Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pro-Stereo	0.22 38	0.25 81	0.66 46	0.22 35	0.14 41	0.49 161	0.15 32	0.23 1	0.35 43	0.16 11	0.13 11	0.14 14	0.09 1	0.49 234	0.18 22	0.08 40	0.06 23	0.09 102	0.37 538	0.08 28	0.09 63

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 217	0.68 48	0.21 13	0.17 122	0.45 117	0.12 4	0.35 16	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 79	0.10 2	0.28 43	0.16 6	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	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	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 125	0.38 28	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

252Zero-FE	0.62 413	0.27 106	0.83 66	0.24 68	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 35	0.32 21	8.03 614	0.23 67	0.12 2	0.12 7	0.26 24	0.44 336	0.09 85	0.12 331	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.12 156

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 167	0.69 49	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 24	0.26 6	0.21 50	0.19 32	0.15 31	0.12 7	0.47 216	0.29 202	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 156

IGEV	0.22 38	0.28 131	0.88 71	0.21 13	0.24 282	0.42 100	0.17 57	0.35 16	0.37 73	0.20 41	0.22 58	0.14 14	0.12 7	0.24 8	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 152	0.38 28	0.25 4	0.17 20	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 208	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 24	0.40 103	0.21 50	0.12 8	0.17 46	0.12 7	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.10 92

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 184	0.61 25	0.23 48	0.21 222	0.45 117	0.13 9	0.33 11	0.46 166	0.13 1	0.09 1	0.18 56	0.12 7	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 87	0.27 331	0.39 73	0.14 19	0.51 130	0.33 30	0.25 110	0.27 102	0.13 4	0.13 13	0.38 144	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 184	0.60 23	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 35	0.46 166	0.13 1	0.10 2	0.17 46	0.13 13	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

BStereo	0.28 71	0.33 184	1.34 139	0.23 48	0.29 353	0.33 33	0.20 102	0.46 85	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

Wave_Phase_stereo	0.31 100	0.33 184	1.34 139	0.23 48	0.29 353	0.98 528	0.20 102	0.49 115	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

S2M2_XL	0.20 6	0.32 175	1.10 96	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 32	0.15 31	0.14 15	0.19 1	0.21 81	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.41 87	0.15 32	0.46 85	0.35 43	0.26 127	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.31 73	0.22 102	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 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	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 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 48	0.28 345	0.42 100	0.14 19	0.46 85	0.31 16	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.14 15	0.43 172	0.20 62	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 17	0.37 220	0.70 50	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 21	0.39 90	0.17 20	0.13 11	0.16 37	0.14 15	0.25 13	0.27 177	0.10 184	0.09 207	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.10 92

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 76	0.23 48	0.13 25	0.49 161	0.18 73	0.30 6	0.28 12	0.19 33	0.17 22	0.14 14	0.14 15	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.09 63

dual_stereo	0.23 46	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 66	0.27 9	0.15 32	0.62 213	0.40 103	0.15 5	0.13 11	0.18 56	0.14 15	0.37 136	0.19 39	0.09 85	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 153	1.34 564	1.24 121	0.23 48	0.12 9	0.33 33	0.20 102	0.40 39	0.33 30	0.25 110	0.21 46	0.16 37	0.14 15	0.27 31	0.63 414	0.55 562	0.06 23	0.11 229	0.13 308	0.25 376	0.49 539

AIO-Stereo	0.30 92	0.27 106	1.25 122	0.27 139	0.24 282	0.37 58	0.20 102	0.52 144	0.36 65	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.14 15	0.31 73	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.38 539	0.19 282	0.31 474

MatchStereo	0.24 52	0.38 231	1.37 146	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 31	0.15 27	0.25 13	0.18 22	0.09 85	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 5	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 56	0.15 27	0.25 13	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	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 16	0.31 16	0.16 11	0.14 15	0.17 46	0.15 27	0.25 13	0.23 115	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 15	0.34 36	0.16 11	0.16 21	0.16 37	0.15 27	0.27 31	0.22 102	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

VIP-Stereo	0.28 71	0.56 335	1.05 89	0.23 48	0.19 193	0.52 202	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 27	0.25 84	0.24 102	0.15 27	0.33 94	0.19 39	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.14 155	0.32 480

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 122	0.35 46	0.14 19	0.27 3	0.25 4	0.19 33	0.21 46	0.14 14	0.15 27	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

Replicate-Monster	0.23 46	0.40 247	0.94 81	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 39	0.36 65	0.22 61	0.15 16	0.15 31	0.15 27	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 254

LG-G_1	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LG-G	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

U	3.37 604	0.17 1	0.91 76	0.26 119	13.79 620	19.19 625	0.15 32	0.41 49	0.31 16	0.17 20	0.18 29	0.27 143	0.15 27	0.21 2	0.16 6	0.09 85	0.06 23	17.88 630	12.81 624	0.10 65	0.08 40

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 16	0.27 8	0.18 27	0.15 16	0.17 46	0.16 37	0.26 24	0.21 81	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

111111	0.24 52	0.21 26	0.82 65	0.24 68	0.21 222	0.43 104	0.13 9	0.45 82	0.35 43	0.22 61	0.27 102	0.18 56	0.16 37	0.35 112	0.18 22	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

LG-Stereo	0.27 64	0.25 81	0.95 82	0.25 87	0.15 66	0.43 104	0.21 125	0.50 122	0.40 103	0.18 27	0.29 116	0.25 115	0.16 37	0.28 43	0.35 277	0.07 23	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.24 362	0.10 92

HART	0.38 163	0.53 318	1.66 203	0.26 119	0.15 66	0.30 18	0.19 82	0.67 241	0.46 166	0.29 147	0.52 298	0.38 210	0.16 37	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.68 584	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 367

AIO_rvc	0.41 192	0.64 369	1.29 128	0.58 527	0.39 464	0.37 58	0.24 223	0.50 122	0.43 136	0.28 141	0.23 67	0.25 115	0.16 37	0.99 365	0.19 39	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.25 376	0.85 574

fffft	0.29 82	0.21 26	1.10 96	0.24 68	0.15 66	0.42 100	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 50	0.18 29	0.20 65	0.16 37	0.44 181	0.70 432	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.28 412	0.20 355
1: 1. 1
RAStereo	0.28 71	0.48 300	1.52 181	0.26 119	0.18 160	0.25 7	0.19 82	0.42 56	0.35 43	0.20 41	0.25 84	0.20 65	0.16 37	0.24 8	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.12 99	0.08 40

CAS++	0.31 100	0.33 184	1.43 159	0.25 87	0.17 122	0.31 23	0.20 102	0.78 330	0.41 114	0.30 152	0.30 130	0.21 76	0.16 37	0.33 94	0.18 22	0.15 411	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WQFJA1++	2.30 588	0.22 42	6.03 602	1.08 574	1.15 586	0.29 15	0.14 19	0.39 35	0.24 2	13.61 621	0.19 32	3.34 596	0.17 45	0.33 94	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.07 66	18.19 629	0.14 216

DLNR-FE	13.43 620	20.01 625	23.53 625	121.73 640	33.87 633	0.46 135	0.15 32	8.09 619	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.75 332	0.29 202	6.68 620	0.26 516	0.09 102	0.38 539	50.82 640	0.18 322

FlowAnything_test	0.23 46	0.32 175	0.52 5	0.28 167	0.17 122	0.37 58	0.20 102	0.38 28	0.24 2	0.24 91	0.20 39	0.21 76	0.17 45	0.26 24	0.25 155	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.17 234	0.12 156

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 66	0.39 73	0.19 82	0.47 100	0.36 65	0.21 50	0.22 58	0.13 4	0.17 45	0.33 94	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

S2M2_L	0.24 52	0.29 142	0.90 75	0.23 48	0.17 122	0.24 6	0.09 1	0.36 21	0.45 155	0.17 20	0.25 84	0.23 88	0.17 45	0.24 8	0.28 187	0.15 411	0.12 331	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.11 117
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	0.28 131	0.77 59	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 47	0.31 8	0.36 65	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.17 45	0.37 136	0.16 6	0.10 184	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 65	0.07 9

GREAT-IGEV	0.37 153	0.28 131	1.48 172	0.25 87	0.38 458	0.46 135	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.15 5	0.29 116	0.15 31	0.17 45	0.36 125	0.23 115	0.07 23	0.76 591	0.07 1	0.26 481	0.21 314	1.03 590

FoundationStereo	0.20 6	0.30 155	0.81 63	0.21 13	0.22 249	0.21 3	0.16 47	0.25 2	0.38 78	0.15 5	0.11 4	0.18 56	0.17 45	0.23 6	0.16 6	0.09 85	0.13 355	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

AIO_test	0.39 178	0.37 220	1.19 110	0.73 548	0.67 550	0.35 46	0.25 244	0.47 100	0.34 36	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 45	1.31 401	0.19 39	0.11 259	0.15 402	0.08 42	0.21 449	0.15 175	0.23 406

castereo++	0.28 71	0.43 266	0.93 79	0.28 167	0.17 122	0.53 211	0.21 125	0.55 168	0.45 155	0.17 20	0.26 95	0.32 180	0.17 45	0.33 94	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.29 493	0.13 131	0.06 1

mms	0.27 64	0.26 98	0.91 76	0.25 87	0.18 160	0.32 29	0.23 187	0.37 24	0.31 16	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.17 45	0.46 205	0.21 81	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.47 535

ours_stereo	0.27 64	0.25 81	1.21 116	0.25 87	0.17 122	0.35 46	0.23 187	0.38 28	0.35 43	0.20 41	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

RSM++	0.27 64	0.26 98	0.87 70	0.28 167	0.13 25	0.39 73	0.20 102	0.45 82	0.45 155	0.20 41	0.24 77	0.24 102	0.17 45	0.36 125	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.26 396	0.18 322

RSM	0.28 71	0.26 98	0.97 83	0.25 87	0.24 282	0.37 58	0.21 125	0.49 115	0.44 140	0.21 50	0.27 102	0.28 152	0.17 45	0.38 144	0.20 62	0.07 23	0.07 47	0.09 102	0.34 523	0.21 314	0.16 284

RAFT-Stereo-weight	0.34 124	0.29 142	1.43 159	0.28 167	0.28 345	0.55 234	0.22 152	0.78 330	0.48 188	0.46 243	0.38 190	0.36 200	0.17 45	0.33 94	0.23 115	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.09 63

MSKI-zero shot	0.46 260	0.38 231	2.47 467	0.27 139	0.43 491	0.56 251	0.20 102	0.77 315	0.43 136	0.60 408	0.51 284	0.44 259	0.17 45	0.68 312	0.21 81	0.09 85	0.29 527	0.09 102	0.32 516	0.14 155	0.10 92

DLNR_Zeroshot_test	13.43 620	19.94 624	23.55 626	121.61 639	35.03 634	0.46 135	0.15 32	8.02 618	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.76 336	0.29 202	6.42 619	0.26 516	0.09 102	0.38 539	50.13 639	0.18 322

CASnet	0.28 71	0.31 167	1.20 114	0.28 167	0.11 3	0.47 142	0.19 82	0.44 72	0.44 140	0.38 191	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.29 57	0.19 39	0.10 184	0.06 23	0.15 413	0.12 275	0.16 211	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 135	0.25 81	1.30 131	0.79 555	0.34 418	0.51 183	0.23 187	0.46 85	0.39 90	0.22 61	0.31 143	0.20 65	0.17 45	0.28 43	0.23 115	0.73 572	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 49	0.37 509

EGLCR-Stereo	0.29 82	0.27 106	0.97 83	0.30 219	0.19 193	0.56 251	0.17 57	0.68 245	0.36 65	0.30 152	0.18 29	0.27 143	0.17 45	0.38 144	0.19 39	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.35 494

GEAStereo	0.35 135	0.32 175	1.17 106	0.53 507	0.60 541	0.55 234	0.21 125	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.22 58	0.16 37	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 562

GSStereo	0.36 145	0.32 175	1.17 106	0.34 329	0.60 541	0.55 234	0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 572

GS-Stereo							0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 572

AdaDepth	0.24 52	0.18 5	1.03 86	0.25 87	0.21 222	0.46 135	0.16 47	0.30 6	0.27 8	0.17 20	0.19 32	0.14 14	0.18 65	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 47	0.08 42	0.25 473	0.10 65	0.10 92

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 122	0.41 87	0.14 19	0.35 16	0.32 21	0.24 91	0.20 39	0.15 31	0.18 65	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 56	0.34 36	0.23 82	0.27 102	0.14 14	0.18 65	0.33 94	0.24 140	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	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	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	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	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	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 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	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 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.30 15	0.22 61	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.14 19	0.43 64	0.33 30	0.21 50	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 60	0.29 199	0.20 208	0.42 100	0.17 57	0.64 224	0.39 90	0.18 27	0.24 77	0.23 88	0.18 65	0.25 13	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.08 40

SMoEStereo_RVC	0.29 82	0.26 98	1.03 86	0.25 87	0.14 41	0.46 135	0.22 152	0.36 21	0.38 78	0.23 82	0.23 67	0.21 76	0.18 65	0.45 196	0.60 407	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.20 355

tt45	0.29 82	0.24 73	1.06 91	0.25 87	0.17 122	0.55 234	0.22 152	0.41 49	0.35 43	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.18 65	0.64 294	0.34 267	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.11 117

999	0.29 82	0.25 81	1.05 89	0.26 119	0.18 160	0.49 161	0.23 187	0.38 28	0.37 73	0.20 41	0.32 149	0.23 88	0.18 65	0.73 328	0.36 281	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.10 92

MGS-Stereo	0.32 107	0.34 199	1.70 212	0.25 87	0.14 41	0.40 80	0.22 152	0.38 28	0.43 136	0.24 91	0.51 284	0.25 115	0.18 65	0.31 73	0.20 62	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.08 97	0.47 535	0.08 40

UniTT-Stereo	0.30 92	0.36 217	1.68 207	0.27 139	0.24 282	0.29 15	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.26 127	0.37 180	0.18 56	0.18 65	0.31 73	0.27 177	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

Selective-IGEV	0.29 82	0.23 60	1.28 127	0.27 139	0.30 368	0.35 46	0.20 102	0.56 175	0.38 78	0.21 50	0.30 130	0.22 79	0.18 65	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 211	0.29 456

XX-TBD	0.34 124	0.77 423	1.75 232	0.34 329	0.13 25	0.51 183	0.17 57	0.43 64	0.50 204	0.37 183	0.49 271	0.23 88	0.18 65	0.28 43	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 55	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 11	0.46 166	0.15 5	0.15 16	0.16 37	0.19 86	0.23 6	0.18 22	0.10 184	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
BridgeDepth	0.19 3	0.30 155	0.55 14	0.23 48	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 9	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 88	0.19 86	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
Zero-FE251	0.56 374	0.29 142	1.27 126	0.26 119	0.16 93	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.35 43	5.31 611	0.19 32	0.22 79	0.19 86	0.24 8	1.08 492	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.13 193

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 73	0.47 100	0.36 65	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

StereoAnything_RVC	0.35 135	1.25 552	1.82 286	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 205	0.14 1	0.11 259	0.09 207	0.08 42	0.05 1	0.76 566	0.18 322

HUF	0.59 394	0.65 376	2.46 462	0.45 468	0.77 561	0.34 41	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 157	0.28 110	0.25 115	0.19 86	0.67 309	0.18 22	0.12 318	2.03 611	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 604

IGEV-Stereo+	0.29 82	0.29 142	0.86 69	0.25 87	0.34 418	0.30 18	0.14 19	0.32 9	0.53 239	0.18 27	0.12 8	0.18 56	0.19 86	0.49 234	0.17 20	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.20 443	0.46 534	0.59 552

4D-IteraStereo	0.44 231	0.96 491	2.63 497	0.27 139	0.30 368	0.45 117	0.25 244	0.52 144	0.50 204	0.40 199	0.31 143	0.40 224	0.19 86	0.35 112	0.32 247	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.11 235	0.19 282	0.30 466

CES	0.30 92	0.27 106	1.09 94	0.23 48	0.50 513	0.40 80	0.20 102	0.46 85	0.44 140	0.22 61	0.28 110	0.26 130	0.19 86	0.33 94	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.49 539

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 106	1.36 143	0.28 167	0.12 9	0.41 87	0.20 102	0.37 24	0.38 78	0.26 127	0.30 130	0.25 115	0.19 86	0.33 94	0.24 140	0.09 85	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.09 63

CREStereo++_RVC	0.33 116	0.29 142	1.74 226	0.24 68	0.16 93	0.54 219	0.15 32	0.40 39	0.55 259	0.37 183	0.51 284	0.24 102	0.19 86	0.27 31	0.26 167	0.09 85	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
XX-Stereo	0.55 366	0.54 324	3.50 578	0.48 486	0.39 464	0.54 219	0.17 57	0.89 420	0.40 103	0.44 224	0.65 425	0.85 487	0.19 86	0.77 340	0.21 81	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.32 516	0.17 234	0.14 216

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 50	0.21 13	0.16 93	0.43 104	0.16 47	0.44 72	0.35 43	0.22 61	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 13	0.22 102	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 66	0.39 73	0.13 9	0.39 35	0.33 30	0.22 61	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

SCV_C0	0.33 116	0.43 266	1.42 158	0.25 87	0.16 93	0.35 46	0.20 102	0.68 245	0.44 140	0.24 91	0.27 102	0.29 162	0.20 98	0.58 271	0.18 22	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.30 503	0.26 396	0.17 303

SCV	0.35 135	0.59 342	1.37 146	0.34 329	0.22 249	0.28 11	0.23 187	0.72 264	0.35 43	0.19 33	0.30 130	0.24 102	0.20 98	0.64 294	0.19 39	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.29 493	0.34 465	0.29 456

fffy	0.28 71	0.24 73	1.19 110	0.27 139	0.15 66	0.37 58	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.20 41	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.44 181	0.20 62	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

model_zeroshot	0.44 231	0.68 388	1.97 363	0.28 167	0.18 160	0.69 431	0.21 125	0.63 221	0.40 103	1.00 538	0.34 166	0.42 244	0.20 98	0.69 318	0.24 140	0.10 184	0.22 490	0.10 158	0.22 460	0.12 99	0.10 92

Pointernet	0.29 82	0.25 81	1.49 175	0.24 68	0.20 208	0.47 142	0.15 32	0.62 213	0.47 185	0.22 61	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.28 43	0.20 62	0.10 184	0.07 47	0.07 1	0.12 275	0.10 65	0.07 9

test_for_model	0.64 424	1.60 575	1.82 286	1.23 583	1.02 578	0.53 211	0.23 187	0.75 291	0.50 204	0.57 366	0.29 116	0.25 115	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.76 575	0.31 533	0.08 42	0.07 66	1.68 598	0.50 542

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 312	0.33 184	0.93 79	0.26 119	0.22 249	0.46 135	0.20 102	1.10 546	1.34 562	3.16 606	0.32 149	0.22 79	0.20 98	0.30 66	0.22 102	0.10 184	0.09 207	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

testlalala	0.36 145	0.30 155	1.77 247	0.28 167	0.33 408	0.60 316	0.22 152	0.55 168	0.51 212	0.55 345	0.35 171	0.31 172	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.10 184	0.13 355	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

