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

BTL-Stereo	0.18 1	0.21 31	0.86 8	0.07 60	0.02 4	0.09 1	0.01 11	0.47 2	0.79 27	0.04 1	0.43 67	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 52	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

S2M2_XL	0.22 2	0.33 131	1.17 24	0.07 60	0.11 94	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 8	0.73 87	0.07 29	0.17 48	0.39 9	0.20 34	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GeoVLM	0.25 3	0.17 9	0.61 1	0.01 1	0.08 58	1.22 36	0.00 1	0.95 6	0.70 8	0.35 72	0.03 8	0.06 17	0.10 24	0.31 2	0.36 84	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

MonSter++	0.25 3	0.17 9	0.64 2	0.01 1	0.08 58	1.24 51	0.00 1	0.96 7	0.70 8	0.32 61	0.03 8	0.06 17	0.11 33	0.31 2	0.37 91	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

FoundationStereo	0.26 5	0.29 82	1.25 35	0.24 137	0.10 80	0.41 5	0.07 90	0.57 3	0.80 29	0.24 34	0.03 8	0.09 50	0.37 104	0.46 12	0.12 6	0.03 426	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

HiDET	0.34 6	0.16 3	0.67 4	0.01 1	0.10 80	1.18 26	0.01 11	2.53 24	0.71 11	0.29 46	0.06 22	0.07 29	0.12 39	0.35 7	0.42 111	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LCMNet	0.34 6	0.16 3	0.75 5	0.02 7	0.10 80	1.21 32	0.01 11	2.64 28	0.73 18	0.24 34	0.05 21	0.06 17	0.17 48	0.32 5	0.39 97	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

LACA1	0.35 8	0.23 43	0.80 6	0.02 7	0.04 16	1.09 15	0.00 1	2.95 38	0.68 7	0.18 19	0.02 1	0.12 61	0.05 6	0.66 26	0.06 1	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

Wavelet-MonSter	0.35 8	0.28 75	1.43 55	0.03 15	0.40 263	1.20 31	0.00 1	1.14 10	0.82 34	0.27 40	0.04 18	0.05 8	0.08 15	0.96 58	0.20 34	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 105

BridgeDepth_RVC	0.36 10	0.20 25	1.10 16	0.02 7	0.29 223	0.97 13	0.00 1	2.19 19	0.73 18	0.13 11	0.17 43	0.09 50	0.55 148	0.68 30	0.13 11	0.00 1	0.01 193	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
CSFM-Stereo	0.36 10	0.16 3	0.83 7	0.01 1	0.10 80	1.19 27	0.00 1	2.37 22	0.71 11	0.52 126	0.04 18	0.07 29	0.26 71	0.36 8	0.43 113	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

Foundation-i32	0.38 12	0.27 69	1.00 12	0.07 60	0.08 58	0.40 4	0.06 79	3.18 63	0.74 21	0.08 5	0.02 1	0.88 182	0.08 15	0.51 14	0.13 11	0.01 268	0.07 432	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

BridgeDepth	0.38 12	0.26 64	1.19 26	0.01 1	0.04 16	1.19 27	0.03 46	2.97 42	0.73 18	0.21 28	0.02 1	0.15 67	0.10 24	0.64 24	0.09 3	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
LACA2	0.41 14	0.49 271	1.83 104	0.01 1	0.11 94	1.09 15	0.01 11	2.98 44	0.79 27	0.19 22	0.07 23	0.12 61	0.06 10	0.34 6	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.42 15	0.84 401	0.64 2	0.32 155	0.08 58	1.22 36	0.41 238	0.96 7	0.70 8	0.31 56	0.03 8	0.06 17	1.19 235	0.31 2	1.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.04 209

Test_v1	0.42 15	0.34 147	1.26 36	0.06 48	0.13 119	1.31 71	0.05 69	2.71 29	0.86 43	0.16 15	0.60 76	0.08 43	0.05 6	0.62 22	0.12 6	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.03 164

LGtest1	0.42 15	0.33 131	1.42 52	0.13 108	0.16 139	0.98 14	0.01 11	2.30 21	0.96 66	0.21 28	0.07 23	0.08 43	0.10 24	1.10 67	0.31 74	0.01 268	0.09 458	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.02 105

MonStereo	0.44 18	0.23 43	1.44 58	0.05 39	0.77 343	1.17 21	0.01 11	3.17 59	0.72 13	0.28 41	0.18 44	0.06 17	0.04 1	0.54 15	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.01 24

Monster-pub-eth3d	0.44 18	0.23 43	1.44 58	0.05 39	0.77 343	1.17 21	0.01 11	3.17 59	0.72 13	0.28 41	0.18 44	0.06 17	0.04 1	0.55 16	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.01 24

3.25w_new	0.45 20	0.25 57	1.29 37	0.02 7	0.08 58	1.25 56	0.01 11	3.39 88	0.91 61	0.33 67	0.16 36	0.07 29	0.42 126	0.57 17	0.25 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

3.25w	0.45 20	0.25 57	1.29 37	0.02 7	0.08 58	1.25 56	0.01 11	3.39 88	0.91 61	0.33 67	0.16 36	0.06 17	0.42 126	0.57 17	0.25 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

MLG-Stereo_test3	0.45 20	0.31 99	1.35 47	0.06 48	0.17 150	1.30 69	0.01 11	3.52 107	0.77 25	0.15 13	0.07 23	0.06 17	0.07 12	0.74 33	0.22 39	0.02 380	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

FSD	0.46 23	0.31 99	1.38 49	0.17 120	0.10 80	0.53 7	0.06 79	3.21 70	0.81 31	0.16 15	0.24 54	1.06 189	0.12 39	0.63 23	0.24 47	0.02 380	0.07 432	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

S2M2_L	0.46 23	0.39 195	1.17 24	0.37 173	0.17 150	1.14 19	0.01 11	1.46 12	1.83 98	0.19 22	0.87 99	0.13 65	0.19 53	0.57 17	0.43 113	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.21 433	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 23	0.23 43	1.44 58	0.05 39	0.77 343	1.17 21	0.01 11	3.17 59	0.72 13	0.28 41	0.18 44	0.07 29	0.04 1	0.83 44	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.01 24

asd	0.49 26	0.16 3	1.57 77	0.04 30	0.72 337	1.24 51	0.05 69	2.80 34	0.84 35	0.45 111	0.50 71	0.06 17	0.56 151	0.58 20	0.24 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

4.5_new	0.49 26	0.17 9	1.73 98	0.06 48	0.30 225	1.23 41	0.07 90	3.11 50	0.87 49	0.45 111	0.66 82	0.05 8	0.19 53	0.67 27	0.26 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

4.5w-stereo	0.49 26	0.17 9	1.73 98	0.06 48	0.30 225	1.23 41	0.07 90	3.11 50	0.87 49	0.45 111	0.66 82	0.05 8	0.19 53	0.67 27	0.26 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

IGEV	0.50 29	0.22 35	1.52 72	0.08 72	1.85 454	1.34 77	0.37 227	2.03 16	0.93 64	0.29 46	0.08 29	0.07 29	0.09 20	0.90 53	0.22 39	0.02 380	0.04 368	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

FlowAnything_test	0.51 30	0.33 131	2.09 146	0.15 113	0.15 131	1.71 130	0.03 46	1.76 13	0.49 4	1.10 169	0.77 90	0.03 2	0.05 6	0.61 21	0.66 168	0.05 461	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.02 105

asda	0.52 31	0.19 20	1.61 82	0.03 15	0.61 319	1.26 61	0.08 98	3.20 68	0.84 35	0.41 95	0.29 56	0.05 8	0.72 172	0.77 41	0.26 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

4.25_new	0.52 31	0.18 14	1.42 52	0.03 15	0.88 355	1.23 41	0.04 55	3.18 63	0.85 40	0.32 61	0.77 90	0.05 8	0.42 126	0.83 44	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

4.5w_new	0.52 31	0.18 14	1.42 52	0.03 15	0.88 355	1.23 41	0.04 55	3.18 63	0.85 40	0.32 61	0.77 90	0.05 8	0.42 126	0.83 44	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

4.25w-stereo	0.52 31	0.18 14	1.43 55	0.03 15	0.88 355	1.23 41	0.04 55	3.18 63	0.85 40	0.32 61	0.77 90	0.05 8	0.42 126	0.83 44	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

3w_stereo	0.53 35	0.23 43	1.53 73	0.03 15	0.02 4	1.25 56	0.02 37	3.34 85	0.88 54	0.44 107	0.43 67	0.07 29	1.04 208	1.04 63	0.26 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

4w-stereo	0.55 36	0.18 14	1.39 50	0.02 7	0.35 250	1.26 61	0.06 79	3.13 53	0.86 43	0.28 41	0.82 97	0.06 17	0.67 164	1.59 98	0.25 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

2.75w_new	0.55 36	0.23 43	1.43 55	0.04 30	0.12 110	1.25 56	0.08 98	3.20 68	0.86 43	0.39 88	0.16 36	0.07 29	0.88 192	1.99 123	0.24 47	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

2w_stereo	0.56 38	0.19 20	1.31 42	0.03 15	0.10 80	1.22 36	0.04 55	3.42 98	0.81 31	0.79 151	0.73 87	0.07 29	1.24 240	0.81 43	0.37 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

dual_stereo	0.56 38	0.32 113	1.08 15	0.07 60	0.11 94	0.77 10	0.03 46	3.60 113	1.17 81	0.12 8	0.03 8	0.20 81	0.11 33	2.77 146	0.51 145	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.16 468	0.00 1	0.02 105

AdaDepth	0.57 40	0.22 35	2.33 172	0.12 92	1.26 399	1.59 111	0.07 90	1.03 9	0.97 67	0.21 28	0.42 65	0.08 43	0.30 90	2.28 133	0.26 56	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.20 492	0.01 35	0.01 24

MLG-Stereo_test2	0.57 40	0.28 75	1.20 30	0.07 60	0.68 328	1.34 77	0.02 37	3.39 88	1.41 86	0.06 2	0.02 1	0.12 61	0.10 24	2.37 135	0.31 74	0.01 268	0.08 446	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

GEAStereo	0.59 42	0.22 35	1.14 21	0.16 117	0.19 177	1.96 156	0.73 337	3.39 88	0.84 35	0.52 126	0.65 79	0.19 75	0.48 137	0.83 44	0.14 15	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.17 394	0.12 378

Zero-FE251	0.62 43	0.53 294	2.17 161	0.37 173	0.30 225	1.84 144	0.06 79	2.60 26	0.31 2	2.21 192	0.23 51	0.09 50	0.39 111	0.67 27	0.52 147	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.07 291

3.75w	0.62 43	0.16 3	1.33 45	0.02 7	1.27 402	1.25 56	0.01 11	3.23 72	0.87 49	0.38 80	0.23 51	0.07 29	0.40 112	2.96 151	0.26 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LG-G_1	0.62 43	0.31 99	1.19 26	0.07 60	0.11 94	1.81 141	0.02 37	3.74 125	0.88 54	0.23 31	0.03 8	0.09 50	0.08 15	3.39 165	0.27 64	0.02 380	0.08 446	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.02 105

LG-G	0.62 43	0.31 99	1.19 26	0.07 60	0.11 94	1.81 141	0.02 37	3.74 125	0.88 54	0.23 31	0.03 8	0.09 50	0.08 15	3.39 165	0.27 64	0.02 380	0.08 446	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.02 105

1w_stereo	0.64 47	0.16 3	1.24 33	0.09 78	0.50 297	1.19 27	0.08 98	3.24 74	0.84 35	0.48 116	2.37 174	0.04 5	1.57 268	0.84 51	0.10 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

LG-Stereo_L2	0.64 47	0.33 131	1.46 64	0.10 81	0.18 165	1.30 69	0.19 173	3.53 109	0.72 13	0.20 24	0.02 1	0.06 17	0.07 12	4.19 196	0.36 84	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

252Zero-FE	0.66 49	0.23 43	1.24 33	1.10 292	0.07 41	1.31 71	0.02 37	3.33 83	1.14 77	1.34 175	1.74 145	0.04 5	0.05 6	1.11 68	0.40 104	0.00 1	0.05 386	0.00 1	0.02 374	0.02 95	0.02 105

qwe	0.66 49	0.19 20	1.64 87	0.05 39	1.17 394	1.23 41	0.03 46	3.35 86	0.88 54	0.51 123	0.38 62	0.04 5	0.17 48	3.22 158	0.26 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

2.25w	0.67 51	0.20 25	1.40 51	0.04 30	0.13 119	1.21 32	0.05 69	3.23 72	0.87 49	0.36 74	1.17 117	0.07 29	0.69 167	3.67 175	0.30 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

MLG-Stereo_test1	0.67 51	0.23 43	1.05 13	0.06 48	1.40 416	1.24 51	0.00 1	3.56 111	1.36 84	0.06 2	0.04 18	0.08 43	0.10 24	4.03 191	0.14 15	0.01 268	0.07 432	0.00 1	0.01 346	0.01 35	0.02 105

2.5w	0.68 53	0.23 43	1.29 37	0.04 30	0.31 236	1.26 61	0.09 106	3.24 74	0.86 43	0.42 102	0.59 74	0.03 2	0.56 151	4.36 204	0.24 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

RAStereo	0.68 53	0.42 226	3.15 282	0.18 126	0.52 305	1.17 21	0.02 37	3.16 58	0.98 68	0.51 123	1.43 128	0.16 68	0.22 60	0.75 38	0.83 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.02 105

3.5w_stereo	0.69 55	0.23 43	1.44 58	0.02 7	0.14 126	1.24 51	0.03 46	3.53 109	0.90 60	0.20 24	1.48 131	0.07 29	0.50 142	3.73 177	0.30 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LG-Stereo_L1	0.69 55	0.32 113	1.21 32	0.10 81	0.16 139	1.38 82	0.20 179	2.44 23	0.72 13	0.20 24	0.02 1	0.06 17	0.06 10	6.49 300	0.36 84	0.01 268	0.04 368	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

SGD-Stereo	0.69 55	0.30 94	1.15 23	0.25 139	0.12 110	1.26 61	0.29 207	1.87 15	0.62 6	0.50 122	0.51 72	0.08 43	0.11 33	6.67 316	0.09 3	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 24

Pro-Stereo	0.70 58	0.22 35	0.87 9	0.10 81	0.04 16	3.79 372	0.04 55	0.46 1	0.94 65	0.10 6	0.03 8	0.03 2	0.04 1	6.91 332	0.14 15	0.02 380	0.01 193	0.00 1	0.27 523	0.01 35	0.01 24

MatchStereo	0.70 58	0.35 162	2.06 138	0.05 39	0.01 1	0.93 12	0.01 11	4.29 155	3.44 208	0.10 6	1.13 112	0.18 73	0.25 64	0.76 40	0.39 97	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
water-stereo	0.70 58	0.29 82	3.07 275	0.08 72	0.07 41	1.54 107	0.15 151	4.01 142	1.41 86	0.59 139	1.31 122	0.26 102	0.24 62	0.43 11	0.39 97	0.02 380	0.06 408	0.00 1	0.02 374	0.02 95	0.01 24

GIP-stereo	0.70 58	0.44 245	1.70 96	1.52 355	0.75 339	1.48 99	0.05 69	4.18 151	1.10 73	0.18 19	0.42 65	0.58 164	0.38 108	0.65 25	0.46 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.01 24

DEFOM-Stereo	0.70 58	0.29 82	1.62 84	0.16 117	0.06 33	1.95 153	0.45 251	0.88 5	0.74 21	0.55 134	0.51 72	0.14 66	0.09 20	6.32 286	0.20 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

Monster-pub-mixall	0.72 63	0.39 195	0.98 10	0.04 30	0.12 110	1.23 41	0.01 11	2.74 32	0.86 43	0.86 155	0.39 64	0.07 29	0.09 20	6.24 277	0.32 76	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 164

MLG-Stereo	0.72 63	0.23 43	1.13 17	0.06 48	0.16 139	1.24 51	0.00 1	3.84 133	1.40 85	0.06 2	0.03 8	0.08 43	0.10 24	5.71 255	0.16 22	0.01 268	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

GREAT-IGEV	0.72 63	0.29 82	1.91 114	1.31 322	0.40 263	1.41 91	0.08 98	2.29 20	2.48 125	0.18 19	0.69 85	0.10 56	0.34 98	1.72 104	0.37 91	0.00 1	0.09 458	0.00 1	0.22 504	0.10 307	0.41 511
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.74 66	0.23 43	1.31 42	0.06 48	1.62 428	1.95 153	0.01 11	3.29 79	1.81 95	0.38 80	1.68 142	0.10 56	1.16 228	0.91 54	0.19 33	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.01 24

GSStereo	0.75 67	0.22 35	1.14 21	0.69 232	0.19 177	1.96 156	0.73 337	4.64 182	2.10 104	0.31 56	0.65 79	0.43 143	0.48 137	0.83 44	0.14 15	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.12 454	0.17 394	0.13 390

GLC_STEREO	0.75 67	0.29 82	1.19 26	0.55 206	0.01 1	1.98 159	0.57 291	3.07 46	3.02 171	0.90 157	1.48 131	0.19 75	0.40 112	0.93 55	0.36 84	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.02 105

VIP-Stereo	0.76 69	0.66 349	2.08 145	0.09 78	0.27 212	1.99 161	0.11 118	3.32 81	0.80 29	0.48 116	1.27 120	0.28 110	0.11 33	3.06 155	0.41 106	0.00 1	0.05 386	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.12 378

rvit_stereo_0081_aga	0.76 69	0.51 282	3.29 293	0.11 90	0.25 202	1.73 134	0.22 186	3.68 115	2.54 133	0.26 39	0.16 36	0.27 106	0.30 90	1.31 79	0.36 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.04 209

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 69	0.27 69	2.85 237	0.73 234	1.14 389	1.41 91	0.61 301	4.07 143	1.14 77	1.54 181	0.15 33	0.11 58	0.12 39	0.74 33	0.23 42	0.01 268	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.12 378

DispViT+	0.77 72	0.39 195	2.67 207	0.05 39	1.41 418	1.70 128	0.01 11	2.95 38	3.28 194	0.41 95	0.35 61	0.17 69	0.28 76	0.46 12	0.27 64	0.01 268	0.96 581	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 24

testlalala	0.77 72	0.27 69	2.86 241	0.74 237	1.15 390	1.41 91	0.61 301	4.07 143	1.14 77	1.54 181	0.15 33	0.11 58	0.12 39	0.74 33	0.23 42	0.01 268	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.11 360

GCAPDPT-zeroshot	0.77 72	0.27 69	2.85 237	0.74 237	1.15 390	1.41 91	0.61 301	4.07 143	1.14 77	1.54 181	0.15 33	0.11 58	0.12 39	0.74 33	0.23 42	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.11 360

NLSM3	0.78 75	0.33 131	1.31 42	0.06 48	1.93 459	1.22 36	0.05 69	3.26 76	1.87 100	0.34 69	0.87 99	0.12 61	1.04 208	2.53 142	0.74 184	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1

LG-Stereo	0.79 76	0.32 113	3.96 351	0.04 30	0.15 131	1.19 27	0.18 171	3.52 107	2.95 159	0.32 61	1.77 147	0.22 93	0.14 45	0.39 9	0.43 113	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.11 328	0.02 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 77	0.33 131	2.51 188	0.25 139	0.53 306	1.93 151	0.27 202	5.07 214	1.05 72	0.47 115	0.68 84	0.64 168	0.22 60	0.95 57	0.65 164	0.00 1	0.05 386	0.00 1	0.19 489	0.03 147	0.16 425

MaDis-Stereo	0.80 77	0.69 360	3.02 259	0.33 162	1.83 452	1.22 36	0.06 79	3.41 95	1.49 88	0.31 56	0.38 62	0.42 142	0.51 143	1.14 71	1.21 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.05 248

AEACV	0.80 77	0.29 82	1.70 96	0.96 271	0.24 199	2.03 165	0.88 383	3.50 104	0.88 54	0.34 69	0.20 49	0.29 113	2.01 291	1.77 110	0.33 78	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.29 525	0.10 307	0.09 322

gasm-f	0.81 80	0.25 57	1.66 89	0.16 117	0.28 220	2.77 261	0.91 388	3.39 88	0.84 35	0.52 126	3.10 199	0.19 75	0.71 171	0.73 32	0.28 67	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.21 433	0.12 378

IGEV-RUCA	0.81 80	0.15 1	1.13 17	0.52 198	0.32 239	2.13 175	0.51 270	3.46 101	1.71 93	0.95 159	0.16 36	0.24 98	0.55 148	2.81 148	0.41 106	0.12 498	0.21 539	0.20 548	0.25 515	0.21 433	0.20 453

VMStereo-Base	0.83 82	0.29 82	1.79 100	0.04 30	0.11 94	1.38 82	0.03 46	2.87 36	3.42 205	0.53 129	1.32 123	0.73 176	0.41 120	3.01 153	0.54 150	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 82	0.33 131	1.98 129	0.92 262	1.27 402	0.54 8	0.11 118	1.35 11	2.94 158	1.67 185	2.09 161	0.20 81	0.31 94	1.57 96	1.07 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.01 24

Pointernet	0.84 84	0.35 162	2.00 133	0.12 92	0.13 119	1.77 136	0.06 79	4.87 198	2.53 131	0.14 12	2.11 164	0.76 179	0.44 132	1.02 61	0.32 76	0.00 1	0.04 368	0.00 1	0.15 465	0.02 95	0.01 24

monsters	0.87 85	0.28 75	1.54 74	0.47 193	2.71 496	1.38 82	0.01 11	3.14 54	0.81 31	0.32 61	0.48 70	0.05 8	0.13 44	5.72 256	0.42 111	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

castereo	0.87 85	0.60 323	1.07 14	0.34 167	0.17 150	1.89 147	0.79 355	4.84 197	2.05 103	0.65 144	2.55 180	0.31 120	0.40 112	1.02 61	0.38 96	0.01 268	0.09 458	0.00 1	0.24 510	0.03 147	0.02 105

zero-FE	0.88 87	0.27 69	2.12 153	0.21 131	1.63 429	1.75 135	0.83 365	3.08 47	0.61 5	0.15 13	0.13 32	0.29 113	0.44 132	3.38 164	1.07 251	0.02 380	0.02 279	0.00 1	0.05 418	1.47 560	0.03 164

rvit_stereo_0081	0.88 87	0.28 75	1.81 101	0.62 218	0.13 119	1.34 77	0.12 125	3.14 54	4.59 280	0.43 105	0.30 57	0.54 160	0.11 33	3.89 181	0.36 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

rvit_stereo_0082	0.88 87	0.28 75	1.81 101	0.62 218	0.13 119	1.34 77	0.12 125	3.14 54	4.59 280	0.43 105	0.30 57	0.54 160	0.11 33	3.89 181	0.36 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

rvit_stereo_0080	0.88 87	0.51 282	3.12 279	0.07 60	0.12 110	1.31 71	0.37 227	3.78 128	3.29 196	0.56 135	1.13 112	0.40 135	0.76 176	1.71 101	0.47 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.04 209

whm_eth	0.88 87	0.51 282	3.12 279	0.07 60	0.12 110	1.31 71	0.37 227	3.78 128	3.29 196	0.56 135	1.13 112	0.40 135	0.76 176	1.71 101	0.47 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.04 209

AIO_test	0.90 92	0.40 207	1.67 93	0.14 109	0.16 139	2.97 292	0.83 365	3.61 114	2.67 138	0.29 46	0.71 86	1.50 208	0.29 81	2.37 135	0.13 11	0.00 1	0.04 368	0.00 1	0.08 431	0.03 147	0.03 164

