Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.29 24	0.19 12	0.37 8	0.40 54	0.17 1	0.58 197	0.32 109	0.60 44	0.29 18	0.26 6	0.26 12	0.39 82	0.43 132	0.47 30	0.26 26	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 53	0.12 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.26 5	0.20 19	0.36 5	0.37 19	0.22 26	0.35 32	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 6	0.34 63	0.20 2	0.77 139	0.23 3	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.13 5	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 141	0.21 40	0.43 52	0.41 65	0.39 328	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 43	0.26 6	0.25 8	0.31 48	0.41 118	1.43 341	0.30 66	0.17 122	0.12 65	0.15 35	0.11 10	1.16 583	1.70 599

MatchStereo	0.28 17	0.21 40	0.39 24	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 59	0.48 83	0.27 9	0.47 78	0.25 17	0.24 15	0.49 37	0.31 88	0.16 74	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.13 47
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.38 34	0.24 49	0.30 16	0.20 12	0.54 18	0.33 32	0.27 9	0.30 26	0.33 59	0.25 18	0.46 22	0.30 66	0.14 38	0.12 65	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.13 47

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

MonStereo	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.28 18	0.23 5	0.21 5	0.57 65	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

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

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

GREAT-IGEV	0.32 45	0.20 19	0.42 46	0.37 19	0.29 152	0.36 37	0.28 76	0.56 25	0.58 123	0.28 11	0.50 94	0.29 39	0.29 39	0.84 167	0.27 37	0.14 38	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.17 115	0.14 82
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.28 17	0.18 3	0.39 24	0.36 10	0.21 14	0.55 181	0.31 99	0.55 21	0.43 63	0.28 11	0.29 22	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 14	0.11 1	0.10 9	0.14 6	0.11 10	0.14 30	0.11 2

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

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

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

S2M2_XL	0.24 2	0.24 108	0.39 24	0.34 3	0.24 49	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 49	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 26	0.20 259	0.18 353	0.18 137	0.16 180	0.18 153	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.31 39	0.20 19	0.44 57	0.42 73	0.20 8	0.64 234	0.18 2	0.70 78	0.25 7	0.29 17	0.29 22	0.36 68	0.35 85	0.87 179	0.24 6	0.16 74	0.12 65	0.16 69	0.11 10	0.13 5	0.13 47

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.26 5	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 5	0.47 100	0.19 7	0.54 18	0.27 13	0.30 24	0.29 22	0.26 22	0.32 61	0.43 13	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 53	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.26 5	0.18 3	0.37 8	0.39 43	0.21 14	0.40 51	0.21 19	0.53 14	0.29 18	0.30 24	0.28 18	0.31 48	0.29 39	0.47 30	0.25 14	0.15 49	0.13 141	0.14 6	0.11 10	0.13 5	0.11 2

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

VIP-Stereo	0.35 68	0.22 64	0.49 95	0.40 54	0.43 362	0.82 351	0.22 26	0.59 34	0.45 70	0.31 28	0.53 107	0.37 74	0.31 54	0.83 162	0.27 37	0.17 122	0.11 32	0.15 35	0.11 10	0.15 53	0.12 16

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

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

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

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

S2M2_L	0.34 58	0.28 220	0.45 72	0.40 54	0.30 177	0.31 19	0.16 1	0.60 44	0.64 145	0.31 28	0.48 83	0.47 112	0.34 78	0.38 5	0.32 97	0.25 393	0.22 436	0.20 208	0.22 362	0.25 359	0.22 330
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.35 68	0.22 64	0.44 57	0.43 81	0.27 107	0.57 194	0.44 270	0.79 109	0.41 58	0.32 34	0.47 78	0.46 105	0.30 47	0.69 108	0.30 66	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.13 84	0.15 53	0.12 16

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	9.45 620	0.21 40	0.58 170	0.47 149	53.11 644	61.27 650	0.24 44	0.70 78	0.52 106	0.36 51	0.28 18	0.29 39	0.35 85	0.33 2	0.26 26	0.19 218	0.11 32	60.50 647	8.88 630	0.17 115	0.13 47

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 101	0.67 528	0.42 46	0.64 429	0.29 152	0.48 108	0.25 50	0.85 140	0.44 68	0.38 67	0.36 39	0.30 45	0.70 295	1.15 263	0.29 55	0.16 74	0.11 32	0.16 69	0.11 10	0.18 153	0.12 16

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

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

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

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

NLSM3	0.36 70	0.21 40	0.43 52	0.45 124	0.36 282	0.43 76	0.32 109	0.69 73	0.58 123	0.41 78	0.68 155	0.39 82	0.43 132	0.60 81	0.35 139	0.14 38	0.12 65	0.19 166	0.17 206	0.16 82	0.13 47

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.40 101	0.31 311	0.73 275	0.58 359	0.27 107	0.26 6	0.33 120	0.95 183	0.81 217	0.42 85	0.47 78	0.65 208	0.47 163	0.39 7	0.34 129	0.18 169	0.15 260	0.16 69	0.14 114	0.19 197	0.16 160
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
VMStereo-Base	0.38 83	0.23 86	0.44 57	0.36 10	0.22 26	0.39 46	0.34 131	0.70 78	0.86 228	0.43 91	0.69 160	0.60 190	0.33 67	0.73 125	0.35 139	0.17 122	0.14 199	0.15 35	0.12 51	0.17 115	0.17 193

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

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

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

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

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

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

fffft	0.38 83	0.23 86	0.51 111	0.44 110	0.32 225	0.43 76	0.48 317	0.76 97	0.36 43	0.44 96	0.34 34	0.38 81	0.31 54	1.31 302	0.32 97	0.14 38	0.11 32	0.19 166	0.15 138	0.16 82	0.16 160
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 320	3.18 620	2.55 571	0.39 43	0.23 33	0.44 83	0.23 37	0.63 52	0.42 61	0.44 96	0.44 67	0.34 63	0.28 35	0.56 59	0.29 55	1.35 594	0.10 9	0.22 278	0.19 252	0.46 517	1.31 593

LoS_RVC	0.42 113	0.26 162	0.40 31	0.44 110	0.82 542	0.51 151	0.44 270	0.64 54	0.41 58	0.44 96	0.78 187	0.44 93	0.47 163	0.56 59	0.36 151	0.13 23	0.12 65	0.14 6	0.10 2	0.13 5	0.84 576

CES	0.48 162	0.20 19	0.37 8	0.39 43	1.39 589	0.55 181	0.35 140	0.98 196	0.66 163	0.44 96	0.66 148	0.35 66	0.27 31	0.56 59	0.33 114	0.15 49	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.19 197	1.46 595

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.40 101	0.21 40	0.44 57	0.37 19	0.22 26	0.50 134	0.40 217	1.00 202	0.94 260	0.48 122	0.66 148	0.48 118	0.40 115	0.60 81	0.37 163	0.18 169	0.14 199	0.16 69	0.11 10	0.14 30	0.14 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.34 58	0.23 86	0.51 111	0.45 124	0.29 152	0.58 197	0.24 44	0.82 127	0.34 38	0.49 131	0.38 43	0.52 145	0.42 124	0.47 30	0.27 37	0.18 169	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.14 30	0.13 47

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.43 119	0.27 195	0.54 135	0.45 124	0.32 225	0.50 134	0.42 238	0.90 159	0.51 100	0.49 131	0.53 107	0.47 112	0.47 163	1.32 306	0.33 114	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.15 138	0.18 153	0.18 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJA1	0.48 162	0.27 195	0.53 127	0.46 135	0.85 547	0.79 331	0.39 203	1.11 260	0.75 191	0.50 140	0.52 101	0.53 150	0.50 194	0.71 116	0.65 351	0.17 122	0.21 415	0.19 166	0.16 180	0.19 197	0.16 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FSD	0.54 207	0.52 483	0.65 208	0.62 410	0.50 409	0.54 172	0.58 401	0.65 59	0.53 112	0.54 156	0.52 101	0.56 172	0.52 206	0.57 65	0.55 313	0.51 552	0.47 569	0.50 546	0.49 555	0.50 527	0.49 530

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.39 89	0.21 40	0.38 17	0.34 3	0.22 26	0.53 164	0.29 81	0.77 100	1.11 343	0.58 163	0.71 168	0.51 137	0.41 118	0.54 50	0.34 129	0.18 169	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.14 30	0.14 82
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NLMM1	0.56 232	0.27 195	0.60 181	0.47 149	0.74 515	0.68 270	0.43 256	1.83 468	1.04 306	0.59 171	0.62 137	0.51 137	0.47 163	1.33 310	0.57 320	0.18 169	0.21 415	0.20 208	0.17 206	0.20 236	0.15 122

