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

uiiii_40	0.19 5	0.18 12	0.69 67	0.19 1	0.13 39	0.32 36	0.12 4	0.37 43	0.25 6	0.15 6	0.14 16	0.16 38	0.17 74	0.25 16	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.06 1

4.5w_L	0.19 5	0.18 12	0.73 81	0.20 18	0.13 39	0.34 54	0.13 14	0.39 64	0.25 6	0.17 49	0.16 39	0.16 38	0.17 74	0.28 72	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

SteFusion	0.20 28	0.13 1	0.65 42	0.20 18	0.15 100	0.41 115	0.15 68	0.43 94	0.38 112	0.16 17	0.20 71	0.15 32	0.14 15	0.26 37	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

PyraSte	0.20 28	0.15 2	0.60 18	0.22 74	0.15 100	0.38 88	0.14 40	0.44 103	0.35 78	0.16 17	0.18 60	0.19 93	0.18 98	0.25 16	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 28	0.16 6	0.65 42	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.14 40	0.45 116	0.37 106	0.16 17	0.16 39	0.19 93	0.16 53	0.24 9	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 28	0.15 2	0.63 28	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.15 68	0.45 116	0.39 125	0.16 17	0.14 16	0.19 93	0.16 53	0.22 3	0.18 25	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 28	0.15 2	0.62 25	0.21 44	0.14 71	0.38 88	0.15 68	0.45 116	0.39 125	0.16 17	0.16 39	0.18 83	0.16 53	0.26 37	0.19 45	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 28	0.15 2	0.62 25	0.21 44	0.16 131	0.40 104	0.15 68	0.45 116	0.39 125	0.16 17	0.15 24	0.21 111	0.16 53	0.22 3	0.17 21	0.06 1	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

hj116sk	0.20 28	0.20 35	0.75 83	0.19 1	0.13 39	0.39 96	0.12 4	0.38 51	0.30 47	0.15 6	0.16 39	0.19 93	0.16 53	0.26 37	0.21 94	0.08 50	0.08 158	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v20iiwwt	0.20 28	0.20 35	0.71 77	0.20 18	0.12 9	0.45 153	0.14 40	0.33 19	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.17 65	0.16 53	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITER124	0.19 5	0.21 56	0.68 63	0.20 18	0.12 9	0.41 115	0.14 40	0.31 9	0.26 10	0.16 17	0.14 16	0.16 38	0.16 53	0.27 57	0.22 126	0.08 50	0.08 158	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

dddd17k	0.20 28	0.20 35	0.63 28	0.20 18	0.12 9	0.40 104	0.14 40	0.37 43	0.29 41	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.16 53	0.28 72	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

zxcv128	0.19 5	0.20 35	0.62 25	0.19 1	0.13 39	0.38 88	0.14 40	0.38 51	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.17 65	0.15 32	0.25 16	0.20 72	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

iked130	0.19 5	0.21 56	0.67 62	0.20 18	0.12 9	0.33 44	0.14 40	0.35 30	0.27 15	0.16 17	0.14 16	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv14	0.19 5	0.20 35	0.65 42	0.20 18	0.12 9	0.38 88	0.13 14	0.38 51	0.28 25	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.15 32	0.26 37	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

v134_o9	0.19 5	0.20 35	0.69 67	0.20 18	0.13 39	0.31 28	0.14 40	0.36 35	0.28 25	0.15 6	0.15 24	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

vnu138km	0.18 1	0.19 18	0.63 28	0.20 18	0.13 39	0.30 19	0.14 40	0.32 15	0.28 25	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.14 15	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

ITERv10	0.19 5	0.19 18	0.65 42	0.20 18	0.13 39	0.30 19	0.14 40	0.37 43	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.15 32	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

99wein	0.19 5	0.19 18	0.64 34	0.19 1	0.12 9	0.30 19	0.13 14	0.34 27	0.29 41	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.14 15	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

s6wercc	0.19 5	0.19 18	0.65 42	0.19 1	0.12 9	0.32 36	0.14 40	0.34 27	0.27 15	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

a5sdf	0.19 5	0.20 35	0.66 57	0.20 18	0.12 9	0.33 44	0.13 14	0.35 30	0.28 25	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

OmniDepth	0.19 5	0.30 189	0.55 11	0.23 87	0.09 1	0.38 88	0.15 68	0.32 15	0.33 66	0.16 17	0.12 8	0.23 124	0.19 121	0.27 57	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.06 1

monsterstereo	0.22 78	0.22 79	0.52 5	0.25 124	0.27 370	0.39 96	0.14 40	0.51 166	0.33 66	0.25 145	0.27 132	0.13 4	0.13 12	0.38 177	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.06 1

monsters	0.22 78	0.22 79	0.52 5	0.23 87	0.28 384	0.42 134	0.14 40	0.46 123	0.31 49	0.24 125	0.20 71	0.13 4	0.14 15	0.43 203	0.20 72	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 136	0.06 1	0.06 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 109	0.28 166	1.09 126	0.33 327	0.15 100	0.30 19	0.16 85	0.58 222	0.42 162	0.19 68	0.19 65	0.17 65	0.26 212	0.38 177	0.37 315	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.25 503	0.10 104	0.06 1

castereo++	0.28 109	0.43 295	0.93 111	0.28 197	0.17 161	0.53 240	0.21 160	0.55 204	0.45 192	0.17 49	0.26 128	0.32 209	0.17 74	0.33 126	0.16 6	0.09 114	0.08 158	0.09 141	0.29 523	0.13 167	0.06 1

CREStereo++_RVC	0.33 152	0.29 176	1.74 255	0.24 105	0.16 131	0.54 248	0.15 68	0.40 69	0.55 294	0.37 212	0.51 312	0.24 138	0.19 121	0.27 57	0.26 202	0.09 114	0.06 23	0.08 82	0.30 533	0.08 64	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
s12784h	0.36 181	0.28 166	1.58 218	0.23 87	0.11 2	0.62 386	0.24 254	0.79 381	0.64 387	0.44 253	0.52 326	0.28 186	0.26 212	0.50 271	0.24 179	0.11 288	0.06 23	0.09 141	0.06 33	0.16 248	0.06 1

mfccc	0.19 5	0.20 35	0.65 42	0.19 1	0.13 39	0.42 134	0.13 14	0.33 19	0.28 25	0.17 49	0.14 16	0.18 83	0.16 53	0.27 57	0.23 154	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ss10	0.19 5	0.21 56	0.66 57	0.20 18	0.12 9	0.32 36	0.13 14	0.38 51	0.31 49	0.17 49	0.16 39	0.16 38	0.14 15	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.08 158	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

USM	0.19 5	0.22 79	0.63 28	0.21 44	0.11 2	0.33 44	0.14 40	0.32 15	0.29 41	0.16 17	0.15 24	0.16 38	0.13 12	0.26 37	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

weee2	0.18 1	0.19 18	0.65 42	0.20 18	0.12 9	0.30 19	0.14 40	0.29 4	0.28 25	0.16 17	0.13 12	0.18 83	0.15 32	0.25 16	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ACM	0.19 5	0.21 56	0.66 57	0.20 18	0.13 39	0.35 61	0.12 4	0.31 9	0.28 25	0.16 17	0.15 24	0.17 65	0.14 15	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

StePilot	0.19 5	0.18 12	0.72 80	0.19 1	0.13 39	0.34 54	0.12 4	0.38 51	0.26 10	0.18 61	0.16 39	0.16 38	0.16 53	0.29 89	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

ITERv30	0.19 5	0.20 35	0.69 67	0.19 1	0.13 39	0.32 36	0.13 14	0.31 9	0.24 3	0.14 3	0.17 53	0.20 102	0.16 53	0.34 138	0.21 94	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

qyd29nn	0.19 5	0.20 35	0.70 72	0.19 1	0.11 2	0.36 70	0.13 14	0.31 9	0.23 2	0.14 3	0.14 16	0.17 65	0.15 32	0.28 72	0.18 25	0.09 114	0.10 283	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

ITERv28	0.20 28	0.20 35	0.70 72	0.19 1	0.13 39	0.41 115	0.14 40	0.33 19	0.27 15	0.16 17	0.15 24	0.17 65	0.14 15	0.29 89	0.20 72	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

yuret106	0.20 28	0.19 18	0.73 81	0.20 18	0.12 9	0.39 96	0.13 14	0.36 35	0.27 15	0.15 6	0.14 16	0.19 93	0.15 32	0.24 9	0.22 126	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

uio108cc	0.20 28	0.19 18	0.85 98	0.20 18	0.12 9	0.37 75	0.14 40	0.34 27	0.26 10	0.15 6	0.15 24	0.17 65	0.16 53	0.26 37	0.18 25	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

ITERv21	0.20 28	0.22 79	0.68 63	0.19 1	0.14 71	0.41 115	0.14 40	0.33 19	0.27 15	0.15 6	0.14 16	0.17 65	0.16 53	0.28 72	0.22 126	0.09 114	0.08 158	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ITERv19	0.20 28	0.21 56	0.70 72	0.20 18	0.13 39	0.43 139	0.14 40	0.37 43	0.29 41	0.17 49	0.15 24	0.17 65	0.15 32	0.27 57	0.21 94	0.09 114	0.10 283	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

ITERv12	0.19 5	0.19 18	0.65 42	0.19 1	0.13 39	0.30 19	0.13 14	0.33 19	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.17 65	0.15 32	0.25 16	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

ITERv8	0.19 5	0.19 18	0.64 34	0.19 1	0.13 39	0.31 28	0.13 14	0.36 35	0.28 25	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

ITERv7	0.19 5	0.19 18	0.66 57	0.20 18	0.12 9	0.32 36	0.13 14	0.36 35	0.27 15	0.16 17	0.16 39	0.16 38	0.15 32	0.25 16	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 29

zaero_v3	0.21 52	0.21 56	0.69 67	0.21 44	0.14 71	0.37 75	0.13 14	0.38 51	0.31 49	0.23 114	0.20 71	0.14 14	0.21 143	0.33 126	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.07 29

ITERv2	0.21 52	0.21 56	0.65 42	0.21 44	0.14 71	0.39 96	0.12 4	0.36 35	0.31 49	0.33 198	0.21 80	0.16 38	0.17 74	0.32 115	0.19 45	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.07 29

asda	0.22 78	0.25 119	0.70 72	0.21 44	0.16 131	0.43 139	0.16 85	0.44 103	0.35 78	0.22 95	0.20 71	0.14 14	0.20 132	0.25 16	0.22 126	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

qwe	0.21 52	0.22 79	0.61 20	0.21 44	0.20 247	0.41 115	0.15 68	0.46 123	0.35 78	0.26 159	0.22 93	0.14 14	0.14 15	0.31 106	0.22 126	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.07 29

2.25w	0.21 52	0.22 79	0.51 2	0.21 44	0.14 71	0.36 70	0.13 14	0.42 85	0.34 72	0.23 114	0.27 132	0.14 14	0.18 98	0.33 126	0.24 179	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

4.25_new	0.21 52	0.23 101	0.64 34	0.22 74	0.18 199	0.41 115	0.17 95	0.41 79	0.35 78	0.22 95	0.21 80	0.14 14	0.18 98	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

4.5w_new	0.21 52	0.23 101	0.64 34	0.22 74	0.18 199	0.41 115	0.17 95	0.41 79	0.35 78	0.22 95	0.21 80	0.14 14	0.18 98	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

4.5_new	0.21 52	0.22 79	0.63 28	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.17 95	0.40 69	0.35 78	0.25 145	0.22 93	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.07 29

4.5w-stereo	0.21 52	0.22 79	0.63 28	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.17 95	0.40 69	0.35 78	0.25 145	0.22 93	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.07 29

4.25w-stereo	0.21 52	0.23 101	0.64 34	0.22 74	0.18 199	0.41 115	0.17 95	0.41 79	0.35 78	0.22 95	0.21 80	0.14 14	0.18 98	0.25 16	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

4w-stereo	0.20 28	0.21 56	0.57 13	0.21 44	0.15 100	0.39 96	0.13 14	0.39 64	0.33 66	0.22 95	0.21 80	0.13 4	0.20 132	0.29 89	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

2.5w	0.21 52	0.23 101	0.50 1	0.22 74	0.15 100	0.39 96	0.19 120	0.47 137	0.36 98	0.21 84	0.22 93	0.13 4	0.17 74	0.33 126	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

2.75w_new	0.21 52	0.21 56	0.57 13	0.20 18	0.14 71	0.40 104	0.18 111	0.47 137	0.36 98	0.24 125	0.20 71	0.13 4	0.19 121	0.31 106	0.21 94	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.06 1	0.07 29

2w_stereo	0.21 52	0.19 18	0.51 2	0.22 74	0.13 39	0.41 115	0.20 139	0.50 158	0.34 72	0.25 145	0.23 103	0.13 4	0.23 170	0.24 9	0.22 126	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.07 29

1w_stereo	0.22 78	0.17 7	0.52 5	0.23 87	0.16 131	0.44 146	0.22 186	0.55 204	0.40 141	0.25 145	0.29 145	0.13 4	0.26 212	0.28 72	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.07 29

IGEV	0.22 78	0.28 166	0.88 103	0.21 44	0.24 321	0.42 134	0.17 95	0.35 30	0.37 106	0.20 76	0.22 93	0.14 14	0.12 6	0.24 9	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.07 29

SGD-Stereo	0.22 78	0.28 166	0.77 86	0.22 74	0.11 2	0.40 104	0.16 85	0.31 9	0.36 98	0.19 68	0.19 65	0.17 65	0.17 74	0.37 169	0.16 6	0.10 219	0.06 23	0.08 82	0.07 106	0.10 104	0.07 29

FoundationStereo	0.20 28	0.30 189	0.81 92	0.21 44	0.22 288	0.21 3	0.16 85	0.25 1	0.38 112	0.15 6	0.11 4	0.18 83	0.17 74	0.23 8	0.16 6	0.09 114	0.13 383	0.08 82	0.06 33	0.07 4	0.07 29

dual_stereo	0.23 86	0.25 119	0.66 57	0.21 44	0.15 100	0.27 8	0.15 68	0.62 248	0.40 141	0.15 6	0.13 12	0.18 83	0.14 15	0.37 169	0.19 45	0.09 114	0.31 561	0.07 1	0.10 203	0.07 4	0.07 29

Pointernet	0.29 119	0.25 119	1.49 204	0.24 105	0.20 247	0.47 179	0.15 68	0.62 248	0.47 220	0.22 95	0.29 145	0.26 165	0.20 132	0.28 72	0.20 72	0.10 219	0.07 52	0.07 1	0.12 306	0.10 104	0.07 29

trnet	0.28 109	0.26 134	1.32 166	0.19 1	0.12 9	0.54 248	0.15 68	0.48 145	0.46 202	0.27 166	0.33 187	0.24 138	0.21 143	0.30 99	0.21 94	0.10 219	0.07 52	0.08 82	0.05 1	0.09 85	0.07 29

CASnet	0.28 109	0.31 201	1.20 146	0.28 197	0.11 2	0.47 179	0.19 120	0.44 103	0.44 177	0.38 220	0.31 172	0.23 124	0.17 74	0.29 89	0.19 45	0.10 219	0.06 23	0.15 444	0.12 306	0.16 248	0.07 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 181	0.30 189	1.77 276	0.28 197	0.33 445	0.60 345	0.22 186	0.55 204	0.51 247	0.55 374	0.35 199	0.31 201	0.20 132	0.26 37	0.22 126	0.10 219	0.13 383	0.09 141	0.24 496	0.08 64	0.07 29

LoS	0.31 137	0.30 189	1.52 210	0.23 87	0.13 39	0.54 248	0.20 139	0.48 145	0.49 229	0.25 145	0.28 139	0.37 231	0.24 182	0.38 177	0.23 154	0.10 219	0.08 158	0.08 82	0.05 1	0.15 211	0.07 29
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.40 220	0.37 252	2.01 396	0.29 229	0.21 261	0.50 202	0.28 339	0.47 137	0.39 125	0.42 242	0.76 504	0.38 239	0.22 153	0.52 278	0.33 291	0.08 50	0.07 52	0.11 261	0.15 393	0.28 442	0.07 29

AnonymousM	0.37 189	0.44 306	1.50 207	0.25 124	0.15 100	0.52 231	0.23 221	0.60 240	0.42 162	0.42 242	0.32 178	0.30 198	0.25 198	0.34 138	0.23 154	0.11 288	0.09 233	0.71 599	0.36 565	0.12 137	0.07 29

XX-TBD	0.34 160	0.77 450	1.75 261	0.34 358	0.13 39	0.51 212	0.17 95	0.43 94	0.50 239	0.37 212	0.49 299	0.23 124	0.18 98	0.28 72	0.24 179	0.10 219	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.07 29

CREStereo	0.28 109	0.30 189	1.33 168	0.19 1	0.13 39	0.55 263	0.17 95	0.48 145	0.46 202	0.27 166	0.33 187	0.24 138	0.21 143	0.31 106	0.21 94	0.11 288	0.07 52	0.08 82	0.05 1	0.10 104	0.07 29
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 137	0.35 240	1.30 163	0.20 18	0.14 71	0.57 298	0.25 274	0.46 123	0.42 162	0.27 166	0.32 178	0.27 177	0.24 182	0.39 183	0.23 154	0.43 579	0.07 52	0.08 82	0.05 1	0.18 297	0.07 29

oiu110	0.21 52	0.22 79	0.84 96	0.20 18	0.13 39	0.41 115	0.14 40	0.39 64	0.29 41	0.16 17	0.15 24	0.18 83	0.17 74	0.26 37	0.21 94	0.09 114	0.09 233	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 74

ITERv24	0.21 52	0.19 18	0.77 86	0.20 18	0.13 39	0.44 146	0.13 14	0.44 103	0.27 15	0.17 49	0.17 53	0.19 93	0.17 74	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.09 233	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 74

dd23bbn	0.21 52	0.21 56	0.84 96	0.20 18	0.12 9	0.41 115	0.14 40	0.42 85	0.28 25	0.18 61	0.18 60	0.16 38	0.16 53	0.28 72	0.22 126	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 74

ITERv4	0.22 78	0.17 7	0.77 86	0.19 1	0.14 71	0.36 70	0.12 4	0.44 103	0.24 3	0.23 114	0.30 158	0.14 14	0.36 306	0.27 57	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

S2M2_XL	0.20 28	0.32 209	1.10 128	0.19 1	0.13 39	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 6	0.19 65	0.15 32	0.14 15	0.19 1	0.21 94	0.11 288	0.09 233	0.10 195	0.08 136	0.10 104	0.08 74
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 28	0.22 79	0.65 42	0.22 74	0.17 161	0.41 115	0.14 40	0.35 30	0.32 57	0.24 125	0.20 71	0.15 32	0.18 98	0.26 37	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.08 74

depthmonostereo	0.26 99	0.23 101	0.65 42	0.41 461	0.13 39	0.41 115	0.19 120	0.51 166	0.40 141	0.25 145	0.29 145	0.26 165	0.28 247	0.44 212	0.23 154	0.09 114	0.10 283	0.09 141	0.07 106	0.10 104	0.08 74

3.25w_new	0.20 28	0.20 35	0.52 5	0.21 44	0.14 71	0.37 75	0.14 40	0.43 94	0.35 78	0.23 114	0.21 80	0.16 38	0.18 98	0.27 57	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

3.25w	0.20 28	0.20 35	0.52 5	0.21 44	0.14 71	0.37 75	0.14 40	0.43 94	0.35 78	0.23 114	0.21 80	0.16 38	0.18 98	0.27 57	0.20 72	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

3.75w	0.21 52	0.21 56	0.61 20	0.21 44	0.20 247	0.44 146	0.16 85	0.44 103	0.30 47	0.22 95	0.20 71	0.13 4	0.18 98	0.29 89	0.21 94	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

3.5w_stereo	0.21 52	0.22 79	0.55 11	0.21 44	0.15 100	0.40 104	0.14 40	0.43 94	0.33 66	0.21 84	0.24 113	0.14 14	0.18 98	0.34 138	0.22 126	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.07 4	0.08 74

3w_stereo	0.21 52	0.22 79	0.59 16	0.22 74	0.12 9	0.37 75	0.22 186	0.50 158	0.38 112	0.22 95	0.21 80	0.12 2	0.22 153	0.26 37	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.08 74

xyz-stereo-finetune	0.31 137	0.46 317	0.79 90	0.21 44	0.12 9	0.53 240	0.25 274	0.52 180	0.54 287	0.28 171	0.32 178	0.29 193	0.23 170	0.59 306	0.55 414	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.13 167	0.08 74

xyz-stereo	3.02 625	0.29 176	30.64 660	0.23 87	0.12 9	15.52 645	0.24 254	0.51 166	0.47 220	0.59 428	7.99 638	0.64 407	0.47 424	1.39 437	0.50 395	0.09 114	0.07 52	0.34 570	0.07 106	0.13 167	0.08 74

111111	0.24 92	0.21 56	0.82 94	0.24 105	0.21 261	0.43 139	0.13 14	0.45 116	0.35 78	0.22 95	0.27 132	0.18 83	0.16 53	0.35 145	0.18 25	0.09 114	0.06 23	0.08 82	0.06 33	0.25 406	0.08 74

GIP-stereo	0.26 99	0.22 79	0.78 89	0.29 229	0.20 247	0.42 134	0.17 95	0.64 259	0.39 125	0.18 61	0.24 113	0.23 124	0.18 98	0.25 16	0.47 379	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.17 270	0.08 74

RAStereo	0.28 109	0.48 329	1.52 210	0.26 155	0.18 199	0.25 6	0.19 120	0.42 85	0.35 78	0.20 76	0.25 120	0.20 102	0.16 53	0.24 9	0.24 179	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.08 136	0.12 137	0.08 74

Occ-G	0.30 129	0.30 189	1.33 168	0.23 87	0.15 100	0.36 70	0.25 274	0.43 94	0.31 49	0.26 159	0.35 199	0.46 310	0.22 153	0.30 99	0.25 192	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.16 413	0.31 466	0.08 74

U	3.37 629	0.17 7	0.91 108	0.26 155	13.79 645	19.19 650	0.15 68	0.41 79	0.31 49	0.17 49	0.18 60	0.27 177	0.15 32	0.21 2	0.16 6	0.09 114	0.06 23	17.88 655	12.81 649	0.10 104	0.08 74

MGS-Stereo	0.32 143	0.34 231	1.70 241	0.25 124	0.14 71	0.40 104	0.22 186	0.38 51	0.43 173	0.24 125	0.51 312	0.25 151	0.18 98	0.31 106	0.20 72	0.09 114	0.08 158	0.09 141	0.08 136	0.47 564	0.08 74

UniTT-Stereo	0.30 129	0.36 249	1.68 235	0.27 172	0.24 321	0.29 14	0.18 111	0.33 19	0.34 72	0.26 159	0.37 208	0.18 83	0.18 98	0.31 106	0.27 212	0.10 219	0.08 158	0.08 82	0.07 106	0.25 406	0.08 74

Selective-RAFT	0.35 171	0.26 134	1.48 201	0.31 275	0.15 100	0.61 366	0.19 120	0.60 240	0.54 287	0.28 171	0.29 145	0.40 253	0.33 290	0.50 271	0.27 212	0.10 219	0.07 52	0.09 141	0.35 556	0.19 318	0.08 74

RCA-Stereo	0.34 160	0.32 209	1.30 163	0.26 155	0.14 71	0.58 316	0.23 221	0.78 365	0.62 367	0.40 228	0.44 252	0.28 186	0.35 300	0.29 89	0.20 72	0.09 114	0.10 283	0.09 141	0.07 106	0.19 318	0.08 74

RAFT_CTSACE	0.46 291	0.76 441	2.07 407	0.35 375	0.30 405	0.54 248	0.30 371	0.61 244	0.48 223	0.49 304	0.76 504	0.55 355	0.36 306	0.58 300	0.22 126	0.08 50	0.13 383	0.11 261	0.10 203	0.41 545	0.08 74

RAFT-345	0.53 377	0.30 189	2.34 466	0.38 433	0.34 454	0.58 316	0.42 468	0.47 137	0.61 349	0.51 324	1.00 552	0.43 277	0.28 247	1.57 468	0.82 485	0.10 219	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.10 104	0.08 74

TestStereo	0.45 281	0.54 352	2.11 418	0.29 229	0.16 131	0.43 139	0.24 254	0.54 200	0.45 192	0.37 212	0.46 264	0.34 221	0.27 232	1.98 540	0.27 212	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.09 167	0.14 191	0.08 74

5k_new	0.18 1	0.20 35	0.64 34	0.20 18	0.13 39	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.29 41	0.16 17	0.13 12	0.17 65	0.14 15	0.26 37	0.22 126	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 100

SX	0.19 5	0.22 79	0.68 63	0.20 18	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.30 5	0.28 25	0.16 17	0.12 8	0.19 93	0.15 32	0.26 37	0.21 94	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 100

