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

BTL-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 43	0.26 81	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 10	0.21 1	0.27 16	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.16 69	0.16 180	0.13 5	0.13 47

StereoAnything_RVC	0.45 141	1.43 587	0.48 88	0.35 7	0.20 8	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 95	1.27 294	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 6	0.10 2	2.37 595	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 12	0.38 17	0.40 54	0.24 49	0.38 42	0.20 12	0.59 34	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 59	0.27 31	0.90 188	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

LG-Stereo_L1	0.30 29	0.20 19	0.44 57	0.37 19	0.26 81	0.29 14	0.21 19	0.66 65	0.26 10	0.25 4	0.25 8	0.24 11	0.22 11	1.24 287	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

MLG-Stereo	0.29 24	0.19 12	0.38 17	0.41 65	0.20 8	0.42 65	0.20 12	0.66 65	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 59	0.28 35	1.09 248	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

BridgeDepth	0.29 24	0.19 12	0.37 8	0.40 54	0.17 1	0.58 197	0.32 109	0.60 44	0.29 18	0.26 6	0.26 12	0.39 82	0.43 132	0.47 30	0.26 26	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 53	0.12 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 19	0.36 5	0.37 19	0.22 26	0.35 32	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 2	0.77 139	0.23 3	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 141	0.21 40	0.43 52	0.41 65	0.39 328	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 43	0.26 6	0.25 8	0.31 48	0.41 118	1.43 341	0.30 66	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	1.16 581	1.70 596

MatchStereo	0.28 17	0.21 40	0.39 24	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 59	0.48 83	0.27 9	0.47 78	0.25 17	0.24 15	0.49 37	0.31 88	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.13 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.38 34	0.24 49	0.30 16	0.20 12	0.54 18	0.33 32	0.27 9	0.30 26	0.33 59	0.25 18	0.46 22	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LCMNet	0.28 17	0.18 3	0.36 5	0.37 19	0.24 49	0.31 19	0.20 12	0.57 30	0.57 121	0.28 11	0.32 30	0.33 59	0.29 39	0.54 50	0.30 66	0.14 38	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

MonStereo	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.57 65	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 24	0.20 19	0.45 72	0.37 19	0.25 70	0.26 6	0.20 12	0.78 104	0.28 15	0.28 11	0.26 12	0.24 11	0.26 26	0.91 189	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

GREAT-IGEV	0.32 45	0.20 19	0.42 46	0.37 19	0.29 152	0.36 37	0.28 76	0.56 25	0.58 123	0.28 11	0.50 94	0.29 39	0.29 39	0.84 167	0.27 37	0.14 38	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.29 22	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

LACA2	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.35 7	0.18 2	0.39 46	0.39 203	0.56 25	0.27 13	0.29 17	0.33 31	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.22 1	0.15 49	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.16 82	0.11 2

Test_v1	0.27 10	0.20 19	0.37 8	0.34 3	0.25 70	0.31 19	0.30 91	0.59 34	0.37 46	0.29 17	0.33 31	0.25 17	0.25 18	0.48 36	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.11 2

MonSter++	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.37 19	0.24 49	0.34 26	0.20 12	0.49 11	0.31 25	0.29 17	0.26 12	0.40 85	0.26 26	0.45 18	0.27 37	0.13 23	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 16

S2M2_XL	0.24 2	0.24 108	0.39 24	0.34 3	0.24 49	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 49	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 26	0.20 259	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.18 153	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LG-G	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LGtest1	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.42 65	0.19 7	0.56 25	0.26 10	0.29 17	0.24 7	0.29 39	0.29 39	0.55 56	0.25 14	0.18 169	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.14 30	0.13 47

LACA1	0.25 4	0.20 19	0.38 17	0.34 3	0.18 2	0.31 19	0.27 69	0.45 7	0.25 7	0.30 24	0.22 4	0.25 17	0.32 61	0.46 22	0.25 14	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.12 51	0.15 53	0.12 16

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 5	0.47 100	0.19 7	0.54 18	0.27 13	0.30 24	0.29 22	0.26 22	0.32 61	0.43 13	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 53	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.39 43	0.21 14	0.40 51	0.21 19	0.53 14	0.29 18	0.30 24	0.28 18	0.31 48	0.29 39	0.47 30	0.25 14	0.15 49	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.11 2

FoundationStereo	0.24 2	0.21 40	0.36 5	0.38 34	0.22 26	0.32 24	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 24	0.25 8	0.30 45	0.33 67	0.34 3	0.26 26	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.12 16

VIP-Stereo	0.35 68	0.22 64	0.49 95	0.40 54	0.43 362	0.82 351	0.22 26	0.59 34	0.45 70	0.31 28	0.53 107	0.37 74	0.31 54	0.83 162	0.27 37	0.17 122	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.12 16

252Zero-FE	0.27 10	0.22 64	0.40 31	0.41 65	0.24 49	0.29 14	0.19 7	0.59 34	0.46 76	0.31 28	0.33 31	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

AdaDepth	0.30 29	0.22 64	0.49 95	0.44 110	0.27 107	0.44 83	0.24 44	0.52 13	0.30 22	0.31 28	0.37 42	0.26 22	0.32 61	0.79 148	0.25 14	0.12 8	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

IGEV	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.37 19	0.31 203	0.45 87	0.21 19	0.59 34	0.40 54	0.31 28	0.43 63	0.26 22	0.21 5	0.43 13	0.25 14	0.13 23	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.12 1	0.12 16

111111	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.45 124	0.42 351	0.37 39	0.22 26	0.95 183	0.38 49	0.31 28	0.31 27	0.40 85	0.27 31	0.96 205	0.26 26	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.13 47

S2M2_L	0.34 58	0.28 220	0.45 72	0.40 54	0.30 177	0.31 19	0.16 1	0.60 44	0.64 145	0.31 28	0.48 83	0.47 112	0.34 78	0.38 5	0.32 97	0.25 393	0.22 436	0.20 208	0.22 362	0.25 359	0.22 330
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.35 68	0.22 64	0.44 57	0.43 81	0.27 107	0.57 194	0.44 270	0.79 109	0.41 58	0.32 34	0.47 78	0.46 105	0.30 47	0.69 108	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.15 53	0.12 16

castereo++	0.38 83	0.23 86	0.41 37	0.43 81	0.31 203	0.97 405	0.22 26	0.86 142	0.58 123	0.32 34	0.44 67	0.51 137	0.39 110	0.93 198	0.24 6	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.14 82

dual_stereo	0.27 10	0.19 12	0.35 3	0.39 43	0.21 14	0.25 5	0.22 26	0.48 9	0.31 25	0.32 34	0.26 12	0.37 74	0.24 15	0.83 162	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 29	0.20 19	0.40 31	0.46 135	0.30 177	0.33 25	0.22 26	0.75 94	0.45 70	0.32 34	0.41 52	0.32 51	0.48 177	0.38 5	0.27 37	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

RAStereo	0.34 58	0.21 40	0.66 218	0.47 149	0.27 107	0.26 6	0.29 81	0.69 73	0.63 140	0.32 34	0.42 54	0.45 101	0.31 54	0.45 18	0.34 129	0.17 122	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.13 47

DDF-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.47 84	0.48 177	0.42 351	0.31 19	0.24 44	0.53 14	0.33 32	0.33 39	0.40 49	0.37 74	0.48 177	0.91 189	0.32 97	0.23 348	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.86 568	0.16 160

zero-FE	0.36 70	0.22 64	0.47 84	0.45 124	0.43 362	0.30 16	0.24 44	0.61 46	0.33 32	0.33 39	0.41 52	0.37 74	0.50 194	0.64 92	0.32 97	0.22 321	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.83 566	0.16 160

AIO_rvc	0.36 70	0.23 86	0.49 95	0.43 81	0.27 107	0.59 204	0.38 188	0.94 178	0.45 70	0.33 39	0.46 76	0.49 127	0.22 11	0.84 167	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.13 47

Pro-Stereo	0.31 39	0.16 2	0.34 1	0.39 43	0.29 152	0.63 230	0.21 19	0.35 3	0.28 15	0.34 42	0.25 8	0.23 5	0.13 1	1.58 372	0.26 26	0.13 23	0.11 32	0.18 137	0.17 206	0.13 5	0.12 16

GEAStereo	0.31 39	0.21 40	0.43 52	0.43 81	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.17 115	0.14 82

gasm-f	0.34 58	0.22 64	0.42 46	0.43 81	0.31 203	0.39 46	0.44 270	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.64 143	0.32 51	0.46 153	0.55 56	0.28 50	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.14 82

GIP-stereo	0.34 58	0.23 86	0.45 72	0.50 209	0.36 282	0.38 42	0.23 37	0.78 104	0.52 106	0.34 42	0.51 98	0.46 105	0.38 105	0.51 42	0.27 37	0.20 259	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.16 82	0.14 82

MLG-Stereo_test3	0.28 17	0.18 3	0.42 46	0.40 54	0.23 33	0.47 100	0.19 7	0.61 46	0.29 18	0.35 46	0.21 2	0.35 66	0.21 5	0.60 81	0.25 14	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

SCV	0.46 148	0.26 162	0.55 146	0.47 149	0.25 70	0.39 46	0.38 188	1.98 510	0.60 133	0.35 46	0.48 83	0.55 160	0.36 95	1.28 296	0.32 97	0.24 365	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.14 82

mms	0.40 101	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.32 225	0.43 76	0.46 297	0.70 78	0.46 76	0.35 46	0.58 129	0.44 93	0.30 47	1.36 321	0.33 114	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.19 197	0.15 122

ours_stereo	0.39 89	0.28 220	0.51 111	0.46 135	0.30 177	0.40 51	0.44 270	0.73 87	0.56 119	0.35 46	0.56 120	0.46 105	0.33 67	1.11 254	0.32 97	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.15 138	0.19 197	0.14 82

Selective-IGEV	0.39 89	0.24 108	0.50 104	0.44 110	0.25 70	0.46 93	0.33 120	1.25 309	0.40 54	0.35 46	0.45 72	0.52 145	0.30 47	1.07 243	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

DispViT+	0.33 53	0.30 275	0.55 146	0.43 81	0.36 282	0.42 65	0.25 50	0.64 54	0.55 116	0.36 51	0.31 27	0.29 39	0.26 26	0.53 46	0.41 202	0.24 365	0.16 299	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.14 82

BStereo	0.38 83	0.25 136	1.42 499	0.42 73	0.28 132	0.55 181	0.39 203	0.55 21	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

Wave_Phase_stereo	0.45 141	0.25 136	1.42 499	0.42 73	0.28 132	1.78 529	0.39 203	0.72 84	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.26 81	0.26 6	0.25 50	0.49 11	0.29 18	0.36 51	0.47 78	0.28 37	0.32 61	0.49 37	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

Monster-pub-mixall	0.30 29	0.19 12	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.28 12	0.18 2	0.58 32	0.34 38	0.36 51	0.34 34	0.26 22	0.20 2	1.40 338	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 47

LG-Stereo	0.34 58	0.25 136	0.78 320	0.47 149	0.26 81	0.37 39	0.30 91	0.71 83	0.52 106	0.36 51	0.57 126	0.29 39	0.21 5	0.50 40	0.36 151	0.13 23	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.12 16

HUF	0.36 70	0.23 86	0.52 120	0.40 54	0.22 26	0.54 172	0.47 305	0.82 127	0.43 63	0.36 51	0.43 63	0.50 133	0.42 124	0.64 92	0.29 55	0.17 122	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.14 82

U	9.45 618	0.21 40	0.58 170	0.47 149	53.11 641	61.27 647	0.24 44	0.70 78	0.52 106	0.36 51	0.28 18	0.29 39	0.35 85	0.33 2	0.26 26	0.19 218	0.11 32	60.50 645	8.88 629	0.17 115	0.13 47

GSStereo	0.33 53	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

GS-Stereo							0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

2.5w	0.31 39	0.23 86	0.46 81	0.39 43	0.24 49	0.42 65	0.39 203	0.61 46	0.30 22	0.37 59	0.53 107	0.24 11	0.25 18	0.77 139	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

DEFOM-Stereo	0.33 53	0.20 19	0.40 31	0.42 73	0.28 132	0.80 340	0.23 37	0.48 9	0.37 46	0.37 59	0.31 27	0.23 5	0.24 15	1.20 277	0.27 37	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.14 82

999	0.48 162	0.22 64	0.49 95	0.48 177	0.34 264	0.75 305	0.31 99	0.85 140	0.55 116	0.37 59	0.48 83	0.50 133	0.36 95	2.45 474	0.39 185	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.16 82	0.19 260

RSM++	0.38 83	0.24 108	0.51 111	0.47 149	0.26 81	0.50 134	0.41 234	0.79 109	0.45 70	0.37 59	0.45 72	0.60 190	0.35 85	1.02 228	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.18 153	0.13 47

IGEV++	0.40 101	0.22 64	0.51 111	0.52 263	0.29 152	0.45 87	0.25 50	1.65 409	0.46 76	0.37 59	0.57 126	0.46 105	0.45 146	0.50 40	0.38 174	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

MaDis-Stereo	0.36 70	0.25 136	0.58 170	0.44 110	0.34 264	0.30 16	0.30 91	0.72 84	0.50 91	0.37 59	0.36 39	0.58 181	0.49 188	0.52 44	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.14 82

WQFJA1++	1.55 531	0.22 64	0.45 72	0.38 34	0.28 132	0.38 42	0.20 12	0.62 49	0.28 15	0.38 67	0.39 47	0.34 63	0.39 110	0.64 92	0.27 37	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.12 51	25.04 632	0.14 82

asda	0.30 29	0.24 108	0.42 46	0.38 34	0.23 33	0.43 76	0.34 131	0.58 32	0.37 46	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.52 44	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.25_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.5w_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.25w-stereo	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.32 30	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

SCV_C0	0.43 119	0.26 162	0.65 208	0.43 81	0.29 152	0.47 100	0.31 99	1.34 324	0.73 188	0.38 67	0.49 91	0.54 155	0.29 39	1.24 287	0.30 66	0.17 122	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.15 122

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 101	0.67 527	0.42 46	0.64 428	0.29 152	0.48 108	0.25 50	0.85 140	0.44 68	0.38 67	0.36 39	0.30 45	0.70 295	1.15 263	0.29 55	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.18 153	0.12 16

castereo	0.41 109	0.22 64	0.46 81	0.44 110	0.30 177	0.61 217	0.56 386	0.97 192	0.80 214	0.38 67	0.69 160	0.45 101	0.69 290	0.51 42	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.12 16

CroCo-Stereo Lap2	0.44 132	0.34 375	0.77 312	0.61 399	0.79 533	0.28 12	0.35 140	0.75 94	0.71 182	0.38 67	0.50 94	0.72 229	0.55 223	0.57 65	0.47 264	0.17 122	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.21 281	0.20 292

IGEV-RUCA	0.37 77	0.23 86	0.48 88	0.49 197	0.36 282	0.60 211	0.23 37	0.64 54	0.49 86	0.39 76	0.49 91	0.44 93	0.31 54	0.85 172	0.30 66	0.24 365	0.13 141	0.16 69	0.12 51	0.20 236	0.19 260

fffy	0.42 113	0.27 195	0.57 164	0.46 135	0.29 152	0.48 108	0.35 140	0.91 160	0.55 116	0.40 77	0.58 129	0.55 160	0.41 118	1.26 291	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.14 82

NLSM3	0.36 70	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.36 282	0.43 76	0.32 109	0.69 73	0.58 123	0.41 78	0.68 155	0.39 82	0.43 132	0.60 81	0.35 139	0.14 38	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.16 82	0.13 47

asd	0.30 29	0.21 40	0.41 37	0.39 43	0.24 49	0.47 100	0.30 91	0.69 73	0.30 22	0.41 78	0.39 47	0.28 37	0.33 67	0.62 88	0.27 37	0.13 23	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

4w-stereo	0.30 29	0.24 108	0.44 57	0.37 19	0.23 33	0.46 93	0.27 69	0.63 52	0.31 25	0.41 78	0.44 67	0.27 28	0.36 95	0.59 69	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.12 51	0.13 5	0.12 16

3.75w	0.32 45	0.23 86	0.44 57	0.37 19	0.29 152	0.62 226	0.36 156	0.59 34	0.32 30	0.41 78	0.47 78	0.25 17	0.34 78	0.64 92	0.26 26	0.12 8	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.12 16

1w_stereo	0.34 58	0.20 19	0.42 46	0.43 81	0.26 81	0.47 100	0.54 360	0.59 34	0.50 91	0.41 78	0.66 148	0.25 17	0.44 142	0.62 88	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

AIO-Stereo	0.37 77	0.25 136	0.51 111	0.47 149	0.23 33	0.45 87	0.39 203	1.07 243	0.52 106	0.41 78	0.48 83	0.52 145	0.25 18	0.72 120	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

RSM	0.39 89	0.24 108	0.49 95	0.46 135	0.26 81	0.47 100	0.40 217	0.92 163	0.44 68	0.41 78	0.42 54	0.65 208	0.33 67	1.07 243	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.13 47

Replicate-Monster	0.41 109	0.26 162	2.03 548	0.36 10	0.21 14	0.46 93	0.23 37	0.67 71	0.48 83	0.42 85	0.27 16	0.31 48	0.30 47	0.98 215	0.24 6	0.14 38	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.28 422

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 70	0.23 86	0.54 135	0.50 209	0.28 132	0.36 37	0.22 26	1.02 209	0.39 50	0.42 85	0.64 143	0.36 68	0.51 200	0.39 7	0.29 55	0.18 169	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.18 219

SGD-Stereo	0.32 45	0.20 19	0.40 31	0.38 34	0.19 5	0.43 76	0.22 26	0.64 54	0.33 32	0.42 85	0.34 34	0.27 28	0.35 85	1.15 263	0.30 66	0.20 259	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.17 115	0.13 47

AEACV	0.37 77	0.24 108	0.52 120	0.47 149	0.51 421	0.37 39	0.38 188	0.65 59	0.53 112	0.42 85	0.56 120	0.46 105	0.60 252	0.53 46	0.30 66	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.14 82

EGLCR-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.51 111	0.43 81	0.26 81	0.44 83	0.22 26	0.99 198	0.48 83	0.42 85	0.42 54	0.67 215	0.29 39	0.86 176	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.17 115	0.15 122

CroCo-Stereo	0.40 101	0.31 311	0.73 274	0.58 359	0.27 107	0.26 6	0.33 120	0.95 183	0.81 217	0.42 85	0.47 78	0.65 208	0.47 163	0.39 7	0.34 129	0.18 169	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.19 197	0.16 160
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
VMStereo-Base	0.38 83	0.23 86	0.44 57	0.36 10	0.22 26	0.39 46	0.34 131	0.70 78	0.86 228	0.43 91	0.69 160	0.60 190	0.33 67	0.73 125	0.35 139	0.17 122	0.14 199	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.17 193

3.5w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.45 72	0.37 19	0.24 49	0.54 172	0.35 140	0.66 65	0.36 43	0.43 91	0.44 67	0.29 39	0.34 78	0.77 139	0.39 185	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.13 47

2w_stereo	0.32 45	0.24 108	0.45 72	0.39 43	0.22 26	0.46 93	0.47 305	0.69 73	0.42 61	0.43 91	0.50 94	0.24 11	0.45 146	0.47 30	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

Occ-G	0.42 113	0.21 40	0.48 88	0.41 65	0.26 81	0.42 65	0.62 420	0.77 100	0.49 86	0.43 91	0.66 148	1.02 349	0.46 153	0.78 144	0.41 202	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.16 82	0.16 160

plain	0.46 148	0.27 195	1.01 413	0.50 209	0.40 338	0.35 32	0.37 178	0.87 143	0.56 119	0.43 91	0.76 182	0.42 87	0.40 115	1.13 260	0.45 243	0.21 292	0.15 260	0.24 338	0.19 252	0.24 346	0.16 160

3w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.52 120	0.40 54	0.21 14	0.53 164	0.54 360	0.65 59	0.46 76	0.44 96	0.48 83	0.23 5	0.45 146	0.46 22	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

monsterstereo	0.34 58	0.20 19	0.44 57	0.45 124	0.35 268	0.27 11	0.29 81	0.53 14	0.51 100	0.44 96	0.61 135	0.26 22	0.25 18	1.19 275	0.27 37	0.13 23	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.10 1

fffft	0.38 83	0.23 86	0.51 111	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.48 317	0.76 97	0.36 43	0.44 96	0.34 34	0.38 81	0.31 54	1.31 302	0.32 97	0.14 38	0.11 32	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 319	3.18 618	2.55 569	0.39 43	0.23 33	0.44 83	0.23 37	0.63 52	0.42 61	0.44 96	0.44 67	0.34 63	0.28 35	0.56 59	0.29 55	1.35 593	0.10 9	0.22 278	0.19 252	0.46 517	1.31 590