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.46 148	0.21 40	0.38 17	0.37 19	0.23 33	0.71 288	0.27 69	0.74 91	1.04 306	0.64 181	0.70 165	0.55 160	0.47 163	0.86 176	0.35 139	1.00 583	0.13 141	0.15 35	0.10 2	0.15 53	0.13 47

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

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

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

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

DLNR-FE	23.17 633	48.55 651	42.94 638	176.85 653	78.48 646	0.35 32	0.21 19	23.51 635	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.55 366	0.44 228	9.85 633	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 650	0.16 160

DLNR_Zeroshot_test	23.17 633	48.52 650	43.29 639	176.68 652	78.69 647	0.35 32	0.21 19	23.41 634	0.75 191	0.66 187	0.86 207	0.59 188	0.30 47	1.56 369	0.44 228	9.57 631	0.12 65	0.18 137	0.14 114	76.92 650	0.16 160

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.47 156	0.31 311	0.56 153	0.47 149	0.32 225	0.42 65	0.28 76	1.76 442	0.72 184	0.71 194	0.72 172	0.37 74	0.28 35	0.69 108	0.33 114	0.27 432	0.22 436	0.26 396	0.21 333	0.29 415	0.19 260
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 292	0.34 375	0.86 346	0.59 372	0.40 338	0.50 134	0.41 234	1.09 251	0.93 257	0.71 194	2.50 563	0.82 260	0.57 239	1.03 229	0.49 278	0.25 393	0.28 487	0.29 438	0.28 462	0.36 466	0.20 292

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

EAI-Stereo	0.65 292	0.28 220	0.69 240	0.53 282	0.27 107	0.60 211	0.40 217	2.28 564	0.64 145	0.71 194	3.18 577	0.57 175	0.43 132	1.06 239	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.17 100	0.17 206	0.17 115	0.17 193

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

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

WCG-NET	0.42 113	0.21 40	0.54 135	0.40 54	0.25 70	0.47 100	0.32 109	0.73 87	1.15 374	0.76 201	0.73 174	0.58 181	0.45 146	0.60 81	0.34 129	0.15 49	0.11 32	0.16 69	0.14 114	0.15 53	0.13 47

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.82 394	0.26 162	0.70 246	0.58 359	0.44 371	0.54 172	0.48 317	0.95 183	0.78 209	0.78 209	7.33 610	0.86 281	0.52 206	0.76 136	0.41 202	0.16 74	0.16 299	0.19 166	0.17 206	0.18 153	0.17 193

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 156	0.21 40	0.38 17	0.45 124	0.38 318	0.45 87	0.25 50	0.75 94	1.29 451	0.80 214	1.21 349	0.47 112	0.37 99	0.53 46	0.44 228	0.16 74	0.11 32	0.15 35	0.80 584	0.18 153	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.64 284	0.39 424	0.71 257	0.51 242	0.27 107	0.56 189	0.42 238	1.03 214	0.91 249	0.80 214	1.00 245	0.68 217	0.52 206	3.25 508	0.45 243	0.22 321	0.15 260	0.24 338	0.18 227	0.27 385	0.16 160

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.55 223	0.45 455	0.94 388	0.50 209	0.32 225	0.64 234	0.43 256	1.00 202	1.40 503	0.82 222	0.73 174	0.51 137	0.45 146	0.85 172	0.55 313	0.24 365	0.15 260	0.20 208	0.21 333	0.31 434	0.24 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 180	0.24 108	0.61 185	0.49 197	0.30 177	0.90 376	0.29 81	1.07 243	0.83 223	0.83 224	1.02 259	0.62 199	0.43 132	1.35 316	0.41 202	0.17 122	0.12 65	0.22 278	0.20 288	0.17 115	0.15 122

CASnet	0.41 109	0.25 136	0.48 88	0.50 209	0.20 8	0.50 134	0.36 156	0.81 122	0.80 214	0.83 224	0.68 155	0.48 118	0.31 54	0.54 50	0.32 97	0.18 169	0.12 65	0.27 412	0.22 362	0.23 331	0.14 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 329	0.35 395	0.62 191	0.69 477	0.46 391	1.14 440	0.44 270	1.37 330	1.01 294	0.83 224	1.17 334	1.33 434	0.96 418	1.43 341	0.95 440	0.33 485	0.22 436	0.21 245	0.23 385	0.27 385	0.29 428

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

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

ToySt	0.66 301	0.33 351	1.23 469	0.51 242	0.33 246	0.86 370	0.68 442	1.10 254	0.97 274	0.84 227	1.08 285	1.25 412	0.94 406	1.01 225	0.74 380	0.19 218	0.19 371	0.24 338	0.24 398	0.27 385	0.23 350

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.63 272	0.33 351	0.57 164	0.61 399	0.40 338	0.80 340	0.58 401	1.61 400	0.89 240	0.90 239	1.24 357	0.88 289	0.73 305	0.72 120	0.88 425	0.29 457	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.24 346	0.27 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 419	0.67 528	1.93 547	0.60 384	0.48 398	0.91 380	0.60 414	1.71 426	1.18 394	0.90 239	0.96 229	1.36 441	0.92 392	2.25 460	1.17 477	0.30 462	0.29 498	0.32 472	0.32 498	0.41 490	0.35 474

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 447	0.39 424	3.21 580	0.50 209	0.63 482	0.64 234	0.39 203	2.36 571	0.75 191	0.95 253	4.63 593	1.81 518	0.56 229	0.96 205	0.41 202	0.18 169	0.13 141	0.21 245	0.26 430	0.32 443	0.35 474

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

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

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

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

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

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

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

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

UGAM	1.14 490	0.27 195	0.95 392	0.53 282	0.42 351	0.70 283	0.72 454	0.95 183	1.32 465	0.98 262	1.48 450	1.78 517	0.87 374	9.65 618	0.87 424	0.21 292	0.18 353	0.30 451	0.24 398	0.19 197	0.16 160

knoymous	0.51 178	0.29 255	0.47 84	0.43 81	0.30 177	0.55 181	0.55 378	1.02 209	0.77 205	0.98 262	0.85 205	0.94 314	0.56 229	0.85 172	0.45 243	0.20 259	0.14 199	0.26 396	0.14 114	0.23 331	0.23 350

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

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

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

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

CFNet	0.96 437	0.36 405	1.01 414	0.62 410	0.42 351	0.99 411	0.47 305	1.90 488	1.32 465	0.99 265	1.39 421	1.10 377	0.86 369	5.58 560	0.79 402	0.23 348	0.17 330	0.28 427	0.27 441	0.26 371	0.21 312

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

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

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

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

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

FENet	0.60 255	0.28 220	0.63 194	0.54 298	0.33 246	0.83 357	0.38 188	1.27 311	1.07 320	1.00 270	0.86 207	0.99 339	0.85 361	0.96 205	0.68 363	0.22 321	0.15 260	0.23 318	0.20 288	0.22 305	0.23 350

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

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

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

NOSS_ROB	1.26 504	0.46 457	0.62 191	0.56 336	0.38 318	1.06 425	0.78 468	1.73 428	1.40 503	1.01 275	1.43 430	1.10 377	0.75 309	10.62 624	0.65 351	0.45 539	0.43 557	0.48 543	0.45 545	0.44 507	0.41 500

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xxxx	1.51 529	0.28 220	0.68 228	0.54 298	0.28 132	1.16 448	0.44 270	2.19 553	1.29 451	1.09 298	1.36 410	1.22 401	0.85 361	1.79 412	15.70 626	0.24 365	0.21 415	0.21 245	0.20 288	0.22 305	0.23 350

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

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

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

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

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

ASMatch	0.88 419	0.26 162	0.69 240	0.51 242	0.35 268	0.48 108	0.37 178	1.12 263	0.92 255	1.10 306	3.28 578	0.96 329	0.98 428	4.90 541	0.49 278	0.19 218	0.16 299	0.22 278	0.19 252	0.19 197	0.27 410

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 223	0.30 275	0.73 275	0.50 209	0.27 107	0.65 250	0.29 81	1.05 228	0.64 145	1.12 314	0.96 229	0.83 267	0.60 252	1.37 323	0.45 243	0.22 321	0.14 199	0.24 338	0.20 288	0.26 371	0.18 219
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	1.04 469	0.28 220	0.96 398	0.49 197	0.32 225	0.68 270	0.79 471	2.47 581	1.12 347	1.12 314	1.46 444	1.40 446	1.46 524	6.70 584	0.43 225	0.18 169	0.13 141	0.20 208	0.18 227	0.18 153	0.18 219

