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

S2M2_XL	1.03 1	1.01 77	3.78 51	2.42 36	0.31 4	0.43 1	0.01 1	1.74 1	1.12 1	1.28 9	2.82 72	1.72 77	1.19 67	1.48 1	1.21 28	0.03 46	0.01 11	0.01 206	0.00 1	0.02 4	0.02 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4k_L	1.53 2	0.68 7	3.48 22	2.11 21	0.45 37	2.12 25	0.02 9	7.25 74	3.26 54	1.83 38	0.63 18	0.50 27	0.39 12	3.55 8	1.45 79	0.24 274	0.47 257	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.92 384

aaa3	1.53 2	0.74 17	3.56 35	2.26 28	0.36 20	2.02 16	0.02 9	6.70 52	3.23 48	1.54 24	0.65 20	1.07 43	0.34 6	4.19 24	1.37 48	0.29 299	0.45 249	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.63 342

uiiii_40	1.55 4	0.75 26	3.38 15	1.51 2	0.35 16	2.39 40	0.10 47	5.22 8	2.50 17	1.87 39	1.33 48	1.63 67	1.29 73	6.73 92	1.18 24	0.02 26	0.03 54	0.00 1	0.38 440	0.03 61	0.29 36

FoundationStereo	1.56 5	0.84 55	3.56 35	3.37 96	1.49 177	2.27 34	0.59 96	3.96 2	2.27 11	2.10 61	0.11 1	2.58 108	2.83 141	2.97 4	1.00 8	0.04 60	0.88 389	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.34 56

ITERv12	1.57 6	0.79 42	3.23 8	2.42 36	0.56 63	2.08 22	0.03 23	6.81 54	3.22 45	1.58 26	0.74 26	1.64 69	0.74 35	3.90 15	1.41 62	0.19 254	0.61 319	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.24 282

weee2	1.59 7	0.74 17	3.22 6	2.42 36	0.35 16	2.15 27	0.02 9	5.40 10	3.17 43	1.79 35	0.61 16	2.15 101	1.22 69	4.28 27	1.38 52	0.61 419	0.61 319	0.00 1	0.27 362	0.02 4	1.34 297

vnu138km	1.62 8	0.74 17	3.25 9	2.11 21	0.35 16	1.96 11	0.03 23	7.11 65	3.29 60	1.62 27	0.62 17	1.80 87	0.76 39	4.84 46	1.43 71	0.43 352	0.52 278	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.20 269

s6wercc	1.63 9	0.73 11	3.62 40	2.40 35	0.42 34	2.08 22	0.03 23	7.11 65	3.29 60	1.94 48	0.74 26	1.66 70	0.68 30	3.96 16	1.41 62	0.47 368	0.51 270	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.20 269

USM	1.64 10	0.75 26	3.37 14	2.81 64	0.33 11	2.05 18	0.01 1	6.47 37	3.22 45	2.00 53	0.59 15	1.56 63	0.29 3	4.92 50	1.34 45	0.57 402	0.61 319	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.63 342

ITERv7	1.65 11	0.73 11	3.63 41	2.44 39	0.39 26	2.06 20	0.03 23	7.24 73	3.37 73	1.87 39	0.78 30	1.77 83	0.49 17	4.43 29	1.43 71	0.47 368	0.46 252	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.18 257

a5sdf	1.65 11	0.73 11	3.51 27	2.45 40	0.47 51	2.07 21	0.02 9	6.87 56	3.27 56	1.94 48	0.69 22	1.68 72	0.90 48	4.49 31	1.44 76	0.47 368	0.51 270	0.00 1	0.23 308	0.02 4	1.19 262

99wein	1.66 13	0.74 17	3.55 33	2.31 31	0.32 10	2.00 14	0.02 9	7.27 75	3.22 45	1.92 43	0.86 33	1.68 72	0.38 11	4.91 49	1.47 81	0.50 383	0.55 290	0.00 1	0.30 390	0.02 4	1.26 286

5k_new	1.67 14	0.75 26	3.52 30	2.69 52	0.33 11	2.10 24	0.02 9	6.19 24	3.23 48	2.05 55	0.47 12	1.68 72	0.48 15	6.16 77	1.47 81	0.48 372	0.48 260	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.14 249

ITERv8	1.67 14	0.74 17	3.30 12	2.36 33	0.46 46	2.03 17	0.02 9	7.27 75	3.24 52	2.06 56	0.80 31	1.55 61	0.73 33	4.97 52	1.42 68	0.47 368	0.47 257	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.19 262

LGtest1	1.67 14	0.87 56	4.47 72	2.67 51	0.82 90	3.00 62	0.11 50	6.42 31	1.80 3	1.94 48	1.62 54	0.65 35	0.92 50	5.90 68	1.02 11	0.04 60	0.55 290	0.00 1	0.00 1	0.10 118	0.46 95

gc-stereo	1.68 17	0.72 9	3.57 37	2.07 19	0.33 11	2.05 18	0.01 1	7.33 79	3.47 78	2.42 81	0.63 18	1.19 47	0.89 47	4.63 35	1.56 89	0.41 341	0.51 270	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.59 335

ITER124	1.68 17	0.74 17	2.93 1	2.29 29	0.44 36	4.12 107	0.03 23	6.31 28	3.00 28	2.34 75	0.41 10	1.73 79	0.41 14	4.78 41	1.40 56	0.59 411	0.60 315	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.18 257

iked130	1.68 17	0.78 39	3.72 49	2.61 47	0.37 22	2.99 61	0.15 57	7.46 85	3.34 70	1.91 42	0.58 14	1.40 54	0.70 31	3.66 9	1.43 71	0.46 367	0.62 323	0.00 1	0.28 370	0.02 4	1.19 262

ITERv14	1.68 17	0.75 26	3.68 46	2.23 27	0.40 29	2.23 32	0.04 31	7.82 101	3.11 34	1.89 41	0.69 22	1.35 53	0.93 51	4.54 32	1.42 68	0.40 335	0.59 310	0.00 1	0.23 308	0.02 4	1.19 262

ACM	1.70 21	0.78 39	3.18 4	2.30 30	0.41 32	3.04 63	0.02 9	7.12 67	3.39 74	2.07 58	0.57 13	1.88 90	0.63 26	4.99 53	1.36 47	0.28 294	0.57 300	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.16 250

dddd17k	1.70 21	0.77 37	3.02 2	2.54 45	0.46 46	2.72 53	0.02 9	7.16 68	3.13 36	2.20 69	0.67 21	1.48 57	1.05 59	4.76 40	1.55 87	0.57 402	0.51 270	0.00 1	0.23 308	0.02 4	1.18 257

v134_o9	1.70 21	0.72 9	3.27 10	2.53 44	0.64 69	2.12 25	0.01 1	7.77 100	3.34 70	1.79 35	0.81 32	1.52 59	1.13 63	4.57 34	1.33 44	0.39 330	0.55 290	0.00 1	0.27 362	0.02 4	1.21 274

uio108cc	1.71 24	0.73 11	3.15 3	2.19 25	0.39 26	3.57 89	0.02 9	7.70 97	3.41 77	1.73 33	0.74 26	1.72 77	0.33 4	4.08 21	1.54 86	0.49 378	0.55 290	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.48 324

yuret106	1.73 25	0.74 17	3.57 37	1.95 12	0.31 4	2.22 31	0.01 1	7.48 87	3.26 54	1.62 27	1.02 38	1.42 56	1.30 74	5.00 54	1.44 76	0.43 352	0.66 332	0.00 1	0.27 362	0.02 4	1.85 374

MLG-Stereo_test1	1.73 25	0.79 42	3.82 53	2.83 66	2.75 312	2.77 54	0.15 57	6.43 35	2.10 10	1.21 4	0.16 2	1.52 59	0.52 18	7.62 116	0.90 4	0.03 46	0.74 353	0.00 1	0.03 138	0.03 61	0.24 29

MLG-Stereo	1.73 25	0.78 39	3.87 54	3.09 81	1.06 122	3.04 63	0.16 60	7.00 59	2.55 19	1.24 5	0.19 4	1.50 58	0.65 29	7.55 113	0.86 2	0.11 186	0.81 371	0.00 1	0.03 138	0.03 61	0.19 25

mfccc	1.74 28	0.79 42	3.44 20	2.06 18	0.37 22	2.98 59	0.02 9	7.38 81	3.18 44	2.07 58	0.34 7	2.08 99	1.14 64	5.08 55	1.45 79	0.41 341	0.57 300	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.24 282

ss10	1.74 28	0.76 33	3.51 27	2.39 34	0.35 16	1.71 6	0.02 9	7.42 83	3.33 65	2.13 62	1.17 42	1.19 47	0.71 32	5.83 66	1.68 92	0.48 372	0.60 315	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.16 250

4.5w_L	1.74 28	0.74 17	3.41 17	1.94 11	0.45 37	2.46 43	0.09 46	5.19 7	2.46 15	1.97 51	1.69 56	1.57 64	1.20 68	9.68 186	1.18 24	0.00 1	0.03 54	0.00 1	0.39 451	0.02 4	0.29 36

zxcv128	1.74 28	0.76 33	3.63 41	2.21 26	0.40 29	3.29 74	0.01 1	7.84 102	3.10 33	2.21 72	0.72 25	1.69 75	0.96 53	4.21 25	1.38 52	0.40 335	0.60 315	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.22 276

StePilot	1.75 32	0.74 17	3.40 16	1.82 8	0.45 37	2.52 46	0.08 41	5.14 5	2.32 12	2.16 64	1.74 57	1.55 61	1.04 58	10.06 199	1.21 28	0.01 5	0.02 36	0.00 1	0.38 440	0.02 4	0.29 36

v20iiwwt	1.75 32	0.82 51	3.49 24	2.57 46	0.34 15	3.14 68	0.05 35	7.59 92	3.52 79	2.08 60	0.86 33	1.77 83	0.63 26	4.14 23	1.37 48	0.59 411	0.53 282	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.20 269

ITERv10	1.75 32	0.73 11	3.69 47	2.47 41	0.39 26	2.18 28	0.04 31	7.67 95	3.16 41	1.76 34	0.98 37	1.75 81	1.02 57	5.17 57	1.49 83	0.44 357	0.59 310	0.00 1	0.29 377	0.02 4	1.22 276

SX	1.76 35	0.75 26	3.55 33	3.15 85	0.40 29	2.00 14	0.03 23	5.95 20	3.32 64	1.65 29	0.30 5	3.08 116	0.83 43	6.44 86	1.51 84	0.39 330	0.54 285	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.06 232

ITERv28	1.76 35	0.71 8	3.52 30	1.82 8	0.53 61	2.28 35	0.02 9	6.37 29	3.23 48	1.48 17	1.18 43	1.57 64	0.39 12	8.03 126	1.44 76	0.03 46	0.51 270	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.90 382

OmniDepth	1.76 35	1.05 83	3.18 4	2.17 24	0.16 1	6.45 258	0.05 35	6.54 43	3.33 65	1.56 25	0.40 9	1.99 95	2.73 138	4.72 39	0.75 1	0.04 60	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.04 76	0.05 2

oiu110	1.77 38	0.76 33	3.48 22	2.31 31	0.41 32	3.05 65	0.04 31	7.38 81	3.29 60	2.04 54	1.26 46	2.02 97	1.45 82	4.23 26	1.30 40	0.45 362	0.52 278	0.00 1	0.22 296	0.02 4	1.19 262

xxxad45	1.79 39	0.67 5	3.50 25	1.79 7	2.27 275	2.45 42	0.43 82	5.77 16	4.16 99	1.11 2	1.28 47	4.79 157	1.12 61	4.47 30	1.10 18	0.07 142	0.38 222	0.00 1	0.04 154	0.01 1	0.32 48

qyd29nn	1.79 39	0.79 42	3.50 25	2.07 19	0.37 22	1.93 10	0.01 1	5.91 19	3.04 30	1.30 11	1.18 43	1.40 54	0.33 4	10.13 201	1.41 62	0.50 383	0.01 11	0.00 1	0.25 337	0.02 4	1.68 352

MLG-Stereo_test3	1.79 39	0.82 51	4.52 74	2.79 62	1.61 195	3.91 98	0.24 71	6.61 45	1.52 2	1.35 13	1.22 45	1.97 93	0.63 26	6.25 81	1.27 34	0.04 60	0.66 332	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.29 36

tim_s	1.81 42	0.66 2	3.69 47	1.73 4	2.56 298	2.31 37	0.33 75	5.75 15	3.89 93	1.20 3	2.00 59	4.17 138	0.84 44	4.92 50	1.14 21	0.08 155	0.43 245	0.00 1	0.23 308	0.02 4	0.29 36

LG-Stereo_L2	1.81 42	1.11 97	5.06 103	3.06 80	0.92 103	2.71 52	0.43 82	7.45 84	1.91 6	1.93 45	0.44 11	0.41 24	0.52 18	8.16 130	1.05 14	0.05 87	0.73 351	0.00 1	0.00 1	0.04 76	0.32 48

LG-Stereo_L1	1.82 44	1.13 100	4.80 87	3.05 79	1.18 133	2.86 57	0.49 87	7.33 79	2.07 8	1.66 30	0.31 6	0.52 28	0.58 23	8.22 133	1.09 17	0.05 87	0.74 353	0.01 206	0.00 1	0.03 61	0.29 36

MLG-Stereo_test2	1.82 44	0.81 49	3.61 39	3.13 83	2.26 274	2.82 56	0.16 60	5.42 12	2.37 13	2.20 69	0.17 3	3.22 119	0.17 1	7.52 112	0.91 5	0.37 324	0.71 347	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.51 109

252Zero-FE	1.84 46	0.98 72	4.47 72	3.26 90	0.75 79	1.97 12	0.08 41	6.80 53	4.77 109	1.93 45	3.67 84	0.18 1	0.28 2	4.02 20	1.16 23	0.04 60	1.19 486	0.09 324	0.42 458	0.04 76	0.69 144

hj116sk	1.85 47	0.79 42	3.22 6	2.04 17	0.42 34	2.28 35	0.10 47	8.13 107	3.28 58	1.52 22	0.97 36	2.68 111	1.55 86	6.24 80	1.28 35	0.41 341	0.58 306	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.20 269

dd23bbn	1.86 48	0.75 26	3.32 13	2.03 16	0.30 3	3.69 91	0.03 23	8.04 106	3.24 52	1.82 37	1.56 52	1.74 80	0.96 53	5.30 60	1.22 30	0.51 388	0.42 242	0.00 1	0.21 293	0.02 4	2.03 419

5w_v4	1.87 49	0.67 5	3.41 17	1.73 4	3.24 342	2.55 48	0.22 69	5.74 14	4.05 95	1.25 6	1.61 53	5.76 181	0.95 52	4.34 28	1.06 16	0.07 142	0.40 228	0.00 1	0.06 182	0.02 4	0.29 36

ITERv21	1.88 50	0.75 26	3.51 27	1.68 3	0.70 73	2.37 39	0.11 50	7.30 78	3.36 72	1.52 22	0.94 35	2.09 100	1.05 59	8.26 137	1.37 48	0.52 390	0.59 310	0.00 1	0.26 347	0.02 4	1.18 257

ITERv24	1.90 51	0.77 37	3.27 10	2.16 23	0.31 4	3.90 97	0.02 9	8.21 109	3.13 36	2.17 65	1.03 39	2.72 112	1.88 103	4.09 22	1.38 52	0.62 422	0.75 358	0.00 1	0.27 362	0.02 4	1.32 296

ACW_4w	1.91 52	0.65 1	3.66 43	2.01 15	2.04 254	2.31 37	0.20 65	5.98 21	3.78 87	1.26 8	1.64 55	4.50 149	0.85 45	7.14 107	1.19 27	0.09 166	0.44 248	0.00 1	0.05 170	0.02 4	0.31 45

SteFusion	2.00 53	0.66 2	3.67 45	1.24 1	2.04 254	2.41 41	0.21 68	6.82 55	3.87 91	1.36 15	4.61 107	1.63 67	0.52 18	8.56 143	1.22 30	0.12 201	0.46 252	0.00 1	0.16 257	0.01 1	0.49 103

Wavelet-MonSter	2.01 54	1.07 91	5.09 108	2.96 73	2.61 301	2.98 59	0.04 31	5.15 6	2.07 8	2.18 67	4.47 101	0.37 20	1.33 76	5.56 61	2.03 112	0.01 5	0.99 427	0.02 231	0.29 377	0.02 4	0.95 209

PyraSte	2.03 55	0.66 2	3.95 57	1.90 10	2.21 271	2.51 45	0.25 72	6.20 25	3.86 89	1.03 1	3.18 75	4.57 152	1.48 85	6.73 92	1.13 20	0.07 142	0.30 203	0.00 1	0.17 264	0.02 4	0.33 52

ITERv30	2.03 55	0.83 53	3.66 43	2.52 43	0.47 51	2.18 28	0.01 1	6.52 40	3.23 48	1.43 16	1.07 40	3.28 120	0.55 22	10.91 221	1.34 45	0.48 372	0.13 146	0.00 1	0.24 320	0.02 4	1.67 349

SGD-Stereo	2.03 55	0.90 58	4.25 62	2.80 63	0.38 25	3.39 78	0.90 113	7.22 72	2.50 17	4.05 127	1.12 41	1.77 83	1.31 75	8.51 141	1.04 12	0.24 274	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.06 91	0.12 15

dual_stereo	2.05 58	0.76 33	3.43 19	2.96 73	1.50 181	2.64 51	0.08 41	5.59 13	2.63 20	1.35 13	0.77 29	2.38 105	0.61 24	10.75 217	1.98 108	0.02 26	1.41 526	0.00 1	0.23 308	0.01 1	1.86 375

MonSter	2.06 59	0.90 58	4.81 88	2.70 53	1.72 214	6.01 230	0.13 53	6.67 47	3.15 39	1.51 20	2.25 61	0.33 15	0.36 7	7.02 99	1.29 37	0.01 5	0.98 413	0.00 1	0.38 440	0.02 4	1.01 219

Monster-pub-eth3d	2.07 60	0.90 58	4.82 90	2.70 53	1.72 214	6.01 230	0.13 53	6.67 47	3.14 38	1.51 20	2.25 61	0.33 15	0.37 9	7.11 106	1.29 37	0.01 5	0.98 413	0.00 1	0.38 440	0.02 4	1.01 219

MonStereo	2.08 61	0.90 58	4.78 86	2.70 53	1.71 213	6.04 233	0.13 53	6.67 47	3.15 39	1.50 18	2.24 60	0.32 14	0.36 7	7.36 108	1.29 37	0.01 5	0.98 413	0.00 1	0.38 440	0.02 4	1.01 219

IGEV	2.11 62	0.73 11	4.37 67	2.86 69	3.48 355	4.13 109	0.94 115	7.90 103	3.86 89	2.26 73	4.35 98	0.28 9	0.61 24	3.78 13	1.05 14	0.08 155	0.72 348	0.00 1	0.20 289	0.03 61	0.56 119

Monster-pub-mixall	2.13 63	0.98 72	4.13 60	2.74 59	0.99 114	2.50 44	0.53 93	6.96 58	3.27 56	3.25 106	3.80 89	0.40 23	0.48 15	9.26 171	1.12 19	0.02 26	1.14 472	0.01 206	0.18 278	0.04 76	0.70 148

4.5_new	2.16 64	0.96 67	4.43 70	2.83 66	1.93 241	5.59 208	1.24 136	6.25 26	2.81 23	4.41 137	3.54 81	0.46 25	0.96 53	3.70 10	1.41 62	0.33 309	1.01 436	0.00 1	0.21 293	0.11 128	1.11 244

4.5w-stereo	2.16 64	0.96 67	4.43 70	2.83 66	1.93 241	5.59 208	1.25 139	6.25 26	2.81 23	4.41 137	3.53 80	0.46 25	0.96 53	3.70 10	1.42 68	0.33 309	1.01 436	0.00 1	0.21 293	0.11 128	1.11 244

ITERv19	2.19 66	0.91 62	4.61 76	2.88 70	1.91 238	1.97 12	0.19 64	5.40 10	3.05 31	3.51 113	5.68 143	0.37 20	2.34 121	6.85 94	1.15 22	0.01 5	0.55 290	0.00 1	0.35 416	0.02 4	2.03 419

S2M2_L	2.24 67	1.47 150	4.41 69	3.77 109	1.20 135	2.26 33	0.06 37	6.51 39	7.31 166	1.92 43	4.58 106	4.42 144	0.81 41	2.90 3	1.83 98	0.58 405	0.11 138	0.03 250	0.00 1	0.49 336	0.09 9
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.25_new	2.28 68	1.01 77	4.72 82	3.33 92	2.74 307	4.30 114	2.29 247	6.42 31	3.33 65	2.35 76	3.76 86	0.26 4	2.35 123	4.64 36	1.40 56	0.63 423	0.99 427	0.00 1	0.26 347	0.03 61	0.74 157

4.5w_new	2.28 68	1.01 77	4.72 82	3.33 92	2.74 307	4.30 114	2.29 247	6.42 31	3.33 65	2.35 76	3.76 86	0.26 4	2.35 123	4.64 36	1.40 56	0.63 423	0.99 427	0.00 1	0.26 347	0.03 61	0.74 157

4.25w-stereo	2.28 68	1.01 77	4.72 82	3.33 92	2.74 307	4.31 116	2.30 251	6.42 31	3.33 65	2.35 76	3.76 86	0.26 4	2.35 123	4.64 36	1.40 56	0.63 423	0.99 427	0.00 1	0.26 347	0.03 61	0.74 157

asda	2.30 71	1.05 83	5.07 107	3.16 86	1.97 247	3.28 73	0.84 112	6.58 44	3.63 83	2.65 88	3.26 76	0.65 35	2.93 143	6.05 74	1.83 98	0.70 435	1.01 436	0.00 1	0.27 362	0.10 118	0.86 178

ITER	2.36 72	0.97 69	4.73 85	2.71 57	1.05 118	2.61 50	0.07 40	6.62 46	3.02 29	3.51 113	4.88 117	2.65 109	0.73 33	9.36 177	1.30 40	0.01 5	0.66 332	0.00 1	0.35 416	0.02 4	2.05 427

zaero_v3	2.38 73	0.93 65	4.69 81	1.95 12	1.93 241	7.42 287	0.06 37	7.50 88	3.40 76	3.35 108	3.69 85	1.06 42	1.27 72	7.58 115	1.31 42	0.01 5	0.63 326	0.00 1	0.34 411	0.02 4	0.55 115

LG-G_1	2.39 74	0.79 42	4.63 77	3.83 115	0.64 69	10.74 338	0.58 94	7.00 59	1.89 4	1.72 31	1.33 48	1.33 51	2.10 110	8.16 130	1.40 56	0.05 87	0.66 332	0.00 1	0.00 1	0.06 91	0.94 206

LG-G	2.39 74	0.79 42	4.63 77	3.83 115	0.64 69	10.74 338	0.58 94	7.00 59	1.89 4	1.72 31	1.33 48	1.33 51	2.10 110	8.16 130	1.40 56	0.05 87	0.66 332	0.00 1	0.00 1	0.06 91	0.94 206

asd	2.40 76	0.92 64	4.93 96	2.96 73	2.30 278	3.95 99	0.35 76	7.56 90	2.81 23	3.69 120	2.96 73	0.54 30	2.23 119	8.72 147	1.25 32	0.70 435	0.84 378	0.00 1	0.13 228	0.12 133	0.93 200

4w-stereo	2.40 76	1.23 115	5.26 114	2.81 64	2.14 264	3.64 90	0.60 97	7.00 59	2.73 22	2.99 96	4.33 97	0.35 18	3.26 150	7.50 111	1.55 87	0.32 306	0.98 413	0.00 1	0.30 390	0.05 81	0.96 213

DEFOM-Stereo	2.43 78	1.22 112	4.56 75	3.89 117	1.05 118	12.70 369	0.80 109	5.07 4	2.70 21	3.02 98	1.81 58	0.61 32	0.54 21	8.77 149	1.01 9	0.02 26	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.03 61	0.69 144

2.75w_new	2.45 79	1.02 82	5.11 109	2.65 48	1.60 193	3.48 83	2.22 246	6.17 23	3.29 60	5.05 162	4.14 96	0.30 12	2.34 121	6.69 91	2.71 164	0.06 121	0.99 427	0.00 1	0.28 370	0.03 61	0.85 175

ITERv2	2.47 80	0.98 72	5.34 118	1.95 12	1.59 190	5.10 174	0.06 37	7.67 95	3.77 86	3.68 119	3.63 83	2.34 104	1.16 65	8.59 145	1.31 42	0.01 5	0.66 332	0.00 1	0.39 451	0.02 4	1.05 229

2.5w	2.47 80	0.97 69	5.69 126	3.45 98	1.92 239	3.19 70	2.18 241	6.67 47	2.91 27	2.14 63	5.66 141	0.25 3	1.97 105	7.82 120	1.43 71	0.18 242	1.07 453	0.00 1	0.30 390	0.03 61	1.46 317

GEAStereo	2.49 82	1.24 116	4.35 65	4.86 181	1.65 203	4.29 112	1.45 154	9.09 129	4.32 101	2.74 91	2.76 69	1.20 49	2.22 115	3.97 17	1.97 105	0.07 142	1.09 455	0.05 274	0.00 1	0.25 194	2.16 447

ITERv4	2.50 83	0.91 62	4.00 59	1.77 6	1.90 235	1.62 5	0.03 23	8.14 108	5.25 116	4.50 141	7.61 165	0.71 37	4.60 200	5.96 70	2.34 131	0.02 26	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.03 61	0.56 119

AdaDepth	2.53 84	1.09 93	6.44 158	3.77 109	3.11 337	3.50 87	0.68 100	5.77 16	3.85 88	2.06 56	3.46 79	0.52 28	1.57 87	11.34 243	1.39 55	0.04 60	0.91 396	0.00 1	0.22 296	0.05 81	0.78 167

RAStereo	2.53 84	1.48 153	7.27 196	4.18 138	1.48 171	1.78 7	0.13 53	8.50 115	8.15 193	2.40 80	4.11 95	3.37 121	0.81 41	3.73 12	2.75 167	0.05 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 254	0.14 17

monsters	2.54 86	1.47 150	4.92 95	4.14 132	4.45 407	2.18 28	0.17 62	8.94 125	3.39 74	4.75 151	3.04 74	0.22 2	0.75 37	8.85 151	1.43 71	0.17 233	0.98 413	0.00 1	0.32 398	0.02 4	0.60 130

