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

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 49	0.23 184	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 17	0.24 40	0.18 12	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.10 6	0.10 40

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 49	0.20 90	0.16 3	0.22 65	0.20 1	0.22 17	0.14 1	0.18 12	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 39	0.10 13	0.09 25	0.14 107	0.13 169	0.10 6	0.10 40

111111	0.21 28	0.14 16	0.27 36	0.37 159	0.22 142	0.21 18	0.19 20	0.43 95	0.27 41	0.20 10	0.20 16	0.29 81	0.14 2	0.41 97	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.12 64	0.12 134

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 11	0.22 41	0.14 2	0.32 27	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.09 4

dual_stereo	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.31 29	0.16 14	0.16 3	0.20 33	0.29 12	0.20 13	0.23 33	0.20 16	0.22 41	0.14 2	0.52 192	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonStereo	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

IGEV	0.20 16	0.12 2	0.23 4	0.31 29	0.20 90	0.23 29	0.19 20	0.40 71	0.29 57	0.22 29	0.34 101	0.20 29	0.15 6	0.31 21	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.10 40

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.31 21	0.20 15	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.34 85	0.15 3	0.27 80	0.17 3	0.28 10	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.32 27	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AIO_rvc	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.34 85	0.19 63	0.26 66	0.33 249	0.40 71	0.22 17	0.26 52	0.24 39	0.34 115	0.15 6	0.51 185	0.24 82	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.10 40

MonSter	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

HiDET	0.20 16	0.13 3	0.26 25	0.30 13	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.36 42	0.26 39	0.20 10	0.23 31	0.27 72	0.16 13	0.30 16	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 10	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.19 9	0.17 3	0.42 83	0.24 30	0.23 33	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.45 129	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 6	0.11 86

LG-Stereo	0.24 66	0.18 123	0.40 212	0.39 218	0.20 90	0.22 21	0.27 139	0.32 22	0.36 113	0.26 52	0.44 142	0.22 41	0.16 13	0.37 65	0.27 153	0.11 29	0.12 225	0.16 180	0.15 234	0.13 105	0.09 4

Test_v1	0.20 16	0.14 16	0.22 2	0.28 5	0.18 42	0.24 41	0.21 53	0.39 60	0.31 66	0.21 18	0.22 28	0.17 5	0.17 16	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 10	0.14 16	0.23 4	0.27 2	0.15 3	0.18 7	0.21 53	0.32 22	0.28 47	0.20 10	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.31 21	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.21 28	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.20 90	0.26 66	0.19 20	0.38 55	0.43 164	0.21 18	0.21 19	0.27 72	0.17 16	0.36 56	0.23 68	0.12 40	0.11 165	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

S2M2_XL	0.19 10	0.18 123	0.27 36	0.27 2	0.20 90	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 18	0.26 51	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 24	0.17 293	0.16 394	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

2.5w	0.21 28	0.18 123	0.31 81	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.25 107	0.31 18	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.39 80	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.20 90	0.20 12	0.19 20	0.27 9	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 16	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.38 220	0.18 12	0.30 14	0.19 9	0.24 40	0.15 3	0.26 65	0.17 16	0.32 27	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40

AIO-Stereo	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.37 159	0.18 42	0.28 98	0.30 188	0.48 117	0.27 41	0.29 79	0.30 79	0.32 99	0.17 16	0.52 192	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.10 40

LACA1	0.18 4	0.15 39	0.26 25	0.29 8	0.14 1	0.25 57	0.23 83	0.25 6	0.19 9	0.20 10	0.16 8	0.19 22	0.18 26	0.30 16	0.21 24	0.14 118	0.10 63	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

252Zero-FE	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.41 78	0.34 92	0.22 29	0.21 19	0.19 22	0.18 26	0.28 8	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.10 40

2w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.30 68	0.32 49	0.16 14	0.28 98	0.38 349	0.38 55	0.35 105	0.32 103	0.33 92	0.17 5	0.18 26	0.29 10	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.12 64	0.10 40

monsterstereo	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.18 42	0.21 18	0.20 33	0.37 46	0.35 105	0.33 109	0.40 129	0.19 22	0.18 26	0.45 129	0.21 24	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.08 1

monsters	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.31 29	0.19 63	0.23 29	0.19 20	0.44 101	0.33 86	0.36 127	0.30 79	0.16 3	0.18 26	0.43 115	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.19 63	0.20 12	0.18 12	0.30 14	0.21 15	0.18 5	0.15 3	0.19 22	0.18 26	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.20 90	0.61 369	0.21 53	0.30 14	0.31 66	0.23 33	0.19 14	0.18 16	0.18 26	0.41 97	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.11 86

IGEV-Stereo++	0.21 28	0.15 39	0.27 36	0.37 159	0.19 63	0.22 21	0.18 12	0.42 83	0.35 105	0.22 29	0.28 67	0.24 58	0.18 26	0.27 6	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.10 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 436	3.08 622	2.43 594	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.32 80	0.28 71	0.24 39	0.18 16	0.18 26	0.31 21	0.22 39	1.09 599	0.08 2	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.97 598

EGLCR-Stereo	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.34 85	0.20 90	0.35 189	0.20 33	0.52 141	0.36 113	0.28 71	0.27 57	0.41 173	0.18 26	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.13 105	0.11 86

BStereo	0.27 101	0.16 64	0.88 507	0.34 85	0.22 142	0.22 21	0.31 216	0.39 60	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

Wave_Phase_stereo	0.30 141	0.16 64	0.88 507	0.34 85	0.22 142	0.64 395	0.31 216	0.54 155	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

MonSter++	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.19 36	0.29 10	0.21 24	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.32 49	0.21 117	0.64 395	0.19 20	0.31 18	0.37 129	0.23 33	0.30 79	0.27 72	0.19 36	0.47 152	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.09 4

LG-G_1	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LG-G	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.16 14	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 29	0.19 36	0.26 3	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

RAStereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.40 260	0.21 117	0.23 29	0.26 122	0.42 83	0.45 180	0.23 33	0.34 101	0.30 89	0.19 36	0.34 45	0.25 107	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

CAS	0.34 178	0.13 3	0.25 17	1.28 593	0.30 398	0.46 276	0.38 349	0.48 117	0.47 188	0.34 112	0.52 186	0.24 58	0.19 36	0.29 10	0.27 153	0.69 585	0.08 2	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.15 259

Selective-IGEV	0.24 66	0.18 123	0.35 143	0.35 121	0.19 63	0.27 80	0.25 107	0.55 156	0.23 25	0.27 67	0.25 47	0.34 115	0.19 36	0.58 258	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.10 40

LACA2	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.30 13	0.15 3	0.29 110	0.29 170	0.30 14	0.22 17	0.21 18	0.23 31	0.28 78	0.20 46	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.10 1	0.09 10	0.12 64	0.09 4

DispViT+	0.24 66	0.21 241	0.36 151	0.36 141	0.23 184	0.24 41	0.19 20	0.39 60	0.33 86	0.31 89	0.24 39	0.21 39	0.20 46	0.37 65	0.35 264	0.17 293	0.12 225	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

CSFM-Stereo	0.20 16	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.17 25	0.29 110	0.20 33	0.39 60	0.22 17	0.22 29	0.21 19	0.26 65	0.20 46	0.30 16	0.20 15	0.13 74	0.12 225	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

AdaDepth	0.22 42	0.17 96	0.32 94	0.37 159	0.18 42	0.34 179	0.22 65	0.33 33	0.23 25	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.20 46	0.56 225	0.21 24	0.10 13	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.12 134

qwe	0.22 42	0.18 123	0.28 49	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.21 53	0.38 55	0.32 80	0.35 122	0.30 79	0.20 29	0.20 46	0.43 115	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4

LGtest1	0.19 10	0.14 16	0.29 56	0.34 85	0.16 14	0.26 66	0.17 3	0.32 22	0.20 13	0.21 18	0.15 3	0.23 51	0.20 46	0.32 27	0.20 15	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.11 86

SCV_C0	0.26 88	0.18 123	0.34 128	0.35 121	0.24 214	0.23 29	0.28 161	0.51 131	0.36 113	0.31 89	0.36 113	0.37 140	0.20 46	0.57 238	0.22 39	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

GIP-stereo	0.24 66	0.18 123	0.30 68	0.37 159	0.24 214	0.26 66	0.20 33	0.46 110	0.36 113	0.24 40	0.39 124	0.35 127	0.20 46	0.31 21	0.21 24	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.11 86

mms	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.33 249	0.40 71	0.32 80	0.28 71	0.34 101	0.34 115	0.20 46	0.45 129	0.26 135	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.11 86

RAFT-Stereo-weight	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.22 142	0.26 66	0.29 170	0.67 243	0.80 350	0.53 213	0.51 177	0.58 266	0.20 46	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.11 86

MSKI-zero shot	0.32 155	0.17 96	0.34 128	0.39 218	0.21 117	0.32 160	0.22 65	0.61 195	0.43 164	0.52 210	0.64 224	0.61 293	0.20 46	0.74 396	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.12 64	0.12 134

GEAStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.28 67	0.24 58	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GSStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GS-Stereo							0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

DLNR-FE	20.05 630	36.38 638	38.08 634	170.06 649	60.08 643	0.23 29	0.20 33	14.13 631	0.36 113	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.63 308	0.28 176	5.38 628	0.10 63	0.15 151	0.11 98	73.09 648	0.11 86

Replicate-Monster	0.26 88	0.15 39	1.07 532	0.30 13	0.17 25	0.38 220	0.19 20	0.43 95	0.39 146	0.23 33	0.21 19	0.23 51	0.21 57	0.45 129	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.09 1	0.14 229

asda	0.21 28	0.19 162	0.29 56	0.31 29	0.17 25	0.25 57	0.23 83	0.36 42	0.28 47	0.27 67	0.24 39	0.18 16	0.21 57	0.40 87	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.10 40

asd	0.21 28	0.18 123	0.29 56	0.32 49	0.18 42	0.27 80	0.22 65	0.35 38	0.22 17	0.31 89	0.22 28	0.19 22	0.21 57	0.44 125	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 77	0.16 64	0.34 128	0.39 218	0.27 325	0.33 168	0.20 33	0.38 55	0.36 113	0.26 52	0.31 90	0.25 64	0.21 57	0.48 163	0.24 82	0.20 383	0.11 165	0.13 72	0.10 61	0.17 289	0.15 259

RSM++	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.36 141	0.20 90	0.28 98	0.30 188	0.51 131	0.32 80	0.25 46	0.22 28	0.37 140	0.21 57	0.50 177	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.10 40

RSM	0.25 77	0.18 123	0.33 109	0.36 141	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.51 131	0.27 41	0.26 52	0.23 31	0.39 155	0.21 57	0.56 225	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.14 151	0.10 40

CAS++	0.32 155	0.24 342	0.36 151	0.37 159	0.26 291	0.28 98	0.23 83	0.87 360	0.50 200	0.47 194	0.45 146	0.26 65	0.21 57	0.49 170	0.24 82	0.23 443	0.19 452	0.22 405	0.17 323	0.21 389	0.16 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.09 631	36.28 637	38.04 633	169.85 648	61.80 644	0.23 29	0.20 33	13.88 630	0.37 129	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.62 297	0.28 176	5.46 629	0.10 63	0.15 151	0.11 98	72.60 647	0.11 86

2.25w	0.22 42	0.18 123	0.31 81	0.31 29	0.18 42	0.31 142	0.18 12	0.32 22	0.31 66	0.31 89	0.37 118	0.20 29	0.22 69	0.45 129	0.24 82	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

2.75w_new	0.21 28	0.18 123	0.28 49	0.29 8	0.17 25	0.23 29	0.34 264	0.36 42	0.28 47	0.34 112	0.26 51	0.17 5	0.22 69	0.36 56	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.75w	0.22 42	0.17 96	0.30 68	0.31 29	0.19 63	0.43 256	0.24 99	0.35 38	0.24 30	0.31 89	0.27 57	0.17 5	0.22 69	0.37 65	0.20 15	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

HART	0.29 124	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.21 117	0.32 160	0.26 122	0.62 201	0.31 66	0.33 109	0.65 227	0.41 173	0.22 69	0.55 214	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.11 98	0.15 207	0.11 86

GREAT-IGEV	0.22 42	0.15 39	0.31 81	0.29 8	0.22 142	0.21 18	0.26 122	0.33 33	0.31 66	0.20 10	0.30 79	0.22 41	0.22 69	0.47 152	0.22 39	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.10 40
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.21 28	0.68 560	0.39 201	0.28 5	0.15 3	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 69	0.30 16	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.08 1	0.16 252	0.09 4

AIO_test	0.23 56	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.30 124	0.39 371	0.38 55	0.25 37	0.25 46	0.28 67	0.32 99	0.22 69	0.38 74	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.09 4

fffft	0.25 77	0.17 96	0.37 169	0.36 141	0.22 142	0.28 98	0.36 311	0.42 83	0.24 30	0.36 127	0.23 31	0.27 72	0.22 69	0.52 192	0.27 153	0.12 40	0.09 25	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.12 134
1: 1. 1
U	0.45 318	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.71 576	3.55 609	0.20 33	0.41 78	0.38 136	0.26 52	0.23 31	0.24 58	0.22 69	0.26 3	0.22 39	0.15 191	0.09 25	0.88 587	0.13 169	0.13 105	0.11 86

IGEV-Stereo+	0.23 56	0.14 16	0.26 25	0.32 49	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 12	0.29 57	0.21 18	0.15 3	0.22 41	0.22 69	0.40 87	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.15 207	0.86 589

IGEV++	0.24 66	0.17 96	0.31 81	0.38 189	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.50 128	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.30 89	0.22 69	0.31 21	0.28 176	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.13 183

CES	0.28 109	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.70 575	0.37 207	0.27 139	0.48 117	0.46 183	0.34 112	0.48 160	0.27 72	0.22 69	0.39 80	0.23 68	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.13 105	0.17 326

4.25_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.5w_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

SCV	0.26 88	0.19 162	0.33 109	0.35 121	0.21 117	0.27 80	0.34 264	0.56 159	0.28 47	0.24 40	0.28 67	0.37 140	0.23 81	0.49 170	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.15 207	0.11 86

999	0.27 101	0.16 64	0.35 143	0.36 141	0.24 214	0.31 142	0.27 139	0.49 120	0.38 136	0.26 52	0.30 79	0.39 155	0.23 81	0.63 308	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.14 229

ours_stereo	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.38 189	0.23 184	0.30 124	0.33 249	0.42 83	0.38 136	0.26 52	0.34 101	0.35 127	0.23 81	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.10 40

GCAP-BAT	0.30 141	0.21 241	0.42 242	0.33 64	0.27 325	0.26 66	0.27 139	0.45 105	0.30 61	0.60 233	0.64 224	0.45 203	0.23 81	0.56 225	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.10 61	0.12 64	0.11 86

4D-IteraStereo	0.33 170	0.18 123	0.40 212	0.40 260	0.24 214	0.32 160	0.27 139	0.58 173	0.72 295	0.65 272	0.54 193	0.42 183	0.23 81	0.45 129	0.28 176	0.14 118	0.09 25	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.11 86

GLC_STEREO	0.29 124	0.19 162	0.27 36	0.44 378	0.19 63	0.31 142	0.26 122	0.47 113	0.43 164	0.37 134	0.47 157	0.41 173	0.23 81	0.50 177	0.34 246	0.14 118	0.18 434	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.13 183

iRaftStereo_RVC	0.32 155	0.19 162	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.31 142	0.29 170	0.68 253	0.51 204	0.49 199	0.66 234	0.37 140	0.23 81	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.15 207	0.12 134

VMStereo-Base	0.28 109	0.16 64	0.27 36	0.30 13	0.17 25	0.30 124	0.27 139	0.50 128	0.65 263	0.32 103	0.47 157	0.42 183	0.24 91	0.41 97	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.14 16	0.24 10	0.26 1	0.15 3	0.35 189	0.17 3	0.40 71	0.22 17	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.24 91	0.33 39	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 88	0.16 64	0.30 68	0.38 189	0.21 117	0.34 179	0.27 139	0.57 166	0.47 188	0.28 71	0.35 107	0.29 81	0.24 91	0.42 106	0.27 153	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.12 64	0.10 40

Zero-FE251	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.20 90	0.44 264	0.19 20	0.37 46	0.25 37	0.27 67	0.29 77	0.38 148	0.24 91	0.32 27	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.18 42	0.17 6	0.21 53	0.32 22	0.23 25	0.25 46	0.34 101	0.22 41	0.24 91	0.27 6	0.21 24	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

4w-stereo	0.21 28	0.19 162	0.31 81	0.31 29	0.17 25	0.29 110	0.19 20	0.31 18	0.21 15	0.31 89	0.24 39	0.20 29	0.24 91	0.41 97	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

1w_stereo	0.24 66	0.15 39	0.29 56	0.34 85	0.18 42	0.31 142	0.41 397	0.40 71	0.43 164	0.31 89	0.38 121	0.17 5	0.24 91	0.45 129	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

SMoEStereo_RVC	0.26 88	0.19 162	0.35 143	0.35 121	0.22 142	0.36 200	0.32 239	0.39 60	0.34 92	0.37 134	0.30 79	0.33 111	0.24 91	0.53 201	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.11 86

tg	0.33 170	0.18 123	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.38 220	0.26 122	0.70 276	0.56 229	0.47 194	0.65 227	0.42 183	0.24 91	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.14 151	0.11 86

test_for_model	0.28 109	0.15 39	0.38 181	0.33 64	0.20 90	0.32 160	0.26 122	0.58 173	0.63 249	0.35 122	0.50 167	0.35 127	0.24 91	0.46 144	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.11 23	0.10 40

MGS-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.36 141	0.23 184	0.37 207	0.30 188	0.39 60	0.44 171	0.31 89	0.51 177	0.40 167	0.24 91	0.43 115	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.14 151	0.13 183

CASnet	0.30 141	0.20 203	0.33 109	0.41 295	0.16 14	0.26 66	0.24 99	0.52 141	0.53 211	0.52 210	0.54 193	0.39 155	0.24 91	0.40 87	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.22 405	0.18 350	0.18 314	0.11 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NLMM1	0.33 170	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.25 245	0.55 321	0.33 249	0.55 156	0.63 249	0.42 172	0.44 142	0.30 89	0.25 103	0.63 308	0.38 306	0.16 247	0.18 434	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.13 183

FE-Mocha	0.32 155	0.19 162	0.50 352	0.38 189	0.27 325	0.30 124	0.20 33	0.71 284	0.36 113	0.65 272	0.56 202	0.54 245	0.25 103	0.38 74	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.16 268	0.13 105	0.12 134

IGEV-FE	0.34 178	0.18 123	0.67 444	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