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.70 320	0.43 445	0.75 296	0.73 503	0.37 301	0.92 387	0.53 354	1.85 473	1.18 394	1.12 314	1.23 355	1.07 364	0.65 282	0.96 205	0.63 346	0.31 469	0.15 260	0.32 472	0.21 333	0.29 415	0.22 330
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ITSA-stereo	0.82 394	0.36 405	0.82 333	0.54 298	0.31 203	0.80 340	0.47 305	2.17 550	1.67 539	1.13 329	1.13 314	0.94 314	0.86 369	2.46 477	1.00 450	0.26 416	0.23 448	0.28 427	0.27 441	0.28 404	0.36 480

1111x	1.70 548	0.29 255	0.86 346	0.51 242	0.27 107	1.01 414	0.68 442	2.22 557	1.28 447	1.13 329	1.40 423	1.21 399	1.10 466	5.53 557	15.20 624	0.22 321	0.21 415	0.22 278	0.22 362	0.24 346	0.22 330

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FINET	0.97 443	0.54 489	1.60 524	0.63 420	0.79 533	1.08 428	1.07 535	1.56 389	2.20 573	1.15 338	1.49 452	0.94 314	0.88 379	2.32 465	1.05 454	0.42 528	0.35 534	0.32 472	0.28 462	0.43 501	0.38 491

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	1.01 460	0.57 502	1.29 480	0.64 429	0.74 515	1.19 455	0.84 484	1.69 419	1.43 514	1.16 348	1.19 343	1.32 432	1.19 485	3.42 513	1.25 484	0.29 457	0.45 564	0.33 481	0.49 555	0.32 443	0.47 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 301	0.33 351	0.86 346	0.48 177	0.39 328	0.70 283	0.40 217	1.33 319	1.22 419	1.16 348	1.34 403	1.23 406	0.64 276	0.98 215	0.59 327	0.21 292	0.16 299	0.35 499	0.20 288	0.37 470	0.25 376

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

AFF-stereo	0.58 247	0.25 136	0.64 201	0.46 135	0.29 152	0.34 26	0.38 188	1.15 271	1.14 362	1.17 357	1.60 479	1.10 377	0.71 300	0.97 213	0.43 225	0.13 23	0.11 32	0.19 166	0.19 252	0.17 115	0.14 82

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

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

DeepPrunerF	1.60 538	0.73 539	5.81 597	0.88 554	1.19 582	0.91 380	0.95 515	2.19 553	5.24 613	1.17 357	1.30 381	1.19 396	1.30 507	4.90 541	1.66 534	0.42 528	0.34 523	0.52 550	0.47 550	0.41 490	0.40 495

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

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

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

HITNet	0.65 292	0.40 431	0.77 313	0.48 177	0.24 49	1.05 422	0.49 327	1.76 442	1.02 297	1.18 362	1.18 336	0.89 297	0.80 337	0.85 172	0.79 402	0.17 122	0.12 65	0.21 245	0.17 206	0.29 415	0.15 122
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.55 223	0.23 86	0.71 257	0.53 282	0.28 132	0.61 217	0.40 217	0.92 163	1.05 311	1.19 366	0.68 155	0.93 311	0.44 142	1.67 389	0.39 185	0.15 49	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.21 281	0.14 82

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

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

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

DDVS	0.78 376	0.41 438	0.94 388	0.60 384	0.43 362	1.30 472	0.43 256	1.40 339	0.91 249	1.20 370	1.15 326	1.43 451	0.64 276	2.18 453	0.89 428	0.28 446	0.22 436	0.26 396	0.23 385	0.31 434	0.33 464

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UDG	1.41 522	2.65 616	0.99 404	1.44 590	1.64 593	1.34 479	0.80 477	1.60 397	1.23 422	1.23 385	1.71 501	2.01 543	1.34 512	1.47 351	1.41 511	0.90 581	0.54 582	2.29 601	0.75 581	1.84 592	1.04 585

iResNetv2_ROB	0.80 383	0.37 412	1.71 532	0.56 336	0.37 301	0.94 392	0.64 427	1.73 428	1.34 472	1.23 385	1.42 426	1.26 416	0.92 392	1.85 419	0.56 317	0.23 348	0.15 260	0.19 166	0.14 114	0.24 346	0.19 260

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

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

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

test_xeample	1.45 525	0.28 220	0.65 208	0.51 242	0.28 132	0.94 392	0.59 410	2.14 539	1.29 451	1.24 392	1.51 457	0.88 289	0.86 369	1.46 347	15.10 623	0.22 321	0.20 391	0.22 278	0.20 288	0.22 305	0.22 330

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

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

HHNet	0.62 265	0.26 162	0.63 194	0.43 81	0.45 379	0.50 134	0.58 401	1.07 243	1.01 294	1.25 397	2.23 549	0.70 225	0.61 261	1.07 243	0.47 264	0.20 259	0.13 141	0.23 318	0.19 252	0.19 197	0.30 441

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

DIP-Stereo	0.62 265	0.30 275	0.83 338	0.48 177	0.36 282	0.95 395	0.33 120	2.37 573	0.67 165	1.25 397	1.00 245	0.68 217	0.51 200	0.91 189	0.61 339	0.18 169	0.15 260	0.21 245	0.17 206	0.19 197	0.19 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 570	1.41 587	1.64 525	2.80 606	2.31 604	2.31 565	1.24 551	2.32 566	2.14 571	1.26 401	2.39 556	2.66 571	1.48 527	5.95 569	1.06 456	3.20 612	0.45 564	2.37 603	0.89 589	2.83 607	2.37 609

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

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

GANetREF_RVC	1.07 472	0.86 554	1.31 482	0.82 535	0.53 436	1.41 494	1.31 558	1.76 442	1.52 525	1.27 404	1.31 387	1.46 461	1.24 497	2.03 436	0.96 444	0.56 561	0.45 564	0.67 572	0.50 559	0.88 572	0.59 553
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.77 369	0.30 275	0.99 404	0.57 353	0.36 282	0.83 357	0.36 156	2.33 567	1.58 532	1.27 404	1.30 381	1.25 412	0.84 358	1.65 384	0.79 402	0.20 259	0.14 199	0.17 100	0.12 51	0.18 153	0.27 410

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	1.29 505	0.75 544	1.33 487	1.05 573	0.88 555	1.73 522	0.52 346	1.89 485	3.28 595	1.29 412	4.88 598	1.22 401	1.46 524	1.77 411	1.45 519	0.60 567	0.26 472	0.29 438	0.25 412	0.52 534	0.37 485

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

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

CASS	0.65 292	0.34 375	0.72 263	0.56 336	0.27 107	0.78 325	0.42 238	1.59 393	0.86 228	1.30 421	1.25 361	0.87 285	0.84 358	0.84 167	0.54 309	0.35 502	0.19 371	0.26 396	0.21 333	0.28 404	0.42 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 352	0.33 351	1.44 503	0.57 353	0.45 379	1.40 489	0.54 360	1.50 365	1.14 362	1.30 421	1.02 259	0.94 314	0.82 346	1.39 332	0.76 388	0.21 292	0.21 415	0.22 278	0.21 333	0.22 305	0.22 330

HBP-ISP	0.96 437	0.58 505	0.72 263	0.61 399	0.46 391	1.64 515	0.76 463	1.86 476	1.28 447	1.30 421	1.53 459	0.86 281	0.94 406	3.27 509	0.69 366	0.45 539	0.44 560	0.54 556	0.48 552	0.47 518	0.40 495

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

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

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

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

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

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

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

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

222	1.61 540	0.29 255	0.67 224	0.56 336	0.29 152	1.06 425	0.42 238	2.17 550	1.31 461	1.31 431	1.52 458	0.92 309	0.94 406	1.76 409	17.65 627	0.24 365	0.20 391	0.21 245	0.19 252	0.22 305	0.23 350

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

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

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

RAFT-345	0.84 405	0.25 136	0.66 219	0.50 209	0.27 107	0.54 172	0.42 238	0.83 132	1.11 343	1.32 435	2.34 554	0.86 281	0.54 217	5.72 562	0.47 264	0.18 169	0.13 141	0.22 278	0.17 206	0.17 115	0.16 160

