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

S2M2_XL	0.20 6	0.32 175	1.10 97	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 32	0.15 31	0.14 15	0.19 1	0.21 81	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
WQFJA1++	2.30 590	0.22 42	6.03 604	1.08 576	1.15 587	0.29 15	0.14 19	0.39 35	0.24 2	13.61 622	0.19 32	3.34 598	0.17 45	0.33 94	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.07 66	18.19 631	0.14 216

FlowAnything_test	0.23 46	0.32 175	0.52 5	0.28 167	0.17 122	0.37 58	0.20 102	0.38 28	0.24 2	0.24 91	0.20 39	0.21 76	0.17 45	0.26 24	0.25 155	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.17 234	0.12 156

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 122	0.35 46	0.14 19	0.27 3	0.25 4	0.19 33	0.21 46	0.14 14	0.15 27	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 152	0.38 28	0.25 4	0.17 20	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 167	0.69 49	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 24	0.26 6	0.21 50	0.19 32	0.15 31	0.12 7	0.47 216	0.29 202	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 156

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 125	0.38 28	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 16	0.27 8	0.18 27	0.15 16	0.17 46	0.16 37	0.26 24	0.21 81	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

GEAStereo	0.35 135	0.32 175	1.17 107	0.53 509	0.60 542	0.55 234	0.21 125	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.22 58	0.16 37	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 564

gasm-f	0.36 145	0.34 199	1.13 99	0.53 509	0.44 492	0.54 219	0.27 291	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.33 158	0.16 37	0.22 118	0.36 125	0.25 155	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.38 499	0.71 564

AdaDepth	0.24 52	0.18 5	1.03 87	0.25 87	0.21 222	0.46 135	0.16 47	0.30 6	0.27 8	0.17 20	0.19 32	0.14 14	0.18 65	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 47	0.08 42	0.25 474	0.10 65	0.10 92

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 5	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 56	0.15 27	0.25 13	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 76	0.23 48	0.13 25	0.49 161	0.18 73	0.30 6	0.28 12	0.19 33	0.17 22	0.14 14	0.14 15	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.09 63

AEACV	0.33 116	0.24 73	1.44 162	0.28 167	0.35 431	0.47 142	0.21 125	0.43 64	0.28 12	0.26 127	0.25 84	0.22 79	0.38 299	0.30 66	0.18 22	0.09 85	0.35 541	0.09 102	0.36 536	0.23 345	0.25 427

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.30 15	0.22 61	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 16	0.31 16	0.16 11	0.14 15	0.17 46	0.15 27	0.25 13	0.23 115	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 48	0.28 345	0.42 100	0.14 19	0.46 85	0.31 16	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.14 15	0.43 172	0.20 62	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

mms	0.27 64	0.26 98	0.91 76	0.25 87	0.18 160	0.32 29	0.23 187	0.37 24	0.31 16	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.17 45	0.46 205	0.21 81	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.47 537

Occ-G	0.30 92	0.30 155	1.33 137	0.23 48	0.15 66	0.36 54	0.25 244	0.43 64	0.31 16	0.26 127	0.35 171	0.46 281	0.22 118	0.30 66	0.25 155	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

U	3.37 606	0.17 1	0.91 76	0.26 119	13.79 622	19.19 626	0.15 32	0.41 49	0.31 16	0.17 20	0.18 29	0.27 143	0.15 27	0.21 2	0.16 6	0.09 85	0.06 23	17.88 631	12.81 625	0.10 65	0.08 40

252Zero-FE	0.62 414	0.27 106	0.83 66	0.24 68	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 35	0.32 21	8.03 615	0.23 67	0.12 2	0.12 7	0.26 24	0.44 336	0.09 85	0.12 331	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.12 156

MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

water-stereo	0.24 52	0.17 1	0.88 71	0.24 68	0.14 41	0.37 58	0.17 57	0.43 64	0.32 21	0.26 127	0.35 171	0.26 130	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.08 97	0.10 65	0.10 92

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 122	0.41 87	0.14 19	0.35 16	0.32 21	0.24 91	0.20 39	0.15 31	0.18 65	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

fffy	0.28 71	0.24 73	1.19 111	0.27 139	0.15 66	0.37 58	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.20 41	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.44 181	0.20 62	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

testlalala_base	0.46 261	0.30 155	1.82 287	0.34 329	0.27 331	0.55 234	0.21 125	0.85 385	0.32 21	0.32 166	0.39 198	0.31 172	0.23 135	0.30 66	0.28 187	0.95 583	0.30 531	0.09 102	0.21 449	1.03 579	0.18 322

LoS_RVC	0.29 82	0.33 184	1.19 111	0.25 87	0.34 418	0.43 104	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.22 61	0.33 158	0.23 88	0.24 147	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.10 65	0.31 476

BridgeDepth	0.19 3	0.30 155	0.55 14	0.23 48	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 9	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 88	0.19 86	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 66	0.39 73	0.13 9	0.39 35	0.33 30	0.22 61	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.14 19	0.43 64	0.33 30	0.21 50	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 87	0.27 331	0.39 73	0.14 19	0.51 130	0.33 30	0.25 110	0.27 102	0.13 4	0.13 13	0.38 144	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 46	0.23 60	0.64 34	0.24 68	0.22 249	0.47 142	0.13 9	0.52 144	0.33 30	0.18 27	0.24 77	0.17 46	0.22 118	0.32 82	0.19 39	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.09 63

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 154	1.34 566	1.24 122	0.23 48	0.12 9	0.33 33	0.20 102	0.40 39	0.33 30	0.25 110	0.21 46	0.16 37	0.14 15	0.27 31	0.63 414	0.55 563	0.06 23	0.11 229	0.13 308	0.25 376	0.49 541

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 15	0.34 36	0.16 11	0.16 21	0.16 37	0.15 27	0.27 31	0.22 102	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 56	0.34 36	0.23 82	0.27 102	0.14 14	0.18 65	0.33 94	0.24 140	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 102	0.50 122	0.34 36	0.25 110	0.23 67	0.13 4	0.23 135	0.24 8	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

GREAT-IGEV	0.37 154	0.28 131	1.48 173	0.25 87	0.38 458	0.46 135	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.15 5	0.29 116	0.15 31	0.17 45	0.36 125	0.23 115	0.07 23	0.76 592	0.07 1	0.26 482	0.21 314	1.03 592

AIO_test	0.39 179	0.37 220	1.19 111	0.73 550	0.67 551	0.35 46	0.25 244	0.47 100	0.34 36	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 45	1.31 401	0.19 39	0.11 259	0.15 402	0.08 42	0.21 449	0.15 175	0.23 406

IGEV++	0.34 124	0.43 267	1.32 135	0.31 246	0.14 41	0.32 29	0.21 125	0.70 256	0.34 36	0.22 61	0.28 110	0.22 79	0.27 200	0.35 112	0.27 177	0.09 85	0.39 556	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 534

UniTT-Stereo	0.30 92	0.36 217	1.68 208	0.27 139	0.24 282	0.29 15	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.26 127	0.37 180	0.18 56	0.18 65	0.31 73	0.27 177	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

Pro-Stereo	0.22 38	0.25 81	0.66 46	0.22 35	0.14 41	0.49 161	0.15 32	0.23 1	0.35 43	0.16 11	0.13 11	0.14 14	0.09 1	0.49 234	0.18 22	0.08 40	0.06 23	0.09 102	0.37 539	0.08 28	0.09 63

BStereo	0.28 71	0.33 184	1.34 140	0.23 48	0.29 353	0.33 33	0.20 102	0.46 85	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

Wave_Phase_stereo	0.31 100	0.33 184	1.34 140	0.23 48	0.29 353	0.98 529	0.20 102	0.49 115	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

DLNR-FE	13.43 622	20.01 628	23.53 628	121.73 644	33.87 636	0.46 135	0.15 32	8.09 620	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.75 332	0.29 202	6.68 621	0.26 516	0.09 102	0.38 540	50.82 643	0.18 322

Zero-FE251	0.56 375	0.29 142	1.27 127	0.26 119	0.16 93	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.35 43	5.31 612	0.19 32	0.22 79	0.19 86	0.24 8	1.08 493	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.13 193

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 50	0.21 13	0.16 93	0.43 104	0.16 47	0.44 72	0.35 43	0.22 61	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 13	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.41 87	0.15 32	0.46 85	0.35 43	0.26 127	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.31 73	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 34	0.25 87	0.15 66	0.41 87	0.18 73	0.42 56	0.35 43	0.34 172	0.34 166	0.25 115	0.23 135	0.43 172	0.53 379	0.09 85	0.09 207	0.08 42	0.10 170	0.12 99	0.11 117

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

111111	0.24 52	0.21 26	0.82 65	0.24 68	0.21 222	0.43 104	0.13 9	0.45 82	0.35 43	0.22 61	0.27 102	0.18 56	0.16 37	0.35 112	0.18 22	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

SCV	0.35 135	0.59 344	1.37 147	0.34 329	0.22 249	0.28 11	0.23 187	0.72 264	0.35 43	0.19 33	0.30 130	0.24 102	0.20 98	0.64 294	0.19 39	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.29 494	0.34 465	0.29 457

tt45	0.29 82	0.24 73	1.06 92	0.25 87	0.17 122	0.55 234	0.22 152	0.41 49	0.35 43	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.18 65	0.64 294	0.34 267	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.11 117

ours_stereo	0.27 64	0.25 81	1.21 117	0.25 87	0.17 122	0.35 46	0.23 187	0.38 28	0.35 43	0.20 41	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

RAStereo	0.28 71	0.48 301	1.52 182	0.26 119	0.18 160	0.25 7	0.19 82	0.42 56	0.35 43	0.20 41	0.25 84	0.20 65	0.16 37	0.24 8	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.12 99	0.08 40

DLNR_Zeroshot_test	13.43 622	19.94 627	23.55 629	121.61 643	35.03 637	0.46 135	0.15 32	8.02 619	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.76 336	0.29 202	6.42 620	0.26 516	0.09 102	0.38 540	50.13 642	0.18 322

MC-Stereo	0.32 107	0.31 167	1.46 166	0.31 246	0.15 66	0.53 211	0.19 82	0.44 72	0.35 43	0.36 179	0.38 190	0.27 143	0.27 200	0.42 168	0.19 39	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.16 381	0.20 298	0.13 193

Replicate-Monster	0.23 46	0.40 247	0.94 82	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 39	0.36 65	0.22 61	0.15 16	0.15 31	0.15 27	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 254

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 66	0.39 73	0.19 82	0.47 100	0.36 65	0.21 50	0.22 58	0.13 4	0.17 45	0.33 94	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 73	0.47 100	0.36 65	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 131	0.77 59	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 47	0.31 8	0.36 65	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.17 45	0.37 136	0.16 6	0.10 184	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 65	0.07 9

AIO-Stereo	0.30 92	0.27 106	1.25 123	0.27 139	0.24 282	0.37 58	0.20 102	0.52 144	0.36 65	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.14 15	0.31 73	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.38 540	0.19 282	0.31 476

EGLCR-Stereo	0.29 82	0.27 106	0.97 84	0.30 219	0.19 193	0.56 251	0.17 57	0.68 245	0.36 65	0.30 152	0.18 29	0.27 143	0.17 45	0.38 144	0.19 39	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.35 496

R-Stereo Train	0.36 145	0.21 26	1.70 213	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156

RAFT-Stereo	0.36 145	0.21 26	1.70 213	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV	0.22 38	0.28 131	0.88 71	0.21 13	0.24 282	0.42 100	0.17 57	0.35 16	0.37 73	0.20 41	0.22 58	0.14 14	0.12 7	0.24 8	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

StereoAnything_RVC	0.35 135	1.25 554	1.82 287	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 205	0.14 1	0.11 259	0.09 207	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 322

999	0.29 82	0.25 81	1.05 90	0.26 119	0.18 160	0.49 161	0.23 187	0.38 28	0.37 73	0.20 41	0.32 149	0.23 88	0.18 65	0.73 328	0.36 281	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.10 92

GCAP-BAT	0.43 222	0.31 167	1.82 287	0.25 87	0.26 317	0.65 400	0.23 187	0.48 108	0.37 73	0.67 461	0.82 489	0.44 259	0.24 147	0.48 223	0.87 463	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

MaDis-Stereo	0.29 82	0.54 325	1.44 162	0.24 68	0.29 353	0.29 15	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 33	0.21 46	0.28 152	0.22 118	0.30 66	0.29 202	0.10 184	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.11 88	0.11 117

MSCF	0.35 135	0.72 403	1.15 103	0.58 529	0.21 222	0.50 173	0.22 152	0.56 175	0.38 78	0.29 147	0.29 116	0.17 46	0.30 241	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.12 331	0.08 42	0.29 494	0.15 175	0.21 367

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 152	0.50 122	0.38 78	0.22 61	0.21 46	0.12 2	0.22 118	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

MM-Stereo_test2	0.38 164	0.28 131	2.46 463	0.43 449	0.15 66	0.50 173	0.25 244	0.47 100	0.38 78	0.33 170	0.26 95	0.23 88	0.22 118	0.34 106	0.29 202	0.08 40	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.36 484	0.22 382

FoundationStereo	0.20 6	0.30 155	0.81 63	0.21 13	0.22 249	0.21 3	0.16 47	0.25 2	0.38 78	0.15 5	0.11 4	0.18 56	0.17 45	0.23 6	0.16 6	0.09 85	0.13 355	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

fffft	0.29 82	0.21 26	1.10 97	0.24 68	0.15 66	0.42 100	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 50	0.18 29	0.20 65	0.16 37	0.44 181	0.70 433	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.28 412	0.20 355
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 82	0.26 98	1.03 87	0.25 87	0.14 41	0.46 135	0.22 152	0.36 21	0.38 78	0.23 82	0.23 67	0.21 76	0.18 65	0.45 196	0.60 407	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.20 355

GCAP-Stereo	0.34 124	0.89 469	1.76 239	0.26 119	0.12 9	0.52 202	0.14 19	0.49 115	0.38 78	0.29 147	0.30 130	0.29 162	0.22 118	0.30 66	0.20 62	0.09 85	0.17 440	0.09 102	0.07 66	0.21 314	0.11 117

HH	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 494	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 438	0.48 254	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

HanStereo	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 494	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 438	0.48 254	0.87 496	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

Selective-IGEV	0.29 82	0.23 60	1.28 128	0.27 139	0.30 368	0.35 46	0.20 102	0.56 175	0.38 78	0.21 50	0.30 130	0.22 79	0.18 65	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 211	0.29 457

knoymous	0.34 124	0.25 81	1.75 233	0.24 68	0.18 160	0.45 117	0.24 223	0.57 180	0.38 78	0.41 208	0.39 198	0.55 325	0.25 163	0.38 144	0.23 115	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.07 66	0.13 131	0.12 156

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 106	1.36 144	0.28 167	0.12 9	0.41 87	0.20 102	0.37 24	0.38 78	0.26 127	0.30 130	0.25 115	0.19 86	0.33 94	0.24 140	0.09 85	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.09 63

VIP-Stereo	0.28 71	0.56 337	1.05 90	0.23 48	0.19 193	0.52 202	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 27	0.25 84	0.24 102	0.15 27	0.33 94	0.19 39	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.14 155	0.32 482

DA	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 545

GGEV	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 545

LG-G_1	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LG-G	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LGtest1	0.21 17	0.37 220	0.70 50	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 21	0.39 90	0.17 20	0.13 11	0.16 37	0.14 15	0.25 13	0.27 177	0.10 184	0.09 207	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.10 92

HUF	0.59 395	0.65 378	2.46 463	0.45 470	0.77 562	0.34 41	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 157	0.28 110	0.25 115	0.19 86	0.67 309	0.18 22	0.12 318	2.03 612	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 606

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 60	0.29 199	0.20 208	0.42 100	0.17 57	0.64 224	0.39 90	0.18 27	0.24 77	0.23 88	0.18 65	0.25 13	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.08 40

MoCha-V2	0.36 145	0.32 175	1.41 155	0.36 365	0.31 387	0.35 46	0.19 82	0.57 180	0.39 90	0.30 152	0.32 149	0.28 152	0.27 200	0.47 216	0.24 140	0.08 40	0.56 573	0.08 42	0.38 540	0.18 261	0.12 156

CAS	0.35 135	0.25 81	1.30 132	0.79 557	0.34 418	0.51 183	0.23 187	0.46 85	0.39 90	0.22 61	0.31 143	0.20 65	0.17 45	0.28 43	0.23 115	0.73 573	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 49	0.37 511

ProNet	0.30 92	0.54 325	1.29 129	0.25 87	0.15 66	0.47 142	0.25 244	0.48 108	0.39 90	0.21 50	0.23 67	0.22 79	0.20 98	0.44 181	0.19 39	0.08 40	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.12 156

test_4	0.40 186	0.37 220	2.01 368	0.29 199	0.21 222	0.50 173	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 118	0.52 249	0.33 260	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.15 361	0.28 412	0.07 9

cross-raft	0.40 186	0.27 106	2.22 416	0.30 219	0.17 122	0.49 161	0.35 399	0.71 259	0.39 90	0.43 218	0.45 228	0.64 378	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 40	0.08 136	0.09 102	0.23 464	0.11 88	0.14 216

MatchStereo	0.24 52	0.38 231	1.37 147	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 31	0.15 27	0.25 13	0.18 22	0.09 85	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

GASTEREO	0.35 135	0.72 403	1.15 103	0.56 523	0.20 208	0.52 202	0.22 152	0.56 175	0.40 103	0.30 152	0.31 143	0.16 37	0.31 250	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.14 376	0.08 42	0.28 490	0.14 155	0.20 355

depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 39	0.41 433	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 130	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.26 130	0.28 217	0.44 181	0.23 115	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.08 40

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 48	0.16 93	0.44 111	0.22 152	0.55 168	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 208	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 24	0.40 103	0.21 50	0.12 8	0.17 46	0.12 7	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.10 92

LG-Stereo	0.27 64	0.25 81	0.95 83	0.25 87	0.15 66	0.43 104	0.21 125	0.50 122	0.40 103	0.18 27	0.29 116	0.25 115	0.16 37	0.28 43	0.35 277	0.07 23	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.24 362	0.10 92

dual_stereo	0.23 46	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 66	0.27 9	0.15 32	0.62 213	0.40 103	0.15 5	0.13 11	0.18 56	0.14 15	0.37 136	0.19 39	0.09 85	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

model_zeroshot	0.44 232	0.68 390	1.97 364	0.28 167	0.18 160	0.69 431	0.21 125	0.63 221	0.40 103	1.00 539	0.34 166	0.42 244	0.20 98	0.69 318	0.24 140	0.10 184	0.22 490	0.10 158	0.22 460	0.12 99	0.10 92

anonymousdsp	0.34 124	0.53 319	1.47 170	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.55 263	0.19 39	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 457

