Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 18	0.02 20	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10
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
NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCDC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.02 14	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 49	0.04 44	0.07 47	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 55	0.04 45	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 54	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 37	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

coex_refinement	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 37	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 37	0.03 37	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

YMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 37	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

YMNet_1	0.03 29	0.04 37	0.03 37	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 67	0.07 59	0.09 55	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 68	0.07 59	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

EDNetEfficientorigin	0.04 38	0.06 54	0.04 44	0.05 43	0.04 79	0.05 90	0.04 82	0.05 89	0.04 82	0.05 92	0.04 89	0.05 91	0.04 85	0.05 83	0.04 76	0.05 51	0.03 36	0.06 94	0.03 54	0.04 77	0.03 51

EDNetEfficient	0.04 38	0.05 49	0.04 44	0.04 37	0.03 48	0.04 78	0.03 50	0.04 77	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.04 77	0.03 52	0.04 72	0.03 48	0.05 51	0.03 36	0.05 86	0.03 54	0.04 77	0.03 51

NVStereoNet_ROB	0.04 38	0.04 37	0.04 44	0.04 37	0.04 79	0.04 78	0.04 82	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.04 89	0.04 77	0.04 85	0.04 72	0.04 76	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DFGA-Net	0.05 41	0.06 54	0.04 44	0.06 46	0.04 79	0.06 93	0.04 82	0.06 95	0.04 82	0.06 97	0.04 89	0.06 98	0.04 85	0.06 89	0.04 76	0.06 55	0.04 45	0.05 86	0.04 78	0.05 92	0.04 79

GASNet	0.05 41	0.04 37	0.12 103	0.04 37	0.04 79	0.04 78	0.05 94	0.04 77	0.04 82	0.12 128	0.04 89	0.06 98	0.04 85	0.04 72	0.04 76	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

WZ-Net	0.05 41	0.50 211	0.10 70	0.12 84	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 94	0.10 75	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 44	0.24 126	0.20 169	0.23 155	0.01 10	0.02 19	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 180	0.21 183	0.02 18	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 44	0.54 227	0.10 70	0.12 84	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 94	0.11 98	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

AASNet	0.06 44	0.08 59	0.08 61	0.08 49	0.05 99	0.06 93	0.05 94	0.05 89	0.06 110	0.06 97	0.06 111	0.05 91	0.06 111	0.06 89	0.05 89	0.08 62	0.08 61	0.08 103	0.05 96	0.06 96	0.05 97

SACVNet	0.06 44	0.08 59	0.08 61	0.08 49	0.05 99	0.06 93	0.05 94	0.05 89	0.06 110	0.06 97	0.06 111	0.05 91	0.06 111	0.06 89	0.05 89	0.08 62	0.08 61	0.08 103	0.05 96	0.06 96	0.05 97

AACVNet	0.06 44	0.08 59	0.08 61	0.08 49	0.05 99	0.06 93	0.05 94	0.05 89	0.06 110	0.06 97	0.06 111	0.05 91	0.06 111	0.06 89	0.05 89	0.08 62	0.08 61	0.08 103	0.05 96	0.06 96	0.05 97

BridgeDepth_RVC	0.07 49	0.08 59	0.11 90	0.11 76	0.05 99	0.08 106	0.05 94	0.08 108	0.05 98	0.08 107	0.05 101	0.08 107	0.05 95	0.08 108	0.05 89	0.11 88	0.10 75	0.07 99	0.05 96	0.07 106	0.05 97
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 49	0.08 59	0.07 59	0.07 47	0.07 112	0.08 106	0.06 110	0.08 108	0.07 113	0.08 107	0.07 114	0.08 107	0.06 111	0.07 105	0.07 104	0.08 62	0.07 59	0.07 99	0.07 106	0.06 96	0.06 105

FADE	0.07 49	0.06 54	0.02 14	0.09 55	0.10 123	0.03 40	0.03 50	0.05 89	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.05 91	0.03 52	0.04 72	0.03 48	0.15 126	0.10 75	0.17 155	0.13 157	0.11 124	0.11 130

BridgeDepth	0.08 52	0.08 59	0.11 90	0.11 76	0.05 99	0.08 106	0.05 94	0.08 108	0.07 113	0.08 107	0.05 101	0.08 107	0.05 95	0.09 112	0.08 106	0.15 126	0.11 98	0.07 99	0.05 96	0.07 106	0.06 105
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ADCMid	0.08 52	0.02 12	0.02 14	1.01 369	0.03 48	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.04 72	0.09 111	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

DA	0.09 54	0.13 84	0.39 265	0.08 49	0.05 99	0.07 104	0.05 94	0.13 129	0.05 98	0.06 97	0.05 101	0.06 98	0.05 95	0.06 89	0.05 89	0.06 55	0.05 56	0.14 129	0.13 157	0.06 96	0.05 97

GGEV	0.09 54	0.13 84	0.39 265	0.08 49	0.05 99	0.07 104	0.05 94	0.13 129	0.05 98	0.06 97	0.05 101	0.06 98	0.05 95	0.06 89	0.05 89	0.06 55	0.05 56	0.14 129	0.13 157	0.06 96	0.05 97

test_sample7	0.09 54	1.00 295	0.11 90	0.11 76	0.02 21	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 114	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample6	0.09 54	0.97 286	0.10 70	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample3	0.09 54	0.87 263	0.10 70	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample2	0.09 54	1.03 309	0.11 90	0.11 76	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.09 70	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample1	0.09 54	0.87 263	0.12 103	0.11 76	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.04 74	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

SMFormer	0.09 54	1.01 303	0.09 66	0.09 55	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.09 70	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

tta	0.09 54	0.95 283	0.09 66	0.10 59	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

xxx	0.09 54	1.01 303	0.10 70	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.03 51

SepStereo	0.09 54	0.09 67	0.10 70	0.09 55	0.09 116	0.09 112	0.09 116	0.10 113	0.08 117	0.10 114	0.09 118	0.09 113	0.09 119	0.09 112	0.08 106	0.09 68	0.08 61	0.09 108	0.08 110	0.09 113	0.08 109

APVNet	0.09 54	0.05 49	0.04 44	0.05 43	0.04 79	0.05 90	0.90 424	0.06 95	0.04 82	0.05 92	0.04 89	0.05 91	0.04 85	0.05 83	0.04 76	0.05 51	0.04 45	0.05 86	0.04 78	0.05 92	0.05 97

ADCS	0.09 54	0.02 12	0.04 44	0.90 346	0.06 111	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.14 133	0.36 286	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

zh-sn7	0.10 67	0.98 287	0.14 128	0.15 111	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.15 126	0.13 138	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

DualNet (step1)	0.10 67	1.05 314	0.12 103	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 114	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample9	0.10 67	1.05 314	0.12 103	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 114	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample8	0.10 67	1.05 314	0.12 103	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 114	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample5	0.10 67	1.07 318	0.11 90	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.03 54	0.04 77	0.03 51

test_sample4	0.10 67	1.03 309	0.12 103	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 110	0.13 138	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

DualNet	0.10 67	1.07 318	0.11 90	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.03 54	0.04 77	0.03 51

ttt	0.10 67	1.09 320	0.12 103	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 114	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

1111x	0.10 67	1.14 325	0.13 123	0.14 101	0.03 48	0.04 78	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 110	0.11 98	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

AnonymousM	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

222	0.10 67	0.99 290	0.12 103	0.13 97	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 114	0.03 38	0.02 20	0.04 77	0.03 51

test_xeample	0.10 67	1.09 320	0.13 123	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.04 77	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 117	0.14 142	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

PVD	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

SHD	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

SAMSARA	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

XQC	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

RTSC	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

RTS	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

RTSA	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

MADNet+	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

MADNet++	0.10 67	0.10 69	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 114	0.10 121	0.10 113	0.10 121	0.10 114	0.10 122	0.10 116	0.10 123	0.10 116	0.10 117	0.10 73	0.10 75	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

ADCPNet	0.10 67	0.03 31	0.04 44	1.27 444	0.03 48	0.04 78	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.04 77	0.03 52	0.08 108	0.04 76	0.04 44	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

ISRNet	0.11 89	0.05 49	0.36 251	0.24 160	0.07 112	0.13 129	0.05 94	0.06 95	0.05 98	0.05 92	0.05 101	0.13 130	0.05 95	0.05 83	0.09 111	0.24 187	0.20 179	0.10 109	0.05 96	0.06 96	0.13 153

JetRed	0.11 89	0.12 82	0.11 90	0.11 76	0.11 139	0.11 125	0.14 155	0.11 125	0.11 136	0.12 128	0.11 136	0.11 126	0.11 135	0.11 127	0.11 129	0.11 88	0.16 147	0.11 120	0.11 131	0.11 124	0.11 130

JetBlue	0.11 89	0.11 80	0.12 103	0.13 97	0.14 160	0.11 125	0.11 134	0.11 125	0.11 136	0.11 126	0.11 136	0.11 126	0.11 135	0.12 131	0.12 144	0.11 88	0.11 98	0.11 120	0.11 131	0.11 124	0.11 130

x	0.11 89	1.15 328	0.15 144	0.14 101	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 74	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 117	0.15 145	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 89	0.44 183	0.33 231	0.39 212	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.39 262	0.36 260	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

xxxx	0.11 89	1.16 330	0.16 147	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 110	0.16 147	0.03 38	0.04 78	0.04 77	0.04 79

BEATNet_4x	0.11 89	0.03 31	0.03 37	1.60 468	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 83	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

ADCL	0.11 89	0.03 31	0.03 37	1.60 468	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 83	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

AnyNet_C01	0.11 89	0.02 12	0.02 14	1.62 471	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.06 89	0.04 76	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.03 51

zh-mn7	0.12 98	1.14 325	0.17 154	0.20 138	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.18 152	0.16 147	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

S2M2_L	0.12 98	0.14 90	0.10 70	0.15 111	0.10 123	0.14 130	0.10 121	0.14 131	0.10 121	0.15 136	0.10 122	0.14 131	0.10 123	0.14 133	0.10 117	0.13 110	0.10 75	0.13 127	0.09 112	0.13 132	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GwcNet	0.12 98	0.07 58	0.05 58	0.08 49	0.05 99	0.08 106	1.20 452	0.07 105	0.05 98	0.05 92	0.05 101	0.08 107	0.05 95	0.08 108	0.03 48	0.07 60	0.05 56	0.06 94	0.05 96	0.07 106	0.05 97

FADNet-RVC-Resample	0.12 98	0.04 37	0.04 44	0.04 37	0.04 79	0.04 78	0.04 82	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.04 89	0.04 77	0.04 85	0.04 72	1.57 524	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.05 96	0.04 77	0.06 105

FADNet_RVC	0.12 98	0.04 37	0.04 44	0.05 43	0.04 79	0.04 78	0.04 82	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.04 89	0.04 77	0.05 95	0.04 72	1.65 528	0.05 51	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

FADNet	0.12 98	0.05 49	0.04 44	0.04 37	0.04 79	0.04 78	0.04 82	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.04 89	0.04 77	0.05 95	0.04 72	1.66 530	0.06 55	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

ADCRef	0.12 98	0.03 31	0.04 44	1.71 475	0.04 79	0.03 40	0.03 50	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.03 52	0.04 77	0.03 52	0.06 89	0.04 76	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.03 43	0.04 79

testlalala2	0.13 105	0.16 92	0.11 90	0.15 111	0.11 139	0.16 145	0.11 134	0.16 144	0.11 136	0.16 141	0.11 136	0.16 142	0.11 135	0.16 143	0.11 129	0.14 117	0.11 98	0.14 129	0.11 131	0.14 134	0.11 130

testlalala_base	0.13 105	0.16 92	0.11 90	0.15 111	0.11 139	0.15 137	0.11 134	0.16 144	0.11 136	0.16 141	0.11 136	0.16 142	0.11 135	0.16 143	0.11 129	0.14 117	0.11 98	0.14 129	0.11 131	0.14 134	0.11 130

CIPLG	0.13 105	0.21 112	0.12 103	0.16 122	0.11 139	0.15 137	0.11 134	0.14 131	0.11 136	0.15 136	0.12 147	0.15 141	0.11 135	0.14 133	0.11 129	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 134	0.11 130

IPLG	0.13 105	0.20 106	0.14 128	0.15 111	0.11 139	0.14 130	0.11 134	0.14 131	0.11 136	0.14 130	0.11 136	0.14 131	0.11 135	0.14 133	0.11 129	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 134	0.11 130

ACRE	0.13 105	0.21 112	0.14 128	0.15 111	0.11 139	0.14 130	0.11 134	0.14 131	0.11 136	0.14 130	0.12 147	0.14 131	0.11 135	0.14 133	0.11 129	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 134	0.11 130

LRCNet_RVC	0.13 105	0.13 84	0.09 66	0.13 97	0.10 123	0.14 130	0.10 121	0.14 131	0.10 121	0.23 180	0.10 122	0.20 163	0.10 123	0.24 187	0.11 129	0.11 88	0.09 70	0.12 123	0.14 163	0.12 130	0.09 112

aanetorigin	0.13 105	0.11 80	0.11 90	0.11 76	0.11 139	0.11 125	0.11 134	0.11 125	0.11 136	0.11 126	0.12 147	0.11 126	0.11 135	0.11 127	0.11 129	0.11 88	0.11 98	0.14 129	0.11 131	0.49 319	0.11 130

FADNet-RVC	0.13 105	0.04 37	0.04 44	0.04 37	0.04 79	0.04 78	0.05 94	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.05 101	0.04 77	0.05 95	0.04 72	1.71 533	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.07 106	0.04 79

ELAS	0.13 105	0.16 92	0.11 90	0.15 111	0.09 116	0.18 157	0.11 134	0.18 155	0.11 136	0.17 150	0.11 136	0.18 156	0.11 135	0.18 155	0.11 129	0.14 117	0.08 61	0.14 129	0.08 110	0.14 134	0.09 112
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	0.14 114	1.22 389	0.28 201	0.32 188	0.04 79	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.32 214	0.27 205	0.04 73	0.03 54	0.03 43	0.03 51

S2M2_XL	0.14 114	0.17 98	0.12 103	0.17 130	0.11 139	0.17 153	0.11 134	0.17 152	0.11 136	0.17 150	0.11 136	0.17 152	0.11 135	0.17 152	0.11 129	0.16 136	0.11 98	0.16 147	0.11 131	0.16 148	0.11 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mmm	0.14 114	1.83 419	0.12 103	0.11 76	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.04 82	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.06 89	0.04 76	0.12 94	0.11 98	0.05 86	0.04 78	0.05 92	0.04 79

ProNet	0.14 114	0.20 106	0.14 128	0.16 122	0.11 139	0.16 145	0.11 134	0.17 152	0.11 136	0.17 150	0.12 147	0.17 152	0.13 157	0.17 152	0.12 144	0.15 126	0.11 98	0.16 147	0.11 131	0.15 144	0.12 147

IPLGR_C	0.14 114	0.20 106	0.12 103	0.15 111	0.11 139	0.14 130	0.15 160	0.14 131	0.11 136	0.15 136	0.12 147	0.14 131	0.11 135	0.16 143	0.11 129	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.12 149	0.15 144	0.12 147

MIPNet	0.14 114	0.21 112	0.17 154	0.16 122	0.11 139	0.15 137	0.12 150	0.14 131	0.11 136	0.16 141	0.11 136	0.14 131	0.11 135	0.14 133	0.11 129	0.14 117	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 134	0.11 130

IPLGR	0.14 114	0.24 126	0.14 128	0.16 122	0.12 155	0.15 137	0.12 150	0.14 131	0.11 136	0.15 136	0.12 147	0.14 131	0.11 135	0.14 133	0.11 129	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 134	0.11 130

GMStereo	0.14 114	0.13 84	0.14 128	0.14 101	0.14 160	0.14 130	0.14 155	0.14 131	0.14 160	0.14 130	0.14 164	0.14 131	0.14 161	0.14 133	0.14 154	0.14 117	0.14 142	0.14 129	0.14 163	0.14 134	0.14 158
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32	0.14 114	0.04 37	0.03 37	2.22 491	0.04 79	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.04 77	0.02 21	0.07 105	0.04 76	0.02 15	0.02 15	0.03 38	0.03 54	0.02 20	0.03 51

HSM	0.14 114	0.16 92	0.12 103	0.17 130	0.12 155	0.17 153	0.11 134	0.17 152	0.11 136	0.17 150	0.12 147	0.17 152	0.12 152	0.17 152	0.12 144	0.16 136	0.11 98	0.16 147	0.11 131	0.16 148	0.12 147

DRN-Test	0.14 114	0.13 84	0.09 66	0.14 101	0.09 116	0.15 137	0.09 116	0.14 131	0.10 121	0.14 130	0.09 118	0.14 131	0.09 119	0.13 132	0.09 111	0.12 94	0.09 70	0.12 123	0.09 112	0.12 130	0.73 400

ELAS_RVC	0.14 114	0.16 92	0.10 70	0.15 111	0.10 123	0.18 157	0.11 134	0.19 157	0.11 136	0.19 156	0.12 147	0.18 156	0.11 135	0.19 158	0.12 144	0.14 117	0.08 61	0.14 129	0.09 112	0.15 144	0.09 112
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ITSA-stereo	0.15 126	0.17 98	0.13 123	0.20 138	0.13 158	0.19 160	0.13 153	0.18 155	0.13 158	0.19 156	0.13 159	0.18 156	0.14 161	0.18 155	0.14 154	0.16 136	0.11 98	0.15 144	0.14 163	0.18 158	0.11 130

test_for_model	0.15 126	0.23 117	0.18 163	0.21 148	0.11 139	0.16 145	0.11 134	0.16 144	0.11 136	0.16 141	0.11 136	0.16 142	0.11 135	0.16 143	0.11 129	0.21 166	0.18 176	0.14 129	0.11 131	0.14 134	0.11 130

CoDeX	0.15 126	0.70 244	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.67 378	0.02 15	0.69 374	0.75 387	0.01 9	0.02 20	0.02 20

ICVP	0.15 126	0.53 224	0.11 90	0.16 122	0.11 139	0.16 145	0.11 134	0.16 144	0.11 136	0.16 141	0.11 136	0.16 142	0.11 135	0.16 143	0.11 129	0.16 136	0.11 98	0.16 147	0.11 131	0.16 148	0.11 130
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	0.15 126	0.04 37	0.04 44	2.20 490	0.04 79	0.04 78	0.04 82	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.05 101	0.04 77	0.04 85	0.08 108	0.04 76	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

