Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 183	0.61 25	0.23 47	0.21 221	0.45 117	0.13 9	0.33 10	0.46 165	0.13 1	0.09 1	0.18 55	0.12 6	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 183	0.60 23	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 34	0.46 165	0.13 1	0.10 2	0.17 45	0.13 12	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

StereoAnything_RVC	0.35 134	1.25 551	1.82 285	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 63	0.37 72	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 85	0.46 205	0.14 1	0.11 258	0.09 206	0.08 42	0.05 1	0.76 565	0.18 321

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 151	0.38 27	0.25 4	0.17 19	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 166	0.85 66	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 124	0.38 27	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 91

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 216	0.68 47	0.21 13	0.17 121	0.45 117	0.12 4	0.35 15	0.42 124	0.15 5	0.11 4	0.22 78	0.10 1	0.28 43	0.16 6	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.09 63

FoundationStereo	0.20 6	0.30 154	0.81 62	0.21 13	0.22 248	0.21 3	0.16 46	0.25 1	0.38 77	0.15 5	0.11 4	0.18 55	0.17 44	0.23 6	0.16 6	0.09 84	0.13 354	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

BridgeDepth	0.19 3	0.30 154	0.55 14	0.23 47	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 8	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 87	0.19 85	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 207	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 23	0.40 102	0.21 49	0.12 8	0.17 45	0.12 6	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.10 91

IGEV-Stereo+	0.29 81	0.29 141	0.86 68	0.25 86	0.34 417	0.30 18	0.14 19	0.32 8	0.53 238	0.18 26	0.12 8	0.18 55	0.19 85	0.49 234	0.17 20	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.20 443	0.46 533	0.59 551

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 4	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 55	0.15 26	0.25 13	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LGtest1	0.21 17	0.37 219	0.70 49	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 20	0.39 89	0.17 19	0.13 11	0.16 36	0.14 14	0.25 13	0.27 176	0.10 183	0.09 206	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.10 91

dual_stereo	0.23 45	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 65	0.27 9	0.15 32	0.62 212	0.40 102	0.15 5	0.13 11	0.18 55	0.14 14	0.37 136	0.19 38	0.09 84	0.31 532	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 15	0.31 16	0.16 11	0.14 14	0.17 45	0.15 26	0.25 13	0.23 114	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 54	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 10	0.46 165	0.15 5	0.15 15	0.16 36	0.19 85	0.23 6	0.18 22	0.10 183	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 15	0.27 8	0.18 26	0.15 15	0.17 45	0.16 36	0.26 24	0.21 80	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

Replicate-Monster	0.23 45	0.40 246	0.94 80	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 38	0.36 64	0.22 60	0.15 15	0.15 30	0.15 26	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 253

LG-G_1	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

LG-G	0.23 45	0.37 219	0.71 51	0.23 47	0.11 3	0.51 182	0.12 4	0.44 71	0.39 89	0.19 32	0.15 15	0.19 62	0.15 26	0.36 125	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.11 116

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 14	0.34 36	0.16 11	0.16 20	0.16 36	0.15 26	0.27 31	0.22 101	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

BStereo	0.28 70	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.33 33	0.20 101	0.46 84	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

Wave_Phase_stereo	0.31 99	0.33 183	1.34 138	0.23 47	0.29 352	0.98 527	0.20 101	0.49 114	0.35 43	0.22 60	0.17 21	0.20 64	0.14 14	0.28 43	0.25 154	0.07 23	0.07 46	0.16 431	0.21 449	0.12 98	0.11 116

DDF-Stereo	0.37 152	0.27 105	0.79 60	0.39 413	0.29 352	0.38 69	0.21 124	0.47 99	0.51 211	0.32 165	0.17 21	0.79 463	0.23 134	0.64 293	1.04 487	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.12 275	0.35 475	0.15 253

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 121	0.33 33	0.15 32	0.46 84	0.32 21	0.16 11	0.17 21	0.14 14	0.11 2	0.27 31	0.23 114	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 75	0.23 47	0.13 25	0.49 161	0.18 72	0.30 5	0.28 12	0.19 32	0.17 21	0.14 14	0.14 14	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.09 63

fffft	0.29 81	0.21 26	1.10 95	0.24 67	0.15 65	0.42 100	0.24 222	0.42 55	0.38 77	0.21 49	0.18 28	0.20 64	0.16 36	0.44 181	0.70 431	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.28 411	0.20 354
1: 1. 1
U	3.37 603	0.17 1	0.91 75	0.26 118	13.79 619	19.19 624	0.15 32	0.41 48	0.31 16	0.17 19	0.18 28	0.27 142	0.15 26	0.21 2	0.16 6	0.09 84	0.06 23	17.88 629	12.81 623	0.10 64	0.08 40

EGLCR-Stereo	0.29 81	0.27 105	0.97 82	0.30 218	0.19 192	0.56 250	0.17 56	0.68 244	0.36 64	0.30 151	0.18 28	0.27 142	0.17 44	0.38 144	0.19 38	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.35 493

WQFJA1++	2.30 587	0.22 42	6.03 601	1.08 573	1.15 585	0.29 15	0.14 19	0.39 34	0.24 2	13.61 620	0.19 31	3.34 595	0.17 44	0.33 94	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.07 66	18.19 628	0.14 215

Zero-FE251	0.56 373	0.29 141	1.27 125	0.26 118	0.16 92	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.35 43	5.31 610	0.19 31	0.22 78	0.19 85	0.24 8	1.08 491	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.13 192

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 166	0.69 48	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 23	0.26 6	0.21 49	0.19 31	0.15 30	0.12 6	0.47 216	0.29 201	0.08 40	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 155

AdaDepth	0.24 51	0.18 5	1.03 85	0.25 86	0.21 221	0.46 135	0.16 46	0.30 5	0.27 8	0.17 19	0.19 31	0.14 14	0.18 64	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 46	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.10 91

S2M2_XL	0.20 6	0.32 174	1.10 95	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 5	0.19 31	0.15 30	0.14 14	0.19 1	0.21 80	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.10 64	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 38	0.28 130	0.77 58	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 46	0.31 7	0.36 64	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.17 44	0.37 136	0.16 6	0.10 183	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 64	0.07 9

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 70	0.28 130	1.09 93	0.33 297	0.15 65	0.30 18	0.16 46	0.58 185	0.42 124	0.19 32	0.19 31	0.17 45	0.26 178	0.38 144	0.37 286	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.25 473	0.10 64	0.06 1

zero-FE	0.80 499	0.27 105	8.23 606	0.49 487	0.98 570	0.33 33	0.20 101	0.48 107	1.28 558	0.17 19	0.20 38	0.77 454	0.22 117	0.60 282	0.97 470	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.10 170	0.33 453	0.14 215

FlowAnything_test	0.23 45	0.32 174	0.52 5	0.28 166	0.17 121	0.37 58	0.20 101	0.38 27	0.24 2	0.24 90	0.20 38	0.21 75	0.17 44	0.26 24	0.25 154	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.17 233	0.12 155

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 49	0.21 13	0.16 92	0.43 104	0.16 46	0.44 71	0.35 43	0.22 60	0.20 38	0.14 14	0.20 97	0.25 13	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 121	0.41 87	0.14 19	0.35 15	0.32 21	0.24 90	0.20 38	0.15 30	0.18 64	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 72	0.47 99	0.36 64	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.19 85	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.44 111	0.16 46	0.44 71	0.30 15	0.22 60	0.20 38	0.13 4	0.18 64	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 47	0.28 344	0.42 100	0.14 19	0.46 84	0.31 16	0.24 90	0.20 38	0.13 4	0.14 14	0.43 172	0.20 61	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 121	0.35 46	0.14 19	0.27 2	0.25 4	0.19 32	0.21 45	0.14 14	0.15 26	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 215

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 159	0.41 87	0.17 56	0.41 48	0.35 43	0.22 60	0.21 45	0.14 14	0.18 64	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 65	0.39 73	0.13 9	0.39 34	0.33 30	0.22 60	0.21 45	0.13 4	0.20 97	0.29 57	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 63	0.35 43	0.23 81	0.21 45	0.16 36	0.18 64	0.27 31	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 151	0.50 121	0.38 77	0.22 60	0.21 45	0.12 2	0.22 117	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 152	1.34 563	1.24 120	0.23 47	0.12 9	0.33 33	0.20 101	0.40 38	0.33 30	0.25 109	0.21 45	0.16 36	0.14 14	0.27 31	0.63 413	0.55 561	0.06 23	0.11 228	0.13 308	0.25 375	0.49 538

IGEVStereo-DCA	0.33 115	0.34 198	1.38 147	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.18 413	0.16 210	0.22 381

rrr	0.46 259	0.34 198	3.08 551	0.27 138	0.16 92	0.45 117	0.28 309	1.09 544	0.51 211	0.24 90	0.21 45	0.26 129	0.25 162	0.64 293	0.52 374	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.29 493	0.16 210	0.25 426

MaDis-Stereo	0.29 81	0.54 323	1.44 160	0.24 67	0.29 352	0.29 15	0.16 46	0.45 81	0.37 72	0.19 32	0.21 45	0.28 151	0.22 117	0.30 66	0.29 201	0.10 183	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.11 87	0.11 116

GEAStereo	0.35 134	0.32 174	1.17 105	0.53 506	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.22 57	0.16 36	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.33 453	0.71 561

GSStereo	0.36 144	0.32 174	1.17 105	0.34 328	0.60 540	0.55 233	0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

GS-Stereo							0.21 124	0.62 212	0.41 113	0.22 60	0.22 57	0.17 45	0.18 64	0.44 181	0.16 6	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.33 453	0.84 571

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 207	0.41 87	0.15 32	0.46 84	0.35 43	0.26 126	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.31 73	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.17 56	0.40 38	0.35 43	0.25 109	0.22 57	0.14 14	0.14 14	0.22 3	0.21 80	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 65	0.39 73	0.19 81	0.47 99	0.36 64	0.21 49	0.22 57	0.13 4	0.17 44	0.33 94	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

IGEV	0.22 38	0.28 130	0.88 70	0.21 13	0.24 281	0.42 100	0.17 56	0.35 15	0.37 72	0.20 40	0.22 57	0.14 14	0.12 6	0.24 8	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

AIO_test	0.39 177	0.37 219	1.19 109	0.73 547	0.67 549	0.35 46	0.25 243	0.47 99	0.34 36	0.34 171	0.22 57	0.33 185	0.17 44	1.31 400	0.19 38	0.11 258	0.15 401	0.08 42	0.21 449	0.15 174	0.23 405

252Zero-FE	0.62 412	0.27 105	0.83 65	0.24 67	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 34	0.32 21	8.03 613	0.23 66	0.12 2	0.12 6	0.26 24	0.44 335	0.09 84	0.12 330	0.07 1	0.06 14	0.09 48	0.12 155

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 101	0.50 121	0.34 36	0.25 109	0.23 66	0.13 4	0.23 134	0.24 8	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

AIO_rvc	0.41 191	0.64 368	1.29 127	0.58 526	0.39 463	0.37 58	0.24 222	0.50 121	0.43 135	0.28 140	0.23 66	0.25 114	0.16 36	0.99 364	0.19 38	0.10 183	0.16 419	0.08 42	0.11 235	0.25 375	0.85 573

SMoEStereo_RVC	0.29 81	0.26 97	1.03 85	0.25 86	0.14 41	0.46 135	0.22 151	0.36 20	0.38 77	0.23 81	0.23 66	0.21 75	0.18 64	0.45 196	0.60 406	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.20 354

ff7	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

ffff	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

11t	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

ProNet	0.30 91	0.54 323	1.29 127	0.25 86	0.15 65	0.47 142	0.25 243	0.48 107	0.39 89	0.21 49	0.23 66	0.22 78	0.20 97	0.44 181	0.19 38	0.08 40	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.12 155

ccc-4	0.32 106	0.52 312	1.38 147	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.46 84	0.41 113	0.24 90	0.23 66	0.20 64	0.23 134	0.48 223	0.19 38	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.18 413	0.23 344	0.22 381

test_xeample3	0.46 259	0.34 198	2.99 545	0.37 387	0.16 92	0.49 161	0.33 385	1.06 539	0.44 139	0.25 109	0.23 66	0.24 101	0.25 162	0.49 234	0.56 393	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.40 544	0.17 233	0.26 436

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 65	0.40 80	0.14 19	0.43 63	0.33 30	0.21 49	0.24 76	0.14 14	0.18 64	0.34 106	0.22 101	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

GIP-stereo	0.26 59	0.22 42	0.78 59	0.29 198	0.20 207	0.42 100	0.17 56	0.64 223	0.39 89	0.18 26	0.24 76	0.23 87	0.18 64	0.25 13	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.08 40

IGEV-Stereo++	0.23 45	0.23 60	0.64 34	0.24 67	0.22 248	0.47 142	0.13 9	0.52 143	0.33 30	0.18 26	0.24 76	0.17 45	0.22 117	0.32 82	0.19 38	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 233	0.09 63

RSM++	0.27 63	0.26 97	0.87 69	0.28 166	0.13 25	0.39 73	0.20 101	0.45 81	0.45 154	0.20 40	0.24 76	0.24 101	0.17 44	0.36 125	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.26 395	0.18 321

anonymousdsp	0.34 123	0.53 317	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.55 262	0.19 38	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455

IGEV-Stereo	0.34 123	0.54 323	1.47 168	0.25 86	0.16 92	0.56 250	0.23 186	0.49 114	0.40 102	0.25 109	0.24 76	0.22 78	0.24 146	0.54 258	0.19 38	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.18 413	0.24 361	0.29 455
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.30 91	0.45 284	1.08 91	0.31 245	0.17 121	0.19 2	0.21 124	0.73 275	0.50 203	0.21 49	0.24 76	0.55 324	0.22 117	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.12 98	0.09 63
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
MatchStereo	0.24 51	0.38 230	1.37 145	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 48	0.40 102	0.14 3	0.25 83	0.15 30	0.15 26	0.25 13	0.18 22	0.09 84	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

WQFJA1	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.07 590	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

NLMM	0.42 211	0.24 73	0.53 11	0.26 118	0.38 457	0.48 151	0.23 186	1.72 581	2.06 589	0.25 109	0.25 83	0.28 151	0.27 199	0.32 82	0.34 266	0.09 84	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.20 297	0.13 192

VIP-Stereo	0.28 70	0.56 334	1.05 88	0.23 47	0.19 192	0.52 201	0.17 56	0.44 71	0.39 89	0.18 26	0.25 83	0.24 101	0.15 26	0.33 94	0.19 38	0.08 40	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.14 154	0.32 479

S2M2_L	0.24 51	0.29 141	0.90 74	0.23 47	0.17 121	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.45 154	0.17 19	0.25 83	0.23 87	0.17 44	0.24 8	0.28 186	0.15 410	0.12 330	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.29 81	0.24 73	1.06 90	0.25 86	0.17 121	0.55 233	0.22 151	0.41 48	0.35 43	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.18 64	0.64 293	0.34 266	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.11 116

rvit_stereo_0081	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 56	0.21 26	0.61 25	0.28 166	0.17 121	0.31 23	0.22 151	0.42 55	0.53 238	0.24 90	0.25 83	0.25 114	0.21 108	0.34 106	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.09 63

RAStereo	0.28 70	0.48 299	1.52 180	0.26 118	0.18 159	0.25 7	0.19 81	0.42 55	0.35 43	0.20 40	0.25 83	0.20 64	0.16 36	0.24 8	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.12 98	0.08 40

MyStereo07	0.34 123	0.40 246	1.46 164	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.25 83	0.20 64	0.26 178	0.57 266	0.19 38	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

AEACV	0.33 115	0.24 73	1.44 160	0.28 166	0.35 430	0.47 142	0.21 124	0.43 63	0.28 12	0.26 126	0.25 83	0.22 78	0.38 298	0.30 66	0.18 22	0.09 84	0.35 540	0.09 102	0.36 535	0.23 344	0.25 426

WQFJX1	0.45 248	0.28 130	0.56 17	0.27 138	0.35 430	0.48 151	0.25 243	1.98 594	2.08 591	0.26 126	0.26 94	0.29 161	0.28 216	0.50 240	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.14 215

WQFJX	0.42 211	0.25 81	0.55 14	0.26 118	0.39 463	0.47 142	0.23 186	1.76 583	1.82 584	0.26 126	0.26 94	0.28 151	0.28 216	0.42 168	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.16 283

NLSM3	0.26 59	0.39 240	0.75 55	0.25 86	0.24 281	0.43 104	0.19 81	0.58 185	0.45 154	0.20 40	0.26 94	0.20 64	0.25 162	0.29 57	0.24 139	0.07 23	0.06 23	0.10 157	0.09 132	0.10 64	0.07 9

MM-Stereo_test2	0.38 162	0.28 130	2.46 461	0.43 446	0.15 65	0.50 172	0.25 243	0.47 99	0.38 77	0.33 169	0.26 94	0.23 87	0.22 117	0.34 106	0.29 201	0.08 40	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.36 482	0.22 381

castereo++	0.28 70	0.43 265	0.93 78	0.28 166	0.17 121	0.53 210	0.21 124	0.55 167	0.45 154	0.17 19	0.26 94	0.32 179	0.17 44	0.33 94	0.16 6	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.13 130	0.06 1

rvit_stereo_0080	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

whm_eth	0.27 63	0.38 230	0.76 56	0.24 67	0.18 159	0.34 41	0.27 290	0.54 163	0.44 139	0.24 90	0.26 94	0.27 142	0.22 117	0.29 57	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.10 157	0.10 170	0.15 174	0.11 116

NLMM1	0.46 259	0.27 105	0.53 11	0.27 138	0.38 457	0.49 161	0.24 222	1.97 593	2.38 594	0.28 140	0.27 101	0.26 129	0.25 162	0.47 216	0.31 233	0.10 183	0.11 299	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.15 253

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 55	0.34 36	0.23 81	0.27 101	0.14 14	0.18 64	0.33 94	0.24 139	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 86	0.27 330	0.39 73	0.14 19	0.51 129	0.33 30	0.25 109	0.27 101	0.13 4	0.13 12	0.38 144	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

111111	0.24 51	0.21 26	0.82 64	0.24 67	0.21 221	0.43 104	0.13 9	0.45 81	0.35 43	0.22 60	0.27 101	0.18 55	0.16 36	0.35 112	0.18 22	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 375	0.08 40

SCV_C0	0.33 115	0.43 265	1.42 157	0.25 86	0.16 92	0.35 46	0.20 101	0.68 244	0.44 139	0.24 90	0.27 101	0.29 161	0.20 97	0.58 270	0.18 22	0.09 84	0.08 135	0.08 42	0.30 503	0.26 395	0.17 302

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.61 347	1.18 107	0.32 274	0.21 221	0.28 11	0.27 290	0.55 167	0.48 187	0.23 81	0.27 101	0.28 151	0.26 178	0.32 82	0.25 154	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.11 235	0.13 130	0.14 215

RSM	0.28 70	0.26 97	0.97 82	0.25 86	0.24 281	0.37 58	0.21 124	0.49 114	0.44 139	0.21 49	0.27 101	0.28 151	0.17 44	0.38 144	0.20 61	0.07 23	0.07 46	0.09 102	0.34 523	0.21 313	0.16 283

CroCo-Stereo Lap2	0.33 115	0.61 347	1.47 168	0.32 274	0.38 457	0.23 5	0.22 151	0.58 185	0.46 165	0.22 60	0.27 101	0.29 161	0.23 134	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.10 157	0.08 97	0.21 313	0.14 215

HUF	0.59 393	0.65 375	2.46 461	0.45 467	0.77 560	0.34 41	0.24 222	0.46 84	0.39 89	0.31 156	0.28 109	0.25 114	0.19 85	0.67 308	0.18 22	0.12 317	2.03 610	0.08 42	0.06 14	0.31 435	1.59 603

rvit_0105_6	0.31 99	0.29 141	1.00 84	0.31 245	0.18 159	0.35 46	0.25 243	0.51 129	0.61 313	0.25 109	0.28 109	0.32 179	0.25 162	0.39 150	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.14 154	0.13 192

rvit_stereo_0081_aga	0.27 63	0.29 141	1.08 91	0.26 118	0.20 207	0.33 33	0.21 124	0.41 48	0.42 124	0.26 126	0.28 109	0.27 142	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.14 390	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.10 91

IGEV++	0.34 123	0.43 265	1.32 133	0.31 245	0.14 41	0.32 29	0.21 124	0.70 255	0.34 36	0.22 60	0.28 109	0.22 78	0.27 199	0.35 112	0.27 176	0.09 84	0.39 555	0.08 42	0.15 361	0.25 375	0.45 531

LoS	0.31 99	0.30 154	1.52 180	0.23 47	0.13 25	0.54 218	0.20 101	0.48 107	0.49 193	0.25 109	0.28 109	0.37 201	0.24 146	0.38 144	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 91	0.27 105	1.09 93	0.23 47	0.50 512	0.40 80	0.20 101	0.46 84	0.44 139	0.22 60	0.28 109	0.26 129	0.19 85	0.33 94	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.15 174	0.49 538