IGEV-FE	0.53 377	0.34 231	2.91 564	0.32 304	0.18 199	0.54 248	0.21 160	0.72 299	0.42 162	0.81 538	0.51 312	0.70 452	0.41 361	0.48 253	1.13 526	0.09 114	0.15 430	0.10 195	0.35 556	0.19 318	0.09 100

MonStereo	0.20 28	0.22 79	0.65 42	0.21 44	0.17 161	0.33 44	0.15 68	0.46 123	0.32 57	0.16 17	0.17 53	0.14 14	0.11 2	0.27 57	0.23 154	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 106	0.07 4	0.09 100

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.22 79	0.65 42	0.21 44	0.17 161	0.33 44	0.15 68	0.46 123	0.32 57	0.16 17	0.17 53	0.14 14	0.11 2	0.27 57	0.23 154	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 106	0.07 4	0.09 100

xyz-stereo-finetune2	0.35 171	0.45 314	1.04 120	0.21 44	0.12 9	0.58 316	0.23 221	0.50 158	0.45 192	0.31 185	0.46 264	0.30 198	0.41 361	0.81 376	0.51 400	0.08 50	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.12 137	0.09 100

MLG-Stereo_test2	0.21 52	0.36 249	0.68 63	0.21 44	0.17 161	0.45 153	0.12 4	0.35 30	0.42 162	0.15 6	0.11 4	0.22 115	0.10 1	0.28 72	0.16 6	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.09 100

MLG-Stereo_test1	0.21 52	0.33 218	0.61 20	0.23 87	0.21 261	0.45 153	0.13 14	0.33 19	0.46 202	0.13 1	0.09 1	0.18 83	0.12 6	0.32 115	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.09 100

MLG-Stereo	0.21 52	0.33 218	0.60 18	0.23 87	0.12 9	0.44 146	0.13 14	0.39 64	0.46 202	0.13 1	0.10 2	0.17 65	0.13 12	0.35 145	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.09 100

castereo	0.30 129	0.44 306	0.81 92	0.24 105	0.29 392	0.41 115	0.27 321	0.72 299	0.45 192	0.22 95	0.30 158	0.24 138	0.31 278	0.25 16	0.21 94	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.31 540	0.12 137	0.09 100

MonSter	0.20 28	0.22 79	0.65 42	0.21 44	0.17 161	0.33 44	0.15 68	0.46 123	0.32 57	0.16 17	0.17 53	0.14 14	0.11 2	0.27 57	0.23 154	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 106	0.07 4	0.09 100

DEFOM-Stereo	0.22 78	0.22 79	0.91 108	0.23 87	0.13 39	0.49 194	0.18 111	0.30 5	0.28 25	0.19 68	0.17 53	0.14 14	0.14 15	0.41 192	0.16 6	0.08 50	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.09 100

rvit_stereo_0081	0.25 96	0.21 56	0.61 20	0.28 197	0.17 161	0.31 28	0.22 186	0.42 85	0.53 274	0.24 125	0.25 120	0.25 151	0.21 143	0.34 138	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.12 137	0.09 100

GCAP-BAT	0.43 253	0.31 201	1.82 315	0.25 124	0.26 356	0.65 430	0.23 221	0.48 145	0.37 106	0.67 489	0.82 517	0.44 288	0.24 182	0.48 253	0.87 490	0.09 114	0.13 383	0.09 141	0.22 490	0.08 64	0.09 100

rvit_stereo_0082	0.25 96	0.21 56	0.61 20	0.28 197	0.17 161	0.31 28	0.22 186	0.42 85	0.53 274	0.24 125	0.25 120	0.25 151	0.21 143	0.34 138	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.12 137	0.09 100

IGEV-Stereo++	0.23 86	0.23 101	0.64 34	0.24 105	0.22 288	0.47 179	0.13 14	0.52 180	0.33 66	0.18 61	0.24 113	0.17 65	0.22 153	0.32 115	0.19 45	0.08 50	0.06 23	0.08 82	0.06 33	0.17 270	0.09 100

RAFT-Stereo-weight	0.34 160	0.29 176	1.43 188	0.28 197	0.28 384	0.55 263	0.22 186	0.78 365	0.48 223	0.46 272	0.38 218	0.36 229	0.17 74	0.33 126	0.23 154	0.09 114	0.08 158	0.09 141	0.07 106	0.09 85	0.09 100

gcap-zeroshot	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.31 275	0.32 432	0.69 461	0.21 160	0.74 315	0.52 255	0.43 247	0.35 199	0.62 395	0.24 182	0.41 192	0.24 179	0.09 114	0.16 448	0.09 141	0.31 540	0.08 64	0.09 100

IGEV_Zeroshot_test	0.53 377	0.33 218	2.91 564	0.32 304	0.18 199	0.54 248	0.21 160	0.72 299	0.42 162	0.81 538	0.51 312	0.71 457	0.41 361	0.48 253	1.13 526	0.09 114	0.15 430	0.10 195	0.35 556	0.19 318	0.09 100

Any-RAFT	0.38 199	0.25 119	1.89 348	0.27 172	0.17 161	0.68 455	0.21 160	0.78 365	0.53 274	0.43 247	0.43 241	0.54 351	0.30 269	0.41 192	0.20 72	0.10 219	0.12 359	0.08 82	0.06 33	0.10 104	0.09 100

GLC_STEREO	0.28 109	0.27 142	1.36 173	0.28 197	0.12 9	0.41 115	0.20 139	0.37 43	0.38 112	0.26 159	0.30 158	0.25 151	0.19 121	0.33 126	0.24 179	0.09 114	0.11 333	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.09 100

AAGNet	0.88 547	0.33 218	1.79 302	0.54 541	0.98 600	0.62 386	0.46 496	0.50 158	0.60 332	0.58 414	0.53 337	0.50 334	0.73 526	1.23 423	7.48 638	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.14 191	0.09 100

IIG-Stereo	0.59 423	0.65 404	1.74 255	0.54 541	0.23 308	0.61 366	0.21 160	0.73 311	0.65 400	0.64 476	0.69 474	0.69 442	0.38 328	2.09 554	1.39 554	0.11 288	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.15 211	0.09 100

RAFT_R40	0.50 341	0.21 56	1.76 267	0.50 521	0.40 504	0.61 366	0.53 520	0.56 211	0.60 332	0.56 385	0.54 349	0.55 355	0.51 445	1.57 468	0.53 407	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.16 248	0.09 100

RAFT-RH_RVC	0.61 437	0.50 338	2.33 464	0.36 394	0.29 392	0.60 345	0.18 111	0.44 103	0.58 320	0.76 523	1.91 597	0.47 318	0.29 261	1.60 475	1.23 542	0.14 419	0.07 52	0.13 378	0.13 340	0.10 104	0.09 100

CroCo-Stereo	0.30 129	0.45 314	1.08 124	0.31 275	0.17 161	0.19 2	0.21 160	0.73 311	0.50 239	0.21 84	0.24 113	0.55 355	0.22 153	0.27 57	0.26 202	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.07 106	0.12 137	0.09 100
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
CFNet-RSSM	0.41 227	0.32 209	2.20 439	0.27 172	0.44 521	0.52 231	0.19 120	0.76 339	0.48 223	0.43 247	0.36 205	0.54 351	0.26 212	0.33 126	0.25 192	0.09 114	0.08 158	0.09 141	0.38 568	0.10 104	0.09 100

Gwc-CoAtRS	0.38 199	0.33 218	1.92 362	0.27 172	0.41 511	0.48 187	0.19 120	0.59 230	0.46 202	0.43 247	0.39 226	0.57 373	0.26 212	0.32 115	0.26 202	0.09 114	0.09 233	0.09 141	0.31 540	0.11 126	0.09 100

HITNet	0.46 291	0.92 500	2.09 413	0.33 327	0.14 71	0.55 263	0.22 186	0.83 402	0.56 305	0.51 324	0.49 299	0.48 329	0.37 321	0.48 253	0.54 413	0.09 114	0.06 23	0.10 195	0.08 136	0.23 378	0.09 100
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
AdaDepth	0.24 92	0.18 12	1.03 118	0.25 124	0.21 261	0.46 172	0.16 85	0.30 5	0.27 15	0.17 49	0.19 65	0.14 14	0.18 98	0.35 145	0.17 21	0.07 29	0.07 52	0.08 82	0.25 503	0.10 104	0.10 129

water-stereo	0.24 92	0.17 7	0.88 103	0.24 105	0.14 71	0.37 75	0.17 95	0.43 94	0.32 57	0.26 159	0.35 199	0.26 165	0.24 182	0.22 3	0.25 192	0.09 114	0.09 233	0.09 141	0.08 136	0.10 104	0.10 129

LG-Stereo_L2	0.21 52	0.31 201	0.85 98	0.22 74	0.14 71	0.31 28	0.22 186	0.38 51	0.25 6	0.17 49	0.11 4	0.13 4	0.12 6	0.32 115	0.18 25	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.08 64	0.10 129

LG-Stereo_L1	0.21 52	0.31 201	0.85 98	0.22 74	0.14 71	0.28 10	0.21 160	0.38 51	0.26 10	0.16 17	0.11 4	0.13 4	0.11 2	0.37 169	0.18 25	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.08 64	0.10 129

MLG-Stereo_test3	0.21 52	0.35 240	0.65 42	0.21 44	0.14 71	0.36 70	0.13 14	0.37 43	0.40 141	0.21 84	0.12 8	0.17 65	0.12 6	0.25 16	0.16 6	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.10 129

LGtest1	0.21 52	0.37 252	0.70 72	0.22 74	0.12 9	0.31 28	0.11 2	0.36 35	0.39 125	0.17 49	0.13 12	0.16 38	0.14 15	0.25 16	0.27 212	0.10 219	0.09 233	0.08 82	0.06 33	0.10 104	0.10 129

LG-Stereo	0.27 102	0.25 119	0.95 114	0.25 124	0.15 100	0.43 139	0.21 160	0.50 158	0.40 141	0.18 61	0.29 145	0.25 151	0.16 53	0.28 72	0.35 306	0.07 29	0.07 52	0.11 261	0.10 203	0.24 393	0.10 129

HI	0.41 227	0.63 393	1.72 248	0.27 172	0.21 261	0.45 153	0.19 120	0.55 204	0.41 151	0.57 396	0.59 388	0.65 412	0.45 401	0.45 227	0.39 333	0.08 50	0.09 233	0.10 195	0.11 266	0.20 334	0.10 129

CoSv	0.41 227	0.63 393	1.72 248	0.27 172	0.21 261	0.45 153	0.19 120	0.55 204	0.41 151	0.57 396	0.59 388	0.65 412	0.45 401	0.45 227	0.39 333	0.08 50	0.09 233	0.10 195	0.11 266	0.20 334	0.10 129

999	0.29 119	0.25 119	1.05 121	0.26 155	0.18 199	0.49 194	0.23 221	0.38 51	0.37 106	0.20 76	0.32 178	0.23 124	0.18 98	0.73 357	0.36 309	0.08 50	0.07 52	0.09 141	0.08 136	0.24 393	0.10 129

rvit_stereo_0083	0.25 96	0.19 18	0.58 15	0.28 197	0.18 199	0.28 10	0.22 186	0.38 51	0.54 287	0.23 114	0.30 158	0.27 177	0.26 212	0.37 169	0.24 179	0.14 419	0.12 359	0.13 378	0.10 203	0.12 137	0.10 129

rvit_stereo_0081_aga	0.27 102	0.29 176	1.08 124	0.26 155	0.20 247	0.33 44	0.21 160	0.41 79	0.42 162	0.26 159	0.28 139	0.27 177	0.21 143	0.31 106	0.21 94	0.14 419	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.14 191	0.10 129

WCG-NET	0.30 129	0.42 290	1.26 156	0.24 105	0.12 9	0.43 139	0.24 254	0.40 69	0.56 305	0.35 203	0.37 208	0.26 165	0.24 182	0.29 89	0.19 45	0.08 50	0.12 359	0.08 82	0.07 106	0.22 365	0.10 129

model_zeroshot	0.44 263	0.68 415	1.97 392	0.28 197	0.18 199	0.69 461	0.21 160	0.63 256	0.40 141	1.00 566	0.34 194	0.42 273	0.20 132	0.69 347	0.24 179	0.10 219	0.22 518	0.10 195	0.22 490	0.12 137	0.10 129

testlalala2	0.44 263	0.28 166	2.59 519	0.64 569	0.56 558	0.57 298	0.20 139	0.78 365	0.52 255	0.40 228	0.39 226	0.45 297	0.21 143	0.27 57	0.22 126	0.09 114	0.10 283	0.08 82	0.29 523	0.12 137	0.10 129

MSKI-zero shot	0.46 291	0.38 262	2.47 495	0.27 172	0.43 520	0.56 280	0.20 139	0.77 350	0.43 173	0.60 437	0.51 312	0.44 288	0.17 74	0.68 341	0.21 94	0.09 114	0.29 555	0.09 141	0.32 546	0.14 191	0.10 129

Sa-1000	0.51 358	0.72 428	1.90 353	0.31 275	0.60 570	0.60 345	0.31 384	0.94 498	0.71 454	0.52 333	0.83 518	0.42 273	0.33 290	0.68 341	0.28 222	0.10 219	0.09 233	0.13 378	0.29 523	0.29 447	0.10 129

SA	0.50 341	0.75 440	1.95 378	0.31 275	0.61 574	0.57 298	0.31 384	0.91 472	0.73 479	0.42 242	0.62 415	0.38 239	0.47 424	0.68 341	0.29 237	0.09 114	0.09 233	0.13 378	0.32 546	0.30 458	0.10 129

OMP-Stereo	0.59 423	0.65 404	1.74 255	0.56 550	0.37 486	0.60 345	0.26 296	0.70 291	0.65 400	0.66 485	0.60 403	0.69 442	0.32 285	2.09 554	1.20 538	0.10 219	0.07 52	0.12 319	0.09 167	0.17 270	0.10 129

SST-Stereo	0.52 371	0.20 35	1.76 267	0.62 567	0.53 550	0.62 386	0.66 556	0.55 204	0.61 349	0.58 414	0.53 337	0.52 343	0.60 483	1.59 474	0.29 237	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.16 248	0.10 129

RALAANet	0.43 253	0.98 530	1.90 353	0.32 304	0.23 308	0.48 187	0.19 120	0.67 276	0.53 274	0.48 292	0.45 256	0.39 245	0.30 269	0.48 253	0.37 315	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.14 368	0.27 436	0.10 129

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 247	0.86 484	1.78 281	0.28 197	0.17 161	0.52 231	0.20 139	0.62 248	0.61 349	0.50 311	0.61 410	0.39 245	0.32 285	0.35 145	0.30 257	0.07 29	0.10 283	0.09 141	0.09 167	0.35 506	0.10 129

AFF-stereo	0.44 263	0.96 518	1.78 281	0.31 275	0.15 100	0.50 202	0.21 160	0.64 259	0.63 379	0.47 274	0.64 443	0.49 331	0.34 298	0.46 236	0.31 269	0.08 50	0.09 233	0.10 195	0.10 203	0.37 520	0.10 129

ACVNet	0.45 281	0.44 306	1.79 302	0.28 197	0.21 261	0.59 333	0.36 435	0.66 267	0.68 426	0.45 264	0.59 388	0.69 442	0.40 350	0.44 212	0.55 414	0.11 288	0.09 233	0.10 195	0.09 167	0.34 495	0.10 129

acv_ft	0.48 312	0.44 306	1.76 267	0.32 304	0.41 511	0.63 403	0.28 339	0.81 389	0.68 426	0.61 446	0.59 388	0.69 442	0.45 401	0.44 212	0.63 442	0.11 288	0.09 233	0.10 195	0.09 167	0.41 545	0.10 129

DilatedVolume-Stereo	0.26 99	0.20 35	0.64 34	0.25 124	0.15 100	0.41 115	0.18 111	0.42 85	0.35 78	0.34 201	0.34 194	0.25 151	0.23 170	0.43 203	0.53 407	0.09 114	0.09 233	0.08 82	0.10 203	0.12 137	0.11 154

LG-G_1	0.23 86	0.37 252	0.71 77	0.23 87	0.11 2	0.51 212	0.12 4	0.44 103	0.39 125	0.19 68	0.15 24	0.19 93	0.15 32	0.36 158	0.16 6	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.11 154

LG-G	0.23 86	0.37 252	0.71 77	0.23 87	0.11 2	0.51 212	0.12 4	0.44 103	0.39 125	0.19 68	0.15 24	0.19 93	0.15 32	0.36 158	0.16 6	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.11 154

S2M2_L	0.24 92	0.29 176	0.90 107	0.23 87	0.17 161	0.24 5	0.09 1	0.36 35	0.45 192	0.17 49	0.25 120	0.23 124	0.17 74	0.24 9	0.28 222	0.15 438	0.12 359	0.11 261	0.12 306	0.15 211	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.40 220	0.58 368	1.75 261	0.36 394	0.30 405	0.45 153	0.30 371	0.72 299	0.59 327	0.31 185	0.43 241	0.32 209	0.23 170	0.35 145	0.29 237	0.10 219	0.20 503	0.10 195	0.08 136	0.40 542	0.11 154

tt45	0.29 119	0.24 114	1.06 123	0.25 124	0.17 161	0.55 263	0.22 186	0.41 79	0.35 78	0.24 125	0.25 120	0.25 151	0.18 98	0.64 323	0.34 298	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.21 348	0.11 154

rvit_stereo_0080	0.27 102	0.38 262	0.76 84	0.24 105	0.18 199	0.34 54	0.27 321	0.54 200	0.44 177	0.24 125	0.26 128	0.27 177	0.22 153	0.29 89	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.10 195	0.10 203	0.15 211	0.11 154

WCG-NET（raft）	0.32 143	0.53 347	1.21 148	0.23 87	0.12 9	0.44 146	0.24 254	0.40 69	0.50 239	0.35 203	0.35 199	0.47 318	0.25 198	0.35 145	0.20 72	0.08 50	0.29 555	0.08 82	0.07 106	0.22 365	0.11 154

CAS++	0.31 137	0.33 218	1.43 188	0.25 124	0.17 161	0.31 28	0.20 139	0.78 365	0.41 151	0.30 180	0.30 158	0.21 111	0.16 53	0.33 126	0.18 25	0.15 438	0.12 359	0.13 378	0.10 203	0.15 211	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.50 341	0.46 317	1.60 221	0.30 248	0.15 100	0.45 153	0.24 254	0.90 460	0.72 464	0.56 385	0.64 443	0.51 337	0.41 361	1.87 522	0.49 390	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.14 191	0.11 154

qqq1	0.48 312	0.46 317	1.60 221	0.30 248	0.15 100	0.45 153	0.24 254	0.90 460	0.72 464	0.56 385	0.64 443	0.51 337	0.41 361	1.87 522	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.09 141	0.08 136	0.14 191	0.11 154

fff1	0.48 312	0.46 317	1.60 221	0.30 248	0.15 100	0.45 153	0.24 254	0.90 460	0.72 464	0.56 385	0.64 443	0.51 337	0.41 361	1.87 522	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.09 141	0.08 136	0.14 191	0.11 154

whm_eth	0.27 102	0.38 262	0.76 84	0.24 105	0.18 199	0.34 54	0.27 321	0.54 200	0.44 177	0.24 125	0.26 128	0.27 177	0.22 153	0.29 89	0.23 154	0.13 376	0.10 283	0.10 195	0.10 203	0.15 211	0.11 154

MaDis-Stereo	0.29 119	0.54 352	1.44 190	0.24 105	0.29 392	0.29 14	0.16 85	0.45 116	0.37 106	0.19 68	0.21 80	0.28 186	0.22 153	0.30 99	0.29 237	0.10 219	0.09 233	0.10 195	0.08 136	0.11 126	0.11 154

GCAP-Stereo	0.34 160	0.89 494	1.76 267	0.26 155	0.12 9	0.52 231	0.14 40	0.49 152	0.38 112	0.29 176	0.30 158	0.29 193	0.22 153	0.30 99	0.20 72	0.09 114	0.17 468	0.09 141	0.07 106	0.21 348	0.11 154

RAFT-Test	0.44 263	0.38 262	2.01 396	0.27 172	0.44 521	0.64 416	0.37 443	0.72 299	0.57 309	0.45 264	0.48 282	0.65 412	0.24 182	0.35 145	0.29 237	0.09 114	0.11 333	0.09 141	0.38 568	0.10 104	0.11 154

BUS	0.41 227	0.27 142	1.13 130	0.30 248	0.21 261	0.91 548	0.23 221	1.00 549	0.61 349	0.63 466	0.53 337	0.66 419	0.30 269	0.43 203	0.32 280	0.13 376	0.10 283	0.14 414	0.12 306	0.12 137	0.11 154

IER	0.43 253	0.38 262	1.69 237	0.26 155	0.25 339	0.66 437	0.26 296	0.71 294	0.55 294	0.54 356	0.59 388	0.60 389	0.53 452	0.52 278	0.39 333	0.11 288	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.14 191	0.11 154

BSDual-CNN	0.41 227	0.27 142	1.13 130	0.30 248	0.21 261	0.76 497	0.31 384	1.00 549	0.61 349	0.63 466	0.53 337	0.63 398	0.37 321	0.43 203	0.38 322	0.13 376	0.10 283	0.14 414	0.12 306	0.12 137	0.11 154

hknet	0.47 306	0.29 176	1.70 241	0.30 248	0.24 321	0.76 497	0.31 384	1.00 549	0.64 387	0.63 466	0.53 337	0.80 496	0.38 328	0.77 369	0.37 315	0.11 288	0.10 283	0.14 414	0.12 306	0.12 137	0.11 154

psmg	0.41 227	0.27 142	1.13 130	0.27 172	0.21 261	0.75 493	0.36 435	0.90 460	0.61 349	0.59 428	0.59 388	0.63 398	0.37 321	0.43 203	0.38 322	0.13 376	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.13 167	0.11 154

IPLG	0.69 484	0.84 477	2.43 485	0.35 375	0.21 261	1.65 599	0.61 546	1.36 599	0.58 320	1.39 599	0.51 312	0.37 231	0.87 551	1.41 441	0.36 309	0.09 114	0.07 52	0.14 414	0.12 306	0.32 475	0.11 154

GMOStereo	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.28 197	0.36 475	0.51 212	0.31 384	0.53 189	0.44 177	0.57 396	0.48 282	0.41 259	0.27 232	0.28 72	0.23 154	0.08 50	0.38 577	0.13 378	0.11 266	0.34 495	0.11 154

error version	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.28 197	0.36 475	0.51 212	0.31 384	0.53 189	0.44 177	0.57 396	0.48 282	0.41 259	0.27 232	0.28 72	0.23 154	0.08 50	0.38 577	0.13 378	0.11 266	0.34 495	0.11 154

test-v	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.28 197	0.36 475	0.51 212	0.31 384	0.53 189	0.44 177	0.57 396	0.48 282	0.41 259	0.27 232	0.28 72	0.23 154	0.08 50	0.38 577	0.13 378	0.11 266	0.34 495	0.11 154

CrosDoStereo	0.94 555	0.37 252	2.53 505	0.25 124	0.32 432	0.54 248	3.76 638	0.72 299	0.60 332	0.70 504	1.40 583	0.53 345	1.49 599	1.78 501	3.09 608	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.21 348	0.11 154

DeepStereo_LL	0.94 555	0.37 252	2.53 505	0.25 124	0.32 432	0.54 248	3.76 638	0.72 299	0.60 332	0.70 504	1.40 583	0.53 345	1.49 599	1.78 501	3.09 608	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.21 348	0.11 154

DEmStereo	0.68 479	0.31 201	2.25 451	0.42 472	0.17 161	0.66 437	0.89 586	0.51 166	0.59 327	0.60 437	1.01 553	0.45 297	1.26 583	1.54 462	2.26 594	0.10 219	0.08 158	0.10 195	0.10 203	0.10 104	0.11 154

THIR-Stereo	0.86 544	0.62 382	2.13 423	0.25 124	0.16 131	0.58 316	2.74 634	0.59 230	0.51 247	0.62 457	1.62 590	0.97 549	1.80 610	1.69 487	2.25 593	0.10 219	0.08 158	0.14 414	0.11 266	0.15 211	0.11 154

test-2	0.41 227	0.62 382	1.78 281	0.28 197	0.36 475	0.51 212	0.31 384	0.53 189	0.44 177	0.57 396	0.48 282	0.41 259	0.27 232	0.28 72	0.23 154	0.08 50	0.38 577	0.13 378	0.11 266	0.34 495	0.11 154

TANstereo	0.33 152	0.49 332	1.75 261	0.23 87	0.12 9	0.54 248	0.16 85	0.40 69	0.45 192	0.45 264	0.51 312	0.26 165	0.22 153	0.29 89	0.20 72	0.10 219	0.10 283	0.08 82	0.06 33	0.08 64	0.11 154