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

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

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

Nwc_Net	1.09 478	0.49 469	1.33 487	0.89 558	0.80 538	1.49 501	0.66 434	2.19 553	1.27 442	1.32 435	2.26 550	1.96 538	1.54 532	1.92 424	1.34 497	0.40 520	0.30 502	0.43 531	0.45 545	0.38 479	0.37 485

Abc-Net	1.10 480	0.54 489	1.24 472	0.84 539	0.94 560	1.29 470	0.89 498	2.01 517	1.34 472	1.32 435	1.74 505	1.88 525	1.74 549	2.35 467	1.25 484	0.45 539	0.37 541	0.45 536	0.58 569	0.42 495	0.42 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 383	0.32 328	0.95 392	0.60 384	0.42 351	0.78 325	0.69 446	1.50 365	1.09 334	1.33 444	1.14 318	1.45 458	0.72 303	2.45 474	1.10 465	0.25 393	0.20 391	0.26 396	0.21 333	0.20 236	0.26 400

SDNR	1.62 541	0.51 479	2.17 559	0.53 282	0.56 449	3.80 599	0.45 290	1.54 382	1.29 451	1.33 444	2.41 558	1.08 365	0.96 418	11.18 625	1.16 474	0.66 573	0.63 588	0.43 531	0.32 498	0.64 554	0.67 565

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

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

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

CrosDoStereo	1.58 535	0.24 108	0.72 263	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 626	1.10 254	0.98 279	1.34 448	1.75 508	1.00 340	1.89 561	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

DeepStereo_LL	1.58 535	0.24 108	0.72 263	0.48 177	0.29 152	0.67 263	12.49 626	1.10 254	0.98 279	1.34 448	1.75 508	1.00 340	1.89 561	6.65 580	0.81 408	0.19 218	0.15 260	0.20 208	0.22 362	0.18 153	0.19 260

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

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

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

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

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

DStereoRT	1.36 514	0.32 328	1.41 498	0.67 461	0.50 409	2.07 553	0.60 414	1.44 349	0.91 249	1.37 456	1.44 435	0.73 231	1.30 507	6.39 575	0.90 431	0.23 348	0.17 330	4.29 625	1.94 615	0.24 346	0.20 292

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 380	0.43 445	1.05 430	0.64 429	0.58 461	0.95 395	0.53 354	1.53 379	1.18 394	1.37 456	1.15 326	1.43 451	0.88 379	1.61 378	0.84 418	0.25 393	0.22 436	0.27 412	0.27 441	0.29 415	0.29 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 510	0.65 526	1.44 503	1.36 585	1.46 591	2.55 573	0.92 506	2.45 579	2.07 569	1.37 456	1.49 452	1.65 500	1.00 438	2.82 491	1.35 500	1.01 584	0.27 480	0.54 556	0.47 550	0.71 563	0.73 571

xyz-stereo	7.16 616	0.22 64	69.90 650	0.42 73	0.21 14	32.92 640	0.49 327	0.87 143	0.76 200	1.38 462	27.04 636	1.19 396	1.16 477	4.69 535	0.97 445	0.16 74	0.12 65	0.20 208	0.14 114	0.16 82	0.12 16

CRFU-Net	0.86 414	0.39 424	1.00 410	0.65 443	0.57 452	1.78 530	0.86 491	2.15 541	0.81 217	1.38 462	1.18 336	1.64 497	1.19 485	1.35 316	0.90 431	0.26 416	0.22 436	0.21 245	0.19 252	0.23 331	0.24 364

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

otaku	1.60 538	1.11 573	1.21 466	2.20 598	1.56 592	1.97 547	1.24 551	2.07 530	1.36 485	1.44 478	1.62 485	1.73 509	1.19 485	1.73 402	0.98 448	2.89 607	0.57 584	1.74 594	0.60 573	2.78 603	1.94 602

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

Prome-Stereo	0.75 361	0.27 195	0.53 127	0.55 322	0.32 225	0.59 204	0.97 518	0.89 152	0.88 237	1.45 480	2.46 561	0.91 301	1.41 517	1.58 372	0.44 228	0.18 169	0.13 141	0.19 166	0.17 206	0.20 236	0.92 579

StereoDRNet-Refined	0.80 383	0.41 438	0.88 365	0.62 410	0.42 351	1.33 477	0.48 317	1.52 373	1.17 387	1.45 480	1.44 435	1.44 456	0.90 386	1.26 291	1.24 483	0.20 259	0.16 299	0.27 412	0.24 398	0.25 359	0.28 422
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 329	0.34 375	1.10 449	0.51 242	0.23 33	0.91 380	0.39 203	1.33 319	1.23 422	1.46 482	1.55 466	1.01 347	0.64 276	1.95 429	0.80 406	0.18 169	0.12 65	0.18 137	0.14 114	0.19 197	0.17 193

AAGNet	1.83 555	0.28 220	0.72 263	0.61 399	0.32 225	0.67 263	0.51 335	0.96 190	0.98 279	1.47 483	1.20 347	1.00 340	1.18 482	2.83 492	22.77 634	0.22 321	0.13 141	0.22 278	0.19 252	0.23 331	0.15 122

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

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

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

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

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

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

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

GANet	1.36 514	0.47 462	0.86 346	0.67 461	0.45 379	1.34 479	1.73 580	1.64 408	1.24 428	1.49 491	2.38 555	1.55 479	1.20 488	9.30 612	0.93 434	0.30 462	0.31 508	0.33 481	0.28 462	0.39 483	0.30 441

RainbowNet	1.97 565	1.76 598	1.57 522	2.81 607	2.21 600	1.98 549	1.81 583	2.54 583	1.89 557	1.50 492	1.84 518	1.96 538	1.65 542	2.14 447	1.25 484	3.33 614	0.85 601	2.39 606	0.98 596	2.82 606	2.22 605

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

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

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

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

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

z-mn7	1.56 534	0.84 550	4.36 590	0.71 491	0.51 421	2.60 575	1.04 530	1.73 428	2.70 589	1.53 497	2.99 574	1.94 535	1.34 512	4.78 538	2.41 559	0.29 457	0.24 457	0.27 412	0.24 398	0.34 456	0.31 451

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.87 418	0.29 255	0.53 127	0.53 282	0.30 177	1.15 446	0.55 378	3.57 599	1.28 447	1.53 497	1.74 505	1.68 503	0.93 401	1.49 353	0.77 394	0.22 321	0.17 330	0.19 166	0.18 227	0.20 236	0.19 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 449	0.40 431	1.82 541	0.66 449	0.62 481	2.05 552	0.78 468	1.91 492	1.29 451	1.54 503	1.42 426	1.51 472	1.23 494	1.99 432	1.33 495	0.23 348	0.14 199	0.20 208	0.15 138	0.27 385	0.26 400

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

ADCP+	1.99 567	0.48 466	7.73 603	0.66 449	0.91 556	2.30 564	1.05 532	1.82 463	1.34 472	1.54 503	1.32 394	1.74 511	1.61 539	2.17 450	13.37 619	0.24 365	0.21 415	0.32 472	0.28 462	0.37 470	0.29 428

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

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

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

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

AF-Net	1.13 488	0.52 483	1.33 487	0.86 546	0.91 556	1.38 485	0.71 451	2.16 544	1.62 534	1.56 507	2.40 557	1.99 541	1.65 542	1.81 415	1.48 524	0.48 547	0.28 487	0.49 545	0.33 508	0.39 483	0.32 458

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

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

OMP-Stereo	0.94 434	0.33 351	0.72 263	0.90 559	0.31 203	0.49 120	0.36 156	1.16 273	1.06 315	1.58 513	1.12 309	1.46 461	0.69 290	6.94 587	0.49 278	0.19 218	0.14 199	0.24 338	0.18 227	0.20 236	0.14 82

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

MultiAttention	4.51 605	0.33 351	0.82 333	0.73 503	0.45 379	30.98 638	4.50 621	2.18 552	1.40 503	1.61 515	2.41 558	2.43 564	0.70 295	38.42 641	1.36 501	0.22 321	0.15 260	0.29 438	0.30 483	0.47 518	0.43 511

R-Stereo Train	0.57 240	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 515	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193

