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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 97	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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 65	0.07 59	0.09 53	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 66	0.07 57	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 44	0.24 119	0.20 162	0.23 146	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	0.23 171	0.21 172	0.02 18	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 44	0.54 208	0.10 70	0.12 80	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 91	0.11 95	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

WZ-Net	0.05 41	0.50 193	0.10 70	0.12 80	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 91	0.10 73	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

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

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

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

DualNet (step1)	0.10 63	1.05 282	0.12 101	0.12 80	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 91	0.12 110	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample9	0.10 63	1.05 282	0.12 101	0.12 80	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 91	0.12 110	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample2	0.09 52	1.03 278	0.11 90	0.11 74	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 66	0.09 68	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample1	0.09 52	0.87 239	0.12 101	0.11 74	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 71	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

SMFormer	0.09 52	1.01 272	0.09 66	0.09 53	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 66	0.09 68	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

tta	0.09 52	0.95 258	0.09 66	0.10 57	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 66	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

CoDeX	0.15 122	0.70 221	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	0.67 352	0.02 15	0.69 337	0.75 355	0.01 9	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-LNSev-Ref	0.11 85	0.44 170	0.33 215	0.39 198	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	0.39 244	0.36 238	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

psmg	0.43 247	1.91 390	0.92 365	1.91 441	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	1.97 466	1.44 459	0.04 73	0.03 54	0.02 20	0.03 51

CSP-Net	0.34 195	1.29 356	1.19 389	1.36 421	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	1.26 432	1.21 439	0.03 38	0.09 110	0.02 20	0.09 108

SFCPSM	0.17 134	0.78 225	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	0.79 374	0.02 15	0.75 347	0.76 357	0.02 20	0.02 20	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 160	1.31 358	0.74 344	0.92 324	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	0.87 353	0.75 347	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

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

ADCMid	0.08 51	0.02 12	0.02 14	1.01 341	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	0.09 106	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

ADCS	0.09 52	0.02 12	0.04 44	0.90 319	0.06 107	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.14 128	0.36 269	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 85	0.02 12	0.02 14	1.62 434	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

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

zh-sn7	0.10 63	0.98 262	0.14 126	0.15 107	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	0.15 123	0.13 134	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

zh-mn7	0.12 94	1.14 292	0.17 150	0.20 133	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	0.18 148	0.16 143	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

w-ln-seven-2	0.14 110	1.22 352	0.28 191	0.32 176	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	0.32 202	0.27 191	0.04 73	0.03 54	0.03 43	0.03 51

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

test_sample8	0.10 63	1.05 282	0.12 101	0.12 80	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 91	0.12 110	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample7	0.09 52	1.00 266	0.11 90	0.11 74	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 91	0.12 110	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample6	0.09 52	0.97 261	0.10 70	0.10 57	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 71	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample5	0.10 63	1.07 285	0.11 90	0.10 57	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 71	0.10 73	0.03 38	0.03 54	0.04 77	0.03 51

test_sample4	0.10 63	1.03 278	0.12 101	0.10 57	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	0.13 107	0.13 134	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

test_sample3	0.09 52	0.87 239	0.10 70	0.12 80	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 91	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

mmm	0.14 110	1.83 381	0.12 101	0.11 74	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 91	0.11 95	0.05 86	0.04 78	0.05 92	0.04 79

11t1	0.17 134	2.16 407	0.13 121	0.13 93	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	0.18 148	0.12 110	0.06 94	0.03 54	0.05 92	0.03 51

DualNet	0.10 63	1.07 285	0.11 90	0.10 57	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 71	0.10 73	0.03 38	0.03 54	0.04 77	0.03 51

ffm	0.25 160	3.83 478	0.12 101	0.12 80	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 91	0.12 110	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

ff1	0.25 160	3.83 478	0.12 101	0.12 80	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 91	0.12 110	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

mmx	0.25 160	3.83 478	0.12 101	0.12 80	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 91	0.12 110	0.05 86	0.04 78	0.06 96	0.04 79

ttt	0.10 63	1.09 287	0.12 101	0.12 80	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 91	0.12 110	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

1111x	0.10 63	1.14 292	0.13 121	0.14 97	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	0.13 107	0.11 95	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

xxx	0.09 52	1.01 272	0.10 70	0.10 57	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 71	0.10 73	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.03 51

qqq	0.16 130	2.01 398	0.12 101	0.15 107	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 91	0.14 138	0.04 73	0.04 78	0.03 43	0.03 51

x	0.11 85	1.15 295	0.15 142	0.14 97	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	0.14 114	0.15 141	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

BUS	0.83 344	1.91 390	0.92 365	4.48 508	0.02 21	0.40 239	0.04 82	0.41 248	0.02 21	0.48 287	0.03 52	0.41 255	0.05 95	0.03 39	0.05 89	1.97 466	4.19 531	0.33 217	0.23 196	0.34 207	0.27 206

BSDual-CNN	0.81 336	1.91 390	0.92 365	4.48 508	0.02 21	0.42 273	0.06 106	0.41 248	0.02 21	0.48 287	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 466	4.19 531	0.33 217	0.23 196	0.34 207	0.27 206

hknet	1.10 381	1.85 383	3.49 531	4.48 508	0.02 21	0.42 273	0.06 106	0.41 248	0.02 21	0.48 287	0.03 52	0.41 255	0.03 52	0.42 270	0.03 48	4.39 517	4.19 531	0.33 217	0.23 196	0.34 207	0.27 206

222	0.10 63	0.99 265	0.12 101	0.13 93	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 91	0.12 110	0.03 38	0.02 20	0.04 77	0.03 51

xxxx	0.11 85	1.16 296	0.16 143	0.12 80	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	0.13 107	0.16 143	0.03 38	0.04 78	0.04 77	0.04 79

test_xeample	0.10 63	1.09 287	0.13 121	0.12 80	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	0.14 114	0.14 138	0.03 38	0.03 54	0.03 43	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

BEATNet_4x	0.11 85	0.03 31	0.03 37	1.60 431	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 85	0.03 31	0.03 37	1.60 431	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

ADCRef	0.12 94	0.03 31	0.04 44	1.71 437	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

AnyNet_C32	0.14 110	0.04 37	0.03 37	2.22 452	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	0.07 103	0.04 76	0.02 15	0.02 15	0.03 38	0.03 54	0.02 20	0.03 51

ADCPNet	0.10 63	0.03 31	0.04 44	1.27 414	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	0.08 106	0.04 76	0.04 44	0.03 36	0.03 38	0.03 54	0.03 43	0.03 51

FADE	0.07 49	0.06 54	0.02 14	0.09 53	0.10 118	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	0.15 123	0.10 73	0.17 150	0.13 154	0.11 120	0.11 125

z-mn7	0.16 130	1.21 347	0.33 215	0.41 222	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	0.35 218	0.31 220	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

z-ln-s-r	0.21 149	1.40 363	0.53 309	0.56 276	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	0.57 311	0.44 279	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

w-ln-seven	0.18 137	1.47 365	0.33 215	0.40 211	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	0.38 234	0.32 223	0.05 86	0.04 78	0.04 77	0.04 79

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	0.12 101	0.04 37	0.04 79	0.04 78	0.05 94	0.04 77	0.04 82	0.12 123	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

NINENet	0.69 311	3.87 481	1.20 392	1.98 445	0.05 99	0.40 239	0.04 82	0.40 233	0.05 98	0.41 247	0.04 89	0.41 255	0.05 95	0.40 243	0.05 89	1.79 456	1.56 468	0.34 224	0.22 191	0.34 207	0.23 181

APVNet	0.09 52	0.05 49	0.04 44	0.05 43	0.04 79	0.05 90	0.90 383	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

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

FADNet-RVC-Resample	0.12 94	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	1.57 480	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.05 96	0.04 77	0.06 102

FADNet_RVC	0.12 94	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	1.65 484	0.05 51	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

FADNet	0.12 94	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	1.66 486	0.06 55	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

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
ISRNet	0.11 85	0.05 49	0.36 235	0.24 151	0.07 108	0.13 124	0.05 94	0.06 95	0.05 98	0.05 92	0.05 101	0.13 125	0.05 95	0.05 83	0.09 106	0.24 176	0.20 168	0.10 107	0.05 96	0.06 96	0.13 148

qqq1	0.25 160	3.70 472	0.14 126	0.14 97	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	0.13 107	0.12 110	0.06 94	0.05 96	0.03 43	0.04 79

fff1	0.25 160	3.70 472	0.14 126	0.14 97	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	0.13 107	0.12 110	0.06 94	0.05 96	0.03 43	0.04 79

GwcNet	0.12 94	0.07 58	0.05 58	0.08 49	0.05 99	0.08 104	1.20 411	0.07 105	0.05 98	0.05 92	0.05 101	0.08 105	0.05 95	0.08 106	0.03 48	0.07 58	0.05 56	0.06 94	0.05 96	0.07 104	0.05 97

FADNet-RVC	0.13 101	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	1.71 489	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.07 104	0.04 79

ADCP+	0.15 122	0.04 37	0.04 44	2.20 451	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	0.08 106	0.04 76	0.04 44	0.04 45	0.04 73	0.04 78	0.04 77	0.04 79

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	0.06 107	0.06 97	0.06 107	0.05 91	0.06 107	0.06 89	0.05 89	0.08 60	0.08 59	0.08 101	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	0.06 107	0.06 97	0.06 107	0.05 91	0.06 107	0.06 89	0.05 89	0.08 60	0.08 59	0.08 101	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	0.06 107	0.06 97	0.06 107	0.05 91	0.06 107	0.06 89	0.05 89	0.08 60	0.08 59	0.08 101	0.05 96	0.06 96	0.05 97

FINET	0.07 49	0.08 59	0.07 59	0.07 47	0.07 108	0.08 104	0.06 106	0.08 108	0.07 110	0.08 105	0.07 110	0.08 105	0.06 107	0.07 103	0.07 101	0.08 60	0.07 57	0.07 99	0.07 104	0.06 96	0.06 102

BEATNet-Init1	0.19 140	0.08 59	0.08 61	2.23 453	0.08 110	0.08 104	0.07 109	0.07 105	0.08 112	0.08 105	0.07 110	0.08 105	0.07 111	0.11 122	0.08 103	0.08 60	0.08 59	0.08 101	0.07 104	0.08 106	0.08 105

DeepPrunerF	0.19 140	0.08 59	0.08 61	2.23 453	0.08 110	0.08 104	0.07 109	0.07 105	0.08 112	0.08 105	0.07 110	0.08 105	0.07 111	0.11 122	0.08 103	0.08 60	0.08 59	0.08 101	0.07 104	0.08 106	0.08 105

SepStereo	0.09 52	0.09 65	0.10 70	0.09 53	0.09 112	0.09 108	0.09 111	0.10 110	0.08 112	0.10 109	0.09 113	0.09 109	0.09 114	0.09 109	0.08 103	0.09 66	0.08 59	0.09 106	0.08 108	0.09 109	0.08 105

SuperB	0.21 149	0.10 67	2.51 514	0.12 80	0.09 112	0.10 109	0.09 111	0.08 108	0.07 110	0.10 109	0.09 113	0.09 109	0.07 111	0.07 103	0.07 101	0.07 58	0.08 59	0.07 99	0.07 104	0.08 106	0.07 104

PASM	0.39 225	3.06 458	1.36 455	1.58 427	0.09 112	0.11 120	0.11 129	0.11 122	0.11 131	0.09 108	0.09 113	0.11 121	0.09 114	0.09 109	0.09 106	0.11 86	0.11 95	0.11 118	0.09 110	0.11 120	0.11 125

DRN-Test	0.14 110	0.13 81	0.09 66	0.14 97	0.09 112	0.15 132	0.09 111	0.14 126	0.10 116	0.14 125	0.09 113	0.14 126	0.09 114	0.13 127	0.09 106	0.12 91	0.09 68	0.12 121	0.09 110	0.12 125	0.73 365

S2M2	0.12 94	0.14 85	0.10 70	0.15 107	0.10 118	0.14 125	0.10 116	0.14 126	0.10 116	0.15 131	0.10 117	0.14 126	0.10 118	0.14 128	0.10 112	0.13 107	0.10 73	0.13 124	0.09 110	0.13 127	0.09 108

CAS++	0.17 134	0.27 123	0.21 166	0.10 57	0.21 196	0.15 132	0.22 187	0.10 110	0.21 185	0.22 168	0.10 117	0.19 155	0.18 177	0.10 111	0.19 180	0.20 152	0.19 166	0.18 160	0.10 117	0.19 159	0.18 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AnonymousM	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

LRCNet_RVC	0.13 101	0.13 81	0.09 66	0.13 93	0.10 118	0.14 125	0.10 116	0.14 126	0.10 116	0.23 172	0.10 117	0.20 157	0.10 118	0.24 180	0.11 124	0.11 86	0.09 68	0.12 121	0.14 158	0.12 125	0.09 108

PVD	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

SHD	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

SAMSARA	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

XQC	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

RTSC	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

RTS	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

RTSA	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

MADNet+	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

MADNet++	0.10 63	0.10 67	0.10 70	0.10 57	0.10 118	0.10 109	0.10 116	0.10 110	0.10 116	0.10 109	0.10 117	0.10 111	0.10 118	0.10 111	0.10 112	0.10 71	0.10 73	0.10 107	0.10 117	0.10 110	0.10 113

StereoDRNet	0.15 122	0.14 85	0.10 70	0.14 97	0.09 112	0.15 132	0.09 111	0.14 126	0.09 115	0.14 125	0.10 117	0.14 126	0.09 114	0.14 128	0.09 106	0.13 107	0.10 73	0.13 124	0.09 110	0.13 127	0.82 376

S2M2_XL	0.14 110	0.17 93	0.12 101	0.17 126	0.11 134	0.17 148	0.11 129	0.17 147	0.11 131	0.17 145	0.11 131	0.17 147	0.11 130	0.17 147	0.11 124	0.16 132	0.11 95	0.16 142	0.11 129	0.16 143	0.11 125

test_for_model	0.15 122	0.23 112	0.18 156	0.21 143	0.11 134	0.16 140	0.11 129	0.16 139	0.11 131	0.16 136	0.11 131	0.16 137	0.11 130	0.16 138	0.11 124	0.21 157	0.18 165	0.14 126	0.11 129	0.14 129	0.11 125

testlalala2	0.13 101	0.16 87	0.11 90	0.15 107	0.11 134	0.16 140	0.11 129	0.16 139	0.11 131	0.16 136	0.11 131	0.16 137	0.11 130	0.16 138	0.11 124	0.14 114	0.11 95	0.14 126	0.11 129	0.14 129	0.11 125

JetRed	0.11 85	0.12 80	0.11 90	0.11 74	0.11 134	0.11 120	0.14 150	0.11 122	0.11 131	0.12 123	0.11 131	0.11 121	0.11 130	0.11 122	0.11 124	0.11 86	0.16 143	0.11 118	0.11 129	0.11 120	0.11 125

JetBlue	0.11 85	0.11 78	0.12 101	0.13 93	0.14 155	0.11 120	0.11 129	0.11 122	0.11 131	0.11 121	0.11 131	0.11 121	0.11 130	0.12 126	0.12 139	0.11 86	0.11 95	0.11 118	0.11 129	0.11 120	0.11 125

testlalala_base	0.13 101	0.16 87	0.11 90	0.15 107	0.11 134	0.15 132	0.11 129	0.16 139	0.11 131	0.16 136	0.11 131	0.16 137	0.11 130	0.16 138	0.11 124	0.14 114	0.11 95	0.14 126	0.11 129	0.14 129	0.11 125

IPLG	0.13 101	0.20 101	0.14 126	0.15 107	0.11 134	0.14 125	0.11 129	0.14 126	0.11 131	0.14 125	0.11 131	0.14 126	0.11 130	0.14 128	0.11 124	0.15 123	0.12 110	0.14 126	0.11 129	0.14 129	0.11 125

MIPNet	0.14 110	0.21 107	0.17 150	0.16 118	0.11 134	0.15 132	0.12 145	0.14 126	0.11 131	0.16 136	0.11 131	0.14 126	0.11 130	0.14 128	0.11 124	0.14 114	0.12 110	0.14 126	0.11 129	0.14 129	0.11 125

ICVP	0.15 122	0.53 205	0.11 90	0.16 118	0.11 134	0.16 140	0.11 129	0.16 139	0.11 131	0.16 136	0.11 131	0.16 137	0.11 130	0.16 138	0.11 124	0.16 132	0.11 95	0.16 142	0.11 129	0.16 143	0.11 125
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UNet	0.29 174	0.90 246	0.10 70	0.14 97	0.10 118	0.14 125	0.10 116	0.91 357	0.69 359	0.14 125	0.11 131	0.14 126	0.11 130	0.14 128	0.10 112	0.12 91	0.09 68	0.12 121	0.09 110	0.88 347	0.76 370

