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

BTL-Stereo	0.18 1	0.21 32	0.86 8	0.07 61	0.02 5	0.09 1	0.01 11	0.47 2	0.79 28	0.04 1	0.43 69	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 53	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

S2M2_XL	0.22 2	0.33 133	1.17 25	0.07 61	0.11 95	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 9	0.73 89	0.07 30	0.17 49	0.39 9	0.20 35	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.25 3	0.26 65	1.04 13	0.07 61	0.14 127	0.92 12	0.03 46	0.83 5	0.37 3	0.05 2	0.22 51	0.04 5	0.15 46	0.67 27	0.17 28	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

GeoVLM	0.25 3	0.17 9	0.61 1	0.01 1	0.08 59	1.22 38	0.00 1	0.95 7	0.70 9	0.35 73	0.03 8	0.06 18	0.10 24	0.31 2	0.36 86	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

MonSter++	0.25 3	0.17 9	0.64 2	0.01 1	0.08 59	1.24 53	0.00 1	0.96 8	0.70 9	0.32 62	0.03 8	0.06 18	0.11 33	0.31 2	0.37 93	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

FoundationStereo	0.26 6	0.29 84	1.25 36	0.24 139	0.10 81	0.41 5	0.07 91	0.57 3	0.80 30	0.24 35	0.03 8	0.09 51	0.37 105	0.46 12	0.12 6	0.03 428	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

HiDET	0.34 7	0.16 3	0.67 4	0.01 1	0.10 81	1.18 28	0.01 11	2.53 25	0.71 12	0.29 47	0.06 22	0.07 30	0.12 39	0.35 7	0.42 113	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LCMNet	0.34 7	0.16 3	0.75 5	0.02 7	0.10 81	1.21 34	0.01 11	2.64 29	0.73 19	0.24 35	0.05 21	0.06 18	0.17 49	0.32 5	0.39 99	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

LACA1	0.35 9	0.23 44	0.80 6	0.02 7	0.04 17	1.09 17	0.00 1	2.95 39	0.68 8	0.18 20	0.02 1	0.12 62	0.05 6	0.66 26	0.06 1	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

Wavelet-MonSter	0.35 9	0.28 77	1.43 57	0.03 15	0.40 266	1.20 33	0.00 1	1.14 11	0.82 35	0.27 41	0.04 18	0.05 9	0.08 15	0.96 59	0.20 35	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 106

BridgeDepth_RVC	0.36 11	0.20 26	1.10 17	0.02 7	0.29 226	0.97 15	0.00 1	2.19 20	0.73 19	0.13 12	0.17 43	0.09 51	0.55 149	0.68 31	0.13 11	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.36 11	0.16 3	0.83 7	0.01 1	0.10 81	1.19 29	0.00 1	2.37 23	0.71 12	0.52 127	0.04 18	0.07 30	0.26 72	0.36 8	0.43 115	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

Foundation-i32	0.38 13	0.27 71	1.00 12	0.07 61	0.08 59	0.40 4	0.06 80	3.18 64	0.74 22	0.08 6	0.02 1	0.88 184	0.08 15	0.51 14	0.13 11	0.01 269	0.07 434	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

BridgeDepth	0.38 13	0.26 65	1.19 27	0.01 1	0.04 17	1.19 29	0.03 46	2.97 43	0.73 19	0.21 29	0.02 1	0.15 68	0.10 24	0.64 24	0.09 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA2	0.41 15	0.49 273	1.83 106	0.01 1	0.11 95	1.09 17	0.01 11	2.98 45	0.79 28	0.19 23	0.07 23	0.12 62	0.06 10	0.34 6	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.42 16	0.84 405	0.64 2	0.32 157	0.08 59	1.22 38	0.41 240	0.96 8	0.70 9	0.31 57	0.03 8	0.06 18	1.19 236	0.31 2	1.28 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.04 211

Test_v1	0.42 16	0.34 149	1.26 37	0.06 48	0.13 120	1.31 73	0.05 70	2.71 30	0.86 44	0.16 16	0.60 78	0.08 44	0.05 6	0.62 22	0.12 6	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 165

LGtest1	0.42 16	0.33 133	1.42 54	0.13 110	0.16 142	0.98 16	0.01 11	2.30 22	0.96 67	0.21 29	0.07 23	0.08 44	0.10 24	1.10 68	0.31 75	0.01 269	0.09 460	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.02 106

MonStereo	0.44 19	0.23 44	1.44 60	0.05 39	0.77 347	1.17 23	0.01 11	3.17 60	0.72 14	0.28 42	0.18 44	0.06 18	0.04 1	0.54 15	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.00 1	0.01 24

Monster-pub-eth3d	0.44 19	0.23 44	1.44 60	0.05 39	0.77 347	1.17 23	0.01 11	3.17 60	0.72 14	0.28 42	0.18 44	0.06 18	0.04 1	0.55 16	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.00 1	0.01 24

3.25w_new	0.45 21	0.25 58	1.29 39	0.02 7	0.08 59	1.25 58	0.01 11	3.39 89	0.91 62	0.33 68	0.16 36	0.07 30	0.42 127	0.57 17	0.25 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

3.25w	0.45 21	0.25 58	1.29 39	0.02 7	0.08 59	1.25 58	0.01 11	3.39 89	0.91 62	0.33 68	0.16 36	0.06 18	0.42 127	0.57 17	0.25 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

MLG-Stereo_test3	0.45 21	0.31 101	1.35 49	0.06 48	0.17 153	1.30 71	0.01 11	3.52 108	0.77 26	0.15 14	0.07 23	0.06 18	0.07 12	0.74 34	0.22 40	0.02 382	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

FSD	0.46 24	0.31 101	1.38 51	0.17 122	0.10 81	0.53 7	0.06 80	3.21 71	0.81 32	0.16 16	0.24 55	1.06 191	0.12 39	0.63 23	0.24 48	0.02 382	0.07 434	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

S2M2_L	0.46 24	0.39 197	1.17 25	0.37 175	0.17 153	1.14 21	0.01 11	1.46 13	1.83 99	0.19 23	0.87 101	0.13 66	0.19 54	0.57 17	0.43 115	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.21 435	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 24	0.23 44	1.44 60	0.05 39	0.77 347	1.17 23	0.01 11	3.17 60	0.72 14	0.28 42	0.18 44	0.07 30	0.04 1	0.83 45	0.17 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.00 1	0.01 24

asd	0.49 27	0.16 3	1.57 79	0.04 30	0.72 341	1.24 53	0.05 70	2.80 35	0.84 36	0.45 112	0.50 73	0.06 18	0.56 152	0.58 20	0.24 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

4.5_new	0.49 27	0.17 9	1.73 100	0.06 48	0.30 228	1.23 43	0.07 91	3.11 51	0.87 50	0.45 112	0.66 84	0.05 9	0.19 54	0.67 27	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

4.5w-stereo	0.49 27	0.17 9	1.73 100	0.06 48	0.30 228	1.23 43	0.07 91	3.11 51	0.87 50	0.45 112	0.66 84	0.05 9	0.19 54	0.67 27	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

IGEV	0.50 30	0.22 36	1.52 74	0.08 74	1.85 458	1.34 79	0.37 229	2.03 17	0.93 65	0.29 47	0.08 29	0.07 30	0.09 20	0.90 54	0.22 40	0.02 382	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

FlowAnything_test	0.51 31	0.33 133	2.09 148	0.15 115	0.15 134	1.71 132	0.03 46	1.76 14	0.49 5	1.10 171	0.77 92	0.03 2	0.05 6	0.61 21	0.66 170	0.05 463	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.02 106

asda	0.52 32	0.19 20	1.61 84	0.03 15	0.61 323	1.26 63	0.08 100	3.20 69	0.84 36	0.41 96	0.29 58	0.05 9	0.72 173	0.77 42	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

4.25_new	0.52 32	0.18 14	1.42 54	0.03 15	0.88 359	1.23 43	0.04 56	3.18 64	0.85 41	0.32 62	0.77 92	0.05 9	0.42 127	0.83 45	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

4.5w_new	0.52 32	0.18 14	1.42 54	0.03 15	0.88 359	1.23 43	0.04 56	3.18 64	0.85 41	0.32 62	0.77 92	0.05 9	0.42 127	0.83 45	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

4.25w-stereo	0.52 32	0.18 14	1.43 57	0.03 15	0.88 359	1.23 43	0.04 56	3.18 64	0.85 41	0.32 62	0.77 92	0.05 9	0.42 127	0.83 45	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

3w_stereo	0.53 36	0.23 44	1.53 75	0.03 15	0.02 5	1.25 58	0.02 37	3.34 86	0.88 55	0.44 108	0.43 69	0.07 30	1.04 209	1.04 64	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

4w-stereo	0.55 37	0.18 14	1.39 52	0.02 7	0.35 253	1.26 63	0.06 80	3.13 54	0.86 44	0.28 42	0.82 99	0.06 18	0.67 165	1.59 99	0.25 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

2.75w_new	0.55 37	0.23 44	1.43 57	0.04 30	0.12 111	1.25 58	0.08 100	3.20 69	0.86 44	0.39 89	0.16 36	0.07 30	0.88 193	1.99 124	0.24 48	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

2w_stereo	0.56 39	0.19 20	1.31 44	0.03 15	0.10 81	1.22 38	0.04 56	3.42 99	0.81 32	0.79 153	0.73 89	0.07 30	1.24 241	0.81 44	0.37 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

dual_stereo	0.56 39	0.32 115	1.08 16	0.07 61	0.11 95	0.77 10	0.03 46	3.60 114	1.17 82	0.12 9	0.03 8	0.20 82	0.11 33	2.77 147	0.51 147	0.00 1	0.14 502	0.00 1	0.16 470	0.00 1	0.02 106

AdaDepth	0.57 41	0.22 36	2.33 174	0.12 94	1.26 403	1.59 113	0.07 91	1.03 10	0.97 68	0.21 29	0.42 67	0.08 44	0.30 91	2.28 134	0.26 57	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.20 494	0.01 36	0.01 24

MLG-Stereo_test2	0.57 41	0.28 77	1.20 31	0.07 61	0.68 332	1.34 79	0.02 37	3.39 89	1.41 87	0.06 3	0.02 1	0.12 62	0.10 24	2.37 136	0.31 75	0.01 269	0.08 448	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

GEAStereo	0.59 43	0.22 36	1.14 22	0.16 119	0.19 180	1.96 158	0.73 339	3.39 89	0.84 36	0.52 127	0.65 81	0.19 76	0.48 138	0.83 45	0.14 15	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.17 396	0.12 380

Zero-FE251	0.62 44	0.53 297	2.17 163	0.37 175	0.30 228	1.84 146	0.06 80	2.60 27	0.31 2	2.21 194	0.23 52	0.09 51	0.39 112	0.67 27	0.52 149	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.07 293

3.75w	0.62 44	0.16 3	1.33 47	0.02 7	1.27 406	1.25 58	0.01 11	3.23 73	0.87 50	0.38 81	0.23 52	0.07 30	0.40 113	2.96 152	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LG-G_1	0.62 44	0.31 101	1.19 27	0.07 61	0.11 95	1.81 143	0.02 37	3.74 126	0.88 55	0.23 32	0.03 8	0.09 51	0.08 15	3.39 167	0.27 65	0.02 382	0.08 448	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.02 106

LG-G	0.62 44	0.31 101	1.19 27	0.07 61	0.11 95	1.81 143	0.02 37	3.74 126	0.88 55	0.23 32	0.03 8	0.09 51	0.08 15	3.39 167	0.27 65	0.02 382	0.08 448	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.02 106

1w_stereo	0.64 48	0.16 3	1.24 34	0.09 80	0.50 300	1.19 29	0.08 100	3.24 75	0.84 36	0.48 117	2.37 176	0.04 5	1.57 269	0.84 52	0.10 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

LG-Stereo_L2	0.64 48	0.33 133	1.46 66	0.10 83	0.18 168	1.30 71	0.19 175	3.53 110	0.72 14	0.20 25	0.02 1	0.06 18	0.07 12	4.19 198	0.36 86	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

252Zero-FE	0.66 50	0.23 44	1.24 34	1.10 294	0.07 42	1.31 73	0.02 37	3.33 84	1.14 78	1.34 177	1.74 147	0.04 5	0.05 6	1.11 69	0.40 106	0.00 1	0.05 388	0.00 1	0.02 376	0.02 97	0.02 106

qwe	0.66 50	0.19 20	1.64 89	0.05 39	1.17 398	1.23 43	0.03 46	3.35 87	0.88 55	0.51 124	0.38 64	0.04 5	0.17 49	3.22 160	0.26 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

2.25w	0.67 52	0.20 26	1.40 53	0.04 30	0.13 120	1.21 34	0.05 70	3.23 73	0.87 50	0.36 75	1.17 119	0.07 30	0.69 168	3.67 177	0.30 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

MLG-Stereo_test1	0.67 52	0.23 44	1.05 14	0.06 48	1.40 420	1.24 53	0.00 1	3.56 112	1.36 85	0.06 3	0.04 18	0.08 44	0.10 24	4.03 193	0.14 15	0.01 269	0.07 434	0.00 1	0.01 348	0.01 36	0.02 106

2.5w	0.68 54	0.23 44	1.29 39	0.04 30	0.31 239	1.26 63	0.09 108	3.24 75	0.86 44	0.42 103	0.59 76	0.03 2	0.56 152	4.36 206	0.24 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

RAStereo	0.68 54	0.42 228	3.15 284	0.18 128	0.52 308	1.17 23	0.02 37	3.16 59	0.98 69	0.51 124	1.43 130	0.16 69	0.22 61	0.75 39	0.83 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.02 106

3.5w_stereo	0.69 56	0.23 44	1.44 60	0.02 7	0.14 127	1.24 53	0.03 46	3.53 110	0.90 61	0.20 25	1.48 133	0.07 30	0.50 143	3.73 179	0.30 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

LG-Stereo_L1	0.69 56	0.32 115	1.21 33	0.10 83	0.16 142	1.38 84	0.20 181	2.44 24	0.72 14	0.20 25	0.02 1	0.06 18	0.06 10	6.49 302	0.36 86	0.01 269	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

SGD-Stereo	0.69 56	0.30 96	1.15 24	0.25 141	0.12 111	1.26 63	0.29 209	1.87 16	0.62 7	0.50 123	0.51 74	0.08 44	0.11 33	6.67 318	0.09 3	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.01 24

Pro-Stereo	0.70 59	0.22 36	0.87 9	0.10 83	0.04 17	3.79 374	0.04 56	0.46 1	0.94 66	0.10 7	0.03 8	0.03 2	0.04 1	6.91 334	0.14 15	0.02 382	0.01 193	0.00 1	0.27 526	0.01 36	0.01 24

MatchStereo	0.70 59	0.35 164	2.06 140	0.05 39	0.01 1	0.93 14	0.01 11	4.29 156	3.44 210	0.10 7	1.13 114	0.18 74	0.25 65	0.76 41	0.39 99	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
water-stereo	0.70 59	0.29 84	3.07 277	0.08 74	0.07 42	1.54 109	0.15 153	4.01 143	1.41 87	0.59 140	1.31 124	0.26 103	0.24 63	0.43 11	0.39 99	0.02 382	0.06 410	0.00 1	0.02 376	0.02 97	0.01 24

GIP-stereo	0.70 59	0.44 247	1.70 98	1.52 357	0.75 343	1.48 101	0.05 70	4.18 152	1.10 74	0.18 20	0.42 67	0.58 165	0.38 109	0.65 25	0.46 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.01 24

DEFOM-Stereo	0.70 59	0.29 84	1.62 86	0.16 119	0.06 34	1.95 155	0.45 253	0.88 6	0.74 22	0.55 135	0.51 74	0.14 67	0.09 20	6.32 288	0.20 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

Monster-pub-mixall	0.72 64	0.39 197	0.98 10	0.04 30	0.12 111	1.23 43	0.01 11	2.74 33	0.86 44	0.86 157	0.39 66	0.07 30	0.09 20	6.24 279	0.32 78	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.03 165

MLG-Stereo	0.72 64	0.23 44	1.13 18	0.06 48	0.16 142	1.24 53	0.00 1	3.84 134	1.40 86	0.06 3	0.03 8	0.08 44	0.10 24	5.71 257	0.16 22	0.01 269	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

GREAT-IGEV	0.72 64	0.29 84	1.91 116	1.31 324	0.40 266	1.41 93	0.08 100	2.29 21	2.48 127	0.18 20	0.69 87	0.10 57	0.34 99	1.72 105	0.37 93	0.00 1	0.09 460	0.00 1	0.22 507	0.10 309	0.41 513
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.74 67	0.23 44	1.31 44	0.06 48	1.62 432	1.95 155	0.01 11	3.29 80	1.81 96	0.38 81	1.68 144	0.10 57	1.16 229	0.91 55	0.19 34	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.01 24

GSStereo	0.75 68	0.22 36	1.14 22	0.69 234	0.19 180	1.96 158	0.73 339	4.64 183	2.10 106	0.31 57	0.65 81	0.43 144	0.48 138	0.83 45	0.14 15	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.12 456	0.17 396	0.13 392

GLC_STEREO	0.75 68	0.29 84	1.19 27	0.55 208	0.01 1	1.98 161	0.57 293	3.07 47	3.02 173	0.90 159	1.48 133	0.19 76	0.40 113	0.93 56	0.36 86	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.02 106

VIP-Stereo	0.76 70	0.66 353	2.08 147	0.09 80	0.27 215	1.99 163	0.11 120	3.32 82	0.80 30	0.48 117	1.27 122	0.28 111	0.11 33	3.06 156	0.41 108	0.00 1	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.12 380

rvit_stereo_0081_aga	0.76 70	0.51 284	3.29 295	0.11 92	0.25 205	1.73 136	0.22 188	3.68 116	2.54 135	0.26 40	0.16 36	0.27 107	0.30 91	1.31 80	0.36 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 346	0.04 211

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 70	0.27 71	2.85 239	0.73 236	1.14 393	1.41 93	0.61 303	4.07 144	1.14 78	1.54 183	0.15 33	0.11 59	0.12 39	0.74 34	0.23 43	0.01 269	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.12 380

DispViT+	0.77 73	0.39 197	2.67 209	0.05 39	1.41 422	1.70 130	0.01 11	2.95 39	3.28 196	0.41 96	0.35 63	0.17 70	0.28 77	0.46 12	0.27 65	0.01 269	0.96 585	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.01 24

testlalala	0.77 73	0.27 71	2.86 243	0.74 239	1.15 394	1.41 93	0.61 303	4.07 144	1.14 78	1.54 183	0.15 33	0.11 59	0.12 39	0.74 34	0.23 43	0.01 269	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.11 362

GCAPDPT-zeroshot	0.77 73	0.27 71	2.85 239	0.74 239	1.15 394	1.41 93	0.61 303	4.07 144	1.14 78	1.54 183	0.15 33	0.11 59	0.12 39	0.74 34	0.23 43	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.11 362

NLSM3	0.78 76	0.33 133	1.31 44	0.06 48	1.93 463	1.22 38	0.05 70	3.26 77	1.87 101	0.34 70	0.87 101	0.12 62	1.04 209	2.53 143	0.74 186	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

LG-Stereo	0.79 77	0.32 115	3.96 353	0.04 30	0.15 134	1.19 29	0.18 173	3.52 108	2.95 161	0.32 62	1.77 149	0.22 94	0.14 45	0.39 9	0.43 115	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.02 106

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 78	0.33 133	2.51 190	0.25 141	0.53 309	1.93 153	0.27 204	5.07 216	1.05 73	0.47 116	0.68 86	0.64 169	0.22 61	0.95 58	0.65 166	0.00 1	0.05 388	0.00 1	0.19 491	0.03 149	0.16 427

MaDis-Stereo	0.80 78	0.69 364	3.02 261	0.33 164	1.83 456	1.22 38	0.06 80	3.41 96	1.49 89	0.31 57	0.38 64	0.42 143	0.51 144	1.14 72	1.21 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.05 250

AEACV	0.80 78	0.29 84	1.70 98	0.96 273	0.24 202	2.03 167	0.88 385	3.50 105	0.88 55	0.34 70	0.20 49	0.29 114	2.01 294	1.77 111	0.33 80	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.29 528	0.10 309	0.09 324

gasm-f	0.81 81	0.25 58	1.66 91	0.16 119	0.28 223	2.77 263	0.91 390	3.39 89	0.84 36	0.52 127	3.10 201	0.19 76	0.71 172	0.73 33	0.28 68	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.21 435	0.12 380

IGEV-RUCA	0.81 81	0.15 1	1.13 18	0.52 200	0.32 242	2.13 177	0.51 272	3.46 102	1.71 94	0.95 161	0.16 36	0.24 99	0.55 149	2.81 149	0.41 108	0.12 500	0.21 541	0.20 551	0.25 518	0.21 435	0.20 455

Foundation-i1a	0.82 83	0.19 20	1.27 38	0.06 48	0.01 1	0.81 11	0.07 91	5.05 213	2.04 104	0.78 152	0.26 56	0.74 178	1.63 274	3.13 159	0.31 75	0.01 269	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 165

VMStereo-Base	0.83 84	0.29 84	1.79 102	0.04 30	0.11 95	1.38 84	0.03 46	2.87 37	3.42 207	0.53 130	1.32 125	0.73 177	0.41 121	3.01 154	0.54 152	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 84	0.33 133	1.98 131	0.92 264	1.27 406	0.54 8	0.11 120	1.35 12	2.94 160	1.67 187	2.09 163	0.20 82	0.31 95	1.57 97	1.07 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.01 24

Pointernet	0.84 86	0.35 164	2.00 135	0.12 94	0.13 120	1.77 138	0.06 80	4.87 199	2.53 133	0.14 13	2.11 166	0.76 181	0.44 133	1.02 62	0.32 78	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.15 467	0.02 97	0.01 24

monsters	0.87 87	0.28 77	1.54 76	0.47 195	2.71 500	1.38 84	0.01 11	3.14 55	0.81 32	0.32 62	0.48 72	0.05 9	0.13 44	5.72 258	0.42 113	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

castereo	0.87 87	0.60 327	1.07 15	0.34 169	0.17 153	1.89 149	0.79 357	4.84 198	2.05 105	0.65 145	2.55 182	0.31 121	0.40 113	1.02 62	0.38 98	0.01 269	0.09 460	0.00 1	0.24 513	0.03 149	0.02 106

zero-FE	0.88 89	0.27 71	2.12 155	0.21 133	1.63 433	1.75 137	0.83 367	3.08 48	0.61 6	0.15 14	0.13 32	0.29 114	0.44 133	3.38 166	1.07 253	0.02 382	0.02 280	0.00 1	0.05 420	1.47 564	0.03 165

rvit_stereo_0081	0.88 89	0.28 77	1.81 103	0.62 220	0.13 120	1.34 79	0.12 127	3.14 55	4.59 282	0.43 106	0.30 59	0.54 161	0.11 33	3.89 183	0.36 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

rvit_stereo_0082	0.88 89	0.28 77	1.81 103	0.62 220	0.13 120	1.34 79	0.12 127	3.14 55	4.59 282	0.43 106	0.30 59	0.54 161	0.11 33	3.89 183	0.36 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

rvit_stereo_0080	0.88 89	0.51 284	3.12 281	0.07 61	0.12 111	1.31 73	0.37 229	3.78 129	3.29 198	0.56 136	1.13 114	0.40 136	0.76 177	1.71 102	0.47 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.04 211

whm_eth	0.88 89	0.51 284	3.12 281	0.07 61	0.12 111	1.31 73	0.37 229	3.78 129	3.29 198	0.56 136	1.13 114	0.40 136	0.76 177	1.71 102	0.47 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.04 211

