Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

MLG-Stereo_test2	0.21 45	0.36 242	0.68 57	0.21 38	0.17 154	0.45 146	0.12 4	0.35 24	0.42 155	0.15 6	0.11 4	0.22 108	0.10 1	0.28 65	0.16 6	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

MonStereo	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

LG-Stereo_L1	0.21 45	0.31 194	0.85 91	0.22 67	0.14 64	0.28 10	0.21 153	0.38 45	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 162	0.18 25	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.10 122

MonSter	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.21 38	0.17 154	0.33 40	0.15 61	0.46 116	0.32 50	0.16 17	0.17 46	0.14 14	0.11 2	0.27 51	0.23 148	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 99	0.07 4	0.09 95

252Zero-FE	0.62 435	0.27 135	0.83 88	0.24 98	0.13 35	0.31 25	0.13 13	0.39 57	0.32 50	8.03 633	0.23 96	0.12 2	0.12 6	0.26 36	0.44 357	0.09 107	0.12 352	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.12 184

Monster-pub-mixall	0.21 45	0.31 194	0.69 60	0.21 38	0.13 35	0.27 8	0.12 4	0.37 37	0.26 10	0.21 77	0.19 58	0.15 32	0.12 6	0.47 240	0.29 230	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 57	0.12 184

IGEV	0.22 71	0.28 159	0.88 96	0.21 38	0.24 314	0.42 128	0.17 88	0.35 24	0.37 99	0.20 69	0.22 86	0.14 14	0.12 6	0.24 9	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.07 29

LG-Stereo_L2	0.21 45	0.31 194	0.85 91	0.22 67	0.14 64	0.31 25	0.22 179	0.38 45	0.25 6	0.17 44	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 108	0.18 25	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.10 122

MLG-Stereo_test3	0.21 45	0.35 233	0.65 40	0.21 38	0.14 64	0.36 64	0.13 13	0.37 37	0.40 134	0.21 77	0.12 8	0.17 63	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.10 122

MLG-Stereo_test1	0.21 45	0.33 211	0.61 20	0.23 80	0.21 254	0.45 146	0.13 13	0.33 14	0.46 195	0.13 1	0.09 1	0.18 79	0.12 6	0.32 108	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

monsterstereo	0.22 71	0.22 74	0.52 5	0.25 117	0.27 363	0.39 90	0.14 35	0.51 159	0.33 59	0.25 138	0.27 125	0.13 4	0.13 12	0.38 170	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 45	0.33 211	0.60 18	0.23 80	0.12 8	0.44 139	0.13 13	0.39 57	0.46 195	0.13 1	0.10 2	0.17 63	0.13 12	0.35 138	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.09 95

SteFusion	0.20 21	0.13 1	0.65 40	0.20 17	0.15 93	0.41 109	0.15 61	0.43 87	0.38 105	0.16 17	0.20 64	0.15 32	0.14 14	0.26 36	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ITERv28	0.20 21	0.20 34	0.70 65	0.19 1	0.13 35	0.41 109	0.14 35	0.33 14	0.27 15	0.16 17	0.15 20	0.17 63	0.14 14	0.29 82	0.20 72	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 28	0.20 17	0.13 35	0.30 17	0.14 35	0.32 11	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.14 14	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

99wein	0.19 3	0.19 18	0.64 33	0.19 1	0.12 8	0.30 17	0.13 13	0.34 21	0.29 37	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.14 14	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

S2M2_XL	0.20 21	0.32 202	1.10 121	0.19 1	0.13 35	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 58	0.15 32	0.14 14	0.19 1	0.21 94	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.10 97	0.08 69
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 45	0.22 74	0.61 20	0.21 38	0.20 240	0.41 109	0.15 61	0.46 116	0.35 71	0.26 152	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.31 99	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

4.5_new	0.21 45	0.22 74	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.17 88	0.40 62	0.35 71	0.25 138	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

4.5w-stereo	0.21 45	0.22 74	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.17 88	0.40 62	0.35 71	0.25 138	0.22 86	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

monsters	0.22 71	0.22 74	0.52 5	0.23 80	0.28 377	0.42 128	0.14 35	0.46 116	0.31 43	0.24 118	0.20 64	0.13 4	0.14 14	0.43 196	0.20 72	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 129	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 45	0.37 245	0.70 65	0.22 67	0.12 8	0.31 25	0.11 2	0.36 29	0.39 118	0.17 44	0.13 11	0.16 38	0.14 14	0.25 16	0.27 205	0.10 212	0.09 226	0.08 75	0.06 26	0.10 97	0.10 122

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 74	0.91 101	0.23 80	0.13 35	0.49 187	0.18 104	0.30 4	0.28 25	0.19 61	0.17 46	0.14 14	0.14 14	0.41 185	0.16 6	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.09 95

dual_stereo	0.23 79	0.25 112	0.66 53	0.21 38	0.15 93	0.27 8	0.15 61	0.62 241	0.40 134	0.15 6	0.13 11	0.18 79	0.14 14	0.37 162	0.19 45	0.09 107	0.31 554	0.07 1	0.10 196	0.07 4	0.07 29

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 182	1.34 583	1.24 146	0.23 80	0.12 8	0.33 40	0.20 132	0.40 62	0.33 59	0.25 138	0.21 73	0.16 38	0.14 14	0.27 51	0.63 435	0.55 583	0.06 23	0.11 254	0.13 333	0.25 399	0.49 561

AIO-Stereo	0.30 122	0.27 135	1.25 147	0.27 165	0.24 314	0.37 69	0.20 132	0.52 173	0.36 91	0.21 77	0.30 151	0.23 117	0.14 14	0.31 99	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.38 561	0.19 311	0.31 496

qyd29nn	0.19 3	0.20 34	0.70 65	0.19 1	0.11 2	0.36 64	0.13 13	0.31 6	0.23 2	0.14 3	0.14 13	0.17 63	0.15 28	0.28 65	0.18 25	0.09 107	0.10 276	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

yuret106	0.20 21	0.19 18	0.73 74	0.20 17	0.12 8	0.39 90	0.13 13	0.36 29	0.27 15	0.15 6	0.14 13	0.19 87	0.15 28	0.24 9	0.22 123	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ITERv19	0.20 21	0.21 53	0.70 65	0.20 17	0.13 35	0.43 132	0.14 35	0.37 37	0.29 37	0.17 44	0.15 20	0.17 63	0.15 28	0.27 51	0.21 94	0.09 107	0.10 276	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

zxcv128	0.19 3	0.20 34	0.62 25	0.19 1	0.13 35	0.38 82	0.14 35	0.38 45	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.15 28	0.25 16	0.20 72	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

iked130	0.19 3	0.21 53	0.67 56	0.20 17	0.12 8	0.33 40	0.14 35	0.35 24	0.27 15	0.16 17	0.14 13	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 3	0.20 34	0.65 40	0.20 17	0.12 8	0.38 82	0.13 13	0.38 45	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.26 36	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v134_o9	0.19 3	0.20 34	0.69 60	0.20 17	0.13 35	0.31 25	0.14 35	0.36 29	0.28 25	0.15 6	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ITERv12	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.19 1	0.13 35	0.30 17	0.13 13	0.33 14	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ITERv10	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.20 17	0.13 35	0.30 17	0.14 35	0.37 37	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ITERv8	0.19 3	0.19 18	0.64 33	0.19 1	0.13 35	0.31 25	0.13 13	0.36 29	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

ITERv7	0.19 3	0.19 18	0.66 53	0.20 17	0.12 8	0.32 33	0.13 13	0.36 29	0.27 15	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

s6wercc	0.19 3	0.19 18	0.65 40	0.19 1	0.12 8	0.32 33	0.14 35	0.34 21	0.27 15	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

a5sdf	0.19 3	0.20 34	0.66 53	0.20 17	0.12 8	0.33 40	0.13 13	0.35 24	0.28 25	0.16 17	0.15 20	0.16 38	0.15 28	0.25 16	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

VIP-Stereo	0.28 102	0.56 356	1.05 114	0.23 80	0.19 225	0.52 224	0.17 88	0.44 96	0.39 118	0.18 54	0.25 113	0.24 131	0.15 28	0.33 119	0.19 45	0.08 49	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.14 184	0.32 502

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 34	0.51 2	0.22 67	0.17 154	0.35 56	0.14 35	0.27 2	0.25 6	0.19 61	0.21 73	0.14 14	0.15 28	0.27 51	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.06 1	0.14 242

Replicate-Monster	0.23 79	0.40 269	0.94 106	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.13 13	0.40 62	0.36 91	0.22 88	0.15 20	0.15 32	0.15 28	0.40 181	0.15 2	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.15 277

LG-G_1	0.23 79	0.37 245	0.71 70	0.23 80	0.11 2	0.51 205	0.12 4	0.44 96	0.39 118	0.19 61	0.15 20	0.19 87	0.15 28	0.36 151	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.11 147

LG-G	0.23 79	0.37 245	0.71 70	0.23 80	0.11 2	0.51 205	0.12 4	0.44 96	0.39 118	0.19 61	0.15 20	0.19 87	0.15 28	0.36 151	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.11 147

U	3.37 622	0.17 7	0.91 101	0.26 148	13.79 638	19.19 643	0.15 61	0.41 72	0.31 43	0.17 44	0.18 53	0.27 170	0.15 28	0.21 2	0.16 6	0.09 107	0.06 23	17.88 648	12.81 642	0.10 97	0.08 69

StePilot	0.19 3	0.18 12	0.72 73	0.19 1	0.13 35	0.34 49	0.12 4	0.38 45	0.26 10	0.18 54	0.16 33	0.16 38	0.16 47	0.29 82	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

tim_s	0.20 21	0.16 6	0.65 40	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.14 35	0.45 109	0.37 99	0.16 17	0.16 33	0.19 87	0.16 47	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 21	0.15 2	0.63 28	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.14 13	0.19 87	0.16 47	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 21	0.15 2	0.62 25	0.21 38	0.14 64	0.38 82	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.16 33	0.18 79	0.16 47	0.26 36	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 21	0.15 2	0.62 25	0.21 38	0.16 124	0.40 98	0.15 61	0.45 109	0.39 118	0.16 17	0.15 20	0.21 104	0.16 47	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

ITERv30	0.19 3	0.20 34	0.69 60	0.19 1	0.13 35	0.32 33	0.13 13	0.31 6	0.24 3	0.14 3	0.17 46	0.20 95	0.16 47	0.34 131	0.21 94	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

uio108cc	0.20 21	0.19 18	0.85 91	0.20 17	0.12 8	0.37 69	0.14 35	0.34 21	0.26 10	0.15 6	0.15 20	0.17 63	0.16 47	0.26 36	0.18 25	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

dd23bbn	0.21 45	0.21 53	0.84 89	0.20 17	0.12 8	0.41 109	0.14 35	0.42 78	0.28 25	0.18 54	0.18 53	0.16 38	0.16 47	0.28 65	0.22 123	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

hj116sk	0.20 21	0.20 34	0.75 76	0.19 1	0.13 35	0.39 90	0.12 4	0.38 45	0.30 41	0.15 6	0.16 33	0.19 87	0.16 47	0.26 36	0.21 94	0.08 49	0.08 152	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv21	0.20 21	0.22 74	0.68 57	0.19 1	0.14 64	0.41 109	0.14 35	0.33 14	0.27 15	0.15 6	0.14 13	0.17 63	0.16 47	0.28 65	0.22 123	0.09 107	0.08 152	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

v20iiwwt	0.20 21	0.20 34	0.71 70	0.20 17	0.12 8	0.45 146	0.14 35	0.33 14	0.28 25	0.16 17	0.16 33	0.17 63	0.16 47	0.25 16	0.22 123	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITER124	0.19 3	0.21 53	0.68 57	0.20 17	0.12 8	0.41 109	0.14 35	0.31 6	0.26 10	0.16 17	0.14 13	0.16 38	0.16 47	0.27 51	0.22 123	0.08 49	0.08 152	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

dddd17k	0.20 21	0.20 34	0.63 28	0.20 17	0.12 8	0.40 98	0.14 35	0.37 37	0.29 37	0.16 17	0.16 33	0.16 38	0.16 47	0.28 65	0.21 94	0.08 49	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

111111	0.24 85	0.21 53	0.82 87	0.24 98	0.21 254	0.43 132	0.13 13	0.45 109	0.35 71	0.22 88	0.27 125	0.18 79	0.16 47	0.35 138	0.18 25	0.09 107	0.06 23	0.08 75	0.06 26	0.25 399	0.08 69

LG-Stereo	0.27 95	0.25 112	0.95 107	0.25 117	0.15 93	0.43 132	0.21 153	0.50 151	0.40 134	0.18 54	0.29 138	0.25 144	0.16 47	0.28 65	0.35 299	0.07 29	0.07 52	0.11 254	0.10 196	0.24 386	0.10 122

HART	0.38 192	0.53 340	1.66 225	0.26 148	0.15 93	0.30 17	0.19 113	0.67 269	0.46 195	0.29 169	0.52 319	0.38 232	0.16 47	0.41 185	0.20 72	0.08 49	0.68 604	0.09 134	0.07 99	0.34 488	0.21 389

AIO_rvc	0.41 220	0.64 390	1.29 153	0.58 549	0.39 488	0.37 69	0.24 247	0.50 151	0.43 166	0.28 164	0.23 96	0.25 144	0.16 47	0.99 386	0.19 45	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.25 399	0.85 594

fffft	0.29 112	0.21 53	1.10 121	0.24 98	0.15 93	0.42 128	0.24 247	0.42 78	0.38 105	0.21 77	0.18 53	0.20 95	0.16 47	0.44 205	0.70 453	0.07 29	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.28 435	0.20 377
1: 1. 1
RAStereo	0.28 102	0.48 322	1.52 203	0.26 148	0.18 192	0.25 6	0.19 113	0.42 78	0.35 71	0.20 69	0.25 113	0.20 95	0.16 47	0.24 9	0.24 172	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.12 130	0.08 69

CAS++	0.31 130	0.33 211	1.43 181	0.25 117	0.17 154	0.31 25	0.20 132	0.78 358	0.41 144	0.30 173	0.30 151	0.21 104	0.16 47	0.33 119	0.18 25	0.15 431	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.15 204	0.11 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
uiiii_40	0.19 3	0.18 12	0.69 60	0.19 1	0.13 35	0.32 33	0.12 4	0.37 37	0.25 6	0.15 6	0.14 13	0.16 38	0.17 67	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.06 1

4.5w_L	0.19 3	0.18 12	0.73 74	0.20 17	0.13 35	0.34 49	0.13 13	0.39 57	0.25 6	0.17 44	0.16 33	0.16 38	0.17 67	0.28 65	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

oiu110	0.21 45	0.22 74	0.84 89	0.20 17	0.13 35	0.41 109	0.14 35	0.39 57	0.29 37	0.16 17	0.15 20	0.18 79	0.17 67	0.26 36	0.21 94	0.09 107	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

ITERv24	0.21 45	0.19 18	0.77 79	0.20 17	0.13 35	0.44 139	0.13 13	0.44 96	0.27 15	0.17 44	0.17 46	0.19 87	0.17 67	0.26 36	0.22 123	0.08 49	0.09 226	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 69

ITERv2	0.21 45	0.21 53	0.65 40	0.21 38	0.14 64	0.39 90	0.12 4	0.36 29	0.31 43	0.33 191	0.21 73	0.16 38	0.17 67	0.32 108	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.07 29

DLNR-FE	13.43 638	20.01 643	23.53 641	121.73 656	33.87 651	0.46 165	0.15 61	8.09 637	0.35 71	0.28 164	0.37 201	0.26 158	0.17 67	0.75 354	0.29 230	6.68 638	0.26 537	0.09 134	0.38 561	50.82 656	0.18 344

FlowAnything_test	0.23 79	0.32 202	0.52 5	0.28 190	0.17 154	0.37 69	0.20 132	0.38 45	0.24 3	0.24 118	0.20 64	0.21 104	0.17 67	0.26 36	0.25 185	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.16 406	0.17 263	0.12 184

2.5w	0.21 45	0.23 94	0.50 1	0.22 67	0.15 93	0.39 90	0.19 113	0.47 130	0.36 91	0.21 77	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 119	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

S2M2_L	0.24 85	0.29 169	0.90 100	0.23 80	0.17 154	0.24 5	0.09 1	0.36 29	0.45 185	0.17 44	0.25 113	0.23 117	0.17 67	0.24 9	0.28 215	0.15 431	0.12 352	0.11 254	0.12 299	0.15 204	0.11 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 71	0.28 159	0.77 79	0.22 67	0.11 2	0.40 98	0.16 78	0.31 6	0.36 91	0.19 61	0.19 58	0.17 63	0.17 67	0.37 162	0.16 6	0.10 212	0.06 23	0.08 75	0.07 99	0.10 97	0.07 29

GREAT-IGEV	0.37 182	0.28 159	1.48 194	0.25 117	0.38 485	0.46 165	0.18 104	0.33 14	0.34 65	0.15 6	0.29 138	0.15 32	0.17 67	0.36 151	0.23 148	0.07 29	0.76 611	0.07 1	0.26 504	0.21 341	1.03 610

FoundationStereo	0.20 21	0.30 182	0.81 85	0.21 38	0.22 281	0.21 3	0.16 78	0.25 1	0.38 105	0.15 6	0.11 4	0.18 79	0.17 67	0.23 8	0.16 6	0.09 107	0.13 376	0.08 75	0.06 26	0.07 4	0.07 29

AIO_test	0.39 207	0.37 245	1.19 135	0.73 570	0.67 572	0.35 56	0.25 267	0.47 130	0.34 65	0.34 194	0.22 86	0.33 208	0.17 67	1.31 422	0.19 45	0.11 281	0.15 423	0.08 75	0.21 474	0.15 204	0.23 428

castereo++	0.28 102	0.43 288	0.93 104	0.28 190	0.17 154	0.53 233	0.21 153	0.55 197	0.45 185	0.17 44	0.26 121	0.32 202	0.17 67	0.33 119	0.16 6	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.29 516	0.13 160	0.06 1

mms	0.27 95	0.26 127	0.91 101	0.25 117	0.18 192	0.32 33	0.23 214	0.37 37	0.31 43	0.21 77	0.30 151	0.23 117	0.17 67	0.46 229	0.21 94	0.08 49	0.10 276	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.47 557

ours_stereo	0.27 95	0.25 112	1.21 141	0.25 117	0.17 154	0.35 56	0.23 214	0.38 45	0.35 71	0.20 69	0.31 165	0.23 117	0.17 67	0.41 185	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.18 344

RSM++	0.27 95	0.26 127	0.87 95	0.28 190	0.13 35	0.39 90	0.20 132	0.45 109	0.45 185	0.20 69	0.24 106	0.24 131	0.17 67	0.36 151	0.20 72	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.26 419	0.18 344

RSM	0.28 102	0.26 127	0.97 108	0.25 117	0.24 314	0.37 69	0.21 153	0.49 145	0.44 170	0.21 77	0.27 125	0.28 179	0.17 67	0.38 170	0.20 72	0.07 29	0.07 52	0.09 134	0.34 546	0.21 341	0.16 306

RAFT-Stereo-weight	0.34 153	0.29 169	1.43 181	0.28 190	0.28 377	0.55 256	0.22 179	0.78 358	0.48 216	0.46 265	0.38 211	0.36 222	0.17 67	0.33 119	0.23 148	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.09 95

MSKI-zero shot	0.46 284	0.38 255	2.47 488	0.27 165	0.43 513	0.56 273	0.20 132	0.77 343	0.43 166	0.60 430	0.51 305	0.44 281	0.17 67	0.68 334	0.21 94	0.09 107	0.29 548	0.09 134	0.32 539	0.14 184	0.10 122

DLNR_Zeroshot_test	13.43 638	19.94 642	23.55 642	121.61 655	35.03 652	0.46 165	0.15 61	8.02 636	0.35 71	0.28 164	0.37 201	0.26 158	0.17 67	0.76 358	0.29 230	6.42 637	0.26 537	0.09 134	0.38 561	50.13 655	0.18 344

CASnet	0.28 102	0.31 194	1.20 139	0.28 190	0.11 2	0.47 172	0.19 113	0.44 96	0.44 170	0.38 213	0.31 165	0.23 117	0.17 67	0.29 82	0.19 45	0.10 212	0.06 23	0.15 437	0.12 299	0.16 241	0.07 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 164	0.25 112	1.30 156	0.79 576	0.34 447	0.51 205	0.23 214	0.46 116	0.39 118	0.22 88	0.31 165	0.20 95	0.17 67	0.28 65	0.23 148	0.73 593	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 531

EGLCR-Stereo	0.29 112	0.27 135	0.97 108	0.30 241	0.19 225	0.56 273	0.17 88	0.68 273	0.36 91	0.30 173	0.18 53	0.27 170	0.17 67	0.38 170	0.19 45	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.10 97	0.35 516

PyraSte	0.20 21	0.15 2	0.60 18	0.22 67	0.15 93	0.38 82	0.14 35	0.44 96	0.35 71	0.16 17	0.18 53	0.19 87	0.18 91	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

GEAStereo	0.35 164	0.32 202	1.17 131	0.53 529	0.60 563	0.55 256	0.21 153	0.40 62	0.27 15	0.20 69	0.22 86	0.16 38	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.11 281	0.37 566	0.08 75	0.06 26	0.33 477	0.71 582

ITER	0.20 21	0.19 18	0.59 16	0.21 38	0.12 8	0.29 14	0.13 13	0.31 6	0.31 43	0.24 118	0.22 86	0.16 38	0.18 91	0.48 246	0.20 72	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.12 184

GSStereo	0.36 174	0.32 202	1.17 131	0.34 351	0.60 563	0.55 256	0.21 153	0.62 241	0.41 144	0.22 88	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.33 477	0.84 592

GS-Stereo							0.21 153	0.62 241	0.41 144	0.22 88	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 205	0.16 6	0.10 212	0.16 441	0.08 75	0.11 259	0.33 477	0.84 592

AdaDepth	0.24 85	0.18 12	1.03 111	0.25 117	0.21 254	0.46 165	0.16 78	0.30 4	0.27 15	0.17 44	0.19 58	0.14 14	0.18 91	0.35 138	0.17 21	0.07 29	0.07 52	0.08 75	0.25 496	0.10 97	0.10 122

asd	0.20 21	0.22 74	0.65 40	0.22 67	0.17 154	0.41 109	0.14 35	0.35 24	0.32 50	0.24 118	0.20 64	0.15 32	0.18 91	0.26 36	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.08 69

2.25w	0.21 45	0.22 74	0.51 2	0.21 38	0.14 64	0.36 64	0.13 13	0.42 78	0.34 65	0.23 107	0.27 125	0.14 14	0.18 91	0.33 119	0.24 172	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.25_new	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.5w_new	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4.25w-stereo	0.21 45	0.23 94	0.64 33	0.22 67	0.18 192	0.41 109	0.17 88	0.41 72	0.35 71	0.22 88	0.21 73	0.14 14	0.18 91	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

3.25w_new	0.20 21	0.20 34	0.52 5	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.14 35	0.43 87	0.35 71	0.23 107	0.21 73	0.16 38	0.18 91	0.27 51	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.25w	0.20 21	0.20 34	0.52 5	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.14 35	0.43 87	0.35 71	0.23 107	0.21 73	0.16 38	0.18 91	0.27 51	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.75w	0.21 45	0.21 53	0.61 20	0.21 38	0.20 240	0.44 139	0.16 78	0.44 96	0.30 41	0.22 88	0.20 64	0.13 4	0.18 91	0.29 82	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

