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.

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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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 18	0.02 20	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 49	0.04 43	0.07 47	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 55	0.04 45	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 66	0.07 58	0.09 55	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 68	0.07 59	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 44	0.24 125	0.20 167	0.23 152	0.01 10	0.02 19	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 177	0.21 180	0.02 18	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 44	0.54 229	0.10 69	0.12 83	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 94	0.11 97	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

WZ-Net	0.05 41	0.50 212	0.10 69	0.12 83	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 94	0.10 75	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10
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
NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCDC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.02 14	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

G2L-ROB	0.03 29	0.06 54	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 37	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

coex_refinement	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

test_sample6	0.09 53	0.97 288	0.10 69	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample3	0.09 53	0.87 265	0.10 69	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample2	0.09 53	1.03 312	0.11 89	0.11 75	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.09 70	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample1	0.09 53	0.87 265	0.12 102	0.11 75	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

SMFormer	0.09 53	1.01 306	0.09 65	0.09 55	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.09 70	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

tta	0.09 53	0.95 285	0.09 65	0.10 58	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

CoDeX	0.15 124	0.70 245	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.67 377	0.02 15	0.69 373	0.75 388	0.01 9	0.02 20	0.02 20

1111x	0.10 66	1.14 325	0.13 121	0.14 99	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 109	0.11 97	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 87	0.44 184	0.33 230	0.39 212	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.39 262	0.36 260	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

SFCPSM	0.17 136	0.78 250	0.02 14	0.02 14	0.01 10	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.01 10	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.79 411	0.02 15	0.75 384	0.76 390	0.02 20	0.02 20	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 165	1.31 393	0.74 378	0.92 352	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.87 381	0.75 384	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

ADCMid	0.08 51	0.02 12	0.02 14	1.01 370	0.03 48	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.04 71	0.09 109	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

ADCS	0.09 53	0.02 12	0.04 43	0.90 347	0.06 110	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.14 131	0.36 285	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

zh-sn7	0.10 66	0.98 289	0.14 126	0.15 109	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.15 125	0.13 136	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

zh-mn7	0.12 96	1.14 325	0.17 152	0.20 136	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.18 150	0.16 145	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

w-ln-seven-2	0.14 112	1.22 387	0.28 198	0.32 187	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.32 213	0.27 202	0.04 72	0.03 53	0.03 43	0.03 50

TCMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

YMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

YMNet_1	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

DualNet (step1)	0.10 66	1.05 316	0.12 102	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample9	0.10 66	1.05 316	0.12 102	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample8	0.10 66	1.05 316	0.12 102	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample7	0.09 53	1.00 298	0.11 89	0.11 75	0.02 21	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample5	0.10 66	1.07 319	0.11 89	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.03 53	0.04 76	0.03 50

test_sample4	0.10 66	1.03 312	0.12 102	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 109	0.13 136	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

11t1	0.17 136	2.16 442	0.13 121	0.13 95	0.04 78	0.06 91	0.04 80	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.03 52	0.06 96	0.03 52	0.06 87	0.05 87	0.18 150	0.12 113	0.06 93	0.03 53	0.05 91	0.03 50

DualNet	0.10 66	1.07 319	0.11 89	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.03 53	0.04 76	0.03 50

xxx	0.09 53	1.01 306	0.10 69	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.03 50

qqq	0.16 132	2.01 433	0.12 102	0.15 109	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.03 52	0.06 96	0.03 52	0.06 87	0.03 48	0.12 94	0.14 140	0.04 72	0.04 77	0.03 43	0.03 50

x	0.11 87	1.15 328	0.15 142	0.14 99	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 116	0.15 143	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

psmg	0.43 265	1.91 425	0.92 400	1.91 476	0.02 21	0.02 19	0.03 50	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 506	1.44 499	0.04 72	0.03 53	0.02 20	0.03 50

222	0.10 66	0.99 296	0.12 102	0.13 95	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.02 20	0.04 76	0.03 50

test_xeample	0.10 66	1.09 321	0.13 121	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.04 76	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 116	0.14 140	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

EDNetEfficientorigin	0.04 38	0.06 54	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.05 88	0.04 80	0.05 88	0.04 80	0.05 90	0.04 87	0.05 90	0.04 83	0.05 81	0.04 74	0.05 51	0.03 36	0.06 93	0.03 53	0.04 76	0.03 50

EDNetEfficient	0.04 38	0.05 49	0.04 43	0.04 37	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.04 76	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.04 71	0.03 48	0.05 51	0.03 36	0.05 85	0.03 53	0.04 76	0.03 50

BEATNet_4x	0.11 87	0.03 31	0.03 36	1.60 466	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 81	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

ADCL	0.11 87	0.03 31	0.03 36	1.60 466	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 81	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

AnyNet_C01	0.11 87	0.02 12	0.02 14	1.62 469	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.06 87	0.04 74	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.03 50

AnyNet_C32	0.14 112	0.04 37	0.03 36	2.22 488	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.04 76	0.02 21	0.07 103	0.04 74	0.02 15	0.02 15	0.03 38	0.03 53	0.02 20	0.03 50

ADCPNet	0.10 66	0.03 31	0.04 43	1.27 443	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.08 106	0.04 74	0.04 44	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

z-mn7	0.16 132	1.21 381	0.33 230	0.41 238	0.04 78	0.04 76	0.03 50	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.35 231	0.31 234	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

z-ln-s-r	0.21 150	1.40 399	0.53 331	0.56 300	0.04 78	0.05 88	0.04 80	0.05 88	0.05 96	0.05 90	0.04 87	0.05 90	0.04 83	0.05 81	0.05 87	0.57 336	0.44 307	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

w-ln-seven	0.18 139	1.47 401	0.33 230	0.40 226	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.38 251	0.32 239	0.05 85	0.04 77	0.04 76	0.04 78

DFGA-Net	0.05 41	0.06 54	0.04 43	0.06 46	0.04 78	0.06 91	0.04 80	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.04 87	0.06 96	0.04 83	0.06 87	0.04 74	0.06 55	0.04 45	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.04 78

qqq1	0.25 165	3.70 511	0.14 126	0.14 99	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.06 95	0.05 99	0.04 76	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.13 109	0.12 113	0.06 93	0.05 95	0.03 43	0.04 78

fff1	0.25 165	3.70 511	0.14 126	0.14 99	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.06 95	0.05 99	0.04 76	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.13 109	0.12 113	0.06 93	0.05 95	0.03 43	0.04 78

mmm	0.14 112	1.83 416	0.12 102	0.11 75	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.04 80	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.06 87	0.04 74	0.12 94	0.11 97	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.04 78

ffm	0.25 165	3.83 517	0.12 102	0.12 83	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.12 94	0.12 113	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

ff1	0.25 165	3.83 517	0.12 102	0.12 83	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.12 94	0.12 113	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

mmx	0.25 165	3.83 517	0.12 102	0.12 83	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.12 94	0.12 113	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

GASNet	0.05 41	0.04 37	0.12 102	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.05 92	0.04 76	0.04 80	0.12 126	0.04 87	0.06 96	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

xxxx	0.11 87	1.16 330	0.16 145	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 109	0.16 145	0.03 38	0.04 77	0.04 76	0.04 78

FADNet_RVC	0.12 96	0.04 37	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.05 93	0.04 71	1.65 524	0.05 51	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

FADNet-RVC	0.13 103	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.05 92	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.05 99	0.04 76	0.05 93	0.04 71	1.71 529	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.07 105	0.04 78

FADNet	0.12 96	0.05 49	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.05 93	0.04 71	1.66 526	0.06 55	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

ADCRef	0.12 96	0.03 31	0.04 43	1.71 472	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.06 87	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.03 43	0.04 78

ADCP+	0.15 124	0.04 37	0.04 43	2.20 487	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.05 99	0.04 76	0.04 83	0.08 106	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

NVStereoNet_ROB	0.04 38	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
BridgeDepth_RVC	0.07 49	0.08 58	0.11 89	0.11 75	0.05 98	0.08 104	0.05 92	0.08 106	0.05 96	0.08 105	0.05 99	0.08 105	0.05 93	0.08 106	0.05 87	0.11 88	0.10 75	0.07 98	0.05 95	0.07 105	0.05 96
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.09 53	0.13 83	0.39 264	0.08 49	0.05 98	0.07 102	0.05 92	0.13 127	0.05 96	0.06 95	0.05 99	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.06 55	0.05 56	0.14 128	0.13 156	0.06 95	0.05 96

GGEV	0.09 53	0.13 83	0.39 264	0.08 49	0.05 98	0.07 102	0.05 92	0.13 127	0.05 96	0.06 95	0.05 99	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.06 55	0.05 56	0.14 128	0.13 156	0.06 95	0.05 96

AASNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.05 88	0.06 108	0.06 95	0.06 109	0.05 90	0.06 109	0.06 87	0.05 87	0.08 62	0.08 61	0.08 102	0.05 95	0.06 95	0.05 96

SACVNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.05 88	0.06 108	0.06 95	0.06 109	0.05 90	0.06 109	0.06 87	0.05 87	0.08 62	0.08 61	0.08 102	0.05 95	0.06 95	0.05 96

AACVNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.05 88	0.06 108	0.06 95	0.06 109	0.05 90	0.06 109	0.06 87	0.05 87	0.08 62	0.08 61	0.08 102	0.05 95	0.06 95	0.05 96

APVNet	0.09 53	0.05 49	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.05 88	0.90 422	0.06 93	0.04 80	0.05 90	0.04 87	0.05 90	0.04 83	0.05 81	0.04 74	0.05 51	0.04 45	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.05 96

GwcNet	0.12 96	0.07 57	0.05 57	0.08 49	0.05 98	0.08 104	1.20 450	0.07 103	0.05 96	0.05 90	0.05 99	0.08 105	0.05 93	0.08 106	0.03 48	0.07 60	0.05 56	0.06 93	0.05 95	0.07 105	0.05 96

BridgeDepth	0.08 51	0.08 58	0.11 89	0.11 75	0.05 98	0.08 104	0.05 92	0.08 106	0.07 111	0.08 105	0.05 99	0.08 105	0.05 93	0.09 110	0.08 104	0.15 125	0.11 97	0.07 98	0.05 95	0.07 105	0.06 104
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 49	0.08 58	0.07 58	0.07 47	0.07 111	0.08 104	0.06 108	0.08 106	0.07 111	0.08 105	0.07 112	0.08 105	0.06 109	0.07 103	0.07 102	0.08 62	0.07 59	0.07 98	0.07 105	0.06 95	0.06 104

FADNet-RVC-Resample	0.12 96	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	1.57 520	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.05 95	0.04 76	0.06 104

SuperB	0.21 150	0.10 68	2.51 553	0.12 83	0.09 115	0.10 112	0.09 114	0.08 106	0.07 111	0.10 112	0.09 116	0.09 111	0.07 113	0.07 103	0.07 102	0.07 60	0.08 61	0.07 98	0.07 105	0.08 109	0.07 107

SepStereo	0.09 53	0.09 66	0.10 69	0.09 55	0.09 115	0.09 110	0.09 114	0.10 111	0.08 115	0.10 112	0.09 116	0.09 111	0.09 117	0.09 110	0.08 104	0.09 68	0.08 61	0.09 107	0.08 109	0.09 112	0.08 108

BEATNet-Init1	0.19 142	0.08 58	0.08 60	2.23 489	0.08 113	0.08 104	0.07 111	0.07 103	0.08 115	0.08 105	0.07 112	0.08 105	0.07 113	0.11 125	0.08 104	0.08 62	0.08 61	0.08 102	0.07 105	0.08 109	0.08 108

DeepPrunerF	0.19 142	0.08 58	0.08 60	2.23 489	0.08 113	0.08 104	0.07 111	0.07 103	0.08 115	0.08 105	0.07 112	0.08 105	0.07 113	0.11 125	0.08 104	0.08 62	0.08 61	0.08 102	0.07 105	0.08 109	0.08 108

S2M2_L	0.12 96	0.14 89	0.10 69	0.15 109	0.10 122	0.14 128	0.10 119	0.14 129	0.10 119	0.15 134	0.10 120	0.14 129	0.10 121	0.14 131	0.10 115	0.13 109	0.10 75	0.13 126	0.09 111	0.13 130	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CSP-Net	0.34 204	1.29 391	1.19 424	1.36 455	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	1.26 467	1.21 477	0.03 38	0.09 111	0.02 20	0.09 111

LRCNet_RVC	0.13 103	0.13 83	0.09 65	0.13 95	0.10 122	0.14 128	0.10 119	0.14 129	0.10 119	0.23 177	0.10 120	0.20 161	0.10 121	0.24 184	0.11 127	0.11 88	0.09 70	0.12 122	0.14 161	0.12 128	0.09 111

ELAS_RVC	0.14 112	0.16 91	0.10 69	0.15 109	0.10 122	0.18 155	0.11 132	0.19 155	0.11 134	0.19 154	0.12 145	0.18 154	0.11 133	0.19 156	0.12 142	0.14 116	0.08 61	0.14 128	0.09 111	0.15 142	0.09 111
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 103	0.16 91	0.11 89	0.15 109	0.09 115	0.18 155	0.11 132	0.18 153	0.11 134	0.17 148	0.11 134	0.18 154	0.11 133	0.18 153	0.11 127	0.14 116	0.08 61	0.14 128	0.08 109	0.14 132	0.09 111
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MatchStereo	0.54 308	0.12 81	2.38 551	2.32 495	0.09 115	0.09 110	0.08 113	0.09 110	0.07 111	0.09 110	0.07 112	0.09 111	0.07 113	0.09 110	0.08 104	2.34 529	2.34 547	0.12 122	0.11 130	0.11 123	0.10 116

AnonymousM	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

PVD	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

SHD	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

SAMSARA	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

XQC	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

RTSC	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

RTS	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

RTSA	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

MADNet+	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

MADNet++	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

PDISCO_ROB	0.83 373	2.80 492	3.49 572	0.14 99	0.11 137	0.17 151	0.09 114	0.15 141	0.10 119	0.15 134	0.12 145	0.16 140	0.14 159	3.30 557	0.13 148	0.14 116	2.34 547	0.16 146	0.12 148	2.62 537	0.10 116

SGM_RVC	0.15 124	0.17 97	0.11 89	0.18 130	0.11 137	0.19 158	0.11 132	0.19 155	0.12 153	0.19 154	0.12 145	0.20 161	0.12 150	0.19 156	0.12 142	0.16 134	0.11 97	0.17 154	0.10 118	0.17 152	0.10 116
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S2M2_XL	0.14 112	0.17 97	0.12 102	0.17 128	0.11 137	0.17 151	0.11 132	0.17 150	0.11 134	0.17 148	0.11 134	0.17 150	0.11 133	0.17 150	0.11 127	0.16 134	0.11 97	0.16 146	0.11 130	0.16 146	0.11 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ITSA-stereo	0.15 124	0.17 97	0.13 121	0.20 136	0.13 156	0.19 158	0.13 151	0.18 153	0.13 156	0.19 154	0.13 157	0.18 154	0.14 159	0.18 153	0.14 152	0.16 134	0.11 97	0.15 143	0.14 161	0.18 156	0.11 129

test_for_model	0.15 124	0.23 116	0.18 161	0.21 145	0.11 137	0.16 143	0.11 132	0.16 142	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.16 140	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.21 163	0.18 174	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

testlalala2	0.13 103	0.16 91	0.11 89	0.15 109	0.11 137	0.16 143	0.11 132	0.16 142	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.16 140	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.14 116	0.11 97	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

JetRed	0.11 87	0.12 81	0.11 89	0.11 75	0.11 137	0.11 123	0.14 153	0.11 123	0.11 134	0.12 126	0.11 134	0.11 124	0.11 133	0.11 125	0.11 127	0.11 88	0.16 145	0.11 119	0.11 130	0.11 123	0.11 129

JetBlue	0.11 87	0.11 79	0.12 102	0.13 95	0.14 158	0.11 123	0.11 132	0.11 123	0.11 134	0.11 124	0.11 134	0.11 124	0.11 133	0.12 129	0.12 142	0.11 88	0.11 97	0.11 119	0.11 130	0.11 123	0.11 129

testlalala_base	0.13 103	0.16 91	0.11 89	0.15 109	0.11 137	0.15 135	0.11 132	0.16 142	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.16 140	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.14 116	0.11 97	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

CIPLG	0.13 103	0.21 111	0.12 102	0.16 120	0.11 137	0.15 135	0.11 132	0.14 129	0.11 134	0.15 134	0.12 145	0.15 139	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

IPLG	0.13 103	0.20 105	0.14 126	0.15 109	0.11 137	0.14 128	0.11 132	0.14 129	0.11 134	0.14 128	0.11 134	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

MIPNet	0.14 112	0.21 111	0.17 152	0.16 120	0.11 137	0.15 135	0.12 148	0.14 129	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.14 116	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

IPLGR	0.14 112	0.24 125	0.14 126	0.16 120	0.12 153	0.15 135	0.12 148	0.14 129	0.11 134	0.15 134	0.12 145	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

ACRE	0.13 103	0.21 111	0.14 126	0.15 109	0.11 137	0.14 128	0.11 132	0.14 129	0.11 134	0.14 128	0.12 145	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

ICVP	0.15 124	0.53 226	0.11 89	0.16 120	0.11 137	0.16 143	0.11 132	0.16 142	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.16 140	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.16 134	0.11 97	0.16 146	0.11 130	0.16 146	0.11 129
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 103	0.11 79	0.11 89	0.11 75	0.11 137	0.11 123	0.11 132	0.11 123	0.11 134	0.11 124	0.12 145	0.11 124	0.11 133	0.11 125	0.11 127	0.11 88	0.11 97	0.14 128	0.11 130	0.49 319	0.11 129

PASM	0.39 243	3.06 496	1.36 490	1.58 462	0.09 115	0.11 123	0.11 132	0.11 123	0.11 134	0.09 110	0.09 116	0.11 124	0.09 117	0.09 110	0.09 109	0.11 88	0.11 97	0.11 119	0.09 111	0.11 123	0.11 129

LALA_ROB	0.15 124	0.19 101	0.12 102	0.18 130	0.11 137	0.20 163	0.12 148	0.21 169	0.12 153	0.20 160	0.12 145	0.20 161	0.12 150	0.21 170	0.13 148	0.17 142	0.10 75	0.18 163	0.11 130	0.18 156	0.11 129

ProNet	0.14 112	0.20 105	0.14 126	0.16 120	0.11 137	0.16 143	0.11 132	0.17 150	0.11 134	0.17 148	0.12 145	0.17 150	0.13 155	0.17 150	0.12 142	0.15 125	0.11 97	0.16 146	0.11 130	0.15 142	0.12 145

IPLGR_C	0.14 112	0.20 105	0.12 102	0.15 109	0.11 137	0.14 128	0.15 158	0.14 129	0.11 134	0.15 134	0.12 145	0.14 129	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.12 148	0.15 142	0.12 145

ac_64	0.22 154	0.13 83	0.19 164	0.23 152	0.10 122	0.26 201	1.02 437	0.14 129	0.10 119	0.28 202	0.14 162	0.17 150	0.19 193	0.28 209	0.09 109	0.22 166	0.16 145	0.23 185	0.17 189	0.11 123	0.12 145