LoS_RVC	0.42 113	0.26 162	0.40 31	0.44 110	0.82 542	0.51 151	0.44 270	0.64 54	0.41 58	0.44 96	0.78 187	0.44 93	0.47 163	0.56 59	0.36 151	0.13 23	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.84 574

CES	0.48 162	0.20 19	0.37 8	0.39 43	1.39 588	0.55 181	0.35 140	0.98 196	0.66 163	0.44 96	0.66 148	0.35 66	0.27 31	0.56 59	0.33 114	0.15 49	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.19 197	1.46 592

ProNet	0.43 119	0.28 220	0.58 170	0.43 81	0.30 177	0.56 189	0.52 346	1.00 202	0.58 123	0.44 96	0.49 91	0.43 90	0.43 132	1.28 296	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

sCroCo_RVC	0.49 170	0.40 431	1.02 420	0.65 442	0.60 472	0.52 155	0.40 217	0.83 132	0.61 134	0.44 96	0.74 178	0.49 127	0.50 194	0.63 91	0.48 269	0.26 416	0.27 480	0.23 318	0.22 362	0.29 415	0.25 376

FlowAnything_test	0.39 89	0.26 162	0.61 185	0.59 372	0.33 246	0.62 226	0.36 156	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.36 39	0.45 101	0.37 99	0.53 46	0.48 269	0.24 365	0.18 353	0.28 427	0.33 508	0.21 281	0.19 260

2.25w	0.32 45	0.24 108	0.48 88	0.37 19	0.24 49	0.45 87	0.25 50	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.58 129	0.27 28	0.32 61	0.74 132	0.35 139	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.14 82

4.5_new	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

4.5w-stereo	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

MIF-Stereo (partial)	0.45 141	0.25 136	0.70 245	0.50 209	0.52 433	0.35 32	0.26 62	0.91 160	0.59 132	0.45 104	0.71 168	0.51 137	0.51 200	1.11 254	0.45 243	0.20 259	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.24 346	0.18 219

DA	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

GGEV	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

SMoEStereo_RVC	0.39 89	0.25 136	0.50 104	0.45 124	0.30 177	0.61 217	0.36 156	0.72 84	0.45 70	0.46 109	0.43 63	0.42 87	0.35 85	1.39 332	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.15 138	0.16 82	0.15 122

rvit_stereo_ft	0.47 156	0.35 395	0.87 356	0.67 460	0.42 351	0.40 51	0.59 410	0.81 122	0.74 190	0.46 109	0.55 117	0.57 175	0.49 188	0.65 102	0.50 284	0.25 393	0.17 330	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.17 193

MGS-Stereo	0.42 113	0.26 162	0.58 170	0.44 110	0.28 132	0.50 134	0.34 131	0.57 30	0.83 223	0.46 109	1.31 387	0.52 145	0.33 67	0.65 102	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

2.75w_new	0.31 39	0.23 86	0.43 52	0.35 7	0.23 33	0.42 65	0.42 238	0.54 18	0.35 42	0.47 114	0.43 63	0.24 11	0.30 47	0.66 104	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

3.25w_new	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.38 34	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.25w	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.37 19	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

monsters	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.36 282	0.34 26	0.27 69	0.66 65	0.43 63	0.47 114	0.40 49	0.22 3	0.23 13	1.33 310	0.25 14	0.13 23	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

Pointernet	0.37 77	0.20 19	0.57 164	0.43 81	0.28 132	0.51 151	0.27 69	0.93 172	0.61 134	0.47 114	0.63 140	0.49 127	0.38 105	0.49 37	0.33 114	0.17 122	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

AE-Stereo	0.49 170	0.27 195	0.67 223	0.60 384	0.39 328	0.67 263	0.46 297	1.18 280	1.09 334	0.47 114	0.75 180	0.69 222	0.47 163	0.59 69	0.40 193	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.19 197	0.15 122

IGEVStereo-DCA	0.46 148	0.28 220	0.56 153	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.18 219

rrr	0.46 148	0.28 220	0.73 274	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.38 188	0.76 97	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160

depthmonostereo	0.41 109	0.23 86	0.53 127	0.47 149	0.23 33	0.61 217	0.35 140	1.00 202	0.76 200	0.48 122	0.65 147	0.47 112	0.49 188	0.67 106	0.37 163	0.16 74	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.15 122

rvit_stereo_0081	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

rvit_stereo_0082	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

MyStereo07	0.48 162	0.29 255	0.50 104	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.05 228	0.51 100	0.48 122	0.53 107	0.43 90	0.55 223	1.30 301	0.34 129	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

testlalala	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

GCAPDPT-zeroshot	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

CAS	0.63 271	0.18 3	0.37 8	2.27 596	0.84 544	0.57 194	0.54 360	0.79 109	0.62 136	0.48 122	0.70 165	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.35 139	2.24 599	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 53	1.06 586

LoS	0.40 101	0.21 40	0.44 57	0.37 19	0.22 26	0.50 134	0.40 217	1.00 202	0.94 260	0.48 122	0.66 148	0.48 118	0.40 115	0.60 81	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.16 69	0.11 10	0.14 30	0.14 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.34 58	0.23 86	0.51 111	0.45 124	0.29 152	0.58 197	0.24 44	0.82 127	0.34 38	0.49 131	0.38 43	0.52 145	0.42 124	0.47 30	0.27 37	0.18 169	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.13 47

qwe	0.32 45	0.21 40	0.40 31	0.37 19	0.26 81	0.49 120	0.29 81	0.64 54	0.39 50	0.49 131	0.48 83	0.26 22	0.27 31	0.80 151	0.34 129	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.15 53	0.12 16

rvit_stereo_0083	0.47 156	0.33 351	0.81 329	0.56 336	0.36 282	0.50 134	0.44 270	0.68 72	0.95 262	0.49 131	0.57 126	0.55 160	0.49 188	0.88 181	0.46 257	0.25 393	0.25 466	0.24 338	0.20 288	0.24 346	0.17 193

ff7	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

ffff	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

11t	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

anonymousdsp	0.43 119	0.27 195	0.53 127	0.44 110	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.89 152	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.33 310	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

ccc-4	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

IGEV-Stereo	0.43 119	0.27 195	0.54 135	0.45 124	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.90 159	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.32 306	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJA1	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.11 260	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.71 116	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

NLMM	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.12 263	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.72 120	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

MSCF	0.38 83	0.25 136	0.52 120	0.47 149	0.25 70	0.62 226	0.37 178	0.81 122	0.47 80	0.50 140	0.71 168	0.32 51	0.65 282	0.54 50	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.14 82

rvit_stereo_0080	0.44 132	0.32 328	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

test_for_model	0.46 148	0.22 64	0.59 177	0.40 54	0.29 152	0.42 65	0.32 109	1.08 249	0.76 200	0.50 140	0.58 129	0.43 90	0.35 85	2.09 442	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.13 47

whm_eth	0.44 132	0.32 328	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

sAnonymous2	0.55 222	0.56 497	1.46 509	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 568	0.56 544

CroCo_RVC	0.55 222	0.56 497	1.46 509	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 568	0.56 544

NLSM1	0.49 170	0.25 136	0.55 146	0.48 177	1.08 569	0.83 357	0.31 99	0.83 132	0.66 163	0.51 148	0.76 182	0.47 112	0.48 177	0.98 215	0.55 313	0.18 169	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.15 122

GASTEREO	0.40 101	0.25 136	0.51 111	0.48 177	0.25 70	0.65 250	0.36 156	0.81 122	0.49 86	0.51 148	0.82 200	0.30 45	0.66 285	0.62 88	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.14 82

tt45	0.45 141	0.23 86	0.46 81	0.45 124	0.33 246	0.79 331	0.32 109	0.78 104	0.41 58	0.51 148	0.44 67	0.49 127	0.37 99	2.14 447	0.34 129	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.18 219

GLC_STEREO	0.39 89	0.25 136	0.41 37	0.54 298	0.23 33	0.48 108	0.30 91	0.73 87	0.58 123	0.52 151	0.73 174	0.51 137	0.31 54	0.64 92	0.42 215	0.17 122	0.20 391	0.23 318	0.19 252	0.21 281	0.17 193

WQFJX	0.51 178	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.87 553	0.75 305	0.39 203	1.29 316	0.77 205	0.53 152	0.52 101	0.55 160	0.55 223	0.95 204	0.60 335	0.17 122	0.19 371	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.18 219

water-stereo	0.39 89	0.20 19	0.48 88	0.44 110	0.27 107	0.50 134	0.26 62	0.92 163	0.51 100	0.53 152	0.78 187	0.55 160	0.49 188	0.42 12	0.42 215	0.16 74	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

MoCha-V2	0.40 101	0.20 19	0.49 95	0.50 209	0.21 14	0.44 83	0.33 120	0.93 172	0.53 112	0.53 152	0.53 107	0.42 87	0.58 248	1.09 248	0.27 37	0.14 38	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.15 122

test_xeample3	0.42 113	0.28 220	0.69 239	0.43 81	0.33 246	0.56 189	0.38 188	0.79 109	0.45 70	0.53 152	0.46 76	0.44 93	0.44 142	1.38 327	0.31 88	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.17 115	0.16 160

WQFJX1	0.57 239	0.26 162	0.54 135	0.48 177	0.72 507	0.68 270	0.47 305	2.46 579	0.71 182	0.54 156	0.50 94	0.53 150	0.51 200	1.36 321	0.60 335	0.18 169	0.20 391	0.20 208	0.16 180	0.20 236	0.20 292

FSD					0.50 409	0.54 172	0.58 401	0.65 59	0.53 112	0.54 156	0.52 101	0.56 172	0.52 206	0.57 65	0.55 313	0.51 552	0.47 568	0.50 546	0.49 555	0.50 527

rvit_0105_6	0.53 191	0.37 412	0.98 402	0.65 442	0.38 318	0.51 151	0.51 335	0.77 100	1.20 407	0.54 156	0.55 117	0.65 208	0.53 212	0.94 201	0.44 228	0.32 476	0.32 516	0.28 427	0.24 398	0.28 404	0.21 312

UniTT-Stereo	0.36 70	0.23 86	0.59 177	0.48 177	0.36 282	0.40 51	0.32 109	0.53 14	0.49 86	0.54 156	0.55 117	0.36 68	0.31 54	0.58 68	0.51 289	0.20 259	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.15 122

rvit_0105_4	0.56 231	0.38 419	1.06 433	0.66 448	0.38 318	0.53 164	0.53 354	0.84 139	1.17 387	0.56 160	0.61 135	0.72 229	0.59 249	0.98 215	0.45 243	0.32 476	0.33 521	0.29 438	0.25 412	0.29 415	0.23 350

AIO-test1	0.56 231	0.25 136	0.55 146	0.64 428	0.78 530	0.80 340	0.36 156	1.18 280	1.34 472	0.57 161	0.88 213	0.61 195	0.50 194	1.12 258	0.35 139	0.17 122	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.18 153	0.23 350

tt1	0.62 264	0.32 328	0.51 111	0.54 298	0.26 81	1.16 448	0.48 317	0.95 183	2.47 579	0.57 161	0.77 185	0.49 127	0.81 341	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.15 138	0.19 197	0.20 292

HART	0.45 141	0.22 64	0.54 135	0.50 209	0.26 81	0.41 57	0.29 81	1.03 214	0.50 91	0.58 163	1.45 438	0.61 195	0.35 85	1.08 247	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.14 114	0.19 197	0.14 82

rvit_stereo_0081_aga	0.44 132	0.34 375	0.73 274	0.51 242	0.41 346	0.50 134	0.40 217	0.81 122	0.57 121	0.58 163	0.56 120	0.53 150	0.43 132	0.66 104	0.40 193	0.26 416	0.21 415	0.22 278	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ACVNet-DCA	0.56 231	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

xx1	0.67 309	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 592	0.58 163	0.79 193	0.95 323	0.77 320	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

1test111	0.54 207	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	0.88 181	0.59 327	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

cc1	0.64 283	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 592	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.19 197	0.19 260

Selective-RAFT	0.52 180	0.28 220	0.79 323	0.55 322	0.27 107	0.91 380	0.33 120	0.80 117	0.88 237	0.58 163	0.63 140	0.81 255	0.77 320	1.29 300	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.17 193

CREStereo	0.39 89	0.21 40	0.38 17	0.34 3	0.22 26	0.53 164	0.29 81	0.77 100	1.11 343	0.58 163	0.71 168	0.51 137	0.41 118	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.14 82
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
NLMM1	0.56 231	0.27 195	0.60 181	0.47 149	0.74 515	0.68 270	0.43 256	1.83 468	1.04 306	0.59 171	0.62 137	0.51 137	0.47 163	1.33 310	0.57 320	0.18 169	0.21 415	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.15 122

MM-Stereo_test2	0.43 119	0.24 108	0.67 223	0.51 242	0.32 225	0.55 181	0.45 290	0.97 192	0.77 205	0.59 171	0.51 98	0.49 127	0.42 124	0.80 151	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.14 82

trnet	0.39 89	0.21 40	0.37 8	0.36 10	0.20 8	0.53 164	0.29 81	0.78 104	1.12 347	0.59 171	0.71 168	0.53 150	0.42 124	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.13 47

MC-Stereo	0.43 119	0.23 86	0.48 88	0.51 242	0.28 132	0.39 46	0.32 109	0.88 151	0.68 172	0.60 174	0.84 203	0.56 172	0.61 261	1.03 229	0.31 88	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.13 47

xyz-stereo-finetune	0.48 162	0.25 136	0.54 135	0.42 73	0.23 33	0.80 340	0.42 238	0.80 117	0.80 214	0.61 175	0.62 137	0.54 155	0.43 132	1.70 396	0.58 324	0.15 49	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.15 122

H2IRNET	0.56 231	0.26 162	0.66 218	0.47 149	0.35 268	0.41 57	0.26 62	0.92 163	1.17 387	0.61 175	1.28 377	1.08 365	0.86 369	0.99 220	0.63 346	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.25 412	0.21 281	0.18 219

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 148	0.36 405	0.71 256	0.47 149	0.36 282	0.67 263	0.35 140	0.78 104	1.12 347	0.61 175	0.62 137	0.39 82	0.39 110	0.71 116	0.39 185	0.20 259	0.17 330	0.22 278	0.18 227	0.23 331	0.19 260

MM-Stereo_test3	0.50 176	0.24 108	0.54 135	0.54 298	0.74 515	0.49 120	0.53 354	1.09 251	1.05 311	0.62 178	0.95 226	0.61 195	0.42 124	0.77 139	0.38 174	0.20 259	0.17 330	0.20 208	0.16 180	0.18 153	0.18 219

NLCSM	0.52 180	0.28 220	0.55 146	0.52 263	0.74 515	0.72 290	0.46 297	0.96 190	0.65 160	0.63 179	0.51 98	0.48 118	0.61 261	1.32 306	0.70 367	0.19 218	0.20 391	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.20 292

AIO-test2	0.57 239	0.28 220	0.63 194	0.61 399	0.58 461	0.79 331	0.51 335	1.18 280	1.40 503	0.63 179	1.15 326	0.51 137	0.43 132	1.09 248	0.35 139	0.21 292	0.17 330	0.26 396	0.30 483	0.20 236	0.19 260

rvit_0105_5	0.58 246	0.39 424	1.05 429	0.66 448	0.37 301	0.58 197	0.56 386	0.94 178	1.18 394	0.64 181	0.68 155	0.75 235	0.63 272	0.88 181	0.50 284	0.32 476	0.32 516	0.30 451	0.27 441	0.28 404	0.25 376

PMTNet	0.46 148	0.21 40	0.38 17	0.37 19	0.23 33	0.71 288	0.27 69	0.74 91	1.04 306	0.64 181	0.70 165	0.55 160	0.47 163	0.86 176	0.35 139	1.00 582	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.15 53	0.13 47

gcap_with_dpt	0.44 132	0.26 162	0.58 170	0.50 209	0.44 371	0.47 100	0.40 217	1.14 268	0.62 136	0.65 183	0.80 198	0.57 175	0.48 177	0.56 59	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.16 160

xyz-stereo-finetune2	0.58 246	0.27 195	0.57 164	0.40 54	0.24 49	1.09 434	0.32 109	0.79 109	0.53 112	0.65 183	1.07 280	0.58 181	0.80 337	2.47 479	0.80 406	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.16 82	0.17 193

GCAP-Stereo	0.40 101	0.28 220	0.68 227	0.47 149	0.25 70	0.53 164	0.32 109	0.82 127	0.58 123	0.65 183	0.69 160	0.58 181	0.42 124	0.47 30	0.29 55	0.17 122	0.14 199	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.14 82

XX-Stereo	0.63 271	0.26 162	1.90 544	0.81 526	0.67 494	0.43 76	0.23 37	1.03 214	0.58 123	0.65 183	1.56 470	1.41 448	0.39 110	1.28 296	0.35 139	0.20 259	0.14 199	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.14 82

DLNR-FE	23.17 630	48.55 648	42.94 634	176.85 649	78.48 643	0.35 32	0.21 19	23.51 632	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.55 366	0.44 228	9.85 632	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 647	0.16 160

DLNR_Zeroshot_test	23.17 630	48.52 647	43.29 635	176.68 648	78.69 644	0.35 32	0.21 19	23.41 631	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.56 369	0.44 228	9.57 630	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 647	0.16 160

RCA-Stereo	0.50 176	0.23 86	0.58 170	0.48 177	0.33 246	0.55 181	0.45 290	0.97 192	1.38 493	0.68 189	1.05 274	0.63 202	0.80 337	0.59 69	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.14 82

HH	0.63 271	0.30 275	0.77 312	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 493	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

HanStereo	0.63 271	0.30 275	0.77 312	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 493	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

RAFT+CT+SA	0.58 246	0.29 255	0.60 181	0.66 448	0.37 301	0.42 65	0.55 378	1.27 311	1.03 301	0.70 192	1.22 351	0.60 190	0.70 295	1.64 383	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.22 362	0.21 281	0.18 219

RALCasStereoNet	0.54 207	0.30 275	0.66 218	0.59 372	0.51 421	0.61 217	0.52 346	0.94 178	0.93 257	0.70 192	1.01 251	0.78 245	0.44 142	1.33 310	0.47 264	0.20 259	0.16 299	0.18 137	0.16 180	0.20 236	0.19 260

WCG-NET（raft）	0.45 141	0.21 40	0.55 146	0.40 54	0.24 49	0.50 134	0.36 156	0.73 87	1.09 334	0.71 194	0.76 182	0.92 309	0.51 200	0.84 167	0.34 129	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.14 114	0.14 30	0.14 82

CAS++	0.47 156	0.31 311	0.56 153	0.47 149	0.32 225	0.42 65	0.28 76	1.76 442	0.72 184	0.71 194	0.72 172	0.37 74	0.28 35	0.69 108	0.33 114	0.27 432	0.22 436	0.26 396	0.21 333	0.29 415	0.19 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 291	0.34 375	0.86 345	0.59 372	0.40 338	0.50 134	0.41 234	1.09 251	0.93 257	0.71 194	2.50 561	0.82 260	0.57 239	1.03 229	0.49 278	0.25 393	0.28 487	0.29 438	0.28 462	0.36 466	0.20 292

EKT-Stereo	0.53 191	0.30 275	0.73 274	0.58 359	0.60 472	0.51 151	0.48 317	0.94 178	0.90 244	0.71 194	0.88 213	0.77 241	0.43 132	1.07 243	0.40 193	0.22 321	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.22 330

EAI-Stereo	0.65 291	0.28 220	0.69 239	0.53 282	0.27 107	0.60 211	0.40 217	2.28 563	0.64 145	0.71 194	3.18 575	0.57 175	0.43 132	1.06 239	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.17 206	0.17 115	0.17 193

Anonymous3	0.61 260	0.44 448	1.11 450	0.59 372	0.49 402	0.93 391	0.65 429	0.93 172	0.81 217	0.72 199	0.88 213	0.65 208	0.69 290	1.06 239	0.53 303	0.35 502	0.30 502	0.26 396	0.26 430	0.31 434	0.27 410

riskmin	0.56 231	0.27 195	0.60 181	0.43 81	0.31 203	0.83 357	0.42 238	1.14 268	1.04 306	0.73 200	0.75 180	1.11 381	1.01 440	0.81 157	0.51 289	0.20 259	0.14 199	0.24 338	0.15 138	0.24 346	0.25 376