RAFT-Stereo	0.57 240	0.26 162	0.63 194	0.54 298	0.36 282	0.69 276	0.54 360	1.22 301	0.72 184	1.61 515	1.50 455	0.75 235	0.53 212	0.64 92	0.44 228	0.18 169	0.15 260	0.17 100	0.15 138	0.17 115	0.17 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 447	0.47 462	1.70 530	0.76 514	0.94 560	1.51 502	0.91 504	1.92 495	1.32 465	1.61 515	1.13 314	1.47 466	0.97 421	1.75 404	1.46 522	0.28 446	0.23 448	0.29 438	0.27 441	0.35 459	0.27 410

KYRaft	0.75 361	0.28 220	0.62 191	0.56 336	0.29 152	0.67 263	0.86 491	0.94 178	0.84 226	1.62 519	2.21 548	1.16 391	1.02 446	1.57 370	0.40 193	0.20 259	0.13 141	0.22 278	0.28 462	0.20 236	1.02 583

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Hybrid-DGEV-03	0.65 292	0.26 162	0.56 153	0.53 282	0.36 282	0.73 295	0.39 203	0.89 152	1.15 374	1.73 530	2.52 564	0.84 276	0.56 229	0.97 213	0.44 228	0.18 169	0.12 65	0.22 278	0.19 252	0.17 115	0.14 82

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 553	0.87 555	3.56 582	0.80 524	0.75 524	3.72 596	2.44 610	1.82 463	1.82 554	1.74 531	1.91 527	1.92 533	1.26 500	7.69 602	1.28 490	0.45 539	0.47 569	0.52 550	0.77 582	0.50 527	0.50 533

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

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

FBW_ROB	1.71 551	0.62 522	1.45 508	0.67 461	0.61 475	1.81 533	1.08 536	2.52 582	1.70 542	1.77 534	1.73 503	1.98 540	1.25 498	12.57 627	1.84 540	0.34 495	0.37 541	0.56 564	0.38 528	0.45 511	0.43 511

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

DANet	1.08 475	0.61 518	1.32 485	0.85 544	0.72 507	1.37 482	0.51 335	1.54 382	1.15 374	1.78 535	1.54 464	2.01 543	1.11 467	2.90 495	2.00 549	0.33 485	0.30 502	0.40 524	0.30 483	0.44 507	0.45 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 454	0.44 448	1.13 455	0.70 483	0.81 540	1.62 512	0.79 471	2.14 539	1.44 515	1.78 535	1.33 396	1.43 451	1.05 454	2.18 453	1.53 528	0.27 432	0.21 415	0.31 457	0.30 483	0.32 443	0.28 422

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

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

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

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

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

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

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

DStereoSA	4.44 604	0.92 558	6.79 601	1.58 592	2.54 609	2.29 563	14.04 628	2.33 567	2.31 575	1.85 545	10.58 624	1.32 432	13.05 624	7.07 590	11.18 617	0.67 574	1.97 621	0.88 579	3.29 622	1.69 590	2.44 612

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

zh-sn7	1.76 554	1.38 583	6.58 600	0.74 507	0.72 507	1.78 530	1.31 558	1.88 482	1.56 531	1.86 547	2.47 562	1.81 518	2.08 573	5.12 545	3.80 582	0.32 476	0.32 516	0.32 472	0.32 498	0.44 507	0.40 495

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

ADCPNet	1.85 557	0.69 533	8.07 604	0.71 491	0.58 461	2.79 582	1.22 550	1.94 501	1.54 528	1.88 548	1.69 499	2.46 566	2.04 569	2.37 469	6.48 595	0.38 514	0.37 541	0.38 513	0.43 541	0.47 518	0.45 516

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 569	1.15 577	3.10 579	1.05 573	0.76 527	5.03 611	2.40 609	2.16 544	2.62 586	1.89 550	2.28 551	2.69 572	1.65 542	9.35 614	2.04 550	0.64 572	0.51 577	0.68 573	0.71 580	1.09 582	0.67 565

ADCL	1.72 552	0.57 502	3.66 583	0.67 461	0.61 475	2.61 577	1.85 586	1.96 504	1.67 539	1.90 551	1.83 516	2.06 549	1.90 563	2.13 446	9.15 610	0.26 416	0.24 457	0.34 491	0.32 498	0.38 479	0.35 474

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

NVStereoNet_ROB	1.88 559	1.07 568	1.45 508	1.07 576	1.17 579	1.47 498	1.48 568	1.89 485	1.93 562	1.94 553	4.67 596	3.08 582	1.80 555	6.51 577	1.65 532	1.06 589	0.86 603	1.08 589	1.32 602	0.93 573	1.26 592
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.52 530	0.84 550	3.42 581	0.87 553	0.66 490	2.56 574	0.95 515	2.36 571	1.70 542	1.98 554	1.86 521	2.45 565	1.79 554	2.95 496	2.58 561	0.52 553	0.48 571	0.55 561	0.59 572	0.59 547	0.61 557

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

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

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

CBMV	0.95 436	0.44 448	0.66 219	0.53 282	0.35 268	1.53 504	1.63 578	1.69 419	1.42 512	2.00 558	1.60 479	1.43 451	1.17 478	1.59 375	0.99 449	0.34 495	0.34 523	0.39 519	0.33 508	0.33 452	0.32 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 466	0.24 108	0.67 224	0.49 197	0.28 132	0.81 349	0.33 120	0.83 132	1.08 326	2.05 559	4.65 595	1.04 357	0.57 239	5.98 570	0.50 284	0.18 169	0.13 141	0.26 396	0.20 288	0.16 82	0.17 193

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

NaN_ROB	1.13 488	0.55 494	1.15 460	0.64 429	0.48 398	1.61 511	2.03 597	1.72 427	1.48 519	2.09 561	1.27 371	1.40 446	1.08 462	3.94 521	1.30 492	0.28 446	0.34 523	0.28 427	0.28 462	0.30 425	0.33 464

SGM-Forest	1.24 501	0.38 419	0.60 181	0.52 263	0.37 301	1.56 507	1.30 557	1.65 409	1.36 485	2.11 562	1.79 512	1.63 494	0.93 401	7.48 599	0.95 440	0.36 506	0.37 541	0.39 519	0.34 514	0.37 470	0.32 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 582	1.41 587	2.04 551	2.62 605	2.24 601	2.63 578	1.88 589	3.31 594	3.01 592	2.19 563	3.45 581	4.62 595	2.04 569	4.50 532	1.47 523	2.55 604	0.64 589	2.22 600	0.84 586	2.69 602	2.29 607

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

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

MFMNet_re	1.40 521	1.14 576	1.68 528	1.39 587	1.07 567	1.48 499	1.43 564	1.87 479	1.82 554	2.26 565	2.19 547	1.51 472	1.86 560	1.52 358	1.25 484	0.93 582	0.83 597	0.84 578	0.80 584	0.99 577	1.05 587

PWC_ROB	1.24 501	0.76 545	2.46 569	0.72 495	0.78 530	1.15 446	0.49 327	1.75 436	1.92 560	2.31 567	3.07 575	1.59 485	1.40 516	2.46 477	2.10 553	0.33 485	0.22 436	0.35 499	0.24 398	0.38 479	0.41 500

IMH-64-1	2.70 589	1.79 600	1.46 510	3.26 615	2.66 610	3.23 592	2.10 598	4.08 603	2.75 590	2.34 568	3.81 585	3.06 580	2.22 579	4.25 526	2.59 562	3.75 618	0.84 598	2.75 613	1.35 603	3.15 612	2.60 616

IMH-64	2.70 589	1.79 600	1.46 510	3.26 615	2.66 610	3.23 592	2.10 598	4.08 603	2.75 590	2.34 568	3.81 585	3.06 580	2.22 579	4.25 526	2.59 562	3.75 618	0.84 598	2.75 613	1.35 603	3.15 612	2.60 616

LVE	3.31 598	1.67 597	1.64 525	2.85 608	2.42 607	3.20 591	2.26 605	4.78 611	5.05 612	2.35 570	6.91 606	6.02 608	2.37 582	9.15 610	2.17 555	3.19 611	1.08 614	2.38 605	1.47 609	2.81 605	2.40 611

CSAN	1.41 522	0.59 508	1.26 475	0.70 483	0.50 409	1.76 525	1.78 581	1.77 446	1.90 559	2.35 570	2.32 552	1.92 533	1.94 565	5.56 559	1.49 525	0.43 533	0.35 534	0.40 524	0.41 535	0.43 501	0.41 500

WAO-6	2.81 592	1.60 595	1.46 510	2.36 602	2.28 603	3.55 594	2.29 606	4.21 606	4.56 609	2.36 572	4.51 590	4.88 601	2.66 589	4.60 533	4.07 586	1.72 595	1.15 615	2.31 602	1.46 608	2.31 595	1.85 600

