Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.64 36	0.55 180	1.07 38	0.89 245	0.54 194	1.08 28	0.20 1	1.16 19	1.37 161	0.59 53	0.81 83	0.86 202	0.47 39	0.70 6	0.65 151	0.31 337	0.33 478	0.27 221	0.27 336	0.36 362	0.31 300
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
252Zero-FE	0.72 56	0.46 71	1.08 50	1.01 338	0.41 93	1.27 50	0.22 2	1.79 87	1.03 113	2.52 544	1.24 208	0.32 1	0.41 20	1.03 105	0.45 47	0.21 61	0.17 84	0.20 17	0.17 46	0.20 31	0.20 48

BridgeDepth_RVC	0.53 14	0.41 29	1.03 23	0.55 5	0.37 54	0.99 23	0.23 3	1.38 32	0.67 12	0.56 30	0.52 32	0.50 51	0.82 184	0.83 47	0.47 61	0.29 270	0.16 49	0.23 65	0.18 90	0.19 9	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.46 3	0.41 29	1.09 59	0.65 56	0.34 25	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 22	0.92 121	0.65 122	0.53 60	0.54 1	0.50 80	0.28 241	0.24 359	0.25 144	0.21 179	0.23 83	0.22 126
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.76 78	0.40 19	1.07 38	0.64 43	0.82 342	3.49 349	0.23 3	1.69 76	2.14 436	0.62 72	0.32 7	0.67 131	0.33 7	1.14 136	0.37 8	0.23 101	0.19 176	0.23 65	0.16 27	0.19 9	0.20 48

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 160	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 26	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 126	0.50 53	0.83 47	0.33 1	0.20 49	0.16 49	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.19 15

mm2	0.45 2	0.42 40	0.88 2	0.61 16	0.36 34	0.66 8	0.25 7	0.95 7	0.90 72	0.52 18	0.43 17	0.56 78	0.32 4	0.71 9	0.41 21	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.20 48

mm1	0.47 6	0.42 40	0.88 2	0.61 16	0.36 34	0.66 8	0.25 7	1.32 24	0.90 72	0.52 18	0.43 17	0.56 78	0.32 4	0.71 9	0.41 21	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.20 48

qqai	0.49 9	0.41 29	0.92 11	0.69 82	0.33 20	0.99 23	0.25 7	1.33 26	0.89 71	0.51 15	0.41 13	0.55 72	0.29 2	0.78 30	0.38 12	0.19 35	0.17 84	0.19 8	0.17 46	0.18 1	0.21 93

GeoVLM	0.52 12	0.42 40	0.88 2	0.62 25	0.36 34	1.62 102	0.25 7	0.96 8	0.90 72	0.61 65	0.43 17	0.57 85	0.53 60	0.71 9	0.45 47	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.19 15

MonSter++	0.52 12	0.42 40	0.89 6	0.61 16	0.36 34	1.64 105	0.25 7	0.96 8	0.91 78	0.62 72	0.42 15	0.56 78	0.53 60	0.71 9	0.45 47	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.20 48

HiDET	0.61 26	0.41 29	0.88 2	0.64 43	0.39 76	2.67 210	0.25 7	1.59 58	0.91 78	0.59 53	0.44 21	0.52 58	0.50 53	0.76 25	0.54 104	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 9	0.19 9	0.21 93

LiteMatch*	0.67 40	0.46 71	3.75 358	0.65 56	0.36 34	1.48 82	0.26 13	1.11 15	0.96 99	0.58 45	0.45 23	0.55 72	0.46 36	0.70 6	0.37 8	0.21 61	0.16 49	0.21 33	0.17 46	0.21 52	0.20 48

LGtest1	0.55 16	0.41 29	1.14 88	0.70 88	0.40 86	0.99 23	0.26 13	1.32 24	0.93 91	0.53 22	0.60 43	0.44 33	0.49 49	1.02 104	0.45 47	0.27 197	0.19 176	0.23 65	0.16 27	0.21 52	0.23 146

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 184	0.27 4	0.58 6	0.27 15	1.58 55	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 133	0.50 53	0.82 44	0.35 2	0.18 25	0.17 84	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.17 1

LCMNet	0.63 34	0.40 19	0.95 14	0.58 9	0.39 76	3.11 271	0.27 15	1.58 55	0.84 60	0.56 30	0.58 41	0.52 58	0.53 60	0.77 29	0.51 91	0.17 11	0.16 49	0.19 8	0.15 9	0.20 31	0.21 93

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 19	0.73 119	0.24 1	0.66 8	0.28 17	1.31 23	0.44 4	0.53 22	0.27 3	0.81 188	0.46 36	0.73 21	0.41 21	0.22 83	0.15 24	0.19 8	0.16 27	0.19 9	0.17 1

DLNR-FE	28.68 702	56.10 718	49.61 706	183.75 724	105.98 718	3.44 334	0.28 17	29.58 703	1.49 218	1.01 212	1.26 218	0.93 227	0.63 96	3.81 424	1.51 430	33.14 713	0.41 544	0.26 188	0.23 235	99.94 720	0.32 311

LG-Stereo_L2	0.63 34	0.46 71	1.15 90	0.70 88	0.43 106	2.32 174	0.28 17	1.86 95	0.68 13	0.56 30	0.42 15	0.37 9	0.45 31	1.36 203	0.40 16	0.23 101	0.18 130	0.22 49	0.18 90	0.21 52	0.20 48

DLNR_Zeroshot_test	28.62 701	55.50 717	49.94 708	183.62 723	115.05 722	3.43 333	0.28 17	29.49 702	1.49 218	1.01 212	1.26 218	0.93 227	0.63 96	3.92 431	1.51 430	29.81 711	0.41 544	0.26 188	0.23 235	93.28 718	0.32 311

MLG-Stereo_test1	0.80 105	0.39 15	1.02 21	0.65 56	1.20 483	3.14 275	0.29 21	1.59 58	3.05 594	0.50 11	0.24 1	0.67 131	0.43 24	1.33 197	0.40 16	0.21 61	0.18 130	0.23 65	0.15 9	0.19 9	0.20 48

Wavelet-MonSter	0.57 19	0.47 95	1.13 82	0.66 65	0.78 321	1.60 97	0.30 22	1.17 20	0.68 13	0.58 45	0.69 56	0.39 15	0.48 43	0.99 98	0.46 56	0.15 1	0.16 49	0.20 17	0.16 27	0.20 31	0.19 15

PointNet	0.56 18	0.41 29	0.92 11	0.63 33	0.33 20	1.85 121	0.31 23	1.34 28	0.88 69	0.71 107	0.46 24	0.57 85	0.32 4	0.80 35	0.45 47	0.18 25	0.16 49	0.23 65	0.18 90	0.20 31	0.20 48

CSFM-Stereo	0.60 22	0.39 15	0.95 14	0.60 15	0.32 16	2.66 209	0.31 23	1.44 38	0.77 31	0.72 111	0.51 30	0.55 72	0.51 57	0.75 22	0.46 56	0.17 11	0.17 84	0.18 2	0.15 9	0.20 31	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 22	0.37 8	1.12 76	0.59 12	0.57 219	2.19 162	0.31 23	1.68 74	0.56 8	0.49 10	0.51 30	0.56 78	0.33 7	0.96 89	0.54 104	0.21 61	0.17 84	0.23 65	0.16 27	0.20 31	0.21 93

MLG-Stereo	0.77 88	0.39 15	1.04 24	0.64 43	0.41 93	3.01 255	0.31 23	1.89 99	2.92 581	0.47 5	0.29 6	0.66 126	0.47 39	1.35 201	0.39 13	0.20 49	0.18 130	0.24 105	0.16 27	0.19 9	0.20 48

CREStereo++_RVC	1.02 210	0.49 115	1.54 173	0.83 197	0.55 202	4.01 483	0.31 23	1.63 68	1.99 394	1.63 293	2.13 496	0.84 193	0.65 107	0.88 63	0.70 181	0.27 197	0.15 24	0.23 65	1.22 649	0.24 93	0.17 1
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
PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 184	0.28 6	0.58 6	0.32 28	1.61 60	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 139	0.48 43	0.84 53	0.36 4	0.18 25	0.17 84	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.18 7

Monster-pub-mixall	0.64 36	0.42 40	1.00 19	0.83 197	0.48 154	1.39 68	0.32 28	1.45 39	0.82 53	0.88 186	0.85 94	0.39 15	0.36 13	1.99 326	0.47 61	0.20 49	0.16 49	0.17 1	0.15 9	0.18 1	0.21 93

RAStereo	0.75 69	0.52 137	2.86 314	0.58 9	0.62 248	1.19 40	0.32 28	1.81 89	0.99 106	0.75 122	1.05 162	0.64 116	0.47 39	0.80 35	0.94 287	0.22 83	0.20 227	0.27 221	0.21 179	0.34 328	0.22 126

CAR	0.60 22	0.41 29	1.04 24	0.72 110	0.61 239	2.02 136	0.33 31	1.13 17	0.94 95	0.61 65	0.49 27	0.54 63	0.35 10	1.14 136	0.45 47	0.21 61	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.22 72	0.21 93

MSE-Stereo	0.59 20	0.40 19	1.04 24	0.72 110	0.61 239	2.02 136	0.33 31	1.13 17	0.94 95	0.60 62	0.49 27	0.54 63	0.35 10	1.06 113	0.42 27	0.21 61	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.22 72	0.21 93

LACA1	0.60 22	0.43 48	0.92 11	0.53 2	0.32 16	3.20 284	0.33 31	1.48 42	0.48 5	0.57 39	0.39 11	0.41 24	0.59 82	0.83 47	0.37 8	0.23 101	0.19 176	0.23 65	0.18 90	0.21 52	0.19 15

DispViT+	0.72 56	0.38 9	1.20 104	0.54 3	2.17 644	0.92 18	0.33 31	2.05 122	1.43 182	0.62 72	0.50 29	0.45 37	0.51 57	1.52 241	0.56 113	0.24 129	0.18 130	0.19 8	0.14 2	0.19 9	0.21 93

MatchStereo	0.68 45	0.46 71	1.93 213	0.67 73	0.28 6	0.98 21	0.33 31	2.01 116	1.69 333	0.48 7	1.02 144	0.47 42	0.59 82	0.91 74	0.58 123	0.21 61	0.17 84	0.21 33	0.15 9	0.19 9	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
111111	0.87 141	0.50 119	1.13 82	0.66 65	1.08 445	3.37 319	0.33 31	2.33 171	1.47 202	0.74 119	1.50 288	0.61 100	0.59 82	1.40 211	0.48 65	0.24 129	0.19 176	0.22 49	0.16 27	0.24 93	0.19 15

LG-Stereo_L1	0.61 26	0.47 95	1.10 65	0.73 119	0.49 162	1.72 109	0.33 31	1.95 109	0.65 11	0.56 30	0.40 12	0.40 17	0.43 24	1.40 211	0.42 27	0.23 101	0.19 176	0.23 65	0.18 90	0.21 52	0.19 15

IGEV-Stereo++	0.93 168	0.44 54	1.08 50	0.70 88	1.20 483	3.87 436	0.33 31	3.36 344	1.43 182	0.75 122	1.17 191	0.68 133	1.04 264	0.95 85	0.42 27	0.22 83	0.16 49	0.23 65	0.17 46	0.24 93	0.20 48

XX-TBD	1.03 211	0.95 486	1.94 214	1.30 494	0.43 106	3.97 475	0.33 31	1.74 80	1.73 345	1.59 283	2.02 466	0.69 139	0.60 88	1.16 145	0.66 155	0.30 312	0.25 387	0.23 65	0.15 9	0.31 257	0.22 126

Replicate-Monster	0.79 103	1.36 569	2.08 240	0.70 88	0.52 182	2.05 145	0.34 40	1.92 104	0.82 53	1.03 219	0.60 43	0.48 48	0.52 59	1.28 182	0.39 13	0.19 35	0.14 11	0.19 8	0.16 27	0.22 72	0.78 584

GREAT-IGEV	0.74 64	0.54 171	1.86 205	1.10 391	0.44 117	2.44 187	0.34 40	1.37 31	1.51 231	0.48 7	0.86 98	0.51 53	0.60 88	1.07 116	0.45 47	0.22 83	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.23 83	0.25 178
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.68 45	0.40 19	1.05 29	0.64 43	0.37 54	0.84 16	0.34 40	3.40 349	1.03 113	0.50 11	0.46 24	0.58 88	0.40 18	1.85 313	0.49 73	0.23 101	0.17 84	0.21 33	0.16 27	0.20 31	0.19 15

U	12.82 686	0.38 9	1.99 221	0.66 65	58.94 714	63.38 718	0.34 40	1.91 103	0.94 95	0.59 53	0.80 78	0.46 39	0.57 73	0.83 47	0.44 40	0.29 270	0.17 84	63.35 718	59.81 717	0.29 211	0.20 48

Pro-Stereo	0.68 45	0.33 4	0.97 16	0.68 76	0.43 106	3.11 271	0.35 44	0.70 3	0.96 99	0.54 27	0.54 34	0.62 107	0.27 1	2.06 332	0.68 164	0.24 129	0.16 49	0.30 309	0.25 285	0.20 31	0.19 15

UGAM-zero	2.79 528	0.57 203	20.87 647	0.98 317	0.77 319	2.08 149	0.35 44	3.88 439	1.51 231	2.05 412	1.64 331	5.07 642	3.42 601	9.83 562	1.24 360	0.28 241	0.21 261	0.27 221	0.29 393	0.29 211	0.28 246

PSi22	0.93 168	0.71 365	1.23 108	1.00 331	0.36 34	1.73 111	0.36 46	3.46 352	1.44 185	0.98 210	1.39 261	1.16 261	0.64 99	1.95 323	0.75 201	0.19 35	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.34 328	0.35 357

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 16	0.61 16	0.38 70	0.42 2	0.36 46	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 88	0.61 100	0.33 7	0.61 3	0.62 135	0.19 35	0.14 11	0.24 105	0.22 214	0.20 31	0.19 15

BridgeDepth	0.54 15	0.42 40	1.05 29	0.58 9	0.25 2	1.30 59	0.36 46	1.53 49	0.86 65	0.56 30	0.37 9	0.57 85	0.65 107	0.87 57	0.40 16	0.20 49	0.15 24	0.19 8	0.16 27	0.22 72	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FoundationStereo	0.50 10	0.39 15	1.11 73	0.79 165	0.42 100	0.70 11	0.36 46	0.76 4	0.80 44	0.62 72	0.38 10	0.73 163	0.77 156	0.69 5	0.36 4	0.26 171	0.17 84	0.23 65	0.16 27	0.18 1	0.20 48

MaDis-Stereo	0.82 123	0.66 319	1.53 170	0.65 56	1.87 627	1.24 46	0.36 46	2.13 134	1.27 147	0.67 94	0.75 67	0.88 208	0.70 124	1.15 143	1.07 313	0.29 270	0.23 323	0.26 188	0.20 159	0.31 257	0.22 126

Pointernet	0.88 143	0.44 54	2.26 259	0.84 208	0.37 54	2.29 172	0.38 51	3.06 300	1.46 197	0.66 91	1.39 261	0.91 217	0.73 134	1.01 101	0.72 189	0.23 101	0.19 176	0.20 17	0.18 90	0.19 9	0.20 48

TANstereo	1.01 206	0.55 180	1.73 191	0.76 148	0.36 34	4.04 489	0.38 51	1.48 42	1.62 310	2.03 407	2.10 487	0.84 193	0.93 226	0.98 94	0.62 135	0.28 241	0.36 503	0.23 65	0.20 159	0.25 119	0.46 467

monster-pro	0.62 28	0.43 48	1.07 38	0.66 65	0.82 342	1.14 37	0.39 53	2.57 223	0.92 85	0.58 45	0.64 48	0.36 4	0.36 13	0.91 74	0.43 34	0.15 1	0.15 24	0.20 17	0.17 46	0.21 52	0.19 15

Test_v1	0.62 28	0.40 19	1.13 82	0.74 126	0.55 202	1.60 97	0.39 53	1.68 74	0.92 85	0.60 62	0.88 102	0.53 60	0.50 53	0.93 83	0.39 13	0.19 35	0.16 49	0.20 17	0.17 46	0.20 31	0.21 93

MonStereo	0.62 28	0.43 48	1.07 38	0.66 65	0.82 342	1.13 31	0.39 53	2.57 223	0.92 85	0.58 45	0.64 48	0.36 4	0.36 13	0.90 69	0.43 34	0.15 1	0.15 24	0.20 17	0.17 46	0.21 52	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 28	0.43 48	1.07 38	0.66 65	0.82 342	1.13 31	0.39 53	2.57 223	0.92 85	0.58 45	0.64 48	0.36 4	0.36 13	0.88 63	0.43 34	0.15 1	0.15 24	0.20 17	0.17 46	0.21 52	0.19 15

StereoAnything_RVC	0.94 172	2.66 633	2.20 250	0.76 148	0.34 25	1.18 39	0.39 53	2.31 167	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 214	1.57 250	0.35 2	0.32 358	0.16 49	0.23 65	0.15 9	3.31 659	0.18 7

MonSter	0.62 28	0.43 48	1.07 38	0.66 65	0.82 342	1.13 31	0.39 53	2.57 223	0.92 85	0.58 45	0.64 48	0.36 4	0.35 10	0.95 85	0.43 34	0.15 1	0.15 24	0.20 17	0.17 46	0.21 52	0.19 15

IGEV-Stereo+	0.94 172	0.47 95	1.19 97	0.86 227	2.02 639	1.40 69	0.39 53	1.17 20	0.88 69	0.61 65	0.44 21	0.47 42	0.79 170	2.14 343	0.42 27	0.27 197	0.19 176	0.22 49	0.17 46	2.26 652	2.41 657

UniTT-Stereo	0.82 123	0.47 95	2.63 298	0.96 302	1.19 476	0.78 14	0.39 53	1.12 16	1.54 259	1.19 240	1.26 218	0.51 53	0.64 99	1.13 132	1.03 306	0.30 312	0.20 227	0.24 105	0.21 179	0.40 396	0.25 178

FE-Mocha	1.06 215	0.74 392	2.45 279	0.97 309	0.69 289	1.57 92	0.40 61	2.92 281	1.47 202	1.82 335	1.81 403	1.62 332	0.88 208	1.36 203	0.78 214	0.29 270	0.20 227	0.35 433	0.31 430	0.26 149	0.33 330

2.25w	0.75 69	0.47 95	1.09 59	0.69 82	0.65 262	2.28 170	0.40 61	2.42 183	0.80 44	0.73 114	1.03 150	0.40 17	0.81 180	1.24 168	0.80 221	0.16 6	0.15 24	0.21 33	0.17 46	0.19 9	0.21 93

monsterstereo	0.82 123	0.50 119	1.26 118	0.77 154	1.41 542	2.54 201	0.40 61	3.14 307	0.71 19	0.70 103	1.11 177	0.41 24	0.39 17	1.50 236	0.50 80	0.19 35	0.16 49	0.22 49	0.16 27	0.21 52	0.17 1

monsters	0.82 123	0.58 219	1.16 91	0.76 148	1.52 562	2.92 238	0.40 61	2.66 244	0.72 21	0.66 91	0.84 90	0.38 13	0.41 20	1.84 307	0.48 65	0.20 49	0.16 49	0.20 17	0.16 27	0.19 9	0.19 15

LG-G_1	0.70 50	0.40 19	1.12 76	0.71 97	0.30 9	2.80 217	0.40 61	2.21 146	0.78 36	0.59 53	0.55 36	0.51 53	0.58 77	1.24 168	0.49 73	0.24 129	0.18 130	0.23 65	0.15 9	0.21 52	0.21 93

LG-G	0.70 50	0.40 19	1.12 76	0.71 97	0.30 9	2.80 217	0.40 61	2.21 146	0.78 36	0.59 53	0.55 36	0.51 53	0.58 77	1.24 168	0.49 73	0.24 129	0.18 130	0.23 65	0.15 9	0.21 52	0.21 93

CREStereo	0.92 166	0.53 155	1.45 159	0.61 16	0.34 25	4.42 578	0.40 61	2.21 146	1.54 259	0.94 199	1.12 179	0.87 204	0.87 201	1.12 128	0.72 189	0.28 241	0.19 176	0.22 49	0.15 9	0.22 72	0.19 15
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
DNS	3.43 592	0.50 119	1.75 196	0.77 154	0.67 276	2.16 157	0.41 68	2.32 169	1.51 231	51.54 711	1.30 230	0.97 235	1.04 264	1.03 105	0.75 201	0.45 515	0.24 359	0.21 33	0.20 159	0.44 460	0.36 363

MGA	0.59 20	0.40 19	1.04 24	0.72 110	0.80 327	1.74 114	0.41 68	0.98 11	0.99 106	0.60 62	0.54 34	0.54 63	0.29 2	1.06 113	0.42 27	0.20 49	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.21 52	0.21 93

TS12	0.80 105	0.43 48	1.08 50	0.55 5	0.30 9	3.40 326	0.41 68	2.20 143	1.37 161	0.69 100	1.15 185	0.54 63	0.69 121	1.27 180	0.57 118	0.21 61	0.18 130	0.22 49	0.17 46	0.22 72	0.26 208

WQFJA1++	10.56 676	0.40 19	3.21 329	0.89 245	0.82 342	1.43 73	0.41 68	2.15 138	0.87 67	96.02 723	0.71 58	0.46 39	0.55 67	1.29 187	0.50 80	0.27 197	0.17 84	0.21 33	0.18 90	100.47 721	0.22 126

IGEV	0.70 50	0.36 7	1.07 38	0.71 97	1.31 507	2.82 221	0.41 68	1.76 82	0.98 103	0.73 114	0.71 58	0.35 3	0.42 22	0.90 69	0.42 27	0.18 25	0.18 130	0.22 49	0.18 90	0.18 1	0.20 48

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 149	0.47 95	2.08 240	0.76 148	0.73 302	3.91 441	0.41 68	2.07 128	1.07 121	0.77 141	0.89 109	0.64 116	0.86 196	0.95 85	0.77 213	0.26 171	0.18 130	0.26 188	0.19 134	0.32 289	0.32 311

tg	1.15 233	0.67 329	1.31 131	0.94 293	0.54 194	4.02 485	0.41 68	2.96 286	1.59 299	1.69 307	1.85 425	1.84 379	0.97 237	1.78 295	0.83 231	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.26 308	0.29 211	0.27 225

trnet	0.91 164	0.48 105	1.46 160	0.62 25	0.31 12	4.40 573	0.41 68	2.20 143	1.53 250	0.94 199	1.14 184	0.88 208	0.89 214	1.09 120	0.71 184	0.27 197	0.19 176	0.22 49	0.15 9	0.21 52	0.19 15

HART	1.03 211	0.85 454	3.13 325	0.84 208	0.38 70	1.17 38	0.42 76	3.54 369	1.47 202	1.08 228	2.17 503	1.48 314	0.57 73	1.37 209	0.74 198	0.23 101	0.18 130	0.28 256	0.21 179	0.32 289	0.24 164

GIP-stereo	0.88 143	0.50 119	1.34 139	1.32 501	0.94 393	2.90 232	0.42 76	3.41 350	1.06 120	0.63 80	0.76 69	0.90 215	0.76 151	0.91 74	0.52 94	0.27 197	0.18 130	0.25 144	0.16 27	0.25 119	0.19 15

EGLCR-Stereo	1.06 215	0.51 128	1.56 176	1.02 349	0.39 76	4.27 554	0.42 76	4.08 505	1.48 212	0.90 191	0.68 55	1.09 251	0.66 114	1.81 301	0.62 135	0.27 197	0.19 176	0.29 282	0.23 235	0.37 375	0.25 178

iRaftStereo_RVC	1.09 222	0.70 351	1.39 150	0.95 296	0.45 125	3.83 419	0.42 76	2.37 176	1.58 284	1.69 307	1.76 375	1.80 367	0.83 189	1.50 236	0.98 297	0.28 241	0.18 130	0.29 282	0.26 308	0.30 237	0.31 300

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 262	0.72 370	1.74 194	1.05 359	0.36 34	4.13 511	0.42 76	2.95 284	2.84 575	2.02 403	2.40 547	1.61 331	1.11 300	1.26 175	0.97 294	0.21 61	0.15 24	0.26 188	0.23 235	0.29 211	0.23 146

VMStereo-Base	0.73 59	0.44 54	1.48 165	0.61 16	0.35 30	1.71 108	0.43 81	1.30 22	1.40 171	0.84 174	1.07 169	0.92 223	0.73 134	1.26 175	0.73 192	0.24 129	0.23 323	0.24 105	0.18 90	0.24 93	0.24 164

AdaDepth	0.76 78	0.45 59	1.41 155	0.70 88	1.27 500	3.12 273	0.43 81	1.02 12	0.94 95	0.63 80	0.91 118	0.43 28	0.58 77	1.41 216	0.48 65	0.18 25	0.21 261	0.23 65	0.19 134	0.25 119	0.26 208

asd	0.70 50	0.45 59	1.10 65	0.67 73	0.90 381	2.88 230	0.43 81	1.64 70	0.79 40	0.68 96	0.88 102	0.43 28	0.74 140	0.85 55	0.49 73	0.19 35	0.13 1	0.24 105	0.17 46	0.22 72	0.20 48

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 118	1.13 525	1.23 108	0.97 309	0.57 219	0.81 15	0.43 81	3.49 357	0.84 60	0.73 114	0.95 133	0.44 33	1.17 320	1.45 227	0.60 128	0.26 171	0.18 130	0.24 105	0.17 46	0.30 237	0.19 15

PMTNet	0.99 201	0.48 105	1.73 191	0.62 25	0.56 207	4.20 543	0.43 81	1.88 96	1.58 284	1.00 211	1.05 162	0.78 177	0.98 244	1.50 236	0.85 237	1.21 638	0.20 227	0.23 65	0.15 9	0.22 72	0.19 15

DepthFocus	0.50 10	0.41 29	1.02 21	0.57 7	0.38 70	0.77 12	0.44 86	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 53	0.75 172	0.48 43	0.83 47	0.36 4	0.26 171	0.19 176	0.27 221	0.25 285	0.25 119	0.21 93

4w-stereo	0.67 40	0.49 115	1.07 38	0.63 33	0.75 309	1.63 104	0.44 86	2.23 151	0.77 31	0.56 30	0.92 121	0.40 17	0.82 184	1.08 117	0.53 98	0.18 25	0.13 1	0.25 144	0.18 90	0.19 9	0.20 48

DEFOM-Stereo	0.70 50	0.46 71	1.13 82	0.72 110	0.48 154	3.40 326	0.44 86	0.90 6	0.77 31	0.86 182	0.58 41	0.45 37	0.43 24	1.76 293	0.43 34	0.24 129	0.18 130	0.22 49	0.16 27	0.21 52	0.20 48

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 464	0.99 495	19.62 592	1.09 382	0.96 397	1.51 86	0.44 86	4.05 494	1.64 314	1.31 249	1.67 341	4.93 635	2.45 550	2.52 377	1.40 396	0.30 312	0.20 227	0.31 336	0.50 574	0.57 524	0.60 537

H2IRNET	1.90 368	0.53 155	14.29 500	1.14 410	0.60 234	4.48 585	0.44 86	2.65 241	1.81 362	1.05 221	2.30 531	1.67 337	1.40 371	2.17 347	1.50 424	0.36 422	0.21 261	0.33 395	0.37 496	0.34 328	0.29 259

NLSM3	0.90 158	0.46 71	1.19 97	0.62 25	1.30 504	3.19 283	0.45 91	2.81 271	1.27 147	0.78 145	0.95 133	0.55 72	1.03 256	1.14 136	0.87 250	0.20 49	0.15 24	0.26 188	0.22 214	0.24 93	0.23 146

Zero-FE251	0.80 105	0.75 403	1.71 189	0.88 238	0.70 293	2.59 205	0.45 91	1.38 32	0.83 57	1.79 331	0.61 45	0.73 163	0.81 180	0.82 44	0.61 131	0.29 270	0.23 323	0.27 221	0.19 134	0.20 31	0.20 48

qwe	0.75 69	0.45 59	1.10 65	0.67 73	1.06 436	2.49 192	0.45 91	2.57 223	0.90 72	0.71 107	0.83 88	0.43 28	0.48 43	1.10 121	0.64 142	0.17 11	0.14 11	0.24 105	0.16 27	0.21 52	0.20 48

HI	1.27 274	0.90 466	2.33 267	1.10 391	0.68 282	2.92 238	0.45 91	2.49 200	1.76 355	2.13 436	1.65 338	2.42 453	1.84 493	1.58 251	1.61 448	0.26 171	0.16 49	0.28 256	0.29 393	0.26 149	0.25 178

CoSv	1.27 274	0.90 466	2.33 267	1.10 391	0.68 282	2.92 238	0.45 91	2.49 200	1.76 355	2.13 436	1.65 338	2.42 453	1.84 493	1.58 251	1.61 448	0.26 171	0.16 49	0.28 256	0.29 393	0.26 149	0.25 178