StereoDRNet	0.15 126	0.14 90	0.10 70	0.14 101	0.09 116	0.15 137	0.09 116	0.14 131	0.09 120	0.14 130	0.10 122	0.14 131	0.09 119	0.14 133	0.09 111	0.13 110	0.10 75	0.13 127	0.09 112	0.13 132	0.82 412

LALA_ROB	0.15 126	0.19 102	0.12 103	0.18 132	0.11 139	0.20 165	0.12 150	0.21 172	0.12 155	0.20 162	0.12 147	0.20 163	0.12 152	0.21 173	0.13 150	0.17 144	0.10 75	0.18 165	0.11 131	0.18 158	0.11 130

SGM_RVC	0.15 126	0.17 98	0.11 90	0.18 132	0.11 139	0.19 160	0.11 134	0.19 157	0.12 155	0.19 156	0.12 147	0.20 163	0.12 152	0.19 158	0.12 144	0.16 136	0.11 98	0.17 155	0.10 119	0.17 154	0.10 117
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	0.16 134	1.21 383	0.33 231	0.41 238	0.04 79	0.04 78	0.03 50	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.04 89	0.04 77	0.04 85	0.04 72	0.04 76	0.35 231	0.31 236	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

GMStereo_Zeroshot	0.16 134	0.16 92	0.16 147	0.16 122	0.16 180	0.16 145	0.16 165	0.16 144	0.16 174	0.16 141	0.16 175	0.16 142	0.16 173	0.16 143	0.16 170	0.16 136	0.16 147	0.16 147	0.16 171	0.16 148	0.16 162

qqq	0.16 134	2.01 436	0.12 103	0.15 111	0.04 79	0.06 93	0.05 94	0.06 95	0.04 82	0.06 97	0.03 52	0.06 98	0.03 52	0.06 89	0.03 48	0.12 94	0.14 142	0.04 73	0.04 78	0.03 43	0.03 51

DeepPruner_ROB	0.16 134	0.18 101	0.13 123	0.19 135	0.13 158	0.19 160	0.13 153	0.19 157	0.13 158	0.19 156	0.13 159	0.19 160	0.13 157	0.19 158	0.13 150	0.18 152	0.13 138	0.18 165	0.13 157	0.18 158	0.13 153

CAS++	0.17 138	0.27 134	0.21 175	0.10 59	0.21 210	0.15 137	0.22 199	0.10 113	0.21 199	0.22 176	0.10 122	0.19 160	0.18 190	0.10 116	0.19 188	0.20 159	0.19 177	0.18 165	0.10 119	0.19 164	0.18 180
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	0.17 138	2.16 445	0.13 123	0.13 97	0.04 79	0.06 93	0.04 82	0.06 95	0.04 82	0.06 97	0.03 52	0.06 98	0.03 52	0.06 89	0.05 89	0.18 152	0.12 114	0.06 94	0.03 54	0.05 92	0.03 51

SFCPSM	0.17 138	0.78 249	0.02 14	0.02 14	0.01 10	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.01 10	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.79 413	0.02 15	0.75 385	0.76 389	0.02 20	0.02 20	0.02 20

w-ln-seven	0.18 141	1.47 403	0.33 231	0.40 226	0.04 79	0.04 78	0.04 82	0.04 77	0.04 82	0.04 74	0.04 89	0.04 77	0.04 85	0.04 72	0.04 76	0.38 251	0.32 240	0.05 86	0.04 78	0.04 77	0.04 79

xyz-stereo-finetune2	0.18 141	0.48 205	0.16 147	0.16 122	0.15 171	0.15 137	0.16 165	0.16 144	0.16 174	0.16 141	0.16 175	0.16 142	0.16 173	0.16 143	0.16 170	0.16 136	0.16 147	0.16 147	0.16 171	0.16 148	0.16 162

xyz-stereo	0.18 141	0.50 211	0.16 147	0.15 111	0.16 180	0.16 145	0.16 165	0.16 144	0.16 174	0.16 141	0.16 175	0.16 142	0.16 173	0.16 143	0.16 170	0.16 136	0.16 147	0.16 147	0.16 171	0.16 148	0.16 162

BEATNet-Init1	0.19 144	0.08 59	0.08 61	2.23 492	0.08 114	0.08 106	0.07 113	0.07 105	0.08 117	0.08 107	0.07 114	0.08 107	0.07 115	0.11 127	0.08 106	0.08 62	0.08 61	0.08 103	0.07 106	0.08 110	0.08 109

DeepPrunerF	0.19 144	0.08 59	0.08 61	2.23 492	0.08 114	0.08 106	0.07 113	0.07 105	0.08 117	0.08 107	0.07 114	0.08 107	0.07 115	0.11 127	0.08 106	0.08 62	0.08 61	0.08 103	0.07 106	0.08 110	0.08 109

IGEV_Zeroshot_test	0.20 146	0.19 102	0.40 270	0.30 180	0.17 184	0.22 178	0.17 173	0.21 172	0.17 182	0.20 162	0.17 180	0.21 171	0.18 190	0.21 173	0.17 174	0.20 159	0.16 147	0.20 172	0.16 171	0.20 165	0.17 176

DAS	0.20 146	0.20 106	0.20 169	0.20 138	0.20 201	0.20 165	0.20 188	0.20 163	0.20 195	0.20 162	0.20 201	0.20 163	0.20 199	0.20 162	0.20 191	0.20 159	0.20 179	0.20 172	0.20 198	0.20 165	0.20 184

ASD4	0.20 146	0.20 106	0.20 169	0.20 138	0.20 201	0.20 165	0.20 188	0.20 163	0.20 195	0.20 162	0.20 201	0.20 163	0.20 199	0.20 162	0.20 191	0.20 159	0.20 179	0.20 172	0.20 198	0.20 165	0.20 184

ACVNet	0.20 146	0.19 102	0.14 128	0.20 138	0.14 160	0.20 165	0.96 431	0.21 172	0.14 160	0.20 162	0.13 159	0.21 171	0.14 161	0.20 162	0.14 154	0.17 144	0.12 114	0.17 155	0.12 149	0.17 154	0.12 147

acv_ft	0.20 146	0.19 102	0.14 128	0.20 138	0.14 160	0.20 165	0.96 431	0.21 172	0.14 160	0.20 162	0.13 159	0.21 171	0.14 161	0.20 162	0.14 154	0.17 144	0.12 114	0.17 155	0.12 149	0.17 154	0.12 147

iResNetv2_ROB	0.20 146	0.23 117	0.18 163	0.24 160	0.20 201	0.24 189	0.18 180	0.24 185	0.18 187	0.24 187	0.18 195	0.23 185	0.19 195	0.24 187	0.18 185	0.21 166	0.16 147	0.21 175	0.16 171	0.22 173	0.16 162

iResNet	0.20 146	0.23 117	0.18 163	0.24 160	0.18 194	0.24 189	0.20 188	0.24 185	0.18 187	0.23 180	0.17 180	0.23 185	0.18 190	0.23 183	0.18 185	0.22 169	0.16 147	0.21 175	0.16 171	0.21 171	0.16 162

z-ln-s-r	0.21 153	1.40 401	0.53 333	0.56 300	0.04 79	0.05 90	0.04 82	0.05 89	0.05 98	0.05 92	0.04 89	0.05 91	0.04 85	0.05 83	0.05 89	0.57 336	0.44 307	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

tg	0.21 153	0.25 130	0.21 175	0.26 174	0.17 184	0.24 189	0.17 173	0.24 185	0.17 182	0.24 187	0.17 180	0.24 191	0.17 182	0.24 187	0.17 174	0.24 187	0.17 167	0.23 188	0.16 171	0.23 184	0.16 162

Pointernet	0.21 153	0.22 116	0.19 166	0.24 160	0.19 198	0.24 189	0.19 184	0.24 185	0.19 193	0.24 187	0.19 197	0.24 191	0.19 195	0.24 187	0.19 188	0.22 169	0.17 167	0.22 180	0.17 191	0.22 173	0.17 176

SuperB	0.21 153	0.10 69	2.51 558	0.12 84	0.09 116	0.10 114	0.09 116	0.08 108	0.07 113	0.10 114	0.09 118	0.09 113	0.07 115	0.07 105	0.07 104	0.07 60	0.08 61	0.07 99	0.07 106	0.08 110	0.07 108

BStereo	0.22 157	0.23 117	0.20 169	0.24 160	0.20 201	0.23 186	0.33 269	0.39 245	0.17 182	0.23 180	0.17 180	0.23 185	0.16 173	0.24 187	0.17 174	0.23 180	0.16 147	0.22 180	0.20 198	0.22 173	0.16 162

Wave_Phase_stereo	0.22 157	0.23 117	0.20 169	0.24 160	0.20 201	0.23 186	0.33 269	0.39 245	0.17 182	0.23 180	0.17 180	0.23 185	0.16 173	0.24 187	0.17 174	0.23 180	0.16 147	0.22 180	0.20 198	0.22 173	0.16 162

WAO-6	0.22 157	0.23 117	0.22 177	0.23 155	0.22 212	0.22 178	0.22 199	0.22 176	0.22 202	0.22 176	0.22 208	0.22 179	0.22 206	0.22 177	0.22 197	0.22 169	0.22 187	0.22 180	0.22 205	0.22 173	0.22 190

IMH-64-1	0.22 157	0.23 117	0.23 180	0.22 151	0.22 212	0.22 178	0.22 199	0.22 176	0.22 202	0.22 176	0.22 208	0.22 179	0.22 206	0.22 177	0.22 197	0.22 169	0.22 187	0.23 188	0.22 205	0.22 173	0.23 192

IMH-64	0.22 157	0.23 117	0.23 180	0.22 151	0.22 212	0.22 178	0.22 199	0.22 176	0.22 202	0.22 176	0.22 208	0.22 179	0.22 206	0.22 177	0.22 197	0.22 169	0.22 187	0.23 188	0.22 205	0.22 173	0.23 192

ac_64	0.22 157	0.13 84	0.19 166	0.23 155	0.10 123	0.26 204	1.02 439	0.14 131	0.10 121	0.28 205	0.14 164	0.17 152	0.19 195	0.28 212	0.09 111	0.22 169	0.16 147	0.23 188	0.17 191	0.11 124	0.12 147

dd	0.23 163	0.98 287	0.16 147	0.23 155	0.15 171	0.23 186	0.15 160	0.23 182	0.15 170	0.23 180	0.15 172	0.24 191	0.17 182	0.23 183	0.15 164	0.22 169	0.15 145	0.21 175	0.15 169	0.22 173	0.16 162

dad	0.23 163	1.03 309	0.16 147	0.23 155	0.15 171	0.24 189	0.15 160	0.24 185	0.16 174	0.23 180	0.16 175	0.24 191	0.16 173	0.23 183	0.15 164	0.22 169	0.16 147	0.22 180	0.16 171	0.22 173	0.16 162

RSGM-EC	0.24 165	0.24 126	0.15 144	0.22 151	0.15 171	0.22 178	0.15 160	0.22 176	0.15 170	0.24 187	0.15 172	0.22 179	0.15 171	0.22 177	1.19 452	0.20 159	0.17 167	0.24 196	0.14 163	0.20 165	0.14 158

acva	0.24 165	0.24 126	0.15 144	0.22 151	0.15 171	0.22 178	0.15 160	0.22 176	0.15 170	0.24 187	0.15 172	0.22 179	0.15 171	0.22 177	1.19 452	0.20 159	0.17 167	0.24 196	0.14 163	0.20 165	0.14 158

MSKI-zero shot	0.24 165	0.21 112	0.49 315	0.65 317	0.18 194	0.22 178	0.17 173	0.23 182	0.18 187	0.21 174	0.17 180	0.23 185	0.28 243	0.23 183	0.18 185	0.21 166	0.16 147	0.21 175	0.16 171	0.21 171	0.16 162

qqq1	0.25 168	3.70 513	0.14 128	0.14 101	0.04 79	0.06 93	0.05 94	0.06 95	0.05 98	0.06 97	0.05 101	0.04 77	0.05 95	0.06 89	0.05 89	0.13 110	0.12 114	0.06 94	0.05 96	0.03 43	0.04 79

fff1	0.25 168	3.70 513	0.14 128	0.14 101	0.04 79	0.06 93	0.05 94	0.06 95	0.05 98	0.06 97	0.05 101	0.04 77	0.05 95	0.06 89	0.05 89	0.13 110	0.12 114	0.06 94	0.05 96	0.03 43	0.04 79

UNDER WATER-64	0.25 168	0.26 131	0.25 190	0.26 174	0.25 225	0.25 196	0.25 215	0.25 191	0.25 216	0.25 193	0.25 225	0.25 196	0.25 219	0.26 204	0.25 215	0.25 193	0.25 195	0.25 199	0.25 224	0.25 188	0.25 203

ffm	0.25 168	3.83 519	0.12 103	0.12 84	0.05 99	0.06 93	0.05 94	0.06 95	0.05 98	0.03 40	0.03 52	0.06 98	0.05 95	0.06 89	0.05 89	0.12 94	0.12 114	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

ff1	0.25 168	3.83 519	0.12 103	0.12 84	0.05 99	0.06 93	0.05 94	0.06 95	0.05 98	0.03 40	0.03 52	0.06 98	0.05 95	0.06 89	0.05 89	0.12 94	0.12 114	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

mmx	0.25 168	3.83 519	0.12 103	0.12 84	0.05 99	0.06 93	0.05 94	0.06 95	0.05 98	0.03 40	0.03 52	0.06 98	0.05 95	0.06 89	0.05 89	0.12 94	0.12 114	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

MIM_Stereo	0.25 168	0.23 117	0.66 355	0.80 336	0.17 184	0.22 178	0.17 173	0.23 182	0.18 187	0.26 201	0.17 180	0.21 171	0.17 182	0.25 194	0.17 174	0.23 180	0.16 147	0.21 175	0.17 191	0.22 173	0.17 176

LoS	0.25 168	0.27 134	0.25 190	0.25 167	0.25 225	0.25 196	0.25 215	0.26 196	0.25 216	0.25 193	0.25 225	0.25 196	0.25 219	0.25 194	0.25 215	0.26 195	0.25 195	0.25 199	0.26 230	0.26 190	0.25 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Syn2CoEx	0.25 168	1.31 395	0.74 379	0.92 351	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.87 380	0.75 385	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

model_zeroshot	0.27 177	0.20 106	0.27 197	0.33 192	0.21 210	0.37 243	0.22 199	0.37 233	0.24 211	0.26 201	0.27 236	0.33 227	0.21 205	0.25 194	0.27 221	0.32 214	0.20 179	0.34 240	0.23 211	0.25 188	0.26 209

DLNR-FE	0.28 178	0.89 268	0.30 209	0.34 194	0.19 198	0.28 209	0.19 184	0.28 200	0.20 195	0.28 205	0.20 201	0.28 209	0.20 199	0.28 212	0.20 191	0.33 218	0.28 211	0.25 199	0.19 197	0.24 186	0.19 182

xyz-stereo-finetune	0.28 178	0.49 207	0.16 147	0.16 122	0.16 180	0.16 145	0.16 165	0.22 176	0.30 255	0.32 219	0.31 268	0.32 224	0.31 269	0.32 223	0.32 256	0.32 214	0.33 251	0.31 223	0.32 283	0.31 208	0.32 262

SQANet	0.28 178	0.28 137	0.28 201	0.28 178	0.28 240	0.28 209	0.28 234	0.28 200	0.28 238	0.28 205	0.28 243	0.28 209	0.28 243	0.28 212	0.28 231	0.28 200	0.28 211	0.28 210	0.28 243	0.28 197	0.28 230

HGLStereo	0.28 178	0.29 139	0.22 177	0.36 200	0.22 212	0.36 238	0.21 194	0.36 227	0.21 199	0.42 280	0.21 207	0.36 240	0.22 206	0.36 240	0.21 195	0.34 222	0.21 183	0.34 240	0.21 202	0.34 221	0.21 187

iResNet_ROB	0.28 178	0.32 144	0.24 187	0.32 188	0.25 225	0.32 226	0.24 212	0.32 212	0.24 211	0.33 224	0.24 219	0.35 234	0.24 216	0.33 229	0.24 207	0.31 213	0.24 194	0.32 224	0.24 219	0.32 210	0.24 202

UNet	0.29 183	0.90 271	0.10 70	0.14 101	0.10 123	0.14 130	0.10 121	0.91 389	0.69 398	0.14 130	0.11 136	0.14 131	0.11 135	0.14 133	0.10 117	0.12 94	0.09 70	0.12 123	0.09 112	0.88 379	0.76 406

MultiAttention	0.30 184	0.30 140	0.30 209	0.30 180	0.30 259	0.30 213	0.30 248	0.30 207	0.30 255	0.30 210	0.30 260	0.30 218	0.30 257	0.30 218	0.30 248	0.30 208	0.30 230	0.30 217	0.30 267	0.30 203	0.30 248

MSAF-DinoV2	0.30 184	0.30 140	0.30 209	0.30 180	0.30 259	0.30 213	0.30 248	0.30 207	0.30 255	0.30 210	0.30 260	0.30 218	0.30 257	0.30 218	0.30 248	0.30 208	0.30 230	0.30 217	0.30 267	0.30 203	0.30 248

DDVS	0.30 184	3.10 500	0.14 128	0.19 135	0.14 160	0.19 160	0.14 155	0.20 163	0.14 160	0.19 156	0.13 159	0.16 142	0.13 157	0.19 158	0.13 150	0.17 144	0.13 138	0.17 155	0.13 157	0.17 154	0.13 153

ACV-stereo	0.30 184	2.08 438	0.25 190	0.25 167	0.18 194	0.24 189	0.17 173	0.24 185	0.18 187	0.24 187	0.17 180	0.25 196	0.17 182	0.24 187	0.17 174	0.22 169	0.16 147	0.22 180	0.16 171	0.22 173	0.16 162

LoS_RVC	0.30 184	1.14 325	0.25 190	0.25 167	0.25 225	0.26 204	0.25 215	0.25 191	0.25 216	0.25 193	0.25 225	0.26 206	0.26 228	0.26 204	0.25 215	0.26 195	0.26 198	0.25 199	0.25 224	0.26 190	0.26 209