NLCSM	0.46 259	0.37 219	0.72 53	0.29 198	0.36 439	0.49 161	0.27 290	1.33 564	1.59 573	0.29 146	0.29 115	0.29 161	0.31 249	1.44 414	0.35 276	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.10 170	0.35 475	0.14 215

MSCF	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.58 526	0.21 221	0.50 172	0.22 151	0.56 174	0.38 77	0.29 146	0.29 115	0.17 45	0.30 240	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.12 330	0.08 42	0.29 493	0.15 174	0.21 366

depthmonostereo	0.26 59	0.23 60	0.65 39	0.41 431	0.13 25	0.41 87	0.19 81	0.51 129	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.26 129	0.28 216	0.44 181	0.23 114	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.08 40

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 47	0.16 92	0.44 111	0.22 151	0.55 167	0.40 102	0.25 109	0.29 115	0.13 4	0.26 178	0.28 43	0.20 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

LG-Stereo	0.27 63	0.25 81	0.95 81	0.25 86	0.15 65	0.43 104	0.21 124	0.50 121	0.40 102	0.18 26	0.29 115	0.25 114	0.16 36	0.28 43	0.35 276	0.07 23	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.24 361	0.10 91

GREAT-IGEV	0.37 152	0.28 130	1.48 171	0.25 86	0.38 457	0.46 135	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.15 5	0.29 115	0.15 30	0.17 44	0.36 125	0.23 114	0.07 23	0.76 590	0.07 1	0.26 481	0.21 313	1.03 589

fffy	0.28 70	0.24 73	1.19 109	0.27 138	0.15 65	0.37 58	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.20 40	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.44 181	0.20 61	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

Pointernet	0.29 81	0.25 81	1.49 174	0.24 67	0.20 207	0.47 142	0.15 32	0.62 212	0.47 184	0.22 60	0.29 115	0.26 129	0.20 97	0.28 43	0.20 61	0.10 183	0.07 46	0.07 1	0.12 275	0.10 64	0.07 9

test_for_model	0.64 423	1.60 574	1.82 285	1.23 582	1.02 577	0.53 210	0.23 186	0.75 290	0.50 203	0.57 365	0.29 115	0.25 114	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.76 574	0.31 532	0.08 42	0.07 66	1.68 597	0.50 541

Selective-RAFT	0.35 134	0.26 97	1.48 171	0.31 245	0.15 65	0.61 335	0.19 81	0.60 204	0.54 251	0.28 140	0.29 115	0.40 223	0.33 262	0.50 240	0.27 176	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.19 281	0.08 40

test-3	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.51 294	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.28 449

test_1	0.43 220	0.20 14	1.70 211	0.34 328	0.32 394	0.45 117	0.23 186	0.71 258	0.46 165	0.50 281	0.29 115	0.45 267	0.21 108	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.35 526	0.29 416	0.29 455

sAnonymous2	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

CroCo_RVC	0.38 162	0.62 353	2.15 399	0.31 245	0.24 281	0.34 41	0.27 290	0.53 152	0.46 165	0.24 90	0.29 115	0.23 87	0.28 216	0.28 43	0.22 101	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.13 308	0.38 497	0.35 493

DA	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

GGEV	0.32 106	0.26 97	0.89 72	0.29 198	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.60 204	0.39 89	0.23 81	0.30 129	0.24 101	0.26 178	0.60 282	0.18 22	0.10 183	0.12 330	0.09 102	0.07 66	0.10 64	0.52 542

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 152	0.37 219	1.21 115	0.26 118	0.18 159	0.73 452	0.18 72	0.53 152	0.41 113	0.35 173	0.30 129	0.58 349	0.22 117	0.33 94	0.95 468	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.35 526	0.13 130	0.15 253

SCV	0.35 134	0.59 341	1.37 145	0.34 328	0.22 248	0.28 11	0.23 186	0.72 263	0.35 43	0.19 32	0.30 129	0.24 101	0.20 97	0.64 293	0.19 38	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.29 493	0.34 464	0.29 455

castereo	0.30 91	0.44 276	0.81 62	0.24 67	0.29 352	0.41 87	0.27 290	0.72 263	0.45 154	0.22 60	0.30 129	0.24 101	0.31 249	0.25 13	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.31 510	0.12 98	0.09 63

mms	0.27 63	0.26 97	0.91 75	0.25 86	0.18 159	0.32 29	0.23 186	0.37 23	0.31 16	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.17 44	0.46 205	0.21 80	0.08 40	0.10 249	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.47 534

rvit_stereo_0083	0.25 56	0.19 8	0.58 21	0.28 166	0.18 159	0.28 11	0.22 151	0.38 27	0.54 251	0.23 81	0.30 129	0.27 142	0.26 178	0.37 136	0.24 139	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.12 98	0.10 91

AIO-Stereo	0.30 91	0.27 105	1.25 121	0.27 138	0.24 281	0.37 58	0.20 101	0.52 143	0.36 64	0.21 49	0.30 129	0.23 87	0.14 14	0.31 73	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.38 538	0.19 281	0.31 473

CAS++	0.31 99	0.33 183	1.43 158	0.25 86	0.17 121	0.31 23	0.20 101	0.78 329	0.41 113	0.30 151	0.30 129	0.21 75	0.16 36	0.33 94	0.18 22	0.15 410	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.11 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.34 123	0.89 466	1.76 237	0.26 118	0.12 9	0.52 201	0.14 19	0.49 114	0.38 77	0.29 146	0.30 129	0.29 161	0.22 117	0.30 66	0.20 61	0.09 84	0.17 439	0.09 102	0.07 66	0.21 313	0.11 116

Selective-IGEV	0.29 81	0.23 60	1.28 126	0.27 138	0.30 367	0.35 46	0.20 101	0.56 174	0.38 77	0.21 49	0.30 129	0.22 78	0.18 64	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 210	0.29 455

GLC_STEREO	0.28 70	0.27 105	1.36 142	0.28 166	0.12 9	0.41 87	0.20 101	0.37 23	0.38 77	0.26 126	0.30 129	0.25 114	0.19 85	0.33 94	0.24 139	0.09 84	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.09 63

test_3	0.44 230	0.20 14	1.70 211	0.36 363	0.32 394	0.47 142	0.30 341	0.73 275	0.49 193	0.50 281	0.30 129	0.45 267	0.22 117	0.59 276	0.98 472	0.08 40	0.10 249	0.11 228	0.35 526	0.29 416	0.28 449

GASTEREO	0.35 134	0.72 400	1.15 101	0.56 520	0.20 207	0.52 201	0.22 151	0.56 174	0.40 102	0.30 151	0.31 142	0.16 36	0.31 249	0.35 112	0.26 166	0.09 84	0.14 375	0.08 42	0.28 489	0.14 154	0.20 354

ours_stereo	0.27 63	0.25 81	1.21 115	0.25 86	0.17 121	0.35 46	0.23 186	0.38 27	0.35 43	0.20 40	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.22 330	0.18 321

rvit_0105_4	0.35 134	0.35 207	1.45 163	0.31 245	0.18 159	0.37 58	0.28 309	0.59 194	0.62 331	0.27 135	0.31 142	0.35 195	0.27 199	0.43 172	0.25 154	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.12 155

CASnet	0.28 70	0.31 166	1.20 113	0.28 166	0.11 3	0.47 142	0.19 81	0.44 71	0.44 139	0.38 190	0.31 142	0.23 87	0.17 44	0.29 57	0.19 38	0.10 183	0.06 23	0.15 412	0.12 275	0.16 210	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 230	0.96 490	2.63 496	0.27 138	0.30 367	0.45 117	0.25 243	0.52 143	0.50 203	0.40 198	0.31 142	0.40 223	0.19 85	0.35 112	0.32 246	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.11 235	0.19 281	0.30 465

CAS	0.35 134	0.25 81	1.30 130	0.79 554	0.34 417	0.51 182	0.23 186	0.46 84	0.39 89	0.22 60	0.31 142	0.20 64	0.17 44	0.28 43	0.23 114	0.73 571	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 48	0.37 508

FSD					0.29 352	0.35 46	0.33 385	0.44 71	0.46 165	0.32 165	0.32 148	0.37 201	0.32 257	0.35 112	0.32 246	0.28 532	0.27 522	0.31 533	0.30 503	0.31 435

xyz-stereo-finetune	0.31 99	0.46 287	0.79 60	0.21 13	0.12 9	0.53 210	0.25 243	0.52 143	0.54 251	0.28 140	0.32 148	0.29 161	0.23 134	0.59 276	0.55 385	0.08 40	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.08 40

MM-Stereo_test1	0.41 191	0.39 240	2.29 429	0.38 403	0.26 316	0.44 111	0.28 309	0.63 220	0.51 211	0.40 198	0.32 148	0.26 129	0.26 178	0.46 205	0.22 101	0.09 84	0.21 483	0.10 157	0.09 132	0.39 507	0.15 253

999	0.29 81	0.25 81	1.05 88	0.26 118	0.18 159	0.49 161	0.23 186	0.38 27	0.37 72	0.20 40	0.32 148	0.23 87	0.18 64	0.73 327	0.36 280	0.08 40	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.24 361	0.10 91

MoCha-V2	0.36 144	0.32 174	1.41 153	0.36 363	0.31 386	0.35 46	0.19 81	0.57 179	0.39 89	0.30 151	0.32 148	0.28 151	0.27 199	0.47 216	0.24 139	0.08 40	0.56 572	0.08 42	0.38 538	0.18 260	0.12 155

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 311	0.33 183	0.93 78	0.26 118	0.22 248	0.46 135	0.20 101	1.10 545	1.34 561	3.16 605	0.32 148	0.22 78	0.20 97	0.30 66	0.22 101	0.10 183	0.09 206	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

TRStereo	0.53 347	0.76 413	2.38 445	0.42 442	0.29 352	0.69 430	0.23 186	1.81 586	0.55 258	0.36 178	0.32 148	0.47 288	0.40 320	0.46 205	0.25 154	0.12 317	0.11 299	0.11 228	0.41 547	0.13 130	0.32 479

AnonymousM	0.37 152	0.44 276	1.50 177	0.25 86	0.15 65	0.52 201	0.23 186	0.60 204	0.42 124	0.42 212	0.32 148	0.30 168	0.25 162	0.34 106	0.23 114	0.11 258	0.09 206	0.71 572	0.36 535	0.12 98	0.07 9

PMTNet	0.31 99	0.35 207	1.30 130	0.20 5	0.14 41	0.57 268	0.25 243	0.46 84	0.42 124	0.27 135	0.32 148	0.27 142	0.24 146	0.39 150	0.23 114	0.43 550	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.18 260	0.07 9

NLSM1	0.39 177	0.24 73	0.56 17	0.27 138	0.40 473	0.49 161	0.21 124	1.44 570	1.64 574	0.25 109	0.33 157	0.25 114	0.26 178	0.40 155	0.32 246	0.10 183	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.13 192

gasm-f	0.36 144	0.34 198	1.13 97	0.53 506	0.44 491	0.54 218	0.27 290	0.40 38	0.27 8	0.20 40	0.33 157	0.16 36	0.22 117	0.36 125	0.25 154	0.11 258	0.37 544	0.08 42	0.06 14	0.38 497	0.71 561

rvit_0105_5	0.36 144	0.39 240	1.48 171	0.30 218	0.18 159	0.41 87	0.30 341	0.64 223	0.62 331	0.30 151	0.33 157	0.37 201	0.29 232	0.41 160	0.28 186	0.18 458	0.16 419	0.15 412	0.15 361	0.15 174	0.14 215

trnet	0.28 70	0.26 97	1.32 133	0.19 2	0.12 9	0.54 218	0.15 32	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.30 66	0.21 80	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.09 48	0.07 9

LL-Strereo2	0.41 191	0.90 470	1.83 291	0.44 453	0.24 281	0.54 218	0.27 290	0.58 185	0.45 154	0.41 207	0.33 157	0.44 258	0.21 108	0.44 181	0.34 266	0.09 84	0.08 135	0.16 431	0.14 336	0.17 233	0.17 302

LoS_RVC	0.29 81	0.33 183	1.19 109	0.25 86	0.34 417	0.43 104	0.22 151	0.42 55	0.32 21	0.22 60	0.33 157	0.23 87	0.24 146	0.31 73	0.21 80	0.07 23	0.07 46	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.31 473

sCroCo_RVC	0.33 115	0.32 174	1.89 318	0.34 328	0.27 330	0.30 18	0.22 151	0.48 107	0.44 139	0.22 60	0.33 157	0.25 114	0.25 162	0.32 82	0.24 139	0.14 390	0.16 419	0.12 288	0.12 275	0.15 174	0.13 192

CREStereo	0.28 70	0.30 154	1.33 135	0.19 2	0.13 25	0.55 233	0.17 56	0.48 107	0.46 165	0.27 135	0.33 157	0.24 101	0.21 108	0.31 73	0.21 80	0.11 258	0.07 46	0.08 42	0.05 1	0.10 64	0.07 9
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
DilatedVolume-Stereo	0.26 59	0.20 14	0.64 34	0.25 86	0.15 65	0.41 87	0.18 72	0.42 55	0.35 43	0.34 171	0.34 165	0.25 114	0.23 134	0.43 172	0.53 378	0.09 84	0.09 206	0.08 42	0.10 170	0.12 98	0.11 116

model_zeroshot	0.44 230	0.68 387	1.97 362	0.28 166	0.18 159	0.69 430	0.21 124	0.63 220	0.40 102	1.00 537	0.34 165	0.42 243	0.20 97	0.69 317	0.24 139	0.10 183	0.22 489	0.10 157	0.22 460	0.12 98	0.10 91

11t1	0.33 115	0.19 8	1.41 153	0.33 297	0.16 92	0.48 151	0.21 124	0.67 240	0.48 187	0.40 198	0.34 165	0.32 179	0.33 262	0.42 168	0.27 176	0.11 258	0.12 330	0.10 157	0.08 97	0.13 130	0.14 215

riskmin	0.37 152	0.22 42	1.74 225	0.32 274	0.20 207	0.48 151	0.20 101	0.66 231	0.46 165	0.36 178	0.34 165	0.69 412	0.45 371	0.39 150	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.08 97	0.13 130	0.16 283

GMStereo	0.38 162	0.99 507	1.91 329	0.27 138	0.16 92	0.39 73	0.23 186	0.47 99	0.62 331	0.38 190	0.34 165	0.25 114	0.25 162	0.39 150	0.29 201	0.14 390	0.08 135	0.10 157	0.12 275	0.15 174	0.11 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
water-stereo	0.24 51	0.17 1	0.88 70	0.24 67	0.14 41	0.37 58	0.17 56	0.43 63	0.32 21	0.26 126	0.35 170	0.26 129	0.24 146	0.22 3	0.25 154	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.08 97	0.10 64	0.10 91

Occ-G	0.30 91	0.30 154	1.33 135	0.23 47	0.15 65	0.36 54	0.25 243	0.43 63	0.31 16	0.26 126	0.35 170	0.46 280	0.22 117	0.30 66	0.25 154	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.16 381	0.31 435	0.08 40

WCG-NET（raft）	0.32 106	0.53 317	1.21 115	0.23 47	0.12 9	0.44 111	0.24 222	0.40 38	0.50 203	0.35 173	0.35 170	0.47 288	0.25 162	0.35 112	0.20 61	0.08 40	0.29 526	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.11 116

gcap-zeroshot	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.31 245	0.32 394	0.69 430	0.21 124	0.74 279	0.52 219	0.43 217	0.35 170	0.62 365	0.24 146	0.41 160	0.24 139	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 63

testlalala	0.36 144	0.30 154	1.77 246	0.28 166	0.33 407	0.60 315	0.22 151	0.55 167	0.51 211	0.55 344	0.35 170	0.31 171	0.20 97	0.26 24	0.22 101	0.10 183	0.13 354	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

raftrobust	0.38 162	0.68 387	1.54 182	0.32 274	0.46 506	0.52 201	0.21 124	0.56 174	0.42 124	0.52 303	0.35 170	0.31 171	0.33 262	0.37 136	0.30 221	0.10 183	0.11 299	0.08 42	0.07 66	0.21 313	0.19 338

MyStereo04	0.48 282	0.40 246	2.65 500	0.29 198	0.23 268	0.60 315	0.31 354	0.83 366	0.75 460	0.47 244	0.36 176	0.53 315	0.42 349	0.53 254	0.39 304	0.09 84	0.18 450	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.19 338

EKT-Stereo	1.47 568	0.49 302	1.93 335	2.57 605	19.31 622	0.55 233	0.22 151	0.69 247	0.42 124	0.38 190	0.36 176	0.43 247	0.27 199	0.69 317	0.26 166	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.16 381	0.20 297	0.15 253

CFNet-RSSM	0.41 191	0.32 174	2.20 409	0.27 138	0.44 491	0.52 201	0.19 81	0.76 303	0.48 187	0.43 217	0.36 176	0.54 321	0.26 178	0.33 94	0.25 154	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.09 63

DLNR-FE	13.43 619	20.01 624	23.53 624	121.73 639	33.87 632	0.46 135	0.15 32	8.09 618	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.75 331	0.29 201	6.68 619	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.82 639	0.18 321

rvit_0105_3	0.39 177	0.47 296	1.46 164	0.33 297	0.19 192	0.45 117	0.35 398	0.69 247	0.65 364	0.37 182	0.37 179	0.40 223	0.31 249	0.44 181	0.30 221	0.18 458	0.17 439	0.17 452	0.18 413	0.15 174	0.15 253

WCG-NET	0.30 91	0.42 260	1.26 123	0.24 67	0.12 9	0.43 104	0.24 222	0.40 38	0.56 269	0.35 173	0.37 179	0.26 129	0.24 146	0.29 57	0.19 38	0.08 40	0.12 330	0.08 42	0.07 66	0.22 330	0.10 91

MyStereo05	0.49 300	0.41 253	2.72 509	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.82 360	0.77 474	0.52 303	0.37 179	0.51 307	0.42 349	0.52 248	0.38 293	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

tt1	0.44 230	0.64 368	1.83 291	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	0.88 510	0.31 156	0.37 179	0.25 114	0.35 272	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.36 501

plain	0.37 152	0.47 296	2.15 399	0.27 138	0.19 192	0.33 33	0.20 101	0.58 185	0.46 165	0.23 81	0.37 179	0.23 87	0.25 162	0.45 196	0.28 186	0.11 258	0.08 135	0.13 347	0.09 132	0.42 521	0.12 155

MIF-Stereo (partial)	0.34 123	0.41 253	1.93 335	0.26 118	0.24 281	0.32 29	0.17 56	0.53 152	0.42 124	0.25 109	0.37 179	0.25 114	0.26 178	0.44 181	0.31 233	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.19 281	0.14 215

UniTT-Stereo	0.30 91	0.36 216	1.68 206	0.27 138	0.24 281	0.29 15	0.18 72	0.33 10	0.34 36	0.26 126	0.37 179	0.18 55	0.18 64	0.31 73	0.27 176	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.07 66	0.25 375	0.08 40

DLNR_Zeroshot_test	13.43 619	19.94 623	23.55 625	121.61 638	35.03 633	0.46 135	0.15 32	8.02 617	0.35 43	0.28 140	0.37 179	0.26 129	0.17 44	0.76 335	0.29 201	6.42 618	0.26 515	0.09 102	0.38 538	50.13 638	0.18 321

anonymousdsp2	0.34 123	0.24 73	1.16 104	0.28 166	0.15 65	0.57 268	0.23 186	0.79 345	0.47 184	0.38 190	0.37 179	0.40 223	0.25 162	0.47 216	0.21 80	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.13 308	0.19 281	0.27 443

RAFT-Stereo-weight	0.34 123	0.29 141	1.43 158	0.28 166	0.28 344	0.55 233	0.22 151	0.78 329	0.48 187	0.46 242	0.38 189	0.36 199	0.17 44	0.33 94	0.23 114	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.09 63

ACVNet-DCA	0.42 211	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

xx1	0.46 259	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.46 280	0.36 278	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

1test111	0.44 230	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.76 303	0.52 219	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.96 361	0.30 221	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

cc1	0.47 276	0.64 368	2.07 377	0.35 344	0.14 41	0.76 467	0.25 243	0.74 279	1.01 532	0.31 156	0.38 189	0.24 101	0.38 298	0.69 317	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.11 228	0.09 132	0.25 375	0.40 521

MC-Stereo	0.32 106	0.31 166	1.46 164	0.31 245	0.15 65	0.53 210	0.19 81	0.44 71	0.35 43	0.36 178	0.38 189	0.27 142	0.27 199	0.42 168	0.19 38	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.16 381	0.20 297	0.13 192

