Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 119	1.17 17	0.07 54	0.11 85	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 5	0.73 74	0.07 25	0.17 37	0.39 5	0.20 28	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter++	0.25 2	0.17 9	0.64 1	0.01 1	0.08 54	1.24 44	0.00 1	0.96 4	0.70 7	0.32 54	0.03 6	0.06 15	0.11 25	0.31 1	0.37 78	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

FoundationStereo	0.26 3	0.29 71	1.25 28	0.24 126	0.10 71	0.41 3	0.07 80	0.57 1	0.80 23	0.24 28	0.03 6	0.09 45	0.37 91	0.46 8	0.12 4	0.03 410	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

HiDET	0.34 4	0.16 3	0.67 2	0.01 1	0.10 71	1.18 21	0.01 9	2.53 20	0.71 8	0.29 40	0.06 17	0.07 25	0.12 31	0.35 3	0.42 98	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LCMNet	0.34 4	0.16 3	0.75 3	0.02 5	0.10 71	1.21 27	0.01 9	2.64 24	0.73 15	0.24 28	0.05 16	0.06 15	0.17 37	0.32 2	0.39 84	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

Wavelet-MonSter	0.35 6	0.28 64	1.43 46	0.03 12	0.40 251	1.20 26	0.00 1	1.14 6	0.82 28	0.27 34	0.04 13	0.05 6	0.08 9	0.96 48	0.20 28	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 99

BridgeDepth_RVC	0.36 7	0.20 23	1.10 10	0.02 5	0.29 210	0.97 11	0.00 1	2.19 15	0.73 15	0.13 8	0.17 33	0.09 45	0.55 137	0.68 23	0.13 8	0.00 1	0.01 190	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 7	0.16 3	0.83 4	0.01 1	0.10 71	1.19 22	0.00 1	2.37 18	0.71 8	0.52 116	0.04 13	0.07 25	0.26 60	0.36 4	0.43 101	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

BridgeDepth	0.38 9	0.26 57	1.19 19	0.01 1	0.04 14	1.19 22	0.03 41	2.97 34	0.73 15	0.21 22	0.02 1	0.15 57	0.10 17	0.64 18	0.09 1	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
LGtest1	0.42 10	0.33 119	1.42 43	0.13 97	0.16 127	0.98 12	0.01 9	2.30 17	0.96 58	0.21 22	0.07 18	0.08 39	0.10 17	1.10 57	0.31 61	0.01 263	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.02 99

MonStereo	0.44 11	0.23 38	1.44 49	0.05 35	0.77 331	1.17 16	0.01 9	3.17 50	0.72 10	0.28 35	0.18 34	0.06 15	0.04 1	0.54 9	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.01 22

Monster-pub-eth3d	0.44 11	0.23 38	1.44 49	0.05 35	0.77 331	1.17 16	0.01 9	3.17 50	0.72 10	0.28 35	0.18 34	0.06 15	0.04 1	0.55 10	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.01 22

3.25w_new	0.45 13	0.25 50	1.29 29	0.02 5	0.08 54	1.25 49	0.01 9	3.39 77	0.91 54	0.33 60	0.16 26	0.07 25	0.42 113	0.57 11	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

3.25w	0.45 13	0.25 50	1.29 29	0.02 5	0.08 54	1.25 49	0.01 9	3.39 77	0.91 54	0.33 60	0.16 26	0.06 15	0.42 113	0.57 11	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

MLG-Stereo_test3	0.45 13	0.31 87	1.35 38	0.06 43	0.17 137	1.30 62	0.01 9	3.52 96	0.77 21	0.15 10	0.07 18	0.06 15	0.07 7	0.74 26	0.22 33	0.02 365	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 99

FSD	0.46 16	0.31 87	1.38 40	0.17 109	0.10 71	0.53 5	0.06 70	3.21 59	0.81 25	0.16 12	0.24 44	1.06 174	0.12 31	0.63 17	0.24 37	0.02 365	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

S2M2_L	0.46 16	0.39 180	1.17 17	0.37 160	0.17 137	1.14 14	0.01 9	1.46 8	1.83 85	0.19 17	0.87 86	0.13 55	0.19 42	0.57 11	0.43 101	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.21 415	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 16	0.23 38	1.44 49	0.05 35	0.77 331	1.17 16	0.01 9	3.17 50	0.72 10	0.28 35	0.18 34	0.07 25	0.04 1	0.83 34	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.01 22

asd	0.49 19	0.16 3	1.57 68	0.04 27	0.72 325	1.24 44	0.05 62	2.80 29	0.84 29	0.45 101	0.50 59	0.06 15	0.56 140	0.58 14	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4.5_new	0.49 19	0.17 9	1.73 90	0.06 43	0.30 212	1.23 34	0.07 80	3.11 41	0.87 42	0.45 101	0.66 69	0.05 6	0.19 42	0.67 20	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4.5w-stereo	0.49 19	0.17 9	1.73 90	0.06 43	0.30 212	1.23 34	0.07 80	3.11 41	0.87 42	0.45 101	0.66 69	0.05 6	0.19 42	0.67 20	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

IGEV	0.50 22	0.22 32	1.52 63	0.08 63	1.85 435	1.34 69	0.37 215	2.03 12	0.93 57	0.29 40	0.08 23	0.07 25	0.09 13	0.90 43	0.22 33	0.02 365	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

FlowAnything_test	0.51 23	0.33 119	2.09 136	0.15 102	0.15 119	1.71 116	0.03 41	1.76 9	0.49 4	1.10 157	0.77 77	0.03 1	0.05 4	0.61 16	0.66 155	0.05 442	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.02 99

asda	0.52 24	0.19 18	1.61 73	0.03 12	0.61 307	1.26 54	0.08 88	3.20 57	0.84 29	0.41 87	0.29 46	0.05 6	0.72 161	0.77 31	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4.25_new	0.52 24	0.18 13	1.42 43	0.03 12	0.88 343	1.23 34	0.04 49	3.18 54	0.85 34	0.32 54	0.77 77	0.05 6	0.42 113	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.5w_new	0.52 24	0.18 13	1.42 43	0.03 12	0.88 343	1.23 34	0.04 49	3.18 54	0.85 34	0.32 54	0.77 77	0.05 6	0.42 113	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

4.25w-stereo	0.52 24	0.18 13	1.43 46	0.03 12	0.88 343	1.23 34	0.04 49	3.18 54	0.85 34	0.32 54	0.77 77	0.05 6	0.42 113	0.83 34	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

3w_stereo	0.53 28	0.23 38	1.53 64	0.03 12	0.02 4	1.25 49	0.02 32	3.34 74	0.88 47	0.44 97	0.43 56	0.07 25	1.04 197	1.04 53	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

4w-stereo	0.55 29	0.18 13	1.39 41	0.02 5	0.35 238	1.26 54	0.06 70	3.13 44	0.86 37	0.28 35	0.82 84	0.06 15	0.67 153	1.59 88	0.25 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2.75w_new	0.55 29	0.23 38	1.43 46	0.04 27	0.12 99	1.25 49	0.08 88	3.20 57	0.86 37	0.39 80	0.16 26	0.07 25	0.88 181	1.99 114	0.24 37	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

2w_stereo	0.56 31	0.19 18	1.31 33	0.03 12	0.10 71	1.22 31	0.04 49	3.42 87	0.81 25	0.79 139	0.73 74	0.07 25	1.24 225	0.81 33	0.37 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

dual_stereo	0.56 31	0.32 101	1.08 9	0.07 54	0.11 85	0.77 8	0.03 41	3.60 102	1.17 69	0.12 5	0.03 6	0.20 70	0.11 25	2.77 137	0.51 133	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.16 450	0.00 1	0.02 99

AdaDepth	0.57 33	0.22 32	2.33 163	0.12 81	1.26 383	1.59 98	0.07 80	1.03 5	0.97 59	0.21 22	0.42 54	0.08 39	0.30 77	2.28 124	0.26 44	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.20 474	0.01 32	0.01 22

MLG-Stereo_test2	0.57 33	0.28 64	1.20 23	0.07 54	0.68 316	1.34 69	0.02 32	3.39 77	1.41 73	0.06 1	0.02 1	0.12 53	0.10 17	2.37 126	0.31 61	0.01 263	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 99

GEAStereo	0.59 35	0.22 32	1.14 14	0.16 106	0.19 164	1.96 141	0.73 320	3.39 77	0.84 29	0.52 116	0.65 66	0.19 64	0.48 124	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.12 363

Zero-FE251	0.62 36	0.53 280	2.17 152	0.37 160	0.30 212	1.84 129	0.06 70	2.60 22	0.31 2	2.21 175	0.23 41	0.09 45	0.39 99	0.67 20	0.52 135	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.07 281

3.75w	0.62 36	0.16 3	1.33 36	0.02 5	1.27 386	1.25 49	0.01 9	3.23 61	0.87 42	0.38 72	0.23 41	0.07 25	0.40 100	2.96 142	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LG-G_1	0.62 36	0.31 87	1.19 19	0.07 54	0.11 85	1.81 127	0.02 32	3.74 114	0.88 47	0.23 25	0.03 6	0.09 45	0.08 9	3.39 155	0.27 53	0.02 365	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.02 99

LG-G	0.62 36	0.31 87	1.19 19	0.07 54	0.11 85	1.81 127	0.02 32	3.74 114	0.88 47	0.23 25	0.03 6	0.09 45	0.08 9	3.39 155	0.27 53	0.02 365	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.02 99

1w_stereo	0.64 40	0.16 3	1.24 26	0.09 69	0.50 285	1.19 22	0.08 88	3.24 63	0.84 29	0.48 106	2.37 158	0.04 3	1.57 252	0.84 41	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

LG-Stereo_L2	0.64 40	0.33 119	1.46 55	0.10 72	0.18 152	1.30 62	0.19 163	3.53 98	0.72 10	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 185	0.36 72	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 99

252Zero-FE	0.66 42	0.23 38	1.24 26	1.10 274	0.07 37	1.31 64	0.02 32	3.33 72	1.14 68	1.34 162	1.74 130	0.04 3	0.05 4	1.11 58	0.40 91	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.02 87	0.02 99

qwe	0.66 42	0.19 18	1.64 78	0.05 35	1.17 378	1.23 34	0.03 41	3.35 75	0.88 47	0.51 113	0.38 51	0.04 3	0.17 37	3.22 148	0.26 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

2.25w	0.67 44	0.20 23	1.40 42	0.04 27	0.13 108	1.21 27	0.05 62	3.23 61	0.87 42	0.36 66	1.17 103	0.07 25	0.69 156	3.67 164	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

MLG-Stereo_test1	0.67 44	0.23 38	1.05 7	0.06 43	1.40 399	1.24 44	0.00 1	3.56 100	1.36 71	0.06 1	0.04 13	0.08 39	0.10 17	4.03 180	0.14 11	0.01 263	0.07 414	0.00 1	0.01 329	0.01 32	0.02 99

2.5w	0.68 46	0.23 38	1.29 29	0.04 27	0.31 223	1.26 54	0.09 96	3.24 63	0.86 37	0.42 92	0.59 62	0.03 1	0.56 140	4.36 193	0.24 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

RAStereo	0.68 46	0.42 211	3.15 266	0.18 115	0.52 293	1.17 16	0.02 32	3.16 49	0.98 60	0.51 113	1.43 113	0.16 58	0.22 49	0.75 28	0.83 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.02 99

3.5w_stereo	0.69 48	0.23 38	1.44 49	0.02 5	0.14 114	1.24 44	0.03 41	3.53 98	0.90 53	0.20 18	1.48 116	0.07 25	0.50 129	3.73 166	0.30 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

LG-Stereo_L1	0.69 48	0.32 101	1.21 25	0.10 72	0.16 127	1.38 74	0.20 169	2.44 19	0.72 10	0.20 18	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 286	0.36 72	0.01 263	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 99

SGD-Stereo	0.69 48	0.30 82	1.15 16	0.25 128	0.12 99	1.26 54	0.29 196	1.87 11	0.62 6	0.50 112	0.51 60	0.08 39	0.11 25	6.67 302	0.09 1	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

MatchStereo	0.70 51	0.35 149	2.06 128	0.05 35	0.01 1	0.93 10	0.01 9	4.29 141	3.44 194	0.10 4	1.13 99	0.18 62	0.25 53	0.76 30	0.39 84	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

water-stereo	0.70 51	0.29 71	3.07 260	0.08 63	0.07 37	1.54 94	0.15 141	4.01 131	1.41 73	0.59 127	1.31 108	0.26 90	0.24 51	0.43 7	0.39 84	0.02 365	0.06 391	0.00 1	0.02 357	0.02 87	0.01 22

GIP-stereo	0.70 51	0.44 230	1.70 88	1.52 337	0.75 327	1.48 86	0.05 62	4.18 137	1.10 64	0.18 15	0.42 54	0.58 150	0.38 95	0.65 19	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.01 22

DEFOM-Stereo	0.70 51	0.29 71	1.62 75	0.16 106	0.06 29	1.95 138	0.45 237	0.88 3	0.74 18	0.55 122	0.51 60	0.14 56	0.09 13	6.32 272	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

Monster-pub-mixall	0.72 55	0.39 180	0.98 5	0.04 27	0.12 99	1.23 34	0.01 9	2.74 27	0.86 37	0.86 143	0.39 53	0.07 25	0.09 13	6.24 263	0.32 63	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 156

MLG-Stereo	0.72 55	0.23 38	1.13 11	0.06 43	0.16 127	1.24 44	0.00 1	3.84 122	1.40 72	0.06 1	0.03 6	0.08 39	0.10 17	5.71 241	0.16 17	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 99

GREAT-IGEV	0.72 55	0.29 71	1.91 104	1.31 304	0.40 251	1.41 81	0.08 88	2.29 16	2.48 113	0.18 15	0.69 72	0.10 51	0.34 85	1.72 95	0.37 78	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.22 486	0.10 289	0.41 492

IGEV-Stereo++	0.74 58	0.23 38	1.31 33	0.06 43	1.62 409	1.95 138	0.01 9	3.29 68	1.81 82	0.38 72	1.68 127	0.10 51	1.16 215	0.91 44	0.19 27	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 22

GSStereo	0.75 59	0.22 32	1.14 14	0.69 219	0.19 164	1.96 141	0.73 320	4.64 168	2.10 92	0.31 50	0.65 66	0.43 130	0.48 124	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.12 436	0.17 376	0.13 374

GLC_STEREO	0.75 59	0.29 71	1.19 19	0.55 193	0.01 1	1.98 144	0.57 276	3.07 37	3.02 159	0.90 145	1.48 116	0.19 64	0.40 100	0.93 45	0.36 72	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 99

VIP-Stereo	0.76 61	0.66 334	2.08 135	0.09 69	0.27 199	1.99 146	0.11 108	3.32 70	0.80 23	0.48 106	1.27 106	0.28 97	0.11 25	3.06 145	0.41 93	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.12 363

rvit_stereo_0081_aga	0.76 61	0.51 268	3.29 277	0.11 79	0.25 189	1.73 120	0.22 176	3.68 104	2.54 120	0.26 33	0.16 26	0.27 93	0.30 77	1.31 70	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.04 201

NLSM3	0.78 63	0.33 119	1.31 33	0.06 43	1.93 440	1.22 31	0.05 62	3.26 65	1.87 87	0.34 62	0.87 86	0.12 53	1.04 197	2.53 133	0.74 172	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1

LG-Stereo	0.79 64	0.32 101	3.96 334	0.04 27	0.15 119	1.19 22	0.18 160	3.52 96	2.95 147	0.32 54	1.77 132	0.22 82	0.14 34	0.39 5	0.43 101	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.02 99

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 65	0.33 119	2.51 179	0.25 128	0.53 294	1.93 136	0.27 192	5.07 200	1.05 63	0.47 105	0.68 71	0.64 154	0.22 49	0.95 47	0.65 151	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.19 471	0.03 138	0.16 408

MaDis-Stereo	0.80 65	0.69 345	3.02 244	0.33 149	1.83 433	1.22 31	0.06 70	3.41 84	1.49 75	0.31 50	0.38 51	0.42 129	0.51 131	1.14 61	1.21 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.05 238

AEACV	0.80 65	0.29 71	1.70 88	0.96 253	0.24 186	2.03 150	0.88 366	3.50 93	0.88 47	0.34 62	0.20 39	0.29 100	2.01 275	1.77 101	0.33 65	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.29 506	0.10 289	0.09 311

gasm-f	0.81 68	0.25 50	1.66 80	0.16 106	0.28 207	2.77 244	0.91 372	3.39 77	0.84 29	0.52 116	3.10 184	0.19 64	0.71 160	0.73 25	0.28 55	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.21 415	0.12 363

IGEV-RUCA	0.81 68	0.15 1	1.13 11	0.52 185	0.32 227	2.13 160	0.51 256	3.46 90	1.71 80	0.95 147	0.16 26	0.24 86	0.55 137	2.81 139	0.41 93	0.12 479	0.21 521	0.20 532	0.25 497	0.21 415	0.20 435

UniTT-Stereo	0.83 70	0.33 119	1.98 119	0.92 244	1.27 386	0.54 6	0.11 108	1.35 7	2.94 146	1.67 169	2.09 145	0.20 70	0.31 81	1.57 86	1.07 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 363	0.01 22

Pointernet	0.84 71	0.35 149	2.00 123	0.12 81	0.13 108	1.77 122	0.06 70	4.87 184	2.53 118	0.14 9	2.11 148	0.76 164	0.44 120	1.02 51	0.32 63	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.15 447	0.02 87	0.01 22

monsters	0.87 72	0.28 64	1.54 65	0.47 180	2.71 477	1.38 74	0.01 9	3.14 45	0.81 25	0.32 54	0.48 58	0.05 6	0.13 33	5.72 242	0.42 98	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

castereo	0.87 72	0.60 309	1.07 8	0.34 154	0.17 137	1.89 132	0.79 338	4.84 183	2.05 90	0.65 132	2.55 164	0.31 107	0.40 100	1.02 51	0.38 83	0.01 263	0.09 439	0.00 1	0.24 492	0.03 138	0.02 99

zero-FE	0.88 74	0.27 62	2.12 143	0.21 120	1.63 410	1.75 121	0.83 348	3.08 38	0.61 5	0.15 10	0.13 25	0.29 100	0.44 120	3.38 154	1.07 239	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.05 400	1.47 541	0.03 156

rvit_stereo_0081	0.88 74	0.28 64	1.81 92	0.62 205	0.13 108	1.34 69	0.12 115	3.14 45	4.59 267	0.43 95	0.30 47	0.54 146	0.11 25	3.89 170	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

rvit_stereo_0082	0.88 74	0.28 64	1.81 92	0.62 205	0.13 108	1.34 69	0.12 115	3.14 45	4.59 267	0.43 95	0.30 47	0.54 146	0.11 25	3.89 170	0.36 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

rvit_stereo_0080	0.88 74	0.51 268	3.12 263	0.07 54	0.12 99	1.31 64	0.37 215	3.78 117	3.29 183	0.56 123	1.13 99	0.40 122	0.76 165	1.71 92	0.47 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 201

whm_eth	0.88 74	0.51 268	3.12 263	0.07 54	0.12 99	1.31 64	0.37 215	3.78 117	3.29 183	0.56 123	1.13 99	0.40 122	0.76 165	1.71 92	0.47 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 201

AIO_test	0.90 79	0.40 191	1.67 84	0.14 98	0.16 127	2.97 275	0.83 348	3.61 103	2.67 126	0.29 40	0.71 73	1.50 192	0.29 69	2.37 126	0.13 8	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.08 414	0.03 138	0.03 156

LoS	0.91 80	0.34 135	2.10 141	0.38 164	0.13 108	2.47 196	0.26 189	5.00 196	2.74 135	0.89 144	0.21 40	0.49 139	0.36 88	1.97 113	0.67 157	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.01 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 81	0.30 82	1.91 104	0.43 172	2.63 473	1.21 27	0.01 9	3.11 41	0.76 20	0.46 104	1.44 114	0.05 6	0.09 13	5.66 237	0.50 131	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22

BStereo	0.94 82	0.43 222	8.86 504	0.53 186	0.44 260	1.17 16	0.09 96	3.17 50	1.00 61	0.54 120	0.19 37	0.36 119	0.10 17	1.04 53	0.78 188	0.01 263	0.01 190	0.02 458	0.03 374	0.02 87	0.06 260

AIO-Stereo	0.94 82	0.22 32	1.20 23	0.06 43	0.08 54	2.36 184	0.62 289	5.50 239	2.61 123	0.30 45	3.32 190	0.41 125	0.25 53	1.12 60	0.17 22	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.35 524	0.06 226	0.12 363

DDF-Stereo	0.95 84	0.28 64	1.59 71	0.30 136	1.76 426	1.79 125	0.83 348	3.02 36	0.78 22	0.17 14	0.09 24	0.28 97	0.49 127	4.53 197	1.13 248	0.02 365	0.04 353	0.00 1	0.11 432	1.70 545	0.04 201

SMoEStereo_RVC	0.95 84	0.35 149	1.37 39	0.63 210	0.07 37	2.07 152	0.16 147	2.88 31	1.68 78	0.30 45	1.23 105	0.19 64	0.28 65	6.80 308	0.84 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.13 374

GCAP-Stereo	0.95 84	0.62 318	1.99 121	0.30 136	0.03 12	1.66 106	0.01 9	4.43 150	3.00 156	1.63 168	1.17 103	1.39 184	0.76 165	1.31 70	0.55 138	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.02 99

111111	0.97 87	0.19 18	1.49 58	0.06 43	1.12 373	1.43 83	0.05 62	4.77 178	1.70 79	0.44 97	2.88 173	0.09 45	0.17 37	4.66 203	0.20 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.01 22

fffft	0.97 87	0.29 71	1.69 87	0.03 12	0.05 18	2.12 159	0.65 297	3.44 89	1.87 87	0.34 62	0.60 64	0.23 83	0.20 45	6.69 303	0.89 219	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.18 392	0.09 311
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 89	2.14 518	1.55 66	0.88 236	0.26 196	0.56 7	0.04 49	2.80 29	0.86 37	0.30 45	0.80 82	0.21 80	2.33 291	6.17 258	0.37 78	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.17 458	0.01 32	0.01 22

Occ-G	0.98 89	0.38 176	1.82 94	0.15 102	0.18 152	1.45 85	0.69 309	3.15 48	2.25 102	1.45 164	0.59 62	5.06 338	0.54 136	0.75 28	0.77 186	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.17 458	0.16 363	0.01 22

