Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

asda	0.30 29	0.24 108	0.42 46	0.38 34	0.23 33	0.43 76	0.34 131	0.58 32	0.37 46	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.52 44	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

asd	0.30 29	0.21 40	0.41 37	0.39 43	0.24 49	0.47 100	0.30 91	0.69 73	0.30 22	0.41 78	0.39 47	0.28 37	0.33 67	0.62 88	0.27 37	0.13 23	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

4.25_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.5w_new	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.31 25	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4.25w-stereo	0.30 29	0.26 162	0.44 57	0.38 34	0.26 81	0.49 120	0.40 217	0.59 34	0.32 30	0.38 67	0.42 54	0.27 28	0.34 78	0.46 22	0.31 88	0.12 8	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.12 16

4w-stereo	0.30 29	0.24 108	0.44 57	0.37 19	0.23 33	0.46 93	0.27 69	0.63 52	0.31 25	0.41 78	0.44 67	0.27 28	0.36 95	0.59 69	0.30 66	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.12 51	0.13 5	0.12 16

3.75w	0.32 45	0.23 86	0.44 57	0.37 19	0.29 152	0.62 226	0.36 156	0.59 34	0.32 30	0.41 78	0.47 78	0.25 17	0.34 78	0.64 92	0.26 26	0.12 8	0.09 1	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.12 16

3.5w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.45 72	0.37 19	0.24 49	0.54 172	0.35 140	0.66 65	0.36 43	0.43 91	0.44 67	0.29 39	0.34 78	0.77 139	0.39 185	0.11 1	0.09 1	0.15 35	0.11 10	0.14 30	0.13 47

BTL-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 43	0.26 81	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 10	0.21 1	0.27 16	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.16 69	0.16 180	0.13 5	0.13 47

BridgeDepth	0.29 24	0.19 12	0.37 8	0.40 54	0.17 1	0.58 197	0.32 109	0.60 44	0.29 18	0.26 6	0.26 12	0.39 82	0.43 132	0.47 30	0.26 26	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 53	0.12 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.57 65	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 10	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.26 81	0.26 6	0.25 50	0.49 11	0.29 18	0.36 51	0.47 78	0.28 37	0.32 61	0.49 37	0.26 26	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

Monster-pub-eth3d	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

Replicate-Monster	0.41 109	0.26 162	2.03 550	0.36 10	0.21 14	0.46 93	0.23 37	0.67 71	0.48 83	0.42 85	0.27 16	0.31 48	0.30 47	0.98 215	0.24 6	0.14 38	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.28 422

qwe	0.32 45	0.21 40	0.40 31	0.37 19	0.26 81	0.49 120	0.29 81	0.64 54	0.39 50	0.49 131	0.48 83	0.26 22	0.27 31	0.80 151	0.34 129	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.15 53	0.12 16

2.25w	0.32 45	0.24 108	0.48 88	0.37 19	0.24 49	0.45 87	0.25 50	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.58 129	0.27 28	0.32 61	0.74 132	0.35 139	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.14 82

4.5_new	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

4.5w-stereo	0.29 24	0.25 136	0.41 37	0.36 10	0.23 33	0.52 155	0.36 156	0.56 25	0.34 38	0.45 104	0.42 54	0.27 28	0.25 18	0.40 9	0.24 6	0.13 23	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.16 82	0.12 16

2.5w	0.31 39	0.23 86	0.46 81	0.39 43	0.24 49	0.42 65	0.39 203	0.61 46	0.30 22	0.37 59	0.53 107	0.24 11	0.25 18	0.77 139	0.28 50	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.12 51	0.14 30	0.12 16

2.75w_new	0.31 39	0.23 86	0.43 52	0.35 7	0.23 33	0.42 65	0.42 238	0.54 18	0.35 42	0.47 114	0.43 63	0.24 11	0.30 47	0.66 104	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

3.25w_new	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.38 34	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3.25w	0.32 45	0.21 40	0.45 72	0.37 19	0.23 33	0.52 155	0.34 131	0.65 59	0.39 50	0.47 114	0.45 72	0.32 51	0.35 85	0.61 86	0.27 37	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.12 1	0.12 16

3w_stereo	0.33 53	0.25 136	0.52 120	0.40 54	0.21 14	0.53 164	0.54 360	0.65 59	0.46 76	0.44 96	0.48 83	0.23 5	0.45 146	0.46 22	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

2w_stereo	0.32 45	0.24 108	0.45 72	0.39 43	0.22 26	0.46 93	0.47 305	0.69 73	0.42 61	0.43 91	0.50 94	0.24 11	0.45 146	0.47 30	0.29 55	0.12 8	0.10 9	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

1w_stereo	0.34 58	0.20 19	0.42 46	0.43 81	0.26 81	0.47 100	0.54 360	0.59 34	0.50 91	0.41 78	0.66 148	0.25 17	0.44 142	0.62 88	0.33 114	0.12 8	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.12 16

monsters	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.39 43	0.36 282	0.34 26	0.27 69	0.66 65	0.43 63	0.47 114	0.40 49	0.22 3	0.23 13	1.33 310	0.25 14	0.13 23	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

SGD-Stereo	0.32 45	0.20 19	0.40 31	0.38 34	0.19 5	0.43 76	0.22 26	0.64 54	0.33 32	0.42 85	0.34 34	0.27 28	0.35 85	1.15 263	0.30 66	0.20 259	0.10 9	0.15 35	0.13 84	0.17 115	0.13 47

MonSter	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.29 22	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 320	3.18 620	2.55 571	0.39 43	0.23 33	0.44 83	0.23 37	0.63 52	0.42 61	0.44 96	0.44 67	0.34 63	0.28 35	0.56 59	0.29 55	1.35 594	0.10 9	0.22 278	0.19 252	0.46 517	1.31 592

CAS	0.63 272	0.18 3	0.37 8	2.27 599	0.84 544	0.57 194	0.54 360	0.79 109	0.62 136	0.48 122	0.70 165	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.35 139	2.24 600	0.10 9	0.14 6	0.09 1	0.15 53	1.06 588

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 207	0.25 136	0.68 228	0.43 81	0.24 49	0.40 51	0.34 131	1.04 220	1.09 334	1.32 435	1.60 479	0.80 251	0.68 287	0.67 106	0.39 185	0.13 23	0.10 9	0.18 137	0.17 206	0.17 115	0.13 47

Test_v1	0.27 10	0.20 19	0.37 8	0.34 3	0.25 70	0.31 19	0.30 91	0.59 34	0.37 46	0.29 17	0.33 31	0.25 17	0.25 18	0.48 36	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.14 6	0.12 51	0.13 5	0.11 2

Pro-Stereo	0.31 39	0.16 2	0.34 1	0.39 43	0.29 152	0.63 230	0.21 19	0.35 3	0.28 15	0.34 42	0.25 8	0.23 5	0.13 1	1.58 372	0.26 26	0.13 23	0.11 32	0.18 137	0.17 206	0.13 5	0.12 16

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 5	0.47 100	0.19 7	0.54 18	0.27 13	0.30 24	0.29 22	0.26 22	0.32 61	0.43 13	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 53	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.35 68	0.22 64	0.49 95	0.40 54	0.43 362	0.82 351	0.22 26	0.59 34	0.45 70	0.31 28	0.53 107	0.37 74	0.31 54	0.83 162	0.27 37	0.17 122	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.12 16

GSStereo	0.33 53	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

GS-Stereo							0.36 156	0.92 163	0.47 80	0.37 59	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.19 218	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.17 115	0.15 122

DDF-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.47 84	0.48 177	0.42 351	0.31 19	0.24 44	0.53 14	0.33 32	0.33 39	0.40 49	0.37 74	0.48 177	0.91 189	0.32 97	0.23 348	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.86 569	0.16 160

Monster-pub-mixall	0.30 29	0.19 12	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.28 12	0.18 2	0.58 32	0.34 38	0.36 51	0.34 34	0.26 22	0.20 2	1.40 338	0.24 6	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 47

zero-FE	0.36 70	0.22 64	0.47 84	0.45 124	0.43 362	0.30 16	0.24 44	0.61 46	0.33 32	0.33 39	0.41 52	0.37 74	0.50 194	0.64 92	0.32 97	0.22 321	0.11 32	0.18 137	0.12 51	0.83 567	0.16 160

monsterstereo	0.34 58	0.20 19	0.44 57	0.45 124	0.35 268	0.27 11	0.29 81	0.53 14	0.51 100	0.44 96	0.61 135	0.26 22	0.25 18	1.19 275	0.27 37	0.13 23	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.10 1

LG-Stereo_L2	0.29 24	0.20 19	0.45 72	0.37 19	0.25 70	0.26 6	0.20 12	0.78 104	0.28 15	0.28 11	0.26 12	0.24 11	0.26 26	0.91 189	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 29	0.20 19	0.44 57	0.37 19	0.26 81	0.29 14	0.21 19	0.66 65	0.26 10	0.25 4	0.25 8	0.24 11	0.22 11	1.24 287	0.23 3	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.14 30	0.11 2

MLG-Stereo_test3	0.28 17	0.18 3	0.42 46	0.40 54	0.23 33	0.47 100	0.19 7	0.61 46	0.29 18	0.35 46	0.21 2	0.35 66	0.21 5	0.60 81	0.25 14	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 19	0.36 5	0.37 19	0.22 26	0.35 32	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 2	0.77 139	0.23 3	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 10	0.19 12	0.38 17	0.40 54	0.24 49	0.38 42	0.20 12	0.59 34	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 59	0.27 31	0.90 188	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

MLG-Stereo	0.29 24	0.19 12	0.38 17	0.41 65	0.20 8	0.42 65	0.20 12	0.66 65	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 59	0.28 35	1.09 248	0.25 14	0.14 38	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.12 16

GREAT-IGEV	0.32 45	0.20 19	0.42 46	0.37 19	0.29 152	0.36 37	0.28 76	0.56 25	0.58 123	0.28 11	0.50 94	0.29 39	0.29 39	0.84 167	0.27 37	0.14 38	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 101	0.67 528	0.42 46	0.64 429	0.29 152	0.48 108	0.25 50	0.85 140	0.44 68	0.38 67	0.36 39	0.30 45	0.70 295	1.15 263	0.29 55	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.18 153	0.12 16

StereoAnything_RVC	0.45 141	1.43 589	0.48 88	0.35 7	0.20 8	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 95	1.27 294	0.22 1	0.21 292	0.11 32	0.14 6	0.10 2	2.37 597	0.11 2

AIO_rvc	0.36 70	0.23 86	0.49 95	0.43 81	0.27 107	0.59 204	0.38 188	0.94 178	0.45 70	0.33 39	0.46 76	0.49 127	0.22 11	0.84 167	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.13 47

AIO_test	0.35 68	0.22 64	0.44 57	0.43 81	0.27 107	0.57 194	0.44 270	0.79 109	0.41 58	0.32 34	0.47 78	0.46 105	0.30 47	0.69 108	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.15 53	0.12 16

castereo++	0.38 83	0.23 86	0.41 37	0.43 81	0.31 203	0.97 405	0.22 26	0.86 142	0.58 123	0.32 34	0.44 67	0.51 137	0.39 110	0.93 198	0.24 6	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.14 82

castereo	0.41 109	0.22 64	0.46 81	0.44 110	0.30 177	0.61 217	0.56 386	0.97 192	0.80 214	0.38 67	0.69 160	0.45 101	0.69 290	0.51 42	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.12 16

fffft	0.38 83	0.23 86	0.51 111	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.48 317	0.76 97	0.36 43	0.44 96	0.34 34	0.38 81	0.31 54	1.31 302	0.32 97	0.14 38	0.11 32	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160
1: 1. 1
WCG-NET	0.42 113	0.21 40	0.54 135	0.40 54	0.25 70	0.47 100	0.32 109	0.73 87	1.15 374	0.76 201	0.73 174	0.58 181	0.45 146	0.60 81	0.34 129	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.13 47

IGEV-Stereo++	0.30 29	0.20 19	0.40 31	0.46 135	0.30 177	0.33 25	0.22 26	0.75 94	0.45 70	0.32 34	0.41 52	0.32 51	0.48 177	0.38 5	0.27 37	0.15 49	0.11 32	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.13 47

U	9.45 620	0.21 40	0.58 170	0.47 149	53.11 644	61.27 649	0.24 44	0.70 78	0.52 106	0.36 51	0.28 18	0.29 39	0.35 85	0.33 2	0.26 26	0.19 218	0.11 32	60.50 647	8.88 630	0.17 115	0.13 47

4D-IteraStereo	0.48 162	0.24 108	0.76 306	0.50 209	0.44 371	0.66 259	0.31 99	0.87 143	1.02 297	1.03 283	0.72 172	0.78 245	0.32 61	0.64 92	0.37 163	0.17 122	0.11 32	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.13 47

MC-Stereo	0.43 119	0.23 86	0.48 88	0.51 242	0.28 132	0.39 46	0.32 109	0.88 151	0.68 172	0.60 174	0.84 203	0.56 172	0.61 261	1.03 229	0.31 88	0.17 122	0.11 32	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.13 47

test-3	0.54 207	0.22 64	0.68 228	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.32 435	0.69 160	0.87 285	0.45 146	1.68 394	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

test_1	0.54 207	0.22 64	0.68 228	0.47 149	0.27 107	0.58 197	0.35 140	0.92 163	1.00 291	1.28 406	0.68 155	0.87 285	0.45 146	1.67 389	0.37 163	0.16 74	0.11 32	0.20 208	0.16 180	0.17 115	0.13 47

CREStereo++_RVC	0.47 156	0.21 40	0.38 17	0.45 124	0.38 318	0.45 87	0.25 50	0.75 94	1.29 451	0.80 214	1.21 349	0.47 112	0.37 99	0.53 46	0.44 228	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.80 584	0.18 153	0.11 2
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
AFF-stereo	0.58 247	0.25 136	0.64 201	0.46 135	0.29 152	0.34 26	0.38 188	1.15 271	1.14 362	1.17 357	1.60 479	1.10 377	0.71 300	0.97 213	0.43 225	0.13 23	0.11 32	0.19 166	0.19 252	0.17 115	0.14 82

LACA2	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.35 7	0.18 2	0.39 46	0.39 203	0.56 25	0.27 13	0.29 17	0.33 31	0.36 68	0.26 26	0.45 18	0.22 1	0.15 49	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.16 82	0.11 2

LACA1	0.25 4	0.20 19	0.38 17	0.34 3	0.18 2	0.31 19	0.27 69	0.45 7	0.25 7	0.30 24	0.22 4	0.25 17	0.32 61	0.46 22	0.25 14	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.12 51	0.15 53	0.12 16

Hybrid-DGEV-03	0.65 292	0.26 162	0.56 153	0.53 282	0.36 282	0.73 295	0.39 203	0.89 152	1.15 374	1.73 530	2.52 563	0.84 276	0.56 229	0.97 213	0.44 228	0.18 169	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.14 82

WQFJA1++	1.55 532	0.22 64	0.45 72	0.38 34	0.28 132	0.38 42	0.20 12	0.62 49	0.28 15	0.38 67	0.39 47	0.34 63	0.39 110	0.64 92	0.27 37	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.12 51	25.04 635	0.14 82

MatchStereo	0.28 17	0.21 40	0.39 24	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 59	0.48 83	0.27 9	0.47 78	0.25 17	0.24 15	0.49 37	0.31 88	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.13 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.36 70	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.36 282	0.43 76	0.32 109	0.69 73	0.58 123	0.41 78	0.68 155	0.39 82	0.43 132	0.60 81	0.35 139	0.14 38	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.16 82	0.13 47

MonSter++	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.37 19	0.24 49	0.34 26	0.20 12	0.49 11	0.31 25	0.29 17	0.26 12	0.40 85	0.26 26	0.45 18	0.27 37	0.13 23	0.12 65	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 16

HiDET	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.38 34	0.24 49	0.30 16	0.20 12	0.54 18	0.33 32	0.27 9	0.30 26	0.33 59	0.25 18	0.46 22	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

GEAStereo	0.31 39	0.21 40	0.43 52	0.43 81	0.31 203	0.46 93	0.36 156	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.38 43	0.32 51	0.33 67	0.43 13	0.26 26	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.17 115	0.14 82

gasm-f	0.34 58	0.22 64	0.42 46	0.43 81	0.31 203	0.39 46	0.44 270	0.74 91	0.33 32	0.34 42	0.64 143	0.32 51	0.46 153	0.55 56	0.28 50	0.21 292	0.12 65	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.14 82

FE-Mocha	0.49 170	0.30 275	0.87 357	0.48 177	0.36 282	0.45 87	0.22 26	1.58 391	0.49 86	1.00 270	1.09 290	0.74 232	0.41 118	0.55 56	0.30 66	0.18 169	0.12 65	0.21 245	0.20 288	0.17 115	0.15 122

DLNR-FE	23.17 633	48.55 651	42.94 637	176.85 653	78.48 646	0.35 32	0.21 19	23.51 634	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.55 366	0.44 228	9.85 633	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 650	0.16 160

IGEV-FE	0.53 191	0.30 275	0.99 404	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.94 314	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

252Zero-FE	0.27 10	0.22 64	0.40 31	0.41 65	0.24 49	0.29 14	0.19 7	0.59 34	0.46 76	0.31 28	0.33 31	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

AdaDepth	0.30 29	0.22 64	0.49 95	0.44 110	0.27 107	0.44 83	0.24 44	0.52 13	0.30 22	0.31 28	0.37 42	0.26 22	0.32 61	0.79 148	0.25 14	0.12 8	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

GASTEREO	0.40 101	0.25 136	0.51 111	0.48 177	0.25 70	0.65 250	0.36 156	0.81 122	0.49 86	0.51 148	0.82 200	0.30 45	0.66 285	0.62 88	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.14 82

MSCF	0.38 83	0.25 136	0.52 120	0.47 149	0.25 70	0.62 226	0.37 178	0.81 122	0.47 80	0.50 140	0.71 168	0.32 51	0.65 282	0.54 50	0.28 50	0.19 218	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.14 82

IGEV	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.37 19	0.31 203	0.45 87	0.21 19	0.59 34	0.40 54	0.31 28	0.43 63	0.26 22	0.21 5	0.43 13	0.25 14	0.13 23	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.12 1	0.12 16

xyz-stereo	7.16 616	0.22 64	69.90 649	0.42 73	0.21 14	32.92 639	0.49 327	0.87 143	0.76 200	1.38 462	27.04 635	1.19 396	1.16 477	4.69 535	0.97 445	0.16 74	0.12 65	0.20 208	0.14 114	0.16 82	0.12 16

111111	0.34 58	0.20 19	0.41 37	0.45 124	0.42 351	0.37 39	0.22 26	0.95 183	0.38 49	0.31 28	0.31 27	0.40 85	0.27 31	0.96 205	0.26 26	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.13 47

LG-G_1	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LG-G	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

LGtest1	0.27 10	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.42 65	0.19 7	0.56 25	0.26 10	0.29 17	0.24 7	0.29 39	0.29 39	0.55 56	0.25 14	0.18 169	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.14 30	0.13 47

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 70	0.23 86	0.54 135	0.50 209	0.28 132	0.36 37	0.22 26	1.02 209	0.39 50	0.42 85	0.64 143	0.36 68	0.51 200	0.39 7	0.29 55	0.18 169	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.18 219

Reg-Stereo(zero)	0.44 132	0.22 64	0.45 72	0.43 81	0.23 33	0.38 42	0.25 50	0.76 97	1.08 326	0.90 239	0.78 187	0.90 298	0.47 163	0.70 112	0.36 151	0.15 49	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.15 53	0.15 122

HI	0.64 284	0.32 328	0.68 228	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 431	1.43 430	1.62 489	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

CoSv	0.64 284	0.32 328	0.68 228	0.47 149	0.51 421	0.41 57	0.36 156	1.04 220	0.75 191	1.31 431	1.43 430	1.62 489	1.12 470	0.94 201	0.88 425	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.20 288	0.20 236	0.18 219

SCV	0.46 148	0.26 162	0.55 146	0.47 149	0.25 70	0.39 46	0.38 188	1.98 510	0.60 133	0.35 46	0.48 83	0.55 160	0.36 95	1.28 296	0.32 97	0.24 365	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.14 82

FoundationStereo	0.24 2	0.21 40	0.36 5	0.38 34	0.22 26	0.32 24	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 24	0.25 8	0.30 45	0.33 67	0.34 3	0.26 26	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.12 16

HUF	0.36 70	0.23 86	0.52 120	0.40 54	0.22 26	0.54 172	0.47 305	0.82 127	0.43 63	0.36 51	0.43 63	0.50 133	0.42 124	0.64 92	0.29 55	0.17 122	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.15 53	0.14 82

GIP-stereo	0.34 58	0.23 86	0.45 72	0.50 209	0.36 282	0.38 42	0.23 37	0.78 104	0.52 106	0.34 42	0.51 98	0.46 105	0.38 105	0.51 42	0.27 37	0.20 259	0.12 65	0.16 69	0.12 51	0.16 82	0.14 82

DEFOM-Stereo	0.33 53	0.20 19	0.40 31	0.42 73	0.28 132	0.80 340	0.23 37	0.48 9	0.37 46	0.37 59	0.31 27	0.23 5	0.24 15	1.20 277	0.27 37	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.14 82

SMoEStereo_RVC	0.39 89	0.25 136	0.50 104	0.45 124	0.30 177	0.61 217	0.36 156	0.72 84	0.45 70	0.46 109	0.43 63	0.42 87	0.35 85	1.39 332	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.20 208	0.15 138	0.16 82	0.15 122

tg	0.52 180	0.24 108	0.61 185	0.49 197	0.30 177	0.90 376	0.29 81	1.07 243	0.83 223	0.83 224	1.02 259	0.62 199	0.43 132	1.35 316	0.41 202	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.17 115	0.15 122

PAM	0.76 367	0.29 255	1.08 443	0.52 263	0.33 246	1.38 485	0.39 203	2.01 517	0.67 165	1.06 288	0.96 229	2.89 578	1.43 519	0.86 176	0.35 139	0.19 218	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.20 292

dual_stereo	0.27 10	0.19 12	0.35 3	0.39 43	0.21 14	0.25 5	0.22 26	0.48 9	0.31 25	0.32 34	0.26 12	0.37 74	0.24 15	0.83 162	0.29 55	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 141	0.21 40	0.43 52	0.41 65	0.39 328	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 43	0.26 6	0.25 8	0.31 48	0.41 118	1.43 341	0.30 66	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	1.16 583	1.70 598