CAS	0.30 184	1.17 331	0.25 190	0.25 167	0.25 225	0.26 204	0.25 215	0.25 191	0.26 229	0.25 193	0.25 225	0.25 196	0.25 219	0.25 194	0.25 215	0.26 195	0.26 198	0.26 204	0.25 224	0.26 190	0.25 203

DANet	0.30 184	0.30 140	0.30 209	0.30 180	0.30 259	0.30 213	0.30 248	0.30 207	0.30 255	0.30 210	0.30 260	0.30 218	0.30 257	0.30 218	0.30 248	0.30 208	0.30 230	0.30 217	0.30 267	0.30 203	0.30 248
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
tt1	0.31 191	0.93 280	0.24 187	0.33 192	0.23 218	0.31 218	0.24 212	0.32 212	0.24 211	0.32 219	0.23 212	0.32 224	0.25 219	0.32 223	0.24 207	0.27 198	0.26 198	0.27 208	0.26 230	0.27 195	0.27 217

xxxxx1	0.31 191	0.91 273	0.23 180	0.31 185	0.23 218	0.31 218	0.23 207	0.33 215	0.25 216	0.31 214	0.24 219	0.33 227	0.25 219	0.32 223	0.24 207	0.28 200	0.28 211	0.28 210	0.28 243	0.29 200	0.27 217

DLNR_Zeroshot_test	0.31 191	0.28 137	0.47 300	0.79 334	0.24 223	0.30 213	0.26 223	0.30 207	0.24 211	0.32 219	0.23 212	0.31 222	0.24 216	0.30 218	0.23 203	0.29 207	0.26 198	0.29 215	0.24 219	0.33 217	0.23 192

tt_ll	0.31 191	0.91 273	0.23 180	0.31 185	0.23 218	0.31 218	0.23 207	0.33 215	0.25 216	0.31 214	0.24 219	0.33 227	0.25 219	0.32 223	0.24 207	0.28 200	0.28 211	0.28 210	0.28 243	0.29 200	0.27 217

ff	0.31 191	0.91 273	0.23 180	0.31 185	0.23 218	0.31 218	0.23 207	0.33 215	0.25 216	0.31 214	0.24 219	0.33 227	0.25 219	0.32 223	0.24 207	0.28 200	0.28 211	0.28 210	0.28 243	0.29 200	0.27 217

RAFT + AFF	0.31 191	0.45 191	0.34 241	0.39 212	0.28 240	0.38 250	0.33 269	0.29 205	0.31 266	0.30 210	0.30 260	0.29 215	0.27 236	0.29 216	0.30 248	0.28 200	0.29 222	0.29 215	0.29 253	0.27 195	0.32 262

MLCV	0.31 191	0.35 147	0.27 197	0.35 196	0.28 240	0.35 235	0.27 226	0.35 223	0.28 238	0.36 234	0.27 236	0.35 234	0.27 236	0.35 234	0.27 221	0.34 222	0.27 205	0.34 240	0.27 238	0.34 221	0.27 217

DN-CSS_ROB	0.31 191	0.35 147	0.28 201	0.35 196	0.28 240	0.34 230	0.27 226	0.34 219	0.25 216	0.35 231	0.27 236	0.36 240	0.26 228	0.34 231	0.28 231	0.35 231	0.28 211	0.34 240	0.28 243	0.34 221	0.27 217

WCG-NET（raft）	0.32 199	1.24 391	0.24 187	0.32 188	0.24 223	0.32 226	0.23 207	0.32 212	0.24 211	0.32 219	0.24 219	0.32 224	0.24 216	0.32 223	0.24 207	0.30 208	0.23 192	0.30 217	0.23 211	0.30 203	0.23 192

testlalala	0.32 199	0.81 255	0.31 221	0.39 212	0.26 233	0.33 228	0.24 212	0.33 215	0.26 229	0.32 219	0.26 231	0.33 227	0.23 212	0.33 229	0.23 203	0.35 231	0.31 236	0.30 217	0.24 219	0.31 208	0.21 187

Any-RAFT	0.32 199	0.36 150	0.27 197	0.36 200	0.27 235	0.36 238	0.27 226	0.36 227	0.27 235	0.36 234	0.27 236	0.36 240	0.27 236	0.36 240	0.28 231	0.36 236	0.28 211	0.36 261	0.28 243	0.36 240	0.28 230

GCAP-BAT	0.33 202	0.78 249	0.32 226	0.38 206	0.25 225	0.34 230	0.25 215	0.34 219	0.26 229	0.34 226	0.25 225	0.35 234	0.26 228	0.35 234	0.27 221	0.36 236	0.30 230	0.32 224	0.24 219	0.32 210	0.26 209

StereoDRNet-Refined	0.33 202	0.39 162	0.26 196	0.39 212	0.26 233	0.40 258	0.26 223	0.40 252	0.26 229	0.39 246	0.26 231	0.39 253	0.26 228	0.39 255	0.26 220	0.37 240	0.25 195	0.37 264	0.25 224	0.37 244	0.37 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-FEzeroshot	0.34 204	0.26 131	0.17 154	0.21 148	0.17 184	0.20 165	0.16 165	0.20 163	0.16 174	0.20 162	0.17 180	0.21 171	0.16 173	0.27 208	0.24 207	0.19 156	0.16 147	0.19 168	0.16 171	0.26 190	3.08 573

RAFT-FE	0.34 204	0.26 131	0.17 154	0.21 148	0.17 184	0.20 165	0.16 165	0.20 163	0.16 174	0.20 162	0.17 180	0.21 171	0.16 173	0.27 208	0.24 207	0.19 156	0.16 147	0.19 168	0.16 171	0.26 190	3.08 573

LG-Stereo_L2	0.34 204	0.37 152	0.38 258	0.47 263	0.28 240	0.39 256	0.28 234	0.39 245	0.28 238	0.39 246	0.28 243	0.39 253	0.28 243	0.38 247	0.28 231	0.42 288	0.35 257	0.36 261	0.26 230	0.35 233	0.26 209

H2IRNET	0.34 204	0.34 146	0.34 241	0.34 194	0.34 293	0.34 230	0.34 282	0.34 219	0.34 286	0.34 226	0.34 287	0.34 232	0.34 285	0.34 231	0.34 278	0.34 222	0.34 255	0.34 240	0.34 295	0.34 221	0.34 275

IGEV++	0.34 204	0.43 180	0.30 209	0.40 226	0.29 249	0.40 258	0.29 243	0.40 252	0.29 244	0.40 252	0.29 248	0.40 261	0.29 250	0.40 258	0.30 248	0.38 251	0.29 222	0.37 264	0.29 253	0.37 244	0.29 235

iRaft-Stereo_5w	0.34 204	0.42 179	0.31 221	0.39 212	0.30 259	0.38 250	0.30 248	0.40 252	0.29 244	0.40 252	0.37 307	0.41 274	0.34 285	0.38 247	0.30 248	0.34 222	0.27 205	0.34 240	0.26 230	0.34 221	0.26 209

CSP-Net	0.34 204	1.29 393	1.19 427	1.36 457	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	1.26 470	1.21 480	0.03 38	0.09 112	0.02 20	0.09 112

iRaft-Stereo_20w	0.34 204	0.41 172	0.31 221	0.39 212	0.29 249	0.40 258	0.32 259	0.41 267	0.32 270	0.38 240	0.30 260	0.39 253	0.30 257	0.38 247	0.32 256	0.35 231	0.27 205	0.34 240	0.27 238	0.34 221	0.29 235

DGSMNet	0.34 204	0.41 172	0.27 197	0.41 238	0.28 240	0.41 274	0.28 234	0.41 267	0.27 235	0.41 266	0.27 236	0.42 292	0.27 236	0.41 273	0.28 231	0.40 266	0.29 222	0.40 288	0.28 243	0.40 272	0.27 217

FE-Mocha	0.35 213	0.71 245	0.40 270	0.47 263	0.27 235	0.34 230	0.27 226	0.34 219	0.26 229	0.34 226	0.26 231	0.34 232	0.27 236	0.34 231	0.27 221	0.44 290	0.41 287	0.33 232	0.29 253	0.32 210	0.29 235

IGEV-FE	0.35 213	0.37 152	0.17 154	0.19 135	0.17 184	0.20 165	0.17 173	0.19 157	0.17 182	0.19 156	0.17 180	0.19 160	0.17 182	0.37 244	0.36 286	0.19 156	0.17 167	0.19 168	0.17 191	0.38 257	2.84 564

gcap-zeroshot	0.35 213	0.32 144	0.37 255	0.49 274	0.39 322	0.33 228	0.21 194	0.26 196	0.35 289	0.42 280	0.34 287	0.49 323	0.29 250	0.47 307	0.39 309	0.34 222	0.17 167	0.38 272	0.23 211	0.48 315	0.34 275

CASnet	0.35 213	0.51 219	0.44 287	0.32 188	0.31 269	0.24 189	0.34 282	0.36 227	0.25 216	0.31 214	0.37 307	0.30 218	0.33 280	0.25 194	0.45 333	0.37 240	0.37 262	0.33 232	0.35 307	0.34 221	0.37 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereo	0.35 213	0.44 183	0.45 289	0.49 274	0.30 259	0.37 243	0.30 248	0.36 227	0.30 255	0.36 234	0.29 248	0.36 240	0.29 250	0.36 240	0.30 248	0.46 297	0.39 275	0.32 224	0.24 219	0.32 210	0.25 203
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROB	0.35 213	0.35 147	0.35 249	0.35 196	0.35 296	0.35 235	0.35 287	0.35 223	0.35 289	0.35 231	0.35 296	0.35 234	0.35 292	0.35 234	0.35 282	0.35 231	0.35 257	0.35 256	0.35 307	0.35 233	0.35 284

Zero-FE251	0.36 219	0.40 164	0.28 201	0.41 238	0.28 240	0.41 274	0.28 234	0.41 267	0.28 238	0.41 266	0.28 243	0.41 274	0.28 243	0.42 286	0.30 248	0.37 240	0.26 198	0.37 264	0.27 238	0.45 296	0.56 365

GIP-stereo	0.36 219	0.49 207	0.39 265	0.48 268	0.32 271	0.41 274	0.28 234	0.40 252	0.30 255	0.41 266	0.28 243	0.40 261	0.28 243	0.42 286	0.28 231	0.45 293	0.32 240	0.38 272	0.30 267	0.37 244	0.27 217

DCVSM-stereo	0.36 219	1.89 425	0.22 177	0.40 226	0.22 212	0.40 258	0.22 199	0.40 252	0.22 202	0.40 252	0.22 208	0.40 261	0.22 206	0.40 258	0.22 197	0.28 200	0.21 183	0.28 210	0.21 202	0.28 197	0.20 184

RSM	0.36 219	0.36 150	0.43 285	0.37 203	0.42 342	0.49 326	0.42 333	0.37 233	0.28 238	0.36 234	0.29 248	0.36 240	0.30 257	0.37 244	0.28 231	0.34 222	0.31 236	0.34 240	0.35 307	0.40 272	0.29 235

RAFT-Test	0.36 219	0.37 152	0.33 231	0.41 238	0.32 271	0.41 274	0.32 259	0.41 267	0.32 270	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.41 273	0.33 265	0.37 240	0.29 222	0.37 264	0.29 253	0.38 257	0.31 257

DMCA	0.36 219	0.38 156	0.37 255	0.35 196	0.35 296	0.36 238	0.36 294	0.36 227	0.35 289	0.35 231	0.37 307	0.36 240	0.36 295	0.35 234	0.36 286	0.36 236	0.36 260	0.35 256	0.36 313	0.36 240	0.36 287

ACVNet-DCA	0.37 225	1.00 295	0.30 209	0.40 226	0.29 249	0.40 258	0.29 243	0.40 252	0.29 244	0.40 252	0.29 248	0.40 261	0.29 250	0.39 255	0.28 231	0.33 218	0.32 240	0.33 232	0.32 283	0.33 217	0.32 262

1test111	0.37 225	1.02 307	0.30 209	0.39 212	0.29 249	0.40 258	0.28 234	0.39 245	0.29 244	0.39 246	0.29 248	0.39 253	0.28 243	0.40 258	0.29 241	0.33 218	0.32 240	0.33 232	0.31 277	0.32 210	0.31 257

cc1	0.37 225	1.02 307	0.30 209	0.39 212	0.29 249	0.40 258	0.28 234	0.39 245	0.29 244	0.39 246	0.29 248	0.39 253	0.28 243	0.40 258	0.29 241	0.33 218	0.32 240	0.33 232	0.31 277	0.32 210	0.31 257

EKT-Stereo	0.37 225	0.40 164	0.44 287	1.07 374	0.29 249	0.34 230	0.31 257	0.36 227	0.29 244	0.38 240	0.31 268	0.37 246	0.30 257	0.36 240	0.29 241	0.34 222	0.28 211	0.39 283	0.30 267	0.37 244	0.30 248

GMOStereo	0.37 225	0.45 191	0.23 180	0.30 180	0.37 306	0.41 274	0.36 294	0.41 267	0.35 289	0.43 286	0.36 300	0.41 274	0.40 313	0.41 273	0.36 286	0.34 222	0.22 187	0.47 336	0.37 315	0.39 266	0.33 269

XPNet_ROB	0.37 225	0.37 152	0.37 255	0.37 203	0.37 306	0.37 243	0.37 300	0.37 233	0.37 302	0.37 239	0.37 307	0.37 246	0.37 300	0.37 244	0.37 295	0.37 240	0.37 262	0.37 264	0.37 315	0.37 244	0.37 291

MS-F	0.38 231	0.44 183	0.31 221	0.43 254	0.30 259	0.43 301	0.31 257	0.43 291	0.31 266	0.45 293	0.31 268	0.43 299	0.31 269	0.43 292	0.69 394	0.38 251	0.33 251	0.40 288	0.30 267	0.38 257	0.30 248

HiDET	0.38 231	0.44 183	0.30 209	0.42 248	0.30 259	0.42 294	0.30 248	0.42 285	0.30 255	0.44 291	0.30 260	0.42 292	0.30 257	0.42 286	0.68 384	0.37 240	0.32 240	0.40 288	0.29 253	0.37 244	0.29 235

LCMNet	0.38 231	0.44 183	0.30 209	0.42 248	0.30 259	0.42 294	0.30 248	0.42 285	0.30 255	0.45 293	0.30 260	0.42 292	0.30 257	0.42 286	0.69 394	0.37 240	0.32 240	0.40 288	0.29 253	0.37 244	0.29 235

CSFM-Stereo	0.38 231	0.44 183	0.30 209	0.42 248	0.30 259	0.42 294	0.30 248	0.43 291	0.30 255	0.44 291	0.30 260	0.42 292	0.30 257	0.42 286	0.73 405	0.37 240	0.32 240	0.40 288	0.29 253	0.37 244	0.30 248

HART	0.38 231	0.45 191	0.34 241	0.42 248	0.33 283	0.41 274	0.34 282	0.42 285	0.33 277	0.43 286	0.34 287	0.42 292	0.34 285	0.41 273	0.38 298	0.40 266	0.32 240	0.42 316	0.32 283	0.40 272	0.32 262

GREAT-IGEV	0.38 231	0.43 180	0.36 251	0.48 268	0.32 271	0.45 305	0.32 259	0.45 295	0.32 270	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 256	0.44 290	0.33 251	0.41 305	0.29 253	0.41 282	0.29 235

fffy	0.38 231	0.43 180	0.33 231	0.46 257	0.33 283	0.45 305	0.32 259	0.45 295	0.32 270	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.33 280	0.45 298	0.32 256	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.37 315	0.37 244	0.36 287

WAO-8	0.38 231	0.38 156	0.38 258	0.38 206	0.38 313	0.38 250	0.38 306	0.38 241	0.38 306	0.38 240	0.38 312	0.38 248	0.38 304	0.38 247	0.38 298	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.37 315	0.38 257	0.38 298

WAO-7	0.38 231	0.38 156	0.38 258	0.38 206	0.38 313	0.38 250	0.38 306	0.38 241	0.38 306	0.38 240	0.38 312	0.38 248	0.38 304	0.38 247	0.38 298	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.38 328	0.38 257	0.38 298

xx1	0.38 231	1.03 309	0.31 221	0.40 226	0.31 269	0.41 274	0.28 234	0.40 252	0.29 244	0.40 252	0.29 248	0.40 261	0.29 250	0.40 258	0.29 241	0.34 222	0.33 251	0.34 240	0.32 283	0.34 221	0.32 262

Venus	0.38 231	0.38 156	0.38 258	0.38 206	0.38 313	0.37 243	0.38 306	0.37 233	0.37 302	0.41 266	0.37 307	0.39 253	0.37 300	0.38 247	0.38 298	0.37 240	0.38 268	0.38 272	0.37 315	0.37 244	0.38 298

IMH	0.38 231	0.38 156	0.38 258	0.38 206	0.38 313	0.38 250	0.38 306	0.38 241	0.38 306	0.42 280	0.38 312	0.40 261	0.38 304	0.38 247	0.38 298	0.38 251	0.38 268	0.39 283	0.38 328	0.38 257	0.38 298

PAM	0.39 243	1.88 424	0.34 241	0.37 203	0.41 332	0.45 305	0.22 199	0.28 200	0.23 208	0.28 205	0.24 219	0.29 215	0.23 212	0.29 216	0.23 203	0.38 251	0.32 240	0.38 272	0.37 315	0.32 210	0.22 190

HanzoNet	0.39 243	0.38 156	0.40 270	0.39 212	0.41 332	0.38 250	0.38 306	0.38 241	0.38 306	0.39 246	0.39 321	0.38 248	0.38 304	0.39 255	0.40 313	0.38 251	0.38 268	0.40 288	0.38 328	0.38 257	0.40 307

CES	0.39 243	0.47 199	0.36 251	0.36 200	0.37 306	0.45 305	0.35 287	0.35 223	0.40 320	0.36 234	0.44 344	0.47 312	0.36 295	0.44 295	0.36 286	0.37 240	0.39 275	0.44 319	0.35 307	0.37 244	0.36 287

PASM	0.39 243	3.06 499	1.36 495	1.58 464	0.09 116	0.11 125	0.11 134	0.11 125	0.11 136	0.09 112	0.09 118	0.11 126	0.09 119	0.09 112	0.09 111	0.11 88	0.11 98	0.11 120	0.09 112	0.11 124	0.11 130

mms	0.40 247	0.45 191	0.35 249	0.48 268	0.36 302	0.47 316	0.34 282	0.45 295	0.38 306	0.47 305	0.33 279	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 256	0.39 262	0.38 268	0.38 272	0.37 315	0.39 266	0.39 304

knoymous	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 320	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307

anonymousa	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 320	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307

riskmin	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 320	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307