ProNet	0.30 92	0.54 324	1.29 128	0.25 87	0.15 66	0.47 142	0.25 244	0.48 108	0.39 90	0.21 50	0.23 67	0.22 79	0.20 98	0.44 181	0.19 39	0.08 40	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.12 156

rvit_stereo_0081_aga	0.27 64	0.29 142	1.08 92	0.26 119	0.20 208	0.33 33	0.21 125	0.41 49	0.42 125	0.26 127	0.28 110	0.27 143	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.14 391	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.10 92

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

trnet	0.28 71	0.26 98	1.32 134	0.19 2	0.12 9	0.54 219	0.15 32	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.30 66	0.21 81	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.09 49	0.07 9

testlalala2	0.44 231	0.28 131	2.59 492	0.64 540	0.56 529	0.57 269	0.20 102	0.78 330	0.52 220	0.40 199	0.39 198	0.45 268	0.21 109	0.27 31	0.22 102	0.09 85	0.10 250	0.08 42	0.29 493	0.12 99	0.10 92

LL-Strereo2	0.41 192	0.90 471	1.83 292	0.44 454	0.24 282	0.54 219	0.27 291	0.58 186	0.45 155	0.41 208	0.33 158	0.44 259	0.21 109	0.44 181	0.34 267	0.09 85	0.08 136	0.16 432	0.14 336	0.17 234	0.17 303

test-3	0.43 221	0.20 14	1.70 212	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.51 295	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 526	0.29 417	0.28 450

test_1	0.43 221	0.20 14	1.70 212	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.50 282	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 526	0.29 417	0.29 456

CREStereo	0.28 71	0.30 155	1.33 136	0.19 2	0.13 25	0.55 234	0.17 57	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.11 259	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.10 65	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
gasm-f	0.36 145	0.34 199	1.13 98	0.53 507	0.44 492	0.54 219	0.27 291	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.33 158	0.16 37	0.22 118	0.36 125	0.25 155	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.38 498	0.71 562

zero-FE	0.80 500	0.27 106	8.23 607	0.49 488	0.98 571	0.33 33	0.20 102	0.48 108	1.28 559	0.17 20	0.20 39	0.77 455	0.22 118	0.60 283	0.97 471	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.10 170	0.33 454	0.14 216

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 152	0.50 122	0.38 78	0.22 61	0.21 46	0.12 2	0.22 118	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 153	0.37 220	1.21 116	0.26 119	0.18 160	0.73 453	0.18 73	0.53 153	0.41 114	0.35 174	0.30 130	0.58 350	0.22 118	0.33 94	0.95 469	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.13 131	0.15 254

MM-Stereo_test2	0.38 163	0.28 131	2.46 462	0.43 447	0.15 66	0.50 173	0.25 244	0.47 100	0.38 78	0.33 170	0.26 95	0.23 88	0.22 118	0.34 106	0.29 202	0.08 40	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.36 483	0.22 382

AIO-test2	0.49 301	1.15 539	1.96 358	0.42 443	0.37 452	0.50 173	0.23 187	0.79 346	0.70 409	0.33 170	0.53 309	0.27 143	0.22 118	0.67 309	0.29 202	0.73 572	0.08 136	0.13 348	0.17 400	0.17 234	0.18 322

AIO-test1	0.45 249	0.87 460	2.27 426	0.33 298	0.33 408	0.50 173	0.22 152	0.74 280	0.66 380	0.29 147	0.41 207	0.29 162	0.22 118	0.73 328	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.12 289	0.14 336	0.30 428	0.22 382

IGEV-Stereo++	0.23 46	0.23 60	0.64 34	0.24 68	0.22 249	0.47 142	0.13 9	0.52 144	0.33 30	0.18 27	0.24 77	0.17 46	0.22 118	0.32 82	0.19 39	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.09 63

Occ-G	0.30 92	0.30 155	1.33 136	0.23 48	0.15 66	0.36 54	0.25 244	0.43 64	0.31 16	0.26 127	0.35 171	0.46 281	0.22 118	0.30 66	0.25 155	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

rvit_stereo_0080	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

whm_eth	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

MaDis-Stereo	0.29 82	0.54 324	1.44 161	0.24 68	0.29 353	0.29 15	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 33	0.21 46	0.28 152	0.22 118	0.30 66	0.29 202	0.10 184	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.11 88	0.11 117

GCAP-Stereo	0.34 124	0.89 467	1.76 238	0.26 119	0.12 9	0.52 202	0.14 19	0.49 115	0.38 78	0.29 147	0.30 130	0.29 162	0.22 118	0.30 66	0.20 62	0.09 85	0.17 440	0.09 102	0.07 66	0.21 314	0.11 117

test_4	0.40 185	0.37 220	2.01 367	0.29 199	0.21 222	0.50 173	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 118	0.52 249	0.33 260	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.15 361	0.28 412	0.07 9

test_3	0.44 231	0.20 14	1.70 212	0.36 364	0.32 395	0.47 142	0.30 342	0.73 276	0.49 194	0.50 282	0.30 130	0.45 268	0.22 118	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.10 250	0.11 229	0.35 526	0.29 417	0.28 450

CroCo-Stereo	0.30 92	0.45 285	1.08 92	0.31 246	0.17 122	0.19 2	0.21 125	0.73 276	0.50 204	0.21 50	0.24 77	0.55 325	0.22 118	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.12 99	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
TANstereo	0.33 116	0.49 303	1.75 232	0.23 48	0.12 9	0.54 219	0.16 47	0.40 39	0.45 155	0.45 235	0.51 284	0.26 130	0.22 118	0.29 57	0.20 62	0.10 184	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

DDF-Stereo	0.37 153	0.27 106	0.79 61	0.39 414	0.29 353	0.38 69	0.21 125	0.47 100	0.51 212	0.32 166	0.17 22	0.79 464	0.23 135	0.64 294	1.04 488	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.12 275	0.35 476	0.15 254

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 34	0.25 87	0.15 66	0.41 87	0.18 73	0.42 56	0.35 43	0.34 172	0.34 166	0.25 115	0.23 135	0.43 172	0.53 379	0.09 85	0.09 207	0.08 42	0.10 170	0.12 99	0.11 117

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 102	0.50 122	0.34 36	0.25 110	0.23 67	0.13 4	0.23 135	0.24 8	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

xyz-stereo-finetune	0.31 100	0.46 288	0.79 61	0.21 13	0.12 9	0.53 211	0.25 244	0.52 144	0.54 252	0.28 141	0.32 149	0.29 162	0.23 135	0.59 277	0.55 386	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.08 40

MM-Stereo_test3	0.40 185	0.58 340	1.75 232	0.36 364	0.30 368	0.45 117	0.30 342	0.72 264	0.59 292	0.31 157	0.43 213	0.32 180	0.23 135	0.35 112	0.29 202	0.10 184	0.20 475	0.10 158	0.08 97	0.40 513	0.11 117

ff7	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

ffff	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

11t	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

testlalala_base	0.46 260	0.30 155	1.82 286	0.34 329	0.27 331	0.55 234	0.21 125	0.85 385	0.32 21	0.32 166	0.39 198	0.31 172	0.23 135	0.30 66	0.28 187	0.95 582	0.30 531	0.09 102	0.21 449	1.03 578	0.18 322

CroCo-Stereo Lap2	0.33 116	0.61 348	1.47 169	0.32 275	0.38 458	0.23 5	0.22 152	0.58 186	0.46 166	0.22 61	0.27 102	0.29 162	0.23 135	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.14 216

ccc-4	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

iRaftStereo_RVC	0.37 153	0.53 318	1.41 154	0.28 167	0.15 66	0.52 202	0.20 102	0.54 164	0.46 166	0.37 183	0.43 213	0.41 230	0.23 135	0.36 125	0.26 167	0.09 85	0.15 402	0.12 289	0.11 235	0.41 516	0.37 509

water-stereo	0.24 52	0.17 1	0.88 71	0.24 68	0.14 41	0.37 58	0.17 57	0.43 64	0.32 21	0.26 127	0.35 171	0.26 130	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.08 97	0.10 65	0.10 92

tg	0.37 153	0.55 333	1.35 142	0.28 167	0.16 93	0.57 269	0.18 73	0.57 180	0.49 194	0.37 183	0.44 224	0.38 210	0.24 147	0.46 205	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.43 524	0.36 502

WCG-NET	0.30 92	0.42 261	1.26 124	0.24 68	0.12 9	0.43 104	0.24 223	0.40 39	0.56 270	0.35 174	0.37 180	0.26 130	0.24 147	0.29 57	0.19 39	0.08 40	0.12 331	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.10 92

GCAP-BAT	0.43 221	0.31 167	1.82 286	0.25 87	0.26 317	0.65 400	0.23 187	0.48 108	0.37 73	0.67 460	0.82 489	0.44 259	0.24 147	0.48 223	0.87 462	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

gcap-zeroshot	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.31 246	0.32 395	0.69 431	0.21 125	0.74 280	0.52 220	0.43 218	0.35 171	0.62 366	0.24 147	0.41 160	0.24 140	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 63

AE-Stereo	0.42 212	0.29 142	1.65 199	0.43 447	0.47 509	0.56 251	0.23 187	0.86 395	0.46 166	0.31 157	0.41 207	0.43 248	0.24 147	0.34 106	0.24 140	0.09 85	0.48 569	0.11 229	0.45 553	0.22 331	0.19 339

RAFT-Test	0.44 231	0.38 231	2.01 367	0.27 139	0.44 492	0.64 386	0.37 415	0.72 264	0.57 274	0.45 235	0.48 254	0.65 383	0.24 147	0.35 112	0.29 202	0.09 85	0.11 300	0.09 102	0.38 539	0.10 65	0.11 117

LoS_RVC	0.29 82	0.33 184	1.19 110	0.25 87	0.34 418	0.43 104	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.22 61	0.33 158	0.23 88	0.24 147	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.10 65	0.31 474

anonymousdsp	0.34 124	0.53 318	1.47 169	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.55 263	0.19 39	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 456

LoS	0.31 100	0.30 155	1.52 181	0.23 48	0.13 25	0.54 219	0.20 102	0.48 108	0.49 194	0.25 110	0.28 110	0.37 202	0.24 147	0.38 144	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 124	0.54 324	1.47 169	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.54 259	0.19 39	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 456
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 329	0.27 106	1.78 252	1.79 596	0.19 193	0.62 356	0.45 465	0.57 180	0.60 297	0.61 417	0.48 254	0.41 230	0.24 147	0.46 205	1.00 479	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.12 99	0.13 193

test-1	0.44 231	0.48 300	1.69 208	0.30 219	0.27 331	0.50 173	0.28 310	0.80 350	0.43 136	0.40 199	0.54 321	0.41 230	0.24 147	0.31 73	1.16 505	0.09 85	0.20 475	0.10 158	0.17 400	0.11 88	0.26 437

PMTNet	0.31 100	0.35 208	1.30 131	0.20 5	0.14 41	0.57 269	0.25 244	0.46 85	0.42 125	0.27 136	0.32 149	0.27 143	0.24 147	0.39 150	0.23 115	0.43 551	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.18 261	0.07 9

R-Stereo Train	0.36 145	0.21 26	1.70 212	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156

RAFT-Stereo	0.36 145	0.21 26	1.70 212	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.46 260	0.27 106	0.53 11	0.27 139	0.38 458	0.49 161	0.24 223	1.97 594	2.38 595	0.28 141	0.27 102	0.26 130	0.25 163	0.47 216	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.15 254

NLSM3	0.26 60	0.39 241	0.75 56	0.25 87	0.24 282	0.43 104	0.19 82	0.58 186	0.45 155	0.20 41	0.26 95	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.09 132	0.10 65	0.07 9

rvit_0105_6	0.31 100	0.29 142	1.00 85	0.31 246	0.18 160	0.35 46	0.25 244	0.51 130	0.61 314	0.25 110	0.28 110	0.32 180	0.25 163	0.39 150	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.14 155	0.13 193

WCG-NET（raft）	0.32 107	0.53 318	1.21 116	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.24 223	0.40 39	0.50 204	0.35 174	0.35 171	0.47 289	0.25 163	0.35 112	0.20 62	0.08 40	0.29 527	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.11 117

IGEVStereo-DCA	0.33 116	0.34 199	1.38 148	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.18 413	0.16 211	0.22 382

rrr	0.46 260	0.34 199	3.08 552	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.28 310	1.09 545	0.51 212	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.29 493	0.16 211	0.25 427

plain	0.37 153	0.47 297	2.15 400	0.27 139	0.19 193	0.33 33	0.20 102	0.58 186	0.46 166	0.23 82	0.37 180	0.23 88	0.25 163	0.45 196	0.28 187	0.11 259	0.08 136	0.13 348	0.09 132	0.42 522	0.12 156

anonymousdsp2	0.34 124	0.24 73	1.16 105	0.28 167	0.15 66	0.57 269	0.23 187	0.79 346	0.47 185	0.38 191	0.37 180	0.40 224	0.25 163	0.47 216	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.13 308	0.19 282	0.27 444

knoymous	0.34 124	0.25 81	1.75 232	0.24 68	0.18 160	0.45 117	0.24 223	0.57 180	0.38 78	0.41 208	0.39 198	0.55 325	0.25 163	0.38 144	0.23 115	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.07 66	0.13 131	0.12 156

PSM-softLoss	0.48 283	0.27 106	1.85 297	0.51 497	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 448	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KMStereo	0.48 283	0.27 106	1.85 297	0.51 497	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 448	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

AnonymousM	0.37 153	0.44 277	1.50 178	0.25 87	0.15 66	0.52 202	0.23 187	0.60 205	0.42 125	0.42 213	0.32 149	0.30 169	0.25 163	0.34 106	0.23 115	0.11 259	0.09 207	0.71 573	0.36 535	0.12 99	0.07 9

cross-raft	0.40 185	0.27 106	2.22 415	0.30 219	0.17 122	0.49 161	0.35 399	0.71 259	0.39 90	0.43 218	0.45 228	0.64 378	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 40	0.08 136	0.09 102	0.23 464	0.11 88	0.14 216

sCroCo_RVC	0.33 116	0.32 175	1.89 319	0.34 329	0.27 331	0.30 18	0.22 152	0.48 108	0.44 140	0.22 61	0.33 158	0.25 115	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 391	0.16 420	0.12 289	0.12 275	0.15 175	0.13 193

test_xeample3	0.46 260	0.34 199	2.99 546	0.37 388	0.16 93	0.49 161	0.33 386	1.06 540	0.44 140	0.25 110	0.23 67	0.24 102	0.25 163	0.49 234	0.56 394	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.40 545	0.17 234	0.26 437

GMStereo	0.38 163	0.99 508	1.91 330	0.27 139	0.16 93	0.39 73	0.23 187	0.47 100	0.62 332	0.38 191	0.34 166	0.25 115	0.25 163	0.39 150	0.29 202	0.14 391	0.08 136	0.10 158	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 178	0.24 73	0.56 17	0.27 139	0.40 474	0.49 161	0.21 125	1.44 571	1.64 575	0.25 110	0.33 158	0.25 115	0.26 179	0.40 155	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.13 193

DA	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 543

GGEV	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 543

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 48	0.16 93	0.44 111	0.22 152	0.55 168	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

MM-Stereo_test1	0.41 192	0.39 241	2.29 430	0.38 404	0.26 317	0.44 111	0.28 310	0.63 221	0.51 212	0.40 199	0.32 149	0.26 130	0.26 179	0.46 205	0.22 102	0.09 85	0.21 484	0.10 158	0.09 132	0.39 508	0.15 254

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 131	1.09 94	0.33 298	0.15 66	0.30 18	0.16 47	0.58 186	0.42 125	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.26 179	0.38 144	0.37 287	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.25 473	0.10 65	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 21	0.28 167	0.18 160	0.28 11	0.22 152	0.38 28	0.54 252	0.23 82	0.30 130	0.27 143	0.26 179	0.37 136	0.24 140	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.12 99	0.10 92

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.61 348	1.18 108	0.32 275	0.21 222	0.28 11	0.27 291	0.55 168	0.48 188	0.23 82	0.27 102	0.28 152	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.11 235	0.13 131	0.14 216

MyStereo07	0.34 124	0.40 247	1.46 165	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.25 84	0.20 65	0.26 179	0.57 267	0.19 39	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

MIF-Stereo (partial)	0.34 124	0.41 254	1.93 336	0.26 119	0.24 282	0.32 29	0.17 57	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.37 180	0.25 115	0.26 179	0.44 181	0.31 234	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.19 282	0.14 216

DCRE	0.50 312	0.63 365	2.13 394	0.30 219	0.23 269	0.45 117	0.24 223	0.59 195	0.53 239	0.50 282	2.10 574	0.42 244	0.26 179	0.35 112	0.23 115	0.09 85	0.14 376	0.10 158	0.32 516	0.16 211	0.15 254

DisPM	0.43 221	0.33 184	1.78 252	0.57 525	0.18 160	0.59 304	0.63 525	0.53 153	0.61 314	0.60 408	0.53 309	0.38 210	0.26 179	0.75 332	0.29 202	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.14 216

PFNet+	0.45 249	0.37 220	1.86 305	0.46 473	0.18 160	0.58 287	0.77 548	0.52 144	0.64 352	0.56 355	0.48 254	0.39 216	0.26 179	0.93 358	0.32 247	0.13 348	0.09 207	0.14 383	0.13 308	0.12 99	0.15 254

NF-Stereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.44 458	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.45 420	0.79 454	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.16 284

OCTAStereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.80 455	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

RE-Stereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 450	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

TVStereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 450	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

CRE-IMP	0.41 192	0.22 42	1.76 238	0.48 486	0.17 122	0.79 485	0.69 536	0.52 144	0.52 220	0.47 245	0.42 211	0.45 268	0.26 179	0.41 160	0.31 234	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.23 406

s12784h	0.36 145	0.28 131	1.58 189	0.23 48	0.11 3	0.62 356	0.24 223	0.79 346	0.64 352	0.44 224	0.52 298	0.28 152	0.26 179	0.50 241	0.24 140	0.11 259	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 211	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 192	0.32 175	2.20 410	0.27 139	0.44 492	0.52 202	0.19 82	0.76 304	0.48 188	0.43 218	0.36 177	0.54 322	0.26 179	0.33 94	0.25 155	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.38 539	0.10 65	0.09 63

Gwc-CoAtRS	0.38 163	0.33 184	1.92 333	0.27 139	0.41 482	0.48 151	0.19 82	0.59 195	0.46 166	0.43 218	0.39 198	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.31 510	0.11 88	0.09 63

WQFJA1	0.42 212	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 582	2.07 591	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

NLMM	0.42 212	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 582	2.06 590	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

DFGA-Net	0.51 329	1.06 523	1.75 232	0.30 219	0.24 282	0.54 219	0.22 152	0.63 221	0.60 297	0.48 263	0.51 284	0.35 196	0.27 200	1.82 487	0.53 379	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.12 275	0.37 491	0.15 254

rvit_0105_4	0.35 135	0.35 208	1.45 164	0.31 246	0.18 160	0.37 58	0.28 310	0.59 195	0.62 332	0.27 136	0.31 143	0.35 196	0.27 200	0.43 172	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.12 156

rvit_stereo_0075_2	0.40 185	0.40 247	1.88 312	0.33 298	0.32 395	0.41 87	0.22 152	0.58 186	0.53 239	0.38 191	0.51 284	0.40 224	0.27 200	0.44 181	0.29 202	0.20 484	0.15 402	0.22 499	0.15 361	0.18 261	0.23 406

