Low-res two-view results

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

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

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

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

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

OmniDepth	0.50 3	0.52 130	1.66 11	0.04 1	0.04 4	1.17 16	0.03 34	3.70 43	1.02 16	0.32 11	0.03 1	0.16 52	0.10 17	0.79 5	0.29 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.78 24	0.47 99	1.99 31	0.29 77	0.36 150	1.28 50	0.18 139	3.82 60	0.91 7	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.07 7	4.41 167	0.55 39	0.01 177	0.59 355	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.25 167

LG-Stereo_L1	0.82 32	0.46 91	1.74 14	0.28 75	0.34 139	1.36 62	0.19 144	2.56 16	0.91 7	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 250	0.54 38	0.01 177	0.63 365	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.21 141

FoundationStereo	0.48 2	0.38 43	1.70 12	0.82 181	1.00 300	0.42 3	0.06 60	0.63 2	1.44 49	0.38 20	0.04 4	0.11 46	0.37 80	0.93 11	0.39 6	0.03 332	0.86 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 57

Wavelet-MonSter	0.63 7	0.41 61	2.46 72	0.06 6	0.44 177	1.25 35	0.01 4	1.29 5	1.41 48	0.40 24	0.06 5	0.06 6	0.08 9	1.54 55	1.13 173	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.27 451	0.00 1	0.85 345

Replicate-Monster	1.48 115	2.08 451	10.66 489	0.11 30	0.49 185	1.32 55	0.04 39	4.38 106	1.08 33	1.19 132	0.07 6	0.08 22	0.11 21	5.09 192	0.50 27	0.17 451	1.08 481	0.00 1	0.18 380	0.01 21	0.99 365

MLG-Stereo_test2	0.82 32	0.40 58	1.99 31	0.39 100	1.07 310	1.43 72	0.02 23	4.01 79	1.75 61	0.37 16	0.07 6	0.15 49	0.10 17	2.62 110	0.57 45	0.32 492	0.65 369	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.42 230

MLG-Stereo_test1	0.85 38	0.34 30	1.80 16	0.10 23	1.66 393	1.22 22	0.01 4	4.24 90	1.68 56	0.19 2	0.08 8	0.09 33	0.11 21	4.16 158	0.46 13	0.01 177	0.70 381	0.00 1	0.01 246	0.01 21	0.17 114

MLG-Stereo	0.91 46	0.34 30	1.91 28	0.16 42	0.41 171	1.23 26	0.00 1	4.57 113	1.74 60	0.41 27	0.08 8	0.09 33	0.10 17	5.68 212	0.45 12	0.02 286	0.77 393	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.16 104

LG-G_1	0.83 35	0.41 61	1.83 20	0.35 92	0.33 134	1.82 119	0.02 23	4.37 104	1.10 35	0.60 76	0.08 8	0.09 33	0.08 9	3.50 132	0.55 39	0.03 332	0.59 355	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.77 334

LG-G	0.83 35	0.41 61	1.83 20	0.35 92	0.33 134	1.82 119	0.02 23	4.37 104	1.10 35	0.60 76	0.08 8	0.09 33	0.08 9	3.50 132	0.55 39	0.03 332	0.59 355	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.77 334

dual_stereo	0.95 51	0.39 50	1.83 20	0.37 96	1.11 321	0.84 8	0.03 34	4.34 103	1.83 66	0.30 9	0.08 8	0.21 63	0.12 24	3.16 125	0.98 146	0.00 1	1.34 530	0.00 1	0.20 399	0.00 1	1.83 477

IGEV-Stereo+	1.89 146	0.55 145	2.49 74	0.48 120	3.25 476	2.06 140	0.07 69	1.92 9	1.52 51	0.77 96	0.08 8	0.22 69	0.44 111	7.11 288	0.68 78	0.04 364	0.66 370	0.00 1	0.33 477	5.08 547	10.13 569

DDF-Stereo	1.19 78	0.37 41	2.48 73	0.53 129	2.10 431	1.78 112	0.80 319	3.63 35	0.94 11	0.44 36	0.09 14	0.30 90	0.49 118	4.72 179	1.53 220	0.30 488	0.80 399	0.00 1	0.23 419	1.62 524	0.62 287

IGEV	0.66 9	0.29 20	1.87 25	0.11 30	1.84 408	1.35 59	0.37 194	2.56 16	1.12 39	0.44 36	0.12 15	0.07 16	0.09 13	1.07 21	0.58 47	0.05 381	0.62 364	0.00 1	0.19 386	0.01 21	0.39 213

LGtest1	0.53 4	0.42 66	1.55 8	0.14 41	0.30 123	1.00 11	0.01 4	2.47 13	1.19 41	0.65 84	0.12 15	0.08 22	0.10 17	1.30 39	0.47 16	0.01 177	0.45 342	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.20 135

ITER	1.01 55	0.38 43	2.57 83	0.10 23	0.09 23	0.96 10	0.01 4	2.55 15	1.76 63	1.20 133	0.13 17	0.10 43	0.15 29	6.49 244	0.80 101	0.00 1	0.59 355	0.00 1	0.32 473	0.01 21	1.94 491

MLG-Stereo_test3	0.63 7	0.42 66	2.06 36	0.38 99	0.40 166	1.36 62	0.01 4	4.13 85	0.95 12	0.48 49	0.13 17	0.06 6	0.07 7	0.89 9	0.37 5	0.02 286	0.61 361	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.18 119

zero-FE	1.13 71	0.36 35	3.08 141	0.48 120	1.95 420	1.75 111	0.80 319	3.70 43	0.69 3	0.54 58	0.16 19	0.30 90	0.43 108	3.59 135	1.37 210	0.31 490	0.79 394	0.00 1	0.26 444	1.40 520	0.65 298

IGEV-RUCA	0.88 42	0.27 6	1.43 5	0.59 135	0.33 134	2.12 148	0.49 231	3.65 36	1.79 65	1.04 124	0.16 19	0.24 77	0.55 127	2.95 120	0.57 45	0.12 433	0.21 301	0.20 514	0.25 427	0.22 367	0.33 195

IGEVStereo-DCA	1.54 122	1.71 419	2.99 131	0.73 165	0.24 109	2.69 207	0.81 325	4.31 98	2.97 102	0.73 94	0.16 19	0.23 71	0.32 70	7.57 326	2.72 324	0.00 1	0.49 347	0.00 1	0.16 363	0.17 319	1.82 471

rrr	1.64 131	1.71 419	6.31 391	0.73 165	0.24 109	2.69 207	0.92 359	4.25 92	1.75 61	0.73 94	0.16 19	0.23 71	0.32 70	7.57 326	2.72 324	0.00 1	0.49 347	0.00 1	0.20 399	0.17 319	1.68 447

MonStereo	0.70 12	0.28 12	2.24 55	0.07 8	0.85 272	1.27 46	0.01 4	3.79 53	0.90 5	0.41 27	0.18 23	0.08 22	0.04 1	1.05 16	0.58 47	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.36 486	0.00 1	0.94 358

MonSter	0.72 15	0.27 6	2.25 57	0.07 8	0.85 272	1.27 46	0.01 4	3.79 53	0.91 7	0.41 27	0.18 23	0.08 22	0.04 1	1.33 41	0.58 47	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.36 486	0.00 1	0.94 358

Monster-pub-eth3d	0.70 12	0.27 6	2.25 57	0.07 8	0.85 272	1.27 46	0.01 4	3.79 53	0.90 5	0.41 27	0.19 25	0.08 22	0.04 1	1.05 16	0.58 47	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.36 486	0.00 1	0.94 358

EGLCR-Stereo	1.45 109	0.26 4	2.91 117	1.94 337	0.90 280	3.13 264	0.69 290	5.81 191	3.21 117	1.14 131	0.20 26	1.52 173	0.37 80	4.29 164	0.69 84	0.01 177	0.79 394	0.00 1	0.00 1	0.01 21	1.21 396

2.75w_new	0.80 28	0.35 33	2.31 62	0.10 23	0.23 107	1.26 40	0.09 82	3.82 60	1.05 23	0.54 58	0.23 27	0.08 22	0.86 165	2.50 108	0.64 71	0.00 1	0.97 443	0.00 1	0.27 451	0.00 1	0.69 314

rvit_stereo_0081_aga	0.95 51	1.03 308	4.52 281	0.16 42	0.25 113	1.70 100	0.21 154	4.27 94	3.17 115	0.38 20	0.23 27	0.27 82	0.31 63	1.56 58	0.64 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 279	0.15 95

LoS	1.03 58	0.43 71	2.53 80	0.64 145	0.14 50	2.42 172	0.26 168	5.64 179	2.93 97	1.08 127	0.24 29	0.49 121	0.45 113	2.31 100	0.83 113	0.02 286	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.06 152	0.03 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_xeample3	1.71 138	1.75 426	6.64 403	0.90 193	0.29 121	2.55 186	0.90 354	4.08 82	2.36 76	0.56 67	0.24 29	0.23 71	0.31 63	7.51 321	2.73 326	0.00 1	0.70 381	0.00 1	0.36 486	0.18 330	1.92 489

Zero-FE251	0.87 39	0.64 186	3.22 148	0.67 155	0.49 185	1.81 117	0.06 60	2.85 19	0.51 2	2.68 165	0.25 31	0.09 33	0.39 88	0.96 14	0.77 99	0.01 177	0.69 376	0.00 1	0.00 1	0.02 50	1.21 396

FSD	0.83 35	0.39 50	1.90 26	0.69 158	0.96 295	0.57 7	0.06 60	3.77 50	1.37 46	0.28 7	0.26 32	1.64 177	0.13 27	1.06 19	0.59 54	0.02 286	1.12 490	0.00 1	0.00 1	0.01 21	1.78 468

3.25w_new	0.68 10	0.36 35	2.09 38	0.05 3	0.19 77	1.26 40	0.01 4	4.00 77	1.10 35	0.46 44	0.26 32	0.08 22	0.41 93	0.93 11	0.51 29	0.00 1	0.94 425	0.00 1	0.22 413	0.01 21	0.75 331

3.25w	0.68 10	0.36 35	2.09 38	0.05 3	0.19 77	1.26 40	0.01 4	4.00 77	1.10 35	0.46 44	0.26 32	0.08 22	0.41 93	0.93 11	0.51 29	0.00 1	0.94 425	0.00 1	0.22 413	0.01 21	0.75 331

AEACV	1.27 86	0.38 43	2.61 89	1.75 306	1.21 341	2.44 175	0.85 341	4.79 121	1.67 54	0.71 93	0.26 32	0.29 87	2.00 253	2.30 98	0.66 75	0.01 177	0.95 430	0.00 1	0.42 499	0.12 257	2.07 502

StereoAnything_RVC	1.96 156	8.91 549	4.47 274	0.54 131	0.91 283	1.09 12	0.05 47	3.94 72	1.37 46	0.25 4	0.29 36	0.15 49	0.68 143	6.92 273	0.47 16	0.02 286	0.84 406	0.00 1	0.00 1	6.61 553	1.61 432

rvit_stereo_0081	1.03 58	0.55 145	2.58 85	0.64 145	0.13 44	1.35 59	0.12 100	3.74 47	5.28 247	0.55 63	0.32 37	0.55 129	0.12 24	4.08 153	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 30

rvit_stereo_0082	1.03 58	0.55 145	2.58 85	0.64 145	0.13 44	1.35 59	0.12 100	3.74 47	5.28 247	0.55 63	0.32 37	0.55 129	0.12 24	4.08 153	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 30

rvit_0105_6	1.44 107	1.26 354	5.78 364	0.66 153	0.08 18	1.58 86	0.32 183	4.57 113	6.53 310	0.40 24	0.38 39	1.11 155	0.29 57	4.76 181	0.92 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.20 135

3.75w	0.82 32	0.25 2	2.13 44	0.07 8	1.27 352	1.26 40	0.02 23	3.85 65	1.05 23	0.51 50	0.39 40	0.08 22	0.40 90	3.31 128	0.47 16	0.07 403	0.94 425	0.00 1	0.08 317	0.00 1	0.29 182

asda	0.76 19	0.28 12	2.30 60	0.07 8	0.61 222	1.28 50	0.09 82	3.82 60	1.03 18	0.54 58	0.43 41	0.07 16	0.71 147	1.25 34	0.46 13	0.22 468	0.99 459	0.00 1	0.25 427	0.01 21	0.71 321

GIP-stereo	1.03 58	0.79 226	2.35 65	1.91 331	1.40 372	1.47 76	0.05 47	5.06 133	1.85 67	0.30 9	0.43 41	0.57 132	0.37 80	1.14 24	0.75 94	0.07 403	0.50 349	0.00 1	0.00 1	0.06 152	1.57 430

Monster-pub-mixall	0.90 44	0.46 91	1.43 5	0.04 1	0.13 44	1.29 52	0.02 23	3.04 22	1.07 32	0.99 122	0.51 43	0.08 22	0.09 13	6.37 238	0.67 76	0.01 177	1.06 476	0.00 1	0.16 363	0.02 50	0.54 260

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Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	1.02 56	0.42 66	3.22 148	0.48 120	0.63 227	2.02 135	0.27 170	5.79 189	1.32 44	0.82 108	0.75 57	0.87 147	0.23 43	1.24 33	0.86 116	0.15 441	0.58 354	0.00 1	0.26 444	0.03 88	0.49 245

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1: 1. 1
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Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_4	1.58 127	1.41 382	6.67 405	0.65 149	0.05 6	1.60 89	0.41 202	4.70 117	6.48 306	0.46 44	0.87 68	1.40 163	0.53 126	5.08 191	1.12 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.18 119

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MM-Stereo_test2	1.30 89	0.52 130	2.67 97	1.71 298	0.29 121	1.79 114	0.51 234	5.28 148	3.84 169	0.95 115	0.93 73	0.51 125	0.36 78	2.29 97	1.12 170	0.00 1	0.95 430	0.00 1	0.07 314	0.32 432	1.97 495

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	1.54 122	2.26 462	9.53 476	0.65 149	0.50 190	1.20 18	0.23 160	4.86 123	3.65 153	0.42 33	1.27 84	0.23 71	1.40 217	1.23 31	0.68 78	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.20 399	2.00 532	0.42 230

CroCo_RVC	1.54 122	2.26 462	9.53 476	0.65 149	0.50 190	1.20 18	0.23 160	4.86 123	3.65 153	0.42 33	1.27 84	0.23 71	1.40 217	1.23 31	0.68 78	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.20 399	2.00 532	0.42 230

PMTNet	1.48 115	0.43 71	2.77 106	0.31 79	0.17 67	2.94 248	0.33 186	3.66 38	5.27 246	1.11 129	1.28 86	0.28 85	0.92 167	4.32 165	0.90 126	4.89 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.05 30

rvit_stereo_0080	1.09 64	1.08 316	4.16 249	0.12 35	0.12 38	1.32 55	0.36 189	4.52 111	3.94 175	0.70 89	1.29 87	0.41 107	0.75 152	1.98 76	0.76 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.18 119

whm_eth	1.09 64	1.08 316	4.16 249	0.12 35	0.12 38	1.32 55	0.36 189	4.52 111	3.94 175	0.70 89	1.29 87	0.41 107	0.75 152	1.98 76	0.76 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.18 119

2.25w	0.92 47	0.31 23	2.36 67	0.07 8	0.15 58	1.22 22	0.05 47	3.84 64	1.05 23	0.51 50	1.30 89	0.09 33	0.68 143	4.12 156	0.68 78	0.00 1	0.98 450	0.00 1	0.28 455	0.00 1	0.73 326

CES	1.72 140	0.40 58	1.82 17	0.65 149	7.83 549	2.62 195	0.13 110	5.35 159	2.68 84	0.36 15	1.30 89	0.33 98	0.32 70	1.92 74	0.72 90	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.56 481	7.35 558

water-stereo	0.90 44	0.56 156	4.39 268	0.11 30	0.08 18	1.57 85	0.15 123	4.51 110	1.69 57	0.80 106	1.31 91	0.27 82	0.24 45	0.71 3	0.56 44	0.26 482	0.06 228	0.00 1	0.02 268	0.03 88	0.71 321

SMoEStereo_RVC	1.13 71	0.92 273	1.82 17	0.80 178	0.09 23	2.07 142	0.16 129	3.61 34	2.17 74	0.38 20	1.37 92	0.19 57	0.29 57	7.04 281	1.02 157	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.19 339	0.51 252

depthmonostereo	1.25 84	0.95 286	4.67 295	0.28 75	0.11 29	1.43 72	0.04 39	5.43 165	1.76 63	1.02 123	1.47 93	1.59 175	0.98 173	3.61 137	0.92 132	0.03 332	0.11 264	0.00 1	0.02 268	0.04 118	0.47 241

ProNet	1.58 127	0.86 254	3.17 144	0.75 173	0.72 246	2.84 229	0.66 279	5.91 204	3.28 122	0.37 16	1.47 93	0.40 106	0.37 80	7.19 291	0.70 85	0.02 286	0.98 450	0.00 1	0.05 305	0.20 349	1.77 467

CASnet	1.09 64	0.47 99	2.09 38	0.79 175	0.08 18	2.10 143	0.14 120	3.83 63	4.26 193	3.84 200	1.56 95	0.32 96	0.30 60	1.13 23	0.77 99	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.03 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.81 29	0.70 211	3.97 233	0.21 56	0.54 210	1.16 14	0.02 23	3.78 51	1.22 43	0.62 81	1.57 96	0.16 52	0.23 43	0.89 9	1.05 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.02 7

MyStereo07	1.64 131	1.15 330	2.61 89	1.28 233	1.49 380	2.63 197	0.45 212	6.45 238	2.94 98	1.10 128	1.61 97	0.29 87	0.60 137	7.45 315	0.80 101	0.01 177	1.27 520	0.00 1	0.25 427	0.11 238	0.42 230

monsterstereo	1.18 77	0.50 121	2.75 104	0.50 124	2.62 454	1.22 22	0.01 4	3.73 46	0.95 12	0.59 72	1.62 98	0.06 6	0.09 13	6.02 221	0.96 144	0.01 177	1.10 488	0.00 1	0.34 481	0.01 21	0.56 266

GCAP-Stereo	1.35 96	1.11 322	2.82 109	0.66 153	1.08 317	1.68 97	0.01 4	5.17 144	3.68 155	2.10 155	1.63 99	1.42 164	0.75 152	1.77 72	1.59 227	0.00 1	1.08 481	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.26 170

GLC_STEREO	0.87 39	0.39 50	1.55 8	0.72 162	0.01 1	1.98 132	0.55 244	3.52 30	3.54 143	0.96 117	1.63 99	0.19 57	0.41 93	1.29 38	0.58 47	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.08 48

3.5w_stereo	0.87 39	0.35 33	2.24 55	0.05 3	0.17 67	1.25 35	0.04 39	4.15 87	1.08 33	0.37 16	1.65 101	0.08 22	0.49 118	3.95 148	0.51 29	0.00 1	0.63 365	0.00 1	0.06 312	0.00 1	0.27 173

CAS	2.42 224	0.37 41	2.30 60	11.49 557	3.97 505	1.65 94	0.02 23	4.08 82	2.84 94	0.51 50	1.65 101	0.25 79	0.28 54	1.73 64	0.92 132	10.05 565	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 21	6.26 555

riskmin	2.49 229	0.22 1	3.34 163	2.33 408	1.78 401	2.89 245	0.46 214	7.35 281	6.95 334	2.75 168	1.67 103	6.75 366	5.08 405	3.24 127	1.93 269	0.00 1	0.99 459	0.00 1	0.27 451	0.02 50	1.73 460

rvit_0105_5	1.70 135	1.36 371	6.71 408	0.52 127	0.04 4	1.58 86	0.58 253	5.39 164	6.62 315	0.91 114	1.72 104	1.77 182	0.77 156	4.44 168	1.28 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.23 155

CREStereo	1.09 64	0.51 125	2.16 46	0.11 30	0.24 109	1.67 95	0.03 34	4.24 90	6.91 332	0.80 106	1.73 105	0.44 116	0.64 139	1.58 60	0.61 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 7
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
AIO_rvc	1.48 115	1.01 306	3.51 181	0.95 200	1.16 331	3.32 284	0.96 361	4.83 122	3.38 127	0.79 104	1.75 106	1.31 162	0.31 63	2.66 111	0.62 64	0.02 286	1.09 483	0.00 1	0.04 301	0.12 257	1.82 471

knoymous	1.50 118	0.28 12	1.99 31	0.33 86	0.48 182	1.58 86	0.11 96	5.71 183	2.81 92	4.85 224	1.75 106	4.58 296	0.46 115	3.66 140	1.30 200	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.09 52

plain	1.53 121	0.86 254	6.50 397	0.42 105	0.05 6	1.56 84	0.09 82	5.18 146	4.02 182	0.54 58	1.76 108	0.59 133	0.75 152	6.48 243	1.23 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 458	0.07 44

trnet	1.09 64	0.47 99	2.19 51	0.12 35	0.21 96	1.70 100	0.02 23	4.28 96	6.97 335	0.78 102	1.77 109	0.48 120	0.67 142	1.50 51	0.58 47	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.03 15

MM-Stereo_test1	1.90 150	0.63 182	2.65 94	1.43 257	0.56 215	2.37 168	0.54 240	5.36 161	5.81 277	4.00 206	1.78 110	0.42 111	0.83 162	7.32 302	1.28 198	0.00 1	1.03 471	0.00 1	0.00 1	0.35 438	1.64 436

rvit_0105_3	1.94 154	1.44 391	7.39 428	0.88 190	0.02 3	1.61 90	1.64 410	5.88 194	6.73 321	2.37 158	1.78 110	2.01 192	1.16 194	4.46 169	1.26 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.14 82

gcap-zeroshot	2.22 195	0.68 200	5.64 354	0.79 175	1.15 329	3.33 285	0.73 304	7.14 273	4.59 217	3.86 201	1.79 112	8.42 407	0.56 131	3.00 122	0.89 123	0.02 286	0.66 370	0.00 1	0.26 444	0.01 21	0.83 343

