Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 556	0.16 150

2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

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

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

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

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

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

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

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

U	9.45 611	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 634	61.27 640	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 637	8.88 621	0.17 108	0.13 44

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 575	0.18 143	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 267	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

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

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

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

CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

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

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

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

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

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

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 99	0.67 214	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 550	4.65 586	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

RAFT-345	0.84 395	0.25 127	0.66 209	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 427	2.34 546	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

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

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

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

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

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

xyz-stereo	7.16 607	0.22 60	69.90 640	0.42 67	0.21 12	32.92 631	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 453	27.04 627	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

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

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

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

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

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 509	0.89 143	0.88 230	1.45 472	2.46 553	0.91 293	1.41 508	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 569

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

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

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

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

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

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

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

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

test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 427	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.61 252	0.44 438	1.11 442	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

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

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

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

KYRaft	0.75 350	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 511	2.21 540	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 573

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.82 384	0.26 153	0.70 237	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 601	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 267	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

AAGNet	1.83 546	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 475	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 625	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 214	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

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

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

GMStereo	0.55 213	0.45 445	0.94 379	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GMM-Stereo	0.74 341	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 514	1.01 199	0.87 226	1.36 444	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 567

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

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

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

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	1.23 490	0.79 537	2.78 569	0.70 472	0.79 522	0.99 403	1.06 525	1.06 232	1.37 481	3.52 590	2.61 557	1.72 499	1.63 531	1.99 424	1.78 529	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

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

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

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

HHNet	0.62 256	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 541	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

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

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

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

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

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

StereoVision	0.65 283	0.34 364	0.86 337	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 555	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

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

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

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

CrosDoStereo	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 617	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

DeepStereo_LL	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 617	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

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

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

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

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

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

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

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

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

ASMatch	0.88 409	0.26 153	0.69 231	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 569	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 214	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RALAANet	0.60 246	0.33 340	0.87 348	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

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

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

Anonymous_2	1.30 497	0.55 484	0.82 324	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 494	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 580	1.06 579	9.63 622	1.16 572	0.49 520

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	2.37 569	1.10 560	8.08 596	0.74 496	0.71 494	0.98 402	1.56 562	1.46 345	4.06 595	4.90 604	2.82 562	2.25 544	3.48 591	2.95 487	9.97 602	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 547

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-Stereo	0.80 373	0.32 317	0.95 383	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 435	1.14 310	1.45 449	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

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

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

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

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

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

PASM	1.34 503	0.92 548	2.62 565	0.86 535	0.87 542	1.03 411	1.08 527	1.50 355	1.51 515	1.82 534	1.41 417	1.68 494	1.26 491	4.87 531	1.34 488	0.61 557	0.65 582	0.68 564	0.78 574	0.69 550	0.68 557

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 428	0.88 356	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 472	1.44 427	1.44 447	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.75 350	0.40 420	1.36 482	0.67 450	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 435	1.05 421	0.64 417	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 447	1.15 318	1.43 442	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SDNR	1.62 532	0.51 469	2.17 550	0.53 272	0.56 438	3.80 590	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 435	2.41 550	1.08 356	0.96 410	11.18 616	1.16 465	0.66 562	0.63 579	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 555

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

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

DANet	1.08 465	0.61 508	1.32 476	0.85 533	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 526	1.54 456	2.01 534	1.11 458	2.90 486	2.00 540	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
YMNet	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

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

G-Net	1.66 534	0.63 513	1.56 511	1.11 567	0.74 504	2.98 579	0.91 495	1.55 377	1.22 411	2.76 576	8.18 608	2.32 549	2.53 579	1.92 416	1.87 532	0.48 536	0.44 551	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 540

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

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

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

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

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

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

CASS	0.65 283	0.34 364	0.72 255	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 413	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 452	2.10 545	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.63 263	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Sa-1000	0.72 318	0.29 246	0.76 297	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 531	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

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

w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 508	4.25 578	0.68 462	0.61 464	1.20 448	0.93 501	1.63 397	1.35 473	1.66 516	1.53 451	1.47 457	1.37 506	3.00 491	1.74 527	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

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

GANet	1.36 505	0.47 452	0.86 337	0.67 450	0.45 367	1.34 470	1.73 571	1.64 399	1.24 420	1.49 483	2.38 547	1.55 470	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