Select-FE	2.25 432	0.87 460	17.36 546	1.06 365	0.99 413	2.04 144	0.46 96	3.79 415	1.61 304	2.52 544	1.81 403	4.41 617	3.15 585	1.83 304	0.92 276	0.32 358	0.35 497	0.30 309	0.41 535	0.32 289	0.55 518

SGD-Stereo	0.65 38	0.41 29	1.06 36	0.85 220	0.31 12	2.44 187	0.46 96	1.09 14	0.69 16	0.84 174	0.52 32	0.55 72	0.53 60	1.49 235	0.46 56	0.31 337	0.14 11	0.25 144	0.18 90	0.23 83	0.20 48

PAM_32	2.45 481	0.63 282	20.74 641	1.05 359	0.65 262	2.83 222	0.46 96	2.91 280	1.54 259	1.95 371	2.66 573	4.99 638	3.78 608	1.96 324	0.92 276	0.27 197	0.22 293	0.27 221	0.25 285	0.36 362	0.48 477

CroCo-Stereo Lap2	0.99 201	0.89 464	2.55 286	0.99 323	1.80 620	0.54 4	0.46 96	3.10 304	1.24 138	1.07 227	1.21 200	1.05 250	0.78 165	1.26 175	1.08 316	0.27 197	0.23 323	0.27 221	0.21 179	0.43 449	0.34 343

raft_robust	1.92 375	1.15 530	3.34 338	1.02 349	0.43 106	3.84 424	0.46 96	4.42 613	2.52 524	1.67 304	1.36 253	2.17 423	6.37 652	6.78 496	1.04 308	0.28 241	0.24 359	0.30 309	0.35 474	0.31 257	0.32 311

XX-Stereo	2.54 500	0.61 265	20.21 616	1.78 609	1.19 476	4.30 558	0.46 96	4.39 608	1.58 284	2.32 508	1.89 438	4.64 630	0.60 88	4.16 436	0.82 228	0.31 337	0.21 261	0.28 256	0.27 336	0.51 497	0.26 208

RT-Monster	1.05 213	0.53 155	2.62 296	0.83 197	1.40 534	2.96 249	0.47 102	2.81 271	1.83 370	1.21 243	1.22 203	0.93 227	0.83 189	1.36 203	0.60 128	0.21 61	0.20 227	0.23 65	0.18 90	0.21 52	0.29 259

LACA2	0.62 28	0.53 155	1.20 104	0.54 3	0.26 3	3.15 276	0.47 102	1.56 52	0.57 9	0.52 18	0.47 26	0.47 42	0.45 31	0.71 9	0.37 8	0.23 101	0.17 84	0.21 33	0.15 9	0.23 83	0.17 1

water-stereo	0.78 97	0.45 59	1.94 214	0.79 165	0.48 154	2.36 178	0.47 102	1.53 49	1.09 123	0.88 186	1.04 155	0.82 189	0.75 143	0.72 16	0.78 214	0.22 83	0.23 323	0.25 144	0.23 235	0.24 93	0.29 259

Reg-Stereo(zero)	1.60 321	0.42 40	10.69 447	0.89 245	0.68 282	3.27 303	0.47 102	2.27 159	1.54 259	1.48 270	1.24 208	2.55 469	2.68 563	1.48 233	1.10 320	0.19 35	0.19 176	0.22 49	0.18 90	0.24 93	0.26 208

DN	1.08 221	0.54 171	3.15 327	0.90 255	1.00 422	3.37 319	0.48 106	2.59 233	1.45 188	0.95 203	0.82 87	1.32 290	0.73 134	1.86 314	0.64 142	0.30 312	0.26 404	0.28 256	0.24 264	0.34 328	0.32 311

AFF-stereo	1.31 283	0.77 412	1.46 160	1.10 391	0.45 125	3.93 449	0.48 106	2.92 281	2.92 581	1.90 354	2.21 511	2.11 421	1.52 413	1.93 320	1.12 328	0.21 61	0.16 49	0.25 144	0.25 285	0.29 211	0.20 48

asda	0.77 88	0.46 71	1.10 65	0.64 43	0.82 342	3.33 315	0.49 108	2.40 178	0.81 51	0.63 80	0.80 78	0.44 33	0.85 194	0.88 63	0.60 128	0.17 11	0.13 1	0.24 105	0.17 46	0.20 31	0.20 48

MIF-Stereo (partial)	0.98 193	0.55 180	2.83 311	0.71 97	1.03 428	1.08 28	0.49 108	2.55 219	1.66 321	0.79 149	1.20 196	0.80 183	0.90 217	1.61 263	1.56 438	0.36 422	0.24 359	0.33 395	0.25 285	0.40 396	0.28 246

CES	1.01 206	0.55 180	1.74 194	0.92 272	2.15 643	2.15 156	0.50 110	2.01 116	1.45 188	0.76 136	1.02 144	0.61 100	0.47 39	1.29 187	0.79 220	0.22 83	0.17 84	0.24 105	0.14 2	0.63 544	2.29 652

IPLGR	2.53 498	0.58 219	20.46 632	0.82 184	0.52 182	4.56 611	0.50 110	4.30 582	2.38 495	1.87 344	1.53 297	1.68 339	1.72 471	6.95 499	1.15 332	0.28 241	0.21 261	0.27 221	0.23 235	0.33 309	0.32 311

CroCo-Stereo	0.98 193	0.87 460	3.44 340	0.87 233	0.53 192	0.49 3	0.50 110	3.99 477	1.49 218	0.81 157	1.25 216	1.00 240	0.75 143	1.10 121	1.09 319	0.24 129	0.21 261	0.24 105	0.19 134	0.35 349	0.27 225
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
s12784h	1.31 283	0.45 59	2.41 276	0.71 97	0.35 30	4.42 578	0.50 110	4.22 542	2.73 552	2.01 398	2.48 553	0.91 217	0.96 232	2.01 330	0.70 181	0.29 270	0.18 130	0.24 105	0.16 27	0.27 169	0.18 7

DilatedVolume-Stereo	0.81 118	0.60 245	1.51 168	1.01 338	0.59 231	1.34 63	0.51 114	1.56 52	1.08 122	1.26 247	1.24 208	0.77 176	0.87 201	1.79 298	0.72 189	0.23 101	0.24 359	0.22 49	0.21 179	0.25 119	0.23 146

4.5_new	0.67 40	0.46 71	1.11 73	0.63 33	0.78 321	1.97 132	0.51 114	2.18 139	0.78 36	0.73 114	0.90 113	0.42 26	0.49 49	0.81 40	0.49 73	0.21 61	0.14 11	0.26 188	0.19 134	0.22 72	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 40	0.46 71	1.11 73	0.63 33	0.78 321	1.97 132	0.51 114	2.18 139	0.77 31	0.73 114	0.90 113	0.42 26	0.49 49	0.81 40	0.49 73	0.21 61	0.14 11	0.26 188	0.19 134	0.22 72	0.20 48

3.25w_new	0.69 48	0.46 71	1.10 65	0.61 16	0.61 239	2.23 166	0.51 114	2.45 193	0.90 72	0.63 80	0.78 75	0.47 42	0.71 126	0.78 30	0.50 80	0.17 11	0.14 11	0.20 17	0.17 46	0.20 31	0.20 48

3.25w	0.69 48	0.46 71	1.10 65	0.61 16	0.61 239	2.23 166	0.51 114	2.45 193	0.90 72	0.63 80	0.78 75	0.47 42	0.71 126	0.79 32	0.50 80	0.17 11	0.14 11	0.20 17	0.17 46	0.20 31	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 88	0.53 155	1.09 59	0.65 56	0.72 297	2.52 195	0.51 114	2.43 188	0.80 44	0.76 136	1.20 196	0.43 28	0.66 114	1.23 166	0.73 192	0.17 11	0.13 1	0.23 65	0.17 46	0.20 31	0.21 93

GCST	2.56 505	1.79 606	18.02 558	1.92 624	1.33 518	1.72 109	0.51 114	3.67 389	2.03 405	1.70 311	1.61 324	1.55 323	1.29 344	5.06 450	1.24 360	2.06 655	0.77 636	1.45 653	0.97 635	1.14 626	1.34 630

LoS	0.94 172	0.52 137	1.88 207	0.86 227	0.36 34	4.15 515	0.51 114	2.18 139	1.45 188	0.97 209	0.88 102	0.62 107	0.79 170	1.59 256	0.86 244	0.26 171	0.19 176	0.24 105	0.16 27	0.21 52	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-RAFT	1.15 233	0.46 71	1.64 184	0.99 323	0.45 125	4.17 531	0.51 114	3.21 315	1.69 333	1.12 235	1.34 246	1.45 311	1.40 371	2.08 335	0.94 287	0.41 482	0.20 227	0.24 105	0.23 235	0.27 169	0.25 178

GCAP-Stereo	0.93 168	0.68 337	1.35 144	0.85 220	0.41 93	3.61 381	0.52 123	2.20 143	1.50 224	1.11 234	1.04 155	1.17 263	0.84 191	1.11 123	0.71 184	0.25 154	0.20 227	0.27 221	0.18 90	0.28 191	0.23 146

LACA3	0.55 16	0.48 105	0.89 6	0.52 1	0.43 106	2.28 170	0.53 124	1.02 12	0.53 7	0.53 22	0.41 13	0.47 42	0.45 31	0.90 69	0.36 4	0.23 101	0.18 130	0.20 17	0.15 9	0.21 52	0.20 48

IGEV-FE	2.16 418	0.69 340	20.56 634	1.22 455	0.54 194	2.18 159	0.53 124	3.38 346	1.61 304	1.93 365	1.55 303	3.74 581	1.06 278	1.56 246	0.91 271	0.29 270	0.20 227	0.27 221	0.29 393	0.40 396	0.32 311

depthmonostereo	0.94 172	0.71 365	2.39 273	0.85 220	0.54 194	2.21 165	0.53 124	1.83 91	1.17 127	0.95 203	1.09 172	0.99 237	0.97 237	2.37 361	0.68 164	0.23 101	0.27 416	0.22 49	0.20 159	0.25 119	0.26 208

3.75w	0.75 69	0.47 95	1.09 59	0.63 33	1.10 452	2.61 206	0.53 124	2.46 196	0.97 102	0.62 72	0.80 78	0.40 17	0.66 114	1.11 123	0.48 65	0.19 35	0.13 1	0.23 65	0.18 90	0.20 31	0.21 93

PAM	2.43 478	0.61 265	20.86 645	1.07 368	0.73 302	2.93 243	0.53 124	3.24 322	1.53 250	1.89 353	2.43 548	5.29 648	2.76 565	1.84 307	1.02 304	0.27 197	0.24 359	0.26 188	0.25 285	0.40 396	0.50 491

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 166	0.73 381	1.42 156	0.92 272	1.08 445	2.97 251	0.53 124	1.77 85	1.39 167	1.16 237	1.54 299	0.58 88	0.65 107	1.03 105	0.84 234	0.25 154	0.23 323	0.30 309	0.24 264	0.43 449	0.29 259

GMStereo_Zeroshot	1.41 294	1.21 541	3.33 337	1.29 487	0.72 297	3.35 317	0.53 124	2.58 232	1.68 326	2.35 516	1.56 307	2.42 453	0.96 232	2.50 369	1.16 336	0.45 515	0.23 323	0.40 487	0.24 264	0.79 591	0.33 330

IGEV_Zeroshot_test	2.16 418	0.69 340	20.60 638	1.22 455	0.54 194	2.18 159	0.53 124	3.38 346	1.61 304	1.93 365	1.55 303	3.76 583	1.05 270	1.55 245	0.91 271	0.29 270	0.20 227	0.27 221	0.29 393	0.40 396	0.32 311

MLCV	1.87 361	0.91 472	8.59 417	1.10 391	0.57 219	3.59 375	0.53 124	3.70 401	2.20 447	2.80 586	2.25 517	2.00 404	1.42 383	4.13 435	1.86 489	0.30 312	0.20 227	0.32 359	0.21 179	0.33 309	0.36 363

Hybrid-DGEV-2	1.55 306	1.43 579	3.19 328	1.16 430	0.51 169	4.15 515	0.54 133	4.28 570	2.22 448	2.06 417	1.37 255	2.37 444	1.61 434	3.24 408	1.15 332	0.25 154	0.24 359	0.30 309	0.26 308	0.29 211	0.28 246

LG-Stereo	0.85 131	0.60 245	2.71 304	0.59 12	0.45 125	2.85 225	0.55 134	2.41 179	1.34 155	0.59 53	1.19 194	0.43 28	0.40 18	0.76 25	0.75 201	0.20 49	0.17 84	0.31 336	0.24 264	0.29 211	0.19 15

MoCha-V2	0.87 141	0.48 105	1.87 206	0.88 238	0.32 16	1.37 66	0.55 134	2.71 250	1.42 178	0.92 195	1.75 366	0.65 122	1.17 320	1.45 227	0.57 118	0.21 61	0.21 261	0.20 17	0.19 134	0.24 93	0.23 146

riskmin	1.25 262	0.56 192	2.05 228	1.05 359	0.93 391	2.86 227	0.55 134	3.23 320	1.34 155	1.55 277	1.07 169	3.56 575	2.03 511	1.29 187	1.00 302	0.28 241	0.27 416	0.34 414	0.21 179	0.41 420	0.43 444

TestStereo	2.00 390	1.02 500	12.25 464	0.70 88	0.61 239	1.88 124	0.55 134	2.31 167	1.52 243	1.41 265	1.33 241	1.27 283	0.90 217	11.62 636	0.81 226	0.34 389	0.19 176	0.33 395	0.24 264	0.44 460	0.24 164

2.5w	0.75 69	0.44 54	1.06 36	0.66 65	0.69 289	2.39 181	0.56 138	2.77 259	0.82 53	0.63 80	0.88 102	0.37 9	0.75 143	1.36 203	0.50 80	0.18 25	0.14 11	0.22 49	0.17 46	0.19 9	0.21 93

2.75w_new	0.75 69	0.45 59	1.10 65	0.65 56	0.62 248	2.45 189	0.56 138	2.75 256	0.74 27	0.78 145	0.73 62	0.38 13	0.92 223	1.04 111	0.66 155	0.17 11	0.14 11	0.22 49	0.17 46	0.18 1	0.19 15

IPLG	2.48 489	0.65 307	19.63 593	0.91 266	0.79 325	4.60 616	0.56 138	4.31 585	1.84 371	1.91 359	2.00 464	1.31 289	1.38 364	6.61 487	1.53 434	0.27 197	0.20 227	0.27 221	0.23 235	0.31 257	0.36 363

ours_stereo	0.76 78	0.64 293	1.40 154	0.86 227	0.61 239	1.12 30	0.57 141	1.63 68	1.20 134	0.72 111	1.43 270	0.70 142	0.62 92	1.56 246	0.58 123	0.25 154	0.18 130	0.26 188	0.21 179	0.29 211	0.31 300

MyStereo8	2.33 455	1.13 525	19.26 582	1.22 455	1.62 582	4.16 526	0.57 141	3.50 360	2.36 484	2.15 447	1.75 366	2.28 429	1.14 311	1.46 231	2.20 530	0.24 129	0.21 261	0.32 359	0.27 336	0.36 362	0.43 444

plain	1.55 306	0.69 340	13.59 481	0.65 56	0.73 302	1.66 106	0.57 141	3.17 312	1.94 388	0.77 141	1.24 208	0.80 183	0.86 196	1.60 258	0.96 293	0.33 377	0.21 261	0.32 359	0.25 285	0.42 439	0.28 246

DCANet-4	1.96 382	0.51 128	14.31 501	0.82 184	0.40 86	4.16 526	0.57 141	4.29 574	2.98 588	2.30 498	1.80 390	1.03 245	1.54 423	1.44 223	1.44 405	0.29 270	0.23 323	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.42 434

fff	1.74 342	0.70 351	9.08 423	0.81 172	0.36 34	4.15 515	0.57 141	4.23 546	2.09 420	2.30 498	1.80 390	1.19 272	3.02 578	1.44 223	1.46 410	0.29 270	0.23 323	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.42 434

RAFT-RH_RVC	2.63 512	0.55 180	19.97 605	1.26 472	0.47 146	4.46 583	0.57 141	1.71 77	1.64 314	3.06 606	5.51 643	2.03 408	1.28 341	6.70 491	1.52 433	0.42 494	0.22 293	0.37 461	0.34 458	0.28 191	0.29 259

csc	1.74 342	0.70 351	9.08 423	0.81 172	0.36 34	4.15 515	0.57 141	4.23 546	2.09 420	2.30 498	1.80 390	1.19 272	3.02 578	1.44 223	1.46 410	0.29 270	0.23 323	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.42 434

cscssc	1.74 342	0.70 351	9.08 423	0.81 172	0.36 34	4.15 515	0.57 141	4.23 546	2.09 420	2.30 498	1.80 390	1.19 272	3.02 578	1.44 223	1.46 410	0.29 270	0.23 323	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.42 434

GMStereo	1.01 206	1.00 498	2.86 314	0.83 197	0.45 125	1.47 80	0.57 141	1.89 99	2.11 430	1.52 274	1.24 208	0.87 204	0.74 140	1.58 251	0.94 287	0.40 467	0.21 261	0.30 309	0.30 414	0.47 484	0.36 363
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
4.25_new	0.73 59	0.46 71	1.08 50	0.71 97	0.97 401	2.52 195	0.58 150	2.28 162	0.93 91	0.57 39	0.94 128	0.40 17	0.65 107	0.87 57	0.50 80	0.17 11	0.13 1	0.25 144	0.17 46	0.19 9	0.20 48

4.5w_new	0.73 59	0.46 71	1.08 50	0.71 97	0.97 401	2.52 195	0.58 150	2.28 162	0.93 91	0.57 39	0.94 128	0.40 17	0.65 107	0.87 57	0.50 80	0.17 11	0.13 1	0.25 144	0.17 46	0.19 9	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 59	0.46 71	1.08 50	0.71 97	0.97 401	2.52 195	0.58 150	2.28 162	0.93 91	0.57 39	0.94 128	0.40 17	0.65 107	0.87 57	0.50 80	0.17 11	0.13 1	0.25 144	0.17 46	0.19 9	0.20 48

DIP-Stereo	1.24 258	0.69 340	1.77 197	0.65 56	0.61 239	4.29 556	0.58 150	4.44 617	2.53 526	1.98 379	1.33 241	0.91 217	0.86 196	1.25 174	1.25 363	0.36 422	0.23 323	0.32 359	0.23 235	0.32 289	0.29 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LoS_RVC	0.94 172	1.30 558	1.31 131	0.84 208	1.63 584	2.02 136	0.59 154	1.51 45	1.36 160	0.81 157	1.33 241	0.84 193	0.88 208	1.36 203	0.73 192	0.21 61	0.17 84	0.20 17	0.14 2	0.20 31	1.45 635

ADStereo(finetuned)	2.04 397	0.73 381	13.28 475	0.82 184	0.40 86	4.16 526	0.59 154	4.25 556	2.97 585	2.35 516	1.84 417	1.18 267	3.40 597	1.52 241	1.54 435	0.29 270	0.24 359	0.23 65	0.18 90	0.30 237	0.51 499

DCANet	1.74 342	0.73 381	9.08 423	0.82 184	0.40 86	4.18 534	0.59 154	4.25 556	2.97 585	2.35 516	1.84 417	1.18 267	1.63 451	1.51 239	1.55 436	0.29 270	0.24 359	0.23 65	0.18 90	0.30 237	0.53 506

aanet-new-36k	0.77 88	0.54 171	1.39 150	0.72 110	0.32 16	2.92 238	0.60 157	2.21 146	0.87 67	0.55 28	1.12 179	0.56 78	0.87 201	0.98 94	0.48 65	0.19 35	0.15 24	0.25 144	0.17 46	0.26 149	0.21 93

DFGA-Net	2.11 409	3.00 638	7.43 403	1.11 398	0.76 313	3.72 397	0.60 157	2.63 239	1.91 384	2.01 398	2.07 483	1.22 277	1.04 264	10.26 583	2.26 534	0.27 197	0.22 293	0.34 414	0.34 458	0.61 538	0.48 477

11t1	1.11 226	0.53 155	1.80 200	1.55 579	0.65 262	2.20 163	0.60 157	3.66 388	1.49 218	1.60 284	1.26 218	1.03 245	1.35 359	1.72 288	0.97 294	0.28 241	0.31 463	0.29 282	0.23 235	0.30 237	0.34 343

MIM_Stereo	1.20 246	0.78 418	3.30 335	1.05 359	0.43 106	3.04 256	0.60 157	2.46 196	1.51 231	1.60 284	1.58 310	1.82 373	1.29 344	2.00 327	1.07 313	0.24 129	0.24 359	0.28 256	0.25 285	0.27 169	0.27 225

FENet	2.25 432	0.50 119	20.29 624	1.35 519	0.67 276	4.01 483	0.60 157	3.95 464	1.99 394	1.96 375	1.11 177	2.43 456	1.43 386	1.60 258	1.39 393	0.32 358	0.22 293	0.33 395	0.26 308	0.29 211	0.39 403

WQFJA1	2.11 409	0.52 137	1.23 108	0.63 33	1.87 627	2.81 219	0.61 162	11.67 679	15.01 685	0.80 153	0.86 98	0.92 223	1.03 256	1.13 132	1.48 418	0.26 171	0.25 387	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.24 164

NLMM	2.10 406	0.53 155	1.23 108	0.63 33	1.86 624	2.81 219	0.61 162	11.68 680	14.99 684	0.80 153	0.86 98	0.92 223	1.03 256	1.12 128	1.48 418	0.26 171	0.25 387	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.24 164

2w_stereo	0.75 69	0.46 71	1.08 50	0.68 76	0.56 207	2.00 135	0.61 162	2.87 279	0.83 57	0.93 197	0.93 124	0.36 4	1.13 304	0.90 69	0.61 131	0.17 11	0.13 1	0.23 65	0.17 46	0.20 31	0.21 93

ISRNet	1.69 336	0.76 409	5.69 387	1.27 480	1.36 524	2.85 225	0.61 162	3.60 377	1.91 384	2.13 436	2.12 494	2.90 508	1.41 378	2.51 372	1.71 467	0.49 549	0.50 590	0.56 583	0.47 558	0.49 493	0.57 527

rvit_stereo_0081	0.80 105	0.63 282	1.19 97	0.91 266	0.64 254	1.27 50	0.61 162	2.05 122	1.71 340	0.82 159	0.73 62	0.85 198	0.75 143	1.30 193	0.80 221	0.31 337	0.26 404	0.27 221	0.25 285	0.38 380	0.27 225

rvit_stereo_0082	0.80 105	0.63 282	1.19 97	0.91 266	0.64 254	1.27 50	0.61 162	2.05 122	1.71 340	0.82 159	0.73 62	0.85 198	0.75 143	1.30 193	0.80 221	0.31 337	0.26 404	0.27 221	0.25 285	0.38 380	0.27 225

StereoVision	1.65 330	0.75 403	7.47 404	1.01 338	1.80 620	2.61 206	0.61 162	3.06 300	1.96 389	1.25 245	3.46 619	1.85 382	0.88 208	2.07 333	1.93 497	0.43 500	0.36 503	0.37 461	0.36 484	0.48 487	0.33 330

EKT-Stereo	6.79 659	0.64 293	4.24 366	1.77 608	106.39 719	4.51 598	0.61 162	3.16 310	1.53 250	1.88 347	1.22 203	1.98 401	1.36 362	3.81 424	0.84 234	0.35 409	0.24 359	0.29 282	0.26 308	0.34 328	0.48 477

MC-Stereo	1.06 215	0.48 105	1.55 174	1.15 423	0.41 93	4.56 611	0.61 162	2.06 126	1.46 197	1.90 354	1.61 324	0.89 210	1.12 302	1.35 201	0.73 192	0.25 154	0.18 130	0.26 188	0.22 214	0.25 119	0.24 164

MIPNet	2.33 455	0.71 365	19.82 598	0.89 245	0.56 207	4.76 645	0.61 162	4.32 590	2.37 490	1.83 337	1.48 286	1.48 314	1.98 510	2.63 387	1.44 405	0.29 270	0.20 227	0.26 188	0.23 235	0.30 237	0.39 403

rafts_anoy	1.24 258	0.80 427	3.61 350	1.17 433	1.20 483	3.00 252	0.61 162	3.17 312	1.58 284	1.37 258	1.26 218	1.19 272	1.12 302	1.78 295	1.25 363	0.32 358	0.23 323	0.32 359	0.32 442	0.31 257	0.30 290

sAnonymous2	1.37 289	1.22 547	9.79 433	0.92 272	0.88 373	1.23 42	0.61 162	2.56 221	1.69 333	0.85 177	1.02 144	0.73 163	1.23 334	0.98 94	0.78 214	0.29 270	0.25 387	0.31 336	0.30 414	1.06 615	0.71 566

CroCo_RVC	1.37 289	1.22 547	9.79 433	0.92 272	0.88 373	1.23 42	0.61 162	2.56 221	1.69 333	0.85 177	1.02 144	0.73 163	1.23 334	0.98 94	0.78 214	0.29 270	0.25 387	0.31 336	0.30 414	1.06 615	0.71 566

sCroCo_RVC	1.06 215	0.82 439	5.05 377	1.02 349	1.05 433	0.98 21	0.61 162	2.06 126	1.29 150	0.69 100	1.26 218	0.82 189	1.10 296	1.20 160	0.90 262	0.42 494	0.40 535	0.33 395	0.30 414	0.46 480	0.38 396

DN-CSS_ROB	1.91 372	1.55 589	11.13 454	1.82 616	0.88 373	3.99 478	0.61 162	4.01 481	1.67 323	1.64 296	1.89 438	1.39 301	1.06 278	3.23 406	1.50 424	0.31 337	0.19 176	0.44 515	0.29 393	0.37 375	0.31 300

NLMM1	2.18 421	0.55 180	1.34 139	0.62 25	1.86 624	3.30 312	0.62 177	11.92 681	15.07 686	0.86 182	0.96 136	0.84 193	0.90 217	1.83 304	1.35 389	0.27 197	0.27 416	0.27 221	0.24 264	0.31 257	0.28 246

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 222	3.30 643	2.61 293	0.82 184	0.38 70	1.27 50	0.62 177	1.51 45	1.29 150	0.91 192	0.92 121	0.65 122	0.57 73	1.08 117	0.59 125	1.55 652	0.15 24	0.32 359	0.28 365	1.10 622	1.98 649

test-1	1.23 253	0.65 307	1.88 207	0.96 302	0.52 182	3.84 424	0.62 177	4.01 481	1.47 202	1.93 365	1.78 384	1.83 376	0.92 223	1.19 159	1.28 374	0.26 171	0.29 441	0.31 336	0.24 264	0.29 211	0.36 363

Foundation-i1a	0.78 97	0.38 9	1.07 38	0.71 97	0.33 20	0.91 17	0.63 180	2.42 183	1.93 386	0.93 197	0.73 62	0.95 233	1.22 329	1.66 275	0.57 118	0.24 129	0.17 84	0.20 17	0.17 46	0.19 9	0.22 126

rvit_stereo_0081_aga	0.81 118	0.75 403	1.84 204	0.72 110	0.73 302	1.21 41	0.63 180	1.92 104	1.39 167	0.87 185	0.80 78	0.79 181	0.69 121	1.27 180	0.69 175	0.35 409	0.29 441	0.26 188	0.25 285	0.40 396	0.27 225

model_zeroshot	1.21 249	0.60 245	3.55 344	1.05 359	0.57 219	3.46 340	0.63 180	2.73 253	1.55 267	2.05 412	1.38 259	1.50 317	0.82 184	1.69 283	0.87 250	0.29 270	0.23 323	0.30 309	0.23 235	0.27 169	0.32 311

xxxx	2.67 518	0.54 171	2.03 225	1.22 455	0.81 333	3.49 349	0.63 180	4.49 626	2.49 519	2.22 477	2.23 514	2.05 412	1.38 364	10.05 574	17.91 678	0.32 358	0.32 471	0.30 309	0.27 336	0.33 309	0.34 343

NLSM1	1.86 359	0.53 155	1.39 150	0.73 119	1.89 629	3.09 266	0.64 184	8.41 672	12.10 678	0.79 149	1.21 200	0.73 163	0.86 196	1.67 280	1.45 409	0.26 171	0.24 359	0.29 282	0.24 264	0.31 257	0.27 225

