Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 564	1.82 294	0.20 6	0.12 11	0.26 9	0.15 33	0.43 69	0.37 76	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 95	0.46 212	0.14 1	0.11 269	0.09 219	0.08 45	0.05 1	0.76 578	0.18 329

252Zero-FE	0.62 419	0.27 107	0.83 69	0.24 74	0.13 28	0.31 26	0.13 9	0.39 40	0.32 22	8.03 625	0.23 72	0.12 2	0.12 8	0.26 29	0.44 344	0.09 88	0.12 342	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.12 161

3w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.59 22	0.22 40	0.12 11	0.37 61	0.22 162	0.50 128	0.38 81	0.22 66	0.21 51	0.12 2	0.22 126	0.26 29	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

BTL-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 26	0.21 17	0.13 28	0.15 1	0.16 50	0.21 1	0.36 66	0.11 1	0.17 24	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 42	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.08 106	0.08 29	0.11 119

4w-stereo	0.20 8	0.21 27	0.57 19	0.21 17	0.15 71	0.39 76	0.13 9	0.39 40	0.33 30	0.22 66	0.21 51	0.13 4	0.20 107	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2.5w	0.21 19	0.23 61	0.50 1	0.22 40	0.15 71	0.39 76	0.19 89	0.47 106	0.36 66	0.21 55	0.22 63	0.13 4	0.17 50	0.33 100	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2.75w_new	0.21 19	0.21 27	0.57 19	0.20 6	0.14 45	0.40 87	0.18 79	0.47 106	0.36 66	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.19 95	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 10

3.75w	0.21 19	0.21 27	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.30 16	0.22 66	0.20 44	0.13 4	0.18 74	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 2	0.22 40	0.13 28	0.41 94	0.20 110	0.50 128	0.34 36	0.25 116	0.23 72	0.13 4	0.23 143	0.24 10	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

1w_stereo	0.22 41	0.17 1	0.52 5	0.23 53	0.16 98	0.44 120	0.22 162	0.55 174	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.13 4	0.26 186	0.28 45	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

monsterstereo	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.25 93	0.27 340	0.39 76	0.14 20	0.51 136	0.33 30	0.25 116	0.27 110	0.13 4	0.13 14	0.38 150	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.06 1

monsters	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.23 53	0.28 353	0.42 107	0.14 20	0.46 90	0.31 17	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.14 17	0.43 179	0.20 70	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 106	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.31 26	0.22 162	0.38 33	0.25 4	0.17 24	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 87	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.28 13	0.21 135	0.38 33	0.26 6	0.16 14	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 142	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

LACA1	0.19 4	0.39 246	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 107	0.15 33	0.31 9	0.34 36	0.15 6	0.11 4	0.14 15	0.15 30	0.25 15	0.15 3	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

Pro-Stereo	0.22 41	0.25 82	0.66 48	0.22 40	0.14 45	0.49 171	0.15 33	0.23 2	0.35 44	0.16 14	0.13 12	0.14 15	0.09 1	0.49 241	0.18 24	0.08 41	0.06 23	0.09 107	0.37 548	0.08 29	0.09 65

MonStereo	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 40	0.17 127	0.35 49	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 37	0.21 51	0.14 15	0.15 30	0.27 34	0.16 8	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 221

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

AdaDepth	0.24 55	0.18 5	1.03 91	0.25 93	0.21 229	0.46 144	0.16 50	0.30 7	0.27 8	0.17 24	0.19 37	0.14 15	0.18 74	0.35 118	0.17 22	0.07 23	0.07 50	0.08 45	0.25 484	0.10 69	0.10 95

asda	0.22 41	0.25 82	0.70 53	0.21 17	0.16 98	0.43 113	0.16 50	0.44 77	0.35 44	0.22 66	0.20 44	0.14 15	0.20 107	0.25 15	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

qwe	0.21 19	0.22 43	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.41 94	0.15 33	0.46 90	0.35 44	0.26 134	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.31 75	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

2.25w	0.21 19	0.22 43	0.51 2	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.42 61	0.34 36	0.23 88	0.27 110	0.14 15	0.18 74	0.33 100	0.24 148	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5w_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5_new	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.55 14	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.14 20	0.43 69	0.33 30	0.21 55	0.24 82	0.14 15	0.18 74	0.34 112	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

IGEV	0.22 41	0.28 134	0.88 74	0.21 17	0.24 290	0.42 107	0.17 61	0.35 19	0.37 76	0.20 45	0.22 63	0.14 15	0.12 8	0.24 10	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

MonSter	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

DEFOM-Stereo	0.22 41	0.22 43	0.91 79	0.23 53	0.13 28	0.49 171	0.18 79	0.30 7	0.28 13	0.19 37	0.17 24	0.14 15	0.14 17	0.41 166	0.16 8	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.09 65

Test_v1	0.21 19	0.27 107	0.95 86	0.20 6	0.14 45	0.28 13	0.15 33	0.37 27	0.27 8	0.16 14	0.18 33	0.15 33	0.13 14	0.25 15	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.11 119

MatchStereo	0.24 55	0.38 236	1.37 153	0.20 6	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 54	0.40 107	0.14 4	0.25 89	0.15 33	0.15 30	0.25 15	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 172	0.69 51	0.21 17	0.13 28	0.27 10	0.12 4	0.37 27	0.26 6	0.21 55	0.19 37	0.15 33	0.12 8	0.47 223	0.29 209	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 29	0.12 161

Replicate-Monster	0.23 49	0.40 253	0.94 85	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.13 9	0.40 44	0.36 66	0.22 66	0.15 17	0.15 33	0.15 30	0.40 161	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.15 260

S2M2_XL	0.20 8	0.32 180	1.10 101	0.19 2	0.13 28	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 37	0.15 33	0.14 17	0.19 2	0.21 90	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.08 41
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.22 40	0.17 127	0.41 94	0.14 20	0.35 19	0.32 22	0.24 97	0.20 44	0.15 33	0.18 74	0.26 29	0.16 8	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

GREAT-IGEV	0.37 159	0.28 134	1.48 179	0.25 93	0.38 465	0.46 144	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.15 6	0.29 124	0.15 33	0.17 50	0.36 131	0.23 123	0.07 23	0.76 601	0.07 1	0.26 492	0.21 323	1.03 601
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 58	0.17 1	0.12 11	0.32 32	0.12 4	0.33 14	0.46 175	0.15 6	0.15 17	0.16 40	0.19 95	0.23 8	0.18 24	0.10 192	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 8	0.21 27	0.61 26	0.20 6	0.13 28	0.39 76	0.14 20	0.34 18	0.34 36	0.16 14	0.16 23	0.16 40	0.15 30	0.27 34	0.22 112	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 41

GEAStereo	0.35 141	0.32 180	1.17 111	0.53 516	0.60 548	0.55 244	0.21 135	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.22 63	0.16 40	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.33 464	0.71 573

gasm-f	0.36 151	0.34 204	1.13 103	0.53 516	0.44 499	0.54 229	0.27 300	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.33 167	0.16 40	0.22 126	0.36 131	0.25 163	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.38 510	0.71 573

GASTEREO	0.35 141	0.72 410	1.15 107	0.56 530	0.20 215	0.52 213	0.22 162	0.56 180	0.40 107	0.30 162	0.31 151	0.16 40	0.31 258	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.14 386	0.08 45	0.28 500	0.14 164	0.20 363

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

LGtest1	0.21 19	0.37 225	0.70 53	0.22 40	0.12 11	0.31 26	0.11 2	0.36 24	0.39 94	0.17 24	0.13 12	0.16 40	0.14 17	0.25 15	0.27 185	0.10 192	0.09 219	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.10 95

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 159	1.34 576	1.24 126	0.23 53	0.12 11	0.33 36	0.20 110	0.40 44	0.33 30	0.25 116	0.21 51	0.16 40	0.14 17	0.27 34	0.63 422	0.55 574	0.06 23	0.11 236	0.13 320	0.25 385	0.49 551

DispViT+	0.24 55	0.57 348	0.69 51	0.23 53	0.23 276	0.27 10	0.13 9	0.46 90	0.47 194	0.20 45	0.17 24	0.17 49	0.17 50	0.25 15	0.22 112	0.11 269	0.18 461	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.08 41

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 33	0.20 6	0.13 28	0.36 57	0.13 9	0.35 19	0.31 17	0.16 14	0.14 16	0.17 49	0.15 30	0.25 15	0.23 123	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 6	0.11 5	0.39 76	0.15 33	0.35 19	0.27 8	0.18 31	0.15 17	0.17 49	0.16 41	0.26 29	0.21 90	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 65

GSStereo	0.36 151	0.32 180	1.17 111	0.34 337	0.60 548	0.55 244	0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 583

GS-Stereo							0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 583

MSCF	0.35 141	0.72 410	1.15 107	0.58 536	0.21 229	0.50 183	0.22 162	0.56 180	0.38 81	0.29 157	0.29 124	0.17 49	0.30 249	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.12 342	0.08 45	0.29 504	0.15 184	0.21 375

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 213	0.65 41	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.37 27	0.40 107	0.21 55	0.12 9	0.17 49	0.12 8	0.25 15	0.16 8	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.10 95

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 189	0.60 23	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.13 9	0.39 40	0.46 175	0.13 2	0.10 2	0.17 49	0.13 14	0.35 118	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

SGD-Stereo	0.22 41	0.28 134	0.77 62	0.22 40	0.11 5	0.40 87	0.16 50	0.31 9	0.36 66	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.17 50	0.37 142	0.16 8	0.10 192	0.06 23	0.08 45	0.07 70	0.10 69	0.07 10

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 77	0.28 134	1.09 99	0.33 306	0.15 71	0.30 21	0.16 50	0.58 191	0.42 133	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.26 186	0.38 150	0.37 295	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.25 484	0.10 69	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 49	0.23 61	0.64 36	0.24 74	0.22 256	0.47 151	0.13 9	0.52 150	0.33 30	0.18 31	0.24 82	0.17 49	0.22 126	0.32 87	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.09 65

LACA2	0.25 61	0.74 420	1.30 137	0.20 6	0.10 2	0.39 76	0.17 61	0.32 11	0.36 66	0.15 6	0.15 17	0.18 60	0.14 17	0.22 4	0.14 1	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 41	0.20 6	0.12 11	0.30 21	0.14 20	0.29 6	0.28 13	0.16 14	0.13 12	0.18 60	0.15 30	0.25 15	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

111111	0.24 55	0.21 27	0.82 68	0.24 74	0.21 229	0.43 113	0.13 9	0.45 87	0.35 44	0.22 66	0.27 110	0.18 60	0.16 41	0.35 118	0.18 24	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.25 385	0.08 41

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 189	0.61 26	0.23 53	0.21 229	0.45 126	0.13 9	0.33 14	0.46 175	0.13 2	0.09 1	0.18 60	0.12 8	0.32 87	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

FoundationStereo	0.20 8	0.30 158	0.81 66	0.21 17	0.22 256	0.21 4	0.16 50	0.25 3	0.38 81	0.15 6	0.11 4	0.18 60	0.17 50	0.23 8	0.16 8	0.09 88	0.13 366	0.08 45	0.06 14	0.07 4	0.07 10

dual_stereo	0.23 49	0.25 82	0.66 48	0.21 17	0.15 71	0.27 10	0.15 33	0.62 221	0.40 107	0.15 6	0.13 12	0.18 60	0.14 17	0.37 142	0.19 42	0.09 88	0.31 543	0.07 1	0.10 181	0.07 4	0.07 10

IGEV-Stereo+	0.29 88	0.29 144	0.86 72	0.25 93	0.34 425	0.30 21	0.14 20	0.32 11	0.53 247	0.18 31	0.12 9	0.18 60	0.19 95	0.49 241	0.17 22	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.20 455	0.46 546	0.59 563

UniTT-Stereo	0.30 98	0.36 222	1.68 214	0.27 146	0.24 290	0.29 18	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.26 134	0.37 189	0.18 60	0.18 74	0.31 75	0.27 185	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.25 385	0.08 41

LG-G_1	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LG-G	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

BStereo	0.28 77	0.33 189	1.34 146	0.23 53	0.29 361	0.33 36	0.20 110	0.46 90	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

Wave_Phase_stereo	0.31 106	0.33 189	1.34 146	0.23 53	0.29 361	0.98 538	0.20 110	0.49 121	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

NLSM3	0.26 65	0.39 246	0.75 59	0.25 93	0.24 290	0.43 113	0.19 89	0.58 191	0.45 164	0.20 45	0.26 100	0.20 70	0.25 170	0.29 59	0.24 148	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.09 142	0.10 69	0.07 10

fffft	0.29 88	0.21 27	1.10 101	0.24 74	0.15 71	0.42 107	0.24 231	0.42 61	0.38 81	0.21 55	0.18 33	0.20 70	0.16 41	0.44 188	0.70 441	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.28 422	0.20 363
1: 1. 1
RAStereo	0.28 77	0.48 307	1.52 188	0.26 125	0.18 167	0.25 8	0.19 89	0.42 61	0.35 44	0.20 45	0.25 89	0.20 70	0.16 41	0.24 10	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.12 103	0.08 41

MyStereo07	0.34 130	0.40 253	1.46 172	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.25 89	0.20 70	0.26 186	0.57 274	0.19 42	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

ff7	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

ffff	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

11t	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

CAS	0.35 141	0.25 82	1.30 137	0.79 563	0.34 425	0.51 194	0.23 196	0.46 90	0.39 94	0.22 66	0.31 151	0.20 70	0.17 50	0.28 45	0.23 123	0.73 584	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 52	0.37 521

ccc-4	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

FlowAnything_test	0.23 49	0.32 180	0.52 5	0.28 174	0.17 127	0.37 61	0.20 110	0.38 33	0.24 2	0.24 97	0.20 44	0.21 81	0.17 50	0.26 29	0.25 163	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.17 243	0.12 161

SMoEStereo_RVC	0.29 88	0.26 99	1.03 91	0.25 93	0.14 45	0.46 144	0.22 162	0.36 24	0.38 81	0.23 88	0.23 72	0.21 81	0.18 74	0.45 203	0.60 415	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.20 363

CAS++	0.31 106	0.33 189	1.43 166	0.25 93	0.17 127	0.31 26	0.20 110	0.78 340	0.41 119	0.30 162	0.30 138	0.21 81	0.16 41	0.33 100	0.18 24	0.15 422	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Zero-FE251	0.56 380	0.29 144	1.27 132	0.26 125	0.16 98	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.35 44	5.31 622	0.19 37	0.22 84	0.19 95	0.24 10	1.08 502	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.13 198

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 222	0.68 50	0.21 17	0.17 127	0.45 126	0.12 4	0.35 19	0.42 133	0.15 6	0.11 4	0.22 84	0.10 2	0.28 45	0.16 8	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

IGEV++	0.34 130	0.43 273	1.32 141	0.31 253	0.14 45	0.32 32	0.21 135	0.70 266	0.34 36	0.22 66	0.28 118	0.22 84	0.27 207	0.35 118	0.27 185	0.09 88	0.39 565	0.08 45	0.15 373	0.25 385	0.45 544

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 317	0.33 189	0.93 83	0.26 125	0.22 256	0.46 144	0.20 110	1.10 555	1.34 572	3.16 617	0.32 158	0.22 84	0.20 107	0.30 69	0.22 112	0.10 192	0.09 219	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

AEACV	0.33 122	0.24 74	1.44 168	0.28 174	0.35 438	0.47 151	0.21 135	0.43 69	0.28 13	0.26 134	0.25 89	0.22 84	0.38 307	0.30 69	0.18 24	0.09 88	0.35 550	0.09 107	0.36 545	0.23 354	0.25 437

anonymousdsp	0.34 130	0.53 325	1.47 176	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.55 270	0.19 42	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 467

Selective-IGEV	0.29 88	0.23 61	1.28 133	0.27 146	0.30 376	0.35 49	0.20 110	0.56 180	0.38 81	0.21 55	0.30 138	0.22 84	0.18 74	0.37 142	0.18 24	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.15 373	0.16 220	0.29 467

ProNet	0.30 98	0.54 331	1.29 134	0.25 93	0.15 71	0.47 151	0.25 253	0.48 114	0.39 94	0.21 55	0.23 72	0.22 84	0.20 107	0.44 188	0.19 42	0.08 41	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.12 161

IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 331	1.47 176	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.54 266	0.19 42	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 467
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
BridgeDepth	0.19 4	0.30 158	0.55 14	0.23 53	0.09 1	0.38 72	0.15 33	0.32 11	0.33 30	0.16 14	0.12 9	0.23 93	0.19 95	0.27 34	0.15 3	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.24 55	0.29 144	0.90 78	0.23 53	0.17 127	0.24 7	0.09 1	0.36 24	0.45 164	0.17 24	0.25 89	0.23 93	0.17 50	0.24 10	0.28 195	0.15 422	0.12 342	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.38 169	0.28 134	2.46 468	0.43 456	0.15 71	0.50 183	0.25 253	0.47 106	0.38 81	0.33 180	0.26 100	0.23 93	0.22 126	0.34 112	0.29 209	0.08 41	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.36 495	0.22 390

GIP-stereo	0.26 65	0.22 43	0.78 63	0.29 205	0.20 215	0.42 107	0.17 61	0.64 233	0.39 94	0.18 31	0.24 82	0.23 93	0.18 74	0.25 15	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.08 41

999	0.29 88	0.25 82	1.05 94	0.26 125	0.18 167	0.49 171	0.23 196	0.38 33	0.37 76	0.20 45	0.32 158	0.23 93	0.18 74	0.73 336	0.36 289	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.10 95

mms	0.27 70	0.26 99	0.91 79	0.25 93	0.18 167	0.32 32	0.23 196	0.37 27	0.31 17	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.17 50	0.46 212	0.21 90	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.47 547

ours_stereo	0.27 70	0.25 82	1.21 121	0.25 93	0.17 127	0.35 49	0.23 196	0.38 33	0.35 44	0.20 45	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

AIO-Stereo	0.30 98	0.27 107	1.25 127	0.27 146	0.24 290	0.37 61	0.20 110	0.52 150	0.36 66	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.14 17	0.31 75	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.38 549	0.19 291	0.31 486

GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 550	0.30 158	8.77 618	3.21 618	5.80 619	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

plain	0.37 159	0.47 304	2.15 406	0.27 146	0.19 200	0.33 36	0.20 110	0.58 191	0.46 175	0.23 88	0.37 189	0.23 93	0.25 170	0.45 203	0.28 195	0.11 269	0.08 141	0.13 357	0.09 142	0.42 534	0.12 161

CASnet	0.28 77	0.31 172	1.20 119	0.28 174	0.11 5	0.47 151	0.19 89	0.44 77	0.44 148	0.38 201	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.29 59	0.19 42	0.10 192	0.06 23	0.15 422	0.12 287	0.16 220	0.07 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	1.12 552	0.30 158	9.21 620	3.22 619	5.94 621	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.17 309

GCAPDPT-zeroshot	1.09 550	0.30 158	8.70 616	3.22 619	5.88 620	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

LoS_RVC	0.29 88	0.33 189	1.19 115	0.25 93	0.34 425	0.43 113	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.22 66	0.33 167	0.23 93	0.24 154	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 69	0.31 486

XX-TBD	0.34 130	0.77 433	1.75 239	0.34 337	0.13 28	0.51 194	0.17 61	0.43 69	0.50 215	0.37 193	0.49 279	0.23 93	0.18 74	0.28 45	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

sAnonymous2	0.38 169	0.62 363	2.15 406	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 510	0.35 506

CroCo_RVC	0.38 169	0.62 363	2.15 406	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 510	0.35 506

VIP-Stereo	0.28 77	0.56 343	1.05 94	0.23 53	0.19 200	0.52 213	0.17 61	0.44 77	0.39 94	0.18 31	0.25 89	0.24 110	0.15 30	0.33 100	0.19 42	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.14 164	0.32 492

DA	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 554

GGEV	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 554

SCV	0.35 141	0.59 351	1.37 153	0.34 337	0.22 256	0.28 13	0.23 196	0.72 274	0.35 44	0.19 37	0.30 138	0.24 110	0.20 107	0.64 301	0.19 42	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.29 504	0.34 475	0.29 467

castereo	0.30 98	0.44 284	0.81 66	0.24 74	0.29 361	0.41 94	0.27 300	0.72 274	0.45 164	0.22 66	0.30 138	0.24 110	0.31 258	0.25 15	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.31 520	0.12 103	0.09 65

