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

MatchStereo	0.70 50	0.35 145	2.06 124	0.05 34	0.01 1	0.93 10	0.01 9	4.29 144	3.44 195	0.10 4	1.13 96	0.18 65	0.25 52	0.76 30	0.39 84	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.36 7	0.20 22	1.10 10	0.02 5	0.29 210	0.97 11	0.00 1	2.19 15	0.73 14	0.13 8	0.17 32	0.09 46	0.55 139	0.68 23	0.13 8	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	3.47 373	0.67 336	5.32 421	0.99 256	2.77 483	6.90 446	4.50 503	10.20 410	5.78 311	5.70 281	8.02 347	2.75 230	3.12 329	9.22 467	3.32 388	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.09 309

NLMM1	1.00 96	0.35 145	1.19 20	0.05 34	1.14 375	1.25 48	0.03 41	3.42 86	2.22 100	0.49 111	1.61 118	0.14 57	0.39 100	6.21 263	1.38 271	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

NLMM	0.89 78	0.41 198	1.62 72	0.08 61	1.21 381	1.25 48	0.07 80	3.62 105	2.11 94	0.31 50	1.57 115	0.15 59	0.32 82	3.77 167	1.18 256	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 99

NLSM3	0.78 62	0.33 118	1.31 35	0.06 42	1.93 443	1.22 30	0.05 62	3.26 64	1.87 86	0.34 63	0.87 83	0.12 54	1.04 196	2.53 131	0.74 172	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1

NLSM1	1.01 98	0.27 62	1.17 17	0.19 113	2.24 462	1.26 55	0.10 103	3.53 98	1.97 88	0.46 103	0.83 82	0.08 39	1.66 253	5.92 245	0.47 122	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

MS-F	0.25 2	0.17 9	0.64 1	0.01 1	0.08 54	1.24 43	0.00 1	0.96 4	0.70 6	0.32 55	0.03 6	0.06 15	0.11 25	0.31 1	0.37 78	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

HiDET	0.34 4	0.16 3	0.67 2	0.01 1	0.10 71	1.18 21	0.01 9	2.53 20	0.71 7	0.29 40	0.06 17	0.07 25	0.12 31	0.35 3	0.42 98	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LCMNet	0.34 4	0.16 3	0.75 3	0.02 5	0.10 71	1.21 27	0.01 9	2.64 24	0.73 14	0.24 28	0.05 16	0.06 15	0.17 37	0.32 2	0.39 84	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

CSFM-Stereo	0.36 7	0.16 3	0.83 4	0.01 1	0.10 71	1.19 22	0.00 1	2.37 18	0.71 7	0.52 116	0.04 13	0.07 25	0.26 59	0.36 4	0.43 101	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

NLCSM	1.08 109	0.49 253	2.02 121	0.11 78	2.11 453	1.27 61	0.16 146	3.92 126	2.41 115	0.59 124	3.08 179	0.22 85	0.35 86	3.19 145	1.55 289	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 99

VIP-Stereo	0.76 60	0.66 332	2.08 131	0.09 68	0.27 199	1.99 149	0.11 110	3.32 69	0.80 22	0.48 106	1.27 102	0.28 100	0.11 25	3.06 142	0.41 93	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.12 361

GEAStereo	0.59 34	0.22 31	1.14 14	0.16 104	0.19 164	1.96 144	0.73 319	3.39 76	0.84 28	0.52 116	0.65 63	0.19 67	0.48 126	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.12 361

BridgeDepth	0.38 9	0.26 57	1.19 20	0.01 1	0.04 14	1.19 22	0.03 41	2.97 33	0.73 14	0.21 22	0.02 1	0.15 59	0.10 17	0.64 18	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.81 67	0.25 50	1.66 77	0.16 104	0.28 207	2.77 241	0.91 371	3.39 76	0.84 28	0.52 116	3.10 180	0.19 67	0.71 161	0.73 25	0.28 55	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.21 416	0.12 361

Zero-FE251	0.62 35	0.53 278	2.17 148	0.37 157	0.30 212	1.84 132	0.06 70	2.60 22	0.31 2	2.21 172	0.23 40	0.09 46	0.39 100	0.67 20	0.52 135	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.07 280

Wavelet-MonSter	0.35 6	0.28 65	1.43 47	0.03 12	0.40 251	1.20 26	0.00 1	1.14 6	0.82 27	0.27 34	0.04 13	0.05 6	0.08 9	0.96 48	0.20 28	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99

FSD					0.10 71	0.53 5	0.06 70	3.21 58	0.81 24	0.16 12	0.24 43	1.06 172	0.12 31	0.63 17	0.24 37	0.02 360	0.07 412	0.00 1	0.00 1	0.01 33

DA	1.19 124	0.37 164	1.94 106	0.62 200	0.30 212	6.06 427	0.59 277	5.55 241	2.23 101	0.37 70	2.42 156	0.41 127	1.17 213	1.24 68	0.16 17	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.20 433

Monster-pub-mixall	0.72 54	0.39 176	0.98 5	0.04 27	0.12 99	1.23 33	0.01 9	2.74 27	0.86 36	0.86 140	0.39 50	0.07 25	0.09 13	6.24 264	0.32 63	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 153

Replicate-Monster	1.25 136	1.94 509	10.24 514	0.08 61	0.32 227	1.32 70	0.03 41	3.71 108	0.89 51	1.07 151	0.07 18	0.08 39	0.10 17	4.74 203	0.14 11	0.01 260	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.22 439

GGEV	1.19 124	0.37 164	1.94 106	0.62 200	0.30 212	6.06 427	0.59 277	5.55 241	2.23 101	0.37 70	2.42 156	0.41 127	1.17 213	1.24 68	0.16 17	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.20 433

FlowAnything_test	0.51 22	0.33 118	2.09 132	0.15 100	0.15 119	1.71 119	0.03 41	1.76 9	0.49 3	1.10 154	0.77 74	0.03 1	0.05 4	0.61 16	0.66 155	0.05 441	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.02 99

zh-sn7	11.12 550	7.26 562	33.16 582	2.32 469	2.31 466	11.66 517	7.80 549	13.53 504	17.94 530	16.39 544	31.80 563	14.22 504	16.88 553	23.07 575	23.00 573	0.00 1	0.13 477	0.00 1	0.00 1	0.52 500	0.48 502

z-mn7	10.46 545	4.14 542	20.35 558	2.15 444	1.68 418	19.07 555	5.72 522	13.28 501	34.58 577	9.45 464	35.20 575	15.69 515	9.13 515	21.16 569	17.07 552	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.19 426

z-ln-s-r	5.99 478	1.34 466	15.55 544	1.52 335	1.95 444	3.28 300	2.71 460	7.72 328	11.16 478	6.43 339	25.06 544	8.76 431	5.86 451	11.03 504	17.17 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.11 347

w-ln-seven	10.20 541	3.08 531	26.36 573	2.06 433	2.49 473	15.81 540	4.39 500	17.80 543	33.50 571	20.47 556	25.79 547	15.12 511	7.40 483	11.75 516	17.48 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 496	0.13 372

S2M2_XL	0.22 1	0.33 118	1.17 17	0.07 52	0.11 85	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 5	0.73 71	0.07 25	0.17 37	0.39 5	0.20 28	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.52 23	0.19 17	1.61 70	0.03 12	0.61 307	1.26 55	0.08 89	3.20 56	0.84 28	0.41 88	0.29 45	0.05 6	0.72 162	0.77 31	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

asd	0.49 18	0.16 3	1.57 65	0.04 27	0.72 324	1.24 43	0.05 62	2.80 28	0.84 28	0.45 100	0.50 56	0.06 15	0.56 142	0.58 14	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

qwe	0.66 41	0.19 17	1.64 76	0.05 34	1.17 378	1.23 33	0.03 41	3.35 74	0.88 46	0.51 113	0.38 48	0.04 3	0.17 37	3.22 146	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

2.25w	0.67 43	0.20 22	1.40 43	0.04 27	0.13 108	1.21 27	0.05 62	3.23 60	0.87 41	0.36 67	1.17 99	0.07 25	0.69 157	3.67 162	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.25_new	0.52 23	0.18 12	1.42 44	0.03 12	0.88 342	1.23 33	0.04 49	3.18 53	0.85 33	0.32 55	0.77 74	0.05 6	0.42 115	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.5w_new	0.52 23	0.18 12	1.42 44	0.03 12	0.88 342	1.23 33	0.04 49	3.18 53	0.85 33	0.32 55	0.77 74	0.05 6	0.42 115	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.5_new	0.49 18	0.17 9	1.73 87	0.06 42	0.30 212	1.23 33	0.07 80	3.11 40	0.87 41	0.45 100	0.66 66	0.05 6	0.19 41	0.67 20	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

4.5w-stereo	0.49 18	0.17 9	1.73 87	0.06 42	0.30 212	1.23 33	0.07 80	3.11 40	0.87 41	0.45 100	0.66 66	0.05 6	0.19 41	0.67 20	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

4.25w-stereo	0.52 23	0.18 12	1.43 47	0.03 12	0.88 342	1.23 33	0.04 49	3.18 53	0.85 33	0.32 55	0.77 74	0.05 6	0.42 115	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4w-stereo	0.55 28	0.18 12	1.39 42	0.02 5	0.35 238	1.26 55	0.06 70	3.13 43	0.86 36	0.28 35	0.82 81	0.06 15	0.67 154	1.59 86	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2.5w	0.68 45	0.23 37	1.29 31	0.04 27	0.31 223	1.26 55	0.09 97	3.24 62	0.86 36	0.42 93	0.59 59	0.03 1	0.56 142	4.36 192	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2.75w_new	0.55 28	0.23 37	1.43 47	0.04 27	0.12 99	1.25 48	0.08 89	3.20 56	0.86 36	0.39 81	0.16 25	0.07 25	0.88 181	1.99 112	0.24 37	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3.25w_new	0.45 13	0.25 50	1.29 31	0.02 5	0.08 54	1.25 48	0.01 9	3.39 76	0.91 53	0.33 61	0.16 25	0.07 25	0.42 115	0.57 11	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

3.25w	0.45 13	0.25 50	1.29 31	0.02 5	0.08 54	1.25 48	0.01 9	3.39 76	0.91 53	0.33 61	0.16 25	0.06 15	0.42 115	0.57 11	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

3.75w	0.62 35	0.16 3	1.33 38	0.02 5	1.27 387	1.25 48	0.01 9	3.23 60	0.87 41	0.38 73	0.23 40	0.07 25	0.40 102	2.96 139	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3.5w_stereo	0.69 47	0.23 37	1.44 50	0.02 5	0.14 114	1.24 43	0.03 41	3.53 98	0.90 52	0.20 18	1.48 111	0.07 25	0.50 131	3.73 164	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3w_stereo	0.53 27	0.23 37	1.53 61	0.03 12	0.02 4	1.25 48	0.02 32	3.34 73	0.88 46	0.44 98	0.43 53	0.07 25	1.04 196	1.04 53	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

2w_stereo	0.56 30	0.19 17	1.31 35	0.03 12	0.10 71	1.22 30	0.04 49	3.42 86	0.81 24	0.79 136	0.73 71	0.07 25	1.24 222	0.81 33	0.37 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

1w_stereo	0.64 39	0.16 3	1.24 28	0.09 68	0.50 285	1.19 22	0.08 89	3.24 62	0.84 28	0.48 106	2.37 153	0.04 3	1.57 247	0.84 41	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

monsterstereo	0.93 81	0.30 83	1.91 99	0.43 169	2.63 478	1.21 27	0.01 9	3.11 40	0.76 19	0.46 103	1.44 109	0.05 6	0.09 13	5.66 234	0.50 132	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

monsters	0.87 71	0.28 65	1.54 62	0.47 177	2.71 482	1.38 77	0.01 9	3.14 44	0.81 24	0.32 55	0.48 55	0.05 6	0.13 33	5.72 239	0.42 98	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

G2L-ROB	3.43 367	0.77 365	3.89 330	1.71 370	1.16 377	4.51 389	0.44 234	11.70 451	5.70 305	7.51 393	5.34 260	11.24 476	1.71 258	7.66 369	5.10 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.10 333

IGEV	0.50 21	0.22 31	1.52 60	0.08 61	1.85 438	1.34 72	0.37 215	2.03 12	0.93 56	0.29 40	0.08 22	0.07 25	0.09 13	0.90 43	0.22 33	0.02 360	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

xyz-stereo-finetune2	1.82 187	0.51 264	2.22 152	0.10 71	0.05 18	6.49 436	0.17 155	3.59 102	2.15 95	0.63 127	6.19 284	0.49 140	3.44 346	6.93 319	3.48 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 22

xyz-stereo-finetune	1.20 127	0.44 225	2.19 150	0.08 61	0.05 18	3.16 293	0.68 303	3.41 83	2.58 125	0.81 138	1.77 128	0.68 154	0.37 92	6.20 261	1.63 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 99

xyz-stereo	6.97 501	0.29 72	36.85 588	0.20 114	0.07 37	30.65 579	0.19 162	3.97 131	1.82 83	10.21 484	24.87 541	6.06 367	7.29 482	11.62 512	4.87 436	0.01 260	0.02 267	0.35 544	0.00 1	0.06 231	0.02 99

111111	0.97 87	0.19 17	1.49 58	0.06 42	1.12 372	1.43 86	0.05 62	4.77 180	1.70 78	0.44 98	2.88 168	0.09 46	0.17 37	4.66 201	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.01 22

LG-Stereo_L2	0.64 39	0.33 118	1.46 55	0.10 71	0.18 152	1.30 65	0.19 162	3.53 98	0.72 9	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 184	0.36 72	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 99

LG-Stereo_L1	0.69 47	0.32 101	1.21 27	0.10 71	0.16 127	1.38 77	0.20 168	2.44 19	0.72 9	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 287	0.36 72	0.01 260	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 99

MLG-Stereo_test3	0.45 13	0.31 88	1.35 40	0.06 42	0.17 137	1.30 65	0.01 9	3.52 96	0.77 20	0.15 10	0.07 18	0.06 15	0.07 7	0.74 26	0.22 33	0.02 360	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 99

MLG-Stereo_test2	0.57 32	0.28 65	1.20 25	0.07 52	0.68 316	1.34 72	0.02 32	3.39 76	1.41 72	0.06 1	0.02 1	0.12 54	0.10 17	2.37 124	0.31 61	0.01 260	0.08 425	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 99

MLG-Stereo	0.72 54	0.23 37	1.13 11	0.06 42	0.16 127	1.24 43	0.00 1	3.84 124	1.40 71	0.06 1	0.03 6	0.08 39	0.10 17	5.71 238	0.16 17	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 99

LG-G_1	0.62 35	0.31 88	1.19 20	0.07 52	0.11 85	1.81 130	0.02 32	3.74 116	0.88 46	0.23 25	0.03 6	0.09 46	0.08 9	3.39 153	0.27 53	0.02 360	0.08 425	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 99

LG-G	0.62 35	0.31 88	1.19 20	0.07 52	0.11 85	1.81 130	0.02 32	3.74 116	0.88 46	0.23 25	0.03 6	0.09 46	0.08 9	3.39 153	0.27 53	0.02 360	0.08 425	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 99

DFGA-Net	2.78 300	1.91 507	7.35 482	1.52 335	0.36 241	3.36 305	0.20 168	6.64 301	5.93 321	4.88 255	6.31 293	2.18 214	1.12 201	7.43 355	5.98 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 480	0.04 199

G2L-Stereo_test	3.57 380	0.86 388	3.66 309	2.79 496	1.52 405	4.11 372	1.17 401	11.35 440	6.27 346	7.97 413	8.87 361	9.39 440	2.26 286	6.55 294	4.33 423	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.22 423	0.13 372

LGtest1	0.42 10	0.33 118	1.42 44	0.13 97	0.16 127	0.98 12	0.01 9	2.30 17	0.96 57	0.21 22	0.07 18	0.08 39	0.10 17	1.10 57	0.31 61	0.01 260	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 99

coex_refinement	4.04 421	0.87 391	3.55 298	2.96 506	1.40 399	4.28 377	0.32 204	11.18 432	7.72 400	8.32 426	13.44 460	10.01 451	3.48 347	6.28 267	6.76 469	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.16 406

LG-Stereo	0.79 63	0.32 101	3.96 332	0.04 27	0.15 119	1.19 22	0.18 159	3.52 96	2.95 149	0.32 55	1.77 128	0.22 85	0.14 34	0.39 5	0.43 101	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.02 99

S2M2_L	0.46 16	0.39 176	1.17 17	0.37 157	0.17 137	1.14 14	0.01 9	1.46 8	1.83 84	0.19 17	0.87 83	0.13 56	0.19 41	0.57 11	0.43 101	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.21 416	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.69 47	0.30 83	1.15 16	0.25 126	0.12 99	1.26 55	0.29 196	1.87 11	0.62 5	0.50 112	0.51 57	0.08 39	0.11 25	6.67 303	0.09 1	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

G2L-Stereo	3.40 363	0.93 411	4.73 387	1.61 354	2.05 448	2.88 265	0.60 282	8.94 367	5.84 314	7.42 388	7.33 327	8.61 430	2.16 280	8.44 427	6.11 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.18 415

MM-Stereo_test3	1.83 189	0.59 303	1.93 103	1.43 323	3.99 529	2.44 194	0.81 341	5.81 258	6.70 366	1.73 169	4.79 228	1.23 179	0.65 153	3.30 148	0.85 204	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.05 236

MM-Stereo_test1	1.57 161	0.36 157	2.19 150	1.17 283	0.35 238	2.39 189	0.56 266	4.53 160	5.21 287	3.67 219	1.65 122	0.40 124	0.84 179	6.90 317	0.80 195	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.03 153

HART	1.68 168	0.67 336	2.72 201	0.04 27	0.27 199	1.72 122	0.04 49	5.60 245	3.16 170	1.44 160	7.73 339	2.41 220	0.15 35	6.44 280	0.62 146	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.17 411

HI	3.18 338	0.90 401	3.05 252	1.28 298	0.15 119	2.29 176	0.04 49	5.31 225	3.52 199	7.96 411	12.69 450	11.43 478	6.61 465	4.26 188	4.02 416	0.00 1	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.01 22

CoSv	3.18 338	0.90 401	3.05 252	1.28 298	0.15 119	2.29 176	0.04 49	5.31 225	3.52 199	7.96 411	12.69 450	11.43 478	6.61 465	4.26 188	4.02 416	0.00 1	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.01 22

ISRNet	3.93 414	0.55 287	5.49 429	3.20 516	2.69 481	2.11 159	0.26 188	7.01 315	6.40 353	11.00 504	17.99 507	8.31 419	2.64 302	6.51 290	4.36 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.02 99

FoundationStereo	0.26 3	0.29 72	1.25 30	0.24 124	0.10 71	0.41 3	0.07 80	0.57 1	0.80 22	0.24 28	0.03 6	0.09 46	0.37 92	0.46 8	0.12 4	0.03 408	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

StereoAnything_RVC	1.52 158	7.77 565	2.81 218	0.05 34	0.02 4	1.11 13	0.06 70	3.26 64	0.75 18	0.12 5	0.02 1	0.07 25	0.68 156	6.69 304	0.13 8	0.02 360	0.08 425	0.00 1	0.00 1	6.69 571	0.02 99

HUF	1.05 106	0.64 320	2.33 158	0.35 154	0.22 178	3.09 282	0.41 226	3.73 115	2.89 145	0.36 67	2.71 164	0.33 116	0.30 76	2.28 122	0.23 35	0.00 1	0.61 558	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.39 485

GIP-stereo	0.70 50	0.44 225	1.70 85	1.52 335	0.75 326	1.48 89	0.05 62	4.18 140	1.10 63	0.18 15	0.42 51	0.58 150	0.38 96	0.65 19	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.01 22

fffft	0.97 87	0.29 72	1.69 84	0.03 12	0.05 18	2.12 161	0.65 296	3.44 89	1.87 86	0.34 63	0.60 61	0.23 87	0.20 44	6.69 304	0.89 219	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.18 393	0.09 309
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 50	0.29 72	1.62 72	0.16 104	0.06 29	1.95 141	0.45 236	0.88 3	0.74 17	0.55 121	0.51 57	0.14 57	0.09 13	6.32 273	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

SMoEStereo_RVC	0.95 84	0.35 145	1.37 41	0.63 205	0.07 37	2.07 154	0.16 146	2.88 30	1.68 77	0.30 45	1.23 101	0.19 67	0.28 64	6.80 309	0.84 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.13 372

tt45	1.09 111	0.35 145	1.49 58	0.39 162	0.23 183	3.50 319	0.14 134	3.35 74	1.81 81	0.36 67	2.04 138	0.27 96	0.26 59	6.84 312	0.63 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 365	0.03 153

999	1.25 136	0.37 164	1.63 75	1.15 281	0.34 235	3.03 277	0.66 299	3.41 83	2.27 105	0.30 45	3.20 183	0.19 67	0.25 52	7.23 345	0.85 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 365	0.01 22

mms	1.03 102	0.54 283	1.58 67	0.05 34	0.36 241	1.52 96	0.08 89	2.97 33	1.84 85	0.38 73	2.94 171	0.32 112	0.25 52	6.82 310	0.39 84	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.28 468

ours_stereo	1.03 102	0.55 287	1.86 93	0.12 81	0.32 227	1.16 15	0.09 97	3.27 66	2.18 98	0.39 81	3.02 175	0.34 120	0.26 59	6.32 273	0.37 78	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.18 393	0.13 372

fffy	1.13 119	0.51 264	2.15 140	1.01 258	0.09 63	2.30 181	0.19 162	4.07 135	1.13 66	0.16 12	2.66 161	0.20 73	0.38 96	6.98 326	0.35 69	0.00 1	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.14 354	0.16 406

tg	1.96 212	0.64 320	2.15 140	0.68 211	0.12 99	4.40 387	0.04 49	5.74 250	4.19 245	4.00 229	5.23 251	2.58 224	0.93 184	7.12 337	0.77 186	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.25 454