GMStereo	0.38 199	0.99 534	1.91 359	0.27 172	0.16 131	0.39 96	0.23 221	0.47 137	0.62 367	0.38 220	0.34 194	0.25 151	0.25 198	0.39 183	0.29 237	0.14 419	0.08 158	0.10 195	0.12 306	0.15 211	0.11 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 291	0.28 166	1.73 251	0.33 327	0.32 432	0.65 430	0.38 450	0.83 402	0.59 327	0.57 396	0.52 326	0.61 391	0.40 350	0.75 361	0.52 403	0.13 376	0.12 359	0.13 378	0.12 306	0.15 211	0.11 154

RASNet	0.61 437	0.68 415	2.03 403	0.35 375	0.46 536	0.65 430	0.28 339	0.78 365	0.70 444	0.48 292	0.64 443	0.93 539	0.61 492	2.21 562	0.73 470	0.12 346	0.09 233	0.09 141	0.10 203	0.14 191	0.11 154

HSM-Net_RVC	0.67 472	0.34 231	2.23 448	0.26 155	0.19 232	0.67 443	0.29 363	1.26 595	0.69 435	0.72 511	0.70 484	0.78 487	0.42 379	3.77 625	0.41 347	0.13 376	0.09 233	0.10 195	0.09 167	0.12 137	0.11 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.48 312	0.89 494	1.85 326	0.29 229	0.14 71	0.59 333	0.23 221	0.72 299	0.59 327	0.66 485	0.66 454	0.55 355	0.36 306	1.03 399	0.49 390	0.09 114	0.06 23	0.09 141	0.07 106	0.19 318	0.11 154

HSM	0.62 442	0.76 441	1.72 248	0.30 248	0.29 392	0.64 416	0.28 339	0.94 498	0.62 367	0.58 414	0.57 379	1.40 592	0.64 502	2.59 594	0.42 349	0.11 288	0.08 158	0.10 195	0.08 136	0.14 191	0.11 154

ITER	0.20 28	0.19 18	0.59 16	0.21 44	0.12 9	0.29 14	0.13 14	0.31 9	0.31 49	0.24 125	0.22 93	0.16 38	0.18 98	0.48 253	0.20 72	0.08 50	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.12 191

252Zero-FE	0.62 442	0.27 142	0.83 95	0.24 105	0.13 39	0.31 28	0.13 14	0.39 64	0.32 57	8.03 640	0.23 103	0.12 2	0.12 6	0.26 37	0.44 364	0.09 114	0.12 359	0.07 1	0.06 33	0.09 85	0.12 191

Monster-pub-mixall	0.21 52	0.31 201	0.69 67	0.21 44	0.13 39	0.27 8	0.12 4	0.37 43	0.26 10	0.21 84	0.19 65	0.15 32	0.12 6	0.47 247	0.29 237	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.08 64	0.12 191

FlowAnything_test	0.23 86	0.32 209	0.52 5	0.28 197	0.17 161	0.37 75	0.20 139	0.38 51	0.24 3	0.24 125	0.20 71	0.21 111	0.17 74	0.26 37	0.25 192	0.13 376	0.10 283	0.14 414	0.16 413	0.17 270	0.12 191

rvit_0105_4	0.35 171	0.35 240	1.45 193	0.31 275	0.18 199	0.37 75	0.28 339	0.59 230	0.62 367	0.27 166	0.31 172	0.35 225	0.27 232	0.43 203	0.25 192	0.18 487	0.16 448	0.15 444	0.13 340	0.15 211	0.12 191

H2IRNET	0.40 220	0.61 376	1.90 353	0.29 229	0.17 161	0.54 248	0.18 111	0.52 180	0.50 239	0.27 166	0.56 371	0.47 318	0.35 300	0.46 236	0.33 291	0.10 219	0.07 52	0.12 319	0.14 368	0.32 475	0.12 191

MoCha-V2	0.36 181	0.32 209	1.41 183	0.36 394	0.31 424	0.35 61	0.19 120	0.57 216	0.39 125	0.30 180	0.32 178	0.28 186	0.27 232	0.47 247	0.24 179	0.08 50	0.56 600	0.08 82	0.38 568	0.18 297	0.12 191

CoDeX	0.52 371	0.43 295	2.25 451	0.29 229	0.26 356	0.61 366	0.32 407	0.99 541	0.68 426	0.48 292	0.55 359	0.52 343	0.40 350	1.60 475	0.35 306	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.10 203	0.13 167	0.12 191

GMStereo_Zeroshot	0.41 227	0.36 249	1.54 212	0.41 461	0.19 232	0.52 231	0.19 120	0.59 230	0.52 255	0.57 396	0.59 388	0.63 398	0.29 261	0.58 300	0.33 291	0.15 438	0.09 233	0.16 463	0.09 167	0.24 393	0.12 191

plain	0.37 189	0.47 326	2.15 429	0.27 172	0.19 232	0.33 44	0.20 139	0.58 222	0.46 202	0.23 114	0.37 208	0.23 124	0.25 198	0.45 227	0.28 222	0.11 288	0.08 158	0.13 378	0.09 167	0.42 551	0.12 191

HH	0.49 330	0.49 332	2.78 550	0.50 521	0.41 511	0.38 88	0.23 221	0.72 299	0.38 112	0.63 466	0.48 282	0.87 523	0.41 361	0.64 323	0.21 94	0.09 114	0.17 468	0.10 195	0.09 167	0.16 248	0.12 191

HanStereo	0.49 330	0.49 332	2.78 550	0.50 521	0.41 511	0.38 88	0.23 221	0.72 299	0.38 112	0.63 466	0.48 282	0.87 523	0.41 361	0.64 323	0.21 94	0.09 114	0.17 468	0.10 195	0.09 167	0.16 248	0.12 191

knoymous	0.34 160	0.25 119	1.75 261	0.24 105	0.18 199	0.45 153	0.24 254	0.57 216	0.38 112	0.41 237	0.39 226	0.55 355	0.25 198	0.38 177	0.23 154	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.07 106	0.13 167	0.12 191

ProNet	0.30 129	0.54 352	1.29 160	0.25 124	0.15 100	0.47 179	0.25 274	0.48 145	0.39 125	0.21 84	0.23 103	0.22 115	0.20 132	0.44 212	0.19 45	0.08 50	0.08 158	0.10 195	0.08 136	0.23 378	0.12 191

iRaft-Stereo_5w	0.54 383	1.01 540	2.08 412	0.27 172	0.21 261	0.49 194	0.28 339	0.73 311	0.58 320	0.40 228	0.61 410	0.62 395	0.46 416	1.78 501	0.47 379	0.09 114	0.07 52	0.11 261	0.10 203	0.39 537	0.12 191

dd	0.42 247	0.96 518	1.77 276	0.31 275	0.17 161	0.57 298	0.26 296	0.49 152	0.68 426	0.41 237	0.40 231	0.34 221	0.27 232	0.45 227	0.40 341	0.17 475	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.21 348	0.12 191

MIPNet	0.83 540	0.81 467	2.40 478	0.61 566	0.18 199	1.48 589	1.39 617	1.60 610	0.74 483	1.94 610	0.85 525	0.73 464	1.68 606	0.87 385	0.31 269	0.09 114	0.08 158	0.11 261	0.32 546	0.25 406	0.12 191

IPLGR	0.54 383	0.56 363	2.68 531	0.36 394	0.18 199	0.62 386	0.54 524	1.02 561	0.64 387	0.73 515	0.46 264	0.47 318	0.45 401	1.12 411	0.29 237	0.09 114	0.08 158	0.11 261	0.09 167	0.19 318	0.12 191

Patchmatch Stereo++	0.39 214	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.16 131	0.61 366	0.27 321	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.43 277	0.28 247	0.54 288	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	0.67 472	0.56 363	2.64 526	0.27 172	0.23 308	0.57 298	0.33 415	0.96 516	0.69 435	0.92 558	0.85 525	0.89 529	0.93 559	1.83 514	1.21 540	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.09 167	0.11 126	0.12 191

TransformOpticalFlow	0.64 453	0.56 363	2.66 529	0.44 483	0.26 356	0.62 386	0.28 339	0.83 402	0.71 454	0.76 523	0.74 498	0.91 533	0.85 547	1.83 514	0.81 484	0.10 219	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.11 126	0.12 191

PSM-adaLoss	0.38 199	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.17 161	0.60 345	0.29 363	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.44 288	0.28 247	0.47 247	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

ROB_FTStereo_v2	0.38 199	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.17 161	0.61 366	0.28 339	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.44 288	0.28 247	0.47 247	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

ROB_FTStereo	0.38 199	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.17 161	0.61 366	0.26 296	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.43 277	0.28 247	0.49 265	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

HUI-Stereo	0.38 199	0.27 142	1.79 302	0.44 483	0.17 161	0.61 366	0.28 339	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.44 288	0.28 247	0.45 227	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

iGMRVC	0.39 214	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.17 161	0.61 366	0.27 321	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.44 288	0.28 247	0.55 292	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

iRAFT	0.39 214	0.27 142	1.78 281	0.44 483	0.16 131	0.61 366	0.27 321	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.43 277	0.28 247	0.54 288	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

RAFT-IKP	0.38 199	0.27 142	1.79 302	0.44 483	0.16 131	0.60 345	0.28 339	0.51 166	0.52 255	0.47 274	0.43 241	0.43 277	0.28 247	0.50 271	0.28 222	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.17 270	0.12 191

LMCR-Stereo	0.52 371	0.71 424	2.39 476	0.40 454	0.21 261	0.74 487	0.31 384	1.02 561	0.64 387	0.61 446	0.63 427	0.39 245	0.51 445	0.62 318	0.42 349	0.19 502	0.09 233	0.12 319	0.09 167	0.23 378	0.12 191

SFCPSM	0.46 291	0.24 114	2.35 469	0.27 172	0.27 370	0.70 468	0.32 407	0.96 516	0.63 379	0.49 304	0.52 326	0.43 277	0.36 306	0.52 278	0.43 358	0.12 346	0.09 233	0.12 319	0.16 413	0.16 248	0.12 191

delet	0.52 371	0.54 352	1.62 226	0.31 275	0.35 467	0.74 487	0.46 496	0.85 420	0.74 483	0.55 374	0.60 403	0.67 428	0.50 443	1.12 411	0.57 426	0.11 288	0.11 333	0.13 378	0.14 368	0.16 248	0.12 191

UNet	0.54 383	0.44 306	2.83 554	0.31 275	0.33 445	0.74 487	0.27 321	0.82 396	0.61 349	0.53 343	0.54 349	0.72 460	0.54 455	0.78 373	0.56 422	0.11 288	0.09 233	0.13 378	0.11 266	0.14 191	0.12 191

ac_64	0.55 395	0.46 317	1.92 362	0.36 394	0.34 454	0.63 403	0.31 384	0.82 396	0.61 349	0.55 374	0.51 312	0.89 529	0.48 433	1.83 514	0.55 414	0.14 419	0.11 333	0.12 319	0.12 306	0.18 297	0.12 191

DIP-Stereo	0.37 189	0.34 231	1.50 207	0.27 172	0.18 199	0.63 403	0.17 95	0.92 481	0.53 274	0.49 304	0.48 282	0.30 198	0.30 269	0.39 183	0.30 257	0.10 219	0.08 158	0.10 195	0.08 136	0.15 211	0.12 191
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 181	0.21 56	1.70 241	0.29 229	0.18 199	0.55 263	0.26 296	0.78 365	0.36 98	0.57 396	0.67 457	0.33 215	0.24 182	0.32 115	0.23 154	0.10 219	0.08 158	0.09 141	0.07 106	0.09 85	0.12 191

RAFT-Stereo	0.36 181	0.21 56	1.70 241	0.29 229	0.18 199	0.55 263	0.26 296	0.78 365	0.36 98	0.57 396	0.67 457	0.33 215	0.24 182	0.32 115	0.23 154	0.10 219	0.08 158	0.09 141	0.07 106	0.09 85	0.12 191
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 263	0.38 262	1.79 302	0.34 358	0.20 247	0.57 298	0.28 339	0.92 481	0.69 435	0.52 333	0.55 359	0.61 391	0.33 290	0.48 253	0.39 333	0.17 475	0.08 158	0.17 482	0.11 266	0.18 297	0.12 191
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.
DN-CSS_ROB	0.48 312	1.23 575	1.99 393	0.39 443	0.22 288	0.56 280	0.19 120	0.75 326	0.61 349	0.45 264	0.62 415	0.41 259	0.31 278	0.70 352	0.32 280	0.11 288	0.08 158	0.14 414	0.13 340	0.36 512	0.12 191

FE-Mocha	0.41 227	0.31 201	1.44 190	0.28 197	0.33 445	0.41 115	0.17 95	0.69 283	0.45 192	0.44 253	0.50 307	0.41 259	0.45 401	0.36 158	1.17 534	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.21 481	0.13 167	0.13 229

Zero-FE251	0.56 403	0.29 176	1.27 158	0.26 155	0.16 131	0.44 146	0.16 85	0.44 103	0.35 78	5.31 637	0.19 65	0.22 115	0.19 121	0.24 9	1.08 519	0.10 219	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.09 85	0.13 229

z-ln-s-r	0.64 453	0.89 494	2.23 448	0.32 304	0.26 356	0.57 298	0.37 443	0.84 413	0.76 505	0.51 324	0.81 512	0.64 407	0.45 401	2.06 549	1.27 546	0.10 219	0.07 52	0.11 261	0.09 167	0.24 393	0.13 229

G2L-ROB	0.51 358	0.95 515	1.96 387	0.29 229	0.22 288	0.59 333	0.28 339	0.76 339	0.57 309	0.55 374	0.45 256	0.70 452	0.32 285	1.38 436	0.47 379	0.11 288	0.07 52	0.09 141	0.08 136	0.20 334	0.13 229

G2L-Stereo_test	0.55 395	0.97 526	1.89 348	0.33 327	0.24 321	0.75 493	0.38 450	0.79 381	0.60 332	0.60 437	0.54 349	0.74 470	0.39 342	1.56 464	0.43 358	0.10 219	0.08 158	0.08 82	0.08 136	0.28 442	0.13 229

rvit_0105_6	0.31 137	0.29 176	1.00 117	0.31 275	0.18 199	0.35 61	0.25 274	0.51 166	0.61 349	0.25 145	0.28 139	0.32 209	0.25 198	0.39 183	0.25 192	0.18 487	0.16 448	0.15 444	0.13 340	0.14 191	0.13 229

test_sample1	0.40 220	0.18 12	1.19 142	0.31 275	0.18 199	0.48 187	0.23 221	0.78 365	0.49 229	0.44 253	0.44 252	0.45 297	0.41 361	1.39 437	0.33 291	0.11 288	0.09 233	0.10 195	0.09 167	0.12 137	0.13 229

StereoVision	0.45 281	0.72 428	1.94 375	0.33 327	0.32 432	0.47 179	0.26 296	0.68 280	0.57 309	0.32 194	0.89 534	0.45 297	0.27 232	0.49 265	0.36 309	0.13 376	0.15 430	0.16 463	0.15 393	0.19 318	0.13 229

MC-Stereo	0.32 143	0.31 201	1.46 194	0.31 275	0.15 100	0.53 240	0.19 120	0.44 103	0.35 78	0.36 208	0.38 218	0.27 177	0.27 232	0.42 200	0.19 45	0.09 114	0.13 383	0.09 141	0.16 413	0.20 334	0.13 229

NINENet	0.50 341	0.33 218	1.69 237	0.55 548	0.25 339	0.91 548	0.23 221	0.98 529	0.71 454	0.53 343	0.55 359	0.66 419	0.30 269	1.22 421	0.32 280	0.15 438	0.13 383	0.16 463	0.11 266	0.16 248	0.13 229

Pruner-Stereo	0.51 358	0.27 142	1.78 281	1.79 621	0.19 232	0.62 386	0.45 493	0.57 216	0.60 332	0.61 446	0.48 282	0.41 259	0.24 182	0.46 236	1.00 507	0.12 346	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.12 137	0.13 229

IRAFT_RVC	0.54 383	0.53 347	1.78 281	0.46 502	0.21 261	0.58 316	0.43 475	0.65 265	0.66 415	0.54 356	0.50 307	0.49 331	0.51 445	1.58 472	1.01 511	0.11 288	0.25 542	0.13 378	0.10 203	0.15 211	0.13 229

RAFT	0.45 281	0.92 500	1.59 219	0.34 358	0.19 232	0.46 172	0.35 428	0.65 265	0.49 229	0.49 304	0.49 299	0.70 452	0.40 350	0.47 247	0.32 280	0.11 288	0.16 448	0.14 414	0.13 340	0.51 572	0.13 229

sCroCo_RVC	0.33 152	0.32 209	1.89 348	0.34 358	0.27 370	0.30 19	0.22 186	0.48 145	0.44 177	0.22 95	0.33 187	0.25 151	0.25 198	0.32 115	0.24 179	0.14 419	0.16 448	0.12 319	0.12 306	0.15 211	0.13 229

psm_up	0.57 410	0.61 376	1.83 321	0.35 375	0.30 405	0.64 416	0.37 443	0.90 460	0.68 426	0.59 428	0.55 359	0.68 435	0.54 455	1.91 533	0.46 370	0.16 459	0.15 430	0.16 463	0.15 393	0.23 378	0.13 229

PSMNet-RSSM	0.53 377	0.82 471	1.78 281	0.31 275	0.25 339	0.58 316	0.28 339	0.84 413	0.60 332	0.50 311	0.61 410	0.67 428	0.43 389	1.68 485	0.42 349	0.15 438	0.10 283	0.14 414	0.16 413	0.15 211	0.13 229

DSFCA	0.54 383	0.35 240	1.41 183	0.28 197	0.28 384	0.79 514	0.88 585	0.76 339	0.70 444	0.72 511	0.66 454	0.67 428	0.57 470	1.17 417	0.63 442	0.16 459	0.14 404	0.13 378	0.14 368	0.16 248	0.13 229

iResNet	0.51 358	0.76 441	2.59 519	0.41 461	0.17 161	0.64 416	0.27 321	0.82 396	0.70 444	0.57 396	0.64 443	0.43 277	0.36 306	0.70 352	0.52 403	0.10 219	0.07 52	0.09 141	0.08 136	0.21 348	0.13 229

DLCB_ROB	0.54 383	0.55 361	1.49 204	0.36 394	0.25 339	0.65 430	0.36 435	0.80 385	0.70 444	0.72 511	0.69 474	0.83 506	0.46 416	1.53 461	0.60 435	0.13 376	0.12 359	0.14 414	0.14 368	0.14 191	0.13 229

iResNet_ROB	0.50 341	1.15 565	1.73 251	0.31 275	0.21 261	0.58 316	0.22 186	0.95 511	0.82 530	0.58 414	0.62 415	0.57 373	0.39 342	0.84 379	0.40 341	0.11 288	0.08 158	0.09 141	0.06 33	0.21 348	0.13 229

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 35	0.51 2	0.22 74	0.17 161	0.35 61	0.14 40	0.27 2	0.25 6	0.19 68	0.21 80	0.14 14	0.15 32	0.27 57	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 33	0.06 1	0.14 249

zero-FE	0.80 530	0.27 142	8.23 632	0.49 517	0.98 600	0.33 44	0.20 139	0.48 145	1.28 593	0.17 49	0.20 71	0.77 483	0.22 153	0.60 312	0.97 499	0.11 288	0.07 52	0.09 141	0.10 203	0.33 484	0.14 249

rvit_0105_5	0.36 181	0.39 271	1.48 201	0.30 248	0.18 199	0.41 115	0.30 371	0.64 259	0.62 367	0.30 180	0.33 187	0.37 231	0.29 261	0.41 192	0.28 222	0.18 487	0.16 448	0.15 444	0.15 393	0.15 211	0.14 249

rvit_stereo_ft	0.31 137	0.61 376	1.18 140	0.32 304	0.21 261	0.28 10	0.27 321	0.55 204	0.48 223	0.23 114	0.27 132	0.28 186	0.26 212	0.32 115	0.25 192	0.13 376	0.09 233	0.11 261	0.11 266	0.13 167	0.14 249

test_sample2	0.41 227	0.19 18	1.23 151	0.31 275	0.17 161	0.51 212	0.27 321	0.81 389	0.55 294	0.44 253	0.45 256	0.46 310	0.38 328	1.51 458	0.30 257	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.10 203	0.14 191	0.14 249

ACVNet-DCA	0.42 247	0.64 397	2.07 407	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.76 339	0.52 255	0.31 185	0.38 218	0.24 138	0.38 328	0.69 347	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.11 261	0.09 167	0.12 137	0.14 249

xx1	0.46 291	0.64 397	2.07 407	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.74 315	1.01 567	0.31 185	0.38 218	0.46 310	0.36 306	0.69 347	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.12 319	0.12 306	0.12 137	0.14 249

1test111	0.44 263	0.64 397	2.07 407	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.76 339	0.52 255	0.31 185	0.38 218	0.24 138	0.38 328	0.96 390	0.30 257	0.10 219	0.24 529	0.11 261	0.09 167	0.12 137	0.14 249

mmm	0.38 199	0.21 56	1.18 140	0.35 375	0.17 161	0.49 194	0.26 296	0.78 365	0.52 255	0.50 311	0.57 379	0.41 259	0.37 321	0.71 354	0.31 269	0.11 288	0.13 383	0.14 414	0.13 340	0.15 211	0.14 249

11t1	0.33 152	0.19 18	1.41 183	0.33 327	0.16 131	0.48 187	0.21 160	0.67 276	0.48 223	0.40 228	0.34 194	0.32 209	0.33 290	0.42 200	0.27 212	0.11 288	0.12 359	0.10 195	0.08 136	0.13 167	0.14 249

1111x	0.74 512	0.21 56	1.93 365	0.31 275	0.17 161	0.63 403	0.32 407	1.03 568	0.74 483	0.52 333	0.62 415	0.57 373	0.47 424	2.38 573	4.25 626	0.12 346	0.14 404	0.11 261	0.12 306	0.12 137	0.14 249

MIF-Stereo (partial)	0.34 160	0.41 283	1.93 365	0.26 155	0.24 321	0.32 36	0.17 95	0.53 189	0.42 162	0.25 145	0.37 208	0.25 151	0.26 212	0.44 212	0.31 269	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.19 318	0.14 249

PCWNet_CMD	0.46 291	0.45 314	2.28 456	0.26 155	0.20 247	0.55 263	0.21 160	0.75 326	0.64 387	0.48 292	0.55 359	0.68 435	0.57 470	0.46 236	0.30 257	0.11 288	0.10 283	0.14 414	0.10 203	0.18 297	0.14 249

gwcnet-sp	0.49 330	0.43 295	2.54 511	0.31 275	0.22 288	0.67 443	0.31 384	0.78 365	0.65 400	0.58 414	0.47 270	0.46 310	0.43 389	0.76 365	0.46 370	0.11 288	0.11 333	0.11 261	0.11 266	0.15 211	0.14 249

scenet	0.49 330	0.43 295	2.54 511	0.31 275	0.22 288	0.67 443	0.31 384	0.78 365	0.65 400	0.58 414	0.47 270	0.46 310	0.43 389	0.76 365	0.46 370	0.11 288	0.11 333	0.11 261	0.11 266	0.15 211	0.14 249

ssnet	0.49 330	0.43 295	2.54 511	0.31 275	0.22 288	0.67 443	0.31 384	0.78 365	0.65 400	0.58 414	0.47 270	0.46 310	0.43 389	0.76 365	0.46 370	0.11 288	0.11 333	0.11 261	0.11 266	0.15 211	0.14 249

CroCo-Stereo Lap2	0.33 152	0.61 376	1.47 198	0.32 304	0.38 492	0.23 4	0.22 186	0.58 222	0.46 202	0.22 95	0.27 132	0.29 193	0.23 170	0.32 115	0.26 202	0.09 114	0.09 233	0.10 195	0.08 136	0.21 348	0.14 249

qqq	0.38 199	0.21 56	1.34 171	0.28 197	0.15 100	0.45 153	0.26 296	0.76 339	0.52 255	0.39 226	0.41 235	0.46 310	0.36 306	0.96 390	0.30 257	0.11 288	0.14 404	0.12 319	0.12 306	0.12 137	0.14 249

x	0.35 171	0.20 35	1.36 173	0.33 327	0.17 161	0.47 179	0.24 254	0.75 326	0.54 287	0.40 228	0.40 231	0.42 273	0.34 298	0.45 227	0.32 280	0.11 288	0.14 404	0.11 261	0.09 167	0.12 137	0.14 249

DisPM	0.43 253	0.33 218	1.78 281	0.57 554	0.18 199	0.59 333	0.63 553	0.53 189	0.61 349	0.60 437	0.53 337	0.38 239	0.26 212	0.75 361	0.29 237	0.12 346	0.07 52	0.12 319	0.11 266	0.11 126	0.14 249

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 410	0.87 487	2.11 418	0.32 304	0.30 405	0.84 530	0.40 458	0.88 448	0.72 464	0.65 483	0.73 495	0.66 419	0.57 470	0.93 387	0.71 463	0.13 376	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.15 211	0.14 249