LoS	0.91 93	0.34 147	2.10 151	0.38 177	0.13 119	2.47 213	0.26 199	5.00 210	2.74 147	0.89 156	0.21 50	0.49 153	0.36 101	1.97 122	0.67 170	0.02 380	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.01 24
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 94	0.30 94	1.91 114	0.43 185	2.63 492	1.21 32	0.01 11	3.11 50	0.76 24	0.46 114	1.44 129	0.05 8	0.09 20	5.66 251	0.50 143	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

Foundation-i1	0.94 95	0.24 55	1.30 40	0.10 81	1.38 413	1.10 17	0.05 69	5.89 277	2.14 106	0.54 131	1.93 154	1.14 192	1.05 211	1.56 95	0.30 68	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

BStereo	0.94 95	0.43 237	8.86 521	0.53 199	0.44 272	1.17 21	0.09 106	3.17 59	1.00 69	0.54 131	0.19 47	0.36 132	0.10 24	1.04 63	0.78 200	0.01 268	0.01 193	0.02 474	0.03 392	0.02 95	0.06 270

AIO-Stereo	0.94 95	0.22 35	1.20 30	0.06 48	0.08 58	2.36 201	0.62 307	5.50 252	2.61 135	0.30 51	3.32 207	0.41 138	0.25 64	1.12 70	0.17 28	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.35 541	0.06 243	0.12 378

DDF-Stereo	0.95 98	0.28 75	1.59 80	0.30 147	1.76 445	1.79 139	0.83 365	3.02 45	0.78 26	0.17 18	0.09 31	0.28 110	0.49 140	4.53 208	1.13 260	0.02 380	0.04 368	0.00 1	0.11 449	1.70 564	0.04 209

SMoEStereo_RVC	0.95 98	0.35 162	1.37 48	0.63 223	0.07 41	2.07 167	0.16 157	2.88 37	1.68 91	0.30 51	1.23 119	0.19 75	0.28 76	6.80 322	0.84 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 328	0.13 390

GCAP-Stereo	0.95 98	0.62 332	1.99 131	0.30 147	0.03 14	1.66 119	0.01 11	4.43 164	3.00 168	1.63 184	1.17 117	1.39 200	0.76 176	1.31 79	0.55 151	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.02 105

111111	0.97 101	0.19 20	1.49 67	0.06 48	1.12 385	1.43 96	0.05 69	4.77 192	1.70 92	0.44 107	2.88 188	0.09 50	0.17 48	4.66 215	0.20 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.01 24

fffft	0.97 101	0.29 82	1.69 95	0.03 15	0.05 22	2.12 174	0.65 314	3.44 100	1.87 100	0.34 69	0.60 76	0.23 94	0.20 56	6.69 317	0.89 231	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 410	0.09 322
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 103	2.14 536	1.55 75	0.88 254	0.26 209	0.56 9	0.04 55	2.80 34	0.86 43	0.30 51	0.80 95	0.21 91	2.33 307	6.17 272	0.37 91	0.00 1	0.07 432	0.00 1	0.17 476	0.01 35	0.01 24

Occ-G	0.98 103	0.38 191	1.82 103	0.15 113	0.18 165	1.45 98	0.69 326	3.15 57	2.25 114	1.45 177	0.59 74	5.06 353	0.54 147	0.75 38	0.77 198	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.17 476	0.16 380	0.01 24

CASnet	0.98 103	0.32 113	1.62 84	0.65 226	0.07 41	2.11 172	0.14 145	3.50 104	4.03 247	3.77 242	1.41 127	0.31 120	0.29 81	0.80 42	0.57 153	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 103	0.42 226	1.86 106	0.07 60	0.22 191	1.65 118	0.02 37	4.07 143	6.33 366	0.72 147	1.54 134	0.43 143	0.64 162	1.22 76	0.44 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	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
MM-Stereo_test2	0.99 107	0.29 82	2.26 167	1.34 326	0.12 110	1.78 138	0.53 272	4.71 189	3.31 198	0.76 149	0.80 95	0.50 156	0.35 99	1.86 115	0.73 182	0.00 1	0.05 386	0.00 1	0.07 426	0.26 462	0.06 270

trnet	0.99 107	0.37 183	1.89 112	0.08 72	0.19 177	1.68 123	0.02 37	4.12 150	6.41 370	0.70 146	1.57 135	0.46 149	0.67 164	1.15 72	0.41 106	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

CroCo-Stereo	0.99 107	0.89 416	3.19 286	0.46 188	0.44 272	0.38 3	0.05 69	4.61 177	3.95 241	0.48 116	1.78 150	1.01 187	0.27 74	1.11 68	1.07 251	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.04 209
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
rvit_stereo_ft	1.00 110	0.78 388	3.84 346	0.84 249	0.36 253	1.23 41	0.24 192	3.81 132	3.76 224	0.37 77	0.87 99	0.74 177	1.12 216	1.18 75	0.76 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.06 270

depthmonostereo	1.01 111	0.50 275	3.16 283	0.12 92	0.09 72	1.43 96	0.04 55	4.97 205	1.51 89	0.90 157	1.46 130	0.98 186	0.94 198	3.45 170	0.46 127	0.02 380	0.10 470	0.00 1	0.02 374	0.04 182	0.01 24

AIO_rvc	1.02 112	0.59 319	1.95 126	0.15 113	0.09 72	3.42 328	0.99 398	4.46 166	2.73 146	0.28 41	1.62 137	1.32 198	0.28 76	2.10 129	0.21 38	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.04 412	0.11 328	0.11 360

RSM++	1.02 112	0.24 55	1.33 45	0.86 252	0.04 16	2.78 262	0.30 213	2.63 27	2.67 138	0.48 116	1.95 156	0.52 157	0.25 64	5.50 247	0.57 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.11 328	0.09 322

mms	1.03 114	0.54 299	1.58 79	0.05 39	0.36 253	1.52 106	0.08 98	2.97 42	1.84 99	0.38 80	2.94 191	0.32 123	0.25 64	6.82 323	0.39 97	0.00 1	0.04 368	0.00 1	0.00 1	0.17 394	0.28 489

ours_stereo	1.03 114	0.55 303	1.86 106	0.12 92	0.32 239	1.16 20	0.09 106	3.27 78	2.18 109	0.39 88	3.02 195	0.34 131	0.26 71	6.32 286	0.37 91	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 410	0.13 390

rvit_stereo_0083	1.03 114	0.26 64	3.09 276	0.49 195	0.09 72	1.27 66	0.24 192	2.72 30	4.60 282	0.38 80	0.77 90	0.78 180	1.18 232	4.35 203	0.33 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.03 164

EGLCR-Stereo	1.04 117	0.20 25	2.00 133	1.14 300	0.16 139	2.50 217	0.11 118	4.96 204	2.61 135	0.79 151	0.07 23	1.46 206	0.37 104	3.96 188	0.23 42	0.01 268	0.05 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 291

gcap_with_dpt	1.05 118	0.35 162	2.77 225	0.75 239	2.11 468	1.83 143	0.32 215	5.92 279	1.24 82	2.11 191	1.14 116	0.47 150	0.47 136	1.07 66	0.22 39	0.03 426	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.13 390

HUF	1.05 118	0.64 336	2.33 172	0.35 170	0.22 191	3.09 303	0.41 238	3.73 124	2.89 155	0.36 74	2.71 185	0.33 127	0.30 90	2.28 133	0.23 42	0.00 1	0.61 577	0.00 1	0.00 1	0.15 373	0.39 506

rrr	1.05 118	0.45 253	3.18 285	0.32 155	0.06 33	2.74 252	0.95 395	3.49 103	1.12 74	0.39 88	0.16 36	0.20 81	0.29 81	6.47 297	0.87 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 498	0.06 243	0.10 345

IGEVStereo-DCA	1.06 121	0.45 253	2.06 138	0.32 155	0.06 33	2.74 252	0.84 371	3.71 117	2.27 115	0.39 88	0.16 36	0.20 81	0.29 81	6.47 297	0.87 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 468	0.06 243	0.06 270

test_xeample3	1.08 122	0.43 237	3.39 302	0.49 195	0.05 22	2.58 230	0.93 391	3.32 81	1.77 94	0.23 31	0.23 51	0.19 75	0.28 76	6.34 288	0.85 216	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.26 522	0.06 243	0.10 345

tt45	1.09 123	0.35 162	1.49 67	0.39 178	0.23 196	3.50 340	0.14 145	3.35 86	1.81 95	0.36 74	2.04 159	0.27 106	0.26 71	6.84 326	0.63 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.03 164

MGS-Stereo	1.10 124	0.26 64	2.45 179	0.58 212	0.06 33	1.84 144	0.67 320	2.16 18	3.42 205	1.03 161	6.13 296	0.49 153	0.36 101	1.43 86	0.62 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 518	0.00 1

test_for_model	1.12 125	0.22 35	2.65 205	0.69 232	1.55 424	1.40 90	0.17 164	5.56 255	1.01 71	1.11 170	0.08 29	0.23 94	0.07 12	7.29 363	0.24 47	0.01 268	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.11 360

ff7	1.12 125	0.57 311	2.06 138	0.03 15	0.07 41	2.80 265	0.84 371	3.71 117	2.27 115	0.38 80	1.06 103	0.20 81	0.40 112	7.12 353	0.49 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 468	0.09 296	0.06 270

ffff	1.12 125	0.57 311	2.06 138	0.03 15	0.07 41	2.80 265	0.84 371	3.71 117	2.27 115	0.38 80	1.06 103	0.20 81	0.40 112	7.12 353	0.49 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 468	0.09 296	0.06 270

11t	1.12 125	0.57 311	2.06 138	0.03 15	0.07 41	2.80 265	0.84 371	3.71 117	2.27 115	0.38 80	1.06 103	0.20 81	0.40 112	7.12 353	0.49 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 468	0.09 296	0.06 270

anonymousdsp	1.12 125	0.59 319	1.66 89	0.03 15	0.07 41	2.81 273	0.82 361	4.07 143	2.30 121	0.41 95	1.12 111	0.30 115	0.40 112	7.05 346	0.49 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.10 307	0.05 248

ccc-4	1.12 125	0.57 311	2.06 138	0.03 15	0.07 41	2.80 265	0.84 371	3.71 117	2.27 115	0.38 80	1.06 103	0.20 81	0.40 112	7.12 353	0.49 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 468	0.09 296	0.06 270

IGEV-Stereo	1.12 125	0.59 319	1.66 89	0.03 15	0.07 41	2.82 276	0.82 361	4.09 149	2.30 121	0.41 95	1.11 108	0.30 115	0.41 120	7.05 346	0.49 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.10 307	0.05 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 132	0.41 220	2.75 220	1.04 286	0.11 94	2.21 184	0.10 112	2.96 41	1.32 83	2.40 200	2.09 161	0.33 127	0.58 157	5.62 248	0.43 113	0.03 426	0.06 408	0.00 1	0.14 461	0.04 182	0.04 209

fffy	1.13 132	0.51 282	2.15 154	1.01 278	0.09 72	2.30 197	0.19 173	4.07 143	1.13 76	0.16 15	2.66 182	0.20 81	0.38 108	6.98 342	0.35 82	0.00 1	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.14 369	0.16 425

IGEV++	1.14 134	0.51 282	1.66 89	0.55 206	0.08 58	2.52 218	1.01 402	6.51 313	3.16 181	0.59 139	2.11 164	0.43 143	1.18 232	1.44 88	0.79 204	0.00 1	0.05 386	0.00 1	0.05 418	0.11 328	0.11 360

WQFJA1++	1.15 135	0.17 9	1.86 106	0.47 193	0.69 329	1.21 32	0.03 46	2.79 33	0.47 3	2.59 204	0.07 23	0.24 98	0.18 52	2.69 145	0.50 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 346	8.92 596	0.07 291

castereo++	1.18 136	0.54 299	1.95 126	0.30 147	0.51 301	4.56 407	1.00 400	4.61 177	1.12 74	0.29 46	2.14 168	1.89 221	0.15 46	3.94 187	0.18 32	0.00 1	0.04 368	0.00 1	0.31 533	0.03 147	0.00 1

CAS++	1.18 136	0.55 303	1.99 131	0.17 120	0.27 212	1.85 146	0.63 308	8.48 369	3.07 175	1.71 186	2.32 172	0.18 73	0.20 56	1.91 121	0.30 68	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wave_Phase_stereo	1.19 138	0.43 237	8.86 521	0.53 199	0.44 272	5.87 440	0.09 106	3.42 98	1.00 69	0.54 131	0.19 47	0.36 132	0.10 24	1.04 63	0.78 200	0.01 268	0.01 193	0.02 474	0.03 392	0.02 95	0.06 270

DA	1.19 138	0.37 183	1.94 121	0.62 218	0.30 225	6.06 445	0.59 293	5.55 253	2.23 111	0.37 77	2.42 177	0.41 138	1.17 229	1.24 77	0.16 22	0.01 268	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.20 453

GGEV	1.19 138	0.37 183	1.94 121	0.62 218	0.30 225	6.06 445	0.59 293	5.55 253	2.23 111	0.37 77	2.42 177	0.41 138	1.17 229	1.24 77	0.16 22	0.01 268	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.20 453

xyz-stereo-finetune	1.20 141	0.44 245	2.19 163	0.08 72	0.05 22	3.16 314	0.68 321	3.41 95	2.58 134	0.81 153	1.77 147	0.68 169	0.37 104	6.20 275	1.63 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.02 105

ProNet	1.20 141	0.60 323	2.00 133	0.26 141	0.08 58	2.73 251	0.68 321	5.00 210	2.52 129	0.29 46	1.32 123	0.37 134	0.36 101	6.94 339	0.44 119	0.00 1	0.07 432	0.00 1	0.00 1	0.17 394	0.07 291

TANstereo	1.20 141	0.49 271	2.04 136	0.34 167	0.10 80	1.80 140	0.01 11	3.40 94	4.10 255	4.37 255	4.82 246	0.41 138	0.70 168	0.94 56	0.46 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 144	0.20 25	1.30 40	0.12 92	0.06 33	2.48 215	0.51 270	3.78 128	2.74 147	0.48 116	2.38 175	2.18 230	0.28 76	6.77 321	0.56 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 468	0.07 264	0.05 248

sCroCo_RVC	1.21 144	0.65 343	5.16 431	1.09 291	1.29 406	0.92 11	0.19 173	3.92 135	2.68 141	0.30 51	3.04 196	0.52 157	1.56 267	1.58 97	0.78 200	0.09 489	0.25 552	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.11 360

Selective-IGEV-i32	1.23 146	0.18 14	1.13 17	0.07 60	0.16 139	2.35 200	0.54 275	6.11 286	2.52 129	0.41 95	3.19 202	0.26 102	0.29 81	6.94 339	0.16 22	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.11 449	0.04 182	0.10 345

Selective-IGEV	1.23 146	0.18 14	1.13 17	0.07 60	0.17 150	2.38 205	0.54 275	6.10 285	2.51 128	0.41 95	3.20 204	0.26 102	0.29 81	6.94 339	0.16 22	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.11 449	0.04 182	0.10 345

MSCF	1.24 148	0.77 381	1.95 126	0.42 181	0.46 280	3.85 376	0.85 377	4.26 154	2.02 102	2.21 192	2.34 173	0.17 69	2.74 330	1.75 106	0.39 97	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.54 558	0.04 182	0.05 248

WCG-NET	1.24 148	0.43 237	1.46 64	0.33 162	0.08 58	2.14 176	1.08 411	3.09 49	6.86 388	2.73 208	3.43 215	0.74 177	0.94 198	0.89 52	0.33 78	0.00 1	0.04 368	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.05 248

CroCo-Stereo Lap2	1.24 148	0.88 413	3.39 302	0.95 269	4.59 565	0.47 6	0.08 98	3.51 106	2.80 151	1.17 173	2.24 169	1.57 211	0.20 56	1.48 91	1.14 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 373	0.12 378

Replicate-Monster	1.25 151	1.94 530	10.24 534	0.08 72	0.32 239	1.32 75	0.03 46	3.71 117	0.89 59	1.07 166	0.07 23	0.08 43	0.10 24	4.74 217	0.14 15	0.01 268	0.04 368	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.22 459

999	1.25 151	0.37 183	1.63 86	1.15 301	0.34 247	3.03 298	0.66 317	3.41 95	2.27 115	0.30 51	3.20 204	0.19 75	0.25 64	7.23 361	0.85 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 380	0.01 24

WQFJA1	1.26 153	0.34 147	1.49 67	0.14 109	4.66 566	2.76 258	0.13 135	5.38 246	3.79 226	0.44 107	0.31 59	0.69 172	1.09 213	1.43 86	2.48 375	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.02 105

NLMM	1.26 153	0.34 147	1.50 71	0.14 109	4.66 566	2.76 258	0.13 135	5.38 246	3.79 226	0.44 107	0.31 59	0.69 172	1.09 213	1.41 81	2.48 375	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.02 105

rvit_0105_6	1.26 153	0.87 409	4.85 410	0.61 216	0.07 41	1.60 112	0.32 215	3.79 131	5.87 333	0.25 37	0.26 55	1.09 190	0.29 81	4.60 213	0.62 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.06 270

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 153	0.42 226	2.36 176	0.59 214	1.26 399	2.43 210	0.01 11	3.29 79	7.76 423	1.71 186	2.78 186	0.27 106	0.32 96	1.16 74	0.58 157	0.04 447	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.10 345

LoS_RVC	1.26 153	1.43 491	1.91 114	0.42 181	3.77 537	1.71 130	0.04 55	2.58 25	2.49 127	0.42 102	2.58 181	0.30 115	0.57 155	1.71 101	0.66 168	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 95	4.49 587

MIF-Stereo (partial)	1.29 158	0.33 131	3.02 259	0.03 15	1.12 385	1.26 61	0.13 135	4.46 166	3.75 222	0.35 72	2.39 176	0.31 120	0.74 174	6.09 268	1.76 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.04 209

MyStereo07	1.31 159	0.79 389	1.61 82	1.03 281	1.11 383	2.63 241	0.46 252	5.48 249	2.24 113	0.64 143	1.48 131	0.27 106	0.59 159	7.03 345	0.45 123	0.00 1	0.09 458	0.00 1	0.01 346	0.11 328	0.09 322

GASTEREO	1.34 160	0.98 435	1.86 106	0.53 199	0.46 280	3.97 384	0.86 379	4.25 153	2.16 108	2.34 199	3.48 218	0.17 69	2.87 339	1.88 119	0.39 97	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.54 558	0.04 182	0.05 248

plain	1.34 160	0.51 282	5.09 425	0.30 147	0.05 22	1.58 109	0.08 98	4.47 168	3.77 225	0.42 102	1.76 146	0.60 167	0.74 174	6.11 269	0.94 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 509	0.02 105

sAnonymous2	1.35 162	1.66 512	8.14 513	0.55 206	0.46 280	1.23 41	0.24 192	4.00 140	3.47 209	0.40 93	1.11 108	0.23 94	1.42 252	0.96 58	0.57 153	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.20 492	2.07 570	0.22 459

CroCo_RVC	1.35 162	1.66 512	8.14 513	0.55 206	0.46 280	1.23 41	0.24 192	4.00 140	3.47 209	0.40 93	1.11 108	0.23 94	1.42 252	0.96 58	0.57 153	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.20 492	2.07 570	0.22 459

knoymous	1.36 164	0.21 31	1.68 94	0.20 127	0.49 294	1.58 109	0.11 118	5.15 218	2.40 124	4.62 264	1.77 147	4.56 332	0.45 134	3.23 159	0.63 162	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 24

rvit_0105_4	1.38 165	0.98 435	5.52 452	0.61 216	0.05 22	1.62 115	0.41 238	3.95 138	5.80 330	0.31 56	0.73 87	1.37 199	0.53 146	4.89 227	0.78 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.04 209

SCV_C0	1.40 166	0.49 271	3.06 274	0.12 92	0.21 187	2.29 192	0.09 106	6.46 309	3.81 228	0.63 141	2.00 158	0.24 98	0.41 120	7.31 365	0.43 113	0.01 268	0.05 386	0.00 1	0.21 498	0.16 380	0.07 291

MoCha-V2	1.41 167	0.42 226	2.61 200	0.81 243	0.23 196	2.53 221	0.20 179	4.81 194	3.16 181	0.82 154	3.15 200	0.30 115	1.61 272	6.66 315	0.40 104	0.00 1	0.20 536	0.00 1	0.24 510	0.05 215	0.02 105

PMTNet	1.41 167	0.37 183	2.06 138	0.26 141	0.15 131	2.94 290	0.34 222	3.39 88	5.33 310	1.00 160	1.27 120	0.28 110	0.93 196	4.04 192	0.74 184	5.00 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.01 24

AE-Stereo	1.44 169	0.32 113	2.69 210	1.58 369	0.20 184	2.24 188	0.59 293	6.01 281	5.70 324	1.18 174	3.17 201	1.02 188	0.78 182	1.73 105	0.83 211	0.02 380	0.18 525	0.00 1	0.29 525	0.11 328	0.07 291

XX-TBD	1.44 169	0.85 405	2.04 136	2.45 500	0.05 22	2.34 199	0.01 11	3.46 101	7.51 410	2.88 213	4.98 253	0.26 102	0.25 64	1.15 72	0.46 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	1.45 171	0.40 207	2.26 167	0.50 197	5.10 573	2.85 280	0.17 164	4.66 187	2.76 149	0.56 135	1.70 143	0.30 115	0.62 160	4.87 221	2.19 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.01 24

MC-Stereo	1.47 172	0.36 176	2.54 191	1.99 438	0.12 110	1.90 148	0.12 125	4.47 168	2.83 152	3.31 228	3.44 216	0.56 162	1.47 255	5.39 243	0.47 134	0.00 1	0.04 368	0.00 1	0.21 498	0.07 264	0.04 209

rvit_0105_5	1.48 173	0.89 416	5.43 443	0.46 188	0.04 16	1.60 112	0.60 298	4.65 185	5.90 336	0.76 149	1.59 136	1.75 217	0.78 182	4.20 198	0.88 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.06 270

WQFJX	1.49 174	0.32 113	1.86 106	0.06 48	4.78 571	2.43 210	0.43 244	5.57 257	3.85 231	0.48 116	1.38 126	0.56 162	1.37 250	4.54 209	2.09 349	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.05 248

WCG-NET（raft）	1.49 174	0.50 275	1.55 75	0.21 131	0.08 58	2.15 178	1.01 402	2.72 30	6.26 361	2.79 209	3.06 198	4.38 325	1.04 208	3.53 172	0.26 56	0.00 1	0.12 485	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.08 309

StereoAnything_RVC	1.52 176	7.77 588	2.81 233	0.05 39	0.02 4	1.11 18	0.06 79	3.26 76	0.75 23	0.12 8	0.02 1	0.07 29	0.68 166	6.69 317	0.13 11	0.02 380	0.08 446	0.00 1	0.00 1	6.69 592	0.02 105

model_zeroshot	1.52 176	0.42 226	4.10 368	1.25 310	0.11 94	3.04 299	0.14 145	5.79 273	2.84 153	3.12 220	3.65 221	2.05 228	0.42 126	2.38 137	0.71 179	0.01 268	0.10 470	0.00 1	0.20 492	0.02 95	0.04 209

WQFJX1	1.53 178	0.34 147	1.49 67	0.04 30	4.03 545	2.23 187	0.16 157	5.56 255	3.84 230	0.53 129	1.13 112	0.68 169	0.89 193	7.80 397	1.74 322	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.02 105

NLMM1	1.55 179	0.35 162	1.65 88	0.05 39	4.55 564	2.00 163	0.13 135	5.67 264	5.17 304	0.57 138	0.86 98	0.45 148	0.80 185	6.82 323	1.92 337	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.02 105