DDVS	3.59 382	0.53 278	4.53 372	2.02 423	1.27 387	6.63 440	0.49 250	8.73 362	4.10 239	7.14 372	7.63 336	12.68 491	2.25 284	8.69 442	4.09 419	0.08 465	0.20 517	0.01 426	0.00 1	0.14 354	0.59 516

rvit_0105_6	1.26 138	0.87 391	4.85 391	0.61 198	0.07 37	1.60 102	0.32 204	3.79 122	5.87 315	0.25 31	0.26 44	1.09 173	0.29 68	4.60 199	0.62 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 257

rvit_0105_5	1.48 155	0.89 398	5.43 425	0.46 172	0.04 14	1.60 102	0.60 282	4.65 174	5.90 318	0.76 134	1.59 117	1.75 200	0.78 172	4.20 186	0.88 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 257

rvit_0105_4	1.38 148	0.98 417	5.52 434	0.61 198	0.05 18	1.62 105	0.41 226	3.95 130	5.80 312	0.31 50	0.73 71	1.37 181	0.53 137	4.89 211	0.78 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 199

rvit_0105_3	1.71 171	0.90 401	5.93 445	0.78 218	0.02 4	1.62 105	1.69 432	5.15 205	5.99 329	2.22 175	1.64 121	1.97 210	1.17 213	4.19 184	0.92 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 153

rvit_stereo_0083	1.03 102	0.26 57	3.09 259	0.49 178	0.09 63	1.27 61	0.24 181	2.72 25	4.60 265	0.38 73	0.77 74	0.78 161	1.18 216	4.35 191	0.33 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 153

rvit_stereo_0081_aga	0.76 60	0.51 264	3.29 275	0.11 78	0.25 189	1.73 123	0.22 175	3.68 106	2.54 123	0.26 33	0.16 25	0.27 96	0.30 76	1.31 70	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.04 199

WCG-NET	1.24 133	0.43 217	1.46 55	0.33 146	0.08 54	2.14 163	1.08 394	3.09 39	6.86 371	2.73 190	3.43 194	0.74 158	0.94 186	0.89 42	0.33 65	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.05 236

rvit_stereo_0081	0.88 73	0.28 65	1.81 89	0.62 200	0.13 108	1.34 72	0.12 117	3.14 44	4.59 263	0.43 96	0.30 46	0.54 147	0.11 25	3.89 169	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

FC-DCNN v2	10.88 548	0.52 272	4.17 352	1.92 403	1.63 410	17.79 552	5.35 520	18.87 554	19.88 541	28.77 573	34.99 574	34.62 580	21.72 572	16.03 549	11.16 530	0.03 408	0.01 188	0.02 458	0.00 1	0.06 231	0.08 296

DCVSM-stereo	3.13 333	0.37 164	2.95 235	1.51 333	0.80 335	2.75 239	0.49 250	6.79 308	5.25 288	11.43 509	5.57 267	10.79 466	5.30 437	5.25 221	2.95 373	0.03 408	0.09 437	0.03 477	0.00 1	0.12 329	0.09 309

ACV-stereo	4.46 444	0.76 362	9.94 511	1.91 399	1.06 366	11.61 515	1.28 409	6.25 277	7.09 380	3.09 201	5.21 250	16.88 528	10.23 527	7.96 387	5.47 444	0.06 451	0.15 489	0.01 426	0.00 1	0.12 329	0.14 383

rvit_stereo_0082	0.88 73	0.28 65	1.81 89	0.62 200	0.13 108	1.34 72	0.12 117	3.14 44	4.59 263	0.43 96	0.30 46	0.54 147	0.11 25	3.89 169	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

IGEV-Stereo++	0.74 57	0.23 37	1.31 35	0.06 42	1.62 409	1.95 141	0.01 9	3.29 67	1.81 81	0.38 73	1.68 124	0.10 52	1.16 212	0.91 44	0.19 27	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 22

rvit_stereo_0075_2	2.00 216	0.32 101	5.49 429	0.60 197	1.98 445	1.77 125	0.10 103	7.24 319	5.70 305	2.90 196	4.06 208	3.11 247	0.56 142	5.32 224	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.16 406

RAStereo	0.68 45	0.42 206	3.15 264	0.18 112	0.52 293	1.17 16	0.02 32	3.16 48	0.98 59	0.51 113	1.43 108	0.16 61	0.22 48	0.75 28	0.83 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.02 99

rvit_stereo_0080	0.88 73	0.51 264	3.12 261	0.07 52	0.12 99	1.31 67	0.37 215	3.78 119	3.29 184	0.56 122	1.13 96	0.40 124	0.76 166	1.71 90	0.47 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 199

rvit_stereo_ft	1.00 96	0.78 372	3.84 328	0.84 228	0.36 241	1.23 33	0.24 181	3.81 123	3.76 212	0.37 70	0.87 83	0.74 158	1.12 201	1.18 65	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.06 257

WCG-NET（raft）	1.49 156	0.50 257	1.55 63	0.21 118	0.08 54	2.15 165	1.01 385	2.72 25	6.26 345	2.79 191	3.06 178	4.38 309	1.04 196	3.53 159	0.26 44	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.08 296

RAFT-Stereo-weight	1.67 167	0.31 88	1.57 65	0.97 253	0.15 119	3.19 295	0.77 331	5.06 199	6.19 344	4.96 257	3.38 192	2.83 231	0.35 86	2.87 137	0.74 172	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 99

test_sample7	3.30 346	0.47 242	3.43 291	1.98 414	0.35 238	4.33 379	1.88 438	10.66 418	7.73 402	8.36 428	7.55 331	6.55 380	4.27 389	6.58 296	1.62 297	0.06 451	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.06 257

test_sample6	3.14 335	0.41 198	4.42 364	1.92 403	0.49 282	3.25 299	0.21 173	11.30 438	6.69 365	6.50 341	10.86 416	4.03 287	2.93 324	7.06 333	2.65 364	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.06 257

test_sample5	2.91 317	0.40 187	4.33 359	1.81 384	0.50 285	3.33 303	0.17 155	11.27 436	6.55 361	6.18 316	8.35 353	3.65 272	2.71 309	6.61 298	2.15 339	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.05 236

test_sample4	2.87 312	0.40 187	4.54 373	1.80 382	0.54 296	3.95 363	0.15 140	11.48 445	6.49 360	6.33 333	6.81 305	3.68 276	2.65 304	6.11 255	2.36 352	0.02 360	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 236

test_sample3	2.87 312	0.37 164	4.45 367	1.95 409	0.59 300	4.69 395	0.16 146	11.50 446	6.45 357	5.82 288	6.44 297	3.76 280	2.64 302	6.01 250	2.41 356	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 236

test_sample2	2.32 257	0.25 50	3.38 282	2.08 434	0.41 256	2.58 212	0.15 140	9.50 383	4.97 279	3.66 218	4.86 233	4.29 306	3.26 333	5.83 243	1.09 243	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 153

test_sample1	2.31 255	0.26 57	3.29 275	2.08 434	0.46 268	2.62 221	0.05 62	9.88 394	4.23 246	3.90 226	3.92 206	3.49 265	4.44 402	5.67 236	1.88 320	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 153

CAS++	1.18 122	0.55 287	1.99 116	0.17 107	0.27 199	1.85 134	0.63 289	8.48 350	3.07 164	1.71 167	2.32 151	0.18 65	0.20 44	1.91 110	0.30 56	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.99 93	0.37 164	1.89 97	0.08 61	0.19 164	1.68 113	0.02 32	4.12 139	6.41 354	0.70 131	1.57 115	0.46 137	0.67 154	1.15 62	0.41 93	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

MGS-Stereo	1.10 112	0.26 57	2.45 167	0.58 194	0.06 29	1.84 132	0.67 302	2.16 14	3.42 193	1.03 146	6.13 280	0.49 140	0.36 89	1.43 76	0.62 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 499	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 138	0.42 206	2.36 163	0.59 196	1.26 384	2.43 193	0.01 9	3.29 67	7.76 405	1.71 167	2.78 166	0.27 96	0.32 82	1.16 64	0.58 144	0.04 429	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.10 333

SMFormer	3.54 377	0.39 176	3.61 303	1.69 364	0.11 85	2.85 260	0.29 196	12.46 479	10.41 463	7.16 374	10.23 397	4.78 324	4.45 403	8.71 444	3.51 399	0.07 460	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.04 199

tta	3.54 377	0.39 176	3.61 303	1.69 364	0.11 85	2.85 260	0.29 196	12.46 479	10.41 463	7.16 374	10.23 397	4.78 324	4.45 403	8.71 444	3.51 399	0.07 460	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.03 153

qqq1	3.38 359	0.39 176	3.61 303	1.69 364	0.11 85	2.85 260	0.29 196	12.46 479	10.41 463	7.16 374	10.23 397	4.78 324	4.45 403	8.71 444	0.30 56	0.07 460	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.03 153

fff1	3.38 359	0.39 176	3.61 303	1.69 364	0.11 85	2.85 260	0.29 196	12.46 479	10.41 463	7.16 374	10.23 397	4.78 324	4.45 403	8.71 444	0.30 56	0.07 460	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.03 153

CoDeX	3.43 367	0.68 339	4.49 369	0.98 254	1.65 413	6.37 433	2.14 443	13.23 500	6.07 333	7.23 379	8.95 364	4.09 291	3.79 369	6.31 271	2.37 353	0.03 408	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.15 394

xx1	2.33 259	0.65 326	2.15 140	2.30 461	0.02 4	5.80 418	0.56 266	4.31 145	10.41 463	1.03 146	3.33 187	4.67 319	2.70 306	8.05 396	0.45 111	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 153

11t1	1.62 165	0.26 57	2.53 177	2.37 473	0.24 186	2.58 212	0.06 70	6.66 302	3.00 158	3.40 212	3.01 173	1.14 175	1.94 271	4.18 183	0.91 223	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 153

DualNet	3.05 325	0.40 187	4.33 359	1.81 384	0.50 285	3.33 303	0.17 155	11.27 436	6.55 361	6.50 341	10.86 416	3.65 272	2.71 309	6.61 298	2.15 339	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.05 236

ffm	2.90 315	0.31 88	3.97 333	1.34 306	0.98 358	2.80 245	0.48 240	4.53 160	10.19 458	6.29 329	9.23 372	5.59 352	3.72 365	8.00 390	0.46 115	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.04 199

ff1	3.45 372	0.31 88	3.97 333	1.34 306	0.98 358	2.80 245	0.48 240	4.53 160	10.19 458	6.29 329	9.23 372	5.59 352	3.72 365	10.11 486	9.35 509	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.04 199

mmx	3.86 405	0.31 88	3.97 333	1.34 306	0.98 358	2.80 245	0.48 240	12.18 474	10.66 471	6.29 329	9.23 372	5.59 352	3.72 365	10.11 486	9.35 509	0.05 441	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 199

ttt	3.86 405	0.23 37	2.34 161	2.22 454	1.68 418	4.36 382	0.28 192	12.45 478	11.09 476	6.90 361	11.85 433	4.08 290	3.28 334	8.47 428	7.85 482	0.06 451	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 153

1111x	4.25 437	0.30 83	4.31 358	1.47 329	0.37 245	5.10 404	0.32 204	12.86 491	9.82 452	6.01 302	9.73 389	8.78 432	5.97 455	9.43 475	10.39 521	0.06 451	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.04 199

whm_eth	0.88 73	0.51 264	3.12 261	0.07 52	0.12 99	1.31 67	0.37 215	3.78 119	3.29 184	0.56 122	1.13 96	0.40 124	0.76 166	1.71 90	0.47 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.04 199

xxx	3.86 405	0.31 88	3.98 337	1.34 306	0.98 358	2.80 245	0.48 240	12.18 474	10.66 471	6.29 329	9.23 372	5.59 352	3.72 365	10.11 486	9.35 509	0.05 441	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 199

GMStereo_Zeroshot	2.77 299	1.98 512	5.14 410	1.53 340	0.36 241	3.56 327	0.10 103	5.57 243	5.91 320	6.89 359	7.02 314	8.50 428	0.91 182	6.01 250	1.65 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 405	0.01 22

plain	1.34 143	0.51 264	5.09 406	0.30 133	0.05 18	1.58 99	0.08 89	4.47 157	3.77 213	0.42 93	1.76 127	0.60 152	0.74 164	6.11 255	0.94 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 490	0.02 99

MaDis-Stereo	0.80 64	0.69 344	3.02 242	0.33 146	1.83 436	1.22 30	0.06 70	3.41 83	1.49 74	0.31 50	0.38 48	0.42 131	0.51 133	1.14 61	1.21 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.05 236

StereoVision	2.25 247	0.72 349	4.00 339	1.03 261	2.64 479	1.91 137	0.28 192	5.83 260	4.43 253	1.89 170	10.65 410	3.88 282	0.52 136	5.13 219	1.98 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.03 153

MIF-Stereo (partial)	1.29 141	0.33 118	3.02 242	0.03 12	1.12 372	1.26 55	0.13 127	4.46 155	3.75 210	0.35 66	2.39 155	0.31 109	0.74 164	6.09 254	1.76 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.04 199

UniTT-Stereo	0.83 69	0.33 118	1.98 114	0.92 241	1.27 387	0.54 6	0.11 110	1.35 7	2.94 148	1.67 166	2.09 140	0.20 73	0.31 80	1.57 84	1.07 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 365	0.01 22

CASnet	0.98 89	0.32 101	1.62 72	0.65 208	0.07 37	2.11 159	0.14 134	3.50 93	4.03 231	3.77 224	1.41 107	0.31 109	0.29 68	0.80 32	0.57 140	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	2.99 322	0.39 176	4.02 340	0.39 162	0.26 196	2.53 203	0.15 140	9.24 376	9.22 439	7.12 371	11.53 430	6.94 390	2.41 292	4.02 178	1.33 266	0.01 260	0.02 267	0.02 458	0.00 1	0.05 207	0.07 280

CFNet_ucs	3.07 327	0.44 225	4.05 344	0.54 185	0.37 245	3.08 280	0.19 162	9.80 392	8.49 430	7.64 398	12.62 449	5.67 357	1.76 267	4.96 213	1.51 283	0.00 1	0.04 350	0.01 426	0.00 1	0.09 279	0.11 347

GCAP-Stereo	0.95 84	0.62 316	1.99 116	0.30 133	0.03 12	1.66 109	0.01 9	4.43 153	3.00 158	1.63 165	1.17 99	1.39 182	0.76 166	1.31 70	0.55 138	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.02 99

Any-RAFT	2.18 237	0.25 50	1.94 106	1.37 313	0.80 335	5.01 403	0.56 266	8.51 351	5.58 302	4.01 230	4.85 232	5.44 349	2.26 286	2.45 128	0.35 69	0.00 1	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 99

HH	2.42 266	0.73 352	3.76 316	0.91 237	0.14 114	2.78 242	0.71 314	7.92 335	2.72 134	1.53 163	6.10 278	7.93 411	4.01 376	8.60 435	0.44 107	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.04 199

HanStereo	2.42 266	0.73 352	3.76 316	0.91 237	0.14 114	2.78 242	0.71 314	7.92 335	2.72 134	1.53 163	6.10 278	7.93 411	4.01 376	8.60 435	0.44 107	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.04 199

LL-Strereo	4.71 454	1.64 489	7.51 487	1.15 281	4.31 534	3.71 342	1.45 418	9.21 375	8.36 424	8.37 432	8.17 351	10.82 467	11.36 534	12.51 523	4.82 435	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.32 477

4D-IteraStereo	1.72 172	0.86 388	3.01 240	0.09 68	2.86 487	3.57 330	1.06 389	3.92 126	5.31 290	5.28 271	1.02 86	3.92 283	0.38 96	1.83 102	1.04 238	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.09 309

LoS_RVC	1.26 138	1.43 470	1.91 99	0.42 165	3.77 523	1.71 119	0.04 49	2.58 21	2.49 118	0.42 93	2.58 160	0.30 105	0.57 146	1.71 90	0.66 155	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	4.49 565

CAS	2.24 242	0.25 50	1.86 93	11.21 571	3.86 525	1.67 110	0.02 32	3.87 125	2.67 129	0.41 88	1.63 120	0.24 90	0.27 62	1.50 81	0.74 172	9.43 581	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	5.21 568

CBFPSM	4.87 455	0.94 414	14.70 541	1.51 333	1.15 376	11.49 513	2.55 455	7.28 321	6.47 358	6.23 320	4.83 231	15.30 514	8.99 512	6.88 314	8.20 493	0.03 408	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.40 490	0.42 493

iinet-f	5.94 474	1.60 485	26.88 576	1.79 381	1.38 398	11.92 520	1.47 419	6.80 309	7.11 381	6.90 361	14.43 470	10.64 464	7.97 496	7.00 328	12.12 535	0.02 360	0.03 319	0.05 496	0.00 1	0.63 512	0.02 99

LoS	0.91 80	0.34 134	2.10 137	0.38 161	0.13 108	2.47 195	0.26 188	5.00 197	2.74 138	0.89 141	0.21 39	0.49 140	0.36 89	1.97 111	0.67 157	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.01 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.56 160	0.35 145	1.44 50	0.42 165	7.70 568	2.66 230	0.13 127	4.89 186	2.53 121	0.25 31	1.10 91	0.33 116	0.31 80	1.61 88	0.58 144	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.54 502	6.26 571

EGLCR-Stereo	1.04 105	0.20 22	2.00 118	1.14 280	0.16 127	2.50 199	0.11 110	4.96 191	2.61 126	0.79 136	0.07 18	1.46 188	0.37 92	3.96 176	0.23 35	0.01 260	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280

GASNet	5.19 460	4.61 546	9.38 506	4.73 553	2.10 452	3.80 355	1.57 425	12.07 467	10.96 474	8.92 452	7.03 316	8.21 418	7.67 493	14.02 534	7.36 474	0.02 360	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.69 516	0.42 493

gwcnet-sp	3.31 348	1.47 473	7.26 478	1.73 373	0.69 317	7.57 463	1.14 397	8.59 354	6.17 341	8.57 438	5.25 254	4.26 301	3.36 337	6.46 281	3.44 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.11 347

scenet	3.31 348	1.47 473	7.26 478	1.73 373	0.69 317	7.57 463	1.14 397	8.59 354	6.17 341	8.57 438	5.25 254	4.26 301	3.36 337	6.46 281	3.44 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.11 347

CASS	2.44 270	0.44 225	3.56 299	0.85 230	0.38 247	3.14 289	0.22 175	9.64 388	4.00 228	6.78 350	7.62 335	3.57 270	3.58 353	3.80 168	1.10 244	0.02 360	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.36 147	0.21 28	1.68 83	0.20 114	0.49 282	1.58 99	0.11 110	5.15 205	2.40 114	4.62 245	1.77 128	4.56 316	0.45 124	3.23 147	0.63 149	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

riskmin	1.88 197	0.15 1	2.11 138	1.38 315	0.88 342	2.40 190	0.04 49	5.93 263	6.10 334	2.25 178	1.34 106	6.06 367	5.08 433	2.78 135	1.01 236	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.06 257

ProNet	1.20 127	0.60 307	2.00 118	0.26 128	0.08 54	2.73 233	0.68 303	5.00 197	2.52 120	0.29 40	1.32 105	0.37 123	0.36 89	6.94 324	0.44 107	0.00 1	0.07 412	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.07 280

ssnet_v2	4.46 444	0.87 391	5.18 413	1.57 348	0.67 314	9.14 484	4.73 509	11.84 456	9.68 448	8.79 445	6.24 289	9.91 448	4.34 397	6.28 267	9.30 508	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.28 452	0.30 472

RCA-Stereo	1.99 215	0.34 134	2.71 199	0.26 128	0.06 29	2.29 176	0.48 240	4.89 186	14.65 510	2.81 193	5.51 265	0.78 161	3.21 332	1.44 77	0.33 65	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.02 99

ssnet	3.31 348	1.47 473	7.26 478	1.73 373	0.69 317	7.57 463	1.14 397	8.59 354	6.17 341	8.57 438	5.25 254	4.26 301	3.36 337	6.46 281	3.44 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.11 347

CroCo-Stereo Lap2	1.24 133	0.88 395	3.39 284	0.95 248	4.59 548	0.47 4	0.08 89	3.51 95	2.80 141	1.17 157	2.24 148	1.57 193	0.20 44	1.48 80	1.14 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.12 361

HBP-ISP	4.09 422	1.05 428	4.10 349	1.87 392	1.31 394	7.56 462	3.98 489	11.26 434	9.94 455	7.81 404	14.44 471	3.23 252	4.27 389	8.89 455	1.87 318	0.06 451	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.04 199

TestStereo1	2.85 306	0.81 379	3.48 292	3.11 510	0.44 260	2.52 200	1.50 420	6.37 284	8.18 418	4.62 245	9.24 377	2.23 217	3.69 358	9.19 465	1.26 259	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.27 450	0.09 309

DCANet-4	2.03 220	0.34 134	5.30 420	0.31 138	0.18 152	1.69 114	0.12 117	4.95 189	8.55 432	5.78 283	5.17 242	1.12 174	2.82 317	2.11 119	1.92 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 415

qqq	1.93 207	0.30 83	2.96 237	1.40 317	0.05 18	1.96 144	0.39 221	8.45 346	3.33 188	3.06 200	3.84 202	4.67 319	2.70 306	4.40 193	0.96 228	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 153

fff	2.28 251	0.61 311	3.81 322	0.22 120	0.07 37	1.69 114	0.11 110	5.37 231	11.84 488	5.80 285	5.17 242	1.44 185	5.41 440	2.00 113	1.92 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 415

ADStereo(finetuned)	2.26 250	0.64 320	5.22 416	0.31 138	0.18 152	1.71 119	0.25 186	5.23 210	8.46 427	6.06 306	5.30 258	1.41 183	6.37 461	1.87 106	1.87 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.18 415

x	1.73 174	0.28 65	2.49 174	1.91 399	0.17 137	2.10 157	0.83 347	8.74 363	3.55 202	3.28 207	2.12 146	3.10 246	1.96 272	2.90 138	1.12 246	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.03 153

DisPM	2.43 268	0.32 101	3.04 247	1.76 376	0.18 152	3.46 310	0.65 296	5.13 202	4.88 276	8.59 441	7.04 317	2.84 232	1.03 193	8.85 452	0.83 199	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.02 99

Wz-Net-SNSev	9.23 530	6.70 557	24.28 568	1.87 392	1.81 435	8.57 475	12.29 576	17.37 540	20.39 545	10.43 490	23.11 533	16.66 525	8.03 497	14.47 539	17.86 555	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.41 493	0.30 472