IGEV-Stereo	0.34 124	0.54 325	1.47 170	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.54 259	0.19 39	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-Stereo	0.55 367	0.54 325	3.50 580	0.48 488	0.39 464	0.54 219	0.17 57	0.89 420	0.40 103	0.44 224	0.65 425	0.85 488	0.19 86	0.77 340	0.21 81	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.32 517	0.17 234	0.14 216

GSStereo	0.36 145	0.32 175	1.17 107	0.34 329	0.60 542	0.55 234	0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 574

GS-Stereo							0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 574

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 154	0.37 220	1.21 117	0.26 119	0.18 160	0.73 453	0.18 73	0.53 153	0.41 114	0.35 174	0.30 130	0.58 350	0.22 118	0.33 94	0.95 470	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.13 131	0.15 254

HI	0.41 193	0.63 367	1.72 220	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 367	1.72 220	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

CAS++	0.31 100	0.33 184	1.43 160	0.25 87	0.17 122	0.31 23	0.20 102	0.78 330	0.41 114	0.30 152	0.30 130	0.21 76	0.16 37	0.33 94	0.18 22	0.15 411	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

IGEVStereo-DCA	0.33 116	0.34 199	1.38 149	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.18 413	0.16 211	0.22 382

ffff	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

11t	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

ccc-4	0.32 107	0.52 314	1.38 149	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

IGEV-FE	0.53 349	0.34 199	2.91 540	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 511	0.51 284	0.70 423	0.41 332	0.48 223	1.13 500	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 527	0.19 282	0.09 63

MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 217	0.68 48	0.21 13	0.17 122	0.45 117	0.12 4	0.35 16	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 79	0.10 2	0.28 43	0.16 6	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 131	1.09 95	0.33 298	0.15 66	0.30 18	0.16 47	0.58 186	0.42 125	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.26 179	0.38 144	0.37 287	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.25 474	0.10 65	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 64	0.29 142	1.08 93	0.26 119	0.20 208	0.33 33	0.21 125	0.41 49	0.42 125	0.26 127	0.28 110	0.27 143	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.14 391	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.10 92

MyStereo07	0.34 124	0.40 247	1.46 166	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.25 84	0.20 65	0.26 179	0.57 267	0.19 39	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 184	2.91 540	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 511	0.51 284	0.71 428	0.41 332	0.48 223	1.13 500	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 527	0.19 282	0.09 63

MIF-Stereo (partial)	0.34 124	0.41 254	1.93 337	0.26 119	0.24 282	0.32 29	0.17 57	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.37 180	0.25 115	0.26 179	0.44 181	0.31 234	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.19 282	0.14 216

EKT-Stereo	1.47 571	0.49 304	1.93 337	2.57 609	19.31 626	0.55 234	0.22 152	0.69 248	0.42 125	0.38 191	0.36 177	0.43 248	0.27 200	0.69 318	0.26 167	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.16 381	0.20 298	0.15 254

AnonymousM	0.37 154	0.44 278	1.50 179	0.25 87	0.15 66	0.52 202	0.23 187	0.60 205	0.42 125	0.42 213	0.32 149	0.30 169	0.25 163	0.34 106	0.23 115	0.11 259	0.09 207	0.71 574	0.36 536	0.12 99	0.07 9

raftrobust	0.38 164	0.68 390	1.54 184	0.32 275	0.46 507	0.52 202	0.21 125	0.56 175	0.42 125	0.52 304	0.35 171	0.31 172	0.33 263	0.37 136	0.30 222	0.10 184	0.11 300	0.08 42	0.07 66	0.21 314	0.19 339

PMTNet	0.31 100	0.35 208	1.30 132	0.20 5	0.14 41	0.57 269	0.25 244	0.46 85	0.42 125	0.27 136	0.32 149	0.27 143	0.24 147	0.39 150	0.23 115	0.43 551	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.18 261	0.07 9

AIO_rvc	0.41 193	0.64 371	1.29 129	0.58 529	0.39 464	0.37 58	0.24 223	0.50 122	0.43 136	0.28 141	0.23 67	0.25 115	0.16 37	0.99 365	0.19 39	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.25 376	0.85 576

MGS-Stereo	0.32 107	0.34 199	1.70 213	0.25 87	0.14 41	0.40 80	0.22 152	0.38 28	0.43 136	0.24 91	0.51 284	0.25 115	0.18 65	0.31 73	0.20 62	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.08 97	0.47 536	0.08 40

MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 231	2.47 468	0.27 139	0.43 491	0.56 251	0.20 102	0.77 315	0.43 136	0.60 408	0.51 284	0.44 259	0.17 45	0.68 312	0.21 81	0.09 85	0.29 527	0.09 102	0.32 517	0.14 155	0.10 92

test-1	0.44 232	0.48 301	1.69 209	0.30 219	0.27 331	0.50 173	0.28 310	0.80 350	0.43 136	0.40 199	0.54 321	0.41 230	0.24 147	0.31 73	1.16 506	0.09 85	0.20 475	0.10 158	0.17 400	0.11 88	0.26 437

SCV_C0	0.33 116	0.43 267	1.42 159	0.25 87	0.16 93	0.35 46	0.20 102	0.68 245	0.44 140	0.24 91	0.27 102	0.29 162	0.20 98	0.58 271	0.18 22	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.30 504	0.26 396	0.17 303

PAM	0.70 459	0.35 208	2.72 511	0.56 523	0.62 548	1.08 547	0.53 493	0.85 385	0.44 140	0.93 533	0.92 510	1.24 558	0.68 486	0.64 294	1.01 484	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.48 556	0.14 155	0.38 514

rvit_stereo_0080	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

RSM	0.28 71	0.26 98	0.97 84	0.25 87	0.24 282	0.37 58	0.21 125	0.49 115	0.44 140	0.21 50	0.27 102	0.28 152	0.17 45	0.38 144	0.20 62	0.07 23	0.07 47	0.09 102	0.34 524	0.21 314	0.16 284

MyStereo06	0.54 355	0.41 254	2.68 505	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.81 354	0.44 140	0.84 519	0.52 298	0.78 460	0.58 447	0.48 223	1.10 496	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

whm_eth	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 346	1.88 313	0.31 246	0.21 222	0.50 173	0.19 82	0.64 224	0.44 140	0.43 218	0.53 309	0.43 248	0.27 200	0.51 245	0.28 187	0.08 40	0.14 376	0.11 229	0.10 170	0.26 396	0.26 437

CASnet	0.28 71	0.31 167	1.20 115	0.28 167	0.11 3	0.47 142	0.19 82	0.44 72	0.44 140	0.38 191	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.29 57	0.19 39	0.10 184	0.06 23	0.15 413	0.12 275	0.16 211	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.30 92	0.27 106	1.09 95	0.23 48	0.50 514	0.40 80	0.20 102	0.46 85	0.44 140	0.22 61	0.28 110	0.26 130	0.19 86	0.33 94	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.49 541

GMOStereo	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

error version	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-v	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-2	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

sCroCo_RVC	0.33 116	0.32 175	1.89 320	0.34 329	0.27 331	0.30 18	0.22 152	0.48 108	0.44 140	0.22 61	0.33 158	0.25 115	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 391	0.16 420	0.12 289	0.12 275	0.15 175	0.13 193

test_xeample3	0.46 261	0.34 199	2.99 548	0.37 389	0.16 93	0.49 161	0.33 386	1.06 540	0.44 140	0.25 110	0.23 67	0.24 102	0.25 163	0.49 234	0.56 394	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.40 546	0.17 234	0.26 437

NLSM3	0.26 60	0.39 241	0.75 56	0.25 87	0.24 282	0.43 104	0.19 82	0.58 186	0.45 155	0.20 41	0.26 95	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.09 132	0.10 65	0.07 9

FE-Mocha	0.41 193	0.31 167	1.44 162	0.28 167	0.33 408	0.41 87	0.17 57	0.69 248	0.45 155	0.44 224	0.50 279	0.41 230	0.45 372	0.36 125	1.17 508	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.21 449	0.13 131	0.13 193

xyz-stereo-finetune2	0.35 135	0.45 286	1.04 89	0.21 13	0.12 9	0.58 287	0.23 187	0.50 122	0.45 155	0.31 157	0.46 236	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.09 63

S2M2_L	0.24 52	0.29 142	0.90 75	0.23 48	0.17 122	0.24 6	0.09 1	0.36 21	0.45 155	0.17 20	0.25 84	0.23 88	0.17 45	0.24 8	0.28 187	0.15 411	0.12 331	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 71	0.43 267	0.93 80	0.28 167	0.17 122	0.53 211	0.21 125	0.55 168	0.45 155	0.17 20	0.26 95	0.32 180	0.17 45	0.33 94	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.29 494	0.13 131	0.06 1

castereo	0.30 92	0.44 278	0.81 63	0.24 68	0.29 353	0.41 87	0.27 291	0.72 264	0.45 155	0.22 61	0.30 130	0.24 102	0.31 250	0.25 13	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.31 511	0.12 99	0.09 63

UGAM-zero	0.63 421	0.39 241	2.49 472	0.30 219	0.49 512	0.67 413	0.19 82	0.91 438	0.45 155	0.77 500	0.45 228	1.16 555	0.82 514	2.05 522	0.29 202	0.09 85	0.15 402	0.09 102	0.44 553	0.11 88	0.22 382

RSM++	0.27 64	0.26 98	0.87 70	0.28 167	0.13 25	0.39 73	0.20 102	0.45 82	0.45 155	0.20 41	0.24 77	0.24 102	0.17 45	0.36 125	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.26 396	0.18 322

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 473	1.83 293	0.44 456	0.24 282	0.54 219	0.27 291	0.58 186	0.45 155	0.41 208	0.33 158	0.44 259	0.21 109	0.44 181	0.34 267	0.09 85	0.08 136	0.16 432	0.14 336	0.17 234	0.17 303

TestStereo	0.45 250	0.54 325	2.11 390	0.29 199	0.16 93	0.43 104	0.24 223	0.54 164	0.45 155	0.37 183	0.46 236	0.34 192	0.27 200	1.98 514	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.14 155	0.08 40

TANstereo	0.33 116	0.49 304	1.75 233	0.23 48	0.12 9	0.54 219	0.16 47	0.40 39	0.45 155	0.45 235	0.51 284	0.26 130	0.22 118	0.29 57	0.20 62	0.10 184	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 55	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 11	0.46 166	0.15 5	0.15 16	0.16 37	0.19 86	0.23 6	0.18 22	0.10 184	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FSD	0.36 145	0.41 254	0.91 76	0.34 329	0.29 353	0.35 46	0.33 386	0.44 72	0.46 166	0.32 166	0.32 149	0.37 202	0.32 258	0.35 112	0.32 247	0.28 533	0.27 523	0.31 535	0.30 504	0.31 436	0.29 457

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 184	0.61 25	0.23 48	0.21 222	0.45 117	0.13 9	0.33 11	0.46 166	0.13 1	0.09 1	0.18 56	0.12 7	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 184	0.60 23	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 35	0.46 166	0.13 1	0.10 2	0.17 46	0.13 13	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

HART	0.38 164	0.53 319	1.66 204	0.26 119	0.15 66	0.30 18	0.19 82	0.67 241	0.46 166	0.29 147	0.52 298	0.38 210	0.16 37	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.68 585	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 367

trnet	0.28 71	0.26 98	1.32 135	0.19 2	0.12 9	0.54 219	0.15 32	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.30 66	0.21 81	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.09 49	0.07 9

AE-Stereo	0.42 213	0.29 142	1.65 200	0.43 449	0.47 509	0.56 251	0.23 187	0.86 395	0.46 166	0.31 157	0.41 207	0.43 248	0.24 147	0.34 106	0.24 140	0.09 85	0.48 569	0.11 229	0.45 554	0.22 331	0.19 339

plain	0.37 154	0.47 298	2.15 401	0.27 139	0.19 193	0.33 33	0.20 102	0.58 186	0.46 166	0.23 82	0.37 180	0.23 88	0.25 163	0.45 196	0.28 187	0.11 259	0.08 136	0.13 348	0.09 132	0.42 523	0.12 156

riskmin	0.37 154	0.22 42	1.74 227	0.32 275	0.20 208	0.48 151	0.20 102	0.66 232	0.46 166	0.36 179	0.34 166	0.69 413	0.45 372	0.39 150	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.08 97	0.13 131	0.16 284

Anonymous_2	0.74 483	0.32 175	1.65 200	0.33 298	0.30 368	0.67 413	0.32 378	0.69 248	0.46 166	0.48 263	0.41 207	0.84 484	0.58 447	0.51 245	0.40 313	0.32 541	0.38 549	1.43 601	3.69 618	0.80 570	0.27 444

CroCo-Stereo Lap2	0.33 116	0.61 350	1.47 170	0.32 275	0.38 458	0.23 5	0.22 152	0.58 186	0.46 166	0.22 61	0.27 102	0.29 162	0.23 135	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.14 216

test-3	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.51 295	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 527	0.29 417	0.28 451

test_1	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.50 282	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 527	0.29 417	0.29 457

iRaftStereo_RVC	0.37 154	0.53 319	1.41 155	0.28 167	0.15 66	0.52 202	0.20 102	0.54 164	0.46 166	0.37 183	0.43 213	0.41 230	0.23 135	0.36 125	0.26 167	0.09 85	0.15 402	0.12 289	0.11 235	0.41 517	0.37 511

sAnonymous2	0.38 164	0.62 356	2.15 401	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 499	0.35 496

CroCo_RVC	0.38 164	0.62 356	2.15 401	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 499	0.35 496

GES	0.44 232	0.28 131	1.88 313	0.30 219	0.18 160	0.61 336	0.30 342	0.88 414	0.46 166	0.47 245	0.52 298	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 426	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.15 175	0.17 303

Gwc-CoAtRS	0.38 164	0.33 184	1.92 334	0.27 139	0.41 482	0.48 151	0.19 82	0.59 195	0.46 166	0.43 218	0.39 198	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.31 511	0.11 88	0.09 63

CREStereo	0.28 71	0.30 155	1.33 137	0.19 2	0.13 25	0.55 234	0.17 57	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.11 259	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.10 65	0.07 9
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
xyz-stereo	3.02 602	0.29 142	30.64 640	0.23 48	0.12 9	15.52 621	0.24 223	0.51 130	0.47 185	0.59 399	7.99 614	0.64 378	0.47 395	1.39 409	0.50 367	0.09 85	0.07 47	0.34 542	0.07 66	0.13 131	0.08 40

Pointernet	0.29 82	0.25 81	1.49 176	0.24 68	0.20 208	0.47 142	0.15 32	0.62 213	0.47 185	0.22 61	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.28 43	0.20 62	0.10 184	0.07 47	0.07 1	0.12 275	0.10 65	0.07 9

anonymousdsp2	0.34 124	0.24 73	1.16 106	0.28 167	0.15 66	0.57 269	0.23 187	0.79 346	0.47 185	0.38 191	0.37 180	0.40 224	0.25 163	0.47 216	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.13 308	0.19 282	0.27 444

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.61 350	1.18 109	0.32 275	0.21 222	0.28 11	0.27 291	0.55 168	0.48 188	0.23 82	0.27 102	0.28 152	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.11 235	0.13 131	0.14 216

RAFT-Stereo-weight	0.34 124	0.29 142	1.43 160	0.28 167	0.28 345	0.55 234	0.22 152	0.78 330	0.48 188	0.46 243	0.38 190	0.36 200	0.17 45	0.33 94	0.23 115	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.09 63

11t1	0.33 116	0.19 8	1.41 155	0.33 298	0.16 93	0.48 151	0.21 125	0.67 241	0.48 188	0.40 199	0.34 166	0.32 180	0.33 263	0.42 168	0.27 177	0.11 259	0.12 331	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.14 216

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.76 416	2.07 379	0.35 346	0.30 368	0.54 219	0.30 342	0.61 209	0.48 188	0.49 275	0.76 476	0.55 325	0.36 279	0.58 271	0.22 102	0.08 40	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.41 517	0.08 40

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 175	2.20 411	0.27 139	0.44 492	0.52 202	0.19 82	0.76 304	0.48 188	0.43 218	0.36 177	0.54 322	0.26 179	0.33 94	0.25 155	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.38 540	0.10 65	0.09 63

DeepPruner_ROB	0.50 313	0.70 397	1.94 347	0.29 199	0.26 317	0.63 373	0.31 355	0.80 350	0.48 188	0.61 417	0.55 331	0.66 390	0.38 299	0.98 364	0.40 313	0.19 474	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.23 345	0.17 303

tg	0.37 154	0.55 334	1.35 143	0.28 167	0.16 93	0.57 269	0.18 73	0.57 180	0.49 194	0.37 183	0.44 224	0.38 210	0.24 147	0.46 205	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.43 525	0.36 504

PAM_32	0.70 459	0.35 208	2.73 516	0.54 514	0.61 546	1.07 545	0.43 447	0.84 378	0.49 194	0.90 528	0.91 508	1.23 557	0.77 509	0.65 305	1.10 496	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.49 558	0.15 175	0.38 514

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 142	2.49 472	0.29 199	0.22 249	0.53 211	0.52 489	0.58 186	0.49 194	0.69 470	0.46 236	0.79 465	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.20 298	0.20 355

test_sample1	0.40 186	0.18 5	1.19 111	0.31 246	0.18 160	0.48 151	0.23 187	0.78 330	0.49 194	0.44 224	0.44 224	0.45 268	0.41 332	1.39 409	0.33 260	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.13 193

LoS	0.31 100	0.30 155	1.52 182	0.23 48	0.13 25	0.54 219	0.20 102	0.48 108	0.49 194	0.25 110	0.28 110	0.37 202	0.24 147	0.38 144	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 179	0.30 155	1.61 197	0.32 275	0.17 122	0.53 211	0.24 223	0.70 256	0.49 194	0.59 399	0.54 321	0.40 224	0.40 321	0.41 160	0.30 222	0.17 447	0.10 250	0.14 383	0.11 235	0.18 261	0.17 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.56 375	0.38 231	1.86 306	0.46 475	0.26 317	0.82 497	0.36 406	0.90 426	0.49 194	0.62 428	0.59 360	0.78 460	1.35 564	1.00 367	0.48 357	0.15 411	0.14 376	0.17 453	0.10 170	0.19 282	0.14 216

test_3	0.44 232	0.20 14	1.70 213	0.36 365	0.32 395	0.47 142	0.30 342	0.73 276	0.49 194	0.50 282	0.30 130	0.45 268	0.22 118	0.59 277	0.98 474	0.08 40	0.10 250	0.11 229	0.35 527	0.29 417	0.28 451

RAFT	0.45 250	0.92 475	1.59 191	0.34 329	0.19 193	0.46 135	0.35 399	0.65 230	0.49 194	0.49 275	0.49 271	0.70 423	0.40 321	0.47 216	0.32 247	0.11 259	0.16 420	0.14 383	0.13 308	0.51 544	0.13 193

rafts_anoy	0.43 222	0.89 469	1.96 359	0.32 275	0.30 368	0.48 151	0.24 223	0.62 213	0.49 194	0.37 183	0.38 190	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 267	0.10 184	0.39 556	0.13 348	0.15 361	0.17 234	0.15 254