UDGNet	0.44 230	1.02 517	1.74 225	0.35 344	0.19 192	0.58 286	0.23 186	0.49 114	0.66 379	0.41 207	0.38 189	0.34 191	0.29 232	0.53 254	0.30 221	0.24 514	0.10 249	0.37 547	0.19 433	0.27 405	0.15 253

rafts_anoy	0.43 220	0.89 466	1.96 357	0.32 274	0.30 367	0.48 151	0.24 222	0.62 212	0.49 193	0.37 182	0.38 189	0.33 185	0.30 240	0.51 244	0.34 266	0.10 183	0.39 555	0.13 347	0.15 361	0.17 233	0.15 253

testlalala2	0.44 230	0.28 130	2.59 491	0.64 539	0.56 528	0.57 268	0.20 101	0.78 329	0.52 219	0.40 198	0.39 197	0.45 267	0.21 108	0.27 31	0.22 101	0.09 84	0.10 249	0.08 42	0.29 493	0.12 98	0.10 91

testlalala_base	0.46 259	0.30 154	1.82 285	0.34 328	0.27 330	0.55 233	0.21 124	0.85 384	0.32 21	0.32 165	0.39 197	0.31 171	0.23 134	0.30 66	0.28 186	0.95 581	0.30 530	0.09 102	0.21 449	1.03 577	0.18 321

knoymous	0.34 123	0.25 81	1.75 231	0.24 67	0.18 159	0.45 117	0.24 222	0.57 179	0.38 77	0.41 207	0.39 197	0.55 324	0.25 162	0.38 144	0.23 114	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.07 66	0.13 130	0.12 155

NRIStereo	0.46 259	0.25 81	1.77 246	0.47 477	0.16 92	0.95 523	0.74 543	0.51 129	0.56 269	0.48 262	0.39 197	0.59 352	0.29 232	0.77 339	0.32 246	0.11 258	0.13 354	0.11 228	0.09 132	0.21 313	0.24 417

Gwc-CoAtRS	0.38 162	0.33 183	1.92 332	0.27 138	0.41 481	0.48 151	0.19 81	0.59 194	0.46 165	0.43 217	0.39 197	0.57 342	0.26 178	0.32 82	0.26 166	0.09 84	0.09 206	0.09 102	0.31 510	0.11 87	0.09 63

x	0.35 134	0.20 14	1.36 142	0.33 297	0.17 121	0.47 142	0.24 222	0.75 290	0.54 251	0.40 198	0.40 202	0.42 243	0.34 270	0.45 196	0.32 246	0.11 258	0.14 375	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.14 215

iRaft-Stereo_20w	0.58 385	0.39 240	1.96 357	0.45 467	0.32 394	0.92 520	0.57 507	1.14 550	0.56 269	0.81 509	0.40 202	0.55 324	0.69 486	0.65 304	1.04 487	0.09 84	0.16 419	0.09 102	0.36 535	0.17 233	0.25 426

dd	0.42 211	0.96 490	1.77 246	0.31 245	0.17 121	0.57 268	0.26 266	0.49 114	0.68 390	0.41 207	0.40 202	0.34 191	0.27 199	0.45 196	0.40 312	0.17 446	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.21 313	0.12 155

Anonymous3	0.42 211	0.35 207	2.09 383	0.33 297	0.24 281	0.72 445	0.31 354	0.74 279	0.55 258	0.35 173	0.40 202	0.33 185	0.29 232	0.44 181	0.28 186	0.18 458	0.18 450	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.17 302

AIO-test1	0.45 248	0.87 459	2.27 425	0.33 297	0.33 407	0.50 172	0.22 151	0.74 279	0.66 379	0.29 146	0.41 206	0.29 161	0.22 117	0.73 327	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.12 288	0.14 336	0.30 427	0.22 381

AE-Stereo	0.42 211	0.29 141	1.65 198	0.43 446	0.47 508	0.56 250	0.23 186	0.86 394	0.46 165	0.31 156	0.41 206	0.43 247	0.24 146	0.34 106	0.24 139	0.09 84	0.48 568	0.11 228	0.45 552	0.22 330	0.19 338

Anonymous_2	0.74 481	0.32 174	1.65 198	0.33 297	0.30 367	0.67 412	0.32 377	0.69 247	0.46 165	0.48 262	0.41 206	0.84 482	0.58 446	0.51 244	0.40 312	0.32 540	0.38 548	1.43 599	3.69 616	0.80 568	0.27 443

qqq	0.38 162	0.21 26	1.34 138	0.28 166	0.15 65	0.45 117	0.26 266	0.76 303	0.52 219	0.39 196	0.41 206	0.46 280	0.36 278	0.96 361	0.30 221	0.11 258	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.12 98	0.14 215

CRE-IMP	0.41 191	0.22 42	1.76 237	0.48 485	0.17 121	0.79 484	0.69 535	0.52 143	0.52 219	0.47 244	0.42 210	0.45 267	0.26 178	0.41 160	0.31 233	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.23 405

FENet	0.44 230	0.30 154	2.42 452	0.32 274	0.17 121	0.58 286	0.22 151	0.77 314	0.59 291	0.47 244	0.42 210	0.55 324	0.38 298	0.49 234	0.47 350	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.16 283

MM-Stereo_test3	0.40 184	0.58 339	1.75 231	0.36 363	0.30 367	0.45 117	0.30 341	0.72 263	0.59 291	0.31 156	0.43 212	0.32 179	0.23 134	0.35 112	0.29 201	0.10 183	0.20 474	0.10 157	0.08 97	0.40 512	0.11 116

Any-RAFT	0.38 162	0.25 81	1.89 318	0.27 138	0.17 121	0.68 424	0.21 124	0.78 329	0.53 238	0.43 217	0.43 212	0.54 321	0.30 240	0.41 160	0.20 61	0.10 183	0.12 330	0.08 42	0.06 14	0.10 64	0.09 63

Patchmatch Stereo++	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.60 315	0.29 333	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo_v2	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.47 216	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

ROB_FTStereo	0.38 162	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.26 266	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.49 234	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

HUI-Stereo	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.45 196	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iGMRVC	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.17 121	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.44 258	0.28 216	0.55 262	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iRAFT	0.39 177	0.27 105	1.78 251	0.44 453	0.16 92	0.61 335	0.27 290	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.54 258	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

RAFT-IKP	0.38 162	0.27 105	1.79 272	0.44 453	0.16 92	0.60 315	0.28 309	0.51 129	0.52 219	0.47 244	0.43 212	0.43 247	0.28 216	0.50 240	0.28 186	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.17 233	0.12 155

iRaftStereo_RVC	0.37 152	0.53 317	1.41 153	0.28 166	0.15 65	0.52 201	0.20 101	0.54 163	0.46 165	0.37 182	0.43 212	0.41 229	0.23 134	0.36 125	0.26 166	0.09 84	0.15 401	0.12 288	0.11 235	0.41 515	0.37 508

tg	0.37 152	0.55 332	1.35 141	0.28 166	0.16 92	0.57 268	0.18 72	0.57 179	0.49 193	0.37 182	0.44 223	0.38 209	0.24 146	0.46 205	0.24 139	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.43 523	0.36 501

rvit_105_1	0.44 230	0.54 323	1.46 164	0.36 363	0.24 281	0.51 182	0.45 464	0.75 290	0.74 447	0.45 234	0.44 223	0.44 258	0.36 278	0.62 288	0.38 293	0.20 483	0.18 450	0.18 472	0.22 460	0.18 260	0.18 321

test_sample1	0.40 184	0.18 5	1.19 109	0.31 245	0.18 159	0.48 151	0.23 186	0.78 329	0.49 193	0.44 223	0.44 223	0.45 267	0.41 331	1.39 408	0.33 259	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.13 192

RCA-Stereo	0.34 123	0.32 174	1.30 130	0.26 118	0.14 41	0.58 286	0.23 186	0.78 329	0.62 331	0.40 198	0.44 223	0.28 151	0.35 272	0.29 57	0.20 61	0.09 84	0.10 249	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.08 40

G2L-ROB	0.51 328	0.95 487	1.96 357	0.29 198	0.22 248	0.59 303	0.28 309	0.76 303	0.57 273	0.55 344	0.45 227	0.70 422	0.32 257	1.38 407	0.47 350	0.11 258	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.20 297	0.13 192

UGAM-zero	0.63 419	0.39 240	2.49 470	0.30 218	0.49 511	0.67 412	0.19 81	0.91 437	0.45 154	0.77 498	0.45 227	1.16 553	0.82 512	2.05 521	0.29 201	0.09 84	0.15 401	0.09 102	0.44 551	0.11 87	0.22 381

ACV-stereo	0.66 437	0.76 413	2.86 528	0.32 274	0.25 299	1.01 532	0.60 513	0.59 194	0.52 219	0.41 207	0.45 227	1.55 570	0.94 532	1.40 411	0.69 429	0.14 390	0.13 354	0.12 288	0.11 235	0.20 297	0.19 338

test_sample2	0.41 191	0.19 8	1.23 118	0.31 245	0.17 121	0.51 182	0.27 290	0.81 353	0.55 258	0.44 223	0.45 227	0.46 280	0.38 298	1.51 430	0.30 221	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.14 215

DeepStereo_RVC	0.44 230	0.28 130	1.92 332	0.49 487	0.17 121	0.60 315	0.59 511	0.50 121	0.52 219	0.49 274	0.45 227	0.39 215	0.86 520	0.45 196	0.33 259	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.19 338

cross-raft	0.40 184	0.27 105	2.22 414	0.30 218	0.17 121	0.49 161	0.35 398	0.71 258	0.39 89	0.43 217	0.45 227	0.64 377	0.25 162	0.32 82	0.25 154	0.08 40	0.08 135	0.09 102	0.23 464	0.11 87	0.14 215

raft+_RVC	0.44 230	0.67 384	1.85 296	0.34 328	0.71 554	0.51 182	0.25 243	0.64 223	0.51 211	0.35 173	0.45 227	0.32 179	0.28 216	0.43 172	0.32 246	0.09 84	0.19 463	0.10 157	0.09 132	0.20 297	0.40 521

RALAANet	0.43 220	0.98 502	1.90 323	0.32 274	0.23 268	0.48 151	0.19 81	0.67 240	0.53 238	0.48 262	0.45 227	0.39 215	0.30 240	0.48 223	0.37 286	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.14 336	0.27 405	0.10 91

xyz-stereo-finetune2	0.35 134	0.45 284	1.04 87	0.21 13	0.12 9	0.58 286	0.23 186	0.50 121	0.45 154	0.31 156	0.46 235	0.30 168	0.41 331	0.81 346	0.51 371	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.12 98	0.09 63

Reg-Stereo(zero)	0.46 259	0.17 1	2.10 387	0.24 67	0.34 417	0.51 182	0.42 439	0.50 121	0.54 251	0.37 182	0.46 235	0.54 321	0.60 453	0.43 172	1.10 494	0.08 40	0.09 206	0.08 42	0.22 460	0.12 98	0.22 381

DCVSM-stereo	0.49 300	0.29 141	2.49 470	0.29 198	0.22 248	0.53 210	0.52 487	0.58 185	0.49 193	0.69 468	0.46 235	0.79 463	0.48 403	0.53 254	0.42 320	0.13 347	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.20 297	0.20 354

raft_robust	0.55 365	0.84 449	1.73 221	0.28 166	0.54 522	0.53 210	0.25 243	0.88 413	0.75 460	0.48 262	0.46 235	0.76 452	0.75 502	1.46 420	0.27 176	0.09 84	0.10 249	0.10 157	0.30 503	0.26 395	0.16 283

IPLGR	0.54 353	0.56 334	2.68 503	0.36 363	0.18 159	0.62 355	0.54 495	1.02 526	0.64 351	0.73 486	0.46 235	0.47 288	0.45 371	1.12 382	0.29 201	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.09 132	0.19 281	0.12 155

TestStereo	0.45 248	0.54 323	2.11 388	0.29 198	0.16 92	0.43 104	0.24 222	0.54 163	0.45 154	0.37 182	0.46 235	0.34 191	0.27 199	1.98 513	0.27 176	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.14 154	0.08 40

gwcnet-sp	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

scenet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

ssnet	0.49 300	0.43 265	2.54 483	0.31 245	0.22 248	0.67 412	0.31 354	0.78 329	0.65 364	0.58 384	0.47 241	0.46 280	0.43 359	0.76 335	0.46 341	0.11 258	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.15 174	0.14 215

DCANet-4	0.40 184	0.27 105	2.21 410	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.47 241	0.28 151	0.37 291	0.37 136	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

fff	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

GwcNet-ADL	0.50 311	0.74 410	2.90 536	0.31 245	0.20 207	0.58 286	0.29 333	0.87 404	0.64 351	0.47 244	0.47 241	0.56 336	0.33 262	0.46 205	0.46 341	0.13 347	0.12 330	0.09 102	0.09 132	0.14 154	0.21 366

NF-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.44 457	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.45 419	0.79 453	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.16 283

OCTAStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.61 313	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.80 454	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

RE-Stereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

TVStereo	0.48 282	0.25 81	1.81 279	0.52 500	0.16 92	0.61 335	0.43 446	0.66 231	0.60 296	0.50 281	0.47 241	0.37 201	0.26 178	1.44 414	0.78 449	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.13 130	0.17 302

csc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

cscssc	0.43 220	0.77 422	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.75 460	0.54 326	0.47 241	0.31 171	0.65 474	0.36 125	0.34 266	0.09 84	0.07 46	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 381

RAFT-Test	0.44 230	0.38 230	2.01 366	0.27 138	0.44 491	0.64 385	0.37 414	0.72 263	0.57 273	0.45 234	0.48 253	0.65 382	0.24 146	0.35 112	0.29 201	0.09 84	0.11 299	0.09 102	0.38 538	0.10 64	0.11 116

HH	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

HanStereo	0.49 300	0.49 302	2.78 522	0.50 491	0.41 481	0.38 69	0.23 186	0.72 263	0.38 77	0.63 436	0.48 253	0.87 494	0.41 331	0.64 293	0.21 80	0.09 84	0.17 439	0.10 157	0.09 132	0.16 210	0.12 155

ADStereo(finetuned)	0.45 248	0.77 422	2.12 391	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.76 504	0.37 136	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

GMOStereo	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

error version	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

test-v	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

PFNet+	0.45 248	0.37 219	1.86 304	0.46 472	0.18 159	0.58 286	0.77 547	0.52 143	0.64 351	0.56 354	0.48 253	0.39 215	0.26 178	0.93 357	0.32 246	0.13 347	0.09 206	0.14 382	0.13 308	0.12 98	0.15 253

PSM-softLoss	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

KMStereo	0.48 282	0.27 105	1.85 296	0.51 496	0.17 121	0.61 335	0.40 429	0.61 208	0.57 273	0.52 303	0.48 253	0.39 215	0.25 162	1.46 420	0.77 447	0.12 317	0.08 135	0.13 347	0.12 275	0.12 98	0.14 215

Pruner-Stereo	0.51 328	0.27 105	1.78 251	1.79 595	0.19 192	0.62 355	0.45 464	0.57 179	0.60 296	0.61 416	0.48 253	0.41 229	0.24 146	0.46 205	1.00 478	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.12 98	0.13 192

test-2	0.41 191	0.62 353	1.78 251	0.28 166	0.36 439	0.51 182	0.31 354	0.53 152	0.44 139	0.57 365	0.48 253	0.41 229	0.27 199	0.28 43	0.23 114	0.08 40	0.38 548	0.13 347	0.11 235	0.34 464	0.11 116

RALCasStereoNet	0.45 248	0.88 463	1.85 296	0.30 218	0.26 316	0.49 161	0.26 266	0.58 185	0.51 211	0.36 178	0.48 253	0.36 199	0.28 216	0.55 262	0.34 266	0.10 183	0.53 570	0.09 102	0.08 97	0.25 375	0.34 491

DCANet	0.42 211	0.77 422	1.95 348	0.25 86	0.14 41	0.51 182	0.22 151	0.77 314	0.72 428	0.54 326	0.48 253	0.31 171	0.41 331	0.36 125	0.39 304	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.13 130	0.23 405

DMCA	0.41 191	0.52 312	1.26 123	0.31 245	0.24 281	0.59 303	0.26 266	0.77 314	0.63 343	0.58 384	0.48 253	0.57 342	0.35 272	0.40 155	0.50 366	0.14 390	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.15 174	0.15 253

FADNet	0.64 423	1.22 547	2.06 375	0.32 274	0.30 367	0.66 406	0.29 333	0.88 413	0.72 428	0.44 223	0.48 253	0.66 389	0.57 440	1.84 492	0.45 340	0.46 555	0.20 474	0.17 452	0.19 433	0.59 550	0.24 417

DIP-Stereo	0.37 152	0.34 198	1.50 177	0.27 138	0.18 159	0.63 372	0.17 56	0.92 446	0.53 238	0.49 274	0.48 253	0.30 168	0.30 240	0.39 150	0.30 221	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.12 155
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ITSA-stereo	0.48 282	0.33 183	1.20 113	0.33 297	0.18 159	0.60 315	0.29 333	0.94 463	0.80 486	0.50 281	0.49 270	0.53 315	0.59 449	1.25 398	0.64 418	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.23 405

test_sample3	0.50 311	0.41 253	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.57 268	0.25 243	0.92 446	0.64 351	0.52 303	0.49 270	0.47 288	0.35 272	1.79 478	0.37 286	0.13 347	0.10 249	0.12 288	0.11 235	0.16 210	0.16 283

CBFPSM	0.56 373	0.91 471	1.82 285	0.28 166	0.23 268	0.71 439	0.37 414	0.72 263	0.64 351	0.50 281	0.49 270	1.03 532	0.83 513	0.62 288	1.35 523	0.10 183	0.12 330	0.10 157	0.10 170	0.18 260	0.19 338

RAFT	0.45 248	0.92 472	1.59 189	0.34 328	0.19 192	0.46 135	0.35 398	0.65 229	0.49 193	0.49 274	0.49 270	0.70 422	0.40 320	0.47 216	0.32 246	0.11 258	0.16 419	0.14 382	0.13 308	0.51 542	0.13 192

XX-TBD	0.34 123	0.77 422	1.75 231	0.34 328	0.13 25	0.51 182	0.17 56	0.43 63	0.50 203	0.37 182	0.49 270	0.23 87	0.18 64	0.28 43	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.08 42	0.06 14	0.09 48	0.07 9

HCRNet	0.46 259	0.49 302	1.65 198	0.38 403	0.29 352	0.58 286	0.22 151	0.75 290	0.62 331	0.47 244	0.49 270	0.48 299	0.36 278	1.12 382	0.37 286	0.15 410	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.17 233	0.17 302

ARAFT	0.60 399	1.23 548	3.10 554	0.28 166	0.16 92	0.64 385	0.36 405	0.90 425	0.67 388	0.61 416	0.49 270	0.55 324	0.31 249	1.24 397	0.32 246	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.37 490	0.21 366

HITNet	0.46 259	0.92 472	2.09 383	0.33 297	0.14 41	0.55 233	0.22 151	0.83 366	0.56 269	0.51 294	0.49 270	0.48 299	0.37 291	0.48 223	0.54 384	0.09 84	0.06 23	0.10 157	0.08 97	0.23 344	0.09 63
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
FE-Mocha	0.41 191	0.31 166	1.44 160	0.28 166	0.33 407	0.41 87	0.17 56	0.69 247	0.45 154	0.44 223	0.50 278	0.41 229	0.45 371	0.36 125	1.17 506	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.21 449	0.13 130	0.13 192

ToySt	0.44 230	0.61 347	1.89 318	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.35 398	0.67 240	0.53 238	0.39 196	0.50 278	0.59 352	0.43 359	0.51 244	0.49 361	0.10 183	0.12 330	0.13 347	0.16 381	0.24 361	0.19 338

IRAFT_RVC	0.54 353	0.53 317	1.78 251	0.46 472	0.21 221	0.58 286	0.43 446	0.65 229	0.66 379	0.54 326	0.50 278	0.49 301	0.51 415	1.58 444	1.01 482	0.11 258	0.25 513	0.13 347	0.10 170	0.15 174	0.13 192

FADNet-RVC-Resample	0.67 441	1.16 543	3.16 560	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.38 421	0.86 394	0.63 343	0.51 294	0.50 278	0.57 342	0.45 371	1.57 440	0.49 361	0.24 514	0.32 538	0.23 505	0.19 433	0.27 405	0.62 554

FADNet-RVC	0.61 407	1.26 553	2.12 391	0.33 297	0.26 316	0.59 303	0.29 333	0.86 394	0.62 331	0.45 234	0.50 278	0.62 365	0.46 386	1.73 465	0.55 385	0.17 446	0.20 474	0.17 452	0.18 413	0.59 550	0.28 449

IGEV-FE	0.53 347	0.34 198	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.70 422	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