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 476	1.55 481	9.92 510	2.40 474	3.22 496	10.28 498	3.14 471	11.64 448	9.79 451	9.54 468	20.22 517	11.16 475	6.77 472	10.61 497	9.16 505	0.06 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 199

BUS	2.49 277	0.32 101	3.05 252	0.46 172	0.46 268	7.12 451	0.50 252	9.05 370	4.69 268	6.11 310	6.15 281	5.29 343	0.83 176	3.91 171	1.77 312	0.01 260	0.03 319	0.03 477	0.00 1	0.04 173	0.00 1

Wz-Net-LNSev	6.46 487	1.93 508	16.44 548	1.52 335	4.15 532	12.66 526	4.96 513	13.05 496	12.10 492	10.55 494	16.23 483	11.32 477	7.19 479	8.43 426	8.48 497	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.06 257

IER	3.20 340	0.54 283	5.13 409	0.58 194	1.59 406	7.29 456	0.56 266	6.36 282	4.95 278	7.44 390	8.84 359	6.20 371	6.26 458	4.88 207	3.29 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

RAFT_CTSACE	3.40 363	1.07 431	4.52 371	1.27 293	3.14 492	4.00 367	1.07 391	3.93 129	4.43 253	4.66 250	17.94 506	7.21 401	2.76 313	10.82 500	0.85 204	0.00 1	0.07 412	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.01 22

CRFU-Net	4.45 443	0.67 336	5.02 399	2.78 495	1.32 395	12.67 527	3.35 478	11.26 434	3.52 199	10.06 482	9.30 382	10.91 470	6.92 474	7.26 346	3.24 384	0.15 487	0.16 498	0.16 525	0.00 1	0.26 444	0.05 236

NINENet	3.09 328	0.56 293	3.22 270	1.61 354	1.37 397	7.12 451	0.50 252	11.88 458	5.63 303	6.63 347	8.40 354	5.29 343	0.83 176	6.51 290	1.77 312	0.15 487	0.07 412	0.07 506	0.00 1	0.09 279	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 290	0.32 101	3.05 252	0.46 172	0.46 268	7.13 453	1.63 428	9.05 370	4.69 268	6.11 310	6.15 281	6.26 373	2.54 297	3.91 171	1.91 322	0.01 260	0.03 319	0.03 477	0.00 1	0.04 173	0.00 1

hknet	3.31 348	0.42 206	4.68 383	0.46 172	1.17 378	7.13 453	1.63 428	9.05 370	6.91 372	6.11 310	6.15 281	9.66 444	2.85 319	7.48 360	2.45 358	0.01 260	0.03 319	0.03 477	0.00 1	0.04 173	0.00 1

SA-5K	2.85 306	0.81 379	3.48 292	3.11 510	0.44 260	2.52 200	1.50 420	6.37 284	8.18 418	4.62 245	9.24 377	2.23 217	3.69 358	9.19 465	1.26 259	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.27 450	0.09 309

psmg	3.10 331	0.32 101	3.05 252	0.54 185	0.46 268	8.68 478	2.84 463	9.87 393	4.69 268	8.08 416	8.69 358	6.26 373	2.54 297	3.91 171	1.91 322	0.01 260	0.04 350	0.06 500	0.00 1	0.11 312	0.00 1

CSP-Net	4.12 424	1.28 461	3.70 314	1.54 342	1.06 366	13.28 533	2.33 446	12.96 494	5.45 293	8.87 450	8.54 357	8.43 423	3.03 325	8.16 408	3.65 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 393	0.03 153

GLC_STEREO	0.75 58	0.29 72	1.19 20	0.55 188	0.01 1	1.98 147	0.57 275	3.07 36	3.02 161	0.90 142	1.48 111	0.19 67	0.40 102	0.93 45	0.36 72	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 99

DAS	3.74 392	0.35 145	5.19 414	1.99 416	3.74 517	2.36 184	3.22 473	7.77 329	9.27 441	8.70 442	12.08 438	4.45 311	5.43 443	8.39 422	1.71 306	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 99

SepStereo	3.78 398	0.35 145	5.19 414	1.99 416	3.74 517	2.36 184	3.22 473	7.77 329	9.27 441	8.70 442	12.08 438	4.45 311	5.43 443	9.18 464	1.71 306	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 99

IPLG	2.43 268	0.66 332	4.77 388	0.54 185	0.31 223	3.01 275	0.26 188	6.15 271	5.55 299	7.69 399	6.21 286	1.89 205	1.74 263	7.19 343	2.35 351	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.12 361

IPLGR	2.28 251	0.51 264	6.00 447	0.15 100	0.15 119	1.99 149	0.22 175	6.34 281	6.04 332	6.80 352	5.76 269	2.87 234	2.31 288	4.88 207	1.28 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.18 415

AASNet	3.90 409	0.92 408	4.41 363	3.56 530	4.00 530	6.70 441	1.26 408	18.71 550	6.14 338	7.35 386	7.91 346	4.35 308	2.58 300	3.04 141	6.62 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 487	0.14 383

GMOStereo	1.81 183	0.47 242	2.09 132	0.10 71	0.27 199	1.49 90	0.89 366	4.40 148	4.51 258	8.16 419	6.97 308	2.96 237	1.15 207	1.42 72	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.03 153

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test-v	1.81 183	0.47 242	2.09 132	0.10 71	0.27 199	1.49 90	0.89 366	4.40 148	4.51 258	8.16 419	6.97 308	2.96 237	1.15 207	1.42 72	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.03 153

SACVNet	4.15 428	1.26 456	3.81 322	3.12 512	1.68 418	3.09 282	2.85 464	11.91 459	5.96 323	10.52 492	11.20 422	10.59 460	3.95 374	8.97 457	3.25 385	0.08 465	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.32 464	0.44 497

AACVNet	3.33 356	1.03 426	3.56 299	3.46 524	0.63 308	3.09 282	0.28 192	8.78 364	3.43 194	5.99 301	10.64 409	10.08 452	4.03 379	8.69 442	2.51 360	0.03 408	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.26 444	0.06 257

GwcNet-ADL	2.65 289	0.48 249	3.84 328	0.82 224	0.33 233	2.04 153	0.69 308	8.07 338	9.42 444	6.05 304	6.66 301	4.14 295	1.73 261	5.40 228	3.01 375	0.08 465	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.03 153

PSMNet-ADL	2.98 321	0.43 217	2.41 164	1.43 323	0.40 251	5.94 424	0.28 192	8.45 346	5.13 284	3.36 211	6.77 303	8.41 422	4.61 412	7.20 344	4.55 429	0.02 360	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 153

GANet-ADL	2.20 239	0.50 257	3.27 274	2.02 423	0.11 85	2.21 170	0.48 240	8.64 360	6.79 369	4.56 243	5.83 272	3.98 285	1.27 224	2.68 133	1.43 274	0.04 429	0.08 425	0.02 458	0.00 1	0.15 358	0.03 153

ADLNet2	4.46 444	0.90 401	6.06 449	2.74 494	3.91 526	6.79 444	3.01 467	10.95 430	8.40 426	7.27 382	9.80 390	9.85 446	5.43 443	7.29 347	6.44 462	0.01 260	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.15 358	0.11 347

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PFNet+	2.35 260	0.31 88	3.69 311	0.79 219	0.17 137	3.15 292	0.75 327	4.52 159	6.30 347	7.90 410	6.34 295	2.53 222	1.18 216	7.72 375	1.62 297	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 153

HHNet	2.59 286	0.55 287	2.55 179	0.20 114	0.32 227	2.84 259	0.94 376	5.77 256	5.14 285	7.33 385	13.80 463	0.94 166	3.20 331	5.27 223	2.41 356	0.13 484	0.02 267	0.06 500	0.00 1	0.23 430	0.03 153

Patchmatch Stereo++	1.95 209	0.40 187	2.86 226	0.12 81	0.18 152	3.74 347	0.66 299	5.24 216	2.96 152	5.86 291	4.32 218	3.46 260	1.52 241	6.88 314	0.70 162	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.09 309
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	3.41 365	0.34 134	2.45 167	1.78 380	0.39 249	3.69 340	1.05 388	4.79 181	4.61 266	9.62 470	7.74 341	4.98 330	6.38 462	7.34 351	13.02 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 199

STrans-v2	3.43 367	0.73 352	4.82 389	0.26 128	0.60 302	3.00 274	1.19 402	10.41 413	7.22 384	5.79 284	10.97 419	6.75 388	7.03 477	8.25 417	1.40 272	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.18 415

TransformOpticalFlow	3.38 359	0.70 346	4.54 373	1.00 257	0.30 212	3.56 327	0.14 134	9.67 389	7.30 387	5.55 278	13.34 458	6.74 387	5.03 430	8.22 416	1.34 268	0.00 1	0.01 188	0.01 426	0.00 1	0.04 173	0.11 347

OMP-Stereo	3.03 324	0.93 411	2.72 201	4.21 549	0.51 289	2.19 168	1.25 405	6.19 276	6.00 330	7.99 415	6.21 286	8.50 428	2.49 295	9.44 478	1.74 310	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.05 236

IIG-Stereo	3.16 336	0.75 359	2.83 219	4.08 544	0.21 174	2.56 209	0.74 325	6.55 298	5.56 301	8.39 433	9.38 383	7.94 413	2.79 315	9.50 480	1.89 321	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.04 199

NF-Stereo	2.24 242	0.33 118	3.00 238	2.04 428	0.10 71	3.46 310	0.43 230	6.51 296	3.17 173	6.84 354	5.24 252	2.67 228	1.34 227	8.17 411	1.53 286	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

OCTAStereo	2.24 242	0.33 118	3.03 244	2.04 428	0.10 71	3.45 309	0.43 230	6.50 293	3.17 173	6.84 354	5.20 247	2.65 225	1.33 225	8.18 412	1.56 291	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

PSM-softLoss	2.24 242	0.34 134	3.42 288	1.81 384	0.17 137	2.74 234	0.39 221	6.17 274	2.92 146	6.26 324	6.29 291	2.96 237	0.97 188	8.68 440	1.71 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 99

KMStereo	2.24 242	0.34 134	3.42 288	1.81 384	0.17 137	2.74 234	0.39 221	6.17 274	2.92 146	6.26 324	6.29 291	2.96 237	0.97 188	8.68 440	1.71 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 99

NRIStereo	2.14 230	0.35 145	2.65 192	1.10 272	0.14 114	3.05 279	0.86 361	5.35 228	3.18 176	6.24 321	3.36 191	4.17 297	1.82 269	8.12 404	2.01 330	0.00 1	0.10 449	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.19 426

PSM-adaLoss	1.88 197	0.40 187	2.86 226	0.12 81	0.19 164	3.75 350	0.71 314	5.23 210	2.96 152	5.86 291	4.33 220	3.45 258	1.51 236	5.40 228	0.69 160	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.09 309

PSM-AAD	3.33 356	0.20 22	1.47 57	0.73 215	0.54 296	2.55 207	6.19 526	4.97 192	3.27 181	10.92 501	11.92 435	2.95 236	9.59 521	7.90 384	0.82 198	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	2.47 554

FTStereo	4.55 452	0.36 157	2.18 149	0.94 244	0.38 247	2.60 217	8.82 553	4.98 195	3.17 173	10.88 500	30.35 559	5.60 356	7.60 491	7.62 366	1.55 289	0.17 493	0.00 1	0.05 496	0.00 1	0.03 142	3.80 561

ROB_FTStereo_v2	1.91 205	0.41 198	2.85 222	0.12 81	0.19 164	3.71 342	0.73 319	5.23 210	2.95 149	5.86 291	4.36 223	3.46 260	1.51 236	5.86 244	0.69 160	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.08 296

ROB_FTStereo	1.90 203	0.42 206	2.86 226	0.12 81	0.19 164	3.71 342	0.75 327	5.24 216	2.95 149	5.87 296	4.26 216	3.41 256	1.51 236	5.80 241	0.65 151	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.08 296

HUI-Stereo	1.80 182	0.41 198	2.85 222	0.12 81	0.18 152	3.72 345	0.65 296	5.23 210	2.97 156	5.87 296	4.34 221	3.45 258	1.52 241	3.93 174	0.65 151	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.10 333

DeepStereo_LL	3.96 415	0.45 234	3.04 247	0.32 141	0.20 171	3.28 300	11.63 571	5.76 253	4.45 255	9.04 455	16.58 487	4.99 331	7.45 486	8.04 393	3.72 408	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.16 365	0.10 333

DEmStereo	3.79 399	0.37 164	3.69 311	0.17 107	0.17 137	5.28 410	2.54 451	4.35 147	3.70 206	8.21 425	20.15 515	5.13 340	10.38 528	7.65 367	3.85 412	0.01 260	0.01 188	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.06 257

SST-Stereo	2.75 298	0.31 88	2.78 212	1.33 304	0.33 233	3.99 366	0.82 343	5.60 245	3.93 223	10.92 501	6.19 284	5.00 334	4.23 387	8.66 439	0.74 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.03 153

THIR-Stereo	3.86 405	0.77 365	2.62 189	0.12 81	0.13 108	4.25 375	6.63 536	5.30 223	4.18 244	10.33 486	17.13 497	6.58 385	7.62 492	7.78 378	3.51 399	0.01 260	0.07 412	0.07 506	0.00 1	0.11 312	0.02 99

RAFT_R40	2.71 294	0.33 118	3.00 238	1.26 291	0.30 212	3.83 356	1.00 383	5.69 249	4.29 247	9.69 472	6.33 294	5.02 336	4.02 378	8.58 434	0.86 209	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 99

RE-Stereo	2.25 247	0.33 118	3.03 244	2.04 428	0.10 71	3.47 312	0.43 230	6.50 293	3.18 176	6.84 354	5.20 247	2.65 225	1.34 227	8.18 412	1.58 293	0.01 260	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.01 22

Pruner-Stereo	2.49 277	0.40 187	2.46 170	1.80 382	0.25 189	3.51 322	0.77 331	6.03 265	4.92 277	8.91 451	6.09 276	4.45 311	1.11 200	6.99 327	2.11 335	0.02 360	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.01 33	0.04 199

TVStereo	2.25 247	0.33 118	3.03 244	2.04 428	0.10 71	3.47 312	0.43 230	6.50 293	3.18 176	6.84 354	5.20 247	2.65 225	1.34 227	8.18 412	1.58 293	0.01 260	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.01 22

DeepStereo_RVC	2.05 222	0.39 176	2.87 230	0.14 98	0.17 137	3.51 322	0.70 311	5.21 209	3.00 158	6.27 326	4.13 210	3.47 263	4.53 409	4.81 205	1.49 282	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.18 415

iGMRVC	1.96 212	0.40 187	2.88 231	0.12 81	0.19 164	3.74 347	0.73 319	5.23 210	2.97 156	5.87 296	4.37 224	3.48 264	1.52 241	6.73 307	0.74 172	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.08 296

IRAFT_RVC	2.85 306	0.41 198	3.32 278	2.09 437	0.41 256	2.92 267	5.22 517	6.41 289	3.63 205	6.53 344	5.48 264	5.09 338	4.88 427	8.20 415	2.15 339	0.01 260	0.17 503	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.04 199

RAFT-345	3.27 343	0.41 198	2.88 231	1.02 259	0.21 174	2.63 223	0.48 240	3.76 118	5.51 297	7.35 386	24.88 542	4.25 300	1.76 267	8.15 407	2.13 337	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22

iRAFT	1.95 209	0.40 187	2.86 226	0.12 81	0.18 152	3.74 347	0.66 299	5.24 216	2.96 152	5.86 291	4.32 218	3.46 260	1.52 241	6.88 314	0.70 162	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.09 309

CRE-IMP	1.95 209	0.35 145	2.68 193	0.27 132	0.17 137	3.90 360	0.85 359	5.14 203	2.87 144	5.74 282	4.14 211	3.49 265	0.83 176	6.40 278	1.80 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.19 426

CroCo-Stereo	0.99 93	0.89 398	3.19 268	0.46 172	0.44 260	0.38 2	0.05 62	4.61 165	3.95 225	0.48 106	1.78 131	1.01 169	0.27 62	1.11 58	1.07 239	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.04 199
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
test-2	1.81 183	0.47 242	2.09 132	0.10 71	0.27 199	1.49 90	0.89 366	4.40 148	4.51 258	8.16 419	6.97 308	2.96 237	1.15 207	1.42 72	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.03 153

RAFT-IKP	1.90 203	0.42 206	2.83 219	0.12 81	0.18 152	3.50 319	0.64 293	5.24 216	2.96 152	5.86 291	4.34 221	3.50 267	1.51 236	5.99 249	0.76 180	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.08 296

Prome-Stereo	3.65 386	0.29 72	1.92 102	0.91 237	0.49 282	2.07 154	4.75 510	4.41 152	3.23 179	9.32 463	20.63 521	4.06 289	7.19 479	7.70 372	1.17 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	4.72 567

LMCR-Stereo	3.63 385	1.29 463	4.20 353	2.54 483	0.17 137	8.08 470	1.52 422	11.46 444	4.73 271	8.45 436	10.66 411	1.91 208	5.03 430	7.69 371	3.58 404	0.92 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 479	0.02 99

iRaftStereo_RVC	1.62 165	0.68 339	1.98 114	0.67 210	0.05 18	2.99 273	0.04 49	5.36 230	3.74 209	3.82 225	4.96 235	2.54 223	0.62 151	3.35 151	0.97 231	0.00 1	0.07 412	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.27 464

Anonymous3	1.76 176	0.44 225	6.37 459	0.33 146	0.50 285	4.33 379	0.54 260	4.43 153	2.48 116	2.21 172	3.24 185	1.53 192	1.14 205	5.64 232	1.29 263	0.17 493	0.23 527	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.15 394

s12784h	1.89 200	0.30 83	2.57 181	0.11 78	0.09 63	4.18 374	0.13 127	6.61 299	7.44 391	3.62 217	4.28 217	0.59 151	0.81 175	6.61 298	0.46 115	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.00 1

TestStereo	1.74 175	1.02 424	3.64 308	0.20 114	0.28 207	1.33 71	0.01 9	5.24 216	4.01 230	3.18 203	4.97 236	2.07 213	0.70 158	7.32 349	0.75 178	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.00 1

raft+_RVC	1.79 179	0.84 385	2.32 157	2.40 474	0.85 340	1.38 77	0.09 97	6.36 282	4.75 273	2.85 194	5.46 263	1.17 177	1.36 230	4.54 197	0.91 223	0.00 1	0.10 449	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.22 439

TANstereo	1.20 127	0.49 253	2.04 122	0.34 151	0.10 71	1.80 129	0.01 9	3.40 82	4.10 239	4.37 237	4.82 230	0.41 127	0.70 158	0.94 46	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 152	0.85 387	2.04 122	2.45 479	0.05 18	2.34 183	0.01 9	3.46 90	7.51 392	2.88 195	4.98 237	0.26 93	0.25 52	1.15 62	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	1.86 192	0.74 357	1.94 106	2.15 444	2.24 462	2.74 234	0.53 257	4.89 186	4.05 235	6.09 308	3.89 204	1.64 194	2.55 299	2.44 127	1.12 246	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.08 296

CFNet_pseudo	2.81 303	0.42 206	4.04 343	0.33 146	0.24 186	2.59 215	0.12 117	8.20 341	7.66 398	7.04 367	10.42 403	6.56 383	2.05 275	4.88 207	1.53 286	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.05 207	0.07 280

RALCasStereoNet	1.93 207	1.01 422	2.75 205	1.88 395	1.75 427	2.88 265	0.18 159	4.64 171	4.36 250	2.27 179	5.14 241	2.22 216	0.79 174	7.10 336	1.00 235	0.00 1	0.34 539	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.16 406

sCroCo_RVC	1.21 130	0.65 326	5.16 412	1.09 271	1.29 391	0.92 9	0.19 162	3.92 126	2.68 132	0.30 45	3.04 176	0.52 144	1.56 246	1.58 85	0.78 188	0.09 470	0.25 533	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.11 347

HCRNet	2.56 282	0.53 278	3.35 280	0.24 124	3.39 504	2.19 168	0.23 179	6.89 312	5.50 295	5.26 270	4.79 228	5.27 342	2.78 314	7.71 373	2.89 371	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.04 199

DCANet	2.08 224	0.64 320	3.81 322	0.31 138	0.17 137	1.70 118	0.25 186	5.23 210	8.47 428	6.07 307	5.30 258	1.41 183	4.23 387	1.85 103	2.02 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.19 426

csc	2.28 251	0.61 311	3.81 322	0.22 120	0.07 37	1.69 114	0.11 110	5.37 231	11.84 488	5.80 285	5.17 242	1.44 185	5.41 440	2.00 113	1.92 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 415

cscssc	2.28 251	0.61 311	3.81 322	0.22 120	0.07 37	1.69 114	0.11 110	5.37 231	11.84 488	5.80 285	5.17 242	1.44 185	5.41 440	2.00 113	1.92 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.18 415

222	5.36 464	0.40 187	2.72 201	1.50 330	0.48 279	6.15 429	0.07 80	13.73 508	8.06 413	8.79 445	11.03 420	3.71 278	4.21 385	7.47 359	38.74 598	0.03 408	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.05 236

111	2.78 300	0.92 408	3.81 322	0.22 120	0.07 37	2.83 258	0.70 311	6.03 265	14.00 503	3.22 205	8.93 363	5.48 350	3.30 335	3.66 161	2.03 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.29 470

xxxx	4.51 448	0.31 88	2.77 210	1.69 364	0.47 277	7.74 468	0.07 80	14.04 511	7.91 410	5.82 288	8.97 367	9.34 438	3.41 345	7.33 350	20.24 560	0.05 441	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 199

test_xeample	4.13 425	0.36 157	2.75 205	1.23 287	0.51 289	3.96 364	0.13 127	12.63 487	7.65 397	7.49 392	10.86 416	3.29 254	3.36 337	6.71 306	21.53 565	0.02 360	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 199

ARAFT	3.13 333	1.11 439	7.34 481	0.42 165	0.14 114	4.52 390	2.99 466	7.41 324	5.97 325	8.85 449	7.06 318	5.20 341	1.25 223	8.49 429	1.44 275	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.11 347

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 226	0.58 300	2.43 165	1.27 293	0.16 127	1.60 102	0.14 134	5.17 207	5.90 318	7.10 370	10.10 393	3.06 244	1.74 263	1.87 106	0.97 231	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.02 99