CRFU-Net	0.56 403	0.38 262	1.86 334	0.46 502	0.26 356	0.82 525	0.36 435	0.90 460	0.49 229	0.62 457	0.59 388	0.78 487	1.35 591	1.00 395	0.48 385	0.15 438	0.14 404	0.17 482	0.10 203	0.19 318	0.14 249

CSP-Net	0.50 341	0.39 271	1.25 154	0.29 229	0.23 308	0.77 505	0.35 428	0.86 430	0.57 309	0.59 428	0.59 388	0.65 412	0.40 350	1.77 500	0.44 364	0.16 459	0.11 333	0.10 195	0.10 203	0.20 334	0.14 249

dad	0.51 358	1.01 540	1.74 255	0.29 229	0.19 232	0.60 345	0.26 296	0.52 180	0.75 496	0.63 466	0.63 427	0.63 398	0.33 290	0.85 381	0.47 379	0.27 557	0.15 430	0.40 580	0.18 445	0.22 365	0.14 249

PSM-softLoss	0.48 312	0.27 142	1.85 326	0.51 526	0.17 161	0.61 366	0.40 458	0.61 244	0.57 309	0.52 333	0.48 282	0.39 245	0.25 198	1.46 448	0.77 476	0.12 346	0.08 158	0.13 378	0.12 306	0.12 137	0.14 249

KMStereo	0.48 312	0.27 142	1.85 326	0.51 526	0.17 161	0.61 366	0.40 458	0.61 244	0.57 309	0.52 333	0.48 282	0.39 245	0.25 198	1.46 448	0.77 476	0.12 346	0.08 158	0.13 378	0.12 306	0.12 137	0.14 249

cross-raft	0.40 220	0.27 142	2.22 444	0.30 248	0.17 161	0.49 194	0.35 428	0.71 294	0.39 125	0.43 247	0.45 256	0.64 407	0.25 198	0.32 115	0.25 192	0.08 50	0.08 158	0.09 141	0.23 494	0.11 126	0.14 249

CFNet_pseudo	0.45 281	0.46 317	2.23 448	0.25 124	0.19 232	0.56 280	0.21 160	0.77 350	0.60 332	0.49 304	0.56 371	0.69 442	0.47 424	0.52 278	0.31 269	0.11 288	0.10 283	0.15 444	0.10 203	0.17 270	0.14 249

XX-Stereo	0.55 395	0.54 352	3.50 604	0.48 515	0.39 495	0.54 248	0.17 95	0.89 454	0.40 141	0.44 253	0.65 452	0.85 515	0.19 121	0.77 369	0.21 94	0.10 219	0.14 404	0.10 195	0.32 546	0.17 270	0.14 249

MMNet	0.50 341	0.48 329	1.93 365	0.33 327	0.27 370	0.79 514	0.28 339	0.81 389	0.74 483	0.60 437	0.56 371	0.59 383	0.55 460	0.79 374	0.59 433	0.10 219	0.09 233	0.12 319	0.11 266	0.13 167	0.14 249

cf-r	0.53 377	0.81 467	2.15 429	0.33 327	0.28 384	0.60 345	0.28 339	0.78 365	0.64 387	0.51 324	0.60 403	0.75 476	0.40 350	1.32 430	0.43 358	0.13 376	0.09 233	0.11 261	0.12 306	0.15 211	0.14 249

GANet-RSSM	0.55 395	0.73 435	1.90 353	0.36 394	0.26 356	0.59 333	0.27 321	0.78 365	0.52 255	0.47 274	0.57 379	0.63 398	0.45 401	1.92 537	0.43 358	0.14 419	0.10 283	0.25 547	0.11 266	0.34 495	0.14 249

CFNet-ft	0.51 358	0.76 441	1.79 302	0.28 197	0.30 405	0.63 403	0.28 339	0.66 267	0.55 294	0.45 264	0.57 379	0.74 470	0.41 361	1.46 448	0.42 349	0.14 419	0.10 283	0.28 554	0.13 340	0.18 297	0.14 249

CFNet_RVC	0.51 358	0.76 441	1.79 302	0.28 197	0.30 405	0.63 403	0.28 339	0.66 267	0.55 294	0.45 264	0.57 379	0.74 470	0.41 361	1.46 448	0.42 349	0.14 419	0.10 283	0.28 554	0.13 340	0.18 297	0.14 249

ccs_rob	0.45 281	0.46 317	2.22 444	0.26 155	0.19 232	0.56 280	0.21 160	0.77 350	0.60 332	0.49 304	0.56 371	0.69 442	0.47 424	0.52 278	0.31 269	0.11 288	0.09 233	0.16 463	0.10 203	0.17 270	0.14 249

DDF-Stereo	0.37 189	0.27 142	0.79 90	0.39 443	0.29 392	0.38 88	0.21 160	0.47 137	0.51 247	0.32 194	0.17 53	0.79 492	0.23 170	0.64 323	1.04 516	0.11 288	0.07 52	0.09 141	0.12 306	0.35 506	0.15 284

Replicate-Monster	0.23 86	0.40 276	0.94 113	0.21 44	0.14 71	0.37 75	0.13 14	0.40 69	0.36 98	0.22 95	0.15 24	0.15 32	0.15 32	0.40 188	0.15 2	0.08 50	0.07 52	0.07 1	0.06 33	0.08 64	0.15 284

DFGA-Net	0.51 358	1.06 549	1.75 261	0.30 248	0.24 321	0.54 248	0.22 186	0.63 256	0.60 332	0.48 292	0.51 312	0.35 225	0.27 232	1.82 513	0.53 407	0.10 219	0.08 158	0.12 319	0.12 306	0.37 520	0.15 284

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 189	0.37 252	1.21 148	0.26 155	0.18 199	0.73 483	0.18 111	0.53 189	0.41 151	0.35 203	0.30 158	0.58 380	0.22 153	0.33 126	0.95 497	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.35 556	0.13 167	0.15 284

G2L-Stereo	0.55 395	0.85 481	2.18 436	0.31 275	0.27 370	0.59 333	0.27 321	0.77 350	0.55 294	0.54 356	0.52 326	0.71 457	0.36 306	1.75 497	0.50 395	0.13 376	0.11 333	0.13 378	0.11 266	0.29 447	0.15 284

MM-Stereo_test1	0.41 227	0.39 271	2.29 458	0.38 433	0.26 356	0.44 146	0.28 339	0.63 256	0.51 247	0.40 228	0.32 178	0.26 165	0.26 212	0.46 236	0.22 126	0.09 114	0.21 512	0.10 195	0.09 167	0.39 537	0.15 284

rvit_0105_3	0.39 214	0.47 326	1.46 194	0.33 327	0.19 232	0.45 153	0.35 428	0.69 283	0.65 400	0.37 212	0.37 208	0.40 253	0.31 278	0.44 212	0.30 257	0.18 487	0.17 468	0.17 482	0.18 445	0.15 211	0.15 284

mmx	0.72 500	0.23 101	2.01 396	0.30 248	0.21 261	0.57 298	0.26 296	0.99 541	0.76 505	0.53 343	0.63 427	0.66 419	0.39 342	2.52 589	3.43 618	0.13 376	0.10 283	0.15 444	0.13 340	0.15 211	0.15 284

xxx	0.72 500	0.23 101	2.01 396	0.30 248	0.21 261	0.57 298	0.26 296	0.99 541	0.76 505	0.53 343	0.63 427	0.66 419	0.39 342	2.52 589	3.43 618	0.13 376	0.10 283	0.15 444	0.13 340	0.15 211	0.15 284

EKT-Stereo	1.47 597	0.49 332	1.93 365	2.57 631	19.31 648	0.55 263	0.22 186	0.69 283	0.42 162	0.38 220	0.36 205	0.43 277	0.27 232	0.69 347	0.26 202	0.12 346	0.14 404	0.11 261	0.16 413	0.20 334	0.15 284

DCRE	0.50 341	0.63 393	2.13 423	0.30 248	0.23 308	0.45 153	0.24 254	0.59 230	0.53 274	0.50 311	2.10 601	0.42 273	0.26 212	0.35 145	0.23 154	0.09 114	0.14 404	0.10 195	0.32 546	0.16 248	0.15 284

UDGNet	0.44 263	1.02 544	1.74 255	0.35 375	0.19 232	0.58 316	0.23 221	0.49 152	0.66 415	0.41 237	0.38 218	0.34 221	0.29 261	0.53 284	0.30 257	0.24 543	0.10 283	0.37 577	0.19 465	0.27 436	0.15 284

DAS	0.56 403	0.35 240	1.55 214	0.33 327	0.34 454	0.50 202	0.42 468	0.83 402	0.74 483	0.83 544	0.68 465	0.56 367	0.48 433	2.40 577	0.46 370	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.09 167	0.18 297	0.15 284

SepStereo	0.52 371	0.35 240	1.55 214	0.33 327	0.34 454	0.50 202	0.42 468	0.83 402	0.74 483	0.83 544	0.68 465	0.56 367	0.48 433	1.56 464	0.46 370	0.12 346	0.08 158	0.12 319	0.09 167	0.18 297	0.15 284

AACVNet	0.54 383	0.78 458	1.73 251	0.36 394	0.21 261	0.57 298	0.25 274	0.71 294	0.51 247	0.55 374	0.59 388	0.64 407	0.41 361	2.13 557	0.41 347	0.14 419	0.11 333	0.14 414	0.11 266	0.33 484	0.15 284

PFNet+	0.45 281	0.37 252	1.86 334	0.46 502	0.18 199	0.58 316	0.77 576	0.52 180	0.64 387	0.56 385	0.48 282	0.39 245	0.26 212	0.93 387	0.32 280	0.13 376	0.09 233	0.14 414	0.13 340	0.12 137	0.15 284

HHNet	0.60 429	0.65 404	2.60 522	0.36 394	0.25 339	0.64 416	0.61 546	0.64 259	0.62 367	0.55 374	1.13 567	0.32 209	0.60 483	0.42 200	1.79 574	0.15 438	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.18 297	0.15 284

ICVP	0.46 291	0.29 176	2.41 479	0.33 327	0.22 288	0.59 333	0.55 527	0.75 326	0.50 239	0.44 253	0.60 403	0.49 331	0.35 300	0.53 284	0.37 315	0.16 459	0.16 448	0.14 414	0.11 266	0.15 211	0.15 284
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.43 253	0.89 494	1.96 387	0.32 304	0.30 405	0.48 187	0.24 254	0.62 248	0.49 229	0.37 212	0.38 218	0.33 215	0.30 269	0.51 274	0.34 298	0.10 219	0.39 584	0.13 378	0.15 393	0.17 270	0.15 284

xxxx	0.70 488	0.21 56	1.33 168	0.28 197	0.18 199	0.63 403	0.24 254	1.02 561	0.69 435	0.50 311	0.62 415	0.58 380	0.38 328	1.47 455	5.21 632	0.13 376	0.12 359	0.11 261	0.10 203	0.12 137	0.15 284

test_xeample	0.72 500	0.21 56	1.36 173	0.27 172	0.17 161	0.59 333	0.28 339	1.01 558	0.70 444	0.55 374	0.67 457	0.44 288	0.39 342	1.88 530	5.17 631	0.12 346	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.13 167	0.15 284

GwcNet-RSSM	0.57 410	0.94 508	2.13 423	0.32 304	0.25 339	0.60 345	0.30 371	0.80 385	0.66 415	0.52 333	0.64 443	0.71 457	0.40 350	1.79 505	0.50 395	0.13 376	0.09 233	0.12 319	0.12 306	0.21 348	0.15 284

DMCA-RVC	0.62 442	0.96 518	2.63 524	0.36 394	0.90 596	0.56 280	0.31 384	0.69 283	0.57 309	0.68 496	0.52 326	0.59 383	0.56 464	1.23 423	0.53 407	0.16 459	0.38 577	0.20 517	0.15 393	0.20 334	0.15 284

DMCA	0.41 227	0.52 342	1.26 156	0.31 275	0.24 321	0.59 333	0.26 296	0.77 350	0.63 379	0.58 414	0.48 282	0.57 373	0.35 300	0.40 188	0.50 395	0.14 419	0.10 283	0.14 414	0.10 203	0.15 211	0.15 284

STTStereo	0.51 358	0.69 419	2.14 428	0.36 394	0.30 405	0.61 366	0.32 407	0.77 350	0.60 332	0.60 437	0.54 349	0.67 428	0.43 389	0.86 382	0.42 349	0.16 459	0.15 430	0.17 482	0.20 475	0.16 248	0.15 284

MSMDNet	0.46 291	0.44 306	2.28 456	0.26 155	0.20 247	0.55 263	0.21 160	0.75 326	0.64 387	0.48 292	0.55 359	0.68 435	0.56 464	0.46 236	0.30 257	0.11 288	0.10 283	0.13 378	0.10 203	0.18 297	0.15 284

CFNet	0.58 415	0.96 518	1.78 281	0.33 327	0.25 339	0.63 403	0.22 186	0.88 448	0.75 496	0.46 272	0.59 388	0.58 380	0.40 350	2.29 566	0.48 385	0.12 346	0.09 233	0.15 444	0.14 368	0.30 458	0.15 284

CVANet_RVC	0.65 462	0.80 462	2.13 423	0.36 394	0.26 356	0.62 386	0.42 468	0.84 413	0.72 464	0.69 498	0.68 465	0.68 435	0.52 450	2.64 596	0.42 349	0.19 502	0.12 359	0.22 528	0.17 432	0.37 520	0.15 284

UCFNet_RVC	0.48 312	0.82 471	1.85 326	0.30 248	0.27 370	0.64 416	0.26 296	0.74 315	0.55 294	0.48 292	0.53 337	0.63 398	0.41 361	0.88 386	0.38 322	0.15 438	0.10 283	0.17 482	0.17 432	0.18 297	0.15 284

coex_refinement	0.58 415	0.94 508	1.87 339	0.38 433	0.25 339	0.64 416	0.34 420	0.83 402	0.65 400	0.60 437	0.63 427	0.81 499	0.48 433	1.85 521	0.56 422	0.13 376	0.09 233	0.10 195	0.10 203	0.16 248	0.16 313

RSM	0.28 109	0.26 134	0.97 115	0.25 124	0.24 321	0.37 75	0.21 160	0.49 152	0.44 177	0.21 84	0.27 132	0.28 186	0.17 74	0.38 177	0.20 72	0.07 29	0.07 52	0.09 141	0.34 553	0.21 348	0.16 313

test_sample6	0.52 371	0.44 306	1.81 309	0.33 327	0.18 199	0.55 263	0.27 321	0.94 498	0.66 415	0.54 356	0.62 415	0.47 318	0.36 306	1.97 539	0.38 322	0.14 419	0.10 283	0.13 378	0.13 340	0.17 270	0.16 313

test_sample5	0.51 358	0.43 295	1.83 321	0.32 304	0.18 199	0.55 263	0.26 296	0.92 481	0.65 400	0.53 343	0.59 388	0.45 297	0.36 306	1.87 522	0.36 309	0.13 376	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.17 270	0.16 313

test_sample4	0.50 341	0.42 290	1.88 341	0.32 304	0.19 232	0.56 280	0.26 296	0.93 489	0.65 400	0.54 356	0.54 349	0.45 297	0.36 306	1.79 505	0.36 309	0.13 376	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.17 270	0.16 313

test_sample3	0.50 341	0.41 283	1.88 341	0.32 304	0.19 232	0.57 298	0.25 274	0.92 481	0.64 387	0.52 333	0.49 299	0.47 318	0.35 300	1.79 505	0.37 315	0.13 376	0.10 283	0.12 319	0.11 266	0.16 248	0.16 313

SMFormer	0.50 341	0.46 317	1.60 221	0.30 248	0.15 100	0.45 153	0.24 254	0.90 460	0.72 464	0.56 385	0.64 443	0.51 337	0.41 361	1.87 522	0.49 390	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.15 211	0.16 313

DualNet	0.51 358	0.43 295	1.83 321	0.32 304	0.18 199	0.55 263	0.26 296	0.92 481	0.65 400	0.54 356	0.62 415	0.45 297	0.36 306	1.87 522	0.36 309	0.13 376	0.10 283	0.13 378	0.12 306	0.17 270	0.16 313

fast-acv-ft	0.63 449	0.88 491	3.10 581	0.38 433	0.30 405	0.79 514	0.48 508	0.69 283	0.72 464	0.58 414	0.78 508	0.76 481	0.60 483	0.67 338	0.73 470	0.15 438	0.15 430	0.18 502	0.17 432	0.37 520	0.16 313

iinet-f	0.57 410	0.93 506	2.27 454	0.31 275	0.25 339	0.83 528	0.33 415	0.81 389	0.65 400	0.54 356	0.63 427	0.73 464	0.67 511	0.73 357	0.67 453	0.13 376	0.13 383	0.11 261	0.10 203	0.43 553	0.16 313

riskmin	0.37 189	0.22 79	1.74 255	0.32 304	0.20 247	0.48 187	0.20 139	0.66 267	0.46 202	0.36 208	0.34 194	0.69 442	0.45 401	0.39 183	0.27 212	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.08 136	0.13 167	0.16 313

raft_robust	0.55 395	0.84 477	1.73 251	0.28 197	0.54 552	0.53 240	0.25 274	0.88 448	0.75 496	0.48 292	0.46 264	0.76 481	0.75 532	1.46 448	0.27 212	0.09 114	0.10 283	0.10 195	0.30 533	0.26 426	0.16 313

NF-Stereo	0.48 312	0.25 119	1.81 309	0.52 530	0.16 131	0.61 366	0.44 486	0.66 267	0.61 349	0.50 311	0.47 270	0.37 231	0.26 212	1.45 447	0.79 482	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.16 313

ASMatch	0.60 429	0.43 295	2.58 517	0.91 592	0.36 475	0.56 280	0.25 274	0.52 180	0.61 349	0.47 274	1.21 570	0.47 318	0.66 509	1.34 432	0.94 495	0.10 219	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.10 104	0.16 313

FENet	0.44 263	0.30 189	2.42 481	0.32 304	0.17 161	0.58 316	0.22 186	0.77 350	0.59 327	0.47 274	0.42 239	0.55 355	0.38 328	0.49 265	0.47 379	0.12 346	0.09 233	0.12 319	0.11 266	0.13 167	0.16 313

BEATNet_4x	0.47 306	0.73 435	1.91 359	0.33 327	0.15 100	0.56 280	0.25 274	0.85 420	0.58 320	0.54 356	0.51 312	0.57 373	0.42 379	0.57 296	0.61 438	0.11 288	0.08 158	0.12 319	0.09 167	0.20 334	0.16 313

TDLM	0.67 472	0.92 500	1.76 267	0.37 417	0.24 321	0.66 437	0.56 532	0.82 396	0.74 483	1.16 579	0.62 415	0.61 391	0.48 433	2.70 601	0.50 395	0.20 512	0.11 333	0.35 571	0.14 368	0.32 475	0.16 313

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 395	0.92 500	2.36 472	0.38 433	0.37 486	0.60 345	0.28 339	0.82 396	0.62 367	0.62 457	0.55 359	0.72 460	0.45 401	1.00 395	0.43 358	0.15 438	0.11 333	0.14 414	0.14 368	0.15 211	0.16 313
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SCV_C0	0.33 152	0.43 295	1.42 187	0.25 124	0.16 131	0.35 61	0.20 139	0.68 280	0.44 177	0.24 125	0.27 132	0.29 193	0.20 132	0.58 300	0.18 25	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.30 533	0.26 426	0.17 331

UGAM	0.58 415	0.47 326	2.21 440	0.30 248	0.19 232	0.53 240	0.34 420	0.59 230	0.63 379	0.44 253	0.73 495	0.78 487	0.37 321	2.58 593	0.39 333	0.10 219	0.08 158	0.17 482	0.14 368	0.42 551	0.17 331

DispNO	0.67 472	0.98 530	2.58 517	0.31 275	0.27 370	0.59 333	0.29 363	0.83 402	0.68 426	0.53 343	0.79 511	0.83 506	0.47 424	2.46 584	0.68 456	0.12 346	0.10 283	0.19 508	0.31 540	0.16 248	0.17 331

ttt	0.66 467	0.22 79	1.68 235	0.34 358	0.24 321	0.60 345	0.26 296	1.00 549	0.77 510	0.55 374	0.67 457	0.54 351	0.36 306	2.14 558	3.03 607	0.16 459	0.13 383	0.13 378	0.12 306	0.15 211	0.17 331

CFNet_ucs	0.48 312	0.50 338	2.32 461	0.26 155	0.22 288	0.57 298	0.22 186	0.85 420	0.65 400	0.53 343	0.64 443	0.68 435	0.44 397	0.54 288	0.31 269	0.13 376	0.12 359	0.16 463	0.11 266	0.19 318	0.17 331

LL-Strereo2	0.41 227	0.90 498	1.83 321	0.44 483	0.24 321	0.54 248	0.27 321	0.58 222	0.45 192	0.41 237	0.33 187	0.44 288	0.21 143	0.44 212	0.34 298	0.09 114	0.08 158	0.16 463	0.14 368	0.17 270	0.17 331

CASS	0.39 214	0.30 189	1.61 225	0.32 304	0.17 161	0.53 240	0.24 254	0.70 291	0.49 229	0.59 428	0.54 349	0.40 253	0.40 350	0.41 192	0.30 257	0.17 475	0.10 283	0.14 414	0.11 266	0.18 297	0.17 331
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 263	0.41 283	2.31 460	0.33 327	0.20 247	0.57 298	0.25 274	0.75 326	0.54 287	0.42 242	0.59 388	0.56 367	0.30 269	0.40 188	0.38 322	0.14 419	0.11 333	0.09 141	0.08 136	0.22 365	0.17 331

OCTAStereo	0.48 312	0.25 119	1.81 309	0.52 530	0.16 131	0.61 366	0.43 475	0.66 267	0.61 349	0.50 311	0.47 270	0.37 231	0.26 212	1.44 443	0.80 483	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.17 331

RE-Stereo	0.48 312	0.25 119	1.81 309	0.52 530	0.16 131	0.61 366	0.43 475	0.66 267	0.60 332	0.50 311	0.47 270	0.37 231	0.26 212	1.44 443	0.78 478	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.17 331

TVStereo	0.48 312	0.25 119	1.81 309	0.52 530	0.16 131	0.61 366	0.43 475	0.66 267	0.60 332	0.50 311	0.47 270	0.37 231	0.26 212	1.44 443	0.78 478	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.10 203	0.13 167	0.17 331

Anonymous3	0.42 247	0.35 240	2.09 413	0.33 327	0.24 321	0.72 476	0.31 384	0.74 315	0.55 294	0.35 203	0.40 231	0.33 215	0.29 261	0.44 212	0.28 222	0.18 487	0.18 479	0.13 378	0.13 340	0.17 270	0.17 331

GES	0.44 263	0.28 166	1.88 341	0.30 248	0.18 199	0.61 366	0.30 371	0.88 448	0.46 202	0.47 274	0.52 326	0.39 245	0.42 379	0.58 300	0.67 453	0.15 438	0.11 333	0.12 319	0.10 203	0.15 211	0.17 331

HCRNet	0.46 291	0.49 332	1.65 228	0.38 433	0.29 392	0.58 316	0.22 186	0.75 326	0.62 367	0.47 274	0.49 299	0.48 329	0.36 306	1.12 411	0.37 315	0.15 438	0.10 283	0.15 444	0.13 340	0.17 270	0.17 331

222	0.78 526	0.23 101	1.23 151	0.28 197	0.18 199	0.62 386	0.24 254	1.02 561	0.70 444	0.58 414	0.66 454	0.46 310	0.42 379	1.80 509	6.53 637	0.13 376	0.10 283	0.11 261	0.10 203	0.12 137	0.17 331

HGLStereo	0.54 383	0.69 419	2.00 395	0.35 375	0.40 504	0.66 437	0.30 371	0.83 402	0.62 367	0.57 396	0.69 474	0.69 442	0.54 455	1.07 402	0.55 414	0.13 376	0.13 383	0.13 378	0.11 266	0.19 318	0.17 331

hitnet-ft	0.67 472	0.80 462	1.90 353	0.28 197	0.22 288	0.69 461	0.36 435	0.85 420	0.65 400	0.56 385	0.84 521	1.03 560	0.95 565	2.32 568	0.55 414	0.23 535	0.14 404	0.41 581	0.13 340	0.24 393	0.17 331

DeepPruner_ROB	0.50 341	0.70 422	1.94 375	0.29 229	0.26 356	0.63 403	0.31 384	0.80 385	0.48 223	0.61 446	0.55 359	0.66 419	0.38 328	0.98 392	0.40 341	0.19 502	0.14 404	0.14 414	0.14 368	0.23 378	0.17 331

iResNetv2_ROB	0.59 423	1.43 593	2.96 567	0.40 454	0.22 288	0.58 316	0.28 339	0.91 472	0.73 479	0.57 396	0.63 427	0.60 389	0.41 361	0.74 360	0.35 306	0.11 288	0.08 158	0.10 195	0.07 106	0.43 553	0.17 331