AIO-Stereo	0.37 77	0.25 136	0.51 111	0.47 149	0.23 33	0.45 87	0.39 203	1.07 243	0.52 106	0.41 78	0.48 83	0.52 145	0.25 18	0.72 120	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

WCG-NET（raft）	0.45 141	0.21 40	0.55 146	0.40 54	0.24 49	0.50 134	0.36 156	0.73 87	1.09 334	0.71 194	0.76 182	0.92 309	0.51 200	0.84 167	0.34 129	0.16 74	0.12 65	0.15 35	0.14 114	0.14 30	0.14 82

RSM	0.39 89	0.24 108	0.49 95	0.46 135	0.26 81	0.47 100	0.40 217	0.92 163	0.44 68	0.41 78	0.42 54	0.65 208	0.33 67	1.07 243	0.29 55	0.15 49	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.13 47

RAFT-Stereo-weight	0.47 156	0.24 108	0.53 127	0.48 177	0.27 107	0.60 211	0.35 140	1.02 209	1.07 320	0.99 265	0.78 187	0.76 239	0.28 35	0.76 136	0.36 151	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

test_for_model	0.46 148	0.22 64	0.59 177	0.40 54	0.29 152	0.42 65	0.32 109	1.08 249	0.76 200	0.50 140	0.58 129	0.43 90	0.35 85	2.09 442	0.30 66	0.16 74	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.13 47

MoCha-V2	0.40 101	0.20 19	0.49 95	0.50 209	0.21 14	0.44 83	0.33 120	0.93 172	0.53 112	0.53 152	0.53 107	0.42 87	0.58 248	1.09 248	0.27 37	0.14 38	0.12 65	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.15 122

IGEV++	0.40 101	0.22 64	0.51 111	0.52 263	0.29 152	0.45 87	0.25 50	1.65 409	0.46 76	0.37 59	0.57 126	0.46 105	0.45 146	0.50 40	0.38 174	0.19 218	0.12 65	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.15 122

ACVNet-DCA	0.56 232	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

xx1	0.67 310	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 593	0.58 163	0.79 193	0.95 323	0.77 320	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

1test111	0.54 207	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	1.42 342	0.78 209	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	0.88 181	0.59 327	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.22 305	0.21 312

cc1	0.64 284	0.31 311	0.50 104	0.54 298	0.26 81	1.18 451	0.51 335	0.93 172	3.05 593	0.58 163	0.79 193	0.48 118	0.88 379	1.46 347	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.25 377	0.15 138	0.19 197	0.19 260

ff7	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

ffff	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

ffm	0.72 329	0.33 351	0.85 340	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 580	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

ff1	1.37 516	0.33 351	0.85 340	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	0.95 183	2.47 580	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 601	0.20 259	0.12 65	0.31 457	0.27 441	0.19 197	0.20 292

11t	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

tt1	0.62 265	0.32 328	0.51 111	0.54 298	0.26 81	1.16 448	0.48 317	0.95 183	2.47 580	0.57 161	0.77 185	0.49 127	0.81 341	1.55 366	0.32 97	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.15 138	0.19 197	0.20 292

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.30 275	0.99 404	0.56 336	0.35 268	0.41 57	0.32 109	1.37 330	0.63 140	1.00 270	1.09 290	0.95 323	0.41 118	0.83 162	0.39 185	0.18 169	0.12 65	0.19 166	0.18 227	0.19 197	0.17 193

MSKI-zero shot	0.55 223	0.26 162	0.57 164	0.51 242	0.26 81	0.69 276	0.28 76	1.18 280	0.64 145	0.91 243	1.32 394	0.82 260	0.33 67	1.92 424	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.16 160

DLNR_Zeroshot_test	23.17 633	48.52 650	43.29 638	176.68 652	78.69 647	0.35 32	0.21 19	23.41 633	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.56 369	0.44 228	9.57 631	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 650	0.16 160

CASnet	0.41 109	0.25 136	0.48 88	0.50 209	0.20 8	0.50 134	0.36 156	0.81 122	0.80 214	0.83 224	0.68 155	0.48 118	0.31 54	0.54 50	0.32 97	0.18 169	0.12 65	0.27 412	0.22 362	0.23 331	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.42 113	0.26 162	0.40 31	0.44 110	0.82 542	0.51 151	0.44 270	0.64 54	0.41 58	0.44 96	0.78 187	0.44 93	0.47 163	0.56 59	0.36 151	0.13 23	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.84 576

anonymousdsp	0.43 119	0.27 195	0.53 127	0.44 110	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.89 152	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.33 310	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

Selective-IGEV	0.39 89	0.24 108	0.50 104	0.44 110	0.25 70	0.46 93	0.33 120	1.25 309	0.40 54	0.35 46	0.45 72	0.52 145	0.30 47	1.07 243	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.13 84	0.16 82	0.13 47

EGLCR-Stereo	0.37 77	0.22 64	0.51 111	0.43 81	0.26 81	0.44 83	0.22 26	0.99 198	0.48 83	0.42 85	0.42 54	0.67 215	0.29 39	0.86 176	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.17 115	0.15 122

RCA-Stereo	0.50 176	0.23 86	0.58 170	0.48 177	0.33 246	0.55 181	0.45 290	0.97 192	1.38 493	0.68 189	1.05 274	0.63 202	0.80 337	0.59 69	0.32 97	0.17 122	0.12 65	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.14 82

ccc-4	0.43 119	0.27 195	0.56 153	0.44 110	0.33 246	0.50 134	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.49 131	0.53 107	0.44 93	0.48 177	1.38 327	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219

IGEV-Stereo	0.43 119	0.27 195	0.54 135	0.45 124	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.90 159	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.32 306	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.55 223	0.23 86	0.71 257	0.53 282	0.28 132	0.61 217	0.40 217	0.92 163	1.05 311	1.19 366	0.68 155	0.93 311	0.44 142	1.67 389	0.39 185	0.15 49	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.14 82

TransformOpticalFlow	0.96 437	0.28 220	0.89 371	0.52 263	0.31 203	0.66 259	0.54 360	1.75 436	1.12 347	1.09 298	1.44 435	1.37 444	1.01 440	6.70 584	0.42 215	0.19 218	0.12 65	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.19 260

PFNet	0.91 427	0.26 162	1.10 449	0.63 420	0.32 225	0.64 234	0.56 386	1.17 275	0.99 286	1.47 483	1.08 285	0.98 333	0.69 290	6.62 579	0.54 309	0.20 259	0.12 65	0.24 338	0.19 252	0.20 236	0.17 193

IRAFT_RVC	0.88 419	0.28 220	0.76 306	0.63 420	0.31 203	0.65 250	1.02 528	1.22 301	0.94 260	1.22 379	1.04 272	1.01 347	0.98 428	5.82 565	0.53 303	0.22 321	0.12 65	0.25 377	0.20 288	0.20 236	0.19 260

cross-raft	0.54 207	0.25 136	0.61 185	0.52 263	0.29 152	0.68 270	0.37 178	1.46 355	0.76 200	1.01 275	1.06 276	1.28 423	0.46 153	0.71 116	0.35 139	0.15 49	0.12 65	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.14 82

GMM-Stereo	0.74 352	0.25 136	0.59 177	0.54 298	0.34 264	0.72 290	0.99 523	1.01 208	0.87 233	1.36 453	1.78 511	1.12 382	0.81 341	2.09 442	0.46 257	0.18 169	0.12 65	0.25 377	0.25 412	0.20 236	0.85 577

iRaftStereo_RVC	0.47 156	0.26 162	0.64 201	0.50 209	0.29 152	0.53 164	0.33 120	1.05 228	0.77 205	0.84 227	1.00 245	0.55 160	0.37 99	0.81 157	0.40 193	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.19 197	0.15 122

s12784h	0.52 180	0.20 19	0.38 17	0.41 65	0.19 5	0.96 401	0.34 131	1.17 275	1.25 431	0.81 218	0.90 217	0.63 202	0.50 194	1.45 345	0.42 215	0.14 38	0.12 65	0.17 100	0.11 10	0.18 153	0.11 2

CFNet-RSSM	0.54 207	0.24 108	0.70 246	0.48 177	0.28 132	0.60 211	0.27 69	1.49 361	1.14 362	1.06 288	0.93 223	1.08 365	0.54 217	0.70 112	0.35 139	0.16 74	0.12 65	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.14 82

HITNet	0.65 292	0.40 431	0.77 313	0.48 177	0.24 49	1.05 422	0.49 327	1.76 442	1.02 297	1.18 362	1.18 336	0.89 297	0.80 337	0.85 172	0.79 402	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.17 206	0.29 415	0.15 122
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
MLCV	0.72 329	0.34 375	1.10 449	0.51 242	0.23 33	0.91 380	0.39 203	1.33 319	1.23 422	1.46 482	1.55 466	1.01 347	0.64 276	1.95 429	0.80 406	0.18 169	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.17 193

gcap_with_dpt	0.44 132	0.26 162	0.58 170	0.50 209	0.44 371	0.47 100	0.40 217	1.14 268	0.62 136	0.65 183	0.80 198	0.57 175	0.48 177	0.56 59	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.17 115	0.16 160

LCMNet	0.28 17	0.18 3	0.36 5	0.37 19	0.24 49	0.31 19	0.20 12	0.57 30	0.57 121	0.28 11	0.32 30	0.33 59	0.29 39	0.54 50	0.30 66	0.14 38	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.39 43	0.21 14	0.40 51	0.21 19	0.53 14	0.29 18	0.30 24	0.28 18	0.31 48	0.29 39	0.47 30	0.25 14	0.15 49	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.11 2

DA	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

GGEV	0.43 119	0.23 86	0.49 95	0.50 209	0.25 70	1.08 428	0.44 270	1.18 280	0.58 123	0.46 109	0.64 143	0.54 155	0.47 163	0.46 22	0.32 97	0.19 218	0.13 141	0.19 166	0.13 84	0.18 153	0.14 82

LG-Stereo	0.34 58	0.25 136	0.78 321	0.47 149	0.26 81	0.37 39	0.30 91	0.71 83	0.52 106	0.36 51	0.57 126	0.29 39	0.21 5	0.50 40	0.36 151	0.13 23	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.12 16

MM-Stereo_test2	0.43 119	0.24 108	0.67 224	0.51 242	0.32 225	0.55 181	0.45 290	0.97 192	0.77 205	0.59 171	0.51 98	0.49 127	0.42 124	0.80 151	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.14 82

HART	0.45 141	0.22 64	0.54 135	0.50 209	0.26 81	0.41 57	0.29 81	1.03 214	0.50 91	0.58 163	1.45 438	0.61 195	0.35 85	1.08 247	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.14 114	0.19 197	0.14 82

SCV_C0	0.43 119	0.26 162	0.65 208	0.43 81	0.29 152	0.47 100	0.31 99	1.34 324	0.73 188	0.38 67	0.49 91	0.54 155	0.29 39	1.24 287	0.30 66	0.17 122	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.15 122

IGEV-RUCA	0.37 77	0.23 86	0.48 88	0.49 197	0.36 282	0.60 211	0.23 37	0.64 54	0.49 86	0.39 76	0.49 91	0.44 93	0.31 54	0.85 172	0.30 66	0.24 365	0.13 141	0.16 69	0.12 51	0.20 236	0.19 260

tt45	0.45 141	0.23 86	0.46 81	0.45 124	0.33 246	0.79 331	0.32 109	0.78 104	0.41 58	0.51 148	0.44 67	0.49 127	0.37 99	2.14 447	0.34 129	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.18 219

999	0.48 162	0.22 64	0.49 95	0.48 177	0.34 264	0.75 305	0.31 99	0.85 140	0.55 116	0.37 59	0.48 83	0.50 133	0.36 95	2.45 474	0.39 185	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.16 82	0.19 260

mms	0.40 101	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.32 225	0.43 76	0.46 297	0.70 78	0.46 76	0.35 46	0.58 129	0.44 93	0.30 47	1.36 321	0.33 114	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.19 197	0.15 122

ours_stereo	0.39 89	0.28 220	0.51 111	0.46 135	0.30 177	0.40 51	0.44 270	0.73 87	0.56 119	0.35 46	0.56 120	0.46 105	0.33 67	1.11 254	0.32 97	0.16 74	0.13 141	0.19 166	0.15 138	0.19 197	0.14 82

fffy	0.42 113	0.27 195	0.57 164	0.46 135	0.29 152	0.48 108	0.35 140	0.91 160	0.55 116	0.40 77	0.58 129	0.55 160	0.41 118	1.26 291	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.14 82

PAM_32	0.77 369	0.28 220	1.03 425	0.52 263	0.30 177	1.32 475	0.35 140	1.97 508	0.65 160	1.02 279	1.06 276	3.05 579	1.49 529	0.96 205	0.36 151	0.19 218	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.19 197	0.19 260

Occ-G	0.42 113	0.21 40	0.48 88	0.41 65	0.26 81	0.42 65	0.62 420	0.77 100	0.49 86	0.43 91	0.66 148	1.02 349	0.46 153	0.78 144	0.41 202	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.16 82	0.16 160

Pointernet	0.37 77	0.20 19	0.57 164	0.43 81	0.28 132	0.51 151	0.27 69	0.93 172	0.61 134	0.47 114	0.63 140	0.49 127	0.38 105	0.49 37	0.33 114	0.17 122	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.12 16

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 447	0.39 424	3.21 580	0.50 209	0.63 482	0.64 234	0.39 203	2.36 571	0.75 191	0.95 253	4.63 592	1.81 518	0.56 229	0.96 205	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.26 430	0.32 443	0.35 474

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 329	0.35 395	1.70 530	0.49 197	0.56 449	0.63 230	0.38 188	2.41 576	0.65 160	0.77 206	1.07 280	1.82 521	0.95 411	0.93 198	0.43 225	0.20 259	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.28 404	0.26 400

RSM++	0.38 83	0.24 108	0.51 111	0.47 149	0.26 81	0.50 134	0.41 234	0.79 109	0.45 70	0.37 59	0.45 72	0.60 190	0.35 85	1.02 228	0.30 66	0.15 49	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.18 153	0.13 47

trnet	0.39 89	0.21 40	0.37 8	0.36 10	0.20 8	0.53 164	0.29 81	0.78 104	1.12 347	0.59 171	0.71 168	0.53 150	0.42 124	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.13 47

GCAPDPT-zeroshot4090	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

testlalala	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

GCAPDPT-zeroshot	0.39 89	0.22 64	0.65 208	0.43 81	0.35 268	0.34 26	0.37 178	0.83 132	0.67 165	0.48 122	0.56 120	0.55 160	0.38 105	0.74 132	0.31 88	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.14 114	0.15 53	0.15 122

AEACV	0.37 77	0.24 108	0.52 120	0.47 149	0.51 421	0.37 39	0.38 188	0.65 59	0.53 112	0.42 85	0.56 120	0.46 105	0.60 252	0.53 46	0.30 66	0.16 74	0.13 141	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.14 82

Any-RAFT	0.53 191	0.24 108	0.47 84	0.47 149	0.27 107	1.00 413	0.25 50	1.58 391	1.05 311	0.85 232	0.99 241	1.06 359	0.47 163	0.70 112	0.32 97	0.18 169	0.13 141	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.16 160

RAFT-Test	0.54 207	0.25 136	0.64 201	0.47 149	0.30 177	0.97 405	0.27 69	1.24 307	0.81 217	0.96 255	1.12 309	1.28 423	0.48 177	0.71 116	0.36 151	0.17 122	0.13 141	0.17 100	0.14 114	0.16 82	0.16 160

HH	0.63 272	0.30 275	0.77 313	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 494	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

HanStereo	0.63 272	0.30 275	0.77 313	0.50 209	0.32 225	0.49 120	0.46 297	1.65 409	0.64 145	0.69 190	1.09 290	1.63 494	0.85 361	1.90 422	0.37 163	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.19 197	0.16 160

anonymousdsp2	0.53 191	0.27 195	0.74 292	0.48 177	0.29 152	0.76 312	0.47 305	1.61 400	0.82 222	0.77 206	0.77 185	0.75 235	0.47 163	1.03 229	0.40 193	0.18 169	0.13 141	0.18 137	0.13 84	0.19 197	0.18 219

CES	0.48 162	0.20 19	0.37 8	0.39 43	1.39 589	0.55 181	0.35 140	0.98 196	0.66 163	0.44 96	0.66 148	0.35 66	0.27 31	0.56 59	0.33 114	0.15 49	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.19 197	1.46 594

ProNet	0.43 119	0.28 220	0.58 170	0.43 81	0.30 177	0.56 189	0.52 346	1.00 202	0.58 123	0.44 96	0.49 91	0.43 90	0.43 132	1.28 296	0.36 151	0.15 49	0.13 141	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

DCANet-4	0.54 207	0.26 162	1.07 439	0.42 73	0.24 49	0.48 108	0.36 156	0.99 198	1.30 457	1.10 306	1.02 259	0.56 172	0.75 309	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

fff	0.53 191	0.24 108	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

ADStereo(finetuned)	0.57 240	0.24 108	1.06 434	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.35 140	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	1.20 488	0.84 167	0.51 289	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

RAFT+CT+SA	0.58 247	0.29 255	0.60 181	0.66 449	0.37 301	0.42 65	0.55 378	1.27 311	1.03 301	0.70 192	1.22 351	0.60 190	0.70 295	1.64 383	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.22 362	0.21 281	0.18 219

test_5	0.65 292	0.30 275	0.75 296	0.67 461	0.50 409	0.92 387	0.52 346	1.39 337	1.12 347	0.76 201	1.11 302	1.00 340	0.90 386	1.53 362	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.23 318	0.22 362	0.21 281	0.19 260

test_4	0.53 191	0.22 64	0.56 153	0.54 298	0.32 225	0.64 234	0.39 203	0.80 117	0.62 136	0.92 245	1.87 523	0.68 217	0.42 124	1.16 267	0.37 163	0.15 49	0.13 141	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.15 122

iRaft-Stereo_20w	0.65 292	0.31 311	1.00 410	0.47 149	0.34 264	0.73 295	0.30 91	2.96 590	0.70 178	1.15 338	1.14 318	0.76 239	0.65 282	1.11 254	0.38 174	0.17 122	0.13 141	0.18 137	0.16 180	0.19 197	0.18 219

LCNet	0.72 329	0.28 220	0.52 120	0.55 322	0.31 203	0.69 276	0.54 360	1.00 202	0.88 237	1.19 366	1.34 403	0.97 331	1.34 512	2.56 482	0.45 243	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.25 412	0.27 385	0.73 571

HHNet	0.62 265	0.26 162	0.63 194	0.43 81	0.45 379	0.50 134	0.58 401	1.07 243	1.01 294	1.25 397	2.23 548	0.70 225	0.61 261	1.07 243	0.47 264	0.20 259	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.30 441

AAGNet	1.83 555	0.28 220	0.72 263	0.61 399	0.32 225	0.67 263	0.51 335	0.96 190	0.98 279	1.47 483	1.20 347	1.00 340	1.18 482	2.83 492	22.77 633	0.22 321	0.13 141	0.22 278	0.19 252	0.23 331	0.15 122

STrans-v2	1.04 469	0.28 220	0.96 398	0.49 197	0.32 225	0.68 270	0.79 471	2.47 581	1.12 347	1.12 314	1.46 444	1.40 446	1.46 524	6.70 584	0.43 225	0.18 169	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.18 219

KYRaft	0.75 361	0.28 220	0.62 191	0.56 336	0.29 152	0.67 263	0.86 491	0.94 178	0.84 226	1.62 519	2.21 547	1.16 391	1.02 446	1.57 370	0.40 193	0.20 259	0.13 141	0.22 278	0.28 462	0.20 236	1.02 583

SST-Stereo	0.83 400	0.28 220	0.72 263	0.59 372	0.31 203	0.72 290	0.26 62	1.09 251	0.86 228	1.47 483	1.10 296	1.00 340	0.87 374	5.73 563	0.45 243	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.23 331	0.18 219

RAFT_R40	0.83 400	0.28 220	0.73 275	0.59 372	0.31 203	0.69 276	0.44 270	1.10 254	0.95 262	1.47 483	1.10 296	1.00 340	0.85 361	5.53 557	0.46 257	0.22 321	0.13 141	0.23 318	0.20 288	0.23 331	0.18 219

RAFT-RH_RVC	1.03 466	0.24 108	0.67 224	0.49 197	0.28 132	0.81 349	0.33 120	0.83 132	1.08 326	2.05 559	4.65 594	1.04 357	0.57 239	5.98 570	0.50 284	0.18 169	0.13 141	0.26 396	0.20 288	0.16 82	0.17 193

RAFT-345	0.84 405	0.25 136	0.66 219	0.50 209	0.27 107	0.54 172	0.42 238	0.83 132	1.11 343	1.32 435	2.34 553	0.86 281	0.54 217	5.72 562	0.47 264	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.17 206	0.17 115	0.16 160

Prome-Stereo	0.75 361	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.32 225	0.59 204	0.97 518	0.89 152	0.88 237	1.45 480	2.46 560	0.91 301	1.41 517	1.58 372	0.44 228	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.20 236	0.92 579

DCANet	0.54 207	0.24 108	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.49 120	0.36 156	1.05 228	1.30 457	1.12 314	1.03 269	0.58 181	0.92 392	0.81 157	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.18 153	0.19 260

csc	0.53 191	0.24 108	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

cscssc	0.53 191	0.24 108	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.48 108	0.36 156	1.07 243	1.25 431	1.10 306	1.02 259	0.57 175	1.06 457	0.73 125	0.52 296	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.13 84	0.15 53	0.19 260

111	0.60 255	0.23 86	0.70 246	0.43 81	0.24 49	0.72 290	0.42 238	1.18 280	1.41 509	0.80 214	1.38 417	1.10 377	0.79 331	0.96 205	0.58 324	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.19 260

EAI-Stereo	0.65 292	0.28 220	0.69 240	0.53 282	0.27 107	0.60 211	0.40 217	2.28 564	0.64 145	0.71 194	3.18 576	0.57 175	0.43 132	1.06 239	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.17 206	0.17 115	0.17 193