AFF-stereo	2.59 286	0.68 339	2.35 162	1.55 344	0.17 137	1.67 110	0.08 89	5.75 251	6.60 363	6.20 318	12.13 440	6.16 370	2.36 290	4.75 204	1.11 245	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.05 236

FINET	5.32 462	1.14 444	10.04 512	2.17 446	3.67 516	6.49 436	6.76 539	11.68 450	22.08 550	7.42 388	12.15 441	4.24 299	3.61 355	9.25 469	5.35 443	0.04 429	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.09 309

Syn2CoEx	6.32 484	2.72 526	9.33 505	2.45 479	1.67 416	8.59 476	3.32 476	18.08 546	12.27 493	8.53 437	21.08 523	10.30 458	9.80 522	9.30 471	7.86 483	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 512	0.43 495

MMNet	4.16 429	0.77 365	5.47 428	1.40 317	1.67 416	10.78 507	0.63 289	8.64 360	8.47 428	8.80 447	8.33 352	7.51 402	6.61 465	7.53 361	6.54 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.05 236

delet	4.27 439	0.72 349	4.50 370	1.07 270	3.75 521	10.79 508	4.04 491	9.95 396	7.89 408	8.09 417	8.89 362	8.46 424	3.81 371	7.56 362	5.80 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.02 99

psm_up	3.85 404	0.82 382	3.01 240	2.00 420	2.58 477	5.28 410	3.34 477	10.85 427	6.33 350	7.27 382	7.32 326	10.15 453	9.02 513	6.19 259	2.51 360	0.22 504	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.12 329	0.03 153

UNet	3.97 418	0.61 311	6.50 464	1.68 363	3.22 496	9.82 492	0.31 203	9.50 383	5.32 291	7.20 378	6.35 296	10.59 460	5.91 454	6.93 319	5.49 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.01 22

UPFNet	3.82 402	0.47 242	4.34 362	2.21 451	3.38 502	7.26 455	2.69 458	9.89 395	5.96 323	7.98 414	7.53 330	7.89 410	3.15 330	7.72 375	5.88 453	0.01 260	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.06 257

FCDSN-DC	10.24 542	0.56 293	3.49 294	1.96 412	1.29 391	16.90 547	4.59 506	17.16 539	19.10 535	24.64 568	32.46 568	33.82 577	22.14 574	15.93 547	10.45 522	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.21 437
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CREStereo	0.98 89	0.42 206	1.86 93	0.07 52	0.22 178	1.65 108	0.02 32	4.07 135	6.33 350	0.72 132	1.54 114	0.43 132	0.64 152	1.22 67	0.44 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 33	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
FENet	2.19 238	0.34 134	3.04 247	2.05 432	0.26 196	2.82 256	0.13 127	7.02 316	5.55 299	4.97 258	1.94 134	4.91 329	3.39 342	4.71 202	2.50 359	0.02 360	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 437

ac_64	3.70 390	0.47 242	3.50 295	2.87 499	3.50 508	5.91 423	0.72 318	10.17 407	4.34 249	8.16 419	5.80 270	10.82 467	5.64 449	7.08 334	4.73 432	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 261	0.14 383

ACVNet	2.58 285	0.53 278	2.69 195	0.84 228	0.59 300	2.61 218	0.55 264	8.35 342	5.70 305	4.45 239	9.26 380	5.77 359	3.50 348	2.24 120	4.41 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.01 22

acv_ft	3.69 389	0.53 278	4.58 380	2.31 467	4.71 550	7.44 459	0.86 361	8.54 353	5.70 305	9.29 462	9.26 380	5.77 359	4.15 382	2.24 120	8.13 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 454	0.01 22

HGLStereo	4.25 437	0.52 272	4.65 381	3.09 508	5.18 552	6.51 439	0.73 319	10.37 411	6.74 368	7.32 384	12.44 447	7.00 391	7.21 481	7.46 357	5.51 446	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.10 333

cf-r	3.42 366	0.81 379	3.97 333	2.41 477	2.78 484	2.85 260	0.64 293	8.44 345	6.32 349	6.25 323	11.57 431	8.97 435	3.54 352	5.93 247	3.83 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 279	0.07 280

hitnet-ft	3.66 387	0.65 326	2.79 216	0.89 235	0.72 324	4.25 375	0.55 264	9.11 373	7.52 393	7.14 372	10.19 395	12.49 489	4.70 416	7.44 356	4.41 426	0.03 408	0.00 1	0.06 500	0.00 1	0.20 405	0.04 199

GANet-RSSM	3.27 343	0.60 307	3.38 282	2.94 505	2.00 447	2.61 218	0.48 240	10.93 429	6.11 337	5.47 275	10.20 396	6.57 384	5.44 446	6.25 265	2.23 344	0.00 1	0.00 1	0.08 509	0.00 1	0.17 378	0.03 153

PSMNet-RSSM	3.33 356	0.77 365	3.22 270	2.12 440	1.90 442	2.33 182	0.71 314	11.17 431	5.83 313	5.90 299	11.43 428	7.04 394	4.83 426	5.96 248	3.17 380	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.08 261	0.02 99

GwcNet-RSSM	3.77 397	1.05 428	5.06 403	2.21 451	1.87 439	2.36 184	1.52 422	8.98 369	7.96 411	5.91 300	14.59 472	7.94 413	3.50 348	6.43 279	5.70 449	0.00 1	0.00 1	0.04 489	0.00 1	0.20 405	0.08 296

CFNet-ft	3.31 348	0.94 414	2.69 195	1.50 330	2.38 468	2.81 253	0.68 303	8.35 342	7.43 389	4.45 239	9.94 391	10.20 455	4.60 410	6.50 289	3.41 390	0.00 1	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.22 423	0.03 153

PMTNet	1.41 150	0.37 164	2.06 124	0.26 128	0.15 119	2.94 269	0.34 210	3.39 76	5.33 292	1.00 145	1.27 102	0.28 100	0.93 184	4.04 180	0.74 172	5.00 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.01 22

DMCA	2.82 305	0.64 320	4.45 367	1.61 354	0.89 346	3.86 358	0.57 275	9.18 374	5.10 283	6.24 321	6.49 298	7.17 399	2.13 277	3.31 149	4.73 432	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.02 99

DIP-Stereo	1.97 214	0.64 320	2.95 235	0.17 107	0.10 71	4.83 398	0.13 127	8.60 358	4.06 238	6.42 337	4.92 234	0.44 136	0.72 162	3.57 160	1.80 315	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.04 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	3.60 384	0.93 411	6.34 458	2.71 490	2.23 461	3.68 339	0.63 289	9.42 381	6.73 367	9.87 476	6.97 308	8.84 434	3.65 356	6.85 313	3.04 376	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.02 90	0.02 99

BEATNet_4x	3.24 341	1.27 458	5.89 443	1.56 347	0.10 71	5.26 409	1.07 391	10.08 404	5.50 295	6.89 359	7.73 339	4.53 315	4.13 380	5.05 215	5.27 441	0.04 429	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.23 446

AF-Net	7.78 514	1.44 472	6.68 467	3.37 520	4.50 546	8.61 477	2.69 458	17.07 538	20.17 544	9.52 467	24.02 535	20.31 550	14.59 550	11.58 511	9.84 517	0.61 536	0.00 1	0.12 518	0.00 1	0.38 483	0.12 361

R-Stereo Train	2.44 270	0.32 101	1.93 103	0.94 244	0.16 127	3.67 336	0.61 285	6.37 284	3.08 165	9.14 457	17.44 503	1.80 201	0.77 169	1.76 97	0.70 162	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 153

RAFT-Stereo	2.44 270	0.32 101	1.93 103	0.94 244	0.16 127	3.67 336	0.61 285	6.37 284	3.08 165	9.14 457	17.44 503	1.80 201	0.77 169	1.76 97	0.70 162	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.03 153
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	4.52 451	0.61 311	4.42 364	3.42 522	4.68 549	4.58 392	0.99 381	9.54 387	8.01 412	5.28 271	11.42 427	10.34 459	8.88 510	9.28 470	8.68 500	0.15 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.04 199

MSMDNet	2.99 322	0.39 176	4.02 340	0.40 164	0.25 189	2.53 203	0.16 146	9.35 380	9.25 440	7.08 369	11.39 425	6.93 389	2.43 293	4.01 177	1.34 268	0.01 260	0.02 267	0.02 458	0.00 1	0.05 207	0.07 280

HSM-Net_RVC	4.20 431	0.32 101	2.76 209	0.63 205	0.69 317	6.95 448	1.69 432	11.96 461	8.36 424	8.83 448	12.17 442	15.18 512	4.21 385	6.91 318	3.30 387	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.01 33	0.01 22
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	6.34 485	0.89 398	5.88 442	1.41 320	4.48 545	15.97 542	4.18 494	13.41 502	16.49 523	10.81 499	7.00 313	14.33 505	8.72 507	9.43 475	13.71 543	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.07 280

PA-Net	4.98 457	1.47 473	7.42 484	2.40 474	2.14 455	8.73 479	3.64 486	12.42 477	13.11 498	7.03 366	7.57 334	7.88 409	6.52 464	10.16 491	7.82 481	0.02 360	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.11 312	1.07 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	4.11 423	1.11 439	3.54 297	1.62 358	1.04 365	3.91 361	7.41 546	10.60 416	10.67 473	6.38 335	12.59 448	5.95 365	4.77 420	8.79 450	3.04 376	0.58 535	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.19 401	0.12 361

CFNet	3.72 391	1.10 437	5.03 401	2.49 481	1.59 406	4.90 400	0.22 175	11.38 442	9.88 454	4.80 253	11.25 424	6.44 378	3.68 357	8.33 419	3.00 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 423	0.07 280

CFNet_RVC	3.31 348	0.94 414	2.69 195	1.50 330	2.38 468	2.81 253	0.68 303	8.35 342	7.43 389	4.45 239	9.94 391	10.20 455	4.60 410	6.49 287	3.41 390	0.00 1	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.22 423	0.03 153

ccs_rob	2.81 303	0.42 206	4.06 345	0.33 146	0.25 189	2.59 215	0.12 117	8.19 340	7.68 399	7.02 364	10.37 402	6.54 379	2.06 276	4.88 207	1.53 286	0.00 1	0.02 267	0.01 426	0.00 1	0.05 207	0.07 280

UCFNet_RVC	3.09 328	0.77 365	2.27 156	2.35 471	1.79 432	3.50 319	1.06 389	12.12 471	6.91 372	4.71 251	7.67 338	7.58 403	4.40 400	4.95 212	1.67 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 312	0.01 22

AANet_RVC	5.01 458	1.74 495	6.38 460	1.96 412	1.29 391	2.26 174	1.69 432	10.07 403	18.53 531	7.88 408	18.15 508	8.49 427	2.70 306	10.59 496	7.04 472	0.96 547	0.15 489	0.02 458	0.00 1	0.13 344	0.12 361

HITNet	2.79 302	0.77 365	4.02 340	2.03 426	0.11 85	5.58 413	0.59 277	9.24 376	5.15 286	6.42 337	7.26 324	3.66 274	2.92 323	4.07 181	3.87 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 231	0.02 99
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
AdaStereo	3.09 328	0.58 300	3.04 247	2.84 498	0.48 279	4.08 369	1.29 411	12.16 473	7.77 406	6.03 303	9.62 386	5.79 361	1.53 245	4.56 198	1.93 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 99
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.
PS-NSSS	3.90 409	1.84 502	4.55 376	0.87 232	2.95 489	4.10 371	2.00 441	10.77 424	8.23 421	6.75 348	14.63 473	5.01 335	2.24 282	8.41 424	2.91 372	0.33 519	0.03 319	0.83 554	0.00 1	0.82 524	0.70 521

iResNetv2_ROB	4.28 440	1.43 470	7.17 477	2.91 500	1.26 384	4.36 382	1.62 427	13.64 507	10.25 462	9.83 474	11.41 426	7.68 405	4.00 375	7.75 377	1.85 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 480	0.09 309

MLCV	3.44 370	0.88 395	5.60 436	1.39 316	0.25 189	4.36 382	0.33 208	7.25 320	7.28 386	9.17 459	12.24 445	5.09 338	2.47 294	9.15 463	3.23 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.02 99

HSM	4.00 420	0.79 373	3.16 265	1.59 352	2.17 457	6.77 443	1.11 395	12.28 476	6.35 352	6.75 348	8.11 350	13.90 500	5.37 439	8.85 452	2.71 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.02 99

iResNet	3.68 388	0.91 405	7.94 491	2.97 507	0.34 235	4.44 388	0.48 240	7.70 327	9.74 450	7.72 401	12.74 452	4.03 287	2.87 321	8.05 396	3.37 389	0.02 360	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.09 309

DISCO	6.28 483	0.57 295	5.78 440	3.43 523	1.17 378	11.22 510	3.39 480	12.14 472	16.16 522	6.52 343	11.22 423	16.96 529	6.32 460	19.51 562	10.74 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.11 347

NCCL2	5.88 473	1.59 484	5.44 426	1.87 392	0.92 349	9.55 489	11.55 570	12.11 469	9.94 455	9.67 471	8.85 360	22.28 556	7.41 484	8.78 449	7.17 473	0.01 260	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.13 344	0.23 446

MDST_ROB	8.37 521	0.32 101	9.03 503	4.18 548	2.42 471	26.86 573	6.14 525	19.36 562	13.52 502	27.09 570	22.75 532	9.47 442	4.74 418	15.06 542	6.34 460	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.13 372

CBMV_ROB	4.14 426	0.52 272	3.14 263	1.30 300	0.77 330	6.92 447	1.97 440	10.11 406	9.58 447	8.92 452	14.20 468	7.12 398	5.90 453	8.65 438	3.50 398	0.01 260	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.09 309

DLCB_ROB	4.51 448	0.91 405	3.78 318	2.19 448	1.07 369	6.28 430	3.09 469	9.78 391	7.72 400	10.65 495	12.97 454	13.91 501	3.71 361	8.72 448	5.30 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.10 333

iResNet_ROB	4.23 434	1.02 424	4.90 393	2.18 447	0.93 352	2.92 267	0.37 215	15.10 526	16.91 527	7.89 409	10.51 406	7.03 392	3.07 328	8.16 408	3.46 396	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 291	0.02 99

NOSS_ROB	3.30 346	0.46 240	2.62 189	2.08 434	1.01 364	5.60 414	0.74 325	10.37 411	11.48 484	5.15 266	8.43 355	5.67 357	1.73 261	7.97 389	2.34 349	0.02 360	0.06 389	0.00 1	0.00 1	0.07 249	0.14 383

DN-CSS_ROB	2.69 290	1.40 469	5.34 422	2.31 467	0.75 326	3.14 289	0.06 70	6.11 269	3.87 216	5.34 273	12.18 443	2.34 219	1.22 220	7.84 381	1.48 279	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.03 153

MSMD_ROB	9.28 531	1.09 435	4.65 381	1.58 349	0.39 249	16.52 543	4.41 501	13.60 505	14.87 513	22.34 558	39.89 582	25.67 562	20.71 568	12.42 522	6.98 471	0.34 520	0.03 319	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.09 309

PWC_ROB	8.24 520	3.13 533	12.74 532	2.43 478	4.43 540	7.51 461	1.22 403	16.63 536	19.24 537	16.08 542	28.29 552	13.99 502	10.16 526	13.63 532	14.06 545	0.42 530	0.00 1	0.05 496	0.00 1	0.59 507	0.27 464

PWCDC_ROB	7.92 516	3.17 536	7.48 486	5.73 559	4.40 537	10.45 500	0.35 211	14.52 520	28.19 562	10.36 488	31.27 561	7.04 394	9.14 516	13.22 530	8.78 502	2.74 564	0.02 267	0.00 1	0.00 1	1.31 537	0.17 411

SGM-Forest	4.96 456	0.32 101	2.84 221	1.21 285	0.64 310	10.23 497	6.64 537	11.55 447	10.98 475	10.94 503	13.59 461	11.65 481	4.30 394	8.94 456	4.63 430	0.11 475	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.46 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	7.72 513	1.27 458	9.42 507	2.91 500	3.14 492	9.44 487	6.23 529	12.56 485	16.51 524	14.53 535	24.08 536	27.44 565	8.49 504	9.32 472	8.44 496	0.06 451	0.08 425	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.15 394

CBMV	5.35 463	0.91 405	3.67 310	1.62 358	0.44 260	10.09 495	7.19 544	12.49 483	12.33 494	12.22 515	14.69 474	10.93 471	6.48 463	8.51 430	4.96 437	0.02 360	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.17 411
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	11.52 553	1.52 479	4.55 376	1.89 397	1.46 402	19.87 559	5.11 515	20.66 571	15.91 521	32.67 578	34.51 572	39.34 585	21.15 569	18.74 559	12.10 534	0.11 475	0.06 389	0.01 426	0.00 1	0.45 497	0.22 439
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
MonStereo	0.44 11	0.23 37	1.44 50	0.05 34	0.77 330	1.17 16	0.01 9	3.17 49	0.72 9	0.28 35	0.18 33	0.06 15	0.04 1	0.54 9	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.00 1	0.01 22

Monster-pub-eth3d	0.44 11	0.23 37	1.44 50	0.05 34	0.77 330	1.17 16	0.01 9	3.17 49	0.72 9	0.28 35	0.18 33	0.06 15	0.04 1	0.55 10	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.00 1	0.01 22

zh-mn7	11.13 551	6.28 556	31.79 581	1.85 390	0.98 358	13.11 531	2.98 465	12.88 492	33.65 573	21.57 557	39.07 580	12.50 490	8.46 503	19.94 565	16.74 551	0.23 505	0.01 188	0.00 1	0.01 328	0.33 468	0.30 472

MLG-Stereo_test1	0.67 43	0.23 37	1.05 7	0.06 42	1.40 399	1.24 43	0.00 1	3.56 101	1.36 70	0.06 1	0.04 13	0.08 39	0.10 17	4.03 179	0.14 11	0.01 260	0.07 412	0.00 1	0.01 328	0.01 33	0.02 99

AIO-test2	2.70 293	1.23 452	3.52 296	1.24 288	3.05 490	2.65 227	0.06 70	6.30 280	15.40 517	2.58 186	7.30 325	0.48 139	0.57 146	5.36 225	0.96 228	3.06 565	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.16 365	0.15 394

MonSter	0.46 16	0.23 37	1.44 50	0.05 34	0.77 330	1.17 16	0.01 9	3.17 49	0.72 9	0.28 35	0.18 33	0.07 25	0.04 1	0.83 34	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.00 1	0.01 22

rvit_105_1	2.44 270	0.80 377	5.08 405	1.77 378	0.09 63	1.95 141	3.62 485	5.62 248	8.21 420	4.85 254	2.07 139	3.15 249	1.58 248	7.08 334	2.71 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.04 173	0.08 296

MyStereo07	1.31 142	0.79 373	1.61 70	1.03 261	1.11 370	2.63 223	0.46 237	5.48 237	2.24 103	0.64 129	1.48 111	0.27 96	0.59 150	7.03 329	0.45 111	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.01 328	0.11 312	0.09 309

MyStereo06	2.35 260	0.66 332	4.54 373	1.10 272	0.96 355	2.57 210	0.10 103	9.30 378	4.05 235	5.22 268	6.09 276	5.95 365	2.38 291	3.00 140	0.73 170	0.01 260	0.08 425	0.00 1	0.01 328	0.13 344	0.15 394

MyStereo05	2.94 319	0.66 332	5.25 419	1.10 272	0.96 355	2.57 210	0.10 103	8.53 352	12.34 495	6.28 327	3.88 203	3.18 251	3.30 335	7.81 380	2.37 353	0.01 260	0.08 425	0.00 1	0.01 328	0.13 344	0.15 394

MyStereo04	2.95 320	0.79 373	5.38 423	1.03 261	1.11 370	2.63 223	0.46 237	10.00 400	12.44 496	4.19 233	3.91 205	3.04 243	3.60 354	7.34 351	2.74 370	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.01 328	0.11 312	0.09 309

mmm	2.50 280	0.29 72	3.22 270	1.98 414	0.32 227	3.72 345	0.12 117	9.45 382	4.05 235	5.84 290	10.80 412	2.47 221	2.86 320	4.07 181	0.75 178	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.01 328	0.03 142	0.02 99

MIM_Stereo	2.50 280	0.75 359	4.26 355	1.18 284	0.11 85	3.08 280	0.33 208	6.07 267	3.28 183	5.01 259	10.12 394	4.29 306	1.74 263	8.06 400	1.27 261	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.01 328	0.18 393	0.15 394

SDNR	7.50 507	2.32 519	15.58 545	1.82 388	0.63 308	44.66 596	0.44 234	8.59 354	9.52 446	9.84 475	25.18 545	5.30 346	4.38 398	11.46 510	6.49 463	0.05 441	0.03 319	0.00 1	0.01 328	1.79 547	1.87 545

Wz-Net-MNSev	7.43 506	2.35 521	15.22 542	2.34 470	3.41 506	17.27 550	8.55 551	11.91 459	13.48 501	13.37 527	17.05 495	13.70 496	7.47 489	11.90 518	9.99 519	0.40 526	0.03 319	0.00 1	0.01 328	0.16 365	0.07 280

iRaft-Stereo_5w	2.86 310	0.86 388	4.08 348	0.06 42	0.25 189	2.76 240	0.60 282	4.97 192	4.10 239	2.98 199	7.85 344	10.17 454	4.17 384	8.16 408	5.83 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.26 444	0.06 257

MIPNet	2.06 223	0.69 344	4.57 379	0.32 141	0.21 174	1.92 138	0.19 162	6.89 312	5.64 304	5.48 276	4.02 207	2.02 211	3.50 348	3.32 150	2.01 330	0.00 1	0.01 188	0.01 426	0.01 328	0.20 405	0.13 372

KYRaft	3.59 382	0.31 88	1.84 92	0.76 217	0.46 268	2.29 176	4.04 491	4.75 179	3.25 180	8.93 454	19.47 513	6.62 386	5.07 432	7.79 379	0.71 166	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.04 173	5.38 570