DRN-Test	0.64 453	0.43 295	2.44 487	0.39 443	0.44 521	0.80 521	0.41 464	1.02 561	0.78 515	0.80 532	0.63 427	0.69 442	0.56 464	1.79 505	0.69 458	0.15 438	0.12 359	0.17 482	0.16 413	0.18 297	0.17 331

DLNR-FE	13.43 645	20.01 650	23.53 648	121.73 663	33.87 658	0.46 172	0.15 68	8.09 644	0.35 78	0.28 171	0.37 208	0.26 165	0.17 74	0.75 361	0.29 237	6.68 645	0.26 544	0.09 141	0.38 568	50.82 663	0.18 351

StereoAnything_RVC	0.35 171	1.25 578	1.82 315	0.20 18	0.12 9	0.26 7	0.15 68	0.43 94	0.37 106	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 121	0.46 236	0.14 1	0.11 288	0.09 233	0.08 82	0.05 1	0.76 594	0.18 351

AIO-test2	0.49 330	1.15 565	1.96 387	0.42 472	0.37 486	0.50 202	0.23 221	0.79 381	0.70 444	0.33 198	0.53 337	0.27 177	0.22 153	0.67 338	0.29 237	0.73 600	0.08 158	0.13 378	0.17 432	0.17 270	0.18 351

ours_stereo	0.27 102	0.25 119	1.21 148	0.25 124	0.17 161	0.35 61	0.23 221	0.38 51	0.35 78	0.20 76	0.31 172	0.23 124	0.17 74	0.41 192	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.22 365	0.18 351

fffy	0.28 109	0.24 114	1.19 142	0.27 172	0.15 100	0.37 75	0.22 186	0.42 85	0.32 57	0.20 76	0.29 145	0.26 165	0.20 132	0.44 212	0.20 72	0.08 50	0.10 283	0.10 195	0.08 136	0.22 365	0.18 351

rvit_105_1	0.44 263	0.54 352	1.46 194	0.36 394	0.24 321	0.51 212	0.45 493	0.75 326	0.74 483	0.45 264	0.44 252	0.44 288	0.36 306	0.62 318	0.38 322	0.20 512	0.18 479	0.18 502	0.22 490	0.18 297	0.18 351

RSM++	0.27 102	0.26 134	0.87 102	0.28 197	0.13 39	0.39 96	0.20 139	0.45 116	0.45 192	0.20 76	0.24 113	0.24 138	0.17 74	0.36 158	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.09 141	0.35 556	0.26 426	0.18 351

test_sample7	0.47 306	0.33 218	1.49 204	0.34 358	0.20 247	0.51 212	0.30 371	0.93 489	0.66 415	0.57 396	0.51 312	0.55 355	0.45 401	1.11 408	0.38 322	0.17 475	0.14 404	0.16 463	0.15 393	0.19 318	0.18 351

DLNR_Zeroshot_test	13.43 645	19.94 649	23.55 649	121.61 662	35.03 659	0.46 172	0.15 68	8.02 643	0.35 78	0.28 171	0.37 208	0.26 165	0.17 74	0.76 365	0.29 237	6.42 644	0.26 544	0.09 141	0.38 568	50.13 662	0.18 351

testlalala_base	0.46 291	0.30 189	1.82 315	0.34 358	0.27 370	0.55 263	0.21 160	0.85 420	0.32 57	0.32 194	0.39 226	0.31 201	0.23 170	0.30 99	0.28 222	0.95 609	0.30 559	0.09 141	0.21 481	1.03 604	0.18 351

Wz-Net-MNSev	0.65 462	0.97 526	2.19 438	0.36 394	0.33 445	0.90 546	0.60 542	0.92 481	0.81 529	0.75 520	0.72 493	0.73 464	0.65 504	1.39 437	0.71 463	0.16 459	0.13 383	0.14 414	0.14 368	0.24 393	0.18 351

ACRE	0.56 403	1.14 561	2.77 548	0.76 580	0.28 384	0.60 345	0.56 532	0.76 339	0.58 320	0.55 374	0.62 415	0.41 259	0.29 261	0.44 212	0.39 333	0.11 288	0.19 492	0.13 378	0.14 368	0.36 512	0.18 351

ADLNet2	0.68 479	0.84 477	3.19 591	0.33 327	0.36 475	0.64 416	0.37 443	0.89 454	0.79 520	0.54 356	0.65 452	0.93 539	0.48 433	2.07 551	0.56 422	0.13 376	0.11 333	0.11 261	0.11 266	0.33 484	0.18 351

GrayStereo	0.66 467	0.19 18	1.76 267	0.90 591	0.23 308	0.62 386	1.42 621	0.62 248	0.60 332	0.72 511	0.78 508	0.56 367	3.07 625	0.60 312	0.26 202	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.21 481	0.11 126	0.18 351

AF-Net	0.69 484	0.92 500	2.21 440	0.41 461	0.40 504	0.68 455	0.40 458	1.02 561	0.86 539	0.69 498	1.03 557	1.04 563	0.84 546	1.19 418	0.78 478	0.22 532	0.14 404	0.25 547	0.17 432	0.30 458	0.18 351

Nwc_Net	0.68 479	0.83 475	2.53 505	0.41 461	0.39 495	0.77 505	0.38 450	1.01 558	0.70 444	0.60 437	0.99 550	0.98 550	0.68 514	1.41 441	0.63 442	0.23 535	0.15 430	0.23 535	0.25 503	0.23 378	0.18 351

DISCO	0.57 410	0.34 231	1.87 339	0.45 497	0.34 454	0.84 530	0.35 428	0.84 413	0.78 515	0.59 428	0.63 427	1.06 567	0.53 452	1.10 405	0.82 485	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.10 203	0.22 365	0.18 351

w-ln-seven-2	0.68 479	1.13 559	2.46 490	0.36 394	0.27 370	0.65 430	0.44 486	0.87 439	0.83 533	0.69 498	0.75 501	0.72 460	0.63 500	1.56 464	1.15 530	0.13 376	0.13 383	0.15 444	0.14 368	0.35 506	0.19 368

ACV-stereo	0.66 467	0.76 441	2.86 555	0.32 304	0.25 339	1.01 560	0.60 542	0.59 230	0.52 255	0.41 237	0.45 256	1.55 598	0.94 562	1.40 440	0.69 458	0.14 419	0.13 383	0.12 319	0.11 266	0.20 334	0.19 368

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 341	0.33 218	0.93 111	0.26 155	0.22 288	0.46 172	0.20 139	1.10 580	1.34 596	3.16 632	0.32 178	0.22 115	0.20 132	0.30 99	0.22 126	0.10 219	0.09 233	0.11 261	0.09 167	0.15 211	0.19 368

MyStereo07	0.34 160	0.40 276	1.46 194	0.29 229	0.23 308	0.60 345	0.31 384	0.53 189	0.42 162	0.25 145	0.25 120	0.20 102	0.26 212	0.57 296	0.19 45	0.09 114	0.18 479	0.12 319	0.11 266	0.16 248	0.19 368

MyStereo04	0.48 312	0.40 276	2.65 528	0.29 229	0.23 308	0.60 345	0.31 384	0.83 402	0.75 496	0.47 274	0.36 205	0.53 345	0.42 379	0.53 284	0.39 333	0.09 114	0.18 479	0.12 319	0.11 266	0.16 248	0.19 368

AE-Stereo	0.42 247	0.29 176	1.65 228	0.43 476	0.47 538	0.56 280	0.23 221	0.86 430	0.46 202	0.31 185	0.41 235	0.43 277	0.24 182	0.34 138	0.24 179	0.09 114	0.48 596	0.11 261	0.45 582	0.22 365	0.19 368

CBFPSM	0.56 403	0.91 499	1.82 315	0.28 197	0.23 308	0.71 470	0.37 443	0.72 299	0.64 387	0.50 311	0.49 299	1.03 560	0.83 543	0.62 318	1.35 551	0.10 219	0.12 359	0.10 195	0.10 203	0.18 297	0.19 368

ToySt	0.44 263	0.61 376	1.89 348	0.29 229	0.18 199	0.55 263	0.35 428	0.67 276	0.53 274	0.39 226	0.50 307	0.59 383	0.43 389	0.51 274	0.49 390	0.10 219	0.12 359	0.13 378	0.16 413	0.24 393	0.19 368

anonymousa	0.48 312	0.46 317	2.44 487	0.29 229	0.34 454	0.61 366	0.25 274	0.66 267	0.54 287	0.53 343	0.77 507	0.73 464	0.46 416	0.33 126	0.31 269	0.10 219	0.09 233	0.12 319	0.29 523	0.10 104	0.19 368

Wz-Net-LNSev	0.59 423	0.96 518	2.47 495	0.34 358	0.37 486	0.79 514	0.44 486	0.86 430	0.77 510	0.61 446	0.67 457	0.79 492	0.56 464	0.64 323	0.62 440	0.15 438	0.14 404	0.12 319	0.12 306	0.18 297	0.19 368

CIPLG	0.56 403	1.19 571	2.46 490	0.80 584	0.31 424	0.61 366	0.57 536	0.76 339	0.57 309	0.56 385	0.63 427	0.41 259	0.30 269	0.45 227	0.40 341	0.11 288	0.20 503	0.13 378	0.13 340	0.35 506	0.19 368

IPLGR_C	0.58 415	1.25 578	2.72 537	0.80 584	0.31 424	0.60 345	0.61 546	0.76 339	0.58 320	0.56 385	0.62 415	0.41 259	0.31 278	0.43 203	0.40 341	0.11 288	0.22 518	0.13 378	0.15 393	0.35 506	0.19 368

DeepStereo_RVC	0.44 263	0.28 166	1.92 362	0.49 517	0.17 161	0.60 345	0.59 540	0.50 158	0.52 255	0.49 304	0.45 256	0.39 245	0.86 550	0.45 227	0.33 291	0.11 288	0.08 158	0.11 261	0.09 167	0.15 211	0.19 368

GEStereo_RVC	0.54 383	0.87 487	1.95 378	0.47 507	0.25 339	0.62 386	0.37 443	1.00 549	0.74 483	0.53 343	0.54 349	0.59 383	0.44 397	1.10 405	0.46 370	0.15 438	0.11 333	0.12 319	0.10 203	0.26 426	0.19 368

raftrobust	0.38 199	0.68 415	1.54 212	0.32 304	0.46 536	0.52 231	0.21 160	0.56 211	0.42 162	0.52 333	0.35 199	0.31 201	0.33 290	0.37 169	0.30 257	0.10 219	0.11 333	0.08 82	0.07 106	0.21 348	0.19 368

StereoDRNet	0.64 453	0.88 491	2.35 469	0.41 461	0.45 530	0.73 483	0.47 504	0.94 498	0.74 483	0.75 520	0.54 349	0.74 470	0.47 424	1.70 488	0.72 467	0.15 438	0.14 404	0.15 444	0.14 368	0.20 334	0.19 368

GASTEREO	0.35 171	0.72 428	1.15 134	0.56 550	0.20 247	0.52 231	0.22 186	0.56 211	0.40 141	0.30 180	0.31 172	0.16 38	0.31 278	0.35 145	0.26 202	0.09 114	0.14 404	0.08 82	0.28 519	0.14 191	0.20 384

z-mn7	0.80 530	1.52 597	2.62 523	0.36 394	0.28 384	1.01 560	0.48 508	0.90 460	1.29 594	0.69 498	1.35 582	0.85 515	0.59 479	2.03 545	1.09 521	0.14 419	0.12 359	0.14 414	0.12 306	0.32 475	0.20 384

w-ln-seven	0.74 512	1.05 547	2.54 511	0.37 417	0.34 454	1.03 563	0.47 504	1.00 549	1.08 576	0.90 555	0.85 525	0.85 515	0.57 470	1.37 435	1.26 545	0.14 419	0.13 383	0.16 463	0.15 393	0.31 466	0.20 384

fffft	0.29 119	0.21 56	1.10 128	0.24 105	0.15 100	0.42 134	0.24 254	0.42 85	0.38 112	0.21 84	0.18 60	0.20 102	0.16 53	0.44 212	0.70 460	0.07 29	0.06 23	0.10 195	0.08 136	0.28 442	0.20 384
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 119	0.26 134	1.03 118	0.25 124	0.14 71	0.46 172	0.22 186	0.36 35	0.38 112	0.23 114	0.23 103	0.21 111	0.18 98	0.45 227	0.60 435	0.07 29	0.06 23	0.10 195	0.08 136	0.20 334	0.20 384

DCVSM-stereo	0.49 330	0.29 176	2.49 498	0.29 229	0.22 288	0.53 240	0.52 516	0.58 222	0.49 229	0.69 498	0.46 264	0.79 492	0.48 433	0.53 284	0.42 349	0.13 376	0.14 404	0.15 444	0.12 306	0.20 334	0.20 384

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 437	0.61 376	3.35 601	0.33 327	0.58 563	0.66 437	0.20 139	0.98 529	0.55 294	0.73 515	0.52 326	0.99 553	0.65 504	0.58 300	0.29 237	0.10 219	0.16 448	0.10 195	0.41 577	0.29 447	0.20 384

MyStereo06	0.54 383	0.41 283	2.68 531	0.30 248	0.23 308	0.60 345	0.30 371	0.81 389	0.44 177	0.84 546	0.52 326	0.78 487	0.58 476	0.48 253	1.10 522	0.09 114	0.17 468	0.12 319	0.10 203	0.16 248	0.20 384

MyStereo05	0.49 330	0.41 283	2.72 537	0.30 248	0.23 308	0.60 345	0.30 371	0.82 396	0.77 510	0.52 333	0.37 208	0.51 337	0.42 379	0.52 278	0.38 322	0.09 114	0.17 468	0.12 319	0.10 203	0.16 248	0.20 384

PSMNet-ADL	0.51 358	0.38 262	1.65 228	0.35 375	0.21 261	0.67 443	0.26 296	0.74 315	0.55 294	0.42 242	0.52 326	0.70 452	0.45 401	1.91 533	0.57 426	0.15 438	0.13 383	0.11 261	0.13 340	0.15 211	0.20 384

PFNet	0.60 429	0.33 218	2.47 495	0.41 461	0.55 555	0.62 386	0.27 321	0.61 244	0.63 379	0.61 446	0.56 371	0.45 297	0.32 285	1.88 530	1.14 528	0.28 561	0.09 233	0.12 319	0.16 413	0.26 426	0.20 384

GANet	0.75 515	0.84 477	2.01 396	0.40 454	0.25 339	0.74 487	0.66 556	0.87 439	0.73 479	0.71 508	1.07 562	0.84 511	0.59 479	2.71 603	1.15 530	0.17 475	0.16 448	0.44 585	0.16 413	0.31 466	0.20 384

MSCF	0.35 171	0.72 428	1.15 134	0.58 556	0.21 261	0.50 202	0.22 186	0.56 211	0.38 112	0.29 176	0.29 145	0.17 65	0.30 269	0.35 145	0.26 202	0.09 114	0.12 359	0.08 82	0.29 523	0.15 211	0.21 396

zh-mn7	0.80 530	1.54 598	3.00 573	0.35 375	0.27 370	0.72 476	0.41 464	0.93 489	1.11 581	1.00 566	1.28 574	0.75 476	0.57 470	1.87 522	1.18 535	0.16 459	0.13 383	0.14 414	0.14 368	0.26 426	0.21 396

YMNet	0.62 442	0.72 428	1.93 365	0.41 461	0.41 511	0.87 540	0.43 475	0.87 439	0.71 454	0.74 518	0.81 512	0.83 506	0.46 416	0.86 382	0.93 493	0.19 502	0.22 518	0.20 517	0.17 432	0.41 545	0.21 396

YMNet_1	0.62 442	0.72 428	1.93 365	0.41 461	0.41 511	0.87 540	0.43 475	0.87 439	0.71 454	0.74 518	0.81 512	0.83 506	0.46 416	0.86 382	0.93 493	0.19 502	0.22 518	0.20 517	0.17 432	0.41 545	0.21 396

HART	0.38 199	0.53 347	1.66 232	0.26 155	0.15 100	0.30 19	0.19 120	0.67 276	0.46 202	0.29 176	0.52 326	0.38 239	0.16 53	0.41 192	0.20 72	0.08 50	0.68 611	0.09 141	0.07 106	0.34 495	0.21 396

GwcNet-ADL	0.50 341	0.74 438	2.90 563	0.31 275	0.20 247	0.58 316	0.29 363	0.87 439	0.64 387	0.47 274	0.47 270	0.56 367	0.33 290	0.46 236	0.46 370	0.13 376	0.12 359	0.09 141	0.09 167	0.14 191	0.21 396

DRaft	0.62 442	0.38 262	1.76 267	0.24 105	0.16 131	0.64 416	0.66 556	0.53 189	0.53 274	0.67 489	0.99 550	0.38 239	1.00 567	1.44 443	2.10 588	0.10 219	0.14 404	0.10 195	0.14 368	0.18 297	0.21 396

ADLNet	0.60 429	0.71 424	1.95 378	0.35 375	0.34 454	0.67 443	0.34 420	0.90 460	0.74 483	0.68 496	0.62 415	0.80 496	0.45 401	1.78 501	0.64 447	0.14 419	0.11 333	0.14 414	0.14 368	0.29 447	0.21 396

ARAFT	0.60 429	1.23 575	3.10 581	0.28 197	0.16 131	0.64 416	0.36 435	0.90 460	0.67 424	0.61 446	0.49 299	0.55 355	0.31 278	1.24 426	0.32 280	0.10 219	0.08 158	0.14 414	0.13 340	0.37 520	0.21 396

ADCRef	0.80 530	0.96 518	2.29 458	0.37 417	0.35 467	0.96 553	0.51 513	0.87 439	0.75 496	0.88 551	0.83 518	0.61 391	1.36 592	1.02 397	3.27 613	0.13 376	0.11 333	0.17 482	0.19 465	0.25 406	0.21 396

PS-NSSS	0.63 449	1.00 536	1.81 309	0.30 248	0.31 424	0.63 403	0.34 420	0.98 529	0.69 435	0.54 356	0.74 498	0.51 337	0.41 361	2.43 582	0.48 385	0.24 543	0.17 468	0.27 551	0.18 445	0.27 436	0.21 396

StereoDRNet-Refined	0.50 341	0.41 283	1.50 207	0.33 327	0.21 261	0.68 455	0.26 296	0.81 389	0.68 426	0.67 489	0.68 465	0.73 464	0.42 379	1.10 405	0.59 433	0.11 288	0.08 158	0.14 414	0.14 368	0.25 406	0.21 396
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.61 437	0.72 428	1.66 232	0.37 417	0.27 370	0.67 443	0.47 504	0.89 454	0.71 454	0.78 529	0.70 484	0.81 499	0.53 452	1.70 488	0.76 474	0.21 519	0.16 448	0.16 463	0.15 393	0.20 334	0.21 396

LALA_ROB	0.60 429	0.76 441	1.69 237	0.36 394	0.29 392	0.79 514	0.55 527	0.94 498	0.77 510	0.81 538	0.67 457	0.94 543	0.49 440	0.99 393	0.73 470	0.21 519	0.15 430	0.20 517	0.18 445	0.23 378	0.21 396

PWCDC_ROB	0.72 500	1.06 549	2.09 413	0.47 507	0.36 475	0.78 510	0.26 296	0.98 529	1.34 596	0.61 446	2.07 599	0.64 407	0.61 492	0.83 377	0.71 463	0.31 568	0.14 404	0.15 444	0.12 306	0.60 583	0.21 396

MM-Stereo_test2	0.38 199	0.28 166	2.46 490	0.43 476	0.15 100	0.50 202	0.25 274	0.47 137	0.38 112	0.33 198	0.26 128	0.23 124	0.22 153	0.34 138	0.29 237	0.08 50	0.09 233	0.09 141	0.10 203	0.36 512	0.22 411

Reg-Stereo(zero)	0.46 291	0.17 7	2.10 417	0.24 105	0.34 454	0.51 212	0.42 468	0.50 158	0.54 287	0.37 212	0.46 264	0.54 351	0.60 483	0.43 203	1.10 522	0.08 50	0.09 233	0.08 82	0.22 490	0.12 137	0.22 411

AIO-test1	0.45 281	0.87 487	2.27 454	0.33 327	0.33 445	0.50 202	0.22 186	0.74 315	0.66 415	0.29 176	0.41 235	0.29 193	0.22 153	0.73 357	0.29 237	0.09 114	0.08 158	0.12 319	0.14 368	0.30 458	0.22 411

DDVS	0.62 442	0.40 276	1.40 182	2.21 628	0.35 467	0.87 540	1.00 595	0.69 283	0.50 239	0.53 343	0.56 371	0.90 531	0.37 321	1.22 421	0.47 379	0.15 438	0.14 404	0.14 414	0.12 306	0.19 318	0.22 411

UGAM-zero	0.63 449	0.39 271	2.49 498	0.30 248	0.49 541	0.67 443	0.19 120	0.91 472	0.45 192	0.77 527	0.45 256	1.16 581	0.82 542	2.05 548	0.29 237	0.09 114	0.15 430	0.09 141	0.44 581	0.11 126	0.22 411

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 488	0.65 404	3.45 602	0.50 521	0.60 570	0.75 493	0.23 221	0.96 516	0.60 332	0.76 523	1.30 577	0.81 499	0.60 483	0.57 296	0.82 485	0.10 219	0.16 448	0.11 261	0.43 580	0.31 466	0.22 411

ff7	0.32 143	0.52 342	1.38 177	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.23 103	0.20 102	0.23 170	0.48 253	0.19 45	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.18 445	0.23 378	0.22 411

IGEVStereo-DCA	0.33 152	0.34 231	1.38 177	0.27 172	0.16 131	0.45 153	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.21 80	0.26 165	0.25 198	0.64 323	0.52 403	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.18 445	0.16 248	0.22 411

ffff	0.32 143	0.52 342	1.38 177	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.23 103	0.20 102	0.23 170	0.48 253	0.19 45	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.18 445	0.23 378	0.22 411

11t	0.32 143	0.52 342	1.38 177	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.23 103	0.20 102	0.23 170	0.48 253	0.19 45	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.18 445	0.23 378	0.22 411

DCANet-4	0.40 220	0.27 142	2.21 440	0.25 124	0.14 71	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.72 464	0.54 356	0.47 270	0.28 186	0.37 321	0.37 169	0.34 298	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.07 106	0.08 64	0.22 411

ccc-4	0.32 143	0.52 342	1.38 177	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.46 123	0.41 151	0.24 125	0.23 103	0.20 102	0.23 170	0.48 253	0.19 45	0.09 114	0.08 158	0.10 195	0.18 445	0.23 378	0.22 411

fff	0.43 253	0.77 450	1.95 378	0.24 105	0.13 39	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.75 496	0.54 356	0.47 270	0.31 201	0.65 504	0.36 158	0.34 298	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.07 106	0.08 64	0.22 411

csc	0.43 253	0.77 450	1.95 378	0.24 105	0.13 39	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.75 496	0.54 356	0.47 270	0.31 201	0.65 504	0.36 158	0.34 298	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.07 106	0.08 64	0.22 411

cscssc	0.43 253	0.77 450	1.95 378	0.24 105	0.13 39	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.75 496	0.54 356	0.47 270	0.31 201	0.65 504	0.36 158	0.34 298	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.07 106	0.08 64	0.22 411

EAI-Stereo	0.78 526	0.25 119	1.67 234	0.54 541	0.59 565	1.95 608	2.05 627	1.11 584	0.64 387	0.95 563	1.49 586	0.50 334	0.67 511	0.59 306	1.44 558	0.09 114	0.19 492	0.09 141	0.49 586	0.13 167	0.22 411

Syn2CoEx	0.70 488	1.07 552	2.74 543	0.43 476	0.30 405	0.64 416	0.42 468	0.99 541	0.78 515	0.62 457	0.78 508	0.74 470	0.72 523	1.92 537	0.61 438	0.20 512	0.17 468	0.19 508	0.15 393	0.29 447	0.22 411

RP	0.67 472	0.82 471	1.94 375	0.43 476	0.44 521	0.65 430	0.45 493	0.89 454	0.82 530	0.66 485	0.92 537	0.99 553	0.76 534	1.55 463	0.66 450	0.25 548	0.18 479	0.23 535	0.20 475	0.31 466	0.22 411

NCC-stereo	0.79 528	0.94 508	2.42 481	0.59 561	0.45 530	1.90 606	0.46 496	0.99 541	0.72 464	0.64 476	0.84 521	0.91 533	0.73 526	1.80 509	1.00 507	0.27 557	0.19 492	0.23 535	0.31 540	0.24 393	0.22 411

Abc-Net	0.79 528	0.94 508	2.42 481	0.59 561	0.45 530	1.90 606	0.46 496	0.99 541	0.72 464	0.64 476	0.84 521	0.91 533	0.73 526	1.80 509	1.00 507	0.27 557	0.19 492	0.23 535	0.31 540	0.24 393	0.22 411
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.99 560	0.79 460	2.43 485	0.39 443	0.32 432	1.50 591	1.90 625	0.92 481	0.97 561	1.26 592	1.27 573	1.00 555	1.42 597	1.14 414	3.31 614	0.17 475	0.14 404	0.22 528	0.21 481	0.30 458	0.22 411

