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

StereoAnything_RVC	0.22 26	0.85 560	0.41 168	0.28 3	0.16 5	0.23 29	0.18 13	0.23 1	0.19 7	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 50	0.32 16	0.19 1	0.16 214	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.16 236	0.10 3

3w_stereo	0.25 60	0.20 161	0.40 159	0.33 53	0.17 15	0.32 144	0.41 377	0.42 65	0.39 111	0.33 91	0.28 54	0.16 2	0.29 152	0.35 44	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.12 74

monsters	0.22 26	0.14 3	0.28 25	0.32 36	0.19 50	0.24 36	0.19 19	0.46 85	0.34 75	0.37 115	0.30 72	0.16 2	0.20 41	0.45 113	0.20 8	0.12 35	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 36

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.17 4	0.15 4	0.40 77	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

Monster-pub-mixall	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.17 15	0.20 11	0.17 3	0.43 69	0.24 19	0.23 26	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.46 121	0.19 1	0.13 61	0.10 50	0.11 1	0.08 1	0.10 3	0.12 74

S2M2_XL	0.19 6	0.18 85	0.28 25	0.27 2	0.20 76	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 13	0.26 43	0.17 4	0.17 13	0.24 1	0.21 18	0.17 260	0.16 365	0.15 141	0.14 191	0.15 179	0.12 74
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.75w	0.23 42	0.17 58	0.33 67	0.32 36	0.19 50	0.42 240	0.24 88	0.36 31	0.26 30	0.33 91	0.28 54	0.17 4	0.25 85	0.38 62	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.10 3

2w_stereo	0.23 42	0.19 121	0.33 67	0.33 53	0.17 15	0.28 87	0.37 307	0.40 54	0.36 90	0.33 91	0.33 87	0.17 4	0.21 50	0.30 9	0.23 45	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.11 36

1w_stereo	0.25 60	0.15 23	0.31 50	0.35 80	0.18 29	0.32 144	0.41 377	0.41 60	0.44 155	0.32 87	0.39 118	0.17 4	0.27 115	0.46 121	0.24 63	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

MatchStereo	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.28 3	0.15 2	0.17 4	0.20 29	0.35 28	0.29 39	0.21 13	0.36 105	0.18 10	0.17 13	0.33 26	0.25 76	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

MonStereo	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.18 10	0.15 4	0.40 77	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

asda	0.22 26	0.19 121	0.31 50	0.32 36	0.18 29	0.24 36	0.23 82	0.38 39	0.29 39	0.28 64	0.24 31	0.18 10	0.23 70	0.41 83	0.22 27	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

2.5w	0.22 26	0.18 85	0.34 79	0.32 36	0.18 29	0.31 126	0.27 128	0.33 13	0.24 19	0.29 66	0.35 102	0.18 10	0.19 27	0.41 83	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

2.75w_new	0.22 26	0.18 85	0.30 42	0.29 6	0.18 29	0.23 29	0.33 239	0.37 36	0.29 39	0.36 111	0.27 47	0.18 10	0.25 85	0.37 54	0.24 63	0.11 26	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.31 15	0.16 5	0.22 18	0.21 53	0.39 41	0.34 75	0.20 9	0.25 34	0.18 10	0.15 4	0.39 68	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

DEFOM-Stereo	0.23 42	0.16 40	0.29 34	0.34 59	0.20 76	0.59 343	0.20 29	0.32 11	0.31 55	0.23 26	0.19 10	0.18 10	0.18 20	0.42 92	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.12 74

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 408	3.08 611	2.41 575	0.32 36	0.18 29	0.29 99	0.20 29	0.39 41	0.33 69	0.29 66	0.25 34	0.18 10	0.18 20	0.32 16	0.22 27	1.08 586	0.09 18	0.17 214	0.16 252	0.15 179	0.96 579

252Zero-FE	0.21 21	0.16 40	0.29 34	0.34 59	0.19 50	0.23 29	0.18 13	0.43 69	0.35 83	0.23 26	0.22 22	0.19 18	0.18 20	0.29 7	0.23 45	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.11 36

asd	0.22 26	0.18 85	0.31 50	0.32 36	0.18 29	0.26 59	0.22 66	0.37 36	0.25 25	0.32 87	0.23 25	0.19 18	0.23 70	0.46 121	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

4.5_new	0.21 21	0.20 161	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.24 36	0.26 114	0.34 24	0.29 39	0.33 91	0.29 62	0.19 18	0.19 27	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 131	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 161	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.24 36	0.26 114	0.34 24	0.29 39	0.33 91	0.29 62	0.19 18	0.19 27	0.30 9	0.21 18	0.10 8	0.08 1	0.12 30	0.11 94	0.14 131	0.10 3

monsterstereo	0.23 42	0.15 23	0.28 25	0.35 80	0.19 50	0.22 18	0.20 29	0.38 39	0.37 98	0.34 103	0.40 122	0.19 18	0.19 27	0.46 121	0.22 27	0.11 26	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 34	0.31 15	0.21 97	0.19 8	0.19 19	0.30 7	0.20 8	0.16 1	0.15 2	0.19 18	0.17 13	0.35 44	0.20 8	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.10 3

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.14 3	0.26 10	0.26 1	0.15 2	0.34 167	0.17 3	0.41 60	0.22 13	0.21 13	0.21 16	0.20 24	0.25 85	0.33 26	0.25 76	0.13 61	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.12 47	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.23 42	0.18 85	0.36 114	0.38 150	0.19 50	0.33 156	0.22 66	0.35 28	0.24 19	0.22 23	0.21 16	0.20 24	0.19 27	0.59 218	0.21 18	0.10 8	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.11 18	0.13 122

qwe	0.23 42	0.18 85	0.30 42	0.31 15	0.18 29	0.29 99	0.22 66	0.39 41	0.33 69	0.37 115	0.30 72	0.20 24	0.22 62	0.45 113	0.22 27	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.12 47	0.10 3

2.25w	0.23 42	0.19 121	0.35 95	0.31 15	0.18 29	0.30 110	0.18 13	0.34 24	0.32 61	0.33 91	0.37 110	0.20 24	0.25 85	0.47 133	0.25 76	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.10 56	0.10 3	0.12 74

IGEV	0.21 21	0.13 1	0.25 2	0.31 15	0.20 76	0.22 18	0.19 19	0.42 65	0.30 49	0.22 23	0.34 96	0.20 24	0.15 4	0.32 16	0.19 1	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.10 3	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 42	0.31 15	0.20 76	0.20 11	0.18 13	0.33 13	0.22 13	0.19 6	0.15 2	0.20 24	0.18 20	0.34 39	0.20 8	0.13 61	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.09 1

4.25_new	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.5w_new	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 26	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.19 50	0.31 126	0.28 144	0.33 13	0.25 25	0.30 74	0.28 54	0.21 30	0.26 104	0.35 44	0.25 76	0.10 8	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.10 3

4w-stereo	0.22 26	0.19 121	0.33 67	0.31 15	0.18 29	0.29 99	0.20 29	0.33 13	0.23 16	0.33 91	0.24 31	0.21 30	0.28 131	0.42 92	0.23 45	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.10 3

SGD-Stereo	0.22 26	0.16 40	0.28 25	0.32 36	0.16 5	0.28 87	0.20 29	0.39 41	0.29 39	0.25 36	0.29 62	0.21 30	0.27 115	0.38 62	0.27 119	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.11 36

FoundationStereo	0.18 1	0.15 23	0.26 10	0.31 15	0.17 15	0.23 29	0.20 29	0.24 3	0.16 4	0.19 6	0.16 6	0.21 30	0.19 27	0.27 3	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

Wavelet-MonSter	0.20 8	0.14 3	0.29 34	0.34 59	0.19 50	0.18 5	0.21 53	0.34 24	0.24 19	0.25 36	0.34 96	0.22 36	0.27 115	0.28 5	0.22 27	0.09 1	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

GASTEREO	0.26 73	0.17 58	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.22 18	0.30 181	0.47 95	0.32 61	0.38 124	0.33 87	0.22 36	0.33 192	0.43 98	0.24 63	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.12 74

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 10	0.31 15	0.17 15	0.24 36	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 36	0.14 1	0.32 16	0.19 1	0.13 61	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.10 3

LG-Stereo	0.25 60	0.18 85	0.43 200	0.40 216	0.20 76	0.22 18	0.26 114	0.33 13	0.39 111	0.27 53	0.45 136	0.22 36	0.16 11	0.38 62	0.28 141	0.11 26	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.13 86	0.10 3

GREAT-IGEV	0.23 42	0.15 23	0.33 67	0.30 9	0.23 150	0.20 11	0.26 114	0.35 28	0.34 75	0.21 13	0.31 77	0.22 36	0.21 50	0.50 157	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.12 74

IGEV-Stereo+	0.25 60	0.15 23	0.28 25	0.32 36	0.19 50	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 49	0.22 23	0.15 2	0.22 36	0.22 62	0.42 92	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.15 179	1.09 586

GSStereo	0.24 51	0.16 40	0.31 50	0.35 80	0.26 257	0.35 173	0.29 160	0.50 101	0.29 39	0.30 74	0.29 62	0.23 42	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

GS-Stereo							0.29 160	0.50 101	0.29 39	0.30 74	0.29 62	0.23 42	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

Replicate-Monster	0.27 84	0.16 40	1.15 515	0.30 9	0.17 15	0.38 201	0.19 19	0.44 74	0.40 125	0.24 32	0.21 16	0.23 42	0.22 62	0.47 133	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.09 1	0.18 310

MSCF	0.25 60	0.17 58	0.36 114	0.41 245	0.21 97	0.20 11	0.31 208	0.47 95	0.32 61	0.37 115	0.33 87	0.23 42	0.34 199	0.37 54	0.23 45	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.13 122

3.25w_new	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.31 15	0.18 29	0.43 245	0.20 29	0.39 41	0.32 61	0.39 133	0.29 62	0.23 42	0.27 115	0.43 98	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

3.25w	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.31 15	0.18 29	0.43 245	0.20 29	0.39 41	0.32 61	0.39 133	0.29 62	0.23 42	0.27 115	0.43 98	0.23 45	0.10 8	0.09 18	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 25	0.34 59	0.17 15	0.24 36	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 42	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 25	0.34 59	0.16 5	0.26 59	0.17 3	0.31 10	0.15 2	0.19 6	0.15 2	0.23 42	0.15 4	0.32 16	0.20 8	0.11 26	0.09 18	0.13 63	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LGtest1	0.20 8	0.15 23	0.30 42	0.35 80	0.17 15	0.26 59	0.17 3	0.33 13	0.21 11	0.21 13	0.16 6	0.23 42	0.21 50	0.33 26	0.20 8	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.11 36

U	3.17 595	0.17 58	0.35 95	0.41 245	0.71 562	57.93 636	0.20 29	0.43 69	0.39 111	0.26 43	0.23 25	0.23 42	0.22 62	0.26 2	0.22 27	0.16 214	0.10 50	0.74 570	0.13 160	0.13 86	0.11 36

GEAStereo	0.24 51	0.16 40	0.31 50	0.35 80	0.26 257	0.35 173	0.29 160	0.46 85	0.30 49	0.27 53	0.29 62	0.24 52	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.18 300	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.13 122

gasm-f	0.25 60	0.17 58	0.30 42	0.35 80	0.26 257	0.25 55	0.36 292	0.46 85	0.30 49	0.27 53	0.35 102	0.24 52	0.30 171	0.37 54	0.24 63	0.18 300	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.15 179	0.13 122

3.5w_stereo	0.23 42	0.18 85	0.31 50	0.31 15	0.18 29	0.27 73	0.22 66	0.39 41	0.30 49	0.33 91	0.27 47	0.24 52	0.29 152	0.52 169	0.25 76	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 6	0.11 18	0.11 36

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 60	0.32 424	0.25 2	0.52 469	0.20 76	0.29 99	0.22 66	0.44 74	0.38 104	0.27 53	0.25 34	0.24 52	0.29 152	0.46 121	0.23 45	0.14 93	0.09 18	0.12 30	0.09 6	0.14 131	0.11 36

IGEV-Stereo++	0.22 26	0.16 40	0.29 34	0.38 150	0.20 76	0.22 18	0.18 13	0.44 74	0.36 90	0.23 26	0.29 62	0.24 52	0.17 13	0.28 5	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.12 47	0.11 36

CAS	0.37 198	0.13 1	0.27 17	1.34 582	0.31 390	0.46 266	0.38 325	0.50 101	0.48 177	0.35 106	0.52 172	0.24 52	0.19 27	0.30 9	0.28 141	1.03 585	0.08 1	0.12 30	0.08 1	0.12 47	0.28 459

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 25	0.33 53	0.17 15	0.38 201	0.18 13	0.32 11	0.22 13	0.25 36	0.16 6	0.25 58	0.17 13	0.32 16	0.21 18	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

IGEV-RUCA	0.26 73	0.16 40	0.36 114	0.40 216	0.27 299	0.32 144	0.20 29	0.39 41	0.36 90	0.27 53	0.31 77	0.25 58	0.21 50	0.50 157	0.24 63	0.20 361	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.17 263	0.16 237

dual_stereo	0.20 8	0.15 23	0.27 17	0.32 36	0.17 15	0.16 3	0.20 29	0.30 7	0.21 11	0.24 32	0.20 13	0.25 58	0.14 1	0.55 184	0.25 76	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

BStereo	0.28 96	0.18 85	1.08 506	0.34 59	0.22 119	0.22 18	0.33 239	0.39 41	0.42 141	0.26 43	0.25 34	0.26 61	0.19 27	0.44 105	0.30 176	0.10 8	0.12 198	0.12 30	0.16 252	0.12 47	0.15 204

Wave_Phase_stereo	0.32 137	0.18 85	1.08 506	0.34 59	0.22 119	0.69 402	0.33 239	0.57 142	0.42 141	0.26 43	0.25 34	0.26 61	0.19 27	0.44 105	0.30 176	0.10 8	0.12 198	0.12 30	0.16 252	0.12 47	0.15 204

CSFM-Stereo	0.20 8	0.14 3	0.24 1	0.31 15	0.17 15	0.29 99	0.20 29	0.40 54	0.24 19	0.23 26	0.21 16	0.26 61	0.21 50	0.32 16	0.21 18	0.13 61	0.12 198	0.12 30	0.09 6	0.10 3	0.10 3

LG-G_1	0.22 26	0.14 3	0.31 50	0.34 59	0.16 5	0.52 291	0.17 3	0.36 31	0.20 8	0.21 13	0.22 22	0.26 61	0.19 27	0.37 54	0.20 8	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.11 36

LG-G	0.22 26	0.14 3	0.31 50	0.34 59	0.16 5	0.52 291	0.17 3	0.36 31	0.20 8	0.21 13	0.22 22	0.26 61	0.19 27	0.37 54	0.20 8	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.11 18	0.11 36

CAS++	0.33 146	0.25 316	0.39 147	0.38 150	0.26 257	0.32 144	0.24 88	0.87 327	0.53 200	0.48 182	0.46 141	0.26 61	0.21 50	0.50 157	0.26 97	0.23 426	0.20 447	0.22 395	0.17 308	0.21 360	0.17 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HiDET	0.20 8	0.14 3	0.27 17	0.30 9	0.19 50	0.24 36	0.19 19	0.39 41	0.27 35	0.21 13	0.23 25	0.27 67	0.17 13	0.32 16	0.24 63	0.12 35	0.10 50	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.11 36

LCMNet	0.22 26	0.14 3	0.26 10	0.30 9	0.20 76	0.26 59	0.19 19	0.40 54	0.45 160	0.21 13	0.21 16	0.27 67	0.18 20	0.38 62	0.24 63	0.12 35	0.12 198	0.11 1	0.09 6	0.09 1	0.11 36

VIP-Stereo	0.25 60	0.18 85	0.33 67	0.32 36	0.21 97	0.63 363	0.19 19	0.33 13	0.38 104	0.24 32	0.31 77	0.27 67	0.19 27	0.49 151	0.23 45	0.13 61	0.10 50	0.13 63	0.09 6	0.12 47	0.10 3

fffft	0.26 73	0.18 85	0.39 147	0.37 130	0.23 150	0.29 99	0.35 279	0.46 85	0.26 30	0.37 115	0.23 25	0.27 67	0.22 62	0.55 184	0.28 141	0.12 35	0.09 18	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.13 122
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 84	0.18 85	0.40 159	0.40 216	0.28 325	0.30 110	0.28 144	0.40 54	0.33 69	0.30 74	0.46 141	0.27 67	0.25 85	0.48 142	0.35 230	0.17 260	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.13 122

CES	0.29 104	0.15 23	0.25 2	0.31 15	0.71 562	0.36 183	0.27 128	0.51 107	0.47 175	0.34 103	0.48 149	0.27 67	0.23 70	0.40 77	0.24 63	0.13 61	0.11 127	0.12 30	0.08 1	0.13 86	0.32 484

MonSter++	0.20 8	0.14 3	0.25 2	0.30 9	0.20 76	0.28 87	0.19 19	0.33 13	0.26 30	0.21 13	0.20 13	0.28 73	0.21 50	0.31 14	0.22 27	0.12 35	0.10 50	0.11 1	0.09 6	0.10 3	0.10 3

BridgeDepth	0.21 21	0.15 23	0.27 17	0.35 80	0.14 1	0.38 201	0.26 114	0.30 7	0.23 16	0.18 3	0.19 10	0.28 73	0.30 171	0.32 16	0.22 27	0.11 26	0.08 1	0.11 1	0.10 56	0.11 18	0.11 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.24 51	0.17 58	0.34 79	0.40 216	0.21 97	0.18 5	0.21 53	0.36 31	0.27 35	0.30 74	0.52 172	0.28 73	0.28 131	0.27 3	0.24 63	0.14 93	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.14 161

WQFJA1++	0.24 51	0.16 40	0.30 42	0.31 15	0.21 97	0.34 167	0.17 3	0.39 41	0.18 6	0.26 43	0.30 72	0.29 76	0.28 131	0.41 83	0.23 45	0.16 214	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.31 473	0.12 74

NLSM3	0.27 84	0.17 58	0.32 62	0.38 150	0.22 119	0.33 156	0.28 144	0.58 146	0.50 185	0.29 66	0.35 102	0.29 76	0.25 85	0.43 98	0.27 119	0.12 35	0.10 50	0.16 168	0.15 221	0.12 47	0.11 36