MoCha-V2	0.36 145	0.32 175	1.41 154	0.36 364	0.31 387	0.35 46	0.19 82	0.57 180	0.39 90	0.30 152	0.32 149	0.28 152	0.27 200	0.47 216	0.24 140	0.08 40	0.56 573	0.08 42	0.38 539	0.18 261	0.12 156

IGEV++	0.34 124	0.43 266	1.32 134	0.31 246	0.14 41	0.32 29	0.21 125	0.70 256	0.34 36	0.22 61	0.28 110	0.22 79	0.27 200	0.35 112	0.27 177	0.09 85	0.39 556	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 532

StereoVision	0.45 249	0.72 401	1.94 346	0.33 298	0.32 395	0.47 142	0.26 267	0.68 245	0.57 274	0.32 166	0.89 506	0.45 268	0.27 200	0.49 234	0.36 281	0.13 348	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.13 193

EKT-Stereo	1.47 569	0.49 303	1.93 336	2.57 606	19.31 623	0.55 234	0.22 152	0.69 248	0.42 125	0.38 191	0.36 177	0.43 248	0.27 200	0.69 318	0.26 167	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.16 381	0.20 298	0.15 254

MIM_Stereo	0.41 192	0.60 344	1.88 312	0.31 246	0.21 222	0.50 173	0.19 82	0.64 224	0.44 140	0.43 218	0.53 309	0.43 248	0.27 200	0.51 245	0.28 187	0.08 40	0.14 376	0.11 229	0.10 170	0.26 396	0.26 437

MC-Stereo	0.32 107	0.31 167	1.46 165	0.31 246	0.15 66	0.53 211	0.19 82	0.44 72	0.35 43	0.36 179	0.38 190	0.27 143	0.27 200	0.42 168	0.19 39	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.16 381	0.20 298	0.13 193

dd	0.42 212	0.96 491	1.77 247	0.31 246	0.17 122	0.57 269	0.26 267	0.49 115	0.68 391	0.41 208	0.40 203	0.34 192	0.27 200	0.45 196	0.40 313	0.17 447	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.21 314	0.12 156

GMOStereo	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

error version	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-v	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-2	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

TestStereo	0.45 249	0.54 324	2.11 389	0.29 199	0.16 93	0.43 104	0.24 223	0.54 164	0.45 155	0.37 183	0.46 236	0.34 192	0.27 200	1.98 514	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.14 155	0.08 40

WQFJX1	0.45 249	0.28 131	0.56 17	0.27 139	0.35 431	0.48 151	0.25 244	1.98 595	2.08 592	0.26 127	0.26 95	0.29 162	0.28 217	0.50 241	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.14 216

WQFJX	0.42 212	0.25 81	0.55 14	0.26 119	0.39 464	0.47 142	0.23 187	1.76 584	1.82 585	0.26 127	0.26 95	0.28 152	0.28 217	0.42 168	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.16 284

depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 39	0.41 432	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 130	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.26 130	0.28 217	0.44 181	0.23 115	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.08 40

Patchmatch Stereo++	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156
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	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.60 316	0.29 334	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo_v2	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.26 267	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.49 234	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

HUI-Stereo	0.38 163	0.27 106	1.79 273	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.45 196	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

iGMRVC	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.55 263	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

RAFT-345	0.53 348	0.30 155	2.34 438	0.38 404	0.34 418	0.58 287	0.42 440	0.47 100	0.61 314	0.51 295	1.00 524	0.43 248	0.28 217	1.57 441	0.82 457	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.10 65	0.08 40

iRAFT	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

RAFT-IKP	0.38 163	0.27 106	1.79 273	0.44 454	0.16 93	0.60 316	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.50 241	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

raft+_RVC	0.44 231	0.67 385	1.85 297	0.34 329	0.71 555	0.51 183	0.25 244	0.64 224	0.51 212	0.35 174	0.45 228	0.32 180	0.28 217	0.43 172	0.32 247	0.09 85	0.19 464	0.10 158	0.09 132	0.20 298	0.40 522

sAnonymous2	0.38 163	0.62 354	2.15 400	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 498	0.35 494

CroCo_RVC	0.38 163	0.62 354	2.15 400	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 498	0.35 494

RALCasStereoNet	0.45 249	0.88 464	1.85 297	0.30 219	0.26 317	0.49 161	0.26 267	0.58 186	0.51 212	0.36 179	0.48 254	0.36 200	0.28 217	0.55 263	0.34 267	0.10 184	0.53 571	0.09 102	0.08 97	0.25 376	0.34 492

rvit_0105_5	0.36 145	0.39 241	1.48 172	0.30 219	0.18 160	0.41 87	0.30 342	0.64 224	0.62 332	0.30 152	0.33 158	0.37 202	0.29 233	0.41 160	0.28 187	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.15 361	0.15 175	0.14 216

GMStereo_Zeroshot	0.41 192	0.36 217	1.54 183	0.41 432	0.19 193	0.52 202	0.19 82	0.59 195	0.52 220	0.57 366	0.59 360	0.63 369	0.29 233	0.58 271	0.33 260	0.15 411	0.09 207	0.16 432	0.09 132	0.24 362	0.12 156

RAFT+CT+SA	0.50 312	0.86 457	1.82 286	0.37 388	0.75 557	0.54 219	0.34 391	0.77 315	0.63 344	0.38 191	0.55 331	0.34 192	0.29 233	0.68 312	0.27 177	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.51 561	0.29 417	0.41 527

UDGNet	0.44 231	1.02 518	1.74 226	0.35 345	0.19 193	0.58 287	0.23 187	0.49 115	0.66 380	0.41 208	0.38 190	0.34 192	0.29 233	0.53 255	0.30 222	0.24 515	0.10 250	0.37 548	0.19 433	0.27 406	0.15 254

ACRE	0.56 374	1.14 535	2.77 521	0.76 552	0.28 345	0.60 316	0.56 504	0.76 304	0.58 285	0.55 345	0.62 387	0.41 230	0.29 233	0.44 181	0.39 305	0.11 259	0.19 464	0.13 348	0.14 336	0.36 483	0.18 322

NRIStereo	0.46 260	0.25 81	1.77 247	0.47 478	0.16 93	0.95 524	0.74 544	0.51 130	0.56 270	0.48 263	0.39 198	0.59 353	0.29 233	0.77 340	0.32 247	0.11 259	0.13 355	0.11 229	0.09 132	0.21 314	0.24 418

RAFT-RH_RVC	0.61 408	0.50 309	2.33 436	0.36 364	0.29 353	0.60 316	0.18 73	0.44 72	0.58 285	0.76 495	1.91 570	0.47 289	0.29 233	1.60 448	1.23 515	0.14 391	0.07 47	0.13 348	0.13 308	0.10 65	0.09 63

Anonymous3	0.42 212	0.35 208	2.09 384	0.33 298	0.24 282	0.72 446	0.31 355	0.74 280	0.55 259	0.35 174	0.40 203	0.33 186	0.29 233	0.44 181	0.28 187	0.18 459	0.18 451	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.17 303

MSCF	0.35 135	0.72 401	1.15 102	0.58 527	0.21 222	0.50 173	0.22 152	0.56 175	0.38 78	0.29 147	0.29 116	0.17 46	0.30 241	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.12 331	0.08 42	0.29 493	0.15 175	0.21 367

Any-RAFT	0.38 163	0.25 81	1.89 319	0.27 139	0.17 122	0.68 425	0.21 125	0.78 330	0.53 239	0.43 218	0.43 213	0.54 322	0.30 241	0.41 160	0.20 62	0.10 184	0.12 331	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.09 63

BUS	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.30 219	0.21 222	0.91 519	0.23 187	1.00 516	0.61 314	0.63 437	0.53 309	0.66 390	0.30 241	0.43 172	0.32 247	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

NINENet	0.50 312	0.33 184	1.69 208	0.55 519	0.25 300	0.91 519	0.23 187	0.98 496	0.71 419	0.53 314	0.55 331	0.66 390	0.30 241	1.22 393	0.32 247	0.15 411	0.13 355	0.16 432	0.11 235	0.16 211	0.13 193

CIPLG	0.56 374	1.19 545	2.46 462	0.80 556	0.31 387	0.61 336	0.57 508	0.76 304	0.57 274	0.56 355	0.63 400	0.41 230	0.30 241	0.45 196	0.40 313	0.11 259	0.20 475	0.13 348	0.13 308	0.35 476	0.19 339

GANet-ADL	0.44 231	0.41 254	2.31 432	0.33 298	0.20 208	0.57 269	0.25 244	0.75 291	0.54 252	0.42 213	0.59 360	0.56 337	0.30 241	0.40 155	0.38 294	0.14 391	0.11 300	0.09 102	0.08 97	0.22 331	0.17 303

rafts_anoy	0.43 221	0.89 467	1.96 358	0.32 275	0.30 368	0.48 151	0.24 223	0.62 213	0.49 194	0.37 183	0.38 190	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 267	0.10 184	0.39 556	0.13 348	0.15 361	0.17 234	0.15 254

RALAANet	0.43 221	0.98 503	1.90 324	0.32 275	0.23 269	0.48 151	0.19 82	0.67 241	0.53 239	0.48 263	0.45 228	0.39 216	0.30 241	0.48 223	0.37 287	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.14 336	0.27 406	0.10 92

DIP-Stereo	0.37 153	0.34 199	1.50 178	0.27 139	0.18 160	0.63 373	0.17 57	0.92 447	0.53 239	0.49 275	0.48 254	0.30 169	0.30 241	0.39 150	0.30 222	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.12 156
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.46 260	0.37 220	0.72 54	0.29 199	0.36 440	0.49 161	0.27 291	1.33 565	1.59 574	0.29 147	0.29 116	0.29 162	0.31 250	1.44 415	0.35 277	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.10 170	0.35 476	0.14 216

GASTEREO	0.35 135	0.72 401	1.15 102	0.56 521	0.20 208	0.52 202	0.22 152	0.56 175	0.40 103	0.30 152	0.31 143	0.16 37	0.31 250	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.14 376	0.08 42	0.28 489	0.14 155	0.20 355

castereo	0.30 92	0.44 277	0.81 63	0.24 68	0.29 353	0.41 87	0.27 291	0.72 264	0.45 155	0.22 61	0.30 130	0.24 102	0.31 250	0.25 13	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.31 510	0.12 99	0.09 63

rvit_0105_3	0.39 178	0.47 297	1.46 165	0.33 298	0.19 193	0.45 117	0.35 399	0.69 248	0.65 365	0.37 183	0.37 180	0.40 224	0.31 250	0.44 181	0.30 222	0.18 459	0.17 440	0.17 453	0.18 413	0.15 175	0.15 254

GCST	0.72 470	1.10 528	2.15 400	1.11 578	0.59 536	0.62 356	0.19 82	0.75 291	0.53 239	0.56 355	0.63 400	0.47 289	0.31 250	1.11 380	0.33 260	0.75 574	0.45 561	0.84 576	0.64 580	0.69 559	0.54 545

IPLGR_C	0.58 386	1.25 552	2.72 510	0.80 556	0.31 387	0.60 316	0.61 518	0.76 304	0.58 285	0.56 355	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.43 172	0.40 313	0.11 259	0.22 490	0.13 348	0.15 361	0.35 476	0.19 339

ARAFT	0.60 400	1.23 549	3.10 555	0.28 167	0.16 93	0.64 386	0.36 406	0.90 426	0.67 389	0.61 417	0.49 271	0.55 325	0.31 250	1.24 398	0.32 247	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.37 491	0.21 367

DN-CSS_ROB	0.48 283	1.23 549	1.99 364	0.39 414	0.22 249	0.56 251	0.19 82	0.75 291	0.61 314	0.45 235	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.70 323	0.32 247	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.36 483	0.12 156

FSD					0.29 353	0.35 46	0.33 386	0.44 72	0.46 166	0.32 166	0.32 149	0.37 202	0.32 258	0.35 112	0.32 247	0.28 533	0.27 523	0.31 534	0.30 503	0.31 436

G2L-ROB	0.51 329	0.95 488	1.96 358	0.29 199	0.22 249	0.59 304	0.28 310	0.76 304	0.57 274	0.55 345	0.45 228	0.70 423	0.32 258	1.38 408	0.47 351	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.20 298	0.13 193

OMP-Stereo	0.59 394	0.65 376	1.74 226	0.56 521	0.37 452	0.60 316	0.26 267	0.70 256	0.65 365	0.66 456	0.60 375	0.69 413	0.32 258	2.09 529	1.20 511	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.10 92

PFNet	0.60 400	0.33 184	2.47 467	0.41 432	0.55 526	0.62 356	0.27 291	0.61 209	0.63 344	0.61 417	0.56 343	0.45 268	0.32 258	1.88 504	1.14 501	0.28 533	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.26 396	0.20 355

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 212	0.86 457	1.78 252	0.28 167	0.17 122	0.52 202	0.20 102	0.62 213	0.61 314	0.50 282	0.61 382	0.39 216	0.32 258	0.35 112	0.30 222	0.07 23	0.10 250	0.09 102	0.09 132	0.35 476	0.10 92

MyStereo8	0.54 354	0.80 435	2.76 518	0.32 275	0.33 408	0.71 440	0.20 102	0.87 405	0.57 274	0.51 295	0.59 360	0.50 305	0.33 263	0.68 312	0.55 386	0.10 184	0.29 527	0.10 158	0.13 308	0.21 314	0.34 492

11t1	0.33 116	0.19 8	1.41 154	0.33 298	0.16 93	0.48 151	0.21 125	0.67 241	0.48 188	0.40 199	0.34 166	0.32 180	0.33 263	0.42 168	0.27 177	0.11 259	0.12 331	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.14 216

Selective-RAFT	0.35 135	0.26 98	1.48 172	0.31 246	0.15 66	0.61 336	0.19 82	0.60 205	0.54 252	0.28 141	0.29 116	0.40 224	0.33 263	0.50 241	0.27 177	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.19 282	0.08 40

Sa-1000	0.51 329	0.72 401	1.90 324	0.31 246	0.60 541	0.60 316	0.31 355	0.94 464	0.71 419	0.52 304	0.83 490	0.42 244	0.33 263	0.68 312	0.28 187	0.10 184	0.09 207	0.13 348	0.29 493	0.29 417	0.10 92

dad	0.51 329	1.01 514	1.74 226	0.29 199	0.19 193	0.60 316	0.26 267	0.52 144	0.75 461	0.63 437	0.63 400	0.63 369	0.33 263	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 551	0.18 413	0.22 331	0.14 216

GwcNet-ADL	0.50 312	0.74 411	2.90 537	0.31 246	0.20 208	0.58 287	0.29 334	0.87 405	0.64 352	0.47 245	0.47 242	0.56 337	0.33 263	0.46 205	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 102	0.09 132	0.14 155	0.21 367

raftrobust	0.38 163	0.68 388	1.54 183	0.32 275	0.46 507	0.52 202	0.21 125	0.56 175	0.42 125	0.52 304	0.35 171	0.31 172	0.33 263	0.37 136	0.30 222	0.10 184	0.11 300	0.08 42	0.07 66	0.21 314	0.19 339

AdaStereo	0.44 231	0.38 231	1.79 273	0.34 329	0.20 208	0.57 269	0.28 310	0.92 447	0.69 400	0.52 304	0.55 331	0.61 362	0.33 263	0.48 223	0.39 305	0.17 447	0.08 136	0.17 453	0.11 235	0.18 261	0.12 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
x	0.35 135	0.20 14	1.36 143	0.33 298	0.17 122	0.47 142	0.24 223	0.75 291	0.54 252	0.40 199	0.40 203	0.42 244	0.34 271	0.45 196	0.32 247	0.11 259	0.14 376	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

AFF-stereo	0.44 231	0.96 491	1.78 252	0.31 246	0.15 66	0.50 173	0.21 125	0.64 224	0.63 344	0.47 245	0.64 416	0.49 302	0.34 271	0.46 205	0.31 234	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.37 491	0.10 92

test_sample3	0.50 312	0.41 254	1.88 312	0.32 275	0.19 193	0.57 269	0.25 244	0.92 447	0.64 352	0.52 304	0.49 271	0.47 289	0.35 273	1.79 479	0.37 287	0.13 348	0.10 250	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.16 284

H2IRNET	0.40 185	0.61 348	1.90 324	0.29 199	0.17 122	0.54 219	0.18 73	0.52 144	0.50 204	0.27 136	0.56 343	0.47 289	0.35 273	0.46 205	0.33 260	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.32 445	0.12 156

tt1	0.44 231	0.64 369	1.83 292	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	0.88 511	0.31 157	0.37 180	0.25 115	0.35 273	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.36 502

RCA-Stereo	0.34 124	0.32 175	1.30 131	0.26 119	0.14 41	0.58 287	0.23 187	0.78 330	0.62 332	0.40 199	0.44 224	0.28 152	0.35 273	0.29 57	0.20 62	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.08 40

ICVP	0.46 260	0.29 142	2.41 451	0.33 298	0.22 249	0.59 304	0.55 499	0.75 291	0.50 204	0.44 224	0.60 375	0.49 302	0.35 273	0.53 255	0.37 287	0.16 432	0.16 420	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.15 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 192	0.52 313	1.26 124	0.31 246	0.24 282	0.59 304	0.26 267	0.77 315	0.63 344	0.58 385	0.48 254	0.57 343	0.35 273	0.40 155	0.50 367	0.14 391	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.15 175	0.15 254

G2L-Stereo	0.55 366	0.85 454	2.18 407	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.27 291	0.77 315	0.55 259	0.54 327	0.52 298	0.71 428	0.36 279	1.75 470	0.50 367	0.13 348	0.11 300	0.13 348	0.11 235	0.29 417	0.15 254

rvit_105_1	0.44 231	0.54 324	1.46 165	0.36 364	0.24 282	0.51 183	0.45 465	0.75 291	0.74 448	0.45 235	0.44 224	0.44 259	0.36 279	0.62 289	0.38 294	0.20 484	0.18 451	0.18 473	0.22 460	0.18 261	0.18 322

test_sample6	0.52 342	0.44 277	1.81 280	0.33 298	0.18 160	0.55 234	0.27 291	0.94 464	0.66 380	0.54 327	0.62 387	0.47 289	0.36 279	1.97 513	0.38 294	0.14 391	0.10 250	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.16 284

test_sample5	0.51 329	0.43 266	1.83 292	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.53 314	0.59 360	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

test_sample4	0.50 312	0.42 261	1.88 312	0.32 275	0.19 193	0.56 251	0.26 267	0.93 455	0.65 365	0.54 327	0.54 321	0.45 268	0.36 279	1.79 479	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

xx1	0.46 260	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 533	0.31 157	0.38 190	0.46 281	0.36 279	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