Anonymous_2	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 320	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307

Anonymous_1	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 320	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307

AdaStereo	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 320	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Select-FE	0.41 254	0.44 183	0.23 180	0.26 174	0.22 212	0.26 204	0.22 199	0.26 196	0.23 208	0.26 201	0.23 212	0.26 206	0.23 212	0.45 298	0.42 328	0.25 193	0.22 187	0.25 199	0.22 205	0.45 296	2.90 565

water-stereo	0.41 254	0.84 258	0.46 293	0.50 281	0.33 283	0.45 305	0.33 269	0.45 295	0.32 270	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 256	0.44 290	0.41 287	0.39 283	0.31 277	0.39 266	0.32 262

ccccc	0.41 254	0.44 183	0.34 241	0.48 268	0.35 296	0.48 321	0.35 287	0.51 334	0.35 289	0.47 305	0.35 296	0.47 312	0.34 285	0.47 307	0.35 282	0.41 274	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.41 282	0.39 304

GwcNet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 329	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

PSMNet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 329	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

GANet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 329	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

ADLNet2	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 329	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

ADLNet	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 329	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

FCDSN-DC	0.41 254	0.59 235	0.64 351	0.54 294	0.33 283	0.50 334	0.37 300	0.42 285	0.40 320	0.61 363	0.43 342	0.50 338	0.49 355	0.38 247	0.32 256	0.28 200	0.23 192	0.26 204	0.22 205	0.35 233	0.28 230
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.41 254	0.46 195	0.33 231	0.49 274	0.33 283	0.49 326	0.33 269	0.49 313	0.33 277	0.49 319	0.33 279	0.49 323	0.33 280	0.51 338	0.33 265	0.41 274	0.30 230	0.41 305	0.30 267	0.79 365	0.29 235

Gwc-CoAtRS	0.41 254	1.49 404	0.32 226	0.42 248	0.32 271	0.41 274	0.32 259	0.41 267	0.33 277	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.41 273	0.32 256	0.39 262	0.28 211	0.39 283	0.28 243	0.40 272	0.28 230

UPFNet	0.42 265	1.20 335	0.17 154	0.24 160	0.17 184	0.25 196	0.17 173	1.19 428	0.90 426	0.25 193	0.17 180	0.24 191	0.17 182	0.25 194	0.17 174	0.22 169	0.17 167	0.22 180	0.16 171	1.15 415	0.93 422

DDF-Stereo	0.43 266	1.15 328	0.57 338	0.53 291	0.32 271	0.41 274	0.32 259	0.41 267	0.32 270	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.40 258	0.32 256	0.52 323	0.50 331	0.38 272	0.31 277	0.39 266	0.31 257

DilatedVolume-Stereo	0.43 266	0.86 261	0.48 308	0.50 281	0.33 283	0.46 311	0.33 269	0.46 299	0.33 277	0.46 299	0.33 279	0.47 312	0.33 280	0.47 307	0.34 278	0.45 293	0.42 296	0.40 288	0.33 291	0.47 311	0.38 298

psmg	0.43 266	1.91 428	0.92 402	1.91 479	0.02 21	0.02 19	0.03 50	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 509	1.44 502	0.04 73	0.03 54	0.02 20	0.03 51

delet	0.43 266	1.21 383	0.17 154	0.25 167	0.17 184	0.25 196	0.18 180	1.26 482	0.95 434	0.25 193	0.17 180	0.25 196	0.17 182	0.25 194	0.17 174	0.23 180	0.16 147	0.22 180	0.16 171	1.18 423	0.98 426

psm_up	0.43 266	1.19 334	0.17 154	0.25 167	0.18 194	0.25 196	0.19 184	1.26 482	0.91 427	0.26 201	0.17 180	0.25 196	0.17 182	0.25 194	0.17 174	0.22 169	0.17 167	0.23 188	0.16 171	1.18 423	0.99 427

Monster-pub-mixall	0.44 271	0.56 231	0.60 342	0.38 206	0.27 235	0.37 243	0.27 226	0.37 233	0.29 244	0.38 240	0.27 236	0.38 248	0.29 250	0.85 391	0.27 221	1.46 485	0.26 198	0.34 240	0.26 230	0.36 240	0.53 354

depthmonostereo	0.44 271	0.85 260	0.46 293	0.54 294	0.40 324	0.52 349	0.38 306	0.52 338	0.35 289	0.47 305	0.34 287	0.46 306	0.34 285	0.47 307	0.34 278	0.45 293	0.43 300	0.41 305	0.33 291	0.41 282	0.32 262

MMNet	0.44 271	1.24 391	0.17 154	0.25 167	0.17 184	0.25 196	0.18 180	1.26 482	0.93 432	0.25 193	0.17 180	0.25 196	0.18 190	0.25 194	0.17 174	0.23 180	0.16 147	0.23 188	0.16 171	1.20 426	0.99 427

252Zero-FE	0.45 274	0.50 211	0.36 251	0.50 281	0.36 302	0.50 334	0.36 294	0.50 321	0.36 300	0.49 319	0.36 300	0.49 323	0.36 295	0.54 347	0.41 320	0.45 293	0.34 255	0.45 323	0.34 295	0.55 338	0.75 404

Monster-pub-eth3d	0.45 274	0.57 232	0.60 342	0.39 212	0.28 240	0.37 243	0.28 234	0.37 233	0.30 255	0.39 246	0.29 248	0.39 253	0.30 257	0.92 401	0.27 221	1.42 482	0.28 211	0.34 240	0.28 243	0.37 244	0.53 354

Replicate-Monster	0.45 274	0.57 232	0.60 342	0.40 226	0.29 249	0.37 243	0.27 226	0.37 233	0.30 255	0.40 252	0.31 268	0.40 261	0.30 257	0.99 409	0.27 221	1.36 478	0.31 236	0.34 240	0.30 267	0.36 240	0.54 357

SCV_C0	0.45 274	0.88 265	0.49 315	0.54 294	0.37 306	0.48 321	0.37 300	0.48 309	0.37 302	0.48 312	0.36 300	0.48 319	0.37 300	0.49 322	0.37 295	0.50 315	0.41 287	0.44 319	0.34 295	0.44 292	0.34 275

RAFT-Stereo-weight	0.45 274	1.90 427	0.34 241	0.42 248	0.36 302	0.43 301	0.35 287	0.42 285	0.34 286	0.42 280	0.34 287	0.44 300	0.34 285	0.41 273	0.34 278	0.38 251	0.32 240	0.38 272	0.32 283	0.38 257	0.33 269

TorneroNet-64	0.45 274	0.27 134	0.30 209	0.58 303	0.27 235	0.70 375	0.30 248	0.28 200	0.73 411	0.73 379	0.28 243	0.71 378	0.66 381	0.75 379	0.27 221	0.27 198	0.29 222	0.37 264	0.75 415	0.28 197	0.30 248

SCV	0.46 280	0.94 282	0.45 289	0.54 294	0.37 306	0.48 321	0.38 306	0.48 309	0.37 302	0.48 312	0.39 321	0.48 319	0.37 300	0.49 322	0.37 295	0.50 315	0.46 310	0.44 319	0.34 295	0.44 292	0.34 275

otaku	0.46 280	0.46 195	0.46 293	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 343	0.46 299	0.46 343	0.46 299	0.46 350	0.46 306	0.46 341	0.46 303	0.46 337	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 352	0.46 299	0.46 328

Dean	0.46 280	0.46 195	0.46 293	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 343	0.46 299	0.46 343	0.47 305	0.46 350	0.46 306	0.46 341	0.46 303	0.46 337	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 352	0.46 299	0.46 328

ACVNet_1	0.46 280	0.47 199	0.46 293	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 343	0.46 299	0.47 348	0.46 299	0.46 350	0.46 306	0.46 341	0.46 303	0.46 337	0.46 297	0.46 310	0.47 336	0.46 352	0.46 299	0.46 328

ACVNet-4b	0.46 280	0.46 195	0.46 293	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 343	0.46 299	0.46 343	0.46 299	0.46 350	0.46 306	0.46 341	0.47 307	0.46 337	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 352	0.46 299	0.46 328

PML	0.46 280	1.36 399	0.29 205	0.58 303	0.30 259	0.57 362	0.29 243	0.57 349	0.29 244	0.57 358	0.29 248	0.57 362	0.29 250	0.56 352	0.29 241	0.52 323	0.30 230	0.53 364	0.31 277	0.53 336	0.30 248

LG-Stereo_L1	0.47 286	0.52 221	0.47 300	0.62 311	0.39 322	0.53 351	0.40 320	0.53 340	0.39 319	0.53 345	0.39 321	0.53 350	0.39 312	0.53 345	0.39 309	0.55 333	0.46 310	0.49 349	0.37 315	0.49 319	0.37 291

Ntro	0.47 286	0.47 199	0.46 293	0.46 257	0.46 350	0.47 316	0.47 348	0.46 299	0.47 348	0.46 299	0.46 350	0.47 312	0.46 341	0.47 307	0.47 344	0.47 302	0.46 310	0.46 327	0.46 352	0.46 299	0.46 328

HaxPig	0.47 286	0.47 199	0.47 300	0.49 274	0.47 356	0.47 316	0.47 348	0.47 305	0.47 348	0.47 305	0.47 358	0.47 312	0.47 349	0.47 307	0.47 344	0.47 302	0.47 318	0.47 336	0.47 359	0.47 311	0.48 337

UNDER WATER	0.47 286	0.47 199	0.47 300	0.47 263	0.47 356	0.47 316	0.47 348	0.47 305	0.47 348	0.47 305	0.47 358	0.47 312	0.46 341	0.47 307	0.47 344	0.47 302	0.47 318	0.47 336	0.46 352	0.47 311	0.47 335

LVE	0.47 286	0.47 199	0.47 300	0.47 263	0.49 362	0.47 316	0.47 348	0.47 305	0.49 357	0.47 305	0.47 358	0.47 312	0.46 341	0.47 307	0.47 344	0.47 302	0.47 318	0.48 344	0.47 359	0.47 311	0.47 335

GASTEREO	0.48 291	1.21 383	0.47 300	0.57 301	0.38 313	0.50 334	0.38 306	0.50 321	0.38 306	0.50 332	0.38 312	0.50 338	0.38 304	0.50 329	0.38 298	0.52 323	0.42 296	0.46 327	0.34 295	0.46 299	0.34 275

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 291	0.55 229	0.47 300	0.63 313	0.41 332	0.56 356	0.44 336	0.56 346	0.41 329	0.56 355	0.41 330	0.57 362	0.42 330	0.56 352	0.41 320	0.55 333	0.43 300	0.51 358	0.37 315	0.51 330	0.37 291

fffft	0.48 291	0.51 219	0.45 289	0.52 290	0.45 348	0.52 349	0.45 341	0.52 338	0.48 355	0.53 345	0.45 348	0.52 349	0.45 338	0.52 343	0.46 337	0.51 321	0.41 287	0.50 353	0.41 339	0.50 324	0.41 314
1: 1. 1
RainbowNet	0.48 291	0.48 205	0.48 308	0.48 268	0.48 360	0.48 321	0.48 357	0.48 309	0.48 355	0.48 312	0.48 362	0.48 319	0.48 350	0.48 316	0.48 350	0.48 306	0.48 322	0.48 344	0.48 362	0.48 315	0.48 337

notaker	0.48 291	0.49 207	0.48 308	0.48 268	0.48 360	0.48 321	0.48 357	0.48 309	0.49 357	0.48 312	0.48 362	0.48 319	0.48 350	0.48 316	0.48 350	0.48 306	0.48 322	0.48 344	0.48 362	0.48 315	0.49 342

LL-Strereo2	0.48 291	1.73 417	0.51 326	0.59 306	0.34 293	0.42 294	0.33 269	0.40 252	0.31 266	0.42 280	0.33 279	0.42 292	0.31 269	0.44 295	0.39 309	0.60 339	0.51 336	0.44 319	0.33 291	0.44 292	0.33 269

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 297	0.98 287	0.64 351	0.84 341	0.46 350	0.45 305	0.35 287	0.47 305	0.47 348	0.45 293	0.34 287	0.46 306	0.48 350	0.46 303	0.35 282	0.39 262	0.71 379	0.39 283	0.35 307	0.41 282	0.41 314

ACVNet_2	0.49 297	0.49 207	0.49 315	0.49 274	0.49 362	0.49 326	0.49 359	0.49 313	0.49 357	0.49 319	0.49 365	0.49 323	0.49 355	0.49 322	0.49 352	0.49 309	0.49 325	0.49 349	0.49 365	0.49 319	0.49 342

FoundationStereo	0.50 299	0.50 211	0.50 319	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 361	0.50 321	0.50 360	0.50 332	0.50 367	0.50 338	0.50 358	0.50 329	0.50 353	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 345

StereoAnything_RVC	0.50 299	0.50 211	0.50 319	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 361	0.50 321	0.50 360	0.50 332	0.50 367	0.50 338	0.50 358	0.50 329	0.50 353	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 345

dual_stereo	0.50 299	0.50 211	0.50 319	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 361	0.50 321	0.50 360	0.50 332	0.50 367	0.50 338	0.50 358	0.50 329	0.50 353	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 345

GCST	0.50 299	2.08 438	0.38 258	0.53 291	0.35 296	0.49 326	0.35 287	0.50 321	0.35 289	0.49 319	0.35 296	0.49 323	0.35 292	0.49 322	0.35 282	0.48 306	0.37 262	0.45 323	0.33 291	0.44 292	0.33 269

SANet	0.50 299	0.50 211	0.50 319	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 361	0.50 321	0.50 360	0.50 332	0.50 367	0.50 338	0.50 358	0.50 329	0.50 353	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 345

MSCF	0.51 304	1.40 401	0.49 315	0.58 303	0.38 313	0.50 334	0.38 306	0.54 342	0.41 329	0.52 342	0.41 330	0.53 350	0.42 330	0.53 345	0.41 320	0.60 339	0.47 318	0.48 344	0.37 315	0.48 315	0.38 298

UGAM-zero	0.51 304	2.17 446	0.39 265	0.53 291	0.36 302	0.50 334	0.36 294	0.50 321	0.36 300	0.49 319	0.36 300	0.50 338	0.35 292	0.50 329	0.36 286	0.49 309	0.37 262	0.47 336	0.35 307	0.46 299	0.34 275

UGAM	0.51 304	2.23 451	0.39 265	0.54 294	0.35 296	0.50 334	0.35 287	0.49 313	0.35 289	0.49 319	0.35 296	0.49 323	0.36 295	0.50 329	0.36 286	0.49 309	0.37 262	0.45 323	0.34 295	0.45 296	0.34 275

Selective-IGEV	0.51 304	0.55 229	0.45 289	0.69 322	0.45 348	0.61 365	0.45 341	0.50 321	0.40 320	0.56 355	0.44 344	0.55 357	0.40 313	0.72 374	0.67 378	0.59 338	0.46 310	0.45 323	0.34 295	0.46 299	0.37 291

RCA-Stereo	0.51 304	3.22 505	0.34 241	0.44 255	0.34 293	0.44 304	0.34 282	0.43 291	0.34 286	0.43 286	0.34 287	0.44 300	0.33 280	0.43 292	0.33 265	0.38 251	0.29 222	0.38 272	0.29 253	0.38 257	0.29 235

MatchStereo	0.54 309	0.12 82	2.38 556	2.32 498	0.09 116	0.09 112	0.08 115	0.09 112	0.07 113	0.09 112	0.07 114	0.09 113	0.07 115	0.09 112	0.08 106	2.34 532	2.34 550	0.12 123	0.11 131	0.11 124	0.10 117

AIO-test1	0.54 309	0.60 238	0.52 329	0.66 320	0.47 356	0.61 365	0.47 348	0.58 352	0.46 343	0.61 363	0.46 350	0.61 368	0.45 338	0.62 361	0.45 333	0.61 343	0.52 338	0.57 367	0.48 362	0.57 340	0.48 337

castereo++	0.54 309	3.59 510	1.15 421	1.31 451	0.14 160	0.16 145	0.14 155	0.16 144	0.14 160	0.16 141	0.14 164	0.16 142	0.13 157	0.16 143	0.14 154	1.45 484	1.16 427	0.15 144	0.14 163	0.15 144	0.13 153

FENet	0.54 309	1.52 405	1.19 427	1.41 461	0.23 218	0.35 235	0.23 207	0.35 223	0.23 208	0.34 226	0.23 212	0.35 234	0.23 212	0.35 234	0.23 203	1.40 481	1.07 411	0.32 224	0.23 211	0.33 217	0.23 192

PSMNet_ROB	0.54 309	0.54 227	0.54 334	0.54 294	0.53 375	0.54 354	0.54 369	0.53 340	0.54 370	0.54 350	0.54 377	0.54 353	0.53 365	0.54 347	0.54 363	0.54 327	0.53 340	0.54 365	0.54 373	0.54 337	0.54 357

AIO-test2	0.55 314	0.59 235	0.52 329	0.67 321	0.47 356	0.61 365	0.47 348	0.61 358	0.47 348	0.61 363	0.47 358	0.61 368	0.48 350	0.62 361	0.47 344	0.64 349	0.53 340	0.58 368	0.47 359	0.58 341	0.48 337

CFNet-ft	0.55 314	1.57 406	0.14 128	0.20 138	0.14 160	0.20 165	2.53 562	1.61 494	0.14 160	0.20 162	0.14 164	0.20 163	0.14 161	0.20 162	0.14 154	0.17 144	0.12 114	0.17 155	0.12 149	1.56 487	1.24 504

MyStereo04	0.56 316	3.72 516	0.59 340	0.49 274	0.41 332	0.36 238	0.32 259	0.37 233	0.31 266	0.34 226	0.46 350	0.35 234	0.32 272	0.35 234	0.33 265	0.49 309	0.45 308	0.34 240	0.32 283	0.35 233	0.43 322

CASS	0.57 317	0.89 268	0.56 336	0.57 301	0.56 378	0.56 356	0.56 370	0.56 346	0.53 368	0.57 358	0.57 380	0.59 366	0.48 350	0.56 352	0.57 366	0.55 333	0.56 344	0.47 336	0.56 378	0.62 344	0.56 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LG-Stereo	0.60 318	0.58 234	0.47 300	0.64 316	0.74 410	1.00 405	0.69 395	0.57 349	0.41 329	0.57 358	0.41 330	0.57 362	0.41 324	1.00 411	0.75 409	0.91 382	0.51 336	0.52 361	0.37 315	0.52 332	0.37 291