IGEV-Stereo++	2.55 87	0.93 65	4.65 79	4.40 156	3.52 357	3.33 76	0.10 47	8.77 121	4.60 105	2.63 87	4.41 99	2.00 96	4.67 213	3.47 6	0.98 6	0.02 26	0.78 365	0.09 324	0.00 1	0.06 91	1.65 346

3.25w_new	2.57 88	1.05 83	5.06 103	2.75 60	1.49 177	5.86 223	1.15 128	7.21 70	3.61 81	4.57 144	3.97 93	0.64 33	2.42 129	7.83 122	1.41 62	0.07 142	0.97 409	0.00 1	0.23 308	0.08 105	0.95 209

3.25w	2.57 88	1.05 83	5.06 103	2.75 60	1.49 177	5.87 224	1.15 128	7.21 70	3.61 81	4.57 144	3.97 93	0.64 33	2.42 129	7.82 120	1.41 62	0.07 142	0.97 409	0.00 1	0.23 308	0.08 105	0.95 209

qwe	2.64 90	0.97 69	4.85 92	3.09 81	2.86 320	4.53 127	0.28 73	7.28 77	3.06 32	5.38 169	4.85 114	0.57 31	0.88 46	9.13 164	2.39 140	0.42 350	0.96 405	0.00 1	0.30 390	0.12 133	0.90 191

3.75w	2.66 91	1.12 99	4.96 99	2.92 72	3.25 344	7.95 302	1.38 145	6.44 36	3.16 41	3.38 109	4.87 115	0.33 15	2.71 137	6.99 98	1.28 35	0.36 319	0.96 405	0.00 1	0.14 239	0.10 118	0.89 188

2w_stereo	2.67 92	1.09 93	5.38 119	3.25 89	1.25 145	4.61 131	3.77 319	7.59 92	4.10 97	4.28 133	5.14 125	0.27 7	4.25 183	4.81 45	2.06 115	0.11 186	0.72 348	0.00 1	0.18 278	0.02 4	0.48 100

GREAT-IGEV	2.67 92	1.48 153	5.32 117	3.65 104	1.73 216	2.92 58	0.20 65	6.37 29	6.52 154	1.34 12	5.23 128	1.09 45	1.45 82	10.01 196	1.57 90	0.11 186	1.50 538	0.00 1	0.24 320	0.19 169	2.48 478

GSStereo	2.68 94	1.24 116	4.35 65	4.97 194	1.65 203	4.29 112	1.45 154	9.98 144	5.42 121	3.09 100	2.76 69	1.86 88	2.22 115	3.97 17	1.97 105	0.06 121	1.02 444	0.00 1	0.86 507	0.25 194	2.14 443

2.25w	2.72 95	1.05 83	6.11 138	3.00 77	1.81 227	3.48 83	0.41 79	6.68 51	2.83 26	4.84 155	6.79 152	0.37 20	2.42 129	9.01 155	3.30 202	0.22 268	1.00 432	0.00 1	0.30 390	0.02 4	0.81 169

monsterstereo	2.74 96	1.26 120	5.23 113	4.64 168	4.44 403	1.81 9	0.08 41	6.52 40	5.70 127	3.84 125	7.47 160	0.27 7	0.37 9	9.33 173	1.51 84	0.05 87	1.11 466	0.00 1	0.35 416	0.03 61	0.75 161

LG-Stereo	2.75 97	1.78 202	8.47 243	4.32 155	1.04 117	3.56 88	1.20 133	7.18 69	6.19 147	2.53 85	7.57 164	1.07 43	0.75 37	5.24 58	2.51 147	0.49 378	0.27 193	0.01 206	0.03 138	0.34 248	0.44 89

3.5w_stereo	2.78 98	1.48 153	5.51 123	2.66 49	1.61 195	5.90 228	1.09 125	7.46 85	3.28 58	4.31 135	4.49 102	0.35 18	2.04 109	10.32 206	3.27 201	0.21 263	0.66 332	0.00 1	0.09 206	0.02 4	0.88 184

111111	2.79 99	1.16 101	4.90 93	4.16 133	4.50 410	3.40 79	0.22 69	9.37 135	4.11 98	2.47 84	4.41 99	2.27 102	2.02 107	9.21 167	1.37 48	0.01 5	0.79 367	0.08 314	0.01 94	0.14 144	1.19 262

StereoAnything_RVC	2.80 100	12.35 563	6.48 165	2.89 71	1.06 122	1.47 4	0.17 62	5.24 9	2.04 7	1.29 10	0.35 8	0.29 11	3.53 158	8.37 139	1.01 9	0.05 87	0.88 389	0.00 1	0.00 1	6.93 560	1.66 347

3w_stereo	2.85 101	1.08 92	6.84 180	3.00 77	0.62 66	5.35 191	6.31 395	7.70 97	3.87 91	4.12 130	5.00 123	0.30 12	4.15 181	4.87 47	1.71 94	0.00 1	1.02 444	0.00 1	0.24 320	0.03 61	0.87 183

fffft	2.87 102	1.37 135	6.09 137	3.63 103	1.48 171	4.34 119	4.03 327	9.11 131	3.91 94	3.19 102	2.34 63	1.90 91	1.43 81	10.93 222	2.22 122	0.00 1	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.38 283	0.85 175
1: 1. 1
Replicate-Monster	2.96 103	3.67 446	12.48 407	2.73 58	1.29 150	3.18 69	0.44 84	7.55 89	4.93 111	4.05 127	1.50 51	0.77 39	1.12 61	9.21 167	0.87 3	0.19 254	1.15 473	0.00 1	0.22 296	0.28 222	3.54 515

MaDis-Stereo	2.96 103	2.05 270	7.26 195	3.35 95	2.54 294	1.78 7	0.28 73	8.41 112	5.58 125	2.77 93	3.62 82	7.05 203	4.60 200	5.95 69	3.33 203	0.01 5	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.19 169	0.39 74

gasm-f	2.98 105	1.42 142	4.98 100	4.86 181	1.58 189	4.40 123	2.46 261	9.09 129	4.32 101	2.74 91	5.99 146	1.20 49	3.99 173	6.65 90	2.16 121	0.07 142	1.09 455	0.05 274	0.00 1	0.30 232	2.16 447

IGEV-Stereo+	3.03 106	1.10 95	5.14 112	3.52 101	4.87 423	2.53 47	0.68 100	4.40 3	3.11 34	2.20 69	0.71 24	0.79 41	3.45 153	8.89 153	1.25 32	0.08 155	0.70 344	0.00 1	0.40 454	5.72 556	11.13 598

LG-Stereo_Zeroshot	3.06 107	1.06 90	6.40 155	5.55 237	1.90 235	3.79 94	0.82 110	7.92 105	3.70 85	4.01 126	10.87 213	2.27 102	5.15 226	3.49 7	2.09 118	0.19 254	0.64 329	0.00 1	0.35 416	0.42 304	0.58 128

SMoEStereo_RVC	3.08 108	1.77 201	5.88 131	4.29 153	0.76 80	6.25 247	1.85 215	8.81 123	4.44 103	4.08 129	3.85 91	2.76 113	2.21 113	11.07 225	2.28 125	0.01 5	0.13 146	0.03 250	0.00 1	0.35 254	0.83 173

Zero-FE251	3.09 109	1.71 189	6.29 148	4.81 178	2.16 267	7.18 278	0.73 103	8.50 115	3.56 80	5.39 170	2.58 64	5.37 172	4.09 178	4.80 44	1.73 95	0.49 378	0.81 371	0.05 274	0.03 138	0.03 61	1.45 315

AIO_test	3.09 109	1.33 131	5.84 129	4.60 166	3.35 347	5.26 185	2.32 252	9.12 133	5.01 112	1.93 45	4.76 112	4.23 142	1.35 78	7.85 125	1.18 24	0.92 473	1.03 449	0.00 1	0.29 377	0.07 100	1.30 292

GIP-stereo	3.09 109	1.42 142	4.82 90	5.64 245	4.11 382	3.31 75	0.74 104	9.86 142	6.75 158	2.44 82	5.48 131	4.08 135	3.14 146	5.77 65	1.68 92	0.14 213	0.63 326	0.00 1	0.00 1	0.09 115	1.66 347

UniTT-Stereo	3.10 112	1.22 112	7.79 218	4.50 161	2.51 291	2.59 49	0.42 81	5.88 18	5.74 130	5.46 173	7.76 167	1.12 46	1.46 84	9.06 159	5.42 295	0.06 121	0.07 115	0.00 1	0.01 94	0.60 373	0.26 32

IGEV-RUCA	3.15 113	1.28 125	5.12 110	5.23 215	2.34 283	6.02 232	1.75 205	7.71 99	5.31 118	2.77 93	4.98 122	4.01 133	2.39 128	10.02 197	1.73 95	0.17 233	0.26 191	0.21 414	0.29 377	0.74 409	0.58 128

1w_stereo	3.18 114	0.88 57	4.34 64	3.77 109	2.15 265	4.45 125	6.50 401	7.10 64	5.69 126	3.58 116	7.40 159	0.28 9	4.26 185	8.58 144	2.83 180	0.05 87	0.64 329	0.00 1	0.01 94	0.02 4	1.16 250

mms	3.23 115	1.87 228	6.16 143	4.22 143	2.38 285	4.13 109	3.87 320	8.68 119	5.05 113	2.68 89	5.66 141	3.05 115	1.33 76	9.68 186	2.35 134	0.01 5	0.55 290	0.00 1	0.00 1	0.42 304	2.47 477

ours_stereo	3.25 116	1.81 210	5.95 136	4.18 138	1.97 247	3.79 94	2.71 277	8.97 126	6.86 159	2.39 79	5.79 145	3.97 132	1.82 101	9.84 191	2.05 114	0.02 26	0.21 176	0.00 1	0.00 1	0.38 283	2.35 468

zero-FE	3.32 117	1.18 106	5.60 124	4.69 169	4.43 402	3.21 72	1.46 158	6.93 57	2.47 16	1.50 18	2.64 65	1.71 76	4.81 216	6.47 88	3.42 210	0.59 411	0.90 394	0.00 1	0.28 370	13.31 591	0.77 164

AIO-Stereo	3.32 117	1.49 158	5.67 125	5.06 199	1.51 183	4.67 137	1.71 198	10.31 151	5.90 143	3.02 98	4.90 119	5.32 170	0.80 40	10.66 211	1.88 101	0.06 121	0.85 385	0.00 1	0.70 498	0.14 144	1.78 362

AIO_rvc	3.33 119	1.66 182	6.67 174	4.55 162	3.62 360	5.18 179	1.79 210	8.85 124	5.06 114	2.17 65	4.89 118	4.69 154	1.16 65	10.57 209	2.01 111	0.59 411	1.10 462	0.00 1	0.04 154	0.16 153	1.84 371

RSM++	3.35 120	1.29 127	5.82 128	5.16 212	1.00 115	4.93 165	2.54 265	10.70 160	5.17 115	3.45 111	4.81 113	6.63 197	1.86 102	10.23 203	2.06 115	0.05 87	0.06 102	0.01 206	0.18 278	0.19 169	0.95 209

HUF	3.37 121	1.82 218	7.11 191	3.74 108	1.68 208	5.10 174	2.12 235	10.44 155	5.26 117	2.44 82	4.54 104	5.45 175	2.61 134	7.44 110	2.03 112	0.91 471	2.05 558	0.09 324	0.00 1	0.19 169	2.46 474

RSM	3.39 122	1.22 112	5.46 121	5.06 199	1.60 193	4.70 140	1.76 207	10.72 161	4.92 110	3.67 118	4.52 103	7.70 218	1.74 97	11.04 224	2.06 115	0.05 87	0.18 163	0.00 1	0.35 416	0.19 169	0.92 195

FlowAnything_test	3.40 123	1.63 174	7.17 192	8.89 452	1.37 156	8.59 306	2.43 259	8.27 111	4.69 107	4.28 133	2.68 66	3.47 126	0.74 35	6.21 79	5.48 299	0.11 186	0.04 65	0.17 395	0.65 494	0.17 159	0.91 194

DEFOM-Stereo_RVC	3.40 123	7.12 512	4.30 63	11.17 513	1.69 210	4.59 129	0.46 86	9.11 131	3.63 83	2.69 90	3.29 77	0.75 38	7.02 284	9.35 174	2.00 109	0.01 5	0.15 156	0.00 1	0.19 284	0.06 91	0.39 74

EGLCR-Stereo	3.41 125	1.28 125	6.47 161	4.22 143	1.36 154	5.18 179	1.24 136	11.58 181	5.47 123	3.80 123	3.40 78	8.10 226	1.69 95	9.53 183	2.23 124	0.09 166	0.89 393	0.01 206	0.00 1	0.24 190	1.42 312

VIP-Stereo	3.44 126	1.88 229	6.40 155	3.40 97	4.56 415	14.56 399	1.70 196	6.48 38	4.46 104	2.19 68	5.59 136	2.42 106	1.80 99	9.75 190	2.11 120	0.01 5	0.98 413	0.00 1	0.01 94	0.09 115	0.49 103

DDF-Stereo	3.46 127	1.20 107	5.41 120	5.11 207	4.42 401	3.37 77	1.47 160	6.01 22	2.40 14	1.25 6	2.68 66	1.67 71	4.52 199	8.23 136	3.48 212	0.58 405	0.92 398	0.00 1	0.29 377	15.46 598	0.74 157

Selective-IGEV	3.46 127	1.32 130	5.92 135	4.55 162	2.27 275	4.65 134	2.07 234	11.50 178	5.81 132	3.19 102	4.75 111	5.46 176	1.77 98	11.24 237	2.37 137	0.05 87	0.82 376	0.00 1	0.20 289	0.10 118	1.17 255

tt45	3.47 129	1.65 179	5.29 116	4.20 141	1.93 241	8.00 303	1.99 231	9.99 147	4.05 95	5.83 177	4.57 105	4.57 152	2.37 127	11.40 245	2.38 139	0.01 5	0.14 153	0.00 1	0.01 94	0.40 293	0.69 144

MGS-Stereo	3.47 129	1.54 162	7.34 203	3.79 112	0.51 58	4.78 150	1.51 165	6.53 42	9.92 226	4.54 143	10.22 199	5.44 173	1.26 71	8.51 141	2.53 151	0.21 263	0.01 11	0.02 231	0.00 1	0.59 367	0.23 27

IGEV++	3.49 131	1.67 184	6.59 170	6.41 315	1.44 161	4.50 126	1.66 186	11.20 172	5.34 119	3.01 97	6.40 150	4.30 143	4.36 188	5.66 64	3.53 216	0.05 87	1.20 488	0.00 1	0.15 248	0.32 238	2.10 437

CroCo-Stereo	3.51 132	2.49 369	8.03 228	9.10 455	1.26 147	0.97 2	0.96 118	11.24 177	8.52 203	3.79 122	4.87 115	7.93 224	4.44 197	3.26 5	2.76 169	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 248	0.16 21
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
MSCF	3.53 133	2.33 340	6.43 157	4.97 194	1.76 221	5.30 188	1.43 149	9.49 137	5.37 120	5.50 174	6.46 151	1.79 86	6.92 282	6.16 77	1.85 100	0.11 186	1.01 436	0.00 1	1.07 526	0.27 216	2.30 462

Pointernet	3.56 134	0.99 76	6.55 168	3.79 112	0.85 95	5.19 181	0.36 77	17.55 289	7.32 167	4.50 141	6.92 153	4.82 158	2.69 135	5.26 59	2.99 184	0.04 60	0.53 282	0.00 1	0.35 416	0.05 81	0.42 83

GLC_STEREO	3.61 135	1.35 133	3.91 55	6.86 356	0.23 2	4.69 138	1.61 174	9.80 140	7.20 164	5.64 176	9.11 180	5.19 164	2.02 107	10.25 204	3.70 223	0.07 142	0.04 65	0.22 422	0.00 1	0.24 190	0.17 23

MoCha-V2	3.68 136	1.42 142	5.50 122	6.03 286	1.50 181	4.53 127	1.32 143	11.05 170	6.30 150	5.86 178	5.39 130	2.66 110	6.33 259	10.36 207	1.58 91	0.19 254	1.57 544	0.00 1	0.24 320	0.07 100	1.77 361

GASTEREO	3.69 137	2.44 361	6.32 149	5.26 218	1.76 221	5.46 193	1.44 152	9.55 139	5.71 128	5.61 175	6.96 155	1.61 66	6.99 283	8.15 129	1.89 102	0.10 178	1.01 436	0.00 1	1.07 526	0.17 159	2.30 462

fffy	3.69 137	1.76 198	7.01 184	4.25 152	1.49 177	4.74 146	1.69 195	10.96 166	7.10 162	2.90 95	6.29 148	6.27 192	3.10 145	10.41 208	2.09 118	0.01 5	1.02 444	0.00 1	0.00 1	0.37 271	2.28 459

SCV	3.72 139	1.81 210	7.24 194	5.65 247	1.66 205	4.31 116	1.64 178	12.11 185	6.98 160	2.28 74	4.94 121	6.07 185	2.70 136	10.28 205	2.30 126	0.09 166	0.98 413	0.00 1	0.53 479	0.55 352	2.27 457

999	3.74 140	1.55 164	5.72 127	5.15 211	2.42 287	7.40 285	2.13 236	10.76 162	7.33 168	3.20 104	5.04 124	5.01 160	2.26 120	12.45 306	3.06 189	0.06 121	0.24 185	0.00 1	0.00 1	0.37 271	0.66 138

AEACV	3.74 140	1.42 142	6.45 159	5.61 241	6.24 491	4.69 138	1.54 170	7.61 94	7.19 163	3.59 117	7.87 170	4.20 139	6.43 264	6.07 75	1.96 104	0.03 46	1.03 449	0.04 266	0.54 481	0.23 186	2.12 440

CREStereo	3.75 142	1.21 108	3.79 52	2.66 49	0.66 72	5.52 197	0.39 78	10.77 164	14.18 274	7.14 188	10.54 205	5.25 167	3.54 159	6.27 83	2.88 182	0.04 60	0.01 11	0.03 250	0.01 94	0.05 81	0.05 2
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
castereo++	3.76 143	1.79 204	5.06 103	4.09 129	2.65 302	16.30 441	1.89 223	8.46 114	9.15 216	2.53 85	4.66 108	5.04 161	2.00 106	9.08 161	1.04 12	0.02 26	0.59 310	0.00 1	0.34 411	0.08 105	0.50 107

trnet	3.79 144	1.10 95	3.76 50	2.70 53	0.63 68	5.60 210	0.41 79	10.89 165	14.11 273	7.11 187	10.55 207	5.73 179	3.75 163	6.25 81	2.89 183	0.04 60	0.02 36	0.03 250	0.01 94	0.06 91	0.07 5

SCV_C0	3.81 145	1.92 239	7.94 225	4.22 143	1.75 219	4.82 153	1.56 171	11.79 182	8.00 186	3.23 105	5.14 125	6.19 189	1.81 100	11.49 254	2.42 142	0.17 233	1.09 455	0.00 1	0.23 308	0.38 283	2.04 423

LoS	3.83 146	1.25 119	4.39 68	3.29 91	0.58 64	4.87 154	1.15 128	11.00 167	13.34 262	5.02 158	10.69 208	4.14 136	3.78 165	9.15 166	3.20 196	0.08 155	0.03 54	0.09 324	0.00 1	0.13 142	0.35 58
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
U	3.84 147	0.81 49	6.63 172	4.40 156	11.89 574	11.98 357	0.20 65	8.42 113	5.78 131	1.97 51	2.73 68	0.77 39	1.59 88	2.60 2	0.98 6	0.04 60	0.04 65	10.46 595	5.41 584	0.05 81	0.14 17

IGEVStereo-DCA	3.90 148	2.95 403	7.30 197	4.05 124	0.92 103	4.94 167	1.65 181	14.40 222	5.82 133	4.17 131	4.67 109	4.50 149	3.95 171	11.24 237	4.28 253	0.18 242	0.56 297	0.00 1	0.17 264	0.25 194	1.98 399

ff7	3.92 149	2.12 290	7.30 197	4.22 143	1.47 166	4.90 158	1.65 181	14.40 222	5.82 133	5.08 163	5.59 136	3.45 122	4.61 204	11.48 250	2.76 169	0.04 60	0.98 413	0.00 1	0.17 264	0.35 254	1.98 399

ffff	3.92 149	2.12 290	7.30 197	4.22 143	1.47 166	4.90 158	1.65 181	14.40 222	5.82 133	5.08 163	5.59 136	3.45 122	4.61 204	11.48 250	2.76 169	0.04 60	0.98 413	0.00 1	0.17 264	0.35 254	1.98 399

11t	3.92 149	2.12 290	7.30 197	4.22 143	1.47 166	4.90 158	1.65 181	14.40 222	5.82 133	5.08 163	5.59 136	3.45 122	4.61 204	11.48 250	2.76 169	0.04 60	0.98 413	0.00 1	0.17 264	0.35 254	1.98 399

ccc-4	3.92 149	2.12 290	7.30 197	4.22 143	1.47 166	4.90 158	1.65 181	14.40 222	5.82 133	5.08 163	5.59 136	3.45 122	4.61 204	11.48 250	2.76 169	0.04 60	0.98 413	0.00 1	0.17 264	0.35 254	1.98 399

anonymousdsp	3.97 153	2.10 283	6.76 177	4.43 158	1.82 230	4.92 163	1.68 187	14.84 235	5.82 133	5.26 168	5.54 134	4.20 139	4.37 192	11.54 260	2.68 162	0.04 60	0.87 387	0.00 1	0.18 278	0.36 265	1.98 399

IGEV-Stereo	3.97 153	2.10 283	6.78 179	4.43 158	1.81 227	4.92 163	1.68 187	14.84 235	5.82 133	5.25 167	5.54 134	4.22 141	4.36 188	11.55 261	2.68 162	0.04 60	0.88 389	0.00 1	0.18 278	0.36 265	1.98 399
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rrr	3.99 155	2.95 403	11.04 364	4.05 124	0.92 103	4.94 167	1.53 169	11.97 184	6.50 153	4.17 131	4.67 109	4.50 149	3.95 171	11.24 237	4.28 253	0.18 242	0.56 297	0.00 1	0.22 296	0.25 194	1.88 377

rvit_stereo_0081_aga	4.01 156	3.10 415	10.05 313	5.65 247	3.01 332	4.91 162	1.88 220	8.80 122	7.27 165	6.97 183	6.94 154	5.81 182	3.23 149	7.63 117	3.77 227	0.08 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 377	0.44 89

water-stereo	4.05 157	1.16 101	6.14 140	3.96 119	0.83 93	5.09 173	1.09 125	13.45 208	5.71 128	6.59 181	14.69 248	7.49 212	5.81 246	3.80 14	3.51 213	0.38 328	0.18 163	0.10 337	0.05 170	0.07 100	0.90 191

CES	4.08 158	1.34 132	3.46 21	3.65 104	11.49 571	5.24 183	0.99 120	10.15 148	9.15 216	3.80 123	9.29 185	1.76 82	0.91 49	6.94 96	2.64 161	0.07 142	0.05 77	0.01 206	0.00 1	1.63 475	9.03 583

test_xeample3	4.08 158	2.95 403	11.20 368	4.05 124	1.05 118	5.62 211	1.58 172	13.23 196	4.76 108	7.10 186	3.83 90	3.18 118	3.30 151	11.75 265	4.42 260	0.08 155	0.74 353	0.00 1	0.38 440	0.26 207	2.04 423

LoS_RVC	4.09 160	3.01 409	4.81 88	4.88 184	7.78 531	5.24 183	2.80 282	7.57 91	4.24 100	4.41 137	10.34 201	3.62 128	6.34 260	6.59 89	2.37 137	0.04 60	0.03 54	0.00 1	0.01 94	0.06 91	7.70 571

CASnet	4.11 161	1.27 123	5.28 115	5.63 244	0.31 4	4.89 157	2.86 284	11.52 179	11.73 242	11.06 232	11.80 222	4.16 137	1.63 90	6.30 84	2.22 122	0.63 423	0.00 1	0.60 479	0.13 228	0.15 149	0.07 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Occ-G	4.14 162	1.50 160	5.89 134	3.82 114	1.88 233	3.75 93	6.51 402	8.68 119	6.38 152	4.81 152	8.44 173	9.56 249	4.31 186	10.00 195	4.16 244	0.05 87	0.84 378	0.00 1	0.19 284	0.23 186	1.71 354

ProNet	4.14 162	2.35 349	7.50 207	4.22 143	1.47 166	5.67 215	6.24 391	13.78 218	7.71 174	3.38 109	4.93 120	3.72 129	3.52 156	11.52 259	2.72 165	0.08 155	1.32 510	0.01 206	0.26 347	0.47 324	2.02 415

WCG-NET	4.15 164	1.44 148	6.47 161	3.48 99	0.31 4	4.36 122	1.74 203	8.24 110	15.53 288	8.94 212	9.64 188	6.87 201	4.12 180	7.42 109	2.86 181	0.02 26	1.09 455	0.00 1	0.00 1	0.21 178	0.28 34

castereo	4.17 165	1.71 189	4.94 97	4.23 151	1.13 127	6.25 247	6.97 419	10.76 162	16.22 297	3.25 106	7.74 166	3.55 127	7.25 289	5.61 63	2.63 159	0.04 60	0.38 222	0.00 1	0.26 347	0.08 105	0.44 89

rvit_stereo_0081	4.20 166	2.18 309	9.43 288	6.66 339	1.77 223	3.43 80	2.29 247	8.53 117	16.32 302	4.68 149	5.52 132	5.21 165	4.60 200	8.22 133	4.20 246	0.05 87	0.01 11	0.00 1	0.01 94	0.41 297	0.49 103

rvit_stereo_0082	4.20 166	2.18 309	9.43 288	6.66 339	1.77 223	3.43 80	2.29 247	8.53 117	16.32 302	4.68 149	5.52 132	5.21 165	4.60 200	8.22 133	4.20 246	0.05 87	0.01 11	0.00 1	0.01 94	0.41 297	0.49 103

CroCo-Stereo Lap2	4.21 168	2.60 380	9.11 266	10.21 484	6.06 484	1.11 3	0.78 107	10.63 158	8.34 197	3.46 112	5.18 127	8.92 237	5.66 242	6.42 85	4.53 265	0.03 46	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.81 423	0.39 74

HART	4.24 169	2.13 296	6.15 141	5.53 233	1.40 159	4.32 118	0.74 104	13.35 205	5.92 144	6.13 179	12.75 233	6.81 200	1.70 96	11.14 234	2.42 142	0.03 46	1.48 537	0.10 337	0.00 1	0.55 352	2.26 455