AIO_test	0.90 94	0.40 209	1.67 95	0.14 111	0.16 142	2.97 294	0.83 367	3.61 115	2.67 140	0.29 47	0.71 88	1.50 210	0.29 82	2.37 136	0.13 11	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.08 433	0.03 149	0.03 165

LoS	0.91 95	0.34 149	2.10 153	0.38 179	0.13 120	2.47 215	0.26 201	5.00 211	2.74 149	0.89 158	0.21 50	0.49 154	0.36 102	1.97 123	0.67 172	0.02 382	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.01 24
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 96	0.30 96	1.91 116	0.43 187	2.63 496	1.21 34	0.01 11	3.11 51	0.76 25	0.46 115	1.44 131	0.05 9	0.09 20	5.66 253	0.50 145	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24

Foundation-i1	0.94 97	0.24 56	1.30 42	0.10 83	1.38 417	1.10 19	0.05 70	5.89 280	2.14 108	0.54 132	1.93 156	1.14 194	1.05 212	1.56 96	0.30 69	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

BStereo	0.94 97	0.43 239	8.86 523	0.53 201	0.44 275	1.17 23	0.09 108	3.17 60	1.00 70	0.54 132	0.19 47	0.36 133	0.10 24	1.04 64	0.78 202	0.01 269	0.01 193	0.02 476	0.03 394	0.02 97	0.06 272

AIO-Stereo	0.94 97	0.22 36	1.20 31	0.06 48	0.08 59	2.36 203	0.62 309	5.50 254	2.61 137	0.30 52	3.32 209	0.41 139	0.25 65	1.12 71	0.17 28	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.35 545	0.06 245	0.12 380

DDF-Stereo	0.95 100	0.28 77	1.59 82	0.30 149	1.76 449	1.79 141	0.83 367	3.02 46	0.78 27	0.17 19	0.09 31	0.28 111	0.49 141	4.53 210	1.13 262	0.02 382	0.04 370	0.00 1	0.11 451	1.70 568	0.04 211

SMoEStereo_RVC	0.95 100	0.35 164	1.37 50	0.63 225	0.07 42	2.07 169	0.16 159	2.88 38	1.68 92	0.30 52	1.23 121	0.19 76	0.28 77	6.80 324	0.84 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.13 392

GCAP-Stereo	0.95 100	0.62 336	1.99 133	0.30 149	0.03 15	1.66 121	0.01 11	4.43 165	3.00 170	1.63 186	1.17 119	1.39 202	0.76 177	1.31 80	0.55 153	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.12 346	0.02 106

111111	0.97 103	0.19 20	1.49 69	0.06 48	1.12 389	1.43 98	0.05 70	4.77 193	1.70 93	0.44 108	2.88 190	0.09 51	0.17 49	4.66 217	0.20 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.01 24

fffft	0.97 103	0.29 84	1.69 97	0.03 15	0.05 23	2.12 176	0.65 316	3.44 101	1.87 101	0.34 70	0.60 78	0.23 95	0.20 57	6.69 319	0.89 233	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 412	0.09 324
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 105	2.14 540	1.55 77	0.88 256	0.26 212	0.56 9	0.04 56	2.80 35	0.86 44	0.30 52	0.80 97	0.21 92	2.33 310	6.17 274	0.37 93	0.00 1	0.07 434	0.00 1	0.17 478	0.01 36	0.01 24

Occ-G	0.98 105	0.38 193	1.82 105	0.15 115	0.18 168	1.45 100	0.69 328	3.15 58	2.25 116	1.45 179	0.59 76	5.06 355	0.54 148	0.75 39	0.77 200	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.17 478	0.16 382	0.01 24

CASnet	0.98 105	0.32 115	1.62 86	0.65 228	0.07 42	2.11 174	0.14 147	3.50 105	4.03 249	3.77 245	1.41 129	0.31 121	0.29 82	0.80 43	0.57 155	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 105	0.42 228	1.86 108	0.07 61	0.22 194	1.65 120	0.02 37	4.07 144	6.33 368	0.72 148	1.54 136	0.43 144	0.64 163	1.22 77	0.44 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	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
MM-Stereo_test2	0.99 109	0.29 84	2.26 169	1.34 328	0.12 111	1.78 140	0.53 274	4.71 190	3.31 200	0.76 150	0.80 97	0.50 157	0.35 100	1.86 116	0.73 184	0.00 1	0.05 388	0.00 1	0.07 428	0.26 464	0.06 272

trnet	0.99 109	0.37 185	1.89 114	0.08 74	0.19 180	1.68 125	0.02 37	4.12 151	6.41 372	0.70 147	1.57 137	0.46 150	0.67 165	1.15 73	0.41 108	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

CroCo-Stereo	0.99 109	0.89 420	3.19 288	0.46 190	0.44 275	0.38 3	0.05 70	4.61 178	3.95 243	0.48 117	1.78 152	1.01 189	0.27 75	1.11 69	1.07 253	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.04 211
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
rvit_stereo_ft	1.00 112	0.78 392	3.84 348	0.84 251	0.36 256	1.23 43	0.24 194	3.81 133	3.76 226	0.37 78	0.87 101	0.74 178	1.12 217	1.18 76	0.76 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.06 272

depthmonostereo	1.01 113	0.50 277	3.16 285	0.12 94	0.09 73	1.43 98	0.04 56	4.97 206	1.51 90	0.90 159	1.46 132	0.98 188	0.94 199	3.45 172	0.46 129	0.02 382	0.10 472	0.00 1	0.02 376	0.04 184	0.01 24

AIO_rvc	1.02 114	0.59 323	1.95 128	0.15 115	0.09 73	3.42 330	0.99 400	4.46 167	2.73 148	0.28 42	1.62 139	1.32 200	0.28 77	2.10 130	0.21 39	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.04 414	0.11 330	0.11 362

RSM++	1.02 114	0.24 56	1.33 47	0.86 254	0.04 17	2.78 264	0.30 215	2.63 28	2.67 140	0.48 117	1.95 158	0.52 158	0.25 65	5.50 249	0.57 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 478	0.11 330	0.09 324

mms	1.03 116	0.54 302	1.58 81	0.05 39	0.36 256	1.52 108	0.08 100	2.97 43	1.84 100	0.38 81	2.94 193	0.32 124	0.25 65	6.82 325	0.39 99	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.17 396	0.28 491

ours_stereo	1.03 116	0.55 306	1.86 108	0.12 94	0.32 242	1.16 22	0.09 108	3.27 79	2.18 111	0.39 89	3.02 197	0.34 132	0.26 72	6.32 288	0.37 93	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.18 412	0.13 392

rvit_stereo_0083	1.03 116	0.26 65	3.09 278	0.49 197	0.09 73	1.27 68	0.24 194	2.72 31	4.60 284	0.38 81	0.77 92	0.78 182	1.18 233	4.35 205	0.33 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 165

EGLCR-Stereo	1.04 119	0.20 26	2.00 135	1.14 302	0.16 142	2.50 219	0.11 120	4.96 205	2.61 137	0.79 153	0.07 23	1.46 208	0.37 105	3.96 190	0.23 43	0.01 269	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 293

gcap_with_dpt	1.05 120	0.35 164	2.77 227	0.75 241	2.11 472	1.83 145	0.32 217	5.92 282	1.24 83	2.11 193	1.14 118	0.47 151	0.47 137	1.07 67	0.22 40	0.03 428	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.13 392

HUF	1.05 120	0.64 340	2.33 174	0.35 172	0.22 194	3.09 305	0.41 240	3.73 125	2.89 157	0.36 75	2.71 187	0.33 128	0.30 91	2.28 134	0.23 43	0.00 1	0.61 580	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.39 508

rrr	1.05 120	0.45 255	3.18 287	0.32 157	0.06 34	2.74 254	0.95 397	3.49 104	1.12 75	0.39 89	0.16 36	0.20 82	0.29 82	6.47 299	0.87 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 500	0.06 245	0.10 347

IGEVStereo-DCA	1.06 123	0.45 255	2.06 140	0.32 157	0.06 34	2.74 254	0.84 373	3.71 118	2.27 117	0.39 89	0.16 36	0.20 82	0.29 82	6.47 299	0.87 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.06 245	0.06 272

test_xeample3	1.08 124	0.43 239	3.39 304	0.49 197	0.05 23	2.58 232	0.93 393	3.32 82	1.77 95	0.23 32	0.23 52	0.19 76	0.28 77	6.34 290	0.85 218	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.26 525	0.06 245	0.10 347

tt45	1.09 125	0.35 164	1.49 69	0.39 180	0.23 199	3.50 342	0.14 147	3.35 87	1.81 96	0.36 75	2.04 161	0.27 107	0.26 72	6.84 328	0.63 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.03 165

MGS-Stereo	1.10 126	0.26 65	2.45 181	0.58 214	0.06 34	1.84 146	0.67 322	2.16 19	3.42 207	1.03 163	6.13 298	0.49 154	0.36 102	1.43 87	0.62 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 521	0.00 1

test_for_model	1.12 127	0.22 36	2.65 207	0.69 234	1.55 428	1.40 92	0.17 166	5.56 257	1.01 72	1.11 172	0.08 29	0.23 95	0.07 12	7.29 365	0.24 48	0.01 269	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.11 362

ff7	1.12 127	0.57 314	2.06 140	0.03 15	0.07 42	2.80 267	0.84 373	3.71 118	2.27 117	0.38 81	1.06 105	0.20 82	0.40 113	7.12 355	0.49 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.09 298	0.06 272

ffff	1.12 127	0.57 314	2.06 140	0.03 15	0.07 42	2.80 267	0.84 373	3.71 118	2.27 117	0.38 81	1.06 105	0.20 82	0.40 113	7.12 355	0.49 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.09 298	0.06 272

11t	1.12 127	0.57 314	2.06 140	0.03 15	0.07 42	2.80 267	0.84 373	3.71 118	2.27 117	0.38 81	1.06 105	0.20 82	0.40 113	7.12 355	0.49 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.09 298	0.06 272

anonymousdsp	1.12 127	0.59 323	1.66 91	0.03 15	0.07 42	2.81 275	0.82 363	4.07 144	2.30 123	0.41 96	1.12 113	0.30 116	0.40 113	7.05 348	0.49 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 478	0.10 309	0.05 250

ccc-4	1.12 127	0.57 314	2.06 140	0.03 15	0.07 42	2.80 267	0.84 373	3.71 118	2.27 117	0.38 81	1.06 105	0.20 82	0.40 113	7.12 355	0.49 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.09 298	0.06 272

IGEV-Stereo	1.12 127	0.59 323	1.66 91	0.03 15	0.07 42	2.82 278	0.82 363	4.09 150	2.30 123	0.41 96	1.11 110	0.30 116	0.41 121	7.05 348	0.49 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 478	0.10 309	0.05 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 134	0.41 222	2.75 222	1.04 288	0.11 95	2.21 186	0.10 114	2.96 42	1.32 84	2.40 202	2.09 163	0.33 128	0.58 158	5.62 250	0.43 115	0.03 428	0.06 410	0.00 1	0.14 463	0.04 184	0.04 211

fffy	1.13 134	0.51 284	2.15 156	1.01 280	0.09 73	2.30 199	0.19 175	4.07 144	1.13 77	0.16 16	2.66 184	0.20 82	0.38 109	6.98 344	0.35 84	0.00 1	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.14 371	0.16 427

IGEV++	1.14 136	0.51 284	1.66 91	0.55 208	0.08 59	2.52 220	1.01 404	6.51 316	3.16 183	0.59 140	2.11 166	0.43 144	1.18 233	1.44 89	0.79 206	0.00 1	0.05 388	0.00 1	0.05 420	0.11 330	0.11 362

WQFJA1++	1.15 137	0.17 9	1.86 108	0.47 195	0.69 333	1.21 34	0.03 46	2.79 34	0.47 4	2.59 206	0.07 23	0.24 99	0.18 53	2.69 146	0.50 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	8.92 600	0.07 293

castereo++	1.18 138	0.54 302	1.95 128	0.30 149	0.51 304	4.56 409	1.00 402	4.61 178	1.12 75	0.29 47	2.14 170	1.89 223	0.15 46	3.94 189	0.18 33	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.31 536	0.03 149	0.00 1

CAS++	1.18 138	0.55 306	1.99 133	0.17 122	0.27 215	1.85 148	0.63 310	8.48 372	3.07 177	1.71 188	2.32 174	0.18 74	0.20 57	1.91 122	0.30 69	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wave_Phase_stereo	1.19 140	0.43 239	8.86 523	0.53 201	0.44 275	5.87 442	0.09 108	3.42 99	1.00 70	0.54 132	0.19 47	0.36 133	0.10 24	1.04 64	0.78 202	0.01 269	0.01 193	0.02 476	0.03 394	0.02 97	0.06 272

DA	1.19 140	0.37 185	1.94 123	0.62 220	0.30 228	6.06 447	0.59 295	5.55 255	2.23 113	0.37 78	2.42 179	0.41 139	1.17 230	1.24 78	0.16 22	0.01 269	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.20 455

GGEV	1.19 140	0.37 185	1.94 123	0.62 220	0.30 228	6.06 447	0.59 295	5.55 255	2.23 113	0.37 78	2.42 179	0.41 139	1.17 230	1.24 78	0.16 22	0.01 269	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.20 455

xyz-stereo-finetune	1.20 143	0.44 247	2.19 165	0.08 74	0.05 23	3.16 316	0.68 323	3.41 96	2.58 136	0.81 155	1.77 149	0.68 170	0.37 105	6.20 277	1.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.02 106

ProNet	1.20 143	0.60 327	2.00 135	0.26 143	0.08 59	2.73 253	0.68 323	5.00 211	2.52 131	0.29 47	1.32 125	0.37 135	0.36 102	6.94 341	0.44 121	0.00 1	0.07 434	0.00 1	0.00 1	0.17 396	0.07 293

TANstereo	1.20 143	0.49 273	2.04 138	0.34 169	0.10 81	1.80 142	0.01 11	3.40 95	4.10 257	4.37 258	4.82 248	0.41 139	0.70 169	0.94 57	0.46 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 146	0.20 26	1.30 42	0.12 94	0.06 34	2.48 217	0.51 272	3.78 129	2.74 149	0.48 117	2.38 177	2.18 232	0.28 77	6.77 323	0.56 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.07 266	0.05 250

sCroCo_RVC	1.21 146	0.65 347	5.16 433	1.09 293	1.29 410	0.92 12	0.19 175	3.92 136	2.68 143	0.30 52	3.04 198	0.52 158	1.56 268	1.58 98	0.78 202	0.09 491	0.25 554	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.11 362

Selective-IGEV-i32	1.23 148	0.18 14	1.13 18	0.07 61	0.16 142	2.35 202	0.54 277	6.11 289	2.52 131	0.41 96	3.19 204	0.26 103	0.29 82	6.94 341	0.16 22	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.11 451	0.04 184	0.10 347

Selective-IGEV	1.23 148	0.18 14	1.13 18	0.07 61	0.17 153	2.38 207	0.54 277	6.10 288	2.51 130	0.41 96	3.20 206	0.26 103	0.29 82	6.94 341	0.16 22	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.11 451	0.04 184	0.10 347

MSCF	1.24 150	0.77 385	1.95 128	0.42 183	0.46 283	3.85 378	0.85 379	4.26 155	2.02 103	2.21 194	2.34 175	0.17 70	2.74 333	1.75 107	0.39 99	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.54 562	0.04 184	0.05 250

WCG-NET	1.24 150	0.43 239	1.46 66	0.33 164	0.08 59	2.14 178	1.08 413	3.09 50	6.86 390	2.73 210	3.43 217	0.74 178	0.94 199	0.89 53	0.33 80	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.05 250

CroCo-Stereo Lap2	1.24 150	0.88 417	3.39 304	0.95 271	4.59 569	0.47 6	0.08 100	3.51 107	2.80 153	1.17 175	2.24 171	1.57 213	0.20 57	1.48 92	1.14 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.12 380

Replicate-Monster	1.25 153	1.94 534	10.24 536	0.08 74	0.32 242	1.32 77	0.03 46	3.71 118	0.89 60	1.07 168	0.07 23	0.08 44	0.10 24	4.74 219	0.14 15	0.01 269	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.22 461

999	1.25 153	0.37 185	1.63 88	1.15 303	0.34 250	3.03 300	0.66 319	3.41 96	2.27 117	0.30 52	3.20 206	0.19 76	0.25 65	7.23 363	0.85 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.01 24

WQFJA1	1.26 155	0.34 149	1.49 69	0.14 111	4.66 570	2.76 260	0.13 137	5.38 248	3.79 228	0.44 108	0.31 61	0.69 173	1.09 214	1.43 87	2.48 377	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.02 106

NLMM	1.26 155	0.34 149	1.50 73	0.14 111	4.66 570	2.76 260	0.13 137	5.38 248	3.79 228	0.44 108	0.31 61	0.69 173	1.09 214	1.41 82	2.48 377	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.02 106

rvit_0105_6	1.26 155	0.87 413	4.85 412	0.61 218	0.07 42	1.60 114	0.32 217	3.79 132	5.87 335	0.25 38	0.26 56	1.09 192	0.29 82	4.60 215	0.62 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.06 272

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 155	0.42 228	2.36 178	0.59 216	1.26 403	2.43 212	0.01 11	3.29 80	7.76 425	1.71 188	2.78 188	0.27 107	0.32 97	1.16 75	0.58 159	0.04 449	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.10 347

LoS_RVC	1.26 155	1.43 495	1.91 116	0.42 183	3.77 541	1.71 132	0.04 56	2.58 26	2.49 129	0.42 103	2.58 183	0.30 116	0.57 156	1.71 102	0.66 170	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.02 97	4.49 591

MIF-Stereo (partial)	1.29 160	0.33 133	3.02 261	0.03 15	1.12 389	1.26 63	0.13 137	4.46 167	3.75 224	0.35 73	2.39 178	0.31 121	0.74 175	6.09 270	1.76 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.04 211

MyStereo07	1.31 161	0.79 393	1.61 84	1.03 283	1.11 387	2.63 243	0.46 254	5.48 251	2.24 115	0.64 144	1.48 133	0.27 107	0.59 160	7.03 347	0.45 125	0.00 1	0.09 460	0.00 1	0.01 348	0.11 330	0.09 324

GASTEREO	1.34 162	0.98 439	1.86 108	0.53 201	0.46 283	3.97 386	0.86 381	4.25 154	2.16 110	2.34 201	3.48 220	0.17 70	2.87 342	1.88 120	0.39 99	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.54 562	0.04 184	0.05 250

plain	1.34 162	0.51 284	5.09 427	0.30 149	0.05 23	1.58 111	0.08 100	4.47 169	3.77 227	0.42 103	1.76 148	0.60 168	0.74 175	6.11 271	0.94 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 512	0.02 106

sAnonymous2	1.35 164	1.66 516	8.14 515	0.55 208	0.46 283	1.23 43	0.24 194	4.00 141	3.47 211	0.40 94	1.11 110	0.23 95	1.42 253	0.96 59	0.57 155	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.20 494	2.07 574	0.22 461

CroCo_RVC	1.35 164	1.66 516	8.14 515	0.55 208	0.46 283	1.23 43	0.24 194	4.00 141	3.47 211	0.40 94	1.11 110	0.23 95	1.42 253	0.96 59	0.57 155	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.20 494	2.07 574	0.22 461

knoymous	1.36 166	0.21 32	1.68 96	0.20 129	0.49 297	1.58 111	0.11 120	5.15 220	2.40 126	4.62 267	1.77 149	4.56 334	0.45 135	3.23 161	0.63 164	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.01 24

rvit_0105_4	1.38 167	0.98 439	5.52 454	0.61 218	0.05 23	1.62 117	0.41 240	3.95 139	5.80 332	0.31 57	0.73 89	1.37 201	0.53 147	4.89 229	0.78 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.04 211

SCV_C0	1.40 168	0.49 273	3.06 276	0.12 94	0.21 190	2.29 194	0.09 108	6.46 312	3.81 230	0.63 142	2.00 160	0.24 99	0.41 121	7.31 367	0.43 115	0.01 269	0.05 388	0.00 1	0.21 500	0.16 382	0.07 293

MoCha-V2	1.41 169	0.42 228	2.61 202	0.81 245	0.23 199	2.53 223	0.20 181	4.81 195	3.16 183	0.82 156	3.15 202	0.30 116	1.61 273	6.66 317	0.40 106	0.00 1	0.20 538	0.00 1	0.24 513	0.05 217	0.02 106

PMTNet	1.41 169	0.37 185	2.06 140	0.26 143	0.15 134	2.94 292	0.34 224	3.39 89	5.33 312	1.00 162	1.27 122	0.28 111	0.93 197	4.04 194	0.74 186	5.00 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.01 24

AE-Stereo	1.44 171	0.32 115	2.69 212	1.58 371	0.20 187	2.24 190	0.59 295	6.01 284	5.70 326	1.18 176	3.17 203	1.02 190	0.78 183	1.73 106	0.83 213	0.02 382	0.18 527	0.00 1	0.29 528	0.11 330	0.07 293

XX-TBD	1.44 171	0.85 409	2.04 138	2.45 504	0.05 23	2.34 201	0.01 11	3.46 102	7.51 412	2.88 215	4.98 255	0.26 103	0.25 65	1.15 73	0.46 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	1.45 173	0.40 209	2.26 169	0.50 199	5.10 577	2.85 282	0.17 166	4.66 188	2.76 151	0.56 136	1.70 145	0.30 116	0.62 161	4.87 223	2.19 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.01 24

MC-Stereo	1.47 174	0.36 178	2.54 193	1.99 440	0.12 111	1.90 150	0.12 127	4.47 169	2.83 154	3.31 231	3.44 218	0.56 163	1.47 256	5.39 245	0.47 136	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.21 500	0.07 266	0.04 211

rvit_0105_5	1.48 175	0.89 420	5.43 445	0.46 190	0.04 17	1.60 114	0.60 300	4.65 186	5.90 338	0.76 150	1.59 138	1.75 219	0.78 183	4.20 200	0.88 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.06 272

WQFJX	1.49 176	0.32 115	1.86 108	0.06 48	4.78 575	2.43 212	0.43 246	5.57 259	3.85 233	0.48 117	1.38 128	0.56 163	1.37 251	4.54 211	2.09 351	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.05 250

WCG-NET（raft）	1.49 176	0.50 277	1.55 77	0.21 133	0.08 59	2.15 180	1.01 404	2.72 31	6.26 363	2.79 211	3.06 200	4.38 327	1.04 209	3.53 174	0.26 57	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.08 311

StereoAnything_RVC	1.52 178	7.77 592	2.81 235	0.05 39	0.02 5	1.11 20	0.06 80	3.26 77	0.75 24	0.12 9	0.02 1	0.07 30	0.68 167	6.69 319	0.13 11	0.02 382	0.08 448	0.00 1	0.00 1	6.69 596	0.02 106

model_zeroshot	1.52 178	0.42 228	4.10 370	1.25 312	0.11 95	3.04 301	0.14 147	5.79 275	2.84 155	3.12 222	3.65 223	2.05 230	0.42 127	2.38 138	0.71 181	0.01 269	0.10 472	0.00 1	0.20 494	0.02 97	0.04 211

WQFJX1	1.53 180	0.34 149	1.49 69	0.04 30	4.03 549	2.23 189	0.16 159	5.56 257	3.84 232	0.53 130	1.13 114	0.68 170	0.89 194	7.80 399	1.74 324	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.02 106