IGEV-Stereo++	1.03 58	0.32 26	2.03 35	0.25 68	1.94 419	1.94 128	0.01 4	3.57 32	2.52 81	0.70 89	1.80 113	0.10 43	1.14 187	1.34 45	0.55 39	0.01 177	0.75 388	0.00 1	0.00 1	0.04 118	1.57 430

test_1	2.18 188	0.38 43	3.87 218	1.54 273	0.91 283	1.38 64	0.80 319	5.36 161	5.53 262	7.12 335	1.86 114	4.05 270	0.41 93	6.65 254	1.17 180	0.00 1	0.99 459	0.00 1	0.28 455	0.20 349	1.08 382

test-3	2.19 191	0.38 43	3.88 223	1.55 274	0.91 283	1.39 66	0.80 319	5.36 161	5.51 260	7.36 355	1.90 115	4.05 270	0.42 97	6.67 257	1.17 180	0.00 1	0.99 459	0.00 1	0.28 455	0.20 349	1.08 382

xyz-stereo-finetune	1.38 99	0.91 269	2.91 117	0.10 23	0.05 6	3.13 264	0.66 279	4.12 84	3.01 109	1.06 126	1.91 116	0.69 137	0.37 80	6.31 235	2.14 285	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.13 77

CroCo-Stereo	1.14 74	1.22 349	3.99 236	0.61 142	0.53 206	0.38 2	0.06 60	5.35 159	4.15 186	0.59 72	1.92 117	1.00 152	0.27 52	1.37 46	1.33 205	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 30
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
LG-Stereo	1.00 54	0.58 169	4.72 299	0.19 46	0.37 156	1.18 17	0.18 139	4.21 89	3.11 113	0.83 112	1.95 118	0.45 118	0.16 31	0.53 1	0.62 64	0.33 493	0.22 302	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.31 189

252Zero-FE	0.93 48	0.31 23	2.11 43	1.31 237	0.22 103	1.29 52	0.02 23	3.95 73	1.73 58	1.45 143	1.96 119	0.05 3	0.06 5	1.41 48	0.67 76	0.02 286	1.09 483	0.00 1	0.36 486	0.02 50	0.55 261

test_3	2.22 195	0.39 50	4.20 256	1.51 268	0.90 280	1.29 52	0.74 308	5.34 154	6.37 300	6.64 307	1.96 119	4.24 284	0.45 113	6.63 252	1.17 180	0.00 1	1.00 466	0.00 1	0.28 455	0.19 339	1.01 369

RSM++	1.24 83	0.45 85	1.84 23	1.61 278	0.51 199	2.73 214	0.29 173	2.99 21	3.22 118	0.69 88	2.06 121	0.52 126	0.28 54	5.62 208	0.86 116	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.17 374	0.16 310	0.85 345

FENet	2.35 211	0.59 170	3.28 156	2.32 406	0.27 119	2.78 223	0.13 110	7.68 297	6.09 284	5.38 246	2.12 122	4.84 307	3.33 318	4.98 186	2.66 318	0.02 286	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.40 215

DilatedVolume-Stereo	1.37 97	0.54 138	3.84 214	1.25 228	0.30 123	2.19 152	0.10 90	3.17 25	1.67 54	3.13 181	2.14 123	0.74 141	0.58 134	5.71 213	0.92 132	0.03 332	0.30 317	0.00 1	0.18 380	0.04 118	0.56 266

Selective-RAFT	1.92 152	0.54 138	3.87 218	1.15 215	0.21 96	3.83 334	0.06 60	5.00 132	4.68 222	1.59 146	2.14 123	3.05 220	2.77 292	6.63 252	1.34 208	0.00 1	0.95 430	0.00 1	0.32 473	0.05 139	0.19 129

tt45	1.25 84	0.90 268	1.98 29	0.59 135	0.25 113	3.47 297	0.14 120	4.07 81	1.97 69	0.45 38	2.17 125	0.29 87	0.27 52	7.02 279	0.95 141	0.00 1	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.22 367	0.24 164

rvit_105_1	2.69 252	1.34 367	6.85 412	1.89 328	0.09 23	1.94 128	3.50 465	6.38 233	9.00 406	4.98 229	2.19 126	3.57 251	1.56 234	7.31 301	3.03 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 268	0.06 152	0.16 104

SCV_C0	1.89 146	0.92 273	4.30 262	0.85 185	1.06 309	2.33 164	0.10 90	7.61 292	4.42 204	1.05 125	2.20 127	0.26 80	0.43 108	7.70 332	1.08 164	0.02 286	1.05 475	0.00 1	0.21 406	0.17 319	1.97 495

UniTT-Stereo	0.94 49	0.53 134	2.82 109	0.94 198	1.29 359	0.56 5	0.12 100	1.49 7	3.16 114	1.77 149	2.22 128	0.20 61	0.32 70	1.76 70	1.33 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 310	0.02 7

IGEV++	1.58 127	0.81 233	2.66 95	1.35 240	0.99 298	2.47 180	0.98 365	7.35 281	3.70 157	0.82 108	2.24 129	0.44 116	1.18 197	2.08 84	1.15 176	0.03 332	1.18 512	0.00 1	0.05 305	0.17 319	2.00 499

rafts_anoy	2.09 173	1.42 385	3.34 163	2.87 460	2.72 460	2.46 178	0.17 134	6.20 223	6.48 306	3.40 186	2.25 130	1.91 188	1.32 209	3.59 135	1.75 254	0.01 177	1.52 540	0.00 1	0.01 246	0.06 152	0.28 179

castereo++	1.38 99	0.97 295	2.82 109	0.59 135	0.52 203	4.45 368	0.97 362	5.22 147	1.87 68	0.41 27	2.28 131	1.87 186	0.15 29	4.14 157	0.42 9	0.00 1	0.41 336	0.00 1	0.30 466	0.05 139	0.22 148

Pointernet	1.04 63	0.44 80	2.58 85	0.32 80	0.52 203	1.78 112	0.07 69	5.69 181	2.76 89	0.27 6	2.28 131	0.80 144	0.44 111	1.37 46	0.49 21	0.00 1	0.36 330	0.00 1	0.25 427	0.02 50	0.32 194

AnonymousM	2.96 281	7.19 539	1.41 4	0.92 196	0.06 12	2.37 168	0.52 236	6.05 212	3.83 167	4.97 228	2.37 133	1.91 188	1.00 174	2.23 94	1.06 161	0.01 177	0.57 353	17.64 567	4.90 566	0.02 50	0.27 173

CroCo-Stereo Lap2	1.37 97	1.19 339	4.17 252	1.01 205	4.58 523	0.46 4	0.09 82	4.27 94	2.94 98	1.25 137	2.40 134	1.55 174	0.20 37	1.72 63	1.30 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.13 77

CAS++	1.27 86	0.68 200	2.40 70	0.25 68	0.30 123	1.80 115	0.61 264	8.46 312	3.61 150	1.80 150	2.42 135	0.18 55	0.21 42	2.12 86	0.49 21	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo	2.07 166	1.56 403	5.64 354	0.74 171	0.05 6	3.63 314	0.01 4	5.17 144	11.27 455	4.22 212	2.44 136	0.53 128	0.49 118	4.06 151	1.01 155	0.22 468	0.00 1	0.00 1	0.14 358	0.18 330	0.05 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MSCF	1.71 138	1.18 335	2.97 130	1.35 240	1.49 380	3.77 328	0.82 333	5.14 141	2.73 87	2.47 161	2.45 137	0.19 57	2.70 285	2.16 89	0.80 101	0.02 286	0.98 450	0.00 1	0.90 529	0.11 238	1.96 494

1w_stereo	0.79 26	0.26 4	1.52 7	0.13 38	0.50 190	1.20 18	0.08 77	3.86 67	1.02 16	0.64 83	2.52 138	0.05 3	1.54 232	1.08 22	0.44 10	0.00 1	0.61 361	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.42 230

RSM	1.43 105	0.40 58	1.79 15	0.74 171	0.54 210	2.45 176	0.49 231	4.13 85	3.29 123	0.65 84	2.53 139	2.15 196	0.30 60	6.97 277	0.85 114	0.01 177	0.12 269	0.00 1	0.25 427	0.11 238	0.72 325

MIF-Stereo (partial)	1.44 107	0.59 170	3.98 234	0.08 15	1.09 318	1.24 28	0.13 110	5.12 139	4.07 184	0.47 48	2.56 140	0.31 92	0.74 151	6.31 235	2.02 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.04 24

Anonymous_2	4.74 428	0.98 297	4.46 271	2.35 410	2.27 439	5.66 398	0.67 284	8.08 306	5.28 247	4.98 229	2.60 141	8.74 415	6.92 451	5.79 215	3.46 349	0.24 476	1.70 542	5.16 558	18.18 584	5.41 549	1.85 480

LoS_RVC	1.47 114	1.75 426	2.66 95	0.52 127	3.89 500	1.67 95	0.04 39	2.66 18	2.61 83	0.55 63	2.63 142	0.31 92	1.68 239	1.99 78	0.81 107	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 88	5.54 550

LL-Strereo2	2.22 195	1.39 379	3.39 168	1.26 230	1.01 302	3.73 326	1.47 401	6.47 239	4.61 218	4.66 222	2.64 143	4.17 278	0.37 80	6.03 223	1.61 229	0.09 423	0.24 309	0.00 1	0.08 317	0.08 184	1.16 392

castereo	1.02 56	0.69 204	1.26 1	0.46 116	0.19 77	1.89 123	0.76 313	5.61 177	2.37 77	0.78 102	2.65 144	0.32 96	0.40 90	1.25 34	1.00 151	0.01 177	0.32 320	0.00 1	0.24 423	0.03 88	0.22 148

x	2.30 207	0.82 237	3.85 215	2.23 383	0.72 246	2.12 148	0.81 325	9.48 348	4.82 233	3.83 199	2.76 145	3.49 247	2.30 269	3.48 131	2.25 296	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.22 413	0.09 199	1.66 441

GGEV	1.66 134	0.45 85	2.78 107	1.35 240	1.21 341	6.75 423	0.62 268	6.22 227	3.08 111	0.96 117	2.77 146	0.42 111	1.29 208	1.55 57	0.41 8	0.01 177	1.13 494	0.00 1	0.00 1	0.03 88	2.14 510

fffy	1.43 105	0.95 286	2.85 113	1.42 256	0.61 222	2.25 155	0.19 144	4.74 119	1.32 44	0.26 5	2.77 146	0.21 63	0.39 88	6.97 277	0.73 92	0.00 1	0.79 394	0.00 1	0.00 1	0.19 339	2.03 500

SCV	2.06 165	0.84 243	3.74 206	3.56 500	1.22 343	2.30 162	0.76 313	7.87 301	3.29 123	0.59 72	2.83 148	0.67 136	0.58 134	8.00 347	0.91 131	0.00 1	0.89 416	0.00 1	0.48 505	0.41 453	2.18 513

test_for_model	7.41 482	28.34 573	2.84 112	22.38 570	16.53 571	3.40 287	0.91 357	6.72 252	4.54 212	8.04 381	2.84 149	1.04 153	0.43 108	0.86 7	0.60 58	9.67 563	3.31 567	0.00 1	0.08 317	26.60 578	9.03 561

AIO-test1	2.49 229	1.41 382	3.78 211	0.87 188	5.11 532	2.46 178	0.93 360	6.49 240	14.84 487	0.95 115	2.85 150	0.92 148	0.31 63	6.05 226	1.88 262	0.15 441	0.07 243	0.00 1	0.21 406	0.21 360	0.31 189

UDGNet	2.92 275	7.79 543	4.92 310	3.01 467	0.08 18	2.96 250	0.20 149	4.77 120	8.93 402	2.91 173	2.85 150	0.95 151	1.00 174	6.46 242	1.66 243	1.46 531	0.00 1	5.33 559	0.92 532	1.95 531	0.19 129

HUF	1.64 131	1.03 308	4.14 247	1.19 222	1.34 366	3.02 256	0.40 199	4.88 127	3.60 148	0.79 104	2.87 152	0.83 146	0.31 63	2.88 118	0.81 107	0.06 393	2.03 548	0.00 1	0.00 1	0.16 310	2.41 525

DA2	1.63 130	0.48 106	2.87 115	1.25 228	1.17 334	6.01 408	0.58 253	6.36 231	2.96 100	0.58 68	2.91 153	0.61 135	1.16 194	1.76 70	0.47 16	0.01 177	1.09 483	0.00 1	0.00 1	0.02 50	2.21 515

DLNR-FE	24.96 569	51.28 589	90.78 597	97.84 605	97.06 603	1.40 67	0.12 100	23.22 559	3.55 144	1.21 134	2.93 154	0.72 138	0.32 70	7.09 284	2.60 316	38.66 588	1.33 529	0.00 1	0.29 461	77.21 602	1.68 447

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 101	0.74 221	2.72 102	0.73 165	1.26 351	2.42 172	0.02 23	3.78 51	8.16 381	1.81 153	2.94 155	0.28 85	0.32 70	1.51 53	0.76 95	0.04 364	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.19 129

DLNR_Zeroshot_test	24.96 569	51.28 589	90.69 596	97.84 605	97.22 605	1.40 67	0.12 100	23.19 558	3.55 144	1.21 134	2.95 156	0.72 138	0.31 63	7.09 284	2.61 317	38.70 589	1.32 523	0.00 1	0.29 461	77.04 601	1.68 447

111111	1.21 79	0.28 12	2.10 42	0.22 59	1.45 377	1.42 70	0.05 47	5.30 150	2.01 70	0.55 63	3.02 157	0.09 33	0.20 37	4.87 182	0.58 47	0.00 1	0.75 388	0.00 1	0.00 1	0.10 222	1.09 384

anonymousdsp2	2.20 193	0.57 163	4.59 290	1.69 294	0.82 267	3.58 307	0.48 226	8.57 313	3.63 152	3.37 184	3.03 158	3.32 228	1.00 174	5.57 207	0.80 101	0.01 177	0.94 425	0.02 436	0.15 361	0.06 152	1.89 487

mms	1.31 92	0.88 264	2.06 36	0.25 68	0.79 259	1.50 78	0.08 77	3.29 28	2.51 80	0.53 56	3.09 159	0.34 102	0.26 48	7.11 288	0.59 54	0.00 1	0.43 338	0.00 1	0.00 1	0.21 360	2.32 520

Reg-Stereo(zero)	1.92 152	0.28 12	3.18 147	0.63 144	1.41 374	2.02 135	0.48 226	3.85 65	6.29 294	4.49 218	3.12 160	4.55 294	1.62 237	2.77 115	2.16 288	0.00 1	0.61 361	0.00 1	0.26 444	0.02 50	0.62 287

ours_stereo	1.28 88	0.91 269	2.36 67	0.34 91	0.67 233	1.16 14	0.09 82	3.71 45	2.44 78	0.51 50	3.17 161	0.36 105	0.26 48	6.62 250	0.55 39	0.00 1	0.11 264	0.00 1	0.00 1	0.23 379	2.08 503

WCG-NET（raft）	1.70 135	0.97 295	2.01 34	0.40 103	0.17 67	2.10 143	0.97 362	3.05 23	6.47 305	2.89 172	3.17 161	4.31 287	1.03 178	3.85 146	0.60 58	0.00 1	1.32 523	0.00 1	0.01 246	0.18 330	0.41 225

sCroCo_RVC	1.34 94	0.85 246	6.15 381	1.21 224	1.28 354	0.90 9	0.18 139	4.50 109	2.86 95	0.37 16	3.18 163	0.52 126	1.52 231	1.83 73	0.93 136	0.13 436	0.25 312	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.16 104

gasm-f	1.30 89	0.57 163	2.81 108	0.97 203	1.35 367	2.72 212	0.88 351	4.29 97	1.55 52	0.89 113	3.19 164	0.20 61	0.72 149	1.30 39	1.10 169	0.06 393	1.06 476	0.00 1	0.00 1	0.24 384	2.13 508

MoCha-V2	1.83 143	0.87 262	3.33 162	1.41 254	1.27 352	2.50 181	0.20 149	5.60 175	3.90 174	0.98 119	3.30 165	0.35 104	1.58 236	7.09 284	0.80 101	0.00 1	1.52 540	0.00 1	0.23 419	0.06 152	1.70 453

Selective-IGEV	1.56 126	0.34 30	2.13 44	0.77 174	0.76 256	2.36 167	0.52 236	6.80 254	3.08 111	0.53 56	3.34 166	0.26 80	0.31 63	7.24 295	0.73 92	0.01 177	0.80 399	0.00 1	0.14 358	0.08 184	1.01 369

999	1.42 103	0.85 246	2.23 54	1.37 246	0.35 143	3.01 255	0.64 274	3.91 69	2.83 93	0.38 20	3.35 167	0.19 57	0.25 46	7.37 304	1.12 170	0.01 177	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.22 367	0.21 141

NRIStereo	2.27 204	0.52 130	3.35 165	1.26 230	0.17 67	3.04 257	0.84 336	5.96 207	3.74 158	6.27 281	3.44 168	4.13 275	1.80 249	8.31 373	2.11 283	0.00 1	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.20 135

AIO-Stereo	1.30 89	0.45 85	1.73 13	0.67 155	0.77 257	2.33 164	0.60 260	5.99 211	3.27 120	0.45 38	3.46 169	0.41 107	0.28 54	1.53 54	0.71 89	0.04 364	0.79 394	0.00 1	0.67 520	0.10 222	1.67 444

RAFT-Stereo-weight	1.91 151	0.41 61	2.09 38	1.17 219	0.63 227	3.20 270	0.74 308	5.78 188	6.80 325	5.25 241	3.47 170	2.80 213	0.36 78	3.16 125	1.09 168	0.02 286	0.53 350	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.66 308

Anonymous3	1.96 156	0.61 174	7.58 434	0.42 105	0.51 199	4.28 360	0.52 236	5.56 173	2.76 89	2.35 157	3.47 170	1.50 171	1.13 185	5.92 219	1.54 221	0.23 474	0.23 306	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.47 241

ACVNet-DCA	2.41 223	0.93 275	3.39 168	3.05 472	0.39 161	5.69 399	0.55 244	9.15 334	4.33 195	1.42 139	3.48 172	0.33 98	3.65 335	8.26 362	0.70 85	0.00 1	1.14 502	0.00 1	0.03 283	0.09 199	1.65 437

xx1	2.73 260	0.93 275	3.39 168	3.05 472	0.39 161	5.69 399	0.55 244	5.34 154	10.76 440	1.42 139	3.48 172	4.63 299	2.83 296	8.26 362	0.70 85	0.00 1	1.14 502	0.00 1	0.25 427	0.09 199	1.65 437

1test111	2.31 208	0.93 275	3.39 168	3.05 472	0.39 161	5.69 399	0.55 244	9.15 334	4.33 195	1.42 139	3.48 172	0.33 98	3.65 335	4.95 184	2.06 280	0.00 1	1.14 502	0.00 1	0.03 283	0.09 199	1.65 437

cc1	2.56 239	0.93 275	3.39 168	3.05 472	0.39 161	5.69 399	0.55 244	5.34 154	10.76 440	1.42 139	3.48 172	0.33 98	3.65 335	8.26 362	0.70 85	0.00 1	1.14 502	0.00 1	0.03 283	0.12 257	1.89 487

TRStereo	2.71 255	3.79 514	5.46 341	2.19 375	2.22 436	2.98 253	1.07 375	9.83 355	4.39 202	3.46 187	3.48 172	3.92 264	0.77 156	6.43 241	1.70 250	0.03 332	0.63 365	0.00 1	0.29 461	0.11 238	1.49 422

AE-Stereo	1.89 146	0.38 43	3.86 217	1.94 337	0.38 158	2.51 184	0.58 253	7.19 274	7.28 349	1.60 147	3.51 177	1.07 154	0.77 156	2.12 86	1.24 194	0.03 332	1.02 469	0.00 1	0.28 455	0.11 238	1.84 478

WCG-NET	1.42 103	0.84 243	1.90 26	0.61 142	0.10 27	2.10 143	1.05 374	3.33 29	7.10 339	2.86 170	3.53 178	0.75 142	0.93 169	1.28 36	0.72 90	0.00 1	0.97 443	0.00 1	0.00 1	0.16 310	0.22 148

tt1	2.53 234	0.91 269	3.53 185	2.92 461	0.53 206	5.60 396	0.61 264	5.55 170	10.56 434	1.54 145	3.54 179	0.34 102	3.00 299	8.20 360	0.68 78	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.03 283	0.11 238	1.88 484

GASTEREO	1.80 141	1.40 381	2.87 115	1.46 260	1.50 384	3.88 336	0.83 334	5.08 134	2.86 95	2.59 163	3.57 180	0.18 55	2.82 295	2.30 98	0.82 112	0.02 286	0.98 450	0.00 1	0.90 529	0.10 222	1.95 492

11t1	2.13 181	0.67 198	3.98 234	2.69 446	0.85 272	2.59 193	0.07 69	7.40 284	3.89 173	3.75 196	3.57 180	1.24 160	1.96 251	4.68 178	1.97 272	0.10 427	1.13 494	0.00 1	0.22 413	0.09 199	1.66 441

EKT-Stereo	2.16 185	0.61 174	3.78 211	2.31 404	4.40 512	1.47 76	0.24 162	5.54 169	4.22 191	3.16 182	3.58 182	3.53 249	2.20 262	5.66 210	1.40 213	0.04 364	0.36 330	0.00 1	0.09 329	0.06 152	0.58 274