AANet_RVC	0.68 479	1.00 536	2.09 413	0.33 327	0.25 339	0.58 316	0.32 407	0.81 389	0.80 523	0.61 446	0.94 542	0.80 496	0.41 361	2.46 584	1.02 513	0.36 576	0.14 404	0.10 195	0.09 167	0.23 378	0.22 411

PWC_ROB	0.70 488	0.94 508	1.88 341	0.39 443	0.39 495	0.62 386	0.30 371	0.98 529	0.94 557	0.91 557	1.29 576	0.77 483	0.62 497	1.62 479	1.03 515	0.18 487	0.11 333	0.18 502	0.13 340	0.51 572	0.22 411

pmcnn	1.32 586	1.05 547	2.77 548	0.74 579	1.43 618	0.72 476	0.56 532	0.96 516	0.91 553	0.99 565	2.92 622	6.01 636	0.70 518	2.38 573	3.32 615	0.13 376	0.10 283	0.08 82	0.06 33	0.34 495	0.22 411

AIO_test	0.39 214	0.37 252	1.19 142	0.73 577	0.67 579	0.35 61	0.25 274	0.47 137	0.34 72	0.34 201	0.22 93	0.33 215	0.17 74	1.31 429	0.19 45	0.11 288	0.15 430	0.08 82	0.21 481	0.15 211	0.23 435

ITSA-stereo	0.48 312	0.33 218	1.20 146	0.33 327	0.18 199	0.60 345	0.29 363	0.94 498	0.80 523	0.50 311	0.49 299	0.53 345	0.59 479	1.25 427	0.64 447	0.15 438	0.12 359	0.17 482	0.16 413	0.18 297	0.23 435

rvit_stereo_0075_2	0.40 220	0.40 276	1.88 341	0.33 327	0.32 432	0.41 115	0.22 186	0.58 222	0.53 274	0.38 220	0.51 312	0.40 253	0.27 232	0.44 212	0.29 237	0.20 512	0.15 430	0.22 528	0.15 393	0.18 297	0.23 435

DualNet (step1)	0.59 423	0.62 382	1.93 365	0.27 172	0.22 288	0.68 455	0.31 384	0.93 489	0.66 415	0.57 396	0.51 312	0.55 355	0.45 401	1.11 408	0.38 322	0.61 592	0.14 404	0.87 603	0.56 596	0.25 406	0.23 435

test_sample9	0.94 555	0.62 382	1.93 365	0.27 172	0.22 288	0.68 455	0.31 384	0.93 489	0.66 415	0.57 396	0.51 312	0.55 355	0.45 401	1.91 533	2.55 600	0.61 592	4.16 641	0.87 603	0.56 596	0.25 406	0.23 435

test_sample8	1.12 570	0.62 382	1.93 365	0.27 172	0.22 288	0.68 455	0.31 384	0.95 511	0.61 349	1.18 586	0.56 371	2.53 613	1.31 587	1.91 533	2.55 600	0.61 592	4.16 641	0.87 603	0.56 596	0.25 406	0.23 435

ADStereo(finetuned)	0.45 281	0.77 450	2.12 421	0.25 124	0.14 71	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.72 464	0.54 356	0.48 282	0.31 201	0.76 534	0.37 169	0.38 322	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.07 106	0.13 167	0.23 435

CRE-IMP	0.41 227	0.22 79	1.76 267	0.48 515	0.17 161	0.79 514	0.69 564	0.52 180	0.52 255	0.47 274	0.42 239	0.45 297	0.26 212	0.41 192	0.31 269	0.11 288	0.07 52	0.12 319	0.09 167	0.17 270	0.23 435

pcwnet_v2	0.64 453	0.49 332	4.41 619	0.32 304	0.27 370	0.60 345	0.25 274	0.97 525	0.88 546	0.59 428	0.70 484	0.63 398	0.55 460	0.66 337	0.37 315	0.17 475	0.15 430	0.15 444	0.14 368	0.21 348	0.23 435

DCANet	0.42 247	0.77 450	1.95 378	0.25 124	0.14 71	0.51 212	0.22 186	0.77 350	0.72 464	0.54 356	0.48 282	0.31 201	0.41 361	0.36 158	0.39 333	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.07 106	0.13 167	0.23 435

APVNet	0.70 488	0.67 412	2.71 535	0.38 433	0.36 475	0.85 534	0.43 475	0.91 472	0.68 426	0.55 374	0.69 474	0.75 476	0.55 460	2.31 567	0.78 478	0.17 475	0.17 468	0.24 542	0.19 465	0.33 484	0.23 435

ETE_ROB	0.60 429	0.71 424	1.55 214	0.37 417	0.25 339	0.69 461	0.51 513	1.47 603	0.70 444	0.80 532	0.69 474	0.85 515	0.49 440	1.36 434	0.58 431	0.16 459	0.13 383	0.19 508	0.16 413	0.21 348	0.23 435

HBP-ISP	0.76 518	1.30 583	3.19 591	0.35 375	0.26 356	0.85 534	0.54 524	1.03 568	0.72 464	0.80 532	0.69 474	0.68 435	0.83 543	2.04 547	0.44 364	0.23 535	0.24 529	0.29 561	0.25 503	0.28 442	0.24 447

Wz-Net-SNSev	0.76 518	1.32 587	3.11 583	0.40 454	0.31 424	0.71 470	0.60 542	0.98 529	0.87 542	0.67 489	0.83 518	0.96 546	0.60 483	1.67 484	0.97 499	0.16 459	0.15 430	0.16 463	0.17 432	0.36 512	0.24 447

AASNet	0.56 403	1.03 545	2.34 466	0.37 417	0.33 445	0.65 430	0.29 363	0.96 516	0.73 479	0.54 356	0.60 403	0.55 355	0.38 328	0.59 306	0.58 431	0.14 419	0.12 359	0.13 378	0.10 203	0.43 553	0.24 447

SACVNet	0.60 429	0.74 438	1.90 353	0.37 417	0.28 384	0.64 416	0.37 443	0.86 430	0.61 349	0.65 483	0.62 415	0.69 442	0.44 397	2.08 552	0.42 349	0.18 487	0.14 404	0.16 463	0.15 393	0.38 527	0.24 447

NRIStereo	0.46 291	0.25 119	1.77 276	0.47 507	0.16 131	0.95 552	0.74 572	0.51 166	0.56 305	0.48 292	0.39 226	0.59 383	0.29 261	0.77 369	0.32 280	0.11 288	0.13 383	0.11 261	0.09 167	0.21 348	0.24 447

GwcNet	0.69 484	0.71 424	3.12 584	0.36 394	0.45 530	0.81 522	0.44 486	0.86 430	0.84 536	0.60 437	0.74 498	0.82 504	0.49 440	1.65 481	0.66 450	0.16 459	0.15 430	0.15 444	0.15 393	0.31 466	0.24 447

FADNet	0.64 453	1.22 574	2.06 405	0.32 304	0.30 405	0.66 437	0.29 363	0.88 448	0.72 464	0.44 253	0.48 282	0.66 419	0.57 470	1.84 519	0.45 369	0.46 584	0.20 503	0.17 482	0.19 465	0.59 580	0.24 447

stereogan	0.69 484	0.51 341	2.44 487	0.39 443	0.39 495	1.01 560	0.41 464	0.94 498	0.92 556	0.73 515	0.85 525	1.15 579	0.69 516	1.57 468	0.53 407	0.19 502	0.18 479	0.20 517	0.16 413	0.36 512	0.24 447

NCCL2	0.65 462	0.94 508	1.96 387	0.43 476	0.30 405	0.71 470	0.68 562	0.84 413	0.65 400	0.70 504	0.60 403	0.86 521	0.54 455	1.56 464	0.57 426	0.20 512	0.16 448	0.67 597	0.25 503	0.22 365	0.24 447

ISRNet	0.47 306	0.44 306	1.55 214	0.37 417	0.31 424	0.49 194	0.19 120	0.75 326	0.66 415	0.63 466	0.71 488	0.67 428	0.39 342	0.58 300	0.44 364	0.23 535	0.16 448	0.21 525	0.20 475	0.21 348	0.25 456

rrr	0.46 291	0.34 231	3.08 578	0.27 172	0.16 131	0.45 153	0.28 339	1.09 579	0.51 247	0.24 125	0.21 80	0.26 165	0.25 198	0.64 323	0.52 403	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.29 523	0.16 248	0.25 456

AEACV	0.33 152	0.24 114	1.44 190	0.28 197	0.35 467	0.47 179	0.21 160	0.43 94	0.28 25	0.26 159	0.25 120	0.22 115	0.38 328	0.30 99	0.18 25	0.09 114	0.35 569	0.09 141	0.36 565	0.23 378	0.25 456

iRaft-Stereo_20w	0.58 415	0.39 271	1.96 387	0.45 497	0.32 432	0.92 550	0.57 536	1.14 585	0.56 305	0.81 538	0.40 231	0.55 355	0.69 516	0.65 334	1.04 516	0.09 114	0.16 448	0.09 141	0.36 565	0.17 270	0.25 456

FINET	0.65 462	0.95 515	3.06 577	0.35 375	0.40 504	0.58 316	0.48 508	0.92 481	1.10 579	0.57 396	0.68 465	0.47 318	0.44 397	1.15 416	0.60 435	0.23 535	0.21 512	0.17 482	0.15 393	0.26 426	0.25 456

FAT-Stereo	0.70 488	0.54 352	2.88 557	0.36 394	0.29 392	0.62 386	0.54 524	0.97 525	0.87 542	0.76 523	0.92 537	0.94 543	0.80 539	1.84 519	0.57 426	0.18 487	0.19 492	0.17 482	0.16 413	0.22 365	0.25 456

SuperB	1.15 574	1.14 561	5.43 626	0.36 394	0.26 356	0.81 522	0.89 586	0.88 448	1.17 585	0.67 489	0.68 465	0.63 398	1.39 595	1.74 495	3.37 616	0.15 438	0.12 359	0.17 482	0.16 413	2.80 634	0.25 456

DeepPrunerF	0.86 544	0.86 484	2.91 564	0.45 497	0.50 542	0.64 416	0.48 508	1.14 585	2.64 626	0.63 466	0.61 410	0.65 412	0.62 497	2.21 562	1.31 548	0.23 535	0.19 492	0.30 562	0.28 519	0.36 512	0.25 456

ADCP+	0.94 555	1.12 556	3.14 585	0.34 358	0.39 495	1.06 566	0.79 577	0.89 454	0.80 523	0.66 485	0.67 457	0.85 515	1.55 602	0.93 387	4.55 628	0.13 376	0.11 333	0.16 463	0.15 393	0.26 426	0.25 456

NVstereo2D	0.58 415	0.40 276	2.03 403	0.35 375	0.35 467	0.69 461	0.39 455	0.91 472	0.80 523	0.47 274	0.53 337	0.67 428	0.46 416	1.99 543	0.48 385	0.19 502	0.11 333	0.17 482	0.13 340	0.25 406	0.25 456

MIM_Stereo	0.41 227	0.60 372	1.88 341	0.31 275	0.21 261	0.50 202	0.19 120	0.64 259	0.44 177	0.43 247	0.53 337	0.43 277	0.27 232	0.51 274	0.28 222	0.08 50	0.14 404	0.11 261	0.10 203	0.26 426	0.26 466

TestStereo1	0.49 330	0.81 467	1.85 326	0.39 443	0.57 561	0.56 280	0.34 420	0.75 326	0.69 435	0.44 253	0.63 427	0.35 225	0.42 379	0.64 323	0.29 237	0.10 219	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.33 484	0.26 466

SA-5K	0.49 330	0.81 467	1.85 326	0.39 443	0.57 561	0.56 280	0.34 420	0.75 326	0.69 435	0.44 253	0.63 427	0.35 225	0.42 379	0.64 323	0.29 237	0.10 219	0.08 158	0.12 319	0.10 203	0.33 484	0.26 466

test-1	0.44 263	0.48 329	1.69 237	0.30 248	0.27 370	0.50 202	0.28 339	0.80 385	0.43 173	0.40 228	0.54 349	0.41 259	0.24 182	0.31 106	1.16 532	0.09 114	0.20 503	0.10 195	0.17 432	0.11 126	0.26 466

test_xeample3	0.46 291	0.34 231	2.99 572	0.37 417	0.16 131	0.49 194	0.33 415	1.06 574	0.44 177	0.25 145	0.23 103	0.24 138	0.25 198	0.49 265	0.56 422	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.40 574	0.17 270	0.26 466

edge stereo	0.81 538	0.73 435	3.30 597	0.37 417	1.21 615	0.62 386	0.39 455	0.93 489	0.79 520	0.80 532	0.88 532	1.14 578	0.71 520	2.18 560	0.71 463	0.21 519	0.20 503	0.26 550	0.18 445	0.38 527	0.26 466

MeshStereo	1.21 579	1.15 565	3.01 574	0.34 358	0.28 384	1.10 574	0.69 564	1.35 598	1.01 567	2.71 626	2.41 610	2.96 616	1.45 598	2.80 607	1.40 556	0.22 532	0.22 518	0.22 528	0.19 465	0.50 570	0.26 466
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
TCMNet	0.66 467	0.85 481	2.55 516	0.50 521	0.52 549	0.72 476	0.39 455	0.87 439	0.72 464	0.58 414	0.68 465	0.63 398	0.46 416	1.70 488	0.63 442	0.18 487	0.18 479	0.23 535	0.18 445	0.38 527	0.27 473

anonymousdsp2	0.34 160	0.24 114	1.16 137	0.28 197	0.15 100	0.57 298	0.23 221	0.79 381	0.47 220	0.38 220	0.37 208	0.40 253	0.25 198	0.47 247	0.21 94	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.13 340	0.19 318	0.27 473

Anonymous_2	0.74 512	0.32 209	1.65 228	0.33 327	0.30 405	0.67 443	0.32 407	0.69 283	0.46 202	0.48 292	0.41 235	0.84 511	0.58 476	0.51 274	0.40 341	0.32 569	0.38 577	1.43 626	3.69 642	0.80 597	0.27 473

RGC	0.71 497	0.97 526	2.18 436	0.44 483	0.44 521	0.73 483	0.40 458	0.94 498	0.71 454	0.71 508	1.04 560	1.01 556	0.71 520	1.74 495	0.70 460	0.23 535	0.18 479	0.28 554	0.26 511	0.29 447	0.27 473

RYNet	0.70 488	0.56 363	2.25 451	0.35 375	0.41 511	0.86 536	0.43 475	0.94 498	0.82 530	0.62 457	0.53 337	0.91 533	0.60 483	2.70 601	1.00 507	0.14 419	0.11 333	0.16 463	0.14 368	0.25 406	0.27 473

PSMNet_ROB	0.66 467	1.01 540	2.33 464	0.38 433	0.31 424	0.72 476	0.55 527	0.86 430	0.69 435	0.54 356	0.60 403	0.75 476	0.47 424	2.00 544	0.82 485	0.17 475	0.13 383	0.19 508	0.19 465	0.24 393	0.27 473

GASNet	0.73 509	1.47 595	3.04 575	0.47 507	0.33 445	0.57 298	0.34 420	0.91 472	0.75 496	0.58 414	0.58 385	0.74 470	0.55 460	2.03 545	0.65 449	0.21 519	0.15 430	0.19 508	0.17 432	0.51 572	0.28 479

WZ-Net	0.92 553	1.31 584	3.76 607	0.41 461	0.36 475	0.86 536	0.71 568	1.00 549	1.06 574	0.82 543	0.92 537	1.06 567	1.05 572	2.16 559	1.61 565	0.19 502	0.13 383	0.15 444	0.16 413	0.32 475	0.28 479

test-3	0.43 253	0.20 35	1.70 241	0.34 358	0.32 432	0.45 153	0.23 221	0.71 294	0.46 202	0.51 324	0.29 145	0.45 297	0.21 143	0.59 306	0.98 501	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.35 556	0.29 447	0.28 479

test_3	0.44 263	0.20 35	1.70 241	0.36 394	0.32 432	0.47 179	0.30 371	0.73 311	0.49 229	0.50 311	0.30 158	0.45 297	0.22 153	0.59 306	0.98 501	0.08 50	0.10 283	0.11 261	0.35 556	0.29 447	0.28 479

FADNet-RVC	0.61 437	1.26 580	2.12 421	0.33 327	0.26 356	0.59 333	0.29 363	0.86 430	0.62 367	0.45 264	0.50 307	0.62 395	0.46 416	1.73 493	0.55 414	0.17 475	0.20 503	0.17 482	0.18 445	0.59 580	0.28 479

CBMV_ROB	0.76 518	0.42 290	2.68 531	0.33 327	0.22 288	0.74 487	0.47 504	0.96 516	0.76 505	1.04 571	0.96 545	0.88 527	0.93 559	2.06 549	1.19 537	0.22 532	0.24 529	0.27 551	0.25 503	0.25 406	0.28 479

zh-sn7	0.89 549	1.73 612	3.09 580	0.39 443	0.30 405	0.82 525	0.63 553	0.96 516	0.87 542	0.79 531	1.12 565	0.84 511	0.87 551	2.42 579	1.63 566	0.16 459	0.17 468	0.16 463	0.16 413	0.34 495	0.29 485

SCV	0.35 171	0.59 370	1.37 176	0.34 358	0.22 288	0.28 10	0.23 221	0.72 299	0.35 78	0.19 68	0.30 158	0.24 138	0.20 132	0.64 323	0.19 45	0.11 288	0.08 158	0.09 141	0.29 523	0.34 495	0.29 485

anonymousdsp	0.34 160	0.53 347	1.47 198	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.49 152	0.40 141	0.25 145	0.24 113	0.22 115	0.24 182	0.55 292	0.19 45	0.09 114	0.11 333	0.10 195	0.18 445	0.24 393	0.29 485

Selective-IGEV	0.29 119	0.23 101	1.28 159	0.27 172	0.30 405	0.35 61	0.20 139	0.56 211	0.38 112	0.21 84	0.30 158	0.22 115	0.18 98	0.37 169	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 82	0.15 393	0.16 248	0.29 485

IGEV-Stereo	0.34 160	0.54 352	1.47 198	0.25 124	0.16 131	0.56 280	0.23 221	0.49 152	0.40 141	0.25 145	0.24 113	0.22 115	0.24 182	0.54 288	0.19 45	0.09 114	0.10 283	0.10 195	0.18 445	0.24 393	0.29 485
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_1	0.43 253	0.20 35	1.70 241	0.34 358	0.32 432	0.45 153	0.23 221	0.71 294	0.46 202	0.50 311	0.29 145	0.45 297	0.21 143	0.59 306	0.98 501	0.08 50	0.07 52	0.10 195	0.35 556	0.29 447	0.29 485

RAFT + AFF	0.64 453	1.20 572	1.95 378	0.34 358	0.33 445	0.67 443	0.52 516	0.99 541	0.74 483	0.53 343	0.58 385	0.57 373	0.80 539	1.76 498	0.51 400	0.12 346	0.27 551	0.15 444	0.14 368	0.43 553	0.29 485

psmorigin	1.36 590	0.60 372	13.80 643	0.37 417	0.29 392	0.62 386	0.33 415	0.77 350	0.61 349	0.96 564	0.88 532	1.17 582	0.73 526	4.00 626	0.86 489	0.19 502	0.22 518	0.17 482	0.18 445	0.24 393	0.29 485

ADCMid	0.96 559	1.32 587	2.74 543	0.38 433	0.35 467	0.99 556	0.58 538	0.94 498	0.86 539	1.23 588	1.01 553	1.01 556	1.00 567	1.05 401	3.97 621	0.21 519	0.19 492	0.42 582	0.32 546	0.40 542	0.29 485

DANet	0.80 530	0.65 404	2.21 440	1.19 608	0.48 540	0.74 487	1.25 610	0.89 454	1.53 605	0.89 553	0.71 488	0.96 546	0.56 464	1.83 514	0.96 498	0.18 487	0.16 448	0.19 508	0.16 413	0.26 426	0.29 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.58 415	0.82 471	1.89 348	0.59 561	0.56 558	0.64 416	0.36 435	0.84 413	0.69 435	0.51 324	0.68 465	0.53 345	0.43 389	0.56 295	0.43 358	0.34 573	0.18 479	0.44 585	0.29 523	0.48 565	0.30 495

4D-IteraStereo	0.44 263	0.96 518	2.63 524	0.27 172	0.30 405	0.45 153	0.25 274	0.52 180	0.50 239	0.40 228	0.31 172	0.40 253	0.19 121	0.35 145	0.32 280	0.09 114	0.06 23	0.12 319	0.11 266	0.19 318	0.30 495

ssnet_v2	0.55 395	0.60 372	1.86 334	0.32 304	0.22 288	0.72 476	0.44 486	0.94 498	0.74 483	0.63 466	0.54 349	0.81 499	0.47 424	0.77 369	0.70 460	0.16 459	0.14 404	0.14 414	0.14 368	0.30 458	0.30 495

ccnet	0.71 497	0.41 283	1.59 219	0.40 454	0.45 530	1.06 566	0.55 527	0.98 529	0.71 454	0.88 551	0.97 547	0.82 504	0.88 555	1.68 485	0.94 495	0.32 569	0.26 544	0.32 567	0.27 516	0.34 495	0.30 495

aanetorigin	0.77 522	0.80 462	2.59 519	0.43 476	0.44 521	0.58 316	1.01 597	0.57 216	0.68 426	1.53 605	1.23 571	0.81 499	1.08 575	1.07 402	1.07 518	0.18 487	0.15 430	0.17 482	0.21 481	0.54 577	0.30 495

RTSC	0.72 500	1.00 536	2.22 444	0.40 454	0.29 392	0.82 525	0.31 384	0.96 516	1.10 579	0.92 558	0.81 512	0.78 487	0.58 476	1.23 423	1.55 563	0.18 487	0.17 468	0.14 414	0.17 432	0.43 553	0.30 495

CSAN	1.25 583	1.12 556	3.04 575	0.51 526	0.37 486	1.06 566	1.15 606	1.22 590	1.08 576	1.17 584	1.91 597	1.04 563	1.31 587	5.96 635	2.43 598	0.26 552	0.22 518	0.24 542	0.24 496	0.31 466	0.30 495

MSMD_ROB	1.34 588	0.96 518	2.38 474	0.39 443	0.32 432	1.96 609	0.62 551	0.91 472	1.43 600	2.94 630	2.60 614	4.77 631	1.95 612	2.43 582	1.33 550	0.29 563	0.26 544	0.32 567	0.32 546	0.30 458	0.30 495

Select-FE	0.65 462	0.67 412	2.76 545	0.49 517	0.55 555	0.79 514	0.16 85	0.90 460	0.53 274	0.84 546	0.55 359	0.91 533	0.75 532	0.57 296	1.16 532	0.11 288	0.18 479	0.11 261	0.49 586	0.14 191	0.31 503

AIO-Stereo	0.30 129	0.27 142	1.25 154	0.27 172	0.24 321	0.37 75	0.20 139	0.52 180	0.36 98	0.21 84	0.30 158	0.23 124	0.14 15	0.31 106	0.20 72	0.08 50	0.07 52	0.09 141	0.38 568	0.19 318	0.31 503

LoS_RVC	0.29 119	0.33 218	1.19 142	0.25 124	0.34 454	0.43 139	0.22 186	0.42 85	0.32 57	0.22 95	0.33 187	0.23 124	0.24 182	0.31 106	0.21 94	0.07 29	0.07 52	0.07 1	0.05 1	0.10 104	0.31 503

G-Net	0.99 560	0.64 397	2.76 545	0.57 554	0.67 579	2.03 613	0.72 571	0.76 339	0.67 424	1.14 578	2.56 613	1.30 589	1.02 569	1.48 456	1.74 572	0.25 548	0.24 529	0.24 542	0.26 511	0.37 520	0.31 503

SHD	0.72 500	0.77 450	2.36 472	0.45 497	0.40 504	0.71 470	0.32 407	1.02 561	1.25 590	1.07 572	0.84 521	0.90 531	0.73 526	1.09 404	0.98 501	0.21 519	0.18 479	0.20 517	0.21 481	0.32 475	0.31 503

GANetREF_RVC	0.75 515	1.15 565	2.46 490	0.47 507	0.26 356	0.83 528	0.61 546	0.97 525	0.89 550	0.62 457	0.61 410	0.72 460	0.59 479	2.42 579	0.55 414	0.32 569	0.25 542	0.36 573	0.24 496	0.39 537	0.31 503
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
VIP-Stereo	0.28 109	0.56 363	1.05 121	0.23 87	0.19 232	0.52 231	0.17 95	0.44 103	0.39 125	0.18 61	0.25 120	0.24 138	0.15 32	0.33 126	0.19 45	0.08 50	0.07 52	0.08 82	0.06 33	0.14 191	0.32 509