SANet	1.88 559	0.57 502	2.18 561	0.63 420	0.40 338	2.80 583	1.57 574	2.39 575	5.88 615	2.36 572	3.57 582	3.72 590	2.97 593	4.74 536	1.76 537	0.34 495	0.30 502	0.32 472	0.29 474	0.48 523	0.37 485

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

zh-mn7	1.70 548	1.21 580	8.30 607	0.69 477	0.53 436	1.45 497	0.84 484	1.70 424	2.09 570	2.41 575	2.67 568	1.68 503	1.23 494	4.49 530	2.87 567	0.30 462	0.26 472	0.27 412	0.27 441	0.31 434	0.35 474

AnyNet_C32	1.96 564	1.10 570	5.17 593	0.90 559	1.11 572	2.12 557	2.37 608	1.85 473	1.48 519	2.45 576	1.70 500	2.05 548	1.64 541	2.50 480	10.28 614	0.37 510	0.34 523	0.35 499	0.41 535	0.49 526	0.54 542

DispFullNet	2.34 577	2.85 618	3.66 583	3.08 613	2.27 602	1.97 547	0.67 438	2.00 513	1.70 542	2.52 577	2.00 534	2.23 552	5.86 612	3.44 515	1.58 529	1.01 584	0.32 516	2.64 612	1.94 615	2.85 608	2.24 606

AnyNet_C01	2.26 574	1.78 599	10.22 611	0.93 565	0.74 515	2.92 586	2.20 603	2.29 565	1.80 552	2.53 578	2.41 558	2.71 573	1.73 548	3.41 512	6.72 597	0.41 524	0.39 550	0.40 524	0.42 538	0.67 559	0.63 559

RTS	2.67 586	1.38 583	15.28 618	0.99 569	1.26 585	3.78 597	1.96 593	2.15 541	2.62 586	2.61 579	2.85 572	2.60 569	1.59 536	6.27 572	5.71 593	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

RTSA	2.67 586	1.38 583	15.28 618	0.99 569	1.26 585	3.78 597	1.96 593	2.15 541	2.62 586	2.61 579	2.85 572	2.60 569	1.59 536	6.27 572	5.71 593	0.40 520	0.28 487	0.35 499	0.35 519	0.50 527	0.48 526

pmcnn	2.37 578	0.42 442	2.71 576	0.63 420	0.43 362	1.54 505	1.19 548	2.01 517	1.53 527	2.64 581	7.60 611	18.07 631	1.45 523	3.44 515	2.78 565	0.18 169	0.15 260	0.15 35	0.12 51	0.20 236	0.18 219

IMH	3.21 597	1.85 604	1.48 515	3.25 614	2.69 612	4.07 603	2.02 596	4.41 608	3.80 602	2.72 582	7.11 609	4.75 598	2.92 592	5.92 567	2.55 560	3.85 622	0.88 604	2.78 615	1.36 605	3.19 614	2.59 615

JetBlue	3.97 600	2.01 605	10.19 610	1.38 586	2.84 614	10.53 620	9.54 623	3.60 600	2.41 578	2.73 583	3.39 580	4.54 594	4.31 607	7.85 605	6.84 598	0.88 580	0.93 607	0.89 580	0.91 590	1.74 591	1.91 601

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

Dean	2.91 595	1.53 594	2.07 552	2.96 612	2.51 608	3.15 589	2.14 601	4.75 610	4.41 608	2.76 585	6.10 603	5.53 606	2.37 582	2.97 498	1.92 545	3.18 610	0.85 601	2.51 610	1.04 599	2.88 609	2.47 613

G-Net	1.66 543	0.63 523	1.56 520	1.11 578	0.74 515	2.98 588	0.91 504	1.55 386	1.22 419	2.76 585	8.18 617	2.32 558	2.53 588	1.92 424	1.87 541	0.48 547	0.44 560	0.45 536	0.31 490	0.60 551	0.57 550

ADCS	2.25 573	0.99 564	5.55 594	0.81 527	0.74 515	2.19 559	1.80 582	2.27 563	2.14 571	2.80 587	2.13 544	2.40 562	2.03 568	2.64 487	13.69 620	0.41 524	0.39 550	0.40 524	0.45 545	0.58 545	0.56 546

ADCMid	1.89 562	0.73 539	5.06 592	0.72 495	0.67 494	2.00 550	1.14 542	1.97 508	1.48 519	2.86 588	1.81 515	2.37 560	2.05 571	2.24 458	10.39 615	0.33 485	0.31 508	0.39 519	0.43 541	0.50 527	0.44 514

WAO-7	2.66 585	1.40 586	1.73 535	1.39 587	1.17 579	3.93 600	1.94 592	4.11 605	3.88 603	2.92 589	5.50 600	4.18 593	3.00 595	7.63 601	3.71 581	1.13 592	1.00 609	1.17 590	1.13 601	1.18 585	1.09 589

FADE	26.59 635	4.78 623	20.96 622	1.89 596	1.92 596	2.91 584	2.00 595	5.58 614	5.04 611	2.92 589	2.16 546	4.13 592	14.18 628	10.23 623	8.46 607	188.09 654	2.77 623	123.78 651	127.92 651	1.06 581	1.10 590

tt	6.58 614	0.26 162	6.10 598	3.77 621	2.16 597	11.55 621	19.63 630	13.33 629	5.74 614	2.96 591	2.65 567	4.97 604	6.33 617	3.81 519	7.24 599	9.15 630	11.32 636	5.89 630	6.24 629	6.03 624	2.55 614

LSM	6.33 612	1.10 570	13.19 615	1.41 589	68.17 645	1.64 515	1.90 590	1.92 495	2.46 579	2.99 592	3.11 576	1.88 525	1.80 555	2.61 485	2.06 552	0.41 524	0.58 585	0.50 546	0.57 568	0.64 554	17.66 638

KSHMR	8.75 619	2.06 609	2.11 556	3.53 619	3.11 616	4.13 604	2.69 611	5.60 615	61.37 653	3.00 593	55.83 651	4.98 605	2.45 585	4.49 530	2.61 564	3.46 615	1.55 619	3.14 619	1.94 615	3.72 617	3.18 621

PVD	1.70 548	0.84 550	2.26 564	0.94 567	0.83 543	2.48 571	0.97 518	2.59 585	3.35 596	3.01 594	2.77 570	2.34 559	2.47 586	2.67 488	3.14 572	0.47 546	0.45 564	0.59 568	0.48 552	0.59 547	0.75 573

PWCK	2.88 594	2.05 608	5.72 596	2.08 597	1.11 572	3.55 594	3.90 618	2.86 589	3.54 601	3.03 595	3.63 583	3.10 583	2.31 581	8.15 608	3.09 570	2.12 599	0.91 606	1.75 595	0.98 596	2.57 601	1.18 591

SPS-STEREO	1.67 544	1.04 567	1.23 469	1.21 581	1.13 577	1.82 535	1.11 538	2.16 544	1.52 525	3.07 596	2.32 552	2.82 576	1.80 555	4.11 524	2.04 550	1.03 587	0.99 608	0.97 582	0.94 592	1.03 580	1.02 583
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.14 596	1.66 596	1.81 539	2.43 603	2.32 605	5.80 614	1.58 575	3.52 598	4.70 610	3.09 597	8.22 618	4.76 599	3.36 598	6.52 578	2.29 557	2.33 601	0.61 587	1.91 598	1.05 600	2.44 598	2.34 608

DStereoFS	3.67 599	1.49 593	2.18 561	1.32 584	1.32 587	4.41 606	1.26 555	3.75 602	9.27 619	3.36 598	6.80 605	4.81 600	13.54 626	6.95 588	4.76 589	0.73 577	0.69 592	1.17 590	2.40 621	1.27 588	1.95 603

aanetorigin	1.23 500	0.79 547	2.78 578	0.70 483	0.79 533	0.99 411	1.06 534	1.06 241	1.37 489	3.52 599	2.61 566	1.72 508	1.63 540	1.99 432	1.78 538	0.25 393	0.24 457	0.26 396	0.25 412	0.38 479	0.45 516

SGM_RVC	1.68 546	0.36 405	0.61 185	0.59 372	0.29 152	2.25 561	1.18 547	2.38 574	1.68 541	3.60 600	2.67 568	3.69 589	2.42 584	8.13 606	1.90 544	0.31 469	0.31 508	0.30 451	0.28 462	0.30 425	0.29 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 608	2.33 613	5.55 594	3.94 624	3.51 620	5.20 612	2.72 613	5.61 616	16.52 630	3.84 601	4.60 592	9.21 618	5.89 613	5.90 566	8.66 609	3.75 618	1.34 616	3.18 620	1.88 613	4.33 623	3.61 624