Gwc-CoAtRS	0.52 180	0.24 108	0.68 228	0.48 177	0.29 152	0.64 234	0.25 50	1.16 273	1.08 326	1.01 275	1.00 245	1.12 382	0.56 229	0.69 108	0.37 163	0.16 74	0.13 141	0.17 100	0.15 138	0.15 53	0.15 122

CREStereo	0.39 89	0.21 40	0.38 17	0.34 3	0.22 26	0.53 164	0.29 81	0.77 100	1.11 343	0.58 163	0.71 168	0.51 137	0.41 118	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.14 82
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 148	0.21 40	0.38 17	0.37 19	0.23 33	0.71 288	0.27 69	0.74 91	1.04 306	0.64 181	0.70 165	0.55 160	0.47 163	0.86 176	0.35 139	1.00 583	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.15 53	0.13 47

VMStereo-Base	0.38 83	0.23 86	0.44 57	0.36 10	0.22 26	0.39 46	0.34 131	0.70 78	0.86 228	0.43 91	0.69 160	0.60 190	0.33 67	0.73 125	0.35 139	0.17 122	0.14 199	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.17 193

BStereo	0.38 83	0.25 136	1.42 500	0.42 73	0.28 132	0.55 181	0.39 203	0.55 21	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

Wave_Phase_stereo	0.45 141	0.25 136	1.42 500	0.42 73	0.28 132	1.78 530	0.39 203	0.72 84	0.52 106	0.36 51	0.35 37	0.37 74	0.29 39	0.64 92	0.38 174	0.13 23	0.14 199	0.15 35	0.19 252	0.15 53	0.16 160

Zero-FE251	0.34 58	0.23 86	0.51 111	0.45 124	0.29 152	0.58 197	0.24 44	0.82 127	0.34 38	0.49 131	0.38 43	0.52 145	0.42 124	0.47 30	0.27 37	0.18 169	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.13 47

z-ln-s-r	1.02 463	0.55 494	2.09 553	0.52 263	0.55 446	0.78 325	0.87 493	1.47 357	1.34 472	1.12 314	1.62 485	1.37 444	1.06 457	2.62 486	3.32 577	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.21 312

DilatedVolume-Stereo	0.43 119	0.21 40	0.55 146	0.43 81	0.32 225	0.72 290	0.29 81	0.80 117	0.51 100	0.77 206	0.73 174	0.48 118	0.40 115	1.13 260	0.39 185	0.15 49	0.14 199	0.15 35	0.14 114	0.16 82	0.14 82

G2L-ROB	0.73 347	0.25 136	0.76 306	0.54 298	0.39 328	0.95 395	0.66 434	1.66 414	1.09 334	1.24 392	1.02 259	1.64 497	0.71 300	1.63 381	1.02 452	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.20 236	0.22 330

G2L-Stereo_test	0.73 347	0.27 195	0.74 292	0.49 197	0.40 338	0.90 376	0.81 480	1.53 379	1.14 362	1.28 406	1.27 371	1.52 475	0.72 303	1.62 379	0.94 436	0.19 218	0.14 199	0.16 69	0.15 138	0.18 153	0.19 260

UGAM-zero	1.00 454	0.30 275	0.93 384	0.47 149	0.30 177	0.57 194	0.25 50	2.25 560	0.63 140	1.01 275	1.10 296	2.73 574	1.85 559	6.26 571	0.40 193	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.17 193

GCAP-BAT	0.49 170	0.31 311	0.64 201	0.41 65	0.46 391	0.70 283	0.35 140	0.77 100	0.64 145	0.86 234	1.00 245	0.77 241	0.37 99	1.18 273	0.36 151	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.13 84	0.17 115	0.15 122

MyStereo8	0.65 292	0.29 255	1.00 410	0.58 359	0.49 402	0.91 380	0.35 140	1.18 280	1.31 461	1.16 348	1.27 371	0.90 298	0.64 276	0.72 120	0.95 440	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.18 227	0.22 305	0.26 400

IGEVStereo-DCA	0.46 148	0.28 220	0.56 153	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.42 238	0.87 143	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.18 219

rrr	0.46 148	0.28 220	0.73 275	0.43 81	0.33 246	0.49 120	0.38 188	0.76 97	0.50 91	0.47 114	0.48 83	0.48 118	0.46 153	2.03 436	0.30 66	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160

GCAP-Stereo	0.40 101	0.28 220	0.68 228	0.47 149	0.25 70	0.53 164	0.32 109	0.82 127	0.58 123	0.65 183	0.69 160	0.58 181	0.42 124	0.47 30	0.29 55	0.17 122	0.14 199	0.17 100	0.13 84	0.17 115	0.14 82

LoS	0.40 101	0.21 40	0.44 57	0.37 19	0.22 26	0.50 134	0.40 217	1.00 202	0.94 260	0.48 122	0.66 148	0.48 118	0.40 115	0.60 81	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.16 69	0.11 10	0.14 30	0.14 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.51 178	0.29 255	0.47 84	0.43 81	0.30 177	0.55 181	0.55 378	1.02 209	0.77 205	0.98 262	0.85 205	0.94 314	0.56 229	0.85 172	0.45 243	0.20 259	0.14 199	0.26 396	0.14 114	0.23 331	0.23 350

riskmin	0.56 232	0.27 195	0.60 181	0.43 81	0.31 203	0.83 357	0.42 238	1.14 268	1.04 306	0.73 200	0.75 180	1.11 381	1.01 440	0.81 157	0.51 289	0.20 259	0.14 199	0.24 338	0.15 138	0.24 346	0.25 376

Selective-RAFT	0.52 180	0.28 220	0.79 324	0.55 322	0.27 107	0.91 380	0.33 120	0.80 117	0.88 237	0.58 163	0.63 140	0.81 255	0.77 320	1.29 300	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.17 193

DisPM	0.66 301	0.28 220	0.72 263	0.61 399	0.35 268	0.62 226	0.45 290	1.02 209	0.99 286	1.56 507	1.10 296	0.80 251	0.59 249	2.37 469	0.41 202	0.23 348	0.14 199	0.23 318	0.21 333	0.20 236	0.25 376

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 449	0.40 431	1.82 541	0.66 449	0.62 481	2.05 552	0.78 468	1.91 492	1.29 451	1.54 503	1.42 426	1.51 472	1.23 494	1.99 432	1.33 495	0.23 348	0.14 199	0.20 208	0.15 138	0.27 385	0.26 400

raft_robust	0.68 314	0.30 275	0.64 201	0.52 263	0.26 81	0.54 172	0.35 140	1.33 319	1.24 428	1.16 348	1.07 280	0.60 190	0.54 217	3.58 518	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.20 208	0.22 362	0.20 236	0.16 160

Sa-1000	0.72 329	0.29 255	0.76 306	0.59 372	0.30 177	0.73 295	0.37 178	1.62 404	1.33 469	1.28 406	2.04 539	0.86 281	0.75 309	1.84 416	0.38 174	0.19 218	0.14 199	0.25 377	0.23 385	0.20 236	0.16 160

iRaft-Stereo_5w	0.85 409	0.29 255	0.91 378	0.53 282	0.43 362	0.49 120	0.68 442	0.99 198	0.87 233	0.79 212	1.34 403	1.46 461	0.91 389	5.11 544	1.11 468	0.17 122	0.14 199	0.22 278	0.18 227	0.20 236	0.20 292

IPLG	0.69 316	0.27 195	0.97 400	0.51 242	0.43 362	0.79 331	0.33 120	1.21 293	1.06 315	1.30 421	1.10 296	0.52 145	0.55 223	3.16 506	0.63 346	0.16 74	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

MIPNet	0.56 232	0.28 220	0.94 388	0.49 197	0.33 246	0.66 259	0.38 188	1.35 327	1.08 326	1.06 288	0.92 220	0.60 190	0.79 331	0.73 125	0.52 296	0.17 122	0.14 199	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.17 193

GMOStereo	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 471	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

error version	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 471	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test-v	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 471	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

Patchmatch Stereo++	0.55 223	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219
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
OMP-Stereo	0.94 434	0.33 351	0.72 263	0.90 559	0.31 203	0.49 120	0.36 156	1.16 273	1.06 315	1.58 513	1.12 309	1.46 461	0.69 290	6.94 587	0.49 278	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.18 227	0.20 236	0.14 82

IIG-Stereo	0.96 437	0.31 311	0.72 263	0.88 554	0.33 246	0.61 217	0.26 62	1.19 290	1.03 301	1.69 527	1.37 412	1.46 461	0.75 309	6.96 589	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.23 318	0.18 227	0.20 236	0.14 82

NF-Stereo	0.80 383	0.30 275	0.75 296	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.02 259	0.82 260	0.57 239	5.40 555	0.48 269	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

OCTAStereo	0.80 383	0.30 275	0.75 296	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.82 260	0.57 239	5.35 549	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

NRIStereo	0.60 255	0.29 255	0.69 240	0.53 282	0.28 132	0.63 230	0.33 120	1.08 249	0.87 233	1.14 332	0.87 211	0.91 301	0.59 249	2.24 458	0.49 278	0.20 259	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.21 281	0.17 193

PSM-adaLoss	0.54 207	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.41 234	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.82 260	0.61 261	1.06 239	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

PSM-AAD	0.79 380	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.28 132	0.77 320	1.24 551	0.99 198	0.91 249	1.66 524	1.57 474	0.81 255	2.19 577	1.65 384	0.44 228	0.19 218	0.14 199	0.38 513	0.32 498	0.21 281	0.70 568

ROB_FTStereo_v2	0.54 207	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.42 238	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.12 258	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

ROB_FTStereo	0.54 207	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.64 234	0.25 50	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.95 226	0.82 260	0.61 261	1.15 263	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

HUI-Stereo	0.52 180	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.30 91	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	0.79 148	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

THIR-Stereo	1.02 463	0.27 195	0.69 240	0.49 197	0.28 132	0.95 395	1.34 560	1.03 214	0.97 274	1.34 448	1.90 526	1.17 392	1.58 535	6.44 576	0.78 396	0.19 218	0.14 199	0.21 245	0.22 362	0.19 197	0.20 292

DRaft	0.80 383	0.24 108	0.70 246	0.45 124	0.30 177	0.97 405	0.53 354	1.05 228	0.97 274	1.78 535	2.02 537	0.80 251	1.74 549	2.73 490	0.72 376	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.21 312

GrayStereo	0.82 394	0.26 162	0.58 170	0.63 420	0.37 301	0.76 312	1.86 587	1.11 260	0.87 233	1.99 555	1.89 525	1.08 365	1.82 558	1.39 332	0.48 269	0.19 218	0.14 199	0.19 166	0.21 333	0.18 153	0.39 494

RE-Stereo	0.80 383	0.30 275	0.75 296	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

Pruner-Stereo	0.62 265	0.29 255	0.70 246	0.61 399	0.31 203	0.63 230	0.43 256	1.17 275	0.99 286	1.53 497	1.08 285	0.95 323	0.55 223	1.35 316	0.51 289	0.23 348	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.21 281	0.23 350

TVStereo	0.80 383	0.30 275	0.75 296	0.60 384	0.31 203	0.64 234	0.44 270	1.21 293	0.90 244	1.29 412	1.01 251	0.81 255	0.57 239	5.37 552	0.48 269	0.24 365	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.20 236	0.30 441

DeepStereo_RVC	0.55 223	0.29 255	0.72 263	0.51 242	0.30 177	0.59 204	0.33 120	1.03 214	0.70 178	1.16 348	0.93 223	0.83 267	0.94 406	0.96 205	0.54 309	0.21 292	0.14 199	0.21 245	0.19 252	0.24 346	0.24 364

iGMRVC	0.56 232	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.38 188	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.52 358	0.46 257	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

iRAFT	0.55 223	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

CRE-IMP	0.55 223	0.30 275	0.74 292	0.52 263	0.29 152	0.79 331	0.25 50	1.04 220	0.72 184	1.09 298	0.95 226	0.81 255	0.57 239	1.10 251	0.50 284	0.21 292	0.14 199	0.23 318	0.19 252	0.28 404	0.22 330

test-2	0.53 191	0.26 162	0.65 208	0.50 209	0.29 152	0.52 155	0.43 256	0.89 152	0.96 267	1.41 471	1.14 318	0.85 277	0.56 229	0.59 69	0.38 174	0.16 74	0.14 199	0.24 338	0.21 333	0.20 236	0.15 122

test-1	0.52 180	0.26 162	1.04 429	0.56 336	0.32 225	0.61 217	0.38 188	1.10 254	0.91 249	0.78 209	1.01 251	0.77 241	0.52 206	0.60 81	0.42 215	0.17 122	0.14 199	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.23 350

RAFT-IKP	0.54 207	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.59 204	0.36 156	1.04 220	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.61 261	1.22 280	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219

rafts_anoy	0.52 180	0.29 255	0.59 177	0.59 372	0.50 409	0.53 164	0.40 217	1.11 260	1.03 301	0.84 227	0.83 201	0.68 217	0.54 217	0.72 120	0.51 289	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.26 430	0.21 281	0.18 219

raft+_RVC	0.53 191	0.26 162	0.54 135	0.60 384	0.47 397	0.54 172	0.54 360	1.27 311	0.99 286	0.76 201	1.03 269	0.70 225	0.56 229	0.93 198	0.47 264	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.18 227	0.18 153	0.15 122

XX-Stereo	0.63 272	0.26 162	1.90 545	0.81 527	0.67 494	0.43 76	0.23 37	1.03 214	0.58 123	0.65 183	1.56 470	1.41 449	0.39 110	1.28 296	0.35 139	0.20 259	0.14 199	0.20 208	0.19 252	0.18 153	0.14 82

test_xeample3	0.42 113	0.28 220	0.69 240	0.43 81	0.33 246	0.56 189	0.38 188	0.79 109	0.45 70	0.53 152	0.46 76	0.44 93	0.44 142	1.38 327	0.31 88	0.18 169	0.14 199	0.19 166	0.15 138	0.17 115	0.16 160

ARAFT	0.77 369	0.36 405	1.49 517	0.51 242	0.31 203	0.90 376	0.82 482	1.90 488	1.06 315	1.62 519	1.24 357	1.02 349	0.64 276	1.84 416	0.50 284	0.18 169	0.14 199	0.28 427	0.27 441	0.17 115	0.16 160

BEATNet_4x	0.73 347	0.49 469	1.17 463	0.53 282	0.26 81	1.03 419	0.55 378	1.82 463	1.06 315	1.21 374	1.22 351	0.96 329	0.91 389	1.01 225	1.06 456	0.21 292	0.14 199	0.24 338	0.19 252	0.37 470	0.21 312

iResNet	0.75 361	0.40 431	1.36 491	0.67 461	0.29 152	0.92 387	0.59 410	1.52 373	1.25 431	1.28 406	1.48 450	0.94 314	0.76 317	1.62 379	0.78 396	0.18 169	0.14 199	0.18 137	0.15 138	0.22 305	0.23 350

iResNet_ROB	0.77 369	0.30 275	0.99 404	0.57 353	0.36 282	0.83 357	0.36 156	2.33 567	1.58 532	1.27 404	1.30 381	1.25 412	0.84 358	1.65 384	0.79 402	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.27 410

DN-CSS_ROB	0.64 284	0.32 328	1.05 430	0.55 322	0.40 338	0.54 172	0.45 290	1.21 293	0.93 257	1.03 283	1.47 445	0.69 222	0.63 272	1.76 409	0.49 278	0.18 169	0.14 199	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.20 292

Hybrid-DGEV-2	0.65 292	0.31 311	0.73 275	0.60 384	0.37 301	1.08 428	0.28 76	1.45 354	1.40 503	1.32 435	0.85 205	1.03 353	1.01 440	1.05 237	0.48 269	0.18 169	0.15 260	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.15 122

MultiAttention	4.51 605	0.33 351	0.82 333	0.73 503	0.45 379	30.98 637	4.50 620	2.18 552	1.40 503	1.61 515	2.41 557	2.43 564	0.70 295	38.42 640	1.36 501	0.22 321	0.15 260	0.29 438	0.30 483	0.47 518	0.43 511

water-stereo	0.39 89	0.20 19	0.48 88	0.44 110	0.27 107	0.50 134	0.26 62	0.92 163	0.51 100	0.53 152	0.78 187	0.55 160	0.49 188	0.42 12	0.42 215	0.16 74	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.16 82	0.15 122

depthmonostereo	0.41 109	0.23 86	0.53 127	0.47 149	0.23 33	0.61 217	0.35 140	1.00 202	0.76 200	0.48 122	0.65 147	0.47 112	0.49 188	0.67 106	0.37 163	0.16 74	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.16 82	0.15 122

xyz-stereo-finetune2	0.58 247	0.27 195	0.57 164	0.40 54	0.24 49	1.09 434	0.32 109	0.79 109	0.53 112	0.65 183	1.07 280	0.58 181	0.80 337	2.47 479	0.80 406	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.16 82	0.17 193

xyz-stereo-finetune	0.48 162	0.25 136	0.54 135	0.42 73	0.23 33	0.80 340	0.42 238	0.80 117	0.80 214	0.61 175	0.62 137	0.54 155	0.43 132	1.70 396	0.58 324	0.15 49	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.15 122

RAStereo	0.34 58	0.21 40	0.66 219	0.47 149	0.27 107	0.26 6	0.29 81	0.69 73	0.63 140	0.32 34	0.42 54	0.45 101	0.31 54	0.45 18	0.34 129	0.17 122	0.15 260	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.13 47

gcap-zeroshot	0.53 191	0.28 220	0.89 371	0.49 197	0.28 132	0.76 312	0.37 178	1.34 324	0.73 188	0.89 237	0.67 152	1.35 439	0.51 200	0.79 148	0.33 114	0.18 169	0.15 260	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

AE-Stereo	0.49 170	0.27 195	0.67 224	0.60 384	0.39 328	0.67 263	0.46 297	1.18 280	1.09 334	0.47 114	0.75 180	0.69 222	0.47 163	0.59 69	0.40 193	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.19 197	0.15 122

plain	0.46 148	0.27 195	1.01 414	0.50 209	0.40 338	0.35 32	0.37 178	0.87 143	0.56 119	0.43 91	0.76 182	0.42 87	0.40 115	1.13 260	0.45 243	0.21 292	0.15 260	0.24 338	0.19 252	0.24 346	0.16 160

UniTT-Stereo	0.36 70	0.23 86	0.59 177	0.48 177	0.36 282	0.40 51	0.32 109	0.53 14	0.49 86	0.54 156	0.55 117	0.36 68	0.31 54	0.58 68	0.51 289	0.20 259	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.19 197	0.15 122

TestStereo1	0.63 272	0.28 220	0.75 296	0.76 514	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

RAFT_CTSACE	0.63 272	0.26 162	0.88 365	0.55 322	0.51 421	0.71 288	0.44 270	0.80 117	0.97 274	0.97 258	1.84 518	1.18 395	0.68 287	1.47 351	0.36 151	0.16 74	0.15 260	0.21 245	0.20 288	0.20 236	0.14 82

SA-5K	0.63 272	0.28 220	0.75 296	0.76 514	0.31 203	0.48 108	0.43 256	1.30 317	1.21 413	0.97 258	1.31 387	0.64 205	0.77 320	1.75 404	0.42 215	0.20 259	0.15 260	0.22 278	0.18 227	0.21 281	0.17 193

SA	0.66 301	0.30 275	0.82 333	0.61 399	0.30 177	0.58 197	0.38 188	1.44 349	1.30 457	0.96 255	1.36 410	0.66 212	0.95 411	1.85 419	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.25 377	0.23 385	0.21 281	0.17 193

CIPLG	0.62 265	0.33 351	0.96 398	0.58 359	0.50 409	0.75 305	0.48 317	1.05 228	0.96 267	1.40 469	1.57 474	0.64 205	0.48 177	0.89 186	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

IPLGR_C	0.62 265	0.33 351	0.99 404	0.58 359	0.49 402	0.76 312	0.48 317	1.10 254	0.96 267	1.40 469	1.56 470	0.62 199	0.48 177	0.80 151	0.71 373	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.21 312

IPLGR	0.58 247	0.27 195	1.14 459	0.48 177	0.28 132	0.65 250	0.33 120	1.22 301	1.13 359	1.18 362	1.05 274	0.69 222	0.66 285	0.96 205	0.52 296	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.18 219

ACRE	0.61 261	0.33 351	1.01 414	0.58 359	0.49 402	0.75 305	0.47 305	1.06 241	0.95 262	1.37 456	1.55 466	0.62 199	0.46 153	0.83 162	0.70 367	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.16 180	0.18 153	0.21 312

CrosDoStereo	1.58 535	0.24 108	0.72 263	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 625	1.10 254	0.98 279	1.34 448	1.75 508	1.00 340	1.89 561	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

TRStereo	0.60 255	0.60 516	0.97 400	0.74 507	0.67 494	0.46 93	0.38 188	1.85 473	0.89 240	0.79 212	0.80 198	0.88 289	0.39 110	1.10 251	0.41 202	0.23 348	0.15 260	0.23 318	0.24 398	0.17 115	0.15 122

PSM-softLoss	0.78 376	0.31 311	0.77 313	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

KMStereo	0.78 376	0.31 311	0.77 313	0.58 359	0.32 225	0.56 189	0.40 217	1.18 280	0.70 178	1.24 392	1.07 280	0.83 267	0.52 206	5.36 550	0.53 303	0.24 365	0.15 260	0.25 377	0.22 362	0.20 236	0.25 376

DeepStereo_LL	1.58 535	0.24 108	0.72 263	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 625	1.10 254	0.98 279	1.34 448	1.75 508	1.00 340	1.89 561	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

DEmStereo	0.97 443	0.23 86	0.79 324	0.47 149	0.32 225	1.04 421	0.56 386	0.93 172	0.89 240	1.39 468	2.14 545	1.02 349	2.07 572	5.64 561	0.77 394	0.17 122	0.15 260	0.20 208	0.20 288	0.18 153	0.20 292

AnonymousM	0.59 252	1.11 573	0.41 37	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.47 305	1.05 228	0.64 145	0.98 262	0.63 140	0.67 215	0.43 132	0.59 69	0.41 202	0.20 259	0.15 260	1.84 597	0.84 586	0.14 30	0.13 47