DualNet	0.51 329	0.43 266	1.83 292	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.54 327	0.62 387	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

qqq	0.38 163	0.21 26	1.34 139	0.28 167	0.15 66	0.45 117	0.26 267	0.76 304	0.52 220	0.39 197	0.41 207	0.46 281	0.36 279	0.96 362	0.30 222	0.11 259	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

RAFT_CTSACE	0.46 260	0.76 414	2.07 378	0.35 345	0.30 368	0.54 219	0.30 342	0.61 209	0.48 188	0.49 275	0.76 476	0.55 325	0.36 279	0.58 271	0.22 102	0.08 40	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.41 516	0.08 40

HCRNet	0.46 260	0.49 303	1.65 199	0.38 404	0.29 353	0.58 287	0.22 152	0.75 291	0.62 332	0.47 245	0.49 271	0.48 300	0.36 279	1.12 383	0.37 287	0.15 411	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.17 234	0.17 303

SFCPSM	0.46 260	0.24 73	2.35 441	0.27 139	0.27 331	0.70 438	0.32 378	0.96 483	0.63 344	0.49 275	0.52 298	0.43 248	0.36 279	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.16 211	0.12 156

MLCV	0.48 283	0.89 467	1.85 297	0.29 199	0.14 41	0.59 304	0.23 187	0.72 264	0.59 292	0.66 456	0.66 427	0.55 325	0.36 279	1.03 371	0.49 362	0.09 85	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.11 117

iResNet	0.51 329	0.76 414	2.59 492	0.41 432	0.17 122	0.64 386	0.27 291	0.82 361	0.70 409	0.57 366	0.64 416	0.43 248	0.36 279	0.70 323	0.52 375	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.21 314	0.13 193

DDVS	0.62 413	0.40 247	1.40 153	2.21 603	0.35 431	0.87 511	1.00 567	0.69 248	0.50 204	0.53 314	0.56 343	0.90 503	0.37 292	1.22 393	0.47 351	0.15 411	0.14 376	0.14 383	0.12 275	0.19 282	0.22 382

UGAM	0.58 386	0.47 297	2.21 411	0.30 219	0.19 193	0.53 211	0.34 391	0.59 195	0.63 344	0.44 224	0.73 467	0.78 459	0.37 292	2.58 568	0.39 305	0.10 184	0.08 136	0.17 453	0.14 336	0.42 522	0.17 303

mmm	0.38 163	0.21 26	1.18 108	0.35 345	0.17 122	0.49 161	0.26 267	0.78 330	0.52 220	0.50 282	0.57 351	0.41 230	0.37 292	0.71 325	0.31 234	0.11 259	0.13 355	0.14 383	0.13 308	0.15 175	0.14 216

DCANet-4	0.40 185	0.27 106	2.21 411	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.47 242	0.28 152	0.37 292	0.37 136	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

BSDual-CNN	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.30 219	0.21 222	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.61 314	0.63 437	0.53 309	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

psmg	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.27 139	0.21 222	0.75 464	0.36 406	0.90 426	0.61 314	0.59 399	0.59 360	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.13 131	0.11 117

HITNet	0.46 260	0.92 473	2.09 384	0.33 298	0.14 41	0.55 234	0.22 152	0.83 367	0.56 270	0.51 295	0.49 271	0.48 300	0.37 292	0.48 223	0.54 385	0.09 85	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.23 345	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
test_sample2	0.41 192	0.19 8	1.23 119	0.31 246	0.17 122	0.51 183	0.27 291	0.81 354	0.55 259	0.44 224	0.45 228	0.46 281	0.38 299	1.51 431	0.30 222	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.14 216

ACVNet-DCA	0.42 212	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

1test111	0.44 231	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.96 362	0.30 222	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

cc1	0.47 277	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 533	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.40 522

AEACV	0.33 116	0.24 73	1.44 161	0.28 167	0.35 431	0.47 142	0.21 125	0.43 64	0.28 12	0.26 127	0.25 84	0.22 79	0.38 299	0.30 66	0.18 22	0.09 85	0.35 541	0.09 102	0.36 535	0.23 345	0.25 427

hknet	0.47 277	0.29 142	1.70 212	0.30 219	0.24 282	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.64 352	0.63 437	0.53 309	0.80 468	0.38 299	0.77 340	0.37 287	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

AASNet	0.56 374	1.03 519	2.34 438	0.37 388	0.33 408	0.65 400	0.29 334	0.96 483	0.73 444	0.54 327	0.60 375	0.55 325	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.43 524	0.24 418

IIG-Stereo	0.59 394	0.65 376	1.74 226	0.54 512	0.23 269	0.61 336	0.21 125	0.73 276	0.65 365	0.64 447	0.69 446	0.69 413	0.38 299	2.09 529	1.39 527	0.11 259	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.09 63

111	0.48 283	1.09 527	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.59 304	0.26 267	0.83 367	0.78 479	0.48 263	0.52 298	0.56 337	0.38 299	0.49 234	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.23 345	0.35 494

xxxx	0.70 458	0.21 26	1.33 136	0.28 167	0.18 160	0.63 373	0.24 223	1.02 527	0.69 400	0.50 282	0.62 387	0.58 350	0.38 299	1.47 428	5.21 606	0.13 348	0.12 331	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.15 254

FENet	0.44 231	0.30 155	2.42 453	0.32 275	0.17 122	0.58 287	0.22 152	0.77 315	0.59 292	0.47 245	0.42 211	0.55 325	0.38 299	0.49 234	0.47 351	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.16 284

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 492	1.04 520	2.06 376	0.94 567	0.35 431	0.89 516	0.40 430	0.85 385	0.63 344	0.55 345	0.63 400	0.75 447	0.38 299	2.38 547	0.48 357	1.10 590	0.31 533	0.36 544	0.21 449	0.53 547	0.55 548

DeepPruner_ROB	0.50 312	0.70 395	1.94 346	0.29 199	0.26 317	0.63 373	0.31 355	0.80 350	0.48 188	0.61 417	0.55 331	0.66 390	0.38 299	0.98 364	0.40 313	0.19 474	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.23 345	0.17 303

NOSS_ROB	0.64 424	0.65 376	1.62 197	0.46 473	0.25 300	0.67 413	0.30 342	0.93 455	0.77 475	0.59 399	0.57 351	0.77 455	0.38 299	2.78 580	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 525	0.26 481	0.27 406	0.39 518

G2L-Stereo_test	0.55 366	0.97 499	1.89 319	0.33 298	0.24 282	0.75 464	0.38 422	0.79 346	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.74 441	0.39 313	1.56 437	0.43 330	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.08 97	0.28 412	0.13 193

ISRNet	0.47 277	0.44 277	1.55 185	0.37 388	0.31 387	0.49 161	0.19 82	0.75 291	0.66 380	0.63 437	0.71 460	0.67 399	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 496	0.20 443	0.21 314	0.25 427

ffm	0.47 277	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 511	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 502

ff1	0.73 479	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 511	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 502

mmx	0.72 470	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

xxx	0.72 470	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

test_xeample	0.72 470	0.21 26	1.36 143	0.27 139	0.17 122	0.59 304	0.28 310	1.01 524	0.70 409	0.55 345	0.67 430	0.44 259	0.39 313	1.88 504	5.17 605	0.12 318	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.15 254

iResNet_ROB	0.50 312	1.15 539	1.73 222	0.31 246	0.21 222	0.58 287	0.22 152	0.95 478	0.82 495	0.58 385	0.62 387	0.57 343	0.39 313	0.84 350	0.40 313	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.06 14	0.21 314	0.13 193

CoDeX	0.52 342	0.43 266	2.25 423	0.29 199	0.26 317	0.61 336	0.32 378	0.99 508	0.68 391	0.48 263	0.55 331	0.52 314	0.40 321	1.60 448	0.35 277	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.12 156

CASS	0.39 178	0.30 155	1.61 196	0.32 275	0.17 122	0.53 211	0.24 223	0.70 256	0.49 194	0.59 399	0.54 321	0.40 224	0.40 321	0.41 160	0.30 222	0.17 447	0.10 250	0.14 383	0.11 235	0.18 261	0.17 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 329	0.87 460	1.99 364	0.37 388	0.65 549	0.58 287	0.35 399	0.78 330	0.62 332	0.48 263	0.55 331	0.45 268	0.40 321	0.72 327	0.30 222	0.09 85	0.07 47	0.12 289	0.12 275	0.33 454	0.38 512

CSP-Net	0.50 312	0.39 241	1.25 122	0.29 199	0.23 269	0.77 476	0.35 399	0.86 395	0.57 274	0.59 399	0.59 360	0.65 383	0.40 321	1.77 474	0.44 336	0.16 432	0.11 300	0.10 158	0.10 170	0.20 298	0.14 216

TRStereo	0.53 348	0.76 414	2.38 446	0.42 443	0.29 353	0.69 431	0.23 187	1.81 587	0.55 259	0.36 179	0.32 149	0.47 289	0.40 321	0.46 205	0.25 155	0.12 318	0.11 300	0.11 229	0.41 548	0.13 131	0.32 480

RAFT	0.45 249	0.92 473	1.59 190	0.34 329	0.19 193	0.46 135	0.35 399	0.65 230	0.49 194	0.49 275	0.49 271	0.70 423	0.40 321	0.47 216	0.32 247	0.11 259	0.16 420	0.14 383	0.13 308	0.51 543	0.13 193

UPFNet	0.46 260	0.28 131	1.73 222	0.33 298	0.32 395	0.65 400	0.38 422	0.83 367	0.59 292	0.57 366	0.52 298	0.61 362	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 348	0.12 275	0.15 175	0.11 117

ACVNet	0.45 249	0.44 277	1.79 273	0.28 167	0.21 222	0.59 304	0.36 406	0.66 232	0.68 391	0.45 235	0.59 360	0.69 413	0.40 321	0.44 181	0.55 386	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.34 465	0.10 92

cf-r	0.53 348	0.81 440	2.15 400	0.33 298	0.28 345	0.60 316	0.28 310	0.78 330	0.64 352	0.51 295	0.60 375	0.75 447	0.40 321	1.32 402	0.43 330	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.14 216

GwcNet-RSSM	0.57 381	0.94 481	2.13 394	0.32 275	0.25 300	0.60 316	0.30 342	0.80 350	0.66 380	0.52 304	0.64 416	0.71 428	0.40 321	1.79 479	0.50 367	0.13 348	0.09 207	0.12 289	0.12 275	0.21 314	0.15 254

CFNet	0.58 386	0.96 491	1.78 252	0.33 298	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.88 414	0.75 461	0.46 243	0.59 360	0.58 350	0.40 321	2.29 540	0.48 357	0.12 318	0.09 207	0.15 413	0.14 336	0.30 428	0.15 254

IGEV-FE	0.53 348	0.34 199	2.91 538	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 510	0.51 284	0.70 423	0.41 332	0.48 223	1.13 499	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 526	0.19 282	0.09 63

xyz-stereo-finetune2	0.35 135	0.45 285	1.04 88	0.21 13	0.12 9	0.58 287	0.23 187	0.50 122	0.45 155	0.31 157	0.46 236	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.09 63

test_sample1	0.40 185	0.18 5	1.19 110	0.31 246	0.18 160	0.48 151	0.23 187	0.78 330	0.49 194	0.44 224	0.44 224	0.45 268	0.41 332	1.39 409	0.33 260	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.13 193

SMFormer	0.50 312	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.15 175	0.16 284

tta	0.50 312	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.11 117

qqq1	0.48 283	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

fff1	0.48 283	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

IGEV_Zeroshot_test	0.53 348	0.33 184	2.91 538	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 510	0.51 284	0.71 428	0.41 332	0.48 223	1.13 499	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 526	0.19 282	0.09 63

HH	0.49 301	0.49 303	2.78 523	0.50 492	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 437	0.48 254	0.87 495	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

HanStereo	0.49 301	0.49 303	2.78 523	0.50 492	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 437	0.48 254	0.87 495	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

AACVNet	0.54 354	0.78 431	1.73 222	0.36 364	0.21 222	0.57 269	0.25 244	0.71 259	0.51 212	0.55 345	0.59 360	0.64 378	0.41 332	2.13 532	0.41 319	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.11 235	0.33 454	0.15 254

DCANet	0.42 212	0.77 423	1.95 349	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.41 332	0.36 125	0.39 305	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

CFNet-ft	0.51 329	0.76 414	1.79 273	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 441	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 525	0.13 308	0.18 261	0.14 216

CFNet_RVC	0.51 329	0.76 414	1.79 273	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 441	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 525	0.13 308	0.18 261	0.14 216

UCFNet_RVC	0.48 283	0.82 444	1.85 297	0.30 219	0.27 331	0.64 386	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.48 263	0.53 309	0.63 369	0.41 332	0.88 357	0.38 294	0.15 411	0.10 250	0.17 453	0.17 400	0.18 261	0.15 254

AANet_RVC	0.68 449	1.00 510	2.09 384	0.33 298	0.25 300	0.58 287	0.32 378	0.81 354	0.80 487	0.61 417	0.94 514	0.80 468	0.41 332	2.46 559	1.02 485	0.36 548	0.14 376	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.22 382

PS-NSSS	0.63 420	1.00 510	1.81 280	0.30 219	0.31 387	0.63 373	0.34 391	0.98 496	0.69 400	0.54 327	0.74 470	0.51 308	0.41 332	2.43 556	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 522	0.18 413	0.27 406	0.21 367

iResNetv2_ROB	0.59 394	1.43 567	2.96 541	0.40 425	0.22 249	0.58 287	0.28 310	0.91 438	0.73 444	0.57 366	0.63 400	0.60 360	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.07 66	0.43 524	0.17 303

MyStereo05	0.49 301	0.41 254	2.72 510	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.82 361	0.77 475	0.52 304	0.37 180	0.51 308	0.42 350	0.52 249	0.38 294	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

MyStereo04	0.48 283	0.40 247	2.65 501	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.83 367	0.75 461	0.47 245	0.36 177	0.53 316	0.42 350	0.53 255	0.39 305	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

TestStereo1	0.49 301	0.81 440	1.85 297	0.39 414	0.57 532	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

SA-5K	0.49 301	0.81 440	1.85 297	0.39 414	0.57 532	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

GES	0.44 231	0.28 131	1.88 312	0.30 219	0.18 160	0.61 336	0.30 342	0.88 414	0.46 166	0.47 245	0.52 298	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 425	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.15 175	0.17 303

222	0.78 496	0.23 60	1.23 119	0.28 167	0.18 160	0.62 356	0.24 223	1.02 527	0.70 409	0.58 385	0.66 427	0.46 281	0.42 350	1.80 483	6.53 612	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.17 303

FADNet_RVC	0.81 508	1.14 535	2.42 453	0.30 219	0.24 282	0.71 440	0.24 223	0.95 478	0.61 314	0.44 224	0.56 343	0.59 353	0.42 350	1.52 433	0.68 428	0.94 581	0.96 598	0.28 525	1.00 596	0.90 573	1.36 598

BEATNet_4x	0.47 277	0.73 408	1.91 330	0.33 298	0.15 66	0.56 251	0.25 244	0.85 385	0.58 285	0.54 327	0.51 284	0.57 343	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.20 298	0.16 284

HSM-Net_RVC	0.67 442	0.34 199	2.23 419	0.26 119	0.19 193	0.67 413	0.29 334	1.26 562	0.69 400	0.72 483	0.70 456	0.78 459	0.42 350	3.77 600	0.41 319	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 312	0.41 254	1.50 178	0.33 298	0.21 222	0.68 425	0.26 267	0.81 354	0.68 391	0.67 460	0.68 437	0.73 435	0.42 350	1.10 377	0.59 405	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.14 336	0.25 376	0.21 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 386	0.82 444	1.89 319	0.59 532	0.56 529	0.64 386	0.36 406	0.84 378	0.69 400	0.51 295	0.68 437	0.53 316	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 556	0.29 493	0.48 536	0.30 466

gwcnet-sp	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

scenet	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

ToySt	0.44 231	0.61 348	1.89 319	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.35 399	0.67 241	0.53 239	0.39 197	0.50 279	0.59 353	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 184	0.12 331	0.13 348	0.16 381	0.24 362	0.19 339

ssnet	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

GMM-Stereo	0.50 312	0.23 60	2.41 451	0.54 512	0.24 282	0.77 476	0.46 468	0.59 195	0.57 274	0.58 385	0.73 467	0.47 289	0.43 360	0.68 312	0.27 177	0.10 184	0.06 23	0.13 348	0.13 308	0.14 155	0.44 531

PSMNet-RSSM	0.53 348	0.82 444	1.78 252	0.31 246	0.25 300	0.58 287	0.28 310	0.84 378	0.60 297	0.50 282	0.61 382	0.67 399	0.43 360	1.68 458	0.42 321	0.15 411	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.15 175	0.13 193

STTStereo	0.51 329	0.69 392	2.14 399	0.36 364	0.30 368	0.61 336	0.32 378	0.77 315	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.67 399	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 432	0.15 402	0.17 453	0.20 443	0.16 211	0.15 254

CFNet_ucs	0.48 283	0.50 309	2.32 433	0.26 119	0.22 249	0.57 269	0.22 152	0.85 385	0.65 365	0.53 314	0.64 416	0.68 406	0.44 368	0.54 259	0.31 234	0.13 348	0.12 331	0.16 432	0.11 235	0.19 282	0.17 303

SACVNet	0.60 400	0.74 411	1.90 324	0.37 388	0.28 345	0.64 386	0.37 415	0.86 395	0.61 314	0.65 454	0.62 387	0.69 413	0.44 368	2.08 527	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.38 498	0.24 418

GEStereo_RVC	0.54 354	0.87 460	1.95 349	0.47 478	0.25 300	0.62 356	0.37 415	1.00 516	0.74 448	0.53 314	0.54 321	0.59 353	0.44 368	1.10 377	0.46 342	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.26 396	0.19 339

FINET	0.65 433	0.95 488	3.06 551	0.35 345	0.40 474	0.58 287	0.48 480	0.92 447	1.10 545	0.57 366	0.68 437	0.47 289	0.44 368	1.15 388	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 453	0.15 361	0.26 396	0.25 427

FE-Mocha	0.41 192	0.31 167	1.44 161	0.28 167	0.33 408	0.41 87	0.17 57	0.69 248	0.45 155	0.44 224	0.50 279	0.41 230	0.45 372	0.36 125	1.17 507	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.21 449	0.13 131	0.13 193

z-ln-s-r	0.64 424	0.89 467	2.23 419	0.32 275	0.26 317	0.57 269	0.37 415	0.84 378	0.76 470	0.51 295	0.81 484	0.64 378	0.45 372	2.06 523	1.27 519	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.24 362	0.13 193

HI	0.41 192	0.63 365	1.72 219	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 192	0.63 365	1.72 219	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

DualNet (step1)	0.59 394	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.61 564	0.14 376	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

test_sample9	0.94 526	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.91 507	2.55 574	0.61 564	4.16 616	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

test_sample7	0.47 277	0.33 184	1.49 175	0.34 329	0.20 208	0.51 183	0.30 342	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.17 447	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.18 322

riskmin	0.37 153	0.22 42	1.74 226	0.32 275	0.20 208	0.48 151	0.20 102	0.66 232	0.46 166	0.36 179	0.34 166	0.69 413	0.45 372	0.39 150	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.08 97	0.13 131	0.16 284