MC-Stereo	1.87 144	0.49 115	3.52 182	2.82 455	1.07 310	1.90 125	0.12 100	4.89 130	3.27 120	3.66 194	3.58 182	0.56 131	1.45 220	5.79 215	0.81 107	0.00 1	1.19 513	0.00 1	0.21 406	0.11 238	1.95 492

dd	2.36 213	1.93 440	6.03 376	0.83 182	0.12 38	1.80 115	0.17 134	5.30 150	11.82 460	2.98 175	3.64 184	1.50 171	1.21 203	5.25 196	3.92 368	0.13 436	0.01 129	0.04 465	0.22 413	0.10 222	0.14 82

model_zeroshot	1.98 158	0.70 211	4.98 314	2.25 389	1.07 310	3.20 270	0.13 110	7.01 261	3.34 125	3.46 187	3.77 185	2.69 211	0.42 97	2.86 117	1.18 184	0.06 393	0.85 408	0.00 1	0.25 427	0.02 50	1.40 418

testlalala	1.80 141	0.49 115	2.67 97	1.24 227	0.46 179	3.91 337	0.87 350	6.62 245	2.96 100	6.78 317	3.83 186	1.74 180	0.40 90	1.57 59	0.76 95	0.01 177	1.16 508	0.00 1	0.38 492	0.01 21	0.17 114

MyStereo05	3.24 302	1.05 313	5.93 370	1.39 249	1.20 339	2.57 189	0.10 90	9.11 333	13.17 477	6.45 292	3.86 187	3.20 226	3.26 309	8.35 376	3.02 335	0.01 177	1.24 517	0.00 1	0.21 406	0.13 279	0.50 247

MyStereo04	3.29 305	1.15 330	6.64 403	1.28 233	1.49 380	2.63 197	0.45 212	10.57 379	13.30 478	4.41 217	3.90 188	3.06 222	3.56 329	7.87 342	3.35 347	0.01 177	1.27 520	0.00 1	0.25 427	0.11 238	0.42 230

raftrobust	2.16 185	1.31 361	2.76 105	2.38 415	3.33 480	2.72 212	0.51 234	5.34 154	4.64 219	6.13 277	3.98 189	1.63 176	2.51 278	3.02 123	1.64 238	0.00 1	0.76 391	0.00 1	0.02 268	0.14 290	0.27 173

rvit_stereo_0075_2	2.15 183	0.39 50	6.61 401	0.67 155	1.95 420	1.74 110	0.10 90	7.81 300	6.03 283	2.97 174	4.01 190	3.07 223	0.57 132	5.49 205	1.13 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.34 199

FADNet-RVC	4.36 401	2.62 488	14.51 514	2.01 355	0.44 177	4.27 359	1.27 390	12.61 440	7.89 370	3.76 197	4.05 191	10.63 443	4.34 368	9.87 450	7.66 445	0.03 332	0.09 254	0.00 1	0.03 283	0.65 486	0.50 247

MIPNet	2.27 204	1.14 329	5.55 350	0.49 123	0.22 103	2.03 137	0.19 144	7.60 291	6.17 290	5.83 259	4.16 192	2.05 194	3.44 325	3.65 139	2.23 295	0.00 1	0.01 129	0.01 403	0.01 246	0.24 384	0.48 244

testlalala_base	3.54 331	0.53 134	3.53 185	2.31 404	2.22 436	4.04 349	0.61 264	6.91 259	2.73 87	2.69 166	4.17 193	1.78 185	0.51 121	2.02 80	1.08 164	13.13 573	3.23 566	0.00 1	0.35 484	16.60 568	2.27 519

DeepStereo_RVC	2.15 183	0.55 145	3.26 154	0.21 56	0.19 77	3.47 297	0.68 287	5.76 186	3.60 148	6.36 288	4.19 194	3.42 237	4.44 372	5.04 189	1.59 227	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.18 119

CRE-IMP	2.08 167	0.51 125	3.43 176	0.35 92	0.19 77	3.85 335	0.83 334	5.77 187	3.43 129	5.81 258	4.24 195	3.45 245	0.83 162	6.56 245	1.99 275	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.20 135

qqq	2.44 226	0.85 246	4.33 264	1.73 304	0.71 243	1.98 132	0.38 195	9.15 334	4.33 195	3.37 184	4.34 196	4.63 299	2.83 296	4.95 184	2.06 280	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.25 427	0.09 199	1.65 437

FADNet-RVC-Resample	4.11 383	2.25 460	13.88 507	1.64 281	0.66 232	5.91 406	2.34 430	10.87 387	9.09 408	6.53 299	4.34 196	5.69 340	4.71 388	8.01 350	4.64 394	0.18 458	0.22 302	0.17 510	0.12 349	0.46 466	0.59 277

ROB_FTStereo	2.03 162	0.57 163	3.57 192	0.20 47	0.21 96	3.66 316	0.73 304	5.89 195	3.51 135	5.92 267	4.35 198	3.37 233	1.50 223	6.02 221	0.90 126	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.09 52

Patchmatch Stereo++	2.09 173	0.55 145	3.57 192	0.20 47	0.20 87	3.68 321	0.64 274	5.90 200	3.52 137	5.91 262	4.41 199	3.42 237	1.51 227	7.07 282	0.95 141	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.10 57
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	2.09 173	0.55 145	3.57 192	0.20 47	0.20 87	3.68 321	0.64 274	5.90 200	3.52 137	5.91 262	4.41 199	3.42 237	1.51 227	7.07 282	0.95 141	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.10 57

PSM-adaLoss	2.02 161	0.55 145	3.57 192	0.20 47	0.21 96	3.69 324	0.69 290	5.89 195	3.52 137	5.91 262	4.43 201	3.42 237	1.50 223	5.63 209	0.94 140	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.10 57

HUI-Stereo	1.94 154	0.56 156	3.55 189	0.20 47	0.20 87	3.67 320	0.63 271	5.89 195	3.53 141	5.92 267	4.44 202	3.41 236	1.51 227	4.21 160	0.89 123	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.11 66

RAFT-IKP	2.04 163	0.57 163	3.54 187	0.20 47	0.20 87	3.45 294	0.62 268	5.90 200	3.52 137	5.91 262	4.44 202	3.46 246	1.50 223	6.20 231	1.00 151	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.08 48

ROB_FTStereo_v2	2.04 163	0.56 156	3.56 191	0.20 47	0.21 96	3.66 316	0.72 302	5.89 195	3.51 135	5.91 262	4.46 204	3.42 237	1.50 223	6.08 227	0.93 136	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.09 52

iGMRVC	2.09 173	0.56 156	3.59 197	0.20 47	0.21 96	3.68 321	0.71 299	5.89 195	3.53 141	5.92 267	4.46 204	3.44 243	1.51 227	6.93 274	0.98 146	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.09 52

s12784h	2.10 178	0.38 43	3.31 159	0.17 44	0.09 23	4.89 383	0.13 110	7.34 280	8.06 378	3.87 202	4.47 206	0.60 134	1.19 202	6.78 265	0.63 67	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 24

testlalala2	2.34 210	0.64 186	2.49 74	9.58 550	6.50 539	3.57 306	0.18 139	5.34 154	3.20 116	3.87 202	4.57 207	3.12 225	0.52 123	1.49 50	0.44 10	0.00 1	0.31 319	0.00 1	0.43 501	0.12 257	0.40 215

CFNet-RSSM	2.26 201	0.43 71	3.24 152	1.28 233	0.31 127	3.19 269	0.40 199	7.62 294	7.29 350	5.88 260	4.68 208	5.32 326	1.68 239	2.26 96	1.04 158	0.01 177	0.09 254	0.00 1	0.31 470	0.03 88	0.16 104

PAM	4.07 381	0.44 80	6.47 396	1.97 346	1.18 335	10.83 488	1.64 410	10.66 381	4.55 214	6.54 300	4.69 209	16.99 510	6.88 450	4.07 152	1.63 234	0.00 1	0.68 374	0.00 1	0.77 525	0.10 222	1.24 400

GCST	9.50 512	17.91 563	6.18 382	53.02 588	11.57 561	10.95 489	0.20 149	7.71 298	7.12 340	9.83 450	4.71 210	4.87 308	1.49 222	9.87 450	2.06 280	8.70 560	0.07 243	22.79 570	0.40 495	6.66 554	3.86 545

test_sample1	2.88 270	0.63 182	4.46 271	2.38 415	0.68 234	2.61 194	0.05 47	10.51 376	5.36 253	4.50 219	4.81 211	3.76 258	5.94 428	6.10 229	2.96 334	0.00 1	0.99 459	0.00 1	0.11 343	0.07 171	1.67 444

iRaftStereo_RVC	1.88 145	1.22 349	2.63 92	0.95 200	0.06 12	2.96 250	0.05 47	6.08 216	3.99 181	3.92 204	4.88 212	2.53 205	0.62 138	3.62 138	1.19 185	0.00 1	1.19 513	0.00 1	0.00 1	0.37 444	1.29 408

HCRNet	2.74 261	0.83 240	4.19 254	0.45 113	3.31 479	2.18 151	0.22 156	7.59 289	5.76 275	6.08 275	4.89 213	5.21 322	2.74 289	8.04 353	3.10 340	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.10 222	0.09 52

MM-Stereo_test3	2.10 178	0.94 284	2.59 88	1.66 287	3.95 504	2.42 172	0.78 316	6.58 242	7.29 350	1.94 154	4.90 214	1.23 159	0.65 140	3.77 142	1.38 211	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.00 1	0.38 448	0.77 334

Any-RAFT	2.33 209	0.36 35	2.35 65	1.58 276	0.84 269	4.93 384	0.55 244	9.10 332	5.93 281	4.30 214	4.90 214	5.79 345	2.22 264	2.75 114	0.51 29	0.02 286	0.32 320	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.18 119

TANstereo	1.32 93	0.79 226	2.93 120	0.37 96	0.11 29	1.81 117	0.01 4	3.56 31	4.36 201	4.53 220	4.96 216	0.41 107	0.68 143	1.22 30	0.59 54	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 15

CBFPSM	5.12 437	1.48 396	16.22 521	1.81 316	1.14 327	11.16 491	2.90 444	7.99 305	6.75 323	6.55 301	5.00 217	15.05 493	8.78 488	7.52 322	8.90 465	0.04 364	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.42 454	0.67 311

DIP-Stereo	2.12 180	0.98 297	3.94 230	0.20 47	0.11 29	4.73 379	0.13 110	9.27 341	4.40 203	6.46 293	5.03 218	0.45 118	0.72 149	3.79 143	1.94 270	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.24 164
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
XX-TBD	1.55 125	1.11 322	2.94 122	2.45 425	0.06 12	2.31 163	0.01 4	3.58 33	7.80 369	3.11 180	5.10 219	0.27 82	0.26 48	1.42 49	0.60 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24

TestStereo	1.89 146	1.59 407	4.22 257	0.37 96	0.28 120	1.33 58	0.01 4	5.63 178	4.13 185	3.59 191	5.11 220	2.06 195	0.70 146	7.62 330	0.93 136	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.19 129

Gwc-CoAtRS	2.16 185	0.42 66	3.13 142	1.28 233	0.31 127	3.52 303	0.39 198	6.56 241	6.31 296	5.38 246	5.11 220	5.47 329	1.70 241	2.00 79	1.08 164	0.01 177	0.19 292	0.00 1	0.25 427	0.02 50	0.16 104

ACV-stereo	4.65 421	1.22 349	10.49 488	2.22 380	1.05 307	12.62 507	1.24 388	6.70 251	7.36 353	3.22 183	5.18 222	16.59 506	10.02 499	8.18 359	6.19 425	0.06 393	0.14 279	0.01 403	0.00 1	0.12 257	0.40 215

test-1	2.14 182	0.54 138	6.32 392	1.07 210	1.22 343	2.13 150	0.54 240	6.40 235	4.80 232	3.55 189	5.23 223	4.02 268	0.71 147	1.95 75	2.15 287	0.08 412	0.98 450	0.00 1	0.08 317	0.02 50	1.07 379

OCTAStereo	2.38 214	0.48 106	3.90 225	2.16 367	0.11 29	3.42 289	0.42 204	7.06 267	3.74 158	6.91 320	5.26 224	2.63 209	1.32 209	8.41 381	1.70 250	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.01 2

RE-Stereo	2.38 214	0.48 106	3.91 226	2.17 372	0.11 29	3.43 291	0.42 204	7.07 269	3.75 160	6.91 320	5.26 224	2.62 207	1.33 211	8.41 381	1.72 252	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.03 88	0.01 2

TVStereo	2.38 214	0.48 106	3.91 226	2.17 372	0.11 29	3.43 291	0.42 204	7.07 269	3.75 160	6.91 320	5.26 224	2.62 207	1.33 211	8.41 381	1.72 252	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.03 88	0.01 2

PAM_32	4.12 387	0.46 91	5.63 353	1.95 341	1.02 304	10.74 486	0.85 341	11.04 392	5.02 242	6.19 278	5.28 227	17.64 514	7.30 461	5.03 188	1.45 215	0.00 1	0.68 374	0.00 1	0.77 525	0.14 290	1.14 391

DCANet-4	2.26 201	0.43 71	6.69 407	0.40 103	0.20 87	1.70 100	0.13 110	5.73 184	9.44 418	6.01 270	5.29 228	1.12 156	2.77 292	2.49 107	2.21 290	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 50	0.61 282

fff	2.54 236	0.93 275	5.51 343	0.32 80	0.14 50	1.70 100	0.11 96	6.19 220	12.69 470	6.03 272	5.29 228	1.43 165	5.28 412	2.37 103	2.21 290	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 50	0.61 282

NF-Stereo	2.38 214	0.48 106	3.88 223	2.17 372	0.11 29	3.43 291	0.42 204	7.08 272	3.75 160	6.91 320	5.29 228	2.65 210	1.33 211	8.40 379	1.67 246	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.02 7

csc	2.54 236	0.93 275	5.51 343	0.32 80	0.14 50	1.70 100	0.11 96	6.19 220	12.69 470	6.03 272	5.29 228	1.43 165	5.28 412	2.37 103	2.21 290	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 50	0.61 282

cscssc	2.54 236	0.93 275	5.51 343	0.32 80	0.14 50	1.70 100	0.11 96	6.19 220	12.69 470	6.03 272	5.29 228	1.43 165	5.28 412	2.37 103	2.21 290	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 50	0.61 282

tg	2.18 188	1.13 328	2.74 103	0.84 184	0.13 44	4.33 365	0.05 47	6.21 224	4.90 236	4.06 207	5.30 233	2.55 206	0.92 167	7.28 298	0.99 148	0.00 1	0.60 359	0.00 1	0.00 1	0.37 444	1.12 388

GCAP-BAT	2.26 201	0.61 174	3.67 204	1.48 265	0.81 265	4.32 363	0.77 315	4.87 126	4.04 183	3.97 205	5.41 234	4.38 290	0.59 136	6.20 231	1.17 180	0.02 286	1.14 502	0.00 1	0.55 513	0.07 171	1.22 398

G2L-ROB	3.74 350	1.37 376	5.05 317	1.95 341	1.14 327	4.45 368	0.43 208	12.31 428	6.36 299	7.88 371	5.42 235	11.10 457	2.11 261	8.53 390	6.31 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.33 195

ADStereo(finetuned)	2.50 232	0.95 286	6.60 400	0.39 100	0.20 87	1.72 108	0.24 162	6.06 213	9.31 414	6.30 282	5.42 235	1.44 168	6.22 435	2.25 95	2.14 285	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.65 298

DCANet	2.35 211	0.96 290	5.51 343	0.39 100	0.19 77	1.72 108	0.25 166	6.06 213	9.33 415	6.31 283	5.42 235	1.44 168	4.14 361	2.22 92	2.28 301	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.66 308

FADNet	4.55 413	2.35 475	13.60 505	1.87 324	0.80 262	4.74 380	0.75 311	14.47 491	12.41 465	4.07 208	5.45 238	9.64 422	5.03 399	8.86 406	4.82 398	0.20 462	0.04 213	0.07 481	0.05 305	1.27 516	0.40 215

IGEV-FE	2.57 240	0.63 182	5.69 359	1.92 334	0.87 276	2.63 197	0.85 341	8.94 327	4.55 214	5.31 243	5.47 239	5.19 320	1.38 215	3.81 145	1.33 205	0.00 1	0.69 376	0.00 1	0.18 380	0.19 339	1.72 457

IGEV_Zeroshot_test	2.57 240	0.63 182	5.70 362	1.93 335	0.87 276	2.63 197	0.85 341	8.94 327	4.55 214	5.30 242	5.48 240	5.23 325	1.38 215	3.76 141	1.32 204	0.00 1	0.69 376	0.00 1	0.18 380	0.19 339	1.72 457

IRAFT_RVC	2.98 283	0.66 193	4.23 258	2.20 376	0.40 166	2.91 247	5.04 492	7.03 265	4.21 190	6.59 304	5.52 241	5.02 317	4.77 390	8.41 381	2.30 305	0.01 177	0.17 289	0.01 403	0.00 1	0.03 88	0.05 30

raft+_RVC	2.18 188	1.49 397	3.14 143	2.77 450	2.01 424	1.40 67	0.10 90	7.02 264	5.35 251	2.99 176	5.54 242	1.19 157	1.34 214	4.98 186	1.49 217	0.00 1	1.45 533	0.00 1	0.00 1	0.14 290	1.11 385

DCVSM-stereo	3.32 308	0.51 125	3.40 174	1.79 312	0.79 259	2.94 248	0.48 226	7.31 278	5.69 272	11.47 489	5.61 243	10.63 443	5.93 427	5.74 214	3.63 351	0.03 332	0.09 254	0.03 455	0.00 1	0.12 257	0.11 66

RCA-Stereo	2.19 191	0.46 91	3.22 148	0.47 118	0.33 134	2.27 159	0.47 216	5.60 175	15.20 490	2.86 170	5.61 243	0.78 143	3.15 302	1.71 62	0.48 20	0.00 1	0.90 418	0.00 1	0.00 1	0.10 222	0.26 170

RALCasStereoNet	2.39 221	1.73 424	3.59 197	2.38 415	2.69 459	2.84 229	0.18 139	5.29 149	4.94 237	2.45 160	5.62 245	2.22 198	0.79 161	7.48 320	1.63 234	0.00 1	1.75 543	0.00 1	0.00 1	0.14 290	2.03 500

cross-raft	2.25 200	0.48 106	2.96 129	1.87 324	0.94 290	3.72 325	0.47 216	7.61 292	4.15 186	5.37 245	5.68 246	6.17 354	1.40 217	2.15 88	1.06 161	0.01 177	0.22 302	0.00 1	0.19 386	0.03 88	0.41 225

FE-Mocha	2.09 173	0.54 138	4.88 307	1.49 267	0.36 150	3.25 274	0.16 129	8.13 307	2.80 91	5.20 239	5.70 247	3.61 252	0.85 164	2.21 91	1.19 185	0.00 1	0.74 386	0.00 1	0.19 386	0.02 50	0.50 247

UGAM-zero	3.92 367	0.49 115	5.26 326	1.17 219	0.89 278	4.00 345	0.47 216	12.42 434	3.62 151	5.46 249	5.86 248	15.76 498	8.92 493	8.63 397	2.44 308	0.00 1	0.84 406	0.00 1	0.89 528	0.03 88	1.27 406

test_sample2	2.79 263	0.59 170	4.40 269	2.38 415	0.43 175	2.58 192	0.15 123	10.14 364	5.78 276	4.23 213	5.86 248	4.31 287	4.02 355	6.34 237	2.00 277	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.12 349	0.07 171	1.37 417

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 314	1.28 357	8.51 449	1.86 323	1.83 407	3.51 300	0.31 181	10.50 375	4.32 194	2.74 167	5.87 250	10.30 435	4.53 379	4.66 177	3.16 343	0.02 286	0.87 415	0.00 1	0.97 533	0.38 448	1.43 419

DMCA-RVC	3.59 337	1.98 446	8.68 454	2.30 402	1.48 379	3.54 305	0.55 244	8.40 310	5.43 258	9.37 436	5.90 251	8.34 401	3.21 305	7.19 291	4.46 388	0.06 393	0.11 264	0.08 487	0.02 268	0.21 360	0.40 215

gwcnet-sp	3.58 334	2.01 448	8.82 459	2.01 355	0.69 237	7.38 439	1.10 377	9.23 338	6.66 318	9.32 432	5.91 252	4.21 280	3.31 313	6.91 270	3.69 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 384	0.18 119

scenet	3.58 334	2.01 448	8.82 459	2.01 355	0.69 237	7.38 439	1.10 377	9.23 338	6.66 318	9.32 432	5.91 252	4.21 280	3.31 313	6.91 270	3.69 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 384	0.18 119

ssnet	3.58 334	2.01 448	8.82 459	2.01 355	0.69 237	7.38 439	1.10 377	9.23 338	6.66 318	9.32 432	5.91 252	4.21 280	3.31 313	6.91 270	3.69 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 384	0.18 119

IPLGR	2.46 227	0.68 200	7.02 416	0.22 59	0.16 64	2.01 134	0.22 156	7.01 261	6.62 315	7.10 334	5.92 255	2.91 215	2.27 266	5.12 194	1.52 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.41 225

GANet-ADL	2.40 222	0.65 189	3.92 228	2.22 380	0.11 29	2.23 154	0.47 216	9.29 343	7.27 348	4.77 223	5.95 256	3.96 265	1.26 207	3.08 124	2.27 299	0.04 364	0.08 247	0.02 436	0.00 1	0.15 306	0.21 141

PFNet	3.06 287	0.59 170	6.13 379	2.26 392	0.84 269	3.08 259	0.73 304	7.38 283	5.35 251	10.20 455	6.06 257	4.72 301	2.10 260	8.47 386	2.25 296	0.19 459	0.06 228	0.00 1	0.11 343	0.20 349	0.42 230

RALAANet	2.68 251	1.71 419	4.73 301	2.79 452	0.80 262	3.30 280	0.15 123	7.92 302	5.92 280	5.79 257	6.06 257	3.51 248	1.13 185	6.76 262	2.28 301	0.00 1	0.28 315	0.00 1	0.10 336	0.27 406	0.13 77