RSM++	0.27 70	0.26 99	0.87 73	0.28 174	0.13 28	0.39 76	0.20 110	0.45 87	0.45 164	0.20 45	0.24 82	0.24 110	0.17 50	0.36 131	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.26 406	0.18 329

trnet	0.28 77	0.26 99	1.32 141	0.19 2	0.12 11	0.54 229	0.15 33	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.30 69	0.21 90	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.09 52	0.07 10

ACVNet-DCA	0.42 218	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

1test111	0.44 237	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.96 370	0.30 229	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

cc1	0.47 282	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 543	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.40 534

CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 233	0.24 74	0.16 98	0.54 229	0.15 33	0.40 44	0.55 267	0.37 193	0.51 292	0.24 110	0.19 95	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.30 513	0.08 29	0.06 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
test_xeample3	0.46 266	0.34 204	2.99 552	0.37 396	0.16 98	0.49 171	0.33 395	1.06 549	0.44 148	0.25 116	0.23 72	0.24 110	0.25 170	0.49 241	0.56 402	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.40 555	0.17 243	0.26 447

CREStereo	0.28 77	0.30 158	1.33 143	0.19 2	0.13 28	0.55 244	0.17 61	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.11 269	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.10 69	0.07 10
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
NLSM1	0.39 184	0.24 74	0.56 17	0.27 146	0.40 481	0.49 171	0.21 135	1.44 581	1.64 585	0.25 116	0.33 167	0.25 123	0.26 186	0.40 161	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.13 198

DilatedVolume-Stereo	0.26 65	0.20 14	0.64 36	0.25 93	0.15 71	0.41 94	0.18 79	0.42 61	0.35 44	0.34 182	0.34 176	0.25 123	0.23 143	0.43 179	0.53 387	0.09 88	0.09 219	0.08 45	0.10 181	0.12 103	0.11 119

LG-Stereo	0.27 70	0.25 82	0.95 86	0.25 93	0.15 71	0.43 113	0.21 135	0.50 128	0.40 107	0.18 31	0.29 124	0.25 123	0.16 41	0.28 45	0.35 285	0.07 23	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.24 371	0.10 95

AIO_rvc	0.41 198	0.64 378	1.29 134	0.58 536	0.39 471	0.37 61	0.24 231	0.50 128	0.43 144	0.28 151	0.23 72	0.25 123	0.16 41	0.99 373	0.19 42	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.25 385	0.85 585

HUF	0.59 400	0.65 385	2.46 468	0.45 477	0.77 568	0.34 44	0.24 231	0.46 90	0.39 94	0.31 167	0.28 118	0.25 123	0.19 95	0.67 317	0.18 24	0.12 329	2.03 621	0.08 45	0.06 14	0.31 446	1.59 616

tt45	0.29 88	0.24 74	1.06 96	0.25 93	0.17 127	0.55 244	0.22 162	0.41 54	0.35 44	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.18 74	0.64 301	0.34 274	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.11 119

rvit_stereo_0081	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

rvit_stereo_0082	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

MGS-Stereo	0.32 113	0.34 204	1.70 219	0.25 93	0.14 45	0.40 87	0.22 162	0.38 33	0.43 144	0.24 97	0.51 292	0.25 123	0.18 74	0.31 75	0.20 70	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.08 106	0.47 547	0.08 41

tt1	0.44 237	0.64 378	1.83 298	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	0.88 521	0.31 167	0.37 189	0.25 123	0.35 281	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.36 514

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 260	1.93 342	0.26 125	0.24 290	0.32 32	0.17 61	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.37 189	0.25 123	0.26 186	0.44 188	0.31 241	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.19 291	0.14 221

GLC_STEREO	0.28 77	0.27 107	1.36 150	0.28 174	0.12 11	0.41 94	0.20 110	0.37 27	0.38 81	0.26 134	0.30 138	0.25 123	0.19 95	0.33 100	0.24 148	0.09 88	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.09 65

sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 180	1.89 325	0.34 337	0.27 340	0.30 21	0.22 162	0.48 114	0.44 148	0.22 66	0.33 167	0.25 123	0.25 170	0.32 87	0.24 148	0.14 402	0.16 430	0.12 297	0.12 287	0.15 184	0.13 198

GMStereo	0.38 169	0.99 520	1.91 336	0.27 146	0.16 98	0.39 76	0.23 196	0.47 106	0.62 340	0.38 201	0.34 176	0.25 123	0.25 170	0.39 156	0.29 209	0.14 402	0.08 141	0.10 165	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
gcap_with_dpt	0.67 447	0.30 158	8.53 615	0.26 125	0.25 308	0.50 183	0.21 135	0.73 286	0.38 81	0.32 176	0.33 167	0.26 137	0.21 116	0.29 59	0.21 90	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.14 221

NLMM1	0.46 266	0.27 107	0.53 11	0.27 146	0.38 465	0.49 171	0.24 231	1.97 604	2.38 605	0.28 151	0.27 110	0.26 137	0.25 170	0.47 223	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.15 260

DLNR-FE	13.43 631	20.01 637	23.53 638	121.73 654	33.87 646	0.46 144	0.15 33	8.09 630	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.75 340	0.29 209	6.68 630	0.26 527	0.09 107	0.38 549	50.82 653	0.18 329

water-stereo	0.24 55	0.17 1	0.88 74	0.24 74	0.14 45	0.37 61	0.17 61	0.43 69	0.32 22	0.26 134	0.35 181	0.26 137	0.24 154	0.22 4	0.25 163	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.08 106	0.10 69	0.10 95

depthmonostereo	0.26 65	0.23 61	0.65 41	0.41 440	0.13 28	0.41 94	0.19 89	0.51 136	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.26 137	0.28 224	0.44 188	0.23 123	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.08 41

MM-Stereo_test1	0.41 198	0.39 246	2.29 436	0.38 412	0.26 326	0.44 120	0.28 319	0.63 229	0.51 222	0.40 209	0.32 158	0.26 137	0.26 186	0.46 212	0.22 112	0.09 88	0.21 495	0.10 165	0.09 142	0.39 520	0.15 260

fffy	0.28 77	0.24 74	1.19 115	0.27 146	0.15 71	0.37 61	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.20 45	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.44 188	0.20 70	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

WCG-NET	0.30 98	0.42 268	1.26 129	0.24 74	0.12 11	0.43 113	0.24 231	0.40 44	0.56 278	0.35 184	0.37 189	0.26 137	0.24 154	0.29 59	0.19 42	0.08 41	0.12 342	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.10 95

Pointernet	0.29 88	0.25 82	1.49 182	0.24 74	0.20 215	0.47 151	0.15 33	0.62 221	0.47 194	0.22 66	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.28 45	0.20 70	0.10 192	0.07 50	0.07 1	0.12 287	0.10 69	0.07 10

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 204	1.38 155	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.18 425	0.16 220	0.22 390

rrr	0.46 266	0.34 204	3.08 558	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.28 319	1.09 554	0.51 222	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.29 504	0.16 220	0.25 437

DLNR_Zeroshot_test	13.43 631	19.94 636	23.55 639	121.61 653	35.03 647	0.46 144	0.15 33	8.02 629	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.76 344	0.29 209	6.42 629	0.26 527	0.09 107	0.38 549	50.13 652	0.18 329

CES	0.30 98	0.27 107	1.09 99	0.23 53	0.50 521	0.40 87	0.20 110	0.46 90	0.44 148	0.22 66	0.28 118	0.26 137	0.19 95	0.33 100	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.49 551

TANstereo	0.33 122	0.49 310	1.75 239	0.23 53	0.12 11	0.54 229	0.16 50	0.40 44	0.45 164	0.45 244	0.51 292	0.26 137	0.22 126	0.29 59	0.20 70	0.10 192	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.11 119

AIO-test2	0.49 306	1.15 551	1.96 364	0.42 451	0.37 459	0.50 183	0.23 196	0.79 355	0.70 418	0.33 180	0.53 317	0.27 151	0.22 126	0.67 317	0.29 209	0.73 584	0.08 141	0.13 357	0.17 412	0.17 243	0.18 329

rvit_stereo_0083	0.25 61	0.19 8	0.58 21	0.28 174	0.18 167	0.28 13	0.22 162	0.38 33	0.54 260	0.23 88	0.30 138	0.27 151	0.26 186	0.37 142	0.24 148	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.12 103	0.10 95

rvit_stereo_0081_aga	0.27 70	0.29 144	1.08 97	0.26 125	0.20 215	0.33 36	0.21 135	0.41 54	0.42 133	0.26 134	0.28 118	0.27 151	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.14 402	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.10 95

U	3.37 615	0.17 1	0.91 79	0.26 125	13.79 631	19.19 636	0.15 33	0.41 54	0.31 17	0.17 24	0.18 33	0.27 151	0.15 30	0.21 3	0.16 8	0.09 88	0.06 23	17.88 641	12.81 634	0.10 69	0.08 41

rvit_stereo_0080	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

test_for_model	0.90 528	0.29 144	5.46 607	4.31 623	3.82 615	0.47 151	0.19 89	0.63 229	0.44 148	0.25 116	0.29 124	0.27 151	0.16 41	0.66 315	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.12 103	0.11 119

whm_eth	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

EGLCR-Stereo	0.29 88	0.27 107	0.97 88	0.30 226	0.19 200	0.56 260	0.17 61	0.68 255	0.36 66	0.30 162	0.18 33	0.27 151	0.17 50	0.38 150	0.19 42	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.35 506

MC-Stereo	0.32 113	0.31 172	1.46 172	0.31 253	0.15 71	0.53 222	0.19 89	0.44 77	0.35 44	0.36 189	0.38 199	0.27 151	0.27 207	0.42 175	0.19 42	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.16 393	0.20 307	0.13 198

PMTNet	0.31 106	0.35 213	1.30 137	0.20 6	0.14 45	0.57 278	0.25 253	0.46 90	0.42 133	0.27 146	0.32 158	0.27 151	0.24 154	0.39 156	0.23 123	0.43 562	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.18 270	0.07 10

WQFJA1	0.42 218	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 592	2.07 601	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

WQFJX	0.42 218	0.25 82	0.55 14	0.26 125	0.39 471	0.47 151	0.23 196	1.76 594	1.82 595	0.26 134	0.26 100	0.28 161	0.28 224	0.42 175	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.16 290

NLMM	0.42 218	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 592	2.06 600	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

rvit_stereo_ft	0.31 106	0.61 357	1.18 113	0.32 282	0.21 229	0.28 13	0.27 300	0.55 174	0.48 198	0.23 88	0.27 110	0.28 161	0.26 186	0.32 87	0.25 163	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.11 247	0.13 137	0.14 221

RSM	0.28 77	0.26 99	0.97 88	0.25 93	0.24 290	0.37 61	0.21 135	0.49 121	0.44 148	0.21 55	0.27 110	0.28 161	0.17 50	0.38 150	0.20 70	0.07 23	0.07 50	0.09 107	0.34 533	0.21 323	0.16 290

MoCha-V2	0.36 151	0.32 180	1.41 161	0.36 372	0.31 395	0.35 49	0.19 89	0.57 185	0.39 94	0.30 162	0.32 158	0.28 161	0.27 207	0.47 223	0.24 148	0.08 41	0.56 582	0.08 45	0.38 549	0.18 270	0.12 161

MaDis-Stereo	0.29 88	0.54 331	1.44 168	0.24 74	0.29 361	0.29 18	0.16 50	0.45 87	0.37 76	0.19 37	0.21 51	0.28 161	0.22 126	0.30 69	0.29 209	0.10 192	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.11 92	0.11 119

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 180	1.30 137	0.26 125	0.14 45	0.58 295	0.23 196	0.78 340	0.62 340	0.40 209	0.44 232	0.28 161	0.35 281	0.29 59	0.20 70	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.08 41

DCANet-4	0.40 191	0.27 107	2.21 417	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.47 250	0.28 161	0.37 300	0.37 142	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

s12784h	0.36 151	0.28 134	1.58 196	0.23 53	0.11 5	0.62 364	0.24 231	0.79 355	0.64 360	0.44 233	0.52 306	0.28 161	0.26 186	0.50 248	0.24 148	0.11 269	0.06 23	0.09 107	0.06 14	0.16 220	0.06 1

VMStereo-Base	0.26 65	0.27 107	1.26 129	0.20 6	0.12 11	0.42 107	0.17 61	0.37 27	0.40 107	0.22 66	0.31 151	0.29 171	0.21 116	0.32 87	0.20 70	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

WQFJX1	0.45 254	0.28 134	0.56 17	0.27 146	0.35 438	0.48 161	0.25 253	1.98 605	2.08 602	0.26 134	0.26 100	0.29 171	0.28 224	0.50 248	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.14 221

NLCSM	0.46 266	0.37 225	0.72 57	0.29 205	0.36 447	0.49 171	0.27 300	1.33 575	1.59 584	0.29 157	0.29 124	0.29 171	0.31 258	1.44 424	0.35 285	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.10 181	0.35 487	0.14 221

xyz-stereo-finetune	0.31 106	0.46 295	0.79 64	0.21 17	0.12 11	0.53 222	0.25 253	0.52 150	0.54 260	0.28 151	0.32 158	0.29 171	0.23 143	0.59 284	0.55 394	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.08 41

SCV_C0	0.33 122	0.43 273	1.42 165	0.25 93	0.16 98	0.35 49	0.20 110	0.68 255	0.44 148	0.24 97	0.27 110	0.29 171	0.20 107	0.58 278	0.18 24	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.30 513	0.26 406	0.17 309

AIO-test1	0.45 254	0.87 471	2.27 432	0.33 306	0.33 416	0.50 183	0.22 162	0.74 291	0.66 388	0.29 157	0.41 215	0.29 171	0.22 126	0.73 336	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.14 348	0.30 438	0.22 390

GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 479	1.76 247	0.26 125	0.12 11	0.52 213	0.14 20	0.49 121	0.38 81	0.29 157	0.30 138	0.29 171	0.22 126	0.30 69	0.20 70	0.09 88	0.17 450	0.09 107	0.07 70	0.21 323	0.11 119

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 357	1.47 176	0.32 282	0.38 465	0.23 6	0.22 162	0.58 191	0.46 175	0.22 66	0.27 110	0.29 171	0.23 143	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.14 221

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 292	1.04 93	0.21 17	0.12 11	0.58 295	0.23 196	0.50 128	0.45 164	0.31 167	0.46 244	0.30 179	0.41 340	0.81 355	0.51 380	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.09 65

AnonymousM	0.37 159	0.44 284	1.50 185	0.25 93	0.15 71	0.52 213	0.23 196	0.60 213	0.42 133	0.42 222	0.32 158	0.30 179	0.25 170	0.34 112	0.23 123	0.11 269	0.09 219	0.71 583	0.36 545	0.12 103	0.07 10

DIP-Stereo	0.37 159	0.34 204	1.50 185	0.27 146	0.18 167	0.63 381	0.17 61	0.92 456	0.53 247	0.49 284	0.48 262	0.30 179	0.30 249	0.39 156	0.30 229	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
fff	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

ADStereo(finetuned)	0.45 254	0.77 433	2.12 398	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.76 515	0.37 142	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

raftrobust	0.38 169	0.68 397	1.54 190	0.32 282	0.46 514	0.52 213	0.21 135	0.56 180	0.42 133	0.52 313	0.35 181	0.31 182	0.33 271	0.37 142	0.30 229	0.10 192	0.11 311	0.08 45	0.07 70	0.21 323	0.19 345

DCANet	0.42 218	0.77 433	1.95 355	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.41 340	0.36 131	0.39 313	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

csc	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

cscssc	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

MM-Stereo_test3	0.40 191	0.58 349	1.75 239	0.36 372	0.30 376	0.45 126	0.30 351	0.72 274	0.59 300	0.31 167	0.43 221	0.32 188	0.23 143	0.35 118	0.29 209	0.10 192	0.20 486	0.10 165	0.08 106	0.40 525	0.11 119

castereo++	0.28 77	0.43 273	0.93 83	0.28 174	0.17 127	0.53 222	0.21 135	0.55 174	0.45 164	0.17 24	0.26 100	0.32 188	0.17 50	0.33 100	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.29 504	0.13 137	0.06 1

rvit_0105_6	0.31 106	0.29 144	1.00 90	0.31 253	0.18 167	0.35 49	0.25 253	0.51 136	0.61 322	0.25 116	0.28 118	0.32 188	0.25 170	0.39 156	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.14 164	0.13 198

11t1	0.33 122	0.19 8	1.41 161	0.33 306	0.16 98	0.48 161	0.21 135	0.67 251	0.48 198	0.40 209	0.34 176	0.32 188	0.33 271	0.42 175	0.27 185	0.11 269	0.12 342	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.14 221

HHNet	0.60 406	0.65 385	2.60 500	0.36 372	0.25 308	0.64 394	0.61 528	0.64 233	0.62 340	0.55 355	1.13 550	0.32 188	0.60 463	0.42 175	1.79 557	0.15 422	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.18 270	0.15 260

raft+_RVC	0.44 237	0.67 394	1.85 303	0.34 337	0.71 562	0.51 194	0.25 253	0.64 233	0.51 222	0.35 184	0.45 236	0.32 188	0.28 224	0.43 179	0.32 254	0.09 88	0.19 475	0.10 165	0.09 142	0.20 307	0.40 534

AIO_test	0.39 184	0.37 225	1.19 115	0.73 556	0.67 557	0.35 49	0.25 253	0.47 106	0.34 36	0.34 182	0.22 63	0.33 194	0.17 50	1.31 410	0.19 42	0.11 269	0.15 412	0.08 45	0.21 461	0.15 184	0.23 414

FACV-RUCA	0.58 392	0.40 253	1.78 260	0.43 456	1.67 605	0.48 161	0.28 319	0.69 258	0.62 340	0.40 209	0.53 317	0.33 194	0.63 480	0.40 161	0.31 241	0.13 359	0.11 311	0.62 578	0.12 287	0.70 572	0.98 593

rafts_anoy	0.43 227	0.89 479	1.96 364	0.32 282	0.30 376	0.48 161	0.24 231	0.62 221	0.49 205	0.37 193	0.38 199	0.33 194	0.30 249	0.51 252	0.34 274	0.10 192	0.39 565	0.13 357	0.15 373	0.17 243	0.15 260

Anonymous3	0.42 218	0.35 213	2.09 390	0.33 306	0.24 290	0.72 454	0.31 364	0.74 291	0.55 267	0.35 184	0.40 211	0.33 194	0.29 241	0.44 188	0.28 195	0.18 470	0.18 461	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.17 309

R-Stereo Train	0.36 151	0.21 27	1.70 219	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 151	0.21 27	1.70 219	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT+CT+SA	0.50 317	0.86 468	1.82 294	0.37 396	0.75 564	0.54 229	0.34 400	0.77 325	0.63 352	0.38 201	0.55 339	0.34 200	0.29 241	0.68 320	0.27 185	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.51 571	0.29 427	0.41 539

UDGNet	0.44 237	1.02 530	1.74 233	0.35 353	0.19 200	0.58 295	0.23 196	0.49 121	0.66 388	0.41 217	0.38 199	0.34 200	0.29 241	0.53 262	0.30 229	0.24 526	0.10 262	0.37 558	0.19 445	0.27 416	0.15 260

dd	0.42 218	0.96 503	1.77 256	0.31 253	0.17 127	0.57 278	0.26 276	0.49 121	0.68 399	0.41 217	0.40 211	0.34 200	0.27 207	0.45 203	0.40 321	0.17 458	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.21 323	0.12 161

TestStereo	0.45 254	0.54 331	2.11 395	0.29 205	0.16 98	0.43 113	0.24 231	0.54 170	0.45 164	0.37 193	0.46 244	0.34 200	0.27 207	1.98 523	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.14 164	0.08 41

DFGA-Net	0.51 334	1.06 535	1.75 239	0.30 226	0.24 290	0.54 229	0.22 162	0.63 229	0.60 305	0.48 272	0.51 292	0.35 204	0.27 207	1.82 496	0.53 387	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.12 287	0.37 503	0.15 260

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 213	1.45 171	0.31 253	0.18 167	0.37 61	0.28 319	0.59 200	0.62 340	0.27 146	0.31 151	0.35 204	0.27 207	0.43 179	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.12 161