CES	1.56 180	0.35 162	1.44 58	0.42 181	7.70 591	2.66 248	0.13 135	4.89 199	2.53 131	0.25 37	1.10 107	0.33 127	0.31 94	1.61 100	0.58 157	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.54 521	6.26 593

NLCSM	1.57 181	0.40 207	1.44 58	0.28 146	4.08 547	2.16 180	0.17 164	4.83 196	3.06 174	0.69 145	1.86 153	0.59 165	1.24 240	7.85 401	2.53 380	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 394	0.02 105

MM-Stereo_test1	1.57 181	0.36 176	2.19 163	1.17 303	0.35 250	2.39 206	0.56 282	4.53 171	5.21 305	3.67 237	1.65 140	0.40 135	0.84 190	6.90 331	0.80 207	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.31 479	0.03 164

SCV	1.59 183	0.58 316	2.57 194	2.72 513	0.31 236	2.15 178	0.79 355	6.88 328	2.72 143	0.20 24	2.68 183	0.68 169	0.58 157	7.60 381	0.41 106	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.22 504	0.37 499	0.24 471

CREStereo++_RVC	1.59 183	0.39 195	2.26 167	0.36 171	0.01 1	1.67 120	0.01 11	2.95 38	8.12 434	3.69 239	7.44 345	0.47 150	0.32 96	0.74 33	0.39 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 594	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
Reg-Stereo(zero)	1.60 185	0.19 20	2.59 197	0.45 187	0.47 289	1.64 117	0.23 190	3.22 71	5.87 333	4.29 252	3.01 193	4.49 330	1.64 273	2.47 140	1.16 265	0.00 1	0.08 446	0.00 1	0.13 460	0.01 35	0.10 345

11t1	1.62 186	0.26 64	2.53 190	2.37 494	0.24 199	2.58 230	0.06 79	6.66 319	3.00 168	3.40 230	3.01 193	1.14 192	1.94 289	4.18 195	0.91 235	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.03 164

iRaftStereo_RVC	1.62 186	0.68 355	1.98 129	0.67 228	0.05 22	2.99 294	0.04 55	5.36 242	3.74 221	3.82 243	4.96 251	2.54 240	0.62 160	3.35 163	0.97 243	0.00 1	0.07 432	0.00 1	0.00 1	0.30 474	0.27 485

RAFT-Stereo-weight	1.67 188	0.31 99	1.57 77	0.97 274	0.15 131	3.19 316	0.77 349	5.06 212	6.19 360	4.96 276	3.38 213	2.83 248	0.35 99	2.87 149	0.74 184	0.01 268	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

HART	1.68 189	0.67 353	2.72 216	0.04 30	0.27 212	1.72 133	0.04 55	5.60 260	3.16 181	1.44 176	7.73 356	2.41 236	0.15 46	6.44 293	0.62 159	0.00 1	0.12 485	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.17 431

IGEV-Stereo+	1.69 190	0.43 237	1.59 80	0.37 173	3.10 505	2.10 170	0.07 90	1.86 14	0.91 61	0.39 88	0.03 8	0.20 81	0.41 120	7.05 346	0.16 22	0.02 380	0.07 432	0.00 1	0.18 483	5.14 585	9.77 607

Selective-RAFT	1.69 190	0.32 113	3.29 293	0.92 262	0.18 165	3.89 378	0.06 79	4.22 152	4.00 244	1.47 178	1.98 157	3.07 262	2.81 334	6.35 290	0.89 231	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.21 498	0.05 215	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 192	0.90 419	5.93 463	0.78 241	0.02 4	1.62 115	1.69 449	5.15 218	5.99 345	2.22 195	1.64 139	1.97 226	1.17 229	4.19 196	0.92 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 164

4D-IteraStereo	1.72 193	0.86 406	3.01 257	0.09 78	2.86 500	3.57 351	1.06 406	3.92 135	5.31 308	5.28 290	1.02 102	3.92 300	0.38 108	1.83 113	1.04 250	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.09 322

rafts_anoy	1.72 193	0.79 389	2.58 196	2.03 448	1.75 443	2.47 213	0.16 157	5.48 249	6.01 347	3.24 224	2.11 164	1.92 225	1.33 244	3.08 156	1.13 260	0.01 268	0.18 525	0.00 1	0.01 346	0.03 147	0.07 291

x	1.73 195	0.28 75	2.49 186	1.91 421	0.17 150	2.10 170	0.83 365	8.74 382	3.55 215	3.28 225	2.12 167	3.10 263	1.96 290	2.90 150	1.12 258	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 164

TestStereo	1.74 196	1.02 442	3.64 326	0.20 127	0.28 220	1.33 76	0.01 11	5.24 229	4.01 246	3.18 221	4.97 252	2.07 229	0.70 168	7.32 366	0.75 190	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1

Anonymous3	1.76 197	0.44 245	6.37 478	0.33 162	0.50 297	4.33 396	0.54 275	4.43 164	2.48 125	2.21 192	3.24 206	1.53 210	1.14 220	5.64 249	1.29 276	0.17 513	0.23 546	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.15 413

GCAP-BAT	1.77 198	0.49 271	2.78 228	0.66 227	0.16 139	3.76 369	0.80 357	3.72 123	3.27 192	3.68 238	5.03 255	3.66 291	0.56 151	5.82 259	0.65 164	0.00 1	0.05 386	0.00 1	0.24 510	0.01 35	0.01 24

anonymousdsp2	1.78 199	0.39 195	3.40 304	1.10 292	0.04 16	3.63 352	0.50 267	7.80 350	2.77 150	2.91 215	2.88 188	3.17 266	1.01 202	5.15 236	0.43 113	0.00 1	0.01 193	0.02 474	0.15 465	0.05 215	0.12 378

FE-Mocha	1.79 200	0.44 245	4.10 368	0.83 247	0.23 196	3.23 319	0.16 157	7.48 344	2.19 110	5.05 281	5.62 284	2.84 249	0.85 191	1.81 111	0.67 170	0.00 1	0.05 386	0.00 1	0.20 492	0.02 95	0.05 248

DCRE	1.79 200	0.68 355	2.55 192	1.66 383	0.27 212	1.27 66	0.05 69	4.57 176	4.04 249	3.30 227	9.24 393	3.83 298	1.20 237	2.08 128	0.67 170	0.00 1	0.12 485	0.00 1	0.24 510	0.04 182	0.09 322

raft+_RVC	1.79 200	0.84 401	2.32 171	2.40 495	0.85 353	1.38 82	0.09 106	6.36 299	4.75 290	2.85 212	5.46 279	1.17 195	1.36 249	4.54 209	0.91 235	0.00 1	0.10 470	0.00 1	0.00 1	0.11 328	0.22 459

HUI-Stereo	1.80 203	0.41 220	2.85 237	0.12 92	0.18 165	3.72 363	0.65 314	5.23 223	2.97 166	5.87 314	4.34 237	3.45 274	1.52 261	3.93 186	0.65 164	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.10 345

GMOStereo	1.81 204	0.47 261	2.09 146	0.10 81	0.27 212	1.49 100	0.89 384	4.40 159	4.51 275	8.16 436	6.97 325	2.96 254	1.15 222	1.42 82	0.88 226	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.00 1	0.23 447	0.03 164

error version	1.81 204	0.47 261	2.09 146	0.10 81	0.27 212	1.49 100	0.89 384	4.40 159	4.51 275	8.16 436	6.97 325	2.96 254	1.15 222	1.42 82	0.88 226	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.00 1	0.23 447	0.03 164

test-v	1.81 204	0.47 261	2.09 146	0.10 81	0.27 212	1.49 100	0.89 384	4.40 159	4.51 275	8.16 436	6.97 325	2.96 254	1.15 222	1.42 82	0.88 226	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.00 1	0.23 447	0.03 164

test-2	1.81 204	0.47 261	2.09 146	0.10 81	0.27 212	1.49 100	0.89 384	4.40 159	4.51 275	8.16 436	6.97 325	2.96 254	1.15 222	1.42 82	0.88 226	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.00 1	0.23 447	0.03 164

xyz-stereo-finetune2	1.82 208	0.51 282	2.22 165	0.10 81	0.05 22	6.49 455	0.17 164	3.59 112	2.15 107	0.63 141	6.19 300	0.49 153	3.44 362	6.93 334	3.48 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.01 24

test-1	1.82 208	0.45 253	5.42 442	0.89 256	0.41 268	2.14 176	0.56 282	5.75 267	4.15 260	3.28 225	5.11 256	3.61 288	0.70 168	1.53 94	1.56 302	0.02 380	0.34 558	0.00 1	0.08 431	0.02 95	0.30 493

MM-Stereo_test3	1.83 210	0.59 319	1.93 118	1.43 343	3.99 543	2.44 212	0.81 359	5.81 274	6.70 383	1.73 188	4.79 244	1.23 197	0.65 163	3.30 160	0.85 216	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.33 487	0.05 248

GMStereo	1.83 210	0.99 438	4.55 395	0.57 211	0.05 22	2.53 221	0.01 11	4.95 202	11.14 495	3.52 232	2.24 169	0.53 159	0.49 140	3.76 179	0.80 207	0.20 520	0.00 1	0.00 1	0.12 454	0.12 344	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
test_1	1.85 212	0.21 31	2.45 179	1.02 279	0.22 191	1.37 81	0.82 361	4.66 187	5.06 298	7.02 381	1.73 144	4.09 307	0.41 120	6.51 303	0.76 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.18 410	0.14 402

1test111	1.86 213	0.65 343	2.15 154	2.30 482	0.02 4	5.80 436	0.56 282	8.45 365	3.33 200	1.03 161	3.33 208	0.32 123	3.71 377	4.40 205	0.96 240	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 392	0.02 95	0.03 164

LL-Strereo2	1.86 213	0.83 400	2.33 172	0.36 171	0.17 150	3.79 372	1.52 439	5.82 275	4.04 249	4.43 256	2.51 179	4.23 314	0.37 104	5.66 251	0.99 245	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.05 418	0.06 243	0.11 360

test-3	1.86 213	0.21 31	2.46 182	1.03 281	0.22 191	1.38 82	0.83 365	4.65 185	5.04 297	7.26 398	1.78 150	4.10 309	0.41 120	6.53 306	0.76 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.18 410	0.14 402

raftrobust	1.86 213	0.74 373	1.94 121	2.15 465	2.24 477	2.74 252	0.53 272	4.89 199	4.05 251	6.09 326	3.89 224	1.64 212	2.55 317	2.44 138	1.12 258	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.08 309

gcap-zeroshot	1.87 217	0.44 245	4.24 373	0.53 199	0.51 301	3.12 308	0.75 345	6.42 307	3.91 237	3.75 240	1.67 141	7.79 425	0.55 148	2.61 143	0.53 148	0.02 380	0.21 539	0.00 1	0.23 507	0.00 1	0.05 248

riskmin	1.88 218	0.15 1	2.11 152	1.38 335	0.88 355	2.40 207	0.04 55	5.93 280	6.10 350	2.25 196	1.34 125	6.06 384	5.08 450	2.78 147	1.01 248	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.06 270

test_3	1.88 218	0.22 35	2.75 220	0.96 271	0.22 191	1.28 68	0.77 349	4.62 179	5.87 333	6.55 363	1.84 152	4.28 320	0.45 134	6.48 299	0.76 192	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.28 524	0.17 394	0.14 402

PSM-adaLoss	1.88 218	0.40 207	2.86 241	0.12 92	0.19 177	3.75 368	0.71 332	5.23 223	2.96 162	5.86 309	4.33 236	3.45 274	1.51 256	5.40 244	0.69 173	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.09 322

s12784h	1.89 221	0.30 94	2.57 194	0.11 90	0.09 72	4.18 391	0.13 135	6.61 316	7.44 409	3.62 235	4.28 233	0.59 165	0.81 186	6.61 311	0.46 127	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 222	0.42 226	2.86 241	0.12 92	0.19 177	3.71 360	0.75 345	5.24 229	2.95 159	5.87 314	4.26 232	3.41 272	1.51 256	5.80 258	0.65 164	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.08 309

RAFT-IKP	1.90 222	0.42 226	2.83 234	0.12 92	0.18 165	3.50 340	0.64 312	5.24 229	2.96 162	5.86 309	4.34 237	3.50 283	1.51 256	5.99 265	0.76 192	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.08 309

EKT-Stereo	1.91 224	0.48 268	2.77 225	2.19 469	4.36 551	1.42 95	0.24 192	4.63 180	3.51 211	2.94 216	3.47 217	3.55 285	2.25 302	5.26 238	0.85 216	0.04 447	0.12 485	0.00 1	0.09 442	0.06 243	0.05 248

ROB_FTStereo_v2	1.91 224	0.41 220	2.85 237	0.12 92	0.19 177	3.71 360	0.73 337	5.23 223	2.95 159	5.86 309	4.36 239	3.46 276	1.51 256	5.86 261	0.69 173	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.08 309

qqq	1.93 226	0.30 94	2.96 254	1.40 337	0.05 22	1.96 156	0.39 233	8.45 365	3.33 200	3.06 218	3.84 222	4.67 335	2.70 324	4.40 205	0.96 240	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 164

RALCasStereoNet	1.93 226	1.01 440	2.75 220	1.88 417	1.75 443	2.88 286	0.18 171	4.64 182	4.36 267	2.27 197	5.14 257	2.22 232	0.79 184	7.10 352	1.00 247	0.00 1	0.34 558	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.16 425

Patchmatch Stereo++	1.95 228	0.40 207	2.86 241	0.12 92	0.18 165	3.74 365	0.66 317	5.24 229	2.96 162	5.86 309	4.32 234	3.46 276	1.52 261	6.88 328	0.70 175	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.09 322
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
iRAFT	1.95 228	0.40 207	2.86 241	0.12 92	0.18 165	3.74 365	0.66 317	5.24 229	2.96 162	5.86 309	4.32 234	3.46 276	1.52 261	6.88 328	0.70 175	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.09 322

CRE-IMP	1.95 228	0.35 162	2.68 208	0.27 145	0.17 150	3.90 379	0.85 377	5.14 216	2.87 154	5.74 300	4.14 230	3.49 281	0.83 187	6.40 291	1.80 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.19 446

Lsterematch	1.96 231	0.84 401	3.11 278	0.32 155	0.08 58	2.28 191	0.41 238	3.19 67	5.43 311	4.57 262	10.52 423	2.45 237	1.19 235	3.44 169	1.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.04 209

tg	1.96 231	0.64 336	2.15 154	0.68 229	0.12 110	4.40 403	0.04 55	5.74 266	4.19 262	4.00 247	5.23 267	2.58 241	0.93 196	7.12 353	0.77 198	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.31 479	0.25 475

iGMRVC	1.96 231	0.40 207	2.88 247	0.12 92	0.19 177	3.74 365	0.73 337	5.23 223	2.97 166	5.87 314	4.37 240	3.48 280	1.52 261	6.73 320	0.74 184	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.08 309

DIP-Stereo	1.97 234	0.64 336	2.95 252	0.17 120	0.10 80	4.83 414	0.13 135	8.60 377	4.06 254	6.42 355	4.92 250	0.44 147	0.72 172	3.57 173	1.80 328	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.04 209
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 235	0.34 147	2.71 214	0.26 141	0.06 33	2.29 192	0.48 255	4.89 199	14.65 529	2.81 211	5.51 281	0.78 180	3.21 349	1.44 88	0.33 78	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.02 105

rvit_stereo_0075_2	2.00 236	0.32 113	5.49 447	0.60 215	1.98 461	1.77 136	0.10 112	7.24 337	5.70 324	2.90 214	4.06 228	3.11 264	0.56 151	5.32 240	0.76 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.16 425

MSKI-zero shot	2.00 236	0.36 176	2.15 154	0.81 243	0.25 202	2.69 250	0.29 207	6.16 290	2.34 123	4.31 253	7.52 346	3.70 294	0.25 64	8.42 445	0.41 106	0.01 268	0.13 495	0.00 1	0.25 515	0.03 147	0.02 105

ACVNet-DCA	2.01 238	0.65 343	2.15 154	2.30 482	0.02 4	5.80 436	0.56 282	8.45 365	3.33 200	1.03 161	3.33 208	0.32 123	3.71 377	8.05 416	0.45 123	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 392	0.02 95	0.03 164

Gwc-CoAtRS	2.02 239	0.33 131	2.61 200	1.04 286	0.30 225	3.56 348	0.40 237	5.89 277	5.94 340	5.08 283	5.01 254	5.55 368	1.72 278	1.60 99	0.91 235	0.01 268	0.09 458	0.00 1	0.25 515	0.01 35	0.02 105

DCANet-4	2.03 240	0.34 147	5.30 439	0.31 152	0.18 165	1.69 124	0.12 125	4.95 202	8.55 450	5.78 301	5.17 258	1.12 191	2.82 335	2.11 130	1.92 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.18 435

cross-raft	2.03 240	0.35 162	2.78 228	1.10 292	0.16 139	3.77 370	0.48 255	7.03 334	3.75 222	5.06 282	5.55 282	6.26 390	1.41 251	1.75 106	0.89 231	0.01 268	0.07 432	0.00 1	0.19 489	0.03 147	0.03 164

DeepStereo_RVC	2.05 242	0.39 195	2.87 246	0.14 109	0.17 150	3.51 343	0.70 329	5.21 222	3.00 168	6.27 344	4.13 229	3.47 279	4.53 425	4.81 219	1.49 294	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.18 435

MIPNet	2.06 243	0.69 360	4.57 398	0.32 155	0.21 187	1.92 150	0.19 173	6.89 329	5.64 323	5.48 295	4.02 227	2.02 227	3.50 364	3.32 162	2.01 344	0.00 1	0.01 193	0.01 442	0.01 346	0.20 422	0.13 390

DCANet	2.08 244	0.64 336	3.81 340	0.31 152	0.17 150	1.70 128	0.25 197	5.23 223	8.47 446	6.07 325	5.30 274	1.41 201	4.23 403	1.85 114	2.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.19 446

CFNet-RSSM	2.11 245	0.33 131	2.71 214	1.04 286	0.30 225	3.21 318	0.41 238	6.67 320	6.96 391	5.62 298	4.58 241	5.40 365	1.71 276	1.86 115	0.87 223	0.00 1	0.08 446	0.00 1	0.32 534	0.02 95	0.02 105

U	2.12 246	0.25 57	2.47 185	0.17 120	8.09 592	10.63 522	0.00 1	3.08 47	0.87 49	0.24 34	0.45 69	0.17 69	0.08 15	0.69 31	0.15 21	0.00 1	0.00 1	9.89 598	5.19 606	0.01 35	0.01 24

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 246	0.58 316	2.43 178	1.27 313	0.16 139	1.60 112	0.14 145	5.17 220	5.90 336	7.10 387	10.10 409	3.06 261	1.74 281	1.87 117	0.97 243	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.23 447	0.02 105

IGEV-FE	2.13 248	0.50 275	4.90 412	1.41 340	0.18 165	2.63 241	0.36 224	7.80 350	3.87 232	5.04 279	5.42 277	4.72 337	1.03 205	3.48 171	0.80 207	0.00 1	0.16 516	0.00 1	0.18 483	0.17 394	0.04 209

IGEV_Zeroshot_test	2.13 248	0.50 275	4.91 414	1.41 340	0.18 165	2.62 239	0.36 224	7.80 350	3.87 232	5.04 279	5.42 277	4.77 339	1.03 205	3.43 167	0.79 204	0.00 1	0.16 516	0.00 1	0.18 483	0.17 394	0.04 209

tt1	2.14 250	0.63 335	2.22 165	2.27 478	0.02 4	5.71 434	0.63 308	4.53 171	10.19 477	1.16 172	3.39 214	0.33 127	3.05 345	8.00 409	0.46 127	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 392	0.10 307	0.04 209

NRIStereo	2.14 250	0.35 162	2.65 205	1.10 292	0.14 126	3.05 300	0.86 379	5.35 240	3.18 187	6.24 339	3.36 212	4.17 313	1.82 287	8.12 424	2.01 344	0.00 1	0.10 470	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.19 446

H2IRNET	2.16 252	0.45 253	2.60 198	1.22 306	0.03 14	1.98 159	0.13 135	4.73 190	7.04 396	1.15 171	7.79 360	5.88 380	3.39 358	4.97 230	1.45 291	0.01 268	0.00 1	0.04 505	0.17 476	0.19 418	0.03 164

dd	2.16 252	1.22 471	4.82 408	0.68 229	0.12 110	1.39 89	0.17 164	5.14 216	11.22 499	2.70 207	3.51 220	1.52 209	1.23 239	5.08 232	3.96 433	0.12 498	0.01 193	0.04 505	0.21 498	0.07 264	0.01 24

cc1	2.17 254	0.65 343	2.15 154	2.30 482	0.02 4	5.80 436	0.56 282	4.31 156	10.41 482	1.03 161	3.33 208	0.32 123	3.71 377	8.05 416	0.45 123	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 392	0.10 307	0.05 248

RAFT-Test	2.17 254	0.36 176	3.40 304	1.05 289	0.34 247	4.90 416	0.69 326	6.27 295	3.98 242	4.65 268	7.02 331	6.30 393	1.12 216	1.81 111	0.99 245	0.01 268	0.17 521	0.00 1	0.34 538	0.02 95	0.02 105

Any-RAFT	2.18 256	0.25 57	1.94 121	1.37 333	0.80 348	5.01 419	0.56 282	8.51 370	5.58 321	4.01 248	4.85 248	5.44 366	2.26 304	2.45 139	0.35 82	0.00 1	0.15 507	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 105

FENet	2.19 257	0.34 147	3.04 264	2.05 454	0.26 209	2.82 276	0.13 135	7.02 333	5.55 318	4.97 277	1.94 155	4.91 345	3.39 358	4.71 216	2.50 377	0.02 380	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 457

GANet-ADL	2.20 258	0.50 275	3.27 292	2.02 445	0.11 94	2.21 184	0.48 255	8.64 379	6.79 386	4.56 261	5.83 288	3.98 302	1.27 243	2.68 144	1.43 288	0.04 447	0.08 446	0.02 474	0.00 1	0.15 373	0.03 164

FACV-RUCA	2.21 259	0.34 147	3.59 319	1.30 320	2.90 502	2.22 186	1.25 422	7.98 356	5.71 329	3.59 234	7.21 338	1.14 192	1.60 271	3.12 157	1.46 292	0.01 268	0.03 334	0.10 530	0.04 412	0.35 493	0.17 431

AIO-test1	2.22 260	0.76 378	2.78 228	0.30 147	4.38 552	2.48 215	0.96 396	5.59 259	14.64 527	0.74 148	2.86 187	0.92 183	0.30 90	5.64 249	1.67 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 392	0.17 394	0.14 402

CAS	2.24 261	0.25 57	1.86 106	11.21 597	3.86 539	1.67 120	0.02 37	3.87 134	2.67 138	0.41 95	1.63 138	0.24 98	0.27 74	1.50 92	0.74 184	9.43 603	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	5.21 590

NF-Stereo	2.24 261	0.33 131	3.00 255	2.04 450	0.10 80	3.46 331	0.43 244	6.51 313	3.17 184	6.84 372	5.24 268	2.67 245	1.34 246	8.17 431	1.53 298	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 24

OCTAStereo	2.24 261	0.33 131	3.03 261	2.04 450	0.10 80	3.45 330	0.43 244	6.50 310	3.17 184	6.84 372	5.20 263	2.65 242	1.33 244	8.18 432	1.56 302	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 24

PSM-softLoss	2.24 261	0.34 147	3.42 306	1.81 406	0.17 150	2.74 252	0.39 233	6.17 291	2.92 156	6.26 342	6.29 307	2.96 254	0.97 200	8.68 459	1.71 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 105

