Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	1.03 1	1.01 36	3.78 17	2.42 7	0.31 5	0.43 1	0.01 1	1.74 1	1.12 1	1.28 7	2.82 43	1.72 63	1.19 37	1.48 1	1.21 24	0.03 43	0.01 12	0.01 175	0.00 1	0.02 4	0.02 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BTL-Stereo	1.15 2	0.61 2	3.56 11	3.13 45	0.42 14	0.56 2	0.27 34	2.13 2	2.64 21	1.13 2	2.75 39	1.17 48	0.15 1	2.25 2	1.81 58	0.16 230	0.01 12	0.00 1	0.02 142	0.03 19	0.18 29

LACA1	1.26 3	1.11 58	3.02 1	1.48 1	0.60 36	2.46 18	0.44 46	5.13 7	1.26 2	1.82 27	0.26 5	0.48 26	1.74 65	4.67 25	0.52 1	0.02 22	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.12 17

LACA2	1.41 4	1.71 165	5.26 78	1.58 2	0.20 3	3.00 34	0.13 16	6.58 33	1.37 3	1.24 4	0.81 14	0.58 31	0.79 23	4.13 19	0.68 2	0.03 43	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.01 1

FoundationStereo	1.56 5	0.84 18	3.56 11	3.37 62	1.49 154	2.27 16	0.59 61	3.96 4	2.27 14	2.10 35	0.11 1	2.58 85	2.83 109	2.97 5	1.00 11	0.04 58	0.88 368	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.34 56

MonSter++	1.59 6	0.74 7	3.22 3	2.42 7	0.35 11	2.15 13	0.02 2	5.40 10	3.17 38	1.79 26	0.61 10	2.15 77	1.22 38	4.28 20	1.38 34	0.61 396	0.61 306	0.00 1	0.27 357	0.02 4	1.34 286

BridgeDepth_RVC	1.61 7	1.02 41	3.25 4	1.82 3	0.74 46	3.96 69	0.02 2	6.73 42	1.85 6	1.51 15	1.19 16	1.05 44	2.91 111	3.96 14	1.00 11	0.92 450	0.08 127	0.12 339	0.06 201	0.01 1	0.02 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	1.65 8	0.66 3	3.60 13	2.94 34	0.46 21	1.94 9	0.02 2	6.37 19	3.42 47	1.52 18	0.68 11	1.27 52	0.95 30	4.92 35	2.00 76	0.31 304	0.53 282	0.00 1	0.23 324	0.01 1	1.17 261

LGtest1	1.67 9	0.87 19	4.47 36	2.67 15	0.82 63	3.00 34	0.11 14	6.42 21	1.80 5	1.94 32	1.62 23	0.65 35	0.92 29	5.90 44	1.02 15	0.04 58	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.10 86	0.46 96

Pro-Stereo	1.71 10	0.58 1	3.34 5	3.27 54	0.61 38	5.34 162	0.75 71	2.21 3	2.69 22	1.61 21	1.34 21	1.45 55	0.15 1	8.22 106	1.87 62	0.18 246	0.03 54	0.00 1	0.29 368	0.04 35	0.15 24

MLG-Stereo_test1	1.73 11	0.79 11	3.82 19	2.83 27	2.75 281	2.77 27	0.15 21	6.43 25	2.10 13	1.21 3	0.16 2	1.52 59	0.52 10	7.62 86	0.90 6	0.03 43	0.74 333	0.00 1	0.03 157	0.03 19	0.24 36

MLG-Stereo	1.73 11	0.78 10	3.87 20	3.09 43	1.06 94	3.04 36	0.16 24	7.00 48	2.55 19	1.24 4	0.19 4	1.50 57	0.65 17	7.55 84	0.86 4	0.11 189	0.81 350	0.00 1	0.03 157	0.03 19	0.19 30

BridgeDepth	1.76 13	1.05 44	3.18 2	2.17 5	0.16 1	6.45 230	0.05 6	6.54 31	3.33 42	1.56 20	0.40 8	1.99 74	2.73 106	4.72 26	0.75 3	0.04 58	0.02 37	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.05 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	1.79 14	0.82 16	4.52 39	2.79 24	1.61 171	3.91 67	0.24 33	6.61 35	1.52 4	1.35 10	1.22 17	1.97 72	0.63 16	6.25 53	1.27 28	0.04 58	0.66 315	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.29 44

Test_v1	1.80 15	0.90 21	3.67 15	2.66 12	1.27 124	2.14 12	0.16 24	7.69 69	3.86 55	1.62 22	3.08 46	1.48 56	1.00 33	4.86 31	0.99 10	0.09 169	0.06 104	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.42 83

LG-Stereo_L2	1.81 16	1.11 58	5.06 67	3.06 42	0.92 76	2.71 23	0.43 45	7.45 61	1.91 9	1.93 29	0.44 9	0.41 23	0.52 10	8.16 101	1.05 18	0.05 86	0.73 331	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.32 50

LG-Stereo_L1	1.82 17	1.13 63	4.80 51	3.05 41	1.18 107	2.86 30	0.49 50	7.33 60	2.07 11	1.66 23	0.31 6	0.52 27	0.58 13	8.22 106	1.09 20	0.05 86	0.74 333	0.01 175	0.00 1	0.03 19	0.29 44

MLG-Stereo_test2	1.82 17	0.81 14	3.61 14	3.13 45	2.26 244	2.82 29	0.16 24	5.42 11	2.37 15	2.20 40	0.17 3	3.22 92	0.17 3	7.52 83	0.91 7	0.37 328	0.71 327	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.51 109

252Zero-FE	1.84 19	0.98 32	4.47 36	3.26 53	0.75 52	1.97 11	0.08 8	6.80 43	4.77 71	1.93 29	3.67 54	0.18 1	0.28 4	4.02 18	1.16 22	0.04 58	1.19 465	0.09 300	0.42 437	0.04 35	0.69 142

CSFM-Stereo	1.85 20	0.72 5	3.47 9	2.90 32	0.34 10	3.06 37	0.15 21	6.97 47	3.08 32	2.66 56	1.25 18	1.50 57	1.08 34	4.86 31	1.63 52	0.66 407	0.61 306	0.00 1	0.23 324	0.02 4	1.84 356

MatchStereo	1.90 21	1.04 43	4.50 38	2.54 10	0.18 2	2.31 17	0.33 38	6.54 31	5.32 80	1.05 1	4.55 74	0.82 43	1.31 41	5.33 39	1.70 54	0.03 43	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.28 41
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wavelet-MonSter	2.01 22	1.07 52	5.09 72	2.96 35	2.61 270	2.98 33	0.04 5	5.15 8	2.07 11	2.18 38	4.47 70	0.37 20	1.33 44	5.56 40	2.03 80	0.01 4	0.99 405	0.02 203	0.29 368	0.02 4	0.95 210

SGD-Stereo	2.03 23	0.90 21	4.25 26	2.80 25	0.38 13	3.39 50	0.90 79	7.22 58	2.50 18	4.05 96	1.12 15	1.77 65	1.31 41	8.51 114	1.04 16	0.24 278	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.12 17

dual_stereo	2.05 24	0.76 9	3.43 7	2.96 35	1.50 158	2.64 22	0.08 8	5.59 12	2.63 20	1.35 10	0.77 13	2.38 80	0.61 14	10.75 189	1.98 72	0.02 22	1.41 504	0.00 1	0.23 324	0.01 1	1.86 360

MonSter	2.06 25	0.90 21	4.81 52	2.70 16	1.72 190	6.01 202	0.13 16	6.67 36	3.15 35	1.51 15	2.25 30	0.33 15	0.36 5	7.02 69	1.29 30	0.01 4	0.98 391	0.00 1	0.38 423	0.02 4	1.01 222

LCMNet	2.07 26	0.71 4	3.39 6	2.31 6	0.61 38	1.95 10	0.09 12	6.95 45	7.84 147	1.41 12	1.63 24	1.25 51	1.31 41	6.83 64	1.95 67	0.48 360	0.58 299	0.00 1	0.24 334	0.02 4	1.82 354

Monster-pub-eth3d	2.07 26	0.90 21	4.82 54	2.70 16	1.72 190	6.01 202	0.13 16	6.67 36	3.14 34	1.51 15	2.25 30	0.33 15	0.37 7	7.11 77	1.29 30	0.01 4	0.98 391	0.00 1	0.38 423	0.02 4	1.01 222

MonStereo	2.08 28	0.90 21	4.78 50	2.70 16	1.71 189	6.04 205	0.13 16	6.67 36	3.15 35	1.50 13	2.24 29	0.32 14	0.36 5	7.36 78	1.29 30	0.01 4	0.98 391	0.00 1	0.38 423	0.02 4	1.01 222

IGEV	2.11 29	0.73 6	4.37 31	2.86 30	3.48 324	4.13 78	0.94 81	7.90 72	3.86 55	2.26 42	4.35 67	0.28 9	0.61 14	3.78 12	1.05 18	0.08 157	0.72 328	0.00 1	0.20 307	0.03 19	0.56 117

Monster-pub-mixall	2.13 30	0.98 32	4.13 24	2.74 21	0.99 87	2.50 19	0.53 56	6.96 46	3.27 39	3.25 76	3.80 58	0.40 22	0.48 9	9.26 141	1.12 21	0.02 22	1.14 451	0.01 175	0.18 296	0.04 35	0.70 146

4.5_new	2.16 31	0.96 28	4.43 34	2.83 27	1.93 215	5.59 180	1.24 104	6.25 17	2.81 26	4.41 106	3.54 52	0.46 24	0.96 31	3.70 9	1.41 41	0.33 311	1.01 414	0.00 1	0.21 311	0.11 98	1.11 250

4.5w-stereo	2.16 31	0.96 28	4.43 34	2.83 27	1.93 215	5.59 180	1.25 107	6.25 17	2.81 26	4.41 106	3.53 51	0.46 24	0.96 31	3.70 9	1.42 44	0.33 311	1.01 414	0.00 1	0.21 311	0.11 98	1.11 250

S2M2_L	2.24 33	1.47 124	4.41 33	3.77 81	1.20 110	2.26 15	0.06 7	6.51 28	7.31 129	1.92 28	4.58 76	4.42 117	0.81 25	2.90 4	1.83 59	0.58 384	0.11 152	0.03 222	0.00 1	0.49 315	0.09 11
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.25_new	2.28 34	1.01 36	4.72 47	3.33 58	2.74 276	4.30 84	2.29 219	6.42 21	3.33 42	2.35 44	3.76 55	0.26 4	2.35 93	4.64 22	1.40 36	0.63 399	0.99 405	0.00 1	0.26 349	0.03 19	0.74 155

4.5w_new	2.28 34	1.01 36	4.72 47	3.33 58	2.74 276	4.30 84	2.29 219	6.42 21	3.33 42	2.35 44	3.76 55	0.26 4	2.35 93	4.64 22	1.40 36	0.63 399	0.99 405	0.00 1	0.26 349	0.03 19	0.74 155

4.25w-stereo	2.28 34	1.01 36	4.72 47	3.33 58	2.74 276	4.31 87	2.30 223	6.42 21	3.33 42	2.35 44	3.76 55	0.26 4	2.35 93	4.64 22	1.40 36	0.63 399	0.99 405	0.00 1	0.26 349	0.03 19	0.74 155

asda	2.30 37	1.05 44	5.07 71	3.16 48	1.97 220	3.28 46	0.84 78	6.58 33	3.63 51	2.65 55	3.26 47	0.65 35	2.93 112	6.05 48	1.83 59	0.70 412	1.01 414	0.00 1	0.27 357	0.10 86	0.86 177

LG-G_1	2.39 38	0.79 11	4.63 42	3.83 87	0.64 43	10.74 308	0.58 59	7.00 48	1.89 7	1.72 24	1.33 19	1.33 53	2.10 80	8.16 101	1.40 36	0.05 86	0.66 315	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.94 206

LG-G	2.39 38	0.79 11	4.63 42	3.83 87	0.64 43	10.74 308	0.58 59	7.00 48	1.89 7	1.72 24	1.33 19	1.33 53	2.10 80	8.16 101	1.40 36	0.05 86	0.66 315	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.94 206

asd	2.40 40	0.92 26	4.93 60	2.96 35	2.30 247	3.95 68	0.35 39	7.56 64	2.81 26	3.69 86	2.96 44	0.54 29	2.23 89	8.72 117	1.25 26	0.70 412	0.84 357	0.00 1	0.13 247	0.12 104	0.93 200

4w-stereo	2.40 40	1.23 83	5.26 78	2.81 26	2.14 235	3.64 61	0.60 62	7.00 48	2.73 24	2.99 66	4.33 66	0.35 18	3.26 119	7.50 81	1.55 49	0.32 308	0.98 391	0.00 1	0.30 377	0.05 43	0.96 215

DEFOM-Stereo	2.43 42	1.22 80	4.56 41	3.89 89	1.05 91	12.70 342	0.80 75	5.07 6	2.70 23	3.02 68	1.81 25	0.61 32	0.54 12	8.77 119	1.01 13	0.02 22	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.69 142

2.75w_new	2.45 43	1.02 41	5.11 73	2.65 11	1.60 169	3.48 55	2.22 218	6.17 16	3.29 41	5.05 133	4.14 65	0.30 12	2.34 92	6.69 63	2.71 131	0.06 120	0.99 405	0.00 1	0.28 362	0.03 19	0.85 174

2.5w	2.47 44	0.97 30	5.69 91	3.45 65	1.92 213	3.19 42	2.18 213	6.67 36	2.91 30	2.14 36	5.66 114	0.25 3	1.97 75	7.82 91	1.43 46	0.18 246	1.07 432	0.00 1	0.30 377	0.03 19	1.46 306

GEAStereo	2.49 45	1.24 84	4.35 29	4.86 158	1.65 179	4.29 82	1.45 123	9.09 94	4.32 63	2.74 59	2.76 40	1.20 49	2.22 85	3.97 15	1.97 69	0.07 145	1.09 434	0.05 249	0.00 1	0.25 171	2.16 426

DispViT+	2.50 46	1.32 98	6.65 145	3.56 70	3.91 343	4.23 81	0.21 31	7.17 54	6.18 110	1.55 19	2.00 28	0.80 42	1.55 53	6.34 57	1.93 65	0.71 414	1.62 523	0.00 1	0.00 1	0.12 104	0.22 33

AdaDepth	2.53 47	1.09 54	6.44 128	3.77 81	3.11 306	3.50 59	0.68 65	5.77 13	3.85 54	2.06 34	3.46 50	0.52 27	1.57 54	11.34 216	1.39 35	0.04 58	0.91 375	0.00 1	0.22 313	0.05 43	0.78 165

RAStereo	2.53 47	1.48 128	7.27 170	4.18 113	1.48 148	1.78 6	0.13 16	8.50 80	8.15 157	2.40 48	4.11 64	3.37 94	0.81 25	3.73 11	2.75 134	0.05 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 233	0.14 20

monsters	2.54 49	1.47 124	4.92 59	4.14 107	4.45 379	2.18 14	0.17 27	8.94 90	3.39 46	4.75 119	3.04 45	0.22 2	0.75 19	8.85 121	1.43 46	0.17 237	0.98 391	0.00 1	0.32 384	0.02 4	0.60 129

IGEV-Stereo++	2.55 50	0.93 27	4.65 44	4.40 132	3.52 326	3.33 48	0.10 13	8.77 86	4.60 67	2.63 54	4.41 68	2.00 75	4.67 185	3.47 7	0.98 8	0.02 22	0.78 344	0.09 300	0.00 1	0.06 54	1.65 332

3.25w_new	2.57 51	1.05 44	5.06 67	2.75 22	1.49 154	5.86 194	1.15 96	7.21 56	3.61 49	4.57 112	3.97 62	0.64 33	2.42 99	7.83 93	1.41 41	0.07 145	0.97 387	0.00 1	0.23 324	0.08 71	0.95 210

3.25w	2.57 51	1.05 44	5.06 67	2.75 22	1.49 154	5.87 195	1.15 96	7.21 56	3.61 49	4.57 112	3.97 62	0.64 33	2.42 99	7.82 91	1.41 41	0.07 145	0.97 387	0.00 1	0.23 324	0.08 71	0.95 210

qwe	2.64 53	0.97 30	4.85 56	3.09 43	2.86 289	4.53 99	0.28 35	7.28 59	3.06 31	5.38 143	4.85 83	0.57 30	0.88 27	9.13 134	2.39 107	0.42 347	0.96 383	0.00 1	0.30 377	0.12 104	0.90 190

3.75w	2.66 54	1.12 61	4.96 63	2.92 33	3.25 312	7.95 271	1.38 114	6.44 26	3.16 37	3.38 78	4.87 84	0.33 15	2.71 105	6.99 68	1.28 29	0.36 323	0.96 383	0.00 1	0.14 260	0.10 86	0.89 187

2w_stereo	2.67 55	1.09 54	5.38 84	3.25 52	1.25 121	4.61 103	3.77 295	7.59 66	4.10 60	4.28 102	5.14 94	0.27 7	4.25 153	4.81 30	2.06 83	0.11 189	0.72 328	0.00 1	0.18 296	0.02 4	0.48 101

GREAT-IGEV	2.67 55	1.48 128	5.32 83	3.65 74	1.73 192	2.92 31	0.20 29	6.37 19	6.52 117	1.34 9	5.23 97	1.09 46	1.45 51	10.01 168	1.57 50	0.11 189	1.50 516	0.00 1	0.24 334	0.19 145	2.48 457
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GSStereo	2.68 57	1.24 84	4.35 29	4.97 171	1.65 179	4.29 82	1.45 123	9.98 111	5.42 83	3.09 70	2.76 40	1.86 68	2.22 85	3.97 15	1.97 69	0.06 120	1.02 423	0.00 1	0.86 484	0.25 171	2.14 422

2.25w	2.72 58	1.05 44	6.11 106	3.00 39	1.81 203	3.48 55	0.41 42	6.68 41	2.83 29	4.84 123	6.79 126	0.37 20	2.42 99	9.01 125	3.30 171	0.22 272	1.00 410	0.00 1	0.30 377	0.02 4	0.81 168

monsterstereo	2.74 59	1.26 88	5.23 77	4.64 144	4.44 376	1.81 8	0.08 8	6.52 29	5.70 88	3.84 92	7.47 135	0.27 7	0.37 7	9.33 143	1.51 48	0.05 86	1.11 445	0.00 1	0.35 401	0.03 19	0.75 159

LG-Stereo	2.75 60	1.78 179	8.47 219	4.32 130	1.04 90	3.56 60	1.20 101	7.18 55	6.19 111	2.53 52	7.57 139	1.07 45	0.75 19	5.24 37	2.51 114	0.49 364	0.27 210	0.01 175	0.03 157	0.34 227	0.44 90

3.5w_stereo	2.78 61	1.48 128	5.51 88	2.66 12	1.61 171	5.90 199	1.09 92	7.46 62	3.28 40	4.31 104	4.49 71	0.35 18	2.04 79	10.32 178	3.27 170	0.21 267	0.66 315	0.00 1	0.09 225	0.02 4	0.88 183

111111	2.79 62	1.16 65	4.90 57	4.16 108	4.50 382	3.40 51	0.22 32	9.37 100	4.11 61	2.47 51	4.41 68	2.27 78	2.02 77	9.21 137	1.37 33	0.01 4	0.79 346	0.08 290	0.01 107	0.14 118	1.19 266

StereoAnything_RVC	2.80 63	12.35 541	6.48 136	2.89 31	1.06 94	1.47 5	0.17 27	5.24 9	2.04 10	1.29 8	0.35 7	0.29 11	3.53 127	8.37 112	1.01 13	0.05 86	0.88 368	0.00 1	0.00 1	6.93 538	1.66 333

WQFJA1++	2.85 64	0.75 8	5.28 80	3.42 64	2.42 256	4.30 84	0.29 37	7.68 68	2.78 25	3.98 93	2.72 37	0.69 37	1.60 57	7.66 88	1.42 44	0.41 341	1.01 414	0.01 175	0.40 433	9.39 552	0.78 165

3w_stereo	2.85 64	1.08 53	6.84 153	3.00 39	0.62 40	5.35 163	6.31 373	7.70 70	3.87 57	4.12 99	5.00 91	0.30 12	4.15 151	4.87 33	1.71 55	0.00 1	1.02 423	0.00 1	0.24 334	0.03 19	0.87 182

fffft	2.87 66	1.37 104	6.09 105	3.63 72	1.48 148	4.34 90	4.03 305	9.11 96	3.91 58	3.19 72	2.34 32	1.90 70	1.43 50	10.93 193	2.22 90	0.00 1	0.23 198	0.00 1	0.00 1	0.38 262	0.85 174
1: 1. 1
Replicate-Monster	2.96 67	3.67 425	12.48 383	2.73 20	1.29 127	3.18 41	0.44 46	7.55 63	4.93 73	4.05 96	1.50 22	0.77 39	1.12 35	9.21 137	0.87 5	0.19 259	1.15 452	0.00 1	0.22 313	0.28 199	3.54 493

MaDis-Stereo	2.96 67	2.05 249	7.26 169	3.35 61	2.54 264	1.78 6	0.28 35	8.41 77	5.58 86	2.77 61	3.62 53	7.05 177	4.60 172	5.95 45	3.33 172	0.01 4	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.19 145	0.39 74

gasm-f	2.98 69	1.42 112	4.98 64	4.86 158	1.58 166	4.40 94	2.46 233	9.09 94	4.32 63	2.74 59	5.99 118	1.20 49	3.99 143	6.65 62	2.16 89	0.07 145	1.09 434	0.05 249	0.00 1	0.30 211	2.16 426

IGEV-Stereo+	3.03 70	1.10 56	5.14 76	3.52 68	4.87 396	2.53 20	0.68 65	4.40 5	3.11 33	2.20 40	0.71 12	0.79 41	3.45 122	8.89 123	1.25 26	0.08 157	0.70 324	0.00 1	0.40 433	5.72 534	11.13 576

LG-Stereo_Zeroshot	3.06 71	1.06 51	6.40 125	5.55 215	1.90 211	3.79 64	0.82 76	7.92 74	3.70 53	4.01 95	10.87 189	2.27 78	5.15 201	3.49 8	2.09 86	0.19 259	0.64 312	0.00 1	0.35 401	0.42 284	0.58 126

SMoEStereo_RVC	3.08 72	1.77 178	5.88 96	4.29 128	0.76 53	6.25 219	1.85 186	8.81 88	4.44 65	4.08 98	3.85 60	2.76 87	2.21 83	11.07 196	2.28 93	0.01 4	0.13 164	0.03 222	0.00 1	0.35 233	0.83 172

Zero-FE251	3.09 73	1.71 165	6.29 117	4.81 155	2.16 238	7.18 250	0.73 68	8.50 80	3.56 48	5.39 144	2.58 33	5.37 143	4.09 148	4.80 29	1.73 56	0.49 364	0.81 350	0.05 249	0.03 157	0.03 19	1.45 304

AIO_test	3.09 73	1.33 100	5.84 94	4.60 142	3.35 315	5.26 156	2.32 224	9.12 98	5.01 74	1.93 29	4.76 81	4.23 114	1.35 46	7.85 96	1.18 23	0.92 450	1.03 428	0.00 1	0.29 368	0.07 62	1.30 282

GIP-stereo	3.09 73	1.42 112	4.82 54	5.64 223	4.11 355	3.31 47	0.74 69	9.86 109	6.75 121	2.44 49	5.48 101	4.08 108	3.14 115	5.77 43	1.68 53	0.14 216	0.63 311	0.00 1	0.00 1	0.09 81	1.66 333

UniTT-Stereo	3.10 76	1.22 80	7.79 193	4.50 137	2.51 261	2.59 21	0.42 44	5.88 14	5.74 91	5.46 148	7.76 141	1.12 47	1.46 52	9.06 129	5.42 265	0.06 120	0.07 119	0.00 1	0.01 107	0.60 351	0.26 39

IGEV-RUCA	3.15 77	1.28 93	5.12 74	5.23 192	2.34 252	6.02 204	1.75 177	7.71 71	5.31 79	2.77 61	4.98 90	4.01 106	2.39 98	10.02 169	1.73 56	0.17 237	0.26 208	0.21 391	0.29 368	0.74 388	0.58 126

1w_stereo	3.18 78	0.88 20	4.34 28	3.77 81	2.15 236	4.45 97	6.50 379	7.10 53	5.69 87	3.58 83	7.40 134	0.28 9	4.26 155	8.58 116	2.83 147	0.05 86	0.64 312	0.00 1	0.01 107	0.02 4	1.16 258

mms	3.23 79	1.87 205	6.16 111	4.22 118	2.38 254	4.13 78	3.87 297	8.68 84	5.05 75	2.68 57	5.66 114	3.05 89	1.33 44	9.68 156	2.35 102	0.01 4	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.42 284	2.47 456

ours_stereo	3.25 80	1.81 187	5.95 104	4.18 113	1.97 220	3.79 64	2.71 251	8.97 91	6.86 122	2.39 47	5.79 117	3.97 105	1.82 73	9.84 160	2.05 82	0.02 22	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.38 262	2.35 447

zero-FE	3.32 81	1.18 71	5.60 89	4.69 146	4.43 375	3.21 44	1.46 127	6.93 44	2.47 17	1.50 13	2.64 34	1.71 62	4.81 188	6.47 60	3.42 179	0.59 390	0.90 373	0.00 1	0.28 362	13.31 570	0.77 162

AIO-Stereo	3.32 81	1.49 133	5.67 90	5.06 176	1.51 160	4.67 109	1.71 171	10.31 117	5.90 104	3.02 68	4.90 87	5.32 141	0.80 24	10.66 183	1.88 63	0.06 120	0.85 364	0.00 1	0.70 475	0.14 118	1.78 346