TestStereo1	0.49 306	0.81 450	1.85 303	0.39 422	0.57 539	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

SA-5K	0.49 306	0.81 450	1.85 303	0.39 422	0.57 539	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 166	0.28 174	0.28 353	0.55 244	0.22 162	0.78 340	0.48 198	0.46 252	0.38 199	0.36 208	0.17 50	0.33 100	0.23 123	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.09 65

RALCasStereoNet	0.45 254	0.88 475	1.85 303	0.30 226	0.26 326	0.49 171	0.26 276	0.58 191	0.51 222	0.36 189	0.48 262	0.36 208	0.28 224	0.55 270	0.34 274	0.10 192	0.53 580	0.09 107	0.08 106	0.25 385	0.34 504

FSD	0.36 151	0.41 260	0.91 79	0.34 337	0.29 361	0.35 49	0.33 395	0.44 77	0.46 175	0.32 176	0.32 158	0.37 210	0.32 266	0.35 118	0.32 254	0.28 544	0.27 534	0.31 544	0.30 513	0.31 446	0.29 467

rvit_0105_5	0.36 151	0.39 246	1.48 179	0.30 226	0.18 167	0.41 94	0.30 351	0.64 233	0.62 340	0.30 162	0.33 167	0.37 210	0.29 241	0.41 166	0.28 195	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.15 373	0.15 184	0.14 221

LoS	0.31 106	0.30 158	1.52 188	0.23 53	0.13 28	0.54 229	0.20 110	0.48 114	0.49 205	0.25 116	0.28 118	0.37 210	0.24 154	0.38 150	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.07 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.69 460	0.84 460	2.43 463	0.35 353	0.21 229	1.65 583	0.61 528	1.36 577	0.58 293	1.39 583	0.51 292	0.37 210	0.87 532	1.41 422	0.36 289	0.09 88	0.07 50	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.11 119

NF-Stereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.44 467	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.45 429	0.79 463	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.16 290

OCTAStereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.80 464	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

RE-Stereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 459	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

TVStereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 459	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

HART	0.38 169	0.53 325	1.66 210	0.26 125	0.15 71	0.30 21	0.19 89	0.67 251	0.46 175	0.29 157	0.52 306	0.38 218	0.16 41	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.68 594	0.09 107	0.07 70	0.34 475	0.21 375

tg	0.37 159	0.55 340	1.35 149	0.28 174	0.16 98	0.57 278	0.18 79	0.57 185	0.49 205	0.37 193	0.44 232	0.38 218	0.24 154	0.46 212	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.43 536	0.36 514

DisPM	0.43 227	0.33 189	1.78 260	0.57 534	0.18 167	0.59 313	0.63 535	0.53 159	0.61 322	0.60 417	0.53 317	0.38 218	0.26 186	0.75 340	0.29 209	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.14 221

SA	0.50 317	0.75 423	1.95 355	0.31 253	0.61 552	0.57 278	0.31 364	0.91 447	0.73 453	0.42 222	0.62 395	0.38 218	0.47 404	0.68 320	0.29 209	0.09 88	0.09 219	0.13 357	0.32 526	0.30 438	0.10 95

test_4	0.40 191	0.37 225	2.01 373	0.29 205	0.21 229	0.50 183	0.28 319	0.47 106	0.39 94	0.42 222	0.76 484	0.38 218	0.22 126	0.52 256	0.33 267	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.15 373	0.28 422	0.07 10

DRaft	0.62 419	0.38 236	1.76 247	0.24 74	0.16 98	0.64 394	0.66 538	0.53 159	0.53 247	0.67 470	0.99 531	0.38 218	1.00 548	1.44 424	2.10 571	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.14 348	0.18 270	0.21 375

Hybrid-DGEV-03	0.45 254	0.88 475	1.75 239	0.29 205	0.17 127	0.58 295	0.24 231	0.65 239	0.48 198	0.59 407	1.01 534	0.39 224	0.28 224	0.41 166	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.34 475	0.24 427

PFNet+	0.45 254	0.37 225	1.86 311	0.46 482	0.18 167	0.58 295	0.77 558	0.52 150	0.64 360	0.56 364	0.48 262	0.39 224	0.26 186	0.93 366	0.32 254	0.13 359	0.09 219	0.14 392	0.13 320	0.12 103	0.15 260

PSM-softLoss	0.48 288	0.27 107	1.85 303	0.51 506	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 457	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

KMStereo	0.48 288	0.27 107	1.85 303	0.51 506	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 457	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

DeepStereo_RVC	0.44 237	0.28 134	1.92 339	0.49 497	0.17 127	0.60 325	0.59 522	0.50 128	0.52 229	0.49 284	0.45 236	0.39 224	0.86 531	0.45 203	0.33 267	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

LMCR-Stereo	0.52 348	0.71 406	2.39 454	0.40 433	0.21 229	0.74 467	0.31 364	1.02 536	0.64 360	0.61 426	0.63 408	0.39 224	0.51 425	0.62 296	0.42 329	0.19 485	0.09 219	0.12 297	0.09 142	0.23 354	0.12 161

RALAANet	0.43 227	0.98 515	1.90 330	0.32 282	0.23 276	0.48 161	0.19 89	0.67 251	0.53 247	0.48 272	0.45 236	0.39 224	0.30 249	0.48 230	0.37 295	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.14 348	0.27 416	0.10 95

GES	0.44 237	0.28 134	1.88 318	0.30 226	0.18 167	0.61 344	0.30 351	0.88 423	0.46 175	0.47 254	0.52 306	0.39 224	0.42 358	0.58 278	0.67 434	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.15 184	0.17 309

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 218	0.86 468	1.78 260	0.28 174	0.17 127	0.52 213	0.20 110	0.62 221	0.61 322	0.50 291	0.61 390	0.39 224	0.32 266	0.35 118	0.30 229	0.07 23	0.10 262	0.09 107	0.09 142	0.35 487	0.10 95

rvit_0105_3	0.39 184	0.47 304	1.46 172	0.33 306	0.19 200	0.45 126	0.35 408	0.69 258	0.65 373	0.37 193	0.37 189	0.40 233	0.31 258	0.44 188	0.30 229	0.18 470	0.17 450	0.17 462	0.18 425	0.15 184	0.15 260

rvit_stereo_0075_2	0.40 191	0.40 253	1.88 318	0.33 306	0.32 403	0.41 94	0.22 162	0.58 191	0.53 247	0.38 201	0.51 292	0.40 233	0.27 207	0.44 188	0.29 209	0.20 495	0.15 412	0.22 508	0.15 373	0.18 270	0.23 414

4D-IteraStereo	0.44 237	0.96 503	2.63 502	0.27 146	0.30 376	0.45 126	0.25 253	0.52 150	0.50 215	0.40 209	0.31 151	0.40 233	0.19 95	0.35 118	0.32 254	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.11 247	0.19 291	0.30 478

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 74	1.16 110	0.28 174	0.15 71	0.57 278	0.23 196	0.79 355	0.47 194	0.38 201	0.37 189	0.40 233	0.25 170	0.47 223	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.13 320	0.19 291	0.27 454

CASS	0.39 184	0.30 158	1.61 203	0.32 282	0.17 127	0.53 222	0.24 231	0.70 266	0.49 205	0.59 407	0.54 329	0.40 233	0.40 329	0.41 166	0.30 229	0.17 458	0.10 262	0.14 392	0.11 247	0.18 270	0.17 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 141	0.26 99	1.48 179	0.31 253	0.15 71	0.61 344	0.19 89	0.60 213	0.54 260	0.28 151	0.29 124	0.40 233	0.33 271	0.50 248	0.27 185	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.19 291	0.08 41

FE-Mocha	0.41 198	0.31 172	1.44 168	0.28 174	0.33 416	0.41 94	0.17 61	0.69 258	0.45 164	0.44 233	0.50 287	0.41 239	0.45 381	0.36 131	1.17 517	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.21 461	0.13 137	0.13 198

mmm	0.38 169	0.21 27	1.18 113	0.35 353	0.17 127	0.49 171	0.26 276	0.78 340	0.52 229	0.50 291	0.57 359	0.41 239	0.37 300	0.71 333	0.31 241	0.11 269	0.13 366	0.14 392	0.13 320	0.15 184	0.14 221

CIPLG	0.56 380	1.19 557	2.46 468	0.80 564	0.31 395	0.61 344	0.57 518	0.76 314	0.57 282	0.56 364	0.63 408	0.41 239	0.30 249	0.45 203	0.40 321	0.11 269	0.20 486	0.13 357	0.13 320	0.35 487	0.19 345

IPLGR_C	0.58 392	1.25 564	2.72 515	0.80 564	0.31 395	0.60 325	0.61 528	0.76 314	0.58 293	0.56 364	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.43 179	0.40 321	0.11 269	0.22 501	0.13 357	0.15 373	0.35 487	0.19 345

GMOStereo	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

error version	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-v	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

ACRE	0.56 380	1.14 547	2.77 526	0.76 560	0.28 353	0.60 325	0.56 514	0.76 314	0.58 293	0.55 355	0.62 395	0.41 239	0.29 241	0.44 188	0.39 313	0.11 269	0.19 475	0.13 357	0.14 348	0.36 495	0.18 329

LCNet	0.54 360	0.37 225	1.78 260	0.92 573	0.22 256	0.96 535	0.30 351	0.59 200	0.58 293	0.51 304	0.55 339	0.41 239	0.76 515	0.84 358	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.18 425	0.98 589	0.39 530

Pruner-Stereo	0.51 334	0.27 107	1.78 260	1.79 603	0.19 200	0.62 364	0.45 475	0.57 185	0.60 305	0.61 426	0.48 262	0.41 239	0.24 154	0.46 212	1.00 489	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.12 103	0.13 198

test-2	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-1	0.44 237	0.48 307	1.69 215	0.30 226	0.27 340	0.50 183	0.28 319	0.80 359	0.43 144	0.40 209	0.54 329	0.41 239	0.24 154	0.31 75	1.16 515	0.09 88	0.20 486	0.10 165	0.17 412	0.11 92	0.26 447

iRaftStereo_RVC	0.37 159	0.53 325	1.41 161	0.28 174	0.15 71	0.52 213	0.20 110	0.54 170	0.46 175	0.37 193	0.43 221	0.41 239	0.23 143	0.36 131	0.26 175	0.09 88	0.15 412	0.12 297	0.11 247	0.41 528	0.37 521

DN-CSS_ROB	0.48 288	1.23 561	1.99 370	0.39 422	0.22 256	0.56 260	0.19 89	0.75 302	0.61 322	0.45 244	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.70 331	0.32 254	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.36 495	0.12 161

model_zeroshot	0.44 237	0.68 397	1.97 369	0.28 174	0.18 167	0.69 439	0.21 135	0.63 229	0.40 107	1.00 548	0.34 176	0.42 253	0.20 107	0.69 326	0.24 148	0.10 192	0.22 501	0.10 165	0.22 471	0.12 103	0.10 95

DCRE	0.50 317	0.63 374	2.13 400	0.30 226	0.23 276	0.45 126	0.24 231	0.59 200	0.53 247	0.50 291	2.10 585	0.42 253	0.26 186	0.35 118	0.23 123	0.09 88	0.14 386	0.10 165	0.32 526	0.16 220	0.15 260

x	0.35 141	0.20 14	1.36 150	0.33 306	0.17 127	0.47 151	0.24 231	0.75 302	0.54 260	0.40 209	0.40 211	0.42 253	0.34 279	0.45 203	0.32 254	0.11 269	0.14 386	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

Sa-1000	0.51 334	0.72 410	1.90 330	0.31 253	0.60 548	0.60 325	0.31 364	0.94 473	0.71 428	0.52 313	0.83 498	0.42 253	0.33 271	0.68 320	0.28 195	0.10 192	0.09 219	0.13 357	0.29 504	0.29 427	0.10 95

AE-Stereo	0.42 218	0.29 144	1.65 206	0.43 456	0.47 516	0.56 260	0.23 196	0.86 404	0.46 175	0.31 167	0.41 215	0.43 257	0.24 154	0.34 112	0.24 148	0.09 88	0.48 578	0.11 236	0.45 563	0.22 340	0.19 345

EKT-Stereo	1.47 580	0.49 310	1.93 342	2.57 614	19.31 635	0.55 244	0.22 162	0.69 258	0.42 133	0.38 201	0.36 186	0.43 257	0.27 207	0.69 326	0.26 175	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.16 393	0.20 307	0.15 260

MIM_Stereo	0.41 198	0.60 353	1.88 318	0.31 253	0.21 229	0.50 183	0.19 89	0.64 233	0.44 148	0.43 227	0.53 317	0.43 257	0.27 207	0.51 252	0.28 195	0.08 41	0.14 386	0.11 236	0.10 181	0.26 406	0.26 447

Patchmatch Stereo++	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.26 276	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.49 241	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

RAFT-345	0.53 354	0.30 158	2.34 444	0.38 412	0.34 425	0.58 295	0.42 449	0.47 106	0.61 322	0.51 304	1.00 533	0.43 257	0.28 224	1.57 450	0.82 466	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.10 69	0.08 41

iRAFT	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 169	0.27 107	1.79 281	0.44 463	0.16 98	0.60 325	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.50 248	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

Prome-Stereo	0.49 306	0.30 158	1.76 247	0.60 545	0.23 276	0.63 381	0.42 449	0.62 221	0.60 305	0.59 407	1.03 539	0.43 257	0.72 504	0.60 290	0.33 267	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.43 541

SFCPSM	0.46 266	0.24 74	2.35 447	0.27 146	0.27 340	0.70 446	0.32 387	0.96 492	0.63 352	0.49 284	0.52 306	0.43 257	0.36 287	0.52 256	0.43 338	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.16 220	0.12 161

iResNet	0.51 334	0.76 424	2.59 498	0.41 440	0.17 127	0.64 394	0.27 300	0.82 370	0.70 418	0.57 375	0.64 424	0.43 257	0.36 287	0.70 331	0.52 383	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.21 323	0.13 198

rvit_105_1	0.44 237	0.54 331	1.46 172	0.36 372	0.24 290	0.51 194	0.45 475	0.75 302	0.74 457	0.45 244	0.44 232	0.44 268	0.36 287	0.62 296	0.38 302	0.20 495	0.18 461	0.18 482	0.22 471	0.18 270	0.18 329

GCAP-BAT	0.43 227	0.31 172	1.82 294	0.25 93	0.26 326	0.65 408	0.23 196	0.48 114	0.37 76	0.67 470	0.82 497	0.44 268	0.24 154	0.48 230	0.87 471	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.22 471	0.08 29	0.09 65

MSKI-zero shot	0.46 266	0.38 236	2.47 473	0.27 146	0.43 498	0.56 260	0.20 110	0.77 325	0.43 144	0.60 417	0.51 292	0.44 268	0.17 50	0.68 320	0.21 90	0.09 88	0.29 538	0.09 107	0.32 526	0.14 164	0.10 95

LL-Strereo2	0.41 198	0.90 483	1.83 298	0.44 463	0.24 290	0.54 229	0.27 300	0.58 191	0.45 164	0.41 217	0.33 167	0.44 268	0.21 116	0.44 188	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.16 441	0.14 348	0.17 243	0.17 309

PSM-adaLoss	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.60 325	0.29 343	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 169	0.27 107	1.79 281	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.45 203	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

iGMRVC	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.55 270	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

test_xeample	0.72 476	0.21 27	1.36 150	0.27 146	0.17 127	0.59 313	0.28 319	1.01 533	0.70 418	0.55 355	0.67 438	0.44 268	0.39 321	1.88 513	5.17 615	0.12 329	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.15 260

test_sample5	0.51 334	0.43 273	1.83 298	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.53 324	0.59 368	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

test_sample4	0.50 317	0.42 268	1.88 318	0.32 282	0.19 200	0.56 260	0.26 276	0.93 464	0.65 373	0.54 337	0.54 329	0.45 277	0.36 287	1.79 488	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

test_sample1	0.40 191	0.18 5	1.19 115	0.31 253	0.18 167	0.48 161	0.23 196	0.78 340	0.49 205	0.44 233	0.44 232	0.45 277	0.41 340	1.39 418	0.33 267	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.13 198

DualNet	0.51 334	0.43 273	1.83 298	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.54 337	0.62 395	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

StereoVision	0.45 254	0.72 410	1.94 352	0.33 306	0.32 403	0.47 151	0.26 276	0.68 255	0.57 282	0.32 176	0.89 514	0.45 277	0.27 207	0.49 241	0.36 289	0.13 359	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.13 198

test_5	0.51 334	0.87 471	1.99 370	0.37 396	0.65 556	0.58 295	0.35 408	0.78 340	0.62 340	0.48 272	0.55 339	0.45 277	0.40 329	0.72 335	0.30 229	0.09 88	0.07 50	0.12 297	0.12 287	0.33 464	0.38 524

test-3	0.43 227	0.20 14	1.70 219	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.51 304	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 536	0.29 427	0.28 461

test_1	0.43 227	0.20 14	1.70 219	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.50 291	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 536	0.29 427	0.29 467

test_3	0.44 237	0.20 14	1.70 219	0.36 372	0.32 403	0.47 151	0.30 351	0.73 286	0.49 205	0.50 291	0.30 138	0.45 277	0.22 126	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.10 262	0.11 236	0.35 536	0.29 427	0.28 461

DEmStereo	0.68 455	0.31 172	2.25 429	0.42 451	0.17 127	0.66 415	0.89 568	0.51 136	0.59 300	0.60 417	1.01 534	0.45 277	1.26 565	1.54 444	2.26 577	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.10 181	0.10 69	0.11 119

PFNet	0.60 406	0.33 189	2.47 473	0.41 440	0.55 534	0.62 364	0.27 300	0.61 217	0.63 352	0.61 426	0.56 351	0.45 277	0.32 266	1.88 513	1.14 511	0.28 544	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.26 406	0.20 363

CRE-IMP	0.41 198	0.22 43	1.76 247	0.48 495	0.17 127	0.79 494	0.69 546	0.52 150	0.52 229	0.47 254	0.42 219	0.45 277	0.26 186	0.41 166	0.31 241	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.23 414

Occ-G	0.30 98	0.30 158	1.33 143	0.23 53	0.15 71	0.36 57	0.25 253	0.43 69	0.31 17	0.26 134	0.35 181	0.46 289	0.22 126	0.30 69	0.25 163	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.16 393	0.31 446	0.08 41

test_sample2	0.41 198	0.19 8	1.23 124	0.31 253	0.17 127	0.51 194	0.27 300	0.81 363	0.55 267	0.44 233	0.45 236	0.46 289	0.38 307	1.51 440	0.30 229	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.14 221

xx1	0.46 266	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 543	0.31 167	0.38 199	0.46 289	0.36 287	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

gwcnet-sp	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

scenet	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

ssnet	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

qqq	0.38 169	0.21 27	1.34 146	0.28 174	0.15 71	0.45 126	0.26 276	0.76 314	0.52 229	0.39 207	0.41 215	0.46 289	0.36 287	0.96 370	0.30 229	0.11 269	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

222	0.78 502	0.23 61	1.23 124	0.28 174	0.18 167	0.62 364	0.24 231	1.02 536	0.70 418	0.58 393	0.66 435	0.46 289	0.42 358	1.80 492	6.53 623	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.17 309

WCG-NET（raft）	0.32 113	0.53 325	1.21 121	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.24 231	0.40 44	0.50 215	0.35 184	0.35 181	0.47 297	0.25 170	0.35 118	0.20 70	0.08 41	0.29 538	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.11 119

GCST	0.72 476	1.10 540	2.15 406	1.11 586	0.59 543	0.62 364	0.19 89	0.75 302	0.53 247	0.56 364	0.63 408	0.47 297	0.31 258	1.11 389	0.33 267	0.75 586	0.45 570	0.84 586	0.64 590	0.69 571	0.54 556

test_sample6	0.52 348	0.44 284	1.81 288	0.33 306	0.18 167	0.55 244	0.27 300	0.94 473	0.66 388	0.54 337	0.62 395	0.47 297	0.36 287	1.97 522	0.38 302	0.14 402	0.10 262	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.16 290

test_sample3	0.50 317	0.41 260	1.88 318	0.32 282	0.19 200	0.57 278	0.25 253	0.92 456	0.64 360	0.52 313	0.49 279	0.47 297	0.35 281	1.79 488	0.37 295	0.13 359	0.10 262	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.16 290

