Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 579	0.48 83	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 4	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 89	1.27 286	0.22 1	0.21 282	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 586	0.11 2

252Zero-FE	0.27 8	0.22 60	0.40 28	0.41 59	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 31	0.46 73	0.31 24	0.33 28	0.22 2	0.25 17	0.40 8	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

monsters	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.36 273	0.34 23	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 108	0.40 44	0.22 2	0.23 12	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

MonStereo	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

3w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.52 115	0.40 49	0.21 12	0.53 153	0.54 351	0.65 54	0.46 73	0.44 90	0.48 78	0.23 4	0.45 139	0.46 20	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

MonSter	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.29 20	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

DEFOM-Stereo	0.33 49	0.20 18	0.40 28	0.42 67	0.28 127	0.80 332	0.23 37	0.48 7	0.37 43	0.37 54	0.31 25	0.23 4	0.24 14	1.20 269	0.27 34	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.14 77

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 78	0.43 49	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 228	0.54 16	0.35 39	0.47 108	0.43 58	0.24 10	0.30 43	0.66 101	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 41	0.24 99	0.45 67	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 296	0.69 68	0.42 57	0.43 86	0.50 89	0.24 10	0.45 139	0.47 27	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 54	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 60	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 10	0.22 10	1.24 279	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 21	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 73	0.25 16	0.24 14	0.49 33	0.31 83	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

3.75w	0.32 41	0.23 78	0.44 54	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 151	0.59 31	0.32 27	0.41 73	0.47 73	0.25 16	0.34 72	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

1w_stereo	0.34 53	0.20 18	0.42 43	0.43 76	0.26 77	0.47 90	0.54 351	0.59 31	0.50 88	0.41 73	0.66 140	0.25 16	0.44 135	0.62 85	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

AdaDepth	0.30 25	0.22 60	0.49 90	0.44 101	0.27 102	0.44 73	0.24 44	0.52 11	0.30 19	0.31 24	0.37 37	0.26 19	0.32 57	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

qwe	0.32 41	0.21 37	0.40 28	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 122	0.48 78	0.26 19	0.27 27	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 51	0.12 14

monsterstereo	0.34 53	0.20 18	0.44 54	0.45 115	0.35 262	0.27 10	0.29 78	0.53 12	0.51 97	0.44 90	0.61 126	0.26 19	0.25 17	1.19 267	0.27 34	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.10 1

IGEV	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.37 15	0.31 197	0.45 77	0.21 19	0.59 31	0.40 50	0.31 24	0.43 58	0.26 19	0.21 4	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

asda	0.30 25	0.24 99	0.42 43	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 127	0.58 29	0.37 43	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.52 41	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

2.25w	0.32 41	0.24 99	0.48 83	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 49	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.58 121	0.27 25	0.32 57	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 77

4.25_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5_new	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.32 27	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4w-stereo	0.30 25	0.24 99	0.44 54	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 62	0.27 25	0.36 89	0.59 66	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

SGD-Stereo	0.32 41	0.20 18	0.40 28	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 80	0.34 29	0.27 25	0.35 80	1.15 255	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 108	0.13 44

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 49	0.49 9	0.29 15	0.36 47	0.47 73	0.28 34	0.32 57	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

asd	0.30 25	0.21 37	0.41 34	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 88	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 42	0.28 34	0.33 62	0.62 85	0.27 34	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

3.5w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.45 67	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 135	0.66 60	0.36 40	0.43 86	0.44 62	0.29 36	0.34 72	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.13 44

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 23	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 36	0.29 35	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.14 28	0.13 44

LG-Stereo	0.34 53	0.25 127	0.78 312	0.47 140	0.26 77	0.37 33	0.30 88	0.71 77	0.52 104	0.36 47	0.57 118	0.29 36	0.21 4	0.50 36	0.36 144	0.13 22	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.12 14

GREAT-IGEV	0.32 41	0.20 18	0.42 43	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 73	0.56 23	0.58 120	0.28 10	0.50 89	0.29 36	0.29 35	0.84 161	0.27 34	0.14 37	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

U	9.45 611	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 634	61.27 639	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 637	8.88 621	0.17 108	0.13 44

GASTEREO	0.40 92	0.25 127	0.51 106	0.48 168	0.25 67	0.65 240	0.36 151	0.81 116	0.49 83	0.51 138	0.82 191	0.30 41	0.66 277	0.62 85	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.14 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 92	0.67 518	0.42 43	0.64 417	0.29 147	0.48 97	0.25 49	0.85 131	0.44 64	0.38 62	0.36 34	0.30 41	0.70 287	1.15 255	0.29 51	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 143	0.12 14

FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 4	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 26	0.39 3	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 41	0.33 62	0.34 3	0.26 23	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 12	0.29 15	0.30 21	0.28 16	0.31 44	0.29 35	0.47 27	0.25 12	0.15 48	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

Replicate-Monster	0.41 100	0.26 153	2.03 541	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 80	0.27 15	0.31 44	0.30 43	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 412

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 37	0.43 49	0.41 59	0.39 316	0.15 1	0.19 7	0.44 5	0.36 40	0.26 5	0.25 7	0.31 44	0.41 111	1.43 333	0.30 62	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	1.16 572	1.70 590

GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 49	0.43 76	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.17 108	0.14 77

GSStereo	0.33 49	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

GS-Stereo							0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

gasm-f	0.34 53	0.22 60	0.42 43	0.43 76	0.31 197	0.39 40	0.44 261	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.64 135	0.32 47	0.46 146	0.55 54	0.28 47	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.14 77

MSCF	0.38 78	0.25 127	0.52 115	0.47 140	0.25 67	0.62 216	0.37 173	0.81 116	0.47 77	0.50 131	0.71 159	0.32 47	0.65 274	0.54 47	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.17 108	0.14 77

3.25w_new	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 28	0.46 126	0.30 171	0.33 22	0.22 26	0.75 88	0.45 66	0.32 30	0.41 47	0.32 47	0.48 170	0.38 4	0.27 34	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 13	0.18 2	0.36 4	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 27	0.57 118	0.28 10	0.32 27	0.33 55	0.29 35	0.54 47	0.30 62	0.14 37	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 11	0.38 15	0.40 49	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 31	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 27	0.90 182	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 11	0.38 15	0.41 59	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 60	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 31	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

WQFJA1++	1.55 523	0.22 60	0.45 67	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 45	0.28 12	0.38 62	0.39 42	0.34 59	0.39 103	0.64 89	0.27 34	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.12 51	25.04 626	0.14 77

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 4	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 6	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 59	0.20 2	0.77 133	0.23 2	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 309	3.18 610	2.55 562	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 90	0.44 62	0.34 59	0.28 31	0.56 57	0.29 51	1.35 583	0.10 9	0.22 271	0.19 245	0.46 506	1.31 583

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 2	0.42 43	0.40 49	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 42	0.29 15	0.35 42	0.21 2	0.35 62	0.21 4	0.60 78	0.25 12	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

CES	0.48 152	0.20 18	0.37 7	0.39 39	1.39 579	0.55 170	0.35 135	0.98 187	0.66 159	0.44 90	0.66 140	0.35 62	0.27 27	0.56 57	0.33 106	0.15 48	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.19 187	1.46 585

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 65	0.23 78	0.54 130	0.50 200	0.28 127	0.36 31	0.22 26	1.02 200	0.39 46	0.42 80	0.64 135	0.36 64	0.51 192	0.39 6	0.29 51	0.18 160	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.18 208

UniTT-Stereo	0.36 65	0.23 78	0.59 170	0.48 168	0.36 273	0.40 43	0.32 105	0.53 12	0.49 83	0.54 146	0.55 112	0.36 64	0.31 50	0.58 65	0.51 280	0.20 248	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.15 115

CAS	0.63 263	0.18 2	0.37 7	2.27 589	0.84 533	0.57 183	0.54 351	0.79 103	0.62 133	0.48 116	0.70 156	0.36 64	0.26 24	0.45 17	0.35 133	2.24 589	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 51	1.06 578

BStereo	0.38 78	0.25 127	1.42 491	0.42 67	0.28 127	0.55 170	0.39 195	0.55 19	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

Wave_Phase_stereo	0.45 131	0.25 127	1.42 491	0.42 67	0.28 127	1.78 521	0.39 195	0.72 78	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

VIP-Stereo	0.35 63	0.22 60	0.49 90	0.40 49	0.43 351	0.82 343	0.22 26	0.59 31	0.45 66	0.31 24	0.53 102	0.37 69	0.31 50	0.83 156	0.27 34	0.17 117	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.12 14

DDF-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.47 79	0.48 168	0.42 340	0.31 18	0.24 44	0.53 12	0.33 29	0.33 35	0.40 44	0.37 69	0.48 170	0.91 183	0.32 89	0.23 338	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 558	0.16 150

zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 556	0.16 150

dual_stereo	0.27 8	0.19 11	0.35 2	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 26	0.48 7	0.31 22	0.32 30	0.26 11	0.37 69	0.24 14	0.83 156	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

MonSter++	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 9	0.31 22	0.29 16	0.26 11	0.40 80	0.26 24	0.45 17	0.27 34	0.13 22	0.12 63	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

111111	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.45 115	0.42 340	0.37 33	0.22 26	0.95 174	0.38 45	0.31 24	0.31 25	0.40 80	0.27 27	0.96 199	0.26 23	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.13 44

SMoEStereo_RVC	0.39 83	0.25 127	0.50 99	0.45 115	0.30 171	0.61 207	0.36 151	0.72 78	0.45 66	0.46 103	0.43 58	0.42 82	0.35 80	1.39 324	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MoCha-V2	0.40 92	0.20 18	0.49 90	0.50 200	0.21 12	0.44 73	0.33 115	0.93 162	0.53 110	0.53 142	0.53 102	0.42 82	0.58 240	1.09 240	0.27 34	0.14 37	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.17 108	0.15 115

plain	0.46 139	0.27 184	1.01 405	0.50 200	0.40 327	0.35 26	0.37 173	0.87 134	0.56 116	0.43 86	0.76 173	0.42 82	0.40 108	1.13 252	0.45 235	0.21 282	0.15 251	0.24 329	0.19 245	0.24 335	0.16 150

MyStereo07	0.48 152	0.29 246	0.50 99	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.05 219	0.51 97	0.48 116	0.53 102	0.43 85	0.55 216	1.30 293	0.34 123	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

IGEV-RUCA	0.37 72	0.23 78	0.48 83	0.49 188	0.36 273	0.60 201	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 86	0.44 87	0.31 50	0.85 166	0.30 62	0.24 355	0.13 135	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 249

mms	0.40 92	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.32 219	0.43 66	0.46 288	0.70 73	0.46 73	0.35 42	0.58 121	0.44 87	0.30 43	1.36 313	0.33 106	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.19 187	0.15 115

ff7	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

ffff	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

11t	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

LoS_RVC	0.42 104	0.26 153	0.40 28	0.44 101	0.82 531	0.51 140	0.44 261	0.64 50	0.41 54	0.44 90	0.78 178	0.44 87	0.47 156	0.56 57	0.36 144	0.13 22	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 566

ccc-4	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

test_xeample3	0.42 104	0.28 210	0.69 231	0.43 76	0.33 240	0.56 178	0.38 180	0.79 103	0.45 66	0.53 142	0.46 71	0.44 87	0.44 135	1.38 319	0.31 83	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.17 108	0.16 150

FlowAnything_test	0.39 83	0.26 153	0.61 178	0.59 361	0.33 240	0.62 216	0.36 151	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.36 34	0.45 95	0.37 94	0.53 44	0.48 261	0.24 355	0.18 344	0.28 418	0.33 499	0.21 270	0.19 249

castereo	0.41 100	0.22 60	0.46 76	0.44 101	0.30 171	0.61 207	0.56 377	0.97 183	0.80 207	0.38 62	0.69 152	0.45 95	0.69 282	0.51 38	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.12 14

RAStereo	0.34 53	0.21 37	0.66 209	0.47 140	0.27 102	0.26 5	0.29 78	0.69 68	0.63 136	0.32 30	0.42 49	0.45 95	0.31 50	0.45 17	0.34 123	0.17 117	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.13 44

XX-TBD	0.46 139	0.70 526	0.35 2	0.79 510	0.25 67	0.58 186	0.26 60	0.69 68	1.27 434	0.76 191	1.00 237	0.45 95	0.33 62	0.47 27	0.37 156	0.19 207	0.15 251	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

AIO_test	0.35 63	0.22 60	0.44 54	0.43 76	0.27 102	0.57 183	0.44 261	0.79 103	0.41 54	0.32 30	0.47 73	0.46 99	0.30 43	0.69 106	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 51	0.12 14

GIP-stereo	0.34 53	0.23 78	0.45 67	0.50 200	0.36 273	0.38 36	0.23 37	0.78 98	0.52 104	0.34 38	0.51 93	0.46 99	0.38 101	0.51 38	0.27 34	0.20 248	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.16 76	0.14 77

ours_stereo	0.39 83	0.28 210	0.51 106	0.46 126	0.30 171	0.40 43	0.44 261	0.73 81	0.56 116	0.35 42	0.56 115	0.46 99	0.33 62	1.11 246	0.32 89	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.15 132	0.19 187	0.14 77

IGEV++	0.40 92	0.22 60	0.51 106	0.52 253	0.29 147	0.45 77	0.25 49	1.65 400	0.46 73	0.37 54	0.57 118	0.46 99	0.45 139	0.50 36	0.38 167	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

AEACV	0.37 72	0.24 99	0.52 115	0.47 140	0.51 410	0.37 33	0.38 180	0.65 54	0.53 110	0.42 80	0.56 115	0.46 99	0.60 244	0.53 44	0.30 62	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.14 77

sAnonymous2	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 558	0.56 536

CroCo_RVC	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 558	0.56 536

NLSM1	0.49 160	0.25 127	0.55 141	0.48 168	1.08 558	0.83 349	0.31 95	0.83 126	0.66 159	0.51 138	0.76 173	0.47 106	0.48 170	0.98 208	0.55 304	0.18 160	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.15 115

depthmonostereo	0.41 100	0.23 78	0.53 122	0.47 140	0.23 30	0.61 207	0.35 135	1.00 193	0.76 194	0.48 116	0.65 139	0.47 106	0.49 180	0.67 104	0.37 156	0.16 71	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.15 115

S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 575	0.18 143	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

DilatedVolume-Stereo	0.43 110	0.21 37	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 282	0.29 78	0.80 111	0.51 97	0.77 196	0.73 165	0.48 112	0.40 108	1.13 252	0.39 178	0.15 48	0.14 190	0.15 32	0.14 113	0.16 76	0.14 77

ACVNet-DCA	0.56 222	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

1test111	0.54 197	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	0.88 175	0.59 318	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

cc1	0.64 275	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 584	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.19 187	0.19 249

IGEVStereo-DCA	0.46 139	0.28 210	0.56 147	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.18 208

rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 267	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 214	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

AIO_rvc	0.36 65	0.23 78	0.49 90	0.43 76	0.27 102	0.59 193	0.38 180	0.94 169	0.45 66	0.33 35	0.46 71	0.49 121	0.22 10	0.84 161	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.13 44

tt45	0.45 131	0.23 78	0.46 76	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 105	0.78 98	0.41 54	0.51 138	0.44 62	0.49 121	0.37 94	2.14 438	0.34 123	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.18 208

Pointernet	0.37 72	0.20 18	0.57 157	0.43 76	0.28 127	0.51 140	0.27 67	0.93 162	0.61 131	0.47 108	0.63 132	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 106	0.17 117	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

tt1	0.62 256	0.32 317	0.51 106	0.54 287	0.26 77	1.16 439	0.48 308	0.95 174	2.47 571	0.57 151	0.77 176	0.49 121	0.81 333	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.15 132	0.19 187	0.20 282

sCroCo_RVC	0.49 160	0.40 420	1.02 412	0.65 431	0.60 461	0.52 144	0.40 208	0.83 126	0.61 131	0.44 90	0.74 169	0.49 121	0.50 186	0.63 88	0.48 261	0.26 405	0.27 471	0.23 309	0.22 353	0.29 404	0.25 366

HUF	0.36 65	0.23 78	0.52 115	0.40 49	0.22 24	0.54 161	0.47 296	0.82 121	0.43 59	0.36 47	0.43 58	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 51	0.17 117	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.14 77

999	0.48 152	0.22 60	0.49 90	0.48 168	0.34 258	0.75 296	0.31 95	0.85 131	0.55 114	0.37 54	0.48 78	0.50 127	0.36 89	2.45 465	0.39 178	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.16 76	0.19 249

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

NLMM1	0.56 222	0.27 184	0.60 174	0.47 140	0.74 504	0.68 260	0.43 247	1.83 459	1.04 299	0.59 161	0.62 129	0.51 131	0.47 156	1.33 302	0.57 311	0.18 160	0.21 406	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.15 115