CAS++	4.25 170	2.16 304	6.64 173	4.57 165	1.14 130	4.22 111	1.62 175	19.22 314	10.81 233	9.35 215	9.25 184	1.97 93	1.40 80	9.87 193	2.00 109	0.15 224	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.33 242	0.28 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	4.26 171	2.26 326	8.78 252	5.09 203	1.45 162	5.66 212	1.08 124	13.30 204	8.20 194	8.93 211	10.09 197	6.61 196	3.52 156	5.14 56	3.20 196	0.02 26	1.13 469	0.06 286	0.00 1	0.32 238	0.39 74

rvit_stereo_0080	4.27 172	2.89 397	9.02 261	4.10 130	1.93 241	4.06 101	7.35 430	10.37 152	8.86 210	5.39 170	7.51 161	6.20 190	4.36 188	7.08 100	4.75 272	0.45 362	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.59 367	0.45 92

whm_eth	4.27 172	2.89 397	9.02 261	4.10 130	1.93 241	4.06 101	7.35 430	10.37 152	8.86 210	5.39 170	7.51 161	6.20 190	4.36 188	7.08 100	4.75 272	0.45 362	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.59 367	0.45 92

testlalala	4.28 174	1.72 192	8.36 240	4.01 120	3.59 358	7.88 299	1.70 196	9.98 144	5.56 124	13.20 267	10.02 191	7.06 204	1.91 104	5.98 71	2.36 135	0.03 46	1.26 502	0.00 1	0.41 457	0.06 91	0.52 110

DA	4.31 175	1.05 83	5.88 131	5.93 281	1.67 206	16.29 439	1.88 220	10.25 149	8.13 191	4.63 146	7.82 168	6.18 187	4.91 219	4.78 41	3.04 187	0.17 233	1.18 479	0.00 1	0.00 1	0.08 105	2.28 459

GGEV	4.31 175	1.05 83	5.88 131	5.93 281	1.67 206	16.29 439	1.88 220	10.25 149	8.13 191	4.63 146	7.82 168	6.18 187	4.91 219	4.78 41	3.04 187	0.17 233	1.18 479	0.00 1	0.00 1	0.08 105	2.28 459

MM-Stereo_test2	4.38 177	1.62 171	7.85 221	5.85 277	1.12 125	7.07 276	2.18 241	15.22 239	8.69 207	7.23 192	5.26 129	4.83 159	3.75 163	10.87 219	2.40 141	0.03 46	1.04 451	0.00 1	0.14 239	0.41 297	2.02 415

plain	4.41 178	2.18 309	11.50 376	5.46 231	2.97 330	3.20 71	1.38 145	9.01 128	5.96 145	3.56 115	16.63 268	3.01 114	2.76 139	14.80 392	4.25 252	0.32 306	0.00 1	0.04 266	0.01 94	0.79 418	0.43 86

depthmonostereo	4.46 179	2.22 315	7.17 192	4.79 176	1.32 152	7.84 298	1.36 144	15.70 248	12.86 253	5.04 159	7.89 172	5.04 161	6.26 258	6.95 97	3.25 199	0.07 142	0.23 181	0.12 364	0.07 191	0.08 105	1.06 232

MC-Stereo	4.47 180	1.16 101	5.85 130	6.14 292	1.43 160	3.70 92	1.73 199	10.62 157	7.83 183	6.85 182	13.33 239	6.77 199	6.21 257	11.23 236	2.52 149	0.04 60	1.30 504	0.06 286	0.24 320	0.17 159	2.14 443

MIF-Stereo (partial)	4.55 181	1.63 174	8.37 241	5.46 231	5.35 447	3.48 83	0.94 115	9.80 140	8.03 188	4.45 140	15.68 258	5.33 171	5.11 223	11.92 275	4.57 266	0.06 121	0.02 36	0.06 286	0.03 138	0.45 317	0.30 44

DilatedVolume-Stereo	4.62 182	1.66 182	6.95 183	4.21 142	1.86 232	10.94 340	0.99 120	12.18 186	6.28 149	12.65 246	10.00 190	5.44 173	3.80 166	10.06 199	3.61 221	0.13 209	0.49 264	0.09 324	0.28 370	0.09 115	0.68 141

XX-TBD	4.63 183	10.71 543	3.94 56	10.55 498	0.62 66	5.95 229	0.08 41	7.91 104	12.75 249	11.73 238	14.80 251	4.04 134	1.64 91	4.90 48	2.61 157	0.08 155	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.26 207	0.06 4

rvit_stereo_0083	4.77 184	2.28 328	10.63 344	7.49 398	1.73 216	4.88 155	2.71 277	8.97 126	18.71 334	5.01 157	7.88 171	6.38 194	5.11 223	7.80 119	4.86 278	0.28 294	0.04 65	0.00 1	0.01 94	0.26 207	0.39 74

MyStereo07	4.80 185	2.38 354	6.21 144	6.63 334	4.77 420	6.47 259	9.60 468	16.70 271	5.88 141	4.81 152	5.77 144	3.13 117	5.68 243	12.07 281	2.46 144	0.09 166	1.33 514	0.03 250	0.32 398	0.74 409	0.93 200

CREStereo++_RVC	4.83 186	1.16 101	4.67 80	4.71 172	2.02 252	4.01 100	0.11 50	9.48 136	18.00 319	8.87 208	16.74 270	4.43 145	2.15 112	6.09 76	3.39 207	0.07 142	0.00 1	0.00 1	10.51 603	0.05 81	0.12 15
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
WCG-NET（raft）	4.87 187	1.67 184	6.84 180	3.49 100	0.31 4	4.96 169	1.95 227	11.08 171	15.49 287	8.82 206	11.46 219	9.50 247	4.96 221	11.32 241	3.26 200	0.09 166	1.41 526	0.00 1	0.03 138	0.23 186	0.54 113

TANstereo	4.87 187	1.49 158	5.02 102	4.02 122	0.51 58	14.25 395	0.15 57	9.17 134	12.84 251	12.80 257	18.36 288	5.14 163	4.43 194	6.01 72	2.30 126	0.09 166	0.12 145	0.00 1	0.01 94	0.02 4	0.68 141

Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 189	3.05 414	9.51 291	4.55 162	3.59 358	9.01 314	1.46 158	14.59 233	19.31 341	7.65 198	7.22 158	2.04 98	2.21 113	10.13 201	2.51 147	0.12 201	0.03 54	0.08 314	0.00 1	0.62 377	0.50 107

Reg-Stereo(zero)	4.96 190	0.83 53	5.01 101	3.71 106	2.33 280	3.81 96	1.18 132	17.25 282	13.30 261	10.52 224	10.73 210	10.47 258	4.43 194	9.47 181	4.17 245	0.06 121	0.74 353	0.00 1	0.27 362	0.04 76	0.88 184

FE-Mocha	4.97 191	2.28 328	10.93 359	5.13 210	2.55 295	4.77 148	0.79 108	14.50 229	5.84 140	13.74 285	11.07 214	12.61 291	3.39 152	6.44 86	2.76 169	0.10 178	1.00 432	0.15 383	0.39 451	0.14 144	0.93 200

rvit_stereo_ft	5.02 192	3.45 433	10.80 351	11.76 524	2.76 313	4.08 106	8.16 448	10.64 159	10.63 232	4.34 136	6.39 149	6.65 198	4.63 209	9.35 174	5.82 312	0.11 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 248	0.42 83

iRaftStereo_RVC	5.06 193	2.15 300	7.88 223	5.54 236	0.78 86	5.22 182	0.45 85	18.47 303	11.75 243	9.72 219	15.05 253	5.74 180	3.18 148	9.29 172	2.52 149	0.02 26	1.24 499	0.00 1	0.01 94	0.58 361	1.62 341

MSKI-zero shot	5.11 194	1.81 210	6.47 161	6.17 295	1.78 225	6.42 257	1.50 164	13.59 210	8.66 206	10.63 227	11.58 220	13.29 314	2.35 123	12.34 299	3.09 191	0.05 87	1.21 494	0.02 231	0.29 377	0.15 149	0.85 175

GCAP-BAT	5.15 195	2.42 357	8.74 250	4.07 127	5.04 433	6.61 266	1.82 212	10.43 154	6.66 157	13.47 278	12.76 234	9.14 241	2.87 142	11.51 258	3.58 220	0.03 46	1.24 499	0.01 206	0.60 489	0.13 142	1.81 364

sCroCo_RVC	5.29 196	3.82 450	17.52 482	11.17 513	6.67 504	5.78 221	2.66 272	10.47 156	8.48 202	3.78 121	9.32 186	4.76 156	4.83 217	8.33 138	4.88 279	1.17 507	0.52 278	0.06 286	0.03 138	0.70 399	0.90 191

MM-Stereo_test1	5.41 197	1.55 164	6.52 166	5.96 283	1.09 124	4.88 155	6.82 412	14.32 221	12.83 250	13.28 270	10.54 205	5.88 183	6.54 266	11.72 263	2.75 167	0.18 242	1.13 469	0.00 1	0.02 124	0.48 327	1.73 356

tg	5.41 197	2.04 264	7.70 212	5.40 228	1.27 148	7.45 289	0.49 87	18.97 307	13.10 255	9.51 216	14.60 247	7.15 205	4.05 176	10.89 220	2.99 184	0.02 26	0.70 344	0.00 1	0.00 1	0.55 352	1.42 312

RAFT-Stereo-weight	5.42 199	1.21 108	6.22 145	4.69 169	1.28 149	6.18 244	1.58 172	18.42 302	18.47 328	11.35 235	10.27 200	11.93 283	1.65 92	9.59 184	3.83 229	0.10 178	0.60 315	0.00 1	0.00 1	0.16 153	0.89 188

CAS	5.44 200	0.98 72	3.95 57	17.59 573	7.74 530	7.82 296	6.09 387	9.89 143	9.40 220	4.82 154	10.69 208	1.93 92	1.22 69	4.54 32	2.47 145	10.98 595	0.02 36	0.00 1	0.02 124	0.53 343	8.19 577

4D-IteraStereo	5.47 201	2.05 270	8.66 245	5.34 222	4.93 426	6.11 234	1.79 210	13.74 216	16.35 304	14.53 294	11.10 215	8.22 227	1.59 88	8.73 148	3.37 205	0.00 1	0.49 264	0.09 324	0.02 124	0.25 194	1.98 399

PMTNet	5.52 202	1.11 97	4.24 61	2.49 42	1.38 157	8.75 309	0.67 99	12.64 190	12.84 251	8.66 203	11.27 217	6.00 184	4.70 215	9.91 194	3.02 186	22.39 611	0.01 11	0.04 266	0.02 124	0.06 91	0.23 27

RCA-Stereo	5.58 203	1.26 120	6.71 175	4.85 180	0.80 89	5.51 196	3.97 324	17.56 290	19.40 342	8.45 202	14.11 244	8.73 233	8.70 318	6.88 95	2.77 175	0.05 87	0.98 413	0.11 359	0.00 1	0.14 144	0.61 131

test_1	5.63 204	1.29 127	9.52 293	4.90 190	1.45 162	6.51 261	2.93 288	13.65 213	19.05 339	12.58 245	8.67 174	13.02 308	4.07 177	9.39 179	2.58 152	0.01 5	1.09 455	0.00 1	0.38 440	0.28 222	1.26 286

test-3	5.64 205	1.29 127	9.52 293	4.88 184	1.45 162	6.53 262	2.92 286	13.64 211	19.04 338	12.75 256	8.67 174	13.01 307	4.10 179	9.39 179	2.58 152	0.01 5	1.09 455	0.00 1	0.37 430	0.28 222	1.25 285

xyz-stereo-finetune	5.68 206	2.00 254	6.56 169	3.16 86	0.33 11	11.80 354	3.99 325	13.58 209	21.58 362	8.92 210	12.57 231	6.12 186	3.72 162	12.06 280	6.59 338	0.07 142	0.02 36	0.00 1	0.02 124	0.19 169	0.25 31

AE-Stereo	5.68 206	1.78 202	9.22 280	9.25 459	2.52 292	10.13 322	2.92 286	13.10 195	14.88 279	4.88 156	13.10 237	10.72 261	4.43 194	9.24 170	3.37 205	0.10 178	1.31 508	0.06 286	0.32 398	0.21 178	2.03 419

cross-raft	5.70 208	1.44 148	7.08 186	6.69 341	2.11 259	5.89 225	1.44 152	16.44 262	8.38 198	13.42 276	20.70 321	12.20 287	4.38 193	9.06 159	3.11 192	0.03 46	0.38 222	0.00 1	0.22 296	0.24 190	0.84 174

tt1	5.74 209	2.52 370	6.54 167	6.89 358	0.86 97	10.31 329	4.08 328	19.77 324	16.80 309	7.17 189	9.02 177	4.71 155	8.97 323	11.11 230	2.34 131	0.05 87	1.17 475	0.00 1	0.04 154	0.29 229	2.07 430

test_4	5.75 210	1.40 139	6.47 161	7.20 383	0.89 100	5.81 222	1.82 212	12.26 187	6.62 156	12.85 258	30.51 440	7.61 216	3.81 167	12.70 317	3.47 211	0.02 26	0.27 193	0.03 250	0.17 264	0.39 288	0.67 139

ACVNet-DCA	5.76 211	2.52 370	6.38 151	6.77 349	0.74 74	10.55 332	5.19 356	21.10 345	13.53 263	7.39 194	10.06 192	4.44 146	9.58 332	11.08 226	2.33 128	0.05 87	1.18 479	0.00 1	0.04 154	0.37 271	1.93 387

CFNet-RSSM	5.78 212	1.24 116	9.20 278	4.82 179	1.23 140	6.33 250	1.21 135	17.35 284	18.14 321	13.35 272	11.17 216	11.69 274	5.43 230	9.71 189	3.34 204	0.03 46	0.20 168	0.00 1	0.36 425	0.37 271	0.42 83

cc1	5.79 213	2.52 370	6.38 151	6.77 349	0.74 74	10.55 332	5.19 356	19.19 311	15.95 293	7.39 194	10.06 192	4.44 146	9.58 332	11.08 226	2.33 128	0.05 87	1.18 479	0.00 1	0.04 154	0.34 248	2.04 423

HUI-Stereo	5.80 214	1.98 249	10.42 334	5.66 250	0.45 37	5.52 197	2.68 274	13.29 203	7.82 182	12.71 255	18.16 282	12.91 305	6.60 267	10.73 216	5.36 293	0.89 467	0.08 121	0.10 337	0.00 1	0.25 194	0.36 64

Gwc-CoAtRS	5.80 214	1.37 135	9.07 263	4.80 177	1.39 158	6.90 272	1.27 140	16.50 265	15.48 286	13.07 265	13.35 240	12.64 292	5.61 240	9.14 165	4.20 246	0.04 60	0.32 207	0.00 1	0.29 377	0.30 232	0.33 52

ROB_FTStereo	5.82 216	1.97 242	10.37 330	5.67 257	0.46 46	5.52 197	1.63 176	13.27 201	7.79 176	12.69 249	18.06 279	12.86 300	6.63 271	12.28 295	5.43 296	0.87 466	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.26 207	0.36 64

EAI-Stereo	5.82 216	2.06 274	9.08 264	6.23 300	2.20 270	6.24 246	6.20 390	20.18 332	6.36 151	10.65 228	15.97 263	6.31 193	3.63 161	12.09 284	4.88 279	0.06 121	0.73 351	0.04 266	1.59 546	0.21 178	1.67 349

gcap-zeroshot	5.83 218	1.82 218	11.95 394	5.34 222	1.98 249	11.06 343	1.64 178	11.01 168	7.05 161	15.27 306	9.84 189	18.92 403	5.12 225	9.85 192	2.50 146	0.27 290	0.90 394	0.07 305	0.33 405	0.05 81	1.61 339

PSM-adaLoss	5.83 218	1.97 242	10.44 338	5.66 250	0.46 46	5.54 204	1.91 225	13.24 197	7.80 180	12.69 249	18.19 286	12.80 296	6.65 279	11.89 273	5.45 298	1.02 487	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.26 207	0.36 64

CRE-IMP	5.83 218	1.86 224	11.10 366	6.20 298	0.51 58	6.86 271	1.64 178	12.56 188	9.01 212	13.16 266	16.11 265	10.94 264	6.14 256	12.81 320	6.46 335	0.50 383	0.07 115	0.10 337	0.00 1	0.27 216	0.27 33

model_zeroshot	5.85 221	1.91 236	10.98 361	6.34 311	2.55 295	10.42 330	2.38 255	17.38 285	9.39 219	14.72 297	10.36 202	11.21 267	2.93 143	8.95 154	3.57 218	0.14 213	1.01 436	0.15 383	0.38 440	0.08 105	2.15 446

ROB_FTStereo_v2	5.85 221	1.97 242	10.38 331	5.66 250	0.46 46	5.52 197	1.95 227	13.24 197	7.78 175	12.68 248	18.16 282	12.83 297	6.61 269	12.27 293	5.63 306	1.00 484	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.26 207	0.36 64

RAFT-IKP	5.85 221	1.97 242	10.36 328	5.66 250	0.45 37	5.33 190	2.01 232	13.27 201	7.79 176	12.69 249	18.19 286	12.77 295	6.67 280	12.36 301	5.60 303	1.11 498	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.25 194	0.35 58

iGMRVC	5.86 224	1.97 242	10.41 333	5.66 250	0.45 37	5.53 201	1.75 205	13.35 205	7.81 181	12.69 249	18.17 284	12.86 300	6.53 265	12.34 299	5.77 308	1.13 501	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.26 207	0.34 56

xyz-stereo-finetune2	5.88 225	2.14 299	6.76 177	2.96 73	0.36 20	14.90 402	1.85 215	11.54 180	5.89 142	11.35 235	18.02 278	7.27 210	9.34 330	15.17 397	9.04 374	0.06 121	0.02 36	0.08 314	0.15 248	0.28 222	0.32 48

Patchmatch Stereo++	5.88 225	1.97 242	10.43 336	5.66 250	0.45 37	5.54 204	2.32 252	13.26 199	7.79 176	12.69 249	18.14 280	12.86 300	6.63 271	12.36 301	5.60 303	1.09 495	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.25 194	0.35 58
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	5.88 225	1.97 242	10.43 336	5.66 250	0.45 37	5.54 204	2.32 252	13.26 199	7.79 176	12.69 249	18.14 280	12.86 300	6.63 271	12.36 301	5.60 303	1.09 495	0.09 123	0.10 337	0.00 1	0.25 194	0.35 58

IGEV-FE	5.90 228	2.30 333	15.24 453	6.91 360	2.11 259	4.35 120	1.51 165	15.68 246	8.52 203	13.72 283	11.87 224	11.49 269	3.84 170	11.42 247	4.77 275	0.10 178	0.84 378	0.15 383	0.25 337	0.87 433	1.98 399

IGEV_Zeroshot_test	5.90 228	2.30 333	15.24 453	6.90 359	2.11 259	4.35 120	1.51 165	15.68 246	8.52 203	13.73 284	11.89 225	11.49 269	3.82 168	11.41 246	4.76 274	0.11 186	0.84 378	0.15 383	0.25 337	0.87 433	1.98 399

raftrobust	5.94 230	2.07 278	6.94 182	7.67 405	6.24 491	4.96 169	1.82 212	17.76 291	14.36 275	12.03 239	11.62 221	7.74 219	9.01 324	11.29 240	3.71 225	0.05 87	0.79 367	0.00 1	0.04 154	0.25 194	0.38 72

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 230	2.35 349	8.80 253	4.07 127	1.36 154	2.78 55	0.66 98	17.05 277	15.89 292	12.65 246	18.49 290	11.81 278	7.89 299	8.48 140	3.80 228	0.02 26	0.75 358	0.00 1	0.00 1	0.43 308	1.49 327

DeepStereo_RVC	5.95 232	1.88 229	10.44 338	5.76 268	0.60 65	5.45 192	1.78 209	12.93 192	8.02 187	14.07 289	14.98 252	12.40 288	10.05 340	12.02 278	7.35 344	0.61 419	0.10 134	0.12 364	0.00 1	0.21 178	0.29 36

LL-Strereo2	5.97 233	2.88 396	10.62 343	6.59 328	3.38 349	6.31 249	2.20 243	15.61 245	8.46 201	11.33 234	10.75 211	15.69 349	3.45 153	13.58 356	4.65 268	0.16 227	0.48 260	1.33 531	0.13 228	0.36 265	1.42 312

test_3	5.97 233	1.26 120	9.95 310	6.84 355	1.45 162	8.73 308	3.18 296	14.26 220	19.86 344	12.22 241	8.91 176	13.78 320	3.99 173	9.38 178	2.58 152	0.01 5	1.10 462	0.00 1	0.37 430	0.30 232	1.20 269

NRIStereo	5.98 235	1.91 236	9.60 296	6.29 308	0.45 37	6.56 264	2.52 264	15.37 242	11.43 238	12.55 244	15.07 254	11.45 268	6.11 254	12.32 296	6.23 323	0.83 457	0.16 159	0.11 359	0.00 1	0.32 238	0.33 52

HH	6.00 236	2.42 357	9.81 304	5.74 265	1.64 201	7.05 274	3.48 309	17.54 287	7.69 172	8.73 204	12.47 228	14.83 333	8.86 320	13.04 333	2.59 155	0.04 60	1.21 494	0.20 411	0.05 170	0.30 232	2.34 465

HanStereo	6.00 236	2.42 357	9.81 304	5.74 265	1.64 201	7.05 274	3.48 309	17.54 287	7.69 172	8.73 204	12.47 228	14.83 333	8.86 320	13.04 333	2.59 155	0.04 60	1.21 494	0.20 411	0.05 170	0.30 232	2.34 465

MM-Stereo_test3	6.01 238	1.69 187	6.25 147	6.36 312	5.46 456	4.64 133	6.31 395	20.05 329	24.24 397	8.85 207	11.38 218	7.22 206	2.79 140	9.11 162	3.08 190	0.11 186	0.92 398	0.00 1	0.02 124	0.54 350	1.11 244

test-1	6.03 239	1.76 198	15.61 460	8.01 424	1.98 249	7.82 296	1.16 131	13.64 211	13.60 266	9.69 218	15.16 255	11.55 272	5.45 232	7.78 118	4.35 257	0.16 227	1.18 479	0.00 1	0.13 228	0.16 153	1.39 304

rvit_0105_6	6.06 240	3.23 420	15.34 458	10.26 485	1.75 219	5.08 172	5.19 356	11.03 169	20.73 351	6.39 180	7.02 156	10.21 254	7.94 301	11.42 247	3.83 229	0.40 335	0.29 201	0.00 1	0.01 94	0.57 358	0.40 80

Selective-RAFT	6.10 241	1.16 101	10.90 358	7.41 390	0.91 102	15.22 413	1.11 127	14.84 235	16.23 298	7.19 191	7.06 157	11.49 269	8.10 304	12.83 322	5.19 288	0.26 286	0.97 409	0.00 1	0.46 462	0.10 118	0.65 135

H2IRNET	6.11 242	1.63 174	7.52 208	4.69 169	2.30 278	4.07 105	0.71 102	12.58 189	13.88 268	7.18 190	20.80 324	15.50 345	10.48 345	10.72 215	8.26 359	0.19 254	0.00 1	0.07 305	0.52 478	0.52 342	0.55 115

EKT-Stereo	6.11 242	1.71 189	9.09 265	7.69 406	5.56 459	5.16 177	4.26 333	19.18 310	15.13 282	9.20 214	12.84 235	9.55 248	4.18 182	11.74 264	3.24 198	0.53 391	0.62 323	0.09 324	0.14 239	0.17 159	2.16 447

1test111	6.16 244	2.52 370	6.38 151	6.77 349	0.74 74	10.55 332	5.19 356	21.10 345	13.53 263	7.39 194	10.06 192	4.44 146	9.58 332	12.08 282	9.26 381	0.05 87	1.18 479	0.00 1	0.04 154	0.37 271	1.93 387

RAFT-Test	6.19 245	1.47 150	7.90 224	4.91 191	2.70 306	9.97 318	1.52 168	17.08 278	9.06 215	13.21 268	23.67 364	12.89 304	4.63 209	9.47 181	3.57 218	0.02 26	0.81 371	0.00 1	0.38 440	0.21 178	0.39 74

testlalala2	6.22 246	2.05 270	8.67 246	15.89 567	10.72 567	7.88 299	3.50 313	13.65 213	10.50 231	15.90 329	12.54 230	8.50 232	2.47 132	5.89 67	3.87 234	0.06 121	0.63 326	0.00 1	0.50 474	0.54 350	0.61 131

s12784h	6.22 246	1.01 77	4.95 98	3.57 102	0.54 62	19.55 482	0.95 117	19.51 321	18.39 323	12.98 263	12.58 232	7.78 220	5.56 239	11.34 243	4.36 258	0.89 467	0.01 11	0.05 274	0.00 1	0.07 100	0.20 26

Any-RAFT	6.28 248	1.42 142	4.91 94	5.00 196	1.25 145	10.18 323	1.90 224	22.68 364	15.87 291	12.12 240	19.23 298	13.69 319	4.65 211	9.35 174	2.36 135	0.06 121	0.57 300	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.35 58

GMOStereo	6.33 249	2.04 264	8.28 235	5.68 258	1.20 135	6.11 234	2.14 237	11.20 172	13.15 256	18.66 390	21.83 338	17.35 375	6.64 275	7.09 102	2.78 176	0.02 26	1.42 528	0.13 371	0.00 1	0.53 343	0.37 68

error version	6.33 249	2.04 264	8.28 235	5.68 258	1.20 135	6.11 234	2.14 237	11.20 172	13.15 256	18.66 390	21.83 338	17.35 375	6.64 275	7.09 102	2.78 176	0.02 26	1.42 528	0.13 371	0.00 1	0.53 343	0.37 68

test-v	6.33 249	2.04 264	8.28 235	5.68 258	1.20 135	6.11 234	2.14 237	11.20 172	13.15 256	18.66 390	21.83 338	17.35 375	6.64 275	7.09 102	2.78 176	0.02 26	1.42 528	0.13 371	0.00 1	0.53 343	0.37 68

test-2	6.33 249	2.04 264	8.28 235	5.68 258	1.20 135	6.11 234	2.14 237	11.20 172	13.15 256	18.66 390	21.83 338	17.35 375	6.64 275	7.09 102	2.78 176	0.02 26	1.42 528	0.13 371	0.00 1	0.53 343	0.37 68