WCG-NET	0.42 113	0.21 40	0.54 135	0.40 54	0.25 70	0.47 100	0.32 109	0.73 87	1.15 374	0.76 201	0.73 174	0.58 181	0.45 146	0.60 81	0.34 129	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.13 47

rvit_stereo_0075_2	0.64 283	0.46 457	1.05 429	0.66 448	0.66 490	0.53 164	0.48 317	1.20 292	1.12 347	0.76 201	0.92 220	0.78 245	0.53 212	1.03 229	0.59 327	0.37 510	0.28 487	0.40 524	0.31 490	0.37 470	0.32 458

test_5	0.65 291	0.30 275	0.75 295	0.67 460	0.50 409	0.92 387	0.52 346	1.39 337	1.12 347	0.76 201	1.11 302	1.00 340	0.90 386	1.53 362	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.23 318	0.22 362	0.21 281	0.19 260

raft+_RVC	0.53 191	0.26 162	0.54 135	0.60 384	0.47 397	0.54 172	0.54 360	1.27 311	0.99 286	0.76 201	1.03 269	0.70 225	0.56 229	0.93 198	0.47 264	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.18 227	0.18 153	0.15 122

XX-TBD	0.46 148	0.70 534	0.35 3	0.79 520	0.25 70	0.58 197	0.26 62	0.69 73	1.27 442	0.76 201	1.00 245	0.45 101	0.33 67	0.47 30	0.37 163	0.19 218	0.15 260	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82

DilatedVolume-Stereo	0.43 119	0.21 40	0.55 146	0.43 81	0.32 225	0.72 290	0.29 81	0.80 117	0.51 100	0.77 206	0.73 174	0.48 118	0.40 115	1.13 260	0.39 185	0.15 49	0.14 199	0.15 35	0.14 114	0.16 82	0.14 82

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 328	0.35 395	1.70 529	0.49 197	0.56 449	0.63 230	0.38 188	2.41 575	0.65 160	0.77 206	1.07 280	1.82 520	0.95 411	0.93 198	0.43 225	0.20 259	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.28 404	0.26 400

anonymousdsp2	0.53 191	0.27 195	0.74 291	0.48 177	0.29 152	0.76 312	0.47 305	1.61 400	0.82 222	0.77 206	0.77 185	0.75 235	0.47 163	1.03 229	0.40 193	0.18 169	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.19 197	0.18 219

DCRE	0.82 393	0.26 162	0.70 245	0.58 359	0.44 371	0.54 172	0.48 317	0.95 183	0.78 209	0.78 209	7.33 608	0.86 281	0.52 206	0.76 136	0.41 202	0.16 74	0.16 299	0.19 166	0.17 206	0.18 153	0.17 193

dd	0.59 251	0.48 466	0.97 399	0.55 322	0.32 225	0.64 234	0.47 305	1.02 209	1.34 472	0.78 209	0.86 207	0.58 181	0.54 217	1.01 225	0.86 423	0.28 446	0.18 353	0.26 396	0.19 252	0.32 443	0.24 364

test-1	0.52 180	0.26 162	1.04 428	0.56 336	0.32 225	0.61 217	0.38 188	1.10 254	0.91 249	0.78 209	1.01 251	0.77 241	0.52 206	0.60 81	0.42 215	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.23 350

iRaft-Stereo_5w	0.85 408	0.29 255	0.91 377	0.53 282	0.43 362	0.49 120	0.68 442	0.99 198	0.87 233	0.79 212	1.34 403	1.46 460	0.91 389	5.11 544	1.11 468	0.17 122	0.14 199	0.22 278	0.18 227	0.20 236	0.20 292

TRStereo	0.60 254	0.60 515	0.97 399	0.74 506	0.67 494	0.46 93	0.38 188	1.85 473	0.89 240	0.79 212	0.80 198	0.88 289	0.39 110	1.10 251	0.41 202	0.23 348	0.15 260	0.23 318	0.24 398	0.17 115	0.15 122

qqq	0.57 239	0.34 375	0.71 256	0.47 149	0.27 107	0.64 234	0.62 420	1.42 342	0.78 209	0.80 214	0.92 220	0.95 323	0.77 320	0.88 181	0.59 327	0.21 292	0.20 391	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

CREStereo++_RVC	0.47 156	0.21 40	0.38 17	0.45 124	0.38 318	0.45 87	0.25 50	0.75 94	1.29 451	0.80 214	1.21 349	0.47 112	0.37 99	0.53 46	0.44 228	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.80 583	0.18 153	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.64 283	0.39 424	0.71 256	0.51 242	0.27 107	0.56 189	0.42 238	1.03 214	0.91 249	0.80 214	1.00 245	0.68 217	0.52 206	3.25 508	0.45 243	0.22 321	0.15 260	0.24 338	0.18 227	0.27 385	0.16 160

111	0.60 254	0.23 86	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.72 290	0.42 238	1.18 280	1.41 509	0.80 214	1.38 417	1.10 377	0.79 331	0.96 205	0.58 324	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.19 260

ACV-stereo	0.99 448	0.51 479	1.41 497	0.56 336	0.41 346	2.43 569	0.57 397	1.15 271	1.18 394	0.81 218	1.01 251	3.39 584	2.14 574	1.60 376	1.07 459	0.27 432	0.22 436	0.22 278	0.22 362	0.28 404	0.32 458

x	0.54 207	0.31 311	0.61 185	0.47 149	0.30 177	0.67 263	0.47 305	1.53 379	0.79 213	0.81 218	0.83 201	0.78 245	0.70 295	0.70 112	0.62 342	0.21 292	0.19 371	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.20 292

UDGNet	0.72 328	1.17 577	0.80 328	0.77 516	0.41 346	0.77 320	0.38 188	0.97 192	1.34 472	0.81 218	0.88 213	0.71 228	0.60 252	1.21 279	0.54 309	0.52 553	0.19 371	1.02 586	0.26 430	0.71 563	0.31 451

s12784h	0.52 180	0.20 19	0.38 17	0.41 65	0.19 5	0.96 401	0.34 131	1.17 275	1.25 431	0.81 218	0.90 217	0.63 202	0.50 194	1.45 345	0.42 215	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.11 10	0.18 153	0.11 2

rvit_0105_3	0.63 271	0.44 448	1.08 442	0.72 494	0.40 338	0.64 234	0.71 451	1.03 214	1.17 387	0.82 222	0.70 165	0.80 251	0.70 295	0.91 189	0.56 317	0.35 502	0.34 522	0.34 491	0.32 498	0.27 385	0.28 422

GMStereo	0.55 222	0.45 455	0.94 387	0.50 209	0.32 225	0.64 234	0.43 256	1.00 202	1.40 503	0.82 222	0.73 174	0.51 137	0.45 146	0.85 172	0.55 313	0.24 365	0.15 260	0.20 208	0.21 333	0.31 434	0.24 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 180	0.24 108	0.61 185	0.49 197	0.30 177	0.90 376	0.29 81	1.07 243	0.83 223	0.83 224	1.02 259	0.62 199	0.43 132	1.35 316	0.41 202	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.17 115	0.15 122

CASnet	0.41 109	0.25 136	0.48 88	0.50 209	0.20 8	0.50 134	0.36 156	0.81 122	0.80 214	0.83 224	0.68 155	0.48 118	0.31 54	0.54 50	0.32 97	0.18 169	0.12 65	0.27 412	0.22 362	0.23 331	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 328	0.35 395	0.62 191	0.69 476	0.46 391	1.14 440	0.44 270	1.37 330	1.01 294	0.83 224	1.17 334	1.33 434	0.96 418	1.43 341	0.95 440	0.33 485	0.22 436	0.21 245	0.23 385	0.27 385	0.29 428

MM-Stereo_test1	0.49 170	0.24 108	0.56 153	0.51 242	0.30 177	0.50 134	0.54 360	0.91 160	1.03 301	0.84 227	0.69 160	0.54 155	0.60 252	1.16 267	0.33 114	0.18 169	0.16 299	0.20 208	0.17 206	0.19 197	0.15 122

11t1	0.52 180	0.28 220	0.68 227	0.51 242	0.28 132	0.83 357	0.39 203	1.22 301	0.63 140	0.84 227	0.74 178	0.68 217	0.68 287	0.91 189	0.57 320	0.21 292	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.20 236	0.21 312

ToySt	0.66 300	0.33 351	1.23 468	0.51 242	0.33 246	0.86 370	0.68 442	1.10 254	0.97 274	0.84 227	1.08 285	1.25 412	0.94 406	1.01 225	0.74 380	0.19 218	0.19 371	0.24 338	0.24 398	0.27 385	0.23 350

rafts_anoy	0.52 180	0.29 255	0.59 177	0.59 372	0.50 409	0.53 164	0.40 217	1.11 260	1.03 301	0.84 227	0.83 201	0.68 217	0.54 217	0.72 120	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.26 430	0.21 281	0.18 219

iRaftStereo_RVC	0.47 156	0.26 162	0.64 201	0.50 209	0.29 152	0.53 164	0.33 120	1.05 228	0.77 205	0.84 227	1.00 245	0.55 160	0.37 99	0.81 157	0.40 193	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.19 197	0.15 122

model_zeroshot	0.48 162	0.29 255	0.86 345	0.51 242	0.36 282	0.69 276	0.37 178	1.12 263	0.62 136	0.85 232	0.84 203	0.66 212	0.37 99	0.73 125	0.34 129	0.20 259	0.16 299	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

Any-RAFT	0.53 191	0.24 108	0.47 84	0.47 149	0.27 107	1.00 413	0.25 50	1.58 391	1.05 311	0.85 232	0.99 241	1.06 359	0.47 163	0.70 112	0.32 97	0.18 169	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.16 160

FACV-RUCA	0.63 271	0.34 375	0.82 332	0.62 410	0.65 487	0.81 349	0.41 234	1.44 349	1.07 320	0.86 234	1.14 318	0.61 195	0.69 290	0.80 151	0.53 303	0.28 446	0.19 371	0.47 541	0.21 333	0.35 459	0.25 376

GCAP-BAT	0.49 170	0.31 311	0.64 201	0.41 65	0.46 391	0.70 283	0.35 140	0.77 100	0.64 145	0.86 234	1.00 245	0.77 241	0.37 99	1.18 273	0.36 151	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.13 84	0.17 115	0.15 122

test_sample2	0.62 264	0.29 255	0.74 291	0.50 209	0.28 132	0.80 340	0.61 417	1.61 400	1.00 291	0.88 236	0.99 241	0.94 314	0.83 354	1.16 267	0.51 289	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.22 330

gcap-zeroshot	0.53 191	0.28 220	0.89 370	0.49 197	0.28 132	0.76 312	0.37 178	1.34 324	0.73 188	0.89 237	0.67 152	1.35 439	0.51 200	0.79 148	0.33 114	0.18 169	0.15 260	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

FADNet_RVC	0.83 399	0.51 479	1.83 542	0.54 298	0.42 351	1.19 455	0.46 297	1.51 371	1.09 334	0.89 237	1.24 357	0.91 301	0.87 374	2.11 445	1.11 468	0.27 432	0.22 436	0.31 457	0.28 462	0.43 501	0.38 491

Reg-Stereo(zero)	0.44 132	0.22 64	0.45 72	0.43 81	0.23 33	0.38 42	0.25 50	0.76 97	1.08 326	0.90 239	0.78 187	0.90 298	0.47 163	0.70 112	0.36 151	0.15 49	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

test_sample1	0.61 260	0.29 255	0.75 295	0.50 209	0.31 203	0.76 312	0.48 317	1.59 393	0.84 226	0.90 239	0.94 225	0.88 289	0.95 411	1.16 267	0.67 359	0.22 321	0.18 353	0.20 208	0.19 252	0.21 281	0.21 312

ICVP	0.63 271	0.33 351	0.57 164	0.61 399	0.40 338	0.80 340	0.58 401	1.61 400	0.89 240	0.90 239	1.24 357	0.88 289	0.73 305	0.72 120	0.88 425	0.29 457	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.24 346	0.27 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 418	0.67 527	1.93 546	0.60 384	0.48 398	0.91 380	0.60 414	1.71 426	1.18 394	0.90 239	0.96 229	1.36 441	0.92 392	2.25 460	1.17 477	0.30 462	0.29 498	0.32 472	0.32 498	0.41 490	0.35 474

MyStereo04	0.67 309	0.29 255	1.07 438	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.50 365	1.40 503	0.91 243	0.91 218	0.74 232	0.86 369	1.52 358	0.62 342	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

MSKI-zero shot	0.55 222	0.26 162	0.57 164	0.51 242	0.26 81	0.69 276	0.28 76	1.18 280	0.64 145	0.91 243	1.32 394	0.82 260	0.33 67	1.92 424	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.16 160

test_4	0.53 191	0.22 64	0.56 153	0.54 298	0.32 225	0.64 234	0.39 203	0.80 117	0.62 136	0.92 245	1.87 523	0.68 217	0.42 124	1.16 267	0.37 163	0.15 49	0.13 141	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.15 122

TANstereo	0.44 132	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.65 250	0.26 62	0.79 109	0.83 223	0.93 246	0.98 239	0.51 137	0.46 153	0.54 50	0.35 139	0.18 169	0.24 457	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.26 400

ACVNet	0.63 271	0.31 311	0.54 135	0.54 298	0.36 282	0.80 340	0.46 297	1.37 330	1.07 320	0.93 246	1.30 381	1.08 365	0.85 361	0.80 151	0.94 436	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.18 219

CFNet-ft	0.72 328	0.32 328	0.54 135	0.66 448	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 480	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

FADNet	0.92 428	0.61 517	1.81 538	0.62 410	0.55 446	0.96 401	0.57 397	1.78 450	1.33 469	0.93 246	1.01 251	1.36 441	1.01 440	2.71 489	0.75 385	0.33 485	0.34 522	0.31 457	0.34 514	0.59 547	0.40 495

CFNet_RVC	0.72 328	0.32 328	0.54 135	0.66 448	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 480	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

PSMNet-RUCA	1.02 462	0.97 559	1.44 502	1.23 581	1.10 570	1.40 489	0.62 420	1.69 419	1.38 493	0.94 251	1.53 459	0.97 331	0.83 354	1.17 271	0.93 434	0.69 575	0.34 522	0.99 584	0.60 572	0.97 573	0.64 561

LL-Strereo2	0.52 180	0.33 351	0.69 239	0.52 263	0.37 301	0.70 283	0.30 91	1.13 267	0.67 165	0.94 251	0.78 187	0.91 301	0.42 124	1.05 237	0.42 215	0.17 122	0.16 299	0.29 438	0.25 412	0.21 281	0.16 160

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 446	0.39 424	3.21 578	0.50 209	0.63 482	0.64 234	0.39 203	2.36 570	0.75 191	0.95 253	4.63 591	1.81 517	0.56 229	0.96 205	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.26 430	0.32 443	0.35 474

GANet-ADL	0.60 254	0.35 395	0.72 262	0.64 428	0.40 338	0.68 270	0.51 335	1.49 361	1.12 347	0.95 253	1.08 285	0.91 301	0.57 239	0.76 136	0.55 313	0.26 416	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.23 331	0.25 376

RAFT-Test	0.54 207	0.25 136	0.64 201	0.47 149	0.30 177	0.97 405	0.27 69	1.24 307	0.81 217	0.96 255	1.12 309	1.28 423	0.48 177	0.71 116	0.36 151	0.17 122	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.16 160

Anonymous_2	1.30 506	0.55 493	0.82 332	0.52 263	0.58 461	1.01 414	0.64 427	1.25 309	0.97 274	0.96 255	0.78 187	1.33 434	1.29 502	1.03 229	0.74 380	0.62 569	0.64 588	1.06 587	9.63 630	1.16 581	0.49 530

SA	0.66 300	0.30 275	0.82 332	0.61 399	0.30 177	0.58 197	0.38 188	1.44 349	1.30 457	0.96 255	1.36 410	0.66 212	0.95 411	1.85 419	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.25 377	0.23 385	0.21 281	0.17 193

TestStereo1	0.63 271	0.28 220	0.75 295	0.76 513	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

RAFT_CTSACE	0.63 271	0.26 162	0.88 364	0.55 322	0.51 421	0.71 288	0.44 270	0.80 117	0.97 274	0.97 258	1.84 518	1.18 395	0.68 287	1.47 351	0.36 151	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.20 236	0.14 82

SA-5K	0.63 271	0.28 220	0.75 295	0.76 513	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

UCFNet_RVC	0.69 315	0.35 395	0.49 95	0.64 428	0.39 328	0.85 369	0.58 401	1.75 436	1.14 362	0.97 258	1.19 343	1.17 392	0.93 401	0.99 220	0.62 342	0.28 446	0.20 391	0.34 491	0.31 490	0.32 443	0.27 410

UGAM	1.14 489	0.27 195	0.95 391	0.53 282	0.42 351	0.70 283	0.72 454	0.95 183	1.32 465	0.98 262	1.48 450	1.78 516	0.87 374	9.65 618	0.87 424	0.21 292	0.18 353	0.30 451	0.24 398	0.19 197	0.16 160

knoymous	0.51 178	0.29 255	0.47 84	0.43 81	0.30 177	0.55 181	0.55 378	1.02 209	0.77 205	0.98 262	0.85 205	0.94 314	0.56 229	0.85 172	0.45 243	0.20 259	0.14 199	0.26 396	0.14 114	0.23 331	0.23 350

AnonymousM	0.59 251	1.11 571	0.41 37	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.47 305	1.05 228	0.64 145	0.98 262	0.63 140	0.67 215	0.43 132	0.59 69	0.41 202	0.20 259	0.15 260	1.84 596	0.84 585	0.14 30	0.13 47

DFGA-Net	0.72 328	0.40 431	1.40 492	0.52 263	0.45 379	0.83 357	0.44 270	1.28 315	1.08 326	0.99 265	1.19 343	0.70 225	0.55 223	2.14 447	1.16 474	0.18 169	0.16 299	0.24 338	0.23 385	0.27 385	0.25 376

rvit_105_1	0.72 328	0.52 483	1.01 413	0.78 518	0.49 402	0.75 305	0.87 493	1.12 263	1.18 394	0.99 265	0.79 193	0.90 298	0.77 320	1.26 291	0.75 385	0.41 524	0.36 538	0.36 507	0.41 535	0.30 425	0.33 464

RAFT-Stereo-weight	0.47 156	0.24 108	0.53 127	0.48 177	0.27 107	0.60 211	0.35 140	1.02 209	1.07 320	0.99 265	0.78 187	0.76 239	0.28 35	0.76 136	0.36 151	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

CFNet	0.96 436	0.36 405	1.01 413	0.62 410	0.42 351	0.99 411	0.47 305	1.90 488	1.32 465	0.99 265	1.39 421	1.10 377	0.86 369	5.58 560	0.79 402	0.23 348	0.17 330	0.28 427	0.27 441	0.26 371	0.21 312

NVstereo2D	0.92 428	0.41 438	1.48 514	0.72 494	0.72 507	1.20 457	0.87 493	1.75 436	1.38 493	0.99 265	1.13 314	1.26 416	0.98 428	2.21 457	0.89 428	0.43 533	0.20 391	0.38 513	0.24 398	0.57 543	0.63 557

FE-Mocha	0.49 170	0.30 275	0.87 356	0.48 177	0.36 282	0.45 87	0.22 26	1.58 391	0.49 86	1.00 270	1.09 290	0.74 232	0.41 118	0.55 56	0.30 66	0.18 169	0.12 65	0.21 245	0.20 288	0.17 115	0.15 122

IGEV-FE	0.53 191	0.30 275	0.99 403	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.94 314	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.30 275	0.99 403	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.95 323	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

MIM_Stereo	0.57 239	0.24 108	0.92 381	0.46 135	0.30 177	0.54 172	0.28 76	1.27 311	0.75 191	1.00 270	1.16 331	0.93 311	0.53 212	1.45 345	0.61 339	0.16 74	0.16 299	0.20 208	0.19 252	0.17 115	0.14 82

FENet	0.60 254	0.28 220	0.63 194	0.54 298	0.33 246	0.83 357	0.38 188	1.27 311	1.07 320	1.00 270	0.86 207	0.99 339	0.85 361	0.96 205	0.68 363	0.22 321	0.15 260	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.23 350