WAO-8	4.40 602	1.82 602	1.79 537	2.34 600	2.20 598	9.19 617	1.53 569	6.09 618	16.46 628	3.94 602	7.84 615	7.32 610	3.72 604	9.41 616	3.31 575	2.00 597	1.07 612	2.44 608	1.37 606	2.50 599	1.68 597

Venus	4.40 602	1.82 602	1.79 537	2.34 600	2.20 598	9.19 617	1.53 569	6.09 618	16.46 628	3.94 602	7.84 615	7.32 610	3.72 604	9.41 616	3.31 575	2.00 597	1.07 612	2.44 608	1.37 606	2.50 599	1.68 597

UNDER WATER-64	5.27 609	2.32 612	8.78 608	3.93 623	3.54 621	7.61 615	3.03 617	5.84 617	14.19 624	4.04 604	4.04 587	9.39 619	6.26 615	5.93 568	8.48 608	3.60 617	1.51 618	3.13 618	1.88 613	4.29 622	3.61 624

WCMA_ROB	1.84 556	0.47 462	1.31 482	0.69 477	0.57 452	2.11 556	1.14 542	1.87 479	1.73 546	4.04 604	6.43 604	5.62 607	3.61 601	2.59 483	1.94 546	0.52 553	0.44 560	0.39 519	0.42 538	0.48 523	0.47 523

ktn	4.70 606	2.38 614	2.12 557	3.76 620	3.24 617	4.85 609	2.95 616	5.52 613	7.37 618	4.07 606	19.32 633	7.46 612	3.47 599	7.39 595	2.95 568	4.04 623	1.85 620	3.26 621	2.22 619	3.08 611	2.65 618

notaker	3.98 601	2.40 615	2.68 575	3.82 622	3.27 619	3.97 602	2.14 601	4.78 611	3.45 599	4.12 607	6.94 607	7.65 614	3.26 597	7.82 604	5.30 592	4.04 623	1.41 617	3.36 622	2.10 618	3.88 618	3.31 622

MSMD_ROB	1.99 567	0.59 508	0.89 371	0.70 483	0.61 475	3.95 601	0.94 513	1.80 459	1.79 551	4.41 608	4.43 589	8.17 616	3.66 602	3.40 511	1.33 495	0.52 553	0.48 571	0.54 556	0.58 569	0.53 536	0.50 533

JetRed	6.91 615	8.80 627	25.96 631	2.85 608	3.25 618	13.98 627	11.87 625	6.25 620	4.28 607	4.45 609	4.56 591	6.69 609	5.46 611	7.46 598	14.05 621	2.59 605	3.31 624	2.59 611	2.29 620	4.20 621	3.36 623

MDST_ROB	1.67 544	0.34 375	1.58 523	0.92 564	0.58 461	4.26 605	1.11 538	2.83 587	1.41 509	4.49 610	2.55 565	1.45 458	0.97 421	7.79 603	1.17 477	0.31 469	0.25 466	0.37 510	0.33 508	0.31 434	0.30 441

ELAS_RVC	2.48 583	0.74 542	1.90 545	1.05 573	0.92 558	2.76 580	4.01 619	2.76 586	4.11 605	4.69 611	4.63 593	4.62 595	5.96 614	3.97 522	3.96 585	0.63 571	0.53 579	0.56 564	0.52 563	0.64 554	0.63 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 622	1.47 591	177.42 653	0.67 461	0.53 436	1.58 509	1.16 545	1.90 488	3.37 597	4.71 612	3.38 579	3.10 583	2.69 590	3.13 505	3.58 579	0.25 393	0.23 448	0.33 481	0.27 441	0.83 567	0.81 574

EDNetEfficient	2.37 578	1.10 570	8.08 605	0.74 507	0.71 505	0.98 410	1.56 571	1.46 355	4.06 604	4.90 613	2.82 571	2.25 553	3.48 600	2.95 496	9.97 611	0.26 416	0.24 457	0.26 396	0.30 483	0.68 560	0.61 557

MADNet++	5.01 607	3.14 619	4.91 591	4.55 626	3.94 623	5.20 612	4.41 620	4.40 607	4.13 606	4.95 614	6.08 602	4.74 597	5.37 610	9.40 615	10.67 616	4.65 625	4.15 627	3.97 624	3.34 624	4.09 620	4.08 627

TorneroNet-64	5.30 610	2.03 606	1.74 536	3.43 617	2.81 613	10.09 619	2.12 600	9.10 625	17.12 633	4.96 615	9.27 621	10.72 625	3.70 603	9.20 611	4.55 588	3.31 613	0.84 598	2.88 616	1.55 610	3.49 615	3.04 619

ELAS	2.37 578	0.74 542	1.54 519	0.99 569	0.92 558	4.78 608	2.33 607	3.33 595	3.37 597	5.05 616	4.77 597	3.67 588	4.53 609	3.42 513	4.50 587	0.62 569	0.53 579	0.55 561	0.53 564	0.63 552	0.64 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 621	11.40 629	14.84 617	20.96 632	18.45 629	13.80 626	10.76 624	15.78 630	3.53 600	5.20 617	5.52 601	16.26 629	12.61 622	7.51 600	10.15 612	7.43 628	2.37 622	4.31 626	3.43 625	11.36 630	10.61 631

FCDSN-DC	2.32 576	0.63 523	0.81 330	0.84 539	0.75 524	2.23 560	0.94 513	2.09 533	1.80 552	5.45 618	7.72 614	7.77 615	6.93 619	3.39 510	1.80 539	0.52 553	0.48 571	0.52 550	0.51 562	0.57 543	0.58 551
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.41 581	1.07 568	2.14 558	1.18 580	1.10 570	2.14 558	1.36 561	1.96 504	1.66 538	5.46 619	7.07 608	4.95 603	4.32 608	5.50 556	2.26 556	1.04 588	1.02 611	0.99 585	0.97 594	1.02 578	1.04 585

FC-DCNN	2.72 591	0.59 508	0.86 346	0.73 503	0.57 452	2.91 584	1.04 530	3.01 591	2.60 584	6.83 620	7.64 612	9.92 620	6.33 617	5.21 546	3.14 572	0.53 559	0.48 571	0.51 548	0.50 559	0.53 536	0.51 537

FC-DCNN v2	2.81 592	0.59 508	0.85 340	0.73 503	0.57 452	2.97 587	1.05 532	3.39 597	2.61 585	6.98 621	7.67 613	10.38 623	6.31 616	5.75 564	3.37 578	0.53 559	0.48 571	0.51 548	0.50 559	0.53 536	0.51 537

DGTPSM_ROB	13.01 626	8.23 625	21.87 624	9.51 628	18.10 627	11.56 622	32.01 636	10.63 626	16.20 626	7.03 622	19.48 634	10.15 621	16.66 630	9.83 621	22.42 631	4.75 626	8.68 630	5.37 627	10.25 632	6.16 625	11.36 632

DPSMNet_ROB	13.02 627	8.23 625	21.91 625	9.53 629	18.11 628	11.56 622	32.02 637	10.64 627	16.23 627	7.05 623	19.49 635	10.16 622	16.66 630	9.85 622	22.43 632	4.77 627	8.68 630	5.38 628	10.26 633	6.17 626	11.36 632

TorneroNet	10.70 623	2.03 606	1.82 541	3.43 617	3.01 615	43.83 641	2.22 604	8.87 624	67.47 654	7.17 624	27.36 637	10.68 624	3.85 606	8.67 609	7.65 604	3.59 616	0.88 604	3.04 617	1.57 611	3.71 616	3.17 620

MeshStereo	2.26 574	0.56 498	0.92 382	0.61 399	0.49 402	2.60 575	1.02 528	3.18 593	2.05 568	7.40 625	4.98 599	7.58 613	2.98 594	6.37 574	1.96 547	0.43 533	0.43 557	0.45 536	0.39 530	0.43 501	0.42 504
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MANE	6.19 611	0.59 508	1.03 425	0.93 565	1.22 584	13.38 624	2.69 611	12.81 628	17.94 634	8.21 626	10.82 625	14.72 627	11.68 621	11.39 626	11.90 618	0.59 566	0.50 576	0.52 550	1.76 612	0.55 540	0.54 542