H2IRNET	0.40 191	0.61 357	1.90 330	0.29 205	0.17 127	0.54 229	0.18 79	0.52 150	0.50 215	0.27 146	0.56 351	0.47 297	0.35 281	0.46 212	0.33 267	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.32 455	0.12 161

IPLGR	0.54 360	0.56 343	2.68 509	0.36 372	0.18 167	0.62 364	0.54 506	1.02 536	0.64 360	0.73 497	0.46 244	0.47 297	0.45 381	1.12 392	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.19 291	0.12 161

TRStereo	0.53 354	0.76 424	2.38 452	0.42 451	0.29 361	0.69 439	0.23 196	1.81 597	0.55 267	0.36 189	0.32 158	0.47 297	0.40 329	0.46 212	0.25 163	0.12 329	0.11 311	0.11 236	0.41 558	0.13 137	0.32 492

ASMatch	0.60 406	0.43 273	2.58 496	0.91 572	0.36 447	0.56 260	0.25 253	0.52 150	0.61 322	0.47 254	1.21 554	0.47 297	0.66 490	1.34 413	0.94 477	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.10 69	0.16 290

RAFT-RH_RVC	0.61 414	0.50 316	2.33 442	0.36 372	0.29 361	0.60 325	0.18 79	0.44 77	0.58 293	0.76 505	1.91 581	0.47 297	0.29 241	1.60 457	1.23 525	0.14 402	0.07 50	0.13 357	0.13 320	0.10 69	0.09 65

GMM-Stereo	0.50 317	0.23 61	2.41 457	0.54 521	0.24 290	0.77 485	0.46 478	0.59 200	0.57 282	0.58 393	0.73 475	0.47 297	0.43 369	0.68 320	0.27 185	0.10 192	0.06 23	0.13 357	0.13 320	0.14 164	0.44 543

FINET	0.65 438	0.95 500	3.06 557	0.35 353	0.40 481	0.58 295	0.48 490	0.92 456	1.10 555	0.57 375	0.68 445	0.47 297	0.44 377	1.15 397	0.60 415	0.23 518	0.21 495	0.17 462	0.15 373	0.26 406	0.25 437

HCRNet	0.46 266	0.49 310	1.65 206	0.38 412	0.29 361	0.58 295	0.22 162	0.75 302	0.62 340	0.47 254	0.49 279	0.48 308	0.36 287	1.12 392	0.37 295	0.15 422	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.17 243	0.17 309

HITNet	0.46 266	0.92 485	2.09 390	0.33 306	0.14 45	0.55 244	0.22 162	0.83 376	0.56 278	0.51 304	0.49 279	0.48 308	0.37 300	0.48 230	0.54 393	0.09 88	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.09 65
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
IRAFT_RVC	0.54 360	0.53 325	1.78 260	0.46 482	0.21 229	0.58 295	0.43 456	0.65 239	0.66 388	0.54 337	0.50 287	0.49 310	0.51 425	1.58 454	1.01 493	0.11 269	0.25 525	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.13 198

ICVP	0.46 266	0.29 144	2.41 457	0.33 306	0.22 256	0.59 313	0.55 509	0.75 302	0.50 215	0.44 233	0.60 383	0.49 310	0.35 281	0.53 262	0.37 295	0.16 443	0.16 430	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.15 260
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.44 237	0.96 503	1.78 260	0.31 253	0.15 71	0.50 183	0.21 135	0.64 233	0.63 352	0.47 254	0.64 424	0.49 310	0.34 279	0.46 212	0.31 241	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.37 503	0.10 95

MyStereo8	0.54 360	0.80 445	2.76 523	0.32 282	0.33 416	0.71 448	0.20 110	0.87 414	0.57 282	0.51 304	0.59 368	0.50 313	0.33 271	0.68 320	0.55 394	0.10 192	0.29 538	0.10 165	0.13 320	0.21 323	0.34 504

AAGNet	0.88 525	0.33 189	1.79 281	0.54 521	0.98 578	0.62 364	0.46 478	0.50 128	0.60 305	0.58 393	0.53 317	0.50 313	0.73 507	1.23 404	7.48 624	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.14 164	0.09 65

EAI-Stereo	0.78 502	0.25 82	1.67 212	0.54 521	0.59 543	1.95 592	2.05 611	1.11 559	0.64 360	0.95 545	1.49 570	0.50 313	0.67 492	0.59 284	1.44 541	0.09 88	0.19 475	0.09 107	0.49 567	0.13 137	0.22 390

SMFormer	0.50 317	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.15 184	0.16 290

tta	0.50 317	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.11 119

qqq1	0.48 288	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

fff1	0.48 288	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

MyStereo05	0.49 306	0.41 260	2.72 515	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.82 370	0.77 484	0.52 313	0.37 189	0.51 316	0.42 358	0.52 256	0.38 302	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

PS-NSSS	0.63 426	1.00 522	1.81 288	0.30 226	0.31 395	0.63 381	0.34 400	0.98 505	0.69 408	0.54 337	0.74 478	0.51 316	0.41 340	2.43 565	0.48 365	0.24 526	0.17 450	0.27 531	0.18 425	0.27 416	0.21 375

CoDeX	0.52 348	0.43 273	2.25 429	0.29 205	0.26 326	0.61 344	0.32 387	0.99 517	0.68 399	0.48 272	0.55 339	0.52 322	0.40 329	1.60 457	0.35 285	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.12 161

SST-Stereo	0.52 348	0.20 14	1.76 247	0.62 547	0.53 529	0.62 364	0.66 538	0.55 174	0.61 322	0.58 393	0.53 317	0.52 322	0.60 463	1.59 456	0.29 209	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.10 95

Hybrid-DGEV-2	0.51 334	0.84 460	1.75 239	0.32 282	0.17 127	0.73 461	0.18 79	0.83 376	0.69 408	0.52 313	0.38 199	0.53 324	0.42 358	0.99 373	0.92 474	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.10 181	0.25 385	0.23 414

PSMNet-RUCA	0.58 392	0.82 454	1.89 325	0.59 541	0.56 537	0.64 394	0.36 415	0.84 388	0.69 408	0.51 304	0.68 445	0.53 324	0.43 369	0.56 273	0.43 338	0.34 556	0.18 461	0.44 566	0.29 504	0.48 548	0.30 478

ITSA-stereo	0.48 288	0.33 189	1.20 119	0.33 306	0.18 167	0.60 325	0.29 343	0.94 473	0.80 496	0.50 291	0.49 279	0.53 324	0.59 459	1.25 408	0.64 427	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.23 414

MyStereo04	0.48 288	0.40 253	2.65 506	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.83 376	0.75 470	0.47 254	0.36 186	0.53 324	0.42 358	0.53 262	0.39 313	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

CrosDoStereo	0.94 534	0.37 225	2.53 484	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 623	0.72 274	0.60 305	0.70 485	1.40 567	0.53 324	1.49 581	1.78 484	3.09 591	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

KYRaft	0.48 288	0.29 144	1.75 239	0.33 306	0.21 229	0.75 473	0.44 467	0.58 191	0.57 282	0.64 457	0.93 522	0.53 324	0.72 504	0.60 290	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.12 103	0.54 556

DeepStereo_LL	0.94 534	0.37 225	2.53 484	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 623	0.72 274	0.60 305	0.70 485	1.40 567	0.53 324	1.49 581	1.78 484	3.09 591	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

Reg-Stereo(zero)	0.46 266	0.17 1	2.10 394	0.24 74	0.34 425	0.51 194	0.42 449	0.50 128	0.54 260	0.37 193	0.46 244	0.54 331	0.60 463	0.43 179	1.10 505	0.08 41	0.09 219	0.08 45	0.22 471	0.12 103	0.22 390

Any-RAFT	0.38 169	0.25 82	1.89 325	0.27 146	0.17 127	0.68 433	0.21 135	0.78 340	0.53 247	0.43 227	0.43 221	0.54 331	0.30 249	0.41 166	0.20 70	0.10 192	0.12 342	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.09 65

CFNet-RSSM	0.41 198	0.32 180	2.20 416	0.27 146	0.44 499	0.52 213	0.19 89	0.76 314	0.48 198	0.43 227	0.36 186	0.54 331	0.26 186	0.33 100	0.25 163	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.38 549	0.10 69	0.09 65

DualNet (step1)	0.59 400	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.61 576	0.14 386	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

test_sample9	0.94 534	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.91 516	2.55 584	0.61 576	4.16 626	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

test_sample7	0.47 282	0.33 189	1.49 182	0.34 337	0.20 215	0.51 194	0.30 351	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.17 458	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.18 329

knoymous	0.34 130	0.25 82	1.75 239	0.24 74	0.18 167	0.45 126	0.24 231	0.57 185	0.38 81	0.41 217	0.39 208	0.55 334	0.25 170	0.38 150	0.23 123	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.07 70	0.13 137	0.12 161

RAFT_CTSACE	0.46 266	0.76 424	2.07 384	0.35 353	0.30 376	0.54 229	0.30 351	0.61 217	0.48 198	0.49 284	0.76 484	0.55 334	0.36 287	0.58 278	0.22 112	0.08 41	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.41 528	0.08 41

iRaft-Stereo_20w	0.58 392	0.39 246	1.96 364	0.45 477	0.32 403	0.92 531	0.57 518	1.14 560	0.56 278	0.81 520	0.40 211	0.55 334	0.69 497	0.65 312	1.04 498	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.36 545	0.17 243	0.25 437

AASNet	0.56 380	1.03 531	2.34 444	0.37 396	0.33 416	0.65 408	0.29 343	0.96 492	0.73 453	0.54 337	0.60 383	0.55 334	0.38 307	0.59 284	0.58 411	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.43 536	0.24 427

RAFT_R40	0.50 317	0.21 27	1.76 247	0.50 501	0.40 481	0.61 344	0.53 502	0.56 180	0.60 305	0.56 364	0.54 329	0.55 334	0.51 425	1.57 450	0.53 387	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.09 65

CroCo-Stereo	0.30 98	0.45 292	1.08 97	0.31 253	0.17 127	0.19 3	0.21 135	0.73 286	0.50 215	0.21 55	0.24 82	0.55 334	0.22 126	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.09 65
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
ARAFT	0.60 406	1.23 561	3.10 561	0.28 174	0.16 98	0.64 394	0.36 415	0.90 435	0.67 397	0.61 426	0.49 279	0.55 334	0.31 258	1.24 407	0.32 254	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.37 503	0.21 375

FENet	0.44 237	0.30 158	2.42 459	0.32 282	0.17 127	0.58 295	0.22 162	0.77 325	0.59 300	0.47 254	0.42 219	0.55 334	0.38 307	0.49 241	0.47 359	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.16 290

MLCV	0.48 288	0.89 479	1.85 303	0.29 205	0.14 45	0.59 313	0.23 196	0.72 274	0.59 300	0.66 466	0.66 435	0.55 334	0.36 287	1.03 380	0.49 370	0.09 88	0.06 23	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.11 119

DAS	0.56 380	0.35 213	1.55 192	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 526	0.68 445	0.56 346	0.48 413	2.40 560	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

SepStereo	0.52 348	0.35 213	1.55 192	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 526	0.68 445	0.56 346	0.48 413	1.56 446	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

GwcNet-ADL	0.50 317	0.74 420	2.90 543	0.31 253	0.20 215	0.58 295	0.29 343	0.87 414	0.64 360	0.47 254	0.47 250	0.56 346	0.33 271	0.46 212	0.46 350	0.13 359	0.12 342	0.09 107	0.09 142	0.14 164	0.21 375

GANet-ADL	0.44 237	0.41 260	2.31 438	0.33 306	0.20 215	0.57 278	0.25 253	0.75 302	0.54 260	0.42 222	0.59 368	0.56 346	0.30 249	0.40 161	0.38 302	0.14 402	0.11 311	0.09 107	0.08 106	0.22 340	0.17 309

GrayStereo	0.66 443	0.19 8	1.76 247	0.90 571	0.23 276	0.62 364	1.42 605	0.62 221	0.60 305	0.72 493	0.78 488	0.56 346	3.07 608	0.60 290	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.21 461	0.11 92	0.18 329

111	0.48 288	1.09 539	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.59 313	0.26 276	0.83 376	0.78 488	0.48 272	0.52 306	0.56 346	0.38 307	0.49 241	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.23 354	0.35 506

1111x	0.74 488	0.21 27	1.93 342	0.31 253	0.17 127	0.63 381	0.32 387	1.03 543	0.74 457	0.52 313	0.62 395	0.57 352	0.47 404	2.38 556	4.25 610	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.12 287	0.12 103	0.14 221

RAFT + AFF	0.64 430	1.20 558	1.95 355	0.34 337	0.33 416	0.67 421	0.52 498	0.99 517	0.74 457	0.53 324	0.58 365	0.57 352	0.80 520	1.76 480	0.51 380	0.12 329	0.27 534	0.15 422	0.14 348	0.43 536	0.29 467

Gwc-CoAtRS	0.38 169	0.33 189	1.92 339	0.27 146	0.41 489	0.48 161	0.19 89	0.59 200	0.46 175	0.43 227	0.39 208	0.57 352	0.26 186	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.31 520	0.11 92	0.09 65

DMCA	0.41 198	0.52 320	1.26 129	0.31 253	0.24 290	0.59 313	0.26 276	0.77 325	0.63 352	0.58 393	0.48 262	0.57 352	0.35 281	0.40 161	0.50 375	0.14 402	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.15 184	0.15 260

FADNet-RVC-Resample	0.67 447	1.16 556	3.16 567	0.37 396	0.29 361	0.62 364	0.38 431	0.86 404	0.63 352	0.51 304	0.50 287	0.57 352	0.45 381	1.57 450	0.49 370	0.24 526	0.32 548	0.23 515	0.19 445	0.27 416	0.62 566

BEATNet_4x	0.47 282	0.73 417	1.91 336	0.33 306	0.15 71	0.56 260	0.25 253	0.85 395	0.58 293	0.54 337	0.51 292	0.57 352	0.42 358	0.57 274	0.61 418	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.20 307	0.16 290

iResNet_ROB	0.50 317	1.15 551	1.73 229	0.31 253	0.21 229	0.58 295	0.22 162	0.95 487	0.82 504	0.58 393	0.62 395	0.57 352	0.39 321	0.84 358	0.40 321	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.06 14	0.21 323	0.13 198

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 159	0.37 225	1.21 121	0.26 125	0.18 167	0.73 461	0.18 79	0.53 159	0.41 119	0.35 184	0.30 138	0.58 359	0.22 126	0.33 100	0.95 479	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.13 137	0.15 260

xxxx	0.70 464	0.21 27	1.33 143	0.28 174	0.18 167	0.63 381	0.24 231	1.02 536	0.69 408	0.50 291	0.62 395	0.58 359	0.38 307	1.47 437	5.21 616	0.13 359	0.12 342	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.15 260

CFNet	0.58 392	0.96 503	1.78 260	0.33 306	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.88 423	0.75 470	0.46 252	0.59 368	0.58 359	0.40 329	2.29 549	0.48 365	0.12 329	0.09 219	0.15 422	0.14 348	0.30 438	0.15 260

DStereoRT	0.81 515	0.53 325	2.23 425	0.36 372	0.33 416	0.92 531	0.36 415	0.86 404	0.80 496	0.57 375	0.62 395	0.59 362	1.15 562	1.76 480	1.04 498	0.14 402	0.13 366	2.17 621	0.78 596	0.16 220	0.66 571

ToySt	0.44 237	0.61 357	1.89 325	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.35 408	0.67 251	0.53 247	0.39 207	0.50 287	0.59 362	0.43 369	0.51 252	0.49 370	0.10 192	0.12 342	0.13 357	0.16 393	0.24 371	0.19 345

NRIStereo	0.46 266	0.25 82	1.77 256	0.47 487	0.16 98	0.95 534	0.74 554	0.51 136	0.56 278	0.48 272	0.39 208	0.59 362	0.29 241	0.77 348	0.32 254	0.11 269	0.13 366	0.11 236	0.09 142	0.21 323	0.24 427

GEStereo_RVC	0.54 360	0.87 471	1.95 355	0.47 487	0.25 308	0.62 364	0.37 424	1.00 525	0.74 457	0.53 324	0.54 329	0.59 362	0.44 377	1.10 386	0.46 350	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.26 406	0.19 345

MMNet	0.50 317	0.48 307	1.93 342	0.33 306	0.27 340	0.79 494	0.28 319	0.81 363	0.74 457	0.60 417	0.56 351	0.59 362	0.55 440	0.79 353	0.59 413	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.14 221

DMCA-RVC	0.62 419	0.96 503	2.63 502	0.36 372	0.90 574	0.56 260	0.31 364	0.69 258	0.57 282	0.68 477	0.52 306	0.59 362	0.56 444	1.23 404	0.53 387	0.16 443	0.38 558	0.20 497	0.15 373	0.20 307	0.15 260

FADNet_RVC	0.81 515	1.14 547	2.42 459	0.30 226	0.24 290	0.71 448	0.24 231	0.95 487	0.61 322	0.44 233	0.56 351	0.59 362	0.42 358	1.52 442	0.68 437	0.94 592	0.96 608	0.28 535	1.00 606	0.90 585	1.36 610

IER	0.43 227	0.38 236	1.69 215	0.26 125	0.25 308	0.66 415	0.26 276	0.71 269	0.55 267	0.54 337	0.59 368	0.60 369	0.53 432	0.52 256	0.39 313	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.14 164	0.11 119

iResNetv2_ROB	0.59 400	1.43 579	2.96 547	0.40 433	0.22 256	0.58 295	0.28 319	0.91 447	0.73 453	0.57 375	0.63 408	0.60 369	0.41 340	0.74 339	0.35 285	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.07 70	0.43 536	0.17 309

UPFNet	0.46 266	0.28 134	1.73 229	0.33 306	0.32 403	0.65 408	0.38 431	0.83 376	0.59 300	0.57 375	0.52 306	0.61 371	0.40 329	0.75 340	0.52 383	0.13 359	0.12 342	0.13 357	0.12 287	0.15 184	0.11 119

ADCRef	0.80 506	0.96 503	2.29 436	0.37 396	0.35 438	0.96 535	0.51 495	0.87 414	0.75 470	0.88 533	0.83 498	0.61 371	1.36 574	1.02 378	3.27 596	0.13 359	0.11 311	0.17 462	0.19 445	0.25 385	0.21 375

TDLM	0.67 447	0.92 485	1.76 247	0.37 396	0.24 290	0.66 415	0.56 514	0.82 370	0.74 457	1.16 561	0.62 395	0.61 371	0.48 413	2.70 586	0.50 375	0.20 495	0.11 311	0.35 552	0.14 348	0.32 455	0.16 290

AdaStereo	0.44 237	0.38 236	1.79 281	0.34 337	0.20 215	0.57 278	0.28 319	0.92 456	0.69 408	0.52 313	0.55 339	0.61 371	0.33 271	0.48 230	0.39 313	0.17 458	0.08 141	0.17 462	0.11 247	0.18 270	0.12 161
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.
gcap-zeroshot	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.31 253	0.32 403	0.69 439	0.21 135	0.74 291	0.52 229	0.43 227	0.35 181	0.62 375	0.24 154	0.41 166	0.24 148	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.31 520	0.08 29	0.09 65

iRaft-Stereo_5w	0.54 360	1.01 526	2.08 389	0.27 146	0.21 229	0.49 171	0.28 319	0.73 286	0.58 293	0.40 209	0.61 390	0.62 375	0.46 396	1.78 484	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.39 520	0.12 161

FADNet-RVC	0.61 414	1.26 566	2.12 398	0.33 306	0.26 326	0.59 313	0.29 343	0.86 404	0.62 340	0.45 244	0.50 287	0.62 375	0.46 396	1.73 475	0.55 394	0.17 458	0.20 486	0.17 462	0.18 425	0.59 563	0.28 461

TCMNet	0.66 443	0.85 465	2.55 495	0.50 501	0.52 528	0.72 454	0.39 436	0.87 414	0.72 438	0.58 393	0.68 445	0.63 378	0.46 396	1.70 470	0.63 422	0.18 470	0.18 461	0.23 515	0.18 425	0.38 510	0.27 454