AIO_rvc	3.33 83	1.66 158	6.67 146	4.55 138	3.62 328	5.18 150	1.79 181	8.85 89	5.06 76	2.17 37	4.89 86	4.69 126	1.16 36	10.57 181	2.01 79	0.59 390	1.10 441	0.00 1	0.04 173	0.16 128	1.84 356

RSM++	3.35 84	1.29 95	5.82 93	5.16 189	1.00 88	4.93 137	2.54 238	10.70 127	5.17 77	3.45 80	4.81 82	6.63 171	1.86 74	10.23 174	2.06 83	0.05 86	0.06 104	0.01 175	0.18 296	0.19 145	0.95 210

HUF	3.37 85	1.82 195	7.11 165	3.74 80	1.68 184	5.10 146	2.12 207	10.44 121	5.26 78	2.44 49	4.54 73	5.45 146	2.61 102	7.44 80	2.03 80	0.91 448	2.05 537	0.09 300	0.00 1	0.19 145	2.46 453

RSM	3.39 86	1.22 80	5.46 86	5.06 176	1.60 169	4.70 112	1.76 179	10.72 128	4.92 72	3.67 85	4.52 72	7.70 196	1.74 65	11.04 195	2.06 83	0.05 86	0.18 180	0.00 1	0.35 401	0.19 145	0.92 194

FlowAnything_test	3.40 87	1.63 150	7.17 166	8.89 430	1.37 133	8.59 275	2.43 231	8.27 76	4.69 69	4.28 102	2.68 35	3.47 99	0.74 18	6.21 52	5.48 269	0.11 189	0.04 66	0.17 372	0.65 471	0.17 134	0.91 193

DEFOM-Stereo_RVC	3.40 87	7.12 491	4.30 27	11.17 493	1.69 186	4.59 101	0.46 49	9.11 96	3.63 51	2.69 58	3.29 48	0.75 38	7.02 261	9.35 144	2.00 76	0.01 4	0.15 173	0.00 1	0.19 302	0.06 54	0.39 74

BStereo	3.41 89	1.93 217	17.91 466	3.28 55	1.17 104	5.97 201	3.40 283	6.67 36	6.10 107	2.94 64	1.98 26	2.53 83	0.78 21	8.18 104	3.81 198	0.06 120	0.11 152	0.04 238	0.13 247	0.09 81	1.02 229

EGLCR-Stereo	3.41 89	1.28 93	6.47 132	4.22 118	1.36 131	5.18 150	1.24 104	11.58 149	5.47 85	3.80 90	3.40 49	8.10 204	1.69 63	9.53 152	2.23 92	0.09 169	0.89 372	0.01 175	0.00 1	0.24 166	1.42 301

VIP-Stereo	3.44 91	1.88 206	6.40 125	3.40 63	4.56 387	14.56 376	1.70 170	6.48 27	4.46 66	2.19 39	5.59 106	2.42 81	1.80 71	9.75 159	2.11 88	0.01 4	0.98 391	0.00 1	0.01 107	0.09 81	0.49 104

NLSM3	3.45 92	1.17 70	4.52 39	3.64 73	3.99 346	3.16 40	0.54 57	14.33 196	9.76 187	3.70 87	7.08 132	1.78 66	3.88 140	7.50 81	3.21 166	0.02 22	0.00 1	0.06 261	0.01 107	0.04 35	0.59 128

DDF-Stereo	3.46 93	1.20 72	5.41 85	5.11 184	4.42 374	3.37 49	1.47 129	6.01 15	2.40 16	1.25 6	2.68 35	1.67 61	4.52 171	8.23 110	3.48 181	0.58 384	0.92 377	0.00 1	0.29 368	15.46 577	0.74 155

Selective-IGEV	3.46 93	1.32 98	5.92 103	4.55 138	2.27 245	4.65 106	2.07 206	11.50 146	5.81 93	3.19 72	4.75 80	5.46 147	1.77 67	11.24 208	2.37 104	0.05 86	0.82 355	0.00 1	0.20 307	0.10 86	1.17 261

tt45	3.47 95	1.65 155	5.29 82	4.20 116	1.93 215	8.00 272	1.99 203	9.99 113	4.05 59	5.83 152	4.57 75	4.57 125	2.37 97	11.40 218	2.38 106	0.01 4	0.14 170	0.00 1	0.01 107	0.40 272	0.69 142

MGS-Stereo	3.47 95	1.54 137	7.34 178	3.79 84	0.51 30	4.78 122	1.51 137	6.53 30	9.92 190	4.54 111	10.22 175	5.44 144	1.26 40	8.51 114	2.53 118	0.21 267	0.01 12	0.02 203	0.00 1	0.59 345	0.23 34

IGEV++	3.49 97	1.67 160	6.59 141	6.41 294	1.44 138	4.50 98	1.66 160	11.20 139	5.34 81	3.01 67	6.40 121	4.30 115	4.36 158	5.66 42	3.53 185	0.05 86	1.20 467	0.00 1	0.15 269	0.32 217	2.10 416

CroCo-Stereo	3.51 98	2.49 347	8.03 203	9.10 434	1.26 123	0.97 3	0.96 84	11.24 144	8.52 167	3.79 89	4.87 84	7.93 202	4.44 167	3.26 6	2.76 136	0.03 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 227	0.16 25
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MSCF	3.53 99	2.33 318	6.43 127	4.97 171	1.76 197	5.30 159	1.43 118	9.49 102	5.37 82	5.50 149	6.46 122	1.79 67	6.92 259	6.16 51	1.85 61	0.11 189	1.01 414	0.00 1	1.07 503	0.27 193	2.30 441

VMStereo-Base	3.56 100	1.14 64	4.69 46	2.08 4	0.51 30	2.97 32	0.56 58	10.54 123	14.83 252	3.99 94	9.20 159	7.37 188	2.33 91	8.03 97	2.34 99	0.12 204	0.08 127	0.04 238	0.00 1	0.07 62	0.20 31

Pointernet	3.56 100	0.99 35	6.55 139	3.79 84	0.85 68	5.19 152	0.36 40	17.55 266	7.32 130	4.50 110	6.92 127	4.82 129	2.69 103	5.26 38	2.99 152	0.04 58	0.53 282	0.00 1	0.35 401	0.05 43	0.42 83

GLC_STEREO	3.61 102	1.35 102	3.91 21	6.86 336	0.23 4	4.69 110	1.61 148	9.80 104	7.20 127	5.64 151	9.11 155	5.19 136	2.02 77	10.25 175	3.70 192	0.07 145	0.04 66	0.22 399	0.00 1	0.24 166	0.17 27

MoCha-V2	3.68 103	1.42 112	5.50 87	6.03 264	1.50 158	4.53 99	1.32 111	11.05 137	6.30 113	5.86 153	5.39 99	2.66 86	6.33 235	10.36 179	1.58 51	0.19 259	1.57 522	0.00 1	0.24 334	0.07 62	1.77 345

GASTEREO	3.69 104	2.44 339	6.32 118	5.26 195	1.76 197	5.46 165	1.44 121	9.55 103	5.71 89	5.61 150	6.96 129	1.61 60	6.99 260	8.15 100	1.89 64	0.10 181	1.01 414	0.00 1	1.07 503	0.17 134	2.30 441

fffy	3.69 104	1.76 175	7.01 157	4.25 127	1.49 154	4.74 118	1.69 169	10.96 133	7.10 125	2.90 63	6.29 119	6.27 166	3.10 114	10.41 180	2.09 86	0.01 4	1.02 423	0.00 1	0.00 1	0.37 250	2.28 438

SCV	3.72 106	1.81 187	7.24 168	5.65 225	1.66 181	4.31 87	1.64 152	12.11 154	6.98 123	2.28 43	4.94 89	6.07 157	2.70 104	10.28 176	2.30 94	0.09 169	0.98 391	0.00 1	0.53 456	0.55 330	2.27 436

999	3.74 107	1.55 139	5.72 92	5.15 188	2.42 256	7.40 257	2.13 208	10.76 129	7.33 131	3.20 74	5.04 92	5.01 131	2.26 90	12.45 282	3.06 157	0.06 120	0.24 202	0.00 1	0.00 1	0.37 250	0.66 136

AEACV	3.74 107	1.42 112	6.45 130	5.61 219	6.24 471	4.69 110	1.54 142	7.61 67	7.19 126	3.59 84	7.87 144	4.20 111	6.43 240	6.07 49	1.96 68	0.03 43	1.03 428	0.04 238	0.54 458	0.23 162	2.12 419

CREStereo	3.75 109	1.21 73	3.79 18	2.66 12	0.66 45	5.52 169	0.39 41	10.77 131	14.18 247	7.14 165	10.54 181	5.25 139	3.54 128	6.27 55	2.88 150	0.04 58	0.01 12	0.03 222	0.01 107	0.05 43	0.05 4
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
castereo++	3.76 110	1.79 181	5.06 67	4.09 104	2.65 271	16.30 418	1.89 195	8.46 79	9.15 180	2.53 52	4.66 77	5.04 132	2.00 76	9.08 131	1.04 16	0.02 22	0.59 303	0.00 1	0.34 397	0.08 71	0.50 107

trnet	3.79 111	1.10 56	3.76 16	2.70 16	0.63 42	5.60 182	0.41 42	10.89 132	14.11 246	7.11 164	10.55 183	5.73 151	3.75 132	6.25 53	2.89 151	0.04 58	0.02 37	0.03 222	0.01 107	0.06 54	0.07 7

SCV_C0	3.81 112	1.92 216	7.94 200	4.22 118	1.75 195	4.82 125	1.56 145	11.79 150	8.00 150	3.23 75	5.14 94	6.19 163	1.81 72	11.49 227	2.42 109	0.17 237	1.09 434	0.00 1	0.23 324	0.38 262	2.04 403

LoS	3.83 113	1.25 87	4.39 32	3.29 57	0.58 35	4.87 126	1.15 96	11.00 134	13.34 235	5.02 129	10.69 184	4.14 109	3.78 134	9.15 136	3.20 164	0.08 157	0.03 54	0.09 300	0.00 1	0.13 115	0.35 58
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
U	3.84 114	0.81 14	6.63 143	4.40 132	11.89 554	11.98 330	0.20 29	8.42 78	5.78 92	1.97 33	2.73 38	0.77 39	1.59 55	2.60 3	0.98 8	0.04 58	0.04 66	10.46 571	5.41 561	0.05 43	0.14 20

GCAPDPT-zeroshot4090	3.88 115	1.21 73	8.45 217	4.06 98	3.83 339	2.72 24	1.50 133	9.84 106	12.58 218	4.95 125	6.53 123	7.07 178	1.79 70	9.90 165	1.98 72	0.06 120	0.11 152	0.00 1	0.01 107	0.07 62	1.01 222

testlalala	3.88 115	1.21 73	8.47 219	4.07 100	3.83 339	2.72 24	1.50 133	9.84 106	12.58 218	4.96 126	6.53 123	7.07 178	1.78 68	9.89 163	1.98 72	0.06 120	0.10 143	0.00 1	0.01 107	0.07 62	1.00 220

GCAPDPT-zeroshot	3.88 115	1.21 73	8.46 218	4.07 100	3.83 339	2.72 24	1.50 133	9.84 106	12.58 218	4.96 126	6.53 123	7.07 178	1.78 68	9.89 163	1.98 72	0.06 120	0.10 143	0.00 1	0.01 107	0.07 62	1.01 222

IGEVStereo-DCA	3.90 118	2.95 381	7.30 172	4.05 95	0.92 76	4.94 139	1.65 155	14.40 197	5.82 94	4.17 100	4.67 78	4.50 122	3.95 141	11.24 208	4.28 222	0.18 246	0.56 292	0.00 1	0.17 283	0.25 171	1.98 381

ff7	3.92 119	2.12 268	7.30 172	4.22 118	1.47 143	4.90 130	1.65 155	14.40 197	5.82 94	5.08 134	5.59 106	3.45 95	4.61 175	11.48 223	2.76 136	0.04 58	0.98 391	0.00 1	0.17 283	0.35 233	1.98 381

ffff	3.92 119	2.12 268	7.30 172	4.22 118	1.47 143	4.90 130	1.65 155	14.40 197	5.82 94	5.08 134	5.59 106	3.45 95	4.61 175	11.48 223	2.76 136	0.04 58	0.98 391	0.00 1	0.17 283	0.35 233	1.98 381

11t	3.92 119	2.12 268	7.30 172	4.22 118	1.47 143	4.90 130	1.65 155	14.40 197	5.82 94	5.08 134	5.59 106	3.45 95	4.61 175	11.48 223	2.76 136	0.04 58	0.98 391	0.00 1	0.17 283	0.35 233	1.98 381

ccc-4	3.92 119	2.12 268	7.30 172	4.22 118	1.47 143	4.90 130	1.65 155	14.40 197	5.82 94	5.08 134	5.59 106	3.45 95	4.61 175	11.48 223	2.76 136	0.04 58	0.98 391	0.00 1	0.17 283	0.35 233	1.98 381

anonymousdsp	3.97 123	2.10 261	6.76 150	4.43 134	1.82 206	4.92 135	1.68 161	14.84 211	5.82 94	5.26 141	5.54 104	4.20 111	4.37 162	11.54 233	2.68 129	0.04 58	0.87 366	0.00 1	0.18 296	0.36 244	1.98 381

IGEV-Stereo	3.97 123	2.10 261	6.78 152	4.43 134	1.81 203	4.92 135	1.68 161	14.84 211	5.82 94	5.25 140	5.54 104	4.22 113	4.36 158	11.55 234	2.68 129	0.04 58	0.88 368	0.00 1	0.18 296	0.36 244	1.98 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rrr	3.99 125	2.95 381	11.04 339	4.05 95	0.92 76	4.94 139	1.53 141	11.97 153	6.50 116	4.17 100	4.67 78	4.50 122	3.95 141	11.24 208	4.28 222	0.18 246	0.56 292	0.00 1	0.22 313	0.25 171	1.88 362

rvit_stereo_0081_aga	4.01 126	3.10 394	10.05 288	5.65 225	3.01 301	4.91 134	1.88 192	8.80 87	7.27 128	6.97 160	6.94 128	5.81 154	3.23 118	7.63 87	3.77 196	0.08 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.44 90

water-stereo	4.05 127	1.16 65	6.14 108	3.96 91	0.83 66	5.09 145	1.09 92	13.45 181	5.71 89	6.59 158	14.69 224	7.49 190	5.81 221	3.80 13	3.51 182	0.38 332	0.18 180	0.10 313	0.05 189	0.07 62	0.90 190

CES	4.08 128	1.34 101	3.46 8	3.65 74	11.49 551	5.24 154	0.99 86	10.15 114	9.15 180	3.80 90	9.29 161	1.76 64	0.91 28	6.94 66	2.64 128	0.07 145	0.05 77	0.01 175	0.00 1	1.63 454	9.03 562

test_xeample3	4.08 128	2.95 381	11.20 343	4.05 95	1.05 91	5.62 183	1.58 146	13.23 168	4.76 70	7.10 163	3.83 59	3.18 91	3.30 120	11.75 238	4.42 229	0.08 157	0.74 333	0.00 1	0.38 423	0.26 184	2.04 403

LoS_RVC	4.09 130	3.01 387	4.81 52	4.88 161	7.78 511	5.24 154	2.80 256	7.57 65	4.24 62	4.41 106	10.34 177	3.62 101	6.34 236	6.59 61	2.37 104	0.04 58	0.03 54	0.00 1	0.01 107	0.06 54	7.70 549

CASnet	4.11 131	1.27 91	5.28 80	5.63 222	0.31 5	4.89 129	2.86 258	11.52 147	11.73 211	11.06 211	11.80 200	4.16 110	1.63 58	6.30 56	2.22 90	0.63 399	0.00 1	0.60 456	0.13 247	0.15 124	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Wave_Phase_stereo	4.12 132	1.93 217	17.91 466	3.28 55	1.17 104	14.06 368	3.40 283	12.95 162	6.10 107	2.94 64	1.98 26	2.53 83	0.78 21	8.18 104	3.81 198	0.06 120	0.11 152	0.04 238	0.13 247	0.09 81	1.02 229

test_for_model	4.12 132	1.12 61	7.35 179	3.18 50	3.35 315	3.26 45	1.10 94	13.45 181	17.39 291	5.31 142	10.12 173	3.27 93	1.41 49	9.63 155	1.21 24	0.07 145	0.10 143	0.00 1	0.04 173	0.13 115	0.95 210

Occ-G	4.14 134	1.50 135	5.89 99	3.82 86	1.88 209	3.75 63	6.51 380	8.68 84	6.38 115	4.81 120	8.44 147	9.56 225	4.31 156	10.00 167	4.16 214	0.05 86	0.84 357	0.00 1	0.19 302	0.23 162	1.71 338

ProNet	4.14 134	2.35 327	7.50 183	4.22 118	1.47 143	5.67 186	6.24 369	13.78 191	7.71 137	3.38 78	4.93 88	3.72 102	3.52 125	11.52 232	2.72 132	0.08 157	1.32 487	0.01 175	0.26 349	0.47 304	2.02 397

WCG-NET	4.15 136	1.44 122	6.47 132	3.48 66	0.31 5	4.36 93	1.74 175	8.24 75	15.53 263	8.94 192	9.64 164	6.87 175	4.12 150	7.42 79	2.86 148	0.02 22	1.09 434	0.00 1	0.00 1	0.21 154	0.28 41

castereo	4.17 137	1.71 165	4.94 61	4.23 126	1.13 99	6.25 219	6.97 397	10.76 129	16.22 272	3.25 76	7.74 140	3.55 100	7.25 266	5.61 41	2.63 126	0.04 58	0.38 238	0.00 1	0.26 349	0.08 71	0.44 90

rvit_stereo_0081	4.20 138	2.18 286	9.43 263	6.66 319	1.77 199	3.43 52	2.29 219	8.53 82	16.32 277	4.68 117	5.52 102	5.21 137	4.60 172	8.22 106	4.20 216	0.05 86	0.01 12	0.00 1	0.01 107	0.41 276	0.49 104

rvit_stereo_0082	4.20 138	2.18 286	9.43 263	6.66 319	1.77 199	3.43 52	2.29 219	8.53 82	16.32 277	4.68 117	5.52 102	5.21 137	4.60 172	8.22 106	4.20 216	0.05 86	0.01 12	0.00 1	0.01 107	0.41 276	0.49 104

CroCo-Stereo Lap2	4.21 140	2.60 358	9.11 241	10.21 463	6.06 464	1.11 4	0.78 73	10.63 125	8.34 161	3.46 81	5.18 96	8.92 213	5.66 216	6.42 58	4.53 235	0.03 43	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.81 402	0.39 74

HART	4.24 141	2.13 274	6.15 109	5.53 211	1.40 136	4.32 89	0.74 69	13.35 178	5.92 105	6.13 156	12.75 210	6.81 174	1.70 64	11.14 205	2.42 109	0.03 43	1.48 515	0.10 313	0.00 1	0.55 330	2.26 434

CAS++	4.25 142	2.16 282	6.64 144	4.57 141	1.14 102	4.22 80	1.62 149	19.22 291	10.81 198	9.35 195	9.25 160	1.97 72	1.40 48	9.87 162	2.00 76	0.15 227	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.33 221	0.28 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	4.26 143	2.26 304	8.78 227	5.09 180	1.45 139	5.66 184	1.08 91	13.30 177	8.20 158	8.93 191	10.09 172	6.61 170	3.52 125	5.14 36	3.20 164	0.02 22	1.13 448	0.06 261	0.00 1	0.32 217	0.39 74

rvit_stereo_0080	4.27 144	2.89 375	9.02 236	4.10 105	1.93 215	4.06 71	7.35 408	10.37 118	8.86 174	5.39 144	7.51 136	6.20 164	4.36 158	7.08 71	4.75 242	0.45 356	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.59 345	0.45 93

whm_eth	4.27 144	2.89 375	9.02 236	4.10 105	1.93 215	4.06 71	7.35 408	10.37 118	8.86 174	5.39 144	7.51 136	6.20 164	4.36 158	7.08 71	4.75 242	0.45 356	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.59 345	0.45 93

DA	4.31 146	1.05 44	5.88 96	5.93 259	1.67 182	16.29 416	1.88 192	10.25 115	8.13 155	4.63 114	7.82 142	6.18 161	4.91 191	4.78 27	3.04 155	0.17 237	1.18 458	0.00 1	0.00 1	0.08 71	2.28 438

GGEV	4.31 146	1.05 44	5.88 96	5.93 259	1.67 182	16.29 416	1.88 192	10.25 115	8.13 155	4.63 114	7.82 142	6.18 161	4.91 191	4.78 27	3.04 155	0.17 237	1.18 458	0.00 1	0.00 1	0.08 71	2.28 438

MM-Stereo_test2	4.38 148	1.62 147	7.85 196	5.85 255	1.12 97	7.07 248	2.18 213	15.22 216	8.69 171	7.23 169	5.26 98	4.83 130	3.75 132	10.87 191	2.40 108	0.03 43	1.04 430	0.00 1	0.14 260	0.41 276	2.02 397

plain	4.41 149	2.18 286	11.50 351	5.46 208	2.97 299	3.20 43	1.38 114	9.01 93	5.96 106	3.56 82	16.63 244	3.01 88	2.76 107	14.80 370	4.25 221	0.32 308	0.00 1	0.04 238	0.01 107	0.79 397	0.43 87

depthmonostereo	4.46 150	2.22 293	7.17 166	4.79 153	1.32 129	7.84 269	1.36 112	15.70 225	12.86 226	5.04 130	7.89 146	5.04 132	6.26 234	6.95 67	3.25 168	0.07 145	0.23 198	0.12 339	0.07 210	0.08 71	1.06 238

MC-Stereo	4.47 151	1.16 65	5.85 95	6.14 271	1.43 137	3.70 62	1.73 172	10.62 124	7.83 146	6.85 159	13.33 216	6.77 173	6.21 233	11.23 207	2.52 116	0.04 58	1.30 482	0.06 261	0.24 334	0.17 134	2.14 422

MIF-Stereo (partial)	4.55 152	1.63 150	8.37 215	5.46 208	5.35 420	3.48 55	0.94 81	9.80 104	8.03 152	4.45 109	15.68 234	5.33 142	5.11 198	11.92 248	4.57 236	0.06 120	0.02 37	0.06 261	0.03 157	0.45 297	0.30 47

DilatedVolume-Stereo	4.62 153	1.66 158	6.95 156	4.21 117	1.86 208	10.94 312	0.99 86	12.18 155	6.28 112	12.65 225	10.00 166	5.44 144	3.80 135	10.06 171	3.61 190	0.13 212	0.49 270	0.09 300	0.28 362	0.09 81	0.68 139

XX-TBD	4.63 154	10.71 522	3.94 22	10.55 477	0.62 40	5.95 200	0.08 8	7.91 73	12.75 222	11.73 217	14.80 227	4.04 107	1.64 59	4.90 34	2.61 124	0.08 157	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.26 184	0.06 6

gcap_with_dpt	4.70 155	1.43 119	7.27 170	5.49 210	4.71 389	4.44 96	2.63 244	14.11 192	11.28 203	7.44 176	11.31 195	7.33 187	4.44 167	7.03 70	2.86 148	0.34 317	0.40 243	0.00 1	0.00 1	0.24 166	1.26 276

rvit_stereo_0083	4.77 156	2.28 306	10.63 319	7.49 377	1.73 192	4.88 127	2.71 251	8.97 91	18.71 311	5.01 128	7.88 145	6.38 168	5.11 198	7.80 90	4.86 248	0.28 297	0.04 66	0.00 1	0.01 107	0.26 184	0.39 74

MyStereo07	4.80 157	2.38 332	6.21 112	6.63 314	4.77 393	6.47 231	9.60 446	16.70 248	5.88 102	4.81 120	5.77 116	3.13 90	5.68 217	12.07 254	2.46 111	0.09 169	1.33 491	0.03 222	0.32 384	0.74 388	0.93 200

CREStereo++_RVC	4.83 158	1.16 65	4.67 45	4.71 149	2.02 225	4.01 70	0.11 14	9.48 101	18.00 296	8.87 188	16.74 246	4.43 118	2.15 82	6.09 50	3.39 176	0.07 145	0.00 1	0.00 1	10.51 581	0.05 43	0.12 17
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
NLMM	4.84 159	1.42 112	5.91 101	3.70 76	5.90 455	12.99 347	1.54 142	13.23 168	10.88 199	5.24 138	5.65 112	6.12 158	4.95 194	10.13 172	7.77 326	0.08 157	0.07 119	0.00 1	0.00 1	0.10 86	1.15 255

WQFJA1	4.85 160	1.42 112	5.91 101	3.70 76	5.90 455	13.00 348	1.54 142	13.22 167	10.90 200	5.24 138	5.65 112	6.12 158	4.94 193	10.31 177	7.77 326	0.08 157	0.07 119	0.00 1	0.00 1	0.10 86	1.15 255

WCG-NET（raft）	4.87 161	1.67 160	6.84 153	3.49 67	0.31 5	4.96 141	1.95 199	11.08 138	15.49 262	8.82 186	11.46 197	9.50 223	4.96 195	11.32 213	3.26 169	0.09 169	1.41 504	0.00 1	0.03 157	0.23 162	0.54 112

TANstereo	4.87 161	1.49 133	5.02 66	4.02 93	0.51 30	14.25 372	0.15 21	9.17 99	12.84 224	12.80 236	18.36 265	5.14 134	4.43 164	6.01 46	2.30 94	0.09 169	0.12 162	0.00 1	0.01 107	0.02 4	0.68 139

Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 163	3.05 393	9.51 267	4.55 138	3.59 327	9.01 283	1.46 127	14.59 208	19.31 318	7.65 177	7.22 133	2.04 76	2.21 83	10.13 172	2.51 114	0.12 204	0.03 54	0.08 290	0.00 1	0.62 356	0.50 107