CASnet	0.98 89	0.32 101	1.62 75	0.65 213	0.07 37	2.11 157	0.14 135	3.50 93	4.03 234	3.77 226	1.41 112	0.31 107	0.29 69	0.80 32	0.57 140	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 89	0.42 211	1.86 96	0.07 54	0.22 178	1.65 105	0.02 32	4.07 132	6.33 352	0.72 135	1.54 119	0.43 130	0.64 151	1.22 67	0.44 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	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 93	0.29 71	2.26 158	1.34 308	0.12 99	1.78 124	0.53 258	4.71 175	3.31 185	0.76 137	0.80 82	0.50 142	0.35 86	1.86 106	0.73 170	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.07 409	0.26 444	0.06 260

trnet	0.99 93	0.37 168	1.89 102	0.08 63	0.19 164	1.68 110	0.02 32	4.12 136	6.41 356	0.70 134	1.57 120	0.46 136	0.67 153	1.15 62	0.41 93	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

CroCo-Stereo	0.99 93	0.89 399	3.19 270	0.46 175	0.44 260	0.38 2	0.05 62	4.61 162	3.95 228	0.48 106	1.78 135	1.01 171	0.27 63	1.11 58	1.07 239	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.04 201
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 96	0.78 373	3.84 330	0.84 231	0.36 241	1.23 34	0.24 182	3.81 121	3.76 211	0.37 69	0.87 86	0.74 162	1.12 204	1.18 65	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.06 260

depthmonostereo	1.01 97	0.50 261	3.16 267	0.12 81	0.09 63	1.43 83	0.04 49	4.97 191	1.51 76	0.90 145	1.46 115	0.98 170	0.94 187	3.45 159	0.46 115	0.02 365	0.10 451	0.00 1	0.02 357	0.04 168	0.01 22

AIO_rvc	1.02 98	0.59 305	1.95 116	0.15 102	0.09 63	3.42 311	0.99 382	4.46 152	2.73 134	0.28 35	1.62 122	1.32 182	0.28 65	2.10 120	0.21 32	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.04 394	0.11 310	0.11 348

RSM++	1.02 98	0.24 49	1.33 36	0.86 234	0.04 14	2.78 245	0.30 202	2.63 23	2.67 126	0.48 106	1.95 140	0.52 143	0.25 53	5.50 233	0.57 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 458	0.11 310	0.09 311

mms	1.03 100	0.54 285	1.58 70	0.05 35	0.36 241	1.52 93	0.08 88	2.97 34	1.84 86	0.38 72	2.94 176	0.32 110	0.25 53	6.82 309	0.39 84	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.28 470

ours_stereo	1.03 100	0.55 289	1.86 96	0.12 81	0.32 227	1.16 15	0.09 96	3.27 67	2.18 97	0.39 80	3.02 180	0.34 118	0.26 60	6.32 272	0.37 78	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.18 392	0.13 374

rvit_stereo_0083	1.03 100	0.26 57	3.09 261	0.49 182	0.09 63	1.27 59	0.24 182	2.72 25	4.60 269	0.38 72	0.77 77	0.78 165	1.18 219	4.35 192	0.33 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 156

EGLCR-Stereo	1.04 103	0.20 23	2.00 123	1.14 282	0.16 127	2.50 200	0.11 108	4.96 190	2.61 123	0.79 139	0.07 18	1.46 190	0.37 91	3.96 177	0.23 35	0.01 263	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 281

HUF	1.05 104	0.64 322	2.33 163	0.35 157	0.22 178	3.09 286	0.41 226	3.73 113	2.89 143	0.36 66	2.71 169	0.33 114	0.30 77	2.28 124	0.23 35	0.00 1	0.61 559	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.39 487

rrr	1.05 104	0.45 239	3.18 269	0.32 144	0.06 29	2.74 235	0.95 380	3.49 92	1.12 65	0.39 80	0.16 26	0.20 70	0.29 69	6.47 283	0.87 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 480	0.06 226	0.10 334

IGEVStereo-DCA	1.06 106	0.45 239	2.06 128	0.32 144	0.06 29	2.74 235	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.39 80	0.16 26	0.20 70	0.29 69	6.47 283	0.87 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.06 226	0.06 260

test_xeample3	1.08 107	0.43 222	3.39 286	0.49 182	0.05 18	2.58 213	0.93 375	3.32 70	1.77 81	0.23 25	0.23 41	0.19 64	0.28 65	6.34 274	0.85 204	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.26 504	0.06 226	0.10 334

tt45	1.09 108	0.35 149	1.49 58	0.39 165	0.23 183	3.50 323	0.14 135	3.35 75	1.81 82	0.36 66	2.04 143	0.27 93	0.26 60	6.84 312	0.63 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 363	0.03 156

MGS-Stereo	1.10 109	0.26 57	2.45 171	0.58 199	0.06 29	1.84 129	0.67 303	2.16 14	3.42 192	1.03 149	6.13 282	0.49 139	0.36 88	1.43 77	0.62 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 499	0.00 1

ff7	1.12 110	0.57 297	2.06 128	0.03 12	0.07 37	2.80 248	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.38 72	1.06 90	0.20 70	0.40 100	7.12 337	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 278	0.06 260

ffff	1.12 110	0.57 297	2.06 128	0.03 12	0.07 37	2.80 248	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.38 72	1.06 90	0.20 70	0.40 100	7.12 337	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 278	0.06 260

11t	1.12 110	0.57 297	2.06 128	0.03 12	0.07 37	2.80 248	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.38 72	1.06 90	0.20 70	0.40 100	7.12 337	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 278	0.06 260

anonymousdsp	1.12 110	0.59 305	1.66 80	0.03 12	0.07 37	2.81 256	0.82 344	4.07 132	2.30 109	0.41 87	1.12 98	0.30 102	0.40 100	7.05 330	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 458	0.10 289	0.05 238

ccc-4	1.12 110	0.57 297	2.06 128	0.03 12	0.07 37	2.80 248	0.84 354	3.71 106	2.27 103	0.38 72	1.06 90	0.20 70	0.40 100	7.12 337	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 278	0.06 260

IGEV-Stereo	1.12 110	0.59 305	1.66 80	0.03 12	0.07 37	2.82 259	0.82 344	4.09 135	2.30 109	0.41 87	1.11 95	0.30 102	0.41 108	7.05 330	0.49 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 458	0.10 289	0.05 238
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 116	0.41 204	2.75 209	1.04 268	0.11 85	2.21 169	0.10 102	2.96 33	1.32 70	2.40 184	2.09 145	0.33 114	0.58 146	5.62 234	0.43 101	0.03 410	0.06 391	0.00 1	0.14 443	0.04 168	0.04 201

fffy	1.13 116	0.51 268	2.15 144	1.01 260	0.09 63	2.30 181	0.19 163	4.07 132	1.13 67	0.16 12	2.66 166	0.20 70	0.38 95	6.98 326	0.35 69	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.14 352	0.16 408

IGEV++	1.14 118	0.51 268	1.66 80	0.55 193	0.08 54	2.52 201	1.01 386	6.51 298	3.16 169	0.59 127	2.11 148	0.43 130	1.18 219	1.44 79	0.79 192	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.05 400	0.11 310	0.11 348

WQFJA1++	1.15 119	0.17 9	1.86 96	0.47 180	0.69 317	1.21 27	0.03 41	2.79 28	0.47 3	2.59 188	0.07 18	0.24 86	0.18 41	2.69 136	0.50 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	8.92 577	0.07 281

castereo++	1.18 120	0.54 285	1.95 116	0.30 136	0.51 289	4.56 392	1.00 384	4.61 162	1.12 65	0.29 40	2.14 152	1.89 207	0.15 35	3.94 176	0.18 26	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.31 515	0.03 138	0.00 1

CAS++	1.18 120	0.55 289	1.99 121	0.17 109	0.27 199	1.85 131	0.63 290	8.48 353	3.07 163	1.71 170	2.32 156	0.18 62	0.20 45	1.91 112	0.30 56	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wave_Phase_stereo	1.19 122	0.43 222	8.86 504	0.53 186	0.44 260	5.87 423	0.09 96	3.42 87	1.00 61	0.54 120	0.19 37	0.36 119	0.10 17	1.04 53	0.78 188	0.01 263	0.01 190	0.02 458	0.03 374	0.02 87	0.06 260

DA	1.19 122	0.37 168	1.94 111	0.62 205	0.30 212	6.06 428	0.59 278	5.55 240	2.23 99	0.37 69	2.42 161	0.41 125	1.17 216	1.24 68	0.16 17	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.20 435

GGEV	1.19 122	0.37 168	1.94 111	0.62 205	0.30 212	6.06 428	0.59 278	5.55 240	2.23 99	0.37 69	2.42 161	0.41 125	1.17 216	1.24 68	0.16 17	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.20 435

xyz-stereo-finetune	1.20 125	0.44 230	2.19 154	0.08 63	0.05 18	3.16 297	0.68 304	3.41 84	2.58 122	0.81 141	1.77 132	0.68 155	0.37 91	6.20 261	1.63 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 99

ProNet	1.20 125	0.60 309	2.00 123	0.26 130	0.08 54	2.73 234	0.68 304	5.00 196	2.52 117	0.29 40	1.32 109	0.37 121	0.36 88	6.94 324	0.44 107	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.07 281

TANstereo	1.20 125	0.49 258	2.04 126	0.34 154	0.10 71	1.80 126	0.01 9	3.40 83	4.10 242	4.37 239	4.82 232	0.41 125	0.70 157	0.94 46	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 128	0.20 23	1.30 32	0.12 81	0.06 29	2.48 198	0.51 256	3.78 117	2.74 135	0.48 106	2.38 159	2.18 216	0.28 65	6.77 307	0.56 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.07 246	0.05 238

sCroCo_RVC	1.21 128	0.65 328	5.16 414	1.09 273	1.29 390	0.92 9	0.19 163	3.92 124	2.68 129	0.30 45	3.04 181	0.52 143	1.56 251	1.58 87	0.78 188	0.09 470	0.25 534	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.11 348

Selective-IGEV	1.23 130	0.18 13	1.13 11	0.07 54	0.17 137	2.38 188	0.54 261	6.10 270	2.51 116	0.41 87	3.20 187	0.26 90	0.29 69	6.94 324	0.16 17	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.11 432	0.04 168	0.10 334

MSCF	1.24 131	0.77 366	1.95 116	0.42 168	0.46 268	3.85 359	0.85 360	4.26 140	2.02 89	2.21 175	2.34 157	0.17 59	2.74 314	1.75 97	0.39 84	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.54 542	0.04 168	0.05 238

WCG-NET	1.24 131	0.43 222	1.46 55	0.33 149	0.08 54	2.14 161	1.08 395	3.09 40	6.86 373	2.73 192	3.43 198	0.74 162	0.94 187	0.89 42	0.33 65	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.05 238

CroCo-Stereo Lap2	1.24 131	0.88 396	3.39 286	0.95 251	4.59 546	0.47 4	0.08 88	3.51 95	2.80 139	1.17 160	2.24 153	1.57 195	0.20 45	1.48 82	1.14 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.12 363

Replicate-Monster	1.25 134	1.94 512	10.24 517	0.08 63	0.32 227	1.32 67	0.03 41	3.71 106	0.89 52	1.07 154	0.07 18	0.08 39	0.10 17	4.74 205	0.14 11	0.01 263	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.22 441

999	1.25 134	0.37 168	1.63 77	1.15 283	0.34 235	3.03 281	0.66 300	3.41 84	2.27 103	0.30 45	3.20 187	0.19 64	0.25 53	7.23 345	0.85 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 363	0.01 22

WQFJA1	1.26 136	0.34 135	1.49 58	0.14 98	4.66 547	2.76 241	0.13 125	5.38 233	3.79 213	0.44 97	0.31 49	0.69 158	1.09 201	1.43 77	2.48 358	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.02 99

NLMM	1.26 136	0.34 135	1.50 62	0.14 98	4.66 547	2.76 241	0.13 125	5.38 233	3.79 213	0.44 97	0.31 49	0.69 158	1.09 201	1.41 72	2.48 358	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.02 99

rvit_0105_6	1.26 136	0.87 392	4.85 393	0.61 203	0.07 37	1.60 99	0.32 204	3.79 120	5.87 319	0.25 31	0.26 45	1.09 175	0.29 69	4.60 201	0.62 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 260

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 136	0.42 211	2.36 167	0.59 201	1.26 383	2.43 193	0.01 9	3.29 68	7.76 407	1.71 170	2.78 171	0.27 93	0.32 83	1.16 64	0.58 144	0.04 430	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.10 334

LoS_RVC	1.26 136	1.43 473	1.91 104	0.42 168	3.77 518	1.71 116	0.04 49	2.58 21	2.49 115	0.42 92	2.58 165	0.30 102	0.57 144	1.71 92	0.66 155	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	4.49 569

MIF-Stereo (partial)	1.29 141	0.33 119	3.02 244	0.03 12	1.12 373	1.26 54	0.13 125	4.46 152	3.75 209	0.35 65	2.39 160	0.31 107	0.74 163	6.09 254	1.76 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.04 201

MyStereo07	1.31 142	0.79 374	1.61 73	1.03 263	1.11 371	2.63 224	0.46 238	5.48 236	2.24 101	0.64 131	1.48 116	0.27 93	0.59 148	7.03 329	0.45 111	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.01 329	0.11 310	0.09 311

GASTEREO	1.34 143	0.98 418	1.86 96	0.53 186	0.46 268	3.97 367	0.86 362	4.25 139	2.16 95	2.34 182	3.48 201	0.17 59	2.87 323	1.88 110	0.39 84	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.54 542	0.04 168	0.05 238

plain	1.34 143	0.51 268	5.09 408	0.30 136	0.05 18	1.58 96	0.08 88	4.47 154	3.77 212	0.42 92	1.76 131	0.60 153	0.74 163	6.11 255	0.94 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 490	0.02 99

sAnonymous2	1.35 145	1.66 494	8.14 496	0.55 193	0.46 268	1.23 34	0.24 182	4.00 129	3.47 195	0.40 85	1.11 95	0.23 83	1.42 237	0.96 48	0.57 140	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.20 474	2.07 551	0.22 441

CroCo_RVC	1.35 145	1.66 494	8.14 496	0.55 193	0.46 268	1.23 34	0.24 182	4.00 129	3.47 195	0.40 85	1.11 95	0.23 83	1.42 237	0.96 48	0.57 140	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.20 474	2.07 551	0.22 441

knoymous	1.36 147	0.21 29	1.68 86	0.20 116	0.49 282	1.58 96	0.11 108	5.15 204	2.40 112	4.62 247	1.77 132	4.56 317	0.45 122	3.23 149	0.63 149	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

rvit_0105_4	1.38 148	0.98 418	5.52 435	0.61 203	0.05 18	1.62 102	0.41 226	3.95 127	5.80 316	0.31 50	0.73 74	1.37 183	0.53 135	4.89 214	0.78 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 201

SCV_C0	1.40 149	0.49 258	3.06 259	0.12 81	0.21 174	2.29 176	0.09 96	6.46 294	3.81 215	0.63 129	2.00 142	0.24 86	0.41 108	7.31 348	0.43 101	0.01 263	0.05 370	0.00 1	0.21 480	0.16 363	0.07 281

MoCha-V2	1.41 150	0.42 211	2.61 191	0.81 225	0.23 183	2.53 204	0.20 169	4.81 180	3.16 169	0.82 142	3.15 185	0.30 102	1.61 256	6.66 301	0.40 91	0.00 1	0.20 518	0.00 1	0.24 492	0.05 200	0.02 99

PMTNet	1.41 150	0.37 168	2.06 128	0.26 130	0.15 119	2.94 273	0.34 210	3.39 77	5.33 297	1.00 148	1.27 106	0.28 97	0.93 185	4.04 181	0.74 172	5.00 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.01 22

AE-Stereo	1.44 152	0.32 101	2.69 199	1.58 351	0.20 171	2.24 173	0.59 278	6.01 266	5.70 310	1.18 161	3.17 186	1.02 172	0.78 171	1.73 96	0.83 199	0.02 365	0.18 507	0.00 1	0.29 506	0.11 310	0.07 281

XX-TBD	1.44 152	0.85 388	2.04 126	2.45 481	0.05 18	2.34 183	0.01 9	3.46 90	7.51 394	2.88 197	4.98 239	0.26 90	0.25 53	1.15 62	0.46 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	1.45 154	0.40 191	2.26 158	0.50 184	5.10 553	2.85 263	0.17 154	4.66 173	2.76 137	0.56 123	1.70 128	0.30 102	0.62 149	4.87 209	2.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.01 22

MC-Stereo	1.47 155	0.36 161	2.54 182	1.99 418	0.12 99	1.90 133	0.12 115	4.47 154	2.83 140	3.31 212	3.44 199	0.56 148	1.47 240	5.39 230	0.47 122	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.21 480	0.07 246	0.04 201

rvit_0105_5	1.48 156	0.89 399	5.43 426	0.46 175	0.04 14	1.60 99	0.60 283	4.65 171	5.90 322	0.76 137	1.59 121	1.75 202	0.78 171	4.20 187	0.88 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 260

WQFJX	1.49 157	0.32 101	1.86 96	0.06 43	4.78 552	2.43 193	0.43 230	5.57 243	3.85 218	0.48 106	1.38 111	0.56 148	1.37 235	4.54 198	2.09 332	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.05 238

WCG-NET（raft）	1.49 157	0.50 261	1.55 66	0.21 120	0.08 54	2.15 163	1.01 386	2.72 25	6.26 347	2.79 193	3.06 183	4.38 310	1.04 197	3.53 161	0.26 44	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.08 298

testlalala	1.50 159	0.41 204	1.67 84	0.98 257	0.31 223	4.00 369	0.90 371	5.26 220	2.17 96	6.56 347	3.61 204	1.74 201	0.38 95	1.21 66	0.42 98	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.29 506	0.01 32	0.01 22

StereoAnything_RVC	1.52 160	7.77 570	2.81 222	0.05 35	0.02 4	1.11 13	0.06 70	3.26 65	0.75 19	0.12 5	0.02 1	0.07 25	0.68 155	6.69 303	0.13 8	0.02 365	0.08 427	0.00 1	0.00 1	6.69 573	0.02 99

model_zeroshot	1.52 160	0.42 211	4.10 351	1.25 292	0.11 85	3.04 282	0.14 135	5.79 259	2.84 141	3.12 204	3.65 205	2.05 214	0.42 113	2.38 128	0.71 166	0.01 263	0.10 451	0.00 1	0.20 474	0.02 87	0.04 201

WQFJX1	1.53 162	0.34 135	1.49 58	0.04 27	4.03 526	2.23 172	0.16 147	5.56 242	3.84 217	0.53 119	1.13 99	0.68 155	0.89 182	7.80 380	1.74 305	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.02 99

NLMM1	1.55 163	0.35 149	1.65 79	0.05 35	4.55 545	2.00 148	0.13 125	5.67 250	5.17 291	0.57 126	0.86 85	0.45 135	0.80 174	6.82 309	1.92 320	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 99

CES	1.56 164	0.35 149	1.44 49	0.42 168	7.70 572	2.66 231	0.13 125	4.89 185	2.53 118	0.25 31	1.10 94	0.33 114	0.31 81	1.61 90	0.58 144	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.54 502	6.26 576

NLCSM	1.57 165	0.40 191	1.44 49	0.28 135	4.08 528	2.16 165	0.17 154	4.83 182	3.06 162	0.69 133	1.86 138	0.59 151	1.24 225	7.85 384	2.53 363	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.02 99

MM-Stereo_test1	1.57 165	0.36 161	2.19 154	1.17 285	0.35 238	2.39 189	0.56 267	4.53 157	5.21 292	3.67 221	1.65 125	0.40 122	0.84 179	6.90 317	0.80 195	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.03 156

SCV	1.59 167	0.58 302	2.57 185	2.72 494	0.31 223	2.15 163	0.79 338	6.88 313	2.72 131	0.20 18	2.68 167	0.68 155	0.58 146	7.60 364	0.41 93	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.22 486	0.37 480	0.24 452

CREStereo++_RVC	1.59 167	0.39 180	2.26 158	0.36 158	0.01 1	1.67 107	0.01 9	2.95 32	8.12 418	3.69 223	7.44 330	0.47 137	0.32 83	0.74 26	0.39 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 577	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)	1.60 169	0.19 18	2.59 188	0.45 174	0.47 277	1.64 104	0.23 180	3.22 60	5.87 319	4.29 236	3.01 178	4.49 315	1.64 257	2.47 131	1.16 253	0.00 1	0.08 427	0.00 1	0.13 442	0.01 32	0.10 334

11t1	1.62 170	0.26 57	2.53 181	2.37 475	0.24 186	2.58 213	0.06 70	6.66 304	3.00 156	3.40 214	3.01 178	1.14 177	1.94 273	4.18 184	0.91 223	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.03 156

iRaftStereo_RVC	1.62 170	0.68 340	1.98 119	0.67 215	0.05 18	2.99 277	0.04 49	5.36 229	3.74 208	3.82 227	4.96 237	2.54 225	0.62 149	3.35 153	0.97 231	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.27 466

RAFT-Stereo-weight	1.67 172	0.31 87	1.57 68	0.97 256	0.15 119	3.19 299	0.77 332	5.06 198	6.19 346	4.96 259	3.38 196	2.83 233	0.35 86	2.87 140	0.74 172	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 99

HART	1.68 173	0.67 338	2.72 205	0.04 27	0.27 199	1.72 119	0.04 49	5.60 246	3.16 169	1.44 163	7.73 341	2.41 222	0.15 35	6.44 279	0.62 146	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.17 413

IGEV-Stereo+	1.69 174	0.43 222	1.59 71	0.37 160	3.10 486	2.10 155	0.07 80	1.86 10	0.91 54	0.39 80	0.03 6	0.20 70	0.41 108	7.05 330	0.16 17	0.02 365	0.07 414	0.00 1	0.18 465	5.14 566	9.77 591

Selective-RAFT	1.69 174	0.32 101	3.29 277	0.92 244	0.18 152	3.89 361	0.06 70	4.22 138	4.00 231	1.47 165	1.98 141	3.07 247	2.81 318	6.35 276	0.89 219	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.21 480	0.05 200	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 176	0.90 402	5.93 446	0.78 223	0.02 4	1.62 102	1.69 433	5.15 204	5.99 331	2.22 178	1.64 124	1.97 212	1.17 216	4.19 185	0.92 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 156