CroCo-Stereo	0.40 101	0.31 311	0.73 275	0.58 359	0.27 107	0.26 6	0.33 120	0.95 183	0.81 217	0.42 85	0.47 78	0.65 208	0.47 163	0.39 7	0.34 129	0.18 169	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.19 197	0.16 160
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
TestStereo	0.64 284	0.39 424	0.71 257	0.51 242	0.27 107	0.56 189	0.42 238	1.03 214	0.91 249	0.80 214	1.00 245	0.68 217	0.52 206	3.25 508	0.45 243	0.22 321	0.15 260	0.24 338	0.18 227	0.27 385	0.16 160

XX-TBD	0.46 148	0.70 536	0.35 3	0.79 521	0.25 70	0.58 197	0.26 62	0.69 73	1.27 442	0.76 201	1.00 245	0.45 101	0.33 67	0.47 30	0.37 163	0.19 218	0.15 260	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82

raftrobust	0.52 180	0.25 136	0.56 153	0.65 443	0.52 433	0.49 120	0.34 131	0.98 196	0.91 249	1.30 421	0.87 211	0.63 202	0.81 341	0.78 144	0.41 202	0.19 218	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.16 160

RALAANet	0.60 255	0.33 351	0.87 357	0.62 410	0.50 409	0.69 276	0.31 99	1.21 293	1.06 315	1.09 298	1.16 331	0.88 289	0.46 153	1.22 280	0.42 215	0.19 218	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.27 385	0.17 193

GMStereo	0.55 223	0.45 455	0.94 388	0.50 209	0.32 225	0.64 234	0.43 256	1.00 202	1.40 503	0.82 222	0.73 174	0.51 137	0.45 146	0.85 172	0.55 313	0.24 365	0.15 260	0.20 208	0.21 333	0.31 434	0.24 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.60 255	0.28 220	0.63 194	0.54 298	0.33 246	0.83 357	0.38 188	1.27 311	1.07 320	1.00 270	0.86 207	0.99 339	0.85 361	0.96 205	0.68 363	0.22 321	0.15 260	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.23 350

DIP-Stereo	0.62 265	0.30 275	0.83 338	0.48 177	0.36 282	0.95 395	0.33 120	2.37 573	0.67 165	1.25 397	1.00 245	0.68 217	0.51 200	0.91 189	0.61 339	0.18 169	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.19 197	0.19 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 240	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 515	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193

RAFT-Stereo	0.57 240	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 515	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.70 320	0.43 445	0.75 296	0.73 503	0.37 301	0.92 387	0.53 354	1.85 473	1.18 394	1.12 314	1.23 355	1.07 364	0.65 282	0.96 205	0.63 346	0.31 469	0.15 260	0.32 472	0.21 333	0.29 415	0.22 330
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.
iResNetv2_ROB	0.80 383	0.37 412	1.71 532	0.56 336	0.37 301	0.94 392	0.64 427	1.73 428	1.34 472	1.23 385	1.42 426	1.26 416	0.92 392	1.85 419	0.56 317	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.14 114	0.24 346	0.19 260

pmcnn	2.37 578	0.42 442	2.71 576	0.63 420	0.43 362	1.54 505	1.19 548	2.01 517	1.53 527	2.64 581	7.60 610	18.07 631	1.45 523	3.44 515	2.78 565	0.18 169	0.15 260	0.15 35	0.12 51	0.20 236	0.18 219

DispViT+	0.33 53	0.30 275	0.55 146	0.43 81	0.36 282	0.42 65	0.25 50	0.64 54	0.55 116	0.36 51	0.31 27	0.29 39	0.26 26	0.53 46	0.41 202	0.24 365	0.16 299	0.16 69	0.13 84	0.20 236	0.14 82

Select-FE	0.74 352	0.39 424	1.56 520	0.55 322	0.46 391	0.40 51	0.22 26	1.86 476	0.68 172	1.05 287	1.31 387	1.82 521	1.74 549	1.11 254	0.38 174	0.21 292	0.16 299	0.21 245	0.25 412	0.19 197	0.31 451

DFGA-Net	0.72 329	0.40 431	1.40 493	0.52 263	0.45 379	0.83 357	0.44 270	1.28 315	1.08 326	0.99 265	1.19 343	0.70 225	0.55 223	2.14 447	1.16 474	0.18 169	0.16 299	0.24 338	0.23 385	0.27 385	0.25 376

MM-Stereo_test1	0.49 170	0.24 108	0.56 153	0.51 242	0.30 177	0.50 134	0.54 360	0.91 160	1.03 301	0.84 227	0.69 160	0.54 155	0.60 252	1.16 267	0.33 114	0.18 169	0.16 299	0.20 208	0.17 206	0.19 197	0.15 122

model_zeroshot	0.48 162	0.29 255	0.86 346	0.51 242	0.36 282	0.69 276	0.37 178	1.12 263	0.62 136	0.85 232	0.84 203	0.66 212	0.37 99	0.73 125	0.34 129	0.20 259	0.16 299	0.19 166	0.16 180	0.17 115	0.16 160

H2IRNET	0.56 232	0.26 162	0.66 219	0.47 149	0.35 268	0.41 57	0.26 62	0.92 163	1.17 387	0.61 175	1.28 377	1.08 365	0.86 369	0.99 220	0.63 346	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.25 412	0.21 281	0.18 219

MGS-Stereo	0.42 113	0.26 162	0.58 170	0.44 110	0.28 132	0.50 134	0.34 131	0.57 30	0.83 223	0.46 109	1.31 387	0.52 145	0.33 67	0.65 102	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.18 137	0.15 138	0.17 115	0.16 160

MyStereo07	0.48 162	0.29 255	0.50 104	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.05 228	0.51 100	0.48 122	0.53 107	0.43 90	0.55 223	1.30 301	0.34 129	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

MyStereo06	0.61 261	0.28 220	0.95 392	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.78 450	0.67 165	1.03 283	1.12 309	1.13 387	0.56 229	0.78 144	0.41 202	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

MyStereo05	0.66 301	0.28 220	1.07 439	0.56 336	0.46 391	0.61 217	0.73 455	1.34 324	1.41 509	1.15 338	0.91 218	0.77 241	0.80 337	1.41 340	0.63 346	0.17 122	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.20 292

MyStereo04	0.67 310	0.29 255	1.07 439	0.55 322	0.45 379	0.59 204	0.79 471	1.50 365	1.40 503	0.91 243	0.91 218	0.74 232	0.86 369	1.52 358	0.62 342	0.17 122	0.16 299	0.24 338	0.20 288	0.23 331	0.20 292

CoDeX	0.73 347	0.29 255	0.93 384	0.54 298	0.36 282	1.14 440	0.61 417	2.34 570	1.17 387	1.16 348	1.25 361	0.91 301	0.87 374	1.33 310	0.64 350	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.18 219

MaDis-Stereo	0.36 70	0.25 136	0.58 170	0.44 110	0.34 264	0.30 16	0.30 91	0.72 84	0.50 91	0.37 59	0.36 39	0.58 181	0.49 188	0.52 44	0.36 151	0.19 218	0.16 299	0.19 166	0.15 138	0.18 153	0.14 82

MIF-Stereo (partial)	0.45 141	0.25 136	0.70 246	0.50 209	0.52 433	0.35 32	0.26 62	0.91 160	0.59 132	0.45 104	0.71 168	0.51 137	0.51 200	1.11 254	0.45 243	0.20 259	0.16 299	0.23 318	0.20 288	0.24 346	0.18 219

EKT-Stereo	0.53 191	0.30 275	0.73 275	0.58 359	0.60 472	0.51 151	0.48 317	0.94 178	0.90 244	0.71 194	0.88 213	0.77 241	0.43 132	1.07 243	0.40 193	0.22 321	0.16 299	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.22 330

MIM_Stereo	0.57 240	0.24 108	0.92 382	0.46 135	0.30 177	0.54 172	0.28 76	1.27 311	0.75 191	1.00 270	1.16 331	0.93 311	0.53 212	1.45 345	0.61 339	0.16 74	0.16 299	0.20 208	0.19 252	0.17 115	0.14 82

PCWNet_CMD	0.66 301	0.32 328	0.88 365	0.49 197	0.37 301	0.78 325	0.40 217	1.42 342	1.31 461	1.16 348	1.31 387	1.25 412	0.62 267	0.89 186	0.57 320	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.19 252	0.40 487	0.25 376

LL-Strereo2	0.52 180	0.33 351	0.69 240	0.52 263	0.37 301	0.70 283	0.30 91	1.13 267	0.67 165	0.94 251	0.78 187	0.91 301	0.42 124	1.05 237	0.42 215	0.17 122	0.16 299	0.29 438	0.25 412	0.21 281	0.16 160

DCRE	0.82 394	0.26 162	0.70 246	0.58 359	0.44 371	0.54 172	0.48 317	0.95 183	0.78 209	0.78 209	7.33 609	0.86 281	0.52 206	0.76 136	0.41 202	0.16 74	0.16 299	0.19 166	0.17 206	0.18 153	0.17 193

anonymousa	0.72 329	0.27 195	0.75 296	0.47 149	0.63 482	1.43 495	0.45 290	1.24 307	0.89 240	1.28 406	1.75 508	1.62 489	1.13 474	0.69 108	0.59 327	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.25 412	0.20 236	0.18 219

IER	0.70 320	0.31 311	1.02 421	0.48 177	0.52 433	1.34 479	0.51 335	1.17 275	0.99 286	1.23 385	1.34 403	1.12 382	1.11 467	0.99 220	0.71 373	0.20 259	0.16 299	0.21 245	0.21 333	0.20 236	0.19 260

DAS	0.84 405	0.34 375	1.03 425	0.64 429	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 538	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.83 492	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

SepStereo	0.82 394	0.34 375	1.03 425	0.64 429	0.69 502	0.77 320	0.63 425	1.54 382	1.20 407	1.79 538	1.55 466	0.95 323	1.04 450	2.30 464	0.60 335	0.21 292	0.16 299	0.25 377	0.18 227	0.27 385	0.22 330

FTStereo	0.91 427	0.26 162	0.56 153	0.54 298	0.33 246	0.66 259	1.87 588	1.00 202	0.75 191	1.75 532	4.15 587	1.04 357	1.65 542	1.57 370	0.46 257	0.19 218	0.16 299	0.23 318	0.21 333	0.18 153	0.63 559

ASMatch	0.88 419	0.26 162	0.69 240	0.51 242	0.35 268	0.48 108	0.37 178	1.12 263	0.92 255	1.10 306	3.28 577	0.96 329	0.98 428	4.90 541	0.49 278	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.19 252	0.19 197	0.27 410

CFNet_pseudo	0.66 301	0.32 328	0.86 346	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.24 408	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.33 481	0.19 252	0.36 466	0.25 376

RALCasStereoNet	0.54 207	0.30 275	0.66 219	0.59 372	0.51 421	0.61 217	0.52 346	0.94 178	0.93 257	0.70 192	1.01 251	0.78 245	0.44 142	1.33 310	0.47 264	0.20 259	0.16 299	0.18 137	0.16 180	0.20 236	0.19 260

MSMDNet	0.66 301	0.32 328	0.87 357	0.49 197	0.37 301	0.79 331	0.40 217	1.43 348	1.31 461	1.15 338	1.31 387	1.24 408	0.63 272	0.88 181	0.57 320	0.21 292	0.16 299	0.26 396	0.19 252	0.39 483	0.24 364

ccs_rob	0.66 301	0.33 351	0.86 346	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.23 406	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.35 499	0.20 288	0.37 470	0.25 376

HSM	1.19 499	0.32 328	0.65 208	0.57 353	0.38 318	1.23 462	0.59 410	2.25 560	1.19 402	1.30 421	1.25 361	1.94 535	1.03 448	9.32 613	0.71 373	0.22 321	0.16 299	0.20 208	0.16 180	0.21 281	0.21 312

StereoDRNet-Refined	0.80 383	0.41 438	0.88 365	0.62 410	0.42 351	1.33 477	0.48 317	1.52 373	1.17 387	1.45 480	1.44 435	1.44 456	0.90 386	1.26 291	1.24 483	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.24 398	0.25 359	0.28 422
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DStereoRT	1.36 514	0.32 328	1.41 498	0.67 461	0.50 409	2.07 553	0.60 414	1.44 349	0.91 249	1.37 456	1.44 435	0.73 231	1.30 507	6.39 575	0.90 431	0.23 348	0.17 330	4.29 625	1.94 615	0.24 346	0.20 292

MSAF-DinoV2	1.97 565	0.80 549	10.38 612	0.86 546	0.48 398	1.39 487	0.97 518	2.55 584	1.72 545	1.53 497	1.65 492	3.59 587	2.20 578	5.39 554	3.94 584	0.27 432	0.17 330	0.26 396	0.28 462	0.47 518	0.46 519

coex_refinement	0.80 383	0.28 220	0.73 275	0.70 483	0.51 421	0.95 395	0.60 414	1.78 450	1.23 422	1.36 453	1.37 412	1.82 521	0.81 341	1.32 306	1.13 471	0.26 416	0.17 330	0.19 166	0.20 288	0.24 346	0.25 376

MM-Stereo_test3	0.50 176	0.24 108	0.54 135	0.54 298	0.74 515	0.49 120	0.53 354	1.09 251	1.05 311	0.62 178	0.95 226	0.61 195	0.42 124	0.77 139	0.38 174	0.20 259	0.17 330	0.20 208	0.16 180	0.18 153	0.18 219

AIO-test2	0.57 240	0.28 220	0.63 194	0.61 399	0.58 461	0.79 331	0.51 335	1.18 280	1.40 503	0.63 179	1.15 326	0.51 137	0.43 132	1.09 248	0.35 139	0.21 292	0.17 330	0.26 396	0.30 483	0.20 236	0.19 260

AIO-test1	0.56 232	0.25 136	0.55 146	0.64 429	0.78 530	0.80 340	0.36 156	1.18 280	1.34 472	0.57 161	0.88 213	0.61 195	0.50 194	1.12 258	0.35 139	0.17 122	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.18 153	0.23 350

rvit_stereo_ft	0.47 156	0.35 395	0.87 357	0.67 461	0.42 351	0.40 51	0.59 410	0.81 122	0.74 190	0.46 109	0.55 117	0.57 175	0.49 188	0.65 102	0.50 284	0.25 393	0.17 330	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.17 193

DispNO	0.93 432	0.30 275	1.34 490	0.55 322	0.55 446	0.89 373	0.49 327	1.48 359	1.21 413	1.17 357	1.27 371	1.19 396	0.90 386	5.23 547	0.74 380	0.22 321	0.17 330	0.24 338	0.21 333	0.19 197	0.20 292

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 148	0.36 405	0.71 257	0.47 149	0.36 282	0.67 263	0.35 140	0.78 104	1.12 347	0.61 175	0.62 137	0.39 82	0.39 110	0.71 116	0.39 185	0.20 259	0.17 330	0.22 278	0.18 227	0.23 331	0.19 260

GMStereo_Zeroshot	0.67 310	0.61 518	1.01 414	0.64 429	0.37 301	0.84 366	0.35 140	1.05 228	1.12 347	1.12 314	1.06 276	1.27 420	0.54 217	1.19 275	0.59 327	0.32 476	0.17 330	0.31 457	0.18 227	0.52 534	0.22 330

BUS	0.74 352	0.32 328	0.68 228	0.54 298	0.44 371	2.34 566	0.42 238	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.03 353	0.62 267	0.91 189	0.70 367	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

BSDual-CNN	0.71 327	0.32 328	0.68 228	0.54 298	0.44 371	1.27 467	0.65 429	2.16 544	0.98 279	1.20 370	1.11 302	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

hknet	0.77 369	0.32 328	0.95 392	0.54 298	0.38 318	1.27 467	0.65 429	2.16 544	1.07 320	1.20 370	1.11 302	1.59 485	0.81 341	1.37 323	0.66 356	0.22 321	0.17 330	0.25 377	0.22 362	0.22 305	0.22 330

PFNet+	0.59 252	0.28 220	0.77 313	0.53 282	0.30 177	0.59 204	0.31 99	0.92 163	1.14 362	1.33 444	1.10 296	0.79 249	0.57 239	1.31 302	0.49 278	0.25 393	0.17 330	0.28 427	0.26 430	0.21 281	0.25 376

LMCR-Stereo	0.82 394	0.46 457	0.88 365	0.75 511	0.43 362	1.33 477	0.56 386	2.43 578	0.98 279	1.53 497	1.49 452	0.74 232	1.00 438	1.63 381	0.89 428	0.28 446	0.17 330	0.22 278	0.17 206	0.29 415	0.20 292

sAnonymous2	0.55 223	0.56 498	1.46 510	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 569	0.56 546

CroCo_RVC	0.55 223	0.56 498	1.46 510	0.60 384	0.51 421	0.48 108	0.52 346	0.79 109	0.68 172	0.50 140	0.67 152	0.46 105	0.62 267	0.59 69	0.40 193	0.22 321	0.17 330	0.22 278	0.21 333	0.86 569	0.56 546

SFCPSM	0.70 320	0.28 220	1.02 421	0.51 242	0.38 318	1.37 482	0.66 434	2.00 513	1.03 301	1.17 357	1.21 349	0.82 260	0.78 327	1.03 229	0.53 303	0.21 292	0.17 330	0.22 278	0.24 398	0.21 281	0.19 260

UNet	0.83 400	0.34 375	1.31 482	0.58 359	0.74 515	1.58 509	0.49 327	1.41 340	1.04 306	1.21 374	1.08 285	1.54 477	1.12 470	1.65 384	1.09 462	0.23 348	0.17 330	0.25 377	0.20 288	0.25 359	0.22 330

RASNet	1.12 485	0.30 275	0.91 378	0.66 449	0.77 528	0.97 405	0.57 397	1.37 330	1.35 481	1.02 279	1.34 403	2.11 550	1.43 519	7.09 591	1.39 506	0.19 218	0.17 330	0.17 100	0.19 252	0.18 153	0.16 160

HSM-Net_RVC	0.87 418	0.29 255	0.53 127	0.53 282	0.30 177	1.15 446	0.55 378	3.57 599	1.28 447	1.53 497	1.74 505	1.68 503	0.93 401	1.49 353	0.77 394	0.22 321	0.17 330	0.19 166	0.18 227	0.20 236	0.19 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.96 437	0.36 405	1.01 414	0.62 410	0.42 351	0.99 411	0.47 305	1.90 488	1.32 465	0.99 265	1.39 421	1.10 377	0.86 369	5.58 560	0.79 402	0.23 348	0.17 330	0.28 427	0.27 441	0.26 371	0.21 312

AANet_RVC	1.16 496	0.52 483	1.49 517	0.65 443	0.45 379	0.75 305	0.69 446	1.42 342	1.55 530	1.34 448	1.87 523	1.53 476	0.78 327	7.43 597	1.38 503	0.25 393	0.17 330	0.19 166	0.16 180	0.22 305	0.26 400

FlowAnything_test	0.39 89	0.26 162	0.61 185	0.59 372	0.33 246	0.62 226	0.36 156	0.62 49	0.40 54	0.45 104	0.36 39	0.45 101	0.37 99	0.53 46	0.48 269	0.24 365	0.18 353	0.28 427	0.33 508	0.21 281	0.19 260

S2M2_XL	0.24 2	0.24 108	0.39 24	0.34 3	0.24 49	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 49	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 26	0.20 259	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.18 153	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	1.14 490	0.27 195	0.95 392	0.53 282	0.42 351	0.70 283	0.72 454	0.95 183	1.32 465	0.98 262	1.48 450	1.78 517	0.87 374	9.65 618	0.87 424	0.21 292	0.18 353	0.30 451	0.24 398	0.19 197	0.16 160

test_sample2	0.62 265	0.29 255	0.74 292	0.50 209	0.28 132	0.80 340	0.61 417	1.61 400	1.00 291	0.88 236	0.99 241	0.94 314	0.83 354	1.16 267	0.51 289	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.22 330

test_sample1	0.61 261	0.29 255	0.75 296	0.50 209	0.31 203	0.76 312	0.48 317	1.59 393	0.84 226	0.90 239	0.94 225	0.88 289	0.95 411	1.16 267	0.67 359	0.22 321	0.18 353	0.20 208	0.19 252	0.21 281	0.21 312

mmm	0.63 272	0.35 395	0.72 263	0.51 242	0.30 177	0.86 370	0.54 360	1.59 393	0.86 228	1.07 291	1.38 417	0.79 249	0.75 309	0.91 189	0.58 324	0.22 321	0.18 353	0.29 438	0.25 412	0.25 359	0.23 350

11t1	0.52 180	0.28 220	0.68 228	0.51 242	0.28 132	0.83 357	0.39 203	1.22 301	0.63 140	0.84 227	0.74 178	0.68 217	0.68 287	0.91 189	0.57 320	0.21 292	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.20 236	0.21 312

LL-Strereo	1.33 511	0.39 424	1.38 492	0.61 399	0.61 475	0.75 305	0.66 434	1.63 406	1.17 387	1.56 507	1.60 479	2.03 546	2.12 574	9.72 619	0.97 445	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.23 385	0.22 305	0.25 376

CBFPSM	0.92 429	0.33 351	1.86 544	0.49 197	0.38 318	1.75 523	0.84 484	1.39 337	1.12 347	1.09 298	0.99 241	2.37 560	1.66 546	1.32 306	1.42 515	0.19 218	0.18 353	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.33 464

CroCo-Stereo Lap2	0.44 132	0.34 375	0.77 313	0.61 399	0.79 533	0.28 12	0.35 140	0.75 94	0.71 182	0.38 67	0.50 94	0.72 229	0.55 223	0.57 65	0.47 264	0.17 122	0.18 353	0.19 166	0.16 180	0.21 281	0.20 292

dd	0.59 252	0.48 466	0.97 400	0.55 322	0.32 225	0.64 234	0.47 305	1.02 209	1.34 472	0.78 209	0.86 207	0.58 181	0.54 217	1.01 225	0.86 423	0.28 446	0.18 353	0.26 396	0.19 252	0.32 443	0.24 364