DDVS	0.62 414	0.40 247	1.40 154	2.21 606	0.35 431	0.87 512	1.00 568	0.69 248	0.50 204	0.53 314	0.56 343	0.90 504	0.37 292	1.22 393	0.47 351	0.15 411	0.14 376	0.14 383	0.12 275	0.19 282	0.22 382

WCG-NET（raft）	0.32 107	0.53 319	1.21 117	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.24 223	0.40 39	0.50 204	0.35 174	0.35 171	0.47 289	0.25 163	0.35 112	0.20 62	0.08 40	0.29 527	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.11 117

test_for_model	0.64 425	1.60 577	1.82 287	1.23 585	1.02 579	0.53 211	0.23 187	0.75 291	0.50 204	0.57 366	0.29 116	0.25 115	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.76 576	0.31 533	0.08 42	0.07 66	1.68 600	0.50 544

H2IRNET	0.40 186	0.61 350	1.90 325	0.29 199	0.17 122	0.54 219	0.18 73	0.52 144	0.50 204	0.27 136	0.56 343	0.47 289	0.35 273	0.46 205	0.33 260	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.32 445	0.12 156

4D-IteraStereo	0.44 232	0.96 493	2.63 498	0.27 139	0.30 368	0.45 117	0.25 244	0.52 144	0.50 204	0.40 199	0.31 143	0.40 224	0.19 86	0.35 112	0.32 247	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.11 235	0.19 282	0.30 468

CroCo-Stereo	0.30 92	0.45 286	1.08 93	0.31 246	0.17 122	0.19 2	0.21 125	0.73 276	0.50 204	0.21 50	0.24 77	0.55 325	0.22 118	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.12 99	0.09 63
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
ICVP	0.46 261	0.29 142	2.41 452	0.33 298	0.22 249	0.59 304	0.55 500	0.75 291	0.50 204	0.44 224	0.60 375	0.49 302	0.35 273	0.53 255	0.37 287	0.16 432	0.16 420	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.15 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-TBD	0.34 124	0.77 425	1.75 233	0.34 329	0.13 25	0.51 183	0.17 57	0.43 64	0.50 204	0.37 183	0.49 271	0.23 88	0.18 65	0.28 43	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

DDF-Stereo	0.37 154	0.27 106	0.79 61	0.39 415	0.29 353	0.38 69	0.21 125	0.47 100	0.51 212	0.32 166	0.17 22	0.79 465	0.23 135	0.64 294	1.04 489	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.12 275	0.35 476	0.15 254

MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 241	2.29 431	0.38 405	0.26 317	0.44 111	0.28 310	0.63 221	0.51 212	0.40 199	0.32 149	0.26 130	0.26 179	0.46 205	0.22 102	0.09 85	0.21 484	0.10 158	0.09 132	0.39 509	0.15 254

rrr	0.46 261	0.34 199	3.08 554	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.28 310	1.09 545	0.51 212	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.29 494	0.16 211	0.25 427

testlalala	0.36 145	0.30 155	1.77 248	0.28 167	0.33 408	0.60 316	0.22 152	0.55 168	0.51 212	0.55 345	0.35 171	0.31 172	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.10 184	0.13 355	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

AACVNet	0.54 355	0.78 433	1.73 223	0.36 365	0.21 222	0.57 269	0.25 244	0.71 259	0.51 212	0.55 345	0.59 360	0.64 378	0.41 332	2.13 532	0.41 319	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.11 235	0.33 454	0.15 254

THIR-Stereo	0.86 517	0.62 356	2.13 395	0.25 87	0.16 93	0.58 287	2.74 609	0.59 195	0.51 212	0.62 428	1.62 564	0.97 522	1.80 584	1.69 460	2.25 567	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.11 117

raft+_RVC	0.44 232	0.67 387	1.85 298	0.34 329	0.71 556	0.51 183	0.25 244	0.64 224	0.51 212	0.35 174	0.45 228	0.32 180	0.28 217	0.43 172	0.32 247	0.09 85	0.19 464	0.10 158	0.09 132	0.20 298	0.40 524

RALCasStereoNet	0.45 250	0.88 466	1.85 298	0.30 219	0.26 317	0.49 161	0.26 267	0.58 186	0.51 212	0.36 179	0.48 254	0.36 200	0.28 217	0.55 263	0.34 267	0.10 184	0.53 571	0.09 102	0.08 97	0.25 376	0.34 494

ACV-stereo	0.66 439	0.76 416	2.86 530	0.32 275	0.25 300	1.01 534	0.60 515	0.59 195	0.52 220	0.41 208	0.45 228	1.55 572	0.94 534	1.40 412	0.69 431	0.14 391	0.13 355	0.12 289	0.11 235	0.20 298	0.19 339

gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 356	1.78 253	0.31 246	0.32 395	0.69 431	0.21 125	0.74 280	0.52 220	0.43 218	0.35 171	0.62 366	0.24 147	0.41 160	0.24 140	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.31 511	0.08 28	0.09 63

testlalala2	0.44 232	0.28 131	2.59 493	0.64 542	0.56 530	0.57 269	0.20 102	0.78 330	0.52 220	0.40 199	0.39 198	0.45 268	0.21 109	0.27 31	0.22 102	0.09 85	0.10 250	0.08 42	0.29 494	0.12 99	0.10 92

ACVNet-DCA	0.42 213	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

1test111	0.44 232	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.96 362	0.30 222	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

mmm	0.38 164	0.21 26	1.18 109	0.35 346	0.17 122	0.49 161	0.26 267	0.78 330	0.52 220	0.50 282	0.57 351	0.41 230	0.37 292	0.71 325	0.31 234	0.11 259	0.13 355	0.14 383	0.13 308	0.15 175	0.14 216

GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 217	1.54 184	0.41 433	0.19 193	0.52 202	0.19 82	0.59 195	0.52 220	0.57 366	0.59 360	0.63 369	0.29 233	0.58 271	0.33 260	0.15 411	0.09 207	0.16 432	0.09 132	0.24 362	0.12 156

qqq	0.38 164	0.21 26	1.34 140	0.28 167	0.15 66	0.45 117	0.26 267	0.76 304	0.52 220	0.39 197	0.41 207	0.46 281	0.36 279	0.96 362	0.30 222	0.11 259	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

Patchmatch Stereo++	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156
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
PSM-adaLoss	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.60 316	0.29 334	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo_v2	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo	0.38 164	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.26 267	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.49 234	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

HUI-Stereo	0.38 164	0.27 106	1.79 274	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.45 196	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

DeepStereo_RVC	0.44 232	0.28 131	1.92 334	0.49 490	0.17 122	0.60 316	0.59 513	0.50 122	0.52 220	0.49 275	0.45 228	0.39 216	0.86 522	0.45 196	0.33 260	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

iGMRVC	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.17 122	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.55 263	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

iRAFT	0.39 179	0.27 106	1.78 253	0.44 456	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

CRE-IMP	0.41 193	0.22 42	1.76 239	0.48 488	0.17 122	0.79 485	0.69 537	0.52 144	0.52 220	0.47 245	0.42 211	0.45 268	0.26 179	0.41 160	0.31 234	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.23 406

RAFT-IKP	0.38 164	0.27 106	1.79 274	0.44 456	0.16 93	0.60 316	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.50 241	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

GANet-RSSM	0.55 367	0.73 410	1.90 325	0.36 365	0.26 317	0.59 304	0.27 291	0.78 330	0.52 220	0.47 245	0.57 351	0.63 369	0.45 372	1.92 511	0.43 330	0.14 391	0.10 250	0.25 518	0.11 235	0.34 465	0.14 216

Select-FE	0.65 434	0.67 387	2.76 519	0.49 490	0.55 527	0.79 485	0.16 47	0.90 426	0.53 239	0.84 519	0.55 331	0.91 506	0.75 504	0.57 267	1.16 506	0.11 259	0.18 451	0.11 229	0.49 558	0.14 155	0.31 476

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 247	1.88 313	0.33 298	0.32 395	0.41 87	0.22 152	0.58 186	0.53 239	0.38 191	0.51 284	0.40 224	0.27 200	0.44 181	0.29 202	0.20 484	0.15 402	0.22 499	0.15 361	0.18 261	0.23 406

IGEV-Stereo+	0.29 82	0.29 142	0.86 69	0.25 87	0.34 418	0.30 18	0.14 19	0.32 9	0.53 239	0.18 27	0.12 8	0.18 56	0.19 86	0.49 234	0.17 20	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.20 443	0.46 535	0.59 554

GCST	0.72 471	1.10 530	2.15 401	1.11 580	0.59 537	0.62 356	0.19 82	0.75 291	0.53 239	0.56 355	0.63 400	0.47 289	0.31 250	1.11 380	0.33 260	0.75 575	0.45 561	0.84 577	0.64 581	0.69 560	0.54 547

Any-RAFT	0.38 164	0.25 81	1.89 320	0.27 139	0.17 122	0.68 425	0.21 125	0.78 330	0.53 239	0.43 218	0.43 213	0.54 322	0.30 241	0.41 160	0.20 62	0.10 184	0.12 331	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.09 63

ToySt	0.44 232	0.61 350	1.89 320	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.35 399	0.67 241	0.53 239	0.39 197	0.50 279	0.59 353	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 184	0.12 331	0.13 348	0.16 381	0.24 362	0.19 339

DCRE	0.50 313	0.63 367	2.13 395	0.30 219	0.23 269	0.45 117	0.24 223	0.59 195	0.53 239	0.50 282	2.10 575	0.42 244	0.26 179	0.35 112	0.23 115	0.09 85	0.14 376	0.10 158	0.32 517	0.16 211	0.15 254

FTStereo	0.76 489	0.18 5	2.35 442	0.71 549	0.21 222	0.73 453	1.79 598	0.57 180	0.53 239	1.07 545	1.63 565	1.29 560	2.13 588	0.75 332	0.29 202	0.19 474	0.08 136	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.40 524

DRaft	0.62 414	0.38 231	1.76 239	0.24 68	0.16 93	0.64 386	0.66 529	0.53 153	0.53 239	0.67 461	0.99 523	0.38 210	1.00 539	1.44 415	2.10 562	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.14 336	0.18 261	0.21 367

RALAANet	0.43 222	0.98 505	1.90 325	0.32 275	0.23 269	0.48 151	0.19 82	0.67 241	0.53 239	0.48 263	0.45 228	0.39 216	0.30 241	0.48 223	0.37 287	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.14 336	0.27 406	0.10 92

DIP-Stereo	0.37 154	0.34 199	1.50 179	0.27 139	0.18 160	0.63 373	0.17 57	0.92 447	0.53 239	0.49 275	0.48 254	0.30 169	0.30 241	0.39 150	0.30 222	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.12 156
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.31 100	0.46 289	0.79 61	0.21 13	0.12 9	0.53 211	0.25 244	0.52 144	0.54 252	0.28 141	0.32 149	0.29 162	0.23 135	0.59 277	0.55 386	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.08 40

Reg-Stereo(zero)	0.46 261	0.17 1	2.10 389	0.24 68	0.34 418	0.51 183	0.42 440	0.50 122	0.54 252	0.37 183	0.46 236	0.54 322	0.60 454	0.43 172	1.10 496	0.08 40	0.09 207	0.08 42	0.22 460	0.12 99	0.22 382

rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 21	0.28 167	0.18 160	0.28 11	0.22 152	0.38 28	0.54 252	0.23 82	0.30 130	0.27 143	0.26 179	0.37 136	0.24 140	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.12 99	0.10 92

anonymousa	0.48 284	0.46 289	2.44 460	0.29 199	0.34 418	0.61 336	0.25 244	0.66 232	0.54 252	0.53 314	0.77 479	0.73 436	0.46 387	0.33 94	0.31 234	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.29 494	0.10 65	0.19 339

Selective-RAFT	0.35 135	0.26 98	1.48 173	0.31 246	0.15 66	0.61 336	0.19 82	0.60 205	0.54 252	0.28 141	0.29 116	0.40 224	0.33 263	0.50 241	0.27 177	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.35 527	0.19 282	0.08 40

x	0.35 135	0.20 14	1.36 144	0.33 298	0.17 122	0.47 142	0.24 223	0.75 291	0.54 252	0.40 199	0.40 203	0.42 244	0.34 271	0.45 196	0.32 247	0.11 259	0.14 376	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

GANet-ADL	0.44 232	0.41 254	2.31 433	0.33 298	0.20 208	0.57 269	0.25 244	0.75 291	0.54 252	0.42 213	0.59 360	0.56 337	0.30 241	0.40 155	0.38 294	0.14 391	0.11 300	0.09 102	0.08 97	0.22 331	0.17 303

G2L-Stereo	0.55 367	0.85 456	2.18 408	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.27 291	0.77 315	0.55 259	0.54 327	0.52 298	0.71 428	0.36 279	1.75 470	0.50 367	0.13 348	0.11 300	0.13 348	0.11 235	0.29 417	0.15 254

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 409	0.61 350	3.35 577	0.33 298	0.58 535	0.66 407	0.20 102	0.98 496	0.55 259	0.73 488	0.52 298	0.99 526	0.65 476	0.58 271	0.29 202	0.10 184	0.16 420	0.10 158	0.41 549	0.29 417	0.20 355

test_sample2	0.41 193	0.19 8	1.23 120	0.31 246	0.17 122	0.51 183	0.27 291	0.81 354	0.55 259	0.44 224	0.45 228	0.46 281	0.38 299	1.51 431	0.30 222	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.14 216

IER	0.43 222	0.38 231	1.69 209	0.26 119	0.25 300	0.66 407	0.26 267	0.71 259	0.55 259	0.54 327	0.59 360	0.60 360	0.53 423	0.52 249	0.39 305	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.14 155	0.11 117

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 231	1.65 200	0.35 346	0.21 222	0.67 413	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.42 213	0.52 298	0.70 423	0.45 372	1.91 507	0.57 398	0.15 411	0.13 355	0.11 229	0.13 308	0.15 175	0.20 355

TRStereo	0.53 349	0.76 416	2.38 447	0.42 444	0.29 353	0.69 431	0.23 187	1.81 588	0.55 259	0.36 179	0.32 149	0.47 289	0.40 321	0.46 205	0.25 155	0.12 318	0.11 300	0.11 229	0.41 549	0.13 131	0.32 482

Anonymous3	0.42 213	0.35 208	2.09 385	0.33 298	0.24 282	0.72 446	0.31 355	0.74 280	0.55 259	0.35 174	0.40 203	0.33 186	0.29 233	0.44 181	0.28 187	0.18 459	0.18 451	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.17 303

CREStereo++_RVC	0.33 116	0.29 142	1.74 227	0.24 68	0.16 93	0.54 219	0.15 32	0.40 39	0.55 259	0.37 183	0.51 284	0.24 102	0.19 86	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.30 504	0.08 28	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.51 330	0.76 416	1.79 274	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 442	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 526	0.13 308	0.18 261	0.14 216

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 416	1.79 274	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 442	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 526	0.13 308	0.18 261	0.14 216

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 446	1.85 298	0.30 219	0.27 331	0.64 386	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.48 263	0.53 309	0.63 369	0.41 332	0.88 357	0.38 294	0.15 411	0.10 250	0.17 453	0.17 400	0.18 261	0.15 254

WCG-NET	0.30 92	0.42 262	1.26 125	0.24 68	0.12 9	0.43 104	0.24 223	0.40 39	0.56 270	0.35 174	0.37 180	0.26 130	0.24 147	0.29 57	0.19 39	0.08 40	0.12 331	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.10 92

iRaft-Stereo_20w	0.58 387	0.39 241	1.96 359	0.45 470	0.32 395	0.92 522	0.57 509	1.14 551	0.56 270	0.81 511	0.40 203	0.55 325	0.69 488	0.65 305	1.04 489	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.36 536	0.17 234	0.25 427

NRIStereo	0.46 261	0.25 81	1.77 248	0.47 480	0.16 93	0.95 525	0.74 545	0.51 130	0.56 270	0.48 263	0.39 198	0.59 353	0.29 233	0.77 340	0.32 247	0.11 259	0.13 355	0.11 229	0.09 132	0.21 314	0.24 418

HITNet	0.46 261	0.92 475	2.09 385	0.33 298	0.14 41	0.55 234	0.22 152	0.83 367	0.56 270	0.51 295	0.49 271	0.48 300	0.37 292	0.48 223	0.54 385	0.09 85	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.09 63
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
G2L-ROB	0.51 330	0.95 490	1.96 359	0.29 199	0.22 249	0.59 304	0.28 310	0.76 304	0.57 274	0.55 345	0.45 228	0.70 423	0.32 258	1.38 408	0.47 351	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.20 298	0.13 193

MyStereo8	0.54 355	0.80 437	2.76 519	0.32 275	0.33 408	0.71 440	0.20 102	0.87 405	0.57 274	0.51 295	0.59 360	0.50 305	0.33 263	0.68 312	0.55 386	0.10 184	0.29 527	0.10 158	0.13 308	0.21 314	0.34 494

StereoVision	0.45 250	0.72 403	1.94 347	0.33 298	0.32 395	0.47 142	0.26 267	0.68 245	0.57 274	0.32 166	0.89 506	0.45 268	0.27 200	0.49 234	0.36 281	0.13 348	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.13 193

RAFT-Test	0.44 232	0.38 231	2.01 368	0.27 139	0.44 492	0.64 386	0.37 415	0.72 264	0.57 274	0.45 235	0.48 254	0.65 383	0.24 147	0.35 112	0.29 202	0.09 85	0.11 300	0.09 102	0.38 540	0.10 65	0.11 117

CSP-Net	0.50 313	0.39 241	1.25 123	0.29 199	0.23 269	0.77 476	0.35 399	0.86 395	0.57 274	0.59 399	0.59 360	0.65 383	0.40 321	1.77 474	0.44 336	0.16 432	0.11 300	0.10 158	0.10 170	0.20 298	0.14 216

CIPLG	0.56 375	1.19 547	2.46 463	0.80 558	0.31 387	0.61 336	0.57 509	0.76 304	0.57 274	0.56 355	0.63 400	0.41 230	0.30 241	0.45 196	0.40 313	0.11 259	0.20 475	0.13 348	0.13 308	0.35 476	0.19 339

PSM-softLoss	0.48 284	0.27 106	1.85 298	0.51 499	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 449	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KMStereo	0.48 284	0.27 106	1.85 298	0.51 499	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 449	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KYRaft	0.48 284	0.29 142	1.75 233	0.33 298	0.21 222	0.75 464	0.44 458	0.58 186	0.57 274	0.64 448	0.93 514	0.53 316	0.72 495	0.60 283	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.12 99	0.54 547

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 60	2.41 452	0.54 514	0.24 282	0.77 476	0.46 469	0.59 195	0.57 274	0.58 385	0.73 467	0.47 289	0.43 360	0.68 312	0.27 177	0.10 184	0.06 23	0.13 348	0.13 308	0.14 155	0.44 533