ICVP	2.32 257	0.38 172	2.89 233	0.92 241	0.70 321	2.55 207	0.87 364	9.97 397	3.99 227	4.13 232	8.97 367	2.71 229	1.69 257	2.52 130	3.52 403	0.05 441	0.24 532	0.01 426	0.01 328	0.11 312	0.13 372
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	1.72 172	0.79 373	2.58 183	2.03 426	1.75 427	2.47 195	0.16 146	5.48 237	6.01 331	3.24 206	2.11 143	1.92 209	1.33 225	3.08 143	1.13 248	0.01 260	0.18 507	0.00 1	0.01 328	0.03 142	0.07 280

ADLNet	4.32 442	0.80 377	4.33 359	3.60 531	3.56 510	6.87 445	2.48 450	11.20 433	7.58 396	9.87 476	9.62 386	8.39 421	4.95 428	6.16 257	6.60 466	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.01 328	0.12 329	0.25 454

GES	2.49 277	0.38 172	4.29 357	1.58 349	0.05 18	4.58 392	1.07 391	9.70 390	3.39 192	5.21 267	6.64 300	1.84 204	3.36 337	4.86 206	2.54 362	0.06 451	0.01 188	0.06 500	0.01 328	0.12 329	0.03 153

RAFT + AFF	4.30 441	1.55 481	5.84 441	1.43 323	2.36 467	5.94 424	6.72 538	10.01 401	7.56 394	7.55 394	8.96 366	7.09 397	6.73 471	8.57 433	4.02 416	0.02 360	0.47 554	0.00 1	0.01 328	0.56 503	0.54 510

CVANet_RVC	4.16 429	1.16 446	3.60 302	1.94 408	1.46 402	3.92 362	4.68 507	10.89 428	8.34 423	7.58 395	10.84 414	10.27 457	6.62 468	8.56 432	2.69 365	0.39 524	0.00 1	0.00 1	0.01 328	0.21 416	0.09 309

FC-DCNN	10.72 547	0.52 272	4.27 356	1.88 395	1.63 410	17.18 548	5.29 519	18.20 547	19.69 540	28.50 572	34.51 572	34.03 578	21.48 571	15.89 546	11.15 529	0.03 408	0.01 188	0.02 458	0.01 328	0.07 249	0.09 309

DeepPruner_ROB	3.52 376	1.14 444	4.06 345	1.12 279	1.65 413	3.65 335	0.83 347	13.96 510	4.47 257	7.80 403	10.84 414	7.05 396	2.16 280	8.14 406	3.08 378	0.07 460	0.03 319	0.00 1	0.01 328	0.32 464	0.06 257

WCMA_ROB	9.21 529	0.87 391	7.37 483	2.54 483	2.13 454	13.59 534	5.80 523	11.64 448	14.01 504	24.43 567	32.99 569	27.09 564	18.02 556	12.51 523	9.85 518	0.81 542	0.07 412	0.01 426	0.01 328	0.16 365	0.23 446

252Zero-FE	0.66 41	0.23 37	1.24 28	1.10 272	0.07 37	1.31 67	0.02 32	3.33 71	1.14 67	1.34 159	1.74 126	0.04 3	0.05 4	1.11 58	0.40 91	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.02 355	0.02 90	0.02 99

w-ln-seven-2	7.09 503	2.32 519	23.44 567	1.71 370	1.06 366	7.81 469	3.98 489	12.02 464	14.65 510	13.06 526	20.38 519	11.70 485	9.83 524	10.65 498	8.66 499	0.02 360	0.05 368	0.00 1	0.02 355	0.32 464	0.14 383

water-stereo	0.70 50	0.29 72	3.07 258	0.08 61	0.07 37	1.54 97	0.15 140	4.01 134	1.41 72	0.59 124	1.31 104	0.26 93	0.24 50	0.43 7	0.39 84	0.02 360	0.06 389	0.00 1	0.02 355	0.02 90	0.01 22

depthmonostereo	1.01 98	0.50 257	3.16 265	0.12 81	0.09 63	1.43 86	0.04 49	4.97 192	1.51 75	0.90 142	1.46 110	0.98 168	0.94 186	3.45 157	0.46 115	0.02 360	0.10 449	0.00 1	0.02 355	0.04 173	0.01 22

UGAM	3.90 409	0.48 249	4.69 384	0.17 107	0.08 54	3.67 336	1.22 403	4.81 182	14.45 507	4.59 244	11.94 436	14.20 503	3.80 370	9.92 485	3.61 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 355	0.32 464	0.07 280

RAFT	2.57 284	0.76 362	3.09 259	0.91 237	0.09 63	2.41 191	0.94 376	5.35 228	2.65 128	6.11 310	7.21 321	9.43 441	4.30 394	5.73 240	1.77 312	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.02 355	0.46 498	0.08 296

GEStereo_RVC	3.74 392	0.73 352	4.95 397	2.01 421	1.24 383	4.36 382	3.07 468	11.77 455	7.80 407	6.87 358	6.52 299	7.70 406	4.31 396	8.98 458	4.19 421	0.03 408	0.01 188	0.02 458	0.02 355	0.13 344	0.11 347

pcwnet_v2	4.20 431	0.36 157	8.53 497	1.33 304	1.12 372	3.43 308	0.41 226	12.85 490	14.16 505	9.90 478	14.29 469	5.90 364	3.03 325	6.20 261	2.06 334	0.01 260	0.05 368	0.04 489	0.02 355	0.16 365	0.18 415

DMCA-RVC	3.17 337	1.26 456	6.39 461	2.10 439	1.51 404	3.02 276	0.56 266	7.84 334	5.06 281	9.23 460	5.19 246	8.46 424	2.72 311	6.31 271	3.22 382	0.06 451	0.11 460	0.09 512	0.02 355	0.16 365	0.08 296

Nwc_Net	6.97 501	1.25 455	6.63 466	3.82 539	3.37 501	10.83 509	1.67 431	19.56 567	11.35 482	8.36 428	23.62 534	17.19 531	11.44 535	11.21 506	8.08 491	0.80 541	0.00 1	0.00 1	0.02 355	0.13 344	0.09 309

RTS	18.87 579	9.32 571	86.48 609	4.95 555	6.10 557	42.08 592	14.70 581	15.49 529	41.06 588	22.65 560	32.32 565	13.77 497	19.54 564	37.98 593	28.96 586	0.41 527	0.23 527	0.00 1	0.02 355	0.91 527	0.50 506

RTSA	18.87 579	9.32 571	86.48 609	4.95 555	6.10 557	42.08 592	14.70 581	15.49 529	41.06 588	22.65 560	32.32 565	13.77 497	19.54 564	37.98 593	28.96 586	0.41 527	0.23 527	0.00 1	0.02 355	0.91 527	0.50 506

GANetREF_RVC	6.56 489	2.89 528	7.58 489	3.41 521	0.40 251	12.96 529	9.58 559	15.09 524	17.25 529	10.33 486	10.62 408	12.27 488	8.16 500	12.21 520	4.53 428	0.41 527	0.00 1	0.00 1	0.02 355	3.12 558	0.39 485
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	6.22 482	1.07 431	4.07 347	2.27 457	0.89 346	9.19 485	9.52 558	12.02 464	8.13 417	10.72 496	29.09 555	13.86 499	7.52 490	11.00 503	4.39 425	0.36 521	0.00 1	0.02 458	0.02 355	0.12 329	0.08 296

SANet	10.64 546	1.86 504	10.91 515	1.76 376	0.71 322	14.62 537	9.23 557	19.18 559	37.14 583	19.22 550	27.96 551	25.86 563	19.11 563	13.02 528	10.63 523	0.08 465	0.06 389	0.03 477	0.02 355	0.62 510	0.81 524

ETE_ROB	5.80 470	1.77 497	6.33 457	1.44 327	0.78 334	6.43 435	6.90 540	12.53 484	8.08 415	12.93 524	14.89 475	21.13 553	5.87 452	9.83 482	6.57 465	0.04 429	0.01 188	0.00 1	0.02 355	0.08 261	0.33 478

LALA_ROB	6.58 490	1.80 499	6.25 455	1.26 291	0.94 353	10.08 494	9.02 555	16.00 533	11.51 485	12.74 520	13.02 455	24.77 559	5.25 436	10.56 495	8.02 486	0.04 429	0.05 368	0.00 1	0.02 355	0.10 291	0.25 454

BStereo	0.94 82	0.43 217	8.86 501	0.53 181	0.44 260	1.17 16	0.09 97	3.17 49	1.00 60	0.54 119	0.19 36	0.36 121	0.10 17	1.04 53	0.78 188	0.01 260	0.01 188	0.02 458	0.03 372	0.02 90	0.06 257

Wave_Phase_stereo	1.19 124	0.43 217	8.86 501	0.53 181	0.44 260	5.87 422	0.09 97	3.42 86	1.00 60	0.54 119	0.19 36	0.36 121	0.10 17	1.04 53	0.78 188	0.01 260	0.01 188	0.02 458	0.03 372	0.02 90	0.06 257

AIO-test1	2.22 241	0.76 362	2.78 212	0.30 133	4.38 536	2.48 197	0.96 380	5.59 244	14.64 508	0.74 133	2.86 167	0.92 165	0.30 76	5.64 232	1.67 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.17 378	0.14 383

ACVNet-DCA	2.01 218	0.65 326	2.15 140	2.30 461	0.02 4	5.80 418	0.56 266	8.45 346	3.33 188	1.03 146	3.33 187	0.32 112	3.71 361	8.05 396	0.45 111	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.02 90	0.03 153

1test111	1.86 192	0.65 326	2.15 140	2.30 461	0.02 4	5.80 418	0.56 266	8.45 346	3.33 188	1.03 146	3.33 187	0.32 112	3.71 361	4.40 193	0.96 228	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.02 90	0.03 153

cc1	2.17 235	0.65 326	2.15 140	2.30 461	0.02 4	5.80 418	0.56 266	4.31 145	10.41 463	1.03 146	3.33 187	0.32 112	3.71 361	8.05 396	0.45 111	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.10 291	0.05 236

tt1	2.14 230	0.63 319	2.22 152	2.27 457	0.02 4	5.71 416	0.63 289	4.53 160	10.19 458	1.16 156	3.39 193	0.33 116	3.05 327	8.00 390	0.46 115	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.10 291	0.04 199

test_5	2.90 315	0.70 346	3.69 311	2.01 421	3.17 495	4.61 394	1.32 413	6.69 304	7.02 378	2.79 191	7.18 319	4.99 331	4.14 381	7.96 387	1.31 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.19 401	0.26 460

WZ-Net	13.00 557	4.64 548	41.07 591	3.48 528	3.15 494	19.12 556	15.66 589	14.81 522	31.33 567	15.71 540	27.88 550	22.22 555	14.01 548	20.44 568	25.03 578	0.64 538	0.00 1	0.01 426	0.03 372	0.39 487	0.37 483

ASMatch	3.32 354	0.50 257	3.32 278	1.72 372	0.45 267	1.93 139	0.68 303	6.42 290	3.89 219	6.18 316	22.30 529	4.61 318	4.82 425	7.65 367	1.70 305	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.03 372	0.01 33	0.18 415

RAFT-RH_RVC	3.96 415	0.46 240	2.93 234	1.55 344	0.42 259	3.14 289	0.14 134	3.70 107	5.98 326	11.25 507	32.23 564	5.29 343	1.68 254	8.13 405	2.14 338	0.08 465	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.01 33	0.00 1

APVNet	5.98 476	1.72 494	8.72 498	3.21 517	4.04 531	12.31 523	1.81 436	19.09 558	6.10 334	6.13 314	13.41 459	10.69 465	6.30 459	11.26 507	13.90 544	0.05 441	0.02 267	0.11 515	0.03 372	0.53 501	0.20 433

DSFCA	4.21 433	0.50 257	5.45 427	1.34 306	1.68 418	7.04 449	4.51 504	10.73 422	7.00 376	10.78 498	6.80 304	8.48 426	4.63 413	9.91 484	5.12 440	0.02 360	0.06 389	0.02 458	0.03 372	0.08 261	0.03 153

FADNet-RVC	3.98 419	1.84 502	12.48 528	1.69 364	0.44 260	4.33 379	1.31 412	11.84 456	7.15 383	3.53 215	3.50 198	10.63 463	4.43 401	9.12 461	6.25 458	0.03 408	0.10 449	0.00 1	0.03 372	0.60 509	0.25 454

stereogan	7.69 512	0.88 395	7.08 476	3.49 529	3.93 527	18.98 554	3.23 475	16.52 535	19.58 539	9.93 479	18.92 511	20.50 551	9.04 514	14.07 535	6.14 456	0.26 511	0.04 350	0.21 533	0.03 372	0.63 512	0.33 478

edge stereo	6.76 493	1.01 422	6.76 468	2.20 450	2.45 472	6.41 434	2.45 449	14.84 523	11.98 491	15.29 539	18.31 509	22.02 554	12.56 539	10.82 500	7.49 476	0.03 408	0.06 389	0.11 515	0.03 372	0.30 455	0.14 383

DANet	6.02 480	1.23 452	8.45 496	3.86 541	3.94 528	7.64 467	1.34 414	9.51 385	7.00 376	13.39 528	15.53 479	15.99 519	7.02 476	12.14 519	12.37 536	0.19 497	0.12 467	0.02 458	0.03 372	0.13 344	0.56 511
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NLCA_NET_v2_RVC	3.84 403	1.06 430	5.23 418	2.72 492	3.27 498	4.36 382	0.61 285	10.71 421	7.56 394	8.75 444	7.89 345	9.86 447	3.90 373	7.15 342	3.44 392	0.14 485	0.02 267	0.02 458	0.03 372	0.04 173	0.03 153
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	5.59 467	1.75 496	6.80 469	3.12 512	4.45 541	10.61 503	4.35 499	18.80 552	9.73 449	12.22 515	6.87 306	11.44 480	4.65 415	8.09 403	8.26 494	0.02 360	0.11 460	0.00 1	0.03 372	0.20 405	0.28 468

XPNet_ROB	6.03 481	1.22 450	5.61 437	2.56 486	0.90 348	6.32 431	7.07 542	12.92 493	8.30 422	14.76 537	15.13 477	19.84 545	6.66 470	10.36 492	8.58 498	0.02 360	0.04 350	0.00 1	0.03 372	0.11 312	0.24 450

AIO_rvc	1.02 100	0.59 303	1.95 111	0.15 100	0.09 63	3.42 307	0.99 381	4.46 155	2.73 137	0.28 35	1.62 119	1.32 180	0.28 64	2.10 118	0.21 32	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.04 392	0.11 312	0.11 347

FACV-RUCA	2.21 240	0.34 134	3.59 301	1.30 300	2.90 488	2.22 172	1.25 405	7.98 337	5.71 310	3.59 216	7.21 321	1.14 175	1.60 250	3.12 144	1.46 278	0.01 260	0.03 319	0.10 514	0.04 392	0.35 474	0.17 411

ToySt	2.69 290	0.55 287	7.03 474	1.03 261	0.10 71	3.49 317	1.04 387	6.38 288	4.55 262	2.69 187	6.28 290	7.95 415	4.38 398	5.08 216	2.58 363	0.01 260	0.11 460	0.00 1	0.04 392	0.28 452	0.19 426

GMM-Stereo	3.32 354	0.27 62	2.52 176	0.82 224	0.48 279	2.27 175	4.91 512	5.06 199	3.08 165	7.06 368	16.72 490	6.21 372	3.70 360	7.60 364	1.16 253	0.04 429	0.00 1	0.00 1	0.04 392	0.10 291	4.45 563

DRN-Test	5.87 471	0.98 417	5.89 443	2.69 489	3.65 514	12.37 524	3.35 478	20.07 569	10.20 461	11.93 514	12.31 446	11.06 474	5.31 438	7.89 383	9.05 504	0.04 429	0.05 368	0.04 489	0.04 392	0.18 393	0.25 454

CSAN	7.62 508	1.60 485	6.56 465	1.83 389	0.66 312	12.40 525	10.52 567	14.45 518	21.32 547	14.19 533	15.98 481	17.84 532	13.02 544	12.32 521	8.38 495	0.09 470	0.07 412	0.03 477	0.04 392	0.33 468	0.67 519

WQFJA1	1.89 200	0.52 272	2.85 222	0.81 220	1.68 418	3.60 331	0.16 146	5.37 231	5.98 326	2.24 176	4.18 213	0.89 163	1.68 254	6.02 252	1.48 279	0.01 260	0.10 449	0.00 1	0.05 398	0.04 173	0.06 257

WQFJX1	1.89 200	0.52 272	2.85 222	0.81 220	1.68 418	3.60 331	0.16 146	5.37 231	5.98 326	2.24 176	4.18 213	0.89 163	1.68 254	6.02 252	1.48 279	0.01 260	0.10 449	0.00 1	0.05 398	0.04 173	0.06 257

zero-FE	0.88 73	0.27 62	2.12 139	0.21 118	1.63 410	1.75 124	0.83 347	3.08 37	0.61 4	0.15 10	0.13 24	0.29 103	0.44 122	3.38 152	1.07 239	0.02 360	0.02 267	0.00 1	0.05 398	1.47 540	0.03 153

test_for_model	6.81 497	27.63 587	2.16 147	21.79 584	16.18 586	3.48 315	0.94 376	5.88 261	3.72 207	7.62 397	2.72 165	1.03 171	0.42 115	0.58 14	0.35 69	9.03 579	2.28 571	0.00 1	0.05 398	23.91 593	6.49 572

IGEV++	1.14 121	0.51 264	1.66 77	0.55 188	0.08 54	2.52 200	1.01 385	6.51 296	3.16 170	0.59 124	2.11 143	0.43 132	1.18 216	1.44 77	0.79 192	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.05 398	0.11 312	0.11 347

LL-Strereo2	1.86 192	0.83 384	2.33 158	0.36 155	0.17 137	3.79 354	1.52 422	5.82 259	4.04 233	4.43 238	2.51 158	4.23 298	0.37 92	5.66 234	0.99 233	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.05 398	0.06 231	0.11 347

anonymousa	3.80 401	0.55 287	3.35 280	1.24 288	3.74 517	9.04 483	0.36 212	6.74 306	4.03 231	7.72 401	19.64 514	10.62 462	6.01 456	1.52 82	1.40 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 398	0.00 1	0.03 153

RALAANet	2.46 275	1.09 435	3.70 314	2.55 485	0.80 335	3.37 306	0.15 140	7.44 325	5.54 298	5.65 280	6.01 275	3.54 268	1.13 204	6.34 275	1.58 293	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.05 398	0.21 416	0.03 153

FADNet	4.23 434	1.65 490	11.75 521	1.64 360	0.80 335	4.80 397	0.77 331	13.76 509	11.65 486	3.97 228	5.24 252	9.62 443	5.14 434	8.40 423	3.78 410	0.21 502	0.04 350	0.07 506	0.05 398	1.14 532	0.10 333

StereoDRNet-Refined	4.46 444	0.62 316	3.80 320	1.92 403	0.40 251	9.35 486	0.15 140	10.02 402	8.83 436	12.69 519	11.62 432	9.34 438	3.87 372	8.06 400	8.02 486	0.00 1	0.00 1	0.01 426	0.05 398	0.20 405	0.26 460
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NVstereo2D	4.51 448	0.82 382	6.86 472	3.28 519	3.38 502	8.16 471	3.13 470	10.51 414	15.15 515	4.90 256	6.89 307	7.87 408	4.78 422	9.88 483	3.91 414	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.06 408	0.02 90	0.58 513

MM-Stereo_test2	0.99 93	0.29 72	2.26 154	1.34 306	0.12 99	1.78 127	0.53 257	4.71 177	3.31 186	0.76 134	0.80 79	0.50 143	0.35 86	1.86 104	0.73 170	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.07 409	0.26 444	0.06 257

fast-acv-ft	5.62 469	1.39 468	7.01 473	2.02 423	1.89 441	12.23 522	1.82 437	7.35 322	9.45 445	10.46 491	20.27 518	14.55 507	7.71 494	7.41 354	7.61 478	0.10 473	0.09 437	0.16 525	0.07 409	0.59 507	0.13 372

SFCPSM	3.29 345	0.43 217	5.11 407	0.34 151	0.94 353	8.48 473	2.15 444	14.51 519	5.29 289	7.00 363	7.65 337	3.43 257	2.59 301	5.11 218	2.37 353	0.01 260	0.03 319	0.01 426	0.07 409	0.13 344	0.15 394

FAT-Stereo	6.78 496	0.68 339	6.80 469	2.30 461	1.77 431	5.63 415	4.20 495	18.79 551	18.62 532	10.53 493	17.15 498	18.52 538	13.74 547	8.86 454	7.38 475	0.03 408	0.15 489	0.01 426	0.07 409	0.12 329	0.26 460

XQC	8.43 523	3.58 539	16.40 547	2.92 502	2.17 457	13.22 532	3.60 482	14.64 521	25.86 558	11.87 513	12.04 437	15.06 510	10.67 530	15.24 544	19.41 558	0.39 524	0.08 425	0.05 496	0.07 409	0.84 525	0.45 499

YMNet	5.52 465	1.83 500	8.79 499	3.47 526	4.46 542	10.72 505	0.91 371	9.99 398	6.43 355	13.76 531	16.35 484	11.65 481	4.49 407	7.95 385	8.03 488	0.12 479	0.35 541	0.12 518	0.08 414	0.71 518	0.27 464

YMNet_1	5.52 465	1.83 500	8.79 499	3.47 526	4.46 542	10.72 505	0.91 371	9.99 398	6.43 355	13.76 531	16.35 484	11.65 481	4.49 407	7.95 385	8.03 488	0.12 479	0.35 541	0.12 518	0.08 414	0.71 518	0.27 464

AIO_test	0.90 79	0.40 187	1.67 81	0.14 98	0.16 127	2.97 271	0.83 347	3.61 104	2.67 129	0.29 40	0.71 70	1.50 190	0.29 68	2.37 124	0.13 8	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.08 414	0.03 142	0.03 153

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 436	25.07 583	26.53 575	0.44 170	0.07 37	1.50 94	0.54 260	2.09 13	1.57 76	0.51 113	0.62 62	0.21 83	0.20 44	1.44 77	0.53 136	12.03 588	0.01 188	0.00 1	0.08 414	1.75 546	9.69 584

IPLGR_C	2.44 270	1.17 447	4.94 396	0.62 200	2.08 450	2.65 227	0.80 339	5.60 245	4.79 274	7.87 407	9.23 372	1.67 196	1.15 207	3.43 155	2.23 344	0.01 260	0.19 513	0.02 458	0.08 414	0.22 423	0.10 333