3.25w_new	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

3.25w	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

S2M2_L	0.26 88	0.22 284	0.33 109	0.31 29	0.25 245	0.24 41	0.13 1	0.35 38	0.41 152	0.25 46	0.36 113	0.30 89	0.25 103	0.30 16	0.26 135	0.22 426	0.19 452	0.17 225	0.19 380	0.21 389	0.18 344
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.27 101	0.17 96	0.34 128	0.35 121	0.23 184	0.38 220	0.28 161	0.46 110	0.28 47	0.40 163	0.27 57	0.38 148	0.25 103	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.12 64	0.14 229

WCG-NET	0.28 109	0.15 39	0.33 109	0.33 64	0.19 63	0.33 168	0.27 139	0.39 60	0.80 350	0.46 188	0.49 164	0.39 155	0.25 103	0.40 87	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.10 40

model_zeroshot	0.33 170	0.18 123	0.48 327	0.39 218	0.28 351	0.45 272	0.25 107	0.63 209	0.45 180	0.61 241	0.50 167	0.51 232	0.25 103	0.45 129	0.26 135	0.16 247	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.13 183

Occ-G	0.26 88	0.14 16	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.41 78	0.31 66	0.29 79	0.43 141	0.49 225	0.25 103	0.47 152	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.12 134

Pointernet	0.27 101	0.14 16	0.33 109	0.35 121	0.23 184	0.35 189	0.21 53	0.72 289	0.38 136	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.25 103	0.36 56	0.25 107	0.15 191	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

IGEV_Zeroshot_test	0.34 178	0.18 123	0.67 444	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

UniTT-Stereo	0.27 101	0.17 96	0.37 169	0.40 260	0.27 325	0.30 124	0.28 161	0.39 60	0.31 66	0.29 79	0.46 151	0.27 72	0.25 103	0.47 152	0.34 246	0.17 293	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.14 151	0.12 134

LL-Strereo2	0.35 195	0.24 342	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.35 189	0.24 99	0.67 243	0.44 171	0.54 217	0.51 177	0.66 326	0.25 103	0.66 338	0.30 201	0.14 118	0.12 225	0.23 426	0.20 405	0.18 314	0.13 183

test_4	0.36 213	0.18 123	0.31 81	0.44 378	0.25 245	0.20 12	0.34 264	0.56 159	0.41 152	0.59 229	1.45 531	0.43 192	0.25 103	0.63 308	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.11 86

test_3	0.36 213	0.19 162	0.44 267	0.44 378	0.23 184	0.48 284	0.36 311	0.66 233	0.82 363	0.64 262	0.45 146	0.68 334	0.25 103	0.41 97	0.31 209	0.12 40	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

XX-TBD	0.32 155	0.53 540	0.26 25	0.51 484	0.20 90	0.37 207	0.24 99	0.40 71	0.73 302	0.54 217	0.69 242	0.31 96	0.25 103	0.32 27	0.27 153	0.16 247	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.11 86

FlowAnything_test	0.29 124	0.19 162	0.39 201	0.47 431	0.26 291	0.46 276	0.25 107	0.43 95	0.31 66	0.29 79	0.26 51	0.35 127	0.26 120	0.40 87	0.37 297	0.21 400	0.15 362	0.22 405	0.26 500	0.16 252	0.16 305

3.5w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.29 56	0.30 13	0.18 42	0.27 80	0.23 83	0.37 46	0.28 47	0.31 89	0.26 51	0.22 41	0.26 120	0.50 177	0.24 82	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

3w_stereo	0.24 66	0.20 203	0.37 169	0.33 64	0.16 14	0.32 160	0.42 407	0.41 78	0.38 136	0.31 89	0.27 57	0.16 3	0.26 120	0.34 45	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.11 86

MM-Stereo_test2	0.30 141	0.18 123	0.39 201	0.40 260	0.24 214	0.42 253	0.42 407	0.63 209	0.41 152	0.37 134	0.35 107	0.32 99	0.26 120	0.53 201	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.15 207	0.10 40

trnet	0.27 101	0.14 16	0.23 4	0.28 5	0.15 3	0.37 207	0.23 83	0.52 141	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.34 115	0.26 120	0.39 80	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

TRStereo	0.37 229	0.27 401	0.59 403	0.47 431	0.41 502	0.29 110	0.30 188	0.84 346	0.59 234	0.52 210	0.41 132	0.52 237	0.26 120	0.73 389	0.27 153	0.17 293	0.12 225	0.19 318	0.19 380	0.13 105	0.11 86

CroCo-Stereo	0.26 88	0.22 284	0.36 151	0.48 439	0.22 142	0.20 12	0.29 170	0.51 131	0.44 171	0.28 71	0.23 31	0.42 183	0.26 120	0.29 10	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134
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
CREStereo++_RVC	0.32 155	0.15 39	0.23 4	0.31 29	0.24 214	0.27 80	0.22 65	0.46 110	0.88 399	0.46 188	0.80 297	0.30 89	0.26 120	0.36 56	0.33 230	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.51 581	0.13 105	0.09 4
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
TANstereo	0.30 141	0.15 39	0.31 81	0.30 13	0.17 25	0.55 321	0.23 83	0.44 101	0.55 223	0.59 229	0.68 241	0.37 140	0.26 120	0.35 53	0.27 153	0.15 191	0.16 394	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

XX-Stereo	0.37 229	0.17 96	0.45 279	0.55 521	0.36 468	0.38 220	0.20 33	0.60 189	0.30 61	0.46 188	1.30 503	0.73 366	0.26 120	0.56 225	0.26 135	0.16 247	0.11 165	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.10 40

CREStereo	0.28 109	0.15 39	0.24 10	0.27 2	0.17 25	0.37 207	0.25 107	0.51 131	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.32 99	0.26 120	0.38 74	0.25 107	0.16 247	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86
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
gcap_with_dpt	0.30 141	0.20 203	0.35 143	0.40 260	0.26 291	0.35 189	0.29 170	0.61 195	0.52 207	0.39 154	0.57 204	0.45 203	0.27 131	0.40 87	0.30 201	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.13 183

SGD-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.27 36	0.31 29	0.15 3	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.29 57	0.24 40	0.29 77	0.21 39	0.27 131	0.36 56	0.25 107	0.16 247	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.10 40

fffy	0.28 109	0.21 241	0.34 128	0.37 159	0.23 184	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.41 152	0.32 103	0.37 118	0.39 155	0.27 131	0.50 177	0.27 153	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

WCG-NET（raft）	0.31 149	0.15 39	0.36 151	0.32 49	0.19 63	0.35 189	0.27 139	0.51 131	0.78 339	0.45 182	0.55 199	0.48 219	0.27 131	0.54 208	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.11 98	0.12 64	0.11 86

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

MyStereo06	0.38 244	0.21 241	0.61 410	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.95 393	0.35 105	0.62 243	0.54 193	0.76 380	0.27 131	0.50 177	0.29 195	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

AE-Stereo	0.34 178	0.21 241	0.42 242	0.48 439	0.31 420	0.48 284	0.35 289	0.61 195	0.62 238	0.32 103	0.55 199	0.52 237	0.27 131	0.47 152	0.29 195	0.13 74	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.12 134

IGEVStereo-DCA	0.29 124	0.22 284	0.38 181	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.12 132	0.13 105	0.15 259

rrr	0.29 124	0.22 284	0.41 222	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.32 239	0.52 141	0.42 162	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.14 229

EKT-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.39 201	0.43 358	0.29 379	0.38 220	0.31 216	0.69 261	0.64 258	0.45 182	0.63 220	0.49 225	0.27 131	0.56 225	0.33 230	0.18 328	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.16 252	0.16 305

testlalala	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

GCAPDPT-zeroshot	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

GCAP-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.38 189	0.19 63	0.38 220	0.23 83	0.57 166	0.41 152	0.45 182	0.49 164	0.39 155	0.27 131	0.33 39	0.23 68	0.14 118	0.12 225	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.11 86

test-3	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.22 65	0.63 209	0.78 339	0.71 314	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

test_1	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.23 83	0.63 209	0.78 339	0.68 294	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

AnonymousM	0.41 283	0.81 571	0.29 56	0.34 85	0.22 142	0.28 98	0.38 349	0.53 152	0.41 152	0.70 307	0.49 164	0.47 214	0.27 131	0.41 97	0.31 209	0.15 191	0.12 225	1.51 596	0.26 500	0.12 64	0.10 40

cross-raft	0.34 178	0.20 203	0.37 169	0.44 378	0.23 184	0.32 160	0.35 289	0.74 302	0.40 148	0.60 233	0.77 273	0.57 258	0.27 131	0.43 115	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.11 86

WQFJA1++	0.23 56	0.15 39	0.27 36	0.30 13	0.21 117	0.31 142	0.18 12	0.36 42	0.17 6	0.25 46	0.30 79	0.29 81	0.28 148	0.40 87	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.42 542	0.11 86

NLSM1	0.32 155	0.18 123	0.34 128	0.39 218	0.25 245	0.66 406	0.27 139	0.57 166	0.50 200	0.37 134	0.53 190	0.29 81	0.28 148	0.54 208	0.32 217	0.16 247	0.17 414	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.12 134

HUF	0.24 66	0.16 64	0.33 109	0.32 49	0.18 42	0.25 57	0.40 382	0.42 83	0.34 92	0.25 46	0.23 31	0.32 99	0.28 148	0.34 45	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.10 40

castereo++	0.26 88	0.16 64	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.75 440	0.20 33	0.37 46	0.47 188	0.23 33	0.23 31	0.35 127	0.28 148	0.39 80	0.19 5	0.14 118	0.09 25	0.14 107	0.09 10	0.11 23	0.10 40

rvit_stereo_0080	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

whm_eth	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

MaDis-Stereo	0.26 88	0.18 123	0.36 151	0.36 141	0.26 291	0.27 80	0.27 139	0.43 95	0.35 105	0.27 67	0.26 51	0.41 173	0.28 148	0.40 87	0.28 176	0.16 247	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.12 134

Any-RAFT	0.35 195	0.16 64	0.30 68	0.34 85	0.21 117	0.52 300	0.22 65	0.88 365	0.73 302	0.53 213	0.73 252	0.64 308	0.28 148	0.46 144	0.24 82	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.12 134

RAFT-Test	0.34 178	0.18 123	0.37 169	0.38 189	0.23 184	0.50 292	0.23 83	0.69 261	0.40 148	0.60 233	0.85 329	0.61 293	0.28 148	0.46 144	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

anonymousdsp	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

LoS	0.29 124	0.15 39	0.30 68	0.29 8	0.18 42	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.72 295	0.34 112	0.52 186	0.41 173	0.28 148	0.47 152	0.28 176	0.15 191	0.11 165	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.11 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.35 121	0.24 214	0.32 160	0.43 414	0.57 166	0.37 129	0.33 109	0.30 79	0.32 99	0.28 148	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.13 183

IGEV-Stereo	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.29 124	0.21 241	0.41 222	0.35 121	0.26 291	0.35 189	0.32 239	0.56 159	0.36 113	0.43 176	0.32 91	0.34 115	0.28 148	0.54 208	0.23 68	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.13 183

EAI-Stereo	0.34 178	0.19 162	0.44 267	0.39 218	0.21 117	0.31 142	0.30 188	1.15 479	0.30 61	0.49 199	0.75 263	0.36 138	0.28 148	0.62 297	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.13 105	0.12 134

CFNet-RSSM	0.34 178	0.17 96	0.45 279	0.39 218	0.22 142	0.35 189	0.23 83	0.73 300	0.84 373	0.65 272	0.54 193	0.57 258	0.28 148	0.46 144	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.11 86

BridgeDepth	0.21 28	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.14 1	0.40 231	0.27 139	0.28 10	0.22 17	0.18 5	0.19 14	0.28 78	0.29 164	0.32 27	0.20 15	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.10 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.26 88	0.15 39	0.30 68	0.36 141	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.32 22	0.31 66	0.26 52	0.26 51	0.29 81	0.29 164	0.38 74	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.70 579	0.12 134

zero-FE	0.25 77	0.15 39	0.30 68	0.35 121	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.35 38	0.31 66	0.26 52	0.27 57	0.29 81	0.29 164	0.33 39	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.64 576	0.12 134

DilatedVolume-Stereo	0.30 141	0.15 39	0.34 128	0.33 64	0.20 90	0.53 308	0.25 107	0.56 159	0.43 164	0.56 222	0.50 167	0.35 127	0.29 164	0.49 170	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.11 98	0.11 23	0.10 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.39 218	0.21 117	0.18 7	0.21 53	0.34 35	0.26 39	0.28 71	0.51 177	0.28 78	0.29 164	0.26 3	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

MM-Stereo_test3	0.34 178	0.19 162	0.31 81	0.41 295	0.25 245	0.35 189	0.44 423	0.72 289	0.92 427	0.46 188	0.52 186	0.41 173	0.29 164	0.44 125	0.28 176	0.16 247	0.15 362	0.17 225	0.13 169	0.14 151	0.13 183

AIO-test1	0.38 244	0.18 123	0.38 181	0.50 468	0.24 214	0.46 276	0.30 188	0.70 276	1.19 522	0.40 163	0.71 247	0.45 203	0.29 164	0.53 201	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.13 105	0.17 326

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 178	0.27 401	0.45 279	0.36 141	0.25 245	0.48 284	0.30 188	0.58 173	0.90 415	0.42 172	0.36 113	0.30 89	0.29 164	0.49 170	0.30 201	0.16 247	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.18 314	0.15 259

ff7	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

ffff	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

11t	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

MIM_Stereo	0.38 244	0.17 96	0.53 379	0.37 159	0.24 214	0.27 80	0.24 99	0.70 276	0.54 215	0.72 325	1.00 401	0.63 302	0.29 164	0.64 323	0.38 306	0.13 74	0.14 332	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.11 86

ccc-4	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

Pruner-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.40 260	0.25 245	0.22 21	0.24 99	0.67 243	0.55 223	0.89 436	0.76 269	0.68 334	0.29 164	0.62 297	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.17 323	0.17 289	0.18 344

raft+_RVC	0.38 244	0.19 162	0.35 143	0.37 159	0.25 245	0.45 272	0.37 327	0.78 325	0.89 412	0.51 205	0.78 284	0.50 228	0.29 164	0.53 201	0.40 321	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.12 134

RALCasStereoNet	0.36 213	0.21 241	0.37 169	0.42 337	0.26 291	0.35 189	0.38 349	0.63 209	0.64 258	0.50 202	0.72 248	0.51 232	0.29 164	0.59 274	0.36 281	0.16 247	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.17 289	0.16 305

RALAANet	0.38 244	0.23 305	0.48 327	0.42 337	0.29 379	0.35 189	0.25 107	0.86 353	0.64 258	0.67 288	0.65 227	0.60 287	0.29 164	0.60 280	0.34 246	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.21 389	0.13 183

Gwc-CoAtRS	0.34 178	0.17 96	0.44 267	0.39 218	0.23 184	0.34 179	0.22 65	0.70 276	0.75 313	0.60 233	0.59 211	0.58 266	0.29 164	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.12 134

Hybrid-DGEV-03	0.45 318	0.19 162	0.33 109	0.43 358	0.27 325	0.56 335	0.26 122	0.65 223	0.74 309	0.94 463	1.92 562	0.61 293	0.30 182	0.55 214	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.11 86

gasm-f	0.24 66	0.16 64	0.27 36	0.33 64	0.25 245	0.25 57	0.36 311	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.35 107	0.24 58	0.30 182	0.36 56	0.23 68	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.15 207	0.12 134

Reg-Stereo(zero)	0.30 141	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.18 42	0.32 160	0.20 33	0.63 209	0.68 275	0.50 202	0.52 186	0.51 232	0.30 182	0.45 129	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.11 86

AIO-test2	0.39 260	0.21 241	0.41 222	0.47 431	0.25 245	0.45 272	0.35 289	0.77 319	1.27 541	0.36 127	0.87 340	0.37 140	0.30 182	0.47 152	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.21 390	0.23 461	0.15 207	0.13 183

NF-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.57 258	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

OCTAStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

RE-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

TVStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

WQFJX1	0.33 170	0.19 162	0.34 128	0.41 295	0.28 351	0.53 308	0.33 249	0.51 131	0.50 200	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.31 190	0.69 365	0.39 313	0.15 191	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.14 229

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 77	0.31 441	0.24 10	0.51 484	0.19 63	0.29 110	0.22 65	0.40 71	0.37 129	0.26 52	0.24 39	0.24 58	0.31 190	0.44 125	0.22 39	0.14 118	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.14 151	0.10 40

MyStereo07	0.32 155	0.22 284	0.34 128	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	0.72 289	0.37 129	0.37 134	0.34 101	0.32 99	0.31 190	0.59 274	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

plain	0.31 149	0.20 203	0.50 352	0.39 218	0.29 379	0.27 80	0.30 188	0.44 101	0.35 105	0.31 89	0.66 234	0.30 89	0.31 190	0.65 330	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.17 289	0.12 134

MC-Stereo	0.28 109	0.17 96	0.32 94	0.38 189	0.20 90	0.26 66	0.26 122	0.49 120	0.37 129	0.37 134	0.61 216	0.41 173	0.31 190	0.55 214	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.11 86

CroCo-Stereo Lap2	0.28 109	0.24 342	0.39 201	0.50 468	0.29 379	0.20 12	0.31 216	0.49 120	0.38 136	0.24 40	0.27 57	0.46 212	0.31 190	0.39 80	0.30 201	0.14 118	0.15 362	0.16 180	0.13 169	0.16 252	0.15 259

DA	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

GGEV	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

rvit_stereo_0081_aga	0.31 149	0.28 415	0.44 267	0.42 337	0.29 379	0.34 179	0.31 216	0.44 101	0.40 148	0.39 154	0.44 142	0.40 167	0.32 196	0.42 106	0.29 195	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.16 268	0.20 365	0.15 259

rvit_stereo_ft	0.33 170	0.25 367	0.47 307	0.52 497	0.32 436	0.33 168	0.47 437	0.49 120	0.50 200	0.34 112	0.41 132	0.41 173	0.32 196	0.48 163	0.34 246	0.22 426	0.14 332	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.14 229

LoS_RVC	0.27 101	0.16 64	0.27 36	0.32 49	0.30 398	0.44 264	0.34 264	0.41 78	0.33 86	0.31 89	0.51 177	0.29 81	0.32 196	0.36 56	0.28 176	0.11 29	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 23	0.19 376

DisPM	0.39 260	0.19 162	0.44 267	0.41 295	0.27 325	0.24 41	0.31 216	0.65 223	0.57 231	0.87 422	0.87 340	0.60 287	0.32 196	0.76 406	0.32 217	0.18 328	0.12 225	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.20 399

CIPLG	0.41 283	0.21 241	0.63 423	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.33 249	0.65 223	0.60 236	0.82 384	0.96 380	0.46 212	0.32 196	0.55 214	0.44 354	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

IPLG	0.39 260	0.20 203	0.59 403	0.40 260	0.24 214	0.54 315	0.27 139	0.75 309	0.63 249	0.84 403	0.81 304	0.32 99	0.32 196	0.60 280	0.45 363	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

IPLGR_C	0.40 272	0.21 241	0.64 428	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.34 264	0.66 233	0.62 238	0.82 384	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.46 373	0.17 293	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