DFGA-Net	0.51 328	1.06 522	1.75 231	0.30 218	0.24 281	0.54 218	0.22 151	0.63 220	0.60 296	0.48 262	0.51 283	0.35 195	0.27 199	1.82 486	0.53 378	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.12 275	0.37 490	0.15 253

rvit_stereo_0075_2	0.40 184	0.40 246	1.88 311	0.33 297	0.32 394	0.41 87	0.22 151	0.58 185	0.53 238	0.38 190	0.51 283	0.40 223	0.27 199	0.44 181	0.29 201	0.20 483	0.15 401	0.22 498	0.15 361	0.18 260	0.23 405

DualNet (step1)	0.59 393	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.61 563	0.14 375	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

test_sample9	0.94 525	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

test_sample7	0.47 276	0.33 183	1.49 174	0.34 328	0.20 207	0.51 182	0.30 341	0.93 454	0.66 379	0.57 365	0.51 283	0.55 324	0.45 371	1.11 379	0.38 293	0.17 446	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.18 321

MGS-Stereo	0.32 106	0.34 198	1.70 211	0.25 86	0.14 41	0.40 80	0.22 151	0.38 27	0.43 135	0.24 90	0.51 283	0.25 114	0.18 64	0.31 73	0.20 61	0.09 84	0.08 135	0.09 102	0.08 97	0.47 534	0.08 40

IGEV_Zeroshot_test	0.53 347	0.33 183	2.91 537	0.32 274	0.18 159	0.54 218	0.21 124	0.72 263	0.42 124	0.81 509	0.51 283	0.71 427	0.41 331	0.48 223	1.13 498	0.09 84	0.15 401	0.10 157	0.35 526	0.19 281	0.09 63

MSKI-zero shot	0.46 259	0.38 230	2.47 466	0.27 138	0.43 490	0.56 250	0.20 101	0.77 314	0.43 135	0.60 407	0.51 283	0.44 258	0.17 44	0.68 311	0.21 80	0.09 84	0.29 526	0.09 102	0.32 516	0.14 154	0.10 91

IPLG	0.69 453	0.84 449	2.43 456	0.35 344	0.21 221	1.65 571	0.61 517	1.36 566	0.58 284	1.39 571	0.51 283	0.37 201	0.87 521	1.41 412	0.36 280	0.09 84	0.07 46	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.11 116

CREStereo++_RVC	0.33 115	0.29 141	1.74 225	0.24 67	0.16 92	0.54 218	0.15 32	0.40 38	0.55 258	0.37 182	0.51 283	0.24 101	0.19 85	0.27 31	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.08 42	0.30 503	0.08 28	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 115	0.49 302	1.75 231	0.23 47	0.12 9	0.54 218	0.16 46	0.40 38	0.45 154	0.45 234	0.51 283	0.26 129	0.22 117	0.29 57	0.20 61	0.10 183	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 116

ac_64	0.55 365	0.46 287	1.92 332	0.36 363	0.34 417	0.63 372	0.31 354	0.82 360	0.61 313	0.55 344	0.51 283	0.89 500	0.48 403	1.83 487	0.55 385	0.14 390	0.11 299	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.12 155

BEATNet_4x	0.47 276	0.73 407	1.91 329	0.33 297	0.15 65	0.56 250	0.25 243	0.85 384	0.58 284	0.54 326	0.51 283	0.57 342	0.42 349	0.57 266	0.61 409	0.11 258	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.20 297	0.16 283

G2L-Stereo	0.55 365	0.85 453	2.18 406	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.27 290	0.77 314	0.55 258	0.54 326	0.52 297	0.71 427	0.36 278	1.75 469	0.50 366	0.13 347	0.11 299	0.13 347	0.11 235	0.29 416	0.15 253

HART	0.38 162	0.53 317	1.66 202	0.26 118	0.15 65	0.30 18	0.19 81	0.67 240	0.46 165	0.29 146	0.52 297	0.38 209	0.16 36	0.41 160	0.20 61	0.08 40	0.68 583	0.09 102	0.07 66	0.34 464	0.21 366

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 407	0.61 347	3.35 574	0.33 297	0.58 533	0.66 406	0.20 101	0.98 495	0.55 258	0.73 486	0.52 297	0.99 524	0.65 474	0.58 270	0.29 201	0.10 183	0.16 419	0.10 157	0.41 547	0.29 416	0.20 354

MyStereo06	0.54 353	0.41 253	2.68 503	0.30 218	0.23 268	0.60 315	0.30 341	0.81 353	0.44 139	0.84 517	0.52 297	0.78 458	0.58 446	0.48 223	1.10 494	0.09 84	0.17 439	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.20 354

PSMNet-ADL	0.51 328	0.38 230	1.65 198	0.35 344	0.21 221	0.67 412	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.42 212	0.52 297	0.70 422	0.45 371	1.91 506	0.57 397	0.15 410	0.13 354	0.11 228	0.13 308	0.15 174	0.20 354

s12784h	0.36 144	0.28 130	1.58 188	0.23 47	0.11 3	0.62 355	0.24 222	0.79 345	0.64 351	0.44 223	0.52 297	0.28 151	0.26 178	0.50 240	0.24 139	0.11 258	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 210	0.06 1

GES	0.44 230	0.28 130	1.88 311	0.30 218	0.18 159	0.61 335	0.30 341	0.88 413	0.46 165	0.47 244	0.52 297	0.39 215	0.42 349	0.58 270	0.67 424	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.15 174	0.17 302

111	0.48 282	1.09 526	1.95 348	0.24 67	0.13 25	0.59 303	0.26 266	0.83 366	0.78 478	0.48 262	0.52 297	0.56 336	0.38 298	0.49 234	0.38 293	0.09 84	0.07 46	0.09 102	0.07 66	0.23 344	0.35 493

SFCPSM	0.46 259	0.24 73	2.35 440	0.27 138	0.27 330	0.70 437	0.32 377	0.96 482	0.63 343	0.49 274	0.52 297	0.43 247	0.36 278	0.52 248	0.43 329	0.12 317	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.16 210	0.12 155

UPFNet	0.46 259	0.28 130	1.73 221	0.33 297	0.32 394	0.65 399	0.38 421	0.83 366	0.59 291	0.57 365	0.52 297	0.61 361	0.40 320	0.75 331	0.52 374	0.13 347	0.12 330	0.13 347	0.12 275	0.15 174	0.11 116

DMCA-RVC	0.62 412	0.96 490	2.63 496	0.36 363	0.90 566	0.56 250	0.31 354	0.69 247	0.57 273	0.68 466	0.52 297	0.59 352	0.56 434	1.23 394	0.53 378	0.16 431	0.38 548	0.20 487	0.15 361	0.20 297	0.15 253

AIO-test2	0.49 300	1.15 538	1.96 357	0.42 442	0.37 451	0.50 172	0.23 186	0.79 345	0.70 408	0.33 169	0.53 308	0.27 142	0.22 117	0.67 308	0.29 201	0.73 571	0.08 135	0.13 347	0.17 400	0.17 233	0.18 321

FACV-RUCA	0.58 385	0.40 246	1.78 251	0.43 446	1.67 598	0.48 151	0.28 309	0.69 247	0.62 331	0.40 198	0.53 308	0.33 185	0.63 470	0.40 155	0.31 233	0.13 347	0.11 299	0.62 567	0.12 275	0.70 559	0.98 581

MIM_Stereo	0.41 191	0.60 343	1.88 311	0.31 245	0.21 221	0.50 172	0.19 81	0.64 223	0.44 139	0.43 217	0.53 308	0.43 247	0.27 199	0.51 244	0.28 186	0.08 40	0.14 375	0.11 228	0.10 170	0.26 395	0.26 436

DisPM	0.43 220	0.33 183	1.78 251	0.57 524	0.18 159	0.59 303	0.63 524	0.53 152	0.61 313	0.60 407	0.53 308	0.38 209	0.26 178	0.75 331	0.29 201	0.12 317	0.07 46	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.14 215

BUS	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.91 518	0.23 186	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.66 389	0.30 240	0.43 172	0.32 246	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

BSDual-CNN	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.30 218	0.21 221	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.61 313	0.63 436	0.53 308	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

hknet	0.47 276	0.29 141	1.70 211	0.30 218	0.24 281	0.76 467	0.31 354	1.00 515	0.64 351	0.63 436	0.53 308	0.80 467	0.38 298	0.77 339	0.37 286	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.12 275	0.12 98	0.11 116

AAGNet	0.88 517	0.33 183	1.79 272	0.54 511	0.98 570	0.62 355	0.46 467	0.50 121	0.60 296	0.58 384	0.53 308	0.50 304	0.73 496	1.23 394	7.48 612	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.14 154	0.09 63

SST-Stereo	0.52 341	0.20 14	1.76 237	0.62 537	0.53 520	0.62 355	0.66 527	0.55 167	0.61 313	0.58 384	0.53 308	0.52 313	0.60 453	1.59 446	0.29 201	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.10 91

RYNet	0.70 457	0.56 334	2.25 422	0.35 344	0.41 481	0.86 506	0.43 446	0.94 463	0.82 494	0.62 427	0.53 308	0.91 504	0.60 453	2.70 575	1.00 478	0.14 390	0.11 299	0.16 431	0.14 336	0.25 375	0.27 443

UCFNet_RVC	0.48 282	0.82 443	1.85 296	0.30 218	0.27 330	0.64 385	0.26 266	0.74 279	0.55 258	0.48 262	0.53 308	0.63 368	0.41 331	0.88 356	0.38 293	0.15 410	0.10 249	0.17 452	0.17 400	0.18 260	0.15 253

NVstereo2D	0.58 385	0.40 246	2.03 373	0.35 344	0.35 430	0.69 430	0.39 426	0.91 437	0.80 486	0.47 244	0.53 308	0.67 398	0.46 386	1.99 516	0.48 356	0.19 473	0.11 299	0.17 452	0.13 308	0.25 375	0.25 426

G2L-Stereo_test	0.55 365	0.97 498	1.89 318	0.33 297	0.24 281	0.75 463	0.38 421	0.79 345	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.74 440	0.39 312	1.56 436	0.43 329	0.10 183	0.08 135	0.08 42	0.08 97	0.28 411	0.13 192

test_sample4	0.50 311	0.42 260	1.88 311	0.32 274	0.19 192	0.56 250	0.26 266	0.93 454	0.65 364	0.54 326	0.54 320	0.45 267	0.36 278	1.79 478	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

CASS	0.39 177	0.30 154	1.61 195	0.32 274	0.17 121	0.53 210	0.24 222	0.70 255	0.49 193	0.59 398	0.54 320	0.40 223	0.40 320	0.41 160	0.30 221	0.17 446	0.10 249	0.14 382	0.11 235	0.18 260	0.17 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 365	0.60 343	1.86 304	0.32 274	0.22 248	0.72 445	0.44 457	0.94 463	0.74 447	0.63 436	0.54 320	0.81 470	0.47 394	0.77 339	0.70 431	0.16 431	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.30 427	0.30 465

RAFT_R40	0.50 311	0.21 26	1.76 237	0.50 491	0.40 473	0.61 335	0.53 491	0.56 174	0.60 296	0.56 354	0.54 320	0.55 324	0.51 415	1.57 440	0.53 378	0.11 258	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.16 210	0.09 63

test-1	0.44 230	0.48 299	1.69 207	0.30 218	0.27 330	0.50 172	0.28 309	0.80 349	0.43 135	0.40 198	0.54 320	0.41 229	0.24 146	0.31 73	1.16 504	0.09 84	0.20 474	0.10 157	0.17 400	0.11 87	0.26 436

GEStereo_RVC	0.54 353	0.87 459	1.95 348	0.47 477	0.25 299	0.62 355	0.37 414	1.00 515	0.74 447	0.53 313	0.54 320	0.59 352	0.44 367	1.10 376	0.46 341	0.15 410	0.11 299	0.12 288	0.10 170	0.26 395	0.19 338

UNet	0.54 353	0.44 276	2.83 527	0.31 245	0.33 407	0.74 457	0.27 290	0.82 360	0.61 313	0.53 313	0.54 320	0.72 430	0.54 425	0.78 343	0.56 393	0.11 258	0.09 206	0.13 347	0.11 235	0.14 154	0.12 155

STTStereo	0.51 328	0.69 391	2.14 398	0.36 363	0.30 367	0.61 335	0.32 377	0.77 314	0.60 296	0.60 407	0.54 320	0.67 398	0.43 359	0.86 352	0.42 320	0.16 431	0.15 401	0.17 452	0.20 443	0.16 210	0.15 253

StereoDRNet	0.64 423	0.88 463	2.35 440	0.41 431	0.45 500	0.73 452	0.47 475	0.94 463	0.74 447	0.75 491	0.54 320	0.74 440	0.47 394	1.70 460	0.72 438	0.15 410	0.14 375	0.15 412	0.14 336	0.20 297	0.19 338

Select-FE	0.65 432	0.67 384	2.76 517	0.49 487	0.55 525	0.79 484	0.16 46	0.90 425	0.53 238	0.84 517	0.55 330	0.91 504	0.75 502	0.57 266	1.16 504	0.11 258	0.18 450	0.11 228	0.49 556	0.14 154	0.31 473

CoDeX	0.52 341	0.43 265	2.25 422	0.29 198	0.26 316	0.61 335	0.32 377	0.99 507	0.68 390	0.48 262	0.55 330	0.52 313	0.40 320	1.60 447	0.35 276	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.12 155

PCWNet_CMD	0.46 259	0.45 284	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.57 440	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.14 382	0.10 170	0.18 260	0.14 215

RAFT+CT+SA	0.50 311	0.86 456	1.82 285	0.37 387	0.75 556	0.54 218	0.34 390	0.77 314	0.63 343	0.38 190	0.55 330	0.34 191	0.29 232	0.68 311	0.27 176	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.51 560	0.29 416	0.41 526

test_5	0.51 328	0.87 459	1.99 363	0.37 387	0.65 548	0.58 286	0.35 398	0.78 329	0.62 331	0.48 262	0.55 330	0.45 267	0.40 320	0.72 326	0.30 221	0.09 84	0.07 46	0.12 288	0.12 275	0.33 453	0.38 511

NINENet	0.50 311	0.33 183	1.69 207	0.55 518	0.25 299	0.91 518	0.23 186	0.98 495	0.71 418	0.53 313	0.55 330	0.66 389	0.30 240	1.22 392	0.32 246	0.15 410	0.13 354	0.16 431	0.11 235	0.16 210	0.13 192

LCNet	0.54 353	0.37 219	1.78 251	0.92 564	0.22 248	0.96 524	0.30 341	0.59 194	0.58 284	0.51 294	0.55 330	0.41 229	0.76 504	0.84 349	0.26 166	0.09 84	0.06 23	0.12 288	0.18 413	0.98 576	0.39 517

psm_up	0.57 380	0.61 347	1.83 291	0.35 344	0.30 367	0.64 385	0.37 414	0.90 425	0.68 390	0.59 398	0.55 330	0.68 405	0.54 425	1.91 506	0.46 341	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.23 344	0.13 192

MSMDNet	0.46 259	0.44 276	2.28 427	0.26 118	0.20 207	0.55 233	0.21 124	0.75 290	0.64 351	0.48 262	0.55 330	0.68 405	0.56 434	0.46 205	0.30 221	0.11 258	0.10 249	0.13 347	0.10 170	0.18 260	0.15 253

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 365	0.92 472	2.36 443	0.38 403	0.37 451	0.60 315	0.28 309	0.82 360	0.62 331	0.62 427	0.55 330	0.72 430	0.45 371	1.00 366	0.43 329	0.15 410	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.15 174	0.16 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 230	0.38 230	1.79 272	0.34 328	0.20 207	0.57 268	0.28 309	0.92 446	0.69 399	0.52 303	0.55 330	0.61 361	0.33 262	0.48 223	0.39 304	0.17 446	0.08 135	0.17 452	0.11 235	0.18 260	0.12 155
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.
DeepPruner_ROB	0.50 311	0.70 394	1.94 345	0.29 198	0.26 316	0.63 372	0.31 354	0.80 349	0.48 187	0.61 416	0.55 330	0.66 389	0.38 298	0.98 363	0.40 312	0.19 473	0.14 375	0.14 382	0.14 336	0.23 344	0.17 302

DDVS	0.62 412	0.40 246	1.40 152	2.21 602	0.35 430	0.87 510	1.00 566	0.69 247	0.50 203	0.53 313	0.56 342	0.90 502	0.37 291	1.22 392	0.47 350	0.15 410	0.14 375	0.14 382	0.12 275	0.19 281	0.22 381

test_sample8	1.12 541	0.62 353	1.93 335	0.27 138	0.22 248	0.68 424	0.31 354	0.95 477	0.61 313	1.18 558	0.56 342	2.53 586	1.31 558	1.91 506	2.55 573	0.61 563	4.16 615	0.87 576	0.56 566	0.25 375	0.23 405

H2IRNET	0.40 184	0.61 347	1.90 323	0.29 198	0.17 121	0.54 218	0.18 72	0.52 143	0.50 203	0.27 135	0.56 342	0.47 288	0.35 272	0.46 205	0.33 259	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.32 444	0.12 155

PFNet	0.60 399	0.33 183	2.47 466	0.41 431	0.55 525	0.62 355	0.27 290	0.61 208	0.63 343	0.61 416	0.56 342	0.45 267	0.32 257	1.88 503	1.14 500	0.28 532	0.09 206	0.12 288	0.16 381	0.26 395	0.20 354

CFNet_pseudo	0.45 248	0.46 287	2.23 418	0.25 86	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.10 249	0.15 412	0.10 170	0.17 233	0.14 215

MMNet	0.50 311	0.48 299	1.93 335	0.33 297	0.27 330	0.79 484	0.28 309	0.81 353	0.74 447	0.60 407	0.56 342	0.59 352	0.55 430	0.79 344	0.59 404	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.11 235	0.13 130	0.14 215

FADNet_RVC	0.81 507	1.14 534	2.42 452	0.30 218	0.24 281	0.71 439	0.24 222	0.95 477	0.61 313	0.44 223	0.56 342	0.59 352	0.42 349	1.52 432	0.68 427	0.94 580	0.96 597	0.28 524	1.00 595	0.90 572	1.36 597

ccs_rob	0.45 248	0.46 287	2.22 414	0.26 118	0.19 192	0.56 250	0.21 124	0.77 314	0.60 296	0.49 274	0.56 342	0.69 412	0.47 394	0.52 248	0.31 233	0.11 258	0.09 206	0.16 431	0.10 170	0.17 233	0.14 215

mmm	0.38 162	0.21 26	1.18 107	0.35 344	0.17 121	0.49 161	0.26 266	0.78 329	0.52 219	0.50 281	0.57 350	0.41 229	0.37 291	0.71 324	0.31 233	0.11 258	0.13 354	0.14 382	0.13 308	0.15 174	0.14 215

GANet-RSSM	0.55 365	0.73 407	1.90 323	0.36 363	0.26 316	0.59 303	0.27 290	0.78 329	0.52 219	0.47 244	0.57 350	0.63 368	0.45 371	1.92 510	0.43 329	0.14 390	0.10 249	0.25 517	0.11 235	0.34 464	0.14 215

CFNet-ft	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

CFNet_RVC	0.51 328	0.76 413	1.79 272	0.28 166	0.30 367	0.63 372	0.28 309	0.66 231	0.55 258	0.45 234	0.57 350	0.74 440	0.41 331	1.46 420	0.42 320	0.14 390	0.10 249	0.28 524	0.13 308	0.18 260	0.14 215

HSM	0.62 412	0.76 413	1.72 218	0.30 218	0.29 352	0.64 385	0.28 309	0.94 463	0.62 331	0.58 384	0.57 350	1.40 564	0.64 472	2.59 568	0.42 320	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.08 97	0.14 154	0.11 116

NOSS_ROB	0.64 423	0.65 375	1.62 196	0.46 472	0.25 299	0.67 412	0.30 341	0.93 454	0.77 474	0.59 398	0.57 350	0.77 454	0.38 298	2.78 579	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.28 524	0.26 481	0.27 405	0.39 517

LL-Strereo	0.72 469	1.29 555	2.49 470	0.36 363	0.45 500	0.55 233	0.32 377	0.93 454	0.71 418	0.67 459	0.58 356	0.85 486	0.79 508	2.67 574	0.46 341	0.10 183	0.18 450	0.14 382	0.12 275	0.40 512	0.42 527

GASNet	0.73 478	1.47 568	3.04 548	0.47 477	0.33 407	0.57 268	0.34 390	0.91 437	0.75 460	0.58 384	0.58 356	0.74 440	0.55 430	2.03 518	0.65 420	0.21 490	0.15 401	0.19 478	0.17 400	0.51 542	0.28 449

RAFT + AFF	0.64 423	1.20 545	1.95 348	0.34 328	0.33 407	0.67 412	0.52 487	0.99 507	0.74 447	0.53 313	0.58 356	0.57 342	0.80 509	1.76 470	0.51 371	0.12 317	0.27 522	0.15 412	0.14 336	0.43 523	0.29 455