4D-IteraStereo	1.72 177	0.86 389	3.01 242	0.09 69	2.86 481	3.57 334	1.06 390	3.92 124	5.31 295	5.28 273	1.02 89	3.92 285	0.38 95	1.83 104	1.04 238	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.09 311

rafts_anoy	1.72 177	0.79 374	2.58 187	2.03 428	1.75 424	2.47 196	0.16 147	5.48 236	6.01 333	3.24 208	2.11 148	1.92 211	1.33 229	3.08 146	1.13 248	0.01 263	0.18 507	0.00 1	0.01 329	0.03 138	0.07 281

x	1.73 179	0.28 64	2.49 178	1.91 401	0.17 137	2.10 155	0.83 348	8.74 366	3.55 201	3.28 209	2.12 151	3.10 248	1.96 274	2.90 141	1.12 246	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 156

TestStereo	1.74 180	1.02 425	3.64 310	0.20 116	0.28 207	1.33 68	0.01 9	5.24 215	4.01 233	3.18 205	4.97 238	2.07 215	0.70 157	7.32 349	0.75 178	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1

Anonymous3	1.76 181	0.44 230	6.37 461	0.33 149	0.50 285	4.33 381	0.54 261	4.43 150	2.48 113	2.21 175	3.24 189	1.53 194	1.14 208	5.64 235	1.29 262	0.17 494	0.23 528	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.15 396

GCAP-BAT	1.77 182	0.49 258	2.78 216	0.66 214	0.16 127	3.76 353	0.80 340	3.72 112	3.27 180	3.68 222	5.03 241	3.66 276	0.56 140	5.82 245	0.65 151	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.24 492	0.01 32	0.01 22

anonymousdsp2	1.78 183	0.39 180	3.40 288	1.10 274	0.04 14	3.63 335	0.50 253	7.80 334	2.77 138	2.91 199	2.88 173	3.17 252	1.01 191	5.15 223	0.43 101	0.00 1	0.01 190	0.02 458	0.15 447	0.05 200	0.12 363

FE-Mocha	1.79 184	0.44 230	4.10 351	0.83 229	0.23 183	3.23 302	0.16 147	7.48 328	2.19 98	5.05 264	5.62 270	2.84 234	0.85 180	1.81 102	0.67 157	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.20 474	0.02 87	0.05 238

DCRE	1.79 184	0.68 340	2.55 183	1.66 364	0.27 199	1.27 59	0.05 62	4.57 161	4.04 236	3.30 211	9.24 378	3.83 283	1.20 222	2.08 119	0.67 157	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.24 492	0.04 168	0.09 311

raft+_RVC	1.79 184	0.84 386	2.32 162	2.40 476	0.85 341	1.38 74	0.09 96	6.36 284	4.75 277	2.85 196	5.46 265	1.17 179	1.36 234	4.54 198	0.91 223	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.22 441

HUI-Stereo	1.80 187	0.41 204	2.85 226	0.12 81	0.18 152	3.72 347	0.65 297	5.23 209	2.97 154	5.87 297	4.34 223	3.45 260	1.52 246	3.93 175	0.65 151	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.10 334

GMOStereo	1.81 188	0.47 247	2.09 136	0.10 72	0.27 199	1.49 87	0.89 367	4.40 145	4.51 262	8.16 420	6.97 310	2.96 239	1.15 210	1.42 73	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.03 156

error version	1.81 188	0.47 247	2.09 136	0.10 72	0.27 199	1.49 87	0.89 367	4.40 145	4.51 262	8.16 420	6.97 310	2.96 239	1.15 210	1.42 73	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.03 156

test-v	1.81 188	0.47 247	2.09 136	0.10 72	0.27 199	1.49 87	0.89 367	4.40 145	4.51 262	8.16 420	6.97 310	2.96 239	1.15 210	1.42 73	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.03 156

test-2	1.81 188	0.47 247	2.09 136	0.10 72	0.27 199	1.49 87	0.89 367	4.40 145	4.51 262	8.16 420	6.97 310	2.96 239	1.15 210	1.42 73	0.88 214	0.00 1	0.14 482	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.03 156

xyz-stereo-finetune2	1.82 192	0.51 268	2.22 156	0.10 72	0.05 18	6.49 438	0.17 154	3.59 101	2.15 94	0.63 129	6.19 286	0.49 139	3.44 346	6.93 319	3.48 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.01 22

test-1	1.82 192	0.45 239	5.42 425	0.89 238	0.41 256	2.14 161	0.56 267	5.75 253	4.15 247	3.28 209	5.11 242	3.61 273	0.70 157	1.53 85	1.56 286	0.02 365	0.34 540	0.00 1	0.08 414	0.02 87	0.30 474

MM-Stereo_test3	1.83 194	0.59 305	1.93 108	1.43 325	3.99 524	2.44 195	0.81 342	5.81 260	6.70 368	1.73 172	4.79 230	1.23 181	0.65 152	3.30 150	0.85 204	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.05 238

GMStereo	1.83 194	0.99 421	4.55 378	0.57 198	0.05 18	2.53 204	0.01 9	4.95 188	11.14 478	3.52 216	2.24 153	0.53 145	0.49 127	3.76 168	0.80 195	0.20 501	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.12 327	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	1.85 196	0.21 29	2.45 171	1.02 261	0.22 178	1.37 73	0.82 344	4.66 173	5.06 285	7.02 364	1.73 129	4.09 292	0.41 108	6.51 289	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 506	0.18 392	0.14 385

1test111	1.86 197	0.65 328	2.15 144	2.30 463	0.02 4	5.80 419	0.56 267	8.45 349	3.33 187	1.03 149	3.33 191	0.32 110	3.71 361	4.40 194	0.96 228	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.02 87	0.03 156

LL-Strereo2	1.86 197	0.83 385	2.33 163	0.36 158	0.17 137	3.79 356	1.52 423	5.82 261	4.04 236	4.43 240	2.51 163	4.23 299	0.37 91	5.66 237	0.99 233	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.05 400	0.06 226	0.11 348

test-3	1.86 197	0.21 29	2.46 174	1.03 263	0.22 178	1.38 74	0.83 348	4.65 171	5.04 284	7.26 381	1.78 135	4.10 294	0.41 108	6.53 292	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 506	0.18 392	0.14 385

raftrobust	1.86 197	0.74 358	1.94 111	2.15 446	2.24 458	2.74 235	0.53 258	4.89 185	4.05 238	6.09 309	3.89 208	1.64 196	2.55 301	2.44 129	1.12 246	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.08 298

gcap-zeroshot	1.87 201	0.44 230	4.24 356	0.53 186	0.51 289	3.12 291	0.75 328	6.42 292	3.91 224	3.75 225	1.67 126	7.79 408	0.55 137	2.61 134	0.53 136	0.02 365	0.21 521	0.00 1	0.23 489	0.00 1	0.05 238

riskmin	1.88 202	0.15 1	2.11 142	1.38 317	0.88 343	2.40 190	0.04 49	5.93 265	6.10 336	2.25 179	1.34 110	6.06 368	5.08 433	2.78 138	1.01 236	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.06 260

test_3	1.88 202	0.22 32	2.75 209	0.96 253	0.22 178	1.28 61	0.77 332	4.62 164	5.87 319	6.55 346	1.84 137	4.28 305	0.45 122	6.48 285	0.76 180	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.28 505	0.17 376	0.14 385

PSM-adaLoss	1.88 202	0.40 191	2.86 228	0.12 81	0.19 164	3.75 352	0.71 315	5.23 209	2.96 150	5.86 292	4.33 222	3.45 260	1.51 241	5.40 231	0.69 160	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.09 311

s12784h	1.89 205	0.30 82	2.57 185	0.11 79	0.09 63	4.18 376	0.13 125	6.61 301	7.44 393	3.62 219	4.28 219	0.59 151	0.81 175	6.61 297	0.46 115	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 206	0.42 211	2.86 228	0.12 81	0.19 164	3.71 344	0.75 328	5.24 215	2.95 147	5.87 297	4.26 218	3.41 258	1.51 241	5.80 244	0.65 151	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.08 298

RAFT-IKP	1.90 206	0.42 211	2.83 223	0.12 81	0.18 152	3.50 323	0.64 294	5.24 215	2.96 150	5.86 292	4.34 223	3.50 269	1.51 241	5.99 251	0.76 180	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.08 298

EKT-Stereo	1.91 208	0.48 254	2.77 214	2.19 450	4.36 532	1.42 82	0.24 182	4.63 165	3.51 197	2.94 200	3.47 200	3.55 271	2.25 286	5.26 225	0.85 204	0.04 430	0.12 467	0.00 1	0.09 425	0.06 226	0.05 238

ROB_FTStereo_v2	1.91 208	0.41 204	2.85 226	0.12 81	0.19 164	3.71 344	0.73 320	5.23 209	2.95 147	5.86 292	4.36 225	3.46 262	1.51 241	5.86 247	0.69 160	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.08 298

qqq	1.93 210	0.30 82	2.96 239	1.40 319	0.05 18	1.96 141	0.39 221	8.45 349	3.33 187	3.06 202	3.84 206	4.67 320	2.70 308	4.40 194	0.96 228	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 156

RALCasStereoNet	1.93 210	1.01 423	2.75 209	1.88 397	1.75 424	2.88 269	0.18 160	4.64 168	4.36 254	2.27 180	5.14 243	2.22 218	0.79 173	7.10 336	1.00 235	0.00 1	0.34 540	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.16 408

Patchmatch Stereo++	1.95 212	0.40 191	2.86 228	0.12 81	0.18 152	3.74 349	0.66 300	5.24 215	2.96 150	5.86 292	4.32 220	3.46 262	1.52 246	6.88 314	0.70 162	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.09 311
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	1.95 212	0.40 191	2.86 228	0.12 81	0.18 152	3.74 349	0.66 300	5.24 215	2.96 150	5.86 292	4.32 220	3.46 262	1.52 246	6.88 314	0.70 162	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.09 311

CRE-IMP	1.95 212	0.35 149	2.68 197	0.27 134	0.17 137	3.90 362	0.85 360	5.14 202	2.87 142	5.74 283	4.14 215	3.49 267	0.83 176	6.40 277	1.80 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.19 428

tg	1.96 215	0.64 322	2.15 144	0.68 216	0.12 99	4.40 388	0.04 49	5.74 252	4.19 249	4.00 231	5.23 253	2.58 226	0.93 185	7.12 337	0.77 186	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.25 456

iGMRVC	1.96 215	0.40 191	2.88 233	0.12 81	0.19 164	3.74 349	0.73 320	5.23 209	2.97 154	5.87 297	4.37 226	3.48 266	1.52 246	6.73 306	0.74 172	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.08 298

DIP-Stereo	1.97 217	0.64 322	2.95 237	0.17 109	0.10 71	4.83 399	0.13 125	8.60 361	4.06 241	6.42 338	4.92 236	0.44 134	0.72 161	3.57 162	1.80 311	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.04 201
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	1.99 218	0.34 135	2.71 203	0.26 130	0.06 29	2.29 176	0.48 241	4.89 185	14.65 512	2.81 195	5.51 267	0.78 165	3.21 333	1.44 79	0.33 65	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.02 99

rvit_stereo_0075_2	2.00 219	0.32 101	5.49 430	0.60 202	1.98 442	1.77 122	0.10 102	7.24 321	5.70 310	2.90 198	4.06 212	3.11 249	0.56 140	5.32 227	0.76 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.16 408

MSKI-zero shot	2.00 219	0.36 161	2.15 144	0.81 225	0.25 189	2.69 233	0.29 196	6.16 274	2.34 111	4.31 237	7.52 331	3.70 279	0.25 53	8.42 428	0.41 93	0.01 263	0.13 477	0.00 1	0.25 497	0.03 138	0.02 99

ACVNet-DCA	2.01 221	0.65 328	2.15 144	2.30 463	0.02 4	5.80 419	0.56 267	8.45 349	3.33 187	1.03 149	3.33 191	0.32 110	3.71 361	8.05 399	0.45 111	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.02 87	0.03 156

Gwc-CoAtRS	2.02 222	0.33 119	2.61 191	1.04 268	0.30 212	3.56 331	0.40 225	5.89 264	5.94 326	5.08 266	5.01 240	5.55 352	1.72 262	1.60 89	0.91 223	0.01 263	0.09 439	0.00 1	0.25 497	0.01 32	0.02 99

DCANet-4	2.03 223	0.34 135	5.30 422	0.31 141	0.18 152	1.69 111	0.12 115	4.95 188	8.55 434	5.78 284	5.17 244	1.12 176	2.82 319	2.11 121	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.18 417

cross-raft	2.03 223	0.35 149	2.78 216	1.10 274	0.16 127	3.77 354	0.48 241	7.03 319	3.75 209	5.06 265	5.55 268	6.26 374	1.41 236	1.75 97	0.89 219	0.01 263	0.07 414	0.00 1	0.19 471	0.03 138	0.03 156

DeepStereo_RVC	2.05 225	0.39 180	2.87 232	0.14 98	0.17 137	3.51 326	0.70 312	5.21 208	3.00 156	6.27 327	4.13 214	3.47 265	4.53 409	4.81 207	1.49 278	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 278	0.18 417

MIPNet	2.06 226	0.69 345	4.57 381	0.32 144	0.21 174	1.92 135	0.19 163	6.89 314	5.64 309	5.48 278	4.02 211	2.02 213	3.50 348	3.32 152	2.01 327	0.00 1	0.01 190	0.01 426	0.01 329	0.20 404	0.13 374

DCANet	2.08 227	0.64 322	3.81 324	0.31 141	0.17 137	1.70 115	0.25 187	5.23 209	8.47 430	6.07 308	5.30 260	1.41 185	4.23 387	1.85 105	2.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.19 428

CFNet-RSSM	2.11 228	0.33 119	2.71 203	1.04 268	0.30 212	3.21 301	0.41 226	6.67 305	6.96 376	5.62 281	4.58 227	5.40 349	1.71 260	1.86 106	0.87 211	0.00 1	0.08 427	0.00 1	0.32 517	0.02 87	0.02 99

U	2.12 229	0.25 50	2.47 177	0.17 109	8.09 573	10.63 505	0.00 1	3.08 38	0.87 42	0.24 28	0.45 57	0.17 59	0.08 9	0.69 24	0.15 16	0.00 1	0.00 1	9.89 581	5.19 589	0.01 32	0.01 22

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 229	0.58 302	2.43 169	1.27 295	0.16 127	1.60 99	0.14 135	5.17 206	5.90 322	7.10 370	10.10 394	3.06 246	1.74 265	1.87 108	0.97 231	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.02 99

IGEV-FE	2.13 231	0.50 261	4.90 395	1.41 322	0.18 152	2.63 224	0.36 212	7.80 334	3.87 219	5.04 262	5.42 263	4.72 322	1.03 194	3.48 160	0.80 195	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.18 465	0.17 376	0.04 201

IGEV_Zeroshot_test	2.13 231	0.50 261	4.91 397	1.41 322	0.18 152	2.62 222	0.36 212	7.80 334	3.87 219	5.04 262	5.42 263	4.77 324	1.03 194	3.43 157	0.79 192	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.18 465	0.17 376	0.04 201

tt1	2.14 233	0.63 321	2.22 156	2.27 459	0.02 4	5.71 417	0.63 290	4.53 157	10.19 460	1.16 159	3.39 197	0.33 114	3.05 329	8.00 392	0.46 115	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.10 289	0.04 201

NRIStereo	2.14 233	0.35 149	2.65 196	1.10 274	0.14 114	3.05 283	0.86 362	5.35 227	3.18 175	6.24 322	3.36 195	4.17 298	1.82 271	8.12 407	2.01 327	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.19 428

testlalala2	2.15 235	0.44 230	2.44 170	9.24 572	6.30 562	3.64 336	0.18 160	4.63 165	2.55 121	3.73 224	4.17 216	3.14 250	0.51 131	1.08 56	0.26 44	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.44 536	0.11 310	0.03 156

H2IRNET	2.16 236	0.45 239	2.60 189	1.22 288	0.03 12	1.98 144	0.13 125	4.73 176	7.04 381	1.15 158	7.79 345	5.88 364	3.39 342	4.97 217	1.45 275	0.01 263	0.00 1	0.04 489	0.17 458	0.19 400	0.03 156

dd	2.16 236	1.22 453	4.82 391	0.68 216	0.12 99	1.39 80	0.17 154	5.14 202	11.22 482	2.70 191	3.51 203	1.52 193	1.23 224	5.08 219	3.96 416	0.12 479	0.01 190	0.04 489	0.21 480	0.07 246	0.01 22

cc1	2.17 238	0.65 328	2.15 144	2.30 463	0.02 4	5.80 419	0.56 267	4.31 142	10.41 465	1.03 149	3.33 191	0.32 110	3.71 361	8.05 399	0.45 111	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.10 289	0.05 238

RAFT-Test	2.17 238	0.36 161	3.40 288	1.05 271	0.34 235	4.90 401	0.69 309	6.27 280	3.98 229	4.65 251	7.02 316	6.30 377	1.12 204	1.81 102	0.99 233	0.01 263	0.17 503	0.00 1	0.34 521	0.02 87	0.02 99

Any-RAFT	2.18 240	0.25 50	1.94 111	1.37 315	0.80 336	5.01 404	0.56 267	8.51 354	5.58 307	4.01 232	4.85 234	5.44 350	2.26 288	2.45 130	0.35 69	0.00 1	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 99

FENet	2.19 241	0.34 135	3.04 249	2.05 434	0.26 196	2.82 259	0.13 125	7.02 318	5.55 304	4.97 260	1.94 139	4.91 330	3.39 342	4.71 204	2.50 360	0.02 365	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 439

GANet-ADL	2.20 242	0.50 261	3.27 276	2.02 425	0.11 85	2.21 169	0.48 241	8.64 363	6.79 371	4.56 245	5.83 274	3.98 287	1.27 228	2.68 135	1.43 272	0.04 430	0.08 427	0.02 458	0.00 1	0.15 356	0.03 156

FACV-RUCA	2.21 243	0.34 135	3.59 303	1.30 302	2.90 483	2.22 171	1.25 406	7.98 340	5.71 315	3.59 218	7.21 323	1.14 177	1.60 255	3.12 147	1.46 276	0.01 263	0.03 322	0.10 514	0.04 394	0.35 474	0.17 413

AIO-test1	2.22 244	0.76 363	2.78 216	0.30 136	4.38 533	2.48 198	0.96 381	5.59 245	14.64 510	0.74 136	2.86 172	0.92 167	0.30 77	5.64 235	1.67 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.17 376	0.14 385

CAS	2.24 245	0.25 50	1.86 96	11.21 578	3.86 520	1.67 107	0.02 32	3.87 123	2.67 126	0.41 87	1.63 123	0.24 86	0.27 63	1.50 83	0.74 172	9.43 585	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	5.21 572

NF-Stereo	2.24 245	0.33 119	3.00 240	2.04 430	0.10 71	3.46 314	0.43 230	6.51 298	3.17 172	6.84 355	5.24 254	2.67 230	1.34 231	8.17 414	1.53 282	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

OCTAStereo	2.24 245	0.33 119	3.03 246	2.04 430	0.10 71	3.45 313	0.43 230	6.50 295	3.17 172	6.84 355	5.20 249	2.65 227	1.33 229	8.18 415	1.56 286	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

PSM-softLoss	2.24 245	0.34 135	3.42 290	1.81 386	0.17 137	2.74 235	0.39 221	6.17 276	2.92 144	6.26 325	6.29 293	2.96 239	0.97 189	8.68 442	1.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 99

KMStereo	2.24 245	0.34 135	3.42 290	1.81 386	0.17 137	2.74 235	0.39 221	6.17 276	2.92 144	6.26 325	6.29 293	2.96 239	0.97 189	8.68 442	1.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 99

StereoVision	2.25 250	0.72 350	4.00 341	1.03 263	2.64 474	1.91 134	0.28 193	5.83 262	4.43 257	1.89 173	10.65 411	3.88 284	0.52 134	5.13 222	1.98 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 278	0.03 156

RE-Stereo	2.25 250	0.33 119	3.03 246	2.04 430	0.10 71	3.47 316	0.43 230	6.50 295	3.18 175	6.84 355	5.20 249	2.65 227	1.34 231	8.18 415	1.58 288	0.01 263	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.01 22

TVStereo	2.25 250	0.33 119	3.03 246	2.04 430	0.10 71	3.47 316	0.43 230	6.50 295	3.18 175	6.84 355	5.20 249	2.65 227	1.34 231	8.18 415	1.58 288	0.01 263	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.01 22

ADStereo(finetuned)	2.26 253	0.64 322	5.22 418	0.31 141	0.18 152	1.71 116	0.25 187	5.23 209	8.46 429	6.06 307	5.30 260	1.41 185	6.37 461	1.87 108	1.87 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.18 417

fff	2.28 254	0.61 313	3.81 324	0.22 122	0.07 37	1.69 111	0.11 108	5.37 230	11.84 489	5.80 286	5.17 244	1.44 187	5.41 440	2.00 115	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.18 417

IPLGR	2.28 254	0.51 268	6.00 448	0.15 102	0.15 119	1.99 146	0.22 176	6.34 283	6.04 334	6.80 353	5.76 271	2.87 236	2.31 290	4.88 210	1.28 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 278	0.18 417

csc	2.28 254	0.61 313	3.81 324	0.22 122	0.07 37	1.69 111	0.11 108	5.37 230	11.84 489	5.80 286	5.17 244	1.44 187	5.41 440	2.00 115	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.18 417

cscssc	2.28 254	0.61 313	3.81 324	0.22 122	0.07 37	1.69 111	0.11 108	5.37 230	11.84 489	5.80 286	5.17 244	1.44 187	5.41 440	2.00 115	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.18 417

test_sample1	2.31 258	0.26 57	3.29 277	2.08 436	0.46 268	2.62 222	0.05 62	9.88 397	4.23 250	3.90 228	3.92 210	3.49 267	4.44 402	5.67 239	1.88 316	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 156

EAI-Stereo	2.31 258	0.44 230	2.72 205	0.68 216	0.56 298	3.51 326	2.62 458	11.42 445	4.14 245	2.09 174	7.23 325	1.21 180	0.91 183	5.67 239	1.51 279	0.01 263	0.25 534	0.00 1	0.88 555	0.04 168	0.26 462

test_sample2	2.32 260	0.25 50	3.38 284	2.08 436	0.41 256	2.58 213	0.15 141	9.50 386	4.97 283	3.66 220	4.86 235	4.29 307	3.26 334	5.83 246	1.09 243	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.03 156

ICVP	2.32 260	0.38 176	2.89 235	0.92 244	0.70 322	2.55 208	0.87 365	9.97 400	3.99 230	4.13 234	8.97 368	2.71 231	1.69 259	2.52 132	3.52 404	0.05 442	0.24 533	0.01 426	0.01 329	0.11 310	0.13 374
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 262	0.65 328	2.15 144	2.30 463	0.02 4	5.80 419	0.56 267	4.31 142	10.41 465	1.03 149	3.33 191	4.67 320	2.70 308	8.05 399	0.45 111	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.03 156

MyStereo06	2.35 263	0.66 334	4.54 375	1.10 274	0.96 356	2.57 211	0.10 102	9.30 381	4.05 238	5.22 270	6.09 278	5.95 366	2.38 293	3.00 143	0.73 170	0.01 263	0.08 427	0.00 1	0.01 329	0.13 342	0.15 396

PFNet+	2.35 263	0.31 87	3.69 313	0.79 224	0.17 137	3.15 296	0.75 328	4.52 156	6.30 349	7.90 411	6.34 297	2.53 224	1.18 219	7.72 375	1.62 292	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 156

RAFT+CT+SA	2.36 265	0.71 349	2.46 174	0.83 229	2.26 459	3.18 298	0.93 375	6.82 312	5.48 299	2.55 186	8.07 349	1.64 196	1.59 254	8.54 433	1.15 251	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.38 526	0.19 400	0.36 484

TRStereo	2.36 265	3.10 535	4.70 387	1.99 418	2.08 447	2.61 219	1.11 396	8.79 368	3.73 207	3.19 206	3.04 181	3.96 286	0.77 168	5.92 248	1.44 273	0.03 410	0.14 482	0.00 1	0.29 506	0.08 260	0.25 456

test_4	2.38 267	0.34 135	2.68 197	0.08 63	0.11 85	3.69 342	1.14 398	3.33 72	3.34 190	4.03 233	17.35 505	3.31 257	0.51 131	6.28 266	1.15 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 432	0.16 363	0.01 22

ACRE	2.41 268	1.08 435	5.11 409	0.55 193	2.05 445	2.65 228	0.78 337	5.26 220	4.67 271	7.59 397	9.20 371	1.70 199	1.08 200	3.74 167	2.18 340	0.01 263	0.18 507	0.02 458	0.08 414	0.22 422	0.10 334

HH	2.42 269	0.73 353	3.76 318	0.91 240	0.14 114	2.78 245	0.71 315	7.92 338	2.72 131	1.53 166	6.10 280	7.93 412	4.01 376	8.60 437	0.44 107	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.04 201

HanStereo	2.42 269	0.73 353	3.76 318	0.91 240	0.14 114	2.78 245	0.71 315	7.92 338	2.72 131	1.53 166	6.10 280	7.93 412	4.01 376	8.60 437	0.44 107	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.04 201

DisPM	2.43 271	0.32 101	3.04 249	1.76 378	0.18 152	3.46 314	0.65 297	5.13 201	4.88 280	8.59 442	7.04 319	2.84 234	1.03 194	8.85 454	0.83 199	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 99

IPLG	2.43 271	0.66 334	4.77 390	0.54 190	0.31 223	3.01 279	0.26 189	6.15 273	5.55 304	7.69 400	6.21 288	1.89 207	1.74 265	7.19 343	2.35 350	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.12 363

rvit_105_1	2.44 273	0.80 378	5.08 407	1.77 380	0.09 63	1.95 138	3.62 487	5.62 249	8.21 422	4.85 256	2.07 144	3.15 251	1.58 253	7.08 334	2.71 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.04 168	0.08 298

CASS	2.44 273	0.44 230	3.56 301	0.85 233	0.38 247	3.14 293	0.22 176	9.64 391	4.00 231	6.78 351	7.62 337	3.57 272	3.58 353	3.80 169	1.10 244	0.02 365	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.01 22
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 273	1.17 450	4.94 398	0.62 205	2.08 447	2.65 228	0.80 340	5.60 246	4.79 278	7.87 408	9.23 373	1.67 198	1.15 210	3.43 157	2.23 343	0.01 263	0.19 514	0.02 458	0.08 414	0.22 422	0.10 334

R-Stereo Train	2.44 273	0.32 101	1.93 108	0.94 247	0.16 127	3.67 338	0.61 286	6.37 286	3.08 164	9.14 458	17.44 506	1.80 203	0.77 168	1.76 99	0.70 162	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 156

RAFT-Stereo	2.44 273	0.32 101	1.93 108	0.94 247	0.16 127	3.67 338	0.61 286	6.37 286	3.08 164	9.14 458	17.44 506	1.80 203	0.77 168	1.76 99	0.70 162	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 278	1.09 437	3.70 316	2.55 487	0.80 336	3.37 310	0.15 141	7.44 327	5.54 303	5.65 282	6.01 277	3.54 270	1.13 207	6.34 274	1.58 288	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.05 400	0.21 415	0.03 156

CIPLG	2.47 279	1.10 439	4.71 388	0.63 210	2.15 452	2.67 232	0.77 332	5.19 207	4.73 275	7.85 407	9.56 386	1.72 200	1.14 208	4.20 187	2.34 348	0.01 263	0.19 514	0.02 458	0.09 425	0.23 429	0.08 298

BUS	2.49 280	0.32 101	3.05 254	0.46 175	0.46 268	7.12 452	0.50 253	9.05 373	4.69 272	6.11 311	6.15 283	5.29 344	0.83 176	3.91 172	1.77 308	0.01 263	0.03 322	0.03 477	0.00 1	0.04 168	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 280	0.40 191	2.46 174	1.80 384	0.25 189	3.51 326	0.77 332	6.03 267	4.92 281	8.91 452	6.09 278	4.45 312	1.11 203	6.99 327	2.11 333	0.02 365	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.01 32	0.04 201

GES	2.49 280	0.38 176	4.29 359	1.58 351	0.05 18	4.58 393	1.07 392	9.70 393	3.39 191	5.21 269	6.64 302	1.84 206	3.36 337	4.86 208	2.54 364	0.06 452	0.01 190	0.06 500	0.01 329	0.12 327	0.03 156

mmm	2.50 283	0.29 71	3.22 272	1.98 416	0.32 227	3.72 347	0.12 115	9.45 385	4.05 238	5.84 291	10.80 413	2.47 223	2.86 322	4.07 182	0.75 178	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.01 329	0.03 138	0.02 99

MIM_Stereo	2.50 283	0.75 360	4.26 357	1.18 286	0.11 85	3.08 284	0.33 208	6.07 269	3.28 182	5.01 261	10.12 395	4.29 307	1.74 265	8.06 403	1.27 260	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.01 329	0.18 392	0.15 396

iRaft-Stereo_20w	2.56 285	0.35 149	4.98 400	0.37 160	0.67 314	3.47 316	0.59 278	12.57 488	3.89 222	6.10 310	6.23 290	1.49 191	2.24 284	6.65 300	0.86 209	0.00 1	0.19 514	0.00 1	0.33 519	0.08 260	0.22 441

HCRNet	2.56 285	0.53 280	3.35 282	0.24 126	3.39 499	2.19 167	0.23 180	6.89 314	5.50 300	5.26 272	4.79 230	5.27 343	2.78 316	7.71 373	2.89 373	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.04 201

RAFT	2.57 287	0.76 363	3.09 261	0.91 240	0.09 63	2.41 191	0.94 377	5.35 227	2.65 125	6.11 311	7.21 323	9.43 443	4.30 394	5.73 243	1.77 308	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.02 357	0.46 498	0.08 298

ACVNet	2.58 288	0.53 280	2.69 199	0.84 231	0.59 300	2.61 219	0.55 265	8.35 345	5.70 310	4.45 241	9.26 381	5.77 360	3.50 348	2.24 122	4.41 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.01 22

HHNet	2.59 289	0.55 289	2.55 183	0.20 116	0.32 227	2.84 262	0.94 377	5.77 258	5.14 289	7.33 385	13.80 464	0.94 168	3.20 332	5.27 226	2.41 355	0.13 484	0.02 270	0.06 500	0.00 1	0.23 429	0.03 156

AFF-stereo	2.59 289	0.68 340	2.35 166	1.55 346	0.17 137	1.67 107	0.08 88	5.75 253	6.60 365	6.20 319	12.13 441	6.16 371	2.36 292	4.75 206	1.11 245	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.05 238

raft_robust	2.64 291	1.20 452	2.62 193	1.10 274	0.28 207	1.50 91	0.12 115	6.28 281	9.04 439	6.80 353	7.19 322	3.73 281	2.13 279	9.06 462	1.07 239	0.03 410	0.12 467	0.00 1	0.21 480	0.17 376	0.22 441

GwcNet-ADL	2.65 292	0.48 254	3.84 330	0.82 227	0.33 233	2.04 151	0.69 309	8.07 341	9.42 446	6.05 305	6.66 303	4.14 296	1.73 263	5.40 231	3.01 377	0.08 465	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.03 156

ToySt	2.69 293	0.55 289	7.03 476	1.03 263	0.10 71	3.49 321	1.04 388	6.38 290	4.55 266	2.69 189	6.28 292	7.95 416	4.38 398	5.08 219	2.58 365	0.01 263	0.11 460	0.00 1	0.04 394	0.28 452	0.19 428

BSDual-CNN	2.69 293	0.32 101	3.05 254	0.46 175	0.46 268	7.13 454	1.63 429	9.05 373	4.69 272	6.11 311	6.15 283	6.26 374	2.54 299	3.91 172	1.91 318	0.01 263	0.03 322	0.03 477	0.00 1	0.04 168	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 293	1.40 472	5.34 423	2.31 469	0.75 327	3.14 293	0.06 70	6.11 271	3.87 219	5.34 275	12.18 444	2.34 221	1.22 223	7.84 382	1.48 277	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.03 156

AIO-test2	2.70 296	1.23 455	3.52 298	1.24 290	3.05 485	2.65 228	0.06 70	6.30 282	15.40 519	2.58 187	7.30 327	0.48 138	0.57 144	5.36 228	0.96 228	3.06 567	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.16 363	0.15 396

RAFT_R40	2.71 297	0.33 119	3.00 240	1.26 293	0.30 212	3.83 358	1.00 384	5.69 251	4.29 251	9.69 474	6.33 296	5.02 337	4.02 378	8.58 436	0.86 209	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.02 99

AnonymousM	2.71 297	6.75 563	0.98 5	0.73 220	0.06 29	2.41 191	0.53 258	5.30 222	3.05 160	4.75 254	2.09 145	1.89 207	1.01 191	1.88 110	0.51 133	0.01 263	0.02 270	17.42 587	4.76 585	0.02 87	0.01 22

XX-Stereo	2.71 297	0.38 176	5.96 447	2.25 457	2.20 456	1.54 94	0.21 174	5.44 235	3.05 160	2.28 181	16.16 485	7.03 393	0.24 51	6.19 259	0.79 192	0.00 1	0.15 489	0.00 1	0.23 489	0.13 342	0.04 201

UDGNet	2.73 300	7.09 566	3.90 333	2.71 492	0.06 29	2.98 276	0.20 169	4.63 165	8.58 435	2.69 189	2.70 168	0.95 169	1.01 191	6.27 265	1.51 279	1.28 553	0.00 1	5.24 578	0.94 557	1.70 545	0.13 374

SST-Stereo	2.75 301	0.31 87	2.78 216	1.33 306	0.33 233	3.99 368	0.82 344	5.60 246	3.93 226	10.92 503	6.19 286	5.00 335	4.23 387	8.66 441	0.74 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.03 156

GMStereo_Zeroshot	2.77 302	1.98 515	5.14 412	1.53 342	0.36 241	3.56 331	0.10 102	5.57 243	5.91 324	6.89 360	7.02 316	8.50 429	0.91 183	6.01 252	1.65 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.01 22

DFGA-Net	2.78 303	1.91 510	7.35 485	1.52 337	0.36 241	3.36 309	0.20 169	6.64 303	5.93 325	4.88 257	6.31 295	2.18 216	1.12 204	7.43 355	5.98 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 480	0.04 201

111	2.78 303	0.92 409	3.81 324	0.22 122	0.07 37	2.83 261	0.70 312	6.03 267	14.00 505	3.22 207	8.93 364	5.48 351	3.30 335	3.66 163	2.03 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.29 472

HITNet	2.79 305	0.77 366	4.02 342	2.03 428	0.11 85	5.58 414	0.59 278	9.24 379	5.15 290	6.42 338	7.26 326	3.66 276	2.92 325	4.07 182	3.87 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 99
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	2.81 306	0.42 211	4.04 345	0.33 149	0.24 186	2.59 216	0.12 115	8.20 344	7.66 400	7.04 367	10.42 404	6.56 384	2.05 277	4.88 210	1.53 282	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.05 200	0.07 281

ccs_rob	2.81 306	0.42 211	4.06 347	0.33 149	0.25 189	2.59 216	0.12 115	8.19 343	7.68 401	7.02 364	10.37 403	6.54 380	2.06 278	4.88 210	1.53 282	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.05 200	0.07 281

DMCA	2.82 308	0.64 322	4.45 369	1.61 356	0.89 347	3.86 360	0.57 276	9.18 377	5.10 287	6.24 322	6.49 300	7.17 400	2.13 279	3.31 151	4.73 434	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 99

TestStereo1	2.85 309	0.81 380	3.48 294	3.11 512	0.44 260	2.52 201	1.50 421	6.37 286	8.18 420	4.62 247	9.24 378	2.23 219	3.69 358	9.19 467	1.26 258	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 450	0.09 311

SA-5K	2.85 309	0.81 380	3.48 294	3.11 512	0.44 260	2.52 201	1.50 421	6.37 286	8.18 420	4.62 247	9.24 378	2.23 219	3.69 358	9.19 467	1.26 258	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 450	0.09 311

LCNet	2.85 309	0.42 211	1.90 103	0.95 251	0.56 298	2.07 152	1.60 427	4.99 195	3.57 203	6.05 305	10.59 408	4.59 318	6.79 473	7.46 357	0.72 168	0.01 263	0.00 1	0.01 426	0.77 552	0.30 455	3.57 563

IRAFT_RVC	2.85 309	0.41 204	3.32 280	2.09 439	0.41 256	2.92 271	5.22 519	6.41 291	3.63 204	6.53 345	5.48 266	5.09 339	4.88 427	8.20 418	2.15 337	0.01 263	0.17 503	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.04 201

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 313	0.99 421	7.52 491	1.52 337	0.92 350	2.94 273	0.03 41	9.31 382	3.81 215	2.42 185	5.86 275	9.23 439	4.64 414	4.31 191	2.19 341	0.02 365	0.18 507	0.00 1	0.54 542	0.35 474	0.35 482

iRaft-Stereo_5w	2.86 313	0.86 389	4.08 350	0.06 43	0.25 189	2.76 241	0.60 283	4.97 191	4.10 242	2.98 201	7.85 346	10.17 457	4.17 384	8.16 411	5.83 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.26 444	0.06 260

test_sample4	2.87 315	0.40 191	4.54 375	1.80 384	0.54 296	3.95 365	0.15 141	11.48 447	6.49 362	6.33 334	6.81 307	3.68 278	2.65 306	6.11 255	2.36 351	0.02 365	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.05 238

test_sample3	2.87 315	0.37 168	4.45 369	1.95 411	0.59 300	4.69 396	0.16 147	11.50 448	6.45 359	5.82 289	6.44 299	3.76 282	2.64 304	6.01 252	2.41 355	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.05 238

MyStereo8	2.88 317	1.19 451	5.03 403	1.61 356	3.75 516	4.30 380	0.07 80	6.14 272	6.16 342	6.22 320	9.64 389	4.28 305	1.45 239	2.05 118	4.76 436	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.14 443	0.26 444	0.43 497

ffm	2.90 318	0.31 87	3.97 335	1.34 308	0.98 359	2.80 248	0.48 241	4.53 157	10.19 460	6.29 330	9.23 373	5.59 353	3.72 365	8.00 392	0.46 115	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.04 201

test_5	2.90 318	0.70 347	3.69 313	2.01 423	3.17 490	4.61 395	1.32 414	6.69 306	7.02 380	2.79 193	7.18 321	4.99 332	4.14 381	7.96 389	1.31 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.19 400	0.26 462

test_sample5	2.91 320	0.40 191	4.33 361	1.81 386	0.50 285	3.33 307	0.17 154	11.27 438	6.55 363	6.18 317	8.35 354	3.65 274	2.71 311	6.61 297	2.15 337	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.05 238

PFNet	2.93 321	0.40 191	5.51 433	2.13 444	0.84 340	3.11 290	0.75 328	6.78 309	4.79 278	9.98 482	6.00 276	4.78 325	2.13 279	8.33 422	2.11 333	0.19 498	0.06 391	0.00 1	0.11 432	0.20 404	0.35 482

MyStereo05	2.94 322	0.66 334	5.25 421	1.10 274	0.96 356	2.57 211	0.10 102	8.53 355	12.34 497	6.28 328	3.88 207	3.18 253	3.30 335	7.81 381	2.37 352	0.01 263	0.08 427	0.00 1	0.01 329	0.13 342	0.15 396

MyStereo04	2.95 323	0.79 374	5.38 424	1.03 263	1.11 371	2.63 224	0.46 238	10.00 403	12.44 498	4.19 235	3.91 209	3.04 245	3.60 354	7.34 351	2.74 372	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.01 329	0.11 310	0.09 311

PSMNet-ADL	2.98 324	0.43 222	2.41 168	1.43 325	0.40 251	5.94 425	0.28 193	8.45 349	5.13 288	3.36 213	6.77 305	8.41 423	4.61 412	7.20 344	4.55 431	0.02 365	0.09 439	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 156

PCWNet_CMD	2.99 325	0.39 180	4.02 342	0.39 165	0.26 196	2.53 204	0.15 141	9.24 379	9.22 441	7.12 371	11.53 432	6.94 391	2.41 294	4.02 179	1.33 265	0.01 263	0.02 270	0.02 458	0.00 1	0.05 200	0.07 281

MSMDNet	2.99 325	0.39 180	4.02 342	0.40 167	0.25 189	2.53 204	0.16 147	9.35 383	9.25 442	7.08 369	11.39 427	6.93 390	2.43 295	4.01 178	1.34 267	0.01 263	0.02 270	0.02 458	0.00 1	0.05 200	0.07 281

OMP-Stereo	3.03 327	0.93 412	2.72 205	4.21 552	0.51 289	2.19 167	1.25 406	6.19 278	6.00 332	7.99 416	6.21 288	8.50 429	2.49 297	9.44 479	1.74 305	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.05 238

DualNet	3.05 328	0.40 191	4.33 361	1.81 386	0.50 285	3.33 307	0.17 154	11.27 438	6.55 363	6.50 342	10.86 417	3.65 274	2.71 311	6.61 297	2.15 337	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.05 238

SA	3.06 329	0.74 358	3.79 321	1.60 355	0.30 212	3.19 299	1.43 418	6.72 307	9.06 440	4.63 250	10.80 413	2.89 237	4.71 417	9.62 482	1.18 256	0.00 1	0.09 439	0.00 1	0.19 471	0.23 429	0.02 99

CFNet_ucs	3.07 330	0.44 230	4.05 346	0.54 190	0.37 245	3.08 284	0.19 163	9.80 395	8.49 432	7.64 399	12.62 450	5.67 358	1.76 269	4.96 216	1.51 279	0.00 1	0.04 353	0.01 426	0.00 1	0.09 278	0.11 348

NINENet	3.09 331	0.56 295	3.22 272	1.61 356	1.37 396	7.12 452	0.50 253	11.88 461	5.63 308	6.63 348	8.40 355	5.29 344	0.83 176	6.51 289	1.77 308	0.15 488	0.07 414	0.07 506	0.00 1	0.09 278	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 331	0.77 366	2.27 161	2.35 473	1.79 429	3.50 323	1.06 390	12.12 474	6.91 374	4.71 253	7.67 340	7.58 404	4.40 400	4.95 215	1.67 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.01 22

AdaStereo	3.09 331	0.58 302	3.04 249	2.84 500	0.48 279	4.08 371	1.29 412	12.16 476	7.77 408	6.03 304	9.62 387	5.79 362	1.53 250	4.56 200	1.93 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 99
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	3.10 334	0.32 101	3.05 254	0.54 190	0.46 268	8.68 479	2.84 465	9.87 396	4.69 272	8.08 417	8.69 359	6.26 374	2.54 299	3.91 172	1.91 318	0.01 263	0.04 353	0.06 500	0.00 1	0.11 310	0.00 1

testlalala_base	3.12 335	0.48 254	2.79 220	2.14 445	1.98 442	4.13 375	0.64 294	6.16 274	2.09 91	2.38 183	4.08 213	1.80 203	0.50 129	1.65 91	0.72 168	12.33 594	2.33 575	0.00 1	0.31 515	14.56 588	1.32 539

DCVSM-stereo	3.13 336	0.37 168	2.95 237	1.51 335	0.80 336	2.75 240	0.49 251	6.79 310	5.25 293	11.43 511	5.57 269	10.79 469	5.30 437	5.25 224	2.95 375	0.03 410	0.09 439	0.03 477	0.00 1	0.12 327	0.09 311

ARAFT	3.13 336	1.11 442	7.34 484	0.42 168	0.14 114	4.52 391	2.99 468	7.41 326	5.97 329	8.85 450	7.06 320	5.20 342	1.25 227	8.49 431	1.44 273	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.11 348

test_sample6	3.14 338	0.41 204	4.42 366	1.92 405	0.49 282	3.25 303	0.21 174	11.30 440	6.69 367	6.50 342	10.86 417	4.03 289	2.93 326	7.06 333	2.65 366	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.06 260

IIG-Stereo	3.16 339	0.75 360	2.83 223	4.08 547	0.21 174	2.56 210	0.74 326	6.55 300	5.56 306	8.39 434	9.38 384	7.94 414	2.79 317	9.50 481	1.89 317	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.04 201

DMCA-RVC	3.17 340	1.26 459	6.39 463	2.10 441	1.51 404	3.02 280	0.56 267	7.84 337	5.06 285	9.23 461	5.19 248	8.46 425	2.72 313	6.31 270	3.22 384	0.06 452	0.11 460	0.09 512	0.02 357	0.16 363	0.08 298

HI	3.18 341	0.90 402	3.05 254	1.28 300	0.15 119	2.29 176	0.04 49	5.31 224	3.52 198	7.96 412	12.69 451	11.43 481	6.61 465	4.26 189	4.02 417	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.01 22

CoSv	3.18 341	0.90 402	3.05 254	1.28 300	0.15 119	2.29 176	0.04 49	5.31 224	3.52 198	7.96 412	12.69 451	11.43 481	6.61 465	4.26 189	4.02 417	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.01 22

IER	3.20 343	0.54 285	5.13 411	0.58 199	1.59 406	7.29 457	0.56 267	6.36 284	4.95 282	7.44 390	8.84 360	6.20 372	6.26 458	4.88 210	3.29 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

BEATNet_4x	3.24 344	1.27 461	5.89 444	1.56 349	0.10 71	5.26 410	1.07 392	10.08 407	5.50 300	6.89 360	7.73 341	4.53 316	4.13 380	5.05 218	5.27 443	0.04 430	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.23 429	0.23 448

DispNO	3.25 345	0.72 350	6.85 473	1.95 411	1.34 395	3.49 321	0.84 354	8.14 342	6.30 349	6.34 335	7.76 344	6.30 377	4.28 393	6.93 319	3.51 400	0.00 1	0.03 322	0.03 477	0.12 436	0.07 246	0.07 281

RAFT-345	3.27 346	0.41 204	2.88 233	1.02 261	0.21 174	2.63 224	0.48 241	3.76 116	5.51 302	7.35 386	24.88 546	4.25 301	1.76 269	8.15 410	2.13 335	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22

GANet-RSSM	3.27 346	0.60 309	3.38 284	2.94 507	2.00 444	2.61 219	0.48 241	10.93 431	6.11 339	5.47 277	10.20 397	6.57 385	5.44 446	6.25 264	2.23 343	0.00 1	0.00 1	0.08 509	0.00 1	0.17 376	0.03 156

SFCPSM	3.29 348	0.43 222	5.11 409	0.34 154	0.94 354	8.48 474	2.15 446	14.51 521	5.29 294	7.00 363	7.65 339	3.43 259	2.59 303	5.11 221	2.37 352	0.01 263	0.03 322	0.01 426	0.07 409	0.13 342	0.15 396

test_sample7	3.30 349	0.47 247	3.43 293	1.98 416	0.35 238	4.33 381	1.88 440	10.66 420	7.73 404	8.36 429	7.55 333	6.55 381	4.27 389	6.58 295	1.62 292	0.06 452	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.06 260

NOSS_ROB	3.30 349	0.46 245	2.62 193	2.08 436	1.01 365	5.60 415	0.74 326	10.37 413	11.48 485	5.15 268	8.43 356	5.67 358	1.73 263	7.97 391	2.34 348	0.02 365	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.14 385

gwcnet-sp	3.31 351	1.47 476	7.26 481	1.73 375	0.69 317	7.57 464	1.14 398	8.59 357	6.17 343	8.57 439	5.25 256	4.26 302	3.36 337	6.46 280	3.44 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.11 348

scenet	3.31 351	1.47 476	7.26 481	1.73 375	0.69 317	7.57 464	1.14 398	8.59 357	6.17 343	8.57 439	5.25 256	4.26 302	3.36 337	6.46 280	3.44 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.11 348

ssnet	3.31 351	1.47 476	7.26 481	1.73 375	0.69 317	7.57 464	1.14 398	8.59 357	6.17 343	8.57 439	5.25 256	4.26 302	3.36 337	6.46 280	3.44 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.11 348

hknet	3.31 351	0.42 211	4.68 385	0.46 175	1.17 378	7.13 454	1.63 429	9.05 373	6.91 374	6.11 311	6.15 283	9.66 446	2.85 321	7.48 360	2.45 357	0.01 263	0.03 322	0.03 477	0.00 1	0.04 168	0.00 1

CFNet-ft	3.31 351	0.94 415	2.69 199	1.50 332	2.38 463	2.81 256	0.68 304	8.35 345	7.43 391	4.45 241	9.94 392	10.20 458	4.60 410	6.50 288	3.41 391	0.00 1	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.22 422	0.03 156

CFNet_RVC	3.31 351	0.94 415	2.69 199	1.50 332	2.38 463	2.81 256	0.68 304	8.35 345	7.43 391	4.45 241	9.94 392	10.20 458	4.60 410	6.49 286	3.41 391	0.00 1	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.22 422	0.03 156

ASMatch	3.32 357	0.50 261	3.32 280	1.72 374	0.45 267	1.93 136	0.68 304	6.42 292	3.89 222	6.18 317	22.30 533	4.61 319	4.82 425	7.65 367	1.70 300	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.03 374	0.01 32	0.18 417

GMM-Stereo	3.32 357	0.27 62	2.52 180	0.82 227	0.48 279	2.27 175	4.91 514	5.06 198	3.08 164	7.06 368	16.72 493	6.21 373	3.70 360	7.60 364	1.16 253	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.04 394	0.10 289	4.45 567

AACVNet	3.33 359	1.03 427	3.56 301	3.46 527	0.63 308	3.09 286	0.28 193	8.78 367	3.43 193	5.99 302	10.64 410	10.08 455	4.03 379	8.69 444	2.51 361	0.03 410	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.26 444	0.06 260

PSM-AAD	3.33 359	0.20 23	1.47 57	0.73 220	0.54 296	2.55 208	6.19 528	4.97 191	3.27 180	10.92 503	11.92 436	2.95 238	9.59 523	7.90 386	0.82 198	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 168	2.47 558

PSMNet-RSSM	3.33 359	0.77 366	3.22 272	2.12 442	1.90 439	2.33 182	0.71 315	11.17 433	5.83 317	5.90 300	11.43 430	7.04 395	4.83 426	5.96 250	3.17 382	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.08 260	0.02 99

PAM	3.38 362	0.31 87	5.61 438	1.37 315	0.71 323	7.60 467	0.38 220	8.94 370	3.55 201	5.54 279	4.69 229	16.09 525	7.03 478	3.67 164	1.02 237	0.00 1	0.21 521	0.00 1	0.38 526	0.07 246	0.41 492

qqq1	3.38 362	0.39 180	3.61 305	1.69 366	0.11 85	2.85 263	0.29 196	12.46 481	10.41 465	7.16 374	10.23 398	4.78 325	4.45 403	8.71 446	0.30 56	0.07 460	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.03 156

fff1	3.38 362	0.39 180	3.61 305	1.69 366	0.11 85	2.85 263	0.29 196	12.46 481	10.41 465	7.16 374	10.23 398	4.78 325	4.45 403	8.71 446	0.30 56	0.07 460	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.03 156

TransformOpticalFlow	3.38 362	0.70 347	4.54 375	1.00 259	0.30 212	3.56 331	0.14 135	9.67 392	7.30 389	5.55 280	13.34 459	6.74 388	5.03 430	8.22 419	1.34 267	0.00 1	0.01 190	0.01 426	0.00 1	0.04 168	0.11 348

G2L-Stereo	3.40 366	0.93 412	4.73 389	1.61 356	2.05 445	2.88 269	0.60 283	8.94 370	5.84 318	7.42 388	7.33 329	8.61 432	2.16 282	8.44 430	6.11 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.18 417

RAFT_CTSACE	3.40 366	1.07 433	4.52 373	1.27 295	3.14 487	4.00 369	1.07 392	3.93 126	4.43 257	4.66 252	17.94 509	7.21 402	2.76 315	10.82 501	0.85 204	0.00 1	0.07 414	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.01 22

AAGNet	3.41 368	0.34 135	2.45 171	1.78 382	0.39 249	3.69 342	1.05 389	4.79 179	4.61 270	9.62 472	7.74 343	4.98 331	6.38 462	7.34 351	13.02 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 201

cf-r	3.42 369	0.81 380	3.97 335	2.41 479	2.78 478	2.85 263	0.64 294	8.44 348	6.32 351	6.25 324	11.57 433	8.97 437	3.54 352	5.93 249	3.83 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 278	0.07 281

G2L-ROB	3.43 370	0.77 366	3.89 332	1.71 372	1.16 377	4.51 390	0.44 235	11.70 454	5.70 310	7.51 393	5.34 262	11.24 479	1.71 260	7.66 369	5.10 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.10 334

CoDeX	3.43 370	0.68 340	4.49 371	0.98 257	1.65 413	6.37 434	2.14 445	13.23 502	6.07 335	7.23 379	8.95 365	4.09 292	3.79 369	6.31 270	2.37 352	0.03 410	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.15 396

STrans-v2	3.43 370	0.73 353	4.82 391	0.26 130	0.60 302	3.00 278	1.19 403	10.41 415	7.22 386	5.79 285	10.97 421	6.75 389	7.03 478	8.25 420	1.40 270	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.18 417

Select-FE	3.44 373	0.73 353	8.39 498	1.44 329	0.96 356	2.01 149	0.10 102	8.84 369	3.94 227	5.36 276	10.32 402	9.73 447	8.82 510	6.28 266	0.83 199	0.01 263	0.22 525	0.01 426	0.49 540	0.03 138	0.30 474

MLCV	3.44 373	0.88 396	5.60 437	1.39 318	0.25 189	4.36 384	0.33 208	7.25 322	7.28 388	9.17 460	12.24 446	5.09 339	2.47 296	9.15 465	3.23 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.02 99

ff1	3.45 375	0.31 87	3.97 335	1.34 308	0.98 359	2.80 248	0.48 241	4.53 157	10.19 460	6.29 330	9.23 373	5.59 353	3.72 365	10.11 487	9.35 511	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.04 201

PAM_32	3.50 376	0.32 101	5.22 418	1.32 305	0.53 294	7.49 461	0.39 221	9.52 389	3.91 224	5.22 270	5.28 259	16.75 531	7.44 486	4.61 202	0.90 222	0.00 1	0.20 518	0.00 1	0.39 529	0.09 278	0.39 487

UGAM-zero	3.51 377	0.33 119	4.44 368	0.88 236	0.65 311	3.52 329	0.16 147	11.35 442	2.71 130	5.09 267	5.82 273	15.28 517	9.14 518	8.38 424	1.61 291	0.00 1	0.16 498	0.00 1	0.46 537	0.02 87	0.19 428

DeepPruner_ROB	3.52 378	1.14 447	4.06 347	1.12 281	1.65 413	3.65 337	0.83 348	13.96 512	4.47 261	7.80 404	10.84 415	7.05 397	2.16 282	8.14 409	3.08 380	0.07 460	0.03 322	0.00 1	0.01 329	0.32 464	0.06 260

SMFormer	3.54 379	0.39 180	3.61 305	1.69 366	0.11 85	2.85 263	0.29 196	12.46 481	10.41 465	7.16 374	10.23 398	4.78 325	4.45 403	8.71 446	3.51 400	0.07 460	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.04 201

tta	3.54 379	0.39 180	3.61 305	1.69 366	0.11 85	2.85 263	0.29 196	12.46 481	10.41 465	7.16 374	10.23 398	4.78 325	4.45 403	8.71 446	3.51 400	0.07 460	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.03 156

Sa-1000	3.55 381	0.75 360	3.63 309	1.91 401	0.30 212	3.55 330	1.63 429	7.39 325	8.54 433	7.70 401	17.44 506	4.00 288	2.82 319	9.44 479	1.33 265	0.00 1	0.10 451	0.00 1	0.18 465	0.21 415	0.04 201

G2L-Stereo_test	3.57 382	0.86 389	3.66 311	2.79 498	1.52 405	4.11 374	1.17 402	11.35 442	6.27 348	7.97 414	8.87 362	9.39 442	2.26 288	6.55 293	4.33 424	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.22 422	0.13 374

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 383	1.29 466	12.46 530	1.53 342	0.98 359	3.48 319	0.81 342	11.99 465	4.40 256	4.33 238	11.05 423	8.83 435	2.02 276	4.52 196	1.66 297	0.01 263	0.14 482	0.00 1	0.68 549	0.86 526	0.44 499

DDVS	3.59 384	0.53 280	4.53 374	2.02 425	1.27 386	6.63 442	0.49 251	8.73 365	4.10 242	7.14 372	7.63 338	12.68 495	2.25 286	8.69 444	4.09 420	0.08 465	0.20 518	0.01 426	0.00 1	0.14 352	0.59 518

KYRaft	3.59 384	0.31 87	1.84 95	0.76 222	0.46 268	2.29 176	4.04 494	4.75 177	3.25 179	8.93 455	19.47 517	6.62 387	5.07 432	7.79 379	0.71 166	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.04 168	5.38 574

STTStereo	3.60 386	0.93 412	6.34 460	2.71 492	2.23 457	3.68 341	0.63 290	9.42 384	6.73 369	9.87 478	6.97 310	8.84 436	3.65 356	6.85 313	3.04 378	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.02 99

LMCR-Stereo	3.63 387	1.29 466	4.20 355	2.54 485	0.17 137	8.08 471	1.52 423	11.46 446	4.73 275	8.45 437	10.66 412	1.91 210	5.03 430	7.69 371	3.58 405	0.92 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 479	0.02 99

Prome-Stereo	3.65 388	0.29 71	1.92 107	0.91 240	0.49 282	2.07 152	4.75 512	4.41 149	3.23 178	9.32 464	20.63 525	4.06 291	7.19 480	7.70 372	1.17 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	4.72 571

hitnet-ft	3.66 389	0.65 328	2.79 220	0.89 238	0.72 325	4.25 377	0.55 265	9.11 376	7.52 395	7.14 372	10.19 396	12.49 493	4.70 416	7.44 356	4.41 427	0.03 410	0.00 1	0.06 500	0.00 1	0.20 404	0.04 201

iResNet	3.68 390	0.91 406	7.94 494	2.97 509	0.34 235	4.44 389	0.48 241	7.70 330	9.74 452	7.72 402	12.74 453	4.03 289	2.87 323	8.05 399	3.37 390	0.02 365	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.09 311

acv_ft	3.69 391	0.53 280	4.58 382	2.31 469	4.71 550	7.44 460	0.86 362	8.54 356	5.70 310	9.29 463	9.26 381	5.77 360	4.15 382	2.24 122	8.13 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 454	0.01 22

ac_64	3.70 392	0.47 247	3.50 297	2.87 501	3.50 503	5.91 424	0.72 319	10.17 410	4.34 253	8.16 420	5.80 272	10.82 470	5.64 449	7.08 334	4.73 434	0.03 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.14 385

CFNet	3.72 393	1.10 439	5.03 403	2.49 483	1.59 406	4.90 401	0.22 176	11.38 444	9.88 456	4.80 255	11.25 426	6.44 379	3.68 357	8.33 422	3.00 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 422	0.07 281

DAS	3.74 394	0.35 149	5.19 416	1.99 418	3.74 512	2.36 184	3.22 475	7.77 332	9.27 443	8.70 443	12.08 439	4.45 312	5.43 443	8.39 425	1.71 301	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 99

DRaft	3.74 394	0.43 222	2.60 189	0.12 81	0.15 119	4.76 397	1.34 415	5.33 226	4.31 252	10.30 487	21.91 530	3.27 255	8.83 511	7.36 353	3.66 408	0.05 442	0.10 451	0.00 1	0.14 443	0.10 289	0.14 385

GrayStereo	3.74 394	0.20 23	1.94 111	1.55 346	0.60 302	3.12 291	8.22 553	5.76 255	3.32 186	10.40 491	16.66 492	5.81 363	8.60 507	6.57 294	1.37 269	0.01 263	0.00 1	0.01 426	0.63 545	0.02 87	0.04 201

GEStereo_RVC	3.74 394	0.73 353	4.95 399	2.01 423	1.24 382	4.36 384	3.07 470	11.77 458	7.80 409	6.87 359	6.52 301	7.70 407	4.31 396	8.98 460	4.19 422	0.03 410	0.01 190	0.02 458	0.02 357	0.13 342	0.11 348

ITSA-stereo	3.76 398	0.54 285	3.80 322	1.91 401	0.29 210	3.09 286	0.70 312	13.22 501	15.64 520	6.79 352	6.66 303	4.15 297	3.52 351	8.30 421	5.00 440	0.09 470	0.07 414	0.11 515	0.10 430	0.18 392	0.95 530

GwcNet-RSSM	3.77 399	1.05 429	5.06 405	2.21 453	1.87 436	2.36 184	1.52 423	8.98 372	7.96 413	5.91 301	14.59 475	7.94 414	3.50 348	6.43 278	5.70 451	0.00 1	0.00 1	0.04 489	0.00 1	0.20 404	0.08 298

SepStereo	3.78 400	0.35 149	5.19 416	1.99 418	3.74 512	2.36 184	3.22 475	7.77 332	9.27 443	8.70 443	12.08 439	4.45 312	5.43 443	9.18 466	1.71 301	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.02 99

DEmStereo	3.79 401	0.37 168	3.69 313	0.17 109	0.17 137	5.28 411	2.54 453	4.35 144	3.70 205	8.21 426	20.15 519	5.13 341	10.38 530	7.65 367	3.85 413	0.01 263	0.01 190	0.01 426	0.00 1	0.02 87	0.06 260

FADNet-RVC-Resample	3.79 401	1.62 490	12.06 526	1.43 325	0.66 312	5.94 425	2.41 449	10.18 411	8.58 435	6.28 328	4.22 217	5.33 348	4.80 424	7.71 373	3.19 383	0.17 494	0.21 521	0.17 528	0.12 436	0.41 493	0.29 472

anonymousa	3.80 403	0.55 289	3.35 282	1.24 290	3.74 512	9.04 484	0.36 212	6.74 308	4.03 234	7.72 402	19.64 518	10.62 465	6.01 456	1.52 84	1.40 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400	0.00 1	0.03 156

UPFNet	3.82 404	0.47 247	4.34 364	2.21 453	3.38 497	7.26 456	2.69 460	9.89 398	5.96 327	7.98 415	7.53 332	7.89 411	3.15 331	7.72 375	5.88 455	0.01 263	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.06 260

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 405	1.06 432	5.23 420	2.72 494	3.27 493	4.36 384	0.61 286	10.71 423	7.56 396	8.75 445	7.89 347	9.86 450	3.90 373	7.15 342	3.44 393	0.14 486	0.02 270	0.02 458	0.03 374	0.04 168	0.03 156
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	3.85 406	0.82 383	3.01 242	2.00 422	2.58 472	5.28 411	3.34 479	10.85 429	6.33 352	7.27 382	7.32 328	10.15 456	9.02 515	6.19 259	2.51 361	0.22 505	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.12 327	0.03 156

mmx	3.86 407	0.31 87	3.97 335	1.34 308	0.98 359	2.80 248	0.48 241	12.18 477	10.66 473	6.29 330	9.23 373	5.59 353	3.72 365	10.11 487	9.35 511	0.05 442	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 201

xxx	3.86 407	0.31 87	3.98 339	1.34 308	0.98 359	2.80 248	0.48 241	12.18 477	10.66 473	6.29 330	9.23 373	5.59 353	3.72 365	10.11 487	9.35 511	0.05 442	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 201

THIR-Stereo	3.86 407	0.77 366	2.62 193	0.12 81	0.13 108	4.25 377	6.63 539	5.30 222	4.18 248	10.33 488	17.13 500	6.58 386	7.62 493	7.78 378	3.51 400	0.01 263	0.07 414	0.07 506	0.00 1	0.11 310	0.02 99

UGAM	3.90 410	0.48 254	4.69 386	0.17 109	0.08 54	3.67 338	1.22 404	4.81 180	14.45 509	4.59 246	11.94 437	14.20 507	3.80 370	9.92 486	3.61 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 357	0.32 464	0.07 281

AASNet	3.90 410	0.92 409	4.41 365	3.56 533	4.00 525	6.70 443	1.26 409	18.71 554	6.14 340	7.35 386	7.91 348	4.35 309	2.58 302	3.04 144	6.62 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 487	0.14 385

PS-NSSS	3.90 410	1.84 505	4.55 378	0.87 235	2.95 484	4.10 373	2.00 443	10.77 426	8.23 423	6.75 349	14.63 476	5.01 336	2.24 284	8.41 427	2.91 374	0.33 520	0.03 322	0.83 555	0.00 1	0.82 524	0.70 523

DualNet (step1)	3.91 413	1.11 442	6.15 453	1.27 295	0.60 302	5.22 407	2.54 453	10.66 420	7.73 404	8.36 429	7.55 333	6.55 381	4.27 389	6.58 295	1.62 292	1.49 557	0.03 322	3.10 567	2.99 574	0.20 404	0.15 396

FADNet_RVC	3.91 413	1.67 496	12.95 539	0.96 253	0.75 327	5.71 417	0.54 261	10.83 428	6.60 365	3.46 215	8.09 350	4.10 294	3.40 344	9.43 476	6.33 461	0.36 522	0.44 552	0.17 528	0.46 537	0.91 527	0.95 530

ISRNet	3.93 415	0.55 289	5.49 430	3.20 518	2.69 476	2.11 157	0.26 189	7.01 317	6.40 355	11.00 506	17.99 510	8.31 420	2.64 304	6.51 289	4.36 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.02 99

CrosDoStereo	3.96 416	0.45 239	3.04 249	0.32 144	0.20 171	3.28 304	11.63 576	5.76 255	4.45 259	9.04 456	16.58 490	4.99 332	7.45 487	8.04 396	3.72 409	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.16 363	0.10 334

DeepStereo_LL	3.96 416	0.45 239	3.04 249	0.32 144	0.20 171	3.28 304	11.63 576	5.76 255	4.45 259	9.04 456	16.58 490	4.99 332	7.45 487	8.04 396	3.72 409	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.16 363	0.10 334

RAFT-RH_RVC	3.96 416	0.46 245	2.93 236	1.55 346	0.42 259	3.14 293	0.14 135	3.70 105	5.98 330	11.25 509	32.23 570	5.29 344	1.68 258	8.13 408	2.14 336	0.08 465	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.01 32	0.00 1

UNet	3.97 419	0.61 313	6.50 466	1.68 365	3.22 491	9.82 493	0.31 203	9.50 386	5.32 296	7.20 378	6.35 298	10.59 463	5.91 454	6.93 319	5.49 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.01 22

FADNet-RVC	3.98 420	1.84 505	12.48 532	1.69 366	0.44 260	4.33 381	1.31 413	11.84 459	7.15 385	3.53 217	3.50 202	10.63 466	4.43 401	9.12 463	6.25 460	0.03 410	0.10 451	0.00 1	0.03 374	0.60 509	0.25 456

HSM	4.00 421	0.79 374	3.16 267	1.59 354	2.17 453	6.77 445	1.11 396	12.28 479	6.35 354	6.75 349	8.11 351	13.90 504	5.37 439	8.85 454	2.71 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 99

coex_refinement	4.04 422	0.87 392	3.55 300	2.96 508	1.40 399	4.28 379	0.32 204	11.18 434	7.72 402	8.32 427	13.44 461	10.01 454	3.48 347	6.28 266	6.76 471	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.16 408

HBP-ISP	4.09 423	1.05 429	4.10 351	1.87 394	1.31 393	7.56 463	3.98 491	11.26 436	9.94 457	7.81 405	14.44 473	3.23 254	4.27 389	8.89 457	1.87 314	0.06 452	0.06 391	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.04 201

TDLM	4.11 424	1.11 442	3.54 299	1.62 360	1.04 366	3.91 363	7.41 549	10.60 418	10.67 475	6.38 336	12.59 449	5.95 366	4.77 420	8.79 452	3.04 378	0.58 536	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.19 400	0.12 363

CSP-Net	4.12 425	1.28 464	3.70 316	1.54 344	1.06 367	13.28 536	2.33 448	12.96 496	5.45 298	8.87 451	8.54 358	8.43 424	3.03 327	8.16 411	3.65 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 392	0.03 156

test_xeample	4.13 426	0.36 161	2.75 209	1.23 289	0.51 289	3.96 366	0.13 125	12.63 489	7.65 399	7.49 392	10.86 417	3.29 256	3.36 337	6.71 305	21.53 570	0.02 365	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 201

Anonymous_2	4.14 427	0.62 318	3.21 271	1.40 319	1.43 401	5.19 406	0.32 204	6.63 302	4.38 255	4.48 244	2.30 155	8.08 417	7.00 476	5.37 229	2.29 345	0.23 506	0.75 560	5.20 577	18.12 605	5.66 568	0.23 448

CBMV_ROB	4.14 427	0.52 276	3.14 265	1.30 302	0.77 331	6.92 448	1.97 442	10.11 409	9.58 449	8.92 453	14.20 470	7.12 399	5.90 453	8.65 440	3.50 399	0.01 263	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.09 311

SACVNet	4.15 429	1.26 459	3.81 324	3.12 514	1.68 418	3.09 286	2.85 466	11.91 462	5.96 327	10.52 494	11.20 424	10.59 463	3.95 374	8.97 459	3.25 387	0.08 465	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.32 464	0.44 499

MMNet	4.16 430	0.77 366	5.47 429	1.40 319	1.67 416	10.78 508	0.63 290	8.64 363	8.47 430	8.80 448	8.33 353	7.51 403	6.61 465	7.53 361	6.54 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.05 238

CVANet_RVC	4.16 430	1.16 449	3.60 304	1.94 410	1.46 402	3.92 364	4.68 509	10.89 430	8.34 425	7.58 396	10.84 415	10.27 460	6.62 468	8.56 434	2.69 367	0.39 525	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.21 415	0.09 311

pcwnet_v2	4.20 432	0.36 161	8.53 500	1.33 306	1.12 373	3.43 312	0.41 226	12.85 492	14.16 507	9.90 480	14.29 471	5.90 365	3.03 327	6.20 261	2.06 331	0.01 263	0.05 370	0.04 489	0.02 357	0.16 363	0.18 417

HSM-Net_RVC	4.20 432	0.32 101	2.76 213	0.63 210	0.69 317	6.95 449	1.69 433	11.96 464	8.36 426	8.83 449	12.17 443	15.18 516	4.21 385	6.91 318	3.30 389	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 22
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 434	0.50 261	5.45 428	1.34 308	1.68 418	7.04 450	4.51 506	10.73 424	7.00 378	10.78 500	6.80 306	8.48 427	4.63 413	9.91 485	5.12 442	0.02 365	0.06 391	0.02 458	0.03 374	0.08 260	0.03 156

FADNet	4.23 435	1.65 493	11.75 525	1.64 362	0.80 336	4.80 398	0.77 332	13.76 511	11.65 487	3.97 230	5.24 254	9.62 445	5.14 434	8.40 426	3.78 411	0.21 503	0.04 353	0.07 506	0.05 400	1.14 532	0.10 334

iResNet_ROB	4.23 435	1.02 425	4.90 395	2.18 449	0.93 353	2.92 271	0.37 215	15.10 529	16.91 529	7.89 410	10.51 407	7.03 393	3.07 330	8.16 411	3.46 397	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.02 99

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 437	25.07 590	26.53 581	0.44 173	0.07 37	1.50 91	0.54 261	2.09 13	1.57 77	0.51 113	0.62 65	0.21 80	0.20 45	1.44 79	0.53 136	12.03 592	0.01 190	0.00 1	0.08 414	1.75 547	9.69 589

1111x	4.25 438	0.30 82	4.31 360	1.47 331	0.37 245	5.10 405	0.32 204	12.86 493	9.82 454	6.01 303	9.73 390	8.78 434	5.97 455	9.43 476	10.39 524	0.06 452	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.04 201

HGLStereo	4.25 438	0.52 276	4.65 383	3.09 510	5.18 554	6.51 441	0.73 320	10.37 413	6.74 370	7.32 384	12.44 448	7.00 392	7.21 482	7.46 357	5.51 448	0.00 1	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.10 334

delet	4.27 440	0.72 350	4.50 372	1.07 272	3.75 516	10.79 509	4.04 494	9.95 399	7.89 410	8.09 418	8.89 363	8.46 425	3.81 371	7.56 362	5.80 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 310	0.02 99

iResNetv2_ROB	4.28 441	1.43 473	7.17 480	2.91 502	1.26 383	4.36 384	1.62 428	13.64 509	10.25 464	9.83 476	11.41 428	7.68 406	4.00 375	7.75 377	1.85 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 480	0.09 311

RAFT + AFF	4.30 442	1.55 484	5.84 442	1.43 325	2.36 462	5.94 425	6.72 541	10.01 404	7.56 396	7.55 394	8.96 367	7.09 398	6.73 471	8.57 435	4.02 417	0.02 365	0.47 555	0.00 1	0.01 329	0.56 503	0.54 512

ADLNet	4.32 443	0.80 378	4.33 361	3.60 534	3.56 505	6.87 447	2.48 452	11.20 435	7.58 398	9.87 478	9.62 387	8.39 422	4.95 428	6.16 257	6.60 468	0.01 263	0.01 190	0.00 1	0.01 329	0.12 327	0.25 456

CRFU-Net	4.45 444	0.67 338	5.02 401	2.78 497	1.32 394	12.67 530	3.35 480	11.26 436	3.52 198	10.06 484	9.30 383	10.91 473	6.92 475	7.26 346	3.24 386	0.15 488	0.16 498	0.16 525	0.00 1	0.26 444	0.05 238

ACV-stereo	4.46 445	0.76 363	9.94 514	1.91 401	1.06 367	11.61 517	1.28 410	6.25 279	7.09 382	3.09 203	5.21 252	16.88 532	10.23 529	7.96 389	5.47 446	0.06 452	0.15 489	0.01 426	0.00 1	0.12 327	0.14 385

ssnet_v2	4.46 445	0.87 392	5.18 415	1.57 350	0.67 314	9.14 485	4.73 511	11.84 459	9.68 450	8.79 446	6.24 291	9.91 451	4.34 397	6.28 266	9.30 510	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.28 452	0.30 474

ADLNet2	4.46 445	0.90 402	6.06 450	2.74 496	3.91 521	6.79 446	3.01 469	10.95 432	8.40 428	7.27 382	9.80 391	9.85 449	5.43 443	7.29 347	6.44 464	0.01 263	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.15 356	0.11 348

StereoDRNet-Refined	4.46 445	0.62 318	3.80 322	1.92 405	0.40 251	9.35 487	0.15 141	10.02 405	8.83 438	12.69 521	11.62 434	9.34 440	3.87 372	8.06 403	8.02 487	0.00 1	0.00 1	0.01 426	0.05 400	0.20 404	0.26 462
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 449	0.31 87	2.77 214	1.69 366	0.47 277	7.74 469	0.07 80	14.04 513	7.91 412	5.82 289	8.97 368	9.34 440	3.41 345	7.33 350	20.24 565	0.05 442	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 201

NVstereo2D	4.51 449	0.82 383	6.86 474	3.28 521	3.38 497	8.16 472	3.13 472	10.51 416	15.15 517	4.90 258	6.89 309	7.87 409	4.78 422	9.88 484	3.91 415	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.06 408	0.02 87	0.58 515

DLCB_ROB	4.51 449	0.91 406	3.78 320	2.19 450	1.07 370	6.28 431	3.09 471	9.78 394	7.72 402	10.65 497	12.97 455	13.91 505	3.71 361	8.72 450	5.30 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.10 334

RASNet	4.52 452	0.61 313	4.42 366	3.42 525	4.68 549	4.58 393	0.99 382	9.54 390	8.01 414	5.28 273	11.42 429	10.34 462	8.88 512	9.28 471	8.68 502	0.15 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 201

FTStereo	4.55 453	0.36 161	2.18 153	0.94 247	0.38 247	2.60 218	8.82 556	4.98 194	3.17 172	10.88 502	30.35 565	5.60 357	7.60 492	7.62 366	1.55 285	0.17 494	0.00 1	0.05 496	0.00 1	0.03 138	3.80 565

dad	4.66 454	1.89 509	5.51 433	0.94 247	0.09 63	2.16 165	0.37 215	7.10 320	14.43 508	10.13 485	16.84 494	14.97 513	1.90 272	6.82 309	4.15 421	1.09 550	0.11 460	4.08 573	0.46 537	0.17 376	0.06 260

LL-Strereo	4.71 455	1.64 492	7.51 490	1.15 283	4.31 531	3.71 344	1.45 419	9.21 378	8.36 426	8.37 433	8.17 352	10.82 470	11.36 536	12.51 524	4.82 437	0.00 1	0.12 467	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.32 479

CBFPSM	4.87 456	0.94 415	14.70 547	1.51 335	1.15 376	11.49 515	2.55 457	7.28 323	6.47 360	6.23 321	4.83 233	15.30 518	8.99 514	6.88 314	8.20 495	0.03 410	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.40 490	0.42 495

SGM-Forest	4.96 457	0.32 101	2.84 225	1.21 287	0.64 310	10.23 498	6.64 540	11.55 449	10.98 477	10.94 505	13.59 462	11.65 485	4.30 394	8.94 458	4.63 432	0.11 475	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.46 503
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 458	1.47 476	7.42 487	2.40 476	2.14 451	8.73 480	3.64 488	12.42 480	13.11 500	7.03 366	7.57 336	7.88 410	6.52 464	10.16 492	7.82 483	0.02 365	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.11 310	1.07 534
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 459	1.74 498	6.38 462	1.96 414	1.29 390	2.26 174	1.69 433	10.07 406	18.53 535	7.88 409	18.15 511	8.49 428	2.70 308	10.59 497	7.04 474	0.96 548	0.15 489	0.02 458	0.00 1	0.13 342	0.12 363

PSMNet_ROB	5.02 460	1.63 491	6.03 449	1.90 400	1.83 433	9.57 491	6.35 536	15.58 534	7.23 387	6.15 316	10.48 406	12.22 491	4.16 383	8.02 395	8.71 503	0.02 365	0.01 190	0.01 426	0.10 430	0.20 404	0.12 363

GASNet	5.19 461	4.61 550	9.38 509	4.73 556	2.10 449	3.80 357	1.57 426	12.07 470	10.96 476	8.92 453	7.03 318	8.21 419	7.67 494	14.02 536	7.36 476	0.02 365	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.69 516	0.42 495

TCMNet	5.22 462	1.96 513	9.78 512	4.11 548	6.57 563	8.83 481	1.35 417	10.74 425	8.07 416	6.39 337	12.76 454	8.32 421	4.75 419	8.62 439	10.09 523	0.11 475	0.18 507	0.31 541	0.09 425	0.75 521	0.57 514

FINET	5.32 463	1.14 447	10.04 515	2.17 448	3.67 511	6.49 438	6.76 542	11.68 453	22.08 555	7.42 388	12.15 442	4.24 300	3.61 355	9.25 470	5.35 445	0.04 430	0.04 353	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.09 311

CBMV	5.35 464	0.91 406	3.67 312	1.62 360	0.44 260	10.09 496	7.19 547	12.49 485	12.33 496	12.22 517	14.69 477	10.93 474	6.48 463	8.51 432	4.96 439	0.02 365	0.15 489	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.17 413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 465	0.40 191	2.72 205	1.50 332	0.48 279	6.15 430	0.07 80	13.73 510	8.06 415	8.79 446	11.03 422	3.71 280	4.21 385	7.47 359	38.74 604	0.03 410	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.04 168	0.05 238

YMNet	5.52 466	1.83 503	8.79 502	3.47 529	4.46 539	10.72 506	0.91 372	9.99 401	6.43 357	13.76 535	16.35 487	11.65 485	4.49 407	7.95 387	8.03 489	0.12 479	0.35 542	0.12 518	0.08 414	0.71 518	0.27 466

YMNet_1	5.52 466	1.83 503	8.79 502	3.47 529	4.46 539	10.72 506	0.91 372	9.99 401	6.43 357	13.76 535	16.35 487	11.65 485	4.49 407	7.95 387	8.03 489	0.12 479	0.35 542	0.12 518	0.08 414	0.71 518	0.27 466

StereoDRNet	5.59 468	1.75 499	6.80 471	3.12 514	4.45 538	10.61 504	4.35 502	18.80 556	9.73 451	12.22 517	6.87 308	11.44 483	4.65 415	8.09 406	8.26 496	0.02 365	0.11 460	0.00 1	0.03 374	0.20 404	0.28 470

PSMNet-RUCA	5.60 469	4.62 551	11.61 523	10.29 576	7.55 571	7.08 451	1.94 441	12.01 466	10.52 472	3.90 228	11.88 435	4.43 311	1.75 268	7.56 362	4.24 423	1.68 560	0.12 467	4.78 576	0.67 548	4.74 564	0.68 522

fast-acv-ft	5.62 470	1.39 471	7.01 475	2.02 425	1.89 438	12.23 525	1.82 439	7.35 324	9.45 447	10.46 493	20.27 522	14.55 511	7.71 495	7.41 354	7.61 480	0.10 473	0.09 439	0.16 525	0.07 409	0.59 507	0.13 374

ETE_ROB	5.80 471	1.77 500	6.33 459	1.44 329	0.78 335	6.43 436	6.90 543	12.53 486	8.08 417	12.93 526	14.89 478	21.13 558	5.87 452	9.83 483	6.57 467	0.04 430	0.01 190	0.00 1	0.02 357	0.08 260	0.33 480

test_sample9	5.87 472	1.11 442	6.15 453	1.27 295	0.60 302	5.22 407	2.54 453	10.66 420	7.73 404	8.36 429	7.55 333	6.55 381	4.27 389	11.68 514	11.44 534	1.49 557	24.31 612	3.10 567	2.99 574	0.20 404	0.15 396

DRN-Test	5.87 472	0.98 418	5.89 444	2.69 491	3.65 509	12.37 527	3.35 480	20.07 573	10.20 463	11.93 516	12.31 447	11.06 477	5.31 438	7.89 385	9.05 506	0.04 430	0.05 370	0.04 489	0.04 394	0.18 392	0.25 456

NCCL2	5.88 474	1.59 487	5.44 427	1.87 394	0.92 350	9.55 490	11.55 575	12.11 472	9.94 457	9.67 473	8.85 361	22.28 561	7.41 485	8.78 451	7.17 475	0.01 263	0.00 1	0.03 477	0.00 1	0.13 342	0.23 448

iinet-f	5.94 475	1.60 488	26.88 582	1.79 383	1.38 397	11.92 523	1.47 420	6.80 311	7.11 383	6.90 362	14.43 472	10.64 467	7.97 497	7.00 328	12.12 538	0.02 365	0.03 322	0.05 496	0.00 1	0.63 512	0.02 99

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 476	5.36 555	5.02 401	3.75 541	3.57 506	15.81 544	4.27 499	11.72 456	6.96 376	7.23 379	8.47 357	9.09 438	2.66 307	9.36 475	2.71 368	7.49 578	2.32 574	2.01 565	0.08 414	6.77 574	4.67 570

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 477	1.55 484	9.92 513	2.40 476	3.22 491	10.28 499	3.14 473	11.64 451	9.79 453	9.54 470	20.22 521	11.16 478	6.77 472	10.61 498	9.16 507	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.04 201

APVNet	5.98 477	1.72 497	8.72 501	3.21 519	4.04 527	12.31 526	1.81 438	19.09 562	6.10 336	6.13 315	13.41 460	10.69 468	6.30 459	11.26 508	13.90 547	0.05 442	0.02 270	0.11 515	0.03 374	0.53 501	0.20 435

z-ln-s-r	5.99 479	1.34 469	15.55 550	1.52 337	1.95 441	3.28 304	2.71 462	7.72 331	11.16 479	6.43 340	25.06 548	8.76 433	5.86 451	11.03 505	17.17 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 440	0.11 348

NaN_ROB	6.00 480	1.24 457	6.29 458	1.34 308	1.68 418	9.60 492	10.31 569	15.09 527	15.79 522	12.62 520	8.95 365	11.67 488	5.83 450	11.78 518	6.41 463	0.05 442	0.13 477	0.08 509	0.20 474	0.22 422	0.79 525

DANet	6.02 481	1.23 455	8.45 499	3.86 544	3.94 523	7.64 468	1.34 415	9.51 388	7.00 378	13.39 530	15.53 482	15.99 523	7.02 477	12.14 520	12.37 539	0.19 498	0.12 467	0.02 458	0.03 374	0.13 342	0.56 513
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	6.03 482	1.22 453	5.61 438	2.56 488	0.90 349	6.32 432	7.07 545	12.92 495	8.30 424	14.76 541	15.13 480	19.84 549	6.66 470	10.36 493	8.58 500	0.02 365	0.04 353	0.00 1	0.03 374	0.11 310	0.24 452

GANet	6.22 483	1.07 433	4.07 349	2.27 459	0.89 347	9.19 486	9.52 563	12.02 467	8.13 419	10.72 498	29.09 561	13.86 503	7.52 491	11.00 504	4.39 426	0.36 522	0.00 1	0.02 458	0.02 357	0.12 327	0.08 298

DISCO	6.28 484	0.57 297	5.78 441	3.43 526	1.17 378	11.22 512	3.39 482	12.14 475	16.16 524	6.52 344	11.22 425	16.96 533	6.32 460	19.51 566	10.74 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.11 348

Syn2CoEx	6.32 485	2.72 529	9.33 508	2.45 481	1.67 416	8.59 477	3.32 478	18.08 550	12.27 495	8.53 438	21.08 527	10.30 461	9.80 524	9.30 472	7.86 484	0.01 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 512	0.43 497

RYNet	6.34 486	0.89 399	5.88 443	1.41 322	4.48 542	15.97 546	4.18 497	13.41 504	16.49 525	10.81 501	7.00 315	14.33 509	8.72 508	9.43 476	13.71 546	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.07 281

GwcNet	6.42 487	1.97 514	10.92 520	2.59 489	5.58 557	11.55 516	2.21 447	14.10 515	16.52 528	10.04 483	17.19 503	10.86 472	5.61 448	9.23 469	8.84 505	0.01 263	0.06 391	0.03 477	0.08 414	0.56 503	0.40 490

Wz-Net-LNSev	6.46 488	1.93 511	16.44 554	1.52 337	4.15 529	12.66 529	4.96 515	13.05 498	12.10 494	10.55 496	16.23 486	11.32 480	7.19 480	8.43 429	8.48 499	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.06 260

DGSMNet	6.47 489	2.61 527	13.64 542	3.46 527	3.74 512	8.97 483	6.01 526	14.15 516	13.01 499	7.46 391	14.10 468	9.94 452	4.79 423	10.44 494	6.22 459	1.30 554	1.70 570	1.80 562	1.52 567	2.27 554	2.35 556

GANetREF_RVC	6.56 490	2.89 531	7.58 492	3.41 524	0.40 251	12.96 532	9.58 564	15.09 527	17.25 532	10.33 488	10.62 409	12.27 492	8.16 501	12.21 521	4.53 430	0.41 528	0.00 1	0.00 1	0.02 357	3.12 559	0.39 487
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	6.58 491	1.80 502	6.25 456	1.26 293	0.94 354	10.08 495	9.02 558	16.00 536	11.51 486	12.74 522	13.02 456	24.77 564	5.25 436	10.56 496	8.02 487	0.04 430	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.10 289	0.25 456

S-Stereo	6.63 492	0.84 386	9.67 511	3.15 516	3.48 502	6.49 438	6.22 530	12.99 497	22.84 557	9.48 467	15.51 481	12.00 490	8.43 503	8.04 396	10.70 527	0.12 479	0.17 503	0.00 1	0.38 526	0.13 342	1.92 550

DeepPrunerF	6.75 493	2.69 528	23.31 572	3.68 537	7.16 566	3.78 355	4.29 500	13.42 505	20.13 547	8.13 419	10.46 405	7.18 401	8.06 499	11.10 506	9.44 514	0.24 509	0.15 489	0.29 539	0.42 532	0.66 515	0.45 501

edge stereo	6.76 494	1.01 423	6.76 470	2.20 452	2.45 467	6.41 435	2.45 451	14.84 525	11.98 493	15.29 543	18.31 512	22.02 559	12.56 541	10.82 501	7.49 478	0.03 410	0.06 391	0.11 515	0.03 374	0.30 455	0.14 385

NCC-stereo	6.77 495	1.49 480	6.48 464	2.92 504	4.40 534	7.43 458	3.61 485	19.52 569	13.29 501	8.39 434	16.91 495	15.96 521	12.13 538	12.85 527	7.70 481	1.47 555	0.11 460	0.01 426	0.42 532	0.14 352	0.24 452

Abc-Net	6.77 495	1.49 480	6.48 464	2.92 504	4.40 534	7.43 458	3.61 485	19.52 569	13.29 501	8.39 434	16.91 495	15.96 521	12.13 538	12.85 527	7.70 481	1.47 555	0.11 460	0.01 426	0.42 532	0.14 352	0.24 452
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	6.78 497	0.68 340	6.80 471	2.30 463	1.77 428	5.63 416	4.20 498	18.79 555	18.62 536	10.53 495	17.15 501	18.52 542	13.74 549	8.86 456	7.38 477	0.03 410	0.15 489	0.01 426	0.07 409	0.12 327	0.26 462

test_for_model	6.81 498	27.63 594	2.16 151	21.79 591	16.18 592	3.48 319	0.94 377	5.88 263	3.72 206	7.62 398	2.72 170	1.03 173	0.42 113	0.58 14	0.35 69	9.03 583	2.28 573	0.00 1	0.05 400	23.91 599	6.49 577

RP	6.84 499	1.29 466	5.53 436	3.92 545	5.18 554	6.32 432	3.53 483	11.73 457	15.31 518	9.54 470	22.38 534	18.25 540	14.47 551	10.11 487	7.49 478	0.91 546	0.01 190	0.12 518	0.15 447	0.33 468	0.19 428

ccnet	6.87 500	0.92 409	5.15 413	3.09 510	2.18 455	11.78 520	4.90 513	17.97 549	8.79 437	12.79 524	20.20 520	16.00 524	8.35 502	9.12 463	14.17 549	0.42 531	0.33 539	0.25 537	0.09 425	0.40 490	0.48 504

RGC	6.88 501	2.23 520	6.13 451	4.05 546	4.73 551	8.94 482	2.78 463	15.19 531	11.74 488	11.13 507	19.34 516	17.86 537	10.42 531	13.02 530	8.03 489	0.73 540	0.01 190	0.24 536	0.41 531	0.31 460	0.38 486

xyz-stereo	6.97 502	0.29 71	36.85 594	0.20 116	0.07 37	30.65 585	0.19 163	3.97 128	1.82 84	10.21 486	24.87 545	6.06 368	7.29 483	11.62 513	4.87 438	0.01 263	0.02 270	0.35 544	0.00 1	0.06 226	0.02 99

Nwc_Net	6.97 502	1.25 458	6.63 468	3.82 542	3.37 496	10.83 510	1.67 432	19.56 571	11.35 483	8.36 429	23.62 538	17.19 535	11.44 537	11.21 507	8.08 493	0.80 542	0.00 1	0.00 1	0.02 357	0.13 342	0.09 311

STTRV1_RVC	7.02 504	1.10 439	12.88 537	3.32 522	6.92 565	11.90 522	4.00 493	15.07 526	11.94 492	9.51 468	14.57 474	11.63 484	8.73 509	12.65 526	8.06 492	3.32 569	2.75 583	0.41 549	0.12 436	1.38 539	0.11 348

w-ln-seven-2	7.09 505	2.32 522	23.44 573	1.71 372	1.06 367	7.81 470	3.98 491	12.02 467	14.65 512	13.06 528	20.38 523	11.70 489	9.83 526	10.65 499	8.66 501	0.02 365	0.05 370	0.00 1	0.02 357	0.32 464	0.14 385

DStereoRT	7.14 506	1.05 429	6.27 457	2.26 458	1.39 398	10.94 511	1.76 437	7.53 329	4.14 245	7.55 394	10.86 417	2.79 232	6.79 473	8.01 394	4.49 429	0.13 484	0.18 507	49.57 610	15.74 604	0.23 429	1.13 535

ADCRef	7.27 507	1.38 470	16.37 552	2.52 484	3.30 495	11.63 518	3.16 474	10.80 427	9.35 445	13.03 527	25.27 551	8.17 418	8.92 513	8.06 403	21.81 573	0.15 488	0.08 427	0.16 525	0.34 521	0.38 483	0.58 515

psmorigin	7.34 508	1.58 486	18.31 559	2.35 473	0.87 342	6.72 444	1.70 436	10.63 419	7.14 384	19.77 558	22.71 535	20.13 551	11.34 535	12.96 529	9.49 515	0.04 430	0.17 503	0.06 500	0.17 458	0.21 415	0.50 508

Wz-Net-MNSev	7.43 509	2.35 524	15.22 548	2.34 472	3.41 501	17.27 555	8.55 554	11.91 462	13.48 503	13.37 529	17.05 498	13.70 500	7.47 490	11.90 519	9.99 522	0.40 527	0.03 322	0.00 1	0.01 329	0.16 363	0.07 281

SDNR	7.50 510	2.32 522	15.58 551	1.82 390	0.63 308	44.66 602	0.44 235	8.59 357	9.52 448	9.84 477	25.18 549	5.30 347	4.38 398	11.46 511	6.49 465	0.05 442	0.03 322	0.00 1	0.01 329	1.79 548	1.87 549

CSAN	7.62 511	1.60 488	6.56 467	1.83 391	0.66 312	12.40 528	10.52 572	14.45 520	21.32 552	14.19 537	15.98 484	17.84 536	13.02 546	12.32 522	8.38 497	0.09 470	0.07 414	0.03 477	0.04 394	0.33 468	0.67 521

SQANet	7.64 512	3.40 541	5.49 430	11.73 580	9.62 578	11.96 524	2.82 464	11.33 441	6.10 336	8.33 428	11.49 431	11.00 475	5.16 435	10.12 491	2.72 371	8.92 582	2.21 572	10.41 582	1.58 568	11.13 582	7.39 581

anonymity	7.68 513	3.83 544	12.39 529	7.04 568	12.67 586	8.18 473	2.00 443	17.50 545	6.85 372	13.56 533	9.21 372	9.97 453	7.82 496	11.28 509	5.58 449	6.27 576	4.98 600	3.68 571	2.96 573	3.33 561	4.48 568

CC-Net-ROB	7.68 513	9.21 575	7.46 488	3.82 542	3.66 510	15.68 543	5.02 516	17.95 548	10.45 471	6.44 341	14.00 467	7.63 405	4.77 420	10.75 500	3.10 381	5.99 575	2.46 577	16.28 586	1.08 560	6.30 572	1.56 546

stereogan	7.69 515	0.88 396	7.08 479	3.49 532	3.93 522	18.98 559	3.23 477	16.52 538	19.58 543	9.93 481	18.92 514	20.50 555	9.04 516	14.07 537	6.14 458	0.26 512	0.04 353	0.21 533	0.03 374	0.63 512	0.33 480

pmcnn	7.72 516	1.27 461	9.42 510	2.91 502	3.14 487	9.44 488	6.23 531	12.56 487	16.51 526	14.53 539	24.08 540	27.44 571	8.49 505	9.32 473	8.44 498	0.06 452	0.08 427	0.00 1	0.00 1	0.30 455	0.15 396

AF-Net	7.78 517	1.44 475	6.68 469	3.37 523	4.50 543	8.61 478	2.69 460	17.07 542	20.17 548	9.52 469	24.02 539	20.31 554	14.59 552	11.58 512	9.84 519	0.61 537	0.00 1	0.12 518	0.00 1	0.38 483	0.12 363

PASM	7.90 518	4.22 546	21.97 570	3.25 520	3.29 494	5.39 413	6.57 538	10.57 417	19.09 538	12.77 523	13.92 465	18.11 539	9.51 522	13.79 535	10.77 530	0.19 498	0.45 553	0.29 539	1.08 560	1.49 542	1.19 537

PWCDC_ROB	7.92 519	3.17 539	7.48 489	5.73 563	4.40 534	10.45 501	0.35 211	14.52 522	28.19 567	10.36 490	31.27 567	7.04 395	9.14 518	13.22 532	8.78 504	2.74 565	0.02 270	0.00 1	0.00 1	1.31 537	0.17 413

test_sample8	7.99 520	1.11 442	6.15 453	1.27 295	0.60 302	5.22 407	2.54 453	12.04 469	6.15 341	17.46 550	9.02 370	24.67 563	18.16 560	11.68 514	11.44 534	1.49 557	24.31 612	3.10 567	2.99 574	0.20 404	0.15 396

ADCP+	8.09 521	1.79 501	14.50 545	1.54 344	4.28 530	16.57 549	5.20 518	12.80 491	11.20 481	12.83 525	17.07 499	11.02 476	10.80 533	17.59 558	23.18 579	0.03 410	0.05 370	0.01 426	0.18 465	0.39 487	0.81 526

SuperB	8.10 522	3.15 538	24.67 575	2.65 490	1.23 381	9.88 494	4.29 500	10.18 411	30.07 570	11.53 513	12.18 444	6.12 370	6.65 469	10.50 495	14.47 550	0.14 486	0.11 460	0.35 544	0.25 497	13.06 586	0.48 504

PWC_ROB	8.24 523	3.13 536	12.74 536	2.43 480	4.43 537	7.51 462	1.22 404	16.63 539	19.24 541	16.08 546	28.29 558	13.99 506	10.16 528	13.63 534	14.06 548	0.42 531	0.00 1	0.05 496	0.00 1	0.59 507	0.27 466

MDST_ROB	8.37 524	0.32 101	9.03 506	4.18 551	2.42 466	26.86 579	6.14 527	19.36 566	13.52 504	27.09 576	22.75 536	9.47 444	4.74 418	15.06 544	6.34 462	0.02 365	0.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.13 374

G-Net	8.41 525	1.54 483	10.97 521	5.73 563	3.60 507	26.19 573	4.41 504	10.10 408	7.42 390	19.71 557	24.99 547	14.38 510	15.83 554	10.99 503	9.53 516	0.50 535	0.46 554	0.19 531	0.25 497	0.80 523	0.66 520

XQC	8.43 526	3.58 542	16.40 553	2.92 504	2.17 453	13.22 535	3.60 484	14.64 523	25.86 563	11.87 515	12.04 438	15.06 514	10.67 532	15.24 547	19.41 562	0.39 525	0.08 427	0.05 496	0.07 409	0.84 525	0.45 501

FBW_ROB	8.50 527	1.03 427	7.98 495	1.93 409	1.28 389	13.10 533	6.23 531	22.50 577	18.98 537	18.82 554	14.91 479	19.06 545	10.04 527	18.41 561	9.83 518	0.62 538	0.22 525	1.82 564	0.82 554	0.99 530	1.36 541

UDG	8.58 528	9.31 576	4.89 394	10.00 575	9.52 576	10.36 500	2.41 449	12.07 470	9.82 454	7.81 405	9.55 385	16.52 527	9.81 525	7.84 382	7.88 485	4.20 570	2.51 579	18.53 588	3.71 581	9.55 578	5.28 573

aanetorigin	8.72 529	3.29 540	27.55 583	1.95 411	3.84 519	4.93 403	5.39 523	5.49 238	10.05 459	27.85 577	31.47 568	15.80 520	12.78 543	9.04 461	11.98 536	0.25 510	0.22 525	0.22 534	0.25 497	1.28 536	0.84 528

GCST	9.08 530	17.31 585	3.98 339	52.92 609	10.66 581	11.29 514	0.20 169	6.97 316	6.47 360	9.46 466	4.68 228	4.75 323	1.51 241	9.34 474	1.31 263	8.19 581	0.05 370	22.38 590	0.34 521	6.17 571	3.53 562

RTSC	9.15 531	3.00 533	13.57 541	3.72 539	1.76 426	11.82 521	0.46 238	16.95 540	36.83 587	15.80 545	15.53 482	12.91 497	7.46 489	20.01 570	21.76 572	0.31 517	0.13 477	0.01 426	0.08 414	0.57 505	0.41 492

WCMA_ROB	9.21 532	0.87 392	7.37 486	2.54 485	2.13 450	13.59 537	5.80 525	11.64 451	14.01 506	24.43 573	32.99 575	27.09 570	18.02 559	12.51 524	9.85 520	0.81 543	0.07 414	0.01 426	0.01 329	0.16 363	0.23 448

Wz-Net-SNSev	9.23 533	6.70 562	24.28 574	1.87 394	1.81 432	8.57 476	12.29 582	17.37 544	20.39 549	10.43 492	23.11 537	16.66 529	8.03 498	14.47 541	17.86 559	0.00 1	0.02 270	0.01 426	0.00 1	0.41 493	0.30 474

MSMD_ROB	9.28 534	1.09 437	4.65 383	1.58 351	0.39 249	16.52 548	4.41 504	13.60 507	14.87 515	22.34 564	39.89 588	25.67 567	20.71 571	12.42 523	6.98 473	0.34 521	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.09 311

Consistency-Raft	9.42 535	4.74 553	12.66 533	5.30 560	9.08 574	4.08 371	5.26 520	19.26 564	24.87 561	11.17 508	29.85 563	13.57 499	5.51 447	7.67 370	13.40 544	0.36 522	0.35 542	1.81 563	4.24 582	11.61 583	3.57 563

DDUNet	9.47 536	11.32 581	6.14 452	12.93 582	11.65 583	10.45 501	3.87 490	11.70 454	7.89 410	9.27 462	13.28 458	16.18 526	6.14 457	8.80 453	5.77 452	6.64 577	3.38 592	20.90 589	4.28 583	11.01 581	7.80 582

ADCPNet	9.54 537	2.39 525	31.46 586	2.09 439	1.60 408	16.71 551	6.39 537	12.11 472	11.45 484	13.53 531	21.45 529	19.41 546	10.94 534	14.38 539	21.54 571	0.27 515	1.16 564	0.39 548	1.49 565	0.58 506	1.45 542

SHD	9.61 538	2.60 526	12.46 530	3.69 538	3.54 504	9.47 489	1.25 406	20.16 574	37.84 590	18.19 553	21.24 528	16.96 533	12.83 545	14.47 541	16.05 553	0.32 518	0.13 477	0.01 426	0.08 414	0.38 483	0.48 504

PDISCO_ROB	9.62 539	1.99 516	11.51 522	9.88 574	9.61 577	21.48 565	3.83 489	19.33 565	28.49 568	11.27 510	14.17 469	19.92 550	5.02 429	16.35 554	9.18 508	5.28 573	0.41 549	0.14 523	0.09 425	2.05 550	2.36 557

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 540	4.27 547	14.47 544	2.29 462	2.85 480	23.40 570	13.62 584	13.60 507	19.54 542	19.42 556	24.27 541	16.74 530	8.59 506	17.05 557	7.98 486	1.25 552	1.68 569	0.17 528	2.63 571	0.72 520	1.04 532

DStereoO	9.97 541	5.99 558	7.04 477	5.64 562	2.87 482	6.47 437	9.22 561	11.59 450	17.24 531	13.54 532	13.92 465	9.80 448	15.27 553	15.07 545	9.86 521	31.68 608	1.56 568	4.41 574	1.68 569	15.15 589	1.45 542

SGM_RVC	10.08 542	0.60 309	3.42 290	2.30 463	0.32 227	19.41 562	6.33 535	18.95 560	14.64 510	25.14 575	24.32 542	33.34 582	18.79 564	19.86 567	12.55 541	0.25 510	0.26 536	0.22 534	0.24 492	0.34 473	0.40 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 543	1.88 508	16.82 555	1.85 392	1.73 422	24.84 571	17.20 597	19.92 572	27.41 565	12.23 519	13.62 463	16.52 527	18.35 561	14.42 540	12.50 540	0.78 541	0.54 558	0.08 509	0.25 497	1.18 533	0.59 518

ADCL	10.16 544	2.11 517	19.36 562	1.92 405	1.88 437	22.23 566	8.91 557	14.04 513	23.56 559	14.62 540	26.19 553	12.75 496	13.59 548	16.06 553	22.95 577	0.26 512	0.18 507	0.75 553	0.65 546	0.69 516	0.58 515

w-ln-seven	10.20 545	3.08 534	26.36 579	2.06 435	2.49 468	15.81 544	4.39 503	17.80 547	33.50 576	20.47 562	25.79 552	15.12 515	7.40 484	11.75 517	17.48 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 496	0.13 374

MSAF-DinoV2	10.24 546	4.39 548	12.68 534	3.62 536	2.55 471	8.48 474	4.69 510	14.24 518	21.89 554	10.74 499	18.74 513	29.30 576	16.17 555	21.96 575	28.10 590	0.32 518	0.15 489	0.25 537	0.81 553	2.83 558	2.90 560

FCDSN-DC	10.24 546	0.56 295	3.49 296	1.96 414	1.29 390	16.90 552	4.59 508	17.16 543	19.10 539	24.64 574	32.46 574	33.82 583	22.14 577	15.93 550	10.45 525	0.04 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.21 439
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 546	3.13 536	20.70 566	2.21 453	2.39 465	11.23 513	6.19 528	14.17 517	11.19 480	23.20 570	22.25 532	17.89 538	19.54 567	18.51 562	26.21 587	0.45 533	0.42 551	1.10 558	1.29 562	1.56 544	1.18 536

z-mn7	10.46 549	4.14 545	20.35 564	2.15 446	1.68 418	19.07 560	5.72 524	13.28 503	34.58 582	9.45 465	35.20 581	15.69 519	9.13 517	21.16 573	17.07 556	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.35 474	0.19 428

SANet	10.64 550	1.86 507	10.91 519	1.76 378	0.71 323	14.62 541	9.23 562	19.18 563	37.14 588	19.22 555	27.96 557	25.86 568	19.11 566	13.02 530	10.63 526	0.08 465	0.06 391	0.03 477	0.02 357	0.62 510	0.81 526

FC-DCNN	10.72 551	0.52 276	4.27 358	1.88 397	1.63 410	17.18 553	5.29 521	18.20 551	19.69 544	28.50 578	34.51 578	34.03 584	21.48 574	15.89 549	11.15 532	0.03 410	0.01 190	0.02 458	0.01 329	0.07 246	0.09 311

FC-DCNN v2	10.88 552	0.52 276	4.17 354	1.92 405	1.63 410	17.79 557	5.35 522	18.87 558	19.88 545	28.77 579	34.99 580	34.62 586	21.72 575	16.03 552	11.16 533	0.03 410	0.01 190	0.02 458	0.00 1	0.06 226	0.08 298

AnyNet_C32	10.98 553	5.58 556	22.79 571	4.16 549	5.83 558	15.64 542	14.30 585	13.18 499	17.15 530	16.44 549	20.52 524	14.68 512	13.44 547	22.46 576	30.08 594	0.17 494	0.26 536	0.36 546	0.36 525	1.23 534	0.91 529

zh-sn7	11.12 554	7.26 567	33.16 588	2.32 471	2.31 461	11.66 519	7.80 552	13.53 506	17.94 534	16.39 548	31.80 569	14.22 508	16.88 556	23.07 579	23.00 578	0.00 1	0.13 477	0.00 1	0.00 1	0.52 500	0.48 504

zh-mn7	11.13 555	6.28 561	31.79 587	1.85 392	0.98 359	13.11 534	2.98 467	12.88 494	33.65 578	21.57 563	39.07 586	12.50 494	8.46 504	19.94 569	16.74 555	0.23 506	0.01 190	0.00 1	0.01 329	0.33 468	0.30 474

Wz-Net-TNSev	11.35 556	10.56 579	35.88 593	2.28 461	1.73 422	18.25 558	11.42 574	15.88 535	20.88 550	14.44 538	16.97 497	19.57 547	19.04 565	19.31 565	18.67 561	0.01 263	0.06 391	0.00 1	0.16 450	0.62 510	1.25 538

MeshStereo	11.52 557	1.52 482	4.55 378	1.89 399	1.46 402	19.87 564	5.11 517	20.66 575	15.91 523	32.67 584	34.51 578	39.34 591	21.15 572	18.74 563	12.10 537	0.11 475	0.06 391	0.01 426	0.00 1	0.45 497	0.22 441
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	11.73 558	7.51 569	7.07 478	13.22 583	10.85 582	26.61 578	7.25 548	18.84 557	19.16 540	11.58 514	17.23 504	20.19 552	8.09 500	15.11 546	4.64 433	9.13 584	2.42 576	13.08 583	1.83 570	12.48 585	8.22 584

Ntro	12.35 559	8.88 573	7.80 493	13.79 584	12.42 585	26.54 577	6.98 544	18.54 552	22.14 556	9.82 475	16.45 489	20.30 553	9.29 521	15.95 551	6.61 469	9.53 586	2.47 578	14.93 585	2.77 572	13.11 587	8.63 587

DStereoSA	12.36 560	4.42 549	14.05 543	8.00 570	9.08 574	13.92 540	12.01 579	16.97 541	21.15 551	13.71 534	25.23 550	8.57 431	23.71 579	18.03 560	15.50 552	2.83 566	6.21 602	3.68 571	8.21 594	10.45 580	11.36 597

MFN_U_SF_RVC	12.94 561	3.66 543	25.81 578	3.61 535	2.26 459	22.77 568	4.55 507	27.10 585	20.06 546	23.90 571	28.99 560	30.53 578	16.98 557	19.92 568	20.26 566	1.24 551	1.07 563	0.98 557	1.33 563	1.80 549	2.04 552

WZ-Net	13.00 562	4.64 552	41.07 597	3.48 531	3.15 489	19.12 561	15.66 595	14.81 524	31.33 572	15.71 544	27.88 556	22.22 560	14.01 550	20.44 572	25.03 583	0.64 539	0.00 1	0.01 426	0.03 374	0.39 487	0.37 485

ADCS	13.02 563	4.93 554	28.38 584	3.17 517	2.67 475	13.61 538	10.83 573	18.70 553	33.46 575	22.59 565	24.78 544	19.59 548	18.51 563	23.40 580	32.16 597	0.10 473	0.19 514	0.37 547	0.18 465	1.26 535	1.46 544

MFMNet_re	13.29 564	8.60 572	18.29 558	9.75 573	7.25 568	19.65 563	14.84 589	20.71 576	30.72 571	23.03 568	28.77 559	18.85 544	26.09 584	13.55 533	9.82 517	2.44 563	1.35 567	0.34 543	0.23 489	4.78 565	6.69 579

MultiAttention	13.72 565	0.34 135	3.24 275	2.22 456	1.79 429	56.78 615	83.85 619	18.93 559	15.06 516	8.16 420	20.91 526	13.25 498	2.53 298	33.18 591	6.90 472	0.20 501	0.06 391	0.74 552	1.00 558	2.69 557	2.60 559

EDNetEfficient	13.82 566	6.19 559	54.79 606	2.83 499	3.60 507	4.86 400	8.57 555	8.61 362	32.90 574	40.77 597	30.59 566	18.33 541	21.87 576	11.38 510	25.36 584	0.15 488	0.23 528	0.06 500	1.03 559	2.54 555	1.79 547

DStereoFS	13.91 567	8.09 571	10.27 518	7.48 569	5.93 559	16.06 547	6.27 534	25.18 583	17.56 533	17.52 551	27.57 555	20.59 557	29.20 587	26.58 585	19.78 564	3.27 568	4.31 598	6.54 580	7.13 592	7.92 576	10.95 595

LSM	14.01 568	5.95 557	33.49 589	6.78 567	43.61 611	10.22 497	9.98 568	15.16 530	22.93 558	23.07 569	32.34 573	18.52 542	12.67 542	15.45 548	11.10 531	0.16 493	0.51 557	0.09 512	0.32 517	1.08 531	16.85 608

SAMSARA	14.63 569	2.74 530	12.38 528	12.65 581	6.74 564	36.50 594	72.93 618	19.36 566	23.77 560	16.20 547	13.04 457	29.21 574	12.78 543	16.98 556	15.21 551	0.11 475	0.26 536	0.03 477	0.14 443	0.76 522	0.77 524

SPS-STEREO	15.04 570	6.23 560	13.21 540	11.34 579	11.65 583	23.30 569	7.15 546	24.16 581	15.65 521	31.78 583	29.19 562	31.62 579	21.32 573	24.62 581	19.50 563	7.59 579	4.19 597	3.22 570	1.48 564	6.99 575	6.54 578
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 571	2.93 532	14.67 546	4.21 552	3.39 499	17.43 556	4.16 496	27.84 589	48.84 600	31.02 582	43.54 593	29.76 577	30.81 590	25.97 583	21.40 569	0.23 506	0.41 549	0.04 489	0.33 519	0.41 493	1.33 540