GwcNet-ADL	0.64 284	0.31 311	0.79 324	0.56 336	0.41 346	0.60 211	0.58 401	1.41 340	1.26 436	1.08 292	1.13 314	0.91 301	0.60 252	1.04 235	0.78 396	0.27 432	0.18 353	0.18 137	0.18 227	0.25 359	0.29 428

GANet-ADL	0.60 255	0.35 395	0.72 263	0.64 429	0.40 338	0.68 270	0.51 335	1.49 361	1.12 347	0.95 253	1.08 285	0.91 301	0.57 239	0.76 136	0.55 313	0.26 416	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.23 331	0.25 376

RAFT	0.64 284	0.30 275	0.73 275	0.59 372	0.33 246	0.68 270	0.58 401	1.04 220	0.76 200	1.08 292	1.19 343	1.65 500	0.93 401	1.06 239	0.56 317	0.21 292	0.18 353	0.27 412	0.24 398	0.22 305	0.17 193

MMNet	0.84 405	0.32 328	1.09 446	0.60 384	0.59 469	1.85 538	0.49 327	1.51 371	1.27 442	1.37 456	1.15 326	1.26 416	1.18 482	1.67 389	1.22 481	0.19 218	0.18 353	0.23 318	0.22 362	0.25 359	0.21 312

cf-r	0.73 347	0.30 275	0.77 313	0.55 322	0.63 482	0.78 325	0.48 317	1.79 456	1.15 374	1.13 329	1.26 368	1.43 451	0.87 374	1.40 338	0.85 421	0.25 393	0.18 353	0.22 278	0.23 385	0.19 197	0.19 260

GwcNet-RSSM	0.77 369	0.32 328	1.01 414	0.62 410	0.54 440	0.78 325	0.51 335	1.73 428	1.20 407	1.09 298	1.37 412	1.46 461	0.85 361	1.53 362	1.09 462	0.25 393	0.18 353	0.23 318	0.24 398	0.20 236	0.19 260

DISCO	1.03 466	0.34 375	1.11 451	0.69 477	0.45 379	2.07 553	0.84 484	2.13 535	1.50 522	1.15 338	1.33 396	2.40 562	1.07 461	2.60 484	1.51 527	0.23 348	0.18 353	0.22 278	0.20 288	0.31 434	0.27 410

WQFJX	0.51 178	0.27 195	0.52 120	0.46 135	0.87 553	0.75 305	0.39 203	1.29 316	0.77 205	0.53 152	0.52 101	0.55 160	0.55 223	0.95 204	0.60 335	0.17 122	0.19 371	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.18 219

NLSM1	0.49 170	0.25 136	0.55 146	0.48 177	1.08 569	0.83 357	0.31 99	0.83 132	0.66 163	0.51 148	0.76 182	0.47 112	0.48 177	0.98 215	0.55 313	0.18 169	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.20 236	0.15 122

FACV-RUCA	0.63 272	0.34 375	0.82 333	0.62 410	0.65 487	0.81 349	0.41 234	1.44 349	1.07 320	0.86 234	1.14 318	0.61 195	0.69 290	0.80 151	0.53 303	0.28 446	0.19 371	0.47 541	0.21 333	0.35 459	0.25 376

mmx	1.39 519	0.33 351	0.85 340	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 601	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

xxx	1.39 519	0.33 351	0.85 340	0.53 282	0.37 301	0.74 300	0.56 386	2.13 535	1.37 489	1.15 338	1.45 438	1.06 359	0.82 346	7.22 592	7.61 601	0.24 365	0.19 371	0.31 457	0.27 441	0.30 425	0.25 376

CASS	0.65 292	0.34 375	0.72 263	0.56 336	0.27 107	0.78 325	0.42 238	1.59 393	0.86 228	1.30 421	1.25 361	0.87 285	0.84 358	0.84 167	0.54 309	0.35 502	0.19 371	0.26 396	0.21 333	0.28 404	0.42 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.66 301	0.33 351	1.23 469	0.51 242	0.33 246	0.86 370	0.68 442	1.10 254	0.97 274	0.84 227	1.08 285	1.25 412	0.94 406	1.01 225	0.74 380	0.19 218	0.19 371	0.24 338	0.24 398	0.27 385	0.23 350

x	0.54 207	0.31 311	0.61 185	0.47 149	0.30 177	0.67 263	0.47 305	1.53 379	0.79 213	0.81 218	0.83 201	0.78 245	0.70 295	0.70 112	0.62 342	0.21 292	0.19 371	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.20 292

psmg	0.72 329	0.32 328	0.68 228	0.50 209	0.44 371	1.48 499	0.75 460	1.94 501	0.98 279	1.21 374	1.33 396	1.12 382	0.74 307	0.91 189	0.66 356	0.24 365	0.19 371	0.25 377	0.25 412	0.23 331	0.22 330

UDGNet	0.72 329	1.17 579	0.80 329	0.77 517	0.41 346	0.77 320	0.38 188	0.97 192	1.34 472	0.81 218	0.88 213	0.71 228	0.60 252	1.21 279	0.54 309	0.52 553	0.19 371	1.02 587	0.26 430	0.71 563	0.31 451

GEStereo_RVC	0.90 424	0.37 412	0.99 404	0.64 429	0.50 409	0.95 395	0.79 471	2.42 577	1.17 387	1.16 348	1.11 302	1.26 416	0.92 392	3.24 507	0.90 431	0.29 457	0.19 371	0.23 318	0.20 288	0.27 385	0.29 428

GES	0.66 301	0.34 375	0.90 375	0.59 372	0.38 318	0.94 392	0.57 397	2.11 534	0.86 228	1.02 279	1.11 302	0.66 212	0.79 331	0.99 220	0.61 339	0.27 432	0.19 371	0.20 208	0.20 288	0.21 281	0.30 441

HCRNet	0.70 320	0.39 424	0.73 275	0.60 384	0.59 469	0.76 312	0.35 140	1.22 301	1.13 359	1.02 279	0.99 241	1.02 349	0.76 317	2.19 455	0.70 367	0.28 446	0.19 371	0.28 427	0.23 385	0.25 359	0.23 350

ACVNet	0.63 272	0.31 311	0.54 135	0.54 298	0.36 282	0.80 340	0.46 297	1.37 330	1.07 320	0.93 246	1.30 381	1.08 365	0.85 361	0.80 151	0.94 436	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.18 219

acv_ft	0.75 361	0.31 311	0.95 392	0.70 483	0.86 551	1.24 463	0.53 354	1.44 349	1.07 320	1.24 392	1.30 381	1.08 365	0.92 392	0.80 151	1.34 497	0.21 292	0.19 371	0.21 245	0.18 227	0.21 281	0.18 219

GANet-RSSM	0.72 329	0.28 220	0.63 194	0.64 429	0.58 461	0.80 340	0.58 401	1.89 485	1.08 326	1.04 286	1.25 361	1.15 390	1.04 450	1.49 353	0.62 342	0.25 393	0.19 371	0.22 278	0.22 362	0.22 305	0.21 312

PSMNet-RSSM	0.72 329	0.30 275	0.61 185	0.63 420	0.42 351	0.73 295	0.56 386	1.92 495	1.10 341	1.09 298	1.37 412	1.22 401	0.98 428	1.28 296	0.72 376	0.27 432	0.19 371	0.27 412	0.29 474	0.24 346	0.24 364

DMCA	0.67 310	0.34 375	0.90 375	0.51 242	0.44 371	0.86 370	0.47 305	1.42 342	1.02 297	1.17 357	1.12 309	1.23 406	0.75 309	0.78 144	0.95 440	0.25 393	0.19 371	0.27 412	0.19 252	0.24 346	0.27 410

SuperB	2.53 584	0.59 508	18.45 620	0.69 477	0.50 409	1.87 540	0.88 496	1.67 416	2.39 577	1.50 492	1.42 426	1.14 389	1.15 476	4.28 528	5.07 590	0.24 365	0.19 371	0.22 278	0.19 252	7.86 628	0.34 469

LE_ROB	8.05 617	0.37 412	23.53 626	0.74 507	0.33 246	2.77 581	2.87 614	3.71 601	27.24 637	25.39 637	8.87 618	8.46 617	26.71 637	6.65 580	21.99 629	0.21 292	0.19 371	0.20 208	0.21 333	0.25 359	0.22 330

WQFJX1	0.57 240	0.26 162	0.54 135	0.48 177	0.72 507	0.68 270	0.47 305	2.46 580	0.71 182	0.54 156	0.50 94	0.53 150	0.51 200	1.36 321	0.60 335	0.18 169	0.20 391	0.20 208	0.16 180	0.20 236	0.20 292

NLCSM	0.52 180	0.28 220	0.55 146	0.52 263	0.74 515	0.72 290	0.46 297	0.96 190	0.65 160	0.63 179	0.51 98	0.48 118	0.61 261	1.32 306	0.70 367	0.19 218	0.20 391	0.21 245	0.18 227	0.22 305	0.20 292

G2L-Stereo	0.80 383	0.32 328	0.95 392	0.60 384	0.42 351	0.78 325	0.69 446	1.50 365	1.09 334	1.33 444	1.14 318	1.45 458	0.72 303	2.45 474	1.10 465	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.21 333	0.20 236	0.26 400

rvit_stereo_0081	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

rvit_stereo_0082	0.44 132	0.33 351	0.64 201	0.54 298	0.35 268	0.41 57	0.44 270	0.66 65	0.95 262	0.48 122	0.52 101	0.50 133	0.46 153	0.82 160	0.44 228	0.25 393	0.20 391	0.22 278	0.19 252	0.25 359	0.17 193

test_sample5	0.69 316	0.34 375	0.87 357	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.11 312	1.25 361	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

test_sample4	0.69 316	0.33 351	0.91 378	0.51 242	0.30 177	0.92 387	0.52 346	1.87 479	1.15 374	1.14 332	1.18 336	0.87 285	0.75 309	1.18 273	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.26 430	0.26 371	0.25 376

test_sample3	0.68 314	0.32 328	0.88 365	0.52 263	0.30 177	0.97 405	0.52 346	1.86 476	1.15 374	1.08 292	1.11 302	0.88 289	0.71 300	1.17 271	0.68 363	0.25 393	0.20 391	0.25 377	0.25 412	0.25 359	0.25 376

SMFormer	0.75 361	0.30 275	0.86 346	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.23 331	0.24 364

tta	0.75 361	0.30 275	0.86 346	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.82 413	0.24 365	0.20 391	0.22 278	0.21 333	0.18 153	0.18 219

qqq1	0.72 329	0.30 275	0.86 346	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

fff1	0.72 329	0.30 275	0.86 346	0.46 135	0.26 81	0.82 351	0.43 256	2.05 524	1.39 498	1.23 385	1.47 445	0.98 333	0.95 411	1.71 398	0.44 228	0.24 365	0.20 391	0.18 137	0.15 138	0.18 153	0.18 219

DualNet	0.70 320	0.34 375	0.87 357	0.52 263	0.30 177	0.84 366	0.54 360	1.83 468	1.14 362	1.14 332	1.33 396	0.88 289	0.78 327	1.23 282	0.65 351	0.26 416	0.20 391	0.27 412	0.27 441	0.27 385	0.26 400

CFNet_ucs	0.70 320	0.33 351	0.88 365	0.50 209	0.43 362	0.74 300	0.44 270	1.60 397	1.29 451	1.22 379	1.54 464	1.09 375	0.63 272	0.99 220	0.59 327	0.25 393	0.20 391	0.37 510	0.21 333	0.40 487	0.28 422

qqq	0.57 240	0.34 375	0.71 257	0.47 149	0.27 107	0.64 234	0.62 420	1.42 342	0.78 209	0.80 214	0.92 220	0.95 323	0.77 320	0.88 181	0.59 327	0.21 292	0.20 391	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.21 312

GLC_STEREO	0.39 89	0.25 136	0.41 37	0.54 298	0.23 33	0.48 108	0.30 91	0.73 87	0.58 123	0.52 151	0.73 174	0.51 137	0.31 54	0.64 92	0.42 215	0.17 122	0.20 391	0.23 318	0.19 252	0.21 281	0.17 193

ADLNet	0.85 409	0.36 405	0.89 371	0.85 544	0.72 507	1.24 463	0.76 463	1.82 463	1.36 485	1.52 495	1.35 409	1.27 420	0.99 436	1.23 282	1.15 473	0.27 432	0.20 391	0.26 396	0.25 412	0.28 404	0.30 441

222	1.61 540	0.29 255	0.67 224	0.56 336	0.29 152	1.06 425	0.42 238	2.17 550	1.31 461	1.31 431	1.52 458	0.92 309	0.94 406	1.76 409	17.65 626	0.24 365	0.20 391	0.21 245	0.19 252	0.22 305	0.23 350

test_xeample	1.45 525	0.28 220	0.65 208	0.51 242	0.28 132	0.94 392	0.59 410	2.14 539	1.29 451	1.24 392	1.51 457	0.88 289	0.86 369	1.46 347	15.10 622	0.22 321	0.20 391	0.22 278	0.20 288	0.22 305	0.22 330

CFNet-ft	0.72 329	0.32 328	0.54 135	0.66 449	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 481	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

ADCRef	1.35 513	0.55 494	2.37 567	0.72 495	0.77 528	1.94 545	0.78 468	1.91 492	1.27 442	1.57 511	1.59 478	1.36 441	1.41 517	1.54 364	7.53 600	0.23 348	0.20 391	0.32 472	0.30 483	0.29 415	0.29 428

CFNet_RVC	0.72 329	0.32 328	0.54 135	0.66 449	0.54 440	0.83 357	0.55 378	1.37 330	1.15 374	0.93 246	1.28 377	1.57 481	0.97 421	1.35 316	0.81 408	0.26 416	0.20 391	0.33 481	0.25 412	0.30 425	0.23 350

UCFNet_RVC	0.69 316	0.35 395	0.49 95	0.64 429	0.39 328	0.85 369	0.58 401	1.75 436	1.14 362	0.97 258	1.19 343	1.17 392	0.93 401	0.99 220	0.62 342	0.28 446	0.20 391	0.34 491	0.31 490	0.32 443	0.27 410

NVstereo2D	0.92 429	0.41 438	1.48 515	0.72 495	0.72 507	1.20 457	0.87 493	1.75 436	1.38 493	0.99 265	1.13 314	1.26 416	0.98 428	2.21 457	0.89 428	0.43 533	0.20 391	0.38 513	0.24 398	0.57 543	0.63 559

WQFJA1	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.11 260	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.71 116	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

NLMM1	0.56 232	0.27 195	0.60 181	0.47 149	0.74 515	0.68 270	0.43 256	1.83 468	1.04 306	0.59 171	0.62 137	0.51 137	0.47 163	1.33 310	0.57 320	0.18 169	0.21 415	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.15 122

NLMM	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.12 263	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.72 120	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

rvit_stereo_0081_aga	0.44 132	0.34 375	0.73 275	0.51 242	0.41 346	0.50 134	0.40 217	0.81 122	0.57 121	0.58 163	0.56 120	0.53 150	0.43 132	0.66 104	0.40 193	0.26 416	0.21 415	0.22 278	0.20 288	0.26 371	0.18 219

rvit_stereo_0080	0.44 132	0.32 328	0.71 257	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

test_sample6	0.71 327	0.34 375	0.87 357	0.52 263	0.30 177	0.82 351	0.58 401	1.79 456	1.15 374	1.14 332	1.33 396	0.91 301	0.79 331	1.31 302	0.74 380	0.27 432	0.21 415	0.27 412	0.29 474	0.28 404	0.27 410

1111x	1.70 548	0.29 255	0.86 346	0.51 242	0.27 107	1.01 414	0.68 442	2.22 557	1.28 447	1.13 329	1.40 423	1.21 399	1.10 466	5.53 557	15.20 623	0.22 321	0.21 415	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.22 330

whm_eth	0.44 132	0.32 328	0.71 257	0.47 149	0.36 282	0.42 65	0.55 378	0.82 127	0.68 172	0.50 140	0.60 133	0.55 160	0.47 163	0.59 69	0.44 228	0.26 416	0.21 415	0.20 208	0.20 288	0.31 434	0.19 260

gwcnet-sp	0.74 352	0.33 351	1.44 503	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 421	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

scenet	0.74 352	0.33 351	1.44 503	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 421	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

ssnet	0.74 352	0.33 351	1.44 503	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 421	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

AACVNet	0.86 414	0.35 395	0.79 324	0.82 535	0.39 328	0.76 312	0.49 327	1.61 400	0.81 217	1.08 292	1.33 396	1.30 427	0.93 401	4.34 529	0.74 380	0.25 393	0.21 415	0.28 427	0.22 362	0.29 415	0.25 376

ADLNet2	0.88 419	0.34 375	1.17 463	0.77 517	0.64 485	1.12 438	0.76 463	1.74 433	1.24 428	1.21 374	1.65 492	1.71 507	1.05 454	1.67 389	1.17 477	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.22 362	0.26 371	0.29 428

ICVP	0.63 272	0.33 351	0.57 164	0.61 399	0.40 338	0.80 340	0.58 401	1.61 400	0.89 240	0.90 239	1.24 357	0.88 289	0.73 305	0.72 120	0.88 425	0.29 457	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.24 346	0.27 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.51 529	0.28 220	0.68 228	0.54 298	0.28 132	1.16 448	0.44 270	2.19 553	1.29 451	1.09 298	1.36 410	1.22 401	0.85 361	1.79 412	15.70 625	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.20 288	0.22 305	0.23 350

delet	0.85 409	0.32 328	0.95 392	0.65 443	0.66 490	1.64 515	0.84 484	1.75 436	1.35 481	1.32 435	1.30 381	1.30 427	0.88 379	1.68 394	1.10 465	0.21 292	0.21 415	0.24 338	0.24 398	0.21 281	0.21 312

DMCA-RVC	0.74 352	0.40 431	1.27 478	0.66 449	0.49 402	0.77 320	0.47 305	1.35 327	1.01 294	1.53 497	1.01 251	1.29 426	0.82 346	1.31 302	0.78 396	0.27 432	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.32 443	0.24 364

ADCP+	1.99 567	0.48 466	7.73 603	0.66 449	0.91 556	2.30 564	1.05 532	1.82 463	1.34 472	1.54 503	1.32 394	1.74 511	1.61 539	2.17 450	13.37 618	0.24 365	0.21 415	0.32 472	0.28 462	0.37 470	0.29 428

RYNet	1.17 497	0.49 469	1.24 472	0.70 483	0.97 564	1.71 519	0.92 506	1.91 492	1.46 517	1.38 462	1.14 318	1.88 525	1.30 507	4.24 525	1.87 541	0.26 416	0.21 415	0.35 499	0.27 441	0.55 540	0.54 542

TDLM	1.06 470	0.44 448	0.79 324	0.63 420	0.50 409	0.89 373	1.44 565	1.48 359	1.26 436	1.12 314	1.40 423	1.08 365	0.98 428	6.65 580	0.78 396	0.33 485	0.21 415	0.33 481	0.26 430	0.37 470	0.24 364

DRN-Test	1.00 454	0.44 448	1.13 455	0.70 483	0.81 540	1.62 512	0.79 471	2.14 539	1.44 515	1.78 535	1.33 396	1.43 451	1.05 454	2.18 453	1.53 528	0.27 432	0.21 415	0.31 457	0.30 483	0.32 443	0.28 422

S2M2_L	0.34 58	0.28 220	0.45 72	0.40 54	0.30 177	0.31 19	0.16 1	0.60 44	0.64 145	0.31 28	0.48 83	0.47 112	0.34 78	0.38 5	0.32 97	0.25 393	0.22 436	0.20 208	0.22 362	0.25 359	0.22 330
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.78 376	0.41 438	0.94 388	0.60 384	0.43 362	1.30 472	0.43 256	1.40 339	0.91 249	1.20 370	1.15 326	1.43 451	0.64 276	2.18 453	0.89 428	0.28 446	0.22 436	0.26 396	0.23 385	0.31 434	0.33 464

ACV-stereo	0.99 449	0.51 479	1.41 498	0.56 336	0.41 346	2.43 570	0.57 397	1.15 271	1.18 394	0.81 218	1.01 251	3.39 585	2.14 575	1.60 376	1.07 459	0.27 432	0.22 436	0.22 278	0.22 362	0.28 404	0.32 458

CAS++	0.47 156	0.31 311	0.56 153	0.47 149	0.32 225	0.42 65	0.28 76	1.76 442	0.72 184	0.71 194	0.72 172	0.37 74	0.28 35	0.69 108	0.33 114	0.27 432	0.22 436	0.26 396	0.21 333	0.29 415	0.19 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.86 414	0.39 424	1.00 410	0.65 443	0.57 452	1.78 530	0.86 491	2.15 541	0.81 217	1.38 462	1.18 336	1.64 497	1.19 485	1.35 316	0.90 431	0.26 416	0.22 436	0.21 245	0.19 252	0.23 331	0.24 364

CSP-Net	0.97 443	0.38 419	0.83 338	0.53 282	0.41 346	1.63 513	0.77 466	2.00 513	1.05 311	1.25 397	1.20 347	1.33 434	0.83 354	4.93 543	0.85 421	0.32 476	0.22 436	0.20 208	0.20 288	0.23 331	0.25 376

PSMNet-ADL	0.72 329	0.35 395	0.62 191	0.69 477	0.46 391	1.14 440	0.44 270	1.37 330	1.01 294	0.83 224	1.17 334	1.33 434	0.96 418	1.43 341	0.95 440	0.33 485	0.22 436	0.21 245	0.23 385	0.27 385	0.29 428

ac_64	0.82 394	0.29 255	0.81 330	0.71 491	0.60 472	1.05 422	0.54 360	1.99 512	0.92 255	1.18 362	1.06 276	1.99 541	1.08 462	1.94 428	0.97 445	0.27 432	0.22 436	0.24 338	0.23 385	0.22 305	0.19 260

FADNet-RVC-Resample	0.84 405	0.47 462	2.10 554	0.61 399	0.45 379	1.07 427	0.61 417	1.59 393	1.20 407	1.08 292	0.98 239	1.03 353	0.98 428	2.17 450	0.72 376	0.23 348	0.22 436	0.30 451	0.32 498	0.35 459	0.34 469

FADNet_RVC	0.83 400	0.51 479	1.83 543	0.54 298	0.42 351	1.19 455	0.46 297	1.51 371	1.09 334	0.89 237	1.24 357	0.91 301	0.87 374	2.11 445	1.11 468	0.27 432	0.22 436	0.31 457	0.28 462	0.43 501	0.38 491