ACVNet	0.20 144	0.19 101	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	0.96 429	0.21 169	0.14 158	0.20 160	0.13 157	0.21 168	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	0.17 152	0.12 145

acv_ft	0.20 144	0.19 101	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	0.96 429	0.21 169	0.14 158	0.20 160	0.13 157	0.21 168	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	0.17 152	0.12 145

HSM	0.14 112	0.16 91	0.12 102	0.17 128	0.12 153	0.17 151	0.11 132	0.17 150	0.11 134	0.17 148	0.12 145	0.17 150	0.12 150	0.17 150	0.12 142	0.16 134	0.11 97	0.16 146	0.11 130	0.16 146	0.12 145

ISRNet	0.11 87	0.05 49	0.36 250	0.24 157	0.07 111	0.13 127	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.05 90	0.05 99	0.13 128	0.05 93	0.05 81	0.09 109	0.24 184	0.20 177	0.10 108	0.05 95	0.06 95	0.13 151

castereo++	0.54 308	3.59 508	1.15 418	1.31 451	0.14 158	0.16 143	0.14 153	0.16 142	0.14 158	0.16 139	0.14 162	0.16 140	0.13 155	0.16 141	0.14 152	1.45 481	1.16 426	0.15 143	0.14 161	0.15 142	0.13 151

DDVS	0.30 181	3.10 497	0.14 126	0.19 133	0.14 158	0.19 158	0.14 153	0.20 161	0.14 158	0.19 154	0.13 157	0.16 140	0.13 155	0.19 156	0.13 148	0.17 142	0.13 136	0.17 154	0.13 156	0.17 152	0.13 151

HCRNet	1.22 471	7.11 562	3.00 556	3.55 538	0.33 282	0.29 209	0.14 153	0.19 155	0.15 168	0.33 224	0.29 245	0.25 193	0.14 159	0.22 174	0.33 265	3.64 555	3.00 552	0.76 390	0.32 282	0.18 156	0.13 151

DeepPruner_ROB	0.16 132	0.18 100	0.13 121	0.19 133	0.13 156	0.19 158	0.13 151	0.19 155	0.13 156	0.19 154	0.13 157	0.19 158	0.13 155	0.19 156	0.13 148	0.18 150	0.13 136	0.18 163	0.13 156	0.18 156	0.13 151

RSGM-EC	0.24 162	0.24 125	0.15 142	0.22 148	0.15 169	0.22 175	0.15 158	0.22 173	0.15 168	0.24 184	0.15 170	0.22 176	0.15 169	0.22 174	1.19 450	0.20 157	0.17 165	0.24 193	0.14 161	0.20 163	0.14 156

acva	0.24 162	0.24 125	0.15 142	0.22 148	0.15 169	0.22 175	0.15 158	0.22 173	0.15 168	0.24 184	0.15 170	0.22 176	0.15 169	0.22 174	1.19 450	0.20 157	0.17 165	0.24 193	0.14 161	0.20 163	0.14 156

GMStereo	0.14 112	0.13 83	0.14 126	0.14 99	0.14 158	0.14 128	0.14 153	0.14 129	0.14 158	0.14 128	0.14 162	0.14 129	0.14 159	0.14 131	0.14 152	0.14 116	0.14 140	0.14 128	0.14 161	0.14 132	0.14 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
VIP-Stereo	0.70 338	2.97 495	2.43 552	2.49 502	0.16 178	0.25 193	0.16 163	0.25 188	0.16 172	0.25 190	0.18 193	0.25 193	0.16 171	0.26 201	0.16 168	1.86 496	1.26 479	0.23 185	0.15 167	0.23 181	0.15 159

BStereo	0.22 154	0.23 116	0.20 167	0.24 157	0.20 199	0.23 183	0.33 269	0.39 245	0.17 180	0.23 177	0.17 178	0.23 182	0.16 171	0.24 184	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.22 177	0.20 196	0.22 170	0.16 160

Wave_Phase_stereo	0.22 154	0.23 116	0.20 167	0.24 157	0.20 199	0.23 183	0.33 269	0.39 245	0.17 180	0.23 177	0.17 178	0.23 182	0.16 171	0.24 184	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.22 177	0.20 196	0.22 170	0.16 160

xyz-stereo-finetune2	0.18 139	0.48 206	0.16 145	0.16 120	0.15 169	0.15 135	0.16 163	0.16 142	0.16 172	0.16 139	0.16 173	0.16 140	0.16 171	0.16 141	0.16 168	0.16 134	0.16 145	0.16 146	0.16 169	0.16 146	0.16 160

xyz-stereo	0.18 139	0.50 212	0.16 145	0.15 109	0.16 178	0.16 143	0.16 163	0.16 142	0.16 172	0.16 139	0.16 173	0.16 140	0.16 171	0.16 141	0.16 168	0.16 134	0.16 145	0.16 146	0.16 169	0.16 146	0.16 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 373	5.18 542	1.98 540	2.19 486	0.17 182	0.19 158	0.18 178	0.19 155	0.16 172	0.20 160	0.19 195	0.22 176	0.22 203	0.20 160	0.15 162	2.28 523	2.13 542	0.24 193	0.17 189	0.18 156	0.16 160

castereo	0.61 320	3.79 516	1.35 482	1.52 461	0.15 169	0.17 151	0.16 163	0.20 161	0.21 196	0.18 152	0.16 173	0.21 168	0.12 150	0.26 201	0.17 172	1.43 480	1.38 496	0.17 154	0.16 169	0.18 156	0.16 160

tg	0.21 150	0.25 129	0.21 172	0.26 171	0.17 182	0.24 186	0.17 171	0.24 182	0.17 180	0.24 184	0.17 178	0.24 188	0.17 180	0.24 184	0.17 172	0.24 184	0.17 165	0.23 185	0.16 169	0.23 181	0.16 160

ACV-stereo	0.30 181	2.08 435	0.25 187	0.25 164	0.18 192	0.24 186	0.17 171	0.24 182	0.18 185	0.24 184	0.17 178	0.25 193	0.17 180	0.24 184	0.17 172	0.22 166	0.16 145	0.22 177	0.16 169	0.22 170	0.16 160

GMStereo_Zeroshot	0.16 132	0.16 91	0.16 145	0.16 120	0.16 178	0.16 143	0.16 163	0.16 142	0.16 172	0.16 139	0.16 173	0.16 140	0.16 171	0.16 141	0.16 168	0.16 134	0.16 145	0.16 146	0.16 169	0.16 146	0.16 160

MSKI-zero shot	0.24 162	0.21 111	0.49 314	0.65 317	0.18 192	0.22 175	0.17 171	0.23 179	0.18 185	0.21 171	0.17 178	0.23 182	0.28 240	0.23 180	0.18 183	0.21 163	0.16 145	0.21 172	0.16 169	0.21 168	0.16 160

dd	0.23 160	0.98 289	0.16 145	0.23 152	0.15 169	0.23 183	0.15 158	0.23 179	0.15 168	0.23 177	0.15 170	0.24 188	0.17 180	0.23 180	0.15 162	0.22 166	0.15 143	0.21 172	0.15 167	0.22 170	0.16 160

dad	0.23 160	1.03 312	0.16 145	0.23 152	0.15 169	0.24 186	0.15 158	0.24 182	0.16 172	0.23 177	0.16 173	0.24 188	0.16 171	0.23 180	0.15 162	0.22 166	0.16 145	0.22 177	0.16 169	0.22 170	0.16 160

iResNetv2_ROB	0.20 144	0.23 116	0.18 161	0.24 157	0.20 199	0.24 186	0.18 178	0.24 182	0.18 185	0.24 184	0.18 193	0.23 182	0.19 193	0.24 184	0.18 183	0.21 163	0.16 145	0.21 172	0.16 169	0.22 170	0.16 160

iResNet	0.20 144	0.23 116	0.18 161	0.24 157	0.18 192	0.24 186	0.20 186	0.24 182	0.18 185	0.23 177	0.17 178	0.23 182	0.18 188	0.23 180	0.18 183	0.22 166	0.16 145	0.21 172	0.16 169	0.21 168	0.16 160

Pointernet	0.21 150	0.22 115	0.19 164	0.24 157	0.19 196	0.24 186	0.19 182	0.24 182	0.19 191	0.24 184	0.19 195	0.24 188	0.19 193	0.24 184	0.19 186	0.22 166	0.17 165	0.22 177	0.17 189	0.22 170	0.17 174

IGEV_Zeroshot_test	0.20 144	0.19 101	0.40 269	0.30 177	0.17 182	0.22 175	0.17 171	0.21 169	0.17 180	0.20 160	0.17 178	0.21 168	0.18 188	0.21 170	0.17 172	0.20 157	0.16 145	0.20 170	0.16 169	0.20 163	0.17 174

MIM_Stereo	0.25 165	0.23 116	0.66 353	0.80 337	0.17 182	0.22 175	0.17 171	0.23 179	0.18 185	0.26 198	0.17 178	0.21 168	0.17 180	0.25 191	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.21 172	0.17 189	0.22 170	0.17 174

CFNet	1.37 478	5.27 545	0.19 164	5.49 572	0.19 196	0.28 206	0.19 182	0.28 197	0.19 191	0.28 202	0.19 195	0.28 206	4.35 584	0.28 209	0.19 186	0.23 177	0.17 165	0.23 185	4.21 593	4.81 570	0.17 174

CAS++	0.17 136	0.27 133	0.21 172	0.10 58	0.21 207	0.15 135	0.22 196	0.10 111	0.21 196	0.22 173	0.10 120	0.19 158	0.18 188	0.10 114	0.19 186	0.20 157	0.19 175	0.18 163	0.10 118	0.19 162	0.18 178
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GEStereo_RVC	0.86 385	4.45 532	0.20 167	0.27 174	0.20 199	0.27 205	0.20 186	0.26 193	0.18 185	5.03 587	0.20 199	0.27 205	0.19 193	0.27 205	0.21 192	0.20 157	0.19 175	0.19 166	4.02 591	0.20 163	0.18 178

DLNR-FE	0.28 175	0.89 270	0.30 206	0.34 194	0.19 196	0.28 206	0.19 182	0.28 197	0.20 193	0.28 202	0.20 199	0.28 206	0.20 197	0.28 209	0.20 189	0.33 218	0.28 208	0.25 196	0.19 195	0.24 183	0.19 180

ssnet_v2	0.68 334	1.96 432	1.25 478	0.29 176	0.20 199	0.30 210	0.20 186	0.29 202	0.22 199	1.50 493	0.20 199	0.31 220	0.20 197	0.27 205	0.22 194	0.24 184	1.49 502	0.26 201	0.18 194	3.90 547	0.19 180

DCVSM-stereo	0.36 219	1.89 422	0.22 174	0.40 226	0.22 209	0.40 258	0.22 196	0.40 252	0.22 199	0.40 252	0.22 205	0.40 261	0.22 203	0.40 258	0.22 194	0.28 197	0.21 180	0.28 207	0.21 199	0.28 194	0.20 182

DAS	0.20 144	0.20 105	0.20 167	0.20 136	0.20 199	0.20 163	0.20 186	0.20 161	0.20 193	0.20 160	0.20 199	0.20 161	0.20 197	0.20 160	0.20 189	0.20 157	0.20 177	0.20 170	0.20 196	0.20 163	0.20 182

testlalala	0.32 197	0.81 256	0.31 218	0.39 212	0.26 230	0.33 228	0.24 209	0.33 215	0.26 226	0.32 219	0.26 228	0.33 227	0.23 209	0.33 229	0.23 200	0.35 231	0.31 234	0.30 214	0.24 216	0.31 205	0.21 184

HGLStereo	0.28 175	0.29 138	0.22 174	0.36 200	0.22 209	0.36 238	0.21 191	0.36 227	0.21 196	0.42 280	0.21 204	0.36 240	0.22 203	0.36 240	0.21 192	0.34 222	0.21 180	0.34 240	0.21 199	0.34 221	0.21 184

DISCO	1.11 420	0.39 163	5.28 585	0.39 212	0.20 199	0.39 256	0.27 223	0.39 245	0.22 199	0.38 240	0.20 199	0.38 248	0.20 197	6.95 598	0.22 194	0.30 205	0.21 180	0.27 205	0.21 199	5.25 579	0.21 184

PAM	0.39 243	1.88 421	0.34 240	0.37 203	0.41 332	0.45 305	0.22 196	0.28 197	0.23 205	0.28 202	0.24 216	0.29 212	0.23 209	0.29 213	0.23 200	0.38 251	0.32 239	0.38 272	0.37 314	0.32 209	0.22 187

WAO-6	0.22 154	0.23 116	0.22 174	0.23 152	0.22 209	0.22 175	0.22 196	0.22 173	0.22 199	0.22 173	0.22 205	0.22 176	0.22 203	0.22 174	0.22 194	0.22 166	0.22 184	0.22 177	0.22 202	0.22 170	0.22 187

WCG-NET（raft）	0.32 197	1.24 389	0.24 184	0.32 187	0.24 220	0.32 225	0.23 204	0.32 211	0.24 208	0.32 219	0.24 216	0.32 224	0.24 213	0.32 222	0.24 204	0.30 205	0.23 189	0.30 214	0.23 208	0.30 200	0.23 189

IMH-64-1	0.22 154	0.23 116	0.23 177	0.22 148	0.22 209	0.22 175	0.22 196	0.22 173	0.22 199	0.22 173	0.22 205	0.22 176	0.22 203	0.22 174	0.22 194	0.22 166	0.22 184	0.23 185	0.22 202	0.22 170	0.23 189

IMH-64	0.22 154	0.23 116	0.23 177	0.22 148	0.22 209	0.22 175	0.22 196	0.22 173	0.22 199	0.22 173	0.22 205	0.22 176	0.22 203	0.22 174	0.22 194	0.22 166	0.22 184	0.23 185	0.22 202	0.22 170	0.23 189

DLNR_Zeroshot_test	0.31 188	0.28 136	0.47 299	0.79 335	0.24 220	0.30 210	0.26 220	0.30 204	0.24 208	0.32 219	0.23 209	0.31 220	0.24 213	0.30 215	0.23 200	0.29 204	0.26 195	0.29 212	0.24 216	0.33 217	0.23 189

gwcnet-sp	0.82 370	1.72 409	1.48 500	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 497	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 487	0.32 224	0.16 169	6.75 586	0.23 189

scenet	0.82 370	1.72 409	1.48 500	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 497	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 487	0.32 224	0.16 169	6.75 586	0.23 189

ssnet	0.82 370	1.72 409	1.48 500	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 497	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 487	0.32 224	0.16 169	6.75 586	0.23 189

CRFU-Net	0.65 327	1.67 407	1.22 474	1.96 480	0.27 232	0.41 274	0.27 223	0.41 267	0.27 232	0.40 252	0.26 228	0.41 274	0.27 233	0.40 258	0.27 218	1.80 495	1.62 515	0.34 240	0.23 208	0.33 217	0.23 189

NINENet	0.69 337	3.87 520	1.20 427	1.98 481	0.05 98	0.40 258	0.04 80	0.40 252	0.05 96	0.41 266	0.04 87	0.41 274	0.05 93	0.40 258	0.05 87	1.79 494	1.56 508	0.34 240	0.22 202	0.34 221	0.23 189

FENet	0.54 308	1.52 403	1.19 424	1.41 458	0.23 215	0.35 235	0.23 204	0.35 223	0.23 205	0.34 226	0.23 209	0.35 234	0.23 209	0.35 234	0.23 200	1.40 478	1.07 410	0.32 224	0.23 208	0.33 217	0.23 189

iResNet_ROB	0.28 175	0.32 144	0.24 184	0.32 187	0.25 222	0.32 225	0.24 209	0.32 211	0.24 208	0.33 224	0.24 216	0.35 234	0.24 213	0.33 229	0.24 204	0.31 211	0.24 191	0.32 224	0.24 216	0.32 209	0.24 199

UNDER WATER-64	0.25 165	0.26 130	0.25 187	0.26 171	0.25 222	0.25 193	0.25 212	0.25 188	0.25 213	0.25 190	0.25 222	0.25 193	0.25 216	0.26 201	0.25 212	0.25 190	0.25 192	0.25 196	0.25 221	0.25 185	0.25 200

CAS	0.30 181	1.17 331	0.25 187	0.25 164	0.25 222	0.26 201	0.25 212	0.25 188	0.26 226	0.25 190	0.25 222	0.25 193	0.25 216	0.25 191	0.25 212	0.26 192	0.26 195	0.26 201	0.25 221	0.26 187	0.25 200

LoS	0.25 165	0.27 133	0.25 187	0.25 164	0.25 222	0.25 193	0.25 212	0.26 193	0.25 213	0.25 190	0.25 222	0.25 193	0.25 216	0.25 191	0.25 212	0.26 192	0.25 192	0.25 196	0.26 227	0.26 187	0.25 200
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IER	0.88 388	7.04 561	2.23 545	2.75 507	0.28 237	0.43 301	0.25 212	0.39 245	0.25 213	0.41 266	0.27 233	0.39 253	0.25 216	0.40 258	0.28 228	0.37 240	0.28 208	0.37 264	0.25 221	0.37 244	0.25 200

IGEV-Stereo	0.35 213	0.44 184	0.45 288	0.49 274	0.30 256	0.37 243	0.30 245	0.36 227	0.30 252	0.36 234	0.29 245	0.36 240	0.29 247	0.36 240	0.30 245	0.46 297	0.39 275	0.32 224	0.24 216	0.32 209	0.25 200
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.73 346	1.22 387	0.25 187	1.22 438	0.25 222	1.22 482	0.25 212	1.22 476	0.25 213	1.22 484	0.25 222	1.22 487	0.25 216	1.22 487	0.25 212	1.22 466	0.26 195	1.21 493	0.25 221	1.22 472	0.25 200
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
LG-Stereo_L2	0.34 204	0.37 153	0.38 257	0.47 263	0.28 237	0.39 256	0.28 231	0.39 245	0.28 235	0.39 246	0.28 240	0.39 253	0.28 240	0.38 247	0.28 228	0.42 288	0.35 257	0.36 261	0.26 227	0.35 233	0.26 206

model_zeroshot	0.27 174	0.20 105	0.27 194	0.33 191	0.21 207	0.37 243	0.22 196	0.37 233	0.24 208	0.26 198	0.27 233	0.33 227	0.21 202	0.25 191	0.27 218	0.32 213	0.20 177	0.34 240	0.23 208	0.25 185	0.26 206

GCAP-BAT	0.33 202	0.78 250	0.32 224	0.38 206	0.25 222	0.34 230	0.25 212	0.34 219	0.26 226	0.34 226	0.25 222	0.35 234	0.26 225	0.35 234	0.27 218	0.36 236	0.30 228	0.32 224	0.24 216	0.32 209	0.26 206