GMStereo_Zeroshot	0.41 198	0.36 222	1.54 190	0.41 440	0.19 200	0.52 213	0.19 89	0.59 200	0.52 229	0.57 375	0.59 368	0.63 378	0.29 241	0.58 278	0.33 267	0.15 422	0.09 219	0.16 441	0.09 142	0.24 371	0.12 161

BSDual-CNN	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.30 226	0.21 229	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.61 322	0.63 447	0.53 317	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

psmg	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.27 146	0.21 229	0.75 473	0.36 415	0.90 435	0.61 322	0.59 407	0.59 368	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.13 137	0.11 119

dad	0.51 334	1.01 526	1.74 233	0.29 205	0.19 200	0.60 325	0.26 276	0.52 150	0.75 470	0.63 447	0.63 408	0.63 378	0.33 271	0.85 360	0.47 359	0.27 540	0.15 412	0.40 561	0.18 425	0.22 340	0.14 221

pcwnet_v2	0.64 430	0.49 310	4.41 599	0.32 282	0.27 340	0.60 325	0.25 253	0.97 501	0.88 521	0.59 407	0.70 464	0.63 378	0.55 440	0.66 315	0.37 295	0.17 458	0.15 412	0.15 422	0.14 348	0.21 323	0.23 414

GANet-RSSM	0.55 372	0.73 417	1.90 330	0.36 372	0.26 326	0.59 313	0.27 300	0.78 340	0.52 229	0.47 254	0.57 359	0.63 378	0.45 381	1.92 520	0.43 338	0.14 402	0.10 262	0.25 527	0.11 247	0.34 475	0.14 221

SuperB	1.15 557	1.14 547	5.43 606	0.36 372	0.26 326	0.81 503	0.89 568	0.88 423	1.17 561	0.67 470	0.68 445	0.63 378	1.39 577	1.74 477	3.37 600	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	2.80 619	0.25 437

UCFNet_RVC	0.48 288	0.82 454	1.85 303	0.30 226	0.27 340	0.64 394	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.48 272	0.53 317	0.63 378	0.41 340	0.88 365	0.38 302	0.15 422	0.10 262	0.17 462	0.17 412	0.18 270	0.15 260

z-ln-s-r	0.64 430	0.89 479	2.23 425	0.32 282	0.26 326	0.57 278	0.37 424	0.84 388	0.76 479	0.51 304	0.81 492	0.64 387	0.45 381	2.06 532	1.27 529	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.24 371	0.13 198

xyz-stereo	3.02 611	0.29 144	30.64 651	0.23 53	0.12 11	15.52 631	0.24 231	0.51 136	0.47 194	0.59 407	7.99 624	0.64 387	0.47 404	1.39 418	0.50 375	0.09 88	0.07 50	0.34 551	0.07 70	0.13 137	0.08 41

AACVNet	0.54 360	0.78 441	1.73 229	0.36 372	0.21 229	0.57 278	0.25 253	0.71 269	0.51 222	0.55 355	0.59 368	0.64 387	0.41 340	2.13 541	0.41 327	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.11 247	0.33 464	0.15 260

cross-raft	0.40 191	0.27 107	2.22 421	0.30 226	0.17 127	0.49 171	0.35 408	0.71 269	0.39 94	0.43 227	0.45 236	0.64 387	0.25 170	0.32 87	0.25 163	0.08 41	0.08 141	0.09 107	0.23 475	0.11 92	0.14 221

PWCDC_ROB	0.72 476	1.06 535	2.09 390	0.47 487	0.36 447	0.78 490	0.26 276	0.98 505	1.34 572	0.61 426	2.07 583	0.64 387	0.61 472	0.83 356	0.71 444	0.31 551	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.60 566	0.21 375

HI	0.41 198	0.63 374	1.72 226	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

CoSv	0.41 198	0.63 374	1.72 226	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

RAFT-Test	0.44 237	0.38 236	2.01 373	0.27 146	0.44 499	0.64 394	0.37 424	0.72 274	0.57 282	0.45 244	0.48 262	0.65 392	0.24 154	0.35 118	0.29 209	0.09 88	0.11 311	0.09 107	0.38 549	0.10 69	0.11 119

CSP-Net	0.50 317	0.39 246	1.25 127	0.29 205	0.23 276	0.77 485	0.35 408	0.86 404	0.57 282	0.59 407	0.59 368	0.65 392	0.40 329	1.77 483	0.44 344	0.16 443	0.11 311	0.10 165	0.10 181	0.20 307	0.14 221

Consistency-Raft	0.88 525	0.93 491	3.23 575	0.99 579	0.64 555	0.77 485	0.55 509	0.98 505	0.97 537	0.61 426	1.03 539	0.65 392	1.05 553	0.79 353	1.38 536	0.44 563	0.46 572	0.51 572	0.58 583	0.65 568	0.47 547

DeepPrunerF	0.86 522	0.86 468	2.91 544	0.45 477	0.50 521	0.64 394	0.48 490	1.14 560	2.64 611	0.63 447	0.61 390	0.65 392	0.62 477	2.21 545	1.31 531	0.23 518	0.19 475	0.30 543	0.28 500	0.36 495	0.25 437

CC-Net-ROB	0.85 521	1.15 551	2.13 400	0.88 570	0.38 465	0.88 525	0.44 467	1.06 549	0.79 493	0.58 393	0.69 454	0.65 392	0.50 423	2.74 589	0.51 380	0.93 590	0.39 565	0.87 587	0.29 504	0.54 560	0.54 556

ffm	0.47 282	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 521	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 514

ff1	0.73 485	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 521	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 514

mmx	0.72 476	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

xxx	0.72 476	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 387	0.87 471	2.11 395	0.32 282	0.30 376	0.84 511	0.40 439	0.88 423	0.72 438	0.65 464	0.73 475	0.66 399	0.57 450	0.93 366	0.71 444	0.13 359	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.14 221

BUS	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.30 226	0.21 229	0.91 529	0.23 196	1.00 525	0.61 322	0.63 447	0.53 317	0.66 399	0.30 249	0.43 179	0.32 254	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

NINENet	0.50 317	0.33 189	1.69 215	0.55 528	0.25 308	0.91 529	0.23 196	0.98 505	0.71 428	0.53 324	0.55 339	0.66 399	0.30 249	1.22 402	0.32 254	0.15 422	0.13 366	0.16 441	0.11 247	0.16 220	0.13 198

FADNet	0.64 430	1.22 560	2.06 382	0.32 282	0.30 376	0.66 415	0.29 343	0.88 423	0.72 438	0.44 233	0.48 262	0.66 399	0.57 450	1.84 502	0.45 349	0.46 567	0.20 486	0.17 462	0.19 445	0.59 563	0.24 427

DeepPruner_ROB	0.50 317	0.70 404	1.94 352	0.29 205	0.26 326	0.63 381	0.31 364	0.80 359	0.48 198	0.61 426	0.55 339	0.66 399	0.38 307	0.98 372	0.40 321	0.19 485	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.23 354	0.17 309

ISRNet	0.47 282	0.44 284	1.55 192	0.37 396	0.31 395	0.49 171	0.19 89	0.75 302	0.66 388	0.63 447	0.71 468	0.67 408	0.39 321	0.58 278	0.44 344	0.23 518	0.16 430	0.21 505	0.20 455	0.21 323	0.25 437

anonymity	0.80 506	0.66 392	1.29 134	0.59 541	0.75 564	0.67 421	0.52 498	0.95 487	0.71 428	0.94 543	0.70 464	0.67 408	0.87 532	0.71 333	1.35 534	0.64 579	0.62 586	0.58 575	1.44 614	0.60 566	0.65 569

delet	0.52 348	0.54 331	1.62 204	0.31 253	0.35 438	0.74 467	0.46 478	0.85 395	0.74 457	0.55 355	0.60 383	0.67 408	0.50 423	1.12 392	0.57 406	0.11 269	0.11 311	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.12 161

PSMNet-RSSM	0.53 354	0.82 454	1.78 260	0.31 253	0.25 308	0.58 295	0.28 319	0.84 388	0.60 305	0.50 291	0.61 390	0.67 408	0.43 369	1.68 467	0.42 329	0.15 422	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.15 184	0.13 198

DSFCA	0.54 360	0.35 213	1.41 161	0.28 174	0.28 353	0.79 494	0.88 567	0.76 314	0.70 418	0.72 493	0.66 435	0.67 408	0.57 450	1.17 398	0.63 422	0.16 443	0.14 386	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.13 198

STTStereo	0.51 334	0.69 401	2.14 405	0.36 372	0.30 376	0.61 344	0.32 387	0.77 325	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.67 408	0.43 369	0.86 361	0.42 329	0.16 443	0.15 412	0.17 462	0.20 455	0.16 220	0.15 260

NVstereo2D	0.58 392	0.40 253	2.03 380	0.35 353	0.35 438	0.69 439	0.39 436	0.91 447	0.80 496	0.47 254	0.53 317	0.67 408	0.46 396	1.99 526	0.48 365	0.19 485	0.11 311	0.17 462	0.13 320	0.25 385	0.25 437

PCWNet_CMD	0.46 266	0.45 292	2.28 434	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.57 450	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.18 270	0.14 221

CFNet_ucs	0.48 288	0.50 316	2.32 439	0.26 125	0.22 256	0.57 278	0.22 162	0.85 395	0.65 373	0.53 324	0.64 424	0.68 415	0.44 377	0.54 266	0.31 241	0.13 359	0.12 342	0.16 441	0.11 247	0.19 291	0.17 309

HBP-ISP	0.76 494	1.30 569	3.19 571	0.35 353	0.26 326	0.85 515	0.54 506	1.03 543	0.72 438	0.80 514	0.69 454	0.68 415	0.83 524	2.04 530	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.29 542	0.25 484	0.28 422	0.24 427

PSM-AAD	0.63 426	0.22 43	1.77 256	0.37 396	0.23 276	0.86 517	1.17 590	0.59 200	0.60 305	0.64 457	0.71 468	0.68 415	2.93 605	0.65 312	0.31 241	0.09 88	0.07 50	0.17 462	0.15 373	0.13 137	0.33 500

psm_up	0.57 387	0.61 357	1.83 298	0.35 353	0.30 376	0.64 394	0.37 424	0.90 435	0.68 399	0.59 407	0.55 339	0.68 415	0.54 435	1.91 516	0.46 350	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.23 354	0.13 198

MSMDNet	0.46 266	0.44 284	2.28 434	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.56 444	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.13 357	0.10 181	0.18 270	0.15 260

CVANet_RVC	0.65 438	0.80 445	2.13 400	0.36 372	0.26 326	0.62 364	0.42 449	0.84 388	0.72 438	0.69 479	0.68 445	0.68 415	0.52 430	2.64 580	0.42 329	0.19 485	0.12 342	0.22 508	0.17 412	0.37 503	0.15 260

riskmin	0.37 159	0.22 43	1.74 233	0.32 282	0.20 215	0.48 161	0.20 110	0.66 242	0.46 175	0.36 189	0.34 176	0.69 422	0.45 381	0.39 156	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.08 106	0.13 137	0.16 290

SACVNet	0.60 406	0.74 420	1.90 330	0.37 396	0.28 353	0.64 394	0.37 424	0.86 404	0.61 322	0.65 464	0.62 395	0.69 422	0.44 377	2.08 536	0.42 329	0.18 470	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.38 510	0.24 427

OMP-Stereo	0.59 400	0.65 385	1.74 233	0.56 530	0.37 459	0.60 325	0.26 276	0.70 266	0.65 373	0.66 466	0.60 383	0.69 422	0.32 266	2.09 538	1.20 521	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.10 95

IIG-Stereo	0.59 400	0.65 385	1.74 233	0.54 521	0.23 276	0.61 344	0.21 135	0.73 286	0.65 373	0.64 457	0.69 454	0.69 422	0.38 307	2.09 538	1.39 537	0.11 269	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.09 65

CFNet_pseudo	0.45 254	0.46 295	2.23 425	0.25 93	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.10 262	0.15 422	0.10 181	0.17 243	0.14 221

ACVNet	0.45 254	0.44 284	1.79 281	0.28 174	0.21 229	0.59 313	0.36 415	0.66 242	0.68 399	0.45 244	0.59 368	0.69 422	0.40 329	0.44 188	0.55 394	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.34 475	0.10 95

acv_ft	0.48 288	0.44 284	1.76 247	0.32 282	0.41 489	0.63 381	0.28 319	0.81 363	0.68 399	0.61 426	0.59 368	0.69 422	0.45 381	0.44 188	0.63 422	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.41 528	0.10 95

HGLStereo	0.54 360	0.69 401	2.00 372	0.35 353	0.40 481	0.66 415	0.30 351	0.83 376	0.62 340	0.57 375	0.69 454	0.69 422	0.54 435	1.07 383	0.55 394	0.13 359	0.13 366	0.13 357	0.11 247	0.19 291	0.17 309

ccs_rob	0.45 254	0.46 295	2.22 421	0.26 125	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.09 219	0.16 441	0.10 181	0.17 243	0.14 221

DRN-Test	0.64 430	0.43 273	2.44 465	0.39 422	0.44 499	0.80 502	0.41 445	1.02 536	0.78 488	0.80 514	0.63 408	0.69 422	0.56 444	1.79 488	0.69 439	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.17 309

IGEV-FE	0.53 354	0.34 204	2.91 544	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 520	0.51 292	0.70 432	0.41 340	0.48 230	1.13 509	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 536	0.19 291	0.09 65

G2L-ROB	0.51 334	0.95 500	1.96 364	0.29 205	0.22 256	0.59 313	0.28 319	0.76 314	0.57 282	0.55 355	0.45 236	0.70 432	0.32 266	1.38 417	0.47 359	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.20 307	0.13 198

PSMNet-ADL	0.51 334	0.38 236	1.65 206	0.35 353	0.21 229	0.67 421	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.42 222	0.52 306	0.70 432	0.45 381	1.91 516	0.57 406	0.15 422	0.13 366	0.11 236	0.13 320	0.15 184	0.20 363

RAFT	0.45 254	0.92 485	1.59 197	0.34 337	0.19 200	0.46 144	0.35 408	0.65 239	0.49 205	0.49 284	0.49 279	0.70 432	0.40 329	0.47 223	0.32 254	0.11 269	0.16 430	0.14 392	0.13 320	0.51 555	0.13 198

PA-Net	0.84 520	1.00 522	3.49 583	0.63 548	0.40 481	0.70 446	0.52 498	0.86 404	0.84 511	0.52 313	0.59 368	0.70 432	0.54 435	2.35 552	2.23 575	0.17 458	0.27 534	0.19 488	0.28 500	0.22 340	0.36 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G2L-Stereo	0.55 372	0.85 465	2.18 413	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.27 300	0.77 325	0.55 267	0.54 337	0.52 306	0.71 437	0.36 287	1.75 479	0.50 375	0.13 359	0.11 311	0.13 357	0.11 247	0.29 427	0.15 260

IGEV_Zeroshot_test	0.53 354	0.33 189	2.91 544	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 520	0.51 292	0.71 437	0.41 340	0.48 230	1.13 509	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 536	0.19 291	0.09 65

GwcNet-RSSM	0.57 387	0.94 493	2.13 400	0.32 282	0.25 308	0.60 325	0.30 351	0.80 359	0.66 388	0.52 313	0.64 424	0.71 437	0.40 329	1.79 488	0.50 375	0.13 359	0.09 219	0.12 297	0.12 287	0.21 323	0.15 260

w-ln-seven-2	0.68 455	1.13 545	2.46 468	0.36 372	0.27 340	0.65 408	0.44 467	0.87 414	0.83 508	0.69 479	0.75 481	0.72 440	0.63 480	1.56 446	1.15 513	0.13 359	0.13 366	0.15 422	0.14 348	0.35 487	0.19 345

UNet	0.54 360	0.44 284	2.83 533	0.31 253	0.33 416	0.74 467	0.27 300	0.82 370	0.61 322	0.53 324	0.54 329	0.72 440	0.54 435	0.78 352	0.56 402	0.11 269	0.09 219	0.13 357	0.11 247	0.14 164	0.12 161

STTRV1_RVC	0.80 506	0.55 340	2.89 539	0.42 451	0.49 519	0.79 494	0.44 467	1.15 563	0.82 504	0.62 437	0.89 514	0.72 440	0.63 480	2.69 585	0.64 427	0.48 568	0.64 587	0.27 531	0.24 477	0.35 487	0.27 454

GANetREF_RVC	0.75 491	1.15 551	2.46 468	0.47 487	0.26 326	0.83 509	0.61 528	0.97 501	0.89 525	0.62 437	0.61 390	0.72 440	0.59 459	2.42 562	0.55 394	0.32 552	0.25 525	0.36 554	0.24 477	0.39 520	0.31 486
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 372	0.92 485	2.36 450	0.38 412	0.37 459	0.60 325	0.28 319	0.82 370	0.62 340	0.62 437	0.55 339	0.72 440	0.45 381	1.00 376	0.43 338	0.15 422	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.15 184	0.16 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SQANet	0.80 506	1.58 586	2.53 484	0.76 560	0.83 569	0.76 477	0.36 415	0.83 376	0.64 360	0.63 447	0.69 454	0.73 445	0.51 425	1.21 400	0.53 387	0.77 587	0.29 538	0.59 577	0.29 504	0.86 584	0.61 565

iinet-f	0.57 387	0.93 491	2.27 432	0.31 253	0.25 308	0.83 509	0.33 395	0.81 363	0.65 373	0.54 337	0.63 408	0.73 445	0.67 492	0.73 336	0.67 434	0.13 359	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.43 536	0.16 290

anonymousa	0.48 288	0.46 295	2.44 465	0.29 205	0.34 425	0.61 344	0.25 253	0.66 242	0.54 260	0.53 324	0.77 487	0.73 445	0.46 396	0.33 100	0.31 241	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.29 504	0.10 69	0.19 345

Wz-Net-MNSev	0.65 438	0.97 511	2.19 415	0.36 372	0.33 416	0.90 527	0.60 524	0.92 456	0.81 503	0.75 502	0.72 473	0.73 445	0.65 485	1.39 418	0.71 444	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.24 371	0.18 329

MIPNet	0.83 518	0.81 450	2.40 456	0.61 546	0.18 167	1.48 573	1.39 601	1.60 589	0.74 457	1.94 594	0.85 505	0.73 445	1.68 588	0.87 364	0.31 241	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.32 526	0.25 385	0.12 161

StereoDRNet-Refined	0.50 317	0.41 260	1.50 185	0.33 306	0.21 229	0.68 433	0.26 276	0.81 363	0.68 399	0.67 470	0.68 445	0.73 445	0.42 358	1.10 386	0.59 413	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.14 348	0.25 385	0.21 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo_test	0.55 372	0.97 511	1.89 325	0.33 306	0.24 290	0.75 473	0.38 431	0.79 355	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.74 451	0.39 321	1.56 446	0.43 338	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.08 106	0.28 422	0.13 198

GASNet	0.73 485	1.47 581	3.04 555	0.47 487	0.33 416	0.57 278	0.34 400	0.91 447	0.75 470	0.58 393	0.58 365	0.74 451	0.55 440	2.03 528	0.65 430	0.21 502	0.15 412	0.19 488	0.17 412	0.51 555	0.28 461

Syn2CoEx	0.70 464	1.07 538	2.74 521	0.43 456	0.30 376	0.64 394	0.42 449	0.99 517	0.78 488	0.62 437	0.78 488	0.74 451	0.72 504	1.92 520	0.61 418	0.20 495	0.17 450	0.19 488	0.15 373	0.29 427	0.22 390

CFNet-ft	0.51 334	0.76 424	1.79 281	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 451	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 535	0.13 320	0.18 270	0.14 221

CFNet_RVC	0.51 334	0.76 424	1.79 281	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 451	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 535	0.13 320	0.18 270	0.14 221

StereoDRNet	0.64 430	0.88 475	2.35 447	0.41 440	0.45 508	0.73 461	0.47 486	0.94 473	0.74 457	0.75 502	0.54 329	0.74 451	0.47 404	1.70 470	0.72 448	0.15 422	0.14 386	0.15 422	0.14 348	0.20 307	0.19 345