IPLGR	0.54 354	0.56 335	2.68 504	0.36 364	0.18 160	0.62 356	0.54 496	1.02 527	0.64 352	0.73 487	0.46 236	0.47 289	0.45 372	1.12 383	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.19 282	0.12 156

PSMNet-ADL	0.51 329	0.38 231	1.65 199	0.35 345	0.21 222	0.67 413	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.42 213	0.52 298	0.70 423	0.45 372	1.91 507	0.57 398	0.15 411	0.13 355	0.11 229	0.13 308	0.15 175	0.20 355

ADLNet	0.60 400	0.71 397	1.95 349	0.35 345	0.34 418	0.67 413	0.34 391	0.90 426	0.74 448	0.68 467	0.62 387	0.80 468	0.45 372	1.78 475	0.64 419	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.29 417	0.21 367

acv_ft	0.48 283	0.44 277	1.76 238	0.32 275	0.41 482	0.63 373	0.28 310	0.81 354	0.68 391	0.61 417	0.59 360	0.69 413	0.45 372	0.44 181	0.63 414	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.41 516	0.10 92

GANet-RSSM	0.55 366	0.73 408	1.90 324	0.36 364	0.26 317	0.59 304	0.27 291	0.78 330	0.52 220	0.47 245	0.57 351	0.63 369	0.45 372	1.92 511	0.43 330	0.14 391	0.10 250	0.25 518	0.11 235	0.34 465	0.14 216

FADNet-RVC-Resample	0.67 442	1.16 544	3.16 561	0.37 388	0.29 353	0.62 356	0.38 422	0.86 395	0.63 344	0.51 295	0.50 279	0.57 343	0.45 372	1.57 441	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 506	0.19 433	0.27 406	0.62 555

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 366	0.92 473	2.36 444	0.38 404	0.37 452	0.60 316	0.28 310	0.82 361	0.62 332	0.62 428	0.55 331	0.72 431	0.45 372	1.00 367	0.43 330	0.15 411	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.15 175	0.16 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 438	0.85 454	2.55 489	0.50 492	0.52 520	0.72 446	0.39 427	0.87 405	0.72 429	0.58 385	0.68 437	0.63 369	0.46 387	1.70 461	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 506	0.18 413	0.38 498	0.27 444

YMNet	0.62 413	0.72 401	1.93 336	0.41 432	0.41 482	0.87 511	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 490	0.81 484	0.83 478	0.46 387	0.86 353	0.93 465	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 516	0.21 367

YMNet_1	0.62 413	0.72 401	1.93 336	0.41 432	0.41 482	0.87 511	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 490	0.81 484	0.83 478	0.46 387	0.86 353	0.93 465	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 516	0.21 367

anonymousa	0.48 283	0.46 288	2.44 459	0.29 199	0.34 418	0.61 336	0.25 244	0.66 232	0.54 252	0.53 314	0.77 479	0.73 435	0.46 387	0.33 94	0.31 234	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.29 493	0.10 65	0.19 339

iRaft-Stereo_5w	0.54 354	1.01 514	2.08 383	0.27 139	0.21 222	0.49 161	0.28 310	0.73 276	0.58 285	0.40 199	0.61 382	0.62 366	0.46 387	1.78 475	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.39 508	0.12 156

FADNet-RVC	0.61 408	1.26 554	2.12 392	0.33 298	0.26 317	0.59 304	0.29 334	0.86 395	0.62 332	0.45 235	0.50 279	0.62 366	0.46 387	1.73 466	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 453	0.18 413	0.59 551	0.28 450

NVstereo2D	0.58 386	0.40 247	2.03 374	0.35 345	0.35 431	0.69 431	0.39 427	0.91 438	0.80 487	0.47 245	0.53 309	0.67 399	0.46 387	1.99 517	0.48 357	0.19 474	0.11 300	0.17 453	0.13 308	0.25 376	0.25 427

DLCB_ROB	0.54 354	0.55 333	1.49 175	0.36 364	0.25 300	0.65 400	0.36 406	0.80 350	0.70 409	0.72 483	0.69 446	0.83 478	0.46 387	1.53 434	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 383	0.14 336	0.14 155	0.13 193

xyz-stereo	3.02 600	0.29 142	30.64 637	0.23 48	0.12 9	15.52 620	0.24 223	0.51 130	0.47 185	0.59 399	7.99 613	0.64 378	0.47 395	1.39 409	0.50 367	0.09 85	0.07 47	0.34 541	0.07 66	0.13 131	0.08 40

DispNO	0.67 442	0.98 503	2.58 490	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.29 334	0.83 367	0.68 391	0.53 314	0.79 483	0.83 478	0.47 395	2.46 559	0.68 428	0.12 318	0.10 250	0.19 479	0.31 510	0.16 211	0.17 303

1111x	0.74 482	0.21 26	1.93 336	0.31 246	0.17 122	0.63 373	0.32 378	1.03 534	0.74 448	0.52 304	0.62 387	0.57 343	0.47 395	2.38 547	4.25 600	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.12 275	0.12 99	0.14 216

ssnet_v2	0.55 366	0.60 344	1.86 305	0.32 275	0.22 249	0.72 446	0.44 458	0.94 464	0.74 448	0.63 437	0.54 321	0.81 471	0.47 395	0.77 340	0.70 432	0.16 432	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.30 428	0.30 466

SA	0.50 312	0.75 413	1.95 349	0.31 246	0.61 545	0.57 269	0.31 355	0.91 438	0.73 444	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 202	0.09 85	0.09 207	0.13 348	0.32 516	0.30 428	0.10 92

CFNet_pseudo	0.45 249	0.46 288	2.23 419	0.25 87	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.10 250	0.15 413	0.10 170	0.17 234	0.14 216

ccs_rob	0.45 249	0.46 288	2.22 415	0.26 119	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.09 207	0.16 432	0.10 170	0.17 234	0.14 216

StereoDRNet	0.64 424	0.88 464	2.35 441	0.41 432	0.45 501	0.73 453	0.47 476	0.94 464	0.74 448	0.75 492	0.54 321	0.74 441	0.47 395	1.70 461	0.72 439	0.15 411	0.14 376	0.15 413	0.14 336	0.20 298	0.19 339

PSMNet_ROB	0.66 438	1.01 514	2.33 436	0.38 404	0.31 387	0.72 446	0.55 499	0.86 395	0.69 400	0.54 327	0.60 375	0.75 447	0.47 395	2.00 518	0.82 457	0.17 447	0.13 355	0.19 479	0.19 433	0.24 362	0.27 444

coex_refinement	0.58 386	0.94 481	1.87 310	0.38 404	0.25 300	0.64 386	0.34 391	0.83 367	0.65 365	0.60 408	0.63 400	0.81 471	0.48 404	1.85 495	0.56 394	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.16 211	0.16 284

DCVSM-stereo	0.49 301	0.29 142	2.49 471	0.29 199	0.22 249	0.53 211	0.52 488	0.58 186	0.49 194	0.69 469	0.46 236	0.79 464	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.20 298	0.20 355

DAS	0.56 374	0.35 208	1.55 185	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 516	0.68 437	0.56 337	0.48 404	2.40 551	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

SepStereo	0.52 342	0.35 208	1.55 185	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 516	0.68 437	0.56 337	0.48 404	1.56 437	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

ADLNet2	0.68 449	0.84 450	3.19 565	0.33 298	0.36 440	0.64 386	0.37 415	0.89 420	0.79 484	0.54 327	0.65 425	0.93 511	0.48 404	2.07 525	0.56 394	0.13 348	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.33 454	0.18 322

ac_64	0.55 366	0.46 288	1.92 333	0.36 364	0.34 418	0.63 373	0.31 355	0.82 361	0.61 314	0.55 345	0.51 284	0.89 501	0.48 404	1.83 488	0.55 386	0.14 391	0.11 300	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.12 156

TDLM	0.67 442	0.92 473	1.76 238	0.37 388	0.24 282	0.66 407	0.56 504	0.82 361	0.74 448	1.16 551	0.62 387	0.61 362	0.48 404	2.70 576	0.50 367	0.20 484	0.11 300	0.35 542	0.14 336	0.32 445	0.16 284

GwcNet	0.69 454	0.71 397	3.12 558	0.36 364	0.45 501	0.81 493	0.44 458	0.86 395	0.84 501	0.60 408	0.74 470	0.82 476	0.49 411	1.65 454	0.66 422	0.16 432	0.15 402	0.15 413	0.15 361	0.31 436	0.24 418

ETE_ROB	0.60 400	0.71 397	1.55 185	0.37 388	0.25 300	0.69 431	0.51 485	1.47 572	0.70 409	0.80 504	0.69 446	0.85 487	0.49 411	1.36 406	0.58 403	0.16 432	0.13 355	0.19 479	0.16 381	0.21 314	0.23 406

LALA_ROB	0.60 400	0.76 414	1.69 208	0.36 364	0.29 353	0.79 485	0.55 499	0.94 464	0.77 475	0.81 510	0.67 430	0.94 515	0.49 411	0.99 365	0.73 442	0.21 491	0.15 402	0.20 488	0.18 413	0.23 345	0.21 367

delet	0.52 342	0.54 324	1.62 197	0.31 246	0.35 431	0.74 458	0.46 468	0.85 385	0.74 448	0.55 345	0.60 375	0.67 399	0.50 414	1.12 383	0.57 398	0.11 259	0.11 300	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.12 156

CC-Net-ROB	0.85 514	1.15 539	2.13 394	0.88 562	0.38 458	0.88 515	0.44 458	1.06 540	0.79 484	0.58 385	0.69 446	0.65 383	0.50 414	2.74 579	0.51 372	0.93 579	0.39 556	0.87 577	0.29 493	0.54 548	0.54 545

SQANet	0.80 500	1.58 574	2.53 478	0.76 552	0.83 562	0.76 468	0.36 406	0.83 367	0.64 352	0.63 437	0.69 446	0.73 435	0.51 416	1.21 391	0.53 379	0.77 576	0.29 527	0.59 567	0.29 493	0.86 572	0.61 554

SDNR	1.22 554	0.80 435	2.71 508	0.33 298	1.48 596	1.98 586	0.23 187	1.93 591	2.44 596	0.89 525	2.52 584	1.36 563	0.51 416	3.65 598	1.93 550	0.30 538	0.31 533	0.22 499	0.16 381	0.33 454	0.36 502

RAFT_R40	0.50 312	0.21 26	1.76 238	0.50 492	0.40 474	0.61 336	0.53 492	0.56 175	0.60 297	0.56 355	0.54 321	0.55 325	0.51 416	1.57 441	0.53 379	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.09 63

IRAFT_RVC	0.54 354	0.53 318	1.78 252	0.46 473	0.21 222	0.58 287	0.43 447	0.65 230	0.66 380	0.54 327	0.50 279	0.49 302	0.51 416	1.58 445	1.01 483	0.11 259	0.25 514	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.13 193

LMCR-Stereo	0.52 342	0.71 397	2.39 448	0.40 425	0.21 222	0.74 458	0.31 355	1.02 527	0.64 352	0.61 417	0.63 400	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 207	0.12 289	0.09 132	0.23 345	0.12 156

DDUNet	0.77 492	1.12 530	1.88 312	0.76 552	0.69 553	0.84 501	0.43 447	0.85 385	0.65 365	0.67 460	0.75 473	0.91 505	0.52 421	1.03 371	0.57 398	0.54 560	0.37 545	0.95 583	0.52 563	0.71 562	0.57 549

CVANet_RVC	0.65 433	0.80 435	2.13 394	0.36 364	0.26 317	0.62 356	0.42 440	0.84 378	0.72 429	0.69 469	0.68 437	0.68 406	0.52 421	2.64 571	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 499	0.17 400	0.37 491	0.15 254

IER	0.43 221	0.38 231	1.69 208	0.26 119	0.25 300	0.66 407	0.26 267	0.71 259	0.55 259	0.54 327	0.59 360	0.60 360	0.53 423	0.52 249	0.39 305	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.14 155	0.11 117

DISCO	0.57 381	0.34 199	1.87 310	0.45 468	0.34 418	0.84 501	0.35 399	0.84 378	0.78 479	0.59 399	0.63 400	1.06 540	0.53 423	1.10 377	0.82 457	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.18 322

XPNet_ROB	0.61 408	0.72 401	1.66 203	0.37 388	0.27 331	0.67 413	0.47 476	0.89 420	0.71 419	0.78 501	0.70 456	0.81 471	0.53 423	1.70 461	0.76 446	0.21 491	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.20 298	0.21 367

psm_up	0.57 381	0.61 348	1.83 292	0.35 345	0.30 368	0.64 386	0.37 415	0.90 426	0.68 391	0.59 399	0.55 331	0.68 406	0.54 426	1.91 507	0.46 342	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.23 345	0.13 193

UNet	0.54 354	0.44 277	2.83 528	0.31 246	0.33 408	0.74 458	0.27 291	0.82 361	0.61 314	0.53 314	0.54 321	0.72 431	0.54 426	0.78 344	0.56 394	0.11 259	0.09 207	0.13 348	0.11 235	0.14 155	0.12 156

HGLStereo	0.54 354	0.69 392	2.00 366	0.35 345	0.40 474	0.66 407	0.30 342	0.83 367	0.62 332	0.57 366	0.69 446	0.69 413	0.54 426	1.07 374	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 348	0.11 235	0.19 282	0.17 303

PA-Net	0.84 513	1.00 510	3.49 577	0.63 539	0.40 474	0.70 438	0.52 488	0.86 395	0.84 501	0.52 304	0.59 360	0.70 423	0.54 426	2.35 543	2.23 565	0.17 447	0.27 523	0.19 479	0.28 489	0.22 331	0.36 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 433	0.94 481	1.96 358	0.43 447	0.30 368	0.71 440	0.68 534	0.84 378	0.65 365	0.70 475	0.60 375	0.86 493	0.54 426	1.56 437	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 571	0.25 473	0.22 331	0.24 418

GASNet	0.73 479	1.47 569	3.04 549	0.47 478	0.33 408	0.57 269	0.34 391	0.91 438	0.75 461	0.58 385	0.58 357	0.74 441	0.55 431	2.03 519	0.65 421	0.21 491	0.15 402	0.19 479	0.17 400	0.51 543	0.28 450

pcwnet_v2	0.64 424	0.49 303	4.41 593	0.32 275	0.27 331	0.60 316	0.25 244	0.97 492	0.88 511	0.59 399	0.70 456	0.63 369	0.55 431	0.66 308	0.37 287	0.17 447	0.15 402	0.15 413	0.14 336	0.21 314	0.23 406

APVNet	0.70 458	0.67 385	2.71 508	0.38 404	0.36 440	0.85 505	0.43 447	0.91 438	0.68 391	0.55 345	0.69 446	0.75 447	0.55 431	2.31 541	0.78 450	0.17 447	0.17 440	0.24 513	0.19 433	0.33 454	0.23 406

MMNet	0.50 312	0.48 300	1.93 336	0.33 298	0.27 331	0.79 485	0.28 310	0.81 354	0.74 448	0.60 408	0.56 343	0.59 353	0.55 431	0.79 345	0.59 405	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.14 216

MultiAttention	2.38 589	0.50 309	1.93 336	1.80 597	2.56 606	10.86 616	2.30 603	1.22 556	0.80 487	0.62 428	1.16 541	1.13 549	0.56 435	16.09 625	1.18 508	0.20 484	0.09 207	0.43 555	1.62 607	0.94 575	1.58 603

Wz-Net-LNSev	0.59 394	0.96 491	2.47 467	0.34 329	0.37 452	0.79 485	0.44 458	0.86 395	0.77 475	0.61 417	0.67 430	0.79 464	0.56 435	0.64 294	0.62 412	0.15 411	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.19 339

DMCA-RVC	0.62 413	0.96 491	2.63 497	0.36 364	0.90 567	0.56 251	0.31 355	0.69 248	0.57 274	0.68 467	0.52 298	0.59 353	0.56 435	1.23 395	0.53 379	0.16 432	0.38 549	0.20 488	0.15 361	0.20 298	0.15 254

MSMDNet	0.46 260	0.44 277	2.28 428	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.56 435	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.13 348	0.10 170	0.18 261	0.15 254

DANet	0.80 500	0.65 376	2.21 411	1.19 581	0.48 511	0.74 458	1.25 582	0.89 420	1.53 571	0.89 525	0.71 460	0.96 518	0.56 435	1.83 488	0.96 470	0.18 459	0.16 420	0.19 479	0.16 381	0.26 396	0.29 456
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 424	0.43 266	2.44 459	0.39 414	0.44 492	0.80 492	0.41 436	1.02 527	0.78 479	0.80 504	0.63 400	0.69 413	0.56 435	1.79 479	0.69 430	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.17 303

zh-mn7	0.80 500	1.54 572	3.00 547	0.35 345	0.27 331	0.72 446	0.41 436	0.93 455	1.11 547	1.00 538	1.28 547	0.75 447	0.57 441	1.87 496	1.18 508	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.26 396	0.21 367

w-ln-seven	0.74 482	1.05 521	2.54 484	0.37 388	0.34 418	1.03 536	0.47 476	1.00 516	1.08 542	0.90 527	0.85 497	0.85 487	0.57 441	1.37 407	1.26 518	0.14 391	0.13 355	0.16 432	0.15 361	0.31 436	0.20 355

PCWNet_CMD	0.46 260	0.45 285	2.28 428	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.57 441	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.18 261	0.14 216

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 381	0.87 460	2.11 389	0.32 275	0.30 368	0.84 501	0.40 430	0.88 414	0.72 429	0.65 454	0.73 467	0.66 390	0.57 441	0.93 358	0.71 435	0.13 348	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.14 216

DSFCA	0.54 354	0.35 208	1.41 154	0.28 167	0.28 345	0.79 485	0.88 557	0.76 304	0.70 409	0.72 483	0.66 427	0.67 399	0.57 441	1.17 389	0.63 414	0.16 432	0.14 376	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.13 193

FADNet	0.64 424	1.22 548	2.06 376	0.32 275	0.30 368	0.66 407	0.29 334	0.88 414	0.72 429	0.44 224	0.48 254	0.66 390	0.57 441	1.84 493	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 453	0.19 433	0.59 551	0.24 418

MyStereo06	0.54 354	0.41 254	2.68 504	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.81 354	0.44 140	0.84 518	0.52 298	0.78 459	0.58 447	0.48 223	1.10 495	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

Anonymous_2	0.74 482	0.32 175	1.65 199	0.33 298	0.30 368	0.67 413	0.32 378	0.69 248	0.46 166	0.48 263	0.41 207	0.84 483	0.58 447	0.51 245	0.40 313	0.32 541	0.38 549	1.43 600	3.69 617	0.80 569	0.27 444

RTSC	0.72 470	1.00 510	2.22 415	0.40 425	0.29 353	0.82 496	0.31 355	0.96 483	1.10 545	0.92 530	0.81 484	0.78 459	0.58 447	1.23 395	1.55 536	0.18 459	0.17 440	0.14 383	0.17 400	0.43 524	0.30 466

z-mn7	0.80 500	1.52 571	2.62 496	0.36 364	0.28 345	1.01 533	0.48 480	0.90 426	1.29 560	0.69 469	1.35 555	0.85 487	0.59 450	2.03 519	1.09 494	0.14 391	0.12 331	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.20 355