GMStereo	6.44 253	4.92 478	12.13 398	5.60 240	0.87 98	9.18 316	2.57 269	12.99 193	25.54 415	12.85 258	11.84 223	5.60 177	3.62 160	11.92 275	6.44 334	0.53 391	0.02 36	0.05 274	0.36 425	0.98 440	0.70 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo	6.45 254	3.34 429	8.02 227	6.23 300	1.68 208	6.33 250	2.48 262	14.54 232	16.71 308	11.71 237	24.13 368	9.38 243	7.13 285	11.83 269	4.32 255	0.12 201	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.73 406	0.33 52

knoymous	6.46 255	1.84 222	5.13 111	4.31 154	1.88 233	6.36 254	5.55 370	15.25 240	14.48 276	13.85 287	21.25 328	12.66 294	6.63 271	13.20 342	5.11 284	0.19 254	0.13 146	0.12 364	0.00 1	0.71 403	0.57 126

rafts_anoy	6.46 255	2.37 351	7.09 187	7.48 397	6.02 481	5.31 189	2.45 260	14.50 229	22.01 368	12.94 262	16.18 266	8.48 231	5.53 237	9.70 188	6.32 329	0.05 87	1.66 546	0.10 337	0.05 170	0.30 232	0.69 144

anonymousdsp2	6.47 257	1.81 210	9.73 301	5.25 217	1.23 140	9.35 317	3.96 323	22.51 360	18.39 323	12.87 260	10.19 198	10.17 253	4.46 198	11.77 266	3.83 229	0.06 121	1.00 432	0.31 450	0.18 278	0.25 194	2.06 429

XX-Stereo	6.50 258	1.81 210	10.42 334	12.71 540	7.14 515	3.46 82	0.90 113	16.31 258	6.13 146	9.03 213	28.11 409	13.48 317	2.22 115	11.87 272	2.61 157	0.45 362	0.78 365	0.08 314	0.42 458	1.09 448	0.88 184

AFF-stereo	6.50 258	2.29 330	8.09 230	4.63 167	0.87 98	3.48 83	0.75 106	16.92 276	13.98 270	13.26 269	25.21 378	15.46 344	7.68 296	11.50 256	3.71 225	0.04 60	0.70 344	0.00 1	0.00 1	0.48 327	1.02 224

xx1	6.52 260	2.52 370	6.38 151	6.77 349	0.74 74	10.55 332	5.19 356	19.19 311	15.95 293	7.39 194	10.07 196	16.17 355	12.10 380	11.08 226	2.33 128	0.05 87	1.18 479	0.02 231	0.36 425	0.37 271	1.93 387

RALCasStereoNet	6.53 261	2.84 395	8.12 231	7.88 419	6.12 486	6.85 270	5.29 363	14.66 234	13.94 269	10.20 220	18.18 285	10.24 255	3.83 169	12.33 297	5.56 302	0.04 60	1.88 552	0.11 359	0.01 94	0.26 207	2.24 454

11t1	6.61 262	1.76 198	9.64 298	5.62 243	2.15 265	13.57 384	2.67 273	15.77 250	8.83 209	13.66 282	11.90 226	12.03 285	9.76 337	12.23 292	8.58 367	0.23 269	1.33 514	0.00 1	0.31 396	0.26 207	1.95 395

TRStereo	6.64 263	6.95 511	12.06 397	9.69 470	7.59 523	5.12 176	1.68 187	20.72 335	12.34 245	10.93 231	9.07 178	10.57 260	3.16 147	14.33 371	4.23 250	0.60 417	0.80 370	0.14 378	0.37 430	0.56 356	1.86 375

DisPM	6.68 264	1.58 169	9.90 308	7.19 382	1.12 125	5.71 216	3.69 315	13.74 216	12.42 246	16.60 341	23.63 363	12.64 292	6.39 262	13.31 348	4.08 242	0.77 445	0.01 11	0.08 314	0.15 248	0.14 144	0.53 111

AIO-test1	6.69 265	2.11 287	7.06 185	10.57 499	6.38 499	8.85 311	1.73 199	22.56 363	20.92 354	7.01 184	17.67 276	8.06 225	4.87 218	10.79 218	3.39 207	0.17 233	0.09 123	0.00 1	0.34 411	0.35 254	0.86 178

DCRE	6.73 266	2.11 287	9.19 277	7.76 412	4.90 424	7.81 295	5.86 382	16.46 263	11.38 237	9.61 217	22.55 353	11.84 280	6.35 261	11.09 229	3.63 222	0.04 60	1.19 486	0.06 286	0.37 430	0.15 149	2.23 452

AnonymousM	6.73 266	12.03 558	3.53 32	4.47 160	1.55 186	4.42 124	3.17 295	11.94 183	8.44 200	17.00 355	10.06 192	9.08 240	4.00 175	7.56 114	4.06 240	0.55 399	0.68 342	23.13 607	8.12 596	0.07 100	0.65 135

iRaft-Stereo_20w	6.75 268	2.17 307	13.20 420	5.07 201	2.34 283	7.43 288	2.61 270	20.20 333	7.85 184	15.28 307	10.36 202	14.42 328	8.13 305	16.81 431	4.20 246	0.06 121	0.84 378	0.13 371	0.83 503	0.66 392	2.42 473

DCANet-4	6.78 269	1.21 108	11.48 374	3.95 118	0.76 80	4.73 142	1.68 187	18.40 301	25.78 418	15.44 311	20.36 314	6.42 195	8.48 313	8.87 152	6.24 324	0.18 242	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.10 118	1.37 298

SST-Stereo	6.85 270	1.67 184	9.39 286	7.24 385	0.82 90	5.89 225	1.87 219	15.34 241	9.89 225	19.25 409	20.26 313	16.63 363	8.40 311	13.81 363	5.75 307	0.40 335	0.05 77	0.13 371	0.00 1	0.10 118	0.08 7

Pruner-Stereo	6.85 270	1.81 210	10.24 323	6.92 362	0.92 103	5.55 207	4.01 326	14.42 227	11.85 244	18.22 386	21.92 344	15.64 348	5.69 244	12.10 285	6.08 316	0.84 459	0.02 36	0.18 400	0.10 215	0.11 128	0.38 72

RALAANet	6.86 272	3.28 425	11.09 365	7.63 402	4.95 428	6.16 243	1.63 176	20.54 334	15.45 284	15.30 308	14.52 246	12.98 306	4.35 187	13.53 352	3.98 235	0.11 186	0.35 217	0.00 1	0.29 377	0.58 361	0.48 100

DCANet	6.87 273	2.02 260	9.12 268	4.03 123	0.76 80	4.77 148	1.74 203	16.15 255	25.07 404	15.88 327	20.79 323	7.89 222	11.31 361	9.23 169	6.15 318	0.18 242	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.28 222	2.01 414

PSM-softLoss	6.90 274	1.81 210	10.84 353	7.04 367	0.93 108	5.53 201	1.97 229	23.18 371	9.65 222	14.16 290	22.01 349	12.84 298	5.15 226	13.03 331	7.95 352	0.76 442	0.06 102	0.27 434	0.55 484	0.21 178	0.14 17

KMStereo	6.90 274	1.81 210	10.84 353	7.04 367	0.93 108	5.53 201	1.97 229	23.18 371	9.65 222	14.16 290	22.01 349	12.84 298	5.15 226	13.03 331	7.95 352	0.76 442	0.06 102	0.27 434	0.55 484	0.21 178	0.14 17

PFNet+	6.92 276	1.64 178	10.96 360	6.27 303	0.90 101	5.66 212	1.68 187	14.43 228	16.02 295	18.13 384	21.24 327	14.33 325	5.97 249	13.13 339	5.51 301	0.90 469	0.20 168	0.11 359	0.30 390	0.08 105	0.94 206

RAFT-345	6.94 277	1.48 153	7.45 205	5.65 247	0.96 112	5.49 195	3.20 297	13.73 215	10.97 234	13.81 286	42.93 558	9.01 239	5.31 229	13.09 338	4.73 271	0.58 405	0.05 77	0.10 337	0.06 182	0.08 105	0.08 7

MyStereo06	6.95 278	2.25 322	14.05 432	6.69 341	4.74 418	7.75 293	9.60 468	17.85 293	9.03 214	13.29 271	10.78 212	18.68 397	5.70 245	10.66 211	4.52 264	0.09 166	1.32 510	0.02 231	0.26 347	0.84 430	0.92 195

NF-Stereo	6.96 279	1.80 207	10.17 317	7.16 381	0.79 88	6.15 242	3.26 304	20.74 340	18.45 327	13.42 276	19.33 299	11.67 273	6.05 250	12.71 318	6.17 319	0.57 402	0.06 102	0.21 414	0.23 308	0.12 133	0.09 9

OCTAStereo	6.97 280	1.80 207	10.20 320	7.15 380	0.78 86	6.12 239	3.38 305	20.72 335	18.47 328	13.41 273	19.33 299	11.91 281	6.05 250	12.68 316	6.19 320	0.59 411	0.06 102	0.21 414	0.22 296	0.12 133	0.10 12

RE-Stereo	6.97 280	1.79 204	10.18 318	7.14 375	0.77 83	6.14 240	3.39 306	20.72 335	18.43 325	13.41 273	19.33 299	11.78 276	6.09 252	12.66 314	6.22 321	0.58 405	0.05 77	0.21 414	0.22 296	0.12 133	0.10 12

TVStereo	6.97 280	1.79 204	10.18 318	7.14 375	0.77 83	6.14 240	3.39 306	20.72 335	18.43 325	13.41 273	19.33 299	11.78 276	6.09 252	12.66 314	6.22 321	0.58 405	0.05 77	0.21 414	0.22 296	0.12 133	0.10 12

sAnonymous2	6.98 283	7.12 512	20.67 513	9.13 456	5.40 449	5.28 186	8.11 446	16.71 272	11.50 240	5.04 159	9.17 181	3.77 130	8.23 306	7.84 123	3.15 193	0.11 186	0.07 115	0.06 286	0.28 370	10.80 582	7.09 567

CroCo_RVC	6.98 283	7.12 512	20.67 513	9.13 456	5.40 449	5.28 186	8.11 446	16.71 272	11.50 240	5.04 159	9.17 181	3.77 130	8.23 306	7.84 123	3.15 193	0.11 186	0.07 115	0.06 286	0.28 370	10.80 582	7.09 567

DIP-Stereo	6.99 285	2.37 351	11.45 373	4.78 174	1.70 212	13.13 375	1.47 160	15.76 249	7.43 169	14.57 295	26.61 395	10.76 262	5.10 222	14.97 395	8.10 356	0.06 121	0.06 102	0.06 286	0.00 1	0.17 159	1.22 276
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_4	7.09 286	3.33 427	16.60 471	10.68 501	1.59 190	5.89 225	6.84 414	14.50 229	23.99 393	7.31 193	9.49 187	13.18 310	9.62 335	12.33 297	4.32 255	0.39 330	0.46 252	0.00 1	0.02 124	0.67 394	0.68 141

ADStereo(finetuned)	7.09 286	2.04 264	11.52 377	4.01 120	0.77 83	4.78 150	1.73 199	16.15 255	25.08 405	15.89 328	20.74 322	7.88 221	13.56 411	9.11 162	6.07 315	0.18 242	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.28 222	1.93 387

raft+_RVC	7.10 288	2.37 351	6.59 170	6.94 365	5.82 473	6.35 253	5.97 385	21.05 343	23.63 389	10.90 230	17.95 277	9.80 250	5.55 238	11.49 254	4.47 263	0.04 60	1.50 538	0.00 1	0.00 1	0.38 283	1.23 280

OMP-Stereo	7.13 289	2.89 397	9.89 307	10.98 509	1.73 216	4.81 152	1.85 215	18.38 300	16.26 299	16.94 353	14.11 244	17.45 380	7.57 292	13.26 346	5.12 286	0.43 352	0.04 65	0.06 286	0.02 124	0.20 176	0.56 119

RAFT_R40	7.14 290	1.73 194	9.36 285	7.36 389	0.82 90	5.74 218	3.69 315	15.47 244	15.09 281	18.24 387	19.87 307	16.82 364	8.50 314	13.72 361	5.81 311	0.28 294	0.02 36	0.14 378	0.00 1	0.11 128	0.09 9

fff	7.26 291	1.99 250	9.12 268	4.17 134	0.47 51	4.73 142	1.68 187	16.56 267	33.55 486	15.45 312	20.36 314	7.49 212	12.54 388	9.03 156	6.26 325	0.18 242	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.10 118	1.37 298

MIPNet	7.26 291	2.30 333	13.74 426	5.32 221	1.61 195	11.32 346	2.77 281	27.02 418	18.47 328	15.56 318	13.20 238	7.01 202	9.46 331	8.84 150	6.32 329	0.15 224	0.03 54	0.06 286	0.08 198	0.42 304	1.39 304

csc	7.26 291	1.99 250	9.12 268	4.17 134	0.47 51	4.73 142	1.68 187	16.56 267	33.55 486	15.45 312	20.36 314	7.49 212	12.54 388	9.03 156	6.26 325	0.18 242	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.10 118	1.37 298

cscssc	7.26 291	1.99 250	9.12 268	4.17 134	0.47 51	4.73 142	1.68 187	16.56 267	33.55 486	15.45 312	20.36 314	7.49 212	12.54 388	9.03 156	6.26 325	0.18 242	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.10 118	1.37 298

riskmin	7.28 295	1.54 162	8.37 241	5.01 197	3.24 342	11.65 351	3.20 297	16.61 270	18.86 336	10.45 222	13.46 241	16.20 357	12.68 394	12.46 307	6.57 337	0.17 233	1.38 522	0.14 378	0.33 405	0.67 394	2.52 480

AIO-test2	7.31 296	2.95 403	8.32 239	9.20 458	5.66 465	8.78 310	5.13 354	26.30 408	23.78 390	7.04 185	20.37 318	5.69 178	3.51 155	10.05 198	2.74 166	4.35 564	0.14 153	0.03 250	0.62 492	0.71 403	0.80 168

R-Stereo Train	7.33 297	1.62 171	9.31 282	6.80 353	2.33 280	7.57 290	5.36 365	24.47 386	7.63 170	16.40 334	33.07 483	12.42 289	5.52 235	8.06 127	5.23 289	0.05 87	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.12 133	0.56 119

RAFT-Stereo	7.33 297	1.62 171	9.31 282	6.80 353	2.33 280	7.57 290	5.36 365	24.47 386	7.63 170	16.40 334	33.07 483	12.42 289	5.52 235	8.06 127	5.23 289	0.05 87	0.05 77	0.01 206	0.00 1	0.12 133	0.56 119
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	7.37 299	2.06 274	12.02 396	4.71 172	1.69 210	5.17 178	1.28 141	19.54 322	13.09 254	16.93 351	28.48 414	13.05 309	5.43 230	13.25 345	7.41 345	0.02 26	0.62 323	0.00 1	0.01 94	0.45 317	2.09 436

UGAM-zero	7.48 300	1.91 236	14.55 439	4.78 174	2.00 251	6.34 252	1.02 123	18.99 308	8.70 208	14.93 300	15.74 259	24.94 466	13.86 421	13.13 339	5.05 281	0.04 60	0.96 405	0.02 231	1.08 528	0.18 165	1.46 317

StereoVision	7.48 300	2.90 400	10.47 340	10.13 480	3.93 373	4.99 171	1.86 218	21.10 345	17.66 315	8.90 209	29.71 430	10.95 265	6.61 269	12.83 322	5.11 284	0.69 434	0.05 77	0.17 395	0.03 138	0.98 440	0.56 119

IPLGR	7.48 300	1.61 170	14.03 431	4.92 192	1.30 151	10.30 327	1.20 133	24.52 389	22.59 376	16.71 348	18.84 293	8.44 230	7.49 291	9.62 185	6.34 331	0.26 286	0.05 77	0.05 274	0.06 182	0.37 271	0.93 200

PAM_32	7.56 303	1.96 241	15.04 450	6.11 291	2.08 256	16.93 452	1.38 145	16.49 264	7.93 185	15.16 303	9.17 181	25.77 472	11.69 370	12.95 327	4.03 238	0.14 213	0.77 364	0.09 324	0.83 503	0.61 375	2.00 413

HHNet	7.57 304	2.01 257	8.03 228	3.71 106	3.46 353	4.93 165	6.17 389	19.69 323	16.27 300	20.91 440	31.75 463	10.56 259	5.82 247	10.69 214	5.10 283	0.67 432	0.07 115	0.21 414	0.14 239	0.63 381	0.54 113

IIG-Stereo	7.59 305	2.47 364	9.40 287	10.39 492	1.78 225	6.67 267	1.47 160	17.83 292	16.51 307	18.91 402	20.12 311	17.76 384	8.74 319	13.21 344	5.43 296	0.44 357	0.05 77	0.03 250	0.00 1	0.17 159	0.45 92

ASMatch	7.61 306	1.63 174	9.18 276	5.79 269	2.27 275	4.63 132	2.54 265	17.23 281	13.73 267	17.27 359	34.28 501	13.26 313	10.15 343	12.39 304	5.49 300	0.12 201	0.24 185	0.21 414	0.17 264	0.18 165	1.55 334

ACRE	7.62 307	3.21 419	14.93 448	7.81 414	5.00 431	10.01 320	4.45 337	16.32 259	15.86 290	17.81 372	19.21 296	8.38 229	4.25 183	11.11 230	10.58 405	0.78 449	0.32 207	0.03 250	0.15 248	0.44 311	1.84 371

LCNet	7.64 308	1.41 140	6.15 141	6.93 363	1.35 153	9.00 313	5.44 367	18.37 299	11.30 235	16.62 342	24.39 371	14.67 329	11.03 351	12.03 279	4.01 236	0.07 142	0.02 36	0.23 423	2.07 555	1.00 443	6.69 562

IPLG	7.65 309	2.00 254	13.81 427	5.86 278	4.35 397	10.97 341	1.43 149	22.52 361	16.50 306	19.78 417	20.62 320	5.28 169	5.49 233	12.58 313	9.70 391	0.13 209	0.06 102	0.03 250	0.07 191	0.41 297	1.38 302

MyStereo8	7.68 310	3.00 407	12.46 405	7.70 409	5.11 437	11.40 348	1.39 148	15.98 252	10.05 230	16.45 336	24.04 367	12.01 284	7.91 300	10.68 213	10.57 404	0.14 213	1.52 541	0.08 314	0.48 469	0.60 373	1.98 399

CIPLG	7.69 311	3.27 423	14.40 436	7.84 416	5.08 436	10.24 324	4.59 342	16.02 253	15.45 284	18.05 382	19.72 305	8.79 236	4.61 204	11.84 271	10.40 401	0.76 442	0.33 213	0.03 250	0.15 248	0.44 311	1.83 370

x	7.70 312	2.12 290	8.93 259	5.08 202	2.55 295	11.65 351	4.40 336	20.91 342	12.53 247	13.58 280	20.49 319	15.73 350	11.10 353	10.65 210	10.16 395	0.11 186	1.37 520	0.04 266	0.29 377	0.34 248	1.95 395

IPLGR_C	7.70 312	3.32 426	14.54 438	7.98 422	5.04 433	10.26 325	4.64 345	16.50 265	16.28 301	17.97 380	18.85 294	8.30 228	4.66 212	11.22 235	10.89 413	0.77 445	0.32 207	0.03 250	0.15 248	0.43 308	1.84 371

qqq	7.72 314	2.15 300	10.06 314	5.01 197	1.82 230	8.62 307	7.27 428	21.10 345	13.53 263	12.48 243	18.71 292	16.17 355	12.10 380	12.08 282	9.26 381	0.08 155	1.35 518	0.02 231	0.36 425	0.36 265	1.93 387

111	7.73 315	2.39 356	9.12 268	4.17 134	0.47 51	10.65 336	3.49 312	21.34 351	28.25 441	10.60 226	16.85 271	14.74 332	10.22 344	12.48 308	6.61 339	0.43 352	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.35 254	2.39 472

AIO-Stereo-zeroshot	7.75 316	3.47 435	14.99 449	5.34 222	7.99 534	7.13 277	0.96 118	23.20 373	10.00 229	11.29 233	17.31 272	18.44 396	9.03 325	13.19 341	5.77 308	0.06 121	1.01 436	0.12 364	1.51 543	1.49 470	2.74 490

RAFT+CT+SA	7.76 317	2.01 257	7.56 209	11.32 516	3.31 345	4.60 130	7.19 425	17.21 280	27.40 433	10.43 221	27.34 399	7.63 217	7.83 298	15.46 403	3.51 213	0.03 46	0.39 226	0.18 400	0.46 462	0.33 242	0.93 200

IGEV-BASED-STEREO-	7.80 318	28.14 601	42.31 573	3.20 88	0.50 57	4.12 107	1.45 154	7.06 63	4.60 105	4.66 148	3.90 92	2.47 107	1.37 79	6.02 73	1.94 103	24.62 612	0.43 245	0.01 206	0.08 198	4.61 543	14.42 603

PAM	7.81 319	1.90 231	15.85 467	6.14 292	2.58 300	17.79 464	4.51 339	16.29 257	8.05 190	16.48 337	9.10 179	25.01 468	11.39 363	12.89 325	3.54 217	0.05 87	0.79 367	0.08 314	0.83 503	0.62 377	2.23 452

testlalala_base	7.81 319	3.52 437	8.75 251	8.73 447	5.44 455	12.21 360	1.77 208	12.73 191	6.24 148	10.56 225	13.62 242	8.76 235	5.61 240	8.69 146	4.24 251	16.24 605	3.38 582	0.00 1	0.46 462	22.32 608	3.02 502

RAFT-RH_RVC	7.88 321	1.51 161	7.72 215	5.41 229	0.96 112	11.41 349	1.48 163	13.43 207	15.04 280	17.54 367	45.66 573	10.86 263	6.42 263	13.48 350	5.26 291	0.81 454	0.04 65	0.12 364	0.13 228	0.12 133	0.17 23

TransformOpticalFlow	7.95 322	2.10 283	9.83 306	6.06 288	1.24 143	6.82 269	7.98 442	18.60 304	14.06 272	14.93 300	28.79 416	18.74 398	11.03 351	12.79 319	4.12 243	0.06 121	0.04 65	0.21 414	0.04 154	0.21 178	1.27 288

rvit_0105_5	8.01 323	3.69 447	17.73 485	10.42 494	1.61 195	7.29 279	6.68 407	18.33 297	25.98 419	10.45 222	10.46 204	15.53 346	11.01 349	12.87 324	5.37 294	0.44 357	0.41 236	0.00 1	0.15 248	0.70 399	1.08 238

TestStereo1	8.04 324	2.22 315	8.85 256	10.87 507	2.12 262	4.66 135	2.40 257	21.17 349	23.79 391	17.41 360	26.31 390	9.41 244	9.09 326	16.23 411	3.85 232	0.14 213	0.40 228	0.02 231	0.13 228	0.58 361	1.10 240

SA-5K	8.04 324	2.22 315	8.85 256	10.87 507	2.12 262	4.66 135	2.40 257	21.17 349	23.79 391	17.41 360	26.31 390	9.41 244	9.09 326	16.23 411	3.85 232	0.14 213	0.40 228	0.02 231	0.13 228	0.58 361	1.10 240

PFNet	8.10 326	1.75 196	12.34 402	7.54 401	2.40 286	7.41 286	5.81 380	23.83 382	17.85 317	20.78 434	17.57 274	15.22 342	7.72 297	13.37 349	6.46 335	0.33 309	0.20 168	0.12 364	0.19 284	0.32 238	0.77 164

FACV-RUCA	8.11 327	2.29 330	10.34 327	8.07 426	6.02 481	14.18 394	3.04 292	20.05 329	19.00 337	12.98 263	18.43 289	8.73 233	11.58 365	12.20 289	5.78 310	0.38 328	0.64 329	4.34 567	0.35 416	1.89 486	1.96 397

Select-FE	8.15 328	3.89 453	22.25 524	6.74 345	4.35 397	4.71 141	1.24 136	20.11 331	6.59 155	12.93 261	23.07 360	20.54 416	12.80 395	14.28 369	4.68 269	0.18 242	1.09 455	0.07 305	0.97 519	0.39 288	2.10 437

AAGNet	8.15 328	1.75 196	10.57 341	7.72 411	0.74 74	5.74 218	4.98 353	15.90 251	14.59 277	20.31 426	23.80 365	15.08 340	11.25 359	12.27 293	16.70 471	0.85 460	0.06 102	0.32 452	0.01 94	0.15 149	0.16 21

STrans-v2	8.16 330	2.09 281	9.79 303	5.44 230	1.53 185	11.87 355	9.69 474	19.77 324	13.20 260	14.01 288	25.80 382	17.88 388	12.55 391	13.30 347	4.39 259	0.06 121	0.01 11	0.18 400	0.01 94	0.25 194	1.31 294

Prome-Stereo	8.22 331	1.48 153	6.24 146	7.06 370	1.55 186	6.54 263	9.08 458	21.88 354	9.88 224	21.12 445	32.48 477	11.82 279	11.59 367	11.99 277	4.04 239	0.08 155	0.02 36	0.19 406	0.12 224	0.45 317	6.89 566

FENet	8.22 331	1.39 137	7.33 202	6.43 319	2.17 269	10.97 341	2.20 243	22.10 357	21.26 355	17.85 375	23.22 361	14.29 323	11.50 364	13.56 355	8.32 361	0.29 299	0.24 185	0.03 250	0.03 138	0.18 165	1.04 226

FSD	8.27 333	7.12 512	12.35 403	14.29 551	6.22 489	8.24 305	12.03 510	13.05 194	8.40 199	8.19 199	7.55 163	10.42 257	7.18 287	11.33 242	9.08 375	5.65 573	3.82 591	5.53 572	4.12 574	5.22 549	5.70 549

AIO-Stereo-zeroshot1	8.37 334	4.16 459	20.63 512	5.82 273	11.79 572	6.40 256	2.02 233	20.82 341	8.03 188	14.52 293	21.38 331	17.44 379	5.83 248	14.43 378	5.13 287	0.06 121	1.00 432	0.05 274	1.81 551	2.44 504	3.62 518

raft_robust	8.39 335	2.81 392	7.62 210	6.32 310	1.17 132	5.47 194	0.82 110	34.37 515	35.49 509	18.40 389	20.25 312	7.24 209	5.51 234	15.77 405	3.40 209	0.11 186	1.10 462	0.00 1	0.50 474	0.33 242	1.19 262