WQFJX1	4.94 164	1.37 104	6.21 112	4.32 130	5.86 453	10.61 305	3.86 296	11.43 145	12.12 214	6.12 155	5.13 93	5.73 151	5.08 196	13.20 318	7.03 315	0.01 4	0.06 104	0.01 175	0.00 1	0.17 134	0.57 123

Reg-Stereo(zero)	4.96 165	0.83 17	5.01 65	3.71 78	2.33 249	3.81 66	1.18 100	17.25 259	13.30 234	10.52 204	10.73 186	10.47 234	4.43 164	9.47 150	4.17 215	0.06 120	0.74 333	0.00 1	0.27 357	0.04 35	0.88 183

FE-Mocha	4.97 166	2.28 306	10.93 334	5.13 187	2.55 265	4.77 120	0.79 74	14.50 204	5.84 101	13.74 262	11.07 191	12.61 269	3.39 121	6.44 59	2.76 136	0.10 181	1.00 410	0.15 360	0.39 432	0.14 118	0.93 200

WQFJX	4.98 167	1.47 124	5.90 100	3.54 69	5.81 448	13.76 361	1.87 190	12.60 159	10.77 197	6.11 154	5.62 111	5.65 149	5.86 224	12.29 269	6.99 314	0.04 58	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.14 118	1.15 255

rvit_stereo_ft	5.02 168	3.45 413	10.80 326	11.76 504	2.76 282	4.08 76	8.16 426	10.64 126	10.63 196	4.34 105	6.39 120	6.65 172	4.63 180	9.35 144	5.82 284	0.11 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 227	0.42 83

iRaftStereo_RVC	5.06 169	2.15 278	7.88 198	5.54 214	0.78 59	5.22 153	0.45 48	18.47 280	11.75 212	9.72 199	15.05 229	5.74 153	3.18 117	9.29 142	2.52 116	0.02 22	1.24 478	0.00 1	0.01 107	0.58 339	1.62 328

MSKI-zero shot	5.11 170	1.81 187	6.47 132	6.17 274	1.78 201	6.42 229	1.50 133	13.59 184	8.66 170	10.63 206	11.58 198	13.29 292	2.35 93	12.34 274	3.09 159	0.05 86	1.21 473	0.02 203	0.29 368	0.15 124	0.85 174

NLSM1	5.13 171	1.43 119	6.34 120	4.67 145	5.73 441	13.35 356	1.37 113	15.17 215	10.96 201	5.43 147	10.97 190	4.39 116	4.65 182	11.31 212	5.75 278	0.01 4	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.11 98	0.92 194

GCAP-BAT	5.15 172	2.42 335	8.74 226	4.07 100	5.04 406	6.61 238	1.82 183	10.43 120	6.66 120	13.47 256	12.76 211	9.14 217	2.87 110	11.51 231	3.58 189	0.03 43	1.24 478	0.01 175	0.60 466	0.13 115	1.81 348

sCroCo_RVC	5.29 173	3.82 429	17.52 459	11.17 493	6.67 484	5.78 192	2.66 246	10.47 122	8.48 166	3.78 88	9.32 162	4.76 128	4.83 189	8.33 111	4.88 249	1.17 485	0.52 280	0.06 261	0.03 157	0.70 378	0.90 190

NLCSM	5.30 174	1.73 170	6.44 128	6.09 268	5.89 454	10.87 311	3.96 300	11.80 151	10.57 195	8.70 183	5.42 100	4.53 124	6.51 241	13.97 343	7.90 329	0.33 311	0.08 127	0.00 1	0.01 107	0.29 206	0.94 206

MM-Stereo_test1	5.41 175	1.55 139	6.52 137	5.96 261	1.09 96	4.88 127	6.82 391	14.32 195	12.83 223	13.28 248	10.54 181	5.88 155	6.54 243	11.72 236	2.75 134	0.18 246	1.13 448	0.00 1	0.02 142	0.48 306	1.73 340

tg	5.41 175	2.04 243	7.70 187	5.40 205	1.27 124	7.45 260	0.49 50	18.97 284	13.10 228	9.51 196	14.60 223	7.15 181	4.05 146	10.89 192	2.99 152	0.02 22	0.70 324	0.00 1	0.00 1	0.55 330	1.42 301

RAFT-Stereo-weight	5.42 177	1.21 73	6.22 114	4.69 146	1.28 126	6.18 216	1.58 146	18.42 279	18.47 305	11.35 214	10.27 176	11.93 260	1.65 60	9.59 153	3.83 200	0.10 181	0.60 305	0.00 1	0.00 1	0.16 128	0.89 187

CAS	5.44 178	0.98 32	3.95 23	17.59 552	7.74 510	7.82 267	6.09 365	9.89 110	9.40 184	4.82 122	10.69 184	1.93 71	1.22 38	4.54 21	2.47 112	10.98 575	0.02 37	0.00 1	0.02 142	0.53 322	8.19 556

NLMM1	5.47 179	1.61 145	7.10 161	4.06 98	5.50 429	12.13 333	3.20 271	13.17 166	16.77 284	7.43 175	8.61 148	5.16 135	4.51 170	12.35 276	6.39 305	0.02 22	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.12 104	1.10 245

4D-IteraStereo	5.47 179	2.05 249	8.66 222	5.34 199	4.93 399	6.11 206	1.79 181	13.74 189	16.35 279	14.53 272	11.10 192	8.22 205	1.59 55	8.73 118	3.37 174	0.00 1	0.49 270	0.09 300	0.02 142	0.25 171	1.98 381

PMTNet	5.52 181	1.11 58	4.24 25	2.49 9	1.38 134	8.75 278	0.67 64	12.64 160	12.84 224	8.66 182	11.27 194	6.00 156	4.70 187	9.91 166	3.02 154	22.39 590	0.01 12	0.04 238	0.02 142	0.06 54	0.23 34

RCA-Stereo	5.58 182	1.26 88	6.71 147	4.85 157	0.80 62	5.51 168	3.97 302	17.56 267	19.40 319	8.45 181	14.11 220	8.73 210	8.70 295	6.88 65	2.77 142	0.05 86	0.98 391	0.11 334	0.00 1	0.14 118	0.61 130

test_1	5.63 183	1.29 95	9.52 269	4.90 167	1.45 139	6.51 233	2.93 262	13.65 187	19.05 316	12.58 224	8.67 149	13.02 286	4.07 147	9.39 148	2.58 119	0.01 4	1.09 434	0.00 1	0.38 423	0.28 199	1.26 276

test-3	5.64 184	1.29 95	9.52 269	4.88 161	1.45 139	6.53 234	2.92 260	13.64 185	19.04 315	12.75 235	8.67 149	13.01 285	4.10 149	9.39 148	2.58 119	0.01 4	1.09 434	0.00 1	0.37 413	0.28 199	1.25 275

xyz-stereo-finetune	5.68 185	2.00 233	6.56 140	3.16 48	0.33 9	11.80 327	3.99 303	13.58 183	21.58 339	8.92 190	12.57 208	6.12 158	3.72 131	12.06 253	6.59 311	0.07 145	0.02 37	0.00 1	0.02 142	0.19 145	0.25 38

AE-Stereo	5.68 185	1.78 179	9.22 255	9.25 438	2.52 262	10.13 291	2.92 260	13.10 165	14.88 254	4.88 124	13.10 214	10.72 237	4.43 164	9.24 140	3.37 174	0.10 181	1.31 486	0.06 261	0.32 384	0.21 154	2.03 401

cross-raft	5.70 187	1.44 122	7.08 159	6.69 321	2.11 230	5.89 196	1.44 121	16.44 239	8.38 162	13.42 254	20.70 298	12.20 265	4.38 163	9.06 129	3.11 160	0.03 43	0.38 238	0.00 1	0.22 313	0.24 166	0.84 173

tt1	5.74 188	2.52 348	6.54 138	6.89 338	0.86 70	10.31 298	4.08 306	19.77 301	16.80 285	7.17 166	9.02 152	4.71 127	8.97 300	11.11 201	2.34 99	0.05 86	1.17 454	0.00 1	0.04 173	0.29 206	2.07 409

test_4	5.75 189	1.40 109	6.47 132	7.20 362	0.89 73	5.81 193	1.82 183	12.26 156	6.62 119	12.85 237	30.51 419	7.61 194	3.81 136	12.70 293	3.47 180	0.02 22	0.27 210	0.03 222	0.17 283	0.39 267	0.67 137

ACVNet-DCA	5.76 190	2.52 348	6.38 121	6.77 329	0.74 46	10.55 301	5.19 334	21.10 322	13.53 236	7.39 171	10.06 167	4.44 119	9.58 309	11.08 197	2.33 96	0.05 86	1.18 458	0.00 1	0.04 173	0.37 250	1.93 369

CFNet-RSSM	5.78 191	1.24 84	9.20 253	4.82 156	1.23 115	6.33 222	1.21 103	17.35 261	18.14 298	13.35 250	11.17 193	11.69 251	5.43 205	9.71 158	3.34 173	0.03 43	0.20 185	0.00 1	0.36 408	0.37 250	0.42 83

cc1	5.79 192	2.52 348	6.38 121	6.77 329	0.74 46	10.55 301	5.19 334	19.19 288	15.95 268	7.39 171	10.06 167	4.44 119	9.58 309	11.08 197	2.33 96	0.05 86	1.18 458	0.00 1	0.04 173	0.34 227	2.04 403

HUI-Stereo	5.80 193	1.98 228	10.42 309	5.66 228	0.45 15	5.52 169	2.68 248	13.29 176	7.82 145	12.71 234	18.16 259	12.91 283	6.60 244	10.73 188	5.36 263	0.89 444	0.08 127	0.10 313	0.00 1	0.25 171	0.36 64

Gwc-CoAtRS	5.80 193	1.37 104	9.07 238	4.80 154	1.39 135	6.90 244	1.27 108	16.50 242	15.48 261	13.07 244	13.35 217	12.64 270	5.61 215	9.14 135	4.20 216	0.04 58	0.32 223	0.00 1	0.29 368	0.30 211	0.33 53

ROB_FTStereo	5.82 195	1.97 221	10.37 305	5.67 235	0.46 21	5.52 169	1.63 150	13.27 174	7.79 139	12.69 228	18.06 256	12.86 278	6.63 248	12.28 268	5.43 266	0.87 443	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.26 184	0.36 64

EAI-Stereo	5.82 195	2.06 252	9.08 239	6.23 279	2.20 241	6.24 218	6.20 368	20.18 309	6.36 114	10.65 207	15.97 239	6.31 167	3.63 130	12.09 257	4.88 249	0.06 120	0.73 331	0.04 238	1.59 522	0.21 154	1.67 335

gcap-zeroshot	5.83 197	1.82 195	11.95 369	5.34 199	1.98 222	11.06 315	1.64 152	11.01 135	7.05 124	15.27 284	9.84 165	18.92 381	5.12 200	9.85 161	2.50 113	0.27 293	0.90 373	0.07 281	0.33 391	0.05 43	1.61 326

PSM-adaLoss	5.83 197	1.97 221	10.44 313	5.66 228	0.46 21	5.54 176	1.91 197	13.24 170	7.80 143	12.69 228	18.19 263	12.80 274	6.65 256	11.89 246	5.45 268	1.02 465	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.26 184	0.36 64

CRE-IMP	5.83 197	1.86 201	11.10 341	6.20 277	0.51 30	6.86 243	1.64 152	12.56 157	9.01 176	13.16 245	16.11 241	10.94 240	6.14 232	12.81 296	6.46 308	0.50 368	0.07 119	0.10 313	0.00 1	0.27 193	0.27 40

model_zeroshot	5.85 200	1.91 213	10.98 336	6.34 290	2.55 265	10.42 299	2.38 227	17.38 262	9.39 183	14.72 275	10.36 178	11.21 243	2.93 112	8.95 124	3.57 187	0.14 216	1.01 414	0.15 360	0.38 423	0.08 71	2.15 425

ROB_FTStereo_v2	5.85 200	1.97 221	10.38 306	5.66 228	0.46 21	5.52 169	1.95 199	13.24 170	7.78 138	12.68 227	18.16 259	12.83 275	6.61 246	12.27 266	5.63 276	1.00 462	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.26 184	0.36 64

RAFT-IKP	5.85 200	1.97 221	10.36 303	5.66 228	0.45 15	5.33 161	2.01 204	13.27 174	7.79 139	12.69 228	18.19 263	12.77 273	6.67 257	12.36 277	5.60 273	1.11 476	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.25 171	0.35 58

iGMRVC	5.86 203	1.97 221	10.41 308	5.66 228	0.45 15	5.53 173	1.75 177	13.35 178	7.81 144	12.69 228	18.17 261	12.86 278	6.53 242	12.34 274	5.77 280	1.13 479	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.26 184	0.34 56

xyz-stereo-finetune2	5.88 204	2.14 277	6.76 150	2.96 35	0.36 12	14.90 379	1.85 186	11.54 148	5.89 103	11.35 214	18.02 255	7.27 186	9.34 307	15.17 375	9.04 352	0.06 120	0.02 37	0.08 290	0.15 269	0.28 199	0.32 50

Patchmatch Stereo++	5.88 204	1.97 221	10.43 311	5.66 228	0.45 15	5.54 176	2.32 224	13.26 172	7.79 139	12.69 228	18.14 257	12.86 278	6.63 248	12.36 277	5.60 273	1.09 473	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.25 171	0.35 58
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	5.88 204	1.97 221	10.43 311	5.66 228	0.45 15	5.54 176	2.32 224	13.26 172	7.79 139	12.69 228	18.14 257	12.86 278	6.63 248	12.36 277	5.60 273	1.09 473	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.25 171	0.35 58

IGEV-FE	5.90 207	2.30 311	15.24 429	6.91 340	2.11 230	4.35 91	1.51 137	15.68 223	8.52 167	13.72 260	11.87 202	11.49 245	3.84 139	11.42 220	4.77 245	0.10 181	0.84 357	0.15 360	0.25 346	0.87 412	1.98 381

IGEV_Zeroshot_test	5.90 207	2.30 311	15.24 429	6.90 339	2.11 230	4.35 91	1.51 137	15.68 223	8.52 167	13.73 261	11.89 203	11.49 245	3.82 137	11.41 219	4.76 244	0.11 189	0.84 357	0.15 360	0.25 346	0.87 412	1.98 381

raftrobust	5.94 209	2.07 256	6.94 155	7.67 384	6.24 471	4.96 141	1.82 183	17.76 268	14.36 248	12.03 218	11.62 199	7.74 197	9.01 301	11.29 211	3.71 194	0.05 86	0.79 346	0.00 1	0.04 173	0.25 171	0.38 72

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 209	2.35 327	8.80 228	4.07 100	1.36 131	2.78 28	0.66 63	17.05 254	15.89 267	12.65 225	18.49 267	11.81 255	7.89 276	8.48 113	3.80 197	0.02 22	0.75 338	0.00 1	0.00 1	0.43 288	1.49 315

DeepStereo_RVC	5.95 211	1.88 206	10.44 313	5.76 246	0.60 36	5.45 164	1.78 180	12.93 161	8.02 151	14.07 267	14.98 228	12.40 266	10.05 317	12.02 251	7.35 319	0.61 396	0.10 143	0.12 339	0.00 1	0.21 154	0.29 44

LL-Strereo2	5.97 212	2.88 374	10.62 318	6.59 308	3.38 318	6.31 221	2.20 215	15.61 222	8.46 165	11.33 213	10.75 187	15.69 327	3.45 122	13.58 333	4.65 238	0.16 230	0.48 267	1.33 507	0.13 247	0.36 244	1.42 301

test_3	5.97 212	1.26 88	9.95 285	6.84 335	1.45 139	8.73 277	3.18 270	14.26 194	19.86 321	12.22 220	8.91 151	13.78 298	3.99 143	9.38 147	2.58 119	0.01 4	1.10 441	0.00 1	0.37 413	0.30 211	1.20 268

NRIStereo	5.98 214	1.91 213	9.60 272	6.29 287	0.45 15	6.56 236	2.52 237	15.37 219	11.43 207	12.55 223	15.07 230	11.45 244	6.11 230	12.32 271	6.23 295	0.83 434	0.16 176	0.11 334	0.00 1	0.32 217	0.33 53

HH	6.00 215	2.42 335	9.81 279	5.74 243	1.64 177	7.05 246	3.48 286	17.54 264	7.69 135	8.73 184	12.47 206	14.83 312	8.86 297	13.04 309	2.59 122	0.04 58	1.21 473	0.20 388	0.05 189	0.30 211	2.34 444

HanStereo	6.00 215	2.42 335	9.81 279	5.74 243	1.64 177	7.05 246	3.48 286	17.54 264	7.69 135	8.73 184	12.47 206	14.83 312	8.86 297	13.04 309	2.59 122	0.04 58	1.21 473	0.20 388	0.05 189	0.30 211	2.34 444

MM-Stereo_test3	6.01 217	1.69 163	6.25 116	6.36 291	5.46 428	4.64 105	6.31 373	20.05 306	24.24 374	8.85 187	11.38 196	7.22 182	2.79 108	9.11 132	3.08 158	0.11 189	0.92 377	0.00 1	0.02 142	0.54 329	1.11 250

test-1	6.03 218	1.76 175	15.61 436	8.01 403	1.98 222	7.82 267	1.16 99	13.64 185	13.60 239	9.69 198	15.16 231	11.55 248	5.45 207	7.78 89	4.35 226	0.16 230	1.18 458	0.00 1	0.13 247	0.16 128	1.39 293

rvit_0105_6	6.06 219	3.23 400	15.34 434	10.26 464	1.75 195	5.08 144	5.19 334	11.03 136	20.73 328	6.39 157	7.02 130	10.21 230	7.94 278	11.42 220	3.83 200	0.40 337	0.29 218	0.00 1	0.01 107	0.57 336	0.40 80

Selective-RAFT	6.10 220	1.16 65	10.90 333	7.41 369	0.91 75	15.22 390	1.11 95	14.84 211	16.23 273	7.19 168	7.06 131	11.49 245	8.10 281	12.83 298	5.19 258	0.26 289	0.97 387	0.00 1	0.46 441	0.10 86	0.65 133

H2IRNET	6.11 221	1.63 150	7.52 184	4.69 146	2.30 247	4.07 75	0.71 67	12.58 158	13.88 241	7.18 167	20.80 301	15.50 323	10.48 322	10.72 187	8.26 337	0.19 259	0.00 1	0.07 281	0.52 455	0.52 321	0.55 114

EKT-Stereo	6.11 221	1.71 165	9.09 240	7.69 385	5.56 433	5.16 148	4.26 311	19.18 287	15.13 257	9.20 194	12.84 212	9.55 224	4.18 152	11.74 237	3.24 167	0.53 372	0.62 309	0.09 300	0.14 260	0.17 134	2.16 426

1test111	6.16 223	2.52 348	6.38 121	6.77 329	0.74 46	10.55 301	5.19 334	21.10 322	13.53 236	7.39 171	10.06 167	4.44 119	9.58 309	12.08 255	9.26 359	0.05 86	1.18 458	0.00 1	0.04 173	0.37 250	1.93 369

RAFT-Test	6.19 224	1.47 124	7.90 199	4.91 168	2.70 275	9.97 287	1.52 140	17.08 255	9.06 179	13.21 246	23.67 340	12.89 282	4.63 180	9.47 150	3.57 187	0.02 22	0.81 350	0.00 1	0.38 423	0.21 154	0.39 74

s12784h	6.22 225	1.01 36	4.95 62	3.57 71	0.54 34	19.55 461	0.95 83	19.51 298	18.39 300	12.98 242	12.58 209	7.78 198	5.56 214	11.34 216	4.36 227	0.89 444	0.01 12	0.05 249	0.00 1	0.07 62	0.20 31

Any-RAFT	6.28 226	1.42 112	4.91 58	5.00 173	1.25 121	10.18 292	1.90 196	22.68 341	15.87 266	12.12 219	19.23 275	13.69 297	4.65 182	9.35 144	2.36 103	0.06 120	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.35 58

GMOStereo	6.33 227	2.04 243	8.28 210	5.68 236	1.20 110	6.11 206	2.14 209	11.20 139	13.15 229	18.66 368	21.83 314	17.35 353	6.64 252	7.09 73	2.78 143	0.02 22	1.42 506	0.13 347	0.00 1	0.53 322	0.37 68

error version	6.33 227	2.04 243	8.28 210	5.68 236	1.20 110	6.11 206	2.14 209	11.20 139	13.15 229	18.66 368	21.83 314	17.35 353	6.64 252	7.09 73	2.78 143	0.02 22	1.42 506	0.13 347	0.00 1	0.53 322	0.37 68

test-v	6.33 227	2.04 243	8.28 210	5.68 236	1.20 110	6.11 206	2.14 209	11.20 139	13.15 229	18.66 368	21.83 314	17.35 353	6.64 252	7.09 73	2.78 143	0.02 22	1.42 506	0.13 347	0.00 1	0.53 322	0.37 68

test-2	6.33 227	2.04 243	8.28 210	5.68 236	1.20 110	6.11 206	2.14 209	11.20 139	13.15 229	18.66 368	21.83 314	17.35 353	6.64 252	7.09 73	2.78 143	0.02 22	1.42 506	0.13 347	0.00 1	0.53 322	0.37 68

GMStereo	6.44 231	4.92 457	12.13 373	5.60 218	0.87 71	9.18 285	2.57 242	12.99 163	25.54 392	12.85 237	11.84 201	5.60 148	3.62 129	11.92 248	6.44 307	0.53 372	0.02 37	0.05 249	0.36 408	0.98 419	0.70 146
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo	6.45 232	3.34 409	8.02 202	6.23 279	1.68 184	6.33 222	2.48 234	14.54 207	16.71 283	11.71 216	24.13 344	9.38 219	7.13 262	11.83 242	4.32 224	0.12 204	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.73 385	0.33 53

knoymous	6.46 233	1.84 199	5.13 75	4.31 129	1.88 209	6.36 226	5.55 348	15.25 217	14.48 249	13.85 265	21.25 304	12.66 272	6.63 248	13.20 318	5.11 254	0.19 259	0.13 164	0.12 339	0.00 1	0.71 382	0.57 123

rafts_anoy	6.46 233	2.37 329	7.09 160	7.48 376	6.02 461	5.31 160	2.45 232	14.50 204	22.01 345	12.94 241	16.18 242	8.48 209	5.53 212	9.70 157	6.32 301	0.05 86	1.66 525	0.10 313	0.05 189	0.30 211	0.69 142

anonymousdsp2	6.47 235	1.81 187	9.73 276	5.25 194	1.23 115	9.35 286	3.96 300	22.51 337	18.39 300	12.87 239	10.19 174	10.17 229	4.46 169	11.77 239	3.83 200	0.06 120	1.00 410	0.31 427	0.18 296	0.25 171	2.06 408

XX-Stereo	6.50 236	1.81 187	10.42 309	12.71 520	7.14 495	3.46 54	0.90 79	16.31 235	6.13 109	9.03 193	28.11 386	13.48 295	2.22 85	11.87 245	2.61 124	0.45 356	0.78 344	0.08 290	0.42 437	1.09 427	0.88 183

AFF-stereo	6.50 236	2.29 308	8.09 205	4.63 143	0.87 71	3.48 55	0.75 71	16.92 253	13.98 243	13.26 247	25.21 355	15.46 322	7.68 273	11.50 229	3.71 194	0.04 58	0.70 324	0.00 1	0.00 1	0.48 306	1.02 229

xx1	6.52 238	2.52 348	6.38 121	6.77 329	0.74 46	10.55 301	5.19 334	19.19 288	15.95 268	7.39 171	10.07 171	16.17 333	12.10 356	11.08 197	2.33 96	0.05 86	1.18 458	0.02 203	0.36 408	0.37 250	1.93 369

RALCasStereoNet	6.53 239	2.84 373	8.12 206	7.88 398	6.12 466	6.85 242	5.29 341	14.66 209	13.94 242	10.20 200	18.18 262	10.24 231	3.83 138	12.33 272	5.56 272	0.04 58	1.88 531	0.11 334	0.01 107	0.26 184	2.24 433

11t1	6.61 240	1.76 175	9.64 274	5.62 221	2.15 236	13.57 360	2.67 247	15.77 227	8.83 173	13.66 259	11.90 204	12.03 262	9.76 314	12.23 265	8.58 345	0.23 273	1.33 491	0.00 1	0.31 382	0.26 184	1.95 377

TRStereo	6.64 241	6.95 490	12.06 372	9.69 449	7.59 503	5.12 147	1.68 161	20.72 312	12.34 215	10.93 210	9.07 153	10.57 236	3.16 116	14.33 349	4.23 220	0.60 394	0.80 349	0.14 355	0.37 413	0.56 334	1.86 360

DisPM	6.68 242	1.58 144	9.90 283	7.19 361	1.12 97	5.71 187	3.69 291	13.74 189	12.42 216	16.60 318	23.63 339	12.64 270	6.39 238	13.31 325	4.08 212	0.77 422	0.01 12	0.08 290	0.15 269	0.14 118	0.53 110

AIO-test1	6.69 243	2.11 265	7.06 158	10.57 478	6.38 479	8.85 280	1.73 172	22.56 340	20.92 331	7.01 161	17.67 253	8.06 203	4.87 190	10.79 190	3.39 176	0.17 237	0.09 132	0.00 1	0.34 397	0.35 233	0.86 177

DCRE	6.73 244	2.11 265	9.19 252	7.76 391	4.90 397	7.81 266	5.86 360	16.46 240	11.38 206	9.61 197	22.55 329	11.84 257	6.35 237	11.09 200	3.63 191	0.04 58	1.19 465	0.06 261	0.37 413	0.15 124	2.23 431