ITSA-stereo	0.48 283	0.33 184	1.20 114	0.33 298	0.18 160	0.60 316	0.29 334	0.94 464	0.80 487	0.50 282	0.49 271	0.53 316	0.59 450	1.25 399	0.64 419	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.23 406

GANetREF_RVC	0.75 485	1.15 539	2.46 462	0.47 478	0.26 317	0.83 499	0.61 518	0.97 492	0.89 515	0.62 428	0.61 382	0.72 431	0.59 450	2.42 553	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 544	0.24 466	0.39 508	0.31 474
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 485	0.84 450	2.01 367	0.40 425	0.25 300	0.74 458	0.66 528	0.87 405	0.73 444	0.71 480	1.07 535	0.84 483	0.59 450	2.71 578	1.15 503	0.17 447	0.16 420	0.44 556	0.16 381	0.31 436	0.20 355

Reg-Stereo(zero)	0.46 260	0.17 1	2.10 388	0.24 68	0.34 418	0.51 183	0.42 440	0.50 122	0.54 252	0.37 183	0.46 236	0.54 322	0.60 454	0.43 172	1.10 495	0.08 40	0.09 207	0.08 42	0.22 460	0.12 99	0.22 382

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 458	0.65 376	3.45 576	0.50 492	0.60 541	0.75 464	0.23 187	0.96 483	0.60 297	0.76 495	1.30 550	0.81 471	0.60 454	0.57 267	0.82 457	0.10 184	0.16 420	0.11 229	0.43 551	0.31 436	0.22 382

fast-acv-ft	0.63 420	0.88 464	3.10 555	0.38 404	0.30 368	0.79 485	0.48 480	0.69 248	0.72 429	0.58 385	0.78 480	0.76 453	0.60 454	0.67 309	0.73 442	0.15 411	0.15 402	0.18 473	0.17 400	0.37 491	0.16 284

Wz-Net-SNSev	0.76 488	1.32 561	3.11 557	0.40 425	0.31 387	0.71 440	0.60 514	0.98 496	0.87 507	0.67 460	0.83 490	0.96 518	0.60 454	1.67 457	0.97 471	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.17 400	0.36 483	0.24 418

HHNet	0.60 400	0.65 376	2.60 495	0.36 364	0.25 300	0.64 386	0.61 518	0.64 224	0.62 332	0.55 345	1.13 540	0.32 180	0.60 454	0.42 168	1.79 547	0.15 411	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.18 261	0.15 254

SST-Stereo	0.52 342	0.20 14	1.76 238	0.62 538	0.53 521	0.62 356	0.66 528	0.55 168	0.61 314	0.58 385	0.53 309	0.52 314	0.60 454	1.59 447	0.29 202	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.10 92

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 537	1.67 580	2.32 433	0.47 478	0.39 464	1.47 561	0.95 561	0.95 478	0.91 518	0.84 518	0.94 514	1.05 538	0.60 454	2.95 586	0.72 439	0.41 550	0.72 590	0.32 538	0.55 564	0.74 563	1.22 595

S-Stereo	0.80 500	0.69 392	3.89 584	0.39 414	0.37 452	0.69 431	0.70 539	0.94 464	0.98 530	0.62 428	0.91 507	0.83 478	0.60 454	2.37 544	0.66 422	0.18 459	0.21 484	0.17 453	0.18 413	0.30 428	0.35 494

RYNet	0.70 458	0.56 335	2.25 423	0.35 345	0.41 482	0.86 507	0.43 447	0.94 464	0.82 495	0.62 428	0.53 309	0.91 505	0.60 454	2.70 576	1.00 479	0.14 391	0.11 300	0.16 432	0.14 336	0.25 376	0.27 444

RASNet	0.61 408	0.68 388	2.03 374	0.35 345	0.46 507	0.65 400	0.28 310	0.78 330	0.70 409	0.48 263	0.64 416	0.93 511	0.61 463	2.21 536	0.73 442	0.12 318	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.14 155	0.11 117

PASM	0.72 470	0.68 388	1.91 330	0.47 478	0.44 492	0.60 316	0.51 485	0.76 304	0.80 487	0.77 499	0.67 430	0.87 495	0.61 463	2.40 551	0.67 425	0.32 541	0.35 541	0.36 544	0.41 548	0.45 533	0.39 518

FBW_ROB	0.83 511	0.77 423	1.77 247	0.44 454	0.30 368	0.87 511	0.46 468	1.10 546	0.91 518	0.81 510	0.75 473	1.01 529	0.61 463	3.66 599	1.23 515	0.26 524	0.23 498	0.36 544	0.25 473	0.27 406	0.62 555

PDISCO_ROB	0.75 485	1.06 523	2.11 389	0.64 540	0.59 536	1.13 550	0.43 447	1.14 551	1.05 537	0.64 447	0.71 460	0.96 518	0.61 463	1.21 391	0.76 446	0.37 549	0.18 451	0.27 522	0.24 466	0.56 550	0.32 480

PWCDC_ROB	0.72 470	1.06 523	2.09 384	0.47 478	0.36 440	0.78 481	0.26 267	0.98 496	1.34 562	0.61 417	2.07 572	0.64 378	0.61 463	0.83 348	0.71 435	0.31 540	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.60 554	0.21 367

DGSMNet	2.89 597	0.63 365	3.18 564	3.43 610	4.17 610	2.57 597	6.98 617	0.97 492	0.83 498	0.56 355	1.86 569	0.79 464	0.62 468	1.64 453	1.39 527	4.61 614	5.01 618	5.17 619	4.71 618	4.44 614	4.19 615

DeepPrunerF	0.86 515	0.86 457	2.91 538	0.45 468	0.50 513	0.64 386	0.48 480	1.14 551	2.64 600	0.63 437	0.61 382	0.65 383	0.62 468	2.21 536	1.31 521	0.23 507	0.19 464	0.30 533	0.28 489	0.36 483	0.25 427

PWC_ROB	0.70 458	0.94 481	1.88 312	0.39 414	0.39 464	0.62 356	0.30 342	0.98 496	0.94 523	0.91 529	1.29 549	0.77 455	0.62 468	1.62 452	1.03 487	0.18 459	0.11 300	0.18 473	0.13 308	0.51 543	0.22 382

w-ln-seven-2	0.68 449	1.13 533	2.46 462	0.36 364	0.27 331	0.65 400	0.44 458	0.87 405	0.83 498	0.69 469	0.75 473	0.72 431	0.63 471	1.56 437	1.15 503	0.13 348	0.13 355	0.15 413	0.14 336	0.35 476	0.19 339

FACV-RUCA	0.58 386	0.40 247	1.78 252	0.43 447	1.67 599	0.48 151	0.28 310	0.69 248	0.62 332	0.40 199	0.53 309	0.33 186	0.63 471	0.40 155	0.31 234	0.13 348	0.11 300	0.62 568	0.12 275	0.70 560	0.98 582

otaku	1.03 538	1.68 582	2.72 510	0.95 568	0.73 556	1.03 536	0.59 512	0.99 508	0.86 504	0.69 469	1.61 562	0.98 522	0.64 473	1.46 421	1.14 501	0.95 582	0.46 563	0.72 574	0.40 545	1.24 588	0.78 569

HSM	0.62 413	0.76 414	1.72 219	0.30 219	0.29 353	0.64 386	0.28 310	0.94 464	0.62 332	0.58 385	0.57 351	1.40 565	0.64 473	2.59 569	0.42 321	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.14 155	0.11 117

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 408	0.61 348	3.35 575	0.33 298	0.58 534	0.66 407	0.20 102	0.98 496	0.55 259	0.73 487	0.52 298	0.99 525	0.65 475	0.58 271	0.29 202	0.10 184	0.16 420	0.10 158	0.41 548	0.29 417	0.20 355

fff	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

Wz-Net-MNSev	0.65 433	0.97 499	2.19 409	0.36 364	0.33 408	0.90 517	0.60 514	0.92 447	0.81 494	0.75 492	0.72 465	0.73 435	0.65 475	1.39 409	0.71 435	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.24 362	0.18 322

csc	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

cscssc	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

Ntro	1.00 535	1.68 582	2.80 525	0.95 568	0.85 563	1.06 539	0.53 492	0.98 496	0.90 517	0.62 428	0.76 476	0.93 511	0.66 480	1.66 455	0.98 473	0.99 585	0.45 561	0.75 575	0.40 545	1.19 584	0.75 566

ASMatch	0.60 400	0.43 266	2.58 490	0.91 564	0.36 440	0.56 251	0.25 244	0.52 144	0.61 314	0.47 245	1.21 543	0.47 289	0.66 480	1.34 404	0.94 467	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.10 65	0.16 284

iinet-f	0.57 381	0.93 479	2.27 426	0.31 246	0.25 300	0.83 499	0.33 386	0.81 354	0.65 365	0.54 327	0.63 400	0.73 435	0.67 482	0.73 328	0.67 425	0.13 348	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.43 524	0.16 284

UDG	0.77 492	1.23 549	2.15 400	0.67 545	0.59 536	0.78 481	0.38 422	0.90 426	0.70 409	0.61 417	0.69 446	1.01 529	0.67 482	1.02 369	0.73 442	0.45 554	0.34 540	0.87 577	0.51 561	0.67 558	0.46 534

EAI-Stereo	0.78 496	0.25 81	1.67 205	0.54 512	0.59 536	1.95 581	2.05 600	1.11 550	0.64 352	0.95 535	1.49 559	0.50 305	0.67 482	0.59 277	1.44 531	0.09 85	0.19 464	0.09 102	0.49 557	0.13 131	0.22 382

PAM	0.70 458	0.35 208	2.72 510	0.56 521	0.62 547	1.08 546	0.53 492	0.85 385	0.44 140	0.93 532	0.92 509	1.24 557	0.68 485	0.64 294	1.01 483	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.48 555	0.14 155	0.38 512

Nwc_Net	0.68 449	0.83 448	2.53 478	0.41 432	0.39 464	0.77 476	0.38 422	1.01 524	0.70 409	0.60 408	0.99 522	0.98 522	0.68 485	1.41 413	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 506	0.25 473	0.23 345	0.18 322

iRaft-Stereo_20w	0.58 386	0.39 241	1.96 358	0.45 468	0.32 395	0.92 521	0.57 508	1.14 551	0.56 270	0.81 510	0.40 203	0.55 325	0.69 487	0.65 305	1.04 488	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.36 535	0.17 234	0.25 427

stereogan	0.69 454	0.51 312	2.44 459	0.39 414	0.39 464	1.01 533	0.41 436	0.94 464	0.92 522	0.73 487	0.85 497	1.15 552	0.69 487	1.57 441	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 488	0.16 381	0.36 483	0.24 418

ACVNet-4b	1.93 581	1.85 592	4.10 590	1.07 573	0.86 564	1.15 552	0.53 492	1.06 540	1.12 548	0.64 447	1.09 536	1.99 578	0.70 489	2.20 535	9.86 618	5.62 616	0.41 559	1.03 588	0.55 564	1.86 601	0.85 574

pmcnn	1.32 558	1.05 521	2.77 521	0.74 550	1.43 591	0.72 446	0.56 504	0.96 483	0.91 518	0.99 537	2.92 595	6.01 611	0.70 489	2.38 547	3.32 589	0.13 348	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 382

RGC	0.71 467	0.97 499	2.18 407	0.44 454	0.44 492	0.73 453	0.40 430	0.94 464	0.71 419	0.71 480	1.04 532	1.01 529	0.71 491	1.74 468	0.70 432	0.23 507	0.18 451	0.28 525	0.26 481	0.29 417	0.27 444

edge stereo	0.81 508	0.73 408	3.30 571	0.37 388	1.21 588	0.62 356	0.39 427	0.93 455	0.79 484	0.80 504	0.88 504	1.14 551	0.71 491	2.18 534	0.71 435	0.21 491	0.20 475	0.26 521	0.18 413	0.38 498	0.26 437

MDST_ROB	1.17 549	0.42 261	3.87 583	0.54 512	0.44 492	4.11 607	0.58 510	1.31 564	0.84 501	2.12 585	1.12 538	0.98 522	0.71 491	4.24 604	0.99 478	0.16 432	0.14 376	0.19 479	0.17 400	0.18 261	0.35 494

KYRaft	0.48 283	0.29 142	1.75 232	0.33 298	0.21 222	0.75 464	0.44 458	0.58 186	0.57 274	0.64 447	0.93 513	0.53 316	0.72 494	0.60 283	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.12 99	0.54 545

Prome-Stereo	0.49 301	0.30 155	1.76 238	0.60 536	0.23 269	0.63 373	0.42 440	0.62 213	0.60 297	0.59 399	1.03 529	0.43 248	0.72 494	0.60 283	0.33 260	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.43 529

Syn2CoEx	0.70 458	1.07 526	2.74 516	0.43 447	0.30 368	0.64 386	0.42 440	0.99 508	0.78 479	0.62 428	0.78 480	0.74 441	0.72 494	1.92 511	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 479	0.15 361	0.29 417	0.22 382

AAGNet	0.88 518	0.33 184	1.79 273	0.54 512	0.98 571	0.62 356	0.46 468	0.50 122	0.60 297	0.58 385	0.53 309	0.50 305	0.73 497	1.23 395	7.48 613	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.14 155	0.09 63

psmorigin	1.36 562	0.60 344	13.80 618	0.37 388	0.29 353	0.62 356	0.33 386	0.77 315	0.61 314	0.96 536	0.88 504	1.17 555	0.73 497	4.00 601	0.86 461	0.19 474	0.22 490	0.17 453	0.18 413	0.24 362	0.29 456

NCC-stereo	0.79 498	0.94 481	2.42 453	0.59 532	0.45 501	1.90 579	0.46 468	0.99 508	0.72 429	0.64 447	0.84 493	0.91 505	0.73 497	1.80 483	1.00 479	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 510	0.24 362	0.22 382

Abc-Net	0.79 498	0.94 481	2.42 453	0.59 532	0.45 501	1.90 579	0.46 468	0.99 508	0.72 429	0.64 447	0.84 493	0.91 505	0.73 497	1.80 483	1.00 479	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 510	0.24 362	0.22 382
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 470	0.77 423	2.36 444	0.45 468	0.40 474	0.71 440	0.32 378	1.02 527	1.25 556	1.07 544	0.84 493	0.90 503	0.73 497	1.09 376	0.98 473	0.21 491	0.18 451	0.20 488	0.21 449	0.32 445	0.31 474

XQC	0.73 479	0.98 503	2.39 448	0.46 473	0.35 431	0.81 493	0.46 468	1.00 516	1.00 531	0.80 504	0.69 446	0.88 499	0.74 502	1.32 402	1.20 511	0.24 515	0.16 420	0.23 506	0.20 443	0.41 516	0.33 488

Select-FE	0.65 433	0.67 385	2.76 518	0.49 488	0.55 526	0.79 485	0.16 47	0.90 426	0.53 239	0.84 518	0.55 331	0.91 505	0.75 503	0.57 267	1.16 505	0.11 259	0.18 451	0.11 229	0.49 557	0.14 155	0.31 474

raft_robust	0.55 366	0.84 450	1.73 222	0.28 167	0.54 523	0.53 211	0.25 244	0.88 414	0.75 461	0.48 263	0.46 236	0.76 453	0.75 503	1.46 421	0.27 177	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.30 503	0.26 396	0.16 284

ADStereo(finetuned)	0.45 249	0.77 423	2.12 392	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.76 505	0.37 136	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

LCNet	0.54 354	0.37 220	1.78 252	0.92 565	0.22 249	0.96 525	0.30 342	0.59 195	0.58 285	0.51 295	0.55 331	0.41 230	0.76 505	0.84 350	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.18 413	0.98 577	0.39 518

RP	0.67 442	0.82 444	1.94 346	0.43 447	0.44 492	0.65 400	0.45 465	0.89 420	0.82 495	0.66 456	0.92 509	0.99 525	0.76 505	1.55 436	0.66 422	0.25 520	0.18 451	0.23 506	0.20 443	0.31 436	0.22 382

PAM_32	0.70 458	0.35 208	2.73 515	0.54 512	0.61 545	1.07 544	0.43 447	0.84 378	0.49 194	0.90 527	0.91 507	1.23 556	0.77 508	0.65 305	1.10 495	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.49 557	0.15 175	0.38 512

LL-Strereo	0.72 470	1.29 556	2.49 471	0.36 364	0.45 501	0.55 234	0.32 378	0.93 455	0.71 419	0.67 460	0.58 357	0.85 487	0.79 509	2.67 575	0.46 342	0.10 184	0.18 451	0.14 383	0.12 275	0.40 513	0.42 528

RainbowNet	1.15 546	1.78 588	2.72 510	1.12 579	0.91 568	1.06 539	0.76 547	1.16 555	1.13 550	0.75 492	0.97 519	1.09 544	0.80 510	1.60 448	1.21 513	1.17 592	1.26 602	1.01 587	0.57 570	1.13 582	0.88 579

RAFT + AFF	0.64 424	1.20 546	1.95 349	0.34 329	0.33 408	0.67 413	0.52 488	0.99 508	0.74 448	0.53 314	0.58 357	0.57 343	0.80 510	1.76 471	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 413	0.14 336	0.43 524	0.29 456

FAT-Stereo	0.70 458	0.54 324	2.88 531	0.36 364	0.29 353	0.62 356	0.54 496	0.97 492	0.87 507	0.76 495	0.92 509	0.94 515	0.80 510	1.84 493	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 453	0.16 381	0.22 331	0.25 427

UGAM-zero	0.63 420	0.39 241	2.49 471	0.30 219	0.49 512	0.67 413	0.19 82	0.91 438	0.45 155	0.77 499	0.45 228	1.16 554	0.82 513	2.05 522	0.29 202	0.09 85	0.15 402	0.09 102	0.44 552	0.11 88	0.22 382

CBFPSM	0.56 374	0.91 472	1.82 286	0.28 167	0.23 269	0.71 440	0.37 415	0.72 264	0.64 352	0.50 282	0.49 271	1.03 533	0.83 514	0.62 289	1.35 524	0.10 184	0.12 331	0.10 158	0.10 170	0.18 261	0.19 339

HBP-ISP	0.76 488	1.30 557	3.19 565	0.35 345	0.26 317	0.85 505	0.54 496	1.03 534	0.72 429	0.80 504	0.69 446	0.68 406	0.83 514	2.04 521	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 532	0.25 473	0.28 412	0.24 418

LSM	3.31 603	1.11 529	5.29 599	9.40 617	30.65 632	0.84 501	1.12 576	0.91 438	1.22 554	1.36 568	2.19 577	0.93 511	0.83 514	1.66 455	0.90 463	0.21 491	0.31 533	0.24 513	0.28 489	0.39 508	6.33 618

AF-Net	0.69 454	0.92 473	2.21 411	0.41 432	0.40 474	0.68 425	0.40 430	1.02 527	0.86 504	0.69 469	1.03 529	1.04 536	0.84 517	1.19 390	0.78 450	0.22 504	0.14 376	0.25 518	0.17 400	0.30 428	0.18 322