HITNet	8.41 336	3.59 444	9.91 309	5.30 219	1.52 184	13.35 381	4.48 338	22.00 355	16.06 296	15.52 316	22.95 359	15.28 343	11.74 371	14.91 394	9.25 380	0.10 178	0.01 11	0.48 468	0.06 182	0.58 361	1.04 226
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
SA	8.43 337	2.16 304	10.02 312	8.41 435	0.93 108	7.36 284	2.21 245	23.73 380	26.15 421	13.55 279	30.84 447	9.89 251	10.09 341	16.84 433	3.52 215	0.18 242	0.68 342	0.17 395	0.40 454	0.48 327	0.92 195

GMM-Stereo	8.44 338	1.27 123	7.36 204	6.64 337	2.56 298	10.00 319	9.29 465	23.79 381	11.33 236	17.96 379	29.59 428	17.14 369	7.59 293	11.77 266	4.61 267	0.13 209	0.01 11	0.24 427	0.94 511	0.49 336	6.14 554

test_sample1	8.49 339	1.83 221	10.60 342	5.53 233	2.95 328	15.17 412	4.51 339	20.73 339	11.47 239	14.78 298	22.80 357	19.06 405	13.86 421	12.52 309	10.17 396	0.14 213	1.20 488	0.02 231	0.19 284	0.28 222	1.93 387

mmm	8.54 340	2.13 296	10.21 321	5.81 271	2.96 329	14.00 390	6.67 405	19.28 317	12.59 248	16.95 354	24.40 372	17.83 387	10.70 348	12.90 326	9.42 386	0.17 233	1.28 503	0.50 470	0.60 489	0.44 311	2.03 419

RAFT_CTSACE	8.55 341	2.62 385	9.63 297	7.41 390	5.06 435	5.76 220	2.54 265	15.38 243	17.84 316	24.33 486	34.69 506	16.37 358	7.22 288	18.05 454	2.63 159	0.01 5	0.56 297	0.00 1	0.03 138	0.42 304	0.41 81

HI	8.56 342	2.44 361	7.70 212	5.09 203	5.21 441	4.06 101	0.49 87	19.26 315	9.96 227	25.77 501	27.88 404	20.72 417	12.22 384	18.06 455	11.58 420	0.05 87	0.11 138	0.00 1	0.10 215	0.16 153	0.31 45

CoSv	8.56 342	2.44 361	7.70 212	5.09 203	5.21 441	4.06 101	0.49 87	19.26 315	9.96 227	25.77 501	27.88 404	20.72 417	12.22 384	18.06 455	11.58 420	0.05 87	0.11 138	0.00 1	0.10 215	0.16 153	0.31 45

dd	8.57 344	5.20 482	13.37 421	6.91 360	1.05 118	10.30 327	3.89 321	17.29 283	34.00 493	15.73 321	17.50 273	7.45 211	6.60 267	15.00 396	10.99 414	1.39 515	0.41 236	0.18 400	0.46 462	2.25 498	1.40 307

CASS	8.64 345	2.03 262	8.60 244	8.71 446	1.59 190	15.02 410	2.75 280	23.27 376	18.58 332	16.29 330	22.78 356	13.42 315	13.68 415	13.07 337	7.66 346	1.18 508	0.05 77	0.13 371	0.01 94	0.75 413	3.24 510
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_sample2	8.68 346	1.84 222	9.64 298	5.53 233	2.43 288	13.92 388	8.00 443	21.09 344	16.82 312	14.92 299	22.73 355	19.44 407	13.75 416	12.99 328	6.85 340	0.15 224	1.15 473	0.07 305	0.20 289	0.35 254	1.78 362

DN-CSS_ROB	8.72 347	3.49 436	16.63 472	6.74 345	3.39 350	6.20 245	3.43 308	23.40 377	22.03 369	17.46 364	30.28 436	9.33 242	8.32 309	14.71 385	6.36 332	0.91 471	0.00 1	0.45 464	0.00 1	0.65 387	0.70 148

GANet-ADL	8.73 348	2.80 391	9.48 290	7.87 418	2.77 314	12.88 372	5.29 363	29.97 457	25.61 416	14.50 292	16.64 269	17.02 367	7.60 294	11.61 262	8.01 354	0.51 388	0.40 228	0.10 337	0.12 224	0.77 416	0.70 148

PSM-AAD	8.76 349	1.41 140	6.46 160	6.87 357	1.18 133	12.78 370	9.66 473	20.03 328	15.78 289	21.79 456	24.91 373	14.31 324	13.16 404	12.42 305	4.07 241	0.05 87	0.06 102	2.44 552	0.16 257	0.45 317	7.17 569

FTStereo	8.76 349	1.57 167	6.75 176	6.55 325	2.45 289	7.65 292	11.62 506	18.36 298	9.01 212	20.25 419	40.79 545	15.87 351	12.36 387	11.02 223	4.69 270	0.24 274	0.01 11	0.09 324	0.16 257	0.19 169	5.58 547

GwcNet-ADL	8.81 351	2.00 254	10.21 321	7.70 409	2.82 317	6.99 273	7.05 421	30.58 463	26.21 423	15.71 320	17.65 275	13.93 321	6.83 281	13.90 364	11.43 419	0.49 378	0.76 363	0.01 206	0.01 94	0.55 352	1.46 317

test_5	8.85 352	2.05 270	9.51 291	11.62 520	4.99 430	6.74 268	5.48 369	18.25 296	23.57 387	16.72 349	29.73 431	15.54 347	10.54 347	16.25 414	4.02 237	0.05 87	0.40 228	0.27 434	0.08 198	0.34 248	0.81 169

ARAFT	8.86 353	3.86 451	17.37 481	5.96 283	0.94 111	12.59 367	10.80 490	18.20 295	19.95 345	18.77 397	16.27 267	17.78 385	8.88 322	18.82 465	5.30 292	0.35 316	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.62 377	0.64 133

ffm	8.89 354	2.34 343	12.99 415	6.28 304	3.81 367	12.43 363	7.47 432	19.77 324	16.80 309	16.64 344	32.03 468	17.29 371	11.78 372	11.11 230	2.34 131	0.05 87	1.17 475	0.80 496	0.37 430	0.29 229	2.07 430

Sa-1000	8.91 355	2.10 283	9.11 266	8.07 426	1.16 131	16.62 449	2.39 256	25.58 396	25.43 413	15.52 316	28.24 411	12.19 286	8.67 316	16.40 419	3.70 223	0.39 330	0.86 386	0.16 392	0.23 308	0.48 327	0.89 188

IRAFT_RVC	8.93 356	1.80 207	10.65 345	7.83 415	1.81 227	6.36 254	10.05 481	26.32 409	27.59 435	17.93 378	19.70 304	17.67 383	9.98 339	13.20 342	6.29 328	0.37 324	0.30 203	0.19 406	0.05 170	0.23 186	0.24 29

DMCA	8.96 357	2.60 380	11.84 388	5.61 241	4.25 390	11.09 344	4.36 335	25.89 398	20.23 349	17.10 357	20.96 326	17.55 381	11.92 378	11.47 249	12.27 431	0.60 417	0.09 123	0.35 455	0.05 170	0.48 327	0.57 126

GES	9.01 358	2.61 384	12.88 411	6.76 347	2.02 252	13.08 374	6.33 397	22.23 359	22.21 371	19.80 418	26.73 396	8.97 238	11.01 349	14.41 375	8.35 364	0.54 397	0.10 134	0.30 449	0.15 248	0.82 426	0.99 216

GrayStereo	9.02 359	1.35 133	7.73 216	8.62 442	2.88 322	10.28 326	10.99 494	18.66 305	16.36 305	22.78 468	30.63 443	17.56 382	12.19 383	11.50 256	5.08 282	0.09 166	0.02 36	0.19 406	0.78 502	0.33 242	2.37 469

DEmStereo	9.07 360	1.70 188	10.89 356	4.86 181	1.23 140	11.51 350	5.70 373	14.24 219	27.02 430	22.33 464	32.56 478	11.70 275	15.04 437	11.83 269	8.53 365	0.31 303	0.16 159	0.02 231	0.09 206	0.11 128	1.47 321

RAFT	9.07 360	2.76 389	10.38 331	8.89 452	1.24 143	13.48 382	8.19 449	17.14 279	17.29 314	23.01 471	19.34 303	20.06 414	11.13 354	17.79 452	6.43 333	0.09 166	1.12 468	0.28 440	0.02 124	0.79 418	1.94 394

iRaft-Stereo_5w	9.10 362	2.33 340	10.69 347	6.64 337	4.47 409	4.74 146	10.72 489	16.71 272	16.97 313	15.39 309	26.15 386	21.25 424	12.59 392	16.38 416	12.90 441	0.85 460	0.51 270	0.08 314	0.22 296	0.95 439	1.53 332

HCRNet	9.13 363	1.82 218	8.73 249	14.95 560	5.22 443	10.66 337	2.49 263	26.57 413	18.64 333	16.31 331	25.51 380	18.42 395	11.15 355	13.53 352	7.25 343	0.10 178	0.04 65	0.10 337	0.02 124	0.27 216	0.76 162

SFCPSM	9.16 364	1.72 192	12.32 401	5.64 245	3.51 356	16.58 448	6.93 417	31.11 471	26.15 421	17.05 356	20.08 310	11.05 266	9.94 338	12.55 310	6.05 314	0.36 319	0.17 162	0.37 457	0.22 296	0.40 293	1.01 219

KYRaft	9.17 365	1.39 137	7.74 217	7.07 372	1.03 116	8.05 304	7.90 441	23.72 379	9.22 218	21.43 451	31.08 450	22.52 439	8.03 302	12.21 290	3.16 195	0.10 178	0.02 36	0.05 274	0.67 495	0.46 322	17.51 607

CrosDoStereo	9.41 366	1.65 179	8.83 254	5.19 213	1.13 127	7.34 282	14.47 532	16.33 260	24.64 401	24.44 487	33.36 488	13.18 310	13.52 408	12.56 311	9.08 375	0.06 121	0.11 138	0.09 324	0.04 154	0.41 297	1.73 356

DeepStereo_LL	9.41 366	1.65 179	8.83 254	5.19 213	1.13 127	7.34 282	14.47 532	16.33 260	24.64 401	24.44 487	33.36 488	13.18 310	13.52 408	12.56 311	9.08 375	0.06 121	0.11 138	0.09 324	0.04 154	0.41 297	1.73 356

DRaft	9.41 366	1.56 166	10.09 315	4.18 138	0.92 103	12.87 371	5.68 372	17.40 286	29.75 449	21.24 447	38.12 528	9.96 252	13.97 425	11.81 268	8.08 355	0.66 431	0.30 203	0.07 305	0.26 347	0.33 242	0.88 184

rvit_stereo_0075_2	9.46 369	4.16 459	20.27 509	12.15 535	8.82 549	5.72 217	4.24 332	23.21 374	18.05 320	12.37 242	28.80 417	16.10 354	8.43 312	14.57 381	8.89 370	0.58 405	0.34 215	0.52 472	0.08 198	0.44 311	1.41 310

test_sample3	9.46 369	2.24 318	11.38 371	5.72 263	2.79 316	18.29 472	5.20 361	27.54 425	21.43 358	18.03 381	21.98 348	16.47 359	11.22 357	13.58 356	9.99 394	0.24 274	0.96 405	0.05 274	0.17 264	0.47 324	1.39 304

THIR-Stereo	9.52 371	2.21 312	9.26 281	5.38 226	0.85 95	15.55 418	11.50 505	16.88 275	21.74 366	24.45 489	31.96 466	14.20 322	13.85 420	11.89 273	8.54 366	0.14 213	0.25 190	0.10 337	0.05 170	0.40 293	1.11 244

DFGA-Net	9.58 372	4.57 468	19.91 506	6.37 313	4.05 376	11.38 347	2.98 290	26.08 401	29.76 450	17.13 358	19.22 297	9.43 246	7.17 286	16.49 422	13.39 443	0.13 209	0.00 1	0.06 286	0.13 228	1.89 486	1.46 317

MyStereo04	9.58 372	2.38 354	10.28 326	6.63 334	4.77 420	6.47 259	9.60 468	32.50 489	42.15 545	14.59 296	12.10 227	11.92 282	11.87 377	14.80 392	8.14 358	0.09 166	1.33 514	0.03 250	0.32 398	0.74 409	0.93 200

CoDeX	9.58 372	2.12 290	10.82 352	6.52 323	3.76 366	16.55 447	6.82 412	26.62 414	25.63 417	17.50 365	25.62 381	14.70 331	11.81 376	12.82 321	7.88 351	0.42 350	0.20 168	0.15 383	0.02 124	0.36 265	1.28 289

anonymousa	9.61 375	2.06 274	9.20 278	5.24 216	6.67 504	15.03 411	4.18 331	19.08 309	21.43 358	19.03 404	30.96 449	21.49 427	14.23 427	11.12 233	8.61 368	0.08 155	1.24 499	0.29 445	0.69 496	0.18 165	1.48 324

MyStereo05	9.63 376	2.25 322	10.26 324	6.69 341	4.74 418	7.75 293	9.60 468	31.51 479	41.00 539	17.45 363	13.02 236	10.28 256	12.27 386	14.74 389	7.68 348	0.09 166	1.32 510	0.02 231	0.26 347	0.84 430	0.92 195

rvit_0105_3	9.68 377	4.32 464	19.50 501	12.22 536	1.90 235	9.16 315	8.63 450	19.21 313	30.92 463	15.42 310	14.72 249	18.81 400	12.18 382	15.98 407	7.12 341	0.67 432	0.42 242	0.01 206	0.49 472	0.56 356	1.40 307

test_sample4	9.81 378	2.27 327	11.39 372	5.70 262	2.74 307	17.40 460	5.20 361	28.01 430	21.50 360	18.70 394	28.46 413	14.96 335	12.86 397	13.80 362	9.68 390	0.24 274	0.97 409	0.06 286	0.16 257	0.51 340	1.48 324

DispNO	9.82 379	2.57 376	17.77 487	6.22 299	5.73 467	11.89 356	4.77 348	25.54 395	21.70 365	17.56 368	21.28 330	18.01 389	13.83 419	17.46 443	9.91 393	0.35 316	0.16 159	0.03 250	0.12 224	0.51 340	1.05 229

BUS	9.86 380	1.86 224	9.14 273	7.14 375	4.12 384	19.47 480	2.69 275	34.15 511	23.28 382	18.82 399	21.95 345	14.37 326	11.63 368	14.72 386	12.39 432	0.36 319	0.13 146	0.15 383	0.04 154	0.37 271	0.46 95

CFNet_pseudo	9.92 381	2.21 312	11.76 383	5.09 203	2.93 327	14.43 396	3.12 293	27.16 419	32.52 478	17.58 370	22.81 358	21.97 432	9.29 329	13.06 335	8.34 362	0.23 269	0.46 252	1.23 527	0.27 362	2.89 510	0.99 216

ccs_rob	9.95 382	2.21 312	11.74 382	5.11 207	2.91 323	14.48 398	3.21 299	27.26 421	32.72 482	17.53 366	22.70 354	21.96 431	9.25 328	12.99 328	8.34 362	0.23 269	0.45 249	1.38 532	0.28 370	3.13 518	1.07 236

G2L-ROB	9.96 383	2.29 330	9.59 295	6.06 288	4.08 379	12.02 359	7.60 436	29.90 456	18.79 335	20.31 426	22.15 352	22.44 437	13.11 403	17.47 444	12.03 424	0.03 46	0.01 11	0.01 206	0.02 124	0.27 216	1.07 236

MSMDNet	9.96 383	2.08 279	11.66 381	5.39 227	2.92 324	16.50 446	2.89 285	29.73 452	34.55 500	17.86 376	21.91 343	18.86 401	8.36 310	13.06 335	7.74 350	0.24 274	0.47 257	0.66 486	0.24 320	3.07 514	1.04 226

MLCV	9.96 383	3.33 427	14.77 440	5.75 267	1.62 199	14.91 403	1.31 142	22.06 356	24.83 403	22.51 465	31.57 460	17.20 370	8.07 303	17.07 437	12.11 426	0.48 372	0.01 11	0.05 274	0.05 170	0.48 327	1.10 240

PCWNet_CMD	9.97 386	2.08 279	11.61 380	5.36 225	2.92 324	16.39 443	2.94 289	29.76 453	34.38 497	17.83 373	21.86 342	18.91 402	8.27 308	13.01 330	7.73 349	0.23 269	0.46 252	0.79 494	0.25 337	3.46 528	1.12 248

UCFNet_RVC	10.01 387	2.81 392	6.11 138	7.31 387	3.92 372	16.80 451	8.00 443	28.68 437	20.81 352	16.57 339	23.35 362	25.82 474	13.06 402	13.55 354	9.18 378	0.12 201	0.06 102	1.19 521	0.32 398	1.47 469	1.06 232

test_sample5	10.07 388	2.24 318	11.22 369	5.82 273	2.68 304	16.15 435	5.79 378	27.87 428	21.59 363	19.26 410	32.74 481	15.92 352	12.97 398	14.33 371	9.26 381	0.27 290	0.98 413	0.07 305	0.17 264	0.57 358	1.49 327

Anonymous3	10.07 388	4.14 458	31.49 552	9.77 473	5.11 437	25.00 520	11.85 507	25.20 392	19.24 340	10.80 229	14.78 250	7.92 223	8.68 317	14.40 374	6.12 317	3.25 553	1.40 523	0.08 314	0.06 182	0.81 423	1.30 292

BEATNet_4x	10.11 390	5.82 493	14.80 442	6.14 292	1.55 186	13.87 387	5.98 386	26.24 405	18.35 322	16.53 338	25.41 379	18.01 389	13.78 418	18.01 453	12.39 432	0.48 372	0.18 163	0.81 500	0.11 221	2.02 490	1.70 353

GANet-RSSM	10.17 391	2.02 260	8.21 233	7.09 374	5.57 460	13.17 377	7.29 429	27.27 422	19.65 343	15.81 323	28.83 418	26.18 477	16.33 457	14.58 383	9.28 385	0.25 282	0.27 193	0.16 392	0.04 154	0.65 387	0.72 152

DualNet	10.19 392	2.24 318	11.22 369	5.82 273	2.68 304	16.15 435	5.79 378	27.87 428	21.59 363	20.28 420	34.11 498	15.92 352	12.97 398	14.33 371	9.26 381	0.27 290	0.98 413	0.07 305	0.17 264	0.57 358	1.49 327

DCVSM-stereo	10.23 393	2.16 304	12.54 409	6.23 300	3.65 361	12.01 358	3.56 314	19.41 319	23.18 380	24.08 484	19.88 308	29.55 496	18.82 490	14.49 379	10.42 402	0.25 282	1.17 475	0.28 440	0.06 182	0.82 426	2.07 430

gwcnet-sp	10.26 394	3.56 440	15.31 455	6.59 328	4.30 392	15.71 421	5.71 375	26.09 402	25.15 407	21.68 453	21.77 335	15.01 337	16.42 460	15.21 398	10.76 409	0.12 201	0.20 168	0.02 231	0.09 206	0.63 381	0.86 178

scenet	10.26 394	3.56 440	15.31 455	6.59 328	4.30 392	15.71 421	5.71 375	26.09 402	25.15 407	21.68 453	21.77 335	15.01 337	16.42 460	15.21 398	10.76 409	0.12 201	0.20 168	0.02 231	0.09 206	0.63 381	0.86 178

ssnet	10.26 394	3.56 440	15.31 455	6.59 328	4.30 392	15.71 421	5.71 375	26.09 402	25.15 407	21.68 453	21.77 335	15.01 337	16.42 460	15.21 398	10.76 409	0.12 201	0.20 168	0.02 231	0.09 206	0.63 381	0.86 178

PSMNet-ADL	10.30 397	2.32 338	7.83 220	9.69 470	4.44 403	16.04 428	4.16 329	27.57 426	25.08 405	15.16 303	19.04 295	25.28 470	13.63 414	16.49 422	15.33 457	0.86 463	0.81 371	0.01 206	0.04 154	0.33 242	1.81 364

ff1	10.31 398	2.34 343	12.99 415	6.28 304	3.81 367	12.43 363	7.47 432	19.77 324	16.80 309	16.64 344	32.03 468	17.29 371	11.78 372	17.54 445	24.30 524	0.05 87	1.17 475	0.80 496	0.37 430	0.29 229	2.07 430

PSMNet-RSSM	10.31 398	2.47 364	7.79 218	7.85 417	4.38 400	10.47 331	6.67 405	29.67 450	22.25 372	16.62 342	33.75 494	23.30 446	14.58 432	13.91 365	10.56 403	0.23 269	0.09 123	0.07 305	0.24 320	0.87 433	0.48 100

IER	10.32 400	2.06 274	11.88 390	4.95 193	5.34 446	13.34 380	6.11 388	27.47 424	23.59 388	20.37 428	30.03 433	16.50 360	20.42 509	14.24 368	8.81 369	0.16 227	0.03 54	0.18 400	0.10 215	0.27 216	0.56 119

BSDual-CNN	10.33 401	1.86 224	9.14 273	7.14 375	4.12 384	15.83 426	8.93 455	34.15 511	23.28 382	18.82 399	21.95 345	22.14 434	13.58 412	14.72 386	9.53 387	0.36 319	0.13 146	0.15 383	0.04 154	0.37 271	0.46 95

psmg	10.36 402	1.86 224	9.14 273	5.58 239	4.12 384	15.74 425	7.65 437	30.05 458	23.28 382	21.80 457	26.26 388	22.14 434	13.58 412	14.72 386	9.53 387	0.36 319	0.13 146	0.17 395	0.04 154	0.44 311	0.67 139

test_for_model	10.44 403	31.57 604	7.69 211	28.25 600	19.35 597	5.66 212	1.73 199	9.50 138	9.59 221	13.59 281	6.15 147	5.25 167	2.58 133	5.60 62	1.81 97	10.21 591	3.48 586	0.00 1	0.16 257	35.71 616	10.93 595

CFNet-ft	10.46 404	3.02 410	7.10 188	7.69 406	5.42 452	16.93 452	5.92 383	22.83 368	22.31 373	15.81 323	30.40 438	26.42 480	15.19 440	13.60 358	12.18 428	0.14 213	0.10 134	1.87 539	0.34 411	1.22 454	0.73 155

CFNet_RVC	10.46 404	3.02 410	7.10 188	7.69 406	5.42 452	16.93 452	5.92 383	22.82 367	22.31 373	15.81 323	30.40 438	26.41 479	15.19 440	13.60 358	12.19 429	0.14 213	0.10 134	1.87 539	0.34 411	1.22 454	0.73 155

test_sample6	10.49 406	2.24 318	11.49 375	5.91 280	2.48 290	16.12 434	6.37 400	28.98 441	22.48 375	20.28 420	34.11 498	17.08 368	13.28 405	14.57 381	10.61 406	0.32 306	0.95 404	0.10 337	0.19 284	0.59 367	1.61 339

UGAM	10.51 407	1.74 195	10.16 316	7.06 370	4.44 403	6.56 264	11.34 500	16.06 254	27.83 437	21.09 444	28.18 410	23.47 448	11.21 356	26.86 537	11.33 418	0.05 87	0.49 264	0.46 466	0.36 425	0.44 311	0.97 214

qqq1	10.51 407	1.90 231	14.85 443	4.89 186	1.48 171	14.92 404	3.21 299	31.03 466	30.74 459	20.28 420	29.37 424	18.33 391	14.54 428	16.56 425	4.42 260	0.41 341	1.20 488	0.00 1	0.14 239	0.39 288	1.60 336

fff1	10.51 407	1.90 231	14.85 443	4.89 186	1.48 171	14.92 404	3.21 299	31.03 466	30.74 459	20.28 420	29.37 424	18.33 391	14.54 428	16.56 425	4.42 260	0.41 341	1.20 488	0.00 1	0.14 239	0.39 288	1.60 336

UDGNet	10.51 407	14.75 572	11.91 391	10.29 487	2.78 315	7.93 301	1.94 226	19.31 318	34.57 501	17.74 371	13.70 243	13.56 318	7.30 290	13.52 351	7.18 342	5.80 574	0.11 138	12.86 600	2.76 562	9.87 578	2.34 465

ICVP	10.54 411	2.11 287	7.49 206	9.62 468	3.41 351	13.85 386	6.34 398	26.81 416	23.24 381	16.90 350	31.76 464	27.31 489	12.81 396	12.18 288	12.47 436	1.59 520	0.58 306	0.19 406	0.13 228	0.63 381	1.45 315
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_ucs	10.56 412	2.15 300	12.88 411	5.55 237	4.11 382	15.24 414	3.93 322	28.55 435	32.41 476	18.70 394	24.95 375	22.99 441	9.66 336	14.22 367	8.13 357	0.29 299	0.84 378	1.63 536	0.23 308	3.43 527	1.31 294

G2L-Stereo	10.65 413	2.78 390	11.19 367	7.63 402	4.24 389	8.87 312	9.35 466	29.83 455	23.03 379	19.75 416	26.33 392	23.15 445	12.08 379	16.39 417	16.43 468	0.34 314	0.04 65	0.09 324	0.01 94	0.41 297	1.05 229

cf-r	10.67 414	2.34 343	9.77 302	6.17 295	5.79 470	12.94 373	5.14 355	25.21 394	27.86 438	17.84 374	32.03 468	25.81 473	15.91 451	12.22 291	12.56 438	0.17 233	0.19 167	0.05 274	0.06 182	0.59 367	0.72 152

RAFT + AFF	10.71 415	4.59 470	18.51 492	10.52 495	5.02 432	13.14 376	11.12 497	26.24 405	27.48 434	15.09 302	16.07 264	19.83 411	11.23 358	17.09 438	10.38 399	0.45 362	1.45 533	0.65 485	0.23 308	2.31 501	2.74 490

hknet	10.77 416	1.95 240	11.80 385	7.14 375	3.83 371	15.83 426	8.93 455	34.15 511	22.70 377	18.82 399	21.95 345	23.13 443	17.03 468	16.94 435	9.85 392	0.28 294	0.13 146	0.15 383	0.04 154	0.37 271	0.46 95

ttt	10.82 417	2.17 307	9.66 300	7.03 366	4.44 403	14.16 392	6.87 415	33.72 507	30.69 457	15.67 319	31.50 458	14.99 336	10.50 346	16.54 424	13.98 445	0.41 341	1.31 508	0.10 337	0.29 377	0.47 324	1.92 384