NLSM1	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.40 216	0.25 220	0.65 380	0.27 128	0.59 153	0.52 194	0.38 124	0.53 179	0.29 76	0.29 152	0.56 194	0.33 208	0.16 214	0.17 398	0.18 265	0.15 221	0.14 131	0.13 122

DDF-Stereo	0.26 73	0.16 40	0.33 67	0.37 130	0.30 375	0.19 8	0.20 29	0.33 13	0.31 55	0.27 53	0.26 43	0.29 76	0.28 131	0.39 68	0.25 76	0.17 260	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.69 562	0.13 122

zero-FE	0.26 73	0.16 40	0.33 67	0.36 111	0.30 375	0.18 5	0.20 29	0.37 36	0.31 55	0.27 53	0.27 47	0.29 76	0.28 131	0.34 39	0.25 76	0.17 260	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.62 561	0.13 122

111111	0.22 26	0.15 23	0.29 34	0.37 130	0.23 150	0.21 17	0.19 19	0.46 85	0.29 39	0.20 9	0.20 13	0.29 76	0.14 1	0.44 105	0.22 27	0.14 93	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.12 47	0.12 74

S2M2_L	0.26 73	0.23 263	0.34 79	0.32 36	0.25 220	0.24 36	0.13 1	0.36 31	0.42 141	0.25 36	0.37 110	0.29 76	0.25 85	0.31 14	0.26 97	0.22 399	0.19 438	0.17 214	0.19 367	0.21 360	0.19 322
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.28 96	0.17 58	0.29 34	0.33 53	0.32 415	0.43 245	0.34 256	0.42 65	0.34 75	0.33 91	0.51 165	0.29 76	0.38 234	0.37 54	0.28 141	0.11 26	0.10 50	0.11 1	0.08 1	0.11 18	0.26 438

CREStereo++_RVC	0.32 137	0.16 40	0.25 2	0.32 36	0.24 190	0.27 73	0.22 66	0.48 98	0.89 383	0.47 175	0.80 286	0.29 76	0.25 85	0.37 54	0.34 221	0.14 93	0.09 18	0.13 63	0.52 572	0.14 131	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
NLMM1	0.34 161	0.21 197	0.38 138	0.41 245	0.26 257	0.55 311	0.32 222	0.58 146	0.65 238	0.42 155	0.45 136	0.30 85	0.27 115	0.64 278	0.39 275	0.16 214	0.18 416	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.14 161

RAStereo	0.25 60	0.17 58	0.33 67	0.40 216	0.21 97	0.24 36	0.26 114	0.45 78	0.46 167	0.23 26	0.34 96	0.30 85	0.19 27	0.34 39	0.26 97	0.15 164	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.11 36

test_for_model	0.90 507	3.60 612	0.42 181	2.47 601	2.11 602	0.39 211	0.28 144	0.46 85	0.48 177	0.76 319	0.32 85	0.30 85	0.28 131	0.35 44	0.27 119	0.69 572	0.12 198	0.13 63	0.09 6	3.76 613	0.74 570

IGEV++	0.25 60	0.17 58	0.35 95	0.40 216	0.23 150	0.24 36	0.23 82	0.56 137	0.24 19	0.29 66	0.36 105	0.30 85	0.22 62	0.33 26	0.29 159	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.14 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 161	0.28 383	0.48 252	0.37 130	0.25 220	0.47 270	0.30 181	0.60 156	0.92 400	0.43 161	0.37 110	0.30 85	0.29 152	0.50 157	0.30 176	0.17 260	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.18 295	0.16 237

MM-Stereo_test2	0.30 114	0.18 85	0.41 168	0.41 245	0.25 220	0.41 230	0.41 377	0.65 191	0.43 150	0.38 124	0.36 105	0.31 90	0.26 104	0.55 184	0.25 76	0.12 35	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.15 179	0.12 74

ff7	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

ffff	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

11t	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

plain	0.32 137	0.21 197	0.59 359	0.40 216	0.29 349	0.27 73	0.30 181	0.46 85	0.36 90	0.32 87	0.66 221	0.31 90	0.33 192	0.68 319	0.32 197	0.18 300	0.13 274	0.20 336	0.15 221	0.18 295	0.13 122

AEACV	0.28 96	0.18 85	0.34 79	0.36 111	0.45 507	0.27 73	0.27 128	0.41 60	0.39 111	0.31 83	0.46 141	0.31 90	0.36 218	0.38 62	0.25 76	0.14 93	0.11 127	0.15 141	0.13 160	0.13 86	0.13 122

ccc-4	0.30 114	0.22 230	0.42 181	0.37 130	0.26 257	0.31 126	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.33 87	0.31 90	0.28 131	0.61 237	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

XX-TBD	0.32 137	0.53 512	0.26 10	0.53 480	0.21 97	0.38 201	0.24 88	0.41 60	0.77 298	0.55 203	0.70 235	0.31 90	0.26 104	0.33 26	0.28 141	0.16 214	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.11 36

AIO_test	0.24 51	0.17 58	0.33 67	0.35 80	0.21 97	0.31 126	0.38 325	0.45 78	0.26 30	0.26 43	0.28 54	0.32 98	0.21 50	0.40 77	0.26 97	0.13 61	0.10 50	0.13 63	0.11 94	0.13 86	0.11 36

SMoEStereo_RVC	0.27 84	0.20 161	0.37 128	0.36 111	0.23 150	0.36 183	0.31 208	0.43 69	0.36 90	0.38 124	0.30 72	0.32 98	0.24 77	0.56 194	0.24 63	0.12 35	0.10 50	0.16 168	0.12 124	0.12 47	0.12 74

AIO-Stereo	0.26 73	0.19 121	0.36 114	0.39 176	0.18 29	0.28 87	0.30 181	0.52 112	0.29 39	0.30 74	0.31 77	0.32 98	0.17 13	0.55 184	0.23 45	0.13 61	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.11 36

MyStereo07	0.33 146	0.23 263	0.37 128	0.43 325	0.29 349	0.40 219	0.48 428	0.78 296	0.38 104	0.38 124	0.34 96	0.32 98	0.30 171	0.63 270	0.28 141	0.14 93	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.17 283

anonymousdsp	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.38 150	0.26 257	0.31 126	0.35 279	0.68 215	0.36 90	0.40 145	0.33 87	0.32 98	0.28 131	0.62 259	0.26 97	0.14 93	0.10 50	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237

ProNet	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.36 111	0.25 220	0.33 156	0.42 388	0.62 170	0.41 134	0.33 91	0.31 77	0.32 98	0.28 131	0.60 231	0.28 141	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.14 161

IGEV-Stereo	0.30 114	0.22 230	0.41 168	0.38 150	0.26 257	0.30 110	0.35 279	0.68 215	0.36 90	0.40 145	0.33 87	0.32 98	0.28 131	0.62 259	0.26 97	0.14 93	0.10 50	0.17 214	0.12 124	0.15 179	0.16 237
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 96	0.16 40	0.25 2	0.28 3	0.17 15	0.38 201	0.25 100	0.52 112	0.76 295	0.43 161	0.51 165	0.32 98	0.28 131	0.39 68	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.12 30	0.09 6	0.12 47	0.12 74
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
WQFJX1	0.33 146	0.20 161	0.35 95	0.42 283	0.28 325	0.52 291	0.33 239	0.56 137	0.55 203	0.40 145	0.36 105	0.33 106	0.30 171	0.72 349	0.40 298	0.15 164	0.18 416	0.17 214	0.14 191	0.16 236	0.16 237

NLCSM	0.35 168	0.21 197	0.36 114	0.44 350	0.29 349	0.53 297	0.40 356	0.54 124	0.51 192	0.47 175	0.37 110	0.33 106	0.34 199	0.75 363	0.42 310	0.16 214	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.17 263	0.17 283

AIO_rvc	0.24 51	0.17 58	0.37 128	0.35 80	0.20 76	0.26 59	0.33 239	0.45 78	0.23 16	0.26 43	0.25 34	0.33 106	0.15 4	0.55 184	0.24 63	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.11 36

HUF	0.25 60	0.17 58	0.38 138	0.33 53	0.19 50	0.25 55	0.39 343	0.53 118	0.36 90	0.26 43	0.23 25	0.33 106	0.27 115	0.36 51	0.25 76	0.14 93	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.12 74

MoCha-V2	0.26 73	0.16 40	0.30 42	0.41 245	0.18 29	0.27 73	0.26 114	0.57 142	0.28 37	0.37 115	0.27 47	0.33 106	0.34 199	0.56 194	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.13 86	0.13 122

IPLG	0.40 244	0.21 197	0.64 380	0.41 245	0.25 220	0.54 305	0.27 128	0.77 292	0.68 250	0.85 379	0.82 296	0.33 106	0.32 185	0.64 278	0.49 356	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

test_xeample3	0.31 129	0.23 263	0.56 340	0.36 111	0.26 257	0.35 173	0.32 222	0.60 156	0.38 104	0.44 164	0.32 85	0.33 106	0.28 131	0.66 300	0.27 119	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.14 161

WQFJX	0.33 146	0.19 121	0.34 79	0.39 176	0.27 299	0.60 349	0.30 181	0.58 146	0.52 194	0.40 145	0.38 116	0.34 113	0.35 208	0.63 270	0.41 304	0.15 164	0.17 398	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.16 237

depthmonostereo	0.30 114	0.15 23	0.36 114	0.35 80	0.18 29	0.45 263	0.27 128	0.71 244	0.57 212	0.36 111	0.43 131	0.34 113	0.40 254	0.36 51	0.27 119	0.14 93	0.12 198	0.13 63	0.12 124	0.11 18	0.12 74

mms	0.27 84	0.21 197	0.36 114	0.38 150	0.25 220	0.31 126	0.32 222	0.43 69	0.33 69	0.29 66	0.34 96	0.34 113	0.20 41	0.48 142	0.26 97	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.13 122

Pointernet	0.27 84	0.15 23	0.35 95	0.36 111	0.23 150	0.35 173	0.21 53	0.74 274	0.41 134	0.39 133	0.37 110	0.34 113	0.25 85	0.37 54	0.27 119	0.15 164	0.11 127	0.12 30	0.09 6	0.11 18	0.11 36

trnet	0.28 96	0.15 23	0.25 2	0.29 6	0.16 5	0.38 201	0.23 82	0.53 118	0.77 298	0.43 161	0.52 172	0.34 113	0.28 131	0.39 68	0.27 119	0.15 164	0.11 127	0.12 30	0.08 1	0.11 18	0.11 36

ACVNet-DCA	0.36 179	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.91 342	0.59 217	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.18 295	0.19 322

1test111	0.37 198	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.91 342	0.59 217	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.59 218	0.48 347	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.18 295	0.19 322

cc1	0.38 216	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.71 244	1.17 501	0.42 155	0.50 157	0.34 113	0.47 293	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.16 236	0.17 283

Selective-IGEV	0.25 60	0.18 85	0.37 128	0.37 130	0.20 76	0.27 73	0.25 100	0.59 153	0.25 25	0.27 53	0.26 43	0.34 113	0.18 20	0.62 259	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.11 36

FlowAnything_test	0.30 114	0.20 161	0.41 168	0.48 418	0.26 257	0.46 266	0.25 100	0.45 78	0.33 69	0.30 74	0.26 43	0.35 122	0.26 104	0.41 83	0.39 275	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.26 487	0.17 263	0.17 283

castereo++	0.26 73	0.17 58	0.29 34	0.34 59	0.20 76	0.74 422	0.20 29	0.41 60	0.49 180	0.24 32	0.24 31	0.35 122	0.27 115	0.41 83	0.20 8	0.14 93	0.09 18	0.14 97	0.09 6	0.11 18	0.11 36

GIP-stereo	0.25 60	0.19 121	0.32 62	0.38 150	0.25 220	0.26 59	0.20 29	0.50 101	0.41 134	0.25 36	0.39 118	0.35 122	0.20 41	0.33 26	0.22 27	0.16 214	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.12 74

ours_stereo	0.27 84	0.22 230	0.35 95	0.38 150	0.24 190	0.30 110	0.32 222	0.46 85	0.39 111	0.27 53	0.34 96	0.35 122	0.23 70	0.49 151	0.27 119	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.12 74

IGEVStereo-DCA	0.30 114	0.24 285	0.42 181	0.36 111	0.27 299	0.38 201	0.34 256	0.66 198	0.35 83	0.39 133	0.31 77	0.35 122	0.27 115	0.62 259	0.25 76	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.12 124	0.14 131	0.16 237

rrr	0.31 129	0.24 285	0.56 340	0.36 111	0.27 299	0.38 201	0.31 208	0.56 137	0.44 155	0.39 133	0.31 77	0.35 122	0.27 115	0.62 259	0.25 76	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.14 161

tt1	0.37 198	0.25 316	0.35 95	0.43 325	0.23 150	0.52 291	0.37 307	0.72 255	1.13 489	0.42 155	0.46 141	0.35 122	0.44 274	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.13 160	0.16 236	0.17 283

testlalala	0.29 104	0.20 161	0.45 214	0.34 59	0.24 190	0.44 255	0.29 160	0.50 101	0.30 49	0.70 283	0.50 157	0.35 122	0.25 85	0.33 26	0.25 76	0.15 164	0.11 127	0.14 97	0.09 6	0.12 47	0.13 122

sAnonymous2	0.42 266	0.41 480	0.96 490	0.48 418	0.37 458	0.41 230	0.48 428	0.60 156	0.52 194	0.39 133	0.48 149	0.35 122	0.44 274	0.44 105	0.30 176	0.19 340	0.14 313	0.19 299	0.17 308	0.55 554	0.43 534

CroCo_RVC	0.42 266	0.41 480	0.96 490	0.48 418	0.37 458	0.41 230	0.48 428	0.60 156	0.52 194	0.39 133	0.48 149	0.35 122	0.44 274	0.44 105	0.30 176	0.19 340	0.14 313	0.19 299	0.17 308	0.55 554	0.43 534

EAI-Stereo	0.36 179	0.21 197	0.46 227	0.40 216	0.22 119	0.33 156	0.36 292	1.22 475	0.32 61	0.52 191	0.75 254	0.35 122	0.28 131	0.65 288	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.14 191	0.14 131	0.13 122

RSM++	0.26 73	0.19 121	0.36 114	0.37 130	0.21 97	0.28 87	0.29 160	0.54 124	0.34 75	0.26 43	0.23 25	0.36 133	0.21 50	0.52 169	0.24 63	0.12 35	0.11 127	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.11 36

DilatedVolume-Stereo	0.31 129	0.16 40	0.38 138	0.34 59	0.21 97	0.54 305	0.25 100	0.58 146	0.43 150	0.59 213	0.50 157	0.37 134	0.32 185	0.50 157	0.29 159	0.13 61	0.12 198	0.13 63	0.11 94	0.11 18	0.12 74

SCV_C0	0.28 96	0.20 161	0.40 159	0.36 111	0.25 220	0.23 29	0.28 144	0.60 156	0.41 134	0.31 83	0.36 105	0.37 134	0.20 41	0.61 237	0.23 45	0.13 61	0.11 127	0.13 63	0.11 94	0.16 236	0.13 122

SCV	0.27 84	0.20 161	0.37 128	0.36 111	0.22 119	0.27 73	0.33 239	0.65 191	0.31 55	0.25 36	0.29 62	0.37 134	0.23 70	0.52 169	0.23 45	0.19 340	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.15 179	0.12 74

castereo	0.29 104	0.17 58	0.34 79	0.36 111	0.21 97	0.40 219	0.41 377	0.52 112	0.67 248	0.27 53	0.41 125	0.37 134	0.36 218	0.34 39	0.25 76	0.13 61	0.09 18	0.13 63	0.10 56	0.12 47	0.10 3

MIF-Stereo (partial)	0.32 137	0.19 121	0.41 168	0.41 245	0.32 415	0.29 99	0.24 88	0.49 99	0.44 155	0.31 83	0.63 212	0.37 134	0.36 218	0.60 231	0.32 197	0.17 260	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.15 204

iRaftStereo_RVC	0.33 146	0.20 161	0.40 159	0.40 216	0.23 150	0.31 126	0.29 160	0.70 237	0.55 203	0.49 185	0.66 221	0.37 134	0.23 70	0.47 133	0.33 208	0.14 93	0.11 127	0.19 299	0.17 308	0.16 236	0.13 122

TANstereo	0.31 129	0.16 40	0.34 79	0.31 15	0.17 15	0.55 311	0.23 82	0.46 85	0.56 205	0.60 216	0.69 232	0.37 134	0.26 104	0.36 51	0.28 141	0.16 214	0.16 365	0.13 63	0.10 56	0.14 131	0.15 204

WQFJA1	0.33 146	0.19 121	0.35 95	0.39 176	0.26 257	0.61 351	0.30 181	0.61 164	0.53 200	0.38 124	0.39 118	0.38 141	0.36 218	0.51 166	0.43 313	0.14 93	0.18 416	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.14 161

NLMM	0.33 146	0.19 121	0.35 95	0.39 176	0.26 257	0.61 351	0.30 181	0.61 164	0.52 194	0.38 124	0.39 118	0.38 141	0.36 218	0.50 157	0.43 313	0.14 93	0.18 416	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.14 161

Zero-FE251	0.24 51	0.17 58	0.33 67	0.34 59	0.20 76	0.44 255	0.19 19	0.40 54	0.26 30	0.28 64	0.30 72	0.38 141	0.24 77	0.33 26	0.23 45	0.15 164	0.11 127	0.13 63	0.10 56	0.11 18	0.11 36

xyz-stereo-finetune	0.34 161	0.19 121	0.38 138	0.34 59	0.18 29	0.57 327	0.32 222	0.60 156	0.70 261	0.47 175	0.54 183	0.38 141	0.35 208	0.57 205	0.38 265	0.13 61	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.13 86	0.13 122

MM-Stereo_test1	0.34 161	0.19 121	0.37 128	0.42 283	0.23 150	0.35 173	0.44 403	0.62 170	0.56 205	0.61 221	0.51 165	0.38 141	0.36 218	0.65 288	0.27 119	0.15 164	0.13 274	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.13 122