HH	0.71 341	2.54 469	0.74 378	1.10 376	0.32 270	0.41 274	0.37 299	0.69 367	0.78 414	0.73 378	0.90 426	0.75 386	1.00 421	0.84 388	0.69 392	0.69 355	0.40 278	0.35 256	0.26 227	0.35 233	0.26 206

HanStereo	0.71 341	2.54 469	0.74 378	1.10 376	0.32 270	0.41 274	0.37 299	0.69 367	0.78 414	0.73 378	0.90 426	0.75 386	1.00 421	0.84 388	0.69 392	0.69 355	0.40 278	0.35 256	0.26 227	0.35 233	0.26 206

LoS_RVC	0.30 181	1.14 325	0.25 187	0.25 164	0.25 222	0.26 201	0.25 212	0.25 188	0.25 213	0.25 190	0.25 222	0.26 203	0.26 225	0.26 201	0.25 212	0.26 192	0.26 195	0.25 196	0.25 221	0.26 187	0.26 206

iRaft-Stereo_5w	0.34 204	0.42 180	0.31 218	0.39 212	0.30 256	0.38 250	0.30 245	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.37 306	0.41 274	0.34 285	0.38 247	0.30 245	0.34 222	0.27 202	0.34 240	0.26 227	0.34 221	0.26 206

UCFNet_RVC	2.75 551	10.06 583	0.29 202	10.31 599	0.29 246	0.42 294	0.29 240	0.43 291	0.29 241	0.42 280	0.29 245	0.42 292	9.87 601	0.43 292	0.29 238	0.36 236	9.84 601	0.36 261	0.26 227	9.77 600	0.26 206

GIP-stereo	0.36 219	0.49 208	0.39 264	0.48 268	0.32 270	0.41 274	0.28 231	0.40 252	0.30 252	0.41 266	0.28 240	0.40 261	0.28 240	0.42 286	0.28 228	0.45 293	0.32 239	0.38 272	0.30 264	0.37 244	0.27 214

tt1	0.31 188	0.93 282	0.24 184	0.33 191	0.23 215	0.31 216	0.24 209	0.32 211	0.24 208	0.32 219	0.23 209	0.32 224	0.25 216	0.32 222	0.24 204	0.27 195	0.26 195	0.27 205	0.26 227	0.27 192	0.27 214

xxxxx1	0.31 188	0.91 275	0.23 177	0.31 183	0.23 215	0.31 216	0.23 204	0.33 215	0.25 213	0.31 213	0.24 216	0.33 227	0.25 216	0.32 222	0.24 204	0.28 197	0.28 208	0.28 207	0.28 240	0.29 197	0.27 214

tt_ll	0.31 188	0.91 275	0.23 177	0.31 183	0.23 215	0.31 216	0.23 204	0.33 215	0.25 213	0.31 213	0.24 216	0.33 227	0.25 216	0.32 222	0.24 204	0.28 197	0.28 208	0.28 207	0.28 240	0.29 197	0.27 214

CroCo-Stereo Lap2	0.77 354	1.29 391	0.29 202	1.27 443	0.29 246	1.27 485	0.26 220	1.26 479	0.26 226	1.26 485	0.26 228	1.27 489	0.26 225	1.26 488	0.27 218	1.27 468	0.27 202	1.27 496	0.27 235	1.27 474	0.27 214

ff	0.31 188	0.91 275	0.23 177	0.31 183	0.23 215	0.31 216	0.23 204	0.33 215	0.25 213	0.31 213	0.24 216	0.33 227	0.25 216	0.32 222	0.24 204	0.28 197	0.28 208	0.28 207	0.28 240	0.29 197	0.27 214

BUS	0.83 373	1.91 425	0.92 400	4.48 549	0.02 21	0.40 258	0.04 80	0.41 267	0.02 21	0.48 312	0.03 52	0.41 274	0.05 93	0.03 39	0.05 87	1.97 506	4.19 575	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

BSDual-CNN	0.81 365	1.91 425	0.92 400	4.48 549	0.02 21	0.42 294	0.06 108	0.41 267	0.02 21	0.48 312	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 506	4.19 575	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

hknet	1.10 418	1.85 418	3.49 572	4.48 549	0.02 21	0.42 294	0.06 108	0.41 267	0.02 21	0.48 312	0.03 52	0.41 274	0.03 52	0.42 286	0.03 48	4.39 561	4.19 575	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

DGSMNet	0.34 204	0.41 173	0.27 194	0.41 238	0.28 237	0.41 274	0.28 231	0.41 267	0.27 232	0.41 266	0.27 233	0.42 292	0.27 233	0.41 273	0.28 228	0.40 266	0.29 219	0.40 288	0.28 240	0.40 272	0.27 214

AANet_RVC	1.26 473	0.31 142	4.99 583	5.93 575	0.20 199	0.25 193	0.20 186	0.25 188	0.20 193	0.23 177	0.19 195	0.25 193	0.20 197	0.25 191	0.20 189	5.66 585	4.76 578	0.26 201	0.30 264	0.24 183	0.27 214

MLCV	0.31 188	0.35 148	0.27 194	0.35 196	0.28 237	0.35 235	0.27 223	0.35 223	0.28 235	0.36 234	0.27 233	0.35 234	0.27 233	0.35 234	0.27 218	0.34 222	0.27 202	0.34 240	0.27 235	0.34 221	0.27 214

DN-CSS_ROB	0.31 188	0.35 148	0.28 198	0.35 196	0.28 237	0.34 230	0.27 223	0.34 219	0.25 213	0.35 231	0.27 233	0.36 240	0.26 225	0.34 231	0.28 228	0.35 231	0.28 208	0.34 240	0.28 240	0.34 221	0.27 214

DEFOM-Stereo	0.68 334	3.11 498	1.40 496	1.63 470	0.25 222	0.31 216	0.25 212	0.31 209	0.28 235	0.31 213	0.29 245	0.29 212	0.27 233	0.31 219	0.28 228	1.59 488	1.47 501	0.30 214	0.29 250	0.30 200	0.28 227

SQANet	0.28 175	0.28 136	0.28 198	0.28 175	0.28 237	0.28 206	0.28 231	0.28 197	0.28 235	0.28 202	0.28 240	0.28 206	0.28 240	0.28 209	0.28 228	0.28 197	0.28 208	0.28 207	0.28 240	0.28 194	0.28 227

Any-RAFT	0.32 197	0.36 151	0.27 194	0.36 200	0.27 232	0.36 238	0.27 223	0.36 227	0.27 232	0.36 234	0.27 233	0.36 240	0.27 233	0.36 240	0.28 228	0.36 236	0.28 208	0.36 261	0.28 240	0.36 240	0.28 227

FCDSN-DC	0.41 254	0.59 237	0.64 349	0.54 294	0.33 282	0.50 334	0.37 299	0.42 285	0.40 319	0.61 363	0.43 341	0.50 338	0.49 354	0.38 247	0.32 255	0.28 197	0.23 189	0.26 201	0.22 202	0.35 233	0.28 227
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.41 254	1.49 402	0.32 224	0.42 248	0.32 270	0.41 274	0.32 258	0.41 267	0.33 276	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.41 273	0.32 255	0.39 262	0.28 208	0.39 283	0.28 240	0.40 272	0.28 227

HiDET	0.38 231	0.44 184	0.30 206	0.42 248	0.30 256	0.42 294	0.30 245	0.42 285	0.30 252	0.44 291	0.30 257	0.42 292	0.30 254	0.42 286	0.68 384	0.37 240	0.32 239	0.40 288	0.29 250	0.37 244	0.29 232

LCMNet	0.38 231	0.44 184	0.30 206	0.42 248	0.30 256	0.42 294	0.30 245	0.42 285	0.30 252	0.45 293	0.30 257	0.42 292	0.30 254	0.42 286	0.69 392	0.37 240	0.32 239	0.40 288	0.29 250	0.37 244	0.29 232

FE-Mocha	0.35 213	0.71 246	0.40 269	0.47 263	0.27 232	0.34 230	0.27 223	0.34 219	0.26 226	0.34 226	0.26 228	0.34 232	0.27 233	0.34 231	0.27 218	0.44 290	0.41 287	0.33 232	0.29 250	0.32 209	0.29 232

GREAT-IGEV	0.38 231	0.43 181	0.36 250	0.48 268	0.32 270	0.45 305	0.32 258	0.45 295	0.32 269	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 255	0.44 290	0.33 251	0.41 305	0.29 250	0.41 282	0.29 232

RSM	0.36 219	0.36 151	0.43 284	0.37 203	0.42 342	0.49 326	0.42 332	0.37 233	0.28 235	0.36 234	0.29 245	0.36 240	0.30 254	0.37 244	0.28 228	0.34 222	0.31 234	0.34 240	0.35 306	0.40 272	0.29 232

IGEV++	0.34 204	0.43 181	0.30 206	0.40 226	0.29 246	0.40 258	0.29 240	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.29 245	0.40 261	0.29 247	0.40 258	0.30 245	0.38 251	0.29 219	0.37 264	0.29 250	0.37 244	0.29 232

RCA-Stereo	0.51 303	3.22 502	0.34 240	0.44 255	0.34 292	0.44 304	0.34 282	0.43 291	0.34 285	0.43 286	0.34 287	0.44 300	0.33 280	0.43 292	0.33 265	0.38 251	0.29 219	0.38 272	0.29 250	0.38 257	0.29 232

iRaft-Stereo_20w	0.34 204	0.41 173	0.31 218	0.39 212	0.29 246	0.40 258	0.32 258	0.41 267	0.32 269	0.38 240	0.30 257	0.39 253	0.30 254	0.38 247	0.32 255	0.35 231	0.27 202	0.34 240	0.27 235	0.34 221	0.29 232

CFNet_pseudo	2.67 549	9.36 578	0.32 224	10.99 600	0.33 282	0.85 390	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.32 272	0.49 323	7.26 595	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.62 599	0.41 305	0.29 250	10.03 601	0.29 232

ccnet	0.80 360	2.28 451	0.33 230	0.50 281	0.33 282	0.50 334	0.33 269	0.50 321	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	1.56 507	2.38 527	0.33 265	0.41 274	0.29 219	0.42 316	1.57 522	2.28 512	0.29 232

CFNet-RSSM	0.91 391	4.89 538	0.34 240	0.44 255	1.07 447	1.62 502	1.40 515	0.91 390	0.35 289	1.60 494	1.39 515	0.64 371	0.34 285	0.44 295	0.33 265	0.41 274	0.35 257	0.75 388	0.30 264	0.41 282	0.29 232

psmorigin	0.41 254	0.46 196	0.33 230	0.49 274	0.33 282	0.49 326	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	0.33 280	0.51 338	0.33 265	0.41 274	0.30 228	0.41 305	0.30 264	0.79 366	0.29 232

ccs_rob	2.79 552	10.17 585	0.32 224	10.00 597	0.33 282	0.49 326	0.33 269	1.90 502	0.32 269	0.51 339	0.33 279	0.49 323	9.24 600	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.82 600	0.41 305	0.28 240	9.34 598	0.29 232

MonSter++	0.38 231	0.44 184	0.31 218	0.43 254	0.30 256	0.43 301	0.31 256	0.43 291	0.31 264	0.45 293	0.31 265	0.43 299	0.31 269	0.43 292	0.69 392	0.38 251	0.33 251	0.40 288	0.30 264	0.38 257	0.30 245

CSFM-Stereo	0.38 231	0.44 184	0.30 206	0.42 248	0.30 256	0.42 294	0.30 245	0.43 291	0.30 252	0.44 291	0.30 257	0.42 292	0.30 254	0.42 286	0.73 402	0.37 240	0.32 239	0.40 288	0.29 250	0.37 244	0.30 245

MultiAttention	0.30 181	0.30 139	0.30 206	0.30 177	0.30 256	0.30 210	0.30 245	0.30 204	0.30 252	0.30 208	0.30 257	0.30 216	0.30 254	0.30 215	0.30 245	0.30 205	0.30 228	0.30 214	0.30 264	0.30 200	0.30 245

MSAF-DinoV2	0.30 181	0.30 139	0.30 206	0.30 177	0.30 256	0.30 210	0.30 245	0.30 204	0.30 252	0.30 208	0.30 257	0.30 216	0.30 254	0.30 215	0.30 245	0.30 205	0.30 228	0.30 214	0.30 264	0.30 200	0.30 245

TorneroNet-64	0.45 273	0.27 133	0.30 206	0.58 303	0.27 232	0.70 375	0.30 245	0.28 197	0.73 410	0.73 378	0.28 240	0.71 378	0.66 380	0.75 380	0.27 218	0.27 195	0.29 219	0.37 264	0.75 415	0.28 194	0.30 245

EKT-Stereo	0.37 225	0.40 165	0.44 286	1.07 374	0.29 246	0.34 230	0.31 256	0.36 227	0.29 241	0.38 240	0.31 265	0.37 246	0.30 254	0.36 240	0.29 238	0.34 222	0.28 208	0.39 283	0.30 264	0.37 244	0.30 245

PML	0.46 279	1.36 397	0.29 202	0.58 303	0.30 256	0.57 362	0.29 240	0.57 349	0.29 241	0.57 358	0.29 245	0.57 362	0.29 247	0.56 352	0.29 238	0.52 323	0.30 228	0.53 364	0.31 275	0.53 336	0.30 245

GES	0.66 329	2.34 459	0.29 202	0.41 238	0.29 246	0.41 274	0.29 240	0.42 285	0.29 241	0.40 252	0.41 329	0.41 274	0.30 254	0.51 338	0.29 238	0.32 213	0.29 219	0.32 224	2.46 562	2.49 524	0.30 245

DANet	0.30 181	0.30 139	0.30 206	0.30 177	0.30 256	0.30 210	0.30 245	0.30 204	0.30 252	0.30 208	0.30 257	0.30 216	0.30 254	0.30 215	0.30 245	0.30 205	0.30 228	0.30 214	0.30 264	0.30 200	0.30 245
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	0.31 188	0.31 142	0.31 218	0.30 177	0.40 323	0.31 216	0.30 245	0.30 204	0.34 285	0.29 207	0.31 265	0.29 212	0.30 254	0.31 219	0.31 253	0.31 211	0.29 219	0.31 221	0.30 264	0.31 205	0.31 254

DStereoSA	0.32 197	0.52 222	0.34 240	0.31 183	0.31 267	0.30 210	0.30 245	0.31 209	0.30 252	0.31 213	0.31 265	0.31 220	0.30 254	0.31 219	0.31 253	0.30 205	0.32 239	0.31 221	0.31 275	0.31 205	0.31 254

DDF-Stereo	0.43 265	1.15 328	0.57 336	0.53 291	0.32 270	0.41 274	0.32 258	0.41 267	0.32 269	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.40 258	0.32 255	0.52 323	0.50 331	0.38 272	0.31 275	0.39 266	0.31 254

1test111	0.37 225	1.02 310	0.30 206	0.39 212	0.29 246	0.40 258	0.28 231	0.39 245	0.29 241	0.39 246	0.29 245	0.39 253	0.28 240	0.40 258	0.29 238	0.33 218	0.32 239	0.33 232	0.31 275	0.32 209	0.31 254

cc1	0.37 225	1.02 310	0.30 206	0.39 212	0.29 246	0.40 258	0.28 231	0.39 245	0.29 241	0.39 246	0.29 245	0.39 253	0.28 240	0.40 258	0.29 238	0.33 218	0.32 239	0.33 232	0.31 275	0.32 209	0.31 254

PCWNet_CMD	2.80 553	9.82 581	0.32 224	10.09 598	0.32 270	0.49 326	0.33 269	3.34 558	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.73 597	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.22 596	0.42 316	0.29 250	9.55 599	0.31 254

RAFT-Test	0.36 219	0.37 153	0.33 230	0.41 238	0.32 270	0.41 274	0.32 258	0.41 267	0.32 269	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.41 273	0.33 265	0.37 240	0.29 219	0.37 264	0.29 250	0.38 257	0.31 254

water-stereo	0.41 254	0.84 260	0.46 292	0.50 281	0.33 282	0.45 305	0.33 269	0.45 295	0.32 269	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 255	0.44 290	0.41 287	0.39 283	0.31 275	0.39 266	0.32 261

depthmonostereo	0.44 270	0.85 262	0.46 292	0.54 294	0.40 323	0.52 349	0.38 305	0.52 338	0.35 289	0.47 305	0.34 287	0.46 306	0.34 285	0.47 307	0.34 278	0.45 293	0.43 300	0.41 305	0.33 290	0.41 282	0.32 261

xyz-stereo-finetune	0.28 175	0.49 208	0.16 145	0.16 120	0.16 178	0.16 143	0.16 163	0.22 173	0.30 252	0.32 219	0.31 265	0.32 224	0.31 269	0.32 222	0.32 255	0.32 213	0.33 251	0.31 221	0.32 282	0.31 205	0.32 261

HART	0.38 231	0.45 192	0.34 240	0.42 248	0.33 282	0.41 274	0.34 282	0.42 285	0.33 276	0.43 286	0.34 287	0.42 292	0.34 285	0.41 273	0.38 297	0.40 266	0.32 239	0.42 316	0.32 282	0.40 272	0.32 261

ACVNet-DCA	0.37 225	1.00 298	0.30 206	0.40 226	0.29 246	0.40 258	0.29 240	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.29 245	0.40 261	0.29 247	0.39 255	0.28 228	0.33 218	0.32 239	0.33 232	0.32 282	0.33 217	0.32 261

xx1	0.38 231	1.03 312	0.31 218	0.40 226	0.31 267	0.41 274	0.28 231	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.29 245	0.40 261	0.29 247	0.40 258	0.29 238	0.34 222	0.33 251	0.34 240	0.32 282	0.34 221	0.32 261

RAFT + AFF	0.31 188	0.45 192	0.34 240	0.39 212	0.28 237	0.38 250	0.33 269	0.29 202	0.31 264	0.30 208	0.30 257	0.29 212	0.27 233	0.29 213	0.30 245	0.28 197	0.29 219	0.29 212	0.29 250	0.27 192	0.32 261

GCST	0.50 298	2.08 435	0.38 257	0.53 291	0.35 295	0.49 326	0.35 287	0.50 321	0.35 289	0.49 319	0.35 296	0.49 323	0.35 291	0.49 322	0.35 282	0.48 306	0.37 262	0.45 323	0.33 290	0.44 292	0.33 268

RAFT-Stereo-weight	0.45 273	1.90 424	0.34 240	0.42 248	0.36 301	0.43 301	0.35 287	0.42 285	0.34 285	0.42 280	0.34 287	0.44 300	0.34 285	0.41 273	0.34 278	0.38 251	0.32 239	0.38 272	0.32 282	0.38 257	0.33 268

LL-Strereo2	0.48 290	1.73 414	0.51 324	0.59 306	0.34 292	0.42 294	0.33 269	0.40 252	0.31 264	0.42 280	0.33 279	0.42 292	0.31 269	0.44 295	0.39 308	0.60 339	0.51 336	0.44 319	0.33 290	0.44 292	0.33 268