SCV_C0	0.89 149	0.59 229	1.96 219	0.83 197	0.44 117	1.24 46	0.64 184	3.33 341	1.66 321	0.82 159	1.20 196	0.73 163	0.66 114	1.62 265	0.66 155	0.32 358	0.21 261	0.24 105	0.20 159	0.28 191	0.23 146

rvit_stereo_0083	0.86 135	0.67 329	1.42 156	0.87 233	0.65 262	1.23 42	0.64 184	1.67 72	2.28 465	0.79 149	0.93 124	0.93 227	1.07 283	1.46 231	0.75 201	0.32 358	0.36 503	0.30 309	0.26 308	0.33 309	0.28 246

test_sample1	1.62 325	0.55 180	1.88 207	1.44 550	0.79 325	2.27 169	0.64 184	4.00 479	1.82 363	1.87 344	1.35 249	1.57 324	1.62 438	9.55 555	1.24 360	0.30 312	0.27 416	0.31 336	0.28 365	0.32 289	0.32 311

PCWNet_CMD	2.23 428	0.65 307	17.36 546	0.83 197	0.76 313	3.51 355	0.64 184	3.60 377	1.97 391	1.70 311	1.63 329	3.22 537	3.05 582	2.09 338	1.11 325	0.31 337	0.36 503	0.47 532	0.26 308	0.64 552	0.47 472

TransformOpticalFlow	3.03 562	0.77 412	20.99 652	1.00 331	0.55 202	4.18 534	0.64 184	4.33 593	3.02 592	2.18 459	3.09 602	4.35 614	5.07 633	7.36 506	1.27 370	0.32 358	0.18 130	0.32 359	0.26 308	0.28 191	0.46 467

CFNet_pseudo	2.12 412	0.67 329	15.14 517	0.85 220	0.74 307	3.95 460	0.64 184	3.95 464	1.78 358	1.90 354	1.79 387	3.27 542	1.62 438	2.51 372	1.16 336	0.31 337	0.36 503	0.53 572	0.27 336	0.63 544	0.44 450

CFNet-RSSM	2.08 405	0.52 137	20.06 608	1.01 338	0.56 207	3.39 323	0.64 184	3.67 389	1.55 267	1.72 316	1.37 255	2.57 471	1.19 326	1.11 123	0.86 244	0.27 197	0.20 227	0.25 144	0.23 235	0.27 169	0.23 146

Gwc-CoAtRS	1.58 314	0.57 203	11.69 460	1.01 338	0.60 234	2.53 199	0.64 184	2.36 174	1.56 274	1.80 332	1.47 279	2.74 490	1.18 322	1.12 128	0.90 262	0.27 197	0.21 261	0.25 144	0.22 214	0.27 169	0.23 146

MSMDNet	2.23 428	0.64 293	17.32 542	0.84 208	0.75 309	3.53 360	0.64 184	3.61 380	1.98 393	1.71 315	1.64 331	3.22 537	2.99 575	2.08 335	1.11 325	0.31 337	0.37 515	0.45 522	0.26 308	0.62 542	0.45 456

xyz-stereo-finetune2	1.16 238	0.63 282	1.50 166	0.57 7	0.36 34	3.47 343	0.65 194	2.70 249	1.23 136	0.88 186	1.75 366	0.91 217	1.76 476	3.54 416	1.74 474	0.24 129	0.22 293	0.30 309	0.27 336	0.31 257	0.26 208

222	2.68 522	0.57 203	2.03 225	1.11 398	0.81 333	3.23 290	0.65 194	4.52 631	2.45 511	2.34 515	2.29 526	1.41 307	1.44 389	10.50 588	18.47 682	0.32 358	0.30 454	0.32 359	0.27 336	0.32 289	0.34 343

ccs_rob	2.13 414	0.67 329	15.11 516	0.84 208	0.75 309	3.96 470	0.65 194	3.95 464	1.78 358	1.88 347	1.79 387	3.26 541	1.64 454	2.51 372	1.16 336	0.31 337	0.36 503	0.54 580	0.27 336	0.65 555	0.45 456

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 143	0.45 59	1.31 131	0.63 33	1.63 584	3.91 441	0.66 197	2.28 162	1.02 111	1.10 230	0.98 140	0.60 96	0.46 36	0.83 47	0.47 61	0.26 171	0.18 130	0.29 282	0.23 235	0.24 93	0.18 7

Foundation-i1b	0.74 64	0.38 9	1.05 29	0.69 82	0.43 106	0.94 19	0.66 197	2.52 208	1.67 323	0.83 171	0.81 83	1.03 245	1.08 287	1.13 132	0.48 65	0.23 101	0.16 49	0.21 33	0.18 90	0.20 31	0.19 15

FlowAnything_test	0.75 69	0.60 245	1.18 96	0.82 184	0.58 228	2.29 172	0.66 197	1.38 32	0.80 44	1.03 219	0.76 69	0.63 114	0.49 49	0.84 53	0.91 271	0.31 337	0.27 416	0.40 487	0.48 563	0.31 257	0.30 290

iResNet_ROB	1.89 366	1.02 500	8.60 418	1.39 539	0.98 410	3.72 397	0.66 197	3.84 427	2.65 543	1.88 347	2.05 478	1.98 401	1.27 339	4.52 441	1.67 463	0.30 312	0.20 227	0.28 256	0.18 90	0.31 257	0.40 424

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 149	0.46 71	1.34 139	0.62 25	1.70 600	3.95 460	0.67 201	2.36 174	1.05 119	1.05 221	0.90 113	0.60 96	0.42 22	0.80 35	0.46 56	0.27 197	0.18 130	0.29 282	0.23 235	0.24 93	0.18 7

Foundation-i1c-attn	0.74 64	0.38 9	1.05 29	0.71 97	0.35 30	0.95 20	0.67 201	2.42 183	1.68 326	0.77 141	0.88 102	0.76 173	1.25 338	1.38 210	0.48 65	0.23 101	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.20 31	0.21 93

gcap_with_dpt	0.89 149	0.45 59	1.28 126	0.64 43	1.61 580	3.93 449	0.67 201	2.41 179	1.01 110	1.18 238	0.96 136	0.60 96	0.45 31	0.76 25	0.44 40	0.26 171	0.18 130	0.29 282	0.23 235	0.25 119	0.18 7

WQFJX1	2.20 424	0.52 137	1.38 148	0.62 25	1.78 616	3.07 263	0.67 201	12.26 684	15.24 687	0.84 174	1.05 162	0.91 217	0.97 237	1.88 316	1.26 366	0.27 197	0.25 387	0.28 256	0.21 179	0.36 362	0.25 178

FSD	0.75 69	0.64 293	1.23 108	0.76 148	0.60 234	0.77 12	0.67 201	1.57 54	0.68 13	0.72 111	0.62 46	1.02 243	0.72 129	0.81 40	0.73 192	0.59 579	0.54 596	0.57 586	0.54 587	0.57 524	0.55 518

1w_stereo	0.86 135	0.42 40	1.07 38	0.72 110	0.81 333	3.00 252	0.67 201	3.28 326	0.75 28	0.74 119	1.32 239	0.37 9	1.37 363	0.92 78	0.68 164	0.16 6	0.14 11	0.20 17	0.16 27	0.19 9	0.22 126

mms	0.77 88	0.68 337	1.17 95	0.83 197	0.71 295	1.41 70	0.67 201	1.61 60	1.12 124	0.77 141	1.37 255	0.63 114	0.54 66	1.75 292	0.63 139	0.24 129	0.19 176	0.26 188	0.21 179	0.31 257	0.34 343

SDNR	3.97 616	1.93 610	20.28 623	1.31 498	0.94 393	5.16 654	0.67 201	4.33 593	2.58 534	4.82 653	5.94 646	5.01 640	1.45 393	17.52 686	2.53 559	0.79 614	0.72 632	0.59 591	0.45 553	1.15 629	1.17 620

DCRE	1.44 297	0.74 392	3.50 343	1.13 409	0.72 297	1.78 116	0.67 201	2.14 136	1.56 274	1.99 384	8.09 655	1.73 349	1.07 283	1.24 168	0.83 231	0.23 101	0.25 387	0.26 188	0.26 308	0.28 191	0.30 290

NF-Stereo	1.58 314	0.61 265	2.66 302	2.26 641	0.47 146	4.68 627	0.67 201	3.31 330	1.48 212	2.11 429	1.59 315	1.36 296	1.09 290	6.08 476	1.20 347	0.40 467	0.20 227	0.36 449	0.34 458	0.31 257	0.36 363

OCTAStereo	1.58 314	0.61 265	2.72 305	2.27 644	0.46 136	4.68 627	0.67 201	3.30 329	1.48 212	2.11 429	1.59 315	1.36 296	1.09 290	6.02 473	1.21 351	0.41 482	0.20 227	0.36 449	0.34 458	0.31 257	0.37 379

aanet-new-78k	1.46 300	0.57 203	14.51 503	0.74 126	0.34 25	3.31 313	0.68 212	2.34 172	0.72 21	0.58 45	0.88 102	0.50 51	1.06 278	1.42 219	0.45 47	0.19 35	0.15 24	0.25 144	0.17 46	0.24 93	0.20 48

LiteMatch	0.67 40	0.84 448	0.89 6	0.80 168	0.39 76	1.60 97	0.68 212	0.96 8	0.91 78	0.62 72	0.43 17	0.56 78	1.40 371	0.71 9	1.10 320	0.28 241	0.16 49	0.29 282	0.22 214	0.29 211	0.37 379

Lsterematch	1.15 233	0.84 448	4.02 362	0.80 168	0.39 76	1.68 107	0.68 212	2.01 116	2.02 401	1.58 282	2.02 466	1.35 294	1.40 371	1.41 216	1.10 320	0.28 241	0.16 49	0.29 282	0.22 214	0.29 211	0.37 379

3w_stereo	0.71 55	0.47 95	1.14 88	0.65 56	0.39 76	1.73 111	0.68 212	2.79 267	0.79 40	0.67 94	0.84 90	0.37 9	1.02 255	1.03 105	0.56 113	0.18 25	0.14 11	0.23 65	0.18 90	0.20 31	0.22 126

gcap-zeroshot	0.90 158	0.46 71	1.36 146	0.64 43	1.71 602	3.95 460	0.68 212	2.49 200	0.98 103	1.05 221	0.85 94	0.62 107	0.43 24	0.79 32	0.51 91	0.27 197	0.19 176	0.30 309	0.24 264	0.24 93	0.19 15

CFNet_ucs	2.36 469	0.68 337	18.42 567	0.89 245	0.81 333	3.85 432	0.68 212	4.29 574	2.37 490	2.09 422	2.04 472	3.31 546	1.24 336	2.63 387	1.14 331	0.36 422	0.45 564	0.56 583	0.29 393	0.66 560	0.49 484

testlalala	0.90 158	0.46 71	1.36 146	0.64 43	1.71 602	3.95 460	0.68 212	2.49 200	0.98 103	1.05 221	0.85 94	0.62 107	0.43 24	0.79 32	0.51 91	0.27 197	0.19 176	0.30 309	0.24 264	0.24 93	0.19 15

UDGNet	1.40 292	1.52 587	2.22 255	1.38 537	0.62 248	4.39 569	0.68 212	1.80 88	2.18 444	1.34 252	1.18 192	0.99 237	1.00 247	2.16 345	1.19 343	1.09 632	0.34 491	1.30 648	0.98 636	1.10 622	0.58 532

RE-Stereo	1.58 314	0.61 265	2.72 305	2.26 641	0.46 136	4.68 627	0.68 212	3.31 330	1.48 212	2.11 429	1.59 315	1.36 296	1.09 290	6.01 471	1.22 354	0.41 482	0.20 227	0.36 449	0.34 458	0.31 257	0.37 379

TVStereo	1.58 314	0.61 265	2.72 305	2.26 641	0.46 136	4.68 627	0.68 212	3.31 330	1.48 212	2.11 429	1.59 315	1.36 296	1.09 290	6.01 471	1.22 354	0.41 482	0.20 227	0.36 449	0.34 458	0.31 257	0.37 379

raftrobust	1.19 241	0.72 370	2.30 264	1.26 472	1.31 507	3.55 367	0.68 212	2.75 256	1.47 202	2.21 475	1.38 259	1.17 263	1.22 329	1.20 160	1.11 325	0.28 241	0.24 359	0.21 33	0.19 134	0.25 119	0.28 246

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 149	0.46 71	1.19 97	0.64 43	1.71 602	3.95 460	0.69 223	2.43 188	1.04 116	1.05 221	0.90 113	0.61 100	0.44 29	0.80 35	0.52 94	0.28 241	0.19 176	0.31 336	0.24 264	0.24 93	0.19 15

Foundation-i1	0.86 135	0.38 9	1.13 82	0.77 154	1.12 455	1.06 26	0.69 223	2.94 283	1.61 304	0.89 189	1.39 261	1.24 279	1.01 251	1.08 117	0.55 109	0.23 101	0.19 176	0.22 49	0.20 159	0.21 52	0.20 48

NLCSM	2.07 402	0.57 203	1.26 118	0.68 76	1.83 622	3.24 294	0.69 223	8.40 671	9.75 672	0.92 195	1.30 230	0.87 204	1.06 278	7.60 511	1.57 440	0.28 241	0.25 387	0.29 282	0.25 285	0.36 362	0.27 225

rvit_stereo_0075_2	1.18 239	0.74 392	2.66 302	0.90 255	1.27 500	2.51 194	0.69 223	2.25 155	2.06 414	1.40 263	1.86 428	1.46 313	0.84 191	1.42 219	0.94 287	0.46 523	0.40 535	0.48 540	0.38 509	0.46 480	0.51 499

test_for_model	0.89 149	0.46 71	1.19 97	0.64 43	1.71 602	3.95 460	0.69 223	2.43 188	1.04 116	1.05 221	0.90 113	0.61 100	0.44 29	0.80 35	0.52 94	0.28 241	0.19 176	0.31 336	0.24 264	0.24 93	0.19 15

CASS	1.29 279	0.66 319	2.62 296	0.95 296	0.66 269	2.84 223	0.69 223	3.00 291	1.79 360	2.57 553	1.95 451	1.39 301	1.55 424	1.59 256	1.06 310	0.50 553	0.28 431	0.34 414	0.28 365	0.46 480	0.63 547
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSM-softLoss	1.66 333	0.59 229	5.15 379	2.25 639	0.48 154	4.68 627	0.69 223	2.57 223	1.52 243	2.14 439	1.45 272	1.42 308	0.99 245	6.04 474	1.20 347	0.41 482	0.23 323	0.37 461	0.39 517	0.32 289	0.31 300

KMStereo	1.66 333	0.59 229	5.15 379	2.25 639	0.48 154	4.68 627	0.69 223	2.57 223	1.52 243	2.14 439	1.45 272	1.42 308	0.99 245	6.04 474	1.20 347	0.41 482	0.23 323	0.37 461	0.39 517	0.32 289	0.31 300

AnonymousM	1.22 252	1.32 564	0.97 16	0.88 238	0.56 207	4.03 487	0.69 223	2.41 179	1.68 326	1.48 270	1.31 238	1.15 260	1.00 247	1.18 157	0.73 192	0.32 358	0.40 535	2.07 658	1.70 660	0.24 93	0.22 126

RALAANet	1.28 277	1.08 516	3.21 329	1.25 465	0.94 393	1.44 76	0.69 223	3.15 309	2.57 533	2.01 398	1.80 390	1.29 287	1.05 270	2.00 327	1.48 418	0.27 197	0.20 227	0.27 221	0.24 264	0.40 396	0.27 225

MSKI-zero shot	2.22 426	0.64 293	20.09 612	0.96 302	0.56 207	4.04 489	0.70 233	3.91 451	1.50 224	1.92 361	2.28 523	1.92 388	0.71 126	2.93 400	0.67 160	0.26 171	0.23 323	0.26 188	0.21 179	0.28 191	0.26 208

RALCasStereoNet	1.19 241	1.02 500	2.06 237	1.12 402	1.14 460	3.08 265	0.70 233	2.99 289	1.73 345	1.34 252	1.68 344	1.18 267	0.91 220	2.16 345	1.00 302	0.30 312	0.26 404	0.24 105	0.21 179	0.29 211	0.30 290

RSM++	0.77 88	0.51 128	1.08 50	0.95 296	0.42 100	1.52 90	0.71 235	2.11 132	1.40 171	0.80 153	1.23 207	0.90 215	0.59 82	1.14 136	0.69 175	0.24 129	0.19 176	0.25 144	0.21 179	0.28 191	0.20 48

HCRNet	1.60 321	0.56 192	2.47 280	0.78 160	1.36 524	4.11 506	0.71 235	3.57 373	2.79 561	1.75 323	1.61 324	1.58 326	1.41 378	5.79 468	1.56 438	0.34 389	0.28 431	0.36 449	0.29 393	0.33 309	0.37 379

StereoDRNet-Refined	1.77 349	0.81 432	2.22 255	1.21 452	0.76 313	3.26 300	0.71 235	3.82 423	2.05 412	2.29 494	2.05 478	2.98 517	1.44 389	7.15 501	2.27 536	0.30 312	0.23 323	0.42 506	0.33 450	0.45 469	0.64 551
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
aanet-new-90k	0.85 131	0.57 203	1.82 203	0.75 130	0.92 385	3.26 300	0.72 238	2.51 207	0.86 65	0.47 5	0.67 54	0.49 50	0.76 151	1.56 246	0.45 47	0.19 35	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.24 93	0.20 48

BStereo	0.88 143	0.73 381	4.10 363	0.80 168	0.51 169	1.13 31	0.72 238	2.57 223	1.00 108	0.85 177	0.57 39	0.72 156	0.48 43	1.01 101	0.90 262	0.26 171	0.22 293	0.24 105	0.29 393	0.25 119	0.25 178

Wave_Phase_stereo	1.07 219	0.73 381	4.10 363	0.80 168	0.51 169	4.91 650	0.72 238	2.50 204	1.00 108	0.85 177	0.57 39	0.72 156	0.48 43	1.01 101	0.90 262	0.26 171	0.22 293	0.24 105	0.29 393	0.25 119	0.25 178

test_sample4	2.34 459	0.63 282	11.59 458	1.30 494	0.83 350	3.07 263	0.72 238	4.27 565	2.30 469	2.30 498	1.88 432	1.73 349	1.42 383	11.14 619	1.46 410	0.35 409	0.29 441	0.35 433	0.36 484	0.40 396	0.38 396

AE-Stereo	1.18 239	0.60 245	2.05 228	1.10 391	0.60 234	4.39 569	0.72 238	3.74 406	1.62 310	1.10 230	1.90 443	1.01 241	0.92 223	1.45 227	0.82 228	0.28 241	0.22 293	0.28 256	0.28 365	0.26 149	0.22 126

anonymousdsp2	1.26 269	0.60 245	3.74 356	1.02 349	0.41 93	3.60 377	0.72 238	3.68 391	1.47 202	1.37 258	1.56 307	1.83 376	1.01 251	2.00 327	0.66 155	0.29 270	0.20 227	0.28 256	0.20 159	0.32 289	0.29 259

DeepStereo_RVC	1.55 306	0.63 282	3.32 336	0.77 154	0.42 100	4.49 591	0.72 238	2.50 204	1.58 284	2.02 403	1.81 403	1.54 322	6.38 654	1.73 289	1.19 343	0.46 523	0.22 293	0.29 282	0.28 365	0.35 349	0.38 396

cross-raft	2.01 393	0.57 203	19.01 577	1.03 356	0.56 207	2.11 154	0.72 238	3.63 382	1.57 280	1.77 325	1.51 290	3.17 534	1.13 304	1.16 145	0.85 237	0.23 101	0.21 261	0.26 188	0.23 235	0.28 191	0.25 178

MM-Stereo_test2	1.79 351	0.53 155	20.16 614	1.43 547	0.47 146	2.57 202	0.73 246	1.67 72	1.47 202	0.94 199	0.96 136	0.84 193	0.79 170	1.16 145	0.68 164	0.24 129	0.17 84	0.25 144	0.22 214	0.30 237	0.22 126

DCVSM-stereo	2.31 449	0.66 319	20.69 640	1.11 398	0.93 391	2.58 204	0.73 246	2.61 236	1.60 300	2.57 553	1.53 297	3.30 545	1.72 471	2.19 350	1.23 358	0.34 389	0.53 594	0.41 499	0.32 442	0.45 469	0.62 543

test_sample3	2.34 459	0.61 265	11.94 462	1.33 506	0.85 359	3.10 270	0.73 246	4.24 554	2.19 445	2.21 475	1.75 366	1.80 367	1.41 378	11.11 618	1.46 410	0.35 409	0.29 441	0.34 414	0.35 474	0.39 391	0.37 379

MGS-Stereo	0.80 105	0.56 192	1.53 170	0.93 288	0.39 76	1.26 49	0.73 246	1.45 39	1.30 152	1.01 212	2.26 518	0.80 183	0.56 72	1.16 145	0.65 151	0.27 197	0.23 323	0.26 188	0.22 214	0.27 169	0.25 178

SMFormer	2.00 390	0.57 203	4.46 368	1.36 525	0.57 219	2.03 139	0.73 246	4.25 556	2.80 565	2.32 508	2.31 537	1.95 392	1.52 413	10.99 609	2.13 524	0.34 389	0.32 471	0.36 449	0.31 430	0.38 380	0.36 363

tta	2.00 390	0.57 203	4.46 368	1.36 525	0.57 219	2.03 139	0.73 246	4.25 556	2.80 565	2.32 508	2.31 537	1.95 392	1.52 413	10.99 609	2.13 524	0.34 389	0.32 471	0.36 449	0.31 430	0.29 211	0.29 259

qqq1	1.92 375	0.57 203	4.46 368	1.36 525	0.57 219	2.03 139	0.73 246	4.25 556	2.80 565	2.32 508	2.31 537	1.95 392	1.52 413	10.99 609	0.71 184	0.34 389	0.32 471	0.30 309	0.23 235	0.29 211	0.29 259

fff1	1.92 375	0.57 203	4.46 368	1.36 525	0.57 219	2.03 139	0.73 246	4.25 556	2.80 565	2.32 508	2.31 537	1.95 392	1.52 413	10.99 609	0.71 184	0.34 389	0.32 471	0.30 309	0.23 235	0.29 211	0.29 259

CAS	1.26 269	0.40 19	1.46 160	2.97 658	1.61 580	4.13 511	0.73 246	1.78 86	1.49 218	0.83 171	1.10 175	0.59 93	0.53 60	1.26 175	0.80 221	2.99 662	0.13 1	0.21 33	0.13 1	0.31 257	1.72 642

AACVNet	1.83 355	1.02 500	2.41 276	1.45 554	0.87 369	3.21 285	0.73 246	3.16 310	1.61 304	2.01 398	1.82 411	2.28 429	1.33 353	10.98 608	1.49 423	0.39 459	0.32 471	0.38 477	0.32 442	0.43 449	0.44 450

PSM-adaLoss	1.24 258	0.65 307	2.03 225	0.75 130	0.37 54	4.68 627	0.73 246	2.53 209	1.58 284	1.99 384	1.47 279	1.78 357	1.13 304	2.18 349	0.87 250	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

CFNet	2.34 459	1.10 520	8.96 422	1.34 514	1.24 492	4.09 499	0.73 246	4.04 490	2.77 558	1.62 291	1.87 431	2.27 428	1.45 393	11.41 626	1.82 484	0.31 337	0.24 359	0.43 510	0.36 484	0.43 449	0.33 330

AIO-test2	1.61 323	1.30 558	3.40 339	1.16 430	1.31 507	3.18 280	0.74 258	4.06 498	1.52 243	1.72 316	2.21 511	0.78 177	0.74 140	3.64 421	0.95 292	3.64 670	0.26 404	0.35 433	0.42 542	0.37 375	0.33 330

test_sample5	2.33 455	0.62 274	11.29 455	1.29 487	0.83 350	3.09 266	0.74 258	4.28 570	2.31 473	2.20 466	1.97 457	1.68 339	1.39 367	11.19 620	1.47 415	0.37 430	0.31 463	0.37 461	0.37 496	0.41 420	0.39 403

ACVNet-DCA	1.85 358	0.74 392	13.77 484	1.78 609	0.36 34	4.48 585	0.74 258	3.98 473	1.53 250	1.01 212	1.81 403	0.72 156	1.62 438	2.13 340	0.64 142	0.29 270	0.17 84	0.32 359	0.21 179	0.33 309	0.32 311

xx1	2.03 395	0.74 392	13.77 484	1.78 609	0.36 34	4.48 585	0.74 258	4.23 546	3.95 642	1.01 212	1.81 403	1.79 364	1.34 356	2.13 340	0.64 142	0.29 270	0.17 84	0.33 395	0.33 450	0.33 309	0.32 311

1test111	1.99 389	0.74 392	13.77 484	1.78 609	0.36 34	4.48 585	0.74 258	3.98 473	1.53 250	1.01 212	1.81 403	0.72 156	1.62 438	4.66 443	0.98 297	0.29 270	0.17 84	0.32 359	0.21 179	0.33 309	0.32 311

cc1	1.98 386	0.74 392	13.77 484	1.78 609	0.36 34	4.48 585	0.74 258	4.23 546	3.95 642	1.01 212	1.81 403	0.72 156	1.62 438	2.13 340	0.64 142	0.29 270	0.17 84	0.32 359	0.21 179	0.31 257	0.29 259

DualNet	2.33 455	0.62 274	11.29 455	1.29 487	0.83 350	3.09 266	0.74 258	4.28 570	2.31 473	2.26 490	2.04 472	1.68 339	1.39 367	11.19 620	1.47 415	0.37 430	0.31 463	0.37 461	0.37 496	0.41 420	0.39 403

CASnet	0.78 97	0.51 128	1.29 129	0.81 172	0.29 8	1.28 56	0.74 258	1.51 45	1.89 380	1.64 296	1.09 172	0.65 122	0.64 99	0.91 74	0.76 208	0.29 270	0.17 84	0.41 499	0.31 430	0.32 289	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iGMRVC	1.26 269	0.66 319	2.14 245	0.75 130	0.37 54	4.66 624	0.74 258	2.53 209	1.58 284	1.99 384	1.46 274	1.78 357	1.14 311	2.46 365	0.92 276	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

RAFT-IKP	1.25 262	0.66 319	2.23 257	0.75 130	0.37 54	4.64 621	0.74 258	2.53 209	1.58 284	1.99 384	1.47 279	1.78 357	1.13 304	2.22 355	0.92 276	0.48 537	0.22 293	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

rvit_stereo_0080	0.94 172	0.72 370	2.56 287	0.64 43	0.59 231	1.90 125	0.75 268	2.71 250	1.40 171	0.91 192	1.04 155	0.85 198	0.82 184	1.14 136	0.78 214	0.35 409	0.29 441	0.25 144	0.27 336	0.45 469	0.29 259

whm_eth	0.94 172	0.72 370	2.56 287	0.64 43	0.59 231	1.90 125	0.75 268	2.71 250	1.40 171	0.91 192	1.04 155	0.85 198	0.82 184	1.14 136	0.78 214	0.35 409	0.29 441	0.25 144	0.27 336	0.45 469	0.29 259

dd	1.26 269	1.15 530	2.47 280	0.92 272	0.49 162	4.35 564	0.75 268	1.92 104	2.11 430	1.44 267	1.24 208	1.19 272	1.05 270	1.78 295	1.70 466	0.57 576	0.34 491	0.35 433	0.33 450	0.60 533	0.46 467

quiztm	1.09 222	0.79 422	1.33 138	0.77 154	1.50 558	2.48 190	0.76 271	3.65 384	1.55 267	1.65 300	1.80 390	1.18 267	0.64 99	1.17 151	1.07 313	0.30 312	0.17 84	0.23 65	0.20 159	0.36 362	0.28 246

tt45	0.96 185	0.48 105	1.19 97	0.89 245	0.66 269	3.91 441	0.76 271	1.90 101	1.26 146	0.70 103	1.30 230	0.71 153	0.63 96	2.59 384	0.74 198	0.22 83	0.17 84	0.28 256	0.23 235	0.27 169	0.27 225

fffy	0.80 105	0.59 229	1.56 176	1.00 331	0.47 146	1.27 50	0.76 271	1.90 101	1.02 111	0.75 122	1.35 249	0.83 191	0.72 129	1.70 286	0.62 135	0.23 101	0.19 176	0.27 221	0.21 179	0.28 191	0.32 311

BUS	1.49 305	0.59 229	1.94 214	0.87 233	0.85 359	4.50 594	0.76 271	4.48 623	1.88 376	2.93 594	1.83 412	3.63 578	0.97 237	1.60 258	1.17 340	0.34 389	0.25 387	0.31 336	0.28 365	0.35 349	0.33 330

NINENet	1.87 361	0.74 392	2.60 290	1.12 402	1.06 436	4.50 594	0.76 271	4.41 612	2.24 453	2.16 453	1.86 428	3.63 578	0.97 237	8.00 519	1.17 340	0.41 482	0.30 454	0.41 499	0.30 414	0.41 420	0.36 363

GANet-ADL	2.20 424	0.73 381	20.11 613	1.25 465	0.69 289	3.83 419	0.76 271	3.49 357	1.71 340	1.65 300	1.99 462	2.10 419	1.10 296	1.42 219	1.26 366	0.38 447	0.33 478	0.25 144	0.22 214	0.42 439	0.36 363