AnonymousM	6.73 244	12.03 536	3.53 10	4.47 136	1.55 163	4.42 95	3.17 269	11.94 152	8.44 164	17.00 333	10.06 167	9.08 216	4.00 145	7.56 85	4.06 210	0.55 380	0.68 322	23.13 585	8.12 573	0.07 62	0.65 133

iRaft-Stereo_20w	6.75 246	2.17 285	13.20 396	5.07 178	2.34 252	7.43 259	2.61 243	20.20 310	7.85 148	15.28 285	10.36 178	14.42 307	8.13 282	16.81 408	4.20 216	0.06 120	0.84 357	0.13 347	0.83 480	0.66 371	2.42 452

DCANet-4	6.78 247	1.21 73	11.48 349	3.95 90	0.76 53	4.73 114	1.68 161	18.40 278	25.78 395	15.44 289	20.36 291	6.42 169	8.48 290	8.87 122	6.24 296	0.18 246	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.10 86	1.37 287

SST-Stereo	6.85 248	1.67 160	9.39 261	7.24 364	0.82 63	5.89 196	1.87 190	15.34 218	9.89 189	19.25 387	20.26 290	16.63 341	8.40 288	13.81 340	5.75 278	0.40 337	0.05 77	0.13 347	0.00 1	0.10 86	0.08 9

Pruner-Stereo	6.85 248	1.81 187	10.24 298	6.92 342	0.92 76	5.55 179	4.01 304	14.42 202	11.85 213	18.22 364	21.92 320	15.64 326	5.69 218	12.10 258	6.08 288	0.84 436	0.02 37	0.18 377	0.10 234	0.11 98	0.38 72

RALAANet	6.86 250	3.28 405	11.09 340	7.63 381	4.95 401	6.16 215	1.63 150	20.54 311	15.45 259	15.30 286	14.52 222	12.98 284	4.35 157	13.53 329	3.98 205	0.11 189	0.35 233	0.00 1	0.29 368	0.58 339	0.48 101

DCANet	6.87 251	2.02 239	9.12 243	4.03 94	0.76 53	4.77 120	1.74 175	16.15 232	25.07 381	15.88 304	20.79 300	7.89 200	11.31 337	9.23 139	6.15 290	0.18 246	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.28 199	2.01 396

PSM-softLoss	6.90 252	1.81 187	10.84 328	7.04 346	0.93 81	5.53 173	1.97 201	23.18 348	9.65 185	14.16 268	22.01 325	12.84 276	5.15 201	13.03 307	7.95 330	0.76 419	0.06 104	0.27 411	0.55 461	0.21 154	0.14 20

KMStereo	6.90 252	1.81 187	10.84 328	7.04 346	0.93 81	5.53 173	1.97 201	23.18 348	9.65 185	14.16 268	22.01 325	12.84 276	5.15 201	13.03 307	7.95 330	0.76 419	0.06 104	0.27 411	0.55 461	0.21 154	0.14 20

PFNet+	6.92 254	1.64 154	10.96 335	6.27 282	0.90 74	5.66 184	1.68 161	14.43 203	16.02 270	18.13 362	21.24 303	14.33 304	5.97 225	13.13 315	5.51 271	0.90 446	0.20 185	0.11 334	0.30 377	0.08 71	0.94 206

RAFT-345	6.94 255	1.48 128	7.45 181	5.65 225	0.96 85	5.49 167	3.20 271	13.73 188	10.97 202	13.81 264	42.93 538	9.01 215	5.31 204	13.09 314	4.73 241	0.58 384	0.05 77	0.10 313	0.06 201	0.08 71	0.08 9

MyStereo06	6.95 256	2.25 300	14.05 408	6.69 321	4.74 391	7.75 264	9.60 446	17.85 270	9.03 178	13.29 249	10.78 188	18.68 375	5.70 219	10.66 183	4.52 233	0.09 169	1.32 487	0.02 203	0.26 349	0.84 409	0.92 194

NF-Stereo	6.96 257	1.80 184	10.17 292	7.16 360	0.79 61	6.15 214	3.26 279	20.74 317	18.45 304	13.42 254	19.33 276	11.67 250	6.05 226	12.71 294	6.17 291	0.57 383	0.06 104	0.21 391	0.23 324	0.12 104	0.09 11

OCTAStereo	6.97 258	1.80 184	10.20 295	7.15 359	0.78 59	6.12 211	3.38 280	20.72 312	18.47 305	13.41 251	19.33 276	11.91 258	6.05 226	12.68 292	6.19 292	0.59 390	0.06 104	0.21 391	0.22 313	0.12 104	0.10 14

RE-Stereo	6.97 258	1.79 181	10.18 293	7.14 354	0.77 56	6.14 212	3.39 281	20.72 312	18.43 302	13.41 251	19.33 276	11.78 253	6.09 228	12.66 290	6.22 293	0.58 384	0.05 77	0.21 391	0.22 313	0.12 104	0.10 14

TVStereo	6.97 258	1.79 181	10.18 293	7.14 354	0.77 56	6.14 212	3.39 281	20.72 312	18.43 302	13.41 251	19.33 276	11.78 253	6.09 228	12.66 290	6.22 293	0.58 384	0.05 77	0.21 391	0.22 313	0.12 104	0.10 14

sAnonymous2	6.98 261	7.12 491	20.67 492	9.13 435	5.40 422	5.28 157	8.11 424	16.71 249	11.50 209	5.04 130	9.17 156	3.77 103	8.23 283	7.84 94	3.15 161	0.11 189	0.07 119	0.06 261	0.28 362	10.80 561	7.09 545

CroCo_RVC	6.98 261	7.12 491	20.67 492	9.13 435	5.40 422	5.28 157	8.11 424	16.71 249	11.50 209	5.04 130	9.17 156	3.77 103	8.23 283	7.84 94	3.15 161	0.11 189	0.07 119	0.06 261	0.28 362	10.80 561	7.09 545

DIP-Stereo	6.99 263	2.37 329	11.45 348	4.78 151	1.70 188	13.13 350	1.47 129	15.76 226	7.43 132	14.57 273	26.61 372	10.76 238	5.10 197	14.97 373	8.10 334	0.06 120	0.06 104	0.06 261	0.00 1	0.17 134	1.22 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_4	7.09 264	3.33 407	16.60 448	10.68 480	1.59 167	5.89 196	6.84 393	14.50 204	23.99 370	7.31 170	9.49 163	13.18 288	9.62 312	12.33 272	4.32 224	0.39 334	0.46 263	0.00 1	0.02 142	0.67 373	0.68 139

ADStereo(finetuned)	7.09 264	2.04 243	11.52 352	4.01 92	0.77 56	4.78 122	1.73 172	16.15 232	25.08 382	15.89 305	20.74 299	7.88 199	13.56 387	9.11 132	6.07 287	0.18 246	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.28 199	1.93 369

raft+_RVC	7.10 266	2.37 329	6.59 141	6.94 345	5.82 449	6.35 225	5.97 363	21.05 320	23.63 366	10.90 209	17.95 254	9.80 226	5.55 213	11.49 227	4.47 232	0.04 58	1.50 516	0.00 1	0.00 1	0.38 262	1.23 272

OMP-Stereo	7.13 267	2.89 375	9.89 282	10.98 489	1.73 192	4.81 124	1.85 186	18.38 277	16.26 274	16.94 331	14.11 220	17.45 358	7.57 269	13.26 323	5.12 256	0.43 349	0.04 66	0.06 261	0.02 142	0.20 152	0.56 117

RAFT_R40	7.14 268	1.73 170	9.36 260	7.36 368	0.82 63	5.74 189	3.69 291	15.47 221	15.09 256	18.24 365	19.87 284	16.82 342	8.50 291	13.72 338	5.81 283	0.28 297	0.02 37	0.14 355	0.00 1	0.11 98	0.09 11

Hybrid-DGEV-03	7.24 269	2.18 286	6.74 148	6.57 306	1.24 118	11.30 317	2.51 236	14.66 209	14.85 253	16.91 328	29.69 408	13.87 299	5.80 220	11.32 213	4.52 233	0.03 43	0.49 270	0.13 347	0.00 1	0.41 276	1.63 329

fff	7.26 270	1.99 229	9.12 243	4.17 109	0.47 25	4.73 114	1.68 161	16.56 244	33.55 463	15.45 290	20.36 291	7.49 190	12.54 364	9.03 126	6.26 297	0.18 246	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.10 86	1.37 287

MIPNet	7.26 270	2.30 311	13.74 402	5.32 198	1.61 171	11.32 319	2.77 255	27.02 395	18.47 305	15.56 296	13.20 215	7.01 176	9.46 308	8.84 120	6.32 301	0.15 227	0.03 54	0.06 261	0.08 217	0.42 284	1.39 293

csc	7.26 270	1.99 229	9.12 243	4.17 109	0.47 25	4.73 114	1.68 161	16.56 244	33.55 463	15.45 290	20.36 291	7.49 190	12.54 364	9.03 126	6.26 297	0.18 246	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.10 86	1.37 287

cscssc	7.26 270	1.99 229	9.12 243	4.17 109	0.47 25	4.73 114	1.68 161	16.56 244	33.55 463	15.45 290	20.36 291	7.49 190	12.54 364	9.03 126	6.26 297	0.18 246	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.10 86	1.37 287

riskmin	7.28 274	1.54 137	8.37 215	5.01 174	3.24 311	11.65 324	3.20 271	16.61 247	18.86 313	10.45 202	13.46 218	16.20 335	12.68 370	12.46 283	6.57 310	0.17 237	1.38 499	0.14 355	0.33 391	0.67 373	2.52 459

AIO-test2	7.31 275	2.95 381	8.32 214	9.20 437	5.66 439	8.78 279	5.13 332	26.30 385	23.78 367	7.04 162	20.37 295	5.69 150	3.51 124	10.05 170	2.74 133	4.35 543	0.14 170	0.03 222	0.62 469	0.71 382	0.80 167

R-Stereo Train	7.33 276	1.62 147	9.31 257	6.80 333	2.33 249	7.57 261	5.36 343	24.47 363	7.63 133	16.40 311	33.07 461	12.42 267	5.52 210	8.06 98	5.23 259	0.05 86	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.12 104	0.56 117

RAFT-Stereo	7.33 276	1.62 147	9.31 257	6.80 333	2.33 249	7.57 261	5.36 343	24.47 363	7.63 133	16.40 311	33.07 461	12.42 267	5.52 210	8.06 98	5.23 259	0.05 86	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.12 104	0.56 117
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	7.37 278	2.06 252	12.02 371	4.71 149	1.69 186	5.17 149	1.28 109	19.54 299	13.09 227	16.93 329	28.48 391	13.05 287	5.43 205	13.25 322	7.41 320	0.02 22	0.62 309	0.00 1	0.01 107	0.45 297	2.09 415

UGAM-zero	7.48 279	1.91 213	14.55 415	4.78 151	2.00 224	6.34 224	1.02 89	18.99 285	8.70 172	14.93 278	15.74 235	24.94 444	13.86 397	13.13 315	5.05 251	0.04 58	0.96 383	0.02 203	1.08 505	0.18 141	1.46 306

StereoVision	7.48 279	2.90 378	10.47 315	10.13 459	3.93 345	4.99 143	1.86 189	21.10 322	17.66 292	8.90 189	29.71 409	10.95 241	6.61 246	12.83 298	5.11 254	0.69 411	0.05 77	0.17 372	0.03 157	0.98 419	0.56 117

IPLGR	7.48 279	1.61 145	14.03 407	4.92 169	1.30 128	10.30 296	1.20 101	24.52 366	22.59 353	16.71 325	18.84 270	8.44 208	7.49 268	9.62 154	6.34 303	0.26 289	0.05 77	0.05 249	0.06 201	0.37 250	0.93 200

PAM_32	7.56 282	1.96 220	15.04 426	6.11 270	2.08 227	16.93 429	1.38 114	16.49 241	7.93 149	15.16 281	9.17 156	25.77 450	11.69 346	12.95 303	4.03 208	0.14 216	0.77 343	0.09 300	0.83 480	0.61 354	2.00 395

HHNet	7.57 283	2.01 236	8.03 203	3.71 78	3.46 322	4.93 137	6.17 367	19.69 300	16.27 275	20.91 418	31.75 441	10.56 235	5.82 222	10.69 186	5.10 253	0.67 409	0.07 119	0.21 391	0.14 260	0.63 360	0.54 112

IIG-Stereo	7.59 284	2.47 342	9.40 262	10.39 471	1.78 201	6.67 239	1.47 129	17.83 269	16.51 282	18.91 380	20.12 288	17.76 362	8.74 296	13.21 321	5.43 266	0.44 352	0.05 77	0.03 222	0.00 1	0.17 134	0.45 93

ASMatch	7.61 285	1.63 150	9.18 251	5.79 247	2.27 245	4.63 104	2.54 238	17.23 258	13.73 240	17.27 337	34.28 479	13.26 291	10.15 320	12.39 280	5.49 270	0.12 204	0.24 202	0.21 391	0.17 283	0.18 141	1.55 322

ACRE	7.62 286	3.21 399	14.93 424	7.81 393	5.00 404	10.01 289	4.45 315	16.32 236	15.86 265	17.81 350	19.21 273	8.38 207	4.25 153	11.11 201	10.58 383	0.78 426	0.32 223	0.03 222	0.15 269	0.44 291	1.84 356

LCNet	7.64 287	1.41 110	6.15 109	6.93 343	1.35 130	9.00 282	5.44 345	18.37 276	11.30 204	16.62 319	24.39 347	14.67 308	11.03 327	12.03 252	4.01 206	0.07 145	0.02 37	0.23 400	2.07 531	1.00 422	6.69 540

IPLG	7.65 288	2.00 233	13.81 403	5.86 256	4.35 370	10.97 313	1.43 118	22.52 338	16.50 281	19.78 395	20.62 297	5.28 140	5.49 208	12.58 289	9.70 369	0.13 212	0.06 104	0.03 222	0.07 210	0.41 276	1.38 291

MyStereo8	7.68 289	3.00 385	12.46 381	7.70 388	5.11 410	11.40 321	1.39 117	15.98 229	10.05 194	16.45 313	24.04 343	12.01 261	7.91 277	10.68 185	10.57 382	0.14 216	1.52 519	0.08 290	0.48 447	0.60 351	1.98 381

CIPLG	7.69 290	3.27 403	14.40 412	7.84 395	5.08 409	10.24 293	4.59 320	16.02 230	15.45 259	18.05 360	19.72 282	8.79 212	4.61 175	11.84 244	10.40 379	0.76 419	0.33 229	0.03 222	0.15 269	0.44 291	1.83 355

x	7.70 291	2.12 268	8.93 234	5.08 179	2.55 265	11.65 324	4.40 314	20.91 319	12.53 217	13.58 258	20.49 296	15.73 328	11.10 329	10.65 182	10.16 373	0.11 189	1.37 497	0.04 238	0.29 368	0.34 227	1.95 377

IPLGR_C	7.70 291	3.32 406	14.54 414	7.98 401	5.04 406	10.26 294	4.64 323	16.50 242	16.28 276	17.97 358	18.85 271	8.30 206	4.66 184	11.22 206	10.89 392	0.77 422	0.32 223	0.03 222	0.15 269	0.43 288	1.84 356

qqq	7.72 293	2.15 278	10.06 289	5.01 174	1.82 206	8.62 276	7.27 406	21.10 322	13.53 236	12.48 222	18.71 269	16.17 333	12.10 356	12.08 255	9.26 359	0.08 157	1.35 495	0.02 203	0.36 408	0.36 244	1.93 369

111	7.73 294	2.39 334	9.12 243	4.17 109	0.47 25	10.65 306	3.49 289	21.34 328	28.25 419	10.60 205	16.85 247	14.74 311	10.22 321	12.48 284	6.61 312	0.43 349	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.35 233	2.39 451

AIO-Stereo-zeroshot	7.75 295	3.47 415	14.99 425	5.34 199	7.99 514	7.13 249	0.96 84	23.20 350	10.00 193	11.29 212	17.31 249	18.44 374	9.03 302	13.19 317	5.77 280	0.06 120	1.01 414	0.12 339	1.51 519	1.49 449	2.74 469

RAFT+CT+SA	7.76 296	2.01 236	7.56 185	11.32 496	3.31 313	4.60 102	7.19 403	17.21 257	27.40 410	10.43 201	27.34 376	7.63 195	7.83 275	15.46 381	3.51 182	0.03 43	0.39 241	0.18 377	0.46 441	0.33 221	0.93 200

IGEV-BASED-STEREO-	7.80 297	28.14 582	42.31 554	3.20 51	0.50 29	4.12 77	1.45 123	7.06 52	4.60 67	4.66 116	3.90 61	2.47 82	1.37 47	6.02 47	1.94 66	24.62 591	0.43 259	0.01 175	0.08 217	4.61 521	14.42 581

PAM	7.81 298	1.90 208	15.85 443	6.14 271	2.58 269	17.79 441	4.51 317	16.29 234	8.05 154	16.48 314	9.10 154	25.01 446	11.39 339	12.89 301	3.54 186	0.05 86	0.79 346	0.08 290	0.83 480	0.62 356	2.23 431

RAFT-RH_RVC	7.88 299	1.51 136	7.72 190	5.41 206	0.96 85	11.41 322	1.48 132	13.43 180	15.04 255	17.54 345	45.66 554	10.86 239	6.42 239	13.48 327	5.26 261	0.81 431	0.04 66	0.12 339	0.13 247	0.12 104	0.17 27

TransformOpticalFlow	7.95 300	2.10 261	9.83 281	6.06 266	1.24 118	6.82 241	7.98 420	18.60 281	14.06 245	14.93 278	28.79 393	18.74 376	11.03 327	12.79 295	4.12 213	0.06 120	0.04 66	0.21 391	0.04 173	0.21 154	1.27 278

rvit_0105_5	8.01 301	3.69 426	17.73 462	10.42 473	1.61 171	7.29 251	6.68 386	18.33 274	25.98 396	10.45 202	10.46 180	15.53 324	11.01 325	12.87 300	5.37 264	0.44 352	0.41 251	0.00 1	0.15 269	0.70 378	1.08 243

TestStereo1	8.04 302	2.22 293	8.85 231	10.87 487	2.12 233	4.66 107	2.40 229	21.17 326	23.79 368	17.41 338	26.31 367	9.41 220	9.09 303	16.23 389	3.85 203	0.14 216	0.40 243	0.02 203	0.13 247	0.58 339	1.10 245

SA-5K	8.04 302	2.22 293	8.85 231	10.87 487	2.12 233	4.66 107	2.40 229	21.17 326	23.79 368	17.41 338	26.31 367	9.41 220	9.09 303	16.23 389	3.85 203	0.14 216	0.40 243	0.02 203	0.13 247	0.58 339	1.10 245

PFNet	8.10 304	1.75 173	12.34 378	7.54 380	2.40 255	7.41 258	5.81 358	23.83 359	17.85 294	20.78 412	17.57 251	15.22 320	7.72 274	13.37 326	6.46 308	0.33 311	0.20 185	0.12 339	0.19 302	0.32 217	0.77 162

FACV-RUCA	8.11 305	2.29 308	10.34 302	8.07 405	6.02 461	14.18 371	3.04 266	20.05 306	19.00 314	12.98 242	18.43 266	8.73 210	11.58 341	12.20 262	5.78 282	0.38 332	0.64 312	4.34 543	0.35 401	1.89 465	1.96 379

Select-FE	8.15 306	3.89 432	22.25 503	6.74 325	4.35 370	4.71 113	1.24 104	20.11 308	6.59 118	12.93 240	23.07 336	20.54 394	12.80 371	14.28 347	4.68 239	0.18 246	1.09 434	0.07 281	0.97 496	0.39 267	2.10 416

AAGNet	8.15 306	1.75 173	10.57 316	7.72 390	0.74 46	5.74 189	4.98 331	15.90 228	14.59 250	20.31 404	23.80 341	15.08 318	11.25 335	12.27 266	16.70 449	0.85 437	0.06 104	0.32 429	0.01 107	0.15 124	0.16 25

STrans-v2	8.16 308	2.09 259	9.79 278	5.44 207	1.53 162	11.87 328	9.69 452	19.77 301	13.20 233	14.01 266	25.80 359	17.88 366	12.55 367	13.30 324	4.39 228	0.06 120	0.01 12	0.18 377	0.01 107	0.25 171	1.31 284

Prome-Stereo	8.22 309	1.48 128	6.24 115	7.06 349	1.55 163	6.54 235	9.08 436	21.88 331	9.88 188	21.12 423	32.48 455	11.82 256	11.59 343	11.99 250	4.04 209	0.08 157	0.02 37	0.19 383	0.12 243	0.45 297	6.89 544

FENet	8.22 309	1.39 107	7.33 177	6.43 298	2.17 240	10.97 313	2.20 215	22.10 334	21.26 332	17.85 353	23.22 337	14.29 302	11.50 340	13.56 332	8.32 339	0.29 301	0.24 202	0.03 222	0.03 157	0.18 141	1.04 233

FSD	8.27 311	7.12 491	12.35 379	14.29 531	6.22 469	8.24 274	12.03 488	13.05 164	8.40 163	8.19 178	7.55 138	10.42 233	7.18 264	11.33 215	9.08 353	5.65 552	3.82 568	5.53 548	4.12 551	5.22 527	5.70 527

AIO-Stereo-zeroshot1	8.37 312	4.16 438	20.63 491	5.82 251	11.79 552	6.40 228	2.02 205	20.82 318	8.03 152	14.52 271	21.38 307	17.44 357	5.83 223	14.43 356	5.13 257	0.06 120	1.00 410	0.05 249	1.81 527	2.44 483	3.62 496

raft_robust	8.39 313	2.81 370	7.62 186	6.32 289	1.17 104	5.47 166	0.82 76	34.37 493	35.49 486	18.40 367	20.25 289	7.24 185	5.51 209	15.77 383	3.40 178	0.11 189	1.10 441	0.00 1	0.50 452	0.33 221	1.19 266

HITNet	8.41 314	3.59 423	9.91 284	5.30 196	1.52 161	13.35 356	4.48 316	22.00 332	16.06 271	15.52 294	22.95 335	15.28 321	11.74 347	14.91 372	9.25 358	0.10 181	0.01 12	0.48 445	0.06 201	0.58 339	1.04 233
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SA	8.43 315	2.16 282	10.02 287	8.41 414	0.93 81	7.36 256	2.21 217	23.73 357	26.15 398	13.55 257	30.84 426	9.89 227	10.09 318	16.84 410	3.52 184	0.18 246	0.68 322	0.17 372	0.40 433	0.48 306	0.92 194

GMM-Stereo	8.44 316	1.27 91	7.36 180	6.64 317	2.56 268	10.00 288	9.29 443	23.79 358	11.33 205	17.96 357	29.59 406	17.14 347	7.59 270	11.77 239	4.61 237	0.13 212	0.01 12	0.24 404	0.94 488	0.49 315	6.14 532

test_sample1	8.49 317	1.83 198	10.60 317	5.53 211	2.95 297	15.17 389	4.51 317	20.73 316	11.47 208	14.78 276	22.80 333	19.06 383	13.86 397	12.52 285	10.17 374	0.14 216	1.20 467	0.02 203	0.19 302	0.28 199	1.93 369

mmm	8.54 318	2.13 274	10.21 296	5.81 249	2.96 298	14.00 367	6.67 384	19.28 294	12.59 221	16.95 332	24.40 348	17.83 365	10.70 324	12.90 302	9.42 364	0.17 237	1.28 481	0.50 447	0.60 466	0.44 291	2.03 401

RAFT_CTSACE	8.55 319	2.62 363	9.63 273	7.41 369	5.06 408	5.76 191	2.54 238	15.38 220	17.84 293	24.33 464	34.69 484	16.37 336	7.22 265	18.05 432	2.63 126	0.01 4	0.56 292	0.00 1	0.03 157	0.42 284	0.41 81

HI	8.56 320	2.44 339	7.70 187	5.09 180	5.21 414	4.06 71	0.49 50	19.26 292	9.96 191	25.77 479	27.88 381	20.72 395	12.22 360	18.06 433	11.58 399	0.05 86	0.11 152	0.00 1	0.10 234	0.16 128	0.31 48

CoSv	8.56 320	2.44 339	7.70 187	5.09 180	5.21 414	4.06 71	0.49 50	19.26 292	9.96 191	25.77 479	27.88 381	20.72 395	12.22 360	18.06 433	11.58 399	0.05 86	0.11 152	0.00 1	0.10 234	0.16 128	0.31 48

dd	8.57 322	5.20 461	13.37 397	6.91 340	1.05 91	10.30 296	3.89 298	17.29 260	34.00 470	15.73 298	17.50 250	7.45 189	6.60 244	15.00 374	10.99 393	1.39 493	0.41 251	0.18 377	0.46 441	2.25 477	1.40 296

CASS	8.64 323	2.03 241	8.60 221	8.71 425	1.59 167	15.02 387	2.75 254	23.27 353	18.58 309	16.29 306	22.78 332	13.42 293	13.68 391	13.07 313	7.66 321	1.18 486	0.05 77	0.13 347	0.01 107	0.75 392	3.24 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Hybrid-DGEV-2	8.65 324	3.04 392	9.44 265	8.90 432	1.18 107	10.81 310	1.04 90	31.56 458	27.89 417	13.79 263	17.07 248	12.07 263	16.60 441	12.30 270	5.66 277	0.07 145	0.10 143	0.00 1	0.05 189	0.29 206	1.17 261

test_sample2	8.68 325	1.84 199	9.64 274	5.53 211	2.43 258	13.92 365	8.00 421	21.09 321	16.82 288	14.92 277	22.73 331	19.44 385	13.75 392	12.99 304	6.85 313	0.15 227	1.15 452	0.07 281	0.20 307	0.35 233	1.78 346

DN-CSS_ROB	8.72 326	3.49 416	16.63 449	6.74 325	3.39 319	6.20 217	3.43 285	23.40 354	22.03 346	17.46 342	30.28 415	9.33 218	8.32 286	14.71 363	6.36 304	0.91 448	0.00 1	0.45 441	0.00 1	0.65 366	0.70 146