GMOStereo	0.37 225	0.45 192	0.23 177	0.30 177	0.37 305	0.41 274	0.36 293	0.41 267	0.35 289	0.43 286	0.36 299	0.41 274	0.40 312	0.41 273	0.36 285	0.34 222	0.22 184	0.47 336	0.37 314	0.39 266	0.33 268

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test_1	0.93 398	4.47 533	2.35 548	1.99 482	0.37 305	0.41 274	0.36 293	0.41 267	0.35 289	0.43 286	0.36 299	0.41 274	0.40 312	0.41 273	0.36 285	1.87 498	2.16 543	0.47 336	0.37 314	0.39 266	0.33 268

DStereoFS	0.32 197	0.33 146	0.32 224	0.33 191	0.30 256	0.32 225	0.32 258	0.32 211	0.31 264	0.30 208	0.31 265	0.31 220	0.30 254	0.32 222	0.32 255	0.32 213	0.31 234	0.30 214	0.47 358	0.32 209	0.34 274

GEAStereo	0.62 322	3.91 521	0.48 307	0.69 322	0.38 312	0.51 346	0.38 305	0.51 334	0.38 305	0.53 345	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.51 338	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.34 274

gasm-f	0.62 322	3.91 521	0.48 307	0.69 322	0.38 312	0.51 346	0.38 305	0.51 334	0.38 305	0.53 345	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.51 338	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.34 274

GASTEREO	0.48 290	1.21 381	0.47 299	0.57 301	0.38 312	0.50 334	0.38 305	0.50 321	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.50 329	0.38 297	0.52 323	0.42 296	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.34 274

SCV_C0	0.45 273	0.88 267	0.49 314	0.54 294	0.37 305	0.48 321	0.37 299	0.48 309	0.37 301	0.48 312	0.36 299	0.48 319	0.37 299	0.49 322	0.37 294	0.50 315	0.41 287	0.44 319	0.34 294	0.44 292	0.34 274

SCV	0.46 279	0.94 284	0.45 288	0.54 294	0.37 305	0.48 321	0.38 305	0.48 309	0.37 301	0.48 312	0.39 320	0.48 319	0.37 299	0.49 322	0.37 294	0.50 315	0.46 310	0.44 319	0.34 294	0.44 292	0.34 274

UGAM-zero	0.51 303	2.17 443	0.39 264	0.53 291	0.36 301	0.50 334	0.36 293	0.50 321	0.36 299	0.49 319	0.36 299	0.50 338	0.35 291	0.50 329	0.36 285	0.49 309	0.37 262	0.47 336	0.35 306	0.46 299	0.34 274

UGAM	0.51 303	2.23 448	0.39 264	0.54 294	0.35 295	0.50 334	0.35 287	0.49 313	0.35 289	0.49 319	0.35 296	0.49 323	0.36 294	0.50 329	0.36 285	0.49 309	0.37 262	0.45 323	0.34 294	0.45 296	0.34 274

gcap-zeroshot	0.35 213	0.32 144	0.37 254	0.49 274	0.39 321	0.33 228	0.21 191	0.26 193	0.35 289	0.42 280	0.34 287	0.49 323	0.29 247	0.47 307	0.39 308	0.34 222	0.17 165	0.38 272	0.23 208	0.48 315	0.34 274

H2IRNET	0.34 204	0.34 147	0.34 240	0.34 194	0.34 292	0.34 230	0.34 282	0.34 219	0.34 285	0.34 226	0.34 287	0.34 232	0.34 285	0.34 231	0.34 278	0.34 222	0.34 255	0.34 240	0.34 294	0.34 221	0.34 274

GSStereo	0.81 365	4.28 531	0.50 318	0.59 306	0.40 323	0.51 346	0.38 305	0.50 321	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	3.79 576	0.50 329	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.35 284

GS-Stereo							0.38 305	0.50 321	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	3.79 576	0.50 329	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.35 284

ETE_ROB	0.35 213	0.35 148	0.35 248	0.35 196	0.35 295	0.35 235	0.35 287	0.35 223	0.35 289	0.35 231	0.35 296	0.35 234	0.35 291	0.35 234	0.35 282	0.35 231	0.35 257	0.35 256	0.35 306	0.35 233	0.35 284

fffy	0.38 231	0.43 181	0.33 230	0.46 257	0.33 282	0.45 305	0.32 258	0.45 295	0.32 269	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.33 280	0.45 298	0.32 255	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.37 314	0.37 244	0.36 287

CES	0.39 243	0.47 200	0.36 250	0.36 200	0.37 305	0.45 305	0.35 287	0.35 223	0.40 319	0.36 234	0.44 343	0.47 312	0.36 294	0.44 295	0.36 285	0.37 240	0.39 275	0.44 319	0.35 306	0.37 244	0.36 287

iRaftStereo_RVC	0.97 402	3.17 501	2.30 547	2.42 499	0.38 312	0.54 354	0.38 305	0.54 342	0.38 305	0.54 350	0.38 311	0.54 353	0.38 303	0.54 347	0.38 297	2.38 532	2.34 547	0.49 349	0.36 312	0.49 319	0.36 287

DMCA	0.36 219	0.38 157	0.37 254	0.35 196	0.35 295	0.36 238	0.36 293	0.36 227	0.35 289	0.35 231	0.37 306	0.36 240	0.36 294	0.35 234	0.36 285	0.36 236	0.36 260	0.35 256	0.36 312	0.36 240	0.36 287

LG-Stereo_L1	0.47 285	0.52 222	0.47 299	0.62 311	0.39 321	0.53 351	0.40 319	0.53 340	0.39 318	0.53 345	0.39 320	0.53 350	0.39 311	0.53 345	0.39 308	0.55 333	0.46 310	0.49 349	0.37 314	0.49 319	0.37 291

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 290	0.55 231	0.47 299	0.63 313	0.41 332	0.56 356	0.44 335	0.56 346	0.41 328	0.56 355	0.41 329	0.57 362	0.42 329	0.56 352	0.41 319	0.55 333	0.43 300	0.51 358	0.37 314	0.51 330	0.37 291

LG-Stereo	0.60 317	0.58 236	0.47 299	0.64 316	0.74 409	1.00 406	0.69 394	0.57 349	0.41 328	0.57 358	0.41 329	0.57 362	0.41 323	1.00 412	0.75 407	0.91 382	0.51 336	0.52 361	0.37 314	0.52 332	0.37 291

CASnet	0.35 213	0.51 220	0.44 286	0.32 187	0.31 267	0.24 186	0.34 282	0.36 227	0.25 213	0.31 213	0.37 306	0.30 216	0.33 280	0.25 191	0.45 332	0.37 240	0.37 262	0.33 232	0.35 306	0.34 221	0.37 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.51 303	0.55 231	0.45 288	0.69 322	0.45 348	0.61 365	0.45 340	0.50 321	0.40 319	0.56 355	0.44 343	0.55 357	0.40 312	0.72 375	0.67 377	0.59 338	0.46 310	0.45 323	0.34 294	0.46 299	0.37 291

StereoDRNet-Refined	0.33 202	0.39 163	0.26 193	0.39 212	0.26 230	0.40 258	0.26 220	0.40 252	0.26 226	0.39 246	0.26 228	0.39 253	0.26 225	0.39 255	0.26 217	0.37 240	0.25 192	0.37 264	0.25 221	0.37 244	0.37 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.37 225	0.37 153	0.37 254	0.37 203	0.37 305	0.37 243	0.37 299	0.37 233	0.37 301	0.37 239	0.37 306	0.37 246	0.37 299	0.37 244	0.37 294	0.37 240	0.37 262	0.37 264	0.37 314	0.37 244	0.37 291

MSCF	0.51 303	1.40 399	0.49 314	0.58 303	0.38 312	0.50 334	0.38 305	0.54 342	0.41 328	0.52 342	0.41 329	0.53 350	0.42 329	0.53 345	0.41 319	0.60 339	0.47 318	0.48 344	0.37 314	0.48 315	0.38 298

DilatedVolume-Stereo	0.43 265	0.86 263	0.48 307	0.50 281	0.33 282	0.46 311	0.33 269	0.46 299	0.33 276	0.46 299	0.33 279	0.47 312	0.33 280	0.47 307	0.34 278	0.45 293	0.42 296	0.40 288	0.33 290	0.47 311	0.38 298

WAO-8	0.38 231	0.38 157	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 305	0.38 241	0.38 305	0.38 240	0.38 311	0.38 248	0.38 303	0.38 247	0.38 297	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.37 314	0.38 257	0.38 298

WAO-7	0.38 231	0.38 157	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 305	0.38 241	0.38 305	0.38 240	0.38 311	0.38 248	0.38 303	0.38 247	0.38 297	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.38 327	0.38 257	0.38 298

Venus	0.38 231	0.38 157	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.37 243	0.38 305	0.37 233	0.37 301	0.41 266	0.37 306	0.39 253	0.37 299	0.38 247	0.38 297	0.37 240	0.38 268	0.38 272	0.37 314	0.37 244	0.38 298

IMH	0.38 231	0.38 157	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 305	0.38 241	0.38 305	0.42 280	0.38 311	0.40 261	0.38 303	0.38 247	0.38 297	0.38 251	0.38 268	0.39 283	0.38 327	0.38 257	0.38 298

mms	0.40 247	0.45 192	0.35 248	0.48 268	0.36 301	0.47 316	0.34 282	0.45 295	0.38 305	0.47 305	0.33 279	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 255	0.39 262	0.38 268	0.38 272	0.37 314	0.39 266	0.39 304

GCAP-Stereo	0.75 349	4.15 528	0.42 283	0.75 333	0.35 295	0.78 383	0.40 319	0.79 376	0.38 305	0.78 387	0.36 299	0.78 389	0.36 294	0.79 382	0.39 308	0.75 363	0.39 275	0.76 390	0.39 330	0.75 360	0.39 304

HanzoNet	0.39 243	0.38 157	0.40 269	0.39 212	0.41 332	0.38 250	0.38 305	0.38 241	0.38 305	0.39 246	0.39 320	0.38 248	0.38 303	0.39 255	0.40 312	0.38 251	0.38 268	0.40 288	0.38 327	0.38 257	0.40 306

knoymous	0.40 247	0.40 165	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

anonymousa	0.40 247	0.40 165	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

riskmin	0.40 247	0.40 165	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

Anonymous_2	0.40 247	0.40 165	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

Anonymous_1	0.40 247	0.40 165	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

AdaStereo	0.40 247	0.40 165	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306
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.
fffft	0.48 290	0.51 220	0.45 288	0.52 290	0.45 348	0.52 349	0.45 340	0.52 338	0.48 354	0.53 345	0.45 347	0.52 349	0.45 337	0.52 343	0.46 336	0.51 321	0.41 287	0.50 353	0.41 338	0.50 324	0.41 313
1: 1. 1
Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 296	0.98 289	0.64 349	0.84 342	0.46 350	0.45 305	0.35 287	0.47 305	0.47 347	0.45 293	0.34 287	0.46 306	0.48 349	0.46 303	0.35 282	0.39 262	0.71 378	0.39 283	0.35 306	0.41 282	0.41 313

GwcNet-ADL	0.41 254	0.41 173	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

PSMNet-ADL	0.41 254	0.41 173	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

GANet-ADL	0.41 254	0.41 173	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

ADLNet2	0.41 254	0.41 173	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

ADLNet	0.41 254	0.41 173	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

MonSter	0.60 317	0.64 242	0.52 327	0.62 311	0.44 345	2.07 517	0.44 335	0.62 359	0.44 339	0.62 366	0.44 343	0.62 370	0.44 334	0.62 361	0.44 331	0.58 337	0.42 296	0.62 371	0.46 351	0.58 341	0.42 320

DispNO	1.00 405	0.63 240	0.43 284	3.45 533	0.44 345	0.65 371	0.43 334	0.64 361	0.43 336	0.64 369	0.43 341	0.64 371	3.03 554	0.64 366	0.43 330	4.55 564	0.43 300	0.63 373	0.43 347	0.63 345	0.43 321

MyStereo07	0.60 317	3.72 514	0.48 307	0.49 274	0.41 332	0.36 238	0.32 258	0.49 313	0.43 336	0.51 339	0.42 339	0.49 323	0.43 332	0.51 338	0.64 372	0.49 309	0.45 308	0.34 240	0.32 282	0.35 233	0.43 321

MyStereo04	0.56 315	3.72 514	0.59 338	0.49 274	0.41 332	0.36 238	0.32 258	0.37 233	0.31 264	0.34 226	0.46 349	0.35 234	0.32 272	0.35 234	0.33 265	0.49 309	0.45 308	0.34 240	0.32 282	0.35 233	0.43 321

PAM_32	0.64 326	2.38 463	0.51 324	0.92 352	0.43 344	0.53 351	0.44 335	0.87 384	0.43 336	0.52 342	0.45 347	0.53 350	0.40 312	0.54 347	0.46 336	0.62 347	0.56 344	0.48 344	0.45 349	0.76 361	0.44 324

Occ-G	1.12 421	0.52 222	3.72 577	3.50 537	0.50 366	0.56 356	0.47 347	0.54 342	0.46 342	0.54 350	0.41 329	0.54 353	0.42 329	0.52 343	0.42 327	3.42 554	4.02 574	0.52 361	0.45 349	0.51 330	0.44 324

LL-Strereo	1.01 411	5.06 540	1.63 509	0.70 326	1.43 515	0.56 356	0.46 342	0.57 349	0.50 359	0.57 358	0.50 366	1.58 498	0.49 354	0.59 359	0.50 352	1.64 491	0.52 338	0.51 358	1.37 510	0.52 332	0.45 326

MLG-Stereo	0.92 393	0.90 273	0.84 391	1.27 443	0.49 362	1.38 492	0.88 420	1.41 489	0.97 435	0.73 378	1.09 442	1.26 488	0.43 332	0.72 375	1.05 436	1.13 414	0.49 325	1.18 446	0.66 398	1.01 404	0.46 327

AIO-Stereo	0.84 376	0.66 243	0.70 367	0.83 341	0.67 396	0.98 404	0.82 417	1.14 418	0.72 407	1.03 421	0.74 416	1.03 424	1.09 430	0.99 410	0.45 332	1.04 403	0.73 381	0.95 423	0.74 414	0.94 396	0.46 327

otaku	0.46 279	0.46 196	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 342	0.46 299	0.46 342	0.46 299	0.46 349	0.46 306	0.46 340	0.46 303	0.46 336	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 351	0.46 299	0.46 327

Ntro	0.47 285	0.47 200	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.47 316	0.47 347	0.46 299	0.47 347	0.46 299	0.46 349	0.47 312	0.46 340	0.47 307	0.47 343	0.47 302	0.46 310	0.46 327	0.46 351	0.46 299	0.46 327

Dean	0.46 279	0.46 196	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 342	0.46 299	0.46 342	0.47 305	0.46 349	0.46 306	0.46 340	0.46 303	0.46 336	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 351	0.46 299	0.46 327

ACVNet_1	0.46 279	0.47 200	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 342	0.46 299	0.47 347	0.46 299	0.46 349	0.46 306	0.46 340	0.46 303	0.46 336	0.46 297	0.46 310	0.47 336	0.46 351	0.46 299	0.46 327

ACVNet-4b	0.46 279	0.46 196	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 342	0.46 299	0.46 342	0.46 299	0.46 349	0.46 306	0.46 340	0.47 307	0.46 336	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 351	0.46 299	0.46 327

UNDER WATER	0.47 285	0.47 200	0.47 299	0.47 263	0.47 356	0.47 316	0.47 347	0.47 305	0.47 347	0.47 305	0.47 357	0.47 312	0.46 340	0.47 307	0.47 343	0.47 302	0.47 318	0.47 336	0.46 351	0.47 311	0.47 334

LVE	0.47 285	0.47 200	0.47 299	0.47 263	0.49 362	0.47 316	0.47 347	0.47 305	0.49 356	0.47 305	0.47 357	0.47 312	0.46 340	0.47 307	0.47 343	0.47 302	0.47 318	0.48 344	0.47 358	0.47 311	0.47 334

AIO-test2	0.55 313	0.59 237	0.52 327	0.67 321	0.47 356	0.61 365	0.47 347	0.61 358	0.47 347	0.61 363	0.47 357	0.61 368	0.48 349	0.62 361	0.47 343	0.64 349	0.53 340	0.58 368	0.47 358	0.58 341	0.48 336

AIO-test1	0.54 308	0.60 239	0.52 327	0.66 320	0.47 356	0.61 365	0.47 347	0.58 352	0.46 342	0.61 363	0.46 349	0.61 368	0.45 337	0.62 361	0.45 332	0.61 343	0.52 338	0.57 367	0.48 362	0.57 340	0.48 336

RainbowNet	0.48 290	0.48 206	0.48 307	0.48 268	0.48 360	0.48 321	0.48 356	0.48 309	0.48 354	0.48 312	0.48 361	0.48 319	0.48 349	0.48 316	0.48 349	0.48 306	0.48 322	0.48 344	0.48 362	0.48 315	0.48 336

HaxPig	0.47 285	0.47 200	0.47 299	0.49 274	0.47 356	0.47 316	0.47 347	0.47 305	0.47 347	0.47 305	0.47 357	0.47 312	0.47 348	0.47 307	0.47 343	0.47 302	0.47 318	0.47 336	0.47 358	0.47 311	0.48 336

AEACV	1.12 421	0.52 222	3.12 568	3.24 522	0.86 425	0.53 351	0.49 358	0.60 356	0.47 347	0.53 345	0.49 364	0.55 357	0.45 337	0.55 351	0.47 343	3.01 549	3.88 572	0.71 383	0.60 383	0.80 369	0.48 336

TorneroNet	0.66 329	0.53 226	0.50 318	0.50 281	0.64 390	1.06 421	0.70 398	0.50 321	0.51 366	0.49 319	0.69 402	0.49 323	0.50 357	0.48 316	1.15 443	0.71 359	0.49 325	1.14 437	1.08 441	0.49 319	0.49 341

notaker	0.48 290	0.49 208	0.48 307	0.48 268	0.48 360	0.48 321	0.48 356	0.48 309	0.49 356	0.48 312	0.48 361	0.48 319	0.48 349	0.48 316	0.48 349	0.48 306	0.48 322	0.48 344	0.48 362	0.48 315	0.49 341

ACVNet_2	0.49 296	0.49 208	0.49 314	0.49 274	0.49 362	0.49 326	0.49 358	0.49 313	0.49 356	0.49 319	0.49 364	0.49 323	0.49 354	0.49 322	0.49 351	0.49 309	0.49 325	0.49 349	0.49 365	0.49 319	0.49 341

FoundationStereo	0.50 298	0.50 212	0.50 318	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 360	0.50 321	0.50 359	0.50 332	0.50 366	0.50 338	0.50 357	0.50 329	0.50 352	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 344

StereoAnything_RVC	0.50 298	0.50 212	0.50 318	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 360	0.50 321	0.50 359	0.50 332	0.50 366	0.50 338	0.50 357	0.50 329	0.50 352	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 344

dual_stereo	0.50 298	0.50 212	0.50 318	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 360	0.50 321	0.50 359	0.50 332	0.50 366	0.50 338	0.50 357	0.50 329	0.50 352	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 344