AIO-test2	0.40 244	0.21 197	0.44 206	0.48 418	0.26 257	0.44 255	0.38 325	0.79 303	1.28 523	0.37 115	0.87 324	0.38 141	0.30 171	0.50 157	0.28 141	0.16 214	0.13 274	0.21 380	0.24 463	0.15 179	0.15 204

tt45	0.28 96	0.18 85	0.36 114	0.36 111	0.24 190	0.37 195	0.28 144	0.50 101	0.31 55	0.41 150	0.27 47	0.38 141	0.25 85	0.61 237	0.26 97	0.13 61	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.12 47	0.15 204

RSM	0.26 73	0.19 121	0.35 95	0.37 130	0.21 97	0.27 73	0.33 239	0.55 129	0.28 37	0.26 43	0.25 34	0.38 141	0.20 41	0.59 218	0.23 45	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.14 131	0.11 36

sCroCo_RVC	0.36 179	0.29 397	0.73 427	0.52 469	0.39 473	0.42 240	0.31 208	0.52 112	0.46 167	0.31 83	0.48 149	0.38 141	0.32 185	0.46 121	0.33 208	0.22 399	0.23 476	0.19 299	0.19 367	0.21 360	0.22 390

GMStereo	0.40 244	0.38 460	0.61 365	0.41 245	0.27 299	0.47 270	0.35 279	0.62 170	1.04 458	0.57 209	0.54 183	0.38 141	0.36 218	0.56 194	0.41 304	0.20 361	0.13 274	0.16 168	0.17 308	0.24 419	0.20 353
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.33 146	0.17 58	0.26 10	0.29 6	0.18 29	0.44 255	0.22 66	0.57 142	0.66 242	0.46 172	0.54 183	0.38 141	0.34 199	0.50 157	0.25 76	0.75 573	0.10 50	0.12 30	0.09 6	0.13 86	0.12 74

999	0.28 96	0.17 58	0.38 138	0.37 130	0.25 220	0.30 110	0.27 128	0.55 129	0.42 141	0.26 43	0.31 77	0.39 152	0.24 77	0.65 288	0.26 97	0.14 93	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.12 47	0.15 204

fffy	0.29 104	0.22 230	0.38 138	0.38 150	0.23 150	0.33 156	0.29 160	0.55 129	0.42 141	0.33 91	0.37 110	0.39 152	0.27 115	0.52 169	0.28 141	0.13 61	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.12 74

WCG-NET	0.29 104	0.15 23	0.35 95	0.34 59	0.19 50	0.32 144	0.27 128	0.42 65	0.82 341	0.46 172	0.49 155	0.39 152	0.25 85	0.42 92	0.27 119	0.12 35	0.09 18	0.13 63	0.11 94	0.12 47	0.11 36

rvit_stereo_0081	0.33 146	0.25 316	0.49 261	0.43 325	0.26 257	0.31 126	0.37 307	0.45 78	0.56 205	0.37 115	0.40 122	0.39 152	0.38 234	0.44 105	0.35 230	0.22 399	0.16 365	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.14 161

rvit_stereo_0082	0.33 146	0.25 316	0.49 261	0.43 325	0.26 257	0.31 126	0.37 307	0.45 78	0.56 205	0.37 115	0.40 122	0.39 152	0.38 234	0.44 105	0.35 230	0.22 399	0.16 365	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.14 161

CASnet	0.30 114	0.20 161	0.34 79	0.42 283	0.17 15	0.25 55	0.24 88	0.53 118	0.56 205	0.54 201	0.54 183	0.39 152	0.24 77	0.41 83	0.26 97	0.15 164	0.10 50	0.22 395	0.18 339	0.18 295	0.12 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.29 104	0.21 197	0.45 214	0.39 176	0.20 76	0.39 211	0.22 66	0.60 156	0.46 167	0.47 175	0.50 157	0.39 152	0.27 115	0.34 39	0.24 63	0.14 93	0.12 198	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.12 74

DA	0.31 129	0.18 85	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.73 416	0.33 239	0.51 107	0.46 167	0.35 106	0.42 127	0.40 159	0.35 208	0.33 26	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.16 168	0.11 94	0.15 179	0.12 74

GGEV	0.31 129	0.18 85	0.35 95	0.41 245	0.21 97	0.73 416	0.33 239	0.51 107	0.46 167	0.35 106	0.42 127	0.40 159	0.35 208	0.33 26	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.16 168	0.11 94	0.15 179	0.12 74

MGS-Stereo	0.29 104	0.20 161	0.42 181	0.37 130	0.24 190	0.37 195	0.30 181	0.40 54	0.50 185	0.32 87	0.51 165	0.40 159	0.24 77	0.45 113	0.28 141	0.16 214	0.12 198	0.15 141	0.13 160	0.15 179	0.14 161

MaDis-Stereo	0.27 84	0.19 121	0.39 147	0.37 130	0.26 257	0.28 87	0.28 144	0.45 78	0.37 98	0.27 53	0.27 47	0.40 159	0.27 115	0.40 77	0.30 176	0.16 214	0.14 313	0.16 168	0.13 160	0.15 179	0.12 74

DCANet-4	0.38 216	0.22 230	0.58 351	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.69 225	0.97 431	0.70 283	0.79 275	0.40 159	0.46 288	0.46 121	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

GLC_STEREO	0.30 114	0.20 161	0.28 25	0.44 350	0.19 50	0.31 126	0.25 100	0.49 99	0.43 150	0.37 115	0.47 147	0.40 159	0.23 70	0.51 166	0.37 250	0.15 164	0.18 416	0.19 299	0.16 252	0.16 236	0.14 161

MIPNet	0.39 229	0.22 230	0.66 388	0.40 216	0.25 220	0.53 297	0.29 160	0.78 296	0.74 286	0.68 274	0.60 204	0.40 159	0.48 297	0.45 113	0.39 275	0.14 93	0.11 127	0.16 168	0.13 160	0.14 131	0.14 161

HART	0.30 114	0.17 58	0.33 67	0.41 245	0.21 97	0.32 144	0.26 114	0.67 209	0.32 61	0.33 91	0.66 221	0.41 166	0.22 62	0.58 210	0.25 76	0.12 35	0.11 127	0.15 141	0.11 94	0.15 179	0.12 74

rvit_stereo_0081_aga	0.32 137	0.29 397	0.50 272	0.43 325	0.29 349	0.36 183	0.32 222	0.46 85	0.42 141	0.40 145	0.44 134	0.41 166	0.34 199	0.43 98	0.31 190	0.23 426	0.17 398	0.19 299	0.16 252	0.20 347	0.15 204

rvit_stereo_0080	0.32 137	0.26 351	0.45 214	0.39 176	0.28 325	0.27 73	0.46 413	0.51 107	0.46 167	0.36 111	0.42 127	0.41 166	0.29 152	0.41 83	0.34 221	0.22 399	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.23 406	0.16 237

rvit_stereo_ft	0.35 168	0.26 351	0.54 323	0.53 480	0.32 415	0.33 156	0.46 413	0.52 112	0.52 194	0.35 106	0.41 125	0.41 166	0.34 199	0.49 151	0.36 241	0.22 399	0.14 313	0.19 299	0.18 339	0.19 330	0.15 204

whm_eth	0.32 137	0.26 351	0.45 214	0.39 176	0.28 325	0.27 73	0.46 413	0.51 107	0.46 167	0.36 111	0.42 127	0.41 166	0.29 152	0.41 83	0.34 221	0.22 399	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.23 406	0.16 237

MC-Stereo	0.29 104	0.18 85	0.35 95	0.40 216	0.21 97	0.26 59	0.26 114	0.53 118	0.40 125	0.38 124	0.61 207	0.41 166	0.31 178	0.57 205	0.27 119	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

raft_robust	0.41 259	0.24 285	0.39 147	0.43 325	0.22 119	0.40 219	0.33 239	0.80 306	0.98 436	0.80 345	0.88 328	0.41 166	0.32 185	0.89 428	0.30 176	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.18 339	0.15 179	0.13 122

DLNR-FE	20.09 620	36.45 627	38.39 624	170.32 638	60.71 632	0.23 29	0.20 29	13.60 620	0.40 125	0.45 165	0.66 221	0.42 173	0.21 50	0.64 278	0.32 197	5.49 618	0.10 50	0.15 141	0.11 94	72.83 637	0.13 122

MM-Stereo_test3	0.35 168	0.19 121	0.33 67	0.42 283	0.26 257	0.34 167	0.44 403	0.74 274	0.93 406	0.47 175	0.52 172	0.42 173	0.29 152	0.46 121	0.29 159	0.17 260	0.15 338	0.17 214	0.13 160	0.14 131	0.15 204

tg	0.34 161	0.19 121	0.40 159	0.40 216	0.23 150	0.38 201	0.26 114	0.74 274	0.60 224	0.48 182	0.65 217	0.42 173	0.24 77	0.57 205	0.33 208	0.14 93	0.10 50	0.18 265	0.17 308	0.14 131	0.12 74

rvit_stereo_0083	0.34 161	0.25 316	0.53 310	0.45 365	0.28 325	0.35 173	0.35 279	0.47 95	0.64 232	0.38 124	0.47 147	0.42 173	0.37 226	0.41 83	0.39 275	0.22 399	0.20 447	0.20 336	0.17 308	0.21 360	0.15 204

DLNR_Zeroshot_test	20.12 621	36.36 626	38.38 623	170.13 637	62.28 633	0.22 18	0.20 29	13.43 619	0.40 125	0.45 165	0.66 221	0.42 173	0.21 50	0.64 278	0.32 197	5.57 619	0.10 50	0.15 141	0.11 94	72.31 636	0.13 122

4D-IteraStereo	0.33 146	0.19 121	0.43 200	0.40 216	0.24 190	0.32 144	0.27 128	0.59 153	0.72 270	0.66 255	0.53 179	0.42 173	0.22 62	0.46 121	0.30 176	0.14 93	0.09 18	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.12 74

LoS	0.30 114	0.16 40	0.32 62	0.30 9	0.19 50	0.32 144	0.29 160	0.54 124	0.73 280	0.35 106	0.52 172	0.42 173	0.29 152	0.48 142	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.13 63	0.09 6	0.12 47	0.12 74
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.27 84	0.17 58	0.36 114	0.35 80	0.21 97	0.37 195	0.20 29	0.58 146	0.37 98	0.29 66	0.28 54	0.42 173	0.18 20	0.47 133	0.27 119	0.14 93	0.10 50	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.12 74

RAFT+CT+SA	0.40 244	0.24 285	0.40 159	0.53 480	0.27 299	0.28 87	0.45 410	0.79 303	0.81 328	0.51 188	0.90 337	0.42 173	0.39 249	0.81 401	0.33 208	0.15 164	0.11 127	0.18 265	0.18 339	0.15 179	0.15 204

CroCo-Stereo	0.27 84	0.23 263	0.40 159	0.49 429	0.22 119	0.20 11	0.29 160	0.55 129	0.45 160	0.29 66	0.27 47	0.42 173	0.26 104	0.30 9	0.26 97	0.15 164	0.13 274	0.13 63	0.12 124	0.16 236	0.13 122
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
xyz-stereo-finetune2	0.37 198	0.20 161	0.40 159	0.32 36	0.19 50	0.80 442	0.29 160	0.56 137	0.33 69	0.53 199	0.79 275	0.43 183	0.48 297	0.70 334	0.46 332	0.13 61	0.12 198	0.17 214	0.13 160	0.12 47	0.14 161

test_4	0.37 198	0.19 121	0.34 79	0.45 365	0.26 257	0.20 11	0.34 256	0.58 146	0.42 141	0.60 216	1.45 520	0.43 183	0.26 104	0.67 310	0.29 159	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.19 367	0.15 179	0.12 74

dd	0.44 285	0.40 474	0.62 371	0.44 350	0.26 257	0.51 283	0.38 325	0.72 255	1.07 472	0.60 216	0.66 221	0.43 183	0.40 254	0.68 319	0.53 380	0.24 437	0.15 338	0.21 380	0.16 252	0.24 419	0.19 322

s12784h	0.37 198	0.15 23	0.26 10	0.34 59	0.15 2	0.80 442	0.29 160	0.83 316	0.87 367	0.58 212	0.58 199	0.43 183	0.41 259	0.59 218	0.35 230	0.12 35	0.10 50	0.14 97	0.09 6	0.14 131	0.10 3

water-stereo	0.29 104	0.15 23	0.32 62	0.36 111	0.20 76	0.36 183	0.24 88	0.65 191	0.39 111	0.41 150	0.61 207	0.44 187	0.39 249	0.29 7	0.28 141	0.14 93	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

testlalala2	0.37 198	0.19 121	0.45 214	0.94 569	0.56 541	0.45 263	0.25 100	0.64 188	0.51 192	0.69 277	0.57 195	0.44 187	0.24 77	0.35 44	0.33 208	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.14 161

fff	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

IPLGR	0.40 244	0.22 230	0.70 412	0.40 216	0.22 119	0.51 283	0.29 160	0.78 296	0.78 302	0.80 345	0.77 261	0.44 187	0.41 259	0.48 142	0.40 298	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.16 236	0.14 161

RAFT-345	0.41 259	0.19 121	0.42 181	0.39 176	0.23 150	0.32 144	0.25 100	0.62 170	0.56 205	0.74 309	1.77 544	0.44 187	0.35 208	0.67 310	0.37 250	0.14 93	0.11 127	0.18 265	0.14 191	0.14 131	0.13 122

Anonymous3	0.47 312	0.35 441	0.91 482	0.50 440	0.38 465	0.81 448	0.55 471	0.76 287	0.66 242	0.52 191	0.65 217	0.44 187	0.45 281	0.66 300	0.39 275	0.25 450	0.25 493	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.24 425

raftrobust	0.35 168	0.20 161	0.39 147	0.43 325	0.29 349	0.31 126	0.25 100	0.73 267	0.66 242	0.59 213	0.56 192	0.44 187	0.45 281	0.55 184	0.31 190	0.16 214	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.14 161

csc	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

cscssc	0.39 229	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.73 267	1.08 476	0.70 283	0.79 275	0.44 187	0.62 371	0.47 133	0.37 250	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.12 47	0.15 204

AIO-test1	0.39 229	0.18 85	0.42 181	0.51 452	0.25 220	0.44 255	0.30 181	0.74 274	1.20 510	0.41 150	0.71 236	0.45 196	0.29 152	0.56 194	0.27 119	0.15 164	0.13 274	0.19 299	0.21 411	0.13 86	0.18 310

ADStereo(finetuned)	0.39 229	0.18 85	0.58 351	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.72 255	0.96 426	0.72 295	0.77 261	0.45 196	0.68 411	0.46 121	0.36 241	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.15 204

rafts_anoy	0.38 216	0.22 230	0.38 138	0.43 325	0.28 325	0.32 144	0.32 222	0.70 237	0.91 394	0.59 213	0.66 221	0.45 196	0.33 192	0.49 151	0.41 304	0.16 214	0.12 198	0.21 380	0.23 448	0.18 295	0.16 237

DCANet	0.38 216	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.30 110	0.30 181	0.72 255	0.96 426	0.72 295	0.77 261	0.45 196	0.56 332	0.47 133	0.36 241	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.15 204

testlalala_base	0.49 336	0.26 351	0.44 206	0.47 410	0.34 439	0.57 327	0.26 114	0.60 156	0.37 98	0.52 191	0.56 192	0.46 200	0.31 178	0.45 113	0.33 208	1.56 593	0.11 127	0.14 97	0.10 56	1.85 585	0.15 204

RCA-Stereo	0.36 179	0.18 85	0.37 128	0.38 150	0.23 150	0.31 126	0.33 239	0.70 237	1.25 516	0.45 165	0.65 217	0.46 200	0.43 267	0.40 77	0.29 159	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.12 47	0.12 74

CroCo-Stereo Lap2	0.29 104	0.25 316	0.44 206	0.50 440	0.30 375	0.19 8	0.31 208	0.52 112	0.41 134	0.25 36	0.28 54	0.46 200	0.31 178	0.39 68	0.30 176	0.15 164	0.15 338	0.16 168	0.13 160	0.17 263	0.16 237

IPLGR_C	0.42 266	0.23 263	0.71 414	0.46 390	0.33 427	0.51 283	0.34 256	0.69 225	0.69 257	0.84 366	0.92 351	0.46 200	0.33 192	0.53 175	0.53 380	0.17 260	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.16 237

ACRE	0.42 266	0.23 263	0.73 427	0.45 365	0.33 427	0.50 278	0.33 239	0.68 215	0.70 261	0.82 352	0.92 351	0.46 200	0.32 185	0.53 175	0.52 369	0.17 260	0.12 198	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.16 237

GCAP-BAT	0.32 137	0.21 197	0.45 214	0.34 59	0.29 349	0.28 87	0.27 128	0.53 118	0.32 61	0.61 221	0.66 221	0.47 205	0.25 85	0.59 218	0.28 141	0.15 164	0.12 198	0.15 141	0.10 56	0.12 47	0.12 74

WCG-NET（raft）	0.31 129	0.16 40	0.39 147	0.33 53	0.19 50	0.35 173	0.27 128	0.54 124	0.79 309	0.45 165	0.55 189	0.47 205	0.27 115	0.56 194	0.28 141	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.11 94	0.12 47	0.12 74

CIPLG	0.42 266	0.23 263	0.71 414	0.45 365	0.33 427	0.51 283	0.33 239	0.68 215	0.68 250	0.84 366	0.96 364	0.47 205	0.33 192	0.56 194	0.52 369	0.17 260	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.13 86	0.16 237

AnonymousM	0.42 266	0.86 561	0.31 50	0.35 80	0.23 150	0.30 110	0.37 307	0.56 137	0.44 155	0.72 295	0.50 157	0.47 205	0.29 152	0.42 92	0.35 230	0.16 214	0.12 198	1.51 586	0.32 521	0.12 47	0.11 36

GES	0.46 301	0.25 316	0.62 371	0.41 245	0.30 375	0.62 357	0.37 307	1.06 403	0.70 261	0.75 313	0.83 301	0.47 205	0.52 313	0.69 326	0.46 332	0.23 426	0.17 398	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.24 425

DFGA-Net	0.47 312	0.31 421	0.93 483	0.43 325	0.33 427	0.56 318	0.35 279	0.81 308	0.89 383	0.70 283	0.76 257	0.48 210	0.43 267	0.78 389	0.64 421	0.16 214	0.14 313	0.19 299	0.19 367	0.20 347	0.19 322