ACRE	2.41 265	1.08 433	5.11 407	0.55 188	2.05 448	2.65 227	0.78 336	5.26 221	4.67 267	7.59 396	9.20 370	1.70 197	1.08 199	3.74 165	2.18 342	0.01 260	0.18 507	0.02 458	0.08 414	0.22 423	0.10 333

test-1	1.82 187	0.45 234	5.42 424	0.89 235	0.41 256	2.14 163	0.56 266	5.75 251	4.15 243	3.28 207	5.11 240	3.61 271	0.70 158	1.53 83	1.56 291	0.02 360	0.34 539	0.00 1	0.08 414	0.02 90	0.30 472

GwcNet	6.42 486	1.97 511	10.92 516	2.59 487	5.58 555	11.55 514	2.21 445	14.10 513	16.52 526	10.04 481	17.19 500	10.86 469	5.61 448	9.23 468	8.84 503	0.01 260	0.06 389	0.03 477	0.08 414	0.56 503	0.40 488

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 475	5.36 551	5.02 399	3.75 538	3.57 511	15.81 540	4.27 496	11.72 453	6.96 374	7.23 379	8.47 356	9.09 436	2.66 305	9.36 474	2.71 366	7.49 574	2.32 572	2.01 564	0.08 414	6.77 572	4.67 566

SHD	9.61 535	2.60 523	12.46 526	3.69 535	3.54 509	9.47 488	1.25 405	20.16 570	37.84 585	18.19 548	21.24 524	16.96 529	12.83 543	14.47 539	16.05 549	0.32 517	0.13 477	0.01 426	0.08 414	0.38 483	0.48 502

RTSC	9.15 528	3.00 530	13.57 536	3.72 536	1.76 429	11.82 519	0.46 237	16.95 537	36.83 582	15.80 541	15.53 479	12.91 493	7.46 488	20.01 566	21.76 567	0.31 516	0.13 477	0.01 426	0.08 414	0.57 505	0.41 490

TCMNet	5.22 461	1.96 510	9.78 509	4.11 545	6.57 560	8.83 480	1.35 416	10.74 423	8.07 414	6.39 336	12.76 453	8.32 420	4.75 419	8.62 437	10.09 520	0.11 475	0.18 507	0.31 541	0.09 425	0.75 521	0.57 512

EKT-Stereo	1.91 205	0.48 249	2.77 210	2.19 448	4.36 535	1.42 85	0.24 181	4.63 168	3.51 198	2.94 198	3.47 196	3.55 269	2.25 284	5.26 222	0.85 204	0.04 429	0.12 467	0.00 1	0.09 425	0.06 231	0.05 236

CIPLG	2.47 276	1.10 437	4.71 386	0.63 205	2.15 456	2.67 231	0.77 331	5.19 208	4.73 271	7.85 406	9.56 385	1.72 198	1.14 205	4.20 186	2.34 349	0.01 260	0.19 513	0.02 458	0.09 425	0.23 430	0.08 296

ccnet	6.87 499	0.92 408	5.15 411	3.09 508	2.18 459	11.78 518	4.90 511	17.97 545	8.79 435	12.79 522	20.20 516	16.00 520	8.35 501	9.12 461	14.17 546	0.42 530	0.33 538	0.25 537	0.09 425	0.40 490	0.48 502

PDISCO_ROB	9.62 536	1.99 513	11.51 518	9.88 568	9.61 572	21.48 560	3.83 487	19.33 561	28.49 563	11.27 508	14.17 467	19.92 546	5.02 429	16.35 551	9.18 506	5.28 569	0.41 548	0.14 523	0.09 425	2.05 549	2.36 553

ITSA-stereo	3.76 396	0.54 283	3.80 320	1.91 399	0.29 210	3.09 282	0.70 311	13.22 499	15.64 518	6.79 351	6.66 301	4.15 296	3.52 351	8.30 418	5.00 438	0.09 470	0.07 412	0.11 515	0.10 430	0.18 393	0.95 528

PSMNet_ROB	5.02 459	1.63 488	6.03 448	1.90 398	1.83 436	9.57 490	6.35 533	15.58 531	7.23 385	6.15 315	10.48 405	12.22 487	4.16 383	8.02 392	8.71 501	0.02 360	0.01 188	0.01 426	0.10 430	0.20 405	0.12 361

DDF-Stereo	0.95 84	0.28 65	1.59 68	0.30 133	1.76 429	1.79 128	0.83 347	3.02 35	0.78 21	0.17 14	0.09 23	0.28 100	0.49 129	4.53 196	1.13 248	0.02 360	0.04 350	0.00 1	0.11 432	1.70 544	0.04 199

Selective-IGEV	1.23 132	0.18 12	1.13 11	0.07 52	0.17 137	2.38 188	0.54 260	6.10 268	2.51 119	0.41 88	3.20 183	0.26 93	0.29 68	6.94 324	0.16 17	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.11 432	0.04 173	0.10 333

test_4	2.38 264	0.34 134	2.68 193	0.08 61	0.11 85	3.69 340	1.14 397	3.33 71	3.34 191	4.03 231	17.35 502	3.31 255	0.51 133	6.28 267	1.15 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.16 365	0.01 22

PFNet	2.93 318	0.40 187	5.51 432	2.13 442	0.84 339	3.11 286	0.75 327	6.78 307	4.79 274	9.98 480	6.00 274	4.78 324	2.13 277	8.33 419	2.11 335	0.19 497	0.06 389	0.00 1	0.11 432	0.20 405	0.35 480

GSStereo	0.75 58	0.22 31	1.14 14	0.69 214	0.19 164	1.96 144	0.73 319	4.64 171	2.10 92	0.31 50	0.65 63	0.43 132	0.48 126	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.12 436	0.17 378	0.13 372

GS-Stereo							0.73 319	4.64 171	2.10 92	0.31 50	0.65 63	0.43 132	0.48 126	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.12 436	0.17 378	0.13 372

DispNO	3.25 342	0.72 349	6.85 471	1.95 409	1.34 396	3.49 317	0.84 353	8.14 339	6.30 347	6.34 334	7.76 342	6.30 376	4.28 393	6.93 319	3.51 399	0.00 1	0.03 319	0.03 477	0.12 436	0.07 249	0.07 280

GMStereo	1.83 189	0.99 420	4.55 376	0.57 193	0.05 18	2.53 203	0.01 9	4.95 189	11.14 477	3.52 214	2.24 148	0.53 146	0.49 129	3.76 166	0.80 195	0.20 500	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.12 329	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	3.79 399	1.62 487	12.06 522	1.43 323	0.66 312	5.94 424	2.41 447	10.18 408	8.58 433	6.28 327	4.22 215	5.33 347	4.80 424	7.71 373	3.19 381	0.17 493	0.21 520	0.17 528	0.12 436	0.41 493	0.29 470

Reg-Stereo(zero)	1.60 164	0.19 17	2.59 184	0.45 171	0.47 277	1.64 107	0.23 179	3.22 59	5.87 315	4.29 234	3.01 173	4.49 314	1.64 252	2.47 129	1.16 253	0.00 1	0.08 425	0.00 1	0.13 441	0.01 33	0.10 333

DilatedVolume-Stereo	1.13 119	0.41 198	2.75 205	1.04 266	0.11 85	2.21 170	0.10 103	2.96 32	1.32 69	2.40 183	2.09 140	0.33 116	0.58 148	5.62 231	0.43 101	0.03 408	0.06 389	0.00 1	0.14 442	0.04 173	0.04 199

MyStereo8	2.88 314	1.19 448	5.03 401	1.61 354	3.75 521	4.30 378	0.07 80	6.14 270	6.16 340	6.22 319	9.64 388	4.28 304	1.45 234	2.05 116	4.76 434	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.14 442	0.26 444	0.43 495

DRaft	3.74 392	0.43 217	2.60 185	0.12 81	0.15 119	4.76 396	1.34 414	5.33 227	4.31 248	10.30 485	21.91 526	3.27 253	8.83 509	7.36 353	3.66 407	0.05 441	0.10 449	0.00 1	0.14 442	0.10 291	0.14 383

SAMSARA	14.63 563	2.74 527	12.38 524	12.65 574	6.74 561	36.50 588	72.93 612	19.36 562	23.77 555	16.20 543	13.04 456	29.21 568	12.78 541	16.98 553	15.21 548	0.11 475	0.26 535	0.03 477	0.14 442	0.76 522	0.77 522

Pointernet	0.84 70	0.35 145	2.00 118	0.12 81	0.13 108	1.77 125	0.06 70	4.87 185	2.53 121	0.14 9	2.11 143	0.76 160	0.44 122	1.02 51	0.32 63	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.15 446	0.02 90	0.01 22

anonymousdsp2	1.78 178	0.39 176	3.40 286	1.10 272	0.04 14	3.63 333	0.50 252	7.80 331	2.77 140	2.91 197	2.88 168	3.17 250	1.01 190	5.15 220	0.43 101	0.00 1	0.01 188	0.02 458	0.15 446	0.05 207	0.12 361

RP	6.84 498	1.29 463	5.53 435	3.92 542	5.18 552	6.32 431	3.53 481	11.73 454	15.31 516	9.54 468	22.38 530	18.25 536	14.47 549	10.11 486	7.49 476	0.91 545	0.01 188	0.12 518	0.15 446	0.33 468	0.19 426

dual_stereo	0.56 30	0.32 101	1.08 9	0.07 52	0.11 85	0.77 8	0.03 41	3.60 103	1.17 68	0.12 5	0.03 6	0.20 73	0.11 25	2.77 134	0.51 133	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.16 449	0.00 1	0.02 99

RSM	1.21 130	0.20 22	1.30 34	0.12 81	0.06 29	2.48 197	0.51 255	3.78 119	2.74 138	0.48 106	2.38 154	2.18 214	0.28 64	6.77 308	0.56 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.07 249	0.05 236

ff7	1.12 113	0.57 295	2.06 124	0.03 12	0.07 37	2.80 245	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.38 73	1.06 87	0.20 73	0.40 102	7.12 337	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 279	0.06 257

IGEVStereo-DCA	1.06 108	0.45 234	2.06 124	0.32 141	0.06 29	2.74 234	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.39 81	0.16 25	0.20 73	0.29 68	6.47 284	0.87 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.06 231	0.06 257

ffff	1.12 113	0.57 295	2.06 124	0.03 12	0.07 37	2.80 245	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.38 73	1.06 87	0.20 73	0.40 102	7.12 337	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 279	0.06 257

11t	1.12 113	0.57 295	2.06 124	0.03 12	0.07 37	2.80 245	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.38 73	1.06 87	0.20 73	0.40 102	7.12 337	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 279	0.06 257

Wz-Net-TNSev	11.35 552	10.56 573	35.88 587	2.28 459	1.73 425	18.25 553	11.42 569	15.88 532	20.88 546	14.44 534	16.97 494	19.57 543	19.04 562	19.31 561	18.67 557	0.01 260	0.06 389	0.00 1	0.16 449	0.62 510	1.25 535

ccc-4	1.12 113	0.57 295	2.06 124	0.03 12	0.07 37	2.80 245	0.84 353	3.71 108	2.27 105	0.38 73	1.06 87	0.20 73	0.40 102	7.12 337	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 449	0.09 279	0.06 257

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 89	2.14 515	1.55 63	0.88 233	0.26 196	0.56 7	0.04 49	2.80 28	0.86 36	0.30 45	0.80 79	0.21 83	2.33 289	6.17 258	0.37 78	0.00 1	0.07 412	0.00 1	0.17 457	0.01 33	0.01 22

Occ-G	0.98 89	0.38 172	1.82 91	0.15 100	0.18 152	1.45 88	0.69 308	3.15 47	2.25 104	1.45 161	0.59 59	5.06 337	0.54 138	0.75 28	0.77 186	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.17 457	0.16 365	0.01 22

RSM++	1.02 100	0.24 49	1.33 38	0.86 231	0.04 14	2.78 242	0.30 202	2.63 23	2.67 129	0.48 106	1.95 135	0.52 144	0.25 52	5.50 230	0.57 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.11 312	0.09 309

H2IRNET	2.16 233	0.45 234	2.60 185	1.22 286	0.03 12	1.98 147	0.13 127	4.73 178	7.04 379	1.15 155	7.79 343	5.88 363	3.39 342	4.97 214	1.45 277	0.01 260	0.00 1	0.04 489	0.17 457	0.19 401	0.03 153

anonymousdsp	1.12 113	0.59 303	1.66 77	0.03 12	0.07 37	2.81 253	0.82 343	4.07 135	2.30 111	0.41 88	1.12 95	0.30 105	0.40 102	7.05 330	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.10 291	0.05 236

IGEV-Stereo	1.12 113	0.59 303	1.66 77	0.03 12	0.07 37	2.82 256	0.82 343	4.09 138	2.30 111	0.41 88	1.11 92	0.30 105	0.41 110	7.05 330	0.49 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 457	0.10 291	0.05 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	7.34 505	1.58 483	18.31 553	2.35 471	0.87 341	6.72 442	1.70 435	10.63 417	7.14 382	19.77 553	22.71 531	20.13 547	11.34 533	12.96 527	9.49 513	0.04 429	0.17 503	0.06 500	0.17 457	0.21 416	0.50 506

IGEV-FE	2.13 228	0.50 257	4.90 393	1.41 320	0.18 152	2.63 223	0.36 212	7.80 331	3.87 216	5.04 260	5.42 261	4.72 321	1.03 193	3.48 158	0.80 195	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.18 464	0.17 378	0.04 199

IGEV-Stereo+	1.69 169	0.43 217	1.59 68	0.37 157	3.10 491	2.10 157	0.07 80	1.86 10	0.91 53	0.39 81	0.03 6	0.20 73	0.41 110	7.05 330	0.16 17	0.02 360	0.07 412	0.00 1	0.18 464	5.14 565	9.77 586

IGEV_Zeroshot_test	2.13 228	0.50 257	4.91 395	1.41 320	0.18 152	2.62 221	0.36 212	7.80 331	3.87 216	5.04 260	5.42 261	4.77 323	1.03 193	3.43 155	0.79 192	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.18 464	0.17 378	0.04 199

Sa-1000	3.55 379	0.75 359	3.63 307	1.91 399	0.30 212	3.55 326	1.63 428	7.39 323	8.54 431	7.70 400	17.44 503	4.00 286	2.82 317	9.44 478	1.33 266	0.00 1	0.10 449	0.00 1	0.18 464	0.21 416	0.04 199

ADCS	13.02 558	4.93 550	28.38 578	3.17 515	2.67 480	13.61 535	10.83 568	18.70 549	33.46 570	22.59 559	24.78 540	19.59 544	18.51 560	23.40 576	32.16 592	0.10 473	0.19 513	0.37 547	0.18 464	1.26 535	1.46 540

ADCP+	8.09 518	1.79 498	14.50 539	1.54 342	4.28 533	16.57 544	5.20 516	12.80 489	11.20 480	12.83 523	17.07 496	11.02 473	10.80 531	17.59 555	23.18 574	0.03 408	0.05 368	0.01 426	0.18 464	0.39 487	0.81 524

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 64	0.33 118	2.51 175	0.25 126	0.53 294	1.93 139	0.27 191	5.07 201	1.05 62	0.47 105	0.68 68	0.64 153	0.22 48	0.95 47	0.65 151	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.19 470	0.03 142	0.16 406

SA	3.06 326	0.74 357	3.79 319	1.60 353	0.30 212	3.19 295	1.43 417	6.72 305	9.06 438	4.63 248	10.80 412	2.89 235	4.71 417	9.62 481	1.18 256	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.19 470	0.23 430	0.02 99

cross-raft	2.03 220	0.35 145	2.78 212	1.10 272	0.16 127	3.77 352	0.48 240	7.03 317	3.75 210	5.06 263	5.55 266	6.26 373	1.41 231	1.75 95	0.89 219	0.01 260	0.07 412	0.00 1	0.19 470	0.03 142	0.03 153

FE-Mocha	1.79 179	0.44 225	4.10 349	0.83 226	0.23 183	3.23 298	0.16 146	7.48 326	2.19 99	5.05 262	5.62 268	2.84 232	0.85 180	1.81 100	0.67 157	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.20 473	0.02 90	0.05 236

AdaDepth	0.57 32	0.22 31	2.33 158	0.12 81	1.26 384	1.59 101	0.07 80	1.03 5	0.97 58	0.21 22	0.42 51	0.08 39	0.30 76	2.28 122	0.26 44	0.01 260	0.01 188	0.00 1	0.20 473	0.01 33	0.01 22

model_zeroshot	1.52 158	0.42 206	4.10 349	1.25 290	0.11 85	3.04 278	0.14 134	5.79 257	2.84 143	3.12 202	3.65 201	2.05 212	0.42 115	2.38 126	0.71 166	0.01 260	0.10 449	0.00 1	0.20 473	0.02 90	0.04 199

sAnonymous2	1.35 145	1.66 491	8.14 493	0.55 188	0.46 268	1.23 33	0.24 181	4.00 132	3.47 196	0.40 86	1.11 92	0.23 87	1.42 232	0.96 48	0.57 140	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.20 473	2.07 550	0.22 439

CroCo_RVC	1.35 145	1.66 491	8.14 493	0.55 188	0.46 268	1.23 33	0.24 181	4.00 132	3.47 196	0.40 86	1.11 92	0.23 87	1.42 232	0.96 48	0.57 140	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.20 473	2.07 550	0.22 439

NaN_ROB	6.00 479	1.24 454	6.29 456	1.34 306	1.68 418	9.60 491	10.31 564	15.09 524	15.79 520	12.62 518	8.95 364	11.67 484	5.83 450	11.78 517	6.41 461	0.05 441	0.13 477	0.08 509	0.20 473	0.22 423	0.79 523

SCV_C0	1.40 149	0.49 253	3.06 257	0.12 81	0.21 174	2.29 176	0.09 97	6.46 292	3.81 214	0.63 127	2.00 137	0.24 90	0.41 110	7.31 348	0.43 101	0.01 260	0.05 368	0.00 1	0.21 479	0.16 365	0.07 280

rrr	1.05 106	0.45 234	3.18 267	0.32 141	0.06 29	2.74 234	0.95 379	3.49 92	1.12 64	0.39 81	0.16 25	0.20 73	0.29 68	6.47 284	0.87 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.06 231	0.10 333

Selective-RAFT	1.69 169	0.32 101	3.29 275	0.92 241	0.18 152	3.89 359	0.06 70	4.22 141	4.00 228	1.47 162	1.98 136	3.07 245	2.81 316	6.35 277	0.89 219	0.01 260	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.05 207	0.00 1

MC-Stereo	1.47 154	0.36 157	2.54 178	1.99 416	0.12 99	1.90 136	0.12 117	4.47 157	2.83 142	3.31 210	3.44 195	0.56 149	1.47 235	5.39 227	0.47 122	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.21 479	0.07 249	0.04 199

raft_robust	2.64 288	1.20 449	2.62 189	1.10 272	0.28 207	1.50 94	0.12 117	6.28 279	9.04 437	6.80 352	7.19 320	3.73 279	2.13 277	9.06 460	1.07 239	0.03 408	0.12 467	0.00 1	0.21 479	0.17 378	0.22 439

dd	2.16 233	1.22 450	4.82 389	0.68 211	0.12 99	1.39 83	0.17 155	5.14 203	11.22 481	2.70 189	3.51 199	1.52 191	1.23 221	5.08 216	3.96 415	0.12 479	0.01 188	0.04 489	0.21 479	0.07 249	0.01 22

GREAT-IGEV	0.72 54	0.29 72	1.91 99	1.31 302	0.40 251	1.41 84	0.08 89	2.29 16	2.48 116	0.18 15	0.69 69	0.10 52	0.34 85	1.72 93	0.37 78	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.22 485	0.10 291	0.41 490

SCV	1.59 162	0.58 300	2.57 181	2.72 492	0.31 223	2.15 165	0.79 337	6.88 311	2.72 134	0.20 18	2.68 162	0.68 154	0.58 148	7.60 364	0.41 93	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.22 485	0.37 480	0.24 450

LE_ROB	16.73 573	1.28 461	11.61 519	3.72 536	1.65 413	16.67 545	9.17 556	14.39 517	55.91 599	63.81 610	40.86 585	35.94 581	37.73 593	14.24 536	26.87 583	0.05 441	0.10 449	0.13 522	0.22 485	0.12 329	0.15 394

gcap-zeroshot	1.87 196	0.44 225	4.24 354	0.53 181	0.51 289	3.12 287	0.75 327	6.42 290	3.91 221	3.75 223	1.67 123	7.79 407	0.55 139	2.61 132	0.53 136	0.02 360	0.21 520	0.00 1	0.23 488	0.00 1	0.05 236

XX-Stereo	2.71 294	0.38 172	5.96 446	2.25 456	2.20 460	1.54 97	0.21 173	5.44 236	3.05 162	2.28 180	16.16 482	7.03 392	0.24 50	6.19 259	0.79 192	0.00 1	0.15 489	0.00 1	0.23 488	0.13 344	0.04 199

MFMNet_re	13.29 559	8.60 566	18.29 552	9.75 567	7.25 564	19.65 558	14.84 583	20.71 572	30.72 566	23.03 562	28.77 553	18.85 540	26.09 580	13.55 531	9.82 515	2.44 562	1.35 566	0.34 543	0.23 488	4.78 564	6.69 574

castereo	0.87 71	0.60 307	1.07 8	0.34 151	0.17 137	1.89 135	0.79 337	4.84 184	2.05 90	0.65 130	2.55 159	0.31 109	0.40 102	1.02 51	0.38 83	0.01 260	0.09 437	0.00 1	0.24 491	0.03 142	0.02 99

GCAP-BAT	1.77 177	0.49 253	2.78 212	0.66 209	0.16 127	3.76 351	0.80 339	3.72 114	3.27 181	3.68 220	5.03 239	3.66 274	0.56 142	5.82 242	0.65 151	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.24 491	0.01 33	0.01 22

MoCha-V2	1.41 150	0.42 206	2.61 187	0.81 220	0.23 183	2.53 203	0.20 168	4.81 182	3.16 170	0.82 139	3.15 181	0.30 105	1.61 251	6.66 302	0.40 91	0.00 1	0.20 517	0.00 1	0.24 491	0.05 207	0.02 99