DMCA-RVC	0.62 414	0.96 493	2.63 498	0.36 365	0.90 568	0.56 251	0.31 355	0.69 248	0.57 274	0.68 468	0.52 298	0.59 353	0.56 435	1.23 395	0.53 379	0.16 432	0.38 549	0.20 488	0.15 361	0.20 298	0.15 254

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 516	2.08 384	0.27 139	0.21 222	0.49 161	0.28 310	0.73 276	0.58 285	0.40 199	0.61 382	0.62 366	0.46 387	1.78 475	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.39 509	0.12 156

IPLG	0.69 455	0.84 452	2.43 458	0.35 346	0.21 222	1.65 573	0.61 519	1.36 568	0.58 285	1.39 573	0.51 284	0.37 202	0.87 523	1.41 413	0.36 281	0.09 85	0.07 47	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.11 117

IPLGR_C	0.58 387	1.25 554	2.72 511	0.80 558	0.31 387	0.60 316	0.61 519	0.76 304	0.58 285	0.56 355	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.43 172	0.40 313	0.11 259	0.22 490	0.13 348	0.15 361	0.35 476	0.19 339

ACRE	0.56 375	1.14 537	2.77 522	0.76 554	0.28 345	0.60 316	0.56 505	0.76 304	0.58 285	0.55 345	0.62 387	0.41 230	0.29 233	0.44 181	0.39 305	0.11 259	0.19 464	0.13 348	0.14 336	0.36 484	0.18 322

LCNet	0.54 355	0.37 220	1.78 253	0.92 567	0.22 249	0.96 526	0.30 342	0.59 195	0.58 285	0.51 295	0.55 331	0.41 230	0.76 506	0.84 350	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.18 413	0.98 578	0.39 520

RAFT-RH_RVC	0.61 409	0.50 310	2.33 437	0.36 365	0.29 353	0.60 316	0.18 73	0.44 72	0.58 285	0.76 496	1.91 571	0.47 289	0.29 233	1.60 448	1.23 516	0.14 391	0.07 47	0.13 348	0.13 308	0.10 65	0.09 63

BEATNet_4x	0.47 278	0.73 410	1.91 331	0.33 298	0.15 66	0.56 251	0.25 244	0.85 385	0.58 285	0.54 327	0.51 284	0.57 343	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.20 298	0.16 284

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 342	1.75 233	0.36 365	0.30 368	0.45 117	0.30 342	0.72 264	0.59 292	0.31 157	0.43 213	0.32 180	0.23 135	0.35 112	0.29 202	0.10 184	0.20 475	0.10 158	0.08 97	0.40 514	0.11 117

DEmStereo	0.68 450	0.31 167	2.25 424	0.42 444	0.17 122	0.66 407	0.89 559	0.51 130	0.59 292	0.60 408	1.01 526	0.45 268	1.26 556	1.54 435	2.26 568	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.10 170	0.10 65	0.11 117

UPFNet	0.46 261	0.28 131	1.73 223	0.33 298	0.32 395	0.65 400	0.38 422	0.83 367	0.59 292	0.57 366	0.52 298	0.61 362	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 348	0.12 275	0.15 175	0.11 117

FENet	0.44 232	0.30 155	2.42 454	0.32 275	0.17 122	0.58 287	0.22 152	0.77 315	0.59 292	0.47 245	0.42 211	0.55 325	0.38 299	0.49 234	0.47 351	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.16 284

MLCV	0.48 284	0.89 469	1.85 298	0.29 199	0.14 41	0.59 304	0.23 187	0.72 264	0.59 292	0.66 457	0.66 427	0.55 325	0.36 279	1.03 371	0.49 362	0.09 85	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.11 117

DFGA-Net	0.51 330	1.06 525	1.75 233	0.30 219	0.24 282	0.54 219	0.22 152	0.63 221	0.60 297	0.48 263	0.51 284	0.35 196	0.27 200	1.82 487	0.53 379	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.12 275	0.37 492	0.15 254

G2L-Stereo_test	0.55 367	0.97 501	1.89 320	0.33 298	0.24 282	0.75 464	0.38 422	0.79 346	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.74 442	0.39 313	1.56 437	0.43 330	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.08 97	0.28 412	0.13 193

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 459	0.65 378	3.45 578	0.50 494	0.60 542	0.75 464	0.23 187	0.96 483	0.60 297	0.76 496	1.30 551	0.81 472	0.60 454	0.57 267	0.82 458	0.10 184	0.16 420	0.11 229	0.43 552	0.31 436	0.22 382

CrosDoStereo	0.94 528	0.37 220	2.53 479	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 613	0.72 264	0.60 297	0.70 476	1.40 557	0.53 316	1.49 572	1.78 475	3.09 582	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

AAGNet	0.88 520	0.33 184	1.79 274	0.54 514	0.98 572	0.62 356	0.46 469	0.50 122	0.60 297	0.58 385	0.53 309	0.50 305	0.73 498	1.23 395	7.48 614	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.14 155	0.09 63

PSM-AAD	0.63 421	0.22 42	1.77 248	0.37 389	0.23 269	0.86 508	1.17 580	0.59 195	0.60 297	0.64 448	0.71 460	0.68 406	2.93 596	0.65 305	0.31 234	0.09 85	0.07 47	0.17 453	0.15 361	0.13 131	0.33 490

DeepStereo_LL	0.94 528	0.37 220	2.53 479	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 613	0.72 264	0.60 297	0.70 476	1.40 557	0.53 316	1.49 572	1.78 475	3.09 582	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

RAFT_R40	0.50 313	0.21 26	1.76 239	0.50 494	0.40 474	0.61 336	0.53 493	0.56 175	0.60 297	0.56 355	0.54 321	0.55 325	0.51 416	1.57 441	0.53 379	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.09 63

GrayStereo	0.66 439	0.19 8	1.76 239	0.90 565	0.23 269	0.62 356	1.42 595	0.62 213	0.60 297	0.72 484	0.78 480	0.56 337	3.07 599	0.60 283	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.21 449	0.11 88	0.18 322

RE-Stereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 451	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 106	1.78 253	1.79 598	0.19 193	0.62 356	0.45 466	0.57 180	0.60 297	0.61 417	0.48 254	0.41 230	0.24 147	0.46 205	1.00 480	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.12 99	0.13 193

TVStereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 451	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 155	1.76 239	0.60 538	0.23 269	0.63 373	0.42 440	0.62 213	0.60 297	0.59 399	1.03 530	0.43 248	0.72 495	0.60 283	0.33 260	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.43 531

CFNet_pseudo	0.45 250	0.46 289	2.23 420	0.25 87	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.10 250	0.15 413	0.10 170	0.17 234	0.14 216

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 446	1.78 253	0.31 246	0.25 300	0.58 287	0.28 310	0.84 378	0.60 297	0.50 282	0.61 382	0.67 399	0.43 360	1.68 458	0.42 321	0.15 411	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.15 175	0.13 193

STTStereo	0.51 330	0.69 394	2.14 400	0.36 365	0.30 368	0.61 336	0.32 378	0.77 315	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.67 399	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 432	0.15 402	0.17 453	0.20 443	0.16 211	0.15 254

ccs_rob	0.45 250	0.46 289	2.22 416	0.26 119	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.09 207	0.16 432	0.10 170	0.17 234	0.14 216

rvit_0105_6	0.31 100	0.29 142	1.00 86	0.31 246	0.18 160	0.35 46	0.25 244	0.51 130	0.61 314	0.25 110	0.28 110	0.32 180	0.25 163	0.39 150	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.14 155	0.13 193

test_sample8	1.12 544	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.95 478	0.61 314	1.18 560	0.56 343	2.53 588	1.31 560	1.91 507	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

DisPM	0.43 222	0.33 184	1.78 253	0.57 527	0.18 160	0.59 304	0.63 526	0.53 153	0.61 314	0.60 408	0.53 309	0.38 210	0.26 179	0.75 332	0.29 202	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.14 216

BUS	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.30 219	0.21 222	0.91 520	0.23 187	1.00 516	0.61 314	0.63 438	0.53 309	0.66 390	0.30 241	0.43 172	0.32 247	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.30 219	0.21 222	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.61 314	0.63 438	0.53 309	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

psmg	0.41 193	0.27 106	1.13 99	0.27 139	0.21 222	0.75 464	0.36 406	0.90 426	0.61 314	0.59 399	0.59 360	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.13 131	0.11 117

SACVNet	0.60 401	0.74 413	1.90 325	0.37 389	0.28 345	0.64 386	0.37 415	0.86 395	0.61 314	0.65 455	0.62 387	0.69 413	0.44 368	2.08 527	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.38 499	0.24 418

NF-Stereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.44 458	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.45 420	0.79 455	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.16 284

OCTAStereo	0.48 284	0.25 81	1.81 281	0.52 503	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.80 456	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

ASMatch	0.60 401	0.43 267	2.58 491	0.91 566	0.36 440	0.56 251	0.25 244	0.52 144	0.61 314	0.47 245	1.21 544	0.47 289	0.66 481	1.34 404	0.94 468	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.10 65	0.16 284

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 540	0.53 522	0.62 356	0.66 529	0.55 168	0.61 314	0.58 385	0.53 309	0.52 314	0.60 454	1.59 447	0.29 202	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.10 92

RAFT-345	0.53 349	0.30 155	2.34 439	0.38 405	0.34 418	0.58 287	0.42 440	0.47 100	0.61 314	0.51 295	1.00 525	0.43 248	0.28 217	1.57 441	0.82 458	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.10 65	0.08 40

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 213	0.86 459	1.78 253	0.28 167	0.17 122	0.52 202	0.20 102	0.62 213	0.61 314	0.50 282	0.61 382	0.39 216	0.32 258	0.35 112	0.30 222	0.07 23	0.10 250	0.09 102	0.09 132	0.35 476	0.10 92

UNet	0.54 355	0.44 278	2.83 529	0.31 246	0.33 408	0.74 458	0.27 291	0.82 361	0.61 314	0.53 314	0.54 321	0.72 431	0.54 426	0.78 344	0.56 394	0.11 259	0.09 207	0.13 348	0.11 235	0.14 155	0.12 156

psmorigin	1.36 564	0.60 346	13.80 620	0.37 389	0.29 353	0.62 356	0.33 386	0.77 315	0.61 314	0.96 537	0.88 504	1.17 556	0.73 498	4.00 602	0.86 462	0.19 474	0.22 490	0.17 453	0.18 413	0.24 362	0.29 457

ac_64	0.55 367	0.46 289	1.92 334	0.36 365	0.34 418	0.63 373	0.31 355	0.82 361	0.61 314	0.55 345	0.51 284	0.89 502	0.48 404	1.83 488	0.55 386	0.14 391	0.11 300	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.12 156

FADNet_RVC	0.81 510	1.14 537	2.42 454	0.30 219	0.24 282	0.71 440	0.24 223	0.95 478	0.61 314	0.44 224	0.56 343	0.59 353	0.42 350	1.52 433	0.68 429	0.94 582	0.96 599	0.28 526	1.00 597	0.90 574	1.36 600

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 551	1.99 365	0.39 415	0.22 249	0.56 251	0.19 82	0.75 291	0.61 314	0.45 235	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.70 323	0.32 247	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.36 484	0.12 156

FACV-RUCA	0.58 387	0.40 247	1.78 253	0.43 449	1.67 600	0.48 151	0.28 310	0.69 248	0.62 332	0.40 199	0.53 309	0.33 186	0.63 471	0.40 155	0.31 234	0.13 348	0.11 300	0.62 569	0.12 275	0.70 561	0.98 584

rvit_0105_5	0.36 145	0.39 241	1.48 173	0.30 219	0.18 160	0.41 87	0.30 342	0.64 224	0.62 332	0.30 152	0.33 158	0.37 202	0.29 233	0.41 160	0.28 187	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.15 361	0.15 175	0.14 216

rvit_0105_4	0.35 135	0.35 208	1.45 165	0.31 246	0.18 160	0.37 58	0.28 310	0.59 195	0.62 332	0.27 136	0.31 143	0.35 196	0.27 200	0.43 172	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.12 156

RCA-Stereo	0.34 124	0.32 175	1.30 132	0.26 119	0.14 41	0.58 287	0.23 187	0.78 330	0.62 332	0.40 199	0.44 224	0.28 152	0.35 273	0.29 57	0.20 62	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.08 40

test_5	0.51 330	0.87 462	1.99 365	0.37 389	0.65 550	0.58 287	0.35 399	0.78 330	0.62 332	0.48 263	0.55 331	0.45 268	0.40 321	0.72 327	0.30 222	0.09 85	0.07 47	0.12 289	0.12 275	0.33 454	0.38 514

HHNet	0.60 401	0.65 378	2.60 496	0.36 365	0.25 300	0.64 386	0.61 519	0.64 224	0.62 332	0.55 345	1.13 541	0.32 180	0.60 454	0.42 168	1.79 548	0.15 411	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.18 261	0.15 254

HCRNet	0.46 261	0.49 304	1.65 200	0.38 405	0.29 353	0.58 287	0.22 152	0.75 291	0.62 332	0.47 245	0.49 271	0.48 300	0.36 279	1.12 383	0.37 287	0.15 411	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.17 234	0.17 303

GMStereo	0.38 164	0.99 510	1.91 331	0.27 139	0.16 93	0.39 73	0.23 187	0.47 100	0.62 332	0.38 191	0.34 166	0.25 115	0.25 163	0.39 150	0.29 202	0.14 391	0.08 136	0.10 158	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.54 355	0.69 394	2.00 367	0.35 346	0.40 474	0.66 407	0.30 342	0.83 367	0.62 332	0.57 366	0.69 446	0.69 413	0.54 426	1.07 374	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 348	0.11 235	0.19 282	0.17 303

FADNet-RVC	0.61 409	1.26 556	2.12 393	0.33 298	0.26 317	0.59 304	0.29 334	0.86 395	0.62 332	0.45 235	0.50 279	0.62 366	0.46 387	1.73 466	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 453	0.18 413	0.59 552	0.28 451

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 367	0.92 475	2.36 445	0.38 405	0.37 452	0.60 316	0.28 310	0.82 361	0.62 332	0.62 428	0.55 331	0.72 431	0.45 372	1.00 367	0.43 330	0.15 411	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.15 175	0.16 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.62 414	0.76 416	1.72 220	0.30 219	0.29 353	0.64 386	0.28 310	0.94 464	0.62 332	0.58 385	0.57 351	1.40 566	0.64 474	2.59 569	0.42 321	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.14 155	0.11 117

UGAM	0.58 387	0.47 298	2.21 412	0.30 219	0.19 193	0.53 211	0.34 391	0.59 195	0.63 344	0.44 224	0.73 467	0.78 460	0.37 292	2.58 568	0.39 305	0.10 184	0.08 136	0.17 453	0.14 336	0.42 523	0.17 303

RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 459	1.82 287	0.37 389	0.75 558	0.54 219	0.34 391	0.77 315	0.63 344	0.38 191	0.55 331	0.34 192	0.29 233	0.68 312	0.27 177	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.51 562	0.29 417	0.41 529

PFNet	0.60 401	0.33 184	2.47 468	0.41 433	0.55 527	0.62 356	0.27 291	0.61 209	0.63 344	0.61 417	0.56 343	0.45 268	0.32 258	1.88 504	1.14 502	0.28 533	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.26 396	0.20 355

AFF-stereo	0.44 232	0.96 493	1.78 253	0.31 246	0.15 66	0.50 173	0.21 125	0.64 224	0.63 344	0.47 245	0.64 416	0.49 302	0.34 271	0.46 205	0.31 234	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.37 492	0.10 92

SFCPSM	0.46 261	0.24 73	2.35 442	0.27 139	0.27 331	0.70 438	0.32 378	0.96 483	0.63 344	0.49 275	0.52 298	0.43 248	0.36 279	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.16 211	0.12 156

DMCA	0.41 193	0.52 314	1.26 125	0.31 246	0.24 282	0.59 304	0.26 267	0.77 315	0.63 344	0.58 385	0.48 254	0.57 343	0.35 273	0.40 155	0.50 367	0.14 391	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.15 175	0.15 254

FADNet-RVC-Resample	0.67 443	1.16 546	3.16 563	0.37 389	0.29 353	0.62 356	0.38 422	0.86 395	0.63 344	0.51 295	0.50 279	0.57 343	0.45 372	1.57 441	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 506	0.19 433	0.27 406	0.62 557

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 522	2.06 377	0.94 569	0.35 431	0.89 517	0.40 430	0.85 385	0.63 344	0.55 345	0.63 400	0.75 448	0.38 299	2.38 547	0.48 357	1.10 591	0.31 533	0.36 545	0.21 449	0.53 548	0.55 550

test_sample3	0.50 313	0.41 254	1.88 313	0.32 275	0.19 193	0.57 269	0.25 244	0.92 447	0.64 352	0.52 304	0.49 271	0.47 289	0.35 273	1.79 479	0.37 287	0.13 348	0.10 250	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.16 284

SQANet	0.80 501	1.58 576	2.53 479	0.76 554	0.83 563	0.76 468	0.36 406	0.83 367	0.64 352	0.63 438	0.69 446	0.73 436	0.51 416	1.21 391	0.53 379	0.77 577	0.29 527	0.59 568	0.29 494	0.86 573	0.61 556

PCWNet_CMD	0.46 261	0.45 286	2.28 429	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.57 441	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.18 261	0.14 216

CBFPSM	0.56 375	0.91 474	1.82 287	0.28 167	0.23 269	0.71 440	0.37 415	0.72 264	0.64 352	0.50 282	0.49 271	1.03 534	0.83 515	0.62 289	1.35 525	0.10 184	0.12 331	0.10 158	0.10 170	0.18 261	0.19 339

hknet	0.47 278	0.29 142	1.70 213	0.30 219	0.24 282	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.64 352	0.63 438	0.53 309	0.80 469	0.38 299	0.77 340	0.37 287	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

IPLGR	0.54 355	0.56 337	2.68 505	0.36 365	0.18 160	0.62 356	0.54 497	1.02 527	0.64 352	0.73 488	0.46 236	0.47 289	0.45 372	1.12 383	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.19 282	0.12 156

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 413	2.90 539	0.31 246	0.20 208	0.58 287	0.29 334	0.87 405	0.64 352	0.47 245	0.47 242	0.56 337	0.33 263	0.46 205	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 102	0.09 132	0.14 155	0.21 367

PFNet+	0.45 250	0.37 220	1.86 306	0.46 475	0.18 160	0.58 287	0.77 549	0.52 144	0.64 352	0.56 355	0.48 254	0.39 216	0.26 179	0.93 358	0.32 247	0.13 348	0.09 207	0.14 383	0.13 308	0.12 99	0.15 254

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 399	2.39 449	0.40 426	0.21 222	0.74 458	0.31 355	1.02 527	0.64 352	0.61 417	0.63 400	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 207	0.12 289	0.09 132	0.23 345	0.12 156

s12784h	0.36 145	0.28 131	1.58 190	0.23 48	0.11 3	0.62 356	0.24 223	0.79 346	0.64 352	0.44 224	0.52 298	0.28 152	0.26 179	0.50 241	0.24 140	0.11 259	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 211	0.06 1