ELAS	0.13 101	0.16 87	0.11 90	0.15 107	0.09 112	0.18 152	0.11 129	0.18 150	0.11 131	0.17 145	0.11 131	0.18 151	0.11 130	0.18 150	0.11 124	0.14 114	0.08 59	0.14 126	0.08 108	0.14 129	0.09 108
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ProNet	0.14 110	0.20 101	0.14 126	0.16 118	0.11 134	0.16 140	0.11 129	0.17 147	0.11 131	0.17 145	0.12 142	0.17 147	0.13 152	0.17 147	0.12 139	0.15 123	0.11 95	0.16 142	0.11 129	0.15 139	0.12 142

CIPLG	0.13 101	0.21 107	0.12 101	0.16 118	0.11 134	0.15 132	0.11 129	0.14 126	0.11 131	0.15 131	0.12 142	0.15 136	0.11 130	0.14 128	0.11 124	0.15 123	0.12 110	0.14 126	0.11 129	0.14 129	0.11 125

IPLGR_C	0.14 110	0.20 101	0.12 101	0.15 107	0.11 134	0.14 125	0.15 155	0.14 126	0.11 131	0.15 131	0.12 142	0.14 126	0.11 130	0.16 138	0.11 124	0.15 123	0.12 110	0.14 126	0.12 146	0.15 139	0.12 142

IPLGR	0.14 110	0.24 119	0.14 126	0.16 118	0.12 150	0.15 132	0.12 145	0.14 126	0.11 131	0.15 131	0.12 142	0.14 126	0.11 130	0.14 128	0.11 124	0.15 123	0.12 110	0.14 126	0.11 129	0.14 129	0.11 125

ACRE	0.13 101	0.21 107	0.14 126	0.15 107	0.11 134	0.14 125	0.11 129	0.14 126	0.11 131	0.14 125	0.12 142	0.14 126	0.11 130	0.14 128	0.11 124	0.15 123	0.12 110	0.14 126	0.11 129	0.14 129	0.11 125

aanetorigin	0.13 101	0.11 78	0.11 90	0.11 74	0.11 134	0.11 120	0.11 129	0.11 122	0.11 131	0.11 121	0.12 142	0.11 121	0.11 130	0.11 122	0.11 124	0.11 86	0.11 95	0.14 126	0.11 129	0.49 290	0.11 125

cf-r	0.66 303	2.17 408	0.12 101	0.18 128	0.12 150	0.18 152	2.70 520	2.60 495	0.12 150	0.18 149	0.12 142	0.18 151	0.12 147	0.18 150	0.12 139	0.15 123	0.11 95	0.15 139	0.11 129	1.81 456	1.74 500

HSM	0.14 110	0.16 87	0.12 101	0.17 126	0.12 150	0.17 148	0.11 129	0.17 147	0.11 131	0.17 145	0.12 142	0.17 147	0.12 147	0.17 147	0.12 139	0.16 132	0.11 95	0.16 142	0.11 129	0.16 143	0.12 142

PDISCO_ROB	0.83 344	2.80 455	3.49 531	0.14 97	0.11 134	0.17 148	0.09 111	0.15 138	0.10 116	0.15 131	0.12 142	0.16 137	0.14 156	3.30 515	0.13 145	0.14 114	2.34 506	0.16 142	0.12 146	2.62 496	0.10 113

LALA_ROB	0.15 122	0.19 97	0.12 101	0.18 128	0.11 134	0.20 160	0.12 145	0.21 164	0.12 150	0.20 156	0.12 142	0.20 157	0.12 147	0.21 168	0.13 145	0.17 140	0.10 73	0.18 160	0.11 129	0.18 153	0.11 125

ELAS_RVC	0.14 110	0.16 87	0.10 70	0.15 107	0.10 118	0.18 152	0.11 129	0.19 152	0.11 131	0.19 151	0.12 142	0.18 151	0.11 130	0.19 153	0.12 139	0.14 114	0.08 59	0.14 126	0.09 110	0.15 139	0.09 108
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 122	0.17 93	0.11 90	0.18 128	0.11 134	0.19 155	0.11 129	0.19 152	0.12 150	0.19 151	0.12 142	0.20 157	0.12 147	0.19 153	0.12 139	0.16 132	0.11 95	0.17 150	0.10 117	0.17 149	0.10 113
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.30 175	3.10 459	0.14 126	0.19 131	0.14 155	0.19 155	0.14 150	0.20 157	0.14 155	0.19 151	0.13 154	0.16 137	0.13 152	0.19 153	0.13 145	0.17 140	0.13 134	0.17 150	0.13 154	0.17 149	0.13 148

ITSA-stereo	0.15 122	0.17 93	0.13 121	0.20 133	0.13 153	0.19 155	0.13 148	0.18 150	0.13 153	0.19 151	0.13 154	0.18 151	0.14 156	0.18 150	0.14 149	0.16 132	0.11 95	0.15 139	0.14 158	0.18 153	0.11 125

ACVNet	0.20 142	0.19 97	0.14 126	0.20 133	0.14 155	0.20 160	0.96 390	0.21 164	0.14 155	0.20 156	0.13 154	0.21 165	0.14 156	0.20 157	0.14 149	0.17 140	0.12 110	0.17 150	0.12 146	0.17 149	0.12 142

acv_ft	0.20 142	0.19 97	0.14 126	0.20 133	0.14 155	0.20 160	0.96 390	0.21 164	0.14 155	0.20 156	0.13 154	0.21 165	0.14 156	0.20 157	0.14 149	0.17 140	0.12 110	0.17 150	0.12 146	0.17 149	0.12 142

DeepPruner_ROB	0.16 130	0.18 96	0.13 121	0.19 131	0.13 153	0.19 155	0.13 148	0.19 152	0.13 153	0.19 151	0.13 154	0.19 155	0.13 152	0.19 153	0.13 145	0.18 148	0.13 134	0.18 160	0.13 154	0.18 153	0.13 148

castereo++	0.54 285	3.59 469	1.15 383	1.31 417	0.14 155	0.16 140	0.14 150	0.16 139	0.14 155	0.16 136	0.14 159	0.16 137	0.13 152	0.16 138	0.14 149	1.45 444	1.16 388	0.15 139	0.14 158	0.15 139	0.13 148

GMStereo	0.14 110	0.13 81	0.14 126	0.14 97	0.14 155	0.14 125	0.14 150	0.14 126	0.14 155	0.14 125	0.14 159	0.14 126	0.14 156	0.14 128	0.14 149	0.14 114	0.14 138	0.14 126	0.14 158	0.14 129	0.14 153
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.22 153	0.13 81	0.19 159	0.23 146	0.10 118	0.26 191	1.02 398	0.14 126	0.10 116	0.28 191	0.14 159	0.17 147	0.19 182	0.28 200	0.09 106	0.22 160	0.16 143	0.23 178	0.17 181	0.11 120	0.12 142

hitnet-ft	0.79 329	2.78 454	0.14 126	0.20 133	0.14 155	0.21 168	2.89 521	2.80 509	0.14 155	0.20 156	0.14 159	0.20 157	0.14 156	0.20 157	0.14 149	0.17 140	0.12 110	0.17 150	0.12 146	2.54 495	2.33 517

GANet-RSSM	0.75 320	1.91 390	0.14 126	0.47 242	0.14 155	0.21 168	3.21 537	2.30 483	0.14 155	0.46 274	0.14 159	0.23 175	0.18 177	0.21 168	0.14 149	0.18 148	0.27 191	0.37 245	0.13 154	2.13 465	2.12 510

PSMNet-RSSM	0.77 325	2.76 450	0.14 126	0.20 133	0.14 155	0.20 160	2.66 518	2.79 508	0.14 155	0.21 166	0.14 159	0.21 165	0.14 156	0.20 157	0.14 149	0.17 140	0.12 110	0.17 150	0.12 146	2.52 487	2.31 515

GwcNet-RSSM	0.77 325	2.77 452	0.14 126	0.20 133	0.14 155	0.20 160	2.67 519	2.78 507	0.14 155	0.20 156	0.14 159	0.20 157	0.14 156	0.21 168	0.14 149	0.17 140	0.12 110	0.17 150	0.12 146	2.52 487	2.31 515

CFNet-ft	0.55 289	1.57 368	0.14 126	0.20 133	0.14 155	0.20 160	2.53 517	1.61 451	0.14 155	0.20 156	0.14 159	0.20 157	0.14 156	0.20 157	0.14 149	0.17 140	0.12 110	0.17 150	0.12 146	1.56 444	1.24 465

dd	0.23 157	0.98 262	0.16 143	0.23 146	0.15 166	0.23 176	0.15 155	0.23 172	0.15 165	0.23 172	0.15 167	0.24 179	0.17 170	0.23 176	0.15 159	0.22 160	0.15 141	0.21 167	0.15 162	0.22 166	0.16 154

xyz-stereo-finetune2	0.18 137	0.48 187	0.16 143	0.16 118	0.15 166	0.15 132	0.16 158	0.16 139	0.16 167	0.16 136	0.16 168	0.16 137	0.16 166	0.16 138	0.16 165	0.16 132	0.16 143	0.16 142	0.16 163	0.16 143	0.16 154

xyz-stereo	0.18 137	0.50 193	0.16 143	0.15 107	0.16 173	0.16 140	0.16 158	0.16 139	0.16 167	0.16 136	0.16 168	0.16 137	0.16 166	0.16 138	0.16 165	0.16 132	0.16 143	0.16 142	0.16 163	0.16 143	0.16 154

castereo	0.61 296	3.79 477	1.35 447	1.52 426	0.15 166	0.17 148	0.16 158	0.20 157	0.21 185	0.18 149	0.16 168	0.21 165	0.12 147	0.26 195	0.17 168	1.43 443	1.38 456	0.17 150	0.16 163	0.18 153	0.16 154

GMStereo_Zeroshot	0.16 130	0.16 87	0.16 143	0.16 118	0.16 173	0.16 140	0.16 158	0.16 139	0.16 167	0.16 136	0.16 168	0.16 137	0.16 166	0.16 138	0.16 165	0.16 132	0.16 143	0.16 142	0.16 163	0.16 143	0.16 154

dad	0.23 157	1.03 278	0.16 143	0.23 146	0.15 166	0.24 177	0.15 155	0.24 175	0.16 167	0.23 172	0.16 168	0.24 179	0.16 166	0.23 176	0.15 159	0.22 160	0.16 143	0.22 172	0.16 163	0.22 166	0.16 154

tg	0.21 149	0.25 121	0.21 166	0.26 163	0.17 176	0.24 177	0.17 163	0.24 175	0.17 172	0.24 177	0.17 173	0.24 179	0.17 170	0.24 180	0.17 168	0.24 176	0.17 159	0.23 178	0.16 163	0.23 175	0.16 154

ACV-stereo	0.30 175	2.08 400	0.25 180	0.25 156	0.18 183	0.24 177	0.17 163	0.24 175	0.18 174	0.24 177	0.17 173	0.25 184	0.17 170	0.24 180	0.17 168	0.22 160	0.16 143	0.22 172	0.16 163	0.22 166	0.16 154

IGEV_Zeroshot_test	0.20 142	0.19 97	0.40 251	0.30 168	0.17 176	0.22 170	0.17 163	0.21 164	0.17 172	0.20 156	0.17 173	0.21 165	0.18 177	0.21 168	0.17 168	0.20 152	0.16 143	0.20 164	0.16 163	0.20 160	0.17 166

MSKI-zero shot	0.24 159	0.21 107	0.49 293	0.65 292	0.18 183	0.22 170	0.17 163	0.23 172	0.18 174	0.21 166	0.17 173	0.23 175	0.28 227	0.23 176	0.18 177	0.21 157	0.16 143	0.21 167	0.16 163	0.21 164	0.16 154

MIM_Stereo	0.25 160	0.23 112	0.66 327	0.80 309	0.17 176	0.22 170	0.17 163	0.23 172	0.18 174	0.26 188	0.17 173	0.21 165	0.17 170	0.25 185	0.17 168	0.23 171	0.16 143	0.21 167	0.17 181	0.22 166	0.17 166

MMNet	0.44 251	1.24 354	0.17 150	0.25 156	0.17 176	0.25 184	0.18 169	1.26 439	0.93 391	0.25 181	0.17 173	0.25 184	0.18 177	0.25 185	0.17 168	0.23 171	0.16 143	0.23 178	0.16 163	1.20 385	0.99 390

delet	0.43 247	1.21 347	0.17 150	0.25 156	0.17 176	0.25 184	0.18 169	1.26 439	0.95 393	0.25 181	0.17 173	0.25 184	0.17 170	0.25 185	0.17 168	0.23 171	0.16 143	0.22 172	0.16 163	1.18 382	0.98 389

psm_up	0.43 247	1.19 300	0.17 150	0.25 156	0.18 183	0.25 184	0.19 173	1.26 439	0.91 386	0.26 188	0.17 173	0.25 184	0.17 170	0.25 185	0.17 168	0.22 160	0.17 159	0.23 178	0.16 163	1.18 382	0.99 390

UPFNet	0.42 246	1.20 301	0.17 150	0.24 151	0.17 176	0.25 184	0.17 163	1.19 387	0.90 385	0.25 181	0.17 173	0.24 179	0.17 170	0.25 185	0.17 168	0.22 160	0.17 159	0.22 172	0.16 163	1.15 374	0.93 385

iResNet	0.20 142	0.23 112	0.18 156	0.24 151	0.18 183	0.24 177	0.20 176	0.24 175	0.18 174	0.23 172	0.17 173	0.23 175	0.18 177	0.23 176	0.18 177	0.22 160	0.16 143	0.21 167	0.16 163	0.21 164	0.16 154

iResNetv2_ROB	0.20 142	0.23 112	0.18 156	0.24 151	0.20 189	0.24 177	0.18 169	0.24 175	0.18 174	0.24 177	0.18 183	0.23 175	0.19 182	0.24 180	0.18 177	0.21 157	0.16 143	0.21 167	0.16 163	0.22 166	0.16 154

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 344	5.18 499	1.98 503	2.19 450	0.17 176	0.19 155	0.18 169	0.19 152	0.16 167	0.20 156	0.19 184	0.22 171	0.22 192	0.20 157	0.15 159	2.28 483	2.13 501	0.24 185	0.17 181	0.18 153	0.16 154

Pointernet	0.21 149	0.22 111	0.19 159	0.24 151	0.19 187	0.24 177	0.19 173	0.24 175	0.19 180	0.24 177	0.19 184	0.24 179	0.19 182	0.24 180	0.19 180	0.22 160	0.17 159	0.22 172	0.17 181	0.22 166	0.17 166

CFNet	1.37 441	5.27 502	0.19 159	5.49 530	0.19 187	0.28 195	0.19 173	0.28 188	0.19 180	0.28 191	0.19 184	0.28 195	4.35 541	0.28 200	0.19 180	0.23 171	0.17 159	0.23 178	4.21 549	4.81 526	0.17 166

AANet_RVC	1.26 436	0.31 132	4.99 542	5.93 533	0.20 189	0.25 184	0.20 176	0.25 181	0.20 182	0.23 172	0.19 184	0.25 184	0.20 186	0.25 185	0.20 183	5.66 541	4.76 534	0.26 189	0.30 245	0.24 176	0.27 206

ssnet_v2	0.68 308	1.96 397	1.25 443	0.29 167	0.20 189	0.30 198	0.20 176	0.29 192	0.22 188	1.50 453	0.20 188	0.31 207	0.20 186	0.27 198	0.22 188	0.24 176	1.49 462	0.26 189	0.18 185	3.90 504	0.19 172

DAS	0.20 142	0.20 101	0.20 162	0.20 133	0.20 189	0.20 160	0.20 176	0.20 157	0.20 182	0.20 156	0.20 188	0.20 157	0.20 186	0.20 157	0.20 183	0.20 152	0.20 168	0.20 164	0.20 186	0.20 160	0.20 173

GEStereo_RVC	0.86 350	4.45 489	0.20 162	0.27 165	0.20 189	0.27 194	0.20 176	0.26 185	0.18 174	5.03 543	0.20 188	0.27 194	0.19 182	0.27 198	0.21 186	0.20 152	0.19 166	0.19 163	4.02 547	0.20 160	0.18 170

ASD4	0.20 142	0.20 101	0.20 162	0.20 133	0.20 189	0.20 160	0.20 176	0.20 157	0.20 182	0.20 156	0.20 188	0.20 157	0.20 186	0.20 157	0.20 183	0.20 152	0.20 168	0.20 164	0.20 186	0.20 160	0.20 173

DISCO	1.11 383	0.39 150	5.28 544	0.39 198	0.20 189	0.39 237	0.27 213	0.39 228	0.22 188	0.38 224	0.20 188	0.38 232	0.20 186	6.95 554	0.22 188	0.30 196	0.21 172	0.27 193	0.21 188	5.25 535	0.21 176

HGLStereo	0.28 170	0.29 128	0.22 168	0.36 187	0.22 198	0.36 222	0.21 182	0.36 213	0.21 185	0.42 259	0.21 193	0.36 224	0.22 192	0.36 226	0.21 186	0.34 209	0.21 172	0.34 224	0.21 188	0.34 207	0.21 176

