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

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 57	0.20 80	0.16 3	0.22 69	0.21 1	0.23 17	0.14 1	0.18 11	0.16 2	0.14 2	0.26 2	0.22 31	0.10 8	0.09 18	0.14 102	0.13 166	0.10 3	0.11 40

LG-Stereo_L1	0.18 2	0.14 5	0.29 39	0.31 19	0.21 102	0.19 10	0.19 19	0.30 10	0.20 9	0.16 2	0.15 2	0.19 21	0.17 15	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 31	0.85 571	0.41 178	0.28 3	0.16 7	0.23 31	0.18 13	0.23 3	0.19 7	0.16 2	0.16 6	0.15 1	0.21 56	0.32 18	0.19 1	0.16 225	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.16 247	0.10 3

BridgeDepth	0.21 25	0.15 26	0.27 20	0.35 89	0.14 1	0.38 213	0.26 124	0.30 10	0.23 17	0.18 4	0.19 13	0.28 78	0.30 180	0.32 18	0.22 31	0.11 27	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.11 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 13	0.22 41	0.14 2	0.32 18	0.19 1	0.13 64	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 8	0.14 5	0.30 48	0.31 19	0.20 80	0.20 13	0.18 13	0.33 17	0.22 14	0.19 7	0.15 2	0.20 28	0.18 22	0.34 40	0.20 9	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 2	0.14 5	0.28 29	0.34 66	0.16 7	0.26 63	0.17 3	0.31 13	0.15 2	0.19 7	0.15 2	0.23 47	0.15 6	0.32 18	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.13 67	0.09 6	0.10 3	0.10 3

FoundationStereo	0.18 2	0.15 26	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.23 31	0.20 31	0.24 5	0.16 4	0.19 7	0.16 6	0.21 34	0.19 31	0.27 4	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LACA1	0.19 8	0.16 43	0.27 20	0.29 6	0.14 1	0.26 63	0.22 69	0.27 6	0.19 7	0.20 10	0.16 6	0.19 21	0.18 22	0.31 15	0.21 20	0.14 98	0.10 52	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

MonStereo	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Monster-pub-eth3d	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.17 5	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

111111	0.22 31	0.15 26	0.29 39	0.37 140	0.23 159	0.21 19	0.19 19	0.46 91	0.29 43	0.20 10	0.20 16	0.29 82	0.14 2	0.44 110	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80

MonSter	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.39 71	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

Test_v1	0.20 11	0.14 5	0.23 2	0.29 6	0.18 31	0.24 39	0.21 55	0.41 64	0.32 64	0.21 15	0.22 25	0.17 5	0.18 22	0.35 45	0.20 9	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

MatchStereo	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.28 3	0.15 3	0.17 6	0.20 31	0.35 32	0.29 43	0.21 15	0.36 110	0.18 13	0.17 15	0.33 28	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 11	0.14 5	0.26 13	0.26 1	0.15 3	0.34 178	0.17 3	0.41 64	0.22 14	0.21 15	0.21 19	0.20 28	0.25 91	0.33 28	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.12 52	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.30 11	0.20 80	0.28 95	0.19 19	0.33 17	0.26 34	0.21 15	0.20 16	0.28 78	0.21 56	0.31 15	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

HiDET	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.30 11	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.39 45	0.27 39	0.21 15	0.23 29	0.27 72	0.17 15	0.32 18	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

LCMNet	0.22 31	0.14 5	0.26 13	0.30 11	0.20 80	0.26 63	0.19 19	0.40 58	0.45 164	0.21 15	0.21 19	0.27 72	0.18 22	0.38 64	0.24 68	0.12 37	0.12 207	0.11 2	0.09 6	0.09 1	0.11 40

S2M2_XL	0.19 8	0.18 95	0.28 29	0.27 2	0.20 80	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 15	0.26 49	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 20	0.17 271	0.16 375	0.15 148	0.14 198	0.15 190	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LG-G	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

LGtest1	0.20 11	0.15 26	0.30 48	0.35 89	0.17 17	0.26 63	0.17 3	0.33 17	0.21 12	0.21 15	0.16 6	0.23 47	0.21 56	0.33 28	0.20 9	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

GREAT-IGEV	0.23 47	0.15 26	0.33 73	0.30 11	0.23 159	0.20 13	0.26 124	0.35 32	0.34 79	0.21 15	0.31 83	0.22 41	0.21 56	0.50 162	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
LACA2	0.21 25	0.16 43	0.28 29	0.30 11	0.15 3	0.29 107	0.29 169	0.32 14	0.23 17	0.22 26	0.23 29	0.28 78	0.20 45	0.35 45	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.10 1	0.09 6	0.13 93	0.10 3

AdaDepth	0.23 47	0.18 95	0.36 120	0.38 160	0.19 54	0.33 167	0.22 69	0.35 32	0.24 23	0.22 26	0.21 19	0.20 28	0.19 31	0.59 227	0.21 20	0.10 8	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.13 130

IGEV	0.21 25	0.13 2	0.25 5	0.31 19	0.20 80	0.22 20	0.19 19	0.42 71	0.30 53	0.22 26	0.34 101	0.20 28	0.15 6	0.32 18	0.19 1	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.10 3	0.10 3

IGEV-Stereo+	0.25 66	0.15 26	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.13 1	0.17 3	0.29 9	0.30 53	0.22 26	0.15 2	0.22 41	0.22 68	0.42 96	0.22 31	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.15 190	1.09 596

CSFM-Stereo	0.20 11	0.14 5	0.24 4	0.31 19	0.17 17	0.29 107	0.20 31	0.40 58	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.26 66	0.21 56	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.12 207	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

252Zero-FE	0.21 25	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.23 31	0.18 13	0.43 75	0.35 87	0.23 30	0.22 25	0.19 21	0.18 22	0.29 8	0.23 50	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.11 40

Monster-pub-mixall	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.17 17	0.20 13	0.17 3	0.43 75	0.24 23	0.23 30	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.46 125	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.10 3	0.12 80

DEFOM-Stereo	0.23 47	0.16 43	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.59 353	0.20 31	0.32 14	0.31 58	0.23 30	0.19 13	0.18 13	0.18 22	0.42 96	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.12 80

IGEV-Stereo++	0.22 31	0.16 43	0.29 39	0.38 160	0.20 80	0.22 20	0.18 13	0.44 80	0.36 95	0.23 30	0.29 68	0.24 57	0.17 15	0.28 6	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.11 40

RAStereo	0.25 66	0.17 67	0.33 73	0.40 226	0.21 102	0.24 39	0.26 124	0.45 84	0.46 171	0.23 30	0.34 101	0.30 91	0.19 31	0.34 40	0.26 105	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.11 40

Pro-Stereo	0.18 2	0.13 2	0.22 1	0.33 57	0.23 159	0.16 3	0.19 19	0.21 1	0.23 17	0.24 36	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.36 52	0.21 20	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.10 3	0.10 3

VIP-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.33 73	0.32 40	0.21 102	0.63 373	0.19 19	0.33 17	0.38 108	0.24 36	0.31 83	0.27 72	0.19 31	0.49 156	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.10 3

Replicate-Monster	0.27 90	0.16 43	1.15 525	0.30 11	0.17 17	0.38 213	0.19 19	0.44 80	0.40 129	0.24 36	0.21 19	0.23 47	0.22 68	0.47 137	0.20 9	0.11 27	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.09 1	0.18 321

castereo++	0.26 79	0.17 67	0.29 39	0.34 66	0.20 80	0.74 432	0.20 31	0.41 64	0.49 183	0.24 36	0.24 36	0.35 127	0.27 121	0.41 86	0.20 9	0.14 98	0.09 18	0.14 102	0.09 6	0.11 21	0.11 40

dual_stereo	0.20 11	0.15 26	0.27 20	0.32 40	0.17 17	0.16 3	0.20 31	0.30 10	0.21 12	0.24 36	0.20 16	0.25 63	0.14 2	0.55 192	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 11	0.14 5	0.29 39	0.34 66	0.19 54	0.18 7	0.21 55	0.34 28	0.24 23	0.25 41	0.34 101	0.22 41	0.27 121	0.28 6	0.22 31	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 11	0.14 5	0.28 29	0.33 57	0.17 17	0.38 213	0.18 13	0.32 14	0.22 14	0.25 41	0.16 6	0.25 63	0.17 15	0.32 18	0.21 20	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

S2M2_L	0.26 79	0.23 273	0.34 85	0.32 40	0.25 230	0.24 39	0.13 1	0.36 35	0.42 145	0.25 41	0.37 115	0.29 82	0.25 91	0.31 15	0.26 105	0.22 411	0.19 448	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.19 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 31	0.16 43	0.28 29	0.32 40	0.16 7	0.28 95	0.20 31	0.39 45	0.29 43	0.25 41	0.29 68	0.21 34	0.27 121	0.38 64	0.27 127	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

SCV	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.22 125	0.27 81	0.33 249	0.65 198	0.31 58	0.25 41	0.29 68	0.37 139	0.23 76	0.52 177	0.23 50	0.19 352	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.15 190	0.12 80

GIP-stereo	0.25 66	0.19 131	0.32 68	0.38 160	0.25 230	0.26 63	0.20 31	0.50 109	0.41 138	0.25 41	0.39 123	0.35 127	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

CroCo-Stereo Lap2	0.29 114	0.25 328	0.44 215	0.50 452	0.30 387	0.19 10	0.31 218	0.52 120	0.41 138	0.25 41	0.28 60	0.46 209	0.31 187	0.39 71	0.30 184	0.15 174	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.16 248

WQFJA1++	0.24 56	0.16 43	0.30 48	0.31 19	0.21 102	0.34 178	0.17 3	0.39 45	0.18 6	0.26 48	0.30 78	0.29 82	0.28 141	0.41 86	0.23 50	0.16 225	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.31 485	0.12 80

BStereo	0.28 102	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.22 20	0.33 249	0.39 45	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

Wave_Phase_stereo	0.32 148	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.69 412	0.33 249	0.57 150	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

AIO_rvc	0.24 56	0.17 67	0.37 135	0.35 89	0.20 80	0.26 63	0.33 249	0.45 84	0.23 17	0.26 48	0.25 40	0.33 111	0.15 6	0.55 192	0.24 68	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.11 40

HUF	0.25 66	0.17 67	0.38 145	0.33 57	0.19 54	0.25 59	0.39 353	0.53 126	0.36 95	0.26 48	0.23 29	0.33 111	0.27 121	0.36 52	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.12 80

AIO_test	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.35 89	0.21 102	0.31 135	0.38 335	0.45 84	0.26 34	0.26 48	0.28 60	0.32 103	0.21 56	0.40 80	0.26 105	0.13 64	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

999	0.28 102	0.17 67	0.38 145	0.37 140	0.25 230	0.30 119	0.27 137	0.55 137	0.42 145	0.26 48	0.31 83	0.39 157	0.24 83	0.65 298	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.12 52	0.15 215

U	3.17 605	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.71 573	57.93 647	0.20 31	0.43 75	0.39 115	0.26 48	0.23 29	0.23 47	0.22 68	0.26 2	0.22 31	0.16 225	0.10 52	0.74 580	0.13 166	0.13 93	0.11 40

RSM++	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.37 140	0.21 102	0.28 95	0.29 169	0.54 132	0.34 79	0.26 48	0.23 29	0.36 138	0.21 56	0.52 177	0.24 68	0.12 37	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.11 40

RSM	0.26 79	0.19 131	0.35 101	0.37 140	0.21 102	0.27 81	0.33 249	0.55 137	0.28 41	0.26 48	0.25 40	0.38 146	0.20 45	0.59 227	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.11 40

GEAStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.29 68	0.24 57	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

gasm-f	0.25 66	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.26 267	0.25 59	0.36 302	0.46 91	0.30 53	0.27 58	0.35 107	0.24 57	0.30 180	0.37 56	0.24 68	0.18 312	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.15 190	0.13 130

DDF-Stereo	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.37 140	0.30 387	0.19 10	0.20 31	0.33 17	0.31 58	0.27 58	0.26 49	0.29 82	0.28 141	0.39 71	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.69 574	0.13 130

zero-FE	0.26 79	0.16 43	0.33 73	0.36 120	0.30 387	0.18 7	0.20 31	0.37 40	0.31 58	0.27 58	0.27 53	0.29 82	0.28 141	0.34 40	0.25 84	0.17 271	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.62 573	0.13 130

LG-Stereo	0.25 66	0.18 95	0.43 209	0.40 226	0.20 80	0.22 20	0.26 124	0.33 17	0.39 115	0.27 58	0.45 144	0.22 41	0.16 13	0.38 64	0.28 148	0.11 27	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.13 93	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 66	0.32 435	0.25 5	0.52 481	0.20 80	0.29 107	0.22 69	0.44 80	0.38 108	0.27 58	0.25 40	0.24 57	0.29 161	0.46 125	0.23 50	0.14 98	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.14 139	0.11 40

IGEV-RUCA	0.26 79	0.16 43	0.36 120	0.40 226	0.27 309	0.32 154	0.20 31	0.39 45	0.36 95	0.27 58	0.31 83	0.25 63	0.21 56	0.50 162	0.24 68	0.20 373	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.17 275	0.16 248

castereo	0.29 114	0.17 67	0.34 85	0.36 120	0.21 102	0.40 230	0.41 387	0.52 120	0.67 256	0.27 58	0.41 130	0.37 139	0.36 227	0.34 40	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.12 52	0.10 3

ours_stereo	0.27 90	0.22 240	0.35 101	0.38 160	0.24 201	0.30 119	0.32 232	0.46 91	0.39 115	0.27 58	0.34 101	0.35 127	0.23 76	0.49 156	0.27 127	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.12 80

MaDis-Stereo	0.27 90	0.19 131	0.39 154	0.37 140	0.26 267	0.28 95	0.28 154	0.45 84	0.37 103	0.27 58	0.27 53	0.40 164	0.27 121	0.40 80	0.30 184	0.16 225	0.14 323	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.12 80

Selective-IGEV	0.25 66	0.18 95	0.37 135	0.37 140	0.20 80	0.27 81	0.25 109	0.59 161	0.25 29	0.27 58	0.26 49	0.34 118	0.18 22	0.62 269	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

Zero-FE251	0.24 56	0.17 67	0.33 73	0.34 66	0.20 80	0.44 266	0.19 19	0.40 58	0.26 34	0.28 69	0.30 78	0.38 146	0.24 83	0.33 28	0.23 50	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.10 55	0.11 21	0.11 40

asda	0.22 31	0.19 131	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.24 39	0.23 87	0.38 43	0.29 43	0.28 69	0.24 36	0.18 13	0.23 76	0.41 86	0.22 31	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

NLSM3	0.27 90	0.17 67	0.32 68	0.38 160	0.22 125	0.33 167	0.28 154	0.58 154	0.50 188	0.29 71	0.35 107	0.29 82	0.25 91	0.43 103	0.27 127	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.15 229	0.12 52	0.11 40

2.5w	0.22 31	0.18 95	0.34 85	0.32 40	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.33 17	0.24 23	0.29 71	0.35 107	0.18 13	0.19 31	0.41 86	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

mms	0.27 90	0.21 206	0.36 120	0.38 160	0.25 230	0.31 135	0.32 232	0.43 75	0.33 73	0.29 71	0.34 101	0.34 118	0.20 45	0.48 146	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.13 130

Occ-G	0.27 90	0.15 26	0.32 68	0.35 89	0.21 102	0.28 95	0.32 232	0.44 80	0.34 79	0.29 71	0.43 139	0.49 224	0.25 91	0.50 162	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 419	3.08 622	2.41 585	0.32 40	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.39 45	0.33 73	0.29 71	0.25 40	0.18 13	0.18 22	0.32 18	0.22 31	1.08 597	0.09 18	0.17 222	0.16 260	0.15 190	0.96 589

IGEV++	0.25 66	0.17 67	0.35 101	0.40 226	0.23 159	0.24 39	0.23 87	0.56 145	0.24 23	0.29 71	0.36 110	0.30 91	0.22 68	0.33 28	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.14 172

EGLCR-Stereo	0.27 90	0.17 67	0.36 120	0.35 89	0.21 102	0.37 207	0.20 31	0.58 154	0.37 103	0.29 71	0.28 60	0.42 178	0.18 22	0.47 137	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.12 80

CroCo-Stereo	0.27 90	0.23 273	0.40 168	0.49 441	0.22 125	0.20 13	0.29 169	0.55 137	0.45 164	0.29 71	0.27 53	0.42 178	0.26 110	0.30 10	0.26 105	0.15 174	0.13 284	0.13 67	0.12 127	0.16 247	0.13 130
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
GSStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

GS-Stereo							0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

FlowAnything_test	0.30 124	0.20 170	0.41 178	0.48 429	0.26 267	0.46 275	0.25 109	0.45 84	0.33 73	0.30 79	0.26 49	0.35 127	0.26 110	0.41 86	0.39 285	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.26 497	0.17 275	0.17 294

4.25_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.5w_new	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 31	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.19 54	0.31 135	0.28 154	0.33 17	0.25 29	0.30 79	0.28 60	0.21 34	0.26 110	0.35 45	0.25 84	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.40 226	0.21 102	0.18 7	0.21 55	0.36 35	0.27 39	0.30 79	0.52 181	0.28 78	0.28 141	0.27 4	0.24 68	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.14 172

AIO-Stereo	0.26 79	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.18 31	0.28 95	0.30 191	0.52 120	0.29 43	0.30 79	0.31 83	0.32 103	0.17 15	0.55 192	0.23 50	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.11 40

UniTT-Stereo	0.27 90	0.18 95	0.40 168	0.40 226	0.28 336	0.30 119	0.28 154	0.40 58	0.33 73	0.30 79	0.46 149	0.27 72	0.25 91	0.48 146	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.13 130

DispViT+	0.24 56	0.23 273	0.39 154	0.36 120	0.23 159	0.23 31	0.19 19	0.41 64	0.35 87	0.31 88	0.24 36	0.21 34	0.20 45	0.38 64	0.35 237	0.17 271	0.13 284	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.12 80

SCV_C0	0.28 102	0.20 170	0.40 168	0.36 120	0.25 230	0.23 31	0.28 154	0.60 164	0.41 138	0.31 88	0.36 110	0.37 139	0.20 45	0.61 246	0.23 50	0.13 64	0.11 134	0.13 67	0.11 94	0.16 247	0.13 130

MIF-Stereo (partial)	0.32 148	0.19 131	0.41 178	0.41 255	0.32 428	0.29 107	0.24 93	0.49 104	0.44 159	0.31 88	0.63 220	0.37 139	0.36 227	0.60 240	0.32 206	0.17 271	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.15 215

AEACV	0.28 102	0.18 95	0.34 85	0.36 120	0.45 519	0.27 81	0.27 137	0.41 64	0.39 115	0.31 88	0.46 149	0.31 95	0.36 227	0.38 64	0.25 84	0.14 98	0.11 134	0.15 148	0.13 166	0.13 93	0.13 130

sCroCo_RVC	0.36 190	0.29 408	0.73 437	0.52 481	0.39 485	0.42 251	0.31 218	0.52 120	0.46 171	0.31 88	0.48 157	0.38 146	0.32 193	0.46 125	0.33 217	0.22 411	0.23 486	0.19 309	0.19 377	0.21 372	0.22 401

VMStereo-Base	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.30 11	0.18 31	0.31 135	0.27 137	0.51 114	0.66 249	0.32 93	0.48 157	0.42 178	0.25 91	0.42 96	0.29 166	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.15 215

asd	0.22 31	0.18 95	0.31 56	0.32 40	0.18 31	0.26 63	0.22 69	0.37 40	0.25 29	0.32 93	0.23 29	0.19 21	0.23 76	0.46 125	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

1w_stereo	0.25 66	0.15 26	0.31 56	0.35 89	0.18 31	0.32 154	0.41 387	0.41 64	0.44 159	0.32 93	0.39 123	0.17 5	0.27 121	0.46 125	0.24 68	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

MGS-Stereo	0.29 114	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.24 201	0.37 207	0.30 191	0.40 58	0.50 188	0.32 93	0.51 174	0.40 164	0.24 83	0.45 118	0.28 148	0.16 225	0.12 207	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.14 172

plain	0.32 148	0.21 206	0.59 369	0.40 226	0.29 361	0.27 81	0.30 191	0.46 91	0.36 95	0.32 93	0.66 229	0.31 95	0.33 201	0.68 329	0.32 206	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.18 307	0.13 130

2.25w	0.23 47	0.19 131	0.35 101	0.31 19	0.18 31	0.30 119	0.18 13	0.34 28	0.32 64	0.33 98	0.37 115	0.20 28	0.25 91	0.47 137	0.25 84	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.10 55	0.10 3	0.12 80

4.5_new	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 170	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.24 39	0.26 124	0.34 28	0.29 43	0.33 98	0.29 68	0.19 21	0.19 31	0.30 10	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.12 32	0.11 94	0.14 139	0.10 3