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

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

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

coex-ft	8.13 609	2.13 601	98.04 642	0.67 450	0.53 425	1.71 510	1.56 562	1.65 400	11.11 613	18.17 628	3.75 575	3.88 582	7.61 611	2.98 490	6.49 587	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 523

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	1.01 450	0.57 492	1.29 471	0.64 417	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 555	0.33 472	0.49 546	0.32 432	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 450	0.59 498	1.16 452	0.67 450	0.51 410	1.63 504	1.26 546	1.69 410	1.38 485	1.81 533	1.37 404	1.94 526	1.02 437	1.58 364	1.38 494	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

CBMV	0.95 426	0.44 438	0.66 209	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 569	1.69 410	1.42 503	2.00 549	1.60 471	1.43 442	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 514	0.39 510	0.33 499	0.33 441	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-mn7	1.70 539	1.21 570	8.30 598	0.69 466	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 561	2.41 566	2.67 559	1.68 494	1.23 485	4.49 521	2.87 558	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

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

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

NaN_ROB	1.13 478	0.55 484	1.15 451	0.64 417	0.48 386	1.61 502	2.03 588	1.72 418	1.48 510	2.09 552	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 514	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

z-mn7	1.56 525	0.84 540	4.36 581	0.71 480	0.51 410	2.60 566	1.04 521	1.73 419	2.70 580	1.53 489	2.99 565	1.94 526	1.34 503	4.78 529	2.41 550	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

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

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

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

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

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

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

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

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

Consistency-Raft	1.25 493	0.99 554	1.93 538	1.02 561	1.21 572	0.96 393	1.01 518	1.75 427	1.92 551	1.36 444	2.12 535	1.44 447	1.01 432	1.14 254	1.40 498	0.72 565	0.82 587	0.89 571	0.98 587	1.31 578	0.95 570

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

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

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

PWC_ROB	1.24 491	0.76 535	2.46 560	0.72 484	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 551	2.31 558	3.07 566	1.59 476	1.40 507	2.46 468	2.10 544	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 544	1.31 473	0.82 524	0.53 425	1.41 485	1.31 549	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 452	1.24 488	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 555	0.67 563	0.50 550	0.88 561	0.59 543
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
HITNet	0.65 283	0.40 420	0.77 304	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 473	1.17 454	0.72 484	0.61 464	1.27 458	1.12 531	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 449	0.89 377	1.65 376	1.42 506	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

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

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

CSAN	1.41 513	0.59 498	1.26 466	0.70 472	0.50 397	1.76 516	1.78 572	1.77 437	1.90 550	2.35 561	2.32 544	1.92 524	1.94 556	5.56 550	1.49 516	0.43 522	0.35 525	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

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

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

DualNet (step1)	0.83 390	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSMD_ROB	1.99 558	0.59 498	0.89 362	0.70 472	0.61 464	3.95 592	0.94 504	1.80 450	1.79 542	4.41 599	4.43 580	8.17 607	3.66 593	3.40 502	1.33 486	0.52 542	0.48 562	0.54 547	0.58 560	0.53 525	0.50 523

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

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 544	0.87 545	3.56 573	0.80 513	0.75 513	3.72 587	2.44 601	1.82 454	1.82 545	1.74 522	1.91 519	1.92 524	1.26 491	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 560	0.52 541	0.77 573	0.50 516	0.50 523

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

ADCP+	1.99 558	0.48 456	7.73 594	0.66 438	0.91 545	2.30 555	1.05 523	1.82 454	1.34 464	1.54 495	1.32 386	1.74 502	1.61 530	2.17 441	13.37 610	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

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

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

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

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

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

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

AnyNet_C32	1.96 555	1.10 560	5.17 584	0.90 548	1.11 561	2.12 548	2.37 599	1.85 464	1.48 510	2.45 567	1.70 492	2.05 539	1.64 532	2.50 471	10.28 605	0.37 499	0.34 514	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 532

AdaStereo	0.70 309	0.43 435	0.75 287	0.73 492	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Select-FE	0.74 341	0.39 413	1.56 511	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 512	1.74 540	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