DCVSM-stereo	0.36 206	1.89 387	0.22 168	0.40 211	0.22 198	0.40 239	0.22 187	0.40 233	0.22 188	0.40 234	0.22 194	0.40 243	0.22 192	0.40 243	0.22 188	0.28 188	0.21 172	0.28 195	0.21 188	0.28 184	0.20 173

WAO-6	0.22 153	0.23 112	0.22 168	0.23 146	0.22 198	0.22 170	0.22 187	0.22 168	0.22 188	0.22 168	0.22 194	0.22 171	0.22 192	0.22 172	0.22 188	0.22 160	0.22 176	0.22 172	0.22 191	0.22 166	0.22 179

IMH-64-1	0.22 153	0.23 112	0.23 171	0.22 144	0.22 198	0.22 170	0.22 187	0.22 168	0.22 188	0.22 168	0.22 194	0.22 171	0.22 192	0.22 172	0.22 188	0.22 160	0.22 176	0.23 178	0.22 191	0.22 166	0.23 181

IMH-64	0.22 153	0.23 112	0.23 171	0.22 144	0.22 198	0.22 170	0.22 187	0.22 168	0.22 188	0.22 168	0.22 194	0.22 171	0.22 192	0.22 172	0.22 188	0.22 160	0.22 176	0.23 178	0.22 191	0.22 166	0.23 181

tt1	0.31 182	0.93 255	0.24 177	0.33 180	0.23 203	0.31 203	0.24 199	0.32 199	0.24 196	0.32 204	0.23 198	0.32 209	0.25 204	0.32 210	0.24 198	0.27 186	0.26 186	0.27 193	0.26 215	0.27 182	0.27 206

DLNR_Zeroshot_test	0.31 182	0.28 126	0.47 280	0.79 307	0.24 208	0.30 198	0.26 210	0.30 194	0.24 196	0.32 204	0.23 198	0.31 207	0.24 201	0.30 205	0.23 194	0.29 195	0.26 186	0.29 200	0.24 204	0.33 203	0.23 181

gwcnet-sp	0.82 340	1.72 374	1.48 465	0.39 198	0.15 166	0.31 203	0.21 182	0.20 157	0.25 201	1.61 457	0.23 198	0.28 195	0.26 213	0.20 157	0.15 159	0.24 176	1.33 448	0.32 209	0.16 163	6.75 542	0.23 181

scenet	0.82 340	1.72 374	1.48 465	0.39 198	0.15 166	0.31 203	0.21 182	0.20 157	0.25 201	1.61 457	0.23 198	0.28 195	0.26 213	0.20 157	0.15 159	0.24 176	1.33 448	0.32 209	0.16 163	6.75 542	0.23 181

ssnet	0.82 340	1.72 374	1.48 465	0.39 198	0.15 166	0.31 203	0.21 182	0.20 157	0.25 201	1.61 457	0.23 198	0.28 195	0.26 213	0.20 157	0.15 159	0.24 176	1.33 448	0.32 209	0.16 163	6.75 542	0.23 181

FENet	0.54 285	1.52 367	1.19 389	1.41 424	0.23 203	0.35 219	0.23 194	0.35 209	0.23 194	0.34 211	0.23 198	0.35 218	0.23 198	0.35 220	0.23 194	1.40 442	1.07 372	0.32 209	0.23 196	0.33 203	0.23 181

PAM	0.39 225	1.88 386	0.34 225	0.37 190	0.41 303	0.45 280	0.22 187	0.28 188	0.23 194	0.28 191	0.24 204	0.29 200	0.23 198	0.29 203	0.23 194	0.38 234	0.32 223	0.38 252	0.37 285	0.32 197	0.22 179

WCG-NET（raft）	0.32 190	1.24 354	0.24 177	0.32 176	0.24 208	0.32 211	0.23 194	0.32 199	0.24 196	0.32 204	0.24 204	0.32 209	0.24 201	0.32 210	0.24 198	0.30 196	0.23 180	0.30 202	0.23 196	0.30 190	0.23 181

xxxxx1	0.31 182	0.91 248	0.23 171	0.31 173	0.23 203	0.31 203	0.23 194	0.33 202	0.25 201	0.31 199	0.24 204	0.33 212	0.25 204	0.32 210	0.24 198	0.28 188	0.28 197	0.28 195	0.28 226	0.29 187	0.27 206

tt_ll	0.31 182	0.91 248	0.23 171	0.31 173	0.23 203	0.31 203	0.23 194	0.33 202	0.25 201	0.31 199	0.24 204	0.33 212	0.25 204	0.32 210	0.24 198	0.28 188	0.28 197	0.28 195	0.28 226	0.29 187	0.27 206

ff	0.31 182	0.91 248	0.23 171	0.31 173	0.23 203	0.31 203	0.23 194	0.33 202	0.25 201	0.31 199	0.24 204	0.33 212	0.25 204	0.32 210	0.24 198	0.28 188	0.28 197	0.28 195	0.28 226	0.29 187	0.27 206

iResNet_ROB	0.28 170	0.32 133	0.24 177	0.32 176	0.25 210	0.32 211	0.24 199	0.32 199	0.24 196	0.33 209	0.24 204	0.35 218	0.24 201	0.33 216	0.24 198	0.31 201	0.24 182	0.32 209	0.24 204	0.32 197	0.24 191

GCAP-BAT	0.33 193	0.78 225	0.32 210	0.38 193	0.25 210	0.34 215	0.25 202	0.34 206	0.26 214	0.34 211	0.25 210	0.35 218	0.26 213	0.35 220	0.27 210	0.36 223	0.30 214	0.32 209	0.24 204	0.32 197	0.26 198

UNDER WATER-64	0.25 160	0.26 122	0.25 180	0.26 163	0.25 210	0.25 184	0.25 202	0.25 181	0.25 201	0.25 181	0.25 210	0.25 184	0.25 204	0.26 195	0.25 204	0.25 182	0.25 183	0.25 186	0.25 209	0.25 177	0.25 192

LoS_RVC	0.30 175	1.14 292	0.25 180	0.25 156	0.25 210	0.26 191	0.25 202	0.25 181	0.25 201	0.25 181	0.25 210	0.26 193	0.26 213	0.26 195	0.25 204	0.26 183	0.26 186	0.25 186	0.25 209	0.26 179	0.26 198

CAS	0.30 175	1.17 297	0.25 180	0.25 156	0.25 210	0.26 191	0.25 202	0.25 181	0.26 214	0.25 181	0.25 210	0.25 184	0.25 204	0.25 185	0.25 204	0.26 183	0.26 186	0.26 189	0.25 209	0.26 179	0.25 192

LoS	0.25 160	0.27 123	0.25 180	0.25 156	0.25 210	0.25 184	0.25 202	0.26 185	0.25 201	0.25 181	0.25 210	0.25 184	0.25 204	0.25 185	0.25 204	0.26 183	0.25 183	0.25 186	0.26 215	0.26 179	0.25 192
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.73 318	1.22 352	0.25 180	1.22 410	0.25 210	1.22 443	0.25 202	1.22 436	0.25 201	1.22 444	0.25 210	1.22 447	0.25 204	1.22 447	0.25 204	1.22 431	0.26 186	1.21 453	0.25 209	1.22 432	0.25 192
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
testlalala	0.32 190	0.81 231	0.31 206	0.39 198	0.26 218	0.33 213	0.24 199	0.33 202	0.26 214	0.32 204	0.26 216	0.33 212	0.23 198	0.33 216	0.23 194	0.35 218	0.31 220	0.30 202	0.24 204	0.31 195	0.21 176

CroCo-Stereo Lap2	0.77 325	1.29 356	0.29 194	1.27 414	0.29 230	1.27 446	0.26 210	1.26 439	0.26 214	1.26 445	0.26 216	1.27 449	0.26 213	1.26 448	0.27 210	1.27 433	0.27 191	1.27 456	0.27 222	1.27 434	0.27 206

CRFU-Net	0.65 301	1.67 372	1.22 439	1.96 444	0.27 220	0.41 255	0.27 213	0.41 248	0.27 219	0.40 234	0.26 216	0.41 255	0.27 221	0.40 243	0.27 210	1.80 457	1.62 475	0.34 224	0.23 196	0.33 203	0.23 181

StereoDRNet-Refined	0.33 193	0.39 150	0.26 186	0.39 198	0.26 218	0.40 239	0.26 210	0.40 233	0.26 214	0.39 229	0.26 216	0.39 236	0.26 213	0.39 240	0.26 209	0.37 227	0.25 183	0.37 245	0.25 209	0.37 228	0.37 270
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.27 169	0.20 101	0.27 187	0.33 180	0.21 196	0.37 227	0.22 187	0.37 219	0.24 196	0.26 188	0.27 220	0.33 212	0.21 191	0.25 185	0.27 210	0.32 202	0.20 168	0.34 224	0.23 196	0.25 177	0.26 198

Any-RAFT	0.32 190	0.36 139	0.27 187	0.36 187	0.27 220	0.36 222	0.27 213	0.36 213	0.27 219	0.36 218	0.27 220	0.36 224	0.27 221	0.36 226	0.28 216	0.36 223	0.28 197	0.36 242	0.28 226	0.36 226	0.28 219

IER	0.88 352	7.04 518	2.23 508	2.75 468	0.28 223	0.43 277	0.25 202	0.39 228	0.25 201	0.41 247	0.27 220	0.39 236	0.25 204	0.40 243	0.28 216	0.37 227	0.28 197	0.37 245	0.25 209	0.37 228	0.25 192

DGSMNet	0.34 195	0.41 159	0.27 187	0.41 222	0.28 223	0.41 255	0.28 218	0.41 248	0.27 219	0.41 247	0.27 220	0.42 271	0.27 221	0.41 257	0.28 216	0.40 248	0.29 206	0.40 267	0.28 226	0.40 249	0.27 206

MLCV	0.31 182	0.35 136	0.27 187	0.35 183	0.28 223	0.35 219	0.27 213	0.35 209	0.28 222	0.36 218	0.27 220	0.35 218	0.27 221	0.35 220	0.27 210	0.34 209	0.27 191	0.34 224	0.27 222	0.34 207	0.27 206

DN-CSS_ROB	0.31 182	0.35 136	0.28 191	0.35 183	0.28 223	0.34 215	0.27 213	0.34 206	0.25 201	0.35 215	0.27 220	0.36 224	0.26 213	0.34 218	0.28 216	0.35 218	0.28 197	0.34 224	0.28 226	0.34 207	0.27 206

LG-Stereo_L2	0.34 195	0.37 141	0.38 241	0.47 242	0.28 223	0.39 237	0.28 218	0.39 228	0.28 222	0.39 229	0.28 226	0.39 236	0.28 227	0.38 232	0.28 216	0.42 270	0.35 235	0.36 242	0.26 215	0.35 219	0.26 198

GIP-stereo	0.36 206	0.49 189	0.39 248	0.48 246	0.32 247	0.41 255	0.28 218	0.40 233	0.30 237	0.41 247	0.28 226	0.40 243	0.28 227	0.42 270	0.28 216	0.45 274	0.32 223	0.38 252	0.30 245	0.37 228	0.27 206

TorneroNet-64	0.45 253	0.27 123	0.30 198	0.58 279	0.27 220	0.70 345	0.30 230	0.28 188	0.73 372	0.73 348	0.28 226	0.71 347	0.66 351	0.75 351	0.27 210	0.27 186	0.29 206	0.37 245	0.75 375	0.28 184	0.30 234

SQANet	0.28 170	0.28 126	0.28 191	0.28 166	0.28 223	0.28 195	0.28 218	0.28 188	0.28 222	0.28 191	0.28 226	0.28 195	0.28 227	0.28 200	0.28 216	0.28 188	0.28 197	0.28 195	0.28 226	0.28 184	0.28 219

DEFOM-Stereo	0.68 308	3.11 460	1.40 461	1.63 435	0.25 210	0.31 203	0.25 202	0.31 198	0.28 222	0.31 199	0.29 230	0.29 200	0.27 221	0.31 209	0.28 216	1.59 450	1.47 461	0.30 202	0.29 235	0.30 190	0.28 219

RSM	0.36 206	0.36 139	0.43 265	0.37 190	0.42 313	0.49 301	0.42 303	0.37 219	0.28 222	0.36 218	0.29 230	0.36 224	0.30 239	0.37 230	0.28 216	0.34 209	0.31 220	0.34 224	0.35 277	0.40 249	0.29 224

IGEV++	0.34 195	0.43 167	0.30 198	0.40 211	0.29 230	0.40 239	0.29 225	0.40 233	0.29 227	0.40 234	0.29 230	0.40 243	0.29 233	0.40 243	0.30 233	0.38 234	0.29 206	0.37 245	0.29 235	0.37 228	0.29 224

ACVNet-DCA	0.37 211	1.00 266	0.30 198	0.40 211	0.29 230	0.40 239	0.29 225	0.40 233	0.29 227	0.40 234	0.29 230	0.40 243	0.29 233	0.39 240	0.28 216	0.33 206	0.32 223	0.33 217	0.32 258	0.33 203	0.32 245

xx1	0.38 217	1.03 278	0.31 206	0.40 211	0.31 245	0.41 255	0.28 218	0.40 233	0.29 227	0.40 234	0.29 230	0.40 243	0.29 233	0.40 243	0.29 226	0.34 209	0.33 231	0.34 224	0.32 258	0.34 207	0.32 245

1test111	0.37 211	1.02 276	0.30 198	0.39 198	0.29 230	0.40 239	0.28 218	0.39 228	0.29 227	0.39 229	0.29 230	0.39 236	0.28 227	0.40 243	0.29 226	0.33 206	0.32 223	0.33 217	0.31 253	0.32 197	0.31 241

cc1	0.37 211	1.02 276	0.30 198	0.39 198	0.29 230	0.40 239	0.28 218	0.39 228	0.29 227	0.39 229	0.29 230	0.39 236	0.28 227	0.40 243	0.29 226	0.33 206	0.32 223	0.33 217	0.31 253	0.32 197	0.31 241

IGEV-Stereo	0.35 202	0.44 170	0.45 269	0.49 252	0.30 239	0.37 227	0.30 230	0.36 213	0.30 237	0.36 218	0.29 230	0.36 224	0.29 233	0.36 226	0.30 233	0.46 277	0.39 253	0.32 209	0.24 204	0.32 197	0.25 192
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PML	0.46 256	1.36 361	0.29 194	0.58 279	0.30 239	0.57 332	0.29 225	0.57 318	0.29 227	0.57 327	0.29 230	0.57 331	0.29 233	0.56 325	0.29 226	0.52 303	0.30 214	0.53 333	0.31 253	0.53 306	0.30 234

HCRNet	1.22 434	7.11 519	3.00 516	3.55 499	0.33 258	0.29 197	0.14 150	0.19 152	0.15 165	0.33 209	0.29 230	0.25 184	0.14 156	0.22 172	0.33 248	3.64 512	3.00 509	0.76 357	0.32 258	0.18 153	0.13 148

UCFNet_RVC	2.75 512	10.06 540	0.29 194	10.31 557	0.29 230	0.42 273	0.29 225	0.43 268	0.29 227	0.42 259	0.29 230	0.42 271	9.87 558	0.43 272	0.29 226	0.36 223	9.84 557	0.36 242	0.26 215	9.77 556	0.26 198

MultiAttention	0.30 175	0.30 129	0.30 198	0.30 168	0.30 239	0.30 198	0.30 230	0.30 194	0.30 237	0.30 195	0.30 241	0.30 203	0.30 239	0.30 205	0.30 233	0.30 196	0.30 214	0.30 202	0.30 245	0.30 190	0.30 234

MSAF-DinoV2	0.30 175	0.30 129	0.30 198	0.30 168	0.30 239	0.30 198	0.30 230	0.30 194	0.30 237	0.30 195	0.30 241	0.30 203	0.30 239	0.30 205	0.30 233	0.30 196	0.30 214	0.30 202	0.30 245	0.30 190	0.30 234

iRaft-Stereo_20w	0.34 195	0.41 159	0.31 206	0.39 198	0.29 230	0.40 239	0.32 237	0.41 248	0.32 246	0.38 224	0.30 241	0.39 236	0.30 239	0.38 232	0.32 240	0.35 218	0.27 191	0.34 224	0.27 222	0.34 207	0.29 224

RAFT + AFF	0.31 182	0.45 173	0.34 225	0.39 198	0.28 223	0.38 231	0.33 246	0.29 192	0.31 243	0.30 195	0.30 241	0.29 200	0.27 221	0.29 203	0.30 233	0.28 188	0.29 206	0.29 200	0.29 235	0.27 182	0.32 245

DANet	0.30 175	0.30 129	0.30 198	0.30 168	0.30 239	0.30 198	0.30 230	0.30 194	0.30 237	0.30 195	0.30 241	0.30 203	0.30 239	0.30 205	0.30 233	0.30 196	0.30 214	0.30 202	0.30 245	0.30 190	0.30 234
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xyz-stereo-finetune	0.28 170	0.49 189	0.16 143	0.16 118	0.16 173	0.16 140	0.16 158	0.22 168	0.30 237	0.32 204	0.31 246	0.32 209	0.31 246	0.32 210	0.32 240	0.32 202	0.33 231	0.31 208	0.32 258	0.31 195	0.32 245