TransformOpticalFlow	0.64 424	0.56 335	2.66 502	0.44 454	0.26 317	0.62 356	0.28 310	0.83 367	0.71 419	0.76 495	0.74 470	0.91 505	0.85 518	1.83 488	0.81 456	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.11 88	0.12 156

RTS	1.21 551	1.31 558	6.39 604	0.52 501	0.51 518	1.61 568	0.79 549	1.03 534	1.37 564	1.13 548	1.30 550	1.10 546	0.85 518	2.65 572	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 524	0.32 480

RTSA	1.21 551	1.31 558	6.39 604	0.52 501	0.51 518	1.61 568	0.79 549	1.03 534	1.37 564	1.13 548	1.30 550	1.10 546	0.85 518	2.65 572	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 524	0.32 480

DeepStereo_RVC	0.44 231	0.28 131	1.92 333	0.49 488	0.17 122	0.60 316	0.59 512	0.50 122	0.52 220	0.49 275	0.45 228	0.39 216	0.86 521	0.45 196	0.33 260	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

zh-sn7	0.89 520	1.73 586	3.09 554	0.39 414	0.30 368	0.82 496	0.63 525	0.96 483	0.87 507	0.79 503	1.12 538	0.84 483	0.87 522	2.42 553	1.63 539	0.16 432	0.17 440	0.16 432	0.16 381	0.34 465	0.29 456

Wz-Net-TNSev	0.91 522	1.73 586	3.08 552	0.36 364	0.31 387	1.00 532	0.71 540	1.06 540	0.97 527	0.71 480	0.72 465	1.09 544	0.87 522	2.42 553	1.59 537	0.20 484	0.20 475	0.16 432	0.20 443	0.44 532	0.35 494

anonymity	0.80 500	0.66 383	1.29 128	0.59 532	0.75 557	0.67 413	0.52 488	0.95 478	0.71 419	0.94 533	0.70 456	0.67 399	0.87 522	0.71 325	1.35 524	0.64 567	0.62 577	0.58 565	1.44 604	0.60 554	0.65 558

IPLG	0.69 454	0.84 450	2.43 457	0.35 345	0.21 222	1.65 572	0.61 518	1.36 567	0.58 285	1.39 572	0.51 284	0.37 202	0.87 522	1.41 413	0.36 281	0.09 85	0.07 47	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.11 117

ccnet	0.71 467	0.41 254	1.59 190	0.40 425	0.45 501	1.06 539	0.55 499	0.98 496	0.71 419	0.88 523	0.97 519	0.82 476	0.88 526	1.68 458	0.94 467	0.32 541	0.26 516	0.32 538	0.27 486	0.34 465	0.30 466

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 560	1.70 584	2.50 475	0.56 521	0.40 474	2.15 591	0.99 564	1.24 560	1.26 557	1.02 540	1.10 537	1.29 559	0.88 526	3.10 590	1.08 492	1.66 603	0.83 594	0.68 572	0.88 591	1.57 595	1.80 607

SAMSARA	0.91 522	0.97 499	2.22 415	0.80 556	0.58 534	1.32 556	1.31 584	1.01 524	0.94 523	1.36 568	0.87 501	1.38 564	0.90 528	1.72 465	1.02 485	0.24 515	0.30 531	0.22 499	0.25 473	0.36 483	0.35 494

ADCS	1.05 540	1.36 566	2.98 545	0.42 443	0.36 440	0.96 525	0.81 553	1.06 540	1.12 548	1.25 562	0.97 519	1.08 542	0.90 528	1.25 399	4.86 604	0.21 491	0.21 484	0.22 499	0.23 464	0.36 483	0.38 512

STrans-v2	0.67 442	0.56 335	2.64 499	0.27 139	0.23 269	0.57 269	0.33 386	0.96 483	0.69 400	0.92 530	0.85 497	0.89 501	0.93 530	1.83 488	1.21 513	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.12 156

AnyNet_C32	1.00 535	1.33 563	2.53 478	0.49 488	0.54 523	1.15 552	1.14 577	0.91 438	0.89 515	1.11 547	0.95 516	0.87 495	0.93 530	1.50 430	4.07 597	0.21 491	0.20 475	0.25 518	0.24 466	0.38 498	0.33 488

CBMV_ROB	0.76 488	0.42 261	2.68 504	0.33 298	0.22 249	0.74 458	0.47 476	0.96 483	0.76 470	1.04 543	0.96 517	0.88 499	0.93 530	2.06 523	1.19 510	0.22 504	0.24 501	0.27 522	0.25 473	0.25 376	0.28 450

ACV-stereo	0.66 438	0.76 414	2.86 529	0.32 275	0.25 300	1.01 533	0.60 514	0.59 195	0.52 220	0.41 208	0.45 228	1.55 571	0.94 533	1.40 412	0.69 430	0.14 391	0.13 355	0.12 289	0.11 235	0.20 298	0.19 339

MFMNet_re	0.92 524	1.28 555	2.53 478	0.82 560	0.76 560	0.90 517	0.75 545	0.98 496	1.04 536	1.03 541	1.05 533	0.84 483	0.94 533	0.83 348	0.72 439	0.68 569	0.60 575	0.63 569	0.60 576	0.77 567	0.74 564

SPS-STEREO	1.07 541	1.13 533	2.88 531	0.65 543	0.69 553	0.99 529	0.68 534	1.05 539	0.87 507	1.36 568	1.23 544	1.46 567	0.94 533	1.87 496	1.72 544	0.66 568	0.61 576	0.58 565	0.57 570	0.65 556	0.77 568
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 442	0.80 435	1.90 324	0.28 167	0.22 249	0.69 431	0.36 406	0.85 385	0.65 365	0.56 355	0.84 493	1.03 533	0.95 536	2.32 542	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 552	0.13 308	0.24 362	0.17 303

MFN_U_SF_RVC	1.55 574	2.39 610	3.16 561	0.65 543	0.41 482	1.12 548	0.46 468	1.23 559	1.33 561	1.61 579	1.20 542	1.43 566	0.98 537	1.76 471	1.97 552	1.90 606	1.80 606	1.98 609	2.15 611	1.63 596	1.77 606

DRaft	0.62 413	0.38 231	1.76 238	0.24 68	0.16 93	0.64 386	0.66 528	0.53 153	0.53 239	0.67 460	0.99 522	0.38 210	1.00 538	1.44 415	2.10 561	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.14 336	0.18 261	0.21 367

ADCMid	0.96 530	1.32 561	2.74 516	0.38 404	0.35 431	0.99 529	0.58 510	0.94 464	0.86 504	1.23 561	1.01 525	1.01 529	1.00 538	1.05 373	3.97 595	0.21 491	0.19 464	0.42 553	0.32 516	0.40 513	0.29 456

G-Net	0.99 531	0.64 369	2.76 518	0.57 525	0.67 550	2.03 587	0.72 543	0.76 304	0.67 389	1.14 550	2.56 586	1.30 562	1.02 540	1.48 429	1.74 545	0.25 520	0.24 501	0.24 513	0.26 481	0.37 491	0.31 474

ACVNet_2	1.42 568	1.81 589	3.23 569	1.08 574	0.92 569	1.32 556	0.85 555	1.49 574	1.69 577	1.19 560	1.73 566	2.13 580	1.03 541	2.50 563	1.40 529	0.91 578	0.53 571	1.00 586	0.55 564	2.11 603	0.85 574

ACVNet_1	1.33 559	1.91 597	4.03 588	1.09 576	0.88 565	1.19 555	0.66 528	1.24 560	1.17 551	0.94 533	0.96 517	3.09 592	1.04 542	2.37 544	1.11 498	1.04 587	0.48 569	1.03 588	0.48 555	1.12 581	0.83 571

WZ-Net	0.92 524	1.31 558	3.76 581	0.41 432	0.36 440	0.86 507	0.71 540	1.00 516	1.06 540	0.82 515	0.92 509	1.06 540	1.05 543	2.16 533	1.61 538	0.19 474	0.13 355	0.15 413	0.16 381	0.32 445	0.28 450

Consistency-Raft	0.88 518	0.93 479	3.23 569	0.99 571	0.64 548	0.77 476	0.55 499	0.98 496	0.97 527	0.61 417	1.03 529	0.65 383	1.05 543	0.79 345	1.38 526	0.44 552	0.46 563	0.51 562	0.58 573	0.65 556	0.47 535

NaN_ROB	1.14 544	0.94 481	2.96 541	0.53 507	0.56 529	1.13 550	0.99 564	0.98 496	1.00 531	1.09 546	0.87 501	0.77 455	1.06 545	5.90 609	2.72 576	0.16 432	0.23 498	0.16 432	0.24 466	0.22 331	0.36 502

aanetorigin	0.77 492	0.80 435	2.59 492	0.43 447	0.44 492	0.58 287	1.01 569	0.57 180	0.68 391	1.53 578	1.23 544	0.81 471	1.08 546	1.07 374	1.07 491	0.18 459	0.15 402	0.17 453	0.21 449	0.54 548	0.30 466

AnyNet_C01	1.14 544	1.49 570	4.23 592	0.54 512	0.53 521	1.51 565	1.37 588	1.04 538	1.07 541	1.17 557	1.33 553	1.15 552	1.08 546	1.61 451	2.74 577	0.25 520	0.22 490	0.28 525	0.24 466	0.48 536	0.40 522

MSAF-DinoV2	3.10 601	1.86 594	10.68 611	3.61 611	0.30 368	3.34 601	0.82 554	2.81 603	1.79 582	0.80 504	0.87 501	1.56 572	1.10 548	26.49 637	1.96 551	0.17 447	0.13 355	0.19 479	1.63 608	0.92 574	0.99 587

CBMV	0.71 467	0.76 414	2.64 499	0.33 298	0.20 208	0.78 481	0.79 549	0.98 496	0.78 479	0.85 522	0.71 460	0.86 493	1.10 548	1.46 421	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 496	0.19 433	0.25 376	0.33 488
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 562	1.93 599	5.95 601	0.81 559	0.59 536	1.57 567	1.09 573	1.39 570	1.22 554	0.84 518	1.01 525	1.25 558	1.12 550	3.19 591	2.36 570	0.45 554	0.47 566	0.38 550	0.34 523	0.59 551	0.57 549

PVD	0.90 521	0.85 454	2.15 400	0.53 507	0.50 513	0.99 529	0.56 504	1.15 554	1.64 575	1.41 574	1.41 558	1.11 548	1.13 551	1.35 405	1.31 521	0.26 524	0.28 526	0.28 525	0.26 481	0.37 491	0.49 539

DStereoRT	0.81 508	0.53 318	2.23 419	0.36 364	0.33 408	0.92 521	0.36 406	0.86 395	0.80 487	0.57 366	0.62 387	0.59 353	1.15 552	1.76 471	1.04 488	0.14 391	0.13 355	2.17 611	0.78 586	0.16 211	0.66 560

ADCPNet	0.99 531	0.99 508	3.93 587	0.37 388	0.68 552	1.36 558	0.62 523	0.87 405	0.76 470	0.78 501	0.81 484	1.08 542	1.18 553	1.14 386	2.49 573	0.21 491	0.69 586	0.21 496	0.95 594	0.29 417	0.37 509

NVStereoNet_ROB	1.16 548	0.95 488	2.54 484	0.58 527	0.55 526	0.78 481	0.63 525	1.00 516	1.08 542	1.03 541	4.07 607	1.48 568	1.22 554	2.88 585	1.27 519	0.50 557	0.46 563	0.54 563	0.62 577	0.50 541	0.63 557
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 449	0.31 167	2.25 423	0.42 443	0.17 122	0.66 407	0.89 558	0.51 130	0.59 292	0.60 408	1.01 525	0.45 268	1.26 555	1.54 435	2.26 567	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.10 170	0.10 65	0.11 117

LVE	1.96 582	2.17 609	3.14 559	1.68 593	1.80 601	1.63 570	1.03 570	2.34 598	2.81 601	1.25 562	2.89 593	4.24 602	1.29 556	2.79 581	1.44 531	2.85 611	0.91 597	1.18 590	1.46 605	1.23 587	1.10 592

DPSNet	0.86 515	0.60 344	2.34 438	0.58 527	0.36 440	1.07 544	0.75 545	1.30 563	1.05 537	0.70 475	0.68 437	0.94 515	1.29 556	2.08 527	1.82 548	0.26 524	0.23 498	0.16 432	0.17 400	0.48 536	0.40 522

PWCK	1.49 571	1.90 596	3.22 568	1.09 576	0.54 523	1.71 574	1.73 596	1.49 574	1.53 571	1.44 576	1.80 567	1.82 575	1.30 558	3.34 594	1.76 546	1.07 589	0.56 573	0.97 585	0.58 573	1.38 594	0.65 558

test_sample8	1.12 542	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.95 478	0.61 314	1.18 559	0.56 343	2.53 587	1.31 559	1.91 507	2.55 574	0.61 564	4.16 616	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

EDNetEfficientorigin	8.18 614	0.98 503	145.96 640	0.51 497	0.89 566	0.72 446	0.48 480	0.85 385	1.56 573	2.12 585	1.49 559	1.29 559	1.31 559	1.83 488	2.13 562	0.13 348	0.12 331	0.17 453	0.18 413	0.39 508	0.45 532

CSAN	1.25 555	1.12 530	3.04 549	0.51 497	0.37 452	1.06 539	1.15 578	1.22 556	1.08 542	1.17 557	1.91 570	1.04 536	1.31 559	5.96 610	2.43 572	0.26 524	0.22 490	0.24 513	0.24 466	0.31 436	0.30 466

Dean	1.79 578	1.83 590	3.92 585	1.29 585	1.07 582	1.55 566	1.00 567	1.95 592	2.33 594	1.47 577	4.19 608	4.26 603	1.33 562	2.21 536	1.48 533	1.14 591	0.68 584	1.18 590	0.74 584	1.24 588	0.98 582

CRFU-Net	0.56 374	0.38 231	1.86 305	0.46 473	0.26 317	0.82 496	0.36 406	0.90 426	0.49 194	0.62 428	0.59 360	0.78 459	1.35 563	1.00 367	0.48 357	0.15 411	0.14 376	0.17 453	0.10 170	0.19 282	0.14 216

ADCRef	0.80 500	0.96 491	2.29 430	0.37 388	0.35 431	0.96 525	0.51 485	0.87 405	0.75 461	0.88 523	0.83 490	0.61 362	1.36 564	1.02 369	3.27 586	0.13 348	0.11 300	0.17 453	0.19 433	0.25 376	0.21 367

IMH-64-1	1.39 565	1.64 578	1.86 305	1.36 586	1.11 583	1.39 559	1.19 580	1.76 584	1.45 568	1.16 551	2.21 578	1.53 569	1.38 565	1.98 514	1.52 534	1.29 595	0.67 580	1.27 594	0.69 581	1.29 590	0.98 582

IMH-64	1.39 565	1.64 578	1.86 305	1.36 586	1.11 583	1.39 559	1.19 580	1.76 584	1.45 568	1.16 551	2.21 578	1.53 569	1.38 565	1.98 514	1.52 534	1.29 595	0.67 580	1.27 594	0.69 581	1.29 590	0.98 582

SuperB	1.15 546	1.14 535	5.43 600	0.36 364	0.26 317	0.81 493	0.89 558	0.88 414	1.17 551	0.67 460	0.68 437	0.63 369	1.39 567	1.74 468	3.37 590	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	2.80 608	0.25 427

SGM-Forest	1.04 539	0.42 261	3.59 580	0.41 432	0.32 395	1.05 538	1.32 585	0.94 464	0.83 498	1.16 551	2.23 580	1.03 533	1.39 567	2.49 562	2.35 569	0.21 491	0.21 484	0.20 488	0.19 433	0.23 345	0.32 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 531	0.79 433	2.43 457	0.39 414	0.32 395	1.50 564	1.90 598	0.92 447	0.97 527	1.26 565	1.27 546	1.00 527	1.42 569	1.14 386	3.31 588	0.17 447	0.14 376	0.22 499	0.21 449	0.30 428	0.22 382

MeshStereo	1.21 551	1.15 539	3.01 548	0.34 329	0.28 345	1.10 547	0.69 536	1.35 566	1.01 533	2.71 600	2.41 583	2.96 590	1.45 570	2.80 582	1.40 529	0.22 504	0.22 490	0.22 499	0.19 433	0.50 541	0.26 437
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
CrosDoStereo	0.94 526	0.37 220	2.53 478	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 612	0.72 264	0.60 297	0.70 475	1.40 556	0.53 316	1.49 571	1.78 475	3.09 581	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

DeepStereo_LL	0.94 526	0.37 220	2.53 478	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 612	0.72 264	0.60 297	0.70 475	1.40 556	0.53 316	1.49 571	1.78 475	3.09 581	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

SANet	1.20 550	1.21 547	3.33 574	0.38 404	0.27 331	1.73 576	0.85 555	1.10 546	2.49 598	1.16 551	1.83 568	1.72 574	1.50 573	2.37 544	2.84 579	0.18 459	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.32 445	0.32 480

ADCP+	0.94 526	1.12 530	3.14 559	0.34 329	0.39 464	1.06 539	0.79 549	0.89 420	0.80 487	0.66 456	0.67 430	0.85 487	1.55 574	0.93 358	4.55 602	0.13 348	0.11 300	0.16 432	0.15 361	0.26 396	0.25 427

WAO-6	1.58 575	1.54 572	2.32 433	1.14 580	1.00 575	2.30 593	1.03 570	1.82 588	2.85 602	1.25 562	2.61 588	2.20 581	1.56 575	2.47 561	1.99 554	0.95 582	0.67 580	1.19 593	0.83 589	1.08 579	0.88 579

KSHMR	4.10 605	1.97 600	5.27 598	1.71 595	1.47 595	1.96 582	1.28 583	3.19 605	17.33 627	2.12 585	15.91 622	9.18 616	1.57 576	8.42 614	1.98 553	1.52 601	1.26 602	1.67 606	1.19 601	1.67 597	1.40 599

WAO-7	1.48 570	1.63 576	2.49 471	0.93 566	0.75 557	1.72 575	1.10 574	1.84 589	1.96 589	1.43 575	2.54 585	1.97 577	1.61 577	3.06 588	2.08 558	0.69 570	0.66 579	0.94 582	0.74 584	0.80 569	0.69 561

MIPNet	0.83 511	0.81 440	2.40 450	0.61 537	0.18 160	1.48 562	1.39 590	1.60 579	0.74 448	1.94 583	0.85 497	0.73 435	1.68 578	0.87 356	0.31 234	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.32 516	0.25 376	0.12 156

IMH	2.02 584	2.15 608	2.69 507	1.68 593	1.12 585	1.66 573	0.92 560	2.10 596	1.92 587	1.32 567	2.66 590	2.21 582	1.69 579	5.78 608	1.68 541	5.54 615	0.96 598	1.31 596	0.71 583	1.32 593	0.99 587

WCMA_ROB	1.12 542	0.83 448	2.66 502	0.58 527	0.34 418	1.17 554	0.71 540	0.93 455	0.94 523	1.74 581	2.63 589	3.09 592	1.71 580	1.70 461	1.84 549	0.26 524	0.21 484	0.20 488	0.21 449	0.28 412	0.43 529