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

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

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

MFMNet_re	1.40 512	1.14 566	1.68 519	1.39 576	1.07 556	1.48 490	1.43 555	1.87 470	1.82 545	2.26 556	2.19 539	1.51 463	1.86 551	1.52 350	1.25 475	0.93 571	0.83 588	0.84 569	0.80 575	0.99 566	1.05 577

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

zh-sn7	1.76 545	1.38 573	6.58 591	0.74 496	0.72 496	1.78 521	1.31 549	1.88 473	1.56 522	1.86 538	2.47 554	1.81 509	2.08 564	5.12 536	3.80 573	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.88 550	1.07 558	1.45 499	1.07 565	1.17 568	1.47 489	1.48 559	1.89 476	1.93 553	1.94 544	4.67 587	3.08 573	1.80 546	6.51 568	1.65 523	1.06 578	0.86 594	1.08 580	1.32 593	0.93 562	1.26 582
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 534	1.33 478	1.05 562	0.88 544	1.73 513	0.52 337	1.89 476	3.28 586	1.29 404	4.88 589	1.22 392	1.46 515	1.77 403	1.45 510	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

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

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

EDNetEfficientorigin	10.57 613	1.47 581	177.42 643	0.67 450	0.53 425	1.58 500	1.16 536	1.90 479	3.37 588	4.71 603	3.38 570	3.10 574	2.69 581	3.13 496	3.58 570	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 556	0.81 564

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

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

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

RYNet	1.17 487	0.49 459	1.24 463	0.70 472	0.97 553	1.71 510	0.92 497	1.91 483	1.46 508	1.38 453	1.14 310	1.88 516	1.30 498	4.24 516	1.87 532	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 532

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

RGC	1.14 480	0.79 537	1.26 466	0.91 551	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 495	1.93 520	2.02 536	1.54 523	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 525	0.58 558	0.48 543	0.47 507	0.46 509

LSM	6.33 603	1.10 560	13.19 606	1.41 578	68.17 635	1.64 506	1.90 581	1.92 486	2.46 570	2.99 583	3.11 567	1.88 516	1.80 546	2.61 476	2.06 543	0.41 513	0.58 576	0.50 537	0.57 559	0.64 543	17.66 629

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCL	1.72 543	0.57 492	3.66 574	0.67 450	0.61 464	2.61 568	1.85 577	1.96 495	1.67 530	1.90 542	1.83 508	2.06 540	1.90 554	2.13 437	9.15 601	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

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

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

ADCMid	1.89 553	0.73 529	5.06 583	0.72 484	0.67 483	2.00 541	1.14 533	1.97 499	1.48 510	2.86 579	1.81 507	2.37 551	2.05 562	2.24 449	10.39 606	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	2.37 569	0.42 432	2.71 567	0.63 408	0.43 351	1.54 496	1.19 539	2.01 508	1.53 518	2.64 572	7.60 602	18.07 622	1.45 514	3.44 506	2.78 556	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	2.32 567	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 513	2.23 551	0.94 504	2.09 524	1.80 543	5.45 609	7.72 605	7.77 606	6.93 610	3.39 501	1.80 530	0.52 542	0.48 562	0.52 541	0.51 553	0.57 532	0.58 541
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GES	0.66 290	0.34 364	0.90 366	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

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

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

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

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

test_xeample	1.45 516	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 614	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

DRN-Test	1.00 444	0.44 438	1.13 446	0.70 472	0.81 529	1.62 503	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 526	1.33 388	1.43 442	1.05 445	2.18 444	1.53 519	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

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

RTS	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 588	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 563	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 588	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 563	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 560	1.15 567	3.10 570	1.05 562	0.76 516	5.03 602	2.40 600	2.16 535	2.62 577	1.89 541	2.28 543	2.69 563	1.65 533	9.35 605	2.04 541	0.64 561	0.51 568	0.68 564	0.71 571	1.09 571	0.67 555

AF-Net	1.13 478	0.52 473	1.33 478	0.86 535	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 499	2.40 549	1.99 532	1.65 533	1.81 407	1.48 515	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

SPS-STEREO	1.67 535	1.04 557	1.23 460	1.21 570	1.13 566	1.82 526	1.11 529	2.16 535	1.52 516	3.07 587	2.32 544	2.82 567	1.80 546	4.11 515	2.04 541	1.03 576	0.99 599	0.97 573	0.94 583	1.03 569	1.02 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ITSA-stereo	0.82 384	0.36 394	0.82 324	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