WCG-NET	0.61 320	1.21 381	0.54 332	0.61 310	0.53 375	0.67 373	0.53 366	0.66 364	0.53 367	0.64 369	0.53 375	0.65 374	0.53 364	0.59 359	0.52 359	0.65 350	0.48 322	0.64 374	0.52 371	0.58 341	0.50 344

MyStereo8	0.71 341	3.92 523	0.52 327	0.59 306	0.52 372	0.57 362	0.53 366	0.59 354	0.50 359	0.59 362	0.51 372	0.57 362	0.50 357	0.56 352	0.52 359	0.54 327	0.49 325	0.54 365	0.49 365	0.55 338	0.50 344

test-3	0.98 404	4.13 527	1.85 529	1.85 473	0.61 386	0.69 374	0.37 299	0.63 360	0.61 377	0.66 372	0.51 372	0.73 383	0.44 334	0.57 357	0.54 362	1.68 492	1.81 527	0.40 288	0.43 347	0.66 347	0.50 344

SANet	0.50 298	0.50 212	0.50 318	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 360	0.50 321	0.50 359	0.50 332	0.50 366	0.50 338	0.50 357	0.50 329	0.50 352	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 344

zero-FE	0.72 344	1.31 393	0.66 353	0.92 352	0.60 381	0.82 388	0.58 371	0.82 382	0.58 372	0.81 391	0.60 379	0.81 395	0.60 371	0.82 386	0.58 366	0.74 362	0.59 350	0.73 384	0.52 371	0.76 361	0.51 351

Monster-pub-eth3d	0.45 273	0.57 234	0.60 340	0.39 212	0.28 237	0.37 243	0.28 231	0.37 233	0.30 252	0.39 246	0.29 245	0.39 253	0.30 254	0.92 402	0.27 218	1.42 479	0.28 208	0.34 240	0.28 240	0.37 244	0.53 352

Monster-pub-mixall	0.44 270	0.56 233	0.60 340	0.38 206	0.27 232	0.37 243	0.27 223	0.37 233	0.29 241	0.38 240	0.27 233	0.38 248	0.29 247	0.85 392	0.27 218	1.46 482	0.26 195	0.34 240	0.26 227	0.36 240	0.53 352

ktn	0.72 344	0.53 226	1.08 413	1.14 382	0.51 371	1.22 482	1.36 508	0.51 334	0.59 374	0.51 339	0.51 372	0.69 377	1.20 442	0.67 370	0.51 357	0.51 321	0.49 325	0.58 368	0.66 398	0.52 332	0.53 352

Replicate-Monster	0.45 273	0.57 234	0.60 340	0.40 226	0.29 246	0.37 243	0.27 223	0.37 233	0.30 252	0.40 252	0.31 265	0.40 261	0.30 254	0.99 410	0.27 218	1.36 475	0.31 234	0.34 240	0.30 264	0.36 240	0.54 355

CFNet_ucs	2.73 550	9.64 580	0.33 230	9.92 596	0.32 270	0.49 326	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.98 599	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.96 602	0.40 288	0.29 250	10.12 602	0.54 355

anonymity	0.63 324	0.69 244	0.56 334	0.71 328	0.56 378	0.71 377	0.56 369	0.71 370	0.56 370	0.72 377	0.56 377	0.71 378	0.56 368	0.71 373	0.58 366	0.68 354	0.55 342	0.68 379	0.55 374	0.68 349	0.54 355

FC-DCNN	1.07 416	1.09 321	0.98 405	0.89 346	0.52 372	1.41 495	0.91 423	1.21 475	1.24 503	1.96 506	2.05 560	1.91 507	1.30 495	1.27 489	1.08 437	0.80 368	0.60 351	0.58 368	0.41 338	0.68 349	0.54 355

PSMNet_ROB	0.54 308	0.54 229	0.54 332	0.54 294	0.53 375	0.54 354	0.54 368	0.53 340	0.54 369	0.54 350	0.54 376	0.54 353	0.53 364	0.54 347	0.54 362	0.54 327	0.53 340	0.54 365	0.54 373	0.54 337	0.54 355

MyStereo06	0.75 349	4.12 525	0.60 340	0.63 313	0.61 386	0.62 368	0.66 380	0.56 346	0.45 341	0.55 353	0.48 361	0.54 353	0.46 340	0.57 357	0.45 332	0.60 339	0.57 346	0.64 374	0.55 374	0.72 356	0.55 360

MyStereo05	0.80 360	4.12 525	0.63 347	0.63 313	0.61 386	0.62 368	0.66 380	0.65 362	0.62 378	0.67 373	0.61 383	0.65 374	0.58 369	0.67 370	0.55 364	0.60 339	0.57 346	0.64 374	0.55 374	0.72 356	0.55 360

ARAFT	0.68 334	0.81 256	0.63 347	0.74 332	0.60 381	0.78 383	0.62 375	0.77 375	0.66 384	0.74 383	0.63 385	0.75 386	0.62 374	0.83 387	0.60 369	0.70 358	0.55 342	0.70 382	0.60 383	0.78 364	0.55 360

Zero-FE251	0.36 219	0.40 165	0.28 198	0.41 238	0.28 237	0.41 274	0.28 231	0.41 267	0.28 235	0.41 266	0.28 240	0.41 274	0.28 240	0.42 286	0.30 245	0.37 240	0.26 195	0.37 264	0.27 235	0.45 296	0.56 363

FlowAnything_test	1.02 413	1.72 409	0.71 370	1.59 463	0.70 402	1.61 500	0.69 394	1.61 491	0.70 399	1.60 494	0.70 404	1.61 502	0.69 392	1.61 498	0.70 398	0.81 371	0.58 348	0.81 398	0.55 374	0.81 372	0.56 363

FlowAnything	1.02 413	1.71 408	0.72 373	1.59 463	0.69 400	1.60 499	0.69 394	1.61 491	0.70 399	1.60 494	0.69 402	1.60 499	0.69 392	1.61 498	0.69 392	0.81 371	0.58 348	0.81 398	0.56 378	0.82 374	0.56 363

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 349	0.92 280	0.85 392	0.96 363	0.59 380	1.27 485	0.44 335	0.59 354	0.69 395	0.91 398	0.68 397	0.55 357	0.61 373	1.06 425	0.83 417	0.62 347	0.70 374	0.90 408	0.41 338	0.89 381	0.56 363

CASS	0.57 316	0.89 270	0.56 334	0.57 301	0.56 378	0.56 356	0.56 369	0.56 346	0.53 367	0.57 358	0.57 378	0.59 366	0.48 349	0.56 352	0.57 365	0.55 333	0.56 344	0.47 336	0.56 378	0.62 344	0.56 363
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.81 365	2.45 467	0.57 336	0.90 347	0.60 381	0.88 393	0.59 373	0.90 388	0.60 375	0.88 395	0.60 379	0.90 402	0.58 369	0.88 394	0.60 369	0.84 378	0.60 351	0.86 406	0.57 380	0.86 378	0.60 368

SMoEStereo_RVC	0.63 324	0.75 249	0.51 324	0.73 331	0.53 375	0.71 377	0.47 347	0.67 365	0.58 372	0.74 383	0.60 379	0.72 381	0.53 364	0.74 379	0.51 357	0.61 343	0.62 356	0.62 371	0.61 385	0.63 345	0.61 369

UDG	0.80 360	2.21 447	0.60 340	0.91 349	0.60 381	0.90 396	0.58 371	0.88 387	0.60 375	0.90 396	0.60 379	0.88 399	0.60 371	0.90 397	0.58 366	0.86 380	0.60 351	0.84 404	0.59 382	0.84 377	0.61 369

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 338	0.72 247	0.71 370	0.80 337	0.62 389	0.82 388	0.61 374	0.81 381	0.62 378	0.81 391	0.63 385	0.80 392	0.70 394	0.73 377	0.61 371	0.76 364	0.61 355	0.74 387	0.61 385	0.77 363	0.61 369

AFF-stereo	0.73 346	0.88 267	0.67 357	0.75 333	0.68 399	0.75 380	0.64 377	0.80 378	0.72 407	0.83 393	0.70 404	0.82 396	0.64 375	0.84 388	0.67 377	0.77 366	0.63 357	0.81 398	0.63 387	0.78 364	0.62 372

WQFJA1++	0.84 376	0.98 289	0.67 357	1.26 442	0.75 411	1.00 406	0.67 384	1.00 401	0.67 385	1.00 408	0.67 392	1.00 413	0.67 382	1.00 412	0.67 377	0.96 392	0.67 362	0.91 411	0.63 387	0.92 387	0.63 373

WQFJX	0.85 382	1.00 298	0.68 364	1.30 449	0.75 411	1.01 412	0.68 388	1.01 408	0.68 390	1.01 415	0.68 397	1.03 424	0.68 386	1.02 422	0.67 377	0.97 393	0.67 362	0.93 417	0.63 387	0.94 396	0.63 373

NLMM1	0.86 385	0.98 289	0.69 366	1.48 460	0.75 411	1.01 412	0.69 394	1.00 401	0.69 395	1.00 408	0.70 404	1.00 413	0.68 386	1.01 418	0.67 377	0.97 393	0.68 367	0.92 414	0.63 387	0.93 392	0.63 373

NLMM	0.84 376	1.00 298	0.67 357	1.27 443	0.75 411	1.00 406	0.68 388	1.00 401	0.67 385	1.00 408	0.67 392	1.02 423	0.67 382	1.02 422	0.67 377	0.97 393	0.67 362	0.93 417	0.63 387	0.92 387	0.63 373

NLSM3	0.85 382	0.99 296	0.68 364	1.29 447	0.76 416	1.01 412	0.68 388	1.01 408	0.68 390	1.02 419	0.68 397	1.01 419	0.68 386	1.01 418	0.68 384	0.97 393	0.68 367	0.93 417	0.64 392	0.93 392	0.63 373

pcwnet_v2	2.66 548	9.89 582	0.33 230	9.89 595	0.32 270	0.50 334	0.32 258	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.34 287	0.49 323	8.76 598	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.58 598	0.40 288	0.29 250	9.01 597	0.63 373

WQFJX1	0.84 376	0.98 289	0.67 357	1.30 449	0.75 411	1.01 412	0.67 384	1.01 408	0.67 385	1.01 415	0.67 392	1.01 419	0.68 386	1.00 412	0.68 384	0.98 397	0.67 362	0.92 414	0.64 392	0.92 387	0.64 379

DSFCA	0.66 329	0.73 248	0.78 384	0.65 317	0.65 392	0.64 370	0.64 377	0.65 362	0.63 380	0.64 369	0.64 387	0.64 371	0.64 375	0.65 367	0.65 373	0.65 350	0.65 360	0.65 377	0.65 396	0.66 347	0.64 379

WQFJA1	0.85 382	0.98 289	0.67 357	1.29 447	0.76 416	1.01 412	0.67 384	1.02 412	0.67 385	1.02 419	0.67 392	1.01 419	0.67 382	1.01 418	0.68 384	0.99 398	0.67 362	0.93 417	0.64 392	0.92 387	0.65 381

plain	1.88 492	3.16 500	0.64 349	3.10 517	0.65 392	3.10 555	0.64 377	3.12 554	0.65 382	3.10 555	0.65 389	3.11 555	0.65 377	3.12 554	0.65 373	3.12 550	0.65 360	3.13 555	0.65 396	3.13 541	0.65 381

MSMDNet	2.65 547	10.14 584	0.33 230	9.74 594	0.32 270	0.87 392	0.33 269	2.95 553	0.68 390	0.49 319	0.34 287	0.49 323	5.70 591	0.49 322	0.33 265	0.42 288	9.57 597	0.41 305	0.31 275	8.36 594	0.65 381

PA-Net	11.80 599	223.51 626	0.62 346	0.59 306	0.71 404	0.59 364	0.73 404	0.67 365	0.73 410	0.55 353	0.61 383	0.60 367	0.74 401	0.63 365	0.73 402	0.66 352	0.60 351	0.69 380	0.66 398	0.72 356	0.65 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MoCha-V2	2.11 517	26.97 604	0.78 384	0.92 352	0.77 419	0.96 403	0.72 403	0.90 388	0.72 407	0.94 404	0.70 404	0.90 402	0.71 398	0.91 398	0.71 400	0.85 379	0.71 378	0.88 407	0.69 405	0.87 379	0.67 385

R-Stereo Train	0.81 365	0.96 286	0.67 357	0.95 360	0.67 396	0.95 401	0.68 388	0.95 399	0.68 390	0.95 406	0.68 397	0.96 410	0.68 386	0.96 408	0.68 384	0.94 390	0.68 367	0.94 421	0.68 403	0.94 396	0.68 386

RAFT-Stereo	0.81 365	0.96 286	0.67 357	0.95 360	0.67 396	0.95 401	0.68 388	0.95 399	0.68 390	0.95 406	0.68 397	0.96 410	0.68 386	0.96 408	0.68 384	0.94 390	0.68 367	0.94 421	0.68 403	0.94 396	0.68 386
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaDepth	0.86 385	0.93 282	0.71 370	1.01 370	1.07 447	1.02 418	0.71 401	1.00 401	0.71 404	1.01 415	0.71 409	1.00 413	0.72 399	1.14 436	0.71 400	0.92 385	0.64 358	0.90 408	0.64 392	0.89 381	0.69 388

RSM++	0.76 353	0.82 259	0.66 353	0.85 344	0.64 390	0.85 390	0.71 401	0.94 397	0.64 381	0.87 394	0.67 392	0.87 398	0.65 377	0.84 388	0.65 373	0.81 371	0.70 374	0.79 393	0.71 410	0.83 376	0.70 389

DCRE	0.84 376	1.89 422	0.77 383	0.94 358	0.72 406	0.88 393	0.73 404	0.87 384	0.78 414	0.90 396	0.71 409	0.88 399	0.67 382	0.88 394	0.73 402	0.81 371	0.68 367	0.81 398	0.70 407	0.82 374	0.70 389

DMCA-RVC	0.70 338	0.80 253	0.70 367	0.70 326	0.70 402	0.70 375	0.70 398	0.71 370	0.70 399	0.70 376	0.71 409	0.71 378	0.70 394	0.70 372	0.69 392	0.69 355	0.70 374	0.69 380	0.70 407	0.69 353	0.70 389

MSMD_ROB	1.19 423	1.10 323	0.70 367	1.10 376	0.60 381	1.10 427	0.70 398	1.10 417	0.70 399	1.10 425	0.70 404	1.10 431	0.70 394	7.00 599	0.70 398	1.10 408	0.70 374	1.10 436	0.70 407	1.10 410	0.70 389

Wavelet-MonSter	1.00 405	1.21 381	0.76 381	1.94 477	1.01 442	1.11 430	0.76 408	1.15 419	0.76 413	1.11 430	0.76 418	1.14 436	0.76 404	1.11 433	0.76 409	1.21 464	0.90 397	1.02 432	0.71 410	1.02 406	0.71 393

ours_stereo	1.20 424	1.21 381	0.90 396	1.64 471	1.11 449	1.35 488	0.67 384	1.76 498	0.93 430	1.70 502	1.10 443	1.39 493	0.75 403	1.41 493	0.81 416	1.60 490	1.03 408	1.33 498	1.00 435	1.61 486	0.72 394

iGMRVC	0.84 376	2.85 493	0.72 373	0.72 330	0.73 407	0.77 381	0.79 411	0.73 373	0.74 412	0.73 378	0.72 412	0.73 383	0.76 404	0.73 377	0.73 402	0.72 360	0.73 381	0.73 384	0.72 412	0.73 359	0.72 394

HSM-Net_RVC	0.95 401	1.17 331	0.78 384	1.18 391	0.71 404	1.16 435	0.75 406	1.09 416	0.80 418	1.10 425	0.75 417	1.17 439	0.74 401	1.17 439	0.80 413	1.13 414	0.73 381	1.17 443	0.77 416	1.16 416	0.72 394
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UniTT-Stereo	2.03 510	3.43 507	0.72 373	3.42 532	0.73 407	3.27 558	0.68 388	3.38 559	0.69 395	3.29 558	0.72 412	3.28 558	0.70 394	3.35 560	0.68 384	3.39 553	0.68 367	3.31 558	0.69 405	3.37 542	0.73 397

ToySt	0.92 393	2.11 438	0.90 396	0.95 360	0.79 421	0.99 405	0.78 410	0.94 397	0.81 421	0.94 404	0.78 420	0.95 409	0.77 406	0.94 404	0.86 419	0.91 382	0.79 388	0.85 405	0.77 416	0.89 381	0.73 397

LMCR-Stereo	0.65 327	0.63 240	0.65 352	0.65 317	0.65 392	0.66 372	0.63 376	0.58 352	0.65 382	0.63 368	0.64 387	0.65 374	0.65 377	0.66 368	0.66 376	0.66 352	0.64 358	0.65 377	0.67 402	0.68 349	0.73 397

DRN-Test	0.14 112	0.13 83	0.09 65	0.14 99	0.09 115	0.15 135	0.09 114	0.14 129	0.10 119	0.14 128	0.09 116	0.14 129	0.09 117	0.13 130	0.09 109	0.12 94	0.09 70	0.12 122	0.09 111	0.12 128	0.73 397

252Zero-FE	0.45 273	0.50 212	0.36 250	0.50 281	0.36 301	0.50 334	0.36 293	0.50 321	0.36 299	0.49 319	0.36 299	0.49 323	0.36 294	0.54 347	0.41 319	0.45 293	0.34 255	0.45 323	0.34 294	0.55 338	0.75 401

HBP-ISP	1.24 472	1.72 409	1.65 510	1.15 384	0.76 416	1.40 494	0.88 420	1.67 497	1.02 443	1.69 501	1.38 514	1.69 503	1.21 488	1.87 508	1.21 497	1.05 404	0.79 388	0.97 426	0.80 421	1.19 424	0.75 401

DStereoRT	0.73 346	0.81 256	0.73 377	0.71 328	0.74 409	0.73 379	0.75 406	0.71 370	0.71 404	0.74 383	0.72 412	0.73 383	0.80 409	0.71 373	0.73 402	0.76 364	0.71 378	0.73 384	0.72 412	0.70 354	0.76 403

UNet	0.29 180	0.90 273	0.10 69	0.14 99	0.10 122	0.14 128	0.10 119	0.91 390	0.69 395	0.14 128	0.11 134	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.10 115	0.12 94	0.09 70	0.12 122	0.09 111	0.88 380	0.76 403

RAStereo	2.23 531	3.64 510	0.76 381	3.65 541	0.86 425	3.66 563	0.76 408	3.67 563	0.81 421	3.66 560	0.76 418	3.66 561	0.77 406	3.68 562	0.77 410	3.68 556	0.77 386	3.69 563	0.77 416	3.70 545	0.77 405

G-Net	0.79 358	0.79 252	0.79 387	0.79 335	0.79 421	0.79 385	0.79 411	0.79 376	0.79 417	0.79 388	0.79 421	0.79 391	0.79 408	0.79 382	0.79 411	0.79 367	0.79 388	0.79 393	0.79 419	0.79 366	0.79 406