Patchmatch Stereo++	1.25 262	0.65 307	2.06 237	0.75 130	0.37 54	4.68 627	0.76 271	2.53 209	1.58 284	1.99 384	1.47 279	1.78 357	1.14 311	2.44 363	0.90 262	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259
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
IIG-Stereo	1.95 380	0.79 422	2.14 245	2.78 655	0.66 269	4.62 618	0.76 271	4.27 565	1.53 250	2.63 569	3.14 606	3.35 549	1.61 434	7.65 514	1.41 400	0.39 459	0.20 227	0.31 336	0.25 285	0.33 309	0.22 126

ROB_FTStereo_v2	1.23 253	0.66 319	2.02 224	0.75 130	0.37 54	4.67 626	0.76 271	2.53 209	1.58 284	1.99 384	1.46 274	1.78 357	1.14 311	2.08 335	0.88 255	0.48 537	0.22 293	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

SST-Stereo	1.76 347	0.58 219	3.10 323	1.44 550	0.46 136	4.71 639	0.76 271	2.22 150	2.79 561	2.07 421	2.18 505	2.43 456	3.22 591	6.66 490	0.84 234	0.42 494	0.19 176	0.30 309	0.27 336	0.35 349	0.26 208

iRAFT	1.25 262	0.65 307	2.06 237	0.75 130	0.37 54	4.68 627	0.76 271	2.53 209	1.58 284	1.99 384	1.47 279	1.78 357	1.14 311	2.44 363	0.90 262	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

raft+_RVC	1.21 249	0.83 443	2.61 293	1.35 519	0.97 401	3.60 377	0.76 271	3.23 320	1.51 231	1.33 251	1.67 341	1.03 245	1.10 296	1.87 315	0.92 276	0.24 129	0.22 293	0.25 144	0.24 264	0.26 149	0.25 178

UNet	2.51 494	0.74 392	20.17 615	1.14 410	1.44 547	3.48 346	0.76 271	3.77 411	1.87 374	2.05 412	1.57 309	2.75 492	2.39 545	3.51 415	2.51 557	0.32 358	0.26 404	0.41 499	0.26 308	0.38 380	0.39 403

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 56	0.46 71	1.10 65	0.68 76	1.36 524	1.59 95	0.77 284	1.42 37	1.19 132	0.74 119	0.93 124	0.70 142	0.93 226	0.67 4	0.42 27	0.23 101	0.18 130	0.24 105	0.19 134	0.26 149	0.23 146

WQFJX	2.14 416	0.54 171	1.28 126	0.61 16	1.85 623	2.87 229	0.77 284	11.60 678	14.62 683	0.82 159	1.15 185	0.89 210	1.10 296	1.69 283	1.39 393	0.28 241	0.25 387	0.25 144	0.21 179	0.32 289	0.25 178

xyz-stereo	10.85 677	0.45 59	79.01 721	0.62 25	0.45 125	83.70 719	0.77 284	2.59 233	1.34 155	2.19 463	32.02 707	2.76 498	1.62 438	5.75 467	2.39 542	0.25 154	0.17 84	0.33 395	0.21 179	0.25 119	0.19 15

GCAP-BAT	3.82 609	0.52 137	59.75 718	0.90 255	1.06 436	2.70 213	0.77 284	3.08 302	1.18 128	1.20 241	0.81 83	0.68 133	0.55 67	0.96 89	0.68 164	0.27 197	0.21 261	0.28 256	0.21 179	0.27 169	0.25 178

RSM	0.80 105	0.50 119	1.08 50	0.83 197	0.51 169	1.31 61	0.77 284	2.28 162	1.43 182	0.82 159	1.44 271	1.22 277	0.62 92	1.17 151	0.63 139	0.22 83	0.18 130	0.24 105	0.19 134	0.27 169	0.20 48

GCAPDPT-zeroshot	3.67 600	0.52 137	56.80 717	0.90 255	1.06 436	2.70 213	0.77 284	3.08 302	1.18 128	1.20 241	0.81 83	0.68 133	0.55 67	0.96 89	0.68 164	0.27 197	0.21 261	0.28 256	0.20 159	0.27 169	0.25 178

ROB_FTStereo	1.25 262	0.66 319	2.14 245	0.75 130	0.37 54	4.65 623	0.77 284	2.53 209	1.58 284	1.99 384	1.47 279	1.78 357	1.13 304	2.26 358	0.86 244	0.47 532	0.22 293	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

HUF	1.15 233	0.64 293	8.62 419	0.90 255	0.35 30	1.35 64	0.78 291	1.97 111	1.50 224	0.63 80	1.52 291	0.83 191	0.66 114	1.28 182	0.63 139	0.29 270	0.23 323	0.26 188	0.17 46	0.23 83	0.25 178

DDVS	1.68 335	0.79 422	2.52 284	1.26 472	1.16 467	3.17 278	0.78 291	3.12 306	1.82 363	1.86 342	1.91 444	2.92 513	1.43 386	6.20 478	1.63 456	0.45 515	0.65 621	0.34 414	0.38 509	0.48 487	0.79 588

iRaft-Stereo_20w	1.88 365	0.62 274	10.58 446	0.90 255	0.83 350	2.96 249	0.78 291	4.90 648	1.58 284	2.29 494	1.60 320	1.25 281	4.51 626	2.28 359	0.90 262	0.29 270	0.21 261	0.26 188	0.24 264	0.41 420	0.31 300

PSMNet-ADL	1.91 372	0.72 370	1.78 199	1.09 382	0.86 364	4.18 534	0.78 291	3.77 411	2.10 428	1.72 316	1.85 425	2.91 511	1.82 491	10.38 587	1.91 495	0.48 537	0.46 573	0.28 256	0.29 393	0.38 380	0.51 499

HUI-Stereo	1.25 262	0.66 319	2.33 267	0.75 130	0.37 54	4.68 627	0.78 291	2.53 209	1.58 284	1.99 384	1.46 274	1.79 364	1.13 304	2.17 347	0.85 237	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

ASMatch	2.62 511	0.60 245	20.65 639	1.37 535	0.64 254	4.39 569	0.78 291	1.97 111	1.58 284	1.70 311	3.89 629	1.94 390	3.79 609	5.46 458	1.64 459	0.31 337	0.24 359	0.34 414	0.28 365	0.33 309	0.50 491

RAFT-345	2.46 484	0.55 180	19.69 595	1.02 349	0.49 162	4.43 581	0.78 291	1.64 70	2.34 479	2.09 422	3.12 604	1.96 397	1.31 350	6.65 489	1.43 403	0.36 422	0.23 323	0.32 359	0.25 285	0.28 191	0.25 178

aanet-new-70k	0.76 78	0.59 229	1.16 91	0.70 88	0.39 76	2.40 183	0.79 298	2.39 177	0.71 19	0.59 53	0.84 90	0.48 48	0.81 180	1.61 263	0.53 98	0.19 35	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.24 93	0.20 48

MM-Stereo_test1	1.90 368	0.53 155	19.85 600	1.39 539	0.48 154	1.81 119	0.79 298	3.00 291	1.82 363	1.69 307	1.09 172	0.87 204	0.97 237	1.45 227	0.74 198	0.24 129	0.21 261	0.27 221	0.24 264	0.35 349	0.24 164

SMoEStereo_RVC	0.80 105	0.53 155	1.12 76	0.92 272	0.44 117	2.41 184	0.79 298	1.49 44	1.16 125	0.70 103	1.12 179	0.64 116	0.64 99	1.69 283	0.87 250	0.22 83	0.16 49	0.31 336	0.22 214	0.26 149	0.25 178

rvit_0105_6	1.00 203	0.93 478	2.21 252	0.92 272	0.55 202	1.52 90	0.79 298	2.41 179	2.96 584	0.76 136	0.72 61	1.02 243	0.75 143	1.42 219	0.81 226	0.40 467	0.43 554	0.34 414	0.31 430	0.43 449	0.34 343

Occ-G	0.86 135	0.52 137	1.39 150	0.82 184	0.66 269	1.37 66	0.79 298	1.58 55	1.31 153	1.56 279	0.87 101	2.18 424	0.89 214	0.97 92	0.88 255	0.26 171	0.19 176	0.26 188	0.19 134	0.25 119	0.24 164

test_sample6	2.35 464	0.62 274	10.78 449	1.33 506	0.83 350	3.15 276	0.79 298	4.36 602	2.43 506	2.26 490	2.04 472	1.69 343	1.39 367	11.48 631	1.61 448	0.38 447	0.32 471	0.37 461	0.39 517	0.41 420	0.42 434

tt1	1.79 351	0.73 381	10.41 444	1.75 606	0.36 34	4.55 606	0.79 298	4.22 542	3.37 624	1.08 228	1.80 390	0.74 169	1.48 400	2.21 353	0.65 151	0.29 270	0.16 49	0.31 336	0.22 214	0.30 237	0.29 259

anonymousa	2.16 418	0.67 329	19.19 578	1.04 358	1.67 595	2.06 148	0.79 298	2.86 277	1.96 389	1.85 338	2.14 498	3.23 539	1.81 489	1.12 128	1.15 332	0.26 171	0.26 404	0.34 414	0.32 442	0.30 237	0.28 246

RCA-Stereo	1.21 249	0.52 137	1.58 179	0.90 255	0.46 136	4.68 627	0.79 298	4.13 517	1.74 351	1.92 361	1.80 390	0.94 232	1.48 400	1.14 136	0.70 181	0.27 197	0.18 130	0.25 144	0.19 134	0.25 119	0.23 146

DisPM	1.36 288	0.55 180	2.39 273	1.54 574	0.51 169	4.59 614	0.79 298	2.50 204	1.88 376	2.50 538	1.83 412	1.45 311	1.01 251	2.71 394	0.93 285	0.46 523	0.20 227	0.32 359	0.31 430	0.31 257	0.44 450

Pruner-Stereo	1.32 285	0.59 229	2.11 243	1.79 614	0.47 146	4.73 640	0.79 298	2.53 209	1.72 343	2.47 535	1.58 310	1.48 314	1.03 256	1.66 275	1.47 415	0.44 506	0.21 261	0.34 414	0.30 414	0.30 237	0.39 403

VIP-Stereo	0.85 131	0.83 443	1.59 180	0.76 148	0.87 369	3.18 280	0.80 309	1.94 108	0.83 57	0.78 145	1.04 155	0.64 116	0.59 82	1.24 168	0.61 131	0.28 241	0.18 130	0.23 65	0.17 46	0.22 72	0.19 15

IGEV-RUCA	0.90 158	0.53 155	1.05 29	0.81 172	0.74 307	3.89 438	0.80 309	1.92 104	1.41 175	0.96 208	0.71 58	0.70 142	0.73 134	1.30 193	0.68 164	0.29 270	0.20 227	0.25 144	0.19 134	0.43 449	0.34 343

fffft	0.76 78	0.47 95	1.28 126	0.82 184	0.54 194	1.51 86	0.80 309	2.09 130	1.18 128	0.63 80	0.84 90	0.59 93	0.55 67	1.80 299	0.85 237	0.19 35	0.18 130	0.27 221	0.20 159	0.26 149	0.24 164
1: 1. 1
rvit_stereo_ft	1.00 203	0.87 460	3.55 344	0.97 309	0.66 269	1.06 26	0.80 309	2.78 262	1.67 323	0.78 145	0.96 136	0.95 233	1.14 311	1.06 113	0.90 262	0.32 358	0.24 359	0.27 221	0.28 365	0.39 391	0.27 225

RAFT-Stereo-weight	1.11 226	0.48 105	1.22 107	0.99 323	0.42 100	4.17 531	0.80 309	3.60 377	1.50 224	1.97 377	1.50 288	1.30 288	0.65 107	1.24 168	0.85 237	0.25 154	0.19 176	0.26 188	0.22 214	0.27 169	0.23 146

RAFT-Test	1.44 297	0.59 229	6.10 389	1.01 338	0.69 289	2.90 232	0.80 309	3.68 391	1.70 338	1.85 338	1.68 344	3.15 532	1.03 256	1.20 160	0.99 300	0.27 197	0.22 293	0.25 144	0.23 235	0.27 169	0.25 178

test_xeample	2.67 518	0.56 192	2.05 228	1.09 382	0.81 333	3.24 294	0.80 309	4.55 634	2.70 549	2.42 530	2.27 519	1.39 301	1.40 371	10.75 597	17.51 677	0.30 312	0.30 454	0.32 359	0.28 365	0.34 328	0.33 330

ACVNet	1.46 300	0.64 293	3.56 346	0.93 288	0.85 359	4.22 544	0.80 309	2.85 274	2.08 417	1.78 327	1.88 432	3.10 527	1.46 396	1.33 197	1.89 492	0.29 270	0.26 404	0.30 309	0.26 308	0.39 391	0.27 225

hitnet-ft	2.37 470	0.73 381	8.34 413	0.96 302	0.89 378	3.77 407	0.80 309	3.55 371	2.58 534	2.24 484	2.04 472	3.65 580	1.49 406	11.71 646	1.89 492	0.44 506	0.53 594	0.44 515	0.35 474	0.52 501	0.48 477

HITNet	2.07 402	0.82 439	14.77 506	1.34 514	0.56 207	3.47 343	0.80 309	4.07 501	2.35 481	2.16 453	1.61 324	1.64 334	1.44 389	2.09 338	2.56 563	0.26 171	0.18 130	0.41 499	0.26 308	0.45 469	0.25 178
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
xyz-stereo-finetune	1.05 213	0.62 274	1.46 160	0.59 12	0.36 34	3.48 346	0.81 319	2.69 248	1.74 351	0.94 199	1.21 200	0.91 217	0.78 165	2.53 379	1.28 374	0.24 129	0.24 359	0.26 188	0.23 235	0.30 237	0.23 146

Any-RAFT	1.40 292	0.53 155	2.78 310	1.09 382	0.64 254	4.41 576	0.81 319	3.97 471	2.78 559	1.99 384	1.34 246	2.36 443	1.56 426	1.56 246	0.75 201	0.27 197	0.20 227	0.25 144	0.18 90	0.25 119	0.28 246

pcwnet_v2	2.70 525	0.65 307	22.48 679	1.08 376	1.03 428	3.56 369	0.81 319	4.29 574	3.14 602	2.29 494	2.29 526	3.01 520	1.71 469	3.32 412	1.43 403	0.43 500	0.50 590	0.41 499	0.34 458	0.61 538	0.56 523

iResNet	2.52 497	0.94 484	21.17 658	1.84 618	0.72 297	3.75 404	0.81 319	4.14 523	2.55 532	2.33 514	2.03 469	1.35 294	1.44 389	3.27 409	2.16 528	0.35 409	0.23 323	0.28 256	0.22 214	0.44 460	0.45 456

Selective-IGEV-i32	0.80 105	0.52 137	1.05 29	0.75 130	0.61 239	1.30 59	0.82 323	2.61 236	1.41 175	0.82 159	1.64 331	0.71 153	0.62 92	1.23 166	0.64 142	0.22 83	0.19 176	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.20 48

AIO-Stereo	0.76 78	0.54 171	1.07 38	0.73 119	0.40 86	1.28 56	0.82 323	2.26 157	1.49 218	0.70 103	1.58 310	0.89 210	0.45 31	1.03 105	0.55 109	0.24 129	0.18 130	0.25 144	0.20 159	0.26 149	0.21 93

HH	2.23 428	0.86 457	21.59 669	0.98 317	0.51 169	1.49 84	0.82 323	2.74 254	1.54 259	1.10 230	1.69 349	4.62 628	1.86 498	2.55 380	0.69 175	0.26 171	0.22 293	0.29 282	0.23 235	0.34 328	0.27 225

HanStereo	2.23 428	0.86 457	21.59 669	0.98 317	0.51 169	1.49 84	0.82 323	2.74 254	1.54 259	1.10 230	1.69 349	4.62 628	1.86 498	2.55 380	0.69 175	0.26 171	0.22 293	0.29 282	0.23 235	0.34 328	0.27 225

Selective-IGEV	0.80 105	0.52 137	1.05 29	0.75 130	0.61 239	1.31 61	0.82 323	2.60 235	1.41 175	0.82 159	1.64 331	0.71 153	0.62 92	1.22 164	0.64 142	0.22 83	0.19 176	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.20 48

GLC_STEREO	0.76 78	0.52 137	1.12 76	0.83 197	0.33 20	1.86 123	0.82 323	1.46 41	1.38 165	0.95 203	1.04 155	0.68 133	0.72 129	0.97 92	0.80 221	0.23 101	0.25 387	0.32 359	0.25 285	0.32 289	0.30 290

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 164	1.57 590	2.54 285	0.69 82	1.41 542	2.08 149	0.83 329	2.11 132	1.38 165	0.65 88	0.75 67	0.66 126	0.64 99	0.72 16	0.40 16	0.23 101	0.19 176	0.24 105	0.18 90	0.33 309	0.54 512

GEAStereo	0.84 130	0.48 105	1.09 59	0.85 220	0.45 125	4.54 601	0.83 329	1.88 96	0.91 78	0.75 122	0.89 109	0.53 60	0.80 177	0.92 78	0.53 98	0.30 312	0.19 176	0.27 221	0.19 134	0.28 191	0.19 15

GSStereo	0.96 185	0.48 105	1.09 59	0.97 309	0.45 125	4.54 601	0.83 329	3.32 335	1.37 161	0.75 122	0.89 109	0.76 173	0.80 177	0.92 78	0.53 98	0.26 171	0.18 130	0.26 188	0.20 159	0.28 191	0.21 93

GS-Stereo							0.83 329	3.32 335	1.37 161	0.75 122	0.89 109	0.76 173	0.80 177	0.92 78	0.53 98	0.26 171	0.18 130	0.26 188	0.20 159	0.28 191	0.21 93

ProNet	0.82 123	0.71 365	1.50 166	0.86 227	0.45 125	1.78 116	0.83 329	1.75 81	1.28 149	0.66 91	1.13 182	0.78 177	0.76 151	1.66 275	0.71 184	0.24 129	0.20 227	0.25 144	0.23 235	0.29 211	0.25 178

CRE-IMP	1.23 253	0.61 265	2.14 245	0.82 184	0.39 76	4.54 601	0.83 329	2.63 239	1.55 267	1.95 371	1.46 274	1.87 384	0.96 232	1.48 233	1.33 385	0.45 515	0.21 261	0.31 336	0.26 308	0.41 420	0.31 300

CCAANet	1.59 319	0.51 128	6.84 397	0.95 296	0.91 383	2.20 163	0.83 329	3.35 343	1.70 338	1.23 244	1.58 310	2.71 487	1.11 300	4.89 447	1.37 391	0.41 482	0.21 261	0.28 256	0.24 264	0.27 169	0.29 259

FADNet_RVC	2.65 514	2.28 625	16.51 533	0.98 317	0.92 385	4.09 499	0.83 329	4.26 564	1.73 345	1.46 268	1.78 384	1.60 329	1.50 407	8.88 534	2.39 542	0.47 532	0.38 521	0.44 515	0.58 596	0.89 600	0.97 608

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 187	0.41 29	3.72 355	0.63 33	0.80 327	1.51 86	0.84 337	1.84 92	1.51 231	0.82 159	1.00 141	0.70 142	1.00 247	0.75 22	0.41 21	0.23 101	0.18 130	0.24 105	0.18 90	0.43 449	2.30 653

rvit_0105_4	1.07 219	0.99 495	2.39 273	0.93 288	0.54 194	1.62 102	0.84 337	2.77 259	2.91 579	0.80 153	0.91 118	1.09 251	0.86 196	1.63 270	0.85 237	0.40 467	0.45 564	0.35 433	0.31 430	0.43 449	0.40 424

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 187	0.41 29	3.70 354	0.63 33	0.80 327	1.51 86	0.84 337	1.84 92	1.51 231	0.82 159	1.00 141	0.70 142	1.00 247	0.75 22	0.41 21	0.23 101	0.18 130	0.24 105	0.18 90	0.43 449	2.30 653

anonymousdsp	0.95 180	0.69 340	1.27 124	0.83 197	0.52 182	4.54 601	0.84 337	1.76 82	1.24 138	0.76 136	1.06 166	0.78 177	0.77 156	1.67 280	0.69 175	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.26 208

IGEV-Stereo	0.95 180	0.69 340	1.27 124	0.84 208	0.52 182	4.54 601	0.84 337	1.76 82	1.24 138	0.75 122	1.06 166	0.79 181	0.77 156	1.68 282	0.69 175	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.26 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	2.10 406	0.83 443	8.57 416	0.81 172	0.76 313	3.21 285	0.84 337	3.71 403	1.65 319	1.56 279	2.50 555	2.20 425	2.23 534	9.13 543	2.01 509	0.38 447	0.19 176	0.35 433	0.27 336	0.45 469	0.39 403

dad	1.65 330	1.19 538	3.04 322	0.98 317	0.56 207	4.22 544	0.84 337	1.99 113	2.48 515	2.14 439	1.68 344	1.62 332	1.13 304	3.85 426	2.04 511	1.03 631	0.40 535	2.04 657	0.48 563	0.75 585	0.53 506

PFNet+	1.46 300	0.57 203	2.84 312	0.92 272	0.47 146	4.64 621	0.84 337	2.46 196	1.99 394	2.14 439	1.64 331	1.34 292	1.03 256	4.68 445	1.23 358	0.45 515	0.33 478	0.37 461	0.39 517	0.32 289	0.49 484

Anonymous3	1.72 339	0.76 409	11.61 459	0.83 197	0.84 357	4.46 583	0.84 337	3.57 373	1.16 125	1.34 252	1.37 255	1.11 256	1.03 256	1.58 251	1.13 330	0.70 608	0.58 609	0.33 395	0.35 474	0.47 484	0.42 434

DA	0.98 193	0.46 71	1.34 139	0.92 272	0.43 106	4.34 561	0.85 346	2.79 267	1.35 158	0.82 159	1.30 230	0.89 210	1.08 287	1.11 123	0.56 113	0.30 312	0.18 130	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.23 146

GGEV	0.98 193	0.46 71	1.34 139	0.92 272	0.43 106	4.34 561	0.85 346	2.79 267	1.35 158	0.82 159	1.30 230	0.89 210	1.08 287	1.11 123	0.56 113	0.30 312	0.18 130	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.23 146

coex_refinement	2.10 406	0.85 454	3.67 353	1.31 498	1.13 459	3.21 285	0.85 346	3.86 433	2.31 473	2.51 542	1.92 447	3.49 566	1.69 465	11.08 616	2.13 524	0.37 430	0.25 387	0.27 221	0.31 430	0.41 420	0.37 379

mmm	1.27 274	0.58 219	2.20 250	1.41 543	0.68 282	2.39 181	0.85 346	3.90 446	1.63 313	2.20 466	1.84 417	1.28 284	1.50 407	1.91 319	0.89 258	0.31 337	0.27 416	0.45 522	0.37 496	0.38 380	0.34 343

DMCA-RVC	2.45 481	1.22 547	18.29 562	1.23 461	1.14 460	2.49 192	0.85 346	3.29 328	1.68 326	3.02 601	1.41 267	2.00 404	1.53 420	6.39 482	2.00 507	0.38 447	0.30 454	0.44 515	0.35 474	0.45 469	0.44 450

IGEV_i1	1.83 355	0.60 245	10.98 452	1.30 494	0.53 192	3.09 266	0.86 351	3.70 401	1.57 280	1.67 304	1.76 375	2.33 438	1.35 359	3.23 406	1.16 336	0.35 409	0.27 416	0.53 572	0.58 596	0.34 328	0.40 424

DDF-Stereo	0.90 158	0.53 155	1.16 91	0.88 238	1.31 507	1.59 95	0.86 351	2.26 157	0.79 40	0.48 7	0.63 47	0.54 63	0.73 134	2.97 403	1.03 306	0.39 459	0.17 84	0.24 105	0.18 90	1.06 615	0.29 259

zero-FE	0.95 180	0.52 137	2.63 298	0.86 227	1.27 500	1.41 70	0.86 351	2.27 159	0.73 26	0.50 11	0.64 48	0.54 63	0.78 165	2.70 392	1.02 304	0.35 409	0.17 84	0.24 105	0.18 90	1.03 612	0.29 259

MM-Stereo_test3	1.09 222	0.59 229	1.55 174	1.73 604	1.18 469	1.91 127	0.86 351	3.52 364	1.76 355	1.25 245	1.86 428	1.10 254	0.69 121	1.32 196	0.86 244	0.27 197	0.23 323	0.27 221	0.22 214	0.34 328	0.30 290

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 522	1.26 554	22.01 676	1.08 376	0.99 413	1.61 100	0.86 351	3.69 396	1.64 314	1.52 274	5.62 645	3.35 549	3.44 602	2.20 351	1.33 385	0.26 171	0.21 261	0.30 309	0.62 605	0.93 604	0.67 556

test_sample2	1.75 346	0.56 192	2.25 258	1.41 543	0.80 327	2.91 235	0.86 351	4.05 494	2.04 409	1.91 359	1.39 261	1.57 324	1.55 424	10.65 594	1.06 310	0.32 358	0.28 431	0.32 359	0.30 414	0.36 362	0.33 330

CAS++	0.89 149	0.64 293	1.46 160	0.81 172	0.51 169	1.24 46	0.86 351	3.44 351	1.46 197	1.14 236	1.29 228	0.62 107	0.58 77	1.13 132	0.59 125	0.34 389	0.30 454	0.34 414	0.26 308	0.41 420	0.29 259
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	2.46 484	0.72 370	19.97 605	1.02 349	0.99 413	4.26 549	0.86 351	3.51 363	1.68 326	1.92 361	1.73 360	4.01 595	4.22 619	1.62 265	0.88 255	0.24 129	0.23 323	0.34 414	0.26 308	0.42 439	0.36 363

MyStereo05	2.37 470	0.72 370	19.94 603	1.02 349	0.99 413	4.26 549	0.86 351	4.01 481	2.62 539	2.14 439	1.26 218	2.28 429	1.63 451	2.07 333	1.68 464	0.24 129	0.23 323	0.34 414	0.26 308	0.42 439	0.36 363

ff7	0.98 193	0.69 340	2.05 228	0.84 208	0.52 182	4.55 606	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.75 122	1.03 150	0.70 142	0.77 156	1.84 307	0.68 164	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.27 225

IGEVStereo-DCA	0.86 135	0.65 307	2.05 228	0.90 255	0.46 136	1.57 92	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.65 88	0.77 72	0.74 169	0.72 129	2.59 384	0.86 244	0.28 241	0.21 261	0.28 256	0.21 179	0.29 211	0.27 225

ffff	0.98 193	0.69 340	2.05 228	0.84 208	0.52 182	4.55 606	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.75 122	1.03 150	0.70 142	0.77 156	1.84 307	0.68 164	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.27 225

ffm	1.72 339	0.60 245	5.21 381	1.14 410	0.99 413	3.62 382	0.86 351	4.22 542	3.37 624	2.20 466	2.30 531	3.48 560	1.62 438	2.21 353	0.65 151	0.29 270	0.16 49	0.48 540	0.37 496	0.30 237	0.29 259

ff1	2.96 548	0.60 245	5.21 381	1.14 410	0.99 413	3.62 382	0.86 351	4.22 542	3.37 624	2.20 466	2.30 531	3.48 560	1.62 438	11.62 636	16.09 667	0.29 270	0.16 49	0.48 540	0.37 496	0.30 237	0.29 259

mmx	2.98 554	0.60 245	5.21 381	1.14 410	0.99 413	3.62 382	0.86 351	4.49 626	3.05 594	2.20 466	2.30 531	3.48 560	1.62 438	11.62 636	16.09 667	0.33 377	0.28 431	0.48 540	0.37 496	0.44 460	0.37 379

11t	0.98 193	0.69 340	2.05 228	0.84 208	0.52 182	4.55 606	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.75 122	1.03 150	0.70 142	0.77 156	1.84 307	0.68 164	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.27 225

xxx	2.98 554	0.60 245	5.21 381	1.14 410	0.99 413	3.62 382	0.86 351	4.49 626	3.05 594	2.20 466	2.30 531	3.48 560	1.62 438	11.62 636	16.09 667	0.33 377	0.28 431	0.48 540	0.37 496	0.44 460	0.37 379

ccc-4	0.98 193	0.69 340	2.05 228	0.84 208	0.52 182	4.55 606	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.75 122	1.03 150	0.70 142	0.77 156	1.84 307	0.68 164	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.27 225

STTStereo	2.34 459	0.95 486	14.93 512	1.43 547	1.54 565	3.86 434	0.86 351	3.65 384	2.44 510	2.15 447	1.55 303	2.49 465	1.59 427	5.14 452	1.44 405	0.38 447	0.39 530	0.47 532	0.51 578	0.52 501	0.51 499

RTSC	2.95 545	2.51 627	15.49 523	1.54 574	1.30 504	3.51 355	0.86 351	3.89 441	2.48 515	3.64 626	3.12 604	3.04 522	2.30 538	5.70 466	6.67 618	0.55 572	0.35 497	0.37 461	0.39 517	0.70 568	0.60 537