UGAM-zero	1.00 453	0.30 275	0.93 383	0.47 149	0.30 177	0.57 194	0.25 50	2.25 560	0.63 140	1.01 275	1.10 296	2.73 573	1.85 558	6.26 571	0.40 193	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.17 193

cross-raft	0.54 207	0.25 136	0.61 185	0.52 263	0.29 152	0.68 270	0.37 178	1.46 355	0.76 200	1.01 275	1.06 276	1.28 423	0.46 153	0.71 116	0.35 139	0.15 49	0.12 65	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.14 82

Gwc-CoAtRS	0.52 180	0.24 108	0.68 227	0.48 177	0.29 152	0.64 234	0.25 50	1.16 273	1.08 326	1.01 275	1.00 245	1.12 382	0.56 229	0.69 108	0.37 163	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.15 53	0.15 122

NOSS_ROB	1.26 503	0.46 457	0.62 191	0.56 336	0.38 318	1.06 425	0.78 468	1.73 428	1.40 503	1.01 275	1.43 430	1.10 377	0.75 309	10.62 622	0.65 351	0.45 539	0.43 556	0.48 543	0.45 545	0.44 507	0.41 500

PAM_32	0.77 368	0.28 220	1.03 424	0.52 263	0.30 177	1.32 475	0.35 140	1.97 508	0.65 160	1.02 279	1.06 276	3.05 578	1.49 528	0.96 205	0.36 151	0.19 218	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.19 197	0.19 260

GES	0.66 300	0.34 375	0.90 374	0.59 372	0.38 318	0.94 392	0.57 397	2.11 534	0.86 228	1.02 279	1.11 302	0.66 212	0.79 331	0.99 220	0.61 339	0.27 432	0.19 371	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.30 441

HCRNet	0.70 319	0.39 424	0.73 274	0.60 384	0.59 469	0.76 312	0.35 140	1.22 301	1.13 359	1.02 279	0.99 241	1.02 349	0.76 317	2.19 455	0.70 367	0.28 446	0.19 371	0.28 427	0.23 385	0.25 359	0.23 350

RASNet	1.12 484	0.30 275	0.91 377	0.66 448	0.77 528	0.97 405	0.57 397	1.37 330	1.35 481	1.02 279	1.34 403	2.11 549	1.43 518	7.09 591	1.39 505	0.19 218	0.17 330	0.17 100	0.19 252	0.18 153	0.16 160

MyStereo06	0.61 260	0.28 220	0.95 391	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.78 450	0.67 165	1.03 283	1.12 309	1.13 387	0.56 229	0.78 144	0.41 202	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

4D-IteraStereo	0.48 162	0.24 108	0.76 305	0.50 209	0.44 371	0.66 259	0.31 99	0.87 143	1.02 297	1.03 283	0.72 172	0.78 245	0.32 61	0.64 92	0.37 163	0.17 122	0.11 32	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.13 47

DN-CSS_ROB	0.64 283	0.32 328	1.05 429	0.55 322	0.40 338	0.54 172	0.45 290	1.21 293	0.93 257	1.03 283	1.47 445	0.69 222	0.63 272	1.76 409	0.49 278	0.18 169	0.14 199	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.20 292

GANet-RSSM	0.72 328	0.28 220	0.63 194	0.64 428	0.58 461	0.80 340	0.58 401	1.89 485	1.08 326	1.04 286	1.25 361	1.15 390	1.04 450	1.49 353	0.62 342	0.25 393	0.19 371	0.22 278	0.22 362	0.22 305	0.21 312

Select-FE	0.74 351	0.39 424	1.56 519	0.55 322	0.46 391	0.40 51	0.22 26	1.86 476	0.68 172	1.05 287	1.31 387	1.82 520	1.74 548	1.11 254	0.38 174	0.21 292	0.16 299	0.21 245	0.25 412	0.19 197	0.31 451

PAM	0.76 366	0.29 255	1.08 442	0.52 263	0.33 246	1.38 485	0.39 203	2.01 517	0.67 165	1.06 288	0.96 229	2.89 577	1.43 518	0.86 176	0.35 139	0.19 218	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.20 292

MIPNet	0.56 231	0.28 220	0.94 387	0.49 197	0.33 246	0.66 259	0.38 188	1.35 327	1.08 326	1.06 288	0.92 220	0.60 190	0.79 331	0.73 125	0.52 296	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

CFNet-RSSM	0.54 207	0.24 108	0.70 245	0.48 177	0.28 132	0.60 211	0.27 69	1.49 361	1.14 362	1.06 288	0.93 223	1.08 365	0.54 217	0.70 112	0.35 139	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.14 82

mmm	0.63 271	0.35 395	0.72 262	0.51 242	0.30 177	0.86 370	0.54 360	1.59 393	0.86 228	1.07 291	1.38 417	0.79 249	0.75 309	0.91 189	0.58 324	0.22 321	0.18 353	0.29 438	0.25 412	0.25 359	0.23 350

test_sample3	0.68 313	0.32 328	0.88 364	0.52 263	0.30 177	0.97 405	0.52 346	1.86 476	1.15 374	1.08 292	1.11 302	0.88 289	0.71 300	1.17 271	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.25 377	0.25 412	0.25 359	0.25 376

AACVNet	0.86 413	0.35 395	0.79 323	0.82 534	0.39 328	0.76 312	0.49 327	1.61 400	0.81 217	1.08 292	1.33 396	1.30 427	0.93 401	4.34 529	0.74 380	0.25 393	0.21 415	0.28 427	0.22 362	0.29 415	0.25 376

GwcNet-ADL	0.64 283	0.31 311	0.79 323	0.56 336	0.41 346	0.60 211	0.58 401	1.41 340	1.26 436	1.08 292	1.13 314	0.91 301	0.60 252	1.04 235	0.78 396	0.27 432	0.18 353	0.18 137	0.18 227	0.25 359	0.29 428

RAFT	0.64 283	0.30 275	0.73 274	0.59 372	0.33 246	0.68 270	0.58 401	1.04 220	0.76 200	1.08 292	1.19 343	1.65 499	0.93 401	1.06 239	0.56 317	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.24 398	0.22 305	0.17 193

APVNet	1.06 469	0.53 487	1.42 499	0.84 538	0.79 533	1.92 542	0.82 482	1.90 488	1.08 326	1.08 292	1.43 430	1.56 479	1.13 474	3.07 501	1.58 528	0.31 469	0.34 522	0.42 529	0.36 523	0.36 466	0.37 485

FADNet-RVC-Resample	0.84 404	0.47 462	2.10 552	0.61 399	0.45 379	1.07 427	0.61 417	1.59 393	1.20 407	1.08 292	0.98 239	1.03 353	0.98 428	2.17 450	0.72 376	0.23 348	0.22 436	0.30 451	0.32 498	0.35 459	0.34 469

CBFPSM	0.92 428	0.33 351	1.86 543	0.49 197	0.38 318	1.75 522	0.84 484	1.39 337	1.12 347	1.09 298	0.99 241	2.37 559	1.66 545	1.32 306	1.42 514	0.19 218	0.18 353	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.33 464

TransformOpticalFlow	0.96 436	0.28 220	0.89 370	0.52 263	0.31 203	0.66 259	0.54 360	1.75 436	1.12 347	1.09 298	1.44 435	1.37 444	1.01 440	6.70 584	0.42 215	0.19 218	0.12 65	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.19 260

CRE-IMP	0.55 222	0.30 275	0.74 291	0.52 263	0.29 152	0.79 331	0.25 50	1.04 220	0.72 184	1.09 298	0.95 226	0.81 255	0.57 239	1.10 251	0.50 284	0.21 292	0.14 199	0.23 318	0.19 252	0.28 404	0.22 330

RALAANet	0.60 254	0.33 351	0.87 356	0.62 410	0.50 409	0.69 276	0.31 99	1.21 293	1.06 315	1.09 298	1.16 331	0.88 289	0.46 153	1.22 280	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.17 193

xxxx	1.51 528	0.28 220	0.68 227	0.54 298	0.28 132	1.16 448	0.44 270	2.19 553	1.29 451	1.09 298	1.36 410	1.22 401	0.85 361	1.79 412	15.70 624	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.20 288	0.22 305	0.23 350

PSMNet-RSSM	0.72 328	0.30 275	0.61 185	0.63 419	0.42 351	0.73 295	0.56 386	1.92 495	1.10 341	1.09 298	1.37 412	1.22 401	0.98 428	1.28 296	0.72 376	0.27 432	0.19 371	0.27 412	0.29 474	0.24 346	0.24 364

GwcNet-RSSM	0.77 368	0.32 328	1.01 413	0.62 410	0.54 440	0.78 325	0.51 335	1.73 428	1.20 407	1.09 298	1.37 412	1.46 460	0.85 361	1.53 362	1.09 462	0.25 393	0.18 353	0.23 318	0.24 398	0.20 236	0.19 260

PSMNet_ROB	0.90 423	0.52 483	1.17 462	0.72 494	0.61 475	1.27 467	1.12 539	1.76 442	1.12 347	1.09 298	1.28 377	1.45 457	0.89 385	1.65 384	1.42 514	0.33 485	0.25 466	0.37 510	0.39 530	0.35 459	0.29 428

DCANet-4	0.54 207	0.26 162	1.07 438	0.42 73	0.24 49	0.48 108	0.36 156	0.99 198	1.30 457	1.10 306	1.02 259	0.56 172	0.75 309	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

fff	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

ASMatch	0.88 418	0.26 162	0.69 239	0.51 242	0.35 268	0.48 108	0.37 178	1.12 263	0.92 255	1.10 306	3.28 576	0.96 329	0.98 428	4.90 541	0.49 278	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.19 252	0.19 197	0.27 410

csc	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

cscssc	0.53 191	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

CC-Net-ROB	1.49 525	1.26 580	1.27 477	0.88 553	0.79 533	1.76 524	1.00 524	1.79 456	1.26 436	1.10 306	1.61 483	1.21 399	0.99 436	8.13 606	0.84 418	1.09 589	0.41 553	2.20 598	0.46 548	1.20 584	0.48 526

TCMNet	1.01 459	0.60 515	2.10 552	0.86 545	1.33 587	1.14 440	0.67 438	1.69 419	1.23 422	1.11 312	1.57 474	1.30 427	0.97 421	2.01 434	1.50 525	0.31 469	0.31 508	0.38 513	0.34 514	0.42 495	0.36 480

test_sample5	0.69 315	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.11 312	1.25 361	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

z-ln-s-r	1.02 462	0.55 493	2.09 551	0.52 263	0.55 446	0.78 325	0.87 493	1.47 357	1.34 472	1.12 314	1.62 485	1.37 444	1.06 457	2.62 486	3.32 576	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.21 312

GMStereo_Zeroshot	0.67 309	0.61 517	1.01 413	0.64 428	0.37 301	0.84 366	0.35 140	1.05 228	1.12 347	1.12 314	1.06 276	1.27 420	0.54 217	1.19 275	0.59 327	0.32 476	0.17 330	0.31 457	0.18 227	0.52 534	0.22 330

ADStereo(finetuned)	0.57 239	0.24 108	1.06 433	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.35 140	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	1.20 488	0.84 167	0.51 289	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

Patchmatch Stereo++	0.55 222	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219
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
STrans-v2	1.04 468	0.28 220	0.96 397	0.49 197	0.32 225	0.68 270	0.79 471	2.47 580	1.12 347	1.12 314	1.46 444	1.40 446	1.46 523	6.70 584	0.43 225	0.18 169	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.18 219

PSM-adaLoss	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.41 234	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.82 260	0.61 261	1.06 239	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ROB_FTStereo_v2	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.42 238	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.12 258	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ROB_FTStereo	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.25 50	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.95 226	0.82 260	0.61 261	1.15 263	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

HUI-Stereo	0.52 180	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.30 91	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	0.79 148	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

iGMRVC	0.56 231	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.38 188	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.52 358	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

iRAFT	0.55 222	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

RAFT-IKP	0.54 207	0.30 275	0.73 274	0.50 209	0.27 107	0.59 204	0.36 156	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.61 261	1.22 280	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

DCANet	0.54 207	0.24 108	0.70 245	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.36 156	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	0.92 392	0.81 157	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

TDLM	1.06 469	0.44 448	0.79 323	0.63 419	0.50 409	0.89 373	1.44 564	1.48 359	1.26 436	1.12 314	1.40 423	1.08 365	0.98 428	6.65 580	0.78 396	0.33 485	0.21 415	0.33 481	0.26 430	0.37 470	0.24 364

AdaStereo	0.70 319	0.43 445	0.75 295	0.73 502	0.37 301	0.92 387	0.53 354	1.85 473	1.18 394	1.12 314	1.23 355	1.07 364	0.65 282	0.96 205	0.63 346	0.31 469	0.15 260	0.32 472	0.21 333	0.29 415	0.22 330
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.
ITSA-stereo	0.82 393	0.36 405	0.82 332	0.54 298	0.31 203	0.80 340	0.47 305	2.17 550	1.67 539	1.13 329	1.13 314	0.94 314	0.86 369	2.46 477	1.00 450	0.26 416	0.23 448	0.28 427	0.27 441	0.28 404	0.36 480

1111x	1.70 546	0.29 255	0.86 345	0.51 242	0.27 107	1.01 414	0.68 442	2.22 557	1.28 447	1.13 329	1.40 423	1.21 399	1.10 466	5.53 557	15.20 622	0.22 321	0.21 415	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.22 330

cf-r	0.73 346	0.30 275	0.77 312	0.55 322	0.63 482	0.78 325	0.48 317	1.79 456	1.15 374	1.13 329	1.26 368	1.43 450	0.87 374	1.40 338	0.85 421	0.25 393	0.18 353	0.22 278	0.23 385	0.19 197	0.19 260

test_sample6	0.71 326	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.82 351	0.58 401	1.79 456	1.15 374	1.14 332	1.33 396	0.91 301	0.79 331	1.31 302	0.74 380	0.27 432	0.21 415	0.27 412	0.29 474	0.28 404	0.27 410

test_sample4	0.69 315	0.33 351	0.91 377	0.51 242	0.30 177	0.92 387	0.52 346	1.87 479	1.15 374	1.14 332	1.18 336	0.87 285	0.75 309	1.18 273	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.26 430	0.26 371	0.25 376

DualNet	0.70 319	0.34 375	0.87 356	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.14 332	1.33 396	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

NINENet	0.77 368	0.37 412	0.78 320	0.62 410	0.51 421	2.34 565	0.42 238	1.83 468	1.04 306	1.14 332	1.23 355	1.03 353	0.62 267	1.24 287	0.70 367	0.28 446	0.23 448	0.31 457	0.21 333	0.26 371	0.25 376

NRIStereo	0.60 254	0.29 255	0.69 239	0.53 282	0.28 132	0.63 230	0.33 120	1.08 249	0.87 233	1.14 332	0.87 211	0.91 301	0.59 249	2.24 458	0.49 278	0.20 259	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.21 281	0.17 193

PS-NSSS	0.99 448	0.58 504	0.93 383	0.58 359	0.57 452	0.91 380	0.80 477	1.81 462	1.14 362	1.14 332	1.67 497	1.00 340	0.83 354	4.62 534	0.78 396	0.37 510	0.31 508	0.52 550	0.32 498	0.45 511	0.38 491

MyStereo05	0.66 300	0.28 220	1.07 438	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.34 324	1.41 509	1.15 338	0.91 218	0.77 241	0.80 337	1.41 340	0.63 346	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

ffm	0.72 328	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 579	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

ff1	1.37 515	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 579	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

mmx	1.39 518	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

xxx	1.39 518	0.33 351	0.85 339	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 600	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

iRaft-Stereo_20w	0.65 291	0.31 311	1.00 409	0.47 149	0.34 264	0.73 295	0.30 91	2.96 589	0.70 178	1.15 338	1.14 318	0.76 239	0.65 282	1.11 254	0.38 174	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.18 219

FINET	0.97 442	0.54 488	1.60 523	0.63 419	0.79 533	1.08 428	1.07 534	1.56 389	2.20 572	1.15 338	1.49 452	0.94 314	0.88 379	2.32 465	1.05 454	0.42 528	0.35 533	0.32 472	0.28 462	0.43 501	0.38 491

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 479	1.02 564	1.00 409	0.82 534	0.67 494	1.93 543	0.93 509	1.62 404	1.11 343	1.15 338	1.25 361	1.50 469	0.79 331	1.96 430	0.76 388	1.89 595	0.34 522	0.79 575	0.36 523	1.25 585	0.83 573

MSMDNet	0.66 300	0.32 328	0.87 356	0.49 197	0.37 301	0.79 331	0.40 217	1.43 348	1.31 461	1.15 338	1.31 387	1.24 408	0.63 272	0.88 181	0.57 320	0.21 292	0.16 299	0.26 396	0.19 252	0.39 483	0.24 364

DISCO	1.03 465	0.34 375	1.11 450	0.69 476	0.45 379	2.07 552	0.84 484	2.13 535	1.50 522	1.15 338	1.33 396	2.40 561	1.07 461	2.60 484	1.51 526	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.20 288	0.31 434	0.27 410

MyStereo8	0.65 291	0.29 255	1.00 409	0.58 359	0.49 402	0.91 380	0.35 140	1.18 280	1.31 461	1.16 348	1.27 371	0.90 298	0.64 276	0.72 120	0.95 440	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.18 227	0.22 305	0.26 400

CoDeX	0.73 346	0.29 255	0.93 383	0.54 298	0.36 282	1.14 440	0.61 417	2.34 569	1.17 387	1.16 348	1.25 361	0.91 301	0.87 374	1.33 310	0.64 350	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.18 219

PCWNet_CMD	0.66 300	0.32 328	0.88 364	0.49 197	0.37 301	0.78 325	0.40 217	1.42 342	1.31 461	1.16 348	1.31 387	1.25 412	0.62 267	0.89 186	0.57 320	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.19 252	0.40 487	0.25 376

raft_robust	0.68 313	0.30 275	0.64 201	0.52 263	0.26 81	0.54 172	0.35 140	1.33 319	1.24 428	1.16 348	1.07 280	0.60 190	0.54 217	3.58 518	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.16 160

DeepStereo_RVC	0.55 222	0.29 255	0.72 262	0.51 242	0.30 177	0.59 204	0.33 120	1.03 214	0.70 178	1.16 348	0.93 223	0.83 267	0.94 406	0.96 205	0.54 309	0.21 292	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.24 346	0.24 364

GEStereo_RVC	0.90 423	0.37 412	0.99 403	0.64 428	0.50 409	0.95 395	0.79 471	2.42 576	1.17 387	1.16 348	1.11 302	1.26 416	0.92 392	3.24 507	0.90 431	0.29 457	0.19 371	0.23 318	0.20 288	0.27 385	0.29 428

CFNet_pseudo	0.66 300	0.32 328	0.86 345	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.24 408	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.33 481	0.19 252	0.36 466	0.25 376

PA-Net	1.01 459	0.57 501	1.29 479	0.64 428	0.74 515	1.19 455	0.84 484	1.69 419	1.43 514	1.16 348	1.19 343	1.32 432	1.19 485	3.42 513	1.25 484	0.29 457	0.45 563	0.33 481	0.49 555	0.32 443	0.47 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 300	0.33 351	0.86 345	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.23 406	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.35 499	0.20 288	0.37 470	0.25 376

DispNO	0.93 431	0.30 275	1.34 489	0.55 322	0.55 446	0.89 373	0.49 327	1.48 359	1.21 413	1.17 357	1.27 371	1.19 396	0.90 386	5.23 547	0.74 380	0.22 321	0.17 330	0.24 338	0.21 333	0.19 197	0.20 292

AFF-stereo	0.58 246	0.25 136	0.64 201	0.46 135	0.29 152	0.34 26	0.38 188	1.15 271	1.14 362	1.17 357	1.60 479	1.10 377	0.71 300	0.97 213	0.43 225	0.13 23	0.11 32	0.19 166	0.19 252	0.17 115	0.14 82

SFCPSM	0.70 319	0.28 220	1.02 420	0.51 242	0.38 318	1.37 482	0.66 434	2.00 513	1.03 301	1.17 357	1.21 349	0.82 260	0.78 327	1.03 229	0.53 303	0.21 292	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.21 281	0.19 260

DMCA	0.67 309	0.34 375	0.90 374	0.51 242	0.44 371	0.86 370	0.47 305	1.42 342	1.02 297	1.17 357	1.12 309	1.23 406	0.75 309	0.78 144	0.95 440	0.25 393	0.19 371	0.27 412	0.19 252	0.24 346	0.27 410