ACVNet	10.83 418	2.25 322	7.10 188	6.43 319	3.02 333	13.17 377	3.75 317	22.83 368	35.15 507	15.81 323	30.67 444	24.65 458	15.77 449	16.47 420	18.13 481	0.16 227	0.01 11	0.06 286	0.07 191	0.65 387	0.43 86

AdaStereo	10.85 419	4.57 468	10.79 349	9.59 467	3.46 353	17.49 461	6.29 393	32.70 492	26.07 420	19.04 405	26.55 394	19.60 410	10.12 342	17.71 451	10.38 399	1.00 484	0.05 77	0.42 461	0.02 124	0.70 399	0.46 95
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.
G2L-Stereo_test	11.01 420	2.34 343	9.34 284	5.12 209	4.31 395	12.30 361	13.21 523	33.14 500	23.33 385	23.77 481	25.10 376	21.80 429	13.91 423	16.39 417	14.37 448	0.09 166	0.06 102	0.01 206	0.02 124	0.38 283	1.16 250

SMFormer	11.03 421	1.90 231	14.85 443	4.89 186	1.48 171	14.92 404	3.21 299	31.03 466	30.74 459	20.28 420	29.37 424	18.33 391	14.54 428	16.56 425	14.46 450	0.41 341	1.20 488	0.28 440	0.24 320	0.45 317	1.47 321

tta	11.03 421	1.90 231	14.85 443	4.89 186	1.48 171	14.92 404	3.21 299	31.03 466	30.73 458	20.28 420	29.37 424	18.33 391	14.54 428	16.56 425	14.46 450	0.41 341	1.20 488	0.28 440	0.24 320	0.39 288	1.60 336

iResNet	11.06 423	4.16 459	16.83 474	7.89 420	2.23 273	15.59 419	9.17 463	24.49 388	29.14 446	20.78 434	31.13 452	16.87 366	11.58 365	15.45 402	12.50 437	0.64 427	0.05 77	0.02 231	0.10 215	0.79 418	1.71 354

DDVS	11.10 424	3.37 430	13.49 423	7.49 398	4.07 377	16.17 437	2.73 279	24.18 384	17.91 318	21.37 449	30.15 435	31.23 511	8.50 314	19.92 473	15.00 455	0.82 456	1.56 543	0.08 314	0.22 296	0.84 430	2.84 494

test_sample7	11.16 425	2.69 386	11.55 378	5.82 273	2.21 271	15.39 416	9.15 461	29.36 444	25.26 410	24.82 491	21.48 332	24.89 462	18.88 493	14.41 375	11.06 415	0.78 449	1.96 556	0.43 462	0.14 239	0.73 406	2.20 450

CFNet	11.23 426	3.41 432	10.68 346	7.08 373	4.22 388	17.38 459	4.83 351	31.29 476	31.29 466	19.15 407	26.85 397	24.06 454	13.75 416	16.23 411	12.22 430	0.26 286	0.05 77	0.44 463	0.09 206	0.92 437	0.41 81

AACVNet	11.24 427	3.71 448	11.56 379	9.45 463	3.35 347	11.67 353	4.88 352	23.23 375	14.00 271	28.19 525	29.90 432	30.39 507	18.03 483	20.04 475	13.22 442	0.50 383	0.21 176	0.23 423	0.07 191	0.75 413	1.52 331

DeepPruner_ROB	11.28 428	5.83 494	15.23 451	6.93 363	4.50 410	10.08 321	6.62 404	36.65 543	20.17 348	18.12 383	27.95 406	23.10 442	13.43 407	20.08 476	11.90 423	1.16 504	0.51 270	0.23 423	0.17 264	1.11 449	1.91 383

GMStereo_Zeroshot	11.32 429	8.59 534	21.66 519	10.06 478	2.53 293	12.38 362	1.43 149	21.36 352	21.50 360	23.48 476	35.74 512	24.85 461	6.12 255	20.48 483	8.28 360	0.83 457	0.02 36	0.25 430	0.01 94	6.33 559	0.53 111

LMCR-Stereo	11.32 429	4.98 480	11.87 389	14.09 548	4.01 374	16.97 456	5.70 373	26.41 410	23.41 386	22.57 467	22.11 351	15.18 341	15.44 445	21.48 505	17.57 477	2.29 536	0.04 65	0.00 1	0.03 138	1.53 473	0.65 135

LL-Strereo	11.34 431	4.25 462	13.90 428	9.09 454	6.20 488	7.31 281	8.93 455	35.93 531	30.30 453	16.93 351	15.83 261	21.85 430	17.45 478	21.92 509	10.25 397	0.43 352	1.47 536	0.74 491	0.08 198	1.15 450	2.71 488

GwcNet-RSSM	11.34 431	2.72 388	10.26 324	7.24 385	5.38 448	12.67 368	6.70 408	26.70 415	31.93 472	17.56 368	34.45 503	24.37 457	15.77 449	13.70 360	15.31 456	0.19 254	0.20 168	0.14 378	0.05 170	0.81 423	0.64 133

HSM-Net_RVC	11.37 433	1.57 167	6.32 149	5.99 285	2.67 303	20.99 492	7.19 425	28.50 433	28.64 443	21.03 443	25.84 383	33.64 534	16.37 459	16.83 432	10.76 409	0.21 263	0.08 121	0.02 231	0.00 1	0.16 153	0.55 115
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NINENet	11.46 434	3.02 410	11.83 387	8.45 437	5.40 449	19.47 480	2.69 275	39.63 567	34.82 502	19.11 406	27.64 402	14.37 326	11.63 368	16.21 410	12.39 432	0.94 477	0.21 176	0.29 445	0.00 1	0.48 327	0.55 115

ToySt	11.51 435	2.48 367	17.84 488	6.10 290	2.09 257	16.11 433	12.36 513	25.07 391	28.25 441	15.22 305	25.16 377	25.51 471	15.98 453	17.63 450	15.46 459	0.19 254	1.08 454	0.04 266	0.31 396	0.66 392	2.67 485

DAS	11.51 435	2.60 380	15.62 461	9.37 461	6.27 495	16.04 428	7.71 438	22.70 365	33.92 491	19.53 412	29.03 419	19.51 408	19.10 497	17.44 442	8.98 372	0.78 449	0.02 36	0.29 445	0.01 94	0.48 327	0.81 169

ac_64	11.57 437	2.13 296	11.77 384	8.79 449	5.51 457	19.40 478	6.29 393	24.72 390	15.20 283	23.50 477	24.91 373	33.07 528	16.82 465	19.33 468	17.78 479	0.53 391	0.15 156	0.02 231	0.03 138	0.35 254	1.03 225

mmx	11.59 438	2.34 343	12.99 415	6.28 304	3.81 367	12.43 363	7.47 432	32.76 494	28.92 444	16.64 344	32.03 468	17.29 371	11.78 372	17.54 445	24.30 524	0.24 274	1.21 494	0.80 496	0.37 430	0.65 387	1.89 378

xxx	11.59 438	2.34 343	12.99 415	6.28 304	3.81 367	12.43 363	7.47 432	32.75 493	28.92 444	16.64 344	32.03 468	17.29 371	11.78 372	17.54 445	24.30 524	0.24 274	1.21 494	0.80 496	0.37 430	0.65 387	1.89 378

NOSS_ROB	11.76 440	4.63 472	8.14 232	7.46 395	2.92 324	17.82 465	10.55 487	30.45 462	34.08 495	16.37 332	19.97 309	23.14 444	16.31 455	18.22 458	10.67 408	2.98 548	1.84 550	3.39 565	1.64 547	2.24 497	2.37 469

ITSA-stereo	11.88 441	2.48 367	11.96 395	6.54 324	1.92 239	13.33 379	4.81 350	37.17 549	49.04 572	18.70 394	18.52 291	21.69 428	12.63 393	16.77 430	15.60 461	0.53 391	0.40 228	0.32 452	0.33 405	1.07 446	3.89 527

HSM	11.89 442	2.32 338	8.70 247	6.70 344	4.10 381	16.45 444	8.06 445	30.42 461	20.31 350	23.35 475	26.42 393	41.60 577	17.59 480	20.66 486	9.57 389	0.11 186	0.03 54	0.01 206	0.01 94	0.24 190	1.22 276

coex_refinement	12.03 443	2.30 333	8.72 248	8.56 440	5.30 445	16.95 455	7.17 422	31.75 481	32.48 477	18.92 403	31.46 457	25.97 476	12.98 400	14.55 380	21.39 506	0.33 309	0.06 102	0.02 231	0.10 215	0.49 336	1.18 257

SepStereo	12.04 444	2.60 380	15.62 461	9.37 461	6.27 495	16.04 428	7.71 438	22.70 365	33.92 491	19.53 412	29.03 419	19.51 408	19.10 497	27.97 543	8.98 372	0.78 449	0.02 36	0.29 445	0.01 94	0.48 327	0.81 169

DMCA-RVC	12.06 445	4.35 465	14.21 435	10.52 495	4.86 422	13.84 385	4.33 334	25.20 392	24.13 394	20.56 432	29.22 422	26.65 482	25.85 539	17.02 436	16.34 466	0.41 341	0.35 217	0.55 475	0.24 320	0.83 429	1.81 364

ACV-stereo	12.12 446	6.01 500	30.51 548	7.45 393	3.42 352	21.69 498	6.74 409	22.11 358	20.81 352	17.88 377	21.26 329	26.73 485	17.28 472	20.80 490	14.16 446	0.79 453	1.10 462	0.17 395	0.09 206	0.67 394	2.66 483

1111x	12.31 447	2.33 340	12.13 398	5.79 269	2.84 318	15.49 417	8.70 451	36.34 538	29.33 447	16.58 340	27.52 401	26.70 484	15.76 448	17.21 439	24.79 531	0.26 286	1.37 520	0.04 266	0.42 458	0.46 322	2.07 430

UPFNet	12.31 447	2.15 300	11.91 391	7.90 421	7.21 517	20.03 486	9.28 464	29.44 448	27.18 432	20.88 437	30.86 448	21.23 423	18.11 484	19.60 470	17.41 476	0.55 399	0.57 300	0.26 432	0.07 191	0.67 394	0.92 195

FADNet-RVC-Resample	12.31 447	5.22 483	32.28 555	10.14 481	4.08 379	14.97 408	6.98 420	26.54 412	24.42 399	23.72 479	29.31 423	19.87 412	15.01 436	16.26 415	10.61 406	0.65 428	0.52 278	0.48 468	0.54 481	1.52 472	3.09 506

RASNet	12.38 450	2.58 378	12.48 407	6.76 347	5.97 479	16.37 442	6.74 409	34.99 522	22.20 370	17.44 362	33.11 485	22.81 440	24.84 530	20.33 480	18.27 484	1.16 504	0.05 77	0.06 286	0.01 94	0.27 216	1.06 232

test_xeample	12.39 451	2.09 281	10.36 328	5.73 264	3.06 335	18.17 471	6.27 392	31.98 485	24.37 398	18.78 398	33.92 497	19.09 406	16.00 454	14.60 384	39.03 591	0.19 254	1.32 510	0.01 206	0.33 405	0.36 265	2.04 423

iResNet_ROB	12.41 452	3.19 418	12.39 404	6.63 334	3.72 363	16.98 457	2.64 271	32.29 487	38.58 529	26.93 516	33.73 493	26.24 478	17.40 475	17.36 441	8.95 371	0.33 309	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.40 293	0.35 58

DSFCA	12.44 453	3.00 407	14.87 447	6.04 287	7.03 513	17.06 458	10.86 493	31.11 471	32.12 473	26.41 511	23.81 366	22.37 436	15.13 439	21.13 500	13.53 444	0.95 480	0.66 332	0.28 440	0.38 440	1.21 453	0.77 164

FADNet_RVC	12.44 453	6.19 502	40.86 570	7.04 367	3.69 362	11.30 345	4.17 330	29.67 450	27.67 436	18.20 385	26.04 384	13.47 316	17.15 469	16.85 434	14.95 454	0.99 482	0.75 358	0.60 479	1.32 538	4.18 537	3.62 518

CBMV_ROB	12.51 455	3.86 451	7.98 226	5.81 271	2.99 331	16.05 432	4.62 343	27.61 427	31.37 467	26.75 514	32.62 479	23.97 453	22.66 523	21.14 501	12.09 425	2.15 533	1.78 549	2.24 546	1.27 537	1.64 477	1.54 333

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 456	4.09 456	18.25 490	8.26 431	5.83 474	14.72 400	5.85 381	33.49 505	27.86 438	22.14 462	32.16 474	24.94 466	14.01 426	16.19 409	16.82 473	0.90 469	0.35 217	0.37 457	0.58 488	1.51 471	3.31 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
acv_ft	12.59 457	2.25 322	13.50 424	8.30 433	6.23 490	19.81 484	6.34 398	26.43 411	35.15 507	26.38 510	30.67 444	24.65 458	14.91 435	16.47 420	19.16 493	0.16 227	0.01 11	0.06 286	0.07 191	0.74 409	0.43 86

hitnet-ft	12.59 457	3.03 413	7.87 222	7.49 398	4.20 387	27.41 540	3.75 317	23.41 378	24.15 395	21.14 446	34.12 500	31.93 519	19.74 505	20.28 479	18.13 481	0.54 397	1.45 533	0.35 455	0.09 206	1.26 457	1.41 310

xxxx	12.60 459	2.03 262	10.79 349	6.18 297	2.86 320	21.84 499	3.02 291	34.55 519	25.46 414	16.39 333	31.58 461	26.87 488	14.75 434	14.00 366	37.45 583	0.21 263	1.36 519	0.01 206	0.32 398	0.35 254	2.07 430

ISRNet	12.68 460	2.57 376	19.05 498	13.05 543	6.24 491	7.30 280	2.84 283	29.80 454	32.13 474	23.26 474	35.61 511	24.75 460	16.48 463	15.81 406	14.55 452	0.85 460	1.01 436	2.29 547	0.55 484	1.08 447	4.43 531

pcwnet_v2	12.68 460	2.30 333	18.36 491	8.32 434	5.74 468	17.73 463	4.77 348	36.75 546	46.28 568	20.98 441	29.07 421	16.62 361	13.52 408	16.56 425	10.30 398	0.55 399	1.02 444	0.34 454	0.24 320	2.10 493	2.11 439

iResNetv2_ROB	12.78 462	4.09 456	15.60 459	6.44 321	3.75 365	14.86 401	7.17 422	34.46 517	37.12 516	26.06 505	34.81 507	29.76 497	16.32 456	14.77 390	7.67 347	0.31 303	0.03 54	0.12 364	0.01 94	0.94 438	1.23 280

ADLNet	12.84 463	2.93 401	11.94 393	8.87 450	6.88 508	17.96 466	8.85 452	34.12 509	26.67 427	27.81 524	26.24 387	26.84 487	15.04 437	17.54 445	19.94 497	0.59 411	0.58 306	0.24 427	0.11 221	0.80 422	2.85 496

CBFPSM	12.96 464	3.37 430	30.97 550	5.30 219	3.22 341	22.79 506	16.93 552	21.82 353	21.35 356	21.93 459	28.34 412	29.99 501	17.38 474	15.32 401	16.39 467	0.11 186	0.48 260	0.10 337	0.17 264	0.58 361	2.72 489

ADLNet2	12.99 465	2.94 402	14.18 433	9.57 466	5.96 478	20.23 489	10.41 486	33.05 498	37.61 520	19.46 411	19.74 306	22.46 438	18.63 487	22.37 512	20.76 501	0.37 324	0.15 156	0.06 286	0.08 198	1.04 445	0.72 152

dad	13.05 466	11.39 551	15.64 463	7.35 388	2.10 258	15.64 420	3.48 309	18.77 306	35.55 510	27.77 522	33.76 495	31.59 513	13.04 401	14.79 391	11.16 417	3.35 554	0.54 285	7.85 590	0.96 518	3.88 534	2.49 479

AASNet	13.05 466	3.27 423	12.23 400	10.28 486	6.90 509	17.61 462	7.88 440	41.14 574	38.29 525	23.20 473	29.62 429	16.85 365	15.59 447	15.50 404	19.03 491	0.39 330	0.03 54	0.78 493	0.05 170	1.32 461	1.08 238

HBP-ISP	13.07 468	8.80 536	8.99 260	8.11 429	4.55 413	13.48 382	6.60 403	29.09 443	30.50 455	21.33 448	36.14 513	16.62 361	19.42 501	20.92 494	12.81 440	3.63 556	2.61 571	7.18 586	4.12 574	3.74 532	2.69 487

222	13.07 468	1.99 250	10.74 348	6.56 326	2.74 307	19.95 485	2.54 265	34.13 510	24.42 399	22.52 466	31.39 454	20.78 419	16.99 467	14.31 370	48.07 615	0.16 227	1.33 514	0.01 206	0.32 398	0.37 271	2.02 415

DualNet (step1)	13.16 470	5.31 485	19.76 502	6.41 315	3.12 338	17.98 467	9.85 477	29.36 444	25.26 410	24.82 491	21.48 332	24.89 462	18.87 491	14.41 375	11.06 415	6.83 578	1.96 556	6.61 579	7.47 589	3.22 521	4.59 532

UNet	13.18 471	2.47 364	14.45 437	7.45 393	7.82 532	26.01 529	4.67 346	34.38 516	29.42 448	20.90 439	31.81 465	26.68 483	18.98 494	21.08 499	15.56 460	0.21 263	0.06 102	0.27 434	0.09 206	0.37 271	1.01 219

HGLStereo	13.21 472	3.45 433	14.01 430	10.32 489	7.72 529	15.72 424	7.19 425	31.94 484	28.12 440	20.83 436	36.16 515	26.61 481	20.82 511	18.74 462	19.63 496	1.01 486	0.22 179	0.07 305	0.08 198	0.59 367	1.00 218

GEStereo_RVC	13.23 473	3.13 416	15.23 451	10.33 490	4.95 428	18.92 477	11.46 504	31.58 480	48.03 570	20.51 431	27.68 403	19.00 404	13.31 406	20.44 482	16.01 464	1.15 503	0.51 270	0.10 337	0.14 239	0.67 394	1.47 321

delet	13.26 474	2.43 360	12.99 415	8.45 437	6.26 494	22.40 502	10.83 492	28.78 438	38.76 530	20.39 430	30.36 437	20.85 420	17.67 481	22.97 514	19.13 492	0.14 213	0.45 249	0.19 406	0.08 198	0.78 417	1.24 282

CRFU-Net	13.32 475	3.53 439	12.90 413	8.76 448	6.05 483	26.25 532	10.15 483	25.86 397	14.68 278	30.76 545	30.58 442	30.11 504	21.59 520	20.52 484	20.28 499	1.53 519	0.48 260	0.27 434	0.16 257	0.64 386	1.28 289

CSP-Net	13.41 476	3.62 445	11.03 363	6.62 333	4.07 377	25.76 528	9.61 472	29.66 449	27.14 431	29.97 539	33.42 490	29.84 499	17.23 471	20.64 485	16.03 465	1.12 499	0.41 236	0.03 250	0.00 1	0.75 413	1.29 291

MMNet	13.55 477	2.82 394	13.90 428	7.63 402	6.36 498	26.45 534	4.63 344	24.00 383	42.67 548	26.25 508	33.12 486	20.98 422	19.45 503	20.14 477	19.49 495	0.75 440	0.54 285	0.11 359	0.01 94	0.53 343	1.10 240

STTStereo	13.60 478	5.63 491	28.73 544	8.07 426	5.65 464	13.97 389	7.17 422	31.25 473	26.70 428	25.59 499	32.06 473	31.71 516	14.71 433	17.24 440	16.46 470	0.29 299	0.40 228	0.71 488	1.43 541	1.31 459	2.82 493

SGM-Forest	13.63 479	2.55 375	8.22 234	6.30 309	2.16 267	23.84 512	11.13 498	34.68 520	32.40 475	27.27 518	33.02 482	30.08 503	17.82 482	22.13 510	15.40 458	1.66 526	0.32 207	0.88 505	0.03 138	0.79 418	1.93 387
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TDLM	13.70 480	4.93 479	11.80 385	11.93 529	5.53 458	16.75 450	14.38 531	36.12 535	32.59 479	23.08 472	27.03 398	25.90 475	15.40 443	25.87 532	14.23 447	1.24 511	0.09 123	1.53 534	0.61 491	2.06 492	2.94 499

AANet_RVC	13.75 481	6.34 504	12.90 413	8.87 450	4.53 412	14.09 391	9.12 460	29.37 447	38.32 527	23.85 483	37.41 521	23.55 449	17.51 479	23.31 517	18.56 485	2.08 532	1.30 504	0.25 430	0.06 182	0.73 406	2.87 497

xyz-stereo	13.76 482	1.43 147	40.88 571	3.14 84	0.83 93	42.24 595	4.68 347	14.87 238	26.49 424	23.70 478	37.20 519	30.36 506	19.90 506	18.77 463	9.23 379	0.28 294	0.03 54	0.64 483	0.03 138	0.20 176	0.32 48

ssnet_v2	13.84 483	3.15 417	13.44 422	7.99 423	3.08 336	22.60 503	14.51 534	36.65 543	33.59 489	22.04 461	26.10 385	28.64 492	17.16 470	23.13 515	20.86 503	0.50 383	0.32 207	0.20 411	0.13 228	1.41 465	1.38 302

FADNet-RVC	13.86 484	12.75 566	41.65 572	8.64 443	4.63 416	16.45 444	6.89 416	28.91 439	24.20 396	20.89 438	31.44 456	26.73 485	11.37 362	21.58 507	15.91 462	0.25 282	0.14 153	0.14 378	0.24 320	2.97 512	1.50 330

psm_up	13.88 485	2.70 387	10.89 356	10.20 483	5.97 479	15.01 409	12.58 515	39.13 564	31.75 470	21.39 450	31.09 451	30.18 505	25.01 533	20.33 480	17.62 478	0.75 440	0.39 226	0.18 400	0.03 138	0.82 426	1.67 349

DLCB_ROB	13.97 486	3.74 449	11.01 362	9.99 477	5.85 475	21.40 495	10.37 485	30.17 459	30.49 454	28.21 526	32.18 475	32.67 524	21.17 515	20.20 478	18.59 486	0.34 314	0.18 163	0.41 460	0.15 248	0.61 375	1.76 360

StereoDRNet-Refined	14.03 487	3.52 437	12.77 410	8.70 445	3.31 345	18.50 474	4.58 341	29.08 442	30.59 456	29.85 537	42.52 555	25.24 469	19.57 504	23.88 521	23.55 518	0.44 357	0.07 115	0.54 473	0.38 440	0.88 436	2.64 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iinet-f	14.05 488	5.00 481	47.51 586	6.57 327	4.04 375	21.14 493	14.37 529	28.25 431	21.37 357	21.95 460	31.37 453	21.31 425	18.66 488	16.15 408	20.61 500	0.31 303	0.41 236	0.09 324	0.05 170	1.00 443	0.76 162

CVANet_RVC	14.09 489	4.82 477	10.86 355	9.46 464	5.60 463	19.70 483	12.94 520	33.38 503	34.86 503	23.72 479	33.31 487	29.76 497	16.35 458	24.37 523	12.45 435	1.22 509	0.23 181	1.45 533	0.87 510	3.41 525	3.01 501

SACVNet	14.10 490	5.24 484	14.19 434	12.11 533	6.12 486	18.45 473	9.11 459	33.13 499	22.94 378	28.79 529	33.88 496	32.69 525	23.78 524	20.91 493	12.13 427	1.08 493	0.54 285	0.84 503	0.48 469	1.41 465	4.26 529

rvit_105_1	14.11 491	6.23 503	22.11 522	13.74 547	4.55 413	15.38 415	28.19 602	27.21 420	43.35 552	19.53 412	24.36 370	22.05 433	15.96 452	18.37 459	12.70 439	2.27 535	0.58 306	0.26 432	2.37 560	0.70 399	2.20 450

PS-NSSS	14.36 492	8.44 532	16.43 470	7.44 392	5.79 470	18.65 476	12.71 518	39.02 561	26.84 429	20.99 442	36.15 514	21.47 426	18.25 485	18.21 457	18.63 487	2.44 541	0.55 290	5.38 571	0.37 430	5.25 550	4.11 528

CBMV	14.52 493	4.59 470	9.99 311	6.61 332	2.85 319	22.76 505	12.45 514	30.63 464	33.32 485	31.98 550	35.00 509	31.68 514	19.43 502	26.53 535	16.71 472	1.28 512	0.61 319	0.63 481	0.12 224	1.26 457	1.89 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet	14.77 494	11.96 557	39.55 569	8.50 439	6.64 503	18.53 475	6.74 409	35.70 529	35.06 505	19.21 408	28.06 408	28.14 490	13.94 424	18.54 461	11.61 422	0.48 372	0.75 358	0.38 459	0.49 472	9.17 573	2.05 427

fast-acv-ft	14.96 495	4.73 474	17.68 484	8.03 425	5.27 444	28.61 548	9.97 480	26.25 407	35.58 511	26.03 504	38.02 527	31.91 518	21.50 517	19.25 467	21.18 504	0.61 419	0.38 222	0.63 481	0.48 469	1.31 459	1.73 356

pmcnn	15.27 496	4.31 463	22.32 525	7.46 395	4.46 408	22.15 501	15.74 543	28.53 434	31.88 471	27.78 523	40.04 541	39.06 561	19.11 499	18.79 464	20.78 502	1.04 491	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.53 343	1.17 255

Anonymous_2	15.61 497	7.12 512	18.63 495	6.49 322	7.98 533	26.94 537	11.93 508	19.48 320	18.48 331	18.25 388	15.95 262	24.18 455	21.32 516	21.17 502	15.94 463	10.88 594	13.80 610	11.19 598	25.13 614	10.92 584	6.42 560

z-ln-s-r	15.70 498	7.13 517	42.53 574	5.88 279	5.57 460	14.47 397	13.18 522	22.93 370	38.31 526	19.68 415	44.92 572	23.85 452	18.42 486	23.81 520	30.69 570	0.37 324	0.02 36	0.00 1	0.01 94	1.15 450	1.16 250

TCMNet	15.72 499	7.51 521	21.42 518	14.39 552	12.57 579	26.22 531	13.91 528	30.23 460	36.03 513	25.57 498	31.73 462	23.65 450	15.35 442	19.98 474	24.06 523	1.44 516	0.67 340	2.04 543	0.99 521	3.41 525	3.26 511