DStereoO	0.99 539	0.66 392	1.67 212	0.75 559	0.99 581	0.73 461	1.33 597	0.94 473	0.91 528	0.70 485	1.06 544	0.75 457	1.75 592	0.95 369	2.39 581	1.20 604	0.41 568	0.48 569	0.59 585	0.85 583	0.60 564

zh-mn7	0.80 506	1.54 584	3.00 553	0.35 353	0.27 340	0.72 454	0.41 445	0.93 464	1.11 557	1.00 548	1.28 558	0.75 457	0.57 450	1.87 505	1.18 518	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.26 406	0.21 375

APVNet	0.70 464	0.67 394	2.71 513	0.38 412	0.36 447	0.85 515	0.43 456	0.91 447	0.68 399	0.55 355	0.69 454	0.75 457	0.55 440	2.31 550	0.78 459	0.17 458	0.17 450	0.24 522	0.19 445	0.33 464	0.23 414

cf-r	0.53 354	0.81 450	2.15 406	0.33 306	0.28 353	0.60 325	0.28 319	0.78 340	0.64 360	0.51 304	0.60 383	0.75 457	0.40 329	1.32 411	0.43 338	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.14 221

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 498	1.04 532	2.06 382	0.94 575	0.35 438	0.89 526	0.40 439	0.85 395	0.63 352	0.55 355	0.63 408	0.75 457	0.38 307	2.38 556	0.48 365	1.10 600	0.31 543	0.36 554	0.21 461	0.53 559	0.55 559

PSMNet_ROB	0.66 443	1.01 526	2.33 442	0.38 412	0.31 395	0.72 454	0.55 509	0.86 404	0.69 408	0.54 337	0.60 383	0.75 457	0.47 404	2.00 527	0.82 466	0.17 458	0.13 366	0.19 488	0.19 445	0.24 371	0.27 454

fast-acv-ft	0.63 426	0.88 475	3.10 561	0.38 412	0.30 376	0.79 494	0.48 490	0.69 258	0.72 438	0.58 393	0.78 488	0.76 463	0.60 463	0.67 317	0.73 451	0.15 422	0.15 412	0.18 482	0.17 412	0.37 503	0.16 290

raft_robust	0.55 372	0.84 460	1.73 229	0.28 174	0.54 531	0.53 222	0.25 253	0.88 423	0.75 470	0.48 272	0.46 244	0.76 463	0.75 513	1.46 430	0.27 185	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.30 513	0.26 406	0.16 290

zero-FE	0.80 506	0.27 107	8.23 614	0.49 497	0.98 578	0.33 36	0.20 110	0.48 114	1.28 569	0.17 24	0.20 44	0.77 465	0.22 126	0.60 290	0.97 481	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.10 181	0.33 464	0.14 221

NaN_ROB	1.14 555	0.94 493	2.96 547	0.53 516	0.56 537	1.13 560	0.99 575	0.98 505	1.00 541	1.09 556	0.87 509	0.77 465	1.06 555	5.90 619	2.72 586	0.16 443	0.23 509	0.16 441	0.24 477	0.22 340	0.36 514

NOSS_ROB	0.64 430	0.65 385	1.62 204	0.46 482	0.25 308	0.67 421	0.30 351	0.93 464	0.77 484	0.59 407	0.57 359	0.77 465	0.38 307	2.78 590	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.28 535	0.26 492	0.27 416	0.39 530

PWC_ROB	0.70 464	0.94 493	1.88 318	0.39 422	0.39 471	0.62 364	0.30 351	0.98 505	0.94 533	0.91 539	1.29 560	0.77 465	0.62 477	1.62 461	1.03 497	0.18 470	0.11 311	0.18 482	0.13 320	0.51 555	0.22 390

UGAM	0.58 392	0.47 304	2.21 417	0.30 226	0.19 200	0.53 222	0.34 400	0.59 200	0.63 352	0.44 233	0.73 475	0.78 469	0.37 300	2.58 577	0.39 313	0.10 192	0.08 141	0.17 462	0.14 348	0.42 534	0.17 309

MyStereo06	0.54 360	0.41 260	2.68 509	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.81 363	0.44 148	0.84 528	0.52 306	0.78 469	0.58 456	0.48 230	1.10 505	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

CRFU-Net	0.56 380	0.38 236	1.86 311	0.46 482	0.26 326	0.82 506	0.36 415	0.90 435	0.49 205	0.62 437	0.59 368	0.78 469	1.35 573	1.00 376	0.48 365	0.15 422	0.14 386	0.17 462	0.10 181	0.19 291	0.14 221

RTSC	0.72 476	1.00 522	2.22 421	0.40 433	0.29 361	0.82 506	0.31 364	0.96 492	1.10 555	0.92 540	0.81 492	0.78 469	0.58 456	1.23 404	1.55 546	0.18 470	0.17 450	0.14 392	0.17 412	0.43 536	0.30 478

HSM-Net_RVC	0.67 447	0.34 204	2.23 425	0.26 125	0.19 200	0.67 421	0.29 343	1.26 572	0.69 408	0.72 493	0.70 464	0.78 469	0.42 358	3.77 610	0.41 327	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.11 119
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	0.37 159	0.27 107	0.79 64	0.39 422	0.29 361	0.38 72	0.21 135	0.47 106	0.51 222	0.32 176	0.17 24	0.79 474	0.23 143	0.64 301	1.04 498	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.12 287	0.35 487	0.15 260

DCVSM-stereo	0.49 306	0.29 144	2.49 477	0.29 205	0.22 256	0.53 222	0.52 498	0.58 191	0.49 205	0.69 479	0.46 244	0.79 474	0.48 413	0.53 262	0.42 329	0.13 359	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.20 307	0.20 363

Wz-Net-LNSev	0.59 400	0.96 503	2.47 473	0.34 337	0.37 459	0.79 494	0.44 467	0.86 404	0.77 484	0.61 426	0.67 438	0.79 474	0.56 444	0.64 301	0.62 420	0.15 422	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.19 345

DGSMNet	2.89 608	0.63 374	3.18 570	3.43 621	4.17 618	2.57 608	6.98 628	0.97 501	0.83 508	0.56 364	1.86 580	0.79 474	0.62 477	1.64 462	1.39 537	4.61 624	5.01 628	5.17 629	4.71 628	4.44 625	4.19 627

hknet	0.47 282	0.29 144	1.70 219	0.30 226	0.24 290	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.64 360	0.63 447	0.53 317	0.80 478	0.38 307	0.77 348	0.37 295	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

ADLNet	0.60 406	0.71 406	1.95 355	0.35 353	0.34 425	0.67 421	0.34 400	0.90 435	0.74 457	0.68 477	0.62 395	0.80 478	0.45 381	1.78 484	0.64 427	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.29 427	0.21 375

AANet_RVC	0.68 455	1.00 522	2.09 390	0.33 306	0.25 308	0.58 295	0.32 387	0.81 363	0.80 496	0.61 426	0.94 523	0.80 478	0.41 340	2.46 568	1.02 495	0.36 559	0.14 386	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.22 390

coex_refinement	0.58 392	0.94 493	1.87 316	0.38 412	0.25 308	0.64 394	0.34 400	0.83 376	0.65 373	0.60 417	0.63 408	0.81 481	0.48 413	1.85 504	0.56 402	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.16 220	0.16 290

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 464	0.65 385	3.45 582	0.50 501	0.60 548	0.75 473	0.23 196	0.96 492	0.60 305	0.76 505	1.30 561	0.81 481	0.60 463	0.57 274	0.82 466	0.10 192	0.16 430	0.11 236	0.43 561	0.31 446	0.22 390

ssnet_v2	0.55 372	0.60 353	1.86 311	0.32 282	0.22 256	0.72 454	0.44 467	0.94 473	0.74 457	0.63 447	0.54 329	0.81 481	0.47 404	0.77 348	0.70 441	0.16 443	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.30 438	0.30 478

aanetorigin	0.77 498	0.80 445	2.59 498	0.43 456	0.44 499	0.58 295	1.01 580	0.57 185	0.68 399	1.53 589	1.23 555	0.81 481	1.08 556	1.07 383	1.07 501	0.18 470	0.15 412	0.17 462	0.21 461	0.54 560	0.30 478

XPNet_ROB	0.61 414	0.72 410	1.66 210	0.37 396	0.27 340	0.67 421	0.47 486	0.89 429	0.71 428	0.78 511	0.70 464	0.81 481	0.53 432	1.70 470	0.76 455	0.21 502	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.20 307	0.21 375

ccnet	0.71 473	0.41 260	1.59 197	0.40 433	0.45 508	1.06 549	0.55 509	0.98 505	0.71 428	0.88 533	0.97 528	0.82 486	0.88 536	1.68 467	0.94 477	0.32 552	0.26 527	0.32 548	0.27 497	0.34 475	0.30 478

GwcNet	0.69 460	0.71 406	3.12 564	0.36 372	0.45 508	0.81 503	0.44 467	0.86 404	0.84 511	0.60 417	0.74 478	0.82 486	0.49 420	1.65 463	0.66 431	0.16 443	0.15 412	0.15 422	0.15 373	0.31 446	0.24 427

YMNet	0.62 419	0.72 410	1.93 342	0.41 440	0.41 489	0.87 521	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 500	0.81 492	0.83 488	0.46 396	0.86 361	0.93 475	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 528	0.21 375

YMNet_1	0.62 419	0.72 410	1.93 342	0.41 440	0.41 489	0.87 521	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 500	0.81 492	0.83 488	0.46 396	0.86 361	0.93 475	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 528	0.21 375

DispNO	0.67 447	0.98 515	2.58 496	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.29 343	0.83 376	0.68 399	0.53 324	0.79 491	0.83 488	0.47 404	2.46 568	0.68 437	0.12 329	0.10 262	0.19 488	0.31 520	0.16 220	0.17 309

S-Stereo	0.80 506	0.69 401	3.89 590	0.39 422	0.37 459	0.69 439	0.70 549	0.94 473	0.98 540	0.62 437	0.91 516	0.83 488	0.60 463	2.37 553	0.66 431	0.18 470	0.21 495	0.17 462	0.18 425	0.30 438	0.35 506

DLCB_ROB	0.54 360	0.55 340	1.49 182	0.36 372	0.25 308	0.65 408	0.36 415	0.80 359	0.70 418	0.72 493	0.69 454	0.83 488	0.46 396	1.53 443	0.60 415	0.13 359	0.12 342	0.14 392	0.14 348	0.14 164	0.13 198

zh-sn7	0.89 527	1.73 597	3.09 560	0.39 422	0.30 376	0.82 506	0.63 535	0.96 492	0.87 517	0.79 513	1.12 548	0.84 493	0.87 532	2.42 562	1.63 549	0.16 443	0.17 450	0.16 441	0.16 393	0.34 475	0.29 467

Anonymous_2	0.74 488	0.32 180	1.65 206	0.33 306	0.30 376	0.67 421	0.32 387	0.69 258	0.46 175	0.48 272	0.41 215	0.84 493	0.58 456	0.51 252	0.40 321	0.32 552	0.38 558	1.43 610	3.69 627	0.80 581	0.27 454

GANet	0.75 491	0.84 460	2.01 373	0.40 433	0.25 308	0.74 467	0.66 538	0.87 414	0.73 453	0.71 490	1.07 545	0.84 493	0.59 459	2.71 588	1.15 513	0.17 458	0.16 430	0.44 566	0.16 393	0.31 446	0.20 363

MFMNet_re	0.92 532	1.28 567	2.53 484	0.82 568	0.76 567	0.90 527	0.75 555	0.98 505	1.04 546	1.03 551	1.05 543	0.84 493	0.94 543	0.83 356	0.72 448	0.68 581	0.60 584	0.63 579	0.60 586	0.77 579	0.74 575

z-mn7	0.80 506	1.52 583	2.62 501	0.36 372	0.28 353	1.01 543	0.48 490	0.90 435	1.29 570	0.69 479	1.35 566	0.85 497	0.59 459	2.03 528	1.09 504	0.14 402	0.12 342	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.20 363

w-ln-seven	0.74 488	1.05 533	2.54 490	0.37 396	0.34 425	1.03 546	0.47 486	1.00 525	1.08 552	0.90 537	0.85 505	0.85 497	0.57 450	1.37 416	1.26 528	0.14 402	0.13 366	0.16 441	0.15 373	0.31 446	0.20 363

LL-Strereo	0.72 476	1.29 568	2.49 477	0.36 372	0.45 508	0.55 244	0.32 387	0.93 464	0.71 428	0.67 470	0.58 365	0.85 497	0.79 519	2.67 584	0.46 350	0.10 192	0.18 461	0.14 392	0.12 287	0.40 525	0.42 540

XX-Stereo	0.55 372	0.54 331	3.50 584	0.48 495	0.39 471	0.54 229	0.17 61	0.89 429	0.40 107	0.44 233	0.65 433	0.85 497	0.19 95	0.77 348	0.21 90	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.32 526	0.17 243	0.14 221

ADCP+	0.94 534	1.12 542	3.14 565	0.34 337	0.39 471	1.06 549	0.79 559	0.89 429	0.80 496	0.66 466	0.67 438	0.85 497	1.55 584	0.93 366	4.55 612	0.13 359	0.11 311	0.16 441	0.15 373	0.26 406	0.25 437

ETE_ROB	0.60 406	0.71 406	1.55 192	0.37 396	0.25 308	0.69 439	0.51 495	1.47 582	0.70 418	0.80 514	0.69 454	0.85 497	0.49 420	1.36 415	0.58 411	0.16 443	0.13 366	0.19 488	0.16 393	0.21 323	0.23 414

NCCL2	0.65 438	0.94 493	1.96 364	0.43 456	0.30 376	0.71 448	0.68 544	0.84 388	0.65 373	0.70 485	0.60 383	0.86 503	0.54 435	1.56 446	0.57 406	0.20 495	0.16 430	0.67 581	0.25 484	0.22 340	0.24 427

CBMV	0.71 473	0.76 424	2.64 504	0.33 306	0.20 215	0.78 490	0.79 559	0.98 505	0.78 488	0.85 532	0.71 468	0.86 503	1.10 558	1.46 430	0.62 420	0.18 470	0.20 486	0.21 505	0.19 445	0.25 385	0.33 500
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.49 306	0.49 310	2.78 528	0.50 501	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 447	0.48 262	0.87 505	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

HanStereo	0.49 306	0.49 310	2.78 528	0.50 501	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 447	0.48 262	0.87 505	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

AnyNet_C32	1.00 543	1.33 575	2.53 484	0.49 497	0.54 531	1.15 562	1.14 588	0.91 447	0.89 525	1.11 557	0.95 525	0.87 505	0.93 540	1.50 439	4.07 607	0.21 502	0.20 486	0.25 527	0.24 477	0.38 510	0.33 500

PASM	0.72 476	0.68 397	1.91 336	0.47 487	0.44 499	0.60 325	0.51 495	0.76 314	0.80 496	0.77 509	0.67 438	0.87 505	0.61 472	2.40 560	0.67 434	0.32 552	0.35 550	0.36 554	0.41 558	0.45 545	0.39 530

XQC	0.73 485	0.98 515	2.39 454	0.46 482	0.35 438	0.81 503	0.46 478	1.00 525	1.00 541	0.80 514	0.69 454	0.88 509	0.74 512	1.32 411	1.20 521	0.24 526	0.16 430	0.23 515	0.20 455	0.41 528	0.33 500

CBMV_ROB	0.76 494	0.42 268	2.68 509	0.33 306	0.22 256	0.74 467	0.47 486	0.96 492	0.76 479	1.04 553	0.96 526	0.88 509	0.93 540	2.06 532	1.19 520	0.22 515	0.24 512	0.27 531	0.25 484	0.25 385	0.28 461

STrans-v2	0.67 447	0.56 343	2.64 504	0.27 146	0.23 276	0.57 278	0.33 395	0.96 492	0.69 408	0.92 540	0.85 505	0.89 511	0.93 540	1.83 497	1.21 523	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.12 161

ac_64	0.55 372	0.46 295	1.92 339	0.36 372	0.34 425	0.63 381	0.31 364	0.82 370	0.61 322	0.55 355	0.51 292	0.89 511	0.48 413	1.83 497	0.55 394	0.14 402	0.11 311	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.12 161

DDVS	0.62 419	0.40 253	1.40 160	2.21 611	0.35 438	0.87 521	1.00 578	0.69 258	0.50 215	0.53 324	0.56 351	0.90 513	0.37 300	1.22 402	0.47 359	0.15 422	0.14 386	0.14 392	0.12 287	0.19 291	0.22 390

SHD	0.72 476	0.77 433	2.36 450	0.45 477	0.40 481	0.71 448	0.32 387	1.02 536	1.25 566	1.07 554	0.84 501	0.90 513	0.73 507	1.09 385	0.98 483	0.21 502	0.18 461	0.20 497	0.21 461	0.32 455	0.31 486

Select-FE	0.65 438	0.67 394	2.76 523	0.49 497	0.55 534	0.79 494	0.16 50	0.90 435	0.53 247	0.84 528	0.55 339	0.91 515	0.75 513	0.57 274	1.16 515	0.11 269	0.18 461	0.11 236	0.49 567	0.14 164	0.31 486

DDUNet	0.77 498	1.12 542	1.88 318	0.76 560	0.69 560	0.84 511	0.43 456	0.85 395	0.65 373	0.67 470	0.75 481	0.91 515	0.52 430	1.03 380	0.57 406	0.54 572	0.37 554	0.95 593	0.52 573	0.71 574	0.57 560

TransformOpticalFlow	0.64 430	0.56 343	2.66 507	0.44 463	0.26 326	0.62 364	0.28 319	0.83 376	0.71 428	0.76 505	0.74 478	0.91 515	0.85 528	1.83 497	0.81 465	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.11 92	0.12 161

NCC-stereo	0.79 504	0.94 493	2.42 459	0.59 541	0.45 508	1.90 590	0.46 478	0.99 517	0.72 438	0.64 457	0.84 501	0.91 515	0.73 507	1.80 492	1.00 489	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 520	0.24 371	0.22 390

Abc-Net	0.79 504	0.94 493	2.42 459	0.59 541	0.45 508	1.90 590	0.46 478	0.99 517	0.72 438	0.64 457	0.84 501	0.91 515	0.73 507	1.80 492	1.00 489	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 520	0.24 371	0.22 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 464	0.56 343	2.25 429	0.35 353	0.41 489	0.86 517	0.43 456	0.94 473	0.82 504	0.62 437	0.53 317	0.91 515	0.60 463	2.70 586	1.00 489	0.14 402	0.11 311	0.16 441	0.14 348	0.25 385	0.27 454

Ntro	1.00 543	1.68 593	2.80 530	0.95 576	0.85 570	1.06 549	0.53 502	0.98 505	0.90 527	0.62 437	0.76 484	0.93 521	0.66 490	1.66 464	0.98 483	0.99 595	0.45 570	0.75 585	0.40 555	1.19 595	0.75 577

ADLNet2	0.68 455	0.84 460	3.19 571	0.33 306	0.36 447	0.64 394	0.37 424	0.89 429	0.79 493	0.54 337	0.65 433	0.93 521	0.48 413	2.07 534	0.56 402	0.13 359	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.33 464	0.18 329

RASNet	0.61 414	0.68 397	2.03 380	0.35 353	0.46 514	0.65 408	0.28 319	0.78 340	0.70 418	0.48 272	0.64 424	0.93 521	0.61 472	2.21 545	0.73 451	0.12 329	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.14 164	0.11 119

LSM	3.31 614	1.11 541	5.29 605	9.40 629	30.65 645	0.84 511	1.12 587	0.91 447	1.22 564	1.36 579	2.19 588	0.93 521	0.83 524	1.66 464	0.90 472	0.21 502	0.31 543	0.24 522	0.28 500	0.39 520	6.33 630

FAT-Stereo	0.70 464	0.54 331	2.88 536	0.36 372	0.29 361	0.62 364	0.54 506	0.97 501	0.87 517	0.76 505	0.92 518	0.94 525	0.80 520	1.84 502	0.57 406	0.18 470	0.19 475	0.17 462	0.16 393	0.22 340	0.25 437

DPSNet	0.86 522	0.60 353	2.34 444	0.58 536	0.36 447	1.07 554	0.75 555	1.30 573	1.05 547	0.70 485	0.68 445	0.94 525	1.29 566	2.08 536	1.82 558	0.26 535	0.23 509	0.16 441	0.17 412	0.48 548	0.40 534