NLMM1	1.55 181	0.35 164	1.65 90	0.05 39	4.55 568	2.00 165	0.13 137	5.67 266	5.17 306	0.57 139	0.86 100	0.45 149	0.80 186	6.82 325	1.92 339	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.02 106

CES	1.56 182	0.35 164	1.44 60	0.42 183	7.70 595	2.66 250	0.13 137	4.89 200	2.53 133	0.25 38	1.10 109	0.33 128	0.31 95	1.61 101	0.58 159	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.54 524	6.26 598

NLCSM	1.57 183	0.40 209	1.44 60	0.28 148	4.08 551	2.16 182	0.17 166	4.83 197	3.06 176	0.69 146	1.86 155	0.59 166	1.24 241	7.85 403	2.53 382	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 396	0.02 106

MM-Stereo_test1	1.57 183	0.36 178	2.19 165	1.17 305	0.35 253	2.39 208	0.56 284	4.53 172	5.21 307	3.67 240	1.65 142	0.40 136	0.84 191	6.90 333	0.80 209	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.31 481	0.03 165

SCV	1.59 185	0.58 319	2.57 196	2.72 517	0.31 239	2.15 180	0.79 357	6.88 331	2.72 145	0.20 25	2.68 185	0.68 170	0.58 158	7.60 383	0.41 108	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.22 507	0.37 502	0.24 473

CREStereo++_RVC	1.59 185	0.39 197	2.26 169	0.36 173	0.01 1	1.67 122	0.01 11	2.95 39	8.12 436	3.69 242	7.44 348	0.47 151	0.32 97	0.74 34	0.39 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 598	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
Reg-Stereo(zero)	1.60 187	0.19 20	2.59 199	0.45 189	0.47 292	1.64 119	0.23 192	3.22 72	5.87 335	4.29 255	3.01 195	4.49 332	1.64 275	2.47 141	1.16 267	0.00 1	0.08 448	0.00 1	0.13 462	0.01 36	0.10 347

11t1	1.62 188	0.26 65	2.53 192	2.37 498	0.24 202	2.58 232	0.06 80	6.66 322	3.00 170	3.40 233	3.01 195	1.14 194	1.94 291	4.18 197	0.91 237	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.03 165

iRaftStereo_RVC	1.62 188	0.68 359	1.98 131	0.67 230	0.05 23	2.99 296	0.04 56	5.36 244	3.74 223	3.82 246	4.96 253	2.54 242	0.62 161	3.35 165	0.97 245	0.00 1	0.07 434	0.00 1	0.00 1	0.30 476	0.27 487

RAFT-Stereo-weight	1.67 190	0.31 101	1.57 79	0.97 276	0.15 134	3.19 318	0.77 351	5.06 214	6.19 362	4.96 280	3.38 215	2.83 250	0.35 100	2.87 150	0.74 186	0.01 269	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

HART	1.68 191	0.67 357	2.72 218	0.04 30	0.27 215	1.72 135	0.04 56	5.60 262	3.16 183	1.44 178	7.73 359	2.41 238	0.15 46	6.44 295	0.62 161	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.00 1	0.24 460	0.17 433

IGEV-Stereo+	1.69 192	0.43 239	1.59 82	0.37 175	3.10 509	2.10 172	0.07 91	1.86 15	0.91 62	0.39 89	0.03 8	0.20 82	0.41 121	7.05 348	0.16 22	0.02 382	0.07 434	0.00 1	0.18 485	5.14 589	9.77 612

Selective-RAFT	1.69 192	0.32 115	3.29 295	0.92 264	0.18 168	3.89 380	0.06 80	4.22 153	4.00 246	1.47 180	1.98 159	3.07 264	2.81 337	6.35 292	0.89 233	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.21 500	0.05 217	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 194	0.90 423	5.93 465	0.78 243	0.02 5	1.62 117	1.69 451	5.15 220	5.99 347	2.22 197	1.64 141	1.97 228	1.17 230	4.19 198	0.92 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.03 165

4D-IteraStereo	1.72 195	0.86 410	3.01 259	0.09 80	2.86 504	3.57 353	1.06 408	3.92 136	5.31 310	5.28 294	1.02 104	3.92 302	0.38 109	1.83 114	1.04 252	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.09 324

rafts_anoy	1.72 195	0.79 393	2.58 198	2.03 451	1.75 447	2.47 215	0.16 159	5.48 251	6.01 349	3.24 227	2.11 166	1.92 227	1.33 245	3.08 157	1.13 262	0.01 269	0.18 527	0.00 1	0.01 348	0.03 149	0.07 293

x	1.73 197	0.28 77	2.49 188	1.91 423	0.17 153	2.10 172	0.83 367	8.74 385	3.55 217	3.28 228	2.12 169	3.10 265	1.96 292	2.90 151	1.12 260	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.03 165

TestStereo	1.74 198	1.02 446	3.64 328	0.20 129	0.28 223	1.33 78	0.01 11	5.24 231	4.01 248	3.18 224	4.97 254	2.07 231	0.70 169	7.32 368	0.75 192	0.02 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

Anonymous3	1.76 199	0.44 247	6.37 480	0.33 164	0.50 300	4.33 398	0.54 277	4.43 165	2.48 127	2.21 194	3.24 208	1.53 212	1.14 221	5.64 251	1.29 278	0.17 515	0.23 548	0.00 1	0.00 1	0.12 346	0.15 415

GCAP-BAT	1.77 200	0.49 273	2.78 230	0.66 229	0.16 142	3.76 371	0.80 359	3.72 124	3.27 194	3.68 241	5.03 257	3.66 293	0.56 152	5.82 261	0.65 166	0.00 1	0.05 388	0.00 1	0.24 513	0.01 36	0.01 24

anonymousdsp2	1.78 201	0.39 197	3.40 306	1.10 294	0.04 17	3.63 354	0.50 269	7.80 353	2.77 152	2.91 217	2.88 190	3.17 268	1.01 203	5.15 238	0.43 115	0.00 1	0.01 193	0.02 476	0.15 467	0.05 217	0.12 380

FE-Mocha	1.79 202	0.44 247	4.10 370	0.83 249	0.23 199	3.23 321	0.16 159	7.48 347	2.19 112	5.05 285	5.62 286	2.84 251	0.85 192	1.81 112	0.67 172	0.00 1	0.05 388	0.00 1	0.20 494	0.02 97	0.05 250

DCRE	1.79 202	0.68 359	2.55 194	1.66 385	0.27 215	1.27 68	0.05 70	4.57 177	4.04 251	3.30 230	9.24 396	3.83 300	1.20 238	2.08 129	0.67 172	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.24 513	0.04 184	0.09 324

raft+_RVC	1.79 202	0.84 405	2.32 173	2.40 499	0.85 357	1.38 84	0.09 108	6.36 302	4.75 292	2.85 214	5.46 281	1.17 197	1.36 250	4.54 211	0.91 237	0.00 1	0.10 472	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.22 461

HUI-Stereo	1.80 205	0.41 222	2.85 239	0.12 94	0.18 168	3.72 365	0.65 316	5.23 225	2.97 168	5.87 318	4.34 239	3.45 276	1.52 262	3.93 188	0.65 166	0.02 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.10 347

GMOStereo	1.81 206	0.47 263	2.09 148	0.10 83	0.27 215	1.49 102	0.89 386	4.40 160	4.51 277	8.16 440	6.97 328	2.96 256	1.15 223	1.42 83	0.88 228	0.00 1	0.14 502	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.03 165

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test-v	1.81 206	0.47 263	2.09 148	0.10 83	0.27 215	1.49 102	0.89 386	4.40 160	4.51 277	8.16 440	6.97 328	2.96 256	1.15 223	1.42 83	0.88 228	0.00 1	0.14 502	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.03 165

test-2	1.81 206	0.47 263	2.09 148	0.10 83	0.27 215	1.49 102	0.89 386	4.40 160	4.51 277	8.16 440	6.97 328	2.96 256	1.15 223	1.42 83	0.88 228	0.00 1	0.14 502	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.03 165

xyz-stereo-finetune2	1.82 210	0.51 284	2.22 167	0.10 83	0.05 23	6.49 457	0.17 166	3.59 113	2.15 109	0.63 142	6.19 302	0.49 154	3.44 365	6.93 336	3.48 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.01 24

test-1	1.82 210	0.45 255	5.42 444	0.89 258	0.41 271	2.14 178	0.56 284	5.75 269	4.15 262	3.28 228	5.11 258	3.61 290	0.70 169	1.53 95	1.56 304	0.02 382	0.34 560	0.00 1	0.08 433	0.02 97	0.30 495

MM-Stereo_test3	1.83 212	0.59 323	1.93 120	1.43 345	3.99 547	2.44 214	0.81 361	5.81 277	6.70 385	1.73 190	4.79 246	1.23 199	0.65 164	3.30 162	0.85 218	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.33 489	0.05 250

GMStereo	1.83 212	0.99 442	4.55 397	0.57 213	0.05 23	2.53 223	0.01 11	4.95 203	11.14 497	3.52 235	2.24 171	0.53 160	0.49 141	3.76 181	0.80 209	0.20 522	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.12 346	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 214	0.21 32	2.45 181	1.02 281	0.22 194	1.37 83	0.82 363	4.66 188	5.06 300	7.02 385	1.73 146	4.09 309	0.41 121	6.51 305	0.76 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 528	0.18 412	0.14 404

1test111	1.86 215	0.65 347	2.15 156	2.30 486	0.02 5	5.80 438	0.56 284	8.45 368	3.33 202	1.03 163	3.33 210	0.32 124	3.71 380	4.40 207	0.96 242	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.03 394	0.02 97	0.03 165

LL-Strereo2	1.86 215	0.83 404	2.33 174	0.36 173	0.17 153	3.79 374	1.52 441	5.82 278	4.04 251	4.43 259	2.51 181	4.23 316	0.37 105	5.66 253	0.99 247	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.05 420	0.06 245	0.11 362

test-3	1.86 215	0.21 32	2.46 184	1.03 283	0.22 194	1.38 84	0.83 367	4.65 186	5.04 299	7.26 402	1.78 152	4.10 311	0.41 121	6.53 308	0.76 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 528	0.18 412	0.14 404

raftrobust	1.86 215	0.74 377	1.94 123	2.15 469	2.24 481	2.74 254	0.53 274	4.89 200	4.05 253	6.09 330	3.89 226	1.64 214	2.55 320	2.44 139	1.12 260	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.12 346	0.08 311

gcap-zeroshot	1.87 219	0.44 247	4.24 375	0.53 201	0.51 304	3.12 310	0.75 347	6.42 310	3.91 239	3.75 243	1.67 143	7.79 428	0.55 149	2.61 144	0.53 150	0.02 382	0.21 541	0.00 1	0.23 510	0.00 1	0.05 250

riskmin	1.88 220	0.15 1	2.11 154	1.38 337	0.88 359	2.40 209	0.04 56	5.93 283	6.10 352	2.25 198	1.34 127	6.06 387	5.08 454	2.78 148	1.01 250	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.06 272

test_3	1.88 220	0.22 36	2.75 222	0.96 273	0.22 194	1.28 70	0.77 351	4.62 180	5.87 335	6.55 367	1.84 154	4.28 322	0.45 135	6.48 301	0.76 194	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.28 527	0.17 396	0.14 404

PSM-adaLoss	1.88 220	0.40 209	2.86 243	0.12 94	0.19 180	3.75 370	0.71 334	5.23 225	2.96 164	5.86 313	4.33 238	3.45 276	1.51 257	5.40 246	0.69 175	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.09 324

s12784h	1.89 223	0.30 96	2.57 196	0.11 92	0.09 73	4.18 393	0.13 137	6.61 319	7.44 411	3.62 238	4.28 235	0.59 166	0.81 187	6.61 313	0.46 129	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 224	0.42 228	2.86 243	0.12 94	0.19 180	3.71 362	0.75 347	5.24 231	2.95 161	5.87 318	4.26 234	3.41 274	1.51 257	5.80 260	0.65 166	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.08 311

RAFT-IKP	1.90 224	0.42 228	2.83 236	0.12 94	0.18 168	3.50 342	0.64 314	5.24 231	2.96 164	5.86 313	4.34 239	3.50 285	1.51 257	5.99 267	0.76 194	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.08 311

EKT-Stereo	1.91 226	0.48 270	2.77 227	2.19 473	4.36 555	1.42 97	0.24 194	4.63 181	3.51 213	2.94 218	3.47 219	3.55 287	2.25 305	5.26 240	0.85 218	0.04 449	0.12 487	0.00 1	0.09 444	0.06 245	0.05 250

ROB_FTStereo_v2	1.91 226	0.41 222	2.85 239	0.12 94	0.19 180	3.71 362	0.73 339	5.23 225	2.95 161	5.86 313	4.36 241	3.46 278	1.51 257	5.86 263	0.69 175	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.08 311

qqq	1.93 228	0.30 96	2.96 256	1.40 339	0.05 23	1.96 158	0.39 235	8.45 368	3.33 202	3.06 220	3.84 224	4.67 337	2.70 327	4.40 207	0.96 242	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.03 165

RALCasStereoNet	1.93 228	1.01 444	2.75 222	1.88 419	1.75 447	2.88 288	0.18 173	4.64 183	4.36 269	2.27 199	5.14 259	2.22 234	0.79 185	7.10 354	1.00 249	0.00 1	0.34 560	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.16 427

Patchmatch Stereo++	1.95 230	0.40 209	2.86 243	0.12 94	0.18 168	3.74 367	0.66 319	5.24 231	2.96 164	5.86 313	4.32 236	3.46 278	1.52 262	6.88 330	0.70 177	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.09 324
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
iRAFT	1.95 230	0.40 209	2.86 243	0.12 94	0.18 168	3.74 367	0.66 319	5.24 231	2.96 164	5.86 313	4.32 236	3.46 278	1.52 262	6.88 330	0.70 177	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.09 324

CRE-IMP	1.95 230	0.35 164	2.68 210	0.27 147	0.17 153	3.90 381	0.85 379	5.14 218	2.87 156	5.74 304	4.14 232	3.49 283	0.83 188	6.40 293	1.80 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.19 448

Lsterematch	1.96 233	0.84 405	3.11 280	0.32 157	0.08 59	2.28 193	0.41 240	3.19 68	5.43 313	4.57 265	10.52 426	2.45 239	1.19 236	3.44 171	1.28 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.04 211

tg	1.96 233	0.64 340	2.15 156	0.68 231	0.12 111	4.40 405	0.04 56	5.74 268	4.19 264	4.00 250	5.23 269	2.58 243	0.93 197	7.12 355	0.77 200	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.31 481	0.25 477

iGMRVC	1.96 233	0.40 209	2.88 249	0.12 94	0.19 180	3.74 367	0.73 339	5.23 225	2.97 168	5.87 318	4.37 242	3.48 282	1.52 262	6.73 322	0.74 186	0.02 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.08 311

DIP-Stereo	1.97 236	0.64 340	2.95 254	0.17 122	0.10 81	4.83 416	0.13 137	8.60 380	4.06 256	6.42 359	4.92 252	0.44 148	0.72 173	3.57 175	1.80 330	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.04 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 237	0.34 149	2.71 216	0.26 143	0.06 34	2.29 194	0.48 257	4.89 200	14.65 531	2.81 213	5.51 283	0.78 182	3.21 352	1.44 89	0.33 80	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.02 106

rvit_stereo_0075_2	2.00 238	0.32 115	5.49 449	0.60 217	1.98 465	1.77 138	0.10 114	7.24 340	5.70 326	2.90 216	4.06 230	3.11 266	0.56 152	5.32 242	0.76 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.16 427

MSKI-zero shot	2.00 238	0.36 178	2.15 156	0.81 245	0.25 205	2.69 252	0.29 209	6.16 293	2.34 125	4.31 256	7.52 349	3.70 296	0.25 65	8.42 448	0.41 108	0.01 269	0.13 497	0.00 1	0.25 518	0.03 149	0.02 106

ACVNet-DCA	2.01 240	0.65 347	2.15 156	2.30 486	0.02 5	5.80 438	0.56 284	8.45 368	3.33 202	1.03 163	3.33 210	0.32 124	3.71 380	8.05 418	0.45 125	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.03 394	0.02 97	0.03 165

Gwc-CoAtRS	2.02 241	0.33 133	2.61 202	1.04 288	0.30 228	3.56 350	0.40 239	5.89 280	5.94 342	5.08 287	5.01 256	5.55 371	1.72 280	1.60 100	0.91 237	0.01 269	0.09 460	0.00 1	0.25 518	0.01 36	0.02 106

DCANet-4	2.03 242	0.34 149	5.30 441	0.31 154	0.18 168	1.69 126	0.12 127	4.95 203	8.55 452	5.78 305	5.17 260	1.12 193	2.82 338	2.11 131	1.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.18 437

cross-raft	2.03 242	0.35 164	2.78 230	1.10 294	0.16 142	3.77 372	0.48 257	7.03 337	3.75 224	5.06 286	5.55 284	6.26 393	1.41 252	1.75 107	0.89 233	0.01 269	0.07 434	0.00 1	0.19 491	0.03 149	0.03 165

DeepStereo_RVC	2.05 244	0.39 197	2.87 248	0.14 111	0.17 153	3.51 345	0.70 331	5.21 224	3.00 170	6.27 348	4.13 231	3.47 281	4.53 428	4.81 221	1.49 296	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 298	0.18 437

MIPNet	2.06 245	0.69 364	4.57 400	0.32 157	0.21 190	1.92 152	0.19 175	6.89 332	5.64 325	5.48 299	4.02 229	2.02 229	3.50 367	3.32 164	2.01 346	0.00 1	0.01 193	0.01 444	0.01 348	0.20 424	0.13 392

DCANet	2.08 246	0.64 340	3.81 342	0.31 154	0.17 153	1.70 130	0.25 199	5.23 225	8.47 448	6.07 329	5.30 276	1.41 203	4.23 406	1.85 115	2.02 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.19 448

CFNet-RSSM	2.11 247	0.33 133	2.71 216	1.04 288	0.30 228	3.21 320	0.41 240	6.67 323	6.96 393	5.62 302	4.58 243	5.40 367	1.71 278	1.86 116	0.87 225	0.00 1	0.08 448	0.00 1	0.32 538	0.02 97	0.02 106

U	2.12 248	0.25 58	2.47 187	0.17 122	8.09 596	10.63 524	0.00 1	3.08 48	0.87 50	0.24 35	0.45 71	0.17 70	0.08 15	0.69 32	0.15 21	0.00 1	0.00 1	9.89 602	5.19 610	0.01 36	0.01 24

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 248	0.58 319	2.43 180	1.27 315	0.16 142	1.60 114	0.14 147	5.17 222	5.90 338	7.10 391	10.10 412	3.06 263	1.74 283	1.87 118	0.97 245	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.02 106

IGEV-FE	2.13 250	0.50 277	4.90 414	1.41 342	0.18 168	2.63 243	0.36 226	7.80 353	3.87 234	5.04 283	5.42 279	4.72 339	1.03 206	3.48 173	0.80 209	0.00 1	0.16 518	0.00 1	0.18 485	0.17 396	0.04 211

IGEV_Zeroshot_test	2.13 250	0.50 277	4.91 416	1.41 342	0.18 168	2.62 241	0.36 226	7.80 353	3.87 234	5.04 283	5.42 279	4.77 341	1.03 206	3.43 169	0.79 206	0.00 1	0.16 518	0.00 1	0.18 485	0.17 396	0.04 211

tt1	2.14 252	0.63 339	2.22 167	2.27 482	0.02 5	5.71 436	0.63 310	4.53 172	10.19 479	1.16 174	3.39 216	0.33 128	3.05 348	8.00 411	0.46 129	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.03 394	0.10 309	0.04 211

NRIStereo	2.14 252	0.35 164	2.65 207	1.10 294	0.14 127	3.05 302	0.86 381	5.35 242	3.18 189	6.24 343	3.36 214	4.17 315	1.82 289	8.12 426	2.01 346	0.00 1	0.10 472	0.00 1	0.00 1	0.12 346	0.19 448

H2IRNET	2.16 254	0.45 255	2.60 200	1.22 308	0.03 15	1.98 161	0.13 137	4.73 191	7.04 398	1.15 173	7.79 363	5.88 383	3.39 361	4.97 232	1.45 293	0.01 269	0.00 1	0.04 507	0.17 478	0.19 420	0.03 165

dd	2.16 254	1.22 475	4.82 410	0.68 231	0.12 111	1.39 91	0.17 166	5.14 218	11.22 501	2.70 209	3.51 222	1.52 211	1.23 240	5.08 234	3.96 436	0.12 500	0.01 193	0.04 507	0.21 500	0.07 266	0.01 24

cc1	2.17 256	0.65 347	2.15 156	2.30 486	0.02 5	5.80 438	0.56 284	4.31 157	10.41 484	1.03 163	3.33 210	0.32 124	3.71 380	8.05 418	0.45 125	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.03 394	0.10 309	0.05 250

RAFT-Test	2.17 256	0.36 178	3.40 306	1.05 291	0.34 250	4.90 418	0.69 328	6.27 298	3.98 244	4.65 272	7.02 334	6.30 396	1.12 217	1.81 112	0.99 247	0.01 269	0.17 523	0.00 1	0.34 542	0.02 97	0.02 106

Any-RAFT	2.18 258	0.25 58	1.94 123	1.37 335	0.80 352	5.01 421	0.56 284	8.51 373	5.58 323	4.01 251	4.85 250	5.44 368	2.26 307	2.45 140	0.35 84	0.00 1	0.15 509	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.02 106

FENet	2.19 259	0.34 149	3.04 266	2.05 457	0.26 212	2.82 278	0.13 137	7.02 336	5.55 320	4.97 281	1.94 157	4.91 347	3.39 361	4.71 218	2.50 379	0.02 382	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 459

GANet-ADL	2.20 260	0.50 277	3.27 294	2.02 447	0.11 95	2.21 186	0.48 257	8.64 382	6.79 388	4.56 264	5.83 290	3.98 304	1.27 244	2.68 145	1.43 290	0.04 449	0.08 448	0.02 476	0.00 1	0.15 375	0.03 165

FACV-RUCA	2.21 261	0.34 149	3.59 321	1.30 322	2.90 506	2.22 188	1.25 424	7.98 359	5.71 331	3.59 237	7.21 341	1.14 194	1.60 272	3.12 158	1.46 294	0.01 269	0.03 335	0.10 533	0.04 414	0.35 496	0.17 433

AIO-test1	2.22 262	0.76 382	2.78 230	0.30 149	4.38 556	2.48 217	0.96 398	5.59 261	14.64 529	0.74 149	2.86 189	0.92 185	0.30 91	5.64 251	1.67 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 394	0.17 396	0.14 404

CAS	2.24 263	0.25 58	1.86 108	11.21 601	3.86 543	1.67 122	0.02 37	3.87 135	2.67 140	0.41 96	1.63 140	0.24 99	0.27 75	1.50 93	0.74 186	9.43 607	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	5.21 594

NF-Stereo	2.24 263	0.33 133	3.00 257	2.04 453	0.10 81	3.46 333	0.43 246	6.51 316	3.17 186	6.84 376	5.24 270	2.67 247	1.34 247	8.17 433	1.53 300	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.01 24

OCTAStereo	2.24 263	0.33 133	3.03 263	2.04 453	0.10 81	3.45 332	0.43 246	6.50 313	3.17 186	6.84 376	5.20 265	2.65 244	1.33 245	8.18 434	1.56 304	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.01 24