KMStereo	2.24 261	0.34 147	3.42 306	1.81 406	0.17 150	2.74 252	0.39 233	6.17 291	2.92 156	6.26 342	6.29 307	2.96 254	0.97 200	8.68 459	1.71 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 105

StereoVision	2.25 266	0.72 365	4.00 358	1.03 281	2.64 493	1.91 149	0.28 204	5.83 276	4.43 270	1.89 189	10.65 427	3.88 299	0.52 145	5.13 235	1.98 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.03 164

RE-Stereo	2.25 266	0.33 131	3.03 261	2.04 450	0.10 80	3.47 333	0.43 244	6.50 310	3.18 187	6.84 372	5.20 263	2.65 242	1.34 246	8.18 432	1.58 304	0.01 268	0.00 1	0.01 442	0.00 1	0.02 95	0.01 24

TVStereo	2.25 266	0.33 131	3.03 261	2.04 450	0.10 80	3.47 333	0.43 244	6.50 310	3.18 187	6.84 372	5.20 263	2.65 242	1.34 246	8.18 432	1.58 304	0.01 268	0.00 1	0.01 442	0.00 1	0.02 95	0.01 24

ADStereo(finetuned)	2.26 269	0.64 336	5.22 435	0.31 152	0.18 165	1.71 130	0.25 197	5.23 223	8.46 445	6.06 324	5.30 274	1.41 201	6.37 478	1.87 117	1.87 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.18 435

fff	2.28 270	0.61 327	3.81 340	0.22 133	0.07 41	1.69 124	0.11 118	5.37 243	11.84 506	5.80 303	5.17 258	1.44 203	5.41 457	2.00 124	1.92 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.18 435

IPLGR	2.28 270	0.51 282	6.00 465	0.15 113	0.15 131	1.99 161	0.22 186	6.34 298	6.04 348	6.80 370	5.76 285	2.87 251	2.31 306	4.88 222	1.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.18 435

csc	2.28 270	0.61 327	3.81 340	0.22 133	0.07 41	1.69 124	0.11 118	5.37 243	11.84 506	5.80 303	5.17 258	1.44 203	5.41 457	2.00 124	1.92 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.18 435

cscssc	2.28 270	0.61 327	3.81 340	0.22 133	0.07 41	1.69 124	0.11 118	5.37 243	11.84 506	5.80 303	5.17 258	1.44 203	5.41 457	2.00 124	1.92 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.18 435

test_sample1	2.31 274	0.26 64	3.29 293	2.08 456	0.46 280	2.62 239	0.05 69	9.88 413	4.23 263	3.90 244	3.92 226	3.49 281	4.44 418	5.67 253	1.88 333	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 164

EAI-Stereo	2.31 274	0.44 245	2.72 216	0.68 229	0.56 310	3.51 343	2.62 475	11.42 462	4.14 258	2.09 190	7.23 340	1.21 196	0.91 194	5.67 253	1.51 295	0.01 268	0.25 552	0.00 1	0.88 572	0.04 182	0.26 481

test_sample2	2.32 276	0.25 57	3.38 300	2.08 456	0.41 268	2.58 230	0.15 151	9.50 402	4.97 296	3.66 236	4.86 249	4.29 322	3.26 350	5.83 260	1.09 255	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.03 164

ICVP	2.32 276	0.38 191	2.89 249	0.92 262	0.70 334	2.55 225	0.87 382	9.97 416	3.99 243	4.13 250	8.97 383	2.71 246	1.69 275	2.52 141	3.52 421	0.05 461	0.24 551	0.01 442	0.01 346	0.11 328	0.13 390
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 278	0.65 343	2.15 154	2.30 482	0.02 4	5.80 436	0.56 282	4.31 156	10.41 482	1.03 161	3.33 208	4.67 335	2.70 324	8.05 416	0.45 123	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.03 164

MyStereo06	2.35 279	0.66 349	4.54 392	1.10 292	0.96 368	2.57 228	0.10 112	9.30 397	4.05 251	5.22 287	6.09 292	5.95 382	2.38 309	3.00 152	0.73 182	0.01 268	0.08 446	0.00 1	0.01 346	0.13 359	0.15 413

PFNet+	2.35 279	0.31 99	3.69 329	0.79 242	0.17 150	3.15 313	0.75 345	4.52 170	6.30 363	7.90 427	6.34 311	2.53 239	1.18 232	7.72 392	1.62 309	0.03 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.03 164

RAFT+CT+SA	2.36 281	0.71 364	2.46 182	0.83 247	2.26 478	3.18 315	0.93 391	6.82 327	5.48 313	2.55 202	8.07 364	1.64 212	1.59 270	8.54 450	1.15 263	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.38 543	0.19 418	0.36 503

TRStereo	2.36 281	3.10 553	4.70 404	1.99 438	2.08 465	2.61 236	1.11 412	8.79 384	3.73 220	3.19 222	3.04 196	3.96 301	0.77 179	5.92 262	1.44 289	0.03 426	0.14 500	0.00 1	0.29 525	0.08 278	0.25 475

test_4	2.38 283	0.34 147	2.68 208	0.08 72	0.11 94	3.69 358	1.14 414	3.33 83	3.34 203	4.03 249	17.35 521	3.31 271	0.51 143	6.28 280	1.15 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 449	0.16 380	0.01 24

ACRE	2.41 284	1.08 452	5.11 426	0.55 206	2.05 463	2.65 245	0.78 354	5.26 234	4.67 284	7.59 414	9.20 386	1.70 215	1.08 212	3.74 178	2.18 357	0.01 268	0.18 525	0.02 474	0.08 431	0.22 440	0.10 345

HH	2.42 285	0.73 368	3.76 334	0.91 258	0.14 126	2.78 262	0.71 332	7.92 354	2.72 143	1.53 179	6.10 294	7.93 429	4.01 392	8.60 454	0.44 119	0.00 1	0.09 458	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.04 209

HanStereo	2.42 285	0.73 368	3.76 334	0.91 258	0.14 126	2.78 262	0.71 332	7.92 354	2.72 143	1.53 179	6.10 294	7.93 429	4.01 392	8.60 454	0.44 119	0.00 1	0.09 458	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.04 209

DisPM	2.43 287	0.32 113	3.04 264	1.76 398	0.18 165	3.46 331	0.65 314	5.13 215	4.88 293	8.59 458	7.04 334	2.84 249	1.03 205	8.85 471	0.83 211	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.02 105

IPLG	2.43 287	0.66 349	4.77 407	0.54 203	0.31 236	3.01 296	0.26 199	6.15 289	5.55 318	7.69 416	6.21 302	1.89 221	1.74 281	7.19 359	2.35 367	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.12 378

rvit_105_1	2.44 289	0.80 393	5.08 424	1.77 400	0.09 72	1.95 153	3.62 504	5.62 263	8.21 438	4.85 273	2.07 160	3.15 265	1.58 269	7.08 350	2.71 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.04 182	0.08 309

CASS	2.44 289	0.44 245	3.56 317	0.85 251	0.38 259	3.14 310	0.22 186	9.64 407	4.00 244	6.78 367	7.62 352	3.57 286	3.58 369	3.80 180	1.10 256	0.02 380	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 289	1.17 467	4.94 415	0.62 218	2.08 465	2.65 245	0.80 357	5.60 260	4.79 291	7.87 424	9.23 388	1.67 214	1.15 222	3.43 167	2.23 360	0.01 268	0.19 532	0.02 474	0.08 431	0.22 440	0.10 345

R-Stereo Train	2.44 289	0.32 113	1.93 118	0.94 265	0.16 139	3.67 354	0.61 301	6.37 301	3.08 176	9.14 474	17.44 522	1.80 218	0.77 179	1.76 108	0.70 175	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.03 164

RAFT-Stereo	2.44 289	0.32 113	1.93 118	0.94 265	0.16 139	3.67 354	0.61 301	6.37 301	3.08 176	9.14 474	17.44 522	1.80 218	0.77 179	1.76 108	0.70 175	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.03 164
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 294	1.09 454	3.70 332	2.55 506	0.80 348	3.37 327	0.15 151	7.44 343	5.54 317	5.65 299	6.01 291	3.54 284	1.13 219	6.34 288	1.58 304	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.05 418	0.21 433	0.03 164

CIPLG	2.47 295	1.10 456	4.71 405	0.63 223	2.15 471	2.67 249	0.77 349	5.19 221	4.73 288	7.85 423	9.56 401	1.72 216	1.14 220	4.20 198	2.34 365	0.01 268	0.19 532	0.02 474	0.09 442	0.23 447	0.08 309

BUS	2.49 296	0.32 113	3.05 269	0.46 188	0.46 280	7.12 469	0.50 267	9.05 389	4.69 285	6.11 328	6.15 297	5.29 360	0.83 187	3.91 183	1.77 325	0.01 268	0.03 334	0.03 493	0.00 1	0.04 182	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 296	0.40 207	2.46 182	1.80 404	0.25 202	3.51 343	0.77 349	6.03 282	4.92 294	8.91 468	6.09 292	4.45 327	1.11 215	6.99 343	2.11 350	0.02 380	0.00 1	0.02 474	0.00 1	0.01 35	0.04 209

GES	2.49 296	0.38 191	4.29 376	1.58 369	0.05 22	4.58 408	1.07 408	9.70 409	3.39 204	5.21 286	6.64 316	1.84 220	3.36 353	4.86 220	2.54 381	0.06 471	0.01 193	0.06 516	0.01 346	0.12 344	0.03 164

mmm	2.50 299	0.29 82	3.22 288	1.98 436	0.32 239	3.72 363	0.12 125	9.45 401	4.05 251	5.84 308	10.80 429	2.47 238	2.86 338	4.07 193	0.75 190	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.01 346	0.03 147	0.02 105

MIM_Stereo	2.50 299	0.75 375	4.26 374	1.18 304	0.11 94	3.08 301	0.33 220	6.07 284	3.28 194	5.01 278	10.12 410	4.29 322	1.74 281	8.06 420	1.27 272	0.00 1	0.12 485	0.00 1	0.01 346	0.18 410	0.15 413

iRaft-Stereo_20w	2.56 301	0.35 162	4.98 417	0.37 173	0.67 326	3.47 333	0.59 293	12.57 505	3.89 235	6.10 327	6.23 304	1.49 207	2.24 300	6.65 314	0.86 221	0.00 1	0.19 532	0.00 1	0.33 536	0.08 278	0.22 459

HCRNet	2.56 301	0.53 294	3.35 298	0.24 137	3.39 518	2.19 182	0.23 190	6.89 329	5.50 314	5.26 289	4.79 244	5.27 359	2.78 332	7.71 390	2.89 390	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.04 209

RAFT	2.57 303	0.76 378	3.09 276	0.91 258	0.09 72	2.41 208	0.94 393	5.35 240	2.65 137	6.11 328	7.21 338	9.43 460	4.30 410	5.73 257	1.77 325	0.00 1	0.12 485	0.00 1	0.02 374	0.46 517	0.08 309

ACVNet	2.58 304	0.53 294	2.69 210	0.84 249	0.59 312	2.61 236	0.55 280	8.35 361	5.70 324	4.45 257	9.26 396	5.77 376	3.50 364	2.24 131	4.41 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 394	0.01 24

HHNet	2.59 305	0.55 303	2.55 192	0.20 127	0.32 239	2.84 279	0.94 393	5.77 272	5.14 302	7.33 402	13.80 480	0.94 184	3.20 348	5.27 239	2.41 372	0.13 503	0.02 279	0.06 516	0.00 1	0.23 447	0.03 164

AFF-stereo	2.59 305	0.68 355	2.35 175	1.55 364	0.17 150	1.67 120	0.08 98	5.75 267	6.60 380	6.20 336	12.13 457	6.16 387	2.36 308	4.75 218	1.11 257	0.02 380	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.23 447	0.05 248

raft_robust	2.64 307	1.20 469	2.62 202	1.10 292	0.28 220	1.50 104	0.12 125	6.28 296	9.04 455	6.80 370	7.19 337	3.73 296	2.13 295	9.06 479	1.07 251	0.03 426	0.12 485	0.00 1	0.21 498	0.17 394	0.22 459

GwcNet-ADL	2.65 308	0.48 268	3.84 346	0.82 245	0.33 245	2.04 166	0.69 326	8.07 357	9.42 462	6.05 322	6.66 317	4.14 311	1.73 279	5.40 244	3.01 394	0.08 484	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.03 164

ToySt	2.69 309	0.55 303	7.03 493	1.03 281	0.10 80	3.49 338	1.04 404	6.38 305	4.55 279	2.69 205	6.28 306	7.95 433	4.38 414	5.08 232	2.58 382	0.01 268	0.11 478	0.00 1	0.04 412	0.28 471	0.19 446

BSDual-CNN	2.69 309	0.32 113	3.05 269	0.46 188	0.46 280	7.13 471	1.63 445	9.05 389	4.69 285	6.11 328	6.15 297	6.26 390	2.54 315	3.91 183	1.91 335	0.01 268	0.03 334	0.03 493	0.00 1	0.04 182	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 309	1.40 490	5.34 440	2.31 488	0.75 339	3.14 310	0.06 79	6.11 286	3.87 232	5.34 292	12.18 460	2.34 235	1.22 238	7.84 399	1.48 293	0.03 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 493	0.03 164

AIO-test2	2.70 312	1.23 473	3.52 314	1.24 308	3.05 504	2.65 245	0.06 79	6.30 297	15.40 536	2.58 203	7.30 342	0.48 152	0.57 155	5.36 241	0.96 240	3.06 586	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.16 380	0.15 413

RAFT_R40	2.71 313	0.33 131	3.00 255	1.26 311	0.30 225	3.83 375	1.00 400	5.69 265	4.29 264	9.69 491	6.33 310	5.02 352	4.02 394	8.58 453	0.86 221	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.02 105

AnonymousM	2.71 313	6.75 581	0.98 10	0.73 234	0.06 33	2.41 208	0.53 272	5.30 235	3.05 172	4.75 271	2.09 161	1.89 221	1.01 202	1.88 119	0.51 145	0.01 268	0.02 279	17.42 605	4.76 602	0.02 95	0.01 24

XX-Stereo	2.71 313	0.38 191	5.96 464	2.25 476	2.20 475	1.54 107	0.21 184	5.44 248	3.05 172	2.28 198	16.16 501	7.03 410	0.24 62	6.19 273	0.79 204	0.00 1	0.15 507	0.00 1	0.23 507	0.13 359	0.04 209

UDGNet	2.73 316	7.09 584	3.90 350	2.71 511	0.06 33	2.98 293	0.20 179	4.63 180	8.58 451	2.69 205	2.70 184	0.95 185	1.01 202	6.27 279	1.51 295	1.28 572	0.00 1	5.24 595	0.94 574	1.70 564	0.13 390

SST-Stereo	2.75 317	0.31 99	2.78 228	1.33 324	0.33 245	3.99 385	0.82 361	5.60 260	3.93 239	10.92 520	6.19 300	5.00 350	4.23 403	8.66 458	0.74 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.03 164

GMStereo_Zeroshot	2.77 318	1.98 533	5.14 429	1.53 360	0.36 253	3.56 348	0.10 112	5.57 257	5.91 338	6.89 377	7.02 331	8.50 446	0.91 194	6.01 266	1.65 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 422	0.01 24

DFGA-Net	2.78 319	1.91 528	7.35 502	1.52 355	0.36 253	3.36 326	0.20 179	6.64 318	5.93 339	4.88 274	6.31 309	2.18 230	1.12 216	7.43 372	5.98 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 499	0.04 209

111	2.78 319	0.92 426	3.81 340	0.22 133	0.07 41	2.83 278	0.70 329	6.03 282	14.00 522	3.22 223	8.93 379	5.48 367	3.30 351	3.66 174	2.03 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.29 491

Hybrid-DGEV-2	2.79 321	1.21 470	2.93 250	1.69 385	0.02 4	5.36 429	0.27 202	7.21 336	9.79 469	6.79 368	3.19 202	5.20 357	5.05 448	5.48 246	1.29 276	0.04 447	0.01 193	0.00 1	0.02 374	0.16 380	0.07 291

HITNet	2.79 321	0.77 381	4.02 359	2.03 448	0.11 94	5.58 431	0.59 293	9.24 395	5.15 303	6.42 355	7.26 341	3.66 291	2.92 341	4.07 193	3.87 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.02 105
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
CFNet_pseudo	2.81 323	0.42 226	4.04 362	0.33 162	0.24 199	2.59 233	0.12 125	8.20 360	7.66 416	7.04 384	10.42 419	6.56 400	2.05 293	4.88 222	1.53 298	0.00 1	0.02 279	0.01 442	0.00 1	0.05 215	0.07 291

ccs_rob	2.81 323	0.42 226	4.06 364	0.33 162	0.25 202	2.59 233	0.12 125	8.19 359	7.68 417	7.02 381	10.37 418	6.54 396	2.06 294	4.88 222	1.53 298	0.00 1	0.02 279	0.01 442	0.00 1	0.05 215	0.07 291

DMCA	2.82 325	0.64 336	4.45 386	1.61 374	0.89 359	3.86 377	0.57 291	9.18 393	5.10 300	6.24 339	6.49 314	7.17 417	2.13 295	3.31 161	4.73 451	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.02 105

TestStereo1	2.85 326	0.81 395	3.48 310	3.11 531	0.44 272	2.52 218	1.50 437	6.37 301	8.18 436	4.62 264	9.24 393	2.23 233	3.69 374	9.19 484	1.26 270	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 469	0.09 322

SA-5K	2.85 326	0.81 395	3.48 310	3.11 531	0.44 272	2.52 218	1.50 437	6.37 301	8.18 436	4.62 264	9.24 393	2.23 233	3.69 374	9.19 484	1.26 270	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 469	0.09 322

LCNet	2.85 326	0.42 226	1.90 113	0.95 269	0.56 310	2.07 167	1.60 443	4.99 209	3.57 217	6.05 322	10.59 424	4.59 333	6.79 490	7.46 374	0.72 181	0.01 268	0.00 1	0.01 442	0.77 569	0.30 474	3.57 581

IRAFT_RVC	2.85 326	0.41 220	3.32 296	2.09 459	0.41 268	2.92 288	5.22 536	6.41 306	3.63 218	6.53 362	5.48 280	5.09 354	4.88 443	8.20 435	2.15 354	0.01 268	0.17 521	0.01 442	0.00 1	0.02 95	0.04 209

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 330	0.99 438	7.52 508	1.52 355	0.92 362	2.94 290	0.03 46	9.31 398	3.81 228	2.42 201	5.86 289	9.23 456	4.64 430	4.31 202	2.19 358	0.02 380	0.18 525	0.00 1	0.54 558	0.35 493	0.35 501

iRaft-Stereo_5w	2.86 330	0.86 406	4.08 367	0.06 48	0.25 202	2.76 258	0.60 298	4.97 205	4.10 255	2.98 217	7.85 361	10.17 474	4.17 400	8.16 428	5.83 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.26 462	0.06 270

test_sample4	2.87 332	0.40 207	4.54 392	1.80 404	0.54 308	3.95 382	0.15 151	11.48 464	6.49 376	6.33 351	6.81 321	3.68 293	2.65 322	6.11 269	2.36 368	0.02 380	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.05 248

test_sample3	2.87 332	0.37 183	4.45 386	1.95 431	0.59 312	4.69 411	0.16 157	11.50 465	6.45 373	5.82 306	6.44 313	3.76 297	2.64 320	6.01 266	2.41 372	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.05 248

MyStereo8	2.88 334	1.19 468	5.03 420	1.61 374	3.75 535	4.30 395	0.07 90	6.14 288	6.16 356	6.22 337	9.64 404	4.28 320	1.45 254	2.05 127	4.76 453	0.00 1	0.16 516	0.00 1	0.14 461	0.26 462	0.43 516

Selective-IGEV-i1	2.90 335	0.35 162	3.88 348	1.63 380	1.13 388	5.13 421	1.85 456	10.14 426	7.18 401	3.76 241	6.81 321	6.71 404	1.54 266	4.88 222	1.58 304	0.04 447	0.05 386	0.32 559	0.65 562	0.06 243	0.23 466

ffm	2.90 335	0.31 99	3.97 352	1.34 326	0.98 371	2.80 265	0.48 255	4.53 171	10.19 477	6.29 347	9.23 388	5.59 369	3.72 381	8.00 409	0.46 127	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.04 209

test_5	2.90 335	0.70 362	3.69 329	2.01 443	3.17 509	4.61 410	1.32 430	6.69 321	7.02 395	2.79 209	7.18 336	4.99 347	4.14 397	7.96 406	1.31 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 392	0.19 418	0.26 481

test_sample5	2.91 338	0.40 207	4.33 378	1.81 406	0.50 297	3.33 324	0.17 164	11.27 455	6.55 377	6.18 334	8.35 369	3.65 289	2.71 327	6.61 311	2.15 354	0.02 380	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.05 248

PFNet	2.93 339	0.40 207	5.51 450	2.13 464	0.84 352	3.11 307	0.75 345	6.78 324	4.79 291	9.98 499	6.00 290	4.78 340	2.13 295	8.33 439	2.11 350	0.19 517	0.06 408	0.00 1	0.11 449	0.20 422	0.35 501

MyStereo05	2.94 340	0.66 349	5.25 438	1.10 292	0.96 368	2.57 228	0.10 112	8.53 371	12.34 514	6.28 345	3.88 223	3.18 267	3.30 351	7.81 398	2.37 369	0.01 268	0.08 446	0.00 1	0.01 346	0.13 359	0.15 413

MyStereo04	2.95 341	0.79 389	5.38 441	1.03 281	1.11 383	2.63 241	0.46 252	10.00 419	12.44 515	4.19 251	3.91 225	3.04 260	3.60 370	7.34 368	2.74 389	0.00 1	0.09 458	0.00 1	0.01 346	0.11 328	0.09 322

PSMNet-ADL	2.98 342	0.43 237	2.41 177	1.43 343	0.40 263	5.94 442	0.28 204	8.45 365	5.13 301	3.36 229	6.77 319	8.41 440	4.61 428	7.20 360	4.55 448	0.02 380	0.09 458	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.03 164

PCWNet_CMD	2.99 343	0.39 195	4.02 359	0.39 178	0.26 209	2.53 221	0.15 151	9.24 395	9.22 457	7.12 388	11.53 448	6.94 408	2.41 310	4.02 190	1.33 280	0.01 268	0.02 279	0.02 474	0.00 1	0.05 215	0.07 291

MSMDNet	2.99 343	0.39 195	4.02 359	0.40 180	0.25 202	2.53 221	0.16 157	9.35 399	9.25 458	7.08 386	11.39 443	6.93 407	2.43 311	4.01 189	1.34 282	0.01 268	0.02 279	0.02 474	0.00 1	0.05 215	0.07 291

OMP-Stereo	3.03 345	0.93 429	2.72 216	4.21 571	0.51 301	2.19 182	1.25 422	6.19 293	6.00 346	7.99 432	6.21 302	8.50 446	2.49 313	9.44 496	1.74 322	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.05 248

DualNet	3.05 346	0.40 207	4.33 378	1.81 406	0.50 297	3.33 324	0.17 164	11.27 455	6.55 377	6.50 359	10.86 433	3.65 289	2.71 327	6.61 311	2.15 354	0.02 380	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.05 248

Hybrid-DGEV-03	3.06 347	0.64 336	2.49 186	0.98 275	0.08 58	3.47 333	0.98 397	4.54 175	6.57 379	9.43 481	20.79 541	3.58 287	1.15 222	4.54 209	1.42 287	0.00 1	0.04 368	0.00 1	0.00 1	0.26 462	0.16 425