Pruner-Stereo	2.66 249	0.61 174	3.54 187	1.93 335	0.25 113	3.47 297	0.74 308	6.60 243	5.66 270	8.98 419	6.12 259	4.39 291	1.11 182	7.27 297	2.34 306	0.03 332	0.00 1	0.02 436	0.00 1	0.03 88	0.04 24

MyStereo06	2.71 255	1.05 313	5.43 340	1.39 249	1.20 339	2.57 189	0.10 90	10.39 371	4.79 231	5.54 253	6.16 260	6.39 358	2.33 271	3.40 130	1.35 209	0.01 177	1.24 517	0.00 1	0.21 406	0.13 279	0.50 247

MGS-Stereo	1.22 80	0.44 80	2.92 119	0.83 182	0.07 15	1.82 119	0.65 278	2.44 12	3.95 177	1.11 129	6.19 261	0.49 121	0.37 80	1.73 64	0.81 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 471	0.01 2

SST-Stereo	2.86 267	0.45 85	3.64 202	1.46 260	0.36 150	3.94 340	0.80 319	6.07 215	4.46 206	10.96 478	6.21 262	4.94 312	4.14 361	8.85 405	0.93 136	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.03 15

ssnet_v2	4.73 427	1.43 387	6.74 409	1.80 315	0.75 253	8.89 460	4.60 484	12.66 441	10.65 438	9.53 439	6.23 263	9.78 426	4.26 367	6.89 268	9.65 479	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.36 441	0.31 189

BUS	2.72 258	0.43 71	3.76 207	0.70 159	0.50 190	7.31 437	0.48 226	9.93 357	5.65 266	6.50 294	6.23 263	5.21 322	1.18 197	4.27 161	1.89 266	0.01 177	0.03 196	0.03 455	0.00 1	0.06 152	0.14 82

BSDual-CNN	2.91 273	0.43 71	3.76 207	0.70 159	0.50 190	6.97 427	1.58 407	9.93 357	5.65 266	6.50 294	6.23 263	6.17 354	2.50 276	4.27 161	2.67 319	0.01 177	0.03 196	0.03 455	0.00 1	0.06 152	0.14 82

hknet	3.56 333	0.66 193	5.82 365	0.70 159	1.19 337	6.97 427	1.58 407	9.93 357	7.76 365	6.50 294	6.23 263	9.53 421	2.81 294	7.84 338	3.39 348	0.01 177	0.03 196	0.03 455	0.00 1	0.06 152	0.14 82

OMP-Stereo	3.15 296	1.19 339	3.49 180	4.34 526	0.51 199	2.20 153	1.21 384	6.67 246	6.52 309	7.99 377	6.24 267	8.38 405	2.44 275	9.65 438	1.92 268	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.15 95

iRaft-Stereo_20w	3.11 291	0.49 115	6.09 377	1.01 205	1.25 348	3.99 344	1.00 367	14.00 482	4.73 225	6.70 315	6.27 268	2.34 200	2.28 268	7.29 300	1.58 224	0.01 177	0.75 388	0.00 1	0.73 523	0.10 222	1.63 435

IPLG	2.63 248	1.09 318	5.67 358	0.73 165	0.31 127	3.00 254	0.25 166	6.84 256	6.02 282	7.93 372	6.31 269	1.91 188	1.72 244	7.47 317	2.53 310	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.29 417	0.58 274

PSM-softLoss	2.38 214	0.48 106	4.28 259	1.94 337	0.19 77	2.73 214	0.38 195	6.67 246	3.50 130	6.33 284	6.33 270	2.93 216	0.97 171	8.90 407	1.88 262	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.03 15

KMStereo	2.38 214	0.48 106	4.28 259	1.94 337	0.19 77	2.73 214	0.38 195	6.67 246	3.50 130	6.33 284	6.33 270	2.93 216	0.97 171	8.90 407	1.88 262	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.03 15

RAFT_R40	2.83 264	0.46 91	3.85 215	1.38 248	0.32 133	3.78 330	0.97 362	6.16 219	4.82 233	9.74 449	6.35 272	4.96 313	3.94 354	8.78 402	1.05 159	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.03 15

PFNet+	2.52 233	0.47 99	4.97 313	0.95 200	0.18 73	3.12 263	0.73 304	4.98 131	6.97 335	7.95 373	6.38 273	2.51 204	1.18 197	8.05 354	1.82 257	0.03 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 30

xyz-stereo-finetune2	1.98 158	0.96 290	2.70 100	0.13 38	0.05 6	6.33 414	0.17 134	4.38 106	2.56 82	0.98 119	6.40 274	0.50 124	3.37 320	7.09 284	3.77 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.11 66

DFGA-Net	3.09 290	2.73 490	9.21 470	1.79 312	0.47 181	3.30 280	0.20 149	7.49 288	6.20 291	5.54 253	6.42 275	2.17 197	1.12 183	7.96 346	6.56 430	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 458	0.17 114

ac_64	3.98 374	0.86 254	5.10 319	3.17 481	3.43 486	5.80 403	0.70 295	10.87 387	4.96 238	8.94 418	6.46 276	10.70 446	5.52 421	7.44 308	5.10 407	0.03 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.31 189

DMCA	3.08 289	1.10 319	6.20 383	1.82 319	0.90 280	3.80 333	0.55 244	9.76 351	5.42 256	6.56 303	6.47 277	7.06 378	2.09 257	4.05 149	5.46 412	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.16 104

HH	2.88 270	0.82 237	4.07 245	1.71 298	0.54 210	4.71 377	0.69 290	8.72 320	3.57 146	1.80 150	6.49 278	7.81 389	3.92 352	8.93 410	0.99 148	0.00 1	1.06 476	0.00 1	0.03 283	0.05 139	1.69 450

HanStereo	2.88 270	0.82 237	4.07 245	1.71 298	0.54 210	4.71 377	0.69 290	8.72 320	3.57 146	1.80 150	6.49 278	7.81 389	3.92 352	8.93 410	0.99 148	0.00 1	1.06 476	0.00 1	0.03 283	0.05 139	1.69 450

ITSA-stereo	4.02 375	0.73 220	4.51 278	2.16 367	0.31 127	3.58 307	0.70 295	13.77 480	15.84 499	7.13 336	6.59 280	4.25 285	3.48 327	9.04 417	6.12 422	0.09 423	0.08 247	0.11 490	0.10 336	0.19 339	1.54 426

GwcNet-ADL	2.85 266	0.61 174	4.38 267	0.92 196	0.33 134	2.05 138	0.67 284	8.85 323	9.65 420	6.36 288	6.71 281	4.11 274	1.71 242	5.97 220	4.22 378	0.08 412	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.07 171	0.16 104

GES	2.69 252	0.72 218	5.34 332	1.82 319	0.05 6	4.51 372	1.04 372	10.39 371	4.18 188	5.53 252	6.72 282	1.92 191	3.30 311	5.16 195	2.67 319	0.06 393	0.01 129	0.06 476	0.01 246	0.20 349	0.14 82

ToySt	3.39 318	0.89 267	9.29 472	1.47 264	0.94 290	4.20 355	1.98 421	7.33 279	5.42 256	3.01 178	6.75 283	8.67 412	5.10 406	5.43 204	3.72 356	0.07 403	0.89 416	0.00 1	0.23 419	0.28 409	2.13 508

GEStereo_RVC	3.95 371	1.21 348	6.13 379	2.30 402	1.22 343	4.29 361	2.96 447	12.39 432	8.24 382	7.25 347	6.79 284	7.58 385	4.22 365	9.16 421	4.56 391	0.04 364	0.01 129	0.02 436	0.02 268	0.19 339	0.42 230

PSMNet-ADL	3.17 299	0.56 156	3.00 136	1.55 274	0.40 166	5.97 407	0.28 171	9.06 329	5.75 274	3.56 190	6.80 285	8.33 400	4.51 374	7.65 331	5.51 413	0.03 332	0.09 254	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.28 179

UNet	4.19 391	0.87 262	7.18 423	2.00 354	3.22 475	9.55 467	0.31 181	10.11 362	6.22 293	7.98 375	6.82 286	10.42 437	5.77 424	7.28 298	5.83 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 222	0.12 71

DSFCA	4.48 410	1.03 308	6.84 411	1.61 278	1.68 395	7.26 435	4.46 482	11.27 399	7.51 357	11.01 480	6.89 287	8.49 409	4.54 380	10.41 464	6.18 424	0.03 332	0.06 228	0.02 436	0.03 283	0.13 279	0.14 82

GMOStereo	2.08 167	0.85 246	2.95 125	0.23 63	0.73 248	1.50 78	0.86 345	5.08 134	4.78 227	8.42 396	6.99 288	3.36 229	1.14 187	1.73 64	1.21 188	0.00 1	1.32 523	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.23 155

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test-v	2.08 167	0.85 246	2.95 125	0.23 63	0.73 248	1.50 78	0.86 345	5.08 134	4.78 227	8.42 396	6.99 288	3.36 229	1.14 187	1.73 64	1.21 188	0.00 1	1.32 523	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.23 155

test-2	2.08 167	0.85 246	2.95 125	0.23 63	0.73 248	1.50 78	0.86 345	5.08 134	4.78 227	8.42 396	6.99 288	3.36 229	1.14 187	1.73 64	1.21 188	0.00 1	1.32 523	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.23 155

DisPM	2.59 243	0.47 99	4.32 263	1.89 328	0.20 87	3.42 289	0.63 271	5.56 173	5.60 264	8.66 409	7.05 292	2.82 214	1.03 178	9.05 418	1.07 163	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 24

STTStereo	3.90 365	1.43 387	8.20 446	3.03 469	2.28 440	3.64 315	0.64 274	10.11 362	7.09 338	10.20 455	7.08 293	8.73 413	3.57 330	7.44 308	4.00 373	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.01 246	0.04 118	0.40 215

RAFT-Test	2.49 229	0.45 85	4.35 266	1.89 328	1.28 354	4.83 381	0.68 287	7.19 274	4.51 210	5.00 232	7.09 294	6.81 370	1.12 183	2.22 92	1.16 179	0.01 177	0.63 365	0.00 1	0.33 477	0.05 139	0.20 135

EAI-Stereo	2.75 262	0.54 138	3.17 144	0.91 195	1.28 354	4.02 346	5.30 496	12.39 432	4.76 226	2.51 162	7.10 295	1.22 158	0.94 170	6.03 223	1.96 271	0.01 177	0.56 351	0.00 1	1.38 544	0.04 118	0.95 362

GMStereo_Zeroshot	2.92 275	2.33 474	6.12 378	1.66 287	0.36 150	3.61 309	0.09 82	5.95 206	6.20 291	7.15 338	7.11 296	8.37 402	0.91 166	6.17 230	1.97 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 367	0.14 82

ARAFT	3.32 308	1.74 425	7.92 442	0.64 145	0.15 58	4.45 368	2.89 442	8.20 308	6.30 295	9.23 431	7.12 297	5.58 333	1.24 206	8.60 393	1.69 249	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.35 438	0.35 204

raft_robust	2.91 273	1.71 419	3.42 175	1.36 243	0.57 216	1.53 83	0.12 100	7.06 267	9.09 408	6.96 327	7.21 298	4.43 292	2.09 257	9.40 430	1.61 229	0.03 332	0.93 420	0.00 1	0.21 406	0.17 319	0.38 211

test_sample3	3.27 303	0.62 180	5.29 331	2.24 387	0.58 219	4.62 375	0.16 129	12.15 425	7.51 357	6.44 291	7.25 299	3.72 257	3.03 300	6.73 259	3.17 345	0.01 177	0.85 408	0.00 1	0.10 336	0.07 171	0.88 349

FACV-RUCA	2.38 214	0.44 80	4.18 253	1.33 239	2.87 464	2.45 176	1.21 384	8.68 317	6.12 286	4.07 208	7.28 300	1.25 161	2.00 253	3.37 129	1.62 231	0.01 177	0.03 196	0.10 489	0.05 305	0.36 441	0.29 182

RAFT	2.94 277	1.29 358	4.06 243	1.36 243	0.50 190	2.39 170	0.91 357	6.11 217	3.25 119	6.64 307	7.30 301	9.96 429	4.20 363	6.03 223	2.21 290	0.00 1	1.02 469	0.00 1	0.02 268	0.54 479	1.01 369

AIO-test2	2.98 283	1.88 433	4.72 299	1.67 291	3.34 482	2.64 203	0.06 60	6.96 260	15.70 498	2.65 164	7.31 302	0.93 149	0.57 132	5.81 217	1.20 187	3.30 548	0.09 254	0.00 1	0.09 329	0.22 367	0.43 239

test_5	3.16 298	1.18 335	4.96 312	2.33 408	3.10 472	4.51 372	1.27 390	7.47 287	7.61 363	3.00 177	7.38 303	5.37 328	4.06 356	8.28 367	1.54 221	0.00 1	0.34 324	0.00 1	0.02 268	0.21 360	0.62 287

GASNet	5.62 445	5.76 532	12.05 495	5.03 535	2.08 430	3.77 328	1.53 405	12.92 451	11.62 458	9.64 444	7.40 304	8.58 411	7.54 466	14.76 518	8.25 453	0.02 286	0.15 282	0.00 1	0.00 1	0.81 504	0.52 255

test_sample4	3.29 305	0.64 186	5.38 335	2.08 359	0.53 206	3.91 337	0.15 123	12.13 422	7.50 356	7.04 328	7.50 305	3.64 255	3.19 303	6.95 275	3.14 342	0.02 286	0.85 408	0.00 1	0.10 336	0.07 171	0.92 356

CREStereo++_RVC	1.70 135	0.50 121	3.07 140	0.45 113	0.01 1	1.69 99	0.02 23	3.09 24	8.24 382	3.82 198	7.53 306	0.49 121	0.32 70	1.05 16	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 558	0.01 21	0.08 48
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
SFCPSM	3.39 318	0.61 174	5.42 338	0.43 108	0.93 289	8.26 447	2.08 425	15.01 498	5.89 279	7.17 339	7.60 307	3.39 235	2.55 280	5.39 201	2.53 310	0.01 177	0.03 196	0.01 403	0.07 314	0.19 339	0.31 189

MSKI-zero shot	2.23 198	0.49 115	2.49 74	1.60 277	0.81 265	2.69 207	0.29 173	6.82 255	2.50 79	4.37 216	7.61 308	3.65 256	0.26 48	8.62 396	0.63 67	0.01 177	1.09 483	0.00 1	0.25 427	0.03 88	0.46 240

DispNO	3.51 330	1.33 366	8.51 449	2.26 392	1.36 369	3.46 296	0.81 325	8.74 322	6.58 311	6.78 317	7.63 309	6.22 357	4.20 363	7.47 317	4.44 387	0.00 1	0.03 196	0.03 455	0.11 343	0.13 279	0.14 82

DDVS	3.79 357	0.66 193	5.66 357	2.27 396	1.28 354	6.48 418	0.47 216	9.33 345	4.35 200	7.29 350	7.71 310	12.49 474	2.21 263	9.01 416	5.16 408	0.08 412	0.20 299	0.01 403	0.00 1	0.14 290	1.03 376

NVstereo2D	4.82 431	1.29 358	7.98 443	3.68 504	3.48 487	8.02 446	3.10 452	11.25 397	15.50 496	5.14 237	7.71 310	8.21 396	4.68 386	10.19 461	4.30 382	0.02 286	0.19 292	0.13 499	0.36 486	0.07 171	1.12 388

AAGNet	3.50 328	0.49 115	3.38 166	1.91 331	0.41 171	3.66 316	1.02 368	5.14 141	5.16 245	9.65 447	7.75 312	4.91 309	6.23 436	7.45 315	12.73 513	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 39

H2IRNET	2.29 206	0.86 254	3.38 166	1.51 268	0.11 29	1.97 131	0.13 110	5.15 143	7.19 345	1.26 138	7.77 313	5.80 346	3.31 313	5.09 192	1.66 243	0.01 177	0.00 1	0.04 465	0.17 374	0.27 406	0.10 57

HART	2.08 167	1.10 319	3.44 178	0.47 118	1.15 329	1.70 100	0.04 39	6.40 235	3.69 156	1.50 144	7.78 314	2.42 203	0.16 31	6.76 262	1.15 176	0.00 1	1.46 535	0.00 1	0.00 1	0.31 427	2.12 505

UPFNet	4.17 389	0.83 240	5.51 343	2.49 428	3.36 483	7.13 434	2.60 433	10.52 378	7.16 341	8.76 413	7.83 315	7.85 392	3.41 324	8.60 393	7.04 437	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.17 114

RYNet	6.82 467	1.51 398	7.35 427	1.79 312	4.52 520	16.68 525	4.41 481	14.19 486	17.43 508	11.64 492	7.86 316	15.03 492	8.81 489	10.10 458	14.16 524	0.04 364	0.13 275	0.15 502	0.05 305	0.08 184	0.53 257

iRaft-Stereo_5w	3.20 300	1.27 356	5.27 327	0.27 74	0.99 298	2.71 210	0.58 253	5.75 185	5.85 278	3.03 179	7.88 317	10.08 431	4.08 359	8.40 379	6.09 420	0.00 1	0.25 312	0.00 1	0.12 349	0.31 427	0.95 362

UCFNet_RVC	3.37 316	1.25 353	3.30 157	2.55 438	1.80 403	3.92 339	1.28 392	12.49 437	7.16 341	5.12 236	7.88 317	8.14 394	4.59 382	5.67 211	2.11 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.07 44

HITNet	3.11 291	1.38 378	5.35 334	2.23 383	0.12 38	5.59 395	0.58 253	9.95 360	5.72 273	6.62 306	7.91 319	3.90 263	3.24 307	4.39 166	4.58 393	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.57 268
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
CASS	2.62 247	0.57 163	4.28 259	0.90 193	0.38 158	3.45 294	0.22 156	9.91 356	4.46 206	7.33 354	7.92 320	3.53 249	3.59 331	4.16 158	1.49 217	0.03 332	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G2L-Stereo	3.74 350	1.56 403	5.82 365	1.71 298	2.04 428	2.87 242	0.58 253	9.79 353	6.49 308	7.82 368	7.97 321	8.57 410	2.36 272	9.19 424	7.45 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 394	0.40 215

PA-Net	5.40 440	2.35 475	9.55 478	2.75 448	2.21 434	8.74 457	3.92 470	13.05 456	13.35 479	7.30 352	7.98 322	8.08 393	6.39 438	11.17 474	9.30 472	0.02 286	0.03 196	0.00 1	0.03 283	0.16 310	1.55 429
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 383	1.53 402	6.87 413	3.04 471	3.33 480	4.34 366	0.59 259	11.36 403	7.92 373	8.98 419	7.98 322	9.72 424	3.82 342	7.92 344	4.43 386	0.15 441	0.02 168	0.03 455	0.03 283	0.07 171	0.14 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	4.40 405	1.36 371	7.91 439	1.40 251	0.63 227	5.54 392	2.72 436	11.31 400	8.40 388	8.64 406	8.05 324	6.80 367	5.05 402	7.22 293	2.53 310	1.74 536	1.04 472	3.05 550	2.96 555	0.22 367	1.35 414

test_sample9	6.40 458	1.36 371	7.91 439	1.40 251	0.63 227	5.54 392	2.72 436	11.31 400	8.40 388	8.64 406	8.05 324	6.80 367	5.05 402	12.52 496	13.17 516	1.74 536	25.14 592	3.05 550	2.96 555	0.22 367	1.35 414

test_sample7	3.75 352	0.67 198	4.34 265	2.21 379	0.35 143	4.47 371	2.08 425	11.31 400	8.40 388	8.64 406	8.05 324	6.80 367	5.05 402	7.22 293	2.53 310	0.07 403	1.04 472	0.00 1	0.00 1	0.06 152	1.66 441

psm_up	4.33 399	1.34 367	4.43 270	2.27 396	2.62 454	5.29 388	3.30 463	11.49 405	6.89 330	8.05 383	8.06 327	10.09 433	11.10 509	7.12 290	3.76 358	0.24 476	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.37 208

StereoDRNet	6.02 452	2.40 477	8.22 447	3.43 494	4.43 514	10.57 485	4.21 475	19.44 536	11.24 454	12.86 499	8.06 327	11.64 463	4.79 391	8.65 398	9.32 473	0.01 177	0.10 260	0.00 1	0.03 283	0.34 436	0.69 314

FADNet_RVC	4.24 395	2.32 473	14.23 511	1.18 221	0.79 259	5.64 397	0.60 260	11.50 406	7.19 345	3.68 195	8.08 329	4.14 276	4.06 356	10.29 462	7.47 442	0.36 496	0.44 341	0.18 511	0.47 504	0.93 507	1.23 399

HSM	4.25 397	1.10 319	4.14 247	1.78 311	2.14 432	6.67 422	1.08 376	12.92 451	6.90 331	7.06 329	8.17 330	14.17 485	6.03 431	9.16 421	3.11 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.41 225

RAFT+CT+SA	2.59 243	1.19 339	3.55 189	1.09 211	2.21 434	3.14 267	0.90 354	7.59 289	5.65 266	2.76 169	8.21 331	2.04 193	1.57 235	8.84 404	1.31 202	0.02 286	0.34 324	0.00 1	0.38 492	0.22 367	0.73 326

LL-Strereo	5.14 438	2.29 469	8.95 463	1.26 230	5.05 531	3.66 316	1.40 398	10.33 368	8.98 404	8.71 410	8.24 332	10.70 446	11.10 509	12.66 500	5.36 411	0.05 381	1.35 531	0.00 1	0.00 1	0.38 448	2.23 518

AASNet	4.20 392	1.63 410	5.82 365	3.79 507	3.93 502	6.55 419	1.22 386	19.12 533	6.82 326	7.86 370	8.35 333	4.36 289	2.55 280	3.87 147	7.47 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 474	0.22 148

BEATNet_4x	3.69 344	2.12 454	8.11 444	1.82 319	0.16 64	5.30 389	1.04 372	10.87 387	6.14 289	7.09 333	8.42 334	4.99 315	4.42 371	5.89 218	6.23 426	0.04 364	0.05 222	0.00 1	0.00 1	0.32 432	0.84 344