TRStereo	0.53 377	0.76 441	2.38 474	0.42 472	0.29 392	0.69 461	0.23 221	1.81 615	0.55 294	0.36 208	0.32 178	0.47 318	0.40 350	0.46 236	0.25 192	0.12 346	0.11 333	0.11 261	0.41 577	0.13 167	0.32 509

EDNetEfficient	1.27 584	0.70 422	4.05 615	0.64 569	0.98 600	0.94 551	1.40 618	0.85 420	1.75 612	2.34 621	1.33 580	1.05 565	2.21 616	1.58 472	4.15 624	0.15 438	0.19 492	0.14 414	0.27 516	0.38 527	0.32 509

RTS	1.21 579	1.31 584	6.39 629	0.52 530	0.51 547	1.61 595	0.79 577	1.03 568	1.37 598	1.13 576	1.30 577	1.10 573	0.85 547	2.65 597	2.08 585	0.21 519	0.24 529	0.18 502	0.18 445	0.43 553	0.32 509

RTSA	1.21 579	1.31 584	6.39 629	0.52 530	0.51 547	1.61 595	0.79 577	1.03 568	1.37 598	1.13 576	1.30 577	1.10 573	0.85 547	2.65 597	2.08 585	0.21 519	0.24 529	0.18 502	0.18 445	0.43 553	0.32 509

SANet	1.20 578	1.21 573	3.33 600	0.38 433	0.27 370	1.73 603	0.85 583	1.10 580	2.49 625	1.16 579	1.83 595	1.72 601	1.50 601	2.37 570	2.84 605	0.18 487	0.16 448	0.16 463	0.15 393	0.32 475	0.32 509

PDISCO_ROB	0.75 515	1.06 549	2.11 418	0.64 569	0.59 565	1.13 577	0.43 475	1.14 585	1.05 571	0.64 476	0.71 488	0.96 546	0.61 492	1.21 419	0.76 474	0.37 577	0.18 479	0.27 551	0.24 496	0.56 579	0.32 509

SGM-Forest	1.04 567	0.42 290	3.59 606	0.41 461	0.32 432	1.05 565	1.32 613	0.94 498	0.83 533	1.16 579	2.23 607	1.03 560	1.39 595	2.49 587	2.35 596	0.21 519	0.21 512	0.20 517	0.19 465	0.23 378	0.32 509
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSM-AAD	0.63 449	0.22 79	1.77 276	0.37 417	0.23 308	0.86 536	1.17 607	0.59 230	0.60 332	0.64 476	0.71 488	0.68 435	2.93 622	0.65 334	0.31 269	0.09 114	0.07 52	0.17 482	0.15 393	0.13 167	0.33 517

XQC	0.73 509	0.98 530	2.39 476	0.46 502	0.35 467	0.81 522	0.46 496	1.00 549	1.00 565	0.80 532	0.69 474	0.88 527	0.74 531	1.32 430	1.20 538	0.24 543	0.16 448	0.23 535	0.20 475	0.41 545	0.33 517

AnyNet_C32	1.00 563	1.33 589	2.53 505	0.49 517	0.54 552	1.15 579	1.14 605	0.91 472	0.89 550	1.11 575	0.95 544	0.87 523	0.93 559	1.50 457	4.07 623	0.21 519	0.20 503	0.25 547	0.24 496	0.38 527	0.33 517

CBMV	0.71 497	0.76 441	2.64 526	0.33 327	0.20 247	0.78 510	0.79 577	0.98 529	0.78 515	0.85 550	0.71 488	0.86 521	1.10 577	1.46 448	0.62 440	0.18 487	0.20 503	0.21 525	0.19 465	0.25 406	0.33 517
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo8	0.54 383	0.80 462	2.76 545	0.32 304	0.33 445	0.71 470	0.20 139	0.87 439	0.57 309	0.51 324	0.59 388	0.50 334	0.33 290	0.68 341	0.55 414	0.10 219	0.29 555	0.10 195	0.13 340	0.21 348	0.34 521

RALCasStereoNet	0.45 281	0.88 491	1.85 326	0.30 248	0.26 356	0.49 194	0.26 296	0.58 222	0.51 247	0.36 208	0.48 282	0.36 229	0.28 247	0.55 292	0.34 298	0.10 219	0.53 598	0.09 141	0.08 136	0.25 406	0.34 521

EGLCR-Stereo	0.29 119	0.27 142	0.97 115	0.30 248	0.19 232	0.56 280	0.17 95	0.68 280	0.36 98	0.30 180	0.18 60	0.27 177	0.17 74	0.38 177	0.19 45	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.08 136	0.10 104	0.35 523

Wz-Net-TNSev	0.91 551	1.73 612	3.08 578	0.36 394	0.31 424	1.00 559	0.71 568	1.06 574	0.97 561	0.71 508	0.72 493	1.09 571	0.87 551	2.42 579	1.59 564	0.20 512	0.20 503	0.16 463	0.20 475	0.44 561	0.35 523

sAnonymous2	0.38 199	0.62 382	2.15 429	0.31 275	0.24 321	0.34 54	0.27 321	0.53 189	0.46 202	0.24 125	0.29 145	0.23 124	0.28 247	0.28 72	0.22 126	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.13 340	0.38 527	0.35 523

CroCo_RVC	0.38 199	0.62 382	2.15 429	0.31 275	0.24 321	0.34 54	0.27 321	0.53 189	0.46 202	0.24 125	0.29 145	0.23 124	0.28 247	0.28 72	0.22 126	0.12 346	0.09 233	0.11 261	0.13 340	0.38 527	0.35 523

111	0.48 312	1.09 553	1.95 378	0.24 105	0.13 39	0.59 333	0.26 296	0.83 402	0.78 515	0.48 292	0.52 326	0.56 367	0.38 328	0.49 265	0.38 322	0.09 114	0.07 52	0.09 141	0.07 106	0.23 378	0.35 523

S-Stereo	0.80 530	0.69 419	3.89 610	0.39 443	0.37 486	0.69 461	0.70 567	0.94 498	0.98 564	0.62 457	0.91 535	0.83 506	0.60 483	2.37 570	0.66 450	0.18 487	0.21 512	0.17 482	0.18 445	0.30 458	0.35 523

SAMSARA	0.91 551	0.97 526	2.22 444	0.80 584	0.58 563	1.32 583	1.31 612	1.01 558	0.94 557	1.36 595	0.87 529	1.38 591	0.90 557	1.72 492	1.02 513	0.24 543	0.30 559	0.22 528	0.25 503	0.36 512	0.35 523

MDST_ROB	1.17 577	0.42 290	3.87 609	0.54 541	0.44 521	4.11 632	0.58 538	1.31 597	0.84 536	2.12 612	1.12 565	0.98 550	0.71 520	4.24 629	0.99 506	0.16 459	0.14 404	0.19 508	0.17 432	0.18 297	0.35 523

tg	0.37 189	0.55 361	1.35 172	0.28 197	0.16 131	0.57 298	0.18 111	0.57 216	0.49 229	0.37 212	0.44 252	0.38 239	0.24 182	0.46 236	0.24 179	0.09 114	0.08 158	0.11 261	0.11 266	0.43 553	0.36 531

ffm	0.47 306	0.23 101	2.01 396	0.30 248	0.21 261	0.57 298	0.26 296	0.74 315	0.88 546	0.53 343	0.63 427	0.66 419	0.39 342	0.63 321	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.15 444	0.13 340	0.25 406	0.36 531

ff1	0.73 509	0.23 101	2.01 396	0.30 248	0.21 261	0.57 298	0.26 296	0.74 315	0.88 546	0.53 343	0.63 427	0.66 419	0.39 342	2.52 589	3.43 618	0.10 219	0.24 529	0.15 444	0.13 340	0.25 406	0.36 531

tt1	0.44 263	0.64 397	1.83 321	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.74 315	0.88 546	0.31 185	0.37 208	0.25 151	0.35 300	0.63 321	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.11 261	0.09 167	0.25 406	0.36 531

SDNR	1.22 582	0.80 462	2.71 535	0.33 327	1.48 623	1.98 612	0.23 221	1.93 619	2.44 623	0.89 553	2.52 611	1.36 590	0.51 445	3.65 623	1.93 577	0.30 566	0.31 561	0.22 528	0.16 413	0.33 484	0.36 531

PA-Net	0.84 542	1.00 536	3.49 603	0.63 568	0.40 504	0.70 468	0.52 516	0.86 430	0.84 536	0.52 333	0.59 388	0.70 452	0.54 455	2.35 569	2.23 592	0.17 475	0.27 551	0.19 508	0.28 519	0.22 365	0.36 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.14 572	0.94 508	2.96 567	0.53 536	0.56 558	1.13 577	0.99 592	0.98 529	1.00 565	1.09 574	0.87 529	0.77 483	1.06 574	5.90 634	2.72 602	0.16 459	0.23 526	0.16 463	0.24 496	0.22 365	0.36 531

CAS	0.35 171	0.25 119	1.30 163	0.79 583	0.34 454	0.51 212	0.23 221	0.46 123	0.39 125	0.22 95	0.31 172	0.20 102	0.17 74	0.28 72	0.23 154	0.73 600	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 85	0.37 538

iRaftStereo_RVC	0.37 189	0.53 347	1.41 183	0.28 197	0.15 100	0.52 231	0.20 139	0.54 200	0.46 202	0.37 212	0.43 241	0.41 259	0.23 170	0.36 158	0.26 202	0.09 114	0.15 430	0.12 319	0.11 266	0.41 545	0.37 538

ADCPNet	0.99 560	0.99 534	3.93 613	0.37 417	0.68 581	1.36 585	0.62 551	0.87 439	0.76 505	0.78 529	0.81 512	1.08 569	1.18 581	1.14 414	2.49 599	0.21 519	0.69 613	0.21 525	0.95 621	0.29 447	0.37 538

PAM_32	0.70 488	0.35 240	2.73 542	0.54 541	0.61 574	1.07 571	0.43 475	0.84 413	0.49 229	0.90 555	0.91 535	1.23 583	0.77 537	0.65 334	1.10 522	0.10 219	0.19 492	0.10 195	0.49 586	0.15 211	0.38 541

PAM	0.70 488	0.35 240	2.72 537	0.56 550	0.62 576	1.08 573	0.53 520	0.85 420	0.44 177	0.93 560	0.92 537	1.24 584	0.68 514	0.64 323	1.01 511	0.10 219	0.19 492	0.10 195	0.48 584	0.14 191	0.38 541

FC-DCNN v2	1.54 601	0.58 368	2.80 552	0.44 483	0.39 495	2.05 614	0.66 556	1.90 618	1.84 617	2.79 628	2.97 623	4.41 629	3.07 625	2.65 597	2.30 595	0.29 563	0.26 544	0.31 563	0.30 533	0.32 475	0.38 541

test_5	0.51 358	0.87 487	1.99 393	0.37 417	0.65 578	0.58 316	0.35 428	0.78 365	0.62 367	0.48 292	0.55 359	0.45 297	0.40 350	0.72 356	0.30 257	0.09 114	0.07 52	0.12 319	0.12 306	0.33 484	0.38 541

FCDSN-DC	1.29 585	0.54 352	2.50 502	0.47 507	0.41 511	1.12 575	0.60 542	1.10 580	1.27 592	2.23 618	2.87 619	3.67 622	3.12 627	2.39 576	1.69 569	0.30 566	0.26 544	0.31 563	0.30 533	0.35 506	0.38 541
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	1.05 568	1.36 592	2.98 571	0.42 472	0.36 475	0.96 553	0.81 581	1.06 574	1.12 582	1.25 589	0.97 547	1.08 569	0.90 557	1.25 427	4.86 630	0.21 519	0.21 512	0.22 528	0.23 494	0.36 512	0.38 541

LCNet	0.54 383	0.37 252	1.78 281	0.92 593	0.22 288	0.96 553	0.30 371	0.59 230	0.58 320	0.51 324	0.55 359	0.41 259	0.76 534	0.84 379	0.26 202	0.09 114	0.06 23	0.12 319	0.18 445	0.98 603	0.39 547

FC-DCNN	1.49 599	0.59 370	2.88 557	0.44 483	0.39 495	1.97 611	0.66 556	1.67 612	1.70 610	2.72 627	2.89 620	4.22 625	2.97 624	2.55 592	2.19 590	0.29 563	0.26 544	0.31 563	0.30 533	0.32 475	0.39 547

PASM	0.72 500	0.68 415	1.91 359	0.47 507	0.44 521	0.60 345	0.51 513	0.76 339	0.80 523	0.77 527	0.67 457	0.87 523	0.61 492	2.40 577	0.67 453	0.32 569	0.35 569	0.36 573	0.41 577	0.45 562	0.39 547

NOSS_ROB	0.64 453	0.65 404	1.62 226	0.46 502	0.25 339	0.67 443	0.30 371	0.93 489	0.77 510	0.59 428	0.57 379	0.77 483	0.38 328	2.78 605	0.44 364	0.23 535	0.24 529	0.28 554	0.26 511	0.27 436	0.39 547

cc1	0.47 306	0.64 397	2.07 407	0.35 375	0.14 71	0.76 497	0.25 274	0.74 315	1.01 567	0.31 185	0.38 218	0.24 138	0.38 328	0.69 347	0.19 45	0.10 219	0.24 529	0.11 261	0.09 167	0.25 406	0.40 551

FTStereo	0.76 518	0.18 12	2.35 469	0.71 576	0.21 261	0.73 483	1.79 624	0.57 216	0.53 274	1.07 572	1.63 591	1.29 586	2.13 614	0.75 361	0.29 237	0.19 502	0.08 158	0.12 319	0.11 266	0.11 126	0.40 551

raft+_RVC	0.44 263	0.67 412	1.85 326	0.34 358	0.71 584	0.51 212	0.25 274	0.64 259	0.51 247	0.35 203	0.45 256	0.32 209	0.28 247	0.43 203	0.32 280	0.09 114	0.19 492	0.10 195	0.09 167	0.20 334	0.40 551

AnyNet_C01	1.14 572	1.49 596	4.23 618	0.54 541	0.53 550	1.51 592	1.37 615	1.04 572	1.07 575	1.17 584	1.33 580	1.15 579	1.08 575	1.61 478	2.74 603	0.25 548	0.22 518	0.28 554	0.24 496	0.48 565	0.40 551

DPSNet	0.86 544	0.60 372	2.34 466	0.58 556	0.36 475	1.07 571	0.75 573	1.30 596	1.05 571	0.70 504	0.68 465	0.94 543	1.29 584	2.08 552	1.82 575	0.26 552	0.23 526	0.16 463	0.17 432	0.48 565	0.40 551

RAFT+CT+SA	0.50 341	0.86 484	1.82 315	0.37 417	0.75 586	0.54 248	0.34 420	0.77 350	0.63 379	0.38 220	0.55 359	0.34 221	0.29 261	0.68 341	0.27 212	0.09 114	0.07 52	0.11 261	0.51 590	0.29 447	0.41 556

LL-Strereo	0.72 500	1.29 582	2.49 498	0.36 394	0.45 530	0.55 263	0.32 407	0.93 489	0.71 454	0.67 489	0.58 385	0.85 515	0.79 538	2.67 600	0.46 370	0.10 219	0.18 479	0.14 414	0.12 306	0.40 542	0.42 557

Prome-Stereo	0.49 330	0.30 189	1.76 267	0.60 565	0.23 308	0.63 403	0.42 468	0.62 248	0.60 332	0.59 428	1.03 557	0.43 277	0.72 523	0.60 312	0.33 291	0.09 114	0.07 52	0.10 195	0.09 167	0.11 126	0.43 558

WCMA_ROB	1.12 570	0.83 475	2.66 529	0.58 556	0.34 454	1.17 581	0.71 568	0.93 489	0.94 557	1.74 608	2.63 616	3.09 618	1.71 608	1.70 488	1.84 576	0.26 552	0.21 512	0.20 517	0.21 481	0.28 442	0.43 558

GMM-Stereo	0.50 341	0.23 101	2.41 479	0.54 541	0.24 321	0.77 505	0.46 496	0.59 230	0.57 309	0.58 414	0.73 495	0.47 318	0.43 389	0.68 341	0.27 212	0.10 219	0.06 23	0.13 378	0.13 340	0.14 191	0.44 560

IGEV++	0.34 160	0.43 295	1.32 166	0.31 275	0.14 71	0.32 36	0.21 160	0.70 291	0.34 72	0.22 95	0.28 139	0.22 115	0.27 232	0.35 145	0.27 212	0.09 114	0.39 584	0.08 82	0.15 393	0.25 406	0.45 561

EDNetEfficientorigin	8.18 639	0.98 530	145.96 663	0.51 526	0.89 595	0.72 476	0.48 508	0.85 420	1.56 607	2.12 612	1.49 586	1.29 586	1.31 587	1.83 514	2.13 589	0.13 376	0.12 359	0.17 482	0.18 445	0.39 537	0.45 561

UDG	0.77 522	1.23 575	2.15 429	0.67 574	0.59 565	0.78 510	0.38 450	0.90 460	0.70 444	0.61 446	0.69 474	1.01 556	0.67 511	1.02 397	0.73 470	0.45 582	0.34 568	0.87 603	0.51 590	0.67 587	0.46 563

mms	0.27 102	0.26 134	0.91 108	0.25 124	0.18 199	0.32 36	0.23 221	0.37 43	0.31 49	0.21 84	0.30 158	0.23 124	0.17 74	0.46 236	0.21 94	0.08 50	0.10 283	0.10 195	0.08 136	0.22 365	0.47 564

Consistency-Raft	0.88 547	0.93 506	3.23 595	0.99 599	0.64 577	0.77 505	0.55 527	0.98 529	0.97 561	0.61 446	1.03 557	0.65 412	1.05 572	0.79 374	1.38 553	0.44 580	0.46 590	0.51 589	0.58 602	0.65 585	0.47 564

ELAS_RVC	1.37 592	0.78 458	3.21 593	0.55 548	0.50 542	1.49 590	2.48 632	1.48 604	1.71 611	2.13 615	2.09 600	2.07 606	2.56 620	1.90 532	2.02 582	0.35 574	0.36 571	0.37 577	0.34 553	0.49 568	0.47 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 593	0.79 460	2.86 555	0.53 536	0.50 542	2.81 624	2.20 628	1.61 611	1.50 604	2.28 620	2.35 608	1.82 602	2.13 614	1.73 493	2.22 591	0.35 574	0.37 573	0.35 571	0.35 556	0.49 568	0.47 564
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-BASED-STEREO-	0.37 189	1.34 590	1.24 153	0.23 87	0.12 9	0.33 44	0.20 139	0.40 69	0.33 66	0.25 145	0.21 80	0.16 38	0.14 15	0.27 57	0.63 442	0.55 590	0.06 23	0.11 261	0.13 340	0.25 406	0.49 568

CES	0.30 129	0.27 142	1.09 126	0.23 87	0.50 542	0.40 104	0.20 139	0.46 123	0.44 177	0.22 95	0.28 139	0.26 165	0.19 121	0.33 126	0.21 94	0.09 114	0.07 52	0.08 82	0.05 1	0.15 211	0.49 568

PVD	0.90 550	0.85 481	2.15 429	0.53 536	0.50 542	0.99 556	0.56 532	1.15 588	1.64 608	1.41 601	1.41 585	1.11 575	1.13 580	1.35 433	1.31 548	0.26 552	0.28 554	0.28 554	0.26 511	0.37 520	0.49 568

test_for_model	0.64 453	1.60 601	1.82 315	1.23 610	1.02 606	0.53 240	0.23 221	0.75 326	0.50 239	0.57 396	0.29 145	0.25 151	0.20 132	0.26 37	0.22 126	0.76 603	0.31 561	0.08 82	0.07 106	1.68 624	0.50 571

DA	0.32 143	0.26 134	0.89 105	0.29 229	0.25 339	0.63 403	0.22 186	0.60 240	0.39 125	0.23 114	0.30 158	0.24 138	0.26 212	0.60 312	0.18 25	0.10 219	0.12 359	0.09 141	0.07 106	0.10 104	0.52 572

GGEV	0.32 143	0.26 134	0.89 105	0.29 229	0.25 339	0.63 403	0.22 186	0.60 240	0.39 125	0.23 114	0.30 158	0.24 138	0.26 212	0.60 312	0.18 25	0.10 219	0.12 359	0.09 141	0.07 106	0.10 104	0.52 572

GCST	0.72 500	1.10 554	2.15 429	1.11 605	0.59 565	0.62 386	0.19 120	0.75 326	0.53 274	0.56 385	0.63 427	0.47 318	0.31 278	1.11 408	0.33 291	0.75 602	0.45 588	0.84 602	0.64 608	0.69 588	0.54 574

KYRaft	0.48 312	0.29 176	1.75 261	0.33 327	0.21 261	0.75 493	0.44 486	0.58 222	0.57 309	0.64 476	0.93 541	0.53 345	0.72 523	0.60 312	0.24 179	0.10 219	0.07 52	0.12 319	0.14 368	0.12 137	0.54 574

CC-Net-ROB	0.85 543	1.15 565	2.13 423	0.88 590	0.38 492	0.88 544	0.44 486	1.06 574	0.79 520	0.58 414	0.69 474	0.65 412	0.50 443	2.74 604	0.51 400	0.93 607	0.39 584	0.87 603	0.29 523	0.54 577	0.54 574

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 522	1.04 546	2.06 405	0.94 595	0.35 467	0.89 545	0.40 458	0.85 420	0.63 379	0.55 374	0.63 427	0.75 476	0.38 328	2.38 573	0.48 385	1.10 616	0.31 561	0.36 573	0.21 481	0.53 576	0.55 577

DDUNet	0.77 522	1.12 556	1.88 341	0.76 580	0.69 582	0.84 530	0.43 475	0.85 420	0.65 400	0.67 489	0.75 501	0.91 533	0.52 450	1.03 399	0.57 426	0.54 588	0.37 573	0.95 609	0.52 592	0.71 590	0.57 578

MADNet+	1.36 590	1.93 625	5.95 627	0.81 587	0.59 565	1.57 594	1.09 601	1.39 602	1.22 588	0.84 546	1.01 553	1.25 585	1.12 579	3.19 616	2.36 597	0.45 582	0.47 593	0.38 579	0.34 553	0.59 580	0.57 578

SGM-ForestM	2.98 624	1.70 610	3.52 605	0.67 574	0.47 538	5.18 635	3.36 636	3.30 634	2.86 629	4.44 635	3.79 631	9.80 642	5.50 635	6.29 636	6.52 636	0.27 557	0.36 571	0.24 542	0.27 516	0.38 527	0.58 580

IGEV-Stereo+	0.29 119	0.29 176	0.86 101	0.25 124	0.34 454	0.30 19	0.14 40	0.32 15	0.53 274	0.18 61	0.12 8	0.18 83	0.19 121	0.49 265	0.17 21	0.09 114	0.08 158	0.08 82	0.20 475	0.46 563	0.59 581

SQANet	0.80 530	1.58 600	2.53 505	0.76 580	0.83 591	0.76 497	0.36 435	0.83 402	0.64 387	0.63 466	0.69 474	0.73 464	0.51 445	1.21 419	0.53 407	0.77 604	0.29 555	0.59 593	0.29 523	0.86 599	0.61 582

FADNet-RVC-Resample	0.67 472	1.16 570	3.16 587	0.37 417	0.29 392	0.62 386	0.38 450	0.86 430	0.63 379	0.51 324	0.50 307	0.57 373	0.45 401	1.57 468	0.49 390	0.24 543	0.32 567	0.23 535	0.19 465	0.27 436	0.62 583

FBW_ROB	0.83 540	0.77 450	1.77 276	0.44 483	0.30 405	0.87 540	0.46 496	1.10 580	0.91 553	0.81 538	0.75 501	1.01 556	0.61 492	3.66 624	1.23 542	0.26 552	0.23 526	0.36 573	0.25 503	0.27 436	0.62 583

NVStereoNet_ROB	1.16 576	0.95 515	2.54 511	0.58 556	0.55 555	0.78 510	0.63 553	1.00 549	1.08 576	1.03 569	4.07 632	1.48 595	1.22 582	2.88 610	1.27 546	0.50 585	0.46 590	0.54 590	0.62 605	0.50 570	0.63 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 530	0.66 411	1.29 160	0.59 561	0.75 586	0.67 443	0.52 516	0.95 511	0.71 454	0.94 561	0.70 484	0.67 428	0.87 551	0.71 354	1.35 551	0.64 595	0.62 604	0.58 591	1.44 630	0.60 583	0.65 586

PWCK	1.49 599	1.90 622	3.22 594	1.09 603	0.54 552	1.71 601	1.73 623	1.49 605	1.53 605	1.44 603	1.80 594	1.82 602	1.30 586	3.34 619	1.76 573	1.07 615	0.56 600	0.97 611	0.58 602	1.38 620	0.65 586

WAO-7	1.48 598	1.63 602	2.49 498	0.93 594	0.75 586	1.72 602	1.10 602	1.84 617	1.96 620	1.43 602	2.54 612	1.97 604	1.61 605	3.06 613	2.08 585	0.69 598	0.66 606	0.94 608	0.74 612	0.80 597	0.69 588