222	1.61 531	0.29 246	0.67 214	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 423	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 618	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

MultiAttention	4.51 596	0.33 340	0.82 324	0.73 492	0.45 367	30.98 629	4.50 612	2.18 543	1.40 495	1.61 507	2.41 550	2.43 555	0.70 287	38.42 632	1.36 492	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

xxxx	1.51 520	0.28 210	0.68 218	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 617	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

Nwc_Net	1.09 468	0.49 459	1.33 478	0.89 547	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 427	2.26 542	1.96 529	1.54 523	1.92 416	1.34 488	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

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

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

1111x	1.70 539	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 615	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

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

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

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

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

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

ADCS	2.25 564	0.99 554	5.55 585	0.81 516	0.74 504	2.19 550	1.80 573	2.27 554	2.14 562	2.80 578	2.13 536	2.40 553	2.03 559	2.64 478	13.69 611	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 536

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 210	0.69 231	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 555	0.64 141	0.71 183	3.18 568	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

AnyNet_C01	2.26 565	1.78 589	10.22 602	0.93 554	0.74 504	2.92 577	2.20 594	2.29 556	1.80 543	2.53 569	2.41 550	2.71 564	1.73 539	3.41 503	6.72 588	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 549

ACVNet-4b	2.15 561	1.41 577	1.64 516	2.80 596	2.31 594	2.31 556	1.24 542	2.32 557	2.14 562	1.26 393	2.39 548	2.66 562	1.48 518	5.95 560	1.06 447	3.20 603	0.45 555	2.37 594	0.89 580	2.83 597	2.37 600

DStereoSA	4.44 595	0.92 548	6.79 592	1.58 581	2.54 599	2.29 554	14.04 619	2.33 558	2.31 566	1.85 536	10.58 615	1.32 423	13.05 615	7.07 581	11.18 608	0.67 563	1.97 612	0.88 570	3.29 613	1.69 579	2.44 603

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 413	3.21 571	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 562	0.75 185	0.95 244	4.63 584	1.81 509	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

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

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 266	0.83 329	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 564	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SGM_RVC	1.68 537	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 552	1.18 538	2.38 565	1.68 532	3.60 591	2.67 559	3.69 580	2.42 575	8.13 597	1.90 535	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 550	0.57 492	2.18 552	0.63 408	0.40 327	2.80 574	1.57 565	2.39 566	5.88 606	2.36 563	3.57 573	3.72 581	2.97 584	4.74 527	1.76 528	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PVD	1.70 539	0.84 540	2.26 555	0.94 556	0.83 532	2.48 562	0.97 509	2.59 576	3.35 587	3.01 585	2.77 561	2.34 550	2.47 577	2.67 479	3.14 563	0.47 535	0.45 555	0.59 559	0.48 543	0.59 536	0.75 563

ELAS_RVC	2.48 574	0.74 532	1.90 536	1.05 562	0.92 547	2.76 571	4.01 610	2.76 577	4.11 596	4.69 602	4.63 584	4.62 586	5.96 605	3.97 513	3.96 576	0.63 560	0.53 570	0.56 555	0.52 554	0.64 543	0.63 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	1.67 535	0.34 364	1.58 514	0.92 553	0.58 450	4.26 596	1.11 529	2.83 578	1.41 500	4.49 601	2.55 556	1.45 449	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

MADNet+	2.69 579	3.22 611	11.53 605	1.44 579	1.12 563	3.19 581	1.81 574	2.85 579	2.37 567	1.68 518	2.07 533	2.85 568	2.18 567	7.41 587	5.23 582	0.79 567	0.76 585	0.69 566	0.65 567	0.98 564	0.95 570

PWCK	2.88 585	2.05 598	5.72 587	2.08 587	1.11 561	3.55 585	3.90 609	2.86 580	3.54 592	3.03 586	3.63 574	3.10 574	2.31 572	8.15 599	3.09 561	2.12 588	0.91 597	1.75 586	0.98 587	2.57 590	1.18 581