ACRE	0.40 272	0.21 241	0.65 434	0.45 402	0.33 447	0.51 296	0.33 249	0.66 233	0.63 249	0.80 362	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.45 363	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

HHNet	0.41 283	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.37 475	0.33 168	0.34 264	0.69 261	0.75 313	0.86 414	1.30 503	0.52 237	0.32 196	0.52 192	0.35 264	0.15 191	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.15 207	0.24 450

sCroCo_RVC	0.35 195	0.28 415	0.69 455	0.51 484	0.39 490	0.41 246	0.31 216	0.49 120	0.45 180	0.31 89	0.48 160	0.38 148	0.32 196	0.46 144	0.32 217	0.21 400	0.22 481	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.20 399

WQFJA1	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.50 177	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

WQFJX	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.27 325	0.60 366	0.30 188	0.53 152	0.47 188	0.39 154	0.38 121	0.34 115	0.33 208	0.61 288	0.40 321	0.14 118	0.17 414	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.14 229

NLMM	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.49 170	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

xyz-stereo-finetune	0.33 170	0.18 123	0.36 151	0.33 64	0.18 42	0.57 341	0.31 216	0.58 173	0.69 282	0.45 182	0.54 193	0.38 148	0.33 208	0.56 225	0.36 281	0.12 40	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 356	0.21 241	1.26 553	0.39 218	0.51 546	0.28 98	0.30 188	1.25 526	0.44 171	0.68 294	1.11 446	0.86 414	0.33 208	0.67 349	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.20 405	0.22 411	0.24 450

raft_robust	0.41 283	0.23 305	0.36 151	0.42 337	0.21 117	0.40 231	0.33 249	0.79 329	0.98 454	0.79 360	0.87 340	0.39 155	0.33 208	0.84 443	0.29 195	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.17 323	0.15 207	0.12 134

PSM-softLoss	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

KMStereo	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

RAFT-345	0.40 272	0.18 123	0.40 212	0.38 189	0.22 142	0.33 168	0.26 122	0.61 195	0.51 204	0.74 336	1.79 555	0.45 203	0.33 208	0.66 338	0.36 281	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.14 202	0.13 105	0.13 183

rafts_anoy	0.37 229	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.33 249	0.67 243	0.90 415	0.58 227	0.66 234	0.45 203	0.33 208	0.47 152	0.39 313	0.16 247	0.11 165	0.21 390	0.23 461	0.17 289	0.14 229

DIP-Stereo	0.39 260	0.21 241	0.50 352	0.41 295	0.28 351	0.62 377	0.27 139	0.77 319	0.40 148	0.64 262	0.86 332	0.52 237	0.33 208	0.66 338	0.42 331	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.15 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.34 178	0.21 241	0.34 128	0.44 378	0.29 379	0.54 315	0.36 311	0.52 141	0.47 188	0.46 188	0.37 118	0.34 115	0.34 219	0.71 377	0.41 326	0.16 247	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.17 289	0.16 305

gcap-zeroshot	0.34 178	0.18 123	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.49 289	0.27 139	0.52 141	0.34 92	0.64 262	0.50 167	0.83 403	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.13 74	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.12 134

anonymousdsp2	0.35 195	0.20 203	0.43 257	0.37 159	0.24 214	0.48 284	0.31 216	0.86 353	0.65 263	0.55 219	0.50 167	0.50 228	0.34 219	0.56 225	0.31 209	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.16 252	0.14 229

PMTNet	0.32 155	0.16 64	0.24 10	0.29 8	0.18 42	0.45 272	0.22 65	0.56 159	0.63 249	0.46 188	0.54 193	0.39 155	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.75 587	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86

GASTEREO	0.25 77	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.20 90	0.22 21	0.30 188	0.43 95	0.31 66	0.37 134	0.33 92	0.22 41	0.35 223	0.41 97	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.11 86

MSCF	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.39 218	0.20 90	0.20 12	0.31 216	0.43 95	0.31 66	0.36 127	0.33 92	0.23 51	0.35 223	0.36 56	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.13 105	0.11 86

water-stereo	0.28 109	0.14 16	0.29 56	0.35 121	0.19 63	0.36 200	0.23 83	0.62 201	0.38 136	0.39 154	0.62 219	0.41 173	0.35 223	0.28 8	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.12 64	0.10 40

depthmonostereo	0.29 124	0.14 16	0.31 81	0.35 121	0.17 25	0.46 276	0.27 139	0.69 261	0.57 231	0.35 122	0.42 135	0.31 96	0.35 223	0.35 53	0.27 153	0.14 118	0.12 225	0.13 72	0.12 132	0.11 23	0.10 40

rvit_stereo_0083	0.34 178	0.24 342	0.50 352	0.44 378	0.27 325	0.34 179	0.35 289	0.45 105	0.62 238	0.37 134	0.47 157	0.42 183	0.35 223	0.40 87	0.36 281	0.22 426	0.20 464	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.14 229

rvit_stereo_0081	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

rvit_stereo_0082	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

GCST	0.83 515	1.22 592	0.74 478	1.58 596	1.01 590	1.06 516	0.23 83	0.78 325	0.78 339	0.97 477	0.65 227	0.78 388	0.35 223	0.92 477	0.34 246	0.96 593	0.65 595	1.20 593	0.81 596	0.91 584	0.70 581

MoCha-V2	0.25 77	0.15 39	0.29 56	0.40 260	0.18 42	0.27 80	0.26 122	0.49 120	0.27 41	0.36 127	0.27 57	0.33 111	0.35 223	0.49 170	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.11 86

MIF-Stereo (partial)	0.31 149	0.18 123	0.37 169	0.41 295	0.31 420	0.28 98	0.23 83	0.47 113	0.42 162	0.31 89	0.63 220	0.36 138	0.35 223	0.57 238	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.14 229

GMOStereo	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

error version	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

test-v	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

PFNet+	0.40 272	0.19 162	0.49 339	0.39 218	0.25 245	0.28 98	0.23 83	0.64 222	0.70 283	0.85 407	0.79 294	0.64 308	0.35 223	0.72 383	0.34 246	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.20 405	0.16 252	0.20 399

test-2	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

GMStereo	0.39 260	0.37 476	0.54 383	0.40 260	0.26 291	0.42 253	0.36 311	0.59 179	1.04 484	0.55 219	0.51 177	0.37 140	0.35 223	0.54 208	0.41 326	0.19 360	0.13 297	0.16 180	0.17 323	0.24 441	0.18 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
R-Stereo Train	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183

RAFT-Stereo	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
castereo	0.28 109	0.16 64	0.32 94	0.35 121	0.21 117	0.40 231	0.42 407	0.50 128	0.66 267	0.26 52	0.41 132	0.37 140	0.36 241	0.33 39	0.24 82	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

GMStereo_Zeroshot	0.49 374	0.44 511	0.74 478	0.49 454	0.27 325	0.56 335	0.29 170	0.73 300	0.76 321	0.86 414	0.94 367	0.91 436	0.36 241	0.74 396	0.43 338	0.26 475	0.14 332	0.26 475	0.15 234	0.36 520	0.18 344

DCRE	0.37 229	0.18 123	0.46 295	0.45 402	0.32 436	0.42 253	0.37 327	0.63 209	0.51 204	0.47 194	0.94 367	0.56 253	0.36 241	0.52 192	0.32 217	0.14 118	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.13 183

test-1	0.36 213	0.19 162	0.71 464	0.46 423	0.26 291	0.44 264	0.36 311	0.60 189	0.59 234	0.48 197	0.67 239	0.53 241	0.36 241	0.40 87	0.29 195	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.16 305

MM-Stereo_test1	0.33 170	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.23 184	0.36 200	0.45 426	0.58 173	0.54 215	0.60 233	0.50 167	0.38 148	0.37 245	0.60 280	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.12 134

AEACV	0.27 101	0.17 96	0.31 81	0.34 85	0.45 525	0.26 66	0.28 161	0.37 46	0.32 80	0.30 86	0.46 151	0.31 96	0.37 245	0.36 56	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.11 86

NRIStereo	0.36 213	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.23 184	0.34 179	0.26 122	0.65 223	0.55 223	0.64 262	0.63 220	0.56 253	0.37 245	0.65 330	0.37 297	0.15 191	0.11 165	0.18 275	0.15 234	0.17 289	0.14 229

CRE-IMP	0.36 213	0.23 305	0.49 339	0.42 337	0.24 214	0.41 246	0.21 53	0.57 166	0.41 152	0.65 272	0.72 248	0.53 241	0.37 245	0.61 288	0.38 306	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.21 389	0.18 344

RAFT_CTSACE	0.45 318	0.20 203	0.44 267	0.45 402	0.27 325	0.34 179	0.39 371	0.60 189	0.73 302	0.76 345	1.44 528	0.83 403	0.38 249	1.08 513	0.26 135	0.12 40	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

Patchmatch Stereo++	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259
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	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.56 225	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo_v2	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.57 238	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.25 57	0.21 53	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.57 238	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

HUI-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.60 189	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.50 177	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

iGMRVC	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.30 188	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RAFT-RH_RVC	0.56 436	0.17 96	0.41 222	0.37 159	0.23 184	0.57 341	0.24 99	0.60 189	0.70 283	1.19 535	3.94 608	0.56 253	0.38 249	0.65 330	0.36 281	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.14 202	0.12 64	0.13 183

iRAFT	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

GMM-Stereo	0.44 308	0.19 162	0.36 151	0.42 337	0.25 245	0.51 296	0.47 437	0.71 284	0.53 211	0.76 345	1.37 512	0.76 380	0.38 249	0.60 280	0.33 230	0.15 191	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.16 252	0.27 473

RAFT-IKP	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.28 161	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

DFGA-Net	0.45 318	0.29 427	0.80 496	0.42 337	0.32 436	0.53 308	0.35 289	0.78 325	0.89 412	0.66 285	0.75 263	0.48 219	0.39 260	0.74 396	0.60 431	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.18 350	0.20 365	0.17 326

StereoVision	0.42 291	0.28 415	0.45 279	0.49 454	0.28 351	0.38 220	0.38 349	0.72 289	0.62 238	0.44 179	1.14 462	0.54 245	0.39 260	0.56 225	0.34 246	0.21 400	0.24 499	0.25 456	0.24 477	0.26 457	0.16 305

dd	0.43 301	0.38 486	0.55 388	0.44 378	0.25 245	0.47 281	0.38 349	0.70 276	1.05 488	0.59 229	0.65 227	0.42 183	0.39 260	0.66 338	0.50 389	0.24 455	0.15 362	0.21 390	0.15 234	0.22 411	0.18 344

OMP-Stereo	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.52 497	0.24 214	0.36 200	0.25 107	0.71 284	0.78 339	0.77 351	0.64 224	0.89 429	0.39 260	0.91 474	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.20 348	0.15 234	0.15 207	0.12 134

PFNet	0.42 291	0.18 123	0.58 402	0.43 358	0.24 214	0.43 256	0.32 239	0.74 302	0.78 339	1.00 489	0.74 261	0.68 334	0.39 260	0.72 383	0.37 297	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.15 234	0.16 252	0.13 183

AFF-stereo	0.38 244	0.19 162	0.39 201	0.37 159	0.21 117	0.27 80	0.31 216	0.65 223	0.66 267	0.64 262	1.13 457	0.76 380	0.39 260	0.55 214	0.33 230	0.11 29	0.09 25	0.16 180	0.16 268	0.13 105	0.11 86

knoymous	0.36 213	0.20 203	0.31 81	0.31 29	0.22 142	0.36 200	0.29 170	0.61 195	0.64 258	0.67 288	0.70 245	0.60 287	0.40 266	0.58 258	0.34 246	0.17 293	0.11 165	0.20 348	0.11 98	0.17 289	0.18 344

Selective-RAFT	0.35 195	0.23 305	0.51 366	0.44 378	0.21 117	0.64 395	0.27 139	0.59 179	0.63 249	0.40 163	0.38 121	0.55 250	0.40 266	0.57 238	0.35 264	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.16 252	0.13 183

RAFT+CT+SA	0.39 260	0.23 305	0.36 151	0.51 484	0.27 325	0.29 110	0.46 430	0.75 309	0.80 350	0.51 205	0.89 352	0.41 173	0.40 266	0.78 418	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.15 207	0.14 229

s12784h	0.36 213	0.15 39	0.24 10	0.34 85	0.15 3	0.77 447	0.29 170	0.80 332	0.83 368	0.56 222	0.57 204	0.43 192	0.40 266	0.57 238	0.33 230	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.09 10	0.14 151	0.09 4

TestStereo	0.38 244	0.31 441	0.40 212	0.45 402	0.20 90	0.40 231	0.37 327	0.66 233	0.65 263	0.53 213	0.78 284	0.47 214	0.40 266	0.55 214	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.22 411	0.13 183

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 213	0.17 96	0.41 222	0.35 121	0.19 63	0.33 168	0.29 170	0.65 223	0.73 302	0.68 294	1.01 404	0.56 253	0.40 266	0.42 106	0.30 201	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.10 40

rvit_0105_6	0.38 244	0.28 415	0.64 428	0.50 468	0.30 398	0.39 228	0.38 349	0.51 131	0.67 270	0.40 163	0.45 146	0.50 228	0.41 272	0.54 208	0.36 281	0.27 485	0.26 513	0.24 443	0.21 427	0.22 411	0.16 305

KYRaft	0.48 356	0.20 203	0.38 181	0.44 378	0.23 184	0.44 264	0.37 327	0.66 233	0.41 152	0.94 463	1.73 551	0.79 390	0.41 272	0.63 308	0.31 209	0.16 247	0.11 165	0.18 275	0.22 445	0.16 252	0.78 584

iRaft-Stereo_20w	0.39 260	0.19 162	0.57 398	0.37 159	0.27 325	0.31 142	0.24 99	1.44 561	0.29 57	0.69 301	0.53 190	0.60 287	0.42 274	0.83 438	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.15 207	0.13 183

IPLGR	0.39 260	0.21 241	0.63 423	0.39 218	0.22 142	0.49 289	0.29 170	0.76 316	0.74 309	0.78 355	0.77 273	0.44 202	0.42 274	0.47 152	0.38 306	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.13 183

GwcNet-ADL	0.44 308	0.22 284	0.48 327	0.45 402	0.30 398	0.40 231	0.37 327	0.92 379	0.97 450	0.71 314	0.78 284	0.61 293	0.42 274	0.62 297	0.50 389	0.19 360	0.14 332	0.15 151	0.14 202	0.18 314	0.18 344

GANet-ADL	0.42 291	0.25 367	0.45 279	0.43 358	0.29 379	0.54 315	0.35 289	0.89 367	0.86 386	0.63 252	0.72 248	0.68 334	0.42 274	0.52 192	0.41 326	0.21 400	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.19 376

sAnonymous2	0.40 272	0.39 493	0.85 500	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 555

CroCo_RVC	0.40 272	0.39 493	0.85 500	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 555

MultiAttention	3.58 609	0.24 342	0.62 413	0.54 514	0.34 456	22.90 631	2.72 622	1.60 578	1.13 511	0.80 362	1.81 556	1.14 508	0.43 280	35.29 640	0.61 435	0.17 293	0.12 225	0.23 426	0.23 461	0.34 510	0.29 487

rvit_stereo_0075_2	0.47 344	0.37 476	0.70 459	0.53 507	0.46 533	0.43 256	0.36 311	0.81 336	0.67 270	0.55 219	0.74 261	0.59 281	0.43 280	0.63 308	0.43 338	0.32 523	0.23 491	0.35 528	0.25 486	0.30 485	0.25 457

MyStereo8	0.40 272	0.20 203	0.54 383	0.41 295	0.29 379	0.53 308	0.29 170	0.65 223	0.49 197	0.71 314	0.98 394	0.58 266	0.43 280	0.50 177	0.51 399	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.19 348	0.19 376

RCA-Stereo	0.35 195	0.17 96	0.34 128	0.38 189	0.22 142	0.31 142	0.34 264	0.68 253	1.24 531	0.45 182	0.65 227	0.47 214	0.43 280	0.38 74	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.11 86

UDGNet	0.48 356	0.77 568	0.50 352	0.48 439	0.31 420	0.41 246	0.34 264	0.70 276	0.92 427	0.65 272	0.60 213	0.58 266	0.43 280	0.63 308	0.41 326	0.32 523	0.15 362	0.66 579	0.19 380	0.36 520	0.21 417

IIG-Stereo	0.43 301	0.21 241	0.44 267	0.50 468	0.25 245	0.44 264	0.21 53	0.71 284	0.76 321	0.83 396	0.95 376	0.83 403	0.43 280	0.90 467	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.19 318	0.14 202	0.15 207	0.11 86

SST-Stereo	0.40 272	0.19 162	0.45 279	0.42 337	0.25 245	0.25 57	0.21 53	0.66 233	0.47 188	1.08 519	0.79 294	0.72 355	0.43 280	0.77 414	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.19 348	0.15 259

RAFT_R40	0.40 272	0.19 162	0.44 267	0.43 358	0.25 245	0.23 29	0.26 122	0.67 243	0.67 270	0.98 482	0.78 284	0.72 355	0.43 280	0.76 406	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.18 314	0.14 229

MLCV	0.47 344	0.24 342	0.61 410	0.37 159	0.17 25	0.61 369	0.33 249	0.80 332	0.87 395	0.94 463	1.13 457	0.72 355	0.43 280	0.89 465	0.51 399	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.14 151	0.12 134

DN-CSS_ROB	0.43 301	0.26 384	0.62 413	0.40 260	0.29 379	0.44 264	0.27 139	0.77 319	0.75 313	0.72 325	1.09 443	0.48 219	0.43 280	0.69 365	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.18 314	0.16 305

rvit_0105_4	0.41 283	0.29 427	0.71 464	0.50 468	0.29 379	0.41 246	0.41 397	0.55 156	0.73 302	0.45 182	0.48 160	0.55 250	0.44 290	0.57 238	0.36 281	0.28 495	0.26 513	0.25 456	0.22 445	0.23 428	0.18 344

PCWNet_CMD	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.95 393	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.21 390	0.16 268	0.24 441	0.19 376

HH	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

HanStereo	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

MSMDNet	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.96 397	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.23 428	0.19 376

xyz-stereo-finetune2	0.36 213	0.19 162	0.38 181	0.32 49	0.19 63	0.82 470	0.29 170	0.52 141	0.32 80	0.51 205	0.78 284	0.43 192	0.45 295	0.69 365	0.44 354	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.13 183

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 291	0.20 203	0.74 478	0.38 189	0.43 514	0.39 228	0.26 122	0.94 386	0.49 197	0.53 213	0.77 273	0.93 444	0.45 295	0.63 308	0.24 82	0.16 247	0.10 63	0.17 225	0.18 350	0.20 365	0.20 399

tt1	0.36 213	0.24 342	0.32 94	0.41 295	0.22 142	0.54 315	0.38 349	0.68 253	1.04 484	0.41 167	0.46 151	0.35 127	0.45 295	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.16 305