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 459	6.12 535	6.53 399	4.29 524	3.61 491	15.41 520	4.13 473	12.36 430	7.32 352	7.60 360	8.51 335	8.97 417	2.64 284	10.17 460	3.72 356	8.16 559	2.40 551	2.00 547	0.11 343	8.55 558	5.84 553

psmg	3.34 310	0.43 71	3.76 207	0.73 165	0.50 190	8.47 455	2.74 439	10.88 390	5.65 266	8.91 417	8.78 336	6.17 354	2.50 276	4.27 161	2.67 319	0.01 177	0.04 213	0.06 476	0.00 1	0.12 257	0.10 57

NaN_ROB	6.51 462	2.25 460	8.77 457	1.69 294	1.79 402	9.71 470	10.94 544	16.20 510	16.13 500	13.04 503	8.86 337	11.77 465	5.94 428	12.88 502	8.01 448	0.05 381	0.13 275	0.07 481	0.20 399	0.32 432	1.50 423

IER	3.42 324	0.91 269	6.38 394	0.73 165	1.60 386	7.07 432	0.55 244	7.07 269	5.45 259	8.17 389	8.89 338	6.13 352	6.13 432	5.36 200	3.77 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.05 30

NOSS_ROB	3.67 341	0.86 254	3.81 213	2.53 434	1.11 321	6.10 410	0.72 302	11.08 394	12.36 464	5.45 248	8.91 339	5.65 335	2.09 257	8.30 371	3.16 343	0.20 462	0.07 243	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.80 340

RAFT + AFF	4.63 420	2.28 466	7.43 431	1.51 268	2.38 443	5.81 404	6.49 512	10.74 383	8.53 392	7.75 365	8.95 340	7.47 383	6.68 448	9.17 423	5.06 404	0.08 412	0.47 345	0.00 1	0.01 246	0.66 487	1.03 376

CSP-Net	4.40 405	1.70 417	4.90 309	1.82 319	1.04 306	12.96 509	2.25 428	13.75 478	6.34 297	9.64 444	8.99 341	8.31 399	3.24 307	8.45 385	4.32 383	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 379	0.06 39

ICVP	2.53 234	0.47 99	3.64 202	1.20 223	0.69 237	2.71 210	0.84 336	10.63 380	4.66 221	4.31 215	8.99 341	2.75 212	1.93 250	2.91 119	4.07 375	0.06 393	0.24 309	0.01 403	0.01 246	0.13 279	0.26 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	3.61 339	0.86 254	5.27 327	1.16 217	1.62 387	6.24 412	2.07 424	13.78 481	6.86 329	7.42 356	9.00 343	4.06 272	3.72 340	6.58 246	3.02 335	0.03 332	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.35 204

111	3.05 286	1.41 382	5.51 343	0.32 80	0.14 50	2.83 227	0.68 287	6.76 253	14.21 484	3.59 191	9.11 344	5.50 330	3.30 311	4.05 149	2.43 307	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 279	1.02 373

test_sample5	3.34 310	0.65 189	5.17 323	2.10 361	0.49 185	3.31 282	0.17 134	11.91 414	7.47 354	6.91 320	9.15 345	3.61 252	3.37 320	7.53 323	3.06 338	0.02 286	0.85 408	0.00 1	0.10 336	0.07 171	0.90 350

G2L-Stereo_test	3.88 364	1.39 379	4.86 305	2.98 465	1.49 380	4.11 352	1.13 381	12.05 420	6.83 327	8.42 396	9.17 346	9.49 420	2.71 286	7.03 280	5.22 409	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.26 394	0.52 255

MMNet	4.44 409	1.37 376	6.26 388	1.73 304	1.64 388	10.51 484	0.61 264	9.27 341	9.66 421	9.55 441	9.22 347	7.40 382	6.52 442	7.90 343	6.98 434	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.10 57

ACRE	2.67 250	1.66 414	6.50 397	0.72 162	2.03 426	2.65 205	0.84 336	5.97 208	5.52 261	7.85 369	9.23 348	1.72 179	1.09 180	4.09 155	2.73 326	0.02 286	0.19 292	0.02 436	0.08 317	0.26 394	0.21 141

NINENet	3.38 317	0.81 233	4.16 249	1.88 327	1.40 372	7.31 437	0.48 226	12.95 454	6.64 317	7.29 350	9.24 349	5.21 322	1.18 197	6.72 258	1.89 266	0.17 451	0.08 247	0.07 481	0.00 1	0.09 199	0.03 15

IPLGR_C	2.69 252	1.75 426	6.20 383	0.79 175	2.06 429	2.64 203	0.86 345	6.36 231	5.64 265	8.13 387	9.26 350	1.69 178	1.15 193	3.79 143	2.80 331	0.02 286	0.20 299	0.02 436	0.08 317	0.26 394	0.18 119

anonymity	8.04 492	4.13 518	12.86 499	7.43 547	13.11 565	8.34 448	2.02 423	18.21 525	7.55 360	13.88 511	9.27 351	10.63 443	7.79 471	11.57 483	6.06 418	6.25 554	5.59 580	3.71 554	3.28 559	3.27 542	5.78 552

TestStereo1	3.12 293	1.34 367	4.67 295	3.47 497	0.71 243	2.50 181	1.45 399	7.27 276	8.71 396	4.91 226	9.28 352	2.34 200	3.61 332	9.44 431	1.62 231	0.00 1	0.33 322	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.40 215

SA-5K	3.12 293	1.34 367	4.67 295	3.47 497	0.71 243	2.50 181	1.45 399	7.27 276	8.71 396	4.91 226	9.28 352	2.34 200	3.61 332	9.44 431	1.62 231	0.00 1	0.33 322	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.40 215

test_sample8	8.50 501	1.36 371	7.91 439	1.40 251	0.63 227	5.54 392	2.72 436	12.78 445	6.78 324	17.61 530	9.29 354	24.63 543	19.17 541	12.52 496	13.17 516	1.74 536	25.14 592	3.05 550	2.96 555	0.22 367	1.35 414

ACVNet	2.86 267	0.96 290	3.87 218	0.86 186	0.61 222	2.63 197	0.54 240	8.93 325	6.12 286	5.09 233	9.32 355	5.70 341	3.84 344	2.68 112	5.56 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 394	0.23 155

acv_ft	3.90 365	0.96 290	5.85 368	2.56 439	4.70 526	7.27 436	0.84 336	9.17 337	6.12 286	10.00 452	9.32 355	5.70 341	4.07 358	2.68 112	8.24 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 438	0.23 155

DCRE	2.21 194	0.95 286	3.17 144	2.10 361	1.30 361	1.86 122	0.05 47	5.33 153	4.69 223	3.59 191	9.37 357	3.81 259	1.18 197	2.34 102	1.22 192	0.01 177	0.97 443	0.00 1	0.30 466	0.04 118	1.97 495

IIG-Stereo	3.28 304	0.98 297	3.57 192	4.14 518	0.22 103	2.56 188	0.71 299	7.04 266	6.10 285	8.49 402	9.38 358	7.82 391	2.73 288	9.69 444	1.99 275	0.02 286	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.14 82

NCCL2	6.27 455	2.46 479	7.00 415	2.36 412	1.11 321	9.48 466	11.14 546	13.01 455	10.40 432	9.94 451	9.49 359	22.11 539	7.42 463	9.90 454	8.56 458	0.01 177	0.00 1	0.02 436	0.03 283	0.20 349	0.73 326

AdaStereo	3.34 310	0.74 221	4.00 237	3.10 479	0.51 199	4.22 356	1.25 389	12.84 447	8.39 387	6.33 284	9.55 360	5.77 344	1.54 232	5.53 206	2.74 328	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.15 95
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CIPLG	2.72 258	1.69 415	6.02 374	0.80 178	2.14 432	2.66 206	0.84 336	5.90 200	5.59 263	8.12 386	9.58 361	1.74 180	1.14 187	4.53 173	2.82 332	0.02 286	0.19 292	0.02 436	0.09 329	0.26 394	0.22 148

ffm	3.41 322	0.98 297	7.03 417	1.64 281	1.07 310	2.84 229	0.47 216	5.55 170	10.56 434	6.68 310	9.59 362	5.66 336	3.87 347	8.20 360	0.68 78	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.19 386	0.11 238	1.88 484

ff1	4.11 383	0.98 297	7.03 417	1.64 281	1.07 310	2.84 229	0.47 216	5.55 170	10.56 434	6.68 310	9.59 362	5.66 336	3.87 347	11.33 476	11.69 503	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.19 386	0.11 238	1.88 484

mmx	4.50 411	0.98 297	7.03 417	1.64 281	1.07 310	2.84 229	0.47 216	12.84 447	11.23 452	6.68 310	9.59 362	5.66 336	3.87 347	11.33 476	11.69 503	0.05 381	1.12 490	0.00 1	0.19 386	0.10 222	1.53 424

xxx	4.50 411	0.98 297	7.04 420	1.64 281	1.07 310	2.84 229	0.47 216	12.84 447	11.23 452	6.68 310	9.59 362	5.66 336	3.87 347	11.33 476	11.69 503	0.05 381	1.12 490	0.00 1	0.19 386	0.10 222	1.53 424

ADLNet	4.56 415	1.19 339	5.52 349	3.81 511	3.59 490	6.98 429	2.40 431	12.01 419	7.96 374	10.52 463	9.67 366	8.26 398	4.98 398	6.59 247	6.93 433	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.01 246	0.22 367	0.55 261

delet	4.59 418	1.12 326	5.93 370	1.37 246	3.73 496	10.48 482	3.90 469	10.51 376	9.17 412	8.87 416	9.74 367	8.37 402	3.74 341	8.12 357	6.36 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 360	0.12 71

xxxx	5.16 439	0.86 254	4.86 305	1.96 344	1.22 343	7.56 442	0.07 69	14.67 493	9.15 411	6.55 301	9.87 368	9.30 418	3.47 326	8.07 355	22.20 545	0.05 381	1.16 508	0.00 1	0.26 444	0.10 222	1.76 466

ADLNet2	4.72 425	1.44 391	6.68 406	3.03 469	3.90 501	6.80 424	2.91 445	11.67 411	9.63 419	7.99 377	9.89 369	9.75 425	5.32 416	7.70 332	7.13 438	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.26 394	0.22 148

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 228	1.23 352	3.48 179	1.61 278	1.09 318	1.63 92	0.15 123	5.80 190	6.43 303	7.32 353	9.91 370	3.05 220	1.71 242	2.33 101	1.75 254	0.01 177	0.71 385	0.00 1	0.00 1	0.28 409	1.19 394

CFNet-ft	3.70 346	1.59 407	3.87 218	1.68 292	2.42 445	3.20 270	0.66 279	8.93 325	7.76 365	5.09 233	9.95 371	10.77 449	5.43 419	7.41 305	4.71 395	0.00 1	0.00 1	0.03 455	0.01 246	0.30 420	0.11 66

CFNet_RVC	3.70 346	1.59 407	3.87 218	1.68 292	2.42 445	3.20 270	0.66 279	8.92 324	7.76 365	5.09 233	9.95 371	10.77 449	5.43 419	7.41 305	4.71 395	0.00 1	0.00 1	0.03 455	0.01 246	0.30 420	0.11 66

CRFU-Net	4.81 430	0.78 224	5.69 359	3.10 479	1.39 371	13.18 511	3.23 458	12.26 426	4.33 195	10.91 476	9.98 373	10.94 454	7.93 474	7.47 317	3.94 371	0.16 447	0.16 285	0.16 505	0.00 1	0.26 394	0.29 182

MIM_Stereo	2.83 264	1.20 347	5.27 327	1.41 254	1.16 331	3.07 258	0.33 186	6.67 246	3.95 177	5.17 238	10.11 374	4.25 285	1.73 246	8.32 374	1.64 238	0.00 1	0.36 330	0.00 1	0.01 246	0.22 367	1.69 450

MyStereo8	3.30 307	1.69 415	6.28 389	2.51 430	3.79 498	4.22 356	0.07 69	7.43 286	6.39 302	6.51 297	10.13 375	4.23 283	1.45 220	2.79 116	5.08 405	0.06 393	1.49 538	0.00 1	0.40 495	0.26 394	1.33 411

hitnet-ft	3.95 371	1.16 332	3.92 228	0.89 191	0.73 248	4.88 382	0.54 240	9.78 352	7.91 372	7.42 356	10.24 376	12.50 475	4.84 392	8.15 358	5.56 414	0.03 332	0.00 1	0.06 476	0.00 1	0.24 384	0.12 71

UDG	9.12 508	10.06 553	6.35 393	10.06 551	9.64 555	10.48 482	2.33 429	12.73 442	10.19 426	8.33 393	10.27 377	16.70 507	10.47 504	8.33 375	9.07 469	4.28 550	2.59 557	18.90 568	3.83 562	11.35 560	6.50 556

Select-FE	3.87 363	1.07 315	9.42 475	1.76 308	1.52 385	2.55 186	0.43 208	10.23 365	4.52 211	5.58 255	10.29 378	10.35 436	8.75 486	6.61 249	1.67 246	0.01 177	0.76 391	0.02 436	0.65 518	0.05 139	1.05 378

1111x	4.96 434	1.04 311	7.09 422	1.75 306	1.05 307	5.03 385	0.32 183	13.52 471	10.70 439	6.68 310	10.35 379	8.81 416	6.01 430	10.65 466	12.78 514	0.07 403	1.24 517	0.00 1	0.33 477	0.11 238	1.75 464

ccs_rob	2.95 279	0.55 145	4.53 282	0.42 105	0.25 113	2.84 229	0.12 100	8.58 314	8.13 379	7.18 340	10.36 380	6.44 360	2.05 256	5.28 198	1.97 272	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.00 1	0.06 152	0.23 155

CFNet_pseudo	2.96 281	0.55 145	4.51 278	0.43 108	0.24 109	2.83 227	0.12 100	8.59 315	8.13 379	7.20 343	10.41 381	6.47 361	2.04 255	5.27 197	2.00 277	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.00 1	0.06 152	0.23 155

SMFormer	3.94 369	0.69 204	4.55 284	1.97 346	0.15 58	2.84 229	0.29 173	13.06 457	11.10 447	7.69 361	10.45 382	4.77 302	4.52 375	9.68 439	4.89 399	0.08 412	0.97 443	0.00 1	0.16 363	0.11 238	0.92 356

tta	3.96 373	0.69 204	4.55 284	1.97 346	0.15 58	2.84 229	0.29 173	13.06 457	11.10 447	7.69 361	10.45 382	4.77 302	4.52 375	9.68 439	4.89 399	0.08 412	0.97 443	0.00 1	0.16 363	0.13 279	1.24 400

qqq1	3.78 355	0.69 204	4.55 284	1.97 346	0.15 58	2.84 229	0.29 173	13.06 457	11.10 447	7.69 361	10.45 382	4.77 302	4.52 375	9.68 439	1.24 194	0.08 412	0.97 443	0.00 1	0.12 349	0.13 279	1.24 400

fff1	3.78 355	0.69 204	4.55 284	1.97 346	0.15 58	2.84 229	0.29 173	13.06 457	11.10 447	7.69 361	10.45 382	4.77 302	4.52 375	9.68 439	1.24 194	0.08 412	0.97 443	0.00 1	0.12 349	0.13 279	1.24 400

StereoVision	2.42 224	1.18 335	5.14 321	1.15 215	2.64 457	1.89 123	0.28 171	6.61 244	4.72 224	2.14 156	10.52 386	3.84 260	0.52 123	5.33 199	2.29 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.04 24

DeepPrunerF	7.18 479	3.58 508	25.29 551	4.27 523	7.20 545	3.78 330	4.64 485	14.03 483	20.86 526	8.85 414	10.57 387	7.35 380	7.88 473	12.16 493	10.66 494	0.25 479	0.16 285	0.29 522	0.43 501	0.77 499	0.65 298

LCNet	2.94 277	0.55 145	2.57 83	1.03 208	0.59 220	2.05 138	1.55 406	5.51 166	4.19 189	6.08 275	10.58 388	4.54 293	6.63 444	7.59 328	0.90 126	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.76 524	0.31 427	3.43 537

GANet-RSSM	3.67 341	1.16 332	4.56 288	3.24 486	2.03 426	2.63 197	0.50 233	11.53 408	6.83 327	6.25 279	10.58 388	7.35 380	6.65 445	6.77 264	2.94 333	0.00 1	0.00 1	0.08 487	0.00 1	0.26 394	0.12 71

LMCR-Stereo	3.92 367	1.96 444	4.92 310	2.85 459	0.23 107	7.88 444	1.47 401	12.52 438	5.39 255	8.71 410	10.65 390	1.90 187	5.04 401	8.53 390	4.89 399	1.05 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 454	0.05 30

GANetREF_RVC	6.97 472	3.59 509	9.14 469	4.00 514	0.40 166	13.17 510	11.27 550	15.95 508	17.51 509	10.62 466	10.66 391	12.15 472	7.97 475	13.18 505	5.04 403	0.45 503	0.00 1	0.01 403	0.15 361	3.47 544	0.60 279
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
AACVNet	3.71 348	1.63 410	4.89 308	3.80 508	0.62 225	3.25 274	0.30 180	9.47 347	3.81 164	6.34 287	10.74 392	10.52 439	4.92 395	9.31 428	3.88 366	0.03 332	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.34 436	0.28 179

DeepPruner_ROB	3.82 359	1.87 432	5.65 356	1.31 237	1.64 388	3.62 313	0.81 325	14.47 491	5.03 243	8.03 380	10.78 393	6.95 375	2.26 265	8.92 409	4.32 383	0.07 403	0.03 196	0.00 1	0.01 246	0.37 444	0.29 182

PSMNet_ROB	5.41 442	2.45 478	7.39 428	2.36 412	1.90 415	10.11 475	6.54 513	16.32 512	7.59 361	6.84 319	10.83 394	12.06 471	4.13 360	8.73 400	10.24 486	0.02 286	0.01 129	0.01 403	0.11 343	0.26 394	0.40 215

SA	3.34 310	1.29 358	4.84 303	1.99 351	0.57 216	3.15 268	1.39 397	7.66 296	9.94 424	4.86 225	10.87 395	2.97 219	4.61 384	9.88 452	1.38 211	0.00 1	0.60 359	0.00 1	0.19 386	0.25 393	0.37 208

STrans-v2	3.55 332	0.94 284	5.06 318	0.32 80	0.60 221	2.97 252	1.15 382	11.08 394	7.97 375	6.01 270	10.93 396	6.65 365	6.86 449	8.37 378	1.66 243	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.39 213

CVANet_RVC	4.68 424	1.93 440	5.57 352	2.61 440	1.86 412	4.12 353	4.94 490	12.11 421	9.29 413	8.05 383	11.08 397	10.28 434	6.48 441	9.52 435	3.19 346	0.45 503	0.01 129	0.00 1	0.12 349	0.23 379	1.75 464

CFNet	4.03 376	1.97 445	6.30 390	2.70 447	1.64 388	5.41 391	0.22 156	12.14 424	10.28 427	5.24 240	11.15 398	6.43 359	3.70 338	8.97 415	4.01 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.13 77

mmm	3.07 288	0.76 223	4.50 277	2.27 396	1.24 347	3.75 327	0.12 100	10.03 361	5.12 244	6.43 290	11.19 399	3.10 224	3.20 304	4.54 174	1.78 256	0.02 286	1.19 513	0.00 1	0.30 466	0.09 199	1.79 470

iResNet_ROB	4.67 423	1.77 429	5.93 370	2.47 427	0.95 293	3.78 330	0.36 189	15.65 504	17.36 507	8.75 412	11.23 400	7.05 377	4.60 383	8.94 412	4.23 379	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 310	0.15 95

SACVNet	4.55 413	1.88 433	5.55 350	3.38 493	1.68 395	3.11 261	2.76 441	12.44 435	6.43 303	11.07 482	11.31 401	10.53 441	5.13 407	9.88 452	4.56 391	0.08 412	0.02 168	0.00 1	0.01 246	0.38 448	0.80 340

MSMDNet	3.15 296	0.51 125	4.48 276	0.46 116	0.25 113	2.88 244	0.16 129	9.79 353	9.82 423	7.24 345	11.36 402	6.82 371	2.41 274	4.47 170	1.86 260	0.01 177	0.02 168	0.02 436	0.00 1	0.06 152	0.30 187

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 382	1.65 412	13.34 504	2.14 366	1.84 408	4.03 347	0.98 365	13.13 462	4.97 241	4.53 220	11.37 403	9.85 427	1.97 252	4.88 183	2.74 328	0.03 332	0.90 418	0.00 1	1.11 537	0.84 505	1.72 457

PCWNet_CMD	3.14 295	0.51 125	4.47 274	0.44 112	0.26 118	2.87 242	0.15 123	9.66 350	9.78 422	7.28 349	11.50 404	6.84 372	2.40 273	4.47 170	1.83 258	0.01 177	0.02 168	0.02 436	0.00 1	0.06 152	0.29 182

SQANet	8.22 497	4.42 522	7.19 424	12.11 559	9.77 556	11.80 498	3.23 458	12.00 418	6.60 312	8.59 405	11.52 405	10.97 455	5.31 415	11.10 471	4.20 377	9.56 562	2.29 550	10.51 562	1.61 550	13.06 565	8.49 560

test_sample6	3.60 338	0.66 193	5.27 327	2.23 383	0.48 182	3.25 274	0.21 154	11.94 417	7.53 359	7.18 340	11.56 406	3.99 267	3.86 346	8.03 351	3.88 366	0.03 332	0.83 402	0.00 1	0.09 329	0.07 171	0.86 347