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

FC-DCNN	2.72 582	0.59 498	0.86 337	0.73 492	0.57 441	2.91 575	1.04 521	3.01 582	2.60 575	6.83 611	7.64 603	9.92 611	6.33 608	5.21 537	3.14 563	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

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

MeshStereo	2.26 565	0.56 488	0.92 373	0.61 387	0.49 390	2.60 566	1.02 519	3.18 584	2.05 559	7.40 616	4.98 590	7.58 604	2.98 585	6.37 565	1.96 538	0.43 522	0.43 548	0.45 527	0.39 521	0.43 490	0.42 494
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	2.43 573	1.41 577	2.04 542	2.62 595	2.24 591	2.63 569	1.88 580	3.31 585	3.01 583	2.19 554	3.45 572	4.62 586	2.04 560	4.50 523	1.47 514	2.55 594	0.64 580	2.22 591	0.84 577	2.69 592	2.29 598

ELAS	2.37 569	0.74 532	1.54 510	0.99 558	0.92 547	4.78 599	2.33 598	3.33 586	3.37 588	5.05 607	4.77 588	3.67 579	4.53 600	3.42 504	4.50 578	0.62 558	0.53 570	0.55 552	0.53 555	0.63 541	0.64 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.69 538	0.59 498	4.33 579	0.70 472	0.57 441	2.02 542	1.62 568	3.35 587	1.78 541	1.48 481	1.38 409	2.17 542	2.84 582	4.77 528	3.66 571	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

FC-DCNN v2	2.81 583	0.59 498	0.85 331	0.73 492	0.57 441	2.97 578	1.05 523	3.39 588	2.61 576	6.98 612	7.67 604	10.38 614	6.31 607	5.75 555	3.37 569	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

MonStereo1	3.14 587	1.66 586	1.81 530	2.43 593	2.32 595	5.80 605	1.58 566	3.52 589	4.70 601	3.09 588	8.22 609	4.76 590	3.36 589	6.52 569	2.29 548	2.33 590	0.61 578	1.91 589	1.05 591	2.44 587	2.34 599

HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 590	1.28 439	1.53 489	1.74 497	1.68 494	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
JetBlue	3.97 591	2.01 595	10.19 601	1.38 575	2.84 604	10.53 611	9.54 614	3.60 591	2.41 569	2.73 574	3.39 571	4.54 585	4.31 598	7.85 596	6.84 589	0.88 569	0.93 598	0.89 571	0.91 581	1.74 580	1.91 592

LE_ROB	8.05 608	0.37 401	23.53 618	0.74 496	0.33 240	2.77 572	2.87 606	3.71 592	27.24 629	25.39 629	8.87 610	8.46 608	26.71 629	6.65 571	21.99 621	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

DStereoFS	3.67 590	1.49 583	2.18 552	1.32 573	1.32 577	4.41 597	1.26 546	3.75 593	9.27 610	3.36 589	6.80 596	4.81 591	13.54 617	6.95 579	4.76 580	0.73 566	0.69 583	1.17 581	2.40 612	1.27 577	1.95 594

IMH-64-1	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 583	2.10 589	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 576	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 607

IMH-64	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 583	2.10 589	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 576	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 607

WAO-7	2.66 576	1.40 576	1.73 526	1.39 576	1.17 568	3.93 591	1.94 583	4.11 596	3.88 594	2.92 580	5.50 591	4.18 584	3.00 586	7.63 592	3.71 572	1.13 581	1.00 600	1.17 581	1.13 592	1.18 574	1.09 579

WAO-6	2.81 583	1.60 585	1.46 501	2.36 592	2.28 593	3.55 585	2.29 597	4.21 597	4.56 600	2.36 563	4.51 581	4.88 592	2.66 580	4.60 524	4.07 577	1.72 584	1.15 606	2.31 593	1.46 599	2.31 584	1.85 591

MADNet++	5.01 598	3.14 609	4.91 582	4.55 617	3.94 614	5.20 603	4.41 611	4.40 598	4.13 597	4.95 605	6.08 593	4.74 588	5.37 601	9.40 606	10.67 607	4.65 616	4.15 618	3.97 615	3.34 615	4.09 610	4.08 618