GANet-ADL	8.73 327	2.80 369	9.48 266	7.87 397	2.77 283	12.88 345	5.29 341	29.97 435	25.61 393	14.50 270	16.64 245	17.02 345	7.60 271	11.61 235	8.01 332	0.51 371	0.40 243	0.10 313	0.12 243	0.77 395	0.70 146

PSM-AAD	8.76 328	1.41 110	6.46 131	6.87 337	1.18 107	12.78 343	9.66 451	20.03 305	15.78 264	21.79 434	24.91 349	14.31 303	13.16 380	12.42 281	4.07 211	0.05 86	0.06 104	2.44 528	0.16 278	0.45 297	7.17 547

FTStereo	8.76 328	1.57 142	6.75 149	6.55 304	2.45 259	7.65 263	11.62 484	18.36 275	9.01 176	20.25 397	40.79 524	15.87 329	12.36 363	11.02 194	4.69 240	0.24 278	0.01 12	0.09 300	0.16 278	0.19 145	5.58 525

GwcNet-ADL	8.81 330	2.00 233	10.21 296	7.70 388	2.82 286	6.99 245	7.05 399	30.58 441	26.21 400	15.71 297	17.65 252	13.93 300	6.83 258	13.90 341	11.43 398	0.49 364	0.76 342	0.01 175	0.01 107	0.55 330	1.46 306

test_5	8.85 331	2.05 249	9.51 267	11.62 500	4.99 403	6.74 240	5.48 347	18.25 273	23.57 364	16.72 326	29.73 410	15.54 325	10.54 323	16.25 392	4.02 207	0.05 86	0.40 243	0.27 411	0.08 217	0.34 227	0.81 168

ARAFT	8.86 332	3.86 430	17.37 458	5.96 261	0.94 84	12.59 340	10.80 468	18.20 272	19.95 322	18.77 375	16.27 243	17.78 363	8.88 299	18.82 443	5.30 262	0.35 320	0.04 66	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.64 131

ffm	8.89 333	2.34 321	12.99 391	6.28 283	3.81 335	12.43 336	7.47 410	19.77 301	16.80 285	16.64 321	32.03 446	17.29 349	11.78 348	11.11 201	2.34 99	0.05 86	1.17 454	0.80 473	0.37 413	0.29 206	2.07 409

Sa-1000	8.91 334	2.10 261	9.11 241	8.07 405	1.16 103	16.62 426	2.39 228	25.58 373	25.43 390	15.52 294	28.24 388	12.19 264	8.67 293	16.40 397	3.70 192	0.39 334	0.86 365	0.16 369	0.23 324	0.48 306	0.89 187

IRAFT_RVC	8.93 335	1.80 184	10.65 320	7.83 394	1.81 203	6.36 226	10.05 459	26.32 386	27.59 412	17.93 356	19.70 281	17.67 361	9.98 316	13.20 318	6.29 300	0.37 328	0.30 220	0.19 383	0.05 189	0.23 162	0.24 36

DMCA	8.96 336	2.60 358	11.84 363	5.61 219	4.25 363	11.09 316	4.36 313	25.89 375	20.23 326	17.10 335	20.96 302	17.55 359	11.92 354	11.47 222	12.27 410	0.60 394	0.09 132	0.35 432	0.05 189	0.48 306	0.57 123

GES	9.01 337	2.61 362	12.88 387	6.76 327	2.02 225	13.08 349	6.33 375	22.23 336	22.21 348	19.80 396	26.73 373	8.97 214	11.01 325	14.41 353	8.35 342	0.54 378	0.10 143	0.30 426	0.15 269	0.82 405	0.99 218

GrayStereo	9.02 338	1.35 102	7.73 191	8.62 421	2.88 291	10.28 295	10.99 472	18.66 282	16.36 280	22.78 446	30.63 422	17.56 360	12.19 359	11.50 229	5.08 252	0.09 169	0.02 37	0.19 383	0.78 479	0.33 221	2.37 448

DEmStereo	9.07 339	1.70 164	10.89 331	4.86 158	1.23 115	11.51 323	5.70 351	14.24 193	27.02 407	22.33 442	32.56 456	11.70 252	15.04 414	11.83 242	8.53 343	0.31 304	0.16 176	0.02 203	0.09 225	0.11 98	1.47 310

RAFT	9.07 339	2.76 367	10.38 306	8.89 430	1.24 118	13.48 358	8.19 427	17.14 256	17.29 290	23.01 449	19.34 280	20.06 392	11.13 330	17.79 430	6.43 306	0.09 169	1.12 447	0.28 417	0.02 142	0.79 397	1.94 376

iRaft-Stereo_5w	9.10 341	2.33 318	10.69 322	6.64 317	4.47 381	4.74 118	10.72 467	16.71 249	16.97 289	15.39 287	26.15 363	21.25 402	12.59 368	16.38 394	12.90 420	0.85 437	0.51 277	0.08 290	0.22 313	0.95 418	1.53 320

HCRNet	9.13 342	1.82 195	8.73 225	14.95 540	5.22 416	10.66 307	2.49 235	26.57 390	18.64 310	16.31 307	25.51 357	18.42 373	11.15 331	13.53 329	7.25 318	0.10 181	0.04 66	0.10 313	0.02 142	0.27 193	0.76 160

SFCPSM	9.16 343	1.72 169	12.32 377	5.64 223	3.51 325	16.58 425	6.93 395	31.11 449	26.15 398	17.05 334	20.08 287	11.05 242	9.94 315	12.55 286	6.05 286	0.36 323	0.17 179	0.37 434	0.22 313	0.40 272	1.01 222

KYRaft	9.17 344	1.39 107	7.74 192	7.07 351	1.03 89	8.05 273	7.90 419	23.72 356	9.22 182	21.43 429	31.08 429	22.52 417	8.03 279	12.21 263	3.16 163	0.10 181	0.02 37	0.05 249	0.67 472	0.46 302	17.51 586

CrosDoStereo	9.41 345	1.65 155	8.83 229	5.19 190	1.13 99	7.34 254	14.47 510	16.33 237	24.64 378	24.44 465	33.36 466	13.18 288	13.52 384	12.56 287	9.08 353	0.06 120	0.11 152	0.09 300	0.04 173	0.41 276	1.73 340

DeepStereo_LL	9.41 345	1.65 155	8.83 229	5.19 190	1.13 99	7.34 254	14.47 510	16.33 237	24.64 378	24.44 465	33.36 466	13.18 288	13.52 384	12.56 287	9.08 353	0.06 120	0.11 152	0.09 300	0.04 173	0.41 276	1.73 340

DRaft	9.41 345	1.56 141	10.09 290	4.18 113	0.92 76	12.87 344	5.68 350	17.40 263	29.75 428	21.24 425	38.12 507	9.96 228	13.97 401	11.81 241	8.08 333	0.66 407	0.30 220	0.07 281	0.26 349	0.33 221	0.88 183

rvit_stereo_0075_2	9.46 348	4.16 438	20.27 488	12.15 515	8.82 529	5.72 188	4.24 310	23.21 351	18.05 297	12.37 221	28.80 394	16.10 332	8.43 289	14.57 359	8.89 348	0.58 384	0.34 231	0.52 449	0.08 217	0.44 291	1.41 299

test_sample3	9.46 348	2.24 296	11.38 346	5.72 241	2.79 285	18.29 449	5.20 339	27.54 402	21.43 335	18.03 359	21.98 324	16.47 337	11.22 333	13.58 333	9.99 372	0.24 278	0.96 383	0.05 249	0.17 283	0.47 304	1.39 293

THIR-Stereo	9.52 350	2.21 290	9.26 256	5.38 203	0.85 68	15.55 395	11.50 483	16.88 252	21.74 343	24.45 467	31.96 444	14.20 301	13.85 396	11.89 246	8.54 344	0.14 216	0.25 207	0.10 313	0.05 189	0.40 272	1.11 250

DFGA-Net	9.58 351	4.57 447	19.91 485	6.37 292	4.05 349	11.38 320	2.98 264	26.08 378	29.76 429	17.13 336	19.22 274	9.43 222	7.17 263	16.49 400	13.39 422	0.13 212	0.00 1	0.06 261	0.13 247	1.89 465	1.46 306

MyStereo04	9.58 351	2.38 332	10.28 301	6.63 314	4.77 393	6.47 231	9.60 446	32.50 468	42.15 523	14.59 274	12.10 205	11.92 259	11.87 353	14.80 370	8.14 336	0.09 169	1.33 491	0.03 222	0.32 384	0.74 388	0.93 200

CoDeX	9.58 351	2.12 268	10.82 327	6.52 302	3.76 334	16.55 424	6.82 391	26.62 391	25.63 394	17.50 343	25.62 358	14.70 310	11.81 352	12.82 297	7.88 328	0.42 347	0.20 185	0.15 360	0.02 142	0.36 244	1.28 279

anonymousa	9.61 354	2.06 252	9.20 253	5.24 193	6.67 484	15.03 388	4.18 309	19.08 286	21.43 335	19.03 382	30.96 428	21.49 405	14.23 403	11.12 204	8.61 346	0.08 157	1.24 478	0.29 422	0.69 473	0.18 141	1.48 313

MyStereo05	9.63 355	2.25 300	10.26 299	6.69 321	4.74 391	7.75 264	9.60 446	31.51 457	41.00 516	17.45 341	13.02 213	10.28 232	12.27 362	14.74 367	7.68 323	0.09 169	1.32 487	0.02 203	0.26 349	0.84 409	0.92 194

rvit_0105_3	9.68 356	4.32 443	19.50 480	12.22 516	1.90 211	9.16 284	8.63 428	19.21 290	30.92 440	15.42 288	14.72 225	18.81 378	12.18 358	15.98 385	7.12 316	0.67 409	0.42 257	0.01 175	0.49 450	0.56 334	1.40 296

test_sample4	9.81 357	2.27 305	11.39 347	5.70 240	2.74 276	17.40 437	5.20 339	28.01 408	21.50 337	18.70 372	28.46 390	14.96 314	12.86 373	13.80 339	9.68 368	0.24 278	0.97 387	0.06 261	0.16 278	0.51 319	1.48 313

DispNO	9.82 358	2.57 354	17.77 464	6.22 278	5.73 441	11.89 329	4.77 326	25.54 372	21.70 342	17.56 346	21.28 306	18.01 367	13.83 395	17.46 421	9.91 371	0.35 320	0.16 176	0.03 222	0.12 243	0.51 319	1.05 236

BUS	9.86 359	1.86 201	9.14 248	7.14 354	4.12 357	19.47 459	2.69 249	34.15 489	23.28 359	18.82 377	21.95 321	14.37 305	11.63 344	14.72 364	12.39 411	0.36 323	0.13 164	0.15 360	0.04 173	0.37 250	0.46 96

CFNet_pseudo	9.92 360	2.21 290	11.76 358	5.09 180	2.93 296	14.43 373	3.12 267	27.16 396	32.52 455	17.58 348	22.81 334	21.97 410	9.29 306	13.06 311	8.34 340	0.23 273	0.46 263	1.23 503	0.27 357	2.89 489	0.99 218

ccs_rob	9.95 361	2.21 290	11.74 357	5.11 184	2.91 292	14.48 375	3.21 274	27.26 398	32.72 459	17.53 344	22.70 330	21.96 409	9.25 305	12.99 304	8.34 340	0.23 273	0.45 261	1.38 508	0.28 362	3.13 497	1.07 241

G2L-ROB	9.96 362	2.29 308	9.59 271	6.06 266	4.08 352	12.02 332	7.60 414	29.90 434	18.79 312	20.31 404	22.15 328	22.44 415	13.11 379	17.47 422	12.03 403	0.03 43	0.01 12	0.01 175	0.02 142	0.27 193	1.07 241

MSMDNet	9.96 362	2.08 257	11.66 356	5.39 204	2.92 293	16.50 423	2.89 259	29.73 430	34.55 477	17.86 354	21.91 319	18.86 379	8.36 287	13.06 311	7.74 325	0.24 278	0.47 266	0.66 463	0.24 334	3.07 493	1.04 233

MLCV	9.96 362	3.33 407	14.77 416	5.75 245	1.62 175	14.91 380	1.31 110	22.06 333	24.83 380	22.51 443	31.57 438	17.20 348	8.07 280	17.07 414	12.11 405	0.48 360	0.01 12	0.05 249	0.05 189	0.48 306	1.10 245

PCWNet_CMD	9.97 365	2.08 257	11.61 355	5.36 202	2.92 293	16.39 420	2.94 263	29.76 431	34.38 474	17.83 351	21.86 318	18.91 380	8.27 285	13.01 306	7.73 324	0.23 273	0.46 263	0.79 471	0.25 346	3.46 507	1.12 254

UCFNet_RVC	10.01 366	2.81 370	6.11 106	7.31 366	3.92 344	16.80 428	8.00 421	28.68 415	20.81 329	16.57 316	23.35 338	25.82 452	13.06 378	13.55 331	9.18 356	0.12 204	0.06 104	1.19 497	0.32 384	1.47 448	1.06 238

test_sample5	10.07 367	2.24 296	11.22 344	5.82 251	2.68 273	16.15 412	5.79 356	27.87 406	21.59 340	19.26 388	32.74 459	15.92 330	12.97 374	14.33 349	9.26 359	0.27 293	0.98 391	0.07 281	0.17 283	0.57 336	1.49 315

Anonymous3	10.07 367	4.14 437	31.49 531	9.77 452	5.11 410	25.00 499	11.85 485	25.20 369	19.24 317	10.80 208	14.78 226	7.92 201	8.68 294	14.40 352	6.12 289	3.25 532	1.40 500	0.08 290	0.06 201	0.81 402	1.30 282

BEATNet_4x	10.11 369	5.82 472	14.80 418	6.14 271	1.55 163	13.87 364	5.98 364	26.24 382	18.35 299	16.53 315	25.41 356	18.01 367	13.78 394	18.01 431	12.39 411	0.48 360	0.18 180	0.81 477	0.11 240	2.02 469	1.70 337

GANet-RSSM	10.17 370	2.02 239	8.21 208	7.09 353	5.57 434	13.17 352	7.29 407	27.27 399	19.65 320	15.81 300	28.83 395	26.18 455	16.33 434	14.58 361	9.28 363	0.25 285	0.27 210	0.16 369	0.04 173	0.65 366	0.72 150

DualNet	10.19 371	2.24 296	11.22 344	5.82 251	2.68 273	16.15 412	5.79 356	27.87 406	21.59 340	20.28 398	34.11 476	15.92 330	12.97 374	14.33 349	9.26 359	0.27 293	0.98 391	0.07 281	0.17 283	0.57 336	1.49 315

DCVSM-stereo	10.23 372	2.16 282	12.54 385	6.23 279	3.65 329	12.01 331	3.56 290	19.41 296	23.18 357	24.08 462	19.88 285	29.55 474	18.82 468	14.49 357	10.42 380	0.25 285	1.17 454	0.28 417	0.06 201	0.82 405	2.07 409

gwcnet-sp	10.26 373	3.56 419	15.31 431	6.59 308	4.30 365	15.71 398	5.71 353	26.09 379	25.15 384	21.68 431	21.77 311	15.01 315	16.42 437	15.21 376	10.76 387	0.12 204	0.20 185	0.02 203	0.09 225	0.63 360	0.86 177

scenet	10.26 373	3.56 419	15.31 431	6.59 308	4.30 365	15.71 398	5.71 353	26.09 379	25.15 384	21.68 431	21.77 311	15.01 315	16.42 437	15.21 376	10.76 387	0.12 204	0.20 185	0.02 203	0.09 225	0.63 360	0.86 177

ssnet	10.26 373	3.56 419	15.31 431	6.59 308	4.30 365	15.71 398	5.71 353	26.09 379	25.15 384	21.68 431	21.77 311	15.01 315	16.42 437	15.21 376	10.76 387	0.12 204	0.20 185	0.02 203	0.09 225	0.63 360	0.86 177

PSMNet-ADL	10.30 376	2.32 316	7.83 195	9.69 449	4.44 376	16.04 405	4.16 307	27.57 403	25.08 382	15.16 281	19.04 272	25.28 448	13.63 390	16.49 400	15.33 435	0.86 440	0.81 350	0.01 175	0.04 173	0.33 221	1.81 348

ff1	10.31 377	2.34 321	12.99 391	6.28 283	3.81 335	12.43 336	7.47 410	19.77 301	16.80 285	16.64 321	32.03 446	17.29 349	11.78 348	17.54 423	24.30 502	0.05 86	1.17 454	0.80 473	0.37 413	0.29 206	2.07 409

PSMNet-RSSM	10.31 377	2.47 342	7.79 193	7.85 396	4.38 373	10.47 300	6.67 384	29.67 428	22.25 349	16.62 319	33.75 472	23.30 424	14.58 408	13.91 342	10.56 381	0.23 273	0.09 132	0.07 281	0.24 334	0.87 412	0.48 101

IER	10.32 379	2.06 252	11.88 365	4.95 170	5.34 419	13.34 355	6.11 366	27.47 401	23.59 365	20.37 406	30.03 412	16.50 338	20.42 487	14.24 346	8.81 347	0.16 230	0.03 54	0.18 377	0.10 234	0.27 193	0.56 117

BSDual-CNN	10.33 380	1.86 201	9.14 248	7.14 354	4.12 357	15.83 403	8.93 433	34.15 489	23.28 359	18.82 377	21.95 321	22.14 412	13.58 388	14.72 364	9.53 365	0.36 323	0.13 164	0.15 360	0.04 173	0.37 250	0.46 96

psmg	10.36 381	1.86 201	9.14 248	5.58 217	4.12 357	15.74 402	7.65 415	30.05 436	23.28 359	21.80 435	26.26 365	22.14 412	13.58 388	14.72 364	9.53 365	0.36 323	0.13 164	0.17 372	0.04 173	0.44 291	0.67 137

CFNet-ft	10.46 382	3.02 388	7.10 161	7.69 385	5.42 425	16.93 429	5.92 361	22.83 345	22.31 350	15.81 300	30.40 417	26.42 458	15.19 417	13.60 335	12.18 407	0.14 216	0.10 143	1.87 515	0.34 397	1.22 433	0.73 153

CFNet_RVC	10.46 382	3.02 388	7.10 161	7.69 385	5.42 425	16.93 429	5.92 361	22.82 344	22.31 350	15.81 300	30.40 417	26.41 457	15.19 417	13.60 335	12.19 408	0.14 216	0.10 143	1.87 515	0.34 397	1.22 433	0.73 153

test_sample6	10.49 384	2.24 296	11.49 350	5.91 258	2.48 260	16.12 411	6.37 378	28.98 419	22.48 352	20.28 398	34.11 476	17.08 346	13.28 381	14.57 359	10.61 384	0.32 308	0.95 382	0.10 313	0.19 302	0.59 345	1.61 326

UGAM	10.51 385	1.74 172	10.16 291	7.06 349	4.44 376	6.56 236	11.34 478	16.06 231	27.83 414	21.09 422	28.18 387	23.47 426	11.21 332	26.86 515	11.33 397	0.05 86	0.49 270	0.46 443	0.36 408	0.44 291	0.97 216

qqq1	10.51 385	1.90 208	14.85 419	4.89 163	1.48 148	14.92 381	3.21 274	31.03 444	30.74 436	20.28 398	29.37 401	18.33 369	14.54 404	16.56 402	4.42 229	0.41 341	1.20 467	0.00 1	0.14 260	0.39 267	1.60 323

fff1	10.51 385	1.90 208	14.85 419	4.89 163	1.48 148	14.92 381	3.21 274	31.03 444	30.74 436	20.28 398	29.37 401	18.33 369	14.54 404	16.56 402	4.42 229	0.41 341	1.20 467	0.00 1	0.14 260	0.39 267	1.60 323

UDGNet	10.51 385	14.75 550	11.91 366	10.29 466	2.78 284	7.93 270	1.94 198	19.31 295	34.57 478	17.74 349	13.70 219	13.56 296	7.30 267	13.52 328	7.18 317	5.80 553	0.11 152	12.86 576	2.76 538	9.87 557	2.34 444

ICVP	10.54 389	2.11 265	7.49 182	9.62 447	3.41 320	13.85 363	6.34 376	26.81 393	23.24 358	16.90 327	31.76 442	27.31 467	12.81 372	12.18 261	12.47 415	1.59 498	0.58 299	0.19 383	0.13 247	0.63 360	1.45 304
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_ucs	10.56 390	2.15 278	12.88 387	5.55 215	4.11 355	15.24 391	3.93 299	28.55 413	32.41 453	18.70 372	24.95 352	22.99 419	9.66 313	14.22 345	8.13 335	0.29 301	0.84 357	1.63 512	0.23 324	3.43 506	1.31 284

G2L-Stereo	10.65 391	2.78 368	11.19 342	7.63 381	4.24 362	8.87 281	9.35 444	29.83 433	23.03 356	19.75 394	26.33 369	23.15 423	12.08 355	16.39 395	16.43 446	0.34 317	0.04 66	0.09 300	0.01 107	0.41 276	1.05 236

cf-r	10.67 392	2.34 321	9.77 277	6.17 274	5.79 445	12.94 346	5.14 333	25.21 371	27.86 415	17.84 352	32.03 446	25.81 451	15.91 428	12.22 264	12.56 417	0.17 237	0.19 184	0.05 249	0.06 201	0.59 345	0.72 150

RAFT + AFF	10.71 393	4.59 449	18.51 471	10.52 474	5.02 405	13.14 351	11.12 475	26.24 382	27.48 411	15.09 280	16.07 240	19.83 389	11.23 334	17.09 415	10.38 377	0.45 356	1.45 511	0.65 462	0.23 324	2.31 480	2.74 469

hknet	10.77 394	1.95 219	11.80 360	7.14 354	3.83 339	15.83 403	8.93 433	34.15 489	22.70 354	18.82 377	21.95 321	23.13 421	17.03 446	16.94 412	9.85 370	0.28 297	0.13 164	0.15 360	0.04 173	0.37 250	0.46 96

ACVNet	10.83 395	2.25 300	7.10 161	6.43 298	3.02 302	13.17 352	3.75 293	22.83 345	35.15 484	15.81 300	30.67 423	24.65 436	15.77 426	16.47 398	18.13 459	0.16 230	0.01 12	0.06 261	0.07 210	0.65 366	0.43 87

AdaStereo	10.85 396	4.57 447	10.79 324	9.59 446	3.46 322	17.49 438	6.29 371	32.70 471	26.07 397	19.04 383	26.55 371	19.60 388	10.12 319	17.71 429	10.38 377	1.00 462	0.05 77	0.42 438	0.02 142	0.70 378	0.46 96
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
G2L-Stereo_test	11.01 397	2.34 321	9.34 259	5.12 186	4.31 368	12.30 334	13.21 501	33.14 479	23.33 362	23.77 459	25.10 353	21.80 407	13.91 399	16.39 395	14.37 426	0.09 169	0.06 104	0.01 175	0.02 142	0.38 262	1.16 258

SMFormer	11.03 398	1.90 208	14.85 419	4.89 163	1.48 148	14.92 381	3.21 274	31.03 444	30.74 436	20.28 398	29.37 401	18.33 369	14.54 404	16.56 402	14.46 428	0.41 341	1.20 467	0.28 417	0.24 334	0.45 297	1.47 310

tta	11.03 398	1.90 208	14.85 419	4.89 163	1.48 148	14.92 381	3.21 274	31.03 444	30.73 435	20.28 398	29.37 401	18.33 369	14.54 404	16.56 402	14.46 428	0.41 341	1.20 467	0.28 417	0.24 334	0.39 267	1.60 323

iResNet	11.06 400	4.16 438	16.83 451	7.89 399	2.23 243	15.59 396	9.17 441	24.49 365	29.14 425	20.78 412	31.13 431	16.87 344	11.58 341	15.45 380	12.50 416	0.64 403	0.05 77	0.02 203	0.10 234	0.79 397	1.71 338

DDVS	11.10 401	3.37 410	13.49 399	7.49 377	4.07 350	16.17 414	2.73 253	24.18 361	17.91 295	21.37 427	30.15 414	31.23 490	8.50 291	19.92 451	15.00 433	0.82 433	1.56 521	0.08 290	0.22 313	0.84 409	2.84 473

test_sample7	11.16 402	2.69 364	11.55 353	5.82 251	2.21 242	15.39 393	9.15 439	29.36 422	25.26 387	24.82 469	21.48 308	24.89 440	18.88 471	14.41 353	11.06 394	0.78 426	1.96 535	0.43 439	0.14 260	0.73 385	2.20 429

CFNet	11.23 403	3.41 412	10.68 321	7.08 352	4.22 361	17.38 436	4.83 329	31.29 454	31.29 443	19.15 385	26.85 374	24.06 432	13.75 392	16.23 389	12.22 409	0.26 289	0.05 77	0.44 440	0.09 225	0.92 416	0.41 81

AACVNet	11.24 404	3.71 427	11.56 354	9.45 442	3.35 315	11.67 326	4.88 330	23.23 352	14.00 244	28.19 504	29.90 411	30.39 485	18.03 461	20.04 453	13.22 421	0.50 368	0.21 193	0.23 400	0.07 210	0.75 392	1.52 319

DeepPruner_ROB	11.28 405	5.83 473	15.23 427	6.93 343	4.50 382	10.08 290	6.62 383	36.65 522	20.17 325	18.12 361	27.95 383	23.10 420	13.43 383	20.08 454	11.90 402	1.16 482	0.51 277	0.23 400	0.17 283	1.11 428	1.91 367

GMStereo_Zeroshot	11.32 406	8.59 513	21.66 498	10.06 457	2.53 263	12.38 335	1.43 118	21.36 329	21.50 337	23.48 454	35.74 490	24.85 439	6.12 231	20.48 461	8.28 338	0.83 434	0.02 37	0.25 407	0.01 107	6.33 537	0.53 110