DualNet	3.48 327	0.65 189	5.17 323	2.10 361	0.49 185	3.31 282	0.17 134	11.91 414	7.47 354	7.18 340	11.56 406	3.61 252	3.37 320	7.53 323	3.06 338	0.02 286	0.85 408	0.00 1	0.10 336	0.07 171	0.90 350

test_xeample	4.78 429	0.93 275	4.68 298	1.48 265	1.28 354	3.94 340	0.13 110	13.35 467	8.62 393	8.21 390	11.63 408	3.43 242	3.54 328	7.59 328	23.47 550	0.02 286	1.16 508	0.00 1	0.25 427	0.11 238	1.74 463

RASNet	5.00 435	1.19 339	5.69 359	3.68 504	4.80 527	5.04 386	1.29 393	10.26 366	8.99 405	5.89 261	11.65 409	10.55 442	9.76 498	9.96 456	10.32 488	0.20 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.73 326

PSMNet-RUCA	6.00 450	5.79 533	14.15 510	10.30 553	7.63 547	6.94 426	1.89 418	12.74 443	10.95 446	4.10 210	11.72 410	4.77 302	1.72 244	8.74 401	5.09 406	1.88 540	0.12 269	4.77 556	0.71 522	5.10 548	0.82 342

DISCO	6.58 464	0.98 297	6.44 395	3.75 506	1.18 335	11.19 492	3.29 462	12.92 451	16.72 503	7.27 348	11.74 411	17.34 512	6.60 443	19.59 544	11.59 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 463	0.50 247

222	5.93 448	0.88 264	4.58 289	1.76 308	0.98 297	6.02 409	0.08 77	14.45 490	8.89 401	9.53 439	11.77 412	3.88 262	4.23 366	8.26 362	39.96 582	0.03 332	1.12 490	0.00 1	0.24 423	0.11 238	1.73 460

PSMNet-RSSM	3.69 344	1.36 371	4.54 283	2.44 424	1.90 415	2.35 166	0.69 290	11.77 412	6.38 301	6.60 305	11.85 413	7.70 387	5.61 423	6.66 256	3.67 352	0.00 1	0.00 1	0.02 436	0.01 246	0.17 319	0.10 57

PSM-AAD	3.43 326	0.31 23	2.16 46	0.80 178	0.57 216	2.53 185	5.97 501	5.53 168	3.98 180	11.00 479	11.90 414	2.93 216	9.36 497	8.03 351	1.00 151	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.06 152	2.39 522

AFF-stereo	2.87 269	1.31 361	3.26 154	1.87 324	0.38 158	1.68 97	0.09 82	6.38 233	7.07 337	6.52 298	11.90 414	6.08 351	2.32 270	5.05 190	1.65 240	0.02 286	0.66 370	0.00 1	0.00 1	0.29 417	0.94 358

cf-r	3.76 353	1.43 387	5.34 332	2.66 443	2.79 461	2.85 240	0.62 268	9.08 331	6.91 332	7.06 329	11.90 414	9.64 422	3.83 343	6.23 233	4.53 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 339	0.17 114

MLCV	3.76 353	1.52 400	6.93 414	1.66 287	0.31 127	4.31 362	0.32 183	7.92 302	7.68 364	9.55 441	12.12 417	5.17 319	2.74 289	10.00 457	4.49 389	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 310	0.27 173

DN-CSS_ROB	3.00 285	2.14 455	7.33 425	2.67 445	0.78 258	3.13 264	0.07 69	6.68 250	4.22 191	5.51 251	12.12 417	2.33 199	1.21 203	8.69 399	2.51 309	0.03 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 454	0.15 95

iResNetv2_ROB	4.72 425	2.26 462	8.87 462	3.20 484	1.25 348	4.32 363	1.73 414	14.22 487	10.62 437	10.53 464	12.13 419	7.77 388	5.54 422	8.29 368	2.76 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 454	0.55 261

ttt	4.41 408	0.70 211	3.95 232	2.53 434	2.01 424	4.34 366	0.41 202	13.09 461	11.69 459	7.20 343	12.20 420	4.15 277	3.35 319	9.54 436	10.11 483	0.07 403	1.11 489	0.00 1	0.19 386	0.10 222	1.47 420

HSM-Net_RVC	4.40 405	0.44 80	3.22 148	0.72 162	0.68 234	7.06 431	1.82 417	12.57 439	8.48 391	9.04 422	12.20 420	14.98 491	5.14 408	7.32 302	4.19 376	0.02 286	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.14 82
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UGAM	4.25 397	0.86 254	5.73 363	0.45 113	0.22 103	3.61 309	1.18 383	5.51 166	15.39 493	4.99 231	12.34 422	15.09 494	3.71 339	10.58 465	3.76 358	0.00 1	0.46 343	0.00 1	0.34 481	0.36 441	0.36 207

XQC	9.46 511	4.84 526	18.88 532	4.07 515	3.09 471	15.97 523	6.65 514	16.26 511	26.63 542	12.63 497	12.35 423	15.75 497	10.62 506	16.48 528	21.19 541	0.44 501	0.96 435	0.05 472	0.32 473	1.10 510	0.99 365

StereoDRNet-Refined	4.84 432	0.96 290	5.13 320	2.22 380	0.46 179	9.10 463	0.16 129	10.72 382	9.40 417	13.41 506	12.50 424	10.02 430	4.58 381	8.60 393	8.71 462	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.05 305	0.24 384	0.53 257
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SuperB	8.29 498	3.96 516	24.92 549	2.96 464	1.33 365	9.83 471	4.15 474	10.92 391	29.79 548	11.86 493	12.51 425	6.07 350	6.97 452	11.13 473	14.73 526	0.15 441	0.11 264	0.35 525	0.26 444	12.64 563	1.11 385

CFNet_ucs	3.23 301	0.56 156	4.59 290	0.59 135	0.37 156	3.29 279	0.19 144	10.47 374	9.02 407	7.78 367	12.57 426	5.59 334	1.74 247	5.39 201	1.86 260	0.00 1	0.04 213	0.01 403	0.00 1	0.10 222	0.33 195

HI	3.39 318	1.19 339	4.03 239	1.46 260	0.19 77	2.26 156	0.04 39	6.21 224	3.86 170	8.51 403	12.61 427	11.86 468	6.44 439	4.55 175	4.27 380	0.00 1	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 95

CoSv	3.39 318	1.19 339	4.03 239	1.46 260	0.19 77	2.26 156	0.04 39	6.21 224	3.86 170	8.51 403	12.61 427	11.86 468	6.44 439	4.55 175	4.27 380	0.00 1	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 95

TDLM	4.58 416	1.79 431	5.03 316	2.45 425	1.32 364	4.04 349	7.15 523	11.60 410	11.46 456	6.91 320	12.69 429	5.94 348	5.03 399	9.74 445	3.80 363	0.67 514	0.00 1	0.01 403	0.05 305	0.23 379	1.78 468

TCMNet	5.54 444	2.53 481	10.92 491	4.50 530	6.58 540	8.90 461	1.31 395	11.59 409	8.68 395	7.24 345	12.74 430	8.37 402	4.65 385	9.30 427	10.83 497	0.11 431	0.19 292	0.31 523	0.09 329	0.84 505	1.07 379

DAS	4.18 390	0.53 134	6.20 383	2.20 376	3.69 493	2.78 223	3.12 453	8.69 318	10.29 428	9.39 437	12.80 431	4.58 296	7.20 457	9.08 419	2.70 322	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.34 199

SepStereo	4.22 393	0.53 134	6.20 383	2.20 376	3.69 493	2.78 223	3.12 453	8.69 318	10.29 428	9.39 437	12.80 431	4.58 296	7.20 457	9.74 445	2.70 322	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.34 199

iResNet	4.04 377	1.46 395	8.72 456	3.25 487	0.36 150	4.54 374	0.47 216	9.06 329	10.40 432	7.98 375	12.82 433	4.06 272	3.22 306	8.82 403	4.95 402	0.03 332	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.55 261

HGLStereo	4.58 416	1.04 311	6.02 374	3.30 490	5.14 533	6.36 415	0.71 299	11.04 392	7.60 362	8.04 381	12.85 434	6.90 373	8.51 483	7.85 339	5.93 417	0.02 286	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.15 95

DRN-Test	6.23 454	1.51 398	7.53 432	3.07 477	3.69 493	12.17 504	3.23 458	20.80 550	11.11 451	12.64 498	13.02 435	10.91 453	5.26 410	8.49 387	10.12 484	0.05 381	0.05 222	0.04 465	0.04 301	0.28 409	0.65 298

TransformOpticalFlow	3.50 328	0.83 240	4.85 304	1.09 211	0.31 127	3.52 303	0.14 120	10.32 367	8.02 376	5.78 256	13.25 436	6.63 364	4.91 394	8.36 377	1.63 234	0.00 1	0.01 129	0.01 403	0.00 1	0.06 152	0.24 164

coex_refinement	4.34 400	1.44 391	4.46 271	3.08 478	1.46 378	4.22 356	0.36 189	11.92 416	8.33 384	8.48 401	13.41 437	9.90 428	3.40 323	6.95 275	8.54 456	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.71 321

DLCB_ROB	4.87 433	1.45 394	4.75 302	2.52 433	1.13 326	6.25 413	3.01 449	10.44 373	8.34 385	11.05 481	13.43 438	14.04 483	3.90 351	9.74 445	6.80 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.37 208

APVNet	6.28 456	2.46 479	10.09 484	3.51 499	3.97 505	12.15 503	1.75 415	20.08 546	6.73 321	6.92 326	13.45 439	10.75 448	6.29 437	11.86 486	14.34 525	0.05 381	0.02 168	0.11 490	0.03 283	0.63 484	0.34 199

HHNet	2.71 255	0.69 204	3.31 159	0.25 68	0.39 161	2.80 226	0.90 354	6.33 228	5.68 271	7.51 359	13.70 440	0.94 150	3.14 301	5.42 203	2.54 315	0.14 439	0.02 168	0.06 476	0.00 1	0.24 384	0.07 44

FINET	6.96 471	2.98 498	13.77 506	3.20 484	4.81 528	9.65 468	9.90 542	13.68 476	23.91 537	8.28 392	13.70 440	5.36 327	5.83 425	10.79 467	8.05 449	0.90 520	1.43 532	0.11 490	0.38 492	0.48 471	1.98 498

DPSNet	10.88 527	2.57 484	20.40 538	2.24 387	1.90 415	24.92 548	17.00 572	21.35 553	28.61 547	12.87 500	13.74 442	17.01 511	20.14 545	15.36 520	14.01 523	0.81 518	0.98 450	0.20 514	0.65 518	1.30 517	1.54 426

SAMSARA	15.67 548	3.89 515	14.48 513	13.77 562	7.92 550	38.69 572	73.90 596	21.22 552	24.66 538	17.04 528	13.86 443	30.01 555	13.07 520	18.07 538	17.48 532	0.23 474	1.46 535	0.07 481	0.40 495	0.99 508	2.15 511

DDUNet	10.03 517	12.17 559	8.24 448	13.02 560	11.73 562	10.32 478	3.76 466	12.27 427	8.35 386	9.64 444	13.89 444	16.48 503	6.67 447	9.50 434	7.00 435	6.80 556	3.45 570	21.10 569	4.33 564	12.78 564	9.12 562

LALA_ROB	7.02 474	2.54 483	8.51 449	1.53 272	0.96 295	9.96 472	8.71 536	16.70 514	12.68 469	12.99 501	13.90 445	24.47 542	5.40 418	11.61 484	9.50 476	0.04 364	0.05 222	0.00 1	0.02 268	0.17 319	0.65 298

CC-Net-ROB	8.09 493	10.11 554	9.03 465	4.07 515	3.74 497	15.24 519	4.84 489	18.44 526	10.87 443	6.73 316	14.03 446	7.54 384	4.68 386	11.61 484	3.98 372	6.59 555	2.54 555	16.51 566	1.19 540	7.88 557	2.20 514

pcwnet_v2	4.36 401	0.46 91	9.07 467	1.43 257	1.10 320	3.41 288	0.40 199	13.44 470	14.60 486	10.29 459	14.22 447	5.82 347	2.97 298	6.75 260	2.29 303	0.01 177	0.05 222	0.04 465	0.02 268	0.17 319	0.61 282

iinet-f	6.21 453	2.11 453	28.74 560	2.13 365	1.38 370	11.62 496	1.49 403	7.64 295	7.19 345	7.77 366	14.38 448	10.49 438	7.79 471	7.76 336	12.90 515	0.03 332	0.03 196	0.05 472	0.00 1	0.67 488	0.12 71

SGM-Forest	5.40 440	0.84 243	4.19 254	1.43 257	0.68 234	10.12 476	6.41 511	12.13 422	11.86 461	11.50 490	14.43 449	11.62 462	5.20 409	9.93 455	6.16 423	0.16 447	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.08 184	1.24 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	4.37 403	1.56 403	4.59 290	2.23 383	1.29 359	7.87 443	3.96 471	11.80 413	10.91 445	8.06 385	14.45 450	3.38 234	4.87 393	9.27 426	2.53 310	0.14 439	0.06 228	0.00 1	0.01 246	0.08 184	0.30 187

PDISCO_ROB	10.27 520	2.79 495	13.30 501	10.58 556	9.96 557	22.78 544	5.99 502	20.01 542	28.57 546	11.88 494	14.49 451	20.54 534	4.92 395	17.01 533	10.29 487	5.79 553	0.42 337	0.14 501	0.13 355	2.53 537	3.25 534

DGSMNet	7.10 475	3.49 506	15.11 517	4.36 527	4.41 513	8.94 462	6.25 508	15.10 499	14.28 485	8.15 388	14.51 452	10.08 431	5.38 417	11.04 470	7.95 447	1.49 532	2.00 547	1.79 545	1.68 551	2.43 535	3.48 538

STTRV1_RVC	7.16 478	1.18 335	13.30 501	3.33 491	6.91 543	11.99 501	4.01 472	15.74 506	12.11 462	9.56 443	14.59 453	11.64 463	8.75 486	12.86 501	8.54 456	3.70 549	2.86 561	0.41 530	0.13 355	1.38 519	0.12 71

PS-NSSS	4.22 393	2.53 481	5.89 369	1.01 205	2.93 465	4.05 351	1.93 420	11.44 404	8.94 403	7.14 337	14.70 454	4.96 313	2.60 282	9.09 420	3.92 368	0.40 499	0.04 213	0.83 536	0.00 1	1.09 509	1.02 373

GwcNet-RSSM	4.13 388	1.71 419	6.25 387	2.50 429	1.93 418	2.39 170	1.49 403	9.59 349	8.71 396	6.66 309	15.04 455	8.47 408	3.84 344	6.87 267	6.74 431	0.00 1	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.29 417	0.15 95

CBMV_ROB	4.66 422	0.85 246	3.94 230	1.64 281	0.75 253	8.38 454	1.90 419	11.19 396	10.36 430	9.20 430	15.21 456	7.28 379	6.99 453	9.48 433	5.24 410	0.04 364	0.05 222	0.00 1	0.00 1	0.07 171	0.64 295

PASM	9.11 507	5.68 531	25.06 550	4.33 525	4.18 510	7.01 430	8.48 533	12.37 431	20.95 527	13.49 507	15.37 457	18.80 522	11.52 514	14.70 516	12.70 512	0.93 521	1.19 513	0.32 524	1.21 541	1.66 525	2.22 517

S-Stereo	6.85 468	0.93 275	10.76 490	3.34 492	3.51 488	6.55 419	6.01 504	13.75 478	23.86 536	9.65 447	15.54 458	11.81 466	8.24 478	8.59 392	11.23 499	0.13 436	0.16 285	0.00 1	0.42 499	0.14 290	2.39 522

DANet	6.46 460	1.58 406	9.58 480	4.10 517	3.99 507	9.13 464	1.34 396	10.37 370	7.76 365	13.76 510	15.66 459	16.14 502	7.03 455	13.07 504	13.62 522	0.19 459	0.12 269	0.02 436	0.02 268	0.15 306	1.61 432
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	9.17 510	2.08 451	10.31 487	2.51 430	1.66 393	13.22 512	6.04 505	23.09 557	20.11 521	19.55 533	15.80 460	18.97 525	11.96 517	19.34 541	11.38 500	0.66 513	0.30 317	2.15 548	0.90 529	1.15 513	2.16 512

RTSC	9.87 515	4.34 520	16.44 523	4.60 532	2.38 443	12.54 506	0.75 311	18.19 524	37.31 566	16.16 525	15.86 461	13.32 478	7.56 468	20.93 548	23.50 551	0.34 494	1.07 480	0.02 436	0.35 484	0.71 495	0.99 365

XPNet_ROB	6.46 460	1.88 433	7.41 430	2.81 453	0.95 293	6.45 417	6.82 518	13.58 472	8.80 399	15.50 521	15.86 461	19.59 528	7.12 456	11.41 480	9.86 480	0.02 286	0.04 213	0.00 1	0.03 283	0.20 349	0.79 339

ETE_ROB	6.28 456	2.60 485	9.22 471	1.71 298	0.84 269	6.44 416	6.78 517	13.16 463	8.80 399	13.01 502	15.93 463	21.01 537	6.18 434	10.97 468	8.11 450	0.04 364	0.01 129	0.00 1	0.02 268	0.16 310	0.70 318

CBMV	5.97 449	1.52 400	4.51 278	1.99 351	0.53 206	10.02 473	6.94 520	13.27 465	13.80 483	13.08 504	15.93 463	11.36 458	8.11 477	9.82 448	7.27 439	0.08 412	0.15 282	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.74 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XX-Stereo	2.95 279	0.48 106	7.08 421	2.84 458	2.51 451	1.63 92	0.20 149	6.15 218	3.38 127	2.38 159	16.00 465	6.90 373	0.25 46	6.40 240	1.14 175	0.00 1	0.66 370	0.00 1	0.31 470	0.16 310	0.57 268

Ntro	12.91 540	9.95 552	10.01 481	14.12 563	12.55 564	26.31 552	6.76 516	19.04 532	22.03 533	10.23 457	16.26 466	20.22 532	10.06 500	16.81 531	7.93 446	10.16 566	2.55 556	15.19 565	2.86 554	15.27 567	9.93 568

CrosDoStereo	4.05 379	0.71 215	3.52 182	0.51 125	0.20 87	3.25 274	11.21 547	6.34 229	4.96 238	9.04 422	16.44 467	4.92 310	7.28 459	8.29 368	3.84 364	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.00 1	0.18 330	0.19 129

DeepStereo_LL	4.05 379	0.71 215	3.52 182	0.51 125	0.20 87	3.25 274	11.21 547	6.34 229	4.96 238	9.04 422	16.44 467	4.92 310	7.28 459	8.29 368	3.84 364	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.00 1	0.18 330	0.19 129

CSAN	8.41 500	2.86 496	9.35 474	2.43 422	0.82 267	13.59 514	11.68 552	15.80 507	21.98 532	14.71 517	16.46 469	18.00 517	14.42 531	13.68 507	10.10 482	0.10 427	0.13 275	0.15 502	0.19 386	0.43 458	1.28 407

GrayStereo	3.86 361	0.33 27	2.63 92	1.66 287	0.62 225	3.09 260	7.92 531	6.43 237	3.88 172	10.61 465	16.51 470	5.75 343	8.40 480	6.75 260	1.58 224	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.62 516	0.04 118	0.38 211

GMM-Stereo	3.42 324	0.39 50	3.24 152	0.87 188	0.50 190	2.26 156	4.73 487	5.64 179	3.81 164	7.08 332	16.57 471	6.13 352	3.62 334	7.74 335	1.40 213	0.05 381	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.12 257	4.24 547

YMNet	5.84 446	2.29 469	10.08 482	3.80 508	4.45 515	10.40 479	0.88 351	10.81 384	7.17 343	14.28 515	16.67 472	11.58 460	4.41 369	8.51 388	9.37 474	0.12 433	0.35 328	0.11 490	0.08 317	0.79 500	0.62 287

YMNet_1	5.84 446	2.29 469	10.08 482	3.80 508	4.45 515	10.40 479	0.88 351	10.81 384	7.17 343	14.28 515	16.67 472	11.58 460	4.41 369	8.51 388	9.37 474	0.12 433	0.35 328	0.11 490	0.08 317	0.79 500	0.62 287

DispFullNet	18.06 559	27.03 571	34.90 567	22.68 571	20.79 574	15.03 518	3.18 456	16.95 518	26.06 541	20.48 538	16.91 474	20.55 535	18.37 538	23.48 557	12.16 507	5.31 552	2.91 563	31.24 578	8.09 574	22.63 574	12.44 576

THIR-Stereo	3.94 369	1.12 326	3.06 138	0.23 63	0.13 44	4.17 354	6.40 510	5.83 193	4.54 212	10.46 462	16.98 475	6.49 362	7.44 465	8.00 347	3.58 350	0.01 177	0.07 243	0.07 481	0.00 1	0.14 290	0.06 39

dad	5.10 436	2.61 486	6.76 410	1.23 225	0.14 50	2.85 240	0.36 189	7.98 304	14.88 488	10.84 472	17.06 476	15.59 496	3.29 310	7.24 295	4.39 385	1.20 526	0.10 260	4.02 555	0.49 507	0.20 349	0.69 314

FAT-Stereo	6.98 473	0.79 226	7.57 433	2.54 437	1.80 403	6.16 411	4.33 480	19.16 534	18.82 515	10.75 469	17.08 477	18.23 519	13.56 523	9.25 425	8.44 454	0.03 332	0.16 285	0.01 403	0.10 336	0.14 290	0.65 298

Wz-Net-TNSev	12.01 538	11.86 558	38.26 572	2.81 453	1.82 406	18.12 533	11.31 551	16.67 513	21.73 530	15.06 518	17.17 478	19.72 529	20.69 547	20.68 546	21.41 543	0.04 364	0.06 228	0.00 1	0.16 363	0.74 496	1.93 490

test_4	2.58 242	0.70 211	3.30 157	0.43 108	0.30 123	3.97 343	1.11 380	3.91 69	3.83 167	4.15 211	17.20 479	3.44 243	0.52 123	6.60 248	1.58 224	0.00 1	0.13 275	0.00 1	0.11 343	0.20 349	0.20 135