PWCDC_ROB	2.95 545	3.26 641	14.06 494	1.59 584	1.56 572	4.19 538	0.86 351	4.30 582	4.08 644	2.06 417	7.37 649	2.75 492	2.42 547	3.59 418	2.67 568	1.34 650	0.36 503	0.39 481	0.34 458	1.13 625	0.62 543

aanet-new-60k	0.77 88	0.64 293	1.98 220	0.73 119	0.49 162	2.10 152	0.87 372	2.24 153	0.85 63	0.56 30	0.77 72	0.61 100	0.66 114	1.20 160	0.48 65	0.18 25	0.15 24	0.25 144	0.17 46	0.23 83	0.22 126

aanet-new-34k	0.66 39	0.60 245	1.23 108	0.73 119	0.33 20	1.44 76	0.87 372	1.52 48	0.92 85	0.51 15	1.36 253	0.59 93	0.87 201	0.58 2	0.44 40	0.22 83	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.23 83	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 97	0.45 59	1.12 76	0.71 97	1.00 422	2.05 145	0.87 372	2.25 155	1.18 128	0.56 30	0.74 66	0.44 33	1.03 256	0.81 40	0.41 21	0.21 61	0.19 176	0.23 65	0.18 90	0.27 169	0.91 601

Anonymous_2	3.01 560	0.89 464	4.53 373	1.06 365	1.18 469	2.93 243	0.87 372	3.24 322	1.46 197	1.86 342	1.35 249	4.11 601	2.35 543	1.64 272	1.28 374	0.82 619	0.90 641	8.71 699	15.84 705	4.44 677	0.74 575

ACRE	2.27 437	1.11 523	19.45 586	0.91 266	1.30 504	3.94 455	0.87 372	4.21 538	1.80 361	2.28 492	2.62 569	1.17 263	1.04 264	1.52 241	1.30 378	0.37 430	0.23 323	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.46 467

test_3	1.19 241	0.51 128	2.08 240	0.99 323	0.41 93	2.05 145	0.87 372	4.40 611	1.42 178	1.99 384	1.18 192	2.03 408	0.79 170	2.70 392	0.75 201	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.29 393	0.30 237	0.27 225

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 500	1.04 506	16.73 536	1.53 572	2.00 635	3.96 470	0.87 372	3.87 436	2.31 473	2.54 548	1.67 341	2.85 505	1.63 451	5.55 461	1.62 453	0.46 523	0.33 478	0.38 477	0.38 509	0.53 507	0.62 543
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
aanet-new-16k	0.74 64	0.51 128	1.56 176	0.73 119	0.37 54	2.14 155	0.88 379	2.01 116	0.91 78	0.56 30	0.91 118	0.70 142	0.96 232	0.76 25	0.54 104	0.20 49	0.15 24	0.23 65	0.18 90	0.26 149	0.21 93

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 64	0.45 59	1.13 82	0.69 82	0.77 319	1.77 115	0.88 379	2.04 121	1.47 202	0.61 65	1.04 155	0.61 100	0.79 170	0.89 68	0.43 34	0.21 61	0.18 130	0.23 65	0.18 90	0.25 119	0.28 246

GASTEREO	1.00 203	0.98 494	1.23 108	0.90 255	0.40 86	3.40 326	0.88 379	2.77 259	1.44 185	1.39 261	1.30 230	0.55 72	1.35 359	1.33 197	0.64 142	0.25 154	0.19 176	0.25 144	0.25 285	0.25 119	0.31 300

MSCF	0.97 187	0.82 439	1.26 118	0.88 238	0.40 86	3.17 278	0.88 379	2.79 267	1.39 167	1.32 250	1.19 194	0.58 88	1.33 353	1.28 182	0.64 142	0.25 154	0.19 176	0.25 144	0.25 285	0.28 191	0.32 311

AIO_test	0.76 78	0.47 95	1.31 131	0.81 172	0.70 293	1.36 65	0.88 379	1.40 35	1.45 188	0.55 28	0.95 133	1.81 372	0.58 77	1.16 145	0.46 56	0.27 197	0.17 84	0.24 105	0.19 134	0.24 93	0.21 93

1111x	3.13 571	0.57 203	8.38 415	1.20 446	0.76 313	3.80 414	0.88 379	4.61 638	2.63 540	2.31 504	2.16 501	1.95 392	1.81 489	11.54 632	18.13 680	0.32 358	0.31 463	0.32 359	0.30 414	0.35 349	0.34 343

FADNet	2.49 491	1.76 603	13.17 473	1.17 433	0.95 396	3.27 303	0.88 379	3.94 462	2.27 461	1.40 263	1.29 228	2.51 466	2.06 515	9.93 568	1.94 499	0.43 500	0.45 564	0.40 487	0.43 546	1.06 615	0.53 506

SCV	0.95 180	0.63 282	1.38 148	1.70 600	0.41 93	1.23 42	0.89 386	3.53 368	1.57 280	0.61 65	1.54 299	0.93 227	0.77 156	1.66 275	0.66 155	0.36 422	0.20 227	0.25 144	0.19 134	0.29 211	0.25 178

IER	1.69 336	0.65 307	7.19 400	0.94 293	1.15 462	3.28 307	0.89 386	3.48 354	1.97 391	2.10 425	1.98 459	2.28 429	2.12 520	2.25 357	1.75 477	0.29 270	0.23 323	0.36 449	0.30 414	0.32 289	0.34 343

CIPLG	2.27 437	1.18 536	19.24 579	0.92 272	1.34 520	3.95 460	0.89 386	4.23 546	1.82 363	2.31 504	2.67 574	1.17 263	1.06 278	1.53 244	1.32 381	0.37 430	0.23 323	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.45 456

IPLGR_C	2.28 442	1.31 562	19.46 587	0.92 272	1.32 514	3.93 449	0.89 386	4.20 533	1.82 363	2.30 498	2.63 571	1.16 261	1.07 283	1.41 216	1.29 377	0.37 430	0.23 323	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.45 456

MMNet	2.02 394	0.81 432	10.76 448	1.12 402	1.23 490	3.53 360	0.89 386	3.79 415	2.08 417	2.15 447	1.76 375	2.15 422	2.12 520	3.69 422	2.32 539	0.31 337	0.29 441	0.34 414	0.27 336	0.38 380	0.42 434

knoymous	1.30 280	0.60 245	5.57 386	0.88 238	0.75 309	3.04 256	0.90 391	2.68 246	1.33 154	1.48 270	1.07 169	2.78 500	0.88 208	1.29 187	0.85 237	0.31 337	0.22 293	0.35 433	0.20 159	0.45 469	0.37 379

test_1	1.19 241	0.52 137	2.00 222	1.01 338	0.42 100	1.95 130	0.90 391	4.36 602	1.47 202	2.17 457	1.16 189	2.06 414	0.78 165	2.68 390	0.76 208	0.27 197	0.18 130	0.28 256	0.26 308	0.26 149	0.25 178

NRIStereo	1.28 277	0.61 265	1.67 185	1.15 423	0.38 70	4.73 640	0.90 391	2.42 183	1.50 224	1.93 365	1.33 241	1.75 351	1.22 329	2.96 402	1.33 385	0.46 523	0.22 293	0.29 282	0.26 308	0.30 237	0.28 246

CFNet-ft	1.90 368	0.95 486	3.56 346	1.07 368	1.54 565	4.09 499	0.90 391	2.85 274	1.82 363	1.78 327	1.70 351	2.75 492	1.48 400	9.33 548	1.72 469	0.33 377	0.30 454	0.61 599	0.36 484	0.52 501	0.39 403

DMCA	1.72 339	0.74 392	6.63 392	1.14 410	0.96 397	3.98 477	0.90 391	3.75 407	2.76 557	2.83 589	1.58 310	2.35 441	1.18 322	1.58 251	1.98 506	0.40 467	0.27 416	0.42 506	0.26 308	0.36 362	0.38 396

R-Stereo Train	1.20 246	0.58 219	1.81 201	0.99 323	0.67 276	3.78 409	0.90 391	4.09 507	1.51 231	2.16 453	1.71 355	1.13 257	0.94 229	1.40 211	0.91 271	0.30 312	0.24 359	0.26 188	0.21 179	0.26 149	0.25 178

RAFT-Stereo	1.20 246	0.58 219	1.81 201	0.99 323	0.67 276	3.78 409	0.90 391	4.09 507	1.51 231	2.16 453	1.71 355	1.13 257	0.94 229	1.40 211	0.91 271	0.30 312	0.24 359	0.26 188	0.21 179	0.26 149	0.25 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	1.90 368	0.95 486	3.56 346	1.07 368	1.54 565	4.09 499	0.90 391	2.85 274	1.82 363	1.78 327	1.70 351	2.75 492	1.48 400	9.33 548	1.72 469	0.33 377	0.30 454	0.61 599	0.36 484	0.52 501	0.39 403

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 135	0.45 59	1.07 38	0.68 76	1.74 609	3.37 319	0.91 399	2.46 196	0.76 29	0.85 177	0.94 128	0.72 156	0.87 201	0.71 9	0.49 73	0.25 154	0.15 24	0.26 188	0.17 46	0.23 83	0.19 15

castereo	0.82 123	0.70 351	1.04 24	0.85 220	0.50 167	1.29 58	0.91 399	3.22 317	1.20 134	0.83 171	1.24 208	0.72 156	0.91 220	1.00 100	0.67 160	0.26 171	0.16 49	0.25 144	0.20 159	0.24 93	0.21 93

rvit_0105_5	1.13 228	0.93 478	2.60 290	0.91 266	0.56 207	1.92 128	0.91 399	3.02 294	2.63 540	0.95 203	1.20 196	1.18 267	0.93 226	1.51 239	0.93 285	0.40 467	0.43 554	0.37 461	0.35 474	0.42 439	0.44 450

ITSA-stereo	1.86 359	0.72 370	3.74 356	1.20 446	0.66 269	4.09 499	0.91 399	4.24 554	2.53 526	1.93 365	1.77 381	1.59 328	2.15 524	6.12 477	2.44 551	0.40 467	0.38 521	0.40 487	0.40 528	0.50 495	0.98 610

qqq	1.30 280	0.57 203	1.67 185	1.15 423	0.51 169	2.18 159	0.91 399	3.98 473	1.53 250	1.50 273	1.24 208	1.79 364	1.34 356	4.66 443	0.98 297	0.28 241	0.31 463	0.33 395	0.33 450	0.33 309	0.32 311

GMOStereo	1.13 228	0.70 351	2.26 259	0.75 130	0.44 117	3.05 258	0.91 399	2.78 262	1.45 188	2.37 520	1.52 291	1.53 318	1.05 270	1.17 151	0.92 276	0.25 154	0.19 176	0.35 433	0.28 365	0.34 328	0.26 208

error version	1.13 228	0.70 351	2.26 259	0.75 130	0.44 117	3.05 258	0.91 399	2.78 262	1.45 188	2.37 520	1.52 291	1.53 318	1.05 270	1.17 151	0.92 276	0.25 154	0.19 176	0.35 433	0.28 365	0.34 328	0.26 208

test-v	1.13 228	0.70 351	2.26 259	0.75 130	0.44 117	3.05 258	0.91 399	2.78 262	1.45 188	2.37 520	1.52 291	1.53 318	1.05 270	1.17 151	0.92 276	0.25 154	0.19 176	0.35 433	0.28 365	0.34 328	0.26 208

test-3	1.19 241	0.52 137	2.00 222	1.01 338	0.42 100	1.95 130	0.91 399	4.35 597	1.47 202	2.24 484	1.16 189	2.06 414	0.79 170	2.68 390	0.76 208	0.27 197	0.18 130	0.28 256	0.26 308	0.26 149	0.25 178

PFNet	2.47 487	0.60 245	16.95 540	2.15 638	0.81 333	4.63 620	0.91 399	2.55 219	1.52 243	2.40 527	2.79 583	1.83 376	1.42 383	7.54 508	1.34 388	0.33 377	0.21 261	0.36 449	0.27 336	0.32 289	0.39 403

test-2	1.13 228	0.70 351	2.26 259	0.75 130	0.44 117	3.05 258	0.91 399	2.78 262	1.45 188	2.37 520	1.52 291	1.53 318	1.05 270	1.17 151	0.92 276	0.25 154	0.19 176	0.35 433	0.28 365	0.34 328	0.26 208

111	1.83 355	0.92 474	9.08 423	0.81 172	0.36 34	4.25 548	0.91 399	4.44 617	2.70 549	2.39 525	1.96 452	2.30 435	1.64 454	1.28 182	1.82 484	0.28 241	0.22 293	0.24 105	0.20 159	0.31 257	0.54 512

GANet-RSSM	1.98 386	0.62 274	3.49 341	1.69 597	1.23 490	4.22 544	0.91 399	3.31 330	1.86 373	1.81 333	1.74 362	2.34 439	1.82 491	10.92 606	1.73 473	0.34 389	0.29 441	0.31 336	0.28 365	0.39 391	0.40 424

DeepPruner_ROB	2.05 399	1.09 519	10.50 445	1.01 338	1.20 483	4.39 569	0.91 399	3.14 307	1.72 343	2.60 562	1.54 299	2.78 500	1.27 339	4.52 441	1.72 469	0.51 559	0.40 535	0.37 461	0.34 458	0.48 487	0.52 504

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 143	0.80 427	1.43 158	0.68 76	1.19 476	3.73 401	0.92 413	2.05 122	0.96 99	0.71 107	0.85 94	0.80 183	0.81 180	0.72 16	0.56 113	0.23 101	0.19 176	0.26 188	0.18 90	0.23 83	0.36 363

999	0.97 187	0.48 105	1.24 115	1.03 356	0.64 254	3.25 298	0.92 413	1.40 35	1.39 167	0.71 107	1.68 344	0.70 142	0.66 114	3.03 405	0.89 258	0.23 101	0.19 176	0.25 144	0.21 179	0.25 119	0.29 259

AEACV	0.79 103	0.54 171	1.35 144	0.97 309	0.63 252	1.13 31	0.92 413	2.02 120	0.91 78	0.76 136	0.79 77	0.80 183	1.61 434	1.28 182	0.61 131	0.22 83	0.18 130	0.26 188	0.23 235	0.27 169	0.23 146

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 105	0.50 119	1.52 169	0.71 97	1.26 497	2.61 206	0.93 416	1.85 94	0.80 44	0.62 72	1.15 185	0.66 126	0.76 151	0.88 63	0.54 104	0.23 101	0.16 49	0.24 105	0.18 90	0.26 149	0.21 93

G2L-ROB	2.13 414	0.78 418	10.06 437	1.19 442	1.06 436	3.84 424	0.93 416	3.32 335	2.27 461	2.20 466	1.47 279	2.65 481	1.20 328	8.38 525	1.81 482	0.28 241	0.19 176	0.23 65	0.22 214	0.28 191	0.32 311

HHNet	2.48 489	0.71 365	20.52 633	0.64 43	0.64 254	4.07 497	0.93 416	3.76 409	1.56 274	2.15 447	4.92 639	0.98 236	3.37 596	1.66 275	1.79 481	0.32 358	0.20 227	0.31 336	0.27 336	0.36 362	0.42 434

ac_64	2.35 464	0.62 274	9.77 432	1.32 501	1.71 602	3.27 303	0.93 416	3.48 354	2.50 520	1.74 321	1.73 360	3.91 589	1.77 478	10.21 580	1.86 489	0.40 467	0.31 463	0.33 395	0.30 414	0.34 328	0.39 403

cf-r	2.57 508	0.79 422	16.09 527	1.48 562	1.35 521	4.19 538	0.93 416	3.68 391	2.36 484	1.97 377	1.81 403	3.42 556	1.45 393	8.24 522	1.83 486	0.32 358	0.26 404	0.33 395	0.30 414	0.34 328	0.37 379

DispNO	3.00 558	0.75 403	18.92 574	1.17 433	1.10 452	3.72 397	0.94 421	4.29 574	2.54 530	2.24 484	2.28 523	4.51 621	2.12 520	11.40 625	2.09 519	0.31 337	0.28 431	0.31 336	0.28 365	0.36 362	0.39 403

RAFT+CT+SA	1.62 325	0.72 370	7.42 402	0.97 309	1.42 546	4.04 489	0.94 421	3.90 446	1.61 304	1.61 289	1.63 329	1.33 291	1.18 322	2.73 396	1.10 320	0.27 197	0.19 176	0.31 336	0.34 458	0.33 309	0.33 330

RAFT	1.23 253	0.84 448	2.05 228	0.96 302	0.47 146	1.80 118	0.94 421	3.18 314	1.46 197	1.60 284	1.71 355	3.04 522	1.59 427	1.64 272	1.32 381	0.38 447	0.24 359	0.40 487	0.32 442	0.40 396	0.35 357

test_xeample3	2.12 412	0.63 282	21.55 668	0.91 266	0.47 146	1.85 121	0.94 421	7.96 668	1.23 136	0.75 122	0.76 69	0.64 116	0.70 124	1.77 294	0.83 231	0.30 312	0.21 261	0.27 221	0.21 179	0.27 169	0.24 164

gasm-f	0.89 149	0.49 115	1.30 130	0.85 220	0.44 117	4.42 578	0.95 425	1.88 96	0.91 78	0.75 122	1.46 274	0.53 60	0.88 208	0.88 63	0.57 118	0.30 312	0.19 176	0.27 221	0.19 134	0.28 191	0.19 15

G2L-Stereo	2.49 491	0.94 484	14.54 504	1.15 423	1.35 521	3.57 373	0.95 425	3.62 381	2.00 398	2.11 429	1.61 324	3.20 535	1.34 356	9.54 553	1.91 495	0.34 389	0.27 416	0.35 433	0.28 365	0.30 237	0.35 357

MyStereo07	1.01 206	0.80 427	1.26 118	1.00 331	1.04 431	3.95 460	0.95 425	2.07 128	1.42 178	0.75 122	1.22 203	0.68 133	0.91 220	1.63 270	0.67 160	0.24 129	0.24 359	0.34 414	0.26 308	0.41 420	0.37 379

MyStereo04	2.29 445	0.80 427	18.77 571	1.00 331	1.04 431	3.95 460	0.95 425	3.91 451	2.54 530	1.99 384	1.27 225	2.31 436	1.65 456	2.02 331	1.77 478	0.24 129	0.24 359	0.34 414	0.26 308	0.41 420	0.37 379

GwcNet-ADL	2.47 487	0.67 329	21.48 667	0.96 302	0.72 297	4.61 617	0.95 425	4.42 613	2.36 484	1.98 379	1.80 390	2.55 469	1.24 336	1.90 318	1.41 400	0.40 467	0.46 573	0.24 105	0.27 336	0.41 420	0.49 484

ICVP	2.26 435	0.66 319	21.18 659	0.99 323	0.88 373	4.28 555	0.95 425	3.32 335	1.60 300	1.66 302	1.76 375	1.34 292	1.14 311	1.62 265	1.32 381	0.53 568	0.35 497	0.33 395	0.29 393	0.40 396	0.51 499
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	2.03 395	0.74 392	7.50 405	1.23 461	1.56 572	3.62 382	0.95 425	3.78 414	1.89 380	2.03 407	2.20 509	3.12 530	2.14 523	5.68 465	2.04 511	0.37 430	0.31 463	0.32 359	0.29 393	0.40 396	0.45 456

aanet-new-40k	0.73 59	0.59 229	1.25 116	0.75 130	1.49 555	1.42 72	0.96 432	1.95 109	0.84 60	0.52 18	1.06 166	0.51 53	0.76 151	0.85 55	0.47 61	0.18 25	0.15 24	0.24 105	0.18 90	0.26 149	0.22 126

aanet-new-32k	0.81 118	0.64 293	3.94 361	0.70 88	0.97 401	1.43 73	0.96 432	1.36 29	0.72 21	0.61 65	1.02 144	0.62 107	0.87 201	0.72 16	0.44 40	0.20 49	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.25 119	0.22 126

aanet-new-30k	0.81 118	0.64 293	3.91 360	0.70 88	0.97 401	1.43 73	0.96 432	1.36 29	0.72 21	0.61 65	1.02 144	0.62 107	0.87 201	0.72 16	0.44 40	0.20 49	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.25 119	0.22 126

rrr	2.27 437	0.65 307	23.82 687	0.90 255	0.46 136	1.57 92	0.96 432	7.98 669	1.19 132	0.65 88	0.77 72	0.74 169	0.72 129	2.59 384	0.86 244	0.28 241	0.21 261	0.28 256	0.21 179	0.29 211	0.25 178

PSMNet-RSSM	1.96 382	0.77 412	3.26 332	1.29 487	1.31 507	4.19 538	0.96 432	3.68 391	1.89 380	2.05 412	1.80 390	2.60 474	1.70 467	9.84 563	1.81 482	0.35 409	0.29 441	0.35 433	0.37 496	0.42 439	0.35 357

DF	0.97 187	0.56 192	1.59 180	0.93 288	0.51 169	1.13 31	0.97 437	4.39 608	1.44 185	0.95 203	1.59 315	1.01 241	0.57 73	1.62 265	0.75 201	0.32 358	0.22 293	0.25 144	0.19 134	0.25 119	0.25 178

aanet-new-12k	0.80 105	0.44 54	1.68 187	0.81 172	0.31 12	3.00 252	0.97 437	2.65 241	0.78 36	0.69 100	0.55 36	0.58 88	0.77 156	0.99 98	0.54 104	0.21 61	0.14 11	0.24 105	0.19 134	0.26 149	0.22 126

YMNet	2.40 473	1.41 577	13.46 478	1.36 525	1.67 595	3.96 470	0.97 437	3.81 420	2.37 490	2.64 570	2.57 565	3.35 549	1.53 420	3.28 410	2.42 547	0.48 537	0.54 596	0.52 567	0.49 568	0.70 568	0.54 512

YMNet_1	2.40 473	1.41 577	13.46 478	1.36 525	1.67 595	3.96 470	0.97 437	3.81 420	2.37 490	2.64 570	2.57 565	3.35 549	1.53 420	3.28 410	2.42 547	0.48 537	0.54 596	0.52 567	0.49 568	0.70 568	0.54 512

AIO-test1	2.18 421	0.66 319	18.95 575	0.89 245	1.48 554	3.40 326	0.97 437	4.19 532	1.68 326	0.86 182	1.35 249	0.99 237	0.75 143	4.47 440	1.27 370	0.23 101	0.23 323	0.28 256	0.33 450	0.31 257	0.35 357

x	1.15 233	0.57 203	1.53 170	1.44 550	0.67 276	1.94 129	0.97 437	3.87 436	1.57 280	1.61 289	1.28 226	1.58 326	1.22 329	1.93 320	1.04 308	0.28 241	0.30 454	0.34 414	0.29 393	0.32 289	0.31 300

acv_ft	1.55 306	0.64 293	3.29 334	1.14 410	2.01 636	2.93 243	0.97 437	3.81 420	2.08 417	2.22 477	1.88 432	3.10 527	1.66 458	1.33 197	2.22 532	0.29 270	0.26 404	0.30 309	0.26 308	0.39 391	0.27 225

NOSS_ROB	2.27 437	0.73 381	3.00 320	1.71 601	1.00 422	3.90 440	0.97 437	4.29 574	2.81 571	2.94 598	2.19 507	3.88 588	1.19 326	11.77 648	1.62 453	0.59 579	0.54 596	0.56 583	0.52 581	0.56 519	0.54 512

aanet-new-24k	0.78 97	0.59 229	1.59 180	0.72 110	0.84 357	2.43 185	0.98 445	1.99 113	0.69 16	0.62 72	1.25 216	0.60 96	0.75 143	0.82 44	0.55 109	0.21 61	0.15 24	0.25 144	0.19 134	0.26 149	0.21 93

RAFT_R40	1.70 338	0.59 229	2.99 319	1.46 556	0.46 136	4.74 643	0.98 445	2.23 151	1.56 274	2.02 403	2.35 545	2.71 487	2.56 557	6.71 494	0.90 262	0.40 467	0.19 176	0.30 309	0.27 336	0.33 309	0.26 208

aanet-32k-new	0.89 149	0.90 466	2.17 249	0.75 130	0.62 248	3.41 331	0.99 447	2.09 130	0.72 21	0.53 22	1.13 182	0.66 126	0.96 232	1.04 111	0.52 94	0.21 61	0.15 24	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 78	0.51 128	2.13 244	0.72 110	0.38 70	2.35 177	0.99 447	1.82 90	0.80 44	0.68 96	0.88 102	0.56 78	0.64 99	0.87 57	0.55 109	0.23 101	0.16 49	0.25 144	0.20 159	0.24 93	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 187	1.76 603	2.51 283	0.69 82	1.40 534	2.95 248	0.99 447	2.18 139	1.04 116	0.68 96	0.80 78	0.69 139	0.64 99	0.87 57	0.40 16	0.23 101	0.19 176	0.25 144	0.21 179	0.30 237	0.64 551

Hybrid-DGEV-03	1.34 286	0.70 351	2.74 309	1.00 331	0.52 182	3.99 478	0.99 447	3.22 317	1.64 314	2.15 447	3.31 614	1.37 300	1.07 283	1.29 187	1.22 354	0.26 171	0.18 130	0.32 359	0.24 264	0.28 191	0.24 164

AIO_rvc	0.78 97	0.55 180	1.25 116	0.75 130	0.65 262	1.46 79	0.99 447	2.13 134	1.52 243	0.57 39	1.15 185	1.09 251	0.55 67	1.15 143	0.53 98	0.24 129	0.17 84	0.24 105	0.17 46	0.25 119	0.21 93

castereo++	0.93 168	0.56 192	1.26 118	0.92 272	0.73 302	2.48 190	1.00 452	2.99 289	1.03 113	0.68 96	1.41 267	1.92 388	0.59 82	1.26 175	0.44 40	0.25 154	0.19 176	0.28 256	0.19 134	0.23 83	0.23 146

IGEV++	0.90 158	0.58 219	1.32 135	0.94 293	0.45 125	1.27 50	1.00 452	3.32 335	1.55 267	0.82 159	1.34 246	0.86 202	1.09 290	1.16 145	0.89 258	0.33 377	0.18 130	0.23 65	0.19 134	0.29 211	0.22 126

RASNet	2.56 505	0.70 351	10.06 437	1.60 586	2.25 648	3.67 390	1.00 452	3.38 346	3.14 602	1.81 333	2.11 491	4.60 626	2.30 538	10.25 582	2.61 565	0.37 430	0.24 359	0.25 144	0.24 264	0.28 191	0.26 208

aanet-new-14k	0.77 88	0.50 119	1.32 135	0.81 172	0.37 54	1.73 111	1.01 455	2.24 153	0.80 44	0.79 149	1.30 230	0.46 39	1.29 344	1.03 105	0.57 118	0.21 61	0.16 49	0.24 105	0.18 90	0.28 191	0.22 126

WCG-NET（raft）	0.95 180	0.55 180	1.20 104	0.84 208	0.31 12	1.44 76	1.01 455	1.55 51	2.37 490	1.64 296	1.42 269	2.38 446	1.01 251	1.29 187	0.76 208	0.22 83	0.19 176	0.22 49	0.20 159	0.25 119	0.21 93

ToySt	1.35 287	0.72 370	3.65 352	1.01 338	0.50 167	3.31 313	1.01 455	3.46 352	1.73 345	1.30 248	1.55 303	2.07 417	1.47 398	1.88 316	1.40 396	0.27 197	0.27 416	0.30 309	0.32 442	0.42 439	0.39 403

STrans-v2	3.03 562	0.77 412	20.91 649	0.81 172	0.63 252	3.89 438	1.01 455	4.27 565	2.64 542	2.28 492	3.70 624	4.13 602	5.20 635	7.33 503	1.27 370	0.31 337	0.18 130	0.29 282	0.25 285	0.29 211	0.41 430

UCFNet_RVC	1.57 313	0.84 448	3.25 331	1.36 525	1.40 534	4.07 497	1.01 455	2.68 246	1.50 224	2.11 429	1.88 432	2.37 444	1.50 407	3.41 413	1.42 402	0.36 422	0.28 431	0.52 567	0.40 528	0.53 507	0.43 444

aanet-new-8k	0.85 131	0.52 137	1.68 187	0.77 154	0.37 54	3.21 285	1.02 460	2.57 223	0.85 63	0.59 53	0.94 128	0.54 63	1.05 270	0.90 69	0.67 160	0.22 83	0.17 84	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.21 93

G2L-Stereo_test	2.11 409	0.86 457	7.12 399	1.65 593	1.19 476	3.54 364	1.02 460	3.57 373	2.01 400	2.50 538	1.68 344	3.15 532	1.50 407	9.21 546	1.62 453	0.28 241	0.19 176	0.23 65	0.22 214	0.27 169	0.31 300