PSM-softLoss	2.24 263	0.34 149	3.42 308	1.81 408	0.17 153	2.74 254	0.39 235	6.17 294	2.92 158	6.26 346	6.29 309	2.96 256	0.97 201	8.68 463	1.71 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.02 106

KMStereo	2.24 263	0.34 149	3.42 308	1.81 408	0.17 153	2.74 254	0.39 235	6.17 294	2.92 158	6.26 346	6.29 309	2.96 256	0.97 201	8.68 463	1.71 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.02 106

StereoVision	2.25 268	0.72 369	4.00 360	1.03 283	2.64 497	1.91 151	0.28 206	5.83 279	4.43 272	1.89 191	10.65 430	3.88 301	0.52 146	5.13 237	1.98 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 298	0.03 165

RE-Stereo	2.25 268	0.33 133	3.03 263	2.04 453	0.10 81	3.47 335	0.43 246	6.50 313	3.18 189	6.84 376	5.20 265	2.65 244	1.34 247	8.18 434	1.58 306	0.01 269	0.00 1	0.01 444	0.00 1	0.02 97	0.01 24

TVStereo	2.25 268	0.33 133	3.03 263	2.04 453	0.10 81	3.47 335	0.43 246	6.50 313	3.18 189	6.84 376	5.20 265	2.65 244	1.34 247	8.18 434	1.58 306	0.01 269	0.00 1	0.01 444	0.00 1	0.02 97	0.01 24

ADStereo(finetuned)	2.26 271	0.64 340	5.22 437	0.31 154	0.18 168	1.71 132	0.25 199	5.23 225	8.46 447	6.06 328	5.30 276	1.41 203	6.37 482	1.87 118	1.87 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.18 437

fff	2.28 272	0.61 331	3.81 342	0.22 135	0.07 42	1.69 126	0.11 120	5.37 245	11.84 508	5.80 307	5.17 260	1.44 205	5.41 461	2.00 125	1.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.18 437

IPLGR	2.28 272	0.51 284	6.00 467	0.15 115	0.15 134	1.99 163	0.22 188	6.34 301	6.04 350	6.80 374	5.76 287	2.87 253	2.31 309	4.88 224	1.28 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 298	0.18 437

csc	2.28 272	0.61 331	3.81 342	0.22 135	0.07 42	1.69 126	0.11 120	5.37 245	11.84 508	5.80 307	5.17 260	1.44 205	5.41 461	2.00 125	1.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.18 437

cscssc	2.28 272	0.61 331	3.81 342	0.22 135	0.07 42	1.69 126	0.11 120	5.37 245	11.84 508	5.80 307	5.17 260	1.44 205	5.41 461	2.00 125	1.92 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.18 437

test_sample1	2.31 276	0.26 65	3.29 295	2.08 459	0.46 283	2.62 241	0.05 70	9.88 416	4.23 265	3.90 247	3.92 228	3.49 283	4.44 421	5.67 255	1.88 335	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.03 165

EAI-Stereo	2.31 276	0.44 247	2.72 218	0.68 231	0.56 314	3.51 345	2.62 477	11.42 466	4.14 260	2.09 192	7.23 343	1.21 198	0.91 195	5.67 255	1.51 297	0.01 269	0.25 554	0.00 1	0.88 576	0.04 184	0.26 483

test_sample2	2.32 278	0.25 58	3.38 302	2.08 459	0.41 271	2.58 232	0.15 153	9.50 405	4.97 298	3.66 239	4.86 251	4.29 324	3.26 353	5.83 262	1.09 257	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.03 165

ICVP	2.32 278	0.38 193	2.89 251	0.92 264	0.70 338	2.55 227	0.87 384	9.97 419	3.99 245	4.13 253	8.97 386	2.71 248	1.69 277	2.52 142	3.52 424	0.05 463	0.24 553	0.01 444	0.01 348	0.11 330	0.13 392
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 280	0.65 347	2.15 156	2.30 486	0.02 5	5.80 438	0.56 284	4.31 157	10.41 484	1.03 163	3.33 210	4.67 337	2.70 327	8.05 418	0.45 125	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.03 165

MyStereo06	2.35 281	0.66 353	4.54 394	1.10 294	0.96 372	2.57 230	0.10 114	9.30 400	4.05 253	5.22 291	6.09 294	5.95 385	2.38 312	3.00 153	0.73 184	0.01 269	0.08 448	0.00 1	0.01 348	0.13 361	0.15 415

PFNet+	2.35 281	0.31 101	3.69 331	0.79 244	0.17 153	3.15 315	0.75 347	4.52 171	6.30 365	7.90 431	6.34 313	2.53 241	1.18 233	7.72 394	1.62 311	0.03 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 165

RAFT+CT+SA	2.36 283	0.71 368	2.46 184	0.83 249	2.26 482	3.18 317	0.93 393	6.82 330	5.48 315	2.55 204	8.07 367	1.64 214	1.59 271	8.54 453	1.15 265	0.02 382	0.00 1	0.00 1	0.38 547	0.19 420	0.36 505

TRStereo	2.36 283	3.10 557	4.70 406	1.99 440	2.08 469	2.61 238	1.11 414	8.79 387	3.73 222	3.19 225	3.04 198	3.96 303	0.77 180	5.92 264	1.44 291	0.03 428	0.14 502	0.00 1	0.29 528	0.08 280	0.25 477

test_4	2.38 285	0.34 149	2.68 210	0.08 74	0.11 95	3.69 360	1.14 416	3.33 84	3.34 205	4.03 252	17.35 525	3.31 273	0.51 144	6.28 282	1.15 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 451	0.16 382	0.01 24

ACRE	2.41 286	1.08 456	5.11 428	0.55 208	2.05 467	2.65 247	0.78 356	5.26 236	4.67 286	7.59 418	9.20 389	1.70 217	1.08 213	3.74 180	2.18 359	0.01 269	0.18 527	0.02 476	0.08 433	0.22 442	0.10 347

HH	2.42 287	0.73 372	3.76 336	0.91 260	0.14 127	2.78 264	0.71 334	7.92 357	2.72 145	1.53 181	6.10 296	7.93 432	4.01 395	8.60 457	0.44 121	0.00 1	0.09 460	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.04 211

HanStereo	2.42 287	0.73 372	3.76 336	0.91 260	0.14 127	2.78 264	0.71 334	7.92 357	2.72 145	1.53 181	6.10 296	7.93 432	4.01 395	8.60 457	0.44 121	0.00 1	0.09 460	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.04 211

DisPM	2.43 289	0.32 115	3.04 266	1.76 400	0.18 168	3.46 333	0.65 316	5.13 217	4.88 295	8.59 462	7.04 337	2.84 251	1.03 206	8.85 475	0.83 213	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 106

IPLG	2.43 289	0.66 353	4.77 409	0.54 205	0.31 239	3.01 298	0.26 201	6.15 292	5.55 320	7.69 420	6.21 304	1.89 223	1.74 283	7.19 361	2.35 369	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.24 460	0.12 380

rvit_105_1	2.44 291	0.80 397	5.08 426	1.77 402	0.09 73	1.95 155	3.62 506	5.62 265	8.21 440	4.85 277	2.07 162	3.15 267	1.58 270	7.08 352	2.71 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.04 184	0.08 311

CASS	2.44 291	0.44 247	3.56 319	0.85 253	0.38 262	3.14 312	0.22 188	9.64 410	4.00 246	6.78 371	7.62 355	3.57 288	3.58 372	3.80 182	1.10 258	0.02 382	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.01 24
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 291	1.17 471	4.94 417	0.62 220	2.08 469	2.65 247	0.80 359	5.60 262	4.79 293	7.87 428	9.23 391	1.67 216	1.15 223	3.43 169	2.23 362	0.01 269	0.19 534	0.02 476	0.08 433	0.22 442	0.10 347

R-Stereo Train	2.44 291	0.32 115	1.93 120	0.94 267	0.16 142	3.67 356	0.61 303	6.37 304	3.08 178	9.14 478	17.44 526	1.80 220	0.77 180	1.76 109	0.70 177	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 165

RAFT-Stereo	2.44 291	0.32 115	1.93 120	0.94 267	0.16 142	3.67 356	0.61 303	6.37 304	3.08 178	9.14 478	17.44 526	1.80 220	0.77 180	1.76 109	0.70 177	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 165
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 296	1.09 458	3.70 334	2.55 510	0.80 352	3.37 329	0.15 153	7.44 346	5.54 319	5.65 303	6.01 293	3.54 286	1.13 220	6.34 290	1.58 306	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.05 420	0.21 435	0.03 165

CIPLG	2.47 297	1.10 460	4.71 407	0.63 225	2.15 475	2.67 251	0.77 351	5.19 223	4.73 290	7.85 427	9.56 404	1.72 218	1.14 221	4.20 200	2.34 367	0.01 269	0.19 534	0.02 476	0.09 444	0.23 449	0.08 311

BUS	2.49 298	0.32 115	3.05 271	0.46 190	0.46 283	7.12 471	0.50 269	9.05 392	4.69 287	6.11 332	6.15 299	5.29 362	0.83 188	3.91 185	1.77 327	0.01 269	0.03 335	0.03 495	0.00 1	0.04 184	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 298	0.40 209	2.46 184	1.80 406	0.25 205	3.51 345	0.77 351	6.03 285	4.92 296	8.91 472	6.09 294	4.45 329	1.11 216	6.99 345	2.11 352	0.02 382	0.00 1	0.02 476	0.00 1	0.01 36	0.04 211

GES	2.49 298	0.38 193	4.29 378	1.58 371	0.05 23	4.58 410	1.07 410	9.70 412	3.39 206	5.21 290	6.64 318	1.84 222	3.36 356	4.86 222	2.54 383	0.06 473	0.01 193	0.06 518	0.01 348	0.12 346	0.03 165

mmm	2.50 301	0.29 84	3.22 290	1.98 438	0.32 242	3.72 365	0.12 127	9.45 404	4.05 253	5.84 312	10.80 432	2.47 240	2.86 341	4.07 195	0.75 192	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.01 348	0.03 149	0.02 106

MIM_Stereo	2.50 301	0.75 379	4.26 376	1.18 306	0.11 95	3.08 303	0.33 222	6.07 287	3.28 196	5.01 282	10.12 413	4.29 324	1.74 283	8.06 422	1.27 274	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.01 348	0.18 412	0.15 415

iRaft-Stereo_20w	2.56 303	0.35 164	4.98 419	0.37 175	0.67 330	3.47 335	0.59 295	12.57 509	3.89 237	6.10 331	6.23 306	1.49 209	2.24 303	6.65 316	0.86 223	0.00 1	0.19 534	0.00 1	0.33 540	0.08 280	0.22 461

HCRNet	2.56 303	0.53 297	3.35 300	0.24 139	3.39 522	2.19 184	0.23 192	6.89 332	5.50 316	5.26 293	4.79 246	5.27 361	2.78 335	7.71 392	2.89 392	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.04 211

RAFT	2.57 305	0.76 382	3.09 278	0.91 260	0.09 73	2.41 210	0.94 395	5.35 242	2.65 139	6.11 332	7.21 341	9.43 463	4.30 413	5.73 259	1.77 327	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.02 376	0.46 520	0.08 311

ACVNet	2.58 306	0.53 297	2.69 212	0.84 251	0.59 316	2.61 238	0.55 282	8.35 364	5.70 326	4.45 260	9.26 399	5.77 379	3.50 367	2.24 132	4.41 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 396	0.01 24

HHNet	2.59 307	0.55 306	2.55 194	0.20 129	0.32 242	2.84 281	0.94 395	5.77 274	5.14 304	7.33 406	13.80 484	0.94 186	3.20 351	5.27 241	2.41 374	0.13 505	0.02 280	0.06 518	0.00 1	0.23 449	0.03 165

AFF-stereo	2.59 307	0.68 359	2.35 177	1.55 366	0.17 153	1.67 122	0.08 100	5.75 269	6.60 382	6.20 340	12.13 460	6.16 390	2.36 311	4.75 220	1.11 259	0.02 382	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.05 250

raft_robust	2.64 309	1.20 473	2.62 204	1.10 294	0.28 223	1.50 106	0.12 127	6.28 299	9.04 457	6.80 374	7.19 340	3.73 298	2.13 298	9.06 483	1.07 253	0.03 428	0.12 487	0.00 1	0.21 500	0.17 396	0.22 461

GwcNet-ADL	2.65 310	0.48 270	3.84 348	0.82 247	0.33 248	2.04 168	0.69 328	8.07 360	9.42 464	6.05 326	6.66 319	4.14 313	1.73 281	5.40 246	3.01 396	0.08 486	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.03 165

ToySt	2.69 311	0.55 306	7.03 495	1.03 283	0.10 81	3.49 340	1.04 406	6.38 308	4.55 281	2.69 207	6.28 308	7.95 436	4.38 417	5.08 234	2.58 384	0.01 269	0.11 480	0.00 1	0.04 414	0.28 473	0.19 448

BSDual-CNN	2.69 311	0.32 115	3.05 271	0.46 190	0.46 283	7.13 473	1.63 447	9.05 392	4.69 287	6.11 332	6.15 299	6.26 393	2.54 318	3.91 185	1.91 337	0.01 269	0.03 335	0.03 495	0.00 1	0.04 184	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 311	1.40 494	5.34 442	2.31 492	0.75 343	3.14 312	0.06 80	6.11 289	3.87 234	5.34 296	12.18 463	2.34 237	1.22 239	7.84 401	1.48 295	0.03 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 496	0.03 165

AIO-test2	2.70 314	1.23 477	3.52 316	1.24 310	3.05 508	2.65 247	0.06 80	6.30 300	15.40 538	2.58 205	7.30 345	0.48 153	0.57 156	5.36 243	0.96 242	3.06 590	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.16 382	0.15 415

RAFT_R40	2.71 315	0.33 133	3.00 257	1.26 313	0.30 228	3.83 377	1.00 402	5.69 267	4.29 266	9.69 495	6.33 312	5.02 354	4.02 397	8.58 456	0.86 223	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.02 106

AnonymousM	2.71 315	6.75 585	0.98 10	0.73 236	0.06 34	2.41 210	0.53 274	5.30 237	3.05 174	4.75 275	2.09 163	1.89 223	1.01 203	1.88 120	0.51 147	0.01 269	0.02 280	17.42 609	4.76 606	0.02 97	0.01 24

XX-Stereo	2.71 315	0.38 193	5.96 466	2.25 480	2.20 479	1.54 109	0.21 186	5.44 250	3.05 174	2.28 200	16.16 505	7.03 413	0.24 63	6.19 275	0.79 206	0.00 1	0.15 509	0.00 1	0.23 510	0.13 361	0.04 211

UDGNet	2.73 318	7.09 588	3.90 352	2.71 515	0.06 34	2.98 295	0.20 181	4.63 181	8.58 453	2.69 207	2.70 186	0.95 187	1.01 203	6.27 281	1.51 297	1.28 576	0.00 1	5.24 599	0.94 578	1.70 568	0.13 392

SST-Stereo	2.75 319	0.31 101	2.78 230	1.33 326	0.33 248	3.99 387	0.82 363	5.60 262	3.93 241	10.92 524	6.19 302	5.00 352	4.23 406	8.66 462	0.74 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.03 165

GMStereo_Zeroshot	2.77 320	1.98 537	5.14 431	1.53 362	0.36 256	3.56 350	0.10 114	5.57 259	5.91 340	6.89 381	7.02 334	8.50 449	0.91 195	6.01 268	1.65 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 424	0.01 24

DFGA-Net	2.78 321	1.91 532	7.35 504	1.52 357	0.36 256	3.36 328	0.20 181	6.64 321	5.93 341	4.88 278	6.31 311	2.18 232	1.12 217	7.43 374	5.98 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 502	0.04 211

111	2.78 321	0.92 430	3.81 342	0.22 135	0.07 42	2.83 280	0.70 331	6.03 285	14.00 524	3.22 226	8.93 382	5.48 370	3.30 354	3.66 176	2.03 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.29 493

Hybrid-DGEV-2	2.79 323	1.21 474	2.93 252	1.69 387	0.02 5	5.36 431	0.27 204	7.21 339	9.79 471	6.79 372	3.19 204	5.20 359	5.05 451	5.48 248	1.29 278	0.04 449	0.01 193	0.00 1	0.02 376	0.16 382	0.07 293

HITNet	2.79 323	0.77 385	4.02 361	2.03 451	0.11 95	5.58 433	0.59 295	9.24 398	5.15 305	6.42 359	7.26 344	3.66 293	2.92 344	4.07 195	3.87 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.02 106
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
CFNet_pseudo	2.81 325	0.42 228	4.04 364	0.33 164	0.24 202	2.59 235	0.12 127	8.20 363	7.66 418	7.04 388	10.42 422	6.56 403	2.05 296	4.88 224	1.53 300	0.00 1	0.02 280	0.01 444	0.00 1	0.05 217	0.07 293

ccs_rob	2.81 325	0.42 228	4.06 366	0.33 164	0.25 205	2.59 235	0.12 127	8.19 362	7.68 419	7.02 385	10.37 421	6.54 399	2.06 297	4.88 224	1.53 300	0.00 1	0.02 280	0.01 444	0.00 1	0.05 217	0.07 293

DMCA	2.82 327	0.64 340	4.45 388	1.61 376	0.89 363	3.86 379	0.57 293	9.18 396	5.10 302	6.24 343	6.49 316	7.17 420	2.13 298	3.31 163	4.73 455	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.02 106

TestStereo1	2.85 328	0.81 399	3.48 312	3.11 535	0.44 275	2.52 220	1.50 439	6.37 304	8.18 438	4.62 267	9.24 396	2.23 235	3.69 377	9.19 488	1.26 272	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 471	0.09 324

SA-5K	2.85 328	0.81 399	3.48 312	3.11 535	0.44 275	2.52 220	1.50 439	6.37 304	8.18 438	4.62 267	9.24 396	2.23 235	3.69 377	9.19 488	1.26 272	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.27 471	0.09 324

LCNet	2.85 328	0.42 228	1.90 115	0.95 271	0.56 314	2.07 169	1.60 445	4.99 210	3.57 219	6.05 326	10.59 427	4.59 335	6.79 494	7.46 376	0.72 183	0.01 269	0.00 1	0.01 444	0.77 573	0.30 476	3.57 585

IRAFT_RVC	2.85 328	0.41 222	3.32 298	2.09 462	0.41 271	2.92 290	5.22 538	6.41 309	3.63 220	6.53 366	5.48 282	5.09 356	4.88 446	8.20 437	2.15 356	0.01 269	0.17 523	0.01 444	0.00 1	0.02 97	0.04 211

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 332	0.99 442	7.52 510	1.52 357	0.92 366	2.94 292	0.03 46	9.31 401	3.81 230	2.42 203	5.86 291	9.23 459	4.64 433	4.31 204	2.19 360	0.02 382	0.18 527	0.00 1	0.54 562	0.35 496	0.35 503

iRaft-Stereo_5w	2.86 332	0.86 410	4.08 369	0.06 48	0.25 205	2.76 260	0.60 300	4.97 206	4.10 257	2.98 219	7.85 364	10.17 478	4.17 403	8.16 430	5.83 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.26 464	0.06 272

test_sample4	2.87 334	0.40 209	4.54 394	1.80 406	0.54 311	3.95 384	0.15 153	11.48 468	6.49 378	6.33 355	6.81 323	3.68 295	2.65 325	6.11 271	2.36 370	0.02 382	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.05 250

test_sample3	2.87 334	0.37 185	4.45 388	1.95 433	0.59 316	4.69 413	0.16 159	11.50 469	6.45 375	5.82 310	6.44 315	3.76 299	2.64 323	6.01 268	2.41 374	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.05 250

MyStereo8	2.88 336	1.19 472	5.03 422	1.61 376	3.75 539	4.30 397	0.07 91	6.14 291	6.16 358	6.22 341	9.64 407	4.28 322	1.45 255	2.05 128	4.76 457	0.00 1	0.16 518	0.00 1	0.14 463	0.26 464	0.43 519

Selective-IGEV-i1	2.90 337	0.35 164	3.88 350	1.63 382	1.13 392	5.13 423	1.85 458	10.14 430	7.18 403	3.76 244	6.81 323	6.71 407	1.54 267	4.88 224	1.58 306	0.04 449	0.05 388	0.32 563	0.65 566	0.06 245	0.23 468

ffm	2.90 337	0.31 101	3.97 354	1.34 328	0.98 375	2.80 267	0.48 257	4.53 172	10.19 479	6.29 351	9.23 391	5.59 372	3.72 384	8.00 411	0.46 129	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.04 211

test_5	2.90 337	0.70 366	3.69 331	2.01 445	3.17 513	4.61 412	1.32 432	6.69 324	7.02 397	2.79 211	7.18 339	4.99 349	4.14 400	7.96 408	1.31 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 394	0.19 420	0.26 483

test_sample5	2.91 340	0.40 209	4.33 380	1.81 408	0.50 300	3.33 326	0.17 166	11.27 459	6.55 379	6.18 338	8.35 372	3.65 291	2.71 330	6.61 313	2.15 356	0.02 382	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.05 250

PFNet	2.93 341	0.40 209	5.51 452	2.13 468	0.84 356	3.11 309	0.75 347	6.78 327	4.79 293	9.98 503	6.00 292	4.78 342	2.13 298	8.33 441	2.11 352	0.19 519	0.06 410	0.00 1	0.11 451	0.20 424	0.35 503

MyStereo05	2.94 342	0.66 353	5.25 440	1.10 294	0.96 372	2.57 230	0.10 114	8.53 374	12.34 516	6.28 349	3.88 225	3.18 269	3.30 354	7.81 400	2.37 371	0.01 269	0.08 448	0.00 1	0.01 348	0.13 361	0.15 415

MyStereo04	2.95 343	0.79 393	5.38 443	1.03 283	1.11 387	2.63 243	0.46 254	10.00 423	12.44 517	4.19 254	3.91 227	3.04 262	3.60 373	7.34 370	2.74 391	0.00 1	0.09 460	0.00 1	0.01 348	0.11 330	0.09 324

PSMNet-ADL	2.98 344	0.43 239	2.41 179	1.43 345	0.40 266	5.94 444	0.28 206	8.45 368	5.13 303	3.36 232	6.77 321	8.41 443	4.61 431	7.20 362	4.55 452	0.02 382	0.09 460	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 165

PCWNet_CMD	2.99 345	0.39 197	4.02 361	0.39 180	0.26 212	2.53 223	0.15 153	9.24 398	9.22 459	7.12 392	11.53 451	6.94 411	2.41 313	4.02 192	1.33 282	0.01 269	0.02 280	0.02 476	0.00 1	0.05 217	0.07 293

MSMDNet	2.99 345	0.39 197	4.02 361	0.40 182	0.25 205	2.53 223	0.16 159	9.35 402	9.25 460	7.08 390	11.39 446	6.93 410	2.43 314	4.01 191	1.34 284	0.01 269	0.02 280	0.02 476	0.00 1	0.05 217	0.07 293

OMP-Stereo	3.03 347	0.93 433	2.72 218	4.21 575	0.51 304	2.19 184	1.25 424	6.19 296	6.00 348	7.99 436	6.21 304	8.50 449	2.49 316	9.44 500	1.74 324	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.05 250

DualNet	3.05 348	0.40 209	4.33 380	1.81 408	0.50 300	3.33 326	0.17 166	11.27 459	6.55 379	6.50 363	10.86 436	3.65 291	2.71 330	6.61 313	2.15 356	0.02 382	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.05 250