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 380	0.43 445	1.05 430	0.64 429	0.58 461	0.95 395	0.53 354	1.53 379	1.18 394	1.37 456	1.15 326	1.43 451	0.88 379	1.61 378	0.84 418	0.25 393	0.22 436	0.27 412	0.27 441	0.29 415	0.29 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWC_ROB	1.24 501	0.76 545	2.46 569	0.72 495	0.78 530	1.15 446	0.49 327	1.75 436	1.92 560	2.31 567	3.07 574	1.59 485	1.40 516	2.46 477	2.10 553	0.33 485	0.22 436	0.35 499	0.24 398	0.38 479	0.41 500

ITSA-stereo	0.82 394	0.36 405	0.82 333	0.54 298	0.31 203	0.80 340	0.47 305	2.17 550	1.67 539	1.13 329	1.13 314	0.94 314	0.86 369	2.46 477	1.00 450	0.26 416	0.23 448	0.28 427	0.27 441	0.28 404	0.36 480

iinet-f	0.99 449	0.45 455	3.71 585	0.55 322	0.43 362	1.81 533	0.68 442	1.14 268	1.14 362	1.18 362	1.42 426	1.58 484	1.44 521	1.34 315	1.59 531	0.24 365	0.23 448	0.20 208	0.19 252	0.26 371	0.25 376

Wz-Net-MNSev	1.11 483	0.58 505	2.23 563	0.66 449	0.71 505	1.95 546	1.46 566	1.98 510	1.45 516	1.79 538	1.43 430	1.49 469	1.33 511	1.97 431	1.42 515	0.27 432	0.23 448	0.28 427	0.28 462	0.34 456	0.31 451

NINENet	0.77 369	0.37 412	0.78 321	0.62 410	0.51 421	2.34 566	0.42 238	1.83 468	1.04 306	1.14 332	1.23 355	1.03 353	0.62 267	1.24 287	0.70 367	0.28 446	0.23 448	0.31 457	0.21 333	0.26 371	0.25 376

AASNet	0.76 367	0.35 395	0.91 378	0.79 521	0.81 540	1.14 440	0.56 386	2.02 521	1.08 326	1.22 379	1.24 357	0.93 311	0.76 317	0.77 139	1.16 474	0.27 432	0.23 448	0.24 338	0.20 288	0.28 404	0.24 364

EDNetEfficientorigin	10.57 622	1.47 591	177.42 652	0.67 461	0.53 436	1.58 509	1.16 545	1.90 488	3.37 597	4.71 611	3.38 578	3.10 583	2.69 590	3.13 505	3.58 579	0.25 393	0.23 448	0.33 481	0.27 441	0.83 567	0.81 574

RTSC	1.29 505	0.73 539	2.44 568	0.83 538	0.57 452	1.85 538	0.65 429	1.88 482	2.00 565	2.20 564	1.66 495	1.60 487	1.26 500	2.33 466	3.92 583	0.32 476	0.23 448	0.27 412	0.29 474	0.37 470	0.37 485

CVANet_RVC	1.07 472	0.43 445	0.76 306	0.60 384	0.50 409	0.90 376	0.97 518	1.52 373	1.26 436	1.33 444	1.38 417	1.24 408	1.18 482	6.75 586	0.75 385	0.34 495	0.23 448	0.34 491	0.29 474	0.42 495	0.27 410

StereoDRNet	0.98 447	0.47 462	1.70 530	0.76 514	0.94 560	1.51 502	0.91 504	1.92 495	1.32 465	1.61 515	1.13 314	1.47 466	0.97 421	1.75 404	1.46 522	0.28 446	0.23 448	0.29 438	0.27 441	0.35 459	0.27 410

z-mn7	1.56 534	0.84 550	4.36 590	0.71 491	0.51 421	2.60 575	1.04 530	1.73 428	2.70 589	1.53 497	2.99 573	1.94 535	1.34 512	4.78 538	2.41 559	0.29 457	0.24 457	0.27 412	0.24 398	0.34 456	0.31 451

w-ln-seven-2	1.18 498	0.61 518	4.25 587	0.68 473	0.61 475	1.20 457	0.93 510	1.63 406	1.35 481	1.66 524	1.53 459	1.47 466	1.37 515	3.00 500	1.74 536	0.25 393	0.24 457	0.29 438	0.26 430	0.33 452	0.28 422

TANstereo	0.44 132	0.21 40	0.44 57	0.41 65	0.21 14	0.65 250	0.26 62	0.79 109	0.83 223	0.93 246	0.98 239	0.51 137	0.46 153	0.54 50	0.35 139	0.18 169	0.24 457	0.16 69	0.13 84	0.16 82	0.26 400

UPFNet	0.80 383	0.32 328	0.90 375	0.59 372	0.74 515	1.26 466	0.80 477	1.52 373	1.10 341	1.30 421	1.12 309	1.30 427	0.84 358	1.67 389	1.09 462	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.23 385	0.25 359	0.18 219

aanetorigin	1.23 500	0.79 547	2.78 578	0.70 483	0.79 533	0.99 411	1.06 534	1.06 241	1.37 489	3.52 598	2.61 565	1.72 508	1.63 540	1.99 432	1.78 538	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.25 412	0.38 479	0.45 516

EDNetEfficient	2.37 578	1.10 570	8.08 605	0.74 507	0.71 505	0.98 410	1.56 571	1.46 355	4.06 604	4.90 612	2.82 570	2.25 553	3.48 600	2.95 496	9.97 610	0.26 416	0.24 457	0.26 396	0.30 483	0.68 560	0.61 557

HGLStereo	0.85 409	0.38 419	0.94 388	0.80 524	1.03 565	1.17 450	0.58 401	1.52 373	1.20 407	1.19 366	1.62 485	1.13 387	1.20 488	1.80 413	1.06 456	0.24 365	0.24 457	0.24 338	0.21 333	0.23 331	0.27 410

ADCL	1.72 552	0.57 502	3.66 583	0.67 461	0.61 475	2.61 577	1.85 586	1.96 504	1.67 539	1.90 551	1.83 516	2.06 549	1.90 563	2.13 446	9.15 609	0.26 416	0.24 457	0.34 491	0.32 498	0.38 479	0.35 474

DLCB_ROB	0.86 414	0.40 431	0.78 321	0.68 473	0.54 440	1.11 435	0.84 484	1.49 361	1.23 422	1.64 523	1.65 492	1.70 506	0.91 389	1.70 396	1.05 454	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.27 441	0.27 385	0.24 364

w-ln-seven	1.38 518	0.70 536	3.91 586	0.75 511	0.72 507	2.69 579	0.95 515	2.02 521	1.99 564	1.99 555	1.73 503	1.82 521	1.17 478	2.45 474	2.84 566	0.28 446	0.25 466	0.31 457	0.30 483	0.41 490	0.33 464

rvit_stereo_0083	0.47 156	0.33 351	0.81 330	0.56 336	0.36 282	0.50 134	0.44 270	0.68 72	0.95 262	0.49 131	0.57 126	0.55 160	0.49 188	0.88 181	0.46 257	0.25 393	0.25 466	0.24 338	0.20 288	0.24 346	0.17 193

pcwnet_v2	0.97 443	0.37 412	4.33 588	0.62 410	0.54 440	0.79 331	0.45 290	2.02 521	1.58 532	1.42 477	1.64 490	1.09 375	0.79 331	1.24 287	0.67 359	0.32 476	0.25 466	0.29 438	0.27 441	0.37 470	0.35 474

RAFT + AFF	1.00 454	0.42 442	1.09 446	0.67 461	0.50 409	1.22 461	1.24 551	2.24 559	1.19 402	1.30 421	1.56 470	1.17 392	1.49 529	3.44 515	0.83 415	0.21 292	0.25 466	0.30 451	0.26 430	0.27 385	0.27 410

MDST_ROB	1.67 544	0.34 375	1.58 523	0.92 564	0.58 461	4.26 604	1.11 538	2.83 587	1.41 509	4.49 609	2.55 564	1.45 458	0.97 421	7.79 603	1.17 477	0.31 469	0.25 466	0.37 510	0.33 508	0.31 434	0.30 441

PSMNet_ROB	0.90 424	0.52 483	1.17 463	0.72 495	0.61 475	1.27 467	1.12 540	1.76 442	1.12 347	1.09 298	1.28 377	1.45 458	0.89 385	1.65 384	1.42 515	0.33 485	0.25 466	0.37 510	0.39 530	0.35 459	0.29 428

zh-mn7	1.70 548	1.21 580	8.30 607	0.69 477	0.53 436	1.45 497	0.84 484	1.70 424	2.09 570	2.41 575	2.67 567	1.68 503	1.23 494	4.49 530	2.87 567	0.30 462	0.26 472	0.27 412	0.27 441	0.31 434	0.35 474

GASNet	0.99 449	0.97 561	1.72 533	0.98 568	0.68 500	0.83 357	0.67 438	1.60 397	1.28 447	1.31 431	1.22 351	1.22 401	1.21 491	2.41 472	1.41 511	0.43 533	0.26 472	0.36 507	0.34 514	0.55 540	0.31 451

Wz-Net-LNSev	1.03 466	0.67 528	2.71 576	0.64 429	0.84 544	1.75 523	1.00 525	1.80 459	1.32 465	1.28 406	1.25 361	1.65 500	1.22 492	1.39 332	1.40 507	0.28 446	0.26 472	0.24 338	0.23 385	0.33 452	0.32 458

WZ-Net	1.95 563	0.95 560	10.10 609	0.86 546	0.78 530	1.69 518	1.60 576	2.20 556	1.98 563	2.08 560	1.93 528	2.30 556	1.97 566	5.30 548	3.17 574	0.34 495	0.26 472	0.29 438	0.31 490	0.51 532	0.47 523

SACVNet	0.85 409	0.46 457	0.85 340	0.81 527	0.56 449	0.80 340	0.79 471	1.68 417	1.12 347	1.34 448	1.33 396	1.25 412	0.94 406	2.39 471	0.76 388	0.34 495	0.26 472	0.31 457	0.29 474	0.35 459	0.44 514

DSFCA	0.93 432	0.34 375	1.06 434	0.52 263	0.65 487	1.55 506	0.93 510	1.49 361	1.19 402	1.56 507	1.15 326	1.50 470	0.96 418	3.07 501	1.02 452	0.30 462	0.26 472	0.25 377	0.25 412	0.28 404	0.24 364

ETE_ROB	0.96 437	0.64 525	1.16 461	0.69 477	0.48 398	1.14 440	1.13 541	1.77 446	1.19 402	1.91 552	1.45 438	1.73 509	1.05 454	1.60 376	1.14 472	0.32 476	0.26 472	0.38 513	0.34 514	0.39 483	0.41 500

PWCDC_ROB	1.29 505	0.75 544	1.33 487	1.05 573	0.88 555	1.73 522	0.52 346	1.89 485	3.28 595	1.29 412	4.88 597	1.22 401	1.46 524	1.77 411	1.45 519	0.60 567	0.26 472	0.29 438	0.25 412	0.52 534	0.37 485

DCVSM-stereo	0.72 329	0.35 395	0.76 306	0.55 322	0.42 351	0.73 295	0.38 188	1.21 293	1.02 297	1.79 538	1.04 272	1.62 489	1.03 448	1.04 235	0.79 402	0.24 365	0.27 480	0.29 438	0.24 398	0.30 425	0.36 480

ssnet_v2	0.88 419	0.36 405	1.02 421	0.62 410	0.38 318	1.32 475	0.97 518	2.07 530	1.34 472	1.37 456	1.18 336	1.54 477	0.92 392	1.10 251	1.65 532	0.30 462	0.27 480	0.30 451	0.28 462	0.27 385	0.26 400

dad	0.86 414	0.66 527	1.06 434	0.56 336	0.37 301	0.76 312	0.44 270	1.17 275	1.50 522	1.44 478	1.27 371	1.34 438	0.75 309	2.52 481	0.84 418	0.42 528	0.27 480	0.83 577	0.26 430	0.41 490	0.29 428

sCroCo_RVC	0.49 170	0.40 431	1.02 421	0.65 443	0.60 472	0.52 155	0.40 217	0.83 132	0.61 134	0.44 96	0.74 178	0.49 127	0.50 194	0.63 91	0.48 269	0.26 416	0.27 480	0.23 318	0.22 362	0.29 415	0.25 376

STTStereo	0.78 376	0.50 476	1.22 468	0.64 429	0.54 440	0.89 373	0.54 360	1.44 349	1.11 343	1.38 462	1.09 290	1.27 420	0.85 361	1.43 341	0.83 415	0.29 457	0.27 480	0.33 481	0.39 530	0.32 443	0.30 441

PDISCO_ROB	1.32 510	0.65 526	1.44 503	1.36 585	1.46 591	2.55 573	0.92 506	2.45 579	2.07 569	1.37 456	1.49 452	1.65 500	1.00 438	2.82 491	1.35 500	1.01 584	0.27 480	0.54 556	0.47 550	0.71 563	0.73 571

LALA_ROB	1.01 460	0.59 508	1.16 461	0.67 461	0.51 421	1.63 513	1.26 555	1.69 419	1.38 493	1.81 542	1.37 412	1.94 535	1.02 446	1.58 372	1.38 503	0.37 510	0.27 480	0.43 531	0.37 526	0.43 501	0.37 485

rvit_stereo_0075_2	0.64 284	0.46 457	1.05 430	0.66 449	0.66 490	0.53 164	0.48 317	1.20 292	1.12 347	0.76 201	0.92 220	0.78 245	0.53 212	1.03 229	0.59 327	0.37 510	0.28 487	0.40 524	0.31 490	0.37 470	0.32 458

DualNet (step1)	0.83 400	0.49 469	1.13 455	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.57 562	0.28 487	0.62 569	0.67 577	0.45 511	0.42 504

test_sample7	0.74 352	0.37 412	0.76 306	0.52 263	0.35 268	0.91 380	0.67 438	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	1.23 282	0.67 359	0.31 469	0.28 487	0.32 472	0.31 490	0.33 452	0.29 428

StereoVision	0.65 292	0.34 375	0.86 346	0.59 372	0.40 338	0.50 134	0.41 234	1.09 251	0.93 257	0.71 194	2.50 562	0.82 260	0.57 239	1.03 229	0.49 278	0.25 393	0.28 487	0.29 438	0.28 462	0.36 466	0.20 292

fast-acv-ft	0.94 434	0.44 448	1.40 493	0.58 359	0.51 421	1.77 528	0.69 446	1.36 329	1.42 512	1.29 412	1.86 521	1.74 511	1.25 498	1.52 358	1.38 503	0.26 416	0.28 487	0.28 427	0.28 462	0.27 385	0.26 400

Wz-Net-SNSev	1.49 526	1.23 581	6.27 599	0.68 473	0.67 494	1.37 482	1.41 563	2.00 513	1.39 498	1.48 489	1.61 483	2.29 555	1.32 510	3.93 520	2.14 554	0.31 469	0.28 487	0.31 457	0.33 508	0.42 495	0.36 480

hitnet-ft	0.79 380	0.35 395	0.57 164	0.58 359	0.42 351	0.96 401	0.46 297	1.47 357	1.33 469	1.19 366	1.22 351	1.81 518	0.98 428	1.66 388	0.94 436	0.33 485	0.28 487	0.34 491	0.27 441	0.35 459	0.31 451

AF-Net	1.13 488	0.52 483	1.33 487	0.86 546	0.91 556	1.38 485	0.71 451	2.16 544	1.62 534	1.56 507	2.40 556	1.99 541	1.65 542	1.81 415	1.48 524	0.48 547	0.28 487	0.49 545	0.33 508	0.39 483	0.32 458

RTS	2.67 586	1.38 583	15.28 618	0.99 569	1.26 585	3.78 596	1.96 593	2.15 541	2.62 586	2.61 579	2.85 571	2.60 569	1.59 536	6.27 572	5.71 593	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

RTSA	2.67 586	1.38 583	15.28 618	0.99 569	1.26 585	3.78 596	1.96 593	2.15 541	2.62 586	2.61 579	2.85 571	2.60 569	1.59 536	6.27 572	5.71 593	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

DeepPruner_ROB	0.74 352	0.48 466	0.87 357	0.57 353	0.44 371	0.79 331	0.54 360	1.73 428	0.96 267	1.38 462	1.27 371	1.24 408	0.73 305	1.43 341	0.73 379	0.34 495	0.28 487	0.27 412	0.26 430	0.31 434	0.31 451

psm_up	0.77 369	0.34 375	0.70 246	0.66 449	0.58 461	1.05 422	0.92 506	1.52 373	1.12 347	1.26 401	1.16 331	1.31 431	1.23 494	1.20 277	0.81 408	0.25 393	0.29 498	0.31 457	0.27 441	0.27 385	0.25 376

GwcNet	1.08 475	0.51 479	2.33 565	0.79 521	1.18 581	1.76 525	0.70 449	1.68 417	1.47 518	1.41 471	1.64 490	1.74 511	1.04 450	2.20 456	1.41 511	0.30 462	0.29 498	0.29 438	0.27 441	0.30 425	0.35 474

FADNet-RVC	0.88 419	0.67 528	1.93 547	0.60 384	0.48 398	0.91 380	0.60 414	1.71 426	1.18 394	0.90 239	0.96 229	1.36 441	0.92 392	2.25 460	1.17 477	0.30 462	0.29 498	0.32 472	0.32 498	0.41 490	0.35 474

XQC	1.37 516	0.87 555	2.56 572	0.84 539	0.69 502	1.83 536	0.89 498	2.07 530	1.88 556	1.88 548	1.53 459	1.91 530	1.55 534	2.85 494	3.05 569	0.48 547	0.29 498	0.44 535	0.39 530	0.69 561	0.60 556

coex-ft	8.13 618	2.13 611	98.04 651	0.67 461	0.53 436	1.71 519	1.56 571	1.65 409	11.11 621	18.17 636	3.75 583	3.88 591	7.61 620	2.98 499	6.49 596	0.30 462	0.30 502	0.32 472	0.31 490	0.66 558	0.50 533

Anonymous3	0.61 261	0.44 448	1.11 451	0.59 372	0.49 402	0.93 391	0.65 429	0.93 172	0.81 217	0.72 199	0.88 213	0.65 208	0.69 290	1.06 239	0.53 303	0.35 502	0.30 502	0.26 396	0.26 430	0.31 434	0.27 410

Nwc_Net	1.09 478	0.49 469	1.33 487	0.89 558	0.80 538	1.49 501	0.66 434	2.19 553	1.27 442	1.32 435	2.26 549	1.96 538	1.54 532	1.92 424	1.34 497	0.40 520	0.30 502	0.43 531	0.45 545	0.38 479	0.37 485

DANet	1.08 475	0.61 518	1.32 485	0.85 544	0.72 507	1.37 482	0.51 335	1.54 382	1.15 374	1.78 535	1.54 464	2.01 543	1.11 467	2.90 495	2.00 549	0.33 485	0.30 502	0.40 524	0.30 483	0.44 507	0.45 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.88 559	0.57 502	2.18 561	0.63 420	0.40 338	2.80 583	1.57 574	2.39 575	5.88 614	2.36 572	3.57 581	3.72 590	2.97 593	4.74 536	1.76 537	0.34 495	0.30 502	0.32 472	0.29 474	0.48 523	0.37 485

XPNet_ROB	0.96 437	0.49 469	1.09 446	0.72 495	0.57 452	1.11 435	1.14 542	1.66 414	1.23 422	1.85 545	1.39 421	1.64 497	1.11 467	1.80 413	1.42 515	0.38 514	0.30 502	0.33 481	0.29 474	0.37 470	0.34 469

TCMNet	1.01 460	0.60 516	2.10 554	0.86 546	1.33 588	1.14 440	0.67 438	1.69 419	1.23 422	1.11 312	1.57 474	1.30 427	0.97 421	2.01 434	1.50 526	0.31 469	0.31 508	0.38 513	0.34 514	0.42 495	0.36 480

SHD	1.31 508	0.71 538	2.34 566	0.86 546	0.75 524	1.77 528	0.65 429	2.22 557	2.50 583	2.40 574	1.71 501	1.91 530	1.60 538	1.93 427	2.37 558	0.38 514	0.31 508	0.38 513	0.40 534	0.48 523	0.50 533

ADCMid	1.89 562	0.73 539	5.06 592	0.72 495	0.67 494	2.00 550	1.14 542	1.97 508	1.48 519	2.86 588	1.81 515	2.37 560	2.05 571	2.24 458	10.39 614	0.33 485	0.31 508	0.39 519	0.43 541	0.50 527	0.44 514

GANet	1.36 514	0.47 462	0.86 346	0.67 461	0.45 379	1.34 479	1.73 580	1.64 408	1.24 428	1.49 491	2.38 554	1.55 479	1.20 488	9.30 612	0.93 434	0.30 462	0.31 508	0.33 481	0.28 462	0.39 483	0.30 441

PS-NSSS	0.99 449	0.58 505	0.93 384	0.58 359	0.57 452	0.91 380	0.80 477	1.81 462	1.14 362	1.14 332	1.67 497	1.00 340	0.83 354	4.62 534	0.78 396	0.37 510	0.31 508	0.52 550	0.32 498	0.45 511	0.38 491

DPSNet	1.69 547	0.59 508	4.33 588	0.70 483	0.57 452	2.02 551	1.62 577	3.35 596	1.78 550	1.48 489	1.38 417	2.17 551	2.84 591	4.77 537	3.66 580	0.48 547	0.31 508	0.29 438	0.25 412	0.64 554	0.48 526

NCCL2	1.00 454	0.56 498	1.06 434	0.75 511	0.57 452	1.31 474	1.72 579	1.77 446	1.36 485	1.50 492	1.17 334	1.91 530	1.17 478	1.54 364	1.29 491	0.35 502	0.31 508	0.45 536	0.44 543	0.40 487	0.40 495