3.5w_stereo	0.21 45	0.22 74	0.55 11	0.21 38	0.15 93	0.40 98	0.14 35	0.43 87	0.33 59	0.21 77	0.24 106	0.14 14	0.18 91	0.34 131	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

GIP-stereo	0.26 92	0.22 74	0.78 82	0.29 222	0.20 240	0.42 128	0.17 88	0.64 252	0.39 118	0.18 54	0.24 106	0.23 117	0.18 91	0.25 16	0.47 372	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.17 263	0.08 69

SMoEStereo_RVC	0.29 112	0.26 127	1.03 111	0.25 117	0.14 64	0.46 165	0.22 179	0.36 29	0.38 105	0.23 107	0.23 96	0.21 104	0.18 91	0.45 220	0.60 428	0.07 29	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.20 327	0.20 377

tt45	0.29 112	0.24 107	1.06 116	0.25 117	0.17 154	0.55 256	0.22 179	0.41 72	0.35 71	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.18 91	0.64 316	0.34 291	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.21 341	0.11 147

999	0.29 112	0.25 112	1.05 114	0.26 148	0.18 192	0.49 187	0.23 214	0.38 45	0.37 99	0.20 69	0.32 171	0.23 117	0.18 91	0.73 350	0.36 302	0.08 49	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.24 386	0.10 122

MGS-Stereo	0.32 136	0.34 224	1.70 234	0.25 117	0.14 64	0.40 98	0.22 179	0.38 45	0.43 166	0.24 118	0.51 305	0.25 144	0.18 91	0.31 99	0.20 72	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.08 129	0.47 557	0.08 69

UniTT-Stereo	0.30 122	0.36 242	1.68 228	0.27 165	0.24 314	0.29 14	0.18 104	0.33 14	0.34 65	0.26 152	0.37 201	0.18 79	0.18 91	0.31 99	0.27 205	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.07 99	0.25 399	0.08 69

Selective-IGEV	0.29 112	0.23 94	1.28 152	0.27 165	0.30 398	0.35 56	0.20 132	0.56 204	0.38 105	0.21 77	0.30 151	0.22 108	0.18 91	0.37 162	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 75	0.15 386	0.16 241	0.29 478

XX-TBD	0.34 153	0.77 443	1.75 254	0.34 351	0.13 35	0.51 205	0.17 88	0.43 87	0.50 232	0.37 205	0.49 292	0.23 117	0.18 91	0.28 65	0.24 172	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.07 29

OmniDepth	0.19 3	0.30 182	0.55 11	0.23 80	0.09 1	0.38 82	0.15 61	0.32 11	0.33 59	0.16 17	0.12 8	0.23 117	0.19 114	0.27 51	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.06 1

Zero-FE251	0.56 396	0.29 169	1.27 151	0.26 148	0.16 124	0.44 139	0.16 78	0.44 96	0.35 71	5.31 630	0.19 58	0.22 108	0.19 114	0.24 9	1.08 512	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.06 26	0.09 78	0.13 222

2.75w_new	0.21 45	0.21 53	0.57 13	0.20 17	0.14 64	0.40 98	0.18 104	0.47 130	0.36 91	0.24 118	0.20 64	0.13 4	0.19 114	0.31 99	0.21 94	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.06 1	0.07 29

StereoAnything_RVC	0.35 164	1.25 571	1.82 308	0.20 17	0.12 8	0.26 7	0.15 61	0.43 87	0.37 99	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 114	0.46 229	0.14 1	0.11 281	0.09 226	0.08 75	0.05 1	0.76 587	0.18 344

HUF	0.59 416	0.65 397	2.46 483	0.45 490	0.77 583	0.34 49	0.24 247	0.46 116	0.39 118	0.31 178	0.28 132	0.25 144	0.19 114	0.67 331	0.18 25	0.12 339	2.03 629	0.08 75	0.06 26	0.31 459	1.59 624

IGEV-Stereo+	0.29 112	0.29 169	0.86 94	0.25 117	0.34 447	0.30 17	0.14 35	0.32 11	0.53 267	0.18 54	0.12 8	0.18 79	0.19 114	0.49 258	0.17 21	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.20 468	0.46 556	0.59 574

4D-IteraStereo	0.44 256	0.96 511	2.63 517	0.27 165	0.30 398	0.45 146	0.25 267	0.52 173	0.50 232	0.40 221	0.31 165	0.40 246	0.19 114	0.35 138	0.32 273	0.09 107	0.06 23	0.12 312	0.11 259	0.19 311	0.30 488

CES	0.30 122	0.27 135	1.09 119	0.23 80	0.50 535	0.40 98	0.20 132	0.46 116	0.44 170	0.22 88	0.28 132	0.26 158	0.19 114	0.33 119	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.15 204	0.49 561

GLC_STEREO	0.28 102	0.27 135	1.36 166	0.28 190	0.12 8	0.41 109	0.20 132	0.37 37	0.38 105	0.26 152	0.30 151	0.25 144	0.19 114	0.33 119	0.24 172	0.09 107	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.09 95

CREStereo++_RVC	0.33 145	0.29 169	1.74 248	0.24 98	0.16 124	0.54 241	0.15 61	0.40 62	0.55 287	0.37 205	0.51 305	0.24 131	0.19 114	0.27 51	0.26 195	0.09 107	0.06 23	0.08 75	0.30 526	0.08 57	0.06 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
XX-Stereo	0.55 388	0.54 345	3.50 597	0.48 508	0.39 488	0.54 241	0.17 88	0.89 447	0.40 134	0.44 246	0.65 445	0.85 508	0.19 114	0.77 362	0.21 94	0.10 212	0.14 397	0.10 188	0.32 539	0.17 263	0.14 242

asda	0.22 71	0.25 112	0.70 65	0.21 38	0.16 124	0.43 132	0.16 78	0.44 96	0.35 71	0.22 88	0.20 64	0.14 14	0.20 125	0.25 16	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

4w-stereo	0.20 21	0.21 53	0.57 13	0.21 38	0.15 93	0.39 90	0.13 13	0.39 57	0.33 59	0.22 88	0.21 73	0.13 4	0.20 125	0.29 82	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

SCV_C0	0.33 145	0.43 288	1.42 180	0.25 117	0.16 124	0.35 56	0.20 132	0.68 273	0.44 170	0.24 118	0.27 125	0.29 186	0.20 125	0.58 293	0.18 25	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.30 526	0.26 419	0.17 324

SCV	0.35 164	0.59 363	1.37 169	0.34 351	0.22 281	0.28 10	0.23 214	0.72 292	0.35 71	0.19 61	0.30 151	0.24 131	0.20 125	0.64 316	0.19 45	0.11 281	0.08 152	0.09 134	0.29 516	0.34 488	0.29 478

fffy	0.28 102	0.24 107	1.19 135	0.27 165	0.15 93	0.37 69	0.22 179	0.42 78	0.32 50	0.20 69	0.29 138	0.26 158	0.20 125	0.44 205	0.20 72	0.08 49	0.10 276	0.10 188	0.08 129	0.22 358	0.18 344

model_zeroshot	0.44 256	0.68 408	1.97 385	0.28 190	0.18 192	0.69 454	0.21 153	0.63 249	0.40 134	1.00 559	0.34 187	0.42 266	0.20 125	0.69 340	0.24 172	0.10 212	0.22 511	0.10 188	0.22 483	0.12 130	0.10 122

Pointernet	0.29 112	0.25 112	1.49 197	0.24 98	0.20 240	0.47 172	0.15 61	0.62 241	0.47 213	0.22 88	0.29 138	0.26 158	0.20 125	0.28 65	0.20 72	0.10 212	0.07 52	0.07 1	0.12 299	0.10 97	0.07 29

test_for_model	0.64 446	1.60 594	1.82 308	1.23 603	1.02 599	0.53 233	0.23 214	0.75 319	0.50 232	0.57 389	0.29 138	0.25 144	0.20 125	0.26 36	0.22 123	0.76 596	0.31 554	0.08 75	0.07 99	1.68 617	0.50 564

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 334	0.33 211	0.93 104	0.26 148	0.22 281	0.46 165	0.20 132	1.10 573	1.34 589	3.16 625	0.32 171	0.22 108	0.20 125	0.30 92	0.22 123	0.10 212	0.09 226	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.19 361

testlalala	0.36 174	0.30 182	1.77 269	0.28 190	0.33 438	0.60 338	0.22 179	0.55 197	0.51 240	0.55 367	0.35 192	0.31 194	0.20 125	0.26 36	0.22 123	0.10 212	0.13 376	0.09 134	0.24 489	0.08 57	0.07 29

ProNet	0.30 122	0.54 345	1.29 153	0.25 117	0.15 93	0.47 172	0.25 267	0.48 138	0.39 118	0.21 77	0.23 96	0.22 108	0.20 125	0.44 205	0.19 45	0.08 49	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.23 371	0.12 184

zaero_v3	0.21 45	0.21 53	0.69 60	0.21 38	0.14 64	0.37 69	0.13 13	0.38 45	0.31 43	0.23 107	0.20 64	0.14 14	0.21 136	0.33 119	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 26	0.09 78	0.07 29

rvit_stereo_0081_aga	0.27 95	0.29 169	1.08 117	0.26 148	0.20 240	0.33 40	0.21 153	0.41 72	0.42 155	0.26 152	0.28 132	0.27 170	0.21 136	0.31 99	0.21 94	0.14 412	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.10 122

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 53	0.61 20	0.28 190	0.17 154	0.31 25	0.22 179	0.42 78	0.53 267	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.21 136	0.34 131	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.09 95

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 53	0.61 20	0.28 190	0.17 154	0.31 25	0.22 179	0.42 78	0.53 267	0.24 118	0.25 113	0.25 144	0.21 136	0.34 131	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.09 95

trnet	0.28 102	0.26 127	1.32 159	0.19 1	0.12 8	0.54 241	0.15 61	0.48 138	0.46 195	0.27 159	0.33 180	0.24 131	0.21 136	0.30 92	0.21 94	0.10 212	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.09 78	0.07 29

testlalala2	0.44 256	0.28 159	2.59 512	0.64 562	0.56 551	0.57 291	0.20 132	0.78 358	0.52 248	0.40 221	0.39 219	0.45 290	0.21 136	0.27 51	0.22 123	0.09 107	0.10 276	0.08 75	0.29 516	0.12 130	0.10 122

LL-Strereo2	0.41 220	0.90 491	1.83 314	0.44 476	0.24 314	0.54 241	0.27 314	0.58 215	0.45 185	0.41 230	0.33 180	0.44 281	0.21 136	0.44 205	0.34 291	0.09 107	0.08 152	0.16 456	0.14 361	0.17 263	0.17 324

test-3	0.43 246	0.20 34	1.70 234	0.34 351	0.32 425	0.45 146	0.23 214	0.71 287	0.46 195	0.51 317	0.29 138	0.45 290	0.21 136	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.35 549	0.29 440	0.28 472

test_1	0.43 246	0.20 34	1.70 234	0.34 351	0.32 425	0.45 146	0.23 214	0.71 287	0.46 195	0.50 304	0.29 138	0.45 290	0.21 136	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.35 549	0.29 440	0.29 478

CREStereo	0.28 102	0.30 182	1.33 161	0.19 1	0.13 35	0.55 256	0.17 88	0.48 138	0.46 195	0.27 159	0.33 180	0.24 131	0.21 136	0.31 99	0.21 94	0.11 281	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.10 97	0.07 29
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
gasm-f	0.36 174	0.34 224	1.13 123	0.53 529	0.44 514	0.54 241	0.27 314	0.40 62	0.27 15	0.20 69	0.33 180	0.16 38	0.22 146	0.36 151	0.25 185	0.11 281	0.37 566	0.08 75	0.06 26	0.38 520	0.71 582

zero-FE	0.80 523	0.27 135	8.23 625	0.49 510	0.98 593	0.33 40	0.20 132	0.48 138	1.28 586	0.17 44	0.20 64	0.77 476	0.22 146	0.60 305	0.97 492	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.10 196	0.33 477	0.14 242

3w_stereo	0.21 45	0.22 74	0.59 16	0.22 67	0.12 8	0.37 69	0.22 179	0.50 151	0.38 105	0.22 88	0.21 73	0.12 2	0.22 146	0.26 36	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.08 69

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 182	0.37 245	1.21 141	0.26 148	0.18 192	0.73 476	0.18 104	0.53 182	0.41 144	0.35 196	0.30 151	0.58 373	0.22 146	0.33 119	0.95 490	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.13 160	0.15 277

MM-Stereo_test2	0.38 192	0.28 159	2.46 483	0.43 469	0.15 93	0.50 195	0.25 267	0.47 130	0.38 105	0.33 191	0.26 121	0.23 117	0.22 146	0.34 131	0.29 230	0.08 49	0.09 226	0.09 134	0.10 196	0.36 505	0.22 404

AIO-test2	0.49 323	1.15 558	1.96 380	0.42 465	0.37 479	0.50 195	0.23 214	0.79 374	0.70 437	0.33 191	0.53 330	0.27 170	0.22 146	0.67 331	0.29 230	0.73 593	0.08 152	0.13 371	0.17 425	0.17 263	0.18 344

AIO-test1	0.45 274	0.87 480	2.27 447	0.33 320	0.33 438	0.50 195	0.22 179	0.74 308	0.66 408	0.29 169	0.41 228	0.29 186	0.22 146	0.73 350	0.29 230	0.09 107	0.08 152	0.12 312	0.14 361	0.30 451	0.22 404

IGEV-Stereo++	0.23 79	0.23 94	0.64 33	0.24 98	0.22 281	0.47 172	0.13 13	0.52 173	0.33 59	0.18 54	0.24 106	0.17 63	0.22 146	0.32 108	0.19 45	0.08 49	0.06 23	0.08 75	0.06 26	0.17 263	0.09 95

Occ-G	0.30 122	0.30 182	1.33 161	0.23 80	0.15 93	0.36 64	0.25 267	0.43 87	0.31 43	0.26 152	0.35 192	0.46 303	0.22 146	0.30 92	0.25 185	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.16 406	0.31 459	0.08 69

rvit_stereo_0080	0.27 95	0.38 255	0.76 77	0.24 98	0.18 192	0.34 49	0.27 314	0.54 193	0.44 170	0.24 118	0.26 121	0.27 170	0.22 146	0.29 82	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.10 188	0.10 196	0.15 204	0.11 147

whm_eth	0.27 95	0.38 255	0.76 77	0.24 98	0.18 192	0.34 49	0.27 314	0.54 193	0.44 170	0.24 118	0.26 121	0.27 170	0.22 146	0.29 82	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.10 188	0.10 196	0.15 204	0.11 147

MaDis-Stereo	0.29 112	0.54 345	1.44 183	0.24 98	0.29 385	0.29 14	0.16 78	0.45 109	0.37 99	0.19 61	0.21 73	0.28 179	0.22 146	0.30 92	0.29 230	0.10 212	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.11 119	0.11 147

GCAP-Stereo	0.34 153	0.89 487	1.76 260	0.26 148	0.12 8	0.52 224	0.14 35	0.49 145	0.38 105	0.29 169	0.30 151	0.29 186	0.22 146	0.30 92	0.20 72	0.09 107	0.17 461	0.09 134	0.07 99	0.21 341	0.11 147

test_4	0.40 213	0.37 245	2.01 389	0.29 222	0.21 254	0.50 195	0.28 332	0.47 130	0.39 118	0.42 235	0.76 497	0.38 232	0.22 146	0.52 271	0.33 284	0.08 49	0.07 52	0.11 254	0.15 386	0.28 435	0.07 29

test_3	0.44 256	0.20 34	1.70 234	0.36 387	0.32 425	0.47 172	0.30 364	0.73 304	0.49 222	0.50 304	0.30 151	0.45 290	0.22 146	0.59 299	0.98 494	0.08 49	0.10 276	0.11 254	0.35 549	0.29 440	0.28 472

CroCo-Stereo	0.30 122	0.45 307	1.08 117	0.31 268	0.17 154	0.19 2	0.21 153	0.73 304	0.50 232	0.21 77	0.24 106	0.55 348	0.22 146	0.27 51	0.26 195	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.07 99	0.12 130	0.09 95
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
TANstereo	0.33 145	0.49 325	1.75 254	0.23 80	0.12 8	0.54 241	0.16 78	0.40 62	0.45 185	0.45 257	0.51 305	0.26 158	0.22 146	0.29 82	0.20 72	0.10 212	0.10 276	0.08 75	0.06 26	0.08 57	0.11 147

DDF-Stereo	0.37 182	0.27 135	0.79 83	0.39 436	0.29 385	0.38 82	0.21 153	0.47 130	0.51 240	0.32 187	0.17 46	0.79 485	0.23 163	0.64 316	1.04 509	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.12 299	0.35 499	0.15 277

DilatedVolume-Stereo	0.26 92	0.20 34	0.64 33	0.25 117	0.15 93	0.41 109	0.18 104	0.42 78	0.35 71	0.34 194	0.34 187	0.25 144	0.23 163	0.43 196	0.53 400	0.09 107	0.09 226	0.08 75	0.10 196	0.12 130	0.11 147

2w_stereo	0.21 45	0.19 18	0.51 2	0.22 67	0.13 35	0.41 109	0.20 132	0.50 151	0.34 65	0.25 138	0.23 96	0.13 4	0.23 163	0.24 9	0.22 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.07 29

xyz-stereo-finetune	0.31 130	0.46 310	0.79 83	0.21 38	0.12 8	0.53 233	0.25 267	0.52 173	0.54 280	0.28 164	0.32 171	0.29 186	0.23 163	0.59 299	0.55 407	0.08 49	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.13 160	0.08 69

MM-Stereo_test3	0.40 213	0.58 361	1.75 254	0.36 387	0.30 398	0.45 146	0.30 364	0.72 292	0.59 320	0.31 178	0.43 234	0.32 202	0.23 163	0.35 138	0.29 230	0.10 212	0.20 496	0.10 188	0.08 129	0.40 535	0.11 147

ff7	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

ffff	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

11t	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

testlalala_base	0.46 284	0.30 182	1.82 308	0.34 351	0.27 363	0.55 256	0.21 153	0.85 413	0.32 50	0.32 187	0.39 219	0.31 194	0.23 163	0.30 92	0.28 215	0.95 602	0.30 552	0.09 134	0.21 474	1.03 597	0.18 344

CroCo-Stereo Lap2	0.33 145	0.61 369	1.47 191	0.32 297	0.38 485	0.23 4	0.22 179	0.58 215	0.46 195	0.22 88	0.27 125	0.29 186	0.23 163	0.32 108	0.26 195	0.09 107	0.09 226	0.10 188	0.08 129	0.21 341	0.14 242

ccc-4	0.32 136	0.52 335	1.38 170	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.23 96	0.20 95	0.23 163	0.48 246	0.19 45	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.18 438	0.23 371	0.22 404

iRaftStereo_RVC	0.37 182	0.53 340	1.41 176	0.28 190	0.15 93	0.52 224	0.20 132	0.54 193	0.46 195	0.37 205	0.43 234	0.41 252	0.23 163	0.36 151	0.26 195	0.09 107	0.15 423	0.12 312	0.11 259	0.41 538	0.37 531

water-stereo	0.24 85	0.17 7	0.88 96	0.24 98	0.14 64	0.37 69	0.17 88	0.43 87	0.32 50	0.26 152	0.35 192	0.26 158	0.24 175	0.22 3	0.25 185	0.09 107	0.09 226	0.09 134	0.08 129	0.10 97	0.10 122

tg	0.37 182	0.55 354	1.35 165	0.28 190	0.16 124	0.57 291	0.18 104	0.57 209	0.49 222	0.37 205	0.44 245	0.38 232	0.24 175	0.46 229	0.24 172	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.43 546	0.36 524

WCG-NET	0.30 122	0.42 283	1.26 149	0.24 98	0.12 8	0.43 132	0.24 247	0.40 62	0.56 298	0.35 196	0.37 201	0.26 158	0.24 175	0.29 82	0.19 45	0.08 49	0.12 352	0.08 75	0.07 99	0.22 358	0.10 122

GCAP-BAT	0.43 246	0.31 194	1.82 308	0.25 117	0.26 349	0.65 423	0.23 214	0.48 138	0.37 99	0.67 482	0.82 510	0.44 281	0.24 175	0.48 246	0.87 483	0.09 107	0.13 376	0.09 134	0.22 483	0.08 57	0.09 95

gcap-zeroshot	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.31 268	0.32 425	0.69 454	0.21 153	0.74 308	0.52 248	0.43 240	0.35 192	0.62 388	0.24 175	0.41 185	0.24 172	0.09 107	0.16 441	0.09 134	0.31 533	0.08 57	0.09 95

AE-Stereo	0.42 240	0.29 169	1.65 221	0.43 469	0.47 531	0.56 273	0.23 214	0.86 423	0.46 195	0.31 178	0.41 228	0.43 270	0.24 175	0.34 131	0.24 172	0.09 107	0.48 589	0.11 254	0.45 575	0.22 358	0.19 361

RAFT-Test	0.44 256	0.38 255	2.01 389	0.27 165	0.44 514	0.64 409	0.37 436	0.72 292	0.57 302	0.45 257	0.48 275	0.65 405	0.24 175	0.35 138	0.29 230	0.09 107	0.11 326	0.09 134	0.38 561	0.10 97	0.11 147

LoS_RVC	0.29 112	0.33 211	1.19 135	0.25 117	0.34 447	0.43 132	0.22 179	0.42 78	0.32 50	0.22 88	0.33 180	0.23 117	0.24 175	0.31 99	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 97	0.31 496

anonymousdsp	0.34 153	0.53 340	1.47 191	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.49 145	0.40 134	0.25 138	0.24 106	0.22 108	0.24 175	0.55 285	0.19 45	0.09 107	0.11 326	0.10 188	0.18 438	0.24 386	0.29 478

LoS	0.31 130	0.30 182	1.52 203	0.23 80	0.13 35	0.54 241	0.20 132	0.48 138	0.49 222	0.25 138	0.28 132	0.37 224	0.24 175	0.38 170	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.05 1	0.15 204	0.07 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 153	0.54 345	1.47 191	0.25 117	0.16 124	0.56 273	0.23 214	0.49 145	0.40 134	0.25 138	0.24 106	0.22 108	0.24 175	0.54 281	0.19 45	0.09 107	0.10 276	0.10 188	0.18 438	0.24 386	0.29 478
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 351	0.27 135	1.78 274	1.79 614	0.19 225	0.62 379	0.45 486	0.57 209	0.60 325	0.61 439	0.48 275	0.41 252	0.24 175	0.46 229	1.00 500	0.12 339	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.12 130	0.13 222

test-1	0.44 256	0.48 322	1.69 230	0.30 241	0.27 363	0.50 195	0.28 332	0.80 378	0.43 166	0.40 221	0.54 342	0.41 252	0.24 175	0.31 99	1.16 525	0.09 107	0.20 496	0.10 188	0.17 425	0.11 119	0.26 459