IMH	3.21 588	1.85 594	1.48 506	3.25 605	2.69 602	4.07 594	2.02 587	4.41 599	3.80 593	2.72 573	7.11 600	4.75 589	2.92 583	5.92 558	2.55 551	3.85 613	0.88 595	2.78 606	1.36 596	3.19 604	2.59 606

DPSimNet_ROB	11.20 616	4.98 615	35.43 626	2.90 601	4.52 615	7.89 607	17.09 620	4.66 600	6.06 607	14.89 624	10.93 617	17.29 621	36.81 633	13.18 619	15.68 616	2.86 597	6.29 620	5.75 620	5.09 618	3.91 609	7.70 620

Dean	2.91 586	1.53 584	2.07 543	2.96 602	2.51 598	3.15 580	2.14 592	4.75 601	4.41 599	2.76 576	6.10 594	5.53 597	2.37 573	2.97 489	1.92 536	3.18 601	0.85 592	2.51 601	1.04 590	2.88 599	2.47 604

notaker	3.98 592	2.40 605	2.68 566	3.82 613	3.27 610	3.97 593	2.14 592	4.78 602	3.45 590	4.12 598	6.94 598	7.65 605	3.26 588	7.82 595	5.30 583	4.04 614	1.41 608	3.36 613	2.10 609	3.88 608	3.31 613

LVE	3.31 589	1.67 587	1.64 516	2.85 598	2.42 597	3.20 582	2.26 596	4.78 602	5.05 603	2.35 561	6.91 597	6.02 599	2.37 573	9.15 601	2.17 546	3.19 602	1.08 605	2.38 596	1.47 600	2.81 595	2.40 602

ktn	4.70 597	2.38 604	2.12 548	3.76 611	3.24 608	4.85 600	2.95 607	5.52 604	7.37 609	4.07 597	19.32 624	7.46 603	3.47 590	7.39 586	2.95 559	4.04 614	1.85 611	3.26 612	2.22 610	3.08 601	2.65 609

FADE	26.59 626	4.78 614	20.96 613	1.89 586	1.92 586	2.91 575	2.00 586	5.58 605	5.04 602	2.92 580	2.16 538	4.13 583	14.18 619	10.23 614	8.46 598	188.09 644	2.77 614	123.78 641	127.92 641	1.06 570	1.10 580

KSHMR	8.75 610	2.06 599	2.11 547	3.53 610	3.11 607	4.13 595	2.69 602	5.60 606	61.37 643	3.00 584	55.83 641	4.98 596	2.45 576	4.49 521	2.61 555	3.46 606	1.55 610	3.14 610	1.94 606	3.72 607	3.18 612

UNDER WATER	5.08 599	2.33 603	5.55 585	3.94 615	3.51 611	5.20 603	2.72 604	5.61 607	16.52 621	3.84 592	4.60 583	9.21 609	5.89 604	5.90 557	8.66 600	3.75 609	1.34 607	3.18 611	1.88 604	4.33 613	3.61 615

UNDER WATER-64	5.27 600	2.32 602	8.78 599	3.93 614	3.54 612	7.61 606	3.03 608	5.84 608	14.19 615	4.04 595	4.04 578	9.39 610	6.26 606	5.93 559	8.48 599	3.60 608	1.51 609	3.13 609	1.88 604	4.29 612	3.61 615

WAO-8	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 608	1.53 560	6.09 609	16.46 619	3.94 593	7.84 606	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 588

Venus	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 608	1.53 560	6.09 609	16.46 619	3.94 593	7.84 606	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 588

JetRed	6.91 606	8.80 618	25.96 622	2.85 598	3.25 609	13.98 618	11.87 616	6.25 611	4.28 598	4.45 600	4.56 582	6.69 600	5.46 602	7.46 589	14.05 612	2.59 595	3.31 615	2.59 602	2.29 611	4.20 611	3.36 614

SGM-ForestM	6.52 604	0.38 408	1.26 466	0.63 408	0.35 262	13.59 616	5.32 613	6.32 612	6.70 608	11.14 619	9.18 611	22.51 630	13.93 618	16.89 621	20.07 620	0.36 495	0.37 532	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

HanzoNet	11.04 615	3.62 612	8.10 597	4.08 616	3.55 613	4.90 601	2.73 605	7.19 613	10.10 611	31.86 637	28.92 629	21.96 629	36.36 631	18.08 623	10.17 604	7.94 620	3.32 616	3.47 614	3.31 614	7.06 618	4.04 617