EKT-Stereo	0.37 211	0.40 152	0.44 267	1.07 346	0.29 230	0.34 215	0.31 236	0.36 213	0.29 227	0.38 224	0.31 246	0.37 230	0.30 239	0.36 226	0.29 226	0.34 209	0.28 197	0.39 262	0.30 245	0.37 228	0.30 234

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GREAT-IGEV	0.38 217	0.43 167	0.36 235	0.48 246	0.32 247	0.45 280	0.32 237	0.45 270	0.32 246	0.45 270	0.32 248	0.45 277	0.32 248	0.45 277	0.32 240	0.44 272	0.33 231	0.41 280	0.29 235	0.41 259	0.29 224

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PCWNet_CMD	2.80 514	9.82 538	0.32 210	10.09 556	0.32 247	0.49 301	0.33 246	3.34 515	0.33 252	0.49 294	0.33 254	0.49 298	8.73 554	0.48 294	0.33 248	0.41 256	9.22 552	0.42 291	0.29 235	9.55 555	0.31 241

CFNet_ucs	2.73 511	9.64 537	0.33 215	9.92 554	0.32 247	0.49 301	0.33 246	0.49 288	0.33 252	0.49 294	0.33 254	0.49 298	8.98 556	0.48 294	0.33 248	0.41 256	9.96 558	0.40 267	0.29 235	10.12 558	0.54 332

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ccs_rob	2.79 513	10.17 542	0.32 210	10.00 555	0.33 258	0.49 301	0.33 246	1.90 462	0.32 246	0.51 311	0.33 254	0.49 298	9.24 557	0.49 300	0.33 248	0.41 256	9.82 556	0.41 280	0.28 226	9.34 554	0.29 224

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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XPNet_ROB	0.37 211	0.37 141	0.37 238	0.37 190	0.37 280	0.37 227	0.37 274	0.37 219	0.37 276	0.37 223	0.37 281	0.37 230	0.37 274	0.37 230	0.37 277	0.37 227	0.37 240	0.37 245	0.37 285	0.37 228	0.37 270

GASTEREO	0.48 267	1.21 347	0.47 280	0.57 277	0.38 287	0.50 309	0.38 280	0.50 296	0.38 280	0.50 306	0.38 286	0.50 312	0.38 278	0.50 307	0.38 280	0.52 303	0.42 273	0.46 301	0.34 270	0.46 274	0.34 258

WAO-8	0.38 217	0.38 144	0.38 241	0.38 193	0.38 287	0.38 231	0.38 280	0.38 224	0.38 280	0.38 224	0.38 286	0.38 232	0.38 278	0.38 232	0.38 280	0.38 234	0.38 246	0.38 252	0.37 285	0.38 237	0.38 277

WAO-7	0.38 217	0.38 144	0.38 241	0.38 193	0.38 287	0.38 231	0.38 280	0.38 224	0.38 280	0.38 224	0.38 286	0.38 232	0.38 278	0.38 232	0.38 280	0.38 234	0.38 246	0.38 252	0.38 298	0.38 237	0.38 277

IMH	0.38 217	0.38 144	0.38 241	0.38 193	0.38 287	0.38 231	0.38 280	0.38 224	0.38 280	0.42 259	0.38 286	0.40 243	0.38 278	0.38 232	0.38 280	0.38 234	0.38 246	0.39 262	0.38 298	0.38 237	0.38 277

iRaftStereo_RVC	0.97 366	3.17 463	2.30 510	2.42 462	0.38 287	0.54 325	0.38 280	0.54 312	0.38 280	0.54 320	0.38 286	0.54 323	0.38 278	0.54 321	0.38 280	2.38 490	2.34 506	0.49 319	0.36 283	0.49 290	0.36 266

LG-Stereo_L1	0.47 262	0.52 202	0.47 280	0.62 286	0.39 294	0.53 322	0.40 290	0.53 310	0.39 289	0.53 317	0.39 291	0.53 320	0.39 284	0.53 319	0.39 287	0.55 308	0.46 282	0.49 319	0.37 285	0.49 290	0.37 270

SCV	0.46 256	0.94 257	0.45 269	0.54 270	0.37 280	0.48 296	0.38 280	0.48 284	0.37 276	0.48 287	0.39 291	0.48 294	0.37 274	0.49 300	0.37 277	0.50 295	0.46 282	0.44 294	0.34 270	0.44 269	0.34 258

HanzoNet	0.39 225	0.38 144	0.40 251	0.39 198	0.41 303	0.38 231	0.38 280	0.38 224	0.38 280	0.39 229	0.39 291	0.38 232	0.38 278	0.39 240	0.40 291	0.38 234	0.38 246	0.40 267	0.38 298	0.38 237	0.40 286

knoymous	0.40 229	0.40 152	0.40 251	0.40 211	0.40 296	0.40 239	0.40 290	0.40 233	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 243	0.40 291	0.40 248	0.40 256	0.40 267	0.40 302	0.40 249	0.40 286

anonymousa	0.40 229	0.40 152	0.40 251	0.40 211	0.40 296	0.40 239	0.40 290	0.40 233	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 243	0.40 291	0.40 248	0.40 256	0.40 267	0.40 302	0.40 249	0.40 286

riskmin	0.40 229	0.40 152	0.40 251	0.40 211	0.40 296	0.40 239	0.40 290	0.40 233	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 243	0.40 291	0.40 248	0.40 256	0.40 267	0.40 302	0.40 249	0.40 286

Anonymous_2	0.40 229	0.40 152	0.40 251	0.40 211	0.40 296	0.40 239	0.40 290	0.40 233	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 243	0.40 291	0.40 248	0.40 256	0.40 267	0.40 302	0.40 249	0.40 286

Anonymous_1	0.40 229	0.40 152	0.40 251	0.40 211	0.40 296	0.40 239	0.40 290	0.40 233	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 243	0.40 291	0.40 248	0.40 256	0.40 267	0.40 302	0.40 249	0.40 286

AdaStereo	0.40 229	0.40 152	0.40 251	0.40 211	0.40 296	0.40 239	0.40 290	0.40 233	0.40 290	0.40 234	0.40 294	0.40 243	0.40 285	0.40 243	0.40 291	0.40 248	0.40 256	0.40 267	0.40 302	0.40 249	0.40 286
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.
MSCF	0.51 280	1.40 363	0.49 293	0.58 279	0.38 287	0.50 309	0.38 280	0.54 312	0.41 299	0.52 314	0.41 300	0.53 320	0.42 302	0.53 319	0.41 298	0.60 314	0.47 290	0.48 314	0.37 285	0.48 286	0.38 277

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 267	0.55 210	0.47 280	0.63 288	0.41 303	0.56 327	0.44 306	0.56 315	0.41 299	0.56 325	0.41 300	0.57 331	0.42 302	0.56 325	0.41 298	0.55 308	0.43 276	0.51 328	0.37 285	0.51 301	0.37 270

LG-Stereo	0.60 293	0.58 212	0.47 280	0.64 291	0.74 379	1.00 374	0.69 357	0.57 318	0.41 299	0.57 327	0.41 300	0.57 331	0.41 296	1.00 379	0.75 371	0.91 355	0.51 307	0.52 331	0.37 285	0.52 303	0.37 270

Occ-G	1.12 384	0.52 202	3.72 536	3.50 498	0.50 336	0.56 327	0.47 317	0.54 312	0.46 312	0.54 320	0.41 300	0.54 323	0.42 302	0.52 317	0.42 305	3.42 511	4.02 530	0.52 331	0.45 319	0.51 301	0.44 304

GwcNet-ADL	0.41 236	0.41 159	0.41 259	0.41 222	0.41 303	0.41 255	0.41 298	0.41 248	0.41 299	0.41 247	0.41 300	0.41 255	0.41 296	0.41 257	0.41 298	0.41 256	0.41 265	0.41 280	0.41 309	0.41 259	0.41 293

PSMNet-ADL	0.41 236	0.41 159	0.41 259	0.41 222	0.41 303	0.41 255	0.41 298	0.41 248	0.41 299	0.41 247	0.41 300	0.41 255	0.41 296	0.41 257	0.41 298	0.41 256	0.41 265	0.41 280	0.41 309	0.41 259	0.41 293

GANet-ADL	0.41 236	0.41 159	0.41 259	0.41 222	0.41 303	0.41 255	0.41 298	0.41 248	0.41 299	0.41 247	0.41 300	0.41 255	0.41 296	0.41 257	0.41 298	0.41 256	0.41 265	0.41 280	0.41 309	0.41 259	0.41 293

ADLNet2	0.41 236	0.41 159	0.41 259	0.41 222	0.41 303	0.41 255	0.41 298	0.41 248	0.41 299	0.41 247	0.41 300	0.41 255	0.41 296	0.41 257	0.41 298	0.41 256	0.41 265	0.41 280	0.41 309	0.41 259	0.41 293

ADLNet	0.41 236	0.41 159	0.41 259	0.41 222	0.41 303	0.41 255	0.41 298	0.41 248	0.41 299	0.41 247	0.41 300	0.41 255	0.41 296	0.41 257	0.41 298	0.41 256	0.41 265	0.41 280	0.41 309	0.41 259	0.41 293

GES	0.66 303	2.34 424	0.29 194	0.41 222	0.29 230	0.41 255	0.29 225	0.42 264	0.29 227	0.40 234	0.41 300	0.41 255	0.30 239	0.51 314	0.29 226	0.32 202	0.29 206	0.32 209	2.46 520	2.49 483	0.30 234

MyStereo07	0.60 293	3.72 475	0.48 288	0.49 252	0.41 303	0.36 222	0.32 237	0.49 288	0.43 307	0.51 311	0.42 310	0.49 298	0.43 305	0.51 314	0.64 347	0.49 289	0.45 280	0.34 224	0.32 258	0.35 219	0.43 301

CFNet_RVC	2.38 502	8.71 530	0.38 241	9.33 549	0.42 313	0.56 327	0.42 303	0.60 325	0.38 280	0.62 335	0.42 310	0.56 330	7.29 553	0.62 333	0.42 305	0.53 305	0.37 240	0.49 319	0.34 270	8.30 549	6.87 556

DispNO	1.00 369	0.63 216	0.43 265	3.45 494	0.44 316	0.65 341	0.43 305	0.64 330	0.43 307	0.64 338	0.43 312	0.64 340	3.03 514	0.64 338	0.43 307	4.55 520	0.43 276	0.63 342	0.43 317	0.63 314	0.43 301

FCDSN-DC	0.41 236	0.59 213	0.64 323	0.54 270	0.33 258	0.50 309	0.37 274	0.42 264	0.40 290	0.61 332	0.43 312	0.50 312	0.49 326	0.38 232	0.32 240	0.28 188	0.23 180	0.26 189	0.22 191	0.35 219	0.28 219
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonSter	0.60 293	0.64 218	0.52 305	0.62 286	0.44 316	2.07 478	0.44 306	0.62 328	0.44 310	0.62 335	0.44 314	0.62 339	0.44 307	0.62 333	0.44 308	0.58 312	0.42 273	0.62 340	0.46 321	0.58 310	0.42 300

CES	0.39 225	0.47 181	0.36 235	0.36 187	0.37 280	0.45 280	0.35 262	0.35 209	0.40 290	0.36 218	0.44 314	0.47 287	0.36 270	0.44 274	0.36 269	0.37 227	0.39 253	0.44 294	0.35 277	0.37 228	0.36 266

Selective-IGEV	0.51 280	0.55 210	0.45 269	0.69 297	0.45 318	0.61 335	0.45 310	0.50 296	0.40 290	0.56 325	0.44 314	0.55 327	0.40 285	0.72 346	0.67 352	0.59 313	0.46 282	0.45 298	0.34 270	0.46 274	0.37 270

fffft	0.48 267	0.51 200	0.45 269	0.52 267	0.45 318	0.52 320	0.45 310	0.52 308	0.48 324	0.53 317	0.45 317	0.52 319	0.45 309	0.52 317	0.46 313	0.51 301	0.41 265	0.50 323	0.41 309	0.50 295	0.41 293
1: 1. 1
PAM_32	0.64 300	2.38 428	0.51 302	0.92 324	0.43 315	0.53 322	0.44 306	0.87 351	0.43 307	0.52 314	0.45 317	0.53 320	0.40 285	0.54 321	0.46 313	0.62 321	0.56 315	0.48 314	0.45 319	0.76 329	0.44 304

AIO-test1	0.54 285	0.60 215	0.52 305	0.66 295	0.47 326	0.61 335	0.47 317	0.58 321	0.46 312	0.61 332	0.46 319	0.61 337	0.45 309	0.62 333	0.45 309	0.61 318	0.52 309	0.57 336	0.48 331	0.57 309	0.48 316

MyStereo04	0.56 291	3.72 475	0.59 315	0.49 252	0.41 303	0.36 222	0.32 237	0.37 219	0.31 243	0.34 211	0.46 319	0.35 218	0.32 248	0.35 220	0.33 248	0.49 289	0.45 280	0.34 224	0.32 258	0.35 219	0.43 301

otaku	0.46 256	0.46 177	0.46 273	0.46 236	0.46 320	0.46 286	0.46 312	0.46 274	0.46 312	0.46 274	0.46 319	0.46 281	0.46 312	0.46 281	0.46 313	0.46 277	0.46 282	0.46 301	0.46 321	0.46 274	0.46 307

Ntro	0.47 262	0.47 181	0.46 273	0.46 236	0.46 320	0.47 291	0.47 317	0.46 274	0.47 317	0.46 274	0.46 319	0.47 287	0.46 312	0.47 285	0.47 319	0.47 282	0.46 282	0.46 301	0.46 321	0.46 274	0.46 307

Dean	0.46 256	0.46 177	0.46 273	0.46 236	0.46 320	0.46 286	0.46 312	0.46 274	0.46 312	0.47 280	0.46 319	0.46 281	0.46 312	0.46 281	0.46 313	0.46 277	0.46 282	0.46 301	0.46 321	0.46 274	0.46 307

ACVNet_1	0.46 256	0.47 181	0.46 273	0.46 236	0.46 320	0.46 286	0.46 312	0.46 274	0.47 317	0.46 274	0.46 319	0.46 281	0.46 312	0.46 281	0.46 313	0.46 277	0.46 282	0.47 306	0.46 321	0.46 274	0.46 307

ACVNet-4b	0.46 256	0.46 177	0.46 273	0.46 236	0.46 320	0.46 286	0.46 312	0.46 274	0.46 312	0.46 274	0.46 319	0.46 281	0.46 312	0.47 285	0.46 313	0.46 277	0.46 282	0.46 301	0.46 321	0.46 274	0.46 307

test_xeample3	1.10 381	1.81 380	0.61 319	0.84 314	0.49 332	0.77 350	0.66 349	0.92 360	1.40 476	0.68 344	0.46 319	0.78 357	0.54 339	1.72 461	1.48 478	1.34 437	1.52 464	1.35 461	1.67 494	1.33 436	1.55 482

AIO-test2	0.55 289	0.59 213	0.52 305	0.67 296	0.47 326	0.61 335	0.47 317	0.61 327	0.47 317	0.61 332	0.47 327	0.61 337	0.48 321	0.62 333	0.47 319	0.64 323	0.53 311	0.58 337	0.47 328	0.58 310	0.48 316

HaxPig	0.47 262	0.47 181	0.47 280	0.49 252	0.47 326	0.47 291	0.47 317	0.47 280	0.47 317	0.47 280	0.47 327	0.47 287	0.47 320	0.47 285	0.47 319	0.47 282	0.47 290	0.47 306	0.47 328	0.47 282	0.48 316

UNDER WATER	0.47 262	0.47 181	0.47 280	0.47 242	0.47 326	0.47 291	0.47 317	0.47 280	0.47 317	0.47 280	0.47 327	0.47 287	0.46 312	0.47 285	0.47 319	0.47 282	0.47 290	0.47 306	0.46 321	0.47 282	0.47 314

LVE	0.47 262	0.47 181	0.47 280	0.47 242	0.49 332	0.47 291	0.47 317	0.47 280	0.49 326	0.47 280	0.47 327	0.47 287	0.46 312	0.47 285	0.47 319	0.47 282	0.47 290	0.48 314	0.47 328	0.47 282	0.47 314

MyStereo06	0.75 320	4.12 483	0.60 317	0.63 288	0.61 356	0.62 338	0.66 349	0.56 315	0.45 311	0.55 323	0.48 331	0.54 323	0.46 312	0.57 329	0.45 309	0.60 314	0.57 317	0.64 343	0.55 342	0.72 324	0.55 336

RainbowNet	0.48 267	0.48 187	0.48 288	0.48 246	0.48 330	0.48 296	0.48 326	0.48 284	0.48 324	0.48 287	0.48 331	0.48 294	0.48 321	0.48 294	0.48 325	0.48 286	0.48 294	0.48 314	0.48 331	0.48 286	0.48 316

notaker	0.48 267	0.49 189	0.48 288	0.48 246	0.48 330	0.48 296	0.48 326	0.48 284	0.49 326	0.48 287	0.48 331	0.48 294	0.48 321	0.48 294	0.48 325	0.48 286	0.48 294	0.48 314	0.48 331	0.48 286	0.49 321