Sa-1000	0.48 356	0.24 342	0.41 222	0.45 402	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.81 336	0.93 433	0.82 384	1.50 535	0.53 241	0.45 295	0.92 477	0.30 201	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

Anonymous3	0.46 329	0.34 458	0.86 505	0.50 468	0.37 475	0.81 462	0.50 456	0.72 289	0.65 263	0.51 205	0.65 227	0.45 203	0.45 295	0.64 323	0.38 306	0.24 455	0.24 499	0.22 405	0.21 427	0.23 428	0.23 442

DDVS	0.52 405	0.30 436	0.56 394	0.41 295	0.31 420	0.71 425	0.34 264	0.91 377	0.67 270	0.85 407	0.89 352	1.12 499	0.46 300	0.86 454	0.60 431	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.25 450	0.26 463

TestStereo1	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

SA-5K	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

raftrobust	0.34 178	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.27 325	0.30 124	0.25 107	0.71 284	0.63 249	0.58 227	0.55 199	0.45 203	0.46 300	0.51 185	0.29 195	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.13 183

rvit_0105_5	0.42 291	0.31 441	0.73 473	0.50 468	0.29 379	0.44 264	0.42 407	0.61 195	0.74 309	0.51 205	0.51 177	0.60 287	0.47 304	0.57 238	0.38 306	0.27 485	0.25 507	0.25 456	0.23 461	0.22 411	0.18 344

DCANet-4	0.36 213	0.20 203	0.48 327	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.66 233	0.92 427	0.69 301	0.78 284	0.40 167	0.47 304	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

CFNet_pseudo	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.30 188	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.03 417	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

ARAFT	0.47 344	0.24 342	0.79 494	0.42 337	0.25 245	0.55 321	0.55 487	0.75 309	0.81 358	0.89 436	0.75 263	0.73 366	0.47 304	0.88 459	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.23 426	0.22 445	0.14 151	0.13 183

ccs_rob	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.31 216	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.02 413	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

FSD					0.46 533	0.48 284	0.52 474	0.53 152	0.48 196	0.48 197	0.48 160	0.49 225	0.48 309	0.51 185	0.49 387	0.45 563	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.46 551

11t1	0.36 213	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.62 377	0.29 170	0.69 261	0.43 164	0.60 233	0.53 190	0.53 241	0.48 309	0.56 225	0.40 321	0.18 328	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.17 289	0.17 326

GES	0.44 308	0.23 305	0.57 398	0.40 260	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.96 397	0.68 275	0.74 336	0.83 314	0.47 214	0.48 309	0.67 349	0.43 338	0.22 426	0.16 394	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.23 442

111	0.40 272	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.52 300	0.28 161	0.74 302	1.16 516	0.50 202	0.91 359	0.63 302	0.48 309	0.61 288	0.35 264	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.13 183

test_sample3	0.46 329	0.25 367	0.50 352	0.35 121	0.23 184	0.69 415	0.37 327	1.15 479	0.81 358	0.75 338	0.79 294	0.66 326	0.49 313	0.63 308	0.46 373	0.21 400	0.15 362	0.20 348	0.19 380	0.21 389	0.19 376

ACVNet-DCA	0.35 195	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

1test111	0.36 213	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.55 214	0.45 363	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

cc1	0.37 229	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.15 259

CFNet_ucs	0.50 390	0.24 342	0.55 388	0.38 189	0.31 420	0.58 347	0.33 249	0.98 403	0.93 433	0.88 432	1.19 481	0.80 398	0.49 313	0.63 308	0.43 338	0.21 400	0.15 362	0.26 475	0.18 350	0.26 457	0.22 435

BUS	0.45 318	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.70 420	0.34 264	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.65 321	0.49 313	0.64 323	0.51 399	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

NINENet	0.50 390	0.29 427	0.51 366	0.45 402	0.32 436	0.70 420	0.34 264	1.10 452	0.88 399	0.80 362	0.94 367	0.65 321	0.49 313	0.73 389	0.51 399	0.22 426	0.20 464	0.25 456	0.18 350	0.22 411	0.21 417

MIPNet	0.37 229	0.21 241	0.59 403	0.39 218	0.25 245	0.50 292	0.28 161	0.77 319	0.70 283	0.65 272	0.60 213	0.40 167	0.49 313	0.44 125	0.37 297	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.13 183

SFCPSM	0.47 344	0.21 241	0.55 388	0.40 260	0.27 325	0.87 481	0.37 327	1.33 540	0.77 329	0.80 362	0.84 319	0.54 245	0.49 313	0.57 238	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.15 259

AdaStereo	0.50 390	0.32 445	0.47 307	0.48 439	0.25 245	0.67 411	0.32 239	1.17 491	0.88 399	0.75 338	0.99 399	0.75 374	0.49 313	0.67 349	0.46 373	0.27 485	0.12 225	0.28 496	0.18 350	0.23 428	0.18 344
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.
FACV-RUCA	0.43 301	0.28 415	0.47 307	0.45 402	0.33 447	0.58 347	0.34 264	0.82 338	0.73 302	0.57 225	0.84 319	0.47 214	0.50 323	0.54 208	0.39 313	0.22 426	0.15 362	0.35 528	0.16 268	0.28 472	0.21 417

rvit_0105_3	0.47 344	0.34 458	0.77 492	0.54 514	0.31 420	0.49 289	0.47 437	0.63 209	0.79 348	0.65 272	0.59 211	0.64 308	0.50 323	0.65 330	0.39 313	0.29 502	0.27 522	0.29 504	0.28 513	0.21 389	0.20 399

mmm	0.44 308	0.27 401	0.46 295	0.38 189	0.24 214	0.61 369	0.35 289	0.94 386	0.53 211	0.72 325	1.05 427	0.63 302	0.50 323	0.57 238	0.45 363	0.18 328	0.15 362	0.23 426	0.20 405	0.20 365	0.18 344

x	0.39 260	0.24 342	0.41 222	0.34 85	0.23 184	0.52 300	0.32 239	0.86 353	0.52 207	0.57 225	0.70 245	0.59 281	0.50 323	0.49 170	0.46 373	0.17 293	0.15 362	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.16 305

HCRNet	0.44 308	0.34 458	0.41 222	0.53 507	0.26 291	0.53 308	0.29 170	0.83 343	0.63 249	0.71 314	0.81 304	0.77 386	0.50 323	0.66 338	0.36 281	0.24 455	0.16 394	0.24 443	0.20 405	0.21 389	0.18 344

DeepStereo_RVC	0.36 213	0.21 241	0.47 307	0.40 260	0.24 214	0.26 66	0.22 65	0.60 189	0.38 136	0.69 301	0.67 239	0.57 258	0.51 328	0.56 225	0.39 313	0.16 247	0.12 225	0.18 275	0.15 234	0.19 348	0.18 344

IRAFT_RVC	0.42 291	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.24 214	0.27 80	0.54 483	0.74 302	0.77 329	0.76 345	0.80 297	0.73 366	0.51 328	0.70 372	0.36 281	0.17 293	0.10 63	0.21 390	0.16 268	0.16 252	0.14 229

G2L-Stereo	0.49 374	0.23 305	0.48 327	0.43 358	0.26 291	0.47 281	0.42 407	0.93 381	0.78 339	0.84 403	0.86 332	0.91 436	0.52 330	0.78 418	0.70 459	0.20 383	0.17 414	0.22 405	0.18 350	0.17 289	0.21 417

SA	0.44 308	0.25 367	0.46 295	0.46 423	0.24 214	0.43 256	0.36 311	0.75 309	0.96 447	0.59 229	1.03 417	0.48 219	0.52 330	0.94 490	0.32 217	0.16 247	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

ASMatch	0.48 356	0.19 162	0.45 279	0.39 218	0.28 351	0.37 207	0.26 122	0.74 302	0.68 275	0.76 345	2.34 575	0.61 293	0.52 330	0.62 297	0.37 297	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.21 417

HITNet	0.41 283	0.26 384	0.45 279	0.33 64	0.17 25	0.63 388	0.30 188	0.93 381	0.64 258	0.71 314	0.82 308	0.64 308	0.52 330	0.59 274	0.43 338	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.19 348	0.12 134
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
G2L-ROB	0.47 344	0.19 162	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.57 341	0.42 407	1.14 475	0.71 294	0.84 403	0.75 263	1.09 491	0.53 334	0.74 396	0.53 409	0.17 293	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.19 376

test_sample4	0.47 344	0.26 384	0.50 352	0.35 121	0.22 142	0.69 415	0.38 349	1.15 479	0.81 358	0.78 355	0.82 308	0.62 300	0.53 334	0.63 308	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.21 390	0.19 380	0.21 389	0.19 376

xx1	0.39 260	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.65 321	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

ffm	0.44 308	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

ff1	0.49 374	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

mmx	0.53 411	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

xxx	0.53 411	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

qqq	0.40 272	0.26 384	0.44 267	0.36 141	0.22 142	0.46 276	0.36 311	0.85 349	0.54 215	0.56 222	0.69 242	0.65 321	0.53 334	0.55 214	0.45 363	0.17 293	0.16 394	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

dad	0.58 450	0.50 526	0.64 428	0.43 358	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.78 325	1.25 537	1.01 494	1.17 475	1.15 509	0.53 334	0.68 359	0.50 389	0.35 541	0.23 491	0.37 538	0.21 427	0.29 476	0.20 399

DMCA	0.45 318	0.26 384	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.51 296	0.34 264	0.93 381	0.68 275	0.75 338	0.83 314	0.79 390	0.53 334	0.51 185	0.54 414	0.21 400	0.16 394	0.21 390	0.16 268	0.19 348	0.21 417

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 475	0.81 571	0.73 473	0.53 507	0.37 475	1.40 555	0.53 479	1.04 428	0.79 348	0.88 432	0.94 367	0.95 448	0.53 334	0.93 483	0.58 424	0.39 551	0.30 536	0.57 574	0.31 529	0.53 565	0.30 496

iResNet	0.49 374	0.29 427	0.79 494	0.42 337	0.21 117	0.61 369	0.40 382	0.82 338	0.99 459	0.87 422	1.12 450	0.69 338	0.53 334	0.78 418	0.51 399	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.15 259

G2L-Stereo_test	0.48 356	0.20 203	0.40 212	0.34 85	0.23 184	0.57 341	0.58 497	1.10 452	0.77 329	0.86 414	0.94 367	0.95 448	0.54 346	0.68 359	0.60 431	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.15 259

test_sample5	0.47 344	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.77 351	0.94 367	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

DispNO	0.47 344	0.23 305	0.71 464	0.39 218	0.31 420	0.60 366	0.38 349	0.89 367	0.77 329	0.75 338	0.84 319	0.72 355	0.54 346	0.73 389	0.46 373	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.17 326

DualNet	0.48 356	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.80 362	1.03 417	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

BSDual-CNN	0.46 329	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

psmg	0.49 374	0.25 367	0.43 257	0.41 295	0.28 351	0.85 477	0.43 414	0.99 405	0.76 321	0.91 448	0.94 367	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.15 362	0.20 348	0.20 405	0.18 314	0.18 344

test_sample6	0.49 374	0.26 384	0.50 352	0.37 159	0.22 142	0.63 388	0.40 382	1.12 464	0.83 368	0.80 362	1.03 417	0.66 326	0.55 352	0.67 349	0.46 373	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.23 428	0.21 417

H2IRNET	0.37 229	0.20 203	0.33 109	0.38 189	0.25 245	0.27 80	0.23 83	0.59 179	0.72 295	0.39 154	0.90 356	0.74 372	0.55 352	0.52 192	0.43 338	0.15 191	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.13 183

CASS	0.45 318	0.27 401	0.42 242	0.48 439	0.22 142	0.61 369	0.34 264	0.97 400	0.62 238	0.71 314	0.85 329	0.61 293	0.55 352	0.57 238	0.41 326	0.29 502	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.22 411	0.28 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.43 301	0.24 342	0.43 257	0.52 497	0.28 351	0.28 98	0.42 407	0.72 289	0.82 363	0.62 243	0.91 359	0.72 355	0.55 352	0.79 423	0.35 264	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.16 305

ICVP	0.46 329	0.25 367	0.38 181	0.48 439	0.28 351	0.58 347	0.43 414	1.00 409	0.70 283	0.67 288	0.95 376	0.75 374	0.55 352	0.53 201	0.54 414	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.17 323	0.19 348	0.20 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.60 460	0.53 540	1.14 539	0.46 423	0.39 490	0.61 369	0.39 371	1.12 464	0.87 395	0.70 307	0.84 319	1.04 475	0.55 352	0.94 490	0.69 456	0.26 475	0.25 507	0.28 496	0.28 513	0.31 491	0.31 504

DeepPruner_ROB	0.53 411	0.34 458	0.59 403	0.41 295	0.30 398	0.50 292	0.43 414	1.19 495	0.70 283	0.85 407	1.05 427	0.86 414	0.55 352	0.84 443	0.51 399	0.29 502	0.23 491	0.22 405	0.22 445	0.26 457	0.25 457

coex_refinement	0.53 411	0.21 241	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.76 446	0.39 371	1.09 449	0.90 415	0.85 407	1.12 450	1.00 462	0.56 359	0.63 308	0.81 482	0.21 400	0.13 297	0.16 180	0.16 268	0.20 365	0.21 417

TransformOpticalFlow	0.44 308	0.20 203	0.47 307	0.41 295	0.23 184	0.37 207	0.47 437	0.94 386	0.76 321	0.65 272	1.14 462	0.73 366	0.56 359	0.76 406	0.32 217	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.13 183

UGAM	0.52 405	0.22 284	0.46 295	0.45 402	0.25 245	0.41 246	0.52 474	0.62 201	1.16 516	0.76 345	1.13 457	1.32 530	0.57 361	1.00 496	0.53 409	0.17 293	0.14 332	0.25 456	0.21 427	0.15 207	0.13 183

test_sample2	0.42 291	0.22 284	0.43 257	0.33 64	0.21 117	0.58 347	0.39 371	0.95 393	0.67 270	0.63 252	0.77 273	0.69 338	0.57 361	0.61 288	0.38 306	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.16 268	0.19 348	0.18 344

MyStereo05	0.44 308	0.21 241	0.45 279	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.93 381	1.09 505	0.76 345	0.61 216	0.51 232	0.57 361	0.73 389	0.42 331	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

MyStereo04	0.44 308	0.22 284	0.44 267	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	1.00 409	1.08 503	0.62 243	0.58 210	0.55 250	0.57 361	0.71 377	0.44 354	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

CoDeX	0.47 344	0.20 203	0.49 339	0.42 337	0.25 245	0.75 440	0.36 311	1.27 530	0.80 350	0.82 384	0.96 380	0.62 300	0.57 361	0.60 280	0.36 281	0.17 293	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.16 252	0.14 229

RAFT	0.45 318	0.22 284	0.45 279	0.47 431	0.26 291	0.54 315	0.47 437	0.66 233	0.58 233	0.80 362	0.82 308	0.94 446	0.57 361	0.75 402	0.34 246	0.17 293	0.15 362	0.22 405	0.20 405	0.16 252	0.12 134

DCANet	0.36 213	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.57 361	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

FENet	0.42 291	0.22 284	0.38 181	0.39 218	0.24 214	0.55 321	0.32 239	0.79 329	0.70 283	0.71 314	0.72 248	0.63 302	0.57 361	0.62 297	0.44 354	0.19 360	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.19 376

NOSS_ROB	0.57 443	0.39 493	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.73 433	0.54 483	1.03 425	1.08 503	0.67 288	0.87 340	0.76 380	0.57 361	0.77 414	0.47 380	0.38 549	0.38 567	0.44 554	0.42 563	0.37 525	0.34 520

rvit_105_1	0.54 423	0.40 498	0.76 487	0.58 532	0.37 475	0.59 359	0.68 524	0.70 276	0.94 440	0.82 384	0.69 242	0.73 366	0.58 370	0.78 418	0.54 414	0.32 523	0.29 531	0.31 513	0.34 540	0.23 428	0.20 399

ITSA-stereo	0.53 411	0.28 415	0.52 371	0.40 260	0.23 184	0.56 335	0.34 264	1.24 522	1.24 531	0.80 362	0.81 304	0.72 355	0.58 370	0.82 430	0.65 446	0.21 400	0.17 414	0.23 426	0.21 427	0.22 411	0.26 463

riskmin	0.38 244	0.20 203	0.39 201	0.32 49	0.23 184	0.53 308	0.30 188	0.63 209	0.80 350	0.49 199	0.56 202	0.73 366	0.58 370	0.55 214	0.36 281	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.13 169	0.19 348	0.20 399

pcwnet_v2	0.58 450	0.28 415	0.84 499	0.45 402	0.35 463	0.61 369	0.35 289	1.27 530	1.21 526	0.99 484	1.27 494	0.72 355	0.58 370	0.67 349	0.48 384	0.27 485	0.21 474	0.24 443	0.23 461	0.29 476	0.29 487

RAFT + AFF	0.53 411	0.29 427	0.75 482	0.51 484	0.32 436	0.63 388	0.60 502	1.00 409	0.91 422	0.78 355	0.87 340	0.83 403	0.58 370	0.80 424	0.47 380	0.17 293	0.20 464	0.23 426	0.22 445	0.18 314	0.18 344

STTStereo	0.55 425	0.37 476	0.76 487	0.44 378	0.31 420	0.60 366	0.44 423	0.96 397	0.86 386	0.99 484	0.90 356	0.96 451	0.58 370	0.71 377	0.61 435	0.25 465	0.23 491	0.26 475	0.32 535	0.24 441	0.23 442

AANet_RVC	0.57 443	0.32 445	0.54 383	0.45 402	0.27 325	0.57 341	0.48 445	1.00 409	1.28 543	0.86 414	1.33 507	0.87 420	0.58 370	1.07 510	0.75 471	0.18 328	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.18 344

AASNet	0.53 411	0.25 367	0.52 371	0.49 454	0.32 436	0.74 434	0.40 382	1.50 567	0.86 386	0.86 414	0.92 363	0.64 308	0.59 377	0.59 274	0.79 477	0.23 443	0.19 452	0.20 348	0.16 268	0.21 389	0.19 376

acv_ft	0.51 397	0.23 305	0.56 394	0.44 378	0.28 351	0.86 480	0.39 371	0.91 377	0.80 350	0.97 477	0.96 380	0.79 390	0.59 377	0.63 308	0.87 498	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259

BEATNet_4x	0.46 329	0.32 445	0.56 394	0.37 159	0.19 63	0.63 388	0.35 289	1.01 418	0.72 295	0.77 351	0.83 314	0.70 342	0.59 377	0.68 359	0.53 409	0.16 247	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.24 441	0.16 305

UCFNet_RVC	0.49 374	0.26 384	0.35 143	0.39 218	0.26 291	0.64 395	0.36 311	1.15 479	0.84 373	0.67 288	0.88 348	0.88 425	0.59 377	0.58 258	0.45 363	0.24 455	0.17 414	0.27 488	0.27 507	0.25 450	0.23 442