PMTNet	0.31 130	0.35 233	1.30 156	0.20 17	0.14 64	0.57 291	0.25 267	0.46 116	0.42 155	0.27 159	0.32 171	0.27 170	0.24 175	0.39 176	0.23 148	0.43 572	0.07 52	0.08 75	0.05 1	0.18 290	0.07 29

R-Stereo Train	0.36 174	0.21 53	1.70 234	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.78 358	0.36 91	0.57 389	0.67 450	0.33 208	0.24 175	0.32 108	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.12 184

RAFT-Stereo	0.36 174	0.21 53	1.70 234	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.78 358	0.36 91	0.57 389	0.67 450	0.33 208	0.24 175	0.32 108	0.23 148	0.10 212	0.08 152	0.09 134	0.07 99	0.09 78	0.12 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.31 130	0.29 169	1.00 110	0.31 268	0.18 192	0.35 56	0.25 267	0.51 159	0.61 342	0.25 138	0.28 132	0.32 202	0.25 191	0.39 176	0.25 185	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.13 333	0.14 184	0.13 222

WCG-NET（raft）	0.32 136	0.53 340	1.21 141	0.23 80	0.12 8	0.44 139	0.24 247	0.40 62	0.50 232	0.35 196	0.35 192	0.47 311	0.25 191	0.35 138	0.20 72	0.08 49	0.29 548	0.08 75	0.07 99	0.22 358	0.11 147

IGEVStereo-DCA	0.33 145	0.34 224	1.38 170	0.27 165	0.16 124	0.45 146	0.23 214	0.46 116	0.41 144	0.24 118	0.21 73	0.26 158	0.25 191	0.64 316	0.52 396	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.18 438	0.16 241	0.22 404

rrr	0.46 284	0.34 224	3.08 571	0.27 165	0.16 124	0.45 146	0.28 332	1.09 572	0.51 240	0.24 118	0.21 73	0.26 158	0.25 191	0.64 316	0.52 396	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.29 516	0.16 241	0.25 449

plain	0.37 182	0.47 319	2.15 422	0.27 165	0.19 225	0.33 40	0.20 132	0.58 215	0.46 195	0.23 107	0.37 201	0.23 117	0.25 191	0.45 220	0.28 215	0.11 281	0.08 152	0.13 371	0.09 160	0.42 544	0.12 184

anonymousdsp2	0.34 153	0.24 107	1.16 130	0.28 190	0.15 93	0.57 291	0.23 214	0.79 374	0.47 213	0.38 213	0.37 201	0.40 246	0.25 191	0.47 240	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.13 333	0.19 311	0.27 466

knoymous	0.34 153	0.25 112	1.75 254	0.24 98	0.18 192	0.45 146	0.24 247	0.57 209	0.38 105	0.41 230	0.39 219	0.55 348	0.25 191	0.38 170	0.23 148	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.07 99	0.13 160	0.12 184

PSM-softLoss	0.48 305	0.27 135	1.85 319	0.51 519	0.17 154	0.61 359	0.40 451	0.61 237	0.57 302	0.52 326	0.48 275	0.39 238	0.25 191	1.46 441	0.77 469	0.12 339	0.08 152	0.13 371	0.12 299	0.12 130	0.14 242

KMStereo	0.48 305	0.27 135	1.85 319	0.51 519	0.17 154	0.61 359	0.40 451	0.61 237	0.57 302	0.52 326	0.48 275	0.39 238	0.25 191	1.46 441	0.77 469	0.12 339	0.08 152	0.13 371	0.12 299	0.12 130	0.14 242

AnonymousM	0.37 182	0.44 299	1.50 200	0.25 117	0.15 93	0.52 224	0.23 214	0.60 233	0.42 155	0.42 235	0.32 171	0.30 191	0.25 191	0.34 131	0.23 148	0.11 281	0.09 226	0.71 592	0.36 558	0.12 130	0.07 29

cross-raft	0.40 213	0.27 135	2.22 437	0.30 241	0.17 154	0.49 187	0.35 421	0.71 287	0.39 118	0.43 240	0.45 249	0.64 400	0.25 191	0.32 108	0.25 185	0.08 49	0.08 152	0.09 134	0.23 487	0.11 119	0.14 242

sCroCo_RVC	0.33 145	0.32 202	1.89 341	0.34 351	0.27 363	0.30 17	0.22 179	0.48 138	0.44 170	0.22 88	0.33 180	0.25 144	0.25 191	0.32 108	0.24 172	0.14 412	0.16 441	0.12 312	0.12 299	0.15 204	0.13 222

test_xeample3	0.46 284	0.34 224	2.99 565	0.37 410	0.16 124	0.49 187	0.33 408	1.06 567	0.44 170	0.25 138	0.23 96	0.24 131	0.25 191	0.49 258	0.56 415	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.40 567	0.17 263	0.26 459

GMStereo	0.38 192	0.99 527	1.91 352	0.27 165	0.16 124	0.39 90	0.23 214	0.47 130	0.62 360	0.38 213	0.34 187	0.25 144	0.25 191	0.39 176	0.29 230	0.14 412	0.08 152	0.10 188	0.12 299	0.15 204	0.11 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DA	0.32 136	0.26 127	0.89 98	0.29 222	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.60 233	0.39 118	0.23 107	0.30 151	0.24 131	0.26 205	0.60 305	0.18 25	0.10 212	0.12 352	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.52 565

GGEV	0.32 136	0.26 127	0.89 98	0.29 222	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.60 233	0.39 118	0.23 107	0.30 151	0.24 131	0.26 205	0.60 305	0.18 25	0.10 212	0.12 352	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.52 565

1w_stereo	0.22 71	0.17 7	0.52 5	0.23 80	0.16 124	0.44 139	0.22 179	0.55 197	0.40 134	0.25 138	0.29 138	0.13 4	0.26 205	0.28 65	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 26	0.08 57	0.07 29

MM-Stereo_test1	0.41 220	0.39 264	2.29 451	0.38 426	0.26 349	0.44 139	0.28 332	0.63 249	0.51 240	0.40 221	0.32 171	0.26 158	0.26 205	0.46 229	0.22 123	0.09 107	0.21 505	0.10 188	0.09 160	0.39 530	0.15 277

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 102	0.28 159	1.09 119	0.33 320	0.15 93	0.30 17	0.16 78	0.58 215	0.42 155	0.19 61	0.19 58	0.17 63	0.26 205	0.38 170	0.37 308	0.09 107	0.08 152	0.08 75	0.25 496	0.10 97	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 18	0.58 15	0.28 190	0.18 192	0.28 10	0.22 179	0.38 45	0.54 280	0.23 107	0.30 151	0.27 170	0.26 205	0.37 162	0.24 172	0.14 412	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.12 130	0.10 122

rvit_stereo_ft	0.31 130	0.61 369	1.18 133	0.32 297	0.21 254	0.28 10	0.27 314	0.55 197	0.48 216	0.23 107	0.27 125	0.28 179	0.26 205	0.32 108	0.25 185	0.13 369	0.09 226	0.11 254	0.11 259	0.13 160	0.14 242

MyStereo07	0.34 153	0.40 269	1.46 187	0.29 222	0.23 301	0.60 338	0.31 377	0.53 182	0.42 155	0.25 138	0.25 113	0.20 95	0.26 205	0.57 289	0.19 45	0.09 107	0.18 472	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.19 361

MIF-Stereo (partial)	0.34 153	0.41 276	1.93 358	0.26 148	0.24 314	0.32 33	0.17 88	0.53 182	0.42 155	0.25 138	0.37 201	0.25 144	0.26 205	0.44 205	0.31 262	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.19 311	0.14 242

DCRE	0.50 334	0.63 386	2.13 416	0.30 241	0.23 301	0.45 146	0.24 247	0.59 223	0.53 267	0.50 304	2.10 594	0.42 266	0.26 205	0.35 138	0.23 148	0.09 107	0.14 397	0.10 188	0.32 539	0.16 241	0.15 277

DisPM	0.43 246	0.33 211	1.78 274	0.57 547	0.18 192	0.59 326	0.63 546	0.53 182	0.61 342	0.60 430	0.53 330	0.38 232	0.26 205	0.75 354	0.29 230	0.12 339	0.07 52	0.12 312	0.11 259	0.11 119	0.14 242

PFNet+	0.45 274	0.37 245	1.86 327	0.46 495	0.18 192	0.58 309	0.77 569	0.52 173	0.64 380	0.56 378	0.48 275	0.39 238	0.26 205	0.93 380	0.32 273	0.13 369	0.09 226	0.14 407	0.13 333	0.12 130	0.15 277

NF-Stereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.44 479	0.66 260	0.61 342	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.45 440	0.79 475	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.16 306

OCTAStereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.61 342	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.80 476	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

RE-Stereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.60 325	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.78 471	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

TVStereo	0.48 305	0.25 112	1.81 302	0.52 523	0.16 124	0.61 359	0.43 468	0.66 260	0.60 325	0.50 304	0.47 263	0.37 224	0.26 205	1.44 436	0.78 471	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.13 160	0.17 324

CRE-IMP	0.41 220	0.22 74	1.76 260	0.48 508	0.17 154	0.79 507	0.69 557	0.52 173	0.52 248	0.47 267	0.42 232	0.45 290	0.26 205	0.41 185	0.31 262	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.09 160	0.17 263	0.23 428

s12784h	0.36 174	0.28 159	1.58 211	0.23 80	0.11 2	0.62 379	0.24 247	0.79 374	0.64 380	0.44 246	0.52 319	0.28 179	0.26 205	0.50 264	0.24 172	0.11 281	0.06 23	0.09 134	0.06 26	0.16 241	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 220	0.32 202	2.20 432	0.27 165	0.44 514	0.52 224	0.19 113	0.76 332	0.48 216	0.43 240	0.36 198	0.54 344	0.26 205	0.33 119	0.25 185	0.09 107	0.08 152	0.09 134	0.38 561	0.10 97	0.09 95

Gwc-CoAtRS	0.38 192	0.33 211	1.92 355	0.27 165	0.41 504	0.48 180	0.19 113	0.59 223	0.46 195	0.43 240	0.39 219	0.57 366	0.26 205	0.32 108	0.26 195	0.09 107	0.09 226	0.09 134	0.31 533	0.11 119	0.09 95

DFGA-Net	0.51 351	1.06 542	1.75 254	0.30 241	0.24 314	0.54 241	0.22 179	0.63 249	0.60 325	0.48 285	0.51 305	0.35 218	0.27 225	1.82 506	0.53 400	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.12 299	0.37 513	0.15 277

rvit_0105_4	0.35 164	0.35 233	1.45 186	0.31 268	0.18 192	0.37 69	0.28 332	0.59 223	0.62 360	0.27 159	0.31 165	0.35 218	0.27 225	0.43 196	0.25 185	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.12 184

rvit_stereo_0075_2	0.40 213	0.40 269	1.88 334	0.33 320	0.32 425	0.41 109	0.22 179	0.58 215	0.53 267	0.38 213	0.51 305	0.40 246	0.27 225	0.44 205	0.29 230	0.20 505	0.15 423	0.22 521	0.15 386	0.18 290	0.23 428

MoCha-V2	0.36 174	0.32 202	1.41 176	0.36 387	0.31 417	0.35 56	0.19 113	0.57 209	0.39 118	0.30 173	0.32 171	0.28 179	0.27 225	0.47 240	0.24 172	0.08 49	0.56 593	0.08 75	0.38 561	0.18 290	0.12 184

IGEV++	0.34 153	0.43 288	1.32 159	0.31 268	0.14 64	0.32 33	0.21 153	0.70 284	0.34 65	0.22 88	0.28 132	0.22 108	0.27 225	0.35 138	0.27 205	0.09 107	0.39 577	0.08 75	0.15 386	0.25 399	0.45 554

StereoVision	0.45 274	0.72 421	1.94 368	0.33 320	0.32 425	0.47 172	0.26 289	0.68 273	0.57 302	0.32 187	0.89 527	0.45 290	0.27 225	0.49 258	0.36 302	0.13 369	0.15 423	0.16 456	0.15 386	0.19 311	0.13 222

EKT-Stereo	1.47 590	0.49 325	1.93 358	2.57 624	19.31 641	0.55 256	0.22 179	0.69 276	0.42 155	0.38 213	0.36 198	0.43 270	0.27 225	0.69 340	0.26 195	0.12 339	0.14 397	0.11 254	0.16 406	0.20 327	0.15 277

MIM_Stereo	0.41 220	0.60 365	1.88 334	0.31 268	0.21 254	0.50 195	0.19 113	0.64 252	0.44 170	0.43 240	0.53 330	0.43 270	0.27 225	0.51 267	0.28 215	0.08 49	0.14 397	0.11 254	0.10 196	0.26 419	0.26 459

MC-Stereo	0.32 136	0.31 194	1.46 187	0.31 268	0.15 93	0.53 233	0.19 113	0.44 96	0.35 71	0.36 201	0.38 211	0.27 170	0.27 225	0.42 193	0.19 45	0.09 107	0.13 376	0.09 134	0.16 406	0.20 327	0.13 222

dd	0.42 240	0.96 511	1.77 269	0.31 268	0.17 154	0.57 291	0.26 289	0.49 145	0.68 419	0.41 230	0.40 224	0.34 214	0.27 225	0.45 220	0.40 334	0.17 468	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.21 341	0.12 184

GMOStereo	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

error version	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

test-v	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

test-2	0.41 220	0.62 375	1.78 274	0.28 190	0.36 468	0.51 205	0.31 377	0.53 182	0.44 170	0.57 389	0.48 275	0.41 252	0.27 225	0.28 65	0.23 148	0.08 49	0.38 570	0.13 371	0.11 259	0.34 488	0.11 147

TestStereo	0.45 274	0.54 345	2.11 411	0.29 222	0.16 124	0.43 132	0.24 247	0.54 193	0.45 185	0.37 205	0.46 257	0.34 214	0.27 225	1.98 533	0.27 205	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.14 184	0.08 69

depthmonostereo	0.26 92	0.23 94	0.65 40	0.41 454	0.13 35	0.41 109	0.19 113	0.51 159	0.40 134	0.25 138	0.29 138	0.26 158	0.28 240	0.44 205	0.23 148	0.09 107	0.10 276	0.09 134	0.07 99	0.10 97	0.08 69

Patchmatch Stereo++	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.16 124	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.54 281	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184
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	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.60 338	0.29 356	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.47 240	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ROB_FTStereo_v2	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.47 240	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

ROB_FTStereo	0.38 192	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.26 289	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.49 258	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

HUI-Stereo	0.38 192	0.27 135	1.79 295	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.45 220	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

iGMRVC	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.17 154	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.44 281	0.28 240	0.55 285	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

RAFT-345	0.53 370	0.30 182	2.34 459	0.38 426	0.34 447	0.58 309	0.42 461	0.47 130	0.61 342	0.51 317	1.00 545	0.43 270	0.28 240	1.57 461	0.82 478	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.10 97	0.08 69

iRAFT	0.39 207	0.27 135	1.78 274	0.44 476	0.16 124	0.61 359	0.27 314	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.54 281	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

RAFT-IKP	0.38 192	0.27 135	1.79 295	0.44 476	0.16 124	0.60 338	0.28 332	0.51 159	0.52 248	0.47 267	0.43 234	0.43 270	0.28 240	0.50 264	0.28 215	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.17 263	0.12 184

raft+_RVC	0.44 256	0.67 405	1.85 319	0.34 351	0.71 577	0.51 205	0.25 267	0.64 252	0.51 240	0.35 196	0.45 249	0.32 202	0.28 240	0.43 196	0.32 273	0.09 107	0.19 485	0.10 188	0.09 160	0.20 327	0.40 544

sAnonymous2	0.38 192	0.62 375	2.15 422	0.31 268	0.24 314	0.34 49	0.27 314	0.53 182	0.46 195	0.24 118	0.29 138	0.23 117	0.28 240	0.28 65	0.22 123	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.13 333	0.38 520	0.35 516

CroCo_RVC	0.38 192	0.62 375	2.15 422	0.31 268	0.24 314	0.34 49	0.27 314	0.53 182	0.46 195	0.24 118	0.29 138	0.23 117	0.28 240	0.28 65	0.22 123	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.13 333	0.38 520	0.35 516

RALCasStereoNet	0.45 274	0.88 484	1.85 319	0.30 241	0.26 349	0.49 187	0.26 289	0.58 215	0.51 240	0.36 201	0.48 275	0.36 222	0.28 240	0.55 285	0.34 291	0.10 212	0.53 591	0.09 134	0.08 129	0.25 399	0.34 514

rvit_0105_5	0.36 174	0.39 264	1.48 194	0.30 241	0.18 192	0.41 109	0.30 364	0.64 252	0.62 360	0.30 173	0.33 180	0.37 224	0.29 254	0.41 185	0.28 215	0.18 480	0.16 441	0.15 437	0.15 386	0.15 204	0.14 242

GMStereo_Zeroshot	0.41 220	0.36 242	1.54 205	0.41 454	0.19 225	0.52 224	0.19 113	0.59 223	0.52 248	0.57 389	0.59 381	0.63 391	0.29 254	0.58 293	0.33 284	0.15 431	0.09 226	0.16 456	0.09 160	0.24 386	0.12 184

RAFT+CT+SA	0.50 334	0.86 477	1.82 308	0.37 410	0.75 579	0.54 241	0.34 413	0.77 343	0.63 372	0.38 213	0.55 352	0.34 214	0.29 254	0.68 334	0.27 205	0.09 107	0.07 52	0.11 254	0.51 583	0.29 440	0.41 549

UDGNet	0.44 256	1.02 537	1.74 248	0.35 368	0.19 225	0.58 309	0.23 214	0.49 145	0.66 408	0.41 230	0.38 211	0.34 214	0.29 254	0.53 277	0.30 250	0.24 536	0.10 276	0.37 570	0.19 458	0.27 429	0.15 277

ACRE	0.56 396	1.14 554	2.77 541	0.76 573	0.28 377	0.60 338	0.56 525	0.76 332	0.58 313	0.55 367	0.62 408	0.41 252	0.29 254	0.44 205	0.39 326	0.11 281	0.19 485	0.13 371	0.14 361	0.36 505	0.18 344

NRIStereo	0.46 284	0.25 112	1.77 269	0.47 500	0.16 124	0.95 545	0.74 565	0.51 159	0.56 298	0.48 285	0.39 219	0.59 376	0.29 254	0.77 362	0.32 273	0.11 281	0.13 376	0.11 254	0.09 160	0.21 341	0.24 440

RAFT-RH_RVC	0.61 430	0.50 331	2.33 457	0.36 387	0.29 385	0.60 338	0.18 104	0.44 96	0.58 313	0.76 516	1.91 590	0.47 311	0.29 254	1.60 468	1.23 535	0.14 412	0.07 52	0.13 371	0.13 333	0.10 97	0.09 95

Anonymous3	0.42 240	0.35 233	2.09 406	0.33 320	0.24 314	0.72 469	0.31 377	0.74 308	0.55 287	0.35 196	0.40 224	0.33 208	0.29 254	0.44 205	0.28 215	0.18 480	0.18 472	0.13 371	0.13 333	0.17 263	0.17 324

MSCF	0.35 164	0.72 421	1.15 127	0.58 549	0.21 254	0.50 195	0.22 179	0.56 204	0.38 105	0.29 169	0.29 138	0.17 63	0.30 262	0.35 138	0.26 195	0.09 107	0.12 352	0.08 75	0.29 516	0.15 204	0.21 389

Any-RAFT	0.38 192	0.25 112	1.89 341	0.27 165	0.17 154	0.68 448	0.21 153	0.78 358	0.53 267	0.43 240	0.43 234	0.54 344	0.30 262	0.41 185	0.20 72	0.10 212	0.12 352	0.08 75	0.06 26	0.10 97	0.09 95

BUS	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.30 241	0.21 254	0.91 541	0.23 214	1.00 542	0.61 342	0.63 459	0.53 330	0.66 412	0.30 262	0.43 196	0.32 273	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

NINENet	0.50 334	0.33 211	1.69 230	0.55 541	0.25 332	0.91 541	0.23 214	0.98 522	0.71 447	0.53 336	0.55 352	0.66 412	0.30 262	1.22 414	0.32 273	0.15 431	0.13 376	0.16 456	0.11 259	0.16 241	0.13 222

CIPLG	0.56 396	1.19 564	2.46 483	0.80 577	0.31 417	0.61 359	0.57 529	0.76 332	0.57 302	0.56 378	0.63 420	0.41 252	0.30 262	0.45 220	0.40 334	0.11 281	0.20 496	0.13 371	0.13 333	0.35 499	0.19 361

GANet-ADL	0.44 256	0.41 276	2.31 453	0.33 320	0.20 240	0.57 291	0.25 267	0.75 319	0.54 280	0.42 235	0.59 381	0.56 360	0.30 262	0.40 181	0.38 315	0.14 412	0.11 326	0.09 134	0.08 129	0.22 358	0.17 324

rafts_anoy	0.43 246	0.89 487	1.96 380	0.32 297	0.30 398	0.48 180	0.24 247	0.62 241	0.49 222	0.37 205	0.38 211	0.33 208	0.30 262	0.51 267	0.34 291	0.10 212	0.39 577	0.13 371	0.15 386	0.17 263	0.15 277

RALAANet	0.43 246	0.98 523	1.90 346	0.32 297	0.23 301	0.48 180	0.19 113	0.67 269	0.53 267	0.48 285	0.45 249	0.39 238	0.30 262	0.48 246	0.37 308	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.14 361	0.27 429	0.10 122

DIP-Stereo	0.37 182	0.34 224	1.50 200	0.27 165	0.18 192	0.63 396	0.17 88	0.92 474	0.53 267	0.49 297	0.48 275	0.30 191	0.30 262	0.39 176	0.30 250	0.10 212	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.15 204	0.12 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GASTEREO	0.35 164	0.72 421	1.15 127	0.56 543	0.20 240	0.52 224	0.22 179	0.56 204	0.40 134	0.30 173	0.31 165	0.16 38	0.31 271	0.35 138	0.26 195	0.09 107	0.14 397	0.08 75	0.28 512	0.14 184	0.20 377

castereo	0.30 122	0.44 299	0.81 85	0.24 98	0.29 385	0.41 109	0.27 314	0.72 292	0.45 185	0.22 88	0.30 151	0.24 131	0.31 271	0.25 16	0.21 94	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.31 533	0.12 130	0.09 95

rvit_0105_3	0.39 207	0.47 319	1.46 187	0.33 320	0.19 225	0.45 146	0.35 421	0.69 276	0.65 393	0.37 205	0.37 201	0.40 246	0.31 271	0.44 205	0.30 250	0.18 480	0.17 461	0.17 475	0.18 438	0.15 204	0.15 277

GCST	0.72 493	1.10 547	2.15 422	1.11 598	0.59 558	0.62 379	0.19 113	0.75 319	0.53 267	0.56 378	0.63 420	0.47 311	0.31 271	1.11 401	0.33 284	0.75 595	0.45 581	0.84 595	0.64 601	0.69 581	0.54 567

IPLGR_C	0.58 408	1.25 571	2.72 530	0.80 577	0.31 417	0.60 338	0.61 539	0.76 332	0.58 313	0.56 378	0.62 408	0.41 252	0.31 271	0.43 196	0.40 334	0.11 281	0.22 511	0.13 371	0.15 386	0.35 499	0.19 361