NVstereo2D	15.77 500	4.01 454	17.73 485	9.96 476	8.10 539	30.36 556	9.52 467	43.10 586	43.12 551	15.45 312	28.03 407	23.46 447	16.84 466	24.62 524	17.06 474	3.35 554	0.87 387	1.76 538	1.13 530	7.76 566	9.19 584

test_sample9	15.79 501	5.31 485	19.76 502	6.41 315	3.12 338	17.98 467	9.85 477	29.36 444	25.26 410	24.82 491	21.48 332	24.89 462	18.87 491	21.03 495	22.11 507	6.83 578	36.75 621	6.61 579	7.47 589	3.22 521	4.59 532

StereoDRNet	16.00 502	5.45 489	16.67 473	11.34 517	8.74 548	25.62 525	11.07 496	40.40 572	37.03 515	29.77 536	30.04 434	34.35 543	19.09 496	19.81 471	25.28 534	0.65 428	0.30 203	0.16 392	0.14 239	1.80 484	2.33 464

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 503	4.56 467	29.46 545	7.78 413	6.11 485	26.08 530	13.01 521	31.08 470	37.61 520	27.66 520	46.96 579	29.92 500	15.40 443	21.54 506	22.39 509	1.09 495	0.05 77	0.10 337	0.00 1	0.43 308	1.21 274

YMNet	16.35 504	6.51 507	23.16 529	11.45 518	8.85 550	25.42 523	8.89 453	32.99 495	32.63 480	34.40 566	39.12 535	34.27 540	17.43 476	20.90 491	22.93 512	0.93 474	1.30 504	1.21 523	0.94 511	1.77 482	1.81 364

YMNet_1	16.35 504	6.51 507	23.16 529	11.45 518	8.85 550	25.42 523	8.89 453	32.99 495	32.63 480	34.40 566	39.12 535	34.27 540	17.43 476	20.90 491	22.93 512	0.93 474	1.30 504	1.21 523	0.94 511	1.77 482	1.81 364

DRN-Test	16.60 506	4.76 475	16.90 477	10.75 502	8.16 541	29.42 552	14.37 529	43.26 588	39.35 531	28.93 531	35.46 510	29.03 494	20.11 508	20.78 488	24.51 529	0.94 477	0.93 401	0.46 466	0.35 416	1.42 467	2.12 440

SDNR	16.80 507	5.88 496	30.01 547	6.39 314	6.53 500	57.67 615	3.15 294	24.30 385	31.49 468	21.50 452	36.56 518	14.69 330	16.76 464	19.14 466	14.45 449	11.12 597	14.00 611	3.11 561	0.51 476	8.86 572	9.92 590

DISCO	16.93 508	2.58 378	17.15 480	8.26 431	4.37 399	27.65 542	10.68 488	31.28 475	44.93 561	22.21 463	34.47 504	36.48 551	23.91 525	36.14 573	34.48 578	0.35 316	0.11 138	0.04 266	0.07 191	1.95 488	1.40 307

PA-Net	16.98 509	8.05 529	29.56 546	10.52 495	11.30 570	21.91 500	29.93 606	32.64 490	39.50 532	20.38 429	28.51 415	23.80 451	20.82 511	21.45 504	25.60 536	0.25 282	2.36 568	0.23 423	4.99 580	1.34 462	6.47 561
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FINET	17.02 510	8.11 530	28.42 543	9.29 460	8.89 553	24.46 515	25.06 594	35.40 526	49.52 577	26.73 513	33.49 492	20.50 415	18.75 489	20.67 487	19.18 494	2.30 537	2.09 559	1.13 519	0.75 501	2.86 508	2.84 494

GwcNet	17.31 511	6.61 510	23.02 527	10.83 506	8.63 546	29.48 553	10.80 490	39.37 566	45.73 563	24.16 485	37.85 526	31.50 512	21.81 522	21.37 503	27.25 550	0.81 454	0.88 389	0.57 478	0.46 462	1.54 474	3.61 516

NaN_ROB	17.35 512	7.91 525	18.84 497	11.29 515	4.93 426	33.28 569	20.75 575	38.10 556	43.81 553	30.28 542	31.53 459	32.88 526	20.88 513	29.10 548	17.85 480	0.40 335	0.43 245	0.31 450	0.44 461	0.98 440	3.03 504

S-Stereo	17.36 513	4.46 466	22.16 523	12.58 539	9.10 555	23.07 507	12.60 516	33.18 501	46.12 566	22.78 468	38.67 533	29.04 495	27.48 547	19.40 469	23.90 522	3.14 552	3.13 580	0.88 505	1.95 554	3.77 533	9.86 589

FAT-Stereo	17.45 514	3.56 440	19.19 499	10.31 488	6.54 501	18.00 470	14.89 537	38.68 559	40.49 535	27.39 519	39.66 538	37.32 553	32.14 576	21.07 498	22.97 514	3.68 557	2.16 565	0.81 500	1.21 534	2.10 493	6.78 564

DANet	17.51 515	8.91 537	27.61 539	14.94 559	7.48 519	22.67 504	5.66 371	27.33 423	26.64 425	32.62 557	36.27 516	37.40 554	30.07 564	31.65 559	26.09 542	1.30 513	1.46 535	2.33 549	0.53 479	3.54 529	5.69 548
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MaskLacGwcNet_RVC	17.56 516	17.23 580	20.10 508	12.02 531	6.91 510	28.81 549	11.45 503	41.35 575	21.95 367	30.13 541	34.66 505	32.04 521	11.30 360	21.04 497	16.43 468	8.91 586	2.67 572	12.29 599	0.84 506	12.72 590	8.43 579

PSMNet_ROB	17.59 517	6.52 509	16.27 468	14.43 553	7.71 528	29.22 551	33.59 611	43.94 591	38.52 528	24.74 490	33.46 491	34.17 539	17.29 473	18.52 460	25.68 538	0.40 335	0.29 201	0.96 509	2.22 557	2.03 491	1.81 364

Syn2CoEx	17.68 518	11.86 556	28.39 542	20.88 583	8.24 542	25.66 526	12.35 511	37.57 551	33.60 490	29.57 533	39.80 540	30.02 502	28.00 550	19.91 472	18.91 490	1.14 502	0.53 282	1.23 527	0.46 462	1.97 489	3.61 516

GANet	17.85 519	5.41 488	14.79 441	11.91 527	4.73 417	24.54 517	17.04 555	41.01 573	34.96 504	33.06 558	45.84 574	39.83 566	29.19 557	24.71 526	22.45 511	1.34 514	0.41 236	1.09 515	0.70 498	2.15 495	1.89 378

GASNet	17.87 520	20.62 591	32.66 557	21.17 584	9.48 558	16.26 438	9.15 461	45.00 596	40.55 537	26.16 506	24.34 369	33.05 527	15.45 446	29.82 553	18.15 483	3.79 559	0.28 199	1.87 539	0.51 476	7.06 561	1.97 398

test_sample8	17.93 521	5.31 485	19.76 502	6.41 315	3.12 338	17.98 467	9.85 477	32.68 491	20.05 346	33.68 563	26.30 389	40.74 571	34.14 580	21.03 495	22.11 507	6.83 578	36.75 621	6.61 579	7.47 589	3.22 521	4.59 532

NCCL2	17.94 522	7.94 527	16.87 476	24.07 594	7.60 524	24.52 516	17.08 556	35.42 527	26.65 426	32.01 551	38.57 530	41.96 580	27.61 548	22.24 511	24.43 528	0.65 428	0.33 213	2.64 555	2.13 556	2.28 500	3.86 525

ADCRef	18.01 523	8.01 528	44.10 579	10.75 502	8.85 550	27.18 539	11.06 495	31.77 482	34.40 498	31.90 549	42.45 554	18.79 399	21.55 519	25.18 529	35.17 579	1.03 489	0.42 242	2.18 545	1.79 549	1.38 463	2.27 457

XPNet_ROB	18.03 524	6.06 501	18.19 489	11.68 522	6.83 506	21.23 494	16.93 552	36.66 545	39.82 534	32.51 556	42.05 553	41.04 574	25.77 538	25.72 530	28.80 560	1.67 527	0.91 396	0.79 494	0.27 362	1.24 456	2.38 471

SuperB	18.07 525	7.33 518	56.73 600	8.42 436	5.42 452	20.39 490	9.73 475	26.04 400	50.80 581	26.88 515	39.52 537	17.79 386	21.54 518	23.17 516	25.96 541	0.77 445	0.32 207	1.11 518	0.73 500	16.11 599	2.75 492

RP	18.36 526	5.94 498	17.54 483	15.95 570	12.33 578	21.55 497	12.66 517	28.65 436	45.65 562	23.78 482	42.55 556	39.77 565	29.54 561	26.72 536	23.58 520	6.14 576	1.05 452	4.38 568	1.77 548	3.90 535	3.82 524

APVNet	18.42 527	6.37 505	23.10 528	12.76 542	8.28 543	30.74 558	24.17 590	42.08 581	30.76 462	25.86 503	41.66 549	31.83 517	24.99 531	28.01 544	28.77 558	0.49 378	0.57 300	3.05 559	0.55 484	1.80 484	2.46 474

w-ln-seven-2	18.44 528	8.73 535	43.71 578	11.92 528	6.91 510	24.43 514	13.73 526	30.66 465	41.21 541	29.15 532	43.29 563	30.86 509	29.28 558	23.47 518	24.59 530	0.99 482	1.11 466	0.64 483	0.17 264	1.63 475	2.26 455

ETE_ROB	18.45 529	10.71 543	20.90 515	14.23 550	4.92 425	23.28 509	22.01 578	33.00 497	36.14 514	30.68 544	39.03 534	46.10 592	26.28 540	27.52 541	26.22 543	0.53 391	0.49 264	1.16 520	0.94 511	1.69 479	3.07 505

PWCDC_ROB	18.66 530	11.24 549	21.32 517	18.82 578	8.08 538	25.75 527	6.94 418	35.08 523	53.33 588	30.37 543	49.70 587	20.87 421	21.63 521	31.05 558	22.39 509	6.94 582	0.28 199	0.10 337	0.06 182	5.98 558	3.22 509

Nwc_Net	18.76 531	5.80 492	19.91 506	14.99 561	11.96 575	26.32 533	15.90 544	41.68 578	40.50 536	21.85 458	43.58 564	34.89 544	29.47 560	27.48 540	26.34 544	3.75 558	0.27 193	2.55 554	3.31 567	2.25 498	2.46 474

ADCP+	18.93 532	5.83 494	35.35 561	9.85 474	10.36 563	29.49 554	13.65 525	34.22 514	37.75 522	30.02 540	41.45 547	24.18 455	26.43 544	34.71 567	36.58 581	0.27 290	0.40 228	2.00 542	1.19 532	2.31 501	2.66 483

MDST_ROB	18.99 533	3.23 420	15.81 466	14.15 549	6.98 512	44.89 598	16.81 551	43.19 587	42.83 549	43.71 593	43.84 565	28.79 493	19.02 495	30.64 557	18.70 488	1.84 529	0.84 378	0.69 487	0.47 468	0.71 403	2.61 481

Wz-Net-LNSev	19.04 534	11.48 552	43.55 577	10.82 505	8.01 536	24.96 519	17.46 560	34.72 521	44.36 557	33.43 561	44.72 571	32.54 523	24.13 526	21.64 508	24.38 527	0.93 474	0.22 179	0.00 1	0.03 138	1.44 468	1.99 410

AF-Net	19.18 535	6.50 506	16.90 477	16.60 571	11.00 569	23.83 511	11.31 499	36.25 536	51.10 584	25.56 497	38.34 529	41.77 578	31.01 569	30.20 555	27.83 553	4.87 570	0.27 193	4.60 569	1.00 522	2.67 506	2.02 415

PWC_ROB	19.21 536	12.15 562	28.02 541	11.02 511	6.62 502	25.15 521	5.47 368	36.42 540	49.47 575	33.19 559	44.32 568	34.98 545	26.66 545	32.22 562	27.30 551	1.71 528	0.27 193	1.62 535	0.37 430	2.38 503	4.90 539

stereogan	19.38 537	4.02 455	18.62 494	13.54 545	10.30 562	37.03 579	9.83 476	39.12 563	46.13 567	25.09 496	41.76 551	40.01 567	27.19 546	32.16 560	25.48 535	2.44 541	1.13 469	2.70 557	0.86 507	5.45 552	4.81 536

edge stereo	19.38 537	5.98 499	19.25 500	11.11 512	8.07 537	23.51 510	12.74 519	35.93 531	42.55 546	35.05 569	43.06 560	41.34 576	36.05 585	26.06 533	25.62 537	2.70 545	2.47 569	6.38 577	1.54 544	3.18 520	5.01 540

RYNet	19.73 539	5.52 490	18.58 493	11.63 521	15.84 589	47.05 601	17.28 557	38.60 558	49.19 574	27.71 521	27.46 400	38.63 559	26.42 543	20.79 489	32.08 574	0.73 437	0.59 310	0.97 510	0.16 257	7.40 563	8.04 575

LALA_ROB	19.82 540	8.32 531	18.64 496	13.59 546	5.79 470	28.03 546	23.44 585	43.09 585	37.57 519	33.91 565	41.55 548	50.73 603	25.61 537	29.09 547	27.30 551	0.73 437	0.67 340	2.08 544	1.42 540	2.70 507	2.12 440

Wz-Net-MNSev	19.84 541	7.55 522	35.79 562	10.79 504	7.51 521	38.96 587	18.39 567	35.08 523	44.72 559	31.28 546	41.70 550	41.18 575	20.49 510	28.41 545	30.13 569	0.96 481	0.36 220	0.05 274	0.13 228	1.70 480	1.64 344

aanetorigin	19.84 541	13.32 568	54.46 593	10.07 479	7.99 534	14.16 392	15.32 538	17.85 293	34.49 499	49.59 603	48.88 584	34.28 542	31.32 572	23.53 519	29.64 565	1.12 499	0.81 371	0.73 489	0.94 511	3.05 513	5.23 544

SGM_RVC	20.33 543	3.24 422	8.92 258	7.20 383	1.62 199	39.61 589	17.01 554	39.11 562	35.12 506	46.26 598	42.62 557	51.57 605	39.45 592	39.66 595	29.87 567	1.16 504	0.37 221	0.55 475	0.35 416	1.20 452	1.64 344
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	20.52 544	11.06 546	33.58 558	12.11 533	7.19 516	28.90 550	11.99 509	38.49 557	58.85 610	32.22 554	37.28 520	33.11 529	21.14 514	36.93 584	38.84 590	1.49 517	1.50 538	0.15 383	0.64 493	2.18 496	2.67 485

NCC-stereo	20.61 545	7.39 519	25.96 533	15.90 568	16.62 590	20.15 487	23.27 581	44.11 594	41.29 542	25.00 494	38.64 531	35.47 546	28.75 553	36.35 576	26.90 548	4.83 568	2.14 562	3.33 563	9.27 600	3.10 515	3.72 522

Abc-Net	20.61 545	7.39 519	25.96 533	15.90 568	16.62 590	20.15 487	23.27 581	44.11 594	41.29 542	25.00 494	38.64 531	35.47 546	28.75 553	36.35 576	26.90 548	4.83 568	2.14 562	3.33 563	9.27 600	3.10 515	3.72 522
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	20.61 545	12.13 561	46.35 582	21.53 585	17.78 593	19.41 479	23.64 588	37.23 550	50.61 578	26.20 507	37.72 522	24.90 465	25.02 534	24.63 525	23.53 517	3.13 551	1.65 545	5.69 573	4.09 573	3.64 531	3.34 513

RGC	20.62 548	14.30 570	21.99 521	18.85 579	14.53 584	21.42 496	14.82 536	36.00 534	44.32 556	28.54 528	41.82 552	40.12 568	29.43 559	35.44 572	23.33 515	4.12 561	0.72 348	8.80 591	4.39 577	4.55 542	4.84 538

DGSMNet	20.75 549	13.28 567	34.59 560	14.80 558	17.14 592	23.25 508	17.99 565	36.39 539	43.00 550	20.70 433	32.67 480	36.05 550	19.22 500	30.34 556	25.04 533	4.61 565	4.62 595	6.31 576	5.20 583	14.71 595	15.15 605

WCMA_ROB	21.17 550	5.89 497	22.32 525	10.39 492	7.65 526	34.55 573	16.42 549	33.20 502	34.02 494	42.06 588	52.50 592	44.09 584	37.59 588	33.66 565	26.77 547	7.45 585	3.18 581	1.27 530	1.43 541	4.18 537	4.81 536

MSAF-DinoV2	21.31 551	8.93 538	27.84 540	12.03 532	5.14 439	30.91 560	17.73 561	40.05 570	55.15 593	22.96 470	32.01 467	48.05 598	31.88 574	38.57 591	41.67 598	0.94 477	0.49 264	0.45 464	1.22 535	4.83 545	5.39 546

psmorigin	21.56 552	11.18 548	36.59 564	10.19 482	7.08 514	25.30 522	12.35 511	33.52 506	33.12 484	43.62 592	54.15 601	42.72 581	37.44 587	36.87 583	28.98 561	1.65 525	2.78 575	0.81 500	1.19 532	3.62 530	8.10 576

NLCSM	21.57 553	11.79 554	26.98 536	15.58 563	21.07 600	27.82 544	20.66 574	47.26 602	29.81 451	29.67 535	20.92 325	40.28 570	31.20 571	48.11 607	48.78 617	0.73 437	0.92 398	0.99 512	1.11 529	3.94 536	3.87 526

G-Net	21.66 554	9.10 539	39.39 568	15.85 566	9.60 559	51.00 606	16.73 550	28.32 432	31.17 465	38.99 580	43.24 561	33.26 532	32.09 575	28.50 546	26.50 546	4.74 567	3.92 592	3.60 566	1.02 523	8.42 571	7.86 573

MultiAttention	21.69 555	2.01 257	15.73 465	12.71 540	4.25 390	64.19 625	95.86 649	42.54 582	41.72 544	15.77 322	30.53 441	28.15 491	7.60 294	44.56 604	14.92 453	1.03 489	0.26 191	1.05 513	1.56 545	4.71 544	4.75 535

z-mn7	21.81 556	11.53 553	47.41 585	11.79 525	5.69 466	34.28 572	15.73 542	36.31 537	57.93 606	27.24 517	53.82 596	32.35 522	26.33 541	36.69 579	33.32 577	1.02 487	0.41 236	0.54 473	0.11 221	1.72 481	1.92 384

FBW_ROB	21.87 557	11.80 555	25.52 532	14.64 556	7.49 520	31.20 562	16.35 548	45.28 597	44.78 560	44.85 597	40.36 543	43.50 583	27.85 549	34.94 568	23.52 516	3.07 550	2.15 564	7.53 589	3.03 566	4.30 539	5.17 543

w-ln-seven	21.91 558	10.67 542	57.04 602	12.00 530	10.37 564	30.36 556	19.88 571	37.81 553	56.05 600	37.35 576	44.23 567	33.79 535	24.77 529	23.92 522	31.80 573	0.77 445	0.34 215	0.85 504	0.20 289	2.88 509	3.10 507

SANet	22.05 559	8.47 533	32.65 556	9.90 475	4.31 395	33.49 570	23.44 585	42.82 584	56.64 602	39.67 583	44.09 566	44.62 585	32.96 578	29.24 552	25.79 539	1.08 493	0.74 353	0.98 511	0.69 496	5.69 555	3.66 521

SQANet	22.07 560	25.29 599	21.78 520	26.81 598	18.92 596	30.75 559	10.25 484	33.47 504	30.10 452	25.73 500	34.31 502	33.45 533	19.94 507	29.16 549	20.03 498	11.68 598	3.08 579	26.95 611	5.80 586	20.97 606	12.99 599

UDG	22.21 561	15.90 578	16.41 469	21.71 586	20.17 598	32.51 565	13.78 527	36.62 542	35.77 512	26.64 512	31.43 455	37.49 555	32.33 577	22.77 513	21.19 505	11.08 596	5.60 599	23.12 606	7.74 593	17.07 601	14.89 604

SHD	22.33 562	11.30 550	32.10 553	15.61 564	9.88 560	26.75 535	10.12 482	41.84 579	61.77 615	36.36 573	44.65 570	39.28 562	31.10 570	35.07 569	32.76 576	2.35 538	1.95 555	1.24 529	1.90 553	4.33 540	6.34 557

CSAN	22.36 563	11.11 547	26.06 535	21.79 587	5.59 462	34.55 573	36.54 613	40.04 569	50.84 582	37.47 577	40.31 542	45.09 588	33.07 579	27.44 539	25.80 540	1.60 523	0.75 358	1.08 514	1.80 550	2.89 510	3.36 514

ADCL	22.44 564	7.79 523	49.20 588	10.61 500	7.28 518	40.40 592	21.03 576	32.07 486	55.07 592	28.53 527	48.73 582	31.68 514	31.69 573	34.04 566	38.38 586	1.22 509	0.93 401	2.65 556	1.89 552	2.65 505	2.94 499

zh-mn7	22.69 565	14.64 571	55.04 594	11.01 510	5.85 475	27.67 543	15.65 540	35.14 525	57.38 604	40.62 584	57.78 607	31.22 510	25.60 536	36.79 582	32.55 575	1.50 518	0.57 300	0.24 427	0.22 296	1.40 464	3.02 502

CC-Net-ROB	22.73 566	23.99 596	30.57 549	14.72 557	8.91 554	32.98 566	16.17 546	46.75 601	37.29 517	33.88 564	32.33 476	35.48 548	25.00 532	24.75 527	28.78 559	9.60 590	3.03 578	25.33 609	3.87 571	14.82 596	6.33 556

ADCPNet	22.75 567	10.94 545	58.96 605	12.24 537	7.57 522	37.33 580	20.08 573	33.89 508	37.37 518	33.49 562	44.32 568	39.36 564	28.43 552	32.19 561	38.55 588	2.25 534	2.69 574	2.37 551	3.59 570	4.33 540	5.01 540

MeshStereo	22.95 568	7.84 524	12.46 405	8.13 430	5.20 440	38.49 585	13.36 524	42.69 583	38.05 524	51.34 606	53.82 596	58.22 611	43.29 601	38.42 589	29.59 564	2.96 547	2.84 577	3.11 561	2.33 559	3.12 517	3.65 520
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
Wz-Net-SNSev	23.35 569	18.18 582	47.37 584	14.55 554	8.63 546	28.33 547	29.16 604	39.88 568	55.80 598	32.16 553	53.91 599	39.35 563	24.42 527	27.60 542	38.11 585	1.06 492	0.24 185	1.20 522	0.95 516	3.16 519	2.93 498

DDUNet	23.49 570	20.59 590	17.13 479	24.58 595	22.45 603	24.86 518	17.96 564	31.42 477	31.06 464	29.59 534	37.81 524	37.85 557	26.39 542	25.77 531	18.74 489	18.99 608	8.10 607	26.65 610	11.80 606	19.41 605	18.58 609

MSMD_ROB	23.50 571	10.55 541	15.65 464	17.87 577	10.07 561	35.58 576	19.04 569	34.53 518	37.81 523	41.55 587	60.11 610	46.01 591	39.81 594	32.74 563	24.92 532	6.86 581	3.63 589	8.92 592	11.16 605	7.21 562	5.99 553

LE_ROB	23.59 572	4.64 473	16.84 475	8.59 441	3.05 334	33.01 567	18.53 568	28.96 440	67.40 627	70.71 628	55.67 605	48.44 599	48.90 608	26.06 533	37.98 584	0.44 357	0.24 185	0.27 434	0.54 481	0.49 336	0.98 215

ADCMid	23.61 573	12.42 564	44.10 579	11.85 526	8.33 544	27.89 545	20.03 572	36.49 541	39.56 533	40.81 585	47.01 580	36.89 552	43.95 602	39.12 593	42.60 602	1.95 530	1.55 542	3.05 559	3.98 572	5.20 548	5.37 545

zh-sn7	23.82 574	16.94 579	52.41 591	14.57 555	8.11 540	26.98 538	24.39 592	37.04 548	49.49 576	34.43 568	52.44 591	33.79 535	35.37 583	40.92 598	39.03 591	0.86 463	0.93 401	0.55 475	0.40 454	3.27 524	4.37 530

AnyNet_C32	24.34 575	15.07 574	42.84 575	13.07 544	11.83 573	31.80 563	31.73 608	32.47 488	45.77 564	35.92 571	49.66 586	34.05 537	35.21 582	44.09 603	43.39 606	1.61 524	1.70 547	1.22 526	2.94 565	4.87 546	7.60 570

PSMNet-RUCA	24.65 576	28.24 602	42.85 576	35.58 608	34.48 613	16.04 428	11.34 500	40.36 571	31.70 469	31.88 548	41.00 546	37.50 556	25.41 535	29.19 551	17.07 475	12.35 601	2.12 561	20.72 605	8.27 598	17.19 602	9.64 587

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 577	14.86 573	32.18 554	26.47 597	10.48 565	40.27 591	22.83 580	36.88 547	44.51 558	42.59 589	47.13 581	40.20 569	28.00 550	36.70 580	28.36 554	4.23 563	4.00 593	6.73 582	16.35 611	5.05 547	6.34 557

ccnet	24.80 578	17.64 581	24.53 531	12.35 538	18.18 595	38.47 584	17.76 563	46.24 599	32.78 483	37.51 578	46.76 576	38.80 560	30.45 567	38.35 588	41.98 599	9.41 589	6.40 601	9.67 594	8.04 594	11.64 588	9.00 582

FC-DCNN	25.07 579	12.06 560	20.30 510	19.06 580	9.41 556	38.40 583	23.46 587	41.37 576	44.07 555	46.76 600	53.99 600	50.49 601	39.32 591	36.43 578	29.46 563	7.40 584	3.39 583	6.15 574	5.01 581	8.05 568	6.83 565

FC-DCNN v2	25.13 580	12.03 558	19.82 505	19.08 581	9.43 557	38.89 586	23.42 584	41.85 580	44.02 554	46.96 601	54.51 602	50.70 602	39.69 593	36.34 575	29.25 562	7.36 583	3.39 583	6.17 575	5.02 582	8.00 567	6.71 563

XQC	25.15 581	18.26 583	52.31 590	22.53 592	12.15 576	37.47 581	21.78 577	38.74 560	55.51 597	32.40 555	30.75 446	38.36 558	30.19 566	38.28 587	41.25 597	4.61 565	1.44 532	2.77 558	2.26 558	12.52 589	9.49 586