NaN_ROB	0.80 360	0.80 253	0.80 388	0.80 337	0.80 423	0.80 386	0.80 414	0.80 378	0.80 418	0.80 389	0.80 422	0.80 392	0.80 409	0.80 384	0.80 413	0.80 368	0.80 391	0.80 396	0.80 421	0.80 369	0.80 407

CSAN	0.80 360	0.80 253	0.80 388	0.80 337	0.80 423	0.80 386	0.80 414	0.80 378	0.80 418	0.80 389	0.80 422	0.80 392	0.80 409	0.80 384	0.80 413	0.80 368	0.80 391	0.80 396	0.80 421	0.80 369	0.80 407

DPSimNet_ROB	0.97 402	1.18 333	0.81 390	1.10 376	0.91 431	1.02 418	0.82 417	1.04 413	0.91 425	1.03 421	0.86 425	1.28 490	0.82 412	1.03 424	0.89 420	1.17 417	0.81 393	1.02 432	0.82 424	1.08 409	0.81 409

Selective-RAFT	0.89 390	0.89 270	0.72 373	1.16 389	0.78 420	1.06 421	0.82 417	0.87 384	0.97 435	1.00 408	0.91 429	0.90 402	1.00 421	0.89 396	0.93 425	0.83 376	0.83 394	0.82 402	0.82 424	0.81 372	0.82 410

StereoDRNet	0.15 124	0.14 89	0.10 69	0.14 99	0.09 115	0.15 135	0.09 114	0.14 129	0.09 118	0.14 128	0.10 120	0.14 129	0.09 117	0.14 131	0.09 109	0.13 109	0.10 75	0.13 126	0.09 111	0.13 130	0.82 410

Selective-RAFT-Error	0.88 388	0.84 260	0.98 405	0.86 345	0.97 437	0.88 393	0.95 428	0.84 383	0.99 438	0.92 400	0.82 424	0.84 397	0.98 420	0.87 393	0.97 428	0.81 371	0.83 394	0.79 393	0.82 424	0.79 366	0.85 412

IGEVStereo-DCA	1.77 488	4.21 529	1.84 527	2.49 502	2.11 554	2.54 540	1.36 508	1.65 495	1.17 452	2.75 549	1.90 543	2.54 535	1.15 435	0.94 404	1.11 439	1.50 484	1.32 480	0.96 424	1.46 519	1.49 482	0.88 413

rrr	1.77 488	4.21 529	1.84 527	2.49 502	2.11 554	2.54 540	1.36 508	1.65 495	1.17 452	2.75 549	1.90 543	2.54 535	1.15 435	0.94 404	1.11 439	1.50 484	1.32 480	0.96 424	1.46 519	1.49 482	0.88 413

MM-Stereo_test2	1.20 424	1.85 418	1.05 411	1.46 459	0.94 435	1.36 490	0.99 431	1.36 484	0.95 432	1.41 490	0.98 435	1.40 495	0.96 418	1.37 491	0.95 426	1.37 477	1.06 409	1.33 498	0.93 432	1.29 475	0.89 415

4D-IteraStereo	0.78 357	3.13 499	0.89 393	0.69 322	0.32 270	0.40 258	0.32 258	0.76 374	0.97 435	0.52 342	0.65 389	0.89 401	0.32 272	0.76 381	0.98 429	0.83 376	0.94 402	0.35 256	0.27 235	0.70 354	0.89 415

DGTPSM_ROB	0.93 398	1.00 298	0.92 400	0.94 358	0.96 436	0.91 397	0.92 424	0.91 390	0.96 434	0.91 398	0.96 433	0.93 408	0.92 416	0.94 404	0.92 421	0.92 385	0.92 400	0.90 408	0.92 428	0.94 396	0.91 417

pmcnn	0.92 393	0.92 280	0.92 400	0.92 352	0.92 432	0.92 398	0.92 424	0.92 393	0.92 429	0.92 400	0.92 432	0.92 405	0.92 416	0.92 402	0.92 421	0.92 385	0.92 400	0.92 414	0.92 428	0.92 387	0.92 418

UPFNet	0.42 264	1.20 335	0.17 152	0.24 157	0.17 182	0.25 193	0.17 171	1.19 427	0.90 424	0.25 190	0.17 178	0.24 188	0.17 180	0.25 191	0.17 172	0.22 166	0.17 165	0.22 177	0.16 169	1.15 414	0.93 419

DPSM_ROB	0.92 393	0.91 275	0.91 398	0.91 349	0.92 432	0.92 398	0.92 424	0.92 393	0.91 425	0.93 402	0.91 429	0.92 405	0.90 414	0.91 398	0.92 421	0.92 385	0.91 398	0.91 411	0.92 428	0.93 392	0.93 419

DPSM	0.92 393	0.91 275	0.91 398	0.91 349	0.92 432	0.92 398	0.92 424	0.92 393	0.91 425	0.93 402	0.91 429	0.92 405	0.90 414	0.91 398	0.92 421	0.92 385	0.91 398	0.91 411	0.92 428	0.93 392	0.93 419

MM-Stereo_test3	1.27 474	2.07 434	1.18 422	1.60 466	1.02 444	1.45 496	1.01 435	1.40 488	1.04 444	1.44 491	1.03 440	1.46 497	1.02 428	1.44 494	1.02 435	1.51 486	1.12 423	1.32 497	0.98 433	1.38 479	0.97 422

delet	0.43 265	1.21 381	0.17 152	0.25 164	0.17 182	0.25 193	0.18 178	1.26 479	0.95 432	0.25 190	0.17 178	0.25 193	0.17 180	0.25 191	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.22 177	0.16 169	1.18 422	0.98 423

MMNet	0.44 270	1.24 389	0.17 152	0.25 164	0.17 182	0.25 193	0.18 178	1.26 479	0.93 430	0.25 190	0.17 178	0.25 193	0.18 188	0.25 191	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.23 185	0.16 169	1.20 425	0.99 424

psm_up	0.43 265	1.19 334	0.17 152	0.25 164	0.18 192	0.25 193	0.19 182	1.26 479	0.91 425	0.26 198	0.17 178	0.25 193	0.17 180	0.25 191	0.17 172	0.22 166	0.17 165	0.23 185	0.16 169	1.18 422	0.99 424

GANet	1.00 405	1.00 298	1.00 407	1.00 367	1.00 438	1.00 406	1.00 432	1.00 401	1.00 439	1.00 408	1.00 436	1.00 413	1.00 421	1.00 412	1.00 431	1.00 399	1.00 403	1.00 428	1.00 435	1.00 401	1.00 426

TDLM	1.00 405	1.00 298	1.00 407	1.00 367	1.00 438	1.00 406	1.00 432	1.00 401	1.00 439	1.00 408	1.00 436	1.00 413	1.00 421	1.00 412	1.00 431	1.00 399	1.00 403	1.00 428	1.00 435	1.00 401	1.00 426

CVANet_RVC	1.00 405	1.00 298	1.00 407	1.00 367	1.00 438	1.00 406	1.00 432	1.00 401	1.00 439	1.00 408	1.00 436	1.00 413	1.00 421	1.00 412	1.00 431	1.00 399	1.00 403	1.00 428	1.00 435	1.00 401	1.00 426

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 391	0.86 263	0.89 393	1.25 441	0.69 400	1.05 420	0.81 416	1.16 422	0.50 359	1.12 431	0.97 434	0.72 381	0.82 412	1.06 425	0.95 426	0.61 343	0.87 396	1.03 434	0.85 427	1.04 407	1.01 429

trnet	1.01 411	1.01 306	1.01 410	1.01 370	1.01 442	1.01 412	1.01 435	1.01 408	1.01 442	1.01 415	1.01 439	1.01 419	1.01 427	1.01 418	1.01 434	1.01 402	1.01 406	1.01 431	1.01 439	1.01 404	1.01 429

ff7	1.68 484	2.68 475	1.35 482	0.97 364	0.89 427	1.84 503	2.15 553	2.12 511	1.80 538	2.05 516	1.56 521	2.33 522	2.12 544	2.23 519	2.25 556	1.31 469	1.07 410	1.48 505	1.41 513	0.90 384	1.04 431

ffff	1.68 484	2.68 475	1.35 482	0.97 364	0.89 427	1.84 503	2.15 553	2.12 511	1.80 538	2.05 516	1.56 521	2.33 522	2.12 544	2.23 519	2.25 556	1.31 469	1.07 410	1.48 505	1.41 513	0.90 384	1.04 431

ccc-4	1.68 484	2.68 475	1.35 482	0.97 364	0.89 427	1.84 503	2.15 553	2.12 511	1.80 538	2.05 516	1.56 521	2.33 522	2.12 544	2.23 519	2.25 556	1.31 469	1.07 410	1.48 505	1.41 513	0.90 384	1.04 431

edge stereo	2.43 542	27.07 605	1.14 416	1.06 373	1.14 450	1.08 424	1.17 447	1.16 422	1.14 446	1.10 425	1.16 447	1.09 429	1.16 439	1.10 431	1.16 446	1.10 408	1.11 420	1.16 439	1.19 449	1.13 411	1.11 434

Abc-Net	2.32 534	24.75 596	1.14 416	1.17 390	1.17 456	1.11 430	1.15 444	1.17 424	1.21 500	1.08 424	1.16 447	1.12 435	1.14 434	1.09 429	1.17 447	1.09 406	1.16 426	1.17 443	1.17 448	1.16 416	1.11 434
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoVision	3.15 555	5.00 539	0.89 393	4.83 565	1.00 438	3.93 564	1.27 502	6.37 593	1.34 508	5.67 593	1.26 502	5.84 594	1.27 492	5.03 590	1.24 499	5.10 582	1.09 416	4.61 576	0.57 380	5.62 582	1.12 436

GLC_STEREO	1.07 416	1.01 306	1.06 412	1.07 374	1.05 446	1.06 421	1.08 439	1.08 414	1.05 445	1.07 423	1.06 441	1.08 427	1.05 429	1.06 425	1.10 438	1.07 405	1.09 416	1.05 435	1.05 440	1.06 408	1.12 436

AF-Net	2.37 539	25.71 600	1.17 420	1.13 381	1.15 451	1.15 434	1.18 448	1.19 427	1.16 448	1.10 425	1.15 444	1.10 431	1.18 440	1.12 435	1.15 443	1.10 408	1.10 419	1.17 443	1.15 445	1.16 416	1.12 436

RGC	2.36 537	25.48 598	1.19 424	1.15 384	1.15 451	1.10 427	1.16 446	1.17 424	1.16 448	1.12 431	1.16 447	1.11 434	1.13 432	1.09 429	1.18 448	1.10 408	1.15 425	1.16 439	1.12 443	1.14 412	1.12 436

KSHMR	0.66 329	0.50 212	0.48 307	1.15 384	0.52 372	0.49 326	0.51 364	0.49 313	0.71 404	0.67 373	0.50 366	1.16 438	1.11 431	0.66 368	0.52 359	0.49 309	0.49 325	0.51 358	0.66 398	0.50 324	1.14 440

4.25w-stereo	1.98 495	2.72 482	1.46 499	3.47 534	1.43 515	2.07 517	1.98 544	2.53 536	1.52 519	2.71 542	1.98 555	1.81 504	1.62 511	1.96 511	1.36 511	1.88 501	2.00 532	2.53 549	1.61 529	1.74 493	1.15 441

2w_stereo	1.99 496	2.36 462	1.81 518	3.24 522	1.67 526	1.94 508	1.98 544	2.72 539	1.68 523	2.72 543	1.94 546	1.98 511	1.74 521	1.79 505	1.27 503	1.95 505	2.00 532	2.53 549	1.60 528	1.68 490	1.15 441

Nwc_Net	2.37 539	25.95 601	1.15 418	1.14 382	1.15 451	1.08 424	1.14 443	1.17 424	1.16 448	1.14 434	1.15 444	1.08 427	1.15 435	1.11 433	1.14 442	1.10 408	1.11 420	1.16 439	1.09 442	1.16 416	1.15 441

4.5w-stereo	1.99 496	2.33 455	1.81 518	3.28 524	1.68 528	1.94 508	1.99 547	2.72 539	1.70 526	2.72 543	1.99 558	1.97 510	1.68 513	1.76 502	1.29 506	1.91 503	2.02 538	2.53 549	1.61 529	1.75 494	1.16 444

4.25_new	2.00 500	2.33 455	1.82 523	3.32 527	1.69 529	1.95 511	1.99 547	2.72 539	1.71 527	2.72 543	1.97 549	2.01 513	1.74 521	1.77 503	1.28 504	2.18 514	2.01 534	2.48 547	1.58 525	1.65 487	1.17 445

4.5w_new	2.00 500	2.33 455	1.82 523	3.32 527	1.69 529	1.95 511	1.99 547	2.72 539	1.71 527	2.72 543	1.97 549	2.01 513	1.74 521	1.77 503	1.28 504	2.18 514	2.01 534	2.48 547	1.58 525	1.65 487	1.17 445

RP	2.33 535	25.00 597	1.13 415	1.15 384	1.15 451	1.10 427	1.15 444	1.15 419	1.15 447	1.12 431	1.15 444	1.09 429	1.13 432	1.10 431	1.15 443	1.11 413	1.09 416	1.16 439	1.12 443	1.16 416	1.17 445

NCC-stereo	2.36 537	25.52 599	1.17 420	1.15 384	1.17 456	1.11 430	1.11 440	1.15 419	1.16 448	1.10 425	1.16 447	1.10 431	1.15 435	1.14 436	1.13 441	1.09 406	1.11 420	1.15 438	1.16 447	1.17 421	1.17 445

stereogan	2.33 535	24.38 595	1.18 422	1.18 391	1.18 458	1.14 433	1.18 448	1.19 427	1.19 454	1.14 434	1.18 451	1.14 436	1.18 440	1.14 436	1.18 448	1.14 416	1.14 424	1.19 447	1.19 449	1.15 414	1.19 449

DisPM	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

CrosDoStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PFNet+	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

LCNet	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

HHNet	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

Patchmatch Stereo++	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450
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
AAGNet	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

STrans-v2	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

TransformOpticalFlow	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

OMP-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

IIG-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

NF-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

OCTAStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PSM-softLoss	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

KMStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

NRIStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PSM-adaLoss	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PSM-AAD	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

FTStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

ROB_FTStereo_v2	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

ROB_FTStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

Consistency-Raft	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

KYRaft	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

HUI-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

ASMatch	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

DeepStereo_LL	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

DEmStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

SST-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

THIR-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RAFT_R40	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

DRaft	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PFNet	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

GrayStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RE-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

Pruner-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

TVStereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

DeepStereo_RVC	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RAFT-RH_RVC	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

IRAFT_RVC	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RAFT-345	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

iRAFT	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

CRE-IMP	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

GMM-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RAFT-IKP	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

Prome-Stereo	1.20 424	1.20 335	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

SPS-STEREO	1.59 482	1.91 425	1.21 473	1.94 477	1.20 459	2.00 514	1.23 497	1.99 505	1.24 503	2.00 511	1.25 501	2.03 515	1.26 491	2.00 513	1.29 506	1.90 502	1.18 430	1.89 523	1.21 497	1.89 499	1.20 450
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
2.75w_new	1.99 496	2.34 459	1.81 518	3.14 518	1.62 523	1.94 508	1.99 547	2.72 539	1.71 527	2.72 543	1.99 558	1.90 506	1.73 519	1.82 507	1.29 506	2.37 531	2.01 534	2.31 536	1.42 516	1.77 495	1.22 496

GANetREF_RVC	1.55 481	1.94 431	1.22 474	1.88 474	1.21 505	1.88 506	1.22 496	1.88 500	1.22 501	1.88 503	1.22 498	1.88 505	1.22 489	1.89 509	1.22 498	1.87 498	1.22 478	1.88 522	1.22 498	1.88 498	1.22 496
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
S-Stereo	2.51 544	26.86 603	1.23 476	1.22 438	1.22 507	1.24 484	1.25 499	1.22 476	1.24 503	1.21 483	1.24 500	1.19 440	1.27 492	1.19 440	1.24 499	1.19 418	1.20 431	1.25 495	1.19 449	1.24 473	1.23 498

3.75w	1.99 496	2.31 453	1.83 526	3.16 520	1.65 525	1.93 507	1.98 544	2.72 539	1.68 523	2.73 548	1.97 549	2.00 512	1.72 518	1.81 506	1.25 502	2.27 522	2.01 534	2.38 541	1.42 516	1.71 491	1.24 499

CFNet-ft	0.55 313	1.57 404	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.53 558	1.61 491	0.14 158	0.20 160	0.14 162	0.20 161	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	1.56 484	1.24 499

FAT-Stereo	2.46 543	26.05 602	1.23 476	1.23 440	1.22 507	1.20 436	1.24 498	1.23 478	1.23 502	1.19 437	1.22 498	1.21 486	1.24 490	1.20 441	1.24 499	1.21 464	1.17 429	1.22 494	1.25 502	1.20 425	1.24 499

MaDis-Stereo	3.19 556	6.02 560	1.12 414	5.61 574	1.16 455	5.43 591	1.02 437	5.15 590	0.70 399	5.43 590	1.21 497	5.03 591	0.97 419	4.85 584	0.99 430	4.53 563	1.16 426	5.53 592	1.25 502	5.37 580	1.30 502

11t	1.27 474	2.70 478	1.34 480	1.32 452	0.89 427	1.30 487	1.34 505	1.64 494	0.57 371	1.45 492	0.72 412	1.05 426	1.29 494	1.07 428	1.29 506	1.49 483	1.02 407	0.97 426	1.15 445	1.48 481	1.31 503

tt45	1.04 415	0.88 267	1.36 490	0.92 352	1.03 445	1.51 498	0.79 411	0.70 369	0.88 423	0.74 383	0.90 426	1.60 499	0.72 399	1.60 496	0.75 407	0.91 382	0.78 387	1.52 508	0.79 419	1.14 412	1.32 504

MM-Stereo_test1	1.80 490	3.41 506	1.52 505	2.12 484	1.41 514	2.04 515	1.41 516	2.05 509	1.46 518	2.04 515	1.41 516	2.05 516	1.42 505	2.05 514	1.43 516	2.04 510	1.54 507	1.94 524	1.38 512	1.99 501	1.33 505

MC-Stereo	1.76 487	2.96 494	1.37 492	2.14 485	1.37 511	2.14 520	1.36 508	2.14 514	1.37 513	2.14 520	1.37 512	2.14 517	1.37 502	2.14 518	1.37 512	1.97 506	1.32 480	1.97 525	1.32 506	1.98 500	1.33 505

CC-Net-ROB	1.36 477	1.33 395	1.33 479	1.36 455	1.38 512	1.36 490	1.33 504	1.37 486	1.34 508	1.35 487	1.36 511	1.38 492	1.34 498	1.38 492	1.38 513	1.35 473	1.38 496	1.33 498	1.35 507	1.43 480	1.34 507