DeepPrunerF	1.60 536	0.73 537	5.81 595	0.88 553	1.19 581	0.91 380	0.95 514	2.19 553	5.24 611	1.17 357	1.30 381	1.19 396	1.30 506	4.90 541	1.66 533	0.42 528	0.34 522	0.52 550	0.47 550	0.41 490	0.40 495

iinet-f	0.99 448	0.45 455	3.71 583	0.55 322	0.43 362	1.81 532	0.68 442	1.14 268	1.14 362	1.18 362	1.42 426	1.58 483	1.44 520	1.34 315	1.59 530	0.24 365	0.23 448	0.20 208	0.19 252	0.26 371	0.25 376

IPLGR	0.58 246	0.27 195	1.14 458	0.48 177	0.28 132	0.65 250	0.33 120	1.22 301	1.13 359	1.18 362	1.05 274	0.69 222	0.66 285	0.96 205	0.52 296	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.18 219

ac_64	0.82 393	0.29 255	0.81 329	0.71 490	0.60 472	1.05 422	0.54 360	1.99 512	0.92 255	1.18 362	1.06 276	1.99 540	1.08 462	1.94 428	0.97 445	0.27 432	0.22 436	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.19 260

HITNet	0.65 291	0.40 431	0.77 312	0.48 177	0.24 49	1.05 422	0.49 327	1.76 442	1.02 297	1.18 362	1.18 336	0.89 297	0.80 337	0.85 172	0.79 402	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.17 206	0.29 415	0.15 122
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.55 222	0.23 86	0.71 256	0.53 282	0.28 132	0.61 217	0.40 217	0.92 163	1.05 311	1.19 366	0.68 155	0.93 311	0.44 142	1.67 389	0.39 185	0.15 49	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.14 82

LCNet	0.72 328	0.28 220	0.52 120	0.55 322	0.31 203	0.69 276	0.54 360	1.00 202	0.88 237	1.19 366	1.34 403	0.97 331	1.34 511	2.56 482	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.27 385	0.73 569

HGLStereo	0.85 408	0.38 419	0.94 387	0.80 523	1.03 565	1.17 450	0.58 401	1.52 373	1.20 407	1.19 366	1.62 485	1.13 387	1.20 488	1.80 413	1.06 456	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.21 333	0.23 331	0.27 410

hitnet-ft	0.79 379	0.35 395	0.57 164	0.58 359	0.42 351	0.96 401	0.46 297	1.47 357	1.33 469	1.19 366	1.22 351	1.81 517	0.98 428	1.66 388	0.94 436	0.33 485	0.28 487	0.34 491	0.27 441	0.35 459	0.31 451

DDVS	0.78 375	0.41 438	0.94 387	0.60 384	0.43 362	1.30 472	0.43 256	1.40 339	0.91 249	1.20 370	1.15 326	1.43 450	0.64 276	2.18 453	0.89 428	0.28 446	0.22 436	0.26 396	0.23 385	0.31 434	0.33 464

BUS	0.74 351	0.32 328	0.68 227	0.54 298	0.44 371	2.34 565	0.42 238	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.03 353	0.62 267	0.91 189	0.70 367	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

BSDual-CNN	0.71 326	0.32 328	0.68 227	0.54 298	0.44 371	1.27 467	0.65 429	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

hknet	0.77 368	0.32 328	0.95 391	0.54 298	0.38 318	1.27 467	0.65 429	2.16 544	1.07 320	1.20 370	1.11 302	1.59 484	0.81 341	1.37 323	0.66 356	0.22 321	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

Ntro	1.64 540	1.15 575	1.23 468	2.48 601	1.83 593	2.09 554	1.16 544	1.96 504	1.38 493	1.21 374	1.62 485	1.62 488	1.29 502	1.87 421	1.11 468	3.04 607	0.56 582	1.82 595	0.64 574	2.80 602	2.05 601

psmg	0.72 328	0.32 328	0.68 227	0.50 209	0.44 371	1.48 499	0.75 460	1.94 501	0.98 279	1.21 374	1.33 396	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.19 371	0.25 377	0.25 412	0.23 331	0.22 330

ADLNet2	0.88 418	0.34 375	1.17 462	0.77 516	0.64 485	1.12 438	0.76 463	1.74 433	1.24 428	1.21 374	1.65 492	1.71 506	1.05 454	1.67 389	1.17 477	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.22 362	0.26 371	0.29 428

UNet	0.83 399	0.34 375	1.31 481	0.58 359	0.74 515	1.58 508	0.49 327	1.41 340	1.04 306	1.21 374	1.08 285	1.54 476	1.12 470	1.65 384	1.09 462	0.23 348	0.17 330	0.25 377	0.20 288	0.25 359	0.22 330

BEATNet_4x	0.73 346	0.49 469	1.17 462	0.53 282	0.26 81	1.03 419	0.55 378	1.82 463	1.06 315	1.21 374	1.22 351	0.96 329	0.91 389	1.01 225	1.06 456	0.21 292	0.14 199	0.24 338	0.19 252	0.37 470	0.21 312

DualNet (step1)	0.83 399	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.57 562	0.28 487	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

test_sample9	1.86 556	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	2.27 462	7.92 604	0.57 562	12.61 634	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

test_sample7	0.74 351	0.37 412	0.76 305	0.52 263	0.35 268	0.91 380	0.67 438	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.31 469	0.28 487	0.32 472	0.31 490	0.33 452	0.29 428

CFNet_ucs	0.70 319	0.33 351	0.88 364	0.50 209	0.43 362	0.74 300	0.44 270	1.60 397	1.29 451	1.22 379	1.54 464	1.09 375	0.63 272	0.99 220	0.59 327	0.25 393	0.20 391	0.37 510	0.21 333	0.40 487	0.28 422

AASNet	0.76 366	0.35 395	0.91 377	0.79 520	0.81 540	1.14 440	0.56 386	2.02 521	1.08 326	1.22 379	1.24 357	0.93 311	0.76 317	0.77 139	1.16 474	0.27 432	0.23 448	0.24 338	0.20 288	0.28 404	0.24 364

IRAFT_RVC	0.88 418	0.28 220	0.76 305	0.63 419	0.31 203	0.65 250	1.02 527	1.22 301	0.94 260	1.22 379	1.04 272	1.01 347	0.98 428	5.82 565	0.53 303	0.22 321	0.12 65	0.25 377	0.20 288	0.20 236	0.19 260

SMFormer	0.75 360	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.24 364

tta	0.75 360	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.18 153	0.18 219

qqq1	0.72 328	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

fff1	0.72 328	0.30 275	0.86 345	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

IER	0.70 319	0.31 311	1.02 420	0.48 177	0.52 433	1.34 479	0.51 335	1.17 275	0.99 286	1.23 385	1.34 403	1.12 382	1.11 467	0.99 220	0.71 373	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.21 333	0.20 236	0.19 260

UDG	1.41 521	2.65 614	0.99 403	1.44 588	1.64 592	1.34 479	0.80 477	1.60 397	1.23 422	1.23 385	1.71 501	2.01 542	1.34 511	1.47 351	1.41 510	0.90 580	0.54 581	2.29 600	0.75 580	1.84 590	1.04 583

iResNetv2_ROB	0.80 382	0.37 412	1.71 531	0.56 336	0.37 301	0.94 392	0.64 427	1.73 428	1.34 472	1.23 385	1.42 426	1.26 416	0.92 392	1.85 419	0.56 317	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.14 114	0.24 346	0.19 260

G2L-ROB	0.73 346	0.25 136	0.76 305	0.54 298	0.39 328	0.95 395	0.66 434	1.66 414	1.09 334	1.24 392	1.02 259	1.64 496	0.71 300	1.63 381	1.02 452	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.20 236	0.22 330

PSM-softLoss	0.78 375	0.31 311	0.77 312	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

KMStereo	0.78 375	0.31 311	0.77 312	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

test_xeample	1.45 524	0.28 220	0.65 208	0.51 242	0.28 132	0.94 392	0.59 410	2.14 539	1.29 451	1.24 392	1.51 457	0.88 289	0.86 369	1.46 347	15.10 621	0.22 321	0.20 391	0.22 278	0.20 288	0.22 305	0.22 330

acv_ft	0.75 360	0.31 311	0.95 391	0.70 482	0.86 551	1.24 463	0.53 354	1.44 349	1.07 320	1.24 392	1.30 381	1.08 365	0.92 392	0.80 151	1.34 496	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.21 281	0.18 219

CSP-Net	0.97 442	0.38 419	0.83 337	0.53 282	0.41 346	1.63 512	0.77 466	2.00 513	1.05 311	1.25 397	1.20 347	1.33 434	0.83 354	4.93 543	0.85 421	0.32 476	0.22 436	0.20 208	0.20 288	0.23 331	0.25 376

HHNet	0.62 264	0.26 162	0.63 194	0.43 81	0.45 379	0.50 134	0.58 401	1.07 243	1.01 294	1.25 397	2.23 547	0.70 225	0.61 261	1.07 243	0.47 264	0.20 259	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.30 441

Syn2CoEx	1.14 489	0.69 531	1.66 526	0.80 523	0.67 494	1.40 489	0.88 496	2.06 529	1.54 528	1.25 397	1.58 477	1.42 449	1.50 530	4.09 523	1.40 506	0.36 506	0.32 516	0.34 491	0.29 474	0.29 415	0.34 469

DIP-Stereo	0.62 264	0.30 275	0.83 337	0.48 177	0.36 282	0.95 395	0.33 120	2.37 572	0.67 165	1.25 397	1.00 245	0.68 217	0.51 200	0.91 189	0.61 339	0.18 169	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.19 197	0.19 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 568	1.41 585	1.64 524	2.80 603	2.31 602	2.31 564	1.24 550	2.32 565	2.14 570	1.26 401	2.39 554	2.66 570	1.48 526	5.95 569	1.06 456	3.20 611	0.45 563	2.37 602	0.89 588	2.83 605	2.37 606

DGSMNet	1.14 489	0.76 543	2.49 568	0.81 526	0.86 551	1.39 487	1.39 561	2.13 535	1.35 481	1.26 401	1.63 489	1.48 467	0.98 428	1.75 404	1.10 465	0.45 539	0.43 556	0.55 560	0.49 555	0.75 565	0.70 566

psm_up	0.77 368	0.34 375	0.70 245	0.66 448	0.58 461	1.05 422	0.92 505	1.52 373	1.12 347	1.26 401	1.16 331	1.31 431	1.23 493	1.20 277	0.81 408	0.25 393	0.29 498	0.31 457	0.27 441	0.27 385	0.25 376

GANetREF_RVC	1.07 471	0.86 552	1.31 481	0.82 534	0.53 436	1.41 494	1.31 557	1.76 442	1.52 525	1.27 404	1.31 387	1.46 460	1.24 496	2.03 436	0.96 444	0.56 561	0.45 563	0.67 571	0.50 558	0.88 571	0.59 551
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
iResNet_ROB	0.77 368	0.30 275	0.99 403	0.57 353	0.36 282	0.83 357	0.36 156	2.33 566	1.58 532	1.27 404	1.30 381	1.25 412	0.84 358	1.65 384	0.79 402	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.27 410

G2L-Stereo_test	0.73 346	0.27 195	0.74 291	0.49 197	0.40 338	0.90 376	0.81 480	1.53 379	1.14 362	1.28 406	1.27 371	1.52 474	0.72 303	1.62 379	0.94 436	0.19 218	0.14 199	0.16 69	0.15 138	0.18 153	0.19 260

anonymousa	0.72 328	0.27 195	0.75 295	0.47 149	0.63 482	1.43 495	0.45 290	1.24 307	0.89 240	1.28 406	1.75 508	1.62 488	1.13 474	0.69 108	0.59 327	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.25 412	0.20 236	0.18 219

Wz-Net-LNSev	1.03 465	0.67 527	2.71 574	0.64 428	0.84 544	1.75 522	1.00 524	1.80 459	1.32 465	1.28 406	1.25 361	1.65 499	1.22 492	1.39 332	1.40 506	0.28 446	0.26 472	0.24 338	0.23 385	0.33 452	0.32 458

Sa-1000	0.72 328	0.29 255	0.76 305	0.59 372	0.30 177	0.73 295	0.37 178	1.62 404	1.33 469	1.28 406	2.04 538	0.86 281	0.75 309	1.84 416	0.38 174	0.19 218	0.14 199	0.25 377	0.23 385	0.20 236	0.16 160

test_1	0.54 207	0.22 64	0.68 227	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.28 406	0.68 155	0.87 285	0.45 146	1.67 389	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

iResNet	0.75 360	0.40 431	1.36 490	0.67 460	0.29 152	0.92 387	0.59 410	1.52 373	1.25 431	1.28 406	1.48 450	0.94 314	0.76 317	1.62 379	0.78 396	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.15 138	0.22 305	0.23 350

GCST	1.08 474	1.47 589	0.93 383	1.73 591	1.14 577	1.30 472	0.31 99	1.33 319	1.16 384	1.29 412	0.97 238	0.98 333	0.49 188	2.08 441	0.46 257	1.19 592	0.70 592	1.30 591	0.85 587	1.02 577	0.89 576

fast-acv-ft	0.94 433	0.44 448	1.40 492	0.58 359	0.51 421	1.77 527	0.69 446	1.36 329	1.42 512	1.29 412	1.86 521	1.74 510	1.25 497	1.52 358	1.38 502	0.26 416	0.28 487	0.28 427	0.28 462	0.27 385	0.26 400

anonymity	1.12 484	0.97 559	1.21 465	1.07 574	1.12 574	1.08 428	0.89 498	1.95 503	1.16 384	1.29 412	1.26 368	1.22 401	1.09 465	1.15 263	1.01 451	1.02 585	1.00 608	0.97 581	0.97 593	0.98 574	0.99 580

NF-Stereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.02 259	0.82 260	0.57 239	5.40 555	0.48 269	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

OCTAStereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.82 260	0.57 239	5.35 549	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

RE-Stereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

TVStereo	0.80 382	0.30 275	0.75 295	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

PWCDC_ROB	1.29 504	0.75 542	1.33 486	1.05 571	0.88 555	1.73 521	0.52 346	1.89 485	3.28 594	1.29 412	4.88 596	1.22 401	1.46 523	1.77 411	1.45 518	0.60 567	0.26 472	0.29 438	0.25 412	0.52 534	0.37 485

gwcnet-sp	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

scenet	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

CASS	0.65 291	0.34 375	0.72 262	0.56 336	0.27 107	0.78 325	0.42 238	1.59 393	0.86 228	1.30 420	1.25 361	0.87 285	0.84 358	0.84 167	0.54 309	0.35 502	0.19 371	0.26 396	0.21 333	0.28 404	0.42 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 351	0.33 351	1.44 502	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 420	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

HBP-ISP	0.96 436	0.58 504	0.72 262	0.61 399	0.46 391	1.64 514	0.76 463	1.86 476	1.28 447	1.30 420	1.53 459	0.86 281	0.94 406	3.27 509	0.69 366	0.45 539	0.44 559	0.54 556	0.48 552	0.47 518	0.40 495

IPLG	0.69 315	0.27 195	0.97 399	0.51 242	0.43 362	0.79 331	0.33 120	1.21 293	1.06 315	1.30 420	1.10 296	0.52 145	0.55 223	3.16 506	0.63 346	0.16 74	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

raftrobust	0.52 180	0.25 136	0.56 153	0.65 442	0.52 433	0.49 120	0.34 131	0.98 196	0.91 249	1.30 420	0.87 211	0.63 202	0.81 341	0.78 144	0.41 202	0.19 218	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.16 160

RAFT + AFF	1.00 453	0.42 442	1.09 445	0.67 460	0.50 409	1.22 461	1.24 550	2.24 559	1.19 402	1.30 420	1.56 470	1.17 392	1.49 528	3.44 515	0.83 415	0.21 292	0.25 466	0.30 451	0.26 430	0.27 385	0.27 410

UPFNet	0.80 382	0.32 328	0.90 374	0.59 372	0.74 515	1.26 466	0.80 477	1.52 373	1.10 341	1.30 420	1.12 309	1.30 427	0.84 358	1.67 389	1.09 462	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.23 385	0.25 359	0.18 219

HSM	1.19 498	0.32 328	0.65 208	0.57 353	0.38 318	1.23 462	0.59 410	2.25 560	1.19 402	1.30 420	1.25 361	1.94 534	1.03 448	9.32 613	0.71 373	0.22 321	0.16 299	0.20 208	0.16 180	0.21 281	0.21 312

HI	0.64 283	0.32 328	0.68 227	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 430	1.43 430	1.62 488	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

CoSv	0.64 283	0.32 328	0.68 227	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 430	1.43 430	1.62 488	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

GASNet	0.99 448	0.97 559	1.72 532	0.98 566	0.68 500	0.83 357	0.67 438	1.60 397	1.28 447	1.31 430	1.22 351	1.22 401	1.21 491	2.41 472	1.41 510	0.43 533	0.26 472	0.36 507	0.34 514	0.55 540	0.31 451

222	1.61 538	0.29 255	0.67 223	0.56 336	0.29 152	1.06 425	0.42 238	2.17 550	1.31 461	1.31 430	1.52 458	0.92 309	0.94 406	1.76 409	17.65 625	0.24 365	0.20 391	0.21 245	0.19 252	0.22 305	0.23 350

Hybrid-DGEV-2	0.65 291	0.31 311	0.73 274	0.60 384	0.37 301	1.08 428	0.28 76	1.45 354	1.40 503	1.32 434	0.85 205	1.03 353	1.01 440	1.05 237	0.48 269	0.18 169	0.15 260	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.15 122

SQANet	1.31 507	0.88 555	1.08 442	1.83 593	1.44 589	1.44 496	0.75 460	1.74 433	1.09 334	1.32 434	1.26 368	1.28 423	1.01 440	1.50 355	0.83 415	2.50 602	0.34 522	1.47 592	0.55 565	2.32 594	1.57 593

test-3	0.54 207	0.22 64	0.68 227	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.32 434	0.69 160	0.87 285	0.45 146	1.68 394	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

RAFT-345	0.84 404	0.25 136	0.66 218	0.50 209	0.27 107	0.54 172	0.42 238	0.83 132	1.11 343	1.32 434	2.34 552	0.86 281	0.54 217	5.72 562	0.47 264	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.17 206	0.17 115	0.16 160

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 207	0.25 136	0.68 227	0.43 81	0.24 49	0.40 51	0.34 131	1.04 220	1.09 334	1.32 434	1.60 479	0.80 251	0.68 287	0.67 106	0.39 185	0.13 23	0.10 9	0.18 137	0.17 206	0.17 115	0.13 47

delet	0.85 408	0.32 328	0.95 391	0.65 442	0.66 490	1.64 514	0.84 484	1.75 436	1.35 481	1.32 434	1.30 381	1.30 427	0.88 379	1.68 394	1.10 465	0.21 292	0.21 415	0.24 338	0.24 398	0.21 281	0.21 312

NCC-stereo	1.10 479	0.54 488	1.24 471	0.84 538	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 434	1.74 505	1.88 524	1.74 548	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 540	0.45 536	0.58 568	0.42 495	0.42 504

Nwc_Net	1.09 477	0.49 469	1.33 486	0.89 556	0.80 538	1.49 501	0.66 434	2.19 553	1.27 442	1.32 434	2.26 548	1.96 537	1.54 531	1.92 424	1.34 496	0.40 520	0.30 502	0.43 531	0.45 545	0.38 479	0.37 485

Abc-Net	1.10 479	0.54 488	1.24 471	0.84 538	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 434	1.74 505	1.88 524	1.74 548	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 540	0.45 536	0.58 568	0.42 495	0.42 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 382	0.32 328	0.95 391	0.60 384	0.42 351	0.78 325	0.69 446	1.50 365	1.09 334	1.33 443	1.14 318	1.45 457	0.72 303	2.45 474	1.10 465	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.21 333	0.20 236	0.26 400

SDNR	1.62 539	0.51 479	2.17 557	0.53 282	0.56 449	3.80 597	0.45 290	1.54 382	1.29 451	1.33 443	2.41 556	1.08 365	0.96 418	11.18 623	1.16 474	0.66 573	0.63 587	0.43 531	0.32 498	0.64 554	0.67 563

PFNet+	0.59 251	0.28 220	0.77 312	0.53 282	0.30 177	0.59 204	0.31 99	0.92 163	1.14 362	1.33 443	1.10 296	0.79 249	0.57 239	1.31 302	0.49 278	0.25 393	0.17 330	0.28 427	0.26 430	0.21 281	0.25 376

CVANet_RVC	1.07 471	0.43 445	0.76 305	0.60 384	0.50 409	0.90 376	0.97 517	1.52 373	1.26 436	1.33 443	1.38 417	1.24 408	1.18 482	6.75 586	0.75 385	0.34 495	0.23 448	0.34 491	0.29 474	0.42 495	0.27 410