ARAFT	0.60 422	1.23 568	3.10 574	0.28 190	0.16 124	0.64 409	0.36 428	0.90 453	0.67 417	0.61 439	0.49 292	0.55 348	0.31 271	1.24 419	0.32 273	0.10 212	0.08 152	0.14 407	0.13 333	0.37 513	0.21 389

DN-CSS_ROB	0.48 305	1.23 568	1.99 386	0.39 436	0.22 281	0.56 273	0.19 113	0.75 319	0.61 342	0.45 257	0.62 408	0.41 252	0.31 271	0.70 345	0.32 273	0.11 281	0.08 152	0.14 407	0.13 333	0.36 505	0.12 184

FSD					0.29 385	0.35 56	0.33 408	0.44 96	0.46 195	0.32 187	0.32 171	0.37 224	0.32 278	0.35 138	0.32 273	0.28 554	0.27 544	0.31 556	0.30 526	0.31 459

G2L-ROB	0.51 351	0.95 508	1.96 380	0.29 222	0.22 281	0.59 326	0.28 332	0.76 332	0.57 302	0.55 367	0.45 249	0.70 445	0.32 278	1.38 429	0.47 372	0.11 281	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.20 327	0.13 222

OMP-Stereo	0.59 416	0.65 397	1.74 248	0.56 543	0.37 479	0.60 338	0.26 289	0.70 284	0.65 393	0.66 478	0.60 396	0.69 435	0.32 278	2.09 547	1.20 531	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.09 160	0.17 263	0.10 122

PFNet	0.60 422	0.33 211	2.47 488	0.41 454	0.55 548	0.62 379	0.27 314	0.61 237	0.63 372	0.61 439	0.56 364	0.45 290	0.32 278	1.88 523	1.14 521	0.28 554	0.09 226	0.12 312	0.16 406	0.26 419	0.20 377

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 240	0.86 477	1.78 274	0.28 190	0.17 154	0.52 224	0.20 132	0.62 241	0.61 342	0.50 304	0.61 403	0.39 238	0.32 278	0.35 138	0.30 250	0.07 29	0.10 276	0.09 134	0.09 160	0.35 499	0.10 122

MyStereo8	0.54 376	0.80 455	2.76 538	0.32 297	0.33 438	0.71 463	0.20 132	0.87 432	0.57 302	0.51 317	0.59 381	0.50 327	0.33 283	0.68 334	0.55 407	0.10 212	0.29 548	0.10 188	0.13 333	0.21 341	0.34 514

11t1	0.33 145	0.19 18	1.41 176	0.33 320	0.16 124	0.48 180	0.21 153	0.67 269	0.48 216	0.40 221	0.34 187	0.32 202	0.33 283	0.42 193	0.27 205	0.11 281	0.12 352	0.10 188	0.08 129	0.13 160	0.14 242

Selective-RAFT	0.35 164	0.26 127	1.48 194	0.31 268	0.15 93	0.61 359	0.19 113	0.60 233	0.54 280	0.28 164	0.29 138	0.40 246	0.33 283	0.50 264	0.27 205	0.10 212	0.07 52	0.09 134	0.35 549	0.19 311	0.08 69

Sa-1000	0.51 351	0.72 421	1.90 346	0.31 268	0.60 563	0.60 338	0.31 377	0.94 491	0.71 447	0.52 326	0.83 511	0.42 266	0.33 283	0.68 334	0.28 215	0.10 212	0.09 226	0.13 371	0.29 516	0.29 440	0.10 122

dad	0.51 351	1.01 533	1.74 248	0.29 222	0.19 225	0.60 338	0.26 289	0.52 173	0.75 489	0.63 459	0.63 420	0.63 391	0.33 283	0.85 374	0.47 372	0.27 550	0.15 423	0.40 573	0.18 438	0.22 358	0.14 242

GwcNet-ADL	0.50 334	0.74 431	2.90 556	0.31 268	0.20 240	0.58 309	0.29 356	0.87 432	0.64 380	0.47 267	0.47 263	0.56 360	0.33 283	0.46 229	0.46 363	0.13 369	0.12 352	0.09 134	0.09 160	0.14 184	0.21 389

raftrobust	0.38 192	0.68 408	1.54 205	0.32 297	0.46 529	0.52 224	0.21 153	0.56 204	0.42 155	0.52 326	0.35 192	0.31 194	0.33 283	0.37 162	0.30 250	0.10 212	0.11 326	0.08 75	0.07 99	0.21 341	0.19 361

AdaStereo	0.44 256	0.38 255	1.79 295	0.34 351	0.20 240	0.57 291	0.28 332	0.92 474	0.69 428	0.52 326	0.55 352	0.61 384	0.33 283	0.48 246	0.39 326	0.17 468	0.08 152	0.17 475	0.11 259	0.18 290	0.12 184
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.
x	0.35 164	0.20 34	1.36 166	0.33 320	0.17 154	0.47 172	0.24 247	0.75 319	0.54 280	0.40 221	0.40 224	0.42 266	0.34 291	0.45 220	0.32 273	0.11 281	0.14 397	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

AFF-stereo	0.44 256	0.96 511	1.78 274	0.31 268	0.15 93	0.50 195	0.21 153	0.64 252	0.63 372	0.47 267	0.64 436	0.49 324	0.34 291	0.46 229	0.31 262	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.10 196	0.37 513	0.10 122

test_sample3	0.50 334	0.41 276	1.88 334	0.32 297	0.19 225	0.57 291	0.25 267	0.92 474	0.64 380	0.52 326	0.49 292	0.47 311	0.35 293	1.79 498	0.37 308	0.13 369	0.10 276	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.16 306

H2IRNET	0.40 213	0.61 369	1.90 346	0.29 222	0.17 154	0.54 241	0.18 104	0.52 173	0.50 232	0.27 159	0.56 364	0.47 311	0.35 293	0.46 229	0.33 284	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.14 361	0.32 468	0.12 184

tt1	0.44 256	0.64 390	1.83 314	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	0.88 539	0.31 178	0.37 201	0.25 144	0.35 293	0.63 314	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.25 399	0.36 524

RCA-Stereo	0.34 153	0.32 202	1.30 156	0.26 148	0.14 64	0.58 309	0.23 214	0.78 358	0.62 360	0.40 221	0.44 245	0.28 179	0.35 293	0.29 82	0.20 72	0.09 107	0.10 276	0.09 134	0.07 99	0.19 311	0.08 69

ICVP	0.46 284	0.29 169	2.41 472	0.33 320	0.22 281	0.59 326	0.55 520	0.75 319	0.50 232	0.44 246	0.60 396	0.49 324	0.35 293	0.53 277	0.37 308	0.16 452	0.16 441	0.14 407	0.11 259	0.15 204	0.15 277
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 220	0.52 335	1.26 149	0.31 268	0.24 314	0.59 326	0.26 289	0.77 343	0.63 372	0.58 407	0.48 275	0.57 366	0.35 293	0.40 181	0.50 388	0.14 412	0.10 276	0.14 407	0.10 196	0.15 204	0.15 277

ITERv4	0.22 71	0.17 7	0.77 79	0.19 1	0.14 64	0.36 64	0.12 4	0.44 96	0.24 3	0.23 107	0.30 151	0.14 14	0.36 299	0.27 51	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 26	0.07 4	0.08 69

G2L-Stereo	0.55 388	0.85 474	2.18 429	0.31 268	0.27 363	0.59 326	0.27 314	0.77 343	0.55 287	0.54 349	0.52 319	0.71 450	0.36 299	1.75 490	0.50 388	0.13 369	0.11 326	0.13 371	0.11 259	0.29 440	0.15 277

rvit_105_1	0.44 256	0.54 345	1.46 187	0.36 387	0.24 314	0.51 205	0.45 486	0.75 319	0.74 476	0.45 257	0.44 245	0.44 281	0.36 299	0.62 311	0.38 315	0.20 505	0.18 472	0.18 495	0.22 483	0.18 290	0.18 344

test_sample6	0.52 364	0.44 299	1.81 302	0.33 320	0.18 192	0.55 256	0.27 314	0.94 491	0.66 408	0.54 349	0.62 408	0.47 311	0.36 299	1.97 532	0.38 315	0.14 412	0.10 276	0.13 371	0.13 333	0.17 263	0.16 306

test_sample5	0.51 351	0.43 288	1.83 314	0.32 297	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.92 474	0.65 393	0.53 336	0.59 381	0.45 290	0.36 299	1.87 515	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

test_sample4	0.50 334	0.42 283	1.88 334	0.32 297	0.19 225	0.56 273	0.26 289	0.93 482	0.65 393	0.54 349	0.54 342	0.45 290	0.36 299	1.79 498	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

xx1	0.46 284	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	1.01 560	0.31 178	0.38 211	0.46 303	0.36 299	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.12 312	0.12 299	0.12 130	0.14 242

DualNet	0.51 351	0.43 288	1.83 314	0.32 297	0.18 192	0.55 256	0.26 289	0.92 474	0.65 393	0.54 349	0.62 408	0.45 290	0.36 299	1.87 515	0.36 302	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.17 263	0.16 306

ttt	0.66 460	0.22 74	1.68 228	0.34 351	0.24 314	0.60 338	0.26 289	1.00 542	0.77 503	0.55 367	0.67 450	0.54 344	0.36 299	2.14 551	3.03 600	0.16 452	0.13 376	0.13 371	0.12 299	0.15 204	0.17 324

qqq	0.38 192	0.21 53	1.34 164	0.28 190	0.15 93	0.45 146	0.26 289	0.76 332	0.52 248	0.39 219	0.41 228	0.46 303	0.36 299	0.96 383	0.30 250	0.11 281	0.14 397	0.12 312	0.12 299	0.12 130	0.14 242

RAFT_CTSACE	0.46 284	0.76 434	2.07 400	0.35 368	0.30 398	0.54 241	0.30 364	0.61 237	0.48 216	0.49 297	0.76 497	0.55 348	0.36 299	0.58 293	0.22 123	0.08 49	0.13 376	0.11 254	0.10 196	0.41 538	0.08 69

HCRNet	0.46 284	0.49 325	1.65 221	0.38 426	0.29 385	0.58 309	0.22 179	0.75 319	0.62 360	0.47 267	0.49 292	0.48 322	0.36 299	1.12 404	0.37 308	0.15 431	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.17 263	0.17 324

SFCPSM	0.46 284	0.24 107	2.35 462	0.27 165	0.27 363	0.70 461	0.32 400	0.96 509	0.63 372	0.49 297	0.52 319	0.43 270	0.36 299	0.52 271	0.43 351	0.12 339	0.09 226	0.12 312	0.16 406	0.16 241	0.12 184

MLCV	0.48 305	0.89 487	1.85 319	0.29 222	0.14 64	0.59 326	0.23 214	0.72 292	0.59 320	0.66 478	0.66 447	0.55 348	0.36 299	1.03 392	0.49 383	0.09 107	0.06 23	0.09 134	0.07 99	0.19 311	0.11 147

iResNet	0.51 351	0.76 434	2.59 512	0.41 454	0.17 154	0.64 409	0.27 314	0.82 389	0.70 437	0.57 389	0.64 436	0.43 270	0.36 299	0.70 345	0.52 396	0.10 212	0.07 52	0.09 134	0.08 129	0.21 341	0.13 222

DDVS	0.62 435	0.40 269	1.40 175	2.21 621	0.35 460	0.87 533	1.00 588	0.69 276	0.50 232	0.53 336	0.56 364	0.90 524	0.37 314	1.22 414	0.47 372	0.15 431	0.14 397	0.14 407	0.12 299	0.19 311	0.22 404

UGAM	0.58 408	0.47 319	2.21 433	0.30 241	0.19 225	0.53 233	0.34 413	0.59 223	0.63 372	0.44 246	0.73 488	0.78 480	0.37 314	2.58 586	0.39 326	0.10 212	0.08 152	0.17 475	0.14 361	0.42 544	0.17 324

mmm	0.38 192	0.21 53	1.18 133	0.35 368	0.17 154	0.49 187	0.26 289	0.78 358	0.52 248	0.50 304	0.57 372	0.41 252	0.37 314	0.71 347	0.31 262	0.11 281	0.13 376	0.14 407	0.13 333	0.15 204	0.14 242

DCANet-4	0.40 213	0.27 135	2.21 433	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.47 263	0.28 179	0.37 314	0.37 162	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

BSDual-CNN	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.30 241	0.21 254	0.76 490	0.31 377	1.00 542	0.61 342	0.63 459	0.53 330	0.63 391	0.37 314	0.43 196	0.38 315	0.13 369	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

psmg	0.41 220	0.27 135	1.13 123	0.27 165	0.21 254	0.75 486	0.36 428	0.90 453	0.61 342	0.59 421	0.59 381	0.63 391	0.37 314	0.43 196	0.38 315	0.13 369	0.10 276	0.13 371	0.12 299	0.13 160	0.11 147

HITNet	0.46 284	0.92 493	2.09 406	0.33 320	0.14 64	0.55 256	0.22 179	0.83 395	0.56 298	0.51 317	0.49 292	0.48 322	0.37 314	0.48 246	0.54 406	0.09 107	0.06 23	0.10 188	0.08 129	0.23 371	0.09 95
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.41 220	0.19 18	1.23 144	0.31 268	0.17 154	0.51 205	0.27 314	0.81 382	0.55 287	0.44 246	0.45 249	0.46 303	0.38 321	1.51 451	0.30 250	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.14 242

ACVNet-DCA	0.42 240	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.76 332	0.52 248	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

1test111	0.44 256	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.76 332	0.52 248	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.96 383	0.30 250	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.14 242

cc1	0.47 299	0.64 390	2.07 400	0.35 368	0.14 64	0.76 490	0.25 267	0.74 308	1.01 560	0.31 178	0.38 211	0.24 131	0.38 321	0.69 340	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.11 254	0.09 160	0.25 399	0.40 544

AEACV	0.33 145	0.24 107	1.44 183	0.28 190	0.35 460	0.47 172	0.21 153	0.43 87	0.28 25	0.26 152	0.25 113	0.22 108	0.38 321	0.30 92	0.18 25	0.09 107	0.35 562	0.09 134	0.36 558	0.23 371	0.25 449

hknet	0.47 299	0.29 169	1.70 234	0.30 241	0.24 314	0.76 490	0.31 377	1.00 542	0.64 380	0.63 459	0.53 330	0.80 489	0.38 321	0.77 362	0.37 308	0.11 281	0.10 276	0.14 407	0.12 299	0.12 130	0.11 147

AASNet	0.56 396	1.03 538	2.34 459	0.37 410	0.33 438	0.65 423	0.29 356	0.96 509	0.73 472	0.54 349	0.60 396	0.55 348	0.38 321	0.59 299	0.58 424	0.14 412	0.12 352	0.13 371	0.10 196	0.43 546	0.24 440

IIG-Stereo	0.59 416	0.65 397	1.74 248	0.54 534	0.23 301	0.61 359	0.21 153	0.73 304	0.65 393	0.64 469	0.69 467	0.69 435	0.38 321	2.09 547	1.39 547	0.11 281	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.09 95

111	0.48 305	1.09 546	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.59 326	0.26 289	0.83 395	0.78 508	0.48 285	0.52 319	0.56 360	0.38 321	0.49 258	0.38 315	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.23 371	0.35 516

xxxx	0.70 481	0.21 53	1.33 161	0.28 190	0.18 192	0.63 396	0.24 247	1.02 554	0.69 428	0.50 304	0.62 408	0.58 373	0.38 321	1.47 448	5.21 625	0.13 369	0.12 352	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.15 277

FENet	0.44 256	0.30 182	2.42 474	0.32 297	0.17 154	0.58 309	0.22 179	0.77 343	0.59 320	0.47 267	0.42 232	0.55 348	0.38 321	0.49 258	0.47 372	0.12 339	0.09 226	0.12 312	0.11 259	0.13 160	0.16 306

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 515	1.04 539	2.06 398	0.94 588	0.35 460	0.89 538	0.40 451	0.85 413	0.63 372	0.55 367	0.63 420	0.75 469	0.38 321	2.38 566	0.48 378	1.10 609	0.31 554	0.36 566	0.21 474	0.53 569	0.55 570

DeepPruner_ROB	0.50 334	0.70 415	1.94 368	0.29 222	0.26 349	0.63 396	0.31 377	0.80 378	0.48 216	0.61 439	0.55 352	0.66 412	0.38 321	0.98 385	0.40 334	0.19 495	0.14 397	0.14 407	0.14 361	0.23 371	0.17 324

NOSS_ROB	0.64 446	0.65 397	1.62 219	0.46 495	0.25 332	0.67 436	0.30 364	0.93 482	0.77 503	0.59 421	0.57 372	0.77 476	0.38 321	2.78 598	0.44 357	0.23 528	0.24 522	0.28 547	0.26 504	0.27 429	0.39 540

G2L-Stereo_test	0.55 388	0.97 519	1.89 341	0.33 320	0.24 314	0.75 486	0.38 443	0.79 374	0.60 325	0.60 430	0.54 342	0.74 463	0.39 335	1.56 457	0.43 351	0.10 212	0.08 152	0.08 75	0.08 129	0.28 435	0.13 222

ISRNet	0.47 299	0.44 299	1.55 207	0.37 410	0.31 417	0.49 187	0.19 113	0.75 319	0.66 408	0.63 459	0.71 481	0.67 421	0.39 335	0.58 293	0.44 357	0.23 528	0.16 441	0.21 518	0.20 468	0.21 341	0.25 449

ffm	0.47 299	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.74 308	0.88 539	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	0.63 314	0.19 45	0.10 212	0.24 522	0.15 437	0.13 333	0.25 399	0.36 524

ff1	0.73 502	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.74 308	0.88 539	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.10 212	0.24 522	0.15 437	0.13 333	0.25 399	0.36 524

mmx	0.72 493	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.99 534	0.76 498	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.13 369	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.15 277

xxx	0.72 493	0.23 94	2.01 389	0.30 241	0.21 254	0.57 291	0.26 289	0.99 534	0.76 498	0.53 336	0.63 420	0.66 412	0.39 335	2.52 582	3.43 611	0.13 369	0.10 276	0.15 437	0.13 333	0.15 204	0.15 277

test_xeample	0.72 493	0.21 53	1.36 166	0.27 165	0.17 154	0.59 326	0.28 332	1.01 551	0.70 437	0.55 367	0.67 450	0.44 281	0.39 335	1.88 523	5.17 624	0.12 339	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.13 160	0.15 277

iResNet_ROB	0.50 334	1.15 558	1.73 244	0.31 268	0.21 254	0.58 309	0.22 179	0.95 504	0.82 523	0.58 407	0.62 408	0.57 366	0.39 335	0.84 372	0.40 334	0.11 281	0.08 152	0.09 134	0.06 26	0.21 341	0.13 222

CoDeX	0.52 364	0.43 288	2.25 444	0.29 222	0.26 349	0.61 359	0.32 400	0.99 534	0.68 419	0.48 285	0.55 352	0.52 336	0.40 343	1.60 468	0.35 299	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.13 160	0.12 184

CASS	0.39 207	0.30 182	1.61 218	0.32 297	0.17 154	0.53 233	0.24 247	0.70 284	0.49 222	0.59 421	0.54 342	0.40 246	0.40 343	0.41 185	0.30 250	0.17 468	0.10 276	0.14 407	0.11 259	0.18 290	0.17 324
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 351	0.87 480	1.99 386	0.37 410	0.65 571	0.58 309	0.35 421	0.78 358	0.62 360	0.48 285	0.55 352	0.45 290	0.40 343	0.72 349	0.30 250	0.09 107	0.07 52	0.12 312	0.12 299	0.33 477	0.38 534

CSP-Net	0.50 334	0.39 264	1.25 147	0.29 222	0.23 301	0.77 498	0.35 421	0.86 423	0.57 302	0.59 421	0.59 381	0.65 405	0.40 343	1.77 493	0.44 357	0.16 452	0.11 326	0.10 188	0.10 196	0.20 327	0.14 242

TRStereo	0.53 370	0.76 434	2.38 467	0.42 465	0.29 385	0.69 454	0.23 214	1.81 608	0.55 287	0.36 201	0.32 171	0.47 311	0.40 343	0.46 229	0.25 185	0.12 339	0.11 326	0.11 254	0.41 570	0.13 160	0.32 502

RAFT	0.45 274	0.92 493	1.59 212	0.34 351	0.19 225	0.46 165	0.35 421	0.65 258	0.49 222	0.49 297	0.49 292	0.70 445	0.40 343	0.47 240	0.32 273	0.11 281	0.16 441	0.14 407	0.13 333	0.51 565	0.13 222

UPFNet	0.46 284	0.28 159	1.73 244	0.33 320	0.32 425	0.65 423	0.38 443	0.83 395	0.59 320	0.57 389	0.52 319	0.61 384	0.40 343	0.75 354	0.52 396	0.13 369	0.12 352	0.13 371	0.12 299	0.15 204	0.11 147

ACVNet	0.45 274	0.44 299	1.79 295	0.28 190	0.21 254	0.59 326	0.36 428	0.66 260	0.68 419	0.45 257	0.59 381	0.69 435	0.40 343	0.44 205	0.55 407	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.34 488	0.10 122

cf-r	0.53 370	0.81 460	2.15 422	0.33 320	0.28 377	0.60 338	0.28 332	0.78 358	0.64 380	0.51 317	0.60 396	0.75 469	0.40 343	1.32 423	0.43 351	0.13 369	0.09 226	0.11 254	0.12 299	0.15 204	0.14 242

GwcNet-RSSM	0.57 403	0.94 501	2.13 416	0.32 297	0.25 332	0.60 338	0.30 364	0.80 378	0.66 408	0.52 326	0.64 436	0.71 450	0.40 343	1.79 498	0.50 388	0.13 369	0.09 226	0.12 312	0.12 299	0.21 341	0.15 277

CFNet	0.58 408	0.96 511	1.78 274	0.33 320	0.25 332	0.63 396	0.22 179	0.88 441	0.75 489	0.46 265	0.59 381	0.58 373	0.40 343	2.29 559	0.48 378	0.12 339	0.09 226	0.15 437	0.14 361	0.30 451	0.15 277

IGEV-FE	0.53 370	0.34 224	2.91 557	0.32 297	0.18 192	0.54 241	0.21 153	0.72 292	0.42 155	0.81 531	0.51 305	0.70 445	0.41 354	0.48 246	1.13 519	0.09 107	0.15 423	0.10 188	0.35 549	0.19 311	0.09 95

xyz-stereo-finetune2	0.35 164	0.45 307	1.04 113	0.21 38	0.12 8	0.58 309	0.23 214	0.50 151	0.45 185	0.31 178	0.46 257	0.30 191	0.41 354	0.81 369	0.51 393	0.08 49	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.12 130	0.09 95

test_sample1	0.40 213	0.18 12	1.19 135	0.31 268	0.18 192	0.48 180	0.23 214	0.78 358	0.49 222	0.44 246	0.44 245	0.45 290	0.41 354	1.39 430	0.33 284	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.12 130	0.13 222