LALA_ROB	0.60 406	0.76 424	1.69 215	0.36 372	0.29 361	0.79 494	0.55 509	0.94 473	0.77 484	0.81 520	0.67 438	0.94 525	0.49 420	0.99 373	0.73 451	0.21 502	0.15 412	0.20 497	0.18 425	0.23 354	0.21 375

Wz-Net-SNSev	0.76 494	1.32 573	3.11 563	0.40 433	0.31 395	0.71 448	0.60 524	0.98 505	0.87 517	0.67 470	0.83 498	0.96 528	0.60 463	1.67 466	0.97 481	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.17 412	0.36 495	0.24 427

DANet	0.80 506	0.65 385	2.21 417	1.19 589	0.48 518	0.74 467	1.25 593	0.89 429	1.53 581	0.89 535	0.71 468	0.96 528	0.56 444	1.83 497	0.96 480	0.18 470	0.16 430	0.19 488	0.16 393	0.26 406	0.29 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 491	1.06 535	2.11 395	0.64 549	0.59 543	1.13 560	0.43 456	1.14 560	1.05 547	0.64 457	0.71 468	0.96 528	0.61 472	1.21 400	0.76 455	0.37 560	0.18 461	0.27 531	0.24 477	0.56 562	0.32 492

THIR-Stereo	0.86 522	0.62 363	2.13 400	0.25 93	0.16 98	0.58 295	2.74 619	0.59 200	0.51 222	0.62 437	1.62 574	0.97 531	1.80 593	1.69 469	2.25 576	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.11 119

otaku	1.03 546	1.68 593	2.72 515	0.95 576	0.73 563	1.03 546	0.59 522	0.99 517	0.86 514	0.69 479	1.61 573	0.98 532	0.64 483	1.46 430	1.14 511	0.95 593	0.46 572	0.72 584	0.40 555	1.24 599	0.78 580

Nwc_Net	0.68 455	0.83 458	2.53 484	0.41 440	0.39 471	0.77 485	0.38 431	1.01 533	0.70 418	0.60 417	0.99 531	0.98 532	0.68 495	1.41 422	0.63 422	0.23 518	0.15 412	0.23 515	0.25 484	0.23 354	0.18 329

MDST_ROB	1.17 560	0.42 268	3.87 589	0.54 521	0.44 499	4.11 618	0.58 520	1.31 574	0.84 511	2.12 596	1.12 548	0.98 532	0.71 501	4.24 614	0.99 488	0.16 443	0.14 386	0.19 488	0.17 412	0.18 270	0.35 506

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 414	0.61 357	3.35 581	0.33 306	0.58 541	0.66 415	0.20 110	0.98 505	0.55 267	0.73 497	0.52 306	0.99 535	0.65 485	0.58 278	0.29 209	0.10 192	0.16 430	0.10 165	0.41 558	0.29 427	0.20 363

RP	0.67 447	0.82 454	1.94 352	0.43 456	0.44 499	0.65 408	0.45 475	0.89 429	0.82 504	0.66 466	0.92 518	0.99 535	0.76 515	1.55 445	0.66 431	0.25 531	0.18 461	0.23 515	0.20 455	0.31 446	0.22 390

DStereoSA	2.12 596	0.98 515	2.80 530	1.25 591	2.23 610	1.97 595	4.62 625	1.22 566	2.54 610	1.16 561	3.84 617	1.00 537	4.05 614	2.07 534	5.29 617	0.93 590	1.48 615	0.48 569	1.51 616	0.95 588	1.95 620

ADCL	0.99 539	0.79 443	2.43 463	0.39 422	0.32 403	1.50 575	1.90 609	0.92 456	0.97 537	1.26 576	1.27 557	1.00 537	1.42 579	1.14 395	3.31 598	0.17 458	0.14 386	0.22 508	0.21 461	0.30 438	0.22 390

UDG	0.77 498	1.23 561	2.15 406	0.67 553	0.59 543	0.78 490	0.38 431	0.90 435	0.70 418	0.61 426	0.69 454	1.01 539	0.67 492	1.02 378	0.73 451	0.45 565	0.34 549	0.87 587	0.51 571	0.67 570	0.46 546

RGC	0.71 473	0.97 511	2.18 413	0.44 463	0.44 499	0.73 461	0.40 439	0.94 473	0.71 428	0.71 490	1.04 542	1.01 539	0.71 501	1.74 477	0.70 441	0.23 518	0.18 461	0.28 535	0.26 492	0.29 427	0.27 454

ADCMid	0.96 538	1.32 573	2.74 521	0.38 412	0.35 438	0.99 539	0.58 520	0.94 473	0.86 514	1.23 571	1.01 534	1.01 539	1.00 548	1.05 382	3.97 605	0.21 502	0.19 475	0.42 563	0.32 526	0.40 525	0.29 467

FBW_ROB	0.83 518	0.77 433	1.77 256	0.44 463	0.30 376	0.87 521	0.46 478	1.10 555	0.91 528	0.81 520	0.75 481	1.01 539	0.61 472	3.66 609	1.23 525	0.26 535	0.23 509	0.36 554	0.25 484	0.27 416	0.62 566

CBFPSM	0.56 380	0.91 484	1.82 294	0.28 174	0.23 276	0.71 448	0.37 424	0.72 274	0.64 360	0.50 291	0.49 279	1.03 543	0.83 524	0.62 296	1.35 534	0.10 192	0.12 342	0.10 165	0.10 181	0.18 270	0.19 345

hitnet-ft	0.67 447	0.80 445	1.90 330	0.28 174	0.22 256	0.69 439	0.36 415	0.85 395	0.65 373	0.56 364	0.84 501	1.03 543	0.95 546	2.32 551	0.55 394	0.23 518	0.14 386	0.41 562	0.13 320	0.24 371	0.17 309

SGM-Forest	1.04 547	0.42 268	3.59 586	0.41 440	0.32 403	1.05 548	1.32 596	0.94 473	0.83 508	1.16 561	2.23 591	1.03 543	1.39 577	2.49 571	2.35 579	0.21 502	0.21 495	0.20 497	0.19 445	0.23 354	0.32 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 460	0.92 485	2.21 417	0.41 440	0.40 481	0.68 433	0.40 439	1.02 536	0.86 514	0.69 479	1.03 539	1.04 546	0.84 527	1.19 399	0.78 459	0.22 515	0.14 386	0.25 527	0.17 412	0.30 438	0.18 329

CSAN	1.25 566	1.12 542	3.04 555	0.51 506	0.37 459	1.06 549	1.15 589	1.22 566	1.08 552	1.17 567	1.91 581	1.04 546	1.31 569	5.96 620	2.43 582	0.26 535	0.22 501	0.24 522	0.24 477	0.31 446	0.30 478

EDNetEfficient	1.27 567	0.70 404	4.05 595	0.64 549	0.98 578	0.94 533	1.40 602	0.85 395	1.75 590	2.34 605	1.33 564	1.05 548	2.21 599	1.58 454	4.15 608	0.15 422	0.19 475	0.14 392	0.27 497	0.38 510	0.32 492

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 545	1.67 591	2.32 439	0.47 487	0.39 471	1.47 572	0.95 572	0.95 487	0.91 528	0.84 528	0.94 523	1.05 548	0.60 463	2.95 596	0.72 448	0.41 561	0.72 600	0.32 548	0.55 574	0.74 575	1.22 606

WZ-Net	0.92 532	1.31 570	3.76 587	0.41 440	0.36 447	0.86 517	0.71 550	1.00 525	1.06 550	0.82 525	0.92 518	1.06 550	1.05 553	2.16 542	1.61 548	0.19 485	0.13 366	0.15 422	0.16 393	0.32 455	0.28 461

DISCO	0.57 387	0.34 204	1.87 316	0.45 477	0.34 425	0.84 511	0.35 408	0.84 388	0.78 488	0.59 407	0.63 408	1.06 550	0.53 432	1.10 386	0.82 466	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.18 329

ADCS	1.05 548	1.36 578	2.98 551	0.42 451	0.36 447	0.96 535	0.81 563	1.06 549	1.12 558	1.25 572	0.97 528	1.08 552	0.90 538	1.25 408	4.86 614	0.21 502	0.21 495	0.22 508	0.23 475	0.36 495	0.38 524

ADCPNet	0.99 539	0.99 520	3.93 593	0.37 396	0.68 559	1.36 569	0.62 533	0.87 414	0.76 479	0.78 511	0.81 492	1.08 552	1.18 563	1.14 395	2.49 583	0.21 502	0.69 596	0.21 505	0.95 604	0.29 427	0.37 521

RainbowNet	1.15 557	1.78 599	2.72 515	1.12 587	0.91 575	1.06 549	0.76 557	1.16 565	1.13 560	0.75 502	0.97 528	1.09 554	0.80 520	1.60 457	1.21 523	1.17 602	1.26 612	1.01 597	0.57 580	1.13 593	0.88 590

Wz-Net-TNSev	0.91 530	1.73 597	3.08 558	0.36 372	0.31 395	1.00 542	0.71 550	1.06 549	0.97 537	0.71 490	0.72 473	1.09 554	0.87 532	2.42 562	1.59 547	0.20 495	0.20 486	0.16 441	0.20 455	0.44 544	0.35 506

RTS	1.21 562	1.31 570	6.39 611	0.52 510	0.51 526	1.61 579	0.79 559	1.03 543	1.37 574	1.13 558	1.30 561	1.10 556	0.85 528	2.65 581	2.08 568	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 536	0.32 492

RTSA	1.21 562	1.31 570	6.39 611	0.52 510	0.51 526	1.61 579	0.79 559	1.03 543	1.37 574	1.13 558	1.30 561	1.10 556	0.85 528	2.65 581	2.08 568	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 536	0.32 492

PVD	0.90 528	0.85 465	2.15 406	0.53 516	0.50 521	0.99 539	0.56 514	1.15 563	1.64 585	1.41 585	1.41 569	1.11 558	1.13 561	1.35 414	1.31 531	0.26 535	0.28 537	0.28 535	0.26 492	0.37 503	0.49 551

MultiAttention	2.38 600	0.50 316	1.93 342	1.80 604	2.56 612	10.86 627	2.30 614	1.22 566	0.80 496	0.62 437	1.16 551	1.13 559	0.56 444	16.09 636	1.18 518	0.20 495	0.09 219	0.43 565	1.62 617	0.94 587	1.58 615

DispFullNet	1.67 587	2.10 613	5.22 603	1.53 598	8.90 622	0.86 517	0.31 364	0.96 492	0.96 536	1.37 582	1.01 534	1.13 559	1.98 596	1.51 440	0.91 473	0.54 572	0.31 543	1.18 600	0.63 589	1.13 593	0.80 581

edge stereo	0.81 515	0.73 417	3.30 577	0.37 396	1.21 594	0.62 364	0.39 436	0.93 464	0.79 493	0.80 514	0.88 512	1.14 561	0.71 501	2.18 543	0.71 444	0.21 502	0.20 486	0.26 530	0.18 425	0.38 510	0.26 447

stereogan	0.69 460	0.51 319	2.44 465	0.39 422	0.39 471	1.01 543	0.41 445	0.94 473	0.92 532	0.73 497	0.85 505	1.15 562	0.69 497	1.57 450	0.53 387	0.19 485	0.18 461	0.20 497	0.16 393	0.36 495	0.24 427

AnyNet_C01	1.14 555	1.49 582	4.23 598	0.54 521	0.53 529	1.51 576	1.37 599	1.04 547	1.07 551	1.17 567	1.33 564	1.15 562	1.08 556	1.61 460	2.74 587	0.25 531	0.22 501	0.28 535	0.24 477	0.48 548	0.40 534

UGAM-zero	0.63 426	0.39 246	2.49 477	0.30 226	0.49 519	0.67 421	0.19 89	0.91 447	0.45 164	0.77 509	0.45 236	1.16 564	0.82 523	2.05 531	0.29 209	0.09 88	0.15 412	0.09 107	0.44 562	0.11 92	0.22 390

psmorigin	1.36 573	0.60 353	13.80 630	0.37 396	0.29 361	0.62 364	0.33 395	0.77 325	0.61 322	0.96 546	0.88 512	1.17 565	0.73 507	4.00 611	0.86 470	0.19 485	0.22 501	0.17 462	0.18 425	0.24 371	0.29 467

PAM_32	0.70 464	0.35 213	2.73 520	0.54 521	0.61 552	1.07 554	0.43 456	0.84 388	0.49 205	0.90 537	0.91 516	1.23 566	0.77 518	0.65 312	1.10 505	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.49 567	0.15 184	0.38 524

PAM	0.70 464	0.35 213	2.72 515	0.56 530	0.62 554	1.08 556	0.53 502	0.85 395	0.44 148	0.93 542	0.92 518	1.24 567	0.68 495	0.64 301	1.01 493	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.48 565	0.14 164	0.38 524

MADNet+	1.36 573	1.93 610	5.95 608	0.81 567	0.59 543	1.57 578	1.09 584	1.39 580	1.22 564	0.84 528	1.01 534	1.25 568	1.12 560	3.19 601	2.36 580	0.45 565	0.47 575	0.38 560	0.34 533	0.59 563	0.57 560

FTStereo	0.76 494	0.18 5	2.35 447	0.71 555	0.21 229	0.73 461	1.79 608	0.57 185	0.53 247	1.07 554	1.63 575	1.29 569	2.13 597	0.75 340	0.29 209	0.19 485	0.08 141	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.40 534

EDNetEfficientorigin	8.18 625	0.98 515	145.96 654	0.51 506	0.89 573	0.72 454	0.48 490	0.85 395	1.56 583	2.12 596	1.49 570	1.29 569	1.31 569	1.83 497	2.13 572	0.13 359	0.12 342	0.17 462	0.18 425	0.39 520	0.45 544

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 571	1.70 595	2.50 481	0.56 530	0.40 481	2.15 602	0.99 575	1.24 570	1.26 567	1.02 550	1.10 547	1.29 569	0.88 536	3.10 600	1.08 502	1.66 613	0.83 604	0.68 582	0.88 601	1.57 606	1.80 619

G-Net	0.99 539	0.64 378	2.76 523	0.57 534	0.67 557	2.03 598	0.72 553	0.76 314	0.67 397	1.14 560	2.56 597	1.30 572	1.02 550	1.48 438	1.74 555	0.25 531	0.24 512	0.24 522	0.26 492	0.37 503	0.31 486

SDNR	1.22 565	0.80 445	2.71 513	0.33 306	1.48 602	1.98 597	0.23 196	1.93 601	2.44 606	0.89 535	2.52 595	1.36 573	0.51 425	3.65 608	1.93 560	0.30 549	0.31 543	0.22 508	0.16 393	0.33 464	0.36 514

SAMSARA	0.91 530	0.97 511	2.22 421	0.80 564	0.58 541	1.32 567	1.31 595	1.01 533	0.94 533	1.36 579	0.87 509	1.38 574	0.90 538	1.72 474	1.02 495	0.24 526	0.30 542	0.22 508	0.25 484	0.36 495	0.35 506

HSM	0.62 419	0.76 424	1.72 226	0.30 226	0.29 361	0.64 394	0.28 319	0.94 473	0.62 340	0.58 393	0.57 359	1.40 575	0.64 483	2.59 578	0.42 329	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.14 164	0.11 119

MFN_U_SF_RVC	1.55 585	2.39 621	3.16 567	0.65 551	0.41 489	1.12 558	0.46 478	1.23 569	1.33 571	1.61 590	1.20 553	1.43 576	0.98 547	1.76 480	1.97 562	1.90 616	1.80 616	1.98 619	2.15 621	1.63 607	1.77 618

SPS-STEREO	1.07 549	1.13 545	2.88 536	0.65 551	0.69 560	0.99 539	0.68 544	1.05 548	0.87 517	1.36 579	1.23 555	1.46 577	0.94 543	1.87 505	1.72 554	0.66 580	0.61 585	0.58 575	0.57 580	0.65 568	0.77 579
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.16 559	0.95 500	2.54 490	0.58 536	0.55 534	0.78 490	0.63 535	1.00 525	1.08 552	1.03 551	4.07 618	1.48 578	1.22 564	2.88 595	1.27 529	0.50 569	0.46 572	0.54 573	0.62 587	0.50 553	0.63 568
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.39 576	1.64 589	1.86 311	1.36 593	1.11 589	1.39 570	1.19 591	1.76 594	1.45 578	1.16 561	2.21 589	1.53 579	1.38 575	1.98 523	1.52 544	1.29 605	0.67 590	1.27 604	0.69 591	1.29 601	0.98 593

IMH-64	1.39 576	1.64 589	1.86 311	1.36 593	1.11 589	1.39 570	1.19 591	1.76 594	1.45 578	1.16 561	2.21 589	1.53 579	1.38 575	1.98 523	1.52 544	1.29 605	0.67 590	1.27 604	0.69 591	1.29 601	0.98 593

ACV-stereo	0.66 443	0.76 424	2.86 534	0.32 282	0.25 308	1.01 543	0.60 524	0.59 200	0.52 229	0.41 217	0.45 236	1.55 581	0.94 543	1.40 421	0.69 439	0.14 402	0.13 366	0.12 297	0.11 247	0.20 307	0.19 345

MSAF-DinoV2	3.10 612	1.86 605	10.68 623	3.61 622	0.30 376	3.34 612	0.82 564	2.81 613	1.79 592	0.80 514	0.87 509	1.56 582	1.10 558	26.49 650	1.96 561	0.17 458	0.13 366	0.19 488	1.63 618	0.92 586	0.99 598

coex-ft	5.95 622	1.67 591	60.57 652	0.34 337	0.30 376	0.77 485	0.69 546	0.74 291	4.41 617	19.22 638	2.15 587	1.62 583	7.97 625	1.81 495	8.96 626	0.44 563	2.08 622	0.18 482	0.19 445	0.38 510	4.62 628

SANet	1.20 561	1.21 559	3.33 580	0.38 412	0.27 340	1.73 587	0.85 565	1.10 555	2.49 608	1.16 561	1.83 579	1.72 584	1.50 583	2.37 553	2.84 589	0.18 470	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.32 455	0.32 492

PWCK	1.49 582	1.90 607	3.22 574	1.09 584	0.54 531	1.71 585	1.73 607	1.49 584	1.53 581	1.44 587	1.80 578	1.82 585	1.30 568	3.34 604	1.76 556	1.07 599	0.56 582	0.97 595	0.58 583	1.38 605	0.65 569

ELAS	1.39 576	0.79 443	2.86 534	0.53 516	0.50 521	2.81 609	2.20 613	1.61 590	1.50 580	2.28 604	2.35 592	1.82 585	2.13 597	1.73 475	2.22 574	0.35 557	0.37 554	0.35 552	0.35 536	0.49 551	0.47 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.48 581	1.63 587	2.49 477	0.93 574	0.75 564	1.72 586	1.10 585	1.84 599	1.96 599	1.43 586	2.54 596	1.97 587	1.61 587	3.06 598	2.08 568	0.69 582	0.66 589	0.94 592	0.74 594	0.80 581	0.69 572

ACVNet-4b	1.93 592	1.85 603	4.10 596	1.07 581	0.86 571	1.15 562	0.53 502	1.06 549	1.12 558	0.64 457	1.09 546	1.99 588	0.70 499	2.20 544	9.86 629	5.62 626	0.41 568	1.03 598	0.55 574	1.86 612	0.85 585

ELAS_RVC	1.37 575	0.78 441	3.21 573	0.55 528	0.50 521	1.49 574	2.48 617	1.48 583	1.71 589	2.13 599	2.09 584	2.07 589	2.56 603	1.90 515	2.02 565	0.35 557	0.36 552	0.37 558	0.34 533	0.49 551	0.47 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 579	1.81 600	3.23 575	1.08 582	0.92 576	1.32 567	0.85 565	1.49 584	1.69 587	1.19 570	1.73 577	2.13 590	1.03 551	2.50 572	1.40 539	0.91 589	0.53 580	1.00 596	0.55 574	2.11 614	0.85 585

WAO-6	1.58 586	1.54 584	2.32 439	1.14 588	1.00 582	2.30 604	1.03 581	1.82 598	2.85 613	1.25 572	2.61 599	2.20 591	1.56 585	2.47 570	1.99 564	0.95 593	0.67 590	1.19 603	0.83 599	1.08 590	0.88 590