4w-stereo	0.22 31	0.19 131	0.33 73	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.20 31	0.33 17	0.23 17	0.33 98	0.24 36	0.21 34	0.28 141	0.42 96	0.23 50	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

3.75w	0.23 47	0.17 67	0.33 73	0.32 40	0.19 54	0.42 251	0.24 93	0.36 35	0.26 34	0.33 98	0.28 60	0.17 5	0.25 91	0.38 64	0.21 20	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 47	0.18 95	0.31 56	0.31 19	0.18 31	0.27 81	0.22 69	0.39 45	0.30 53	0.33 98	0.27 53	0.24 57	0.29 161	0.52 177	0.25 84	0.09 1	0.08 1	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

3w_stereo	0.25 66	0.20 170	0.40 168	0.33 57	0.17 17	0.32 154	0.41 387	0.42 71	0.39 115	0.33 98	0.28 60	0.16 2	0.29 161	0.35 45	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.12 80

2w_stereo	0.23 47	0.19 131	0.33 73	0.33 57	0.17 17	0.28 95	0.37 317	0.40 58	0.36 95	0.33 98	0.33 92	0.17 5	0.21 56	0.30 10	0.23 50	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.11 40

HART	0.30 124	0.17 67	0.33 73	0.41 255	0.21 102	0.32 154	0.26 124	0.67 216	0.32 64	0.33 98	0.66 229	0.41 171	0.22 68	0.58 218	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.11 94	0.15 190	0.12 80

fffy	0.29 114	0.22 240	0.38 145	0.38 160	0.23 159	0.33 167	0.29 169	0.55 137	0.42 145	0.33 98	0.37 115	0.39 157	0.27 121	0.52 177	0.28 148	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.12 80

LoS_RVC	0.28 102	0.17 67	0.29 39	0.33 57	0.32 428	0.43 256	0.34 266	0.42 71	0.34 79	0.33 98	0.51 174	0.29 82	0.38 243	0.37 56	0.28 148	0.11 27	0.10 52	0.11 2	0.08 1	0.11 21	0.26 449

ProNet	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.36 120	0.25 230	0.33 167	0.42 398	0.62 178	0.41 138	0.33 98	0.31 83	0.32 103	0.28 141	0.60 240	0.28 148	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.14 172

monsterstereo	0.23 47	0.15 26	0.28 29	0.35 89	0.19 54	0.22 20	0.20 31	0.38 43	0.37 103	0.34 110	0.40 127	0.19 21	0.19 31	0.46 125	0.22 31	0.11 27	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.09 1

AE-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.47 248	0.49 441	0.31 403	0.50 287	0.34 266	0.72 264	0.73 288	0.34 110	0.55 198	0.52 235	0.28 141	0.48 146	0.31 198	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

CES	0.29 114	0.15 26	0.25 5	0.31 19	0.71 573	0.36 195	0.27 137	0.51 114	0.47 179	0.34 110	0.48 157	0.27 72	0.23 76	0.40 80	0.24 68	0.13 64	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.13 93	0.32 495

DA	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

GGEV	0.31 139	0.18 95	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.73 426	0.33 249	0.51 114	0.46 171	0.35 113	0.42 132	0.40 164	0.35 217	0.33 28	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.16 176	0.11 94	0.15 190	0.12 80

rvit_stereo_ft	0.35 179	0.26 363	0.54 333	0.53 492	0.32 428	0.33 167	0.46 423	0.52 120	0.52 196	0.35 113	0.41 130	0.41 171	0.34 208	0.49 156	0.36 249	0.22 411	0.14 323	0.19 309	0.18 349	0.19 342	0.15 215

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

testlalala	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

GCAPDPT-zeroshot	0.28 102	0.16 43	0.45 222	0.34 66	0.22 125	0.26 63	0.24 93	0.49 104	0.56 208	0.35 113	0.42 132	0.43 189	0.27 121	0.50 162	0.24 68	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.13 130

CAS	0.37 209	0.13 2	0.27 20	1.34 593	0.31 403	0.46 275	0.38 335	0.50 109	0.48 181	0.35 113	0.52 181	0.24 57	0.19 31	0.30 10	0.28 148	1.03 596	0.08 1	0.12 32	0.08 1	0.12 52	0.28 470

LoS	0.30 124	0.16 43	0.32 68	0.30 11	0.19 54	0.32 154	0.29 169	0.54 132	0.73 288	0.35 113	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.48 146	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
depthmonostereo	0.30 124	0.15 26	0.36 120	0.35 89	0.18 31	0.45 273	0.27 137	0.71 253	0.57 218	0.36 121	0.43 139	0.34 118	0.40 263	0.36 52	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.13 67	0.12 127	0.11 21	0.12 80

2.75w_new	0.22 31	0.18 95	0.30 48	0.29 6	0.18 31	0.23 31	0.33 249	0.37 40	0.29 43	0.36 121	0.27 53	0.18 13	0.25 91	0.37 56	0.24 68	0.11 27	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

rvit_stereo_0080	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

test_for_model	0.29 114	0.16 43	0.40 168	0.33 57	0.21 102	0.32 154	0.25 109	0.61 171	0.64 238	0.36 121	0.50 166	0.35 127	0.24 83	0.48 146	0.25 84	0.12 37	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.11 40

whm_eth	0.32 148	0.26 363	0.45 222	0.39 186	0.28 336	0.27 81	0.46 423	0.51 114	0.46 171	0.36 121	0.42 132	0.41 171	0.29 161	0.41 86	0.34 228	0.22 411	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.23 418	0.16 248

MSCF	0.25 66	0.17 67	0.36 120	0.41 255	0.21 102	0.20 13	0.31 218	0.47 100	0.32 64	0.37 126	0.33 92	0.23 47	0.34 208	0.37 56	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.13 130

qwe	0.23 47	0.18 95	0.30 48	0.31 19	0.18 31	0.29 107	0.22 69	0.39 45	0.33 73	0.37 126	0.30 78	0.20 28	0.22 68	0.45 118	0.22 31	0.10 8	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.12 52	0.10 3

monsters	0.22 31	0.14 5	0.28 29	0.32 40	0.19 54	0.24 39	0.19 19	0.46 91	0.34 79	0.37 126	0.30 78	0.16 2	0.20 45	0.45 118	0.20 9	0.12 37	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.11 40

AIO-test2	0.40 254	0.21 206	0.44 215	0.48 429	0.26 267	0.44 266	0.38 335	0.79 312	1.28 533	0.37 126	0.87 333	0.38 146	0.30 180	0.50 162	0.28 148	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.24 473	0.15 190	0.15 215

fffft	0.26 79	0.18 95	0.39 154	0.37 140	0.23 159	0.29 107	0.35 289	0.46 91	0.26 34	0.37 126	0.23 29	0.27 72	0.22 68	0.55 192	0.28 148	0.12 37	0.09 18	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130
1: 1. 1
rvit_stereo_0081	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

rvit_stereo_0082	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

MoCha-V2	0.26 79	0.16 43	0.30 48	0.41 255	0.18 31	0.27 81	0.26 124	0.57 150	0.28 41	0.37 126	0.27 53	0.33 111	0.34 208	0.56 202	0.23 50	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.13 93	0.13 130

GLC_STEREO	0.30 124	0.20 170	0.28 29	0.44 362	0.19 54	0.31 135	0.25 109	0.49 104	0.43 154	0.37 126	0.47 155	0.40 164	0.23 76	0.51 174	0.37 260	0.15 174	0.18 426	0.19 309	0.16 260	0.16 247	0.14 172

WQFJA1	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.53 203	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.51 174	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

NLMM	0.33 157	0.19 131	0.35 101	0.39 186	0.26 267	0.61 361	0.30 191	0.61 171	0.52 196	0.38 135	0.39 123	0.38 146	0.36 227	0.50 162	0.43 323	0.14 98	0.18 426	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.14 172

NLSM1	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.40 226	0.25 230	0.65 390	0.27 137	0.59 161	0.52 196	0.38 135	0.53 188	0.29 82	0.29 161	0.56 202	0.33 217	0.16 225	0.17 408	0.18 273	0.15 229	0.14 139	0.13 130

GASTEREO	0.26 79	0.17 67	0.35 101	0.41 255	0.21 102	0.22 20	0.30 191	0.47 100	0.32 64	0.38 135	0.33 92	0.22 41	0.33 201	0.43 103	0.24 68	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.12 80

MM-Stereo_test2	0.30 124	0.18 95	0.41 178	0.41 255	0.25 230	0.41 241	0.41 387	0.65 198	0.43 154	0.38 135	0.36 110	0.31 95	0.26 110	0.55 192	0.25 84	0.12 37	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.15 190	0.12 80

SMoEStereo_RVC	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.23 159	0.36 195	0.31 218	0.43 75	0.36 95	0.38 135	0.30 78	0.32 103	0.24 83	0.56 202	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.12 52	0.12 80

rvit_stereo_0083	0.34 172	0.25 328	0.53 320	0.45 377	0.28 336	0.35 184	0.35 289	0.47 100	0.64 238	0.38 135	0.47 155	0.42 178	0.37 235	0.41 86	0.39 285	0.22 411	0.20 457	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.15 215

MyStereo07	0.33 157	0.23 273	0.37 135	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	0.78 305	0.38 108	0.38 135	0.34 101	0.32 103	0.30 180	0.63 280	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

MC-Stereo	0.29 114	0.18 95	0.35 101	0.40 226	0.21 102	0.26 63	0.26 124	0.53 126	0.40 129	0.38 135	0.61 215	0.41 171	0.31 187	0.57 213	0.27 127	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

3.25w_new	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

3.25w	0.24 56	0.17 67	0.34 85	0.31 19	0.18 31	0.43 256	0.20 31	0.39 45	0.32 64	0.39 144	0.29 68	0.23 47	0.27 121	0.43 103	0.23 50	0.10 8	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.11 40

Pointernet	0.27 90	0.15 26	0.35 101	0.36 120	0.23 159	0.35 184	0.21 55	0.74 283	0.41 138	0.39 144	0.37 115	0.34 118	0.25 91	0.37 56	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40

H2IRNET	0.38 226	0.21 206	0.36 120	0.39 186	0.25 230	0.26 63	0.24 93	0.61 171	0.74 294	0.39 144	0.89 340	0.74 367	0.53 323	0.53 183	0.44 332	0.16 225	0.13 284	0.19 309	0.20 400	0.17 275	0.15 215

ff7	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

IGEVStereo-DCA	0.30 124	0.24 297	0.42 191	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.16 248

ffff	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

rrr	0.31 139	0.24 297	0.56 350	0.36 120	0.27 309	0.38 213	0.31 218	0.56 145	0.44 159	0.39 144	0.31 83	0.35 127	0.27 121	0.62 269	0.25 84	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

11t	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

ccc-4	0.30 124	0.22 240	0.42 191	0.37 140	0.26 267	0.31 135	0.34 266	0.66 205	0.35 87	0.39 144	0.33 92	0.31 95	0.28 141	0.61 246	0.26 105	0.14 98	0.11 134	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

sAnonymous2	0.42 276	0.41 491	0.96 500	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 545

CroCo_RVC	0.42 276	0.41 491	0.96 500	0.48 429	0.37 470	0.41 241	0.48 438	0.60 164	0.52 196	0.39 144	0.48 157	0.35 127	0.44 283	0.44 110	0.30 184	0.19 352	0.14 323	0.19 309	0.17 318	0.55 566	0.43 545

gcap_with_dpt	0.31 139	0.21 206	0.39 154	0.41 255	0.27 309	0.35 184	0.29 169	0.67 216	0.52 196	0.40 156	0.57 203	0.44 196	0.27 121	0.41 86	0.31 198	0.15 174	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

WQFJX1	0.33 157	0.20 170	0.35 101	0.42 294	0.28 336	0.52 300	0.33 249	0.56 145	0.55 206	0.40 156	0.36 110	0.33 111	0.30 180	0.72 359	0.40 308	0.15 174	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.16 247	0.16 248

WQFJX	0.33 157	0.19 131	0.34 85	0.39 186	0.27 309	0.60 359	0.30 191	0.58 154	0.52 196	0.40 156	0.38 121	0.34 118	0.35 217	0.63 280	0.41 314	0.15 174	0.17 408	0.16 176	0.13 166	0.15 190	0.16 248

rvit_stereo_0081_aga	0.32 148	0.29 408	0.50 282	0.43 336	0.29 361	0.36 195	0.32 232	0.46 91	0.42 145	0.40 156	0.44 142	0.41 171	0.34 208	0.43 103	0.31 198	0.23 438	0.17 408	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.15 215

anonymousdsp	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.31 135	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248

IGEV-Stereo	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.30 119	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
water-stereo	0.29 114	0.15 26	0.32 68	0.36 120	0.20 80	0.36 195	0.24 93	0.65 198	0.39 115	0.41 162	0.61 215	0.44 196	0.39 258	0.29 8	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

AIO-test1	0.39 239	0.18 95	0.42 191	0.51 464	0.25 230	0.44 266	0.30 191	0.74 283	1.20 520	0.41 162	0.71 245	0.45 205	0.29 161	0.56 202	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.21 421	0.13 93	0.18 321

tt45	0.28 102	0.18 95	0.36 120	0.36 120	0.24 201	0.37 207	0.28 154	0.50 109	0.31 58	0.41 162	0.27 53	0.38 146	0.25 91	0.61 246	0.26 105	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.12 52	0.15 215

rvit_0105_6	0.40 254	0.28 394	0.68 410	0.51 464	0.30 387	0.39 223	0.41 387	0.53 126	0.68 258	0.41 162	0.45 144	0.50 226	0.45 290	0.55 192	0.37 260	0.28 489	0.26 512	0.24 442	0.22 442	0.22 398	0.17 294

Selective-RAFT	0.36 190	0.23 273	0.54 333	0.45 377	0.22 125	0.64 383	0.27 137	0.62 178	0.65 245	0.41 162	0.38 121	0.55 245	0.39 258	0.59 227	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.16 247	0.14 172

NLMM1	0.34 172	0.21 206	0.38 145	0.41 255	0.26 267	0.55 320	0.32 232	0.58 154	0.65 245	0.42 167	0.45 144	0.30 91	0.27 121	0.64 288	0.39 285	0.16 225	0.18 426	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.14 172

ACVNet-DCA	0.36 190	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

xx1	0.40 254	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 511	0.42 167	0.50 166	0.65 314	0.56 341	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

1test111	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.91 352	0.59 223	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.18 307	0.19 333

cc1	0.38 226	0.25 328	0.35 101	0.42 294	0.23 159	0.53 306	0.37 317	0.71 253	1.17 511	0.42 167	0.50 166	0.34 118	0.47 302	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

tt1	0.37 209	0.25 328	0.35 101	0.43 336	0.23 159	0.52 300	0.37 317	0.72 264	1.13 499	0.42 167	0.46 149	0.35 127	0.44 283	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.13 166	0.16 247	0.17 294

trnet	0.28 102	0.15 26	0.25 5	0.29 6	0.16 7	0.38 213	0.23 87	0.53 126	0.77 307	0.43 173	0.52 181	0.34 118	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.15 174	0.11 134	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.11 40

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 172	0.28 394	0.48 262	0.37 140	0.25 230	0.47 279	0.30 191	0.60 164	0.92 409	0.43 173	0.37 115	0.30 91	0.29 161	0.50 162	0.30 184	0.17 271	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.18 307	0.16 248

CREStereo	0.28 102	0.16 43	0.25 5	0.28 3	0.17 17	0.38 213	0.25 109	0.52 120	0.76 304	0.43 173	0.51 174	0.32 103	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80
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
test_xeample3	0.31 139	0.23 273	0.56 350	0.36 120	0.26 267	0.35 184	0.32 232	0.60 164	0.38 108	0.44 176	0.32 91	0.33 111	0.28 141	0.66 310	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.14 172

DLNR-FE	20.09 630	36.45 637	38.39 634	170.32 649	60.71 643	0.23 31	0.20 31	13.60 630	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.49 628	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.83 648	0.13 130

rvit_0105_4	0.42 276	0.30 423	0.77 449	0.52 481	0.29 361	0.41 241	0.44 413	0.57 150	0.75 298	0.45 177	0.48 157	0.56 251	0.49 312	0.58 218	0.37 260	0.28 489	0.26 512	0.25 455	0.22 442	0.24 431	0.19 333

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.16 43	0.39 154	0.33 57	0.19 54	0.35 184	0.27 137	0.54 132	0.79 318	0.45 177	0.55 198	0.47 213	0.27 121	0.56 202	0.28 148	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.11 94	0.12 52	0.12 80

DLNR_Zeroshot_test	20.12 631	36.36 636	38.38 633	170.13 648	62.28 644	0.22 20	0.20 31	13.43 629	0.40 129	0.45 177	0.66 229	0.42 178	0.21 56	0.64 288	0.32 206	5.57 629	0.10 52	0.15 148	0.11 94	72.31 647	0.13 130

HH	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

HanStereo	0.37 209	0.22 240	0.49 271	0.41 255	0.26 267	0.36 195	0.30 191	0.87 337	0.41 138	0.45 177	0.59 209	0.78 387	0.43 276	0.77 391	0.26 105	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.14 172

RCA-Stereo	0.36 190	0.18 95	0.37 135	0.38 160	0.23 159	0.31 135	0.33 249	0.70 246	1.25 526	0.45 177	0.65 225	0.46 209	0.43 276	0.40 80	0.29 166	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

WCG-NET	0.29 114	0.15 26	0.35 101	0.34 66	0.19 54	0.32 154	0.27 137	0.42 71	0.82 350	0.46 184	0.49 164	0.39 157	0.25 91	0.42 96	0.27 127	0.12 37	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.12 52	0.11 40

StereoVision	0.43 289	0.29 408	0.54 333	0.50 452	0.28 336	0.37 207	0.38 335	0.75 292	0.63 234	0.46 184	1.11 444	0.53 240	0.38 243	0.57 213	0.34 228	0.21 389	0.24 495	0.25 455	0.24 473	0.26 452	0.17 294

PMTNet	0.33 157	0.17 67	0.26 13	0.29 6	0.18 31	0.44 266	0.22 69	0.57 150	0.66 249	0.46 184	0.54 192	0.38 146	0.34 208	0.50 162	0.25 84	0.75 584	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80

NLCSM	0.35 179	0.21 206	0.36 120	0.44 362	0.29 361	0.53 306	0.40 366	0.54 132	0.51 195	0.47 187	0.37 115	0.33 111	0.34 208	0.75 373	0.42 320	0.16 225	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.17 294

xyz-stereo-finetune	0.34 172	0.19 131	0.38 145	0.34 66	0.18 31	0.57 337	0.32 232	0.60 164	0.70 269	0.47 187	0.54 192	0.38 146	0.35 217	0.57 213	0.38 275	0.13 64	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130

MM-Stereo_test3	0.35 179	0.19 131	0.33 73	0.42 294	0.26 267	0.34 178	0.44 413	0.74 283	0.93 415	0.47 187	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.46 125	0.29 166	0.17 271	0.15 348	0.17 222	0.13 166	0.14 139	0.15 215

EKT-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.44 215	0.44 362	0.30 387	0.37 207	0.30 191	0.72 264	0.68 258	0.47 187	0.63 220	0.49 224	0.28 141	0.59 227	0.34 228	0.19 352	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.16 247	0.18 321

GCAP-Stereo	0.29 114	0.21 206	0.45 222	0.39 186	0.20 80	0.39 223	0.22 69	0.60 164	0.46 171	0.47 187	0.50 166	0.39 157	0.27 121	0.34 40	0.24 68	0.14 98	0.12 207	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.12 80

CREStereo++_RVC	0.32 148	0.16 43	0.25 5	0.32 40	0.24 201	0.27 81	0.22 69	0.48 103	0.89 392	0.47 187	0.80 295	0.29 82	0.25 91	0.37 56	0.34 228	0.14 98	0.09 18	0.13 67	0.52 582	0.14 139	0.10 3
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	0.38 226	0.18 95	0.52 312	0.58 528	0.38 477	0.39 223	0.20 31	0.62 178	0.31 58	0.47 187	1.29 496	0.72 358	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.11 40

FSD					0.46 528	0.48 284	0.52 466	0.54 132	0.49 183	0.48 194	0.48 157	0.50 226	0.48 306	0.51 174	0.49 366	0.45 561	0.43 579	0.47 559	0.46 565	0.46 546

tg	0.34 172	0.19 131	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.38 213	0.26 124	0.74 283	0.60 230	0.48 194	0.65 225	0.42 178	0.24 83	0.57 213	0.33 217	0.14 98	0.10 52	0.18 273	0.17 318	0.14 139	0.12 80