MonSter	0.60 318	0.64 241	0.52 329	0.62 311	0.44 345	2.07 520	0.44 336	0.62 359	0.44 340	0.62 366	0.44 344	0.62 370	0.44 335	0.62 361	0.44 332	0.58 337	0.42 296	0.62 371	0.46 352	0.58 341	0.42 321

MyStereo07	0.60 318	3.72 516	0.48 308	0.49 274	0.41 332	0.36 238	0.32 259	0.49 313	0.43 337	0.51 339	0.42 340	0.49 323	0.43 333	0.51 338	0.64 373	0.49 309	0.45 308	0.34 240	0.32 283	0.35 233	0.43 322

FSD	0.61 321	0.59 235	0.50 319	2.58 509	0.44 345	0.56 356	0.44 336	0.55 345	0.44 340	0.56 355	0.44 344	0.56 360	0.44 335	0.56 352	0.46 337	0.61 343	0.42 296	0.52 361	0.42 347	0.52 332	0.51 352

castereo	0.61 321	3.79 518	1.35 487	1.52 463	0.15 171	0.17 153	0.16 165	0.20 163	0.21 199	0.18 154	0.16 175	0.21 171	0.12 152	0.26 204	0.17 174	1.43 483	1.38 499	0.17 155	0.16 171	0.18 158	0.16 162

WCG-NET	0.61 321	1.21 383	0.54 334	0.61 310	0.53 375	0.67 373	0.53 367	0.66 364	0.53 368	0.64 369	0.53 376	0.65 374	0.53 365	0.59 359	0.52 360	0.65 350	0.48 322	0.64 374	0.52 371	0.58 341	0.50 345

GEAStereo	0.62 324	3.91 523	0.48 308	0.69 322	0.38 313	0.51 346	0.38 306	0.51 334	0.38 306	0.53 345	0.38 312	0.50 338	0.38 304	0.51 338	0.38 298	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 295	0.46 299	0.34 275

gasm-f	0.62 324	3.91 523	0.48 308	0.69 322	0.38 313	0.51 346	0.38 306	0.51 334	0.38 306	0.53 345	0.38 312	0.50 338	0.38 304	0.51 338	0.38 298	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 295	0.46 299	0.34 275

SMoEStereo_RVC	0.63 326	0.75 248	0.51 326	0.73 330	0.53 375	0.71 377	0.47 348	0.67 365	0.58 373	0.74 384	0.60 381	0.72 381	0.53 365	0.74 378	0.51 358	0.61 343	0.62 356	0.62 371	0.61 386	0.63 345	0.61 371

anonymity	0.63 326	0.69 243	0.56 336	0.71 328	0.56 378	0.71 377	0.56 370	0.71 370	0.56 371	0.72 377	0.56 379	0.71 378	0.56 369	0.71 373	0.58 367	0.68 354	0.55 342	0.68 379	0.55 374	0.68 349	0.54 357

PAM_32	0.64 328	2.38 466	0.51 326	0.92 351	0.43 344	0.53 351	0.44 336	0.87 383	0.43 337	0.52 342	0.45 348	0.53 350	0.40 313	0.54 347	0.46 337	0.62 347	0.56 344	0.48 344	0.45 350	0.76 360	0.44 325

CRFU-Net	0.65 329	1.67 410	1.22 479	1.96 483	0.27 235	0.41 274	0.27 226	0.41 267	0.27 235	0.40 252	0.26 231	0.41 274	0.27 236	0.40 258	0.27 221	1.80 498	1.62 518	0.34 240	0.23 211	0.33 217	0.23 192

LMCR-Stereo	0.65 329	0.63 239	0.65 354	0.65 317	0.65 393	0.66 372	0.63 377	0.58 352	0.65 384	0.63 368	0.64 389	0.65 374	0.65 378	0.66 368	0.66 377	0.66 352	0.64 359	0.65 377	0.67 403	0.68 349	0.73 400

KSHMR	0.66 331	0.50 211	0.48 308	1.15 384	0.52 372	0.49 326	0.51 365	0.49 313	0.71 406	0.67 373	0.50 367	1.16 439	1.11 433	0.66 368	0.52 360	0.49 309	0.49 325	0.51 358	0.66 399	0.50 324	1.14 443

TorneroNet	0.66 331	0.53 224	0.50 319	0.50 281	0.64 391	1.06 418	0.70 399	0.50 321	0.51 367	0.49 319	0.69 405	0.49 323	0.50 358	0.48 316	1.15 445	0.71 359	0.49 325	1.14 438	1.08 442	0.49 319	0.49 342

GES	0.66 331	2.34 462	0.29 205	0.41 238	0.29 249	0.41 274	0.29 243	0.42 285	0.29 244	0.40 252	0.41 330	0.41 274	0.30 257	0.51 338	0.29 241	0.32 214	0.29 222	0.32 224	2.46 565	2.49 527	0.30 248

cf-r	0.66 331	2.17 446	0.12 103	0.18 132	0.12 155	0.18 157	2.70 565	2.60 540	0.12 155	0.18 154	0.12 147	0.18 156	0.12 152	0.18 155	0.12 144	0.15 126	0.11 98	0.15 144	0.11 131	1.81 499	1.74 541

DSFCA	0.66 331	0.73 247	0.78 385	0.65 317	0.65 393	0.64 370	0.64 378	0.65 362	0.63 382	0.64 369	0.64 389	0.64 371	0.64 376	0.65 367	0.65 374	0.65 350	0.65 361	0.65 377	0.65 397	0.66 347	0.64 379

DEFOM-Stereo	0.68 336	3.11 501	1.40 501	1.63 473	0.25 225	0.31 218	0.25 215	0.31 211	0.28 238	0.31 214	0.29 248	0.29 215	0.27 236	0.31 222	0.28 231	1.59 491	1.47 504	0.30 217	0.29 253	0.30 203	0.28 230

ssnet_v2	0.68 336	1.96 435	1.25 483	0.29 179	0.20 201	0.30 213	0.20 188	0.29 205	0.22 202	1.50 496	0.20 201	0.31 222	0.20 199	0.27 208	0.22 197	0.24 187	1.49 505	0.26 204	0.18 196	3.90 549	0.19 182

ARAFT	0.68 336	0.81 255	0.63 349	0.74 331	0.60 381	0.78 382	0.62 376	0.77 374	0.66 386	0.74 384	0.63 387	0.75 385	0.62 375	0.83 386	0.60 370	0.70 358	0.55 342	0.70 382	0.60 384	0.78 363	0.55 362

NINENet	0.69 339	3.87 522	1.20 430	1.98 484	0.05 99	0.40 258	0.04 82	0.40 252	0.05 98	0.41 266	0.04 89	0.41 274	0.05 95	0.40 258	0.05 89	1.79 497	1.56 511	0.34 240	0.22 205	0.34 221	0.23 192

VIP-Stereo	0.70 340	2.97 498	2.43 557	2.49 505	0.16 180	0.25 196	0.16 165	0.25 191	0.16 174	0.25 193	0.18 195	0.25 196	0.16 173	0.26 204	0.16 170	1.86 499	1.26 482	0.23 188	0.15 169	0.23 184	0.15 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 340	0.72 246	0.71 372	0.80 336	0.62 390	0.82 387	0.61 375	0.81 380	0.62 380	0.81 391	0.63 387	0.80 391	0.70 397	0.73 376	0.61 372	0.76 364	0.61 355	0.74 386	0.61 386	0.77 362	0.61 371

DMCA-RVC	0.70 340	0.80 252	0.70 368	0.70 326	0.70 403	0.70 375	0.70 399	0.71 370	0.70 401	0.70 376	0.71 412	0.71 378	0.70 397	0.70 372	0.69 394	0.69 355	0.70 375	0.69 380	0.70 408	0.69 353	0.70 392

MyStereo8	0.71 343	3.92 525	0.52 329	0.59 306	0.52 372	0.57 362	0.53 367	0.59 354	0.50 360	0.59 362	0.51 373	0.57 362	0.50 358	0.56 352	0.52 360	0.54 327	0.49 325	0.54 365	0.49 365	0.55 338	0.50 345

HH	0.71 343	2.54 472	0.74 379	1.10 376	0.32 271	0.41 274	0.37 300	0.69 367	0.78 416	0.73 379	0.90 428	0.75 385	1.00 423	0.84 387	0.69 394	0.69 355	0.40 278	0.35 256	0.26 230	0.35 233	0.26 209

HanStereo	0.71 343	2.54 472	0.74 379	1.10 376	0.32 271	0.41 274	0.37 300	0.69 367	0.78 416	0.73 379	0.90 428	0.75 385	1.00 423	0.84 387	0.69 394	0.69 355	0.40 278	0.35 256	0.26 230	0.35 233	0.26 209

zero-FE	0.72 346	1.31 395	0.66 355	0.92 351	0.60 381	0.82 387	0.58 372	0.82 381	0.58 373	0.81 391	0.60 381	0.81 394	0.60 372	0.82 385	0.58 367	0.74 362	0.59 350	0.73 384	0.52 371	0.76 360	0.51 352

ktn	0.72 346	0.53 224	1.08 416	1.14 382	0.51 371	1.22 485	1.36 512	0.51 334	0.59 375	0.51 339	0.51 373	0.69 377	1.20 444	0.67 370	0.51 358	0.51 321	0.49 325	0.58 368	0.66 399	0.52 332	0.53 354

CroCo-Stereo	0.73 348	1.22 389	0.25 190	1.22 440	0.25 225	1.22 485	0.25 215	1.22 479	0.25 216	1.22 487	0.25 225	1.22 490	0.25 219	1.22 490	0.25 215	1.22 469	0.26 198	1.21 496	0.25 224	1.22 475	0.25 203
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
AFF-stereo	0.73 348	0.88 265	0.67 359	0.75 332	0.68 400	0.75 379	0.64 378	0.80 377	0.72 408	0.83 393	0.70 408	0.82 395	0.64 376	0.84 387	0.67 378	0.77 365	0.63 357	0.81 397	0.63 388	0.78 363	0.62 374

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 350	0.92 278	0.85 394	0.96 362	0.59 380	1.27 488	0.44 336	0.59 354	0.69 398	0.91 398	0.68 397	0.55 357	0.61 374	1.06 425	0.83 419	0.62 347	0.70 375	0.90 407	0.41 339	0.89 380	0.56 365

MyStereo06	0.75 350	4.12 526	0.60 342	0.63 313	0.61 387	0.62 368	0.66 381	0.56 346	0.45 342	0.55 353	0.48 362	0.54 353	0.46 341	0.57 357	0.45 333	0.60 339	0.57 346	0.64 374	0.55 374	0.72 355	0.55 362

GCAP-Stereo	0.75 350	4.15 529	0.42 284	0.75 332	0.35 296	0.78 382	0.40 320	0.79 375	0.38 306	0.78 387	0.36 300	0.78 388	0.36 295	0.79 381	0.39 309	0.75 363	0.39 275	0.76 389	0.39 331	0.75 359	0.39 304

GANet-RSSM	0.75 350	1.91 428	0.14 128	0.47 263	0.14 160	0.21 176	3.21 582	2.30 526	0.14 160	0.46 299	0.14 164	0.23 185	0.18 190	0.21 173	0.14 154	0.18 152	0.27 205	0.37 264	0.13 157	2.13 509	2.12 551

RSM++	0.76 354	0.82 257	0.66 355	0.85 343	0.64 391	0.85 389	0.71 402	0.94 396	0.64 383	0.87 394	0.67 394	0.87 397	0.65 378	0.84 387	0.65 374	0.81 370	0.70 375	0.79 392	0.71 411	0.83 375	0.70 392

CroCo-Stereo Lap2	0.77 355	1.29 393	0.29 205	1.27 444	0.29 249	1.27 488	0.26 223	1.26 482	0.26 229	1.26 488	0.26 231	1.27 492	0.26 228	1.26 491	0.27 221	1.27 471	0.27 205	1.27 499	0.27 238	1.27 477	0.27 217

PSMNet-RSSM	0.77 355	2.76 489	0.14 128	0.20 138	0.14 160	0.20 165	2.66 563	2.79 553	0.14 160	0.21 174	0.14 164	0.21 171	0.14 161	0.20 162	0.14 154	0.17 144	0.12 114	0.17 155	0.12 149	2.52 531	2.31 556

GwcNet-RSSM	0.77 355	2.77 491	0.14 128	0.20 138	0.14 160	0.20 165	2.67 564	2.78 552	0.14 160	0.20 162	0.14 164	0.20 163	0.14 161	0.21 173	0.14 154	0.17 144	0.12 114	0.17 155	0.12 149	2.52 531	2.31 556

4D-IteraStereo	0.78 358	3.13 502	0.89 395	0.69 322	0.32 271	0.40 258	0.32 259	0.76 373	0.97 437	0.52 342	0.65 391	0.89 400	0.32 272	0.76 380	0.98 431	0.83 375	0.94 403	0.35 256	0.27 238	0.70 354	0.89 418

hitnet-ft	0.79 359	2.78 494	0.14 128	0.20 138	0.14 160	0.21 176	2.89 566	2.80 554	0.14 160	0.20 162	0.14 164	0.20 163	0.14 161	0.20 162	0.14 154	0.17 144	0.12 114	0.17 155	0.12 149	2.54 539	2.33 558

G-Net	0.79 359	0.79 251	0.79 388	0.79 334	0.79 422	0.79 384	0.79 412	0.79 375	0.79 419	0.79 388	0.79 423	0.79 390	0.79 411	0.79 381	0.79 413	0.79 366	0.79 389	0.79 392	0.79 419	0.79 365	0.79 408

MyStereo05	0.80 361	4.12 526	0.63 349	0.63 313	0.61 387	0.62 368	0.66 381	0.65 362	0.62 380	0.67 373	0.61 385	0.65 374	0.58 370	0.67 370	0.55 365	0.60 339	0.57 346	0.64 374	0.55 374	0.72 355	0.55 362

UDG	0.80 361	2.21 450	0.60 342	0.91 348	0.60 381	0.90 395	0.58 372	0.88 386	0.60 376	0.90 396	0.60 381	0.88 398	0.60 372	0.90 396	0.58 367	0.86 379	0.60 351	0.84 403	0.59 383	0.84 376	0.61 371

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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test_1	0.93 401	4.47 534	2.35 553	1.99 485	0.37 306	0.41 274	0.36 294	0.41 267	0.35 289	0.43 286	0.36 300	0.41 274	0.40 313	0.41 273	0.36 286	1.87 501	2.16 546	0.47 336	0.37 315	0.39 266	0.33 269

DGTPSM_ROB	0.93 401	1.00 295	0.92 402	0.94 357	0.96 437	0.91 396	0.92 426	0.91 389	0.96 436	0.91 398	0.96 435	0.93 407	0.92 418	0.94 403	0.92 423	0.92 385	0.92 401	0.90 407	0.92 429	0.94 397	0.91 420

HSM-Net_RVC	0.95 404	1.17 331	0.78 385	1.18 391	0.71 405	1.16 434	0.75 408	1.09 417	0.80 420	1.10 426	0.75 419	1.17 440	0.74 404	1.17 440	0.80 415	1.13 415	0.73 381	1.17 444	0.77 416	1.16 417	0.72 397
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iRaftStereo_RVC	0.97 405	3.17 504	2.30 552	2.42 502	0.38 313	0.54 354	0.38 306	0.54 342	0.38 306	0.54 350	0.38 312	0.54 353	0.38 304	0.54 347	0.38 298	2.38 535	2.34 550	0.49 349	0.36 313	0.49 319	0.36 287

DPSimNet_ROB	0.97 405	1.18 333	0.81 391	1.10 376	0.91 432	1.02 415	0.82 419	1.04 413	0.91 427	1.03 420	0.86 427	1.28 493	0.82 414	1.03 422	0.89 422	1.17 418	0.81 394	1.02 432	0.82 424	1.08 410	0.81 411

test-3	0.98 407	4.13 528	1.85 534	1.85 476	0.61 387	0.69 374	0.37 300	0.63 360	0.61 379	0.66 372	0.51 373	0.73 383	0.44 335	0.57 357	0.54 363	1.68 495	1.81 530	0.40 288	0.43 348	0.66 347	0.50 345

Wavelet-MonSter	1.00 408	1.21 383	0.76 382	1.94 480	1.01 443	1.11 429	0.76 409	1.15 420	0.76 414	1.11 431	0.76 420	1.14 437	0.76 407	1.11 433	0.76 411	1.21 467	0.90 398	1.02 432	0.71 411	1.02 407	0.71 396

999	1.00 408	1.12 324	0.59 340	1.10 376	1.21 508	1.09 424	0.52 366	1.08 415	1.43 521	1.18 437	1.35 513	0.98 411	0.52 364	0.91 397	0.85 420	0.72 360	1.46 503	0.83 402	0.98 434	0.68 349	1.41 517

DispNO	1.00 408	0.63 239	0.43 285	3.45 537	0.44 345	0.65 371	0.43 335	0.64 361	0.43 337	0.64 369	0.43 342	0.64 371	3.03 557	0.64 366	0.43 331	4.55 565	0.43 300	0.63 373	0.43 348	0.63 345	0.43 322

GANet	1.00 408	1.00 295	1.00 410	1.00 366	1.00 439	1.00 405	1.00 434	1.00 400	1.00 441	1.00 408	1.00 438	1.00 412	1.00 423	1.00 411	1.00 433	1.00 400	1.00 404	1.00 428	1.00 436	1.00 402	1.00 429

TDLM	1.00 408	1.00 295	1.00 410	1.00 366	1.00 439	1.00 405	1.00 434	1.00 400	1.00 441	1.00 408	1.00 438	1.00 412	1.00 423	1.00 411	1.00 433	1.00 400	1.00 404	1.00 428	1.00 436	1.00 402	1.00 429

CVANet_RVC	1.00 408	1.00 295	1.00 410	1.00 366	1.00 439	1.00 405	1.00 434	1.00 400	1.00 441	1.00 408	1.00 438	1.00 412	1.00 423	1.00 411	1.00 433	1.00 400	1.00 404	1.00 428	1.00 436	1.00 402	1.00 429

trnet	1.01 414	1.01 303	1.01 413	1.01 369	1.01 443	1.01 409	1.01 437	1.01 404	1.01 444	1.01 412	1.01 441	1.01 416	1.01 429	1.01 415	1.01 436	1.01 403	1.01 407	1.01 431	1.01 440	1.01 405	1.01 432