DCRE	1.79 179	0.68 339	2.55 179	1.66 362	0.27 199	1.27 61	0.05 62	4.57 164	4.04 233	3.30 209	9.24 377	3.83 281	1.20 219	2.08 117	0.67 157	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.24 491	0.04 173	0.09 309

SGM_RVC	10.08 538	0.60 307	3.42 288	2.30 461	0.32 227	19.41 557	6.33 532	18.95 556	14.64 508	25.14 569	24.32 538	33.34 576	18.79 561	19.86 563	12.55 538	0.25 509	0.26 535	0.22 534	0.24 491	0.34 473	0.40 488
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-RUCA	0.81 67	0.15 1	1.13 11	0.52 180	0.32 227	2.13 162	0.51 255	3.46 90	1.71 79	0.95 144	0.16 25	0.24 90	0.55 139	2.81 136	0.41 93	0.12 479	0.21 520	0.20 532	0.25 496	0.21 416	0.20 433

MSKI-zero shot	2.00 216	0.36 157	2.15 140	0.81 220	0.25 189	2.69 232	0.29 196	6.16 272	2.34 113	4.31 235	7.52 329	3.70 277	0.25 52	8.42 425	0.41 93	0.01 260	0.13 477	0.00 1	0.25 496	0.03 142	0.02 99

aanetorigin	8.72 526	3.29 537	27.55 577	1.95 409	3.84 524	4.93 402	5.39 521	5.49 239	10.05 457	27.85 571	31.47 562	15.80 516	12.78 541	9.04 459	11.98 533	0.25 509	0.22 524	0.22 534	0.25 496	1.28 536	0.84 526

Gwc-CoAtRS	2.02 219	0.33 118	2.61 187	1.04 266	0.30 212	3.56 327	0.40 225	5.89 262	5.94 322	5.08 264	5.01 238	5.55 351	1.72 260	1.60 87	0.91 223	0.01 260	0.09 437	0.00 1	0.25 496	0.01 33	0.02 99

SuperB	8.10 519	3.15 535	24.67 569	2.65 488	1.23 382	9.88 493	4.29 497	10.18 408	30.07 565	11.53 511	12.18 443	6.12 369	6.65 469	10.50 494	14.47 547	0.14 485	0.11 460	0.35 544	0.25 496	13.06 581	0.48 502

G-Net	8.41 522	1.54 480	10.97 517	5.73 559	3.60 512	26.19 567	4.41 501	10.10 405	7.42 388	19.71 552	24.99 543	14.38 506	15.83 551	10.99 502	9.53 514	0.50 534	0.46 553	0.19 531	0.25 496	0.80 523	0.66 518

DPSNet	10.14 539	1.88 505	16.82 549	1.85 390	1.73 425	24.84 565	17.20 591	19.92 568	27.41 560	12.23 517	13.62 462	16.52 523	18.35 558	14.42 538	12.50 537	0.78 540	0.54 557	0.08 509	0.25 496	1.18 533	0.59 516

test_xeample3	1.08 109	0.43 217	3.39 284	0.49 178	0.05 18	2.58 212	0.93 374	3.32 69	1.77 80	0.23 25	0.23 40	0.19 67	0.28 64	6.34 275	0.85 204	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.26 503	0.06 231	0.10 333

test_3	1.88 197	0.22 31	2.75 205	0.96 250	0.22 178	1.28 64	0.77 331	4.62 167	5.87 315	6.55 345	1.84 133	4.28 304	0.45 124	6.48 286	0.76 180	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.28 504	0.17 378	0.14 383

AE-Stereo	1.44 152	0.32 101	2.69 195	1.58 349	0.20 171	2.24 173	0.59 277	6.01 264	5.70 305	1.18 158	3.17 182	1.02 170	0.78 172	1.73 94	0.83 199	0.02 360	0.18 507	0.00 1	0.29 505	0.11 312	0.07 280

testlalala	1.50 157	0.41 198	1.67 81	0.98 254	0.31 223	4.00 367	0.90 370	5.26 221	2.17 97	6.56 346	3.61 200	1.74 199	0.38 96	1.21 66	0.42 98	0.00 1	0.02 267	0.00 1	0.29 505	0.01 33	0.01 22

AEACV	0.80 64	0.29 72	1.70 85	0.96 250	0.24 186	2.03 152	0.88 365	3.50 93	0.88 46	0.34 63	0.20 38	0.29 103	2.01 273	1.77 99	0.33 65	0.00 1	0.03 319	0.00 1	0.29 505	0.10 291	0.09 309

test-3	1.86 192	0.21 28	2.46 170	1.03 261	0.22 178	1.38 77	0.83 347	4.65 174	5.04 280	7.26 381	1.78 131	4.10 293	0.41 110	6.53 293	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 505	0.18 393	0.14 383

test_1	1.85 191	0.21 28	2.45 167	1.02 259	0.22 178	1.37 76	0.82 343	4.66 176	5.06 281	7.02 364	1.73 125	4.09 291	0.41 110	6.51 290	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 505	0.18 393	0.14 383

TRStereo	2.36 262	3.10 532	4.70 385	1.99 416	2.08 450	2.61 218	1.11 395	8.79 365	3.73 208	3.19 204	3.04 176	3.96 284	0.77 169	5.92 245	1.44 275	0.03 408	0.14 482	0.00 1	0.29 505	0.08 261	0.25 454

DLNR-FE	24.70 584	50.76 603	90.20 613	98.11 621	97.18 620	1.38 77	0.12 117	22.82 576	3.09 168	1.07 151	2.93 170	0.72 157	0.29 68	6.93 319	2.29 346	38.52 603	0.38 545	0.00 1	0.30 511	76.91 616	0.09 309

DLNR_Zeroshot_test	24.70 584	50.77 604	90.11 612	98.11 621	97.34 621	1.38 77	0.12 117	22.79 575	3.09 168	1.07 151	2.95 172	0.71 156	0.29 68	6.93 319	2.29 346	38.56 604	0.37 544	0.00 1	0.30 511	76.73 615	0.09 309

coex-ft	19.78 582	19.39 579	87.73 611	1.77 378	1.80 434	17.25 549	13.50 577	12.63 487	42.10 590	60.18 606	38.90 579	28.72 567	28.74 582	11.74 515	27.40 584	0.21 502	0.23 527	0.04 489	0.30 511	1.36 538	1.54 541

castereo++	1.18 122	0.54 283	1.95 111	0.30 133	0.51 289	4.56 391	1.00 383	4.61 165	1.12 64	0.29 40	2.14 147	1.89 205	0.15 35	3.94 175	0.18 26	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.31 514	0.03 142	0.00 1

testlalala_base	3.12 332	0.48 249	2.79 216	2.14 443	1.98 445	4.13 373	0.64 293	6.16 272	2.09 91	2.38 182	4.08 209	1.80 201	0.50 131	1.65 89	0.72 168	12.33 590	2.33 573	0.00 1	0.31 514	14.56 583	1.32 536

CFNet-RSSM	2.11 225	0.33 118	2.71 199	1.04 266	0.30 212	3.21 297	0.41 226	6.67 303	6.96 374	5.62 279	4.58 225	5.40 348	1.71 258	1.86 104	0.87 211	0.00 1	0.08 425	0.00 1	0.32 516	0.02 90	0.02 99

LSM	14.01 562	5.95 553	33.49 583	6.78 563	43.61 605	10.22 496	9.98 563	15.16 527	22.93 553	23.07 563	32.34 567	18.52 538	12.67 540	15.45 545	11.10 528	0.16 492	0.51 556	0.09 512	0.32 516	1.08 531	16.85 601

iRaft-Stereo_20w	2.56 282	0.35 145	4.98 398	0.37 157	0.67 314	3.47 312	0.59 277	12.57 486	3.89 219	6.10 309	6.23 288	1.49 189	2.24 282	6.65 301	0.86 209	0.00 1	0.19 513	0.00 1	0.33 518	0.08 261	0.22 439

PVD	15.44 565	2.93 529	14.67 540	4.21 549	3.39 504	17.43 551	4.16 493	27.84 584	48.84 595	31.02 576	43.54 587	29.76 571	30.81 585	25.97 579	21.40 564	0.23 505	0.41 548	0.04 489	0.33 518	0.41 493	1.33 537

GCST	9.08 527	17.31 578	3.98 337	52.92 602	10.66 575	11.29 512	0.20 168	6.97 314	6.47 358	9.46 465	4.68 226	4.75 322	1.51 236	9.34 473	1.31 264	8.19 577	0.05 368	22.38 586	0.34 520	6.17 569	3.53 558

RAFT-Test	2.17 235	0.36 157	3.40 286	1.05 269	0.34 235	4.90 400	0.69 308	6.27 278	3.98 226	4.65 249	7.02 314	6.30 376	1.12 201	1.81 100	0.99 233	0.01 260	0.17 503	0.00 1	0.34 520	0.02 90	0.02 99

ADCRef	7.27 504	1.38 467	16.37 546	2.52 482	3.30 500	11.63 516	3.16 472	10.80 425	9.35 443	13.03 525	25.27 546	8.17 417	8.92 511	8.06 400	21.81 568	0.15 487	0.08 425	0.16 525	0.34 520	0.38 483	0.58 513

AIO-Stereo	0.94 82	0.22 31	1.20 25	0.06 42	0.08 54	2.36 184	0.62 288	5.50 240	2.61 126	0.30 45	3.32 186	0.41 127	0.25 52	1.12 60	0.17 22	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.35 523	0.06 231	0.12 361

AnyNet_C32	10.98 549	5.58 552	22.79 565	4.16 546	5.83 556	15.64 538	14.30 579	13.18 497	17.15 528	16.44 545	20.52 520	14.68 508	13.44 545	22.46 572	30.08 589	0.17 493	0.26 535	0.36 546	0.36 524	1.23 534	0.91 527

PAM	3.38 359	0.31 88	5.61 437	1.37 313	0.71 322	7.60 466	0.38 220	8.94 367	3.55 202	5.54 277	4.69 227	16.09 521	7.03 477	3.67 162	1.02 237	0.00 1	0.21 520	0.00 1	0.38 525	0.07 249	0.41 490

RAFT+CT+SA	2.36 262	0.71 348	2.46 170	0.83 226	2.26 464	3.18 294	0.93 374	6.82 310	5.48 294	2.55 185	8.07 348	1.64 194	1.59 249	8.54 431	1.15 251	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.38 525	0.19 401	0.36 482

S-Stereo	6.63 491	0.84 385	9.67 508	3.15 514	3.48 507	6.49 436	6.22 528	12.99 495	22.84 552	9.48 466	15.51 478	12.00 486	8.43 502	8.04 393	10.70 524	0.12 479	0.17 503	0.00 1	0.38 525	0.13 344	1.92 546

PAM_32	3.50 374	0.32 101	5.22 416	1.32 303	0.53 294	7.49 460	0.39 221	9.52 386	3.91 221	5.22 268	5.28 257	16.75 527	7.44 485	4.61 200	0.90 222	0.00 1	0.20 517	0.00 1	0.39 528	0.09 279	0.39 485

SGM-ForestM	16.99 574	1.08 433	5.74 439	2.12 440	0.75 326	31.63 580	12.21 574	27.80 583	32.25 568	37.88 586	39.99 583	52.96 595	35.20 590	33.60 588	24.47 576	0.26 511	0.39 547	0.31 541	0.39 528	0.26 444	0.53 509

RGC	6.88 500	2.23 517	6.13 450	4.05 543	4.73 551	8.94 481	2.78 461	15.19 528	11.74 487	11.13 505	19.34 512	17.86 533	10.42 529	13.02 528	8.03 488	0.73 539	0.01 188	0.24 536	0.41 530	0.31 460	0.38 484

NCC-stereo	6.77 494	1.49 477	6.48 462	2.92 502	4.40 537	7.43 457	3.61 483	19.52 565	13.29 499	8.39 433	16.91 492	15.96 517	12.13 536	12.85 525	7.70 479	1.47 554	0.11 460	0.01 426	0.42 531	0.14 354	0.24 450

Abc-Net	6.77 494	1.49 477	6.48 462	2.92 502	4.40 537	7.43 457	3.61 483	19.52 565	13.29 499	8.39 433	16.91 492	15.96 517	12.13 536	12.85 525	7.70 479	1.47 554	0.11 460	0.01 426	0.42 531	0.14 354	0.24 450
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	6.75 492	2.69 525	23.31 566	3.68 534	7.16 562	3.78 353	4.29 497	13.42 503	20.13 543	8.13 418	10.46 404	7.18 400	8.06 498	11.10 505	9.44 512	0.24 508	0.15 489	0.29 539	0.42 531	0.66 515	0.45 499

AnyNet_C01	16.12 569	10.81 574	59.36 601	4.42 551	2.49 473	30.06 577	15.15 587	17.51 542	16.51 524	17.88 547	37.69 578	24.04 557	17.54 555	29.60 583	33.29 593	0.28 515	0.38 545	0.43 549	0.42 531	2.57 555	1.98 547

testlalala2	2.15 232	0.44 225	2.44 166	9.24 566	6.30 559	3.64 334	0.18 159	4.63 168	2.55 124	3.73 222	4.17 212	3.14 248	0.51 133	1.08 56	0.26 44	0.00 1	0.10 449	0.00 1	0.44 535	0.11 312	0.03 153

UGAM-zero	3.51 375	0.33 118	4.44 366	0.88 233	0.65 311	3.52 325	0.16 146	11.35 440	2.71 133	5.09 265	5.82 271	15.28 513	9.14 516	8.38 421	1.61 296	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.46 536	0.02 90	0.19 426

dad	4.66 453	1.89 506	5.51 432	0.94 244	0.09 63	2.16 167	0.37 215	7.10 318	14.43 506	10.13 483	16.84 491	14.97 509	1.90 270	6.82 310	4.15 420	1.09 549	0.11 460	4.08 571	0.46 536	0.17 378	0.06 257

FADNet_RVC	3.91 412	1.67 493	12.95 534	0.96 250	0.75 326	5.71 416	0.54 260	10.83 426	6.60 363	3.46 213	8.09 349	4.10 293	3.40 344	9.43 475	6.33 459	0.36 521	0.44 551	0.17 528	0.46 536	0.91 527	0.95 528

Select-FE	3.44 370	0.73 352	8.39 495	1.44 327	0.96 355	2.01 151	0.10 103	8.84 366	3.94 224	5.36 274	10.32 401	9.73 445	8.82 508	6.28 267	0.83 199	0.01 260	0.22 524	0.01 426	0.49 539	0.03 142	0.30 472

EDNetEfficientorigin	17.87 576	14.00 576	99.53 622	1.64 360	0.92 349	10.55 502	6.26 531	13.21 498	34.84 579	38.20 588	36.91 577	27.47 566	26.32 581	14.71 541	25.69 580	0.04 429	0.06 389	0.14 523	0.52 540	3.16 559	3.27 557

GASTEREO	1.34 143	0.98 417	1.86 93	0.53 181	0.46 268	3.97 365	0.86 361	4.25 142	2.16 96	2.34 181	3.48 197	0.17 62	2.87 321	1.88 108	0.39 84	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.54 541	0.04 173	0.05 236

MSCF	1.24 133	0.77 365	1.95 111	0.42 165	0.46 268	3.85 357	0.85 359	4.26 143	2.02 89	2.21 172	2.34 152	0.17 62	2.74 312	1.75 95	0.39 84	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.54 541	0.04 173	0.05 236

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 310	0.99 420	7.52 488	1.52 335	0.92 349	2.94 269	0.03 41	9.31 379	3.81 214	2.42 184	5.86 273	9.23 437	4.64 414	4.31 190	2.19 343	0.02 360	0.18 507	0.00 1	0.54 541	0.35 474	0.35 480

GrayStereo	3.74 392	0.20 22	1.94 106	1.55 344	0.60 302	3.12 287	8.22 550	5.76 253	3.32 187	10.40 489	16.66 489	5.81 362	8.60 506	6.57 295	1.37 270	0.01 260	0.00 1	0.01 426	0.63 544	0.02 90	0.04 199

ADCL	10.16 540	2.11 514	19.36 556	1.92 403	1.88 440	22.23 561	8.91 554	14.04 511	23.56 554	14.62 536	26.19 548	12.75 492	13.59 546	16.06 550	22.95 572	0.26 511	0.18 507	0.75 552	0.65 545	0.69 516	0.58 513

BEATNet-Init1	23.31 583	9.03 568	41.67 592	4.17 547	2.53 475	45.68 598	19.47 594	33.43 587	38.45 586	47.59 598	49.10 595	59.31 599	41.80 597	38.35 595	29.21 588	0.47 533	0.50 555	0.81 553	0.66 546	2.10 552	1.86 544

PSMNet-RUCA	5.60 468	4.62 547	11.61 519	10.29 570	7.55 567	7.08 450	1.94 439	12.01 463	10.52 470	3.90 226	11.88 434	4.43 310	1.75 266	7.56 362	4.24 422	1.68 559	0.12 467	4.78 573	0.67 547	4.74 563	0.68 520

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 381	1.29 463	12.46 526	1.53 340	0.98 358	3.48 315	0.81 341	11.99 462	4.40 252	4.33 236	11.05 421	8.83 433	2.02 274	4.52 195	1.66 302	0.01 260	0.14 482	0.00 1	0.68 548	0.86 526	0.44 497

ELAS_RVC	16.54 571	2.26 518	10.09 513	5.50 558	4.46 542	28.28 576	16.72 590	25.55 579	33.54 572	40.19 589	40.30 584	36.68 582	30.03 583	29.40 582	20.61 562	0.98 548	1.21 564	0.86 555	0.70 549	1.39 539	2.16 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	27.07 588	33.84 593	90.97 614	20.14 582	7.47 566	48.43 600	47.10 608	35.43 589	36.46 581	20.11 555	30.05 558	25.29 560	35.08 589	45.50 601	50.28 607	2.13 560	2.00 569	1.19 560	0.76 550	4.71 562	4.43 562

LCNet	2.85 306	0.42 206	1.90 98	0.95 248	0.56 298	2.07 154	1.60 426	4.99 196	3.57 204	6.05 304	10.59 407	4.59 317	6.79 473	7.46 357	0.72 168	0.01 260	0.00 1	0.01 426	0.77 551	0.30 455	3.57 559

MSAF-DinoV2	10.24 542	4.39 545	12.68 530	3.62 533	2.55 476	8.48 473	4.69 508	14.24 516	21.89 549	10.74 497	18.74 510	29.30 570	16.17 552	21.96 571	28.10 585	0.32 517	0.15 489	0.25 537	0.81 552	2.83 557	2.90 556

FBW_ROB	8.50 524	1.03 426	7.98 492	1.93 407	1.28 390	13.10 530	6.23 529	22.50 573	18.98 533	18.82 549	14.91 476	19.06 541	10.04 525	18.41 557	9.83 516	0.62 537	0.22 524	1.82 563	0.82 553	0.99 530	1.36 538

EAI-Stereo	2.31 255	0.44 225	2.72 201	0.68 211	0.56 298	3.51 322	2.62 456	11.42 443	4.14 242	2.09 171	7.23 323	1.21 178	0.91 182	5.67 236	1.51 283	0.01 260	0.25 533	0.00 1	0.88 554	0.04 173	0.26 460

ELAS	16.72 572	2.14 515	9.23 504	4.92 554	4.53 547	32.66 584	15.11 586	27.40 582	28.68 564	40.27 590	44.90 588	38.33 584	30.50 584	26.44 580	21.94 569	0.88 543	1.23 565	0.67 550	0.89 555	1.49 541	2.18 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDGNet	2.73 297	7.09 561	3.90 331	2.71 490	0.06 29	2.98 272	0.20 168	4.63 168	8.58 433	2.69 187	2.70 163	0.95 167	1.01 190	6.27 266	1.51 283	1.28 552	0.00 1	5.24 575	0.94 556	1.70 544	0.13 372

MultiAttention	13.72 560	0.34 134	3.24 273	2.22 454	1.79 432	56.78 609	83.85 613	18.93 555	15.06 514	8.16 419	20.91 522	13.25 494	2.53 296	33.18 586	6.90 470	0.20 500	0.06 389	0.74 551	1.00 557	2.69 556	2.60 555

EDNetEfficient	13.82 561	6.19 554	54.79 599	2.83 497	3.60 512	4.86 399	8.57 552	8.61 359	32.90 569	40.77 591	30.59 560	18.33 537	21.87 573	11.38 509	25.36 579	0.15 487	0.23 527	0.06 500	1.03 558	2.54 554	1.79 543

CC-Net-ROB	7.68 510	9.21 569	7.46 485	3.82 539	3.66 515	15.68 539	5.02 514	17.95 544	10.45 469	6.44 340	14.00 465	7.63 404	4.77 420	10.75 499	3.10 379	5.99 571	2.46 575	16.28 582	1.08 559	6.30 570	1.56 542

PASM	7.90 515	4.22 543	21.97 564	3.25 518	3.29 499	5.39 412	6.57 535	10.57 415	19.09 534	12.77 521	13.92 464	18.11 535	9.51 520	13.79 533	10.77 527	0.19 497	0.45 552	0.29 539	1.08 559	1.49 541	1.19 534

ADCMid	10.24 542	3.13 533	20.70 560	2.21 451	2.39 470	11.23 511	6.19 526	14.17 515	11.19 479	23.20 564	22.25 528	17.89 534	19.54 564	18.51 558	26.21 582	0.45 532	0.42 550	1.10 557	1.29 561	1.56 543	1.18 533

MFN_U_SF_RVC	12.94 556	3.66 540	25.81 572	3.61 532	2.26 464	22.77 562	4.55 505	27.10 580	20.06 542	23.90 565	28.99 554	30.53 572	16.98 554	19.92 564	20.26 561	1.24 550	1.07 562	0.98 556	1.33 562	1.80 548	2.04 548

SPS-STEREO	15.04 564	6.23 555	13.21 535	11.34 572	11.65 577	23.30 563	7.15 543	24.16 577	15.65 519	31.78 577	29.19 556	31.62 573	21.32 570	24.62 577	19.50 559	7.59 575	4.19 594	3.22 569	1.48 563	6.99 573	6.54 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	9.54 534	2.39 522	31.46 580	2.09 437	1.60 408	16.71 546	6.39 534	12.11 469	11.45 483	13.53 529	21.45 525	19.41 542	10.94 532	14.38 537	21.54 566	0.27 514	1.16 563	0.39 548	1.49 564	0.58 506	1.45 539