LMCR-Stereo	11.32 406	4.98 459	11.87 364	14.09 528	4.01 347	16.97 433	5.70 351	26.41 387	23.41 363	22.57 445	22.11 327	15.18 319	15.44 422	21.48 483	17.57 455	2.29 515	0.04 66	0.00 1	0.03 157	1.53 452	0.65 133

LL-Strereo	11.34 408	4.25 441	13.90 404	9.09 433	6.20 468	7.31 253	8.93 433	35.93 510	30.30 431	16.93 329	15.83 237	21.85 408	17.45 456	21.92 487	10.25 375	0.43 349	1.47 514	0.74 468	0.08 217	1.15 429	2.71 467

GwcNet-RSSM	11.34 408	2.72 366	10.26 299	7.24 364	5.38 421	12.67 341	6.70 387	26.70 392	31.93 449	17.56 346	34.45 481	24.37 435	15.77 426	13.70 337	15.31 434	0.19 259	0.20 185	0.14 355	0.05 189	0.81 402	0.64 131

HSM-Net_RVC	11.37 410	1.57 142	6.32 118	5.99 263	2.67 272	20.99 471	7.19 403	28.50 411	28.64 422	21.03 421	25.84 360	33.64 514	16.37 436	16.83 409	10.76 387	0.21 267	0.08 127	0.02 203	0.00 1	0.16 128	0.55 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NINENet	11.46 411	3.02 388	11.83 362	8.45 416	5.40 422	19.47 459	2.69 249	39.63 546	34.82 479	19.11 384	27.64 379	14.37 305	11.63 344	16.21 388	12.39 411	0.94 455	0.21 193	0.29 422	0.00 1	0.48 306	0.55 114

ToySt	11.51 412	2.48 345	17.84 465	6.10 269	2.09 228	16.11 410	12.36 491	25.07 368	28.25 419	15.22 283	25.16 354	25.51 449	15.98 430	17.63 428	15.46 437	0.19 259	1.08 433	0.04 238	0.31 382	0.66 371	2.67 464

DAS	11.51 412	2.60 358	15.62 437	9.37 440	6.27 475	16.04 405	7.71 416	22.70 342	33.92 468	19.53 390	29.03 396	19.51 386	19.10 475	17.44 419	8.98 350	0.78 426	0.02 37	0.29 422	0.01 107	0.48 306	0.81 168

ac_64	11.57 414	2.13 274	11.77 359	8.79 427	5.51 431	19.40 457	6.29 371	24.72 367	15.20 258	23.50 455	24.91 349	33.07 508	16.82 443	19.33 446	17.78 457	0.53 372	0.15 173	0.02 203	0.03 157	0.35 233	1.03 232

mmx	11.59 415	2.34 321	12.99 391	6.28 283	3.81 335	12.43 336	7.47 410	32.76 473	28.92 423	16.64 321	32.03 446	17.29 349	11.78 348	17.54 423	24.30 502	0.24 278	1.21 473	0.80 473	0.37 413	0.65 366	1.89 363

xxx	11.59 415	2.34 321	12.99 391	6.28 283	3.81 335	12.43 336	7.47 410	32.75 472	28.92 423	16.64 321	32.03 446	17.29 349	11.78 348	17.54 423	24.30 502	0.24 278	1.21 473	0.80 473	0.37 413	0.65 366	1.89 363

NOSS_ROB	11.76 417	4.63 451	8.14 207	7.46 374	2.92 293	17.82 442	10.55 465	30.45 440	34.08 472	16.37 309	19.97 286	23.14 422	16.31 432	18.22 436	10.67 386	2.98 527	1.84 529	3.39 541	1.64 523	2.24 476	2.37 448

ITSA-stereo	11.88 418	2.48 345	11.96 370	6.54 303	1.92 213	13.33 354	4.81 328	37.17 528	49.04 551	18.70 372	18.52 268	21.69 406	12.63 369	16.77 407	15.60 439	0.53 372	0.40 243	0.32 429	0.33 391	1.07 425	3.89 504

HSM	11.89 419	2.32 316	8.70 223	6.70 324	4.10 354	16.45 421	8.06 423	30.42 439	20.31 327	23.35 453	26.42 370	41.60 557	17.59 458	20.66 464	9.57 367	0.11 189	0.03 54	0.01 175	0.01 107	0.24 166	1.22 270

coex_refinement	12.03 420	2.30 311	8.72 224	8.56 419	5.30 418	16.95 432	7.17 400	31.75 460	32.48 454	18.92 381	31.46 436	25.97 454	12.98 376	14.55 358	21.39 484	0.33 311	0.06 104	0.02 203	0.10 234	0.49 315	1.18 265

SepStereo	12.04 421	2.60 358	15.62 437	9.37 440	6.27 475	16.04 405	7.71 416	22.70 342	33.92 468	19.53 390	29.03 396	19.51 386	19.10 475	27.97 521	8.98 350	0.78 426	0.02 37	0.29 422	0.01 107	0.48 306	0.81 168

DMCA-RVC	12.06 422	4.35 444	14.21 411	10.52 474	4.86 395	13.84 362	4.33 312	25.20 369	24.13 371	20.56 410	29.22 399	26.65 460	25.85 517	17.02 413	16.34 444	0.41 341	0.35 233	0.55 452	0.24 334	0.83 408	1.81 348

ACV-stereo	12.12 423	6.01 479	30.51 526	7.45 372	3.42 321	21.69 477	6.74 388	22.11 335	20.81 329	17.88 355	21.26 305	26.73 463	17.28 450	20.80 468	14.16 424	0.79 430	1.10 441	0.17 372	0.09 225	0.67 373	2.66 462

1111x	12.31 424	2.33 318	12.13 373	5.79 247	2.84 287	15.49 394	8.70 429	36.34 517	29.33 426	16.58 317	27.52 378	26.70 462	15.76 425	17.21 416	24.79 509	0.26 289	1.37 497	0.04 238	0.42 437	0.46 302	2.07 409

UPFNet	12.31 424	2.15 278	11.91 366	7.90 400	7.21 497	20.03 465	9.28 442	29.44 426	27.18 409	20.88 415	30.86 427	21.23 401	18.11 462	19.60 448	17.41 454	0.55 380	0.57 295	0.26 409	0.07 210	0.67 373	0.92 194

FADNet-RVC-Resample	12.31 424	5.22 462	32.28 534	10.14 460	4.08 352	14.97 385	6.98 398	26.54 389	24.42 376	23.72 457	29.31 400	19.87 390	15.01 413	16.26 393	10.61 384	0.65 404	0.52 280	0.48 445	0.54 458	1.52 451	3.09 484

RASNet	12.38 427	2.58 356	12.48 383	6.76 327	5.97 459	16.37 419	6.74 388	34.99 500	22.20 347	17.44 340	33.11 463	22.81 418	24.84 508	20.33 458	18.27 462	1.16 482	0.05 77	0.06 261	0.01 107	0.27 193	1.06 238

test_xeample	12.39 428	2.09 259	10.36 303	5.73 242	3.06 304	18.17 448	6.27 370	31.98 464	24.37 375	18.78 376	33.92 475	19.09 384	16.00 431	14.60 362	39.03 572	0.19 259	1.32 487	0.01 175	0.33 391	0.36 244	2.04 403

iResNet_ROB	12.41 429	3.19 398	12.39 380	6.63 314	3.72 331	16.98 434	2.64 245	32.29 466	38.58 506	26.93 494	33.73 471	26.24 456	17.40 453	17.36 418	8.95 349	0.33 311	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.40 272	0.35 58

DSFCA	12.44 430	3.00 385	14.87 423	6.04 265	7.03 493	17.06 435	10.86 471	31.11 449	32.12 450	26.41 489	23.81 342	22.37 414	15.13 416	21.13 478	13.53 423	0.95 458	0.66 315	0.28 417	0.38 423	1.21 432	0.77 162

FADNet_RVC	12.44 430	6.19 481	40.86 551	7.04 346	3.69 330	11.30 317	4.17 308	29.67 428	27.67 413	18.20 363	26.04 361	13.47 294	17.15 447	16.85 411	14.95 432	0.99 460	0.75 338	0.60 456	1.32 514	4.18 515	3.62 496

CBMV_ROB	12.51 432	3.86 430	7.98 201	5.81 249	2.99 300	16.05 409	4.62 321	27.61 404	31.37 444	26.75 492	32.62 457	23.97 431	22.66 501	21.14 479	12.09 404	2.15 512	1.78 528	2.24 522	1.27 513	1.64 456	1.54 321

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 433	4.09 435	18.25 469	8.26 410	5.83 450	14.72 377	5.85 359	33.49 484	27.86 415	22.14 440	32.16 452	24.94 444	14.01 402	16.19 387	16.82 451	0.90 446	0.35 233	0.37 434	0.58 465	1.51 450	3.31 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
acv_ft	12.59 434	2.25 300	13.50 400	8.30 412	6.23 470	19.81 463	6.34 376	26.43 388	35.15 484	26.38 488	30.67 423	24.65 436	14.91 412	16.47 398	19.16 471	0.16 230	0.01 12	0.06 261	0.07 210	0.74 388	0.43 87

hitnet-ft	12.59 434	3.03 391	7.87 197	7.49 377	4.20 360	27.41 519	3.75 293	23.41 355	24.15 372	21.14 424	34.12 478	31.93 498	19.74 483	20.28 457	18.13 459	0.54 378	1.45 511	0.35 432	0.09 225	1.26 436	1.41 299

xxxx	12.60 436	2.03 241	10.79 324	6.18 276	2.86 289	21.84 478	3.02 265	34.55 497	25.46 391	16.39 310	31.58 439	26.87 466	14.75 410	14.00 344	37.45 564	0.21 267	1.36 496	0.01 175	0.32 384	0.35 233	2.07 409

ISRNet	12.68 437	2.57 354	19.05 477	13.05 523	6.24 471	7.30 252	2.84 257	29.80 432	32.13 451	23.26 452	35.61 489	24.75 438	16.48 440	15.81 384	14.55 430	0.85 437	1.01 414	2.29 523	0.55 461	1.08 426	4.43 508

pcwnet_v2	12.68 437	2.30 311	18.36 470	8.32 413	5.74 443	17.73 440	4.77 326	36.75 525	46.28 546	20.98 419	29.07 398	16.62 339	13.52 384	16.56 402	10.30 376	0.55 380	1.02 423	0.34 431	0.24 334	2.10 472	2.11 418

iResNetv2_ROB	12.78 439	4.09 435	15.60 435	6.44 300	3.75 333	14.86 378	7.17 400	34.46 495	37.12 493	26.06 483	34.81 485	29.76 475	16.32 433	14.77 368	7.67 322	0.31 304	0.03 54	0.12 339	0.01 107	0.94 417	1.23 272

ADLNet	12.84 440	2.93 379	11.94 368	8.87 428	6.88 488	17.96 443	8.85 430	34.12 487	26.67 404	27.81 503	26.24 364	26.84 465	15.04 414	17.54 423	19.94 475	0.59 390	0.58 299	0.24 404	0.11 240	0.80 401	2.85 475

CBFPSM	12.96 441	3.37 410	30.97 528	5.30 196	3.22 310	22.79 485	16.93 531	21.82 330	21.35 333	21.93 437	28.34 389	29.99 479	17.38 452	15.32 379	16.39 445	0.11 189	0.48 267	0.10 313	0.17 283	0.58 339	2.72 468

ADLNet2	12.99 442	2.94 380	14.18 409	9.57 445	5.96 458	20.23 468	10.41 464	33.05 477	37.61 497	19.46 389	19.74 283	22.46 416	18.63 465	22.37 490	20.76 479	0.37 328	0.15 173	0.06 261	0.08 217	1.04 424	0.72 150

dad	13.05 443	11.39 530	15.64 439	7.35 367	2.10 229	15.64 397	3.48 286	18.77 283	35.55 487	27.77 500	33.76 473	31.59 492	13.04 377	14.79 369	11.16 396	3.35 533	0.54 285	7.85 566	0.96 495	3.88 513	2.49 458

AASNet	13.05 443	3.27 403	12.23 376	10.28 465	6.90 489	17.61 439	7.88 418	41.14 553	38.29 502	23.20 451	29.62 407	16.85 343	15.59 424	15.50 382	19.03 469	0.39 334	0.03 54	0.78 470	0.05 189	1.32 440	1.08 243

HBP-ISP	13.07 445	8.80 515	8.99 235	8.11 408	4.55 385	13.48 358	6.60 382	29.09 421	30.50 433	21.33 426	36.14 491	16.62 339	19.42 479	20.92 472	12.81 419	3.63 535	2.61 550	7.18 562	4.12 551	3.74 511	2.69 466

222	13.07 445	1.99 229	10.74 323	6.56 305	2.74 276	19.95 464	2.54 238	34.13 488	24.42 376	22.52 444	31.39 433	20.78 397	16.99 445	14.31 348	48.07 596	0.16 230	1.33 491	0.01 175	0.32 384	0.37 250	2.02 397

DualNet (step1)	13.16 447	5.31 464	19.76 481	6.41 294	3.12 307	17.98 444	9.85 455	29.36 422	25.26 387	24.82 469	21.48 308	24.89 440	18.87 469	14.41 353	11.06 394	6.83 557	1.96 535	6.61 555	7.47 566	3.22 500	4.59 510

UNet	13.18 448	2.47 342	14.45 413	7.45 372	7.82 512	26.01 508	4.67 324	34.38 494	29.42 427	20.90 417	31.81 443	26.68 461	18.98 472	21.08 477	15.56 438	0.21 267	0.06 104	0.27 411	0.09 225	0.37 250	1.01 222

HGLStereo	13.21 449	3.45 413	14.01 406	10.32 468	7.72 509	15.72 401	7.19 403	31.94 463	28.12 418	20.83 414	36.16 493	26.61 459	20.82 489	18.74 440	19.63 474	1.01 464	0.22 196	0.07 281	0.08 217	0.59 345	1.00 220

GEStereo_RVC	13.23 450	3.13 395	15.23 427	10.33 469	4.95 401	18.92 455	11.46 482	31.58 459	48.03 548	20.51 409	27.68 380	19.00 382	13.31 382	20.44 460	16.01 442	1.15 481	0.51 277	0.10 313	0.14 260	0.67 373	1.47 310

delet	13.26 451	2.43 338	12.99 391	8.45 416	6.26 474	22.40 481	10.83 470	28.78 416	38.76 507	20.39 408	30.36 416	20.85 398	17.67 459	22.97 492	19.13 470	0.14 216	0.45 261	0.19 383	0.08 217	0.78 396	1.24 274

CRFU-Net	13.32 452	3.53 418	12.90 389	8.76 426	6.05 463	26.25 511	10.15 461	25.86 374	14.68 251	30.76 523	30.58 421	30.11 482	21.59 498	20.52 462	20.28 477	1.53 497	0.48 267	0.27 411	0.16 278	0.64 365	1.28 279

CSP-Net	13.41 453	3.62 424	11.03 338	6.62 313	4.07 350	25.76 507	9.61 450	29.66 427	27.14 408	29.97 517	33.42 468	29.84 477	17.23 449	20.64 463	16.03 443	1.12 477	0.41 251	0.03 222	0.00 1	0.75 392	1.29 281

MMNet	13.55 454	2.82 372	13.90 404	7.63 381	6.36 478	26.45 513	4.63 322	24.00 360	42.67 526	26.25 486	33.12 464	20.98 400	19.45 481	20.14 455	19.49 473	0.75 417	0.54 285	0.11 334	0.01 107	0.53 322	1.10 245

STTStereo	13.60 455	5.63 470	28.73 522	8.07 405	5.65 438	13.97 366	7.17 400	31.25 451	26.70 405	25.59 477	32.06 451	31.71 495	14.71 409	17.24 417	16.46 448	0.29 301	0.40 243	0.71 465	1.43 517	1.31 438	2.82 472

SGM-Forest	13.63 456	2.55 353	8.22 209	6.30 288	2.16 238	23.84 491	11.13 476	34.68 498	32.40 452	27.27 496	33.02 460	30.08 481	17.82 460	22.13 488	15.40 436	1.66 505	0.32 223	0.88 482	0.03 157	0.79 397	1.93 369
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TDLM	13.70 457	4.93 458	11.80 360	11.93 509	5.53 432	16.75 427	14.38 509	36.12 514	32.59 456	23.08 450	27.03 375	25.90 453	15.40 420	25.87 510	14.23 425	1.24 489	0.09 132	1.53 510	0.61 468	2.06 471	2.94 478

AANet_RVC	13.75 458	6.34 483	12.90 389	8.87 428	4.53 384	14.09 369	9.12 438	29.37 425	38.32 504	23.85 461	37.41 499	23.55 427	17.51 457	23.31 495	18.56 463	2.08 511	1.30 482	0.25 407	0.06 201	0.73 385	2.87 476

xyz-stereo	13.76 459	1.43 119	40.88 552	3.14 47	0.83 66	42.24 576	4.68 325	14.87 214	26.49 401	23.70 456	37.20 497	30.36 484	19.90 484	18.77 441	9.23 357	0.28 297	0.03 54	0.64 460	0.03 157	0.20 152	0.32 50

ssnet_v2	13.84 460	3.15 397	13.44 398	7.99 402	3.08 305	22.60 482	14.51 512	36.65 522	33.59 466	22.04 439	26.10 362	28.64 470	17.16 448	23.13 493	20.86 481	0.50 368	0.32 223	0.20 388	0.13 247	1.41 444	1.38 291

FADNet-RVC	13.86 461	12.75 544	41.65 553	8.64 422	4.63 388	16.45 421	6.89 394	28.91 417	24.20 373	20.89 416	31.44 435	26.73 463	11.37 338	21.58 485	15.91 440	0.25 285	0.14 170	0.14 355	0.24 334	2.97 491	1.50 318

psm_up	13.88 462	2.70 365	10.89 331	10.20 462	5.97 459	15.01 386	12.58 493	39.13 543	31.75 447	21.39 428	31.09 430	30.18 483	25.01 511	20.33 458	17.62 456	0.75 417	0.39 241	0.18 377	0.03 157	0.82 405	1.67 335

DLCB_ROB	13.97 463	3.74 428	11.01 337	9.99 456	5.85 451	21.40 474	10.37 463	30.17 437	30.49 432	28.21 505	32.18 453	32.67 504	21.17 493	20.20 456	18.59 464	0.34 317	0.18 180	0.41 437	0.15 269	0.61 354	1.76 344

StereoDRNet-Refined	14.03 464	3.52 417	12.77 386	8.70 424	3.31 313	18.50 451	4.58 319	29.08 420	30.59 434	29.85 515	42.52 535	25.24 447	19.57 482	23.88 499	23.55 496	0.44 352	0.07 119	0.54 450	0.38 423	0.88 415	2.64 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iinet-f	14.05 465	5.00 460	47.51 567	6.57 306	4.04 348	21.14 472	14.37 507	28.25 409	21.37 334	21.95 438	31.37 432	21.31 403	18.66 466	16.15 386	20.61 478	0.31 304	0.41 251	0.09 300	0.05 189	1.00 422	0.76 160

CVANet_RVC	14.09 466	4.82 456	10.86 330	9.46 443	5.60 437	19.70 462	12.94 498	33.38 482	34.86 480	23.72 457	33.31 465	29.76 475	16.35 435	24.37 501	12.45 414	1.22 487	0.23 198	1.45 509	0.87 487	3.41 504	3.01 480

SACVNet	14.10 467	5.24 463	14.19 410	12.11 513	6.12 466	18.45 450	9.11 437	33.13 478	22.94 355	28.79 508	33.88 474	32.69 505	23.78 502	20.91 471	12.13 406	1.08 471	0.54 285	0.84 480	0.48 447	1.41 444	4.26 506

rvit_105_1	14.11 468	6.23 482	22.11 501	13.74 527	4.55 385	15.38 392	28.19 583	27.21 397	43.35 530	19.53 390	24.36 346	22.05 411	15.96 429	18.37 437	12.70 418	2.27 514	0.58 299	0.26 409	2.37 536	0.70 378	2.20 429

PS-NSSS	14.36 469	8.44 511	16.43 447	7.44 371	5.79 445	18.65 453	12.71 496	39.02 540	26.84 406	20.99 420	36.15 492	21.47 404	18.25 463	18.21 435	18.63 465	2.44 520	0.55 289	5.38 547	0.37 413	5.25 528	4.11 505

CBMV	14.52 470	4.59 449	9.99 286	6.61 312	2.85 288	22.76 484	12.45 492	30.63 442	33.32 462	31.98 529	35.00 487	31.68 493	19.43 480	26.53 513	16.71 450	1.28 490	0.61 306	0.63 458	0.12 243	1.26 436	1.89 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet	14.77 471	11.96 535	39.55 549	8.50 418	6.64 483	18.53 452	6.74 388	35.70 508	35.06 482	19.21 386	28.06 385	28.14 468	13.94 400	18.54 439	11.61 401	0.48 360	0.75 338	0.38 436	0.49 450	9.17 551	2.05 407

fast-acv-ft	14.96 472	4.73 453	17.68 461	8.03 404	5.27 417	28.61 526	9.97 458	26.25 384	35.58 488	26.03 482	38.02 505	31.91 497	21.50 495	19.25 445	21.18 482	0.61 396	0.38 238	0.63 458	0.48 447	1.31 438	1.73 340

DStereoRT	15.11 473	3.13 395	12.14 375	10.85 486	5.50 429	19.00 456	6.55 381	27.62 405	28.26 421	16.32 308	24.94 351	11.64 249	14.90 411	17.44 419	10.77 391	1.61 502	1.40 500	58.44 605	26.72 594	0.60 351	4.44 509

pmcnn	15.27 474	4.31 442	22.32 504	7.46 374	4.46 380	22.15 480	15.74 521	28.53 412	31.88 448	27.78 501	40.04 520	39.06 542	19.11 477	18.79 442	20.78 480	1.04 469	0.23 198	0.00 1	0.00 1	0.53 322	1.17 261

Anonymous_2	15.61 475	7.12 491	18.63 474	6.49 301	7.98 513	26.94 516	11.93 486	19.48 297	18.48 308	18.25 366	15.95 238	24.18 433	21.32 494	21.17 480	15.94 441	10.88 574	13.80 590	11.19 574	25.13 593	10.92 563	6.42 538

z-ln-s-r	15.70 476	7.13 496	42.53 555	5.88 257	5.57 434	14.47 374	13.18 500	22.93 347	38.31 503	19.68 393	44.92 552	23.85 430	18.42 464	23.81 498	30.69 550	0.37 328	0.02 37	0.00 1	0.01 107	1.15 429	1.16 258

TCMNet	15.72 477	7.51 500	21.42 497	14.39 532	12.57 559	26.22 510	13.91 506	30.23 438	36.03 490	25.57 476	31.73 440	23.65 428	15.35 419	19.98 452	24.06 501	1.44 494	0.67 320	2.04 519	0.99 498	3.41 504	3.26 489

NVstereo2D	15.77 478	4.01 433	17.73 462	9.96 455	8.10 519	30.36 534	9.52 445	43.10 565	43.12 529	15.45 290	28.03 384	23.46 425	16.84 444	24.62 502	17.06 452	3.35 533	0.87 366	1.76 514	1.13 506	7.76 544	9.19 563

test_sample9	15.79 479	5.31 464	19.76 481	6.41 294	3.12 307	17.98 444	9.85 455	29.36 422	25.26 387	24.82 469	21.48 308	24.89 440	18.87 469	21.03 473	22.11 485	6.83 557	36.75 602	6.61 555	7.47 566	3.22 500	4.59 510

StereoDRNet	16.00 480	5.45 468	16.67 450	11.34 497	8.74 528	25.62 504	11.07 474	40.40 551	37.03 492	29.77 514	30.04 413	34.35 523	19.09 474	19.81 449	25.28 512	0.65 404	0.30 220	0.16 369	0.14 260	1.80 463	2.33 443

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 481	4.56 446	29.46 523	7.78 392	6.11 465	26.08 509	13.01 499	31.08 448	37.61 497	27.66 498	46.96 560	29.92 478	15.40 420	21.54 484	22.39 487	1.09 473	0.05 77	0.10 313	0.00 1	0.43 288	1.21 269

YMNet	16.35 482	6.51 486	23.16 508	11.45 498	8.85 530	25.42 502	8.89 431	32.99 474	32.63 457	34.40 545	39.12 514	34.27 520	17.43 454	20.90 469	22.93 490	0.93 452	1.30 482	1.21 499	0.94 488	1.77 461	1.81 348

YMNet_1	16.35 482	6.51 486	23.16 508	11.45 498	8.85 530	25.42 502	8.89 431	32.99 474	32.63 457	34.40 545	39.12 514	34.27 520	17.43 454	20.90 469	22.93 490	0.93 452	1.30 482	1.21 499	0.94 488	1.77 461	1.81 348

DRN-Test	16.60 484	4.76 454	16.90 454	10.75 481	8.16 521	29.42 530	14.37 507	43.26 567	39.35 508	28.93 510	35.46 488	29.03 472	20.11 486	20.78 466	24.51 507	0.94 455	0.93 379	0.46 443	0.35 401	1.42 446	2.12 419

SDNR	16.80 485	5.88 475	30.01 525	6.39 293	6.53 480	57.67 596	3.15 268	24.30 362	31.49 445	21.50 430	36.56 496	14.69 309	16.76 442	19.14 444	14.45 427	11.12 577	14.00 591	3.11 537	0.51 453	8.86 550	9.92 569

DISCO	16.93 486	2.58 356	17.15 457	8.26 410	4.37 372	27.65 521	10.68 466	31.28 453	44.93 539	22.21 441	34.47 482	36.48 531	23.91 503	36.14 551	34.48 558	0.35 320	0.11 152	0.04 238	0.07 210	1.95 467	1.40 296