ISRNet	0.56 436	0.24 342	0.66 440	0.56 524	0.36 468	0.44 264	0.25 107	0.82 338	0.84 373	1.07 515	1.25 491	0.91 436	0.60 381	0.66 338	0.58 424	0.35 541	0.26 513	0.36 533	0.33 538	0.30 485	0.42 548

LCNet	0.41 283	0.20 203	0.32 94	0.44 378	0.24 214	0.47 281	0.29 170	0.67 243	0.53 211	0.72 325	1.03 417	0.66 326	0.60 381	0.58 258	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.36 527

ACVNet	0.46 329	0.23 305	0.36 151	0.39 218	0.28 351	0.58 347	0.40 382	0.87 360	0.80 350	0.64 262	0.96 380	0.79 390	0.60 381	0.63 308	0.67 452	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.18 314	0.15 259

GwcNet-RSSM	0.49 374	0.24 342	0.42 242	0.40 260	0.23 184	0.55 321	0.38 349	0.93 381	0.93 433	0.71 314	1.16 473	0.86 414	0.60 381	0.62 297	0.66 449	0.21 400	0.14 332	0.19 318	0.20 405	0.16 252	0.15 259

CFNet	0.51 397	0.29 427	0.46 295	0.41 295	0.27 325	0.70 420	0.32 239	1.13 466	1.00 466	0.72 325	1.07 437	0.85 409	0.60 381	0.76 406	0.52 406	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.16 305

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 411	0.32 445	0.64 428	0.44 378	0.30 398	0.66 406	0.44 423	1.04 428	0.88 399	0.91 448	0.91 359	0.99 458	0.60 381	0.68 359	0.60 431	0.21 400	0.17 414	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.34 85	0.23 184	0.58 347	0.35 289	0.99 405	0.49 197	0.62 243	0.75 263	0.69 338	0.61 387	0.58 258	0.44 354	0.18 328	0.14 332	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.17 326

gwcnet-sp	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

scenet	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

ssnet	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

hknet	0.49 374	0.25 367	0.51 366	0.45 402	0.29 379	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.83 368	0.75 338	0.80 297	0.97 453	0.61 387	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

test_xeample	1.01 538	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.21 117	0.71 425	0.39 371	1.23 515	0.86 386	0.81 375	1.04 423	0.69 338	0.61 387	0.69 365	10.93 623	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.17 323	0.18 314	0.17 326

CSP-Net	0.56 436	0.27 401	0.49 339	0.41 295	0.28 351	1.22 543	0.50 456	1.23 515	0.72 295	0.95 471	0.95 376	0.89 429	0.62 393	0.83 438	0.62 438	0.26 475	0.17 414	0.17 225	0.17 323	0.18 314	0.17 326

PSMNet-ADL	0.48 356	0.27 401	0.40 212	0.48 439	0.30 398	0.68 413	0.37 327	0.90 372	0.80 350	0.61 241	0.80 297	0.92 441	0.62 393	0.72 383	0.63 441	0.23 443	0.18 434	0.18 275	0.20 405	0.22 411	0.20 399

AAGNet	1.43 575	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.25 245	0.29 110	0.31 216	0.65 223	0.68 275	0.97 477	0.86 332	0.67 333	0.62 393	0.64 323	20.63 630	0.16 247	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.19 348	0.12 134

LMCR-Stereo	0.53 411	0.30 436	0.53 379	0.58 532	0.30 398	0.83 473	0.36 311	1.19 495	0.76 321	0.88 432	1.04 423	0.56 253	0.62 393	0.82 430	0.67 452	0.19 360	0.15 362	0.19 318	0.14 202	0.23 428	0.17 326

cf-r	0.47 344	0.23 305	0.41 222	0.39 218	0.23 184	0.59 359	0.37 327	0.88 365	0.85 381	0.72 325	1.05 427	0.94 446	0.62 393	0.56 225	0.54 414	0.21 400	0.14 332	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.15 259

iResNet_ROB	0.52 405	0.21 241	0.53 379	0.37 159	0.21 117	0.61 369	0.29 170	1.51 570	1.32 548	0.90 443	1.02 413	0.80 398	0.62 393	0.76 406	0.43 338	0.16 247	0.12 225	0.13 72	0.09 10	0.15 207	0.18 344

PAM	0.46 329	0.19 162	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.75 440	0.33 249	0.85 349	0.34 92	0.70 307	0.46 151	1.83 569	0.63 399	0.61 288	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

fff	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

GEStereo_RVC	0.55 425	0.29 427	0.63 423	0.49 454	0.31 420	0.70 420	0.54 483	1.22 510	0.92 427	0.82 384	0.85 329	0.85 409	0.63 399	0.90 467	0.65 446	0.24 455	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.21 389	0.22 435

ADLNet	0.55 425	0.27 401	0.51 366	0.44 378	0.35 463	0.78 451	0.46 430	1.08 445	0.86 386	0.99 484	0.98 394	0.92 441	0.63 399	0.69 365	0.81 482	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417

csc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

cscssc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

xxxx	1.01 538	0.22 284	0.43 257	0.36 141	0.21 117	0.82 470	0.36 311	1.32 538	0.88 399	0.71 314	0.94 367	0.97 453	0.63 399	0.64 323	10.58 622	0.20 383	0.16 394	0.18 275	0.17 323	0.19 348	0.19 376

delet	0.55 425	0.24 342	0.55 388	0.44 378	0.33 447	1.07 517	0.50 456	1.00 409	0.86 386	0.85 407	0.96 380	0.90 434	0.63 399	0.83 438	0.74 470	0.18 328	0.18 434	0.20 348	0.21 427	0.16 252	0.15 259

DSFCA	0.55 425	0.25 367	0.62 413	0.40 260	0.36 468	0.74 434	0.52 474	1.04 428	0.82 363	1.06 512	0.84 319	0.89 429	0.63 399	0.99 493	0.58 424	0.25 465	0.21 474	0.21 390	0.21 427	0.21 389	0.19 376

HSM-Net_RVC	0.53 411	0.22 284	0.35 143	0.37 159	0.21 117	0.85 477	0.37 327	1.23 515	0.93 433	0.90 443	1.15 468	1.26 517	0.63 399	0.72 383	0.48 384	0.17 293	0.13 297	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.64 466	0.37 476	0.65 434	0.56 524	0.42 508	0.97 498	0.83 555	1.21 502	0.92 427	0.79 360	1.02 413	1.08 488	0.63 399	0.82 430	0.91 515	0.29 502	0.20 464	0.31 513	0.31 529	0.26 457	0.23 442

ssnet_v2	0.58 450	0.28 415	0.56 394	0.43 358	0.29 379	0.95 493	0.59 500	1.13 466	0.99 459	0.93 460	0.80 297	0.99 458	0.64 410	0.82 430	0.94 517	0.25 465	0.22 481	0.23 426	0.24 477	0.20 365	0.19 376

UPFNet	0.53 411	0.24 342	0.51 366	0.45 402	0.38 484	0.84 476	0.49 451	0.99 405	0.75 313	0.87 422	0.88 348	0.86 414	0.64 410	0.80 424	0.71 464	0.20 383	0.20 464	0.20 348	0.20 405	0.19 348	0.15 259

PSMNet-RSSM	0.48 356	0.22 284	0.38 181	0.42 337	0.25 245	0.50 292	0.37 327	1.10 452	0.77 329	0.70 307	1.06 434	0.84 407	0.64 410	0.62 297	0.47 380	0.23 443	0.15 362	0.23 426	0.25 486	0.20 365	0.19 376

CFNet-ft	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

CFNet_RVC	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

PS-NSSS	0.58 450	0.44 511	0.62 413	0.42 337	0.33 447	0.66 406	0.58 497	1.02 421	0.86 386	0.77 351	1.28 496	0.72 355	0.64 410	0.82 430	0.59 429	0.31 512	0.26 513	0.40 546	0.27 507	0.33 504	0.26 463

Hybrid-DGEV-2	0.41 283	0.21 241	0.42 242	0.47 431	0.29 379	0.59 359	0.23 83	0.82 338	0.99 459	0.64 262	0.63 220	0.60 287	0.65 416	0.58 258	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.12 134

TCMNet	0.66 470	0.39 493	0.98 521	0.59 536	0.61 566	0.96 496	0.55 487	1.05 433	0.90 415	0.84 403	1.14 462	0.89 429	0.65 416	0.85 449	1.01 532	0.26 475	0.26 513	0.31 513	0.28 513	0.32 497	0.29 487

PAM_32	0.46 329	0.19 162	0.67 444	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.27 139	0.95 393	0.34 92	0.68 294	0.44 142	1.91 574	0.65 416	0.62 297	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.14 151	0.13 183

SMFormer	0.51 397	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.18 344

tta	0.51 397	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.14 229

qqq1	0.49 374	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

fff1	0.49 374	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

FADNet_RVC	0.55 425	0.37 476	1.17 544	0.44 378	0.31 420	0.56 335	0.34 264	1.06 437	0.88 399	0.67 288	0.90 356	0.61 293	0.65 416	0.93 483	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.26 475	0.23 461	0.31 491	0.28 480

ToySt	0.49 374	0.27 401	0.75 482	0.40 260	0.27 325	0.64 395	0.49 451	0.84 346	0.77 329	0.60 233	0.83 314	0.88 425	0.66 424	0.70 372	0.56 421	0.16 247	0.17 414	0.21 390	0.20 405	0.21 389	0.19 376

anonymousa	0.49 374	0.20 203	0.42 242	0.38 189	0.23 184	0.91 485	0.35 289	0.75 309	0.62 238	0.85 407	1.54 540	1.06 481	0.66 424	0.51 185	0.43 338	0.16 247	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.16 252	0.14 229

FADNet	0.61 462	0.51 530	1.10 534	0.45 402	0.44 521	0.65 404	0.41 397	1.19 495	1.05 488	0.70 307	0.84 319	0.98 457	0.66 424	0.82 430	0.50 389	0.29 502	0.30 536	0.27 488	0.30 521	0.46 551	0.35 525

Prome-Stereo	0.46 329	0.19 162	0.35 143	0.44 378	0.26 291	0.40 231	0.45 426	0.68 253	0.44 171	0.96 472	1.84 558	0.59 281	0.67 427	0.61 288	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.29 487

GANet-RSSM	0.47 344	0.21 241	0.37 169	0.38 189	0.25 245	0.58 347	0.36 311	1.07 441	0.78 339	0.68 294	1.01 404	0.86 414	0.67 427	0.62 297	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.17 326

FADNet-RVC-Resample	0.56 436	0.33 453	1.16 540	0.49 454	0.34 456	0.71 425	0.43 414	1.01 418	0.93 433	0.82 384	0.87 340	0.74 372	0.67 427	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.18 434	0.26 475	0.27 507	0.26 457	0.27 473

iResNetv2_ROB	0.52 405	0.27 401	0.69 455	0.38 189	0.25 245	0.62 377	0.35 289	1.17 491	1.01 470	0.99 484	1.06 434	0.88 425	0.67 427	0.66 338	0.39 313	0.19 360	0.13 297	0.15 151	0.11 98	0.18 314	0.16 305

StereoDRNet-Refined	0.58 450	0.32 445	0.54 383	0.46 423	0.30 398	0.96 496	0.40 382	1.00 409	0.94 440	1.12 526	1.08 440	0.96 451	0.67 427	0.90 467	0.89 511	0.17 293	0.13 297	0.22 405	0.21 427	0.20 365	0.19 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.62 463	0.32 445	0.39 201	0.43 358	0.30 398	1.02 507	0.55 487	1.09 449	1.05 488	1.06 512	1.18 477	1.10 495	0.67 427	0.88 459	0.62 438	0.31 512	0.33 557	0.33 524	0.30 521	0.30 485	0.28 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.59 457	0.45 515	0.43 257	0.45 402	0.33 447	0.70 420	0.28 161	1.11 458	1.00 466	0.83 396	1.18 477	0.65 321	0.68 433	0.88 459	0.52 406	0.35 541	0.38 567	0.47 559	0.41 559	0.38 529	0.31 504

FINET	0.67 475	0.42 504	1.00 523	0.46 423	0.43 514	0.83 473	0.89 563	1.08 445	1.50 564	0.87 422	1.14 462	0.71 346	0.68 433	0.92 477	0.70 459	0.36 545	0.30 536	0.26 475	0.24 477	0.35 515	0.33 513

ac_64	0.52 405	0.22 284	0.50 352	0.45 402	0.28 351	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.61 237	0.91 448	0.83 314	1.07 486	0.68 433	0.74 396	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.15 259

DMCA-RVC	0.51 397	0.30 436	0.59 403	0.50 468	0.32 436	0.54 315	0.38 349	0.86 353	0.68 275	0.94 463	0.86 332	0.91 436	0.68 433	0.70 372	0.59 429	0.23 443	0.18 434	0.31 513	0.23 461	0.26 457	0.19 376

DualNet (step1)	0.57 443	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.41 556	0.20 464	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

test_sample9	1.05 547	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	1.20 529	1.36 558	0.41 556	8.41 628	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

test_sample7	0.52 405	0.29 427	0.50 352	0.36 141	0.27 325	0.62 377	0.41 397	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.26 475	0.20 464	0.27 488	0.26 500	0.27 468	0.24 450

1111x	0.55 425	0.22 284	0.46 295	0.38 189	0.20 90	0.66 406	0.43 414	1.23 515	0.99 459	0.71 314	0.99 399	0.95 448	0.69 437	0.90 467	1.08 539	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.18 344

ADStereo(finetuned)	0.37 229	0.16 64	0.49 339	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.69 437	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 465	0.28 415	0.99 522	0.40 260	0.30 398	1.03 510	0.56 493	1.10 452	0.99 459	0.97 477	1.22 483	1.06 481	0.69 437	1.07 510	0.95 520	0.19 360	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.22 411	0.21 417

iRaft-Stereo_5w	0.45 318	0.21 241	0.48 327	0.42 337	0.28 351	0.31 142	0.54 483	0.63 209	0.62 238	0.62 243	0.89 352	1.01 466	0.69 437	0.75 402	0.66 449	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.15 259

ADLNet2	0.55 425	0.25 367	0.65 434	0.47 431	0.30 398	0.83 473	0.50 456	1.05 433	0.95 446	0.80 362	0.98 394	0.99 458	0.69 437	0.77 414	0.73 467	0.20 383	0.16 394	0.17 225	0.18 350	0.21 389	0.21 417

STrans-v2	0.46 329	0.20 203	0.48 327	0.40 260	0.24 214	0.55 321	0.50 456	1.07 441	0.73 302	0.65 272	1.05 427	0.72 355	0.69 437	0.72 383	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.14 202	0.13 105	0.12 134

HSM	0.51 397	0.24 342	0.41 222	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.40 382	1.22 510	0.75 313	0.81 375	0.91 359	1.21 512	0.69 437	0.87 456	0.46 373	0.17 293	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.17 289	0.17 326

DRN-Test	0.66 470	0.32 445	0.66 440	0.50 468	0.39 490	1.15 533	0.61 507	1.49 566	1.01 470	1.12 526	1.08 440	1.06 481	0.69 437	0.77 414	0.94 517	0.23 443	0.17 414	0.26 475	0.25 486	0.25 450	0.21 417

MDST_ROB	0.91 527	0.27 401	0.85 500	0.63 550	0.41 502	2.53 591	0.71 540	1.60 578	1.13 511	2.83 604	1.73 551	0.97 453	0.69 437	1.61 565	0.73 467	0.25 465	0.22 481	0.32 519	0.28 513	0.25 450	0.24 450

DLCB_ROB	0.58 450	0.28 415	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.77 447	0.50 456	0.99 405	0.92 427	1.04 506	1.14 462	1.21 512	0.69 437	0.88 459	0.69 456	0.20 383	0.20 464	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.18 344

AACVNet	0.50 390	0.23 305	0.49 339	0.46 423	0.29 379	0.52 300	0.38 349	0.90 372	0.55 223	0.81 375	1.03 417	1.00 462	0.70 450	0.83 438	0.54 414	0.21 400	0.18 434	0.24 443	0.18 350	0.23 428	0.20 399

hitnet-ft	0.55 425	0.27 401	0.39 201	0.41 295	0.28 351	0.78 451	0.40 382	0.92 379	0.90 415	0.82 384	1.01 404	1.13 505	0.70 450	0.78 418	0.67 452	0.28 495	0.20 464	0.28 496	0.22 445	0.29 476	0.26 463

TDLM	0.57 443	0.33 453	0.49 339	0.51 484	0.30 398	0.66 406	0.73 544	1.03 425	1.01 470	0.82 384	1.10 445	0.84 407	0.70 450	0.86 454	0.58 424	0.28 495	0.17 414	0.25 456	0.22 445	0.26 457	0.19 376

NVstereo2D	0.60 460	0.30 436	0.75 482	0.48 439	0.43 514	0.89 482	0.48 445	1.05 433	1.15 515	0.66 285	0.86 332	0.88 425	0.70 450	0.99 493	0.65 446	0.32 523	0.15 362	0.28 496	0.20 405	0.40 532	0.36 527

SDNR	0.86 518	0.37 476	1.47 573	0.40 260	0.38 484	3.38 608	0.33 249	0.90 372	0.98 454	0.99 484	2.09 571	0.59 281	0.71 454	1.29 542	0.70 459	0.51 574	0.56 591	0.36 533	0.26 500	0.43 543	0.46 560

DGSMNet	0.76 496	0.55 542	1.29 556	0.58 532	0.62 567	0.94 490	0.70 534	1.26 528	1.11 507	0.83 396	1.24 489	1.00 462	0.71 454	1.03 504	0.81 482	0.34 537	0.29 531	0.41 550	0.40 554	0.57 571	0.55 577

222	1.18 561	0.22 284	0.44 267	0.37 159	0.22 142	0.79 454	0.37 327	1.31 537	0.89 412	0.92 456	1.08 440	0.72 355	0.71 454	0.66 338	13.89 626	0.20 383	0.15 362	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.19 376

StereoDRNet	0.64 466	0.33 453	0.68 449	0.51 484	0.43 514	1.03 510	0.53 479	1.47 563	0.99 459	1.10 523	0.87 340	1.07 486	0.71 454	0.82 430	0.88 501	0.23 443	0.19 452	0.25 456	0.23 461	0.27 468	0.19 376

PSMNet-RUCA	0.76 496	0.75 565	1.08 533	1.01 585	0.90 580	0.69 415	0.50 456	1.11 458	1.03 478	0.78 355	1.11 446	0.80 398	0.72 458	0.88 459	0.63 441	0.53 579	0.27 522	0.76 581	0.46 565	0.66 577	0.47 565

DCVSM-stereo	0.49 374	0.27 401	0.53 379	0.39 218	0.29 379	0.51 296	0.26 122	0.75 309	0.75 313	1.11 525	0.75 263	1.05 479	0.72 458	0.60 280	0.47 380	0.20 383	0.19 452	0.24 443	0.20 405	0.25 450	0.30 496