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 476	1.35 396	1.35 482	1.35 454	1.35 509	1.35 488	1.35 506	1.36 484	1.35 511	1.36 488	1.35 509	1.36 491	1.36 500	1.36 490	1.35 510	1.35 473	1.35 492	1.35 501	1.35 507	1.35 477	1.35 508

RASNet	1.49 480	1.65 406	1.45 498	1.38 457	1.43 515	1.47 497	1.36 508	1.38 487	1.36 512	1.39 489	1.60 525	1.45 496	1.45 506	1.51 495	2.21 555	1.53 487	1.36 493	1.36 503	1.36 509	1.66 489	1.36 509

PS-NSSS	1.38 479	1.39 398	1.34 480	1.34 453	1.35 509	1.38 492	1.37 513	1.35 483	1.38 514	1.34 486	1.34 508	1.39 493	1.38 503	1.70 500	1.40 514	1.36 475	1.36 493	1.36 503	1.37 510	1.37 478	1.36 509

MIF-Stereo (partial)	2.58 546	3.31 505	0.66 353	3.18 521	0.66 395	3.18 556	0.66 380	3.21 555	0.67 385	3.19 556	0.66 391	3.19 556	0.66 380	3.31 558	0.68 384	5.09 581	1.79 526	8.23 600	1.67 535	6.18 584	1.38 511

999	1.00 405	1.12 324	0.59 338	1.10 376	1.21 505	1.09 426	0.52 365	1.08 414	1.43 517	1.18 436	1.35 509	0.98 412	0.52 363	0.91 398	0.85 418	0.72 360	1.46 500	0.83 403	0.98 433	0.68 349	1.41 512

sCroCo_RVC	2.10 516	2.76 486	1.92 537	2.78 512	1.39 513	2.73 548	1.41 516	2.73 545	1.40 515	2.77 554	1.41 516	2.74 550	1.40 504	2.74 549	1.40 514	2.72 547	1.42 498	2.72 553	1.44 518	2.79 538	1.42 513

RAFT_CTSACE	1.92 493	3.71 513	1.72 515	1.88 474	1.72 533	2.04 515	1.42 518	2.18 516	1.89 549	2.02 513	1.97 549	1.95 508	2.06 543	1.93 510	1.62 522	1.76 493	1.66 518	2.02 526	1.73 543	1.73 492	1.43 514

MonStereo1	1.94 494	2.77 488	1.52 505	3.73 545	1.51 518	2.13 519	1.42 518	2.32 524	1.52 519	2.31 528	1.50 519	2.53 532	1.59 508	2.34 526	1.56 519	1.91 503	1.36 493	1.86 518	1.31 505	2.07 502	1.53 515

1w_stereo	2.05 515	2.32 454	1.35 482	3.74 546	2.01 548	2.73 548	1.42 518	1.88 500	1.93 551	2.03 514	1.28 504	2.71 544	1.99 539	2.72 546	1.72 531	2.20 516	1.32 480	1.87 519	1.86 546	2.45 520	1.54 516

test_xeample3	1.10 418	1.81 415	0.61 345	0.84 342	0.49 362	0.77 381	0.66 380	0.92 393	1.40 515	0.68 375	0.46 349	0.78 389	0.54 367	1.72 501	1.48 517	1.34 472	1.52 504	1.35 501	1.67 535	1.33 476	1.55 517

LGtest1	2.22 528	2.70 478	1.89 534	2.76 508	1.86 540	2.75 550	1.86 537	2.75 546	1.86 543	2.75 549	1.86 537	2.77 553	1.87 527	2.75 550	1.86 543	2.46 536	1.58 510	2.45 544	1.56 521	2.45 520	1.56 518

LG-G_1	2.22 528	2.71 480	1.89 534	2.77 509	1.87 543	2.75 550	1.87 539	2.76 547	1.87 547	2.75 549	1.87 538	2.76 551	1.87 527	2.75 550	1.86 543	2.47 537	1.58 510	2.45 544	1.57 522	2.45 520	1.57 519

LG-G	2.22 528	2.71 480	1.89 534	2.77 509	1.87 543	2.75 550	1.87 539	2.76 547	1.87 547	2.75 549	1.87 538	2.76 551	1.87 527	2.75 550	1.86 543	2.47 537	1.58 510	2.45 544	1.57 522	2.45 520	1.57 519

3w_stereo	2.04 513	2.24 449	1.70 512	3.15 519	2.18 560	2.49 534	1.26 501	2.03 508	1.98 553	1.98 509	1.33 507	2.72 548	1.99 539	2.59 538	1.72 531	2.22 518	1.33 487	1.85 515	1.88 552	2.50 526	1.58 521

DPSMNet_ROB	1.60 483	1.59 405	1.70 512	1.59 463	1.59 521	1.61 500	1.61 524	1.60 490	1.60 521	1.62 500	1.59 524	1.60 499	1.60 509	1.60 496	1.59 521	1.59 488	1.60 514	1.59 509	1.59 527	1.59 485	1.59 522

asd	2.18 521	2.77 488	1.58 507	3.59 539	2.00 547	2.58 542	1.85 536	2.39 529	1.71 527	2.47 535	1.97 549	2.59 539	1.61 510	2.56 536	1.79 538	2.51 540	1.99 531	2.11 531	1.62 531	2.36 516	1.60 523

4.5_new	2.00 500	1.84 417	1.98 540	2.77 509	2.16 556	2.27 522	1.28 503	2.09 510	1.98 553	2.01 512	1.28 504	2.71 544	1.98 537	2.51 535	1.65 524	2.26 519	1.33 487	1.87 519	1.87 547	2.49 524	1.60 523

IGEV	2.02 508	2.20 445	1.82 523	2.90 514	2.16 556	2.41 530	1.25 499	2.00 506	1.98 553	1.99 510	1.31 506	2.72 548	1.93 533	2.67 543	1.69 528	2.26 519	1.32 480	1.83 514	1.87 547	2.53 531	1.61 525

2.25w	2.00 500	1.86 420	1.98 540	2.95 515	2.17 558	2.26 521	1.35 506	2.42 530	2.00 556	2.07 519	1.27 503	2.53 532	1.99 539	2.29 523	1.49 518	2.21 517	1.32 480	1.85 515	1.87 547	2.52 528	1.62 526

3.25w	2.04 513	2.20 445	1.48 500	3.03 516	2.17 558	2.63 544	1.39 514	1.96 503	1.95 552	1.96 506	1.37 512	2.71 544	1.96 536	2.71 544	1.73 536	2.26 519	1.32 480	1.87 519	1.87 547	2.51 527	1.63 527

UDGNet	2.23 531	5.40 550	1.72 515	2.48 501	1.69 529	2.51 537	1.69 528	2.51 535	1.72 531	2.50 537	1.69 532	2.52 531	1.69 515	2.50 534	1.68 527	2.41 534	1.70 520	2.42 543	1.69 539	2.42 518	1.64 528

MFMNet_re	1.81 491	1.91 425	1.71 514	1.95 479	1.70 532	1.95 511	1.70 529	1.96 503	1.74 534	1.97 508	1.72 533	1.95 508	1.71 517	1.97 512	1.71 529	1.86 496	1.62 515	1.85 515	1.66 534	1.86 497	1.64 528

Anonymous3	2.55 545	3.26 504	1.65 510	3.28 524	1.63 524	3.24 557	1.68 527	3.27 556	1.66 522	3.28 557	1.67 530	3.25 557	1.66 512	3.27 556	1.64 523	3.26 551	1.65 517	3.30 557	1.65 533	4.95 575	1.65 530

MonStereo	2.17 519	2.41 465	1.49 504	2.67 506	1.67 526	2.60 543	2.04 551	2.32 524	1.76 535	2.44 533	1.68 531	2.50 530	1.69 515	2.38 527	1.80 539	2.28 523	1.78 524	2.63 552	2.14 555	3.47 543	1.68 531

qwe	2.18 521	2.60 472	1.58 507	3.83 547	1.90 545	2.53 538	1.90 542	2.48 532	1.73 532	2.37 531	1.92 545	2.53 532	1.68 513	2.56 536	1.83 540	2.52 542	1.87 530	2.07 527	1.68 537	2.32 514	1.71 532

TRStereo	2.00 500	2.13 439	1.85 529	2.27 491	1.84 537	2.28 524	1.84 533	2.29 519	1.86 543	2.30 525	1.87 538	2.30 519	1.87 527	2.08 515	1.72 531	2.08 511	1.72 521	2.08 528	1.72 540	2.08 503	1.72 533

XX-Stereo	2.00 500	2.13 439	1.85 529	2.27 491	1.84 537	2.28 524	1.84 533	2.29 519	1.86 543	2.30 525	1.87 538	2.30 519	1.87 527	2.08 515	1.72 531	2.08 511	1.72 521	2.08 528	1.72 540	2.08 503	1.72 533

EAI-Stereo	2.00 500	2.13 439	1.85 529	2.27 491	1.84 537	2.28 524	1.84 533	2.29 519	1.86 543	2.30 525	1.87 538	2.30 519	1.87 527	2.08 515	1.72 531	2.08 511	1.72 521	2.08 528	1.72 540	2.08 503	1.72 533

cf-r	0.66 329	2.17 443	0.12 102	0.18 130	0.12 153	0.18 155	2.70 562	2.60 537	0.12 153	0.18 152	0.12 145	0.18 154	0.12 150	0.18 153	0.12 142	0.15 125	0.11 97	0.15 143	0.11 130	1.81 496	1.74 536

asda	2.17 519	2.54 469	1.81 518	3.47 534	1.78 535	2.50 536	1.86 537	2.61 538	1.68 523	2.61 540	1.83 535	2.37 526	1.73 519	2.44 533	1.88 547	2.51 540	1.84 528	2.34 538	1.62 531	2.23 508	1.77 537

U	5.15 591	8.49 572	1.81 518	8.49 588	1.77 534	8.49 600	1.77 531	8.51 601	1.77 536	8.49 601	1.77 534	8.50 601	1.78 524	8.58 601	1.77 537	8.54 599	1.78 524	8.55 601	1.78 544	8.55 595	1.84 538

FBW_ROB	2.12 518	2.46 468	1.77 517	2.49 502	1.79 536	2.38 528	1.83 532	2.46 531	1.78 537	2.48 536	1.97 549	2.40 527	1.78 524	2.42 532	1.83 540	2.31 527	1.85 529	2.38 541	1.82 545	2.35 515	1.84 538

monsterstereo	2.20 527	2.33 455	1.95 538	3.65 541	2.07 553	2.49 534	1.61 524	2.48 532	1.83 541	2.45 534	1.61 527	2.67 543	1.86 526	2.64 540	1.94 549	2.48 539	1.66 518	2.34 538	1.68 537	2.40 517	1.86 540

monsters	2.18 521	2.41 465	1.96 539	3.47 534	2.03 552	2.53 538	1.64 526	2.48 532	1.73 532	2.40 532	1.50 519	2.62 540	1.94 534	2.59 538	1.94 549	2.44 535	1.57 509	2.28 534	1.87 547	2.42 518	1.86 540

2.5w	2.01 507	2.40 464	1.37 492	3.28 524	2.01 548	2.71 545	1.43 521	1.82 499	1.83 541	1.90 505	1.41 516	2.71 544	1.35 499	2.71 544	1.85 542	2.66 543	1.53 505	1.64 510	1.23 499	2.53 531	1.87 542

3.25w_new	2.03 510	2.72 482	1.35 482	3.33 529	1.57 519	2.72 546	1.53 523	2.15 515	1.33 507	2.15 521	1.60 525	2.63 541	1.30 495	2.72 546	1.99 553	2.67 545	1.53 505	1.75 513	1.25 502	2.53 531	1.87 542

3.5w_stereo	2.03 510	2.72 482	1.35 482	3.41 531	1.57 519	2.72 546	1.49 522	2.01 507	1.34 508	2.15 521	1.61 527	2.63 541	1.36 500	2.72 546	1.99 553	2.66 543	1.58 510	1.68 512	1.24 500	2.53 531	1.87 542

4w-stereo	2.02 508	2.72 482	1.44 497	3.36 530	1.59 521	2.48 533	1.72 530	2.28 517	1.24 503	2.24 523	1.65 529	2.56 537	1.32 497	2.39 529	1.98 552	2.67 545	1.51 503	1.66 511	1.24 500	2.53 531	1.88 545

GANet-RSSM	0.75 349	1.91 425	0.14 126	0.47 263	0.14 158	0.21 173	3.21 579	2.30 523	0.14 158	0.46 299	0.14 162	0.23 182	0.18 188	0.21 170	0.14 152	0.18 150	0.27 202	0.37 264	0.13 156	2.13 506	2.12 546

HUF	2.18 521	2.30 452	1.99 543	2.34 497	2.02 551	2.41 530	2.06 552	2.38 528	1.89 549	2.36 530	1.85 536	2.56 537	1.98 537	2.31 525	1.97 551	2.30 526	2.03 539	2.30 535	2.11 554	2.23 508	2.16 547

AIO_test	2.18 521	2.09 437	2.04 544	2.42 499	2.01 548	2.47 532	1.94 543	2.34 526	2.03 557	2.56 539	1.94 546	2.43 528	1.94 534	2.41 530	1.87 546	2.39 533	2.10 541	2.35 540	1.91 553	2.25 510	2.19 548

AIO_rvc	2.18 521	2.34 459	1.87 533	2.32 495	1.94 546	2.40 529	1.89 541	2.37 527	2.07 558	2.52 538	1.95 548	2.44 529	1.99 539	2.41 530	1.89 548	2.32 528	2.09 540	2.24 532	2.18 556	2.21 507	2.23 549

NCCL2	2.28 533	2.27 450	2.28 546	2.28 494	2.28 561	2.27 522	2.29 556	2.28 517	2.28 559	2.27 524	2.28 561	2.28 518	2.27 547	2.27 522	2.28 560	2.28 523	2.28 546	2.27 533	2.29 560	2.27 511	2.29 550

PSMNet-RSSM	0.77 354	2.76 486	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.66 560	2.79 550	0.14 158	0.21 171	0.14 162	0.21 168	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	2.52 528	2.31 551

GwcNet-RSSM	0.77 354	2.77 488	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.67 561	2.78 549	0.14 158	0.20 160	0.14 162	0.20 161	0.14 159	0.21 170	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	2.52 528	2.31 551

hitnet-ft	0.79 358	2.78 491	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.21 173	2.89 563	2.80 551	0.14 158	0.20 160	0.14 162	0.20 161	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	2.54 536	2.33 553

STTStereo	3.73 561	30.40 609	2.37 550	2.39 498	2.31 563	2.35 527	2.33 557	2.29 519	2.42 560	2.32 529	2.34 562	2.33 522	2.36 548	2.30 524	2.27 559	2.35 530	2.22 545	2.31 536	2.22 557	2.29 513	2.34 554

sAnonymous2	3.31 557	2.63 473	1.38 494	3.71 543	1.86 540	4.70 583	1.11 440	4.82 586	2.72 563	5.45 591	1.98 555	4.59 576	2.64 550	2.65 541	6.21 596	4.37 559	1.08 414	5.16 590	2.24 558	4.52 557	2.39 555

CroCo_RVC	3.31 557	2.63 473	1.38 494	3.71 543	1.86 540	4.70 583	1.11 440	4.82 586	2.72 563	5.45 591	1.98 555	4.59 576	2.64 550	2.65 541	6.21 596	4.37 559	1.08 414	5.16 590	2.24 558	4.52 557	2.39 555

NLSM1	2.93 554	3.24 503	2.57 554	4.04 548	2.66 564	3.30 559	2.55 559	3.29 557	2.55 561	3.35 559	2.48 563	3.28 558	2.47 549	3.34 559	2.49 561	3.26 551	2.55 550	3.13 555	2.57 563	3.00 540	2.46 557

Sa-1000	4.34 579	8.37 569	6.84 592	6.98 583	4.45 594	3.58 560	3.00 564	3.42 560	3.39 580	2.61 540	4.00 589	3.83 564	4.01 582	3.90 564	3.90 585	5.98 588	5.62 583	3.76 564	2.34 561	4.35 555	2.47 558

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 589	50.87 619	2.78 555	2.87 513	2.71 565	2.78 553	0.47 347	2.88 552	2.86 565	1.89 504	2.67 564	2.79 554	2.79 553	2.78 553	2.83 562	2.82 548	2.82 551	2.83 554	2.77 564	2.83 539	2.76 559
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-FE	0.35 213	0.37 153	0.17 152	0.19 133	0.17 182	0.20 163	0.17 171	0.19 155	0.17 180	0.19 154	0.17 178	0.19 158	0.17 180	0.37 244	0.36 285	0.19 154	0.17 165	0.19 166	0.17 189	0.38 257	2.84 560

Select-FE	0.41 254	0.44 184	0.23 177	0.26 171	0.22 209	0.26 201	0.22 196	0.26 193	0.23 205	0.26 198	0.23 209	0.26 203	0.23 209	0.45 298	0.42 327	0.25 190	0.22 184	0.25 196	0.22 202	0.45 296	2.90 561

MLG-Stereo_test1	4.25 574	5.34 549	3.61 574	5.31 570	3.63 585	5.23 589	3.57 583	5.38 591	3.65 581	5.23 588	3.47 580	4.76 585	3.74 574	4.85 584	3.71 581	4.96 577	3.18 566	4.71 582	2.92 565	4.86 573	2.90 561

MLG-Stereo_test3	4.26 575	4.85 537	3.95 578	5.35 571	3.60 584	4.75 586	3.76 586	5.49 592	3.71 583	5.39 589	3.69 584	4.82 587	3.66 571	4.85 584	3.73 584	4.93 576	3.19 567	4.69 581	2.99 567	4.84 572	2.98 563

rvit_0105_6	3.87 566	5.73 557	3.10 567	4.69 562	3.12 577	4.54 573	3.02 566	4.56 573	3.04 566	4.54 574	3.03 567	4.54 572	3.04 557	4.56 573	3.05 565	4.58 568	3.05 553	4.58 573	3.05 568	4.58 560	3.05 564

rvit_105_1	3.83 562	5.22 543	3.01 557	4.53 552	3.01 567	4.51 571	3.01 565	4.56 573	3.04 566	4.53 572	3.03 567	4.55 574	3.03 554	4.56 573	3.04 563	4.57 565	3.05 553	4.57 571	3.05 568	4.57 559	3.05 564

rvit_stereo_0081	3.83 562	5.23 544	3.01 557	4.53 552	3.03 569	4.55 577	3.02 566	4.56 573	3.04 566	4.52 570	3.02 565	4.54 572	3.03 554	4.56 573	3.04 563	4.57 565	3.05 553	4.57 571	3.05 568	4.58 560	3.05 564

rvit_stereo_0082	3.86 564	5.82 558	3.01 557	4.53 552	3.03 569	4.54 573	3.02 566	4.56 573	3.04 566	4.53 572	3.02 565	4.55 574	3.04 557	4.57 576	3.05 565	4.57 565	3.05 553	4.58 573	3.05 568	4.58 560	3.06 567

rvit_stereo_0081_aga	3.86 564	5.33 547	3.02 560	4.55 558	3.04 573	4.54 573	3.02 566	4.64 580	3.06 570	4.54 574	3.04 569	4.62 581	3.08 561	4.62 579	3.07 568	4.58 568	3.06 557	4.60 575	3.08 572	4.63 563	3.07 568