Hybrid-DGEV-03	3.06 349	0.64 340	2.49 188	0.98 277	0.08 59	3.47 335	0.98 399	4.54 176	6.57 381	9.43 485	20.79 546	3.58 289	1.15 223	4.54 211	1.42 289	0.00 1	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.26 464	0.16 427

SA	3.06 349	0.74 377	3.79 339	1.60 375	0.30 228	3.19 318	1.43 436	6.72 325	9.06 458	4.63 271	10.80 432	2.89 254	4.71 436	9.62 503	1.18 270	0.00 1	0.09 460	0.00 1	0.19 491	0.23 449	0.02 106

CFNet_ucs	3.07 351	0.44 247	4.05 365	0.54 205	0.37 260	3.08 303	0.19 175	9.80 414	8.49 450	7.64 419	12.62 470	5.67 377	1.76 287	4.96 231	1.51 297	0.00 1	0.04 370	0.01 444	0.00 1	0.09 298	0.11 362

NINENet	3.09 352	0.56 312	3.22 290	1.61 376	1.37 416	7.12 471	0.50 269	11.88 482	5.63 324	6.63 368	8.40 373	5.29 362	0.83 188	6.51 305	1.77 327	0.15 509	0.07 434	0.07 524	0.00 1	0.09 298	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 352	0.77 385	2.27 172	2.35 496	1.79 452	3.50 342	1.06 408	12.12 495	6.91 391	4.71 274	7.67 358	7.58 424	4.40 419	4.95 230	1.67 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.01 24

AdaStereo	3.09 352	0.58 319	3.04 266	2.84 523	0.48 294	4.08 389	1.29 430	12.16 497	7.77 426	6.03 325	9.62 405	5.79 381	1.53 266	4.56 214	1.93 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.02 106
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.
psmg	3.10 355	0.32 115	3.05 271	0.54 205	0.46 283	8.68 498	2.84 484	9.87 415	4.69 287	8.08 437	8.69 377	6.26 393	2.54 318	3.91 185	1.91 337	0.01 269	0.04 370	0.06 518	0.00 1	0.11 330	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 356	0.37 185	2.95 254	1.51 355	0.80 352	2.75 259	0.49 267	6.79 328	5.25 308	11.43 532	5.57 285	10.79 490	5.30 458	5.25 239	2.95 394	0.03 428	0.09 460	0.03 495	0.00 1	0.12 346	0.09 324

ARAFT	3.13 356	1.11 463	7.34 503	0.42 183	0.14 127	4.52 408	2.99 487	7.41 345	5.97 345	8.85 470	7.06 338	5.20 359	1.25 243	8.49 451	1.44 291	0.00 1	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.33 489	0.11 362

test_sample6	3.14 358	0.41 222	4.42 385	1.92 427	0.49 297	3.25 322	0.21 186	11.30 461	6.69 384	6.50 363	10.86 436	4.03 306	2.93 345	7.06 351	2.65 385	0.02 382	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.06 272

IIG-Stereo	3.16 359	0.75 379	2.83 236	4.08 570	0.21 190	2.56 229	0.74 345	6.55 318	5.56 322	8.39 454	9.38 402	7.94 434	2.79 336	9.50 502	1.89 336	0.02 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.04 211

DMCA-RVC	3.17 360	1.26 481	6.39 482	2.10 465	1.51 426	3.02 299	0.56 284	7.84 356	5.06 300	9.23 481	5.19 264	8.46 445	2.72 332	6.31 286	3.22 403	0.06 473	0.11 480	0.09 531	0.02 376	0.16 382	0.08 311

HI	3.18 361	0.90 423	3.05 271	1.28 320	0.15 134	2.29 194	0.04 56	5.31 239	3.52 214	7.96 432	12.69 471	11.43 502	6.61 486	4.26 202	4.02 437	0.00 1	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.01 24

CoSv	3.18 361	0.90 423	3.05 271	1.28 320	0.15 134	2.29 194	0.04 56	5.31 239	3.52 214	7.96 432	12.69 471	11.43 502	6.61 486	4.26 202	4.02 437	0.00 1	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.01 24

IER	3.20 363	0.54 302	5.13 430	0.58 214	1.59 429	7.29 476	0.56 284	6.36 302	4.95 297	7.44 411	8.84 378	6.20 391	6.26 479	4.88 224	3.29 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.01 24

BEATNet_4x	3.24 364	1.27 483	5.89 463	1.56 369	0.10 81	5.26 428	1.07 410	10.08 427	5.50 316	6.89 381	7.73 359	4.53 333	4.13 399	5.05 233	5.27 464	0.04 449	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.23 468

DispNO	3.25 365	0.72 369	6.85 492	1.95 433	1.34 415	3.49 340	0.84 373	8.14 361	6.30 365	6.34 356	7.76 362	6.30 396	4.28 412	6.93 336	3.51 420	0.00 1	0.03 335	0.03 495	0.12 456	0.07 266	0.07 293

RAFT-345	3.27 366	0.41 222	2.88 249	1.02 281	0.21 190	2.63 243	0.48 257	3.76 128	5.51 318	7.35 407	24.88 567	4.25 318	1.76 287	8.15 429	2.13 354	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24

GANet-RSSM	3.27 366	0.60 327	3.38 302	2.94 530	2.00 466	2.61 238	0.48 257	10.93 452	6.11 355	5.47 298	10.20 415	6.57 404	5.44 467	6.25 280	2.23 362	0.00 1	0.00 1	0.08 528	0.00 1	0.17 396	0.03 165

SFCPSM	3.29 368	0.43 239	5.11 428	0.34 169	0.94 370	8.48 493	2.15 465	14.51 542	5.29 309	7.00 384	7.65 357	3.43 275	2.59 322	5.11 236	2.37 371	0.01 269	0.03 335	0.01 444	0.07 428	0.13 361	0.15 415

test_sample7	3.30 369	0.47 263	3.43 311	1.98 438	0.35 253	4.33 398	1.88 459	10.66 441	7.73 422	8.36 449	7.55 351	6.55 400	4.27 408	6.58 311	1.62 311	0.06 473	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.06 272

NOSS_ROB	3.30 369	0.46 261	2.62 204	2.08 459	1.01 381	5.60 434	0.74 345	10.37 434	11.48 504	5.15 289	8.43 374	5.67 377	1.73 281	7.97 410	2.34 367	0.02 382	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.14 404

gwcnet-sp	3.31 371	1.47 498	7.26 500	1.73 397	0.69 333	7.57 483	1.14 416	8.59 376	6.17 359	8.57 459	5.25 272	4.26 319	3.36 356	6.46 296	3.44 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.11 362

scenet	3.31 371	1.47 498	7.26 500	1.73 397	0.69 333	7.57 483	1.14 416	8.59 376	6.17 359	8.57 459	5.25 272	4.26 319	3.36 356	6.46 296	3.44 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.11 362

ssnet	3.31 371	1.47 498	7.26 500	1.73 397	0.69 333	7.57 483	1.14 416	8.59 376	6.17 359	8.57 459	5.25 272	4.26 319	3.36 356	6.46 296	3.44 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.11 362

hknet	3.31 371	0.42 228	4.68 404	0.46 190	1.17 398	7.13 473	1.63 447	9.05 392	6.91 391	6.11 332	6.15 299	9.66 466	2.85 340	7.48 379	2.45 376	0.01 269	0.03 335	0.03 495	0.00 1	0.04 184	0.00 1

CFNet-ft	3.31 371	0.94 436	2.69 212	1.50 352	2.38 486	2.81 275	0.68 323	8.35 364	7.43 409	4.45 260	9.94 410	10.20 479	4.60 429	6.50 304	3.41 411	0.00 1	0.00 1	0.03 495	0.00 1	0.22 442	0.03 165

CFNet_RVC	3.31 371	0.94 436	2.69 212	1.50 352	2.38 486	2.81 275	0.68 323	8.35 364	7.43 409	4.45 260	9.94 410	10.20 479	4.60 429	6.49 302	3.41 411	0.00 1	0.00 1	0.03 495	0.00 1	0.22 442	0.03 165

ASMatch	3.32 377	0.50 277	3.32 298	1.72 396	0.45 282	1.93 153	0.68 323	6.42 310	3.89 237	6.18 338	22.30 554	4.61 336	4.82 444	7.65 386	1.70 319	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.03 394	0.01 36	0.18 437

GMM-Stereo	3.32 377	0.27 71	2.52 191	0.82 247	0.48 294	2.27 192	4.91 533	5.06 214	3.08 178	7.06 389	16.72 513	6.21 392	3.70 379	7.60 383	1.16 267	0.04 449	0.00 1	0.00 1	0.04 414	0.10 309	4.45 589

AACVNet	3.33 379	1.03 448	3.56 319	3.46 550	0.63 324	3.09 305	0.28 206	8.78 386	3.43 209	5.99 323	10.64 429	10.08 476	4.03 398	8.69 465	2.51 380	0.03 428	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.26 464	0.06 272

PSM-AAD	3.33 379	0.20 26	1.47 68	0.73 236	0.54 311	2.55 227	6.19 547	4.97 206	3.27 194	10.92 524	11.92 455	2.95 255	9.59 544	7.90 405	0.82 212	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.04 184	2.47 580

PSMNet-RSSM	3.33 379	0.77 385	3.22 290	2.12 466	1.90 462	2.33 200	0.71 334	11.17 454	5.83 333	5.90 321	11.43 449	7.04 415	4.83 445	5.96 266	3.17 401	0.00 1	0.00 1	0.02 476	0.00 1	0.08 280	0.02 106

PAM	3.38 382	0.31 101	5.61 457	1.37 335	0.71 339	7.60 486	0.38 234	8.94 389	3.55 217	5.54 300	4.69 245	16.09 546	7.03 499	3.67 177	1.02 251	0.00 1	0.21 541	0.00 1	0.38 547	0.07 266	0.41 513

qqq1	3.38 382	0.39 197	3.61 323	1.69 387	0.11 95	2.85 282	0.29 209	12.46 502	10.41 484	7.16 395	10.23 416	4.78 342	4.45 422	8.71 467	0.30 69	0.07 481	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.03 165

fff1	3.38 382	0.39 197	3.61 323	1.69 387	0.11 95	2.85 282	0.29 209	12.46 502	10.41 484	7.16 395	10.23 416	4.78 342	4.45 422	8.71 467	0.30 69	0.07 481	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.03 165

TransformOpticalFlow	3.38 382	0.70 366	4.54 394	1.00 279	0.30 228	3.56 350	0.14 147	9.67 411	7.30 407	5.55 301	13.34 479	6.74 408	5.03 449	8.22 438	1.34 284	0.00 1	0.01 193	0.01 444	0.00 1	0.04 184	0.11 362

G2L-Stereo	3.40 386	0.93 433	4.73 408	1.61 376	2.05 467	2.88 288	0.60 300	8.94 389	5.84 334	7.42 409	7.33 347	8.61 452	2.16 301	8.44 450	6.11 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 460	0.18 437

RAFT_CTSACE	3.40 386	1.07 454	4.52 392	1.27 315	3.14 510	4.00 388	1.07 410	3.93 138	4.43 272	4.66 273	17.94 529	7.21 422	2.76 334	10.82 522	0.85 218	0.00 1	0.07 434	0.00 1	0.00 1	0.30 476	0.01 24

AAGNet	3.41 388	0.34 149	2.45 181	1.78 404	0.39 264	3.69 360	1.05 407	4.79 194	4.61 285	9.62 493	7.74 361	4.98 348	6.38 483	7.34 370	13.02 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.04 211

cf-r	3.42 389	0.81 399	3.97 354	2.41 502	2.78 501	2.85 282	0.64 314	8.44 367	6.32 367	6.25 345	11.57 452	8.97 457	3.54 371	5.93 265	3.83 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 298	0.07 293

G2L-ROB	3.43 390	0.77 385	3.89 351	1.71 394	1.16 397	4.51 407	0.44 251	11.70 475	5.70 326	7.51 414	5.34 278	11.24 500	1.71 278	7.66 388	5.10 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 346	0.10 347

CoDeX	3.43 390	0.68 359	4.49 390	0.98 277	1.65 436	6.37 453	2.14 464	13.23 523	6.07 351	7.23 400	8.95 383	4.09 309	3.79 388	6.31 286	2.37 371	0.03 428	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.07 266	0.15 415

STrans-v2	3.43 390	0.73 372	4.82 410	0.26 143	0.60 318	3.00 297	1.19 421	10.41 436	7.22 404	5.79 306	10.97 440	6.75 409	7.03 499	8.25 439	1.40 287	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.18 437

Select-FE	3.44 393	0.73 372	8.39 517	1.44 349	0.96 372	2.01 166	0.10 114	8.84 388	3.94 242	5.36 297	10.32 420	9.73 467	8.82 531	6.28 282	0.83 213	0.01 269	0.22 545	0.01 444	0.49 560	0.03 149	0.30 495

MLCV	3.44 393	0.88 417	5.60 456	1.39 338	0.25 205	4.36 401	0.33 222	7.25 341	7.28 406	9.17 480	12.24 465	5.09 356	2.47 315	9.15 486	3.23 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.02 106

ff1	3.45 395	0.31 101	3.97 354	1.34 328	0.98 375	2.80 267	0.48 257	4.53 172	10.19 479	6.29 351	9.23 391	5.59 372	3.72 384	10.11 508	9.35 532	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.04 211

PAM_32	3.50 396	0.32 115	5.22 437	1.32 325	0.53 309	7.49 480	0.39 235	9.52 408	3.91 239	5.22 291	5.28 275	16.75 552	7.44 507	4.61 216	0.90 236	0.00 1	0.20 538	0.00 1	0.39 550	0.09 298	0.39 508

UGAM-zero	3.51 397	0.33 133	4.44 387	0.88 256	0.65 327	3.52 348	0.16 159	11.35 463	2.71 144	5.09 288	5.82 289	15.28 538	9.14 539	8.38 444	1.61 310	0.00 1	0.16 518	0.00 1	0.46 557	0.02 97	0.19 448

DeepPruner_ROB	3.52 398	1.14 468	4.06 366	1.12 301	1.65 436	3.65 355	0.83 367	13.96 533	4.47 276	7.80 424	10.84 434	7.05 417	2.16 301	8.14 428	3.08 399	0.07 481	0.03 335	0.00 1	0.01 348	0.32 485	0.06 272

SMFormer	3.54 399	0.39 197	3.61 323	1.69 387	0.11 95	2.85 282	0.29 209	12.46 502	10.41 484	7.16 395	10.23 416	4.78 342	4.45 422	8.71 467	3.51 420	0.07 481	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.04 211

tta	3.54 399	0.39 197	3.61 323	1.69 387	0.11 95	2.85 282	0.29 209	12.46 502	10.41 484	7.16 395	10.23 416	4.78 342	4.45 422	8.71 467	3.51 420	0.07 481	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.03 165

Sa-1000	3.55 401	0.75 379	3.63 327	1.91 423	0.30 228	3.55 349	1.63 447	7.39 344	8.54 451	7.70 421	17.44 526	4.00 305	2.82 338	9.44 500	1.33 282	0.00 1	0.10 472	0.00 1	0.18 485	0.21 435	0.04 211

G2L-Stereo_test	3.57 402	0.86 410	3.66 329	2.79 521	1.52 427	4.11 392	1.17 420	11.35 463	6.27 364	7.97 434	8.87 380	9.39 462	2.26 307	6.55 309	4.33 445	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.22 442	0.13 392

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 403	1.29 488	12.46 550	1.53 362	0.98 375	3.48 339	0.81 361	11.99 486	4.40 271	4.33 257	11.05 442	8.83 455	2.02 295	4.52 209	1.66 316	0.01 269	0.14 502	0.00 1	0.68 570	0.86 549	0.44 521

DDVS	3.59 404	0.53 297	4.53 393	2.02 447	1.27 406	6.63 461	0.49 267	8.73 384	4.10 257	7.14 393	7.63 356	12.68 516	2.25 305	8.69 465	4.09 440	0.08 486	0.20 538	0.01 444	0.00 1	0.14 371	0.59 540

KYRaft	3.59 404	0.31 101	1.84 107	0.76 242	0.46 283	2.29 194	4.04 513	4.75 192	3.25 193	8.93 475	19.47 537	6.62 406	5.07 453	7.79 398	0.71 181	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.04 184	5.38 596

STTStereo	3.60 406	0.93 433	6.34 479	2.71 515	2.23 480	3.68 359	0.63 310	9.42 403	6.73 386	9.87 499	6.97 328	8.84 456	3.65 375	6.85 329	3.04 397	0.00 1	0.02 280	0.01 444	0.00 1	0.02 97	0.02 106

LMCR-Stereo	3.63 407	1.29 488	4.20 374	2.54 508	0.17 153	8.08 490	1.52 441	11.46 467	4.73 290	8.45 457	10.66 431	1.91 226	5.03 449	7.69 390	3.58 425	0.92 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 501	0.02 106

Prome-Stereo	3.65 408	0.29 84	1.92 119	0.91 260	0.49 297	2.07 169	4.75 531	4.41 164	3.23 192	9.32 484	20.63 545	4.06 308	7.19 501	7.70 391	1.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	4.72 593

hitnet-ft	3.66 409	0.65 347	2.79 234	0.89 258	0.72 341	4.25 394	0.55 282	9.11 395	7.52 413	7.14 393	10.19 414	12.49 514	4.70 435	7.44 375	4.41 448	0.03 428	0.00 1	0.06 518	0.00 1	0.20 424	0.04 211

iResNet	3.68 410	0.91 427	7.94 513	2.97 532	0.34 250	4.44 406	0.48 257	7.70 349	9.74 470	7.72 422	12.74 473	4.03 306	2.87 342	8.05 418	3.37 409	0.02 382	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.09 324

acv_ft	3.69 411	0.53 297	4.58 401	2.31 492	4.71 573	7.44 479	0.86 381	8.54 375	5.70 326	9.29 483	9.26 399	5.77 379	4.15 401	2.24 132	8.13 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 475	0.01 24

ac_64	3.70 412	0.47 263	3.50 315	2.87 524	3.50 526	5.91 443	0.72 338	10.17 431	4.34 268	8.16 440	5.80 288	10.82 491	5.64 470	7.08 352	4.73 455	0.03 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.14 404

CFNet	3.72 413	1.10 460	5.03 422	2.49 506	1.59 429	4.90 418	0.22 188	11.38 465	9.88 475	4.80 276	11.25 445	6.44 398	3.68 376	8.33 441	3.00 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 442	0.07 293

DAS	3.74 414	0.35 164	5.19 435	1.99 440	3.74 535	2.36 203	3.22 494	7.77 351	9.27 461	8.70 463	12.08 458	4.45 329	5.43 464	8.39 445	1.71 320	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.02 106

DRaft	3.74 414	0.43 239	2.60 200	0.12 94	0.15 134	4.76 414	1.34 433	5.33 241	4.31 267	10.30 508	21.91 551	3.27 271	8.83 532	7.36 372	3.66 428	0.05 463	0.10 472	0.00 1	0.14 463	0.10 309	0.14 404

GrayStereo	3.74 414	0.20 26	1.94 123	1.55 366	0.60 318	3.12 310	8.22 574	5.76 271	3.32 201	10.40 512	16.66 512	5.81 382	8.60 528	6.57 310	1.37 286	0.01 269	0.00 1	0.01 444	0.63 565	0.02 97	0.04 211

GEStereo_RVC	3.74 414	0.73 372	4.95 418	2.01 445	1.24 402	4.36 401	3.07 489	11.77 479	7.80 427	6.87 380	6.52 317	7.70 427	4.31 415	8.98 481	4.19 442	0.03 428	0.01 193	0.02 476	0.02 376	0.13 361	0.11 362

ITSA-stereo	3.76 418	0.54 302	3.80 340	1.91 423	0.29 226	3.09 305	0.70 331	13.22 522	15.64 539	6.79 372	6.66 319	4.15 314	3.52 370	8.30 440	5.00 461	0.09 491	0.07 434	0.11 534	0.10 449	0.18 412	0.95 553

GwcNet-RSSM	3.77 419	1.05 450	5.06 424	2.21 476	1.87 459	2.36 203	1.52 441	8.98 391	7.96 431	5.91 322	14.59 495	7.94 434	3.50 367	6.43 294	5.70 472	0.00 1	0.00 1	0.04 507	0.00 1	0.20 424	0.08 311

SepStereo	3.78 420	0.35 164	5.19 435	1.99 440	3.74 535	2.36 203	3.22 494	7.77 351	9.27 461	8.70 463	12.08 458	4.45 329	5.43 464	9.18 487	1.71 320	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.02 106

DEmStereo	3.79 421	0.37 185	3.69 331	0.17 122	0.17 153	5.28 429	2.54 472	4.35 159	3.70 221	8.21 446	20.15 539	5.13 358	10.38 551	7.65 386	3.85 433	0.01 269	0.01 193	0.01 444	0.00 1	0.02 97	0.06 272

FADNet-RVC-Resample	3.79 421	1.62 512	12.06 546	1.43 345	0.66 328	5.94 444	2.41 468	10.18 432	8.58 453	6.28 349	4.22 233	5.33 366	4.80 443	7.71 392	3.19 402	0.17 515	0.21 541	0.17 547	0.12 456	0.41 515	0.29 493

anonymousa	3.80 423	0.55 306	3.35 300	1.24 310	3.74 535	9.04 503	0.36 226	6.74 326	4.03 249	7.72 422	19.64 538	10.62 486	6.01 477	1.52 94	1.40 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 420	0.00 1	0.03 165

UPFNet	3.82 424	0.47 263	4.34 383	2.21 476	3.38 520	7.26 475	2.69 479	9.89 417	5.96 343	7.98 435	7.53 350	7.89 431	3.15 350	7.72 394	5.88 476	0.01 269	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.06 272

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 425	1.06 453	5.23 439	2.72 517	3.27 516	4.36 401	0.61 303	10.71 444	7.56 414	8.75 465	7.89 365	9.86 471	3.90 392	7.15 360	3.44 413	0.14 507	0.02 280	0.02 476	0.03 394	0.04 184	0.03 165
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 426	0.82 402	3.01 259	2.00 444	2.58 495	5.28 429	3.34 498	10.85 450	6.33 368	7.27 403	7.32 346	10.15 477	9.02 536	6.19 275	2.51 380	0.22 526	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.12 346	0.03 165

mmx	3.86 427	0.31 101	3.97 354	1.34 328	0.98 375	2.80 267	0.48 257	12.18 498	10.66 492	6.29 351	9.23 391	5.59 372	3.72 384	10.11 508	9.35 532	0.05 463	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.04 211

xxx	3.86 427	0.31 101	3.98 358	1.34 328	0.98 375	2.80 267	0.48 257	12.18 498	10.66 492	6.29 351	9.23 391	5.59 372	3.72 384	10.11 508	9.35 532	0.05 463	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.04 211

THIR-Stereo	3.86 427	0.77 385	2.62 204	0.12 94	0.13 120	4.25 394	6.63 558	5.30 237	4.18 263	10.33 509	17.13 520	6.58 405	7.62 514	7.78 397	3.51 420	0.01 269	0.07 434	0.07 524	0.00 1	0.11 330	0.02 106

UGAM	3.90 430	0.48 270	4.69 405	0.17 122	0.08 59	3.67 356	1.22 422	4.81 195	14.45 528	4.59 266	11.94 456	14.20 528	3.80 389	9.92 507	3.61 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 376	0.32 485	0.07 293

AASNet	3.90 430	0.92 430	4.41 384	3.56 556	4.00 548	6.70 462	1.26 427	18.71 575	6.14 356	7.35 407	7.91 366	4.35 326	2.58 321	3.04 155	6.62 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 509	0.14 404