UNet	0.54 423	0.26 384	0.66 440	0.44 378	0.40 495	0.99 503	0.41 397	0.98 403	0.75 313	0.83 396	0.89 352	1.04 475	0.72 458	0.73 389	0.62 438	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.17 326

DStereoRT	0.74 493	0.19 162	0.50 352	0.51 484	0.33 447	1.10 525	0.34 264	0.82 338	0.76 321	0.78 355	1.05 427	0.51 232	0.73 461	0.76 406	0.48 384	0.16 247	0.13 297	3.96 627	1.37 616	0.19 348	0.14 229

FTStereo	0.56 436	0.20 203	0.37 169	0.41 295	0.25 245	0.40 231	0.79 552	0.66 233	0.43 164	1.09 521	3.27 596	0.70 342	0.73 461	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.30 496

CVANet_RVC	0.57 443	0.33 453	0.44 267	0.47 431	0.32 436	0.67 411	0.61 507	1.05 433	0.93 433	0.85 407	1.04 423	1.01 466	0.73 461	0.83 438	0.52 406	0.29 502	0.19 452	0.27 488	0.25 486	0.31 491	0.21 417

YMNet	0.66 470	0.38 486	0.90 512	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 533	1.29 500	1.12 499	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 545	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

YMNet_1	0.66 470	0.38 486	0.90 512	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 533	1.29 500	1.12 499	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 545	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

SQANet	0.82 510	0.74 564	0.67 444	1.13 588	0.98 588	1.11 526	0.47 437	1.07 441	0.83 368	0.91 448	1.05 427	1.03 473	0.74 464	1.01 497	0.64 444	0.61 582	0.24 499	1.03 591	0.35 543	1.18 594	0.58 578

SACVNet	0.58 450	0.34 458	0.55 388	0.55 521	0.36 468	0.63 388	0.48 445	1.13 466	0.77 329	1.02 497	1.06 434	1.02 471	0.74 464	0.90 467	0.51 399	0.27 485	0.21 474	0.25 456	0.24 477	0.29 476	0.36 527

DAS	0.51 397	0.25 367	0.60 408	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.82 430	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

SepStereo	0.51 397	0.25 367	0.60 408	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.93 483	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

CBMV	0.64 466	0.35 464	0.41 222	0.42 337	0.25 245	1.01 505	0.77 548	1.13 466	1.09 505	1.17 531	1.22 483	1.04 475	0.75 468	0.88 459	0.63 441	0.28 495	0.30 536	0.34 526	0.30 521	0.26 457	0.26 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 470	0.36 469	1.30 557	0.39 218	0.26 291	0.57 341	0.63 510	0.80 332	1.03 478	0.80 362	1.43 525	0.91 436	0.76 471	1.08 513	1.87 579	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.14 202	0.20 365	0.16 305

HI	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 491	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CoSv	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 491	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

Anonymous_2	0.82 510	0.44 511	0.63 423	0.40 260	0.43 514	0.80 457	0.52 474	0.72 289	0.77 329	0.71 314	0.60 213	0.87 420	0.76 471	0.75 402	0.58 424	0.52 575	0.54 589	0.54 572	4.82 628	0.56 569	0.40 544

THIR-Stereo	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.23 184	0.75 440	0.67 519	0.66 233	0.87 395	1.02 497	1.40 518	0.72 355	0.76 471	0.62 297	0.42 331	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.15 259

GrayStereo	0.49 374	0.19 162	0.42 242	0.46 423	0.28 351	0.53 308	0.67 519	0.69 261	0.63 249	1.02 497	1.47 534	0.78 388	0.76 471	0.56 225	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.17 323	0.15 207	0.29 487

MMNet	0.55 425	0.25 367	0.61 410	0.43 358	0.34 456	1.07 517	0.39 371	0.87 360	0.91 422	0.91 448	0.93 366	0.86 414	0.76 471	0.81 427	0.76 472	0.15 191	0.14 332	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.16 305

IER	0.46 329	0.23 305	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.69 415	0.35 289	0.80 332	0.66 267	0.83 396	0.94 367	0.75 374	0.77 478	0.60 280	0.42 331	0.17 293	0.14 332	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CrosDoStereo	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 584	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 512	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

DeepStereo_LL	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 584	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 512	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

PA-Net	0.67 475	0.43 506	0.83 498	0.50 468	0.53 551	0.94 490	0.68 524	1.10 452	1.14 514	0.80 362	0.88 348	0.87 420	0.77 478	1.02 502	0.88 501	0.24 455	0.41 574	0.29 504	0.44 564	0.26 457	0.34 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.82 510	0.96 583	0.85 500	0.58 532	0.45 525	1.27 549	0.70 534	1.17 491	1.02 473	0.83 396	1.23 487	0.90 434	0.77 478	1.06 507	0.69 456	0.46 565	0.34 559	1.71 599	0.38 548	0.59 574	0.36 527

NaN_ROB	0.69 480	0.44 511	0.69 455	0.51 484	0.33 447	0.97 498	1.06 578	1.22 510	1.19 522	1.24 545	0.96 380	1.08 488	0.78 483	1.20 529	0.67 452	0.24 455	0.30 536	0.23 426	0.24 477	0.23 428	0.25 457

CBMV_ROB	0.59 457	0.37 476	0.38 181	0.39 218	0.28 351	0.74 434	0.28 161	1.00 409	0.98 454	0.94 463	1.25 491	0.81 401	0.78 483	0.87 456	0.50 389	0.36 545	0.37 565	0.43 552	0.40 554	0.33 504	0.30 496

CRFU-Net	0.57 443	0.27 401	0.57 398	0.46 423	0.30 398	1.20 541	0.52 474	1.10 452	0.56 229	1.00 489	0.98 394	1.06 481	0.79 485	0.81 427	0.71 464	0.21 400	0.19 452	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.19 376

GwcNet	0.69 480	0.36 469	1.10 534	0.51 484	0.42 508	1.08 521	0.50 456	1.21 502	1.16 516	1.00 489	1.37 512	1.06 481	0.79 485	0.92 477	0.94 517	0.25 465	0.24 499	0.24 443	0.22 445	0.23 428	0.26 463

PDISCO_ROB	0.91 527	0.48 518	1.06 529	0.99 582	0.97 586	1.67 576	0.63 510	1.64 582	1.59 572	1.06 512	1.18 477	1.31 525	0.79 485	1.55 560	0.97 523	0.49 571	0.22 481	0.45 555	0.40 554	0.45 548	0.37 532

LALA_ROB	0.74 493	0.43 506	0.69 455	0.54 514	0.40 495	1.01 505	0.95 570	1.21 502	1.07 500	1.22 542	1.12 450	1.56 560	0.79 485	1.04 506	0.86 492	0.33 531	0.22 481	0.35 528	0.30 521	0.35 515	0.31 504

Select-FE	0.46 329	0.24 342	0.88 507	0.42 337	0.35 463	0.33 168	0.19 20	0.90 372	0.37 129	0.60 233	1.01 404	0.97 453	0.80 489	0.72 383	0.28 176	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.20 405	0.15 207	0.24 450

Wz-Net-MNSev	0.76 496	0.40 498	1.34 562	0.50 468	0.40 495	1.44 561	0.83 555	1.15 479	1.16 516	1.25 547	1.20 482	1.13 505	0.81 490	1.16 524	1.00 531	0.22 426	0.19 452	0.24 443	0.23 461	0.28 472	0.26 463

APVNet	0.71 486	0.37 476	0.89 511	0.56 524	0.45 525	1.18 539	0.68 524	1.41 557	0.85 381	0.81 375	1.15 468	1.04 475	0.81 490	1.10 517	1.17 547	0.26 475	0.28 526	0.32 519	0.31 529	0.29 476	0.30 496

SuperB	1.04 543	0.37 476	4.81 609	0.43 358	0.31 420	0.99 503	0.46 430	1.02 421	2.09 588	1.09 521	1.09 443	0.75 374	0.81 490	1.06 507	1.76 572	0.19 360	0.15 362	0.17 225	0.15 234	2.82 619	0.26 463

RTSC	0.87 519	0.48 518	1.23 550	0.52 497	0.37 475	1.13 530	0.50 456	1.34 542	1.79 581	1.51 561	1.24 489	1.12 499	0.81 490	1.62 566	2.16 585	0.25 465	0.19 452	0.23 426	0.24 477	0.30 485	0.31 504

xyz-stereo	4.23 614	0.17 96	61.76 647	0.34 85	0.16 14	12.16 625	0.37 327	0.58 173	0.68 275	1.01 494	3.36 601	0.77 386	0.82 494	1.21 533	0.40 321	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.11 98	0.13 105	0.10 40

DDUNet	1.06 548	2.56 619	0.68 449	1.21 590	1.26 596	1.03 510	0.69 529	1.11 458	0.94 440	0.96 472	1.22 483	1.27 519	0.82 494	0.93 483	0.72 466	0.84 590	0.38 567	1.99 603	0.60 586	1.10 593	0.85 588

DRaft	0.49 374	0.17 96	0.47 307	0.37 159	0.25 245	0.58 347	0.40 382	0.65 223	0.85 381	1.02 497	1.75 554	0.50 228	0.82 494	0.63 308	0.40 321	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

HGLStereo	0.56 436	0.28 415	0.57 398	0.50 468	0.37 475	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.78 339	0.86 414	1.14 462	0.89 429	0.82 494	0.76 406	0.73 467	0.21 400	0.20 464	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.21 417

ETE_ROB	0.70 482	0.49 522	0.73 473	0.56 524	0.36 468	0.79 454	0.87 562	1.14 475	0.93 433	1.19 535	1.18 477	1.39 542	0.82 494	0.99 493	0.80 479	0.26 475	0.21 474	0.31 513	0.26 500	0.33 504	0.34 520

GASNet	0.67 475	0.72 562	0.96 518	0.70 568	0.48 538	0.62 377	0.47 437	1.08 445	1.03 478	0.94 463	0.82 308	0.93 444	0.83 499	1.33 547	0.80 479	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.28 513	0.44 544	0.24 450

XPNet_ROB	0.70 482	0.35 464	0.68 449	0.52 497	0.40 495	0.79 454	0.85 561	1.16 486	0.94 440	1.33 552	1.15 468	1.38 541	0.83 499	1.03 504	0.90 513	0.32 523	0.25 507	0.26 475	0.24 477	0.31 491	0.28 480

iinet-f	0.67 475	0.26 384	2.15 589	0.39 218	0.31 420	1.19 540	0.56 493	0.84 346	0.84 373	0.80 362	1.17 475	1.05 479	0.84 501	0.71 377	1.21 550	0.20 383	0.18 434	0.17 225	0.15 234	0.20 365	0.20 399

fast-acv-ft	0.64 466	0.30 436	0.73 473	0.45 402	0.34 456	1.17 537	0.49 451	0.86 353	0.98 454	1.02 497	1.36 509	1.29 522	0.85 502	0.76 406	0.81 482	0.21 400	0.23 491	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.20 399

DISCO	0.70 482	0.26 384	0.68 449	0.44 378	0.31 420	1.14 531	0.51 471	1.23 515	1.23 529	0.81 375	1.05 427	1.50 554	0.85 502	1.82 578	1.03 533	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.24 441	0.23 442

Wz-Net-SNSev	0.91 527	0.73 563	2.13 588	0.56 524	0.45 525	0.95 493	1.13 583	1.34 542	1.24 531	1.02 497	1.30 503	1.46 548	0.86 504	1.81 577	1.50 563	0.25 465	0.23 491	0.25 456	0.26 500	0.32 497	0.29 487

DeepPrunerF	0.89 523	0.52 537	3.43 601	0.68 565	0.81 578	0.72 432	0.72 542	1.22 510	1.99 587	0.93 460	1.01 404	0.87 420	0.86 504	1.08 513	0.95 520	0.34 537	0.28 526	0.43 552	0.39 552	0.30 485	0.32 508

pmcnn	1.23 564	0.29 427	0.96 518	0.40 260	0.23 184	0.95 493	0.69 529	1.16 486	1.28 543	1.67 574	2.33 574	11.15 626	0.86 504	0.93 483	0.88 501	0.15 191	0.12 225	0.12 34	0.10 61	0.15 207	0.15 259

w-ln-seven	0.96 532	0.48 518	2.41 593	0.54 514	0.50 542	1.41 557	0.70 534	1.67 584	1.81 582	1.49 558	1.50 535	1.26 517	0.87 507	1.15 522	1.80 577	0.23 443	0.21 474	0.25 456	0.25 486	0.31 491	0.26 463

CBFPSM	0.59 457	0.22 284	1.31 558	0.38 189	0.27 325	1.12 529	0.65 514	0.79 329	0.82 363	0.80 362	0.81 304	1.35 539	0.87 507	0.67 349	0.76 472	0.16 247	0.15 362	0.15 151	0.16 268	0.17 289	0.22 435

Wz-Net-LNSev	0.71 486	0.51 530	1.36 567	0.50 468	0.41 502	1.15 533	0.69 529	1.21 502	1.07 500	1.02 497	1.12 450	1.08 488	0.87 507	0.89 465	0.89 511	0.24 455	0.22 481	0.21 390	0.19 380	0.26 457	0.26 463

NCCL2	0.72 490	0.41 502	0.65 434	0.64 551	0.44 521	0.98 502	1.20 586	1.11 458	1.00 466	0.98 482	0.96 380	1.49 553	0.87 507	0.90 467	0.79 477	0.31 512	0.26 513	0.39 543	0.39 552	0.32 497	0.32 508

DANet	0.71 486	0.45 515	0.91 514	0.59 536	0.40 495	0.81 462	0.40 382	0.97 400	0.84 373	1.20 540	1.22 483	1.33 533	0.88 511	1.16 524	1.24 551	0.27 485	0.23 491	0.31 513	0.25 486	0.35 515	0.32 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.70 482	0.37 476	0.55 388	0.51 484	0.34 456	0.94 490	0.96 571	1.08 445	0.94 440	1.04 506	1.98 566	1.13 505	0.88 511	1.12 520	0.66 449	0.25 465	0.26 513	0.27 488	0.22 445	0.31 491	0.22 435

GANetREF_RVC	0.80 506	0.75 565	0.86 505	0.66 559	0.42 508	1.15 533	0.98 572	1.14 475	1.19 522	1.01 494	1.02 413	1.10 495	0.90 513	1.15 522	0.76 472	0.48 569	0.39 571	0.57 574	0.38 548	0.63 575	0.46 560
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
zh-mn7	1.08 552	0.65 556	4.00 605	0.52 497	0.38 484	1.16 536	0.62 509	1.15 479	1.77 580	1.74 576	2.31 572	1.17 511	0.91 514	2.10 589	1.77 573	0.24 455	0.21 474	0.22 405	0.22 445	0.25 450	0.28 480

UGAM-zero	0.46 329	0.19 162	0.62 413	0.37 159	0.23 184	0.34 179	0.21 53	1.15 479	0.39 146	0.66 285	0.61 216	1.70 566	0.91 514	0.75 402	0.25 107	0.14 118	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.13 183

otaku	1.04 543	0.93 580	0.88 507	1.33 594	1.05 593	1.66 574	0.70 534	1.40 556	1.18 520	1.08 519	1.32 506	1.33 533	0.91 514	1.23 536	0.76 472	0.72 586	0.46 586	1.24 594	0.50 579	1.40 595	0.75 582

Consistency-Raft	1.01 538	0.81 571	1.24 551	0.84 577	0.97 586	0.81 462	0.84 558	1.30 536	1.59 572	1.05 508	1.68 550	1.12 499	0.91 514	0.92 477	1.11 541	0.65 583	0.74 599	0.79 584	0.90 600	1.06 592	0.79 586

ADCRef	0.80 506	0.43 506	1.32 560	0.50 468	0.45 525	1.07 517	0.51 471	1.07 441	0.98 454	1.17 531	1.42 522	0.87 420	0.91 514	0.85 449	3.19 599	0.18 328	0.16 394	0.23 426	0.23 461	0.22 411	0.21 417

PSM-AAD	0.48 356	0.20 203	0.37 169	0.43 358	0.23 184	0.56 335	0.50 456	0.65 223	0.70 283	1.07 515	1.12 450	0.58 266	0.92 519	0.61 288	0.32 217	0.15 191	0.11 165	0.25 456	0.26 500	0.18 314	0.43 554

ccnet	0.82 510	0.57 545	0.75 482	0.54 514	0.59 564	1.09 524	0.66 517	1.38 552	0.94 440	1.12 526	1.44 528	1.29 522	0.92 519	0.95 492	1.24 551	0.49 571	0.42 576	0.50 569	0.47 572	0.51 560	0.46 560

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 541	0.57 545	1.51 575	0.67 562	0.50 542	2.57 592	1.66 608	1.20 500	1.43 557	1.38 554	1.57 542	1.33 533	0.92 519	1.64 569	0.88 501	0.37 548	0.39 571	0.46 558	0.60 586	0.41 538	0.40 544

RASNet	0.53 411	0.22 284	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.68 413	0.38 349	0.97 400	0.88 399	0.73 331	1.04 423	1.03 473	0.92 519	0.90 467	0.86 492	0.16 247	0.14 332	0.14 107	0.17 323	0.15 207	0.13 183

PWCDC_ROB	0.89 523	0.49 522	0.80 496	0.74 572	0.40 495	1.03 510	0.39 371	1.33 540	2.35 597	1.02 497	3.77 603	0.81 401	0.92 519	1.20 529	0.90 513	0.34 537	0.22 481	0.24 443	0.20 405	0.34 510	0.29 487

RYNet	0.72 490	0.35 464	0.64 428	0.53 507	0.67 571	1.31 551	0.67 519	1.20 500	1.18 520	1.05 508	0.87 340	1.27 519	0.93 524	0.93 483	1.27 555	0.22 426	0.16 394	0.26 475	0.23 461	0.40 532	0.39 541

ACVNet-4b	1.35 571	1.31 595	1.10 534	1.90 604	1.59 599	1.92 582	0.77 548	1.52 573	1.62 576	1.05 508	1.60 544	2.11 579	0.94 525	1.64 569	0.77 476	1.30 604	0.35 561	2.03 607	0.67 590	1.88 606	0.84 587

psm_up	0.55 425	0.26 384	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.65 404	0.56 493	1.04 428	0.82 363	0.82 384	0.88 348	1.01 466	0.94 525	0.74 396	0.61 435	0.21 400	0.25 507	0.26 475	0.23 461	0.21 389	0.20 399