SGM_RVC	1.68 546	0.36 405	0.61 185	0.59 372	0.29 152	2.25 561	1.18 547	2.38 574	1.68 541	3.60 599	2.67 567	3.69 589	2.42 584	8.13 606	1.90 544	0.31 469	0.31 508	0.30 451	0.28 462	0.30 425	0.29 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 554	1.38 583	6.58 600	0.74 507	0.72 507	1.78 530	1.31 558	1.88 482	1.56 531	1.86 547	2.47 561	1.81 518	2.08 573	5.12 545	3.80 582	0.32 476	0.32 516	0.32 472	0.32 498	0.44 507	0.40 495

rvit_0105_6	0.53 191	0.37 412	0.98 403	0.65 443	0.38 318	0.51 151	0.51 335	0.77 100	1.20 407	0.54 156	0.55 117	0.65 208	0.53 212	0.94 201	0.44 228	0.32 476	0.32 516	0.28 427	0.24 398	0.28 404	0.21 312

rvit_0105_5	0.58 247	0.39 424	1.05 430	0.66 449	0.37 301	0.58 197	0.56 386	0.94 178	1.18 394	0.64 181	0.68 155	0.75 235	0.63 272	0.88 181	0.50 284	0.32 476	0.32 516	0.30 451	0.27 441	0.28 404	0.25 376

Syn2CoEx	1.14 490	0.69 533	1.66 527	0.80 524	0.67 494	1.40 489	0.88 496	2.06 529	1.54 528	1.25 397	1.58 477	1.42 450	1.50 531	4.09 523	1.40 507	0.36 506	0.32 516	0.34 491	0.29 474	0.29 415	0.34 469

DispFullNet	2.34 577	2.85 618	3.66 583	3.08 613	2.27 602	1.97 547	0.67 438	2.00 513	1.70 542	2.52 577	2.00 534	2.23 552	5.86 612	3.44 515	1.58 529	1.01 584	0.32 516	2.64 612	1.94 615	2.85 608	2.24 605

rvit_0105_4	0.56 232	0.38 419	1.06 434	0.66 449	0.38 318	0.53 164	0.53 354	0.84 139	1.17 387	0.56 160	0.61 135	0.72 229	0.59 249	0.98 215	0.45 243	0.32 476	0.33 521	0.29 438	0.25 412	0.29 415	0.23 350

STTRV1_RVC	1.58 535	0.68 532	1.96 549	0.88 554	1.12 574	1.57 508	0.90 503	2.25 560	1.75 549	1.29 412	2.02 537	1.40 446	1.22 492	9.77 620	1.31 493	0.81 579	0.33 521	0.54 556	0.49 555	0.73 565	0.52 539

ISRNet	0.80 383	0.33 351	1.07 439	0.81 527	0.66 490	0.60 211	0.34 131	1.19 290	1.13 359	1.59 514	1.53 459	1.35 439	0.77 320	1.27 294	0.94 436	0.39 517	0.34 523	0.43 531	0.38 528	0.34 456	0.49 530

PSMNet-RUCA	1.02 463	0.97 561	1.44 503	1.23 583	1.10 570	1.40 489	0.62 420	1.69 419	1.38 493	0.94 251	1.53 459	0.97 331	0.83 354	1.17 271	0.93 434	0.69 575	0.34 523	0.99 585	0.60 573	0.97 574	0.64 563

rvit_0105_3	0.63 272	0.44 448	1.08 443	0.72 495	0.40 338	0.64 234	0.71 451	1.03 214	1.17 387	0.82 222	0.70 165	0.80 251	0.70 295	0.91 189	0.56 317	0.35 502	0.34 523	0.34 491	0.32 498	0.27 385	0.28 422

SQANet	1.31 508	0.88 557	1.08 443	1.83 595	1.44 590	1.44 496	0.75 460	1.74 433	1.09 334	1.32 435	1.26 368	1.28 423	1.01 440	1.50 355	0.83 415	2.50 603	0.34 523	1.47 593	0.55 566	2.32 596	1.57 595

APVNet	1.06 470	0.53 488	1.42 500	0.84 539	0.79 533	1.92 543	0.82 482	1.90 488	1.08 326	1.08 292	1.43 430	1.56 480	1.13 474	3.07 501	1.58 529	0.31 469	0.34 523	0.42 529	0.36 523	0.36 466	0.37 485

FADNet	0.92 429	0.61 518	1.81 539	0.62 410	0.55 446	0.96 401	0.57 397	1.78 450	1.33 469	0.93 246	1.01 251	1.36 441	1.01 440	2.71 489	0.75 385	0.33 485	0.34 523	0.31 457	0.34 514	0.59 547	0.40 495

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 480	1.02 566	1.00 410	0.82 535	0.67 494	1.93 544	0.93 510	1.62 404	1.11 343	1.15 338	1.25 361	1.50 470	0.79 331	1.96 430	0.76 388	1.89 596	0.34 523	0.79 576	0.36 523	1.25 587	0.83 575

DeepPrunerF	1.60 538	0.73 539	5.81 597	0.88 554	1.19 582	0.91 380	0.95 515	2.19 553	5.24 612	1.17 357	1.30 381	1.19 396	1.30 507	4.90 541	1.66 534	0.42 528	0.34 523	0.52 550	0.47 550	0.41 490	0.40 495

AnyNet_C32	1.96 564	1.10 570	5.17 593	0.90 559	1.11 572	2.12 557	2.37 607	1.85 473	1.48 519	2.45 576	1.70 500	2.05 548	1.64 541	2.50 480	10.28 613	0.37 510	0.34 523	0.35 499	0.41 535	0.49 526	0.54 542

NaN_ROB	1.13 488	0.55 494	1.15 460	0.64 429	0.48 398	1.61 511	2.03 596	1.72 427	1.48 519	2.09 561	1.27 371	1.40 446	1.08 462	3.94 521	1.30 492	0.28 446	0.34 523	0.28 427	0.28 462	0.30 425	0.33 464

CBMV	0.95 436	0.44 448	0.66 219	0.53 282	0.35 268	1.53 504	1.63 578	1.69 419	1.42 512	2.00 558	1.60 479	1.43 451	1.17 478	1.59 375	0.99 449	0.34 495	0.34 523	0.39 519	0.33 508	0.33 452	0.32 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.97 443	0.54 489	1.60 524	0.63 420	0.79 533	1.08 428	1.07 535	1.56 389	2.20 573	1.15 338	1.49 452	0.94 314	0.88 379	2.32 465	1.05 454	0.42 528	0.35 534	0.32 472	0.28 462	0.43 501	0.38 491

FAT-Stereo	1.07 472	0.41 438	1.32 485	0.72 495	0.58 461	1.08 428	0.89 498	1.96 504	1.65 537	1.75 532	1.98 531	2.03 546	1.48 527	2.02 435	1.18 480	0.42 528	0.35 534	0.34 491	0.29 474	0.35 459	0.53 540

RGC	1.14 490	0.79 547	1.26 475	0.91 562	0.96 563	1.52 503	0.77 466	1.92 495	1.26 436	1.54 503	1.93 528	2.02 545	1.54 532	2.25 460	1.31 493	0.44 538	0.35 534	0.58 567	0.48 552	0.47 518	0.46 519

stereogan	1.15 494	0.42 442	1.40 493	0.86 546	0.84 544	2.38 568	0.71 451	1.88 482	1.73 546	1.72 529	1.94 530	2.31 557	1.29 503	2.07 440	1.08 460	0.36 506	0.35 534	0.39 519	0.31 490	0.51 532	0.46 519

CSAN	1.41 522	0.59 508	1.26 475	0.70 483	0.50 409	1.76 525	1.78 581	1.77 446	1.90 559	2.35 570	2.32 551	1.92 533	1.94 565	5.56 559	1.49 525	0.43 533	0.35 534	0.40 524	0.41 535	0.43 501	0.41 500

rvit_105_1	0.72 329	0.52 483	1.01 414	0.78 519	0.49 402	0.75 305	0.87 493	1.12 263	1.18 394	0.99 265	0.79 193	0.90 298	0.77 320	1.26 291	0.75 385	0.41 524	0.36 539	0.36 507	0.41 535	0.30 425	0.33 464

RP	1.09 478	0.50 476	1.12 453	0.90 559	1.04 566	1.11 435	0.84 484	1.80 459	1.62 534	1.55 506	2.00 534	1.90 529	1.78 553	1.84 416	1.25 484	0.52 553	0.36 539	0.48 543	0.36 523	0.45 511	0.43 511

YMNet	1.00 454	0.54 489	1.40 493	0.81 527	0.85 547	1.87 540	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 521	1.99 532	1.77 515	0.97 421	1.50 355	1.45 519	0.33 485	0.37 541	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

YMNet_1	1.00 454	0.54 489	1.40 493	0.81 527	0.85 547	1.87 540	0.62 420	1.55 386	1.18 394	1.63 521	1.99 532	1.77 515	0.97 421	1.50 355	1.45 519	0.33 485	0.37 541	0.31 457	0.32 498	0.32 443	0.29 428

Wz-Net-TNSev	1.88 559	2.08 610	7.66 602	0.67 461	0.64 485	2.42 569	1.83 585	2.33 567	1.74 548	1.57 511	1.56 470	2.58 568	1.90 563	4.86 539	3.12 571	0.39 517	0.37 541	0.33 481	0.37 526	0.53 536	0.58 551

NCC-stereo	1.10 480	0.54 489	1.24 472	0.84 539	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 435	1.74 505	1.88 525	1.74 549	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 541	0.45 536	0.58 569	0.42 495	0.42 504

Abc-Net	1.10 480	0.54 489	1.24 472	0.84 539	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 435	1.74 505	1.88 525	1.74 549	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 541	0.45 536	0.58 569	0.42 495	0.42 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	1.85 557	0.69 533	8.07 604	0.71 491	0.58 461	2.79 582	1.22 550	1.94 501	1.54 528	1.88 548	1.69 499	2.46 566	2.04 569	2.37 469	6.48 595	0.38 514	0.37 541	0.38 513	0.43 541	0.47 518	0.45 516

SGM-ForestM	6.52 613	0.38 419	1.26 475	0.63 420	0.35 268	13.59 624	5.32 621	6.32 620	6.70 616	11.14 627	9.18 619	22.51 639	13.93 627	16.89 629	20.07 628	0.36 506	0.37 541	0.36 507	0.35 519	0.36 466	0.34 469

FBW_ROB	1.71 551	0.62 522	1.45 508	0.67 461	0.61 475	1.81 533	1.08 536	2.52 582	1.70 542	1.77 534	1.73 503	1.98 540	1.25 498	12.57 626	1.84 540	0.34 495	0.37 541	0.56 564	0.38 528	0.45 511	0.43 511

SGM-Forest	1.24 501	0.38 419	0.60 181	0.52 263	0.37 301	1.56 507	1.30 557	1.65 409	1.36 485	2.11 562	1.79 512	1.63 494	0.93 401	7.48 599	0.95 440	0.36 506	0.37 541	0.39 519	0.34 514	0.37 470	0.32 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	2.25 573	0.99 564	5.55 594	0.81 527	0.74 515	2.19 559	1.80 582	2.27 563	2.14 571	2.80 587	2.13 544	2.40 562	2.03 568	2.64 487	13.69 619	0.41 524	0.39 550	0.40 524	0.45 545	0.58 545	0.56 546

AnyNet_C01	2.26 574	1.78 599	10.22 611	0.93 565	0.74 515	2.92 585	2.20 602	2.29 565	1.80 552	2.53 578	2.41 557	2.71 573	1.73 548	3.41 512	6.72 597	0.41 524	0.39 550	0.40 524	0.42 538	0.67 559	0.63 559

psmorigin	1.52 530	0.69 533	10.52 613	0.68 473	0.59 469	1.13 439	0.70 449	1.57 390	1.19 402	1.99 555	1.79 512	2.26 554	1.47 526	2.09 442	1.36 501	0.39 517	0.40 552	0.34 491	0.33 508	0.43 501	0.56 546

S-Stereo	1.15 494	0.46 457	2.17 559	0.81 527	0.80 538	1.21 459	1.19 548	1.93 499	2.02 566	1.47 483	2.11 542	1.57 481	1.17 478	2.05 439	1.41 511	0.40 520	0.40 552	0.35 499	0.31 490	0.44 507	0.70 568

edge stereo	1.11 483	0.50 476	1.30 481	0.71 491	0.65 487	1.14 440	0.75 460	1.93 499	1.37 489	1.71 528	1.83 516	2.54 567	1.44 521	2.43 473	1.23 482	0.42 528	0.41 554	0.54 556	0.35 519	0.42 495	0.46 519

CC-Net-ROB	1.49 526	1.26 582	1.27 478	0.88 554	0.79 533	1.76 525	1.00 525	1.79 456	1.26 436	1.10 306	1.61 483	1.21 399	0.99 436	8.13 606	0.84 418	1.09 590	0.41 554	2.20 599	0.46 548	1.20 586	0.48 526

CBMV_ROB	0.90 424	0.44 448	0.63 194	0.51 242	0.37 301	1.25 465	0.49 327	1.77 446	1.27 442	1.41 471	2.00 534	1.33 434	1.08 462	2.17 450	0.76 388	0.43 533	0.42 556	0.47 541	0.44 543	0.41 490	0.36 480

DGSMNet	1.14 490	0.76 545	2.49 570	0.81 527	0.86 551	1.39 487	1.39 562	2.13 535	1.35 481	1.26 401	1.63 489	1.48 468	0.98 428	1.75 404	1.10 465	0.45 539	0.43 557	0.55 561	0.49 555	0.75 566	0.70 568

NOSS_ROB	1.26 504	0.46 457	0.62 191	0.56 336	0.38 318	1.06 425	0.78 468	1.73 428	1.40 503	1.01 275	1.43 430	1.10 377	0.75 309	10.62 623	0.65 351	0.45 539	0.43 557	0.48 543	0.45 545	0.44 507	0.41 500

MeshStereo	2.26 574	0.56 498	0.92 382	0.61 399	0.49 402	2.60 575	1.02 528	3.18 593	2.05 568	7.40 624	4.98 598	7.58 613	2.98 594	6.37 574	1.96 547	0.43 533	0.43 557	0.45 536	0.39 530	0.43 501	0.42 504
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
HBP-ISP	0.96 437	0.58 505	0.72 263	0.61 399	0.46 391	1.64 515	0.76 463	1.86 476	1.28 447	1.30 421	1.53 459	0.86 281	0.94 406	3.27 509	0.69 366	0.45 539	0.44 560	0.54 556	0.48 552	0.47 518	0.40 495

BEATNet-Init1	26.87 635	13.43 630	70.68 650	0.91 562	0.68 500	57.02 648	21.06 630	32.82 642	32.67 639	52.12 652	53.61 649	66.05 651	49.56 650	48.79 651	34.71 641	0.49 551	0.44 560	0.53 555	0.53 564	0.63 552	0.59 553

G-Net	1.66 543	0.63 523	1.56 520	1.11 578	0.74 515	2.98 587	0.91 504	1.55 386	1.22 419	2.76 585	8.18 616	2.32 558	2.53 588	1.92 424	1.87 541	0.48 547	0.44 560	0.45 536	0.31 490	0.60 551	0.57 550

WCMA_ROB	1.84 556	0.47 462	1.31 482	0.69 477	0.57 452	2.11 556	1.14 542	1.87 479	1.73 546	4.04 603	6.43 603	5.62 607	3.61 601	2.59 483	1.94 546	0.52 553	0.44 560	0.39 519	0.42 538	0.48 523	0.47 523

DStereoO	1.44 524	1.11 573	1.69 529	1.16 579	0.72 507	1.21 459	1.56 571	1.74 433	1.63 536	1.52 495	1.67 497	1.51 472	3.16 596	1.73 402	1.72 535	2.35 602	0.45 564	0.97 582	0.42 538	2.01 594	0.53 540

ACVNet-4b	2.15 570	1.41 587	1.64 525	2.80 606	2.31 604	2.31 565	1.24 551	2.32 566	2.14 571	1.26 401	2.39 555	2.66 571	1.48 527	5.95 569	1.06 456	3.20 612	0.45 564	2.37 603	0.89 589	2.83 607	2.37 608

PVD	1.70 548	0.84 550	2.26 564	0.94 567	0.83 543	2.48 571	0.97 518	2.59 585	3.35 596	3.01 593	2.77 569	2.34 559	2.47 586	2.67 488	3.14 572	0.47 546	0.45 564	0.59 568	0.48 552	0.59 547	0.75 573

PA-Net	1.01 460	0.57 502	1.29 480	0.64 429	0.74 515	1.19 455	0.84 484	1.69 419	1.43 514	1.16 348	1.19 343	1.32 432	1.19 485	3.42 513	1.25 484	0.29 457	0.45 564	0.33 481	0.49 555	0.32 443	0.47 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.07 472	0.86 554	1.31 482	0.82 535	0.53 436	1.41 494	1.31 558	1.76 442	1.52 525	1.27 404	1.31 387	1.46 461	1.24 497	2.03 436	0.96 444	0.56 561	0.45 564	0.67 572	0.50 559	0.88 572	0.59 553
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
FSD	0.54 207	0.52 483	0.65 208	0.62 410	0.50 409	0.54 172	0.58 401	0.65 59	0.53 112	0.54 156	0.52 101	0.56 172	0.52 206	0.57 65	0.55 313	0.51 552	0.47 569	0.50 546	0.49 555	0.50 527	0.49 530

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 553	0.87 555	3.56 582	0.80 524	0.75 524	3.72 595	2.44 609	1.82 463	1.82 554	1.74 531	1.91 527	1.92 533	1.26 500	7.69 602	1.28 490	0.45 539	0.47 569	0.52 550	0.77 582	0.50 527	0.50 533

FC-DCNN v2	2.81 592	0.59 508	0.85 340	0.73 503	0.57 452	2.97 586	1.05 532	3.39 597	2.61 585	6.98 620	7.67 612	10.38 623	6.31 616	5.75 564	3.37 578	0.53 559	0.48 571	0.51 548	0.50 559	0.53 536	0.51 537

FCDSN-DC	2.32 576	0.63 523	0.81 330	0.84 539	0.75 524	2.23 560	0.94 513	2.09 533	1.80 552	5.45 617	7.72 613	7.77 615	6.93 619	3.39 510	1.80 539	0.52 553	0.48 571	0.52 550	0.51 562	0.57 543	0.58 551
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 530	0.84 550	3.42 581	0.87 553	0.66 490	2.56 574	0.95 515	2.36 571	1.70 542	1.98 554	1.86 521	2.45 565	1.79 554	2.95 496	2.58 561	0.52 553	0.48 571	0.55 561	0.59 572	0.59 547	0.61 557

FC-DCNN	2.72 591	0.59 508	0.86 346	0.73 503	0.57 452	2.91 584	1.04 530	3.01 591	2.60 584	6.83 619	7.64 611	9.92 620	6.33 617	5.21 546	3.14 572	0.53 559	0.48 571	0.51 548	0.50 559	0.53 536	0.51 537

MSMD_ROB	1.99 567	0.59 508	0.89 371	0.70 483	0.61 475	3.95 600	0.94 513	1.80 459	1.79 551	4.41 607	4.43 588	8.17 616	3.66 602	3.40 511	1.33 495	0.52 553	0.48 571	0.54 556	0.58 569	0.53 536	0.50 533

MANE	6.19 611	0.59 508	1.03 425	0.93 565	1.22 584	13.38 623	2.69 610	12.81 627	17.94 633	8.21 625	10.82 624	14.72 627	11.68 621	11.39 625	11.90 617	0.59 566	0.50 576	0.52 550	1.76 612	0.55 540	0.54 542

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 569	1.15 577	3.10 579	1.05 573	0.76 527	5.03 610	2.40 608	2.16 544	2.62 586	1.89 550	2.28 550	2.69 572	1.65 542	9.35 614	2.04 550	0.64 572	0.51 577	0.68 573	0.71 580	1.09 582	0.67 565

SAMSARA	1.55 532	0.84 550	2.61 573	1.22 582	1.07 567	2.50 572	1.93 591	2.05 524	1.89 557	2.75 584	1.66 495	2.81 575	1.69 547	3.08 503	1.97 548	0.46 545	0.51 577	0.42 529	0.46 548	0.58 545	0.59 553

ccnet	1.12 485	0.67 528	1.01 414	0.78 519	0.73 514	1.72 521	0.99 523	1.84 472	1.26 436	1.47 483	1.85 520	1.75 514	1.29 503	1.75 404	1.88 543	0.57 562	0.53 579	0.57 566	0.55 566	0.59 547	0.54 542

ELAS_RVC	2.48 583	0.74 542	1.90 545	1.05 573	0.92 558	2.76 580	4.01 618	2.76 586	4.11 605	4.69 610	4.63 592	4.62 595	5.96 614	3.97 522	3.96 585	0.63 571	0.53 579	0.56 564	0.52 563	0.64 554	0.63 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 578	0.74 542	1.54 519	0.99 569	0.92 558	4.78 607	2.33 606	3.33 595	3.37 597	5.05 615	4.77 596	3.67 588	4.53 609	3.42 513	4.50 587	0.62 569	0.53 579	0.55 561	0.53 564	0.63 552	0.64 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 522	2.65 616	0.99 404	1.44 590	1.64 593	1.34 479	0.80 477	1.60 397	1.23 422	1.23 385	1.71 501	2.01 543	1.34 512	1.47 351	1.41 511	0.90 581	0.54 582	2.29 601	0.75 581	1.84 592	1.04 585

Ntro	1.64 542	1.15 577	1.23 469	2.48 604	1.83 594	2.09 555	1.16 545	1.96 504	1.38 493	1.21 374	1.62 485	1.62 489	1.29 503	1.87 421	1.11 468	3.04 608	0.56 583	1.82 596	0.64 575	2.80 604	2.05 603

otaku	1.60 538	1.11 573	1.21 466	2.20 598	1.56 592	1.97 547	1.24 551	2.07 530	1.36 485	1.44 478	1.62 485	1.73 509	1.19 485	1.73 402	0.98 448	2.89 607	0.57 584	1.74 594	0.60 573	2.78 603	1.94 601

LSM	6.33 612	1.10 570	13.19 615	1.41 589	68.17 645	1.64 515	1.90 590	1.92 495	2.46 579	2.99 591	3.11 575	1.88 525	1.80 555	2.61 485	2.06 552	0.41 524	0.58 585	0.50 546	0.57 568	0.64 554	17.66 637