LL-Strereo	1.01 414	5.06 541	1.63 514	0.70 326	1.43 518	0.56 356	0.46 343	0.57 349	0.50 360	0.57 358	0.50 367	1.58 501	0.49 355	0.59 359	0.50 353	1.64 494	0.52 338	0.51 358	1.37 513	0.52 332	0.45 327

FlowAnything_test	1.02 416	1.72 412	0.71 372	1.59 465	0.70 403	1.61 503	0.69 395	1.61 494	0.70 401	1.60 497	0.70 408	1.61 505	0.69 394	1.61 501	0.70 400	0.81 370	0.58 348	0.81 397	0.55 374	0.81 371	0.56 365

FlowAnything	1.02 416	1.71 411	0.72 375	1.59 465	0.69 401	1.60 502	0.69 395	1.61 494	0.70 401	1.60 497	0.69 405	1.60 502	0.69 394	1.61 501	0.69 394	0.81 370	0.58 348	0.81 397	0.56 378	0.82 373	0.56 365

tt45	1.04 418	0.88 265	1.36 495	0.92 351	1.03 446	1.51 501	0.79 412	0.70 369	0.88 425	0.74 384	0.90 428	1.60 502	0.72 402	1.60 499	0.75 409	0.91 382	0.78 388	1.52 511	0.79 419	1.14 413	1.32 509

GLC_STEREO	1.07 419	1.01 303	1.06 415	1.07 374	1.05 447	1.06 418	1.08 441	1.08 415	1.05 447	1.07 424	1.06 443	1.08 428	1.05 431	1.06 425	1.10 440	1.07 406	1.09 417	1.05 436	1.05 441	1.06 409	1.12 439

FC-DCNN	1.07 419	1.09 320	0.98 408	0.89 345	0.52 372	1.41 498	0.91 425	1.21 478	1.24 507	1.96 509	2.05 564	1.91 510	1.30 499	1.27 492	1.08 439	0.80 367	0.60 351	0.58 368	0.41 339	0.68 349	0.54 357

hknet	1.10 421	1.85 421	3.49 575	4.48 552	0.02 21	0.42 294	0.06 110	0.41 267	0.02 21	0.48 312	0.03 52	0.41 274	0.03 52	0.42 286	0.03 48	4.39 562	4.19 576	0.33 232	0.23 211	0.34 221	0.27 217

test_xeample3	1.10 421	1.81 418	0.61 347	0.84 341	0.49 362	0.77 380	0.66 381	0.92 392	1.40 519	0.68 375	0.46 350	0.78 388	0.54 368	1.72 504	1.48 521	1.34 475	1.52 507	1.35 504	1.67 538	1.33 479	1.55 522

DISCO	1.11 423	0.39 162	5.28 588	0.39 212	0.20 201	0.39 256	0.27 226	0.39 245	0.22 202	0.38 240	0.20 201	0.38 248	0.20 199	6.95 599	0.22 197	0.30 208	0.21 183	0.27 208	0.21 202	5.25 580	0.21 187

Occ-G	1.12 424	0.52 221	3.72 580	3.50 541	0.50 366	0.56 356	0.47 348	0.54 342	0.46 343	0.54 350	0.41 330	0.54 353	0.42 330	0.52 343	0.42 328	3.42 556	4.02 575	0.52 361	0.45 350	0.51 330	0.44 325

AEACV	1.12 424	0.52 221	3.12 572	3.24 526	0.86 426	0.53 351	0.49 359	0.60 356	0.47 348	0.53 345	0.49 365	0.55 357	0.45 338	0.55 351	0.47 344	3.01 552	3.88 573	0.71 383	0.60 384	0.80 368	0.48 337

MSMD_ROB	1.19 426	1.10 323	0.70 368	1.10 376	0.60 381	1.10 426	0.70 399	1.10 418	0.70 401	1.10 426	0.70 408	1.10 432	0.70 397	7.00 600	0.70 400	1.10 409	0.70 375	1.10 437	0.70 408	1.10 411	0.70 392

FS-TRT-Baseline	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
MM-Stereo_test2	1.20 427	1.85 421	1.05 414	1.46 462	0.94 436	1.36 493	0.99 433	1.36 487	0.95 434	1.41 493	0.98 437	1.40 498	0.96 420	1.37 494	0.95 428	1.37 480	1.06 410	1.33 501	0.93 433	1.29 478	0.89 418

ours_stereo	1.20 427	1.21 383	0.90 398	1.64 474	1.11 450	1.35 491	0.67 385	1.76 501	0.93 432	1.70 505	1.10 445	1.39 496	0.75 406	1.41 496	0.81 418	1.60 493	1.03 409	1.33 501	1.00 436	1.61 489	0.72 397

DisPM	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

CrosDoStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

PFNet+	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

LCNet	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

HHNet	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

Patchmatch Stereo++	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453
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
AAGNet	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

STrans-v2	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

TransformOpticalFlow	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

OMP-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

IIG-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

NF-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

OCTAStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

PSM-softLoss	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

KMStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

NRIStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

PSM-adaLoss	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

PSM-AAD	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

FTStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

ROB_FTStereo_v2	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

ROB_FTStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

Consistency-Raft	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

KYRaft	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

HUI-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

ASMatch	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

DeepStereo_LL	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

DEmStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

SST-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

THIR-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

RAFT_R40	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

DRaft	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

PFNet	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

GrayStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

RE-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

Pruner-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

TVStereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

DeepStereo_RVC	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

RAFT-RH_RVC	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

IRAFT_RVC	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

RAFT-345	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

iRAFT	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

CRE-IMP	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

GMM-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

RAFT-IKP	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

Prome-Stereo	1.20 427	1.20 335	1.20 430	1.20 393	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 449	1.20 453	1.20 426	1.20 453

HCRNet	1.22 476	7.11 563	3.00 560	3.55 542	0.33 283	0.29 212	0.14 155	0.19 157	0.15 170	0.33 224	0.29 248	0.25 196	0.14 161	0.22 177	0.33 265	3.64 557	3.00 554	0.76 389	0.32 283	0.18 158	0.13 153

HBP-ISP	1.24 477	1.72 412	1.65 515	1.15 384	0.76 414	1.40 497	0.88 422	1.67 500	1.02 445	1.69 504	1.38 518	1.69 506	1.21 492	1.87 511	1.21 501	1.05 405	0.79 389	0.97 426	0.80 421	1.19 425	0.75 404

AANet_RVC	1.26 478	0.31 143	4.99 586	5.93 577	0.20 201	0.25 196	0.20 188	0.25 191	0.20 195	0.23 180	0.19 197	0.25 196	0.20 199	0.25 194	0.20 191	5.66 586	4.76 579	0.26 204	0.30 267	0.24 186	0.27 217

MM-Stereo_test3	1.27 479	2.07 437	1.18 425	1.60 468	1.02 445	1.45 499	1.01 437	1.40 491	1.04 446	1.44 494	1.03 442	1.46 500	1.02 430	1.44 497	1.02 437	1.51 489	1.12 424	1.32 500	0.98 434	1.38 482	0.97 425

11t	1.27 479	2.70 481	1.34 485	1.32 453	0.89 428	1.30 490	1.34 509	1.64 497	0.57 372	1.45 495	0.72 415	1.05 427	1.29 498	1.07 428	1.29 510	1.49 486	1.02 408	0.97 426	1.15 446	1.48 484	1.31 508

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 481	1.35 398	1.35 487	1.35 456	1.35 512	1.35 491	1.35 510	1.36 487	1.35 515	1.36 491	1.35 513	1.36 494	1.36 504	1.36 493	1.35 514	1.35 476	1.35 495	1.35 504	1.35 510	1.35 480	1.35 513

CC-Net-ROB	1.36 482	1.33 397	1.33 484	1.36 457	1.38 515	1.36 493	1.33 508	1.37 489	1.34 512	1.35 490	1.36 515	1.38 495	1.34 502	1.38 495	1.38 517	1.35 476	1.38 499	1.33 501	1.35 510	1.43 483	1.34 512

CFNet	1.37 483	5.27 546	0.19 166	5.49 574	0.19 198	0.28 209	0.19 184	0.28 200	0.19 193	0.28 205	0.19 197	0.28 209	4.35 586	0.28 212	0.19 188	0.23 180	0.17 167	0.23 188	4.21 594	4.81 571	0.17 176

PS-NSSS	1.38 484	1.39 400	1.34 485	1.34 455	1.35 512	1.38 495	1.37 517	1.35 486	1.38 518	1.34 489	1.34 512	1.39 496	1.38 507	1.70 503	1.40 518	1.36 478	1.36 496	1.36 506	1.37 513	1.37 481	1.36 514

RASNet	1.49 485	1.65 409	1.45 503	1.38 460	1.43 518	1.47 500	1.36 512	1.38 490	1.36 516	1.39 492	1.60 529	1.45 499	1.45 510	1.51 498	2.21 559	1.53 490	1.36 496	1.36 506	1.36 512	1.66 492	1.36 514

GANetREF_RVC	1.55 486	1.94 434	1.22 479	1.88 477	1.21 508	1.88 509	1.22 500	1.88 503	1.22 505	1.88 506	1.22 502	1.88 508	1.22 493	1.89 512	1.22 502	1.87 501	1.22 481	1.88 525	1.22 501	1.88 501	1.22 501
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
SPS-STEREO	1.59 487	1.91 428	1.21 478	1.94 480	1.20 460	2.00 517	1.23 501	1.99 508	1.24 507	2.00 514	1.25 505	2.03 518	1.26 495	2.00 516	1.29 510	1.90 505	1.18 431	1.89 526	1.21 500	1.89 502	1.20 453
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.60 488	1.59 407	1.70 517	1.59 465	1.59 524	1.61 503	1.61 528	1.60 493	1.60 525	1.62 503	1.59 528	1.60 502	1.60 513	1.60 499	1.59 525	1.59 491	1.60 517	1.59 512	1.59 530	1.59 488	1.59 527

ff7	1.68 489	2.68 478	1.35 487	0.97 363	0.89 428	1.84 506	2.15 557	2.12 514	1.80 542	2.05 519	1.56 525	2.33 525	2.12 548	2.23 522	2.25 560	1.31 472	1.07 411	1.48 508	1.41 516	0.90 383	1.04 434

ffff	1.68 489	2.68 478	1.35 487	0.97 363	0.89 428	1.84 506	2.15 557	2.12 514	1.80 542	2.05 519	1.56 525	2.33 525	2.12 548	2.23 522	2.25 560	1.31 472	1.07 411	1.48 508	1.41 516	0.90 383	1.04 434

ccc-4	1.68 489	2.68 478	1.35 487	0.97 363	0.89 428	1.84 506	2.15 557	2.12 514	1.80 542	2.05 519	1.56 525	2.33 525	2.12 548	2.23 522	2.25 560	1.31 472	1.07 411	1.48 508	1.41 516	0.90 383	1.04 434

MC-Stereo	1.76 492	2.96 497	1.37 497	2.14 488	1.37 514	2.14 523	1.36 512	2.14 517	1.37 517	2.14 523	1.37 516	2.14 520	1.37 506	2.14 521	1.37 516	1.97 509	1.32 483	1.97 528	1.32 509	1.98 503	1.33 510

IGEVStereo-DCA	1.77 493	4.21 530	1.84 532	2.49 505	2.11 557	2.54 543	1.36 512	1.65 498	1.17 454	2.75 552	1.90 547	2.54 538	1.15 437	0.94 403	1.11 441	1.50 487	1.32 483	0.96 424	1.46 522	1.49 485	0.88 416

rrr	1.77 493	4.21 530	1.84 532	2.49 505	2.11 557	2.54 543	1.36 512	1.65 498	1.17 454	2.75 552	1.90 547	2.54 538	1.15 437	0.94 403	1.11 441	1.50 487	1.32 483	0.96 424	1.46 522	1.49 485	0.88 416

MM-Stereo_test1	1.80 495	3.41 508	1.52 510	2.12 487	1.41 517	2.04 518	1.41 520	2.05 512	1.46 522	2.04 518	1.41 520	2.05 519	1.42 509	2.05 517	1.43 520	2.04 513	1.54 510	1.94 527	1.38 515	1.99 504	1.33 510

MFMNet_re	1.81 496	1.91 428	1.71 519	1.95 482	1.70 535	1.95 514	1.70 533	1.96 506	1.74 538	1.97 511	1.72 537	1.95 511	1.71 521	1.97 515	1.71 533	1.86 499	1.62 518	1.85 518	1.66 537	1.86 500	1.64 533

plain	1.88 497	3.16 503	0.64 351	3.10 521	0.65 393	3.10 558	0.64 378	3.12 557	0.65 384	3.10 558	0.65 391	3.11 558	0.65 378	3.12 557	0.65 374	3.12 553	0.65 361	3.13 558	0.65 397	3.13 543	0.65 384

RAFT_CTSACE	1.92 498	3.71 515	1.72 520	1.88 477	1.72 536	2.04 518	1.42 522	2.18 519	1.89 553	2.02 516	1.97 553	1.95 511	2.06 547	1.93 513	1.62 526	1.76 496	1.66 521	2.02 529	1.73 546	1.73 495	1.43 519

MonStereo1	1.94 499	2.77 491	1.52 510	3.73 549	1.51 521	2.13 522	1.42 522	2.32 527	1.52 523	2.31 531	1.50 523	2.53 535	1.59 512	2.34 529	1.56 523	1.91 506	1.36 496	1.86 521	1.31 508	2.07 505	1.53 520

4.25w-stereo	1.98 500	2.72 485	1.46 504	3.47 538	1.43 518	2.07 520	1.98 548	2.53 539	1.52 523	2.71 545	1.98 559	1.81 507	1.62 515	1.96 514	1.36 515	1.88 504	2.00 535	2.53 552	1.61 532	1.74 496	1.15 444

4.5w-stereo	1.99 501	2.33 458	1.81 523	3.28 528	1.68 531	1.94 511	1.99 551	2.72 542	1.70 530	2.72 546	1.99 562	1.97 513	1.68 517	1.76 505	1.29 510	1.91 506	2.02 541	2.53 552	1.61 532	1.75 497	1.16 447

2.75w_new	1.99 501	2.34 462	1.81 523	3.14 522	1.62 526	1.94 511	1.99 551	2.72 542	1.71 531	2.72 546	1.99 562	1.90 509	1.73 523	1.82 510	1.29 510	2.37 534	2.01 537	2.31 539	1.42 519	1.77 498	1.22 501

3.75w	1.99 501	2.31 456	1.83 531	3.16 524	1.65 528	1.93 510	1.98 548	2.72 542	1.68 527	2.73 551	1.97 553	2.00 515	1.72 522	1.81 509	1.25 506	2.27 525	2.01 537	2.38 544	1.42 519	1.71 494	1.24 504

2w_stereo	1.99 501	2.36 465	1.81 523	3.24 526	1.67 529	1.94 511	1.98 548	2.72 542	1.68 527	2.72 546	1.94 550	1.98 514	1.74 525	1.79 508	1.27 507	1.95 508	2.00 535	2.53 552	1.60 531	1.68 493	1.15 444

2.25w	2.00 505	1.86 423	1.98 545	2.95 519	2.17 561	2.26 524	1.35 510	2.42 533	2.00 560	2.07 522	1.27 507	2.53 535	1.99 543	2.29 526	1.49 522	2.21 520	1.32 483	1.85 518	1.87 550	2.52 531	1.62 531

4.25_new	2.00 505	2.33 458	1.82 528	3.32 531	1.69 532	1.95 514	1.99 551	2.72 542	1.71 531	2.72 546	1.97 553	2.01 516	1.74 525	1.77 506	1.28 508	2.18 517	2.01 537	2.48 550	1.58 528	1.65 490	1.17 448

4.5w_new	2.00 505	2.33 458	1.82 528	3.32 531	1.69 532	1.95 514	1.99 551	2.72 542	1.71 531	2.72 546	1.97 553	2.01 516	1.74 525	1.77 506	1.28 508	2.18 517	2.01 537	2.48 550	1.58 528	1.65 490	1.17 448

4.5_new	2.00 505	1.84 420	1.98 545	2.77 513	2.16 559	2.27 525	1.28 507	2.09 513	1.98 557	2.01 515	1.28 508	2.71 547	1.98 541	2.51 538	1.65 528	2.26 522	1.33 490	1.87 522	1.87 550	2.49 527	1.60 528

TRStereo	2.00 505	2.13 442	1.85 534	2.27 494	1.84 540	2.28 527	1.84 537	2.29 522	1.86 547	2.30 528	1.87 542	2.30 522	1.87 531	2.08 518	1.72 535	2.08 514	1.72 524	2.08 531	1.72 543	2.08 506	1.72 538

XX-Stereo	2.00 505	2.13 442	1.85 534	2.27 494	1.84 540	2.28 527	1.84 537	2.29 522	1.86 547	2.30 528	1.87 542	2.30 522	1.87 531	2.08 518	1.72 535	2.08 514	1.72 524	2.08 531	1.72 543	2.08 506	1.72 538

EAI-Stereo	2.00 505	2.13 442	1.85 534	2.27 494	1.84 540	2.28 527	1.84 537	2.29 522	1.86 547	2.30 528	1.87 542	2.30 522	1.87 531	2.08 518	1.72 535	2.08 514	1.72 524	2.08 531	1.72 543	2.08 506	1.72 538

2.5w	2.01 512	2.40 467	1.37 497	3.28 528	2.01 551	2.71 548	1.43 525	1.82 502	1.83 545	1.90 508	1.41 520	2.71 547	1.35 503	2.71 547	1.85 546	2.66 546	1.53 508	1.64 513	1.23 502	2.53 534	1.87 547

4w-stereo	2.02 513	2.72 485	1.44 502	3.36 534	1.59 524	2.48 536	1.72 534	2.28 520	1.24 507	2.24 526	1.65 533	2.56 540	1.32 501	2.39 532	1.98 556	2.67 548	1.51 506	1.66 514	1.24 503	2.53 534	1.88 550