CAS++	0.33 157	0.25 328	0.39 154	0.38 160	0.26 267	0.32 154	0.24 93	0.87 337	0.53 203	0.48 194	0.46 149	0.26 66	0.21 56	0.50 162	0.26 105	0.23 438	0.20 457	0.22 405	0.17 318	0.21 372	0.17 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.38 226	0.19 131	0.47 248	0.45 377	0.33 440	0.45 273	0.40 366	0.66 205	0.53 203	0.49 197	0.95 369	0.57 256	0.39 258	0.53 183	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.15 215

test-1	0.37 209	0.20 170	0.76 446	0.47 422	0.27 309	0.44 266	0.36 302	0.63 186	0.65 245	0.49 197	0.67 237	0.54 242	0.35 217	0.42 96	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.15 190	0.18 321

iRaftStereo_RVC	0.33 157	0.20 170	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.31 135	0.29 169	0.70 246	0.55 206	0.49 197	0.66 229	0.37 139	0.23 76	0.47 137	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.13 130

rvit_0105_5	0.44 296	0.32 435	0.79 453	0.51 464	0.29 361	0.44 266	0.43 405	0.62 178	0.76 304	0.51 200	0.52 181	0.61 289	0.53 323	0.58 218	0.38 275	0.28 489	0.25 503	0.25 455	0.24 473	0.22 398	0.20 364

RAFT+CT+SA	0.40 254	0.24 297	0.40 168	0.53 492	0.27 309	0.28 95	0.45 420	0.79 312	0.81 337	0.51 200	0.90 346	0.42 178	0.39 258	0.81 411	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.15 190	0.15 215

RALCasStereoNet	0.37 209	0.23 273	0.41 178	0.44 362	0.28 336	0.36 195	0.38 335	0.66 205	0.67 256	0.51 200	0.74 261	0.51 231	0.29 161	0.64 288	0.38 275	0.17 271	0.14 323	0.15 148	0.13 166	0.17 275	0.17 294

Reg-Stereo(zero)	0.31 139	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.19 54	0.33 167	0.21 55	0.64 196	0.72 278	0.52 203	0.52 181	0.51 231	0.29 161	0.48 146	0.27 127	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.13 130

MSKI-zero shot	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.41 255	0.22 125	0.32 154	0.22 69	0.65 198	0.45 164	0.52 203	0.64 223	0.60 287	0.19 31	0.78 399	0.27 127	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.13 93	0.13 130

riskmin	0.41 269	0.21 206	0.44 215	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.32 232	0.70 246	0.86 369	0.52 203	0.57 203	0.78 387	0.60 369	0.58 218	0.39 285	0.17 271	0.12 207	0.19 309	0.13 166	0.19 342	0.22 401

Anonymous3	0.47 324	0.35 452	0.91 492	0.50 452	0.38 477	0.81 458	0.55 481	0.76 296	0.66 249	0.52 203	0.65 225	0.44 196	0.45 290	0.66 310	0.39 285	0.25 462	0.25 503	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.24 436

raft+_RVC	0.38 226	0.20 170	0.38 145	0.39 186	0.27 309	0.44 266	0.35 289	0.81 317	0.90 397	0.52 203	0.78 279	0.50 226	0.29 161	0.56 202	0.41 314	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.13 130

111	0.42 276	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.52 300	0.28 154	0.76 296	1.16 508	0.52 203	0.92 360	0.65 314	0.51 320	0.65 298	0.37 260	0.15 174	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.16 248

EAI-Stereo	0.36 190	0.21 206	0.46 236	0.40 226	0.22 125	0.33 167	0.36 302	1.22 485	0.32 64	0.52 203	0.75 263	0.35 127	0.28 141	0.65 298	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.14 198	0.14 139	0.13 130

xyz-stereo-finetune2	0.37 209	0.20 170	0.40 168	0.32 40	0.19 54	0.80 452	0.29 169	0.56 145	0.33 73	0.53 210	0.79 284	0.43 189	0.48 306	0.70 344	0.46 342	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.13 166	0.12 52	0.14 172

TRStereo	0.39 239	0.32 435	0.64 390	0.49 441	0.41 495	0.30 119	0.30 191	0.97 378	0.63 234	0.53 210	0.43 139	0.52 235	0.26 110	0.77 391	0.29 166	0.18 312	0.12 207	0.19 309	0.19 377	0.13 93	0.13 130

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 296	0.22 240	0.83 465	0.39 186	0.45 519	0.41 241	0.26 124	1.04 401	0.50 188	0.54 212	0.76 266	1.03 466	0.43 276	0.67 320	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.21 382

CASnet	0.30 124	0.20 170	0.34 85	0.42 294	0.17 17	0.25 59	0.24 93	0.53 126	0.56 208	0.54 212	0.54 192	0.39 157	0.24 83	0.41 86	0.26 105	0.15 174	0.10 52	0.22 405	0.18 349	0.18 307	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Stereo-weight	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.23 159	0.28 95	0.29 169	0.69 233	0.83 356	0.55 214	0.51 174	0.58 272	0.20 45	0.48 146	0.30 184	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

LL-Strereo2	0.36 190	0.25 328	0.52 312	0.43 336	0.27 309	0.36 195	0.27 137	0.70 246	0.46 171	0.55 214	0.53 188	0.65 314	0.24 83	0.69 336	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.23 426	0.20 400	0.19 342	0.14 172

XX-TBD	0.32 148	0.53 523	0.26 13	0.53 492	0.21 102	0.38 213	0.24 93	0.41 64	0.77 307	0.55 214	0.70 244	0.31 95	0.26 110	0.33 28	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.11 40

rvit_stereo_0075_2	0.48 334	0.38 471	0.74 441	0.54 504	0.46 528	0.43 256	0.35 289	0.85 330	0.68 258	0.56 217	0.73 249	0.59 282	0.47 302	0.64 288	0.47 353	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.26 497	0.32 493	0.26 449

Any-RAFT	0.36 190	0.17 67	0.31 56	0.35 89	0.21 102	0.51 292	0.21 55	0.93 363	0.75 298	0.56 217	0.73 249	0.66 326	0.29 161	0.48 146	0.25 84	0.15 174	0.10 52	0.13 67	0.10 55	0.13 93	0.13 130

TestStereo	0.39 239	0.32 435	0.42 191	0.45 377	0.20 80	0.41 241	0.38 335	0.69 233	0.66 249	0.56 217	0.78 279	0.48 218	0.43 276	0.59 227	0.37 260	0.18 312	0.13 284	0.20 346	0.15 229	0.23 418	0.14 172

anonymousdsp2	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.38 160	0.24 201	0.48 284	0.31 218	0.91 352	0.68 258	0.57 220	0.51 174	0.51 231	0.34 208	0.59 227	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.10 55	0.16 247	0.16 248

qqq	0.42 276	0.28 394	0.50 282	0.37 140	0.22 125	0.47 279	0.39 353	0.91 352	0.59 223	0.57 220	0.71 245	0.65 314	0.56 341	0.59 227	0.48 357	0.17 271	0.17 408	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.19 333

GMStereo	0.40 254	0.38 471	0.61 375	0.41 255	0.27 309	0.47 279	0.35 289	0.62 178	1.04 468	0.57 220	0.54 192	0.38 146	0.36 227	0.56 202	0.41 314	0.20 373	0.13 284	0.16 176	0.17 318	0.24 431	0.20 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
s12784h	0.37 209	0.15 26	0.26 13	0.34 66	0.15 3	0.80 452	0.29 169	0.83 325	0.87 376	0.58 223	0.58 207	0.43 189	0.41 268	0.59 227	0.35 237	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.09 6	0.14 139	0.10 3

DilatedVolume-Stereo	0.31 139	0.16 43	0.38 145	0.34 66	0.21 102	0.54 314	0.25 109	0.58 154	0.43 154	0.59 224	0.50 166	0.37 139	0.32 193	0.50 162	0.29 166	0.13 64	0.12 207	0.13 67	0.11 94	0.11 21	0.12 80

rafts_anoy	0.38 226	0.22 240	0.38 145	0.43 336	0.28 336	0.32 154	0.32 232	0.70 246	0.91 403	0.59 224	0.66 229	0.45 205	0.33 201	0.49 156	0.41 314	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.23 458	0.18 307	0.16 248

raftrobust	0.35 179	0.20 170	0.39 154	0.43 336	0.29 361	0.31 135	0.25 109	0.73 276	0.66 249	0.59 224	0.56 201	0.44 196	0.45 290	0.55 192	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.14 172

FACV-RUCA	0.45 305	0.28 394	0.51 291	0.46 402	0.33 440	0.62 367	0.34 266	0.87 337	0.75 298	0.60 227	0.84 313	0.48 218	0.54 330	0.56 202	0.39 285	0.22 411	0.15 348	0.35 527	0.16 260	0.29 473	0.22 401

x	0.41 269	0.25 328	0.46 236	0.36 120	0.24 201	0.54 314	0.31 218	0.94 368	0.58 222	0.60 227	0.72 247	0.61 289	0.53 323	0.52 177	0.50 370	0.18 312	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.17 275	0.18 321

test_4	0.37 209	0.19 131	0.34 85	0.45 377	0.26 267	0.20 13	0.34 266	0.58 154	0.42 145	0.60 227	1.45 529	0.43 189	0.26 110	0.67 320	0.29 166	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.12 80

dd	0.44 296	0.40 485	0.62 381	0.44 362	0.26 267	0.51 292	0.38 335	0.72 264	1.07 482	0.60 227	0.66 229	0.43 189	0.40 263	0.68 329	0.53 390	0.24 449	0.15 348	0.21 390	0.16 260	0.24 431	0.19 333

TANstereo	0.31 139	0.16 43	0.34 85	0.31 19	0.17 17	0.55 320	0.23 87	0.46 91	0.56 208	0.60 227	0.69 241	0.37 139	0.26 110	0.36 52	0.28 148	0.16 225	0.16 375	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.15 215

Select-FE	0.48 334	0.26 363	0.96 500	0.42 294	0.36 466	0.34 178	0.20 31	1.02 394	0.37 103	0.61 232	1.01 402	1.04 471	0.79 475	0.74 365	0.29 166	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.20 400	0.15 190	0.25 445

MM-Stereo_test1	0.34 172	0.19 131	0.37 135	0.42 294	0.23 159	0.35 184	0.44 413	0.62 178	0.56 208	0.61 232	0.51 174	0.38 146	0.36 227	0.65 298	0.27 127	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.13 130

GCAP-BAT	0.32 148	0.21 206	0.45 222	0.34 66	0.29 361	0.28 95	0.27 137	0.53 126	0.32 64	0.61 232	0.66 229	0.47 213	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.10 55	0.12 52	0.12 80

ToySt	0.52 389	0.27 379	0.93 493	0.42 294	0.28 336	0.67 406	0.56 485	0.88 345	0.79 318	0.61 232	0.85 322	0.92 440	0.70 427	0.72 359	0.61 422	0.16 225	0.17 408	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.21 382

SA	0.45 305	0.26 363	0.50 282	0.47 422	0.24 201	0.46 275	0.36 302	0.79 312	1.00 452	0.61 232	1.04 418	0.50 226	0.50 315	0.98 475	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.21 390	0.19 377	0.15 190	0.14 172

MyStereo04	0.45 305	0.23 273	0.52 312	0.43 336	0.29 361	0.40 230	0.48 438	1.02 394	1.12 494	0.62 237	0.58 207	0.55 245	0.56 341	0.77 391	0.45 338	0.14 98	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.17 294

11t1	0.38 226	0.23 273	0.49 271	0.36 120	0.23 159	0.61 361	0.31 218	0.74 283	0.47 179	0.62 237	0.55 198	0.55 245	0.49 312	0.58 218	0.45 338	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.13 166	0.17 275	0.19 333

RAFT-Test	0.35 179	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.24 201	0.50 287	0.23 87	0.74 283	0.44 159	0.62 237	0.85 322	0.64 308	0.28 141	0.48 146	0.30 184	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.13 130

iRaft-Stereo_5w	0.46 312	0.22 240	0.53 320	0.43 336	0.30 387	0.30 119	0.53 471	0.66 205	0.71 276	0.62 237	0.89 340	1.01 462	0.67 412	0.76 384	0.67 436	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.15 190	0.17 294

PSMNet-ADL	0.50 361	0.28 394	0.43 209	0.49 441	0.31 403	0.70 413	0.38 335	0.94 368	0.81 337	0.62 237	0.80 295	0.91 434	0.62 380	0.76 384	0.68 441	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.20 400	0.22 398	0.22 401

cross-raft	0.34 172	0.20 170	0.38 145	0.45 377	0.24 201	0.32 154	0.35 289	0.77 301	0.42 145	0.62 237	0.77 270	0.58 272	0.27 121	0.46 125	0.31 198	0.12 37	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.15 190	0.12 80

Gwc-CoAtRS	0.35 179	0.18 95	0.46 236	0.39 186	0.23 159	0.34 178	0.22 69	0.74 283	0.77 307	0.62 237	0.60 212	0.58 272	0.29 161	0.47 137	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.13 130

test_5	0.44 296	0.25 328	0.48 262	0.53 492	0.28 336	0.28 95	0.42 398	0.77 301	0.87 376	0.63 244	0.91 354	0.73 363	0.53 323	0.82 417	0.36 249	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.16 248

Patchmatch Stereo++	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248
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-softLoss	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

KMStereo	0.40 254	0.21 206	0.53 320	0.42 294	0.26 267	0.29 107	0.34 266	0.70 246	0.49 183	0.63 244	0.82 305	0.59 282	0.33 201	0.75 373	0.43 323	0.20 373	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.17 275	0.22 401

PSM-adaLoss	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.59 227	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo_v2	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.31 218	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

ROB_FTStereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.20 31	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.60 240	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iGMRVC	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.29 169	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

iRAFT	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

RAFT-IKP	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.27 137	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

IGEV-FE	0.36 190	0.19 131	0.71 424	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

gcap-zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.53 306	0.27 137	0.58 154	0.35 87	0.64 254	0.49 164	0.87 416	0.34 208	0.49 156	0.25 84	0.14 98	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

MyStereo06	0.40 254	0.22 240	0.65 395	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	1.05 408	0.43 154	0.64 254	0.54 192	0.78 387	0.27 121	0.53 183	0.31 198	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

IGEV_Zeroshot_test	0.36 190	0.19 131	0.71 424	0.41 255	0.29 361	0.30 119	0.25 109	0.86 334	0.40 129	0.64 254	0.57 203	0.56 251	0.25 91	0.56 202	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

GANet-ADL	0.44 296	0.27 379	0.48 262	0.44 362	0.30 387	0.54 314	0.36 302	0.94 368	0.88 387	0.64 254	0.72 247	0.68 336	0.44 283	0.55 192	0.44 332	0.22 411	0.15 348	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.21 382

HUI-Stereo	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.22 69	0.63 186	0.40 129	0.64 254	0.73 249	0.58 272	0.38 243	0.53 183	0.38 275	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248

model_zeroshot	0.35 179	0.20 170	0.56 350	0.41 255	0.30 387	0.51 292	0.26 124	0.69 233	0.48 181	0.65 260	0.51 174	0.52 235	0.25 91	0.46 125	0.27 127	0.17 271	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.14 172

ACV-stereo	0.63 460	0.37 463	1.03 512	0.44 362	0.31 403	1.27 544	0.41 387	0.78 305	0.84 357	0.65 260	0.76 266	2.07 578	1.00 526	0.84 423	0.68 441	0.22 411	0.17 408	0.19 309	0.18 349	0.22 398	0.23 425

UDGNet	0.50 361	0.82 566	0.56 350	0.51 464	0.32 428	0.41 241	0.34 266	0.71 253	0.93 415	0.65 260	0.60 212	0.58 272	0.44 283	0.65 298	0.43 323	0.33 522	0.15 348	0.67 579	0.20 400	0.49 554	0.23 425

NRIStereo	0.37 209	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.23 159	0.33 167	0.25 109	0.68 223	0.59 223	0.65 260	0.63 220	0.55 245	0.37 235	0.67 320	0.40 308	0.16 225	0.12 207	0.18 273	0.15 229	0.17 275	0.15 215

CRE-IMP	0.37 209	0.23 273	0.53 320	0.42 294	0.24 201	0.40 230	0.21 55	0.61 171	0.45 164	0.65 260	0.73 249	0.53 240	0.37 235	0.63 280	0.40 308	0.18 312	0.11 134	0.19 309	0.16 260	0.21 372	0.19 333

DIP-Stereo	0.40 254	0.22 240	0.58 361	0.42 294	0.29 361	0.62 367	0.27 137	0.87 337	0.42 145	0.65 260	0.86 326	0.52 235	0.35 217	0.67 320	0.43 323	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.17 294
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_3	0.48 334	0.35 452	0.85 478	0.56 516	0.31 403	0.48 284	0.48 438	0.65 198	0.81 337	0.66 266	0.59 209	0.66 326	0.56 341	0.66 310	0.41 314	0.30 506	0.27 519	0.29 502	0.28 511	0.21 372	0.21 382

test_sample1	0.44 296	0.24 297	0.52 312	0.35 89	0.23 159	0.59 353	0.36 302	1.05 408	0.57 218	0.66 266	0.78 279	0.70 340	0.71 432	0.62 269	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.18 321

4D-IteraStereo	0.33 157	0.19 131	0.43 209	0.40 226	0.24 201	0.32 154	0.27 137	0.59 161	0.72 278	0.66 266	0.53 188	0.42 178	0.22 68	0.46 125	0.30 184	0.14 98	0.09 18	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.12 80

test_3	0.37 209	0.19 131	0.50 282	0.45 377	0.24 201	0.47 279	0.36 302	0.69 233	0.84 357	0.66 266	0.46 149	0.68 336	0.25 91	0.45 118	0.32 206	0.12 37	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.12 80

NF-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

OCTAStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.58 272	0.31 187	0.69 336	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

RE-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

TVStereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.42 294	0.25 230	0.26 63	0.30 191	0.71 253	0.72 278	0.66 266	0.77 270	0.57 256	0.31 187	0.70 344	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.16 247	0.27 459

AFF-stereo	0.39 239	0.20 170	0.42 191	0.37 140	0.22 125	0.27 81	0.31 218	0.67 216	0.72 278	0.66 266	1.12 446	0.75 372	0.38 243	0.57 213	0.35 237	0.11 27	0.09 18	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.12 80

Hybrid-DGEV-2	0.43 289	0.23 273	0.47 248	0.48 429	0.30 387	0.57 337	0.24 93	0.84 328	1.00 452	0.67 275	0.67 237	0.59 282	0.73 448	0.61 246	0.36 249	0.14 98	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.13 130

FE-Mocha	0.33 157	0.20 170	0.55 337	0.39 186	0.27 309	0.31 135	0.20 31	0.77 301	0.38 108	0.67 275	0.56 201	0.57 256	0.26 110	0.38 64	0.23 50	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.16 260	0.13 93	0.13 130

UGAM-zero	0.48 334	0.21 206	0.66 398	0.38 160	0.23 159	0.36 195	0.22 69	1.30 515	0.43 154	0.67 275	0.61 215	1.74 566	0.89 508	0.79 403	0.27 127	0.15 174	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.13 93	0.14 172

test_sample2	0.45 305	0.24 297	0.49 271	0.34 66	0.21 102	0.60 359	0.43 405	1.01 391	0.73 288	0.67 275	0.80 295	0.70 340	0.64 393	0.65 298	0.41 314	0.19 352	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

STrans-v2	0.47 324	0.21 206	0.49 271	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.49 451	1.16 452	0.82 350	0.67 275	1.05 421	0.71 343	0.67 412	0.74 365	0.34 228	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.14 172

TransformOpticalFlow	0.46 312	0.21 206	0.49 271	0.42 294	0.24 201	0.36 195	0.46 423	1.04 401	0.84 357	0.67 275	1.14 457	0.73 363	0.56 341	0.78 399	0.33 217	0.15 174	0.10 52	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

CFNet-RSSM	0.35 179	0.18 95	0.47 248	0.39 186	0.22 125	0.35 184	0.23 87	0.78 305	0.86 369	0.67 275	0.54 192	0.56 251	0.28 141	0.49 156	0.28 148	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

ACVNet	0.47 324	0.24 297	0.39 154	0.40 226	0.28 336	0.58 343	0.40 366	0.91 352	0.81 337	0.67 275	0.96 373	0.79 394	0.66 403	0.65 298	0.71 447	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

CFNet-ft	0.50 361	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

CFNet_RVC	0.50 361	0.25 328	0.39 154	0.41 255	0.26 267	0.66 397	0.37 317	0.91 352	0.87 376	0.67 275	1.00 398	1.05 476	0.70 427	0.68 329	0.57 406	0.23 438	0.16 375	0.24 442	0.21 421	0.24 431	0.19 333

NVstereo2D	0.62 457	0.32 435	0.82 461	0.50 452	0.44 513	0.88 475	0.48 438	1.12 436	1.17 511	0.67 275	0.90 346	0.90 428	0.69 422	1.02 489	0.69 443	0.33 522	0.16 375	0.29 502	0.20 400	0.43 539	0.46 556

MIPNet	0.39 239	0.22 240	0.66 398	0.40 226	0.25 230	0.53 306	0.29 169	0.78 305	0.74 294	0.68 286	0.60 212	0.40 164	0.48 306	0.45 118	0.39 285	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.13 166	0.14 139	0.14 172

ICVP	0.48 334	0.26 363	0.42 191	0.49 441	0.28 336	0.63 373	0.43 405	1.05 408	0.72 278	0.68 286	0.95 369	0.75 372	0.56 341	0.55 192	0.61 422	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.17 318	0.19 342	0.21 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.58 436	0.39 476	1.26 533	0.45 377	0.32 428	0.55 320	0.34 266	1.12 436	0.90 397	0.68 286	0.90 346	0.61 289	0.71 432	1.03 491	0.80 468	0.21 389	0.18 426	0.27 483	0.23 458	0.33 498	0.30 482

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 389	0.23 273	1.38 548	0.40 226	0.53 548	0.29 107	0.30 191	1.49 553	0.45 164	0.69 289	1.15 460	0.98 450	0.32 193	0.70 344	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.17 222	0.20 400	0.22 398	0.27 459

knoymous	0.37 209	0.22 240	0.34 85	0.32 40	0.22 125	0.38 213	0.29 169	0.63 186	0.65 245	0.69 289	0.69 241	0.60 287	0.40 263	0.61 246	0.36 249	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.12 127	0.18 307	0.19 333

DeepStereo_RVC	0.37 209	0.22 240	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.26 63	0.22 69	0.64 196	0.40 129	0.69 289	0.67 237	0.57 256	0.50 315	0.58 218	0.42 320	0.17 271	0.12 207	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.19 333

RALAANet	0.40 254	0.24 297	0.56 350	0.43 336	0.30 387	0.36 195	0.25 109	0.89 346	0.69 265	0.69 289	0.65 225	0.61 289	0.30 180	0.63 280	0.35 237	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.15 229	0.21 372	0.14 172

NOSS_ROB	0.59 440	0.40 485	0.42 191	0.45 377	0.31 403	0.79 446	0.53 471	1.09 425	1.12 494	0.69 289	0.92 360	0.77 384	0.63 385	0.81 411	0.52 379	0.39 549	0.38 564	0.44 554	0.42 563	0.38 525	0.36 518

DFGA-Net	0.47 324	0.31 432	0.93 493	0.43 336	0.33 440	0.56 328	0.35 289	0.81 317	0.89 392	0.70 294	0.76 266	0.48 218	0.43 276	0.78 399	0.64 431	0.16 225	0.14 323	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.19 333

TestStereo1	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

DCANet-4	0.38 226	0.22 240	0.58 361	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.69 233	0.97 440	0.70 294	0.79 284	0.40 164	0.46 297	0.46 125	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

fff	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

SA-5K	0.44 296	0.24 297	0.45 222	0.52 481	0.25 230	0.35 184	0.40 366	0.81 317	0.94 424	0.70 294	0.96 373	0.48 218	0.45 290	0.94 458	0.33 217	0.16 225	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.15 190	0.14 172

test_1	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.70 294	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

csc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

cscssc	0.39 239	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.73 276	1.08 486	0.70 294	0.79 284	0.44 196	0.62 380	0.47 137	0.37 260	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.12 52	0.15 215

FADNet	0.63 460	0.53 523	1.20 528	0.46 402	0.44 513	0.66 397	0.41 387	1.24 490	1.07 482	0.70 294	0.84 313	0.98 450	0.65 401	0.87 430	0.54 396	0.29 499	0.30 533	0.27 483	0.30 518	0.48 550	0.36 518

UCFNet_RVC	0.50 361	0.27 379	0.37 135	0.40 226	0.27 309	0.66 397	0.42 398	1.18 463	0.86 369	0.70 294	0.89 340	0.91 434	0.60 369	0.62 269	0.48 357	0.24 449	0.18 426	0.28 494	0.27 504	0.25 442	0.24 436

FADNet-RVC	0.62 457	0.56 538	1.29 538	0.47 422	0.39 485	0.63 373	0.40 366	1.16 452	0.91 403	0.71 304	0.86 326	1.04 471	0.55 334	0.99 480	0.78 460	0.27 478	0.26 512	0.28 494	0.29 517	0.32 493	0.31 491

MIM_Stereo	0.39 239	0.18 95	0.59 369	0.38 160	0.25 230	0.27 81	0.24 93	0.72 264	0.56 208	0.72 305	1.00 398	0.62 297	0.29 161	0.67 320	0.39 285	0.13 64	0.14 323	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.12 80

ADStereo(finetuned)	0.39 239	0.18 95	0.58 361	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.68 420	0.46 125	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

test-3	0.35 179	0.17 67	0.48 262	0.40 226	0.22 125	0.42 251	0.22 69	0.66 205	0.80 327	0.72 305	0.45 144	0.63 302	0.29 161	0.45 118	0.32 206	0.13 64	0.09 18	0.17 222	0.13 166	0.13 93	0.11 40

LCNet	0.42 276	0.21 206	0.34 85	0.44 362	0.24 201	0.47 279	0.28 154	0.69 233	0.57 218	0.72 305	1.03 415	0.66 326	0.58 357	0.60 240	0.35 237	0.15 174	0.10 52	0.19 309	0.19 377	0.22 398	0.37 524

AnonymousM	0.42 276	0.86 572	0.31 56	0.35 89	0.23 159	0.30 119	0.37 317	0.56 145	0.44 159	0.72 305	0.50 166	0.47 213	0.29 161	0.42 96	0.35 237	0.16 225	0.12 207	1.51 596	0.32 531	0.12 52	0.11 40

DCANet	0.38 226	0.18 95	0.46 236	0.35 89	0.19 54	0.30 119	0.30 191	0.72 264	0.96 435	0.72 305	0.77 270	0.45 205	0.56 341	0.47 137	0.36 249	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.13 93	0.15 215

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 209	0.18 95	0.45 222	0.36 120	0.19 54	0.33 167	0.28 154	0.67 216	0.77 307	0.72 305	0.99 394	0.56 251	0.39 258	0.44 110	0.31 198	0.11 27	0.09 18	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.11 40

MyStereo8	0.42 276	0.21 206	0.64 390	0.43 336	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.72 264	0.50 188	0.73 312	1.01 402	0.57 256	0.44 283	0.52 177	0.52 379	0.15 174	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.19 342	0.21 382

Anonymous_2	0.84 507	0.45 503	0.66 398	0.41 255	0.45 519	0.82 461	0.53 471	0.81 317	0.81 337	0.73 312	0.61 215	0.91 434	0.76 468	0.77 391	0.61 422	0.51 572	0.55 589	0.54 572	4.92 628	0.54 564	0.42 540

iRaft-Stereo_20w	0.42 276	0.20 170	0.63 385	0.39 186	0.27 309	0.33 167	0.25 109	1.76 584	0.37 103	0.73 312	0.53 188	0.63 302	0.42 273	0.86 428	0.29 166	0.14 98	0.11 134	0.14 102	0.13 166	0.15 190	0.15 215

GwcNet-ADL	0.45 305	0.24 297	0.51 291	0.46 402	0.30 387	0.41 241	0.40 366	0.95 371	0.98 445	0.73 312	0.78 279	0.61 289	0.41 268	0.67 320	0.55 398	0.20 373	0.14 323	0.15 148	0.14 198	0.19 342	0.22 401

GANet-RSSM	0.49 348	0.22 240	0.42 191	0.39 186	0.26 267	0.58 343	0.41 387	1.12 436	0.82 350	0.73 312	1.02 405	0.88 420	0.75 459	0.67 320	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.18 273	0.19 377	0.18 307	0.18 321

HITNet	0.43 289	0.27 379	0.50 282	0.34 66	0.18 31	0.65 390	0.32 232	0.99 384	0.70 269	0.73 312	0.86 326	0.66 326	0.56 341	0.61 246	0.47 353	0.14 98	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.13 130
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
DN-CSS_ROB	0.45 305	0.27 379	0.74 441	0.41 255	0.29 361	0.43 256	0.29 169	0.80 315	0.78 311	0.73 312	1.08 438	0.48 218	0.45 290	0.81 411	0.40 308	0.15 174	0.12 207	0.21 390	0.19 377	0.18 307	0.17 294

PAM_32	0.50 361	0.20 170	0.69 419	0.40 226	0.24 201	1.09 519	0.29 169	1.12 436	0.40 129	0.74 319	0.44 142	1.98 576	0.64 393	0.64 288	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.15 215

RAFT-345	0.41 269	0.19 131	0.42 191	0.39 186	0.23 159	0.32 154	0.25 109	0.62 178	0.56 208	0.74 319	1.77 553	0.44 196	0.35 217	0.67 320	0.37 260	0.14 98	0.11 134	0.18 273	0.14 198	0.14 139	0.13 130

FENet	0.43 289	0.23 273	0.40 168	0.40 226	0.24 201	0.54 314	0.33 249	0.83 325	0.72 278	0.74 319	0.73 249	0.63 302	0.56 341	0.65 298	0.45 338	0.19 352	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.18 307	0.20 364

CFNet	0.53 396	0.30 423	0.53 320	0.42 294	0.28 336	0.73 426	0.35 289	1.21 477	1.01 455	0.74 319	1.07 431	0.85 406	0.60 369	0.83 419	0.58 413	0.19 352	0.15 348	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.17 294

PAM	0.50 361	0.21 206	0.75 444	0.41 255	0.26 267	1.11 525	0.37 317	1.10 429	0.39 115	0.75 323	0.46 149	1.92 573	0.61 375	0.62 269	0.28 148	0.16 225	0.10 52	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.15 215

GES	0.46 312	0.25 328	0.62 381	0.41 255	0.30 387	0.62 367	0.37 317	1.06 413	0.70 269	0.75 323	0.83 310	0.47 213	0.52 322	0.69 336	0.46 342	0.23 438	0.17 408	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.24 436

HCRNet	0.46 312	0.35 452	0.45 222	0.54 504	0.26 267	0.52 300	0.29 169	0.87 337	0.64 238	0.75 323	0.82 305	0.76 379	0.53 323	0.70 344	0.38 275	0.24 449	0.16 375	0.24 442	0.20 400	0.21 372	0.20 364

xxxx	1.07 538	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.22 125	0.83 464	0.36 302	1.41 541	0.95 428	0.75 323	0.99 394	0.97 448	0.64 393	0.70 344	11.37 622	0.20 373	0.17 408	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

PSMNet-RSSM	0.50 361	0.24 297	0.41 178	0.43 336	0.26 267	0.51 292	0.40 366	1.16 452	0.79 318	0.75 323	1.07 431	0.87 416	0.69 422	0.66 310	0.52 379	0.24 449	0.16 375	0.23 426	0.26 497	0.20 359	0.20 364

GwcNet-RSSM	0.51 375	0.25 328	0.51 291	0.41 255	0.24 201	0.56 328	0.41 387	0.97 378	0.96 435	0.75 323	1.17 470	0.89 425	0.66 403	0.66 310	0.74 454	0.22 411	0.15 348	0.19 309	0.21 421	0.17 275	0.16 248

ffm	0.47 324	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 499	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	0.61 246	0.26 105	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

ff1	0.56 419	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	0.72 264	1.13 499	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.17 271	0.11 134	0.25 455	0.21 421	0.16 247	0.17 294

mmx	0.59 440	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

1111x	0.64 462	0.23 273	0.61 375	0.39 186	0.21 102	0.68 410	0.46 423	1.32 523	1.03 464	0.76 329	1.02 405	0.95 443	0.72 443	1.13 503	2.15 581	0.18 312	0.18 426	0.18 273	0.19 377	0.20 359	0.19 333

xxx	0.59 440	0.28 394	0.68 410	0.39 186	0.26 267	0.56 328	0.40 366	1.24 490	1.06 474	0.76 329	0.98 386	0.71 343	0.55 334	1.25 521	1.46 551	0.21 389	0.16 375	0.25 455	0.21 421	0.24 431	0.22 401

CASS	0.46 312	0.28 394	0.45 222	0.48 429	0.22 125	0.63 373	0.34 266	0.99 384	0.66 249	0.76 329	0.86 326	0.61 289	0.58 357	0.58 218	0.44 332	0.29 499	0.16 375	0.22 405	0.18 349	0.23 418	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo05	0.46 312	0.22 240	0.51 291	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	0.96 376	1.12 494	0.77 335	0.62 219	0.51 231	0.57 353	0.79 403	0.43 323	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

mmm	0.47 324	0.28 394	0.51 291	0.39 186	0.25 230	0.61 361	0.38 335	1.00 390	0.60 230	0.77 335	1.07 431	0.65 314	0.53 323	0.61 246	0.49 366	0.18 312	0.15 348	0.23 426	0.20 400	0.21 372	0.20 364

BUS	0.47 324	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.78 440	0.34 266	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.64 308	0.54 330	0.66 310	0.56 400	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

BSDual-CNN	0.48 334	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

hknet	0.51 375	0.26 363	0.58 361	0.46 402	0.29 361	0.75 436	0.46 423	0.99 384	0.89 392	0.77 335	0.80 295	0.96 446	0.67 412	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

ASMatch	0.48 334	0.20 170	0.47 248	0.39 186	0.28 336	0.37 207	0.26 124	0.76 296	0.72 278	0.77 335	2.29 572	0.61 289	0.51 320	0.64 288	0.39 285	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.14 139	0.22 401

IRAFT_RVC	0.43 289	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.24 201	0.26 63	0.51 460	0.76 296	0.78 311	0.77 335	0.80 295	0.73 363	0.50 315	0.74 365	0.39 285	0.18 312	0.10 52	0.21 390	0.17 318	0.17 275	0.15 215

GMM-Stereo	0.44 296	0.20 170	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.50 287	0.44 413	0.72 264	0.57 218	0.77 335	1.37 512	0.76 379	0.38 243	0.62 269	0.34 228	0.15 174	0.10 52	0.20 346	0.19 377	0.17 275	0.28 470

cf-r	0.49 348	0.24 297	0.49 271	0.40 226	0.23 159	0.58 343	0.38 335	0.92 361	0.87 376	0.77 335	1.06 427	0.98 450	0.67 412	0.59 227	0.61 422	0.21 389	0.14 323	0.17 222	0.19 377	0.15 190	0.16 248

RASNet	0.57 424	0.24 297	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.71 418	0.40 366	1.02 394	0.93 415	0.77 335	1.05 421	1.05 476	0.98 525	0.99 480	1.03 515	0.16 225	0.14 323	0.14 102	0.17 318	0.15 190	0.14 172

AdaStereo	0.52 389	0.34 448	0.53 320	0.49 441	0.25 230	0.71 418	0.36 302	1.24 490	0.91 403	0.77 335	0.98 386	0.75 372	0.50 315	0.71 354	0.51 374	0.27 478	0.13 284	0.28 494	0.18 349	0.23 418	0.18 321
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	0.54 401	0.23 273	0.51 291	0.46 402	0.26 267	0.40 230	0.52 466	0.65 198	1.19 517	0.78 346	1.15 460	1.38 541	0.56 341	1.03 491	0.56 400	0.18 312	0.15 348	0.25 455	0.21 421	0.15 190	0.13 130

RAFT_CTSACE	0.46 312	0.20 170	0.48 262	0.46 402	0.27 309	0.34 178	0.39 353	0.62 178	0.74 294	0.78 346	1.44 525	0.86 410	0.38 243	1.09 499	0.27 127	0.13 64	0.13 284	0.18 273	0.16 260	0.16 247	0.12 80

OMP-Stereo	0.43 289	0.23 273	0.50 282	0.53 492	0.25 230	0.36 195	0.24 93	0.73 276	0.81 337	0.78 346	0.64 223	0.88 420	0.41 268	0.95 464	0.36 249	0.15 174	0.12 207	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.13 130

DMCA	0.47 324	0.27 379	0.59 369	0.39 186	0.29 361	0.53 306	0.34 266	0.98 380	0.70 269	0.78 346	0.83 310	0.79 394	0.55 334	0.54 191	0.57 406	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.16 260	0.19 342	0.22 401

BEATNet_4x	0.49 348	0.35 452	0.72 431	0.38 160	0.20 80	0.65 390	0.36 302	1.08 422	0.78 311	0.78 346	0.88 337	0.73 363	0.64 393	0.71 354	0.60 416	0.16 225	0.12 207	0.16 176	0.15 229	0.24 431	0.18 321

PSMNet-RUCA	0.78 495	0.78 564	1.23 531	1.01 582	0.91 578	0.68 410	0.53 471	1.16 452	1.06 474	0.79 351	1.10 440	0.82 402	0.72 443	0.94 458	0.70 444	0.55 578	0.27 519	0.76 582	0.46 565	0.70 576	0.49 562

test_sample3	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.21 477	0.87 376	0.79 351	0.84 313	0.66 326	0.53 323	0.70 344	0.50 370	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.19 377	0.21 372	0.21 382

DispNO	0.48 334	0.24 297	0.84 472	0.40 226	0.31 403	0.58 343	0.39 353	0.91 352	0.79 318	0.79 351	0.83 310	0.71 343	0.59 363	0.75 373	0.50 370	0.19 352	0.14 323	0.20 346	0.18 349	0.16 247	0.17 294

raft_robust	0.41 269	0.24 297	0.39 154	0.43 336	0.22 125	0.40 230	0.33 249	0.80 315	0.98 445	0.80 354	0.88 337	0.41 171	0.32 193	0.89 438	0.30 184	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.18 349	0.15 190	0.13 130

IPLGR	0.40 254	0.22 240	0.70 422	0.40 226	0.22 125	0.51 292	0.29 169	0.78 305	0.78 311	0.80 354	0.77 270	0.44 196	0.41 268	0.48 146	0.40 308	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.16 247	0.14 172

RAFT + AFF	0.54 401	0.30 423	0.84 472	0.51 464	0.32 428	0.63 373	0.57 487	1.05 408	0.95 428	0.80 354	0.87 333	0.85 406	0.57 353	0.87 430	0.51 374	0.18 312	0.21 467	0.23 426	0.22 442	0.19 342	0.19 333

PS-NSSS	0.60 447	0.46 508	0.68 410	0.43 336	0.34 452	0.66 397	0.57 487	1.05 408	0.91 403	0.80 354	1.28 492	0.72 358	0.67 412	0.89 438	0.61 422	0.32 515	0.26 512	0.40 546	0.27 504	0.35 511	0.29 477

DStereoRT	0.77 494	0.21 206	0.72 431	0.52 481	0.34 452	1.07 516	0.36 302	0.86 334	0.80 327	0.81 358	1.07 431	0.54 242	0.73 448	0.78 399	0.53 390	0.17 271	0.14 323	3.96 627	1.38 616	0.20 359	0.16 248

test_sample5	0.50 361	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.81 358	0.97 382	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

SFCPSM	0.48 334	0.22 240	0.59 369	0.41 255	0.27 309	0.85 470	0.36 302	1.39 535	0.79 318	0.81 358	0.85 322	0.54 242	0.50 315	0.60 240	0.39 285	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.20 400	0.17 275	0.16 248

MultiAttention	3.62 607	0.25 328	0.65 395	0.56 516	0.34 452	23.66 630	2.61 618	1.65 576	1.14 505	0.82 361	1.83 556	1.13 504	0.42 273	35.16 640	0.72 450	0.18 312	0.12 207	0.23 426	0.23 458	0.35 511	0.33 504

rvit_105_1	0.56 419	0.42 496	0.84 472	0.59 531	0.37 470	0.59 353	0.68 517	0.73 276	0.97 440	0.82 361	0.69 241	0.75 372	0.63 385	0.80 406	0.56 400	0.34 530	0.29 528	0.31 513	0.34 539	0.23 418	0.23 425

ITSA-stereo	0.54 401	0.29 408	0.55 337	0.41 255	0.23 159	0.59 353	0.35 289	1.31 517	1.25 526	0.82 361	0.80 295	0.72 358	0.58 357	0.89 438	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.23 426	0.22 442	0.22 398	0.29 477

test_sample4	0.49 348	0.27 379	0.55 337	0.36 120	0.23 159	0.70 413	0.37 317	1.22 485	0.86 369	0.82 361	0.86 326	0.62 297	0.58 357	0.71 354	0.49 366	0.21 389	0.16 375	0.21 390	0.20 400	0.22 398	0.21 382

CBFPSM	0.61 451	0.25 328	1.41 551	0.39 186	0.27 309	1.10 520	0.67 514	0.83 325	0.84 357	0.82 361	0.81 303	1.33 530	0.85 493	0.72 359	0.86 477	0.16 225	0.15 348	0.15 148	0.17 318	0.17 275	0.23 425

ACRE	0.42 276	0.23 273	0.73 437	0.45 377	0.33 440	0.50 287	0.33 249	0.68 223	0.70 269	0.82 361	0.92 360	0.46 209	0.32 193	0.53 183	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.14 198	0.13 93	0.16 248

HSM	0.53 396	0.25 328	0.46 236	0.40 226	0.25 230	0.74 432	0.44 413	1.29 513	0.78 311	0.82 361	0.92 360	1.21 512	0.75 459	0.90 446	0.48 357	0.18 312	0.14 323	0.17 222	0.14 198	0.17 275	0.18 321

PSMNet_ROB	0.67 465	0.39 476	0.76 446	0.57 522	0.43 507	1.00 500	0.85 557	1.25 496	0.93 415	0.82 361	1.04 418	1.08 486	0.64 393	0.89 438	1.02 514	0.29 499	0.21 467	0.31 513	0.31 527	0.27 462	0.25 445

AACVNet	0.52 389	0.25 328	0.56 350	0.48 429	0.29 361	0.55 320	0.38 335	0.96 376	0.59 223	0.83 369	1.03 415	1.03 466	0.77 473	0.91 449	0.58 413	0.22 411	0.18 426	0.24 442	0.18 349	0.24 431	0.22 401

RAFT	0.46 312	0.23 273	0.52 312	0.48 429	0.27 309	0.55 320	0.47 431	0.68 223	0.60 230	0.83 369	0.82 305	1.00 458	0.56 341	0.76 384	0.37 260	0.18 312	0.16 375	0.22 405	0.20 400	0.16 247	0.14 172

CFNet_pseudo	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.03 415	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.13 284	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

FADNet-RVC-Resample	0.58 436	0.35 452	1.34 545	0.50 452	0.34 452	0.73 426	0.43 405	1.09 425	0.96 435	0.83 369	0.87 333	0.76 379	0.66 403	0.77 391	0.52 379	0.19 352	0.18 426	0.26 474	0.27 504	0.28 471	0.29 477

PA-Net	0.70 474	0.46 508	0.96 500	0.51 464	0.53 548	0.94 487	0.73 534	1.14 445	1.15 506	0.83 369	0.90 346	0.88 420	0.76 468	1.19 513	0.96 501	0.25 462	0.41 574	0.29 502	0.44 564	0.27 462	0.39 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.02 405	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

z-ln-s-r	0.70 474	0.39 476	1.51 556	0.40 226	0.27 309	0.58 343	0.62 504	0.87 337	1.09 491	0.84 375	1.44 525	0.91 434	0.87 500	1.20 516	2.07 577	0.16 225	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.21 372	0.17 294

test_sample6	0.51 375	0.27 379	0.55 337	0.38 160	0.23 159	0.64 383	0.39 353	1.18 463	0.88 387	0.84 375	1.06 427	0.66 326	0.61 375	0.75 373	0.52 379	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.22 442	0.24 431	0.23 425

CoDeX	0.48 334	0.21 206	0.53 320	0.43 336	0.25 230	0.74 432	0.38 335	1.36 533	0.82 350	0.84 375	0.96 373	0.63 302	0.57 353	0.63 280	0.40 308	0.17 271	0.13 284	0.17 222	0.15 229	0.16 247	0.15 215

DualNet	0.51 375	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.84 375	1.06 427	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

NINENet	0.52 389	0.30 423	0.55 337	0.46 402	0.33 440	0.78 440	0.34 266	1.18 463	0.91 403	0.84 375	0.97 382	0.64 308	0.54 330	0.74 365	0.56 400	0.23 438	0.20 457	0.25 455	0.18 349	0.22 398	0.22 401

CIPLG	0.42 276	0.23 273	0.71 424	0.45 377	0.33 440	0.51 292	0.33 249	0.68 223	0.68 258	0.84 375	0.96 373	0.47 213	0.33 201	0.56 202	0.52 379	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

IPLGR_C	0.42 276	0.23 273	0.71 424	0.46 402	0.33 440	0.51 292	0.34 266	0.69 233	0.69 265	0.84 375	0.92 360	0.46 209	0.33 201	0.53 183	0.53 390	0.17 271	0.12 207	0.16 176	0.14 198	0.13 93	0.16 248

IIG-Stereo	0.45 305	0.22 240	0.48 262	0.51 464	0.26 267	0.43 256	0.21 55	0.73 276	0.80 327	0.84 375	0.95 369	0.82 402	0.46 297	0.95 464	0.37 260	0.16 225	0.12 207	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.12 80

APVNet	0.73 479	0.39 476	1.01 508	0.58 528	0.45 519	1.16 533	0.68 517	1.47 552	0.87 376	0.84 375	1.15 460	1.04 471	0.84 489	1.14 505	1.18 535	0.27 478	0.28 526	0.32 519	0.31 527	0.29 473	0.32 495

hitnet-ft	0.57 424	0.29 408	0.43 209	0.42 294	0.29 361	0.81 458	0.40 366	0.98 380	0.91 403	0.84 375	1.01 402	1.13 504	0.72 443	0.83 419	0.71 447	0.28 489	0.21 467	0.28 494	0.22 442	0.29 473	0.27 459

CC-Net-ROB	0.84 507	1.01 583	0.93 493	0.60 533	0.45 519	1.25 542	0.71 523	1.20 474	1.05 470	0.84 375	1.24 482	0.90 428	0.78 474	1.14 505	0.70 444	0.48 568	0.34 557	1.71 599	0.38 548	0.78 579	0.40 532

TDLM	0.59 440	0.35 452	0.57 359	0.53 492	0.32 428	0.67 406	0.72 529	1.09 425	1.03 464	0.84 375	1.11 444	0.84 404	0.71 432	0.96 466	0.61 422	0.28 489	0.18 426	0.26 474	0.22 442	0.27 462	0.21 382

DISCO	0.72 478	0.27 379	0.72 431	0.45 377	0.31 403	1.12 527	0.53 471	1.32 523	1.25 526	0.84 375	1.07 431	1.52 557	0.87 500	1.82 572	1.08 528	0.20 373	0.15 348	0.18 273	0.16 260	0.24 431	0.24 436

SMFormer	0.53 396	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.19 342	0.20 364

tta	0.53 396	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.60 416	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.15 190	0.16 248

qqq1	0.51 375	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

fff1	0.51 375	0.24 297	0.67 403	0.35 89	0.20 80	0.63 373	0.34 266	1.26 498	1.06 474	0.85 388	1.02 405	0.71 343	0.66 403	0.96 466	0.36 249	0.19 352	0.16 375	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

HBP-ISP	0.61 451	0.47 515	0.45 222	0.46 402	0.33 440	0.79 446	0.29 169	1.15 449	1.05 470	0.85 388	1.18 474	0.67 333	0.71 432	0.92 451	0.57 406	0.37 543	0.38 564	0.47 559	0.41 558	0.39 529	0.32 495

Sa-1000	0.49 348	0.25 328	0.45 222	0.46 402	0.25 230	0.64 383	0.34 266	0.85 330	0.95 428	0.85 388	1.51 536	0.55 245	0.44 283	0.94 458	0.31 198	0.16 225	0.12 207	0.21 390	0.20 400	0.15 190	0.14 172

IPLG	0.40 254	0.21 206	0.64 390	0.41 255	0.25 230	0.54 314	0.27 137	0.77 301	0.68 258	0.85 388	0.82 305	0.33 111	0.32 193	0.64 288	0.49 366	0.13 64	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.14 139	0.14 172

ADLNet2	0.57 424	0.26 363	0.71 424	0.48 429	0.31 403	0.83 464	0.51 460	1.10 429	0.99 448	0.85 388	0.99 394	0.99 455	0.70 427	0.79 403	0.78 460	0.21 389	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.22 398	0.22 401

PFNet+	0.41 269	0.20 170	0.53 320	0.40 226	0.25 230	0.28 95	0.22 69	0.66 205	0.76 304	0.85 388	0.79 284	0.63 302	0.34 208	0.75 373	0.37 260	0.20 373	0.14 323	0.23 426	0.20 400	0.17 275	0.21 382

GEStereo_RVC	0.56 419	0.30 423	0.70 422	0.51 464	0.31 403	0.70 413	0.54 478	1.31 517	0.93 415	0.85 388	0.86 326	0.84 404	0.63 385	0.92 451	0.67 436	0.24 449	0.16 375	0.19 309	0.17 318	0.21 372	0.23 425

G2L-ROB	0.49 348	0.20 170	0.48 262	0.36 120	0.22 125	0.58 343	0.42 398	1.19 467	0.74 294	0.86 398	0.76 266	1.08 486	0.59 363	0.81 411	0.60 416	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.20 364

G2L-Stereo	0.51 375	0.25 328	0.55 337	0.44 362	0.27 309	0.46 275	0.47 431	0.98 380	0.81 337	0.86 398	0.90 346	0.91 434	0.56 341	0.88 436	0.80 468	0.21 389	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.17 275	0.22 401

DDVS	0.53 396	0.32 435	0.63 385	0.42 294	0.31 403	0.71 418	0.35 289	0.95 371	0.69 265	0.86 398	0.90 346	1.11 496	0.46 297	0.90 446	0.67 436	0.23 438	0.17 408	0.22 405	0.18 349	0.25 442	0.28 470

iinet-f	0.69 473	0.29 408	2.34 583	0.41 255	0.31 403	1.16 533	0.58 494	0.87 337	0.85 363	0.86 398	1.17 470	1.04 471	0.83 486	0.76 384	1.26 540	0.21 389	0.18 426	0.17 222	0.16 260	0.21 372	0.21 382

DeepPruner_ROB	0.55 410	0.37 463	0.67 403	0.42 294	0.31 403	0.50 287	0.43 405	1.22 485	0.73 288	0.86 398	1.05 421	0.85 406	0.58 357	0.90 446	0.56 400	0.29 499	0.23 486	0.22 405	0.22 442	0.26 452	0.26 449

coex_refinement	0.54 401	0.22 240	0.44 215	0.45 377	0.31 403	0.75 436	0.40 366	1.16 452	0.92 409	0.87 403	1.12 446	0.99 455	0.57 353	0.69 336	0.90 487	0.21 389	0.14 323	0.16 176	0.16 260	0.21 372	0.22 401

TCMNet	0.68 468	0.41 491	1.08 516	0.60 533	0.61 564	0.97 492	0.55 481	1.11 431	0.93 415	0.87 403	1.14 457	0.89 425	0.65 401	0.92 451	1.06 522	0.26 467	0.26 512	0.31 513	0.28 511	0.33 498	0.30 482

PCWNet_CMD	0.49 348	0.25 328	0.56 350	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.98 380	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.78 387	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.21 390	0.16 260	0.26 452	0.20 364

LL-Strereo	0.58 436	0.29 408	0.83 465	0.48 429	0.35 459	0.39 223	0.48 438	1.04 401	0.99 448	0.87 403	0.79 284	1.08 486	1.15 548	1.35 541	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.17 275	0.21 382

HHNet	0.42 276	0.19 131	0.43 209	0.35 89	0.38 477	0.33 167	0.33 249	0.71 253	0.78 311	0.87 403	1.30 498	0.52 235	0.36 227	0.53 183	0.37 260	0.16 225	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.15 190	0.25 445

test_xeample	1.06 536	0.23 273	0.51 291	0.37 140	0.22 125	0.71 418	0.39 353	1.31 517	0.92 409	0.87 403	1.08 438	0.70 340	0.64 393	0.75 373	11.43 623	0.19 352	0.16 375	0.18 273	0.17 318	0.18 307	0.19 333

psm_up	0.57 424	0.27 379	0.52 312	0.50 452	0.33 440	0.65 390	0.60 500	1.07 417	0.84 357	0.87 403	0.91 354	1.00 458	1.06 536	0.80 406	0.66 433	0.22 411	0.25 503	0.26 474	0.23 458	0.22 398	0.21 382

UNet	0.55 410	0.27 379	0.72 431	0.45 377	0.41 495	0.97 492	0.40 366	1.01 391	0.80 327	0.87 403	0.90 346	1.03 466	0.75 459	0.76 384	0.67 436	0.19 352	0.15 348	0.20 346	0.17 318	0.21 372	0.18 321

MSMDNet	0.49 348	0.25 328	0.56 350	0.40 226	0.27 309	0.64 383	0.32 232	0.99 384	0.99 448	0.87 403	1.07 431	0.79 394	0.46 297	0.61 246	0.44 332	0.17 271	0.13 284	0.20 346	0.16 260	0.25 442	0.20 364

AANet_RVC	0.59 440	0.35 452	0.68 410	0.47 422	0.28 336	0.57 337	0.47 431	1.04 401	1.28 533	0.87 403	1.33 503	0.86 410	0.63 385	1.16 509	0.89 481	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.18 307	0.20 364

GMStereo_Zeroshot	0.51 375	0.46 508	0.80 454	0.50 452	0.28 336	0.57 337	0.30 191	0.75 292	0.79 318	0.88 413	0.94 365	0.90 428	0.37 235	0.77 391	0.46 342	0.27 478	0.14 323	0.26 474	0.15 229	0.39 529	0.19 333

anonymousa	0.51 375	0.21 206	0.47 248	0.39 186	0.25 230	0.89 478	0.36 302	0.78 305	0.63 234	0.88 413	1.54 538	1.09 492	0.67 412	0.53 183	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.19 309	0.21 421	0.16 247	0.16 248

DisPM	0.40 254	0.20 170	0.50 282	0.42 294	0.27 309	0.24 39	0.30 191	0.68 223	0.61 233	0.88 413	0.87 333	0.59 282	0.32 193	0.80 406	0.34 228	0.19 352	0.12 207	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.21 382

IER	0.48 334	0.25 328	0.60 374	0.38 160	0.28 336	0.67 406	0.38 335	0.82 323	0.68 258	0.88 413	0.95 369	0.74 367	0.79 475	0.62 269	0.46 342	0.17 271	0.14 323	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

AASNet	0.55 410	0.27 379	0.62 381	0.51 464	0.32 428	0.73 426	0.44 413	1.55 561	0.88 387	0.88 413	0.94 365	0.64 308	0.63 385	0.62 269	0.84 474	0.23 438	0.20 457	0.20 346	0.16 260	0.22 398	0.20 364

DGSMNet	0.80 497	0.58 543	1.42 552	0.61 538	0.65 567	0.94 487	0.75 539	1.35 529	1.16 508	0.88 413	1.26 487	1.00 458	0.75 459	1.07 495	0.89 481	0.36 539	0.31 541	0.41 550	0.40 553	0.60 572	0.59 577

CVANet_RVC	0.59 440	0.35 452	0.54 333	0.49 441	0.33 440	0.70 413	0.67 514	1.12 436	0.97 440	0.88 413	1.05 421	1.01 462	0.72 443	0.94 458	0.55 398	0.30 506	0.20 457	0.28 494	0.26 497	0.32 493	0.23 425

G2L-Stereo_test	0.50 361	0.22 240	0.46 236	0.34 66	0.24 201	0.58 343	0.59 497	1.14 445	0.79 318	0.89 420	0.96 373	0.96 446	0.59 363	0.72 359	0.67 436	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.12 127	0.15 190	0.16 248

CFNet_ucs	0.51 375	0.25 328	0.58 361	0.39 186	0.31 403	0.59 353	0.35 289	1.04 401	0.95 428	0.89 420	1.19 475	0.80 398	0.49 312	0.66 310	0.45 338	0.21 389	0.16 375	0.26 474	0.18 349	0.27 462	0.23 425

GMOStereo	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

error version	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-v	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

test-2	0.38 226	0.19 131	0.42 191	0.43 336	0.24 201	0.40 230	0.39 353	0.55 137	0.64 238	0.89 420	0.84 313	0.65 314	0.37 235	0.39 71	0.29 166	0.14 98	0.12 207	0.20 346	0.18 349	0.15 190	0.12 80

HGLStereo	0.58 436	0.30 423	0.65 395	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.45 420	1.07 417	0.82 350	0.89 420	1.16 465	0.88 420	0.91 512	0.80 406	0.74 454	0.21 389	0.21 467	0.20 346	0.18 349	0.19 342	0.22 401

iResNet	0.52 389	0.31 432	0.86 479	0.44 362	0.22 125	0.66 397	0.47 431	0.92 361	1.02 460	0.89 420	1.12 446	0.69 338	0.55 334	0.86 428	0.60 416	0.15 174	0.11 134	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.17 294

HI	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 502	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

CoSv	0.46 312	0.22 240	0.41 178	0.35 89	0.35 459	0.27 81	0.32 232	0.75 292	0.50 188	0.90 428	1.13 453	1.12 502	0.73 448	0.70 344	0.57 406	0.12 37	0.10 52	0.17 222	0.17 318	0.17 275	0.16 248

DEmStereo	0.49 348	0.18 95	0.53 320	0.39 186	0.26 267	0.57 337	0.33 249	0.65 198	0.75 298	0.90 428	1.65 545	0.57 256	1.02 530	0.63 280	0.44 332	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

Pruner-Stereo	0.39 239	0.21 206	0.51 291	0.41 255	0.25 230	0.22 20	0.24 93	0.71 253	0.59 223	0.90 428	0.75 263	0.67 333	0.30 180	0.64 288	0.39 285	0.19 352	0.12 207	0.20 346	0.17 318	0.17 275	0.19 333

LMCR-Stereo	0.55 410	0.33 443	0.57 359	0.60 533	0.30 387	0.80 452	0.36 302	1.30 515	0.79 318	0.90 428	1.04 418	0.57 256	0.64 393	0.87 430	0.73 453	0.20 373	0.15 348	0.19 309	0.14 198	0.25 442	0.18 321

delet	0.57 424	0.25 328	0.63 385	0.46 402	0.34 452	1.05 515	0.51 460	1.04 401	0.94 424	0.90 428	0.99 394	0.90 428	0.68 420	0.87 430	0.78 460	0.18 312	0.18 426	0.20 346	0.21 421	0.17 275	0.17 294

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 477	0.84 570	0.80 454	0.55 512	0.38 477	1.38 551	0.57 487	1.07 417	0.81 337	0.90 428	0.94 365	0.95 443	0.54 330	1.01 486	0.61 422	0.41 554	0.30 533	0.57 574	0.31 527	0.86 581	0.39 527

R-Stereo Train	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172

RAFT-Stereo	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FINET	0.75 488	0.45 503	1.38 548	0.48 429	0.46 528	0.98 497	1.00 570	1.22 485	1.69 575	0.91 437	1.25 483	0.74 367	0.74 456	1.09 499	0.82 472	0.37 543	0.31 541	0.27 483	0.24 473	0.35 511	0.34 508

ARAFT	0.48 334	0.25 328	0.82 461	0.42 294	0.25 230	0.56 328	0.54 478	0.82 323	0.82 350	0.92 438	0.75 263	0.75 372	0.48 306	0.89 438	0.37 260	0.15 174	0.12 207	0.23 426	0.22 442	0.14 139	0.14 172

UPFNet	0.55 410	0.26 363	0.59 369	0.46 402	0.38 477	0.83 464	0.48 438	1.03 400	0.80 327	0.92 438	0.91 354	0.85 406	0.67 412	0.87 430	0.78 460	0.20 373	0.21 467	0.20 346	0.20 400	0.20 359	0.15 215

HSM-Net_RVC	0.55 410	0.23 273	0.37 135	0.38 160	0.22 125	0.86 472	0.40 366	1.31 517	0.93 415	0.92 438	1.15 460	1.26 516	0.71 432	0.75 373	0.53 390	0.17 271	0.14 323	0.16 176	0.15 229	0.17 275	0.17 294
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DualNet (step1)	0.60 447	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.42 556	0.22 476	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

test_sample9	1.17 550	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	1.29 528	2.03 575	0.42 556	9.50 633	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

test_sample7	0.54 401	0.30 423	0.55 337	0.37 140	0.28 336	0.63 373	0.47 431	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.27 478	0.22 476	0.27 483	0.26 497	0.27 462	0.26 449

SQANet	0.87 515	0.76 560	0.76 446	1.16 588	0.99 586	1.10 520	0.51 460	1.12 436	0.85 363	0.93 441	1.05 421	1.03 466	0.76 468	1.07 495	0.70 444	0.79 585	0.25 503	1.04 591	0.36 543	1.56 595	0.70 579

UDG	0.93 519	1.03 584	0.75 444	1.00 581	0.97 584	1.02 506	0.57 487	1.18 463	1.01 455	0.93 441	1.02 405	1.32 525	1.03 531	0.88 436	0.92 492	0.55 578	0.33 553	1.82 601	0.41 558	1.20 591	0.74 581

Nwc_Net	0.82 500	0.40 485	0.86 479	0.62 542	0.56 553	1.04 510	0.57 487	1.72 581	1.08 486	0.93 441	1.88 559	1.44 545	1.24 553	1.19 513	0.94 496	0.31 510	0.25 503	0.36 532	0.39 550	0.31 485	0.31 491

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 410	0.33 443	0.71 424	0.46 402	0.31 403	0.66 397	0.43 405	1.07 417	0.89 392	0.93 441	0.91 354	0.98 450	0.61 375	0.76 384	0.64 431	0.22 411	0.18 426	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.24 436
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CrosDoStereo	0.51 375	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 578	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 509	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

KYRaft	0.48 334	0.21 206	0.41 178	0.45 377	0.23 159	0.43 256	0.36 302	0.68 223	0.45 164	0.94 448	1.72 551	0.78 387	0.40 263	0.65 298	0.32 206	0.16 225	0.11 134	0.18 273	0.22 442	0.17 275	0.76 582

DeepStereo_LL	0.51 375	0.19 131	0.46 236	0.39 186	0.24 201	0.39 223	1.14 578	0.69 233	0.87 376	0.94 448	1.36 509	0.62 297	0.75 459	0.68 329	0.46 342	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.18 349	0.14 139	0.16 248

ac_64	0.54 401	0.24 297	0.58 361	0.46 402	0.28 336	0.79 446	0.44 413	1.11 431	0.63 234	0.94 448	0.85 322	1.06 480	0.70 427	0.76 384	0.72 450	0.22 411	0.18 426	0.20 346	0.19 377	0.18 307	0.16 248

iResNet_ROB	0.55 410	0.24 297	0.61 375	0.38 160	0.22 125	0.66 397	0.30 191	1.59 570	1.33 543	0.94 448	1.05 421	0.81 400	0.69 422	0.84 423	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.14 102	0.09 6	0.15 190	0.20 364

gwcnet-sp	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

scenet	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

ssnet	0.50 361	0.25 328	0.84 472	0.41 255	0.27 309	0.79 446	0.40 366	0.93 363	0.85 363	0.95 453	0.79 284	0.65 314	0.63 385	0.69 336	0.52 379	0.18 312	0.17 408	0.18 273	0.18 349	0.18 307	0.19 333

psmg	0.50 361	0.26 363	0.47 248	0.42 294	0.29 361	0.82 461	0.42 398	1.07 417	0.80 327	0.95 453	0.94 365	0.76 379	0.59 363	0.66 310	0.48 357	0.21 389	0.16 375	0.20 346	0.20 400	0.19 342	0.19 333

DAS	0.54 401	0.26 363	0.66 398	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.89 438	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

SepStereo	0.54 401	0.26 363	0.66 398	0.49 441	0.31 403	0.61 361	0.43 405	0.89 346	1.01 455	0.95 453	1.16 465	0.71 343	0.85 493	0.97 473	0.47 353	0.18 312	0.14 323	0.18 273	0.15 229	0.22 398	0.19 333

Syn2CoEx	0.74 484	0.55 536	1.17 527	0.66 552	0.45 519	0.89 478	0.56 485	1.54 560	1.15 506	0.95 453	1.35 508	1.03 466	1.03 531	0.96 466	0.89 481	0.31 510	0.27 519	0.29 502	0.24 473	0.23 418	0.27 459

DMCA-RVC	0.54 401	0.32 435	0.83 465	0.51 464	0.32 428	0.59 353	0.38 335	0.89 346	0.70 269	0.95 453	0.88 337	0.90 428	0.69 422	0.75 373	0.63 429	0.23 438	0.18 426	0.31 513	0.24 473	0.27 462	0.21 382

NCC-stereo	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512

Abc-Net	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.93 519	0.55 536	3.88 597	0.70 564	0.81 577	0.72 422	0.74 536	1.28 508	1.97 584	0.95 453	1.02 405	0.87 416	0.85 493	1.16 509	1.07 525	0.35 536	0.29 528	0.43 552	0.40 553	0.31 485	0.33 504

CBMV_ROB	0.62 457	0.39 476	0.41 178	0.41 255	0.28 336	0.86 472	0.28 154	1.06 413	1.02 460	0.95 453	1.33 503	0.81 400	0.84 489	0.94 458	0.56 400	0.37 543	0.37 563	0.43 552	0.40 553	0.33 498	0.32 495

Hybrid-DGEV-03	0.46 312	0.20 170	0.36 120	0.43 336	0.28 336	0.55 320	0.25 109	0.69 233	0.75 298	0.96 465	1.92 561	0.61 289	0.32 193	0.58 218	0.36 249	0.15 174	0.10 52	0.18 273	0.16 260	0.14 139	0.12 80

Prome-Stereo	0.46 312	0.20 170	0.37 135	0.45 377	0.26 267	0.40 230	0.42 398	0.69 233	0.49 183	0.96 465	1.84 557	0.58 272	0.64 393	0.63 280	0.32 206	0.15 174	0.11 134	0.16 176	0.14 198	0.17 275	0.30 482

MMNet	0.57 424	0.26 363	0.67 403	0.45 377	0.35 459	1.04 510	0.39 353	0.93 363	0.98 445	0.96 465	0.97 382	0.86 410	0.80 480	0.83 419	0.80 468	0.16 225	0.15 348	0.19 309	0.19 377	0.20 359	0.17 294

MLCV	0.49 348	0.26 363	0.73 437	0.38 160	0.18 31	0.64 383	0.33 249	0.84 328	0.89 392	0.96 465	1.12 446	0.72 358	0.45 290	1.00 485	0.59 415	0.14 98	0.10 52	0.14 102	0.11 94	0.14 139	0.14 172

ssnet_v2	0.61 451	0.29 408	0.69 419	0.45 377	0.30 387	0.93 484	0.62 504	1.20 474	1.03 464	0.97 469	0.81 303	0.98 450	0.67 412	0.84 423	0.97 506	0.26 467	0.23 486	0.23 426	0.24 473	0.20 359	0.21 382

AAGNet	1.40 570	0.20 170	0.52 312	0.45 377	0.26 267	0.29 107	0.29 169	0.67 216	0.71 276	0.97 469	0.86 326	0.66 326	0.60 369	0.66 310	19.98 630	0.17 271	0.11 134	0.19 309	0.15 229	0.20 359	0.13 130

222	1.25 559	0.23 273	0.53 320	0.38 160	0.23 159	0.78 440	0.37 317	1.41 541	0.93 415	0.97 469	1.13 453	0.74 367	0.71 432	0.74 365	14.86 626	0.20 373	0.16 375	0.17 222	0.16 260	0.18 307	0.20 364

GASNet	0.70 474	0.77 561	1.16 526	0.71 566	0.49 536	0.62 367	0.48 438	1.12 436	1.05 470	0.98 472	0.84 313	0.94 442	0.82 484	1.41 545	0.85 476	0.33 522	0.22 476	0.29 502	0.28 511	0.44 542	0.26 449

CSP-Net	0.57 424	0.29 408	0.55 337	0.42 294	0.29 361	1.20 540	0.49 451	1.29 513	0.75 298	0.98 472	0.97 382	0.88 420	0.69 422	0.85 426	0.66 433	0.27 478	0.18 426	0.17 222	0.17 318	0.18 307	0.19 333

DDUNet	1.10 542	2.58 618	0.83 465	1.21 590	1.27 596	1.02 506	0.69 520	1.17 461	0.95 428	0.98 472	1.26 487	1.28 519	0.84 489	0.97 473	0.79 467	0.85 588	0.40 572	2.00 604	0.60 586	1.34 593	0.94 586

RAFT_R40	0.41 269	0.20 170	0.47 248	0.44 362	0.25 230	0.23 31	0.25 109	0.69 233	0.70 269	0.98 472	0.78 279	0.72 358	0.43 276	0.80 406	0.39 285	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.18 307	0.15 215

S-Stereo	0.76 491	0.36 461	1.10 519	0.57 522	0.46 528	0.83 464	0.59 497	1.31 517	1.62 570	0.98 472	1.41 517	1.11 496	0.93 516	0.85 426	1.07 525	0.27 478	0.31 541	0.28 494	0.25 486	0.33 498	0.50 565

GCST	0.85 512	1.25 591	0.80 454	1.58 596	1.03 589	1.04 510	0.24 93	0.81 317	0.81 337	0.99 477	0.67 237	0.78 387	0.35 217	0.98 475	0.38 275	0.97 592	0.65 594	1.20 593	0.81 596	0.93 584	0.72 580

z-mn7	1.07 538	0.56 538	2.36 584	0.54 504	0.37 470	1.74 575	0.71 523	1.28 508	2.32 592	1.00 478	2.56 582	1.43 544	1.01 528	2.34 593	1.74 562	0.23 438	0.20 457	0.21 390	0.20 400	0.27 462	0.27 459

acv_ft	0.52 389	0.24 297	0.64 390	0.45 377	0.28 336	0.85 470	0.40 366	0.95 371	0.81 337	1.00 478	0.96 373	0.79 394	0.62 380	0.65 298	0.88 479	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

NCCL2	0.74 484	0.45 503	0.77 449	0.65 550	0.45 519	0.97 492	1.16 580	1.16 452	1.02 460	1.00 478	0.98 386	1.48 551	0.88 505	0.99 480	0.89 481	0.31 510	0.27 519	0.39 543	0.39 550	0.33 498	0.34 508

Ntro	1.15 547	1.00 582	1.00 507	1.49 595	1.20 595	1.69 572	0.81 549	1.39 535	1.25 526	1.01 481	1.28 492	1.31 523	1.00 526	1.31 536	0.89 481	1.10 598	0.43 579	1.36 595	0.51 580	1.95 600	0.99 592

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 465	0.30 423	1.20 528	0.42 294	0.31 403	1.00 500	0.58 494	1.16 452	1.07 482	1.01 481	1.25 483	1.08 486	0.75 459	1.18 512	1.03 515	0.20 373	0.12 207	0.16 176	0.13 166	0.22 398	0.22 401

PFNet	0.43 289	0.19 131	0.61 375	0.44 362	0.24 201	0.42 251	0.31 218	0.76 296	0.81 337	1.01 481	0.74 261	0.67 333	0.41 268	0.75 373	0.39 285	0.16 225	0.10 52	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.14 172

STTStereo	0.57 424	0.39 476	0.87 484	0.45 377	0.32 428	0.62 367	0.45 420	1.01 391	0.87 376	1.01 481	0.91 354	0.95 443	0.58 357	0.77 391	0.66 433	0.25 462	0.24 495	0.27 483	0.33 537	0.25 442	0.26 449

DRaft	0.49 348	0.18 95	0.50 282	0.38 160	0.25 230	0.57 337	0.39 353	0.67 216	0.86 369	1.02 485	1.75 552	0.50 226	0.79 475	0.65 298	0.42 320	0.14 98	0.11 134	0.16 176	0.16 260	0.14 139	0.17 294

pcwnet_v2	0.60 447	0.29 408	0.89 489	0.46 402	0.36 466	0.62 367	0.38 335	1.33 526	1.24 524	1.02 485	1.27 491	0.71 343	0.59 363	0.71 354	0.51 374	0.28 489	0.21 467	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.30 482

iResNetv2_ROB	0.55 410	0.29 408	0.86 479	0.39 186	0.25 230	0.67 406	0.37 317	1.21 477	1.02 460	1.02 485	1.10 440	0.89 425	0.79 475	0.74 365	0.43 323	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.11 94	0.19 342	0.16 248

THIR-Stereo	0.51 375	0.19 131	0.47 248	0.39 186	0.23 159	0.74 432	0.64 512	0.68 223	0.88 387	1.03 488	1.40 515	0.71 343	0.75 459	0.64 288	0.43 323	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.18 349	0.15 190	0.17 294

ADLNet	0.57 424	0.29 408	0.58 361	0.46 402	0.35 459	0.80 452	0.46 423	1.14 445	0.88 387	1.03 488	0.98 386	0.92 440	0.66 403	0.71 354	0.83 473	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.23 425

AF-Net	0.85 512	0.41 491	0.87 484	0.66 552	0.54 551	0.96 491	0.52 466	1.66 577	1.37 546	1.03 488	2.04 568	1.46 547	1.36 559	1.19 513	1.05 521	0.34 530	0.24 495	0.39 543	0.28 511	0.31 485	0.26 449

RP	0.80 497	0.38 471	0.73 437	0.67 554	0.59 559	0.82 461	0.57 487	1.21 477	1.28 533	1.03 488	1.68 547	1.45 546	1.49 569	1.08 498	0.90 487	0.36 539	0.31 541	0.37 537	0.30 518	0.36 517	0.36 518

GANetREF_RVC	0.82 500	0.77 561	0.95 499	0.68 558	0.43 507	1.15 531	1.06 573	1.19 467	1.20 520	1.03 488	1.02 405	1.10 494	0.89 508	1.20 516	0.78 460	0.49 569	0.39 569	0.58 575	0.39 550	0.69 574	0.49 562
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
Wz-Net-SNSev	0.99 531	0.80 565	3.00 590	0.57 522	0.46 528	0.94 487	1.22 585	1.40 539	1.28 533	1.04 493	1.33 503	1.46 547	0.90 511	2.06 580	1.65 560	0.26 467	0.24 495	0.25 455	0.26 497	0.33 498	0.30 482

Wz-Net-LNSev	0.75 488	0.54 530	1.59 563	0.51 464	0.41 495	1.16 533	0.79 547	1.27 503	1.13 499	1.04 493	1.14 457	1.11 496	0.94 519	0.93 455	1.00 509	0.24 449	0.22 476	0.21 390	0.19 377	0.26 452	0.27 459

SACVNet	0.61 451	0.36 461	0.67 403	0.57 522	0.37 470	0.65 390	0.47 431	1.16 452	0.80 327	1.04 493	1.06 427	1.02 464	0.81 483	0.99 480	0.57 406	0.28 489	0.21 467	0.25 455	0.24 473	0.30 481	0.39 527

GrayStereo	0.49 348	0.20 170	0.44 215	0.47 422	0.29 361	0.51 292	0.62 504	0.71 253	0.66 249	1.04 493	1.46 530	0.77 384	0.73 448	0.58 218	0.35 237	0.15 174	0.12 207	0.17 222	0.17 318	0.15 190	0.30 482

PWCDC_ROB	0.93 519	0.54 530	0.97 505	0.78 573	0.41 495	1.03 508	0.42 398	1.39 535	2.34 595	1.04 493	3.73 603	0.80 398	1.12 543	1.29 528	1.04 519	0.37 543	0.22 476	0.24 442	0.20 400	0.36 517	0.31 491

xyz-stereo	4.31 611	0.17 67	61.72 647	0.35 89	0.16 7	13.86 626	0.38 335	0.61 171	0.69 265	1.05 498	3.09 594	0.77 384	0.88 505	1.24 520	0.46 342	0.13 64	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.13 93	0.11 40

ACVNet-4b	1.43 572	1.34 593	1.28 537	1.95 604	1.60 599	1.93 581	0.77 542	1.59 570	1.64 573	1.05 498	1.60 544	2.10 579	0.92 514	1.79 571	0.84 474	1.76 607	0.35 560	2.03 607	0.67 588	2.16 605	1.18 597

SDNR	0.89 517	0.39 476	1.66 572	0.42 294	0.39 485	3.35 605	0.32 232	0.95 371	1.05 470	1.05 498	2.12 570	0.62 297	0.71 432	1.40 542	0.78 460	0.53 574	0.56 591	0.36 532	0.27 504	0.46 546	0.50 565

fast-acv-ft	0.66 464	0.32 435	0.80 454	0.46 402	0.34 452	1.26 543	0.50 457	0.91 352	1.00 452	1.05 498	1.36 509	1.28 519	0.84 489	0.81 411	0.90 487	0.22 411	0.24 495	0.23 426	0.23 458	0.21 372	0.22 401

CRFU-Net	0.59 440	0.29 408	0.62 381	0.47 422	0.31 403	1.20 540	0.51 460	1.19 467	0.59 223	1.05 498	1.00 398	1.06 480	0.87 500	0.83 419	0.77 459	0.22 411	0.19 448	0.18 273	0.16 260	0.19 342	0.20 364

dad	0.61 451	0.53 523	0.72 431	0.44 362	0.31 403	0.64 383	0.37 317	0.85 330	1.28 533	1.05 498	1.17 470	1.18 510	0.61 375	0.70 344	0.54 396	0.36 539	0.23 486	0.37 537	0.21 421	0.31 485	0.23 425

GwcNet	0.73 479	0.39 476	1.37 547	0.53 492	0.43 507	1.10 520	0.52 466	1.27 503	1.19 517	1.05 498	1.41 517	1.06 480	0.86 497	0.98 475	1.01 510	0.26 467	0.24 495	0.24 442	0.23 458	0.23 418	0.28 470

FAT-Stereo	0.75 488	0.34 448	0.81 460	0.51 464	0.38 477	0.78 440	0.63 508	1.39 535	1.32 541	1.05 498	1.40 515	1.58 562	1.14 546	0.92 451	0.91 490	0.29 499	0.28 526	0.28 494	0.23 458	0.28 471	0.41 537

stereogan	0.83 505	0.33 443	0.89 489	0.61 538	0.51 543	1.80 577	0.50 457	1.41 541	1.39 549	1.05 498	1.47 532	1.56 561	1.04 533	1.32 538	0.87 478	0.29 499	0.29 528	0.29 502	0.25 486	0.39 529	0.40 532

MSAF-DinoV2	1.18 552	0.44 501	3.00 590	0.56 516	0.30 387	0.91 480	0.74 536	1.58 568	1.25 526	1.06 507	1.41 517	2.98 592	1.57 571	3.25 603	3.12 596	0.22 411	0.14 323	0.20 346	0.22 442	0.33 498	0.34 508

Consistency-Raft	1.01 533	0.82 566	1.27 536	0.85 576	0.97 584	0.81 458	0.83 553	1.35 529	1.61 569	1.06 507	1.66 546	1.11 496	0.93 516	0.93 455	1.11 529	0.65 582	0.75 601	0.79 584	0.91 600	1.09 590	0.79 583

DLCB_ROB	0.60 447	0.29 408	0.53 320	0.50 452	0.33 440	0.76 439	0.51 460	1.02 394	0.94 424	1.07 509	1.16 465	1.21 512	0.73 448	0.98 475	0.75 456	0.21 389	0.20 457	0.22 405	0.23 458	0.22 398	0.20 364

anonymity	0.98 529	0.89 574	1.06 515	0.93 580	1.04 591	0.97 492	0.82 551	1.33 526	0.93 415	1.08 510	0.98 386	1.02 464	0.95 521	1.02 489	0.93 494	0.96 591	0.96 615	0.90 588	0.91 600	0.92 583	0.95 588

PSM-AAD	0.48 334	0.21 206	0.39 154	0.44 362	0.23 159	0.56 328	0.47 431	0.67 216	0.73 288	1.08 510	1.12 446	0.58 272	0.87 500	0.63 280	0.33 217	0.15 174	0.11 134	0.25 455	0.26 497	0.18 307	0.42 540

SST-Stereo	0.41 269	0.20 170	0.48 262	0.43 336	0.25 230	0.25 59	0.21 55	0.68 223	0.50 188	1.08 510	0.79 284	0.71 343	0.42 273	0.81 411	0.38 275	0.17 271	0.11 134	0.20 346	0.16 260	0.19 342	0.15 215

DSFCA	0.57 424	0.27 379	0.71 424	0.41 255	0.36 466	0.78 440	0.53 471	1.08 422	0.85 363	1.08 510	0.84 313	0.90 428	0.66 403	1.05 494	0.63 429	0.26 467	0.22 476	0.21 390	0.21 421	0.22 398	0.20 364

ISRNet	0.57 424	0.25 328	0.72 431	0.57 522	0.36 466	0.43 256	0.28 154	0.85 330	0.84 357	1.09 514	1.25 483	0.91 434	0.61 375	0.68 329	0.60 416	0.35 536	0.26 512	0.36 532	0.33 537	0.30 481	0.42 540

FTStereo	0.56 419	0.21 206	0.39 154	0.42 294	0.25 230	0.39 223	0.73 534	0.69 233	0.45 164	1.09 514	3.23 595	0.69 338	0.71 432	0.55 192	0.34 228	0.15 174	0.13 284	0.19 309	0.17 318	0.15 190	0.32 495

GANet	0.74 484	0.38 471	0.63 385	0.54 504	0.35 459	1.01 504	0.95 565	1.15 449	0.95 428	1.09 514	2.00 565	1.14 506	0.92 514	1.29 528	0.75 456	0.25 462	0.27 519	0.27 483	0.23 458	0.32 493	0.24 436

PDISCO_ROB	0.96 525	0.51 518	1.13 522	1.03 585	1.00 587	1.81 578	0.77 542	1.72 581	1.60 568	1.09 514	1.19 475	1.34 533	0.80 480	1.62 559	1.01 510	0.58 580	0.22 476	0.45 555	0.40 553	0.50 556	0.41 537

otaku	1.10 542	0.96 578	0.96 500	1.37 594	1.06 592	1.65 568	0.72 529	1.46 551	1.19 517	1.10 518	1.32 501	1.32 525	0.95 521	1.29 528	0.81 471	0.89 590	0.46 584	1.24 594	0.50 579	1.86 597	0.89 585

SuperB	1.00 532	0.41 491	4.03 600	0.45 377	0.32 428	0.99 499	0.49 451	1.09 425	2.09 588	1.10 518	1.10 440	0.74 367	0.83 486	1.13 503	1.75 563	0.20 373	0.15 348	0.17 222	0.15 229	2.50 613	0.27 459

RYNet	0.76 491	0.37 463	0.74 441	0.54 504	0.67 570	1.35 548	0.68 517	1.28 508	1.21 523	1.10 518	0.90 346	1.31 523	0.94 519	1.01 486	1.30 542	0.22 411	0.16 375	0.27 483	0.23 458	0.43 539	0.45 552

DCVSM-stereo	0.51 375	0.28 394	0.56 350	0.39 186	0.29 361	0.55 320	0.28 154	0.78 305	0.78 311	1.11 521	0.77 270	1.04 471	0.76 468	0.65 298	0.52 379	0.20 373	0.20 457	0.24 442	0.21 421	0.25 442	0.31 491

SGM-Forest	0.65 463	0.33 443	0.43 209	0.44 362	0.30 387	1.01 504	0.54 478	1.13 443	1.09 491	1.11 521	1.21 477	1.10 494	0.76 468	0.99 480	0.71 447	0.32 515	0.33 553	0.33 524	0.30 518	0.30 481	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.82 500	0.62 547	0.80 454	0.67 554	0.66 569	0.91 480	0.59 497	1.35 529	1.09 491	1.12 523	1.46 530	1.50 553	1.09 539	1.28 527	0.97 506	0.34 530	0.30 533	0.48 564	0.40 553	0.38 525	0.38 526

DPSNet	1.08 541	0.44 501	2.64 586	0.54 504	0.42 504	1.59 564	1.25 586	2.39 598	1.50 561	1.13 524	1.12 446	1.51 555	2.19 595	1.44 549	1.51 556	0.35 536	0.25 503	0.25 455	0.21 421	0.49 554	0.39 527

StereoDRNet	0.67 465	0.35 452	0.82 461	0.53 492	0.44 513	1.03 508	0.53 471	1.51 557	1.06 474	1.13 524	0.91 354	1.07 485	0.74 456	0.87 430	0.95 499	0.24 449	0.19 448	0.25 455	0.23 458	0.27 462	0.22 401

ccnet	0.84 507	0.59 545	0.86 479	0.56 516	0.60 562	1.11 525	0.72 529	1.44 548	0.97 440	1.15 526	1.44 525	1.28 519	0.95 521	1.01 486	1.33 545	0.49 569	0.43 579	0.50 569	0.47 569	0.52 562	0.48 561

StereoDRNet-Refined	0.61 451	0.33 443	0.63 385	0.47 422	0.31 403	0.94 487	0.41 387	1.04 401	0.97 440	1.15 526	1.13 453	1.00 458	0.74 456	0.93 455	0.93 494	0.18 312	0.13 284	0.22 405	0.21 421	0.20 359	0.21 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-RH_RVC	0.57 424	0.18 95	0.44 215	0.38 160	0.23 159	0.56 328	0.24 93	0.61 171	0.73 288	1.18 528	3.90 606	0.55 245	0.40 263	0.67 320	0.38 275	0.14 98	0.11 134	0.20 346	0.15 229	0.12 52	0.14 172

DRN-Test	0.68 468	0.34 448	0.77 449	0.52 481	0.40 490	1.14 529	0.61 502	1.56 565	1.04 468	1.18 528	1.10 440	1.05 476	0.72 443	0.82 417	1.01 510	0.24 449	0.18 426	0.26 474	0.25 486	0.26 452	0.23 425

ETE_ROB	0.73 479	0.52 520	0.93 493	0.57 522	0.37 470	0.80 452	0.86 558	1.19 467	0.95 428	1.20 530	1.22 479	1.39 543	0.86 497	1.07 495	0.88 479	0.27 478	0.21 467	0.31 513	0.27 504	0.34 506	0.35 512

YMNet	0.68 468	0.40 485	1.01 508	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 531	1.31 499	1.11 496	0.73 448	0.89 438	0.96 501	0.27 478	0.31 541	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

YMNet_1	0.68 468	0.40 485	1.01 508	0.53 492	0.46 528	1.04 510	0.48 438	1.06 413	0.81 337	1.21 531	1.31 499	1.11 496	0.73 448	0.89 438	0.96 501	0.27 478	0.31 541	0.25 455	0.25 486	0.25 442	0.24 436

XQC	0.97 527	0.70 554	1.54 560	0.70 564	0.55 552	1.48 557	0.81 549	1.41 541	1.57 565	1.21 531	1.12 446	1.33 530	1.04 533	1.55 556	2.00 573	0.39 549	0.25 503	0.37 537	0.32 531	0.55 566	0.49 562

ADCP+	1.18 552	0.37 463	3.09 592	0.50 452	0.52 546	1.48 557	0.61 502	1.32 523	1.07 482	1.21 531	1.16 465	1.08 486	1.11 541	1.63 560	7.17 616	0.20 373	0.16 375	0.24 442	0.22 442	0.29 473	0.22 401

ADCRef	0.84 507	0.46 508	1.60 566	0.52 481	0.45 519	1.08 518	0.52 466	1.13 443	1.03 464	1.22 535	1.43 524	0.87 416	0.93 516	0.91 449	3.35 598	0.19 352	0.16 375	0.23 426	0.23 458	0.23 418	0.22 401

DANet	0.74 484	0.47 515	0.98 506	0.60 533	0.41 495	0.92 483	0.41 387	1.02 394	0.87 376	1.22 535	1.22 479	1.33 530	0.88 505	1.26 524	1.37 546	0.27 478	0.24 495	0.31 513	0.25 486	0.37 523	0.36 518
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	1.42 571	1.53 600	1.31 542	1.93 603	1.46 597	1.52 562	1.03 571	1.67 578	1.55 563	1.23 537	1.59 543	1.54 558	1.21 550	1.40 542	1.03 515	1.70 605	0.70 596	1.82 601	0.80 595	2.11 604	1.22 598

LALA_ROB	0.76 491	0.46 508	0.86 479	0.55 512	0.41 495	1.00 500	0.93 564	1.25 496	1.13 499	1.23 537	1.15 460	1.55 559	0.80 480	1.11 502	0.96 501	0.33 522	0.23 486	0.35 527	0.30 518	0.35 511	0.32 495

DStereoO	1.07 538	0.77 561	0.87 484	0.67 554	0.49 536	0.91 480	1.30 589	1.15 449	1.41 550	1.24 539	1.33 503	1.06 480	2.39 599	1.32 538	1.11 529	2.03 609	0.38 564	0.77 583	0.31 527	1.55 594	0.43 545

CBMV	0.68 468	0.37 463	0.50 282	0.43 336	0.26 267	1.00 500	0.71 523	1.17 461	1.16 508	1.24 539	1.29 496	1.06 480	0.86 497	0.98 475	0.75 456	0.29 499	0.30 533	0.34 526	0.30 518	0.26 452	0.27 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven-2	0.83 505	0.46 508	2.93 588	0.54 504	0.39 485	0.93 484	0.63 508	1.16 452	1.18 515	1.25 541	1.32 501	1.09 492	1.05 535	1.23 519	1.07 525	0.21 389	0.20 457	0.23 426	0.22 442	0.26 452	0.24 436

Wz-Net-TNSev	1.23 558	1.24 589	5.25 606	0.51 464	0.43 507	1.49 560	1.09 574	1.58 568	1.42 553	1.25 541	1.26 487	1.58 562	1.52 570	1.97 577	1.95 568	0.33 522	0.32 548	0.26 474	0.30 518	0.41 533	0.43 545

PASM	0.96 525	0.71 557	2.05 579	0.72 567	0.72 575	0.84 469	0.92 561	1.14 445	1.34 544	1.25 541	1.22 479	1.34 533	1.07 537	1.31 536	1.11 529	0.53 574	0.57 592	0.59 576	0.67 588	0.56 571	0.57 576

ADCPNet	1.11 545	0.53 523	3.26 595	0.55 512	0.44 513	1.47 556	0.83 553	1.21 477	1.17 511	1.26 544	1.42 522	1.67 565	1.12 543	1.48 553	3.86 605	0.30 506	0.29 528	0.30 512	0.32 531	0.37 523	0.37 524

NaN_ROB	0.73 479	0.46 508	0.89 489	0.52 481	0.34 452	0.98 497	1.11 575	1.28 508	1.20 520	1.27 545	0.96 373	1.08 486	0.79 475	1.34 540	0.78 460	0.24 449	0.30 533	0.23 426	0.24 473	0.23 418	0.26 449

DStereoSA	2.42 598	0.66 552	2.95 589	0.89 577	1.12 594	1.75 576	6.75 623	1.53 558	1.63 572	1.28 546	8.81 625	0.99 455	10.14 620	1.68 564	3.37 599	0.44 560	0.34 557	0.64 578	0.68 590	1.21 592	1.60 611

edge stereo	0.79 496	0.40 485	0.82 461	0.52 481	0.44 513	0.83 464	0.58 494	1.34 528	1.08 486	1.30 547	1.38 513	1.79 568	1.13 545	1.15 508	0.92 492	0.34 530	0.32 548	0.42 551	0.28 511	0.33 498	0.39 527

Wz-Net-MNSev	0.81 499	0.42 496	1.64 569	0.51 464	0.41 495	1.46 555	0.95 565	1.24 490	1.26 531	1.31 548	1.25 483	1.17 509	0.83 486	1.21 518	1.06 522	0.22 411	0.19 448	0.24 442	0.23 458	0.29 473	0.26 449

ADCL	1.10 542	0.42 496	1.57 562	0.51 464	0.41 495	1.71 573	0.92 561	1.36 533	1.45 556	1.33 549	1.56 540	1.22 515	1.26 555	1.45 550	5.27 611	0.22 411	0.19 448	0.25 455	0.25 486	0.29 473	0.29 477

MADNet+	2.28 597	2.56 616	10.82 615	1.25 591	0.96 583	2.77 596	1.44 597	2.34 596	1.76 577	1.36 550	1.78 554	1.84 571	1.74 581	6.33 619	4.57 609	0.67 583	0.66 595	0.59 576	0.54 583	0.84 580	0.81 584

CSAN	0.88 516	0.52 520	0.93 493	0.61 538	0.42 504	1.19 539	1.11 575	1.27 503	1.48 560	1.37 551	1.44 525	1.37 537	1.30 556	1.46 552	1.01 510	0.39 549	0.31 541	0.36 532	0.37 545	0.35 511	0.36 518

XPNet_ROB	0.73 479	0.38 471	0.80 454	0.53 492	0.40 490	0.80 452	0.83 553	1.21 477	0.96 435	1.37 551	1.17 470	1.37 537	0.87 500	1.14 505	0.99 508	0.33 522	0.25 503	0.27 483	0.24 473	0.31 485	0.29 477

FBW_ROB	0.94 523	0.54 530	1.03 512	0.56 516	0.42 504	1.16 533	0.76 541	1.56 565	1.41 550	1.38 553	1.33 503	1.47 549	1.07 537	2.94 602	1.14 533	0.26 467	0.32 548	0.45 555	0.30 518	0.34 506	0.30 482

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 536	0.61 546	1.82 574	0.69 561	0.51 543	2.62 590	1.69 605	1.28 508	1.44 555	1.39 554	1.56 540	1.34 533	0.91 512	1.68 564	0.95 499	0.38 548	0.39 569	0.46 558	0.61 587	0.41 533	0.43 545

ACVNet_1	1.55 576	1.36 594	1.35 546	1.96 605	1.63 600	1.83 579	0.96 568	2.09 592	1.85 582	1.43 555	1.54 538	2.31 582	1.68 579	1.42 546	1.18 535	1.76 607	0.51 588	2.05 609	0.59 585	2.24 608	1.30 602

zh-sn7	1.20 554	0.86 572	4.54 603	0.58 528	0.43 507	1.10 520	0.92 561	1.24 490	1.34 544	1.45 556	2.00 565	1.26 516	1.62 574	2.13 584	2.79 593	0.26 467	0.26 512	0.26 474	0.27 504	0.35 511	0.33 504

psmorigin	0.84 507	0.53 523	2.21 581	0.50 452	0.41 495	0.86 472	0.57 487	1.08 422	0.90 397	1.50 557	1.42 522	1.50 553	1.09 539	1.29 528	1.03 515	0.32 515	0.33 553	0.27 483	0.27 504	0.34 506	0.45 552

test_sample8	1.36 567	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.19 467	0.79 318	1.51 558	0.96 373	3.29 599	1.64 576	1.29 528	2.03 575	0.42 556	9.50 633	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

AnyNet_C32	1.27 561	0.72 558	3.33 596	0.59 531	0.56 553	1.51 561	1.53 598	1.27 503	1.28 533	1.52 559	1.48 533	1.38 541	1.23 552	1.64 561	5.26 610	0.30 506	0.29 528	0.29 502	0.34 539	0.38 525	0.44 550

RTSC	0.93 519	0.54 530	1.59 563	0.56 516	0.40 490	1.17 537	0.55 481	1.44 548	1.82 580	1.53 560	1.26 487	1.15 507	0.82 484	1.70 566	2.44 585	0.26 467	0.20 457	0.23 426	0.24 473	0.31 485	0.32 495

w-ln-seven	1.02 534	0.52 520	2.86 587	0.55 512	0.51 543	1.37 549	0.75 539	1.72 581	1.84 581	1.54 561	1.52 537	1.27 518	0.95 521	1.30 534	2.07 577	0.24 449	0.22 476	0.25 455	0.25 486	0.31 485	0.28 470

WZ-Net	1.29 563	0.64 549	5.42 607	0.64 548	0.52 546	1.37 549	1.29 588	1.41 541	1.77 578	1.56 562	1.69 549	1.74 566	1.41 563	2.50 597	2.16 582	0.28 489	0.21 467	0.23 426	0.25 486	0.39 529	0.41 537

SANet	1.15 547	0.45 503	1.40 550	0.50 452	0.32 428	1.54 563	1.21 583	1.49 553	3.35 607	1.61 563	2.41 578	2.32 584	1.80 583	1.57 557	1.27 541	0.28 489	0.25 503	0.26 474	0.24 473	0.36 517	0.32 495

MFN_U_SF_RVC	1.14 546	0.63 548	2.33 582	0.69 561	0.46 528	2.04 582	0.70 521	1.90 588	1.37 546	1.62 564	1.56 540	1.94 574	1.36 559	1.73 568	1.90 567	0.41 554	0.38 564	0.45 555	0.48 573	0.45 543	0.47 558

NVStereoNet_ROB	1.31 565	0.96 578	1.33 544	0.90 579	0.92 579	1.15 531	1.05 572	1.49 553	1.62 570	1.63 565	2.51 580	2.31 582	1.62 574	2.16 586	1.42 548	0.81 587	0.73 597	0.79 584	1.02 604	0.73 577	0.97 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 568	0.91 575	2.11 580	0.89 577	0.57 557	4.27 612	1.79 609	1.55 561	2.00 586	1.64 566	1.85 558	1.83 569	1.44 565	1.89 576	1.49 554	0.49 569	0.40 572	0.56 573	0.58 584	0.75 578	0.52 571

SAMSARA	1.15 547	0.69 553	1.44 554	1.09 587	0.93 580	2.10 584	1.87 612	1.64 575	1.47 559	1.64 566	1.21 477	2.06 577	1.14 546	1.61 558	1.50 555	0.39 549	0.45 582	0.36 532	0.38 548	0.50 556	0.51 569

DStereoFS	2.16 595	0.91 575	1.29 538	0.84 575	0.72 575	3.56 607	0.95 565	2.01 589	2.03 587	1.65 568	2.06 569	2.73 588	13.30 626	4.76 615	1.95 568	0.47 565	0.33 553	0.84 587	0.49 576	0.95 586	1.42 607

SHD	0.98 529	0.54 530	1.30 541	0.63 545	0.50 541	1.14 529	0.50 457	1.80 586	2.20 589	1.66 569	1.39 514	1.47 549	1.21 550	1.40 542	1.80 564	0.32 515	0.27 519	0.32 519	0.34 539	0.41 533	0.44 550

PWC_ROB	0.92 518	0.57 540	1.64 569	0.53 492	0.33 440	0.93 484	0.39 353	1.42 546	1.51 562	1.66 569	2.57 583	1.18 510	1.11 541	1.50 554	1.54 557	0.26 467	0.18 426	0.28 494	0.20 400	0.30 481	0.32 495

IMH-64-1	1.96 585	1.64 605	1.26 533	2.26 609	1.91 609	2.30 588	1.35 593	2.99 603	2.29 590	1.70 571	2.79 590	2.47 585	1.66 577	2.33 591	1.95 568	2.07 611	0.74 599	2.44 613	1.04 606	2.40 610	1.59 609

IMH-64	1.96 585	1.64 605	1.26 533	2.26 609	1.91 609	2.30 588	1.35 593	2.99 603	2.29 590	1.70 571	2.79 590	2.47 585	1.66 577	2.33 591	1.95 568	2.07 611	0.74 599	2.44 613	1.04 606	2.40 610	1.59 609

AnyNet_C01	1.63 578	1.16 587	7.38 611	0.65 550	0.56 553	2.25 586	1.53 598	1.53 558	1.46 558	1.71 573	1.95 562	1.83 569	1.41 563	2.48 595	4.42 608	0.33 522	0.32 548	0.32 519	0.34 539	0.45 543	0.50 565

MFMNet_re	1.17 550	0.99 580	1.31 542	1.02 584	0.95 582	1.32 546	1.32 590	1.44 548	1.58 567	1.72 574	1.70 550	1.21 512	1.57 571	1.16 509	1.04 519	0.88 589	0.76 603	0.79 584	0.75 593	0.90 582	0.94 586

G-Net	0.95 524	0.48 517	1.13 522	0.67 554	0.49 536	2.07 583	0.63 508	1.02 394	0.90 397	1.77 575	2.62 586	1.28 519	1.60 573	1.09 499	1.06 522	0.37 543	0.30 533	0.35 527	0.25 486	0.46 546	0.45 552

zh-mn7	1.21 555	0.75 559	5.81 608	0.52 481	0.39 485	1.18 538	0.63 508	1.21 477	1.79 579	1.81 576	2.33 573	1.16 508	1.01 528	2.20 587	2.00 573	0.25 462	0.22 476	0.22 405	0.22 442	0.25 442	0.30 482

ACVNet_2	1.74 581	1.30 592	1.62 568	1.81 599	1.63 600	2.28 587	1.34 592	2.35 597	2.64 599	1.82 577	2.55 581	2.99 593	1.71 580	1.67 563	1.20 538	1.48 603	0.59 593	1.81 600	0.71 591	2.09 603	1.29 601

pmcnn	1.27 561	0.31 432	1.14 524	0.41 255	0.23 159	0.97 492	0.71 523	1.23 489	1.32 541	1.83 578	2.34 575	11.25 625	0.89 508	1.04 493	0.96 501	0.15 174	0.12 207	0.12 32	0.10 55	0.15 190	0.16 248

IMH	2.15 594	1.66 607	1.29 538	2.25 608	1.92 611	2.87 599	1.33 591	3.25 606	3.04 604	1.87 579	3.33 601	3.00 594	2.03 590	2.80 601	1.95 568	2.09 613	0.78 604	2.45 615	1.05 609	2.44 612	1.62 612

DispFullNet	1.64 579	2.64 619	3.14 593	2.57 612	1.78 606	1.32 546	0.55 481	1.42 546	1.45 556	1.89 580	1.48 533	1.55 559	2.35 597	2.08 582	1.12 532	0.60 581	0.19 448	2.33 612	0.73 592	2.35 609	1.30 602

RTS	2.03 588	1.03 584	11.50 617	0.68 558	0.63 565	2.71 592	1.56 600	1.55 561	2.32 592	1.93 581	2.57 583	1.32 525	1.32 557	5.20 616	4.30 606	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

RTSA	2.03 588	1.03 584	11.50 617	0.68 558	0.63 565	2.71 592	1.56 600	1.55 561	2.32 592	1.93 581	2.57 583	1.32 525	1.32 557	5.20 616	4.30 606	0.31 510	0.23 486	0.29 502	0.30 518	0.41 533	0.40 532

LVE	2.20 596	1.47 597	1.44 554	2.06 606	1.80 607	2.79 597	1.77 608	2.96 602	3.94 614	1.95 583	4.29 612	3.47 604	1.97 586	2.48 595	1.85 566	2.06 610	0.88 608	2.06 610	1.13 611	2.17 606	1.53 608

ADCS	1.60 577	0.70 554	4.02 599	0.61 538	0.53 548	1.31 545	1.11 575	1.71 580	1.86 583	1.97 584	1.68 547	1.51 555	1.46 566	2.07 581	9.20 619	0.34 530	0.32 548	0.33 524	0.36 543	0.45 543	0.46 556

WAO-6	2.11 593	1.52 599	1.25 532	1.73 598	1.69 604	2.72 594	1.62 602	3.15 605	3.64 609	2.01 585	3.28 597	3.52 605	2.20 596	2.59 598	2.48 588	1.31 601	0.92 610	2.04 608	1.22 615	1.89 598	1.35 606

Dean	2.07 592	1.39 595	1.69 573	2.17 607	1.83 608	2.75 595	1.28 587	3.49 611	3.80 612	2.13 586	3.30 598	3.18 597	1.98 588	1.78 570	1.72 561	1.73 606	0.79 607	1.99 603	0.91 600	2.17 606	1.34 605

LSM	4.83 615	0.83 569	11.23 616	0.76 572	56.73 642	1.10 520	1.18 581	1.35 529	1.70 576	2.13 586	2.34 575	1.34 533	1.19 549	1.52 555	1.23 539	0.34 530	0.50 587	0.39 543	0.47 569	0.51 559	9.82 628

SPS-STEREO	1.29 563	0.94 577	1.10 519	1.05 586	1.03 589	1.48 557	0.91 559	1.57 567	1.24 524	2.13 586	1.90 560	1.94 574	1.46 566	1.77 569	1.64 559	0.97 592	0.94 614	0.90 588	0.89 599	0.96 587	0.97 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 556	0.57 540	3.17 594	0.54 504	0.44 513	1.07 516	0.77 542	1.31 517	1.13 499	2.14 589	1.48 533	1.49 552	1.47 568	1.65 562	5.30 612	0.26 467	0.24 495	0.29 502	0.32 531	0.38 525	0.36 518

JetBlue	3.02 603	1.39 595	7.91 612	1.17 589	1.49 598	8.53 618	7.94 624	2.82 601	1.98 585	2.15 590	2.69 588	3.32 601	3.01 607	6.66 620	3.81 603	0.79 585	0.78 604	0.75 581	0.76 594	1.04 588	1.33 604

PVD	1.34 566	0.70 554	1.42 552	0.78 573	0.65 567	1.68 571	0.91 559	2.12 594	3.01 603	2.25 591	2.35 577	1.90 572	1.99 589	1.98 578	2.14 580	0.40 553	0.38 564	0.49 567	0.37 545	0.51 559	0.67 578

WAO-7	1.96 585	1.24 589	1.52 557	1.28 592	1.06 592	2.92 601	1.64 603	3.32 607	3.05 605	2.28 592	3.32 599	3.19 598	2.38 598	3.39 605	2.49 589	1.02 595	0.92 610	1.06 592	1.04 606	1.05 589	0.99 592

MonStereo1	2.06 590	1.51 598	1.56 561	1.85 602	1.70 605	2.84 598	0.78 546	2.52 599	3.49 608	2.33 593	4.36 613	3.41 603	2.72 602	2.32 590	1.83 565	1.32 602	0.55 589	1.66 598	0.88 598	1.94 599	1.70 613

PWCK	2.06 590	1.75 608	4.11 601	1.69 597	0.93 580	3.13 604	2.86 620	2.18 595	2.41 596	2.38 594	2.33 573	2.22 580	1.85 584	3.52 607	2.20 583	1.65 604	0.73 597	1.52 597	0.83 597	1.81 596	1.02 595

SGM_RVC	1.04 535	0.30 423	0.47 248	0.41 255	0.23 159	1.73 574	0.77 542	1.63 574	1.30 539	2.39 595	1.99 564	2.64 587	1.78 582	2.22 588	1.40 547	0.28 489	0.27 519	0.27 483	0.25 486	0.25 442	0.25 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.54 606	1.89 609	1.59 563	2.62 615	2.29 613	6.88 617	1.72 606	4.72 620	11.88 622	2.43 596	5.46 622	8.16 622	2.80 605	4.13 613	3.03 595	2.25 616	0.75 601	2.57 617	1.09 610	2.65 616	1.84 615

aanetorigin	0.85 512	0.58 543	1.98 577	0.50 452	0.40 490	0.66 397	0.70 521	0.72 264	1.01 455	2.44 597	2.00 565	1.32 525	1.25 554	0.96 466	1.16 534	0.20 373	0.19 448	0.20 346	0.20 400	0.27 462	0.33 504

KSHMR	2.64 599	1.96 611	1.86 576	2.69 616	2.44 615	2.88 600	2.04 613	3.46 610	6.31 618	2.51 598	3.27 596	3.39 602	1.97 586	2.59 598	2.08 579	2.48 618	1.41 620	2.80 622	1.51 619	2.98 618	2.09 616

MSMD_ROB	1.25 559	0.51 518	0.64 390	0.60 533	0.50 541	1.66 569	0.67 514	1.26 498	1.26 531	2.64 599	3.82 604	3.06 595	3.20 609	1.45 550	0.91 490	0.46 562	0.41 574	0.49 567	0.51 580	0.47 549	0.45 552

tt	6.21 619	0.22 240	5.88 609	3.55 622	2.07 612	11.25 623	19.19 629	11.84 627	5.47 617	2.71 600	2.18 571	4.87 610	6.25 619	3.71 608	7.09 615	8.31 631	11.17 635	4.91 628	5.39 630	5.72 625	2.42 619

ktn	3.02 603	2.27 614	1.85 575	2.89 617	2.54 619	3.72 608	2.14 614	3.79 614	5.33 616	2.82 601	5.09 619	5.95 617	2.54 600	3.34 604	2.58 591	2.65 620	1.44 621	2.78 621	2.03 622	2.61 615	2.10 617

WAO-8	3.00 601	1.60 602	1.52 557	1.82 600	1.65 602	5.57 614	1.35 593	4.65 618	12.37 624	2.89 602	4.04 609	4.89 611	2.78 603	3.73 609	2.44 585	1.29 599	0.93 612	2.00 604	1.16 613	2.02 601	1.23 599

Venus	3.00 601	1.60 602	1.52 557	1.82 600	1.65 602	5.57 614	1.35 593	4.65 618	12.37 624	2.89 602	4.04 609	4.89 611	2.78 603	3.73 609	2.44 585	1.29 599	0.93 612	2.00 604	1.16 613	2.02 601	1.23 599

notaker	2.87 600	2.31 615	2.01 578	3.03 618	2.60 620	2.94 602	1.82 610	3.43 609	3.06 606	2.89 602	4.21 611	6.15 619	2.71 601	3.42 606	2.90 594	2.67 621	1.18 618	3.00 623	1.67 620	3.13 619	2.26 618

MDST_ROB	0.97 527	0.29 408	1.02 511	0.64 548	0.43 507	2.64 591	0.82 551	1.68 579	1.18 515	2.89 602	1.82 555	0.97 448	0.75 459	1.83 573	0.89 481	0.26 467	0.22 476	0.32 519	0.28 511	0.26 452	0.26 449

SGM+DAISY	1.52 575	0.99 580	1.61 567	1.01 582	1.02 588	1.86 580	1.19 582	1.49 553	1.38 548	2.96 606	3.00 593	2.79 590	1.94 585	1.88 574	1.62 558	0.98 594	0.97 616	0.91 590	0.91 600	0.94 585	0.99 592

UNDER WATER	3.63 608	2.12 613	4.11 601	3.17 619	2.51 617	3.77 610	2.45 616	3.53 612	13.66 627	2.98 607	2.92 592	5.75 615	4.13 615	3.85 611	3.75 602	2.84 622	1.11 617	2.71 620	1.41 617	3.26 621	2.50 620

WCMA_ROB	1.22 556	0.39 476	0.93 493	0.51 464	0.45 519	1.44 554	0.79 547	1.20 474	1.30 539	2.99 608	3.94 607	3.30 600	2.17 594	1.42 546	1.31 543	0.46 562	0.35 560	0.35 527	0.37 545	0.41 533	0.42 540

UNDER WATER-64	3.72 609	2.07 612	4.57 604	3.30 621	2.52 618	5.61 616	2.63 619	3.67 613	12.27 623	3.09 609	2.66 587	5.99 618	4.74 617	3.93 612	3.57 600	2.54 619	1.24 619	2.65 618	1.48 618	3.21 620	2.62 621

TorneroNet	4.49 612	1.92 610	1.65 571	2.60 614	2.29 613	14.95 627	1.86 611	4.86 621	19.56 638	3.10 610	7.52 624	7.00 621	2.90 606	4.48 614	3.66 601	2.24 615	0.78 604	2.68 619	1.14 612	2.79 617	1.80 614

EDNetEfficientorigin	9.96 623	1.17 588	175.17 649	0.49 441	0.37 470	1.13 528	0.74 536	1.27 503	2.70 600	3.16 611	2.49 579	2.28 581	2.15 593	1.88 574	2.27 584	0.21 389	0.19 448	0.25 455	0.20 400	0.54 564	0.53 573

FCDSN-DC	1.43 572	0.57 540	0.69 419	0.74 569	0.59 559	1.42 553	0.65 513	1.40 539	1.41 550	3.31 612	4.42 614	4.57 607	3.01 607	1.70 566	1.19 537	0.46 562	0.42 576	0.48 564	0.47 569	0.51 559	0.51 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 583	0.64 549	1.20 528	0.74 569	0.59 559	2.18 585	2.53 617	2.10 593	2.85 602	3.46 613	3.41 602	3.12 596	4.11 614	2.69 600	2.53 590	0.54 577	0.47 585	0.51 571	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.47 574	0.82 566	6.28 610	0.48 429	0.40 490	0.73 426	0.83 553	0.95 371	2.77 601	3.48 614	1.95 562	1.64 564	2.12 592	1.42 546	3.84 604	0.21 389	0.19 448	0.21 390	0.21 421	0.43 539	0.42 540

ELAS	1.77 584	0.64 549	1.10 519	0.72 567	0.58 558	3.37 606	1.76 607	2.54 600	2.57 597	3.77 615	3.96 608	2.83 591	3.44 610	2.34 593	2.73 592	0.53 574	0.47 585	0.50 569	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 618	6.17 623	12.68 620	2.38 611	2.85 621	12.60 624	11.17 627	4.60 617	3.74 610	3.87 616	3.85 605	4.83 609	4.13 615	6.81 621	12.18 624	2.18 614	2.95 625	2.19 611	1.98 621	3.49 622	3.01 623

MeshStereo	1.38 568	0.45 503	0.58 361	0.45 377	0.35 459	1.63 567	0.60 500	2.07 591	1.43 554	4.49 617	3.32 599	4.67 608	2.08 591	2.08 582	1.32 544	0.36 539	0.36 562	0.37 537	0.32 531	0.32 493	0.34 508
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
MADNet++	4.18 610	2.72 621	4.00 598	3.80 623	3.44 623	4.72 613	4.05 622	4.01 615	3.74 610	4.52 618	5.14 620	4.20 606	4.89 618	7.04 622	6.39 613	3.79 624	3.70 626	3.27 625	2.70 625	3.68 623	3.74 625

TCMNet-wrong-test	9.08 622	10.58 626	9.58 614	19.64 628	17.64 628	12.69 625	8.93 625	13.77 631	2.58 598	4.67 619	5.19 621	14.57 628	11.02 625	7.21 623	9.81 620	5.58 630	0.89 609	3.76 626	3.10 626	10.41 629	10.02 629

FC-DCNN	1.67 580	0.53 523	0.68 410	0.62 542	0.49 536	1.62 566	0.71 523	1.77 585	1.55 563	4.73 620	4.66 616	5.82 616	3.94 613	2.13 584	1.42 548	0.47 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 550	0.47 558

FC-DCNN v2	1.74 581	0.53 523	0.68 410	0.62 542	0.49 536	1.67 570	0.71 523	1.85 587	1.57 565	4.84 621	5.01 618	6.42 620	3.92 612	2.24 589	1.43 550	0.47 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 550	0.47 558

DPSimNet_ROB	5.19 617	2.71 620	18.56 621	2.59 613	2.49 616	4.25 611	10.93 626	3.33 608	3.93 613	5.02 622	4.52 615	5.74 614	10.18 621	5.44 618	8.79 618	2.40 617	2.47 623	2.48 616	2.54 623	2.56 614	2.87 622

DGTPSM_ROB	12.12 624	8.03 624	21.12 623	8.97 625	16.81 626	10.68 621	30.77 633	9.14 625	15.23 629	6.55 623	15.49 635	9.02 623	15.13 628	9.26 625	21.71 632	4.58 626	8.60 628	5.07 629	9.26 631	5.88 626	11.06 630

DPSMNet_ROB	12.13 625	8.03 624	21.13 624	9.02 626	16.82 627	10.68 621	30.78 634	9.15 626	15.24 630	6.56 624	15.50 636	9.02 623	15.13 628	9.28 626	21.71 632	4.59 627	8.60 628	5.08 630	9.26 631	5.89 627	11.06 630

MANE	4.73 613	0.54 530	0.77 449	0.69 561	0.60 562	10.35 620	1.67 604	8.68 624	12.66 626	6.90 625	9.43 626	11.59 626	10.59 623	8.26 624	8.41 617	0.51 572	0.45 582	0.48 564	1.02 604	0.50 556	0.50 565

SGM-ForestM	4.73 613	0.34 448	1.05 514	0.46 402	0.28 336	10.26 619	3.48 621	4.52 616	5.16 615	8.68 626	7.48 623	18.87 634	10.80 624	11.26 627	10.01 621	0.32 515	0.34 557	0.32 519	0.32 531	0.29 473	0.30 482

USTest	12.98 626	14.10 627	19.89 622	16.19 627	14.95 625	20.69 629	31.85 635	16.52 632	10.99 621	8.83 627	9.55 627	13.88 627	10.36 622	16.06 629	21.35 631	3.19 623	4.82 627	5.08 630	5.36 629	8.77 628	7.20 627

coex-ft	6.50 620	1.57 601	87.99 648	0.49 441	0.38 477	1.41 552	1.21 583	1.21 477	7.96 620	12.14 628	2.78 589	2.74 589	3.83 611	1.30 534	3.19 597	0.24 449	0.23 486	0.27 483	0.24 473	0.48 550	0.40 532

Anonymous_1	33.12 634	18.23 628	23.86 626	20.53 629	21.18 631	25.45 631	35.84 636	22.44 640	15.68 631	13.41 629	13.70 632	18.00 633	15.15 630	20.31 630	24.47 634	14.56 638	8.84 630	66.24 646	117.79 648	155.41 651	11.40 632

DPSM_ROB	17.80 628	18.60 629	24.24 630	20.89 630	19.49 629	25.83 632	36.10 637	21.62 638	16.41 632	13.46 630	14.26 633	19.11 635	16.15 631	20.74 631	25.59 635	9.37 633	9.23 631	9.47 633	9.81 633	13.47 630	12.09 633

DPSM	17.80 628	18.60 629	24.24 630	20.89 630	19.49 629	25.83 632	36.10 637	21.62 638	16.41 632	13.46 630	14.26 633	19.11 635	16.15 631	20.74 631	25.59 635	9.37 633	9.23 631	9.47 633	9.81 633	13.47 630	12.09 633

xxxxx1	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

tt_ll	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

ff	36.77 641	19.69 631	24.00 627	62.46 643	66.77 645	27.30 635	39.89 639	20.40 633	18.80 635	14.18 632	13.11 629	17.29 629	17.30 633	21.62 634	27.81 637	13.61 635	18.98 644	111.36 649	133.25 649	28.84 640	38.64 643

HanzoNet	6.97 621	2.57 617	4.66 605	3.29 620	2.96 622	3.75 609	2.35 615	5.08 622	7.11 619	14.46 635	13.06 628	17.69 632	22.95 638	13.72 628	6.61 614	4.36 625	1.96 622	3.14 624	2.59 624	3.88 624	3.19 624

LE_ROB	4.86 616	0.27 379	9.43 613	0.45 377	0.24 201	1.61 565	0.96 568	2.05 590	17.75 634	16.36 636	4.84 617	5.17 613	19.48 636	2.05 579	15.49 627	0.17 271	0.15 348	0.16 176	0.16 260	0.20 359	0.19 333

LRCNet_RVC	21.27 632	31.14 635	21.46 625	28.97 633	23.77 632	3.11 603	0.62 504	20.94 636	1.64 573	25.57 637	28.13 639	21.96 637	14.74 627	21.99 637	16.44 628	29.16 646	14.92 636	33.57 642	31.28 642	29.67 643	26.33 641

Hybrid-DGEV	35.79 638	37.44 643	48.86 645	42.22 638	39.24 637	52.03 645	72.89 644	43.41 647	32.74 641	26.76 638	28.72 642	38.35 641	32.61 644	41.58 644	51.39 643	18.72 641	18.56 638	19.14 639	19.80 640	27.10 634	24.25 635

RAFT-FEzeroshot	35.76 635	37.39 640	48.55 640	42.39 640	39.44 640	51.96 642	72.92 645	43.38 645	32.90 643	26.87 639	28.06 637	38.42 642	32.28 641	41.59 646	51.51 647	18.73 642	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.12 636	24.33 637

RAFT-FE	35.76 635	37.39 640	48.55 640	42.39 640	39.44 640	51.96 642	72.92 645	43.38 645	32.90 643	26.87 639	28.06 637	38.42 642	32.28 641	41.59 646	51.51 647	18.73 642	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.12 636	24.33 637

FlowAnything	35.84 639	37.49 644	48.69 643	42.17 636	39.26 638	51.95 640	72.95 648	43.35 643	33.23 647	26.92 641	28.67 641	38.55 646	32.78 646	41.53 643	51.47 645	18.71 639	18.59 642	19.17 641	19.88 641	27.07 633	24.26 636

CasAABBNet	35.77 637	37.38 639	48.59 642	42.20 637	39.23 636	51.95 640	72.92 645	43.36 644	33.03 646	26.93 642	28.31 640	38.43 644	32.32 643	41.58 644	51.50 646	18.71 639	18.58 639	19.11 636	19.75 636	27.11 635	24.33 637

Selective-RAFT-Error	35.87 640	37.42 642	48.73 644	42.24 639	39.28 639	52.00 644	72.87 643	43.41 647	32.95 645	26.97 643	28.72 642	38.71 647	33.15 647	41.59 646	51.42 644	18.77 644	18.60 643	19.14 639	19.78 639	27.19 638	24.42 640

LSM0	38.96 646	37.52 645	48.37 639	43.79 642	91.31 648	52.31 646	72.38 642	43.71 649	32.75 642	27.16 644	28.73 644	38.51 645	32.63 645	41.75 649	51.59 649	18.85 645	18.43 637	19.09 635	19.60 635	27.21 639	33.44 642

BEATNet-Init1	15.65 627	1.62 604	54.26 646	0.75 571	0.56 553	37.03 639	13.39 628	13.20 628	14.59 628	29.41 645	29.29 645	47.69 648	21.87 637	26.91 638	19.58 629	0.43 559	0.39 569	0.47 559	0.47 569	0.52 562	0.52 571

HaxPig	31.93 633	37.19 638	34.22 632	24.41 632	24.94 633	18.53 628	20.18 630	21.15 637	28.84 640	35.74 646	38.86 646	26.18 638	28.75 640	33.85 639	34.15 640	35.89 647	38.80 647	37.79 643	40.52 645	39.33 644	39.33 646

RSGM-EC	74.49 648	61.53 648	40.38 637	97.66 646	92.09 649	73.48 648	113.87 649	59.44 650	38.62 650	39.84 647	49.02 649	90.35 650	61.68 650	138.81 650	126.03 650	92.92 650	53.83 650	94.52 647	37.88 643	81.03 649	46.84 649

acva	74.49 648	61.53 648	40.38 637	97.66 646	92.09 649	73.48 648	113.87 649	59.44 650	38.62 650	39.84 647	49.02 649	90.35 650	61.68 650	138.81 650	126.03 650	92.92 650	53.83 650	94.52 647	37.88 643	81.03 649	46.84 649

AVERAGE_ROB	37.53 645	40.05 646	40.01 635	34.74 635	33.76 635	28.46 638	25.14 632	32.31 642	34.08 649	41.20 649	40.52 647	34.51 640	34.78 649	39.11 641	37.48 642	42.68 648	43.32 648	43.80 644	42.99 646	40.42 645	41.31 647

MEDIAN_ROB	37.35 644	40.72 647	40.37 636	32.26 634	31.80 634	27.29 634	25.02 631	29.47 641	33.43 648	41.99 650	41.60 648	33.48 639	34.37 648	39.66 642	36.94 641	43.49 649	43.96 649	44.07 645	43.35 647	41.32 646	42.43 648

PML	40.49 647	30.31 634	12.46 619	7.19 624	14.30 624	91.44 650	212.44 652	7.73 623	23.24 639	74.44 651	185.05 652	49.81 649	25.78 639	21.34 633	12.84 625	8.71 632	2.93 624	8.43 632	3.24 627	13.77 632	4.45 626

test_example2	176.82 650	204.75 650	198.54 650	188.58 650	191.23 651	151.28 651	169.77 651	97.63 652	125.81 652	179.94 652	183.74 651	158.20 652	139.14 652	192.16 652	198.12 652	203.48 652	236.37 652	163.71 652	173.22 652	217.79 652	162.95 651

ccccc		430.66 651		506.24 651	500.20 652	349.93 652		384.19 653		330.97 653		370.48 653		498.75 653		557.84 653	430.47 653	334.14 653	290.91 653	547.74 653

Low-res two-view benchmark