GEAStereo	0.35 171	0.32 209	1.17 138	0.53 536	0.60 570	0.55 263	0.21 160	0.40 69	0.27 15	0.20 76	0.22 93	0.16 38	0.18 98	0.44 212	0.16 6	0.11 288	0.37 573	0.08 82	0.06 33	0.33 484	0.71 589

gasm-f	0.36 181	0.34 231	1.13 130	0.53 536	0.44 521	0.54 248	0.27 321	0.40 69	0.27 15	0.20 76	0.33 187	0.16 38	0.22 153	0.36 158	0.25 192	0.11 288	0.37 573	0.08 82	0.06 33	0.38 527	0.71 589

MFMNet_re	0.92 553	1.28 581	2.53 505	0.82 588	0.76 589	0.90 546	0.75 573	0.98 529	1.04 570	1.03 569	1.05 561	0.84 511	0.94 562	0.83 377	0.72 467	0.68 597	0.60 602	0.63 595	0.60 604	0.77 595	0.74 591

SGM_RVC	1.89 608	0.92 500	2.50 502	0.96 598	0.93 599	1.63 597	1.37 615	1.52 607	12.43 641	1.85 609	1.69 592	2.40 612	1.74 609	2.81 608	1.71 570	0.53 586	0.47 593	0.42 582	0.47 583	0.74 591	0.74 591
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.00 563	1.68 608	2.80 552	0.95 596	0.85 592	1.06 566	0.53 520	0.98 529	0.90 552	0.62 457	0.76 504	0.93 539	0.66 509	1.66 482	0.98 501	0.99 612	0.45 588	0.75 601	0.40 574	1.19 610	0.75 593

LE_ROB	4.43 632	1.35 591	9.38 634	2.79 633	3.93 633	2.43 622	3.46 637	2.68 626	11.19 640	11.66 645	4.73 635	5.26 633	10.46 642	4.50 631	9.49 641	0.82 605	0.69 613	1.34 623	0.98 622	0.75 593	0.76 594

SPS-STEREO	1.07 569	1.13 559	2.88 557	0.65 572	0.69 582	0.99 556	0.68 562	1.05 573	0.87 542	1.36 595	1.23 571	1.46 594	0.94 562	1.87 522	1.72 571	0.66 596	0.61 603	0.58 591	0.57 599	0.65 585	0.77 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.03 566	1.68 608	2.72 537	0.95 596	0.73 585	1.03 563	0.59 540	0.99 541	0.86 539	0.69 498	1.61 589	0.98 550	0.64 502	1.46 448	1.14 528	0.95 609	0.46 590	0.72 600	0.40 574	1.24 614	0.78 596

DispFullNet	1.67 604	2.10 628	5.22 623	1.53 617	8.90 636	0.86 536	0.31 384	0.96 516	0.96 560	1.37 598	1.01 553	1.13 576	1.98 613	1.51 458	0.91 492	0.54 588	0.31 561	1.18 616	0.63 607	1.13 608	0.80 597

ACVNet_1	1.33 587	1.91 623	4.03 614	1.09 603	0.88 594	1.19 582	0.66 556	1.24 593	1.17 585	0.94 561	0.96 545	3.09 618	1.04 571	2.37 570	1.11 525	1.04 613	0.48 596	1.03 614	0.48 584	1.12 607	0.83 598

GSStereo	0.36 181	0.32 209	1.17 138	0.34 358	0.60 570	0.55 263	0.21 160	0.62 248	0.41 151	0.22 95	0.22 93	0.17 65	0.18 98	0.44 212	0.16 6	0.10 219	0.16 448	0.08 82	0.11 266	0.33 484	0.84 599

GS-Stereo							0.21 160	0.62 248	0.41 151	0.22 95	0.22 93	0.17 65	0.18 98	0.44 212	0.16 6	0.10 219	0.16 448	0.08 82	0.11 266	0.33 484	0.84 599

AIO_rvc	0.41 227	0.64 397	1.29 160	0.58 556	0.39 495	0.37 75	0.24 254	0.50 158	0.43 173	0.28 171	0.23 103	0.25 151	0.16 53	0.99 393	0.19 45	0.10 219	0.16 448	0.08 82	0.11 266	0.25 406	0.85 601

ACVNet_2	1.42 596	1.81 615	3.23 595	1.08 602	0.92 598	1.32 583	0.85 583	1.49 605	1.69 609	1.19 587	1.73 593	2.13 607	1.03 570	2.50 588	1.40 556	0.91 606	0.53 598	1.00 612	0.55 593	2.11 629	0.85 601

ACVNet-4b	1.93 609	1.85 618	4.10 616	1.07 601	0.86 593	1.15 579	0.53 520	1.06 574	1.12 582	0.64 476	1.09 563	1.99 605	0.70 518	2.20 561	9.86 643	5.62 641	0.41 587	1.03 614	0.55 593	1.86 627	0.85 601

WAO-8	2.80 620	2.14 631	2.89 560	1.91 626	1.04 607	3.98 630	0.96 590	3.26 632	6.17 634	2.15 616	3.37 627	3.31 620	2.41 618	11.84 642	2.03 583	2.05 632	1.86 633	1.54 628	0.92 619	1.22 611	0.87 604

Venus	2.80 620	2.14 631	2.89 560	1.91 626	1.04 607	3.98 630	0.96 590	3.26 632	6.17 634	2.15 616	3.37 627	3.31 620	2.41 618	11.84 642	2.03 583	2.05 632	1.86 633	1.54 628	0.92 619	1.22 611	0.87 604

WAO-6	1.58 603	1.54 598	2.32 461	1.14 607	1.00 603	2.30 619	1.03 598	1.82 616	2.85 628	1.25 589	2.61 615	2.20 608	1.56 603	2.47 586	1.99 581	0.95 609	0.67 607	1.19 619	0.83 616	1.08 605	0.88 606

RainbowNet	1.15 574	1.78 614	2.72 537	1.12 606	0.91 597	1.06 566	0.76 575	1.16 589	1.13 584	0.75 520	0.97 547	1.09 571	0.80 539	1.60 475	1.21 540	1.17 618	1.26 629	1.01 613	0.57 599	1.13 608	0.88 606

JetBlue	1.78 605	1.63 602	3.92 611	0.73 577	1.21 615	4.38 633	3.35 635	1.59 609	1.20 587	1.26 592	1.52 588	2.37 611	1.88 611	3.23 617	3.00 606	0.53 586	0.47 593	0.48 588	0.49 586	1.29 616	0.97 608

FACV-RUCA	0.58 415	0.40 276	1.78 281	0.43 476	1.67 626	0.48 187	0.28 339	0.69 283	0.62 367	0.40 228	0.53 337	0.33 215	0.63 500	0.40 188	0.31 269	0.13 376	0.11 333	0.62 594	0.12 306	0.70 589	0.98 609

IMH-64-1	1.39 593	1.64 604	1.86 334	1.36 612	1.11 611	1.39 586	1.19 608	1.76 613	1.45 602	1.16 579	2.21 605	1.53 596	1.38 593	1.98 540	1.52 561	1.29 620	0.67 607	1.27 620	0.69 609	1.29 616	0.98 609

IMH-64	1.39 593	1.64 604	1.86 334	1.36 612	1.11 611	1.39 586	1.19 608	1.76 613	1.45 602	1.16 579	2.21 605	1.53 596	1.38 593	1.98 540	1.52 561	1.29 620	0.67 607	1.27 620	0.69 609	1.29 616	0.98 609

Dean	1.79 606	1.83 616	3.92 611	1.29 611	1.07 610	1.55 593	1.00 595	1.95 620	2.33 622	1.47 604	4.19 633	4.26 628	1.33 590	2.21 562	1.48 560	1.14 617	0.68 611	1.18 616	0.74 612	1.24 614	0.98 609

SGM+DAISY	1.83 607	1.43 593	3.81 608	0.87 589	1.01 604	2.38 621	2.53 633	1.36 599	1.75 612	2.92 629	3.22 626	2.65 614	2.93 622	2.22 565	3.10 610	0.72 599	0.69 613	0.63 595	0.62 605	0.77 595	0.98 609

MSAF-DinoV2	3.10 626	1.86 620	10.68 636	3.61 636	0.30 405	3.34 627	0.82 582	2.81 628	1.79 614	0.80 532	0.87 529	1.56 599	1.10 577	26.49 662	1.96 578	0.17 475	0.13 383	0.19 508	1.63 633	0.92 601	0.99 614

IMH	2.02 612	2.15 633	2.69 534	1.68 618	1.12 613	1.66 600	0.92 588	2.10 621	1.92 618	1.32 594	2.66 617	2.21 609	1.69 607	5.78 633	1.68 568	5.54 640	0.96 625	1.31 622	0.71 611	1.32 619	0.99 614

MonStereo1	1.98 611	1.01 540	1.78 281	1.19 608	1.04 607	3.58 628	0.61 546	1.53 608	1.93 619	1.39 599	3.37 627	2.23 610	10.80 643	2.84 609	1.25 544	1.04 613	0.38 577	0.96 610	0.57 599	1.10 606	1.00 616

GREAT-IGEV	0.37 189	0.28 166	1.48 201	0.25 124	0.38 492	0.46 172	0.18 111	0.33 19	0.34 72	0.15 6	0.29 145	0.15 32	0.17 74	0.36 158	0.23 154	0.07 29	0.76 618	0.07 1	0.26 511	0.21 348	1.03 617

MANE	2.90 623	1.14 561	2.96 567	1.03 600	1.01 604	5.01 634	2.45 631	5.36 638	6.88 638	3.58 633	4.76 636	5.99 635	4.99 632	4.23 628	4.61 629	0.56 591	0.67 607	0.44 585	0.78 614	0.51 572	1.03 617

LVE	1.96 610	2.17 634	3.14 585	1.68 618	1.80 628	1.63 597	1.03 598	2.34 623	2.81 627	1.25 589	2.89 620	4.24 627	1.29 584	2.79 606	1.44 558	2.85 636	0.91 624	1.18 616	1.46 631	1.23 613	1.10 619

TorneroNet-64	2.65 616	1.83 616	3.30 597	1.46 615	1.20 614	3.89 629	0.99 592	3.51 636	6.71 637	2.56 623	4.60 634	4.22 625	3.85 630	3.33 618	3.14 611	1.19 619	0.65 605	1.39 625	0.79 615	3.31 636	1.15 620

TorneroNet	5.50 634	1.92 624	3.16 587	1.47 616	1.25 617	14.07 643	1.06 600	4.90 637	20.99 657	10.17 641	16.48 649	11.88 646	6.93 637	3.34 619	4.20 625	1.30 622	0.69 613	1.45 627	0.86 617	2.61 633	1.20 621

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 565	1.67 606	2.32 461	0.47 507	0.39 495	1.47 588	0.95 589	0.95 511	0.91 553	0.84 546	0.94 542	1.05 565	0.60 483	2.95 611	0.72 467	0.41 578	0.72 617	0.32 567	0.55 593	0.74 591	1.22 622

ktn	4.35 631	2.10 628	2.89 560	1.80 622	1.49 624	2.13 616	1.41 620	2.26 622	12.72 642	11.41 644	16.43 648	11.15 644	3.75 628	4.36 630	3.18 612	1.82 630	0.98 627	1.73 634	1.21 628	2.97 635	1.27 623

notaker	2.66 617	2.07 627	3.31 599	2.61 632	1.43 618	1.76 604	1.11 603	2.76 627	1.79 614	2.26 619	11.53 645	3.96 623	4.29 631	3.09 614	2.76 604	1.55 627	0.88 623	1.70 633	1.07 625	2.00 628	1.35 624

FADNet_RVC	0.81 538	1.14 561	2.42 481	0.30 248	0.24 321	0.71 470	0.24 254	0.95 511	0.61 349	0.44 253	0.56 371	0.59 383	0.42 379	1.52 460	0.68 456	0.94 608	0.96 625	0.28 554	1.00 623	0.90 600	1.36 625

KSHMR	4.10 630	1.97 626	5.27 624	1.71 620	1.47 622	1.96 609	1.28 611	3.19 630	17.33 652	2.12 612	15.91 647	9.18 641	1.57 604	8.42 639	1.98 580	1.52 626	1.26 629	1.67 632	1.19 627	1.67 623	1.40 626

UNDER WATER-64	2.47 615	1.89 621	4.86 621	1.82 625	1.44 620	3.18 626	1.57 622	2.62 624	5.64 633	2.05 611	2.13 602	4.13 624	3.76 629	2.62 595	3.42 617	1.47 625	0.85 622	1.57 630	1.07 625	1.82 626	1.49 627

UNDER WATER	2.74 618	1.85 618	4.54 620	1.81 624	1.44 620	2.34 620	1.40 618	3.24 631	6.60 636	2.60 624	2.76 618	5.75 634	5.24 634	3.02 612	4.01 622	1.45 624	0.81 620	1.59 631	1.06 624	1.80 625	1.51 628

tt	4.93 633	0.27 142	4.20 617	2.29 629	1.58 625	10.20 640	16.97 647	9.42 645	5.02 632	1.67 607	1.28 574	4.68 630	5.03 633	3.37 621	5.92 633	6.16 642	9.47 650	2.82 639	3.18 640	3.60 637	1.53 629

MultiAttention	2.38 614	0.50 338	1.93 365	1.80 622	2.56 631	10.86 641	2.30 629	1.22 590	0.80 523	0.62 457	1.16 568	1.13 576	0.56 464	16.09 650	1.18 535	0.20 512	0.09 233	0.43 584	1.62 632	0.94 602	1.58 630

HUF	0.59 423	0.65 404	2.46 490	0.45 497	0.77 590	0.34 54	0.24 254	0.46 123	0.39 125	0.31 185	0.28 139	0.25 151	0.19 121	0.67 338	0.18 25	0.12 346	2.03 636	0.08 82	0.06 33	0.31 466	1.59 631

JetRed	3.29 627	4.93 637	10.17 635	1.45 614	1.72 627	7.44 637	5.05 640	3.06 629	2.12 621	2.41 622	2.39 609	2.99 617	2.37 617	3.51 622	6.44 635	1.32 623	1.90 635	1.37 624	1.23 629	2.21 630	1.76 632

MFN_U_SF_RVC	1.55 602	2.39 635	3.16 587	0.65 572	0.41 511	1.12 575	0.46 496	1.23 592	1.33 595	1.61 606	1.20 569	1.43 593	0.98 566	1.76 498	1.97 579	1.90 631	1.80 631	1.98 635	2.15 636	1.63 622	1.77 633

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 588	1.70 610	2.50 502	0.56 550	0.40 504	2.15 617	0.99 592	1.24 593	1.26 591	1.02 568	1.10 564	1.29 586	0.88 555	3.10 615	1.08 519	1.66 628	0.83 621	0.68 598	0.88 618	1.57 621	1.80 634

MADNet++	2.79 619	2.11 630	2.97 570	2.49 630	2.28 630	2.95 625	2.31 630	2.67 625	2.47 624	3.03 631	3.13 625	2.70 615	2.92 621	4.10 627	4.48 627	2.68 635	2.24 639	3.04 641	2.44 638	2.37 631	2.34 635

IGEV-RUCA	2.28 613	0.30 189	1.15 134	0.40 454	1.86 629	2.06 615	1.90 625	1.36 599	1.80 616	3.70 634	3.76 630	5.02 632	8.19 640	2.12 556	1.63 566	0.25 548	0.76 618	2.72 638	1.91 634	2.39 632	2.36 636

PML	23.15 651	16.83 646	7.78 631	5.49 637	9.93 638	51.13 663	104.50 664	5.76 639	13.62 645	37.30 664	105.93 664	30.86 664	23.50 656	12.07 644	7.87 639	6.30 643	2.12 638	6.32 646	2.43 637	10.44 647	2.90 637

BEATNet-Init1	12.10 642	11.19 642	27.29 658	2.99 634	3.51 632	21.84 656	11.10 643	14.34 650	13.83 647	20.34 653	20.33 654	26.35 663	20.03 651	19.06 654	14.80 650	1.74 629	1.81 632	2.05 636	2.49 639	3.69 638	3.12 638

USTest	8.10 638	7.17 641	8.96 633	9.25 641	9.05 637	15.27 644	23.78 649	9.96 646	9.47 639	5.94 639	6.75 637	7.80 639	7.48 638	8.83 641	11.21 645	2.21 634	3.56 640	2.86 640	3.20 641	5.02 641	4.16 639

DGSMNet	2.89 622	0.63 393	3.18 590	3.43 635	4.17 635	2.57 623	6.98 642	0.97 525	0.83 533	0.56 385	1.86 596	0.79 492	0.62 497	1.64 480	1.39 554	4.61 639	5.01 643	5.17 644	4.71 643	4.44 640	4.19 640

coex-ft	5.95 636	1.67 606	60.57 661	0.34 358	0.30 405	0.77 505	0.69 564	0.74 315	4.41 631	19.22 652	2.15 603	1.62 600	7.97 639	1.81 512	8.96 640	0.44 580	2.08 637	0.18 502	0.19 465	0.38 527	4.62 641

TCMNet-wrong-test	5.51 635	6.62 640	6.20 628	13.02 646	11.90 641	7.14 636	5.53 641	6.99 642	1.44 601	2.65 625	3.10 624	8.37 640	5.95 636	4.75 632	6.05 634	3.07 637	0.98 627	2.38 637	1.99 635	6.62 643	5.43 642

LSM	3.31 628	1.11 555	5.29 625	9.40 642	30.65 657	0.84 530	1.12 604	0.91 472	1.22 588	1.36 595	2.19 604	0.93 539	0.83 543	1.66 482	0.90 491	0.21 519	0.31 561	0.24 542	0.28 519	0.39 537	6.33 643

HanzoNet	7.64 637	2.86 636	5.05 622	7.01 639	3.97 634	2.18 618	1.34 614	3.37 635	4.05 630	13.17 646	10.58 639	10.73 643	16.52 649	8.45 640	10.51 644	10.48 649	9.72 651	5.59 645	13.46 650	6.84 644	6.83 644

DGTPSM_ROB	8.89 640	5.62 638	12.25 638	5.92 638	11.32 639	8.54 638	24.18 650	6.40 640	13.49 643	5.15 636	11.46 643	6.19 637	10.92 644	7.00 637	13.72 646	4.47 638	7.65 644	3.92 642	7.45 646	4.38 639	7.87 645

DPSMNet_ROB	9.48 641	5.64 639	13.01 642	8.82 640	11.82 640	8.54 638	24.20 651	6.41 641	13.65 646	5.32 638	11.47 644	6.33 638	10.92 644	7.69 638	13.89 647	7.25 648	8.19 646	5.06 643	7.78 647	5.31 642	8.26 646

DPSM_ROB	12.34 643	11.21 644	12.51 639	12.91 644	12.80 643	19.84 653	28.28 656	14.38 651	14.28 648	10.58 642	11.26 641	12.03 647	11.85 647	13.15 648	15.34 651	7.11 646	8.31 647	6.50 647	7.35 644	8.84 645	8.31 647

DPSM	12.34 643	11.21 644	12.51 639	12.91 644	12.80 643	19.84 653	28.28 656	14.38 651	14.28 648	10.58 642	11.26 641	12.03 647	11.85 647	13.15 648	15.34 651	7.11 646	8.31 647	6.50 647	7.35 644	8.84 645	8.31 647

Anonymous_1	22.91 650	11.20 643	12.13 637	12.75 643	26.28 656	19.43 651	27.92 655	14.08 649	13.61 644	14.96 647	10.58 639	11.26 645	11.19 646	12.55 646	14.57 649	38.28 664	7.88 645	34.96 661	63.99 661	89.57 664	10.94 649

DPSimNet_ROB	17.97 648	20.20 654	24.98 653	17.62 647	15.92 646	21.53 655	21.00 648	13.70 648	15.61 650	23.89 661	14.69 646	22.87 654	24.58 663	12.70 647	14.56 648	18.48 656	12.91 652	20.21 656	12.05 648	17.76 648	14.17 650

FlowAnything	24.85 656	22.54 657	25.10 654	26.11 655	25.76 652	39.86 659	57.00 659	28.89 662	28.87 663	21.31 660	22.68 661	24.22 658	23.87 657	26.39 660	30.89 664	14.26 651	16.78 658	13.10 652	14.90 656	17.78 649	16.69 651

CasAABBNet	24.81 655	22.53 656	24.83 652	26.08 652	25.74 651	39.86 659	57.06 661	28.87 661	28.83 662	21.16 658	22.54 659	24.22 658	23.89 661	26.38 657	30.87 660	14.25 650	16.71 654	13.09 649	14.81 652	17.78 649	16.71 652

RAFT-FEzeroshot	24.80 653	22.55 658	24.73 650	26.10 653	25.76 652	39.84 657	57.07 662	28.84 659	28.79 660	21.14 655	22.48 657	24.18 656	23.88 658	26.38 657	30.87 660	14.26 651	16.71 654	13.09 649	14.82 653	17.79 651	16.72 653

RAFT-FE	24.80 653	22.55 658	24.73 650	26.10 653	25.76 652	39.84 657	57.07 662	28.84 659	28.79 660	21.14 655	22.48 657	24.18 656	23.88 658	26.38 657	30.87 660	14.26 651	16.71 654	13.09 649	14.82 653	17.79 651	16.72 653

Selective-RAFT-Error	24.87 657	22.59 660	25.14 655	26.13 656	25.82 655	39.93 661	57.03 660	28.97 663	28.95 664	21.21 659	22.65 660	24.25 660	23.98 662	26.43 661	30.83 659	14.27 654	16.71 654	13.10 652	14.82 653	17.82 653	16.76 655

LRCNet_RVC	13.74 647	19.30 647	12.75 641	19.46 649	12.69 642	1.86 605	0.41 464	12.33 647	1.05 571	15.77 648	18.83 653	12.62 649	8.70 641	12.21 645	9.62 642	22.22 657	8.37 649	25.85 658	24.01 658	19.32 655	17.44 656

LSM0	26.58 658	22.63 661	25.88 656	30.13 657	52.21 663	39.94 662	56.74 658	28.97 663	28.72 659	21.14 655	22.26 656	24.43 661	23.88 658	26.54 663	30.87 660	14.32 655	16.55 653	13.12 654	14.71 651	17.92 654	20.60 657

HaxPig	19.86 649	22.40 655	22.34 647	17.95 648	17.95 647	11.77 642	11.89 644	16.02 653	15.89 651	21.10 654	21.41 655	18.74 653	18.39 650	20.08 655	19.69 653	23.63 661	23.22 659	24.06 657	23.69 657	23.00 656	23.95 658

MEDIAN_ROB	23.96 652	27.05 662	26.39 657	22.16 650	22.13 649	16.12 646	13.97 645	20.24 654	20.05 653	25.50 662	25.31 662	22.96 655	22.63 655	24.39 656	23.24 657	28.20 662	27.23 663	28.62 659	27.75 659	27.50 657	27.76 659

AVERAGE_ROB	26.93 659	30.34 663	29.27 659	25.82 651	25.34 650	19.48 652	15.17 646	23.55 658	23.00 658	28.45 663	27.87 663	26.25 662	25.86 664	26.96 664	25.55 658	31.30 663	30.07 664	31.76 660	30.81 660	30.79 661	30.93 660

xxxxx1	28.96 660	20.11 651	14.07 644	49.74 658	39.15 660	18.98 647	26.64 652	21.94 655	20.21 654	16.45 649	17.48 650	18.36 650	21.56 652	16.21 651	20.88 654	23.07 658	26.55 660	66.40 662	78.70 662	30.27 658	32.51 661

tt_ll	28.96 660	20.11 651	14.07 644	49.74 658	39.15 660	18.98 647	26.64 652	21.94 655	20.21 654	16.45 649	17.48 650	18.36 650	21.56 652	16.21 651	20.88 654	23.07 658	26.55 660	66.40 662	78.70 662	30.27 658	32.51 661

ff	28.96 660	20.11 651	14.07 644	49.74 658	39.15 660	18.98 647	26.64 652	21.94 655	20.21 654	16.45 649	17.48 650	18.36 650	21.56 652	16.21 651	20.88 654	23.07 658	26.55 660	66.40 662	78.70 662	30.27 658	32.51 661

test_example2	115.39 663	123.23 664	94.57 662	115.52 661	123.55 664	101.63 664	114.33 665	53.41 665	99.48 665	134.90 665	135.05 665	85.83 665	85.11 665	111.32 665	106.15 665	152.55 665	205.26 665	99.78 665	114.96 665	140.96 665	110.20 664

FSD					0.29 392	0.35 61	0.33 415	0.44 103	0.46 202	0.32 194	0.32 178	0.37 231	0.32 285	0.35 145	0.32 280	0.28 561	0.27 551	0.31 563	0.30 533	0.31 466

ccccc		297.21 665		374.70 664	380.44 665	203.92 665		216.32 666		203.37 666		215.01 666		312.78 666		412.57 666	356.13 666	256.09 666	227.69 666	428.88 666

ASD4		19.65 648

Low-res two-view benchmark