SGM_RVC	1.89 580	0.92 473	2.50 475	0.96 570	0.93 570	1.63 570	1.37 588	1.52 576	12.43 616	1.85 582	1.69 565	2.40 586	1.74 581	2.81 583	1.71 543	0.53 558	0.47 566	0.42 553	0.47 554	0.74 563	0.74 564
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 531	0.66 383	1.67 205	0.75 551	0.99 574	0.73 453	1.33 586	0.94 464	0.91 518	0.70 475	1.06 534	0.75 447	1.75 582	0.95 361	2.39 571	1.20 594	0.41 559	0.48 559	0.59 575	0.85 571	0.60 553

THIR-Stereo	0.86 515	0.62 354	2.13 394	0.25 87	0.16 93	0.58 287	2.74 608	0.59 195	0.51 212	0.62 428	1.62 563	0.97 521	1.80 583	1.69 460	2.25 566	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.11 117

JetBlue	1.78 577	1.63 576	3.92 585	0.73 548	1.21 588	4.38 608	3.35 609	1.59 578	1.20 553	1.26 565	1.52 561	2.37 584	1.88 584	3.23 592	3.00 580	0.53 558	0.47 566	0.48 559	0.49 557	1.29 590	0.97 581

MSMD_ROB	1.34 560	0.96 491	2.38 446	0.39 414	0.32 395	1.96 582	0.62 523	0.91 438	1.43 566	2.94 604	2.60 587	4.77 606	1.95 585	2.43 556	1.33 523	0.29 535	0.26 516	0.32 538	0.32 516	0.30 428	0.30 466

DispFullNet	1.67 576	2.10 602	5.22 597	1.53 591	8.90 611	0.86 507	0.31 355	0.96 483	0.96 526	1.37 571	1.01 525	1.13 549	1.98 586	1.51 431	0.91 464	0.54 560	0.31 533	1.18 590	0.63 579	1.13 582	0.80 570

FTStereo	0.76 488	0.18 5	2.35 441	0.71 547	0.21 222	0.73 453	1.79 597	0.57 180	0.53 239	1.07 544	1.63 564	1.29 559	2.13 587	0.75 332	0.29 202	0.19 474	0.08 136	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.40 522

ELAS	1.39 565	0.79 433	2.86 529	0.53 507	0.50 513	2.81 598	2.20 602	1.61 580	1.50 570	2.28 593	2.35 581	1.82 575	2.13 587	1.73 466	2.22 564	0.35 546	0.37 545	0.35 542	0.35 526	0.49 539	0.47 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 556	0.70 395	4.05 589	0.64 540	0.98 571	0.94 523	1.40 591	0.85 385	1.75 580	2.34 594	1.33 553	1.05 538	2.21 589	1.58 445	4.15 598	0.15 411	0.19 464	0.14 383	0.27 486	0.38 498	0.32 480

JetRed	3.29 602	4.93 612	10.17 610	1.45 588	1.72 600	7.44 612	5.05 615	3.06 604	2.12 593	2.41 596	2.39 582	2.99 591	2.37 590	3.51 597	6.44 610	1.32 598	1.90 610	1.37 598	1.23 603	2.21 604	1.76 605

WAO-8	2.80 595	2.14 606	2.89 534	1.91 601	1.04 579	3.98 605	0.96 562	3.26 607	6.17 609	2.15 589	3.37 601	3.31 594	2.41 591	11.84 617	2.03 556	2.05 607	1.86 608	1.54 602	0.92 592	1.22 585	0.87 577

Venus	2.80 595	2.14 606	2.89 534	1.91 601	1.04 579	3.98 605	0.96 562	3.26 607	6.17 609	2.15 589	3.37 601	3.31 594	2.41 591	11.84 617	2.03 556	2.05 607	1.86 608	1.54 602	0.92 592	1.22 585	0.87 577

ELAS_RVC	1.37 564	0.78 431	3.21 567	0.55 519	0.50 513	1.49 563	2.48 606	1.48 573	1.71 579	2.13 588	2.09 573	2.07 579	2.56 593	1.90 506	2.02 555	0.35 546	0.36 543	0.37 548	0.34 523	0.49 539	0.47 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 594	2.11 605	2.97 544	2.49 605	2.28 605	2.95 599	2.31 604	2.67 600	2.47 597	3.03 605	3.13 598	2.70 589	2.92 594	4.10 602	4.48 601	2.68 610	2.24 614	3.04 616	2.44 613	2.37 605	2.34 610

PSM-AAD	0.63 420	0.22 42	1.77 247	0.37 388	0.23 269	0.86 507	1.17 579	0.59 195	0.60 297	0.64 447	0.71 460	0.68 406	2.93 595	0.65 305	0.31 234	0.09 85	0.07 47	0.17 453	0.15 361	0.13 131	0.33 488

SGM+DAISY	1.83 579	1.43 567	3.81 582	0.87 561	1.01 576	2.38 595	2.53 607	1.36 567	1.75 580	2.92 603	3.22 599	2.65 588	2.93 595	2.22 539	3.10 583	0.72 571	0.69 586	0.63 569	0.62 577	0.77 567	0.98 582

FC-DCNN	1.49 571	0.59 342	2.88 531	0.44 454	0.39 464	1.97 584	0.66 528	1.67 581	1.70 578	2.72 601	2.89 593	4.22 600	2.97 597	2.55 567	2.19 563	0.29 535	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.32 445	0.39 518

FC-DCNN v2	1.54 573	0.58 340	2.80 525	0.44 454	0.39 464	2.05 588	0.66 528	1.90 590	1.84 586	2.79 602	2.97 596	4.41 604	3.07 598	2.65 572	2.30 568	0.29 535	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.32 445	0.38 512

GrayStereo	0.66 438	0.19 8	1.76 238	0.90 563	0.23 269	0.62 356	1.42 594	0.62 213	0.60 297	0.72 483	0.78 480	0.56 337	3.07 598	0.60 283	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.21 449	0.11 88	0.18 322

FCDSN-DC	1.29 557	0.54 324	2.50 475	0.47 478	0.41 482	1.12 548	0.60 514	1.10 546	1.27 558	2.23 591	2.87 592	3.67 597	3.12 600	2.39 550	1.69 542	0.30 538	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.35 476	0.38 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 606	2.10 602	2.89 534	1.80 597	1.49 597	2.13 590	1.41 593	2.26 597	12.72 617	11.41 618	16.43 623	11.15 619	3.75 601	4.36 605	3.18 585	1.82 605	0.98 600	1.73 608	1.21 602	2.97 609	1.27 596

UNDER WATER-64	2.47 590	1.89 595	4.86 595	1.82 600	1.44 593	3.18 600	1.57 595	2.62 599	5.64 608	2.05 584	2.13 575	4.13 599	3.76 602	2.62 570	3.42 591	1.47 600	0.85 595	1.57 604	1.07 599	1.82 600	1.49 600

TorneroNet-64	2.65 591	1.83 590	3.30 571	1.46 589	1.20 587	3.89 604	0.99 564	3.51 611	6.71 612	2.56 597	4.60 609	4.22 600	3.85 603	3.33 593	3.14 584	1.19 593	0.65 578	1.39 599	0.79 588	3.31 610	1.15 593

DStereoSA	2.12 585	0.98 503	2.80 525	1.25 584	2.23 604	1.97 584	4.62 614	1.22 556	2.54 599	1.16 551	3.84 606	1.00 527	4.05 604	2.07 525	5.29 607	0.93 579	1.48 605	0.48 559	1.51 606	0.95 576	1.95 608

notaker	2.66 592	2.07 601	3.31 573	2.61 607	1.43 591	1.76 577	1.11 575	2.76 602	1.79 582	2.26 592	11.53 620	3.96 598	4.29 605	3.09 589	2.76 578	1.55 602	0.88 596	1.70 607	1.07 599	2.00 602	1.35 597

DStereoFS	2.23 586	2.10 602	2.47 467	1.61 592	1.88 603	3.81 603	2.06 601	1.95 592	3.33 604	2.38 595	3.31 600	2.37 584	4.92 606	2.45 558	3.27 586	1.03 586	1.27 604	0.55 564	1.04 597	0.70 560	2.05 609

MANE	2.90 598	1.14 535	2.96 541	1.03 572	1.01 576	5.01 609	2.45 605	5.36 613	6.88 613	3.58 607	4.76 611	5.99 610	4.99 607	4.23 603	4.61 603	0.56 563	0.67 580	0.44 556	0.78 586	0.51 543	1.03 590

tt	4.93 608	0.27 106	4.20 591	2.29 604	1.58 598	10.20 615	16.97 622	9.42 620	5.02 607	1.67 580	1.28 547	4.68 605	5.03 608	3.37 596	5.92 608	6.16 617	9.47 625	2.82 614	3.18 615	3.60 611	1.53 602

UNDER WATER	2.74 593	1.85 592	4.54 594	1.81 599	1.44 593	2.34 594	1.40 591	3.24 606	6.60 611	2.60 598	2.76 591	5.75 609	5.24 609	3.02 587	4.01 596	1.45 599	0.81 593	1.59 605	1.06 598	1.80 599	1.51 601

SGM-ForestM	2.98 599	1.70 584	3.52 579	0.67 545	0.47 509	5.18 610	3.36 610	3.30 609	2.86 603	4.44 609	3.79 605	9.80 617	5.50 610	6.29 611	6.52 611	0.27 529	0.36 543	0.24 513	0.27 486	0.38 498	0.58 551

TCMNet-wrong-test	5.51 610	6.62 615	6.20 603	13.02 621	11.90 616	7.14 611	5.53 616	6.99 617	1.44 567	2.65 599	3.10 597	8.37 615	5.95 611	4.75 607	6.05 609	3.07 612	0.98 600	2.38 612	1.99 610	6.62 617	5.43 617

TorneroNet	5.50 609	1.92 598	3.16 561	1.47 590	1.25 590	14.07 618	1.06 572	4.90 612	20.99 632	10.17 615	16.48 624	11.88 621	6.93 612	3.34 594	4.20 599	1.30 597	0.69 586	1.45 601	0.86 590	2.61 607	1.20 594

USTest	8.10 613	7.17 616	8.96 608	9.25 616	9.05 612	15.27 619	23.78 624	9.96 621	9.47 614	5.94 613	6.75 612	7.80 614	7.48 613	8.83 616	11.21 620	2.21 609	3.56 615	2.86 615	3.20 616	5.02 615	4.16 614

coex-ft	5.95 611	1.67 580	60.57 638	0.34 329	0.30 368	0.77 476	0.69 536	0.74 280	4.41 606	19.22 627	2.15 576	1.62 573	7.97 614	1.81 486	8.96 615	0.44 552	2.08 612	0.18 473	0.19 433	0.38 498	4.62 616

IGEV-RUCA	2.28 587	0.30 155	1.15 102	0.40 425	1.86 602	2.06 589	1.90 598	1.36 567	1.80 584	3.70 608	3.76 604	5.02 607	8.19 615	2.12 531	1.63 539	0.25 520	0.76 591	2.72 613	1.91 609	2.39 606	2.36 611

LRCNet_RVC	13.74 622	19.30 622	12.75 616	19.46 624	12.69 617	1.86 578	0.41 436	12.33 622	1.05 537	15.77 623	18.83 628	12.62 624	8.70 616	12.21 620	9.62 617	22.22 632	8.37 624	25.85 633	24.01 633	19.32 630	17.44 631

LE_ROB	4.43 607	1.35 565	9.38 609	2.79 608	3.93 608	2.43 596	3.46 611	2.68 601	11.19 615	11.66 619	4.73 610	5.26 608	10.46 617	4.50 606	9.49 616	0.82 577	0.69 586	1.34 597	0.98 595	0.75 565	0.76 567

MonStereo1	1.98 583	1.01 514	1.78 252	1.19 581	1.04 579	3.58 602	0.61 518	1.53 577	1.93 588	1.39 572	3.37 601	2.23 583	10.80 618	2.84 584	1.25 517	1.04 587	0.38 549	0.96 584	0.57 570	1.10 580	1.00 589

DPSMNet_ROB	9.48 616	5.64 614	13.01 617	8.82 615	11.82 615	8.54 613	24.20 626	6.41 616	13.65 621	5.32 612	11.47 619	6.33 613	10.92 619	7.69 613	13.89 622	7.25 623	8.19 621	5.06 618	7.78 622	5.31 616	8.26 621

DGTPSM_ROB	8.89 615	5.62 613	12.25 613	5.92 613	11.32 614	8.54 613	24.18 625	6.40 615	13.49 618	5.15 610	11.46 618	6.19 612	10.92 619	7.00 612	13.72 621	4.47 613	7.65 619	3.92 617	7.45 621	4.38 613	7.87 620

Anonymous_1	22.91 625	11.20 618	12.13 612	12.75 618	26.28 631	19.43 626	27.92 630	14.08 624	13.61 619	14.96 622	10.58 614	11.26 620	11.19 621	12.55 621	14.57 624	38.28 639	7.88 620	34.96 636	63.99 638	89.57 641	10.94 624

DPSM_ROB	12.34 618	11.21 619	12.51 614	12.91 619	12.80 618	19.84 628	28.28 631	14.38 626	14.28 623	10.58 616	11.26 616	12.03 622	11.85 622	13.15 623	15.34 626	7.11 621	8.31 622	6.50 622	7.35 619	8.84 619	8.31 622

DPSM	12.34 618	11.21 619	12.51 614	12.91 619	12.80 618	19.84 628	28.28 631	14.38 626	14.28 623	10.58 616	11.26 616	12.03 622	11.85 622	13.15 623	15.34 626	7.11 621	8.31 622	6.50 622	7.35 619	8.84 619	8.31 622

HanzoNet	7.64 612	2.86 611	5.05 596	7.01 614	3.97 609	2.18 592	1.34 587	3.37 610	4.05 605	13.17 620	10.58 614	10.73 618	16.52 624	8.45 615	10.51 619	10.48 624	9.72 626	5.59 620	13.46 625	6.84 618	6.83 619

HaxPig	19.86 624	22.40 630	22.34 624	17.95 623	17.95 622	11.77 617	11.89 619	16.02 628	15.89 626	21.10 629	21.41 630	18.74 628	18.39 625	20.08 630	19.69 628	23.63 636	23.22 634	24.06 632	23.69 632	23.00 631	23.95 633

BEATNet-Init1	12.10 617	11.19 617	27.29 635	2.99 609	3.51 607	21.84 631	11.10 618	14.34 625	13.83 622	20.34 628	20.33 629	26.35 638	20.03 626	19.06 629	14.80 625	1.74 604	1.81 607	2.05 610	2.49 614	3.69 612	3.12 613

xxxxx1	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

tt_ll	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

ff	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

MEDIAN_ROB	23.96 627	27.05 637	26.39 634	22.16 625	22.13 624	16.12 621	13.97 620	20.24 629	20.05 628	25.50 639	25.31 637	22.96 630	22.63 630	24.39 631	23.24 632	28.20 637	27.23 638	28.62 634	27.75 636	27.50 632	27.76 636

PML	23.15 626	16.83 621	7.78 606	5.49 612	9.93 613	51.13 640	104.50 641	5.76 614	13.62 620	37.30 641	105.93 641	30.86 639	23.50 631	12.07 619	7.87 614	6.30 618	2.12 613	6.32 621	2.43 612	10.44 621	2.90 612

FlowAnything	24.85 631	22.54 632	25.10 631	26.11 630	25.76 627	39.86 636	57.00 634	28.89 637	28.87 640	21.31 635	22.68 636	24.22 633	23.87 632	26.39 635	30.89 639	14.26 626	16.78 633	13.10 627	14.90 631	17.78 623	16.69 626

RAFT-FEzeroshot	24.80 628	22.55 633	24.73 627	26.10 628	25.76 627	39.84 634	57.07 637	28.84 634	28.79 637	21.14 630	22.48 632	24.18 631	23.88 633	26.38 632	30.87 635	14.26 626	16.71 629	13.09 624	14.82 628	17.79 625	16.72 628

RAFT-FE	24.80 628	22.55 633	24.73 627	26.10 628	25.76 627	39.84 634	57.07 637	28.84 634	28.79 637	21.14 630	22.48 632	24.18 631	23.88 633	26.38 632	30.87 635	14.26 626	16.71 629	13.09 624	14.82 628	17.79 625	16.72 628

LSM0	26.58 633	22.63 636	25.88 633	30.13 632	52.21 640	39.94 639	56.74 633	28.97 638	28.72 636	21.14 630	22.26 631	24.43 636	23.88 633	26.54 638	30.87 635	14.32 630	16.55 628	13.12 629	14.71 626	17.92 628	20.60 632

CasAABBNet	24.81 630	22.53 631	24.83 629	26.08 627	25.74 626	39.86 636	57.06 636	28.87 636	28.83 639	21.16 633	22.54 634	24.22 633	23.89 636	26.38 632	30.87 635	14.25 625	16.71 629	13.09 624	14.81 627	17.78 623	16.71 627

Selective-RAFT-Error	24.87 632	22.59 635	25.14 632	26.13 631	25.82 630	39.93 638	57.03 635	28.97 638	28.95 641	21.21 634	22.65 635	24.25 635	23.98 637	26.43 636	30.83 634	14.27 629	16.71 629	13.10 627	14.82 628	17.82 627	16.76 630

DPSimNet_ROB	17.97 623	20.20 629	24.98 630	17.62 622	15.92 621	21.53 630	21.00 623	13.70 623	15.61 625	23.89 638	14.69 621	22.87 629	24.58 638	12.70 622	14.56 623	18.48 631	12.91 627	20.21 631	12.05 623	17.76 622	14.17 625

AVERAGE_ROB	26.93 634	30.34 638	29.27 636	25.82 626	25.34 625	19.48 627	15.17 621	23.55 633	23.00 635	28.45 640	27.87 638	26.25 637	25.86 639	26.96 639	25.55 633	31.30 638	30.07 639	31.76 635	30.81 637	30.79 636	30.93 637

RSGM-EC	41.56 638	31.72 639	19.92 622	51.66 636	47.86 638	38.70 632	61.61 639	33.83 640	22.80 633	23.45 636	29.29 639	43.76 640	35.31 640	66.76 640	70.17 640	66.40 640	37.60 640	48.67 637	25.68 634	48.86 637	27.21 634

acva	41.56 638	31.72 639	19.92 622	51.66 636	47.86 638	38.70 632	61.61 639	33.83 640	22.80 633	23.45 636	29.29 639	43.76 640	35.31 640	66.76 640	70.17 640	66.40 640	37.60 640	48.67 637	25.68 634	48.86 637	27.21 634

test_example2	115.39 640	123.23 641	94.57 639	115.52 638	123.55 641	101.63 641	114.33 642	53.41 642	99.48 642	134.90 642	135.05 642	85.83 642	85.11 642	111.32 642	106.15 642	152.55 642	205.26 642	99.78 642	114.96 642	140.96 642	110.20 641

ccccc		297.21 642		374.70 641	380.44 642	203.92 642		216.32 643		203.37 643		215.01 643		312.78 643		412.57 643	356.13 643	256.09 643	227.69 643	428.88 643

ASD4		19.65 623

Low-res two-view benchmark