SACVNet	0.85 408	0.46 457	0.85 339	0.81 526	0.56 449	0.80 340	0.79 471	1.68 417	1.12 347	1.34 447	1.33 396	1.25 412	0.94 406	2.39 471	0.76 388	0.34 495	0.26 472	0.31 457	0.29 474	0.35 459	0.44 514

CrosDoStereo	1.58 534	0.24 108	0.72 262	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 624	1.10 254	0.98 279	1.34 447	1.75 508	1.00 340	1.89 560	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

DeepStereo_LL	1.58 534	0.24 108	0.72 262	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 624	1.10 254	0.98 279	1.34 447	1.75 508	1.00 340	1.89 560	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

THIR-Stereo	1.02 462	0.27 195	0.69 239	0.49 197	0.28 132	0.95 395	1.34 559	1.03 214	0.97 274	1.34 447	1.90 526	1.17 392	1.58 534	6.44 576	0.78 396	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.22 362	0.19 197	0.20 292

AANet_RVC	1.16 495	0.52 483	1.49 516	0.65 442	0.45 379	0.75 305	0.69 446	1.42 342	1.55 530	1.34 447	1.87 523	1.53 475	0.78 327	7.43 597	1.38 502	0.25 393	0.17 330	0.19 166	0.16 180	0.22 305	0.26 400

coex_refinement	0.80 382	0.28 220	0.73 274	0.70 482	0.51 421	0.95 395	0.60 414	1.78 450	1.23 422	1.36 452	1.37 412	1.82 520	0.81 341	1.32 306	1.13 471	0.26 416	0.17 330	0.19 166	0.20 288	0.24 346	0.25 376

Consistency-Raft	1.25 502	0.99 562	1.93 546	1.02 570	1.21 582	0.96 401	1.01 526	1.75 436	1.92 559	1.36 452	2.12 542	1.44 455	1.01 440	1.14 262	1.40 506	0.72 576	0.82 595	0.89 579	0.98 595	1.31 587	0.95 578

GMM-Stereo	0.74 351	0.25 136	0.59 177	0.54 298	0.34 264	0.72 290	0.99 522	1.01 208	0.87 233	1.36 452	1.78 511	1.12 382	0.81 341	2.09 442	0.46 257	0.18 169	0.12 65	0.25 377	0.25 412	0.20 236	0.85 575

DStereoRT	1.36 513	0.32 328	1.41 497	0.67 460	0.50 409	2.07 552	0.60 414	1.44 349	0.91 249	1.37 455	1.44 435	0.73 231	1.30 506	6.39 575	0.90 431	0.23 348	0.17 330	4.29 624	1.94 614	0.24 346	0.20 292

ssnet_v2	0.88 418	0.36 405	1.02 420	0.62 410	0.38 318	1.32 475	0.97 517	2.07 530	1.34 472	1.37 455	1.18 336	1.54 476	0.92 392	1.10 251	1.65 531	0.30 462	0.27 480	0.30 451	0.28 462	0.27 385	0.26 400

ACRE	0.61 260	0.33 351	1.01 413	0.58 359	0.49 402	0.75 305	0.47 305	1.06 241	0.95 262	1.37 455	1.55 466	0.62 199	0.46 153	0.83 162	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.21 312

MMNet	0.84 404	0.32 328	1.09 445	0.60 384	0.59 469	1.85 537	0.49 327	1.51 371	1.27 442	1.37 455	1.15 326	1.26 416	1.18 482	1.67 389	1.22 481	0.19 218	0.18 353	0.23 318	0.22 362	0.25 359	0.21 312

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 379	0.43 445	1.05 429	0.64 428	0.58 461	0.95 395	0.53 354	1.53 379	1.18 394	1.37 455	1.15 326	1.43 450	0.88 379	1.61 378	0.84 418	0.25 393	0.22 436	0.27 412	0.27 441	0.29 415	0.29 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 509	0.65 525	1.44 502	1.36 583	1.46 590	2.55 572	0.92 505	2.45 578	2.07 568	1.37 455	1.49 452	1.65 499	1.00 438	2.82 491	1.35 499	1.01 583	0.27 480	0.54 556	0.47 550	0.71 563	0.73 569

xyz-stereo	7.16 614	0.22 64	69.90 646	0.42 73	0.21 14	32.92 637	0.49 327	0.87 143	0.76 200	1.38 461	27.04 633	1.19 396	1.16 477	4.69 535	0.97 445	0.16 74	0.12 65	0.20 208	0.14 114	0.16 82	0.12 16

CRFU-Net	0.86 413	0.39 424	1.00 409	0.65 442	0.57 452	1.78 529	0.86 491	2.15 541	0.81 217	1.38 461	1.18 336	1.64 496	1.19 485	1.35 316	0.90 431	0.26 416	0.22 436	0.21 245	0.19 252	0.23 331	0.24 364

DDUNet	1.50 527	2.69 615	1.12 452	1.77 592	1.88 594	1.84 536	0.92 505	1.70 424	1.16 384	1.38 461	1.79 512	1.60 486	1.12 470	1.37 323	1.08 460	1.10 590	0.76 593	2.37 602	0.94 591	2.00 591	1.37 591

STTStereo	0.78 375	0.50 476	1.22 467	0.64 428	0.54 440	0.89 373	0.54 360	1.44 349	1.11 343	1.38 461	1.09 290	1.27 420	0.85 361	1.43 341	0.83 415	0.29 457	0.27 480	0.33 481	0.39 530	0.32 443	0.30 441

RYNet	1.17 496	0.49 469	1.24 471	0.70 482	0.97 564	1.71 518	0.92 505	1.91 492	1.46 517	1.38 461	1.14 318	1.88 524	1.30 506	4.24 525	1.87 540	0.26 416	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.55 540	0.54 540

DeepPruner_ROB	0.74 351	0.48 466	0.87 356	0.57 353	0.44 371	0.79 331	0.54 360	1.73 428	0.96 267	1.38 461	1.27 371	1.24 408	0.73 305	1.43 341	0.73 379	0.34 495	0.28 487	0.27 412	0.26 430	0.31 434	0.31 451

DEmStereo	0.97 442	0.23 86	0.79 323	0.47 149	0.32 225	1.04 421	0.56 386	0.93 172	0.89 240	1.39 467	2.14 544	1.02 349	2.07 571	5.64 561	0.77 394	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.20 292

CIPLG	0.62 264	0.33 351	0.96 397	0.58 359	0.50 409	0.75 305	0.48 317	1.05 228	0.96 267	1.40 468	1.57 474	0.64 205	0.48 177	0.89 186	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

IPLGR_C	0.62 264	0.33 351	0.99 403	0.58 359	0.49 402	0.76 312	0.48 317	1.10 254	0.96 267	1.40 468	1.56 470	0.62 199	0.48 177	0.80 151	0.71 373	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

GMOStereo	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

error version	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test-v	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test-2	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 470	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

GwcNet	1.08 474	0.51 479	2.33 563	0.79 520	1.18 580	1.76 524	0.70 449	1.68 417	1.47 518	1.41 470	1.64 490	1.74 510	1.04 450	2.20 456	1.41 510	0.30 462	0.29 498	0.29 438	0.27 441	0.30 425	0.35 474

CBMV_ROB	0.90 423	0.44 448	0.63 194	0.51 242	0.37 301	1.25 465	0.49 327	1.77 446	1.27 442	1.41 470	2.00 534	1.33 434	1.08 462	2.17 450	0.76 388	0.43 533	0.42 555	0.47 541	0.44 543	0.41 490	0.36 480

pcwnet_v2	0.97 442	0.37 412	4.33 586	0.62 410	0.54 440	0.79 331	0.45 290	2.02 521	1.58 532	1.42 476	1.64 490	1.09 375	0.79 331	1.24 287	0.67 359	0.32 476	0.25 466	0.29 438	0.27 441	0.37 470	0.35 474

otaku	1.60 536	1.11 571	1.21 465	2.20 595	1.56 591	1.97 546	1.24 550	2.07 530	1.36 485	1.44 477	1.62 485	1.73 508	1.19 485	1.73 402	0.98 448	2.89 606	0.57 583	1.74 593	0.60 572	2.78 601	1.94 599

dad	0.86 413	0.66 526	1.06 433	0.56 336	0.37 301	0.76 312	0.44 270	1.17 275	1.50 522	1.44 477	1.27 371	1.34 438	0.75 309	2.52 481	0.84 418	0.42 528	0.27 480	0.83 576	0.26 430	0.41 490	0.29 428

Prome-Stereo	0.75 360	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.32 225	0.59 204	0.97 517	0.89 152	0.88 237	1.45 479	2.46 559	0.91 301	1.41 516	1.58 372	0.44 228	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.20 236	0.92 577

StereoDRNet-Refined	0.80 382	0.41 438	0.88 364	0.62 410	0.42 351	1.33 477	0.48 317	1.52 373	1.17 387	1.45 479	1.44 435	1.44 455	0.90 386	1.26 291	1.24 483	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.24 398	0.25 359	0.28 422
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 328	0.34 375	1.10 448	0.51 242	0.23 33	0.91 380	0.39 203	1.33 319	1.23 422	1.46 481	1.55 466	1.01 347	0.64 276	1.95 429	0.80 406	0.18 169	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.17 193

AAGNet	1.83 553	0.28 220	0.72 262	0.61 399	0.32 225	0.67 263	0.51 335	0.96 190	0.98 279	1.47 482	1.20 347	1.00 340	1.18 482	2.83 492	22.77 632	0.22 321	0.13 141	0.22 278	0.19 252	0.23 331	0.15 122

SST-Stereo	0.83 399	0.28 220	0.72 262	0.59 372	0.31 203	0.72 290	0.26 62	1.09 251	0.86 228	1.47 482	1.10 296	1.00 340	0.87 374	5.73 563	0.45 243	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.23 331	0.18 219

RAFT_R40	0.83 399	0.28 220	0.73 274	0.59 372	0.31 203	0.69 276	0.44 270	1.10 254	0.95 262	1.47 482	1.10 296	1.00 340	0.85 361	5.53 557	0.46 257	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.20 288	0.23 331	0.18 219

PFNet	0.91 426	0.26 162	1.10 448	0.63 419	0.32 225	0.64 234	0.56 386	1.17 275	0.99 286	1.47 482	1.08 285	0.98 333	0.69 290	6.62 579	0.54 309	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.19 252	0.20 236	0.17 193

ccnet	1.12 484	0.67 527	1.01 413	0.78 518	0.73 514	1.72 520	0.99 522	1.84 472	1.26 436	1.47 482	1.85 520	1.75 513	1.29 502	1.75 404	1.88 542	0.57 562	0.53 578	0.57 565	0.55 565	0.59 547	0.54 540

S-Stereo	1.15 493	0.46 457	2.17 557	0.81 526	0.80 538	1.21 459	1.19 547	1.93 499	2.02 565	1.47 482	2.11 541	1.57 480	1.17 478	2.05 439	1.41 510	0.40 520	0.40 551	0.35 499	0.31 490	0.44 507	0.70 566

Wz-Net-SNSev	1.49 525	1.23 579	6.27 597	0.68 472	0.67 494	1.37 482	1.41 562	2.00 513	1.39 498	1.48 488	1.61 483	2.29 554	1.32 509	3.93 520	2.14 553	0.31 469	0.28 487	0.31 457	0.33 508	0.42 495	0.36 480

DPSNet	1.69 545	0.59 507	4.33 586	0.70 482	0.57 452	2.02 550	1.62 576	3.35 595	1.78 549	1.48 488	1.38 417	2.17 550	2.84 590	4.77 537	3.66 579	0.48 547	0.31 508	0.29 438	0.25 412	0.64 554	0.48 526

GANet	1.36 513	0.47 462	0.86 345	0.67 460	0.45 379	1.34 479	1.73 579	1.64 408	1.24 428	1.49 490	2.38 553	1.55 478	1.20 488	9.30 612	0.93 434	0.30 462	0.31 508	0.33 481	0.28 462	0.39 483	0.30 441

RainbowNet	1.97 563	1.76 596	1.57 521	2.81 604	2.21 598	1.98 548	1.81 582	2.54 582	1.89 556	1.50 491	1.84 518	1.96 537	1.65 541	2.14 447	1.25 484	3.33 613	0.85 600	2.39 605	0.98 595	2.82 604	2.22 602

SuperB	2.53 582	0.59 507	18.45 618	0.69 476	0.50 409	1.87 539	0.88 496	1.67 416	2.39 576	1.50 491	1.42 426	1.14 389	1.15 476	4.28 528	5.07 589	0.24 365	0.19 371	0.22 278	0.19 252	7.86 626	0.34 469

NCCL2	1.00 453	0.56 497	1.06 433	0.75 510	0.57 452	1.31 474	1.72 578	1.77 446	1.36 485	1.50 491	1.17 334	1.91 529	1.17 478	1.54 364	1.29 491	0.35 502	0.31 508	0.45 536	0.44 543	0.40 487	0.40 495

DStereoO	1.44 523	1.11 571	1.69 528	1.16 577	0.72 507	1.21 459	1.56 570	1.74 433	1.63 536	1.52 494	1.67 497	1.51 471	3.16 595	1.73 402	1.72 534	2.35 601	0.45 563	0.97 581	0.42 538	2.01 592	0.53 538

ADLNet	0.85 408	0.36 405	0.89 370	0.85 543	0.72 507	1.24 463	0.76 463	1.82 463	1.36 485	1.52 494	1.35 409	1.27 420	0.99 436	1.23 282	1.15 473	0.27 432	0.20 391	0.26 396	0.25 412	0.28 404	0.30 441

MSAF-DinoV2	1.97 563	0.80 547	10.38 610	0.86 545	0.48 398	1.39 487	0.97 517	2.55 583	1.72 545	1.53 496	1.65 492	3.59 586	2.20 577	5.39 554	3.94 583	0.27 432	0.17 330	0.26 396	0.28 462	0.47 518	0.46 519

z-mn7	1.56 533	0.84 548	4.36 588	0.71 490	0.51 421	2.60 574	1.04 529	1.73 428	2.70 588	1.53 496	2.99 572	1.94 534	1.34 511	4.78 538	2.41 558	0.29 457	0.24 457	0.27 412	0.24 398	0.34 456	0.31 451

Pruner-Stereo	0.62 264	0.29 255	0.70 245	0.61 399	0.31 203	0.63 230	0.43 256	1.17 275	0.99 286	1.53 496	1.08 285	0.95 323	0.55 223	1.35 316	0.51 289	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.21 281	0.23 350

LMCR-Stereo	0.82 393	0.46 457	0.88 364	0.75 510	0.43 362	1.33 477	0.56 386	2.43 577	0.98 279	1.53 496	1.49 452	0.74 232	1.00 438	1.63 381	0.89 428	0.28 446	0.17 330	0.22 278	0.17 206	0.29 415	0.20 292

DMCA-RVC	0.74 351	0.40 431	1.27 477	0.66 448	0.49 402	0.77 320	0.47 305	1.35 327	1.01 294	1.53 496	1.01 251	1.29 426	0.82 346	1.31 302	0.78 396	0.27 432	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.32 443	0.24 364

HSM-Net_RVC	0.87 417	0.29 255	0.53 127	0.53 282	0.30 177	1.15 446	0.55 378	3.57 598	1.28 447	1.53 496	1.74 505	1.68 502	0.93 401	1.49 353	0.77 394	0.22 321	0.17 330	0.19 166	0.18 227	0.20 236	0.19 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 448	0.40 431	1.82 540	0.66 448	0.62 481	2.05 551	0.78 468	1.91 492	1.29 451	1.54 502	1.42 426	1.51 471	1.23 493	1.99 432	1.33 494	0.23 348	0.14 199	0.20 208	0.15 138	0.27 385	0.26 400

RGC	1.14 489	0.79 545	1.26 474	0.91 560	0.96 563	1.52 503	0.77 466	1.92 495	1.26 436	1.54 502	1.93 528	2.02 544	1.54 531	2.25 460	1.31 493	0.44 538	0.35 533	0.58 566	0.48 552	0.47 518	0.46 519

ADCP+	1.99 565	0.48 466	7.73 601	0.66 448	0.91 556	2.30 563	1.05 531	1.82 463	1.34 472	1.54 502	1.32 394	1.74 510	1.61 538	2.17 450	13.37 617	0.24 365	0.21 415	0.32 472	0.28 462	0.37 470	0.29 428

RP	1.09 477	0.50 476	1.12 452	0.90 557	1.04 566	1.11 435	0.84 484	1.80 459	1.62 534	1.55 505	2.00 534	1.90 528	1.78 552	1.84 416	1.25 484	0.52 553	0.36 538	0.48 543	0.36 523	0.45 511	0.43 511

LL-Strereo	1.33 510	0.39 424	1.38 491	0.61 399	0.61 475	0.75 305	0.66 434	1.63 406	1.17 387	1.56 506	1.60 479	2.03 545	2.12 573	9.72 619	0.97 445	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.23 385	0.22 305	0.25 376

DisPM	0.66 300	0.28 220	0.72 262	0.61 399	0.35 268	0.62 226	0.45 290	1.02 209	0.99 286	1.56 506	1.10 296	0.80 251	0.59 249	2.37 469	0.41 202	0.23 348	0.14 199	0.23 318	0.21 333	0.20 236	0.25 376

DSFCA	0.93 431	0.34 375	1.06 433	0.52 263	0.65 487	1.55 506	0.93 509	1.49 361	1.19 402	1.56 506	1.15 326	1.50 469	0.96 418	3.07 501	1.02 452	0.30 462	0.26 472	0.25 377	0.25 412	0.28 404	0.24 364

AF-Net	1.13 487	0.52 483	1.33 486	0.86 545	0.91 556	1.38 485	0.71 451	2.16 544	1.62 534	1.56 506	2.40 555	1.99 540	1.65 541	1.81 415	1.48 523	0.48 547	0.28 487	0.49 545	0.33 508	0.39 483	0.32 458

Wz-Net-TNSev	1.88 557	2.08 608	7.66 600	0.67 460	0.64 485	2.42 568	1.83 584	2.33 566	1.74 548	1.57 510	1.56 470	2.58 567	1.90 562	4.86 539	3.12 570	0.39 517	0.37 540	0.33 481	0.37 526	0.53 536	0.58 549

ADCRef	1.35 512	0.55 493	2.37 565	0.72 494	0.77 528	1.94 544	0.78 468	1.91 492	1.27 442	1.57 510	1.59 478	1.36 441	1.41 516	1.54 364	7.53 599	0.23 348	0.20 391	0.32 472	0.30 483	0.29 415	0.29 428

OMP-Stereo	0.94 433	0.33 351	0.72 262	0.90 557	0.31 203	0.49 120	0.36 156	1.16 273	1.06 315	1.58 512	1.12 309	1.46 460	0.69 290	6.94 587	0.49 278	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.18 227	0.20 236	0.14 82

ISRNet	0.80 382	0.33 351	1.07 438	0.81 526	0.66 490	0.60 211	0.34 131	1.19 290	1.13 359	1.59 513	1.53 459	1.35 439	0.77 320	1.27 294	0.94 436	0.39 517	0.34 522	0.43 531	0.38 528	0.34 456	0.49 530

MultiAttention	4.51 603	0.33 351	0.82 332	0.73 502	0.45 379	30.98 635	4.50 619	2.18 552	1.40 503	1.61 514	2.41 556	2.43 563	0.70 295	38.42 638	1.36 500	0.22 321	0.15 260	0.29 438	0.30 483	0.47 518	0.43 511

R-Stereo Train	0.57 239	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 514	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193

RAFT-Stereo	0.57 239	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 514	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 446	0.47 462	1.70 529	0.76 513	0.94 560	1.51 502	0.91 503	1.92 495	1.32 465	1.61 514	1.13 314	1.47 465	0.97 421	1.75 404	1.46 521	0.28 446	0.23 448	0.29 438	0.27 441	0.35 459	0.27 410

KYRaft	0.75 360	0.28 220	0.62 191	0.56 336	0.29 152	0.67 263	0.86 491	0.94 178	0.84 226	1.62 518	2.21 546	1.16 391	1.02 446	1.57 370	0.40 193	0.20 259	0.13 141	0.22 278	0.28 462	0.20 236	1.02 581

ARAFT	0.77 368	0.36 405	1.49 516	0.51 242	0.31 203	0.90 376	0.82 482	1.90 488	1.06 315	1.62 518	1.24 357	1.02 349	0.64 276	1.84 416	0.50 284	0.18 169	0.14 199	0.28 427	0.27 441	0.17 115	0.16 160