ACVNet_2	0.49 273	0.49 189	0.49 293	0.49 252	0.49 332	0.49 301	0.49 328	0.49 288	0.49 326	0.49 294	0.49 334	0.49 298	0.49 326	0.49 300	0.49 327	0.49 289	0.49 297	0.49 319	0.49 334	0.49 290	0.49 321

AEACV	1.12 384	0.52 202	3.12 528	3.24 483	0.86 387	0.53 322	0.49 328	0.60 325	0.47 317	0.53 317	0.49 334	0.55 327	0.45 309	0.55 324	0.47 319	3.01 507	3.88 528	0.71 352	0.60 352	0.80 336	0.48 316

FoundationStereo	0.50 275	0.50 193	0.50 297	0.50 259	0.50 336	0.50 309	0.50 330	0.50 296	0.50 329	0.50 306	0.50 336	0.50 312	0.50 329	0.50 307	0.50 328	0.50 295	0.50 303	0.50 323	0.50 336	0.50 295	0.50 324

StereoAnything_RVC	0.50 275	0.50 193	0.50 297	0.50 259	0.50 336	0.50 309	0.50 330	0.50 296	0.50 329	0.50 306	0.50 336	0.50 312	0.50 329	0.50 307	0.50 328	0.50 295	0.50 303	0.50 323	0.50 336	0.50 295	0.50 324

dual_stereo	0.50 275	0.50 193	0.50 297	0.50 259	0.50 336	0.50 309	0.50 330	0.50 296	0.50 329	0.50 306	0.50 336	0.50 312	0.50 329	0.50 307	0.50 328	0.50 295	0.50 303	0.50 323	0.50 336	0.50 295	0.50 324

KSHMR	0.66 303	0.50 193	0.48 288	1.15 356	0.52 342	0.49 301	0.51 334	0.49 288	0.71 367	0.67 342	0.50 336	1.16 398	1.11 394	0.66 340	0.52 335	0.49 289	0.49 297	0.51 328	0.66 360	0.50 295	1.14 406

LL-Strereo	1.01 374	5.06 497	1.63 472	0.70 299	1.43 476	0.56 327	0.46 312	0.57 318	0.50 329	0.57 327	0.50 336	1.58 458	0.49 326	0.59 331	0.50 328	1.64 453	0.52 309	0.51 328	1.37 469	0.52 303	0.45 306

SANet	0.50 275	0.50 193	0.50 297	0.50 259	0.50 336	0.50 309	0.50 330	0.50 296	0.50 329	0.50 306	0.50 336	0.50 312	0.50 329	0.50 307	0.50 328	0.50 295	0.50 303	0.50 323	0.50 336	0.50 295	0.50 324

MyStereo8	0.71 314	3.92 482	0.52 305	0.59 282	0.52 342	0.57 332	0.53 336	0.59 323	0.50 329	0.59 331	0.51 342	0.57 331	0.50 329	0.56 325	0.52 335	0.54 306	0.49 297	0.54 334	0.49 334	0.55 308	0.50 324

ktn	0.72 317	0.53 205	1.08 378	1.14 354	0.51 341	1.22 443	1.36 469	0.51 306	0.59 343	0.51 311	0.51 342	0.69 346	1.20 405	0.67 342	0.51 333	0.51 301	0.49 297	0.58 337	0.66 360	0.52 303	0.53 331

test-3	0.98 368	4.13 485	1.85 492	1.85 438	0.61 356	0.69 344	0.37 274	0.63 329	0.61 347	0.66 341	0.51 342	0.73 352	0.44 307	0.57 329	0.54 338	1.68 454	1.81 486	0.40 267	0.43 317	0.66 316	0.50 324

WCG-NET	0.61 296	1.21 347	0.54 310	0.61 285	0.53 345	0.67 343	0.53 336	0.66 333	0.53 337	0.64 338	0.53 345	0.65 343	0.53 336	0.59 331	0.52 335	0.65 324	0.48 294	0.64 343	0.52 340	0.58 310	0.50 324

PSMNet_ROB	0.54 285	0.54 208	0.54 310	0.54 270	0.53 345	0.54 325	0.54 338	0.53 310	0.54 339	0.54 320	0.54 346	0.54 323	0.53 336	0.54 321	0.54 338	0.54 306	0.53 311	0.54 334	0.54 341	0.54 307	0.54 332

STTRV1_RVC	0.82 340	1.60 370	0.70 333	1.01 341	0.60 351	1.07 385	0.69 357	1.01 372	0.60 344	0.72 346	0.55 347	1.02 385	0.68 354	1.03 384	0.67 352	0.89 354	0.63 327	0.92 380	0.57 348	0.90 351	0.65 350

anonymity	0.63 298	0.69 220	0.56 312	0.71 301	0.56 348	0.71 347	0.56 339	0.71 339	0.56 340	0.72 346	0.56 348	0.71 347	0.56 340	0.71 345	0.58 342	0.68 328	0.55 313	0.68 348	0.55 342	0.68 318	0.54 332

CASS	0.57 292	0.89 244	0.56 312	0.57 277	0.56 348	0.56 327	0.56 339	0.56 315	0.53 337	0.57 327	0.57 349	0.59 335	0.48 321	0.56 325	0.57 341	0.55 308	0.56 315	0.47 306	0.56 346	0.62 313	0.56 339
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SMoEStereo_RVC	0.63 298	0.75 224	0.51 302	0.73 303	0.53 345	0.71 347	0.47 317	0.67 334	0.58 342	0.74 353	0.60 350	0.72 350	0.53 336	0.74 350	0.51 333	0.61 318	0.62 326	0.62 340	0.61 354	0.63 314	0.61 344

DDUNet	0.81 336	2.45 431	0.57 314	0.90 319	0.60 351	0.88 361	0.59 342	0.90 355	0.60 344	0.88 363	0.60 350	0.90 369	0.58 341	0.88 363	0.60 344	0.84 350	0.60 321	0.86 373	0.57 348	0.86 345	0.60 343

UDG	0.80 331	2.21 412	0.60 317	0.91 321	0.60 351	0.90 364	0.58 341	0.88 354	0.60 344	0.90 364	0.60 350	0.88 366	0.60 343	0.90 366	0.58 342	0.86 352	0.60 321	0.84 371	0.59 351	0.84 344	0.61 344

MyStereo05	0.80 331	4.12 483	0.63 321	0.63 288	0.61 356	0.62 338	0.66 349	0.65 331	0.62 348	0.67 342	0.61 353	0.65 343	0.58 341	0.67 342	0.55 340	0.60 314	0.57 317	0.64 343	0.55 342	0.72 324	0.55 336

PA-Net	11.80 558	223.51 583	0.62 320	0.59 282	0.71 374	0.59 334	0.73 367	0.67 334	0.73 372	0.55 323	0.61 353	0.60 336	0.74 366	0.63 337	0.73 368	0.66 326	0.60 321	0.69 349	0.66 360	0.72 324	0.65 350
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ARAFT	0.68 308	0.81 231	0.63 321	0.74 304	0.60 351	0.78 352	0.62 344	0.77 343	0.66 354	0.74 353	0.63 355	0.75 354	0.62 345	0.83 357	0.60 344	0.70 332	0.55 313	0.70 351	0.60 352	0.78 331	0.55 336

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 312	0.72 222	0.71 337	0.80 309	0.62 359	0.82 357	0.61 343	0.81 349	0.62 348	0.81 360	0.63 355	0.80 360	0.70 359	0.73 348	0.61 346	0.76 337	0.61 325	0.74 354	0.61 354	0.77 330	0.61 344

LMCR-Stereo	0.65 301	0.63 216	0.65 326	0.65 292	0.65 362	0.66 342	0.63 345	0.58 321	0.65 352	0.63 337	0.64 357	0.65 343	0.65 348	0.66 340	0.66 351	0.66 326	0.64 329	0.65 346	0.67 364	0.68 318	0.73 365

DSFCA	0.66 303	0.73 223	0.78 349	0.65 292	0.65 362	0.64 340	0.64 346	0.65 331	0.63 350	0.64 338	0.64 357	0.64 340	0.64 346	0.65 339	0.65 348	0.65 324	0.65 331	0.65 346	0.65 358	0.66 316	0.64 349

plain	1.88 455	3.16 462	0.64 323	3.10 478	0.65 362	3.10 514	0.64 346	3.12 512	0.65 352	3.10 513	0.65 359	3.11 513	0.65 348	3.12 512	0.65 348	3.12 508	0.65 331	3.13 513	0.65 358	3.13 499	0.65 350

4D-IteraStereo	0.78 328	3.13 461	0.89 358	0.69 297	0.32 247	0.40 239	0.32 237	0.76 342	0.97 396	0.52 314	0.65 359	0.89 368	0.32 248	0.76 352	0.98 392	0.83 348	0.94 364	0.35 237	0.27 222	0.70 323	0.89 381

MIF-Stereo (partial)	2.58 507	3.31 466	0.66 327	3.18 482	0.66 365	3.18 515	0.66 349	3.21 513	0.67 355	3.19 514	0.66 361	3.19 514	0.66 351	3.31 516	0.68 356	5.09 537	1.79 485	8.23 556	1.67 494	6.18 540	1.38 477

RSM++	0.76 324	0.82 233	0.66 327	0.85 316	0.64 360	0.85 358	0.71 364	0.94 364	0.64 351	0.87 362	0.67 362	0.87 365	0.65 348	0.84 358	0.65 348	0.81 343	0.70 338	0.79 360	0.71 372	0.83 343	0.70 358

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 320	0.92 253	0.85 357	0.96 334	0.59 350	1.27 446	0.44 306	0.59 323	0.69 359	0.91 366	0.68 363	0.55 327	0.61 344	1.06 386	0.83 380	0.62 321	0.70 338	0.90 375	0.41 309	0.89 348	0.56 339

R-Stereo Train	0.81 336	0.96 259	0.67 330	0.95 331	0.67 366	0.95 369	0.68 354	0.95 366	0.68 356	0.95 374	0.68 363	0.96 377	0.68 354	0.96 376	0.68 356	0.94 363	0.68 333	0.94 382	0.68 365	0.94 358	0.68 355

RAFT-Stereo	0.81 336	0.96 259	0.67 330	0.95 331	0.67 366	0.95 369	0.68 354	0.95 366	0.68 356	0.95 374	0.68 363	0.96 377	0.68 354	0.96 376	0.68 356	0.94 363	0.68 333	0.94 382	0.68 365	0.94 358	0.68 355
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FlowAnything	1.02 376	1.71 373	0.72 340	1.59 428	0.69 370	1.60 460	0.69 357	1.61 451	0.70 362	1.60 454	0.69 366	1.60 459	0.69 357	1.61 458	0.69 360	0.81 343	0.58 319	0.81 365	0.56 346	0.82 341	0.56 339

TorneroNet	0.66 303	0.53 205	0.50 297	0.50 259	0.64 360	1.06 382	0.70 361	0.50 296	0.51 336	0.49 294	0.69 366	0.49 298	0.50 329	0.48 294	1.15 406	0.71 333	0.49 297	1.14 397	1.08 401	0.49 290	0.49 321

FlowAnything_test	1.02 376	1.72 374	0.71 337	1.59 428	0.70 372	1.61 461	0.69 357	1.61 451	0.70 362	1.60 454	0.70 368	1.61 462	0.69 357	1.61 458	0.70 364	0.81 343	0.58 319	0.81 365	0.55 342	0.81 339	0.56 339

MoCha-V2	2.11 479	26.97 561	0.78 349	0.92 324	0.77 381	0.96 371	0.72 366	0.90 355	0.72 369	0.94 372	0.70 368	0.90 369	0.71 363	0.91 367	0.71 366	0.85 351	0.71 342	0.88 374	0.69 367	0.87 346	0.67 354

AFF-stereo	0.73 318	0.88 241	0.67 330	0.75 305	0.68 369	0.75 349	0.64 346	0.80 346	0.72 369	0.83 361	0.70 368	0.82 363	0.64 346	0.84 358	0.67 352	0.77 338	0.63 327	0.81 365	0.63 356	0.78 331	0.62 347

MSMD_ROB	1.19 386	1.10 290	0.70 333	1.10 348	0.60 351	1.10 389	0.70 361	1.10 378	0.70 362	1.10 386	0.70 368	1.10 392	0.70 359	7.00 555	0.70 364	1.10 374	0.70 338	1.10 396	0.70 369	1.10 370	0.70 358

AdaDepth	0.86 350	0.93 255	0.71 337	1.01 341	1.07 408	1.02 379	0.71 364	1.00 368	0.71 367	1.01 380	0.71 372	1.00 380	0.72 364	1.14 396	0.71 366	0.92 358	0.64 329	0.90 375	0.64 357	0.89 348	0.69 357

DCRE	0.84 347	1.89 387	0.77 348	0.94 329	0.72 376	0.88 361	0.73 367	0.87 351	0.78 375	0.90 364	0.71 372	0.88 366	0.67 353	0.88 363	0.73 368	0.81 343	0.68 333	0.81 365	0.70 369	0.82 341	0.70 358

DMCA-RVC	0.70 312	0.80 228	0.70 333	0.70 299	0.70 372	0.70 345	0.70 361	0.71 339	0.70 362	0.70 345	0.71 372	0.71 347	0.70 359	0.70 344	0.69 360	0.69 329	0.70 338	0.69 349	0.70 369	0.69 322	0.70 358

11t	1.27 437	2.70 442	1.34 445	1.32 418	0.89 389	1.30 448	1.34 466	1.64 454	0.57 341	1.45 452	0.72 375	1.05 387	1.29 457	1.07 389	1.29 467	1.49 445	1.02 369	0.97 387	1.15 405	1.48 441	1.31 469

UniTT-Stereo	2.03 472	3.43 468	0.72 340	3.42 493	0.73 377	3.27 517	0.68 354	3.38 516	0.69 359	3.29 516	0.72 375	3.28 516	0.70 359	3.35 517	0.68 356	3.39 510	0.68 333	3.31 515	0.69 367	3.37 500	0.73 365

iGMRVC	0.84 347	2.85 456	0.72 340	0.72 302	0.73 377	0.77 350	0.79 372	0.73 341	0.74 374	0.73 348	0.72 375	0.73 352	0.76 369	0.73 348	0.73 368	0.72 334	0.73 344	0.73 353	0.72 373	0.73 327	0.72 362

AIO-Stereo	0.84 347	0.66 219	0.70 333	0.83 313	0.67 366	0.98 372	0.82 378	1.14 379	0.72 369	1.03 382	0.74 378	1.03 386	1.09 393	0.99 378	0.45 309	1.04 369	0.73 344	0.95 384	0.74 374	0.94 358	0.46 307

HSM-Net_RVC	0.95 365	1.17 297	0.78 349	1.18 363	0.71 374	1.16 396	0.75 369	1.09 377	0.80 379	1.10 386	0.75 379	1.17 399	0.74 366	1.17 399	0.80 376	1.13 380	0.73 344	1.17 403	0.77 376	1.16 376	0.72 362
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RAStereo	2.23 492	3.64 471	0.76 347	3.65 502	0.86 387	3.66 521	0.76 370	3.67 520	0.81 382	3.66 517	0.76 380	3.66 518	0.77 370	3.68 519	0.77 373	3.68 513	0.77 349	3.69 520	0.77 376	3.70 502	0.77 371

ToySt	0.92 357	2.11 403	0.90 361	0.95 331	0.79 383	0.99 373	0.78 371	0.94 364	0.81 382	0.94 372	0.78 381	0.95 376	0.77 370	0.94 372	0.86 382	0.91 355	0.79 351	0.85 372	0.77 376	0.89 348	0.73 365

G-Net	0.79 329	0.79 227	0.79 352	0.79 307	0.79 383	0.79 354	0.79 372	0.79 344	0.79 378	0.79 357	0.79 382	0.79 359	0.79 372	0.79 353	0.79 374	0.79 339	0.79 351	0.79 360	0.79 379	0.79 333	0.79 372

NaN_ROB	0.80 331	0.80 228	0.80 353	0.80 309	0.80 385	0.80 355	0.80 375	0.80 346	0.80 379	0.80 358	0.80 383	0.80 360	0.80 373	0.80 355	0.80 376	0.80 340	0.80 354	0.80 363	0.80 381	0.80 336	0.80 373

CSAN	0.80 331	0.80 228	0.80 353	0.80 309	0.80 385	0.80 355	0.80 375	0.80 346	0.80 379	0.80 358	0.80 383	0.80 360	0.80 373	0.80 355	0.80 376	0.80 340	0.80 354	0.80 363	0.80 381	0.80 336	0.80 373

Selective-RAFT-Error	0.88 352	0.84 234	0.98 370	0.86 317	0.97 399	0.88 361	0.95 389	0.84 350	0.99 399	0.92 368	0.82 385	0.84 364	0.98 383	0.87 362	0.97 391	0.81 343	0.83 357	0.79 360	0.82 384	0.79 333	0.85 378