FACV-RUCA	0.45 294	0.28 383	0.51 281	0.46 390	0.33 427	0.62 357	0.34 256	0.87 327	0.75 290	0.60 216	0.84 304	0.48 210	0.54 321	0.56 194	0.39 275	0.22 399	0.15 338	0.35 517	0.16 252	0.29 461	0.22 390

TestStereo1	0.44 285	0.24 285	0.45 214	0.52 469	0.25 220	0.35 173	0.40 356	0.81 308	0.94 415	0.70 283	0.96 364	0.48 210	0.45 281	0.94 448	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

SA-5K	0.44 285	0.24 285	0.45 214	0.52 469	0.25 220	0.35 173	0.40 356	0.81 308	0.94 415	0.70 283	0.96 364	0.48 210	0.45 281	0.94 448	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

TestStereo	0.39 229	0.32 424	0.42 181	0.45 365	0.20 76	0.41 230	0.38 325	0.69 225	0.66 242	0.56 206	0.78 270	0.48 210	0.43 267	0.59 218	0.37 250	0.18 300	0.13 274	0.20 336	0.15 221	0.23 406	0.14 161

DN-CSS_ROB	0.45 294	0.27 368	0.74 431	0.41 245	0.29 349	0.43 245	0.29 160	0.80 306	0.78 302	0.73 302	1.08 429	0.48 210	0.45 281	0.81 401	0.40 298	0.15 164	0.12 198	0.21 380	0.19 367	0.18 295	0.17 283

Occ-G	0.27 84	0.15 23	0.32 62	0.35 80	0.21 97	0.28 87	0.32 222	0.44 74	0.34 75	0.29 66	0.43 131	0.49 216	0.25 85	0.50 157	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.13 122

EKT-Stereo	0.36 179	0.24 285	0.44 206	0.44 350	0.30 375	0.37 195	0.30 181	0.72 255	0.68 250	0.47 175	0.63 212	0.49 216	0.28 131	0.59 218	0.34 221	0.19 340	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.16 236	0.18 310

FSD					0.46 516	0.48 275	0.52 456	0.54 124	0.49 180	0.48 182	0.48 149	0.50 218	0.48 297	0.51 166	0.49 356	0.45 549	0.43 569	0.47 549	0.46 555	0.46 534

rvit_0105_6	0.40 244	0.28 383	0.68 400	0.51 452	0.30 375	0.39 211	0.41 377	0.53 118	0.68 250	0.41 150	0.45 136	0.50 218	0.45 281	0.55 184	0.37 250	0.28 477	0.26 502	0.24 432	0.22 432	0.22 386	0.17 283

SA	0.45 294	0.26 351	0.50 272	0.47 410	0.24 190	0.46 266	0.36 292	0.79 303	1.00 443	0.61 221	1.04 409	0.50 218	0.50 306	0.98 465	0.33 208	0.16 214	0.13 274	0.21 380	0.19 367	0.15 179	0.14 161

DRaft	0.49 336	0.18 85	0.50 272	0.38 150	0.25 220	0.57 327	0.39 343	0.67 209	0.86 360	1.02 475	1.75 543	0.50 218	0.79 465	0.65 288	0.42 310	0.14 93	0.11 127	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.17 283

raft+_RVC	0.38 216	0.20 161	0.38 138	0.39 176	0.27 299	0.44 255	0.35 279	0.81 308	0.90 388	0.52 191	0.78 270	0.50 218	0.29 152	0.56 194	0.41 304	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.13 122

Reg-Stereo(zero)	0.31 129	0.17 58	0.30 42	0.35 80	0.19 50	0.33 156	0.21 53	0.64 188	0.72 270	0.52 191	0.52 172	0.51 223	0.29 152	0.48 142	0.27 119	0.13 61	0.10 50	0.12 30	0.10 56	0.12 47	0.13 122

MyStereo05	0.46 301	0.22 230	0.51 281	0.42 283	0.29 349	0.43 245	0.48 428	0.96 366	1.12 484	0.77 326	0.62 211	0.51 223	0.57 344	0.79 393	0.43 313	0.14 93	0.13 274	0.18 265	0.17 308	0.17 263	0.17 283

anonymousdsp2	0.37 198	0.21 197	0.49 261	0.38 150	0.24 190	0.48 275	0.31 208	0.91 342	0.68 250	0.57 209	0.51 165	0.51 223	0.34 199	0.59 218	0.33 208	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.10 56	0.16 236	0.16 237

RALCasStereoNet	0.37 198	0.23 263	0.41 168	0.44 350	0.28 325	0.36 183	0.38 325	0.66 198	0.67 248	0.51 188	0.74 252	0.51 223	0.29 152	0.64 278	0.38 265	0.17 260	0.14 313	0.15 141	0.13 160	0.17 263	0.17 283

model_zeroshot	0.35 168	0.20 161	0.56 340	0.41 245	0.30 375	0.51 283	0.26 114	0.69 225	0.48 177	0.65 249	0.51 165	0.52 227	0.25 85	0.46 121	0.27 119	0.17 260	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.14 161

AE-Stereo	0.36 179	0.21 197	0.47 239	0.49 429	0.31 390	0.50 278	0.34 256	0.72 255	0.73 280	0.34 103	0.55 189	0.52 227	0.28 131	0.48 142	0.31 190	0.13 61	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.14 161

TRStereo	0.39 229	0.32 424	0.64 380	0.49 429	0.41 483	0.30 110	0.30 181	0.97 368	0.63 228	0.53 199	0.43 131	0.52 227	0.26 104	0.77 381	0.29 159	0.18 300	0.12 198	0.19 299	0.19 367	0.13 86	0.13 122

HHNet	0.42 266	0.19 121	0.43 200	0.35 80	0.38 465	0.33 156	0.33 239	0.71 244	0.78 302	0.87 394	1.30 489	0.52 227	0.36 218	0.53 175	0.37 250	0.16 214	0.11 127	0.19 299	0.15 221	0.15 179	0.25 434

DIP-Stereo	0.40 244	0.22 230	0.58 351	0.42 283	0.29 349	0.62 357	0.27 128	0.87 327	0.42 141	0.65 249	0.86 317	0.52 227	0.35 208	0.67 310	0.43 313	0.15 164	0.13 274	0.17 214	0.14 191	0.15 179	0.17 283
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoVision	0.43 279	0.29 397	0.54 323	0.50 440	0.28 325	0.37 195	0.38 325	0.75 283	0.63 228	0.46 172	1.11 435	0.53 232	0.38 234	0.57 205	0.34 221	0.21 377	0.24 485	0.25 445	0.24 463	0.26 440	0.17 283

CRE-IMP	0.37 198	0.23 263	0.53 310	0.42 283	0.24 190	0.40 219	0.21 53	0.61 164	0.45 160	0.65 249	0.73 240	0.53 232	0.37 226	0.63 270	0.40 298	0.18 300	0.11 127	0.19 299	0.16 252	0.21 360	0.19 322

DStereoRT	0.77 483	0.21 197	0.72 421	0.52 469	0.34 439	1.07 506	0.36 292	0.86 324	0.80 318	0.81 349	1.07 422	0.54 234	0.73 439	0.78 389	0.53 380	0.17 260	0.14 313	3.96 617	1.38 606	0.20 347	0.16 237

test-1	0.37 198	0.20 161	0.76 436	0.47 410	0.27 299	0.44 255	0.36 292	0.63 178	0.65 238	0.49 185	0.67 229	0.54 234	0.35 208	0.42 92	0.30 176	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.15 179	0.18 310

SFCPSM	0.48 322	0.22 230	0.59 359	0.41 245	0.27 299	0.85 460	0.36 292	1.39 525	0.79 309	0.81 349	0.85 313	0.54 234	0.50 306	0.60 231	0.39 275	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.20 390	0.17 263	0.16 237

MyStereo04	0.45 294	0.23 263	0.52 302	0.43 325	0.29 349	0.40 219	0.48 428	1.02 384	1.12 484	0.62 226	0.58 199	0.55 237	0.56 332	0.77 381	0.45 328	0.14 93	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.17 283

11t1	0.38 216	0.23 263	0.49 261	0.36 111	0.23 150	0.61 351	0.31 208	0.74 274	0.47 175	0.62 226	0.55 189	0.55 237	0.49 303	0.58 210	0.45 328	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.13 160	0.17 263	0.19 322

Selective-RAFT	0.36 179	0.23 263	0.54 323	0.45 365	0.22 119	0.64 373	0.27 128	0.62 170	0.65 238	0.41 150	0.38 116	0.55 237	0.39 249	0.59 218	0.36 241	0.14 93	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.16 236	0.14 161

Sa-1000	0.49 336	0.25 316	0.45 214	0.46 390	0.25 220	0.64 373	0.34 256	0.85 320	0.95 419	0.85 379	1.51 527	0.55 237	0.44 274	0.94 448	0.31 190	0.16 214	0.12 198	0.21 380	0.20 390	0.15 179	0.14 161

NRIStereo	0.37 198	0.21 197	0.49 261	0.42 283	0.23 150	0.33 156	0.25 100	0.68 215	0.59 217	0.65 249	0.63 212	0.55 237	0.37 226	0.67 310	0.40 298	0.16 214	0.12 198	0.18 265	0.15 221	0.17 263	0.15 204

RAFT-RH_RVC	0.57 413	0.18 85	0.44 206	0.38 150	0.23 150	0.56 318	0.24 88	0.61 164	0.73 280	1.18 518	3.90 596	0.55 237	0.40 254	0.67 310	0.38 265	0.14 93	0.11 127	0.20 336	0.15 221	0.12 47	0.14 161

IGEV-FE	0.36 179	0.19 121	0.71 414	0.41 245	0.29 349	0.30 110	0.25 100	0.86 324	0.40 125	0.64 243	0.57 195	0.56 243	0.25 85	0.56 194	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

rvit_0105_4	0.42 266	0.30 412	0.77 439	0.52 469	0.29 349	0.41 230	0.44 403	0.57 142	0.75 290	0.45 165	0.48 149	0.56 243	0.49 303	0.58 210	0.37 250	0.28 477	0.26 502	0.25 445	0.22 432	0.24 419	0.19 322

IGEV_Zeroshot_test	0.36 179	0.19 121	0.71 414	0.41 245	0.29 349	0.30 110	0.25 100	0.86 324	0.40 125	0.64 243	0.57 195	0.56 243	0.25 85	0.56 194	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.14 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 198	0.18 85	0.45 214	0.36 111	0.19 50	0.33 156	0.28 144	0.67 209	0.77 298	0.72 295	0.99 385	0.56 243	0.39 249	0.44 105	0.31 190	0.11 26	0.09 18	0.15 141	0.14 191	0.13 86	0.11 36

CFNet-RSSM	0.35 168	0.18 85	0.47 239	0.39 176	0.22 119	0.35 173	0.23 82	0.78 296	0.86 360	0.67 264	0.54 183	0.56 243	0.28 131	0.49 151	0.28 141	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.12 74

FE-Mocha	0.33 146	0.20 161	0.55 327	0.39 176	0.27 299	0.31 126	0.20 29	0.77 292	0.38 104	0.67 264	0.56 192	0.57 248	0.26 104	0.38 62	0.23 45	0.15 164	0.10 50	0.17 214	0.16 252	0.13 86	0.13 122

MyStereo8	0.42 266	0.21 197	0.64 380	0.43 325	0.29 349	0.55 311	0.28 144	0.72 255	0.50 185	0.73 302	1.01 393	0.57 248	0.44 274	0.52 169	0.52 369	0.15 164	0.12 198	0.16 168	0.14 191	0.19 330	0.21 371

DCRE	0.38 216	0.19 121	0.47 239	0.45 365	0.33 427	0.45 263	0.40 356	0.66 198	0.53 200	0.49 185	0.95 360	0.57 248	0.39 249	0.53 175	0.32 197	0.14 93	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.15 204

Patchmatch Stereo++	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.21 53	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237
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
NF-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.69 326	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

PSM-adaLoss	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.31 208	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.59 218	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

ROB_FTStereo_v2	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.31 208	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.60 231	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

ROB_FTStereo	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.20 29	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.60 231	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

DEmStereo	0.49 336	0.18 85	0.53 310	0.39 176	0.26 257	0.57 327	0.33 239	0.65 191	0.75 290	0.90 419	1.65 536	0.57 248	1.02 520	0.63 270	0.44 322	0.14 93	0.12 198	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.17 283

RE-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.70 334	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

TVStereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.57 248	0.31 178	0.70 334	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

DeepStereo_RVC	0.37 198	0.22 230	0.51 281	0.41 245	0.24 190	0.26 59	0.22 66	0.64 188	0.40 125	0.69 277	0.67 229	0.57 248	0.50 306	0.58 210	0.42 310	0.17 260	0.12 198	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.19 322

iGMRVC	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.29 160	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

iRAFT	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.21 53	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

RAFT-IKP	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.27 128	0.63 178	0.39 111	0.63 233	0.73 240	0.57 248	0.38 234	0.61 237	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

LMCR-Stereo	0.55 399	0.33 432	0.57 349	0.60 521	0.30 375	0.80 442	0.36 292	1.30 505	0.79 309	0.90 419	1.04 409	0.57 248	0.64 384	0.87 420	0.73 443	0.20 361	0.15 338	0.19 299	0.14 191	0.25 430	0.18 310

RAFT-Stereo-weight	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.39 176	0.23 150	0.28 87	0.29 160	0.69 225	0.83 347	0.55 203	0.51 165	0.58 264	0.20 41	0.48 142	0.30 176	0.13 61	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.12 74

UDGNet	0.50 350	0.82 555	0.56 340	0.51 452	0.32 415	0.41 230	0.34 256	0.71 244	0.93 406	0.65 249	0.60 204	0.58 264	0.44 274	0.65 288	0.43 313	0.33 510	0.15 338	0.67 569	0.20 390	0.49 542	0.23 414

OCTAStereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.42 283	0.25 220	0.26 59	0.30 181	0.71 244	0.72 270	0.66 255	0.77 261	0.58 264	0.31 178	0.69 326	0.39 275	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.16 236	0.27 448

PSM-AAD	0.48 322	0.21 197	0.39 147	0.44 350	0.23 150	0.56 318	0.47 421	0.67 209	0.73 280	1.08 500	1.12 437	0.58 264	0.87 490	0.63 270	0.33 208	0.15 164	0.11 127	0.25 445	0.26 487	0.18 295	0.42 529

HUI-Stereo	0.36 179	0.24 285	0.51 281	0.42 283	0.22 119	0.24 36	0.22 66	0.63 178	0.40 125	0.64 243	0.73 240	0.58 264	0.38 234	0.53 175	0.38 265	0.18 300	0.12 198	0.20 336	0.16 252	0.21 360	0.16 237

cross-raft	0.34 161	0.20 161	0.38 138	0.45 365	0.24 190	0.32 144	0.35 279	0.77 292	0.42 141	0.62 226	0.77 261	0.58 264	0.27 115	0.46 121	0.31 190	0.12 35	0.10 50	0.15 141	0.13 160	0.15 179	0.12 74

Prome-Stereo	0.46 301	0.20 161	0.37 128	0.45 365	0.26 257	0.40 219	0.42 388	0.69 225	0.49 180	0.96 456	1.84 548	0.58 264	0.64 384	0.63 270	0.32 197	0.15 164	0.11 127	0.16 168	0.14 191	0.17 263	0.30 471

Gwc-CoAtRS	0.35 168	0.18 85	0.46 227	0.39 176	0.23 150	0.34 167	0.22 66	0.74 274	0.77 298	0.62 226	0.60 204	0.58 264	0.29 152	0.47 133	0.29 159	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.13 122

R-Stereo Train	0.40 244	0.19 121	0.47 239	0.43 325	0.27 299	0.41 230	0.31 208	0.74 274	0.38 104	0.90 419	1.28 483	0.58 264	0.35 208	0.43 98	0.35 230	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.14 161

RAFT-Stereo	0.40 244	0.19 121	0.47 239	0.43 325	0.27 299	0.41 230	0.31 208	0.74 274	0.38 104	0.90 419	1.28 483	0.58 264	0.35 208	0.43 98	0.35 230	0.15 164	0.13 274	0.14 97	0.12 124	0.14 131	0.14 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	0.48 322	0.38 460	0.74 431	0.54 492	0.46 516	0.43 245	0.35 279	0.85 320	0.68 250	0.56 206	0.73 240	0.59 274	0.47 293	0.64 278	0.47 343	0.33 510	0.23 476	0.35 517	0.26 487	0.32 481	0.26 438

DisPM	0.40 244	0.20 161	0.50 272	0.42 283	0.27 299	0.24 36	0.30 181	0.68 215	0.61 227	0.88 404	0.87 324	0.59 274	0.32 185	0.80 396	0.34 221	0.19 340	0.12 198	0.19 299	0.17 308	0.16 236	0.21 371

PSM-softLoss	0.40 244	0.21 197	0.53 310	0.42 283	0.26 257	0.29 99	0.34 256	0.70 237	0.49 180	0.63 233	0.82 296	0.59 274	0.33 192	0.75 363	0.43 313	0.20 361	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.17 263	0.22 390

KMStereo	0.40 244	0.21 197	0.53 310	0.42 283	0.26 257	0.29 99	0.34 256	0.70 237	0.49 180	0.63 233	0.82 296	0.59 274	0.33 192	0.75 363	0.43 313	0.20 361	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.17 263	0.22 390

MSKI-zero shot	0.33 146	0.19 121	0.36 114	0.41 245	0.22 119	0.32 144	0.22 66	0.65 191	0.45 160	0.52 191	0.64 215	0.60 278	0.19 27	0.78 389	0.27 119	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.10 56	0.13 86	0.13 122

knoymous	0.37 198	0.22 230	0.34 79	0.32 36	0.22 119	0.38 201	0.29 160	0.63 178	0.65 238	0.69 277	0.69 232	0.60 278	0.40 254	0.61 237	0.36 241	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.12 124	0.18 295	0.19 322

rvit_0105_5	0.44 285	0.32 424	0.79 443	0.51 452	0.29 349	0.44 255	0.43 395	0.62 170	0.76 295	0.51 188	0.52 172	0.61 280	0.53 314	0.58 210	0.38 265	0.28 477	0.25 493	0.25 445	0.24 463	0.22 386	0.20 353

CASS	0.46 301	0.28 383	0.45 214	0.48 418	0.22 119	0.63 363	0.34 256	0.99 374	0.66 242	0.76 319	0.86 317	0.61 280	0.58 348	0.58 210	0.44 322	0.29 487	0.16 365	0.22 395	0.18 339	0.23 406	0.28 459
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.41 259	0.25 316	0.46 227	0.36 111	0.24 190	0.54 305	0.31 208	0.94 358	0.58 216	0.60 216	0.72 238	0.61 280	0.53 314	0.52 169	0.50 360	0.18 300	0.16 365	0.17 214	0.16 252	0.17 263	0.18 310

GwcNet-ADL	0.45 294	0.24 285	0.51 281	0.46 390	0.30 375	0.41 230	0.40 356	0.95 361	0.98 436	0.73 302	0.78 270	0.61 280	0.41 259	0.67 310	0.55 388	0.20 361	0.14 313	0.15 141	0.14 191	0.19 330	0.22 390

ASMatch	0.48 322	0.20 161	0.47 239	0.39 176	0.28 325	0.37 195	0.26 114	0.76 287	0.72 270	0.77 326	2.29 562	0.61 280	0.51 311	0.64 278	0.39 275	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.22 390

RALAANet	0.40 244	0.24 285	0.56 340	0.43 325	0.30 375	0.36 183	0.25 100	0.89 336	0.69 257	0.69 277	0.65 217	0.61 280	0.30 171	0.63 270	0.35 230	0.16 214	0.13 274	0.18 265	0.15 221	0.21 360	0.14 161

FADNet_RVC	0.58 425	0.39 465	1.26 523	0.45 365	0.32 415	0.55 311	0.34 256	1.12 426	0.90 388	0.68 274	0.90 337	0.61 280	0.71 423	1.03 481	0.80 458	0.21 377	0.18 416	0.27 473	0.23 448	0.33 486	0.30 471

test_sample4	0.49 336	0.27 368	0.55 327	0.36 111	0.23 150	0.70 403	0.37 307	1.22 475	0.86 360	0.82 352	0.86 317	0.62 287	0.58 348	0.71 344	0.49 356	0.21 377	0.16 365	0.21 380	0.20 390	0.22 386	0.21 371

MIM_Stereo	0.39 229	0.18 85	0.59 359	0.38 150	0.25 220	0.27 73	0.24 88	0.72 255	0.56 205	0.72 295	1.00 389	0.62 287	0.29 152	0.67 310	0.39 275	0.13 61	0.14 313	0.17 214	0.16 252	0.14 131	0.12 74

SDNR	0.89 506	0.39 465	1.66 562	0.42 283	0.39 473	3.35 595	0.32 222	0.95 361	1.05 460	1.05 488	2.12 560	0.62 287	0.71 423	1.40 532	0.78 450	0.53 562	0.56 581	0.36 522	0.27 494	0.46 534	0.50 554

CrosDoStereo	0.51 364	0.19 121	0.46 227	0.39 176	0.24 190	0.39 211	1.14 568	0.69 225	0.87 367	0.94 439	1.36 500	0.62 287	0.75 449	0.68 319	0.46 332	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.18 339	0.14 131	0.16 237

DeepStereo_LL	0.51 364	0.19 121	0.46 227	0.39 176	0.24 190	0.39 211	1.14 568	0.69 225	0.87 367	0.94 439	1.36 500	0.62 287	0.75 449	0.68 319	0.46 332	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.18 339	0.14 131	0.16 237

CoDeX	0.48 322	0.21 197	0.53 310	0.43 325	0.25 220	0.74 422	0.38 325	1.36 523	0.82 341	0.84 366	0.96 364	0.63 292	0.57 344	0.63 270	0.40 298	0.17 260	0.13 274	0.17 214	0.15 221	0.16 236	0.15 204

iRaft-Stereo_20w	0.42 266	0.20 161	0.63 375	0.39 176	0.27 299	0.33 156	0.25 100	1.76 574	0.37 98	0.73 302	0.53 179	0.63 292	0.42 264	0.86 418	0.29 159	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.13 160	0.15 179	0.15 204

test-3	0.35 168	0.17 58	0.48 252	0.40 216	0.22 119	0.42 240	0.22 66	0.66 198	0.80 318	0.72 295	0.45 136	0.63 292	0.29 152	0.45 113	0.32 197	0.13 61	0.09 18	0.17 214	0.13 160	0.13 86	0.11 36

test_1	0.35 168	0.17 58	0.48 252	0.40 216	0.22 119	0.42 240	0.22 66	0.66 198	0.80 318	0.70 283	0.45 136	0.63 292	0.29 152	0.45 113	0.32 197	0.13 61	0.09 18	0.17 214	0.13 160	0.13 86	0.11 36

PFNet+	0.41 259	0.20 161	0.53 310	0.40 216	0.25 220	0.28 87	0.22 66	0.66 198	0.76 295	0.85 379	0.79 275	0.63 292	0.34 199	0.75 363	0.37 250	0.20 361	0.14 313	0.23 416	0.20 390	0.17 263	0.21 371

FENet	0.43 279	0.23 263	0.40 159	0.40 216	0.24 190	0.54 305	0.33 239	0.83 316	0.72 270	0.74 309	0.73 240	0.63 292	0.56 332	0.65 288	0.45 328	0.19 340	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.18 295	0.20 353

test_sample5	0.50 350	0.28 383	0.55 327	0.37 130	0.23 150	0.65 380	0.38 325	1.19 457	0.86 360	0.81 349	0.97 373	0.64 298	0.60 360	0.72 349	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.22 390

DualNet	0.51 364	0.28 383	0.55 327	0.37 130	0.23 150	0.65 380	0.38 325	1.19 457	0.86 360	0.84 366	1.06 418	0.64 298	0.60 360	0.72 349	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.21 411	0.23 406	0.22 390

RAFT-Test	0.35 168	0.19 121	0.42 181	0.39 176	0.24 190	0.50 278	0.23 82	0.74 274	0.44 155	0.62 226	0.85 313	0.64 298	0.28 131	0.48 142	0.30 176	0.14 93	0.11 127	0.14 97	0.11 94	0.13 86	0.13 122

BUS	0.47 312	0.26 351	0.47 239	0.46 390	0.29 349	0.78 430	0.34 256	0.99 374	0.80 318	0.77 326	0.80 286	0.64 298	0.54 321	0.66 300	0.56 390	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

NINENet	0.52 378	0.30 412	0.55 327	0.46 390	0.33 427	0.78 430	0.34 256	1.18 453	0.91 394	0.84 366	0.97 373	0.64 298	0.54 321	0.74 355	0.56 390	0.23 426	0.20 447	0.25 445	0.18 339	0.22 386	0.22 390

AASNet	0.55 399	0.27 368	0.62 371	0.51 452	0.32 415	0.73 416	0.44 403	1.55 551	0.88 378	0.88 404	0.94 356	0.64 298	0.63 376	0.62 259	0.84 464	0.23 426	0.20 447	0.20 336	0.16 252	0.22 386	0.20 353

xx1	0.40 244	0.25 316	0.35 95	0.42 283	0.23 150	0.53 297	0.37 307	0.71 244	1.17 501	0.42 155	0.50 157	0.65 304	0.56 332	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.19 322

mmm	0.47 312	0.28 383	0.51 281	0.39 176	0.25 220	0.61 351	0.38 325	1.00 380	0.60 224	0.77 326	1.07 422	0.65 304	0.53 314	0.61 237	0.49 356	0.18 300	0.15 338	0.23 416	0.20 390	0.21 360	0.20 353

LL-Strereo2	0.36 179	0.25 316	0.52 302	0.43 325	0.27 299	0.36 183	0.27 128	0.70 237	0.46 167	0.55 203	0.53 179	0.65 304	0.24 77	0.69 326	0.32 197	0.14 93	0.13 274	0.23 416	0.20 390	0.19 330	0.14 161

gwcnet-sp	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

scenet	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

ssnet	0.50 350	0.25 316	0.84 462	0.41 245	0.27 299	0.79 436	0.40 356	0.93 353	0.85 354	0.95 444	0.79 275	0.65 304	0.63 376	0.69 326	0.52 369	0.18 300	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.19 322

qqq	0.42 266	0.28 383	0.50 272	0.37 130	0.22 119	0.47 270	0.39 343	0.91 342	0.59 217	0.57 209	0.71 236	0.65 304	0.56 332	0.59 218	0.48 347	0.17 260	0.17 398	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.19 322

GMOStereo	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

error version	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

test-v	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

test-2	0.38 216	0.19 121	0.42 181	0.43 325	0.24 190	0.40 219	0.39 343	0.55 129	0.64 232	0.89 411	0.84 304	0.65 304	0.37 226	0.39 68	0.29 159	0.14 93	0.12 198	0.20 336	0.18 339	0.15 179	0.12 74

111	0.42 266	0.18 85	0.46 227	0.35 80	0.19 50	0.52 291	0.28 144	0.76 287	1.16 498	0.52 191	0.92 351	0.65 304	0.51 311	0.65 288	0.37 250	0.15 164	0.10 50	0.14 97	0.12 124	0.13 86	0.16 237

rvit_0105_3	0.48 322	0.35 441	0.85 468	0.56 504	0.31 390	0.48 275	0.48 428	0.65 191	0.81 328	0.66 255	0.59 201	0.66 316	0.56 332	0.66 300	0.41 304	0.30 494	0.27 509	0.29 492	0.28 501	0.21 360	0.21 371

test_sample6	0.51 364	0.27 368	0.55 327	0.38 150	0.23 150	0.64 373	0.39 343	1.18 453	0.88 378	0.84 366	1.06 418	0.66 316	0.61 366	0.75 363	0.52 369	0.23 426	0.17 398	0.22 395	0.22 432	0.24 419	0.23 414

test_sample3	0.49 336	0.27 368	0.55 327	0.36 111	0.23 150	0.70 403	0.37 307	1.21 467	0.87 367	0.79 342	0.84 304	0.66 316	0.53 314	0.70 334	0.50 360	0.21 377	0.16 365	0.20 336	0.19 367	0.21 360	0.21 371

Any-RAFT	0.36 179	0.17 58	0.31 50	0.35 80	0.21 97	0.51 283	0.21 53	0.93 353	0.75 290	0.56 206	0.73 240	0.66 316	0.29 152	0.48 142	0.25 76	0.15 164	0.10 50	0.13 63	0.10 56	0.13 86	0.13 122

LCNet	0.42 266	0.21 197	0.34 79	0.44 350	0.24 190	0.47 270	0.28 144	0.69 225	0.57 212	0.72 295	1.03 406	0.66 316	0.58 348	0.60 231	0.35 230	0.15 164	0.10 50	0.19 299	0.19 367	0.22 386	0.37 513

AAGNet	1.40 560	0.20 161	0.52 302	0.45 365	0.26 257	0.29 99	0.29 160	0.67 209	0.71 268	0.97 459	0.86 317	0.66 316	0.60 360	0.66 300	19.98 620	0.17 260	0.11 127	0.19 299	0.15 221	0.20 347	0.13 122

HITNet	0.43 279	0.27 368	0.50 272	0.34 59	0.18 29	0.65 380	0.32 222	0.99 374	0.70 261	0.73 302	0.86 317	0.66 316	0.56 332	0.61 237	0.47 343	0.14 93	0.10 50	0.15 141	0.13 160	0.18 295	0.13 122
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
HBP-ISP	0.61 440	0.47 504	0.45 214	0.46 390	0.33 427	0.79 436	0.29 160	1.15 439	1.05 460	0.85 379	1.18 465	0.67 323	0.71 423	0.92 441	0.57 396	0.37 531	0.38 554	0.47 549	0.41 548	0.39 517	0.32 484

PFNet	0.43 279	0.19 121	0.61 365	0.44 350	0.24 190	0.42 240	0.31 208	0.76 287	0.81 328	1.01 471	0.74 252	0.67 323	0.41 259	0.75 363	0.39 275	0.16 214	0.10 50	0.20 336	0.15 221	0.16 236	0.14 161

Pruner-Stereo	0.39 229	0.21 197	0.51 281	0.41 245	0.25 220	0.22 18	0.24 88	0.71 244	0.59 217	0.90 419	0.75 254	0.67 323	0.30 171	0.64 278	0.39 275	0.19 340	0.12 198	0.20 336	0.17 308	0.17 263	0.19 322

test_3	0.37 198	0.19 121	0.50 272	0.45 365	0.24 190	0.47 270	0.36 292	0.69 225	0.84 348	0.66 255	0.46 141	0.68 326	0.25 85	0.45 113	0.32 197	0.12 35	0.10 50	0.18 265	0.16 252	0.15 179	0.12 74

GANet-ADL	0.44 285	0.27 368	0.48 252	0.44 350	0.30 375	0.54 305	0.36 292	0.94 358	0.88 378	0.64 243	0.72 238	0.68 326	0.44 274	0.55 184	0.44 322	0.22 399	0.15 338	0.15 141	0.13 160	0.18 295	0.21 371

FTStereo	0.56 408	0.21 197	0.39 147	0.42 283	0.25 220	0.39 211	0.73 524	0.69 225	0.45 160	1.09 504	3.23 585	0.69 328	0.71 423	0.55 184	0.34 221	0.15 164	0.13 274	0.19 299	0.17 308	0.15 179	0.32 484

iResNet	0.52 378	0.31 421	0.86 469	0.44 350	0.22 119	0.66 387	0.47 421	0.92 351	1.02 450	0.89 411	1.12 437	0.69 328	0.55 325	0.86 418	0.60 406	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.12 124	0.17 263	0.17 283

test_sample2	0.45 294	0.24 285	0.49 261	0.34 59	0.21 97	0.60 349	0.43 395	1.01 381	0.73 280	0.67 264	0.80 286	0.70 330	0.64 384	0.65 288	0.41 304	0.19 340	0.15 338	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.19 322

test_sample1	0.44 285	0.24 285	0.52 302	0.35 80	0.23 150	0.59 343	0.36 292	1.05 398	0.57 212	0.66 255	0.78 270	0.70 330	0.71 423	0.62 259	0.51 364	0.18 300	0.15 338	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.18 310

test_xeample	1.06 526	0.23 263	0.51 281	0.37 130	0.22 119	0.71 408	0.39 343	1.31 507	0.92 400	0.87 394	1.08 429	0.70 330	0.64 384	0.75 363	11.43 613	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.18 295	0.19 322

DispNO	0.48 322	0.24 285	0.84 462	0.40 216	0.31 390	0.58 333	0.39 343	0.91 342	0.79 309	0.79 342	0.83 301	0.71 333	0.59 354	0.75 363	0.50 360	0.19 340	0.14 313	0.20 336	0.18 339	0.16 236	0.17 283

SMFormer	0.53 385	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.60 406	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.19 330	0.20 353

tta	0.53 385	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.60 406	0.19 340	0.16 365	0.18 265	0.17 308	0.15 179	0.16 237

qqq1	0.51 364	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.36 241	0.19 340	0.16 365	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

fff1	0.51 364	0.24 285	0.67 393	0.35 80	0.20 76	0.63 363	0.34 256	1.26 488	1.06 464	0.85 379	1.02 396	0.71 333	0.66 394	0.96 456	0.36 241	0.19 340	0.16 365	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

ffm	0.47 312	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	0.72 255	1.13 489	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	0.61 237	0.26 97	0.17 260	0.11 127	0.25 445	0.21 411	0.16 236	0.17 283

ff1	0.56 408	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	0.72 255	1.13 489	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.17 260	0.11 127	0.25 445	0.21 411	0.16 236	0.17 283

mmx	0.59 429	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	1.24 480	1.06 464	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.21 377	0.16 365	0.25 445	0.21 411	0.24 419	0.22 390

xxx	0.59 429	0.28 383	0.68 400	0.39 176	0.26 257	0.56 318	0.40 356	1.24 480	1.06 464	0.76 319	0.98 377	0.71 333	0.55 325	1.25 511	1.46 541	0.21 377	0.16 365	0.25 445	0.21 411	0.24 419	0.22 390

DAS	0.54 390	0.26 351	0.66 388	0.49 429	0.31 390	0.61 351	0.43 395	0.89 336	1.01 445	0.95 444	1.16 456	0.71 333	0.85 483	0.89 428	0.47 343	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.22 386	0.19 322

SepStereo	0.54 390	0.26 351	0.66 388	0.49 429	0.31 390	0.61 351	0.43 395	0.89 336	1.01 445	0.95 444	1.16 456	0.71 333	0.85 483	0.97 463	0.47 343	0.18 300	0.14 313	0.18 265	0.15 221	0.22 386	0.19 322

STrans-v2	0.47 312	0.21 197	0.49 261	0.41 245	0.25 220	0.54 305	0.49 441	1.16 442	0.82 341	0.67 264	1.05 412	0.71 333	0.67 403	0.74 355	0.34 221	0.15 164	0.11 127	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.14 161

SST-Stereo	0.41 259	0.20 161	0.48 252	0.43 325	0.25 220	0.25 55	0.21 53	0.68 215	0.50 185	1.08 500	0.79 275	0.71 333	0.42 264	0.81 401	0.38 265	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.16 252	0.19 330	0.15 204

THIR-Stereo	0.51 364	0.19 121	0.47 239	0.39 176	0.23 150	0.74 422	0.64 502	0.68 215	0.88 378	1.03 478	1.40 506	0.71 333	0.75 449	0.64 278	0.43 313	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.18 339	0.15 179	0.17 283

pcwnet_v2	0.60 436	0.29 397	0.89 479	0.46 390	0.36 454	0.62 357	0.38 325	1.33 516	1.24 514	1.02 475	1.27 482	0.71 333	0.59 354	0.71 344	0.51 364	0.28 477	0.21 457	0.24 432	0.23 448	0.29 461	0.30 471

ITSA-stereo	0.54 390	0.29 397	0.55 327	0.41 245	0.23 150	0.59 343	0.35 279	1.31 507	1.25 516	0.82 352	0.80 286	0.72 348	0.58 348	0.89 428	0.72 440	0.22 399	0.18 416	0.23 416	0.22 432	0.22 386	0.29 466

RAFT_R40	0.41 259	0.20 161	0.47 239	0.44 350	0.25 220	0.23 29	0.25 100	0.69 225	0.70 261	0.98 462	0.78 270	0.72 348	0.43 267	0.80 396	0.39 275	0.17 260	0.11 127	0.20 336	0.16 252	0.18 295	0.15 204

XX-Stereo	0.38 216	0.18 85	0.52 302	0.58 516	0.38 465	0.39 211	0.20 29	0.62 170	0.31 55	0.47 175	1.29 487	0.72 348	0.25 85	0.59 218	0.28 141	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.16 252	0.14 131	0.11 36

PS-NSSS	0.60 436	0.46 497	0.68 400	0.43 325	0.34 439	0.66 387	0.57 477	1.05 398	0.91 394	0.80 345	1.28 483	0.72 348	0.67 403	0.89 428	0.61 412	0.32 503	0.26 502	0.40 536	0.27 494	0.35 499	0.29 466

MLCV	0.49 336	0.26 351	0.73 427	0.38 150	0.18 29	0.64 373	0.33 239	0.84 319	0.89 383	0.96 456	1.12 437	0.72 348	0.45 281	1.00 475	0.59 405	0.14 93	0.10 50	0.14 97	0.11 94	0.14 131	0.14 161

test_5	0.44 285	0.25 316	0.48 252	0.53 480	0.28 325	0.28 87	0.42 388	0.77 292	0.87 367	0.63 233	0.91 345	0.73 353	0.53 314	0.82 407	0.36 241	0.14 93	0.11 127	0.18 265	0.18 339	0.18 295	0.16 237

TransformOpticalFlow	0.46 301	0.21 197	0.49 261	0.42 283	0.24 190	0.36 183	0.46 413	1.04 391	0.84 348	0.67 264	1.14 448	0.73 353	0.56 332	0.78 389	0.33 208	0.15 164	0.10 50	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.15 204

IRAFT_RVC	0.43 279	0.20 161	0.52 302	0.45 365	0.24 190	0.26 59	0.51 450	0.76 287	0.78 302	0.77 326	0.80 286	0.73 353	0.50 306	0.74 355	0.39 275	0.18 300	0.10 50	0.21 380	0.17 308	0.17 263	0.15 204

BEATNet_4x	0.49 336	0.35 441	0.72 421	0.38 150	0.20 76	0.65 380	0.36 292	1.08 412	0.78 302	0.78 337	0.88 328	0.73 353	0.64 384	0.71 344	0.60 406	0.16 214	0.12 198	0.16 168	0.15 221	0.24 419	0.18 310

H2IRNET	0.38 216	0.21 197	0.36 114	0.39 176	0.25 220	0.26 59	0.24 88	0.61 164	0.74 286	0.39 133	0.89 331	0.74 357	0.53 314	0.53 175	0.44 322	0.16 214	0.13 274	0.19 299	0.20 390	0.17 263	0.15 204

IER	0.48 322	0.25 316	0.60 364	0.38 150	0.28 325	0.67 396	0.38 325	0.82 314	0.68 250	0.88 404	0.95 360	0.74 357	0.79 465	0.62 259	0.46 332	0.17 260	0.14 313	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

222	1.25 549	0.23 263	0.53 310	0.38 150	0.23 150	0.78 430	0.37 307	1.41 531	0.93 406	0.97 459	1.13 444	0.74 357	0.71 423	0.74 355	14.86 616	0.20 361	0.16 365	0.17 214	0.16 252	0.18 295	0.20 353

FINET	0.75 477	0.45 492	1.38 538	0.48 418	0.46 516	0.98 487	1.00 560	1.22 475	1.69 565	0.91 428	1.25 474	0.74 357	0.74 446	1.09 489	0.82 462	0.37 531	0.31 531	0.27 473	0.24 463	0.35 499	0.34 497

SuperB	1.00 522	0.41 480	4.03 590	0.45 365	0.32 415	0.99 489	0.49 441	1.09 415	2.09 578	1.10 508	1.10 431	0.74 357	0.83 476	1.13 493	1.75 553	0.20 361	0.15 338	0.17 214	0.15 221	2.50 602	0.27 448

rvit_105_1	0.56 408	0.42 485	0.84 462	0.59 519	0.37 458	0.59 343	0.68 507	0.73 267	0.97 431	0.82 352	0.69 232	0.75 362	0.63 376	0.80 396	0.56 390	0.34 518	0.29 518	0.31 503	0.34 529	0.23 406	0.23 414

ICVP	0.48 322	0.26 351	0.42 181	0.49 429	0.28 325	0.63 363	0.43 395	1.05 398	0.72 270	0.68 274	0.95 360	0.75 362	0.56 332	0.55 184	0.61 412	0.24 437	0.18 416	0.19 299	0.17 308	0.19 330	0.21 371
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.47 312	0.25 316	0.55 327	0.38 150	0.28 325	0.58 333	0.32 222	0.89 336	0.90 388	0.83 360	1.03 406	0.75 362	0.48 297	0.61 237	0.46 332	0.17 260	0.13 274	0.24 432	0.16 252	0.26 440	0.21 371

ARAFT	0.48 322	0.25 316	0.82 451	0.42 283	0.25 220	0.56 318	0.54 468	0.82 314	0.82 341	0.92 429	0.75 254	0.75 362	0.48 297	0.89 428	0.37 250	0.15 164	0.12 198	0.23 416	0.22 432	0.14 131	0.14 161

AFF-stereo	0.39 229	0.20 161	0.42 181	0.37 130	0.22 119	0.27 73	0.31 208	0.67 209	0.72 270	0.66 255	1.12 437	0.75 362	0.38 234	0.57 205	0.35 230	0.11 26	0.09 18	0.16 168	0.16 252	0.14 131	0.12 74

ccs_rob	0.47 312	0.25 316	0.55 327	0.38 150	0.28 325	0.58 333	0.32 222	0.89 336	0.90 388	0.83 360	1.02 396	0.75 362	0.48 297	0.61 237	0.46 332	0.17 260	0.12 198	0.24 432	0.16 252	0.26 440	0.21 371

AdaStereo	0.52 378	0.34 437	0.53 310	0.49 429	0.25 220	0.71 408	0.36 292	1.24 480	0.91 394	0.77 326	0.98 377	0.75 362	0.50 306	0.71 344	0.51 364	0.27 466	0.13 274	0.28 484	0.18 339	0.23 406	0.18 310
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.
BSDual-CNN	0.48 322	0.26 351	0.47 239	0.46 390	0.29 349	0.75 426	0.46 413	0.99 374	0.80 318	0.77 326	0.80 286	0.76 369	0.59 354	0.66 300	0.48 347	0.21 377	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

psmg	0.50 350	0.26 351	0.47 239	0.42 283	0.29 349	0.82 451	0.42 388	1.07 407	0.80 318	0.95 444	0.94 356	0.76 369	0.59 354	0.66 300	0.48 347	0.21 377	0.16 365	0.20 336	0.20 390	0.19 330	0.19 322

GMM-Stereo	0.44 285	0.20 161	0.39 147	0.42 283	0.25 220	0.50 278	0.44 403	0.72 255	0.57 212	0.77 326	1.37 503	0.76 369	0.38 234	0.62 259	0.34 221	0.15 164	0.10 50	0.20 336	0.19 367	0.17 263	0.28 459

HCRNet	0.46 301	0.35 441	0.45 214	0.54 492	0.26 257	0.52 291	0.29 160	0.87 327	0.64 232	0.75 313	0.82 296	0.76 369	0.53 314	0.70 334	0.38 265	0.24 437	0.16 365	0.24 432	0.20 390	0.21 360	0.20 353

FADNet-RVC-Resample	0.58 425	0.35 441	1.34 535	0.50 440	0.34 439	0.73 416	0.43 395	1.09 415	0.96 426	0.83 360	0.87 324	0.76 369	0.66 394	0.77 381	0.52 369	0.19 340	0.18 416	0.26 464	0.27 494	0.28 459	0.29 466

xyz-stereo	4.31 601	0.17 58	61.72 636	0.35 80	0.16 5	13.86 616	0.38 325	0.61 164	0.69 257	1.05 488	3.09 584	0.77 374	0.88 495	1.24 510	0.46 332	0.13 61	0.10 50	0.16 168	0.12 124	0.13 86	0.11 36

GrayStereo	0.49 336	0.20 161	0.44 206	0.47 410	0.29 349	0.51 283	0.62 494	0.71 244	0.66 242	1.04 483	1.46 521	0.77 374	0.73 439	0.58 210	0.35 230	0.15 164	0.12 198	0.17 214	0.17 308	0.15 179	0.30 471

NOSS_ROB	0.59 429	0.40 474	0.42 181	0.45 365	0.31 390	0.79 436	0.53 461	1.09 415	1.12 484	0.69 277	0.92 351	0.77 374	0.63 376	0.81 401	0.52 369	0.39 537	0.38 554	0.44 544	0.42 553	0.38 513	0.36 507

GCST	0.85 501	1.25 580	0.80 444	1.58 585	1.03 578	1.04 500	0.24 88	0.81 308	0.81 328	0.99 467	0.67 229	0.78 377	0.35 208	0.98 465	0.38 265	0.97 581	0.65 584	1.20 583	0.81 586	0.93 572	0.72 569

MyStereo06	0.40 244	0.22 230	0.65 385	0.42 283	0.29 349	0.43 245	0.48 428	1.05 398	0.43 150	0.64 243	0.54 183	0.78 377	0.27 115	0.53 175	0.31 190	0.14 93	0.13 274	0.18 265	0.17 308	0.17 263	0.17 283

PCWNet_CMD	0.49 336	0.25 316	0.56 340	0.40 216	0.27 299	0.64 373	0.32 222	0.98 370	0.99 439	0.87 394	1.07 422	0.78 377	0.46 288	0.61 237	0.44 322	0.17 260	0.13 274	0.21 380	0.16 252	0.26 440	0.20 353

HH	0.37 198	0.22 230	0.49 261	0.41 245	0.26 257	0.36 183	0.30 181	0.87 327	0.41 134	0.45 165	0.59 201	0.78 377	0.43 267	0.77 381	0.26 97	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.14 161

HanStereo	0.37 198	0.22 230	0.49 261	0.41 245	0.26 257	0.36 183	0.30 181	0.87 327	0.41 134	0.45 165	0.59 201	0.78 377	0.43 267	0.77 381	0.26 97	0.15 164	0.11 127	0.15 141	0.14 191	0.14 131	0.14 161

riskmin	0.41 259	0.21 197	0.44 206	0.34 59	0.24 190	0.58 333	0.32 222	0.70 237	0.86 360	0.52 191	0.57 195	0.78 377	0.60 360	0.58 210	0.39 275	0.17 260	0.12 198	0.19 299	0.13 160	0.19 330	0.22 390

KYRaft	0.48 322	0.21 197	0.41 168	0.45 365	0.23 150	0.43 245	0.36 292	0.68 215	0.45 160	0.94 439	1.72 542	0.78 377	0.40 254	0.65 288	0.32 197	0.16 214	0.11 127	0.18 265	0.22 432	0.17 263	0.76 572

ACVNet	0.47 312	0.24 285	0.39 147	0.40 216	0.28 325	0.58 333	0.40 356	0.91 342	0.81 328	0.67 264	0.96 364	0.79 384	0.66 394	0.65 288	0.71 437	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.15 221	0.18 295	0.15 204

acv_ft	0.52 378	0.24 285	0.64 380	0.45 365	0.28 325	0.85 460	0.40 356	0.95 361	0.81 328	1.00 468	0.96 364	0.79 384	0.62 371	0.65 288	0.88 469	0.18 300	0.15 338	0.16 168	0.15 221	0.18 295	0.15 204

DMCA	0.47 312	0.27 368	0.59 359	0.39 176	0.29 349	0.53 297	0.34 256	0.98 370	0.70 261	0.78 337	0.83 301	0.79 384	0.55 325	0.54 183	0.57 396	0.21 377	0.16 365	0.21 380	0.16 252	0.19 330	0.22 390

MSMDNet	0.49 336	0.25 316	0.56 340	0.40 216	0.27 299	0.64 373	0.32 222	0.99 374	0.99 439	0.87 394	1.07 422	0.79 384	0.46 288	0.61 237	0.44 322	0.17 260	0.13 274	0.20 336	0.16 252	0.25 430	0.20 353

CFNet_ucs	0.51 364	0.25 316	0.58 351	0.39 176	0.31 390	0.59 343	0.35 279	1.04 391	0.95 419	0.89 411	1.19 466	0.80 388	0.49 303	0.66 300	0.45 328	0.21 377	0.16 365	0.26 464	0.18 339	0.27 450	0.23 414

PWCDC_ROB	0.93 509	0.54 519	0.97 495	0.78 561	0.41 483	1.03 498	0.42 388	1.39 525	2.34 585	1.04 483	3.73 593	0.80 388	1.12 533	1.29 518	1.04 509	0.37 531	0.22 466	0.24 432	0.20 390	0.36 505	0.31 480

CBMV_ROB	0.62 446	0.39 465	0.41 168	0.41 245	0.28 325	0.86 462	0.28 144	1.06 403	1.02 450	0.95 444	1.33 494	0.81 390	0.84 479	0.94 448	0.56 390	0.37 531	0.37 553	0.43 542	0.40 543	0.33 486	0.32 484

iResNet_ROB	0.55 399	0.24 285	0.61 365	0.38 150	0.22 119	0.66 387	0.30 181	1.59 560	1.33 533	0.94 439	1.05 412	0.81 390	0.69 413	0.84 413	0.46 332	0.17 260	0.12 198	0.14 97	0.09 6	0.15 179	0.20 353

PSMNet-RUCA	0.78 484	0.78 553	1.23 521	1.01 571	0.91 567	0.68 400	0.53 461	1.16 442	1.06 464	0.79 342	1.10 431	0.82 392	0.72 434	0.94 448	0.70 434	0.55 566	0.27 509	0.76 572	0.46 555	0.70 564	0.49 551

IIG-Stereo	0.45 294	0.22 230	0.48 252	0.51 452	0.26 257	0.43 245	0.21 53	0.73 267	0.80 318	0.84 366	0.95 360	0.82 392	0.46 288	0.95 454	0.37 250	0.16 214	0.12 198	0.19 299	0.15 221	0.15 179	0.12 74

GEStereo_RVC	0.56 408	0.30 412	0.70 412	0.51 452	0.31 390	0.70 403	0.54 468	1.31 507	0.93 406	0.85 379	0.86 317	0.84 394	0.63 376	0.92 441	0.67 426	0.24 437	0.16 365	0.19 299	0.17 308	0.21 360	0.23 414

TDLM	0.59 429	0.35 441	0.57 349	0.53 480	0.32 415	0.67 396	0.72 519	1.09 415	1.03 454	0.84 366	1.11 435	0.84 394	0.71 423	0.96 456	0.61 412	0.28 477	0.18 416	0.26 464	0.22 432	0.27 450	0.21 371

RAFT + AFF	0.54 390	0.30 412	0.84 462	0.51 452	0.32 415	0.63 363	0.57 477	1.05 398	0.95 419	0.80 345	0.87 324	0.85 396	0.57 344	0.87 420	0.51 364	0.18 300	0.21 457	0.23 416	0.22 432	0.19 330	0.19 322

UPFNet	0.55 399	0.26 351	0.59 359	0.46 390	0.38 465	0.83 454	0.48 428	1.03 390	0.80 318	0.92 429	0.91 345	0.85 396	0.67 403	0.87 420	0.78 450	0.20 361	0.21 457	0.20 336	0.20 390	0.20 347	0.15 204

CFNet	0.53 385	0.30 412	0.53 310	0.42 283	0.28 325	0.73 416	0.35 279	1.21 467	1.01 445	0.74 309	1.07 422	0.85 396	0.60 360	0.83 409	0.58 403	0.19 340	0.15 338	0.23 416	0.23 448	0.21 360	0.17 283

DeepPruner_ROB	0.55 399	0.37 452	0.67 393	0.42 283	0.31 390	0.50 278	0.43 395	1.22 475	0.73 280	0.86 389	1.05 412	0.85 396	0.58 348	0.90 436	0.56 390	0.29 487	0.23 476	0.22 395	0.22 432	0.26 440	0.26 438

DualNet (step1)	0.60 436	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	0.74 355	0.53 380	0.42 544	0.22 466	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

test_sample9	1.17 540	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	1.29 518	2.03 565	0.42 544	9.50 623	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

test_sample7	0.54 390	0.30 412	0.55 327	0.37 130	0.28 325	0.63 363	0.47 421	1.11 421	0.92 400	0.93 432	0.89 331	0.86 400	0.71 423	0.74 355	0.53 380	0.27 466	0.22 466	0.27 473	0.26 487	0.27 450	0.26 438

RAFT_CTSACE	0.46 301	0.20 161	0.48 252	0.46 390	0.27 299	0.34 167	0.39 343	0.62 170	0.74 286	0.78 337	1.44 516	0.86 400	0.38 234	1.09 489	0.27 119	0.13 61	0.13 274	0.18 265	0.16 252	0.16 236	0.12 74

MMNet	0.57 413	0.26 351	0.67 393	0.45 365	0.35 447	1.04 500	0.39 343	0.93 353	0.98 436	0.96 456	0.97 373	0.86 400	0.80 470	0.83 409	0.80 458	0.16 214	0.15 338	0.19 299	0.19 367	0.20 347	0.17 283

AANet_RVC	0.59 429	0.35 441	0.68 400	0.47 410	0.28 325	0.57 327	0.47 421	1.04 391	1.28 523	0.87 394	1.33 494	0.86 400	0.63 376	1.16 499	0.89 471	0.19 340	0.13 274	0.15 141	0.14 191	0.18 295	0.20 353

gcap-zeroshot	0.35 168	0.20 161	0.61 365	0.39 176	0.23 150	0.53 297	0.27 128	0.58 146	0.35 83	0.64 243	0.49 155	0.87 406	0.34 199	0.49 151	0.25 76	0.14 93	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.13 86	0.14 161

PSMNet-RSSM	0.50 350	0.24 285	0.41 168	0.43 325	0.26 257	0.51 283	0.40 356	1.16 442	0.79 309	0.75 313	1.07 422	0.87 406	0.69 413	0.66 300	0.52 369	0.24 437	0.16 365	0.23 416	0.26 487	0.20 347	0.20 353

ADCRef	0.84 496	0.46 497	1.60 556	0.52 469	0.45 507	1.08 508	0.52 456	1.13 433	1.03 454	1.22 525	1.43 515	0.87 406	0.93 506	0.91 439	3.35 588	0.19 340	0.16 365	0.23 416	0.23 448	0.23 406	0.22 390

DeepPrunerF	0.93 509	0.55 525	3.88 587	0.70 552	0.81 566	0.72 412	0.74 526	1.28 498	1.97 574	0.95 444	1.02 396	0.87 406	0.85 483	1.16 499	1.07 515	0.35 524	0.29 518	0.43 542	0.40 543	0.31 473	0.33 493

CSP-Net	0.57 413	0.29 397	0.55 327	0.42 283	0.29 349	1.20 530	0.49 441	1.29 503	0.75 290	0.98 462	0.97 373	0.88 410	0.69 413	0.85 416	0.66 423	0.27 466	0.18 416	0.17 214	0.17 308	0.18 295	0.19 322

OMP-Stereo	0.43 279	0.23 263	0.50 272	0.53 480	0.25 220	0.36 183	0.24 88	0.73 267	0.81 328	0.78 337	0.64 215	0.88 410	0.41 259	0.95 454	0.36 241	0.15 164	0.12 198	0.20 336	0.15 221	0.16 236	0.13 122

HGLStereo	0.58 425	0.30 412	0.65 385	0.51 452	0.38 465	0.78 430	0.45 410	1.07 407	0.82 341	0.89 411	1.16 456	0.88 410	0.91 502	0.80 396	0.74 444	0.21 377	0.21 457	0.20 336	0.18 339	0.19 330	0.22 390

GANet-RSSM	0.49 336	0.22 230	0.42 181	0.39 176	0.26 257	0.58 333	0.41 377	1.12 426	0.82 341	0.73 302	1.02 396	0.88 410	0.75 449	0.67 310	0.48 347	0.22 399	0.16 365	0.18 265	0.19 367	0.18 295	0.18 310

PA-Net	0.70 463	0.46 497	0.96 490	0.51 452	0.53 536	0.94 477	0.73 524	1.14 435	1.15 496	0.83 360	0.90 337	0.88 410	0.76 458	1.19 503	0.96 491	0.25 450	0.41 564	0.29 492	0.44 554	0.27 450	0.39 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	0.68 457	0.41 480	1.08 506	0.60 521	0.61 553	0.97 482	0.55 471	1.11 421	0.93 406	0.87 394	1.14 448	0.89 415	0.65 392	0.92 441	1.06 512	0.26 455	0.26 502	0.31 503	0.28 501	0.33 486	0.30 471

GwcNet-RSSM	0.51 364	0.25 316	0.51 281	0.41 245	0.24 190	0.56 318	0.41 377	0.97 368	0.96 426	0.75 313	1.17 461	0.89 415	0.66 394	0.66 300	0.74 444	0.22 399	0.15 338	0.19 299	0.21 411	0.17 263	0.16 237

iResNetv2_ROB	0.55 399	0.29 397	0.86 469	0.39 176	0.25 220	0.67 396	0.37 307	1.21 467	1.02 450	1.02 475	1.10 431	0.89 415	0.79 465	0.74 355	0.43 313	0.19 340	0.13 274	0.15 141	0.11 94	0.19 330	0.16 237

GMStereo_Zeroshot	0.51 364	0.46 497	0.80 444	0.50 440	0.28 325	0.57 327	0.30 181	0.75 283	0.79 309	0.88 404	0.94 356	0.90 418	0.37 226	0.77 381	0.46 332	0.27 466	0.14 313	0.26 464	0.15 221	0.39 517	0.19 322

delet	0.57 413	0.25 316	0.63 375	0.46 390	0.34 439	1.05 505	0.51 450	1.04 391	0.94 415	0.90 419	0.99 385	0.90 418	0.68 411	0.87 420	0.78 450	0.18 300	0.18 416	0.20 336	0.21 411	0.17 263	0.17 283

DSFCA	0.57 413	0.27 368	0.71 414	0.41 245	0.36 454	0.78 430	0.53 461	1.08 412	0.85 354	1.08 500	0.84 304	0.90 418	0.66 394	1.05 484	0.63 419	0.26 455	0.22 466	0.21 380	0.21 411	0.22 386	0.20 353

DMCA-RVC	0.54 390	0.32 424	0.83 455	0.51 452	0.32 415	0.59 343	0.38 325	0.89 336	0.70 261	0.95 444	0.88 328	0.90 418	0.69 413	0.75 363	0.63 419	0.23 426	0.18 416	0.31 503	0.24 463	0.27 450	0.21 371

CC-Net-ROB	0.84 496	1.01 572	0.93 483	0.60 521	0.45 507	1.25 532	0.71 513	1.20 464	1.05 460	0.84 366	1.24 473	0.90 418	0.78 464	1.14 495	0.70 434	0.48 556	0.34 547	1.71 589	0.38 538	0.78 567	0.40 521

NVstereo2D	0.62 446	0.32 424	0.82 451	0.50 440	0.44 501	0.88 465	0.48 428	1.12 426	1.17 501	0.67 264	0.90 337	0.90 418	0.69 413	1.02 479	0.69 433	0.33 510	0.16 365	0.29 492	0.20 390	0.43 527	0.46 545

z-ln-s-r	0.70 463	0.39 465	1.51 546	0.40 216	0.27 299	0.58 333	0.62 494	0.87 327	1.09 481	0.84 366	1.44 516	0.91 424	0.87 490	1.20 506	2.07 567	0.16 214	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.21 360	0.17 283

G2L-Stereo	0.51 364	0.25 316	0.55 327	0.44 350	0.27 299	0.46 266	0.47 421	0.98 370	0.81 328	0.86 389	0.90 337	0.91 424	0.56 332	0.88 426	0.80 458	0.21 377	0.17 398	0.22 395	0.18 339	0.17 263	0.22 390

ISRNet	0.57 413	0.25 316	0.72 421	0.57 510	0.36 454	0.43 245	0.28 144	0.85 320	0.84 348	1.09 504	1.25 474	0.91 424	0.61 366	0.68 319	0.60 406	0.35 524	0.26 502	0.36 522	0.33 527	0.30 469	0.42 529

Anonymous_2	0.84 496	0.45 492	0.66 388	0.41 245	0.45 507	0.82 451	0.53 461	0.81 308	0.81 328	0.73 302	0.61 207	0.91 424	0.76 458	0.77 381	0.61 412	0.51 560	0.55 579	0.54 562	4.92 618	0.54 552	0.42 529

PSMNet-ADL	0.50 350	0.28 383	0.43 200	0.49 429	0.31 390	0.70 403	0.38 325	0.94 358	0.81 328	0.62 226	0.80 286	0.91 424	0.62 371	0.76 374	0.68 431	0.24 437	0.18 416	0.19 299	0.20 390	0.22 386	0.22 390

UCFNet_RVC	0.50 350	0.27 368	0.37 128	0.40 216	0.27 299	0.66 387	0.42 388	1.18 453	0.86 360	0.70 283	0.89 331	0.91 424	0.60 360	0.62 259	0.48 347	0.24 437	0.18 416	0.28 484	0.27 494	0.25 430	0.24 425

ToySt	0.52 378	0.27 368	0.93 483	0.42 283	0.28 325	0.67 396	0.56 475	0.88 335	0.79 309	0.61 221	0.85 313	0.92 430	0.70 418	0.72 349	0.61 412	0.16 214	0.17 398	0.21 380	0.21 411	0.22 386	0.21 371

ADLNet	0.57 413	0.29 397	0.58 351	0.46 390	0.35 447	0.80 442	0.46 413	1.14 435	0.88 378	1.03 478	0.98 377	0.92 430	0.66 394	0.71 344	0.83 463	0.22 399	0.16 365	0.22 395	0.22 432	0.22 386	0.23 414

GASNet	0.70 463	0.77 550	1.16 516	0.71 554	0.49 524	0.62 357	0.48 428	1.12 426	1.05 460	0.98 462	0.84 304	0.94 432	0.82 474	1.41 535	0.85 466	0.33 510	0.22 466	0.29 492	0.28 501	0.44 530	0.26 438

1111x	0.64 451	0.23 263	0.61 365	0.39 176	0.21 97	0.68 400	0.46 413	1.32 513	1.03 454	0.76 319	1.02 396	0.95 433	0.72 434	1.13 493	2.15 571	0.18 300	0.18 416	0.18 265	0.19 367	0.20 347	0.19 322

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 466	0.84 559	0.80 444	0.55 500	0.38 465	1.38 541	0.57 477	1.07 407	0.81 328	0.90 419	0.94 356	0.95 433	0.54 321	1.01 476	0.61 412	0.41 542	0.30 523	0.57 564	0.31 517	0.86 569	0.39 516

STTStereo	0.57 413	0.39 465	0.87 474	0.45 365	0.32 415	0.62 357	0.45 410	1.01 381	0.87 367	1.01 471	0.91 345	0.95 433	0.58 348	0.77 381	0.66 423	0.25 450	0.24 485	0.27 473	0.33 527	0.25 430	0.26 438

G2L-Stereo_test	0.50 350	0.22 230	0.46 227	0.34 59	0.24 190	0.58 333	0.59 487	1.14 435	0.79 309	0.89 411	0.96 364	0.96 436	0.59 354	0.72 349	0.67 426	0.17 260	0.12 198	0.14 97	0.12 124	0.15 179	0.16 237

hknet	0.51 364	0.26 351	0.58 351	0.46 390	0.29 349	0.75 426	0.46 413	0.99 374	0.89 383	0.77 326	0.80 286	0.96 436	0.67 403	0.75 363	0.50 360	0.19 340	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.18 295	0.19 322

xxxx	1.07 528	0.23 263	0.53 310	0.38 150	0.22 119	0.83 454	0.36 292	1.41 531	0.95 419	0.75 313	0.99 385	0.97 438	0.64 384	0.70 334	11.37 612	0.20 361	0.17 398	0.18 265	0.17 308	0.19 330	0.20 353

MDST_ROB	0.97 517	0.29 397	1.02 501	0.64 536	0.43 495	2.64 581	0.82 541	1.68 569	1.18 505	2.89 592	1.82 546	0.97 438	0.75 449	1.83 563	0.89 471	0.26 455	0.22 466	0.32 509	0.28 501	0.26 440	0.26 438

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 378	0.23 263	1.38 538	0.40 216	0.53 536	0.29 99	0.30 181	1.49 543	0.45 160	0.69 277	1.15 451	0.98 440	0.32 185	0.70 334	0.29 159	0.15 164	0.11 127	0.17 214	0.20 390	0.22 386	0.27 448

ssnet_v2	0.61 440	0.29 397	0.69 409	0.45 365	0.30 375	0.93 474	0.62 494	1.20 464	1.03 454	0.97 459	0.81 294	0.98 440	0.67 403	0.84 413	0.97 496	0.26 455	0.23 476	0.23 416	0.24 463	0.20 347	0.21 371

cf-r	0.49 336	0.24 285	0.49 261	0.40 216	0.23 150	0.58 333	0.38 325	0.92 351	0.87 367	0.77 326	1.06 418	0.98 440	0.67 403	0.59 218	0.61 412	0.21 377	0.14 313	0.17 214	0.19 367	0.15 179	0.16 237

FADNet	0.63 449	0.53 512	1.20 518	0.46 390	0.44 501	0.66 387	0.41 377	1.24 480	1.07 472	0.70 283	0.84 304	0.98 440	0.65 392	0.87 420	0.54 386	0.29 487	0.30 523	0.27 473	0.30 508	0.48 538	0.36 507

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 399	0.33 432	0.71 414	0.46 390	0.31 390	0.66 387	0.43 395	1.07 407	0.89 383	0.93 432	0.91 345	0.98 440	0.61 366	0.76 374	0.64 421	0.22 399	0.18 416	0.22 395	0.22 432	0.22 386	0.24 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DStereoSA	2.42 588	0.66 541	2.95 579	0.89 565	1.12 583	1.75 566	6.75 613	1.53 548	1.63 562	1.28 536	8.81 615	0.99 445	10.14 610	1.68 554	3.37 589	0.44 548	0.34 547	0.64 568	0.68 580	1.21 580	1.60 601

coex_refinement	0.54 390	0.22 230	0.44 206	0.45 365	0.31 390	0.75 426	0.40 356	1.16 442	0.92 400	0.87 394	1.12 437	0.99 445	0.57 344	0.69 326	0.90 477	0.21 377	0.14 313	0.16 168	0.16 252	0.21 360	0.22 390

ADLNet2	0.57 413	0.26 351	0.71 414	0.48 418	0.31 390	0.83 454	0.51 450	1.10 419	0.99 439	0.85 379	0.99 385	0.99 445	0.70 418	0.79 393	0.78 450	0.21 377	0.17 398	0.18 265	0.18 339	0.22 386	0.22 390

RAFT	0.46 301	0.23 263	0.52 302	0.48 418	0.27 299	0.55 311	0.47 421	0.68 215	0.60 224	0.83 360	0.82 296	1.00 448	0.56 332	0.76 374	0.37 250	0.18 300	0.16 365	0.22 395	0.20 390	0.16 236	0.14 161

DGSMNet	0.80 486	0.58 532	1.42 542	0.61 526	0.65 556	0.94 477	0.75 529	1.35 519	1.16 498	0.88 404	1.26 478	1.00 448	0.75 449	1.07 485	0.89 471	0.36 527	0.31 531	0.41 540	0.40 543	0.60 560	0.59 566

psm_up	0.57 413	0.27 368	0.52 302	0.50 440	0.33 427	0.65 380	0.60 490	1.07 407	0.84 348	0.87 394	0.91 345	1.00 448	1.06 526	0.80 396	0.66 423	0.22 399	0.25 493	0.26 464	0.23 448	0.22 386	0.21 371

StereoDRNet-Refined	0.61 440	0.33 432	0.63 375	0.47 410	0.31 390	0.94 477	0.41 377	1.04 391	0.97 431	1.15 516	1.13 444	1.00 448	0.74 446	0.93 445	0.93 484	0.18 300	0.13 274	0.22 395	0.21 411	0.20 347	0.21 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iRaft-Stereo_5w	0.46 301	0.22 230	0.53 310	0.43 325	0.30 375	0.30 110	0.53 461	0.66 198	0.71 268	0.62 226	0.89 331	1.01 452	0.67 403	0.76 374	0.67 426	0.13 61	0.12 198	0.17 214	0.15 221	0.15 179	0.17 283

CVANet_RVC	0.59 429	0.35 441	0.54 323	0.49 429	0.33 427	0.70 403	0.67 504	1.12 426	0.97 431	0.88 404	1.05 412	1.01 452	0.72 434	0.94 448	0.55 388	0.30 494	0.20 447	0.28 484	0.26 487	0.32 481	0.23 414

anonymity	0.98 519	0.89 563	1.06 505	0.93 568	1.04 580	0.97 482	0.82 541	1.33 516	0.93 406	1.08 500	0.98 377	1.02 454	0.95 511	1.02 479	0.93 484	0.96 580	0.96 605	0.90 578	0.91 590	0.92 571	0.95 578

SACVNet	0.61 440	0.36 450	0.67 393	0.57 510	0.37 458	0.65 380	0.47 421	1.16 442	0.80 318	1.04 483	1.06 418	1.02 454	0.81 473	0.99 470	0.57 396	0.28 477	0.21 457	0.25 445	0.24 463	0.30 469	0.39 516

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 285	0.22 230	0.83 455	0.39 176	0.45 507	0.41 230	0.26 114	1.04 391	0.50 185	0.54 201	0.76 257	1.03 456	0.43 267	0.67 310	0.28 141	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.19 367	0.21 360	0.21 371

SQANet	0.87 504	0.76 549	0.76 436	1.16 577	0.99 575	1.10 510	0.51 450	1.12 426	0.85 354	0.93 432	1.05 412	1.03 456	0.76 458	1.07 485	0.70 434	0.79 574	0.25 493	1.04 581	0.36 533	1.56 583	0.70 568

AACVNet	0.52 378	0.25 316	0.56 340	0.48 418	0.29 349	0.55 311	0.38 325	0.96 366	0.59 217	0.83 360	1.03 406	1.03 456	0.77 463	0.91 439	0.58 403	0.22 399	0.18 416	0.24 432	0.18 339	0.24 419	0.22 390

Syn2CoEx	0.74 473	0.55 525	1.17 517	0.66 540	0.45 507	0.89 468	0.56 475	1.54 550	1.15 496	0.95 444	1.35 499	1.03 456	1.03 521	0.96 456	0.89 471	0.31 498	0.27 509	0.29 492	0.24 463	0.23 406	0.27 448

UNet	0.55 399	0.27 368	0.72 421	0.45 365	0.41 483	0.97 482	0.40 356	1.01 381	0.80 318	0.87 394	0.90 337	1.03 456	0.75 449	0.76 374	0.67 426	0.19 340	0.15 338	0.20 336	0.17 308	0.21 360	0.18 310

Select-FE	0.48 322	0.26 351	0.96 490	0.42 283	0.36 454	0.34 167	0.20 29	1.02 384	0.37 98	0.61 221	1.01 393	1.04 461	0.79 465	0.74 355	0.29 159	0.17 260	0.13 274	0.17 214	0.20 390	0.15 179	0.25 434

DCVSM-stereo	0.51 364	0.28 383	0.56 340	0.39 176	0.29 349	0.55 311	0.28 144	0.78 296	0.78 302	1.11 511	0.77 261	1.04 461	0.76 458	0.65 288	0.52 369	0.20 361	0.20 447	0.24 432	0.21 411	0.25 430	0.31 480

iinet-f	0.69 462	0.29 397	2.34 573	0.41 245	0.31 390	1.16 523	0.58 484	0.87 327	0.85 354	0.86 389	1.17 461	1.04 461	0.83 476	0.76 374	1.26 530	0.21 377	0.18 416	0.17 214	0.16 252	0.21 360	0.21 371

APVNet	0.73 468	0.39 465	1.01 498	0.58 516	0.45 507	1.16 523	0.68 507	1.47 542	0.87 367	0.84 366	1.15 451	1.04 461	0.84 479	1.14 495	1.18 525	0.27 466	0.28 516	0.32 509	0.31 517	0.29 461	0.32 484