YMNet	1.00 453	0.54 488	1.40 492	0.81 526	0.85 547	1.87 539	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 520	1.99 532	1.77 514	0.97 421	1.50 355	1.45 518	0.33 485	0.37 540	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

YMNet_1	1.00 453	0.54 488	1.40 492	0.81 526	0.85 547	1.87 539	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 520	1.99 532	1.77 514	0.97 421	1.50 355	1.45 518	0.33 485	0.37 540	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

DLCB_ROB	0.86 413	0.40 431	0.78 320	0.68 472	0.54 440	1.11 435	0.84 484	1.49 361	1.23 422	1.64 522	1.65 492	1.70 505	0.91 389	1.70 396	1.05 454	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.27 441	0.27 385	0.24 364

w-ln-seven-2	1.18 497	0.61 517	4.25 585	0.68 472	0.61 475	1.20 457	0.93 509	1.63 406	1.35 481	1.66 523	1.53 459	1.47 465	1.37 514	3.00 500	1.74 535	0.25 393	0.24 457	0.29 438	0.26 430	0.33 452	0.28 422

PSM-AAD	0.79 379	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.28 132	0.77 320	1.24 550	0.99 198	0.91 249	1.66 523	1.57 474	0.81 255	2.19 576	1.65 384	0.44 228	0.19 218	0.14 199	0.38 513	0.32 498	0.21 281	0.70 566

MADNet+	2.69 586	3.22 619	11.53 612	1.44 588	1.12 574	3.19 588	1.81 582	2.85 587	2.37 575	1.68 525	2.07 540	2.85 576	2.18 575	7.41 596	5.23 590	0.79 578	0.76 593	0.69 574	0.65 575	0.98 574	0.95 578

IIG-Stereo	0.96 436	0.31 311	0.72 262	0.88 553	0.33 246	0.61 217	0.26 62	1.19 290	1.03 301	1.69 526	1.37 412	1.46 460	0.75 309	6.96 589	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.23 318	0.18 227	0.20 236	0.14 82

edge stereo	1.11 482	0.50 476	1.30 480	0.71 490	0.65 487	1.14 440	0.75 460	1.93 499	1.37 489	1.71 527	1.83 516	2.54 566	1.44 520	2.43 473	1.23 482	0.42 528	0.41 553	0.54 556	0.35 519	0.42 495	0.46 519

stereogan	1.15 493	0.42 442	1.40 492	0.86 545	0.84 544	2.38 567	0.71 451	1.88 482	1.73 546	1.72 528	1.94 530	2.31 556	1.29 502	2.07 440	1.08 460	0.36 506	0.35 533	0.39 519	0.31 490	0.51 532	0.46 519

Hybrid-DGEV-03	0.65 291	0.26 162	0.56 153	0.53 282	0.36 282	0.73 295	0.39 203	0.89 152	1.15 374	1.73 529	2.52 562	0.84 276	0.56 229	0.97 213	0.44 228	0.18 169	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.14 82

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 551	0.87 553	3.56 580	0.80 523	0.75 524	3.72 594	2.44 608	1.82 463	1.82 553	1.74 530	1.91 527	1.92 532	1.26 499	7.69 602	1.28 490	0.45 539	0.47 568	0.52 550	0.77 581	0.50 527	0.50 532

FTStereo	0.91 426	0.26 162	0.56 153	0.54 298	0.33 246	0.66 259	1.87 587	1.00 202	0.75 191	1.75 531	4.15 586	1.04 357	1.65 541	1.57 370	0.46 257	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.21 333	0.18 153	0.63 557

FAT-Stereo	1.07 471	0.41 438	1.32 484	0.72 494	0.58 461	1.08 428	0.89 498	1.96 504	1.65 537	1.75 531	1.98 531	2.03 545	1.48 526	2.02 435	1.18 480	0.42 528	0.35 533	0.34 491	0.29 474	0.35 459	0.53 538

FBW_ROB	1.71 549	0.62 521	1.45 507	0.67 460	0.61 475	1.81 532	1.08 535	2.52 581	1.70 542	1.77 533	1.73 503	1.98 539	1.25 497	12.57 625	1.84 539	0.34 495	0.37 540	0.56 563	0.38 528	0.45 511	0.43 511

DRaft	0.80 382	0.24 108	0.70 245	0.45 124	0.30 177	0.97 405	0.53 354	1.05 228	0.97 274	1.78 534	2.02 537	0.80 251	1.74 548	2.73 490	0.72 376	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.21 312

DANet	1.08 474	0.61 517	1.32 484	0.85 543	0.72 507	1.37 482	0.51 335	1.54 382	1.15 374	1.78 534	1.54 464	2.01 542	1.11 467	2.90 495	2.00 548	0.33 485	0.30 502	0.40 524	0.30 483	0.44 507	0.45 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 453	0.44 448	1.13 454	0.70 482	0.81 540	1.62 511	0.79 471	2.14 539	1.44 515	1.78 534	1.33 396	1.43 450	1.05 454	2.18 453	1.53 527	0.27 432	0.21 415	0.31 457	0.30 483	0.32 443	0.28 422

DCVSM-stereo	0.72 328	0.35 395	0.76 305	0.55 322	0.42 351	0.73 295	0.38 188	1.21 293	1.02 297	1.79 537	1.04 272	1.62 488	1.03 448	1.04 235	0.79 402	0.24 365	0.27 480	0.29 438	0.24 398	0.30 425	0.36 480

Wz-Net-MNSev	1.11 482	0.58 504	2.23 561	0.66 448	0.71 505	1.95 545	1.46 565	1.98 510	1.45 516	1.79 537	1.43 430	1.49 468	1.33 510	1.97 431	1.42 514	0.27 432	0.23 448	0.28 427	0.28 462	0.34 456	0.31 451

DAS	0.84 404	0.34 375	1.03 424	0.64 428	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 537	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.83 492	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

SepStereo	0.82 393	0.34 375	1.03 424	0.64 428	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 537	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.30 464	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

LALA_ROB	1.01 459	0.59 507	1.16 460	0.67 460	0.51 421	1.63 512	1.26 554	1.69 419	1.38 493	1.81 541	1.37 412	1.94 534	1.02 446	1.58 372	1.38 502	0.37 510	0.27 480	0.43 531	0.37 526	0.43 501	0.37 485

ACVNet_1	2.18 569	1.45 588	1.72 532	2.85 605	2.33 604	2.28 561	1.46 565	3.08 591	2.22 573	1.82 542	2.05 539	3.56 585	1.98 566	3.09 504	1.40 506	3.17 608	0.60 585	2.40 606	0.92 590	2.91 608	2.37 606

PASM	1.34 511	0.92 556	2.62 572	0.86 545	0.87 553	1.03 419	1.08 535	1.50 365	1.51 524	1.82 542	1.41 425	1.68 502	1.26 499	4.87 540	1.34 496	0.61 568	0.65 590	0.68 572	0.78 582	0.69 561	0.68 565

DStereoSA	4.44 602	0.92 556	6.79 599	1.58 590	2.54 607	2.29 562	14.04 626	2.33 566	2.31 574	1.85 544	10.58 621	1.32 432	13.05 622	7.07 590	11.18 615	0.67 574	1.97 620	0.88 578	3.29 621	1.69 588	2.44 609

XPNet_ROB	0.96 436	0.49 469	1.09 445	0.72 494	0.57 452	1.11 435	1.14 541	1.66 414	1.23 422	1.85 544	1.39 421	1.64 496	1.11 467	1.80 413	1.42 514	0.38 514	0.30 502	0.33 481	0.29 474	0.37 470	0.34 469

zh-sn7	1.76 552	1.38 581	6.58 598	0.74 506	0.72 507	1.78 529	1.31 557	1.88 482	1.56 531	1.86 546	2.47 560	1.81 517	2.08 572	5.12 545	3.80 581	0.32 476	0.32 516	0.32 472	0.32 498	0.44 507	0.40 495

XQC	1.37 515	0.87 553	2.56 570	0.84 538	0.69 502	1.83 535	0.89 498	2.07 530	1.88 555	1.88 547	1.53 459	1.91 529	1.55 533	2.85 494	3.05 568	0.48 547	0.29 498	0.44 535	0.39 530	0.69 561	0.60 554

ADCPNet	1.85 555	0.69 531	8.07 602	0.71 490	0.58 461	2.79 581	1.22 549	1.94 501	1.54 528	1.88 547	1.69 499	2.46 565	2.04 568	2.37 469	6.48 594	0.38 514	0.37 540	0.38 513	0.43 541	0.47 518	0.45 516

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 567	1.15 575	3.10 577	1.05 571	0.76 527	5.03 609	2.40 607	2.16 544	2.62 585	1.89 549	2.28 549	2.69 571	1.65 541	9.35 614	2.04 549	0.64 572	0.51 576	0.68 572	0.71 579	1.09 580	0.67 563

ADCL	1.72 550	0.57 501	3.66 581	0.67 460	0.61 475	2.61 576	1.85 585	1.96 504	1.67 539	1.90 550	1.83 516	2.06 548	1.90 562	2.13 446	9.15 608	0.26 416	0.24 457	0.34 491	0.32 498	0.38 479	0.35 474

ETE_ROB	0.96 436	0.64 524	1.16 460	0.69 476	0.48 398	1.14 440	1.13 540	1.77 446	1.19 402	1.91 551	1.45 438	1.73 508	1.05 454	1.60 376	1.14 472	0.32 476	0.26 472	0.38 513	0.34 514	0.39 483	0.41 500

NVStereoNet_ROB	1.88 557	1.07 566	1.45 507	1.07 574	1.17 578	1.47 498	1.48 567	1.89 485	1.93 561	1.94 552	4.67 594	3.08 581	1.80 554	6.51 577	1.65 531	1.06 588	0.86 602	1.08 588	1.32 601	0.93 572	1.26 589
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.52 529	0.84 548	3.42 579	0.87 552	0.66 490	2.56 573	0.95 514	2.36 570	1.70 542	1.98 553	1.86 521	2.45 564	1.79 553	2.95 496	2.58 560	0.52 553	0.48 570	0.55 560	0.59 571	0.59 547	0.61 555

w-ln-seven	1.38 517	0.70 534	3.91 584	0.75 510	0.72 507	2.69 578	0.95 514	2.02 521	1.99 563	1.99 554	1.73 503	1.82 520	1.17 478	2.45 474	2.84 565	0.28 446	0.25 466	0.31 457	0.30 483	0.41 490	0.33 464

GrayStereo	0.82 393	0.26 162	0.58 170	0.63 419	0.37 301	0.76 312	1.86 586	1.11 260	0.87 233	1.99 554	1.89 525	1.08 365	1.82 557	1.39 332	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.21 333	0.18 153	0.39 494

psmorigin	1.52 529	0.69 531	10.52 611	0.68 472	0.59 469	1.13 439	0.70 449	1.57 390	1.19 402	1.99 554	1.79 512	2.26 553	1.47 525	2.09 442	1.36 500	0.39 517	0.40 551	0.34 491	0.33 508	0.43 501	0.56 544

CBMV	0.95 435	0.44 448	0.66 218	0.53 282	0.35 268	1.53 504	1.63 577	1.69 419	1.42 512	2.00 557	1.60 479	1.43 450	1.17 478	1.59 375	0.99 449	0.34 495	0.34 522	0.39 519	0.33 508	0.33 452	0.32 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 465	0.24 108	0.67 223	0.49 197	0.28 132	0.81 349	0.33 120	0.83 132	1.08 326	2.05 558	4.65 593	1.04 357	0.57 239	5.98 570	0.50 284	0.18 169	0.13 141	0.26 396	0.20 288	0.16 82	0.17 193

WZ-Net	1.95 561	0.95 558	10.10 607	0.86 545	0.78 530	1.69 517	1.60 575	2.20 556	1.98 562	2.08 559	1.93 528	2.30 555	1.97 565	5.30 548	3.17 573	0.34 495	0.26 472	0.29 438	0.31 490	0.51 532	0.47 523

NaN_ROB	1.13 487	0.55 493	1.15 459	0.64 428	0.48 398	1.61 510	2.03 595	1.72 427	1.48 519	2.09 560	1.27 371	1.40 446	1.08 462	3.94 521	1.30 492	0.28 446	0.34 522	0.28 427	0.28 462	0.30 425	0.33 464

SGM-Forest	1.24 500	0.38 419	0.60 181	0.52 263	0.37 301	1.56 507	1.30 556	1.65 409	1.36 485	2.11 561	1.79 512	1.63 493	0.93 401	7.48 599	0.95 440	0.36 506	0.37 540	0.39 519	0.34 514	0.37 470	0.32 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 580	1.41 585	2.04 549	2.62 602	2.24 599	2.63 577	1.88 588	3.31 593	3.01 591	2.19 562	3.45 579	4.62 593	2.04 568	4.50 532	1.47 522	2.55 603	0.64 588	2.22 599	0.84 585	2.69 600	2.29 604

RTSC	1.29 504	0.73 537	2.44 566	0.83 537	0.57 452	1.85 537	0.65 429	1.88 482	2.00 564	2.20 563	1.66 495	1.60 486	1.26 499	2.33 466	3.92 582	0.32 476	0.23 448	0.27 412	0.29 474	0.37 470	0.37 485

test_sample8	2.19 570	0.49 469	1.13 454	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.82 463	1.15 374	2.26 564	1.30 381	4.94 600	2.52 586	2.27 462	7.92 604	0.57 562	12.61 634	0.62 568	0.67 576	0.45 511	0.42 504

MFMNet_re	1.40 520	1.14 574	1.68 527	1.39 585	1.07 567	1.48 499	1.43 563	1.87 479	1.82 553	2.26 564	2.19 545	1.51 471	1.86 559	1.52 358	1.25 484	0.93 581	0.83 596	0.84 577	0.80 583	0.99 576	1.05 585

PWC_ROB	1.24 500	0.76 543	2.46 567	0.72 494	0.78 530	1.15 446	0.49 327	1.75 436	1.92 559	2.31 566	3.07 573	1.59 484	1.40 515	2.46 477	2.10 552	0.33 485	0.22 436	0.35 499	0.24 398	0.38 479	0.41 500

IMH-64-1	2.70 587	1.79 598	1.46 509	3.26 612	2.66 608	3.23 590	2.10 596	4.08 602	2.75 589	2.34 567	3.81 583	3.06 579	2.22 578	4.25 526	2.59 561	3.75 617	0.84 597	2.75 612	1.35 602	3.15 610	2.60 613

IMH-64	2.70 587	1.79 598	1.46 509	3.26 612	2.66 608	3.23 590	2.10 596	4.08 602	2.75 589	2.34 567	3.81 583	3.06 579	2.22 578	4.25 526	2.59 561	3.75 617	0.84 597	2.75 612	1.35 602	3.15 610	2.60 613

LVE	3.31 596	1.67 595	1.64 524	2.85 605	2.42 605	3.20 589	2.26 603	4.78 610	5.05 610	2.35 569	6.91 604	6.02 606	2.37 581	9.15 610	2.17 554	3.19 610	1.08 613	2.38 604	1.47 608	2.81 603	2.40 608

CSAN	1.41 521	0.59 507	1.26 474	0.70 482	0.50 409	1.76 524	1.78 580	1.77 446	1.90 558	2.35 569	2.32 550	1.92 532	1.94 564	5.56 559	1.49 524	0.43 533	0.35 533	0.40 524	0.41 535	0.43 501	0.41 500

WAO-6	2.81 590	1.60 593	1.46 509	2.36 599	2.28 601	3.55 592	2.29 604	4.21 605	4.56 608	2.36 571	4.51 588	4.88 599	2.66 588	4.60 533	4.07 585	1.72 594	1.15 614	2.31 601	1.46 607	2.31 593	1.85 597

SANet	1.88 557	0.57 501	2.18 559	0.63 419	0.40 338	2.80 582	1.57 573	2.39 574	5.88 613	2.36 571	3.57 580	3.72 589	2.97 592	4.74 536	1.76 536	0.34 495	0.30 502	0.32 472	0.29 474	0.48 523	0.37 485

SHD	1.31 507	0.71 536	2.34 564	0.86 545	0.75 524	1.77 527	0.65 429	2.22 557	2.50 582	2.40 573	1.71 501	1.91 529	1.60 537	1.93 427	2.37 557	0.38 514	0.31 508	0.38 513	0.40 534	0.48 523	0.50 532

zh-mn7	1.70 546	1.21 578	8.30 605	0.69 476	0.53 436	1.45 497	0.84 484	1.70 424	2.09 569	2.41 574	2.67 566	1.68 502	1.23 493	4.49 530	2.87 566	0.30 462	0.26 472	0.27 412	0.27 441	0.31 434	0.35 474

AnyNet_C32	1.96 562	1.10 568	5.17 591	0.90 557	1.11 572	2.12 556	2.37 606	1.85 473	1.48 519	2.45 575	1.70 500	2.05 547	1.64 540	2.50 480	10.28 612	0.37 510	0.34 522	0.35 499	0.41 535	0.49 526	0.54 540

DispFullNet	2.34 575	2.85 616	3.66 581	3.08 610	2.27 600	1.97 546	0.67 438	2.00 513	1.70 542	2.52 576	2.00 534	2.23 551	5.86 611	3.44 515	1.58 528	1.01 583	0.32 516	2.64 611	1.94 614	2.85 606	2.24 603

AnyNet_C01	2.26 572	1.78 597	10.22 609	0.93 563	0.74 515	2.92 584	2.20 601	2.29 564	1.80 551	2.53 577	2.41 556	2.71 572	1.73 547	3.41 512	6.72 596	0.41 524	0.39 549	0.40 524	0.42 538	0.67 559	0.63 557

RTS	2.67 584	1.38 581	15.28 616	0.99 567	1.26 584	3.78 595	1.96 592	2.15 541	2.62 585	2.61 578	2.85 570	2.60 568	1.59 535	6.27 572	5.71 592	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

RTSA	2.67 584	1.38 581	15.28 616	0.99 567	1.26 584	3.78 595	1.96 592	2.15 541	2.62 585	2.61 578	2.85 570	2.60 568	1.59 535	6.27 572	5.71 592	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

pmcnn	2.37 576	0.42 442	2.71 574	0.63 419	0.43 362	1.54 505	1.19 547	2.01 517	1.53 527	2.64 580	7.60 609	18.07 628	1.45 522	3.44 515	2.78 564	0.18 169	0.15 260	0.15 35	0.12 51	0.20 236	0.18 219

IMH	3.21 595	1.85 602	1.48 514	3.25 611	2.69 610	4.07 601	2.02 594	4.41 607	3.80 601	2.72 581	7.11 607	4.75 596	2.92 591	5.92 567	2.55 559	3.85 621	0.88 603	2.78 614	1.36 604	3.19 612	2.59 612

JetBlue	3.97 598	2.01 603	10.19 608	1.38 584	2.84 612	10.53 618	9.54 621	3.60 599	2.41 577	2.73 582	3.39 578	4.54 592	4.31 606	7.85 605	6.84 597	0.88 579	0.93 606	0.89 579	0.91 589	1.74 589	1.91 598

SAMSARA	1.55 531	0.84 548	2.61 571	1.22 580	1.07 567	2.50 571	1.93 590	2.05 524	1.89 556	2.75 583	1.66 495	2.81 574	1.69 546	3.08 503	1.97 547	0.46 545	0.51 576	0.42 529	0.46 548	0.58 545	0.59 551

Dean	2.91 593	1.53 592	2.07 550	2.96 609	2.51 606	3.15 587	2.14 599	4.75 609	4.41 607	2.76 584	6.10 601	5.53 604	2.37 581	2.97 498	1.92 544	3.18 609	0.85 600	2.51 609	1.04 598	2.88 607	2.47 610

G-Net	1.66 541	0.63 522	1.56 519	1.11 576	0.74 515	2.98 586	0.91 503	1.55 386	1.22 419	2.76 584	8.18 615	2.32 557	2.53 587	1.92 424	1.87 540	0.48 547	0.44 559	0.45 536	0.31 490	0.60 551	0.57 548

ADCS	2.25 571	0.99 562	5.55 592	0.81 526	0.74 515	2.19 558	1.80 581	2.27 562	2.14 570	2.80 586	2.13 543	2.40 561	2.03 567	2.64 487	13.69 618	0.41 524	0.39 549	0.40 524	0.45 545	0.58 545	0.56 544