SMFormer	0.50 334	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.49 383	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.15 204	0.16 306

tta	0.50 334	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.49 383	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.14 184	0.11 147

qqq1	0.48 305	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.09 134	0.08 129	0.14 184	0.11 147

fff1	0.48 305	0.46 310	1.60 214	0.30 241	0.15 93	0.45 146	0.24 247	0.90 453	0.72 457	0.56 378	0.64 436	0.51 330	0.41 354	1.87 515	0.23 148	0.13 369	0.10 276	0.09 134	0.08 129	0.14 184	0.11 147

IGEV_Zeroshot_test	0.53 370	0.33 211	2.91 557	0.32 297	0.18 192	0.54 241	0.21 153	0.72 292	0.42 155	0.81 531	0.51 305	0.71 450	0.41 354	0.48 246	1.13 519	0.09 107	0.15 423	0.10 188	0.35 549	0.19 311	0.09 95

HH	0.49 323	0.49 325	2.78 543	0.50 514	0.41 504	0.38 82	0.23 214	0.72 292	0.38 105	0.63 459	0.48 275	0.87 516	0.41 354	0.64 316	0.21 94	0.09 107	0.17 461	0.10 188	0.09 160	0.16 241	0.12 184

HanStereo	0.49 323	0.49 325	2.78 543	0.50 514	0.41 504	0.38 82	0.23 214	0.72 292	0.38 105	0.63 459	0.48 275	0.87 516	0.41 354	0.64 316	0.21 94	0.09 107	0.17 461	0.10 188	0.09 160	0.16 241	0.12 184

AACVNet	0.54 376	0.78 451	1.73 244	0.36 387	0.21 254	0.57 291	0.25 267	0.71 287	0.51 240	0.55 367	0.59 381	0.64 400	0.41 354	2.13 550	0.41 340	0.14 412	0.11 326	0.14 407	0.11 259	0.33 477	0.15 277

DCANet	0.42 240	0.77 443	1.95 371	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.48 275	0.31 194	0.41 354	0.36 151	0.39 326	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.13 160	0.23 428

CFNet-ft	0.51 351	0.76 434	1.79 295	0.28 190	0.30 398	0.63 396	0.28 332	0.66 260	0.55 287	0.45 257	0.57 372	0.74 463	0.41 354	1.46 441	0.42 342	0.14 412	0.10 276	0.28 547	0.13 333	0.18 290	0.14 242

CFNet_RVC	0.51 351	0.76 434	1.79 295	0.28 190	0.30 398	0.63 396	0.28 332	0.66 260	0.55 287	0.45 257	0.57 372	0.74 463	0.41 354	1.46 441	0.42 342	0.14 412	0.10 276	0.28 547	0.13 333	0.18 290	0.14 242

UCFNet_RVC	0.48 305	0.82 464	1.85 319	0.30 241	0.27 363	0.64 409	0.26 289	0.74 308	0.55 287	0.48 285	0.53 330	0.63 391	0.41 354	0.88 379	0.38 315	0.15 431	0.10 276	0.17 475	0.17 425	0.18 290	0.15 277

AANet_RVC	0.68 472	1.00 529	2.09 406	0.33 320	0.25 332	0.58 309	0.32 400	0.81 382	0.80 516	0.61 439	0.94 535	0.80 489	0.41 354	2.46 577	1.02 506	0.36 569	0.14 397	0.10 188	0.09 160	0.23 371	0.22 404

PS-NSSS	0.63 442	1.00 529	1.81 302	0.30 241	0.31 417	0.63 396	0.34 413	0.98 522	0.69 428	0.54 349	0.74 491	0.51 330	0.41 354	2.43 575	0.48 378	0.24 536	0.17 461	0.27 544	0.18 438	0.27 429	0.21 389

iResNetv2_ROB	0.59 416	1.43 586	2.96 560	0.40 447	0.22 281	0.58 309	0.28 332	0.91 465	0.73 472	0.57 389	0.63 420	0.60 382	0.41 354	0.74 353	0.35 299	0.11 281	0.08 152	0.10 188	0.07 99	0.43 546	0.17 324

MyStereo05	0.49 323	0.41 276	2.72 530	0.30 241	0.23 301	0.60 338	0.30 364	0.82 389	0.77 503	0.52 326	0.37 201	0.51 330	0.42 372	0.52 271	0.38 315	0.09 107	0.17 461	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.20 377

MyStereo04	0.48 305	0.40 269	2.65 521	0.29 222	0.23 301	0.60 338	0.31 377	0.83 395	0.75 489	0.47 267	0.36 198	0.53 338	0.42 372	0.53 277	0.39 326	0.09 107	0.18 472	0.12 312	0.11 259	0.16 241	0.19 361

TestStereo1	0.49 323	0.81 460	1.85 319	0.39 436	0.57 554	0.56 273	0.34 413	0.75 319	0.69 428	0.44 246	0.63 420	0.35 218	0.42 372	0.64 316	0.29 230	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.33 477	0.26 459

SA-5K	0.49 323	0.81 460	1.85 319	0.39 436	0.57 554	0.56 273	0.34 413	0.75 319	0.69 428	0.44 246	0.63 420	0.35 218	0.42 372	0.64 316	0.29 230	0.10 212	0.08 152	0.12 312	0.10 196	0.33 477	0.26 459

GES	0.44 256	0.28 159	1.88 334	0.30 241	0.18 192	0.61 359	0.30 364	0.88 441	0.46 195	0.47 267	0.52 319	0.39 238	0.42 372	0.58 293	0.67 446	0.15 431	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.15 204	0.17 324

222	0.78 519	0.23 94	1.23 144	0.28 190	0.18 192	0.62 379	0.24 247	1.02 554	0.70 437	0.58 407	0.66 447	0.46 303	0.42 372	1.80 502	6.53 630	0.13 369	0.10 276	0.11 254	0.10 196	0.12 130	0.17 324

FADNet_RVC	0.81 531	1.14 554	2.42 474	0.30 241	0.24 314	0.71 463	0.24 247	0.95 504	0.61 342	0.44 246	0.56 364	0.59 376	0.42 372	1.52 453	0.68 449	0.94 601	0.96 618	0.28 547	1.00 616	0.90 593	1.36 618

BEATNet_4x	0.47 299	0.73 428	1.91 352	0.33 320	0.15 93	0.56 273	0.25 267	0.85 413	0.58 313	0.54 349	0.51 305	0.57 366	0.42 372	0.57 289	0.61 431	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.20 327	0.16 306

HSM-Net_RVC	0.67 465	0.34 224	2.23 441	0.26 148	0.19 225	0.67 436	0.29 356	1.26 588	0.69 428	0.72 504	0.70 477	0.78 480	0.42 372	3.77 618	0.41 340	0.13 369	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.12 130	0.11 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 334	0.41 276	1.50 200	0.33 320	0.21 254	0.68 448	0.26 289	0.81 382	0.68 419	0.67 482	0.68 458	0.73 457	0.42 372	1.10 398	0.59 426	0.11 281	0.08 152	0.14 407	0.14 361	0.25 399	0.21 389
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 408	0.82 464	1.89 341	0.59 554	0.56 551	0.64 409	0.36 428	0.84 406	0.69 428	0.51 317	0.68 458	0.53 338	0.43 382	0.56 288	0.43 351	0.34 566	0.18 472	0.44 578	0.29 516	0.48 558	0.30 488

gwcnet-sp	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

scenet	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

ToySt	0.44 256	0.61 369	1.89 341	0.29 222	0.18 192	0.55 256	0.35 421	0.67 269	0.53 267	0.39 219	0.50 300	0.59 376	0.43 382	0.51 267	0.49 383	0.10 212	0.12 352	0.13 371	0.16 406	0.24 386	0.19 361

ssnet	0.49 323	0.43 288	2.54 504	0.31 268	0.22 281	0.67 436	0.31 377	0.78 358	0.65 393	0.58 407	0.47 263	0.46 303	0.43 382	0.76 358	0.46 363	0.11 281	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.15 204	0.14 242

GMM-Stereo	0.50 334	0.23 94	2.41 472	0.54 534	0.24 314	0.77 498	0.46 489	0.59 223	0.57 302	0.58 407	0.73 488	0.47 311	0.43 382	0.68 334	0.27 205	0.10 212	0.06 23	0.13 371	0.13 333	0.14 184	0.44 553

PSMNet-RSSM	0.53 370	0.82 464	1.78 274	0.31 268	0.25 332	0.58 309	0.28 332	0.84 406	0.60 325	0.50 304	0.61 403	0.67 421	0.43 382	1.68 478	0.42 342	0.15 431	0.10 276	0.14 407	0.16 406	0.15 204	0.13 222

STTStereo	0.51 351	0.69 412	2.14 421	0.36 387	0.30 398	0.61 359	0.32 400	0.77 343	0.60 325	0.60 430	0.54 342	0.67 421	0.43 382	0.86 375	0.42 342	0.16 452	0.15 423	0.17 475	0.20 468	0.16 241	0.15 277

CFNet_ucs	0.48 305	0.50 331	2.32 454	0.26 148	0.22 281	0.57 291	0.22 179	0.85 413	0.65 393	0.53 336	0.64 436	0.68 428	0.44 390	0.54 281	0.31 262	0.13 369	0.12 352	0.16 456	0.11 259	0.19 311	0.17 324

SACVNet	0.60 422	0.74 431	1.90 346	0.37 410	0.28 377	0.64 409	0.37 436	0.86 423	0.61 342	0.65 476	0.62 408	0.69 435	0.44 390	2.08 545	0.42 342	0.18 480	0.14 397	0.16 456	0.15 386	0.38 520	0.24 440

GEStereo_RVC	0.54 376	0.87 480	1.95 371	0.47 500	0.25 332	0.62 379	0.37 436	1.00 542	0.74 476	0.53 336	0.54 342	0.59 376	0.44 390	1.10 398	0.46 363	0.15 431	0.11 326	0.12 312	0.10 196	0.26 419	0.19 361

FINET	0.65 455	0.95 508	3.06 570	0.35 368	0.40 497	0.58 309	0.48 501	0.92 474	1.10 572	0.57 389	0.68 458	0.47 311	0.44 390	1.15 409	0.60 428	0.23 528	0.21 505	0.17 475	0.15 386	0.26 419	0.25 449

FE-Mocha	0.41 220	0.31 194	1.44 183	0.28 190	0.33 438	0.41 109	0.17 88	0.69 276	0.45 185	0.44 246	0.50 300	0.41 252	0.45 394	0.36 151	1.17 527	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.21 474	0.13 160	0.13 222

z-ln-s-r	0.64 446	0.89 487	2.23 441	0.32 297	0.26 349	0.57 291	0.37 436	0.84 406	0.76 498	0.51 317	0.81 505	0.64 400	0.45 394	2.06 542	1.27 539	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.24 386	0.13 222

HI	0.41 220	0.63 386	1.72 241	0.27 165	0.21 254	0.45 146	0.19 113	0.55 197	0.41 144	0.57 389	0.59 381	0.65 405	0.45 394	0.45 220	0.39 326	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.11 259	0.20 327	0.10 122

CoSv	0.41 220	0.63 386	1.72 241	0.27 165	0.21 254	0.45 146	0.19 113	0.55 197	0.41 144	0.57 389	0.59 381	0.65 405	0.45 394	0.45 220	0.39 326	0.08 49	0.09 226	0.10 188	0.11 259	0.20 327	0.10 122

DualNet (step1)	0.59 416	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.11 401	0.38 315	0.61 585	0.14 397	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

test_sample9	0.94 548	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.91 526	2.55 593	0.61 585	4.16 634	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

test_sample7	0.47 299	0.33 211	1.49 197	0.34 351	0.20 240	0.51 205	0.30 364	0.93 482	0.66 408	0.57 389	0.51 305	0.55 348	0.45 394	1.11 401	0.38 315	0.17 468	0.14 397	0.16 456	0.15 386	0.19 311	0.18 344

riskmin	0.37 182	0.22 74	1.74 248	0.32 297	0.20 240	0.48 180	0.20 132	0.66 260	0.46 195	0.36 201	0.34 187	0.69 435	0.45 394	0.39 176	0.27 205	0.11 281	0.08 152	0.12 312	0.08 129	0.13 160	0.16 306

IPLGR	0.54 376	0.56 356	2.68 524	0.36 387	0.18 192	0.62 379	0.54 517	1.02 554	0.64 380	0.73 508	0.46 257	0.47 311	0.45 394	1.12 404	0.29 230	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.09 160	0.19 311	0.12 184

PSMNet-ADL	0.51 351	0.38 255	1.65 221	0.35 368	0.21 254	0.67 436	0.26 289	0.74 308	0.55 287	0.42 235	0.52 319	0.70 445	0.45 394	1.91 526	0.57 419	0.15 431	0.13 376	0.11 254	0.13 333	0.15 204	0.20 377

ADLNet	0.60 422	0.71 417	1.95 371	0.35 368	0.34 447	0.67 436	0.34 413	0.90 453	0.74 476	0.68 489	0.62 408	0.80 489	0.45 394	1.78 494	0.64 440	0.14 412	0.11 326	0.14 407	0.14 361	0.29 440	0.21 389

acv_ft	0.48 305	0.44 299	1.76 260	0.32 297	0.41 504	0.63 396	0.28 332	0.81 382	0.68 419	0.61 439	0.59 381	0.69 435	0.45 394	0.44 205	0.63 435	0.11 281	0.09 226	0.10 188	0.09 160	0.41 538	0.10 122

GANet-RSSM	0.55 388	0.73 428	1.90 346	0.36 387	0.26 349	0.59 326	0.27 314	0.78 358	0.52 248	0.47 267	0.57 372	0.63 391	0.45 394	1.92 530	0.43 351	0.14 412	0.10 276	0.25 540	0.11 259	0.34 488	0.14 242

FADNet-RVC-Resample	0.67 465	1.16 563	3.16 580	0.37 410	0.29 385	0.62 379	0.38 443	0.86 423	0.63 372	0.51 317	0.50 300	0.57 366	0.45 394	1.57 461	0.49 383	0.24 536	0.32 560	0.23 528	0.19 458	0.27 429	0.62 576

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 388	0.92 493	2.36 465	0.38 426	0.37 479	0.60 338	0.28 332	0.82 389	0.62 360	0.62 450	0.55 352	0.72 453	0.45 394	1.00 388	0.43 351	0.15 431	0.11 326	0.14 407	0.14 361	0.15 204	0.16 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 460	0.85 474	2.55 509	0.50 514	0.52 542	0.72 469	0.39 448	0.87 432	0.72 457	0.58 407	0.68 458	0.63 391	0.46 409	1.70 481	0.63 435	0.18 480	0.18 472	0.23 528	0.18 438	0.38 520	0.27 466

YMNet	0.62 435	0.72 421	1.93 358	0.41 454	0.41 504	0.87 533	0.43 468	0.87 432	0.71 447	0.74 511	0.81 505	0.83 499	0.46 409	0.86 375	0.93 486	0.19 495	0.22 511	0.20 510	0.17 425	0.41 538	0.21 389

YMNet_1	0.62 435	0.72 421	1.93 358	0.41 454	0.41 504	0.87 533	0.43 468	0.87 432	0.71 447	0.74 511	0.81 505	0.83 499	0.46 409	0.86 375	0.93 486	0.19 495	0.22 511	0.20 510	0.17 425	0.41 538	0.21 389

anonymousa	0.48 305	0.46 310	2.44 480	0.29 222	0.34 447	0.61 359	0.25 267	0.66 260	0.54 280	0.53 336	0.77 500	0.73 457	0.46 409	0.33 119	0.31 262	0.10 212	0.09 226	0.12 312	0.29 516	0.10 97	0.19 361

iRaft-Stereo_5w	0.54 376	1.01 533	2.08 405	0.27 165	0.21 254	0.49 187	0.28 332	0.73 304	0.58 313	0.40 221	0.61 403	0.62 388	0.46 409	1.78 494	0.47 372	0.09 107	0.07 52	0.11 254	0.10 196	0.39 530	0.12 184

FADNet-RVC	0.61 430	1.26 573	2.12 414	0.33 320	0.26 349	0.59 326	0.29 356	0.86 423	0.62 360	0.45 257	0.50 300	0.62 388	0.46 409	1.73 486	0.55 407	0.17 468	0.20 496	0.17 475	0.18 438	0.59 573	0.28 472

NVstereo2D	0.58 408	0.40 269	2.03 396	0.35 368	0.35 460	0.69 454	0.39 448	0.91 465	0.80 516	0.47 267	0.53 330	0.67 421	0.46 409	1.99 536	0.48 378	0.19 495	0.11 326	0.17 475	0.13 333	0.25 399	0.25 449

DLCB_ROB	0.54 376	0.55 354	1.49 197	0.36 387	0.25 332	0.65 423	0.36 428	0.80 378	0.70 437	0.72 504	0.69 467	0.83 499	0.46 409	1.53 454	0.60 428	0.13 369	0.12 352	0.14 407	0.14 361	0.14 184	0.13 222

xyz-stereo	3.02 618	0.29 169	30.64 653	0.23 80	0.12 8	15.52 638	0.24 247	0.51 159	0.47 213	0.59 421	7.99 631	0.64 400	0.47 417	1.39 430	0.50 388	0.09 107	0.07 52	0.34 563	0.07 99	0.13 160	0.08 69

DispNO	0.67 465	0.98 523	2.58 510	0.31 268	0.27 363	0.59 326	0.29 356	0.83 395	0.68 419	0.53 336	0.79 504	0.83 499	0.47 417	2.46 577	0.68 449	0.12 339	0.10 276	0.19 501	0.31 533	0.16 241	0.17 324

1111x	0.74 505	0.21 53	1.93 358	0.31 268	0.17 154	0.63 396	0.32 400	1.03 561	0.74 476	0.52 326	0.62 408	0.57 366	0.47 417	2.38 566	4.25 619	0.12 339	0.14 397	0.11 254	0.12 299	0.12 130	0.14 242

ssnet_v2	0.55 388	0.60 365	1.86 327	0.32 297	0.22 281	0.72 469	0.44 479	0.94 491	0.74 476	0.63 459	0.54 342	0.81 492	0.47 417	0.77 362	0.70 453	0.16 452	0.14 397	0.14 407	0.14 361	0.30 451	0.30 488

SA	0.50 334	0.75 433	1.95 371	0.31 268	0.61 567	0.57 291	0.31 377	0.91 465	0.73 472	0.42 235	0.62 408	0.38 232	0.47 417	0.68 334	0.29 230	0.09 107	0.09 226	0.13 371	0.32 539	0.30 451	0.10 122

CFNet_pseudo	0.45 274	0.46 310	2.23 441	0.25 117	0.19 225	0.56 273	0.21 153	0.77 343	0.60 325	0.49 297	0.56 364	0.69 435	0.47 417	0.52 271	0.31 262	0.11 281	0.10 276	0.15 437	0.10 196	0.17 263	0.14 242

ccs_rob	0.45 274	0.46 310	2.22 437	0.26 148	0.19 225	0.56 273	0.21 153	0.77 343	0.60 325	0.49 297	0.56 364	0.69 435	0.47 417	0.52 271	0.31 262	0.11 281	0.09 226	0.16 456	0.10 196	0.17 263	0.14 242

StereoDRNet	0.64 446	0.88 484	2.35 462	0.41 454	0.45 523	0.73 476	0.47 497	0.94 491	0.74 476	0.75 513	0.54 342	0.74 463	0.47 417	1.70 481	0.72 460	0.15 431	0.14 397	0.15 437	0.14 361	0.20 327	0.19 361

PSMNet_ROB	0.66 460	1.01 533	2.33 457	0.38 426	0.31 417	0.72 469	0.55 520	0.86 423	0.69 428	0.54 349	0.60 396	0.75 469	0.47 417	2.00 537	0.82 478	0.17 468	0.13 376	0.19 501	0.19 458	0.24 386	0.27 466

coex_refinement	0.58 408	0.94 501	1.87 332	0.38 426	0.25 332	0.64 409	0.34 413	0.83 395	0.65 393	0.60 430	0.63 420	0.81 492	0.48 426	1.85 514	0.56 415	0.13 369	0.09 226	0.10 188	0.10 196	0.16 241	0.16 306

DCVSM-stereo	0.49 323	0.29 169	2.49 491	0.29 222	0.22 281	0.53 233	0.52 509	0.58 215	0.49 222	0.69 491	0.46 257	0.79 485	0.48 426	0.53 277	0.42 342	0.13 369	0.14 397	0.15 437	0.12 299	0.20 327	0.20 377

DAS	0.56 396	0.35 233	1.55 207	0.33 320	0.34 447	0.50 195	0.42 461	0.83 395	0.74 476	0.83 537	0.68 458	0.56 360	0.48 426	2.40 570	0.46 363	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.18 290	0.15 277

SepStereo	0.52 364	0.35 233	1.55 207	0.33 320	0.34 447	0.50 195	0.42 461	0.83 395	0.74 476	0.83 537	0.68 458	0.56 360	0.48 426	1.56 457	0.46 363	0.12 339	0.08 152	0.12 312	0.09 160	0.18 290	0.15 277

ADLNet2	0.68 472	0.84 470	3.19 584	0.33 320	0.36 468	0.64 409	0.37 436	0.89 447	0.79 513	0.54 349	0.65 445	0.93 532	0.48 426	2.07 544	0.56 415	0.13 369	0.11 326	0.11 254	0.11 259	0.33 477	0.18 344

ac_64	0.55 388	0.46 310	1.92 355	0.36 387	0.34 447	0.63 396	0.31 377	0.82 389	0.61 342	0.55 367	0.51 305	0.89 522	0.48 426	1.83 507	0.55 407	0.14 412	0.11 326	0.12 312	0.12 299	0.18 290	0.12 184

TDLM	0.67 465	0.92 493	1.76 260	0.37 410	0.24 314	0.66 430	0.56 525	0.82 389	0.74 476	1.16 572	0.62 408	0.61 384	0.48 426	2.70 594	0.50 388	0.20 505	0.11 326	0.35 564	0.14 361	0.32 468	0.16 306

GwcNet	0.69 477	0.71 417	3.12 577	0.36 387	0.45 523	0.81 515	0.44 479	0.86 423	0.84 529	0.60 430	0.74 491	0.82 497	0.49 433	1.65 474	0.66 443	0.16 452	0.15 423	0.15 437	0.15 386	0.31 459	0.24 440

ETE_ROB	0.60 422	0.71 417	1.55 207	0.37 410	0.25 332	0.69 454	0.51 506	1.47 596	0.70 437	0.80 525	0.69 467	0.85 508	0.49 433	1.36 427	0.58 424	0.16 452	0.13 376	0.19 501	0.16 406	0.21 341	0.23 428

LALA_ROB	0.60 422	0.76 434	1.69 230	0.36 387	0.29 385	0.79 507	0.55 520	0.94 491	0.77 503	0.81 531	0.67 450	0.94 536	0.49 433	0.99 386	0.73 463	0.21 512	0.15 423	0.20 510	0.18 438	0.23 371	0.21 389

delet	0.52 364	0.54 345	1.62 219	0.31 268	0.35 460	0.74 480	0.46 489	0.85 413	0.74 476	0.55 367	0.60 396	0.67 421	0.50 436	1.12 404	0.57 419	0.11 281	0.11 326	0.13 371	0.14 361	0.16 241	0.12 184

CC-Net-ROB	0.85 536	1.15 558	2.13 416	0.88 583	0.38 485	0.88 537	0.44 479	1.06 567	0.79 513	0.58 407	0.69 467	0.65 405	0.50 436	2.74 597	0.51 393	0.93 600	0.39 577	0.87 596	0.29 516	0.54 570	0.54 567