R-Stereo Train	2.60 245	0.46 91	2.94 122	1.10 213	0.18 73	3.61 309	0.60 260	6.88 257	3.50 130	9.13 426	17.23 480	1.77 182	0.77 156	2.03 81	1.65 240	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.21 141

RAFT-Stereo	2.60 245	0.46 91	2.94 122	1.10 213	0.18 73	3.61 309	0.60 260	6.88 257	3.50 130	9.13 426	17.23 480	1.77 182	0.77 156	2.03 81	1.65 240	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.21 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Wz-Net-LNSev	7.12 476	2.75 491	18.64 531	1.70 297	4.16 509	12.79 508	6.72 515	13.74 477	13.57 480	11.14 483	17.31 482	11.90 470	8.50 482	8.96 414	9.94 481	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.18 330	0.34 199

Sa-1000	3.81 358	1.26 354	4.64 293	2.29 401	0.55 214	3.51 300	1.58 407	8.37 309	9.13 410	7.97 374	17.42 483	3.98 266	2.76 291	9.61 437	1.68 248	0.00 1	0.69 376	0.00 1	0.18 380	0.23 379	0.27 173

NCC-stereo	7.43 484	2.28 466	8.58 452	3.28 488	4.48 517	8.34 448	4.27 477	20.45 548	13.66 481	9.17 428	17.52 484	16.49 504	14.31 529	13.71 508	8.95 466	1.73 534	0.12 269	0.01 403	0.50 508	0.21 360	0.60 279

Abc-Net	7.43 484	2.28 466	8.58 452	3.28 488	4.48 517	8.34 448	4.27 477	20.45 548	13.66 481	9.17 428	17.52 484	16.49 504	14.31 529	13.71 508	8.95 466	1.73 534	0.12 269	0.01 403	0.50 508	0.21 360	0.60 279
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	8.60 503	2.78 494	17.44 527	1.69 294	4.27 511	16.95 528	5.29 495	13.38 468	12.52 466	13.57 508	17.57 486	10.86 452	11.28 511	18.43 539	23.91 555	0.03 332	0.05 222	0.01 403	0.18 380	0.47 468	1.31 409

RAFT_CTSACE	3.62 340	1.65 412	5.41 337	1.36 243	3.08 470	3.95 342	1.03 369	4.62 116	4.65 220	5.33 244	17.73 487	7.63 386	2.71 286	10.98 469	1.15 176	0.00 1	0.48 346	0.00 1	0.00 1	0.31 427	0.25 167

otaku	12.35 539	8.64 547	9.11 468	13.56 561	10.98 559	26.23 551	7.22 524	19.45 537	19.26 516	11.92 495	17.90 488	20.21 531	8.91 492	16.06 526	6.09 420	9.77 564	2.50 554	13.23 563	1.90 552	14.61 566	9.41 565

ISRNet	4.11 383	0.88 264	6.63 402	3.46 496	2.64 457	2.11 147	0.26 168	7.72 299	6.60 312	11.29 486	17.98 489	8.21 396	2.60 282	6.81 266	4.72 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.25 167

AANet_RVC	5.41 442	2.61 486	8.17 445	2.25 389	1.30 361	2.27 159	1.64 410	10.82 386	18.54 514	8.01 379	18.09 490	8.39 406	3.31 313	11.37 479	8.98 468	1.15 525	0.38 333	0.02 436	0.00 1	0.17 319	0.70 318

GwcNet	6.95 470	2.89 497	13.32 503	2.82 455	5.53 535	11.76 497	2.14 427	14.95 497	17.69 510	10.83 471	18.14 491	10.83 451	6.66 446	9.83 449	10.19 485	0.03 332	0.06 228	0.03 455	0.08 317	0.64 485	0.66 308

Wz-Net-MNSev	8.12 494	3.18 500	18.07 530	2.63 441	3.36 483	17.82 532	9.40 540	12.89 450	15.44 495	13.95 513	18.21 492	14.38 487	7.75 470	12.50 495	11.45 501	0.46 505	0.03 196	0.00 1	0.01 246	0.26 394	0.58 274

edge stereo	7.12 476	1.19 339	7.83 437	2.32 406	2.46 447	6.90 425	3.26 461	15.58 503	12.52 466	15.68 523	18.34 493	21.83 538	13.05 519	11.53 481	8.68 460	0.04 364	0.06 228	0.11 490	0.03 283	0.30 420	0.63 293

MSAF-DinoV2	10.81 526	5.90 534	16.35 522	3.91 513	2.57 453	8.73 456	4.64 485	14.74 496	22.45 534	10.92 477	18.73 494	29.19 553	17.54 537	23.14 556	29.42 569	0.36 496	0.15 282	0.25 520	0.80 527	2.89 541	3.52 541

stereogan	8.18 496	1.32 364	9.05 466	3.59 501	4.00 508	20.16 541	3.13 455	17.25 519	20.16 522	10.68 467	19.19 495	20.56 536	10.70 507	14.74 517	7.00 435	0.34 494	0.04 213	0.21 516	0.08 317	0.70 494	0.65 298

KYRaft	3.68 343	0.43 71	2.53 80	0.89 191	0.49 185	2.28 161	3.89 468	5.30 150	3.82 166	8.99 421	19.28 496	6.54 363	4.96 397	7.92 344	0.96 144	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.06 152	5.17 549

RGC	7.40 481	2.77 493	7.71 435	4.43 529	4.87 529	8.88 459	2.96 447	16.05 509	12.76 473	11.96 496	19.57 497	18.32 520	11.57 515	13.89 512	9.58 478	0.83 519	0.02 168	0.24 519	0.41 498	0.40 452	0.77 334

anonymousa	4.24 395	0.78 224	4.05 242	2.16 367	4.87 529	8.76 458	0.35 188	7.41 285	4.47 208	8.21 390	19.70 498	11.03 456	5.87 426	2.04 83	2.20 289	0.00 1	1.16 508	0.00 1	0.55 513	0.04 118	1.11 385

DEmStereo	3.86 361	0.54 138	4.04 241	0.26 72	0.17 67	5.17 387	2.45 432	4.70 117	4.34 199	8.37 394	19.94 499	5.06 318	10.13 501	7.86 340	3.93 370	0.01 177	0.01 129	0.01 403	0.00 1	0.03 88	0.10 57

ccnet	7.45 486	1.89 437	7.71 435	3.18 482	2.35 441	12.19 505	6.14 507	18.95 530	9.36 416	13.33 505	20.38 500	16.00 501	9.10 496	10.10 458	15.40 530	0.44 501	0.34 324	0.25 520	0.25 427	0.48 471	1.18 393

Prome-Stereo	3.73 349	0.39 50	2.62 91	1.05 209	0.52 203	2.06 140	4.58 483	4.88 127	3.95 177	9.34 435	20.39 501	4.03 269	7.02 454	7.86 340	1.31 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 171	4.52 548

fast-acv-ft	6.00 450	1.95 443	7.88 438	2.35 410	1.85 410	13.61 515	1.76 416	8.44 311	10.12 425	11.22 484	20.57 502	14.41 489	7.55 467	8.11 356	8.83 463	0.10 427	0.09 254	0.16 505	0.07 314	0.68 490	0.35 204

Syn2CoEx	6.70 466	3.69 512	12.14 497	2.78 451	1.68 395	8.36 452	3.21 457	18.59 528	12.66 468	8.86 415	20.79 503	10.52 439	10.54 505	9.68 439	8.70 461	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 492	1.00 368

MultiAttention	14.02 544	0.52 130	4.06 243	2.43 422	1.86 412	58.14 593	83.76 597	19.31 535	15.21 491	8.39 395	21.24 504	13.23 477	2.52 279	33.74 570	8.16 451	0.20 462	0.06 228	0.72 533	0.98 534	2.74 540	3.13 533

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 463	2.21 459	12.10 496	2.75 448	3.28 477	10.03 474	3.05 450	12.31 428	11.52 457	10.10 454	21.36 505	11.51 459	7.30 461	11.56 482	10.61 491	0.09 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.51 252

w-ln-seven-2	7.81 490	3.17 499	25.87 553	2.09 360	1.12 324	8.35 451	3.84 467	12.83 446	16.45 502	13.88 511	21.42 506	11.83 467	11.07 508	11.91 487	10.62 493	0.03 332	0.19 292	0.00 1	0.02 268	0.37 444	1.13 390

DRaft	3.83 360	0.65 189	3.39 168	0.22 59	0.16 64	4.67 376	1.30 394	5.82 192	4.86 235	10.26 458	21.65 507	3.24 227	8.62 485	7.53 323	3.76 358	0.05 381	0.10 260	0.00 1	0.14 358	0.12 257	0.16 104

AnyNet_C32	11.82 535	7.08 538	25.83 552	4.55 531	5.88 538	16.92 527	16.97 571	14.14 485	18.11 513	16.87 527	21.66 508	14.78 490	13.87 527	23.54 558	31.83 573	0.24 476	0.28 315	0.35 525	0.53 512	1.35 518	1.71 456

SHD	10.45 522	3.67 511	14.03 509	4.81 533	4.52 520	11.93 500	1.66 413	21.36 554	38.40 568	18.84 532	21.72 509	17.63 513	13.07 520	15.65 525	17.71 533	0.36 496	1.09 483	0.01 403	0.32 473	0.50 475	1.67 444

ADCPNet	10.18 518	3.40 505	33.24 565	2.38 415	1.74 398	17.75 531	7.65 528	13.20 464	13.03 475	14.09 514	21.72 509	19.36 526	11.40 513	15.43 522	23.00 548	0.28 486	1.15 507	0.39 529	1.48 546	0.68 490	2.21 515

ASMatch	3.41 322	0.62 180	3.59 197	1.99 351	0.48 182	1.91 126	0.66 279	7.01 261	4.43 205	6.25 279	22.02 511	4.56 295	4.72 389	7.78 337	1.85 259	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.03 283	0.02 50	0.21 141

ACVNet-4b	16.48 551	23.07 566	14.73 515	16.69 565	15.18 568	31.83 562	7.30 526	19.71 539	27.82 544	11.54 491	22.10 512	31.68 559	8.96 494	18.88 540	7.28 440	11.04 568	2.65 558	24.93 573	5.02 567	18.57 570	10.67 571

psmorigin	7.74 488	2.19 457	18.99 533	2.51 430	0.89 278	7.08 433	2.74 439	11.25 397	7.90 371	20.49 539	22.36 513	20.16 530	11.95 516	13.84 510	10.61 491	0.04 364	0.18 290	0.06 476	0.24 423	0.27 406	1.07 379

ADCMid	10.97 529	4.49 523	23.66 545	2.53 434	2.52 452	11.46 494	6.31 509	15.31 501	12.85 474	23.57 547	22.99 514	17.92 516	21.04 548	19.57 543	28.05 566	0.47 508	0.43 338	1.10 539	1.32 543	1.73 527	2.10 504

RP	7.41 482	1.90 438	7.33 425	4.26 522	5.25 534	6.64 421	3.46 464	12.44 435	16.23 501	10.36 460	23.00 515	18.72 521	16.59 534	11.10 471	8.47 455	1.10 524	0.02 168	0.12 497	0.16 363	0.43 458	0.65 298

Wz-Net-SNSev	9.92 516	8.01 545	26.42 554	2.26 392	1.85 410	8.36 452	14.30 560	18.01 523	21.68 529	10.78 470	23.95 516	16.84 508	8.60 484	15.59 523	19.76 540	0.01 177	0.03 196	0.01 403	0.00 1	0.52 477	1.34 413

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 521	5.37 529	16.61 525	2.95 463	3.02 468	24.75 547	15.44 562	14.68 494	19.73 518	19.77 536	23.97 517	16.98 509	8.40 480	17.58 536	9.23 471	1.59 533	1.75 543	0.16 505	2.63 553	0.75 497	1.85 480

MDST_ROB	9.13 509	1.31 361	10.16 486	4.36 527	2.48 449	28.66 558	7.64 527	19.96 541	14.97 489	27.53 555	24.02 518	9.47 419	5.27 411	16.31 527	8.61 459	0.63 512	0.19 292	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.90 350

pmcnn	8.17 495	1.70 417	11.49 493	3.18 482	3.07 469	9.66 469	6.06 506	13.60 473	17.71 511	15.23 520	24.02 518	27.61 551	8.81 489	10.36 463	9.51 477	0.08 412	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.31 427	0.87 348

Nwc_Net	7.54 487	1.91 439	8.71 455	4.16 519	3.42 485	10.77 487	2.00 422	20.33 547	12.19 463	9.10 425	24.04 520	17.67 515	13.58 524	12.14 492	9.12 470	0.94 522	0.00 1	0.00 1	0.02 268	0.22 367	0.41 225

xyz-stereo	7.36 480	0.68 200	38.77 573	0.30 78	0.07 15	31.97 563	0.19 144	5.13 140	2.13 72	10.90 475	24.34 521	6.05 349	8.02 476	12.01 489	6.06 418	0.01 177	0.02 168	0.35 525	0.00 1	0.09 199	0.16 104

RAFT-345	3.36 315	0.55 145	3.43 176	1.23 225	0.21 96	2.62 195	0.46 214	3.91 69	6.34 297	7.46 358	24.49 522	4.19 279	1.74 247	8.27 366	2.25 296	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.02 7

AF-Net	8.37 499	2.16 456	9.01 464	3.65 503	4.58 523	9.40 465	2.63 435	17.71 521	21.32 528	10.38 461	24.51 523	20.43 533	16.67 535	12.54 498	10.76 496	0.70 516	0.00 1	0.12 497	0.00 1	0.47 468	0.42 230

G-Net	8.60 503	1.93 440	12.59 498	6.04 542	3.66 492	25.93 550	4.26 476	10.35 369	8.05 377	19.71 535	24.73 524	14.15 484	15.49 532	11.30 475	10.69 495	0.50 511	0.46 343	0.19 513	0.25 427	0.80 502	0.91 353

ACVNet_1	19.51 563	26.19 570	15.50 518	17.71 566	15.28 569	26.46 553	9.36 538	29.16 568	34.18 554	25.06 552	24.89 525	37.18 567	21.93 551	17.80 537	15.03 528	11.08 569	2.83 559	25.29 574	5.06 569	19.11 571	11.14 572

SGM_RVC	10.77 524	1.11 322	4.66 294	2.66 443	0.41 171	21.03 542	6.87 519	20.02 543	15.54 497	25.86 554	24.97 526	33.59 561	20.51 546	20.89 547	14.78 527	0.31 490	0.26 314	0.22 517	0.26 444	0.43 458	1.01 369
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	7.97 491	2.75 491	16.90 526	2.28 399	0.94 290	45.23 578	0.43 208	9.30 344	10.84 442	10.71 468	25.30 527	5.51 331	4.47 373	11.98 488	7.58 444	0.15 441	0.14 279	0.00 1	0.04 301	2.27 534	2.65 529

ADCS	13.76 543	6.46 536	30.74 563	3.62 502	2.93 465	14.28 517	11.22 549	20.02 543	34.42 557	23.20 544	25.42 528	19.51 527	19.62 542	24.54 560	33.88 576	0.27 485	0.23 306	0.37 528	0.19 386	1.47 521	2.84 530

ADCRef	7.76 489	2.31 472	19.09 534	2.82 455	3.29 478	11.88 499	3.06 451	11.52 407	10.89 444	13.69 509	25.85 529	8.20 395	8.89 491	8.95 413	22.66 546	0.16 447	0.08 247	0.16 505	0.34 481	0.47 468	0.91 353

z-ln-s-r	6.62 465	2.20 458	17.98 529	1.77 310	2.00 423	3.38 286	2.61 434	8.63 316	13.06 476	7.07 331	25.89 530	8.73 413	7.60 469	12.16 493	18.56 534	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 432	0.49 245

w-ln-seven	10.89 528	4.13 518	29.29 562	2.40 420	2.62 454	15.68 521	5.09 494	18.55 527	34.46 558	21.14 541	26.71 531	15.16 495	9.01 495	12.97 503	19.34 538	0.05 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 479	0.71 321

ADCL	10.77 524	3.23 501	21.50 540	2.26 392	1.96 422	23.65 545	9.07 537	14.69 495	24.88 539	15.21 519	27.20 532	12.68 476	14.02 528	16.94 532	24.43 557	0.26 482	0.18 290	0.74 534	0.67 520	0.80 502	1.02 373

RainbowNet	18.69 562	27.15 572	22.03 541	18.76 567	15.00 567	27.97 557	10.17 543	27.99 564	34.19 555	15.53 522	27.53 533	25.33 544	13.80 526	19.86 545	10.59 490	14.50 577	3.57 571	23.85 572	5.03 568	18.49 569	12.41 575

SANet	11.48 533	3.34 503	13.93 508	2.40 420	1.01 302	16.49 524	12.16 555	20.05 545	37.28 565	19.62 534	28.04 534	25.61 546	20.10 544	14.43 514	12.39 509	0.10 427	0.06 228	0.03 455	0.06 312	0.76 498	1.73 460

PWC_ROB	8.89 505	4.49 523	15.62 519	2.92 461	4.49 519	7.89 445	1.23 387	17.29 520	20.00 520	16.54 526	28.06 535	14.37 486	11.98 518	14.93 519	15.43 531	0.47 508	0.00 1	0.05 472	0.00 1	0.67 488	1.31 409

WZ-Net	13.61 542	5.57 530	42.84 576	3.89 512	3.19 474	19.90 539	15.44 562	15.67 505	32.04 551	16.13 524	28.69 536	22.17 540	15.84 533	21.40 551	26.87 561	0.75 517	0.01 129	0.01 403	0.03 283	0.51 476	1.20 395

MFMNet_re	14.09 545	9.67 551	20.31 537	10.40 554	7.62 546	21.38 543	17.49 574	21.36 554	31.95 550	23.70 548	29.22 537	18.87 523	27.41 564	14.27 513	11.16 498	2.85 545	1.51 539	0.41 530	0.28 455	4.88 546	7.10 557

MFN_U_SF_RVC	13.54 541	4.69 525	28.43 558	4.24 521	2.50 450	24.26 546	5.99 502	28.23 565	20.18 523	24.06 550	29.38 538	30.35 556	16.92 536	20.98 550	21.39 542	1.35 529	1.13 494	1.02 537	1.41 545	1.88 530	2.50 527

Consistency-Raft	9.58 513	5.11 527	13.00 500	5.61 538	8.92 554	4.03 347	5.07 493	19.73 540	24.90 540	11.32 487	29.86 539	13.36 479	6.16 433	8.00 347	13.47 520	0.67 514	0.34 324	1.81 546	4.36 565	12.23 561	3.62 542

GANet	6.86 469	1.78 430	5.98 373	3.05 472	1.12 324	10.12 476	9.38 539	13.41 469	8.67 394	11.46 488	29.87 540	13.94 482	8.25 479	12.06 490	6.33 428	0.40 499	0.06 228	0.16 505	0.33 477	0.18 330	0.59 277

FTStereo	4.61 419	0.54 138	2.86 114	0.98 204	0.40 166	2.57 189	8.51 535	5.70 182	3.76 163	10.85 473	29.92 541	5.53 332	7.43 464	7.73 334	1.63 234	0.17 451	0.00 1	0.05 472	0.00 1	0.04 118	3.62 542

EDNetEfficient	14.14 546	6.71 537	56.12 582	2.99 466	3.58 489	5.38 390	8.49 534	9.35 346	33.24 552	40.73 574	30.21 542	18.04 518	22.92 555	12.13 491	26.26 560	0.16 447	0.24 309	0.07 481	1.15 538	2.58 538	2.39 522

SPS-STEREO	15.83 549	7.38 540	14.92 516	11.63 558	11.77 563	25.30 549	7.12 522	25.20 561	17.06 506	32.24 562	30.34 543	31.63 558	22.59 552	25.67 561	21.97 544	7.71 558	4.50 576	3.35 553	1.56 549	6.97 556	7.72 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	27.96 573	35.32 580	91.41 598	21.04 569	8.86 553	49.25 584	47.41 592	36.98 574	37.84 567	21.00 540	30.83 544	25.41 545	34.95 573	46.51 586	51.54 591	3.04 546	3.33 568	1.48 543	1.05 536	5.85 551	6.05 554

PWCDC_ROB	8.50 501	4.40 521	9.57 479	6.16 544	4.54 522	10.46 481	1.03 369	15.30 500	28.16 545	10.88 474	30.88 545	6.96 376	11.31 512	14.57 515	10.40 489	3.10 547	0.02 168	0.00 1	0.00 1	1.55 523	0.63 293

aanetorigin	9.02 506	3.75 513	28.68 559	2.16 367	3.86 499	5.84 405	5.40 498	5.93 205	10.39 431	28.12 556	31.02 546	15.98 500	13.74 525	9.38 429	12.55 511	0.25 479	0.22 302	0.22 517	0.24 423	1.24 514	1.47 420

RAFT-RH_RVC	4.04 377	0.69 204	3.59 197	1.91 331	0.43 175	3.11 261	0.13 110	3.80 56	6.60 312	11.26 485	31.68 547	5.20 321	1.66 238	8.30 371	2.27 299	0.09 423	0.00 1	0.00 1	0.03 283	0.03 88	0.02 7

zh-sn7	11.83 536	8.57 546	35.78 568	2.64 442	2.36 442	11.60 495	8.25 532	14.25 488	19.40 517	17.10 529	32.57 548	14.39 488	18.76 539	24.15 559	24.76 558	0.04 364	0.14 279	0.00 1	0.01 246	0.62 483	1.33 411

FCDSN-DC	10.72 523	1.16 332	5.01 315	2.16 367	1.31 363	17.46 530	4.80 488	17.79 522	19.87 519	25.02 551	32.85 549	33.57 560	23.52 558	16.80 530	12.13 506	0.11 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.76 333
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LSM	14.85 547	7.41 541	36.29 570	7.76 549	43.77 590	11.24 493	12.14 554	16.73 515	23.72 535	23.73 549	32.92 550	18.89 524	13.31 522	16.60 529	12.37 508	0.26 482	0.86 413	0.11 490	0.43 501	1.24 514	17.26 585