AIO-test2	0.57 230	0.28 210	0.63 187	0.61 387	0.58 450	0.79 322	0.51 326	1.18 270	1.40 495	0.63 169	1.15 318	0.51 131	0.43 125	1.09 240	0.35 133	0.21 282	0.17 321	0.26 387	0.30 474	0.20 226	0.19 249

castereo++	0.38 78	0.23 78	0.41 34	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 133	0.58 120	0.32 30	0.44 62	0.51 131	0.39 103	0.93 192	0.24 5	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.14 77

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 237	0.50 200	0.52 422	0.35 26	0.26 60	0.91 150	0.59 129	0.45 98	0.71 159	0.51 131	0.51 192	1.11 246	0.45 235	0.20 248	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.24 335	0.18 208

GLC_STEREO	0.39 83	0.25 127	0.41 34	0.54 287	0.23 30	0.48 97	0.30 88	0.73 81	0.58 120	0.52 141	0.73 165	0.51 131	0.31 50	0.64 89	0.42 208	0.17 117	0.20 382	0.23 309	0.19 245	0.21 270	0.17 182

TANstereo	0.44 123	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.65 240	0.26 60	0.79 103	0.83 216	0.93 237	0.98 231	0.51 131	0.46 146	0.54 47	0.35 133	0.18 160	0.24 448	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.26 390

GMStereo	0.55 213	0.45 445	0.94 379	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
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
Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

AIO-Stereo	0.37 72	0.25 127	0.51 106	0.47 140	0.23 30	0.45 77	0.39 195	1.07 234	0.52 104	0.41 73	0.48 78	0.52 139	0.25 17	0.72 118	0.30 62	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

test_for_model	1.30 497	3.71 613	0.58 163	3.22 604	2.84 604	0.59 193	0.33 115	1.40 329	0.83 216	1.42 468	0.61 126	0.52 139	0.37 94	0.51 38	0.33 106	2.46 592	0.15 251	0.16 65	0.11 10	4.39 614	1.50 586

MGS-Stereo	0.42 104	0.26 153	0.58 163	0.44 101	0.28 127	0.50 123	0.34 127	0.57 27	0.83 216	0.46 103	1.31 379	0.52 139	0.33 62	0.65 99	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

Selective-IGEV	0.39 83	0.24 99	0.50 99	0.44 101	0.25 67	0.46 83	0.33 115	1.25 299	0.40 50	0.35 42	0.45 67	0.52 139	0.30 43	1.07 235	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

IPLG	0.69 305	0.27 184	0.97 391	0.51 232	0.43 351	0.79 322	0.33 115	1.21 283	1.06 308	1.30 413	1.10 288	0.52 139	0.55 216	3.16 497	0.63 337	0.16 71	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

WQFJA1	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.11 251	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.71 114	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

WQFJX1	0.57 230	0.26 153	0.54 130	0.48 168	0.72 496	0.68 260	0.47 296	2.46 571	0.71 176	0.54 146	0.50 89	0.53 145	0.51 192	1.36 313	0.60 326	0.18 160	0.20 382	0.20 201	0.16 174	0.20 226	0.20 282

NLMM	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.12 254	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.72 118	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 364	0.73 267	0.51 232	0.41 335	0.50 123	0.40 208	0.81 116	0.57 118	0.58 153	0.56 115	0.53 145	0.43 125	0.66 101	0.40 186	0.26 405	0.21 406	0.22 271	0.20 279	0.26 360	0.18 208

trnet	0.39 83	0.21 37	0.37 7	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 78	0.78 98	1.12 340	0.59 161	0.71 159	0.53 145	0.42 117	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.13 44

DA	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GGEV	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 130	0.42 67	0.23 30	0.80 332	0.42 228	0.80 111	0.80 207	0.61 165	0.62 129	0.54 150	0.43 125	1.70 388	0.58 315	0.15 48	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

SCV_C0	0.43 110	0.26 153	0.65 201	0.43 76	0.29 147	0.47 90	0.31 95	1.34 314	0.73 182	0.38 62	0.49 86	0.54 150	0.29 35	1.24 279	0.30 62	0.17 117	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.20 226	0.15 115

WQFJX	0.51 168	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.87 542	0.75 296	0.39 195	1.29 306	0.77 198	0.53 142	0.52 96	0.55 155	0.55 216	0.95 198	0.60 326	0.17 117	0.19 362	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.18 208

water-stereo	0.39 83	0.20 18	0.48 83	0.44 101	0.27 102	0.50 123	0.26 60	0.92 153	0.51 97	0.53 142	0.78 178	0.55 155	0.49 180	0.42 11	0.42 208	0.16 71	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

SCV	0.46 139	0.26 153	0.55 141	0.47 140	0.25 67	0.39 40	0.38 180	1.98 501	0.60 130	0.35 42	0.48 78	0.55 155	0.36 89	1.28 288	0.32 89	0.24 355	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.14 77

fffy	0.42 104	0.27 184	0.57 157	0.46 126	0.29 147	0.48 97	0.35 135	0.91 150	0.55 114	0.40 72	0.58 121	0.55 155	0.41 111	1.26 283	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.14 77

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 340	0.81 321	0.56 325	0.36 273	0.50 123	0.44 261	0.68 67	0.95 255	0.49 122	0.57 118	0.55 155	0.49 180	0.88 175	0.46 249	0.25 382	0.25 457	0.24 329	0.20 279	0.24 335	0.17 182

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 317	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

whm_eth	0.44 123	0.32 317	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 153	0.64 194	0.50 200	0.29 147	0.53 153	0.33 115	1.05 219	0.77 198	0.84 217	1.00 237	0.55 155	0.37 94	0.81 151	0.40 186	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.19 187	0.15 115

PMTNet	0.46 139	0.21 37	0.38 15	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 67	0.74 85	1.04 299	0.64 171	0.70 156	0.55 155	0.47 156	0.86 170	0.35 133	1.00 572	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.15 51	0.13 44

FSD	0.54 197	0.52 473	0.65 201	0.62 398	0.50 397	0.54 161	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 96	0.56 164	0.52 198	0.57 62	0.55 304	0.51 541	0.47 560	0.50 537	0.49 546	0.50 516	0.49 520

MC-Stereo	0.43 110	0.23 78	0.48 83	0.51 232	0.28 127	0.39 40	0.32 105	0.88 142	0.68 165	0.60 164	0.84 194	0.56 164	0.61 253	1.03 222	0.31 83	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.13 44

DCANet-4	0.54 197	0.26 153	1.07 430	0.42 67	0.24 46	0.48 97	0.36 151	0.99 189	1.30 449	1.10 297	1.02 251	0.56 164	0.75 301	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 384	0.87 348	0.67 450	0.42 340	0.40 43	0.59 401	0.81 116	0.74 184	0.46 103	0.55 112	0.57 167	0.49 180	0.65 99	0.50 275	0.25 382	0.17 321	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.17 182

fff	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

csc	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

cscssc	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 210	0.69 231	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 555	0.64 141	0.71 183	3.18 567	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

xyz-stereo-finetune2	0.58 237	0.27 184	0.57 157	0.40 49	0.24 46	1.09 425	0.32 105	0.79 103	0.53 110	0.65 173	1.07 272	0.58 172	0.80 329	2.47 470	0.80 397	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.16 76	0.17 182

WCG-NET	0.42 104	0.21 37	0.54 130	0.40 49	0.25 67	0.47 90	0.32 105	0.73 81	1.15 367	0.76 191	0.73 165	0.58 172	0.45 139	0.60 78	0.34 123	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.13 44

MaDis-Stereo	0.36 65	0.25 127	0.58 163	0.44 101	0.34 258	0.30 15	0.30 88	0.72 78	0.50 88	0.37 54	0.36 34	0.58 172	0.49 180	0.52 41	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.14 77

GCAP-Stereo	0.40 92	0.28 210	0.68 218	0.47 140	0.25 67	0.53 153	0.32 105	0.82 121	0.58 120	0.65 173	0.69 152	0.58 172	0.42 117	0.47 27	0.29 51	0.17 117	0.14 190	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.14 77

ADStereo(finetuned)	0.57 230	0.24 99	1.06 425	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.35 135	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	1.20 479	0.84 161	0.51 280	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

dd	0.59 243	0.48 456	0.97 391	0.55 311	0.32 219	0.64 224	0.47 296	1.02 200	1.34 464	0.78 199	0.86 197	0.58 172	0.54 209	1.01 218	0.86 414	0.28 435	0.18 344	0.26 387	0.19 245	0.32 432	0.24 354

DCANet	0.54 197	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.36 151	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	0.92 384	0.81 151	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

DLNR-FE	23.17 624	48.55 641	42.94 628	176.85 643	78.48 636	0.35 26	0.21 19	23.51 626	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 624	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

DLNR_Zeroshot_test	23.17 624	48.52 640	43.29 629	176.68 642	78.69 637	0.35 26	0.21 19	23.41 625	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 622	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

RSM++	0.38 78	0.24 99	0.51 106	0.47 140	0.26 77	0.50 123	0.41 224	0.79 103	0.45 66	0.37 54	0.45 67	0.60 181	0.35 80	1.02 221	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.18 143	0.13 44

raft_robust	0.68 303	0.30 266	0.64 194	0.52 253	0.26 77	0.54 161	0.35 135	1.33 309	1.24 420	1.16 339	1.07 272	0.60 181	0.54 209	3.58 509	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.16 150

RAFT+CT+SA	0.58 237	0.29 246	0.60 174	0.66 438	0.37 290	0.42 57	0.55 369	1.27 301	1.03 294	0.70 181	1.22 343	0.60 181	0.70 287	1.64 375	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.22 353	0.21 270	0.18 208

MIPNet	0.56 222	0.28 210	0.94 379	0.49 188	0.33 240	0.66 249	0.38 180	1.35 317	1.08 319	1.06 279	0.92 211	0.60 181	0.79 323	0.73 123	0.52 287	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 99	0.54 130	0.54 287	0.74 504	0.49 109	0.53 345	1.09 242	1.05 304	0.62 168	0.95 218	0.61 185	0.42 117	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 321	0.20 201	0.16 174	0.18 143	0.18 208

HART	0.45 131	0.22 60	0.54 130	0.50 200	0.26 77	0.41 49	0.29 78	1.03 205	0.50 88	0.58 153	1.45 430	0.61 185	0.35 80	1.08 239	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.14 113	0.19 187	0.14 77

AIO-test1	0.56 222	0.25 127	0.55 141	0.64 417	0.78 519	0.80 332	0.36 151	1.18 270	1.34 464	0.57 151	0.88 203	0.61 185	0.50 186	1.12 250	0.35 133	0.17 117	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.18 143	0.23 340

FACV-RUCA	0.63 263	0.34 364	0.82 324	0.62 398	0.65 476	0.81 341	0.41 224	1.44 340	1.07 313	0.86 224	1.14 310	0.61 185	0.69 282	0.80 145	0.53 294	0.28 435	0.19 362	0.47 532	0.21 324	0.35 448	0.25 366

testlalala	0.45 131	0.28 210	0.59 170	0.42 67	0.39 316	0.71 279	0.39 195	1.08 240	0.45 66	1.24 383	0.80 189	0.61 185	0.36 89	0.54 47	0.33 106	0.20 248	0.13 135	0.18 133	0.12 51	0.15 51	0.15 115

tg	0.52 170	0.24 99	0.61 178	0.49 188	0.30 171	0.90 368	0.29 78	1.07 234	0.83 216	0.83 214	1.02 251	0.62 190	0.43 125	1.35 308	0.41 197	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.17 108	0.15 115

IPLGR_C	0.62 256	0.33 340	0.99 395	0.58 348	0.49 390	0.76 303	0.48 308	1.10 245	0.96 260	1.40 460	1.56 462	0.62 190	0.48 170	0.80 145	0.71 364	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

ACRE	0.61 252	0.33 340	1.01 405	0.58 348	0.49 390	0.75 296	0.47 296	1.06 232	0.95 255	1.37 447	1.55 458	0.62 190	0.46 146	0.83 156	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.21 302

RCA-Stereo	0.50 166	0.23 78	0.58 163	0.48 168	0.33 240	0.55 170	0.45 281	0.97 183	1.38 485	0.68 178	1.05 266	0.63 193	0.80 329	0.59 66	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.14 77

s12784h	0.52 170	0.20 18	0.38 15	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 127	1.17 265	1.25 423	0.81 208	0.90 207	0.63 193	0.50 186	1.45 337	0.42 208	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.11 10	0.18 143	0.11 2

raftrobust	0.52 170	0.25 127	0.56 147	0.65 431	0.52 422	0.49 109	0.34 127	0.98 187	0.91 242	1.30 413	0.87 201	0.63 193	0.81 333	0.78 138	0.41 197	0.19 207	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.16 150

TestStereo1	0.63 263	0.28 210	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

SA-5K	0.63 263	0.28 210	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

CIPLG	0.62 256	0.33 340	0.96 389	0.58 348	0.50 397	0.75 296	0.48 308	1.05 219	0.96 260	1.40 460	1.57 466	0.64 196	0.48 170	0.89 180	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 401	0.98 394	0.65 431	0.38 306	0.51 140	0.51 326	0.77 94	1.20 399	0.54 146	0.55 112	0.65 199	0.53 204	0.94 195	0.44 221	0.32 465	0.32 507	0.28 418	0.24 389	0.28 393	0.21 302

RSM	0.39 83	0.24 99	0.49 90	0.46 126	0.26 77	0.47 90	0.40 208	0.92 153	0.44 64	0.41 73	0.42 49	0.65 199	0.33 62	1.07 235	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.13 44

CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 267	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
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
Anonymous3	0.61 252	0.44 438	1.11 442	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

model_zeroshot	0.48 152	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.36 273	0.69 267	0.37 173	1.12 254	0.62 133	0.85 222	0.84 194	0.66 203	0.37 94	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 291	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

SA	0.66 290	0.30 266	0.82 324	0.61 387	0.30 171	0.58 186	0.38 180	1.44 340	1.30 449	0.96 246	1.36 402	0.66 203	0.95 403	1.85 411	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.25 368	0.23 376	0.21 270	0.17 182

GES	0.66 290	0.34 364	0.90 366	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

EGLCR-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.51 106	0.43 76	0.26 77	0.44 73	0.22 26	0.99 189	0.48 80	0.42 80	0.42 49	0.67 206	0.29 35	0.86 170	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.17 108	0.15 115

AnonymousM	0.59 243	1.11 563	0.41 34	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.47 296	1.05 219	0.64 141	0.98 253	0.63 132	0.67 206	0.43 125	0.59 66	0.41 197	0.20 248	0.15 251	1.84 588	0.84 577	0.14 28	0.13 44

11t1	0.52 170	0.28 210	0.68 218	0.51 232	0.28 127	0.83 349	0.39 195	1.22 291	0.63 136	0.84 217	0.74 169	0.68 208	0.68 279	0.91 183	0.57 311	0.21 282	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.20 226	0.21 302

test_4	0.53 181	0.22 60	0.56 147	0.54 287	0.32 219	0.64 224	0.39 195	0.80 111	0.62 133	0.92 236	1.87 515	0.68 208	0.42 117	1.16 259	0.37 156	0.15 48	0.13 135	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.15 115

rafts_anoy	0.52 170	0.29 246	0.59 170	0.59 361	0.50 397	0.53 153	0.40 208	1.11 251	1.03 294	0.84 217	0.83 192	0.68 208	0.54 209	0.72 118	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.26 421	0.21 270	0.18 208

TestStereo	0.64 275	0.39 413	0.71 249	0.51 232	0.27 102	0.56 178	0.42 228	1.03 205	0.91 242	0.80 204	1.00 237	0.68 208	0.52 198	3.25 499	0.45 235	0.22 311	0.15 251	0.24 329	0.18 220	0.27 374	0.16 150

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 266	0.83 329	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 564	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 214	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

testlalala_base	0.77 358	0.40 420	0.70 237	0.65 431	0.50 397	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 189	0.90 207	0.69 213	0.54 209	0.66 101	0.40 186	2.82 596	0.14 190	0.17 95	0.12 51	2.68 591	0.19 249

IPLGR	0.58 237	0.27 184	1.14 450	0.48 168	0.28 127	0.65 240	0.33 115	1.22 291	1.13 352	1.18 353	1.05 266	0.69 213	0.66 277	0.96 199	0.52 287	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.18 208

DN-CSS_ROB	0.64 275	0.32 317	1.05 421	0.55 311	0.40 327	0.54 161	0.45 281	1.21 283	0.93 250	1.03 274	1.47 437	0.69 213	0.63 264	1.76 401	0.49 269	0.18 160	0.14 190	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.20 282