ACVNet_1	2.18 571	1.45 590	1.72 533	2.85 608	2.33 606	2.28 562	1.46 566	3.08 592	2.22 574	1.82 543	2.05 540	3.56 586	1.98 567	3.09 504	1.40 507	3.17 609	0.60 586	2.40 607	0.92 591	2.91 610	2.37 608

MonStereo1	3.14 596	1.66 596	1.81 539	2.43 603	2.32 605	5.80 613	1.58 575	3.52 598	4.70 610	3.09 596	8.22 617	4.76 599	3.36 598	6.52 578	2.29 557	2.33 601	0.61 587	1.91 598	1.05 600	2.44 598	2.34 607

SDNR	1.62 541	0.51 479	2.17 559	0.53 282	0.56 449	3.80 598	0.45 290	1.54 382	1.29 451	1.33 444	2.41 557	1.08 365	0.96 418	11.18 624	1.16 474	0.66 573	0.63 588	0.43 531	0.32 498	0.64 554	0.67 565

ACVNet_2	2.43 582	1.41 587	2.04 551	2.62 605	2.24 601	2.63 578	1.88 589	3.31 594	3.01 592	2.19 563	3.45 580	4.62 595	2.04 569	4.50 532	1.47 523	2.55 604	0.64 589	2.22 600	0.84 586	2.69 602	2.29 606

Anonymous_2	1.30 507	0.55 494	0.82 333	0.52 263	0.58 461	1.01 414	0.64 427	1.25 309	0.97 274	0.96 255	0.78 187	1.33 434	1.29 503	1.03 229	0.74 380	0.62 569	0.64 589	1.06 588	9.63 631	1.16 583	0.49 530

PASM	1.34 512	0.92 558	2.62 574	0.86 546	0.87 553	1.03 419	1.08 536	1.50 365	1.51 524	1.82 543	1.41 425	1.68 503	1.26 500	4.87 540	1.34 497	0.61 568	0.65 591	0.68 573	0.78 583	0.69 561	0.68 567

DStereoFS	3.67 599	1.49 593	2.18 561	1.32 584	1.32 587	4.41 605	1.26 555	3.75 602	9.27 618	3.36 597	6.80 604	4.81 600	13.54 626	6.95 588	4.76 589	0.73 577	0.69 592	1.17 590	2.40 621	1.27 588	1.95 602

GCST	1.08 475	1.47 591	0.93 384	1.73 593	1.14 578	1.30 472	0.31 99	1.33 319	1.16 384	1.29 412	0.97 238	0.98 333	0.49 188	2.08 441	0.46 257	1.19 593	0.70 593	1.30 592	0.85 588	1.02 578	0.89 578

DDUNet	1.50 528	2.69 617	1.12 453	1.77 594	1.88 595	1.84 537	0.92 506	1.70 424	1.16 384	1.38 462	1.79 512	1.60 487	1.12 470	1.37 323	1.08 460	1.10 591	0.76 594	2.37 603	0.94 592	2.00 593	1.37 593

MADNet+	2.69 588	3.22 621	11.53 614	1.44 590	1.12 574	3.19 589	1.81 583	2.85 588	2.37 576	1.68 526	2.07 541	2.85 577	2.18 576	7.41 596	5.23 591	0.79 578	0.76 594	0.69 575	0.65 576	0.98 575	0.95 580

Consistency-Raft	1.25 503	0.99 564	1.93 547	1.02 572	1.21 583	0.96 401	1.01 527	1.75 436	1.92 560	1.36 453	2.12 543	1.44 456	1.01 440	1.14 262	1.40 507	0.72 576	0.82 596	0.89 580	0.98 596	1.31 589	0.95 580

MFMNet_re	1.40 521	1.14 576	1.68 528	1.39 587	1.07 567	1.48 499	1.43 564	1.87 479	1.82 554	2.26 565	2.19 546	1.51 472	1.86 560	1.52 358	1.25 484	0.93 582	0.83 597	0.84 578	0.80 584	0.99 577	1.05 587

IMH-64-1	2.70 589	1.79 600	1.46 510	3.26 615	2.66 610	3.23 591	2.10 597	4.08 603	2.75 590	2.34 568	3.81 584	3.06 580	2.22 579	4.25 526	2.59 562	3.75 618	0.84 598	2.75 613	1.35 603	3.15 612	2.60 615

IMH-64	2.70 589	1.79 600	1.46 510	3.26 615	2.66 610	3.23 591	2.10 597	4.08 603	2.75 590	2.34 568	3.81 584	3.06 580	2.22 579	4.25 526	2.59 562	3.75 618	0.84 598	2.75 613	1.35 603	3.15 612	2.60 615

TorneroNet-64	5.30 610	2.03 606	1.74 536	3.43 617	2.81 613	10.09 618	2.12 599	9.10 624	17.12 632	4.96 614	9.27 620	10.72 625	3.70 603	9.20 611	4.55 588	3.31 613	0.84 598	2.88 616	1.55 610	3.49 615	3.04 618

RainbowNet	1.97 565	1.76 598	1.57 522	2.81 607	2.21 600	1.98 549	1.81 583	2.54 583	1.89 557	1.50 492	1.84 518	1.96 538	1.65 542	2.14 447	1.25 484	3.33 614	0.85 601	2.39 606	0.98 596	2.82 606	2.22 604

Dean	2.91 595	1.53 594	2.07 552	2.96 612	2.51 608	3.15 588	2.14 600	4.75 610	4.41 608	2.76 585	6.10 602	5.53 606	2.37 582	2.97 498	1.92 545	3.18 610	0.85 601	2.51 610	1.04 599	2.88 609	2.47 612

NVStereoNet_ROB	1.88 559	1.07 568	1.45 508	1.07 576	1.17 579	1.47 498	1.48 568	1.89 485	1.93 562	1.94 553	4.67 595	3.08 582	1.80 555	6.51 577	1.65 532	1.06 589	0.86 603	1.08 589	1.32 602	0.93 573	1.26 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet	10.70 623	2.03 606	1.82 541	3.43 617	3.01 615	43.83 640	2.22 603	8.87 623	67.47 653	7.17 623	27.36 636	10.68 624	3.85 606	8.67 609	7.65 604	3.59 616	0.88 604	3.04 617	1.57 611	3.71 616	3.17 619

IMH	3.21 597	1.85 604	1.48 515	3.25 614	2.69 612	4.07 602	2.02 595	4.41 608	3.80 602	2.72 582	7.11 608	4.75 598	2.92 592	5.92 567	2.55 560	3.85 622	0.88 604	2.78 615	1.36 605	3.19 614	2.59 614

PWCK	2.88 594	2.05 608	5.72 596	2.08 597	1.11 572	3.55 593	3.90 617	2.86 589	3.54 601	3.03 594	3.63 582	3.10 583	2.31 581	8.15 608	3.09 570	2.12 599	0.91 606	1.75 595	0.98 596	2.57 601	1.18 590

JetBlue	3.97 600	2.01 605	10.19 610	1.38 586	2.84 614	10.53 619	9.54 622	3.60 600	2.41 578	2.73 583	3.39 579	4.54 594	4.31 607	7.85 605	6.84 598	0.88 580	0.93 607	0.89 580	0.91 590	1.74 591	1.91 600

SPS-STEREO	1.67 544	1.04 567	1.23 469	1.21 581	1.13 577	1.82 535	1.11 538	2.16 544	1.52 525	3.07 595	2.32 551	2.82 576	1.80 555	4.11 524	2.04 550	1.03 587	0.99 608	0.97 582	0.94 592	1.03 580	1.02 583
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 585	1.40 586	1.73 535	1.39 587	1.17 579	3.93 599	1.94 592	4.11 605	3.88 603	2.92 589	5.50 599	4.18 593	3.00 595	7.63 601	3.71 581	1.13 592	1.00 609	1.17 590	1.13 601	1.18 585	1.09 589

anonymity	1.12 485	0.97 561	1.21 466	1.07 576	1.12 574	1.08 428	0.89 498	1.95 503	1.16 384	1.29 412	1.26 368	1.22 401	1.09 465	1.15 263	1.01 451	1.02 586	1.00 609	0.97 582	0.97 594	0.98 575	0.99 582

SGM+DAISY	2.41 581	1.07 568	2.14 558	1.18 580	1.10 570	2.14 558	1.36 561	1.96 504	1.66 538	5.46 618	7.07 607	4.95 603	4.32 608	5.50 556	2.26 556	1.04 588	1.02 611	0.99 585	0.97 594	1.02 578	1.04 585

WAO-8	4.40 602	1.82 602	1.79 537	2.34 600	2.20 598	9.19 616	1.53 569	6.09 617	16.46 627	3.94 601	7.84 614	7.32 610	3.72 604	9.41 616	3.31 575	2.00 597	1.07 612	2.44 608	1.37 606	2.50 599	1.68 596

Venus	4.40 602	1.82 602	1.79 537	2.34 600	2.20 598	9.19 616	1.53 569	6.09 617	16.46 627	3.94 601	7.84 614	7.32 610	3.72 604	9.41 616	3.31 575	2.00 597	1.07 612	2.44 608	1.37 606	2.50 599	1.68 596

LVE	3.31 598	1.67 597	1.64 525	2.85 608	2.42 607	3.20 590	2.26 604	4.78 611	5.05 611	2.35 570	6.91 605	6.02 608	2.37 582	9.15 610	2.17 555	3.19 611	1.08 614	2.38 605	1.47 609	2.81 605	2.40 610

WAO-6	2.81 592	1.60 595	1.46 510	2.36 602	2.28 603	3.55 593	2.29 605	4.21 606	4.56 609	2.36 572	4.51 589	4.88 601	2.66 589	4.60 533	4.07 586	1.72 595	1.15 615	2.31 602	1.46 608	2.31 595	1.85 599

UNDER WATER	5.08 608	2.33 613	5.55 594	3.94 624	3.51 620	5.20 611	2.72 612	5.61 615	16.52 629	3.84 600	4.60 591	9.21 618	5.89 613	5.90 566	8.66 608	3.75 618	1.34 616	3.18 620	1.88 613	4.33 623	3.61 623

notaker	3.98 601	2.40 615	2.68 575	3.82 622	3.27 619	3.97 601	2.14 600	4.78 611	3.45 599	4.12 606	6.94 606	7.65 614	3.26 597	7.82 604	5.30 592	4.04 623	1.41 617	3.36 622	2.10 618	3.88 618	3.31 621

UNDER WATER-64	5.27 609	2.32 612	8.78 608	3.93 623	3.54 621	7.61 614	3.03 616	5.84 616	14.19 623	4.04 603	4.04 586	9.39 619	6.26 615	5.93 568	8.48 607	3.60 617	1.51 618	3.13 618	1.88 613	4.29 622	3.61 623

KSHMR	8.75 619	2.06 609	2.11 556	3.53 619	3.11 616	4.13 603	2.69 610	5.60 614	61.37 652	3.00 592	55.83 650	4.98 605	2.45 585	4.49 530	2.61 564	3.46 615	1.55 619	3.14 619	1.94 615	3.72 617	3.18 620

ktn	4.70 606	2.38 614	2.12 557	3.76 620	3.24 617	4.85 608	2.95 615	5.52 613	7.37 617	4.07 605	19.32 632	7.46 612	3.47 599	7.39 595	2.95 568	4.04 623	1.85 620	3.26 621	2.22 619	3.08 611	2.65 617

DStereoSA	4.44 604	0.92 558	6.79 601	1.58 592	2.54 609	2.29 563	14.04 627	2.33 567	2.31 575	1.85 545	10.58 623	1.32 432	13.05 624	7.07 590	11.18 616	0.67 574	1.97 621	0.88 579	3.29 622	1.69 590	2.44 611

TCMNet-wrong-test	10.31 621	11.40 629	14.84 617	20.96 632	18.45 629	13.80 625	10.76 623	15.78 629	3.53 600	5.20 616	5.52 600	16.26 629	12.61 622	7.51 600	10.15 611	7.43 628	2.37 622	4.31 626	3.43 625	11.36 630	10.61 630

FADE		4.78 623		1.89 596	1.92 596							4.13 592				188.09 654	2.77 623	123.78 651	127.92 651	1.06 581

JetRed	6.91 615	8.80 627	25.96 630	2.85 608	3.25 618	13.98 626	11.87 624	6.25 619	4.28 607	4.45 608	4.56 590	6.69 609	5.46 611	7.46 598	14.05 620	2.59 605	3.31 624	2.59 611	2.29 620	4.20 621	3.36 622

HanzoNet	11.04 624	3.62 622	8.10 606	4.08 625	3.55 622	4.90 609	2.73 613	7.19 621	10.10 619	31.86 646	28.92 637	21.96 638	36.36 639	18.08 631	10.17 612	7.94 629	3.32 625	3.47 623	3.31 623	7.06 627	4.04 625

PML	51.67 647	36.25 639	13.28 616	7.46 627	20.81 630	108.69 652	232.22 654	8.72 622	27.82 638	87.01 653	269.67 654	69.67 652	61.95 651	24.76 639	14.20 621	9.74 632	3.40 626	9.62 632	4.70 626	18.74 634	4.72 627

MADNet++	5.01 607	3.14 619	4.91 591	4.55 626	3.94 623	5.20 611	4.41 619	4.40 607	4.13 606	4.95 613	6.08 601	4.74 597	5.37 610	9.40 615	10.67 615	4.65 625	4.15 627	3.97 624	3.34 624	4.09 620	4.08 626

USTest	14.33 628	14.94 631	21.04 622	17.44 631	16.05 626	23.26 628	33.84 637	21.73 631	11.80 622	9.36 626	10.14 621	15.97 628	13.20 625	17.28 630	22.43 631	3.78 621	5.01 628	6.17 631	6.16 628	9.25 629	7.72 629

DPSimNet_ROB	11.20 625	4.98 624	35.43 634	2.90 611	4.52 624	7.89 615	17.09 628	4.66 609	6.06 615	14.89 632	10.93 625	17.29 630	36.81 641	13.18 627	15.68 624	2.86 606	6.29 629	5.75 629	5.09 627	3.91 619	7.70 628

DPSMNet_ROB	13.02 627	8.23 625	21.91 624	9.53 629	18.11 628	11.56 621	32.02 636	10.64 626	16.23 626	7.05 622	19.49 634	10.16 622	16.66 629	9.85 622	22.43 631	4.77 627	8.68 630	5.38 628	10.26 633	6.17 626	11.36 631

DGTPSM_ROB	13.01 626	8.23 625	21.87 623	9.51 628	18.10 627	11.56 621	32.01 635	10.63 625	16.20 625	7.03 621	19.48 633	10.15 621	16.66 629	9.83 621	22.42 630	4.75 626	8.68 630	5.37 627	10.25 632	6.16 625	11.36 631

Anonymous_1	43.04 646	18.73 632	24.79 627	21.81 633	46.26 643	27.80 629	37.60 638	28.08 637	16.14 624	14.66 631	14.30 626	20.65 632	17.88 631	21.56 632	25.94 635	117.93 653	8.92 632	100.65 648	126.50 650	158.64 654	12.08 633

DPSM_ROB	19.08 630	19.14 633	25.17 628	22.15 634	20.85 631	28.17 630	37.82 639	26.56 635	16.85 630	14.14 629	14.84 627	21.70 633	18.75 632	21.87 633	26.55 636	10.16 634	9.30 633	10.47 633	10.42 634	14.03 631	12.61 634

DPSM	19.08 630	19.14 633	25.17 628	22.15 634	20.85 631	28.17 630	37.82 639	26.56 635	16.85 630	14.14 629	14.84 627	21.70 633	18.75 632	21.87 633	26.55 636	10.16 634	9.30 633	10.47 633	10.42 634	14.03 631	12.61 634

ASD4	15.85 629	10.99 628	19.63 621	10.21 630	11.70 625	19.24 627	31.10 634	19.35 630	10.68 620	11.14 627	10.18 622	12.59 626	12.64 623	14.74 628	24.83 634	12.93 636	9.94 635	26.83 642	19.40 636	16.23 633	12.70 636

tt	6.58 614	0.26 162	6.10 598	3.77 621	2.16 597	11.55 620	19.63 629	13.33 628	5.74 613	2.96 590	2.65 566	4.97 604	6.33 617	3.81 519	7.24 599	9.15 630	11.32 636	5.89 630	6.24 629	6.03 624	2.55 613

test_sample9	1.86 558	0.49 469	1.13 455	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.78 450	1.21 413	1.22 379	1.18 336	1.08 365	0.92 392	2.27 462	7.92 605	0.57 562	12.61 637	0.62 569	0.67 577	0.45 511	0.42 504

test_sample8	2.19 572	0.49 469	1.13 455	0.56 336	0.39 328	1.02 416	0.73 455	1.82 463	1.15 374	2.26 565	1.30 381	4.94 602	2.52 587	2.27 462	7.92 605	0.57 562	12.61 637	0.62 569	0.67 577	0.45 511	0.42 504

LSM0	42.82 645	38.75 646	50.81 646	47.07 646	109.38 653	57.00 647	76.02 644	53.74 651	33.71 640	29.02 645	30.41 645	43.87 650	37.22 642	43.91 649	53.54 651	20.52 643	18.62 639	21.10 641	21.11 642	28.41 642	42.22 645

Hybrid-DGEV	38.35 639	38.46 643	50.28 640	44.82 645	41.90 640	56.66 642	76.35 646	53.24 646	33.80 643	28.29 640	29.84 643	43.58 644	37.86 647	43.84 647	53.39 647	20.34 640	18.69 640	21.06 635	21.00 637	28.25 638	25.34 639

RAFT-FEzeroshot	38.32 636	38.45 641	50.28 640	44.74 641	41.87 638	56.68 643	76.38 648	53.24 646	33.76 641	28.29 640	29.37 639	43.69 648	37.66 643	43.83 644	53.41 648	20.32 638	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.25 638	25.35 641

RAFT-FE	38.32 636	38.45 641	50.28 640	44.74 641	41.87 638	56.68 643	76.38 648	53.24 646	33.76 641	28.29 640	29.37 639	43.69 648	37.66 643	43.83 644	53.41 648	20.32 638	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.25 638	25.35 641

Selective-RAFT-Error	38.39 641	38.47 645	50.44 645	44.73 640	41.97 642	56.68 643	76.38 648	53.24 646	33.92 645	28.34 644	29.85 644	43.60 645	38.20 648	43.75 643	53.34 645	20.38 641	18.70 641	21.09 640	21.05 638	28.30 641	25.43 643

CasAABBNet	38.33 638	38.46 643	50.35 643	44.75 643	41.84 637	56.68 643	76.37 647	53.22 645	33.83 644	28.31 643	29.54 641	43.62 647	37.71 645	43.84 647	53.41 648	20.30 637	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.24 637	25.34 639

FlowAnything	38.37 640	38.41 640	50.38 644	44.76 644	41.94 641	56.64 641	76.34 645	53.28 650	34.23 646	28.25 639	29.72 642	43.60 645	37.79 646	43.83 644	53.38 646	20.39 642	18.71 645	21.07 636	21.14 643	28.23 636	25.29 638

LRCNet_RVC	22.74 632	32.10 638	21.97 625	29.84 636	26.23 633	4.42 606	0.81 480	22.66 632	2.02 566	26.93 638	29.26 638	23.06 640	15.59 628	23.84 635	18.88 627	31.75 644	19.90 646	34.65 643	32.13 644	30.54 643	28.32 644

xxxxx1	54.10 648	25.67 635	27.13 631	113.43 649	96.96 648	30.69 634	47.44 641	32.38 639	25.60 634	17.75 633	17.27 629	21.81 635	21.02 634	24.43 636	33.82 638	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 651

tt_ll	54.10 648	25.67 635	27.13 631	113.43 649	96.96 648	30.69 634	47.44 641	32.38 639	25.60 634	17.75 633	17.27 629	21.81 635	21.02 634	24.43 636	33.82 638	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 651

ff	54.10 648	25.67 635	27.13 631	113.43 649	96.96 648	30.69 634	47.44 641	32.38 639	25.60 634	17.75 633	17.27 629	21.81 635	21.02 634	24.43 636	33.82 638	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 651

AVERAGE_ROB	40.43 643	42.37 648	42.73 636	36.96 639	35.58 636	30.50 633	27.61 632	36.71 644	38.39 648	44.91 648	44.36 647	37.45 643	36.70 640	41.88 642	40.35 642	45.43 649	46.81 650	47.11 645	46.35 645	42.51 645	43.87 646

HaxPig	38.92 642	41.40 647	41.64 635	29.95 637	32.27 634	28.90 632	27.60 631	29.73 638	37.71 647	43.82 647	43.87 646	33.17 641	35.56 638	41.53 641	40.37 643	43.94 648	47.51 651	45.82 644	47.08 646	42.38 644	44.15 647

MEDIAN_ROB	42.00 644	44.40 649	44.29 639	35.15 638	34.95 635	31.28 638	29.60 633	35.88 643	40.02 649	47.20 651	46.64 648	37.37 642	38.48 649	44.35 650	42.45 644	48.03 650	49.39 652	49.71 646	49.03 647	45.14 646	46.65 648

RSGM-EC	88.84 651	82.86 652	51.22 647	105.38 647	99.51 651	94.51 650	125.67 651	90.02 652	46.43 650	45.14 649	57.50 651	101.22 653	88.55 652	154.40 652	153.26 652	105.54 651	59.55 653	113.88 649	53.02 648	92.89 652	56.17 649

acva	88.84 651	82.86 652	51.22 647	105.38 647	99.51 651	94.51 650	125.67 651	90.02 652	46.43 650	45.14 649	57.50 651	101.22 653	88.55 652	154.40 652	153.26 652	105.54 651	59.55 653	113.88 649	53.02 648	92.89 652	56.17 649

test_example2	192.40 653	210.76 654	206.48 653	199.83 654	204.73 654	172.94 653	183.52 653	133.93 654	133.41 654	191.38 654	196.19 653	187.13 655	178.77 654	205.33 654	208.00 654	222.09 655	238.72 655	186.54 655	190.54 655	227.34 655	170.31 654

ccccc	497.63 654	492.34 655	595.97 654	530.87 655	530.37 655	478.08 654	442.62 655	491.76 655	343.70 655	448.18 655	520.80 655	476.12 656	550.57 655	541.64 655	605.32 655	663.49 656	459.54 656	353.94 656	309.79 656	586.66 656	530.90 655

Low-res two-view benchmark