PS-NSSS	3.90 430	1.84 527	4.55 397	0.87 255	2.95 507	4.10 391	2.00 462	10.77 447	8.23 441	6.75 369	14.63 496	5.01 353	2.24 303	8.41 447	2.91 393	0.33 541	0.03 335	0.83 576	0.00 1	0.82 547	0.70 546

DualNet (step1)	3.91 433	1.11 463	6.15 472	1.27 315	0.60 318	5.22 425	2.54 472	10.66 441	7.73 422	8.36 449	7.55 351	6.55 400	4.27 408	6.58 311	1.62 311	1.49 580	0.03 335	3.10 588	2.99 595	0.20 424	0.15 415

FADNet_RVC	3.91 433	1.67 518	12.95 559	0.96 273	0.75 343	5.71 436	0.54 277	10.83 449	6.60 382	3.46 234	8.09 368	4.10 311	3.40 363	9.43 497	6.33 482	0.36 544	0.44 572	0.17 547	0.46 557	0.91 550	0.95 553

ISRNet	3.93 435	0.55 306	5.49 449	3.20 541	2.69 499	2.11 174	0.26 201	7.01 335	6.40 371	11.00 527	17.99 530	8.31 440	2.64 323	6.51 305	4.36 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.02 106

CrosDoStereo	3.96 436	0.45 255	3.04 266	0.32 157	0.20 187	3.28 323	11.63 597	5.76 271	4.45 274	9.04 476	16.58 510	4.99 349	7.45 508	8.04 415	3.72 429	0.00 1	0.02 280	0.01 444	0.00 1	0.16 382	0.10 347

DeepStereo_LL	3.96 436	0.45 255	3.04 266	0.32 157	0.20 187	3.28 323	11.63 597	5.76 271	4.45 274	9.04 476	16.58 510	4.99 349	7.45 508	8.04 415	3.72 429	0.00 1	0.02 280	0.01 444	0.00 1	0.16 382	0.10 347

RAFT-RH_RVC	3.96 436	0.46 261	2.93 252	1.55 366	0.42 274	3.14 312	0.14 147	3.70 117	5.98 346	11.25 530	32.23 591	5.29 362	1.68 276	8.13 427	2.14 355	0.08 486	0.00 1	0.00 1	0.03 394	0.01 36	0.00 1

UNet	3.97 439	0.61 331	6.50 485	1.68 386	3.22 514	9.82 512	0.31 216	9.50 405	5.32 311	7.20 399	6.35 314	10.59 484	5.91 475	6.93 336	5.49 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.01 24

FADNet-RVC	3.98 440	1.84 527	12.48 552	1.69 387	0.44 275	4.33 398	1.31 431	11.84 480	7.15 402	3.53 236	3.50 221	10.63 487	4.43 420	9.12 484	6.25 481	0.03 428	0.10 472	0.00 1	0.03 394	0.60 532	0.25 477

HSM	4.00 441	0.79 393	3.16 285	1.59 374	2.17 476	6.77 464	1.11 414	12.28 500	6.35 370	6.75 369	8.11 369	13.90 525	5.37 460	8.85 475	2.71 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.02 106

coex_refinement	4.04 442	0.87 413	3.55 318	2.96 531	1.40 420	4.28 396	0.32 217	11.18 455	7.72 420	8.32 447	13.44 481	10.01 475	3.48 366	6.28 282	6.76 492	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.16 427

HBP-ISP	4.09 443	1.05 450	4.10 370	1.87 416	1.31 413	7.56 482	3.98 510	11.26 457	9.94 476	7.81 425	14.44 493	3.23 270	4.27 408	8.89 478	1.87 333	0.06 473	0.06 410	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.04 211

TDLM	4.11 444	1.11 463	3.54 317	1.62 380	1.04 382	3.91 382	7.41 569	10.60 439	10.67 494	6.38 357	12.59 469	5.95 385	4.77 439	8.79 473	3.04 397	0.58 559	0.00 1	0.01 444	0.00 1	0.19 420	0.12 380

CSP-Net	4.12 445	1.28 486	3.70 334	1.54 364	1.06 383	13.28 555	2.33 467	12.96 517	5.45 314	8.87 471	8.54 376	8.43 444	3.03 346	8.16 430	3.65 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 412	0.03 165

test_xeample	4.13 446	0.36 178	2.75 222	1.23 309	0.51 304	3.96 385	0.13 137	12.63 510	7.65 417	7.49 413	10.86 436	3.29 272	3.36 356	6.71 321	21.53 591	0.02 382	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.04 211

Anonymous_2	4.14 447	0.62 336	3.21 289	1.40 339	1.43 423	5.19 424	0.32 217	6.63 320	4.38 270	4.48 263	2.30 173	8.08 437	7.00 497	5.37 244	2.29 364	0.23 527	0.75 582	5.20 598	18.12 628	5.66 591	0.23 468

CBMV_ROB	4.14 447	0.52 293	3.14 283	1.30 322	0.77 347	6.92 467	1.97 461	10.11 429	9.58 467	8.92 473	14.20 490	7.12 419	5.90 474	8.65 461	3.50 419	0.01 269	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.09 324

SACVNet	4.15 449	1.26 481	3.81 342	3.12 537	1.68 441	3.09 305	2.85 485	11.91 483	5.96 343	10.52 515	11.20 443	10.59 484	3.95 393	8.97 480	3.25 406	0.08 486	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.32 485	0.44 521

MMNet	4.16 450	0.77 385	5.47 448	1.40 339	1.67 439	10.78 527	0.63 310	8.64 382	8.47 448	8.80 468	8.33 371	7.51 423	6.61 486	7.53 380	6.54 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.05 250

CVANet_RVC	4.16 450	1.16 470	3.60 322	1.94 432	1.46 424	3.92 383	4.68 528	10.89 451	8.34 443	7.58 417	10.84 434	10.27 481	6.62 489	8.56 454	2.69 386	0.39 547	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.21 435	0.09 324

pcwnet_v2	4.20 452	0.36 178	8.53 519	1.33 326	1.12 389	3.43 331	0.41 240	12.85 513	14.16 526	9.90 501	14.29 491	5.90 384	3.03 346	6.20 277	2.06 350	0.01 269	0.05 388	0.04 507	0.02 376	0.16 382	0.18 437

HSM-Net_RVC	4.20 452	0.32 115	2.76 226	0.63 225	0.69 333	6.95 468	1.69 451	11.96 485	8.36 444	8.83 469	12.17 462	15.18 537	4.21 404	6.91 334	3.30 408	0.02 382	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 24
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 454	0.50 277	5.45 447	1.34 328	1.68 441	7.04 469	4.51 525	10.73 445	7.00 395	10.78 521	6.80 322	8.48 447	4.63 432	9.91 506	5.12 463	0.02 382	0.06 410	0.02 476	0.03 394	0.08 280	0.03 165

FADNet	4.23 455	1.65 515	11.75 545	1.64 383	0.80 352	4.80 415	0.77 351	13.76 532	11.65 506	3.97 249	5.24 270	9.62 465	5.14 455	8.40 446	3.78 431	0.21 524	0.04 370	0.07 524	0.05 420	1.14 555	0.10 347

iResNet_ROB	4.23 455	1.02 446	4.90 414	2.18 472	0.93 369	2.92 290	0.37 229	15.10 550	16.91 548	7.89 430	10.51 425	7.03 413	3.07 349	8.16 430	3.46 417	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 309	0.02 106

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 457	25.07 612	26.53 602	0.44 188	0.07 42	1.50 106	0.54 277	2.09 18	1.57 91	0.51 124	0.62 80	0.21 92	0.20 57	1.44 89	0.53 150	12.03 614	0.01 193	0.00 1	0.08 433	1.75 570	9.69 610

1111x	4.25 458	0.30 96	4.31 379	1.47 351	0.37 260	5.10 422	0.32 217	12.86 514	9.82 473	6.01 324	9.73 408	8.78 454	5.97 476	9.43 497	10.39 545	0.06 473	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.04 211

HGLStereo	4.25 458	0.52 293	4.65 402	3.09 533	5.18 578	6.51 460	0.73 339	10.37 434	6.74 387	7.32 405	12.44 468	7.00 412	7.21 503	7.46 376	5.51 469	0.00 1	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.10 347

delet	4.27 460	0.72 369	4.50 391	1.07 292	3.75 539	10.79 528	4.04 513	9.95 418	7.89 428	8.09 438	8.89 381	8.46 445	3.81 390	7.56 381	5.80 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 330	0.02 106

iResNetv2_ROB	4.28 461	1.43 495	7.17 499	2.91 525	1.26 403	4.36 401	1.62 446	13.64 530	10.25 483	9.83 497	11.41 447	7.68 426	4.00 394	7.75 396	1.85 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 502	0.09 324

RAFT + AFF	4.30 462	1.55 506	5.84 461	1.43 345	2.36 485	5.94 444	6.72 560	10.01 424	7.56 414	7.55 415	8.96 385	7.09 418	6.73 492	8.57 455	4.02 437	0.02 382	0.47 575	0.00 1	0.01 348	0.56 526	0.54 534

ADLNet	4.32 463	0.80 397	4.33 380	3.60 557	3.56 528	6.87 466	2.48 471	11.20 456	7.58 416	9.87 499	9.62 405	8.39 442	4.95 447	6.16 273	6.60 489	0.01 269	0.01 193	0.00 1	0.01 348	0.12 346	0.25 477

CRFU-Net	4.45 464	0.67 357	5.02 420	2.78 520	1.32 414	12.67 549	3.35 499	11.26 457	3.52 214	10.06 505	9.30 401	10.91 494	6.92 496	7.26 364	3.24 405	0.15 509	0.16 518	0.16 544	0.00 1	0.26 464	0.05 250

ACV-stereo	4.46 465	0.76 382	9.94 533	1.91 423	1.06 383	11.61 536	1.28 428	6.25 297	7.09 399	3.09 221	5.21 268	16.88 553	10.23 550	7.96 408	5.47 467	0.06 473	0.15 509	0.01 444	0.00 1	0.12 346	0.14 404

ssnet_v2	4.46 465	0.87 413	5.18 434	1.57 370	0.67 330	9.14 504	4.73 530	11.84 480	9.68 468	8.79 466	6.24 307	9.91 472	4.34 416	6.28 282	9.30 531	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.28 473	0.30 495

ADLNet2	4.46 465	0.90 423	6.06 469	2.74 519	3.91 544	6.79 465	3.01 488	10.95 453	8.40 446	7.27 403	9.80 409	9.85 470	5.43 464	7.29 365	6.44 485	0.01 269	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.11 362

StereoDRNet-Refined	4.46 465	0.62 336	3.80 340	1.92 427	0.40 266	9.35 506	0.15 153	10.02 425	8.83 456	12.69 542	11.62 453	9.34 460	3.87 391	8.06 422	8.02 508	0.00 1	0.00 1	0.01 444	0.05 420	0.20 424	0.26 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 469	0.31 101	2.77 227	1.69 387	0.47 292	7.74 488	0.07 91	14.04 534	7.91 430	5.82 310	8.97 386	9.34 460	3.41 364	7.33 369	20.24 586	0.05 463	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.04 211

NVstereo2D	4.51 469	0.82 402	6.86 493	3.28 544	3.38 520	8.16 491	3.13 491	10.51 437	15.15 536	4.90 279	6.89 327	7.87 429	4.78 441	9.88 505	3.91 435	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.06 427	0.02 97	0.58 537

DLCB_ROB	4.51 469	0.91 427	3.78 338	2.19 473	1.07 386	6.28 450	3.09 490	9.78 413	7.72 420	10.65 518	12.97 475	13.91 526	3.71 380	8.72 471	5.30 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.10 347

RASNet	4.52 472	0.61 331	4.42 385	3.42 548	4.68 572	4.58 410	0.99 400	9.54 409	8.01 432	5.28 294	11.42 448	10.34 483	8.88 533	9.28 492	8.68 523	0.15 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.04 211

FTStereo	4.55 473	0.36 178	2.18 164	0.94 267	0.38 262	2.60 237	8.82 577	4.98 209	3.17 186	10.88 523	30.35 586	5.60 376	7.60 513	7.62 385	1.55 303	0.17 515	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.03 149	3.80 587

dad	4.66 474	1.89 531	5.51 452	0.94 267	0.09 73	2.16 182	0.37 229	7.10 338	14.43 527	10.13 506	16.84 514	14.97 534	1.90 290	6.82 325	4.15 441	1.09 573	0.11 480	4.08 594	0.46 557	0.17 396	0.06 272

LL-Strereo	4.71 475	1.64 514	7.51 509	1.15 303	4.31 554	3.71 362	1.45 437	9.21 397	8.36 444	8.37 453	8.17 370	10.82 491	11.36 557	12.51 545	4.82 458	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.00 1	0.31 481	0.32 500

CBFPSM	4.87 476	0.94 436	14.70 568	1.51 355	1.15 394	11.49 534	2.55 476	7.28 342	6.47 376	6.23 342	4.83 249	15.30 539	8.99 535	6.88 330	8.20 516	0.03 428	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.40 512	0.42 517

Selective-IGEV-i16pc	4.90 477	0.51 284	10.53 538	2.09 462	0.14 127	23.35 590	7.41 569	5.79 275	17.27 552	3.15 223	6.83 325	5.44 368	1.97 293	8.34 443	3.37 409	0.34 542	0.51 577	0.07 524	0.21 500	0.34 494	0.41 513

SGM-Forest	4.96 478	0.32 115	2.84 238	1.21 307	0.64 326	10.23 517	6.64 559	11.55 470	10.98 496	10.94 526	13.59 482	11.65 506	4.30 413	8.94 479	4.63 453	0.11 496	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.46 525
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 479	1.47 498	7.42 506	2.40 499	2.14 474	8.73 499	3.64 507	12.42 501	13.11 519	7.03 387	7.57 354	7.88 430	6.52 485	10.16 513	7.82 504	0.02 382	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.11 330	1.07 557
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 480	1.74 520	6.38 481	1.96 436	1.29 410	2.26 191	1.69 451	10.07 426	18.53 555	7.88 429	18.15 531	8.49 448	2.70 327	10.59 518	7.04 495	0.96 571	0.15 509	0.02 476	0.00 1	0.13 361	0.12 380

PSMNet_ROB	5.02 481	1.63 513	6.03 468	1.90 422	1.83 456	9.57 510	6.35 555	15.58 555	7.23 405	6.15 337	10.48 424	12.22 512	4.16 402	8.02 414	8.71 524	0.02 382	0.01 193	0.01 444	0.10 449	0.20 424	0.12 380

GASNet	5.19 482	4.61 572	9.38 528	4.73 579	2.10 471	3.80 376	1.57 444	12.07 491	10.96 495	8.92 473	7.03 336	8.21 439	7.67 515	14.02 557	7.36 497	0.02 382	0.15 509	0.00 1	0.00 1	0.69 539	0.42 517

TCMNet	5.22 483	1.96 535	9.78 531	4.11 571	6.57 586	8.83 500	1.35 435	10.74 446	8.07 434	6.39 358	12.76 474	8.32 441	4.75 438	8.62 460	10.09 544	0.11 496	0.18 527	0.31 561	0.09 444	0.75 544	0.57 536

FINET	5.32 484	1.14 468	10.04 534	2.17 471	3.67 534	6.49 457	6.76 561	11.68 474	22.08 576	7.42 409	12.15 461	4.24 317	3.61 374	9.25 491	5.35 466	0.04 449	0.04 370	0.00 1	0.00 1	0.17 396	0.09 324

CBMV	5.35 485	0.91 427	3.67 330	1.62 380	0.44 275	10.09 515	7.19 566	12.49 506	12.33 515	12.22 538	14.69 497	10.93 495	6.48 484	8.51 452	4.96 460	0.02 382	0.15 509	0.00 1	0.00 1	0.17 396	0.17 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 486	0.40 209	2.72 218	1.50 352	0.48 294	6.15 449	0.07 91	13.73 531	8.06 433	8.79 466	11.03 441	3.71 297	4.21 404	7.47 378	38.74 625	0.03 428	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.04 184	0.05 250

YMNet	5.52 487	1.83 525	8.79 521	3.47 552	4.46 562	10.72 525	0.91 390	9.99 421	6.43 373	13.76 556	16.35 507	11.65 506	4.49 426	7.95 406	8.03 510	0.12 500	0.35 562	0.12 537	0.08 433	0.71 541	0.27 487

YMNet_1	5.52 487	1.83 525	8.79 521	3.47 552	4.46 562	10.72 525	0.91 390	9.99 421	6.43 373	13.76 556	16.35 507	11.65 506	4.49 426	7.95 406	8.03 510	0.12 500	0.35 562	0.12 537	0.08 433	0.71 541	0.27 487

StereoDRNet	5.59 489	1.75 521	6.80 490	3.12 537	4.45 561	10.61 523	4.35 521	18.80 577	9.73 469	12.22 538	6.87 326	11.44 504	4.65 434	8.09 425	8.26 517	0.02 382	0.11 480	0.00 1	0.03 394	0.20 424	0.28 491

PSMNet-RUCA	5.60 490	4.62 573	11.61 543	10.29 598	7.55 594	7.08 470	1.94 460	12.01 487	10.52 491	3.90 247	11.88 454	4.43 328	1.75 286	7.56 381	4.24 443	1.68 583	0.12 487	4.78 597	0.67 569	4.74 587	0.68 545

fast-acv-ft	5.62 491	1.39 493	7.01 494	2.02 447	1.89 461	12.23 544	1.82 457	7.35 343	9.45 465	10.46 514	20.27 542	14.55 532	7.71 516	7.41 373	7.61 501	0.10 494	0.09 460	0.16 544	0.07 428	0.59 530	0.13 392

ETE_ROB	5.80 492	1.77 522	6.33 478	1.44 349	0.78 351	6.43 455	6.90 562	12.53 507	8.08 435	12.93 547	14.89 498	21.13 579	5.87 473	9.83 504	6.57 488	0.04 449	0.01 193	0.00 1	0.02 376	0.08 280	0.33 501

test_sample9	5.87 493	1.11 463	6.15 472	1.27 315	0.60 318	5.22 425	2.54 472	10.66 441	7.73 422	8.36 449	7.55 351	6.55 400	4.27 408	11.68 535	11.44 555	1.49 580	24.31 635	3.10 588	2.99 595	0.20 424	0.15 415

DRN-Test	5.87 493	0.98 439	5.89 463	2.69 514	3.65 532	12.37 546	3.35 499	20.07 594	10.20 482	11.93 537	12.31 466	11.06 498	5.31 459	7.89 404	9.05 527	0.04 449	0.05 388	0.04 507	0.04 414	0.18 412	0.25 477

NCCL2	5.88 495	1.59 509	5.44 446	1.87 416	0.92 366	9.55 509	11.55 596	12.11 493	9.94 476	9.67 494	8.85 379	22.28 582	7.41 506	8.78 472	7.17 496	0.01 269	0.00 1	0.03 495	0.00 1	0.13 361	0.23 468

iinet-f	5.94 496	1.60 510	26.88 603	1.79 405	1.38 417	11.92 542	1.47 438	6.80 329	7.11 400	6.90 383	14.43 492	10.64 488	7.97 518	7.00 346	12.12 559	0.02 382	0.03 335	0.05 514	0.00 1	0.63 535	0.02 106

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 497	5.36 577	5.02 420	3.75 564	3.57 529	15.81 563	4.27 518	11.72 477	6.96 393	7.23 400	8.47 375	9.09 458	2.66 326	9.36 496	2.71 387	7.49 601	2.32 596	2.01 586	0.08 433	6.77 597	4.67 592

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 498	1.55 506	9.92 532	2.40 499	3.22 514	10.28 518	3.14 492	11.64 472	9.79 471	9.54 491	20.22 541	11.16 499	6.77 493	10.61 519	9.16 528	0.06 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.04 211

APVNet	5.98 498	1.72 519	8.72 520	3.21 542	4.04 550	12.31 545	1.81 456	19.09 583	6.10 352	6.13 336	13.41 480	10.69 489	6.30 480	11.26 529	13.90 568	0.05 463	0.02 280	0.11 534	0.03 394	0.53 523	0.20 455

z-ln-s-r	5.99 500	1.34 491	15.55 571	1.52 357	1.95 464	3.28 323	2.71 481	7.72 350	11.16 498	6.43 361	25.06 569	8.76 453	5.86 472	11.03 526	17.17 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 460	0.11 362

NaN_ROB	6.00 501	1.24 479	6.29 477	1.34 328	1.68 441	9.60 511	10.31 590	15.09 548	15.79 541	12.62 541	8.95 383	11.67 509	5.83 471	11.78 539	6.41 484	0.05 463	0.13 497	0.08 528	0.20 494	0.22 442	0.79 548

DANet	6.02 502	1.23 477	8.45 518	3.86 567	3.94 546	7.64 487	1.34 433	9.51 407	7.00 395	13.39 551	15.53 502	15.99 544	7.02 498	12.14 541	12.37 560	0.19 519	0.12 487	0.02 476	0.03 394	0.13 361	0.56 535
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 503	1.22 475	5.61 457	2.56 511	0.90 365	6.32 451	7.07 564	12.92 516	8.30 442	14.76 562	15.13 500	19.84 570	6.66 491	10.36 514	8.58 521	0.02 382	0.04 370	0.00 1	0.03 394	0.11 330	0.24 473

Selective-IGEV-i16pb	6.09 504	0.58 319	14.62 566	2.02 447	0.55 313	18.63 578	7.27 568	9.98 420	20.66 570	4.62 267	12.40 467	9.76 468	5.05 451	8.60 457	4.25 444	0.51 558	0.62 581	0.20 551	0.31 536	0.55 525	0.61 542

GANet	6.22 505	1.07 454	4.07 368	2.27 482	0.89 363	9.19 505	9.52 584	12.02 488	8.13 437	10.72 519	29.09 582	13.86 524	7.52 512	11.00 525	4.39 447	0.36 544	0.00 1	0.02 476	0.02 376	0.12 346	0.08 311

DISCO	6.28 506	0.57 314	5.78 460	3.43 549	1.17 398	11.22 531	3.39 501	12.14 496	16.16 543	6.52 365	11.22 444	16.96 554	6.32 481	19.51 587	10.74 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 496	0.11 362

Syn2CoEx	6.32 507	2.72 551	9.33 527	2.45 504	1.67 439	8.59 496	3.32 497	18.08 571	12.27 514	8.53 458	21.08 548	10.30 482	9.80 545	9.30 493	7.86 505	0.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 535	0.43 519

RYNet	6.34 508	0.89 420	5.88 462	1.41 342	4.48 565	15.97 565	4.18 516	13.41 525	16.49 544	10.81 522	7.00 333	14.33 530	8.72 529	9.43 497	13.71 567	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.07 293

GwcNet	6.42 509	1.97 536	10.92 540	2.59 512	5.58 581	11.55 535	2.21 466	14.10 536	16.52 547	10.04 504	17.19 523	10.86 493	5.61 469	9.23 490	8.84 526	0.01 269	0.06 410	0.03 495	0.08 433	0.56 526	0.40 511

Wz-Net-LNSev	6.46 510	1.93 533	16.44 575	1.52 357	4.15 552	12.66 548	4.96 534	13.05 519	12.10 513	10.55 517	16.23 506	11.32 501	7.19 501	8.43 449	8.48 520	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.08 280	0.06 272

DGSMNet	6.47 511	2.61 549	13.64 562	3.46 550	3.74 535	8.97 502	6.01 545	14.15 537	13.01 518	7.46 412	14.10 488	9.94 473	4.79 442	10.44 515	6.22 480	1.30 577	1.70 593	1.80 583	1.52 588	2.27 577	2.35 578