PML	51.67 638	36.25 630	13.28 607	7.46 618	20.81 621	108.69 643	232.22 645	8.72 614	27.82 630	87.01 644	269.67 645	69.67 642	61.95 642	24.76 631	14.20 613	9.74 623	3.40 617	9.62 623	4.70 617	18.74 625	4.72 619

TorneroNet	10.70 614	2.03 596	1.82 532	3.43 608	3.01 606	43.83 632	2.22 595	8.87 615	67.47 644	7.17 615	27.36 628	10.68 615	3.85 597	8.67 600	7.65 595	3.59 607	0.88 595	3.04 608	1.57 602	3.71 606	3.17 611

TorneroNet-64	5.30 601	2.03 596	1.74 527	3.43 608	2.81 603	10.09 610	2.12 591	9.10 616	17.12 624	4.96 606	9.27 612	10.72 616	3.70 594	9.20 602	4.55 579	3.31 604	0.84 589	2.88 607	1.55 601	3.49 605	3.04 610

DGTPSM_ROB	13.01 617	8.23 616	21.87 615	9.51 619	18.10 618	11.56 613	32.01 627	10.63 617	16.20 617	7.03 613	19.48 625	10.15 612	16.66 621	9.83 612	22.42 622	4.75 617	8.68 621	5.37 618	10.25 623	6.16 616	11.36 623

DPSMNet_ROB	13.02 618	8.23 616	21.91 616	9.53 620	18.11 619	11.56 613	32.02 628	10.64 618	16.23 618	7.05 614	19.49 626	10.16 613	16.66 621	9.85 613	22.43 623	4.77 618	8.68 621	5.38 619	10.26 624	6.17 617	11.36 623

MANE	6.19 602	0.59 498	1.03 416	0.93 554	1.22 573	13.38 615	2.69 602	12.81 619	17.94 625	8.21 617	10.82 616	14.72 618	11.68 612	11.39 617	11.90 609	0.59 555	0.50 567	0.52 541	1.76 603	0.55 529	0.54 532

tt	6.58 605	0.26 153	6.10 589	3.77 612	2.16 587	11.55 612	19.63 621	13.33 620	5.74 605	2.96 582	2.65 558	4.97 595	6.33 608	3.81 510	7.24 590	9.15 621	11.32 627	5.89 621	6.24 620	6.03 615	2.55 605

TCMNet-wrong-test	10.31 612	11.40 620	14.84 608	20.96 623	18.45 620	13.80 617	10.76 615	15.78 621	3.53 591	5.20 608	5.52 592	16.26 620	12.61 613	7.51 591	10.15 603	7.43 619	2.37 613	4.31 617	3.43 616	11.36 621	10.61 622

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

USTest	14.33 619	14.94 622	21.04 614	17.44 622	16.05 617	23.26 620	33.84 629	21.73 623	11.80 614	9.36 618	10.14 613	15.97 619	13.20 616	17.28 622	22.43 623	3.78 612	5.01 619	6.17 622	6.16 619	9.25 620	7.72 621

LRCNet_RVC	22.74 623	32.10 629	21.97 617	29.84 627	26.23 624	4.42 598	0.81 471	22.66 624	2.02 557	26.93 630	29.26 630	23.06 631	15.59 620	23.84 627	18.88 619	31.75 634	19.90 636	34.65 633	32.13 634	30.54 633	28.32 635

DLNR_Zeroshot_test	23.17 624	48.52 640	43.29 630	176.68 642	78.69 637	0.35 26	0.21 19	23.41 625	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 622	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

DLNR-FE	23.17 624	48.55 641	42.94 629	176.85 643	78.48 636	0.35 26	0.21 19	23.51 626	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 624	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

DPSM_ROB	19.08 621	19.14 624	25.17 620	22.15 625	20.85 622	28.17 622	37.82 631	26.56 627	16.85 622	14.14 621	14.84 619	21.70 624	18.75 624	21.87 625	26.55 628	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 626

DPSM	19.08 621	19.14 624	25.17 620	22.15 625	20.85 622	28.17 622	37.82 631	26.56 627	16.85 622	14.14 621	14.84 619	21.70 624	18.75 624	21.87 625	26.55 628	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 626