S-Stereo	0.74 493	0.35 464	0.96 518	0.56 524	0.45 525	0.82 470	0.60 502	1.24 522	1.60 575	0.96 472	1.41 520	1.12 499	0.94 525	0.80 424	1.04 536	0.26 475	0.31 545	0.28 496	0.25 486	0.32 497	0.47 565

z-mn7	1.00 537	0.50 526	1.70 580	0.53 507	0.36 468	1.75 579	0.71 540	1.22 510	2.28 593	0.96 472	2.54 581	1.42 545	0.95 528	2.19 594	1.54 564	0.22 426	0.19 452	0.21 390	0.20 405	0.27 468	0.25 457

anonymity	0.97 534	0.89 578	1.05 528	0.92 580	1.03 591	0.97 498	0.81 554	1.29 533	0.91 422	1.07 515	0.98 394	1.00 462	0.95 528	1.02 502	0.92 516	0.96 593	0.95 615	0.90 588	0.91 603	0.92 585	0.94 592

stereogan	0.80 506	0.31 441	0.71 464	0.59 536	0.50 542	1.72 578	0.48 445	1.35 546	1.37 551	1.00 489	1.46 533	1.56 560	0.95 528	1.29 542	0.84 487	0.28 495	0.29 531	0.29 504	0.25 486	0.38 529	0.38 538

Ntro	1.09 553	0.97 586	0.91 514	1.44 595	1.19 595	1.69 577	0.80 553	1.35 546	1.25 537	1.00 489	1.29 500	1.31 525	0.97 531	1.26 539	0.84 487	0.84 590	0.43 581	1.36 595	0.50 579	1.56 597	0.78 584

PASM	0.90 526	0.64 555	1.69 578	0.69 567	0.69 574	0.78 451	0.84 558	1.03 425	1.26 540	1.19 535	1.15 468	1.31 525	0.98 532	1.24 537	1.03 533	0.52 575	0.56 591	0.59 577	0.66 589	0.56 569	0.54 576

w-ln-seven-2	0.76 496	0.43 506	2.32 591	0.52 497	0.38 484	0.90 484	0.65 514	1.11 458	1.12 510	1.19 535	1.28 496	1.09 491	0.99 533	1.07 510	0.87 498	0.20 383	0.19 452	0.23 426	0.22 445	0.26 457	0.22 435

UDG	0.88 521	0.82 574	0.67 444	1.00 584	0.96 585	1.02 507	0.57 496	1.13 466	0.99 459	0.90 443	0.97 393	1.31 525	0.99 533	0.85 449	0.84 487	0.54 580	0.32 551	1.77 600	0.40 554	0.94 586	0.66 580

Syn2CoEx	0.71 486	0.51 530	0.95 516	0.64 551	0.45 525	0.91 485	0.53 479	1.48 564	1.13 511	0.93 460	1.35 508	1.02 471	0.99 533	0.92 477	0.80 479	0.30 509	0.27 522	0.28 496	0.24 477	0.23 428	0.24 450

FBW_ROB	0.88 521	0.50 526	0.85 500	0.55 521	0.40 495	1.17 537	0.78 550	1.50 567	1.37 551	1.33 552	1.27 494	1.48 552	1.00 536	2.57 602	0.98 526	0.25 465	0.32 551	0.45 555	0.30 521	0.34 510	0.28 480

PWC_ROB	0.87 519	0.52 537	1.28 554	0.50 468	0.32 436	0.91 485	0.37 327	1.36 549	1.46 562	1.61 568	2.59 585	1.16 510	1.01 537	1.34 549	1.40 562	0.25 465	0.18 434	0.28 496	0.20 405	0.29 476	0.28 480

ACV-stereo	0.62 463	0.34 458	1.00 523	0.43 358	0.31 420	1.20 541	0.40 382	0.75 309	0.83 368	0.64 262	0.77 273	2.10 578	1.03 538	0.81 427	0.64 444	0.21 400	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.21 389	0.21 417

RGC	0.79 505	0.59 547	0.71 464	0.65 556	0.65 570	0.92 489	0.58 497	1.29 533	1.05 488	1.07 515	1.45 531	1.47 551	1.03 538	1.21 533	0.88 501	0.32 523	0.30 536	0.48 564	0.40 554	0.37 525	0.37 532

XQC	0.89 523	0.65 556	1.31 558	0.67 562	0.52 550	1.22 543	0.68 524	1.26 528	1.52 565	1.14 529	1.11 446	1.28 521	1.04 540	1.40 557	1.77 573	0.38 549	0.24 499	0.37 538	0.31 529	0.53 565	0.47 565

DEmStereo	0.48 356	0.17 96	0.50 352	0.38 189	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.63 209	0.74 309	0.89 436	1.66 547	0.58 266	1.06 541	0.60 280	0.42 331	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

psmorigin	0.82 510	0.51 530	2.09 587	0.49 454	0.41 502	0.85 477	0.50 456	1.04 428	0.88 399	1.45 557	1.43 525	1.50 554	1.06 541	1.22 535	0.97 523	0.31 512	0.32 551	0.27 488	0.27 507	0.33 504	0.42 548

ADCP+	1.06 548	0.35 464	1.51 575	0.49 454	0.51 546	1.45 562	0.55 487	1.25 526	1.03 478	1.16 530	1.15 468	1.10 495	1.07 543	1.56 562	6.75 618	0.19 360	0.16 394	0.23 426	0.21 427	0.28 472	0.21 417

Nwc_Net	0.78 502	0.38 486	0.73 473	0.60 542	0.55 555	1.05 515	0.55 487	1.67 584	1.05 488	0.88 432	1.86 560	1.40 544	1.09 544	1.10 517	0.87 498	0.30 509	0.25 507	0.36 533	0.38 548	0.29 476	0.29 487

ADCPNet	1.03 542	0.48 518	2.70 595	0.54 514	0.42 508	1.40 555	0.75 546	1.13 466	1.07 500	1.22 542	1.42 522	1.68 565	1.09 544	1.36 554	3.45 603	0.30 509	0.28 526	0.29 504	0.32 535	0.37 525	0.35 525

edge stereo	0.76 496	0.38 486	0.74 478	0.52 497	0.43 514	0.80 457	0.53 479	1.28 532	1.06 494	1.28 548	1.38 517	1.81 568	1.11 546	1.08 513	0.85 491	0.33 531	0.32 551	0.41 550	0.28 513	0.32 497	0.36 527

RainbowNet	1.35 571	1.49 600	1.19 546	1.88 603	1.45 597	1.48 563	1.07 580	1.61 580	1.55 568	1.20 540	1.59 543	1.54 558	1.13 547	1.34 549	0.97 523	1.36 607	0.70 596	1.82 601	0.79 595	1.71 599	1.07 601

SAMSARA	1.07 550	0.65 556	1.19 546	1.06 587	0.90 580	1.76 580	1.76 612	1.46 562	1.44 560	1.51 561	1.16 473	2.00 577	1.14 548	1.48 558	1.31 557	0.39 551	0.44 583	0.35 528	0.38 548	0.49 557	0.49 571

FAT-Stereo	0.73 492	0.33 453	0.75 482	0.49 454	0.37 475	0.71 425	0.59 500	1.36 549	1.30 546	1.03 505	1.40 518	1.59 563	1.15 549	0.87 456	0.86 492	0.28 495	0.28 526	0.28 496	0.23 461	0.28 472	0.38 538

NCC-stereo	0.78 502	0.40 498	0.76 487	0.61 544	0.67 571	0.81 462	0.69 529	1.54 575	1.11 507	0.90 443	1.36 509	1.33 533	1.16 550	1.19 527	0.88 501	0.31 512	0.30 536	0.37 538	0.48 574	0.33 504	0.33 513

Abc-Net	0.78 502	0.40 498	0.76 487	0.61 544	0.67 571	0.81 462	0.69 529	1.54 575	1.11 507	0.90 443	1.36 509	1.33 533	1.16 550	1.19 527	0.88 501	0.31 512	0.30 536	0.37 538	0.48 574	0.33 504	0.33 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LSM	4.74 617	0.77 568	10.16 616	0.70 568	56.56 642	1.02 507	1.00 576	1.24 522	1.62 576	2.04 586	2.34 575	1.33 533	1.17 552	1.38 556	1.09 540	0.33 531	0.49 587	0.39 543	0.46 565	0.51 560	10.09 629

LL-Strereo	0.57 443	0.27 401	0.68 449	0.48 439	0.34 456	0.39 228	0.48 445	0.94 386	0.97 450	0.83 396	0.78 284	1.10 495	1.18 553	1.33 547	0.49 387	0.17 293	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.16 252	0.17 326

aanetorigin	0.83 515	0.56 543	1.87 584	0.49 454	0.38 484	0.56 335	0.66 517	0.70 276	1.00 466	2.42 597	2.02 568	1.31 525	1.18 553	0.93 483	1.13 546	0.20 383	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.27 468	0.30 496

SHD	0.93 530	0.50 526	1.18 545	0.59 536	0.46 533	0.97 498	0.48 445	1.70 586	2.15 589	1.58 565	1.37 512	1.42 545	1.19 555	1.31 545	1.60 566	0.31 512	0.26 513	0.32 519	0.33 538	0.40 532	0.42 548

CSAN	0.83 515	0.49 522	0.77 492	0.60 542	0.41 502	1.14 531	1.06 578	1.19 495	1.46 562	1.32 550	1.43 525	1.37 540	1.19 555	1.27 541	0.86 492	0.39 551	0.31 545	0.36 533	0.37 545	0.35 515	0.34 520

AnyNet_C32	1.16 560	0.62 553	2.40 592	0.57 530	0.55 555	1.41 557	1.34 598	1.18 494	1.24 531	1.49 558	1.42 522	1.39 542	1.20 557	1.55 560	4.82 610	0.29 502	0.28 526	0.29 504	0.34 540	0.38 529	0.42 548

ADCL	1.04 543	0.38 486	1.35 563	0.50 468	0.39 490	1.61 571	0.89 563	1.29 533	1.39 554	1.29 549	1.50 535	1.24 515	1.24 558	1.37 555	4.87 611	0.21 400	0.19 452	0.25 456	0.25 486	0.29 476	0.27 473

RTS	1.98 592	0.96 583	11.36 618	0.65 556	0.57 561	2.77 597	1.40 601	1.39 553	2.26 591	1.89 581	2.56 582	1.32 530	1.25 559	5.20 617	4.05 606	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

RTSA	1.98 592	0.96 583	11.36 618	0.65 556	0.57 561	2.77 597	1.40 601	1.39 553	2.26 591	1.89 581	2.56 582	1.32 530	1.25 559	5.20 617	4.05 606	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

AF-Net	0.81 509	0.39 493	0.68 449	0.64 551	0.54 553	0.91 485	0.51 471	1.61 580	1.31 547	0.96 472	2.02 568	1.46 548	1.26 561	1.11 519	0.99 527	0.32 523	0.24 499	0.39 543	0.27 507	0.30 485	0.25 457

WZ-Net	1.19 562	0.59 547	4.07 606	0.62 548	0.51 546	1.34 552	1.31 597	1.32 538	1.74 579	1.53 564	1.65 545	1.74 567	1.28 562	2.25 596	2.01 582	0.27 485	0.21 474	0.23 426	0.25 486	0.40 532	0.39 541

RP	0.76 496	0.36 469	0.63 423	0.66 559	0.58 563	0.80 457	0.55 487	1.14 475	1.22 528	0.97 477	1.65 545	1.43 547	1.32 563	1.01 497	0.84 487	0.33 531	0.30 536	0.36 533	0.30 521	0.34 510	0.34 520

AnyNet_C01	1.56 579	1.05 588	7.45 613	0.64 551	0.54 553	1.99 584	1.38 600	1.43 560	1.36 549	1.63 571	1.92 562	1.84 570	1.33 564	2.40 598	4.03 605	0.33 531	0.32 551	0.32 519	0.34 540	0.44 544	0.45 559

MFN_U_SF_RVC	1.09 553	0.59 547	1.97 586	0.67 562	0.44 521	1.93 583	0.60 502	1.85 590	1.36 549	1.61 568	1.54 540	1.95 576	1.37 565	1.64 569	1.73 569	0.40 555	0.37 565	0.45 555	0.48 574	0.44 544	0.44 555

SPS-STEREO	1.25 566	0.93 580	1.06 529	1.04 586	1.03 591	1.41 557	0.91 567	1.51 570	1.19 522	2.09 588	1.83 557	1.94 575	1.39 566	1.62 566	1.39 561	0.97 595	0.94 614	0.90 588	0.89 599	0.96 588	0.96 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 569	0.87 577	1.76 582	0.86 578	0.56 558	4.29 613	1.79 613	1.50 567	1.98 586	1.61 568	1.85 559	1.84 570	1.41 567	1.89 580	1.36 558	0.48 569	0.40 573	0.56 573	0.57 584	0.69 578	0.48 568

ADCS	1.51 578	0.61 550	3.42 600	0.59 536	0.51 546	1.27 549	1.08 581	1.59 577	1.81 582	1.91 584	1.66 547	1.51 557	1.42 568	1.94 584	8.60 620	0.33 531	0.32 551	0.33 524	0.36 544	0.44 544	0.42 548

Wz-Net-TNSev	1.14 556	1.06 589	4.32 608	0.49 454	0.42 508	1.51 565	1.11 582	1.48 564	1.40 556	1.22 542	1.26 493	1.58 562	1.43 569	1.76 575	1.70 568	0.32 523	0.31 545	0.26 475	0.30 521	0.41 538	0.41 547

ADCMid	1.14 556	0.52 537	2.23 590	0.53 507	0.43 514	1.07 517	0.75 546	1.23 515	1.05 488	2.15 590	1.44 528	1.50 554	1.43 569	1.56 562	5.01 612	0.26 475	0.24 499	0.29 504	0.31 529	0.37 525	0.33 513

zh-sn7	1.09 553	0.75 565	3.23 599	0.57 530	0.42 508	1.11 526	0.89 563	1.19 495	1.27 541	1.41 556	1.98 566	1.25 516	1.47 571	1.99 586	2.62 594	0.26 475	0.26 513	0.26 475	0.27 507	0.35 515	0.30 496

MSAF-DinoV2	1.04 543	0.38 486	1.32 560	0.54 514	0.29 379	0.89 482	0.72 542	1.52 573	1.24 531	1.05 508	1.41 520	2.98 592	1.49 572	2.74 603	2.83 597	0.22 426	0.14 332	0.20 348	0.22 445	0.32 497	0.32 508

ACVNet_1	1.46 576	1.33 596	1.12 537	1.91 605	1.62 600	1.83 581	0.98 572	2.00 594	1.85 584	1.39 555	1.53 539	2.32 583	1.53 573	1.34 549	1.11 541	1.30 604	0.50 588	2.06 609	0.58 585	1.93 608	0.95 594

MFMNet_re	1.14 556	0.97 586	1.19 546	0.99 582	0.95 584	1.25 547	1.22 589	1.39 553	1.55 568	1.69 575	1.67 549	1.21 512	1.53 573	1.12 520	0.99 527	0.87 592	0.75 603	0.79 584	0.75 593	0.90 583	0.94 592

NVStereoNet_ROB	1.24 565	0.90 579	1.13 538	0.86 578	0.88 579	1.11 526	0.99 574	1.42 558	1.53 566	1.59 567	2.48 579	2.24 581	1.53 573	1.96 585	1.30 556	0.76 588	0.70 596	0.78 583	1.00 605	0.71 580	0.88 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.97 534	0.28 415	0.41 222	0.39 218	0.22 142	1.55 567	0.73 544	1.51 570	1.25 537	2.25 594	1.92 562	2.58 589	1.56 576	2.02 587	1.19 549	0.27 485	0.27 522	0.27 488	0.25 486	0.25 450	0.25 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	1.35 571	0.94 582	1.25 552	0.96 581	1.00 589	1.52 566	1.02 577	1.34 542	1.21 526	2.64 600	2.65 587	2.44 586	1.56 576	1.64 569	1.26 553	0.97 595	0.95 615	0.90 588	0.90 600	0.94 586	0.96 595

test_sample8	1.25 566	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.13 466	0.75 313	1.50 560	0.95 376	3.29 600	1.59 578	1.20 529	1.36 558	0.41 556	8.41 628	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

IMH-64-1	1.86 587	1.62 605	1.16 540	2.20 608	1.89 609	2.33 589	1.30 593	2.89 603	2.29 594	1.66 572	2.80 590	2.49 587	1.61 579	2.10 589	1.78 575	1.60 608	0.74 599	2.43 613	1.02 606	2.12 609	1.17 606

IMH-64	1.86 587	1.62 605	1.16 540	2.20 608	1.89 609	2.33 589	1.30 593	2.89 603	2.29 594	1.66 572	2.80 590	2.49 587	1.61 579	2.10 589	1.78 575	1.60 608	0.74 599	2.43 613	1.02 606	2.12 609	1.17 606

ACVNet_2	1.65 584	1.27 594	1.41 570	1.75 599	1.62 600	2.22 588	1.20 586	2.30 598	2.62 599	1.78 578	2.56 582	3.03 593	1.61 579	1.54 559	1.12 545	1.06 598	0.58 593	1.82 601	0.70 592	1.82 602	0.96 595

G-Net	0.95 531	0.46 517	1.04 527	0.64 551	0.48 538	2.12 587	0.64 513	1.01 418	0.87 395	1.75 577	2.82 592	1.30 524	1.64 582	1.06 507	0.96 522	0.36 545	0.29 531	0.35 528	0.25 486	0.45 548	0.42 548

SANet	1.07 550	0.41 502	1.06 529	0.48 439	0.30 398	1.41 557	0.94 569	1.42 558	3.36 608	1.58 565	2.43 578	2.33 584	1.70 583	1.34 549	1.07 538	0.28 495	0.24 499	0.26 475	0.23 461	0.34 510	0.30 496

DStereoO	0.96 532	0.70 561	0.72 469	0.62 548	0.45 525	0.74 434	0.92 568	1.09 449	1.29 545	1.19 535	1.23 487	0.99 458	1.71 584	1.29 542	0.99 527	2.01 615	0.35 561	0.77 582	0.30 521	1.42 596	0.38 538

MADNet+	2.23 599	2.43 616	10.85 617	1.22 591	0.91 582	2.76 596	1.40 601	2.12 596	1.67 578	1.32 550	1.74 553	1.86 573	1.74 585	6.25 619	4.41 609	0.65 583	0.64 594	0.58 576	0.54 583	0.80 581	0.76 583

LVE	2.12 598	1.44 598	1.36 567	1.99 606	1.78 606	2.75 595	1.79 613	2.82 602	3.95 614	1.90 583	4.33 613	3.52 604	1.81 586	2.24 595	1.74 570	1.74 612	0.87 608	2.06 609	1.13 611	1.91 607	1.35 613

Dean	1.98 592	1.36 597	1.36 567	2.12 607	1.81 608	2.74 594	1.36 599	3.37 612	3.80 613	2.08 587	3.32 598	3.21 598	1.82 587	1.71 574	1.67 567	1.27 601	0.77 605	1.99 603	0.90 600	1.86 603	1.03 600

PWCK	1.92 591	1.66 608	3.12 598	1.65 597	0.91 582	2.84 599	2.26 618	2.10 595	2.41 598	2.36 596	2.31 572	2.22 580	1.82 587	3.43 607	2.03 583	1.61 610	0.71 598	1.51 596	0.82 597	1.69 598	0.91 591