DPSNet	25.20 582	7.92 526	36.17 563	11.72 523	6.85 507	53.68 608	43.17 619	52.22 612	60.09 613	31.61 547	39.76 539	40.91 573	35.82 584	33.42 564	26.48 545	4.98 571	2.10 560	0.50 470	1.13 530	9.63 575	5.83 550

SGM-ForestM	25.21 583	4.80 476	13.50 424	8.68 444	3.74 364	46.85 600	22.04 579	46.25 600	51.32 586	51.28 605	52.07 590	62.64 618	47.13 606	46.05 605	36.30 580	1.99 531	2.25 567	1.21 523	1.24 536	1.65 478	3.21 508

PDISCO_ROB	25.35 584	10.44 540	31.01 551	29.47 603	20.36 599	38.32 582	17.74 562	45.56 598	55.34 595	29.88 538	42.94 559	46.63 593	29.76 562	36.23 574	31.29 572	10.74 593	2.20 566	6.96 583	3.53 569	9.98 579	8.52 580

EDNetEfficient	25.68 585	22.94 595	77.88 629	9.49 465	7.66 527	20.89 491	17.37 558	22.52 361	56.02 599	61.49 618	53.31 594	35.83 549	41.88 600	25.06 528	39.53 593	0.86 463	0.83 377	0.91 507	2.82 563	8.28 569	7.98 574

Wz-Net-TNSev	25.85 586	21.47 593	59.51 607	10.38 491	7.64 525	42.40 596	23.33 583	35.97 533	54.36 590	36.56 574	43.26 562	45.90 590	41.27 598	37.81 585	37.10 582	2.35 538	1.90 554	0.77 492	1.34 539	5.89 557	7.75 572

WZ-Net	25.86 587	14.23 569	64.17 610	15.77 565	10.61 566	39.36 588	28.01 601	41.38 577	54.97 591	28.82 530	53.68 595	40.90 572	30.14 565	37.91 586	42.98 605	1.59 520	0.49 264	0.73 489	0.95 516	5.43 551	5.12 542

GANetREF_RVC	26.12 588	30.35 603	27.03 537	26.08 596	6.28 497	31.16 561	37.25 615	48.48 604	50.90 583	37.30 575	36.39 517	34.11 538	30.98 568	38.51 590	28.38 555	9.08 587	2.68 573	16.48 602	5.42 585	16.24 600	9.34 585
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
FCDSN-DC	26.18 589	15.77 577	20.36 511	28.79 602	15.78 588	40.13 590	19.12 570	43.57 589	42.59 547	44.78 596	52.51 593	50.73 603	40.32 596	35.32 571	28.55 556	6.41 577	3.61 588	7.11 585	6.54 587	10.58 580	10.93 595
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	27.11 590	15.49 576	48.87 587	15.20 562	10.99 568	31.86 564	24.37 591	43.99 592	58.30 608	43.12 590	49.92 588	41.90 579	41.43 599	42.90 602	46.29 610	3.00 549	2.60 570	2.45 553	3.47 568	7.63 564	8.41 578

DLNR_Zeroshot_test	27.91 591	51.88 618	91.97 643	98.26 653	97.92 654	3.07 67	0.49 87	31.27 474	8.33 195	8.40 200	15.66 257	7.22 206	1.66 93	12.16 286	4.82 276	40.46 619	1.87 551	0.06 286	0.33 405	80.45 643	1.99 410

DLNR-FE	27.94 592	51.88 618	92.05 644	98.26 653	97.81 653	3.06 66	0.49 87	31.86 483	8.33 195	8.42 201	15.65 256	7.22 206	1.66 93	12.17 287	4.82 276	40.33 618	1.88 552	0.06 286	0.33 405	80.59 644	1.99 410

MFN_U_SF_RVC	28.91 593	15.44 575	55.12 596	22.00 589	8.49 545	41.39 593	15.36 539	52.74 613	46.70 569	47.83 602	53.87 598	54.97 608	40.50 597	39.54 594	40.77 595	6.09 575	4.92 597	7.08 584	9.02 599	7.68 565	8.69 581

PASM	29.37 594	19.17 585	50.43 589	23.55 593	23.15 605	27.62 541	27.82 600	35.90 530	50.76 580	35.98 572	40.55 544	47.26 596	34.98 581	35.28 570	38.72 589	12.58 603	15.96 613	17.57 604	22.46 613	13.71 592	13.92 602

EDNetEfficientorigin	29.50 595	36.05 610	99.77 656	9.67 469	5.93 477	26.79 536	16.02 545	26.87 417	55.18 594	61.15 615	57.72 606	45.04 587	50.99 611	26.90 538	44.78 608	0.53 391	0.54 285	1.72 537	2.53 561	11.05 585	10.75 592

AnyNet_C01	30.67 596	27.57 600	76.09 627	17.61 574	12.18 577	50.42 605	28.89 603	39.14 565	41.14 540	41.36 586	65.66 622	47.21 595	40.16 595	47.50 606	49.82 618	2.38 540	2.79 576	2.31 548	2.83 564	8.35 570	9.99 591

LSM	30.92 597	21.18 592	57.13 604	19.98 582	54.02 625	33.70 571	25.92 596	43.87 590	49.18 573	46.43 599	55.59 604	43.44 582	36.70 586	36.70 580	28.75 557	2.94 546	9.77 608	5.07 570	8.20 597	10.77 581	29.00 616

RTS	30.97 598	24.38 597	96.47 646	17.75 575	12.63 580	58.43 617	26.47 597	38.01 554	63.33 618	44.41 594	46.81 577	33.16 530	45.26 603	52.06 614	42.65 603	2.66 543	1.40 523	1.09 515	1.02 523	5.49 553	5.86 551

RTSA	30.97 598	24.38 597	96.47 646	17.75 575	12.63 580	58.43 617	26.47 597	38.01 554	63.33 618	44.41 594	46.81 577	33.16 530	45.26 603	52.06 614	42.65 603	2.66 543	1.40 523	1.09 515	1.02 523	5.49 553	5.86 551

DispFullNet	31.01 600	32.97 605	59.04 606	30.27 604	28.46 609	33.06 568	11.44 502	37.69 552	54.13 589	33.30 560	37.78 523	44.68 586	28.96 556	42.19 601	29.68 566	12.35 601	3.56 587	36.10 615	12.90 608	32.29 614	19.42 611

coex-ft	31.29 601	39.15 614	93.51 645	9.71 472	5.77 469	36.25 578	26.79 599	31.43 478	59.45 611	73.35 632	58.73 608	45.49 589	48.48 607	30.19 554	46.52 612	1.59 520	1.71 548	0.94 508	0.97 519	9.43 574	6.35 559

MANE	33.27 602	12.69 565	21.10 516	22.10 590	15.09 587	49.75 603	29.51 605	54.10 616	56.36 601	59.73 611	64.93 619	65.43 622	57.34 621	52.70 617	41.02 596	10.52 592	6.09 600	7.35 587	20.29 612	9.66 576	9.65 588

otaku	33.83 603	36.87 612	53.81 592	40.41 611	21.58 601	54.54 610	17.45 559	44.01 593	61.47 614	39.63 581	50.06 589	46.76 594	29.76 562	40.64 597	30.07 568	19.17 609	7.09 604	32.34 613	9.92 602	24.17 609	16.94 606

PVD	34.10 604	19.91 587	39.04 567	27.08 599	18.09 594	35.11 575	44.32 621	52.16 611	66.36 624	53.04 609	64.50 617	52.33 606	56.17 617	52.24 616	42.11 600	4.17 562	4.82 596	9.60 593	4.65 578	11.11 586	25.25 614

ELAS	34.78 605	20.32 588	38.13 566	21.79 587	14.89 585	57.95 616	37.04 614	51.15 610	51.19 585	60.95 614	64.42 616	59.08 613	54.44 614	51.53 612	46.26 609	12.00 599	7.83 605	10.46 595	8.04 594	14.42 593	13.71 601
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	34.88 606	20.50 589	37.14 565	22.37 591	15.07 586	54.02 609	38.42 616	50.06 607	56.72 603	61.86 619	63.52 612	58.79 612	54.60 615	54.13 619	43.99 607	12.20 600	7.90 606	10.75 597	7.65 592	14.42 593	13.42 600
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	35.29 607	19.78 586	33.90 559	55.86 620	36.15 614	76.79 638	94.89 648	49.29 605	51.59 587	38.15 579	37.83 525	53.71 607	39.29 590	40.56 596	40.41 594	4.02 560	6.72 603	2.35 550	4.12 574	9.70 577	10.76 593

Ntro	35.59 608	38.58 613	55.41 597	43.66 615	22.54 604	57.26 611	23.73 589	47.69 603	63.99 621	39.63 581	48.82 583	47.68 597	37.60 589	41.55 600	30.80 571	17.85 607	6.61 602	33.21 614	10.52 604	26.65 610	17.97 608

BEATNet-Init1	36.29 609	22.72 594	56.79 601	28.53 601	13.41 583	59.81 620	33.49 609	53.72 615	58.64 609	60.78 613	63.63 613	70.42 625	56.59 619	53.93 618	46.48 611	5.63 572	4.14 594	7.49 588	7.45 588	11.35 587	10.88 594

ACVNet-4b	36.91 610	52.81 620	57.04 602	42.64 614	22.08 602	48.32 602	14.64 535	50.28 608	59.78 612	43.17 591	46.34 575	55.50 609	24.49 528	39.03 592	23.55 518	25.75 614	3.76 590	47.36 619	33.76 618	28.62 611	19.22 610

GCST	37.71 611	41.51 615	27.28 538	92.08 649	36.49 615	24.16 513	0.99 120	26.00 399	20.14 347	26.34 509	15.80 260	19.97 413	4.67 213	17.54 445	5.83 313	80.93 643	35.32 620	87.67 650	74.76 638	73.87 639	42.93 626

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 612	35.62 609	55.10 595	38.16 610	13.19 582	57.63 614	24.72 593	52.87 614	63.40 620	66.39 624	63.74 614	58.16 610	54.28 613	51.56 613	47.39 613	9.36 588	5.44 598	14.82 601	15.34 610	18.80 604	11.04 597

Consistency-Raft	41.94 613	35.39 608	45.40 581	33.16 606	41.47 619	45.14 599	33.50 610	56.78 620	55.37 596	32.11 552	65.41 620	30.46 508	49.76 609	40.94 599	48.33 616	27.72 615	35.00 619	43.33 617	51.89 628	39.60 617	28.04 615

ACVNet_1	42.11 614	50.66 617	66.19 615	45.24 617	25.33 608	50.11 604	25.60 595	55.90 617	65.25 622	60.15 612	59.98 609	63.57 619	50.05 610	50.45 610	38.46 587	20.06 610	11.00 609	38.79 616	14.48 609	31.31 613	19.68 612

NVStereoNet_ROB	42.81 615	34.00 606	46.84 583	37.40 609	28.64 610	35.65 577	33.88 612	49.95 606	58.27 607	69.65 627	75.69 632	66.36 623	65.66 625	48.37 608	62.04 631	16.50 606	25.07 616	23.61 608	32.35 616	21.58 607	24.72 613
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	46.09 616	34.58 607	56.32 599	34.09 607	32.26 612	43.96 597	18.17 566	50.50 609	57.55 605	51.51 607	64.67 618	70.37 624	54.67 616	50.74 611	54.45 623	54.81 626	15.31 612	55.16 625	36.55 619	43.82 618	42.26 625

RainbowNet	51.77 617	63.10 628	65.03 614	60.15 621	39.21 618	59.39 619	31.46 607	57.61 621	78.49 638	50.61 604	66.05 623	59.57 614	45.26 603	50.17 609	42.57 601	46.92 623	45.90 627	53.26 623	32.46 617	54.03 624	34.14 619

anonymity	52.60 618	58.73 622	63.81 609	41.37 613	59.41 629	53.52 607	41.39 617	56.50 619	40.60 538	55.03 610	49.64 585	49.57 600	56.22 618	59.42 621	50.07 619	55.57 627	50.19 633	51.15 621	51.23 626	51.90 620	56.75 629

MADNet+	53.97 619	69.36 629	98.79 653	67.30 625	38.52 616	79.97 642	81.50 644	61.38 623	62.53 616	52.01 608	55.50 603	61.22 617	59.61 623	70.25 630	77.26 645	25.21 613	25.07 616	17.40 603	12.69 607	34.21 615	29.70 618

JetBlue	54.72 620	46.20 616	75.05 625	51.44 618	47.85 620	76.48 637	62.38 630	64.44 625	62.86 617	63.67 622	65.49 621	78.96 632	68.77 626	68.63 628	75.95 644	37.07 616	25.78 618	29.10 612	29.19 615	29.75 612	35.27 620

SGM+DAISY	55.54 621	57.77 621	64.45 612	40.89 612	53.89 623	63.34 623	50.45 623	56.00 618	45.95 565	61.43 617	64.32 615	61.05 616	56.70 620	61.32 623	56.86 625	56.51 629	49.35 631	50.49 620	50.00 625	52.52 621	57.57 630

SPS-STEREO	56.02 622	59.82 625	64.35 611	45.23 616	53.96 624	61.34 621	44.05 620	60.08 622	50.73 579	62.61 620	61.78 611	59.73 615	57.62 622	60.63 622	59.08 626	58.29 630	48.28 628	51.30 622	49.29 624	55.67 625	56.59 628
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	58.13 623	62.74 627	73.58 624	66.59 624	38.77 617	63.23 622	49.56 622	72.12 636	82.24 642	79.37 640	88.96 648	76.25 629	73.29 631	55.14 620	48.05 614	38.17 617	24.21 615	54.92 624	37.94 620	48.23 619	29.29 617

IMH-64-1	59.89 624	58.89 623	69.08 619	66.46 622	50.96 621	57.48 612	51.18 624	69.03 629	67.25 625	67.90 625	80.31 637	70.42 625	74.30 632	72.66 636	50.07 619	42.88 620	43.00 624	65.88 626	47.48 621	53.41 622	39.15 621

IMH-64	59.89 624	58.89 623	69.08 619	66.46 622	50.96 621	57.48 612	51.18 624	69.03 629	67.25 625	67.90 625	80.31 637	70.42 625	74.30 632	72.66 636	50.07 619	42.88 620	43.00 624	65.88 626	47.48 621	53.41 622	39.15 621

IMH	63.51 626	61.05 626	69.15 621	69.90 626	54.09 626	65.82 627	55.66 626	72.12 636	72.52 631	72.73 630	81.82 639	73.16 628	79.86 637	77.03 641	52.57 622	44.46 622	50.01 632	68.11 628	51.57 627	56.59 626	41.88 624

TorneroNet-64	66.18 627	71.37 631	72.19 623	76.80 630	59.54 630	67.82 628	59.56 627	67.83 628	79.98 639	63.09 621	67.00 624	82.98 637	69.97 628	68.02 625	62.78 632	49.03 624	44.17 626	73.23 630	64.19 630	69.14 630	54.83 627

PWCK	66.53 628	88.82 647	80.30 632	80.69 638	30.85 611	65.18 626	41.64 618	72.55 638	71.28 630	78.68 639	69.18 626	78.14 631	62.17 624	82.93 645	63.46 633	80.46 642	40.52 623	82.05 641	47.71 623	74.54 640	39.47 623

WAO-6	71.06 629	73.42 633	67.24 616	79.78 637	61.93 633	69.67 629	60.23 628	75.12 641	87.02 645	74.87 633	79.60 636	79.28 633	84.75 643	68.25 627	61.91 630	67.67 633	48.98 630	81.65 639	73.43 635	66.76 628	59.64 631

TorneroNet	71.59 630	73.91 634	76.67 628	81.06 639	65.65 634	71.44 631	65.68 632	71.66 635	75.08 633	71.76 629	73.09 631	84.12 641	74.51 634	70.46 631	69.58 636	59.87 631	48.58 629	79.93 635	73.78 636	75.74 641	69.18 640

LVE	71.96 631	73.19 632	84.13 636	75.60 629	55.78 628	75.59 634	63.60 631	77.67 642	83.64 643	82.16 641	87.25 647	83.54 639	82.79 642	76.17 639	65.22 634	49.11 625	57.71 639	74.86 632	62.93 629	66.84 629	61.36 632

MFMNet_re	72.11 632	79.45 639	64.79 613	52.91 619	84.26 644	78.00 640	69.47 635	64.08 624	67.45 628	61.33 616	71.28 628	64.22 620	69.42 627	72.45 633	61.54 628	81.63 645	73.93 646	80.19 637	74.21 637	83.02 646	88.49 648

WAO-7	72.48 633	78.58 636	55.84 598	79.20 635	69.56 639	71.30 630	73.06 639	78.20 645	84.37 644	77.52 636	85.78 643	79.44 634	80.26 638	65.93 624	66.47 635	62.13 632	69.81 644	70.46 629	73.18 634	66.66 627	61.95 633

notaker	72.59 634	79.99 641	79.75 631	79.06 634	68.60 637	63.66 624	62.15 629	69.61 632	75.78 634	77.77 637	79.16 635	79.92 635	84.80 644	77.69 642	59.73 627	70.15 636	61.03 640	77.65 634	68.69 632	70.81 632	65.81 637

ktn	72.86 635	80.20 642	70.88 622	79.38 636	69.76 640	75.01 632	70.17 638	69.27 631	77.21 635	73.05 631	77.79 634	77.79 630	77.01 635	73.04 638	56.44 624	79.36 639	66.31 641	80.24 638	68.37 631	72.53 637	63.45 634

UNDER WATER-64	73.59 636	75.19 635	88.26 639	74.50 628	55.55 627	78.94 641	76.55 641	65.86 626	68.37 629	75.79 635	69.24 627	84.00 640	77.49 636	69.01 629	73.11 639	81.39 644	57.22 638	82.69 642	80.62 641	69.53 631	68.45 639

LRCNet_RVC	73.95 637	70.63 630	75.65 626	77.92 632	60.69 632	41.66 594	16.24 547	71.26 634	48.66 571	88.23 648	93.84 651	90.11 647	82.18 640	80.69 644	61.88 629	97.09 655	72.20 645	96.71 655	97.62 655	77.99 642	77.70 644

DPSimNet_ROB	74.86 638	83.75 645	61.14 608	77.51 631	65.78 635	76.04 636	75.86 640	74.62 640	77.61 636	82.20 642	75.97 633	80.50 636	72.45 629	68.06 626	84.65 647	81.90 646	52.11 634	79.97 636	76.71 640	70.85 633	79.47 645

UNDER WATER	76.36 639	79.65 640	88.23 638	84.62 641	67.01 636	77.90 639	78.03 642	67.43 627	72.64 632	75.52 634	71.49 630	85.52 642	82.57 641	70.68 632	75.48 643	79.61 641	54.01 635	86.59 648	84.76 646	72.44 636	72.94 642

TCMNet-wrong-test	76.88 640	91.55 650	89.69 640	97.65 652	97.33 652	94.96 647	92.79 647	70.14 633	66.18 623	63.79 623	71.43 629	65.35 621	51.30 612	85.36 647	74.52 642	56.30 628	20.24 614	82.94 646	82.30 643	95.20 656	88.51 649

WAO-8	77.20 641	78.94 637	67.39 617	86.73 643	72.82 641	79.98 643	69.63 636	77.88 643	88.66 647	83.17 644	86.77 644	85.56 643	85.20 645	72.63 634	69.82 637	75.00 637	55.65 636	87.92 651	83.63 644	71.60 634	64.97 635

Venus	77.20 641	78.94 637	67.39 617	86.73 643	72.82 641	79.98 643	69.63 636	77.88 643	88.66 647	83.17 644	86.77 644	85.56 643	85.20 645	72.63 634	69.82 637	75.00 637	55.65 636	87.92 651	83.63 644	71.61 635	64.97 635

HanzoNet	77.99 643	81.45 644	83.64 633	78.05 633	69.26 638	75.78 635	69.09 634	73.99 639	78.09 637	82.39 643	83.06 640	85.66 645	87.00 648	86.11 648	74.40 641	85.46 650	68.53 643	81.84 640	75.61 639	73.07 638	67.26 638

JetRed	79.80 644	80.33 643	91.79 642	71.25 627	75.71 643	91.85 646	80.84 643	79.41 646	80.84 640	84.48 646	84.47 642	83.34 638	72.72 630	79.51 643	85.74 648	69.66 635	81.68 647	73.70 631	72.68 633	82.42 645	73.53 643

Dean	80.94 645	86.19 646	83.94 635	85.03 642	60.07 631	75.42 633	67.27 633	81.85 647	88.36 646	92.35 650	87.09 646	92.14 649	93.19 650	83.37 646	74.06 640	68.69 634	66.48 642	94.89 654	84.90 647	83.86 648	69.69 641

ASD4	87.80 646	90.70 649	83.73 634	83.43 640	90.78 648	97.93 650	99.61 656	89.14 649	96.84 653	88.33 649	93.49 649	89.94 646	86.43 647	88.88 649	91.91 649	79.57 640	81.89 648	76.64 633	81.57 642	83.78 647	81.45 646

KSHMR	88.63 647	93.05 651	84.15 637	95.59 650	91.74 649	82.94 645	83.28 645	84.59 648	81.87 641	87.85 647	83.96 641	91.71 648	81.49 639	76.73 640	82.12 646	96.47 654	96.06 653	96.71 655	97.16 654	92.74 654	92.47 654

tt	89.84 648	1.21 108	99.99 658	99.29 657	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	99.99 659	78.46 638	68.51 625	99.99 662	100.00 660	100.00 662	100.00 663	95.27 652	99.93 658	87.33 649	86.20 648	94.13 655	86.50 647

xxxxx1	91.89 649	95.36 653	98.42 650	87.40 645	89.37 645	98.54 651	98.20 653	92.95 650	93.30 650	93.53 651	95.30 652	97.01 651	96.36 651	94.68 651	94.93 650	83.39 647	84.31 649	82.86 643	88.15 650	84.30 649	89.46 650

tt_ll	91.89 649	95.36 653	98.42 650	87.40 645	89.37 645	98.54 651	98.20 653	92.95 650	93.30 650	93.53 651	95.30 652	97.01 651	96.36 651	94.68 651	94.93 650	83.39 647	84.31 649	82.86 643	88.15 650	84.30 649	89.46 650

ff	91.89 649	95.36 653	98.42 650	87.40 645	89.37 645	98.54 651	98.20 653	92.95 650	93.30 650	93.53 651	95.30 652	97.01 651	96.36 651	94.68 651	94.93 650	83.39 647	84.31 649	82.86 643	88.15 650	84.30 649	89.46 650

USTest	93.46 652	90.54 648	77.93 630	88.02 648	92.66 650	99.95 658	99.98 659	99.76 658	99.80 657	99.20 657	99.52 658	98.00 654	99.17 656	89.23 650	99.32 657	90.19 651	98.20 654	84.23 647	87.33 649	84.55 652	91.69 653

MADNet++	94.07 653	93.58 652	90.62 641	96.24 651	96.57 651	97.26 649	90.52 646	94.64 653	91.89 649	97.09 654	93.64 650	94.65 650	92.81 649	96.06 654	95.06 653	95.31 653	95.85 652	92.44 653	92.08 653	91.00 653	94.17 656

PML	99.07 654	100.00 662	98.17 649	99.22 656	99.21 656	99.98 659	99.74 657	98.27 655	98.10 654	100.00 662	99.37 656	98.77 656	99.85 657	100.00 662	98.07 655	100.00 659	99.54 655	100.00 660	99.51 657	99.87 659	93.65 655

MEDIAN_ROB	99.20 655	99.85 657	99.64 655	98.51 655	98.53 655	98.60 654	97.88 652	98.83 656	98.59 655	99.35 658	99.47 657	99.57 657	99.05 655	98.38 655	98.37 656	99.99 657	99.63 656	100.00 660	100.00 660	99.82 658	99.92 658

HaxPig	99.40 656	99.99 659	97.53 648	99.99 659	99.99 658	96.91 648	97.19 650	99.57 657	99.99 659	99.98 661	100.00 660	99.99 662	99.96 659	99.06 656	97.86 654	99.99 657	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	99.98 659

Anonymous_1	99.63 657	99.96 658	99.94 657	99.77 658	99.59 657	100.00 660	100.00 661	99.81 660	99.98 658	99.63 659	99.94 659	99.75 659	100.00 660	99.67 657	99.89 658	98.37 656	99.84 657	98.70 657	99.26 656	99.29 657	99.24 657

test_example2	99.67 658	99.99 659	99.99 658	100.00 660	99.99 658	99.87 657	99.99 660	98.01 654	100.00 661	100.00 662	100.00 660	98.18 655	98.43 654	99.98 659	99.98 659	100.00 659	99.99 659	99.40 658	99.52 658	100.00 660	100.00 660

ccccc	99.70 659	98.11 656	100.00 660	100.00 660	100.00 660	99.33 656	99.79 658	99.78 659	99.22 656	99.63 659	98.82 655	99.67 658	99.92 658	99.95 658	99.99 660	100.00 659	100.00 660	99.97 659	99.91 659	100.00 660	100.00 660

AVERAGE_ROB	99.81 660	99.99 659	99.44 654	100.00 660	100.00 660	99.02 655	97.81 651	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

DPSMNet_ROB	99.95 661	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	99.16 655	100.00 660	99.95 660	100.00 660	99.98 659	99.99 660	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

DGTPSM_ROB	99.95 661	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	99.16 655	100.00 660	99.95 660	100.00 660	99.98 659	99.99 660	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

RAFT-FEzeroshot	100.00 663	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

RAFT-FE	100.00 663	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

FlowAnything	100.00 663	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

Selective-RAFT-Error	100.00 663	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

CasAABBNet	100.00 663	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

LSM0	100.00 663	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

DPSM_ROB	100.00 663	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

DPSM	100.00 663	100.00 662	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 661	100.00 661	100.00 661	100.00 662	100.00 660	100.00 664	100.00 660	100.00 662	100.00 663	100.00 659	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660	100.00 660

GS-Stereo							1.45 154	9.98 144	5.42 121	3.09 100	2.76 69	1.86 88	2.22 115	3.97 17	1.97 105	0.06 121	1.02 444	0.00 1	0.86 507	0.25 194	2.14 443

STTRV1_RVC		18.60 584		16.79 572	23.81 607	29.59 555	15.67 541	35.42 527	34.27 496	35.05 569	34.94 508	31.94 520	28.80 555	29.17 550	23.89 521	12.64 604	3.40 585	6.58 578	4.73 579	15.20 597	6.23 555

FADE		36.34 611		32.23 605	23.74 606													44.28 618		17.94 603

Low-res two-view benchmark