Anonymous_1	43.04 637	18.73 623	24.79 619	21.81 624	46.26 633	27.80 621	37.60 630	28.08 629	16.14 616	14.66 623	14.30 618	20.65 623	17.88 623	21.56 624	25.94 627	117.93 643	8.92 623	100.65 638	126.50 640	158.64 644	12.08 625

HaxPig	38.92 633	41.40 637	41.64 627	29.95 628	32.27 625	28.90 624	27.60 623	29.73 630	37.71 638	43.82 638	43.87 637	33.17 632	35.56 630	41.53 633	40.37 635	43.94 638	47.51 641	45.82 634	47.08 636	42.38 634	44.15 638

xxxxx1	54.10 639	25.67 626	27.13 623	113.43 639	96.96 638	30.69 626	47.44 633	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 621	21.81 626	21.02 626	24.43 628	33.82 630	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

tt_ll	54.10 639	25.67 626	27.13 623	113.43 639	96.96 638	30.69 626	47.44 633	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 621	21.81 626	21.02 626	24.43 628	33.82 630	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

ff	54.10 639	25.67 626	27.13 623	113.43 639	96.96 638	30.69 626	47.44 633	32.38 631	25.60 626	17.75 625	17.27 621	21.81 626	21.02 626	24.43 628	33.82 630	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 642

BEATNet-Init1	26.87 627	13.43 621	70.68 641	0.91 551	0.68 489	57.02 639	21.06 622	32.82 634	32.67 631	52.12 643	53.61 640	66.05 641	49.56 641	48.79 642	34.71 633	0.49 540	0.44 551	0.53 546	0.53 555	0.63 541	0.59 543

MEDIAN_ROB	42.00 635	44.40 639	44.29 631	35.15 629	34.95 626	31.28 630	29.60 625	35.88 635	40.02 640	47.20 642	46.64 639	37.37 633	38.48 640	44.35 641	42.45 636	48.03 640	49.39 642	49.71 636	49.03 637	45.14 636	46.65 639

AVERAGE_ROB	40.43 634	42.37 638	42.73 628	36.96 630	35.58 627	30.50 625	27.61 624	36.71 636	38.39 639	44.91 639	44.36 638	37.45 634	36.70 632	41.88 634	40.35 634	45.43 639	46.81 640	47.11 635	46.35 635	42.51 635	43.87 637

CasAABBNet	38.33 630	38.46 634	50.35 634	44.75 634	41.84 628	56.68 634	76.37 638	53.22 637	33.83 635	28.31 634	29.54 633	43.62 637	37.71 637	43.84 639	53.41 639	20.30 628	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.24 628	25.34 631

RAFT-FEzeroshot	38.32 628	38.45 632	50.28 632	44.74 632	41.87 629	56.68 634	76.38 639	53.24 638	33.76 633	28.29 632	29.37 631	43.69 638	37.66 635	43.83 636	53.41 639	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 632

RAFT-FE	38.32 628	38.45 632	50.28 632	44.74 632	41.87 629	56.68 634	76.38 639	53.24 638	33.76 633	28.29 632	29.37 631	43.69 638	37.66 635	43.83 636	53.41 639	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 632

Selective-RAFT-Error	38.39 632	38.47 635	50.44 636	44.73 631	41.97 632	56.68 634	76.38 639	53.24 638	33.92 636	28.34 635	29.85 635	43.60 635	38.20 639	43.75 635	53.34 637	20.38 631	18.70 631	21.09 630	21.05 628	28.30 631	25.43 634

FlowAnything	38.37 631	38.41 631	50.38 635	44.76 635	41.94 631	56.64 633	76.34 637	53.28 641	34.23 637	28.25 631	29.72 634	43.60 635	37.79 638	43.83 636	53.38 638	20.39 632	18.71 635	21.07 626	21.14 633	28.23 627	25.29 630

LSM0	42.82 636	38.75 636	50.81 637	47.07 636	109.38 643	57.00 638	76.02 636	53.74 642	33.71 632	29.02 636	30.41 636	43.87 640	37.22 634	43.91 640	53.54 642	20.52 633	18.62 630	21.10 631	21.11 632	28.41 632	42.22 636

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark