Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 46	0.20 87	0.16 3	0.22 64	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 104	0.13 166	0.10 6	0.10 37

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 46	0.30 11	0.20 87	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 38	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 559	0.39 198	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 66	0.30 16	0.18 1	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 249	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 26	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 39	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.14 1	0.40 228	0.27 137	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 76	0.29 161	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 46	0.30 11	0.19 60	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 38	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 82	0.15 2	0.27 78	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.10 6	0.09 4

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 53	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 70	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 77	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 156	0.22 139	0.21 18	0.19 20	0.43 92	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 78	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 62	0.12 131

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 78	0.29 7	0.22 139	0.21 18	0.26 120	0.33 31	0.31 64	0.20 10	0.30 76	0.22 39	0.22 66	0.47 149	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.10 37
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 26	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 83	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.38 71	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 186	0.17 3	0.40 68	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 88	0.33 38	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 60	0.27 78	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 78	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 87	0.26 64	0.19 20	0.38 53	0.43 161	0.21 17	0.21 18	0.27 70	0.17 16	0.36 53	0.23 65	0.12 40	0.11 162	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

AdaDepth	0.22 39	0.17 93	0.32 91	0.37 156	0.18 40	0.34 176	0.22 64	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 222	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.12 131

S2M2_XL	0.19 9	0.18 120	0.27 33	0.27 2	0.20 87	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 48	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 290	0.16 391	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.12 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 65	0.34 82	0.16 12	0.52 297	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 62	0.20 13	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 65	0.34 82	0.16 12	0.52 297	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 62	0.20 13	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 53	0.34 82	0.16 12	0.26 64	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 49	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.11 83

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 16	0.26 24	0.32 46	0.19 60	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 39	0.22 66	0.40 84	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 204	0.86 589

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 108	0.20 33	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 63	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 74	0.12 222	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 61	0.19 60	0.23 29	0.18 12	0.41 75	0.34 89	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 26	0.20 87	0.23 29	0.19 20	0.40 68	0.29 55	0.22 26	0.34 98	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.10 6	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 156	0.19 60	0.22 21	0.18 12	0.42 80	0.35 102	0.22 26	0.28 64	0.24 56	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.12 62	0.10 37

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 93	0.29 53	0.32 46	0.21 114	0.64 392	0.19 20	0.31 16	0.37 126	0.23 30	0.30 76	0.27 70	0.19 34	0.47 149	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 26	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 80	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 126	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 83

Replicate-Monster	0.26 85	0.15 38	1.07 530	0.30 11	0.17 23	0.38 217	0.19 20	0.43 92	0.39 143	0.23 30	0.21 18	0.23 49	0.21 54	0.45 126	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 226

castereo++	0.26 85	0.16 61	0.26 24	0.33 61	0.19 60	0.75 437	0.20 33	0.37 44	0.47 185	0.23 30	0.23 29	0.35 124	0.28 145	0.39 77	0.19 5	0.14 116	0.09 25	0.14 104	0.09 10	0.11 22	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 61	0.20 87	0.61 366	0.21 53	0.30 13	0.31 64	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 94	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 83

dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 26	0.16 12	0.16 3	0.20 33	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 39	0.14 2	0.52 189	0.24 79	0.13 74	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

RAStereo	0.24 63	0.17 93	0.29 53	0.40 257	0.21 114	0.23 29	0.26 120	0.42 80	0.45 177	0.23 30	0.34 98	0.30 86	0.19 34	0.34 44	0.25 104	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.11 83

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 46	0.23 181	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 50	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 148	0.14 199	0.10 6	0.10 37

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.17 23	0.38 217	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 63	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 74	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 26	0.15 2	0.29 108	0.20 33	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 74	0.21 37	0.27 128	0.36 53	0.25 104	0.16 244	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.10 37

SCV	0.26 85	0.19 159	0.33 106	0.35 118	0.21 114	0.27 78	0.34 261	0.56 156	0.28 45	0.24 37	0.28 64	0.37 137	0.23 78	0.49 167	0.22 36	0.18 325	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.15 204	0.11 83

GIP-stereo	0.24 63	0.18 120	0.30 65	0.37 156	0.24 211	0.26 64	0.20 33	0.46 107	0.36 110	0.24 37	0.39 121	0.35 124	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.11 83

CroCo-Stereo Lap2	0.28 106	0.24 339	0.39 198	0.50 465	0.29 376	0.20 12	0.31 213	0.49 117	0.38 133	0.24 37	0.27 54	0.46 209	0.31 187	0.39 77	0.30 198	0.14 116	0.15 359	0.16 177	0.13 166	0.16 249	0.15 256

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 114	0.31 139	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 76	0.29 78	0.28 145	0.40 84	0.22 36	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.42 539	0.11 83

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 61	0.18 40	0.17 6	0.21 53	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 98	0.22 39	0.24 88	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_L	0.26 85	0.22 281	0.33 106	0.31 26	0.25 242	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 149	0.25 43	0.36 110	0.30 86	0.25 100	0.30 16	0.26 132	0.22 423	0.19 449	0.17 222	0.19 377	0.21 386	0.18 341
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.24 63	0.16 61	0.33 106	0.32 46	0.18 40	0.25 56	0.40 379	0.42 80	0.34 89	0.25 43	0.23 29	0.32 96	0.28 145	0.34 44	0.24 79	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.09 10	0.12 62	0.10 37

AIO_test	0.23 53	0.16 61	0.28 46	0.34 82	0.20 87	0.30 121	0.39 368	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 64	0.32 96	0.22 66	0.38 71	0.25 104	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.09 4

RSM++	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.36 138	0.20 87	0.28 96	0.30 185	0.51 128	0.32 77	0.25 43	0.22 27	0.37 137	0.21 54	0.50 174	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.10 37

BStereo	0.27 98	0.16 61	0.88 505	0.34 82	0.22 139	0.22 21	0.31 213	0.39 58	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

Wave_Phase_stereo	0.30 138	0.16 61	0.88 505	0.34 82	0.22 139	0.64 392	0.31 213	0.54 152	0.41 149	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 103	0.28 173	0.10 13	0.12 222	0.12 32	0.16 265	0.12 62	0.14 226

GEAStereo	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.25 242	0.36 197	0.30 185	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.28 64	0.24 56	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.18 325	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.14 148	0.12 131

gasm-f	0.24 63	0.16 61	0.27 33	0.33 61	0.25 242	0.25 56	0.36 308	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.35 104	0.24 56	0.30 179	0.36 53	0.23 65	0.18 325	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.15 204	0.12 131

DDF-Stereo	0.26 85	0.15 38	0.30 65	0.36 138	0.29 376	0.19 9	0.20 33	0.32 20	0.31 64	0.26 49	0.26 48	0.29 78	0.29 161	0.38 71	0.24 79	0.17 290	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.70 578	0.12 131

zero-FE	0.25 74	0.15 38	0.30 65	0.35 118	0.29 376	0.19 9	0.20 33	0.35 36	0.31 64	0.26 49	0.27 54	0.29 78	0.29 161	0.33 38	0.24 79	0.17 290	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.64 575	0.12 131

LG-Stereo	0.24 63	0.18 120	0.40 209	0.39 215	0.20 87	0.22 21	0.27 137	0.32 20	0.36 110	0.26 49	0.44 139	0.22 39	0.16 13	0.37 62	0.27 150	0.11 29	0.12 222	0.16 177	0.15 231	0.13 102	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 74	0.31 438	0.24 9	0.51 481	0.19 60	0.29 108	0.22 64	0.40 68	0.37 126	0.26 49	0.24 36	0.24 56	0.31 187	0.44 122	0.22 36	0.14 116	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 148	0.10 37

AIO_rvc	0.23 53	0.16 61	0.32 91	0.34 82	0.19 60	0.26 64	0.33 246	0.40 68	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 112	0.15 6	0.51 182	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.12 62	0.10 37

IGEV-RUCA	0.25 74	0.16 61	0.34 125	0.39 215	0.27 322	0.33 165	0.20 33	0.38 53	0.36 110	0.26 49	0.31 87	0.25 62	0.21 54	0.48 160	0.24 79	0.20 380	0.11 162	0.13 69	0.10 60	0.17 286	0.15 256

castereo	0.28 106	0.16 61	0.32 91	0.35 118	0.21 114	0.40 228	0.42 404	0.50 125	0.66 264	0.26 49	0.41 129	0.37 137	0.36 238	0.33 38	0.24 79	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.10 37

999	0.27 98	0.16 61	0.35 140	0.36 138	0.24 211	0.31 139	0.27 137	0.49 117	0.38 133	0.26 49	0.30 76	0.39 152	0.23 78	0.63 305	0.25 104	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.14 226

ours_stereo	0.26 85	0.21 238	0.33 106	0.38 186	0.23 181	0.30 121	0.33 246	0.42 80	0.38 133	0.26 49	0.34 98	0.35 124	0.23 78	0.47 149	0.27 150	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.10 37

U	0.45 315	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.71 573	3.55 608	0.20 33	0.41 75	0.38 133	0.26 49	0.23 29	0.24 56	0.22 66	0.26 3	0.22 36	0.15 188	0.09 25	0.88 585	0.13 166	0.13 102	0.11 83

RSM	0.25 74	0.18 120	0.33 106	0.36 138	0.20 87	0.27 78	0.34 261	0.51 128	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 152	0.21 54	0.56 222	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.14 148	0.10 37

Zero-FE251	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.20 87	0.44 261	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 74	0.38 145	0.24 88	0.32 26	0.22 36	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.11 22	0.10 37

asda	0.21 25	0.19 159	0.29 53	0.31 26	0.17 23	0.25 56	0.23 82	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 54	0.40 84	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

MaDis-Stereo	0.26 85	0.18 120	0.36 148	0.36 138	0.26 288	0.27 78	0.27 137	0.43 92	0.35 102	0.27 64	0.26 48	0.41 170	0.28 145	0.40 84	0.28 173	0.16 244	0.14 329	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.12 131

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 120	0.35 140	0.35 118	0.19 60	0.27 78	0.25 105	0.55 153	0.23 23	0.27 64	0.25 44	0.34 112	0.19 34	0.58 255	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.10 37

NLSM3	0.26 85	0.16 61	0.30 65	0.38 186	0.21 114	0.34 176	0.27 137	0.57 163	0.47 185	0.28 68	0.35 104	0.29 78	0.24 88	0.42 103	0.27 150	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.15 231	0.12 62	0.10 37

2.5w	0.21 25	0.18 120	0.31 78	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.25 105	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.18 15	0.17 16	0.39 77	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 61	0.32 91	0.39 215	0.21 114	0.18 7	0.21 53	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 174	0.28 76	0.29 161	0.26 3	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.14 148	0.12 131

mms	0.26 85	0.21 238	0.33 106	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.33 246	0.40 68	0.32 77	0.28 68	0.34 98	0.34 112	0.20 44	0.45 126	0.26 132	0.12 40	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.11 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 434	3.08 622	2.43 593	0.31 26	0.18 40	0.29 108	0.20 33	0.37 44	0.32 77	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 597	0.08 2	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.97 598

IGEV++	0.24 63	0.17 93	0.31 78	0.38 186	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.50 125	0.23 23	0.28 68	0.35 104	0.30 86	0.22 66	0.31 20	0.28 173	0.14 116	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.13 180

EGLCR-Stereo	0.25 74	0.16 61	0.33 106	0.34 82	0.20 87	0.35 186	0.20 33	0.52 138	0.36 110	0.28 68	0.27 54	0.41 170	0.18 25	0.45 126	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.16 177	0.14 199	0.13 102	0.11 83

CroCo-Stereo	0.26 85	0.22 281	0.36 148	0.48 436	0.22 139	0.20 12	0.29 168	0.51 128	0.44 168	0.28 68	0.23 29	0.42 180	0.26 117	0.29 10	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131
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
FlowAnything_test	0.29 121	0.19 159	0.39 198	0.47 428	0.26 288	0.46 273	0.25 105	0.43 92	0.31 64	0.29 76	0.26 48	0.35 124	0.26 117	0.40 84	0.37 294	0.21 397	0.15 359	0.22 402	0.26 497	0.16 249	0.16 302

4.25_new	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 238	0.32 91	0.32 46	0.18 40	0.31 139	0.27 137	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 44	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Occ-G	0.26 85	0.14 16	0.28 46	0.34 82	0.20 87	0.27 78	0.34 261	0.41 75	0.31 64	0.29 76	0.43 138	0.49 222	0.25 100	0.47 149	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.12 131

AIO-Stereo	0.25 74	0.18 120	0.34 125	0.37 156	0.18 40	0.28 96	0.30 185	0.48 114	0.27 39	0.29 76	0.30 76	0.32 96	0.17 16	0.52 189	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.10 37

UniTT-Stereo	0.27 98	0.17 93	0.37 166	0.40 257	0.27 322	0.30 121	0.28 159	0.39 58	0.31 64	0.29 76	0.46 148	0.27 70	0.25 100	0.47 149	0.34 243	0.17 290	0.13 294	0.13 69	0.12 129	0.14 148	0.12 131

GSStereo	0.23 53	0.16 61	0.30 65	0.33 61	0.25 242	0.36 197	0.30 185	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.14 148	0.12 131

GS-Stereo							0.30 185	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 244	0.09 25	0.12 32	0.10 60	0.14 148	0.12 131

AEACV	0.27 98	0.17 93	0.31 78	0.34 82	0.45 522	0.26 64	0.28 159	0.37 44	0.32 77	0.30 83	0.46 148	0.31 93	0.37 242	0.36 53	0.24 79	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.11 83

DispViT+	0.24 63	0.21 238	0.36 148	0.36 138	0.23 181	0.24 41	0.19 20	0.39 58	0.33 83	0.31 86	0.24 36	0.21 37	0.20 44	0.37 62	0.35 261	0.17 290	0.12 222	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

asd	0.21 25	0.18 120	0.29 53	0.32 46	0.18 40	0.27 78	0.22 64	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 54	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

2.25w	0.22 39	0.18 120	0.31 78	0.31 26	0.18 40	0.31 139	0.18 12	0.32 20	0.31 64	0.31 86	0.37 115	0.20 27	0.22 66	0.45 126	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4w-stereo	0.21 25	0.19 159	0.31 78	0.31 26	0.17 23	0.29 108	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 88	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.11 22	0.09 4

3.75w	0.22 39	0.17 93	0.30 65	0.31 26	0.19 60	0.43 253	0.24 97	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 54	0.17 5	0.22 66	0.37 62	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 120	0.29 53	0.30 11	0.18 40	0.27 78	0.23 82	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 48	0.22 39	0.26 117	0.50 174	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

3w_stereo	0.24 63	0.20 200	0.37 166	0.33 61	0.16 12	0.32 157	0.42 404	0.41 75	0.38 133	0.31 86	0.27 54	0.16 3	0.26 117	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.11 83

1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 53	0.34 82	0.18 40	0.31 139	0.41 394	0.40 68	0.43 161	0.31 86	0.38 118	0.17 5	0.24 88	0.45 126	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

SCV_C0	0.26 85	0.18 120	0.34 125	0.35 118	0.24 211	0.23 29	0.28 159	0.51 128	0.36 110	0.31 86	0.36 110	0.37 137	0.20 44	0.57 235	0.22 36	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.16 249	0.12 131

MGS-Stereo	0.28 106	0.19 159	0.40 209	0.36 138	0.23 181	0.37 204	0.30 185	0.39 58	0.44 168	0.31 86	0.51 174	0.40 164	0.24 88	0.43 112	0.26 132	0.15 188	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.14 148	0.13 180

plain	0.31 146	0.20 200	0.50 349	0.39 215	0.29 376	0.27 78	0.30 185	0.44 98	0.35 102	0.31 86	0.66 231	0.30 86	0.31 187	0.65 327	0.31 206	0.17 290	0.13 294	0.20 345	0.15 231	0.17 286	0.12 131

MIF-Stereo (partial)	0.31 146	0.18 120	0.37 166	0.41 292	0.31 417	0.28 96	0.23 82	0.47 110	0.42 159	0.31 86	0.63 217	0.36 135	0.35 220	0.57 235	0.31 206	0.17 290	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.18 311	0.14 226

LoS_RVC	0.27 98	0.16 61	0.27 33	0.32 46	0.30 395	0.44 261	0.34 261	0.41 75	0.33 83	0.31 86	0.51 174	0.29 78	0.32 193	0.36 53	0.28 173	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 373

sCroCo_RVC	0.35 192	0.28 412	0.69 453	0.51 481	0.39 487	0.41 243	0.31 213	0.49 117	0.45 177	0.31 86	0.48 157	0.38 145	0.32 193	0.46 141	0.32 214	0.21 397	0.22 478	0.19 315	0.19 377	0.21 386	0.20 396

VMBase	0.28 106	0.16 61	0.27 33	0.30 11	0.17 23	0.30 121	0.27 137	0.50 125	0.65 260	0.32 100	0.47 154	0.42 180	0.24 88	0.41 94	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

4.5_new	0.21 25	0.20 200	0.29 53	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 120	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 200	0.29 53	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 120	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 120	0.30 65	0.32 46	0.16 12	0.28 96	0.38 346	0.38 53	0.35 102	0.32 100	0.33 89	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 60	0.12 62	0.10 37

fffy	0.28 106	0.21 238	0.34 125	0.37 156	0.23 181	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.41 149	0.32 100	0.37 115	0.39 152	0.27 128	0.50 174	0.27 150	0.12 40	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.11 83

AE-Stereo	0.34 175	0.21 238	0.42 239	0.48 436	0.31 417	0.48 281	0.35 286	0.61 192	0.62 235	0.32 100	0.55 196	0.52 234	0.27 128	0.47 149	0.29 192	0.13 74	0.13 294	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.12 131

monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 82	0.18 40	0.21 18	0.20 33	0.37 44	0.35 102	0.33 106	0.40 126	0.19 21	0.18 25	0.45 126	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.08 1

HART	0.29 121	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.21 114	0.32 157	0.26 120	0.62 198	0.31 64	0.33 106	0.65 224	0.41 170	0.22 66	0.55 211	0.25 104	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.11 95	0.15 204	0.11 83

ProNet	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.35 118	0.24 211	0.32 157	0.43 411	0.57 163	0.37 126	0.33 106	0.30 76	0.32 96	0.28 145	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.13 180

DA	0.29 121	0.17 93	0.31 78	0.40 257	0.20 87	0.74 431	0.33 246	0.47 110	0.44 168	0.34 109	0.39 121	0.39 152	0.32 193	0.32 26	0.24 79	0.15 188	0.11 162	0.16 177	0.11 95	0.15 204	0.10 37

GGEV	0.29 121	0.17 93	0.31 78	0.40 257	0.20 87	0.74 431	0.33 246	0.47 110	0.44 168	0.34 109	0.39 121	0.39 152	0.32 193	0.32 26	0.24 79	0.15 188	0.11 162	0.16 177	0.11 95	0.15 204	0.10 37

2.75w_new	0.21 25	0.18 120	0.28 46	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 261	0.36 40	0.28 45	0.34 109	0.26 48	0.17 5	0.22 66	0.36 53	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

rvit_stereo_ft	0.33 167	0.25 364	0.47 304	0.52 494	0.32 433	0.33 165	0.47 434	0.49 117	0.50 197	0.34 109	0.41 129	0.41 170	0.32 193	0.48 160	0.34 243	0.22 423	0.14 329	0.19 315	0.18 347	0.19 345	0.14 226

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

testlalala	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

GCAPDPT-zeroshot	0.28 106	0.15 38	0.42 239	0.33 61	0.21 114	0.25 56	0.25 105	0.45 102	0.54 212	0.34 109	0.42 132	0.43 189	0.27 128	0.48 160	0.24 79	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.11 22	0.12 131

CAS	0.34 175	0.13 3	0.25 16	1.28 593	0.30 395	0.46 273	0.38 346	0.48 114	0.47 185	0.34 109	0.52 183	0.24 56	0.19 34	0.29 10	0.27 150	0.69 583	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.15 256

LoS	0.29 121	0.15 38	0.30 65	0.29 7	0.18 40	0.33 165	0.29 168	0.51 128	0.72 292	0.34 109	0.52 183	0.41 170	0.28 145	0.47 149	0.28 173	0.15 188	0.11 162	0.13 69	0.09 10	0.11 22	0.11 83
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 106	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 572	0.37 204	0.27 137	0.48 114	0.46 180	0.34 109	0.48 157	0.27 70	0.22 66	0.39 77	0.23 65	0.13 74	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.13 102	0.17 323

qwe	0.22 39	0.18 120	0.28 46	0.31 26	0.18 40	0.29 108	0.21 53	0.38 53	0.32 77	0.35 119	0.30 76	0.20 27	0.20 44	0.43 112	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 62	0.09 4

depthmonostereo	0.29 121	0.14 16	0.31 78	0.35 118	0.17 23	0.46 273	0.27 137	0.69 258	0.57 228	0.35 119	0.42 132	0.31 93	0.35 220	0.35 50	0.27 150	0.14 116	0.12 222	0.13 69	0.12 129	0.11 22	0.10 37

rvit_stereo_0080	0.31 146	0.25 364	0.40 209	0.39 215	0.28 348	0.27 78	0.46 427	0.49 117	0.44 168	0.35 119	0.42 132	0.40 164	0.28 145	0.41 94	0.33 227	0.22 423	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.22 408	0.15 256

test_for_model	0.28 106	0.15 38	0.38 178	0.33 61	0.20 87	0.32 157	0.26 120	0.58 170	0.63 246	0.35 119	0.50 164	0.35 124	0.24 88	0.46 141	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.11 22	0.10 37

whm_eth	0.31 146	0.25 364	0.40 209	0.39 215	0.28 348	0.27 78	0.46 427	0.49 117	0.44 168	0.35 119	0.42 132	0.40 164	0.28 145	0.41 94	0.33 227	0.22 423	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.22 408	0.15 256

MSCF	0.25 74	0.16 61	0.33 106	0.39 215	0.20 87	0.20 12	0.31 213	0.43 92	0.31 64	0.36 124	0.33 89	0.23 49	0.35 220	0.36 53	0.23 65	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.13 102	0.11 83

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 26	0.19 60	0.23 29	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 124	0.30 76	0.16 3	0.18 25	0.43 112	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

AIO-test2	0.39 257	0.21 238	0.41 219	0.47 428	0.25 242	0.45 269	0.35 286	0.77 316	1.27 539	0.36 124	0.87 337	0.37 137	0.30 179	0.47 149	0.27 150	0.15 188	0.13 294	0.21 387	0.23 458	0.15 204	0.13 180

fffft	0.25 74	0.17 93	0.37 166	0.36 138	0.22 139	0.28 96	0.36 308	0.42 80	0.24 28	0.36 124	0.23 29	0.27 70	0.22 66	0.52 189	0.27 150	0.12 40	0.09 25	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.12 131
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.32 152	0.24 339	0.47 304	0.43 355	0.26 288	0.30 121	0.37 324	0.42 80	0.55 220	0.36 124	0.40 126	0.39 152	0.35 220	0.43 112	0.33 227	0.22 423	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.19 345	0.13 180

rvit_stereo_0082	0.32 152	0.24 339	0.47 304	0.43 355	0.26 288	0.30 121	0.37 324	0.42 80	0.55 220	0.36 124	0.40 126	0.39 152	0.35 220	0.43 112	0.33 227	0.22 423	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.19 345	0.13 180

MoCha-V2	0.25 74	0.15 38	0.29 53	0.40 257	0.18 40	0.27 78	0.26 120	0.49 117	0.27 39	0.36 124	0.27 54	0.33 108	0.35 220	0.49 167	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.11 83

WQFJA1	0.32 152	0.19 159	0.34 125	0.39 215	0.26 288	0.62 374	0.30 185	0.56 156	0.47 185	0.37 131	0.39 121	0.38 145	0.33 205	0.50 174	0.42 328	0.14 116	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

NLMM	0.32 152	0.19 159	0.34 125	0.39 215	0.26 288	0.62 374	0.30 185	0.56 156	0.47 185	0.37 131	0.39 121	0.38 145	0.33 205	0.49 167	0.42 328	0.14 116	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

NLSM1	0.32 152	0.18 120	0.34 125	0.39 215	0.25 242	0.66 403	0.27 137	0.57 163	0.50 197	0.37 131	0.53 187	0.29 78	0.28 145	0.54 205	0.32 214	0.16 244	0.17 411	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.12 131

GASTEREO	0.25 74	0.16 61	0.32 91	0.40 257	0.20 87	0.22 21	0.30 185	0.43 92	0.31 64	0.37 131	0.33 89	0.22 39	0.35 220	0.41 94	0.23 65	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.12 62	0.11 83

3.25w_new	0.23 53	0.17 93	0.32 91	0.31 26	0.17 23	0.43 253	0.20 33	0.37 44	0.30 59	0.37 131	0.28 64	0.22 39	0.25 100	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 93	0.32 91	0.31 26	0.17 23	0.43 253	0.20 33	0.37 44	0.30 59	0.37 131	0.28 64	0.22 39	0.25 100	0.42 103	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

MM-Stereo_test2	0.30 138	0.18 120	0.39 198	0.40 257	0.24 211	0.42 250	0.42 404	0.63 206	0.41 149	0.37 131	0.35 104	0.32 96	0.26 117	0.53 198	0.25 104	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.12 129	0.15 204	0.10 37

SMoEStereo_RVC	0.26 85	0.19 159	0.35 140	0.35 118	0.22 139	0.36 197	0.32 236	0.39 58	0.34 89	0.37 131	0.30 76	0.33 108	0.24 88	0.53 198	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.12 129	0.12 62	0.11 83

rvit_stereo_0083	0.34 175	0.24 339	0.50 349	0.44 375	0.27 322	0.34 176	0.35 286	0.45 102	0.62 235	0.37 131	0.47 154	0.42 180	0.35 220	0.40 84	0.36 278	0.22 423	0.20 461	0.20 345	0.17 320	0.20 362	0.14 226

MyStereo07	0.32 152	0.22 281	0.34 125	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	0.72 286	0.37 126	0.37 131	0.34 98	0.32 96	0.31 187	0.59 271	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

MC-Stereo	0.28 106	0.17 93	0.32 91	0.38 186	0.20 87	0.26 64	0.26 120	0.49 117	0.37 126	0.37 131	0.61 213	0.41 170	0.31 187	0.55 211	0.25 104	0.13 74	0.09 25	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.11 83

GLC_STEREO	0.29 121	0.19 159	0.27 33	0.44 375	0.19 60	0.31 139	0.26 120	0.47 110	0.43 161	0.37 131	0.47 154	0.41 170	0.23 78	0.50 174	0.34 243	0.14 116	0.18 431	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.13 180

ff7	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

IGEVStereo-DCA	0.29 121	0.22 281	0.38 178	0.35 118	0.27 322	0.37 204	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.30 76	0.35 124	0.27 128	0.51 182	0.22 36	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.12 129	0.13 102	0.15 256

ffff	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

rrr	0.29 121	0.22 281	0.41 219	0.35 118	0.27 322	0.37 204	0.32 236	0.52 138	0.42 159	0.38 143	0.30 76	0.35 124	0.27 128	0.51 182	0.22 36	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.14 226

11t	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

ccc-4	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.36 138	0.26 288	0.31 139	0.35 286	0.62 198	0.34 89	0.38 143	0.33 89	0.32 96	0.29 161	0.58 255	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

sAnonymous2	0.40 269	0.39 490	0.85 498	0.48 436	0.37 472	0.40 228	0.46 427	0.57 163	0.52 204	0.38 143	0.46 148	0.35 124	0.42 271	0.43 112	0.30 198	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.17 320	0.57 568	0.44 553

CroCo_RVC	0.40 269	0.39 490	0.85 498	0.48 436	0.37 472	0.40 228	0.46 427	0.57 163	0.52 204	0.38 143	0.46 148	0.35 124	0.42 271	0.43 112	0.30 198	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.17 320	0.57 568	0.44 553

gcap_with_dpt	0.30 138	0.20 200	0.35 140	0.40 257	0.26 288	0.35 186	0.29 168	0.61 192	0.52 204	0.39 151	0.57 201	0.45 200	0.27 128	0.40 84	0.30 198	0.15 188	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.13 180

WQFJX1	0.33 167	0.19 159	0.34 125	0.41 292	0.28 348	0.53 305	0.33 246	0.51 128	0.50 197	0.39 151	0.36 110	0.34 112	0.31 187	0.69 362	0.39 310	0.15 188	0.18 431	0.16 177	0.14 199	0.16 249	0.14 226

WQFJX	0.32 152	0.18 120	0.33 106	0.39 215	0.27 322	0.60 363	0.30 185	0.53 149	0.47 185	0.39 151	0.38 118	0.34 112	0.33 205	0.61 285	0.40 318	0.14 116	0.17 411	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.14 226

water-stereo	0.28 106	0.14 16	0.29 53	0.35 118	0.19 60	0.36 197	0.23 82	0.62 198	0.38 133	0.39 151	0.62 216	0.41 170	0.35 220	0.28 8	0.27 150	0.14 116	0.13 294	0.13 69	0.12 129	0.12 62	0.10 37

rvit_stereo_0081_aga	0.31 146	0.28 412	0.44 264	0.42 334	0.29 376	0.34 176	0.31 213	0.44 98	0.40 145	0.39 151	0.44 139	0.40 164	0.32 193	0.42 103	0.29 192	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.16 265	0.20 362	0.15 256

Pointernet	0.27 98	0.14 16	0.33 106	0.35 118	0.23 181	0.35 186	0.21 53	0.72 286	0.38 133	0.39 151	0.36 110	0.34 112	0.25 100	0.36 53	0.25 104	0.15 188	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

H2IRNET	0.37 226	0.20 200	0.33 106	0.38 186	0.25 242	0.27 78	0.23 82	0.59 176	0.72 292	0.39 151	0.90 353	0.74 369	0.55 349	0.52 189	0.43 335	0.15 188	0.13 294	0.18 272	0.20 402	0.16 249	0.13 180

anonymousdsp	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256

IGEV-Stereo	0.29 121	0.21 238	0.38 178	0.37 156	0.25 242	0.30 121	0.35 286	0.63 206	0.35 102	0.39 151	0.33 89	0.33 108	0.28 145	0.59 271	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.12 129	0.14 148	0.15 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO-test1	0.38 241	0.18 120	0.38 178	0.50 465	0.24 211	0.46 273	0.30 185	0.70 273	1.19 520	0.40 160	0.71 244	0.45 200	0.29 161	0.53 198	0.27 150	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.21 424	0.13 102	0.17 323

tt45	0.27 98	0.17 93	0.34 125	0.35 118	0.23 181	0.38 217	0.28 159	0.46 107	0.28 45	0.40 160	0.27 54	0.38 145	0.25 100	0.57 235	0.26 132	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.12 62	0.14 226

rvit_0105_6	0.38 241	0.28 412	0.64 426	0.50 465	0.30 395	0.39 225	0.38 346	0.51 128	0.67 267	0.40 160	0.45 143	0.50 225	0.41 269	0.54 205	0.36 278	0.27 482	0.26 511	0.24 440	0.21 424	0.22 408	0.16 302

Selective-RAFT	0.35 192	0.23 302	0.51 363	0.44 375	0.21 114	0.64 392	0.27 137	0.59 176	0.63 246	0.40 160	0.38 118	0.55 247	0.40 263	0.57 235	0.35 261	0.13 74	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.16 249	0.13 180

ACVNet-DCA	0.35 192	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.85 346	0.54 212	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.18 311	0.17 323

xx1	0.39 257	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.67 240	1.06 491	0.41 164	0.50 164	0.65 318	0.53 331	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.17 323

1test111	0.36 210	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.85 346	0.54 212	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.55 211	0.45 360	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.18 311	0.17 323

cc1	0.37 226	0.23 302	0.33 106	0.41 292	0.22 139	0.55 318	0.38 346	0.67 240	1.06 491	0.41 164	0.50 164	0.34 112	0.49 310	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.15 256

tt1	0.36 210	0.24 339	0.32 91	0.41 292	0.22 139	0.54 312	0.38 346	0.68 250	1.04 481	0.41 164	0.46 148	0.35 124	0.45 292	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.19 315	0.13 166	0.16 249	0.16 302

NLMM1	0.33 167	0.21 238	0.36 148	0.41 292	0.25 242	0.55 318	0.33 246	0.55 153	0.63 246	0.42 169	0.44 139	0.30 86	0.25 100	0.63 305	0.38 303	0.16 244	0.18 431	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.13 180

trnet	0.27 98	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 204	0.23 82	0.52 138	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.34 112	0.26 117	0.39 77	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 175	0.27 398	0.45 276	0.36 138	0.25 242	0.48 281	0.30 185	0.58 170	0.90 412	0.42 169	0.36 110	0.30 86	0.29 161	0.49 167	0.30 198	0.16 244	0.14 329	0.18 272	0.15 231	0.18 311	0.15 256

CREStereo	0.28 106	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 204	0.25 105	0.51 128	0.72 292	0.42 169	0.51 174	0.32 96	0.26 117	0.38 71	0.25 104	0.16 244	0.11 162	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83
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
HH	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

HanStereo	0.35 192	0.20 200	0.47 304	0.40 257	0.25 242	0.33 165	0.31 213	0.76 313	0.38 133	0.43 173	0.57 201	0.79 387	0.44 287	0.71 374	0.25 104	0.15 188	0.11 162	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

test_xeample3	0.29 121	0.21 238	0.41 219	0.35 118	0.26 288	0.35 186	0.32 236	0.56 156	0.36 110	0.43 173	0.32 88	0.34 112	0.28 145	0.54 205	0.23 65	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.12 129	0.14 148	0.13 180

DLNR-FE	20.05 631	36.38 638	38.08 635	170.06 650	60.08 643	0.23 29	0.20 33	14.13 631	0.36 110	0.44 176	0.66 231	0.43 189	0.21 54	0.63 305	0.28 173	5.38 627	0.10 63	0.15 148	0.11 95	73.09 648	0.11 83

StereoVision	0.42 288	0.28 412	0.45 276	0.49 451	0.28 348	0.38 217	0.38 346	0.72 286	0.62 235	0.44 176	1.14 459	0.54 242	0.39 257	0.56 222	0.34 243	0.21 397	0.24 496	0.25 453	0.24 474	0.26 454	0.16 302

DLNR_Zeroshot_test	20.09 632	36.28 637	38.04 634	169.85 649	61.80 644	0.23 29	0.20 33	13.88 630	0.37 126	0.44 176	0.66 231	0.43 189	0.21 54	0.62 294	0.28 173	5.46 628	0.10 63	0.15 148	0.11 95	72.60 647	0.11 83

xyz-stereo-finetune	0.33 167	0.18 120	0.36 148	0.33 61	0.18 40	0.57 338	0.31 213	0.58 170	0.69 279	0.45 179	0.54 190	0.38 145	0.33 205	0.56 222	0.36 278	0.12 40	0.12 222	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.12 131

rvit_0105_4	0.41 280	0.29 424	0.71 462	0.50 465	0.29 376	0.41 243	0.41 394	0.55 153	0.73 299	0.45 179	0.48 157	0.55 247	0.44 287	0.57 235	0.36 278	0.28 492	0.26 511	0.25 453	0.22 442	0.23 425	0.18 341

WCG-NET（raft）	0.31 146	0.15 38	0.36 148	0.32 46	0.19 60	0.35 186	0.27 137	0.51 128	0.78 336	0.45 179	0.55 196	0.48 216	0.27 128	0.54 205	0.26 132	0.13 74	0.10 63	0.12 32	0.11 95	0.12 62	0.11 83

EKT-Stereo	0.35 192	0.23 302	0.39 198	0.43 355	0.29 376	0.38 217	0.31 213	0.69 258	0.64 255	0.45 179	0.63 217	0.49 222	0.27 128	0.56 222	0.33 227	0.18 325	0.14 329	0.18 272	0.15 231	0.16 249	0.16 302

GCAP-Stereo	0.28 106	0.19 159	0.40 209	0.38 186	0.19 60	0.38 217	0.23 82	0.57 163	0.41 149	0.45 179	0.49 161	0.39 152	0.27 128	0.33 38	0.23 65	0.14 116	0.12 222	0.14 104	0.11 95	0.12 62	0.11 83

RCA-Stereo	0.35 192	0.17 93	0.34 125	0.38 186	0.22 139	0.31 139	0.34 261	0.68 250	1.24 529	0.45 179	0.65 224	0.47 211	0.43 277	0.38 71	0.27 150	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.11 83

NLCSM	0.34 175	0.21 238	0.34 125	0.44 375	0.29 376	0.54 312	0.36 308	0.52 138	0.47 185	0.46 185	0.37 115	0.34 112	0.34 216	0.71 374	0.41 323	0.16 244	0.17 411	0.17 222	0.16 265	0.17 286	0.16 302

MM-Stereo_test3	0.34 175	0.19 159	0.31 78	0.41 292	0.25 242	0.35 186	0.44 420	0.72 286	0.92 424	0.46 185	0.52 183	0.41 170	0.29 161	0.44 122	0.28 173	0.16 244	0.15 359	0.17 222	0.13 166	0.14 148	0.13 180

WCG-NET	0.28 106	0.15 38	0.33 106	0.33 61	0.19 60	0.33 165	0.27 137	0.39 58	0.80 347	0.46 185	0.49 161	0.39 152	0.25 100	0.40 84	0.25 104	0.12 40	0.09 25	0.13 69	0.11 95	0.12 62	0.10 37

CREStereo++_RVC	0.32 152	0.15 38	0.23 3	0.31 26	0.24 211	0.27 78	0.22 64	0.46 107	0.88 396	0.46 185	0.80 294	0.30 86	0.26 117	0.36 53	0.33 227	0.13 74	0.09 25	0.13 69	0.51 579	0.13 102	0.09 4
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
XX-Stereo	0.37 226	0.17 93	0.45 276	0.55 519	0.36 465	0.38 217	0.20 33	0.60 186	0.30 59	0.46 185	1.30 500	0.73 363	0.26 117	0.56 222	0.26 132	0.16 244	0.11 162	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.10 37

PMTNet	0.32 152	0.16 61	0.24 9	0.29 7	0.18 40	0.45 269	0.22 64	0.56 156	0.63 246	0.46 185	0.54 190	0.39 152	0.34 216	0.48 160	0.24 79	0.75 585	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 62	0.11 83

tg	0.33 167	0.18 120	0.37 166	0.39 215	0.22 139	0.38 217	0.26 120	0.70 273	0.56 226	0.47 191	0.65 224	0.42 180	0.24 88	0.55 211	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.17 320	0.14 148	0.11 83

CAS++	0.32 152	0.24 339	0.36 148	0.37 156	0.26 288	0.28 96	0.23 82	0.87 357	0.50 197	0.47 191	0.45 143	0.26 63	0.21 54	0.49 167	0.24 79	0.23 440	0.19 449	0.22 402	0.17 320	0.21 386	0.16 302
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.37 226	0.18 120	0.46 292	0.45 399	0.32 433	0.42 250	0.37 324	0.63 206	0.51 201	0.47 191	0.94 364	0.56 250	0.36 238	0.52 189	0.32 214	0.14 116	0.13 294	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.13 180

FSD	0.48 353	0.47 515	0.53 376	0.54 511	0.46 530	0.48 281	0.52 471	0.53 149	0.48 193	0.48 194	0.48 157	0.49 222	0.48 306	0.51 182	0.49 384	0.45 560	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.46 548	0.45 557

test-1	0.36 210	0.19 159	0.71 462	0.46 420	0.26 288	0.44 261	0.36 308	0.60 186	0.59 231	0.48 194	0.67 236	0.53 238	0.36 238	0.40 84	0.29 192	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.14 199	0.15 204	0.16 302

riskmin	0.38 241	0.20 200	0.39 198	0.32 46	0.23 181	0.53 305	0.30 185	0.63 206	0.80 347	0.49 196	0.56 199	0.73 363	0.58 367	0.55 211	0.36 278	0.17 290	0.11 162	0.19 315	0.13 166	0.19 345	0.20 396

iRaftStereo_RVC	0.32 152	0.19 159	0.37 166	0.39 215	0.22 139	0.31 139	0.29 168	0.68 250	0.51 201	0.49 196	0.66 231	0.37 137	0.23 78	0.45 126	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.17 320	0.15 204	0.12 131

EAI-Stereo	0.34 175	0.19 159	0.44 264	0.39 215	0.21 114	0.31 139	0.30 185	1.15 476	0.30 59	0.49 196	0.75 260	0.36 135	0.28 145	0.62 294	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.13 166	0.13 102	0.12 131

Reg-Stereo(zero)	0.30 138	0.16 61	0.28 46	0.34 82	0.18 40	0.32 157	0.20 33	0.63 206	0.68 272	0.50 199	0.52 183	0.51 229	0.30 179	0.45 126	0.25 104	0.13 74	0.10 63	0.12 32	0.10 60	0.12 62	0.11 83

RALCasStereoNet	0.36 210	0.21 238	0.37 166	0.42 334	0.26 288	0.35 186	0.38 346	0.63 206	0.64 255	0.50 199	0.72 245	0.51 229	0.29 161	0.59 271	0.36 278	0.16 244	0.14 329	0.15 148	0.13 166	0.17 286	0.16 302

111	0.40 269	0.17 93	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.52 297	0.28 159	0.74 299	1.16 514	0.50 199	0.91 356	0.63 299	0.48 306	0.61 285	0.35 261	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.13 102	0.13 180

xyz-stereo-finetune2	0.36 210	0.19 159	0.38 178	0.32 46	0.19 60	0.82 467	0.29 168	0.52 138	0.32 77	0.51 202	0.78 281	0.43 189	0.45 292	0.69 362	0.44 351	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.13 180

rvit_0105_5	0.42 288	0.31 438	0.73 471	0.50 465	0.29 376	0.44 261	0.42 404	0.61 192	0.74 306	0.51 202	0.51 174	0.60 284	0.47 301	0.57 235	0.38 303	0.27 482	0.25 504	0.25 453	0.23 458	0.22 408	0.18 341

RAFT+CT+SA	0.39 257	0.23 302	0.36 148	0.51 481	0.27 322	0.29 108	0.46 427	0.75 306	0.80 347	0.51 202	0.89 349	0.41 170	0.40 263	0.78 415	0.32 214	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.18 347	0.15 204	0.14 226

Anonymous3	0.46 326	0.34 455	0.86 503	0.50 465	0.37 472	0.81 459	0.50 453	0.72 286	0.65 260	0.51 202	0.65 224	0.45 200	0.45 292	0.64 320	0.38 303	0.24 452	0.24 496	0.22 402	0.21 424	0.23 425	0.23 439

raft+_RVC	0.38 241	0.19 159	0.35 140	0.37 156	0.25 242	0.45 269	0.37 324	0.78 322	0.89 409	0.51 202	0.78 281	0.50 225	0.29 161	0.53 198	0.40 318	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.12 131

MSKI-zero shot	0.32 152	0.17 93	0.34 125	0.39 215	0.21 114	0.32 157	0.22 64	0.61 192	0.43 161	0.52 207	0.64 221	0.61 290	0.20 44	0.74 393	0.25 104	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.12 62	0.12 131

CASnet	0.30 138	0.20 200	0.33 106	0.41 292	0.16 12	0.26 64	0.24 97	0.52 138	0.53 208	0.52 207	0.54 190	0.39 152	0.24 88	0.40 84	0.26 132	0.14 116	0.10 63	0.22 402	0.18 347	0.18 311	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 226	0.27 398	0.59 401	0.47 428	0.41 499	0.29 108	0.30 185	0.84 343	0.59 231	0.52 207	0.41 129	0.52 234	0.26 117	0.73 386	0.27 150	0.17 290	0.12 222	0.19 315	0.19 377	0.13 102	0.11 83

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 288	0.20 200	0.74 476	0.38 186	0.43 511	0.39 225	0.26 120	0.94 383	0.49 194	0.53 210	0.77 270	0.93 441	0.45 292	0.63 305	0.24 79	0.16 244	0.10 63	0.17 222	0.18 347	0.20 362	0.20 396

RAFT-Stereo-weight	0.32 152	0.18 120	0.33 106	0.39 215	0.22 139	0.26 64	0.29 168	0.67 240	0.80 347	0.53 210	0.51 174	0.58 263	0.20 44	0.47 149	0.27 150	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.11 83

Any-RAFT	0.35 192	0.16 61	0.30 65	0.34 82	0.21 114	0.52 297	0.22 64	0.88 362	0.73 299	0.53 210	0.73 249	0.64 305	0.28 145	0.46 141	0.24 79	0.15 188	0.10 63	0.13 69	0.10 60	0.13 102	0.12 131

TestStereo	0.38 241	0.31 438	0.40 209	0.45 399	0.20 87	0.40 228	0.37 324	0.66 230	0.65 260	0.53 210	0.78 281	0.47 211	0.40 263	0.55 211	0.37 294	0.18 325	0.13 294	0.20 345	0.15 231	0.22 408	0.13 180

LL-Strereo2	0.35 192	0.24 339	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.35 186	0.24 97	0.67 240	0.44 168	0.54 214	0.51 174	0.66 323	0.25 100	0.66 335	0.30 198	0.14 116	0.12 222	0.23 423	0.20 402	0.18 311	0.13 180

XX-TBD	0.32 152	0.53 538	0.26 24	0.51 481	0.20 87	0.37 204	0.24 97	0.40 68	0.73 299	0.54 214	0.69 239	0.31 93	0.25 100	0.32 26	0.27 150	0.16 244	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 102	0.11 83

rvit_stereo_0075_2	0.47 341	0.37 473	0.70 457	0.53 504	0.46 530	0.43 253	0.36 308	0.81 333	0.67 267	0.55 216	0.74 258	0.59 278	0.43 277	0.63 305	0.43 335	0.32 520	0.23 488	0.35 525	0.25 483	0.30 482	0.25 454

anonymousdsp2	0.35 192	0.20 200	0.43 254	0.37 156	0.24 211	0.48 281	0.31 213	0.86 350	0.65 260	0.55 216	0.50 164	0.50 225	0.34 216	0.56 222	0.31 206	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.10 60	0.16 249	0.14 226

GMStereo	0.39 257	0.37 473	0.54 381	0.40 257	0.26 288	0.42 250	0.36 308	0.59 176	1.04 481	0.55 216	0.51 174	0.37 137	0.35 220	0.54 205	0.41 323	0.19 357	0.13 294	0.16 177	0.17 320	0.24 438	0.18 341
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DilatedVolume-Stereo	0.30 138	0.15 38	0.34 125	0.33 61	0.20 87	0.53 305	0.25 105	0.56 156	0.43 161	0.56 219	0.50 164	0.35 124	0.29 161	0.49 167	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.12 32	0.11 95	0.11 22	0.10 37

qqq	0.40 269	0.26 381	0.44 264	0.36 138	0.22 139	0.46 273	0.36 308	0.85 346	0.54 212	0.56 219	0.69 239	0.65 318	0.53 331	0.55 211	0.45 360	0.17 290	0.16 391	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.17 323

s12784h	0.36 210	0.15 38	0.24 9	0.34 82	0.15 2	0.77 444	0.29 168	0.80 329	0.83 365	0.56 219	0.57 201	0.43 189	0.40 263	0.57 235	0.33 227	0.12 40	0.10 63	0.14 104	0.09 10	0.14 148	0.09 4

FACV-RUCA	0.43 298	0.28 412	0.47 304	0.45 399	0.33 444	0.58 344	0.34 261	0.82 335	0.73 299	0.57 222	0.84 316	0.47 211	0.50 320	0.54 205	0.39 310	0.22 423	0.15 359	0.35 525	0.16 265	0.28 469	0.21 414

x	0.39 257	0.24 339	0.41 219	0.34 82	0.23 181	0.52 297	0.32 236	0.86 350	0.52 204	0.57 222	0.70 242	0.59 278	0.50 320	0.49 167	0.46 370	0.17 290	0.15 359	0.17 222	0.15 231	0.17 286	0.16 302

rafts_anoy	0.37 226	0.21 238	0.36 148	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.33 246	0.67 240	0.90 412	0.58 224	0.66 231	0.45 200	0.33 205	0.47 149	0.39 310	0.16 244	0.11 162	0.21 387	0.23 458	0.17 286	0.14 226

raftrobust	0.34 175	0.19 159	0.36 148	0.41 292	0.27 322	0.30 121	0.25 105	0.71 281	0.63 246	0.58 224	0.55 196	0.45 200	0.46 297	0.51 182	0.29 192	0.16 244	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.13 180

SA	0.44 305	0.25 364	0.46 292	0.46 420	0.24 211	0.43 253	0.36 308	0.75 306	0.96 444	0.59 226	1.03 414	0.48 216	0.52 327	0.94 487	0.32 214	0.16 244	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.15 204	0.13 180

test_4	0.36 210	0.18 120	0.31 78	0.44 375	0.25 242	0.20 12	0.34 261	0.56 156	0.41 149	0.59 226	1.45 529	0.43 189	0.25 100	0.63 305	0.28 173	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.19 377	0.15 204	0.11 83

dd	0.43 298	0.38 483	0.55 386	0.44 375	0.25 242	0.47 278	0.38 346	0.70 273	1.05 485	0.59 226	0.65 224	0.42 180	0.39 257	0.66 335	0.50 386	0.24 452	0.15 359	0.21 387	0.15 231	0.22 408	0.18 341

TANstereo	0.30 138	0.15 38	0.31 78	0.30 11	0.17 23	0.55 318	0.23 82	0.44 98	0.55 220	0.59 226	0.68 238	0.37 137	0.26 117	0.35 50	0.27 150	0.15 188	0.16 391	0.12 32	0.10 60	0.13 102	0.14 226

Select-FE	0.46 326	0.24 339	0.88 505	0.42 334	0.35 460	0.33 165	0.19 20	0.90 369	0.37 126	0.60 230	1.01 401	0.97 450	0.80 486	0.72 380	0.28 173	0.16 244	0.12 222	0.17 222	0.20 402	0.15 204	0.24 447

MM-Stereo_test1	0.33 167	0.19 159	0.36 148	0.41 292	0.23 181	0.36 197	0.45 423	0.58 170	0.54 212	0.60 230	0.50 164	0.38 145	0.37 242	0.60 277	0.26 132	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.12 131

GCAP-BAT	0.30 138	0.21 238	0.42 239	0.33 61	0.27 322	0.26 64	0.27 137	0.45 102	0.30 59	0.60 230	0.64 221	0.45 200	0.23 78	0.56 222	0.26 132	0.15 188	0.12 222	0.15 148	0.10 60	0.12 62	0.11 83

11t1	0.36 210	0.21 238	0.42 239	0.35 118	0.22 139	0.62 374	0.29 168	0.69 258	0.43 161	0.60 230	0.53 187	0.53 238	0.48 306	0.56 222	0.40 318	0.18 325	0.14 329	0.16 177	0.13 166	0.17 286	0.17 323

RAFT-Test	0.34 175	0.18 120	0.37 166	0.38 186	0.23 181	0.50 289	0.23 82	0.69 258	0.40 145	0.60 230	0.85 326	0.61 290	0.28 145	0.46 141	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

ToySt	0.49 372	0.27 398	0.75 480	0.40 257	0.27 322	0.64 392	0.49 448	0.84 343	0.77 326	0.60 230	0.83 311	0.88 422	0.66 421	0.70 369	0.56 418	0.16 244	0.17 411	0.21 387	0.20 402	0.21 386	0.19 373

cross-raft	0.34 175	0.20 200	0.37 166	0.44 375	0.23 181	0.32 157	0.35 286	0.74 299	0.40 145	0.60 230	0.77 270	0.57 255	0.27 128	0.43 112	0.28 173	0.12 40	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.15 204	0.11 83

Gwc-CoAtRS	0.34 175	0.17 93	0.44 264	0.39 215	0.23 181	0.34 176	0.22 64	0.70 273	0.75 310	0.60 230	0.59 208	0.58 263	0.29 161	0.45 126	0.26 132	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.12 62	0.12 131

model_zeroshot	0.33 167	0.18 120	0.48 324	0.39 215	0.28 348	0.45 269	0.25 105	0.63 206	0.45 177	0.61 238	0.50 164	0.51 229	0.25 100	0.45 126	0.26 132	0.16 244	0.13 294	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.13 180

PSMNet-ADL	0.48 353	0.27 398	0.40 209	0.48 436	0.30 395	0.68 410	0.37 324	0.90 369	0.80 347	0.61 238	0.80 294	0.92 438	0.62 390	0.72 380	0.63 438	0.23 440	0.18 431	0.18 272	0.20 402	0.22 408	0.20 396

IGEV-FE	0.34 175	0.18 120	0.67 442	0.39 215	0.28 348	0.30 121	0.25 105	0.74 299	0.31 64	0.62 240	0.57 201	0.54 242	0.25 100	0.53 198	0.27 150	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

test_sample1	0.42 288	0.22 281	0.46 292	0.34 82	0.23 181	0.58 344	0.35 286	0.99 402	0.49 194	0.62 240	0.75 260	0.69 335	0.61 384	0.58 255	0.44 351	0.18 325	0.14 329	0.17 222	0.15 231	0.17 286	0.17 323

MyStereo06	0.38 241	0.21 238	0.61 408	0.41 292	0.28 348	0.41 243	0.50 453	0.95 390	0.35 102	0.62 240	0.54 190	0.76 377	0.27 128	0.50 174	0.29 192	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.15 256

MyStereo04	0.44 305	0.22 281	0.44 264	0.42 334	0.28 348	0.40 228	0.50 453	1.00 406	1.08 500	0.62 240	0.58 207	0.55 247	0.57 358	0.71 374	0.44 351	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.16 302

IGEV_Zeroshot_test	0.34 175	0.18 120	0.67 442	0.39 215	0.28 348	0.30 121	0.25 105	0.74 299	0.31 64	0.62 240	0.57 201	0.54 242	0.25 100	0.53 198	0.27 150	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.14 199	0.14 148	0.12 131

test_5	0.43 298	0.24 339	0.43 254	0.52 494	0.28 348	0.28 96	0.42 404	0.72 286	0.82 360	0.62 240	0.91 356	0.72 352	0.55 349	0.79 420	0.35 261	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.16 302

iRaft-Stereo_5w	0.45 315	0.21 238	0.48 324	0.42 334	0.28 348	0.31 139	0.54 480	0.63 206	0.62 235	0.62 240	0.89 349	1.01 463	0.69 434	0.75 399	0.66 446	0.13 74	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.15 256

PSM-softLoss	0.38 241	0.20 200	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.35 286	0.69 258	0.46 180	0.62 240	0.82 305	0.59 278	0.33 205	0.70 369	0.39 310	0.19 357	0.12 222	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.22 432

KMStereo	0.38 241	0.20 200	0.48 324	0.41 292	0.26 288	0.30 121	0.35 286	0.69 258	0.46 180	0.62 240	0.82 305	0.59 278	0.33 205	0.70 369	0.39 310	0.19 357	0.12 222	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.22 432

test_sample2	0.42 288	0.22 281	0.43 254	0.33 61	0.21 114	0.58 344	0.39 368	0.95 390	0.67 267	0.63 249	0.77 270	0.69 335	0.57 358	0.61 285	0.38 303	0.19 357	0.14 329	0.18 272	0.16 265	0.19 345	0.18 341

GANet-ADL	0.42 288	0.25 364	0.45 276	0.43 355	0.29 376	0.54 312	0.35 286	0.89 364	0.86 383	0.63 249	0.72 245	0.68 331	0.42 271	0.52 189	0.41 323	0.21 397	0.14 329	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.19 373

Patchmatch Stereo++	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256
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
PSM-adaLoss	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.31 213	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.56 222	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

ROB_FTStereo_v2	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.31 213	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.57 255	0.38 246	0.57 235	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

ROB_FTStereo	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.25 56	0.21 53	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.57 235	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

HUI-Stereo	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.60 186	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.50 174	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

iGMRVC	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.30 185	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

iRAFT	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.22 64	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.58 263	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

RAFT-IKP	0.35 192	0.23 302	0.47 304	0.41 292	0.22 139	0.24 41	0.28 159	0.59 176	0.36 110	0.63 249	0.73 249	0.57 255	0.38 246	0.58 255	0.36 278	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.20 362	0.15 256

Hybrid-DGEV-2	0.41 280	0.21 238	0.42 239	0.47 428	0.29 376	0.59 356	0.23 82	0.82 335	0.99 456	0.64 259	0.63 217	0.60 284	0.65 413	0.58 255	0.33 227	0.14 116	0.12 222	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.12 131

ACV-stereo	0.62 461	0.34 455	1.00 521	0.43 355	0.31 417	1.20 539	0.40 379	0.75 306	0.83 365	0.64 259	0.77 270	2.10 576	1.03 536	0.81 424	0.64 441	0.21 397	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.21 386	0.21 414

gcap-zeroshot	0.34 175	0.18 120	0.52 368	0.38 186	0.22 139	0.49 286	0.27 137	0.52 138	0.34 89	0.64 259	0.50 164	0.83 400	0.34 216	0.48 160	0.24 79	0.13 74	0.11 162	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.12 131

test_3	0.36 210	0.19 159	0.44 264	0.44 375	0.23 181	0.48 281	0.36 308	0.66 230	0.82 360	0.64 259	0.45 143	0.68 331	0.25 100	0.41 94	0.31 206	0.12 40	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.11 83

NRIStereo	0.36 210	0.20 200	0.45 276	0.41 292	0.23 181	0.34 176	0.26 120	0.65 220	0.55 220	0.64 259	0.63 217	0.56 250	0.37 242	0.65 327	0.37 294	0.15 188	0.11 162	0.18 272	0.15 231	0.17 286	0.14 226

AFF-stereo	0.38 241	0.19 159	0.39 198	0.37 156	0.21 114	0.27 78	0.31 213	0.65 220	0.66 264	0.64 259	1.13 454	0.76 377	0.39 257	0.55 211	0.33 227	0.11 29	0.09 25	0.16 177	0.16 265	0.13 102	0.11 83

ACVNet	0.46 326	0.23 302	0.36 148	0.39 215	0.28 348	0.58 344	0.40 379	0.87 357	0.80 347	0.64 259	0.96 377	0.79 387	0.60 378	0.63 305	0.67 449	0.17 290	0.15 359	0.16 177	0.15 231	0.18 311	0.15 256

CFNet-ft	0.48 353	0.23 302	0.36 148	0.40 257	0.26 288	0.64 392	0.37 324	0.87 357	0.85 378	0.64 259	1.00 398	1.01 463	0.64 407	0.61 285	0.53 406	0.23 440	0.15 359	0.24 440	0.21 424	0.23 425	0.18 341

DIP-Stereo	0.39 257	0.21 238	0.50 349	0.41 292	0.28 348	0.62 374	0.27 137	0.77 316	0.40 145	0.64 259	0.86 329	0.52 234	0.33 205	0.66 335	0.42 328	0.15 188	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.15 204	0.15 256
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 353	0.23 302	0.36 148	0.40 257	0.26 288	0.64 392	0.37 324	0.87 357	0.85 378	0.64 259	1.00 398	1.01 463	0.64 407	0.61 285	0.53 406	0.23 440	0.15 359	0.24 440	0.21 424	0.23 425	0.18 341

FE-Mocha	0.32 152	0.19 159	0.50 349	0.38 186	0.27 322	0.30 121	0.20 33	0.71 281	0.36 110	0.65 269	0.56 199	0.54 242	0.25 100	0.38 71	0.22 36	0.15 188	0.10 63	0.17 222	0.16 265	0.13 102	0.12 131

rvit_0105_3	0.47 341	0.34 455	0.77 490	0.54 511	0.31 417	0.49 286	0.47 434	0.63 206	0.79 345	0.65 269	0.59 208	0.64 305	0.50 320	0.65 327	0.39 310	0.29 499	0.27 520	0.29 501	0.28 510	0.21 386	0.20 396

4D-IteraStereo	0.33 167	0.18 120	0.40 209	0.40 257	0.24 211	0.32 157	0.27 137	0.58 170	0.72 292	0.65 269	0.54 190	0.42 180	0.23 78	0.45 126	0.28 173	0.14 116	0.09 25	0.19 315	0.16 265	0.16 249	0.11 83

UDGNet	0.48 353	0.77 567	0.50 349	0.48 436	0.31 417	0.41 243	0.34 261	0.70 273	0.92 424	0.65 269	0.60 210	0.58 263	0.43 277	0.63 305	0.41 323	0.32 520	0.15 359	0.66 577	0.19 377	0.36 517	0.21 414

MIPNet	0.37 226	0.21 238	0.59 401	0.39 215	0.25 242	0.50 289	0.28 159	0.77 316	0.70 280	0.65 269	0.60 210	0.40 164	0.49 310	0.44 122	0.37 294	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.14 148	0.13 180

STrans-v2	0.46 326	0.20 200	0.48 324	0.40 257	0.24 211	0.55 318	0.50 453	1.07 438	0.73 299	0.65 269	1.05 424	0.72 352	0.69 434	0.72 380	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.17 222	0.14 199	0.13 102	0.12 131

TransformOpticalFlow	0.44 305	0.20 200	0.47 304	0.41 292	0.23 181	0.37 204	0.47 434	0.94 383	0.76 318	0.65 269	1.14 459	0.73 363	0.56 356	0.76 403	0.32 214	0.15 188	0.10 63	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.13 180

NF-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.45 276	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.57 255	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

OCTAStereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

RE-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

TVStereo	0.38 241	0.20 200	0.46 292	0.41 292	0.25 242	0.26 64	0.31 213	0.69 258	0.70 280	0.65 269	0.77 270	0.58 263	0.30 179	0.67 346	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.16 249	0.27 470

CRE-IMP	0.36 210	0.23 302	0.49 336	0.42 334	0.24 211	0.41 243	0.21 53	0.57 163	0.41 149	0.65 269	0.72 245	0.53 238	0.37 242	0.61 285	0.38 303	0.17 290	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.21 386	0.18 341

CFNet-RSSM	0.34 175	0.17 93	0.45 276	0.39 215	0.22 139	0.35 186	0.23 82	0.73 297	0.84 370	0.65 269	0.54 190	0.57 255	0.28 145	0.46 141	0.26 132	0.13 74	0.10 63	0.14 104	0.12 129	0.13 102	0.11 83

DFGA-Net	0.45 315	0.29 424	0.80 494	0.42 334	0.32 433	0.53 305	0.35 286	0.78 322	0.89 409	0.66 282	0.75 260	0.48 216	0.39 257	0.74 393	0.60 428	0.15 188	0.13 294	0.19 315	0.18 347	0.20 362	0.17 323

UGAM-zero	0.46 326	0.19 159	0.62 411	0.37 156	0.23 181	0.34 176	0.21 53	1.15 476	0.39 143	0.66 282	0.61 213	1.70 564	0.91 511	0.75 399	0.25 104	0.14 116	0.11 162	0.15 148	0.12 129	0.13 102	0.13 180

NVstereo2D	0.60 458	0.30 433	0.75 480	0.48 436	0.43 511	0.89 479	0.48 442	1.05 430	1.15 513	0.66 282	0.86 329	0.88 422	0.70 447	0.99 490	0.65 443	0.32 520	0.15 359	0.28 493	0.20 402	0.40 529	0.36 524

knoymous	0.36 210	0.20 200	0.31 78	0.31 26	0.22 139	0.36 197	0.29 168	0.61 192	0.64 255	0.67 285	0.70 242	0.60 284	0.40 263	0.58 255	0.34 243	0.17 290	0.11 162	0.20 345	0.11 95	0.17 286	0.18 341

ICVP	0.46 326	0.25 364	0.38 178	0.48 436	0.28 348	0.58 344	0.43 411	1.00 406	0.70 280	0.67 285	0.95 373	0.75 371	0.55 349	0.53 198	0.54 411	0.23 440	0.17 411	0.19 315	0.17 320	0.19 345	0.20 396
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 241	0.23 302	0.48 324	0.42 334	0.29 376	0.35 186	0.25 105	0.86 350	0.64 255	0.67 285	0.65 224	0.60 284	0.29 161	0.60 277	0.34 243	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.21 386	0.13 180

FADNet_RVC	0.55 423	0.37 473	1.17 543	0.44 375	0.31 417	0.56 332	0.34 261	1.06 434	0.88 396	0.67 285	0.90 353	0.61 290	0.65 413	0.93 480	0.70 456	0.21 397	0.18 431	0.26 472	0.23 458	0.31 488	0.28 477

UCFNet_RVC	0.49 372	0.26 381	0.35 140	0.39 215	0.26 288	0.64 392	0.36 308	1.15 476	0.84 370	0.67 285	0.88 345	0.88 422	0.59 374	0.58 255	0.45 360	0.24 452	0.17 411	0.27 485	0.27 504	0.25 447	0.23 439

NOSS_ROB	0.57 441	0.39 490	0.39 198	0.44 375	0.30 395	0.73 430	0.54 480	1.03 422	1.08 500	0.67 285	0.87 337	0.76 377	0.57 358	0.77 411	0.47 377	0.38 546	0.38 565	0.44 552	0.42 561	0.37 522	0.34 517

PAM_32	0.46 326	0.19 159	0.67 442	0.39 215	0.24 211	0.75 437	0.27 137	0.95 390	0.34 89	0.68 291	0.44 139	1.91 572	0.65 413	0.62 294	0.26 132	0.15 188	0.10 63	0.16 177	0.15 231	0.14 148	0.13 180

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 353	0.21 238	1.26 552	0.39 215	0.51 543	0.28 96	0.30 185	1.25 523	0.44 168	0.68 291	1.11 443	0.86 411	0.33 205	0.67 346	0.27 150	0.15 188	0.11 162	0.17 222	0.20 402	0.22 408	0.24 447

TestStereo1	0.43 298	0.23 302	0.41 219	0.51 481	0.24 211	0.34 176	0.40 379	0.77 316	0.90 412	0.68 291	0.96 377	0.48 216	0.46 297	0.91 471	0.32 214	0.16 244	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.13 180

SA-5K	0.43 298	0.23 302	0.41 219	0.51 481	0.24 211	0.34 176	0.40 379	0.77 316	0.90 412	0.68 291	0.96 377	0.48 216	0.46 297	0.91 471	0.32 214	0.16 244	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.14 148	0.13 180

test_1	0.34 175	0.16 61	0.43 254	0.39 215	0.21 114	0.43 253	0.23 82	0.63 206	0.78 336	0.68 291	0.45 143	0.64 305	0.27 128	0.43 112	0.31 206	0.12 40	0.09 25	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.10 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 210	0.17 93	0.41 219	0.35 118	0.19 60	0.33 165	0.29 168	0.65 220	0.73 299	0.68 291	1.01 401	0.56 250	0.40 263	0.42 103	0.30 198	0.11 29	0.09 25	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.10 37

GANet-RSSM	0.47 341	0.21 238	0.37 166	0.38 186	0.25 242	0.58 344	0.36 308	1.07 438	0.78 336	0.68 291	1.01 401	0.86 411	0.67 424	0.62 294	0.44 351	0.21 397	0.15 359	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.17 323

DCANet-4	0.36 210	0.20 200	0.48 324	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.66 230	0.92 424	0.69 298	0.78 281	0.40 164	0.47 301	0.45 126	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

fff	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

iRaft-Stereo_20w	0.39 257	0.19 159	0.57 396	0.37 156	0.27 322	0.31 139	0.24 97	1.44 559	0.29 55	0.69 298	0.53 187	0.60 284	0.42 271	0.83 435	0.27 150	0.14 116	0.11 162	0.14 104	0.13 166	0.15 204	0.13 180

DeepStereo_RVC	0.36 210	0.21 238	0.47 304	0.40 257	0.24 211	0.26 64	0.22 64	0.60 186	0.38 133	0.69 298	0.67 236	0.57 255	0.51 325	0.56 222	0.39 310	0.16 244	0.12 222	0.18 272	0.15 231	0.19 345	0.18 341

csc	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

cscssc	0.37 226	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.29 108	0.30 185	0.69 258	1.06 491	0.69 298	0.78 281	0.42 180	0.63 396	0.46 141	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.11 22	0.13 180

PAM	0.46 326	0.19 159	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.75 437	0.33 246	0.85 346	0.34 89	0.70 304	0.46 148	1.83 567	0.63 396	0.61 285	0.26 132	0.15 188	0.10 63	0.16 177	0.14 199	0.14 148	0.13 180

ADStereo(finetuned)	0.37 226	0.16 61	0.49 336	0.34 82	0.19 60	0.30 121	0.30 185	0.68 250	0.91 419	0.70 304	0.77 270	0.43 189	0.69 434	0.45 126	0.33 227	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

AnonymousM	0.41 280	0.81 570	0.29 53	0.34 82	0.22 139	0.28 96	0.38 346	0.53 149	0.41 149	0.70 304	0.49 161	0.47 211	0.27 128	0.41 94	0.31 206	0.15 188	0.12 222	1.51 594	0.26 497	0.12 62	0.10 37

DCANet	0.36 210	0.16 61	0.41 219	0.34 82	0.19 60	0.30 121	0.30 185	0.68 250	0.91 419	0.70 304	0.77 270	0.43 189	0.57 358	0.45 126	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.14 104	0.11 95	0.13 102	0.12 131

PSMNet-RSSM	0.48 353	0.22 281	0.38 178	0.42 334	0.25 242	0.50 289	0.37 324	1.10 449	0.77 326	0.70 304	1.06 431	0.84 404	0.64 407	0.62 294	0.47 377	0.23 440	0.15 359	0.23 423	0.25 483	0.20 362	0.19 373

FADNet-RVC	0.60 458	0.53 538	1.14 537	0.46 420	0.39 487	0.61 366	0.39 368	1.12 461	0.87 392	0.70 304	0.84 316	1.04 472	0.55 349	0.94 487	0.69 453	0.26 472	0.25 504	0.28 493	0.28 510	0.31 488	0.31 501

FADNet	0.61 460	0.51 528	1.10 532	0.45 399	0.44 518	0.65 401	0.41 394	1.19 492	1.05 485	0.70 304	0.84 316	0.98 454	0.66 421	0.82 427	0.50 386	0.29 499	0.30 534	0.27 485	0.30 518	0.46 548	0.35 522

MyStereo8	0.40 269	0.20 200	0.54 381	0.41 292	0.29 376	0.53 305	0.29 168	0.65 220	0.49 194	0.71 311	0.98 391	0.58 263	0.43 277	0.50 174	0.51 396	0.15 188	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.19 345	0.19 373

1111x	0.55 423	0.22 281	0.46 292	0.38 186	0.20 87	0.66 403	0.43 411	1.23 512	0.99 456	0.71 311	0.99 396	0.95 445	0.69 434	0.90 464	1.08 537	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.18 341

CASS	0.45 315	0.27 398	0.42 239	0.48 436	0.22 139	0.61 366	0.34 261	0.97 397	0.62 235	0.71 311	0.85 326	0.61 290	0.55 349	0.57 235	0.41 323	0.29 499	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.22 408	0.28 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 508	0.44 508	0.63 421	0.40 257	0.43 511	0.80 454	0.52 471	0.72 286	0.77 326	0.71 311	0.60 210	0.87 417	0.76 468	0.75 399	0.58 421	0.52 572	0.54 587	0.54 570	4.82 627	0.56 566	0.40 541

test-3	0.34 175	0.16 61	0.43 254	0.39 215	0.21 114	0.43 253	0.22 64	0.63 206	0.78 336	0.71 311	0.45 143	0.64 305	0.27 128	0.43 112	0.31 206	0.12 40	0.09 25	0.17 222	0.13 166	0.12 62	0.10 37

GwcNet-ADL	0.44 305	0.22 281	0.48 324	0.45 399	0.30 395	0.40 228	0.37 324	0.92 376	0.97 447	0.71 311	0.78 281	0.61 290	0.42 271	0.62 294	0.50 386	0.19 357	0.14 329	0.15 148	0.14 199	0.18 311	0.18 341

HCRNet	0.44 305	0.34 455	0.41 219	0.53 504	0.26 288	0.53 305	0.29 168	0.83 340	0.63 246	0.71 311	0.81 301	0.77 383	0.50 320	0.66 335	0.36 278	0.24 452	0.16 391	0.24 440	0.20 402	0.21 386	0.18 341

xxxx	1.01 537	0.22 281	0.43 254	0.36 138	0.21 114	0.82 467	0.36 308	1.32 536	0.88 396	0.71 311	0.94 364	0.97 450	0.63 396	0.64 320	10.58 621	0.20 380	0.16 391	0.18 272	0.17 320	0.19 345	0.19 373

FENet	0.42 288	0.22 281	0.38 178	0.39 215	0.24 211	0.55 318	0.32 236	0.79 326	0.70 280	0.71 311	0.72 245	0.63 299	0.57 358	0.62 294	0.44 351	0.19 357	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.18 311	0.19 373

GwcNet-RSSM	0.49 372	0.24 339	0.42 239	0.40 257	0.23 181	0.55 318	0.38 346	0.93 378	0.93 430	0.71 311	1.16 470	0.86 411	0.60 378	0.62 294	0.66 446	0.21 397	0.14 329	0.19 315	0.20 402	0.16 249	0.15 256

HITNet	0.41 280	0.26 381	0.45 276	0.33 61	0.17 23	0.63 385	0.30 185	0.93 378	0.64 255	0.71 311	0.82 305	0.64 305	0.52 327	0.59 271	0.43 335	0.14 116	0.10 63	0.15 148	0.13 166	0.19 345	0.12 131
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
mmm	0.44 305	0.27 398	0.46 292	0.38 186	0.24 211	0.61 366	0.35 286	0.94 383	0.53 208	0.72 322	1.05 424	0.63 299	0.50 320	0.57 235	0.45 360	0.18 325	0.15 359	0.23 423	0.20 402	0.20 362	0.18 341

MIM_Stereo	0.38 241	0.17 93	0.53 376	0.37 156	0.24 211	0.27 78	0.24 97	0.70 273	0.54 212	0.72 322	1.00 398	0.63 299	0.29 161	0.64 320	0.38 303	0.13 74	0.14 329	0.17 222	0.16 265	0.14 148	0.11 83

LCNet	0.41 280	0.20 200	0.32 91	0.44 375	0.24 211	0.47 278	0.29 168	0.67 240	0.53 208	0.72 322	1.03 414	0.66 323	0.60 378	0.58 255	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.19 315	0.19 377	0.21 386	0.36 524

cf-r	0.47 341	0.23 302	0.41 219	0.39 215	0.23 181	0.59 356	0.37 324	0.88 362	0.85 378	0.72 322	1.05 424	0.94 443	0.62 390	0.56 222	0.54 411	0.21 397	0.14 329	0.17 222	0.19 377	0.15 204	0.15 256

CFNet	0.51 395	0.29 424	0.46 292	0.41 292	0.27 322	0.70 417	0.32 236	1.13 463	1.00 463	0.72 322	1.07 434	0.85 406	0.60 378	0.76 403	0.52 403	0.19 357	0.14 329	0.23 423	0.23 458	0.21 386	0.16 302

DN-CSS_ROB	0.43 298	0.26 381	0.62 411	0.40 257	0.29 376	0.44 261	0.27 137	0.77 316	0.75 310	0.72 322	1.09 440	0.48 216	0.43 277	0.69 362	0.37 294	0.15 188	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.18 311	0.16 302

ffm	0.44 305	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	0.68 250	1.04 481	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	0.57 235	0.25 104	0.16 244	0.10 63	0.25 453	0.21 424	0.16 249	0.16 302

ff1	0.49 372	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	0.68 250	1.04 481	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.16 244	0.10 63	0.25 453	0.21 424	0.16 249	0.16 302

mmx	0.53 409	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	1.16 483	1.03 475	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.20 380	0.15 359	0.25 453	0.21 424	0.22 408	0.20 396

xxx	0.53 409	0.26 381	0.49 336	0.37 156	0.25 242	0.55 318	0.37 324	1.16 483	1.03 475	0.73 328	0.96 377	0.71 343	0.53 331	1.01 494	0.88 499	0.20 380	0.15 359	0.25 453	0.21 424	0.22 408	0.20 396

RASNet	0.53 409	0.22 281	0.52 368	0.38 186	0.22 139	0.68 410	0.38 346	0.97 397	0.88 396	0.73 328	1.04 420	1.03 470	0.92 516	0.90 464	0.86 489	0.16 244	0.14 329	0.14 104	0.17 320	0.15 204	0.13 180

RAFT-345	0.40 269	0.18 120	0.40 209	0.38 186	0.22 139	0.33 165	0.26 120	0.61 192	0.51 201	0.74 333	1.79 554	0.45 200	0.33 205	0.66 335	0.36 278	0.14 116	0.11 162	0.18 272	0.14 199	0.13 102	0.13 180

GES	0.44 305	0.23 302	0.57 396	0.40 257	0.30 395	0.59 356	0.36 308	0.96 394	0.68 272	0.74 333	0.83 311	0.47 211	0.48 306	0.67 346	0.43 335	0.22 423	0.16 391	0.17 222	0.16 265	0.18 311	0.23 439

test_sample3	0.46 326	0.25 364	0.50 349	0.35 118	0.23 181	0.69 412	0.37 324	1.15 476	0.81 355	0.75 335	0.79 291	0.66 323	0.49 310	0.63 305	0.46 370	0.21 397	0.15 359	0.20 345	0.19 377	0.21 386	0.19 373

DispNO	0.47 341	0.23 302	0.71 462	0.39 215	0.31 417	0.60 363	0.38 346	0.89 364	0.77 326	0.75 335	0.84 316	0.72 352	0.54 343	0.73 386	0.46 370	0.19 357	0.14 329	0.20 345	0.18 347	0.16 249	0.17 323

BUS	0.45 315	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.70 417	0.34 261	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.65 318	0.49 310	0.64 320	0.51 396	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

BSDual-CNN	0.46 326	0.25 364	0.43 254	0.45 399	0.28 348	0.77 444	0.40 379	0.94 383	0.76 318	0.75 335	0.80 294	0.76 377	0.54 343	0.64 320	0.43 335	0.20 380	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

hknet	0.49 372	0.25 364	0.51 363	0.45 399	0.29 376	0.77 444	0.40 379	0.94 383	0.83 365	0.75 335	0.80 294	0.97 450	0.61 384	0.73 386	0.45 360	0.18 325	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.18 311	0.18 341

DMCA	0.45 315	0.26 381	0.50 349	0.38 186	0.28 348	0.51 293	0.34 261	0.93 378	0.68 272	0.75 335	0.83 311	0.79 387	0.53 331	0.51 182	0.54 411	0.21 397	0.16 391	0.21 387	0.16 265	0.19 345	0.21 414

AdaStereo	0.50 388	0.32 442	0.47 304	0.48 436	0.25 242	0.67 408	0.32 236	1.17 488	0.88 396	0.75 335	0.99 396	0.75 371	0.49 310	0.67 346	0.46 370	0.27 482	0.12 222	0.28 493	0.18 347	0.23 425	0.18 341
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.
UGAM	0.52 403	0.22 281	0.46 292	0.45 399	0.25 242	0.41 243	0.52 471	0.62 198	1.16 514	0.76 342	1.13 454	1.32 528	0.57 358	1.00 493	0.53 406	0.17 290	0.14 329	0.25 453	0.21 424	0.15 204	0.13 180

MyStereo05	0.44 305	0.21 238	0.45 276	0.41 292	0.28 348	0.41 243	0.50 453	0.93 378	1.09 502	0.76 342	0.61 213	0.51 229	0.57 358	0.73 386	0.42 328	0.14 116	0.13 294	0.18 272	0.17 320	0.17 286	0.15 256

RAFT_CTSACE	0.45 315	0.20 200	0.44 264	0.45 399	0.27 322	0.34 176	0.39 368	0.60 186	0.73 299	0.76 342	1.44 526	0.83 400	0.38 246	1.08 510	0.26 132	0.12 40	0.13 294	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.11 83

ASMatch	0.48 353	0.19 159	0.45 276	0.39 215	0.28 348	0.37 204	0.26 120	0.74 299	0.68 272	0.76 342	2.34 574	0.61 290	0.52 327	0.62 294	0.37 294	0.14 116	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.14 148	0.21 414

IRAFT_RVC	0.42 288	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.24 211	0.27 78	0.54 480	0.74 299	0.77 326	0.76 342	0.80 294	0.73 363	0.51 325	0.70 369	0.36 278	0.17 290	0.10 63	0.21 387	0.16 265	0.16 249	0.14 226

GMM-Stereo	0.44 305	0.19 159	0.36 148	0.42 334	0.25 242	0.51 293	0.47 434	0.71 281	0.53 208	0.76 342	1.37 510	0.76 377	0.38 246	0.60 277	0.33 227	0.15 188	0.10 63	0.20 345	0.19 377	0.16 249	0.27 470

test_sample5	0.47 341	0.26 381	0.49 336	0.36 138	0.22 139	0.64 392	0.39 368	1.13 463	0.81 355	0.77 348	0.94 364	0.64 305	0.54 343	0.65 327	0.43 335	0.21 397	0.16 391	0.22 402	0.20 402	0.22 408	0.20 396

OMP-Stereo	0.42 288	0.22 281	0.46 292	0.52 494	0.24 211	0.36 197	0.25 105	0.71 281	0.78 336	0.77 348	0.64 221	0.89 426	0.39 257	0.91 471	0.35 261	0.15 188	0.12 222	0.20 345	0.15 231	0.15 204	0.12 131

BEATNet_4x	0.46 326	0.32 442	0.56 392	0.37 156	0.19 60	0.63 385	0.35 286	1.01 415	0.72 292	0.77 348	0.83 311	0.70 339	0.59 374	0.68 356	0.53 406	0.16 244	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.24 438	0.16 302

PS-NSSS	0.58 448	0.44 508	0.62 411	0.42 334	0.33 444	0.66 403	0.58 494	1.02 418	0.86 383	0.77 348	1.28 493	0.72 352	0.64 407	0.82 427	0.59 426	0.31 509	0.26 511	0.40 543	0.27 504	0.33 501	0.26 460

DStereoRT	0.74 491	0.19 159	0.50 349	0.51 481	0.33 444	1.10 522	0.34 261	0.82 335	0.76 318	0.78 352	1.05 424	0.51 229	0.73 458	0.76 403	0.48 381	0.16 244	0.13 294	3.96 625	1.37 614	0.19 345	0.14 226

PSMNet-RUCA	0.76 494	0.75 564	1.08 531	1.01 584	0.90 578	0.69 412	0.50 453	1.11 455	1.03 475	0.78 352	1.11 443	0.80 395	0.72 455	0.88 456	0.63 438	0.53 576	0.27 520	0.76 579	0.46 563	0.66 576	0.47 564

test_sample4	0.47 341	0.26 381	0.50 349	0.35 118	0.22 139	0.69 412	0.38 346	1.15 476	0.81 355	0.78 352	0.82 305	0.62 297	0.53 331	0.63 305	0.44 351	0.21 397	0.15 359	0.21 387	0.19 377	0.21 386	0.19 373

IPLGR	0.39 257	0.21 238	0.63 421	0.39 215	0.22 139	0.49 286	0.29 168	0.76 313	0.74 306	0.78 352	0.77 270	0.44 199	0.42 271	0.47 149	0.38 303	0.13 74	0.12 222	0.16 177	0.14 199	0.15 204	0.13 180

RAFT + AFF	0.53 409	0.29 424	0.75 480	0.51 481	0.32 433	0.63 385	0.60 499	1.00 406	0.91 419	0.78 352	0.87 337	0.83 400	0.58 367	0.80 421	0.47 377	0.17 290	0.20 461	0.23 423	0.22 442	0.18 311	0.18 341

raft_robust	0.41 280	0.23 302	0.36 148	0.42 334	0.21 114	0.40 228	0.33 246	0.79 326	0.98 451	0.79 357	0.87 337	0.39 152	0.33 205	0.84 440	0.29 192	0.13 74	0.12 222	0.16 177	0.17 320	0.15 204	0.12 131

PSMNet_ROB	0.64 464	0.37 473	0.65 432	0.56 522	0.42 505	0.97 495	0.83 553	1.21 499	0.92 424	0.79 357	1.02 410	1.08 485	0.63 396	0.82 427	0.91 513	0.29 499	0.20 461	0.31 510	0.31 526	0.26 454	0.23 439

MultiAttention	3.58 608	0.24 339	0.62 411	0.54 511	0.34 453	22.90 631	2.72 621	1.60 576	1.13 509	0.80 359	1.81 555	1.14 506	0.43 277	35.29 640	0.61 432	0.17 290	0.12 222	0.23 423	0.23 458	0.34 507	0.29 484

z-ln-s-r	0.66 468	0.36 466	1.30 556	0.39 215	0.26 288	0.57 338	0.63 507	0.80 329	1.03 475	0.80 359	1.43 523	0.91 433	0.76 468	1.08 510	1.87 577	0.16 244	0.12 222	0.17 222	0.14 199	0.20 362	0.16 302

ITSA-stereo	0.53 409	0.28 412	0.52 368	0.40 257	0.23 181	0.56 332	0.34 261	1.24 519	1.24 529	0.80 359	0.81 301	0.72 352	0.58 367	0.82 427	0.65 443	0.21 397	0.17 411	0.23 423	0.21 424	0.22 408	0.26 460

test_sample6	0.49 372	0.26 381	0.50 349	0.37 156	0.22 139	0.63 385	0.40 379	1.12 461	0.83 365	0.80 359	1.03 414	0.66 323	0.55 349	0.67 346	0.46 370	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.22 442	0.23 425	0.21 414

DualNet	0.48 353	0.26 381	0.49 336	0.36 138	0.22 139	0.64 392	0.39 368	1.13 463	0.81 355	0.80 359	1.03 414	0.64 305	0.54 343	0.65 327	0.43 335	0.21 397	0.16 391	0.22 402	0.20 402	0.22 408	0.20 396

CBFPSM	0.59 455	0.22 281	1.31 557	0.38 186	0.27 322	1.12 527	0.65 512	0.79 326	0.82 360	0.80 359	0.81 301	1.35 537	0.87 504	0.67 346	0.76 469	0.16 244	0.15 359	0.15 148	0.16 265	0.17 286	0.22 432

iinet-f	0.67 473	0.26 381	2.15 588	0.39 215	0.31 417	1.19 538	0.56 490	0.84 343	0.84 370	0.80 359	1.17 472	1.05 476	0.84 498	0.71 374	1.21 548	0.20 380	0.18 431	0.17 222	0.15 231	0.20 362	0.20 396

NINENet	0.50 388	0.29 424	0.51 363	0.45 399	0.32 433	0.70 417	0.34 261	1.10 449	0.88 396	0.80 359	0.94 364	0.65 318	0.49 310	0.73 386	0.51 396	0.22 423	0.20 461	0.25 453	0.18 347	0.22 408	0.21 414

ACRE	0.40 269	0.21 238	0.65 432	0.45 399	0.33 444	0.51 293	0.33 246	0.66 230	0.63 246	0.80 359	0.92 360	0.45 200	0.32 193	0.52 189	0.45 360	0.16 244	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

ADLNet2	0.55 423	0.25 364	0.65 432	0.47 428	0.30 395	0.83 470	0.50 453	1.05 430	0.95 443	0.80 359	0.98 391	0.99 455	0.69 434	0.77 411	0.73 464	0.20 380	0.16 391	0.17 222	0.18 347	0.21 386	0.21 414

RAFT	0.45 315	0.22 281	0.45 276	0.47 428	0.26 288	0.54 312	0.47 434	0.66 230	0.58 230	0.80 359	0.82 305	0.94 443	0.57 358	0.75 399	0.34 243	0.17 290	0.15 359	0.22 402	0.20 402	0.16 249	0.12 131

SFCPSM	0.47 341	0.21 238	0.55 386	0.40 257	0.27 322	0.87 478	0.37 324	1.33 538	0.77 326	0.80 359	0.84 316	0.54 242	0.49 310	0.57 235	0.37 294	0.18 325	0.13 294	0.18 272	0.20 402	0.16 249	0.15 256

PA-Net	0.67 473	0.43 503	0.83 496	0.50 465	0.53 548	0.94 487	0.68 522	1.10 449	1.14 512	0.80 359	0.88 345	0.87 417	0.77 475	1.02 499	0.88 499	0.24 452	0.41 572	0.29 501	0.44 562	0.26 454	0.34 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 395	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.18 341

tta	0.51 395	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.55 416	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.15 204	0.14 226

qqq1	0.49 372	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.34 243	0.19 357	0.15 359	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.14 226

fff1	0.49 372	0.23 302	0.62 411	0.34 82	0.20 87	0.62 374	0.34 261	1.21 499	1.02 470	0.81 372	1.01 401	0.71 343	0.65 413	0.84 440	0.34 243	0.19 357	0.15 359	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.14 226

AACVNet	0.50 388	0.23 302	0.49 336	0.46 420	0.29 376	0.52 297	0.38 346	0.90 369	0.55 220	0.81 372	1.03 414	1.00 459	0.70 447	0.83 435	0.54 411	0.21 397	0.18 431	0.24 440	0.18 347	0.23 425	0.20 396

test_xeample	1.01 537	0.21 238	0.42 239	0.35 118	0.21 114	0.71 422	0.39 368	1.23 512	0.86 383	0.81 372	1.04 420	0.69 335	0.61 384	0.69 362	10.93 622	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.17 320	0.18 311	0.17 323

APVNet	0.71 484	0.37 473	0.89 509	0.56 522	0.45 522	1.18 537	0.68 522	1.41 555	0.85 378	0.81 372	1.15 465	1.04 472	0.81 487	1.10 514	1.17 545	0.26 472	0.28 524	0.32 516	0.31 526	0.29 473	0.30 493

HSM	0.51 395	0.24 339	0.41 219	0.39 215	0.24 211	0.75 437	0.40 379	1.22 507	0.75 310	0.81 372	0.91 356	1.21 510	0.69 434	0.87 453	0.46 370	0.17 290	0.13 294	0.17 222	0.14 199	0.17 286	0.17 323

DISCO	0.70 480	0.26 381	0.68 447	0.44 375	0.31 417	1.14 529	0.51 468	1.23 512	1.23 527	0.81 372	1.05 424	1.50 552	0.85 499	1.82 576	1.03 531	0.19 357	0.15 359	0.18 272	0.16 265	0.24 438	0.23 439

rvit_105_1	0.54 421	0.40 495	0.76 485	0.58 530	0.37 472	0.59 356	0.68 522	0.70 273	0.94 437	0.82 381	0.69 239	0.73 363	0.58 367	0.78 415	0.54 411	0.32 520	0.29 529	0.31 510	0.34 537	0.23 425	0.20 396

CoDeX	0.47 341	0.20 200	0.49 336	0.42 334	0.25 242	0.75 437	0.36 308	1.27 527	0.80 347	0.82 381	0.96 377	0.62 297	0.57 358	0.60 277	0.36 278	0.17 290	0.12 222	0.17 222	0.15 231	0.16 249	0.14 226

Sa-1000	0.48 353	0.24 339	0.41 219	0.45 399	0.25 242	0.59 356	0.34 261	0.81 333	0.93 430	0.82 381	1.50 533	0.53 238	0.45 292	0.92 474	0.30 198	0.15 188	0.12 222	0.21 387	0.19 377	0.15 204	0.13 180

CIPLG	0.41 280	0.21 238	0.63 421	0.45 399	0.33 444	0.52 297	0.33 246	0.65 220	0.60 233	0.82 381	0.96 377	0.46 209	0.32 193	0.55 211	0.44 351	0.16 244	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

IPLGR_C	0.40 269	0.21 238	0.64 426	0.45 399	0.33 444	0.52 297	0.34 261	0.66 230	0.62 235	0.82 381	0.92 360	0.45 200	0.32 193	0.52 189	0.46 370	0.17 290	0.12 222	0.15 148	0.14 199	0.13 102	0.14 226

GEStereo_RVC	0.55 423	0.29 424	0.63 421	0.49 451	0.31 417	0.70 417	0.54 480	1.22 507	0.92 424	0.82 381	0.85 326	0.85 406	0.63 396	0.90 464	0.65 443	0.24 452	0.16 391	0.19 315	0.16 265	0.21 386	0.22 432

CFNet_pseudo	0.46 326	0.24 339	0.52 368	0.37 156	0.27 322	0.58 344	0.30 185	0.86 350	0.88 396	0.82 381	1.03 414	0.75 371	0.47 301	0.58 255	0.44 351	0.17 290	0.12 222	0.24 440	0.16 265	0.24 438	0.19 373

psm_up	0.55 423	0.26 381	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.65 401	0.56 490	1.04 425	0.82 360	0.82 381	0.88 345	1.01 463	0.94 522	0.74 393	0.61 432	0.21 397	0.25 504	0.26 472	0.23 458	0.21 386	0.20 396

hitnet-ft	0.55 423	0.27 398	0.39 198	0.41 292	0.28 348	0.78 448	0.40 379	0.92 376	0.90 412	0.82 381	1.01 401	1.13 503	0.70 447	0.78 415	0.67 449	0.28 492	0.20 461	0.28 493	0.22 442	0.29 473	0.26 460

FADNet-RVC-Resample	0.56 434	0.33 450	1.16 538	0.49 451	0.34 453	0.71 422	0.43 411	1.01 415	0.93 430	0.82 381	0.87 337	0.74 369	0.67 424	0.73 386	0.45 360	0.18 325	0.18 431	0.26 472	0.27 504	0.26 454	0.27 470

TDLM	0.57 441	0.33 450	0.49 336	0.51 481	0.30 395	0.66 403	0.73 542	1.03 422	1.01 467	0.82 381	1.10 442	0.84 404	0.70 447	0.86 451	0.58 421	0.28 492	0.17 411	0.25 453	0.22 442	0.26 454	0.19 373

ccs_rob	0.46 326	0.24 339	0.52 368	0.37 156	0.27 322	0.58 344	0.31 213	0.86 350	0.88 396	0.82 381	1.02 410	0.75 371	0.47 301	0.58 255	0.44 351	0.17 290	0.12 222	0.24 440	0.16 265	0.24 438	0.19 373

LL-Strereo	0.57 441	0.27 398	0.68 447	0.48 436	0.34 453	0.39 225	0.48 442	0.94 383	0.97 447	0.83 393	0.78 281	1.10 493	1.18 551	1.33 545	0.49 384	0.17 290	0.14 329	0.22 402	0.19 377	0.16 249	0.17 323

HBP-ISP	0.59 455	0.45 512	0.43 254	0.45 399	0.33 444	0.70 417	0.28 159	1.11 455	1.00 463	0.83 393	1.18 474	0.65 318	0.68 430	0.88 456	0.52 403	0.35 538	0.38 565	0.47 557	0.41 557	0.38 526	0.31 501

IER	0.46 326	0.23 302	0.50 349	0.38 186	0.28 348	0.69 412	0.35 286	0.80 329	0.66 264	0.83 393	0.94 364	0.75 371	0.77 475	0.60 277	0.42 328	0.17 290	0.14 329	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

IIG-Stereo	0.43 298	0.21 238	0.44 264	0.50 465	0.25 242	0.44 261	0.21 53	0.71 281	0.76 318	0.83 393	0.95 373	0.83 400	0.43 277	0.90 464	0.35 261	0.15 188	0.12 222	0.19 315	0.14 199	0.15 204	0.11 83

DGSMNet	0.76 494	0.55 540	1.29 555	0.58 530	0.62 564	0.94 487	0.70 532	1.26 525	1.11 504	0.83 393	1.24 486	1.00 459	0.71 451	1.03 501	0.81 479	0.34 534	0.29 529	0.41 547	0.40 552	0.57 568	0.55 576

UNet	0.54 421	0.26 381	0.66 438	0.44 375	0.40 492	0.99 500	0.41 394	0.98 400	0.75 310	0.83 393	0.89 349	1.04 472	0.72 455	0.73 386	0.62 435	0.19 357	0.14 329	0.20 345	0.17 320	0.20 362	0.17 323

CC-Net-ROB	0.82 508	0.96 582	0.85 498	0.58 530	0.45 522	1.27 547	0.70 532	1.17 488	1.02 470	0.83 393	1.23 484	0.90 431	0.77 475	1.06 504	0.69 453	0.46 562	0.34 557	1.71 597	0.38 545	0.59 572	0.36 524

G2L-ROB	0.47 341	0.19 159	0.42 239	0.35 118	0.22 139	0.57 338	0.42 404	1.14 472	0.71 291	0.84 400	0.75 260	1.09 489	0.53 331	0.74 393	0.53 406	0.17 290	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.17 286	0.19 373

G2L-Stereo	0.49 372	0.23 302	0.48 324	0.43 355	0.26 288	0.47 278	0.42 404	0.93 378	0.78 336	0.84 400	0.86 329	0.91 433	0.52 327	0.78 415	0.70 456	0.20 380	0.17 411	0.22 402	0.18 347	0.17 286	0.21 414

TCMNet	0.66 468	0.39 490	0.98 519	0.59 534	0.61 563	0.96 493	0.55 484	1.05 430	0.90 412	0.84 400	1.14 459	0.89 426	0.65 413	0.85 446	1.01 530	0.26 472	0.26 511	0.31 510	0.28 510	0.32 494	0.29 484

IPLG	0.39 257	0.20 200	0.59 401	0.40 257	0.24 211	0.54 312	0.27 137	0.75 306	0.63 246	0.84 400	0.81 301	0.32 96	0.32 193	0.60 277	0.45 360	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.13 102	0.12 131

coex_refinement	0.53 409	0.21 238	0.39 198	0.44 375	0.30 395	0.76 443	0.39 368	1.09 446	0.90 412	0.85 404	1.12 447	1.00 459	0.56 356	0.63 305	0.81 479	0.21 397	0.13 294	0.16 177	0.16 265	0.20 362	0.21 414

DDVS	0.52 403	0.30 433	0.56 392	0.41 292	0.31 417	0.71 422	0.34 261	0.91 374	0.67 267	0.85 404	0.89 349	1.12 497	0.46 297	0.86 451	0.60 428	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.18 347	0.25 447	0.26 460

anonymousa	0.49 372	0.20 200	0.42 239	0.38 186	0.23 181	0.91 482	0.35 286	0.75 306	0.62 235	0.85 404	1.54 538	1.06 478	0.66 421	0.51 182	0.43 335	0.16 244	0.13 294	0.19 315	0.21 424	0.16 249	0.14 226

PFNet+	0.40 269	0.19 159	0.49 336	0.39 215	0.25 242	0.28 96	0.23 82	0.64 219	0.70 280	0.85 404	0.79 291	0.64 305	0.35 220	0.72 380	0.34 243	0.19 357	0.14 329	0.23 423	0.20 402	0.16 249	0.20 396

delet	0.55 423	0.24 339	0.55 386	0.44 375	0.33 444	1.07 514	0.50 453	1.00 406	0.86 383	0.85 404	0.96 377	0.90 431	0.63 396	0.83 435	0.74 467	0.18 325	0.18 431	0.20 345	0.21 424	0.16 249	0.15 256

CVANet_RVC	0.57 441	0.33 450	0.44 264	0.47 428	0.32 433	0.67 408	0.61 504	1.05 430	0.93 430	0.85 404	1.04 420	1.01 463	0.73 458	0.83 435	0.52 403	0.29 499	0.19 449	0.27 485	0.25 483	0.31 488	0.21 414

DeepPruner_ROB	0.53 409	0.34 455	0.59 401	0.41 292	0.30 395	0.50 289	0.43 411	1.19 492	0.70 280	0.85 404	1.05 424	0.86 411	0.55 349	0.84 440	0.51 396	0.29 499	0.23 488	0.22 402	0.22 442	0.26 454	0.25 454

G2L-Stereo_test	0.48 353	0.20 200	0.40 209	0.34 82	0.23 181	0.57 338	0.58 494	1.10 449	0.77 326	0.86 411	0.94 364	0.95 445	0.54 343	0.68 356	0.60 428	0.16 244	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.15 204	0.15 256

GMStereo_Zeroshot	0.49 372	0.44 508	0.74 476	0.49 451	0.27 322	0.56 332	0.29 168	0.73 297	0.76 318	0.86 411	0.94 364	0.91 433	0.36 238	0.74 393	0.43 335	0.26 472	0.14 329	0.26 472	0.15 231	0.36 517	0.18 341

PCWNet_CMD	0.48 353	0.24 339	0.52 368	0.39 215	0.27 322	0.63 385	0.30 185	0.95 390	0.96 444	0.86 411	1.07 434	0.79 387	0.44 287	0.57 235	0.43 335	0.17 290	0.12 222	0.21 387	0.16 265	0.24 438	0.19 373

AASNet	0.53 409	0.25 364	0.52 368	0.49 451	0.32 433	0.74 431	0.40 379	1.50 565	0.86 383	0.86 411	0.92 360	0.64 305	0.59 374	0.59 271	0.79 474	0.23 440	0.19 449	0.20 345	0.16 265	0.21 386	0.19 373

HHNet	0.41 280	0.17 93	0.41 219	0.34 82	0.37 472	0.33 165	0.34 261	0.69 258	0.75 310	0.86 411	1.30 500	0.52 234	0.32 193	0.52 189	0.35 261	0.15 188	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.15 204	0.24 447

HGLStereo	0.56 434	0.28 412	0.57 396	0.50 465	0.37 472	0.80 454	0.45 423	1.02 418	0.78 336	0.86 411	1.14 459	0.89 426	0.82 491	0.76 403	0.73 464	0.21 397	0.20 461	0.19 315	0.18 347	0.19 345	0.21 414

MSMDNet	0.48 353	0.24 339	0.52 368	0.39 215	0.27 322	0.63 385	0.30 185	0.96 394	0.96 444	0.86 411	1.07 434	0.79 387	0.44 287	0.57 235	0.43 335	0.17 290	0.12 222	0.20 345	0.16 265	0.23 425	0.19 373

AANet_RVC	0.57 441	0.32 442	0.54 381	0.45 399	0.27 322	0.57 338	0.48 442	1.00 406	1.28 541	0.86 411	1.33 504	0.87 417	0.58 367	1.07 507	0.75 468	0.18 325	0.12 222	0.15 148	0.13 166	0.18 311	0.18 341

HI	0.45 315	0.21 238	0.36 148	0.34 82	0.35 460	0.28 96	0.31 213	0.72 286	0.46 180	0.87 419	1.13 454	1.09 489	0.76 468	0.69 362	0.56 418	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

CoSv	0.45 315	0.21 238	0.36 148	0.34 82	0.35 460	0.28 96	0.31 213	0.72 286	0.46 180	0.87 419	1.13 454	1.09 489	0.76 468	0.69 362	0.56 418	0.12 40	0.10 63	0.17 222	0.17 320	0.17 286	0.15 256

DisPM	0.39 257	0.19 159	0.44 264	0.41 292	0.27 322	0.24 41	0.31 213	0.65 220	0.57 228	0.87 419	0.87 337	0.60 284	0.32 193	0.76 403	0.32 214	0.18 325	0.12 222	0.19 315	0.17 320	0.15 204	0.20 396

GMOStereo	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

error version	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

test-v	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

test-2	0.37 226	0.19 159	0.38 178	0.43 355	0.24 211	0.37 204	0.38 346	0.52 138	0.62 235	0.87 419	0.84 316	0.64 305	0.35 220	0.37 62	0.28 173	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.18 347	0.15 204	0.11 83

FINET	0.67 473	0.42 501	1.00 521	0.46 420	0.43 511	0.83 470	0.89 561	1.08 442	1.50 562	0.87 419	1.14 459	0.71 343	0.68 430	0.92 474	0.70 456	0.36 542	0.30 534	0.26 472	0.24 474	0.35 512	0.33 510

UPFNet	0.53 409	0.24 339	0.51 363	0.45 399	0.38 481	0.84 473	0.49 448	0.99 402	0.75 310	0.87 419	0.88 345	0.86 411	0.64 407	0.80 421	0.71 461	0.20 380	0.20 461	0.20 345	0.20 402	0.19 345	0.15 256

iResNet	0.49 372	0.29 424	0.79 492	0.42 334	0.21 114	0.61 366	0.40 379	0.82 335	0.99 456	0.87 419	1.12 447	0.69 335	0.53 331	0.78 415	0.51 396	0.15 188	0.11 162	0.14 104	0.12 129	0.17 286	0.15 256

CFNet_ucs	0.50 388	0.24 339	0.55 386	0.38 186	0.31 417	0.58 344	0.33 246	0.98 400	0.93 430	0.88 429	1.19 478	0.80 395	0.49 310	0.63 305	0.43 335	0.21 397	0.15 359	0.26 472	0.18 347	0.26 454	0.22 432

LMCR-Stereo	0.53 409	0.30 433	0.53 376	0.58 530	0.30 395	0.83 470	0.36 308	1.19 492	0.76 318	0.88 429	1.04 420	0.56 250	0.62 390	0.82 427	0.67 449	0.19 357	0.15 359	0.19 315	0.14 199	0.23 425	0.17 323

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 473	0.81 570	0.73 471	0.53 504	0.37 472	1.40 553	0.53 476	1.04 425	0.79 345	0.88 429	0.94 364	0.95 445	0.53 331	0.93 480	0.58 421	0.39 548	0.30 534	0.57 572	0.31 526	0.53 562	0.30 493

Nwc_Net	0.78 500	0.38 483	0.73 471	0.60 540	0.55 552	1.05 512	0.55 484	1.67 582	1.05 485	0.88 429	1.86 559	1.40 542	1.09 542	1.10 514	0.87 495	0.30 506	0.25 504	0.36 530	0.38 545	0.29 473	0.29 484

DAS	0.51 395	0.25 364	0.60 406	0.48 436	0.31 417	0.58 344	0.41 394	0.83 340	0.97 447	0.89 433	1.12 447	0.70 339	0.75 465	0.82 427	0.43 335	0.17 290	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.20 362	0.18 341

SepStereo	0.51 395	0.25 364	0.60 406	0.48 436	0.31 417	0.58 344	0.41 394	0.83 340	0.97 447	0.89 433	1.12 447	0.70 339	0.75 465	0.93 480	0.43 335	0.17 290	0.13 294	0.18 272	0.15 231	0.20 362	0.18 341

DEmStereo	0.48 353	0.17 93	0.50 349	0.38 186	0.25 242	0.59 356	0.34 261	0.63 206	0.74 306	0.89 433	1.66 546	0.58 263	1.06 539	0.60 277	0.42 328	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.16 265	0.14 148	0.15 256

Pruner-Stereo	0.38 241	0.20 200	0.45 276	0.40 257	0.25 242	0.22 21	0.24 97	0.67 240	0.55 220	0.89 433	0.76 266	0.68 331	0.29 161	0.62 294	0.35 261	0.18 325	0.12 222	0.20 345	0.17 320	0.17 286	0.18 341

ARAFT	0.47 341	0.24 339	0.79 492	0.42 334	0.25 242	0.55 318	0.55 484	0.75 306	0.81 355	0.89 433	0.75 260	0.73 363	0.47 301	0.88 456	0.37 294	0.15 188	0.12 222	0.23 423	0.22 442	0.14 148	0.13 180

R-Stereo Train	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180

RAFT-Stereo	0.39 257	0.18 120	0.42 239	0.42 334	0.26 288	0.40 228	0.32 236	0.72 286	0.34 89	0.89 433	1.28 493	0.57 255	0.35 220	0.42 103	0.32 214	0.15 188	0.12 222	0.14 104	0.12 129	0.14 148	0.13 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 520	0.82 573	0.67 442	1.00 583	0.96 583	1.02 504	0.57 493	1.13 463	0.99 456	0.90 440	0.97 390	1.31 523	0.99 531	0.85 446	0.84 484	0.54 577	0.32 549	1.77 598	0.40 552	0.94 585	0.66 580

NCC-stereo	0.78 500	0.40 495	0.76 485	0.61 542	0.67 568	0.81 459	0.69 527	1.54 573	1.11 504	0.90 440	1.36 507	1.33 531	1.16 548	1.19 524	0.88 499	0.31 509	0.30 534	0.37 535	0.48 572	0.33 501	0.33 510

Abc-Net	0.78 500	0.40 495	0.76 485	0.61 542	0.67 568	0.81 459	0.69 527	1.54 573	1.11 504	0.90 440	1.36 507	1.33 531	1.16 548	1.19 524	0.88 499	0.31 509	0.30 534	0.37 535	0.48 572	0.33 501	0.33 510
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 409	0.22 281	0.35 140	0.37 156	0.21 114	0.85 474	0.37 324	1.23 512	0.93 430	0.90 440	1.15 465	1.26 515	0.63 396	0.72 380	0.48 381	0.17 290	0.13 294	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 403	0.21 238	0.53 376	0.37 156	0.21 114	0.61 366	0.29 168	1.51 568	1.32 546	0.90 440	1.02 410	0.80 395	0.62 390	0.76 403	0.43 335	0.16 244	0.12 222	0.13 69	0.09 10	0.15 204	0.18 341

SQANet	0.82 508	0.74 563	0.67 442	1.13 588	0.98 586	1.11 523	0.47 434	1.07 438	0.83 365	0.91 445	1.05 424	1.03 470	0.74 461	1.01 494	0.64 441	0.61 580	0.24 496	1.03 589	0.35 540	1.18 593	0.58 577

gwcnet-sp	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

scenet	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

ssnet	0.48 353	0.23 302	0.70 457	0.40 257	0.26 288	0.81 459	0.41 394	0.89 364	0.84 370	0.91 445	0.76 266	0.66 323	0.61 384	0.66 335	0.50 386	0.18 325	0.17 411	0.18 272	0.18 347	0.18 311	0.18 341

psmg	0.49 372	0.25 364	0.43 254	0.41 292	0.28 348	0.85 474	0.43 411	0.99 402	0.76 318	0.91 445	0.94 364	0.76 377	0.54 343	0.64 320	0.43 335	0.20 380	0.15 359	0.20 345	0.20 402	0.18 311	0.18 341

MMNet	0.55 423	0.25 364	0.61 408	0.43 355	0.34 453	1.07 514	0.39 368	0.87 357	0.91 419	0.91 445	0.93 363	0.86 411	0.76 468	0.81 424	0.76 469	0.15 188	0.14 329	0.18 272	0.19 377	0.20 362	0.16 302

ac_64	0.52 403	0.22 281	0.50 349	0.45 399	0.28 348	0.80 454	0.45 423	1.02 418	0.61 234	0.91 445	0.83 311	1.07 483	0.68 430	0.74 393	0.70 456	0.21 397	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.18 311	0.15 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 409	0.32 442	0.64 426	0.44 375	0.30 395	0.66 403	0.44 420	1.04 425	0.88 396	0.91 445	0.91 356	0.99 455	0.60 378	0.68 356	0.60 428	0.21 397	0.17 411	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	0.57 441	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	0.68 356	0.50 386	0.41 553	0.20 461	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

test_sample9	1.05 546	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	1.20 526	1.36 556	0.41 553	8.41 628	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

test_sample7	0.52 403	0.29 424	0.50 349	0.36 138	0.27 322	0.62 374	0.41 394	1.06 434	0.88 396	0.92 453	0.86 329	0.85 406	0.69 434	0.68 356	0.50 386	0.26 472	0.20 461	0.27 485	0.26 497	0.27 465	0.24 447

222	1.18 560	0.22 281	0.44 264	0.37 156	0.22 139	0.79 451	0.37 324	1.31 535	0.89 409	0.92 453	1.08 437	0.72 352	0.71 451	0.66 335	13.89 625	0.20 380	0.15 359	0.17 222	0.16 265	0.18 311	0.19 373

ssnet_v2	0.58 448	0.28 412	0.56 392	0.43 355	0.29 376	0.95 490	0.59 497	1.13 463	0.99 456	0.93 457	0.80 294	0.99 455	0.64 407	0.82 427	0.94 515	0.25 462	0.22 478	0.23 423	0.24 474	0.20 362	0.19 373

Syn2CoEx	0.71 484	0.51 528	0.95 514	0.64 549	0.45 522	0.91 482	0.53 476	1.48 562	1.13 509	0.93 457	1.35 506	1.02 468	0.99 531	0.92 474	0.80 476	0.30 506	0.27 520	0.28 493	0.24 474	0.23 425	0.24 447

DeepPrunerF	0.89 522	0.52 535	3.43 600	0.68 564	0.81 575	0.72 429	0.72 540	1.22 507	1.99 585	0.93 457	1.01 401	0.87 417	0.86 501	1.08 510	0.95 518	0.34 534	0.28 524	0.43 549	0.39 549	0.30 482	0.32 505

Hybrid-DGEV-03	0.45 315	0.19 159	0.33 106	0.43 355	0.27 322	0.56 332	0.26 120	0.65 220	0.74 306	0.94 460	1.92 561	0.61 290	0.30 179	0.55 211	0.34 243	0.14 116	0.10 63	0.18 272	0.16 265	0.14 148	0.11 83

GASNet	0.67 473	0.72 561	0.96 516	0.70 567	0.48 535	0.62 374	0.47 434	1.08 442	1.03 475	0.94 460	0.82 305	0.93 441	0.83 496	1.33 545	0.80 476	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.28 510	0.44 541	0.24 447

CrosDoStereo	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.24 211	0.40 228	1.18 583	0.67 240	0.86 383	0.94 460	1.37 510	0.63 299	0.77 475	0.65 327	0.45 360	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.14 226

KYRaft	0.48 353	0.20 200	0.38 178	0.44 375	0.23 181	0.44 261	0.37 324	0.66 230	0.41 149	0.94 460	1.73 550	0.79 387	0.41 269	0.63 305	0.31 206	0.16 244	0.11 162	0.18 272	0.22 442	0.16 249	0.78 584

DeepStereo_LL	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.24 211	0.40 228	1.18 583	0.67 240	0.86 383	0.94 460	1.37 510	0.63 299	0.77 475	0.65 327	0.45 360	0.15 188	0.12 222	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.14 226

DMCA-RVC	0.51 395	0.30 433	0.59 401	0.50 465	0.32 433	0.54 312	0.38 346	0.86 350	0.68 272	0.94 460	0.86 329	0.91 433	0.68 430	0.70 369	0.59 426	0.23 440	0.18 431	0.31 510	0.23 458	0.26 454	0.19 373

MLCV	0.47 341	0.24 339	0.61 408	0.37 156	0.17 23	0.61 366	0.33 246	0.80 329	0.87 392	0.94 460	1.13 454	0.72 352	0.43 277	0.89 462	0.51 396	0.13 74	0.10 63	0.13 69	0.11 95	0.14 148	0.12 131

CBMV_ROB	0.59 455	0.37 473	0.38 178	0.39 215	0.28 348	0.74 431	0.28 159	1.00 406	0.98 451	0.94 460	1.25 488	0.81 398	0.78 480	0.87 453	0.50 386	0.36 542	0.37 563	0.43 549	0.40 552	0.33 501	0.30 493

CSP-Net	0.56 434	0.27 398	0.49 336	0.41 292	0.28 348	1.22 541	0.50 453	1.23 512	0.72 292	0.95 468	0.95 373	0.89 426	0.62 390	0.83 435	0.62 435	0.26 472	0.17 411	0.17 222	0.17 320	0.18 311	0.17 323

z-mn7	1.00 536	0.50 524	1.70 579	0.53 504	0.36 465	1.75 577	0.71 538	1.22 507	2.28 591	0.96 469	2.54 580	1.42 543	0.95 525	2.19 592	1.54 562	0.22 423	0.19 449	0.21 387	0.20 402	0.27 465	0.25 454

DDUNet	1.06 547	2.56 619	0.68 447	1.21 590	1.26 595	1.03 507	0.69 527	1.11 455	0.94 437	0.96 469	1.22 480	1.27 517	0.82 491	0.93 480	0.72 463	0.84 588	0.38 565	1.99 601	0.60 584	1.10 592	0.85 588

Prome-Stereo	0.46 326	0.19 159	0.35 140	0.44 375	0.26 288	0.40 228	0.45 423	0.68 250	0.44 168	0.96 469	1.84 557	0.59 278	0.67 424	0.61 285	0.32 214	0.14 116	0.11 162	0.16 177	0.14 199	0.16 249	0.29 484

S-Stereo	0.74 491	0.35 461	0.96 516	0.56 522	0.45 522	0.82 467	0.60 499	1.24 519	1.60 573	0.96 469	1.41 518	1.12 497	0.94 522	0.80 421	1.04 534	0.26 472	0.31 543	0.28 493	0.25 483	0.32 494	0.47 564

AF-Net	0.81 507	0.39 490	0.68 447	0.64 549	0.54 550	0.91 482	0.51 468	1.61 578	1.31 545	0.96 469	2.02 567	1.46 546	1.26 559	1.11 516	0.99 525	0.32 520	0.24 496	0.39 540	0.27 504	0.30 482	0.25 454

GCST	0.83 514	1.22 591	0.74 476	1.58 596	1.01 589	1.06 513	0.23 82	0.78 322	0.78 336	0.97 474	0.65 224	0.78 385	0.35 220	0.92 474	0.34 243	0.96 591	0.65 593	1.20 591	0.81 594	0.91 583	0.70 581

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 463	0.28 412	0.99 520	0.40 257	0.30 395	1.03 507	0.56 490	1.10 449	0.99 456	0.97 474	1.22 480	1.06 478	0.69 434	1.07 507	0.95 518	0.19 357	0.11 162	0.16 177	0.13 166	0.22 408	0.21 414

AAGNet	1.43 574	0.20 200	0.48 324	0.44 375	0.25 242	0.29 108	0.31 213	0.65 220	0.68 272	0.97 474	0.86 329	0.67 330	0.62 390	0.64 320	20.63 630	0.16 244	0.11 162	0.19 315	0.15 231	0.19 345	0.12 131

acv_ft	0.51 395	0.23 302	0.56 392	0.44 375	0.28 348	0.86 477	0.39 368	0.91 374	0.80 347	0.97 474	0.96 377	0.79 387	0.59 374	0.63 305	0.87 495	0.17 290	0.15 359	0.16 177	0.15 231	0.17 286	0.15 256

RP	0.76 494	0.36 466	0.63 421	0.66 557	0.58 560	0.80 454	0.55 484	1.14 472	1.22 526	0.97 474	1.65 544	1.43 545	1.32 561	1.01 494	0.84 484	0.33 528	0.30 534	0.36 530	0.30 518	0.34 507	0.34 517

RAFT_R40	0.40 269	0.19 159	0.44 264	0.43 355	0.25 242	0.23 29	0.26 120	0.67 240	0.67 267	0.98 479	0.78 281	0.72 352	0.43 277	0.76 403	0.35 261	0.16 244	0.11 162	0.20 345	0.16 265	0.18 311	0.14 226

STTRV1_RVC	0.82 508	0.59 545	1.16 538	0.67 560	0.81 575	1.11 523	0.63 507	1.30 533	1.11 504	0.98 479	1.33 504	1.08 485	0.95 525	1.26 536	0.87 495	0.55 578	0.25 504	0.43 549	0.39 549	0.58 571	0.40 541

NCCL2	0.72 488	0.41 499	0.65 432	0.64 549	0.44 518	0.98 499	1.20 585	1.11 455	1.00 463	0.98 479	0.96 377	1.49 551	0.87 504	0.90 464	0.79 474	0.31 509	0.26 511	0.39 540	0.39 549	0.32 494	0.32 505

SDNR	0.86 517	0.37 473	1.47 572	0.40 257	0.38 481	3.38 607	0.33 246	0.90 369	0.98 451	0.99 482	2.09 570	0.59 278	0.71 451	1.29 540	0.70 456	0.51 571	0.56 589	0.36 530	0.26 497	0.43 540	0.46 559

pcwnet_v2	0.58 448	0.28 412	0.84 497	0.45 399	0.35 460	0.61 366	0.35 286	1.27 527	1.21 524	0.99 482	1.27 491	0.72 352	0.58 367	0.67 346	0.48 381	0.27 482	0.21 471	0.24 440	0.23 458	0.29 473	0.29 484

ADLNet	0.55 423	0.27 398	0.51 363	0.44 375	0.35 460	0.78 448	0.46 427	1.08 442	0.86 383	0.99 482	0.98 391	0.92 438	0.63 396	0.69 362	0.81 479	0.22 423	0.16 391	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.21 414

STTStereo	0.55 423	0.37 473	0.76 485	0.44 375	0.31 417	0.60 363	0.44 420	0.96 394	0.86 383	0.99 482	0.90 353	0.96 448	0.58 367	0.71 374	0.61 432	0.25 462	0.23 488	0.26 472	0.32 532	0.24 438	0.23 439

iResNetv2_ROB	0.52 403	0.27 398	0.69 453	0.38 186	0.25 242	0.62 374	0.35 286	1.17 488	1.01 467	0.99 482	1.06 431	0.88 422	0.67 424	0.66 335	0.39 310	0.19 357	0.13 294	0.15 148	0.11 95	0.18 311	0.16 302

Ntro	1.09 552	0.97 585	0.91 512	1.44 595	1.19 594	1.69 575	0.80 551	1.35 544	1.25 535	1.00 487	1.29 497	1.31 523	0.97 529	1.26 536	0.84 484	0.84 588	0.43 579	1.36 593	0.50 577	1.56 596	0.78 584

CRFU-Net	0.57 441	0.27 398	0.57 396	0.46 420	0.30 395	1.20 539	0.52 471	1.10 449	0.56 226	1.00 487	0.98 391	1.06 478	0.79 482	0.81 424	0.71 461	0.21 397	0.19 449	0.18 272	0.16 265	0.18 311	0.19 373

PFNet	0.42 288	0.18 120	0.58 400	0.43 355	0.24 211	0.43 253	0.32 236	0.74 299	0.78 336	1.00 487	0.74 258	0.68 331	0.39 257	0.72 380	0.37 294	0.16 244	0.10 63	0.20 345	0.15 231	0.16 249	0.13 180

GwcNet	0.69 478	0.36 466	1.10 532	0.51 481	0.42 505	1.08 518	0.50 453	1.21 499	1.16 514	1.00 487	1.37 510	1.06 478	0.79 482	0.92 474	0.94 515	0.25 462	0.24 496	0.24 440	0.22 442	0.23 425	0.26 460

stereogan	0.80 504	0.31 438	0.71 462	0.59 534	0.50 539	1.72 576	0.48 442	1.35 544	1.37 549	1.00 487	1.46 531	1.56 558	0.95 525	1.29 540	0.84 484	0.28 492	0.29 529	0.29 501	0.25 483	0.38 526	0.38 535

xyz-stereo	4.23 613	0.17 93	61.76 648	0.34 82	0.16 12	12.16 624	0.37 324	0.58 170	0.68 272	1.01 492	3.36 600	0.77 383	0.82 491	1.21 530	0.40 318	0.12 40	0.10 63	0.16 177	0.11 95	0.13 102	0.10 37

dad	0.58 448	0.50 524	0.64 426	0.43 355	0.30 395	0.59 356	0.36 308	0.78 322	1.25 535	1.01 492	1.17 472	1.15 507	0.53 331	0.68 356	0.50 386	0.35 538	0.23 488	0.37 535	0.21 424	0.29 473	0.20 396

GANetREF_RVC	0.80 504	0.75 564	0.86 503	0.66 557	0.42 505	1.15 531	0.98 571	1.14 472	1.19 520	1.01 492	1.02 410	1.10 493	0.90 510	1.15 519	0.76 469	0.48 566	0.39 569	0.57 572	0.38 545	0.63 574	0.46 559
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
fast-acv-ft	0.64 464	0.30 433	0.73 471	0.45 399	0.34 453	1.17 535	0.49 448	0.86 350	0.98 451	1.02 495	1.36 507	1.29 520	0.85 499	0.76 403	0.81 479	0.21 397	0.23 488	0.23 423	0.23 458	0.21 386	0.20 396

Wz-Net-SNSev	0.91 526	0.73 562	2.13 587	0.56 522	0.45 522	0.95 490	1.13 582	1.34 540	1.24 529	1.02 495	1.30 500	1.46 546	0.86 501	1.81 575	1.50 561	0.25 462	0.23 488	0.25 453	0.26 497	0.32 494	0.29 484

Wz-Net-LNSev	0.71 484	0.51 528	1.36 566	0.50 465	0.41 499	1.15 531	0.69 527	1.21 499	1.07 497	1.02 495	1.12 447	1.08 485	0.87 504	0.89 462	0.89 509	0.24 452	0.22 478	0.21 387	0.19 377	0.26 454	0.26 460

SACVNet	0.58 448	0.34 455	0.55 386	0.55 519	0.36 465	0.63 385	0.48 442	1.13 463	0.77 326	1.02 495	1.06 431	1.02 468	0.74 461	0.90 464	0.51 396	0.27 482	0.21 471	0.25 453	0.24 474	0.29 473	0.36 524

THIR-Stereo	0.50 388	0.18 120	0.45 276	0.38 186	0.23 181	0.75 437	0.67 517	0.66 230	0.87 392	1.02 495	1.40 516	0.72 352	0.76 468	0.62 294	0.42 328	0.15 188	0.11 162	0.17 222	0.18 347	0.14 148	0.15 256

DRaft	0.49 372	0.17 93	0.47 304	0.37 156	0.25 242	0.58 344	0.40 379	0.65 220	0.85 378	1.02 495	1.75 553	0.50 225	0.82 491	0.63 305	0.40 318	0.13 74	0.11 162	0.16 177	0.16 265	0.14 148	0.15 256

GrayStereo	0.49 372	0.19 159	0.42 239	0.46 420	0.28 348	0.53 305	0.67 517	0.69 258	0.63 246	1.02 495	1.47 532	0.78 385	0.76 468	0.56 222	0.33 227	0.14 116	0.12 222	0.17 222	0.17 320	0.15 204	0.29 484

PWCDC_ROB	0.89 522	0.49 520	0.80 494	0.74 571	0.40 492	1.03 507	0.39 368	1.33 538	2.35 595	1.02 495	3.77 602	0.81 398	0.92 516	1.20 526	0.90 511	0.34 534	0.22 478	0.24 440	0.20 402	0.34 507	0.29 484

FAT-Stereo	0.73 490	0.33 450	0.75 480	0.49 451	0.37 472	0.71 422	0.59 497	1.36 547	1.30 544	1.03 503	1.40 516	1.59 561	1.15 547	0.87 453	0.86 489	0.28 492	0.28 524	0.28 493	0.23 458	0.28 469	0.38 535

GANet	0.70 480	0.37 473	0.55 386	0.51 481	0.34 453	0.94 487	0.96 570	1.08 442	0.94 437	1.04 504	1.98 565	1.13 503	0.88 508	1.12 517	0.66 446	0.25 462	0.26 511	0.27 485	0.22 442	0.31 488	0.22 432

DLCB_ROB	0.58 448	0.28 412	0.47 304	0.49 451	0.32 433	0.77 444	0.50 453	0.99 402	0.92 424	1.04 504	1.14 459	1.21 510	0.69 434	0.88 456	0.69 453	0.20 380	0.20 461	0.22 402	0.22 442	0.21 386	0.18 341

MSAF-DinoV2	1.04 542	0.38 483	1.32 559	0.54 511	0.29 376	0.89 479	0.72 540	1.52 571	1.24 529	1.05 506	1.41 518	2.98 591	1.49 570	2.74 601	2.83 595	0.22 423	0.14 329	0.20 345	0.22 442	0.32 494	0.32 505

ACVNet-4b	1.35 570	1.31 594	1.10 532	1.90 604	1.59 598	1.92 580	0.77 546	1.52 571	1.62 574	1.05 506	1.60 542	2.11 577	0.94 522	1.64 567	0.77 473	1.30 602	0.35 559	2.03 605	0.67 588	1.88 605	0.84 587

Consistency-Raft	1.01 537	0.81 570	1.24 550	0.84 576	0.97 584	0.81 459	0.84 556	1.30 533	1.59 570	1.05 506	1.68 549	1.12 497	0.91 511	0.92 474	1.11 539	0.65 581	0.74 597	0.79 582	0.90 598	1.06 591	0.79 586

RYNet	0.72 488	0.35 461	0.64 426	0.53 504	0.67 568	1.31 549	0.67 517	1.20 497	1.18 518	1.05 506	0.87 337	1.27 517	0.93 521	0.93 480	1.27 553	0.22 423	0.16 391	0.26 472	0.23 458	0.40 529	0.39 538

DSFCA	0.55 423	0.25 364	0.62 411	0.40 257	0.36 465	0.74 431	0.52 471	1.04 425	0.82 360	1.06 510	0.84 316	0.89 426	0.63 396	0.99 490	0.58 421	0.25 462	0.21 471	0.21 387	0.21 424	0.21 386	0.19 373

PDISCO_ROB	0.91 526	0.48 516	1.06 527	0.99 581	0.97 584	1.67 574	0.63 507	1.64 580	1.59 570	1.06 510	1.18 474	1.31 523	0.79 482	1.55 558	0.97 521	0.49 568	0.22 478	0.45 553	0.40 552	0.45 545	0.37 529

SGM-Forest	0.62 461	0.32 442	0.39 198	0.43 355	0.30 395	1.02 504	0.55 484	1.09 446	1.05 485	1.06 510	1.18 474	1.10 493	0.67 424	0.88 456	0.62 435	0.31 509	0.33 555	0.33 521	0.30 518	0.30 482	0.28 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.56 434	0.24 339	0.66 438	0.56 522	0.36 465	0.44 261	0.25 105	0.82 335	0.84 370	1.07 513	1.25 488	0.91 433	0.60 378	0.66 335	0.58 421	0.35 538	0.26 511	0.36 530	0.33 535	0.30 482	0.42 546

anonymity	0.97 533	0.89 577	1.05 526	0.92 579	1.03 590	0.97 495	0.81 552	1.29 530	0.91 419	1.07 513	0.98 391	1.00 459	0.95 525	1.02 499	0.92 514	0.96 591	0.95 613	0.90 586	0.91 601	0.92 584	0.94 592

PSM-AAD	0.48 353	0.20 200	0.37 166	0.43 355	0.23 181	0.56 332	0.50 453	0.65 220	0.70 280	1.07 513	1.12 447	0.58 263	0.92 516	0.61 285	0.32 214	0.15 188	0.11 162	0.25 453	0.26 497	0.18 311	0.43 552

RGC	0.79 503	0.59 545	0.71 462	0.65 554	0.65 567	0.92 486	0.58 494	1.29 530	1.05 485	1.07 513	1.45 529	1.47 549	1.03 536	1.21 530	0.88 499	0.32 520	0.30 534	0.48 562	0.40 552	0.37 522	0.37 529

otaku	1.04 542	0.93 579	0.88 505	1.33 594	1.05 592	1.66 572	0.70 532	1.40 554	1.18 518	1.08 517	1.32 503	1.33 531	0.91 511	1.23 533	0.76 469	0.72 584	0.46 584	1.24 592	0.50 577	1.40 594	0.75 582

SST-Stereo	0.40 269	0.19 159	0.45 276	0.42 334	0.25 242	0.25 56	0.21 53	0.66 230	0.47 185	1.08 517	0.79 291	0.72 352	0.43 277	0.77 411	0.35 261	0.16 244	0.11 162	0.20 345	0.16 265	0.19 345	0.15 256

FTStereo	0.56 434	0.20 200	0.37 166	0.41 292	0.25 242	0.40 228	0.79 550	0.66 230	0.43 161	1.09 519	3.27 595	0.70 339	0.73 458	0.55 211	0.33 227	0.14 116	0.13 294	0.19 315	0.17 320	0.15 204	0.30 493

SuperB	1.04 542	0.37 473	4.81 608	0.43 355	0.31 417	0.99 500	0.46 427	1.02 418	2.09 586	1.09 519	1.09 440	0.75 371	0.81 487	1.06 504	1.76 570	0.19 357	0.15 359	0.17 222	0.15 231	2.82 618	0.26 460

DPSNet	0.99 535	0.42 501	1.88 584	0.53 504	0.41 499	1.59 568	1.26 591	2.21 595	1.43 555	1.10 521	1.11 443	1.46 546	1.95 591	1.34 547	1.26 551	0.34 534	0.25 504	0.25 453	0.21 424	0.46 548	0.37 529

StereoDRNet	0.64 464	0.33 450	0.68 447	0.51 481	0.43 511	1.03 507	0.53 476	1.47 561	0.99 456	1.10 521	0.87 337	1.07 483	0.71 451	0.82 427	0.88 499	0.23 440	0.19 449	0.25 453	0.23 458	0.27 465	0.19 373

DCVSM-stereo	0.49 372	0.27 398	0.53 376	0.39 215	0.29 376	0.51 293	0.26 120	0.75 306	0.75 310	1.11 523	0.75 260	1.05 476	0.72 455	0.60 277	0.47 377	0.20 380	0.19 449	0.24 440	0.20 402	0.25 447	0.30 493

ccnet	0.82 508	0.57 543	0.75 480	0.54 511	0.59 561	1.09 521	0.66 515	1.38 550	0.94 437	1.12 524	1.44 526	1.29 520	0.92 516	0.95 489	1.24 549	0.49 568	0.42 574	0.50 567	0.47 570	0.51 557	0.46 559

StereoDRNet-Refined	0.58 448	0.32 442	0.54 381	0.46 420	0.30 395	0.96 493	0.40 379	1.00 406	0.94 437	1.12 524	1.08 437	0.96 448	0.67 424	0.90 464	0.89 509	0.17 290	0.13 294	0.22 402	0.21 424	0.20 362	0.19 373
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 468	0.32 442	0.66 438	0.50 465	0.39 487	1.15 531	0.61 504	1.49 564	1.01 467	1.12 524	1.08 437	1.06 478	0.69 434	0.77 411	0.94 515	0.23 440	0.17 411	0.26 472	0.25 483	0.25 447	0.21 414

XQC	0.89 522	0.65 555	1.31 557	0.67 560	0.52 547	1.22 541	0.68 522	1.26 525	1.52 563	1.14 527	1.11 443	1.28 519	1.04 538	1.40 555	1.77 571	0.38 546	0.24 496	0.37 535	0.31 526	0.53 562	0.47 564

ADCP+	1.06 547	0.35 461	1.51 574	0.49 451	0.51 543	1.45 560	0.55 484	1.25 523	1.03 475	1.16 528	1.15 465	1.10 493	1.07 541	1.56 560	6.75 617	0.19 357	0.16 391	0.23 423	0.21 424	0.28 469	0.21 414

ADCRef	0.80 504	0.43 503	1.32 559	0.50 465	0.45 522	1.07 514	0.51 468	1.07 438	0.98 451	1.17 529	1.42 520	0.87 417	0.91 511	0.85 446	3.19 597	0.18 325	0.16 391	0.23 423	0.23 458	0.22 408	0.21 414

CBMV	0.64 464	0.35 461	0.41 219	0.42 334	0.25 242	1.01 502	0.77 546	1.13 463	1.09 502	1.17 529	1.22 480	1.04 472	0.75 465	0.88 456	0.63 438	0.28 492	0.30 534	0.34 523	0.30 518	0.26 454	0.26 460
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.66 468	0.38 483	0.90 510	0.52 494	0.46 530	1.08 518	0.49 448	1.00 406	0.77 326	1.18 531	1.29 497	1.12 497	0.74 461	0.85 446	0.86 489	0.27 482	0.31 543	0.25 453	0.25 483	0.24 438	0.23 439

YMNet_1	0.66 468	0.38 483	0.90 510	0.52 494	0.46 530	1.08 518	0.49 448	1.00 406	0.77 326	1.18 531	1.29 497	1.12 497	0.74 461	0.85 446	0.86 489	0.27 482	0.31 543	0.25 453	0.25 483	0.24 438	0.23 439

DStereoO	0.96 531	0.70 560	0.72 467	0.62 546	0.45 522	0.74 431	0.92 567	1.09 446	1.29 543	1.19 533	1.23 484	0.99 455	1.71 582	1.29 540	0.99 525	2.01 613	0.35 559	0.77 580	0.30 518	1.42 595	0.38 535

w-ln-seven-2	0.76 494	0.43 503	2.32 590	0.52 494	0.38 481	0.90 481	0.65 512	1.11 455	1.12 508	1.19 533	1.28 493	1.09 489	0.99 531	1.07 507	0.87 495	0.20 380	0.19 449	0.23 423	0.22 442	0.26 454	0.22 432

RAFT-RH_RVC	0.56 434	0.17 93	0.41 219	0.37 156	0.23 181	0.57 338	0.24 97	0.60 186	0.70 280	1.19 533	3.94 607	0.56 250	0.38 246	0.65 327	0.36 278	0.13 74	0.11 162	0.20 345	0.14 199	0.12 62	0.13 180

PASM	0.90 525	0.64 554	1.69 577	0.69 566	0.69 571	0.78 448	0.84 556	1.03 422	1.26 538	1.19 533	1.15 465	1.31 523	0.98 530	1.24 534	1.03 531	0.52 572	0.56 589	0.59 575	0.66 587	0.56 566	0.54 575

ETE_ROB	0.70 480	0.49 520	0.73 471	0.56 522	0.36 465	0.79 451	0.87 560	1.14 472	0.93 430	1.19 533	1.18 474	1.39 540	0.82 491	0.99 490	0.80 476	0.26 472	0.21 471	0.31 510	0.26 497	0.33 501	0.34 517

RainbowNet	1.35 570	1.49 599	1.19 545	1.88 603	1.45 596	1.48 561	1.07 579	1.61 578	1.55 566	1.20 538	1.59 541	1.54 556	1.13 545	1.34 547	0.97 521	1.36 605	0.70 594	1.82 599	0.79 593	1.71 598	1.07 601

DANet	0.71 484	0.45 512	0.91 512	0.59 534	0.40 492	0.81 459	0.40 379	0.97 397	0.84 370	1.20 538	1.22 480	1.33 531	0.88 508	1.16 521	1.24 549	0.27 482	0.23 488	0.31 510	0.25 483	0.35 512	0.32 505
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 555	1.06 588	4.32 607	0.49 451	0.42 505	1.51 563	1.11 581	1.48 562	1.40 554	1.22 540	1.26 490	1.58 560	1.43 567	1.76 573	1.70 566	0.32 520	0.31 543	0.26 472	0.30 518	0.41 535	0.41 545

ADCPNet	1.03 541	0.48 516	2.70 594	0.54 511	0.42 505	1.40 553	0.75 544	1.13 463	1.07 497	1.22 540	1.42 520	1.68 563	1.09 542	1.36 552	3.45 601	0.30 506	0.28 524	0.29 501	0.32 532	0.37 522	0.35 522

LALA_ROB	0.74 491	0.43 503	0.69 453	0.54 511	0.40 492	1.01 502	0.95 569	1.21 499	1.07 497	1.22 540	1.12 447	1.56 558	0.79 482	1.04 503	0.86 489	0.33 528	0.22 478	0.35 525	0.30 518	0.35 512	0.31 501

DStereoSA	1.73 585	0.63 553	1.57 576	0.80 575	0.79 574	1.26 546	1.30 592	1.34 540	1.43 555	1.24 543	7.52 624	0.92 438	7.68 620	1.65 571	2.29 590	0.41 553	0.29 529	0.63 576	0.60 584	1.04 589	1.18 608

NaN_ROB	0.69 478	0.44 508	0.69 453	0.51 481	0.33 444	0.97 495	1.06 577	1.22 507	1.19 520	1.24 543	0.96 377	1.08 485	0.78 480	1.20 526	0.67 449	0.24 452	0.30 534	0.23 423	0.24 474	0.23 425	0.25 454

Wz-Net-MNSev	0.76 494	0.40 495	1.34 561	0.50 465	0.40 492	1.44 559	0.83 553	1.15 476	1.16 514	1.25 545	1.20 479	1.13 503	0.81 487	1.16 521	1.00 529	0.22 423	0.19 449	0.24 440	0.23 458	0.28 469	0.26 460

edge stereo	0.76 494	0.38 483	0.74 476	0.52 494	0.43 511	0.80 454	0.53 476	1.28 529	1.06 491	1.28 546	1.38 515	1.81 566	1.11 544	1.08 510	0.85 488	0.33 528	0.32 549	0.41 547	0.28 510	0.32 494	0.36 524

ADCL	1.04 542	0.38 483	1.35 562	0.50 465	0.39 487	1.61 569	0.89 561	1.29 530	1.39 552	1.29 547	1.50 533	1.24 513	1.24 556	1.37 553	4.87 610	0.21 397	0.19 449	0.25 453	0.25 483	0.29 473	0.27 470

MADNet+	2.23 598	2.43 616	10.85 616	1.22 591	0.91 580	2.76 595	1.40 600	2.12 594	1.67 576	1.32 548	1.74 552	1.86 571	1.74 583	6.25 618	4.41 608	0.65 581	0.64 592	0.58 574	0.54 581	0.80 580	0.76 583

CSAN	0.83 514	0.49 520	0.77 490	0.60 540	0.41 499	1.14 529	1.06 577	1.19 492	1.46 560	1.32 548	1.43 523	1.37 538	1.19 553	1.27 539	0.86 489	0.39 548	0.31 543	0.36 530	0.37 542	0.35 512	0.34 517

FBW_ROB	0.88 520	0.50 524	0.85 498	0.55 519	0.40 492	1.17 535	0.78 548	1.50 565	1.37 549	1.33 550	1.27 491	1.48 550	1.00 534	2.57 600	0.98 524	0.25 462	0.32 549	0.45 553	0.30 518	0.34 507	0.28 477

XPNet_ROB	0.70 480	0.35 461	0.68 447	0.52 494	0.40 492	0.79 451	0.85 559	1.16 483	0.94 437	1.33 550	1.15 465	1.38 539	0.83 496	1.03 501	0.90 511	0.32 520	0.25 504	0.26 472	0.24 474	0.31 488	0.28 477

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 540	0.57 543	1.51 574	0.67 560	0.50 539	2.57 591	1.66 607	1.20 497	1.43 555	1.38 552	1.57 540	1.33 531	0.92 516	1.64 567	0.88 499	0.37 545	0.39 569	0.46 556	0.60 584	0.41 535	0.40 541

ACVNet_1	1.46 575	1.33 595	1.12 535	1.91 605	1.62 599	1.83 579	0.98 571	2.00 592	1.85 582	1.39 553	1.53 537	2.32 581	1.53 571	1.34 547	1.11 539	1.30 602	0.50 586	2.06 607	0.58 583	1.93 607	0.95 594

zh-sn7	1.09 552	0.75 564	3.23 598	0.57 528	0.42 505	1.11 523	0.89 561	1.19 492	1.27 539	1.41 554	1.98 565	1.25 514	1.47 569	1.99 584	2.62 592	0.26 472	0.26 511	0.26 472	0.27 504	0.35 512	0.30 493

psmorigin	0.82 508	0.51 528	2.09 586	0.49 451	0.41 499	0.85 474	0.50 453	1.04 425	0.88 396	1.45 555	1.43 523	1.50 552	1.06 539	1.22 532	0.97 521	0.31 509	0.32 549	0.27 485	0.27 504	0.33 501	0.42 546

w-ln-seven	0.96 531	0.48 516	2.41 592	0.54 511	0.50 539	1.41 555	0.70 532	1.67 582	1.81 580	1.49 556	1.50 533	1.26 515	0.87 504	1.15 519	1.80 575	0.23 440	0.21 471	0.25 453	0.25 483	0.31 488	0.26 460

AnyNet_C32	1.16 559	0.62 552	2.40 591	0.57 528	0.55 552	1.41 555	1.34 597	1.18 491	1.24 529	1.49 556	1.42 520	1.39 540	1.20 555	1.55 558	4.82 609	0.29 499	0.28 524	0.29 501	0.34 537	0.38 526	0.42 546

test_sample8	1.25 565	0.36 466	0.72 467	0.38 186	0.30 395	0.71 422	0.43 411	1.13 463	0.75 310	1.50 558	0.95 373	3.29 599	1.59 576	1.20 526	1.36 556	0.41 553	8.41 628	0.40 543	0.41 557	0.36 517	0.33 510

SAMSARA	1.07 549	0.65 555	1.19 545	1.06 587	0.90 578	1.76 578	1.76 611	1.46 560	1.44 558	1.51 559	1.16 470	2.00 575	1.14 546	1.48 556	1.31 555	0.39 548	0.44 581	0.35 525	0.38 545	0.49 554	0.49 570

RTSC	0.87 518	0.48 516	1.23 549	0.52 494	0.37 472	1.13 528	0.50 453	1.34 540	1.79 579	1.51 559	1.24 486	1.12 497	0.81 487	1.62 564	2.16 583	0.25 462	0.19 449	0.23 423	0.24 474	0.30 482	0.31 501

DStereoFS	1.87 588	0.85 575	1.03 524	0.75 574	0.62 564	2.04 584	0.65 512	1.74 586	1.55 566	1.52 561	1.90 560	2.36 583	12.92 626	3.85 611	1.74 568	0.44 558	0.31 543	0.82 584	0.46 563	0.84 581	1.10 602

WZ-Net	1.19 561	0.59 545	4.07 605	0.62 546	0.51 543	1.34 550	1.31 596	1.32 536	1.74 577	1.53 562	1.65 544	1.74 565	1.28 560	2.25 594	2.01 580	0.27 482	0.21 471	0.23 423	0.25 483	0.40 529	0.39 538

SHD	0.93 529	0.50 524	1.18 544	0.59 534	0.46 530	0.97 495	0.48 442	1.70 584	2.15 587	1.58 563	1.37 510	1.42 543	1.19 553	1.31 543	1.60 564	0.31 509	0.26 511	0.32 516	0.33 535	0.40 529	0.42 546

SANet	1.07 549	0.41 499	1.06 527	0.48 436	0.30 395	1.41 555	0.94 568	1.42 556	3.36 607	1.58 563	2.43 577	2.33 582	1.70 581	1.34 547	1.07 536	0.28 492	0.24 496	0.26 472	0.23 458	0.34 507	0.30 493

NVStereoNet_ROB	1.24 564	0.90 578	1.13 536	0.86 577	0.88 577	1.11 523	0.99 573	1.42 556	1.53 564	1.59 565	2.48 578	2.24 579	1.53 571	1.96 583	1.30 554	0.76 586	0.70 594	0.78 581	1.00 603	0.71 579	0.88 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 552	0.59 545	1.97 585	0.67 560	0.44 518	1.93 581	0.60 499	1.85 588	1.36 547	1.61 566	1.54 538	1.95 574	1.37 563	1.64 567	1.73 567	0.40 552	0.37 563	0.45 553	0.48 572	0.44 541	0.44 553

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 568	0.87 576	1.76 581	0.86 577	0.56 555	4.29 612	1.79 612	1.50 565	1.98 584	1.61 566	1.85 558	1.84 568	1.41 565	1.89 578	1.36 556	0.48 566	0.40 571	0.56 571	0.57 582	0.69 577	0.48 567

PWC_ROB	0.87 518	0.52 535	1.28 553	0.50 465	0.32 433	0.91 482	0.37 324	1.36 547	1.46 560	1.61 566	2.59 584	1.16 508	1.01 535	1.34 547	1.40 560	0.25 462	0.18 431	0.28 493	0.20 402	0.29 473	0.28 477

AnyNet_C01	1.56 578	1.05 587	7.45 612	0.64 549	0.54 550	1.99 582	1.38 599	1.43 558	1.36 547	1.63 569	1.92 561	1.84 568	1.33 562	2.40 596	4.03 604	0.33 528	0.32 549	0.32 516	0.34 537	0.44 541	0.45 557

IMH-64-1	1.86 586	1.62 604	1.16 538	2.20 608	1.89 608	2.33 588	1.30 592	2.89 601	2.29 592	1.66 570	2.80 589	2.49 585	1.61 577	2.10 587	1.78 573	1.60 606	0.74 597	2.43 611	1.02 604	2.12 608	1.17 606

IMH-64	1.86 586	1.62 604	1.16 538	2.20 608	1.89 608	2.33 588	1.30 592	2.89 601	2.29 592	1.66 570	2.80 589	2.49 585	1.61 577	2.10 587	1.78 573	1.60 606	0.74 597	2.43 611	1.02 604	2.12 608	1.17 606

pmcnn	1.23 563	0.29 424	0.96 516	0.40 257	0.23 181	0.95 490	0.69 527	1.16 483	1.28 541	1.67 572	2.33 573	11.15 626	0.86 501	0.93 480	0.88 499	0.15 188	0.12 222	0.12 32	0.10 60	0.15 204	0.15 256

MFMNet_re	1.14 555	0.97 585	1.19 545	0.99 581	0.95 582	1.25 545	1.22 588	1.39 551	1.55 566	1.69 573	1.67 548	1.21 510	1.53 571	1.12 517	0.99 525	0.87 590	0.75 601	0.79 582	0.75 591	0.90 582	0.94 592

zh-mn7	1.08 551	0.65 555	4.00 604	0.52 494	0.38 481	1.16 534	0.62 506	1.15 476	1.77 578	1.74 574	2.31 571	1.17 509	0.91 511	2.10 587	1.77 571	0.24 452	0.21 471	0.22 402	0.22 442	0.25 447	0.28 477

G-Net	0.95 530	0.46 514	1.04 525	0.64 549	0.48 535	2.12 586	0.64 511	1.01 415	0.87 392	1.75 575	2.82 591	1.30 522	1.64 580	1.06 504	0.96 520	0.36 542	0.29 529	0.35 525	0.25 483	0.45 545	0.42 546

FADE	5.17 617	2.05 612	13.14 621	1.03 585	0.99 587	2.09 585	0.91 565	3.91 614	3.00 602	1.76 576	1.60 542	2.73 588	6.73 619	5.95 617	3.95 603	11.57 634	1.70 620	23.09 641	15.86 634	0.62 573	0.65 579

ACVNet_2	1.65 583	1.27 593	1.41 569	1.75 599	1.62 599	2.22 587	1.20 585	2.30 596	2.62 597	1.78 577	2.56 581	3.03 592	1.61 577	1.54 557	1.12 543	1.06 596	0.58 591	1.82 599	0.70 590	1.82 601	0.96 595

IMH	2.04 595	1.62 604	1.20 548	2.20 608	1.89 608	2.91 604	1.30 592	3.11 604	3.03 603	1.81 578	3.35 599	3.03 592	1.90 588	2.48 597	1.80 575	1.66 609	0.77 603	2.45 613	1.04 607	2.15 610	1.19 610

DispFullNet	1.60 580	2.63 620	2.75 595	2.56 614	1.79 606	1.24 544	0.47 434	1.37 549	1.45 559	1.87 579	1.50 533	1.55 557	2.46 597	2.04 586	1.04 534	0.59 579	0.18 431	2.32 610	0.68 589	2.29 611	1.14 603

RTS	1.98 591	0.96 582	11.36 617	0.65 554	0.57 558	2.77 596	1.40 600	1.39 551	2.26 589	1.89 580	2.56 581	1.32 528	1.25 557	5.20 615	4.05 605	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.29 516	0.40 529	0.37 529

RTSA	1.98 591	0.96 582	11.36 617	0.65 554	0.57 558	2.77 596	1.40 600	1.39 551	2.26 589	1.89 580	2.56 581	1.32 528	1.25 557	5.20 615	4.05 605	0.31 509	0.22 478	0.29 501	0.29 516	0.40 529	0.37 529

LVE	2.12 597	1.44 597	1.36 566	1.99 606	1.78 605	2.75 594	1.79 612	2.82 600	3.95 613	1.90 582	4.33 612	3.52 603	1.81 584	2.24 593	1.74 568	1.74 610	0.87 606	2.06 607	1.13 609	1.91 606	1.35 613

ADCS	1.51 577	0.61 549	3.42 599	0.59 534	0.51 543	1.27 547	1.08 580	1.59 575	1.81 580	1.91 583	1.66 546	1.51 555	1.42 566	1.94 582	8.60 619	0.33 528	0.32 549	0.33 521	0.36 541	0.44 541	0.42 546

WAO-6	2.04 595	1.50 600	1.16 538	1.70 598	1.67 603	2.69 592	1.44 603	3.06 603	3.63 611	1.98 584	3.27 595	3.54 604	2.07 594	2.36 595	2.22 586	1.31 604	0.91 608	2.04 606	1.22 613	1.73 599	1.27 611

LSM	4.74 616	0.77 567	10.16 615	0.70 567	56.56 642	1.02 504	1.00 575	1.24 519	1.62 574	2.04 585	2.34 574	1.33 531	1.17 550	1.38 554	1.09 538	0.33 528	0.49 585	0.39 540	0.46 563	0.51 557	10.09 630

Dean	1.98 591	1.36 596	1.36 566	2.12 607	1.81 607	2.74 593	1.36 598	3.37 610	3.80 612	2.08 586	3.32 597	3.21 597	1.82 585	1.71 572	1.67 565	1.27 599	0.77 603	1.99 601	0.90 598	1.86 602	1.03 600

SPS-STEREO	1.25 565	0.93 579	1.06 527	1.04 586	1.03 590	1.41 555	0.91 565	1.51 568	1.19 520	2.09 587	1.83 556	1.94 573	1.39 564	1.62 564	1.39 559	0.97 593	0.94 612	0.90 586	0.89 597	0.96 587	0.96 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 601	1.26 592	7.04 611	1.16 589	1.48 597	8.00 620	6.02 624	2.60 599	1.92 583	2.12 588	2.64 585	3.34 600	3.05 608	6.49 619	3.39 599	0.78 587	0.76 602	0.75 578	0.76 592	0.97 588	1.18 608

ADCMid	1.14 555	0.52 535	2.23 589	0.53 504	0.43 511	1.07 514	0.75 544	1.23 512	1.05 485	2.15 589	1.44 526	1.50 552	1.43 567	1.56 560	5.01 611	0.26 472	0.24 496	0.29 501	0.31 526	0.37 522	0.33 510

PVD	1.28 567	0.67 558	1.28 553	0.74 571	0.62 564	1.50 562	0.84 556	1.99 591	2.96 601	2.18 590	2.36 576	1.85 570	1.95 591	1.92 580	1.94 578	0.39 548	0.36 562	0.49 565	0.37 542	0.51 557	0.64 578

MonStereo1	1.98 591	1.48 598	1.43 571	1.81 602	1.69 604	2.88 601	0.78 548	2.47 598	3.47 608	2.20 591	4.36 613	3.39 601	2.50 599	2.18 591	1.58 563	1.19 598	0.54 587	1.65 596	0.87 596	1.78 600	1.29 612

WAO-7	1.90 589	1.20 590	1.35 562	1.27 592	1.06 593	2.84 598	1.56 606	3.23 606	3.06 605	2.23 592	3.33 598	3.17 596	2.28 596	3.12 602	2.21 584	1.02 595	0.91 608	1.06 590	1.03 606	1.04 589	0.97 598

SGM_RVC	0.97 533	0.28 412	0.41 219	0.39 215	0.22 139	1.55 565	0.73 542	1.51 568	1.25 535	2.25 593	1.92 561	2.58 587	1.56 574	2.02 585	1.19 547	0.27 482	0.27 520	0.27 485	0.25 483	0.25 447	0.25 454
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 605	1.86 608	1.42 570	2.58 615	2.28 613	6.87 617	1.68 608	4.70 619	12.03 622	2.31 594	5.59 621	8.25 621	2.55 601	3.97 612	2.73 593	1.81 611	0.74 597	2.57 615	1.07 608	2.35 612	1.44 614

PWCK	1.92 590	1.66 607	3.12 597	1.65 597	0.91 580	2.84 598	2.26 617	2.10 593	2.41 596	2.36 595	2.31 571	2.22 578	1.82 585	3.43 605	2.03 581	1.61 608	0.71 596	1.51 594	0.82 595	1.69 597	0.91 591

aanetorigin	0.83 514	0.56 541	1.87 583	0.49 451	0.38 481	0.56 332	0.66 515	0.70 273	1.00 463	2.42 596	2.02 567	1.31 523	1.18 551	0.93 480	1.13 544	0.20 380	0.18 431	0.20 345	0.19 377	0.27 465	0.30 493

MSMD_ROB	1.21 562	0.49 520	0.62 411	0.59 534	0.50 539	1.62 571	0.67 517	1.23 512	1.24 529	2.45 597	3.77 602	3.09 595	2.98 607	1.32 544	0.81 479	0.45 560	0.41 572	0.49 565	0.51 579	0.47 551	0.44 553

KSHMR	2.57 599	1.93 610	1.69 577	2.63 616	2.42 615	2.86 600	2.07 615	3.27 608	6.50 617	2.49 598	3.36 600	3.41 602	1.92 589	2.49 598	1.94 578	2.13 616	1.40 618	2.79 620	1.50 617	2.73 616	1.77 616

SGM+DAISY	1.35 570	0.94 581	1.25 551	0.96 580	1.00 588	1.52 564	1.02 576	1.34 540	1.21 524	2.64 599	2.65 586	2.44 584	1.56 574	1.64 567	1.26 551	0.97 593	0.95 613	0.90 586	0.90 598	0.94 585	0.96 595

tt	6.20 619	0.20 200	5.89 609	3.55 622	2.07 611	11.26 623	19.21 628	11.74 627	5.46 615	2.69 600	2.04 569	4.87 612	6.25 618	3.70 609	7.09 618	8.32 630	11.17 635	4.93 626	5.41 629	5.74 625	2.37 621

ktn	2.98 604	2.25 614	1.73 580	2.84 617	2.53 618	3.76 611	2.15 616	3.70 612	5.47 616	2.75 601	5.17 620	5.94 616	2.48 598	3.23 603	2.46 591	2.34 620	1.44 619	2.78 619	2.03 620	2.45 614	2.01 619

notaker	2.76 600	2.29 615	1.80 582	2.96 618	2.58 619	2.90 603	1.75 610	3.24 607	3.05 604	2.78 602	4.24 611	6.15 618	2.51 600	3.34 604	2.75 594	2.31 618	1.18 616	3.00 621	1.65 618	2.84 619	1.97 617

MDST_ROB	0.91 526	0.27 398	0.85 498	0.63 548	0.41 499	2.53 590	0.71 538	1.60 576	1.13 509	2.83 603	1.73 550	0.97 450	0.69 434	1.61 563	0.73 464	0.25 462	0.22 478	0.32 516	0.28 510	0.25 447	0.24 447

WAO-8	2.92 602	1.55 602	1.35 562	1.79 600	1.63 601	5.23 614	1.22 588	4.58 617	12.56 625	2.84 604	4.07 610	4.83 609	2.72 604	3.49 606	2.25 587	1.27 599	0.91 608	1.99 601	1.15 611	1.86 602	1.15 604

Venus	2.92 602	1.55 602	1.35 562	1.79 600	1.63 601	5.23 614	1.22 588	4.58 617	12.56 625	2.84 604	4.06 609	4.83 609	2.72 604	3.49 606	2.25 587	1.27 599	0.91 608	1.99 601	1.15 611	1.86 602	1.15 604

WCMA_ROB	1.14 555	0.36 466	0.76 485	0.49 451	0.44 518	1.23 543	0.67 517	1.11 455	1.23 527	2.84 604	3.95 608	3.28 598	1.83 587	1.25 535	0.99 525	0.44 558	0.34 557	0.34 523	0.37 542	0.41 535	0.40 541

TorneroNet	4.53 615	1.89 609	1.48 573	2.55 613	2.27 612	13.78 627	1.69 609	4.84 621	23.73 639	2.89 607	7.70 625	7.06 620	2.69 603	4.26 614	3.42 600	1.84 612	0.77 603	2.68 617	1.13 609	2.42 613	1.47 615

UNDER WATER	3.46 606	2.07 613	3.64 602	3.09 619	2.48 616	3.75 610	2.42 619	3.31 609	13.77 627	2.90 608	2.95 592	5.84 614	3.69 613	3.69 608	3.48 602	2.07 615	1.11 615	2.70 618	1.40 615	2.84 619	1.98 618

UNDER WATER-64	3.53 607	2.01 611	3.94 603	3.22 621	2.49 617	5.41 616	2.60 620	3.43 611	12.41 624	3.03 609	2.68 587	6.07 617	4.04 614	3.79 610	3.33 598	2.02 614	1.24 617	2.63 616	1.46 616	2.78 617	2.08 620

EDNetEfficientorigin	9.93 623	1.15 589	175.16 650	0.48 436	0.36 465	1.04 511	0.68 522	1.24 519	2.69 599	3.17 610	2.50 579	2.30 580	2.07 594	1.76 573	2.21 584	0.20 380	0.18 431	0.24 440	0.19 377	0.51 557	0.50 571

FCDSN-DC	1.39 573	0.56 541	0.65 432	0.74 571	0.59 561	1.38 552	0.63 507	1.35 544	1.39 552	3.26 611	4.50 614	4.61 606	2.63 602	1.58 562	1.03 531	0.46 562	0.42 574	0.48 562	0.47 570	0.50 556	0.50 571
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 580	0.61 549	1.01 523	0.70 567	0.56 555	2.00 583	1.89 614	1.96 590	2.65 598	3.33 612	3.26 594	3.03 592	3.41 612	2.49 598	2.09 582	0.52 572	0.45 582	0.50 567	0.48 572	0.54 564	0.52 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 575	0.80 569	6.12 610	0.47 428	0.39 487	0.69 412	0.83 553	0.90 369	2.77 600	3.50 613	1.96 564	1.66 562	2.03 593	1.26 536	4.18 607	0.21 397	0.18 431	0.21 387	0.20 402	0.41 535	0.39 538

ELAS	1.63 582	0.61 549	0.95 514	0.68 564	0.55 552	3.01 605	1.55 605	2.39 597	2.33 594	3.64 614	3.89 606	2.75 589	2.90 606	2.15 590	2.27 589	0.52 572	0.45 582	0.50 567	0.48 572	0.54 564	0.52 573
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 618	5.84 623	12.81 620	2.36 611	2.83 620	12.23 625	10.50 627	4.46 616	3.60 609	3.86 615	3.83 604	4.85 611	4.18 615	6.78 620	11.96 623	2.17 617	2.96 624	2.18 609	1.97 619	3.38 622	2.68 623

MADNet++	4.03 610	2.70 621	3.44 601	3.72 623	3.44 622	4.44 613	3.52 622	3.95 615	3.61 610	4.46 616	4.98 618	4.10 605	4.58 616	7.00 621	5.89 613	3.74 622	3.67 625	3.27 623	2.71 623	3.70 623	3.66 625

MeshStereo	1.34 568	0.43 503	0.54 381	0.44 375	0.34 453	1.66 572	0.60 499	1.94 589	1.37 549	4.47 617	3.25 593	4.71 608	1.94 590	1.92 580	1.17 545	0.35 538	0.35 559	0.37 535	0.31 526	0.32 494	0.32 505
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
TCMNet-wrong-test	8.97 622	10.42 627	8.74 614	19.56 629	17.61 628	12.53 626	9.01 626	13.59 629	2.18 588	4.64 618	5.11 619	14.63 628	11.09 625	7.19 622	9.73 620	5.56 629	0.89 607	3.77 624	3.11 624	10.34 629	9.80 629

FC-DCNN	1.59 579	0.51 528	0.66 438	0.61 542	0.49 537	1.56 566	0.70 532	1.66 581	1.53 564	4.64 618	4.62 615	5.85 615	3.34 611	1.84 577	1.11 539	0.46 562	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.48 552	0.46 559

DPSimNet_ROB	3.58 608	2.45 617	8.57 613	2.53 612	2.37 614	2.88 601	3.77 623	3.14 605	3.23 606	4.71 620	3.86 605	4.68 607	4.87 617	4.07 613	5.62 612	2.33 619	2.33 622	2.47 614	2.52 621	2.51 615	2.64 622

FC-DCNN v2	1.65 583	0.51 528	0.65 432	0.61 542	0.49 537	1.61 569	0.70 532	1.75 587	1.56 569	4.74 621	4.91 617	6.46 619	3.31 609	1.91 579	1.11 539	0.46 562	0.42 574	0.47 557	0.46 563	0.48 552	0.46 559

DGTPSM_ROB	12.07 625	8.00 624	20.99 624	8.93 626	16.78 626	10.67 621	30.87 633	9.01 624	15.16 629	6.50 622	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.25 624	21.67 632	4.57 625	8.57 630	5.08 627	9.28 630	5.90 626	10.95 631

DPSMNet_ROB	12.08 626	8.00 624	21.00 625	8.97 627	16.79 627	10.67 621	30.89 634	9.02 625	15.17 630	6.51 623	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.27 625	21.67 632	4.58 626	8.57 630	5.09 629	9.29 631	5.90 626	10.95 631

MANE	4.13 612	0.51 528	0.64 426	0.66 557	0.56 555	6.89 618	0.99 573	7.55 622	12.04 623	6.68 624	8.57 626	10.69 625	9.45 622	7.59 623	6.39 615	0.49 568	0.43 579	0.48 562	0.98 602	0.49 554	0.48 567

ASD4	9.96 624	8.86 626	17.78 622	7.17 624	9.80 623	16.08 628	28.92 632	9.77 626	8.20 620	7.02 625	7.08 623	8.47 622	9.57 623	11.17 627	20.26 629	4.12 623	4.14 626	5.57 630	4.74 626	5.53 624	4.90 627

SGM-ForestM	4.04 611	0.32 442	0.46 292	0.43 355	0.27 322	7.50 619	1.45 604	3.84 613	4.24 614	8.19 626	6.76 622	19.00 634	9.08 621	10.74 626	6.62 616	0.31 509	0.33 555	0.32 516	0.32 532	0.29 473	0.29 484

USTest	12.99 627	14.18 628	20.00 623	16.24 628	14.97 625	20.80 630	31.95 635	16.20 632	10.91 621	8.79 627	9.48 627	13.94 627	10.50 624	16.11 629	21.44 631	3.17 621	4.82 627	5.08 627	5.36 628	8.81 628	7.13 628

coex-ft	6.43 620	1.51 601	87.33 649	0.49 451	0.38 481	1.34 550	1.21 587	1.16 483	8.09 619	12.12 628	2.79 588	2.77 590	3.31 609	1.16 521	3.15 596	0.24 452	0.23 488	0.27 485	0.24 474	0.45 545	0.37 529

Anonymous_1	33.25 635	18.26 629	23.92 627	20.54 630	21.28 631	25.59 632	35.94 636	22.01 640	15.57 631	13.33 629	13.49 632	18.08 633	15.29 630	20.36 630	24.60 634	16.28 638	8.84 632	66.59 646	118.00 648	155.73 651	11.23 633

DPSM_ROB	17.78 629	18.63 630	24.31 631	20.90 631	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 632	9.23 633	9.49 632	9.82 632	13.51 631	11.91 634

DPSM	17.78 629	18.63 630	24.31 631	20.90 631	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 632	9.23 633	9.49 632	9.82 632	13.51 631	11.91 634

HanzoNet	6.76 621	2.45 617	4.22 606	3.19 620	2.94 621	3.62 609	2.28 618	4.79 620	7.20 618	14.00 632	13.19 631	17.49 632	22.30 637	13.25 628	6.19 614	4.20 624	1.93 621	3.10 622	2.56 622	3.35 621	2.88 624

xxxxx1	36.64 642	19.51 632	24.21 628	61.66 644	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 644

tt_ll	36.64 642	19.51 632	24.21 628	61.66 644	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 644

ff	36.64 642	19.51 632	24.21 628	61.66 644	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 644

LE_ROB	4.42 614	0.24 339	2.75 595	0.42 334	0.23 181	1.57 567	0.90 564	1.71 585	17.88 634	16.56 636	4.88 616	5.17 613	18.85 636	1.63 566	14.62 626	0.17 290	0.14 329	0.16 177	0.16 265	0.19 345	0.17 323

LRCNet_RVC	21.24 633	31.15 636	21.41 626	28.98 634	23.82 632	3.13 606	0.60 499	20.96 637	1.59 570	25.58 637	28.15 641	21.99 637	14.79 627	21.94 637	16.41 627	28.89 646	14.87 636	33.53 642	31.28 642	29.51 643	26.16 642

Hybrid-DGEV	35.78 639	37.50 644	48.96 646	42.25 641	39.20 636	52.33 646	73.10 644	42.63 647	32.52 641	26.62 638	28.31 644	38.50 641	32.87 644	41.67 644	51.55 643	18.77 643	18.56 641	19.18 639	19.83 640	27.20 634	23.97 637

RAFT-FEzeroshot	35.73 636	37.45 641	48.67 641	42.23 639	39.22 638	52.25 642	73.13 646	42.62 645	32.59 642	26.71 639	27.70 637	38.57 642	32.57 641	41.68 646	51.67 647	18.75 640	18.58 643	19.15 635	19.78 637	27.21 636	23.98 638

RAFT-FE	35.73 636	37.45 641	48.67 641	42.23 639	39.22 638	52.25 642	73.13 646	42.62 645	32.59 642	26.71 639	27.70 637	38.57 642	32.57 641	41.68 646	51.67 647	18.75 640	18.58 643	19.15 635	19.78 637	27.21 636	23.98 638

FlowAnything	35.81 640	37.53 645	48.80 644	42.20 637	39.22 638	52.25 642	73.16 648	42.56 643	32.89 647	26.76 641	28.30 642	38.69 646	33.09 646	41.63 643	51.62 645	18.76 642	18.59 646	19.21 640	19.92 641	27.16 633	23.91 636

CasAABBNet	35.74 638	37.43 640	48.72 643	42.22 638	39.20 636	52.24 641	73.12 645	42.61 644	32.62 645	26.78 642	27.95 639	38.58 644	32.60 643	41.67 644	51.65 646	18.74 639	18.57 642	19.15 635	19.77 636	27.20 634	23.98 638

Selective-RAFT-Error	35.84 641	37.49 643	48.83 645	42.26 642	39.24 641	52.30 645	73.09 643	42.66 648	32.61 644	26.80 643	28.30 642	38.84 647	33.51 647	41.68 646	51.59 644	18.82 644	18.58 643	19.17 638	19.80 639	27.28 638	24.05 641

LSM0	38.95 647	37.60 646	48.58 640	43.57 643	91.06 648	52.57 647	72.57 642	43.17 649	32.63 646	26.97 644	27.97 640	38.65 645	32.94 645	41.86 649	51.78 649	18.89 645	18.41 637	19.13 634	19.63 635	27.29 639	33.77 643

BEATNet-Init1	15.13 628	0.82 573	50.86 647	0.72 570	0.53 548	38.10 640	7.03 625	11.83 628	14.25 628	29.78 645	30.17 645	48.21 648	22.64 638	26.78 638	18.11 628	0.42 557	0.38 565	0.47 557	0.46 563	0.51 557	0.48 567

HaxPig	31.96 634	37.24 639	34.27 633	24.37 633	24.88 633	18.26 629	19.86 629	20.64 636	28.52 640	35.97 646	38.75 646	25.57 638	28.72 640	33.88 639	34.39 640	35.94 647	38.87 647	37.80 643	40.48 645	39.68 644	41.15 647

RSGM-EC	74.81 649	63.03 649	41.60 638	97.74 647	92.11 649	74.93 648	114.81 649	53.77 650	38.96 650	39.88 647	48.98 649	90.73 650	64.81 650	139.63 650	128.53 650	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 650

acva	74.81 649	63.03 649	41.60 638	97.74 647	92.11 649	74.93 648	114.81 649	53.77 650	38.96 650	39.88 647	48.98 649	90.73 650	64.81 650	139.63 650	128.53 650	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 650

AVERAGE_ROB	37.58 646	40.13 647	40.15 636	34.81 636	33.82 635	28.55 639	25.10 631	32.02 642	34.06 649	41.28 649	40.66 647	34.46 640	34.81 649	39.18 641	37.57 642	42.78 648	43.44 648	43.82 644	43.03 646	40.47 645	41.51 648

MEDIAN_ROB	37.38 645	40.85 648	40.60 637	32.31 635	31.85 634	27.20 635	24.55 630	29.10 641	33.19 648	42.09 650	41.76 648	33.35 639	34.39 648	39.78 642	37.07 641	43.64 649	44.10 649	44.12 645	43.40 647	41.51 646	42.76 649

PML	40.80 648	29.24 635	11.87 619	7.20 625	14.47 624	92.13 650	213.69 652	7.63 623	23.35 638	74.72 651	190.14 652	50.17 649	26.15 639	21.39 633	12.70 624	8.76 631	2.92 623	8.45 631	3.25 625	13.26 630	4.42 626

test_example2	176.61 651	205.14 651	198.86 651	188.60 651	190.98 651	152.67 651	170.61 651	94.86 652	123.55 652	178.88 652	179.48 651	158.94 652	141.34 652	192.61 652	198.96 652	203.76 652	236.37 652	164.13 652	173.55 652	218.58 652	160.41 652

ccccc	429.48 652	429.19 652	527.00 652	507.10 652	501.20 652	356.95 652	342.70 653	380.82 653	297.90 653	334.51 653	389.17 653	372.86 653	449.39 653	499.17 653	553.56 653	561.44 653	431.22 653	334.28 653	290.86 653	540.88 653	489.46 653

Low-res two-view benchmark