GANetREF_RVC	6.56 512	2.89 553	7.58 511	3.41 547	0.40 266	12.96 551	9.58 585	15.09 548	17.25 551	10.33 509	10.62 428	12.27 513	8.16 522	12.21 542	4.53 451	0.41 550	0.00 1	0.00 1	0.02 376	3.12 582	0.39 508
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
LALA_ROB	6.58 513	1.80 524	6.25 475	1.26 313	0.94 370	10.08 514	9.02 579	16.00 557	11.51 505	12.74 543	13.02 476	24.77 585	5.25 457	10.56 517	8.02 508	0.04 449	0.05 388	0.00 1	0.02 376	0.10 309	0.25 477

S-Stereo	6.63 514	0.84 405	9.67 530	3.15 539	3.48 525	6.49 457	6.22 549	12.99 518	22.84 578	9.48 488	15.51 501	12.00 511	8.43 524	8.04 415	10.70 548	0.12 500	0.17 523	0.00 1	0.38 547	0.13 361	1.92 572

DeepPrunerF	6.75 515	2.69 550	23.31 593	3.68 560	7.16 589	3.78 373	4.29 519	13.42 526	20.13 567	8.13 439	10.46 423	7.18 421	8.06 520	11.10 527	9.44 535	0.24 530	0.15 509	0.29 559	0.42 553	0.66 538	0.45 523

edge stereo	6.76 516	1.01 444	6.76 489	2.20 475	2.45 490	6.41 454	2.45 470	14.84 546	11.98 512	15.29 564	18.31 532	22.02 580	12.56 562	10.82 522	7.49 499	0.03 428	0.06 410	0.11 534	0.03 394	0.30 476	0.14 404

NCC-stereo	6.77 517	1.49 502	6.48 483	2.92 527	4.40 557	7.43 477	3.61 504	19.52 590	13.29 520	8.39 454	16.91 515	15.96 542	12.13 559	12.85 548	7.70 502	1.47 578	0.11 480	0.01 444	0.42 553	0.14 371	0.24 473

Abc-Net	6.77 517	1.49 502	6.48 483	2.92 527	4.40 557	7.43 477	3.61 504	19.52 590	13.29 520	8.39 454	16.91 515	15.96 542	12.13 559	12.85 548	7.70 502	1.47 578	0.11 480	0.01 444	0.42 553	0.14 371	0.24 473
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 519	0.68 359	6.80 490	2.30 486	1.77 451	5.63 435	4.20 517	18.79 576	18.62 556	10.53 516	17.15 521	18.52 563	13.74 570	8.86 477	7.38 498	0.03 428	0.15 509	0.01 444	0.07 428	0.12 346	0.26 483

RP	6.84 520	1.29 488	5.53 455	3.92 568	5.18 578	6.32 451	3.53 502	11.73 478	15.31 537	9.54 491	22.38 555	18.25 561	14.47 572	10.11 508	7.49 499	0.91 569	0.01 193	0.12 537	0.15 467	0.33 489	0.19 448

ccnet	6.87 521	0.92 430	5.15 432	3.09 533	2.18 478	11.78 539	4.90 532	17.97 570	8.79 455	12.79 545	20.20 540	16.00 545	8.35 523	9.12 484	14.17 570	0.42 553	0.33 559	0.25 557	0.09 444	0.40 512	0.48 526

RGC	6.88 522	2.23 542	6.13 470	4.05 569	4.73 574	8.94 501	2.78 482	15.19 552	11.74 507	11.13 528	19.34 536	17.86 558	10.42 552	13.02 551	8.03 510	0.73 563	0.01 193	0.24 556	0.41 552	0.31 481	0.38 507

xyz-stereo	6.97 523	0.29 84	36.85 615	0.20 129	0.07 42	30.65 606	0.19 175	3.97 140	1.82 98	10.21 507	24.87 566	6.06 387	7.29 504	11.62 534	4.87 459	0.01 269	0.02 280	0.35 565	0.00 1	0.06 245	0.02 106

Nwc_Net	6.97 523	1.25 480	6.63 487	3.82 565	3.37 519	10.83 529	1.67 450	19.56 592	11.35 502	8.36 449	23.62 559	17.19 556	11.44 558	11.21 528	8.08 514	0.80 565	0.00 1	0.00 1	0.02 376	0.13 361	0.09 324

STTRV1_RVC	7.02 525	1.10 460	12.88 557	3.32 545	6.92 588	11.90 541	4.00 512	15.07 547	11.94 511	9.51 489	14.57 494	11.63 505	8.73 530	12.65 547	8.06 513	3.32 592	2.75 604	0.41 570	0.12 456	1.38 562	0.11 362

w-ln-seven-2	7.09 526	2.32 544	23.44 594	1.71 394	1.06 383	7.81 489	3.98 510	12.02 488	14.65 531	13.06 549	20.38 543	11.70 510	9.83 547	10.65 520	8.66 522	0.02 382	0.05 388	0.00 1	0.02 376	0.32 485	0.14 404

DStereoRT	7.14 527	1.05 450	6.27 476	2.26 481	1.39 419	10.94 530	1.76 455	7.53 348	4.14 260	7.55 415	10.86 436	2.79 249	6.79 494	8.01 413	4.49 450	0.13 505	0.18 527	49.57 633	15.74 627	0.23 449	1.13 558

ADCRef	7.27 528	1.38 492	16.37 573	2.52 507	3.30 518	11.63 537	3.16 493	10.80 448	9.35 463	13.03 548	25.27 572	8.17 438	8.92 534	8.06 422	21.81 594	0.15 509	0.08 448	0.16 544	0.34 542	0.38 505	0.58 537

psmorigin	7.34 529	1.58 508	18.31 580	2.35 496	0.87 358	6.72 463	1.70 454	10.63 440	7.14 401	19.77 579	22.71 556	20.13 572	11.34 556	12.96 550	9.49 536	0.04 449	0.17 523	0.06 518	0.17 478	0.21 435	0.50 530

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SQANet	7.64 533	3.40 563	5.49 449	11.73 603	9.62 602	11.96 543	2.82 483	11.33 462	6.10 352	8.33 448	11.49 450	11.00 496	5.16 456	10.12 512	2.72 390	8.92 605	2.21 595	10.41 603	1.58 589	11.13 606	7.39 602

anonymity	7.68 534	3.83 566	12.39 549	7.04 591	12.67 610	8.18 492	2.00 462	17.50 566	6.85 389	13.56 554	9.21 390	9.97 474	7.82 517	11.28 530	5.58 470	6.27 599	4.98 621	3.68 592	2.96 594	3.33 584	4.48 590

CC-Net-ROB	7.68 534	9.21 597	7.46 507	3.82 565	3.66 533	15.68 562	5.02 535	17.95 569	10.45 490	6.44 362	14.00 487	7.63 425	4.77 439	10.75 521	3.10 400	5.99 598	2.46 598	16.28 608	1.08 581	6.30 595	1.56 568

stereogan	7.69 536	0.88 417	7.08 498	3.49 555	3.93 545	18.98 579	3.23 496	16.52 559	19.58 563	9.93 502	18.92 534	20.50 576	9.04 537	14.07 558	6.14 479	0.26 533	0.04 370	0.21 553	0.03 394	0.63 535	0.33 501

pmcnn	7.72 537	1.27 483	9.42 529	2.91 525	3.14 510	9.44 507	6.23 550	12.56 508	16.51 545	14.53 560	24.08 561	27.44 592	8.49 526	9.32 494	8.44 519	0.06 473	0.08 448	0.00 1	0.00 1	0.30 476	0.15 415

AF-Net	7.78 538	1.44 497	6.68 488	3.37 546	4.50 566	8.61 497	2.69 479	17.07 563	20.17 568	9.52 490	24.02 560	20.31 575	14.59 573	11.58 533	9.84 540	0.61 560	0.00 1	0.12 537	0.00 1	0.38 505	0.12 380

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PWCDC_ROB	7.92 540	3.17 561	7.48 508	5.73 586	4.40 557	10.45 520	0.35 225	14.52 543	28.19 588	10.36 511	31.27 588	7.04 415	9.14 539	13.22 553	8.78 525	2.74 588	0.02 280	0.00 1	0.00 1	1.31 560	0.17 433

test_sample8	7.99 541	1.11 463	6.15 472	1.27 315	0.60 318	5.22 425	2.54 472	12.04 490	6.15 357	17.46 571	9.02 388	24.67 584	18.16 581	11.68 535	11.44 555	1.49 580	24.31 635	3.10 588	2.99 595	0.20 424	0.15 415

ADCP+	8.09 542	1.79 523	14.50 565	1.54 364	4.28 553	16.57 568	5.20 537	12.80 512	11.20 500	12.83 546	17.07 519	11.02 497	10.80 554	17.59 579	23.18 600	0.03 428	0.05 388	0.01 444	0.18 485	0.39 509	0.81 549

SuperB	8.10 543	3.15 560	24.67 596	2.65 513	1.23 401	9.88 513	4.29 519	10.18 432	30.07 591	11.53 534	12.18 463	6.12 389	6.65 490	10.50 516	14.47 571	0.14 507	0.11 480	0.35 565	0.25 518	13.06 610	0.48 526

PWC_ROB	8.24 544	3.13 558	12.74 556	2.43 503	4.43 560	7.51 481	1.22 422	16.63 560	19.24 561	16.08 567	28.29 579	13.99 527	10.16 549	13.63 555	14.06 569	0.42 553	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.59 530	0.27 487

MDST_ROB	8.37 545	0.32 115	9.03 525	4.18 574	2.42 489	26.86 600	6.14 546	19.36 587	13.52 523	27.09 597	22.75 557	9.47 464	4.74 437	15.06 565	6.34 483	0.02 382	0.02 280	0.00 1	0.00 1	0.02 97	0.13 392

G-Net	8.41 546	1.54 505	10.97 541	5.73 586	3.60 530	26.19 594	4.41 523	10.10 428	7.42 408	19.71 578	24.99 568	14.38 531	15.83 575	10.99 524	9.53 537	0.50 557	0.46 574	0.19 550	0.25 518	0.80 546	0.66 543

XQC	8.43 547	3.58 564	16.40 574	2.92 527	2.17 476	13.22 554	3.60 503	14.64 544	25.86 584	11.87 536	12.04 457	15.06 535	10.67 553	15.24 568	19.41 583	0.39 547	0.08 448	0.05 514	0.07 428	0.84 548	0.45 523

FBW_ROB	8.50 548	1.03 448	7.98 514	1.93 431	1.28 409	13.10 552	6.23 550	22.50 598	18.98 557	18.82 575	14.91 499	19.06 566	10.04 548	18.41 582	9.83 539	0.62 561	0.22 545	1.82 585	0.82 575	0.99 553	1.36 563

UDG	8.58 549	9.31 598	4.89 413	10.00 597	9.52 600	10.36 519	2.41 468	12.07 491	9.82 473	7.81 425	9.55 403	16.52 548	9.81 546	7.84 401	7.88 506	4.20 593	2.51 600	18.53 610	3.71 602	9.55 601	5.28 595

aanetorigin	8.72 550	3.29 562	27.55 604	1.95 433	3.84 542	4.93 420	5.39 542	5.49 253	10.05 478	27.85 598	31.47 589	15.80 541	12.78 564	9.04 482	11.98 557	0.25 531	0.22 545	0.22 554	0.25 518	1.28 559	0.84 551

GCST	9.08 551	17.31 607	3.98 358	52.92 632	10.66 605	11.29 533	0.20 181	6.97 334	6.47 376	9.46 487	4.68 244	4.75 340	1.51 257	9.34 495	1.31 280	8.19 604	0.05 388	22.38 613	0.34 542	6.17 594	3.53 584

RTSC	9.15 552	3.00 555	13.57 561	3.72 562	1.76 449	11.82 540	0.46 254	16.95 561	36.83 608	15.80 566	15.53 502	12.91 518	7.46 510	20.01 591	21.76 593	0.31 538	0.13 497	0.01 444	0.08 433	0.57 528	0.41 513

WCMA_ROB	9.21 553	0.87 413	7.37 505	2.54 508	2.13 473	13.59 556	5.80 544	11.64 472	14.01 525	24.43 594	32.99 596	27.09 591	18.02 580	12.51 545	9.85 541	0.81 566	0.07 434	0.01 444	0.01 348	0.16 382	0.23 468

Wz-Net-SNSev	9.23 554	6.70 584	24.28 595	1.87 416	1.81 455	8.57 495	12.29 603	17.37 565	20.39 569	10.43 513	23.11 558	16.66 550	8.03 519	14.47 562	17.86 580	0.00 1	0.02 280	0.01 444	0.00 1	0.41 515	0.30 495

MSMD_ROB	9.28 555	1.09 458	4.65 402	1.58 371	0.39 264	16.52 567	4.41 523	13.60 528	14.87 534	22.34 585	39.89 609	25.67 588	20.71 592	12.42 544	6.98 494	0.34 542	0.03 335	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.09 324

Consistency-Raft	9.42 556	4.74 575	12.66 553	5.30 583	9.08 598	4.08 389	5.26 539	19.26 585	24.87 582	11.17 529	29.85 584	13.57 520	5.51 468	7.67 389	13.40 565	0.36 544	0.35 562	1.81 584	4.24 603	11.61 607	3.57 585

DDUNet	9.47 557	11.32 603	6.14 471	12.93 605	11.65 607	10.45 520	3.87 509	11.70 475	7.89 428	9.27 482	13.28 478	16.18 547	6.14 478	8.80 474	5.77 473	6.64 600	3.38 613	20.90 611	4.28 604	11.01 605	7.80 603

ADCPNet	9.54 558	2.39 547	31.46 607	2.09 462	1.60 431	16.71 570	6.39 556	12.11 493	11.45 503	13.53 552	21.45 550	19.41 567	10.94 555	14.38 560	21.54 592	0.27 536	1.16 587	0.39 569	1.49 586	0.58 529	1.45 564

SHD	9.61 559	2.60 548	12.46 550	3.69 561	3.54 527	9.47 508	1.25 424	20.16 595	37.84 611	18.19 574	21.24 549	16.96 554	12.83 566	14.47 562	16.05 574	0.32 539	0.13 497	0.01 444	0.08 433	0.38 505	0.48 526

PDISCO_ROB	9.62 560	1.99 538	11.51 542	9.88 596	9.61 601	21.48 585	3.83 508	19.33 586	28.49 589	11.27 531	14.17 489	19.92 571	5.02 448	16.35 575	9.18 529	5.28 596	0.41 569	0.14 542	0.09 444	2.05 573	2.36 579

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 561	4.27 569	14.47 564	2.29 485	2.85 503	23.40 591	13.62 605	13.60 528	19.54 562	19.42 577	24.27 562	16.74 551	8.59 527	17.05 578	7.98 507	1.25 575	1.68 592	0.17 547	2.63 592	0.72 543	1.04 555

DStereoO	9.97 562	5.99 580	7.04 496	5.64 585	2.87 505	6.47 456	9.22 582	11.59 471	17.24 550	13.54 553	13.92 485	9.80 469	15.27 574	15.07 566	9.86 542	31.68 630	1.56 591	4.41 595	1.68 590	15.15 613	1.45 564

SGM_RVC	10.08 563	0.60 327	3.42 308	2.30 486	0.32 242	19.41 582	6.33 554	18.95 581	14.64 529	25.14 596	24.32 563	33.34 603	18.79 585	19.86 588	12.55 562	0.25 531	0.26 556	0.22 554	0.24 513	0.34 494	0.40 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 564	1.88 530	16.82 576	1.85 414	1.73 445	24.84 592	17.20 618	19.92 593	27.41 586	12.23 540	13.62 483	16.52 548	18.35 582	14.42 561	12.50 561	0.78 564	0.54 579	0.08 528	0.25 518	1.18 556	0.59 540

ADCL	10.16 565	2.11 539	19.36 583	1.92 427	1.88 460	22.23 586	8.91 578	14.04 534	23.56 580	14.62 561	26.19 574	12.75 517	13.59 569	16.06 574	22.95 598	0.26 533	0.18 527	0.75 574	0.65 566	0.69 539	0.58 537

w-ln-seven	10.20 566	3.08 556	26.36 600	2.06 458	2.49 491	15.81 563	4.39 522	17.80 568	33.50 597	20.47 583	25.79 573	15.12 536	7.40 505	11.75 538	17.48 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 518	0.13 392

MSAF-DinoV2	10.24 567	4.39 570	12.68 554	3.62 559	2.55 494	8.48 493	4.69 529	14.24 539	21.89 575	10.74 520	18.74 533	29.30 597	16.17 576	21.96 596	28.10 611	0.32 539	0.15 509	0.25 557	0.81 574	2.83 581	2.90 582

FCDSN-DC	10.24 567	0.56 312	3.49 314	1.96 436	1.29 410	16.90 571	4.59 527	17.16 564	19.10 559	24.64 595	32.46 595	33.82 604	22.14 598	15.93 571	10.45 546	0.04 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 217	0.21 459
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 567	3.13 558	20.70 587	2.21 476	2.39 488	11.23 532	6.19 547	14.17 538	11.19 499	23.20 591	22.25 553	17.89 559	19.54 588	18.51 583	26.21 608	0.45 555	0.42 571	1.10 579	1.29 583	1.56 567	1.18 559

z-mn7	10.46 570	4.14 567	20.35 585	2.15 469	1.68 441	19.07 580	5.72 543	13.28 524	34.58 603	9.45 486	35.20 602	15.69 540	9.13 538	21.16 594	17.07 577	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.00 1	0.35 496	0.19 448

SANet	10.64 571	1.86 529	10.91 539	1.76 400	0.71 339	14.62 560	9.23 583	19.18 584	37.14 609	19.22 576	27.96 578	25.86 589	19.11 587	13.02 551	10.63 547	0.08 486	0.06 410	0.03 495	0.02 376	0.62 533	0.81 549

FC-DCNN	10.72 572	0.52 293	4.27 377	1.88 419	1.63 433	17.18 572	5.29 540	18.20 572	19.69 564	28.50 599	34.51 599	34.03 605	21.48 595	15.89 570	11.15 553	0.03 428	0.01 193	0.02 476	0.01 348	0.07 266	0.09 324

FC-DCNN v2	10.88 573	0.52 293	4.17 373	1.92 427	1.63 433	17.79 576	5.35 541	18.87 579	19.88 565	28.77 600	34.99 601	34.62 607	21.72 596	16.03 573	11.16 554	0.03 428	0.01 193	0.02 476	0.00 1	0.06 245	0.08 311

AnyNet_C32	10.98 574	5.58 578	22.79 592	4.16 572	5.83 582	15.64 561	14.30 606	13.18 520	17.15 549	16.44 570	20.52 544	14.68 533	13.44 568	22.46 597	30.08 615	0.17 515	0.26 556	0.36 567	0.36 546	1.23 557	0.91 552

zh-sn7	11.12 575	7.26 589	33.16 609	2.32 494	2.31 484	11.66 538	7.80 573	13.53 527	17.94 554	16.39 569	31.80 590	14.22 529	16.88 577	23.07 600	23.00 599	0.00 1	0.13 497	0.00 1	0.00 1	0.52 522	0.48 526

zh-mn7	11.13 576	6.28 583	31.79 608	1.85 414	0.98 375	13.11 553	2.98 486	12.88 515	33.65 599	21.57 584	39.07 607	12.50 515	8.46 525	19.94 590	16.74 576	0.23 527	0.01 193	0.00 1	0.01 348	0.33 489	0.30 495

Wz-Net-TNSev	11.35 577	10.56 601	35.88 614	2.28 484	1.73 445	18.25 577	11.42 595	15.88 556	20.88 571	14.44 559	16.97 517	19.57 568	19.04 586	19.31 586	18.67 582	0.01 269	0.06 410	0.00 1	0.16 470	0.62 533	1.25 561

MeshStereo	11.52 578	1.52 504	4.55 397	1.89 421	1.46 424	19.87 584	5.11 536	20.66 596	15.91 542	32.67 605	34.51 599	39.34 612	21.15 593	18.74 584	12.10 558	0.11 496	0.06 410	0.01 444	0.00 1	0.45 519	0.22 461
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
otaku	11.73 579	7.51 591	7.07 497	13.22 606	10.85 606	26.61 599	7.25 567	18.84 578	19.16 560	11.58 535	17.23 524	20.19 573	8.09 521	15.11 567	4.64 454	9.13 606	2.42 597	13.08 604	1.83 591	12.48 609	8.22 605

Ntro	12.35 580	8.88 595	7.80 512	13.79 607	12.42 609	26.54 598	6.98 563	18.54 573	22.14 577	9.82 496	16.45 509	20.30 574	9.29 542	15.95 572	6.61 490	9.53 608	2.47 599	14.93 607	2.77 593	13.11 611	8.63 608

DStereoSA	12.36 581	4.42 571	14.05 563	8.00 593	9.08 598	13.92 559	12.01 600	16.97 562	21.15 572	13.71 555	25.23 571	8.57 451	23.71 600	18.03 581	15.50 573	2.83 589	6.21 623	3.68 592	8.21 616	10.45 604	11.36 618

MFN_U_SF_RVC	12.94 582	3.66 565	25.81 599	3.61 558	2.26 482	22.77 588	4.55 526	27.10 606	20.06 566	23.90 592	28.99 581	30.53 599	16.98 578	19.92 589	20.26 587	1.24 574	1.07 586	0.98 578	1.33 584	1.80 572	2.04 574

WZ-Net	13.00 583	4.64 574	41.07 618	3.48 554	3.15 512	19.12 581	15.66 616	14.81 545	31.33 593	15.71 565	27.88 577	22.22 581	14.01 571	20.44 593	25.03 604	0.64 562	0.00 1	0.01 444	0.03 394	0.39 509	0.37 506

ADCS	13.02 584	4.93 576	28.38 605	3.17 540	2.67 498	13.61 557	10.83 594	18.70 574	33.46 596	22.59 586	24.78 565	19.59 569	18.51 584	23.40 601	32.16 618	0.10 494	0.19 534	0.37 568	0.18 485	1.26 558	1.46 566

MFMNet_re	13.29 585	8.60 594	18.29 579	9.75 595	7.25 591	19.65 583	14.84 610	20.71 597	30.72 592	23.03 589	28.77 580	18.85 565	26.09 605	13.55 554	9.82 538	2.44 586	1.35 590	0.34 564	0.23 510	4.78 588	6.69 600

MultiAttention	13.72 586	0.34 149	3.24 293	2.22 479	1.79 452	56.78 636	83.85 642	18.93 580	15.06 535	8.16 440	20.91 547	13.25 519	2.53 317	33.18 612	6.90 493	0.20 522	0.06 410	0.74 573	1.00 579	2.69 580	2.60 581

EDNetEfficient	13.82 587	6.19 581	54.79 629	2.83 522	3.60 530	4.86 417	8.57 576	8.61 381	32.90 595	40.77 618	30.59 587	18.33 562	21.87 597	11.38 531	25.36 605	0.15 509	0.23 548	0.06 518	1.03 580	2.54 578	1.79 569

DStereoFS	13.91 588	8.09 593	10.27 537	7.48 592	5.93 583	16.06 566	6.27 553	25.18 604	17.56 553	17.52 572	27.57 576	20.59 578	29.20 608	26.58 606	19.78 585	3.27 591	4.31 619	6.54 601	7.13 614	7.92 599	10.95 616

LSM	14.01 589	5.95 579	33.49 610	6.78 590	43.61 634	10.22 516	9.98 589	15.16 551	22.93 579	23.07 590	32.34 594	18.52 563	12.67 563	15.45 569	11.10 552	0.16 514	0.51 577	0.09 531	0.32 538	1.08 554	16.85 629