SGM+DAISY	15.62 572	7.26 567	19.28 561	8.94 571	10.11 580	26.25 574	10.49 571	19.36 566	14.65 512	30.64 581	33.59 576	33.00 581	22.32 578	24.96 582	16.42 554	7.90 580	6.25 603	4.51 575	3.37 578	5.86 569	7.20 580

ACVNet-4b	15.90 573	22.00 587	12.37 527	16.40 586	15.14 589	31.87 587	7.50 550	19.04 561	27.85 566	11.48 512	22.02 531	31.86 580	9.16 520	17.95 559	5.69 450	10.43 588	2.58 580	24.44 593	4.87 587	16.04 591	9.28 588

NVStereoNet_ROB	16.04 574	6.75 563	12.90 538	6.37 566	7.42 569	12.89 531	9.74 566	22.78 578	25.12 562	30.32 580	46.19 596	34.37 585	25.38 581	21.48 574	21.38 568	5.94 574	3.10 589	6.07 579	10.09 596	4.01 562	8.54 586
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	16.12 575	10.81 580	59.36 608	4.42 554	2.49 468	30.06 583	15.15 593	17.51 546	16.51 526	17.88 552	37.69 584	24.04 562	17.54 558	29.60 588	33.29 598	0.28 516	0.38 546	0.43 550	0.42 532	2.57 556	1.98 551

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 576	6.93 565	21.83 569	5.94 565	2.81 479	38.71 596	14.59 586	24.55 582	34.87 585	33.66 588	34.35 577	29.24 575	24.20 580	22.59 577	17.95 560	2.52 564	2.81 584	1.17 560	1.51 566	5.89 570	2.16 553

ELAS_RVC	16.54 577	2.26 521	10.09 516	5.50 561	4.46 539	28.28 582	16.72 596	25.55 584	33.54 577	40.19 595	40.30 590	36.68 588	30.03 588	29.40 587	20.61 567	0.98 549	1.21 565	0.86 556	0.70 550	1.39 540	2.16 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 578	2.14 518	9.23 507	4.92 557	4.53 544	32.66 590	15.11 592	27.40 587	28.68 569	40.27 596	44.90 594	38.33 590	30.50 589	26.44 584	21.94 574	0.88 544	1.23 566	0.67 551	0.89 556	1.49 542	2.18 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 579	1.28 464	11.61 523	3.72 539	1.65 413	16.67 550	9.17 559	14.39 519	55.91 605	63.81 616	40.86 591	35.94 587	37.73 599	14.24 538	26.87 588	0.05 442	0.10 451	0.13 522	0.22 486	0.12 327	0.15 396

SGM-ForestM	16.99 580	1.08 435	5.74 440	2.12 442	0.75 327	31.63 586	12.21 580	27.80 588	32.25 573	37.88 592	39.99 589	52.96 601	35.20 596	33.60 593	24.47 581	0.26 512	0.39 548	0.31 541	0.39 529	0.26 444	0.53 511

DispFullNet	17.47 581	26.01 592	33.98 591	22.58 592	20.86 597	13.84 539	1.28 410	16.50 537	26.27 564	19.97 559	17.17 502	20.52 556	18.49 562	22.86 578	10.76 529	5.13 572	2.83 585	30.72 598	7.72 593	20.86 595	11.01 596

EDNetEfficientorigin	17.87 582	14.00 582	99.53 630	1.64 362	0.92 350	10.55 503	6.26 533	13.21 500	34.84 584	38.20 594	36.91 583	27.47 572	26.32 585	14.71 543	25.69 585	0.04 430	0.06 391	0.14 523	0.52 541	3.16 560	3.27 561

RainbowNet	18.01 583	26.22 593	19.95 563	18.59 588	14.88 588	27.38 580	10.46 570	27.39 586	34.54 581	14.91 542	27.01 554	25.65 566	12.44 540	18.94 564	9.23 509	13.91 597	3.46 593	23.36 592	4.86 586	16.03 590	10.91 594

ACVNet_1	18.70 584	25.08 591	12.72 535	17.33 587	15.18 590	26.02 572	9.62 565	28.44 590	34.49 580	24.39 572	24.32 542	37.22 589	20.13 570	16.67 555	13.39 543	10.45 589	2.59 581	24.77 594	4.92 588	16.57 592	9.75 590

RTS	18.87 585	9.32 577	86.48 617	4.95 558	6.10 560	42.08 598	14.70 587	15.49 532	41.06 593	22.65 566	32.32 571	13.77 501	19.54 567	37.98 598	28.96 591	0.41 528	0.23 528	0.00 1	0.02 357	0.91 527	0.50 508

RTSA	18.87 585	9.32 577	86.48 617	4.95 558	6.10 560	42.08 598	14.70 587	15.49 532	41.06 593	22.65 566	32.32 571	13.77 501	19.54 567	37.98 598	28.96 591	0.41 528	0.23 528	0.00 1	0.02 357	0.91 527	0.50 508

MANE	19.47 587	1.27 461	5.07 406	4.69 555	5.55 556	30.49 584	9.94 567	34.01 593	37.27 589	44.13 601	51.57 605	52.51 599	40.41 601	33.58 592	24.81 582	0.89 545	0.86 562	1.11 559	9.72 595	0.38 483	1.06 533

coex-ft	19.78 588	19.39 586	87.73 619	1.77 380	1.80 431	17.25 554	13.50 583	12.63 489	42.10 595	60.18 612	38.90 585	28.72 573	28.74 586	11.74 516	27.40 589	0.21 503	0.23 528	0.04 489	0.30 512	1.36 538	1.54 545

BEATNet-Init1	23.31 589	9.03 574	41.67 598	4.17 550	2.53 470	45.68 604	19.47 600	33.43 592	38.45 591	47.59 604	49.10 601	59.31 605	41.80 603	38.35 600	29.21 593	0.47 534	0.50 556	0.81 554	0.66 547	2.10 553	1.86 548

DLNR-FE	24.70 590	50.76 610	90.20 621	98.11 629	97.18 627	1.38 74	0.12 115	22.82 580	3.09 167	1.07 154	2.93 175	0.72 161	0.29 69	6.93 319	2.29 345	38.52 609	0.38 546	0.00 1	0.30 512	76.91 623	0.09 311

DLNR_Zeroshot_test	24.70 590	50.77 611	90.11 620	98.11 629	97.34 628	1.38 74	0.12 115	22.79 579	3.09 167	1.07 154	2.95 177	0.71 160	0.29 69	6.93 319	2.29 345	38.56 610	0.37 545	0.00 1	0.30 512	76.73 622	0.09 311

MonStereo1	25.07 592	22.70 588	26.51 580	25.39 593	21.15 600	27.38 580	7.54 551	29.21 591	38.74 592	34.17 590	46.61 597	50.27 596	33.31 593	28.57 586	25.83 586	12.28 593	0.79 561	26.32 595	5.80 591	26.02 603	12.81 602

FADE	25.68 593	17.27 584	50.60 604	10.46 577	9.90 579	22.50 567	9.17 559	35.80 595	53.05 602	20.32 561	19.01 515	26.54 569	34.42 594	39.35 601	33.52 599	30.62 607	14.22 609	38.39 607	37.63 611	5.22 567	5.56 575

ACVNet_2	26.45 594	29.35 598	25.14 576	20.27 590	15.43 591	34.97 592	12.23 581	48.37 606	66.25 615	42.69 598	56.73 609	51.77 597	25.59 582	20.39 571	13.52 545	10.13 587	2.59 581	22.78 591	3.52 580	17.57 593	9.80 592

MADNet+	27.07 595	33.84 600	90.97 622	20.14 589	7.47 570	48.43 606	47.10 614	35.43 594	36.46 586	20.11 560	30.05 564	25.29 565	35.08 595	45.50 607	50.28 613	2.13 561	2.00 571	1.19 561	0.76 551	4.71 563	4.43 566

IMH-64-1	27.21 596	28.77 595	16.84 556	31.57 596	20.76 595	26.43 575	15.10 590	47.11 601	45.20 597	33.53 586	51.16 603	41.42 592	31.10 591	36.48 594	22.39 575	13.48 595	2.87 587	33.95 600	10.70 597	23.50 597	11.75 598

IMH-64	27.21 596	28.77 595	16.84 556	31.57 596	20.76 595	26.43 575	15.10 590	47.11 601	45.20 597	33.53 586	51.16 603	41.42 592	31.10 591	36.48 594	22.39 575	13.48 595	2.87 587	33.95 600	10.70 597	23.50 597	11.75 598

JetBlue	29.12 598	15.72 583	54.12 605	15.93 585	20.98 598	60.90 616	30.62 607	39.38 596	34.62 583	34.08 589	39.69 587	57.35 604	43.17 604	50.71 613	50.60 614	2.41 562	3.79 595	2.81 566	3.45 579	9.57 579	12.59 601

WAO-7	29.39 599	24.43 589	20.47 565	32.71 599	13.83 587	34.70 591	20.27 603	52.19 612	65.03 613	43.29 599	59.35 611	52.19 598	44.68 606	31.71 589	30.56 595	10.98 590	4.94 599	13.71 584	12.52 601	12.06 584	8.22 584

IMH	29.82 600	29.11 597	18.51 560	34.28 600	21.40 601	32.33 589	15.39 594	49.40 608	53.07 603	37.88 592	55.32 608	45.05 594	39.54 600	40.63 602	24.12 580	14.03 598	3.27 591	34.93 602	11.24 599	24.69 600	12.21 600

PWCK	30.53 601	44.32 607	47.25 602	29.76 594	7.23 567	40.78 597	27.10 606	44.73 600	44.32 596	47.31 603	36.37 582	47.16 595	26.05 583	41.26 603	31.87 596	21.83 602	4.03 596	29.50 597	4.67 584	27.17 605	7.80 582

TorneroNet-64	32.42 602	31.89 599	30.52 585	34.73 601	21.13 599	46.99 605	18.82 598	43.10 599	59.42 608	32.70 585	46.98 598	62.01 608	36.98 597	43.97 606	33.88 600	14.10 599	3.22 590	35.28 603	11.72 600	26.84 604	14.07 603

Dean	34.67 603	38.70 605	25.33 577	29.89 595	17.21 593	45.24 603	11.98 578	56.90 616	76.55 617	63.47 615	60.22 612	67.36 614	48.14 609	37.24 596	39.01 605	11.00 591	2.83 585	28.35 596	5.60 590	18.14 594	10.31 593

WAO-6	34.74 604	36.76 604	15.36 549	37.53 602	24.15 605	35.99 593	19.36 599	48.96 607	68.54 616	43.84 600	47.58 599	52.77 600	52.60 610	32.63 590	34.73 602	26.20 605	7.74 606	42.78 608	21.64 608	28.07 606	17.62 609

LVE	34.99 605	40.10 606	34.97 592	32.49 598	18.61 594	51.45 611	26.82 605	52.15 611	65.94 614	47.21 602	61.04 613	53.99 602	37.30 598	37.95 597	34.09 601	15.55 601	5.95 601	31.01 599	13.81 602	22.58 596	16.72 607

TorneroNet	35.11 606	33.92 601	33.82 590	37.86 603	22.01 602	49.64 608	21.58 604	48.09 605	55.23 604	37.50 591	53.79 606	62.81 611	43.66 605	46.71 609	41.25 608	14.80 600	3.53 594	36.72 604	14.57 603	28.28 607	16.49 606

WAO-8	38.15 607	35.51 602	21.50 567	43.67 604	23.92 603	44.44 600	20.26 601	52.83 613	76.62 618	53.57 609	66.79 617	62.63 609	54.56 613	42.03 604	39.18 606	22.71 603	6.65 604	37.08 605	19.08 606	24.72 602	15.24 604

Venus	38.15 607	35.51 602	21.50 567	43.67 604	23.92 603	44.44 600	20.26 601	52.83 613	76.62 618	53.57 609	66.81 618	62.63 609	54.56 613	42.03 604	39.18 606	22.71 603	6.65 604	37.08 605	19.08 606	24.70 601	15.24 604

UNDER WATER	45.09 609	48.60 609	67.37 611	49.30 608	31.41 607	53.80 613	37.39 609	40.25 598	52.48 601	50.24 605	45.37 595	68.37 616	57.76 616	51.03 614	49.88 612	29.97 606	13.75 608	51.22 611	36.57 609	37.87 609	29.12 610

UNDER WATER-64	45.16 610	46.99 608	66.69 610	43.90 606	27.64 606	55.58 614	41.87 611	39.42 597	48.42 599	51.73 608	43.08 592	67.76 615	56.69 615	48.02 611	48.34 611	39.50 611	17.64 610	51.78 612	38.93 612	36.62 608	32.61 611

notaker	47.42 611	55.20 612	49.13 603	56.52 612	40.18 608	38.52 595	32.97 608	47.21 603	56.08 606	57.21 611	57.24 610	60.09 606	59.19 617	53.93 615	41.64 609	40.61 612	19.93 611	57.21 614	37.41 610	49.02 611	39.02 612

ktn	48.94 612	57.58 613	38.86 596	59.57 613	43.27 610	50.37 609	43.38 612	48.07 604	61.11 609	51.30 607	54.25 607	54.96 603	52.88 611	47.30 610	35.83 603	57.77 616	24.88 614	62.69 617	43.55 613	50.70 612	40.41 613

DPSimNet_ROB	53.45 613	64.73 619	44.39 599	53.97 610	45.39 612	53.66 612	54.83 615	55.15 615	57.87 607	64.16 617	50.83 602	63.40 612	53.34 612	46.45 608	65.81 618	63.13 618	26.54 615	57.94 615	51.11 616	45.52 610	50.69 617

KSHMR	55.63 614	63.60 618	37.85 595	74.69 616	49.56 613	49.01 607	45.73 613	57.46 617	63.97 612	61.61 614	62.07 615	72.39 618	47.01 607	50.65 612	43.29 610	54.10 615	62.21 617	66.10 618	53.94 617	51.25 614	46.11 615

HanzoNet	56.48 615	59.32 614	58.25 607	55.32 611	41.94 609	50.95 610	41.33 610	51.12 609	61.40 610	65.62 618	65.59 616	71.66 617	69.41 618	70.77 618	60.03 616	63.99 619	34.70 616	61.96 616	50.54 615	51.00 613	44.71 614

JetRed	61.02 616	61.05 617	82.56 616	46.09 607	56.80 615	83.19 617	63.76 616	59.26 618	63.61 611	69.29 619	68.85 619	66.59 613	47.62 608	61.57 616	74.09 621	45.58 613	66.14 620	46.59 609	45.06 614	63.17 615	49.58 616

LRCNet_RVC	66.23 617	65.67 620	67.63 612	71.47 615	54.32 614	32.17 588	2.66 459	63.19 619	21.35 553	81.79 621	91.26 622	83.62 622	71.62 619	69.32 617	52.57 615	95.49 628	64.45 619	95.07 628	95.19 628	71.52 617	74.31 620

TCMNet-wrong-test	67.23 618	85.83 624	81.56 615	95.63 625	94.73 625	89.35 620	85.42 620	51.73 610	33.71 579	51.26 606	61.71 614	61.33 607	41.23 602	77.26 621	64.71 617	48.76 614	9.03 607	70.12 620	68.11 619	90.76 628	82.37 625

ASD4	75.85 619	81.57 622	69.25 613	68.23 614	80.87 619	96.24 623	99.15 629	77.50 620	93.47 624	77.59 620	85.63 620	78.32 619	76.43 620	77.89 622	82.61 622	58.30 617	62.67 618	55.02 613	62.43 618	68.35 616	65.49 619

MADNet++	82.84 620	82.38 623	73.57 614	87.72 624	82.97 620	93.14 621	69.15 617	86.42 624	82.50 620	93.46 627	86.70 621	86.28 623	80.92 623	88.34 624	88.84 623	86.83 624	84.17 624	72.64 621	68.92 620	80.47 624	81.42 624

tt	83.26 621	0.34 135	99.99 632	79.40 622	93.18 624	100.00 631	100.00 633	100.00 636	99.95 631	60.33 613	47.63 600	99.98 635	99.96 632	99.98 633	100.00 637	92.42 625	99.82 631	73.83 625	73.63 621	88.42 625	56.35 618

RSGM-EC	84.07 622	59.96 615	46.25 600	78.03 620	83.22 622	89.06 618	90.25 621	92.04 625	94.92 625	90.68 625	97.34 626	83.40 620	78.92 621	76.48 619	72.91 619	93.35 626	97.50 626	88.11 626	92.75 626	88.89 626	87.40 627

acva	84.07 622	59.96 615	46.25 600	78.03 620	83.22 622	89.06 618	90.25 621	92.04 625	94.92 625	90.68 625	97.34 626	83.40 620	78.92 621	76.48 619	72.91 619	93.35 626	97.50 626	88.11 626	92.75 626	88.89 626	87.40 627

xxxxx1	85.63 624	90.31 625	96.68 625	76.54 617	80.57 616	97.44 626	96.86 626	85.53 621	88.53 621	88.68 622	91.71 623	94.23 625	92.93 624	90.02 625	91.98 624	70.60 620	70.39 621	73.68 622	81.46 623	74.61 618	79.86 621

tt_ll	85.63 624	90.31 625	96.68 625	76.54 617	80.57 616	97.44 626	96.86 626	85.53 621	88.53 621	88.68 622	91.71 623	94.23 625	92.93 624	90.02 625	91.98 624	70.60 620	70.39 621	73.68 622	81.46 623	74.61 618	79.86 621

ff	85.63 624	90.31 625	96.68 625	76.54 617	80.57 616	97.44 626	96.86 626	85.53 621	88.53 621	88.68 622	91.71 623	94.23 625	92.93 624	90.02 625	91.98 624	70.60 620	70.39 621	73.68 622	81.46 623	74.61 618	79.86 621

USTest	87.63 627	76.50 621	65.53 609	81.26 623	83.10 621	100.00 631	100.00 633	99.53 631	99.60 630	98.32 628	99.02 631	90.87 624	98.33 629	84.28 623	98.23 630	79.97 623	96.20 625	69.82 619	73.75 622	75.48 621	82.80 626

PML	97.88 628	100.00 634	96.45 624	98.01 628	97.88 629	100.00 631	99.35 630	96.88 627	97.72 628	100.00 635	97.36 628	97.38 629	99.60 630	100.00 636	96.32 628	99.99 633	97.55 628	100.00 632	96.01 629	99.18 630	87.92 629

MEDIAN_ROB	98.41 629	99.70 629	99.30 629	97.09 626	97.02 626	96.89 624	95.77 625	97.66 629	97.28 627	98.79 631	98.94 630	99.18 630	98.14 628	96.89 628	96.88 629	99.96 632	99.16 629	100.00 632	99.99 633	99.69 631	99.88 631

HaxPig	98.85 630	99.94 631	95.08 623	99.99 633	100.00 632	94.03 622	94.78 623	99.15 630	99.98 633	99.99 634	100.00 633	99.98 635	99.99 633	98.12 629	95.97 627	100.00 635	99.99 633	100.00 632	99.99 633	100.00 634	99.99 634

Anonymous_1	99.08 631	99.91 630	99.85 631	97.63 627	99.10 630	100.00 631	100.00 633	99.61 633	99.96 632	99.28 633	99.86 632	99.54 632	99.99 633	99.29 630	99.75 631	96.05 629	99.59 630	97.31 629	98.57 630	97.71 629	98.63 630

ccccc	99.32 632	96.61 628	100.00 636	100.00 636	100.00 632	97.41 625	99.44 631	99.56 632	97.80 629	99.27 632	97.59 629	99.35 631	99.84 631	99.92 631	99.98 633	100.00 635	100.00 634	99.95 631	99.77 632	100.00 634	100.00 636

test_example2	99.39 633	99.98 633	99.99 632	100.00 636	99.98 631	99.72 630	99.99 632	97.34 628	100.00 634	100.00 635	100.00 633	96.42 628	96.66 627	99.97 632	99.96 632	100.00 635	99.97 632	98.66 630	99.15 631	100.00 634	100.00 636

AVERAGE_ROB	99.62 634	99.95 632	98.81 628	100.00 636	100.00 632	98.08 629	95.47 624	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	99.99 634	100.00 635	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	100.00 636

DGTPSM_ROB	99.90 635	100.00 634	99.99 632	99.99 633	100.00 632	100.00 631	100.00 633	99.97 634	100.00 634	98.35 629	100.00 633	99.84 633	100.00 635	99.98 633	99.99 634	99.99 633	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	100.00 636

DPSMNet_ROB	99.91 636	100.00 634	99.99 632	99.99 633	100.00 632	100.00 631	100.00 633	99.98 635	100.00 634	98.35 629	100.00 633	99.84 633	100.00 635	99.98 633	99.99 634	100.00 635	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	100.00 636

DPSM_ROB	99.95 637	100.00 634	100.00 636	99.76 631	100.00 632	100.00 631	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	100.00 637	99.21 630	100.00 634	100.00 632	100.00 635	99.99 632	99.95 632

DPSM	99.95 637	100.00 634	100.00 636	99.76 631	100.00 632	100.00 631	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	100.00 637	99.21 630	100.00 634	100.00 632	100.00 635	99.99 632	99.95 632

RAFT-FEzeroshot	100.00 639	100.00 634	100.00 636	100.00 636	100.00 632	100.00 631	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	100.00 637	100.00 635	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	100.00 636

RAFT-FE	100.00 639	100.00 634	100.00 636	100.00 636	100.00 632	100.00 631	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	100.00 637	100.00 635	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	100.00 636

FlowAnything	100.00 639	100.00 634	100.00 636	100.00 636	100.00 632	100.00 631	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	100.00 637	100.00 635	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	100.00 636

Selective-RAFT-Error	100.00 639	100.00 634	100.00 636	100.00 636	100.00 632	100.00 631	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	100.00 637	100.00 635	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	100.00 636

CasAABBNet	100.00 639	100.00 634	100.00 636	100.00 636	100.00 632	100.00 631	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	100.00 637	100.00 635	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	100.00 636

LSM0	100.00 639	100.00 634	100.00 636	100.00 636	100.00 632	100.00 631	100.00 633	100.00 636	100.00 634	100.00 635	100.00 633	100.00 637	100.00 635	100.00 636	100.00 637	100.00 635	100.00 634	100.00 632	100.00 635	100.00 634	99.99 634

GS-Stereo							0.73 320	4.64 168	2.10 92	0.31 50	0.65 66	0.43 130	0.48 124	0.83 34	0.14 11	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.12 436	0.17 376	0.13 374

Low-res two-view benchmark