GES	1.38 291	0.64 293	2.61 293	1.09 382	0.57 219	4.30 558	1.02 460	3.86 433	1.51 231	1.72 316	1.74 362	1.28 284	1.77 478	1.62 265	1.61 448	0.39 459	0.27 416	0.33 395	0.30 414	0.41 420	0.47 472

aanet-new	0.94 172	0.56 192	2.97 317	0.71 97	1.41 542	2.86 227	1.03 463	1.99 113	0.82 53	0.59 53	0.93 124	0.58 88	1.30 348	1.18 157	0.50 80	0.22 83	0.17 84	0.24 105	0.17 46	0.25 119	0.22 126

UGAM	2.58 509	0.56 192	18.55 569	0.89 245	0.71 295	3.23 290	1.03 463	2.75 256	1.75 353	1.36 255	2.77 582	2.69 484	1.28 341	10.75 597	1.40 396	0.28 241	0.24 359	0.40 487	0.31 430	0.35 349	0.30 290

BEATNet_4x	1.92 375	1.36 569	8.75 421	1.20 446	0.56 207	3.46 340	1.03 463	4.00 479	2.43 506	2.25 487	1.70 351	2.10 419	1.59 427	2.57 383	3.05 580	0.37 430	0.22 293	0.47 532	0.29 393	0.60 533	0.40 424

HSM	2.35 464	0.81 432	2.21 252	1.14 410	1.55 569	3.44 334	1.03 463	3.99 477	2.25 456	2.29 494	2.11 491	8.04 664	3.05 582	11.60 634	1.71 467	0.33 377	0.22 293	0.28 256	0.23 235	0.32 289	0.35 357

aanet-new-10k	0.82 123	0.58 219	1.16 91	0.78 160	0.37 54	3.52 358	1.04 467	2.34 172	0.76 29	0.89 189	0.70 57	0.64 116	0.88 208	0.94 84	0.59 125	0.22 83	0.16 49	0.25 144	0.18 90	0.26 149	0.20 48

gwcnet-sp	2.31 449	1.21 541	17.34 543	1.08 376	0.92 385	3.56 369	1.04 467	3.69 396	2.09 420	2.55 549	1.60 320	1.80 367	1.62 438	3.87 427	1.95 501	0.29 270	0.29 441	0.30 309	0.28 365	0.38 380	0.39 403

scenet	2.31 449	1.21 541	17.34 543	1.08 376	0.92 385	3.56 369	1.04 467	3.69 396	2.09 420	2.55 549	1.60 320	1.80 367	1.62 438	3.87 427	1.95 501	0.29 270	0.29 441	0.30 309	0.28 365	0.38 380	0.39 403

ssnet	2.31 449	1.21 541	17.34 543	1.08 376	0.92 385	3.56 369	1.04 467	3.69 396	2.09 420	2.55 549	1.60 320	1.80 367	1.62 438	3.87 427	1.95 501	0.29 270	0.29 441	0.30 309	0.28 365	0.38 380	0.39 403

aanet-new-28k	0.77 88	0.58 219	2.64 300	0.78 160	0.39 76	1.97 132	1.05 471	1.72 78	0.79 40	0.58 45	1.10 175	0.54 63	0.78 165	0.70 6	0.44 40	0.20 49	0.15 24	0.25 144	0.19 134	0.29 211	0.21 93

4D-IteraStereo	1.97 384	0.84 448	20.43 631	0.78 160	1.56 572	2.09 151	1.05 471	2.43 188	1.56 274	1.41 265	1.00 141	1.94 390	0.61 91	1.22 164	1.06 310	0.27 197	0.18 130	0.31 336	0.26 308	0.27 169	0.23 146

RAFT_CTSACE	1.80 353	1.06 512	10.00 436	1.71 601	1.39 532	3.49 349	1.06 473	3.05 297	1.62 310	1.70 311	2.04 472	2.51 466	1.80 486	1.98 325	0.94 287	0.25 154	0.22 293	0.28 256	0.30 414	0.30 237	0.26 208

DispFullNet	4.64 631	3.48 644	23.95 688	3.99 672	3.03 661	3.35 317	1.06 473	4.18 529	2.80 565	6.33 666	2.94 591	4.04 597	7.81 667	3.92 431	5.16 608	2.75 659	1.61 660	3.10 677	2.68 682	3.32 660	3.31 675

WCG-NET	0.88 143	0.49 115	1.26 118	0.90 255	0.37 54	1.48 82	1.07 475	1.73 79	2.30 469	1.63 293	1.49 287	0.92 223	0.97 237	0.95 85	0.76 208	0.22 83	0.16 49	0.23 65	0.20 159	0.25 119	0.21 93

test_sample7	1.65 330	0.70 351	2.60 290	1.48 562	0.76 313	2.38 179	1.07 475	4.35 597	2.11 430	2.14 439	1.75 366	1.75 351	1.67 460	6.26 480	1.26 366	0.44 506	0.48 584	0.43 510	0.40 528	0.46 480	0.43 444

anonymity	1.76 347	1.26 554	2.73 308	1.66 594	1.32 514	1.84 120	1.07 475	3.49 357	2.30 469	2.11 429	2.11 491	1.71 347	3.90 612	1.82 303	1.48 418	1.10 633	1.09 646	1.08 641	1.08 642	1.05 614	1.09 616

AASNet	2.44 480	0.92 474	19.79 597	1.35 519	1.49 555	3.81 416	1.07 475	3.85 430	2.93 583	1.95 371	2.29 526	1.96 397	1.29 344	1.73 289	1.93 497	0.39 459	0.33 478	0.45 522	0.30 414	0.55 513	0.45 456

SHD	2.82 530	2.04 616	13.80 488	1.69 597	1.79 617	2.73 215	1.07 475	3.85 430	3.18 606	4.63 649	2.74 578	3.38 554	2.77 566	5.48 460	3.66 588	0.62 587	0.47 578	0.51 561	0.55 590	0.65 555	0.74 575

TCMNet	2.98 554	1.30 558	18.26 561	1.47 559	2.09 641	3.84 424	1.08 480	3.96 469	2.39 499	2.53 547	2.29 526	2.43 456	1.75 475	10.09 577	2.39 542	0.52 565	0.45 564	0.61 599	0.50 574	0.80 593	0.78 584

rvit_0105_3	1.24 258	0.93 478	2.84 312	0.97 309	0.58 228	2.38 179	1.08 480	3.26 325	2.53 526	1.18 238	1.40 265	1.24 279	1.04 264	1.73 289	0.97 294	0.44 506	0.44 559	0.40 487	0.42 542	0.42 439	0.50 491

TRStereo	2.31 449	1.87 608	19.74 596	1.53 572	1.16 467	4.26 549	1.08 480	4.73 643	1.45 188	1.55 277	1.28 226	1.75 351	0.85 194	1.81 301	1.20 347	0.36 422	0.26 404	0.32 359	0.36 484	0.34 328	0.33 330

PS-NSSS	2.22 426	1.33 567	2.90 316	0.97 309	1.53 564	4.11 506	1.08 480	4.55 634	2.65 543	2.10 425	2.32 542	1.77 356	1.40 371	11.79 649	1.61 448	0.68 603	0.45 564	0.96 635	0.43 546	0.95 605	0.92 603

Selective-IGEV-i1	1.43 295	0.59 229	2.42 278	1.15 423	1.07 442	3.82 418	1.09 484	3.79 415	2.11 430	1.62 291	1.91 444	2.65 481	1.22 329	1.80 299	1.12 328	0.32 358	0.27 416	0.46 528	0.54 587	0.31 257	0.39 403

LL-Strereo	3.01 560	1.81 607	17.59 554	1.12 402	2.10 642	2.90 232	1.09 484	4.33 593	2.00 398	3.12 609	2.24 515	3.29 543	3.15 585	11.31 623	1.84 487	0.30 312	0.28 431	0.46 528	0.34 458	0.49 493	0.45 456

AAGNet	2.86 534	0.60 245	1.77 197	2.05 633	0.46 136	4.76 645	1.09 484	2.27 159	1.56 274	2.17 457	1.84 417	2.41 450	4.00 614	6.23 479	24.22 694	0.46 523	0.19 176	0.30 309	0.29 393	0.32 289	0.24 164

ACV-stereo	2.92 543	0.92 474	20.27 622	1.33 506	1.05 433	4.68 627	1.10 487	2.66 244	1.64 314	1.46 268	1.32 239	5.41 650	4.24 620	7.83 516	1.90 494	0.44 506	0.52 593	0.32 359	0.29 393	0.45 469	0.63 547

iinet-f	2.26 435	1.18 536	13.71 482	1.14 410	1.11 454	3.77 407	1.10 487	4.14 523	2.17 442	2.06 417	1.76 375	2.99 518	2.99 575	2.50 369	2.49 555	0.35 409	0.39 530	0.27 221	0.28 365	0.45 469	0.39 403

FADNet-RVC	2.51 494	2.27 623	14.03 493	1.09 382	0.81 333	3.54 364	1.10 487	4.13 517	2.48 515	1.39 261	1.22 203	1.85 382	1.77 478	9.78 561	2.06 514	0.38 447	0.37 515	0.40 487	0.40 528	0.67 562	0.48 477

AANet_RVC	3.03 562	1.72 600	12.78 471	1.17 433	1.12 455	3.79 413	1.10 487	3.86 433	3.13 600	2.62 566	4.26 632	3.96 592	1.41 378	11.43 628	5.23 612	0.94 626	0.47 578	0.34 414	0.23 235	0.40 396	0.55 518

GASNet	3.24 581	5.55 656	20.58 637	1.56 581	1.25 495	2.32 174	1.12 491	4.04 490	2.67 546	1.88 347	2.10 487	3.00 519	2.16 527	10.59 591	2.43 549	0.65 594	0.37 515	0.61 599	0.45 553	0.87 599	0.58 532

test_4	1.30 280	0.50 119	6.16 390	0.84 208	0.45 125	1.61 100	1.12 491	2.14 136	1.42 178	1.52 274	2.31 537	1.84 379	0.79 170	2.52 377	1.19 343	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.29 393	0.29 211	0.25 178

GwcNet-RSSM	2.66 516	1.05 507	15.91 525	1.22 455	1.19 476	4.12 508	1.12 491	3.84 427	2.02 401	1.93 365	1.79 387	3.12 530	1.46 396	10.37 585	2.05 513	0.33 377	0.27 416	0.35 433	0.30 414	0.40 396	0.36 363

APVNet	3.13 571	1.25 553	21.14 655	1.31 498	1.52 562	3.94 455	1.13 494	3.32 335	2.14 436	2.20 466	2.03 469	3.05 525	1.96 508	11.79 649	2.53 559	0.42 494	0.45 564	0.64 607	0.46 555	0.67 562	0.57 527

iResNetv2_ROB	2.65 514	5.00 652	19.28 584	2.06 634	1.09 450	3.83 419	1.13 494	4.14 523	2.09 420	1.85 338	2.03 469	2.01 407	1.51 411	3.58 417	1.58 441	0.34 389	0.21 261	0.32 359	0.21 179	0.44 460	0.29 259

AdaStereo	1.45 299	0.83 443	2.34 270	1.28 483	0.81 333	3.21 285	1.14 496	4.20 533	2.46 514	2.05 412	1.77 381	2.48 463	1.18 322	1.71 287	1.44 405	0.43 500	0.25 387	0.43 510	0.28 365	0.44 460	0.34 343
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.
FACV-RUCA	1.26 269	0.65 307	2.21 252	1.06 365	1.50 558	2.69 212	1.15 497	3.05 297	1.87 374	1.36 255	1.99 462	1.03 245	1.15 319	1.36 203	1.10 320	0.41 482	0.41 544	0.73 623	0.41 535	0.61 538	0.41 430

LMCR-Stereo	2.40 473	1.31 562	18.61 570	1.59 584	0.86 364	3.87 436	1.15 497	4.32 590	1.60 300	2.25 487	2.27 519	1.13 257	2.43 548	2.48 367	1.60 445	0.88 624	0.24 359	0.29 282	0.24 264	0.56 519	0.30 290

BSDual-CNN	1.46 300	0.59 229	1.94 214	0.87 233	0.85 359	4.16 526	1.16 499	4.48 623	1.88 376	2.93 594	1.83 412	2.60 474	1.31 350	1.60 258	1.21 351	0.34 389	0.25 387	0.31 336	0.28 365	0.35 349	0.33 330

hknet	1.98 386	0.64 293	8.70 420	0.87 233	1.07 442	4.16 526	1.16 499	4.48 623	1.73 345	2.93 594	1.83 412	3.48 560	1.30 348	3.91 430	1.51 430	0.31 337	0.25 387	0.31 336	0.28 365	0.35 349	0.33 330

DANet	2.63 512	1.07 514	8.10 412	1.83 617	1.70 600	3.25 298	1.16 499	4.31 585	2.38 495	3.40 623	2.18 505	4.08 599	1.80 486	9.77 559	3.89 592	0.52 565	0.55 601	0.59 591	0.44 549	0.63 544	0.86 596
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
fast-acv-ft	2.54 500	1.19 538	20.08 611	1.41 543	1.40 534	3.18 280	1.17 502	3.37 345	2.28 465	1.90 354	2.15 500	2.69 484	2.17 529	2.91 398	2.31 538	0.37 430	0.39 530	0.45 522	0.39 517	0.57 524	0.45 456

LRCNet_RVC	25.52 699	33.45 704	23.21 686	31.79 706	32.78 702	6.74 666	1.18 503	25.88 698	4.46 646	28.94 698	30.89 700	24.91 699	17.57 689	27.66 699	24.34 695	35.26 714	25.60 715	35.91 714	33.81 713	31.90 714	34.10 716

Nwc_Net	2.88 540	1.16 533	18.30 563	1.35 519	1.68 598	3.52 358	1.18 503	3.90 446	2.06 414	2.52 544	2.82 588	3.82 586	2.34 542	6.78 496	2.55 562	0.86 623	0.40 535	0.59 591	0.67 609	0.57 524	0.55 518

PWC_ROB	2.69 524	2.01 614	8.36 414	1.33 506	1.90 631	3.23 290	1.18 503	4.33 593	3.25 615	3.11 608	3.41 617	2.71 487	2.18 531	9.15 544	4.48 596	0.56 574	0.31 463	0.61 599	0.36 484	0.69 567	0.74 575

DualNet (step1)	2.34 459	1.05 507	7.87 406	1.07 368	0.86 364	3.93 449	1.19 506	4.35 597	2.11 430	2.14 439	1.75 366	1.75 351	1.67 460	6.26 480	1.26 366	1.23 640	0.48 584	4.27 687	2.09 671	0.70 568	0.69 561

test_sample9	3.79 606	1.05 507	7.87 406	1.07 368	0.86 364	3.93 449	1.19 506	4.35 597	2.11 430	2.14 439	1.75 366	1.75 351	1.67 460	11.06 613	11.61 652	1.23 640	14.45 705	4.27 687	2.09 671	0.70 568	0.69 561

test_sample8	4.76 633	1.05 507	7.87 406	1.07 368	0.86 364	3.93 449	1.19 506	4.38 606	2.05 412	5.49 657	1.89 438	12.98 677	6.37 652	11.06 613	11.61 652	1.23 640	14.45 705	4.27 687	2.09 671	0.70 568	0.69 561

UDG	3.55 596	2.81 636	17.45 550	2.69 652	1.98 634	3.97 475	1.19 506	4.35 597	2.02 401	2.42 530	2.53 560	4.50 620	2.46 552	6.53 484	2.41 546	2.12 656	1.77 663	2.63 668	2.57 679	2.64 654	1.95 647

CBFPSM	2.05 399	0.95 486	10.12 440	1.07 368	1.05 433	2.84 223	1.20 510	3.28 326	1.73 345	1.82 335	1.30 230	4.56 625	4.06 615	2.34 360	2.34 541	0.25 154	0.38 521	0.32 359	0.27 336	0.37 375	0.79 588

psmorigin	6.59 656	1.15 530	88.11 722	1.52 570	0.97 401	2.88 230	1.20 510	3.21 315	2.04 409	3.73 629	2.46 550	5.15 646	2.55 556	10.60 592	2.47 554	0.55 572	0.68 628	0.48 540	0.51 578	0.70 568	0.88 600

HSM-Net_RVC	2.87 538	0.57 203	17.46 551	0.92 272	0.90 381	3.70 393	1.20 510	5.64 663	2.51 523	3.22 615	2.43 548	2.54 468	1.59 427	11.41 626	1.65 461	0.34 389	0.25 387	0.26 188	0.23 235	0.30 237	0.29 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
z-ln-s-r	2.67 518	1.16 533	12.43 466	1.34 514	1.26 497	3.70 393	1.21 513	4.20 533	2.38 495	2.04 410	1.92 447	2.43 456	1.60 433	10.58 590	5.19 611	0.29 270	0.20 227	0.32 359	0.24 264	0.51 497	0.38 396

LCNet	1.55 306	0.54 171	1.88 207	0.99 323	0.55 202	3.60 377	1.21 513	2.86 277	1.53 250	2.18 459	1.74 362	1.43 310	4.17 618	3.62 419	0.87 250	0.29 270	0.20 227	0.28 256	0.77 621	0.47 484	1.85 645

DRaft	2.28 442	0.56 192	2.64 300	0.74 126	0.46 136	3.94 455	1.23 515	2.32 169	1.55 267	2.64 570	2.80 585	1.60 329	5.34 639	6.96 500	10.99 647	0.34 389	0.22 293	0.27 221	0.27 336	0.29 211	0.37 379

psm_up	2.28 442	0.81 432	5.45 385	1.26 472	1.50 558	3.84 424	1.23 515	4.23 546	2.03 405	2.55 549	1.80 390	2.44 460	1.65 456	12.90 668	1.58 441	0.37 430	0.38 521	0.41 499	0.34 458	0.43 449	0.39 403

ADLNet	2.29 445	0.83 443	3.62 351	1.35 519	1.60 578	3.67 390	1.24 517	3.95 464	2.98 588	2.58 557	2.29 526	4.01 595	1.79 481	11.23 622	2.09 519	0.37 430	0.38 521	0.36 449	0.34 458	0.45 469	0.71 566

DISCO	2.25 432	0.73 381	10.06 437	1.76 607	1.12 455	3.47 343	1.25 518	3.24 322	2.26 459	2.65 574	1.96 452	4.53 623	1.92 506	4.17 437	3.61 587	0.32 358	0.25 387	0.31 336	0.29 393	0.66 560	0.41 430

rvit_105_1	1.43 295	0.90 466	3.27 333	1.08 376	0.68 282	2.79 216	1.27 519	3.52 364	2.35 481	1.38 260	1.54 299	1.28 284	1.14 311	2.91 398	1.40 396	0.54 570	0.47 578	0.45 522	0.59 599	0.44 460	0.58 532

test_5	1.87 361	0.75 403	10.23 441	1.14 410	1.40 534	3.85 432	1.27 519	3.91 451	1.93 386	1.69 307	1.78 384	1.67 337	1.79 481	2.99 404	1.17 340	0.30 312	0.18 130	0.35 433	0.33 450	0.34 328	0.33 330

RT-IGEV	2.37 470	0.60 245	15.33 521	1.49 565	0.78 321	2.10 152	1.28 521	4.25 556	1.69 333	2.58 557	3.19 608	3.60 577	4.94 631	2.49 368	1.19 343	0.35 409	0.24 359	0.31 336	0.26 308	0.33 309	0.42 434

SFCPSM	2.18 421	0.63 282	17.03 541	0.88 238	0.98 410	3.74 403	1.28 521	4.09 507	2.16 440	1.85 338	1.83 412	1.65 335	1.39 367	2.50 369	1.50 424	0.33 377	0.27 416	0.39 481	0.36 484	0.34 328	0.37 379

DStereoRT	3.28 584	1.06 512	14.58 505	1.33 506	1.12 455	4.51 598	1.29 523	4.21 538	3.48 629	2.50 538	2.13 496	1.89 385	7.69 666	7.57 510	2.43 549	0.66 596	0.33 478	4.46 691	2.84 685	0.38 380	1.12 618

DLCB_ROB	2.05 399	0.95 486	2.37 271	1.24 463	1.02 427	2.92 238	1.30 524	3.68 391	2.30 469	2.91 592	2.17 503	3.32 547	1.52 413	10.37 585	2.50 556	0.40 467	0.33 478	0.40 487	0.36 484	0.41 420	0.47 472

CSP-Net	1.78 350	1.32 564	1.92 212	1.16 430	1.03 428	3.38 322	1.31 525	3.52 364	1.75 353	1.96 375	1.93 450	2.40 447	1.48 400	8.58 529	1.58 441	0.46 523	0.34 491	0.27 221	0.26 308	0.41 420	0.50 491

aanet-new-22k	0.76 78	0.65 307	2.50 282	0.74 126	0.34 25	1.47 80	1.32 526	1.61 60	0.81 51	0.57 39	1.05 162	0.54 63	0.84 191	0.92 78	0.50 80	0.21 61	0.16 49	0.24 105	0.19 134	0.27 169	0.20 48

zh-mn7	3.15 574	9.61 677	12.45 467	1.26 472	0.99 413	2.91 235	1.32 526	4.12 515	2.74 553	3.33 619	3.07 598	2.84 504	1.89 503	8.91 536	4.69 600	0.49 549	0.40 535	0.38 477	0.38 509	0.56 519	0.63 547

CoDeX	2.40 473	0.78 418	13.21 474	1.00 331	1.18 469	3.24 294	1.32 526	4.14 523	2.41 502	1.74 321	1.84 417	2.05 412	1.47 398	10.03 573	1.60 445	0.34 389	0.28 431	0.32 359	0.27 336	0.32 289	0.39 403

Consistency-Raft	2.86 534	1.66 597	19.61 591	1.40 542	1.75 611	3.84 424	1.32 526	4.07 501	2.25 456	1.78 327	2.67 574	1.82 373	4.41 623	1.94 322	2.06 514	0.83 621	0.94 643	1.03 637	1.12 643	1.70 646	1.09 616

PVD	3.12 570	1.97 613	12.80 472	1.79 614	1.63 584	3.83 419	1.34 530	3.48 354	3.88 639	5.77 659	3.56 621	3.45 559	3.29 593	5.58 464	5.30 613	0.71 610	0.69 629	0.74 624	0.77 621	0.79 591	1.13 619

UPFNet	1.81 354	0.63 282	6.71 393	1.25 465	1.44 547	3.50 353	1.35 531	4.02 485	1.85 372	2.40 527	1.52 291	2.41 450	1.40 371	3.62 419	1.88 491	0.34 389	0.33 478	0.37 461	0.31 430	0.41 420	0.39 403

PDISCO_ROB	2.86 534	1.53 588	14.27 499	1.98 630	2.19 645	4.52 600	1.35 531	4.65 639	3.19 607	2.09 422	2.16 501	3.53 571	2.45 550	5.32 454	2.12 521	1.30 648	0.78 637	0.72 620	0.59 599	1.24 635	1.28 625

PSMNet-RUCA	1.64 329	1.50 586	2.57 289	1.50 567	1.38 530	3.05 258	1.36 533	3.31 330	2.24 453	1.36 255	2.07 483	1.40 306	1.09 290	1.83 304	1.55 436	1.15 636	0.69 629	1.26 647	0.96 634	1.64 644	0.94 606

TestStereo1	1.56 311	0.81 432	2.32 265	1.61 589	0.64 254	4.13 511	1.36 533	3.79 415	3.20 610	1.60 284	2.57 565	1.39 301	2.15 524	2.51 372	1.30 378	0.29 270	0.20 227	0.34 414	0.25 285	0.40 396	0.36 363

SA-5K	1.56 311	0.81 432	2.32 265	1.61 589	0.64 254	4.13 511	1.36 533	3.79 415	3.20 610	1.60 284	2.57 565	1.39 301	2.15 524	2.51 372	1.30 378	0.29 270	0.20 227	0.34 414	0.25 285	0.40 396	0.36 363

SA	1.62 325	0.75 403	3.78 359	1.07 368	0.43 106	4.26 549	1.36 533	4.45 620	3.12 599	1.63 293	1.97 457	1.68 339	2.26 536	2.55 380	1.27 370	0.27 197	0.22 293	0.37 461	0.37 496	0.35 349	0.30 290

DDUNet	2.91 541	2.78 635	6.94 398	3.53 666	2.26 649	3.28 307	1.36 533	3.77 411	2.04 409	2.62 566	2.49 554	4.18 606	1.69 465	5.38 456	1.85 488	2.21 657	1.77 663	2.61 667	2.43 677	2.60 653	2.34 656

AANet	3.15 574	2.93 637	15.16 518	1.41 543	1.08 445	2.23 166	1.37 538	2.95 284	3.65 633	4.12 639	4.40 634	4.13 602	5.32 638	6.55 485	3.76 590	0.60 581	0.42 553	0.50 557	0.42 542	0.99 610	0.93 605

LL-Strereo2	1.23 253	0.85 454	2.38 272	0.93 288	0.68 282	3.72 397	1.37 538	2.54 218	1.99 394	1.75 323	1.40 265	1.82 373	0.73 134	1.40 211	0.99 300	0.31 337	0.23 323	0.55 581	0.35 474	0.29 211	0.24 164

FADNet-RVC-Resample	2.83 531	2.02 615	21.07 653	1.12 402	0.91 383	3.53 360	1.37 538	4.08 505	2.09 420	1.68 306	1.33 241	2.03 408	1.51 411	9.54 553	1.69 465	0.38 447	0.37 515	0.42 506	0.44 549	0.56 519	0.56 523

MSAF-DinoV2	13.69 687	13.09 689	22.03 677	2.41 649	1.44 547	4.03 487	1.38 541	9.07 674	9.20 669	2.23 481	1.98 459	5.08 643	5.06 632	177.66 727	5.46 615	0.45 515	0.34 491	0.40 487	0.62 605	6.09 682	5.80 691

NVstereo2D	2.54 500	0.90 466	11.10 453	1.32 501	1.47 552	3.58 374	1.38 541	4.13 517	2.45 511	1.90 354	1.71 355	2.86 506	1.76 476	10.86 602	1.66 462	0.60 581	0.43 554	0.53 572	0.41 535	0.78 589	0.94 606

RGC	3.10 569	1.45 582	14.90 510	1.46 556	1.79 617	3.33 315	1.39 543	4.04 490	2.26 459	2.77 583	3.26 611	4.00 594	2.71 564	11.63 641	2.62 567	0.82 619	0.46 573	0.79 626	0.79 625	0.71 577	0.78 584

edge stereo	3.37 591	1.01 499	21.99 675	1.28 483	1.37 527	2.67 210	1.39 543	3.98 473	2.87 576	2.93 594	3.27 612	4.35 614	2.43 548	11.62 636	2.39 542	0.60 581	0.63 619	0.79 626	0.55 590	0.68 565	0.67 556

ARAFT	2.56 505	1.13 525	19.50 589	0.89 245	0.48 154	4.15 515	1.40 545	4.36 602	2.82 573	2.36 519	1.88 432	1.70 345	1.04 264	6.45 483	1.22 354	0.29 270	0.18 130	0.37 461	0.35 474	0.35 349	0.25 178

NCC-stereo	3.16 577	1.28 556	18.31 564	1.25 465	1.75 611	4.06 492	1.40 545	3.89 441	2.22 448	2.72 579	2.55 561	3.49 566	2.65 561	9.91 566	2.99 577	1.29 646	0.65 621	0.64 607	0.86 628	0.65 555	0.71 566

Abc-Net	3.16 577	1.28 556	18.31 564	1.25 465	1.75 611	4.06 492	1.40 545	3.89 441	2.22 448	2.72 579	2.55 561	3.49 566	2.65 561	9.91 566	2.99 577	1.29 646	0.65 621	0.64 607	0.86 628	0.65 555	0.71 566
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CRFU-Net	2.49 491	0.78 418	10.36 442	2.30 645	1.08 445	3.91 441	1.41 548	3.85 430	1.65 319	2.15 447	1.76 375	3.34 548	7.95 668	5.56 462	1.48 418	0.47 532	0.35 497	0.30 309	0.28 365	0.37 375	0.43 444

Sa-1000	1.63 328	0.79 422	3.56 346	1.11 398	0.48 154	4.06 492	1.41 548	4.49 626	2.75 556	2.00 396	2.80 585	1.84 379	1.43 386	2.64 389	1.50 424	0.27 197	0.19 176	0.36 449	0.33 450	0.36 362	0.30 290

psmg	1.47 304	0.59 229	1.94 214	0.92 272	0.85 359	4.30 558	1.42 550	4.10 514	1.88 376	2.64 570	2.09 486	2.60 474	1.31 350	1.60 258	1.21 351	0.34 389	0.27 416	0.33 395	0.34 458	0.36 362	0.34 343