DFGA-Net	0.72 318	0.40 420	1.40 484	0.52 253	0.45 367	0.83 349	0.44 261	1.28 305	1.08 319	0.99 256	1.19 335	0.70 217	0.55 216	2.14 438	1.16 465	0.18 160	0.16 291	0.24 329	0.23 376	0.27 374	0.25 366

HHNet	0.62 256	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 540	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

raft+_RVC	0.53 181	0.26 153	0.54 130	0.60 373	0.47 385	0.54 161	0.54 351	1.27 301	0.99 279	0.76 191	1.03 261	0.70 217	0.56 222	0.93 192	0.47 256	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.18 220	0.18 143	0.15 115

UDGNet	0.72 318	1.17 569	0.80 320	0.77 506	0.41 335	0.77 311	0.38 180	0.97 183	1.34 464	0.81 208	0.88 203	0.71 220	0.60 244	1.21 271	0.54 300	0.52 542	0.19 362	1.02 578	0.26 421	0.71 552	0.31 441

rvit_0105_4	0.56 222	0.38 408	1.06 425	0.66 438	0.38 306	0.53 153	0.53 345	0.84 130	1.17 379	0.56 150	0.61 126	0.72 221	0.59 241	0.98 208	0.45 235	0.32 465	0.33 512	0.29 429	0.25 403	0.29 404	0.23 340

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 364	0.77 304	0.61 387	0.79 522	0.28 11	0.35 135	0.75 88	0.71 176	0.38 62	0.50 89	0.72 221	0.55 216	0.57 62	0.47 256	0.17 117	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.21 270	0.20 282

DStereoRT	1.36 505	0.32 317	1.41 489	0.67 450	0.50 397	2.07 544	0.60 405	1.44 340	0.91 242	1.37 447	1.44 427	0.73 223	1.30 498	6.39 566	0.90 422	0.23 338	0.17 321	4.29 616	1.94 606	0.24 335	0.20 282

FE-Mocha	0.49 160	0.30 266	0.87 348	0.48 168	0.36 273	0.45 77	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 261	1.09 282	0.74 224	0.41 111	0.55 54	0.30 62	0.18 160	0.12 63	0.21 238	0.20 279	0.17 108	0.15 115

MyStereo04	0.67 299	0.29 246	1.07 430	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.50 355	1.40 495	0.91 234	0.91 209	0.74 224	0.86 361	1.52 350	0.62 333	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

LMCR-Stereo	0.82 384	0.46 447	0.88 356	0.75 500	0.43 351	1.33 468	0.56 377	2.43 569	0.98 272	1.53 489	1.49 444	0.74 224	1.00 430	1.63 373	0.89 419	0.28 435	0.17 321	0.22 271	0.17 199	0.29 404	0.20 282

rvit_0105_5	0.58 237	0.39 413	1.05 421	0.66 438	0.37 290	0.58 186	0.56 377	0.94 169	1.18 386	0.64 171	0.68 147	0.75 227	0.63 264	0.88 175	0.50 275	0.32 465	0.32 507	0.30 442	0.27 432	0.28 393	0.25 366

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 184	0.74 283	0.48 168	0.29 147	0.76 303	0.47 296	1.61 391	0.82 215	0.77 196	0.77 176	0.75 227	0.47 156	1.03 222	0.40 186	0.18 160	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.19 187	0.18 208

R-Stereo Train	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

testlalala2	0.58 237	0.27 184	0.68 218	1.72 582	1.27 576	0.68 260	0.42 228	0.93 162	0.70 171	0.90 229	0.93 214	0.76 231	0.34 72	0.52 41	0.40 186	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.17 182

iRaft-Stereo_20w	0.65 283	0.31 301	1.00 401	0.47 140	0.34 258	0.73 287	0.30 88	2.96 581	0.70 171	1.15 329	1.14 310	0.76 231	0.65 274	1.11 246	0.38 167	0.17 117	0.13 135	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.18 208

GCAP-BAT	0.49 160	0.31 301	0.64 194	0.41 59	0.46 379	0.70 274	0.35 135	0.77 94	0.64 141	0.86 224	1.00 237	0.77 234	0.37 94	1.18 265	0.36 144	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.13 83	0.17 108	0.15 115

MyStereo05	0.66 290	0.28 210	1.07 430	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.34 314	1.41 500	1.15 329	0.91 209	0.77 234	0.80 329	1.41 332	0.63 337	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 266	0.73 267	0.58 348	0.60 461	0.51 140	0.48 308	0.94 169	0.90 237	0.71 183	0.88 203	0.77 234	0.43 125	1.07 235	0.40 186	0.22 311	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.22 320

test-1	0.52 170	0.26 153	1.04 420	0.56 325	0.32 219	0.61 207	0.38 180	1.10 245	0.91 242	0.78 199	1.01 243	0.77 234	0.52 198	0.60 78	0.42 208	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.23 340

rvit_stereo_0075_2	0.64 275	0.46 447	1.05 421	0.66 438	0.66 479	0.53 153	0.48 308	1.20 282	1.12 340	0.76 191	0.92 211	0.78 238	0.53 204	1.03 222	0.59 318	0.37 499	0.28 478	0.40 515	0.31 481	0.37 459	0.32 448

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 297	0.50 200	0.44 360	0.66 249	0.31 95	0.87 134	1.02 290	1.03 274	0.72 163	0.78 238	0.32 57	0.64 89	0.37 156	0.17 117	0.11 31	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.13 44

x	0.54 197	0.31 301	0.61 178	0.47 140	0.30 171	0.67 253	0.47 296	1.53 370	0.79 206	0.81 208	0.83 192	0.78 238	0.70 287	0.70 110	0.62 333	0.21 282	0.19 362	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.20 282

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 266	0.66 209	0.59 361	0.51 410	0.61 207	0.52 337	0.94 169	0.93 250	0.70 181	1.01 243	0.78 238	0.44 135	1.33 302	0.47 256	0.20 248	0.16 291	0.18 133	0.16 174	0.20 226	0.19 249

mmm	0.63 263	0.35 384	0.72 255	0.51 232	0.30 171	0.86 362	0.54 351	1.59 384	0.86 222	1.07 282	1.38 409	0.79 242	0.75 301	0.91 183	0.58 315	0.22 311	0.18 344	0.29 429	0.25 403	0.25 348	0.23 340

PFNet+	0.59 243	0.28 210	0.77 304	0.53 272	0.30 171	0.59 193	0.31 95	0.92 153	1.14 355	1.33 435	1.10 288	0.79 242	0.57 231	1.31 294	0.49 269	0.25 382	0.17 321	0.28 418	0.26 421	0.21 270	0.25 366

rvit_0105_3	0.63 263	0.44 438	1.08 434	0.72 484	0.40 327	0.64 224	0.71 442	1.03 205	1.17 379	0.82 212	0.70 156	0.80 244	0.70 287	0.91 183	0.56 308	0.35 491	0.34 514	0.34 482	0.32 489	0.27 374	0.28 412

DisPM	0.66 290	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.35 262	0.62 216	0.45 281	1.02 200	0.99 279	1.56 499	1.10 288	0.80 244	0.59 241	2.37 460	0.41 197	0.23 338	0.14 190	0.23 309	0.21 324	0.20 226	0.25 366

DRaft	0.80 373	0.24 99	0.70 237	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 345	1.05 219	0.97 267	1.78 526	2.02 529	0.80 244	1.74 540	2.73 481	0.72 367	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.21 302

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 127	0.68 218	0.43 76	0.24 46	0.40 43	0.34 127	1.04 211	1.09 327	1.32 427	1.60 471	0.80 244	0.68 279	0.67 104	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 108	0.13 44

Selective-RAFT	0.52 170	0.28 210	0.79 315	0.55 311	0.27 102	0.91 372	0.33 115	0.80 111	0.88 230	0.58 153	0.63 132	0.81 248	0.77 312	1.29 292	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.17 182

PSM-AAD	0.79 370	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.28 127	0.77 311	1.24 542	0.99 189	0.91 242	1.66 516	1.57 466	0.81 248	2.19 568	1.65 376	0.44 221	0.19 207	0.14 190	0.38 504	0.32 489	0.21 270	0.70 558

RE-Stereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

TVStereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

CRE-IMP	0.55 213	0.30 266	0.74 283	0.52 253	0.29 147	0.79 322	0.25 49	1.04 211	0.72 178	1.09 289	0.95 218	0.81 248	0.57 231	1.10 243	0.50 275	0.21 282	0.14 190	0.23 309	0.19 245	0.28 393	0.22 320

MSKI-zero shot	0.55 213	0.26 153	0.57 157	0.51 232	0.26 77	0.69 267	0.28 73	1.18 270	0.64 141	0.91 234	1.32 386	0.82 253	0.33 62	1.92 416	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.16 150

StereoVision	0.65 283	0.34 364	0.86 337	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 554	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

NF-Stereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.02 251	0.82 253	0.57 231	5.40 546	0.48 261	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

OCTAStereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.82 253	0.57 231	5.35 540	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

PSM-adaLoss	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.41 224	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.82 253	0.61 253	1.06 231	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.25 49	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.95 218	0.82 253	0.61 253	1.15 255	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

SFCPSM	0.70 309	0.28 210	1.02 412	0.51 232	0.38 306	1.37 473	0.66 425	2.00 504	1.03 294	1.17 348	1.21 341	0.82 253	0.78 319	1.03 222	0.53 294	0.21 282	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.21 270	0.19 249

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.78 366	0.31 301	0.77 304	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

KMStereo	0.78 366	0.31 301	0.77 304	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

HUI-Stereo	0.52 170	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	0.79 142	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

DeepStereo_RVC	0.55 213	0.29 246	0.72 255	0.51 232	0.30 171	0.59 193	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 339	0.93 214	0.83 260	0.94 398	0.96 199	0.54 300	0.21 282	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.24 335	0.24 354

iGMRVC	0.56 222	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.38 180	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.52 350	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

iRAFT	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.59 193	0.36 151	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.61 253	1.22 272	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

GMOStereo	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

error version	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-v	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-2	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

DCRE	0.82 384	0.26 153	0.70 237	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 600	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

HBP-ISP	0.96 427	0.58 495	0.72 255	0.61 387	0.46 379	1.64 506	0.76 454	1.86 467	1.28 439	1.30 413	1.53 451	0.86 273	0.94 398	3.27 500	0.69 357	0.45 528	0.44 551	0.54 547	0.48 543	0.47 507	0.40 485

Sa-1000	0.72 318	0.29 246	0.76 297	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 531	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

RAFT-345	0.84 395	0.25 127	0.66 209	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 427	2.34 545	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

test_sample4	0.69 305	0.33 340	0.91 369	0.51 232	0.30 171	0.92 379	0.52 337	1.87 470	1.15 367	1.14 323	1.18 328	0.87 277	0.75 301	1.18 265	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.26 421	0.26 360	0.25 366

CASS	0.65 283	0.34 364	0.72 255	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 413	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 427	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_1	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.28 398	0.68 147	0.87 277	0.45 139	1.67 381	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_sample5	0.69 305	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.11 303	1.25 353	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

test_sample3	0.68 303	0.32 317	0.88 356	0.52 253	0.30 171	0.97 397	0.52 337	1.86 467	1.15 367	1.08 283	1.11 294	0.88 281	0.71 292	1.17 263	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.25 368	0.25 403	0.25 348	0.25 366

test_sample1	0.61 252	0.29 246	0.75 287	0.50 200	0.31 197	0.76 303	0.48 308	1.59 384	0.84 220	0.90 229	0.94 217	0.88 281	0.95 403	1.16 259	0.67 350	0.22 311	0.18 344	0.20 201	0.19 245	0.21 270	0.21 302

DualNet	0.70 309	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.14 323	1.33 388	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

TRStereo	0.60 246	0.60 506	0.97 391	0.74 496	0.67 483	0.46 83	0.38 180	1.85 464	0.89 233	0.79 202	0.80 189	0.88 281	0.39 103	1.10 243	0.41 197	0.23 338	0.15 251	0.23 309	0.24 389	0.17 108	0.15 115

ICVP	0.63 263	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.60 246	0.33 340	0.87 348	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

test_xeample	1.45 516	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 613	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

HITNet	0.65 283	0.40 420	0.77 304	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
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
Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

rvit_105_1	0.72 318	0.52 473	1.01 405	0.78 508	0.49 390	0.75 296	0.87 484	1.12 254	1.18 386	0.99 256	0.79 184	0.90 290	0.77 312	1.26 283	0.75 376	0.41 513	0.36 530	0.36 498	0.41 526	0.30 414	0.33 454

MyStereo8	0.65 283	0.29 246	1.00 401	0.58 348	0.49 390	0.91 372	0.35 135	1.18 270	1.31 453	1.16 339	1.27 363	0.90 290	0.64 268	0.72 118	0.95 431	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.18 220	0.22 294	0.26 390

test_sample6	0.71 316	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.82 343	0.58 392	1.79 447	1.15 367	1.14 323	1.33 388	0.91 293	0.79 323	1.31 294	0.74 371	0.27 421	0.21 406	0.27 403	0.29 465	0.28 393	0.27 400

CoDeX	0.73 336	0.29 246	0.93 375	0.54 287	0.36 273	1.14 431	0.61 408	2.34 561	1.17 379	1.16 339	1.25 353	0.91 293	0.87 366	1.33 302	0.64 341	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.18 208

LL-Strereo2	0.52 170	0.33 340	0.69 231	0.52 253	0.37 290	0.70 274	0.30 88	1.13 258	0.67 161	0.94 242	0.78 178	0.91 293	0.42 117	1.05 230	0.42 208	0.17 117	0.16 291	0.29 429	0.25 403	0.21 270	0.16 150

GwcNet-ADL	0.64 275	0.31 301	0.79 315	0.56 325	0.41 335	0.60 201	0.58 392	1.41 331	1.26 428	1.08 283	1.13 306	0.91 293	0.60 244	1.04 228	0.78 387	0.27 421	0.18 344	0.18 133	0.18 220	0.25 348	0.29 418

GANet-ADL	0.60 246	0.35 384	0.72 255	0.64 417	0.40 327	0.68 260	0.51 326	1.49 351	1.12 340	0.95 244	1.08 277	0.91 293	0.57 231	0.76 130	0.55 304	0.26 405	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.23 320	0.25 366

NRIStereo	0.60 246	0.29 246	0.69 231	0.53 272	0.28 127	0.63 220	0.33 115	1.08 240	0.87 226	1.14 323	0.87 201	0.91 293	0.59 241	2.24 449	0.49 269	0.20 248	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.21 270	0.17 182

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 509	0.89 143	0.88 230	1.45 472	2.46 552	0.91 293	1.41 508	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 569

FADNet_RVC	0.83 390	0.51 469	1.83 534	0.54 287	0.42 340	1.19 446	0.46 288	1.51 362	1.09 327	0.89 227	1.24 349	0.91 293	0.87 366	2.11 436	1.11 459	0.27 421	0.22 427	0.31 448	0.28 453	0.43 490	0.38 481

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 37	0.55 141	0.40 49	0.24 46	0.50 123	0.36 151	0.73 81	1.09 327	0.71 183	0.76 173	0.92 301	0.51 192	0.84 161	0.34 123	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.14 113	0.14 28	0.14 77

222	1.61 531	0.29 246	0.67 214	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 423	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 617	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

MIM_Stereo	0.57 230	0.24 99	0.92 373	0.46 126	0.30 171	0.54 161	0.28 73	1.27 301	0.75 185	1.00 261	1.16 323	0.93 303	0.53 204	1.45 337	0.61 330	0.16 71	0.16 291	0.20 201	0.19 245	0.17 108	0.14 77

AASNet	0.76 356	0.35 384	0.91 369	0.79 510	0.81 529	1.14 431	0.56 377	2.02 512	1.08 319	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 465	0.27 421	0.23 439	0.24 329	0.20 279	0.28 393	0.24 354

test_3	0.55 213	0.23 78	0.71 249	0.53 272	0.28 127	0.61 207	0.40 208	0.92 153	1.05 304	1.19 357	0.68 147	0.93 303	0.44 135	1.67 381	0.39 178	0.15 48	0.12 63	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.14 77

IGEV-FE	0.53 181	0.30 266	0.99 395	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.94 306	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

ITSA-stereo	0.82 384	0.36 394	0.82 324	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

test_sample2	0.62 256	0.29 246	0.74 283	0.50 200	0.28 127	0.80 332	0.61 408	1.61 391	1.00 284	0.88 226	0.99 233	0.94 306	0.83 346	1.16 259	0.51 280	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.22 320

gwcnet-sp	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

scenet	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

knoymous	0.51 168	0.29 246	0.47 79	0.43 76	0.30 171	0.55 170	0.55 369	1.02 200	0.77 198	0.98 253	0.85 196	0.94 306	0.56 222	0.85 166	0.45 235	0.20 248	0.14 190	0.26 387	0.14 113	0.23 320	0.23 340

ssnet	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

FINET	0.97 433	0.54 479	1.60 515	0.63 408	0.79 522	1.08 420	1.07 526	1.56 380	2.20 564	1.15 329	1.49 444	0.94 306	0.88 371	2.32 456	1.05 445	0.42 517	0.35 525	0.32 463	0.28 453	0.43 490	0.38 481

iResNet	0.75 350	0.40 420	1.36 482	0.67 450	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

xx1	0.67 299	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 584	0.58 153	0.79 184	0.95 315	0.77 312	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 266	0.99 395	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.95 315	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

qqq	0.57 230	0.34 364	0.71 249	0.47 140	0.27 102	0.64 224	0.62 411	1.42 333	0.78 202	0.80 204	0.92 211	0.95 315	0.77 312	0.88 175	0.59 318	0.21 282	0.20 382	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

DAS	0.84 395	0.34 364	1.03 416	0.64 417	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 529	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.83 483	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

SepStereo	0.82 384	0.34 364	1.03 416	0.64 417	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 529	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.30 455	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

Pruner-Stereo	0.62 256	0.29 246	0.70 237	0.61 387	0.31 197	0.63 220	0.43 247	1.17 265	0.99 279	1.53 489	1.08 277	0.95 315	0.55 216	1.35 308	0.51 280	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.21 270	0.23 340

ASMatch	0.88 409	0.26 153	0.69 231	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 568	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

BEATNet_4x	0.73 336	0.49 459	1.17 454	0.53 272	0.26 77	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 308	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 381	1.01 218	1.06 447	0.21 282	0.14 190	0.24 329	0.19 245	0.37 459	0.21 302

PSMNet-RUCA	1.02 453	0.97 551	1.44 494	1.23 572	1.10 559	1.40 480	0.62 411	1.69 410	1.38 485	0.94 242	1.53 451	0.97 323	0.83 346	1.17 263	0.93 425	0.69 564	0.34 514	0.99 576	0.60 564	0.97 563	0.64 553

LCNet	0.72 318	0.28 210	0.52 115	0.55 311	0.31 197	0.69 267	0.54 351	1.00 193	0.88 230	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 503	2.56 473	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.27 374	0.73 561

GCST	1.08 465	1.47 581	0.93 375	1.73 583	1.14 567	1.30 463	0.31 95	1.33 309	1.16 376	1.29 404	0.97 230	0.98 325	0.49 180	2.08 433	0.46 249	1.19 582	0.70 584	1.30 583	0.85 579	1.02 567	0.89 568

SMFormer	0.75 350	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.24 354

tta	0.75 350	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.18 143	0.18 208

qqq1	0.72 318	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

fff1	0.72 318	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

PFNet	0.91 417	0.26 153	1.10 440	0.63 408	0.32 219	0.64 224	0.56 377	1.17 265	0.99 279	1.47 475	1.08 277	0.98 325	0.69 282	6.62 570	0.54 300	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.19 245	0.20 226	0.17 182

FENet	0.60 246	0.28 210	0.63 187	0.54 287	0.33 240	0.83 349	0.38 180	1.27 301	1.07 313	1.00 261	0.86 197	0.99 331	0.85 353	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 251	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.23 340

test_5	0.65 283	0.30 266	0.75 287	0.67 450	0.50 397	0.92 379	0.52 337	1.39 327	1.12 340	0.76 191	1.11 294	1.00 332	0.90 378	1.53 354	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.23 309	0.22 353	0.21 270	0.19 249

CrosDoStereo	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 616	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

AAGNet	1.83 546	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 475	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 624	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

DeepStereo_LL	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 616	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

SST-Stereo	0.83 390	0.28 210	0.72 255	0.59 361	0.31 197	0.72 282	0.26 60	1.09 242	0.86 222	1.47 475	1.10 288	1.00 332	0.87 366	5.73 554	0.45 235	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.23 320	0.18 208

RAFT_R40	0.83 390	0.28 210	0.73 267	0.59 361	0.31 197	0.69 267	0.44 261	1.10 245	0.95 255	1.47 475	1.10 288	1.00 332	0.85 353	5.53 548	0.46 249	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.20 279	0.23 320	0.18 208

PS-NSSS	0.99 439	0.58 495	0.93 375	0.58 348	0.57 441	0.91 372	0.80 468	1.81 453	1.14 355	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 346	4.62 525	0.78 387	0.37 499	0.31 499	0.52 541	0.32 489	0.45 500	0.38 481

IRAFT_RVC	0.88 409	0.28 210	0.76 297	0.63 408	0.31 197	0.65 240	1.02 519	1.22 291	0.94 253	1.22 370	1.04 264	1.01 339	0.98 420	5.82 556	0.53 294	0.22 311	0.12 63	0.25 368	0.20 279	0.20 226	0.19 249

MLCV	0.72 318	0.34 364	1.10 440	0.51 232	0.23 30	0.91 372	0.39 195	1.33 309	1.23 414	1.46 474	1.55 458	1.01 339	0.64 268	1.95 421	0.80 397	0.18 160	0.12 63	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.17 182

Occ-G	0.42 104	0.21 37	0.48 83	0.41 59	0.26 77	0.42 57	0.62 411	0.77 94	0.49 83	0.43 86	0.66 140	1.02 341	0.46 146	0.78 138	0.41 197	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.16 76	0.16 150

DEmStereo	0.97 433	0.23 78	0.79 315	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 162	0.89 233	1.39 459	2.14 537	1.02 341	2.07 563	5.64 552	0.77 385	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.20 282

HCRNet	0.70 309	0.39 413	0.73 267	0.60 373	0.59 458	0.76 303	0.35 135	1.22 291	1.13 352	1.02 270	0.99 233	1.02 341	0.76 309	2.19 446	0.70 358	0.28 435	0.19 362	0.28 418	0.23 376	0.25 348	0.23 340

ARAFT	0.77 358	0.36 394	1.49 508	0.51 232	0.31 197	0.90 368	0.82 473	1.90 479	1.06 308	1.62 511	1.24 349	1.02 341	0.64 268	1.84 408	0.50 275	0.18 160	0.14 190	0.28 418	0.27 432	0.17 108	0.16 150

BUS	0.74 341	0.32 317	0.68 218	0.54 287	0.44 360	2.34 557	0.42 228	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.03 345	0.62 259	0.91 183	0.70 358	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

NINENet	0.77 358	0.37 401	0.78 312	0.62 398	0.51 410	2.34 557	0.42 228	1.83 459	1.04 299	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 259	1.24 279	0.70 358	0.28 435	0.23 439	0.31 448	0.21 324	0.26 360	0.25 366

FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 452	2.10 545	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

FTStereo	0.91 417	0.26 153	0.56 147	0.54 287	0.33 240	0.66 249	1.87 579	1.00 193	0.75 185	1.75 523	4.15 578	1.04 348	1.65 533	1.57 362	0.46 249	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.21 324	0.18 143	0.63 549

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 99	0.67 214	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 550	4.65 585	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

ffm	0.72 318	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 571	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

ff1	1.37 507	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 571	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

mmx	1.39 510	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

xxx	1.39 510	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

Any-RAFT	0.53 181	0.24 99	0.47 79	0.47 140	0.27 102	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 304	0.85 222	0.99 233	1.06 350	0.47 156	0.70 110	0.32 89	0.18 160	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.16 150

AdaStereo	0.70 309	0.43 435	0.75 287	0.73 492	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
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.
DualNet (step1)	0.83 390	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

test_sample9	1.86 549	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	2.27 453	7.92 596	0.57 551	12.61 628	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

test_sample7	0.74 341	0.37 401	0.76 297	0.52 253	0.35 262	0.91 372	0.67 429	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 463	0.31 481	0.33 441	0.29 418

H2IRNET	0.56 222	0.26 153	0.66 209	0.47 140	0.35 262	0.41 49	0.26 60	0.92 153	1.17 379	0.61 165	1.28 369	1.08 356	0.86 361	0.99 213	0.63 337	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.25 403	0.21 270	0.18 208

SDNR	1.62 532	0.51 469	2.17 550	0.53 272	0.56 438	3.80 589	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 435	2.41 549	1.08 356	0.96 410	11.18 616	1.16 465	0.66 562	0.63 579	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 555

GrayStereo	0.82 384	0.26 153	0.58 163	0.63 408	0.37 290	0.76 303	1.86 578	1.11 251	0.87 226	1.99 546	1.89 517	1.08 356	1.82 549	1.39 324	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.21 324	0.18 143	0.39 484

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 99	0.70 237	0.48 168	0.28 127	0.60 201	0.27 67	1.49 351	1.14 355	1.06 279	0.93 214	1.08 356	0.54 209	0.70 110	0.35 133	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.14 77

ACVNet	0.63 263	0.31 301	0.54 130	0.54 287	0.36 273	0.80 332	0.46 288	1.37 320	1.07 313	0.93 237	1.30 373	1.08 356	0.85 353	0.80 145	0.94 427	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.18 208

acv_ft	0.75 350	0.31 301	0.95 383	0.70 472	0.86 540	1.24 454	0.53 345	1.44 340	1.07 313	1.24 383	1.30 373	1.08 356	0.92 384	0.80 145	1.34 488	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.21 270	0.18 208

TDLM	1.06 460	0.44 438	0.79 315	0.63 408	0.50 397	0.89 365	1.44 556	1.48 349	1.26 428	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 420	6.65 571	0.78 387	0.33 474	0.21 406	0.33 472	0.26 421	0.37 459	0.24 354

CFNet_ucs	0.70 309	0.33 340	0.88 356	0.50 200	0.43 351	0.74 291	0.44 261	1.60 388	1.29 443	1.22 370	1.54 456	1.09 366	0.63 264	0.99 213	0.59 318	0.25 382	0.20 382	0.37 501	0.21 324	0.40 476	0.28 412

pcwnet_v2	0.97 433	0.37 401	4.33 579	0.62 398	0.54 429	0.79 322	0.45 281	2.02 512	1.58 523	1.42 468	1.64 482	1.09 366	0.79 323	1.24 279	0.67 350	0.32 465	0.25 457	0.29 429	0.27 432	0.37 459	0.35 464

111	0.60 246	0.23 78	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.72 282	0.42 228	1.18 270	1.41 500	0.80 204	1.38 409	1.10 368	0.79 323	0.96 199	0.58 315	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.19 249

AFF-stereo	0.58 237	0.25 127	0.64 194	0.46 126	0.29 147	0.34 23	0.38 180	1.15 261	1.14 355	1.17 348	1.60 471	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 218	0.13 22	0.11 31	0.19 159	0.19 245	0.17 108	0.14 77

CFNet	0.96 427	0.36 394	1.01 405	0.62 398	0.42 340	0.99 403	0.47 296	1.90 479	1.32 457	0.99 256	1.39 413	1.10 368	0.86 361	5.58 551	0.79 393	0.23 338	0.17 321	0.28 418	0.27 432	0.26 360	0.21 302

NOSS_ROB	1.26 494	0.46 447	0.62 184	0.56 325	0.38 306	1.06 417	0.78 459	1.73 419	1.40 495	1.01 266	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 615	0.65 342	0.45 528	0.43 548	0.48 534	0.45 536	0.44 496	0.41 490

riskmin	0.56 222	0.27 184	0.60 174	0.43 76	0.31 197	0.83 349	0.42 228	1.14 259	1.04 299	0.73 189	0.75 171	1.11 372	1.01 432	0.81 151	0.51 280	0.20 248	0.14 190	0.24 329	0.15 132	0.24 335	0.25 366

IER	0.70 309	0.31 301	1.02 412	0.48 168	0.52 422	1.34 470	0.51 326	1.17 265	0.99 279	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 458	0.99 213	0.71 364	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.21 324	0.20 226	0.19 249

BSDual-CNN	0.71 316	0.32 317	0.68 218	0.54 287	0.44 360	1.27 458	0.65 420	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

psmg	0.72 318	0.32 317	0.68 218	0.50 200	0.44 360	1.48 490	0.75 451	1.94 492	0.98 272	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.19 362	0.25 368	0.25 403	0.23 320	0.22 320

GMM-Stereo	0.74 341	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 514	1.01 199	0.87 226	1.36 444	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 567

Gwc-CoAtRS	0.52 170	0.24 99	0.68 218	0.48 168	0.29 147	0.64 224	0.25 49	1.16 263	1.08 319	1.01 266	1.00 237	1.12 373	0.56 222	0.69 106	0.37 156	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.15 51	0.15 115

MyStereo06	0.61 252	0.28 210	0.95 383	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.78 441	0.67 161	1.03 274	1.12 301	1.13 378	0.56 222	0.78 138	0.41 197	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

HGLStereo	0.85 399	0.38 408	0.94 379	0.80 513	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 399	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 479	1.80 405	1.06 447	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.21 324	0.23 320	0.27 400

SuperB	2.53 575	0.59 498	18.45 611	0.69 466	0.50 397	1.87 531	0.88 487	1.67 407	2.39 568	1.50 484	1.42 418	1.14 380	1.15 467	4.28 519	5.07 581	0.24 355	0.19 362	0.22 271	0.19 245	7.86 619	0.34 459

GANet-RSSM	0.72 318	0.28 210	0.63 187	0.64 417	0.58 450	0.80 332	0.58 392	1.89 476	1.08 319	1.04 277	1.25 353	1.15 381	1.04 441	1.49 345	0.62 333	0.25 382	0.19 362	0.22 271	0.22 353	0.22 294	0.21 302

KYRaft	0.75 350	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 511	2.21 539	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 573

THIR-Stereo	1.02 453	0.27 184	0.69 231	0.49 188	0.28 127	0.95 387	1.34 551	1.03 205	0.97 267	1.34 439	1.90 518	1.17 383	1.58 526	6.44 567	0.78 387	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.22 353	0.19 187	0.20 282

RAFT + AFF	1.00 444	0.42 432	1.09 437	0.67 450	0.50 397	1.22 452	1.24 542	2.24 550	1.19 394	1.30 413	1.56 462	1.17 383	1.49 520	3.44 506	0.83 406	0.21 282	0.25 457	0.30 442	0.26 421	0.27 374	0.27 400

UCFNet_RVC	0.69 305	0.35 384	0.49 90	0.64 417	0.39 316	0.85 361	0.58 392	1.75 427	1.14 355	0.97 249	1.19 335	1.17 383	0.93 393	0.99 213	0.62 333	0.28 435	0.20 382	0.34 482	0.31 481	0.32 432	0.27 400

RAFT_CTSACE	0.63 263	0.26 153	0.88 356	0.55 311	0.51 410	0.71 279	0.44 261	0.80 111	0.97 267	0.97 249	1.84 510	1.18 386	0.68 279	1.47 343	0.36 144	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.20 226	0.14 77

xyz-stereo	7.16 607	0.22 60	69.90 639	0.42 67	0.21 12	32.92 630	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 453	27.04 626	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

DispNO	0.93 422	0.30 266	1.34 481	0.55 311	0.55 435	0.89 365	0.49 318	1.48 349	1.21 405	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 378	5.23 538	0.74 371	0.22 311	0.17 321	0.24 329	0.21 324	0.19 187	0.20 282

DeepPrunerF	1.60 529	0.73 529	5.81 588	0.88 543	1.19 571	0.91 372	0.95 506	2.19 544	5.24 604	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 498	4.90 532	1.66 525	0.42 517	0.34 514	0.52 541	0.47 541	0.41 479	0.40 485

1111x	1.70 539	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 614	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

CC-Net-ROB	1.49 517	1.26 572	1.27 469	0.88 543	0.79 522	1.76 516	1.00 516	1.79 447	1.26 428	1.10 297	1.61 475	1.21 390	0.99 428	8.13 597	0.84 409	1.09 579	0.41 545	2.20 590	0.46 539	1.20 575	0.48 516

GASNet	0.99 439	0.97 551	1.72 524	0.98 557	0.68 489	0.83 349	0.67 429	1.60 388	1.28 439	1.31 423	1.22 343	1.22 392	1.21 482	2.41 463	1.41 502	0.43 522	0.26 463	0.36 498	0.34 505	0.55 529	0.31 441

anonymity	1.12 475	0.97 551	1.21 457	1.07 565	1.12 563	1.08 420	0.89 489	1.95 494	1.16 376	1.29 404	1.26 360	1.22 392	1.09 456	1.15 255	1.01 442	1.02 575	1.00 600	0.97 573	0.97 585	0.98 564	0.99 572

xxxx	1.51 520	0.28 210	0.68 218	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 616	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

PSMNet-RSSM	0.72 318	0.30 266	0.61 178	0.63 408	0.42 340	0.73 287	0.56 377	1.92 486	1.10 334	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 420	1.28 288	0.72 367	0.27 421	0.19 362	0.27 403	0.29 465	0.24 335	0.24 354

PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 534	1.33 478	1.05 562	0.88 544	1.73 513	0.52 337	1.89 476	3.28 586	1.29 404	4.88 588	1.22 392	1.46 515	1.77 403	1.45 510	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

DMCA	0.67 299	0.34 364	0.90 366	0.51 232	0.44 360	0.86 362	0.47 296	1.42 333	1.02 290	1.17 348	1.12 301	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 431	0.25 382	0.19 362	0.27 403	0.19 245	0.24 335	0.27 400

ccs_rob	0.66 290	0.33 340	0.86 337	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.35 490	0.20 279	0.37 459	0.25 366

CFNet_pseudo	0.66 290	0.32 317	0.86 337	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.33 472	0.19 245	0.36 455	0.25 366

MSMDNet	0.66 290	0.32 317	0.87 348	0.49 188	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 339	1.31 453	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 264	0.88 175	0.57 311	0.21 282	0.16 291	0.26 387	0.19 245	0.39 472	0.24 354

CVANet_RVC	1.07 462	0.43 435	0.76 297	0.60 373	0.50 397	0.90 368	0.97 509	1.52 364	1.26 428	1.33 435	1.38 409	1.24 399	1.18 473	6.75 577	0.75 376	0.34 484	0.23 439	0.34 482	0.29 465	0.42 484	0.27 400

DeepPruner_ROB	0.74 341	0.48 456	0.87 348	0.57 342	0.44 360	0.79 322	0.54 351	1.73 419	0.96 260	1.38 453	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 370	0.34 484	0.28 478	0.27 403	0.26 421	0.31 423	0.31 441

PCWNet_CMD	0.66 290	0.32 317	0.88 356	0.49 188	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 333	1.31 453	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 259	0.89 180	0.57 311	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.19 245	0.40 476	0.25 366

ToySt	0.66 290	0.33 340	1.23 460	0.51 232	0.33 240	0.86 362	0.68 433	1.10 245	0.97 267	0.84 217	1.08 277	1.25 403	0.94 398	1.01 218	0.74 371	0.19 207	0.19 362	0.24 329	0.24 389	0.27 374	0.23 340

SACVNet	0.85 399	0.46 447	0.85 331	0.81 516	0.56 438	0.80 332	0.79 462	1.68 408	1.12 340	1.34 439	1.33 388	1.25 403	0.94 398	2.39 462	0.76 379	0.34 484	0.26 463	0.31 448	0.29 465	0.35 448	0.44 504

iResNet_ROB	0.77 358	0.30 266	0.99 395	0.57 342	0.36 273	0.83 349	0.36 151	2.33 558	1.58 523	1.27 396	1.30 373	1.25 403	0.84 350	1.65 376	0.79 393	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.27 400

GEStereo_RVC	0.90 414	0.37 401	0.99 395	0.64 417	0.50 397	0.95 387	0.79 462	2.42 568	1.17 379	1.16 339	1.11 294	1.26 407	0.92 384	3.24 498	0.90 422	0.29 446	0.19 362	0.23 309	0.20 279	0.27 374	0.29 418

MMNet	0.84 395	0.32 317	1.09 437	0.60 373	0.59 458	1.85 529	0.49 318	1.51 362	1.27 434	1.37 447	1.15 318	1.26 407	1.18 473	1.67 381	1.22 472	0.19 207	0.18 344	0.23 309	0.22 353	0.25 348	0.21 302

NVstereo2D	0.92 419	0.41 428	1.48 506	0.72 484	0.72 496	1.20 448	0.87 484	1.75 427	1.38 485	0.99 256	1.13 306	1.26 407	0.98 420	2.21 448	0.89 419	0.43 522	0.20 382	0.38 504	0.24 389	0.57 532	0.63 549

iResNetv2_ROB	0.80 373	0.37 401	1.71 523	0.56 325	0.37 290	0.94 384	0.64 418	1.73 419	1.34 464	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 384	1.85 411	0.56 308	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.14 113	0.24 335	0.19 249

GMStereo_Zeroshot	0.67 299	0.61 508	1.01 405	0.64 417	0.37 290	0.84 358	0.35 135	1.05 219	1.12 340	1.12 305	1.06 268	1.27 411	0.54 209	1.19 267	0.59 318	0.32 465	0.17 321	0.31 448	0.18 220	0.52 523	0.22 320

ADLNet	0.85 399	0.36 394	0.89 362	0.85 533	0.72 496	1.24 454	0.76 454	1.82 454	1.36 477	1.52 487	1.35 401	1.27 411	0.99 428	1.23 274	1.15 464	0.27 421	0.20 382	0.26 387	0.25 403	0.28 393	0.30 431

STTStereo	0.78 366	0.50 466	1.22 459	0.64 417	0.54 429	0.89 365	0.54 351	1.44 340	1.11 336	1.38 453	1.09 282	1.27 411	0.85 353	1.43 333	0.83 406	0.29 446	0.27 471	0.33 472	0.39 521	0.32 432	0.30 431

SQANet	1.31 499	0.88 547	1.08 434	1.83 585	1.44 580	1.44 487	0.75 451	1.74 424	1.09 327	1.32 427	1.26 360	1.28 414	1.01 432	1.50 347	0.83 406	2.50 593	0.34 514	1.47 584	0.55 557	2.32 585	1.57 587

RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

cross-raft	0.54 197	0.25 127	0.61 178	0.52 253	0.29 147	0.68 260	0.37 173	1.46 345	0.76 194	1.01 266	1.06 268	1.28 414	0.46 146	0.71 114	0.35 133	0.15 48	0.12 63	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.14 77

DMCA-RVC	0.74 341	0.40 420	1.27 469	0.66 438	0.49 390	0.77 311	0.47 296	1.35 317	1.01 287	1.53 489	1.01 243	1.29 417	0.82 338	1.31 294	0.78 387	0.27 421	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.32 432	0.24 354

TCMNet	1.01 450	0.60 506	2.10 545	0.86 535	1.33 578	1.14 431	0.67 429	1.69 410	1.23 414	1.11 303	1.57 466	1.30 418	0.97 413	2.01 426	1.50 517	0.31 458	0.31 499	0.38 504	0.34 505	0.42 484	0.36 470

AACVNet	0.86 404	0.35 384	0.79 315	0.82 524	0.39 316	0.76 303	0.49 318	1.61 391	0.81 210	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 393	4.34 520	0.74 371	0.25 382	0.21 406	0.28 418	0.22 353	0.29 404	0.25 366

delet	0.85 399	0.32 317	0.95 383	0.65 431	0.66 479	1.64 506	0.84 475	1.75 427	1.35 473	1.32 427	1.30 373	1.30 418	0.88 371	1.68 386	1.10 456	0.21 282	0.21 406	0.24 329	0.24 389	0.21 270	0.21 302

UPFNet	0.80 373	0.32 317	0.90 366	0.59 361	0.74 504	1.26 457	0.80 468	1.52 364	1.10 334	1.30 413	1.12 301	1.30 418	0.84 350	1.67 381	1.09 453	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.23 376	0.25 348	0.18 208

psm_up	0.77 358	0.34 364	0.70 237	0.66 438	0.58 450	1.05 414	0.92 497	1.52 364	1.12 340	1.26 393	1.16 323	1.31 422	1.23 485	1.20 269	0.81 399	0.25 382	0.29 489	0.31 448	0.27 432	0.27 374	0.25 366

DStereoSA	4.44 595	0.92 548	6.79 592	1.58 581	2.54 599	2.29 554	14.04 618	2.33 558	2.31 566	1.85 536	10.58 614	1.32 423	13.05 615	7.07 581	11.18 607	0.67 563	1.97 612	0.88 570	3.29 613	1.69 579	2.44 603

PA-Net	1.01 450	0.57 492	1.29 471	0.64 417	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 555	0.33 472	0.49 546	0.32 432	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Anonymous_2	1.30 497	0.55 484	0.82 324	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 494	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 580	1.06 579	9.63 622	1.16 572	0.49 520

CSP-Net	0.97 433	0.38 408	0.83 329	0.53 272	0.41 335	1.63 504	0.77 457	2.00 504	1.05 304	1.25 389	1.20 339	1.33 425	0.83 346	4.93 534	0.85 412	0.32 465	0.22 427	0.20 201	0.20 279	0.23 320	0.25 366

PSMNet-ADL	0.72 318	0.35 384	0.62 184	0.69 466	0.46 379	1.14 431	0.44 261	1.37 320	1.01 287	0.83 214	1.17 326	1.33 425	0.96 410	1.43 333	0.95 431	0.33 474	0.22 427	0.21 238	0.23 376	0.27 374	0.29 418

CBMV_ROB	0.90 414	0.44 438	0.63 187	0.51 232	0.37 290	1.25 456	0.49 318	1.77 437	1.27 434	1.41 462	2.00 526	1.33 425	1.08 453	2.17 441	0.76 379	0.43 522	0.42 547	0.47 532	0.44 534	0.41 479	0.36 470

dad	0.86 404	0.66 517	1.06 425	0.56 325	0.37 290	0.76 303	0.44 261	1.17 265	1.50 513	1.44 470	1.27 363	1.34 429	0.75 301	2.52 472	0.84 409	0.42 517	0.27 471	0.83 568	0.26 421	0.41 479	0.29 418

ISRNet	0.80 373	0.33 340	1.07 430	0.81 516	0.66 479	0.60 201	0.34 127	1.19 280	1.13 352	1.59 506	1.53 451	1.35 430	0.77 312	1.27 286	0.94 427	0.39 506	0.34 514	0.43 522	0.38 519	0.34 445	0.49 520

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 210	0.89 362	0.49 188	0.28 127	0.76 303	0.37 173	1.34 314	0.73 182	0.89 227	0.67 144	1.35 430	0.51 192	0.79 142	0.33 106	0.18 160	0.15 251	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

FADNet-RVC	0.88 409	0.67 518	1.93 538	0.60 373	0.48 386	0.91 372	0.60 405	1.71 417	1.18 386	0.90 229	0.96 221	1.36 432	0.92 384	2.25 451	1.17 468	0.30 451	0.29 489	0.32 463	0.32 489	0.41 479	0.35 464

FADNet	0.92 419	0.61 508	1.81 530	0.62 398	0.55 435	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 461	0.93 237	1.01 243	1.36 432	1.01 432	2.71 480	0.75 376	0.33 474	0.34 514	0.31 448	0.34 505	0.59 536	0.40 485

ADCRef	1.35 504	0.55 484	2.37 558	0.72 484	0.77 517	1.94 536	0.78 459	1.91 483	1.27 434	1.57 503	1.59 470	1.36 432	1.41 508	1.54 356	7.53 591	0.23 338	0.20 382	0.32 463	0.30 474	0.29 404	0.29 418

z-ln-s-r	1.02 453	0.55 484	2.09 544	0.52 253	0.55 435	0.78 316	0.87 484	1.47 347	1.34 464	1.12 305	1.62 477	1.37 435	1.06 448	2.62 477	3.32 568	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.21 302

TransformOpticalFlow	0.96 427	0.28 210	0.89 362	0.52 253	0.31 197	0.66 249	0.54 351	1.75 427	1.12 340	1.09 289	1.44 427	1.37 435	1.01 432	6.70 575	0.42 208	0.19 207	0.12 63	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.19 249

STrans-v2	1.04 459	0.28 210	0.96 389	0.49 188	0.32 219	0.68 260	0.79 462	2.47 572	1.12 340	1.12 305	1.46 436	1.40 437	1.46 515	6.70 575	0.43 218	0.18 160	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.18 208

STTRV1_RVC	1.58 526	0.68 522	1.96 540	0.88 543	1.12 563	1.57 499	0.90 494	2.25 551	1.75 540	1.29 404	2.02 529	1.40 437	1.22 483	9.77 611	1.31 484	0.81 568	0.33 512	0.54 547	0.49 546	0.73 554	0.52 529

NaN_ROB	1.13 478	0.55 484	1.15 451	0.64 417	0.48 386	1.61 502	2.03 587	1.72 418	1.48 510	2.09 552	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 514	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

XX-Stereo	0.63 263	0.26 153	1.90 536	0.81 516	0.67 483	0.43 66	0.23 37	1.03 205	0.58 120	0.65 173	1.56 462	1.41 440	0.39 103	1.28 288	0.35 133	0.20 248	0.14 190	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.14 77

Syn2CoEx	1.14 480	0.69 523	1.66 518	0.80 513	0.67 483	1.40 480	0.88 487	2.06 520	1.54 519	1.25 389	1.58 469	1.42 441	1.50 522	4.09 514	1.40 498	0.36 495	0.32 507	0.34 482	0.29 465	0.29 404	0.34 459

DDVS	0.78 366	0.41 428	0.94 379	0.60 373	0.43 351	1.30 463	0.43 247	1.40 329	0.91 242	1.20 361	1.15 318	1.43 442	0.64 268	2.18 444	0.89 419	0.28 435	0.22 427	0.26 387	0.23 376	0.31 423	0.33 454

cf-r	0.73 336	0.30 266	0.77 304	0.55 311	0.63 471	0.78 316	0.48 308	1.79 447	1.15 367	1.13 320	1.26 360	1.43 442	0.87 366	1.40 330	0.85 412	0.25 382	0.18 344	0.22 271	0.23 376	0.19 187	0.19 249

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 435	1.05 421	0.64 417	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 447	1.15 318	1.43 442	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	1.00 444	0.44 438	1.13 446	0.70 472	0.81 529	1.62 503	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 526	1.33 388	1.43 442	1.05 445	2.18 444	1.53 519	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

CBMV	0.95 426	0.44 438	0.66 209	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 569	1.69 410	1.42 503	2.00 549	1.60 471	1.43 442	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 514	0.39 510	0.33 499	0.33 441	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Consistency-Raft	1.25 493	0.99 554	1.93 538	1.02 561	1.21 572	0.96 393	1.01 518	1.75 427	1.92 551	1.36 444	2.12 535	1.44 447	1.01 432	1.14 254	1.40 498	0.72 565	0.82 587	0.89 571	0.98 587	1.31 578	0.95 570

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 428	0.88 356	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 472	1.44 427	1.44 447	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo	0.80 373	0.32 317	0.95 383	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 435	1.14 310	1.45 449	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

MDST_ROB	1.67 535	0.34 364	1.58 514	0.92 553	0.58 450	4.26 595	1.11 529	2.83 578	1.41 500	4.49 601	2.55 555	1.45 449	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 473	1.17 454	0.72 484	0.61 464	1.27 458	1.12 531	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 449	0.89 377	1.65 376	1.42 506	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

iRaft-Stereo_5w	0.85 399	0.29 246	0.91 369	0.53 272	0.43 351	0.49 109	0.68 433	0.99 189	0.87 226	0.79 202	1.34 395	1.46 452	0.91 381	5.11 535	1.11 459	0.17 117	0.14 190	0.22 271	0.18 220	0.20 226	0.20 282

OMP-Stereo	0.94 424	0.33 340	0.72 255	0.90 548	0.31 197	0.49 109	0.36 151	1.16 263	1.06 308	1.58 505	1.12 301	1.46 452	0.69 282	6.94 578	0.49 269	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.18 220	0.20 226	0.14 77

IIG-Stereo	0.96 427	0.31 301	0.72 255	0.88 543	0.33 240	0.61 207	0.26 60	1.19 280	1.03 294	1.69 519	1.37 404	1.46 452	0.75 301	6.96 580	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.23 309	0.18 220	0.20 226	0.14 77

GwcNet-RSSM	0.77 358	0.32 317	1.01 405	0.62 398	0.54 429	0.78 316	0.51 326	1.73 419	1.20 399	1.09 289	1.37 404	1.46 452	0.85 353	1.53 354	1.09 453	0.25 382	0.18 344	0.23 309	0.24 389	0.20 226	0.19 249

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 544	1.31 473	0.82 524	0.53 425	1.41 485	1.31 549	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 452	1.24 488	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 555	0.67 563	0.50 550	0.88 561	0.59 543
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
w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 508	4.25 578	0.68 462	0.61 464	1.20 448	0.93 501	1.63 397	1.35 473	1.66 516	1.53 451	1.47 457	1.37 506	3.00 491	1.74 527	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

StereoDRNet	0.98 437	0.47 452	1.70 521	0.76 503	0.94 549	1.51 493	0.91 495	1.92 486	1.32 457	1.61 507	1.13 306	1.47 457	0.97 413	1.75 396	1.46 513	0.28 435	0.23 439	0.29 429	0.27 432	0.35 448	0.27 400

DGSMNet	1.14 480	0.76 535	2.49 561	0.81 516	0.86 540	1.39 478	1.39 553	2.13 526	1.35 473	1.26 393	1.63 481	1.48 459	0.98 420	1.75 396	1.10 456	0.45 528	0.43 548	0.55 552	0.49 546	0.75 555	0.70 558

Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 495	2.23 554	0.66 438	0.71 494	1.95 537	1.46 557	1.98 501	1.45 507	1.79 529	1.43 422	1.49 460	1.33 502	1.97 423	1.42 506	0.27 421	0.23 439	0.28 418	0.28 453	0.34 445	0.31 441

DSFCA	0.93 422	0.34 364	1.06 425	0.52 253	0.65 476	1.55 497	0.93 501	1.49 351	1.19 394	1.56 499	1.15 318	1.50 461	0.96 410	3.07 492	1.02 443	0.30 451	0.26 463	0.25 368	0.25 403	0.28 393	0.24 354

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 470	1.02 556	1.00 401	0.82 524	0.67 483	1.93 535	0.93 501	1.62 395	1.11 336	1.15 329	1.25 353	1.50 461	0.79 323	1.96 422	0.76 379	1.89 585	0.34 514	0.79 567	0.36 514	1.25 576	0.83 565

DStereoO	1.44 515	1.11 563	1.69 520	1.16 568	0.72 496	1.21 450	1.56 562	1.74 424	1.63 527	1.52 487	1.67 489	1.51 463	3.16 587	1.73 394	1.72 526	2.35 591	0.45 555	0.97 573	0.42 529	2.01 583	0.53 530

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 439	0.40 420	1.82 532	0.66 438	0.62 470	2.05 543	0.78 459	1.91 483	1.29 443	1.54 495	1.42 418	1.51 463	1.23 485	1.99 424	1.33 486	0.23 338	0.14 190	0.20 201	0.15 132	0.27 374	0.26 390

MFMNet_re	1.40 512	1.14 566	1.68 519	1.39 576	1.07 556	1.48 490	1.43 555	1.87 470	1.82 545	2.26 556	2.19 538	1.51 463	1.86 551	1.52 350	1.25 475	0.93 571	0.83 588	0.84 569	0.80 575	0.99 566	1.05 577

G2L-Stereo_test	0.73 336	0.27 184	0.74 283	0.49 188	0.40 327	0.90 368	0.81 471	1.53 370	1.14 355	1.28 398	1.27 363	1.52 466	0.72 295	1.62 371	0.94 427	0.19 207	0.14 190	0.16 65	0.15 132	0.18 143	0.19 249

AANet_RVC	1.16 486	0.52 473	1.49 508	0.65 431	0.45 367	0.75 296	0.69 437	1.42 333	1.55 521	1.34 439	1.87 515	1.53 467	0.78 319	7.43 588	1.38 494	0.25 382	0.17 321	0.19 159	0.16 174	0.22 294	0.26 390

ssnet_v2	0.88 409	0.36 394	1.02 412	0.62 398	0.38 306	1.32 466	0.97 509	2.07 521	1.34 464	1.37 447	1.18 328	1.54 468	0.92 384	1.10 243	1.65 523	0.30 451	0.27 471	0.30 442	0.28 453	0.27 374	0.26 390

UNet	0.83 390	0.34 364	1.31 473	0.58 348	0.74 504	1.58 500	0.49 318	1.41 331	1.04 299	1.21 365	1.08 277	1.54 468	1.12 461	1.65 376	1.09 453	0.23 338	0.17 321	0.25 368	0.20 279	0.25 348	0.22 320

GANet	1.36 505	0.47 452	0.86 337	0.67 450	0.45 367	1.34 470	1.73 571	1.64 399	1.24 420	1.49 483	2.38 546	1.55 470	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

APVNet	1.06 460	0.53 478	1.42 491	0.84 528	0.79 522	1.92 534	0.82 473	1.90 479	1.08 319	1.08 283	1.43 422	1.56 471	1.13 465	3.07 492	1.58 520	0.31 458	0.34 514	0.42 520	0.36 514	0.36 455	0.37 475

CFNet-ft	0.72 318	0.32 317	0.54 130	0.66 438	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 472	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

S-Stereo	1.15 484	0.46 447	2.17 550	0.81 516	0.80 527	1.21 450	1.19 539	1.93 490	2.02 557	1.47 475	2.11 534	1.57 472	1.17 469	2.05 431	1.41 502	0.40 509	0.40 543	0.35 490	0.31 481	0.44 496	0.70 558

CFNet_RVC	0.72 318	0.32 317	0.54 130	0.66 438	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 472	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

iinet-f	0.99 439	0.45 445	3.71 576	0.55 311	0.43 351	1.81 524	0.68 433	1.14 259	1.14 355	1.18 353	1.42 418	1.58 475	1.44 512	1.34 307	1.59 522	0.24 355	0.23 439	0.20 201	0.19 245	0.26 360	0.25 366

hknet	0.77 358	0.32 317	0.95 383	0.54 287	0.38 306	1.27 458	0.65 420	2.16 535	1.07 313	1.20 361	1.11 294	1.59 476	0.81 333	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

PWC_ROB	1.24 491	0.76 535	2.46 560	0.72 484	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 551	2.31 558	3.07 565	1.59 476	1.40 507	2.46 468	2.10 544	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

DDUNet	1.50 519	2.69 607	1.12 444	1.77 584	1.88 585	1.84 528	0.92 497	1.70 415	1.16 376	1.38 453	1.79 504	1.60 478	1.12 461	1.37 315	1.08 451	1.10 580	0.76 585	2.37 594	0.94 583	2.00 582	1.37 584

RTSC	1.29 495	0.73 529	2.44 559	0.83 527	0.57 441	1.85 529	0.65 420	1.88 473	2.00 556	2.20 555	1.66 487	1.60 478	1.26 491	2.33 457	3.92 574	0.32 465	0.23 439	0.27 403	0.29 465	0.37 459	0.37 475

HI	0.64 275	0.32 317	0.68 218	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 423	1.43 422	1.62 480	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

CoSv	0.64 275	0.32 317	0.68 218	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 423	1.43 422	1.62 480	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

DCVSM-stereo	0.72 318	0.35 384	0.76 297	0.55 311	0.42 340	0.73 287	0.38 180	1.21 283	1.02 290	1.79 529	1.04 264	1.62 480	1.03 439	1.04 228	0.79 393	0.24 355	0.27 471	0.29 429	0.24 389	0.30 414	0.36 470

Ntro	1.64 533	1.15 567	1.23 460	2.48 594	1.83 584	2.09 546	1.16 536	1.96 495	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 480	1.29 494	1.87 413	1.11 459	3.04 599	0.56 574	1.82 587	0.64 566	2.80 594	2.05 595

anonymousa	0.72 318	0.27 184	0.75 287	0.47 140	0.63 471	1.43 486	0.45 281	1.24 297	0.89 233	1.28 398	1.75 500	1.62 480	1.13 465	0.69 106	0.59 318	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.25 403	0.20 226	0.18 208

HH	0.63 263	0.30 266	0.77 304	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 485	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

HanStereo	0.63 263	0.30 266	0.77 304	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 485	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

SGM-Forest	1.24 491	0.38 408	0.60 174	0.52 253	0.37 290	1.56 498	1.30 548	1.65 400	1.36 477	2.11 553	1.79 504	1.63 485	0.93 393	7.48 590	0.95 431	0.36 495	0.37 532	0.39 510	0.34 505	0.37 459	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-ROB	0.73 336	0.25 127	0.76 297	0.54 287	0.39 316	0.95 387	0.66 425	1.66 405	1.09 327	1.24 383	1.02 251	1.64 488	0.71 292	1.63 373	1.02 443	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.20 226	0.22 320

CRFU-Net	0.86 404	0.39 413	1.00 401	0.65 431	0.57 441	1.78 521	0.86 482	2.15 532	0.81 210	1.38 453	1.18 328	1.64 488	1.19 476	1.35 308	0.90 422	0.26 405	0.22 427	0.21 238	0.19 245	0.23 320	0.24 354

XPNet_ROB	0.96 427	0.49 459	1.09 437	0.72 484	0.57 441	1.11 426	1.14 533	1.66 405	1.23 414	1.85 536	1.39 413	1.64 488	1.11 458	1.80 405	1.42 506	0.38 503	0.30 493	0.33 472	0.29 465	0.37 459	0.34 459

Wz-Net-LNSev	1.03 456	0.67 518	2.71 567	0.64 417	0.84 533	1.75 514	1.00 516	1.80 450	1.32 457	1.28 398	1.25 353	1.65 491	1.22 483	1.39 324	1.40 498	0.28 435	0.26 463	0.24 329	0.23 376	0.33 441	0.32 448

RAFT	0.64 275	0.30 266	0.73 267	0.59 361	0.33 240	0.68 260	0.58 392	1.04 211	0.76 194	1.08 283	1.19 335	1.65 491	0.93 393	1.06 231	0.56 308	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.24 389	0.22 294	0.17 182

PDISCO_ROB	1.32 501	0.65 516	1.44 494	1.36 574	1.46 581	2.55 564	0.92 497	2.45 570	2.07 560	1.37 447	1.49 444	1.65 491	1.00 430	2.82 482	1.35 491	1.01 573	0.27 471	0.54 547	0.47 541	0.71 552	0.73 561

zh-mn7	1.70 539	1.21 570	8.30 598	0.69 466	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 561	2.41 566	2.67 558	1.68 494	1.23 485	4.49 521	2.87 558	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 590	1.28 439	1.53 489	1.74 497	1.68 494	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	1.34 503	0.92 548	2.62 565	0.86 535	0.87 542	1.03 411	1.08 527	1.50 355	1.51 515	1.82 534	1.41 417	1.68 494	1.26 491	4.87 531	1.34 488	0.61 557	0.65 582	0.68 564	0.78 574	0.69 550	0.68 557

DLCB_ROB	0.86 404	0.40 420	0.78 312	0.68 462	0.54 429	1.11 426	0.84 475	1.49 351	1.23 414	1.64 515	1.65 484	1.70 497	0.91 381	1.70 388	1.05 445	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.27 432	0.27 374	0.24 354

ADLNet2	0.88 409	0.34 364	1.17 454	0.77 506	0.64 474	1.12 429	0.76 454	1.74 424	1.24 420	1.21 365	1.65 484	1.71 498	1.05 445	1.67 381	1.17 468	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.22 353	0.26 360	0.29 418

aanetorigin	1.23 490	0.79 537	2.78 569	0.70 472	0.79 522	0.99 403	1.06 525	1.06 232	1.37 481	3.52 590	2.61 556	1.72 499	1.63 531	1.99 424	1.78 529	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

otaku	1.60 529	1.11 563	1.21 457	2.20 588	1.56 582	1.97 538	1.24 542	2.07 521	1.36 477	1.44 470	1.62 477	1.73 500	1.19 476	1.73 394	0.98 439	2.89 598	0.57 575	1.74 585	0.60 564	2.78 593	1.94 593

ETE_ROB	0.96 427	0.64 515	1.16 452	0.69 466	0.48 386	1.14 431	1.13 532	1.77 437	1.19 394	1.91 543	1.45 430	1.73 500	1.05 445	1.60 368	1.14 463	0.32 465	0.26 463	0.38 504	0.34 505	0.39 472	0.41 490

fast-acv-ft	0.94 424	0.44 438	1.40 484	0.58 348	0.51 410	1.77 519	0.69 437	1.36 319	1.42 503	1.29 404	1.86 513	1.74 502	1.25 489	1.52 350	1.38 494	0.26 405	0.28 478	0.28 418	0.28 453	0.27 374	0.26 390

GwcNet	1.08 465	0.51 469	2.33 556	0.79 510	1.18 570	1.76 516	0.70 440	1.68 408	1.47 509	1.41 462	1.64 482	1.74 502	1.04 441	2.20 447	1.41 502	0.30 451	0.29 489	0.29 429	0.27 432	0.30 414	0.35 464

ADCP+	1.99 558	0.48 456	7.73 594	0.66 438	0.91 545	2.30 555	1.05 523	1.82 454	1.34 464	1.54 495	1.32 386	1.74 502	1.61 530	2.17 441	13.37 609	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

ccnet	1.12 475	0.67 518	1.01 405	0.78 508	0.73 503	1.72 512	0.99 514	1.84 463	1.26 428	1.47 475	1.85 512	1.75 505	1.29 494	1.75 396	1.88 534	0.57 551	0.53 570	0.57 557	0.55 557	0.59 536	0.54 532

YMNet	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

YMNet_1	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

UGAM	1.14 480	0.27 184	0.95 383	0.53 272	0.42 340	0.70 274	0.72 445	0.95 174	1.32 457	0.98 253	1.48 442	1.78 508	0.87 366	9.65 609	0.87 415	0.21 282	0.18 344	0.30 442	0.24 389	0.19 187	0.16 150

zh-sn7	1.76 545	1.38 573	6.58 591	0.74 496	0.72 496	1.78 521	1.31 549	1.88 473	1.56 522	1.86 538	2.47 553	1.81 509	2.08 564	5.12 536	3.80 573	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 413	3.21 571	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 562	0.75 185	0.95 244	4.63 583	1.81 509	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

hitnet-ft	0.79 370	0.35 384	0.57 157	0.58 348	0.42 340	0.96 393	0.46 288	1.47 347	1.33 461	1.19 357	1.22 343	1.81 509	0.98 420	1.66 380	0.94 427	0.33 474	0.28 478	0.34 482	0.27 432	0.35 448	0.31 441

Select-FE	0.74 341	0.39 413	1.56 511	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 512	1.74 540	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

w-ln-seven	1.38 509	0.70 526	3.91 577	0.75 500	0.72 496	2.69 570	0.95 506	2.02 512	1.99 555	1.99 546	1.73 495	1.82 512	1.17 469	2.45 465	2.84 557	0.28 435	0.25 457	0.31 448	0.30 474	0.41 479	0.33 454

coex_refinement	0.80 373	0.28 210	0.73 267	0.70 472	0.51 410	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 414	1.36 444	1.37 404	1.82 512	0.81 333	1.32 298	1.13 462	0.26 405	0.17 321	0.19 159	0.20 279	0.24 335	0.25 366

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 318	0.35 384	1.70 521	0.49 188	0.56 438	0.63 220	0.38 180	2.41 567	0.65 156	0.77 196	1.07 272	1.82 512	0.95 403	0.93 192	0.43 218	0.20 248	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.28 393	0.26 390

NCC-stereo	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494

Abc-Net	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 487	0.49 459	1.24 463	0.70 472	0.97 553	1.71 510	0.92 497	1.91 483	1.46 508	1.38 453	1.14 310	1.88 516	1.30 498	4.24 516	1.87 532	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 532

LSM	6.33 603	1.10 560	13.19 606	1.41 578	68.17 635	1.64 506	1.90 581	1.92 486	2.46 570	2.99 583	3.11 566	1.88 516	1.80 546	2.61 476	2.06 543	0.41 513	0.58 576	0.50 537	0.57 559	0.64 543	17.66 629

RP	1.09 468	0.50 466	1.12 444	0.90 548	1.04 555	1.11 426	0.84 475	1.80 450	1.62 525	1.55 498	2.00 526	1.90 520	1.78 544	1.84 408	1.25 475	0.52 542	0.36 530	0.48 534	0.36 514	0.45 500	0.43 501

SHD	1.31 499	0.71 528	2.34 557	0.86 535	0.75 513	1.77 519	0.65 420	2.22 548	2.50 574	2.40 565	1.71 493	1.91 521	1.60 529	1.93 419	2.37 549	0.38 503	0.31 499	0.38 504	0.40 525	0.48 512	0.50 523

XQC	1.37 507	0.87 545	2.56 563	0.84 528	0.69 491	1.83 527	0.89 489	2.07 521	1.88 547	1.88 539	1.53 451	1.91 521	1.55 525	2.85 485	3.05 560	0.48 536	0.29 489	0.44 526	0.39 521	0.69 550	0.60 546

NCCL2	1.00 444	0.56 488	1.06 425	0.75 500	0.57 441	1.31 465	1.72 570	1.77 437	1.36 477	1.50 484	1.17 326	1.91 521	1.17 469	1.54 356	1.29 482	0.35 491	0.31 499	0.45 527	0.44 534	0.40 476	0.40 485

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 544	0.87 545	3.56 573	0.80 513	0.75 513	3.72 586	2.44 600	1.82 454	1.82 545	1.74 522	1.91 519	1.92 524	1.26 491	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 560	0.52 541	0.77 573	0.50 516	0.50 523

CSAN	1.41 513	0.59 498	1.26 466	0.70 472	0.50 397	1.76 516	1.78 572	1.77 437	1.90 550	2.35 561	2.32 543	1.92 524	1.94 556	5.56 550	1.49 516	0.43 522	0.35 525	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

z-mn7	1.56 525	0.84 540	4.36 581	0.71 480	0.51 410	2.60 566	1.04 521	1.73 419	2.70 580	1.53 489	2.99 564	1.94 526	1.34 503	4.78 529	2.41 550	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

HSM	1.19 489	0.32 317	0.65 201	0.57 342	0.38 306	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 394	1.30 413	1.25 353	1.94 526	1.03 439	9.32 604	0.71 364	0.22 311	0.16 291	0.20 201	0.16 174	0.21 270	0.21 302

LALA_ROB	1.01 450	0.59 498	1.16 452	0.67 450	0.51 410	1.63 504	1.26 546	1.69 410	1.38 485	1.81 533	1.37 404	1.94 526	1.02 437	1.58 364	1.38 494	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

RainbowNet	1.97 556	1.76 588	1.57 513	2.81 597	2.21 590	1.98 540	1.81 574	2.54 574	1.89 548	1.50 484	1.84 510	1.96 529	1.65 533	2.14 438	1.25 475	3.33 605	0.85 592	2.39 597	0.98 587	2.82 596	2.22 596

Nwc_Net	1.09 468	0.49 459	1.33 478	0.89 547	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 427	2.26 541	1.96 529	1.54 523	1.92 416	1.34 488	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

FBW_ROB	1.71 542	0.62 512	1.45 499	0.67 450	0.61 464	1.81 524	1.08 527	2.52 573	1.70 533	1.77 525	1.73 495	1.98 531	1.25 489	12.57 618	1.84 531	0.34 484	0.37 532	0.56 555	0.38 519	0.45 500	0.43 501

ac_64	0.82 384	0.29 246	0.81 321	0.71 480	0.60 461	1.05 414	0.54 351	1.99 503	0.92 248	1.18 353	1.06 268	1.99 532	1.08 453	1.94 420	0.97 436	0.27 421	0.22 427	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.19 249

AF-Net	1.13 478	0.52 473	1.33 478	0.86 535	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 499	2.40 548	1.99 532	1.65 533	1.81 407	1.48 515	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

UDG	1.41 513	2.65 606	0.99 395	1.44 579	1.64 583	1.34 470	0.80 468	1.60 388	1.23 414	1.23 376	1.71 493	2.01 534	1.34 503	1.47 343	1.41 502	0.90 570	0.54 573	2.29 592	0.75 572	1.84 581	1.04 575

DANet	1.08 465	0.61 508	1.32 476	0.85 533	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 526	1.54 456	2.01 534	1.11 458	2.90 486	2.00 540	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	1.14 480	0.79 537	1.26 466	0.91 551	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 495	1.93 520	2.02 536	1.54 523	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 525	0.58 558	0.48 543	0.47 507	0.46 509

LL-Strereo	1.33 502	0.39 413	1.38 483	0.61 387	0.61 464	0.75 296	0.66 425	1.63 397	1.17 379	1.56 499	1.60 471	2.03 537	2.12 565	9.72 610	0.97 436	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.23 376	0.22 294	0.25 366

FAT-Stereo	1.07 462	0.41 428	1.32 476	0.72 484	0.58 450	1.08 420	0.89 489	1.96 495	1.65 528	1.75 523	1.98 523	2.03 537	1.48 518	2.02 427	1.18 471	0.42 517	0.35 525	0.34 482	0.29 465	0.35 448	0.53 530

AnyNet_C32	1.96 555	1.10 560	5.17 584	0.90 548	1.11 561	2.12 548	2.37 598	1.85 464	1.48 510	2.45 567	1.70 492	2.05 539	1.64 532	2.50 471	10.28 604	0.37 499	0.34 514	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 532

ADCL	1.72 543	0.57 492	3.66 574	0.67 450	0.61 464	2.61 568	1.85 577	1.96 495	1.67 530	1.90 542	1.83 508	2.06 540	1.90 554	2.13 437	9.15 600	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

RASNet	1.12 475	0.30 266	0.91 369	0.66 438	0.77 517	0.97 397	0.57 388	1.37 320	1.35 473	1.02 270	1.34 395	2.11 541	1.43 510	7.09 582	1.39 497	0.19 207	0.17 321	0.17 95	0.19 245	0.18 143	0.16 150

DPSNet	1.69 538	0.59 498	4.33 579	0.70 472	0.57 441	2.02 542	1.62 568	3.35 587	1.78 541	1.48 481	1.38 409	2.17 542	2.84 582	4.77 528	3.66 571	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

DispFullNet	2.34 568	2.85 608	3.66 574	3.08 603	2.27 592	1.97 538	0.67 429	2.00 504	1.70 533	2.52 568	2.00 526	2.23 543	5.86 603	3.44 506	1.58 520	1.01 573	0.32 507	2.64 603	1.94 606	2.85 598	2.24 597

EDNetEfficient	2.37 569	1.10 560	8.08 596	0.74 496	0.71 494	0.98 402	1.56 562	1.46 345	4.06 595	4.90 604	2.82 561	2.25 544	3.48 591	2.95 487	9.97 601	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 547

psmorigin	1.52 521	0.69 523	10.52 604	0.68 462	0.59 458	1.13 430	0.70 440	1.57 381	1.19 394	1.99 546	1.79 504	2.26 545	1.47 517	2.09 434	1.36 492	0.39 506	0.40 543	0.34 482	0.33 499	0.43 490	0.56 536

Wz-Net-SNSev	1.49 517	1.23 571	6.27 590	0.68 462	0.67 483	1.37 473	1.41 554	2.00 504	1.39 490	1.48 481	1.61 475	2.29 546	1.32 501	3.93 511	2.14 545	0.31 458	0.28 478	0.31 448	0.33 499	0.42 484	0.36 470

WZ-Net	1.95 554	0.95 550	10.10 600	0.86 535	0.78 519	1.69 509	1.60 567	2.20 547	1.98 554	2.08 551	1.93 520	2.30 547	1.97 557	5.30 539	3.17 565	0.34 484	0.26 463	0.29 429	0.31 481	0.51 521	0.47 513

stereogan	1.15 484	0.42 432	1.40 484	0.86 535	0.84 533	2.38 559	0.71 442	1.88 473	1.73 537	1.72 521	1.94 522	2.31 548	1.29 494	2.07 432	1.08 451	0.36 495	0.35 525	0.39 510	0.31 481	0.51 521	0.46 509

G-Net	1.66 534	0.63 513	1.56 511	1.11 567	0.74 504	2.98 578	0.91 495	1.55 377	1.22 411	2.76 576	8.18 607	2.32 549	2.53 579	1.92 416	1.87 532	0.48 536	0.44 551	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 540

PVD	1.70 539	0.84 540	2.26 555	0.94 556	0.83 532	2.48 562	0.97 509	2.59 576	3.35 587	3.01 585	2.77 560	2.34 550	2.47 577	2.67 479	3.14 563	0.47 535	0.45 555	0.59 559	0.48 543	0.59 536	0.75 563

CBFPSM	0.92 419	0.33 340	1.86 535	0.49 188	0.38 306	1.75 514	0.84 475	1.39 327	1.12 340	1.09 289	0.99 233	2.37 551	1.66 537	1.32 298	1.42 506	0.19 207	0.18 344	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.33 454

ADCMid	1.89 553	0.73 529	5.06 583	0.72 484	0.67 483	2.00 541	1.14 533	1.97 499	1.48 510	2.86 579	1.81 507	2.37 551	2.05 562	2.24 449	10.39 605	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

ADCS	2.25 564	0.99 554	5.55 585	0.81 516	0.74 504	2.19 550	1.80 573	2.27 554	2.14 562	2.80 578	2.13 536	2.40 553	2.03 559	2.64 478	13.69 610	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 536

DISCO	1.03 456	0.34 364	1.11 442	0.69 466	0.45 367	2.07 544	0.84 475	2.13 526	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 553	1.07 452	2.60 475	1.51 518	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.20 279	0.31 423	0.27 400

MultiAttention	4.51 596	0.33 340	0.82 324	0.73 492	0.45 367	30.98 628	4.50 611	2.18 543	1.40 495	1.61 507	2.41 549	2.43 555	0.70 287	38.42 632	1.36 492	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

MFN_U_SF_RVC	1.52 521	0.84 540	3.42 572	0.87 542	0.66 479	2.56 565	0.95 506	2.36 562	1.70 533	1.98 545	1.86 513	2.45 556	1.79 545	2.95 487	2.58 552	0.52 542	0.48 562	0.55 552	0.59 563	0.59 536	0.61 547

ADCPNet	1.85 548	0.69 523	8.07 595	0.71 480	0.58 450	2.79 573	1.22 541	1.94 492	1.54 519	1.88 539	1.69 491	2.46 557	2.04 560	2.37 460	6.48 586	0.38 503	0.37 532	0.38 504	0.43 532	0.47 507	0.45 506

edge stereo	1.11 473	0.50 466	1.30 472	0.71 480	0.65 476	1.14 431	0.75 451	1.93 490	1.37 481	1.71 520	1.83 508	2.54 558	1.44 512	2.43 464	1.23 473	0.42 517	0.41 545	0.54 547	0.35 510	0.42 484	0.46 509

Wz-Net-TNSev	1.88 550	2.08 600	7.66 593	0.67 450	0.64 474	2.42 560	1.83 576	2.33 558	1.74 539	1.57 503	1.56 462	2.58 559	1.90 554	4.86 530	3.12 562	0.39 506	0.37 532	0.33 472	0.37 517	0.53 525	0.58 541

RTS	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

ACVNet-4b	2.15 561	1.41 577	1.64 516	2.80 596	2.31 594	2.31 556	1.24 542	2.32 557	2.14 562	1.26 393	2.39 547	2.66 562	1.48 518	5.95 560	1.06 447	3.20 603	0.45 555	2.37 594	0.89 580	2.83 597	2.37 600

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 560	1.15 567	3.10 570	1.05 562	0.76 516	5.03 601	2.40 599	2.16 535	2.62 577	1.89 541	2.28 542	2.69 563	1.65 533	9.35 605	2.04 541	0.64 561	0.51 568	0.68 564	0.71 571	1.09 571	0.67 555

AnyNet_C01	2.26 565	1.78 589	10.22 602	0.93 554	0.74 504	2.92 576	2.20 593	2.29 556	1.80 543	2.53 569	2.41 549	2.71 564	1.73 539	3.41 503	6.72 588	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 549

UGAM-zero	1.00 444	0.30 266	0.93 375	0.47 140	0.30 171	0.57 183	0.25 49	2.25 551	0.63 136	1.01 266	1.10 288	2.73 565	1.85 550	6.26 562	0.40 186	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.17 182

SAMSARA	1.55 523	0.84 540	2.61 564	1.22 571	1.07 556	2.50 563	1.93 582	2.05 515	1.89 548	2.75 575	1.66 487	2.81 566	1.69 538	3.08 494	1.97 539	0.46 534	0.51 568	0.42 520	0.46 539	0.58 534	0.59 543

SPS-STEREO	1.67 535	1.04 557	1.23 460	1.21 570	1.13 566	1.82 526	1.11 529	2.16 535	1.52 516	3.07 587	2.32 543	2.82 567	1.80 546	4.11 515	2.04 541	1.03 576	0.99 599	0.97 573	0.94 583	1.03 569	1.02 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	2.69 579	3.22 611	11.53 605	1.44 579	1.12 563	3.19 580	1.81 574	2.85 579	2.37 567	1.68 518	2.07 533	2.85 568	2.18 567	7.41 587	5.23 582	0.79 567	0.76 585	0.69 566	0.65 567	0.98 564	0.95 570

PAM	0.76 356	0.29 246	1.08 434	0.52 253	0.33 240	1.38 476	0.39 195	2.01 508	0.67 161	1.06 279	0.96 221	2.89 569	1.43 510	0.86 170	0.35 133	0.19 207	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.20 282

PAM_32	0.77 358	0.28 210	1.03 416	0.52 253	0.30 171	1.32 466	0.35 135	1.97 499	0.65 156	1.02 270	1.06 268	3.05 570	1.49 520	0.96 199	0.36 144	0.19 207	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.19 187	0.19 249

IMH-64-1	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 607

IMH-64	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 607

NVStereoNet_ROB	1.88 550	1.07 558	1.45 499	1.07 565	1.17 568	1.47 489	1.48 559	1.89 476	1.93 553	1.94 544	4.67 586	3.08 573	1.80 546	6.51 568	1.65 523	1.06 578	0.86 594	1.08 580	1.32 593	0.93 562	1.26 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	10.57 613	1.47 581	177.42 642	0.67 450	0.53 425	1.58 500	1.16 536	1.90 479	3.37 588	4.71 603	3.38 569	3.10 574	2.69 581	3.13 496	3.58 570	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 556	0.81 564

PWCK	2.88 585	2.05 598	5.72 587	2.08 587	1.11 561	3.55 584	3.90 608	2.86 580	3.54 592	3.03 586	3.63 573	3.10 574	2.31 572	8.15 599	3.09 561	2.12 588	0.91 597	1.75 586	0.98 587	2.57 590	1.18 581

ACV-stereo	0.99 439	0.51 469	1.41 489	0.56 325	0.41 335	2.43 561	0.57 388	1.15 261	1.18 386	0.81 208	1.01 243	3.39 576	2.14 566	1.60 368	1.07 450	0.27 421	0.22 427	0.22 271	0.22 353	0.28 393	0.32 448

ACVNet_1	2.18 562	1.45 580	1.72 524	2.85 598	2.33 596	2.28 553	1.46 557	3.08 583	2.22 565	1.82 534	2.05 532	3.56 577	1.98 558	3.09 495	1.40 498	3.17 600	0.60 577	2.40 598	0.92 582	2.91 600	2.37 600

MSAF-DinoV2	1.97 556	0.80 539	10.38 603	0.86 535	0.48 386	1.39 478	0.97 509	2.55 575	1.72 536	1.53 489	1.65 484	3.59 578	2.20 569	5.39 545	3.94 575	0.27 421	0.17 321	0.26 387	0.28 453	0.47 507	0.46 509

ELAS	2.37 569	0.74 532	1.54 510	0.99 558	0.92 547	4.78 598	2.33 597	3.33 586	3.37 588	5.05 607	4.77 587	3.67 579	4.53 600	3.42 504	4.50 578	0.62 558	0.53 570	0.55 552	0.53 555	0.63 541	0.64 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	1.68 537	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 552	1.18 538	2.38 565	1.68 532	3.60 591	2.67 558	3.69 580	2.42 575	8.13 597	1.90 535	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 550	0.57 492	2.18 552	0.63 408	0.40 327	2.80 574	1.57 565	2.39 566	5.88 606	2.36 563	3.57 572	3.72 581	2.97 584	4.74 527	1.76 528	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

coex-ft	8.13 609	2.13 601	98.04 641	0.67 450	0.53 425	1.71 510	1.56 562	1.65 400	11.11 613	18.17 628	3.75 574	3.88 582	7.61 611	2.98 490	6.49 587	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 523

FADE		4.78 614		1.89 586	1.92 586			5.58 605	5.04 602	2.92 580		4.13 583		10.23 614		188.09 644	2.77 614	123.78 641	127.92 641	1.06 570	1.10 580

WAO-7	2.66 576	1.40 576	1.73 526	1.39 576	1.17 568	3.93 590	1.94 583	4.11 596	3.88 594	2.92 580	5.50 590	4.18 584	3.00 586	7.63 592	3.71 572	1.13 581	1.00 600	1.17 581	1.13 592	1.18 574	1.09 579

JetBlue	3.97 591	2.01 595	10.19 601	1.38 575	2.84 604	10.53 610	9.54 613	3.60 591	2.41 569	2.73 574	3.39 570	4.54 585	4.31 598	7.85 596	6.84 589	0.88 569	0.93 598	0.89 571	0.91 581	1.74 580	1.91 592

ACVNet_2	2.43 573	1.41 577	2.04 542	2.62 595	2.24 591	2.63 569	1.88 580	3.31 585	3.01 583	2.19 554	3.45 571	4.62 586	2.04 560	4.50 523	1.47 514	2.55 594	0.64 580	2.22 591	0.84 577	2.69 592	2.29 598

ELAS_RVC	2.48 574	0.74 532	1.90 536	1.05 562	0.92 547	2.76 571	4.01 609	2.76 577	4.11 596	4.69 602	4.63 583	4.62 586	5.96 605	3.97 513	3.96 576	0.63 560	0.53 570	0.56 555	0.52 554	0.64 543	0.63 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 598	3.14 609	4.91 582	4.55 617	3.94 614	5.20 602	4.41 610	4.40 598	4.13 597	4.95 605	6.08 592	4.74 588	5.37 601	9.40 606	10.67 606	4.65 616	4.15 618	3.97 615	3.34 615	4.09 610	4.08 618

IMH	3.21 588	1.85 594	1.48 506	3.25 605	2.69 602	4.07 593	2.02 586	4.41 599	3.80 593	2.72 573	7.11 599	4.75 589	2.92 583	5.92 558	2.55 551	3.85 613	0.88 595	2.78 606	1.36 596	3.19 604	2.59 606

MonStereo1	3.14 587	1.66 586	1.81 530	2.43 593	2.32 595	5.80 604	1.58 566	3.52 589	4.70 601	3.09 588	8.22 608	4.76 590	3.36 589	6.52 569	2.29 548	2.33 590	0.61 578	1.91 589	1.05 591	2.44 587	2.34 599

DStereoFS	3.67 590	1.49 583	2.18 552	1.32 573	1.32 577	4.41 596	1.26 546	3.75 593	9.27 610	3.36 589	6.80 595	4.81 591	13.54 617	6.95 579	4.76 580	0.73 566	0.69 583	1.17 581	2.40 612	1.27 577	1.95 594

WAO-6	2.81 583	1.60 585	1.46 501	2.36 592	2.28 593	3.55 584	2.29 596	4.21 597	4.56 600	2.36 563	4.51 580	4.88 592	2.66 580	4.60 524	4.07 577	1.72 584	1.15 606	2.31 593	1.46 599	2.31 584	1.85 591

test_sample8	2.19 563	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.82 454	1.15 367	2.26 556	1.30 373	4.94 593	2.52 578	2.27 453	7.92 596	0.57 551	12.61 628	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

SGM+DAISY	2.41 572	1.07 558	2.14 549	1.18 569	1.10 559	2.14 549	1.36 552	1.96 495	1.66 529	5.46 610	7.07 598	4.95 594	4.32 599	5.50 547	2.26 547	1.04 577	1.02 602	0.99 576	0.97 585	1.02 567	1.04 575

tt	6.58 605	0.26 153	6.10 589	3.77 612	2.16 587	11.55 611	19.63 620	13.33 620	5.74 605	2.96 582	2.65 557	4.97 595	6.33 608	3.81 510	7.24 590	9.15 621	11.32 627	5.89 621	6.24 620	6.03 615	2.55 605

KSHMR	8.75 610	2.06 599	2.11 547	3.53 610	3.11 607	4.13 594	2.69 601	5.60 606	61.37 643	3.00 584	55.83 640	4.98 596	2.45 576	4.49 521	2.61 555	3.46 606	1.55 610	3.14 610	1.94 606	3.72 607	3.18 612

Dean	2.91 586	1.53 584	2.07 543	2.96 602	2.51 598	3.15 579	2.14 591	4.75 601	4.41 599	2.76 576	6.10 593	5.53 597	2.37 573	2.97 489	1.92 536	3.18 601	0.85 592	2.51 601	1.04 590	2.88 599	2.47 604

WCMA_ROB	1.84 547	0.47 452	1.31 473	0.69 466	0.57 441	2.11 547	1.14 533	1.87 470	1.73 537	4.04 595	6.43 594	5.62 598	3.61 592	2.59 474	1.94 537	0.52 542	0.44 551	0.39 510	0.42 529	0.48 512	0.47 513

LVE	3.31 589	1.67 587	1.64 516	2.85 598	2.42 597	3.20 581	2.26 595	4.78 602	5.05 603	2.35 561	6.91 596	6.02 599	2.37 573	9.15 601	2.17 546	3.19 602	1.08 605	2.38 596	1.47 600	2.81 595	2.40 602

JetRed	6.91 606	8.80 618	25.96 621	2.85 598	3.25 609	13.98 617	11.87 615	6.25 611	4.28 598	4.45 600	4.56 581	6.69 600	5.46 602	7.46 589	14.05 611	2.59 595	3.31 615	2.59 602	2.29 611	4.20 611	3.36 614

WAO-8	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 607	1.53 560	6.09 609	16.46 619	3.94 593	7.84 605	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 588

Venus	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 607	1.53 560	6.09 609	16.46 619	3.94 593	7.84 605	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 588

ktn	4.70 597	2.38 604	2.12 548	3.76 611	3.24 608	4.85 599	2.95 606	5.52 604	7.37 609	4.07 597	19.32 623	7.46 603	3.47 590	7.39 586	2.95 559	4.04 614	1.85 611	3.26 612	2.22 610	3.08 601	2.65 609

MeshStereo	2.26 565	0.56 488	0.92 373	0.61 387	0.49 390	2.60 566	1.02 519	3.18 584	2.05 559	7.40 616	4.98 589	7.58 604	2.98 585	6.37 565	1.96 538	0.43 522	0.43 548	0.45 527	0.39 521	0.43 490	0.42 494
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
notaker	3.98 592	2.40 605	2.68 566	3.82 613	3.27 610	3.97 592	2.14 591	4.78 602	3.45 590	4.12 598	6.94 597	7.65 605	3.26 588	7.82 595	5.30 583	4.04 614	1.41 608	3.36 613	2.10 609	3.88 608	3.31 613

FCDSN-DC	2.32 567	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 513	2.23 551	0.94 504	2.09 524	1.80 543	5.45 609	7.72 604	7.77 606	6.93 610	3.39 501	1.80 530	0.52 542	0.48 562	0.52 541	0.51 553	0.57 532	0.58 541
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 558	0.59 498	0.89 362	0.70 472	0.61 464	3.95 591	0.94 504	1.80 450	1.79 542	4.41 599	4.43 579	8.17 607	3.66 593	3.40 502	1.33 486	0.52 542	0.48 562	0.54 547	0.58 560	0.53 525	0.50 523

LE_ROB	8.05 608	0.37 401	23.53 617	0.74 496	0.33 240	2.77 572	2.87 605	3.71 592	27.24 629	25.39 629	8.87 609	8.46 608	26.71 628	6.65 571	21.99 620	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

UNDER WATER	5.08 599	2.33 603	5.55 585	3.94 615	3.51 611	5.20 602	2.72 603	5.61 607	16.52 621	3.84 592	4.60 582	9.21 609	5.89 604	5.90 557	8.66 599	3.75 609	1.34 607	3.18 611	1.88 604	4.33 613	3.61 615

UNDER WATER-64	5.27 600	2.32 602	8.78 599	3.93 614	3.54 612	7.61 605	3.03 607	5.84 608	14.19 615	4.04 595	4.04 577	9.39 610	6.26 606	5.93 559	8.48 598	3.60 608	1.51 609	3.13 609	1.88 604	4.29 612	3.61 615

FC-DCNN	2.72 582	0.59 498	0.86 337	0.73 492	0.57 441	2.91 575	1.04 521	3.01 582	2.60 575	6.83 611	7.64 602	9.92 611	6.33 608	5.21 537	3.14 563	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

DGTPSM_ROB	13.01 617	8.23 616	21.87 614	9.51 619	18.10 618	11.56 612	32.01 626	10.63 617	16.20 617	7.03 613	19.48 624	10.15 612	16.66 620	9.83 612	22.42 621	4.75 617	8.68 621	5.37 618	10.25 623	6.16 616	11.36 623

DPSMNet_ROB	13.02 618	8.23 616	21.91 615	9.53 620	18.11 619	11.56 612	32.02 627	10.64 618	16.23 618	7.05 614	19.49 625	10.16 613	16.66 620	9.85 613	22.43 622	4.77 618	8.68 621	5.38 619	10.26 624	6.17 617	11.36 623

FC-DCNN v2	2.81 583	0.59 498	0.85 331	0.73 492	0.57 441	2.97 577	1.05 523	3.39 588	2.61 576	6.98 612	7.67 603	10.38 614	6.31 607	5.75 555	3.37 569	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

TorneroNet	10.70 614	2.03 596	1.82 532	3.43 608	3.01 606	43.83 631	2.22 594	8.87 615	67.47 644	7.17 615	27.36 627	10.68 615	3.85 597	8.67 600	7.65 595	3.59 607	0.88 595	3.04 608	1.57 602	3.71 606	3.17 611

TorneroNet-64	5.30 601	2.03 596	1.74 527	3.43 608	2.81 603	10.09 609	2.12 590	9.10 616	17.12 624	4.96 606	9.27 611	10.72 616	3.70 594	9.20 602	4.55 579	3.31 604	0.84 589	2.88 607	1.55 601	3.49 605	3.04 610

ASD4	15.85 620	10.99 619	19.63 612	10.21 621	11.70 616	19.24 618	31.10 625	19.35 622	10.68 612	11.14 619	10.18 613	12.59 617	12.64 614	14.74 620	24.83 625	12.93 627	9.94 626	26.83 632	19.40 627	16.23 624	12.70 628

MANE	6.19 602	0.59 498	1.03 416	0.93 554	1.22 573	13.38 614	2.69 601	12.81 619	17.94 625	8.21 617	10.82 615	14.72 618	11.68 612	11.39 617	11.90 608	0.59 555	0.50 567	0.52 541	1.76 603	0.55 529	0.54 532

USTest	14.33 619	14.94 622	21.04 613	17.44 622	16.05 617	23.26 619	33.84 628	21.73 623	11.80 614	9.36 618	10.14 612	15.97 619	13.20 616	17.28 622	22.43 622	3.78 612	5.01 619	6.17 622	6.16 619	9.25 620	7.72 621

TCMNet-wrong-test	10.31 612	11.40 620	14.84 608	20.96 623	18.45 620	13.80 616	10.76 614	15.78 621	3.53 591	5.20 608	5.52 591	16.26 620	12.61 613	7.51 591	10.15 602	7.43 619	2.37 613	4.31 617	3.43 616	11.36 621	10.61 622

DPSimNet_ROB	11.20 616	4.98 615	35.43 625	2.90 601	4.52 615	7.89 606	17.09 619	4.66 600	6.06 607	14.89 624	10.93 616	17.29 621	36.81 632	13.18 619	15.68 615	2.86 597	6.29 620	5.75 620	5.09 618	3.91 609	7.70 620

pmcnn	2.37 569	0.42 432	2.71 567	0.63 408	0.43 351	1.54 496	1.19 539	2.01 508	1.53 518	2.64 572	7.60 601	18.07 622	1.45 514	3.44 506	2.78 556	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

Anonymous_1	43.04 636	18.73 623	24.79 618	21.81 624	46.26 633	27.80 620	37.60 629	28.08 629	16.14 616	14.66 623	14.30 617	20.65 623	17.88 622	21.56 624	25.94 626	117.93 643	8.92 623	100.65 638	126.50 640	158.64 644	12.08 625

DPSM_ROB	19.08 621	19.14 624	25.17 619	22.15 625	20.85 622	28.17 621	37.82 630	26.56 627	16.85 622	14.14 621	14.84 618	21.70 624	18.75 623	21.87 625	26.55 627	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 626

DPSM	19.08 621	19.14 624	25.17 619	22.15 625	20.85 622	28.17 621	37.82 630	26.56 627	16.85 622	14.14 621	14.84 618	21.70 624	18.75 623	21.87 625	26.55 627	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 626

xxxxx1	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 628	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

tt_ll	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 628	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

ff	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 628	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

HanzoNet	11.04 615	3.62 612	8.10 597	4.08 616	3.55 613	4.90 600	2.73 604	7.19 613	10.10 611	31.86 637	28.92 628	21.96 629	36.36 630	18.08 623	10.17 603	7.94 620	3.32 616	3.47 614	3.31 614	7.06 618	4.04 617

SGM-ForestM	6.52 604	0.38 408	1.26 466	0.63 408	0.35 262	13.59 615	5.32 612	6.32 612	6.70 608	11.14 619	9.18 610	22.51 630	13.93 618	16.89 621	20.07 619	0.36 495	0.37 532	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

LRCNet_RVC	22.74 623	32.10 629	21.97 616	29.84 627	26.23 624	4.42 597	0.81 471	22.66 624	2.02 557	26.93 630	29.26 629	23.06 631	15.59 619	23.84 627	18.88 618	31.75 634	19.90 636	34.65 633	32.13 634	30.54 633	28.32 635

HaxPig	38.92 632	41.40 637	41.64 626	29.95 628	32.27 625	28.90 623	27.60 622	29.73 630	37.71 638	43.82 638	43.87 636	33.17 632	35.56 629	41.53 633	40.37 634	43.94 638	47.51 641	45.82 634	47.08 636	42.38 634	44.15 638

MEDIAN_ROB	42.00 634	44.40 639	44.29 630	35.15 629	34.95 626	31.28 629	29.60 624	35.88 635	40.02 640	47.20 642	46.64 638	37.37 633	38.48 639	44.35 641	42.45 635	48.03 640	49.39 642	49.71 636	49.03 637	45.14 636	46.65 639

AVERAGE_ROB	40.43 633	42.37 638	42.73 627	36.96 630	35.58 627	30.50 624	27.61 623	36.71 636	38.39 639	44.91 639	44.36 637	37.45 634	36.70 631	41.88 634	40.35 633	45.43 639	46.81 640	47.11 635	46.35 635	42.51 635	43.87 637

FlowAnything	38.37 630	38.41 631	50.38 634	44.76 635	41.94 631	56.64 632	76.34 636	53.28 641	34.23 637	28.25 631	29.72 633	43.60 635	37.79 637	43.83 636	53.38 637	20.39 632	18.71 635	21.07 626	21.14 633	28.23 627	25.29 630

Selective-RAFT-Error	38.39 631	38.47 635	50.44 635	44.73 631	41.97 632	56.68 633	76.38 638	53.24 638	33.92 636	28.34 635	29.85 634	43.60 635	38.20 638	43.75 635	53.34 636	20.38 631	18.70 631	21.09 630	21.05 628	28.30 631	25.43 634

CasAABBNet	38.33 629	38.46 634	50.35 633	44.75 634	41.84 628	56.68 633	76.37 637	53.22 637	33.83 635	28.31 634	29.54 632	43.62 637	37.71 636	43.84 639	53.41 638	20.30 628	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.24 628	25.34 631

RAFT-FEzeroshot	38.32 627	38.45 632	50.28 631	44.74 632	41.87 629	56.68 633	76.38 638	53.24 638	33.76 633	28.29 632	29.37 630	43.69 638	37.66 634	43.83 636	53.41 638	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 632

RAFT-FE	38.32 627	38.45 632	50.28 631	44.74 632	41.87 629	56.68 633	76.38 638	53.24 638	33.76 633	28.29 632	29.37 630	43.69 638	37.66 634	43.83 636	53.41 638	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 632

LSM0	42.82 635	38.75 636	50.81 636	47.07 636	109.38 643	57.00 637	76.02 635	53.74 642	33.71 632	29.02 636	30.41 635	43.87 640	37.22 633	43.91 640	53.54 641	20.52 633	18.62 630	21.10 631	21.11 632	28.41 632	42.22 636

BEATNet-Init1	26.87 626	13.43 621	70.68 640	0.91 551	0.68 489	57.02 638	21.06 621	32.82 634	32.67 631	52.12 643	53.61 639	66.05 641	49.56 640	48.79 642	34.71 632	0.49 540	0.44 551	0.53 546	0.53 555	0.63 541	0.59 543

PML	51.67 637	36.25 630	13.28 607	7.46 618	20.81 621	108.69 642	232.22 644	8.72 614	27.82 630	87.01 644	269.67 644	69.67 642	61.95 641	24.76 631	14.20 612	9.74 623	3.40 617	9.62 623	4.70 617	18.74 625	4.72 619

RSGM-EC	88.84 641	82.86 642	51.22 637	105.38 637	99.51 641	94.51 640	125.67 641	90.02 643	46.43 641	45.14 640	57.50 641	101.22 643	88.55 642	154.40 643	153.26 642	105.54 641	59.55 643	113.88 639	53.02 638	92.89 642	56.17 640

acva	88.84 641	82.86 642	51.22 637	105.38 637	99.51 641	94.51 640	125.67 641	90.02 643	46.43 641	45.14 640	57.50 641	101.22 643	88.55 642	154.40 643	153.26 642	105.54 641	59.55 643	113.88 639	53.02 638	92.89 642	56.17 640

test_example2	192.40 643	210.76 644	206.48 643	199.83 644	204.73 644	172.94 643	183.52 643	133.93 645	133.41 645	191.38 645	196.19 643	187.13 645	178.77 644	205.33 645	208.00 644	222.09 645	238.72 645	186.54 645	190.54 645	227.34 645	170.31 645

ccccc	497.63 644	492.34 645	595.97 644	530.87 645	530.37 645	478.08 644	442.62 645	491.76 646	343.70 646	448.18 646	520.80 645	476.12 646	550.57 645	541.64 646	605.32 645	663.49 646	459.54 646	353.94 646	309.79 646	586.66 646	530.90 646

Low-res two-view benchmark