SAMSARA	14.63 590	2.74 552	12.38 548	12.65 604	6.74 587	36.50 615	72.93 641	19.36 587	23.77 581	16.20 568	13.04 477	29.21 595	12.78 564	16.98 577	15.21 572	0.11 496	0.26 556	0.03 495	0.14 463	0.76 545	0.77 547

SPS-STEREO	15.04 591	6.23 582	13.21 560	11.34 602	11.65 607	23.30 589	7.15 565	24.16 602	15.65 540	31.78 604	29.19 583	31.62 600	21.32 594	24.62 602	19.50 584	7.59 602	4.19 618	3.22 591	1.48 585	6.99 598	6.54 599
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 592	2.93 554	14.67 567	4.21 575	3.39 522	17.43 575	4.16 515	27.84 610	48.84 621	31.02 603	43.54 614	29.76 598	30.81 611	25.97 604	21.40 590	0.23 527	0.41 569	0.04 507	0.33 540	0.41 515	1.33 562

SGM+DAISY	15.62 593	7.26 589	19.28 582	8.94 594	10.11 604	26.25 595	10.49 592	19.36 587	14.65 531	30.64 602	33.59 597	33.00 602	22.32 599	24.96 603	16.42 575	7.90 603	6.25 624	4.51 596	3.37 599	5.86 592	7.20 601

ACVNet-4b	15.90 594	22.00 609	12.37 547	16.40 609	15.14 613	31.87 608	7.50 571	19.04 582	27.85 587	11.48 533	22.02 552	31.86 601	9.16 541	17.95 580	5.69 471	10.43 610	2.58 601	24.44 616	4.87 608	16.04 615	9.28 609

NVStereoNet_ROB	16.04 595	6.75 585	12.90 558	6.37 589	7.42 592	12.89 550	9.74 587	22.78 599	25.12 583	30.32 601	46.19 617	34.37 606	25.38 602	21.48 595	21.38 589	5.94 597	3.10 610	6.07 600	10.09 619	4.01 585	8.54 607
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 596	10.81 602	59.36 631	4.42 577	2.49 491	30.06 604	15.15 614	17.51 567	16.51 545	17.88 573	37.69 605	24.04 583	17.54 579	29.60 609	33.29 619	0.28 537	0.38 566	0.43 571	0.42 553	2.57 579	1.98 573

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 597	6.93 587	21.83 590	5.94 588	2.81 502	38.71 617	14.59 607	24.55 603	34.87 606	33.66 609	34.35 598	29.24 596	24.20 601	22.59 598	17.95 581	2.52 587	2.81 605	1.17 581	1.51 587	5.89 593	2.16 575

ELAS_RVC	16.54 598	2.26 543	10.09 535	5.50 584	4.46 562	28.28 603	16.72 617	25.55 605	33.54 598	40.19 616	40.30 611	36.68 609	30.03 609	29.40 608	20.61 588	0.98 572	1.21 588	0.86 577	0.70 571	1.39 563	2.16 575
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 599	2.14 540	9.23 526	4.92 580	4.53 567	32.66 611	15.11 613	27.40 608	28.68 590	40.27 617	44.90 615	38.33 611	30.50 610	26.44 605	21.94 595	0.88 567	1.23 589	0.67 572	0.89 577	1.49 565	2.18 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 600	1.28 486	11.61 543	3.72 562	1.65 436	16.67 569	9.17 580	14.39 540	55.91 626	63.81 637	40.86 612	35.94 608	37.73 620	14.24 559	26.87 609	0.05 463	0.10 472	0.13 541	0.22 507	0.12 346	0.15 415

SGM-ForestM	16.99 601	1.08 456	5.74 459	2.12 466	0.75 343	31.63 607	12.21 601	27.80 609	32.25 594	37.88 613	39.99 610	52.96 622	35.20 617	33.60 614	24.47 602	0.26 533	0.39 568	0.31 561	0.39 550	0.26 464	0.53 533

DispFullNet	17.47 602	26.01 614	33.98 612	22.58 615	20.86 620	13.84 558	1.28 428	16.50 558	26.27 585	19.97 580	17.17 522	20.52 577	18.49 583	22.86 599	10.76 550	5.13 595	2.83 606	30.72 621	7.72 615	20.86 619	11.01 617

EDNetEfficientorigin	17.87 603	14.00 604	99.53 653	1.64 383	0.92 366	10.55 522	6.26 552	13.21 521	34.84 605	38.20 615	36.91 604	27.47 593	26.32 606	14.71 564	25.69 606	0.04 449	0.06 410	0.14 542	0.52 561	3.16 583	3.27 583

RainbowNet	18.01 604	26.22 615	19.95 584	18.59 612	14.88 612	27.38 601	10.46 591	27.39 607	34.54 602	14.91 563	27.01 575	25.65 587	12.44 561	18.94 585	9.23 530	13.91 618	3.46 614	23.36 615	4.86 607	16.03 614	10.91 615

ACVNet_1	18.70 605	25.08 613	12.72 555	17.33 611	15.18 614	26.02 593	9.62 586	28.44 611	34.49 601	24.39 593	24.32 563	37.22 610	20.13 591	16.67 576	13.39 564	10.45 611	2.59 602	24.77 617	4.92 609	16.57 616	9.75 611

RTS	18.87 606	9.32 599	86.48 640	4.95 581	6.10 584	42.08 619	14.70 608	15.49 553	41.06 614	22.65 587	32.32 592	13.77 522	19.54 588	37.98 619	28.96 612	0.41 550	0.23 548	0.00 1	0.02 376	0.91 550	0.50 530

RTSA	18.87 606	9.32 599	86.48 640	4.95 581	6.10 584	42.08 619	14.70 608	15.49 553	41.06 614	22.65 587	32.32 592	13.77 522	19.54 588	37.98 619	28.96 612	0.41 550	0.23 548	0.00 1	0.02 376	0.91 550	0.50 530

MANE	19.47 608	1.27 483	5.07 425	4.69 578	5.55 580	30.49 605	9.94 588	34.01 614	37.27 610	44.13 622	51.57 626	52.51 620	40.41 622	33.58 613	24.81 603	0.89 568	0.86 584	1.11 580	9.72 617	0.38 505	1.06 556

coex-ft	19.78 609	19.39 608	87.73 642	1.77 402	1.80 454	17.25 573	13.50 604	12.63 510	42.10 616	60.18 633	38.90 606	28.72 594	28.74 607	11.74 537	27.40 610	0.21 524	0.23 548	0.04 507	0.30 533	1.36 561	1.54 567

BEATNet-Init1	23.31 610	9.03 596	41.67 619	4.17 573	2.53 493	45.68 625	19.47 622	33.43 613	38.45 612	47.59 625	49.10 622	59.31 626	41.80 624	38.35 621	29.21 614	0.47 556	0.50 576	0.81 575	0.66 568	2.10 576	1.86 570

DLNR-FE	24.70 611	50.76 631	90.20 644	98.11 652	97.18 650	1.38 84	0.12 127	22.82 601	3.09 181	1.07 168	2.93 192	0.72 176	0.29 82	6.93 336	2.29 364	38.52 632	0.38 566	0.00 1	0.30 533	76.91 646	0.09 324

DLNR_Zeroshot_test	24.70 611	50.77 632	90.11 643	98.11 652	97.34 651	1.38 84	0.12 127	22.79 600	3.09 181	1.07 168	2.95 194	0.71 175	0.29 82	6.93 336	2.29 364	38.56 633	0.37 565	0.00 1	0.30 533	76.73 645	0.09 324

MonStereo1	25.07 613	22.70 610	26.51 601	25.39 616	21.15 623	27.38 601	7.54 572	29.21 612	38.74 613	34.17 611	46.61 618	50.27 617	33.31 614	28.57 607	25.83 607	12.28 615	0.79 583	26.32 618	5.80 612	26.02 626	12.81 623

FADE	25.68 614	17.27 606	50.60 626	10.46 599	9.90 603	22.50 587	9.17 580	35.80 616	53.05 623	20.32 582	19.01 535	26.54 590	34.42 615	39.35 622	33.52 620	30.62 629	14.22 631	38.39 630	37.63 634	5.22 590	5.56 597

ACVNet_2	26.45 615	29.35 619	25.14 597	20.27 614	15.43 615	34.97 613	12.23 602	48.37 627	66.25 636	42.69 619	56.73 630	51.77 618	25.59 603	20.39 592	13.52 566	10.13 609	2.59 602	22.78 614	3.52 601	17.57 617	9.80 613

MADNet+	27.07 616	33.84 621	90.97 645	20.14 613	7.47 593	48.43 627	47.10 637	35.43 615	36.46 607	20.11 581	30.05 585	25.29 586	35.08 616	45.50 628	50.28 634	2.13 584	2.00 594	1.19 582	0.76 572	4.71 586	4.43 588

IMH-64-1	27.21 617	28.77 616	16.84 577	31.57 619	20.76 618	26.43 596	15.10 611	47.11 622	45.20 618	33.53 607	51.16 624	41.42 613	31.10 612	36.48 615	22.39 596	13.48 616	2.87 608	33.95 623	10.70 620	23.50 621	11.75 619

IMH-64	27.21 617	28.77 616	16.84 577	31.57 619	20.76 618	26.43 596	15.10 611	47.11 622	45.20 618	33.53 607	51.16 624	41.42 613	31.10 612	36.48 615	22.39 596	13.48 616	2.87 608	33.95 623	10.70 620	23.50 621	11.75 619

JetBlue	29.12 619	15.72 605	54.12 628	15.93 608	20.98 621	60.90 637	30.62 629	39.38 617	34.62 604	34.08 610	39.69 608	57.35 625	43.17 625	50.71 634	50.60 635	2.41 585	3.79 616	2.81 587	3.45 600	9.57 602	12.59 622

WAO-7	29.39 620	24.43 611	20.47 586	32.71 622	13.83 611	34.70 612	20.27 625	52.19 633	65.03 634	43.29 620	59.35 632	52.19 619	44.68 627	31.71 610	30.56 616	10.98 612	4.94 620	13.71 606	12.52 624	12.06 608	8.22 605

IMH	29.82 621	29.11 618	18.51 581	34.28 623	21.40 624	32.33 610	15.39 615	49.40 629	53.07 624	37.88 613	55.32 629	45.05 615	39.54 621	40.63 623	24.12 601	14.03 619	3.27 612	34.93 625	11.24 622	24.69 623	12.21 621

PWCK	30.53 622	44.32 628	47.25 624	29.76 617	7.23 590	40.78 618	27.10 628	44.73 621	44.32 617	47.31 624	36.37 603	47.16 616	26.05 604	41.26 624	31.87 617	21.83 623	4.03 617	29.50 620	4.67 605	27.17 628	7.80 603

TorneroNet-64	32.42 623	31.89 620	30.52 606	34.73 624	21.13 622	46.99 626	18.82 620	43.10 620	59.42 629	32.70 606	46.98 619	62.01 629	36.98 618	43.97 627	33.88 621	14.10 620	3.22 611	35.28 626	11.72 623	26.84 627	14.07 624

Dean	34.67 624	38.70 626	25.33 598	29.89 618	17.21 616	45.24 624	11.98 599	56.90 637	76.55 638	63.47 636	60.22 633	67.36 636	48.14 630	37.24 617	39.01 626	11.00 613	2.83 606	28.35 619	5.60 611	18.14 618	10.31 614

WAO-6	34.74 625	36.76 625	15.36 570	37.53 625	24.15 628	35.99 614	19.36 621	48.96 628	68.54 637	43.84 621	47.58 620	52.77 621	52.60 631	32.63 611	34.73 623	26.20 626	7.74 627	42.78 631	21.64 631	28.07 629	17.62 631

LVE	34.99 626	40.10 627	34.97 613	32.49 621	18.61 617	51.45 632	26.82 627	52.15 632	65.94 635	47.21 623	61.04 634	53.99 623	37.30 619	37.95 618	34.09 622	15.55 622	5.95 622	31.01 622	13.81 625	22.58 620	16.72 628

TorneroNet	35.11 627	33.92 622	33.82 611	37.86 626	22.01 625	49.64 629	21.58 626	48.09 626	55.23 625	37.50 612	53.79 627	62.81 632	43.66 626	46.71 630	41.25 629	14.80 621	3.53 615	36.72 627	14.57 626	28.28 630	16.49 627

WAO-8	38.15 628	35.51 623	21.50 588	43.67 627	23.92 626	44.44 621	20.26 623	52.83 634	76.62 639	53.57 630	66.79 638	62.63 630	54.56 634	42.03 625	39.18 627	22.71 624	6.65 625	37.08 628	19.08 629	24.72 625	15.24 625

Venus	38.15 628	35.51 623	21.50 588	43.67 627	23.92 626	44.44 621	20.26 623	52.83 634	76.62 639	53.57 630	66.81 639	62.63 630	54.56 634	42.03 625	39.18 627	22.71 624	6.65 625	37.08 628	19.08 629	24.70 624	15.24 625

UNDER WATER	45.09 630	48.60 630	67.37 634	49.30 631	31.41 630	53.80 634	37.39 631	40.25 619	52.48 622	50.24 626	45.37 616	68.37 638	57.76 637	51.03 635	49.88 633	29.97 628	13.75 630	51.22 634	36.57 632	37.87 632	29.12 633

UNDER WATER-64	45.16 631	46.99 629	66.69 633	43.90 629	27.64 629	55.58 635	41.87 634	39.42 618	48.42 620	51.73 629	43.08 613	67.76 637	56.69 636	48.02 632	48.34 632	39.50 634	17.64 632	51.78 635	38.93 635	36.62 631	32.61 634

notaker	47.42 632	55.20 634	49.13 625	56.52 635	40.18 631	38.52 616	32.97 630	47.21 624	56.08 627	57.21 632	57.24 631	60.09 627	59.19 639	53.93 636	41.64 630	40.61 635	19.93 634	57.21 637	37.41 633	49.02 634	39.02 635

Selective-IGEV-i16pa	47.56 633	54.61 633	52.44 627	10.51 600	5.01 576	94.09 645	18.20 619	75.27 642	90.92 646	76.97 641	87.46 644	73.72 641	64.48 640	93.84 650	69.31 641	27.42 627	10.49 629	13.34 605	6.50 613	9.62 603	17.02 630

Selective-IGEV-i1pa	48.43 634	65.43 642	42.34 620	16.87 610	8.81 597	90.19 642	37.63 632	70.30 641	78.04 641	78.09 643	79.55 641	65.25 634	59.08 638	90.94 649	64.41 638	36.32 631	18.26 633	21.83 612	9.97 618	13.82 612	21.46 632

ktn	48.94 635	57.58 635	38.86 617	59.57 636	43.27 633	50.37 630	43.38 635	48.07 625	61.11 630	51.30 628	54.25 628	54.96 624	52.88 632	47.30 631	35.83 624	57.77 639	24.88 637	62.69 640	43.55 636	50.70 635	40.41 636

DPSimNet_ROB	53.45 636	64.73 641	44.39 621	53.97 633	45.39 635	53.66 633	54.83 638	55.15 636	57.87 628	64.16 638	50.83 623	63.40 633	53.34 633	46.45 629	65.81 640	63.13 641	26.54 638	57.94 638	51.11 639	45.52 633	50.69 640

KSHMR	55.63 637	63.60 640	37.85 616	74.69 639	49.56 636	49.01 628	45.73 636	57.46 638	63.97 633	61.61 635	62.07 636	72.39 640	47.01 628	50.65 633	43.29 631	54.10 638	62.21 640	66.10 641	53.94 640	51.25 637	46.11 638

HanzoNet	56.48 638	59.32 636	58.25 630	55.32 634	41.94 632	50.95 631	41.33 633	51.12 630	61.40 631	65.62 639	65.59 637	71.66 639	69.41 641	70.77 639	60.03 637	63.99 642	34.70 639	61.96 639	50.54 638	51.00 636	44.71 637

JetRed	61.02 639	61.05 639	82.56 639	46.09 630	56.80 638	83.19 638	63.76 639	59.26 639	63.61 632	69.29 640	68.85 640	66.59 635	47.62 629	61.57 637	74.09 644	45.58 636	66.14 643	46.59 632	45.06 637	63.17 638	49.58 639

LRCNet_RVC	66.23 640	65.67 643	67.63 635	71.47 638	54.32 637	32.17 609	2.66 478	63.19 640	21.35 574	81.79 644	91.26 645	83.62 645	71.62 642	69.32 638	52.57 636	95.49 651	64.45 642	95.07 651	95.19 651	71.52 640	74.31 643

TCMNet-wrong-test	67.23 641	85.83 647	81.56 638	95.63 648	94.73 648	89.35 641	85.42 643	51.73 631	33.71 600	51.26 627	61.71 635	61.33 628	41.23 623	77.26 642	64.71 639	48.76 637	9.03 628	70.12 643	68.11 642	90.76 651	82.37 648

ASD4	75.85 642	81.57 645	69.25 636	68.23 637	80.87 642	96.24 646	99.15 652	77.50 643	93.47 647	77.59 642	85.63 642	78.32 642	76.43 643	77.89 643	82.61 645	58.30 640	62.67 641	55.02 636	62.43 641	68.35 639	65.49 642

MADNet++	82.84 643	82.38 646	73.57 637	87.72 647	82.97 643	93.14 643	69.15 640	86.42 647	82.50 642	93.46 650	86.70 643	86.28 646	80.92 646	88.34 645	88.84 646	86.83 647	84.17 647	72.64 644	68.92 643	80.47 647	81.42 647

tt	83.26 644	0.34 149	99.99 655	79.40 645	93.18 647	100.00 654	100.00 656	100.00 659	99.95 654	60.33 634	47.63 621	99.98 658	99.96 655	99.98 656	100.00 660	92.42 648	99.82 654	73.83 648	73.63 644	88.42 648	56.35 641

RSGM-EC	84.07 645	59.96 637	46.25 622	78.03 643	83.22 645	89.06 639	90.25 644	92.04 648	94.92 648	90.68 648	97.34 649	83.40 643	78.92 644	76.48 640	72.91 642	93.35 649	97.50 649	88.11 649	92.75 649	88.89 649	87.40 650

acva	84.07 645	59.96 637	46.25 622	78.03 643	83.22 645	89.06 639	90.25 644	92.04 648	94.92 648	90.68 648	97.34 649	83.40 643	78.92 644	76.48 640	72.91 642	93.35 649	97.50 649	88.11 649	92.75 649	88.89 649	87.40 650

xxxxx1	85.63 647	90.31 648	96.68 648	76.54 640	80.57 639	97.44 649	96.86 649	85.53 644	88.53 643	88.68 645	91.71 646	94.23 648	92.93 647	90.02 646	91.98 647	70.60 643	70.39 644	73.68 645	81.46 646	74.61 641	79.86 644

tt_ll	85.63 647	90.31 648	96.68 648	76.54 640	80.57 639	97.44 649	96.86 649	85.53 644	88.53 643	88.68 645	91.71 646	94.23 648	92.93 647	90.02 646	91.98 647	70.60 643	70.39 644	73.68 645	81.46 646	74.61 641	79.86 644

ff	85.63 647	90.31 648	96.68 648	76.54 640	80.57 639	97.44 649	96.86 649	85.53 644	88.53 643	88.68 645	91.71 646	94.23 648	92.93 647	90.02 646	91.98 647	70.60 643	70.39 644	73.68 645	81.46 646	74.61 641	79.86 644

USTest	87.63 650	76.50 644	65.53 632	81.26 646	83.10 644	100.00 654	100.00 656	99.53 654	99.60 653	98.32 651	99.02 654	90.87 647	98.33 652	84.28 644	98.23 653	79.97 646	96.20 648	69.82 642	73.75 645	75.48 644	82.80 649

PML	97.88 651	100.00 657	96.45 647	98.01 651	97.88 652	100.00 654	99.35 653	96.88 650	97.72 651	100.00 658	97.36 651	97.38 652	99.60 653	100.00 659	96.32 651	99.99 656	97.55 651	100.00 655	96.01 652	99.18 653	87.92 652

MEDIAN_ROB	98.41 652	99.70 652	99.30 652	97.09 649	97.02 649	96.89 647	95.77 648	97.66 652	97.28 650	98.79 654	98.94 653	99.18 653	98.14 651	96.89 651	96.88 652	99.96 655	99.16 652	100.00 655	99.99 656	99.69 654	99.88 654

HaxPig	98.85 653	99.94 654	95.08 646	99.99 656	100.00 655	94.03 644	94.78 646	99.15 653	99.98 656	99.99 657	100.00 656	99.98 658	99.99 656	98.12 652	95.97 650	100.00 658	99.99 656	100.00 655	99.99 656	100.00 657	99.99 657

Anonymous_1	99.08 654	99.91 653	99.85 654	97.63 650	99.10 653	100.00 654	100.00 656	99.61 656	99.96 655	99.28 656	99.86 655	99.54 655	99.99 656	99.29 653	99.75 654	96.05 652	99.59 653	97.31 652	98.57 653	97.71 652	98.63 653

ccccc	99.32 655	96.61 651	100.00 659	100.00 659	100.00 655	97.41 648	99.44 654	99.56 655	97.80 652	99.27 655	97.59 652	99.35 654	99.84 654	99.92 654	99.98 656	100.00 658	100.00 657	99.95 654	99.77 655	100.00 657	100.00 659

test_example2	99.39 656	99.98 656	99.99 655	100.00 659	99.98 654	99.72 653	99.99 655	97.34 651	100.00 657	100.00 658	100.00 656	96.42 651	96.66 650	99.97 655	99.96 655	100.00 658	99.97 655	98.66 653	99.15 654	100.00 657	100.00 659

AVERAGE_ROB	99.62 657	99.95 655	98.81 651	100.00 659	100.00 655	98.08 652	95.47 647	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	99.99 657	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

DGTPSM_ROB	99.90 658	100.00 657	99.99 655	99.99 656	100.00 655	100.00 654	100.00 656	99.97 657	100.00 657	98.35 652	100.00 656	99.84 656	100.00 658	99.98 656	99.99 657	99.99 656	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

DPSMNet_ROB	99.91 659	100.00 657	99.99 655	99.99 656	100.00 655	100.00 654	100.00 656	99.98 658	100.00 657	98.35 652	100.00 656	99.84 656	100.00 658	99.98 656	99.99 657	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

DPSM_ROB	99.95 660	100.00 657	100.00 659	99.76 654	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	99.21 653	100.00 657	100.00 655	100.00 658	99.99 655	99.95 655

DPSM	99.95 660	100.00 657	100.00 659	99.76 654	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	99.21 653	100.00 657	100.00 655	100.00 658	99.99 655	99.95 655

Hybrid-DGEV	100.00 662	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

RAFT-FEzeroshot	100.00 662	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

RAFT-FE	100.00 662	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

FlowAnything	100.00 662	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

Selective-RAFT-Error	100.00 662	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

CasAABBNet	100.00 662	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	100.00 659

LSM0	100.00 662	100.00 657	100.00 659	100.00 659	100.00 655	100.00 654	100.00 656	100.00 659	100.00 657	100.00 658	100.00 656	100.00 660	100.00 658	100.00 659	100.00 660	100.00 658	100.00 657	100.00 655	100.00 658	100.00 657	99.99 657

GS-Stereo							0.73 339	4.64 183	2.10 106	0.31 57	0.65 81	0.43 144	0.48 138	0.83 45	0.14 15	0.00 1	0.01 193	0.00 1	0.12 456	0.17 396	0.13 392

Low-res two-view benchmark