EAI-Stereo	0.78 497	0.25 81	1.67 206	0.54 514	0.59 537	1.95 582	2.05 601	1.11 550	0.64 352	0.95 536	1.49 560	0.50 305	0.67 483	0.59 277	1.44 532	0.09 85	0.19 464	0.09 102	0.49 558	0.13 131	0.22 382

cf-r	0.53 349	0.81 442	2.15 401	0.33 298	0.28 345	0.60 316	0.28 310	0.78 330	0.64 352	0.51 295	0.60 375	0.75 448	0.40 321	1.32 402	0.43 330	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.14 216

MSMDNet	0.46 261	0.44 278	2.28 429	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.56 435	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.13 348	0.10 170	0.18 261	0.15 254

coex_refinement	0.58 387	0.94 483	1.87 311	0.38 405	0.25 300	0.64 386	0.34 391	0.83 367	0.65 365	0.60 408	0.63 400	0.81 472	0.48 404	1.85 495	0.56 394	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.16 211	0.16 284

rvit_0105_3	0.39 179	0.47 298	1.46 166	0.33 298	0.19 193	0.45 117	0.35 399	0.69 248	0.65 365	0.37 183	0.37 180	0.40 224	0.31 250	0.44 181	0.30 222	0.18 459	0.17 440	0.17 453	0.18 413	0.15 175	0.15 254

test_sample5	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.53 314	0.59 360	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

test_sample4	0.50 313	0.42 262	1.88 313	0.32 275	0.19 193	0.56 251	0.26 267	0.93 455	0.65 365	0.54 327	0.54 321	0.45 268	0.36 279	1.79 479	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

DualNet	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.54 327	0.62 387	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 310	2.32 434	0.26 119	0.22 249	0.57 269	0.22 152	0.85 385	0.65 365	0.53 314	0.64 416	0.68 406	0.44 368	0.54 259	0.31 234	0.13 348	0.12 331	0.16 432	0.11 235	0.19 282	0.17 303

iinet-f	0.57 382	0.93 481	2.27 427	0.31 246	0.25 300	0.83 500	0.33 386	0.81 354	0.65 365	0.54 327	0.63 400	0.73 436	0.67 483	0.73 328	0.67 426	0.13 348	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.43 525	0.16 284

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

scenet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

ssnet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

DDUNet	0.77 493	1.12 532	1.88 313	0.76 554	0.69 554	0.84 502	0.43 447	0.85 385	0.65 365	0.67 461	0.75 473	0.91 506	0.52 421	1.03 371	0.57 398	0.54 561	0.37 545	0.95 584	0.52 564	0.71 563	0.57 551

OMP-Stereo	0.59 395	0.65 378	1.74 227	0.56 523	0.37 452	0.60 316	0.26 267	0.70 256	0.65 365	0.66 457	0.60 375	0.69 413	0.32 258	2.09 529	1.20 512	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 395	0.65 378	1.74 227	0.54 514	0.23 269	0.61 336	0.21 125	0.73 276	0.65 365	0.64 448	0.69 446	0.69 413	0.38 299	2.09 529	1.39 528	0.11 259	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.09 63

hitnet-ft	0.67 443	0.80 437	1.90 325	0.28 167	0.22 249	0.69 431	0.36 406	0.85 385	0.65 365	0.56 355	0.84 493	1.03 534	0.95 537	2.32 542	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 553	0.13 308	0.24 362	0.17 303

NCCL2	0.65 434	0.94 483	1.96 359	0.43 449	0.30 368	0.71 440	0.68 535	0.84 378	0.65 365	0.70 476	0.60 375	0.86 494	0.54 426	1.56 437	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 572	0.25 474	0.22 331	0.24 418

ISRNet	0.47 278	0.44 278	1.55 186	0.37 389	0.31 387	0.49 161	0.19 82	0.75 291	0.66 380	0.63 438	0.71 460	0.67 399	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 496	0.20 443	0.21 314	0.25 427

AIO-test1	0.45 250	0.87 462	2.27 427	0.33 298	0.33 408	0.50 173	0.22 152	0.74 280	0.66 380	0.29 147	0.41 207	0.29 162	0.22 118	0.73 328	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.12 289	0.14 336	0.30 428	0.22 382

DualNet (step1)	0.59 395	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.61 565	0.14 376	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

test_sample9	0.94 528	0.62 356	1.93 337	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.91 507	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 376	0.23 406

test_sample7	0.47 278	0.33 184	1.49 176	0.34 329	0.20 208	0.51 183	0.30 342	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.17 447	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.18 322

test_sample6	0.52 343	0.44 278	1.81 281	0.33 298	0.18 160	0.55 234	0.27 291	0.94 464	0.66 380	0.54 327	0.62 387	0.47 289	0.36 279	1.97 513	0.38 294	0.14 391	0.10 250	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.16 284

UDGNet	0.44 232	1.02 520	1.74 227	0.35 346	0.19 193	0.58 287	0.23 187	0.49 115	0.66 380	0.41 208	0.38 190	0.34 192	0.29 233	0.53 255	0.30 222	0.24 515	0.10 250	0.37 549	0.19 433	0.27 406	0.15 254

IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 319	1.78 253	0.46 475	0.21 222	0.58 287	0.43 447	0.65 230	0.66 380	0.54 327	0.50 279	0.49 302	0.51 416	1.58 445	1.01 484	0.11 259	0.25 514	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.13 193

GwcNet-RSSM	0.57 382	0.94 483	2.13 395	0.32 275	0.25 300	0.60 316	0.30 342	0.80 350	0.66 380	0.52 304	0.64 416	0.71 428	0.40 321	1.79 479	0.50 367	0.13 348	0.09 207	0.12 289	0.12 275	0.21 314	0.15 254

ARAFT	0.60 401	1.23 551	3.10 557	0.28 167	0.16 93	0.64 386	0.36 406	0.90 426	0.67 389	0.61 417	0.49 271	0.55 325	0.31 250	1.24 398	0.32 247	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.37 492	0.21 367

G-Net	0.99 533	0.64 371	2.76 519	0.57 527	0.67 551	2.03 588	0.72 544	0.76 304	0.67 389	1.14 551	2.56 587	1.30 563	1.02 541	1.48 429	1.74 546	0.25 520	0.24 501	0.24 513	0.26 482	0.37 492	0.31 476

DispNO	0.67 443	0.98 505	2.58 491	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.29 334	0.83 367	0.68 391	0.53 314	0.79 483	0.83 479	0.47 395	2.46 559	0.68 429	0.12 318	0.10 250	0.19 479	0.31 511	0.16 211	0.17 303

CoDeX	0.52 343	0.43 267	2.25 424	0.29 199	0.26 317	0.61 336	0.32 378	0.99 508	0.68 391	0.48 263	0.55 331	0.52 314	0.40 321	1.60 448	0.35 277	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.12 156

dd	0.42 213	0.96 493	1.77 248	0.31 246	0.17 122	0.57 269	0.26 267	0.49 115	0.68 391	0.41 208	0.40 203	0.34 192	0.27 200	0.45 196	0.40 313	0.17 447	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.21 314	0.12 156

APVNet	0.70 459	0.67 387	2.71 509	0.38 405	0.36 440	0.85 506	0.43 447	0.91 438	0.68 391	0.55 345	0.69 446	0.75 448	0.55 431	2.31 541	0.78 451	0.17 447	0.17 440	0.24 513	0.19 433	0.33 454	0.23 406

psm_up	0.57 382	0.61 350	1.83 293	0.35 346	0.30 368	0.64 386	0.37 415	0.90 426	0.68 391	0.59 399	0.55 331	0.68 406	0.54 426	1.91 507	0.46 342	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.23 345	0.13 193

aanetorigin	0.77 493	0.80 437	2.59 493	0.43 449	0.44 492	0.58 287	1.01 570	0.57 180	0.68 391	1.53 579	1.23 545	0.81 472	1.08 547	1.07 374	1.07 492	0.18 459	0.15 402	0.17 453	0.21 449	0.54 549	0.30 468

ACVNet	0.45 250	0.44 278	1.79 274	0.28 167	0.21 222	0.59 304	0.36 406	0.66 232	0.68 391	0.45 235	0.59 360	0.69 413	0.40 321	0.44 181	0.55 386	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.34 465	0.10 92

acv_ft	0.48 284	0.44 278	1.76 239	0.32 275	0.41 482	0.63 373	0.28 310	0.81 354	0.68 391	0.61 417	0.59 360	0.69 413	0.45 372	0.44 181	0.63 414	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.41 517	0.10 92

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 254	1.50 179	0.33 298	0.21 222	0.68 425	0.26 267	0.81 354	0.68 391	0.67 461	0.68 437	0.73 436	0.42 350	1.10 377	0.59 405	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.14 336	0.25 376	0.21 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 387	0.82 446	1.89 320	0.59 534	0.56 530	0.64 386	0.36 406	0.84 378	0.69 400	0.51 295	0.68 437	0.53 316	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 557	0.29 494	0.48 537	0.30 468

TestStereo1	0.49 302	0.81 442	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

SA-5K	0.49 302	0.81 442	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

STrans-v2	0.67 443	0.56 337	2.64 500	0.27 139	0.23 269	0.57 269	0.33 386	0.96 483	0.69 400	0.92 531	0.85 497	0.89 502	0.93 531	1.83 488	1.21 514	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.12 156

xxxx	0.70 459	0.21 26	1.33 137	0.28 167	0.18 160	0.63 373	0.24 223	1.02 527	0.69 400	0.50 282	0.62 387	0.58 350	0.38 299	1.47 428	5.21 607	0.13 348	0.12 331	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.15 254

HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 199	2.23 420	0.26 119	0.19 193	0.67 413	0.29 334	1.26 563	0.69 400	0.72 484	0.70 456	0.78 460	0.42 350	3.77 601	0.41 319	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.44 232	0.38 231	1.79 274	0.34 329	0.20 208	0.57 269	0.28 310	0.92 447	0.69 400	0.52 304	0.55 331	0.61 362	0.33 263	0.48 223	0.39 305	0.17 447	0.08 136	0.17 453	0.11 235	0.18 261	0.12 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.63 421	1.00 512	1.81 281	0.30 219	0.31 387	0.63 373	0.34 391	0.98 496	0.69 400	0.54 327	0.74 470	0.51 308	0.41 332	2.43 556	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 522	0.18 413	0.27 406	0.21 367

PSMNet_ROB	0.66 439	1.01 516	2.33 437	0.38 405	0.31 387	0.72 446	0.55 500	0.86 395	0.69 400	0.54 327	0.60 375	0.75 448	0.47 395	2.00 518	0.82 458	0.17 447	0.13 355	0.19 479	0.19 433	0.24 362	0.27 444

AIO-test2	0.49 302	1.15 541	1.96 359	0.42 444	0.37 452	0.50 173	0.23 187	0.79 346	0.70 409	0.33 170	0.53 309	0.27 143	0.22 118	0.67 309	0.29 202	0.73 573	0.08 136	0.13 348	0.17 400	0.17 234	0.18 322

UDG	0.77 493	1.23 551	2.15 401	0.67 547	0.59 537	0.78 481	0.38 422	0.90 426	0.70 409	0.61 417	0.69 446	1.01 530	0.67 483	1.02 369	0.73 443	0.45 554	0.34 540	0.87 578	0.51 562	0.67 559	0.46 536

222	0.78 497	0.23 60	1.23 120	0.28 167	0.18 160	0.62 356	0.24 223	1.02 527	0.70 409	0.58 385	0.66 427	0.46 281	0.42 350	1.80 483	6.53 613	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.17 303

test_xeample	0.72 471	0.21 26	1.36 144	0.27 139	0.17 122	0.59 304	0.28 310	1.01 524	0.70 409	0.55 345	0.67 430	0.44 259	0.39 313	1.88 504	5.17 606	0.12 318	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.15 254

DSFCA	0.54 355	0.35 208	1.41 155	0.28 167	0.28 345	0.79 485	0.88 558	0.76 304	0.70 409	0.72 484	0.66 427	0.67 399	0.57 441	1.17 389	0.63 414	0.16 432	0.14 376	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.13 193

Nwc_Net	0.68 450	0.83 450	2.53 479	0.41 433	0.39 464	0.77 476	0.38 422	1.01 524	0.70 409	0.60 408	0.99 523	0.98 523	0.68 486	1.41 413	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 506	0.25 474	0.23 345	0.18 322

RASNet	0.61 409	0.68 390	2.03 375	0.35 346	0.46 507	0.65 400	0.28 310	0.78 330	0.70 409	0.48 263	0.64 416	0.93 512	0.61 463	2.21 536	0.73 443	0.12 318	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.14 155	0.11 117

iResNet	0.51 330	0.76 416	2.59 493	0.41 433	0.17 122	0.64 386	0.27 291	0.82 361	0.70 409	0.57 366	0.64 416	0.43 248	0.36 279	0.70 323	0.52 375	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.21 314	0.13 193

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 334	1.49 176	0.36 365	0.25 300	0.65 400	0.36 406	0.80 350	0.70 409	0.72 484	0.69 446	0.83 479	0.46 387	1.53 434	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 383	0.14 336	0.14 155	0.13 193

ETE_ROB	0.60 401	0.71 399	1.55 186	0.37 389	0.25 300	0.69 431	0.51 486	1.47 573	0.70 409	0.80 505	0.69 446	0.85 488	0.49 411	1.36 406	0.58 403	0.16 432	0.13 355	0.19 479	0.16 381	0.21 314	0.23 406

YMNet	0.62 414	0.72 403	1.93 337	0.41 433	0.41 482	0.87 512	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 517	0.21 367

YMNet_1	0.62 414	0.72 403	1.93 337	0.41 433	0.41 482	0.87 512	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 491	0.81 484	0.83 479	0.46 387	0.86 353	0.93 466	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 517	0.21 367

LL-Strereo	0.72 471	1.29 558	2.49 472	0.36 365	0.45 501	0.55 234	0.32 378	0.93 455	0.71 419	0.67 461	0.58 357	0.85 488	0.79 510	2.67 575	0.46 342	0.10 184	0.18 451	0.14 383	0.12 275	0.40 514	0.42 530

anonymity	0.80 501	0.66 385	1.29 129	0.59 534	0.75 558	0.67 413	0.52 489	0.95 478	0.71 419	0.94 534	0.70 456	0.67 399	0.87 523	0.71 325	1.35 525	0.64 568	0.62 577	0.58 566	1.44 605	0.60 555	0.65 560

NINENet	0.50 313	0.33 184	1.69 209	0.55 521	0.25 300	0.91 520	0.23 187	0.98 496	0.71 419	0.53 314	0.55 331	0.66 390	0.30 241	1.22 393	0.32 247	0.15 411	0.13 355	0.16 432	0.11 235	0.16 211	0.13 193

Sa-1000	0.51 330	0.72 403	1.90 325	0.31 246	0.60 542	0.60 316	0.31 355	0.94 464	0.71 419	0.52 304	0.83 490	0.42 244	0.33 263	0.68 312	0.28 187	0.10 184	0.09 207	0.13 348	0.29 494	0.29 417	0.10 92

TransformOpticalFlow	0.64 425	0.56 337	2.66 503	0.44 456	0.26 317	0.62 356	0.28 310	0.83 367	0.71 419	0.76 496	0.74 470	0.91 506	0.85 519	1.83 488	0.81 457	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.11 88	0.12 156

ccnet	0.71 468	0.41 254	1.59 191	0.40 426	0.45 501	1.06 540	0.55 500	0.98 496	0.71 419	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 527	1.68 458	0.94 468	0.32 541	0.26 516	0.32 539	0.27 487	0.34 465	0.30 468

RGC	0.71 468	0.97 501	2.18 408	0.44 456	0.44 492	0.73 453	0.40 430	0.94 464	0.71 419	0.71 481	1.04 533	1.01 530	0.71 492	1.74 468	0.70 433	0.23 507	0.18 451	0.28 526	0.26 482	0.29 417	0.27 444

XPNet_ROB	0.61 409	0.72 403	1.66 204	0.37 389	0.27 331	0.67 413	0.47 477	0.89 420	0.71 419	0.78 502	0.70 456	0.81 472	0.53 423	1.70 461	0.76 447	0.21 491	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.20 298	0.21 367

TCMNet	0.66 439	0.85 456	2.55 490	0.50 494	0.52 521	0.72 446	0.39 427	0.87 405	0.72 429	0.58 385	0.68 437	0.63 369	0.46 387	1.70 461	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 506	0.18 413	0.38 499	0.27 444

SMFormer	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.15 175	0.16 284

tta	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.11 117

qqq1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

fff1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

fast-acv-ft	0.63 421	0.88 466	3.10 557	0.38 405	0.30 368	0.79 485	0.48 481	0.69 248	0.72 429	0.58 385	0.78 480	0.76 454	0.60 454	0.67 309	0.73 443	0.15 411	0.15 402	0.18 473	0.17 400	0.37 492	0.16 284

HBP-ISP	0.76 489	1.30 559	3.19 567	0.35 346	0.26 317	0.85 506	0.54 497	1.03 534	0.72 429	0.80 505	0.69 446	0.68 406	0.83 515	2.04 521	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 533	0.25 474	0.28 412	0.24 418

DCANet-4	0.40 186	0.27 106	2.21 412	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.47 242	0.28 152	0.37 292	0.37 136	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

ADStereo(finetuned)	0.45 250	0.77 425	2.12 393	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.76 506	0.37 136	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 382	0.87 462	2.11 390	0.32 275	0.30 368	0.84 502	0.40 430	0.88 414	0.72 429	0.65 455	0.73 467	0.66 390	0.57 441	0.93 358	0.71 436	0.13 348	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.14 216

DCANet	0.42 213	0.77 425	1.95 350	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.41 332	0.36 125	0.39 305	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

FADNet	0.64 425	1.22 550	2.06 377	0.32 275	0.30 368	0.66 407	0.29 334	0.88 414	0.72 429	0.44 224	0.48 254	0.66 390	0.57 441	1.84 493	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 453	0.19 433	0.59 552	0.24 418

NCC-stereo	0.79 499	0.94 483	2.42 454	0.59 534	0.45 501	1.90 580	0.46 469	0.99 508	0.72 429	0.64 448	0.84 493	0.91 506	0.73 498	1.80 483	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 511	0.24 362	0.22 382

Abc-Net	0.79 499	0.94 483	2.42 454	0.59 534	0.45 501	1.90 580	0.46 469	0.99 508	0.72 429	0.64 448	0.84 493	0.91 506	0.73 498	1.80 483	1.00 480	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 511	0.24 362	0.22 382
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	0.65 434	0.80 437	2.13 395	0.36 365	0.26 317	0.62 356	0.42 440	0.84 378	0.72 429	0.69 470	0.68 437	0.68 406	0.52 421	2.64 571	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 499	0.17 400	0.37 492	0.15 254