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 570	6.93 560	21.83 563	5.94 561	2.81 485	38.71 590	14.59 580	24.55 578	34.87 580	33.66 582	34.35 571	29.24 569	24.20 576	22.59 573	17.95 556	2.52 563	2.81 581	1.17 559	1.51 565	5.89 568	2.16 549

DGSMNet	6.47 488	2.61 524	13.64 537	3.46 524	3.74 517	8.97 482	6.01 524	14.15 514	13.01 497	7.46 391	14.10 466	9.94 449	4.79 423	10.44 493	6.22 457	1.30 553	1.70 568	1.80 561	1.52 566	2.27 553	2.35 552

SQANet	7.64 509	3.40 538	5.49 429	11.73 573	9.62 573	11.96 521	2.82 462	11.33 439	6.10 334	8.33 427	11.49 429	11.00 472	5.16 435	10.12 490	2.72 369	8.92 578	2.21 570	10.41 578	1.58 567	11.13 577	7.39 576

otaku	11.73 554	7.51 564	7.07 475	13.22 576	10.85 576	26.61 572	7.25 545	18.84 553	19.16 536	11.58 512	17.23 501	20.19 548	8.09 499	15.11 543	4.64 431	9.13 580	2.42 574	13.08 579	1.83 568	12.48 580	8.22 579

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 537	4.27 544	14.47 538	2.29 460	2.85 486	23.40 564	13.62 578	13.60 505	19.54 538	19.42 551	24.27 537	16.74 526	8.59 505	17.05 554	7.98 485	1.25 551	1.68 567	0.17 528	2.63 569	0.72 520	1.04 530

Ntro	12.35 555	8.88 567	7.80 490	13.79 577	12.42 579	26.54 571	6.98 541	18.54 548	22.14 551	9.82 473	16.45 486	20.30 549	9.29 519	15.95 548	6.61 467	9.53 582	2.47 576	14.93 581	2.77 570	13.11 582	8.63 582

anonymity	7.68 510	3.83 541	12.39 525	7.04 564	12.67 580	8.18 472	2.00 441	17.50 541	6.85 370	13.56 530	9.21 371	9.97 450	7.82 495	11.28 508	5.58 447	6.27 572	4.98 596	3.68 570	2.96 571	3.33 560	4.48 564

DualNet (step1)	3.91 412	1.11 439	6.15 452	1.27 293	0.60 302	5.22 406	2.54 451	10.66 418	7.73 402	8.36 428	7.55 331	6.55 380	4.27 389	6.58 296	1.62 297	1.49 556	0.03 319	3.10 566	2.99 572	0.20 405	0.15 394

test_sample9	5.87 471	1.11 439	6.15 452	1.27 293	0.60 302	5.22 406	2.54 451	10.66 418	7.73 402	8.36 428	7.55 331	6.55 380	4.27 389	11.68 513	11.44 531	1.49 556	24.31 606	3.10 566	2.99 572	0.20 405	0.15 394

test_sample8	7.99 517	1.11 439	6.15 452	1.27 293	0.60 302	5.22 406	2.54 451	12.04 466	6.15 339	17.46 546	9.02 369	24.67 558	18.16 557	11.68 513	11.44 531	1.49 556	24.31 606	3.10 566	2.99 572	0.20 405	0.15 394

CREStereo++_RVC	1.59 162	0.39 176	2.26 154	0.36 155	0.01 1	1.67 110	0.01 9	2.95 31	8.12 416	3.69 221	7.44 328	0.47 138	0.32 82	0.74 26	0.39 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 575	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
SGM+DAISY	15.62 566	7.26 562	19.28 555	8.94 565	10.11 574	26.25 568	10.49 566	19.36 562	14.65 510	30.64 575	33.59 570	33.00 575	22.32 575	24.96 578	16.42 550	7.90 576	6.25 598	4.51 572	3.37 576	5.86 567	7.20 575

JetBlue	29.12 591	15.72 577	54.12 598	15.93 578	20.98 592	60.90 610	30.62 601	39.38 590	34.62 578	34.08 583	39.69 581	57.35 598	43.17 598	50.71 607	50.60 608	2.41 561	3.79 592	2.81 565	3.45 577	9.57 575	12.59 594

ACVNet_2	26.45 587	29.35 591	25.14 570	20.27 583	15.43 585	34.97 586	12.23 575	48.37 600	66.25 609	42.69 592	56.73 603	51.77 591	25.59 578	20.39 567	13.52 542	10.13 583	2.59 579	22.78 587	3.52 578	17.57 587	9.80 587

UDG	8.58 525	9.31 570	4.89 392	10.00 569	9.52 571	10.36 499	2.41 447	12.07 467	9.82 452	7.81 404	9.55 384	16.52 523	9.81 523	7.84 381	7.88 484	4.20 566	2.51 577	18.53 584	3.71 579	9.55 574	5.28 569

Consistency-Raft	9.42 532	4.74 549	12.66 529	5.30 557	9.08 570	4.08 369	5.26 518	19.26 560	24.87 556	11.17 506	29.85 557	13.57 495	5.51 447	7.67 370	13.40 541	0.36 521	0.35 541	1.81 562	4.24 580	11.61 578	3.57 559

DDUNet	9.47 533	11.32 575	6.14 451	12.93 575	11.65 577	10.45 500	3.87 488	11.70 451	7.89 408	9.27 461	13.28 457	16.18 522	6.14 457	8.80 451	5.77 450	6.64 573	3.38 589	20.90 585	4.28 581	11.01 576	7.80 577

PWCK	30.53 594	44.32 600	47.25 596	29.76 587	7.23 563	40.78 591	27.10 600	44.73 594	44.32 591	47.31 597	36.37 576	47.16 589	26.05 579	41.26 597	31.87 591	21.83 598	4.03 593	29.50 593	4.67 582	27.17 599	7.80 577

AnonymousM	2.71 294	6.75 558	0.98 5	0.73 215	0.06 29	2.41 191	0.53 257	5.30 223	3.05 162	4.75 252	2.09 140	1.89 205	1.01 190	1.88 108	0.51 133	0.01 260	0.02 267	17.42 583	4.76 583	0.02 90	0.01 22

RainbowNet	18.01 577	26.22 586	19.95 557	18.59 581	14.88 582	27.38 574	10.46 565	27.39 581	34.54 576	14.91 538	27.01 549	25.65 561	12.44 538	18.94 560	9.23 507	13.91 593	3.46 590	23.36 588	4.86 584	16.03 584	10.91 589

ACVNet-4b	15.90 567	22.00 580	12.37 523	16.40 579	15.14 583	31.87 581	7.50 547	19.04 557	27.85 561	11.48 510	22.02 527	31.86 574	9.16 518	17.95 556	5.69 448	10.43 584	2.58 578	24.44 589	4.87 585	16.04 585	9.28 583

ACVNet_1	18.70 578	25.08 584	12.72 531	17.33 580	15.18 584	26.02 566	9.62 560	28.44 585	34.49 575	24.39 566	24.32 538	37.22 583	20.13 567	16.67 552	13.39 540	10.45 585	2.59 579	24.77 590	4.92 586	16.57 586	9.75 585

U	2.12 226	0.25 50	2.47 173	0.17 107	8.09 569	10.63 504	0.00 1	3.08 37	0.87 41	0.24 28	0.45 54	0.17 62	0.08 9	0.69 24	0.15 16	0.00 1	0.00 1	9.89 577	5.19 587	0.01 33	0.01 22

Dean	34.67 596	38.70 598	25.33 571	29.89 588	17.21 587	45.24 597	11.98 573	56.90 610	76.55 611	63.47 609	60.22 606	67.36 608	48.14 603	37.24 591	39.01 599	11.00 587	2.83 582	28.35 592	5.60 588	18.14 588	10.31 588

MonStereo1	25.07 586	22.70 581	26.51 574	25.39 586	21.15 594	27.38 574	7.54 548	29.21 586	38.74 587	34.17 584	46.61 591	50.27 590	33.31 588	28.57 581	25.83 581	12.28 589	0.79 560	26.32 591	5.80 589	26.02 597	12.81 595

DispFullNet	17.47 575	26.01 585	33.98 585	22.58 585	20.86 591	13.84 536	1.28 409	16.50 534	26.27 559	19.97 554	17.17 499	20.52 552	18.49 559	22.86 574	10.76 526	5.13 568	2.83 582	30.72 594	7.72 590	20.86 589	11.01 590

MANE	19.47 581	1.27 458	5.07 404	4.69 552	5.55 554	30.49 578	9.94 562	34.01 588	37.27 584	44.13 595	51.57 599	52.51 593	40.41 595	33.58 587	24.81 577	0.89 544	0.86 561	1.11 558	9.72 591	0.38 483	1.06 531

NVStereoNet_ROB	16.04 568	6.75 558	12.90 533	6.37 562	7.42 565	12.89 528	9.74 561	22.78 574	25.12 557	30.32 574	46.19 590	34.37 579	25.38 577	21.48 570	21.38 563	5.94 570	3.10 586	6.07 576	10.09 592	4.01 561	8.54 581
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	27.21 589	28.77 588	16.84 550	31.57 589	20.76 589	26.43 569	15.10 584	47.11 595	45.20 592	33.53 580	51.16 597	41.42 586	31.10 586	36.48 589	22.39 570	13.48 591	2.87 584	33.95 596	10.70 593	23.50 591	11.75 591

IMH-64	27.21 589	28.77 588	16.84 550	31.57 589	20.76 589	26.43 569	15.10 584	47.11 595	45.20 592	33.53 580	51.16 597	41.42 586	31.10 586	36.48 589	22.39 570	13.48 591	2.87 584	33.95 596	10.70 593	23.50 591	11.75 591

IMH	29.82 593	29.11 590	18.51 554	34.28 593	21.40 595	32.33 583	15.39 588	49.40 602	53.07 597	37.88 586	55.32 602	45.05 588	39.54 594	40.63 596	24.12 575	14.03 594	3.27 588	34.93 598	11.24 595	24.69 594	12.21 593

TorneroNet-64	32.42 595	31.89 592	30.52 579	34.73 594	21.13 593	46.99 599	18.82 592	43.10 593	59.42 602	32.70 579	46.98 592	62.01 602	36.98 591	43.97 600	33.88 594	14.10 595	3.22 587	35.28 599	11.72 596	26.84 598	14.07 596

WAO-7	29.39 592	24.43 582	20.47 559	32.71 592	13.83 581	34.70 585	20.27 597	52.19 606	65.03 607	43.29 593	59.35 605	52.19 592	44.68 600	31.71 584	30.56 590	10.98 586	4.94 595	13.71 580	12.52 597	12.06 579	8.22 579

LVE	34.99 598	40.10 599	34.97 586	32.49 591	18.61 588	51.45 605	26.82 599	52.15 605	65.94 608	47.21 596	61.04 607	53.99 596	37.30 592	37.95 592	34.09 595	15.55 597	5.95 597	31.01 595	13.81 598	22.58 590	16.72 600

TorneroNet	35.11 599	33.92 594	33.82 584	37.86 596	22.01 596	49.64 602	21.58 598	48.09 599	55.23 598	37.50 585	53.79 600	62.81 605	43.66 599	46.71 603	41.25 602	14.80 596	3.53 591	36.72 600	14.57 599	28.28 601	16.49 599

Anonymous_2	4.14 426	0.62 316	3.21 269	1.40 317	1.43 401	5.19 405	0.32 204	6.63 300	4.38 251	4.48 242	2.30 150	8.08 416	7.00 475	5.37 226	2.29 346	0.23 505	0.75 559	5.20 574	18.12 600	5.66 566	0.23 446

WAO-8	38.15 600	35.51 595	21.50 561	43.67 597	23.92 597	44.44 594	20.26 595	52.83 607	76.62 612	53.57 603	66.79 611	62.63 603	54.56 607	42.03 598	39.18 600	22.71 599	6.65 599	37.08 601	19.08 601	24.72 596	15.24 597

Venus	38.15 600	35.51 595	21.50 561	43.67 597	23.92 597	44.44 594	20.26 595	52.83 607	76.62 612	53.57 603	66.81 612	62.63 603	54.56 607	42.03 598	39.18 600	22.71 599	6.65 599	37.08 601	19.08 601	24.70 595	15.24 597

WAO-6	34.74 597	36.76 597	15.36 543	37.53 595	24.15 599	35.99 587	19.36 593	48.96 601	68.54 610	43.84 594	47.58 593	52.77 594	52.60 604	32.63 585	34.73 596	26.20 601	7.74 601	42.78 603	21.64 603	28.07 600	17.62 602

UNDER WATER	45.09 602	48.60 602	67.37 604	49.30 601	31.41 601	53.80 607	37.39 603	40.25 592	52.48 596	50.24 599	45.37 589	68.37 610	57.76 610	51.03 608	49.88 606	29.97 602	13.75 603	51.22 605	36.57 604	37.87 603	29.12 603

notaker	47.42 604	55.20 605	49.13 597	56.52 605	40.18 602	38.52 589	32.97 602	47.21 597	56.08 600	57.21 605	57.24 604	60.09 600	59.19 611	53.93 609	41.64 603	40.61 606	19.93 605	57.21 607	37.41 605	49.02 605	39.02 605

UNDER WATER-64	45.16 603	46.99 601	66.69 603	43.90 599	27.64 600	55.58 608	41.87 605	39.42 591	48.42 594	51.73 602	43.08 586	67.76 609	56.69 609	48.02 605	48.34 605	39.50 605	17.64 604	51.78 606	38.93 606	36.62 602	32.61 604

ktn	48.94 605	57.58 606	38.86 590	59.57 606	43.27 604	50.37 603	43.38 606	48.07 598	61.11 603	51.30 601	54.25 601	54.96 597	52.88 605	47.30 604	35.83 597	57.77 610	24.88 608	62.69 610	43.55 607	50.70 606	40.41 606

JetRed	61.02 609	61.05 610	82.56 608	46.09 600	56.80 609	83.19 611	63.76 610	59.26 612	63.61 605	69.29 613	68.85 613	66.59 607	47.62 602	61.57 610	74.09 615	45.58 607	66.14 613	46.59 604	45.06 608	63.17 609	49.58 609

HanzoNet	56.48 608	59.32 607	58.25 600	55.32 604	41.94 603	50.95 604	41.33 604	51.12 603	61.40 604	65.62 612	65.59 610	71.66 611	69.41 612	70.77 612	60.03 610	63.99 612	34.70 610	61.96 609	50.54 609	51.00 607	44.71 607

DPSimNet_ROB	53.45 606	64.73 612	44.39 593	53.97 603	45.39 606	53.66 606	54.83 609	55.15 609	57.87 601	64.16 611	50.83 596	63.40 606	53.34 606	46.45 602	65.81 612	63.13 611	26.54 609	57.94 608	51.11 610	45.52 604	50.69 610

KSHMR	55.63 607	63.60 611	37.85 589	74.69 608	49.56 607	49.01 601	45.73 607	57.46 611	63.97 606	61.61 608	62.07 609	72.39 612	47.01 601	50.65 606	43.29 604	54.10 609	62.21 611	66.10 611	53.94 611	51.25 608	46.11 608

TCMNet-wrong-test	67.23 611	85.83 617	81.56 607	95.63 617	94.73 618	89.35 614	85.42 614	51.73 604	33.71 574	51.26 600	61.71 608	61.33 601	41.23 596	77.26 615	64.71 611	48.76 608	9.03 602	70.12 613	68.11 612	90.76 621	82.37 617

MADNet++	82.84 612	82.38 616	73.57 606	87.72 616	82.97 613	93.14 615	69.15 611	86.42 617	82.50 614	93.46 620	86.70 614	86.28 616	80.92 616	88.34 617	88.84 616	86.83 617	84.17 617	72.64 614	68.92 613	80.47 617	81.42 616

tt	83.26 613	0.34 134	99.99 624	79.40 614	93.18 617	100.00 624	100.00 625	100.00 629	99.95 623	60.33 607	47.63 594	99.98 628	99.96 624	99.98 626	100.00 629	92.42 618	99.82 624	73.83 618	73.63 614	88.42 618	56.35 611

USTest	87.63 619	76.50 614	65.53 602	81.26 615	83.10 614	100.00 624	100.00 625	99.53 624	99.60 622	98.32 621	99.02 623	90.87 617	98.33 622	84.28 616	98.23 623	79.97 616	96.20 618	69.82 612	73.75 615	75.48 614	82.80 618

xxxxx1	85.63 616	90.31 618	96.68 617	76.54 609	80.57 610	97.44 619	96.86 620	85.53 614	88.53 615	88.68 615	91.71 616	94.23 618	92.93 617	90.02 618	91.98 617	70.60 613	70.39 614	73.68 615	81.46 616	74.61 611	79.86 613

tt_ll	85.63 616	90.31 618	96.68 617	76.54 609	80.57 610	97.44 619	96.86 620	85.53 614	88.53 615	88.68 615	91.71 616	94.23 618	92.93 617	90.02 618	91.98 617	70.60 613	70.39 614	73.68 615	81.46 616	74.61 611	79.86 613

ff	85.63 616	90.31 618	96.68 617	76.54 609	80.57 610	97.44 619	96.86 620	85.53 614	88.53 615	88.68 615	91.71 616	94.23 618	92.93 617	90.02 618	91.98 617	70.60 613	70.39 614	73.68 615	81.46 616	74.61 611	79.86 613

RSGM-EC	84.07 614	59.96 608	46.25 594	78.03 612	83.22 615	89.06 612	90.25 615	92.04 618	94.92 618	90.68 618	97.34 619	83.40 613	78.92 614	76.48 613	72.91 613	93.35 619	97.50 619	88.11 619	92.75 619	88.89 619	87.40 619

acva	84.07 614	59.96 608	46.25 594	78.03 612	83.22 615	89.06 612	90.25 615	92.04 618	94.92 618	90.68 618	97.34 619	83.40 613	78.92 614	76.48 613	72.91 613	93.35 619	97.50 619	88.11 619	92.75 619	88.89 619	87.40 619

LRCNet_RVC	66.23 610	65.67 613	67.63 605	71.47 607	54.32 608	32.17 582	2.66 457	63.19 613	21.35 548	81.79 614	91.26 615	83.62 615	71.62 613	69.32 611	52.57 609	95.49 621	64.45 612	95.07 621	95.19 621	71.52 610	74.31 612

PML	97.88 620	100.00 627	96.45 616	98.01 620	97.88 622	100.00 624	99.35 623	96.88 620	97.72 621	100.00 628	97.36 621	97.38 622	99.60 623	100.00 629	96.32 621	99.99 626	97.55 621	100.00 625	96.01 622	99.18 623	87.92 621

Anonymous_1	99.08 623	99.91 623	99.85 623	97.63 619	99.10 623	100.00 624	100.00 625	99.61 626	99.96 624	99.28 626	99.86 624	99.54 625	99.99 625	99.29 623	99.75 624	96.05 622	99.59 623	97.31 622	98.57 623	97.71 622	98.63 622

test_example2	99.39 624	99.98 626	99.99 624	100.00 628	99.98 624	99.72 623	99.99 624	97.34 621	100.00 626	100.00 628	100.00 625	96.42 621	96.66 620	99.97 625	99.96 625	100.00 628	99.97 625	98.66 623	99.15 624	100.00 627	100.00 628

ccccc		96.61 621		100.00 628	100.00 625	97.41 618		99.56 625		99.27 625		99.35 624		99.92 624		100.00 628	100.00 627	99.95 624	99.77 625	100.00 627

HaxPig	98.85 622	99.94 624	95.08 615	99.99 625	100.00 625	94.03 616	94.78 617	99.15 623	99.98 625	99.99 627	100.00 625	99.98 628	99.99 625	98.12 622	95.97 620	100.00 628	99.99 626	100.00 625	99.99 626	100.00 627	99.99 626

MEDIAN_ROB	98.41 621	99.70 622	99.30 621	97.09 618	97.02 619	96.89 617	95.77 619	97.66 622	97.28 620	98.79 624	98.94 622	99.18 623	98.14 621	96.89 621	96.88 622	99.96 625	99.16 622	100.00 625	99.99 626	99.69 624	99.88 623

RAFT-FEzeroshot	100.00 630	100.00 627	100.00 628	100.00 628	100.00 625	100.00 624	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 628	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	100.00 628

RAFT-FE	100.00 630	100.00 627	100.00 628	100.00 628	100.00 625	100.00 624	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 628	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	100.00 628

FlowAnything	100.00 630	100.00 627	100.00 628	100.00 628	100.00 625	100.00 624	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 628	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	100.00 628

Selective-RAFT-Error	100.00 630	100.00 627	100.00 628	100.00 628	100.00 625	100.00 624	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 628	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	100.00 628

CasAABBNet	100.00 630	100.00 627	100.00 628	100.00 628	100.00 625	100.00 624	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 628	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	100.00 628

LSM0	100.00 630	100.00 627	100.00 628	100.00 628	100.00 625	100.00 624	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	100.00 628	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	99.99 626

DPSMNet_ROB	99.91 627	100.00 627	99.99 624	99.99 625	100.00 625	100.00 624	100.00 625	99.98 628	100.00 626	98.35 622	100.00 625	99.84 626	100.00 627	99.98 626	99.99 626	100.00 628	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	100.00 628

DGTPSM_ROB	99.90 626	100.00 627	99.99 624	99.99 625	100.00 625	100.00 624	100.00 625	99.97 627	100.00 626	98.35 622	100.00 625	99.84 626	100.00 627	99.98 626	99.99 626	99.99 626	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	100.00 628

DPSM_ROB	99.95 628	100.00 627	100.00 628	99.76 623	100.00 625	100.00 624	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	99.21 623	100.00 627	100.00 625	100.00 628	99.99 625	99.95 624

DPSM	99.95 628	100.00 627	100.00 628	99.76 623	100.00 625	100.00 624	100.00 625	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	100.00 629	99.21 623	100.00 627	100.00 625	100.00 628	99.99 625	99.95 624

AVERAGE_ROB	99.62 625	99.95 625	98.81 620	100.00 628	100.00 625	98.08 622	95.47 618	100.00 629	100.00 626	100.00 628	100.00 625	100.00 630	100.00 627	100.00 629	99.99 626	100.00 628	100.00 627	100.00 625	100.00 628	100.00 627	100.00 628

ASD4		81.57 615

Low-res two-view benchmark