DPSimNet_ROB	0.97 366	1.18 299	0.81 355	1.10 348	0.91 393	1.02 379	0.82 378	1.04 374	0.91 386	1.03 382	0.86 386	1.28 450	0.82 375	1.03 384	0.89 383	1.17 383	0.81 356	1.02 393	0.82 384	1.08 369	0.81 375

tt45	1.04 378	0.88 241	1.36 455	0.92 324	1.03 406	1.51 459	0.79 372	0.70 338	0.88 384	0.74 353	0.90 387	1.60 459	0.72 364	1.60 456	0.75 371	0.91 355	0.78 350	1.52 468	0.79 379	1.14 372	1.32 470

HH	0.71 314	2.54 433	0.74 344	1.10 348	0.32 247	0.41 255	0.37 274	0.69 336	0.78 375	0.73 348	0.90 387	0.75 354	1.00 384	0.84 358	0.69 360	0.69 329	0.40 256	0.35 237	0.26 215	0.35 219	0.26 198

HanStereo	0.71 314	2.54 433	0.74 344	1.10 348	0.32 247	0.41 255	0.37 274	0.69 336	0.78 375	0.73 348	0.90 387	0.75 354	1.00 384	0.84 358	0.69 360	0.69 329	0.40 256	0.35 237	0.26 215	0.35 219	0.26 198

Selective-RAFT	0.89 354	0.89 244	0.72 340	1.16 361	0.78 382	1.06 382	0.82 378	0.87 351	0.97 396	1.00 376	0.91 390	0.90 369	1.00 384	0.89 365	0.93 388	0.83 348	0.83 357	0.82 369	0.82 384	0.81 339	0.82 376

DPSM_ROB	0.92 357	0.91 248	0.91 363	0.91 321	0.92 394	0.92 366	0.92 385	0.92 360	0.91 386	0.93 370	0.91 390	0.92 372	0.90 377	0.91 367	0.92 384	0.92 358	0.91 360	0.91 378	0.92 388	0.93 356	0.93 385

DPSM	0.92 357	0.91 248	0.91 363	0.91 321	0.92 394	0.92 366	0.92 385	0.92 360	0.91 386	0.93 370	0.91 390	0.92 372	0.90 377	0.91 367	0.92 384	0.92 358	0.91 360	0.91 378	0.92 388	0.93 356	0.93 385

pmcnn	0.92 357	0.92 253	0.92 365	0.92 324	0.92 394	0.92 366	0.92 385	0.92 360	0.92 390	0.92 368	0.92 393	0.92 372	0.92 379	0.92 371	0.92 384	0.92 358	0.92 362	0.92 380	0.92 388	0.92 355	0.92 384

DGTPSM_ROB	0.93 362	1.00 266	0.92 365	0.94 329	0.96 398	0.91 365	0.92 385	0.91 357	0.96 395	0.91 366	0.96 394	0.93 375	0.92 379	0.94 372	0.92 384	0.92 358	0.92 362	0.90 375	0.92 388	0.94 358	0.91 383

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 355	0.86 237	0.89 358	1.25 413	0.69 370	1.05 381	0.81 377	1.16 382	0.50 329	1.12 391	0.97 395	0.72 350	0.82 375	1.06 386	0.95 389	0.61 318	0.87 359	1.03 394	0.85 387	1.04 367	1.01 395

MM-Stereo_test2	1.20 387	1.85 383	1.05 376	1.46 425	0.94 397	1.36 451	0.99 392	1.36 444	0.95 393	1.41 450	0.98 396	1.40 455	0.96 381	1.37 451	0.95 389	1.37 441	1.06 371	1.33 458	0.93 392	1.29 435	0.89 381

GANet	1.00 369	1.00 266	1.00 372	1.00 338	1.00 400	1.00 374	1.00 393	1.00 368	1.00 400	1.00 376	1.00 397	1.00 380	1.00 384	1.00 379	1.00 394	1.00 365	1.00 365	1.00 389	1.00 395	1.00 362	1.00 392

TDLM	1.00 369	1.00 266	1.00 372	1.00 338	1.00 400	1.00 374	1.00 393	1.00 368	1.00 400	1.00 376	1.00 397	1.00 380	1.00 384	1.00 379	1.00 394	1.00 365	1.00 365	1.00 389	1.00 395	1.00 362	1.00 392

CVANet_RVC	1.00 369	1.00 266	1.00 372	1.00 338	1.00 400	1.00 374	1.00 393	1.00 368	1.00 400	1.00 376	1.00 397	1.00 380	1.00 384	1.00 379	1.00 394	1.00 365	1.00 365	1.00 389	1.00 395	1.00 362	1.00 392

trnet	1.01 374	1.01 272	1.01 375	1.01 341	1.01 404	1.01 378	1.01 396	1.01 372	1.01 403	1.01 380	1.01 400	1.01 384	1.01 390	1.01 383	1.01 397	1.01 368	1.01 368	1.01 392	1.01 399	1.01 365	1.01 395

MM-Stereo_test3	1.27 437	2.07 399	1.18 387	1.60 431	1.02 405	1.45 457	1.01 396	1.40 448	1.04 405	1.44 451	1.03 401	1.46 457	1.02 391	1.44 454	1.02 398	1.51 448	1.12 385	1.32 457	0.98 393	1.38 439	0.97 388

GLC_STEREO	1.07 379	1.01 272	1.06 377	1.07 346	1.05 407	1.06 382	1.08 400	1.08 375	1.05 406	1.07 384	1.06 402	1.08 388	1.05 392	1.06 386	1.10 401	1.07 371	1.09 378	1.05 395	1.05 400	1.06 368	1.12 402

MLG-Stereo	0.92 357	0.90 246	0.84 356	1.27 414	0.49 332	1.38 453	0.88 381	1.41 449	0.97 396	0.73 348	1.09 403	1.26 448	0.43 305	0.72 346	1.05 399	1.13 380	0.49 297	1.18 406	0.66 360	1.01 365	0.46 307

ours_stereo	1.20 387	1.21 347	0.90 361	1.64 436	1.11 410	1.35 449	0.67 353	1.76 458	0.93 391	1.70 462	1.10 404	1.39 453	0.75 368	1.41 453	0.81 379	1.60 452	1.03 370	1.33 458	1.00 395	1.61 446	0.72 362

AF-Net	2.37 500	25.71 557	1.17 385	1.13 353	1.15 412	1.15 395	1.18 409	1.19 387	1.16 409	1.10 386	1.15 405	1.10 392	1.18 403	1.12 395	1.15 406	1.10 374	1.10 381	1.17 403	1.15 405	1.16 376	1.12 402

RP	2.33 496	25.00 554	1.13 380	1.15 356	1.15 412	1.10 389	1.15 405	1.15 380	1.15 408	1.12 391	1.15 405	1.09 390	1.13 395	1.10 392	1.15 406	1.11 379	1.09 378	1.16 399	1.12 403	1.16 376	1.17 411

Nwc_Net	2.37 500	25.95 558	1.15 383	1.14 354	1.15 412	1.08 386	1.14 404	1.17 384	1.16 409	1.14 394	1.15 405	1.08 388	1.15 398	1.11 394	1.14 405	1.10 374	1.11 382	1.16 399	1.09 402	1.16 376	1.15 407

RGC	2.36 498	25.48 555	1.19 389	1.15 356	1.15 412	1.10 389	1.16 407	1.17 384	1.16 409	1.12 391	1.16 408	1.11 395	1.13 395	1.09 390	1.18 411	1.10 374	1.15 387	1.16 399	1.12 403	1.14 372	1.12 402

NCC-stereo	2.36 498	25.52 556	1.17 385	1.15 356	1.17 417	1.11 392	1.11 401	1.15 380	1.16 409	1.10 386	1.16 408	1.10 392	1.15 398	1.14 396	1.13 404	1.09 372	1.11 382	1.15 398	1.16 407	1.17 381	1.17 411

edge stereo	2.43 503	27.07 562	1.14 381	1.06 345	1.14 411	1.08 386	1.17 408	1.16 382	1.14 407	1.10 386	1.16 408	1.09 390	1.16 402	1.10 392	1.16 409	1.10 374	1.11 382	1.16 399	1.19 409	1.13 371	1.11 400

Abc-Net	2.32 495	24.75 553	1.14 381	1.17 362	1.17 417	1.11 392	1.15 405	1.17 384	1.21 461	1.08 385	1.16 408	1.12 396	1.14 397	1.09 390	1.17 410	1.09 372	1.16 388	1.17 403	1.17 408	1.16 376	1.11 400
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.33 496	24.38 552	1.18 387	1.18 363	1.18 419	1.14 394	1.18 409	1.19 387	1.19 415	1.14 394	1.18 412	1.14 397	1.18 403	1.14 396	1.18 411	1.14 382	1.14 386	1.19 407	1.19 409	1.15 374	1.19 415

DisPM	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

CrosDoStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

PFNet+	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

LCNet	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

HHNet	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

Patchmatch Stereo++	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416
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	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

STrans-v2	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

TransformOpticalFlow	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

OMP-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

IIG-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

NF-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

OCTAStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

PSM-softLoss	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

KMStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

NRIStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

PSM-adaLoss	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

PSM-AAD	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

FTStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

ROB_FTStereo_v2	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

ROB_FTStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

Consistency-Raft	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

KYRaft	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

HUI-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

ASMatch	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

DeepStereo_LL	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

DEmStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

SST-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

THIR-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

RAFT_R40	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

DRaft	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

PFNet	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

GrayStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

RE-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

Pruner-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

TVStereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

DeepStereo_RVC	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

RAFT-RH_RVC	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

IRAFT_RVC	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

RAFT-345	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

iRAFT	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

CRE-IMP	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

GMM-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

RAFT-IKP	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

Prome-Stereo	1.20 387	1.20 301	1.20 392	1.20 365	1.20 420	1.20 397	1.20 411	1.20 390	1.20 416	1.20 398	1.20 413	1.20 401	1.20 405	1.20 401	1.20 413	1.20 385	1.20 393	1.20 408	1.20 412	1.20 385	1.20 416

MaDis-Stereo	3.19 516	6.02 517	1.12 379	5.61 532	1.16 416	5.43 548	1.02 398	5.15 546	0.70 362	5.43 546	1.21 458	5.03 547	0.97 382	4.85 540	0.99 393	4.53 519	1.16 388	5.53 548	1.25 462	5.37 536	1.30 468

FAT-Stereo	2.46 504	26.05 559	1.23 441	1.23 412	1.22 468	1.20 397	1.24 459	1.23 438	1.23 463	1.19 397	1.22 459	1.21 446	1.24 453	1.20 401	1.24 460	1.21 430	1.17 391	1.22 454	1.25 462	1.20 385	1.24 465

GANetREF_RVC	1.55 444	1.94 396	1.22 439	1.88 439	1.21 466	1.88 467	1.22 457	1.88 460	1.22 462	1.88 463	1.22 459	1.88 465	1.22 452	1.89 469	1.22 459	1.87 459	1.22 440	1.88 481	1.22 458	1.88 458	1.22 462
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
S-Stereo	2.51 505	26.86 560	1.23 441	1.22 410	1.22 468	1.24 445	1.25 460	1.22 436	1.24 464	1.21 443	1.24 461	1.19 400	1.27 455	1.19 400	1.24 460	1.19 384	1.20 393	1.25 455	1.19 409	1.24 433	1.23 464

SPS-STEREO	1.59 445	1.91 390	1.21 438	1.94 442	1.20 420	2.00 475	1.23 458	1.99 465	1.24 464	2.00 471	1.25 462	2.03 475	1.26 454	2.00 473	1.29 467	1.90 463	1.18 392	1.89 482	1.21 457	1.89 459	1.20 416
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
StereoVision	3.15 515	5.00 496	0.89 358	4.83 523	1.00 400	3.93 522	1.27 463	6.37 549	1.34 469	5.67 549	1.26 463	5.84 550	1.27 455	5.03 546	1.24 460	5.10 538	1.09 378	4.61 532	0.57 348	5.62 538	1.12 402

2.25w	2.00 462	1.86 385	1.98 503	2.95 476	2.17 517	2.26 481	1.35 467	2.42 488	2.00 515	2.07 479	1.27 464	2.53 491	1.99 500	2.29 483	1.49 479	2.21 477	1.32 441	1.85 475	1.87 506	2.52 487	1.62 491

4.5_new	2.00 462	1.84 382	1.98 503	2.77 470	2.16 515	2.27 482	1.28 464	2.09 470	1.98 512	2.01 472	1.28 465	2.71 502	1.98 498	2.51 493	1.65 484	2.26 479	1.33 448	1.87 478	1.87 506	2.49 483	1.60 488

1w_stereo	2.05 477	2.32 419	1.35 447	3.74 506	2.01 507	2.73 507	1.42 479	1.88 460	1.93 510	2.03 474	1.28 465	2.71 502	1.99 500	2.72 504	1.72 491	2.20 476	1.32 441	1.87 478	1.86 505	2.45 479	1.54 481

IGEV	2.02 470	2.20 410	1.82 486	2.90 475	2.16 515	2.41 490	1.25 460	2.00 466	1.98 512	1.99 470	1.31 467	2.72 506	1.93 494	2.67 501	1.69 488	2.26 479	1.32 441	1.83 474	1.87 506	2.53 490	1.61 490

3w_stereo	2.04 475	2.24 414	1.70 475	3.15 480	2.18 519	2.49 494	1.26 462	2.03 468	1.98 512	1.98 469	1.33 468	2.72 506	1.99 500	2.59 496	1.72 491	2.22 478	1.33 448	1.85 475	1.88 511	2.50 485	1.58 486

PS-NSSS	1.38 442	1.39 362	1.34 445	1.34 419	1.35 470	1.38 453	1.37 474	1.35 443	1.38 475	1.34 446	1.34 469	1.39 453	1.38 466	1.70 460	1.40 475	1.36 440	1.36 454	1.36 463	1.37 469	1.37 438	1.36 475

999	1.00 369	1.12 291	0.59 315	1.10 348	1.21 466	1.09 388	0.52 335	1.08 375	1.43 478	1.18 396	1.35 470	0.98 379	0.52 335	0.91 367	0.85 381	0.72 334	1.46 460	0.83 370	0.98 393	0.68 318	1.41 478

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 439	1.35 360	1.35 447	1.35 420	1.35 470	1.35 449	1.35 467	1.36 444	1.35 472	1.36 448	1.35 470	1.36 451	1.36 463	1.36 450	1.35 471	1.35 438	1.35 453	1.35 461	1.35 466	1.35 437	1.35 474

CC-Net-ROB	1.36 440	1.33 359	1.33 444	1.36 421	1.38 473	1.36 451	1.33 465	1.37 446	1.34 469	1.35 447	1.36 472	1.38 452	1.34 461	1.38 452	1.38 474	1.35 438	1.38 456	1.33 458	1.35 466	1.43 440	1.34 473

3.25w	2.04 475	2.20 410	1.48 465	3.03 477	2.17 517	2.63 503	1.39 475	1.96 463	1.95 511	1.96 466	1.37 473	2.71 502	1.96 497	2.71 502	1.73 496	2.26 479	1.32 441	1.87 478	1.87 506	2.51 486	1.63 492

MC-Stereo	1.76 450	2.96 457	1.37 457	2.14 449	1.37 472	2.14 480	1.36 469	2.14 474	1.37 474	2.14 480	1.37 473	2.14 477	1.37 465	2.14 478	1.37 473	1.97 466	1.32 441	1.97 484	1.32 465	1.98 460	1.33 471

HBP-ISP	1.24 435	1.72 374	1.65 473	1.15 356	0.76 380	1.40 455	0.88 381	1.67 457	1.02 404	1.69 461	1.38 475	1.69 463	1.21 451	1.87 468	1.21 458	1.05 370	0.79 351	0.97 387	0.80 381	1.19 384	0.75 369

CFNet-RSSM	0.91 355	4.89 495	0.34 225	0.44 234	1.07 408	1.62 463	1.40 476	0.91 357	0.35 264	1.60 454	1.39 476	0.64 340	0.34 260	0.44 274	0.33 248	0.41 256	0.35 235	0.75 355	0.30 245	0.41 259	0.29 224

2.5w	2.01 469	2.40 429	1.37 457	3.28 485	2.01 507	2.71 504	1.43 481	1.82 459	1.83 500	1.90 465	1.41 477	2.71 502	1.35 462	2.71 502	1.85 501	2.66 501	1.53 465	1.64 470	1.23 459	2.53 490	1.87 506