SA	0.50 313	0.75 415	1.95 350	0.31 246	0.61 546	0.57 269	0.31 355	0.91 438	0.73 444	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 202	0.09 85	0.09 207	0.13 348	0.32 517	0.30 428	0.10 92

AASNet	0.56 375	1.03 521	2.34 439	0.37 389	0.33 408	0.65 400	0.29 334	0.96 483	0.73 444	0.54 327	0.60 375	0.55 325	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.43 525	0.24 418

GANet	0.75 486	0.84 452	2.01 368	0.40 426	0.25 300	0.74 458	0.66 529	0.87 405	0.73 444	0.71 481	1.07 536	0.84 484	0.59 450	2.71 579	1.15 504	0.17 447	0.16 420	0.44 557	0.16 381	0.31 436	0.20 355

iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 569	2.96 543	0.40 426	0.22 249	0.58 287	0.28 310	0.91 438	0.73 444	0.57 366	0.63 400	0.60 360	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.07 66	0.43 525	0.17 303

rvit_105_1	0.44 232	0.54 325	1.46 166	0.36 365	0.24 282	0.51 183	0.45 466	0.75 291	0.74 448	0.45 235	0.44 224	0.44 259	0.36 279	0.62 289	0.38 294	0.20 484	0.18 451	0.18 473	0.22 460	0.18 261	0.18 322

1111x	0.74 483	0.21 26	1.93 337	0.31 246	0.17 122	0.63 373	0.32 378	1.03 534	0.74 448	0.52 304	0.62 387	0.57 343	0.47 395	2.38 547	4.25 601	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.12 275	0.12 99	0.14 216

ssnet_v2	0.55 367	0.60 346	1.86 306	0.32 275	0.22 249	0.72 446	0.44 458	0.94 464	0.74 448	0.63 438	0.54 321	0.81 472	0.47 395	0.77 340	0.70 433	0.16 432	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.30 428	0.30 468

DAS	0.56 375	0.35 208	1.55 186	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 517	0.68 437	0.56 337	0.48 404	2.40 551	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

SepStereo	0.52 343	0.35 208	1.55 186	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 517	0.68 437	0.56 337	0.48 404	1.56 437	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

MIPNet	0.83 513	0.81 442	2.40 451	0.61 539	0.18 160	1.48 563	1.39 591	1.60 580	0.74 448	1.94 584	0.85 497	0.73 436	1.68 579	0.87 356	0.31 234	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.32 517	0.25 376	0.12 156

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 462	1.95 350	0.47 480	0.25 300	0.62 356	0.37 415	1.00 516	0.74 448	0.53 314	0.54 321	0.59 353	0.44 368	1.10 377	0.46 342	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.26 396	0.19 339

ADLNet	0.60 401	0.71 399	1.95 350	0.35 346	0.34 418	0.67 413	0.34 391	0.90 426	0.74 448	0.68 468	0.62 387	0.80 469	0.45 372	1.78 475	0.64 419	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.29 417	0.21 367

RAFT + AFF	0.64 425	1.20 548	1.95 350	0.34 329	0.33 408	0.67 413	0.52 489	0.99 508	0.74 448	0.53 314	0.58 357	0.57 343	0.80 511	1.76 471	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 413	0.14 336	0.43 525	0.29 457

MMNet	0.50 313	0.48 301	1.93 337	0.33 298	0.27 331	0.79 485	0.28 310	0.81 354	0.74 448	0.60 408	0.56 343	0.59 353	0.55 431	0.79 345	0.59 405	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.14 216

delet	0.52 343	0.54 325	1.62 198	0.31 246	0.35 431	0.74 458	0.46 469	0.85 385	0.74 448	0.55 345	0.60 375	0.67 399	0.50 414	1.12 383	0.57 398	0.11 259	0.11 300	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.12 156

TDLM	0.67 443	0.92 475	1.76 239	0.37 389	0.24 282	0.66 407	0.56 505	0.82 361	0.74 448	1.16 552	0.62 387	0.61 362	0.48 404	2.70 577	0.50 367	0.20 484	0.11 300	0.35 543	0.14 336	0.32 445	0.16 284

StereoDRNet	0.64 425	0.88 466	2.35 442	0.41 433	0.45 501	0.73 453	0.47 477	0.94 464	0.74 448	0.75 493	0.54 321	0.74 442	0.47 395	1.70 461	0.72 440	0.15 411	0.14 376	0.15 413	0.14 336	0.20 298	0.19 339

MyStereo04	0.48 284	0.40 247	2.65 502	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.83 367	0.75 461	0.47 245	0.36 177	0.53 316	0.42 350	0.53 255	0.39 305	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

GASNet	0.73 480	1.47 571	3.04 551	0.47 480	0.33 408	0.57 269	0.34 391	0.91 438	0.75 461	0.58 385	0.58 357	0.74 442	0.55 431	2.03 519	0.65 422	0.21 491	0.15 402	0.19 479	0.17 400	0.51 544	0.28 451

fff	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

raft_robust	0.55 367	0.84 452	1.73 223	0.28 167	0.54 524	0.53 211	0.25 244	0.88 414	0.75 461	0.48 263	0.46 236	0.76 454	0.75 504	1.46 421	0.27 177	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.30 504	0.26 396	0.16 284

dad	0.51 330	1.01 516	1.74 227	0.29 199	0.19 193	0.60 316	0.26 267	0.52 144	0.75 461	0.63 438	0.63 400	0.63 369	0.33 263	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 552	0.18 413	0.22 331	0.14 216

csc	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

cscssc	0.43 222	0.77 425	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 476	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

ADCRef	0.80 501	0.96 493	2.29 431	0.37 389	0.35 431	0.96 526	0.51 486	0.87 405	0.75 461	0.88 524	0.83 490	0.61 362	1.36 565	1.02 369	3.27 587	0.13 348	0.11 300	0.17 453	0.19 433	0.25 376	0.21 367

CFNet	0.58 387	0.96 493	1.78 253	0.33 298	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.88 414	0.75 461	0.46 243	0.59 360	0.58 350	0.40 321	2.29 540	0.48 357	0.12 318	0.09 207	0.15 413	0.14 336	0.30 428	0.15 254

z-ln-s-r	0.64 425	0.89 469	2.23 420	0.32 275	0.26 317	0.57 269	0.37 415	0.84 378	0.76 470	0.51 295	0.81 484	0.64 378	0.45 372	2.06 523	1.27 520	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.24 362	0.13 193

mmx	0.72 471	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

xxx	0.72 471	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

ADCPNet	0.99 533	0.99 510	3.93 589	0.37 389	0.68 553	1.36 559	0.62 524	0.87 405	0.76 470	0.78 502	0.81 484	1.08 543	1.18 554	1.14 386	2.49 574	0.21 491	0.69 587	0.21 496	0.95 595	0.29 417	0.37 511

CBMV_ROB	0.76 489	0.42 262	2.68 505	0.33 298	0.22 249	0.74 458	0.47 477	0.96 483	0.76 470	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 531	2.06 523	1.19 511	0.22 504	0.24 501	0.27 522	0.25 474	0.25 376	0.28 451

MyStereo05	0.49 302	0.41 254	2.72 511	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.82 361	0.77 475	0.52 304	0.37 180	0.51 308	0.42 350	0.52 249	0.38 294	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

Wz-Net-LNSev	0.59 395	0.96 493	2.47 468	0.34 329	0.37 452	0.79 485	0.44 458	0.86 395	0.77 475	0.61 417	0.67 430	0.79 465	0.56 435	0.64 294	0.62 412	0.15 411	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.19 339

NOSS_ROB	0.64 425	0.65 378	1.62 198	0.46 475	0.25 300	0.67 413	0.30 342	0.93 455	0.77 475	0.59 399	0.57 351	0.77 456	0.38 299	2.78 581	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 526	0.26 482	0.27 406	0.39 520

LALA_ROB	0.60 401	0.76 416	1.69 209	0.36 365	0.29 353	0.79 485	0.55 500	0.94 464	0.77 475	0.81 511	0.67 430	0.94 516	0.49 411	0.99 365	0.73 443	0.21 491	0.15 402	0.20 488	0.18 413	0.23 345	0.21 367

111	0.48 284	1.09 529	1.95 350	0.24 68	0.13 25	0.59 304	0.26 267	0.83 367	0.78 479	0.48 263	0.52 298	0.56 337	0.38 299	0.49 234	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.23 345	0.35 496

Syn2CoEx	0.70 459	1.07 528	2.74 517	0.43 449	0.30 368	0.64 386	0.42 440	0.99 508	0.78 479	0.62 428	0.78 480	0.74 442	0.72 495	1.92 511	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 479	0.15 361	0.29 417	0.22 382

DRN-Test	0.64 425	0.43 267	2.44 460	0.39 415	0.44 492	0.80 493	0.41 436	1.02 527	0.78 479	0.80 505	0.63 400	0.69 413	0.56 435	1.79 479	0.69 431	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.17 303

DISCO	0.57 382	0.34 199	1.87 311	0.45 470	0.34 418	0.84 502	0.35 399	0.84 378	0.78 479	0.59 399	0.63 400	1.06 541	0.53 423	1.10 377	0.82 458	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.18 322

CBMV	0.71 468	0.76 416	2.64 500	0.33 298	0.20 208	0.78 481	0.79 550	0.98 496	0.78 479	0.85 523	0.71 460	0.86 494	1.10 549	1.46 421	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 496	0.19 433	0.25 376	0.33 490
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	0.68 450	0.84 452	3.19 567	0.33 298	0.36 440	0.64 386	0.37 415	0.89 420	0.79 484	0.54 327	0.65 425	0.93 512	0.48 404	2.07 525	0.56 394	0.13 348	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.33 454	0.18 322

edge stereo	0.81 510	0.73 410	3.30 573	0.37 389	1.21 589	0.62 356	0.39 427	0.93 455	0.79 484	0.80 505	0.88 504	1.14 552	0.71 492	2.18 534	0.71 436	0.21 491	0.20 475	0.26 521	0.18 413	0.38 499	0.26 437

CC-Net-ROB	0.85 516	1.15 541	2.13 395	0.88 564	0.38 458	0.88 516	0.44 458	1.06 540	0.79 484	0.58 385	0.69 446	0.65 383	0.50 414	2.74 580	0.51 372	0.93 580	0.39 556	0.87 578	0.29 494	0.54 549	0.54 547

DStereoRT	0.81 510	0.53 319	2.23 420	0.36 365	0.33 408	0.92 522	0.36 406	0.86 395	0.80 487	0.57 366	0.62 387	0.59 353	1.15 553	1.76 471	1.04 489	0.14 391	0.13 355	2.17 612	0.78 587	0.16 211	0.66 562

MultiAttention	2.38 591	0.50 310	1.93 337	1.80 599	2.56 607	10.86 617	2.30 604	1.22 557	0.80 487	0.62 428	1.16 542	1.13 550	0.56 435	16.09 626	1.18 509	0.20 484	0.09 207	0.43 556	1.62 608	0.94 576	1.58 605

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 184	1.20 115	0.33 298	0.18 160	0.60 316	0.29 334	0.94 464	0.80 487	0.50 282	0.49 271	0.53 316	0.59 450	1.25 399	0.64 419	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.23 406

ADCP+	0.94 528	1.12 532	3.14 561	0.34 329	0.39 464	1.06 540	0.79 550	0.89 420	0.80 487	0.66 457	0.67 430	0.85 488	1.55 575	0.93 358	4.55 603	0.13 348	0.11 300	0.16 432	0.15 361	0.26 396	0.25 427

AANet_RVC	0.68 450	1.00 512	2.09 385	0.33 298	0.25 300	0.58 287	0.32 378	0.81 354	0.80 487	0.61 417	0.94 515	0.80 469	0.41 332	2.46 559	1.02 486	0.36 548	0.14 376	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.22 382

PASM	0.72 471	0.68 390	1.91 331	0.47 480	0.44 492	0.60 316	0.51 486	0.76 304	0.80 487	0.77 500	0.67 430	0.87 496	0.61 463	2.40 551	0.67 426	0.32 541	0.35 541	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 520

NVstereo2D	0.58 387	0.40 247	2.03 375	0.35 346	0.35 431	0.69 431	0.39 427	0.91 438	0.80 487	0.47 245	0.53 309	0.67 399	0.46 387	1.99 517	0.48 357	0.19 474	0.11 300	0.17 453	0.13 308	0.25 376	0.25 427

Wz-Net-MNSev	0.65 434	0.97 501	2.19 410	0.36 365	0.33 408	0.90 518	0.60 515	0.92 447	0.81 494	0.75 493	0.72 465	0.73 436	0.65 476	1.39 409	0.71 436	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.24 362	0.18 322

RP	0.67 443	0.82 446	1.94 347	0.43 449	0.44 492	0.65 400	0.45 466	0.89 420	0.82 495	0.66 457	0.92 510	0.99 526	0.76 506	1.55 436	0.66 423	0.25 520	0.18 451	0.23 506	0.20 443	0.31 436	0.22 382

STTRV1_RVC	0.80 501	0.55 334	2.89 535	0.42 444	0.49 512	0.79 485	0.44 458	1.15 554	0.82 495	0.62 428	0.89 506	0.72 431	0.63 471	2.69 576	0.64 419	0.48 557	0.64 578	0.27 522	0.24 466	0.35 476	0.27 444

RYNet	0.70 459	0.56 337	2.25 424	0.35 346	0.41 482	0.86 508	0.43 447	0.94 464	0.82 495	0.62 428	0.53 309	0.91 506	0.60 454	2.70 577	1.00 480	0.14 391	0.11 300	0.16 432	0.14 336	0.25 376	0.27 444

iResNet_ROB	0.50 313	1.15 541	1.73 223	0.31 246	0.21 222	0.58 287	0.22 152	0.95 478	0.82 495	0.58 385	0.62 387	0.57 343	0.39 313	0.84 350	0.40 313	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.06 14	0.21 314	0.13 193

w-ln-seven-2	0.68 450	1.13 535	2.46 463	0.36 365	0.27 331	0.65 400	0.44 458	0.87 405	0.83 499	0.69 470	0.75 473	0.72 431	0.63 471	1.56 437	1.15 504	0.13 348	0.13 355	0.15 413	0.14 336	0.35 476	0.19 339

DGSMNet	2.89 599	0.63 367	3.18 566	3.43 613	4.17 612	2.57 598	6.98 618	0.97 492	0.83 499	0.56 355	1.86 570	0.79 465	0.62 468	1.64 453	1.39 528	4.61 615	5.01 619	5.17 620	4.71 619	4.44 616	4.19 617

SGM-Forest	1.04 541	0.42 262	3.59 582	0.41 433	0.32 395	1.05 539	1.32 586	0.94 464	0.83 499	1.16 552	2.23 581	1.03 534	1.39 568	2.49 562	2.35 570	0.21 491	0.21 484	0.20 488	0.19 433	0.23 345	0.32 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet	0.69 455	0.71 399	3.12 560	0.36 365	0.45 501	0.81 494	0.44 458	0.86 395	0.84 502	0.60 408	0.74 470	0.82 477	0.49 411	1.65 454	0.66 423	0.16 432	0.15 402	0.15 413	0.15 361	0.31 436	0.24 418

PA-Net	0.84 515	1.00 512	3.49 579	0.63 541	0.40 474	0.70 438	0.52 489	0.86 395	0.84 502	0.52 304	0.59 360	0.70 423	0.54 426	2.35 543	2.23 566	0.17 447	0.27 523	0.19 479	0.28 490	0.22 331	0.36 504
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.17 551	0.42 262	3.87 585	0.54 514	0.44 492	4.11 608	0.58 511	1.31 565	0.84 502	2.12 586	1.12 539	0.98 523	0.71 492	4.24 605	0.99 479	0.16 432	0.14 376	0.19 479	0.17 400	0.18 261	0.35 496

otaku	1.03 540	1.68 584	2.72 511	0.95 570	0.73 557	1.03 537	0.59 513	0.99 508	0.86 505	0.69 470	1.61 563	0.98 523	0.64 474	1.46 421	1.14 502	0.95 583	0.46 563	0.72 575	0.40 546	1.24 589	0.78 571

AF-Net	0.69 455	0.92 475	2.21 412	0.41 433	0.40 474	0.68 425	0.40 430	1.02 527	0.86 505	0.69 470	1.03 530	1.04 537	0.84 518	1.19 390	0.78 451	0.22 504	0.14 376	0.25 518	0.17 400	0.30 428	0.18 322

ADCMid	0.96 532	1.32 563	2.74 517	0.38 405	0.35 431	0.99 530	0.58 511	0.94 464	0.86 505	1.23 562	1.01 526	1.01 530	1.00 539	1.05 373	3.97 596	0.21 491	0.19 464	0.42 554	0.32 517	0.40 514	0.29 457

zh-sn7	0.89 522	1.73 588	3.09 556	0.39 415	0.30 368	0.82 497	0.63 526	0.96 483	0.87 508	0.79 504	1.12 539	0.84 484	0.87 523	2.42 553	1.63 540	0.16 432	0.17 440	0.16 432	0.16 381	0.34 465	0.29 457

Wz-Net-SNSev	0.76 489	1.32 563	3.11 559	0.40 426	0.31 387	0.71 440	0.60 515	0.98 496	0.87 508	0.67 461	0.83 490	0.96 519	0.60 454	1.67 457	0.97 472	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.17 400	0.36 484	0.24 418

FAT-Stereo	0.70 459	0.54 325	2.88 532	0.36 365	0.29 353	0.62 356	0.54 497	0.97 492	0.87 508	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 511	1.84 493	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 453	0.16 381	0.22 331	0.25 427

SPS-STEREO	1.07 543	1.13 535	2.88 532	0.65 545	0.69 554	0.99 530	0.68 535	1.05 539	0.87 508	1.36 569	1.23 545	1.46 568	0.94 534	1.87 496	1.72 545	0.66 569	0.61 576	0.58 566	0.57 571	0.65 557	0.77 570
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ffm	0.47 278	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 512	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 504

ff1	0.73 480	0.23 60	2.01 368	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 512	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 593	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 504

tt1	0.44 232	0.64 371	1.83 293	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	0.88 512	0.31 157	0.37 180	0.25 115	0.35 273	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.36 504

pcwnet_v2	0.64 425	0.49 304	4.41 595	0.32 275	0.27 331	0.60 316	0.25 244	0.97 492	0.88 512	0.59 399	0.70 456	0.63 369	0.55 431	0.66 308	0.37 287	0.17 447	0.15 402	0.15 413	0.14 336	0.21 314	0.23 406

AnyNet_C32	1.00 537	1.33 565	2.53 479	0.49 490	0.54 524	1.15 553	1.14 578	0.91 438	0.89 516	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 531	1.50 430	4.07 598	0.21 491	0.20 475	0.25 518	0.24 466	0.38 499	0.33 490