HI	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

CoSv	0.41 191	0.63 364	1.72 218	0.27 138	0.21 221	0.45 117	0.19 81	0.55 167	0.41 113	0.57 365	0.59 359	0.65 382	0.45 371	0.45 196	0.39 304	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.11 235	0.20 297	0.10 91

test_sample5	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.53 313	0.59 359	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

MyStereo8	0.54 353	0.80 434	2.76 517	0.32 274	0.33 407	0.71 439	0.20 101	0.87 404	0.57 273	0.51 294	0.59 359	0.50 304	0.33 262	0.68 311	0.55 385	0.10 183	0.29 526	0.10 157	0.13 308	0.21 313	0.34 491

GMStereo_Zeroshot	0.41 191	0.36 216	1.54 182	0.41 431	0.19 192	0.52 201	0.19 81	0.59 194	0.52 219	0.57 365	0.59 359	0.63 368	0.29 232	0.58 270	0.33 259	0.15 410	0.09 206	0.16 431	0.09 132	0.24 361	0.12 155

IER	0.43 220	0.38 230	1.69 207	0.26 118	0.25 299	0.66 406	0.26 266	0.71 258	0.55 258	0.54 326	0.59 359	0.60 359	0.53 422	0.52 248	0.39 304	0.11 258	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.14 154	0.11 116

CRFU-Net	0.56 373	0.38 230	1.86 304	0.46 472	0.26 316	0.82 495	0.36 405	0.90 425	0.49 193	0.62 427	0.59 359	0.78 458	1.35 562	1.00 366	0.48 356	0.15 410	0.14 375	0.17 452	0.10 170	0.19 281	0.14 215

psmg	0.41 191	0.27 105	1.13 97	0.27 138	0.21 221	0.75 463	0.36 405	0.90 425	0.61 313	0.59 398	0.59 359	0.63 368	0.37 291	0.43 172	0.38 293	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.13 130	0.11 116

CSP-Net	0.50 311	0.39 240	1.25 121	0.29 198	0.23 268	0.77 475	0.35 398	0.86 394	0.57 273	0.59 398	0.59 359	0.65 382	0.40 320	1.77 473	0.44 335	0.16 431	0.11 299	0.10 157	0.10 170	0.20 297	0.14 215

AACVNet	0.54 353	0.78 430	1.73 221	0.36 363	0.21 221	0.57 268	0.25 243	0.71 258	0.51 211	0.55 344	0.59 359	0.64 377	0.41 331	2.13 531	0.41 318	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.11 235	0.33 453	0.15 253

GANet-ADL	0.44 230	0.41 253	2.31 431	0.33 297	0.20 207	0.57 268	0.25 243	0.75 290	0.54 251	0.42 212	0.59 359	0.56 336	0.30 240	0.40 155	0.38 293	0.14 390	0.11 299	0.09 102	0.08 97	0.22 330	0.17 302

ACVNet	0.45 248	0.44 276	1.79 272	0.28 166	0.21 221	0.59 303	0.36 405	0.66 231	0.68 390	0.45 234	0.59 359	0.69 412	0.40 320	0.44 181	0.55 385	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.34 464	0.10 91

acv_ft	0.48 282	0.44 276	1.76 237	0.32 274	0.41 481	0.63 372	0.28 309	0.81 353	0.68 390	0.61 416	0.59 359	0.69 412	0.45 371	0.44 181	0.63 413	0.11 258	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.41 515	0.10 91

PA-Net	0.84 512	1.00 509	3.49 576	0.63 538	0.40 473	0.70 437	0.52 487	0.86 394	0.84 500	0.52 303	0.59 359	0.70 422	0.54 425	2.35 542	2.23 564	0.17 446	0.27 522	0.19 478	0.28 489	0.22 330	0.36 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.58 385	0.96 490	1.78 251	0.33 297	0.25 299	0.63 372	0.22 151	0.88 413	0.75 460	0.46 242	0.59 359	0.58 349	0.40 320	2.29 539	0.48 356	0.12 317	0.09 206	0.15 412	0.14 336	0.30 427	0.15 253

AASNet	0.56 373	1.03 518	2.34 437	0.37 387	0.33 407	0.65 399	0.29 333	0.96 482	0.73 443	0.54 326	0.60 374	0.55 324	0.38 298	0.59 276	0.58 402	0.14 390	0.12 330	0.13 347	0.10 170	0.43 523	0.24 417

OMP-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.56 520	0.37 451	0.60 315	0.26 266	0.70 255	0.65 364	0.66 455	0.60 374	0.69 412	0.32 257	2.09 528	1.20 510	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.09 132	0.17 233	0.10 91

ICVP	0.46 259	0.29 141	2.41 450	0.33 297	0.22 248	0.59 303	0.55 498	0.75 290	0.50 203	0.44 223	0.60 374	0.49 301	0.35 272	0.53 254	0.37 286	0.16 431	0.16 419	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.15 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.52 341	0.54 323	1.62 196	0.31 245	0.35 430	0.74 457	0.46 467	0.85 384	0.74 447	0.55 344	0.60 374	0.67 398	0.50 413	1.12 382	0.57 397	0.11 258	0.11 299	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.12 155

cf-r	0.53 347	0.81 439	2.15 399	0.33 297	0.28 344	0.60 315	0.28 309	0.78 329	0.64 351	0.51 294	0.60 374	0.75 446	0.40 320	1.32 401	0.43 329	0.13 347	0.09 206	0.11 228	0.12 275	0.15 174	0.14 215

NCCL2	0.65 432	0.94 480	1.96 357	0.43 446	0.30 367	0.71 439	0.68 533	0.84 377	0.65 364	0.70 474	0.60 374	0.86 492	0.54 425	1.56 436	0.57 397	0.20 483	0.16 419	0.67 570	0.25 473	0.22 330	0.24 417

PSMNet_ROB	0.66 437	1.01 513	2.33 435	0.38 403	0.31 386	0.72 445	0.55 498	0.86 394	0.69 399	0.54 326	0.60 374	0.75 446	0.47 394	2.00 517	0.82 456	0.17 446	0.13 354	0.19 478	0.19 433	0.24 361	0.27 443

iRaft-Stereo_5w	0.54 353	1.01 513	2.08 382	0.27 138	0.21 221	0.49 161	0.28 309	0.73 275	0.58 284	0.40 198	0.61 381	0.62 365	0.46 386	1.78 474	0.47 350	0.09 84	0.07 46	0.11 228	0.10 170	0.39 507	0.12 155

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 211	0.86 456	1.78 251	0.28 166	0.17 121	0.52 201	0.20 101	0.62 212	0.61 313	0.50 281	0.61 381	0.39 215	0.32 257	0.35 112	0.30 221	0.07 23	0.10 249	0.09 102	0.09 132	0.35 475	0.10 91

PSMNet-RSSM	0.53 347	0.82 443	1.78 251	0.31 245	0.25 299	0.58 286	0.28 309	0.84 377	0.60 296	0.50 281	0.61 381	0.67 398	0.43 359	1.68 457	0.42 320	0.15 410	0.10 249	0.14 382	0.16 381	0.15 174	0.13 192

DeepPrunerF	0.86 514	0.86 456	2.91 537	0.45 467	0.50 512	0.64 385	0.48 479	1.14 550	2.64 599	0.63 436	0.61 381	0.65 382	0.62 467	2.21 535	1.31 520	0.23 506	0.19 463	0.30 532	0.28 489	0.36 482	0.25 426

GANetREF_RVC	0.75 484	1.15 538	2.46 461	0.47 477	0.26 316	0.83 498	0.61 517	0.97 491	0.89 514	0.62 427	0.61 381	0.72 430	0.59 449	2.42 552	0.55 385	0.32 540	0.25 513	0.36 543	0.24 466	0.39 507	0.31 473
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
DStereoRT	0.81 507	0.53 317	2.23 418	0.36 363	0.33 407	0.92 520	0.36 405	0.86 394	0.80 486	0.57 365	0.62 386	0.59 352	1.15 551	1.76 470	1.04 487	0.14 390	0.13 354	2.17 610	0.78 585	0.16 210	0.66 559

test_sample6	0.52 341	0.44 276	1.81 279	0.33 297	0.18 159	0.55 233	0.27 290	0.94 463	0.66 379	0.54 326	0.62 386	0.47 288	0.36 278	1.97 512	0.38 293	0.14 390	0.10 249	0.13 347	0.13 308	0.17 233	0.16 283

DualNet	0.51 328	0.43 265	1.83 291	0.32 274	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.92 446	0.65 364	0.54 326	0.62 386	0.45 267	0.36 278	1.87 495	0.36 280	0.13 347	0.10 249	0.13 347	0.12 275	0.17 233	0.16 283

1111x	0.74 481	0.21 26	1.93 335	0.31 245	0.17 121	0.63 372	0.32 377	1.03 533	0.74 447	0.52 303	0.62 386	0.57 342	0.47 394	2.38 546	4.25 599	0.12 317	0.14 375	0.11 228	0.12 275	0.12 98	0.14 215

SA	0.50 311	0.75 412	1.95 348	0.31 245	0.61 544	0.57 268	0.31 354	0.91 437	0.73 443	0.42 212	0.62 386	0.38 209	0.47 394	0.68 311	0.29 201	0.09 84	0.09 206	0.13 347	0.32 516	0.30 427	0.10 91

IPLGR_C	0.58 385	1.25 551	2.72 509	0.80 555	0.31 386	0.60 315	0.61 517	0.76 303	0.58 284	0.56 354	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.43 172	0.40 312	0.11 258	0.22 489	0.13 347	0.15 361	0.35 475	0.19 338

ACRE	0.56 373	1.14 534	2.77 520	0.76 551	0.28 344	0.60 315	0.56 503	0.76 303	0.58 284	0.55 344	0.62 386	0.41 229	0.29 232	0.44 181	0.39 304	0.11 258	0.19 463	0.13 347	0.14 336	0.36 482	0.18 321

SACVNet	0.60 399	0.74 410	1.90 323	0.37 387	0.28 344	0.64 385	0.37 414	0.86 394	0.61 313	0.65 453	0.62 386	0.69 412	0.44 367	2.08 526	0.42 320	0.18 458	0.14 375	0.16 431	0.15 361	0.38 497	0.24 417

ADLNet	0.60 399	0.71 396	1.95 348	0.35 344	0.34 417	0.67 412	0.34 390	0.90 425	0.74 447	0.68 466	0.62 386	0.80 467	0.45 371	1.78 474	0.64 418	0.14 390	0.11 299	0.14 382	0.14 336	0.29 416	0.21 366

xxxx	0.70 457	0.21 26	1.33 135	0.28 166	0.18 159	0.63 372	0.24 222	1.02 526	0.69 399	0.50 281	0.62 386	0.58 349	0.38 298	1.47 427	5.21 605	0.13 347	0.12 330	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.15 253

TDLM	0.67 441	0.92 472	1.76 237	0.37 387	0.24 281	0.66 406	0.56 503	0.82 360	0.74 447	1.16 550	0.62 386	0.61 361	0.48 403	2.70 575	0.50 366	0.20 483	0.11 299	0.35 541	0.14 336	0.32 444	0.16 283

iResNet_ROB	0.50 311	1.15 538	1.73 221	0.31 245	0.21 221	0.58 286	0.22 151	0.95 477	0.82 494	0.58 384	0.62 386	0.57 342	0.39 312	0.84 349	0.40 312	0.11 258	0.08 135	0.09 102	0.06 14	0.21 313	0.13 192

DN-CSS_ROB	0.48 282	1.23 548	1.99 363	0.39 413	0.22 248	0.56 250	0.19 81	0.75 290	0.61 313	0.45 234	0.62 386	0.41 229	0.31 249	0.70 322	0.32 246	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.13 308	0.36 482	0.12 155

coex_refinement	0.58 385	0.94 480	1.87 309	0.38 403	0.25 299	0.64 385	0.34 390	0.83 366	0.65 364	0.60 407	0.63 399	0.81 470	0.48 403	1.85 494	0.56 393	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.16 210	0.16 283

GCST	0.72 469	1.10 527	2.15 399	1.11 577	0.59 535	0.62 355	0.19 81	0.75 290	0.53 238	0.56 354	0.63 399	0.47 288	0.31 249	1.11 379	0.33 259	0.75 573	0.45 560	0.84 575	0.64 579	0.69 558	0.54 544

ffm	0.47 276	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	0.63 291	0.19 38	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

ff1	0.73 478	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.74 279	0.88 510	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.10 183	0.24 500	0.15 412	0.13 308	0.25 375	0.36 501

mmx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

xxx	0.72 469	0.23 60	2.01 366	0.30 218	0.21 221	0.57 268	0.26 266	0.99 507	0.76 469	0.53 313	0.63 399	0.66 389	0.39 312	2.52 563	3.43 591	0.13 347	0.10 249	0.15 412	0.13 308	0.15 174	0.15 253

iinet-f	0.57 380	0.93 478	2.27 425	0.31 245	0.25 299	0.83 498	0.33 385	0.81 353	0.65 364	0.54 326	0.63 399	0.73 434	0.67 481	0.73 327	0.67 424	0.13 347	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.43 523	0.16 283

TestStereo1	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

SA-5K	0.49 300	0.81 439	1.85 296	0.39 413	0.57 531	0.56 250	0.34 390	0.75 290	0.69 399	0.44 223	0.63 399	0.35 195	0.42 349	0.64 293	0.29 201	0.10 183	0.08 135	0.12 288	0.10 170	0.33 453	0.26 436

CIPLG	0.56 373	1.19 544	2.46 461	0.80 555	0.31 386	0.61 335	0.57 507	0.76 303	0.57 273	0.56 354	0.63 399	0.41 229	0.30 240	0.45 196	0.40 312	0.11 258	0.20 474	0.13 347	0.13 308	0.35 475	0.19 338

dad	0.51 328	1.01 513	1.74 225	0.29 198	0.19 192	0.60 315	0.26 266	0.52 143	0.75 460	0.63 436	0.63 399	0.63 368	0.33 262	0.85 351	0.47 350	0.27 528	0.15 401	0.40 550	0.18 413	0.22 330	0.14 215

LMCR-Stereo	0.52 341	0.71 396	2.39 447	0.40 424	0.21 221	0.74 457	0.31 354	1.02 526	0.64 351	0.61 416	0.63 399	0.39 215	0.51 415	0.62 288	0.42 320	0.19 473	0.09 206	0.12 288	0.09 132	0.23 344	0.12 155

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 491	1.04 519	2.06 375	0.94 566	0.35 430	0.89 515	0.40 429	0.85 384	0.63 343	0.55 344	0.63 399	0.75 446	0.38 298	2.38 546	0.48 356	1.10 589	0.31 532	0.36 543	0.21 449	0.53 546	0.55 547

iResNetv2_ROB	0.59 393	1.43 566	2.96 540	0.40 424	0.22 248	0.58 286	0.28 309	0.91 437	0.73 443	0.57 365	0.63 399	0.60 359	0.41 331	0.74 330	0.35 276	0.11 258	0.08 135	0.10 157	0.07 66	0.43 523	0.17 302

DRN-Test	0.64 423	0.43 265	2.44 458	0.39 413	0.44 491	0.80 491	0.41 435	1.02 526	0.78 478	0.80 503	0.63 399	0.69 412	0.56 434	1.79 478	0.69 429	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	0.18 260	0.17 302

DISCO	0.57 380	0.34 198	1.87 309	0.45 467	0.34 417	0.84 500	0.35 398	0.84 377	0.78 478	0.59 398	0.63 399	1.06 539	0.53 422	1.10 376	0.82 456	0.12 317	0.09 206	0.11 228	0.10 170	0.22 330	0.18 321

SMFormer	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.15 174	0.16 283

tta	0.50 311	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.49 361	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.14 154	0.11 116

qqq1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

fff1	0.48 282	0.46 287	1.60 191	0.30 218	0.15 65	0.45 117	0.24 222	0.90 425	0.72 428	0.56 354	0.64 415	0.51 307	0.41 331	1.87 495	0.23 114	0.13 347	0.10 249	0.09 102	0.08 97	0.14 154	0.11 116

CFNet_ucs	0.48 282	0.50 308	2.32 432	0.26 118	0.22 248	0.57 268	0.22 151	0.85 384	0.65 364	0.53 313	0.64 415	0.68 405	0.44 367	0.54 258	0.31 233	0.13 347	0.12 330	0.16 431	0.11 235	0.19 281	0.17 302

AFF-stereo	0.44 230	0.96 490	1.78 251	0.31 245	0.15 65	0.50 172	0.21 124	0.64 223	0.63 343	0.47 244	0.64 415	0.49 301	0.34 270	0.46 205	0.31 233	0.08 40	0.09 206	0.10 157	0.10 170	0.37 490	0.10 91

GwcNet-RSSM	0.57 380	0.94 480	2.13 393	0.32 274	0.25 299	0.60 315	0.30 341	0.80 349	0.66 379	0.52 303	0.64 415	0.71 427	0.40 320	1.79 478	0.50 366	0.13 347	0.09 206	0.12 288	0.12 275	0.21 313	0.15 253

RASNet	0.61 407	0.68 387	2.03 373	0.35 344	0.46 506	0.65 399	0.28 309	0.78 329	0.70 408	0.48 262	0.64 415	0.93 510	0.61 462	2.21 535	0.73 441	0.12 317	0.09 206	0.09 102	0.10 170	0.14 154	0.11 116

iResNet	0.51 328	0.76 413	2.59 491	0.41 431	0.17 121	0.64 385	0.27 290	0.82 360	0.70 408	0.57 365	0.64 415	0.43 247	0.36 278	0.70 322	0.52 374	0.10 183	0.07 46	0.09 102	0.08 97	0.21 313	0.13 192

ADLNet2	0.68 448	0.84 449	3.19 564	0.33 297	0.36 439	0.64 385	0.37 414	0.89 419	0.79 483	0.54 326	0.65 424	0.93 510	0.48 403	2.07 524	0.56 393	0.13 347	0.11 299	0.11 228	0.11 235	0.33 453	0.18 321

XX-Stereo	0.55 365	0.54 323	3.50 577	0.48 485	0.39 463	0.54 218	0.17 56	0.89 419	0.40 102	0.44 223	0.65 424	0.85 486	0.19 85	0.77 339	0.21 80	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.17 233	0.14 215

222	0.78 495	0.23 60	1.23 118	0.28 166	0.18 159	0.62 355	0.24 222	1.02 526	0.70 408	0.58 384	0.66 426	0.46 280	0.42 349	1.80 482	6.53 611	0.13 347	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.12 98	0.17 302

DSFCA	0.54 353	0.35 207	1.41 153	0.28 166	0.28 344	0.79 484	0.88 556	0.76 303	0.70 408	0.72 482	0.66 426	0.67 398	0.57 440	1.17 388	0.63 413	0.16 431	0.14 375	0.13 347	0.14 336	0.16 210	0.13 192

MLCV	0.48 282	0.89 466	1.85 296	0.29 198	0.14 41	0.59 303	0.23 186	0.72 263	0.59 291	0.66 455	0.66 426	0.55 324	0.36 278	1.03 370	0.49 361	0.09 84	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 281	0.11 116

Wz-Net-LNSev	0.59 393	0.96 490	2.47 466	0.34 328	0.37 451	0.79 484	0.44 457	0.86 394	0.77 474	0.61 416	0.67 429	0.79 463	0.56 434	0.64 293	0.62 411	0.15 410	0.14 375	0.12 288	0.12 275	0.18 260	0.19 338

test_xeample	0.72 469	0.21 26	1.36 142	0.27 138	0.17 121	0.59 303	0.28 309	1.01 523	0.70 408	0.55 344	0.67 429	0.44 258	0.39 312	1.88 503	5.17 604	0.12 317	0.10 249	0.11 228	0.10 170	0.13 130	0.15 253

R-Stereo Train	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155

ADCP+	0.94 525	1.12 529	3.14 558	0.34 328	0.39 463	1.06 538	0.79 548	0.89 419	0.80 486	0.66 455	0.67 429	0.85 486	1.55 573	0.93 357	4.55 601	0.13 347	0.11 299	0.16 431	0.15 361	0.26 395	0.25 426

RAFT-Stereo	0.36 144	0.21 26	1.70 211	0.29 198	0.18 159	0.55 233	0.26 266	0.78 329	0.36 64	0.57 365	0.67 429	0.33 185	0.24 146	0.32 82	0.23 114	0.10 183	0.08 135	0.09 102	0.07 66	0.09 48	0.12 155
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PASM	0.72 469	0.68 387	1.91 329	0.47 477	0.44 491	0.60 315	0.51 484	0.76 303	0.80 486	0.77 498	0.67 429	0.87 494	0.61 462	2.40 550	0.67 424	0.32 540	0.35 540	0.36 543	0.41 547	0.45 532	0.39 517

LALA_ROB	0.60 399	0.76 413	1.69 207	0.36 363	0.29 352	0.79 484	0.55 498	0.94 463	0.77 474	0.81 509	0.67 429	0.94 514	0.49 410	0.99 364	0.73 441	0.21 490	0.15 401	0.20 487	0.18 413	0.23 344	0.21 366