USTest	14.33 628	14.94 631	21.04 623	17.44 631	16.05 626	23.26 629	33.84 638	21.73 632	11.80 623	9.36 627	10.14 622	15.97 628	13.20 625	17.28 631	22.43 632	3.78 621	5.01 628	6.17 631	6.16 628	9.25 629	7.72 630

ASD4	15.85 629	10.99 628	19.63 621	10.21 630	11.70 625	19.24 628	31.10 635	19.35 631	10.68 621	11.14 628	10.18 623	12.59 626	12.64 623	14.74 629	24.83 635	12.93 636	9.94 635	26.83 642	19.40 636	16.23 633	12.70 637

SGM-ForestM	6.52 613	0.38 419	1.26 475	0.63 420	0.35 268	13.59 625	5.32 622	6.32 621	6.70 617	11.14 628	9.18 620	22.51 639	13.93 627	16.89 630	20.07 629	0.36 506	0.37 541	0.36 507	0.35 519	0.36 466	0.34 469

DPSM_ROB	19.08 630	19.14 633	25.17 629	22.15 634	20.85 631	28.17 631	37.82 640	26.56 636	16.85 631	14.14 630	14.84 628	21.70 633	18.75 633	21.87 634	26.55 637	10.16 634	9.30 633	10.47 633	10.42 634	14.03 631	12.61 635

DPSM	19.08 630	19.14 633	25.17 629	22.15 634	20.85 631	28.17 631	37.82 640	26.56 636	16.85 631	14.14 630	14.84 628	21.70 633	18.75 633	21.87 634	26.55 637	10.16 634	9.30 633	10.47 633	10.42 634	14.03 631	12.61 635

Anonymous_1	43.04 647	18.73 632	24.79 628	21.81 633	46.26 643	27.80 630	37.60 639	28.08 638	16.14 625	14.66 632	14.30 627	20.65 632	17.88 632	21.56 633	25.94 636	117.93 653	8.92 632	100.65 648	126.50 650	158.64 654	12.08 634

DPSimNet_ROB	11.20 625	4.98 624	35.43 635	2.90 611	4.52 624	7.89 616	17.09 629	4.66 609	6.06 616	14.89 633	10.93 626	17.29 630	36.81 642	13.18 628	15.68 625	2.86 606	6.29 629	5.75 629	5.09 627	3.91 619	7.70 629

xxxxx1	54.10 649	25.67 635	27.13 632	113.43 649	96.96 648	30.69 635	47.44 642	32.38 640	25.60 635	17.75 634	17.27 630	21.81 635	21.02 635	24.43 637	33.82 639	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 652

tt_ll	54.10 649	25.67 635	27.13 632	113.43 649	96.96 648	30.69 635	47.44 642	32.38 640	25.60 635	17.75 634	17.27 630	21.81 635	21.02 635	24.43 637	33.82 639	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 652

ff	54.10 649	25.67 635	27.13 632	113.43 649	96.96 648	30.69 635	47.44 642	32.38 640	25.60 635	17.75 634	17.27 630	21.81 635	21.02 635	24.43 637	33.82 639	33.37 645	40.54 647	157.71 652	175.86 652	66.16 647	72.93 652

coex-ft	8.13 618	2.13 611	98.04 652	0.67 461	0.53 436	1.71 519	1.56 571	1.65 409	11.11 622	18.17 637	3.75 584	3.88 591	7.61 620	2.98 499	6.49 596	0.30 462	0.30 502	0.32 472	0.31 490	0.66 558	0.50 533

LE_ROB	8.05 617	0.37 412	23.53 627	0.74 507	0.33 246	2.77 581	2.87 615	3.71 601	27.24 638	25.39 638	8.87 619	8.46 617	26.71 638	6.65 580	21.99 630	0.21 292	0.19 371	0.20 208	0.21 333	0.25 359	0.22 330

LRCNet_RVC	22.74 632	32.10 638	21.97 626	29.84 636	26.23 633	4.42 607	0.81 480	22.66 633	2.02 566	26.93 639	29.26 639	23.06 640	15.59 629	23.84 636	18.88 628	31.75 644	19.90 646	34.65 643	32.13 644	30.54 643	28.32 645

FlowAnything	38.37 641	38.41 640	50.38 645	44.76 644	41.94 641	56.64 642	76.34 646	53.28 651	34.23 647	28.25 640	29.72 643	43.60 645	37.79 647	43.83 645	53.38 647	20.39 642	18.71 645	21.07 636	21.14 643	28.23 636	25.29 639

Hybrid-DGEV	38.35 640	38.46 643	50.28 641	44.82 645	41.90 640	56.66 643	76.35 647	53.24 647	33.80 644	28.29 641	29.84 644	43.58 644	37.86 648	43.84 648	53.39 648	20.34 640	18.69 640	21.06 635	21.00 637	28.25 638	25.34 640

RAFT-FEzeroshot	38.32 637	38.45 641	50.28 641	44.74 641	41.87 638	56.68 644	76.38 649	53.24 647	33.76 642	28.29 641	29.37 640	43.69 648	37.66 644	43.83 645	53.41 649	20.32 638	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.25 638	25.35 642

RAFT-FE	38.32 637	38.45 641	50.28 641	44.74 641	41.87 638	56.68 644	76.38 649	53.24 647	33.76 642	28.29 641	29.37 640	43.69 648	37.66 644	43.83 645	53.41 649	20.32 638	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.25 638	25.35 642

CasAABBNet	38.33 639	38.46 643	50.35 644	44.75 643	41.84 637	56.68 644	76.37 648	53.22 646	33.83 645	28.31 644	29.54 642	43.62 647	37.71 646	43.84 648	53.41 649	20.30 637	18.70 641	21.07 636	21.07 639	28.24 637	25.34 640

Selective-RAFT-Error	38.39 642	38.47 645	50.44 646	44.73 640	41.97 642	56.68 644	76.38 649	53.24 647	33.92 646	28.34 645	29.85 645	43.60 645	38.20 649	43.75 644	53.34 646	20.38 641	18.70 641	21.09 640	21.05 638	28.30 641	25.43 644

LSM0	42.82 646	38.75 646	50.81 647	47.07 646	109.38 653	57.00 648	76.02 645	53.74 652	33.71 641	29.02 646	30.41 646	43.87 650	37.22 643	43.91 650	53.54 652	20.52 643	18.62 639	21.10 641	21.11 642	28.41 642	42.22 646

HanzoNet	11.04 624	3.62 622	8.10 606	4.08 625	3.55 622	4.90 610	2.73 614	7.19 622	10.10 620	31.86 647	28.92 638	21.96 638	36.36 640	18.08 632	10.17 613	7.94 629	3.32 625	3.47 623	3.31 623	7.06 627	4.04 626

HaxPig	38.92 643	41.40 647	41.64 636	29.95 637	32.27 634	28.90 633	27.60 632	29.73 639	37.71 648	43.82 648	43.87 647	33.17 641	35.56 639	41.53 642	40.37 644	43.94 648	47.51 651	45.82 644	47.08 646	42.38 644	44.15 648

AVERAGE_ROB	40.43 644	42.37 648	42.73 637	36.96 639	35.58 636	30.50 634	27.61 633	36.71 645	38.39 649	44.91 649	44.36 648	37.45 643	36.70 641	41.88 643	40.35 643	45.43 649	46.81 650	47.11 645	46.35 645	42.51 645	43.87 647

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

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

MEDIAN_ROB	42.00 645	44.40 649	44.29 640	35.15 638	34.95 635	31.28 639	29.60 634	35.88 644	40.02 650	47.20 652	46.64 649	37.37 642	38.48 650	44.35 651	42.45 645	48.03 650	49.39 652	49.71 646	49.03 647	45.14 646	46.65 649

BEATNet-Init1	26.87 636	13.43 630	70.68 651	0.91 562	0.68 500	57.02 649	21.06 631	32.82 643	32.67 640	52.12 653	53.61 650	66.05 651	49.56 651	48.79 652	34.71 642	0.49 551	0.44 560	0.53 555	0.53 564	0.63 552	0.59 553

PML	51.67 648	36.25 639	13.28 616	7.46 627	20.81 630	108.69 653	232.22 655	8.72 623	27.82 639	87.01 654	269.67 655	69.67 652	61.95 652	24.76 640	14.20 622	9.74 632	3.40 626	9.62 632	4.70 626	18.74 634	4.72 628

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

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

Low-res two-view benchmark