RTS	19.64 564	10.42 555	87.01 593	5.88 539	6.82 541	41.73 575	16.69 567	16.80 516	41.90 573	23.44 545	32.96 551	13.79 480	21.49 549	38.85 577	30.84 570	0.46 505	0.70 381	0.00 1	0.09 329	1.13 511	1.70 453

RTSA	19.64 564	10.42 555	87.01 593	5.88 539	6.82 541	41.73 575	16.69 567	16.80 516	41.90 573	23.44 545	32.96 551	13.79 480	21.49 549	38.85 577	30.84 570	0.46 505	0.70 381	0.00 1	0.09 329	1.13 511	1.70 453

WCMA_ROB	10.20 519	1.99 447	9.33 473	3.01 467	2.46 447	15.78 522	7.67 529	12.75 444	15.41 494	25.08 553	33.42 553	27.06 550	19.86 543	13.87 511	12.47 510	1.28 528	0.38 333	0.18 511	0.20 399	0.28 409	1.54 426

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 553	7.98 544	24.37 548	6.82 546	2.93 465	39.68 574	16.11 564	25.46 562	34.93 559	34.13 565	34.20 554	29.20 554	24.94 560	23.01 555	19.39 539	2.79 544	2.87 562	1.18 541	1.53 548	6.78 555	3.31 535

SGM+DAISY	17.25 555	9.46 550	22.74 543	10.11 552	11.40 560	28.98 559	13.74 558	21.15 551	16.85 505	31.39 560	34.79 555	34.05 563	24.24 559	26.23 562	19.31 537	8.79 561	7.56 584	4.88 557	3.93 563	6.07 552	9.33 563

FC-DCNN	11.29 531	1.01 306	5.50 342	2.25 389	1.65 391	18.23 534	5.36 497	18.99 531	20.65 524	28.95 557	34.83 556	33.83 562	23.18 556	17.04 534	13.37 519	0.17 451	0.01 129	0.02 436	0.02 268	0.10 222	0.70 318

MeshStereo	11.94 537	1.88 433	5.24 325	2.11 364	1.44 376	20.09 540	4.95 491	21.74 556	16.75 504	33.10 563	35.07 557	39.28 570	22.72 554	19.45 542	13.59 521	0.19 459	0.06 228	0.02 436	0.00 1	0.46 466	0.65 298
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
FC-DCNN v2	11.44 532	0.98 297	5.39 336	2.28 399	1.65 391	18.84 536	5.41 499	19.66 538	20.80 525	29.20 558	35.39 558	34.37 564	23.46 557	17.13 535	13.18 518	0.17 451	0.01 129	0.02 436	0.01 246	0.08 184	0.69 314

z-mn7	11.06 530	5.25 528	22.57 542	2.37 414	1.74 398	19.71 538	5.54 500	14.08 484	35.39 563	10.07 453	36.03 559	15.76 498	10.23 502	22.26 553	18.95 536	0.04 364	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.45 463	0.68 313

PWCK	31.62 579	45.59 586	49.67 579	30.49 573	7.80 548	42.91 577	29.73 584	45.45 579	44.44 575	47.41 581	36.92 560	47.86 574	26.79 561	41.90 582	33.36 575	22.77 582	4.56 577	29.89 577	5.13 570	29.43 583	10.36 570

EDNetEfficientorigin	18.25 560	14.44 561	99.41 606	1.72 303	1.00 300	12.07 502	6.97 521	13.67 474	35.06 560	38.59 573	37.10 561	27.03 549	27.46 565	15.38 521	26.92 562	0.05 381	0.08 247	0.15 502	0.62 516	3.33 543	3.92 546

AnyNet_C01	16.99 552	12.34 560	60.47 584	4.88 534	3.11 473	31.77 561	16.79 569	18.60 529	17.96 512	18.62 531	38.50 562	24.03 541	19.00 540	30.59 567	35.18 578	0.29 487	0.56 351	0.45 532	0.48 505	2.70 539	3.40 536

coex-ft	20.15 566	20.03 565	87.93 595	1.81 316	1.77 400	18.77 535	13.73 557	13.28 466	41.87 572	60.24 591	39.04 563	28.27 552	30.39 566	12.57 499	28.66 568	0.20 462	0.23 306	0.04 465	0.30 466	1.52 522	2.34 521

zh-mn7	11.74 534	7.51 542	34.00 566	1.96 344	1.02 304	13.44 513	2.89 442	13.67 474	34.35 556	22.18 542	39.79 564	12.33 473	10.28 503	20.97 549	18.78 535	0.30 488	0.01 129	0.00 1	0.01 246	0.45 463	0.91 353

MSMD_ROB	9.73 514	1.43 387	5.42 338	1.81 316	0.42 174	16.83 526	4.30 479	14.29 489	15.34 492	23.06 543	40.17 565	25.63 547	22.62 553	13.37 506	8.85 464	0.48 510	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.13 279	0.47 241

JetBlue	29.99 576	17.24 562	55.64 581	16.24 564	21.08 577	62.07 594	33.14 585	40.60 576	35.73 564	34.59 568	40.67 566	57.18 583	43.54 582	51.46 591	52.18 592	2.72 543	4.58 578	2.86 549	3.53 560	10.57 559	14.11 579

LE_ROB	17.31 556	2.62 488	14.26 512	4.20 520	1.80 403	17.40 529	9.70 541	15.38 502	55.92 585	63.97 595	40.81 567	35.50 566	39.26 577	15.64 524	28.51 567	0.06 393	0.11 264	0.13 499	0.21 406	0.14 290	0.51 252

SGM-ForestM	18.61 561	3.38 504	10.14 485	3.44 495	2.24 438	34.17 567	15.39 561	29.44 569	33.93 553	38.55 572	41.08 568	53.64 580	36.76 574	34.82 572	27.16 563	1.25 527	1.81 546	0.74 534	1.01 535	0.61 482	2.61 528

ELAS_RVC	17.82 557	3.60 510	11.92 494	6.63 545	5.73 536	30.34 560	19.64 575	26.92 563	35.06 560	40.79 575	41.32 569	37.31 568	31.61 567	30.54 566	22.93 547	1.97 542	2.40 551	1.28 542	1.27 542	1.71 526	3.51 540
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	46.01 588	48.25 587	68.05 586	44.59 585	28.11 585	57.02 592	43.78 590	40.20 575	48.80 578	52.08 587	42.95 570	67.22 594	57.71 593	48.98 590	49.57 589	40.01 590	17.98 589	52.15 591	39.41 591	38.99 587	34.41 590

PVD	16.41 550	3.98 517	16.04 520	5.38 536	4.59 525	19.44 537	7.28 525	28.88 567	49.27 579	31.53 561	43.72 571	30.36 557	32.17 571	26.70 563	23.19 549	0.25 479	1.48 537	0.04 465	0.59 515	0.52 477	2.87 531

UNDER WATER	45.99 587	49.80 588	68.56 587	49.99 587	32.13 586	55.35 591	39.50 587	41.12 577	52.90 581	50.69 584	45.18 572	67.79 595	58.75 594	51.93 593	50.97 590	30.59 586	14.03 587	51.66 590	37.15 588	40.27 588	31.35 589

ELAS	17.99 558	3.49 506	11.19 492	6.14 543	5.79 537	34.89 568	17.28 573	28.75 566	30.47 549	40.80 576	45.79 573	39.04 569	32.05 570	27.63 564	24.30 556	1.88 540	2.41 553	1.09 538	1.48 546	1.83 529	3.48 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	17.22 554	8.76 548	16.47 524	7.52 548	8.42 552	13.75 516	11.07 545	24.24 560	26.67 543	31.00 559	46.49 574	34.88 565	27.06 563	22.72 554	23.61 552	6.83 557	4.32 575	6.32 560	10.37 576	4.39 545	9.57 566
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet-64	33.32 580	33.28 578	33.07 564	35.14 580	21.25 579	48.02 583	21.13 576	43.47 578	58.77 586	33.36 564	46.64 575	62.00 587	38.19 575	44.82 585	35.07 577	15.02 579	3.59 572	35.81 583	12.20 580	29.45 584	16.17 582

MonStereo1	26.12 571	23.67 567	28.83 561	25.65 572	21.14 578	27.92 556	7.71 530	30.33 570	39.72 570	34.88 569	47.54 576	50.64 575	34.90 572	29.59 565	27.89 565	13.50 574	1.31 522	26.73 575	6.07 573	28.49 582	15.85 581

WAO-6	35.59 582	37.89 583	17.67 528	37.86 581	24.46 582	37.85 571	21.49 577	49.01 585	67.96 595	44.22 579	48.08 577	53.02 578	53.39 589	33.67 569	36.83 580	26.05 585	7.83 585	43.19 588	21.76 587	30.18 585	19.37 588

tt	83.10 599	0.43 71	99.97 608	79.27 599	93.14 601	100.00 609	100.00 610	100.00 613	99.89 608	60.55 592	48.44 578	99.98 612	99.96 609	99.98 612	100.00 613	91.80 604	99.82 608	73.67 604	73.25 600	86.43 604	55.39 597

BEATNet-Init1	24.70 568	11.33 557	44.28 577	5.48 537	3.94 503	47.60 582	22.33 578	34.94 571	40.01 571	48.11 583	49.98 579	59.86 584	43.17 581	39.48 579	31.77 572	1.37 530	1.76 545	1.17 540	1.17 539	2.44 536	3.85 544

IMH-64-1	28.06 574	29.98 574	19.46 535	32.15 575	20.98 575	27.68 554	16.66 565	47.31 580	44.85 576	34.14 566	50.94 580	41.49 571	31.67 568	37.53 573	23.88 553	14.17 575	2.96 564	34.45 580	11.15 577	26.12 576	13.75 577

IMH-64	28.06 574	29.98 574	19.46 535	32.15 575	20.98 575	27.68 554	16.66 565	47.31 580	44.85 576	34.14 566	50.94 580	41.49 571	31.67 568	37.53 573	23.88 553	14.17 575	2.96 564	34.45 580	11.15 577	26.12 576	13.75 577

DPSimNet_ROB	54.45 591	65.73 596	47.00 578	54.49 589	46.37 591	55.34 590	56.47 593	56.18 594	59.04 587	64.57 596	51.76 582	64.01 591	54.49 590	47.54 587	67.21 596	63.21 597	27.86 594	58.04 594	51.28 595	46.61 589	51.87 596

MANE	20.98 567	3.23 501	8.81 458	5.96 541	6.96 544	33.07 565	13.20 556	35.43 572	38.86 569	44.72 580	52.41 583	53.20 579	41.84 580	34.74 571	27.45 564	1.87 539	2.27 549	1.54 544	10.18 575	0.69 492	3.11 532

TorneroNet	36.02 584	35.25 579	36.33 571	38.44 582	22.19 581	50.72 587	24.42 582	48.39 583	54.53 583	38.03 570	53.44 584	62.83 590	44.79 583	47.68 588	42.11 586	15.69 580	3.97 574	37.25 584	15.05 583	30.83 586	18.40 587

ktn	49.32 590	58.11 592	40.16 574	59.92 592	43.22 589	49.79 586	42.99 589	48.56 584	60.67 588	51.59 585	54.51 585	55.34 582	52.65 588	47.92 589	37.91 581	57.88 595	24.79 591	63.00 596	43.57 592	52.51 591	41.31 592

IMH	30.65 578	30.30 576	21.09 539	34.89 579	21.75 580	33.16 566	16.91 570	49.53 587	52.50 580	38.41 571	55.10 586	45.13 573	40.36 579	41.57 581	25.66 559	14.74 578	3.36 569	35.43 582	11.69 579	27.31 581	14.16 580

ACVNet_2	27.45 572	30.56 577	27.90 556	20.72 568	15.55 570	37.22 570	14.00 559	49.32 586	65.88 594	43.17 577	56.99 587	51.90 576	26.98 562	21.46 552	15.38 529	10.77 567	2.85 560	23.12 571	3.62 561	20.08 572	11.47 573

notaker	48.05 589	55.94 591	50.90 580	56.89 591	40.29 587	38.96 573	33.86 586	47.82 582	55.70 584	57.55 590	57.48 588	60.22 585	59.71 595	54.64 594	43.27 587	41.13 591	19.86 590	57.61 593	37.79 590	50.95 590	40.33 591

WAO-7	30.22 577	25.83 569	23.33 544	33.10 577	14.36 566	36.98 569	22.41 579	52.85 590	64.46 592	43.76 578	59.24 589	52.31 577	45.69 584	32.82 568	32.60 574	11.16 570	5.49 579	13.76 564	12.60 581	12.36 562	9.38 564

Dean	35.52 581	40.12 584	27.99 557	30.63 574	17.33 572	45.80 581	11.68 552	57.61 595	76.54 598	63.70 594	60.65 590	66.93 593	49.40 587	38.12 575	40.28 583	12.18 572	3.73 573	28.86 576	5.94 572	20.69 573	12.16 574

LVE	35.84 583	41.54 585	36.25 569	33.36 578	18.92 573	53.05 589	27.99 583	53.17 593	64.93 593	47.63 582	61.58 591	54.25 581	38.72 576	38.72 576	35.50 579	16.36 581	6.23 581	31.51 579	14.04 582	25.01 575	18.07 586

KSHMR	56.07 592	64.25 595	40.47 575	74.89 595	49.63 592	49.42 585	45.46 591	57.71 596	63.52 590	61.65 593	61.67 592	71.88 596	47.67 586	51.47 592	44.57 588	54.67 594	62.25 596	66.31 597	54.18 596	53.03 593	46.75 594

TCMNet-wrong-test	67.37 596	85.99 601	81.87 591	95.65 602	94.75 602	89.54 596	85.95 598	52.26 589	35.23 562	51.69 586	62.14 593	60.40 586	40.29 578	77.33 598	64.52 595	48.91 593	9.04 586	69.84 599	68.02 598	91.10 605	82.88 605

HanzoNet	57.16 593	60.12 593	60.00 583	55.77 590	42.11 588	51.98 588	41.93 588	52.07 588	61.47 589	65.98 597	65.90 594	72.11 597	70.14 596	71.11 597	61.13 594	64.31 598	34.72 595	62.27 595	50.86 594	52.83 592	46.33 593

WAO-8	38.93 585	36.84 581	23.97 546	43.96 583	24.48 583	45.73 579	22.62 580	53.10 591	75.66 596	53.86 588	66.14 595	62.39 588	55.11 591	43.01 583	40.67 584	22.98 583	7.22 582	37.53 585	19.49 585	27.04 580	16.83 583

Venus	38.93 585	36.84 581	23.97 546	43.96 583	24.48 583	45.73 579	22.62 580	53.10 591	75.66 596	53.86 588	66.17 596	62.39 588	55.11 591	43.01 583	40.67 584	22.98 583	7.22 582	37.53 585	19.49 585	27.02 579	16.83 583

JetRed	61.44 594	61.87 594	83.02 592	46.49 586	56.73 594	83.63 595	65.09 594	59.75 597	64.22 591	69.50 598	69.26 597	66.24 592	47.62 585	61.80 595	74.60 597	45.99 592	66.40 599	46.67 589	45.27 593	63.49 594	51.22 595

ASD4	76.04 597	81.96 600	69.18 589	68.53 593	80.95 598	96.29 599	99.16 605	77.84 599	93.51 603	77.76 599	85.79 598	78.58 598	76.90 598	78.02 599	82.88 598	58.77 596	62.96 597	55.01 592	62.53 597	68.78 595	65.30 598

MADNet++	82.81 598	81.73 599	74.64 590	87.71 601	82.67 599	93.35 597	70.27 595	86.39 603	82.88 599	93.51 604	86.62 599	86.40 600	81.37 599	88.21 601	88.63 599	86.59 603	84.23 603	72.14 600	68.69 599	78.88 603	81.36 603

LRCNet_RVC	66.47 595	66.44 597	69.02 588	71.60 594	54.27 593	32.21 564	2.93 446	63.19 598	21.83 531	82.02 600	90.16 600	83.59 599	72.13 597	69.45 596	53.25 593	95.47 605	64.21 598	95.15 605	95.27 605	72.59 596	74.60 599

xxxxx1	85.58 600	90.37 602	96.61 601	76.69 596	80.77 595	97.50 602	96.92 602	85.57 600	88.66 600	88.63 601	91.64 601	94.27 602	93.09 600	90.03 602	91.91 600	70.77 599	70.62 600	73.61 601	81.26 602	72.90 597	79.86 600

tt_ll	85.58 600	90.37 602	96.61 601	76.69 596	80.77 595	97.50 602	96.92 602	85.57 600	88.66 600	88.63 601	91.64 601	94.27 602	93.09 600	90.03 602	91.91 600	70.77 599	70.62 600	73.61 601	81.26 602	72.90 597	79.86 600

ff	85.58 600	90.37 602	96.61 601	76.69 596	80.77 595	97.50 602	96.92 602	85.57 600	88.66 600	88.63 601	91.64 601	94.27 602	93.09 600	90.03 602	91.91 600	70.77 599	70.62 600	73.61 601	81.26 602	72.90 597	79.86 600

PML	97.69 604	100.00 611	96.50 600	97.85 607	97.35 606	99.77 607	99.36 606	96.92 604	96.34 604	100.00 612	96.52 604	97.41 606	99.61 606	100.00 613	95.46 603	99.99 611	97.44 605	100.00 609	96.08 606	99.13 607	88.02 606

ccccc	99.31 608	96.47 605	100.00 612	100.00 613	100.00 610	97.29 601	99.42 607	99.52 609	97.83 606	99.28 609	97.64 605	99.32 608	99.84 607	99.92 608	99.98 609	100.00 613	100.00 611	99.95 608	99.77 609	100.00 612	100.00 615

MEDIAN_ROB	98.44 605	99.70 606	99.34 605	97.13 603	97.06 603	96.94 600	95.91 601	97.71 606	97.33 605	98.78 608	98.91 606	99.19 607	98.13 604	96.94 605	96.99 605	99.97 609	99.18 606	100.00 609	99.99 610	99.70 608	99.83 608

USTest	87.45 603	75.67 598	64.78 585	81.43 600	83.22 600	99.90 608	99.97 608	99.47 608	99.59 607	98.27 605	99.02 607	90.91 601	98.36 605	83.71 600	98.28 606	79.81 602	95.66 604	69.62 598	73.61 601	75.15 600	82.65 604

Anonymous_1	99.01 607	99.91 607	99.85 607	97.31 604	99.09 607	100.00 609	100.00 610	99.59 610	99.96 609	99.29 610	99.86 608	99.55 609	99.99 610	99.30 607	99.76 607	95.67 606	99.58 607	97.24 606	98.56 607	97.36 606	98.34 607

HaxPig	98.85 606	99.94 608	95.36 599	99.99 610	99.98 608	94.12 598	94.52 599	99.12 607	99.96 609	99.96 611	99.99 609	99.98 612	99.89 608	98.16 606	96.14 604	99.98 610	99.99 610	100.00 609	99.99 610	99.99 611	99.95 611

RAFT-FEzeroshot	100.00 615	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 610	100.00 609	100.00 610	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	100.00 613	100.00 613	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	100.00 615

RAFT-FE	100.00 615	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 610	100.00 609	100.00 610	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	100.00 613	100.00 613	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	100.00 615

FlowAnything	100.00 615	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 610	100.00 609	100.00 610	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	100.00 613	100.00 613	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	100.00 615

Selective-RAFT-Error	100.00 615	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 610	100.00 609	100.00 610	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	100.00 613	100.00 613	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	100.00 615

CasAABBNet	100.00 615	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 610	100.00 609	100.00 610	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	100.00 613	100.00 613	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	100.00 615

test_example2	99.38 609	99.98 610	99.99 609	100.00 613	99.98 608	99.73 606	99.99 609	96.99 605	100.00 611	100.00 612	100.00 610	96.49 605	96.74 603	99.97 609	99.96 608	100.00 613	99.97 609	98.68 607	99.11 608	100.00 612	100.00 615

LSM0	100.00 615	100.00 611	100.00 612	100.00 613	100.00 610	100.00 609	100.00 610	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	100.00 613	100.00 613	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	99.99 612

DPSMNet_ROB	99.90 611	100.00 611	99.99 609	99.99 610	100.00 610	100.00 609	100.00 610	99.98 611	100.00 611	98.37 606	100.00 610	99.81 610	100.00 611	99.97 609	99.99 610	100.00 613	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	99.99 612

DGTPSM_ROB	99.90 611	100.00 611	99.99 609	99.99 610	100.00 610	100.00 609	100.00 610	99.98 611	100.00 611	98.37 606	100.00 610	99.81 610	100.00 611	99.97 609	99.99 610	99.99 611	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	99.99 612

DPSM_ROB	99.94 613	100.00 611	100.00 612	99.74 608	100.00 610	100.00 609	100.00 610	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	100.00 613	99.08 607	100.00 611	100.00 609	100.00 612	99.98 609	99.94 609

DPSM	99.94 613	100.00 611	100.00 612	99.74 608	100.00 610	100.00 609	100.00 610	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	100.00 613	99.08 607	100.00 611	100.00 609	100.00 612	99.98 609	99.94 609

AVERAGE_ROB	99.63 610	99.96 609	98.88 604	100.00 613	100.00 610	98.16 605	95.64 600	100.00 613	100.00 611	100.00 612	100.00 610	100.00 614	100.00 611	100.00 613	99.99 610	100.00 613	100.00 611	100.00 609	100.00 612	100.00 612	100.00 615

FADE		18.79 564		10.51 555	10.00 558			36.24 573	53.07 582	20.35 537		26.62 548		40.25 580		31.16 587	14.37 588	38.03 587	37.28 589	5.44 550	5.60 551

Low-res two-view benchmark