MM-Stereo_test1	1.80 453	3.41 467	1.52 469	2.12 448	1.41 475	2.04 476	1.41 477	2.05 469	1.46 479	2.04 475	1.41 477	2.05 476	1.42 468	2.05 474	1.43 477	2.04 470	1.54 467	1.94 483	1.38 471	1.99 461	1.33 471

sCroCo_RVC	2.10 478	2.76 450	1.92 500	2.78 473	1.39 474	2.73 507	1.41 477	2.73 503	1.40 476	2.77 512	1.41 477	2.74 508	1.40 467	2.74 507	1.40 475	2.72 505	1.42 458	2.72 511	1.44 477	2.79 497	1.42 479

monsters	2.18 482	2.41 430	1.96 502	3.47 495	2.03 511	2.53 498	1.64 486	2.48 490	1.73 492	2.40 491	1.50 480	2.62 498	1.94 495	2.59 496	1.94 508	2.44 493	1.57 469	2.28 493	1.87 506	2.42 477	1.86 504

ff7	1.68 447	2.68 439	1.35 447	0.97 335	0.89 389	1.84 464	2.15 512	2.12 471	1.80 497	2.05 476	1.56 481	2.33 482	2.12 505	2.23 479	2.25 515	1.31 434	1.07 372	1.48 465	1.41 472	0.90 351	1.04 397

ffff	1.68 447	2.68 439	1.35 447	0.97 335	0.89 389	1.84 464	2.15 512	2.12 471	1.80 497	2.05 476	1.56 481	2.33 482	2.12 505	2.23 479	2.25 515	1.31 434	1.07 372	1.48 465	1.41 472	0.90 351	1.04 397

ccc-4	1.68 447	2.68 439	1.35 447	0.97 335	0.89 389	1.84 464	2.15 512	2.12 471	1.80 497	2.05 476	1.56 481	2.33 482	2.12 505	2.23 479	2.25 515	1.31 434	1.07 372	1.48 465	1.41 472	0.90 351	1.04 397

DPSMNet_ROB	1.60 446	1.59 369	1.70 475	1.59 428	1.59 481	1.61 461	1.61 484	1.60 450	1.60 481	1.62 460	1.59 484	1.60 459	1.60 471	1.60 456	1.59 481	1.59 450	1.60 474	1.59 469	1.59 486	1.59 445	1.59 487

3.25w_new	2.03 472	2.72 446	1.35 447	3.33 490	1.57 479	2.72 505	1.53 483	2.15 475	1.33 468	2.15 481	1.60 485	2.63 499	1.30 458	2.72 504	1.99 512	2.67 503	1.53 465	1.75 473	1.25 462	2.53 490	1.87 506

RASNet	1.49 443	1.65 371	1.45 463	1.38 423	1.43 476	1.47 458	1.36 469	1.38 447	1.36 473	1.39 449	1.60 485	1.45 456	1.45 469	1.51 455	2.21 514	1.53 449	1.36 454	1.36 463	1.36 468	1.66 449	1.36 475

3.5w_stereo	2.03 472	2.72 446	1.35 447	3.41 492	1.57 479	2.72 505	1.49 482	2.01 467	1.34 469	2.15 481	1.61 487	2.63 499	1.36 463	2.72 504	1.99 512	2.66 501	1.58 470	1.68 472	1.24 460	2.53 490	1.87 506

monsterstereo	2.20 488	2.33 420	1.95 501	3.65 502	2.07 512	2.49 494	1.61 484	2.48 490	1.83 500	2.45 492	1.61 487	2.67 501	1.86 487	2.64 498	1.94 508	2.48 497	1.66 478	2.34 497	1.68 496	2.40 476	1.86 504

4w-stereo	2.02 470	2.72 446	1.44 462	3.36 491	1.59 481	2.48 493	1.72 490	2.28 477	1.24 464	2.24 483	1.65 489	2.56 495	1.32 460	2.39 487	1.98 511	2.67 503	1.51 463	1.66 471	1.24 460	2.53 490	1.88 509

Anonymous3	2.55 506	3.26 465	1.65 473	3.28 485	1.63 484	3.24 516	1.68 487	3.27 514	1.66 482	3.28 515	1.67 490	3.25 515	1.66 474	3.27 514	1.64 483	3.26 509	1.65 477	3.30 514	1.65 492	4.95 531	1.65 495

UDGNet	2.23 492	5.40 507	1.72 478	2.48 464	1.69 488	2.51 497	1.69 488	2.51 493	1.72 491	2.50 495	1.69 491	2.52 490	1.69 477	2.50 492	1.68 487	2.41 492	1.70 480	2.42 502	1.69 498	2.42 477	1.64 493

MFMNet_re	1.81 454	1.91 390	1.71 477	1.95 443	1.70 491	1.95 472	1.70 489	1.96 463	1.74 494	1.97 468	1.72 492	1.95 468	1.71 478	1.97 472	1.71 489	1.86 458	1.62 475	1.85 475	1.66 493	1.86 457	1.64 493

U	5.15 550	8.49 529	1.81 481	8.49 546	1.77 493	8.49 557	1.77 491	8.51 557	1.77 495	8.49 557	1.77 493	8.50 557	1.78 485	8.58 557	1.77 497	8.54 555	1.78 484	8.55 557	1.78 503	8.55 551	1.84 502

asda	2.17 481	2.54 433	1.81 481	3.47 495	1.78 494	2.50 496	1.86 497	2.61 496	1.68 483	2.61 498	1.83 494	2.37 486	1.73 480	2.44 491	1.88 506	2.51 498	1.84 487	2.34 497	1.62 490	2.23 467	1.77 501

HUF	2.18 482	2.30 417	1.99 506	2.34 460	2.02 510	2.41 490	2.06 511	2.38 486	1.89 508	2.36 489	1.85 495	2.56 495	1.98 498	2.31 485	1.97 510	2.30 485	2.03 498	2.30 494	2.11 513	2.23 467	2.16 511

LGtest1	2.22 489	2.70 442	1.89 497	2.76 469	1.86 499	2.75 509	1.86 497	2.75 504	1.86 502	2.75 507	1.86 496	2.77 511	1.87 488	2.75 508	1.86 502	2.46 494	1.58 470	2.45 503	1.56 480	2.45 479	1.56 483

LG-G_1	2.22 489	2.71 444	1.89 497	2.77 470	1.87 502	2.75 509	1.87 499	2.76 505	1.87 506	2.75 507	1.87 497	2.76 509	1.87 488	2.75 508	1.86 502	2.47 495	1.58 470	2.45 503	1.57 481	2.45 479	1.57 484

LG-G	2.22 489	2.71 444	1.89 497	2.77 470	1.87 502	2.75 509	1.87 499	2.76 505	1.87 506	2.75 507	1.87 497	2.76 509	1.87 488	2.75 508	1.86 502	2.47 495	1.58 470	2.45 503	1.57 481	2.45 479	1.57 484

TRStereo	2.00 462	2.13 404	1.85 492	2.27 455	1.84 496	2.28 484	1.84 493	2.29 479	1.86 502	2.30 485	1.87 497	2.30 479	1.87 488	2.08 475	1.72 491	2.08 471	1.72 481	2.08 487	1.72 499	2.08 462	1.72 497

XX-Stereo	2.00 462	2.13 404	1.85 492	2.27 455	1.84 496	2.28 484	1.84 493	2.29 479	1.86 502	2.30 485	1.87 497	2.30 479	1.87 488	2.08 475	1.72 491	2.08 471	1.72 481	2.08 487	1.72 499	2.08 462	1.72 497

EAI-Stereo	2.00 462	2.13 404	1.85 492	2.27 455	1.84 496	2.28 484	1.84 493	2.29 479	1.86 502	2.30 485	1.87 497	2.30 479	1.87 488	2.08 475	1.72 491	2.08 471	1.72 481	2.08 487	1.72 499	2.08 462	1.72 497

IGEVStereo-DCA	1.77 451	4.21 487	1.84 490	2.49 465	2.11 513	2.54 500	1.36 469	1.65 455	1.17 413	2.75 507	1.90 502	2.54 493	1.15 398	0.94 372	1.11 402	1.50 446	1.32 441	0.96 385	1.46 478	1.49 442	0.88 379

rrr	1.77 451	4.21 487	1.84 490	2.49 465	2.11 513	2.54 500	1.36 469	1.65 455	1.17 413	2.75 507	1.90 502	2.54 493	1.15 398	0.94 372	1.11 402	1.50 446	1.32 441	0.96 385	1.46 478	1.49 442	0.88 379

qwe	2.18 482	2.60 436	1.58 470	3.83 507	1.90 504	2.53 498	1.90 502	2.48 490	1.73 492	2.37 490	1.92 504	2.53 491	1.68 475	2.56 494	1.83 499	2.52 500	1.87 489	2.07 486	1.68 496	2.32 473	1.71 496

2w_stereo	1.99 458	2.36 427	1.81 481	3.24 483	1.67 486	1.94 469	1.98 504	2.72 497	1.68 483	2.72 501	1.94 505	1.98 471	1.74 482	1.79 465	1.27 464	1.95 465	2.00 491	2.53 508	1.60 487	1.68 450	1.15 407

AIO_test	2.18 482	2.09 402	2.04 507	2.42 462	2.01 507	2.47 492	1.94 503	2.34 484	2.03 516	2.56 497	1.94 505	2.43 488	1.94 495	2.41 488	1.87 505	2.39 491	2.10 500	2.35 499	1.91 512	2.25 469	2.19 512

AIO_rvc	2.18 482	2.34 424	1.87 496	2.32 459	1.94 505	2.40 489	1.89 501	2.37 485	2.07 517	2.52 496	1.95 507	2.44 489	1.99 500	2.41 488	1.89 507	2.32 487	2.09 499	2.24 491	2.18 514	2.21 466	2.23 513

asd	2.18 482	2.77 452	1.58 470	3.59 500	2.00 506	2.58 502	1.85 496	2.39 487	1.71 487	2.47 493	1.97 508	2.59 497	1.61 472	2.56 494	1.79 498	2.51 498	1.99 490	2.11 490	1.62 490	2.36 475	1.60 488

4.25_new	2.00 462	2.33 420	1.82 486	3.32 488	1.69 488	1.95 472	1.99 507	2.72 497	1.71 487	2.72 501	1.97 508	2.01 473	1.74 482	1.77 463	1.28 465	2.18 474	2.01 493	2.48 506	1.58 484	1.65 447	1.17 411

4.5w_new	2.00 462	2.33 420	1.82 486	3.32 488	1.69 488	1.95 472	1.99 507	2.72 497	1.71 487	2.72 501	1.97 508	2.01 473	1.74 482	1.77 463	1.28 465	2.18 474	2.01 493	2.48 506	1.58 484	1.65 447	1.17 411

3.75w	1.99 458	2.31 418	1.83 489	3.16 481	1.65 485	1.93 468	1.98 504	2.72 497	1.68 483	2.73 506	1.97 508	2.00 472	1.72 479	1.81 466	1.25 463	2.27 482	2.01 493	2.38 500	1.42 475	1.71 451	1.24 465

RAFT_CTSACE	1.92 456	3.71 474	1.72 478	1.88 439	1.72 492	2.04 476	1.42 479	2.18 476	1.89 508	2.02 473	1.97 508	1.95 468	2.06 504	1.93 470	1.62 482	1.76 455	1.66 478	2.02 485	1.73 502	1.73 452	1.43 480

FBW_ROB	2.12 480	2.46 432	1.77 480	2.49 465	1.79 495	2.38 488	1.83 492	2.46 489	1.78 496	2.48 494	1.97 508	2.40 487	1.78 485	2.42 490	1.83 499	2.31 486	1.85 488	2.38 500	1.82 504	2.35 474	1.84 502

4.25w-stereo	1.98 457	2.72 446	1.46 464	3.47 495	1.43 476	2.07 478	1.98 504	2.53 494	1.52 480	2.71 500	1.98 514	1.81 464	1.62 473	1.96 471	1.36 472	1.88 462	2.00 491	2.53 508	1.61 488	1.74 453	1.15 407

sAnonymous2	3.31 517	2.63 437	1.38 459	3.71 504	1.86 499	4.70 540	1.11 401	4.82 542	2.72 521	5.45 547	1.98 514	4.59 532	2.64 510	2.65 499	6.21 553	4.37 515	1.08 376	5.16 546	2.24 516	4.52 513	2.39 519

CroCo_RVC	3.31 517	2.63 437	1.38 459	3.71 504	1.86 499	4.70 540	1.11 401	4.82 542	2.72 521	5.45 547	1.98 514	4.59 532	2.64 510	2.65 499	6.21 553	4.37 515	1.08 376	5.16 546	2.24 516	4.52 513	2.39 519

4.5w-stereo	1.99 458	2.33 420	1.81 481	3.28 485	1.68 487	1.94 469	1.99 507	2.72 497	1.70 486	2.72 501	1.99 517	1.97 470	1.68 475	1.76 462	1.29 467	1.91 464	2.02 497	2.53 508	1.61 488	1.75 454	1.16 410

2.75w_new	1.99 458	2.34 424	1.81 481	3.14 479	1.62 483	1.94 469	1.99 507	2.72 497	1.71 487	2.72 501	1.99 517	1.90 466	1.73 480	1.82 467	1.29 467	2.37 489	2.01 493	2.31 495	1.42 475	1.77 455	1.22 462

FC-DCNN	1.07 379	1.09 287	0.98 370	0.89 318	0.52 342	1.41 456	0.91 384	1.21 435	1.24 464	1.96 466	2.05 519	1.91 467	1.30 458	1.27 449	1.08 400	0.80 340	0.60 321	0.58 337	0.41 309	0.68 318	0.54 332

NCCL2	2.28 494	2.27 415	2.28 509	2.28 458	2.28 520	2.27 482	2.29 515	2.28 477	2.28 518	2.27 484	2.28 520	2.28 478	2.27 508	2.27 482	2.28 519	2.28 483	2.28 505	2.27 492	2.29 518	2.27 470	2.29 514

STTStereo	3.73 520	30.40 566	2.37 513	2.39 461	2.31 522	2.35 487	2.33 516	2.29 479	2.42 519	2.32 488	2.34 521	2.33 482	2.36 509	2.30 484	2.27 518	2.35 488	2.22 504	2.31 495	2.22 515	2.29 472	2.34 518

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 548	50.87 576	2.78 515	2.87 474	2.71 523	2.78 512	0.47 317	2.88 510	2.86 523	1.89 464	2.67 522	2.79 512	2.79 513	2.78 511	2.83 520	2.82 506	2.82 508	2.83 512	2.77 521	2.83 498	2.76 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rvit_stereo_0081	3.83 521	5.23 501	3.01 517	4.53 511	3.03 527	4.55 534	3.02 524	4.56 529	3.04 524	4.52 526	3.02 523	4.54 528	3.03 514	4.56 529	3.04 521	4.57 521	3.05 510	4.57 527	3.05 525	4.58 516	3.05 525

rvit_stereo_0082	3.86 523	5.82 515	3.01 517	4.53 511	3.03 527	4.54 530	3.02 524	4.56 529	3.04 524	4.53 528	3.02 523	4.55 530	3.04 517	4.57 532	3.05 523	4.57 521	3.05 510	4.58 529	3.05 525	4.58 516	3.06 528

rvit_0105_6	3.87 525	5.73 514	3.10 527	4.69 521	3.12 535	4.54 530	3.02 524	4.56 529	3.04 524	4.54 530	3.03 525	4.54 528	3.04 517	4.56 529	3.05 523	4.58 524	3.05 510	4.58 529	3.05 525	4.58 516	3.05 525

rvit_105_1	3.83 521	5.22 500	3.01 517	4.53 511	3.01 525	4.51 528	3.01 523	4.56 529	3.04 524	4.53 528	3.03 525	4.55 530	3.03 514	4.56 529	3.04 521	4.57 521	3.05 510	4.57 527	3.05 525	4.57 515	3.05 525

rvit_stereo_0081_aga	3.86 523	5.33 504	3.02 520	4.55 517	3.04 531	4.54 530	3.02 524	4.64 536	3.06 528	4.54 530	3.04 527	4.62 537	3.08 521	4.62 535	3.07 526	4.58 524	3.06 514	4.60 531	3.08 529	4.63 519	3.07 529

rvit_0105_4	3.91 528	5.47 511	3.02 520	4.54 514	3.02 526	4.54 530	3.03 528	4.75 539	3.17 535	4.57 532	3.06 528	4.61 536	3.16 525	4.65 536	3.09 529	4.66 528	3.11 517	4.68 536	3.18 535	4.81 526	3.16 535

rvit_stereo_0080	3.89 526	5.70 512	3.04 522	4.54 514	3.03 527	4.56 535	3.05 530	4.60 533	3.07 529	4.58 533	3.06 528	4.59 532	3.06 519	4.61 533	3.08 527	4.63 526	3.09 515	4.64 533	3.10 530	4.65 520	3.10 530

whm_eth	3.89 526	5.70 512	3.04 522	4.54 514	3.03 527	4.56 535	3.05 530	4.60 533	3.07 529	4.58 533	3.06 528	4.59 532	3.06 519	4.61 533	3.08 527	4.63 526	3.09 515	4.64 533	3.10 530	4.65 520	3.10 530

rvit_0105_3	3.91 528	5.33 504	3.06 525	4.60 519	3.07 533	4.60 537	3.06 532	4.62 535	3.08 532	4.60 535	3.07 531	4.62 537	3.08 521	4.67 537	3.10 530	4.70 529	3.11 517	4.77 540	3.19 536	4.77 525	3.14 534