PA-Net	16.98 487	8.05 508	29.56 524	10.52 474	11.30 550	21.91 479	29.93 587	32.64 469	39.50 509	20.38 407	28.51 392	23.80 429	20.82 489	21.45 482	25.60 514	0.25 285	2.36 547	0.23 400	4.99 557	1.34 441	6.47 539
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FINET	17.02 488	8.11 509	28.42 521	9.29 439	8.89 533	24.46 494	25.06 574	35.40 505	49.52 556	26.73 491	33.49 470	20.50 393	18.75 467	20.67 465	19.18 472	2.30 516	2.09 538	1.13 495	0.75 478	2.86 487	2.84 473

GwcNet	17.31 489	6.61 489	23.02 506	10.83 485	8.63 526	29.48 531	10.80 468	39.37 545	45.73 541	24.16 463	37.85 504	31.50 491	21.81 500	21.37 481	27.25 528	0.81 431	0.88 368	0.57 455	0.46 441	1.54 453	3.61 494

NaN_ROB	17.35 490	7.91 504	18.84 476	11.29 495	4.93 399	33.28 549	20.75 554	38.10 535	43.81 531	30.28 520	31.53 437	32.88 506	20.88 491	29.10 526	17.85 458	0.40 337	0.43 259	0.31 427	0.44 440	0.98 419	3.03 482

S-Stereo	17.36 491	4.46 445	22.16 502	12.58 519	9.10 535	23.07 486	12.60 494	33.18 480	46.12 544	22.78 446	38.67 512	29.04 473	27.48 525	19.40 447	23.90 500	3.14 531	3.13 559	0.88 482	1.95 530	3.77 512	9.86 568

FAT-Stereo	17.45 492	3.56 419	19.19 478	10.31 467	6.54 481	18.00 447	14.89 515	38.68 538	40.49 512	27.39 497	39.66 517	37.32 533	32.14 553	21.07 476	22.97 492	3.68 536	2.16 544	0.81 477	1.21 510	2.10 472	6.78 542

DANet	17.51 493	8.91 516	27.61 517	14.94 539	7.48 499	22.67 483	5.66 349	27.33 400	26.64 402	32.62 536	36.27 494	37.40 534	30.07 542	31.65 537	26.09 520	1.30 491	1.46 513	2.33 525	0.53 456	3.54 508	5.69 526
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MaskLacGwcNet_RVC	17.56 494	17.23 560	20.10 487	12.02 511	6.91 490	28.81 527	11.45 481	41.35 554	21.95 344	30.13 519	34.66 483	32.04 500	11.30 336	21.04 475	16.43 446	8.91 566	2.67 551	12.29 575	0.84 483	12.72 569	8.43 558

PSMNet_ROB	17.59 495	6.52 488	16.27 445	14.43 533	7.71 508	29.22 529	33.59 592	43.94 570	38.52 505	24.74 468	33.46 469	34.17 519	17.29 451	18.52 438	25.68 516	0.40 337	0.29 218	0.96 486	2.22 533	2.03 470	1.81 348

Syn2CoEx	17.68 496	11.86 534	28.39 520	20.88 563	8.24 522	25.66 505	12.35 489	37.57 530	33.60 467	29.57 512	39.80 519	30.02 480	28.00 528	19.91 450	18.91 468	1.14 480	0.53 282	1.23 503	0.46 441	1.97 468	3.61 494

GANet	17.85 497	5.41 467	14.79 417	11.91 507	4.73 390	24.54 496	17.04 534	41.01 552	34.96 481	33.06 537	45.84 555	39.83 547	29.19 535	24.71 504	22.45 489	1.34 492	0.41 251	1.09 491	0.70 475	2.15 474	1.89 363

GASNet	17.87 498	20.62 571	32.66 536	21.17 564	9.48 538	16.26 415	9.15 439	45.00 575	40.55 514	26.16 484	24.34 345	33.05 507	15.45 423	29.82 531	18.15 461	3.79 538	0.28 216	1.87 515	0.51 453	7.06 539	1.97 380

test_sample8	17.93 499	5.31 464	19.76 481	6.41 294	3.12 307	17.98 444	9.85 455	32.68 470	20.05 323	33.68 542	26.30 366	40.74 551	34.14 558	21.03 473	22.11 485	6.83 557	36.75 602	6.61 555	7.47 566	3.22 500	4.59 510

NCCL2	17.94 500	7.94 506	16.87 453	24.07 575	7.60 504	24.52 495	17.08 535	35.42 506	26.65 403	32.01 530	38.57 509	41.96 560	27.61 526	22.24 489	24.43 506	0.65 404	0.33 229	2.64 531	2.13 532	2.28 479	3.86 503

ADCRef	18.01 501	8.01 507	44.10 560	10.75 481	8.85 530	27.18 518	11.06 473	31.77 461	34.40 475	31.90 528	42.45 534	18.79 377	21.55 497	25.18 507	35.17 559	1.03 467	0.42 257	2.18 521	1.79 525	1.38 442	2.27 436

XPNet_ROB	18.03 502	6.06 480	18.19 468	11.68 502	6.83 486	21.23 473	16.93 531	36.66 524	39.82 511	32.51 535	42.05 533	41.04 554	25.77 516	25.72 508	28.80 539	1.67 506	0.91 375	0.79 471	0.27 357	1.24 435	2.38 450

SuperB	18.07 503	7.33 497	56.73 583	8.42 415	5.42 425	20.39 469	9.73 453	26.04 377	50.80 560	26.88 493	39.52 516	17.79 364	21.54 496	23.17 494	25.96 519	0.77 422	0.32 223	1.11 494	0.73 477	16.11 578	2.75 471

RP	18.36 504	5.94 477	17.54 460	15.95 548	12.33 558	21.55 476	12.66 495	28.65 414	45.65 540	23.78 460	42.55 536	39.77 546	29.54 539	26.72 514	23.58 498	6.14 555	1.05 431	4.38 544	1.77 524	3.90 514	3.82 502

APVNet	18.42 505	6.37 484	23.10 507	12.76 522	8.28 523	30.74 537	24.17 570	42.08 560	30.76 439	25.86 481	41.66 528	31.83 496	24.99 509	28.01 522	28.77 537	0.49 364	0.57 295	3.05 535	0.55 461	1.80 463	2.46 453

w-ln-seven-2	18.44 506	8.73 514	43.71 559	11.92 508	6.91 490	24.43 493	13.73 504	30.66 443	41.21 519	29.15 511	43.29 543	30.86 488	29.28 536	23.47 496	24.59 508	0.99 460	1.11 445	0.64 460	0.17 283	1.63 454	2.26 434

ETE_ROB	18.45 507	10.71 522	20.90 494	14.23 530	4.92 398	23.28 488	22.01 557	33.00 476	36.14 491	30.68 522	39.03 513	46.10 573	26.28 518	27.52 519	26.22 521	0.53 372	0.49 270	1.16 496	0.94 488	1.69 458	3.07 483

PWCDC_ROB	18.66 508	11.24 528	21.32 496	18.82 557	8.08 518	25.75 506	6.94 396	35.08 501	53.33 567	30.37 521	49.70 568	20.87 399	21.63 499	31.05 536	22.39 487	6.94 561	0.28 216	0.10 313	0.06 201	5.98 536	3.22 487

Nwc_Net	18.76 509	5.80 471	19.91 485	14.99 541	11.96 555	26.32 512	15.90 522	41.68 557	40.50 513	21.85 436	43.58 544	34.89 524	29.47 538	27.48 518	26.34 522	3.75 537	0.27 210	2.55 530	3.31 543	2.25 477	2.46 453

ADCP+	18.93 510	5.83 473	35.35 540	9.85 453	10.36 544	29.49 532	13.65 503	34.22 492	37.75 499	30.02 518	41.45 526	24.18 433	26.43 522	34.71 545	36.58 562	0.27 293	0.40 243	2.00 518	1.19 508	2.31 480	2.66 462

MDST_ROB	18.99 511	3.23 400	15.81 442	14.15 529	6.98 492	44.89 579	16.81 530	43.19 566	42.83 527	43.71 574	43.84 545	28.79 471	19.02 473	30.64 535	18.70 466	1.84 508	0.84 357	0.69 464	0.47 446	0.71 382	2.61 460

Wz-Net-LNSev	19.04 512	11.48 531	43.55 558	10.82 484	8.01 516	24.96 498	17.46 539	34.72 499	44.36 535	33.43 540	44.72 551	32.54 502	24.13 504	21.64 486	24.38 505	0.93 452	0.22 196	0.00 1	0.03 157	1.44 447	1.99 392

AF-Net	19.18 513	6.50 485	16.90 454	16.60 550	11.00 549	23.83 490	11.31 477	36.25 515	51.10 563	25.56 475	38.34 508	41.77 558	31.01 547	30.20 533	27.83 531	4.87 549	0.27 210	4.60 545	1.00 499	2.67 485	2.02 397

PWC_ROB	19.21 514	12.15 540	28.02 519	11.02 491	6.62 482	25.15 500	5.47 346	36.42 519	49.47 554	33.19 538	44.32 548	34.98 525	26.66 523	32.22 540	27.30 529	1.71 507	0.27 210	1.62 511	0.37 413	2.38 482	4.90 517

stereogan	19.38 515	4.02 434	18.62 473	13.54 525	10.30 543	37.03 559	9.83 454	39.12 542	46.13 545	25.09 474	41.76 530	40.01 548	27.19 524	32.16 538	25.48 513	2.44 520	1.13 448	2.70 533	0.86 484	5.45 530	4.81 514

edge stereo	19.38 515	5.98 478	19.25 479	11.11 492	8.07 517	23.51 489	12.74 497	35.93 510	42.55 524	35.05 548	43.06 540	41.34 556	36.05 563	26.06 511	25.62 515	2.70 524	2.47 548	6.38 553	1.54 520	3.18 499	5.01 518

RYNet	19.73 517	5.52 469	18.58 472	11.63 501	15.84 571	47.05 582	17.28 536	38.60 537	49.19 553	27.71 499	27.46 377	38.63 540	26.42 521	20.79 467	32.08 554	0.73 415	0.59 303	0.97 487	0.16 278	7.40 541	8.04 553

LALA_ROB	19.82 518	8.32 510	18.64 475	13.59 526	5.79 445	28.03 524	23.44 564	43.09 564	37.57 496	33.91 544	41.55 527	50.73 584	25.61 515	29.09 525	27.30 529	0.73 415	0.67 320	2.08 520	1.42 516	2.70 486	2.12 419

Wz-Net-MNSev	19.84 519	7.55 501	35.79 541	10.79 483	7.51 501	38.96 567	18.39 546	35.08 501	44.72 537	31.28 525	41.70 529	41.18 555	20.49 488	28.41 523	30.13 549	0.96 459	0.36 236	0.05 249	0.13 247	1.70 459	1.64 330

aanetorigin	19.84 519	13.32 546	54.46 574	10.07 458	7.99 514	14.16 370	15.32 516	17.85 270	34.49 476	49.59 584	48.88 565	34.28 522	31.32 549	23.53 497	29.64 545	1.12 477	0.81 350	0.73 466	0.94 488	3.05 492	5.23 522

SGM_RVC	20.33 521	3.24 402	8.92 233	7.20 362	1.62 175	39.61 569	17.01 533	39.11 541	35.12 483	46.26 579	42.62 537	51.57 586	39.45 571	39.66 574	29.87 547	1.16 482	0.37 237	0.55 452	0.35 401	1.20 431	1.64 330
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	20.52 522	11.06 525	33.58 537	12.11 513	7.19 496	28.90 528	11.99 487	38.49 536	58.85 589	32.22 533	37.28 498	33.11 509	21.14 492	36.93 562	38.84 571	1.49 495	1.50 516	0.15 360	0.64 470	2.18 475	2.67 464

NCC-stereo	20.61 523	7.39 498	25.96 512	15.90 546	16.62 572	20.15 466	23.27 560	44.11 573	41.29 520	25.00 472	38.64 510	35.47 526	28.75 531	36.35 554	26.90 526	4.83 547	2.14 541	3.33 539	9.27 577	3.10 494	3.72 500

Abc-Net	20.61 523	7.39 498	25.96 512	15.90 546	16.62 572	20.15 466	23.27 560	44.11 573	41.29 520	25.00 472	38.64 510	35.47 526	28.75 531	36.35 554	26.90 526	4.83 547	2.14 541	3.33 539	9.27 577	3.10 494	3.72 500
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	20.61 523	12.13 539	46.35 563	21.53 565	17.78 575	19.41 458	23.64 567	37.23 529	50.61 557	26.20 485	37.72 500	24.90 443	25.02 512	24.63 503	23.53 495	3.13 530	1.65 524	5.69 549	4.09 550	3.64 510	3.34 491

RGC	20.62 526	14.30 548	21.99 500	18.85 558	14.53 565	21.42 475	14.82 514	36.00 513	44.32 534	28.54 507	41.82 532	40.12 549	29.43 537	35.44 550	23.33 493	4.12 540	0.72 328	8.80 567	4.39 554	4.55 520	4.84 516

DGSMNet	20.75 527	13.28 545	34.59 539	14.80 538	17.14 574	23.25 487	17.99 544	36.39 518	43.00 528	20.70 411	32.67 458	36.05 530	19.22 478	30.34 534	25.04 511	4.61 544	4.62 572	6.31 552	5.20 560	14.71 574	15.15 583

WCMA_ROB	21.17 528	5.89 476	22.32 504	10.39 471	7.65 506	34.55 553	16.42 528	33.20 481	34.02 471	42.06 568	52.50 573	44.09 565	37.59 566	33.66 543	26.77 525	7.45 564	3.18 560	1.27 506	1.43 517	4.18 515	4.81 514

MSAF-DinoV2	21.31 529	8.93 517	27.84 518	12.03 512	5.14 412	30.91 539	17.73 540	40.05 549	55.15 572	22.96 448	32.01 445	48.05 579	31.88 551	38.57 569	41.67 579	0.94 455	0.49 270	0.45 441	1.22 511	4.83 523	5.39 524

psmorigin	21.56 530	11.18 527	36.59 543	10.19 461	7.08 494	25.30 501	12.35 489	33.52 485	33.12 461	43.62 573	54.15 582	42.72 561	37.44 565	36.87 561	28.98 540	1.65 504	2.78 554	0.81 477	1.19 508	3.62 509	8.10 555

G-Net	21.66 531	9.10 518	39.39 547	15.85 545	9.60 539	51.00 587	16.73 529	28.32 410	31.17 442	38.99 560	43.24 541	33.26 512	32.09 552	28.50 524	26.50 524	4.74 546	3.92 569	3.60 542	1.02 500	8.42 549	7.86 551

MultiAttention	21.69 532	2.01 236	15.73 441	12.71 520	4.25 363	64.19 606	95.86 632	42.54 561	41.72 522	15.77 299	30.53 420	28.15 469	7.60 271	44.56 584	14.92 431	1.03 467	0.26 208	1.05 489	1.56 521	4.71 522	4.75 513

z-mn7	21.81 533	11.53 532	47.41 566	11.79 505	5.69 440	34.28 552	15.73 520	36.31 516	57.93 585	27.24 495	53.82 577	32.35 501	26.33 519	36.69 557	33.32 557	1.02 465	0.41 251	0.54 450	0.11 240	1.72 460	1.92 368

FBW_ROB	21.87 534	11.80 533	25.52 511	14.64 536	7.49 500	31.20 541	16.35 527	45.28 576	44.78 538	44.85 578	40.36 522	43.50 564	27.85 527	34.94 546	23.52 494	3.07 529	2.15 543	7.53 565	3.03 542	4.30 517	5.17 521

w-ln-seven	21.91 535	10.67 521	57.04 585	12.00 510	10.37 545	30.36 534	19.88 551	37.81 532	56.05 579	37.35 556	44.23 547	33.79 515	24.77 507	23.92 500	31.80 553	0.77 422	0.34 231	0.85 481	0.20 307	2.88 488	3.10 485

SANet	22.05 536	8.47 512	32.65 535	9.90 454	4.31 368	33.49 550	23.44 564	42.82 563	56.64 581	39.67 563	44.09 546	44.62 566	32.96 555	29.24 530	25.79 517	1.08 471	0.74 333	0.98 488	0.69 473	5.69 533	3.66 499

SQANet	22.07 537	25.29 580	21.78 499	26.81 579	18.92 578	30.75 538	10.25 462	33.47 483	30.10 430	25.73 478	34.31 480	33.45 513	19.94 485	29.16 527	20.03 476	11.68 578	3.08 558	26.95 589	5.80 563	20.97 586	12.99 577

UDG	22.21 538	15.90 556	16.41 446	21.71 566	20.17 579	32.51 545	13.78 505	36.62 521	35.77 489	26.64 490	31.43 434	37.49 536	32.33 554	22.77 491	21.19 483	11.08 576	5.60 577	23.12 584	7.74 570	17.07 580	14.89 582

STTRV1_RVC	22.31 539	18.60 564	39.50 548	16.79 551	23.81 587	29.59 533	15.67 519	35.42 506	34.27 473	35.05 548	34.94 486	31.94 499	28.80 533	29.17 528	23.89 499	12.64 584	3.40 563	6.58 554	4.73 556	15.20 576	6.23 533

SHD	22.33 540	11.30 529	32.10 532	15.61 543	9.88 541	26.75 514	10.12 460	41.84 558	61.77 595	36.36 552	44.65 550	39.28 543	31.10 548	35.07 547	32.76 556	2.35 517	1.95 534	1.24 505	1.90 529	4.33 518	6.34 535

CSAN	22.36 541	11.11 526	26.06 514	21.79 567	5.59 436	34.55 553	36.54 594	40.04 548	50.84 561	37.47 557	40.31 521	45.09 569	33.07 556	27.44 517	25.80 518	1.60 501	0.75 338	1.08 490	1.80 526	2.89 489	3.36 492

ADCL	22.44 542	7.79 502	49.20 569	10.61 479	7.28 498	40.40 573	21.03 555	32.07 465	55.07 571	28.53 506	48.73 563	31.68 493	31.69 550	34.04 544	38.38 567	1.22 487	0.93 379	2.65 532	1.89 528	2.65 484	2.94 478

zh-mn7	22.69 543	14.64 549	55.04 577	11.01 490	5.85 451	27.67 522	15.65 518	35.14 504	57.38 583	40.62 564	57.78 588	31.22 489	25.60 514	36.79 560	32.55 555	1.50 496	0.57 295	0.24 404	0.22 313	1.40 443	3.02 481

CC-Net-ROB	22.73 544	23.99 577	30.57 527	14.72 537	8.91 534	32.98 546	16.17 524	46.75 580	37.29 494	33.88 543	32.33 454	35.48 528	25.00 510	24.75 505	28.78 538	9.60 571	3.03 557	25.33 587	3.87 548	14.82 575	6.33 534

ADCPNet	22.75 545	10.94 524	58.96 588	12.24 517	7.57 502	37.33 560	20.08 553	33.89 486	37.37 495	33.49 541	44.32 548	39.36 545	28.43 530	32.19 539	38.55 569	2.25 513	2.69 553	2.37 527	3.59 546	4.33 518	5.01 518

MeshStereo	22.95 546	7.84 503	12.46 381	8.13 409	5.20 413	38.49 565	13.36 502	42.69 562	38.05 501	51.34 587	53.82 577	58.22 592	43.29 581	38.42 567	29.59 544	2.96 526	2.84 556	3.11 537	2.33 535	3.12 496	3.65 498
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Wz-Net-SNSev	23.35 547	18.18 562	47.37 565	14.55 534	8.63 526	28.33 525	29.16 585	39.88 547	55.80 577	32.16 532	53.91 580	39.35 544	24.42 505	27.60 520	38.11 566	1.06 470	0.24 202	1.20 498	0.95 493	3.16 498	2.93 477

DDUNet	23.49 548	20.59 570	17.13 456	24.58 576	22.45 583	24.86 497	17.96 543	31.42 455	31.06 441	29.59 513	37.81 502	37.85 538	26.39 520	25.77 509	18.74 467	18.99 587	8.10 586	26.65 588	11.80 584	19.41 584	18.58 589

MSMD_ROB	23.50 549	10.55 520	15.65 440	17.87 556	10.07 542	35.58 556	19.04 548	34.53 496	37.81 500	41.55 567	60.11 591	46.01 572	39.81 573	32.74 541	24.92 510	6.86 560	3.63 566	8.92 568	11.16 583	7.21 540	5.99 531

LE_ROB	23.59 550	4.64 452	16.84 452	8.59 420	3.05 303	33.01 547	18.53 547	28.96 418	67.40 607	70.71 609	55.67 586	48.44 580	48.90 588	26.06 511	37.98 565	0.44 352	0.24 202	0.27 411	0.54 458	0.49 315	0.98 217

ADCMid	23.61 551	12.42 542	44.10 560	11.85 506	8.33 524	27.89 523	20.03 552	36.49 520	39.56 510	40.81 565	47.01 561	36.89 532	43.95 582	39.12 571	42.60 583	1.95 509	1.55 520	3.05 535	3.98 549	5.20 526	5.37 523

zh-sn7	23.82 552	16.94 557	52.41 572	14.57 535	8.11 520	26.98 517	24.39 572	37.04 527	49.49 555	34.43 547	52.44 572	33.79 515	35.37 561	40.92 577	39.03 572	0.86 440	0.93 379	0.55 452	0.40 433	3.27 503	4.37 507

AnyNet_C32	24.34 553	15.07 552	42.84 556	13.07 524	11.83 553	31.80 542	31.73 589	32.47 467	45.77 542	35.92 550	49.66 567	34.05 517	35.21 560	44.09 583	43.39 587	1.61 502	1.70 526	1.22 502	2.94 541	4.87 524	7.60 548

PSMNet-RUCA	24.65 554	28.24 583	42.85 557	35.58 588	34.48 593	16.04 405	11.34 478	40.36 550	31.70 446	31.88 527	41.00 525	37.50 537	25.41 513	29.19 529	17.07 453	12.35 581	2.12 540	20.72 583	8.27 575	17.19 581	9.64 566

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 555	14.86 551	32.18 533	26.47 578	10.48 546	40.27 572	22.83 559	36.88 526	44.51 536	42.59 569	47.13 562	40.20 550	28.00 528	36.70 558	28.36 532	4.23 542	4.00 570	6.73 558	16.35 590	5.05 525	6.34 535

DStereoO	24.73 556	17.10 559	15.98 444	16.15 549	9.73 540	18.79 454	19.24 550	35.12 503	41.17 518	31.19 524	29.42 405	32.58 503	33.95 557	42.12 580	29.02 541	48.86 604	5.31 575	28.90 590	3.60 547	28.35 591	8.04 553

ccnet	24.80 557	17.64 561	24.53 510	12.35 518	18.18 577	38.47 564	17.76 542	46.24 578	32.78 460	37.51 558	46.76 557	38.80 541	30.45 545	38.35 566	41.98 580	9.41 570	6.40 579	9.67 570	8.04 571	11.64 567	9.00 561

FC-DCNN	25.07 558	12.06 538	20.30 489	19.06 559	9.41 536	38.40 563	23.46 566	41.37 555	44.07 533	46.76 581	53.99 581	50.49 582	39.32 570	36.43 556	29.46 543	7.40 563	3.39 561	6.15 550	5.01 558	8.05 546	6.83 543

FC-DCNN v2	25.13 559	12.03 536	19.82 484	19.08 560	9.43 537	38.89 566	23.42 563	41.85 559	44.02 532	46.96 582	54.51 583	50.70 583	39.69 572	36.34 553	29.25 542	7.36 562	3.39 561	6.17 551	5.02 559	8.00 545	6.71 541

XQC	25.15 560	18.26 563	52.31 571	22.53 572	12.15 556	37.47 561	21.78 556	38.74 539	55.51 576	32.40 534	30.75 425	38.36 539	30.19 544	38.28 565	41.25 578	4.61 544	1.44 510	2.77 534	2.26 534	12.52 568	9.49 565

DPSNet	25.20 561	7.92 505	36.17 542	11.72 503	6.85 487	53.68 589	43.17 600	52.22 592	60.09 593	31.61 526	39.76 518	40.91 553	35.82 562	33.42 542	26.48 523	4.98 550	2.10 539	0.50 447	1.13 506	9.63 554	5.83 528

SGM-ForestM	25.21 562	4.80 455	13.50 400	8.68 423	3.74 332	46.85 581	22.04 558	46.25 579	51.32 565	51.28 586	52.07 571	62.64 599	47.13 586	46.05 585	36.30 561	1.99 510	2.25 546	1.21 499	1.24 512	1.65 457	3.21 486

PDISCO_ROB	25.35 563	10.44 519	31.01 529	29.47 583	20.36 580	38.32 562	17.74 541	45.56 577	55.34 574	29.88 516	42.94 539	46.63 574	29.76 540	36.23 552	31.29 552	10.74 573	2.20 545	6.96 559	3.53 545	9.98 558	8.52 559

EDNetEfficient	25.68 564	22.94 576	77.88 613	9.49 444	7.66 507	20.89 470	17.37 537	22.52 338	56.02 578	61.49 599	53.31 575	35.83 529	41.88 579	25.06 506	39.53 574	0.86 440	0.83 356	0.91 484	2.82 539	8.28 547	7.98 552

Wz-Net-TNSev	25.85 565	21.47 573	59.51 590	10.38 470	7.64 505	42.40 577	23.33 562	35.97 512	54.36 569	36.56 553	43.26 542	45.90 571	41.27 577	37.81 563	37.10 563	2.35 517	1.90 533	0.77 469	1.34 515	5.89 535	7.75 550

WZ-Net	25.86 566	14.23 547	64.17 593	15.77 544	10.61 547	39.36 568	28.01 582	41.38 556	54.97 570	28.82 509	53.68 576	40.90 552	30.14 543	37.91 564	42.98 586	1.59 498	0.49 270	0.73 466	0.95 493	5.43 529	5.12 520