ADCMid	1.89 560	0.73 537	5.06 590	0.72 494	0.67 494	2.00 549	1.14 541	1.97 508	1.48 519	2.86 587	1.81 515	2.37 559	2.05 570	2.24 458	10.39 613	0.33 485	0.31 508	0.39 519	0.43 541	0.50 527	0.44 514

WAO-7	2.66 583	1.40 584	1.73 534	1.39 585	1.17 578	3.93 598	1.94 591	4.11 604	3.88 602	2.92 588	5.50 598	4.18 591	3.00 594	7.63 601	3.71 580	1.13 591	1.00 608	1.17 589	1.13 600	1.18 583	1.09 587

tt	6.58 612	0.26 162	6.10 596	3.77 618	2.16 595	11.55 619	19.63 628	13.33 627	5.74 612	2.96 589	2.65 565	4.97 602	6.33 616	3.81 519	7.24 598	9.15 629	11.32 633	5.89 629	6.24 628	6.03 622	2.55 611

LSM	6.33 610	1.10 568	13.19 613	1.41 587	68.17 642	1.64 514	1.90 589	1.92 495	2.46 578	2.99 590	3.11 574	1.88 524	1.80 554	2.61 485	2.06 551	0.41 524	0.58 584	0.50 546	0.57 567	0.64 554	17.66 634

KSHMR	8.75 617	2.06 607	2.11 554	3.53 616	3.11 614	4.13 602	2.69 609	5.60 613	61.37 650	3.00 591	55.83 648	4.98 603	2.45 584	4.49 530	2.61 563	3.46 614	1.55 618	3.14 618	1.94 614	3.72 615	3.18 618

PVD	1.70 546	0.84 548	2.26 562	0.94 565	0.83 543	2.48 570	0.97 517	2.59 584	3.35 595	3.01 592	2.77 568	2.34 558	2.47 585	2.67 488	3.14 571	0.47 546	0.45 563	0.59 567	0.48 552	0.59 547	0.75 571

PWCK	2.88 592	2.05 606	5.72 594	2.08 594	1.11 572	3.55 592	3.90 616	2.86 588	3.54 600	3.03 593	3.63 581	3.10 582	2.31 580	8.15 608	3.09 569	2.12 598	0.91 605	1.75 594	0.98 595	2.57 599	1.18 588

SPS-STEREO	1.67 542	1.04 565	1.23 468	1.21 579	1.13 576	1.82 534	1.11 537	2.16 544	1.52 525	3.07 594	2.32 550	2.82 575	1.80 554	4.11 524	2.04 549	1.03 586	0.99 607	0.97 581	0.94 591	1.03 579	1.02 581
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.14 594	1.66 594	1.81 538	2.43 600	2.32 603	5.80 612	1.58 574	3.52 597	4.70 609	3.09 595	8.22 616	4.76 597	3.36 597	6.52 578	2.29 556	2.33 600	0.61 586	1.91 597	1.05 599	2.44 596	2.34 605

DStereoFS	3.67 597	1.49 591	2.18 559	1.32 582	1.32 586	4.41 604	1.26 554	3.75 601	9.27 617	3.36 596	6.80 603	4.81 598	13.54 624	6.95 588	4.76 588	0.73 577	0.69 591	1.17 589	2.40 620	1.27 586	1.95 600

aanetorigin	1.23 499	0.79 545	2.78 576	0.70 482	0.79 533	0.99 411	1.06 533	1.06 241	1.37 489	3.52 597	2.61 564	1.72 507	1.63 539	1.99 432	1.78 537	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.25 412	0.38 479	0.45 516

SGM_RVC	1.68 544	0.36 405	0.61 185	0.59 372	0.29 152	2.25 560	1.18 546	2.38 573	1.68 541	3.60 598	2.67 566	3.69 588	2.42 583	8.13 606	1.90 543	0.31 469	0.31 508	0.30 451	0.28 462	0.30 425	0.29 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 606	2.33 611	5.55 592	3.94 621	3.51 618	5.20 610	2.72 611	5.61 614	16.52 627	3.84 599	4.60 590	9.21 616	5.89 612	5.90 566	8.66 607	3.75 617	1.34 615	3.18 619	1.88 612	4.33 621	3.61 621

WAO-8	4.40 600	1.82 600	1.79 536	2.34 597	2.20 596	9.19 615	1.53 568	6.09 616	16.46 625	3.94 600	7.84 613	7.32 608	3.72 603	9.41 616	3.31 574	2.00 596	1.07 611	2.44 607	1.37 605	2.50 597	1.68 594

Venus	4.40 600	1.82 600	1.79 536	2.34 597	2.20 596	9.19 615	1.53 568	6.09 616	16.46 625	3.94 600	7.84 613	7.32 608	3.72 603	9.41 616	3.31 574	2.00 596	1.07 611	2.44 607	1.37 605	2.50 597	1.68 594

UNDER WATER-64	5.27 607	2.32 610	8.78 606	3.93 620	3.54 619	7.61 613	3.03 615	5.84 615	14.19 621	4.04 602	4.04 585	9.39 617	6.26 614	5.93 568	8.48 606	3.60 616	1.51 617	3.13 617	1.88 612	4.29 620	3.61 621

WCMA_ROB	1.84 554	0.47 462	1.31 481	0.69 476	0.57 452	2.11 555	1.14 541	1.87 479	1.73 546	4.04 602	6.43 602	5.62 605	3.61 600	2.59 483	1.94 545	0.52 553	0.44 559	0.39 519	0.42 538	0.48 523	0.47 523

ktn	4.70 604	2.38 612	2.12 555	3.76 617	3.24 615	4.85 607	2.95 614	5.52 612	7.37 616	4.07 604	19.32 630	7.46 610	3.47 598	7.39 595	2.95 567	4.04 622	1.85 619	3.26 620	2.22 618	3.08 609	2.65 615

notaker	3.98 599	2.40 613	2.68 573	3.82 619	3.27 617	3.97 600	2.14 599	4.78 610	3.45 598	4.12 605	6.94 605	7.65 612	3.26 596	7.82 604	5.30 591	4.04 622	1.41 616	3.36 621	2.10 617	3.88 616	3.31 619

MSMD_ROB	1.99 565	0.59 507	0.89 370	0.70 482	0.61 475	3.95 599	0.94 512	1.80 459	1.79 550	4.41 606	4.43 587	8.17 614	3.66 601	3.40 511	1.33 494	0.52 553	0.48 570	0.54 556	0.58 568	0.53 536	0.50 532

JetRed	6.91 613	8.80 624	25.96 627	2.85 605	3.25 616	13.98 625	11.87 623	6.25 618	4.28 606	4.45 607	4.56 589	6.69 607	5.46 610	7.46 598	14.05 619	2.59 604	3.31 622	2.59 610	2.29 619	4.20 619	3.36 620

MDST_ROB	1.67 542	0.34 375	1.58 522	0.92 562	0.58 461	4.26 603	1.11 537	2.83 586	1.41 509	4.49 608	2.55 563	1.45 457	0.97 421	7.79 603	1.17 477	0.31 469	0.25 466	0.37 510	0.33 508	0.31 434	0.30 441

ELAS_RVC	2.48 581	0.74 540	1.90 544	1.05 571	0.92 558	2.76 579	4.01 617	2.76 585	4.11 604	4.69 609	4.63 591	4.62 593	5.96 613	3.97 522	3.96 584	0.63 571	0.53 578	0.56 563	0.52 562	0.64 554	0.63 557
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 620	1.47 589	177.42 649	0.67 460	0.53 436	1.58 508	1.16 544	1.90 488	3.37 596	4.71 610	3.38 577	3.10 582	2.69 589	3.13 505	3.58 578	0.25 393	0.23 448	0.33 481	0.27 441	0.83 566	0.81 572

EDNetEfficient	2.37 576	1.10 568	8.08 603	0.74 506	0.71 505	0.98 410	1.56 570	1.46 355	4.06 603	4.90 611	2.82 569	2.25 552	3.48 599	2.95 496	9.97 609	0.26 416	0.24 457	0.26 396	0.30 483	0.68 560	0.61 555

MADNet++	5.01 605	3.14 617	4.91 589	4.55 623	3.94 621	5.20 610	4.41 618	4.40 606	4.13 605	4.95 612	6.08 600	4.74 595	5.37 609	9.40 615	10.67 614	4.65 624	4.15 625	3.97 623	3.34 623	4.09 618	4.08 624

TorneroNet-64	5.30 608	2.03 604	1.74 535	3.43 614	2.81 611	10.09 617	2.12 598	9.10 623	17.12 630	4.96 613	9.27 619	10.72 623	3.70 602	9.20 611	4.55 587	3.31 612	0.84 597	2.88 615	1.55 609	3.49 613	3.04 616

ELAS	2.37 576	0.74 540	1.54 518	0.99 567	0.92 558	4.78 606	2.33 605	3.33 594	3.37 596	5.05 614	4.77 595	3.67 587	4.53 608	3.42 513	4.50 586	0.62 569	0.53 578	0.55 560	0.53 563	0.63 552	0.64 561
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 619	11.40 626	14.84 615	20.96 628	18.45 626	13.80 624	10.76 622	15.78 628	3.53 599	5.20 615	5.52 599	16.26 626	12.61 621	7.51 600	10.15 610	7.43 627	2.37 621	4.31 625	3.43 624	11.36 628	10.61 628

FCDSN-DC	2.32 574	0.63 522	0.81 329	0.84 538	0.75 524	2.23 559	0.94 512	2.09 533	1.80 551	5.45 616	7.72 612	7.77 613	6.93 618	3.39 510	1.80 538	0.52 553	0.48 570	0.52 550	0.51 561	0.57 543	0.58 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.41 579	1.07 566	2.14 556	1.18 578	1.10 570	2.14 557	1.36 560	1.96 504	1.66 538	5.46 617	7.07 606	4.95 601	4.32 607	5.50 556	2.26 555	1.04 587	1.02 610	0.99 584	0.97 593	1.02 577	1.04 583

FC-DCNN	2.72 589	0.59 507	0.86 345	0.73 502	0.57 452	2.91 583	1.04 529	3.01 590	2.60 583	6.83 618	7.64 610	9.92 618	6.33 616	5.21 546	3.14 571	0.53 559	0.48 570	0.51 548	0.50 558	0.53 536	0.51 536

FC-DCNN v2	2.81 590	0.59 507	0.85 339	0.73 502	0.57 452	2.97 585	1.05 531	3.39 596	2.61 584	6.98 619	7.67 611	10.38 621	6.31 615	5.75 564	3.37 577	0.53 559	0.48 570	0.51 548	0.50 558	0.53 536	0.51 536

DGTPSM_ROB	13.01 624	8.23 622	21.87 620	9.51 625	18.10 624	11.56 620	32.01 633	10.63 624	16.20 623	7.03 620	19.48 631	10.15 619	16.66 627	9.83 620	22.42 629	4.75 625	8.68 628	5.37 626	10.25 631	6.16 623	11.36 629

DPSMNet_ROB	13.02 625	8.23 622	21.91 621	9.53 626	18.11 625	11.56 620	32.02 634	10.64 625	16.23 624	7.05 621	19.49 632	10.16 620	16.66 627	9.85 621	22.43 630	4.77 626	8.68 628	5.38 627	10.26 632	6.17 624	11.36 629

TorneroNet	10.70 621	2.03 604	1.82 540	3.43 614	3.01 613	43.83 638	2.22 602	8.87 622	67.47 651	7.17 622	27.36 634	10.68 622	3.85 605	8.67 609	7.65 603	3.59 615	0.88 603	3.04 616	1.57 610	3.71 614	3.17 617

MeshStereo	2.26 572	0.56 497	0.92 381	0.61 399	0.49 402	2.60 574	1.02 527	3.18 592	2.05 567	7.40 623	4.98 597	7.58 611	2.98 593	6.37 574	1.96 546	0.43 533	0.43 556	0.45 536	0.39 530	0.43 501	0.42 504
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
MANE	6.19 609	0.59 507	1.03 424	0.93 563	1.22 583	13.38 622	2.69 609	12.81 626	17.94 631	8.21 624	10.82 622	14.72 624	11.68 620	11.39 624	11.90 616	0.59 566	0.50 575	0.52 550	1.76 611	0.55 540	0.54 540

USTest	14.33 626	14.94 628	21.04 619	17.44 627	16.05 623	23.26 626	33.84 635	21.73 629	11.80 620	9.36 625	10.14 620	15.97 625	13.20 623	17.28 628	22.43 630	3.78 620	5.01 626	6.17 630	6.16 627	9.25 627	7.72 627

SGM-ForestM	6.52 611	0.38 419	1.26 474	0.63 419	0.35 268	13.59 623	5.32 620	6.32 619	6.70 615	11.14 626	9.18 618	22.51 636	13.93 625	16.89 627	20.07 627	0.36 506	0.37 540	0.36 507	0.35 519	0.36 466	0.34 469

DPSM_ROB	19.08 627	19.14 630	25.17 625	22.15 630	20.85 628	28.17 628	37.82 637	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 625	21.70 630	18.75 630	21.87 631	26.55 634	10.16 633	9.30 631	10.47 632	10.42 633	14.03 629	12.61 632

DPSM	19.08 627	19.14 630	25.17 625	22.15 630	20.85 628	28.17 628	37.82 637	26.56 633	16.85 628	14.14 627	14.84 625	21.70 630	18.75 630	21.87 631	26.55 634	10.16 633	9.30 631	10.47 632	10.42 633	14.03 629	12.61 632

Anonymous_1	43.04 643	18.73 629	24.79 624	21.81 629	46.26 640	27.80 627	37.60 636	28.08 635	16.14 622	14.66 629	14.30 624	20.65 629	17.88 629	21.56 630	25.94 633	117.93 651	8.92 630	100.65 646	126.50 648	158.64 651	12.08 631

DPSimNet_ROB	11.20 623	4.98 621	35.43 631	2.90 608	4.52 622	7.89 614	17.09 627	4.66 608	6.06 614	14.89 630	10.93 623	17.29 627	36.81 639	13.18 626	15.68 623	2.86 605	6.29 627	5.75 628	5.09 626	3.91 617	7.70 626

xxxxx1	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

tt_ll	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

ff	54.10 645	25.67 632	27.13 628	113.43 645	96.96 645	30.69 632	47.44 639	32.38 637	25.60 632	17.75 631	17.27 627	21.81 632	21.02 632	24.43 634	33.82 636	33.37 643	40.54 644	157.71 649	175.86 649	66.16 644	72.93 648

coex-ft	8.13 616	2.13 609	98.04 648	0.67 460	0.53 436	1.71 518	1.56 570	1.65 409	11.11 619	18.17 634	3.75 582	3.88 590	7.61 619	2.98 499	6.49 595	0.30 462	0.30 502	0.32 472	0.31 490	0.66 558	0.50 532

LE_ROB	8.05 615	0.37 412	23.53 623	0.74 506	0.33 246	2.77 580	2.87 613	3.71 600	27.24 635	25.39 635	8.87 617	8.46 615	26.71 635	6.65 580	21.99 628	0.21 292	0.19 371	0.20 208	0.21 333	0.25 359	0.22 330

LRCNet_RVC	22.74 629	32.10 635	21.97 622	29.84 632	26.23 630	4.42 605	0.81 480	22.66 630	2.02 565	26.93 636	29.26 636	23.06 637	15.59 626	23.84 633	18.88 626	31.75 642	19.90 643	34.65 641	32.13 642	30.54 640	28.32 641

FlowAnything	38.37 637	38.41 637	50.38 641	44.76 640	41.94 638	56.64 639	76.34 643	53.28 648	34.23 644	28.25 637	29.72 640	43.60 642	37.79 644	43.83 642	53.38 644	20.39 640	18.71 642	21.07 635	21.14 641	28.23 633	25.29 635

Hybrid-DGEV	38.35 636	38.46 640	50.28 637	44.82 641	41.90 637	56.66 640	76.35 644	53.24 644	33.80 641	28.29 638	29.84 641	43.58 641	37.86 645	43.84 645	53.39 645	20.34 638	18.69 637	21.06 634	21.00 635	28.25 635	25.34 636

RAFT-FEzeroshot	38.32 633	38.45 638	50.28 637	44.74 637	41.87 635	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 637	43.69 645	37.66 641	43.83 642	53.41 646	20.32 636	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.25 635	25.35 638

RAFT-FE	38.32 633	38.45 638	50.28 637	44.74 637	41.87 635	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.76 639	28.29 638	29.37 637	43.69 645	37.66 641	43.83 642	53.41 646	20.32 636	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.25 635	25.35 638

CasAABBNet	38.33 635	38.46 640	50.35 640	44.75 639	41.84 634	56.68 641	76.37 645	53.22 643	33.83 642	28.31 641	29.54 639	43.62 644	37.71 643	43.84 645	53.41 646	20.30 635	18.70 638	21.07 635	21.07 637	28.24 634	25.34 636

Selective-RAFT-Error	38.39 638	38.47 642	50.44 642	44.73 636	41.97 639	56.68 641	76.38 646	53.24 644	33.92 643	28.34 642	29.85 642	43.60 642	38.20 646	43.75 641	53.34 643	20.38 639	18.70 638	21.09 639	21.05 636	28.30 638	25.43 640

LSM0	42.82 642	38.75 643	50.81 643	47.07 642	109.38 650	57.00 645	76.02 642	53.74 649	33.71 638	29.02 643	30.41 643	43.87 647	37.22 640	43.91 647	53.54 649	20.52 641	18.62 636	21.10 640	21.11 640	28.41 639	42.22 642

HanzoNet	11.04 622	3.62 620	8.10 604	4.08 622	3.55 620	4.90 608	2.73 612	7.19 620	10.10 618	31.86 644	28.92 635	21.96 635	36.36 637	18.08 629	10.17 611	7.94 628	3.32 623	3.47 622	3.31 622	7.06 625	4.04 623

HaxPig	38.92 639	41.40 644	41.64 632	29.95 633	32.27 631	28.90 630	27.60 630	29.73 636	37.71 645	43.82 645	43.87 644	33.17 638	35.56 636	41.53 639	40.37 641	43.94 646	47.51 648	45.82 642	47.08 644	42.38 641	44.15 644

AVERAGE_ROB	40.43 640	42.37 645	42.73 633	36.96 635	35.58 633	30.50 631	27.61 631	36.71 642	38.39 646	44.91 646	44.36 645	37.45 640	36.70 638	41.88 640	40.35 640	45.43 647	46.81 647	47.11 643	46.35 643	42.51 642	43.87 643

RSGM-EC	88.84 648	82.86 649	51.22 644	105.38 643	99.51 648	94.51 648	125.67 649	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 649	101.22 650	88.55 650	154.40 650	153.26 650	105.54 649	59.55 650	113.88 647	53.02 646	92.89 649	56.17 646

acva	88.84 648	82.86 649	51.22 644	105.38 643	99.51 648	94.51 648	125.67 649	90.02 650	46.43 648	45.14 647	57.50 649	101.22 650	88.55 650	154.40 650	153.26 650	105.54 649	59.55 650	113.88 647	53.02 646	92.89 649	56.17 646

MEDIAN_ROB	42.00 641	44.40 646	44.29 636	35.15 634	34.95 632	31.28 636	29.60 632	35.88 641	40.02 647	47.20 649	46.64 646	37.37 639	38.48 647	44.35 648	42.45 642	48.03 648	49.39 649	49.71 644	49.03 645	45.14 643	46.65 645

BEATNet-Init1	26.87 632	13.43 627	70.68 647	0.91 560	0.68 500	57.02 646	21.06 629	32.82 640	32.67 637	52.12 650	53.61 647	66.05 648	49.56 648	48.79 649	34.71 639	0.49 551	0.44 559	0.53 555	0.53 563	0.63 552	0.59 551

PML	51.67 644	36.25 636	13.28 614	7.46 624	20.81 627	108.69 650	232.22 652	8.72 621	27.82 636	87.01 651	269.67 652	69.67 649	61.95 649	24.76 637	14.20 620	9.74 631	3.40 624	9.62 631	4.70 625	18.74 631	4.72 625

test_example2	192.40 650	210.76 651	206.48 650	199.83 650	204.73 651	172.94 651	183.52 651	133.93 652	133.41 652	191.38 652	196.19 651	187.13 652	178.77 652	205.33 652	208.00 652	222.09 652	238.72 652	186.54 652	190.54 652	227.34 652	170.31 651

ccccc		492.34 652		530.87 651	530.37 652	478.08 652		491.76 653		448.18 653		476.12 653		541.64 653		663.49 653	459.54 653	353.94 653	309.79 653	586.66 653

ASD4		10.99 625

Low-res two-view benchmark