SQANet	0.80 523	1.58 593	2.53 498	0.76 573	0.83 584	0.76 490	0.36 428	0.83 395	0.64 380	0.63 459	0.69 467	0.73 457	0.51 438	1.21 412	0.53 400	0.77 597	0.29 548	0.59 586	0.29 516	0.86 592	0.61 575

SDNR	1.22 575	0.80 455	2.71 528	0.33 320	1.48 616	1.98 605	0.23 214	1.93 612	2.44 616	0.89 546	2.52 604	1.36 583	0.51 438	3.65 616	1.93 570	0.30 559	0.31 554	0.22 521	0.16 406	0.33 477	0.36 524

RAFT_R40	0.50 334	0.21 53	1.76 260	0.50 514	0.40 497	0.61 359	0.53 513	0.56 204	0.60 325	0.56 378	0.54 342	0.55 348	0.51 438	1.57 461	0.53 400	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.09 95

IRAFT_RVC	0.54 376	0.53 340	1.78 274	0.46 495	0.21 254	0.58 309	0.43 468	0.65 258	0.66 408	0.54 349	0.50 300	0.49 324	0.51 438	1.58 465	1.01 504	0.11 281	0.25 535	0.13 371	0.10 196	0.15 204	0.13 222

LMCR-Stereo	0.52 364	0.71 417	2.39 469	0.40 447	0.21 254	0.74 480	0.31 377	1.02 554	0.64 380	0.61 439	0.63 420	0.39 238	0.51 438	0.62 311	0.42 342	0.19 495	0.09 226	0.12 312	0.09 160	0.23 371	0.12 184

DDUNet	0.77 515	1.12 549	1.88 334	0.76 573	0.69 575	0.84 523	0.43 468	0.85 413	0.65 393	0.67 482	0.75 494	0.91 526	0.52 443	1.03 392	0.57 419	0.54 581	0.37 566	0.95 602	0.52 585	0.71 583	0.57 571

CVANet_RVC	0.65 455	0.80 455	2.13 416	0.36 387	0.26 349	0.62 379	0.42 461	0.84 406	0.72 457	0.69 491	0.68 458	0.68 428	0.52 443	2.64 589	0.42 342	0.19 495	0.12 352	0.22 521	0.17 425	0.37 513	0.15 277

IER	0.43 246	0.38 255	1.69 230	0.26 148	0.25 332	0.66 430	0.26 289	0.71 287	0.55 287	0.54 349	0.59 381	0.60 382	0.53 445	0.52 271	0.39 326	0.11 281	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.14 184	0.11 147

DISCO	0.57 403	0.34 224	1.87 332	0.45 490	0.34 447	0.84 523	0.35 421	0.84 406	0.78 508	0.59 421	0.63 420	1.06 560	0.53 445	1.10 398	0.82 478	0.12 339	0.09 226	0.11 254	0.10 196	0.22 358	0.18 344

XPNet_ROB	0.61 430	0.72 421	1.66 225	0.37 410	0.27 363	0.67 436	0.47 497	0.89 447	0.71 447	0.78 522	0.70 477	0.81 492	0.53 445	1.70 481	0.76 467	0.21 512	0.16 441	0.16 456	0.15 386	0.20 327	0.21 389

psm_up	0.57 403	0.61 369	1.83 314	0.35 368	0.30 398	0.64 409	0.37 436	0.90 453	0.68 419	0.59 421	0.55 352	0.68 428	0.54 448	1.91 526	0.46 363	0.16 452	0.15 423	0.16 456	0.15 386	0.23 371	0.13 222

UNet	0.54 376	0.44 299	2.83 547	0.31 268	0.33 438	0.74 480	0.27 314	0.82 389	0.61 342	0.53 336	0.54 342	0.72 453	0.54 448	0.78 366	0.56 415	0.11 281	0.09 226	0.13 371	0.11 259	0.14 184	0.12 184

HGLStereo	0.54 376	0.69 412	2.00 388	0.35 368	0.40 497	0.66 430	0.30 364	0.83 395	0.62 360	0.57 389	0.69 467	0.69 435	0.54 448	1.07 395	0.55 407	0.13 369	0.13 376	0.13 371	0.11 259	0.19 311	0.17 324

PA-Net	0.84 535	1.00 529	3.49 596	0.63 561	0.40 497	0.70 461	0.52 509	0.86 423	0.84 529	0.52 326	0.59 381	0.70 445	0.54 448	2.35 562	2.23 585	0.17 468	0.27 544	0.19 501	0.28 512	0.22 358	0.36 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 455	0.94 501	1.96 380	0.43 469	0.30 398	0.71 463	0.68 555	0.84 406	0.65 393	0.70 497	0.60 396	0.86 514	0.54 448	1.56 457	0.57 419	0.20 505	0.16 441	0.67 590	0.25 496	0.22 358	0.24 440

GASNet	0.73 502	1.47 588	3.04 568	0.47 500	0.33 438	0.57 291	0.34 413	0.91 465	0.75 489	0.58 407	0.58 378	0.74 463	0.55 453	2.03 538	0.65 442	0.21 512	0.15 423	0.19 501	0.17 425	0.51 565	0.28 472

pcwnet_v2	0.64 446	0.49 325	4.41 612	0.32 297	0.27 363	0.60 338	0.25 267	0.97 518	0.88 539	0.59 421	0.70 477	0.63 391	0.55 453	0.66 330	0.37 308	0.17 468	0.15 423	0.15 437	0.14 361	0.21 341	0.23 428

APVNet	0.70 481	0.67 405	2.71 528	0.38 426	0.36 468	0.85 527	0.43 468	0.91 465	0.68 419	0.55 367	0.69 467	0.75 469	0.55 453	2.31 560	0.78 471	0.17 468	0.17 461	0.24 535	0.19 458	0.33 477	0.23 428

MMNet	0.50 334	0.48 322	1.93 358	0.33 320	0.27 363	0.79 507	0.28 332	0.81 382	0.74 476	0.60 430	0.56 364	0.59 376	0.55 453	0.79 367	0.59 426	0.10 212	0.09 226	0.12 312	0.11 259	0.13 160	0.14 242

MultiAttention	2.38 607	0.50 331	1.93 358	1.80 615	2.56 624	10.86 634	2.30 622	1.22 583	0.80 516	0.62 450	1.16 561	1.13 569	0.56 457	16.09 643	1.18 528	0.20 505	0.09 226	0.43 577	1.62 625	0.94 595	1.58 623

Wz-Net-LNSev	0.59 416	0.96 511	2.47 488	0.34 351	0.37 479	0.79 507	0.44 479	0.86 423	0.77 503	0.61 439	0.67 450	0.79 485	0.56 457	0.64 316	0.62 433	0.15 431	0.14 397	0.12 312	0.12 299	0.18 290	0.19 361

DMCA-RVC	0.62 435	0.96 511	2.63 517	0.36 387	0.90 589	0.56 273	0.31 377	0.69 276	0.57 302	0.68 489	0.52 319	0.59 376	0.56 457	1.23 416	0.53 400	0.16 452	0.38 570	0.20 510	0.15 386	0.20 327	0.15 277

MSMDNet	0.46 284	0.44 299	2.28 449	0.26 148	0.20 240	0.55 256	0.21 153	0.75 319	0.64 380	0.48 285	0.55 352	0.68 428	0.56 457	0.46 229	0.30 250	0.11 281	0.10 276	0.13 371	0.10 196	0.18 290	0.15 277

DANet	0.80 523	0.65 397	2.21 433	1.19 601	0.48 533	0.74 480	1.25 603	0.89 447	1.53 598	0.89 546	0.71 481	0.96 539	0.56 457	1.83 507	0.96 491	0.18 480	0.16 441	0.19 501	0.16 406	0.26 419	0.29 478
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 446	0.43 288	2.44 480	0.39 436	0.44 514	0.80 514	0.41 457	1.02 554	0.78 508	0.80 525	0.63 420	0.69 435	0.56 457	1.79 498	0.69 451	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	0.18 290	0.17 324

zh-mn7	0.80 523	1.54 591	3.00 566	0.35 368	0.27 363	0.72 469	0.41 457	0.93 482	1.11 574	1.00 559	1.28 567	0.75 469	0.57 463	1.87 515	1.18 528	0.16 452	0.13 376	0.14 407	0.14 361	0.26 419	0.21 389

w-ln-seven	0.74 505	1.05 540	2.54 504	0.37 410	0.34 447	1.03 556	0.47 497	1.00 542	1.08 569	0.90 548	0.85 518	0.85 508	0.57 463	1.37 428	1.26 538	0.14 412	0.13 376	0.16 456	0.15 386	0.31 459	0.20 377

PCWNet_CMD	0.46 284	0.45 307	2.28 449	0.26 148	0.20 240	0.55 256	0.21 153	0.75 319	0.64 380	0.48 285	0.55 352	0.68 428	0.57 463	0.46 229	0.30 250	0.11 281	0.10 276	0.14 407	0.10 196	0.18 290	0.14 242

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 403	0.87 480	2.11 411	0.32 297	0.30 398	0.84 523	0.40 451	0.88 441	0.72 457	0.65 476	0.73 488	0.66 412	0.57 463	0.93 380	0.71 456	0.13 369	0.07 52	0.10 188	0.08 129	0.15 204	0.14 242

DSFCA	0.54 376	0.35 233	1.41 176	0.28 190	0.28 377	0.79 507	0.88 578	0.76 332	0.70 437	0.72 504	0.66 447	0.67 421	0.57 463	1.17 410	0.63 435	0.16 452	0.14 397	0.13 371	0.14 361	0.16 241	0.13 222

FADNet	0.64 446	1.22 567	2.06 398	0.32 297	0.30 398	0.66 430	0.29 356	0.88 441	0.72 457	0.44 246	0.48 275	0.66 412	0.57 463	1.84 512	0.45 362	0.46 577	0.20 496	0.17 475	0.19 458	0.59 573	0.24 440

MyStereo06	0.54 376	0.41 276	2.68 524	0.30 241	0.23 301	0.60 338	0.30 364	0.81 382	0.44 170	0.84 539	0.52 319	0.78 480	0.58 469	0.48 246	1.10 515	0.09 107	0.17 461	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.20 377

Anonymous_2	0.74 505	0.32 202	1.65 221	0.33 320	0.30 398	0.67 436	0.32 400	0.69 276	0.46 195	0.48 285	0.41 228	0.84 504	0.58 469	0.51 267	0.40 334	0.32 562	0.38 570	1.43 619	3.69 635	0.80 590	0.27 466

RTSC	0.72 493	1.00 529	2.22 437	0.40 447	0.29 385	0.82 518	0.31 377	0.96 509	1.10 572	0.92 551	0.81 505	0.78 480	0.58 469	1.23 416	1.55 556	0.18 480	0.17 461	0.14 407	0.17 425	0.43 546	0.30 488

z-mn7	0.80 523	1.52 590	2.62 516	0.36 387	0.28 377	1.01 553	0.48 501	0.90 453	1.29 587	0.69 491	1.35 575	0.85 508	0.59 472	2.03 538	1.09 514	0.14 412	0.12 352	0.14 407	0.12 299	0.32 468	0.20 377

ITSA-stereo	0.48 305	0.33 211	1.20 139	0.33 320	0.18 192	0.60 338	0.29 356	0.94 491	0.80 516	0.50 304	0.49 292	0.53 338	0.59 472	1.25 420	0.64 440	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	0.18 290	0.23 428

GANetREF_RVC	0.75 508	1.15 558	2.46 483	0.47 500	0.26 349	0.83 521	0.61 539	0.97 518	0.89 543	0.62 450	0.61 403	0.72 453	0.59 472	2.42 572	0.55 407	0.32 562	0.25 535	0.36 566	0.24 489	0.39 530	0.31 496
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
GANet	0.75 508	0.84 470	2.01 389	0.40 447	0.25 332	0.74 480	0.66 549	0.87 432	0.73 472	0.71 501	1.07 555	0.84 504	0.59 472	2.71 596	1.15 523	0.17 468	0.16 441	0.44 578	0.16 406	0.31 459	0.20 377

Reg-Stereo(zero)	0.46 284	0.17 7	2.10 410	0.24 98	0.34 447	0.51 205	0.42 461	0.50 151	0.54 280	0.37 205	0.46 257	0.54 344	0.60 476	0.43 196	1.10 515	0.08 49	0.09 226	0.08 75	0.22 483	0.12 130	0.22 404

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 481	0.65 397	3.45 595	0.50 514	0.60 563	0.75 486	0.23 214	0.96 509	0.60 325	0.76 516	1.30 570	0.81 492	0.60 476	0.57 289	0.82 478	0.10 212	0.16 441	0.11 254	0.43 573	0.31 459	0.22 404

fast-acv-ft	0.63 442	0.88 484	3.10 574	0.38 426	0.30 398	0.79 507	0.48 501	0.69 276	0.72 457	0.58 407	0.78 501	0.76 474	0.60 476	0.67 331	0.73 463	0.15 431	0.15 423	0.18 495	0.17 425	0.37 513	0.16 306

Wz-Net-SNSev	0.76 511	1.32 580	3.11 576	0.40 447	0.31 417	0.71 463	0.60 535	0.98 522	0.87 535	0.67 482	0.83 511	0.96 539	0.60 476	1.67 477	0.97 492	0.16 452	0.15 423	0.16 456	0.17 425	0.36 505	0.24 440

HHNet	0.60 422	0.65 397	2.60 515	0.36 387	0.25 332	0.64 409	0.61 539	0.64 252	0.62 360	0.55 367	1.13 560	0.32 202	0.60 476	0.42 193	1.79 567	0.15 431	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.18 290	0.15 277

SST-Stereo	0.52 364	0.20 34	1.76 260	0.62 560	0.53 543	0.62 379	0.66 549	0.55 197	0.61 342	0.58 407	0.53 330	0.52 336	0.60 476	1.59 467	0.29 230	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.16 241	0.10 122

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 558	1.67 599	2.32 454	0.47 500	0.39 488	1.47 581	0.95 582	0.95 504	0.91 546	0.84 539	0.94 535	1.05 558	0.60 476	2.95 604	0.72 460	0.41 571	0.72 610	0.32 560	0.55 586	0.74 584	1.22 615

S-Stereo	0.80 523	0.69 412	3.89 603	0.39 436	0.37 479	0.69 454	0.70 560	0.94 491	0.98 557	0.62 450	0.91 528	0.83 499	0.60 476	2.37 563	0.66 443	0.18 480	0.21 505	0.17 475	0.18 438	0.30 451	0.35 516

RYNet	0.70 481	0.56 356	2.25 444	0.35 368	0.41 504	0.86 529	0.43 468	0.94 491	0.82 523	0.62 450	0.53 330	0.91 526	0.60 476	2.70 594	1.00 500	0.14 412	0.11 326	0.16 456	0.14 361	0.25 399	0.27 466

RASNet	0.61 430	0.68 408	2.03 396	0.35 368	0.46 529	0.65 423	0.28 332	0.78 358	0.70 437	0.48 285	0.64 436	0.93 532	0.61 485	2.21 555	0.73 463	0.12 339	0.09 226	0.09 134	0.10 196	0.14 184	0.11 147

PASM	0.72 493	0.68 408	1.91 352	0.47 500	0.44 514	0.60 338	0.51 506	0.76 332	0.80 516	0.77 520	0.67 450	0.87 516	0.61 485	2.40 570	0.67 446	0.32 562	0.35 562	0.36 566	0.41 570	0.45 555	0.39 540

FBW_ROB	0.83 533	0.77 443	1.77 269	0.44 476	0.30 398	0.87 533	0.46 489	1.10 573	0.91 546	0.81 531	0.75 494	1.01 549	0.61 485	3.66 617	1.23 535	0.26 545	0.23 519	0.36 566	0.25 496	0.27 429	0.62 576

PDISCO_ROB	0.75 508	1.06 542	2.11 411	0.64 562	0.59 558	1.13 570	0.43 468	1.14 578	1.05 564	0.64 469	0.71 481	0.96 539	0.61 485	1.21 412	0.76 467	0.37 570	0.18 472	0.27 544	0.24 489	0.56 572	0.32 502

PWCDC_ROB	0.72 493	1.06 542	2.09 406	0.47 500	0.36 468	0.78 503	0.26 289	0.98 522	1.34 589	0.61 439	2.07 592	0.64 400	0.61 485	0.83 370	0.71 456	0.31 561	0.14 397	0.15 437	0.12 299	0.60 576	0.21 389

DGSMNet	2.89 615	0.63 386	3.18 583	3.43 628	4.17 628	2.57 616	6.98 635	0.97 518	0.83 526	0.56 378	1.86 589	0.79 485	0.62 490	1.64 473	1.39 547	4.61 632	5.01 636	5.17 637	4.71 636	4.44 633	4.19 633

DeepPrunerF	0.86 537	0.86 477	2.91 557	0.45 490	0.50 535	0.64 409	0.48 501	1.14 578	2.64 619	0.63 459	0.61 403	0.65 405	0.62 490	2.21 555	1.31 541	0.23 528	0.19 485	0.30 555	0.28 512	0.36 505	0.25 449

PWC_ROB	0.70 481	0.94 501	1.88 334	0.39 436	0.39 488	0.62 379	0.30 364	0.98 522	0.94 550	0.91 550	1.29 569	0.77 476	0.62 490	1.62 472	1.03 508	0.18 480	0.11 326	0.18 495	0.13 333	0.51 565	0.22 404

w-ln-seven-2	0.68 472	1.13 552	2.46 483	0.36 387	0.27 363	0.65 423	0.44 479	0.87 432	0.83 526	0.69 491	0.75 494	0.72 453	0.63 493	1.56 457	1.15 523	0.13 369	0.13 376	0.15 437	0.14 361	0.35 499	0.19 361

FACV-RUCA	0.58 408	0.40 269	1.78 274	0.43 469	1.67 619	0.48 180	0.28 332	0.69 276	0.62 360	0.40 221	0.53 330	0.33 208	0.63 493	0.40 181	0.31 262	0.13 369	0.11 326	0.62 587	0.12 299	0.70 582	0.98 602

otaku	1.03 559	1.68 601	2.72 530	0.95 589	0.73 578	1.03 556	0.59 533	0.99 534	0.86 532	0.69 491	1.61 582	0.98 543	0.64 495	1.46 441	1.14 521	0.95 602	0.46 583	0.72 593	0.40 567	1.24 607	0.78 589

HSM	0.62 435	0.76 434	1.72 241	0.30 241	0.29 385	0.64 409	0.28 332	0.94 491	0.62 360	0.58 407	0.57 372	1.40 585	0.64 495	2.59 587	0.42 342	0.11 281	0.08 152	0.10 188	0.08 129	0.14 184	0.11 147

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 430	0.61 369	3.35 594	0.33 320	0.58 556	0.66 430	0.20 132	0.98 522	0.55 287	0.73 508	0.52 319	0.99 546	0.65 497	0.58 293	0.29 230	0.10 212	0.16 441	0.10 188	0.41 570	0.29 440	0.20 377

fff	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

Wz-Net-MNSev	0.65 455	0.97 519	2.19 431	0.36 387	0.33 438	0.90 539	0.60 535	0.92 474	0.81 522	0.75 513	0.72 486	0.73 457	0.65 497	1.39 430	0.71 456	0.16 452	0.13 376	0.14 407	0.14 361	0.24 386	0.18 344

csc	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

cscssc	0.43 246	0.77 443	1.95 371	0.24 98	0.13 35	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.75 489	0.54 349	0.47 263	0.31 194	0.65 497	0.36 151	0.34 291	0.09 107	0.07 52	0.08 75	0.07 99	0.08 57	0.22 404

Ntro	1.00 556	1.68 601	2.80 545	0.95 589	0.85 585	1.06 559	0.53 513	0.98 522	0.90 545	0.62 450	0.76 497	0.93 532	0.66 502	1.66 475	0.98 494	0.99 605	0.45 581	0.75 594	0.40 567	1.19 603	0.75 586

ASMatch	0.60 422	0.43 288	2.58 510	0.91 585	0.36 468	0.56 273	0.25 267	0.52 173	0.61 342	0.47 267	1.21 563	0.47 311	0.66 502	1.34 425	0.94 488	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.10 97	0.16 306

iinet-f	0.57 403	0.93 499	2.27 447	0.31 268	0.25 332	0.83 521	0.33 408	0.81 382	0.65 393	0.54 349	0.63 420	0.73 457	0.67 504	0.73 350	0.67 446	0.13 369	0.13 376	0.11 254	0.10 196	0.43 546	0.16 306

UDG	0.77 515	1.23 568	2.15 422	0.67 567	0.59 558	0.78 503	0.38 443	0.90 453	0.70 437	0.61 439	0.69 467	1.01 549	0.67 504	1.02 390	0.73 463	0.45 575	0.34 561	0.87 596	0.51 583	0.67 580	0.46 556

EAI-Stereo	0.78 519	0.25 112	1.67 227	0.54 534	0.59 558	1.95 601	2.05 620	1.11 577	0.64 380	0.95 556	1.49 579	0.50 327	0.67 504	0.59 299	1.44 551	0.09 107	0.19 485	0.09 134	0.49 579	0.13 160	0.22 404

PAM	0.70 481	0.35 233	2.72 530	0.56 543	0.62 569	1.08 566	0.53 513	0.85 413	0.44 170	0.93 553	0.92 530	1.24 577	0.68 507	0.64 316	1.01 504	0.10 212	0.19 485	0.10 188	0.48 577	0.14 184	0.38 534

Nwc_Net	0.68 472	0.83 468	2.53 498	0.41 454	0.39 488	0.77 498	0.38 443	1.01 551	0.70 437	0.60 430	0.99 543	0.98 543	0.68 507	1.41 434	0.63 435	0.23 528	0.15 423	0.23 528	0.25 496	0.23 371	0.18 344

iRaft-Stereo_20w	0.58 408	0.39 264	1.96 380	0.45 490	0.32 425	0.92 543	0.57 529	1.14 578	0.56 298	0.81 531	0.40 224	0.55 348	0.69 509	0.65 327	1.04 509	0.09 107	0.16 441	0.09 134	0.36 558	0.17 263	0.25 449

stereogan	0.69 477	0.51 334	2.44 480	0.39 436	0.39 488	1.01 553	0.41 457	0.94 491	0.92 549	0.73 508	0.85 518	1.15 572	0.69 509	1.57 461	0.53 400	0.19 495	0.18 472	0.20 510	0.16 406	0.36 505	0.24 440

ACVNet-4b	1.93 602	1.85 611	4.10 609	1.07 594	0.86 586	1.15 572	0.53 513	1.06 567	1.12 575	0.64 469	1.09 556	1.99 598	0.70 511	2.20 554	9.86 636	5.62 634	0.41 580	1.03 607	0.55 586	1.86 620	0.85 594

pmcnn	1.32 579	1.05 540	2.77 541	0.74 572	1.43 611	0.72 469	0.56 525	0.96 509	0.91 546	0.99 558	2.92 615	6.01 629	0.70 511	2.38 566	3.32 608	0.13 369	0.10 276	0.08 75	0.06 26	0.34 488	0.22 404