RYNet	2.97 552	0.93 478	15.09 515	1.12 402	1.38 530	3.66 389	1.42 550	4.03 486	2.29 468	2.10 425	1.70 351	3.79 584	2.16 527	13.64 678	3.02 579	0.37 430	0.41 544	0.48 540	0.34 458	0.81 594	0.75 578

z-mn7	3.36 590	9.42 675	14.16 496	1.28 483	1.22 489	3.78 409	1.43 552	3.92 456	3.35 623	2.85 590	3.36 615	3.06 526	1.97 509	9.66 557	5.16 608	0.42 494	0.35 497	0.43 510	0.33 450	0.63 544	0.48 477

GEStereo_RVC	1.91 372	0.80 427	6.57 391	1.20 446	1.06 436	4.02 485	1.43 552	4.13 517	1.89 380	2.03 407	1.80 390	2.34 439	1.86 498	4.94 448	1.77 478	0.48 537	0.38 521	0.32 359	0.28 365	0.42 439	0.50 491

SQANet	3.70 602	9.34 674	18.41 566	2.75 653	2.74 655	3.40 326	1.47 554	3.50 360	1.68 326	2.60 562	1.75 366	2.69 484	1.91 505	6.72 495	1.74 474	2.96 661	1.41 657	1.85 656	1.12 643	3.17 658	2.70 665

ADLNet2	3.15 574	0.92 474	20.06 608	1.20 446	1.79 617	3.83 419	1.48 555	3.94 462	3.59 631	2.19 463	2.47 552	4.65 631	1.93 507	10.69 596	1.96 504	0.39 459	0.37 515	0.28 256	0.30 414	0.48 487	0.43 444

OMP-Stereo	1.97 384	0.93 478	1.88 207	2.76 654	0.67 276	4.58 613	1.48 555	4.31 585	1.54 259	3.15 612	2.76 581	3.25 540	1.38 364	7.66 515	1.35 389	0.40 467	0.20 227	0.33 395	0.26 308	0.33 309	0.24 164

DRN-Test	3.03 562	0.99 495	18.18 559	1.35 519	1.60 578	3.59 375	1.48 555	4.13 517	2.45 511	3.47 625	1.92 447	2.58 473	2.53 555	10.88 603	2.80 573	0.39 459	0.36 503	0.44 515	0.41 535	0.55 513	0.57 527

FBW_ROB	3.24 581	1.02 500	9.21 429	1.49 565	1.07 442	3.78 409	1.48 555	4.31 585	3.08 597	2.46 533	2.32 542	4.20 609	2.08 518	15.19 684	7.16 628	0.84 622	0.62 617	1.33 649	0.92 631	0.99 610	1.31 627

SACVNet	2.46 484	1.14 529	9.47 430	1.44 550	1.18 469	4.06 492	1.49 559	3.84 427	2.24 453	2.62 566	1.89 438	2.57 471	1.28 341	11.35 624	1.64 459	0.50 553	0.39 530	0.48 540	0.41 535	0.55 513	0.75 578

FINET	2.96 548	1.07 514	23.18 685	1.29 487	1.86 624	2.03 139	1.52 560	4.30 582	4.71 650	2.23 481	2.34 544	1.65 335	1.48 400	5.89 470	2.81 574	0.51 559	0.47 578	0.49 554	0.40 528	0.59 529	0.49 484

PASM	2.67 518	2.05 617	9.71 431	1.73 604	1.37 527	2.53 199	1.52 560	3.10 304	2.17 442	2.79 585	1.84 417	2.90 508	1.85 497	11.89 653	2.19 529	0.81 618	0.85 639	0.87 632	1.01 638	1.14 626	1.05 613

XQC	2.96 548	2.42 626	14.85 507	1.36 525	1.32 514	3.29 311	1.53 562	4.28 570	2.78 559	3.21 614	2.46 550	3.53 571	2.92 573	6.58 486	4.67 598	0.70 608	0.41 544	0.59 591	0.56 592	0.96 609	0.83 595

CVANet_RVC	2.55 504	1.10 520	9.13 428	1.46 556	1.15 462	3.96 470	1.53 562	3.91 451	2.50 520	3.04 603	2.04 472	2.60 474	1.72 471	12.46 664	1.50 424	0.49 549	0.30 454	0.51 561	0.41 535	0.63 544	0.50 491

ETE_ROB	2.07 402	1.40 575	3.01 321	1.09 382	0.92 385	3.94 455	1.53 562	4.25 556	2.23 451	3.31 617	2.06 482	2.35 441	1.52 413	8.74 531	2.07 517	0.44 506	0.36 503	0.51 561	0.48 563	0.54 510	0.62 543

Wz-Net-LNSev	2.30 448	1.67 599	14.88 509	1.18 439	1.65 591	3.49 349	1.54 565	3.63 382	2.03 405	1.88 347	1.64 331	3.29 543	2.06 515	2.71 394	2.02 510	0.40 467	0.33 478	0.32 359	0.31 430	0.53 507	0.49 484

GwcNet	3.00 558	1.63 593	19.83 599	1.32 501	2.04 640	3.27 303	1.55 566	3.65 384	2.33 478	2.00 396	2.12 494	3.56 575	1.68 464	9.47 551	2.45 552	0.44 506	0.45 564	0.46 528	0.38 509	0.60 533	0.76 580

DeepPrunerF	3.70 602	1.72 600	14.87 508	1.33 506	1.74 609	3.70 393	1.55 566	4.20 533	14.00 680	2.02 403	1.77 381	2.74 490	2.30 538	10.88 603	6.88 624	0.68 603	0.60 614	0.78 625	0.78 624	0.81 594	0.71 566

STTRV1_RVC	3.52 595	1.03 505	20.87 647	1.47 559	1.47 552	3.23 290	1.55 566	4.06 498	3.22 613	1.95 371	3.50 620	2.63 478	2.07 517	11.96 656	2.21 531	1.86 653	4.03 688	0.81 629	0.73 616	1.06 615	0.70 565

light-stereo	41.45 705	10.64 681	54.16 716	59.84 717	45.61 713	131.14 725	1.57 569	37.33 709	17.30 693	76.21 720	120.65 726	118.18 726	3.98 613	89.11 723	15.46 663	5.48 692	9.68 702	1.25 646	1.28 650	17.93 704	12.24 698

w-ln-seven-2	2.73 527	2.13 618	12.47 468	1.18 439	1.01 425	3.54 364	1.58 570	3.93 458	3.26 616	2.43 532	2.02 466	2.63 478	2.28 537	7.93 518	5.45 614	0.40 467	0.40 535	0.44 515	0.34 458	0.62 542	0.47 472

w-ln-seven	2.86 534	3.06 639	14.02 492	1.27 480	1.32 514	4.10 505	1.59 571	3.90 446	2.59 537	3.03 602	2.27 519	3.42 556	2.25 535	6.70 491	4.81 604	0.39 459	0.34 491	0.48 540	0.40 528	0.74 582	0.55 518

IRAFT_RVC	1.87 361	0.60 245	4.33 367	2.40 648	0.66 269	4.59 614	1.59 571	2.96 286	1.51 231	2.23 481	1.75 366	2.09 418	2.63 560	6.70 491	1.50 424	0.33 377	0.21 261	0.33 395	0.29 393	0.32 289	0.32 311

AF-Net	2.87 538	1.30 558	16.24 528	1.33 506	1.75 611	3.26 300	1.59 571	4.09 507	2.43 506	2.69 577	2.94 591	4.51 621	3.20 590	5.84 469	2.75 571	0.76 612	0.36 503	0.72 620	0.49 568	0.70 568	0.56 523

CC-Net-ROB	3.35 589	1.76 603	13.89 490	2.33 647	1.65 591	4.49 591	1.62 574	4.73 643	2.90 578	1.92 361	2.05 478	1.99 403	1.61 434	12.57 667	1.60 445	2.46 658	2.18 667	2.68 669	1.04 641	2.11 649	1.38 633

MFN_U_SF_RVC	3.81 607	10.78 682	15.01 513	1.84 618	1.39 532	3.73 401	1.63 575	4.05 494	3.26 616	2.91 592	2.38 546	4.36 616	3.65 606	8.43 526	4.91 606	1.11 635	1.04 644	0.99 636	1.31 651	1.58 642	1.75 644

XPNet_ROB	2.27 437	1.11 523	4.10 363	1.36 525	0.97 401	3.94 455	1.63 575	4.07 501	2.14 436	2.82 588	2.00 464	2.32 437	1.73 474	10.81 601	3.39 584	0.51 559	0.47 578	0.48 540	0.40 528	0.51 497	0.56 523

ssnet_v2	2.04 397	0.88 463	7.87 406	1.20 446	0.87 369	3.86 434	1.64 577	4.01 481	2.60 538	2.61 564	1.96 452	3.79 584	1.71 469	2.20 351	2.96 576	0.41 482	0.35 497	0.42 506	0.37 496	0.55 513	0.52 504

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 477	1.47 583	14.14 495	1.30 494	1.35 521	3.51 355	1.64 577	4.04 490	2.10 428	2.46 533	1.88 432	2.28 429	2.51 554	4.73 446	3.17 582	0.38 447	0.19 176	0.35 433	0.20 159	0.40 396	0.36 363

ADCRef	3.30 585	1.23 551	14.90 510	1.17 433	1.41 542	3.95 460	1.64 577	3.88 439	2.36 484	3.05 605	2.21 511	2.40 447	2.81 569	5.04 449	16.63 672	0.46 523	0.34 491	0.63 604	0.62 605	0.54 510	0.67 556

Syn2CoEx	3.08 566	2.55 632	19.88 601	1.34 514	1.18 469	2.43 185	1.65 580	3.91 451	2.40 500	2.39 525	2.27 519	2.90 508	3.17 589	9.57 556	2.54 561	0.50 553	0.45 564	0.53 572	0.39 517	0.74 582	0.72 573

PSMNet_ROB	2.95 545	1.38 572	18.46 568	1.19 442	1.20 483	3.80 414	1.65 580	3.54 369	2.35 481	1.98 379	1.71 355	2.75 492	1.79 481	11.43 628	2.78 572	0.42 494	0.36 503	0.50 557	0.60 601	0.59 529	0.49 484

stereogan	3.09 567	0.93 478	16.43 531	1.37 535	1.66 594	3.70 393	1.67 582	3.87 436	3.15 604	3.04 603	2.70 577	5.04 641	2.79 567	9.96 569	1.78 480	0.63 588	0.49 589	0.69 613	0.47 558	0.83 597	0.68 559

MFMNet_re	2.91 541	1.91 609	18.25 560	3.06 659	1.89 629	3.13 274	1.67 582	3.52 364	2.97 585	3.14 610	2.87 590	2.26 427	2.41 546	2.42 362	2.00 507	1.10 633	1.05 645	0.94 634	0.90 630	1.28 636	1.46 637

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 571	1.43 579	9.93 435	2.50 650	1.62 582	4.29 556	1.68 584	3.95 464	2.43 506	1.66 302	1.91 444	3.04 522	1.41 378	13.26 670	1.58 441	3.82 674	1.59 659	1.12 643	0.46 555	2.21 651	2.74 666

PA-Net	3.09 567	1.24 552	18.84 572	1.38 537	1.19 476	3.42 332	1.75 585	3.89 441	3.27 620	1.88 347	2.10 487	3.03 521	1.88 502	11.60 634	2.88 575	0.40 467	0.54 596	0.44 515	0.62 605	0.52 501	1.02 611
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	3.62 598	0.70 351	21.42 666	1.21 452	0.89 378	4.43 581	1.76 586	4.39 608	2.79 561	5.88 661	3.38 616	4.18 606	5.12 634	10.75 597	2.32 539	0.56 574	0.55 601	0.53 572	0.51 578	0.55 513	0.46 467

KYRaft	1.59 319	0.52 137	1.73 191	0.95 296	0.49 162	4.38 567	1.79 587	2.43 188	1.51 231	2.49 537	2.98 593	2.00 404	3.41 598	2.14 343	0.82 228	0.30 312	0.21 261	0.33 395	0.46 555	0.35 349	2.45 660

DSFCA	1.89 366	0.69 340	3.14 326	1.10 391	1.18 469	3.99 478	1.79 587	3.50 360	2.16 440	3.10 607	1.64 331	2.91 511	2.50 553	5.38 456	2.26 534	0.43 500	0.38 521	0.37 461	0.36 484	0.50 495	0.42 434

Wz-Net-SNSev	2.98 554	4.36 648	15.98 526	1.57 582	1.19 476	3.28 307	1.80 589	3.96 469	2.40 500	2.32 508	2.28 523	3.48 560	2.05 514	7.84 517	3.82 591	0.47 532	0.39 530	0.53 572	0.49 568	0.71 577	0.60 537

EDNetEfficientorigin	12.35 684	2.51 627	179.47 727	1.19 442	0.96 397	2.91 235	1.81 590	3.00 291	5.35 657	8.91 677	4.79 637	4.18 606	4.64 627	9.98 570	11.30 649	0.37 430	0.38 521	0.60 596	0.85 627	1.32 638	2.43 659

Prome-Stereo	1.61 323	0.55 180	1.71 189	0.98 317	0.60 234	4.41 576	1.82 591	3.03 295	1.53 250	2.18 459	3.45 618	1.72 348	3.49 604	2.23 356	1.08 316	0.29 270	0.20 227	0.26 188	0.25 285	0.34 328	2.16 651

GANetREF_RVC	3.20 579	1.93 610	18.84 572	1.51 569	0.80 327	4.12 508	1.82 591	4.16 528	2.91 579	1.87 344	1.74 362	2.48 463	1.84 493	13.18 669	1.74 474	0.80 616	0.57 604	0.79 626	0.74 617	1.20 634	0.86 596
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
LALA_ROB	1.95 380	1.48 584	3.11 324	1.05 359	0.98 410	3.99 478	1.82 591	4.44 617	2.28 465	3.31 617	1.85 425	2.76 498	1.67 460	4.04 434	3.23 583	0.46 523	0.41 544	0.55 581	0.52 581	0.60 533	0.57 527

DEmStereo	2.97 552	0.58 219	13.42 477	0.79 165	0.51 169	3.84 424	1.84 594	2.42 183	1.60 300	2.25 487	2.74 578	2.03 408	6.04 646	6.79 498	12.80 657	0.35 409	0.26 404	0.26 188	0.27 336	0.27 169	0.37 379

Ntro	4.21 623	8.94 670	19.89 602	3.22 661	2.96 660	4.15 515	1.89 595	3.92 456	2.36 484	1.77 325	2.14 498	3.35 549	2.17 529	9.48 552	2.24 533	3.52 669	1.76 662	2.13 659	1.31 651	3.83 668	3.09 667

GMM-Stereo	2.45 481	0.52 137	20.38 627	0.89 245	0.82 342	4.18 534	1.91 596	2.45 193	1.48 212	2.48 536	2.30 531	1.69 343	1.86 498	2.93 400	1.08 316	0.28 241	0.18 130	0.33 395	0.48 563	0.35 349	2.41 657

coex-ft	18.59 693	6.62 659	113.53 724	1.17 433	1.31 507	2.33 176	1.93 597	2.81 271	14.00 680	124.82 727	8.45 658	5.90 654	51.74 717	9.99 571	22.69 690	0.57 576	0.62 617	0.50 557	0.49 568	1.08 621	1.28 625

NVStereoNet_ROB	4.91 637	1.40 575	16.46 532	1.47 559	1.72 608	3.46 340	1.96 598	3.89 441	3.61 632	2.90 591	24.61 698	4.81 633	4.49 625	13.57 676	4.87 605	1.33 649	1.29 654	1.70 655	1.68 658	1.41 641	1.66 639
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RP	2.79 528	1.20 540	10.36 442	1.54 574	1.93 632	3.44 334	1.97 599	4.05 494	2.34 479	2.66 575	2.79 583	3.98 593	2.58 558	10.21 580	2.61 565	0.95 627	0.47 578	0.71 616	0.57 595	0.71 577	0.68 559

MDST_ROB	5.53 645	0.59 229	23.11 683	2.55 651	2.69 654	21.20 693	1.98 600	4.77 646	2.65 543	9.36 679	4.25 631	4.14 604	4.45 624	22.57 692	3.68 589	0.48 537	0.33 478	0.47 532	0.44 549	0.44 460	0.44 450

FAT-Stereo	3.34 588	0.81 432	20.05 607	1.25 465	1.20 483	3.44 334	1.99 601	4.23 546	2.67 546	3.14 610	3.82 627	3.51 569	3.32 595	11.68 644	1.94 499	0.64 591	0.67 625	0.48 540	0.52 581	0.61 538	0.81 590

RAFT + AFF	2.51 494	2.66 633	4.48 372	1.15 423	1.95 633	4.15 515	2.01 602	4.46 621	3.30 621	2.19 463	2.51 557	2.22 426	4.87 630	8.91 536	2.06 514	0.30 312	0.60 614	0.48 540	0.38 509	0.77 587	0.69 561

delet	1.92 375	0.76 409	5.14 378	1.01 338	1.65 591	3.44 334	2.03 603	3.76 409	2.48 515	2.01 398	2.05 478	2.63 478	1.90 504	5.34 455	2.12 521	0.28 241	0.29 441	0.40 487	0.31 430	0.41 420	0.45 456

DPSNet	3.43 592	1.37 571	12.19 463	1.39 539	1.24 492	4.15 515	2.06 604	4.51 630	3.34 622	2.69 577	1.96 452	3.52 570	5.56 641	10.68 595	9.68 641	0.93 625	0.73 633	0.40 487	0.37 496	1.06 615	0.86 596

StereoDRNet	2.84 532	1.49 585	14.48 502	1.33 506	1.57 576	3.44 334	2.06 604	3.69 396	2.36 484	3.26 616	1.84 417	2.79 502	1.80 486	10.88 603	3.16 581	0.41 482	0.33 478	0.39 481	0.36 484	0.59 529	0.58 532

MSMD_ROB	5.61 646	1.08 516	16.68 535	1.21 452	0.83 350	10.14 677	2.07 606	3.93 458	6.22 664	10.37 685	8.03 654	22.22 691	9.45 674	11.66 642	4.52 597	0.66 596	0.58 609	0.66 610	0.68 612	0.65 555	0.63 547

pmcnn	5.45 644	1.22 547	17.40 548	1.60 586	2.41 652	3.48 346	2.12 607	4.52 631	3.26 616	3.67 628	13.15 681	22.10 690	3.46 603	11.92 655	17.16 675	0.34 389	0.21 261	0.23 65	0.19 134	0.36 362	0.28 246

DAS	2.31 449	0.67 329	4.79 375	1.14 410	1.64 587	2.93 243	2.13 608	4.09 507	2.74 553	4.17 641	2.52 558	2.46 461	1.79 481	11.55 633	1.63 456	0.37 430	0.22 293	0.39 481	0.25 285	0.41 420	0.34 343

SepStereo	2.15 417	0.67 329	4.79 375	1.14 410	1.64 587	2.93 243	2.13 608	4.09 507	2.74 553	4.17 641	2.52 558	2.46 461	1.79 481	8.36 523	1.63 456	0.37 430	0.22 293	0.39 481	0.25 285	0.41 420	0.34 343

TDLM	2.29 445	1.08 516	4.61 374	1.29 487	1.01 425	4.26 549	2.17 610	3.75 407	2.79 561	2.31 504	1.98 459	2.06 414	1.59 427	12.45 663	1.72 469	0.51 559	0.28 431	0.52 567	0.35 474	0.56 519	0.50 491

ccnet	2.66 516	0.97 493	8.01 411	1.54 574	1.24 492	3.75 404	2.18 611	4.07 501	2.41 502	2.66 575	3.25 610	2.87 507	2.31 541	9.89 565	3.50 585	0.78 613	0.75 635	0.71 616	0.67 609	0.76 586	0.81 590

ACVNet-4b	6.73 658	13.67 691	21.87 674	3.54 667	3.07 662	4.19 538	2.25 612	4.03 486	3.65 633	1.64 296	3.98 630	5.88 653	2.89 571	10.01 572	16.98 674	23.29 710	2.24 669	2.53 664	1.78 663	3.87 669	3.21 672

ADCMid	3.96 615	3.27 642	15.48 522	1.26 472	1.40 534	4.66 624	2.28 613	4.06 498	3.54 630	3.94 633	3.02 595	3.85 587	3.67 607	4.03 433	18.65 683	0.68 603	0.61 616	1.09 642	1.18 647	1.38 639	1.08 615

WZ-Net	3.62 598	4.87 651	16.77 538	1.43 547	1.40 534	3.75 404	2.29 614	4.12 515	2.50 520	2.74 581	2.19 507	4.06 598	5.29 637	10.19 579	7.36 629	0.54 570	0.37 515	0.47 532	0.49 568	0.77 587	0.73 574

SPS-STEREO	3.97 616	1.44 581	20.85 644	1.72 603	1.71 602	3.24 294	2.30 615	3.55 371	2.68 548	4.79 652	3.66 623	5.44 651	2.97 574	9.11 542	9.35 640	1.15 636	1.10 647	1.06 640	1.02 640	1.16 630	1.18 621
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	6.64 657	0.77 412	19.26 582	1.68 596	1.64 587	8.27 673	2.35 616	6.35 665	9.23 670	10.85 687	11.27 674	19.89 687	13.33 678	12.51 665	11.79 654	0.66 596	0.57 604	0.58 588	0.56 592	0.63 544	0.61 540

FC-DCNN v2	6.91 662	0.77 412	19.25 580	1.69 597	1.64 587	9.13 675	2.40 617	7.20 667	9.47 671	11.07 689	11.62 676	20.05 689	15.79 685	12.55 666	11.99 655	0.66 596	0.57 604	0.58 588	0.56 592	0.63 544	0.61 540

Wz-Net-MNSev	2.71 526	2.54 631	13.91 491	1.52 570	1.37 527	3.28 307	2.47 618	4.03 486	2.32 477	2.57 553	2.07 483	2.29 434	3.01 577	7.55 509	2.74 570	0.38 447	0.36 503	0.36 449	0.37 496	0.57 524	0.47 472

ACVNet_1	6.04 653	13.97 694	21.36 664	3.58 668	3.14 665	4.73 640	2.48 619	4.20 533	3.17 605	2.98 600	2.83 589	23.31 694	4.34 622	11.06 613	2.45 552	3.68 671	2.33 672	2.60 666	1.79 664	3.69 665	3.19 671

Wz-Net-TNSev	3.67 600	8.83 666	13.47 480	1.48 562	1.18 469	3.60 377	2.49 620	4.27 565	3.13 600	2.18 459	1.89 438	4.21 610	2.80 568	12.10 657	7.58 632	0.57 576	0.55 601	0.47 532	0.54 587	0.91 603	1.05 613

MonStereo1	8.07 667	2.24 622	5.83 388	4.68 684	3.60 670	18.80 691	2.52 621	5.89 664	5.86 663	4.76 651	13.98 686	7.41 660	50.63 716	13.28 671	5.16 608	4.40 681	0.90 641	2.69 670	1.55 656	3.92 670	3.30 674

GANet	2.93 544	1.05 507	11.29 455	1.64 591	0.96 397	3.91 441	2.52 621	3.72 404	2.41 502	2.95 599	3.00 594	3.21 536	2.03 511	12.42 662	4.72 601	0.51 559	0.41 544	0.46 528	0.39 517	0.60 533	0.50 491

S-Stereo	3.48 594	0.91 472	22.06 678	1.36 525	1.50 558	3.55 367	2.53 623	4.21 538	2.81 571	2.37 520	3.81 626	3.75 582	1.84 493	11.90 654	2.51 557	0.63 588	0.71 631	0.48 540	0.76 619	0.67 562	1.19 622

NCCL2	2.53 498	1.35 568	10.90 451	1.15 423	0.97 401	3.53 360	2.56 624	3.65 384	2.23 451	2.76 582	1.80 390	2.41 450	1.66 458	10.35 584	2.07 517	0.44 506	0.40 535	0.57 586	0.53 585	0.59 529	0.65 554

otaku	4.58 630	8.93 669	19.95 604	3.11 660	2.67 653	3.91 441	2.57 625	3.82 423	2.25 456	2.22 477	9.72 667	4.08 599	2.35 543	8.57 528	2.13 524	3.51 668	1.65 661	2.15 660	1.17 646	3.69 665	3.15 669

zh-sn7	3.81 607	11.43 685	15.78 524	1.25 465	1.15 462	3.68 392	2.58 626	4.15 527	2.42 505	2.61 564	3.10 603	3.38 554	3.03 581	11.43 628	6.88 624	0.45 515	0.48 584	0.45 522	0.43 546	0.72 580	0.71 566

FCDSN-DC	6.04 653	0.84 448	19.25 580	1.24 463	1.09 450	4.38 567	2.62 627	4.38 606	4.71 650	9.59 682	11.22 673	19.19 686	17.40 688	12.30 659	8.55 637	0.69 607	0.57 604	0.60 596	0.60 601	0.70 568	0.78 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	3.55 596	2.16 621	14.18 497	1.86 621	1.49 555	4.62 618	2.65 628	3.58 376	2.80 565	7.05 669	3.05 597	5.16 647	4.07 616	9.18 545	4.80 603	0.64 591	0.67 625	0.59 591	0.68 612	0.89 600	0.91 601

ADCPNet	3.89 610	1.63 593	20.25 621	1.28 483	1.27 500	6.43 664	2.65 628	3.93 458	2.70 549	2.78 584	2.20 509	4.28 612	6.16 650	5.56 462	10.27 644	0.65 594	1.18 649	0.71 616	1.70 660	0.84 598	1.37 631

Selective-IGEV-i16pc	2.84 532	0.70 351	20.78 642	1.27 480	0.56 207	4.35 564	2.77 630	4.32 590	2.02 401	1.57 281	1.84 417	2.40 447	1.33 353	8.80 532	1.39 393	0.60 581	0.46 573	0.33 395	0.38 509	0.43 449	0.45 456

LVE	6.88 661	9.31 673	21.14 655	3.61 669	3.18 667	4.49 591	2.79 631	10.21 676	11.69 675	3.16 613	11.53 675	18.33 683	4.31 621	11.66 642	3.52 586	4.45 683	2.93 678	2.56 665	1.91 668	3.62 662	3.16 670

WAO-8	11.95 681	13.02 687	20.56 634	3.50 664	3.08 663	15.11 687	2.80 632	12.91 686	19.11 699	7.69 671	13.12 679	11.62 671	7.01 660	84.40 720	7.91 633	3.42 666	1.92 665	3.54 683	1.93 669	3.68 663	2.69 663

Venus	11.95 681	13.02 687	20.56 634	3.50 664	3.08 663	15.11 687	2.80 632	12.91 686	19.11 699	7.69 671	13.12 679	11.62 671	7.01 660	84.40 720	7.91 633	3.42 666	1.92 665	3.54 683	1.93 669	3.68 663	2.69 663

TorneroNet-64	10.12 671	8.74 665	20.95 651	4.27 675	3.76 675	13.86 684	2.85 634	15.05 691	23.15 702	10.07 683	23.84 697	13.47 678	8.24 671	13.96 681	17.21 676	3.96 676	2.72 675	3.23 678	2.48 678	6.29 683	4.27 685

MADNet+	3.97 616	9.54 676	13.83 489	1.87 622	1.69 599	4.19 538	2.87 635	4.80 647	4.10 645	2.51 542	2.67 574	4.55 624	3.41 598	8.72 530	6.92 626	1.25 643	1.27 653	1.04 638	0.93 632	1.39 640	1.85 645

HBP-ISP	3.25 583	1.10 520	20.86 645	1.54 574	1.15 462	4.50 594	2.89 636	4.43 616	2.38 495	4.14 640	1.96 452	1.90 386	2.04 513	11.08 616	1.32 381	0.66 596	0.57 604	0.66 610	0.61 604	0.64 552	0.61 540

G-Net	4.11 620	1.21 541	19.47 588	2.31 646	2.94 659	4.74 643	2.95 637	3.33 341	2.14 436	4.44 647	9.43 665	6.93 659	3.84 610	9.01 540	4.92 607	0.79 614	0.80 638	0.70 615	0.50 574	0.95 605	0.87 599

RTS	3.90 611	7.04 660	17.94 556	1.92 624	2.19 645	5.00 652	2.96 638	4.29 574	3.19 607	4.05 636	3.08 599	4.94 636	3.16 587	7.64 512	6.72 619	0.66 596	0.44 559	0.51 561	0.47 558	0.95 605	0.76 580

RTSA	3.90 611	7.04 660	17.94 556	1.92 624	2.19 645	5.00 652	2.96 638	4.29 574	3.19 607	4.05 636	3.08 599	4.94 636	3.16 587	7.64 512	6.72 619	0.66 596	0.44 559	0.51 561	0.47 558	0.95 605	0.76 580

RainbowNet	4.56 628	8.28 663	20.07 610	3.64 670	3.23 668	4.15 515	2.99 640	4.18 529	3.03 593	2.20 466	2.65 572	4.26 611	2.90 572	9.77 559	2.12 521	3.88 675	2.27 670	2.71 672	1.72 662	3.78 667	3.31 675