SA	3.06 347	0.74 373	3.79 337	1.60 373	0.30 225	3.19 316	1.43 434	6.72 322	9.06 456	4.63 267	10.80 429	2.89 252	4.71 433	9.62 499	1.18 268	0.00 1	0.09 458	0.00 1	0.19 489	0.23 447	0.02 105

CFNet_ucs	3.07 349	0.44 245	4.05 363	0.54 203	0.37 257	3.08 301	0.19 173	9.80 411	8.49 448	7.64 415	12.62 466	5.67 374	1.76 285	4.96 229	1.51 295	0.00 1	0.04 368	0.01 442	0.00 1	0.09 296	0.11 360

NINENet	3.09 350	0.56 309	3.22 288	1.61 374	1.37 412	7.12 469	0.50 267	11.88 478	5.63 322	6.63 364	8.40 370	5.29 360	0.83 187	6.51 303	1.77 325	0.15 507	0.07 432	0.07 522	0.00 1	0.09 296	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 350	0.77 381	2.27 170	2.35 492	1.79 448	3.50 340	1.06 406	12.12 491	6.91 389	4.71 270	7.67 355	7.58 421	4.40 416	4.95 228	1.67 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 328	0.01 24

AdaStereo	3.09 350	0.58 316	3.04 264	2.84 519	0.48 291	4.08 387	1.29 428	12.16 493	7.77 424	6.03 321	9.62 402	5.79 378	1.53 265	4.56 212	1.93 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 105
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.
psmg	3.10 353	0.32 113	3.05 269	0.54 203	0.46 280	8.68 496	2.84 482	9.87 412	4.69 285	8.08 433	8.69 374	6.26 390	2.54 315	3.91 183	1.91 335	0.01 268	0.04 368	0.06 516	0.00 1	0.11 328	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 354	0.37 183	2.95 252	1.51 353	0.80 348	2.75 257	0.49 265	6.79 325	5.25 306	11.43 528	5.57 283	10.79 486	5.30 454	5.25 237	2.95 392	0.03 426	0.09 458	0.03 493	0.00 1	0.12 344	0.09 322

ARAFT	3.13 354	1.11 459	7.34 501	0.42 181	0.14 126	4.52 406	2.99 485	7.41 342	5.97 343	8.85 466	7.06 335	5.20 357	1.25 242	8.49 448	1.44 289	0.00 1	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.33 487	0.11 360

test_sample6	3.14 356	0.41 220	4.42 383	1.92 425	0.49 294	3.25 320	0.21 184	11.30 457	6.69 382	6.50 359	10.86 433	4.03 304	2.93 342	7.06 349	2.65 383	0.02 380	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.06 270

IIG-Stereo	3.16 357	0.75 375	2.83 234	4.08 566	0.21 187	2.56 227	0.74 343	6.55 315	5.56 320	8.39 450	9.38 399	7.94 431	2.79 333	9.50 498	1.89 334	0.02 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 209

DMCA-RVC	3.17 358	1.26 477	6.39 480	2.10 461	1.51 422	3.02 297	0.56 282	7.84 353	5.06 298	9.23 477	5.19 262	8.46 442	2.72 329	6.31 284	3.22 401	0.06 471	0.11 478	0.09 528	0.02 374	0.16 380	0.08 309

HI	3.18 359	0.90 419	3.05 269	1.28 318	0.15 131	2.29 192	0.04 55	5.31 237	3.52 212	7.96 428	12.69 467	11.43 498	6.61 482	4.26 200	4.02 434	0.00 1	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.01 24

CoSv	3.18 359	0.90 419	3.05 269	1.28 318	0.15 131	2.29 192	0.04 55	5.31 237	3.52 212	7.96 428	12.69 467	11.43 498	6.61 482	4.26 200	4.02 434	0.00 1	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.01 24

IER	3.20 361	0.54 299	5.13 428	0.58 212	1.59 425	7.29 474	0.56 282	6.36 299	4.95 295	7.44 407	8.84 375	6.20 388	6.26 475	4.88 222	3.29 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 24

BEATNet_4x	3.24 362	1.27 479	5.89 461	1.56 367	0.10 80	5.26 426	1.07 408	10.08 423	5.50 314	6.89 377	7.73 356	4.53 331	4.13 396	5.05 231	5.27 460	0.04 447	0.05 386	0.00 1	0.00 1	0.23 447	0.23 466

DispNO	3.25 363	0.72 365	6.85 490	1.95 431	1.34 411	3.49 338	0.84 371	8.14 358	6.30 363	6.34 352	7.76 359	6.30 393	4.28 409	6.93 334	3.51 417	0.00 1	0.03 334	0.03 493	0.12 454	0.07 264	0.07 291

RAFT-345	3.27 364	0.41 220	2.88 247	1.02 279	0.21 187	2.63 241	0.48 255	3.76 127	5.51 316	7.35 403	24.88 562	4.25 316	1.76 285	8.15 427	2.13 352	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24

GANet-RSSM	3.27 364	0.60 323	3.38 300	2.94 526	2.00 462	2.61 236	0.48 255	10.93 448	6.11 353	5.47 294	10.20 412	6.57 401	5.44 463	6.25 278	2.23 360	0.00 1	0.00 1	0.08 525	0.00 1	0.17 394	0.03 164

SFCPSM	3.29 366	0.43 237	5.11 426	0.34 167	0.94 366	8.48 491	2.15 463	14.51 538	5.29 307	7.00 380	7.65 354	3.43 273	2.59 319	5.11 234	2.37 369	0.01 268	0.03 334	0.01 442	0.07 426	0.13 359	0.15 413

test_sample7	3.30 367	0.47 261	3.43 309	1.98 436	0.35 250	4.33 396	1.88 457	10.66 437	7.73 420	8.36 445	7.55 348	6.55 397	4.27 405	6.58 309	1.62 309	0.06 471	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.06 270

NOSS_ROB	3.30 367	0.46 259	2.62 202	2.08 456	1.01 377	5.60 432	0.74 343	10.37 430	11.48 502	5.15 285	8.43 371	5.67 374	1.73 279	7.97 408	2.34 365	0.02 380	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.14 402

gwcnet-sp	3.31 369	1.47 494	7.26 498	1.73 395	0.69 329	7.57 481	1.14 414	8.59 373	6.17 357	8.57 455	5.25 270	4.26 317	3.36 353	6.46 294	3.44 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 373	0.11 360

scenet	3.31 369	1.47 494	7.26 498	1.73 395	0.69 329	7.57 481	1.14 414	8.59 373	6.17 357	8.57 455	5.25 270	4.26 317	3.36 353	6.46 294	3.44 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 373	0.11 360

ssnet	3.31 369	1.47 494	7.26 498	1.73 395	0.69 329	7.57 481	1.14 414	8.59 373	6.17 357	8.57 455	5.25 270	4.26 317	3.36 353	6.46 294	3.44 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 373	0.11 360

hknet	3.31 369	0.42 226	4.68 402	0.46 188	1.17 394	7.13 471	1.63 445	9.05 389	6.91 389	6.11 328	6.15 297	9.66 463	2.85 337	7.48 377	2.45 374	0.01 268	0.03 334	0.03 493	0.00 1	0.04 182	0.00 1

CFNet-ft	3.31 369	0.94 432	2.69 210	1.50 350	2.38 482	2.81 273	0.68 321	8.35 361	7.43 407	4.45 257	9.94 407	10.20 475	4.60 426	6.50 302	3.41 408	0.00 1	0.00 1	0.03 493	0.00 1	0.22 440	0.03 164

CFNet_RVC	3.31 369	0.94 432	2.69 210	1.50 350	2.38 482	2.81 273	0.68 321	8.35 361	7.43 407	4.45 257	9.94 407	10.20 475	4.60 426	6.49 300	3.41 408	0.00 1	0.00 1	0.03 493	0.00 1	0.22 440	0.03 164

ASMatch	3.32 375	0.50 275	3.32 296	1.72 394	0.45 279	1.93 151	0.68 321	6.42 307	3.89 235	6.18 334	22.30 549	4.61 334	4.82 441	7.65 384	1.70 317	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.03 392	0.01 35	0.18 435

GMM-Stereo	3.32 375	0.27 69	2.52 189	0.82 245	0.48 291	2.27 190	4.91 531	5.06 212	3.08 176	7.06 385	16.72 509	6.21 389	3.70 376	7.60 381	1.16 265	0.04 447	0.00 1	0.00 1	0.04 412	0.10 307	4.45 585

AACVNet	3.33 377	1.03 444	3.56 317	3.46 546	0.63 320	3.09 303	0.28 204	8.78 383	3.43 207	5.99 319	10.64 426	10.08 472	4.03 395	8.69 461	2.51 378	0.03 426	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.26 462	0.06 270

PSM-AAD	3.33 377	0.20 25	1.47 66	0.73 234	0.54 308	2.55 225	6.19 545	4.97 205	3.27 192	10.92 520	11.92 452	2.95 253	9.59 540	7.90 403	0.82 210	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 182	2.47 576

PSMNet-RSSM	3.33 377	0.77 381	3.22 288	2.12 462	1.90 458	2.33 198	0.71 332	11.17 450	5.83 331	5.90 317	11.43 446	7.04 412	4.83 442	5.96 264	3.17 399	0.00 1	0.00 1	0.02 474	0.00 1	0.08 278	0.02 105

PAM	3.38 380	0.31 99	5.61 455	1.37 333	0.71 335	7.60 484	0.38 232	8.94 386	3.55 215	5.54 296	4.69 243	16.09 542	7.03 495	3.67 175	1.02 249	0.00 1	0.21 539	0.00 1	0.38 543	0.07 264	0.41 511

qqq1	3.38 380	0.39 195	3.61 321	1.69 385	0.11 94	2.85 280	0.29 207	12.46 498	10.41 482	7.16 391	10.23 413	4.78 340	4.45 419	8.71 463	0.30 68	0.07 479	0.05 386	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.03 164

fff1	3.38 380	0.39 195	3.61 321	1.69 385	0.11 94	2.85 280	0.29 207	12.46 498	10.41 482	7.16 391	10.23 413	4.78 340	4.45 419	8.71 463	0.30 68	0.07 479	0.05 386	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.03 164

TransformOpticalFlow	3.38 380	0.70 362	4.54 392	1.00 277	0.30 225	3.56 348	0.14 145	9.67 408	7.30 405	5.55 297	13.34 475	6.74 405	5.03 446	8.22 436	1.34 282	0.00 1	0.01 193	0.01 442	0.00 1	0.04 182	0.11 360

G2L-Stereo	3.40 384	0.93 429	4.73 406	1.61 374	2.05 463	2.88 286	0.60 298	8.94 386	5.84 332	7.42 405	7.33 344	8.61 449	2.16 298	8.44 447	6.11 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.18 435

RAFT_CTSACE	3.40 384	1.07 450	4.52 390	1.27 313	3.14 506	4.00 386	1.07 408	3.93 137	4.43 270	4.66 269	17.94 525	7.21 419	2.76 331	10.82 518	0.85 216	0.00 1	0.07 432	0.00 1	0.00 1	0.30 474	0.01 24

AAGNet	3.41 386	0.34 147	2.45 179	1.78 402	0.39 261	3.69 358	1.05 405	4.79 193	4.61 283	9.62 489	7.74 358	4.98 346	6.38 479	7.34 368	13.02 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.04 209

cf-r	3.42 387	0.81 395	3.97 352	2.41 498	2.78 497	2.85 280	0.64 312	8.44 364	6.32 365	6.25 341	11.57 449	8.97 454	3.54 368	5.93 263	3.83 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 296	0.07 291

G2L-ROB	3.43 388	0.77 381	3.89 349	1.71 392	1.16 393	4.51 405	0.44 249	11.70 471	5.70 324	7.51 410	5.34 276	11.24 496	1.71 276	7.66 386	5.10 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.10 345

CoDeX	3.43 388	0.68 355	4.49 388	0.98 275	1.65 432	6.37 451	2.14 462	13.23 519	6.07 349	7.23 396	8.95 380	4.09 307	3.79 385	6.31 284	2.37 369	0.03 426	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.07 264	0.15 413

STrans-v2	3.43 388	0.73 368	4.82 408	0.26 141	0.60 314	3.00 295	1.19 419	10.41 432	7.22 402	5.79 302	10.97 437	6.75 406	7.03 495	8.25 437	1.40 285	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.18 435

Select-FE	3.44 391	0.73 368	8.39 515	1.44 347	0.96 368	2.01 164	0.10 112	8.84 385	3.94 240	5.36 293	10.32 417	9.73 464	8.82 527	6.28 280	0.83 211	0.01 268	0.22 543	0.01 442	0.49 556	0.03 147	0.30 493

MLCV	3.44 391	0.88 413	5.60 454	1.39 336	0.25 202	4.36 399	0.33 220	7.25 338	7.28 404	9.17 476	12.24 462	5.09 354	2.47 312	9.15 482	3.23 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.02 105

ff1	3.45 393	0.31 99	3.97 352	1.34 326	0.98 371	2.80 265	0.48 255	4.53 171	10.19 477	6.29 347	9.23 388	5.59 369	3.72 381	10.11 504	9.35 528	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.04 209

PAM_32	3.50 394	0.32 113	5.22 435	1.32 323	0.53 306	7.49 478	0.39 233	9.52 405	3.91 237	5.22 287	5.28 273	16.75 548	7.44 503	4.61 214	0.90 234	0.00 1	0.20 536	0.00 1	0.39 546	0.09 296	0.39 506

UGAM-zero	3.51 395	0.33 131	4.44 385	0.88 254	0.65 323	3.52 346	0.16 157	11.35 459	2.71 142	5.09 284	5.82 287	15.28 534	9.14 535	8.38 441	1.61 308	0.00 1	0.16 516	0.00 1	0.46 553	0.02 95	0.19 446

DeepPruner_ROB	3.52 396	1.14 464	4.06 364	1.12 299	1.65 432	3.65 353	0.83 365	13.96 529	4.47 274	7.80 420	10.84 431	7.05 414	2.16 298	8.14 426	3.08 397	0.07 479	0.03 334	0.00 1	0.01 346	0.32 483	0.06 270

SMFormer	3.54 397	0.39 195	3.61 321	1.69 385	0.11 94	2.85 280	0.29 207	12.46 498	10.41 482	7.16 391	10.23 413	4.78 340	4.45 419	8.71 463	3.51 417	0.07 479	0.05 386	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.04 209

tta	3.54 397	0.39 195	3.61 321	1.69 385	0.11 94	2.85 280	0.29 207	12.46 498	10.41 482	7.16 391	10.23 413	4.78 340	4.45 419	8.71 463	3.51 417	0.07 479	0.05 386	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.03 164

Sa-1000	3.55 399	0.75 375	3.63 325	1.91 421	0.30 225	3.55 347	1.63 445	7.39 341	8.54 449	7.70 417	17.44 522	4.00 303	2.82 335	9.44 496	1.33 280	0.00 1	0.10 470	0.00 1	0.18 483	0.21 433	0.04 209

G2L-Stereo_test	3.57 400	0.86 406	3.66 327	2.79 517	1.52 423	4.11 390	1.17 418	11.35 459	6.27 362	7.97 430	8.87 377	9.39 459	2.26 304	6.55 307	4.33 441	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.22 440	0.13 390

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 401	1.29 484	12.46 547	1.53 360	0.98 371	3.48 337	0.81 359	11.99 482	4.40 269	4.33 254	11.05 439	8.83 452	2.02 292	4.52 207	1.66 314	0.01 268	0.14 500	0.00 1	0.68 566	0.86 545	0.44 518

DDVS	3.59 402	0.53 294	4.53 391	2.02 445	1.27 402	6.63 459	0.49 265	8.73 381	4.10 255	7.14 389	7.63 353	12.68 512	2.25 302	8.69 461	4.09 437	0.08 484	0.20 536	0.01 442	0.00 1	0.14 369	0.59 537

KYRaft	3.59 402	0.31 99	1.84 105	0.76 240	0.46 280	2.29 192	4.04 511	4.75 191	3.25 191	8.93 471	19.47 532	6.62 403	5.07 449	7.79 396	0.71 179	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.04 182	5.38 592

STTStereo	3.60 404	0.93 429	6.34 477	2.71 511	2.23 476	3.68 357	0.63 308	9.42 400	6.73 384	9.87 495	6.97 325	8.84 453	3.65 372	6.85 327	3.04 395	0.00 1	0.02 279	0.01 442	0.00 1	0.02 95	0.02 105

LMCR-Stereo	3.63 405	1.29 484	4.20 372	2.54 504	0.17 150	8.08 488	1.52 439	11.46 463	4.73 288	8.45 453	10.66 428	1.91 224	5.03 446	7.69 388	3.58 422	0.92 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 498	0.02 105

Prome-Stereo	3.65 406	0.29 82	1.92 117	0.91 258	0.49 294	2.07 167	4.75 529	4.41 163	3.23 190	9.32 480	20.63 540	4.06 306	7.19 497	7.70 389	1.17 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	4.72 589

hitnet-ft	3.66 407	0.65 343	2.79 232	0.89 256	0.72 337	4.25 392	0.55 280	9.11 392	7.52 411	7.14 389	10.19 411	12.49 510	4.70 432	7.44 373	4.41 444	0.03 426	0.00 1	0.06 516	0.00 1	0.20 422	0.04 209

iResNet	3.68 408	0.91 423	7.94 511	2.97 528	0.34 247	4.44 404	0.48 255	7.70 346	9.74 468	7.72 418	12.74 469	4.03 304	2.87 339	8.05 416	3.37 407	0.02 380	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.09 322

acv_ft	3.69 409	0.53 294	4.58 399	2.31 488	4.71 569	7.44 477	0.86 379	8.54 372	5.70 324	9.29 479	9.26 396	5.77 376	4.15 398	2.24 131	8.13 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 473	0.01 24

ac_64	3.70 410	0.47 261	3.50 313	2.87 520	3.50 522	5.91 441	0.72 336	10.17 427	4.34 266	8.16 436	5.80 286	10.82 487	5.64 466	7.08 350	4.73 451	0.03 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.14 402

CFNet	3.72 411	1.10 456	5.03 420	2.49 502	1.59 425	4.90 416	0.22 186	11.38 461	9.88 473	4.80 272	11.25 442	6.44 395	3.68 373	8.33 439	3.00 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 440	0.07 291

DAS	3.74 412	0.35 162	5.19 433	1.99 438	3.74 531	2.36 201	3.22 492	7.77 348	9.27 459	8.70 459	12.08 455	4.45 327	5.43 460	8.39 442	1.71 318	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.02 105

DRaft	3.74 412	0.43 237	2.60 198	0.12 92	0.15 131	4.76 412	1.34 431	5.33 239	4.31 265	10.30 504	21.91 546	3.27 269	8.83 528	7.36 370	3.66 425	0.05 461	0.10 470	0.00 1	0.14 461	0.10 307	0.14 402

GrayStereo	3.74 412	0.20 25	1.94 121	1.55 364	0.60 314	3.12 308	8.22 570	5.76 269	3.32 199	10.40 508	16.66 508	5.81 379	8.60 524	6.57 308	1.37 284	0.01 268	0.00 1	0.01 442	0.63 561	0.02 95	0.04 209

GEStereo_RVC	3.74 412	0.73 368	4.95 416	2.01 443	1.24 398	4.36 399	3.07 487	11.77 475	7.80 425	6.87 376	6.52 315	7.70 424	4.31 412	8.98 477	4.19 439	0.03 426	0.01 193	0.02 474	0.02 374	0.13 359	0.11 360

ITSA-stereo	3.76 416	0.54 299	3.80 338	1.91 421	0.29 223	3.09 303	0.70 329	13.22 518	15.64 537	6.79 368	6.66 317	4.15 312	3.52 367	8.30 438	5.00 457	0.09 489	0.07 432	0.11 531	0.10 447	0.18 410	0.95 549

GwcNet-RSSM	3.77 417	1.05 446	5.06 422	2.21 472	1.87 455	2.36 201	1.52 439	8.98 388	7.96 429	5.91 318	14.59 491	7.94 431	3.50 364	6.43 292	5.70 468	0.00 1	0.00 1	0.04 505	0.00 1	0.20 422	0.08 309

SepStereo	3.78 418	0.35 162	5.19 433	1.99 438	3.74 531	2.36 201	3.22 492	7.77 348	9.27 459	8.70 459	12.08 455	4.45 327	5.43 460	9.18 483	1.71 318	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.02 105

DEmStereo	3.79 419	0.37 183	3.69 329	0.17 120	0.17 150	5.28 427	2.54 470	4.35 158	3.70 219	8.21 442	20.15 534	5.13 356	10.38 547	7.65 384	3.85 430	0.01 268	0.01 193	0.01 442	0.00 1	0.02 95	0.06 270

FADNet-RVC-Resample	3.79 419	1.62 508	12.06 543	1.43 343	0.66 324	5.94 442	2.41 466	10.18 428	8.58 451	6.28 345	4.22 231	5.33 364	4.80 440	7.71 390	3.19 400	0.17 513	0.21 539	0.17 544	0.12 454	0.41 512	0.29 491

anonymousa	3.80 421	0.55 303	3.35 298	1.24 308	3.74 531	9.04 501	0.36 224	6.74 323	4.03 247	7.72 418	19.64 533	10.62 482	6.01 473	1.52 93	1.40 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 418	0.00 1	0.03 164

UPFNet	3.82 422	0.47 261	4.34 381	2.21 472	3.38 516	7.26 473	2.69 477	9.89 414	5.96 341	7.98 431	7.53 347	7.89 428	3.15 347	7.72 392	5.88 472	0.01 268	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.06 270

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 423	1.06 449	5.23 437	2.72 513	3.27 512	4.36 399	0.61 301	10.71 440	7.56 412	8.75 461	7.89 362	9.86 467	3.90 389	7.15 358	3.44 410	0.14 505	0.02 279	0.02 474	0.03 392	0.04 182	0.03 164
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 424	0.82 398	3.01 257	2.00 442	2.58 491	5.28 427	3.34 496	10.85 446	6.33 366	7.27 399	7.32 343	10.15 473	9.02 532	6.19 273	2.51 378	0.22 524	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.12 344	0.03 164

mmx	3.86 425	0.31 99	3.97 352	1.34 326	0.98 371	2.80 265	0.48 255	12.18 494	10.66 490	6.29 347	9.23 388	5.59 369	3.72 381	10.11 504	9.35 528	0.05 461	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.04 209

xxx	3.86 425	0.31 99	3.98 356	1.34 326	0.98 371	2.80 265	0.48 255	12.18 494	10.66 490	6.29 347	9.23 388	5.59 369	3.72 381	10.11 504	9.35 528	0.05 461	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.04 209

THIR-Stereo	3.86 425	0.77 381	2.62 202	0.12 92	0.13 119	4.25 392	6.63 556	5.30 235	4.18 261	10.33 505	17.13 516	6.58 402	7.62 510	7.78 395	3.51 417	0.01 268	0.07 432	0.07 522	0.00 1	0.11 328	0.02 105

UGAM	3.90 428	0.48 268	4.69 403	0.17 120	0.08 58	3.67 354	1.22 420	4.81 194	14.45 526	4.59 263	11.94 453	14.20 524	3.80 386	9.92 503	3.61 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.32 483	0.07 291

AASNet	3.90 428	0.92 426	4.41 382	3.56 552	4.00 544	6.70 460	1.26 425	18.71 571	6.14 354	7.35 403	7.91 363	4.35 324	2.58 318	3.04 154	6.62 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 506	0.14 402

PS-NSSS	3.90 428	1.84 523	4.55 395	0.87 253	2.95 503	4.10 389	2.00 460	10.77 443	8.23 439	6.75 365	14.63 492	5.01 351	2.24 300	8.41 444	2.91 391	0.33 539	0.03 334	0.83 572	0.00 1	0.82 543	0.70 542

DualNet (step1)	3.91 431	1.11 459	6.15 470	1.27 313	0.60 314	5.22 423	2.54 470	10.66 437	7.73 420	8.36 445	7.55 348	6.55 397	4.27 405	6.58 309	1.62 309	1.49 576	0.03 334	3.10 584	2.99 591	0.20 422	0.15 413

FADNet_RVC	3.91 431	1.67 514	12.95 556	0.96 271	0.75 339	5.71 434	0.54 275	10.83 445	6.60 380	3.46 231	8.09 365	4.10 309	3.40 360	9.43 493	6.33 478	0.36 541	0.44 570	0.17 544	0.46 553	0.91 546	0.95 549

ISRNet	3.93 433	0.55 303	5.49 447	3.20 537	2.69 495	2.11 172	0.26 199	7.01 332	6.40 369	11.00 523	17.99 526	8.31 437	2.64 320	6.51 303	4.36 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.02 105

CrosDoStereo	3.96 434	0.45 253	3.04 264	0.32 155	0.20 184	3.28 321	11.63 592	5.76 269	4.45 272	9.04 472	16.58 506	4.99 347	7.45 504	8.04 413	3.72 426	0.00 1	0.02 279	0.01 442	0.00 1	0.16 380	0.10 345

DeepStereo_LL	3.96 434	0.45 253	3.04 264	0.32 155	0.20 184	3.28 321	11.63 592	5.76 269	4.45 272	9.04 472	16.58 506	4.99 347	7.45 504	8.04 413	3.72 426	0.00 1	0.02 279	0.01 442	0.00 1	0.16 380	0.10 345

RAFT-RH_RVC	3.96 434	0.46 259	2.93 250	1.55 364	0.42 271	3.14 310	0.14 145	3.70 116	5.98 344	11.25 526	32.23 586	5.29 360	1.68 274	8.13 425	2.14 353	0.08 484	0.00 1	0.00 1	0.03 392	0.01 35	0.00 1

UNet	3.97 437	0.61 327	6.50 483	1.68 384	3.22 510	9.82 510	0.31 214	9.50 402	5.32 309	7.20 395	6.35 312	10.59 480	5.91 471	6.93 334	5.49 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.01 24

FADNet-RVC	3.98 438	1.84 523	12.48 549	1.69 385	0.44 272	4.33 396	1.31 429	11.84 476	7.15 400	3.53 233	3.50 219	10.63 483	4.43 417	9.12 480	6.25 477	0.03 426	0.10 470	0.00 1	0.03 392	0.60 528	0.25 475

HSM	4.00 439	0.79 389	3.16 283	1.59 372	2.17 472	6.77 462	1.11 412	12.28 496	6.35 368	6.75 365	8.11 366	13.90 521	5.37 456	8.85 471	2.71 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.02 105

coex_refinement	4.04 440	0.87 409	3.55 316	2.96 527	1.40 416	4.28 394	0.32 215	11.18 451	7.72 418	8.32 443	13.44 477	10.01 471	3.48 363	6.28 280	6.76 488	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.16 425

HBP-ISP	4.09 441	1.05 446	4.10 368	1.87 414	1.31 409	7.56 480	3.98 508	11.26 453	9.94 474	7.81 421	14.44 489	3.23 268	4.27 405	8.89 474	1.87 331	0.06 471	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.04 209

TDLM	4.11 442	1.11 459	3.54 315	1.62 378	1.04 378	3.91 380	7.41 566	10.60 435	10.67 492	6.38 353	12.59 465	5.95 382	4.77 436	8.79 469	3.04 395	0.58 555	0.00 1	0.01 442	0.00 1	0.19 418	0.12 378

CSP-Net	4.12 443	1.28 482	3.70 332	1.54 362	1.06 379	13.28 553	2.33 465	12.96 513	5.45 312	8.87 467	8.54 373	8.43 441	3.03 343	8.16 428	3.65 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 410	0.03 164

test_xeample	4.13 444	0.36 176	2.75 220	1.23 307	0.51 301	3.96 383	0.13 135	12.63 506	7.65 415	7.49 409	10.86 433	3.29 270	3.36 353	6.71 319	21.53 587	0.02 380	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.04 209

Anonymous_2	4.14 445	0.62 332	3.21 287	1.40 337	1.43 419	5.19 422	0.32 215	6.63 317	4.38 268	4.48 260	2.30 171	8.08 434	7.00 493	5.37 242	2.29 362	0.23 525	0.75 578	5.20 594	18.12 624	5.66 587	0.23 466

CBMV_ROB	4.14 445	0.52 290	3.14 281	1.30 320	0.77 343	6.92 465	1.97 459	10.11 425	9.58 465	8.92 469	14.20 486	7.12 416	5.90 470	8.65 457	3.50 416	0.01 268	0.05 386	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.09 322

SACVNet	4.15 447	1.26 477	3.81 340	3.12 533	1.68 437	3.09 303	2.85 483	11.91 479	5.96 341	10.52 511	11.20 440	10.59 480	3.95 390	8.97 476	3.25 404	0.08 484	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.32 483	0.44 518

MMNet	4.16 448	0.77 381	5.47 446	1.40 337	1.67 435	10.78 525	0.63 308	8.64 379	8.47 446	8.80 464	8.33 368	7.51 420	6.61 482	7.53 378	6.54 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.05 248

CVANet_RVC	4.16 448	1.16 466	3.60 320	1.94 430	1.46 420	3.92 381	4.68 526	10.89 447	8.34 441	7.58 413	10.84 431	10.27 477	6.62 485	8.56 451	2.69 384	0.39 544	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.21 433	0.09 322

pcwnet_v2	4.20 450	0.36 176	8.53 517	1.33 324	1.12 385	3.43 329	0.41 238	12.85 509	14.16 524	9.90 497	14.29 487	5.90 381	3.03 343	6.20 275	2.06 348	0.01 268	0.05 386	0.04 505	0.02 374	0.16 380	0.18 435

HSM-Net_RVC	4.20 450	0.32 113	2.76 224	0.63 223	0.69 329	6.95 466	1.69 449	11.96 481	8.36 442	8.83 465	12.17 459	15.18 533	4.21 401	6.91 332	3.30 406	0.02 380	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.01 24
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 452	0.50 275	5.45 445	1.34 326	1.68 437	7.04 467	4.51 523	10.73 441	7.00 393	10.78 517	6.80 320	8.48 444	4.63 429	9.91 502	5.12 459	0.02 380	0.06 408	0.02 474	0.03 392	0.08 278	0.03 164

FADNet	4.23 453	1.65 511	11.75 542	1.64 381	0.80 348	4.80 413	0.77 349	13.76 528	11.65 504	3.97 246	5.24 268	9.62 462	5.14 451	8.40 443	3.78 428	0.21 522	0.04 368	0.07 522	0.05 418	1.14 551	0.10 345

iResNet_ROB	4.23 453	1.02 442	4.90 412	2.18 468	0.93 365	2.92 288	0.37 227	15.10 546	16.91 546	7.89 426	10.51 422	7.03 410	3.07 346	8.16 428	3.46 414	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 307	0.02 105

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 455	25.07 608	26.53 598	0.44 186	0.07 41	1.50 104	0.54 275	2.09 17	1.57 90	0.51 123	0.62 78	0.21 91	0.20 56	1.44 88	0.53 148	12.03 610	0.01 193	0.00 1	0.08 431	1.75 566	9.69 605

1111x	4.25 456	0.30 94	4.31 377	1.47 349	0.37 257	5.10 420	0.32 215	12.86 510	9.82 471	6.01 320	9.73 405	8.78 451	5.97 472	9.43 493	10.39 541	0.06 471	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.04 209

HGLStereo	4.25 456	0.52 290	4.65 400	3.09 529	5.18 574	6.51 458	0.73 337	10.37 430	6.74 385	7.32 401	12.44 464	7.00 409	7.21 499	7.46 374	5.51 465	0.00 1	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.10 345

delet	4.27 458	0.72 365	4.50 389	1.07 290	3.75 535	10.79 526	4.04 511	9.95 415	7.89 426	8.09 434	8.89 378	8.46 442	3.81 387	7.56 379	5.80 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 328	0.02 105

iResNetv2_ROB	4.28 459	1.43 491	7.17 497	2.91 521	1.26 399	4.36 399	1.62 444	13.64 526	10.25 481	9.83 493	11.41 444	7.68 423	4.00 391	7.75 394	1.85 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 499	0.09 322

RAFT + AFF	4.30 460	1.55 502	5.84 459	1.43 343	2.36 481	5.94 442	6.72 558	10.01 420	7.56 412	7.55 411	8.96 382	7.09 415	6.73 488	8.57 452	4.02 434	0.02 380	0.47 573	0.00 1	0.01 346	0.56 522	0.54 531

ADLNet	4.32 461	0.80 393	4.33 378	3.60 553	3.56 524	6.87 464	2.48 469	11.20 452	7.58 414	9.87 495	9.62 402	8.39 439	4.95 444	6.16 271	6.60 485	0.01 268	0.01 193	0.00 1	0.01 346	0.12 344	0.25 475

CRFU-Net	4.45 462	0.67 353	5.02 418	2.78 516	1.32 410	12.67 547	3.35 497	11.26 453	3.52 212	10.06 501	9.30 398	10.91 490	6.92 492	7.26 362	3.24 403	0.15 507	0.16 516	0.16 541	0.00 1	0.26 462	0.05 248

ACV-stereo	4.46 463	0.76 378	9.94 531	1.91 421	1.06 379	11.61 534	1.28 426	6.25 294	7.09 397	3.09 219	5.21 266	16.88 549	10.23 546	7.96 406	5.47 463	0.06 471	0.15 507	0.01 442	0.00 1	0.12 344	0.14 402

ssnet_v2	4.46 463	0.87 409	5.18 432	1.57 368	0.67 326	9.14 502	4.73 528	11.84 476	9.68 466	8.79 462	6.24 305	9.91 468	4.34 413	6.28 280	9.30 527	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.28 471	0.30 493

ADLNet2	4.46 463	0.90 419	6.06 467	2.74 515	3.91 540	6.79 463	3.01 486	10.95 449	8.40 444	7.27 399	9.80 406	9.85 466	5.43 460	7.29 363	6.44 481	0.01 268	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.15 373	0.11 360

StereoDRNet-Refined	4.46 463	0.62 332	3.80 338	1.92 425	0.40 263	9.35 504	0.15 151	10.02 421	8.83 454	12.69 538	11.62 450	9.34 457	3.87 388	8.06 420	8.02 504	0.00 1	0.00 1	0.01 442	0.05 418	0.20 422	0.26 481
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 467	0.31 99	2.77 225	1.69 385	0.47 289	7.74 486	0.07 90	14.04 530	7.91 428	5.82 306	8.97 383	9.34 457	3.41 361	7.33 367	20.24 582	0.05 461	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.04 209

NVstereo2D	4.51 467	0.82 398	6.86 491	3.28 540	3.38 516	8.16 489	3.13 489	10.51 433	15.15 534	4.90 275	6.89 324	7.87 426	4.78 438	9.88 501	3.91 432	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.06 425	0.02 95	0.58 534

DLCB_ROB	4.51 467	0.91 423	3.78 336	2.19 469	1.07 382	6.28 448	3.09 488	9.78 410	7.72 418	10.65 514	12.97 471	13.91 522	3.71 377	8.72 467	5.30 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.10 345

RASNet	4.52 470	0.61 327	4.42 383	3.42 544	4.68 568	4.58 408	0.99 398	9.54 406	8.01 430	5.28 290	11.42 445	10.34 479	8.88 529	9.28 488	8.68 519	0.15 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.04 209

FTStereo	4.55 471	0.36 176	2.18 162	0.94 265	0.38 259	2.60 235	8.82 573	4.98 208	3.17 184	10.88 519	30.35 581	5.60 373	7.60 509	7.62 383	1.55 301	0.17 513	0.00 1	0.05 512	0.00 1	0.03 147	3.80 583

dad	4.66 472	1.89 527	5.51 450	0.94 265	0.09 72	2.16 180	0.37 227	7.10 335	14.43 525	10.13 502	16.84 510	14.97 530	1.90 288	6.82 323	4.15 438	1.09 569	0.11 478	4.08 590	0.46 553	0.17 394	0.06 270

LL-Strereo	4.71 473	1.64 510	7.51 507	1.15 301	4.31 550	3.71 360	1.45 435	9.21 394	8.36 442	8.37 449	8.17 367	10.82 487	11.36 553	12.51 541	4.82 454	0.00 1	0.12 485	0.00 1	0.00 1	0.31 479	0.32 498

CBFPSM	4.87 474	0.94 432	14.70 564	1.51 353	1.15 390	11.49 532	2.55 474	7.28 339	6.47 374	6.23 338	4.83 247	15.30 535	8.99 531	6.88 328	8.20 512	0.03 426	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.40 509	0.42 514

SGM-Forest	4.96 475	0.32 113	2.84 236	1.21 305	0.64 322	10.23 515	6.64 557	11.55 466	10.98 494	10.94 522	13.59 478	11.65 502	4.30 410	8.94 475	4.63 449	0.11 494	0.04 368	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.46 522
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 476	1.47 494	7.42 504	2.40 495	2.14 470	8.73 497	3.64 505	12.42 497	13.11 517	7.03 383	7.57 351	7.88 427	6.52 481	10.16 509	7.82 500	0.02 380	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.11 328	1.07 553
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 477	1.74 516	6.38 479	1.96 434	1.29 406	2.26 189	1.69 449	10.07 422	18.53 552	7.88 425	18.15 527	8.49 445	2.70 324	10.59 514	7.04 491	0.96 567	0.15 507	0.02 474	0.00 1	0.13 359	0.12 378

PSMNet_ROB	5.02 478	1.63 509	6.03 466	1.90 420	1.83 452	9.57 508	6.35 553	15.58 551	7.23 403	6.15 333	10.48 421	12.22 508	4.16 399	8.02 412	8.71 520	0.02 380	0.01 193	0.01 442	0.10 447	0.20 422	0.12 378

GASNet	5.19 479	4.61 568	9.38 526	4.73 575	2.10 467	3.80 374	1.57 442	12.07 487	10.96 493	8.92 469	7.03 333	8.21 436	7.67 511	14.02 553	7.36 493	0.02 380	0.15 507	0.00 1	0.00 1	0.69 535	0.42 514

TCMNet	5.22 480	1.96 531	9.78 529	4.11 567	6.57 582	8.83 498	1.35 433	10.74 442	8.07 432	6.39 354	12.76 470	8.32 438	4.75 435	8.62 456	10.09 540	0.11 494	0.18 525	0.31 557	0.09 442	0.75 540	0.57 533

FINET	5.32 481	1.14 464	10.04 532	2.17 467	3.67 530	6.49 455	6.76 559	11.68 470	22.08 572	7.42 405	12.15 458	4.24 315	3.61 371	9.25 487	5.35 462	0.04 447	0.04 368	0.00 1	0.00 1	0.17 394	0.09 322

CBMV	5.35 482	0.91 423	3.67 328	1.62 378	0.44 272	10.09 513	7.19 564	12.49 502	12.33 513	12.22 534	14.69 493	10.93 491	6.48 480	8.51 449	4.96 456	0.02 380	0.15 507	0.00 1	0.00 1	0.17 394	0.17 431
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 483	0.40 207	2.72 216	1.50 350	0.48 291	6.15 447	0.07 90	13.73 527	8.06 431	8.79 462	11.03 438	3.71 295	4.21 401	7.47 376	38.74 620	0.03 426	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.05 248

YMNet	5.52 484	1.83 521	8.79 519	3.47 548	4.46 558	10.72 523	0.91 388	9.99 417	6.43 371	13.76 552	16.35 503	11.65 502	4.49 423	7.95 404	8.03 506	0.12 498	0.35 560	0.12 534	0.08 431	0.71 537	0.27 485

YMNet_1	5.52 484	1.83 521	8.79 519	3.47 548	4.46 558	10.72 523	0.91 388	9.99 417	6.43 371	13.76 552	16.35 503	11.65 502	4.49 423	7.95 404	8.03 506	0.12 498	0.35 560	0.12 534	0.08 431	0.71 537	0.27 485

StereoDRNet	5.59 486	1.75 517	6.80 488	3.12 533	4.45 557	10.61 521	4.35 519	18.80 573	9.73 467	12.22 534	6.87 323	11.44 500	4.65 431	8.09 423	8.26 513	0.02 380	0.11 478	0.00 1	0.03 392	0.20 422	0.28 489

PSMNet-RUCA	5.60 487	4.62 569	11.61 540	10.29 594	7.55 590	7.08 468	1.94 458	12.01 483	10.52 489	3.90 244	11.88 451	4.43 326	1.75 284	7.56 379	4.24 440	1.68 579	0.12 485	4.78 593	0.67 565	4.74 583	0.68 541

fast-acv-ft	5.62 488	1.39 489	7.01 492	2.02 445	1.89 457	12.23 542	1.82 455	7.35 340	9.45 463	10.46 510	20.27 537	14.55 528	7.71 512	7.41 371	7.61 497	0.10 492	0.09 458	0.16 541	0.07 426	0.59 526	0.13 390

ETE_ROB	5.80 489	1.77 518	6.33 476	1.44 347	0.78 347	6.43 453	6.90 560	12.53 503	8.08 433	12.93 543	14.89 494	21.13 575	5.87 469	9.83 500	6.57 484	0.04 447	0.01 193	0.00 1	0.02 374	0.08 278	0.33 499

test_sample9	5.87 490	1.11 459	6.15 470	1.27 313	0.60 314	5.22 423	2.54 470	10.66 437	7.73 420	8.36 445	7.55 348	6.55 397	4.27 405	11.68 531	11.44 551	1.49 576	24.31 631	3.10 584	2.99 591	0.20 422	0.15 413

DRN-Test	5.87 490	0.98 435	5.89 461	2.69 510	3.65 528	12.37 544	3.35 497	20.07 590	10.20 480	11.93 533	12.31 463	11.06 494	5.31 455	7.89 402	9.05 523	0.04 447	0.05 386	0.04 505	0.04 412	0.18 410	0.25 475

NCCL2	5.88 492	1.59 505	5.44 444	1.87 414	0.92 362	9.55 507	11.55 591	12.11 489	9.94 474	9.67 490	8.85 376	22.28 578	7.41 502	8.78 468	7.17 492	0.01 268	0.00 1	0.03 493	0.00 1	0.13 359	0.23 466

iinet-f	5.94 493	1.60 506	26.88 599	1.79 403	1.38 413	11.92 540	1.47 436	6.80 326	7.11 398	6.90 379	14.43 488	10.64 484	7.97 514	7.00 344	12.12 555	0.02 380	0.03 334	0.05 512	0.00 1	0.63 531	0.02 105

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 494	5.36 573	5.02 418	3.75 560	3.57 525	15.81 561	4.27 516	11.72 473	6.96 391	7.23 396	8.47 372	9.09 455	2.66 323	9.36 492	2.71 385	7.49 597	2.32 592	2.01 582	0.08 431	6.77 593	4.67 588

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 495	1.55 502	9.92 530	2.40 495	3.22 510	10.28 516	3.14 490	11.64 468	9.79 469	9.54 487	20.22 536	11.16 495	6.77 489	10.61 515	9.16 524	0.06 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.04 209

APVNet	5.98 495	1.72 515	8.72 518	3.21 538	4.04 546	12.31 543	1.81 454	19.09 579	6.10 350	6.13 332	13.41 476	10.69 485	6.30 476	11.26 525	13.90 564	0.05 461	0.02 279	0.11 531	0.03 392	0.53 520	0.20 453

z-ln-s-r	5.99 497	1.34 487	15.55 567	1.52 355	1.95 460	3.28 321	2.71 479	7.72 347	11.16 496	6.43 357	25.06 564	8.76 450	5.86 468	11.03 522	17.17 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.11 360

NaN_ROB	6.00 498	1.24 475	6.29 475	1.34 326	1.68 437	9.60 509	10.31 585	15.09 544	15.79 539	12.62 537	8.95 380	11.67 505	5.83 467	11.78 535	6.41 480	0.05 461	0.13 495	0.08 525	0.20 492	0.22 440	0.79 544

DANet	6.02 499	1.23 473	8.45 516	3.86 563	3.94 542	7.64 485	1.34 431	9.51 404	7.00 393	13.39 547	15.53 498	15.99 540	7.02 494	12.14 537	12.37 556	0.19 517	0.12 485	0.02 474	0.03 392	0.13 359	0.56 532
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 500	1.22 471	5.61 455	2.56 507	0.90 361	6.32 449	7.07 562	12.92 512	8.30 440	14.76 558	15.13 496	19.84 566	6.66 487	10.36 510	8.58 517	0.02 380	0.04 368	0.00 1	0.03 392	0.11 328	0.24 471

GANet	6.22 501	1.07 450	4.07 366	2.27 478	0.89 359	9.19 503	9.52 579	12.02 484	8.13 435	10.72 515	29.09 577	13.86 520	7.52 508	11.00 521	4.39 443	0.36 541	0.00 1	0.02 474	0.02 374	0.12 344	0.08 309

DISCO	6.28 502	0.57 311	5.78 458	3.43 545	1.17 394	11.22 529	3.39 499	12.14 492	16.16 541	6.52 361	11.22 441	16.96 550	6.32 477	19.51 583	10.74 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 493	0.11 360

Syn2CoEx	6.32 503	2.72 547	9.33 525	2.45 500	1.67 435	8.59 494	3.32 495	18.08 567	12.27 512	8.53 454	21.08 543	10.30 478	9.80 541	9.30 489	7.86 501	0.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 531	0.43 516

RYNet	6.34 504	0.89 416	5.88 460	1.41 340	4.48 561	15.97 563	4.18 514	13.41 521	16.49 542	10.81 518	7.00 330	14.33 526	8.72 525	9.43 493	13.71 563	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.07 291

GwcNet	6.42 505	1.97 532	10.92 537	2.59 508	5.58 577	11.55 533	2.21 464	14.10 532	16.52 545	10.04 500	17.19 519	10.86 489	5.61 465	9.23 486	8.84 522	0.01 268	0.06 408	0.03 493	0.08 431	0.56 522	0.40 509

Wz-Net-LNSev	6.46 506	1.93 529	16.44 571	1.52 355	4.15 548	12.66 546	4.96 532	13.05 515	12.10 511	10.55 513	16.23 502	11.32 497	7.19 497	8.43 446	8.48 516	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.08 278	0.06 270

DGSMNet	6.47 507	2.61 545	13.64 559	3.46 546	3.74 531	8.97 500	6.01 543	14.15 533	13.01 516	7.46 408	14.10 484	9.94 469	4.79 439	10.44 511	6.22 476	1.30 573	1.70 589	1.80 579	1.52 584	2.27 573	2.35 574

GANetREF_RVC	6.56 508	2.89 549	7.58 509	3.41 543	0.40 263	12.96 549	9.58 580	15.09 544	17.25 549	10.33 505	10.62 425	12.27 509	8.16 518	12.21 538	4.53 447	0.41 547	0.00 1	0.00 1	0.02 374	3.12 578	0.39 506
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
LALA_ROB	6.58 509	1.80 520	6.25 473	1.26 311	0.94 366	10.08 512	9.02 575	16.00 553	11.51 503	12.74 539	13.02 472	24.77 581	5.25 453	10.56 513	8.02 504	0.04 447	0.05 386	0.00 1	0.02 374	0.10 307	0.25 475

S-Stereo	6.63 510	0.84 401	9.67 528	3.15 535	3.48 521	6.49 455	6.22 547	12.99 514	22.84 574	9.48 484	15.51 497	12.00 507	8.43 520	8.04 413	10.70 544	0.12 498	0.17 521	0.00 1	0.38 543	0.13 359	1.92 568

DeepPrunerF	6.75 511	2.69 546	23.31 589	3.68 556	7.16 585	3.78 371	4.29 517	13.42 522	20.13 564	8.13 435	10.46 420	7.18 418	8.06 516	11.10 523	9.44 531	0.24 528	0.15 507	0.29 555	0.42 549	0.66 534	0.45 520

edge stereo	6.76 512	1.01 440	6.76 487	2.20 471	2.45 486	6.41 452	2.45 468	14.84 542	11.98 510	15.29 560	18.31 528	22.02 576	12.56 558	10.82 518	7.49 495	0.03 426	0.06 408	0.11 531	0.03 392	0.30 474	0.14 402

NCC-stereo	6.77 513	1.49 498	6.48 481	2.92 523	4.40 553	7.43 475	3.61 502	19.52 586	13.29 518	8.39 450	16.91 511	15.96 538	12.13 555	12.85 544	7.70 498	1.47 574	0.11 478	0.01 442	0.42 549	0.14 369	0.24 471

Abc-Net	6.77 513	1.49 498	6.48 481	2.92 523	4.40 553	7.43 475	3.61 502	19.52 586	13.29 518	8.39 450	16.91 511	15.96 538	12.13 555	12.85 544	7.70 498	1.47 574	0.11 478	0.01 442	0.42 549	0.14 369	0.24 471
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 515	0.68 355	6.80 488	2.30 482	1.77 447	5.63 433	4.20 515	18.79 572	18.62 553	10.53 512	17.15 517	18.52 559	13.74 566	8.86 473	7.38 494	0.03 426	0.15 507	0.01 442	0.07 426	0.12 344	0.26 481

RP	6.84 516	1.29 484	5.53 453	3.92 564	5.18 574	6.32 449	3.53 500	11.73 474	15.31 535	9.54 487	22.38 550	18.25 557	14.47 568	10.11 504	7.49 495	0.91 565	0.01 193	0.12 534	0.15 465	0.33 487	0.19 446

ccnet	6.87 517	0.92 426	5.15 430	3.09 529	2.18 474	11.78 537	4.90 530	17.97 566	8.79 453	12.79 541	20.20 535	16.00 541	8.35 519	9.12 480	14.17 566	0.42 550	0.33 557	0.25 553	0.09 442	0.40 509	0.48 523

RGC	6.88 518	2.23 538	6.13 468	4.05 565	4.73 570	8.94 499	2.78 480	15.19 548	11.74 505	11.13 524	19.34 531	17.86 554	10.42 548	13.02 547	8.03 506	0.73 559	0.01 193	0.24 552	0.41 548	0.31 479	0.38 505

xyz-stereo	6.97 519	0.29 82	36.85 611	0.20 127	0.07 41	30.65 601	0.19 173	3.97 139	1.82 97	10.21 503	24.87 561	6.06 384	7.29 500	11.62 530	4.87 455	0.01 268	0.02 279	0.35 561	0.00 1	0.06 243	0.02 105

Nwc_Net	6.97 519	1.25 476	6.63 485	3.82 561	3.37 515	10.83 527	1.67 448	19.56 588	11.35 500	8.36 445	23.62 554	17.19 552	11.44 554	11.21 524	8.08 510	0.80 561	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.13 359	0.09 322

STTRV1_RVC	7.02 521	1.10 456	12.88 554	3.32 541	6.92 584	11.90 539	4.00 510	15.07 543	11.94 509	9.51 485	14.57 490	11.63 501	8.73 526	12.65 543	8.06 509	3.32 588	2.75 600	0.41 566	0.12 454	1.38 558	0.11 360

w-ln-seven-2	7.09 522	2.32 540	23.44 590	1.71 392	1.06 379	7.81 487	3.98 508	12.02 484	14.65 529	13.06 545	20.38 538	11.70 506	9.83 543	10.65 516	8.66 518	0.02 380	0.05 386	0.00 1	0.02 374	0.32 483	0.14 402

DStereoRT	7.14 523	1.05 446	6.27 474	2.26 477	1.39 415	10.94 528	1.76 453	7.53 345	4.14 258	7.55 411	10.86 433	2.79 247	6.79 490	8.01 411	4.49 446	0.13 503	0.18 525	49.57 629	15.74 623	0.23 447	1.13 554

ADCRef	7.27 524	1.38 488	16.37 569	2.52 503	3.30 514	11.63 535	3.16 491	10.80 444	9.35 461	13.03 544	25.27 567	8.17 435	8.92 530	8.06 420	21.81 590	0.15 507	0.08 446	0.16 541	0.34 538	0.38 502	0.58 534

psmorigin	7.34 525	1.58 504	18.31 576	2.35 492	0.87 354	6.72 461	1.70 452	10.63 436	7.14 399	19.77 575	22.71 551	20.13 568	11.34 552	12.96 546	9.49 532	0.04 447	0.17 521	0.06 516	0.17 476	0.21 433	0.50 527

Wz-Net-MNSev	7.43 526	2.35 542	15.22 565	2.34 491	3.41 520	17.27 572	8.55 571	11.91 479	13.48 520	13.37 546	17.05 514	13.70 517	7.47 507	11.90 536	9.99 539	0.40 546	0.03 334	0.00 1	0.01 346	0.16 380	0.07 291

SDNR	7.50 527	2.32 540	15.58 568	1.82 410	0.63 320	44.66 618	0.44 249	8.59 373	9.52 464	9.84 494	25.18 565	5.30 363	4.38 414	11.46 528	6.49 482	0.05 461	0.03 334	0.00 1	0.01 346	1.79 567	1.87 567

CSAN	7.62 528	1.60 506	6.56 484	1.83 411	0.66 324	12.40 545	10.52 588	14.45 537	21.32 569	14.19 554	15.98 500	17.84 553	13.02 563	12.32 539	8.38 514	0.09 489	0.07 432	0.03 493	0.04 412	0.33 487	0.67 540

SQANet	7.64 529	3.40 559	5.49 447	11.73 599	9.62 598	11.96 541	2.82 481	11.33 458	6.10 350	8.33 444	11.49 447	11.00 492	5.16 452	10.12 508	2.72 388	8.92 601	2.21 591	10.41 599	1.58 585	11.13 602	7.39 597

anonymity	7.68 530	3.83 562	12.39 546	7.04 587	12.67 606	8.18 490	2.00 460	17.50 562	6.85 387	13.56 550	9.21 387	9.97 470	7.82 513	11.28 526	5.58 466	6.27 595	4.98 617	3.68 588	2.96 590	3.33 580	4.48 586

CC-Net-ROB	7.68 530	9.21 593	7.46 505	3.82 561	3.66 529	15.68 560	5.02 533	17.95 565	10.45 488	6.44 358	14.00 483	7.63 422	4.77 436	10.75 517	3.10 398	5.99 594	2.46 594	16.28 604	1.08 577	6.30 591	1.56 564

stereogan	7.69 532	0.88 413	7.08 496	3.49 551	3.93 541	18.98 576	3.23 494	16.52 555	19.58 560	9.93 498	18.92 530	20.50 572	9.04 533	14.07 554	6.14 475	0.26 531	0.04 368	0.21 549	0.03 392	0.63 531	0.33 499

pmcnn	7.72 533	1.27 479	9.42 527	2.91 521	3.14 506	9.44 505	6.23 548	12.56 504	16.51 543	14.53 556	24.08 556	27.44 588	8.49 522	9.32 490	8.44 515	0.06 471	0.08 446	0.00 1	0.00 1	0.30 474	0.15 413

AF-Net	7.78 534	1.44 493	6.68 486	3.37 542	4.50 562	8.61 495	2.69 477	17.07 559	20.17 565	9.52 486	24.02 555	20.31 571	14.59 569	11.58 529	9.84 536	0.61 556	0.00 1	0.12 534	0.00 1	0.38 502	0.12 378

PASM	7.90 535	4.22 564	21.97 587	3.25 539	3.29 513	5.39 430	6.57 555	10.57 434	19.09 555	12.77 540	13.92 481	18.11 556	9.51 539	13.79 552	10.77 547	0.19 517	0.45 571	0.29 555	1.08 577	1.49 561	1.19 556

PWCDC_ROB	7.92 536	3.17 557	7.48 506	5.73 582	4.40 553	10.45 518	0.35 223	14.52 539	28.19 584	10.36 507	31.27 583	7.04 412	9.14 535	13.22 549	8.78 521	2.74 584	0.02 279	0.00 1	0.00 1	1.31 556	0.17 431

test_sample8	7.99 537	1.11 459	6.15 470	1.27 313	0.60 314	5.22 423	2.54 470	12.04 486	6.15 355	17.46 567	9.02 385	24.67 580	18.16 577	11.68 531	11.44 551	1.49 576	24.31 631	3.10 584	2.99 591	0.20 422	0.15 413

ADCP+	8.09 538	1.79 519	14.50 562	1.54 362	4.28 549	16.57 566	5.20 535	12.80 508	11.20 498	12.83 542	17.07 515	11.02 493	10.80 550	17.59 575	23.18 596	0.03 426	0.05 386	0.01 442	0.18 483	0.39 506	0.81 545

SuperB	8.10 539	3.15 556	24.67 592	2.65 509	1.23 397	9.88 511	4.29 517	10.18 428	30.07 587	11.53 530	12.18 460	6.12 386	6.65 486	10.50 512	14.47 567	0.14 505	0.11 478	0.35 561	0.25 515	13.06 606	0.48 523

PWC_ROB	8.24 540	3.13 554	12.74 553	2.43 499	4.43 556	7.51 479	1.22 420	16.63 556	19.24 558	16.08 563	28.29 574	13.99 523	10.16 545	13.63 551	14.06 565	0.42 550	0.00 1	0.05 512	0.00 1	0.59 526	0.27 485

MDST_ROB	8.37 541	0.32 113	9.03 523	4.18 570	2.42 485	26.86 595	6.14 544	19.36 583	13.52 521	27.09 592	22.75 552	9.47 461	4.74 434	15.06 561	6.34 479	0.02 380	0.02 279	0.00 1	0.00 1	0.02 95	0.13 390

G-Net	8.41 542	1.54 501	10.97 538	5.73 582	3.60 526	26.19 589	4.41 521	10.10 424	7.42 406	19.71 574	24.99 563	14.38 527	15.83 571	10.99 520	9.53 533	0.50 554	0.46 572	0.19 547	0.25 515	0.80 542	0.66 539

XQC	8.43 543	3.58 560	16.40 570	2.92 523	2.17 472	13.22 552	3.60 501	14.64 540	25.86 580	11.87 532	12.04 454	15.06 531	10.67 549	15.24 564	19.41 579	0.39 544	0.08 446	0.05 512	0.07 426	0.84 544	0.45 520

FBW_ROB	8.50 544	1.03 444	7.98 512	1.93 429	1.28 405	13.10 550	6.23 548	22.50 594	18.98 554	18.82 571	14.91 495	19.06 562	10.04 544	18.41 578	9.83 535	0.62 557	0.22 543	1.82 581	0.82 571	0.99 549	1.36 559

UDG	8.58 545	9.31 594	4.89 411	10.00 593	9.52 596	10.36 517	2.41 466	12.07 487	9.82 471	7.81 421	9.55 400	16.52 544	9.81 542	7.84 399	7.88 502	4.20 589	2.51 596	18.53 606	3.71 598	9.55 597	5.28 591

aanetorigin	8.72 546	3.29 558	27.55 600	1.95 431	3.84 538	4.93 418	5.39 540	5.49 251	10.05 476	27.85 593	31.47 584	15.80 537	12.78 560	9.04 478	11.98 553	0.25 529	0.22 543	0.22 550	0.25 515	1.28 555	0.84 547

GCST	9.08 547	17.31 603	3.98 356	52.92 628	10.66 601	11.29 531	0.20 179	6.97 331	6.47 374	9.46 483	4.68 242	4.75 338	1.51 256	9.34 491	1.31 278	8.19 600	0.05 386	22.38 609	0.34 538	6.17 590	3.53 580

RTSC	9.15 548	3.00 551	13.57 558	3.72 558	1.76 445	11.82 538	0.46 252	16.95 557	36.83 604	15.80 562	15.53 498	12.91 514	7.46 506	20.01 587	21.76 589	0.31 536	0.13 495	0.01 442	0.08 431	0.57 524	0.41 511

WCMA_ROB	9.21 549	0.87 409	7.37 503	2.54 504	2.13 469	13.59 554	5.80 542	11.64 468	14.01 523	24.43 589	32.99 591	27.09 587	18.02 576	12.51 541	9.85 537	0.81 562	0.07 432	0.01 442	0.01 346	0.16 380	0.23 466

Wz-Net-SNSev	9.23 550	6.70 580	24.28 591	1.87 414	1.81 451	8.57 493	12.29 598	17.37 561	20.39 566	10.43 509	23.11 553	16.66 546	8.03 515	14.47 558	17.86 576	0.00 1	0.02 279	0.01 442	0.00 1	0.41 512	0.30 493

MSMD_ROB	9.28 551	1.09 454	4.65 400	1.58 369	0.39 261	16.52 565	4.41 521	13.60 524	14.87 532	22.34 580	39.89 604	25.67 584	20.71 588	12.42 540	6.98 490	0.34 540	0.03 334	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.09 322

Consistency-Raft	9.42 552	4.74 571	12.66 550	5.30 579	9.08 594	4.08 387	5.26 537	19.26 581	24.87 578	11.17 525	29.85 579	13.57 516	5.51 464	7.67 387	13.40 561	0.36 541	0.35 560	1.81 580	4.24 599	11.61 603	3.57 581

DDUNet	9.47 553	11.32 599	6.14 469	12.93 601	11.65 603	10.45 518	3.87 507	11.70 471	7.89 426	9.27 478	13.28 474	16.18 543	6.14 474	8.80 470	5.77 469	6.64 596	3.38 609	20.90 607	4.28 600	11.01 601	7.80 598

ADCPNet	9.54 554	2.39 543	31.46 603	2.09 459	1.60 427	16.71 568	6.39 554	12.11 489	11.45 501	13.53 548	21.45 545	19.41 563	10.94 551	14.38 556	21.54 588	0.27 534	1.16 583	0.39 565	1.49 582	0.58 525	1.45 560

SHD	9.61 555	2.60 544	12.46 547	3.69 557	3.54 523	9.47 506	1.25 422	20.16 591	37.84 607	18.19 570	21.24 544	16.96 550	12.83 562	14.47 558	16.05 570	0.32 537	0.13 495	0.01 442	0.08 431	0.38 502	0.48 523

PDISCO_ROB	9.62 556	1.99 534	11.51 539	9.88 592	9.61 597	21.48 582	3.83 506	19.33 582	28.49 585	11.27 527	14.17 485	19.92 567	5.02 445	16.35 571	9.18 525	5.28 592	0.41 567	0.14 539	0.09 442	2.05 569	2.36 575

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 557	4.27 565	14.47 561	2.29 481	2.85 499	23.40 586	13.62 600	13.60 524	19.54 559	19.42 573	24.27 557	16.74 547	8.59 523	17.05 574	7.98 503	1.25 571	1.68 588	0.17 544	2.63 588	0.72 539	1.04 551

DStereoO	9.97 558	5.99 576	7.04 494	5.64 581	2.87 501	6.47 454	9.22 577	11.59 467	17.24 548	13.54 549	13.92 481	9.80 465	15.27 570	15.07 562	9.86 538	31.68 626	1.56 587	4.41 591	1.68 586	15.15 609	1.45 560

SGM_RVC	10.08 559	0.60 323	3.42 306	2.30 482	0.32 239	19.41 579	6.33 552	18.95 577	14.64 527	25.14 591	24.32 558	33.34 599	18.79 581	19.86 584	12.55 558	0.25 529	0.26 554	0.22 550	0.24 510	0.34 492	0.40 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 560	1.88 526	16.82 572	1.85 412	1.73 441	24.84 587	17.20 613	19.92 589	27.41 582	12.23 536	13.62 479	16.52 544	18.35 578	14.42 557	12.50 557	0.78 560	0.54 576	0.08 525	0.25 515	1.18 552	0.59 537

ADCL	10.16 561	2.11 535	19.36 579	1.92 425	1.88 456	22.23 583	8.91 574	14.04 530	23.56 576	14.62 557	26.19 569	12.75 513	13.59 565	16.06 570	22.95 594	0.26 531	0.18 525	0.75 570	0.65 562	0.69 535	0.58 534

w-ln-seven	10.20 562	3.08 552	26.36 596	2.06 455	2.49 487	15.81 561	4.39 520	17.80 564	33.50 593	20.47 578	25.79 568	15.12 532	7.40 501	11.75 534	17.48 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 515	0.13 390

MSAF-DinoV2	10.24 563	4.39 566	12.68 551	3.62 555	2.55 490	8.48 491	4.69 527	14.24 535	21.89 571	10.74 516	18.74 529	29.30 593	16.17 572	21.96 592	28.10 607	0.32 537	0.15 507	0.25 553	0.81 570	2.83 577	2.90 578

FCDSN-DC	10.24 563	0.56 309	3.49 312	1.96 434	1.29 406	16.90 569	4.59 525	17.16 560	19.10 556	24.64 590	32.46 590	33.82 600	22.14 594	15.93 567	10.45 542	0.04 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 215	0.21 457
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 563	3.13 554	20.70 583	2.21 472	2.39 484	11.23 530	6.19 545	14.17 534	11.19 497	23.20 586	22.25 548	17.89 555	19.54 584	18.51 579	26.21 604	0.45 552	0.42 569	1.10 575	1.29 579	1.56 563	1.18 555

z-mn7	10.46 566	4.14 563	20.35 581	2.15 465	1.68 437	19.07 577	5.72 541	13.28 520	34.58 599	9.45 482	35.20 597	15.69 536	9.13 534	21.16 590	17.07 573	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.35 493	0.19 446

SANet	10.64 567	1.86 525	10.91 536	1.76 398	0.71 335	14.62 558	9.23 578	19.18 580	37.14 605	19.22 572	27.96 573	25.86 585	19.11 583	13.02 547	10.63 543	0.08 484	0.06 408	0.03 493	0.02 374	0.62 529	0.81 545

FC-DCNN	10.72 568	0.52 290	4.27 375	1.88 417	1.63 429	17.18 570	5.29 538	18.20 568	19.69 561	28.50 594	34.51 594	34.03 601	21.48 591	15.89 566	11.15 549	0.03 426	0.01 193	0.02 474	0.01 346	0.07 264	0.09 322

FC-DCNN v2	10.88 569	0.52 290	4.17 371	1.92 425	1.63 429	17.79 574	5.35 539	18.87 575	19.88 562	28.77 595	34.99 596	34.62 603	21.72 592	16.03 569	11.16 550	0.03 426	0.01 193	0.02 474	0.00 1	0.06 243	0.08 309

AnyNet_C32	10.98 570	5.58 574	22.79 588	4.16 568	5.83 578	15.64 559	14.30 601	13.18 516	17.15 547	16.44 566	20.52 539	14.68 529	13.44 564	22.46 593	30.08 611	0.17 513	0.26 554	0.36 563	0.36 542	1.23 553	0.91 548

zh-sn7	11.12 571	7.26 585	33.16 605	2.32 490	2.31 480	11.66 536	7.80 569	13.53 523	17.94 551	16.39 565	31.80 585	14.22 525	16.88 573	23.07 596	23.00 595	0.00 1	0.13 495	0.00 1	0.00 1	0.52 519	0.48 523

zh-mn7	11.13 572	6.28 579	31.79 604	1.85 412	0.98 371	13.11 551	2.98 484	12.88 511	33.65 595	21.57 579	39.07 602	12.50 511	8.46 521	19.94 586	16.74 572	0.23 525	0.01 193	0.00 1	0.01 346	0.33 487	0.30 493

Wz-Net-TNSev	11.35 573	10.56 597	35.88 610	2.28 480	1.73 441	18.25 575	11.42 590	15.88 552	20.88 567	14.44 555	16.97 513	19.57 564	19.04 582	19.31 582	18.67 578	0.01 268	0.06 408	0.00 1	0.16 468	0.62 529	1.25 557

MeshStereo	11.52 574	1.52 500	4.55 395	1.89 419	1.46 420	19.87 581	5.11 534	20.66 592	15.91 540	32.67 600	34.51 594	39.34 608	21.15 589	18.74 580	12.10 554	0.11 494	0.06 408	0.01 442	0.00 1	0.45 516	0.22 459
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
otaku	11.73 575	7.51 587	7.07 495	13.22 602	10.85 602	26.61 594	7.25 565	18.84 574	19.16 557	11.58 531	17.23 520	20.19 569	8.09 517	15.11 563	4.64 450	9.13 602	2.42 593	13.08 600	1.83 587	12.48 605	8.22 600

Ntro	12.35 576	8.88 591	7.80 510	13.79 603	12.42 605	26.54 593	6.98 561	18.54 569	22.14 573	9.82 492	16.45 505	20.30 570	9.29 538	15.95 568	6.61 486	9.53 604	2.47 595	14.93 603	2.77 589	13.11 607	8.63 603

DStereoSA	12.36 577	4.42 567	14.05 560	8.00 589	9.08 594	13.92 557	12.01 595	16.97 558	21.15 568	13.71 551	25.23 566	8.57 448	23.71 596	18.03 577	15.50 569	2.83 585	6.21 619	3.68 588	8.21 612	10.45 600	11.36 613

MFN_U_SF_RVC	12.94 578	3.66 561	25.81 595	3.61 554	2.26 478	22.77 584	4.55 524	27.10 602	20.06 563	23.90 587	28.99 576	30.53 595	16.98 574	19.92 585	20.26 583	1.24 570	1.07 582	0.98 574	1.33 580	1.80 568	2.04 570

WZ-Net	13.00 579	4.64 570	41.07 614	3.48 550	3.15 508	19.12 578	15.66 611	14.81 541	31.33 589	15.71 561	27.88 572	22.22 577	14.01 567	20.44 589	25.03 600	0.64 558	0.00 1	0.01 442	0.03 392	0.39 506	0.37 504

ADCS	13.02 580	4.93 572	28.38 601	3.17 536	2.67 494	13.61 555	10.83 589	18.70 570	33.46 592	22.59 581	24.78 560	19.59 565	18.51 580	23.40 597	32.16 614	0.10 492	0.19 532	0.37 564	0.18 483	1.26 554	1.46 562

MFMNet_re	13.29 581	8.60 590	18.29 575	9.75 591	7.25 587	19.65 580	14.84 605	20.71 593	30.72 588	23.03 584	28.77 575	18.85 561	26.09 601	13.55 550	9.82 534	2.44 582	1.35 586	0.34 560	0.23 507	4.78 584	6.69 595

MultiAttention	13.72 582	0.34 147	3.24 291	2.22 475	1.79 448	56.78 631	83.85 637	18.93 576	15.06 533	8.16 436	20.91 542	13.25 515	2.53 314	33.18 608	6.90 489	0.20 520	0.06 408	0.74 569	1.00 575	2.69 576	2.60 577

EDNetEfficient	13.82 583	6.19 577	54.79 624	2.83 518	3.60 526	4.86 415	8.57 572	8.61 378	32.90 591	40.77 613	30.59 582	18.33 558	21.87 593	11.38 527	25.36 601	0.15 507	0.23 546	0.06 516	1.03 576	2.54 574	1.79 565