RGC	0.71 490	0.97 519	2.18 429	0.44 476	0.44 514	0.73 476	0.40 451	0.94 491	0.71 447	0.71 501	1.04 553	1.01 549	0.71 513	1.74 488	0.70 453	0.23 528	0.18 472	0.28 547	0.26 504	0.29 440	0.27 466

edge stereo	0.81 531	0.73 428	3.30 590	0.37 410	1.21 608	0.62 379	0.39 448	0.93 482	0.79 513	0.80 525	0.88 525	1.14 571	0.71 513	2.18 553	0.71 456	0.21 512	0.20 496	0.26 543	0.18 438	0.38 520	0.26 459

MDST_ROB	1.17 570	0.42 283	3.87 602	0.54 534	0.44 514	4.11 625	0.58 531	1.31 590	0.84 529	2.12 605	1.12 558	0.98 543	0.71 513	4.24 622	0.99 499	0.16 452	0.14 397	0.19 501	0.17 425	0.18 290	0.35 516

KYRaft	0.48 305	0.29 169	1.75 254	0.33 320	0.21 254	0.75 486	0.44 479	0.58 215	0.57 302	0.64 469	0.93 534	0.53 338	0.72 516	0.60 305	0.24 172	0.10 212	0.07 52	0.12 312	0.14 361	0.12 130	0.54 567

Prome-Stereo	0.49 323	0.30 182	1.76 260	0.60 558	0.23 301	0.63 396	0.42 461	0.62 241	0.60 325	0.59 421	1.03 550	0.43 270	0.72 516	0.60 305	0.33 284	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.09 160	0.11 119	0.43 551

Syn2CoEx	0.70 481	1.07 545	2.74 536	0.43 469	0.30 398	0.64 409	0.42 461	0.99 534	0.78 508	0.62 450	0.78 501	0.74 463	0.72 516	1.92 530	0.61 431	0.20 505	0.17 461	0.19 501	0.15 386	0.29 440	0.22 404

AAGNet	0.88 540	0.33 211	1.79 295	0.54 534	0.98 593	0.62 379	0.46 489	0.50 151	0.60 325	0.58 407	0.53 330	0.50 327	0.73 519	1.23 416	7.48 631	0.11 281	0.07 52	0.12 312	0.10 196	0.14 184	0.09 95

psmorigin	1.36 583	0.60 365	13.80 636	0.37 410	0.29 385	0.62 379	0.33 408	0.77 343	0.61 342	0.96 557	0.88 525	1.17 575	0.73 519	4.00 619	0.86 482	0.19 495	0.22 511	0.17 475	0.18 438	0.24 386	0.29 478

NCC-stereo	0.79 521	0.94 501	2.42 474	0.59 554	0.45 523	1.90 599	0.46 489	0.99 534	0.72 457	0.64 469	0.84 514	0.91 526	0.73 519	1.80 502	1.00 500	0.27 550	0.19 485	0.23 528	0.31 533	0.24 386	0.22 404

Abc-Net	0.79 521	0.94 501	2.42 474	0.59 554	0.45 523	1.90 599	0.46 489	0.99 534	0.72 457	0.64 469	0.84 514	0.91 526	0.73 519	1.80 502	1.00 500	0.27 550	0.19 485	0.23 528	0.31 533	0.24 386	0.22 404
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 493	0.77 443	2.36 465	0.45 490	0.40 497	0.71 463	0.32 400	1.02 554	1.25 583	1.07 565	0.84 514	0.90 524	0.73 519	1.09 397	0.98 494	0.21 512	0.18 472	0.20 510	0.21 474	0.32 468	0.31 496

XQC	0.73 502	0.98 523	2.39 469	0.46 495	0.35 460	0.81 515	0.46 489	1.00 542	1.00 558	0.80 525	0.69 467	0.88 520	0.74 524	1.32 423	1.20 531	0.24 536	0.16 441	0.23 528	0.20 468	0.41 538	0.33 510

Select-FE	0.65 455	0.67 405	2.76 538	0.49 510	0.55 548	0.79 507	0.16 78	0.90 453	0.53 267	0.84 539	0.55 352	0.91 526	0.75 525	0.57 289	1.16 525	0.11 281	0.18 472	0.11 254	0.49 579	0.14 184	0.31 496

raft_robust	0.55 388	0.84 470	1.73 244	0.28 190	0.54 545	0.53 233	0.25 267	0.88 441	0.75 489	0.48 285	0.46 257	0.76 474	0.75 525	1.46 441	0.27 205	0.09 107	0.10 276	0.10 188	0.30 526	0.26 419	0.16 306

ADStereo(finetuned)	0.45 274	0.77 443	2.12 414	0.25 117	0.14 64	0.51 205	0.22 179	0.77 343	0.72 457	0.54 349	0.48 275	0.31 194	0.76 527	0.37 162	0.38 315	0.09 107	0.07 52	0.09 134	0.07 99	0.13 160	0.23 428

LCNet	0.54 376	0.37 245	1.78 274	0.92 586	0.22 281	0.96 546	0.30 364	0.59 223	0.58 313	0.51 317	0.55 352	0.41 252	0.76 527	0.84 372	0.26 195	0.09 107	0.06 23	0.12 312	0.18 438	0.98 596	0.39 540

RP	0.67 465	0.82 464	1.94 368	0.43 469	0.44 514	0.65 423	0.45 486	0.89 447	0.82 523	0.66 478	0.92 530	0.99 546	0.76 527	1.55 456	0.66 443	0.25 541	0.18 472	0.23 528	0.20 468	0.31 459	0.22 404

PAM_32	0.70 481	0.35 233	2.73 535	0.54 534	0.61 567	1.07 564	0.43 468	0.84 406	0.49 222	0.90 548	0.91 528	1.23 576	0.77 530	0.65 327	1.10 515	0.10 212	0.19 485	0.10 188	0.49 579	0.15 204	0.38 534

LL-Strereo	0.72 493	1.29 575	2.49 491	0.36 387	0.45 523	0.55 256	0.32 400	0.93 482	0.71 447	0.67 482	0.58 378	0.85 508	0.79 531	2.67 593	0.46 363	0.10 212	0.18 472	0.14 407	0.12 299	0.40 535	0.42 550

RainbowNet	1.15 567	1.78 607	2.72 530	1.12 599	0.91 590	1.06 559	0.76 568	1.16 582	1.13 577	0.75 513	0.97 540	1.09 564	0.80 532	1.60 468	1.21 533	1.17 611	1.26 622	1.01 606	0.57 592	1.13 601	0.88 599

RAFT + AFF	0.64 446	1.20 565	1.95 371	0.34 351	0.33 438	0.67 436	0.52 509	0.99 534	0.74 476	0.53 336	0.58 378	0.57 366	0.80 532	1.76 491	0.51 393	0.12 339	0.27 544	0.15 437	0.14 361	0.43 546	0.29 478

FAT-Stereo	0.70 481	0.54 345	2.88 550	0.36 387	0.29 385	0.62 379	0.54 517	0.97 518	0.87 535	0.76 516	0.92 530	0.94 536	0.80 532	1.84 512	0.57 419	0.18 480	0.19 485	0.17 475	0.16 406	0.22 358	0.25 449

UGAM-zero	0.63 442	0.39 264	2.49 491	0.30 241	0.49 534	0.67 436	0.19 113	0.91 465	0.45 185	0.77 520	0.45 249	1.16 574	0.82 535	2.05 541	0.29 230	0.09 107	0.15 423	0.09 134	0.44 574	0.11 119	0.22 404

CBFPSM	0.56 396	0.91 492	1.82 308	0.28 190	0.23 301	0.71 463	0.37 436	0.72 292	0.64 380	0.50 304	0.49 292	1.03 553	0.83 536	0.62 311	1.35 544	0.10 212	0.12 352	0.10 188	0.10 196	0.18 290	0.19 361

HBP-ISP	0.76 511	1.30 576	3.19 584	0.35 368	0.26 349	0.85 527	0.54 517	1.03 561	0.72 457	0.80 525	0.69 467	0.68 428	0.83 536	2.04 540	0.44 357	0.23 528	0.24 522	0.29 554	0.25 496	0.28 435	0.24 440

LSM	3.31 621	1.11 548	5.29 618	9.40 635	30.65 650	0.84 523	1.12 597	0.91 465	1.22 581	1.36 588	2.19 597	0.93 532	0.83 536	1.66 475	0.90 484	0.21 512	0.31 554	0.24 535	0.28 512	0.39 530	6.33 636

AF-Net	0.69 477	0.92 493	2.21 433	0.41 454	0.40 497	0.68 448	0.40 451	1.02 554	0.86 532	0.69 491	1.03 550	1.04 556	0.84 539	1.19 411	0.78 471	0.22 525	0.14 397	0.25 540	0.17 425	0.30 451	0.18 344

TransformOpticalFlow	0.64 446	0.56 356	2.66 522	0.44 476	0.26 349	0.62 379	0.28 332	0.83 395	0.71 447	0.76 516	0.74 491	0.91 526	0.85 540	1.83 507	0.81 477	0.10 212	0.07 52	0.11 254	0.09 160	0.11 119	0.12 184

RTS	1.21 572	1.31 577	6.39 622	0.52 523	0.51 540	1.61 588	0.79 570	1.03 561	1.37 591	1.13 569	1.30 570	1.10 566	0.85 540	2.65 590	2.08 578	0.21 512	0.24 522	0.18 495	0.18 438	0.43 546	0.32 502

RTSA	1.21 572	1.31 577	6.39 622	0.52 523	0.51 540	1.61 588	0.79 570	1.03 561	1.37 591	1.13 569	1.30 570	1.10 566	0.85 540	2.65 590	2.08 578	0.21 512	0.24 522	0.18 495	0.18 438	0.43 546	0.32 502

DeepStereo_RVC	0.44 256	0.28 159	1.92 355	0.49 510	0.17 154	0.60 338	0.59 533	0.50 151	0.52 248	0.49 297	0.45 249	0.39 238	0.86 543	0.45 220	0.33 284	0.11 281	0.08 152	0.11 254	0.09 160	0.15 204	0.19 361

zh-sn7	0.89 542	1.73 605	3.09 573	0.39 436	0.30 398	0.82 518	0.63 546	0.96 509	0.87 535	0.79 524	1.12 558	0.84 504	0.87 544	2.42 572	1.63 559	0.16 452	0.17 461	0.16 456	0.16 406	0.34 488	0.29 478

Wz-Net-TNSev	0.91 544	1.73 605	3.08 571	0.36 387	0.31 417	1.00 552	0.71 561	1.06 567	0.97 554	0.71 501	0.72 486	1.09 564	0.87 544	2.42 572	1.59 557	0.20 505	0.20 496	0.16 456	0.20 468	0.44 554	0.35 516

anonymity	0.80 523	0.66 404	1.29 153	0.59 554	0.75 579	0.67 436	0.52 509	0.95 504	0.71 447	0.94 554	0.70 477	0.67 421	0.87 544	0.71 347	1.35 544	0.64 588	0.62 597	0.58 584	1.44 623	0.60 576	0.65 579

IPLG	0.69 477	0.84 470	2.43 478	0.35 368	0.21 254	1.65 592	0.61 539	1.36 592	0.58 313	1.39 592	0.51 305	0.37 224	0.87 544	1.41 434	0.36 302	0.09 107	0.07 52	0.14 407	0.12 299	0.32 468	0.11 147

ccnet	0.71 490	0.41 276	1.59 212	0.40 447	0.45 523	1.06 559	0.55 520	0.98 522	0.71 447	0.88 544	0.97 540	0.82 497	0.88 548	1.68 478	0.94 488	0.32 562	0.26 537	0.32 560	0.27 509	0.34 488	0.30 488

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 581	1.70 603	2.50 495	0.56 543	0.40 497	2.15 610	0.99 585	1.24 586	1.26 584	1.02 561	1.10 557	1.29 579	0.88 548	3.10 608	1.08 512	1.66 621	0.83 614	0.68 591	0.88 611	1.57 614	1.80 627

SAMSARA	0.91 544	0.97 519	2.22 437	0.80 577	0.58 556	1.32 576	1.31 605	1.01 551	0.94 550	1.36 588	0.87 522	1.38 584	0.90 550	1.72 485	1.02 506	0.24 536	0.30 552	0.22 521	0.25 496	0.36 505	0.35 516

ADCS	1.05 561	1.36 585	2.98 564	0.42 465	0.36 468	0.96 546	0.81 574	1.06 567	1.12 575	1.25 582	0.97 540	1.08 562	0.90 550	1.25 420	4.86 623	0.21 512	0.21 505	0.22 521	0.23 487	0.36 505	0.38 534

STrans-v2	0.67 465	0.56 356	2.64 519	0.27 165	0.23 301	0.57 291	0.33 408	0.96 509	0.69 428	0.92 551	0.85 518	0.89 522	0.93 552	1.83 507	1.21 533	0.09 107	0.07 52	0.10 188	0.09 160	0.11 119	0.12 184

AnyNet_C32	1.00 556	1.33 582	2.53 498	0.49 510	0.54 545	1.15 572	1.14 598	0.91 465	0.89 543	1.11 568	0.95 537	0.87 516	0.93 552	1.50 450	4.07 616	0.21 512	0.20 496	0.25 540	0.24 489	0.38 520	0.33 510

CBMV_ROB	0.76 511	0.42 283	2.68 524	0.33 320	0.22 281	0.74 480	0.47 497	0.96 509	0.76 498	1.04 564	0.96 538	0.88 520	0.93 552	2.06 542	1.19 530	0.22 525	0.24 522	0.27 544	0.25 496	0.25 399	0.28 472

ACV-stereo	0.66 460	0.76 434	2.86 548	0.32 297	0.25 332	1.01 553	0.60 535	0.59 223	0.52 248	0.41 230	0.45 249	1.55 591	0.94 555	1.40 433	0.69 451	0.14 412	0.13 376	0.12 312	0.11 259	0.20 327	0.19 361

MFMNet_re	0.92 546	1.28 574	2.53 498	0.82 581	0.76 582	0.90 539	0.75 566	0.98 522	1.04 563	1.03 562	1.05 554	0.84 504	0.94 555	0.83 370	0.72 460	0.68 590	0.60 595	0.63 588	0.60 597	0.77 588	0.74 584

SPS-STEREO	1.07 562	1.13 552	2.88 550	0.65 565	0.69 575	0.99 549	0.68 555	1.05 566	0.87 535	1.36 588	1.23 564	1.46 587	0.94 555	1.87 515	1.72 564	0.66 589	0.61 596	0.58 584	0.57 592	0.65 578	0.77 588
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 465	0.80 455	1.90 346	0.28 190	0.22 281	0.69 454	0.36 428	0.85 413	0.65 393	0.56 378	0.84 514	1.03 553	0.95 558	2.32 561	0.55 407	0.23 528	0.14 397	0.41 574	0.13 333	0.24 386	0.17 324

MFN_U_SF_RVC	1.55 595	2.39 628	3.16 580	0.65 565	0.41 504	1.12 568	0.46 489	1.23 585	1.33 588	1.61 599	1.20 562	1.43 586	0.98 559	1.76 491	1.97 572	1.90 624	1.80 624	1.98 628	2.15 629	1.63 615	1.77 626

DRaft	0.62 435	0.38 255	1.76 260	0.24 98	0.16 124	0.64 409	0.66 549	0.53 182	0.53 267	0.67 482	0.99 543	0.38 232	1.00 560	1.44 436	2.10 581	0.10 212	0.14 397	0.10 188	0.14 361	0.18 290	0.21 389

ADCMid	0.96 552	1.32 580	2.74 536	0.38 426	0.35 460	0.99 549	0.58 531	0.94 491	0.86 532	1.23 581	1.01 546	1.01 549	1.00 560	1.05 394	3.97 614	0.21 512	0.19 485	0.42 575	0.32 539	0.40 535	0.29 478

G-Net	0.99 553	0.64 390	2.76 538	0.57 547	0.67 572	2.03 606	0.72 564	0.76 332	0.67 417	1.14 571	2.56 606	1.30 582	1.02 562	1.48 449	1.74 565	0.25 541	0.24 522	0.24 535	0.26 504	0.37 513	0.31 496

ACVNet_2	1.42 589	1.81 608	3.23 588	1.08 595	0.92 591	1.32 576	0.85 576	1.49 598	1.69 602	1.19 580	1.73 586	2.13 600	1.03 563	2.50 581	1.40 549	0.91 599	0.53 591	1.00 605	0.55 586	2.11 622	0.85 594

ACVNet_1	1.33 580	1.91 616	4.03 607	1.09 596	0.88 587	1.19 575	0.66 549	1.24 586	1.17 578	0.94 554	0.96 538	3.09 611	1.04 564	2.37 563	1.11 518	1.04 606	0.48 589	1.03 607	0.48 577	1.12 600	0.83 591

WZ-Net	0.92 546	1.31 577	3.76 600	0.41 454	0.36 468	0.86 529	0.71 561	1.00 542	1.06 567	0.82 536	0.92 530	1.06 560	1.05 565	2.16 552	1.61 558	0.19 495	0.13 376	0.15 437	0.16 406	0.32 468	0.28 472

Consistency-Raft	0.88 540	0.93 499	3.23 588	0.99 592	0.64 570	0.77 498	0.55 520	0.98 522	0.97 554	0.61 439	1.03 550	0.65 405	1.05 565	0.79 367	1.38 546	0.44 573	0.46 583	0.51 582	0.58 595	0.65 578	0.47 557

NaN_ROB	1.14 565	0.94 501	2.96 560	0.53 529	0.56 551	1.13 570	0.99 585	0.98 522	1.00 558	1.09 567	0.87 522	0.77 476	1.06 567	5.90 627	2.72 595	0.16 452	0.23 519	0.16 456	0.24 489	0.22 358	0.36 524

aanetorigin	0.77 515	0.80 455	2.59 512	0.43 469	0.44 514	0.58 309	1.01 590	0.57 209	0.68 419	1.53 598	1.23 564	0.81 492	1.08 568	1.07 395	1.07 511	0.18 480	0.15 423	0.17 475	0.21 474	0.54 570	0.30 488

AnyNet_C01	1.14 565	1.49 589	4.23 611	0.54 534	0.53 543	1.51 585	1.37 608	1.04 565	1.07 568	1.17 577	1.33 573	1.15 572	1.08 568	1.61 471	2.74 596	0.25 541	0.22 511	0.28 547	0.24 489	0.48 558	0.40 544

MSAF-DinoV2	3.10 619	1.86 613	10.68 629	3.61 629	0.30 398	3.34 620	0.82 575	2.81 621	1.79 607	0.80 525	0.87 522	1.56 592	1.10 570	26.49 655	1.96 571	0.17 468	0.13 376	0.19 501	1.63 626	0.92 594	0.99 607

CBMV	0.71 490	0.76 434	2.64 519	0.33 320	0.20 240	0.78 503	0.79 570	0.98 522	0.78 508	0.85 543	0.71 481	0.86 514	1.10 570	1.46 441	0.62 433	0.18 480	0.20 496	0.21 518	0.19 458	0.25 399	0.33 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 583	1.93 618	5.95 620	0.81 580	0.59 558	1.57 587	1.09 594	1.39 595	1.22 581	0.84 539	1.01 546	1.25 578	1.12 572	3.19 609	2.36 590	0.45 575	0.47 586	0.38 572	0.34 546	0.59 573	0.57 571

PVD	0.90 543	0.85 474	2.15 422	0.53 529	0.50 535	0.99 549	0.56 525	1.15 581	1.64 601	1.41 594	1.41 578	1.11 568	1.13 573	1.35 426	1.31 541	0.26 545	0.28 547	0.28 547	0.26 504	0.37 513	0.49 561

ADCPNet	0.99 553	0.99 527	3.93 606	0.37 410	0.68 574	1.36 578	0.62 544	0.87 432	0.76 498	0.78 522	0.81 505	1.08 562	1.18 574	1.14 407	2.49 592	0.21 512	0.69 606	0.21 518	0.95 614	0.29 440	0.37 531

NVStereoNet_ROB	1.16 569	0.95 508	2.54 504	0.58 549	0.55 548	0.78 503	0.63 546	1.00 542	1.08 569	1.03 562	4.07 625	1.48 588	1.22 575	2.88 603	1.27 539	0.50 578	0.46 583	0.54 583	0.62 598	0.50 563	0.63 578
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 472	0.31 194	2.25 444	0.42 465	0.17 154	0.66 430	0.89 579	0.51 159	0.59 320	0.60 430	1.01 546	0.45 290	1.26 576	1.54 455	2.26 587	0.10 212	0.08 152	0.10 188	0.10 196	0.10 97	0.11 147

LVE	1.96 603	2.17 627	3.14 578	1.68 611	1.80 621	1.63 590	1.03 591	2.34 616	2.81 620	1.25 582	2.89 613	4.24 620	1.29 577	2.79 599	1.44 551	2.85 629	0.91 617	1.18 609	1.46 624	1.23 606	1.10 612

DPSNet	0.86 537	0.60 365	2.34 459	0.58 549	0.36 468	1.07 564	0.75 566	1.30 589	1.05 564	0.70 497	0.68 458	0.94 536	1.29 577	2.08 545	1.82 568	0.26 545	0.23 519	0.16 456	0.17 425	0.48 558	0.40 544

PWCK	1.49 592	1.90 615	3.22 587	1.09 596	0.54 545	1.71 594	1.73 616	1.49 598	1.53 598	1.44 596	1.80 587	1.82 595	1.30 579	3.34 612	1.76 566	1.07 608	0.56 593	0.97 604	0.58 595	1.38 613	0.65 579

test_sample8	1.12 563	0.62 375	1.93 358	0.27 165	0.22 281	0.68 448	0.31 377	0.95 504	0.61 342	1.18 579	0.56 364	2.53 606	1.31 580	1.91 526	2.55 593	0.61 585	4.16 634	0.87 596	0.56 589	0.25 399	0.23 428

EDNetEfficientorigin	8.18 632	0.98 523	145.96 656	0.51 519	0.89 588	0.72 469	0.48 501	0.85 413	1.56 600	2.12 605	1.49 579	1.29 579	1.31 580	1.83 507	2.13 582	0.13 369	0.12 352	0.17 475	0.18 438	0.39 530	0.45 554

CSAN	1.25 576	1.12 549	3.04 568	0.51 519	0.37 479	1.06 559	1.15 599	1.22 583	1.08 569	1.17 577	1.91 590	1.04 556	1.31 580	5.96 628	2.43 591	0.26 545	0.22 511	0.24 535	0.24 489	0.31 459	0.30 488

Dean	1.79 599	1.83 609	3.92 604	1.29 604	1.07 603	1.55 586	1.00 588	1.95 613	2.33 615	1.47 597	4.19 626	4.26 621	1.33 583	2.21 555	1.48 553	1.14 610	0.68 604	1.18 609	0.74 605	1.24 607	0.98 602

CRFU-Net	0.56 396	0.38 255	1.86 327	0.46 495	0.26 349	0.82 518	0.36 428	0.90 453	0.49 222	0.62 450	0.59 381	0.78 480	1.35 584	1.00 388	0.48 378	0.15 431	0.14 397	0.17 475	0.10 196	0.19 311	0.14 242