RAFT-FEzeroshot	0.34 204	0.26 130	0.17 152	0.21 145	0.17 182	0.20 163	0.16 163	0.20 161	0.16 172	0.20 160	0.17 178	0.21 168	0.16 171	0.27 205	0.24 204	0.19 154	0.16 145	0.19 166	0.16 169	0.26 187	3.08 569

RAFT-FE	0.34 204	0.26 130	0.17 152	0.21 145	0.17 182	0.20 163	0.16 163	0.20 161	0.16 172	0.20 160	0.17 178	0.21 168	0.16 171	0.27 205	0.24 204	0.19 154	0.16 145	0.19 166	0.16 169	0.26 187	3.08 569

rvit_stereo_0080	3.89 567	5.70 555	3.04 562	4.54 555	3.03 569	4.56 578	3.05 572	4.60 577	3.07 571	4.58 577	3.06 570	4.59 576	3.06 559	4.61 577	3.08 569	4.63 570	3.09 558	4.64 577	3.10 573	4.65 564	3.10 571

whm_eth	3.89 567	5.70 555	3.04 562	4.54 555	3.03 569	4.56 578	3.05 572	4.60 577	3.07 571	4.58 577	3.06 570	4.59 576	3.06 559	4.61 577	3.08 569	4.63 570	3.09 558	4.64 577	3.10 573	4.65 564	3.10 571

rvit_stereo_0083	3.92 571	5.30 546	3.06 565	4.61 561	3.09 576	4.67 582	3.08 575	4.66 581	3.09 575	4.62 580	3.10 575	4.66 584	3.11 563	4.67 581	3.16 574	4.72 575	3.16 564	4.77 584	3.11 575	4.66 566	3.11 573

MLG-Stereo_test2	4.28 576	5.46 553	3.69 576	4.86 566	3.72 587	5.58 592	3.42 581	4.81 585	3.77 587	4.85 584	3.72 585	5.55 593	3.63 570	5.58 591	3.53 579	4.41 562	3.28 568	4.99 588	2.95 566	4.75 568	3.13 574

rvit_0105_3	3.91 569	5.33 547	3.06 565	4.60 560	3.07 575	4.60 580	3.06 574	4.62 579	3.08 574	4.60 579	3.07 573	4.62 581	3.08 561	4.67 581	3.10 572	4.70 573	3.11 561	4.77 584	3.19 580	4.77 569	3.14 575

rvit_0105_4	3.91 569	5.47 554	3.02 560	4.54 555	3.02 568	4.54 573	3.03 570	4.75 583	3.17 577	4.57 576	3.06 570	4.61 580	3.16 565	4.65 580	3.09 571	4.66 572	3.11 561	4.68 580	3.18 579	4.81 570	3.16 576

rvit_stereo_ft	3.93 572	5.44 552	3.05 564	4.59 559	3.06 574	4.61 581	3.08 575	4.67 582	3.12 576	4.63 581	3.10 575	4.65 583	3.11 563	4.69 583	3.13 573	4.70 573	3.14 563	4.71 582	3.15 578	4.74 567	3.16 576

raft_robust	4.71 584	7.75 567	5.40 587	6.81 580	3.31 580	4.28 570	4.20 592	4.32 570	4.37 593	4.35 569	4.35 592	4.14 567	3.75 575	4.30 571	4.20 590	6.67 591	6.37 586	3.36 559	4.24 594	4.86 573	3.25 578

NLCSM	3.67 560	4.08 524	3.19 571	4.80 564	3.26 579	3.99 567	3.24 580	4.25 569	3.18 578	4.09 565	3.27 578	4.14 567	3.18 566	4.13 567	3.28 576	4.06 558	3.10 560	3.85 567	3.14 577	3.91 550	3.27 579

rvit_0105_5	4.10 573	5.40 550	3.13 570	4.71 563	3.15 578	4.72 585	3.10 577	4.90 588	3.27 579	4.69 582	3.16 577	4.84 588	3.25 567	4.96 587	3.34 577	5.05 580	3.39 569	5.10 589	3.40 581	5.11 577	3.42 580

DispFullNet	4.61 582	4.84 536	3.12 568	5.00 568	3.57 583	4.75 586	3.03 570	7.75 599	4.17 591	4.91 586	3.09 574	6.20 595	3.95 580	6.71 595	3.51 578	5.30 583	3.67 571	5.86 596	3.63 583	5.61 581	3.46 581

SA	4.33 578	7.35 563	6.85 593	5.96 576	4.09 591	3.59 561	3.15 578	3.82 564	2.64 562	3.91 562	3.85 586	3.57 560	2.72 552	3.13 555	4.03 587	7.09 595	6.86 590	3.57 560	3.12 576	3.85 546	3.51 582

DPSNet	3.66 559	3.60 509	3.62 575	3.63 540	3.64 586	3.65 562	3.65 585	3.66 562	3.67 582	3.67 561	3.65 583	3.67 562	3.66 571	3.66 561	3.68 580	3.68 556	3.66 570	3.67 562	3.68 586	3.67 544	3.67 583

RAFT+CT+SA	4.28 576	7.62 566	4.91 582	5.55 573	2.28 561	3.09 554	3.64 584	4.49 571	3.07 571	4.80 583	3.35 579	4.77 586	3.70 573	4.29 570	3.05 565	5.58 584	5.98 585	3.58 561	3.78 588	4.26 553	3.72 584

test_4	4.88 586	8.13 568	6.98 594	7.46 584	4.44 593	4.25 569	3.85 589	4.04 568	3.92 588	4.13 566	3.91 587	4.18 569	3.84 578	4.14 568	4.06 588	7.01 594	7.13 591	4.53 569	3.72 587	4.09 551	3.72 584

TestStereo1	4.60 580	8.41 570	6.44 590	6.86 581	3.79 588	3.97 565	3.78 587	3.99 566	3.74 584	3.97 563	3.52 581	3.94 565	3.58 568	3.98 565	3.72 582	6.82 592	6.50 588	3.76 564	3.66 584	3.90 547	3.74 586

SA-5K	4.60 580	8.41 570	6.44 590	6.86 581	3.79 588	3.97 565	3.78 587	3.99 566	3.74 584	3.97 563	3.52 581	3.94 565	3.58 568	3.98 565	3.72 582	6.82 592	6.50 588	3.76 564	3.66 584	3.90 547	3.74 586

FC-DCNN v2	5.10 590	5.15 541	4.49 580	5.07 569	3.37 581	6.87 595	4.75 594	5.04 589	6.34 598	7.84 599	5.06 595	6.72 599	4.09 583	4.99 588	5.44 595	5.03 579	3.16 564	4.67 579	4.86 595	5.15 578	3.89 588

cross-raft	4.83 585	7.52 564	6.43 589	6.63 579	3.96 590	4.51 571	3.99 590	4.49 571	3.96 589	4.52 570	3.96 588	4.50 571	3.97 581	4.50 572	3.97 586	6.65 590	6.44 587	4.33 568	3.92 590	4.35 555	3.91 589

test_5	4.62 583	7.55 565	6.23 588	6.32 578	3.40 582	5.29 590	3.50 582	3.53 561	4.11 590	4.28 567	4.47 593	4.26 570	4.38 585	3.68 562	3.24 575	5.89 586	5.60 582	4.84 586	3.50 582	4.33 554	3.93 590

SGM-Forest	5.21 592	5.92 559	4.08 579	6.18 577	4.16 592	6.31 594	4.34 593	6.50 594	4.33 592	6.14 595	4.21 591	6.61 598	4.55 586	6.67 594	4.48 591	5.94 587	3.94 573	5.85 595	4.03 592	5.79 583	4.17 591
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_3	5.01 588	8.86 575	7.77 596	8.09 586	2.76 566	4.13 568	4.05 591	3.88 565	3.76 586	4.33 568	4.13 590	3.71 563	3.91 579	4.21 569	4.06 588	7.93 596	7.69 593	4.53 569	3.91 589	4.17 552	4.29 592

TestStereo	4.88 586	4.75 535	4.79 581	4.87 567	4.92 595	4.81 588	4.90 595	4.78 584	4.77 594	4.87 585	4.89 594	4.90 589	4.91 587	4.99 588	4.79 592	4.98 578	4.87 579	4.87 587	4.92 596	5.00 576	5.00 593

SGM+DAISY	7.06 596	9.15 576	5.38 586	8.84 590	5.18 596	8.80 601	5.31 597	8.79 602	5.28 596	8.89 602	5.20 596	8.93 602	5.33 589	8.95 602	5.36 594	8.70 600	5.21 580	8.74 602	5.20 597	8.89 596	5.15 594

rvit_stereo_0075_2	6.64 594	8.80 574	5.25 584	7.89 585	5.27 597	7.90 599	5.27 596	7.92 600	5.28 596	7.91 600	5.29 597	7.93 600	5.27 588	7.92 600	5.28 593	7.93 596	5.28 581	7.93 599	5.29 598	7.93 592	5.28 595

test-1	6.46 593	9.16 577	8.03 599	8.09 586	5.62 598	6.11 593	6.35 598	6.85 596	4.94 595	6.08 594	6.29 600	4.98 590	6.43 592	6.22 592	6.36 598	6.16 589	7.47 592	5.82 594	5.44 599	7.11 589	5.68 596

RAFT	6.73 595	9.36 578	7.40 595	8.51 589	6.55 599	6.88 596	6.60 599	6.79 595	6.60 599	6.80 596	6.72 601	5.31 592	5.50 590	6.61 593	6.61 599	8.42 598	5.89 584	5.73 593	5.45 600	6.61 585	6.24 597

CFNet_RVC	2.38 541	8.71 573	0.38 257	9.33 591	0.42 342	0.56 356	0.42 332	0.60 356	0.38 305	0.62 366	0.42 339	0.56 360	7.29 596	0.62 361	0.42 327	0.53 326	0.37 262	0.49 349	0.34 294	8.30 593	6.87 598

test-v	7.53 597	11.89 586	7.98 597	9.36 592	7.14 600	7.06 597	7.09 600	7.37 597	6.91 600	7.29 597	5.71 598	6.45 596	6.93 593	6.73 596	7.27 600	8.93 601	7.85 594	6.98 597	6.80 601	7.56 590	7.34 599

test-2	7.53 597	11.89 586	7.98 597	9.36 592	7.14 600	7.06 597	7.09 600	7.37 597	6.91 600	7.29 597	5.71 598	6.45 596	6.93 593	6.73 596	7.27 600	8.93 601	7.85 594	6.98 597	6.80 601	7.56 590	7.34 599

MANE	19.05 600	23.00 594	15.00 600	23.00 607	15.00 602	24.00 608	16.00 602	24.00 609	16.00 602	22.00 609	15.00 602	23.00 609	16.00 602	23.00 609	15.00 602	22.00 609	15.00 603	22.00 609	15.00 603	22.00 609	15.00 601

rafts_anoy	20.00 601	20.00 588	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

raft+_RVC	20.00 601	20.00 588	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

raftrobust	20.00 601	20.00 588	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

CasAABBNet	20.00 601	20.00 588	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

RALCasStereoNet	20.00 601	20.00 588	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

RALAANet	20.00 601	20.00 588	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

WCMA_ROB	31.10 608	35.43 614	27.12 607	39.51 619	23.10 609	38.78 620	25.30 609	37.49 621	25.39 609	37.29 620	27.02 609	38.52 621	26.48 609	37.80 620	26.44 609	36.28 617	22.65 610	33.90 614	22.30 610	37.10 618	24.18 608

111	30.40 607	30.94 610	29.72 608	32.61 608	30.02 610	33.57 609	30.47 610	31.50 610	29.39 610	30.98 610	29.11 610	29.78 610	30.39 613	29.45 610	30.76 613	30.08 610	29.02 611	29.92 610	30.32 614	29.86 610	30.17 609

fff	1000028.16 627	29.62 606	29.72 608	32.61 608	30.02 610	35.13 611	31.83 611	32.07 611	10000000.00 629	35.27 613	29.82 611	32.45 611	30.15 610	32.35 611	30.09 610	31.04 611	29.55 612	30.64 611	30.14 611	10000000.00 630	30.77 610

csc	1000028.16 627	29.62 606	29.72 608	32.61 608	30.02 610	35.13 611	31.83 611	32.07 611	10000000.00 629	35.27 613	29.82 611	32.45 611	30.15 610	32.35 611	30.09 610	31.04 611	29.55 612	30.64 611	30.14 611	10000000.00 630	30.77 610

cscssc	1000028.16 627	29.62 606	29.72 608	32.61 608	30.02 610	35.13 611	31.83 611	32.07 611	10000000.00 629	35.27 613	29.82 611	32.45 611	30.15 610	32.35 611	30.09 610	31.04 611	29.55 612	30.64 611	30.14 611	10000000.00 630	30.77 610

ADStereo(finetuned)	36.13 610	36.63 615	38.07 618	36.97 613	33.25 614	35.91 614	34.45 614	36.36 617	32.99 611	38.14 621	36.71 617	36.69 617	34.13 614	38.57 621	40.79 620	37.60 621	36.58 618	35.90 618	33.36 615	35.42 613	34.04 613

tt	500032.53 625	34.60 612	29.72 608	37.47 617	34.41 615	36.85 615	35.22 615	34.71 614	33.55 612	34.50 611	35.43 614	33.81 614	10000000.00 630	33.57 614	33.13 614	33.68 614	35.00 616	34.03 615	35.26 617	30.96 611	34.63 614

DCANet	500032.53 625	34.60 612	29.72 608	37.47 617	34.41 615	36.85 615	35.22 615	34.71 614	33.55 612	34.50 611	35.43 614	33.81 614	10000000.00 630	33.57 614	33.13 614	33.68 614	35.00 616	34.03 615	35.26 617	30.96 611	34.63 614

DCANet-4	35.22 609	34.54 611	35.08 614	33.58 612	35.47 617	34.55 610	35.53 617	36.08 616	35.85 614	35.92 616	35.77 616	35.18 616	35.48 615	35.39 616	37.15 619	34.55 616	33.92 615	35.02 617	34.90 616	35.79 614	34.74 616

Reg-Stereo(zero)	37.00 611	37.00 616	37.00 615	37.00 614	37.00 618	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 615	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 616	37.00 617	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 619	37.00 615	37.00 617

HI	37.00 611	37.00 616	37.00 615	37.00 614	37.00 618	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 615	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 616	37.00 617	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 619	37.00 615	37.00 617

CoSv	37.00 611	37.00 616	37.00 615	37.00 614	37.00 618	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 615	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 616	37.00 617	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 619	37.00 615	37.00 617

NOSS_ROB	102.95 615	153.00 624	121.00 622	51.00 620	44.00 621	165.00 624	127.00 623	153.00 624	119.00 620	164.00 625	125.00 623	168.00 625	120.00 621	153.00 624	117.00 623	49.00 622	44.00 622	49.00 622	44.00 622	49.00 619	44.00 620

CBMV	128.50 616	1422.70 631	53.10 620	79.50 621	51.30 622	77.30 622	49.70 621	74.00 622	48.20 619	77.20 623	48.80 622	73.90 623	48.00 620	73.80 623	48.80 622	70.40 623	45.10 623	68.90 623	46.10 623	68.20 620	45.00 621
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 614	87.70 620	41.95 619	113.75 622	65.62 623	75.05 621	55.25 622	75.64 623	45.04 618	71.61 622	41.75 621	72.81 622	44.06 619	68.38 622	44.63 621	101.89 624	59.57 624	107.10 624	61.05 624	104.38 621	59.38 622

MeshStereo	159.24 617	171.00 625	160.68 625	162.58 623	160.59 624	164.01 623	160.35 624	158.51 625	158.56 621	158.34 624	160.12 624	158.56 624	159.92 622	157.26 625	158.94 624	154.38 625	158.36 625	155.75 625	159.13 626	153.67 622	154.07 623
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
AE-Stereo	201.80 618	123.00 621	115.00 621	219.00 624	218.00 626	223.00 625	244.00 626	217.00 626	236.00 623	202.00 626	203.00 625	205.00 626	208.00 623	225.00 626	204.00 625	210.00 626	198.00 626	197.00 626	184.00 627	204.00 623	201.00 624

DLCB_ROB	284.23 621	354.61 627	207.27 626	363.24 627	206.46 625	364.72 628	210.41 625	364.72 629	210.41 622	364.81 629	208.64 626	364.81 629	208.64 624	364.72 629	210.41 626	354.70 629	205.53 627	354.70 629	205.53 628	354.70 626	205.53 625

MGS-Stereo	239.45 619	123.00 621	135.00 623	266.00 625	286.00 627	277.00 626	305.00 627	271.00 627	242.00 624	274.00 627	279.00 627	255.00 627	270.00 625	268.00 627	297.00 627	221.00 627	247.00 628	216.00 627	123.00 625	217.00 624	217.00 626

EGLCR-Stereo	246.90 620	129.00 623	139.00 624	266.00 625	286.00 627	277.00 626	305.00 627	271.00 627	242.00 624	274.00 627	279.00 627	255.00 627	270.00 625	268.00 627	297.00 627	230.00 628	247.00 628	216.00 627	223.00 629	237.00 625	227.00 627

LE_ROB	396.57 622	471.28 628	329.84 627	471.48 628	308.15 629	526.83 629	322.10 629	488.15 630	323.76 626	495.46 630	317.97 629	497.17 630	320.10 627	481.62 630	326.76 629	462.71 630	298.97 630	466.16 630	285.98 630	447.62 627	289.21 628

SGM-ForestM	596.69 623	677.77 629	444.52 628	699.85 629	517.25 630	732.94 630	488.29 630	770.79 631	460.11 627	750.81 631	487.98 630	792.79 631	499.41 628	730.90 631	475.81 630	720.03 631	491.16 631	663.96 631	418.60 631	674.76 628	436.05 629

CBMV_ROB	818.48 624	913.88 630	709.52 629	862.84 630	597.78 631	1073.99 631	700.52 631	1015.66 632	702.59 628	1115.65 632	760.02 631	1130.24 632	721.57 629	1037.41 632	692.65 631	814.05 632	564.29 632	843.28 632	595.31 632	915.51 629	602.92 630

111111	10000000.00 630	10000000.00 632	10000000.00 630	10000000.00 631	10000000.00 632	10000000.00 632	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 629	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 630	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 630	10000000.00 631

SGD-Stereo	10000000.00 630	10000000.00 632	10000000.00 630	10000000.00 631	10000000.00 632	10000000.00 632	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 629	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 630	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 630	10000000.00 631

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FSD					0.44 345	0.56 356	0.44 335	0.55 345	0.44 339	0.56 355	0.44 343	0.56 360	0.44 334	0.56 352	0.46 336	0.61 343	0.42 296	0.52 361	0.42 346	0.52 332

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ASD4		0.20 105

Low-res two-view benchmark