WCMA_ROB	1.14 556	0.36 469	0.76 487	0.49 454	0.44 521	1.23 545	0.67 519	1.11 458	1.23 529	2.84 605	3.95 609	3.28 599	1.83 589	1.25 538	0.99 527	0.44 561	0.34 559	0.34 526	0.37 545	0.41 538	0.40 544

IMH	2.04 596	1.62 605	1.20 549	2.20 608	1.89 609	2.91 605	1.30 593	3.11 606	3.03 604	1.81 579	3.35 600	3.03 593	1.90 590	2.48 599	1.80 577	1.66 611	0.77 605	2.45 615	1.04 609	2.15 611	1.19 610

KSHMR	2.57 600	1.93 611	1.69 578	2.63 616	2.42 616	2.86 601	2.07 616	3.27 610	6.50 618	2.49 599	3.36 601	3.41 603	1.92 591	2.49 600	1.94 580	2.13 618	1.40 620	2.79 622	1.50 619	2.73 617	1.77 616

MeshStereo	1.34 569	0.43 506	0.54 383	0.44 378	0.34 456	1.66 574	0.60 502	1.94 591	1.37 551	4.47 618	3.25 594	4.71 609	1.94 592	1.92 582	1.17 547	0.35 541	0.35 561	0.37 538	0.31 529	0.32 497	0.32 508
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
PVD	1.28 568	0.67 559	1.28 554	0.74 572	0.62 567	1.50 564	0.84 558	1.99 593	2.96 603	2.18 591	2.36 577	1.85 572	1.95 593	1.92 582	1.94 580	0.39 551	0.36 564	0.49 567	0.37 545	0.51 560	0.64 579

DPSNet	0.99 536	0.42 504	1.88 585	0.53 507	0.41 502	1.59 570	1.26 592	2.21 597	1.43 557	1.10 523	1.11 446	1.46 548	1.95 593	1.34 549	1.26 553	0.34 537	0.25 507	0.25 456	0.21 427	0.46 551	0.37 532

EDNetEfficient	1.46 576	0.80 570	6.12 611	0.47 431	0.39 490	0.69 415	0.83 555	0.90 372	2.77 602	3.50 614	1.96 565	1.66 564	2.03 595	1.26 539	4.18 608	0.21 400	0.18 434	0.21 390	0.20 405	0.41 538	0.39 541

WAO-6	2.04 596	1.50 601	1.16 540	1.70 598	1.67 604	2.69 593	1.44 604	3.06 605	3.63 612	1.98 585	3.27 596	3.54 605	2.07 596	2.36 597	2.22 588	1.31 606	0.91 610	2.04 608	1.22 615	1.73 600	1.27 611

EDNetEfficientorigin	9.93 623	1.15 590	175.16 649	0.48 439	0.36 468	1.04 514	0.68 524	1.24 522	2.69 601	3.17 611	2.50 580	2.30 582	2.07 596	1.76 575	2.21 586	0.20 383	0.18 434	0.24 443	0.19 380	0.51 560	0.50 572

WAO-7	1.90 590	1.20 591	1.35 563	1.27 592	1.06 594	2.84 599	1.56 607	3.23 608	3.06 606	2.23 593	3.33 599	3.17 597	2.28 598	3.12 604	2.21 586	1.02 597	0.91 610	1.06 592	1.03 608	1.04 590	0.97 598

DispFullNet	1.60 581	2.63 620	2.75 596	2.56 614	1.79 607	1.24 546	0.47 437	1.37 551	1.45 561	1.87 580	1.50 535	1.55 559	2.46 599	2.04 588	1.04 536	0.59 581	0.18 434	2.32 612	0.68 591	2.29 612	1.14 603

ktn	2.98 605	2.25 614	1.73 581	2.84 617	2.53 619	3.76 612	2.15 617	3.70 614	5.47 617	2.75 602	5.17 621	5.94 617	2.48 600	3.23 605	2.46 593	2.34 622	1.44 621	2.78 621	2.03 622	2.45 615	2.01 619

MonStereo1	1.98 592	1.48 599	1.43 572	1.81 602	1.69 605	2.88 602	0.78 550	2.47 600	3.47 609	2.20 592	4.36 614	3.39 602	2.50 601	2.18 593	1.58 565	1.19 600	0.54 589	1.65 598	0.87 598	1.78 601	1.29 612

notaker	2.76 601	2.29 615	1.80 583	2.96 618	2.58 620	2.90 604	1.75 611	3.24 609	3.05 605	2.78 603	4.24 612	6.15 619	2.51 602	3.34 606	2.75 596	2.31 620	1.18 618	3.00 623	1.65 620	2.84 620	1.97 617

TorneroNet-64	3.44 606	1.86 609	1.42 571	2.58 615	2.28 614	6.87 618	1.68 609	4.70 620	12.03 622	2.31 595	5.59 622	8.25 622	2.55 603	3.97 614	2.73 595	1.81 613	0.74 599	2.57 617	1.07 610	2.35 613	1.44 614

FCDSN-DC	1.39 574	0.56 543	0.65 434	0.74 572	0.59 564	1.38 554	0.63 510	1.35 546	1.39 554	3.26 612	4.50 615	4.61 607	2.63 604	1.58 564	1.03 533	0.46 565	0.42 576	0.48 564	0.47 572	0.50 559	0.50 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TorneroNet	4.53 616	1.89 610	1.48 574	2.55 613	2.27 613	13.78 628	1.69 610	4.84 622	23.73 639	2.89 608	7.70 625	7.06 621	2.69 605	4.26 616	3.42 602	1.84 614	0.77 605	2.68 619	1.13 611	2.42 614	1.47 615

WAO-8	2.92 603	1.55 603	1.35 563	1.79 600	1.63 602	5.23 615	1.22 589	4.58 618	12.56 625	2.84 605	4.07 611	4.83 610	2.72 606	3.49 608	2.25 589	1.27 601	0.91 610	1.99 603	1.15 613	1.86 603	1.15 604

Venus	2.92 603	1.55 603	1.35 563	1.79 600	1.63 602	5.23 615	1.22 589	4.58 618	12.56 625	2.84 605	4.06 610	4.83 610	2.72 606	3.49 608	2.25 589	1.27 601	0.91 610	1.99 603	1.15 613	1.86 603	1.15 604

ELAS	1.63 583	0.61 550	0.95 516	0.68 565	0.55 555	3.01 606	1.55 606	2.39 599	2.33 596	3.64 615	3.89 607	2.75 590	2.90 608	2.15 592	2.27 591	0.52 575	0.45 584	0.50 569	0.48 574	0.54 567	0.52 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 563	0.49 522	0.62 413	0.59 536	0.50 542	1.62 573	0.67 519	1.23 515	1.24 531	2.45 598	3.77 603	3.09 596	2.98 609	1.32 546	0.81 482	0.45 563	0.41 574	0.49 567	0.51 581	0.47 554	0.44 555

JetBlue	2.78 602	1.26 593	7.04 612	1.16 589	1.48 598	8.00 621	6.02 625	2.60 601	1.92 585	2.12 589	2.64 586	3.34 601	3.05 610	6.49 620	3.39 601	0.78 589	0.76 604	0.75 580	0.76 594	0.97 589	1.18 608

FC-DCNN v2	1.65 584	0.51 530	0.65 434	0.61 544	0.49 540	1.61 571	0.70 534	1.75 589	1.56 571	4.74 622	4.91 618	6.46 620	3.31 611	1.91 581	1.11 541	0.46 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 555	0.46 560

coex-ft	6.43 620	1.51 602	87.33 648	0.49 454	0.38 484	1.34 552	1.21 588	1.16 486	8.09 620	12.12 628	2.79 589	2.77 591	3.31 611	1.16 524	3.15 598	0.24 455	0.23 491	0.27 488	0.24 477	0.45 548	0.37 532

FC-DCNN	1.59 580	0.51 530	0.66 440	0.61 544	0.49 540	1.56 568	0.70 534	1.66 583	1.53 566	4.64 619	4.62 616	5.85 616	3.34 613	1.84 579	1.11 541	0.46 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 555	0.46 560

ELAS_RVC	1.60 581	0.61 550	1.01 525	0.70 568	0.56 558	2.00 585	1.89 615	1.96 592	2.65 600	3.33 613	3.26 595	3.03 593	3.41 614	2.49 600	2.09 584	0.52 575	0.45 584	0.50 569	0.48 574	0.54 567	0.52 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	3.46 607	2.07 613	3.64 603	3.09 619	2.48 617	3.75 611	2.42 620	3.31 611	13.77 627	2.90 609	2.95 593	5.84 615	3.69 615	3.69 610	3.48 604	2.07 617	1.11 617	2.70 620	1.40 617	2.84 620	1.98 618

UNDER WATER-64	3.53 608	2.01 612	3.94 604	3.22 621	2.49 618	5.41 617	2.60 621	3.43 613	12.41 624	3.03 610	2.68 588	6.07 618	4.04 616	3.79 612	3.33 600	2.02 616	1.24 619	2.63 618	1.46 618	2.78 618	2.08 620

JetRed	5.27 618	5.84 623	12.81 621	2.36 611	2.83 621	12.23 626	10.50 628	4.46 617	3.60 610	3.86 616	3.83 605	4.85 612	4.18 617	6.78 621	11.96 624	2.17 619	2.96 625	2.18 611	1.97 621	3.38 623	2.68 623

MADNet++	4.03 611	2.70 621	3.44 602	3.72 623	3.44 623	4.44 614	3.52 623	3.95 616	3.61 611	4.46 617	4.98 619	4.10 606	4.58 618	7.00 622	5.89 614	3.74 624	3.67 626	3.27 625	2.71 625	3.70 624	3.66 625

DPSimNet_ROB	3.58 609	2.45 617	8.57 614	2.53 612	2.37 615	2.88 602	3.77 624	3.14 607	3.23 607	4.71 621	3.86 606	4.68 608	4.87 619	4.07 615	5.62 613	2.33 621	2.33 623	2.47 616	2.52 623	2.51 616	2.64 622

tt	6.20 619	0.20 203	5.89 610	3.55 622	2.07 612	11.26 624	19.21 629	11.74 627	5.46 616	2.69 601	2.04 570	4.87 613	6.25 620	3.70 611	7.09 619	8.32 631	11.17 635	4.93 628	5.41 630	5.74 625	2.37 621

DStereoSA	1.73 586	0.63 554	1.57 577	0.80 576	0.79 577	1.26 548	1.30 593	1.34 542	1.43 557	1.24 545	7.52 624	0.92 441	7.68 621	1.65 573	2.29 592	0.41 556	0.29 531	0.63 578	0.60 586	1.04 590	1.18 608

SGM-ForestM	4.04 612	0.32 445	0.46 295	0.43 358	0.27 325	7.50 620	1.45 605	3.84 615	4.24 615	8.19 626	6.76 623	19.00 634	9.08 622	10.74 627	6.62 617	0.31 512	0.33 557	0.32 519	0.32 535	0.29 476	0.29 487

MANE	4.13 613	0.51 530	0.64 428	0.66 559	0.56 558	6.89 619	0.99 574	7.55 623	12.04 623	6.68 625	8.57 626	10.69 625	9.45 623	7.59 624	6.39 616	0.49 571	0.43 581	0.48 564	0.98 604	0.49 557	0.48 568

USTest	12.99 626	14.18 628	20.00 622	16.24 627	14.97 625	20.80 630	31.95 635	16.20 632	10.91 621	8.79 627	9.48 627	13.94 627	10.50 624	16.11 629	21.44 631	3.17 623	4.82 627	5.08 629	5.36 629	8.81 628	7.13 627

TCMNet-wrong-test	8.97 622	10.42 627	8.74 615	19.56 628	17.61 628	12.53 627	9.01 627	13.59 629	2.18 590	4.64 619	5.11 620	14.63 628	11.09 625	7.19 623	9.73 621	5.56 630	0.89 609	3.77 626	3.11 626	10.34 629	9.80 628

DStereoFS	1.87 589	0.85 576	1.03 526	0.75 575	0.62 567	2.04 586	0.65 514	1.74 588	1.55 568	1.52 563	1.90 561	2.36 585	12.92 626	3.85 613	1.74 570	0.44 561	0.31 545	0.82 586	0.46 565	0.84 582	1.10 602

LRCNet_RVC	21.24 632	31.15 636	21.41 625	28.98 633	23.82 632	3.13 607	0.60 502	20.96 637	1.59 572	25.58 637	28.15 641	21.99 637	14.79 627	21.94 637	16.41 628	28.89 646	14.87 636	33.53 642	31.28 642	29.51 643	26.16 641

DPSMNet_ROB	12.08 625	8.00 624	21.00 624	8.97 626	16.79 627	10.67 622	30.89 634	9.02 626	15.17 630	6.51 624	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.27 626	21.67 632	4.58 627	8.57 630	5.09 631	9.29 632	5.90 626	10.95 630

DGTPSM_ROB	12.07 624	8.00 624	20.99 623	8.93 625	16.78 626	10.67 622	30.87 633	9.01 625	15.16 629	6.50 623	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.25 625	21.67 632	4.57 626	8.57 630	5.08 629	9.28 631	5.90 626	10.95 630

Anonymous_1	33.25 634	18.26 629	23.92 626	20.54 629	21.28 631	25.59 632	35.94 636	22.01 640	15.57 631	13.33 629	13.49 632	18.08 633	15.29 630	20.36 630	24.60 634	16.28 638	8.84 632	66.59 646	118.00 648	155.73 651	11.23 632

DPSM_ROB	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 630	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 633	9.23 633	9.49 633	9.82 633	13.51 631	11.91 633

DPSM	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 630	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 633	9.23 633	9.49 633	9.82 633	13.51 631	11.91 633

xxxxx1	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

tt_ll	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

ff	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

LE_ROB	4.42 615	0.24 342	2.75 596	0.42 337	0.23 184	1.57 569	0.90 566	1.71 587	17.88 634	16.56 636	4.88 617	5.17 614	18.85 636	1.63 568	14.62 627	0.17 293	0.14 332	0.16 180	0.16 268	0.19 348	0.17 326

HanzoNet	6.76 621	2.45 617	4.22 607	3.19 620	2.94 622	3.62 610	2.28 619	4.79 621	7.20 619	14.00 632	13.19 631	17.49 632	22.30 637	13.25 628	6.19 615	4.20 625	1.93 622	3.10 624	2.56 624	3.35 622	2.88 624

BEATNet-Init1	15.13 627	0.82 574	50.86 646	0.72 571	0.53 551	38.10 640	7.03 626	11.83 628	14.25 628	29.78 645	30.17 645	48.21 648	22.64 638	26.78 638	18.11 629	0.42 560	0.38 567	0.47 559	0.46 565	0.51 560	0.48 568

PML	40.80 647	29.24 635	11.87 620	7.20 624	14.47 624	92.13 650	213.69 652	7.63 624	23.35 638	74.72 651	190.14 652	50.17 649	26.15 639	21.39 633	12.70 625	8.76 632	2.92 624	8.45 632	3.25 627	13.26 630	4.42 626

HaxPig	31.96 633	37.24 639	34.27 632	24.37 632	24.88 633	18.26 629	19.86 630	20.64 636	28.52 640	35.97 646	38.75 646	25.57 638	28.72 640	33.88 639	34.39 640	35.94 647	38.87 647	37.80 643	40.48 645	39.68 644	41.15 646

RAFT-FEzeroshot	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 638	39.22 638	52.25 642	73.13 646	42.62 645	32.59 642	26.71 639	27.70 637	38.57 642	32.57 641	41.68 646	51.67 647	18.75 640	18.58 643	19.15 636	19.78 637	27.21 636	23.98 637

RAFT-FE	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 638	39.22 638	52.25 642	73.13 646	42.62 645	32.59 642	26.71 639	27.70 637	38.57 642	32.57 641	41.68 646	51.67 647	18.75 640	18.58 643	19.15 636	19.78 637	27.21 636	23.98 637

CasAABBNet	35.74 637	37.43 640	48.72 642	42.22 637	39.20 636	52.24 641	73.12 645	42.61 644	32.62 645	26.78 642	27.95 639	38.58 644	32.60 643	41.67 644	51.65 646	18.74 639	18.57 642	19.15 636	19.77 636	27.20 634	23.98 637

Hybrid-DGEV	35.78 638	37.50 644	48.96 645	42.25 640	39.20 636	52.33 646	73.10 644	42.63 647	32.52 641	26.62 638	28.31 644	38.50 641	32.87 644	41.67 644	51.55 643	18.77 643	18.56 641	19.18 640	19.83 640	27.20 634	23.97 636

LSM0	38.95 646	37.60 646	48.58 639	43.57 642	91.06 648	52.57 647	72.57 642	43.17 649	32.63 646	26.97 644	27.97 640	38.65 645	32.94 645	41.86 649	51.78 649	18.89 645	18.41 637	19.13 635	19.63 635	27.29 639	33.77 642

FlowAnything	35.81 639	37.53 645	48.80 643	42.20 636	39.22 638	52.25 642	73.16 648	42.56 643	32.89 647	26.76 641	28.30 642	38.69 646	33.09 646	41.63 643	51.62 645	18.76 642	18.59 646	19.21 641	19.92 641	27.16 633	23.91 635

Selective-RAFT-Error	35.84 640	37.49 643	48.83 644	42.26 641	39.24 641	52.30 645	73.09 643	42.66 648	32.61 644	26.80 643	28.30 642	38.84 647	33.51 647	41.68 646	51.59 644	18.82 644	18.58 643	19.17 639	19.80 639	27.28 638	24.05 640

MEDIAN_ROB	37.38 644	40.85 648	40.60 636	32.31 634	31.85 634	27.20 635	24.55 631	29.10 641	33.19 648	42.09 650	41.76 648	33.35 639	34.39 648	39.78 642	37.07 641	43.64 649	44.10 649	44.12 645	43.40 647	41.51 646	42.76 648

AVERAGE_ROB	37.58 645	40.13 647	40.15 635	34.81 635	33.82 635	28.55 639	25.10 632	32.02 642	34.06 649	41.28 649	40.66 647	34.46 640	34.81 649	39.18 641	37.57 642	42.78 648	43.44 648	43.82 644	43.03 646	40.47 645	41.51 647

RSGM-EC	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 646	92.11 649	74.93 648	114.81 649	53.77 650	38.96 650	39.88 647	48.98 649	90.73 650	64.81 650	139.63 650	128.53 650	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

acva	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 646	92.11 649	74.93 648	114.81 649	53.77 650	38.96 650	39.88 647	48.98 649	90.73 650	64.81 650	139.63 650	128.53 650	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

test_example2	176.61 650	205.14 651	198.86 650	188.60 650	190.98 651	152.67 651	170.61 651	94.86 652	123.55 652	178.88 652	179.48 651	158.94 652	141.34 652	192.61 652	198.96 652	203.76 652	236.37 652	164.13 652	173.55 652	218.58 652	160.41 651

ccccc		429.19 652		507.10 651	501.20 652	356.95 652		380.82 653		334.51 653		372.86 653		499.17 653		561.44 653	431.22 653	334.28 653	290.86 653	540.88 653

ASD4		8.86 626

Low-res two-view benchmark