DStereoFS	13.91 584	8.09 589	10.27 535	7.48 588	5.93 579	16.06 564	6.27 551	25.18 600	17.56 550	17.52 568	27.57 571	20.59 574	29.20 604	26.58 602	19.78 581	3.27 587	4.31 615	6.54 597	7.13 610	7.92 595	10.95 611

LSM	14.01 585	5.95 575	33.49 606	6.78 586	43.61 630	10.22 514	9.98 584	15.16 547	22.93 575	23.07 585	32.34 589	18.52 559	12.67 559	15.45 565	11.10 548	0.16 512	0.51 575	0.09 528	0.32 534	1.08 550	16.85 624

SAMSARA	14.63 586	2.74 548	12.38 545	12.65 600	6.74 583	36.50 610	72.93 636	19.36 583	23.77 577	16.20 564	13.04 473	29.21 591	12.78 560	16.98 573	15.21 568	0.11 494	0.26 554	0.03 493	0.14 461	0.76 541	0.77 543

SPS-STEREO	15.04 587	6.23 578	13.21 557	11.34 598	11.65 603	23.30 585	7.15 563	24.16 598	15.65 538	31.78 599	29.19 578	31.62 596	21.32 590	24.62 598	19.50 580	7.59 598	4.19 614	3.22 587	1.48 581	6.99 594	6.54 594
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 588	2.93 550	14.67 563	4.21 571	3.39 518	17.43 573	4.16 513	27.84 606	48.84 617	31.02 598	43.54 609	29.76 594	30.81 607	25.97 600	21.40 586	0.23 525	0.41 567	0.04 505	0.33 536	0.41 512	1.33 558

SGM+DAISY	15.62 589	7.26 585	19.28 578	8.94 590	10.11 600	26.25 590	10.49 587	19.36 583	14.65 529	30.64 597	33.59 592	33.00 598	22.32 595	24.96 599	16.42 571	7.90 599	6.25 620	4.51 592	3.37 595	5.86 588	7.20 596

ACVNet-4b	15.90 590	22.00 605	12.37 544	16.40 605	15.14 609	31.87 603	7.50 567	19.04 578	27.85 583	11.48 529	22.02 547	31.86 597	9.16 537	17.95 576	5.69 467	10.43 606	2.58 597	24.44 612	4.87 604	16.04 611	9.28 604

NVStereoNet_ROB	16.04 591	6.75 581	12.90 555	6.37 585	7.42 588	12.89 548	9.74 582	22.78 595	25.12 579	30.32 596	46.19 612	34.37 602	25.38 598	21.48 591	21.38 585	5.94 593	3.10 606	6.07 596	10.09 615	4.01 581	8.54 602
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 592	10.81 598	59.36 626	4.42 573	2.49 487	30.06 599	15.15 609	17.51 563	16.51 543	17.88 569	37.69 600	24.04 579	17.54 575	29.60 605	33.29 615	0.28 535	0.38 564	0.43 567	0.42 549	2.57 575	1.98 569

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 593	6.93 583	21.83 586	5.94 584	2.81 498	38.71 612	14.59 602	24.55 599	34.87 602	33.66 604	34.35 593	29.24 592	24.20 597	22.59 594	17.95 577	2.52 583	2.81 601	1.17 577	1.51 583	5.89 589	2.16 571

ELAS_RVC	16.54 594	2.26 539	10.09 533	5.50 580	4.46 558	28.28 598	16.72 612	25.55 601	33.54 594	40.19 611	40.30 606	36.68 605	30.03 605	29.40 604	20.61 584	0.98 568	1.21 584	0.86 573	0.70 567	1.39 559	2.16 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 595	2.14 536	9.23 524	4.92 576	4.53 563	32.66 606	15.11 608	27.40 604	28.68 586	40.27 612	44.90 610	38.33 607	30.50 606	26.44 601	21.94 591	0.88 563	1.23 585	0.67 568	0.89 573	1.49 561	2.18 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 596	1.28 482	11.61 540	3.72 558	1.65 432	16.67 567	9.17 576	14.39 536	55.91 621	63.81 632	40.86 607	35.94 604	37.73 615	14.24 555	26.87 605	0.05 461	0.10 470	0.13 538	0.22 504	0.12 344	0.15 413

SGM-ForestM	16.99 597	1.08 452	5.74 457	2.12 462	0.75 339	31.63 602	12.21 596	27.80 605	32.25 590	37.88 608	39.99 605	52.96 618	35.20 612	33.60 610	24.47 598	0.26 531	0.39 566	0.31 557	0.39 546	0.26 462	0.53 530

DispFullNet	17.47 598	26.01 610	33.98 608	22.58 611	20.86 616	13.84 556	1.28 426	16.50 554	26.27 581	19.97 576	17.17 518	20.52 573	18.49 579	22.86 595	10.76 546	5.13 591	2.83 602	30.72 617	7.72 611	20.86 615	11.01 612

EDNetEfficientorigin	17.87 599	14.00 600	99.53 648	1.64 381	0.92 362	10.55 520	6.26 550	13.21 517	34.84 601	38.20 610	36.91 599	27.47 589	26.32 602	14.71 560	25.69 602	0.04 447	0.06 408	0.14 539	0.52 557	3.16 579	3.27 579

RainbowNet	18.01 600	26.22 611	19.95 580	18.59 608	14.88 608	27.38 596	10.46 586	27.39 603	34.54 598	14.91 559	27.01 570	25.65 583	12.44 557	18.94 581	9.23 526	13.91 614	3.46 610	23.36 611	4.86 603	16.03 610	10.91 610

ACVNet_1	18.70 601	25.08 609	12.72 552	17.33 607	15.18 610	26.02 588	9.62 581	28.44 607	34.49 597	24.39 588	24.32 558	37.22 606	20.13 587	16.67 572	13.39 560	10.45 607	2.59 598	24.77 613	4.92 605	16.57 612	9.75 606

RTS	18.87 602	9.32 595	86.48 635	4.95 577	6.10 580	42.08 614	14.70 603	15.49 549	41.06 610	22.65 582	32.32 587	13.77 518	19.54 584	37.98 615	28.96 608	0.41 547	0.23 546	0.00 1	0.02 374	0.91 546	0.50 527

RTSA	18.87 602	9.32 595	86.48 635	4.95 577	6.10 580	42.08 614	14.70 603	15.49 549	41.06 610	22.65 582	32.32 587	13.77 518	19.54 584	37.98 615	28.96 608	0.41 547	0.23 546	0.00 1	0.02 374	0.91 546	0.50 527

MANE	19.47 604	1.27 479	5.07 423	4.69 574	5.55 576	30.49 600	9.94 583	34.01 610	37.27 606	44.13 617	51.57 621	52.51 616	40.41 617	33.58 609	24.81 599	0.89 564	0.86 580	1.11 576	9.72 613	0.38 502	1.06 552

coex-ft	19.78 605	19.39 604	87.73 637	1.77 400	1.80 450	17.25 571	13.50 599	12.63 506	42.10 612	60.18 628	38.90 601	28.72 590	28.74 603	11.74 533	27.40 606	0.21 522	0.23 546	0.04 505	0.30 530	1.36 557	1.54 563

BEATNet-Init1	23.31 606	9.03 592	41.67 615	4.17 569	2.53 489	45.68 620	19.47 617	33.43 609	38.45 608	47.59 620	49.10 617	59.31 622	41.80 619	38.35 617	29.21 610	0.47 553	0.50 574	0.81 571	0.66 564	2.10 572	1.86 566

DLNR-FE	24.70 607	50.76 627	90.20 639	98.11 648	97.18 646	1.38 82	0.12 125	22.82 597	3.09 179	1.07 166	2.93 190	0.72 175	0.29 81	6.93 334	2.29 362	38.52 628	0.38 564	0.00 1	0.30 530	76.91 642	0.09 322

DLNR_Zeroshot_test	24.70 607	50.77 628	90.11 638	98.11 648	97.34 647	1.38 82	0.12 125	22.79 596	3.09 179	1.07 166	2.95 192	0.71 174	0.29 81	6.93 334	2.29 362	38.56 629	0.37 563	0.00 1	0.30 530	76.73 641	0.09 322

MonStereo1	25.07 609	22.70 606	26.51 597	25.39 612	21.15 619	27.38 596	7.54 568	29.21 608	38.74 609	34.17 606	46.61 613	50.27 613	33.31 610	28.57 603	25.83 603	12.28 611	0.79 579	26.32 614	5.80 608	26.02 622	12.81 618

ACVNet_2	26.45 610	29.35 615	25.14 593	20.27 610	15.43 611	34.97 608	12.23 597	48.37 622	66.25 631	42.69 614	56.73 625	51.77 614	25.59 599	20.39 588	13.52 562	10.13 605	2.59 598	22.78 610	3.52 597	17.57 613	9.80 608

MADNet+	27.07 611	33.84 617	90.97 640	20.14 609	7.47 589	48.43 622	47.10 632	35.43 611	36.46 603	20.11 577	30.05 580	25.29 582	35.08 611	45.50 623	50.28 629	2.13 580	2.00 590	1.19 578	0.76 568	4.71 582	4.43 584

IMH-64-1	27.21 612	28.77 612	16.84 573	31.57 615	20.76 614	26.43 591	15.10 606	47.11 617	45.20 614	33.53 602	51.16 619	41.42 609	31.10 608	36.48 611	22.39 592	13.48 612	2.87 604	33.95 619	10.70 616	23.50 617	11.75 614

IMH-64	27.21 612	28.77 612	16.84 573	31.57 615	20.76 614	26.43 591	15.10 606	47.11 617	45.20 614	33.53 602	51.16 619	41.42 609	31.10 608	36.48 611	22.39 592	13.48 612	2.87 604	33.95 619	10.70 616	23.50 617	11.75 614

JetBlue	29.12 614	15.72 601	54.12 623	15.93 604	20.98 617	60.90 632	30.62 624	39.38 612	34.62 600	34.08 605	39.69 603	57.35 621	43.17 620	50.71 629	50.60 630	2.41 581	3.79 612	2.81 583	3.45 596	9.57 598	12.59 617

WAO-7	29.39 615	24.43 607	20.47 582	32.71 618	13.83 607	34.70 607	20.27 620	52.19 628	65.03 629	43.29 615	59.35 627	52.19 615	44.68 622	31.71 606	30.56 612	10.98 608	4.94 616	13.71 602	12.52 620	12.06 604	8.22 600

IMH	29.82 616	29.11 614	18.51 577	34.28 619	21.40 620	32.33 605	15.39 610	49.40 624	53.07 619	37.88 608	55.32 624	45.05 611	39.54 616	40.63 618	24.12 597	14.03 615	3.27 608	34.93 621	11.24 618	24.69 619	12.21 616

PWCK	30.53 617	44.32 624	47.25 620	29.76 613	7.23 586	40.78 613	27.10 623	44.73 616	44.32 613	47.31 619	36.37 598	47.16 612	26.05 600	41.26 619	31.87 613	21.83 619	4.03 613	29.50 616	4.67 601	27.17 624	7.80 598

TorneroNet-64	32.42 618	31.89 616	30.52 602	34.73 620	21.13 618	46.99 621	18.82 615	43.10 615	59.42 624	32.70 601	46.98 614	62.01 625	36.98 613	43.97 622	33.88 616	14.10 616	3.22 607	35.28 622	11.72 619	26.84 623	14.07 619

Dean	34.67 619	38.70 622	25.33 594	29.89 614	17.21 612	45.24 619	11.98 594	56.90 632	76.55 633	63.47 631	60.22 628	67.36 632	48.14 625	37.24 613	39.01 621	11.00 609	2.83 602	28.35 615	5.60 607	18.14 614	10.31 609

WAO-6	34.74 620	36.76 621	15.36 566	37.53 621	24.15 624	35.99 609	19.36 616	48.96 623	68.54 632	43.84 616	47.58 615	52.77 617	52.60 626	32.63 607	34.73 618	26.20 622	7.74 623	42.78 627	21.64 627	28.07 625	17.62 626

LVE	34.99 621	40.10 623	34.97 609	32.49 617	18.61 613	51.45 627	26.82 622	52.15 627	65.94 630	47.21 618	61.04 629	53.99 619	37.30 614	37.95 614	34.09 617	15.55 618	5.95 618	31.01 618	13.81 621	22.58 616	16.72 623

TorneroNet	35.11 622	33.92 618	33.82 607	37.86 622	22.01 621	49.64 624	21.58 621	48.09 621	55.23 620	37.50 607	53.79 622	62.81 628	43.66 621	46.71 625	41.25 624	14.80 617	3.53 611	36.72 623	14.57 622	28.28 626	16.49 622

WAO-8	38.15 623	35.51 619	21.50 584	43.67 623	23.92 622	44.44 616	20.26 618	52.83 629	76.62 634	53.57 625	66.79 633	62.63 626	54.56 629	42.03 620	39.18 622	22.71 620	6.65 621	37.08 624	19.08 625	24.72 621	15.24 620

Venus	38.15 623	35.51 619	21.50 584	43.67 623	23.92 622	44.44 616	20.26 618	52.83 629	76.62 634	53.57 625	66.81 634	62.63 626	54.56 629	42.03 620	39.18 622	22.71 620	6.65 621	37.08 624	19.08 625	24.70 620	15.24 620

UNDER WATER	45.09 625	48.60 626	67.37 629	49.30 627	31.41 626	53.80 629	37.39 626	40.25 614	52.48 618	50.24 621	45.37 611	68.37 634	57.76 632	51.03 630	49.88 628	29.97 624	13.75 626	51.22 630	36.57 628	37.87 628	29.12 628

UNDER WATER-64	45.16 626	46.99 625	66.69 628	43.90 625	27.64 625	55.58 630	41.87 629	39.42 613	48.42 616	51.73 624	43.08 608	67.76 633	56.69 631	48.02 627	48.34 627	39.50 630	17.64 628	51.78 631	38.93 631	36.62 627	32.61 629

notaker	47.42 627	55.20 630	49.13 621	56.52 631	40.18 627	38.52 611	32.97 625	47.21 619	56.08 622	57.21 627	57.24 626	60.09 623	59.19 634	53.93 631	41.64 625	40.61 631	19.93 630	57.21 633	37.41 629	49.02 630	39.02 630

Selective-IGEV-i16pa	47.56 628	54.61 629	52.44 622	10.51 596	5.01 572	94.09 640	18.20 614	75.27 637	90.92 641	76.97 636	87.46 639	73.72 637	64.48 635	93.84 645	69.31 636	27.42 623	10.49 625	13.34 601	6.50 609	9.62 599	17.02 625

Selective-IGEV-i1pa	48.43 629	65.43 638	42.34 616	16.87 606	8.81 593	90.19 637	37.63 627	70.30 636	78.04 636	78.09 638	79.55 636	65.25 630	59.08 633	90.94 644	64.41 633	36.32 627	18.26 629	21.83 608	9.97 614	13.82 608	21.46 627

ktn	48.94 630	57.58 631	38.86 613	59.57 632	43.27 629	50.37 625	43.38 630	48.07 620	61.11 625	51.30 623	54.25 623	54.96 620	52.88 627	47.30 626	35.83 619	57.77 635	24.88 633	62.69 636	43.55 632	50.70 631	40.41 631

DPSimNet_ROB	53.45 631	64.73 637	44.39 617	53.97 629	45.39 631	53.66 628	54.83 633	55.15 631	57.87 623	64.16 633	50.83 618	63.40 629	53.34 628	46.45 624	65.81 635	63.13 637	26.54 634	57.94 634	51.11 635	45.52 629	50.69 635

KSHMR	55.63 632	63.60 636	37.85 612	74.69 635	49.56 632	49.01 623	45.73 631	57.46 633	63.97 628	61.61 630	62.07 631	72.39 636	47.01 623	50.65 628	43.29 626	54.10 634	62.21 636	66.10 637	53.94 636	51.25 633	46.11 633

HanzoNet	56.48 633	59.32 632	58.25 625	55.32 630	41.94 628	50.95 626	41.33 628	51.12 625	61.40 626	65.62 634	65.59 632	71.66 635	69.41 636	70.77 634	60.03 632	63.99 638	34.70 635	61.96 635	50.54 634	51.00 632	44.71 632

JetRed	61.02 634	61.05 635	82.56 634	46.09 626	56.80 634	83.19 633	63.76 634	59.26 634	63.61 627	69.29 635	68.85 635	66.59 631	47.62 624	61.57 632	74.09 639	45.58 632	66.14 639	46.59 628	45.06 633	63.17 634	49.58 634

LRCNet_RVC	66.23 635	65.67 639	67.63 630	71.47 634	54.32 633	32.17 604	2.66 476	63.19 635	21.35 570	81.79 639	91.26 640	83.62 641	71.62 637	69.32 633	52.57 631	95.49 647	64.45 638	95.07 647	95.19 647	71.52 636	74.31 638

TCMNet-wrong-test	67.23 636	85.83 643	81.56 633	95.63 644	94.73 644	89.35 636	85.42 638	51.73 626	33.71 596	51.26 622	61.71 630	61.33 624	41.23 618	77.26 637	64.71 634	48.76 633	9.03 624	70.12 639	68.11 638	90.76 647	82.37 643

ASD4	75.85 637	81.57 641	69.25 631	68.23 633	80.87 638	96.24 641	99.15 647	77.50 638	93.47 642	77.59 637	85.63 637	78.32 638	76.43 638	77.89 638	82.61 640	58.30 636	62.67 637	55.02 632	62.43 637	68.35 635	65.49 637

MADNet++	82.84 638	82.38 642	73.57 632	87.72 643	82.97 639	93.14 638	69.15 635	86.42 642	82.50 637	93.46 645	86.70 638	86.28 642	80.92 641	88.34 640	88.84 641	86.83 643	84.17 643	72.64 640	68.92 639	80.47 643	81.42 642

tt	83.26 639	0.34 147	99.99 650	79.40 641	93.18 643	100.00 649	100.00 651	100.00 654	99.95 649	60.33 629	47.63 616	99.98 654	99.96 650	99.98 651	100.00 655	92.42 644	99.82 650	73.83 644	73.63 640	88.42 644	56.35 636

RSGM-EC	84.07 640	59.96 633	46.25 618	78.03 639	83.22 641	89.06 634	90.25 639	92.04 643	94.92 643	90.68 643	97.34 644	83.40 639	78.92 639	76.48 635	72.91 637	93.35 645	97.50 645	88.11 645	92.75 645	88.89 645	87.40 645

acva	84.07 640	59.96 633	46.25 618	78.03 639	83.22 641	89.06 634	90.25 639	92.04 643	94.92 643	90.68 643	97.34 644	83.40 639	78.92 639	76.48 635	72.91 637	93.35 645	97.50 645	88.11 645	92.75 645	88.89 645	87.40 645

xxxxx1	85.63 642	90.31 644	96.68 643	76.54 636	80.57 635	97.44 644	96.86 644	85.53 639	88.53 638	88.68 640	91.71 641	94.23 644	92.93 642	90.02 641	91.98 642	70.60 639	70.39 640	73.68 641	81.46 642	74.61 637	79.86 639

tt_ll	85.63 642	90.31 644	96.68 643	76.54 636	80.57 635	97.44 644	96.86 644	85.53 639	88.53 638	88.68 640	91.71 641	94.23 644	92.93 642	90.02 641	91.98 642	70.60 639	70.39 640	73.68 641	81.46 642	74.61 637	79.86 639

ff	85.63 642	90.31 644	96.68 643	76.54 636	80.57 635	97.44 644	96.86 644	85.53 639	88.53 638	88.68 640	91.71 641	94.23 644	92.93 642	90.02 641	91.98 642	70.60 639	70.39 640	73.68 641	81.46 642	74.61 637	79.86 639

USTest	87.63 645	76.50 640	65.53 627	81.26 642	83.10 640	100.00 649	100.00 651	99.53 649	99.60 648	98.32 646	99.02 649	90.87 643	98.33 647	84.28 639	98.23 648	79.97 642	96.20 644	69.82 638	73.75 641	75.48 640	82.80 644

PML	97.88 646	100.00 653	96.45 642	98.01 647	97.88 648	100.00 649	99.35 648	96.88 645	97.72 646	100.00 653	97.36 646	97.38 648	99.60 648	100.00 654	96.32 646	99.99 652	97.55 647	100.00 651	96.01 648	99.18 649	87.92 647

MEDIAN_ROB	98.41 647	99.70 648	99.30 647	97.09 645	97.02 645	96.89 642	95.77 643	97.66 647	97.28 645	98.79 649	98.94 648	99.18 649	98.14 646	96.89 646	96.88 647	99.96 651	99.16 648	100.00 651	99.99 652	99.69 650	99.88 649

HaxPig	98.85 648	99.94 650	95.08 641	99.99 652	100.00 651	94.03 639	94.78 641	99.15 648	99.98 651	99.99 652	100.00 651	99.98 654	99.99 651	98.12 647	95.97 645	100.00 654	99.99 652	100.00 651	99.99 652	100.00 653	99.99 652

Anonymous_1	99.08 649	99.91 649	99.85 649	97.63 646	99.10 649	100.00 649	100.00 651	99.61 651	99.96 650	99.28 651	99.86 650	99.54 651	99.99 651	99.29 648	99.75 649	96.05 648	99.59 649	97.31 648	98.57 649	97.71 648	98.63 648

ccccc	99.32 650	96.61 647	100.00 654	100.00 655	100.00 651	97.41 643	99.44 649	99.56 650	97.80 647	99.27 650	97.59 647	99.35 650	99.84 649	99.92 649	99.98 651	100.00 654	100.00 653	99.95 650	99.77 651	100.00 653	100.00 654

test_example2	99.39 651	99.98 652	99.99 650	100.00 655	99.98 650	99.72 648	99.99 650	97.34 646	100.00 652	100.00 653	100.00 651	96.42 647	96.66 645	99.97 650	99.96 650	100.00 654	99.97 651	98.66 649	99.15 650	100.00 653	100.00 654

AVERAGE_ROB	99.62 652	99.95 651	98.81 646	100.00 655	100.00 651	98.08 647	95.47 642	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	99.99 652	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

DGTPSM_ROB	99.90 653	100.00 653	99.99 650	99.99 652	100.00 651	100.00 649	100.00 651	99.97 652	100.00 652	98.35 647	100.00 651	99.84 652	100.00 653	99.98 651	99.99 652	99.99 652	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

DPSMNet_ROB	99.91 654	100.00 653	99.99 650	99.99 652	100.00 651	100.00 649	100.00 651	99.98 653	100.00 652	98.35 647	100.00 651	99.84 652	100.00 653	99.98 651	99.99 652	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

DPSM_ROB	99.95 655	100.00 653	100.00 654	99.76 650	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	99.21 649	100.00 653	100.00 651	100.00 654	99.99 651	99.95 650

DPSM	99.95 655	100.00 653	100.00 654	99.76 650	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	99.21 649	100.00 653	100.00 651	100.00 654	99.99 651	99.95 650

Hybrid-DGEV	100.00 657	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

RAFT-FEzeroshot	100.00 657	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

RAFT-FE	100.00 657	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

FlowAnything	100.00 657	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

Selective-RAFT-Error	100.00 657	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

CasAABBNet	100.00 657	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	100.00 654

LSM0	100.00 657	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 651	100.00 649	100.00 651	100.00 654	100.00 652	100.00 653	100.00 651	100.00 656	100.00 653	100.00 654	100.00 655	100.00 654	100.00 653	100.00 651	100.00 654	100.00 653	99.99 652

GS-Stereo							0.73 337	4.64 182	2.10 104	0.31 56	0.65 79	0.43 143	0.48 137	0.83 44	0.14 15	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.12 454	0.17 394	0.13 390

FADE		17.27 602		10.46 595	9.90 599							26.54 586				30.62 625	14.22 627	38.39 626	37.63 630	5.22 586

Low-res two-view benchmark