ACVNet_2	5.41 643	12.60 686	20.42 630	3.27 663	3.15 666	4.50 594	3.02 641	4.66 640	3.73 637	3.35 622	5.36 642	7.86 663	2.88 570	12.33 661	4.76 602	3.12 664	2.22 668	2.70 671	1.69 659	3.49 661	3.10 668

NaN_ROB	4.06 619	1.13 525	16.64 534	1.12 402	1.25 495	3.50 353	3.05 642	4.29 574	3.26 616	3.64 626	2.56 563	2.97 516	4.79 628	13.33 672	16.91 673	0.37 430	0.41 544	0.38 477	0.39 517	0.48 487	0.81 590

IMH	6.81 660	13.66 690	20.41 629	4.33 679	3.74 672	5.50 657	3.06 643	5.49 662	6.22 664	4.64 650	10.35 669	9.30 667	8.03 670	13.61 677	6.81 621	4.80 688	2.99 683	3.09 676	2.12 674	4.36 675	3.61 677

SuperB	4.79 634	4.41 649	21.08 654	1.45 554	1.08 445	3.91 441	3.08 644	4.18 529	3.01 591	2.50 538	2.10 487	2.75 492	3.49 604	8.80 532	19.60 687	0.44 506	0.33 478	0.53 572	0.39 517	12.01 698	0.64 551

WAO-7	5.16 639	3.21 640	18.98 576	1.88 623	1.44 547	5.34 656	3.09 645	4.91 649	5.81 662	4.35 646	8.92 664	6.55 656	6.06 647	13.40 674	10.81 646	1.34 650	1.20 652	1.48 654	1.35 654	1.60 643	1.45 635

TorneroNet	25.88 700	11.28 684	21.62 671	4.20 674	4.07 678	55.25 710	3.15 646	15.16 692	76.94 721	58.09 715	82.72 722	86.88 720	41.15 707	13.35 673	18.13 680	4.32 678	2.85 676	3.45 679	2.62 680	8.33 695	4.14 684

SGM-Forest	2.96 548	0.62 274	3.49 341	1.09 382	0.80 327	4.06 492	3.30 647	4.37 605	3.09 598	4.18 644	3.27 612	4.67 632	3.86 611	11.69 645	7.91 633	0.51 559	0.46 573	0.49 554	0.39 517	0.48 487	0.49 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
KSHMR	16.96 691	5.37 654	21.64 673	4.46 681	4.50 681	8.30 674	3.32 648	15.58 694	76.24 720	6.62 668	61.47 715	56.53 715	5.43 640	35.17 704	11.37 650	4.39 680	2.97 682	3.63 685	2.74 684	5.10 680	4.34 686

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 614	10.88 683	12.30 465	1.26 472	1.55 569	5.19 655	3.33 649	4.42 613	2.82 573	2.58 557	2.62 569	5.00 639	2.11 519	14.03 682	2.73 569	1.28 645	2.34 673	0.67 612	1.83 665	0.81 594	1.03 612

Selective-IGEV-i16pb	3.23 580	0.73 381	21.29 661	1.22 455	0.68 282	3.99 478	3.38 650	4.52 631	2.52 524	1.72 316	3.60 622	2.92 513	2.21 533	10.07 575	2.59 564	0.68 603	0.50 590	0.37 461	0.48 563	0.54 510	0.54 512

notaker	10.50 675	8.60 664	20.23 617	4.54 683	3.95 676	6.27 662	3.44 651	8.07 670	4.75 653	8.73 676	46.45 709	13.86 681	27.86 700	13.49 675	13.61 660	4.56 684	3.18 684	3.52 682	2.68 682	8.13 694	4.05 683

SGM_RVC	4.57 629	0.72 370	17.46 551	1.84 618	0.58 228	4.23 547	3.45 652	4.66 640	3.66 635	7.99 674	8.82 663	7.56 662	8.74 673	12.30 659	6.84 623	0.43 500	0.38 521	0.39 481	0.35 474	0.51 497	0.48 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCMA_ROB	5.12 638	0.90 466	21.33 662	1.50 567	1.33 518	4.09 499	3.49 653	4.03 486	4.59 649	6.57 667	10.95 672	12.92 676	8.41 672	9.86 564	8.78 638	0.75 611	0.58 609	0.51 561	0.50 574	0.68 565	0.57 527

CSAN	4.71 632	1.39 574	20.23 617	1.19 442	0.87 369	3.65 388	3.50 654	4.57 636	3.87 638	3.89 632	7.82 652	3.54 574	6.16 650	23.47 697	6.82 622	0.52 565	0.45 564	0.49 554	0.52 581	0.63 544	0.66 555

HanzoNet	31.60 704	17.23 697	21.22 660	7.32 692	5.84 686	7.25 669	3.53 655	13.82 690	14.20 682	50.38 710	47.01 710	44.45 705	56.61 718	36.61 705	32.00 707	63.89 718	56.57 719	7.97 697	89.20 722	28.69 705	28.25 709

Dean	7.52 664	9.08 671	21.41 665	3.74 671	3.53 669	4.81 647	3.53 655	5.33 659	5.25 656	4.17 641	26.53 699	25.62 700	4.09 617	10.97 607	4.32 594	3.69 672	2.30 671	2.91 673	1.87 667	4.03 671	3.24 673

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 627	10.62 680	15.18 519	1.55 579	1.45 551	6.16 661	3.54 657	5.41 661	3.68 636	2.59 561	2.74 578	4.81 633	2.20 532	13.79 679	4.40 595	2.04 654	3.36 686	1.05 639	1.20 648	2.09 648	1.72 642

WAO-6	5.87 651	2.27 623	15.05 514	2.96 657	2.77 656	12.01 680	3.58 658	5.37 660	11.91 677	3.34 620	9.69 666	6.78 658	5.84 644	11.82 651	8.89 639	2.87 660	2.35 674	2.50 663	1.84 666	2.85 655	2.67 662

ADCS	4.22 624	5.33 653	16.32 529	1.64 591	1.31 507	3.91 441	3.64 659	4.21 538	2.89 577	5.11 654	2.81 587	4.46 619	3.06 584	5.21 453	19.50 686	0.63 588	0.64 620	0.69 613	0.69 614	1.12 624	1.26 623

ADCP+	3.74 605	1.96 612	16.90 539	1.09 382	1.55 569	4.35 564	3.65 660	3.93 458	2.98 588	2.22 477	1.66 340	3.95 590	4.83 629	3.41 413	18.87 685	0.38 447	0.41 544	0.63 604	0.53 585	0.64 552	0.81 590

UNDER WATER	10.47 673	3.95 647	22.62 682	5.07 688	4.51 682	7.78 672	3.77 661	12.56 685	21.72 701	7.84 673	10.78 670	23.96 696	31.66 701	10.78 600	16.19 670	4.44 682	2.93 678	4.24 686	2.86 686	6.33 685	5.47 690

aanetorigin	3.30 585	1.66 597	17.52 553	1.18 439	1.58 577	2.57 202	3.80 662	2.65 241	2.03 405	6.12 664	4.30 633	2.82 503	5.70 642	5.47 459	4.67 598	0.50 553	0.44 559	0.43 510	0.47 558	1.17 631	0.92 603

SANet	5.65 648	1.72 600	20.94 650	1.26 472	0.88 373	7.20 668	3.81 663	4.60 637	11.23 673	4.56 648	8.78 662	7.49 661	6.95 657	11.85 652	18.11 679	0.49 549	0.44 559	0.50 557	0.42 542	0.90 602	0.82 594

MeshStereo	5.35 642	1.32 564	21.34 663	1.34 514	1.15 462	4.40 573	3.90 664	5.18 653	4.55 647	10.14 684	11.82 677	11.47 670	5.84 644	13.84 680	7.03 627	0.61 585	0.58 609	0.60 596	0.58 596	0.72 580	0.59 536
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
CBMV	3.32 587	0.96 492	21.16 657	1.32 501	0.83 350	3.81 416	3.91 665	4.47 622	2.53 526	3.34 620	2.24 515	4.45 618	2.58 558	10.07 575	1.96 504	0.45 515	0.43 554	0.48 540	0.38 509	0.52 501	0.53 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	4.17 622	5.75 657	12.62 469	1.60 586	1.54 565	5.51 658	4.09 666	3.90 446	3.23 614	4.22 645	3.03 596	3.10 527	3.41 598	8.01 521	18.85 684	0.53 568	0.58 609	0.53 572	0.74 617	1.19 633	0.97 608

FADE	78.44 719	13.79 692	36.09 699	10.71 698	13.34 690	4.15 515	4.14 667	28.60 701	8.36 668	5.15 656	3.88 628	11.85 675	36.55 703	44.37 707	28.26 705	474.90 729	161.58 728	347.36 729	322.13 729	7.29 691	6.23 692

ktn	21.74 698	10.34 679	19.68 594	4.53 682	4.00 677	6.53 665	4.51 668	6.79 666	78.82 722	84.69 721	100.86 725	58.49 716	7.57 665	12.11 658	13.35 658	4.58 687	3.24 685	3.49 680	2.62 680	4.65 678	3.84 681

UNDER WATER-64	9.33 670	5.37 654	22.60 681	5.22 689	4.86 684	10.75 678	4.61 669	11.45 677	17.30 693	7.59 670	9.80 668	15.99 682	17.90 690	10.63 593	15.72 666	4.36 679	2.87 677	4.39 690	2.86 686	7.01 689	5.36 689

DStereoO	3.90 611	2.13 618	7.90 410	4.43 680	2.84 658	4.40 573	5.30 670	4.31 585	3.21 612	2.41 529	3.08 599	2.93 515	7.14 662	4.20 438	11.12 648	4.11 677	1.30 655	1.33 649	1.63 657	3.09 656	1.26 623

Selective-IGEV-i16pa	129.35 727	164.95 727	19.57 590	3.26 662	2.26 649	202.88 728	5.86 671	236.38 729	207.45 729	116.27 725	209.82 727	153.71 728	219.30 729	258.04 729	190.96 728	192.94 727	94.03 724	90.21 719	64.92 718	4.40 676	149.67 728

IMH-64-1	4.84 635	2.53 629	6.83 394	4.30 677	3.74 672	4.81 647	6.05 672	5.30 656	3.92 640	3.95 634	8.33 656	5.08 643	6.06 647	8.96 538	6.30 616	4.57 685	2.96 680	3.04 674	2.12 674	4.28 673	3.62 678

IMH-64	4.84 635	2.53 629	6.83 394	4.30 677	3.74 672	4.81 647	6.05 672	5.30 656	3.92 640	3.95 634	8.33 656	5.08 643	6.06 647	8.96 538	6.30 616	4.57 685	2.96 680	3.04 674	2.12 674	4.28 673	3.62 678

LSM	12.71 685	3.52 645	20.79 643	55.63 716	84.76 716	3.63 387	6.30 674	3.73 405	4.93 654	5.55 658	13.92 685	3.53 571	3.25 592	9.72 558	4.12 593	0.64 591	0.85 639	0.71 616	0.81 626	1.03 612	26.84 706

AnyNet_C01	4.37 626	7.80 662	16.40 530	1.98 630	1.40 534	6.37 663	6.47 675	4.09 507	5.03 655	4.06 638	3.78 625	4.16 605	3.31 594	6.62 488	10.00 642	0.61 585	0.67 625	0.63 604	0.67 609	2.01 647	1.31 627

PSM-AAD	2.43 478	0.54 171	1.32 135	0.92 272	0.54 194	4.48 585	7.47 676	2.96 286	1.55 267	2.31 504	2.56 563	1.26 282	16.23 686	2.46 365	0.89 258	0.28 241	0.21 261	0.58 588	0.41 535	0.34 328	1.32 629

EDNetEfficient	5.61 646	2.14 620	16.75 537	1.67 595	3.64 671	4.12 508	7.51 677	3.05 297	5.63 661	11.57 690	4.83 638	3.95 590	12.72 677	8.44 527	20.78 689	0.41 482	0.43 554	0.47 532	1.01 638	1.66 645	1.39 634

PWCK	5.85 650	9.95 678	15.22 520	2.90 656	1.56 572	5.66 660	7.69 678	5.27 655	4.74 652	3.88 631	7.51 650	8.04 664	5.28 636	15.18 683	8.40 636	3.08 663	1.51 658	2.24 661	1.37 655	5.55 681	1.96 648

MADNet++	7.57 666	5.80 658	13.28 475	6.38 691	5.26 685	7.18 667	7.77 679	5.32 658	5.62 660	6.11 663	7.78 651	6.02 655	8.01 669	11.74 647	16.36 671	9.36 696	4.95 691	8.57 698	5.66 693	4.83 679	5.34 688

GrayStereo	2.58 509	0.53 155	1.63 183	1.58 583	0.89 378	4.17 531	8.17 680	3.03 295	1.52 243	2.80 586	2.50 555	1.70 345	17.10 687	2.83 397	1.15 332	0.33 377	0.21 261	0.27 221	0.32 442	0.28 191	0.53 506

ELAS	5.99 652	1.62 591	20.29 624	1.96 629	2.01 636	15.09 686	8.38 681	5.23 654	5.54 659	9.02 678	8.61 659	6.74 657	9.75 675	7.48 507	11.40 651	0.96 628	1.18 649	0.72 620	0.93 632	1.30 637	1.67 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	8.74 669	0.56 192	7.25 401	2.07 635	22.74 700	35.86 705	8.44 682	4.97 650	2.58 534	2.57 553	5.11 641	5.55 652	1.59 427	52.70 718	7.50 631	0.47 532	0.24 359	0.52 567	1.00 637	6.84 688	6.30 693

ADCL	4.35 625	1.63 593	14.21 498	1.29 487	1.26 497	5.56 659	11.16 683	3.97 471	3.37 624	6.07 662	4.67 636	4.30 613	5.72 643	5.08 451	14.51 661	0.50 553	0.48 584	0.89 633	0.77 621	0.78 589	0.76 580

FTStereo	3.71 604	0.53 155	20.37 626	0.96 302	0.65 262	4.34 561	11.29 684	2.62 238	1.50 224	2.58 557	5.04 640	1.90 386	13.84 681	3.71 423	1.25 363	0.38 447	0.24 359	0.31 336	0.32 442	0.30 237	2.10 650

DStereoFS	11.11 678	13.81 693	11.82 461	5.73 690	11.05 688	20.81 692	11.36 685	8.68 673	16.52 691	14.90 694	15.81 693	11.63 673	13.85 682	9.05 541	15.60 665	7.57 694	8.88 696	2.41 662	5.29 691	2.16 650	15.30 701

ELAS_RVC	5.72 649	1.64 596	20.40 628	2.09 636	2.01 636	4.95 651	11.47 686	4.66 640	6.31 666	8.09 675	8.01 653	8.06 666	11.65 676	8.36 523	10.22 643	0.99 630	1.17 648	0.81 629	0.76 619	1.14 626	1.58 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	6.27 655	9.15 672	13.76 483	1.94 628	4.60 683	11.91 679	12.00 687	5.12 652	3.45 628	3.79 630	4.52 635	9.54 668	6.56 656	9.40 550	13.48 659	1.26 644	1.37 656	1.17 645	1.34 653	7.06 690	3.95 682

TCMNet-wrong-test	12.32 683	14.13 695	19.38 585	22.38 702	19.85 695	15.99 690	12.34 688	22.95 696	4.56 648	6.24 665	6.27 647	18.40 685	15.71 684	10.10 578	10.72 645	9.06 695	4.78 689	5.35 692	3.95 690	12.28 699	11.97 697

JetRed	10.48 674	27.10 703	35.70 698	4.27 675	4.09 679	15.55 689	12.83 689	12.16 682	5.50 658	5.83 660	5.56 644	10.14 669	7.43 663	8.88 534	26.39 700	3.32 665	3.81 687	3.51 681	2.96 688	7.85 692	6.69 694

EAI-Stereo	2.35 464	0.63 282	2.97 317	0.95 296	0.65 262	3.84 424	14.27 690	5.04 651	2.19 445	2.06 417	7.25 648	1.10 254	0.94 229	1.65 274	1.37 391	0.31 337	0.22 293	0.27 221	0.60 601	0.27 169	0.32 311

MANE	11.39 679	1.38 572	23.16 684	4.82 687	2.79 657	22.02 694	14.51 691	25.81 697	26.28 703	10.93 688	13.17 682	19.90 688	18.03 691	15.69 685	20.41 688	0.96 628	0.74 634	1.42 651	3.24 689	0.74 582	1.71 641

THIR-Stereo	4.14 621	0.82 439	10.85 450	0.86 227	0.43 106	2.16 157	16.77 692	3.22 317	1.54 259	2.04 410	12.05 678	2.68 483	7.53 664	7.30 502	12.62 656	0.30 312	0.21 261	0.29 282	0.28 365	0.33 309	0.41 430

SGM+DAISY	8.36 668	3.82 646	24.83 689	2.02 632	1.75 611	14.80 685	17.22 693	4.27 565	11.79 676	13.88 691	14.38 687	11.74 674	13.83 680	10.56 589	15.12 662	1.21 638	1.19 651	1.14 644	1.13 645	1.17 631	1.37 631

CrosDoStereo	5.24 640	0.60 245	20.23 617	0.82 184	0.51 169	3.39 323	18.11 694	3.82 423	2.27 461	1.98 379	8.74 660	1.96 397	6.96 658	7.35 504	26.35 698	0.30 312	0.22 293	0.30 309	0.28 365	0.33 309	0.38 396

DeepStereo_LL	5.24 640	0.60 245	20.23 617	0.82 184	0.51 169	3.39 323	18.11 694	3.82 423	2.27 461	1.98 379	8.74 660	1.96 397	6.96 658	7.35 504	26.35 698	0.30 312	0.22 293	0.30 309	0.28 365	0.33 309	0.38 396

SGM-ForestM	11.55 680	1.16 533	21.62 671	2.14 637	0.81 333	22.25 695	19.08 696	16.50 695	11.34 674	15.94 697	14.44 688	27.12 701	22.61 699	24.76 698	28.39 706	0.50 553	0.48 584	0.47 532	0.44 549	0.55 513	0.53 506

LE_ROB	18.58 692	1.21 541	48.38 705	8.60 694	23.00 701	7.32 670	19.74 697	9.94 675	38.69 712	43.53 707	21.91 694	28.40 702	40.92 706	23.18 694	54.71 712	0.34 389	0.33 478	0.32 359	0.36 484	0.42 439	0.40 424

tt	7.19 663	0.51 128	6.83 394	4.03 673	2.30 651	12.05 681	20.19 698	15.46 693	6.58 667	3.42 624	3.22 609	5.37 649	6.39 655	4.20 438	7.46 630	9.81 697	11.53 704	7.05 695	7.46 696	6.31 684	3.71 680

DStereoSA	10.13 672	4.62 650	12.76 470	4.78 686	13.35 691	9.97 676	22.80 699	4.74 645	16.44 688	5.11 654	15.31 689	4.61 627	13.82 679	8.00 519	27.60 702	6.51 693	8.86 695	1.43 652	8.28 697	3.16 657	10.38 695

HaxPig	43.25 712	43.65 713	45.00 703	33.85 707	35.61 704	32.69 702	30.52 700	45.09 711	42.97 713	48.77 708	48.17 711	43.00 704	40.26 705	44.58 708	43.61 709	47.18 715	49.30 716	51.54 716	50.25 715	43.73 715	45.29 717

AVERAGE_ROB	44.46 713	45.91 714	46.59 704	40.59 709	38.66 705	32.99 703	30.52 700	46.19 712	43.26 714	49.59 709	48.97 712	44.62 706	39.89 704	45.04 709	43.94 710	48.74 716	50.69 717	50.80 715	49.79 714	45.54 716	46.97 718

DGTPSM_ROB	15.31 688	8.85 667	28.14 695	9.90 695	18.89 693	12.44 682	33.21 702	13.48 688	17.86 697	9.50 680	22.89 695	13.78 679	19.67 692	21.26 688	23.68 692	5.08 690	8.84 693	5.62 693	11.50 700	6.72 686	14.87 699

DPSMNet_ROB	15.52 689	8.89 668	31.44 696	10.07 697	18.91 694	12.44 682	33.22 703	13.51 689	17.94 698	9.58 681	22.91 696	13.79 680	19.67 692	21.43 689	23.73 693	5.17 691	8.84 693	5.63 694	11.52 703	6.79 687	14.90 700

MEDIAN_ROB	47.37 714	49.08 715	49.92 707	40.32 708	39.97 706	34.95 704	33.43 704	49.17 713	46.39 716	53.06 712	52.65 713	47.65 707	42.23 715	48.35 717	47.29 711	52.10 717	54.04 718	54.28 717	53.48 716	48.76 717	50.33 719

Selective-IGEV-i1pa	29.93 703	36.60 705	34.97 697	9.92 696	7.41 687	38.91 706	35.81 705	43.96 710	35.07 710	30.01 699	53.53 714	41.78 703	35.42 702	40.57 706	33.93 708	30.94 712	15.47 707	23.33 706	13.36 704	10.61 697	27.01 707

USTest	15.98 690	15.58 696	22.56 680	18.49 699	16.99 692	26.43 696	36.08 706	27.68 700	12.77 679	10.69 686	10.80 671	18.35 684	15.09 683	18.62 687	23.37 691	4.85 689	5.34 692	7.38 696	7.43 695	9.90 696	11.23 696

iinet-test	19.59 694	18.93 698	25.29 690	22.27 700	21.21 696	29.32 697	37.73 707	31.61 704	16.48 689	14.41 692	13.76 683	22.91 692	19.69 694	21.98 690	26.21 696	10.17 698	8.89 697	11.03 701	10.88 698	13.66 700	15.45 702

IINet	19.59 694	18.93 698	25.29 690	22.27 700	21.21 696	29.32 697	37.73 707	31.61 704	16.48 689	14.41 692	13.76 683	22.91 692	19.69 694	21.98 690	26.21 696	10.17 698	8.89 697	11.03 701	10.88 698	13.66 700	15.45 702

Anonymous_1	57.11 717	19.68 700	26.15 692	23.10 703	142.31 724	30.84 699	39.75 709	33.86 708	16.98 692	70.53 719	15.42 690	23.46 695	19.75 696	23.04 693	27.23 701	164.73 726	9.02 699	130.38 721	137.40 724	161.27 728	27.24 708

DPSM_ROB	20.78 696	20.03 701	26.57 693	23.62 704	22.46 698	31.10 700	39.97 710	33.52 706	17.41 695	15.25 695	15.80 691	24.06 697	20.71 697	23.30 695	27.62 703	10.78 700	9.41 700	11.69 703	11.50 700	14.49 702	16.36 704

DPSM	20.78 696	20.03 701	26.57 693	23.62 704	22.46 698	31.10 700	39.97 710	33.52 706	17.41 695	15.25 695	15.80 691	24.06 697	20.71 697	23.30 695	27.62 703	10.78 700	9.41 700	11.69 703	11.50 700	14.49 702	16.36 704

DGSMNet	7.55 665	1.62 591	17.42 549	1.92 624	12.73 689	7.45 671	42.99 712	4.13 517	2.07 416	2.10 425	3.16 607	3.42 556	1.70 467	9.24 547	2.30 537	3.70 673	10.89 703	11.80 705	5.54 692	4.24 672	2.66 661

BEATNet-Init1	49.72 716	64.32 719	97.77 723	4.68 684	4.28 680	84.75 720	60.42 713	73.38 721	68.59 719	88.29 722	88.51 724	91.94 721	97.99 723	85.26 722	70.96 723	0.80 616	0.65 621	0.85 631	0.70 615	7.96 693	2.33 655

xxxxx1	112.33 724	88.53 720	37.76 700	227.84 726	157.23 725	39.05 707	61.41 714	93.76 722	79.29 723	62.45 716	74.79 719	78.32 717	70.96 720	33.47 701	70.69 720	114.00 721	130.36 725	259.31 726	274.34 726	145.54 725	147.50 725

tt_ll	112.33 724	88.53 720	37.76 700	227.84 726	157.23 725	39.05 707	61.41 714	93.76 722	79.29 723	62.45 716	74.79 719	78.32 717	70.96 720	33.47 701	70.69 720	114.00 721	130.36 725	259.31 726	274.34 726	145.54 725	147.50 725

ff	112.33 724	88.53 720	37.76 700	227.84 726	157.23 725	39.05 707	61.41 714	93.76 722	79.29 723	62.45 716	74.79 719	78.32 717	70.96 720	33.47 701	70.69 720	114.00 721	130.36 725	259.31 726	274.34 726	145.54 725	147.50 725

LSM0	49.58 715	40.04 707	53.62 715	97.15 718	128.68 723	62.75 717	79.89 717	67.63 720	35.11 711	33.02 706	32.61 708	48.43 714	41.60 709	46.60 711	55.43 715	21.63 707	18.99 714	23.62 713	23.13 706	29.47 713	52.26 720

FlowAnything	41.75 707	39.90 706	53.36 713	47.83 715	45.06 708	62.45 711	80.51 718	67.34 719	34.89 708	30.56 704	31.52 701	48.18 709	42.05 713	46.66 715	55.24 714	21.71 709	18.88 710	23.49 711	23.13 706	29.12 707	33.04 710

Selective-RAFT-Error	41.77 708	40.16 709	53.34 712	47.73 711	45.25 712	62.51 713	80.64 719	67.22 714	34.93 709	30.64 705	31.81 703	48.11 708	42.11 714	46.57 710	54.95 713	21.61 704	18.87 709	23.48 707	23.15 708	29.16 708	33.08 714

Hybrid-DGEV	41.74 706	40.15 708	53.21 711	47.72 710	45.04 707	62.46 712	80.71 720	67.23 715	34.70 704	30.38 700	31.64 702	48.32 713	41.44 708	46.71 716	55.65 719	21.63 707	18.85 708	23.50 712	23.21 709	29.18 709	33.09 715

CasAABBNet	41.80 711	40.20 710	53.41 714	47.73 711	45.18 709	62.51 713	80.71 720	67.26 716	34.80 707	30.49 701	31.88 704	48.24 710	41.81 710	46.63 712	55.64 718	21.60 703	18.88 710	23.48 707	23.22 710	29.19 710	33.05 711

RAFT-FEzeroshot	41.78 709	40.21 711	53.07 709	47.74 713	45.19 710	62.51 713	80.73 722	67.30 717	34.75 705	30.51 702	31.88 704	48.27 711	41.88 711	46.64 713	55.54 716	21.62 705	18.89 712	23.48 707	23.22 710	29.20 711	33.05 711

RAFT-FE	41.78 709	40.21 711	53.07 709	47.74 713	45.19 710	62.51 713	80.73 722	67.30 717	34.75 705	30.51 702	31.88 704	48.27 711	41.88 711	46.64 713	55.54 716	21.62 705	18.89 712	23.48 707	23.22 710	29.20 711	33.05 711

ASD4	103.30 721	113.98 725	120.24 725	106.67 719	79.75 715	115.36 721	120.35 724	119.13 725	79.65 726	120.04 726	74.64 718	101.45 722	65.48 719	109.11 724	84.31 725	104.31 719	90.04 723	133.15 722	103.58 723	130.15 724	94.66 724

DPSimNet_ROB	102.30 720	119.72 726	143.59 726	109.42 720	94.10 717	127.22 724	127.15 725	26.62 699	102.36 727	149.58 728	83.99 723	139.34 727	137.54 727	64.62 719	82.36 724	105.18 720	66.15 720	120.15 720	69.61 719	99.58 719	77.72 721

RSGM-EC	108.14 722	104.44 723	68.66 719	115.42 721	109.31 720	116.48 722	139.19 726	127.02 726	55.95 717	55.27 713	71.01 716	116.54 724	111.76 725	176.57 725	175.06 726	117.34 724	71.64 721	140.65 723	83.55 720	123.96 722	82.91 722

acva	108.14 722	104.44 723	68.66 719	115.42 721	109.31 720	116.48 722	139.19 726	127.02 726	55.95 717	55.27 713	71.01 716	116.54 724	111.76 725	176.57 725	175.06 726	117.34 724	71.64 721	140.65 723	83.55 720	123.96 722	82.91 722

test_example2	212.63 728	219.92 728	221.87 728	213.67 725	221.17 728	199.47 727	200.74 728	185.30 728	141.66 728	209.52 729	213.45 728	210.82 729	205.48 728	221.27 728	216.64 729	236.83 728	242.07 729	213.93 725	217.01 725	235.69 729	226.10 729

PML	64.32 718	53.22 716	17.88 555	8.10 693	32.94 703	148.46 726	247.79 729	12.18 683	45.42 715	111.41 724	288.92 729	101.47 723	101.31 724	31.67 700	15.55 664	14.03 702	4.83 690	10.98 700	6.18 694	28.82 706	5.17 687

ccccc	590.94 729	629.75 729	645.59 729	567.84 729	570.84 729	582.44 729	641.68 730	613.82 730	494.59 730	614.58 730	651.20 730	555.57 730	637.59 730	666.94 730	652.42 730	781.57 730	507.24 730	391.36 730	342.44 730	689.82 730	581.48 730

Low-res two-view benchmark