TCMNet	0.66 437	0.85 453	2.55 488	0.50 491	0.52 519	0.72 445	0.39 426	0.87 404	0.72 428	0.58 384	0.68 436	0.63 368	0.46 386	1.70 460	0.63 413	0.18 458	0.18 450	0.23 505	0.18 413	0.38 497	0.27 443

PSMNet-RUCA	0.58 385	0.82 443	1.89 318	0.59 531	0.56 528	0.64 385	0.36 405	0.84 377	0.69 399	0.51 294	0.68 436	0.53 315	0.43 359	0.56 265	0.43 329	0.34 544	0.18 450	0.44 555	0.29 493	0.48 535	0.30 465

DAS	0.56 373	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	2.40 550	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

SepStereo	0.52 341	0.35 207	1.55 184	0.33 297	0.34 417	0.50 172	0.42 439	0.83 366	0.74 447	0.83 515	0.68 436	0.56 336	0.48 403	1.56 436	0.46 341	0.12 317	0.08 135	0.12 288	0.09 132	0.18 260	0.15 253

FINET	0.65 432	0.95 487	3.06 550	0.35 344	0.40 473	0.58 286	0.48 479	0.92 446	1.10 544	0.57 365	0.68 436	0.47 288	0.44 367	1.15 387	0.60 406	0.23 506	0.21 483	0.17 452	0.15 361	0.26 395	0.25 426

SuperB	1.15 545	1.14 534	5.43 599	0.36 363	0.26 316	0.81 492	0.89 557	0.88 413	1.17 550	0.67 459	0.68 436	0.63 368	1.39 566	1.74 467	3.37 589	0.15 410	0.12 330	0.17 452	0.16 381	2.80 607	0.25 426

CVANet_RVC	0.65 432	0.80 434	2.13 393	0.36 363	0.26 316	0.62 355	0.42 439	0.84 377	0.72 428	0.69 468	0.68 436	0.68 405	0.52 420	2.64 570	0.42 320	0.19 473	0.12 330	0.22 498	0.17 400	0.37 490	0.15 253

DPSNet	0.86 514	0.60 343	2.34 437	0.58 526	0.36 439	1.07 543	0.75 544	1.30 562	1.05 536	0.70 474	0.68 436	0.94 514	1.29 555	2.08 526	1.82 547	0.26 523	0.23 497	0.16 431	0.17 400	0.48 535	0.40 521

StereoDRNet-Refined	0.50 311	0.41 253	1.50 177	0.33 297	0.21 221	0.68 424	0.26 266	0.81 353	0.68 390	0.67 459	0.68 436	0.73 434	0.42 349	1.10 376	0.59 404	0.11 258	0.08 135	0.14 382	0.14 336	0.25 375	0.21 366
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SQANet	0.80 499	1.58 573	2.53 477	0.76 551	0.83 561	0.76 467	0.36 405	0.83 366	0.64 351	0.63 436	0.69 445	0.73 434	0.51 415	1.21 390	0.53 378	0.77 575	0.29 526	0.59 566	0.29 493	0.86 571	0.61 553

HBP-ISP	0.76 487	1.30 556	3.19 564	0.35 344	0.26 316	0.85 504	0.54 495	1.03 533	0.72 428	0.80 503	0.69 445	0.68 405	0.83 513	2.04 520	0.44 335	0.23 506	0.24 500	0.29 531	0.25 473	0.28 411	0.24 417

UDG	0.77 491	1.23 548	2.15 399	0.67 544	0.59 535	0.78 480	0.38 421	0.90 425	0.70 408	0.61 416	0.69 445	1.01 528	0.67 481	1.02 368	0.73 441	0.45 553	0.34 539	0.87 576	0.51 560	0.67 557	0.46 533

IIG-Stereo	0.59 393	0.65 375	1.74 225	0.54 511	0.23 268	0.61 335	0.21 124	0.73 275	0.65 364	0.64 446	0.69 445	0.69 412	0.38 298	2.09 528	1.39 526	0.11 258	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.15 174	0.09 63

APVNet	0.70 457	0.67 384	2.71 507	0.38 403	0.36 439	0.85 504	0.43 446	0.91 437	0.68 390	0.55 344	0.69 445	0.75 446	0.55 430	2.31 540	0.78 449	0.17 446	0.17 439	0.24 512	0.19 433	0.33 453	0.23 405

HGLStereo	0.54 353	0.69 391	2.00 365	0.35 344	0.40 473	0.66 406	0.30 341	0.83 366	0.62 331	0.57 365	0.69 445	0.69 412	0.54 425	1.07 373	0.55 385	0.13 347	0.13 354	0.13 347	0.11 235	0.19 281	0.17 302

XQC	0.73 478	0.98 502	2.39 447	0.46 472	0.35 430	0.81 492	0.46 467	1.00 515	1.00 530	0.80 503	0.69 445	0.88 498	0.74 501	1.32 401	1.20 510	0.24 514	0.16 419	0.23 505	0.20 443	0.41 515	0.33 487

CC-Net-ROB	0.85 513	1.15 538	2.13 393	0.88 561	0.38 457	0.88 514	0.44 457	1.06 539	0.79 483	0.58 384	0.69 445	0.65 382	0.50 413	2.74 578	0.51 371	0.93 578	0.39 555	0.87 576	0.29 493	0.54 547	0.54 544

DLCB_ROB	0.54 353	0.55 332	1.49 174	0.36 363	0.25 299	0.65 399	0.36 405	0.80 349	0.70 408	0.72 482	0.69 445	0.83 477	0.46 386	1.53 433	0.60 406	0.13 347	0.12 330	0.14 382	0.14 336	0.14 154	0.13 192

ETE_ROB	0.60 399	0.71 396	1.55 184	0.37 387	0.25 299	0.69 430	0.51 484	1.47 571	0.70 408	0.80 503	0.69 445	0.85 486	0.49 410	1.36 405	0.58 402	0.16 431	0.13 354	0.19 478	0.16 381	0.21 313	0.23 405

anonymity	0.80 499	0.66 382	1.29 127	0.59 531	0.75 556	0.67 412	0.52 487	0.95 477	0.71 418	0.94 532	0.70 455	0.67 398	0.87 521	0.71 324	1.35 523	0.64 566	0.62 576	0.58 564	1.44 603	0.60 553	0.65 557

pcwnet_v2	0.64 423	0.49 302	4.41 592	0.32 274	0.27 330	0.60 315	0.25 243	0.97 491	0.88 510	0.59 398	0.70 455	0.63 368	0.55 430	0.66 307	0.37 286	0.17 446	0.15 401	0.15 412	0.14 336	0.21 313	0.23 405

HSM-Net_RVC	0.67 441	0.34 198	2.23 418	0.26 118	0.19 192	0.67 412	0.29 333	1.26 561	0.69 399	0.72 482	0.70 455	0.78 458	0.42 349	3.77 599	0.41 318	0.13 347	0.09 206	0.10 157	0.09 132	0.12 98	0.11 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.61 407	0.72 400	1.66 202	0.37 387	0.27 330	0.67 412	0.47 475	0.89 419	0.71 418	0.78 500	0.70 455	0.81 470	0.53 422	1.70 460	0.76 445	0.21 490	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.20 297	0.21 366

ISRNet	0.47 276	0.44 276	1.55 184	0.37 387	0.31 386	0.49 161	0.19 81	0.75 290	0.66 379	0.63 436	0.71 459	0.67 398	0.39 312	0.58 270	0.44 335	0.23 506	0.16 419	0.21 495	0.20 443	0.21 313	0.25 426

PSM-AAD	0.63 419	0.22 42	1.77 246	0.37 387	0.23 268	0.86 506	1.17 578	0.59 194	0.60 296	0.64 446	0.71 459	0.68 405	2.93 594	0.65 304	0.31 233	0.09 84	0.07 46	0.17 452	0.15 361	0.13 130	0.33 487

DANet	0.80 499	0.65 375	2.21 410	1.19 580	0.48 510	0.74 457	1.25 581	0.89 419	1.53 570	0.89 524	0.71 459	0.96 517	0.56 434	1.83 487	0.96 469	0.18 458	0.16 419	0.19 478	0.16 381	0.26 395	0.29 455
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 484	1.06 522	2.11 388	0.64 539	0.59 535	1.13 549	0.43 446	1.14 550	1.05 536	0.64 446	0.71 459	0.96 517	0.61 462	1.21 390	0.76 445	0.37 548	0.18 450	0.27 521	0.24 466	0.56 549	0.32 479

CBMV	0.71 466	0.76 413	2.64 498	0.33 297	0.20 207	0.78 480	0.79 548	0.98 495	0.78 478	0.85 521	0.71 459	0.86 492	1.10 547	1.46 420	0.62 411	0.18 458	0.20 474	0.21 495	0.19 433	0.25 375	0.33 487
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	0.91 521	1.73 585	3.08 551	0.36 363	0.31 386	1.00 531	0.71 539	1.06 539	0.97 526	0.71 479	0.72 464	1.09 543	0.87 521	2.42 552	1.59 536	0.20 483	0.20 474	0.16 431	0.20 443	0.44 531	0.35 493

Wz-Net-MNSev	0.65 432	0.97 498	2.19 408	0.36 363	0.33 407	0.90 516	0.60 513	0.92 446	0.81 493	0.75 491	0.72 464	0.73 434	0.65 474	1.39 408	0.71 434	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.24 361	0.18 321

UGAM	0.58 385	0.47 296	2.21 410	0.30 218	0.19 192	0.53 210	0.34 390	0.59 194	0.63 343	0.44 223	0.73 466	0.78 458	0.37 291	2.58 567	0.39 304	0.10 183	0.08 135	0.17 452	0.14 336	0.42 521	0.17 302

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 380	0.87 459	2.11 388	0.32 274	0.30 367	0.84 500	0.40 429	0.88 413	0.72 428	0.65 453	0.73 466	0.66 389	0.57 440	0.93 357	0.71 434	0.13 347	0.07 46	0.10 157	0.08 97	0.15 174	0.14 215

GMM-Stereo	0.50 311	0.23 60	2.41 450	0.54 511	0.24 281	0.77 475	0.46 467	0.59 194	0.57 273	0.58 384	0.73 466	0.47 288	0.43 359	0.68 311	0.27 176	0.10 183	0.06 23	0.13 347	0.13 308	0.14 154	0.44 530

TransformOpticalFlow	0.64 423	0.56 334	2.66 501	0.44 453	0.26 316	0.62 355	0.28 309	0.83 366	0.71 418	0.76 494	0.74 469	0.91 504	0.85 517	1.83 487	0.81 455	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.11 87	0.12 155

GwcNet	0.69 453	0.71 396	3.12 557	0.36 363	0.45 500	0.81 492	0.44 457	0.86 394	0.84 500	0.60 407	0.74 469	0.82 475	0.49 410	1.65 453	0.66 421	0.16 431	0.15 401	0.15 412	0.15 361	0.31 435	0.24 417

PS-NSSS	0.63 419	1.00 509	1.81 279	0.30 218	0.31 386	0.63 372	0.34 390	0.98 495	0.69 399	0.54 326	0.74 469	0.51 307	0.41 331	2.43 555	0.48 356	0.24 514	0.17 439	0.27 521	0.18 413	0.27 405	0.21 366

w-ln-seven-2	0.68 448	1.13 532	2.46 461	0.36 363	0.27 330	0.65 399	0.44 457	0.87 404	0.83 497	0.69 468	0.75 472	0.72 430	0.63 470	1.56 436	1.15 502	0.13 347	0.13 354	0.15 412	0.14 336	0.35 475	0.19 338

DDUNet	0.77 491	1.12 529	1.88 311	0.76 551	0.69 552	0.84 500	0.43 446	0.85 384	0.65 364	0.67 459	0.75 472	0.91 504	0.52 420	1.03 370	0.57 397	0.54 559	0.37 544	0.95 582	0.52 562	0.71 561	0.57 548

FBW_ROB	0.83 510	0.77 422	1.77 246	0.44 453	0.30 367	0.87 510	0.46 467	1.10 545	0.91 517	0.81 509	0.75 472	1.01 528	0.61 462	3.66 598	1.23 514	0.26 523	0.23 497	0.36 543	0.25 473	0.27 405	0.62 554

Ntro	1.00 534	1.68 581	2.80 524	0.95 567	0.85 562	1.06 538	0.53 491	0.98 495	0.90 516	0.62 427	0.76 475	0.93 510	0.66 479	1.66 454	0.98 472	0.99 584	0.45 560	0.75 574	0.40 544	1.19 583	0.75 565

RAFT_CTSACE	0.46 259	0.76 413	2.07 377	0.35 344	0.30 367	0.54 218	0.30 341	0.61 208	0.48 187	0.49 274	0.76 475	0.55 324	0.36 278	0.58 270	0.22 101	0.08 40	0.13 354	0.11 228	0.10 170	0.41 515	0.08 40

test_4	0.40 184	0.37 219	2.01 366	0.29 198	0.21 221	0.50 172	0.28 309	0.47 99	0.39 89	0.42 212	0.76 475	0.38 209	0.22 117	0.52 248	0.33 259	0.08 40	0.07 46	0.11 228	0.15 361	0.28 411	0.07 9

anonymousa	0.48 282	0.46 287	2.44 458	0.29 198	0.34 417	0.61 335	0.25 243	0.66 231	0.54 251	0.53 313	0.77 478	0.73 434	0.46 386	0.33 94	0.31 233	0.10 183	0.09 206	0.12 288	0.29 493	0.10 64	0.19 338

fast-acv-ft	0.63 419	0.88 463	3.10 554	0.38 403	0.30 367	0.79 484	0.48 479	0.69 247	0.72 428	0.58 384	0.78 479	0.76 452	0.60 453	0.67 308	0.73 441	0.15 410	0.15 401	0.18 472	0.17 400	0.37 490	0.16 283

GrayStereo	0.66 437	0.19 8	1.76 237	0.90 562	0.23 268	0.62 355	1.42 593	0.62 212	0.60 296	0.72 482	0.78 479	0.56 336	3.07 597	0.60 282	0.26 166	0.09 84	0.08 135	0.10 157	0.21 449	0.11 87	0.18 321

Syn2CoEx	0.70 457	1.07 525	2.74 515	0.43 446	0.30 367	0.64 385	0.42 439	0.99 507	0.78 478	0.62 427	0.78 479	0.74 440	0.72 493	1.92 510	0.61 409	0.20 483	0.17 439	0.19 478	0.15 361	0.29 416	0.22 381

DispNO	0.67 441	0.98 502	2.58 489	0.31 245	0.27 330	0.59 303	0.29 333	0.83 366	0.68 390	0.53 313	0.79 482	0.83 477	0.47 394	2.46 558	0.68 427	0.12 317	0.10 249	0.19 478	0.31 510	0.16 210	0.17 302

z-ln-s-r	0.64 423	0.89 466	2.23 418	0.32 274	0.26 316	0.57 268	0.37 414	0.84 377	0.76 469	0.51 294	0.81 483	0.64 377	0.45 371	2.06 522	1.27 518	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.24 361	0.13 192

YMNet	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

YMNet_1	0.62 412	0.72 400	1.93 335	0.41 431	0.41 481	0.87 510	0.43 446	0.87 404	0.71 418	0.74 489	0.81 483	0.83 477	0.46 386	0.86 352	0.93 464	0.19 473	0.22 489	0.20 487	0.17 400	0.41 515	0.21 366

RTSC	0.72 469	1.00 509	2.22 414	0.40 424	0.29 352	0.82 495	0.31 354	0.96 482	1.10 544	0.92 529	0.81 483	0.78 458	0.58 446	1.23 394	1.55 535	0.18 458	0.17 439	0.14 382	0.17 400	0.43 523	0.30 465

ADCPNet	0.99 530	0.99 507	3.93 586	0.37 387	0.68 551	1.36 557	0.62 522	0.87 404	0.76 469	0.78 500	0.81 483	1.08 541	1.18 552	1.14 385	2.49 572	0.21 490	0.69 585	0.21 495	0.95 593	0.29 416	0.37 508

GCAP-BAT	0.43 220	0.31 166	1.82 285	0.25 86	0.26 316	0.65 399	0.23 186	0.48 107	0.37 72	0.67 459	0.82 488	0.44 258	0.24 146	0.48 223	0.87 461	0.09 84	0.13 354	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

Wz-Net-SNSev	0.76 487	1.32 560	3.11 556	0.40 424	0.31 386	0.71 439	0.60 513	0.98 495	0.87 506	0.67 459	0.83 489	0.96 517	0.60 453	1.67 456	0.97 470	0.16 431	0.15 401	0.16 431	0.17 400	0.36 482	0.24 417

Sa-1000	0.51 328	0.72 400	1.90 323	0.31 245	0.60 540	0.60 315	0.31 354	0.94 463	0.71 418	0.52 303	0.83 489	0.42 243	0.33 262	0.68 311	0.28 186	0.10 183	0.09 206	0.13 347	0.29 493	0.29 416	0.10 91

ADCRef	0.80 499	0.96 490	2.29 429	0.37 387	0.35 430	0.96 524	0.51 484	0.87 404	0.75 460	0.88 522	0.83 489	0.61 361	1.36 563	1.02 368	3.27 585	0.13 347	0.11 299	0.17 452	0.19 433	0.25 375	0.21 366

hitnet-ft	0.67 441	0.80 434	1.90 323	0.28 166	0.22 248	0.69 430	0.36 405	0.85 384	0.65 364	0.56 354	0.84 492	1.03 532	0.95 535	2.32 541	0.55 385	0.23 506	0.14 375	0.41 551	0.13 308	0.24 361	0.17 302

NCC-stereo	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381

Abc-Net	0.79 497	0.94 480	2.42 452	0.59 531	0.45 500	1.90 578	0.46 467	0.99 507	0.72 428	0.64 446	0.84 492	0.91 504	0.73 496	1.80 482	1.00 478	0.27 528	0.19 463	0.23 505	0.31 510	0.24 361	0.22 381
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 469	0.77 422	2.36 443	0.45 467	0.40 473	0.71 439	0.32 377	1.02 526	1.25 555	1.07 543	0.84 492	0.90 502	0.73 496	1.09 375	0.98 472	0.21 490	0.18 450	0.20 487	0.21 449	0.32 444	0.31 473

w-ln-seven	0.74 481	1.05 520	2.54 483	0.37 387	0.34 417	1.03 535	0.47 475	1.00 515	1.08 541	0.90 526	0.85 496	0.85 486	0.57 440	1.37 406	1.26 517	0.14 390	0.13 354	0.16 431	0.15 361	0.31 435	0.20 354

MIPNet	0.83 510	0.81 439	2.40 449	0.61 536	0.18 159	1.48 561	1.39 589	1.60 578	0.74 447	1.94 582	0.85 496	0.73 434	1.68 577	0.87 355	0.31 233	0.09 84	0.08 135	0.11 228	0.32 516	0.25 375	0.12 155

STrans-v2	0.67 441	0.56 334	2.64 498	0.27 138	0.23 268	0.57 268	0.33 385	0.96 482	0.69 399	0.92 529	0.85 496	0.89 500	0.93 529	1.83 487	1.21 512	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.12 155

stereogan	0.69 453	0.51 311	2.44 458	0.39 413	0.39 463	1.01 532	0.41 435	0.94 463	0.92 521	0.73 486	0.85 496	1.15 551	0.69 486	1.57 440	0.53 378	0.19 473	0.18 450	0.20 487	0.16 381	0.36 482	0.24 417

MSAF-DinoV2	3.10 600	1.86 593	10.68 610	3.61 610	0.30 367	3.34 600	0.82 553	2.81 602	1.79 581	0.80 503	0.87 500	1.56 571	1.10 547	26.49 636	1.96 550	0.17 446	0.13 354	0.19 478	1.63 607	0.92 573	0.99 586

SAMSARA	0.91 521	0.97 498	2.22 414	0.80 555	0.58 533	1.32 555	1.31 583	1.01 523	0.94 522	1.36 567	0.87 500	1.38 563	0.90 527	1.72 464	1.02 484	0.24 514	0.30 530	0.22 498	0.25 473	0.36 482	0.35 493

NaN_ROB	1.14 543	0.94 480	2.96 540	0.53 506	0.56 528	1.13 549	0.99 563	0.98 495	1.00 530	1.09 545	0.87 500	0.77 454	1.06 544	5.90 608	2.72 575	0.16 431	0.23 497	0.16 431	0.24 466	0.22 330	0.36 501

psmorigin	1.36 561	0.60 343	13.80 617	0.37 387	0.29 352	0.62 355	0.33 385	0.77 314	0.61 313	0.96 535	0.88 503	1.17 554	0.73 496	4.00 600	0.86 460	0.19 473	0.22 489	0.17 452	0.18 413	0.24 361	0.29 455

edge stereo	0.81 507	0.73 407	3.30 570	0.37 387	1.21 587	0.62 355	0.39 426	0.93 454	0.79 483	0.80 503	0.88 503	1.14 550	0.71 490	2.18 533	0.71 434	0.21 490	0.20 474	0.26 520	0.18 413	0.38 497	0.26 436

StereoVision	0.45 248	0.72 400	1.94 345	0.33 297	0.32 394	0.47 142	0.26 266	0.68 244	0.57 273	0.32 165	0.89 505	0.45 267	0.27 199	0.49 234	0.36 280	0.13 347	0.15 401	0.16 431	0.15 361	0.19 281	0.13 192

PAM_32	0.70 457	0.35 207	2.73 514	0.54 511	0.61 544	1.07 543	0.43 446	0.84 377	0.49 193	0.90 526	0.91 506	1.23 555	0.77 507	0.65 304	1.10 494	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.49 556	0.15 174	0.38 511

S-Stereo	0.80 499	0.69 391	3.89 583	0.39 413	0.37 451	0.69 430	0.70 538	0.94 463	0.98 529	0.62 427	0.91 506	0.83 477	0.60 453	2.37 543	0.66 421	0.18 458	0.21 483	0.17 452	0.18 413	0.30 427	0.35 493

PAM	0.70 457	0.35 207	2.72 509	0.56 520	0.62 546	1.08 545	0.53 491	0.85 384	0.44 139	0.93 531	0.92 508	1.24 556	0.68 484	0.64 293	1.01 482	0.10 183	0.19 463	0.10 157	0.48 554	0.14 154	0.38 511

WZ-Net	0.92 523	1.31 557	3.76 580	0.41 431	0.36 439	0.86 506	0.71 539	1.00 515	1.06 539	0.82 514	0.92 508	1.06 539	1.05 542	2.16 532	1.61 537	0.19 473	0.13 354	0.15 412	0.16 381	0.32 444	0.28 449

FAT-Stereo	0.70 457	0.54 323	2.88 530	0.36 363	0.29 352	0.62 355	0.54 495	0.97 491	0.87 506	0.76 494	0.92 508	0.94 514	0.80 509	1.84 492	0.57 397	0.18 458	0.19 463	0.17 452	0.16 381	0.22 330	0.25 426

RP	0.67 441	0.82 443	1.94 345	0.43 446	0.44 491	0.65 399	0.45 464	0.89 419	0.82 494	0.66 455	0.92 508	0.99 524	0.76 504	1.55 435	0.66 421	0.25 519	0.18 450	0.23 505	0.20 443	0.31 435	0.22 381

KYRaft	0.48 282	0.29 141	1.75 231	0.33 297	0.21 221	0.75 463	0.44 457	0.58 185	0.57 273	0.64 446	0.93 512	0.53 315	0.72 493	0.60 282	0.24 139	0.10 183	0.07 46	0.12 288	0.14 336	0.12 98	0.54 544

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 536	1.67 579	2.32 432	0.47 477	0.39 463	1.47 560	0.95 560	0.95 477	0.91 517	0.84 517	0.94 513	1.05 537	0.60 453	2.95 585	0.72 438	0.41 549	0.72 589	0.32 537	0.55 563	0.74 562	1.22 594

AANet_RVC	0.68 448	1.00 509	2.09 383	0.33 297	0.25 299	0.58 286	0.32 377	0.81 353	0.80 486	0.61 416	0.94 513	0.80 467	0.41 331	2.46 558	1.02 484	0.36 547	0.14 375	0.10 157	0.09 132	0.23 344	0.22 381

AnyNet_C32	1.00 534	1.33 562	2.53 477	0.49 487	0.54 522	1.15 551	1.14 576	0.91 437	0.89 514	1.11 546	0.95 515	0.87 494	0.93 529	1.50 429	4.07 596	0.21 490	0.20 474	0.25 517	0.24 466	0.38 497	0.33 487

ACVNet_1	1.33 558	1.91 596	4.03 587	1.09 575	0.88 564	1.19 554	0.66 527	1.24 559	1.17 550	0.94 532	0.96 516	3.09 591	1.04 541	2.37 543	1.11 497	1.04 586	0.48 568	1.03 587	0.48 554	1.12 580	0.83 570

CBMV_ROB	0.76 487	0.42 260	2.68 503	0.33 297	0.22 248	0.74 457	0.47 475	0.96 482	0.76 469	1.04 542	0.96 516	0.88 498	0.93 529	2.06 522	1.19 509	0.22 503	0.24 500	0.27 521	0.25 473	0.25 375	0.28 449

RainbowNet	1.15 545	1.78 587	2.72 509	1.12 578	0.91 567	1.06 538	0.76 546	1.16 554	1.13 549	0.75 491	0.97 518	1.09 543	0.80 509	1.60 447	1.21 512	1.17 591	1.26 601	1.01 586	0.57 569	1.13 581	0.88 578

ccnet	0.71 466	0.41 253	1.59 189	0.40 424	0.45 500	1.06 538	0.55 498	0.98 495	0.71 418	0.88 522	0.97 518	0.82 475	0.88 525	1.68 457	0.94 466	0.32 540	0.26 515	0.32 537	0.27 486	0.34 464	0.30 465

ADCS	1.05 539	1.36 565	2.98 544	0.42 442	0.36 439	0.96 524	0.81 552	1.06 539	1.12 547	1.25 561	0.97 518	1.08 541	0.90 527	1.25 398	4.86 603	0.21 490	0.21 483	0.22 498	0.23 464	0.36 482	0.38 511

DRaft	0.62 412	0.38 230	1.76 237	0.24 67	0.16 92	0.64 385	0.66 527	0.53 152	0.53 238	0.67 459	0.99 521	0.38 209	1.00 537	1.44 414	2.10 560	0.10 183	0.14 375	0.10 157	0.14 336	0.18 260	0.21 366

Nwc_Net	0.68 448	0.83 447	2.53 477	0.41 431	0.39 463	0.77 475	0.38 421	1.01 523	0.70 408	0.60 407	0.99 521	0.98 521	0.68 484	1.41 412	0.63 413	0.23 506	0.15 401	0.23 505	0.25 473	0.23 344	0.18 321

RAFT-345	0.53 347	0.30 154	2.34 437	0.38 403	0.34 417	0.58 286	0.42 439	0.47 99	0.61 313	0.51 294	1.00 523	0.43 247	0.28 216	1.57 440	0.82 456	0.10 183	0.07 46	0.11 228	0.09 132	0.10 64	0.08 40

DEmStereo	0.68 448	0.31 166	2.25 422	0.42 442	0.17 121	0.66 406	0.89 557	0.51 129	0.59 291	0.60 407	1.01 524	0.45 267	1.26 554	1.54 434	2.26 566	0.10 183	0.08 135	0.10 157	0.10 170	0.10 64	0.11 116

ADCMid	0.96 529	1.32 560	2.74 515	0.38 403	0.35 430	0.99 528	0.58 509	0.94 463	0.86 503	1.23 560	1.01 524	1.01 528	1.00 537	1.05 372	3.97 594	0.21 490	0.19 463	0.42 552	0.32 516	0.40 512	0.29 455

MADNet+	1.36 561	1.93 598	5.95 600	0.81 558	0.59 535	1.57 566	1.09 572	1.39 569	1.22 553	0.84 517	1.01 524	1.25 557	1.12 549	3.19 590	2.36 569	0.45 553	0.47 565	0.38 549	0.34 523	0.59 550	0.57 548

DispFullNet	1.67 575	2.10 601	5.22 596	1.53 590	8.90 610	0.86 506	0.31 354	0.96 482	0.96 525	1.37 570	1.01 524	1.13 548	1.98 585	1.51 430	0.91 463	0.54 559	0.31 532	1.18 589	0.63 578	1.13 581	0.80 569

Consistency-Raft	0.88 517	0.93 478	3.23 568	0.99 570	0.64 547	0.77 475	0.55 498	0.98 495	0.97 526	0.61 416	1.03 528	0.65 382	1.05 542	0.79 344	1.38 525	0.44 551	0.46 562	0.51 561	0.58 572	0.65 555	0.47 534

Prome-Stereo	0.49 300	0.30 154	1.76 237	0.60 535	0.23 268	0.63 372	0.42 439	0.62 212	0.60 296	0.59 398	1.03 528	0.43 247	0.72 493	0.60 282	0.33 259	0.09 84	0.07 46	0.10 157	0.09 132	0.11 87	0.43 528

AF-Net	0.69 453	0.92 472	2.21 410	0.41 431	0.40 473	0.68 424	0.40 429	1.02 526	0.86 503	0.69 468	1.03 528	1.04 535	0.84 516	1.19 389	0.78 449	0.22 503	0.14 375	0.25 517	0.17 400	0.30 427	0.18 321

RGC	0.71 466	0.97 498	2.18 406	0.44 453	0.44 491	0.73 452	0.40 429	0.94 463	0.71 418	0.71 479	1.04 531	1.01 528	0.71 490	1.74 467	0.70 431	0.23 506	0.18 450	0.28 524	0.26 481	0.29 416	0.27 443

MFMNet_re	0.92 523	1.28 554	2.53 477	0.82 559	0.76 559	0.90 516	0.75 544	0.98 495	1.04 535	1.03 540	1.05 532	0.84 482	0.94 532	0.83 347	0.72 438	0.68 568	0.60 574	0.63 568	0.60 575	0.77 566	0.74 563

DStereoO	0.99 530	0.66 382	1.67 204	0.75 550	0.99 573	0.73 452	1.33 585	0.94 463	0.91 517	0.70 474	1.06 533	0.75 446	1.75 581	0.95 360	2.39 570	1.20 593	0.41 558	0.48 558	0.59 574	0.85 570	0.60 552

GANet	0.75 484	0.84 449	2.01 366	0.40 424	0.25 299	0.74 457	0.66 527	0.87 404	0.73 443	0.71 479	1.07 534	0.84 482	0.59 449	2.71 577	1.15 502	0.17 446	0.16 419	0.44 555	0.16 381	0.31 435	0.20 354

ACVNet-4b	1.93 580	1.85 591	4.10 589	1.07 572	0.86 563	1.15 551	0.53 491	1.06 539	1.12 547	0.64 446	1.09 535	1.99 577	0.70 488	2.20 534	9.86 617	5.62 615	0.41 558	1.03 587	0.55 563	1.86 600	0.85 573

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 559	1.70 583	2.50 474	0.56 520	0.40 473	2.15 590	0.99 563	1.24 559	1.26 556	1.02 539	1.10 536	1.29 558	0.88 525	3.10 589	1.08 491	1.66 602	0.83 593	0.68 571	0.88 590	1.57 594	1.80 606

zh-sn7	0.89 519	1.73 585	3.09 553	0.39 413	0.30 367	0.82 495	0.63 524	0.96 482	0.87 506	0.79 502	1.12 537	0.84 482	0.87 521	2.42 552	1.63 538	0.16 431	0.17 439	0.16 431	0.16 381	0.34 464	0.29 455

MDST_ROB	1.17 548	0.42 260	3.87 582	0.54 511	0.44 491	4.11 606	0.58 509	1.31 563	0.84 500	2.12 584	1.12 537	0.98 521	0.71 490	4.24 603	0.99 477	0.16 431	0.14 375	0.19 478	0.17 400	0.18 260	0.35 493

HHNet	0.60 399	0.65 375	2.60 494	0.36 363	0.25 299	0.64 385	0.61 517	0.64 223	0.62 331	0.55 344	1.13 539	0.32 179	0.60 453	0.42 168	1.79 546	0.15 410	0.07 46	0.12 288	0.10 170	0.18 260	0.15 253

MultiAttention	2.38 588	0.50 308	1.93 335	1.80 596	2.56 605	10.86 615	2.30 602	1.22 555	0.80 486	0.62 427	1.16 540	1.13 548	0.56 434	16.09 624	1.18 507	0.20 483	0.09 206	0.43 554	1.62 606	0.94 574	1.58 602

MFN_U_SF_RVC	1.55 573	2.39 609	3.16 560	0.65 542	0.41 481	1.12 547	0.46 467	1.23 558	1.33 560	1.61 578	1.20 541	1.43 565	0.98 536	1.76 470	1.97 551	1.90 605	1.80 605	1.98 608	2.15 610	1.63 595	1.77 605

ASMatch	0.60 399	0.43 265	2.58 489	0.91 563	0.36 439	0.56 250	0.25 243	0.52 143	0.61 313	0.47 244	1.21 542	0.47 288	0.66 479	1.34 403	0.94 466	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.10 64	0.16 283

aanetorigin	0.77 491	0.80 434	2.59 491	0.43 446	0.44 491	0.58 286	1.01 568	0.57 179	0.68 390	1.53 577	1.23 543	0.81 470	1.08 545	1.07 373	1.07 490	0.18 458	0.15 401	0.17 452	0.21 449	0.54 547	0.30 465

SPS-STEREO	1.07 540	1.13 532	2.88 530	0.65 542	0.69 552	0.99 528	0.68 533	1.05 538	0.87 506	1.36 567	1.23 543	1.46 566	0.94 532	1.87 495	1.72 543	0.66 567	0.61 575	0.58 564	0.57 569	0.65 555	0.77 567
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.99 530	0.79 432	2.43 456	0.39 413	0.32 394	1.50 563	1.90 597	0.92 446	0.97 526	1.26 564	1.27 545	1.00 526	1.42 568	1.14 385	3.31 587	0.17 446	0.14 375	0.22 498	0.21 449	0.30 427	0.22 381

zh-mn7	0.80 499	1.54 571	3.00 546	0.35 344	0.27 330	0.72 445	0.41 435	0.93 454	1.11 546	1.00 537	1.28 546	0.75 446	0.57 440	1.87 495	1.18 507	0.16 431	0.13 354	0.14 382	0.14 336	0.26 395	0.21 366

tt	4.93 607	0.27 105	4.20 590	2.29 603	1.58 597	10.20 614	16.97 621	9.42 619	5.02 606	1.67 579	1.28 546	4.68 604	5.03 607	3.37 595	5.92 607	6.16 616	9.47 624	2.82 613	3.18 614	3.60 610	1.53 601

PWC_ROB	0.70 457	0.94 480	1.88 311	0.39 413	0.39 463	0.62 355	0.30 341	0.98 495	0.94 522	0.91 528	1.29 548	0.77 454	0.62 467	1.62 451	1.03 486	0.18 458	0.11 299	0.18 472	0.13 308	0.51 542	0.22 381

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 457	0.65 375	3.45 575	0.50 491	0.60 540	0.75 463	0.23 186	0.96 482	0.60 296	0.76 494	1.30 549	0.81 470	0.60 453	0.57 266	0.82 456	0.10 183	0.16 419	0.11 228	0.43 550	0.31 435	0.22 381

RTS	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

RTSA	1.21 550	1.31 557	6.39 603	0.52 500	0.51 517	1.61 567	0.79 548	1.03 533	1.37 563	1.13 547	1.30 549	1.10 545	0.85 517	2.65 571	2.08 557	0.21 490	0.24 500	0.18 472	0.18 413	0.43 523	0.32 479

EDNetEfficient	1.27 555	0.70 394	4.05 588	0.64 539	0.98 570	0.94 522	1.40 590	0.85 384	1.75 579	2.34 593	1.33 552	1.05 537	2.21 588	1.58 444	4.15 597	0.15 410	0.19 463	0.14 382	0.27 486	0.38 497	0.32 479

AnyNet_C01	1.14 543	1.49 569	4.23 591	0.54 511	0.53 520	1.51 564	1.37 587	1.04 537	1.07 540	1.17 556	1.33 552	1.15 551	1.08 545	1.61 450	2.74 576	0.25 519	0.22 489	0.28 524	0.24 466	0.48 535	0.40 521

z-mn7	0.80 499	1.52 570	2.62 495	0.36 363	0.28 344	1.01 532	0.48 479	0.90 425	1.29 559	0.69 468	1.35 554	0.85 486	0.59 449	2.03 518	1.09 493	0.14 390	0.12 330	0.14 382	0.12 275	0.32 444	0.20 354

CrosDoStereo	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

DeepStereo_LL	0.94 525	0.37 219	2.53 477	0.25 86	0.32 394	0.54 218	3.76 611	0.72 263	0.60 296	0.70 474	1.40 555	0.53 315	1.49 570	1.78 474	3.09 580	0.10 183	0.08 135	0.11 228	0.11 235	0.21 313	0.11 116

PVD	0.90 520	0.85 453	2.15 399	0.53 506	0.50 512	0.99 528	0.56 503	1.15 553	1.64 574	1.41 573	1.41 557	1.11 547	1.13 550	1.35 404	1.31 520	0.26 523	0.28 525	0.28 524	0.26 481	0.37 490	0.49 538

EAI-Stereo	0.78 495	0.25 81	1.67 204	0.54 511	0.59 535	1.95 580	2.05 599	1.11 549	0.64 351	0.95 534	1.49 558	0.50 304	0.67 481	0.59 276	1.44 530	0.09 84	0.19 463	0.09 102	0.49 556	0.13 130	0.22 381

EDNetEfficientorigin	8.18 613	0.98 502	145.96 639	0.51 496	0.89 565	0.72 445	0.48 479	0.85 384	1.56 572	2.12 584	1.49 558	1.29 558	1.31 558	1.83 487	2.13 561	0.13 347	0.12 330	0.17 452	0.18 413	0.39 507	0.45 531

JetBlue	1.78 576	1.63 575	3.92 584	0.73 547	1.21 587	4.38 607	3.35 608	1.59 577	1.20 552	1.26 564	1.52 560	2.37 583	1.88 583	3.23 591	3.00 579	0.53 557	0.47 565	0.48 558	0.49 556	1.29 589	0.97 580

otaku	1.03 537	1.68 581	2.72 509	0.95 567	0.73 555	1.03 535	0.59 511	0.99 507	0.86 503	0.69 468	1.61 561	0.98 521	0.64 472	1.46 420	1.14 500	0.95 581	0.46 562	0.72 573	0.40 544	1.24 587	0.78 568

THIR-Stereo	0.86 514	0.62 353	2.13 393	0.25 86	0.16 92	0.58 286	2.74 607	0.59 194	0.51 211	0.62 427	1.62 562	0.97 520	1.80 582	1.69 459	2.25 565	0.10 183	0.08 135	0.14 382	0.11 235	0.15 174	0.11 116

FTStereo	0.76 487	0.18 5	2.35 440	0.71 546	0.21 221	0.73 452	1.79 596	0.57 179	0.53 238	1.07 543	1.63 563	1.29 558	2.13 586	0.75 331	0.29 201	0.19 473	0.08 135	0.12 288	0.11 235	0.11 87	0.40 521

SGM_RVC	1.89 579	0.92 472	2.50 474	0.96 569	0.93 569	1.63 569	1.37 587	1.52 575	12.43 615	1.85 581	1.69 564	2.40 585	1.74 580	2.81 582	1.71 542	0.53 557	0.47 565	0.42 552	0.47 553	0.74 562	0.74 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.42 567	1.81 588	3.23 568	1.08 573	0.92 568	1.32 555	0.85 554	1.49 573	1.69 576	1.19 559	1.73 565	2.13 579	1.03 540	2.50 562	1.40 528	0.91 577	0.53 570	1.00 585	0.55 563	2.11 602	0.85 573

PWCK	1.49 570	1.90 595	3.22 567	1.09 575	0.54 522	1.71 573	1.73 595	1.49 573	1.53 570	1.44 575	1.80 566	1.82 574	1.30 557	3.34 593	1.76 545	1.07 588	0.56 572	0.97 584	0.58 572	1.38 593	0.65 557

SANet	1.20 549	1.21 546	3.33 573	0.38 403	0.27 330	1.73 575	0.85 554	1.10 545	2.49 597	1.16 550	1.83 567	1.72 573	1.50 572	2.37 543	2.84 578	0.18 458	0.16 419	0.16 431	0.15 361	0.32 444	0.32 479

DGSMNet	2.89 596	0.63 364	3.18 563	3.43 609	4.17 609	2.57 596	6.98 616	0.97 491	0.83 497	0.56 354	1.86 568	0.79 463	0.62 467	1.64 452	1.39 526	4.61 613	5.01 617	5.17 618	4.71 617	4.44 613	4.19 614

RAFT-RH_RVC	0.61 407	0.50 308	2.33 435	0.36 363	0.29 352	0.60 315	0.18 72	0.44 71	0.58 284	0.76 494	1.91 569	0.47 288	0.29 232	1.60 447	1.23 514	0.14 390	0.07 46	0.13 347	0.13 308	0.10 64	0.09 63

CSAN	1.25 554	1.12 529	3.04 548	0.51 496	0.37 451	1.06 538	1.15 577	1.22 555	1.08 541	1.17 556	1.91 569	1.04 535	1.31 558	5.96 609	2.43 571	0.26 523	0.22 489	0.24 512	0.24 466	0.31 435	0.30 465