ADCRef	0.80 523	0.96 511	2.29 451	0.37 410	0.35 460	0.96 546	0.51 506	0.87 432	0.75 489	0.88 544	0.83 511	0.61 384	1.36 585	1.02 390	3.27 606	0.13 369	0.11 326	0.17 475	0.19 458	0.25 399	0.21 389

IMH-64-1	1.39 586	1.64 597	1.86 327	1.36 605	1.11 604	1.39 579	1.19 601	1.76 606	1.45 595	1.16 572	2.21 598	1.53 589	1.38 586	1.98 533	1.52 554	1.29 613	0.67 600	1.27 613	0.69 602	1.29 609	0.98 602

IMH-64	1.39 586	1.64 597	1.86 327	1.36 605	1.11 604	1.39 579	1.19 601	1.76 606	1.45 595	1.16 572	2.21 598	1.53 589	1.38 586	1.98 533	1.52 554	1.29 613	0.67 600	1.27 613	0.69 602	1.29 609	0.98 602

SuperB	1.15 567	1.14 554	5.43 619	0.36 387	0.26 349	0.81 515	0.89 579	0.88 441	1.17 578	0.67 482	0.68 458	0.63 391	1.39 588	1.74 488	3.37 609	0.15 431	0.12 352	0.17 475	0.16 406	2.80 627	0.25 449

SGM-Forest	1.04 560	0.42 283	3.59 599	0.41 454	0.32 425	1.05 558	1.32 606	0.94 491	0.83 526	1.16 572	2.23 600	1.03 553	1.39 588	2.49 580	2.35 589	0.21 512	0.21 505	0.20 510	0.19 458	0.23 371	0.32 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 553	0.79 453	2.43 478	0.39 436	0.32 425	1.50 584	1.90 618	0.92 474	0.97 554	1.26 585	1.27 566	1.00 548	1.42 590	1.14 407	3.31 607	0.17 468	0.14 397	0.22 521	0.21 474	0.30 451	0.22 404

MeshStereo	1.21 572	1.15 558	3.01 567	0.34 351	0.28 377	1.10 567	0.69 557	1.35 591	1.01 560	2.71 619	2.41 603	2.96 609	1.45 591	2.80 600	1.40 549	0.22 525	0.22 511	0.22 521	0.19 458	0.50 563	0.26 459
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
CrosDoStereo	0.94 548	0.37 245	2.53 498	0.25 117	0.32 425	0.54 241	3.76 631	0.72 292	0.60 325	0.70 497	1.40 576	0.53 338	1.49 592	1.78 494	3.09 601	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.21 341	0.11 147

DeepStereo_LL	0.94 548	0.37 245	2.53 498	0.25 117	0.32 425	0.54 241	3.76 631	0.72 292	0.60 325	0.70 497	1.40 576	0.53 338	1.49 592	1.78 494	3.09 601	0.10 212	0.08 152	0.11 254	0.11 259	0.21 341	0.11 147

SANet	1.20 571	1.21 566	3.33 593	0.38 426	0.27 363	1.73 596	0.85 576	1.10 573	2.49 618	1.16 572	1.83 588	1.72 594	1.50 594	2.37 563	2.84 598	0.18 480	0.16 441	0.16 456	0.15 386	0.32 468	0.32 502

ADCP+	0.94 548	1.12 549	3.14 578	0.34 351	0.39 488	1.06 559	0.79 570	0.89 447	0.80 516	0.66 478	0.67 450	0.85 508	1.55 595	0.93 380	4.55 621	0.13 369	0.11 326	0.16 456	0.15 386	0.26 419	0.25 449

WAO-6	1.58 596	1.54 591	2.32 454	1.14 600	1.00 596	2.30 612	1.03 591	1.82 609	2.85 621	1.25 582	2.61 608	2.20 601	1.56 596	2.47 579	1.99 574	0.95 602	0.67 600	1.19 612	0.83 609	1.08 598	0.88 599

KSHMR	4.10 623	1.97 619	5.27 617	1.71 613	1.47 615	1.96 602	1.28 604	3.19 623	17.33 645	2.12 605	15.91 640	9.18 634	1.57 597	8.42 632	1.98 573	1.52 619	1.26 622	1.67 625	1.19 620	1.67 616	1.40 619

WAO-7	1.48 591	1.63 595	2.49 491	0.93 587	0.75 579	1.72 595	1.10 595	1.84 610	1.96 613	1.43 595	2.54 605	1.97 597	1.61 598	3.06 606	2.08 578	0.69 591	0.66 599	0.94 601	0.74 605	0.80 590	0.69 581

MIPNet	0.83 533	0.81 460	2.40 471	0.61 559	0.18 192	1.48 582	1.39 610	1.60 603	0.74 476	1.94 603	0.85 518	0.73 457	1.68 599	0.87 378	0.31 262	0.09 107	0.08 152	0.11 254	0.32 539	0.25 399	0.12 184

IMH	2.02 605	2.15 626	2.69 527	1.68 611	1.12 606	1.66 593	0.92 581	2.10 614	1.92 611	1.32 587	2.66 610	2.21 602	1.69 600	5.78 626	1.68 561	5.54 633	0.96 618	1.31 615	0.71 604	1.32 612	0.99 607

WCMA_ROB	1.12 563	0.83 468	2.66 522	0.58 549	0.34 447	1.17 574	0.71 561	0.93 482	0.94 550	1.74 601	2.63 609	3.09 611	1.71 601	1.70 481	1.84 569	0.26 545	0.21 505	0.20 510	0.21 474	0.28 435	0.43 551

SGM_RVC	1.89 601	0.92 493	2.50 495	0.96 591	0.93 592	1.63 590	1.37 608	1.52 600	12.43 634	1.85 602	1.69 585	2.40 605	1.74 602	2.81 601	1.71 563	0.53 579	0.47 586	0.42 575	0.47 576	0.74 584	0.74 584
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	0.86 537	0.62 375	2.13 416	0.25 117	0.16 124	0.58 309	2.74 627	0.59 223	0.51 240	0.62 450	1.62 583	0.97 542	1.80 603	1.69 480	2.25 586	0.10 212	0.08 152	0.14 407	0.11 259	0.15 204	0.11 147

JetBlue	1.78 598	1.63 595	3.92 604	0.73 570	1.21 608	4.38 626	3.35 628	1.59 602	1.20 580	1.26 585	1.52 581	2.37 604	1.88 604	3.23 610	3.00 599	0.53 579	0.47 586	0.48 581	0.49 579	1.29 609	0.97 601

MSMD_ROB	1.34 581	0.96 511	2.38 467	0.39 436	0.32 425	1.96 602	0.62 544	0.91 465	1.43 593	2.94 623	2.60 607	4.77 624	1.95 605	2.43 575	1.33 543	0.29 556	0.26 537	0.32 560	0.32 539	0.30 451	0.30 488

DispFullNet	1.67 597	2.10 621	5.22 616	1.53 610	8.90 629	0.86 529	0.31 377	0.96 509	0.96 553	1.37 591	1.01 546	1.13 569	1.98 606	1.51 451	0.91 485	0.54 581	0.31 554	1.18 609	0.63 600	1.13 601	0.80 590

FTStereo	0.76 511	0.18 12	2.35 462	0.71 569	0.21 254	0.73 476	1.79 617	0.57 209	0.53 267	1.07 565	1.63 584	1.29 579	2.13 607	0.75 354	0.29 230	0.19 495	0.08 152	0.12 312	0.11 259	0.11 119	0.40 544

ELAS	1.39 586	0.79 453	2.86 548	0.53 529	0.50 535	2.81 617	2.20 621	1.61 604	1.50 597	2.28 613	2.35 601	1.82 595	2.13 607	1.73 486	2.22 584	0.35 567	0.37 566	0.35 564	0.35 549	0.49 561	0.47 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 577	0.70 415	4.05 608	0.64 562	0.98 593	0.94 544	1.40 611	0.85 413	1.75 605	2.34 614	1.33 573	1.05 558	2.21 609	1.58 465	4.15 617	0.15 431	0.19 485	0.14 407	0.27 509	0.38 520	0.32 502

JetRed	3.29 620	4.93 630	10.17 628	1.45 607	1.72 620	7.44 630	5.05 633	3.06 622	2.12 614	2.41 615	2.39 602	2.99 610	2.37 610	3.51 615	6.44 628	1.32 616	1.90 628	1.37 617	1.23 622	2.21 623	1.76 625

WAO-8	2.80 613	2.14 624	2.89 553	1.91 619	1.04 600	3.98 623	0.96 583	3.26 625	6.17 627	2.15 609	3.37 620	3.31 613	2.41 611	11.84 635	2.03 576	2.05 625	1.86 626	1.54 621	0.92 612	1.22 604	0.87 597

Venus	2.80 613	2.14 624	2.89 553	1.91 619	1.04 600	3.98 623	0.96 583	3.26 625	6.17 627	2.15 609	3.37 620	3.31 613	2.41 611	11.84 635	2.03 576	2.05 625	1.86 626	1.54 621	0.92 612	1.22 604	0.87 597

ELAS_RVC	1.37 585	0.78 451	3.21 586	0.55 541	0.50 535	1.49 583	2.48 625	1.48 597	1.71 604	2.13 608	2.09 593	2.07 599	2.56 613	1.90 525	2.02 575	0.35 567	0.36 564	0.37 570	0.34 546	0.49 561	0.47 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 612	2.11 623	2.97 563	2.49 623	2.28 623	2.95 618	2.31 623	2.67 618	2.47 617	3.03 624	3.13 618	2.70 608	2.92 614	4.10 620	4.48 620	2.68 628	2.24 632	3.04 634	2.44 631	2.37 624	2.34 628

PSM-AAD	0.63 442	0.22 74	1.77 269	0.37 410	0.23 301	0.86 529	1.17 600	0.59 223	0.60 325	0.64 469	0.71 481	0.68 428	2.93 615	0.65 327	0.31 262	0.09 107	0.07 52	0.17 475	0.15 386	0.13 160	0.33 510

SGM+DAISY	1.83 600	1.43 586	3.81 601	0.87 582	1.01 597	2.38 614	2.53 626	1.36 592	1.75 605	2.92 622	3.22 619	2.65 607	2.93 615	2.22 558	3.10 603	0.72 592	0.69 606	0.63 588	0.62 598	0.77 588	0.98 602

FC-DCNN	1.49 592	0.59 363	2.88 550	0.44 476	0.39 488	1.97 604	0.66 549	1.67 605	1.70 603	2.72 620	2.89 613	4.22 618	2.97 617	2.55 585	2.19 583	0.29 556	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.32 468	0.39 540

FC-DCNN v2	1.54 594	0.58 361	2.80 545	0.44 476	0.39 488	2.05 607	0.66 549	1.90 611	1.84 610	2.79 621	2.97 616	4.41 622	3.07 618	2.65 590	2.30 588	0.29 556	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.32 468	0.38 534

GrayStereo	0.66 460	0.19 18	1.76 260	0.90 584	0.23 301	0.62 379	1.42 614	0.62 241	0.60 325	0.72 504	0.78 501	0.56 360	3.07 618	0.60 305	0.26 195	0.09 107	0.08 152	0.10 188	0.21 474	0.11 119	0.18 344

FCDSN-DC	1.29 578	0.54 345	2.50 495	0.47 500	0.41 504	1.12 568	0.60 535	1.10 573	1.27 585	2.23 611	2.87 612	3.67 615	3.12 620	2.39 569	1.69 562	0.30 559	0.26 537	0.31 556	0.30 526	0.35 499	0.38 534
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 624	2.10 621	2.89 553	1.80 615	1.49 617	2.13 609	1.41 613	2.26 615	12.72 635	11.41 637	16.43 641	11.15 637	3.75 621	4.36 623	3.18 605	1.82 623	0.98 620	1.73 627	1.21 621	2.97 628	1.27 616

UNDER WATER-64	2.47 608	1.89 614	4.86 614	1.82 618	1.44 613	3.18 619	1.57 615	2.62 617	5.64 626	2.05 604	2.13 595	4.13 617	3.76 622	2.62 588	3.42 610	1.47 618	0.85 615	1.57 623	1.07 618	1.82 619	1.49 620

TorneroNet-64	2.65 609	1.83 609	3.30 590	1.46 608	1.20 607	3.89 622	0.99 585	3.51 629	6.71 630	2.56 616	4.60 627	4.22 618	3.85 623	3.33 611	3.14 604	1.19 612	0.65 598	1.39 618	0.79 608	3.31 629	1.15 613

notaker	2.66 610	2.07 620	3.31 592	2.61 625	1.43 611	1.76 597	1.11 596	2.76 620	1.79 607	2.26 612	11.53 638	3.96 616	4.29 624	3.09 607	2.76 597	1.55 620	0.88 616	1.70 626	1.07 618	2.00 621	1.35 617

MANE	2.90 616	1.14 554	2.96 560	1.03 593	1.01 597	5.01 627	2.45 624	5.36 631	6.88 631	3.58 626	4.76 629	5.99 628	4.99 625	4.23 621	4.61 622	0.56 584	0.67 600	0.44 578	0.78 607	0.51 565	1.03 610

tt	4.93 626	0.27 135	4.20 610	2.29 622	1.58 618	10.20 633	16.97 640	9.42 638	5.02 625	1.67 600	1.28 567	4.68 623	5.03 626	3.37 614	5.92 626	6.16 635	9.47 643	2.82 632	3.18 633	3.60 630	1.53 622

UNDER WATER	2.74 611	1.85 611	4.54 613	1.81 617	1.44 613	2.34 613	1.40 611	3.24 624	6.60 629	2.60 617	2.76 611	5.75 627	5.24 627	3.02 605	4.01 615	1.45 617	0.81 613	1.59 624	1.06 617	1.80 618	1.51 621

SGM-ForestM	2.98 617	1.70 603	3.52 598	0.67 567	0.47 531	5.18 628	3.36 629	3.30 627	2.86 622	4.44 628	3.79 624	9.80 635	5.50 628	6.29 629	6.52 629	0.27 550	0.36 564	0.24 535	0.27 509	0.38 520	0.58 573

TCMNet-wrong-test	5.51 628	6.62 633	6.20 621	13.02 639	11.90 634	7.14 629	5.53 634	6.99 635	1.44 594	2.65 618	3.10 617	8.37 633	5.95 629	4.75 625	6.05 627	3.07 630	0.98 620	2.38 630	1.99 628	6.62 636	5.43 635

TorneroNet	5.50 627	1.92 617	3.16 580	1.47 609	1.25 610	14.07 636	1.06 593	4.90 630	20.99 650	10.17 634	16.48 642	11.88 639	6.93 630	3.34 612	4.20 618	1.30 615	0.69 606	1.45 620	0.86 610	2.61 626	1.20 614

USTest	8.10 631	7.17 634	8.96 626	9.25 634	9.05 630	15.27 637	23.78 642	9.96 639	9.47 632	5.94 632	6.75 630	7.80 632	7.48 631	8.83 634	11.21 638	2.21 627	3.56 633	2.86 633	3.20 634	5.02 634	4.16 632

coex-ft	5.95 629	1.67 599	60.57 654	0.34 351	0.30 398	0.77 498	0.69 557	0.74 308	4.41 624	19.22 645	2.15 596	1.62 593	7.97 632	1.81 505	8.96 633	0.44 573	2.08 630	0.18 495	0.19 458	0.38 520	4.62 634

IGEV-RUCA	2.28 606	0.30 182	1.15 127	0.40 447	1.86 622	2.06 608	1.90 618	1.36 592	1.80 609	3.70 627	3.76 623	5.02 625	8.19 633	2.12 549	1.63 559	0.25 541	0.76 611	2.72 631	1.91 627	2.39 625	2.36 629

LRCNet_RVC	13.74 640	19.30 640	12.75 634	19.46 642	12.69 635	1.86 598	0.41 457	12.33 640	1.05 564	15.77 641	18.83 646	12.62 642	8.70 634	12.21 638	9.62 635	22.22 650	8.37 642	25.85 651	24.01 651	19.32 648	17.44 649

LE_ROB	4.43 625	1.35 584	9.38 627	2.79 626	3.93 626	2.43 615	3.46 630	2.68 619	11.19 633	11.66 638	4.73 628	5.26 626	10.46 635	4.50 624	9.49 634	0.82 598	0.69 606	1.34 616	0.98 615	0.75 586	0.76 587

MonStereo1	1.98 604	1.01 533	1.78 274	1.19 601	1.04 600	3.58 621	0.61 539	1.53 601	1.93 612	1.39 592	3.37 620	2.23 603	10.80 636	2.84 602	1.25 537	1.04 606	0.38 570	0.96 603	0.57 592	1.10 599	1.00 609

DPSMNet_ROB	9.48 634	5.64 632	13.01 635	8.82 633	11.82 633	8.54 631	24.20 644	6.41 634	13.65 639	5.32 631	11.47 637	6.33 631	10.92 637	7.69 631	13.89 640	7.25 641	8.19 639	5.06 636	7.78 640	5.31 635	8.26 639

DGTPSM_ROB	8.89 633	5.62 631	12.25 631	5.92 631	11.32 632	8.54 631	24.18 643	6.40 633	13.49 636	5.15 629	11.46 636	6.19 630	10.92 637	7.00 630	13.72 639	4.47 631	7.65 637	3.92 635	7.45 639	4.38 632	7.87 638

Anonymous_1	22.91 643	11.20 636	12.13 630	12.75 636	26.28 649	19.43 644	27.92 648	14.08 642	13.61 637	14.96 640	10.58 632	11.26 638	11.19 639	12.55 639	14.57 642	38.28 657	7.88 638	34.96 654	63.99 654	89.57 657	10.94 642

DPSM_ROB	12.34 636	11.21 637	12.51 632	12.91 637	12.80 636	19.84 646	28.28 649	14.38 644	14.28 641	10.58 635	11.26 634	12.03 640	11.85 640	13.15 641	15.34 644	7.11 639	8.31 640	6.50 640	7.35 637	8.84 638	8.31 640

DPSM	12.34 636	11.21 637	12.51 632	12.91 637	12.80 636	19.84 646	28.28 649	14.38 644	14.28 641	10.58 635	11.26 634	12.03 640	11.85 640	13.15 641	15.34 644	7.11 639	8.31 640	6.50 640	7.35 637	8.84 638	8.31 640

HanzoNet	7.64 630	2.86 629	5.05 615	7.01 632	3.97 627	2.18 611	1.34 607	3.37 628	4.05 623	13.17 639	10.58 632	10.73 636	16.52 642	8.45 633	10.51 637	10.48 642	9.72 644	5.59 638	13.46 643	6.84 637	6.83 637

HaxPig	19.86 642	22.40 648	22.34 640	17.95 641	17.95 640	11.77 635	11.89 637	16.02 646	15.89 644	21.10 647	21.41 648	18.74 646	18.39 643	20.08 648	19.69 646	23.63 654	23.22 652	24.06 650	23.69 650	23.00 649	23.95 651

BEATNet-Init1	12.10 635	11.19 635	27.29 651	2.99 627	3.51 625	21.84 649	11.10 636	14.34 643	13.83 640	20.34 646	20.33 647	26.35 656	20.03 644	19.06 647	14.80 643	1.74 622	1.81 625	2.05 629	2.49 632	3.69 631	3.12 631

xxxxx1	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

tt_ll	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

ff	28.96 653	20.11 644	14.07 637	49.74 651	39.15 653	18.98 640	26.64 645	21.94 648	20.21 647	16.45 642	17.48 643	18.36 643	21.56 645	16.21 644	20.88 647	23.07 651	26.55 653	66.40 655	78.70 655	30.27 651	32.51 654

MEDIAN_ROB	23.96 645	27.05 655	26.39 650	22.16 643	22.13 642	16.12 639	13.97 638	20.24 647	20.05 646	25.50 655	25.31 655	22.96 648	22.63 648	24.39 649	23.24 650	28.20 655	27.23 656	28.62 652	27.75 652	27.50 650	27.76 652

PML	23.15 644	16.83 639	7.78 624	5.49 630	9.93 631	51.13 656	104.50 657	5.76 632	13.62 638	37.30 657	105.93 657	30.86 657	23.50 649	12.07 637	7.87 632	6.30 636	2.12 631	6.32 639	2.43 630	10.44 640	2.90 630

FlowAnything	24.85 649	22.54 650	25.10 647	26.11 648	25.76 645	39.86 652	57.00 652	28.89 655	28.87 656	21.31 653	22.68 654	24.22 651	23.87 650	26.39 653	30.89 657	14.26 644	16.78 651	13.10 645	14.90 649	17.78 642	16.69 644

RAFT-FEzeroshot	24.80 646	22.55 651	24.73 643	26.10 646	25.76 645	39.84 650	57.07 655	28.84 652	28.79 653	21.14 648	22.48 650	24.18 649	23.88 651	26.38 650	30.87 653	14.26 644	16.71 647	13.09 642	14.82 646	17.79 644	16.72 646

RAFT-FE	24.80 646	22.55 651	24.73 643	26.10 646	25.76 645	39.84 650	57.07 655	28.84 652	28.79 653	21.14 648	22.48 650	24.18 649	23.88 651	26.38 650	30.87 653	14.26 644	16.71 647	13.09 642	14.82 646	17.79 644	16.72 646

LSM0	26.58 651	22.63 654	25.88 649	30.13 650	52.21 656	39.94 655	56.74 651	28.97 656	28.72 652	21.14 648	22.26 649	24.43 654	23.88 651	26.54 656	30.87 653	14.32 648	16.55 646	13.12 647	14.71 644	17.92 647	20.60 650

CasAABBNet	24.81 648	22.53 649	24.83 645	26.08 645	25.74 644	39.86 652	57.06 654	28.87 654	28.83 655	21.16 651	22.54 652	24.22 651	23.89 654	26.38 650	30.87 653	14.25 643	16.71 647	13.09 642	14.81 645	17.78 642	16.71 645

Selective-RAFT-Error	24.87 650	22.59 653	25.14 648	26.13 649	25.82 648	39.93 654	57.03 653	28.97 656	28.95 657	21.21 652	22.65 653	24.25 653	23.98 655	26.43 654	30.83 652	14.27 647	16.71 647	13.10 645	14.82 646	17.82 646	16.76 648

DPSimNet_ROB	17.97 641	20.20 647	24.98 646	17.62 640	15.92 639	21.53 648	21.00 641	13.70 641	15.61 643	23.89 654	14.69 639	22.87 647	24.58 656	12.70 640	14.56 641	18.48 649	12.91 645	20.21 649	12.05 641	17.76 641	14.17 643

AVERAGE_ROB	26.93 652	30.34 656	29.27 652	25.82 644	25.34 643	19.48 645	15.17 639	23.55 651	23.00 651	28.45 656	27.87 656	26.25 655	25.86 657	26.96 657	25.55 651	31.30 656	30.07 657	31.76 653	30.81 653	30.79 654	30.93 653

test_example2	115.39 656	123.23 657	94.57 655	115.52 654	123.55 657	101.63 657	114.33 658	53.41 658	99.48 658	134.90 658	135.05 658	85.83 658	85.11 658	111.32 658	106.15 658	152.55 658	205.26 658	99.78 658	114.96 658	140.96 658	110.20 657

ccccc		297.21 658		374.70 657	380.44 658	203.92 658		216.32 659		203.37 659		215.01 659		312.78 659		412.57 659	356.13 659	256.09 659	227.69 659	428.88 659

ASD4		19.65 641

Low-res two-view benchmark