IMH	2.02 595	2.15 619	2.69 512	1.68 600	1.12 591	1.66 584	0.92 571	2.10 606	1.92 597	1.32 578	2.66 601	2.21 592	1.69 589	5.78 618	1.68 551	5.54 625	0.96 608	1.31 606	0.71 593	1.32 604	0.99 598

MonStereo1	1.98 594	1.01 526	1.78 260	1.19 589	1.04 585	3.58 613	0.61 528	1.53 587	1.93 598	1.39 583	3.37 612	2.23 593	10.80 629	2.84 594	1.25 527	1.04 597	0.38 558	0.96 594	0.57 580	1.10 591	1.00 600

DStereoFS	2.23 597	2.10 613	2.47 473	1.61 599	1.88 609	3.81 614	2.06 612	1.95 602	3.33 615	2.38 606	3.31 611	2.37 594	4.92 616	2.45 567	3.27 596	1.03 596	1.27 614	0.55 574	1.04 607	0.70 572	2.05 621

JetBlue	1.78 588	1.63 587	3.92 591	0.73 556	1.21 594	4.38 619	3.35 620	1.59 588	1.20 563	1.26 576	1.52 572	2.37 594	1.88 594	3.23 602	3.00 590	0.53 570	0.47 575	0.48 569	0.49 567	1.29 601	0.97 592

SGM_RVC	1.89 591	0.92 485	2.50 481	0.96 578	0.93 577	1.63 581	1.37 599	1.52 586	12.43 627	1.85 593	1.69 576	2.40 596	1.74 591	2.81 593	1.71 553	0.53 570	0.47 575	0.42 563	0.47 564	0.74 575	0.74 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.12 552	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.95 487	0.61 322	1.18 569	0.56 351	2.53 597	1.31 569	1.91 516	2.55 584	0.61 576	4.16 626	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

SGM+DAISY	1.83 590	1.43 579	3.81 588	0.87 569	1.01 583	2.38 606	2.53 618	1.36 577	1.75 590	2.92 614	3.22 610	2.65 598	2.93 605	2.22 548	3.10 593	0.72 583	0.69 596	0.63 579	0.62 587	0.77 579	0.98 593

MADNet++	2.79 605	2.11 616	2.97 550	2.49 613	2.28 611	2.95 610	2.31 615	2.67 610	2.47 607	3.03 616	3.13 609	2.70 599	2.92 604	4.10 612	4.48 611	2.68 620	2.24 624	3.04 626	2.44 623	2.37 616	2.34 622

MeshStereo	1.21 562	1.15 551	3.01 554	0.34 337	0.28 353	1.10 557	0.69 546	1.35 576	1.01 543	2.71 611	2.41 594	2.96 600	1.45 580	2.80 592	1.40 539	0.22 515	0.22 501	0.22 508	0.19 445	0.50 553	0.26 447
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
JetRed	3.29 613	4.93 624	10.17 622	1.45 595	1.72 606	7.44 623	5.05 626	3.06 614	2.12 603	2.41 607	2.39 593	2.99 601	2.37 600	3.51 607	6.44 621	1.32 608	1.90 620	1.37 608	1.23 613	2.21 615	1.76 617

FADE	15.89 634	3.00 623	8.70 616	2.11 610	2.94 613	1.19 565	0.91 570	5.00 623	2.49 608	1.25 572	1.19 552	3.05 602	7.02 623	8.02 624	5.31 618	94.83 654	35.90 652	65.83 651	66.18 651	1.66 608	1.30 608

ACVNet_1	1.33 570	1.91 608	4.03 594	1.09 584	0.88 572	1.19 565	0.66 538	1.24 570	1.17 561	0.94 543	0.96 526	3.09 603	1.04 552	2.37 553	1.11 508	1.04 597	0.48 578	1.03 598	0.48 565	1.12 592	0.83 582

WCMA_ROB	1.12 552	0.83 458	2.66 507	0.58 536	0.34 425	1.17 564	0.71 550	0.93 464	0.94 533	1.74 592	2.63 600	3.09 603	1.71 590	1.70 470	1.84 559	0.26 535	0.21 495	0.20 497	0.21 461	0.28 422	0.43 541

WAO-8	2.80 606	2.14 617	2.89 539	1.91 608	1.04 585	3.98 616	0.96 573	3.26 617	6.17 620	2.15 600	3.37 612	3.31 605	2.41 601	11.84 628	2.03 566	2.05 617	1.86 618	1.54 612	0.92 602	1.22 596	0.87 588

Venus	2.80 606	2.14 617	2.89 539	1.91 608	1.04 585	3.98 616	0.96 573	3.26 617	6.17 620	2.15 600	3.37 612	3.31 605	2.41 601	11.84 628	2.03 566	2.05 617	1.86 618	1.54 612	0.92 602	1.22 596	0.87 588

WQFJA1++	2.30 599	0.22 43	6.03 609	1.08 582	1.15 592	0.29 18	0.14 20	0.39 40	0.24 2	13.61 632	0.19 37	3.34 607	0.17 50	0.33 100	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.07 70	18.19 641	0.14 221

FCDSN-DC	1.29 568	0.54 331	2.50 481	0.47 487	0.41 489	1.12 558	0.60 524	1.10 555	1.27 568	2.23 602	2.87 603	3.67 608	3.12 610	2.39 559	1.69 552	0.30 549	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.35 487	0.38 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 603	2.07 612	3.31 579	2.61 615	1.43 597	1.76 588	1.11 586	2.76 612	1.79 592	2.26 603	11.53 631	3.96 609	4.29 615	3.09 599	2.76 588	1.55 612	0.88 606	1.70 617	1.07 609	2.00 613	1.35 609

UNDER WATER-64	2.47 601	1.89 606	4.86 601	1.82 607	1.44 599	3.18 611	1.57 606	2.62 609	5.64 619	2.05 595	2.13 586	4.13 610	3.76 612	2.62 579	3.42 601	1.47 610	0.85 605	1.57 614	1.07 609	1.82 611	1.49 612

TorneroNet-64	2.65 602	1.83 601	3.30 577	1.46 596	1.20 593	3.89 615	0.99 575	3.51 621	6.71 623	2.56 608	4.60 620	4.22 611	3.85 613	3.33 603	3.14 594	1.19 603	0.65 588	1.39 609	0.79 598	3.31 621	1.15 604

FC-DCNN	1.49 582	0.59 351	2.88 536	0.44 463	0.39 471	1.97 595	0.66 538	1.67 591	1.70 588	2.72 612	2.89 604	4.22 611	2.97 607	2.55 576	2.19 573	0.29 546	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.32 455	0.39 530

LVE	1.96 593	2.17 620	3.14 565	1.68 600	1.80 607	1.63 581	1.03 581	2.34 608	2.81 612	1.25 572	2.89 604	4.24 613	1.29 566	2.79 591	1.44 541	2.85 621	0.91 607	1.18 600	1.46 615	1.23 598	1.10 603

Dean	1.79 589	1.83 601	3.92 591	1.29 592	1.07 588	1.55 577	1.00 578	1.95 602	2.33 604	1.47 588	4.19 619	4.26 614	1.33 572	2.21 545	1.48 543	1.14 601	0.68 594	1.18 600	0.74 594	1.24 599	0.98 593

FC-DCNN v2	1.54 584	0.58 349	2.80 530	0.44 463	0.39 471	2.05 599	0.66 538	1.90 600	1.84 596	2.79 613	2.97 607	4.41 615	3.07 608	2.65 581	2.30 578	0.29 546	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.32 455	0.38 524

tt	4.93 619	0.27 107	4.20 597	2.29 612	1.58 604	10.20 626	16.97 633	9.42 631	5.02 618	1.67 591	1.28 558	4.68 616	5.03 618	3.37 606	5.92 619	6.16 627	9.47 635	2.82 624	3.18 625	3.60 622	1.53 614

MSMD_ROB	1.34 571	0.96 503	2.38 452	0.39 422	0.32 403	1.96 593	0.62 533	0.91 447	1.43 576	2.94 615	2.60 598	4.77 617	1.95 595	2.43 565	1.33 533	0.29 546	0.26 527	0.32 548	0.32 526	0.30 438	0.30 478

IGEV-RUCA	2.28 598	0.30 158	1.15 107	0.40 433	1.86 608	2.06 600	1.90 609	1.36 577	1.80 594	3.70 619	3.76 615	5.02 618	8.19 626	2.12 540	1.63 549	0.25 531	0.76 601	2.72 623	1.91 619	2.39 617	2.36 623

LE_ROB	4.43 618	1.35 577	9.38 621	2.79 616	3.93 616	2.43 607	3.46 622	2.68 611	11.19 626	11.66 630	4.73 621	5.26 619	10.46 628	4.50 616	9.49 627	0.82 588	0.69 596	1.34 607	0.98 605	0.75 577	0.76 578

UNDER WATER	2.74 604	1.85 603	4.54 600	1.81 606	1.44 599	2.34 605	1.40 602	3.24 616	6.60 622	2.60 609	2.76 602	5.75 620	5.24 619	3.02 597	4.01 606	1.45 609	0.81 603	1.59 615	1.06 608	1.80 610	1.51 613

MANE	2.90 609	1.14 547	2.96 547	1.03 580	1.01 583	5.01 620	2.45 616	5.36 624	6.88 624	3.58 618	4.76 622	5.99 621	4.99 617	4.23 613	4.61 613	0.56 575	0.67 590	0.44 566	0.78 596	0.51 555	1.03 601

pmcnn	1.32 569	1.05 533	2.77 526	0.74 558	1.43 597	0.72 454	0.56 514	0.96 492	0.91 528	0.99 547	2.92 606	6.01 622	0.70 499	2.38 556	3.32 599	0.13 359	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.34 475	0.22 390

DGTPSM_ROB	8.89 626	5.62 625	12.25 625	5.92 625	11.32 625	8.54 624	24.18 636	6.40 626	13.49 629	5.15 621	11.46 629	6.19 623	10.92 630	7.00 622	13.72 632	4.47 623	7.65 629	3.92 627	7.45 631	4.38 624	7.87 632

DPSMNet_ROB	9.48 627	5.64 626	13.01 629	8.82 627	11.82 626	8.54 624	24.20 637	6.41 627	13.65 632	5.32 623	11.47 630	6.33 624	10.92 630	7.69 623	13.89 633	7.25 633	8.19 631	5.06 628	7.78 632	5.31 627	8.26 633

USTest	8.10 624	7.17 628	8.96 619	9.25 628	9.05 623	15.27 630	23.78 635	9.96 632	9.47 625	5.94 624	6.75 623	7.80 625	7.48 624	8.83 627	11.21 631	2.21 619	3.56 625	2.86 625	3.20 626	5.02 626	4.16 626

TCMNet-wrong-test	5.51 621	6.62 627	6.20 610	13.02 633	11.90 627	7.14 622	5.53 627	6.99 628	1.44 577	2.65 610	3.10 608	8.37 626	5.95 621	4.75 617	6.05 620	3.07 622	0.98 610	2.38 622	1.99 620	6.62 628	5.43 629

KSHMR	4.10 616	1.97 611	5.27 604	1.71 602	1.47 601	1.96 593	1.28 594	3.19 615	17.33 638	2.12 596	15.91 634	9.18 627	1.57 586	8.42 625	1.98 563	1.52 611	1.26 612	1.67 616	1.19 611	1.67 609	1.40 611

SGM-ForestM	2.98 610	1.70 595	3.52 585	0.67 553	0.47 516	5.18 621	3.36 621	3.30 619	2.86 614	4.44 620	3.79 616	9.80 628	5.50 620	6.29 621	6.52 622	0.27 540	0.36 552	0.24 522	0.27 497	0.38 510	0.58 562

HanzoNet	7.64 623	2.86 622	5.05 602	7.01 626	3.97 617	2.18 603	1.34 598	3.37 620	4.05 616	13.17 631	10.58 625	10.73 629	16.52 636	8.45 626	10.51 630	10.48 634	9.72 636	5.59 630	13.46 635	6.84 629	6.83 631

ktn	4.35 617	2.10 613	2.89 539	1.80 604	1.49 603	2.13 601	1.41 604	2.26 607	12.72 628	11.41 629	16.43 635	11.15 630	3.75 611	4.36 615	3.18 595	1.82 615	0.98 610	1.73 618	1.21 612	2.97 620	1.27 607

Anonymous_1	22.91 638	11.20 630	12.13 624	12.75 630	26.28 644	19.43 637	27.92 641	14.08 635	13.61 630	14.96 633	10.58 625	11.26 631	11.19 632	12.55 632	14.57 635	38.28 651	7.88 630	34.96 648	63.99 650	89.57 654	10.94 636

TorneroNet	5.50 620	1.92 609	3.16 567	1.47 597	1.25 596	14.07 629	1.06 583	4.90 622	20.99 644	10.17 626	16.48 636	11.88 632	6.93 622	3.34 604	4.20 609	1.30 607	0.69 596	1.45 611	0.86 600	2.61 618	1.20 605

DPSM_ROB	12.34 629	11.21 631	12.51 626	12.91 631	12.80 629	19.84 639	28.28 642	14.38 637	14.28 634	10.58 627	11.26 627	12.03 633	11.85 633	13.15 634	15.34 637	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 629	8.84 630	8.31 634

DPSM	12.34 629	11.21 631	12.51 626	12.91 631	12.80 629	19.84 639	28.28 642	14.38 637	14.28 634	10.58 627	11.26 627	12.03 633	11.85 633	13.15 634	15.34 637	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 629	8.84 630	8.31 634

LRCNet_RVC	13.74 633	19.30 634	12.75 628	19.46 636	12.69 628	1.86 589	0.41 445	12.33 633	1.05 547	15.77 634	18.83 640	12.62 635	8.70 627	12.21 631	9.62 628	22.22 644	8.37 634	25.85 644	24.01 645	19.32 642	17.44 644

xxxxx1	28.96 649	20.11 638	14.07 631	49.74 647	39.15 648	18.98 633	26.64 638	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 637	18.36 636	21.56 639	16.21 637	20.88 641	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

tt_ll	28.96 649	20.11 638	14.07 631	49.74 647	39.15 648	18.98 633	26.64 638	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 637	18.36 636	21.56 639	16.21 637	20.88 641	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

ff	28.96 649	20.11 638	14.07 631	49.74 647	39.15 648	18.98 633	26.64 638	21.94 641	20.21 641	16.45 635	17.48 637	18.36 636	21.56 639	16.21 637	20.88 641	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 652

HaxPig	19.86 636	22.40 642	22.34 637	17.95 635	17.95 634	11.77 628	11.89 630	16.02 639	15.89 637	21.10 640	21.41 642	18.74 639	18.39 637	20.08 641	19.69 640	23.63 648	23.22 646	24.06 643	23.69 644	23.00 643	23.95 647

ASD4	21.52 637	19.65 635	22.13 636	22.45 638	16.42 633	23.29 643	30.71 644	33.06 652	17.47 639	24.18 651	14.11 632	21.71 640	15.88 635	21.06 642	18.11 639	19.78 643	17.78 645	26.52 645	20.33 643	27.03 644	18.73 645

DPSimNet_ROB	17.97 635	20.20 641	24.98 643	17.62 634	15.92 632	21.53 641	21.00 634	13.70 634	15.61 636	23.89 650	14.69 633	22.87 641	24.58 651	12.70 633	14.56 634	18.48 642	12.91 637	20.21 642	12.05 633	17.76 633	14.17 637

MEDIAN_ROB	23.96 640	27.05 650	26.39 648	22.16 637	22.13 636	16.12 632	13.97 631	20.24 640	20.05 640	25.50 652	25.31 650	22.96 642	22.63 642	24.39 643	23.24 644	28.20 649	27.23 650	28.62 646	27.75 648	27.50 645	27.76 650

Hybrid-DGEV	24.86 645	22.58 647	25.22 646	26.11 643	25.76 639	39.92 650	57.06 648	29.03 651	29.01 654	21.12 641	22.64 647	24.13 643	23.91 649	26.46 649	30.82 646	14.27 639	16.70 639	13.09 634	14.83 641	17.78 634	16.71 639

RAFT-FEzeroshot	24.80 641	22.55 645	24.73 640	26.10 641	25.76 639	39.84 646	57.07 650	28.84 645	28.79 649	21.14 642	22.48 644	24.18 644	23.88 645	26.38 644	30.87 648	14.26 636	16.71 640	13.09 634	14.82 638	17.79 637	16.72 641

RAFT-FE	24.80 641	22.55 645	24.73 640	26.10 641	25.76 639	39.84 646	57.07 650	28.84 645	28.79 649	21.14 642	22.48 644	24.18 644	23.88 645	26.38 644	30.87 648	14.26 636	16.71 640	13.09 634	14.82 638	17.79 637	16.72 641

FlowAnything	24.85 644	22.54 644	25.10 644	26.11 643	25.76 639	39.86 648	57.00 646	28.89 648	28.87 652	21.31 647	22.68 649	24.22 646	23.87 644	26.39 647	30.89 652	14.26 636	16.78 644	13.10 638	14.90 642	17.78 634	16.69 638

CasAABBNet	24.81 643	22.53 643	24.83 642	26.08 640	25.74 638	39.86 648	57.06 648	28.87 647	28.83 651	21.16 645	22.54 646	24.22 646	23.89 648	26.38 644	30.87 648	14.25 635	16.71 640	13.09 634	14.81 637	17.78 634	16.71 639

Selective-RAFT-Error	24.87 646	22.59 648	25.14 645	26.13 645	25.82 643	39.93 651	57.03 647	28.97 649	28.95 653	21.21 646	22.65 648	24.25 648	23.98 650	26.43 648	30.83 647	14.27 639	16.71 640	13.10 638	14.82 638	17.82 639	16.76 643

LSM0	26.58 647	22.63 649	25.88 647	30.13 646	52.21 653	39.94 652	56.74 645	28.97 649	28.72 648	21.14 642	22.26 643	24.43 649	23.88 645	26.54 651	30.87 648	14.32 641	16.55 638	13.12 640	14.71 636	17.92 640	20.60 646

AVERAGE_ROB	26.93 648	30.34 651	29.27 650	25.82 639	25.34 637	19.48 638	15.17 632	23.55 644	23.00 647	28.45 653	27.87 651	26.25 650	25.86 652	26.96 652	25.55 645	31.30 650	30.07 651	31.76 647	30.81 649	30.79 649	30.93 651

BEATNet-Init1	12.10 628	11.19 629	27.29 649	2.99 617	3.51 614	21.84 642	11.10 629	14.34 636	13.83 633	20.34 639	20.33 641	26.35 651	20.03 638	19.06 640	14.80 636	1.74 614	1.81 617	2.05 620	2.49 624	3.69 623	3.12 625

PML	23.15 639	16.83 633	7.78 613	5.49 624	9.93 624	51.13 653	104.50 654	5.76 625	13.62 631	37.30 654	105.93 654	30.86 652	23.50 643	12.07 630	7.87 625	6.30 628	2.12 623	6.32 631	2.43 622	10.44 632	2.90 624

RSGM-EC	41.56 652	31.72 652	19.92 634	51.66 650	47.86 651	38.70 644	61.61 652	33.83 653	22.80 645	23.45 648	29.29 652	43.76 653	35.31 653	66.76 653	70.17 653	66.40 652	37.60 653	48.67 649	25.68 646	48.86 650	27.21 648

acva	41.56 652	31.72 652	19.92 634	51.66 650	47.86 651	38.70 644	61.61 652	33.83 653	22.80 645	23.45 648	29.29 652	43.76 653	35.31 653	66.76 653	70.17 653	66.40 652	37.60 653	48.67 649	25.68 646	48.86 650	27.21 648

test_example2	115.39 654	123.23 654	94.57 653	115.52 652	123.55 654	101.63 654	114.33 655	53.41 655	99.48 655	134.90 655	135.05 655	85.83 655	85.11 655	111.32 655	106.15 655	152.55 655	205.26 655	99.78 655	114.96 655	140.96 655	110.20 655

ccccc	291.34 655	297.21 655	347.09 655	374.70 655	380.44 655	203.92 655	213.88 656	216.32 656	172.72 656	203.37 656	218.57 656	215.01 656	258.31 656	312.78 656	341.56 656	412.57 656	356.13 656	256.09 656	227.69 656	428.88 656	389.64 656

Low-res two-view benchmark