DispFullNet	4.61 541	4.84 493	3.12 528	5.00 526	3.57 540	4.75 543	3.03 528	7.75 555	4.17 548	4.91 542	3.09 532	6.20 551	3.95 537	6.71 551	3.51 535	5.30 539	3.67 527	5.86 552	3.63 539	5.61 537	3.46 539

rvit_stereo_0083	3.92 530	5.30 503	3.06 525	4.61 520	3.09 534	4.67 539	3.08 533	4.66 537	3.09 533	4.62 536	3.10 533	4.66 540	3.11 523	4.67 537	3.16 532	4.72 531	3.16 520	4.77 540	3.11 532	4.66 522	3.11 532

rvit_stereo_ft	3.93 531	5.44 509	3.05 524	4.59 518	3.06 532	4.61 538	3.08 533	4.67 538	3.12 534	4.63 537	3.10 533	4.65 539	3.11 523	4.69 539	3.13 531	4.70 529	3.14 519	4.71 538	3.15 534	4.74 523	3.16 535

rvit_0105_5	4.10 532	5.40 507	3.13 530	4.71 522	3.15 536	4.72 542	3.10 535	4.90 544	3.27 536	4.69 538	3.16 535	4.84 544	3.25 526	4.96 543	3.34 534	5.05 536	3.39 525	5.10 545	3.40 537	5.11 533	3.42 538

RAFT+CT+SA	4.28 535	7.62 523	4.91 541	5.55 531	2.28 520	3.09 513	3.64 541	4.49 527	3.07 529	4.80 539	3.35 536	4.77 542	3.70 532	4.29 526	3.05 523	5.58 540	5.98 541	3.58 518	3.78 544	4.26 509	3.72 542

MLG-Stereo_test1	4.25 533	5.34 506	3.61 533	5.31 528	3.63 542	5.23 546	3.57 540	5.38 547	3.65 538	5.23 544	3.47 537	4.76 541	3.74 533	4.85 540	3.71 538	4.96 533	3.18 522	4.71 538	2.92 522	4.86 529	2.90 523

TestStereo1	4.60 539	8.41 527	6.44 549	6.86 539	3.79 545	3.97 523	3.78 544	3.99 523	3.74 541	3.97 520	3.52 538	3.94 522	3.58 527	3.98 522	3.72 539	6.82 548	6.50 544	3.76 521	3.66 540	3.90 504	3.74 544

SA-5K	4.60 539	8.41 527	6.44 549	6.86 539	3.79 545	3.97 523	3.78 544	3.99 523	3.74 541	3.97 520	3.52 538	3.94 522	3.58 527	3.98 522	3.72 539	6.82 548	6.50 544	3.76 521	3.66 540	3.90 504	3.74 544

DPSNet	3.66 519	3.60 470	3.62 534	3.63 501	3.64 543	3.65 520	3.65 542	3.66 519	3.67 539	3.67 518	3.65 540	3.67 519	3.66 530	3.66 518	3.68 537	3.68 513	3.66 526	3.67 519	3.68 542	3.67 501	3.67 541

MLG-Stereo_test3	4.26 534	4.85 494	3.95 537	5.35 529	3.60 541	4.75 543	3.76 543	5.49 548	3.71 540	5.39 545	3.69 541	4.82 543	3.66 530	4.85 540	3.73 541	4.93 532	3.19 523	4.69 537	2.99 524	4.84 528	2.98 524

MLG-Stereo_test2	4.28 535	5.46 510	3.69 535	4.86 524	3.72 544	5.58 549	3.42 538	4.81 541	3.77 544	4.85 540	3.72 542	5.55 549	3.63 529	5.58 547	3.53 536	4.41 518	3.28 524	4.99 544	2.95 523	4.75 524	3.13 533

SA	4.33 537	7.35 520	6.85 552	5.96 534	4.09 548	3.59 519	3.15 536	3.82 521	2.64 520	3.91 519	3.85 543	3.57 517	2.72 512	3.13 513	4.03 544	7.09 551	6.86 546	3.57 517	3.12 533	3.85 503	3.51 540

test_4	4.88 545	8.13 525	6.98 553	7.46 542	4.44 550	4.25 526	3.85 546	4.04 525	3.92 545	4.13 522	3.91 544	4.18 525	3.84 535	4.14 524	4.06 545	7.01 550	7.13 547	4.53 525	3.72 543	4.09 507	3.72 542

cross-raft	4.83 544	7.52 521	6.43 548	6.63 537	3.96 547	4.51 528	3.99 547	4.49 527	3.96 546	4.52 526	3.96 545	4.50 527	3.97 538	4.50 528	3.97 543	6.65 546	6.44 543	4.33 524	3.92 546	4.35 511	3.91 547

Sa-1000	4.34 538	8.37 526	6.84 551	6.98 541	4.45 551	3.58 518	3.00 522	3.42 517	3.39 537	2.61 498	4.00 546	3.83 521	4.01 539	3.90 521	3.90 542	5.98 544	5.62 539	3.76 521	2.34 519	4.35 511	2.47 521

test_3	5.01 547	8.86 532	7.77 555	8.09 544	2.76 524	4.13 525	4.05 548	3.88 522	3.76 543	4.33 524	4.13 547	3.71 520	3.91 536	4.21 525	4.06 545	7.93 552	7.69 549	4.53 525	3.91 545	4.17 508	4.29 550

SGM-Forest	5.21 551	5.92 516	4.08 538	6.18 535	4.16 549	6.31 551	4.34 550	6.50 550	4.33 549	6.14 551	4.21 548	6.61 554	4.55 543	6.67 550	4.48 548	5.94 543	3.94 529	5.85 551	4.03 548	5.79 539	4.17 549
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
raft_robust	4.71 543	7.75 524	5.40 546	6.81 538	3.31 537	4.28 527	4.20 549	4.32 526	4.37 550	4.35 525	4.35 549	4.14 524	3.75 534	4.30 527	4.20 547	6.67 547	6.37 542	3.36 516	4.24 550	4.86 529	3.25 537

test_5	4.62 542	7.55 522	6.23 547	6.32 536	3.40 539	5.29 547	3.50 539	3.53 518	4.11 547	4.28 523	4.47 550	4.26 526	4.38 542	3.68 519	3.24 533	5.89 542	5.60 538	4.84 542	3.50 538	4.33 510	3.93 548

TestStereo	4.88 545	4.75 492	4.79 540	4.87 525	4.92 552	4.81 545	4.90 552	4.78 540	4.77 551	4.87 541	4.89 551	4.90 545	4.91 544	4.99 544	4.79 549	4.98 534	4.87 535	4.87 543	4.92 552	5.00 532	5.00 551

FC-DCNN v2	5.10 549	5.15 498	4.49 539	5.07 527	3.37 538	6.87 552	4.75 551	5.04 545	6.34 555	7.84 555	5.06 552	6.72 555	4.09 540	4.99 544	5.44 552	5.03 535	3.16 520	4.67 535	4.86 551	5.15 534	3.89 546

SGM+DAISY	7.06 555	9.15 533	5.38 545	8.84 548	5.18 553	8.80 558	5.31 554	8.79 558	5.28 553	8.89 558	5.20 553	8.93 558	5.33 546	8.95 558	5.36 551	8.70 556	5.21 536	8.74 558	5.20 553	8.89 552	5.15 552

rvit_stereo_0075_2	6.64 553	8.80 531	5.25 543	7.89 543	5.27 554	7.90 556	5.27 553	7.92 556	5.28 553	7.91 556	5.29 554	7.93 556	5.27 545	7.92 556	5.28 550	7.93 552	5.28 537	7.93 555	5.29 554	7.93 548	5.28 553

test-v	7.53 556	11.89 543	7.98 556	9.36 550	7.14 557	7.06 554	7.09 557	7.37 553	6.91 557	7.29 553	5.71 555	6.45 552	6.93 550	6.73 552	7.27 557	8.93 557	7.85 550	6.98 553	6.80 557	7.56 546	7.34 557

test-2	7.53 556	11.89 543	7.98 556	9.36 550	7.14 557	7.06 554	7.09 557	7.37 553	6.91 557	7.29 553	5.71 555	6.45 552	6.93 550	6.73 552	7.27 557	8.93 557	7.85 550	6.98 553	6.80 557	7.56 546	7.34 557

test-1	6.46 552	9.16 534	8.03 558	8.09 544	5.62 555	6.11 550	6.35 555	6.85 552	4.94 552	6.08 550	6.29 557	4.98 546	6.43 549	6.22 548	6.36 555	6.16 545	7.47 548	5.82 550	5.44 555	7.11 545	5.68 554

RAFT	6.73 554	9.36 535	7.40 554	8.51 547	6.55 556	6.88 553	6.60 556	6.79 551	6.60 556	6.80 552	6.72 558	5.31 548	5.50 547	6.61 549	6.61 556	8.42 554	5.89 540	5.73 549	5.45 556	6.61 541	6.24 555

MANE	19.05 559	23.00 551	15.00 559	23.00 565	15.00 559	24.00 565	16.00 559	24.00 565	16.00 559	22.00 565	15.00 559	23.00 565	16.00 559	23.00 565	15.00 559	22.00 565	15.00 559	22.00 565	15.00 559	22.00 565	15.00 559

rafts_anoy	20.00 560	20.00 545	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560

raft+_RVC	20.00 560	20.00 545	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560

raftrobust	20.00 560	20.00 545	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560

CasAABBNet	20.00 560	20.00 545	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560

RALCasStereoNet	20.00 560	20.00 545	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560

RALAANet	20.00 560	20.00 545	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560	20.00 559	20.00 560

WCMA_ROB	31.10 567	35.43 571	27.12 566	39.51 577	23.10 566	38.78 577	25.30 566	37.49 577	25.39 566	37.29 576	27.02 566	38.52 577	26.48 566	37.80 576	26.44 566	36.28 573	22.65 566	33.90 570	22.30 566	37.10 574	24.18 566

111	30.40 566	30.94 567	29.72 567	32.61 566	30.02 567	33.57 566	30.47 567	31.50 566	29.39 567	30.98 566	29.11 567	29.78 566	30.39 570	29.45 566	30.76 570	30.08 566	29.02 567	29.92 566	30.32 570	29.86 566	30.17 567

fff	1000028.16 586	29.62 563	29.72 567	32.61 566	30.02 567	35.13 568	31.83 568	32.07 567	10000000.00 586	35.27 569	29.82 568	32.45 567	30.15 567	32.35 567	30.09 567	31.04 567	29.55 568	30.64 567	30.14 567	10000000.00 586	30.77 568

csc	1000028.16 586	29.62 563	29.72 567	32.61 566	30.02 567	35.13 568	31.83 568	32.07 567	10000000.00 586	35.27 569	29.82 568	32.45 567	30.15 567	32.35 567	30.09 567	31.04 567	29.55 568	30.64 567	30.14 567	10000000.00 586	30.77 568

cscssc	1000028.16 586	29.62 563	29.72 567	32.61 566	30.02 567	35.13 568	31.83 568	32.07 567	10000000.00 586	35.27 569	29.82 568	32.45 567	30.15 567	32.35 567	30.09 567	31.04 567	29.55 568	30.64 567	30.14 567	10000000.00 586	30.77 568

tt	500032.53 584	34.60 569	29.72 567	37.47 575	34.41 572	36.85 572	35.22 572	34.71 570	33.55 569	34.50 567	35.43 571	33.81 570	10000000.00 587	33.57 570	33.13 571	33.68 570	35.00 572	34.03 571	35.26 573	30.96 567	34.63 572

DCANet	500032.53 584	34.60 569	29.72 567	37.47 575	34.41 572	36.85 572	35.22 572	34.71 570	33.55 569	34.50 567	35.43 571	33.81 570	10000000.00 587	33.57 570	33.13 571	33.68 570	35.00 572	34.03 571	35.26 573	30.96 567	34.63 572

DCANet-4	35.22 568	34.54 568	35.08 573	33.58 570	35.47 574	34.55 567	35.53 574	36.08 572	35.85 571	35.92 572	35.77 573	35.18 572	35.48 572	35.39 572	37.15 576	34.55 572	33.92 571	35.02 573	34.90 572	35.79 570	34.74 574

ADStereo(finetuned)	36.13 569	36.63 572	38.07 577	36.97 571	33.25 571	35.91 571	34.45 571	36.36 573	32.99 568	38.14 577	36.71 574	36.69 573	34.13 571	38.57 577	40.79 577	37.60 577	36.58 574	35.90 574	33.36 571	35.42 569	34.04 571

Reg-Stereo(zero)	37.00 570	37.00 573	37.00 574	37.00 572	37.00 575	37.00 574	37.00 575	37.00 574	37.00 572	37.00 573	37.00 575	37.00 574	37.00 573	37.00 573	37.00 573	37.00 574	37.00 575	37.00 575	37.00 575	37.00 571	37.00 575

HI	37.00 570	37.00 573	37.00 574	37.00 572	37.00 575	37.00 574	37.00 575	37.00 574	37.00 572	37.00 573	37.00 575	37.00 574	37.00 573	37.00 573	37.00 573	37.00 574	37.00 575	37.00 575	37.00 575	37.00 571	37.00 575

CoSv	37.00 570	37.00 573	37.00 574	37.00 572	37.00 575	37.00 574	37.00 575	37.00 574	37.00 572	37.00 573	37.00 575	37.00 574	37.00 573	37.00 573	37.00 573	37.00 574	37.00 575	37.00 575	37.00 575	37.00 571	37.00 575

MDST_ROB	69.83 573	87.70 577	41.95 578	113.75 580	65.62 580	75.05 578	55.25 579	75.64 579	45.04 575	71.61 578	41.75 578	72.81 578	44.06 576	68.38 578	44.63 578	101.89 580	59.57 580	107.10 580	61.05 580	104.38 577	59.38 580

CBMV	128.50 575	1422.70 588	53.10 579	79.50 579	51.30 579	77.30 579	49.70 578	74.00 578	48.20 576	77.20 579	48.80 579	73.90 579	48.00 577	73.80 579	48.80 579	70.40 579	45.10 579	68.90 579	46.10 579	68.20 576	45.00 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	102.95 574	153.00 581	121.00 581	51.00 578	44.00 578	165.00 581	127.00 580	153.00 580	119.00 577	164.00 581	125.00 580	168.00 581	120.00 578	153.00 580	117.00 580	49.00 578	44.00 578	49.00 578	44.00 578	49.00 575	44.00 578

MeshStereo	159.24 576	171.00 582	160.68 584	162.58 581	160.59 581	164.01 580	160.35 581	158.51 581	158.56 578	158.34 580	160.12 581	158.56 580	159.92 579	157.26 581	158.94 581	154.38 581	158.36 581	155.75 581	159.13 582	153.67 578	154.07 581
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	201.80 577	123.00 578	115.00 580	219.00 582	218.00 583	223.00 582	244.00 583	217.00 582	236.00 580	202.00 582	203.00 582	205.00 582	208.00 580	225.00 582	204.00 582	210.00 582	198.00 582	197.00 582	184.00 583	204.00 579	201.00 582

DLCB_ROB	284.23 580	354.61 584	207.27 585	363.24 585	206.46 582	364.72 585	210.41 582	364.72 585	210.41 579	364.81 585	208.64 583	364.81 585	208.64 581	364.72 585	210.41 583	354.70 585	205.53 583	354.70 585	205.53 584	354.70 582	205.53 583

MGS-Stereo	239.45 578	123.00 578	135.00 582	266.00 583	286.00 584	277.00 583	305.00 584	271.00 583	242.00 581	274.00 583	279.00 584	255.00 583	270.00 582	268.00 583	297.00 584	221.00 583	247.00 584	216.00 583	123.00 581	217.00 580	217.00 584

EGLCR-Stereo	246.90 579	129.00 580	139.00 583	266.00 583	286.00 584	277.00 583	305.00 584	271.00 583	242.00 581	274.00 583	279.00 584	255.00 583	270.00 582	268.00 583	297.00 584	230.00 584	247.00 584	216.00 583	223.00 585	237.00 581	227.00 585

LE_ROB	396.57 581	471.28 585	329.84 586	471.48 586	308.15 586	526.83 586	322.10 586	488.15 586	323.76 583	495.46 586	317.97 586	497.17 586	320.10 584	481.62 586	326.76 586	462.71 586	298.97 586	466.16 586	285.98 586	447.62 583	289.21 586

SGM-ForestM	596.69 582	677.77 586	444.52 587	699.85 587	517.25 587	732.94 587	488.29 587	770.79 587	460.11 584	750.81 587	487.98 587	792.79 587	499.41 585	730.90 587	475.81 587	720.03 587	491.16 587	663.96 587	418.60 587	674.76 584	436.05 587

CBMV_ROB	818.48 583	913.88 587	709.52 588	862.84 588	597.78 588	1073.99 588	700.52 588	1015.66 588	702.59 585	1115.65 588	760.02 588	1130.24 588	721.57 586	1037.41 588	692.65 588	814.05 588	564.29 588	843.28 588	595.31 588	915.51 585	602.92 588

111111	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 586	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 587	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 586	10000000.00 589

SGD-Stereo	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 586	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 587	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 586	10000000.00 589

IGEV-Stereo++	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 586	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 587	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 589	10000000.00 586	10000000.00 589

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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

Low-res two-view benchmark