GANetREF_RVC	26.12 567	30.35 584	27.03 515	26.08 577	6.28 477	31.16 540	37.25 596	48.48 582	50.90 562	37.30 555	36.39 495	34.11 518	30.98 546	38.51 568	28.38 534	9.08 567	2.68 552	16.48 580	5.42 562	16.24 579	9.34 564
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FCDSN-DC	26.18 568	15.77 555	20.36 490	28.79 582	15.78 570	40.13 571	19.12 549	43.57 568	42.59 525	44.78 577	52.51 574	50.73 584	40.32 575	35.32 549	28.55 535	6.41 556	3.61 565	7.11 561	6.54 564	10.58 559	10.93 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	27.11 569	15.49 554	48.87 568	15.20 542	10.99 548	31.86 544	24.37 571	43.99 571	58.30 587	43.12 571	49.92 569	41.90 559	41.43 578	42.90 582	46.29 591	3.00 528	2.60 549	2.45 529	3.47 544	7.63 542	8.41 557

DStereoSA	27.51 570	16.95 558	39.62 550	24.04 574	14.80 566	30.48 536	23.73 568	50.41 587	60.07 592	27.79 502	38.11 506	30.59 487	39.26 568	39.62 573	28.37 533	8.40 565	8.74 587	15.41 578	11.82 585	23.60 588	18.34 588

DLNR_Zeroshot_test	27.91 571	51.88 598	91.97 627	98.26 635	97.92 636	3.07 39	0.49 50	31.27 452	8.33 159	8.40 179	15.66 233	7.22 182	1.66 61	12.16 259	4.82 246	40.46 599	1.87 530	0.06 261	0.33 391	80.45 623	1.99 392

DLNR-FE	27.94 572	51.88 598	92.05 628	98.26 635	97.81 635	3.06 37	0.49 50	31.86 462	8.33 159	8.42 180	15.65 232	7.22 182	1.66 61	12.17 260	4.82 246	40.33 598	1.88 531	0.06 261	0.33 391	80.59 624	1.99 392

DStereoFS	28.34 573	22.11 574	31.39 530	19.66 561	13.66 564	31.81 543	16.21 525	51.57 590	48.70 550	36.67 554	45.44 553	37.43 535	42.50 580	52.87 597	35.33 560	9.14 568	7.23 583	16.25 579	9.82 579	19.63 585	19.47 592

MFN_U_SF_RVC	28.91 574	15.44 553	55.12 579	22.00 569	8.49 525	41.39 574	15.36 517	52.74 593	46.70 547	47.83 583	53.87 579	54.97 589	40.50 576	39.54 572	40.77 576	6.09 554	4.92 574	7.08 560	9.02 576	7.68 543	8.69 560

PASM	29.37 575	19.17 565	50.43 570	23.55 573	23.15 585	27.62 520	27.82 581	35.90 509	50.76 559	35.98 551	40.55 523	47.26 577	34.98 559	35.28 548	38.72 570	12.58 583	15.96 593	17.57 582	22.46 592	13.71 571	13.92 580

EDNetEfficientorigin	29.50 576	36.05 590	99.77 640	9.67 448	5.93 457	26.79 515	16.02 523	26.87 394	55.18 573	61.15 596	57.72 587	45.04 568	50.99 591	26.90 516	44.78 589	0.53 372	0.54 285	1.72 513	2.53 537	11.05 564	10.75 571

AnyNet_C01	30.67 577	27.57 581	76.09 611	17.61 553	12.18 557	50.42 586	28.89 584	39.14 544	41.14 517	41.36 566	65.66 603	47.21 576	40.16 574	47.50 586	49.82 598	2.38 519	2.79 555	2.31 524	2.83 540	8.35 548	9.99 570

LSM	30.92 578	21.18 572	57.13 587	19.98 562	54.02 605	33.70 551	25.92 577	43.87 569	49.18 552	46.43 580	55.59 585	43.44 562	36.70 564	36.70 558	28.75 536	2.94 525	9.77 588	5.07 546	8.20 574	10.77 560	29.00 597

RTS	30.97 579	24.38 578	96.47 630	17.75 554	12.63 560	58.43 598	26.47 578	38.01 533	63.33 598	44.41 575	46.81 558	33.16 510	45.26 583	52.06 593	42.65 584	2.66 522	1.40 500	1.09 491	1.02 500	5.49 531	5.86 529

RTSA	30.97 579	24.38 578	96.47 630	17.75 554	12.63 560	58.43 598	26.47 578	38.01 533	63.33 598	44.41 575	46.81 558	33.16 510	45.26 583	52.06 593	42.65 584	2.66 522	1.40 500	1.09 491	1.02 500	5.49 531	5.86 529

DispFullNet	31.01 581	32.97 585	59.04 589	30.27 584	28.46 589	33.06 548	11.44 480	37.69 531	54.13 568	33.30 539	37.78 501	44.68 567	28.96 534	42.19 581	29.68 546	12.35 581	3.56 564	36.10 594	12.90 587	32.29 595	19.42 591

coex-ft	31.29 582	39.15 594	93.51 629	9.71 451	5.77 444	36.25 558	26.79 580	31.43 456	59.45 590	73.35 613	58.73 589	45.49 570	48.48 587	30.19 532	46.52 593	1.59 498	1.71 527	0.94 485	0.97 496	9.43 553	6.35 537

MANE	33.27 583	12.69 543	21.10 495	22.10 570	15.09 569	49.75 584	29.51 586	54.10 596	56.36 580	59.73 592	64.93 600	65.43 603	57.34 602	52.70 596	41.02 577	10.52 572	6.09 578	7.35 563	20.29 591	9.66 555	9.65 567

otaku	33.83 584	36.87 592	53.81 573	40.41 591	21.58 581	54.54 591	17.45 538	44.01 572	61.47 594	39.63 561	50.06 570	46.76 575	29.76 540	40.64 576	30.07 548	19.17 588	7.09 582	32.34 592	9.92 580	24.17 589	16.94 585

PVD	34.10 585	19.91 567	39.04 546	27.08 580	18.09 576	35.11 555	44.32 602	52.16 591	66.36 604	53.04 590	64.50 598	52.33 587	56.17 598	52.24 595	42.11 581	4.17 541	4.82 573	9.60 569	4.65 555	11.11 565	25.25 595

ELAS	34.78 586	20.32 568	38.13 545	21.79 567	14.89 567	57.95 597	37.04 595	51.15 589	51.19 564	60.95 595	64.42 597	59.08 594	54.44 595	51.53 591	46.26 590	12.00 579	7.83 584	10.46 571	8.04 571	14.42 572	13.71 579
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	34.88 587	20.50 569	37.14 544	22.37 571	15.07 568	54.02 590	38.42 597	50.06 585	56.72 582	61.86 600	63.52 593	58.79 593	54.60 596	54.13 599	43.99 588	12.20 580	7.90 585	10.75 573	7.65 569	14.42 572	13.42 578
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	35.29 588	19.78 566	33.90 538	55.86 600	36.15 594	76.79 619	94.89 631	49.29 583	51.59 566	38.15 559	37.83 503	53.71 588	39.29 569	40.56 575	40.41 575	4.02 539	6.72 581	2.35 526	4.12 551	9.70 556	10.76 572

Ntro	35.59 589	38.58 593	55.41 580	43.66 595	22.54 584	57.26 592	23.73 568	47.69 581	63.99 601	39.63 561	48.82 564	47.68 578	37.60 567	41.55 579	30.80 551	17.85 586	6.61 580	33.21 593	10.52 582	26.65 590	17.97 587

BEATNet-Init1	36.29 590	22.72 575	56.79 584	28.53 581	13.41 563	59.81 601	33.49 590	53.72 595	58.64 588	60.78 594	63.63 594	70.42 606	56.59 600	53.93 598	46.48 592	5.63 551	4.14 571	7.49 564	7.45 565	11.35 566	10.88 573

ACVNet-4b	36.91 591	52.81 600	57.04 585	42.64 594	22.08 582	48.32 583	14.64 513	50.28 586	59.78 591	43.17 572	46.34 556	55.50 590	24.49 506	39.03 570	23.55 496	25.75 593	3.76 567	47.36 598	33.76 598	28.62 592	19.22 590

GCST	37.71 592	41.51 595	27.28 516	92.08 631	36.49 595	24.16 492	0.99 86	26.00 376	20.14 324	26.34 487	15.80 236	19.97 391	4.67 185	17.54 423	5.83 285	80.93 624	35.32 601	87.67 630	74.76 619	73.87 619	42.93 607

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 593	35.62 589	55.10 578	38.16 590	13.19 562	57.63 595	24.72 573	52.87 594	63.40 600	66.39 605	63.74 595	58.16 591	54.28 594	51.56 592	47.39 594	9.36 569	5.44 576	14.82 577	15.34 589	18.80 583	11.04 575

FADE	41.33 594	36.34 591	68.69 602	32.23 585	23.74 586	40.08 570	25.42 575	57.46 601	71.16 610	43.07 570	41.76 530	43.49 563	51.40 593	59.46 602	52.27 602	38.46 597	21.19 595	44.28 597	42.47 601	17.94 582	15.62 584

Consistency-Raft	41.94 595	35.39 588	45.40 562	33.16 586	41.47 599	45.14 580	33.50 591	56.78 600	55.37 575	32.11 531	65.41 601	30.46 486	49.76 589	40.94 578	48.33 597	27.72 594	35.00 600	43.33 596	51.89 609	39.60 597	28.04 596

ACVNet_1	42.11 596	50.66 597	66.19 598	45.24 597	25.33 588	50.11 585	25.60 576	55.90 597	65.25 602	60.15 593	59.98 590	63.57 600	50.05 590	50.45 589	38.46 568	20.06 589	11.00 589	38.79 595	14.48 588	31.31 594	19.68 593

NVStereoNet_ROB	42.81 597	34.00 586	46.84 564	37.40 589	28.64 590	35.65 557	33.88 593	49.95 584	58.27 586	69.65 608	75.69 613	66.36 604	65.66 606	48.37 587	62.04 612	16.50 585	25.07 597	23.61 586	32.35 596	21.58 587	24.72 594
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	46.09 598	34.58 587	56.32 582	34.09 587	32.26 592	43.96 578	18.17 545	50.50 588	57.55 584	51.51 588	64.67 599	70.37 605	54.67 597	50.74 590	54.45 604	54.81 607	15.31 592	55.16 604	36.55 599	43.82 598	42.26 606

RainbowNet	51.77 599	63.10 608	65.03 597	60.15 601	39.21 598	59.39 600	31.46 588	57.61 602	78.49 619	50.61 585	66.05 604	59.57 595	45.26 583	50.17 588	42.57 582	46.92 603	45.90 608	53.26 602	32.46 597	54.03 604	34.14 600

anonymity	52.60 600	58.73 602	63.81 592	41.37 593	59.41 609	53.52 588	41.39 598	56.50 599	40.60 515	55.03 591	49.64 566	49.57 581	56.22 599	59.42 601	50.07 599	55.57 608	50.19 614	51.15 600	51.23 607	51.90 600	56.75 610

MADNet+	53.97 601	69.36 611	98.79 637	67.30 605	38.52 596	79.97 623	81.50 625	61.38 604	62.53 596	52.01 589	55.50 584	61.22 598	59.61 604	70.25 611	77.26 626	25.21 592	25.07 597	17.40 581	12.69 586	34.21 596	29.70 599

JetBlue	54.72 602	46.20 596	75.05 609	51.44 598	47.85 600	76.48 618	62.38 611	64.44 606	62.86 597	63.67 603	65.49 602	78.96 613	68.77 607	68.63 609	75.95 625	37.07 595	25.78 599	29.10 591	29.19 595	29.75 593	35.27 601

SGM+DAISY	55.54 603	57.77 601	64.45 595	40.89 592	53.89 603	63.34 604	50.45 604	56.00 598	45.95 543	61.43 598	64.32 596	61.05 597	56.70 601	61.32 604	56.86 606	56.51 610	49.35 612	50.49 599	50.00 606	52.52 601	57.57 611

SPS-STEREO	56.02 604	59.82 605	64.35 594	45.23 596	53.96 604	61.34 602	44.05 601	60.08 603	50.73 558	62.61 601	61.78 592	59.73 596	57.62 603	60.63 603	59.08 607	58.29 611	48.28 609	51.30 601	49.29 605	55.67 605	56.59 609
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	58.13 605	62.74 607	73.58 608	66.59 604	38.77 597	63.23 603	49.56 603	72.12 617	82.24 623	79.37 621	88.96 629	76.25 610	73.29 612	55.14 600	48.05 595	38.17 596	24.21 596	54.92 603	37.94 600	48.23 599	29.29 598

IMH-64-1	59.89 606	58.89 603	69.08 603	66.46 602	50.96 601	57.48 593	51.18 605	69.03 610	67.25 605	67.90 606	80.31 618	70.42 606	74.30 613	72.66 617	50.07 599	42.88 600	43.00 605	65.88 606	47.48 602	53.41 602	39.15 602

IMH-64	59.89 606	58.89 603	69.08 603	66.46 602	50.96 601	57.48 593	51.18 605	69.03 610	67.25 605	67.90 606	80.31 618	70.42 606	74.30 613	72.66 617	50.07 599	42.88 600	43.00 605	65.88 606	47.48 602	53.41 602	39.15 602

IMH	63.51 608	61.05 606	69.15 605	69.90 606	54.09 606	65.82 608	55.66 607	72.12 617	72.52 612	72.73 611	81.82 620	73.16 609	79.86 618	77.03 622	52.57 603	44.46 602	50.01 613	68.11 608	51.57 608	56.59 606	41.88 605

TorneroNet-64	66.18 609	71.37 613	72.19 607	76.80 610	59.54 610	67.82 609	59.56 608	67.83 609	79.98 620	63.09 602	67.00 605	82.98 618	69.97 609	68.02 606	62.78 613	49.03 605	44.17 607	73.23 610	64.19 611	69.14 610	54.83 608

PWCK	66.53 610	88.82 629	80.30 616	80.69 618	30.85 591	65.18 607	41.64 599	72.55 619	71.28 611	78.68 620	69.18 607	78.14 612	62.17 605	82.93 628	63.46 614	80.46 623	40.52 604	82.05 621	47.71 604	74.54 620	39.47 604

WAO-6	71.06 611	73.42 615	67.24 599	79.78 617	61.93 613	69.67 610	60.23 609	75.12 622	87.02 626	74.87 614	79.60 617	79.28 614	84.75 626	68.25 608	61.91 611	67.67 614	48.98 611	81.65 619	73.43 616	66.76 608	59.64 612

TorneroNet	71.59 612	73.91 616	76.67 612	81.06 619	65.65 614	71.44 612	65.68 613	71.66 616	75.08 614	71.76 610	73.09 612	84.12 622	74.51 615	70.46 612	69.58 617	59.87 612	48.58 610	79.93 615	73.78 617	75.74 621	69.18 621

LVE	71.96 613	73.19 614	84.13 620	75.60 609	55.78 608	75.59 615	63.60 612	77.67 623	83.64 624	82.16 622	87.25 628	83.54 620	82.79 623	76.17 620	65.22 615	49.11 606	57.71 620	74.86 612	62.93 610	66.84 609	61.36 613

MFMNet_re	72.11 614	79.45 621	64.79 596	52.91 599	84.26 624	78.00 621	69.47 616	64.08 605	67.45 608	61.33 597	71.28 609	64.22 601	69.42 608	72.45 614	61.54 609	81.63 626	73.93 627	80.19 617	74.21 618	83.02 626	88.49 629

WAO-7	72.48 615	78.58 618	55.84 581	79.20 615	69.56 619	71.30 611	73.06 620	78.20 626	84.37 625	77.52 617	85.78 624	79.44 615	80.26 619	65.93 605	66.47 616	62.13 613	69.81 625	70.46 609	73.18 615	66.66 607	61.95 614

notaker	72.59 616	79.99 623	79.75 615	79.06 614	68.60 617	63.66 605	62.15 610	69.61 613	75.78 615	77.77 618	79.16 616	79.92 616	84.80 627	77.69 623	59.73 608	70.15 617	61.03 621	77.65 614	68.69 613	70.81 612	65.81 618

ktn	72.86 617	80.20 624	70.88 606	79.38 616	69.76 620	75.01 613	70.17 619	69.27 612	77.21 616	73.05 612	77.79 615	77.79 611	77.01 616	73.04 619	56.44 605	79.36 620	66.31 622	80.24 618	68.37 612	72.53 617	63.45 615

UNDER WATER-64	73.59 618	75.19 617	88.26 623	74.50 608	55.55 607	78.94 622	76.55 622	65.86 607	68.37 609	75.79 616	69.24 608	84.00 621	77.49 617	69.01 610	73.11 620	81.39 625	57.22 619	82.69 622	80.62 622	69.53 611	68.45 620

LRCNet_RVC	73.95 619	70.63 612	75.65 610	77.92 612	60.69 612	41.66 575	16.24 526	71.26 615	48.66 549	88.23 629	93.84 632	90.11 630	82.18 621	80.69 627	61.88 610	97.09 638	72.20 626	96.71 637	97.62 638	77.99 622	77.70 625

DPSimNet_ROB	74.86 620	83.75 627	61.14 591	77.51 611	65.78 615	76.04 617	75.86 621	74.62 621	77.61 617	82.20 623	75.97 614	80.50 617	72.45 610	68.06 607	84.65 630	81.90 627	52.11 615	79.97 616	76.71 621	70.85 613	79.47 626

UNDER WATER	76.36 621	79.65 622	88.23 622	84.62 621	67.01 616	77.90 620	78.03 623	67.43 608	72.64 613	75.52 615	71.49 611	85.52 623	82.57 622	70.68 613	75.48 624	79.61 622	54.01 616	86.59 628	84.76 627	72.44 616	72.94 623

TCMNet-wrong-test	76.88 622	91.55 632	89.69 624	97.65 634	97.33 634	94.96 630	92.79 630	70.14 614	66.18 603	63.79 604	71.43 610	65.35 602	51.30 592	85.36 630	74.52 623	56.30 609	20.24 594	82.94 626	82.30 624	95.20 638	88.51 630

WAO-8	77.20 623	78.94 619	67.39 600	86.73 625	72.82 621	79.98 624	69.63 617	77.88 624	88.66 628	83.17 625	86.77 625	85.56 624	85.20 628	72.63 615	69.82 618	75.00 618	55.65 617	87.92 631	83.63 625	71.60 614	64.97 616

Venus	77.20 623	78.94 619	67.39 600	86.73 625	72.82 621	79.98 624	69.63 617	77.88 624	88.66 628	83.17 625	86.77 625	85.56 624	85.20 628	72.63 615	69.82 618	75.00 618	55.65 617	87.92 631	83.63 625	71.61 615	64.97 616

HanzoNet	77.99 625	81.45 626	83.64 617	78.05 613	69.26 618	75.78 616	69.09 615	73.99 620	78.09 618	82.39 624	83.06 621	85.66 626	87.00 631	86.11 631	74.40 622	85.46 631	68.53 624	81.84 620	75.61 620	73.07 618	67.26 619

JetRed	79.80 626	80.33 625	91.79 626	71.25 607	75.71 623	91.85 627	80.84 624	79.41 627	80.84 621	84.48 627	84.47 623	83.34 619	72.72 611	79.51 624	85.74 631	69.66 616	81.68 628	73.70 611	72.68 614	82.42 625	73.53 624

Dean	80.94 627	86.19 628	83.94 619	85.03 624	60.07 611	75.42 614	67.27 614	81.85 628	88.36 627	92.35 631	87.09 627	92.14 632	93.19 633	83.37 629	74.06 621	68.69 615	66.48 623	94.89 636	84.90 628	83.86 628	69.69 622

ASD4	87.80 628	90.70 631	83.73 618	83.43 620	90.78 630	97.93 633	99.61 639	89.14 630	96.84 634	88.33 630	93.49 630	89.94 629	86.43 630	88.88 632	91.91 632	79.57 621	81.89 629	76.64 613	81.57 623	83.78 627	81.45 627

RSGM-EC	88.05 629	67.56 609	54.72 575	84.76 622	87.14 625	94.31 628	92.47 628	94.54 634	98.04 635	95.58 635	98.08 636	85.88 627	83.46 624	79.65 625	79.54 627	95.39 635	97.60 635	91.56 633	95.03 635	94.55 636	91.16 634

acva	88.05 629	67.56 609	54.72 575	84.76 622	87.14 625	94.31 628	92.47 628	94.54 634	98.04 635	95.58 635	98.08 636	85.88 627	83.46 624	79.65 625	79.54 627	95.39 635	97.60 635	91.56 633	95.03 635	94.55 636	91.16 634

KSHMR	88.63 631	93.05 633	84.15 621	95.59 632	91.74 631	82.94 626	83.28 626	84.59 629	81.87 622	87.85 628	83.96 622	91.71 631	81.49 620	76.73 621	82.12 629	96.47 637	96.06 634	96.71 637	97.16 637	92.74 634	92.47 637

tt	89.84 632	1.21 73	99.99 642	99.29 639	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	99.99 642	78.46 619	68.51 606	99.99 645	100.00 643	100.00 645	100.00 646	95.27 633	99.93 641	87.33 629	86.20 629	94.13 635	86.50 628

xxxxx1	91.89 633	95.36 635	98.42 634	87.40 627	89.37 627	98.54 634	98.20 636	92.95 631	93.30 631	93.53 632	95.30 633	97.01 634	96.36 634	94.68 634	94.93 633	83.39 628	84.31 630	82.86 623	88.15 631	84.30 629	89.46 631

tt_ll	91.89 633	95.36 635	98.42 634	87.40 627	89.37 627	98.54 634	98.20 636	92.95 631	93.30 631	93.53 632	95.30 633	97.01 634	96.36 634	94.68 634	94.93 633	83.39 628	84.31 630	82.86 623	88.15 631	84.30 629	89.46 631

ff	91.89 633	95.36 635	98.42 634	87.40 627	89.37 627	98.54 634	98.20 636	92.95 631	93.30 631	93.53 632	95.30 633	97.01 634	96.36 634	94.68 634	94.93 633	83.39 628	84.31 630	82.86 623	88.15 631	84.30 629	89.46 631

USTest	93.46 636	90.54 630	77.93 614	88.02 630	92.66 632	99.95 641	99.98 642	99.76 641	99.80 640	99.20 640	99.52 641	98.00 637	99.17 639	89.23 633	99.32 640	90.19 632	98.20 637	84.23 627	87.33 630	84.55 632	91.69 636

MADNet++	94.07 637	93.58 634	90.62 625	96.24 633	96.57 633	97.26 632	90.52 627	94.64 636	91.89 630	97.09 637	93.64 631	94.65 633	92.81 632	96.06 637	95.06 636	95.31 634	95.85 633	92.44 635	92.08 634	91.00 633	94.17 639

PML	99.07 638	100.00 644	98.17 633	99.22 638	99.21 638	99.98 642	99.74 640	98.27 638	98.10 637	100.00 645	99.37 639	98.77 639	99.85 640	100.00 645	98.07 638	100.00 642	99.54 638	100.00 642	99.51 640	99.87 641	93.65 638

MEDIAN_ROB	99.20 639	99.85 639	99.64 639	98.51 637	98.53 637	98.60 637	97.88 635	98.83 639	98.59 638	99.35 641	99.47 640	99.57 640	99.05 638	98.38 638	98.37 639	99.99 640	99.63 639	100.00 642	100.00 643	99.82 640	99.92 641

HaxPig	99.40 640	99.99 641	97.53 632	99.99 641	99.99 640	96.91 631	97.19 633	99.57 640	99.99 642	99.98 644	100.00 643	99.99 645	99.96 642	99.06 639	97.86 637	99.99 640	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	99.98 642

Anonymous_1	99.63 641	99.96 640	99.94 641	99.77 640	99.59 639	100.00 643	100.00 644	99.81 643	99.98 641	99.63 642	99.94 642	99.75 642	100.00 643	99.67 640	99.89 641	98.37 639	99.84 640	98.70 639	99.26 639	99.29 639	99.24 640

test_example2	99.67 642	99.99 641	99.99 642	100.00 642	99.99 640	99.87 640	99.99 643	98.01 637	100.00 644	100.00 645	100.00 643	98.18 638	98.43 637	99.98 642	99.98 642	100.00 642	99.99 642	99.40 640	99.52 641	100.00 642	100.00 643

ccccc	99.70 643	98.11 638	100.00 644	100.00 642	100.00 642	99.33 639	99.79 641	99.78 642	99.22 639	99.63 642	98.82 638	99.67 641	99.92 641	99.95 641	99.99 643	100.00 642	100.00 643	99.97 641	99.91 642	100.00 642	100.00 643

AVERAGE_ROB	99.81 644	99.99 641	99.44 638	100.00 642	100.00 642	99.02 638	97.81 634	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

DPSMNet_ROB	99.95 645	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	99.16 638	100.00 643	99.95 643	100.00 643	99.98 642	99.99 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

DGTPSM_ROB	99.95 645	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	99.16 638	100.00 643	99.95 643	100.00 643	99.98 642	99.99 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

Hybrid-DGEV	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

RAFT-FEzeroshot	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

RAFT-FE	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

FlowAnything	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

Selective-RAFT-Error	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

CasAABBNet	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

LSM0	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

DPSM_ROB	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

DPSM	100.00 647	100.00 644	100.00 644	100.00 642	100.00 642	100.00 643	100.00 644	100.00 644	100.00 644	100.00 645	100.00 643	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 646	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643	100.00 642	100.00 643

GS-Stereo							1.45 123	9.98 111	5.42 83	3.09 70	2.76 40	1.86 68	2.22 85	3.97 15	1.97 69	0.06 120	1.02 423	0.00 1	0.86 484	0.25 171	2.14 422

Low-res two-view benchmark