IGEV	2.02 513	2.20 448	1.82 528	2.90 518	2.16 559	2.41 533	1.25 503	2.00 509	1.98 557	1.99 513	1.31 510	2.72 551	1.93 537	2.67 546	1.69 532	2.26 522	1.32 483	1.83 517	1.87 550	2.53 534	1.61 530

3.25w_new	2.03 515	2.72 485	1.35 487	3.33 533	1.57 522	2.72 549	1.53 527	2.15 518	1.33 511	2.15 524	1.60 529	2.63 544	1.30 499	2.72 549	1.99 557	2.67 548	1.53 508	1.75 516	1.25 505	2.53 534	1.87 547

3.5w_stereo	2.03 515	2.72 485	1.35 487	3.41 535	1.57 522	2.72 549	1.49 526	2.01 510	1.34 512	2.15 524	1.61 531	2.63 544	1.36 504	2.72 549	1.99 557	2.66 546	1.58 513	1.68 515	1.24 503	2.53 534	1.87 547

UniTT-Stereo	2.03 515	3.43 509	0.72 375	3.42 536	0.73 408	3.27 561	0.68 387	3.38 561	0.69 398	3.29 561	0.72 415	3.28 561	0.70 397	3.35 562	0.68 384	3.39 555	0.68 367	3.31 560	0.69 406	3.37 544	0.73 400

3.25w	2.04 518	2.20 448	1.48 505	3.03 520	2.17 561	2.63 547	1.39 518	1.96 506	1.95 556	1.96 509	1.37 516	2.71 547	1.96 540	2.71 547	1.73 540	2.26 522	1.32 483	1.87 522	1.87 550	2.51 530	1.63 532

3w_stereo	2.04 518	2.24 452	1.70 517	3.15 523	2.18 563	2.49 537	1.26 505	2.03 511	1.98 557	1.98 512	1.33 511	2.72 551	1.99 543	2.59 541	1.72 535	2.22 521	1.33 490	1.85 518	1.88 555	2.50 529	1.58 526

1w_stereo	2.05 520	2.32 457	1.35 487	3.74 550	2.01 551	2.73 551	1.42 522	1.88 503	1.93 555	2.03 517	1.28 508	2.71 547	1.99 543	2.72 549	1.72 535	2.20 519	1.32 483	1.87 522	1.86 549	2.45 523	1.54 521

sCroCo_RVC	2.10 521	2.76 489	1.92 542	2.78 516	1.39 516	2.73 551	1.41 520	2.73 548	1.40 519	2.77 557	1.41 520	2.74 553	1.40 508	2.74 552	1.40 518	2.72 550	1.42 501	2.72 556	1.44 521	2.79 541	1.42 518

MoCha-V2	2.11 522	26.97 605	0.78 385	0.92 351	0.77 417	0.96 402	0.72 404	0.90 387	0.72 408	0.94 404	0.70 408	0.90 401	0.71 401	0.91 397	0.71 403	0.85 378	0.71 379	0.88 406	0.69 406	0.87 378	0.67 388

FBW_ROB	2.12 523	2.46 471	1.77 522	2.49 505	1.79 539	2.38 531	1.83 536	2.46 534	1.78 541	2.48 539	1.97 553	2.40 530	1.78 528	2.42 535	1.83 544	2.31 530	1.85 532	2.38 544	1.82 548	2.35 518	1.84 543

MonStereo	2.17 524	2.41 468	1.49 509	2.67 510	1.67 529	2.60 546	2.04 555	2.32 527	1.76 539	2.44 536	1.68 535	2.50 533	1.69 519	2.38 530	1.80 543	2.28 526	1.78 527	2.63 555	2.14 558	3.47 545	1.68 536

asda	2.17 524	2.54 472	1.81 523	3.47 538	1.78 538	2.50 539	1.86 541	2.61 541	1.68 527	2.61 543	1.83 539	2.37 529	1.73 523	2.44 536	1.88 551	2.51 543	1.84 531	2.34 541	1.62 534	2.23 511	1.77 542

asd	2.18 526	2.77 491	1.58 512	3.59 543	2.00 550	2.58 545	1.85 540	2.39 532	1.71 531	2.47 538	1.97 553	2.59 542	1.61 514	2.56 539	1.79 542	2.51 543	1.99 534	2.11 534	1.62 534	2.36 519	1.60 528

qwe	2.18 526	2.60 475	1.58 512	3.83 551	1.90 548	2.53 541	1.90 546	2.48 535	1.73 536	2.37 534	1.92 549	2.53 535	1.68 517	2.56 539	1.83 544	2.52 545	1.87 533	2.07 530	1.68 540	2.32 517	1.71 537

monsters	2.18 526	2.41 468	1.96 544	3.47 538	2.03 555	2.53 541	1.64 530	2.48 535	1.73 536	2.40 535	1.50 523	2.62 543	1.94 538	2.59 541	1.94 553	2.44 538	1.57 512	2.28 537	1.87 550	2.42 521	1.86 545

AIO_rvc	2.18 526	2.34 462	1.87 538	2.32 498	1.94 549	2.40 532	1.89 545	2.37 530	2.07 562	2.52 541	1.95 552	2.44 532	1.99 543	2.41 533	1.89 552	2.32 531	2.09 543	2.24 535	2.18 559	2.21 510	2.23 554

HUF	2.18 526	2.30 455	1.99 548	2.34 500	2.02 554	2.41 533	2.06 556	2.38 531	1.89 553	2.36 533	1.85 540	2.56 540	1.98 541	2.31 528	1.97 555	2.30 529	2.03 542	2.30 538	2.11 557	2.23 511	2.16 552

AIO_test	2.18 526	2.09 440	2.04 549	2.42 502	2.01 551	2.47 535	1.94 547	2.34 529	2.03 561	2.56 542	1.94 550	2.43 531	1.94 538	2.41 533	1.87 550	2.39 536	2.10 544	2.35 543	1.91 556	2.25 513	2.19 553

monsterstereo	2.20 532	2.33 458	1.95 543	3.65 545	2.07 556	2.49 537	1.61 528	2.48 535	1.83 545	2.45 537	1.61 531	2.67 546	1.86 530	2.64 543	1.94 553	2.48 542	1.66 521	2.34 541	1.68 540	2.40 520	1.86 545

LG-G_1	2.22 533	2.71 483	1.89 539	2.77 513	1.87 546	2.75 553	1.87 543	2.76 550	1.87 551	2.75 552	1.87 542	2.76 554	1.87 531	2.75 553	1.86 547	2.47 540	1.58 513	2.45 547	1.57 525	2.45 523	1.57 524

LG-G	2.22 533	2.71 483	1.89 539	2.77 513	1.87 546	2.75 553	1.87 543	2.76 550	1.87 551	2.75 552	1.87 542	2.76 554	1.87 531	2.75 553	1.86 547	2.47 540	1.58 513	2.45 547	1.57 525	2.45 523	1.57 524

LGtest1	2.22 533	2.70 481	1.89 539	2.76 512	1.86 543	2.75 553	1.86 541	2.75 549	1.86 547	2.75 552	1.86 541	2.77 556	1.87 531	2.75 553	1.86 547	2.46 539	1.58 513	2.45 547	1.56 524	2.45 523	1.56 523

RAStereo	2.23 536	3.64 512	0.76 382	3.65 545	0.86 426	3.66 565	0.76 409	3.67 565	0.81 423	3.66 562	0.76 420	3.66 563	0.77 409	3.68 564	0.77 412	3.68 558	0.77 387	3.69 565	0.77 416	3.70 547	0.77 407

UDGNet	2.23 536	5.40 551	1.72 520	2.48 504	1.69 532	2.51 540	1.69 532	2.51 538	1.72 535	2.50 540	1.69 536	2.52 534	1.69 519	2.50 537	1.68 531	2.41 537	1.70 523	2.42 546	1.69 542	2.42 521	1.64 533

NCCL2	2.28 538	2.27 453	2.28 551	2.28 497	2.28 564	2.27 525	2.29 560	2.28 520	2.28 563	2.27 527	2.28 565	2.28 521	2.27 551	2.27 525	2.28 564	2.28 526	2.28 549	2.27 536	2.29 563	2.27 514	2.29 555

Abc-Net	2.32 539	24.75 597	1.14 419	1.17 390	1.17 457	1.11 429	1.15 446	1.17 425	1.21 504	1.08 425	1.16 449	1.12 436	1.14 436	1.09 429	1.17 449	1.09 407	1.16 427	1.17 444	1.17 449	1.16 417	1.11 437
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	2.33 540	25.00 598	1.13 418	1.15 384	1.15 452	1.10 426	1.15 446	1.15 420	1.15 449	1.12 432	1.15 446	1.09 430	1.13 434	1.10 431	1.15 445	1.11 414	1.09 417	1.16 440	1.12 444	1.16 417	1.17 448

stereogan	2.33 540	24.38 596	1.18 425	1.18 391	1.18 459	1.14 432	1.18 450	1.19 428	1.19 456	1.14 435	1.18 453	1.14 437	1.18 442	1.14 436	1.18 450	1.14 417	1.14 425	1.19 448	1.19 450	1.15 415	1.19 452

RGC	2.36 542	25.48 599	1.19 427	1.15 384	1.15 452	1.10 426	1.16 448	1.17 425	1.16 450	1.12 432	1.16 449	1.11 435	1.13 434	1.09 429	1.18 450	1.10 409	1.15 426	1.16 440	1.12 444	1.14 413	1.12 439

NCC-stereo	2.36 542	25.52 600	1.17 423	1.15 384	1.17 457	1.11 429	1.11 442	1.15 420	1.16 450	1.10 426	1.16 449	1.10 432	1.15 437	1.14 436	1.13 443	1.09 407	1.11 421	1.15 439	1.16 448	1.17 422	1.17 448

AF-Net	2.37 544	25.71 601	1.17 423	1.13 381	1.15 452	1.15 433	1.18 450	1.19 428	1.16 450	1.10 426	1.15 446	1.10 432	1.18 442	1.12 435	1.15 445	1.10 409	1.10 420	1.17 444	1.15 446	1.16 417	1.12 439

Nwc_Net	2.37 544	25.95 602	1.15 421	1.14 382	1.15 452	1.08 422	1.14 445	1.17 425	1.16 450	1.14 435	1.15 446	1.08 428	1.15 437	1.11 433	1.14 444	1.10 409	1.11 421	1.16 440	1.09 443	1.16 417	1.15 444

CFNet_RVC	2.38 546	8.71 574	0.38 258	9.33 593	0.42 342	0.56 356	0.42 333	0.60 356	0.38 306	0.62 366	0.42 340	0.56 360	7.29 598	0.62 361	0.42 328	0.53 326	0.37 262	0.49 349	0.34 295	8.30 594	6.87 601

edge stereo	2.43 547	27.07 606	1.14 419	1.06 373	1.14 451	1.08 422	1.17 449	1.16 423	1.14 448	1.10 426	1.16 449	1.09 430	1.16 441	1.10 431	1.16 448	1.10 409	1.11 421	1.16 440	1.19 450	1.13 412	1.11 437

FAT-Stereo	2.46 548	26.05 603	1.23 481	1.23 442	1.22 510	1.20 437	1.24 502	1.23 481	1.23 506	1.19 438	1.22 502	1.21 489	1.24 494	1.20 442	1.24 503	1.21 467	1.17 430	1.22 497	1.25 505	1.20 426	1.24 504

S-Stereo	2.51 549	26.86 604	1.23 481	1.22 440	1.22 510	1.24 487	1.25 503	1.22 479	1.24 507	1.21 486	1.24 504	1.19 441	1.27 496	1.19 441	1.24 503	1.19 419	1.20 432	1.25 498	1.19 450	1.24 476	1.23 503

Anonymous3	2.55 550	3.26 506	1.65 515	3.28 528	1.63 527	3.24 560	1.68 531	3.27 559	1.66 526	3.28 560	1.67 534	3.25 560	1.66 516	3.27 559	1.64 527	3.26 554	1.65 520	3.30 559	1.65 536	4.95 576	1.65 535

MIF-Stereo (partial)	2.58 551	3.31 507	0.66 355	3.18 525	0.66 396	3.18 559	0.66 381	3.21 558	0.67 387	3.19 559	0.66 393	3.19 559	0.66 381	3.31 561	0.68 384	5.09 582	1.79 529	8.23 601	1.67 538	6.18 585	1.38 516

MSMDNet	2.65 552	10.14 585	0.33 231	9.74 596	0.32 271	0.87 391	0.33 269	2.95 556	0.68 390	0.49 319	0.34 287	0.49 323	5.70 593	0.49 322	0.33 265	0.42 288	9.57 598	0.41 305	0.31 277	8.36 595	0.65 384

pcwnet_v2	2.66 553	9.89 583	0.33 231	9.89 597	0.32 271	0.50 334	0.32 259	0.49 313	0.33 277	0.49 319	0.34 287	0.49 323	8.76 600	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.58 599	0.40 288	0.29 253	9.01 598	0.63 375

CFNet_pseudo	2.67 554	9.36 579	0.32 226	10.99 602	0.33 283	0.85 389	0.33 269	0.49 313	0.33 277	0.49 319	0.32 272	0.49 323	7.26 597	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.62 600	0.41 305	0.29 253	10.03 602	0.29 235

CFNet_ucs	2.73 555	9.64 581	0.33 231	9.92 598	0.32 271	0.49 326	0.33 269	0.49 313	0.33 277	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.98 601	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.96 603	0.40 288	0.29 253	10.12 603	0.54 357

UCFNet_RVC	2.75 556	10.06 584	0.29 205	10.31 601	0.29 249	0.42 294	0.29 243	0.43 291	0.29 244	0.42 280	0.29 248	0.42 292	9.87 603	0.43 292	0.29 241	0.36 236	9.84 602	0.36 261	0.26 230	9.77 601	0.26 209

ccs_rob	2.79 557	10.17 586	0.32 226	10.00 599	0.33 283	0.49 326	0.33 269	1.90 505	0.32 270	0.51 339	0.33 279	0.49 323	9.24 602	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.82 601	0.41 305	0.28 243	9.34 599	0.29 235

PCWNet_CMD	2.80 558	9.82 582	0.32 226	10.09 600	0.32 271	0.49 326	0.33 269	3.34 560	0.33 277	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.73 599	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.22 597	0.42 316	0.29 253	9.55 600	0.31 257

StereoVision	3.15 559	5.00 540	0.89 395	4.83 567	1.00 439	3.93 566	1.27 506	6.37 594	1.34 512	5.67 594	1.26 506	5.84 595	1.27 496	5.03 591	1.24 503	5.10 583	1.09 417	4.61 577	0.57 380	5.62 583	1.12 439

MaDis-Stereo	3.19 560	6.02 561	1.12 417	5.61 576	1.16 456	5.43 592	1.02 439	5.15 591	0.70 401	5.43 591	1.21 501	5.03 592	0.97 421	4.85 585	0.99 432	4.53 564	1.16 427	5.53 593	1.25 505	5.37 581	1.30 507

sAnonymous2	3.31 561	2.63 476	1.38 499	3.71 547	1.86 543	4.70 584	1.11 442	4.82 587	2.72 566	5.45 592	1.98 559	4.59 577	2.64 553	2.65 544	6.21 598	4.37 560	1.08 415	5.16 591	2.24 561	4.52 558	2.39 560

CroCo_RVC	3.31 561	2.63 476	1.38 499	3.71 547	1.86 543	4.70 584	1.11 442	4.82 587	2.72 566	5.45 592	1.98 559	4.59 577	2.64 553	2.65 544	6.21 598	4.37 560	1.08 415	5.16 591	2.24 561	4.52 558	2.39 560

DPSNet	3.66 563	3.60 511	3.62 578	3.63 544	3.64 587	3.65 564	3.65 587	3.66 564	3.67 584	3.67 563	3.65 585	3.67 564	3.66 573	3.66 563	3.68 582	3.68 558	3.66 571	3.67 564	3.68 587	3.67 546	3.67 586

STTStereo	3.73 564	30.40 610	2.37 555	2.39 501	2.31 566	2.35 530	2.33 561	2.29 522	2.42 564	2.32 532	2.34 566	2.33 525	2.36 552	2.30 527	2.27 563	2.35 533	2.22 548	2.31 539	2.22 560	2.29 516	2.34 559

rvit_105_1	3.83 565	5.22 544	3.01 561	4.53 555	3.01 569	4.51 572	3.01 568	4.56 574	3.04 569	4.53 573	3.03 570	4.55 575	3.03 557	4.56 574	3.04 566	4.57 566	3.05 555	4.57 572	3.05 570	4.57 560	3.05 568

rvit_stereo_0081	3.83 565	5.23 545	3.01 561	4.53 555	3.03 571	4.55 578	3.02 569	4.56 574	3.04 569	4.52 571	3.02 568	4.54 573	3.03 557	4.56 574	3.04 566	4.57 566	3.05 555	4.57 572	3.05 570	4.58 561	3.05 568

rvit_stereo_0081_aga	3.86 567	5.33 548	3.02 564	4.55 561	3.04 575	4.54 574	3.02 569	4.64 581	3.06 573	4.54 575	3.04 572	4.62 582	3.08 564	4.62 580	3.07 571	4.58 569	3.06 559	4.60 576	3.08 574	4.63 564	3.07 572

rvit_stereo_0082	3.86 567	5.82 559	3.01 561	4.53 555	3.03 571	4.54 574	3.02 569	4.56 574	3.04 569	4.53 573	3.02 568	4.55 575	3.04 560	4.57 577	3.05 568	4.57 566	3.05 555	4.58 574	3.05 570	4.58 561	3.06 571

rvit_0105_6	3.87 569	5.73 558	3.10 571	4.69 565	3.12 579	4.54 574	3.02 569	4.56 574	3.04 569	4.54 575	3.03 570	4.54 573	3.04 560	4.56 574	3.05 568	4.58 569	3.05 555	4.58 574	3.05 570	4.58 561	3.05 568

rvit_stereo_0080	3.89 570	5.70 556	3.04 566	4.54 558	3.03 571	4.56 579	3.05 575	4.60 578	3.07 574	4.58 578	3.06 573	4.59 577	3.06 562	4.61 578	3.08 572	4.63 571	3.09 560	4.64 578	3.10 575	4.65 565	3.10 575

whm_eth	3.89 570	5.70 556	3.04 566	4.54 558	3.03 571	4.56 579	3.05 575	4.60 578	3.07 574	4.58 578	3.06 573	4.59 577	3.06 562	4.61 578	3.08 572	4.63 571	3.09 560	4.64 578	3.10 575	4.65 565	3.10 575

rvit_0105_4	3.91 572	5.47 555	3.02 564	4.54 558	3.02 570	4.54 574	3.03 573	4.75 584	3.17 580	4.57 577	3.06 573	4.61 581	3.16 568	4.65 581	3.09 574	4.66 573	3.11 562	4.68 581	3.18 580	4.81 571	3.16 580

rvit_0105_3	3.91 572	5.33 548	3.06 569	4.60 563	3.07 577	4.60 581	3.06 577	4.62 580	3.08 577	4.60 580	3.07 576	4.62 582	3.08 564	4.67 582	3.10 575	4.70 574	3.11 562	4.77 585	3.19 581	4.77 570	3.14 579

rvit_stereo_0083	3.92 574	5.30 547	3.06 569	4.61 564	3.09 578	4.67 583	3.08 578	4.66 582	3.09 578	4.62 581	3.10 578	4.66 585	3.11 566	4.67 582	3.16 577	4.72 576	3.16 565	4.77 585	3.11 577	4.66 567	3.11 577

rvit_stereo_ft	3.93 575	5.44 553	3.05 568	4.59 562	3.06 576	4.61 582	3.08 578	4.67 583	3.12 579	4.63 582	3.10 578	4.65 584	3.11 566	4.69 584	3.13 576	4.70 574	3.14 564	4.71 583	3.15 579	4.74 568	3.16 580

rvit_0105_5	4.10 576	5.40 551	3.13 574	4.71 566	3.15 580	4.72 586	3.10 580	4.90 589	3.27 581	4.69 583	3.16 580	4.84 589	3.25 569	4.96 588	3.34 579	5.05 581	3.39 570	5.10 590	3.40 582	5.11 578	3.42 583