PWCDC_ROB	0.72 469	1.06 522	2.09 383	0.47 477	0.36 439	0.78 480	0.26 266	0.98 495	1.34 561	0.61 416	2.07 571	0.64 377	0.61 462	0.83 347	0.71 434	0.31 539	0.14 375	0.15 412	0.12 275	0.60 553	0.21 366

ELAS_RVC	1.37 563	0.78 430	3.21 566	0.55 518	0.50 512	1.49 562	2.48 605	1.48 572	1.71 578	2.13 587	2.09 572	2.07 578	2.56 592	1.90 505	2.02 554	0.35 545	0.36 542	0.37 547	0.34 523	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DCRE	0.50 311	0.63 364	2.13 393	0.30 218	0.23 268	0.45 117	0.24 222	0.59 194	0.53 238	0.50 281	2.10 573	0.42 243	0.26 178	0.35 112	0.23 114	0.09 84	0.14 375	0.10 157	0.32 516	0.16 210	0.15 253

UNDER WATER-64	2.47 589	1.89 594	4.86 594	1.82 599	1.44 592	3.18 599	1.57 594	2.62 598	5.64 607	2.05 583	2.13 574	4.13 598	3.76 601	2.62 569	3.42 590	1.47 599	0.85 594	1.57 603	1.07 598	1.82 599	1.49 599

coex-ft	5.95 610	1.67 579	60.57 637	0.34 328	0.30 367	0.77 475	0.69 535	0.74 279	4.41 605	19.22 626	2.15 575	1.62 572	7.97 613	1.81 485	8.96 614	0.44 551	2.08 611	0.18 472	0.19 433	0.38 497	4.62 615

LSM	3.31 602	1.11 528	5.29 598	9.40 616	30.65 631	0.84 500	1.12 575	0.91 437	1.22 553	1.36 567	2.19 576	0.93 510	0.83 513	1.66 454	0.90 462	0.21 490	0.31 532	0.24 512	0.28 489	0.39 507	6.33 617

IMH-64-1	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

IMH-64	1.39 564	1.64 577	1.86 304	1.36 585	1.11 582	1.39 558	1.19 579	1.76 583	1.45 567	1.16 550	2.21 577	1.53 568	1.38 564	1.98 513	1.52 533	1.29 594	0.67 579	1.27 593	0.69 580	1.29 589	0.98 581

SGM-Forest	1.04 538	0.42 260	3.59 579	0.41 431	0.32 394	1.05 537	1.32 584	0.94 463	0.83 497	1.16 550	2.23 579	1.03 532	1.39 566	2.49 561	2.35 568	0.21 490	0.21 483	0.20 487	0.19 433	0.23 344	0.32 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	1.39 564	0.79 432	2.86 528	0.53 506	0.50 512	2.81 597	2.20 601	1.61 579	1.50 569	2.28 592	2.35 580	1.82 574	2.13 586	1.73 465	2.22 563	0.35 545	0.37 544	0.35 541	0.35 526	0.49 538	0.47 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	3.29 601	4.93 611	10.17 609	1.45 587	1.72 599	7.44 611	5.05 614	3.06 603	2.12 592	2.41 595	2.39 581	2.99 590	2.37 589	3.51 596	6.44 609	1.32 597	1.90 609	1.37 597	1.23 602	2.21 603	1.76 604

MeshStereo	1.21 550	1.15 538	3.01 547	0.34 328	0.28 344	1.10 546	0.69 535	1.35 565	1.01 532	2.71 599	2.41 582	2.96 589	1.45 569	2.80 581	1.40 528	0.22 503	0.22 489	0.22 498	0.19 433	0.50 540	0.26 436
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
SDNR	1.22 553	0.80 434	2.71 507	0.33 297	1.48 595	1.98 585	0.23 186	1.93 590	2.44 595	0.89 524	2.52 583	1.36 562	0.51 415	3.65 597	1.93 549	0.30 537	0.31 532	0.22 498	0.16 381	0.33 453	0.36 501

WAO-7	1.48 569	1.63 575	2.49 470	0.93 565	0.75 556	1.72 574	1.10 573	1.84 588	1.96 588	1.43 574	2.54 584	1.97 576	1.61 576	3.06 587	2.08 557	0.69 569	0.66 578	0.94 581	0.74 583	0.80 568	0.69 560

G-Net	0.99 530	0.64 368	2.76 517	0.57 524	0.67 549	2.03 586	0.72 542	0.76 303	0.67 388	1.14 549	2.56 585	1.30 561	1.02 539	1.48 428	1.74 544	0.25 519	0.24 500	0.24 512	0.26 481	0.37 490	0.31 473

MSMD_ROB	1.34 559	0.96 490	2.38 445	0.39 413	0.32 394	1.96 581	0.62 522	0.91 437	1.43 565	2.94 603	2.60 586	4.77 605	1.95 584	2.43 555	1.33 522	0.29 534	0.26 515	0.32 537	0.32 516	0.30 427	0.30 465

WAO-6	1.58 574	1.54 571	2.32 432	1.14 579	1.00 574	2.30 592	1.03 569	1.82 587	2.85 601	1.25 561	2.61 587	2.20 580	1.56 574	2.47 560	1.99 553	0.95 581	0.67 579	1.19 592	0.83 588	1.08 578	0.88 578

WCMA_ROB	1.12 541	0.83 447	2.66 501	0.58 526	0.34 417	1.17 553	0.71 539	0.93 454	0.94 522	1.74 580	2.63 588	3.09 591	1.71 579	1.70 460	1.84 548	0.26 523	0.21 483	0.20 487	0.21 449	0.28 411	0.43 528

IMH	2.02 583	2.15 607	2.69 506	1.68 592	1.12 584	1.66 572	0.92 559	2.10 595	1.92 586	1.32 566	2.66 589	2.21 581	1.69 578	5.78 607	1.68 540	5.54 614	0.96 597	1.31 595	0.71 582	1.32 592	0.99 586

UNDER WATER	2.74 592	1.85 591	4.54 593	1.81 598	1.44 592	2.34 593	1.40 590	3.24 605	6.60 610	2.60 597	2.76 590	5.75 608	5.24 608	3.02 586	4.01 595	1.45 598	0.81 592	1.59 604	1.06 597	1.80 598	1.51 600

FCDSN-DC	1.29 556	0.54 323	2.50 474	0.47 477	0.41 481	1.12 547	0.60 513	1.10 545	1.27 557	2.23 590	2.87 591	3.67 596	3.12 599	2.39 549	1.69 541	0.30 537	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.35 475	0.38 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	1.96 581	2.17 608	3.14 558	1.68 592	1.80 600	1.63 569	1.03 569	2.34 597	2.81 600	1.25 561	2.89 592	4.24 601	1.29 555	2.79 580	1.44 530	2.85 610	0.91 596	1.18 589	1.46 604	1.23 586	1.10 591

FC-DCNN	1.49 570	0.59 341	2.88 530	0.44 453	0.39 463	1.97 583	0.66 527	1.67 580	1.70 577	2.72 600	2.89 592	4.22 599	2.97 596	2.55 566	2.19 562	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.39 517

pmcnn	1.32 557	1.05 520	2.77 520	0.74 549	1.43 590	0.72 445	0.56 503	0.96 482	0.91 517	0.99 536	2.92 594	6.01 610	0.70 488	2.38 546	3.32 588	0.13 347	0.10 249	0.08 42	0.06 14	0.34 464	0.22 381

FC-DCNN v2	1.54 572	0.58 339	2.80 524	0.44 453	0.39 463	2.05 587	0.66 527	1.90 589	1.84 585	2.79 601	2.97 595	4.41 603	3.07 597	2.65 571	2.30 567	0.29 534	0.26 515	0.31 533	0.30 503	0.32 444	0.38 511

TCMNet-wrong-test	5.51 609	6.62 614	6.20 602	13.02 620	11.90 615	7.14 610	5.53 615	6.99 616	1.44 566	2.65 598	3.10 596	8.37 614	5.95 610	4.75 606	6.05 608	3.07 611	0.98 599	2.38 611	1.99 609	6.62 616	5.43 616

MADNet++	2.79 593	2.11 604	2.97 543	2.49 604	2.28 604	2.95 598	2.31 603	2.67 599	2.47 596	3.03 604	3.13 597	2.70 588	2.92 593	4.10 601	4.48 600	2.68 609	2.24 613	3.04 615	2.44 612	2.37 604	2.34 609

SGM+DAISY	1.83 578	1.43 566	3.81 581	0.87 560	1.01 575	2.38 594	2.53 606	1.36 566	1.75 579	2.92 602	3.22 598	2.65 587	2.93 594	2.22 538	3.10 582	0.72 570	0.69 585	0.63 568	0.62 576	0.77 566	0.98 581

DStereoFS	2.23 585	2.10 601	2.47 466	1.61 591	1.88 602	3.81 602	2.06 600	1.95 591	3.33 603	2.38 594	3.31 599	2.37 583	4.92 605	2.45 557	3.27 585	1.03 585	1.27 603	0.55 563	1.04 596	0.70 559	2.05 608

MonStereo1	1.98 582	1.01 513	1.78 251	1.19 580	1.04 578	3.58 601	0.61 517	1.53 576	1.93 587	1.39 571	3.37 600	2.23 582	10.80 617	2.84 583	1.25 516	1.04 586	0.38 548	0.96 583	0.57 569	1.10 579	1.00 588

WAO-8	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

Venus	2.80 594	2.14 605	2.89 533	1.91 600	1.04 578	3.98 604	0.96 561	3.26 606	6.17 608	2.15 588	3.37 600	3.31 593	2.41 590	11.84 616	2.03 555	2.05 606	1.86 607	1.54 601	0.92 591	1.22 584	0.87 576

IGEV-RUCA	2.28 586	0.30 154	1.15 101	0.40 424	1.86 601	2.06 588	1.90 597	1.36 566	1.80 583	3.70 607	3.76 603	5.02 606	8.19 614	2.12 530	1.63 538	0.25 519	0.76 590	2.72 612	1.91 608	2.39 605	2.36 610

SGM-ForestM	2.98 598	1.70 583	3.52 578	0.67 544	0.47 508	5.18 609	3.36 609	3.30 608	2.86 602	4.44 608	3.79 604	9.80 616	5.50 609	6.29 610	6.52 610	0.27 528	0.36 542	0.24 512	0.27 486	0.38 497	0.58 550

DStereoSA	2.12 584	0.98 502	2.80 524	1.25 583	2.23 603	1.97 583	4.62 613	1.22 555	2.54 598	1.16 550	3.84 605	1.00 526	4.05 603	2.07 524	5.29 606	0.93 578	1.48 604	0.48 558	1.51 605	0.95 575	1.95 607

NVStereoNet_ROB	1.16 547	0.95 487	2.54 483	0.58 526	0.55 525	0.78 480	0.63 524	1.00 515	1.08 541	1.03 540	4.07 606	1.48 567	1.22 553	2.88 584	1.27 518	0.50 556	0.46 562	0.54 562	0.62 576	0.50 540	0.63 556
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.79 577	1.83 589	3.92 584	1.29 584	1.07 581	1.55 565	1.00 566	1.95 591	2.33 593	1.47 576	4.19 607	4.26 602	1.33 561	2.21 535	1.48 532	1.14 590	0.68 583	1.18 589	0.74 583	1.24 587	0.98 581

TorneroNet-64	2.65 590	1.83 589	3.30 570	1.46 588	1.20 586	3.89 603	0.99 563	3.51 610	6.71 611	2.56 596	4.60 608	4.22 599	3.85 602	3.33 592	3.14 583	1.19 592	0.65 577	1.39 598	0.79 587	3.31 609	1.15 592

LE_ROB	4.43 606	1.35 564	9.38 608	2.79 607	3.93 607	2.43 595	3.46 610	2.68 600	11.19 614	11.66 618	4.73 609	5.26 607	10.46 616	4.50 605	9.49 615	0.82 576	0.69 585	1.34 596	0.98 594	0.75 564	0.76 566

MANE	2.90 597	1.14 534	2.96 540	1.03 571	1.01 575	5.01 608	2.45 604	5.36 612	6.88 612	3.58 606	4.76 610	5.99 609	4.99 606	4.23 602	4.61 602	0.56 562	0.67 579	0.44 555	0.78 585	0.51 542	1.03 589

USTest	8.10 612	7.17 615	8.96 607	9.25 615	9.05 611	15.27 618	23.78 623	9.96 620	9.47 613	5.94 612	6.75 611	7.80 613	7.48 612	8.83 615	11.21 619	2.21 608	3.56 614	2.86 614	3.20 615	5.02 614	4.16 613

xyz-stereo	3.02 599	0.29 141	30.64 636	0.23 47	0.12 9	15.52 619	0.24 222	0.51 129	0.47 184	0.59 398	7.99 612	0.64 377	0.47 394	1.39 408	0.50 366	0.09 84	0.07 46	0.34 540	0.07 66	0.13 130	0.08 40

HanzoNet	7.64 611	2.86 610	5.05 595	7.01 613	3.97 608	2.18 591	1.34 586	3.37 609	4.05 604	13.17 619	10.58 613	10.73 617	16.52 623	8.45 614	10.51 618	10.48 623	9.72 625	5.59 619	13.46 624	6.84 617	6.83 618

Anonymous_1	22.91 624	11.20 617	12.13 611	12.75 617	26.28 630	19.43 625	27.92 629	14.08 623	13.61 618	14.96 621	10.58 613	11.26 619	11.19 620	12.55 620	14.57 623	38.28 638	7.88 619	34.96 635	63.99 637	89.57 640	10.94 623

DPSM_ROB	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

DPSM	12.34 617	11.21 618	12.51 613	12.91 618	12.80 617	19.84 627	28.28 630	14.38 625	14.28 622	10.58 615	11.26 615	12.03 621	11.85 621	13.15 622	15.34 625	7.11 620	8.31 621	6.50 621	7.35 618	8.84 618	8.31 621

DGTPSM_ROB	8.89 614	5.62 612	12.25 612	5.92 612	11.32 613	8.54 612	24.18 624	6.40 614	13.49 617	5.15 609	11.46 617	6.19 611	10.92 618	7.00 611	13.72 620	4.47 612	7.65 618	3.92 616	7.45 620	4.38 612	7.87 619

DPSMNet_ROB	9.48 615	5.64 613	13.01 616	8.82 614	11.82 614	8.54 612	24.20 625	6.41 615	13.65 620	5.32 611	11.47 618	6.33 612	10.92 618	7.69 612	13.89 621	7.25 622	8.19 620	5.06 617	7.78 621	5.31 615	8.26 620

notaker	2.66 591	2.07 600	3.31 572	2.61 606	1.43 590	1.76 576	1.11 574	2.76 601	1.79 581	2.26 591	11.53 619	3.96 597	4.29 604	3.09 588	2.76 577	1.55 601	0.88 595	1.70 606	1.07 598	2.00 601	1.35 596

DPSimNet_ROB	17.97 622	20.20 628	24.98 629	17.62 621	15.92 620	21.53 629	21.00 622	13.70 622	15.61 624	23.89 637	14.69 620	22.87 628	24.58 637	12.70 621	14.56 622	18.48 630	12.91 626	20.21 630	12.05 622	17.76 621	14.17 624

KSHMR	4.10 604	1.97 599	5.27 597	1.71 594	1.47 594	1.96 581	1.28 582	3.19 604	17.33 626	2.12 584	15.91 621	9.18 615	1.57 575	8.42 613	1.98 552	1.52 600	1.26 601	1.67 605	1.19 600	1.67 596	1.40 598

ktn	4.35 605	2.10 601	2.89 533	1.80 596	1.49 596	2.13 589	1.41 592	2.26 596	12.72 616	11.41 617	16.43 622	11.15 618	3.75 600	4.36 604	3.18 584	1.82 604	0.98 599	1.73 607	1.21 601	2.97 608	1.27 595

TorneroNet	5.50 608	1.92 597	3.16 560	1.47 589	1.25 589	14.07 617	1.06 571	4.90 611	20.99 631	10.17 614	16.48 623	11.88 620	6.93 611	3.34 593	4.20 598	1.30 596	0.69 585	1.45 600	0.86 589	2.61 606	1.20 593

xxxxx1	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

tt_ll	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

ff	28.96 634	20.11 625	14.07 618	49.74 632	39.15 634	18.98 621	26.64 626	21.94 629	20.21 628	16.45 623	17.48 624	18.36 624	21.56 626	16.21 625	20.88 628	23.07 632	26.55 634	66.40 638	78.70 638	30.27 632	32.51 637

LRCNet_RVC	13.74 621	19.30 621	12.75 615	19.46 623	12.69 616	1.86 577	0.41 435	12.33 621	1.05 536	15.77 622	18.83 627	12.62 623	8.70 615	12.21 619	9.62 616	22.22 631	8.37 623	25.85 632	24.01 632	19.32 629	17.44 630

BEATNet-Init1	12.10 616	11.19 616	27.29 634	2.99 608	3.51 606	21.84 630	11.10 617	14.34 624	13.83 621	20.34 627	20.33 628	26.35 637	20.03 625	19.06 628	14.80 624	1.74 603	1.81 606	2.05 609	2.49 613	3.69 611	3.12 612

HaxPig	19.86 623	22.40 629	22.34 623	17.95 622	17.95 621	11.77 616	11.89 618	16.02 627	15.89 625	21.10 628	21.41 629	18.74 627	18.39 624	20.08 629	19.69 627	23.63 635	23.22 633	24.06 631	23.69 631	23.00 630	23.95 632

LSM0	26.58 632	22.63 635	25.88 632	30.13 631	52.21 639	39.94 638	56.74 632	28.97 637	28.72 635	21.14 629	22.26 630	24.43 635	23.88 632	26.54 637	30.87 634	14.32 629	16.55 627	13.12 628	14.71 625	17.92 627	20.60 631

RAFT-FEzeroshot	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

RAFT-FE	24.80 627	22.55 632	24.73 626	26.10 627	25.76 626	39.84 633	57.07 636	28.84 633	28.79 636	21.14 629	22.48 631	24.18 630	23.88 632	26.38 631	30.87 634	14.26 625	16.71 628	13.09 623	14.82 627	17.79 624	16.72 627

CasAABBNet	24.81 629	22.53 630	24.83 628	26.08 626	25.74 625	39.86 635	57.06 635	28.87 635	28.83 638	21.16 632	22.54 633	24.22 632	23.89 635	26.38 631	30.87 634	14.25 624	16.71 628	13.09 623	14.81 626	17.78 622	16.71 626

Selective-RAFT-Error	24.87 631	22.59 634	25.14 631	26.13 630	25.82 629	39.93 637	57.03 634	28.97 637	28.95 640	21.21 633	22.65 634	24.25 634	23.98 636	26.43 635	30.83 633	14.27 628	16.71 628	13.10 626	14.82 627	17.82 626	16.76 629

FlowAnything	24.85 630	22.54 631	25.10 630	26.11 629	25.76 626	39.86 635	57.00 633	28.89 636	28.87 639	21.31 634	22.68 635	24.22 632	23.87 631	26.39 634	30.89 638	14.26 625	16.78 632	13.10 626	14.90 630	17.78 622	16.69 625

MEDIAN_ROB	23.96 626	27.05 636	26.39 633	22.16 624	22.13 623	16.12 620	13.97 619	20.24 628	20.05 627	25.50 638	25.31 636	22.96 629	22.63 629	24.39 630	23.24 631	28.20 636	27.23 637	28.62 633	27.75 635	27.50 631	27.76 635

AVERAGE_ROB	26.93 633	30.34 637	29.27 635	25.82 625	25.34 624	19.48 626	15.17 620	23.55 632	23.00 634	28.45 639	27.87 637	26.25 636	25.86 638	26.96 638	25.55 632	31.30 637	30.07 638	31.76 634	30.81 636	30.79 635	30.93 636

RSGM-EC	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

acva	41.56 637	31.72 638	19.92 621	51.66 635	47.86 637	38.70 631	61.61 638	33.83 639	22.80 632	23.45 635	29.29 638	43.76 639	35.31 639	66.76 639	70.17 639	66.40 639	37.60 639	48.67 636	25.68 633	48.86 636	27.21 633

PML	23.15 625	16.83 620	7.78 605	5.49 611	9.93 612	51.13 639	104.50 640	5.76 613	13.62 619	37.30 640	105.93 640	30.86 638	23.50 630	12.07 618	7.87 613	6.30 617	2.12 612	6.32 620	2.43 611	10.44 620	2.90 611

test_example2	115.39 639	123.23 640	94.57 638	115.52 637	123.55 640	101.63 640	114.33 641	53.41 641	99.48 641	134.90 641	135.05 641	85.83 641	85.11 641	111.32 641	106.15 641	152.55 641	205.26 641	99.78 641	114.96 641	140.96 641	110.20 640

ccccc		297.21 641		374.70 640	380.44 641	203.92 641		216.32 642		203.37 642		215.01 642		312.78 642		412.57 642	356.13 642	256.09 642	227.69 642	428.88 642

ASD4		19.65 622

Low-res two-view benchmark