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 541	2.46 463	0.47 480	0.26 317	0.83 500	0.61 519	0.97 492	0.89 516	0.62 428	0.61 382	0.72 431	0.59 450	2.42 553	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 545	0.24 466	0.39 509	0.31 476
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
Ntro	1.00 537	1.68 584	2.80 526	0.95 570	0.85 564	1.06 540	0.53 493	0.98 496	0.90 518	0.62 428	0.76 476	0.93 512	0.66 481	1.66 455	0.98 474	0.99 586	0.45 561	0.75 576	0.40 546	1.19 585	0.75 568

DStereoO	0.99 533	0.66 385	1.67 206	0.75 553	0.99 575	0.73 453	1.33 587	0.94 464	0.91 519	0.70 476	1.06 535	0.75 448	1.75 583	0.95 361	2.39 572	1.20 595	0.41 559	0.48 560	0.59 576	0.85 572	0.60 555

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 539	1.67 582	2.32 434	0.47 480	0.39 464	1.47 562	0.95 562	0.95 478	0.91 519	0.84 519	0.94 515	1.05 539	0.60 454	2.95 587	0.72 440	0.41 550	0.72 591	0.32 539	0.55 565	0.74 564	1.22 597

FBW_ROB	0.83 513	0.77 425	1.77 248	0.44 456	0.30 368	0.87 512	0.46 469	1.10 546	0.91 519	0.81 511	0.75 473	1.01 530	0.61 463	3.66 600	1.23 516	0.26 524	0.23 498	0.36 545	0.25 474	0.27 406	0.62 557

pmcnn	1.32 560	1.05 523	2.77 522	0.74 552	1.43 592	0.72 446	0.56 505	0.96 483	0.91 519	0.99 538	2.92 596	6.01 613	0.70 490	2.38 547	3.32 590	0.13 348	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 382

stereogan	0.69 455	0.51 313	2.44 460	0.39 415	0.39 464	1.01 534	0.41 436	0.94 464	0.92 523	0.73 488	0.85 497	1.15 553	0.69 488	1.57 441	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 488	0.16 381	0.36 484	0.24 418

SAMSARA	0.91 524	0.97 501	2.22 416	0.80 558	0.58 535	1.32 557	1.31 585	1.01 524	0.94 524	1.36 569	0.87 501	1.38 565	0.90 529	1.72 465	1.02 486	0.24 515	0.30 531	0.22 499	0.25 474	0.36 484	0.35 496

PWC_ROB	0.70 459	0.94 483	1.88 313	0.39 415	0.39 464	0.62 356	0.30 342	0.98 496	0.94 524	0.91 530	1.29 550	0.77 456	0.62 468	1.62 452	1.03 488	0.18 459	0.11 300	0.18 473	0.13 308	0.51 544	0.22 382

WCMA_ROB	1.12 544	0.83 450	2.66 503	0.58 529	0.34 418	1.17 555	0.71 541	0.93 455	0.94 524	1.74 582	2.63 590	3.09 594	1.71 581	1.70 461	1.84 550	0.26 524	0.21 484	0.20 488	0.21 449	0.28 412	0.43 531

DispFullNet	1.67 578	2.10 604	5.22 599	1.53 593	8.90 613	0.86 508	0.31 355	0.96 483	0.96 527	1.37 572	1.01 526	1.13 550	1.98 587	1.51 431	0.91 465	0.54 561	0.31 533	1.18 591	0.63 580	1.13 583	0.80 572

Wz-Net-TNSev	0.91 524	1.73 588	3.08 554	0.36 365	0.31 387	1.00 533	0.71 541	1.06 540	0.97 528	0.71 481	0.72 465	1.09 545	0.87 523	2.42 553	1.59 538	0.20 484	0.20 475	0.16 432	0.20 443	0.44 533	0.35 496

Consistency-Raft	0.88 520	0.93 481	3.23 571	0.99 573	0.64 549	0.77 476	0.55 500	0.98 496	0.97 528	0.61 417	1.03 530	0.65 383	1.05 544	0.79 345	1.38 527	0.44 552	0.46 563	0.51 563	0.58 574	0.65 557	0.47 537

ADCL	0.99 533	0.79 435	2.43 458	0.39 415	0.32 395	1.50 565	1.90 599	0.92 447	0.97 528	1.26 566	1.27 547	1.00 528	1.42 570	1.14 386	3.31 589	0.17 447	0.14 376	0.22 499	0.21 449	0.30 428	0.22 382

S-Stereo	0.80 501	0.69 394	3.89 586	0.39 415	0.37 452	0.69 431	0.70 540	0.94 464	0.98 531	0.62 428	0.91 508	0.83 479	0.60 454	2.37 544	0.66 423	0.18 459	0.21 484	0.17 453	0.18 413	0.30 428	0.35 496

XQC	0.73 480	0.98 505	2.39 449	0.46 475	0.35 431	0.81 494	0.46 469	1.00 516	1.00 532	0.80 505	0.69 446	0.88 500	0.74 503	1.32 402	1.20 512	0.24 515	0.16 420	0.23 506	0.20 443	0.41 517	0.33 490

NaN_ROB	1.14 546	0.94 483	2.96 543	0.53 509	0.56 530	1.13 551	0.99 565	0.98 496	1.00 532	1.09 547	0.87 501	0.77 456	1.06 546	5.90 610	2.72 577	0.16 432	0.23 498	0.16 432	0.24 466	0.22 331	0.36 504

xx1	0.46 261	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 534	0.31 157	0.38 190	0.46 281	0.36 279	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

cc1	0.47 278	0.64 371	2.07 379	0.35 346	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 534	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.40 524

MeshStereo	1.21 553	1.15 541	3.01 550	0.34 329	0.28 345	1.10 548	0.69 537	1.35 567	1.01 534	2.71 601	2.41 584	2.96 591	1.45 571	2.80 583	1.40 530	0.22 504	0.22 490	0.22 499	0.19 433	0.50 542	0.26 437
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
MFMNet_re	0.92 526	1.28 557	2.53 479	0.82 562	0.76 561	0.90 518	0.75 546	0.98 496	1.04 537	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 534	0.83 348	0.72 440	0.68 570	0.60 575	0.63 570	0.60 577	0.77 568	0.74 566

LRCNet_RVC	13.74 624	19.30 625	12.75 618	19.46 627	12.69 619	1.86 579	0.41 436	12.33 623	1.05 538	15.77 624	18.83 630	12.62 626	8.70 617	12.21 621	9.62 618	22.22 634	8.37 625	25.85 634	24.01 635	19.32 632	17.44 633

DPSNet	0.86 517	0.60 346	2.34 439	0.58 529	0.36 440	1.07 545	0.75 546	1.30 564	1.05 538	0.70 476	0.68 437	0.94 516	1.29 557	2.08 527	1.82 549	0.26 524	0.23 498	0.16 432	0.17 400	0.48 537	0.40 524

PDISCO_ROB	0.75 486	1.06 525	2.11 390	0.64 542	0.59 537	1.13 551	0.43 447	1.14 551	1.05 538	0.64 448	0.71 460	0.96 519	0.61 463	1.21 391	0.76 447	0.37 549	0.18 451	0.27 522	0.24 466	0.56 551	0.32 482

WZ-Net	0.92 526	1.31 560	3.76 583	0.41 433	0.36 440	0.86 508	0.71 541	1.00 516	1.06 541	0.82 516	0.92 510	1.06 541	1.05 544	2.16 533	1.61 539	0.19 474	0.13 355	0.15 413	0.16 381	0.32 445	0.28 451

AnyNet_C01	1.14 546	1.49 572	4.23 594	0.54 514	0.53 522	1.51 566	1.37 589	1.04 538	1.07 542	1.17 558	1.33 554	1.15 553	1.08 547	1.61 451	2.74 578	0.25 520	0.22 490	0.28 526	0.24 466	0.48 537	0.40 524

w-ln-seven	0.74 483	1.05 523	2.54 485	0.37 389	0.34 418	1.03 537	0.47 477	1.00 516	1.08 543	0.90 528	0.85 497	0.85 488	0.57 441	1.37 407	1.26 519	0.14 391	0.13 355	0.16 432	0.15 361	0.31 436	0.20 355

NVStereoNet_ROB	1.16 550	0.95 490	2.54 485	0.58 529	0.55 527	0.78 481	0.63 526	1.00 516	1.08 543	1.03 542	4.07 608	1.48 569	1.22 555	2.88 586	1.27 520	0.50 558	0.46 563	0.54 564	0.62 578	0.50 542	0.63 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	1.25 557	1.12 532	3.04 551	0.51 499	0.37 452	1.06 540	1.15 579	1.22 557	1.08 543	1.17 558	1.91 571	1.04 537	1.31 560	5.96 611	2.43 573	0.26 524	0.22 490	0.24 513	0.24 466	0.31 436	0.30 468

FINET	0.65 434	0.95 490	3.06 553	0.35 346	0.40 474	0.58 287	0.48 481	0.92 447	1.10 546	0.57 366	0.68 437	0.47 289	0.44 368	1.15 388	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 453	0.15 361	0.26 396	0.25 427

RTSC	0.72 471	1.00 512	2.22 416	0.40 426	0.29 353	0.82 497	0.31 355	0.96 483	1.10 546	0.92 531	0.81 484	0.78 460	0.58 447	1.23 395	1.55 537	0.18 459	0.17 440	0.14 383	0.17 400	0.43 525	0.30 468

zh-mn7	0.80 501	1.54 574	3.00 549	0.35 346	0.27 331	0.72 446	0.41 436	0.93 455	1.11 548	1.00 539	1.28 548	0.75 448	0.57 441	1.87 496	1.18 509	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.26 396	0.21 367

ACVNet-4b	1.93 583	1.85 594	4.10 592	1.07 575	0.86 565	1.15 553	0.53 493	1.06 540	1.12 549	0.64 448	1.09 537	1.99 579	0.70 490	2.20 535	9.86 619	5.62 617	0.41 559	1.03 589	0.55 565	1.86 603	0.85 576

ADCS	1.05 542	1.36 568	2.98 547	0.42 444	0.36 440	0.96 526	0.81 554	1.06 540	1.12 549	1.25 563	0.97 520	1.08 543	0.90 529	1.25 399	4.86 605	0.21 491	0.21 484	0.22 499	0.23 464	0.36 484	0.38 514

RainbowNet	1.15 548	1.78 590	2.72 511	1.12 581	0.91 569	1.06 540	0.76 548	1.16 556	1.13 551	0.75 493	0.97 520	1.09 545	0.80 511	1.60 448	1.21 514	1.17 593	1.26 603	1.01 588	0.57 571	1.13 583	0.88 581

ACVNet_1	1.33 561	1.91 599	4.03 590	1.09 578	0.88 566	1.19 556	0.66 529	1.24 561	1.17 552	0.94 534	0.96 518	3.09 594	1.04 543	2.37 544	1.11 499	1.04 588	0.48 569	1.03 589	0.48 556	1.12 582	0.83 573

SuperB	1.15 548	1.14 537	5.43 602	0.36 365	0.26 317	0.81 494	0.89 559	0.88 414	1.17 552	0.67 461	0.68 437	0.63 369	1.39 568	1.74 468	3.37 591	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	2.80 610	0.25 427

JetBlue	1.78 579	1.63 578	3.92 587	0.73 550	1.21 589	4.38 609	3.35 610	1.59 579	1.20 554	1.26 566	1.52 562	2.37 585	1.88 585	3.23 593	3.00 581	0.53 559	0.47 566	0.48 560	0.49 558	1.29 591	0.97 583

MADNet+	1.36 564	1.93 601	5.95 603	0.81 561	0.59 537	1.57 568	1.09 574	1.39 571	1.22 555	0.84 519	1.01 526	1.25 559	1.12 551	3.19 592	2.36 571	0.45 554	0.47 566	0.38 551	0.34 524	0.59 552	0.57 551

LSM	3.31 605	1.11 531	5.29 601	9.40 620	30.65 635	0.84 502	1.12 577	0.91 438	1.22 555	1.36 569	2.19 578	0.93 512	0.83 515	1.66 455	0.90 464	0.21 491	0.31 533	0.24 513	0.28 490	0.39 509	6.33 620

SHD	0.72 471	0.77 425	2.36 445	0.45 470	0.40 474	0.71 440	0.32 378	1.02 527	1.25 557	1.07 545	0.84 493	0.90 504	0.73 498	1.09 376	0.98 474	0.21 491	0.18 451	0.20 488	0.21 449	0.32 445	0.31 476

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 562	1.70 586	2.50 476	0.56 523	0.40 474	2.15 592	0.99 565	1.24 561	1.26 558	1.02 541	1.10 538	1.29 560	0.88 527	3.10 591	1.08 493	1.66 604	0.83 595	0.68 573	0.88 592	1.57 596	1.80 609

FCDSN-DC	1.29 559	0.54 325	2.50 476	0.47 480	0.41 482	1.12 549	0.60 515	1.10 546	1.27 559	2.23 592	2.87 593	3.67 599	3.12 601	2.39 550	1.69 543	0.30 538	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.35 476	0.38 514
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zero-FE	0.80 501	0.27 106	8.23 609	0.49 490	0.98 572	0.33 33	0.20 102	0.48 108	1.28 560	0.17 20	0.20 39	0.77 456	0.22 118	0.60 283	0.97 472	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.10 170	0.33 454	0.14 216

z-mn7	0.80 501	1.52 573	2.62 497	0.36 365	0.28 345	1.01 534	0.48 481	0.90 426	1.29 561	0.69 470	1.35 556	0.85 488	0.59 450	2.03 519	1.09 495	0.14 391	0.12 331	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.20 355

MFN_U_SF_RVC	1.55 576	2.39 612	3.16 563	0.65 545	0.41 482	1.12 549	0.46 469	1.23 560	1.33 562	1.61 580	1.20 543	1.43 567	0.98 538	1.76 471	1.97 553	1.90 607	1.80 607	1.98 610	2.15 612	1.63 597	1.77 608

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 184	0.93 80	0.26 119	0.22 249	0.46 135	0.20 102	1.10 546	1.34 563	3.16 607	0.32 149	0.22 79	0.20 98	0.30 66	0.22 102	0.10 184	0.09 207	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

PWCDC_ROB	0.72 471	1.06 525	2.09 385	0.47 480	0.36 440	0.78 481	0.26 267	0.98 496	1.34 563	0.61 417	2.07 573	0.64 378	0.61 463	0.83 348	0.71 436	0.31 540	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.60 555	0.21 367

RTS	1.21 553	1.31 560	6.39 606	0.52 503	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 534	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 572	2.08 559	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 525	0.32 482

RTSA	1.21 553	1.31 560	6.39 606	0.52 503	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 534	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 572	2.08 559	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 525	0.32 482

MSMD_ROB	1.34 562	0.96 493	2.38 447	0.39 415	0.32 395	1.96 583	0.62 524	0.91 438	1.43 567	2.94 605	2.60 588	4.77 608	1.95 586	2.43 556	1.33 524	0.29 535	0.26 516	0.32 539	0.32 517	0.30 428	0.30 468

TCMNet-wrong-test	5.51 612	6.62 618	6.20 605	13.02 624	11.90 618	7.14 612	5.53 617	6.99 618	1.44 568	2.65 600	3.10 598	8.37 617	5.95 612	4.75 608	6.05 610	3.07 613	0.98 601	2.38 613	1.99 611	6.62 619	5.43 619

IMH-64-1	1.39 567	1.64 580	1.86 306	1.36 588	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 514	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 584

IMH-64	1.39 567	1.64 580	1.86 306	1.36 588	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 514	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 584

ELAS	1.39 567	0.79 435	2.86 530	0.53 509	0.50 514	2.81 599	2.20 603	1.61 581	1.50 571	2.28 594	2.35 582	1.82 576	2.13 588	1.73 466	2.22 565	0.35 546	0.37 545	0.35 543	0.35 527	0.49 540	0.47 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DANet	0.80 501	0.65 378	2.21 412	1.19 583	0.48 511	0.74 458	1.25 583	0.89 420	1.53 572	0.89 526	0.71 460	0.96 519	0.56 435	1.83 488	0.96 471	0.18 459	0.16 420	0.19 479	0.16 381	0.26 396	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.49 573	1.90 598	3.22 570	1.09 578	0.54 524	1.71 575	1.73 597	1.49 575	1.53 572	1.44 577	1.80 568	1.82 576	1.30 559	3.34 595	1.76 547	1.07 590	0.56 573	0.97 586	0.58 574	1.38 595	0.65 560

EDNetEfficientorigin	8.18 616	0.98 505	145.96 643	0.51 499	0.89 567	0.72 446	0.48 481	0.85 385	1.56 574	2.12 586	1.49 560	1.29 560	1.31 560	1.83 488	2.13 563	0.13 348	0.12 331	0.17 453	0.18 413	0.39 509	0.45 534

NLCSM	0.46 261	0.37 220	0.72 54	0.29 199	0.36 440	0.49 161	0.27 291	1.33 566	1.59 575	0.29 147	0.29 116	0.29 162	0.31 250	1.44 415	0.35 277	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.10 170	0.35 476	0.14 216

NLSM1	0.39 179	0.24 73	0.56 17	0.27 139	0.40 474	0.49 161	0.21 125	1.44 572	1.64 576	0.25 110	0.33 158	0.25 115	0.26 179	0.40 155	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.13 193

PVD	0.90 523	0.85 456	2.15 401	0.53 509	0.50 514	0.99 530	0.56 505	1.15 554	1.64 576	1.41 575	1.41 559	1.11 549	1.13 552	1.35 405	1.31 522	0.26 524	0.28 526	0.28 526	0.26 482	0.37 492	0.49 541

ACVNet_2	1.42 570	1.81 591	3.23 571	1.08 576	0.92 570	1.32 557	0.85 556	1.49 575	1.69 578	1.19 561	1.73 567	2.13 581	1.03 542	2.50 563	1.40 530	0.91 579	0.53 571	1.00 587	0.55 565	2.11 605	0.85 576

FC-DCNN	1.49 573	0.59 344	2.88 532	0.44 456	0.39 464	1.97 585	0.66 529	1.67 582	1.70 579	2.72 602	2.89 594	4.22 602	2.97 598	2.55 567	2.19 564	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.32 445	0.39 520

ELAS_RVC	1.37 566	0.78 433	3.21 569	0.55 521	0.50 514	1.49 564	2.48 607	1.48 574	1.71 580	2.13 589	2.09 574	2.07 580	2.56 594	1.90 506	2.02 556	0.35 546	0.36 543	0.37 549	0.34 524	0.49 540	0.47 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 558	0.70 397	4.05 591	0.64 542	0.98 572	0.94 524	1.40 592	0.85 385	1.75 581	2.34 595	1.33 554	1.05 539	2.21 590	1.58 445	4.15 599	0.15 411	0.19 464	0.14 383	0.27 487	0.38 499	0.32 482

SGM+DAISY	1.83 581	1.43 569	3.81 584	0.87 563	1.01 577	2.38 596	2.53 608	1.36 568	1.75 581	2.92 604	3.22 600	2.65 589	2.93 596	2.22 539	3.10 584	0.72 572	0.69 587	0.63 570	0.62 578	0.77 568	0.98 584