MLG-Stereo_test1	4.25 577	5.34 550	3.61 577	5.31 572	3.63 586	5.23 590	3.57 585	5.38 592	3.65 583	5.23 589	3.47 582	4.76 586	3.74 576	4.85 585	3.71 583	4.96 578	3.18 567	4.71 583	2.92 567	4.86 574	2.90 565

MLG-Stereo_test3	4.26 578	4.85 538	3.95 581	5.35 573	3.60 585	4.75 587	3.76 588	5.49 593	3.71 585	5.39 590	3.69 586	4.82 588	3.66 573	4.85 585	3.73 586	4.93 577	3.19 568	4.69 582	2.99 569	4.84 573	2.98 567

MLG-Stereo_test2	4.28 579	5.46 554	3.69 579	4.86 568	3.72 588	5.58 593	3.42 583	4.81 586	3.77 589	4.85 585	3.72 587	5.55 594	3.63 572	5.58 592	3.53 581	4.41 563	3.28 569	4.99 589	2.95 568	4.75 569	3.13 578

RAFT+CT+SA	4.28 579	7.62 567	4.91 585	5.55 575	2.28 564	3.09 557	3.64 586	4.49 572	3.07 574	4.80 584	3.35 581	4.77 587	3.70 575	4.29 571	3.05 568	5.58 585	5.98 586	3.58 563	3.78 589	4.26 554	3.72 587

SA	4.33 581	7.35 564	6.85 596	5.96 578	4.09 592	3.59 563	3.15 581	3.82 566	2.64 565	3.91 564	3.85 588	3.57 562	2.72 555	3.13 558	4.03 589	7.09 596	6.86 591	3.57 562	3.12 578	3.85 548	3.51 585

Sa-1000	4.34 582	8.37 570	6.84 595	6.98 585	4.45 595	3.58 562	3.00 567	3.42 562	3.39 582	2.61 543	4.00 591	3.83 566	4.01 584	3.90 566	3.90 587	5.98 589	5.62 584	3.76 566	2.34 564	4.35 556	2.47 562

TestStereo1	4.60 583	8.41 571	6.44 593	6.86 583	3.79 589	3.97 567	3.78 589	3.99 568	3.74 586	3.97 565	3.52 583	3.94 567	3.58 570	3.98 567	3.72 584	6.82 593	6.50 589	3.76 566	3.66 585	3.90 549	3.74 589

SA-5K	4.60 583	8.41 571	6.44 593	6.86 583	3.79 589	3.97 567	3.78 589	3.99 568	3.74 586	3.97 565	3.52 583	3.94 567	3.58 570	3.98 567	3.72 584	6.82 593	6.50 589	3.76 566	3.66 585	3.90 549	3.74 589

DispFullNet	4.61 585	4.84 537	3.12 572	5.00 570	3.57 584	4.75 587	3.03 573	7.75 600	4.17 593	4.91 587	3.09 577	6.20 596	3.95 582	6.71 596	3.51 580	5.30 584	3.67 572	5.86 597	3.63 584	5.61 582	3.46 584

test_5	4.62 586	7.55 566	6.23 591	6.32 580	3.40 583	5.29 591	3.50 584	3.53 563	4.11 592	4.28 568	4.47 595	4.26 571	4.38 587	3.68 564	3.24 578	5.89 587	5.60 583	4.84 587	3.50 583	4.33 555	3.93 593

raft_robust	4.71 587	7.75 568	5.40 590	6.81 582	3.31 581	4.28 571	4.20 594	4.32 571	4.37 595	4.35 570	4.35 594	4.14 569	3.75 577	4.30 572	4.20 592	6.67 592	6.37 587	3.36 561	4.24 595	4.86 574	3.25 582

cross-raft	4.83 588	7.52 565	6.43 592	6.63 581	3.96 591	4.51 572	3.99 592	4.49 572	3.96 591	4.52 571	3.96 590	4.50 572	3.97 583	4.50 573	3.97 588	6.65 591	6.44 588	4.33 569	3.92 591	4.35 556	3.91 592

test_4	4.88 589	8.13 569	6.98 597	7.46 586	4.44 594	4.25 570	3.85 591	4.04 570	3.92 590	4.13 567	3.91 589	4.18 570	3.84 580	4.14 569	4.06 590	7.01 595	7.13 592	4.53 570	3.72 588	4.09 552	3.72 587

TestStereo	4.88 589	4.75 536	4.79 584	4.87 569	4.92 596	4.81 589	4.90 597	4.78 585	4.77 596	4.87 586	4.89 596	4.90 590	4.91 589	4.99 589	4.79 594	4.98 579	4.87 580	4.87 588	4.92 597	5.00 577	5.00 596

test_3	5.01 591	8.86 576	7.77 599	8.09 588	2.76 568	4.13 569	4.05 593	3.88 567	3.76 588	4.33 569	4.13 592	3.71 565	3.91 581	4.21 570	4.06 590	7.93 597	7.69 594	4.53 570	3.91 590	4.17 553	4.29 595

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 592	50.87 620	2.78 559	2.87 517	2.71 567	2.78 556	0.47 348	2.88 555	2.86 568	1.89 507	2.67 567	2.79 557	2.79 556	2.78 556	2.83 565	2.82 551	2.82 553	2.83 557	2.77 566	2.83 542	2.76 563
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN v2	5.10 593	5.15 542	4.49 583	5.07 571	3.37 582	6.87 596	4.75 596	5.04 590	6.34 600	7.84 600	5.06 597	6.72 600	4.09 585	4.99 589	5.44 597	5.03 580	3.16 565	4.67 580	4.86 596	5.15 579	3.89 591

U	5.15 594	8.49 573	1.81 523	8.49 590	1.77 537	8.49 601	1.77 535	8.51 602	1.77 540	8.49 602	1.77 538	8.50 602	1.78 528	8.58 602	1.77 541	8.54 600	1.78 527	8.55 602	1.78 547	8.55 596	1.84 543

SGM-Forest	5.21 595	5.92 560	4.08 582	6.18 579	4.16 593	6.31 595	4.34 595	6.50 595	4.33 594	6.14 596	4.21 593	6.61 599	4.55 588	6.67 595	4.48 593	5.94 588	3.94 574	5.85 596	4.03 593	5.79 584	4.17 594
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1	6.46 596	9.16 578	8.03 602	8.09 588	5.62 599	6.11 594	6.35 600	6.85 597	4.94 597	6.08 595	6.29 602	4.98 591	6.43 594	6.22 593	6.36 600	6.16 590	7.47 593	5.82 595	5.44 600	7.11 590	5.68 599

rvit_stereo_0075_2	6.64 597	8.80 575	5.25 587	7.89 587	5.27 598	7.90 600	5.27 598	7.92 601	5.28 598	7.91 601	5.29 599	7.93 601	5.27 590	7.92 601	5.28 595	7.93 597	5.28 582	7.93 600	5.29 599	7.93 593	5.28 598

RAFT	6.73 598	9.36 579	7.40 598	8.51 591	6.55 600	6.88 597	6.60 601	6.79 596	6.60 601	6.80 597	6.72 603	5.31 593	5.50 592	6.61 594	6.61 601	8.42 599	5.89 585	5.73 594	5.45 601	6.61 586	6.24 600

SGM+DAISY	7.06 599	9.15 577	5.38 589	8.84 592	5.18 597	8.80 602	5.31 599	8.79 603	5.28 598	8.89 603	5.20 598	8.93 603	5.33 591	8.95 603	5.36 596	8.70 601	5.21 581	8.74 603	5.20 598	8.89 597	5.15 597

test-v	7.53 600	11.89 587	7.98 600	9.36 594	7.14 601	7.06 598	7.09 602	7.37 598	6.91 602	7.29 598	5.71 600	6.45 597	6.93 595	6.73 597	7.27 602	8.93 602	7.85 595	6.98 598	6.80 602	7.56 591	7.34 602

test-2	7.53 600	11.89 587	7.98 600	9.36 594	7.14 601	7.06 598	7.09 602	7.37 598	6.91 602	7.29 598	5.71 600	6.45 597	6.93 595	6.73 597	7.27 602	8.93 602	7.85 595	6.98 598	6.80 602	7.56 591	7.34 602

PA-Net	11.80 602	223.51 627	0.62 348	0.59 306	0.71 405	0.59 364	0.73 405	0.67 365	0.73 411	0.55 353	0.61 385	0.60 367	0.74 404	0.63 365	0.73 405	0.66 352	0.60 351	0.69 380	0.66 399	0.72 355	0.65 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANE	19.05 603	23.00 595	15.00 603	23.00 609	15.00 603	24.00 609	16.00 604	24.00 610	16.00 604	22.00 610	15.00 604	23.00 610	16.00 604	23.00 610	15.00 604	22.00 610	15.00 604	22.00 610	15.00 604	22.00 610	15.00 604

rafts_anoy	20.00 604	20.00 589	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605

raft+_RVC	20.00 604	20.00 589	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605

raftrobust	20.00 604	20.00 589	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605

CasAABBNet	20.00 604	20.00 589	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605

RALCasStereoNet	20.00 604	20.00 589	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605

RALAANet	20.00 604	20.00 589	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605

111	30.40 610	30.94 611	29.72 611	32.61 610	30.02 611	33.57 610	30.47 612	31.50 611	29.39 612	30.98 611	29.11 612	29.78 611	30.39 615	29.45 611	30.76 615	30.08 611	29.02 612	29.92 611	30.32 615	29.86 611	30.17 612

WCMA_ROB	31.10 611	35.43 615	27.12 610	39.51 621	23.10 610	38.78 621	25.30 611	37.49 622	25.39 611	37.29 621	27.02 611	38.52 622	26.48 611	37.80 621	26.44 611	36.28 618	22.65 611	33.90 615	22.30 611	37.10 619	24.18 611

DCANet-4	35.22 612	34.54 612	35.08 617	33.58 614	35.47 618	34.55 611	35.53 619	36.08 617	35.85 616	35.92 617	35.77 618	35.18 617	35.48 617	35.39 617	37.15 621	34.55 617	33.92 616	35.02 618	34.90 617	35.79 615	34.74 619

ADStereo(finetuned)	36.13 613	36.63 616	38.07 621	36.97 615	33.25 615	35.91 615	34.45 616	36.36 618	32.99 613	38.14 622	36.71 619	36.69 618	34.13 616	38.57 622	40.79 622	37.60 622	36.58 619	35.90 619	33.36 616	35.42 614	34.04 616

Reg-Stereo(zero)	37.00 614	37.00 617	37.00 618	37.00 616	37.00 619	37.00 618	37.00 620	37.00 619	37.00 617	37.00 618	37.00 620	37.00 619	37.00 618	37.00 618	37.00 618	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 620	37.00 616	37.00 620

HI	37.00 614	37.00 617	37.00 618	37.00 616	37.00 619	37.00 618	37.00 620	37.00 619	37.00 617	37.00 618	37.00 620	37.00 619	37.00 618	37.00 618	37.00 618	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 620	37.00 616	37.00 620

CoSv	37.00 614	37.00 617	37.00 618	37.00 616	37.00 619	37.00 618	37.00 620	37.00 619	37.00 617	37.00 618	37.00 620	37.00 619	37.00 618	37.00 618	37.00 618	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 620	37.00 616	37.00 620

MDST_ROB	69.83 617	87.70 621	41.95 622	113.75 624	65.62 624	75.05 622	55.25 624	75.64 624	45.04 620	71.61 623	41.75 623	72.81 623	44.06 621	68.38 623	44.63 623	101.89 625	59.57 625	107.10 625	61.05 625	104.38 622	59.38 625

NOSS_ROB	102.95 618	153.00 625	121.00 625	51.00 622	44.00 622	165.00 625	127.00 625	153.00 625	119.00 622	164.00 626	125.00 625	168.00 626	120.00 623	153.00 625	117.00 625	49.00 623	44.00 623	49.00 623	44.00 623	49.00 620	44.00 623

CBMV	128.50 619	1422.70 632	53.10 623	79.50 623	51.30 623	77.30 623	49.70 623	74.00 623	48.20 621	77.20 624	48.80 624	73.90 624	48.00 622	73.80 624	48.80 624	70.40 624	45.10 624	68.90 624	46.10 624	68.20 621	45.00 624
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 620	171.00 626	160.68 628	162.58 625	160.59 625	164.01 624	160.35 626	158.51 626	158.56 623	158.34 625	160.12 626	158.56 625	159.92 624	157.26 626	158.94 626	154.38 626	158.36 626	155.75 626	159.13 627	153.67 623	154.07 626
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
AE-Stereo	201.80 621	123.00 622	115.00 624	219.00 626	218.00 627	223.00 626	244.00 628	217.00 627	236.00 625	202.00 627	203.00 627	205.00 627	208.00 625	225.00 627	204.00 627	210.00 627	198.00 627	197.00 627	184.00 628	204.00 624	201.00 627

MGS-Stereo	239.45 622	123.00 622	135.00 626	266.00 627	286.00 628	277.00 627	305.00 629	271.00 628	242.00 626	274.00 628	279.00 629	255.00 628	270.00 627	268.00 628	297.00 629	221.00 628	247.00 629	216.00 628	123.00 626	217.00 625	217.00 629

EGLCR-Stereo	246.90 623	129.00 624	139.00 627	266.00 627	286.00 628	277.00 627	305.00 629	271.00 628	242.00 626	274.00 628	279.00 629	255.00 628	270.00 627	268.00 628	297.00 629	230.00 629	247.00 629	216.00 628	223.00 630	237.00 626	227.00 630

DLCB_ROB	284.23 624	354.61 628	207.27 629	363.24 629	206.46 626	364.72 629	210.41 627	364.72 630	210.41 624	364.81 630	208.64 628	364.81 630	208.64 626	364.72 630	210.41 628	354.70 630	205.53 628	354.70 630	205.53 629	354.70 627	205.53 628

LE_ROB	396.57 625	471.28 629	329.84 630	471.48 630	308.15 630	526.83 630	322.10 631	488.15 631	323.76 628	495.46 631	317.97 631	497.17 631	320.10 629	481.62 631	326.76 631	462.71 631	298.97 631	466.16 631	285.98 631	447.62 628	289.21 631

SGM-ForestM	596.69 626	677.77 630	444.52 631	699.85 631	517.25 631	732.94 631	488.29 632	770.79 632	460.11 629	750.81 632	487.98 632	792.79 632	499.41 630	730.90 632	475.81 632	720.03 632	491.16 632	663.96 632	418.60 632	674.76 629	436.05 632

CBMV_ROB	818.48 627	913.88 631	709.52 632	862.84 632	597.78 632	1073.99 632	700.52 633	1015.66 633	702.59 630	1115.65 633	760.02 633	1130.24 633	721.57 631	1037.41 633	692.65 633	814.05 633	564.29 633	843.28 633	595.31 633	915.51 630	602.92 633

tt	500032.53 628	34.60 613	29.72 611	37.47 619	34.41 616	36.85 616	35.22 617	34.71 615	33.55 614	34.50 612	35.43 616	33.81 615	10000000.00 632	33.57 615	33.13 616	33.68 615	35.00 617	34.03 616	35.26 618	30.96 612	34.63 617

DCANet	500032.53 628	34.60 613	29.72 611	37.47 619	34.41 616	36.85 616	35.22 617	34.71 615	33.55 614	34.50 612	35.43 616	33.81 615	10000000.00 632	33.57 615	33.13 616	33.68 615	35.00 617	34.03 616	35.26 618	30.96 612	34.63 617

fff	1000028.16 630	29.62 607	29.72 611	32.61 610	30.02 611	35.13 612	31.83 613	32.07 612	10000000.00 631	35.27 614	29.82 613	32.45 612	30.15 612	32.35 612	30.09 612	31.04 612	29.55 613	30.64 612	30.14 612	10000000.00 631	30.77 613

csc	1000028.16 630	29.62 607	29.72 611	32.61 610	30.02 611	35.13 612	31.83 613	32.07 612	10000000.00 631	35.27 614	29.82 613	32.45 612	30.15 612	32.35 612	30.09 612	31.04 612	29.55 613	30.64 612	30.14 612	10000000.00 631	30.77 613

cscssc	1000028.16 630	29.62 607	29.72 611	32.61 610	30.02 611	35.13 612	31.83 613	32.07 612	10000000.00 631	35.27 614	29.82 613	32.45 612	30.15 612	32.35 612	30.09 612	31.04 612	29.55 613	30.64 612	30.14 612	10000000.00 631	30.77 613

111111	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 631	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 632	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 631	10000000.00 634

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 306	0.50 321	0.38 306	0.50 332	0.38 312	0.50 338	3.79 578	0.50 329	0.38 298	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 295	0.46 299	0.35 284

Low-res two-view benchmark