MSAF-DinoV2	3.10 603	1.86 596	10.68 613	3.61 614	0.30 368	3.34 602	0.82 555	2.81 604	1.79 583	0.80 505	0.87 501	1.56 573	1.10 549	26.49 639	1.96 552	0.17 447	0.13 355	0.19 479	1.63 609	0.92 575	0.99 589

notaker	2.66 594	2.07 603	3.31 575	2.61 610	1.43 592	1.76 578	1.11 576	2.76 603	1.79 583	2.26 593	11.53 621	3.96 600	4.29 606	3.09 590	2.76 579	1.55 603	0.88 597	1.70 608	1.07 600	2.00 604	1.35 599

IGEV-RUCA	2.28 589	0.30 155	1.15 103	0.40 426	1.86 603	2.06 590	1.90 599	1.36 568	1.80 585	3.70 609	3.76 605	5.02 609	8.19 616	2.12 531	1.63 540	0.25 520	0.76 592	2.72 614	1.91 610	2.39 608	2.36 613

WQFJX	0.42 213	0.25 81	0.55 14	0.26 119	0.39 464	0.47 142	0.23 187	1.76 585	1.82 586	0.26 127	0.26 95	0.28 152	0.28 217	0.42 168	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.16 284

FC-DCNN v2	1.54 575	0.58 342	2.80 526	0.44 456	0.39 464	2.05 589	0.66 529	1.90 591	1.84 587	2.79 603	2.97 597	4.41 606	3.07 599	2.65 572	2.30 569	0.29 535	0.26 516	0.31 535	0.30 504	0.32 445	0.38 514

IMH	2.02 586	2.15 610	2.69 508	1.68 595	1.12 586	1.66 574	0.92 561	2.10 597	1.92 588	1.32 568	2.66 591	2.21 583	1.69 580	5.78 609	1.68 542	5.54 616	0.96 599	1.31 597	0.71 584	1.32 594	0.99 589

MonStereo1	1.98 585	1.01 516	1.78 253	1.19 583	1.04 580	3.58 603	0.61 519	1.53 578	1.93 589	1.39 573	3.37 602	2.23 584	10.80 619	2.84 585	1.25 518	1.04 588	0.38 549	0.96 585	0.57 571	1.10 581	1.00 591

WAO-7	1.48 572	1.63 578	2.49 472	0.93 568	0.75 558	1.72 576	1.10 575	1.84 590	1.96 590	1.43 576	2.54 586	1.97 578	1.61 578	3.06 589	2.08 559	0.69 571	0.66 580	0.94 583	0.74 585	0.80 570	0.69 563

NLMM	0.42 213	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 583	2.06 591	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

WQFJA1	0.42 213	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 583	2.07 592	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

WQFJX1	0.45 250	0.28 131	0.56 17	0.27 139	0.35 431	0.48 151	0.25 244	1.98 596	2.08 593	0.26 127	0.26 95	0.29 162	0.28 217	0.50 241	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.14 216

JetRed	3.29 604	4.93 615	10.17 612	1.45 590	1.72 601	7.44 613	5.05 616	3.06 605	2.12 594	2.41 597	2.39 583	2.99 592	2.37 591	3.51 598	6.44 611	1.32 599	1.90 611	1.37 599	1.23 604	2.21 606	1.76 607

Dean	1.79 580	1.83 592	3.92 587	1.29 587	1.07 583	1.55 567	1.00 568	1.95 593	2.33 595	1.47 578	4.19 609	4.26 605	1.33 563	2.21 536	1.48 534	1.14 592	0.68 585	1.18 591	0.74 585	1.24 589	0.98 584

NLMM1	0.46 261	0.27 106	0.53 11	0.27 139	0.38 458	0.49 161	0.24 223	1.97 595	2.38 596	0.28 141	0.27 102	0.26 130	0.25 163	0.47 216	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.15 254

SDNR	1.22 556	0.80 437	2.71 509	0.33 298	1.48 597	1.98 587	0.23 187	1.93 592	2.44 597	0.89 526	2.52 585	1.36 564	0.51 416	3.65 599	1.93 551	0.30 538	0.31 533	0.22 499	0.16 381	0.33 454	0.36 504

MADNet++	2.79 596	2.11 607	2.97 546	2.49 608	2.28 606	2.95 600	2.31 605	2.67 601	2.47 598	3.03 606	3.13 599	2.70 590	2.92 595	4.10 603	4.48 602	2.68 611	2.24 615	3.04 617	2.44 614	2.37 607	2.34 612

SANet	1.20 552	1.21 549	3.33 576	0.38 405	0.27 331	1.73 577	0.85 556	1.10 546	2.49 599	1.16 552	1.83 569	1.72 575	1.50 574	2.37 544	2.84 580	0.18 459	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.32 445	0.32 482

DStereoSA	2.12 587	0.98 505	2.80 526	1.25 586	2.23 605	1.97 585	4.62 615	1.22 557	2.54 600	1.16 552	3.84 607	1.00 528	4.05 605	2.07 525	5.29 608	0.93 580	1.48 606	0.48 560	1.51 607	0.95 577	1.95 610

DeepPrunerF	0.86 517	0.86 459	2.91 540	0.45 470	0.50 514	0.64 386	0.48 481	1.14 551	2.64 601	0.63 438	0.61 382	0.65 383	0.62 468	2.21 536	1.31 522	0.23 507	0.19 464	0.30 534	0.28 490	0.36 484	0.25 427

LVE	1.96 584	2.17 611	3.14 561	1.68 595	1.80 602	1.63 571	1.03 571	2.34 599	2.81 602	1.25 563	2.89 594	4.24 604	1.29 557	2.79 582	1.44 532	2.85 612	0.91 598	1.18 591	1.46 606	1.23 588	1.10 594

WAO-6	1.58 577	1.54 574	2.32 434	1.14 582	1.00 576	2.30 594	1.03 571	1.82 589	2.85 603	1.25 563	2.61 589	2.20 582	1.56 576	2.47 561	1.99 555	0.95 583	0.67 581	1.19 594	0.83 590	1.08 580	0.88 581

SGM-ForestM	2.98 601	1.70 586	3.52 581	0.67 547	0.47 509	5.18 611	3.36 611	3.30 610	2.86 604	4.44 610	3.79 606	9.80 619	5.50 611	6.29 612	6.52 612	0.27 529	0.36 543	0.24 513	0.27 487	0.38 499	0.58 553

DStereoFS	2.23 588	2.10 604	2.47 468	1.61 594	1.88 604	3.81 604	2.06 602	1.95 593	3.33 605	2.38 596	3.31 601	2.37 585	4.92 607	2.45 558	3.27 587	1.03 587	1.27 605	0.55 565	1.04 598	0.70 561	2.05 611

HanzoNet	7.64 614	2.86 613	5.05 598	7.01 617	3.97 611	2.18 593	1.34 588	3.37 611	4.05 606	13.17 621	10.58 615	10.73 620	16.52 626	8.45 616	10.51 620	10.48 625	9.72 627	5.59 621	13.46 626	6.84 620	6.83 621

coex-ft	5.95 613	1.67 582	60.57 641	0.34 329	0.30 368	0.77 476	0.69 537	0.74 280	4.41 607	19.22 628	2.15 577	1.62 574	7.97 615	1.81 486	8.96 616	0.44 552	2.08 613	0.18 473	0.19 433	0.38 499	4.62 618

tt	4.93 610	0.27 106	4.20 593	2.29 607	1.58 599	10.20 616	16.97 623	9.42 621	5.02 608	1.67 581	1.28 548	4.68 607	5.03 609	3.37 597	5.92 609	6.16 618	9.47 626	2.82 615	3.18 616	3.60 613	1.53 604

UNDER WATER-64	2.47 592	1.89 597	4.86 597	1.82 602	1.44 594	3.18 601	1.57 596	2.62 600	5.64 609	2.05 585	2.13 576	4.13 601	3.76 603	2.62 570	3.42 592	1.47 601	0.85 596	1.57 605	1.07 600	1.82 602	1.49 602

WAO-8	2.80 597	2.14 608	2.89 535	1.91 603	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 610	2.15 590	3.37 602	3.31 596	2.41 592	11.84 618	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 579

Venus	2.80 597	2.14 608	2.89 535	1.91 603	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 610	2.15 590	3.37 602	3.31 596	2.41 592	11.84 618	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 579

UNDER WATER	2.74 595	1.85 594	4.54 596	1.81 601	1.44 594	2.34 595	1.40 592	3.24 607	6.60 612	2.60 599	2.76 592	5.75 611	5.24 610	3.02 588	4.01 597	1.45 600	0.81 594	1.59 606	1.06 599	1.80 601	1.51 603

TorneroNet-64	2.65 593	1.83 592	3.30 573	1.46 591	1.20 588	3.89 605	0.99 565	3.51 612	6.71 613	2.56 598	4.60 610	4.22 602	3.85 604	3.33 594	3.14 585	1.19 594	0.65 579	1.39 600	0.79 589	3.31 612	1.15 595

MANE	2.90 600	1.14 537	2.96 543	1.03 574	1.01 577	5.01 610	2.45 606	5.36 614	6.88 614	3.58 608	4.76 612	5.99 612	4.99 608	4.23 604	4.61 604	0.56 564	0.67 581	0.44 557	0.78 587	0.51 544	1.03 592

USTest	8.10 615	7.17 619	8.96 610	9.25 619	9.05 614	15.27 620	23.78 625	9.96 622	9.47 615	5.94 614	6.75 613	7.80 616	7.48 614	8.83 617	11.21 621	2.21 610	3.56 616	2.86 616	3.20 617	5.02 617	4.16 616

LE_ROB	4.43 609	1.35 567	9.38 611	2.79 611	3.93 610	2.43 597	3.46 612	2.68 602	11.19 616	11.66 620	4.73 611	5.26 610	10.46 618	4.50 607	9.49 617	0.82 578	0.69 587	1.34 598	0.98 596	0.75 566	0.76 569

SGM_RVC	1.89 582	0.92 475	2.50 476	0.96 572	0.93 571	1.63 571	1.37 589	1.52 577	12.43 617	1.85 583	1.69 566	2.40 587	1.74 582	2.81 584	1.71 544	0.53 559	0.47 566	0.42 554	0.47 555	0.74 564	0.74 566
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.35 608	2.10 604	2.89 535	1.80 599	1.49 598	2.13 591	1.41 594	2.26 598	12.72 618	11.41 619	16.43 625	11.15 621	3.75 602	4.36 606	3.18 586	1.82 606	0.98 601	1.73 609	1.21 603	2.97 611	1.27 598

DGTPSM_ROB	8.89 617	5.62 616	12.25 615	5.92 616	11.32 616	8.54 614	24.18 626	6.40 616	13.49 619	5.15 611	11.46 619	6.19 614	10.92 620	7.00 613	13.72 622	4.47 614	7.65 620	3.92 618	7.45 622	4.38 615	7.87 622

Anonymous_1	22.91 628	11.20 621	12.13 614	12.75 621	26.28 634	19.43 627	27.92 631	14.08 625	13.61 620	14.96 623	10.58 615	11.26 622	11.19 622	12.55 622	14.57 625	38.28 641	7.88 621	34.96 638	63.99 640	89.57 644	10.94 626

PML	23.15 629	16.83 624	7.78 608	5.49 615	9.93 615	51.13 642	104.50 643	5.76 615	13.62 621	37.30 643	105.93 643	30.86 642	23.50 633	12.07 620	7.87 615	6.30 619	2.12 614	6.32 622	2.43 613	10.44 623	2.90 614

DPSMNet_ROB	9.48 618	5.64 617	13.01 619	8.82 618	11.82 617	8.54 614	24.20 627	6.41 617	13.65 622	5.32 613	11.47 620	6.33 615	10.92 620	7.69 614	13.89 623	7.25 624	8.19 622	5.06 619	7.78 623	5.31 618	8.26 623

BEATNet-Init1	12.10 619	11.19 620	27.29 638	2.99 612	3.51 609	21.84 632	11.10 619	14.34 626	13.83 623	20.34 629	20.33 631	26.35 641	20.03 628	19.06 630	14.80 626	1.74 605	1.81 608	2.05 611	2.49 615	3.69 614	3.12 615

DPSM_ROB	12.34 620	11.21 622	12.51 616	12.91 622	12.80 620	19.84 629	28.28 632	14.38 627	14.28 624	10.58 617	11.26 617	12.03 624	11.85 623	13.15 624	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 621	8.31 624

DPSM	12.34 620	11.21 622	12.51 616	12.91 622	12.80 620	19.84 629	28.28 632	14.38 627	14.28 624	10.58 617	11.26 617	12.03 624	11.85 623	13.15 624	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 621	8.31 624

DPSimNet_ROB	17.97 625	20.20 632	24.98 633	17.62 625	15.92 623	21.53 631	21.00 624	13.70 624	15.61 626	23.89 639	14.69 623	22.87 632	24.58 640	12.70 623	14.56 624	18.48 632	12.91 628	20.21 632	12.05 624	17.76 624	14.17 627

HaxPig	19.86 626	22.40 633	22.34 627	17.95 626	17.95 625	11.77 618	11.89 620	16.02 629	15.89 627	21.10 630	21.41 632	18.74 630	18.39 627	20.08 631	19.69 630	23.63 638	23.22 636	24.06 633	23.69 634	23.00 633	23.95 636

KSHMR	4.10 607	1.97 602	5.27 600	1.71 597	1.47 596	1.96 583	1.28 584	3.19 606	17.33 628	2.12 586	15.91 624	9.18 618	1.57 577	8.42 615	1.98 554	1.52 602	1.26 603	1.67 607	1.19 602	1.67 599	1.40 601

ASD4	21.52 627	19.65 626	22.13 626	22.45 629	16.42 624	23.29 633	30.71 634	33.06 641	17.47 629	24.18 640	14.11 622	21.71 631	15.88 625	21.06 632	18.11 629	19.78 633	17.78 635	26.52 635	20.33 633	27.03 634	18.73 634

MEDIAN_ROB	23.96 630	27.05 640	26.39 637	22.16 628	22.13 627	16.12 622	13.97 621	20.24 630	20.05 630	25.50 641	25.31 639	22.96 633	22.63 632	24.39 633	23.24 634	28.20 639	27.23 640	28.62 636	27.75 638	27.50 635	27.76 639

xxxxx1	28.96 638	20.11 629	14.07 621	49.74 637	39.15 638	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 631	16.45 625	17.48 627	18.36 627	21.56 629	16.21 627	20.88 631	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 641

tt_ll	28.96 638	20.11 629	14.07 621	49.74 637	39.15 638	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 631	16.45 625	17.48 627	18.36 627	21.56 629	16.21 627	20.88 631	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 641

ff	28.96 638	20.11 629	14.07 621	49.74 637	39.15 638	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 631	16.45 625	17.48 627	18.36 627	21.56 629	16.21 627	20.88 631	23.07 635	26.55 637	66.40 642	78.70 642	30.27 636	32.51 641

TorneroNet	5.50 611	1.92 600	3.16 563	1.47 592	1.25 591	14.07 619	1.06 573	4.90 613	20.99 634	10.17 616	16.48 626	11.88 623	6.93 613	3.34 595	4.20 600	1.30 598	0.69 587	1.45 602	0.86 591	2.61 609	1.20 596

RSGM-EC	41.56 641	31.72 642	19.92 624	51.66 640	47.86 641	38.70 634	61.61 641	33.83 642	22.80 635	23.45 637	29.29 641	43.76 643	35.31 642	66.76 642	70.17 642	66.40 642	37.60 643	48.67 639	25.68 636	48.86 640	27.21 637

acva	41.56 641	31.72 642	19.92 624	51.66 640	47.86 641	38.70 634	61.61 641	33.83 642	22.80 635	23.45 637	29.29 641	43.76 643	35.31 642	66.76 642	70.17 642	66.40 642	37.60 643	48.67 639	25.68 636	48.86 640	27.21 637

AVERAGE_ROB	26.93 637	30.34 641	29.27 639	25.82 630	25.34 628	19.48 628	15.17 622	23.55 634	23.00 637	28.45 642	27.87 640	26.25 640	25.86 641	26.96 641	25.55 635	31.30 640	30.07 641	31.76 637	30.81 639	30.79 639	30.93 640

LSM0	26.58 636	22.63 639	25.88 636	30.13 636	52.21 643	39.94 641	56.74 635	28.97 639	28.72 638	21.14 631	22.26 633	24.43 639	23.88 635	26.54 640	30.87 637	14.32 631	16.55 629	13.12 630	14.71 627	17.92 630	20.60 635

RAFT-FEzeroshot	24.80 631	22.55 636	24.73 630	26.10 632	25.76 630	39.84 636	57.07 639	28.84 635	28.79 639	21.14 631	22.48 634	24.18 634	23.88 635	26.38 634	30.87 637	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 627	16.72 630

RAFT-FE	24.80 631	22.55 636	24.73 630	26.10 632	25.76 630	39.84 636	57.07 639	28.84 635	28.79 639	21.14 631	22.48 634	24.18 634	23.88 635	26.38 634	30.87 637	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 627	16.72 630

CasAABBNet	24.81 633	22.53 634	24.83 632	26.08 631	25.74 629	39.86 638	57.06 638	28.87 637	28.83 641	21.16 634	22.54 636	24.22 636	23.89 638	26.38 634	30.87 637	14.25 626	16.71 630	13.09 625	14.81 628	17.78 625	16.71 629

FlowAnything	24.85 634	22.54 635	25.10 634	26.11 634	25.76 630	39.86 638	57.00 636	28.89 638	28.87 642	21.31 636	22.68 638	24.22 636	23.87 634	26.39 637	30.89 641	14.26 627	16.78 634	13.10 628	14.90 632	17.78 625	16.69 628

Selective-RAFT-Error	24.87 635	22.59 638	25.14 635	26.13 635	25.82 633	39.93 640	57.03 637	28.97 639	28.95 643	21.21 635	22.65 637	24.25 638	23.98 639	26.43 638	30.83 636	14.27 630	16.71 630	13.10 628	14.82 629	17.82 629	16.76 632

test_example2	115.39 643	123.23 644	94.57 642	115.52 642	123.55 644	101.63 643	114.33 644	53.41 644	99.48 644	134.90 644	135.05 644	85.83 645	85.11 644	111.32 644	106.15 644	152.55 645	205.26 645	99.78 645	114.96 645	140.96 645	110.20 644

ccccc	291.34 644	297.21 645	347.09 644	374.70 645	380.44 645	203.92 644	213.88 645	216.32 645	172.72 645	203.37 645	218.57 645	215.01 646	258.31 645	312.78 645	341.56 645	412.57 646	356.13 646	256.09 646	227.69 646	428.88 646	389.64 645

FADE		3.00 614		2.11 605	2.94 608							3.05 593				94.83 644	35.90 642	65.83 641	66.18 641	1.66 598

Low-res two-view benchmark