FADNet-RVC	0.62 446	0.56 527	1.29 528	0.47 410	0.39 473	0.63 363	0.40 356	1.16 442	0.91 394	0.71 294	0.86 317	1.04 461	0.55 325	0.99 470	0.78 450	0.27 466	0.26 502	0.28 484	0.29 507	0.32 481	0.31 480

CFNet-ft	0.50 350	0.25 316	0.39 147	0.41 245	0.26 257	0.66 387	0.37 307	0.91 342	0.87 367	0.67 264	1.00 389	1.05 466	0.70 418	0.68 319	0.57 396	0.23 426	0.16 365	0.24 432	0.21 411	0.24 419	0.19 322

RASNet	0.57 413	0.24 285	0.61 365	0.39 176	0.23 150	0.71 408	0.40 356	1.02 384	0.93 406	0.77 326	1.05 412	1.05 466	0.98 515	0.99 470	1.03 505	0.16 214	0.14 313	0.14 97	0.17 308	0.15 179	0.14 161

CFNet_RVC	0.50 350	0.25 316	0.39 147	0.41 245	0.26 257	0.66 387	0.37 307	0.91 342	0.87 367	0.67 264	1.00 389	1.05 466	0.70 418	0.68 319	0.57 396	0.23 426	0.16 365	0.24 432	0.21 411	0.24 419	0.19 322

DRN-Test	0.68 457	0.34 437	0.77 439	0.52 469	0.40 478	1.14 519	0.61 492	1.56 555	1.04 458	1.18 518	1.10 431	1.05 466	0.72 434	0.82 407	1.01 500	0.24 437	0.18 416	0.26 464	0.25 476	0.26 440	0.23 414

DStereoO	1.07 528	0.77 550	0.87 474	0.67 542	0.49 524	0.91 470	1.30 579	1.15 439	1.41 540	1.24 529	1.33 494	1.06 470	2.39 589	1.32 528	1.11 519	2.03 599	0.38 554	0.77 573	0.31 517	1.55 582	0.43 534

CRFU-Net	0.59 429	0.29 397	0.62 371	0.47 410	0.31 390	1.20 530	0.51 450	1.19 457	0.59 217	1.05 488	1.00 389	1.06 470	0.87 490	0.83 409	0.77 449	0.22 399	0.19 438	0.18 265	0.16 252	0.19 330	0.20 353

GwcNet	0.73 468	0.39 465	1.37 537	0.53 480	0.43 495	1.10 510	0.52 456	1.27 493	1.19 507	1.05 488	1.41 508	1.06 470	0.86 487	0.98 465	1.01 500	0.26 455	0.24 485	0.24 432	0.23 448	0.23 406	0.28 459

ac_64	0.54 390	0.24 285	0.58 351	0.46 390	0.28 325	0.79 436	0.44 403	1.11 421	0.63 228	0.94 439	0.85 313	1.06 470	0.70 418	0.76 374	0.72 440	0.22 399	0.18 416	0.20 336	0.19 367	0.18 295	0.16 237

CBMV	0.68 457	0.37 452	0.50 272	0.43 325	0.26 257	1.00 490	0.71 513	1.17 451	1.16 498	1.24 529	1.29 487	1.06 470	0.86 487	0.98 465	0.75 446	0.29 487	0.30 523	0.34 516	0.30 508	0.26 440	0.27 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoDRNet	0.67 454	0.35 441	0.82 451	0.53 480	0.44 501	1.03 498	0.53 461	1.51 547	1.06 464	1.13 514	0.91 345	1.07 475	0.74 446	0.87 420	0.95 489	0.24 437	0.19 438	0.25 445	0.23 448	0.27 450	0.22 390

G2L-ROB	0.49 336	0.20 161	0.48 252	0.36 111	0.22 119	0.58 333	0.42 388	1.19 457	0.74 286	0.86 389	0.76 257	1.08 476	0.59 354	0.81 401	0.60 406	0.17 260	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.17 263	0.20 353

LL-Strereo	0.58 425	0.29 397	0.83 455	0.48 418	0.35 447	0.39 211	0.48 428	1.04 391	0.99 439	0.87 394	0.79 275	1.08 476	1.15 538	1.35 531	0.51 364	0.18 300	0.15 338	0.22 395	0.19 367	0.17 263	0.21 371

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 454	0.30 412	1.20 518	0.42 283	0.31 390	1.00 490	0.58 484	1.16 442	1.07 472	1.01 471	1.25 474	1.08 476	0.75 449	1.18 502	1.03 505	0.20 361	0.12 198	0.16 168	0.13 160	0.22 386	0.22 390

ADCP+	1.18 542	0.37 452	3.09 582	0.50 440	0.52 534	1.48 547	0.61 492	1.32 513	1.07 472	1.21 521	1.16 456	1.08 476	1.11 531	1.63 550	7.17 606	0.20 361	0.16 365	0.24 432	0.22 432	0.29 461	0.22 390

NaN_ROB	0.73 468	0.46 497	0.89 479	0.52 469	0.34 439	0.98 487	1.11 565	1.28 498	1.20 510	1.27 535	0.96 364	1.08 476	0.79 465	1.34 530	0.78 450	0.24 437	0.30 523	0.23 416	0.24 463	0.23 406	0.26 438

PSMNet_ROB	0.67 454	0.39 465	0.76 436	0.57 510	0.43 495	1.00 490	0.85 547	1.25 486	0.93 406	0.82 352	1.04 409	1.08 476	0.64 384	0.89 428	1.02 504	0.29 487	0.21 457	0.31 503	0.31 517	0.27 450	0.25 434

w-ln-seven-2	0.83 494	0.46 497	2.93 578	0.54 492	0.39 473	0.93 474	0.63 498	1.16 442	1.18 505	1.25 531	1.32 492	1.09 482	1.05 525	1.23 509	1.07 515	0.21 377	0.20 447	0.23 416	0.22 432	0.26 440	0.24 425

anonymousa	0.51 364	0.21 197	0.47 239	0.39 176	0.25 220	0.89 468	0.36 292	0.78 296	0.63 228	0.88 404	1.54 529	1.09 482	0.67 403	0.53 175	0.46 332	0.17 260	0.14 313	0.19 299	0.21 411	0.16 236	0.16 237

GANetREF_RVC	0.82 489	0.77 550	0.95 489	0.68 546	0.43 495	1.15 521	1.06 563	1.19 457	1.20 510	1.03 478	1.02 396	1.10 484	0.89 498	1.20 506	0.78 450	0.49 557	0.39 559	0.58 565	0.39 540	0.69 562	0.49 551
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
SGM-Forest	0.65 452	0.33 432	0.43 200	0.44 350	0.30 375	1.01 494	0.54 468	1.13 433	1.09 481	1.11 511	1.21 468	1.10 484	0.76 458	0.99 470	0.71 437	0.32 503	0.33 543	0.33 514	0.30 508	0.30 469	0.28 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.68 457	0.40 474	1.01 498	0.53 480	0.46 516	1.04 500	0.48 428	1.06 403	0.81 328	1.21 521	1.31 490	1.11 486	0.73 439	0.89 428	0.96 491	0.27 466	0.31 531	0.25 445	0.25 476	0.25 430	0.24 425

YMNet_1	0.68 457	0.40 474	1.01 498	0.53 480	0.46 516	1.04 500	0.48 428	1.06 403	0.81 328	1.21 521	1.31 490	1.11 486	0.73 439	0.89 428	0.96 491	0.27 466	0.31 531	0.25 445	0.25 476	0.25 430	0.24 425

DDVS	0.53 385	0.32 424	0.63 375	0.42 283	0.31 390	0.71 408	0.35 279	0.95 361	0.69 257	0.86 389	0.90 337	1.11 486	0.46 288	0.90 436	0.67 426	0.23 426	0.17 398	0.22 395	0.18 339	0.25 430	0.28 459

Wz-Net-LNSev	0.75 477	0.54 519	1.59 553	0.51 452	0.41 483	1.16 523	0.79 537	1.27 493	1.13 489	1.04 483	1.14 448	1.11 486	0.94 509	0.93 445	1.00 499	0.24 437	0.22 466	0.21 380	0.19 367	0.26 440	0.27 448

Consistency-Raft	1.01 523	0.82 555	1.27 526	0.85 564	0.97 573	0.81 448	0.83 543	1.35 519	1.61 559	1.06 497	1.66 537	1.11 486	0.93 506	0.93 445	1.11 519	0.65 570	0.75 591	0.79 574	0.91 590	1.09 578	0.79 573

S-Stereo	0.76 480	0.36 450	1.10 509	0.57 510	0.46 516	0.83 454	0.59 487	1.31 507	1.62 560	0.98 462	1.41 508	1.11 486	0.93 506	0.85 416	1.07 515	0.27 466	0.31 531	0.28 484	0.25 476	0.33 486	0.50 554

HI	0.46 301	0.22 230	0.41 168	0.35 80	0.35 447	0.27 73	0.32 222	0.75 283	0.50 185	0.90 419	1.13 444	1.12 492	0.73 439	0.70 334	0.57 396	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

CoSv	0.46 301	0.22 230	0.41 168	0.35 80	0.35 447	0.27 73	0.32 222	0.75 283	0.50 185	0.90 419	1.13 444	1.12 492	0.73 439	0.70 334	0.57 396	0.12 35	0.10 50	0.17 214	0.17 308	0.17 263	0.16 237

MultiAttention	3.62 597	0.25 316	0.65 385	0.56 504	0.34 439	23.66 620	2.61 608	1.65 566	1.14 495	0.82 352	1.83 547	1.13 494	0.42 264	35.16 630	0.72 440	0.18 300	0.12 198	0.23 416	0.23 448	0.35 499	0.33 493

hitnet-ft	0.57 413	0.29 397	0.43 200	0.42 283	0.29 349	0.81 448	0.40 356	0.98 370	0.91 394	0.84 366	1.01 393	1.13 494	0.72 434	0.83 409	0.71 437	0.28 477	0.21 457	0.28 484	0.22 432	0.29 461	0.27 448

GANet	0.74 473	0.38 460	0.63 375	0.54 492	0.35 447	1.01 494	0.95 555	1.15 439	0.95 419	1.09 504	2.00 555	1.14 496	0.92 504	1.29 518	0.75 446	0.25 450	0.27 509	0.27 473	0.23 448	0.32 481	0.24 425

RTSC	0.93 509	0.54 519	1.59 553	0.56 504	0.40 478	1.17 527	0.55 471	1.44 538	1.82 570	1.53 550	1.26 478	1.15 497	0.82 474	1.70 556	2.44 575	0.26 455	0.20 447	0.23 416	0.24 463	0.31 473	0.32 484

zh-mn7	1.21 545	0.75 548	5.81 598	0.52 469	0.39 473	1.18 528	0.63 498	1.21 467	1.79 569	1.81 566	2.33 563	1.16 498	1.01 518	2.20 577	2.00 563	0.25 450	0.22 466	0.22 395	0.22 432	0.25 430	0.30 471

Wz-Net-MNSev	0.81 488	0.42 485	1.64 559	0.51 452	0.41 483	1.46 545	0.95 555	1.24 480	1.26 521	1.31 538	1.25 474	1.17 499	0.83 476	1.21 508	1.06 512	0.22 399	0.19 438	0.24 432	0.23 448	0.29 461	0.26 438

dad	0.61 440	0.53 512	0.72 421	0.44 350	0.31 390	0.64 373	0.37 307	0.85 320	1.28 523	1.05 488	1.17 461	1.18 500	0.61 366	0.70 334	0.54 386	0.36 527	0.23 476	0.37 527	0.21 411	0.31 473	0.23 414

PWC_ROB	0.92 508	0.57 529	1.64 559	0.53 480	0.33 427	0.93 474	0.39 343	1.42 536	1.51 552	1.66 559	2.57 573	1.18 500	1.11 531	1.50 544	1.54 547	0.26 455	0.18 416	0.28 484	0.20 390	0.30 469	0.32 484

HSM	0.53 385	0.25 316	0.46 227	0.40 216	0.25 220	0.74 422	0.44 403	1.29 503	0.78 302	0.82 352	0.92 351	1.21 502	0.75 449	0.90 436	0.48 347	0.18 300	0.14 313	0.17 214	0.14 191	0.17 263	0.18 310

MFMNet_re	1.17 540	0.99 569	1.31 532	1.02 573	0.95 571	1.32 536	1.32 580	1.44 538	1.58 557	1.72 564	1.70 541	1.21 502	1.57 561	1.16 499	1.04 509	0.88 578	0.76 593	0.79 574	0.75 583	0.90 570	0.94 576

DLCB_ROB	0.60 436	0.29 397	0.53 310	0.50 440	0.33 427	0.76 429	0.51 450	1.02 384	0.94 415	1.07 499	1.16 456	1.21 502	0.73 439	0.98 465	0.75 446	0.21 377	0.20 447	0.22 395	0.23 448	0.22 386	0.20 353

ADCL	1.10 532	0.42 485	1.57 552	0.51 452	0.41 483	1.71 563	0.92 551	1.36 523	1.45 546	1.33 539	1.56 531	1.22 505	1.26 545	1.45 540	5.27 601	0.22 399	0.19 438	0.25 445	0.25 476	0.29 461	0.29 466

zh-sn7	1.20 544	0.86 561	4.54 593	0.58 516	0.43 495	1.10 510	0.92 551	1.24 480	1.34 534	1.45 546	2.00 555	1.26 506	1.62 564	2.13 574	2.79 583	0.26 455	0.26 502	0.26 464	0.27 494	0.35 499	0.33 493

HSM-Net_RVC	0.55 399	0.23 263	0.37 128	0.38 150	0.22 119	0.86 462	0.40 356	1.31 507	0.93 406	0.92 429	1.15 451	1.26 506	0.71 423	0.75 363	0.53 380	0.17 260	0.14 313	0.16 168	0.15 221	0.17 263	0.17 283
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
w-ln-seven	1.02 524	0.52 509	2.86 577	0.55 500	0.51 531	1.37 539	0.75 529	1.72 571	1.84 571	1.54 551	1.52 528	1.27 508	0.95 511	1.30 524	2.07 567	0.24 437	0.22 466	0.25 445	0.25 476	0.31 473	0.28 459

fast-acv-ft	0.66 453	0.32 424	0.80 444	0.46 390	0.34 439	1.26 533	0.50 447	0.91 342	1.00 443	1.05 488	1.36 500	1.28 509	0.84 479	0.81 401	0.90 477	0.22 399	0.24 485	0.23 416	0.23 448	0.21 360	0.22 390

DDUNet	1.10 532	2.58 607	0.83 455	1.21 579	1.27 585	1.02 496	0.69 510	1.17 451	0.95 419	0.98 462	1.26 478	1.28 509	0.84 479	0.97 463	0.79 457	0.85 577	0.40 562	2.00 594	0.60 576	1.34 581	0.94 576

ccnet	0.84 496	0.59 534	0.86 469	0.56 504	0.60 551	1.11 515	0.72 519	1.44 538	0.97 431	1.15 516	1.44 516	1.28 509	0.95 511	1.01 476	1.33 535	0.49 557	0.43 569	0.50 559	0.47 559	0.52 550	0.48 550

G-Net	0.95 514	0.48 506	1.13 512	0.67 542	0.49 524	2.07 573	0.63 498	1.02 384	0.90 388	1.77 565	2.62 576	1.28 509	1.60 563	1.09 489	1.06 512	0.37 531	0.30 523	0.35 517	0.25 476	0.46 534	0.45 541

Ntro	1.15 537	1.00 571	1.00 497	1.49 584	1.20 584	1.69 562	0.81 539	1.39 525	1.25 516	1.01 471	1.28 483	1.31 513	1.00 516	1.31 526	0.89 471	1.10 587	0.43 569	1.36 585	0.51 570	1.95 589	0.99 582

RYNet	0.76 480	0.37 452	0.74 431	0.54 492	0.67 559	1.35 538	0.68 507	1.28 498	1.21 513	1.10 508	0.90 337	1.31 513	0.94 509	1.01 476	1.30 532	0.22 399	0.16 365	0.27 473	0.23 448	0.43 527	0.45 541

otaku	1.10 532	0.96 567	0.96 490	1.37 583	1.06 581	1.65 558	0.72 519	1.46 541	1.19 507	1.10 508	1.32 492	1.32 515	0.95 511	1.29 518	0.81 461	0.89 579	0.46 574	1.24 584	0.50 569	1.86 586	0.89 575

UDG	0.93 509	1.03 573	0.75 434	1.00 570	0.97 573	1.02 496	0.57 477	1.18 453	1.01 445	0.93 432	1.02 396	1.32 515	1.03 521	0.88 426	0.92 482	0.55 566	0.33 543	1.82 591	0.41 548	1.20 579	0.74 570

aanetorigin	0.85 501	0.58 532	1.98 567	0.50 440	0.40 478	0.66 387	0.70 511	0.72 255	1.01 445	2.44 587	2.00 555	1.32 515	1.25 544	0.96 456	1.16 524	0.20 361	0.19 438	0.20 336	0.20 390	0.27 450	0.33 493

RTS	2.03 578	1.03 573	11.50 607	0.68 546	0.63 554	2.71 582	1.56 590	1.55 551	2.32 582	1.93 571	2.57 573	1.32 515	1.32 547	5.20 606	4.30 596	0.31 498	0.23 476	0.29 492	0.30 508	0.41 521	0.40 521

RTSA	2.03 578	1.03 573	11.50 607	0.68 546	0.63 554	2.71 582	1.56 590	1.55 551	2.32 582	1.93 571	2.57 573	1.32 515	1.32 547	5.20 606	4.30 596	0.31 498	0.23 476	0.29 492	0.30 508	0.41 521	0.40 521

CBFPSM	0.61 440	0.25 316	1.41 541	0.39 176	0.27 299	1.10 510	0.67 504	0.83 316	0.84 348	0.82 352	0.81 294	1.33 520	0.85 483	0.72 349	0.86 467	0.16 214	0.15 338	0.15 141	0.17 308	0.17 263	0.23 414

XQC	0.97 517	0.70 543	1.54 550	0.70 552	0.55 540	1.48 547	0.81 539	1.41 531	1.57 555	1.21 521	1.12 437	1.33 520	1.04 523	1.55 546	2.00 563	0.39 537	0.25 493	0.37 527	0.32 521	0.55 554	0.49 551

DANet	0.74 473	0.47 504	0.98 496	0.60 521	0.41 483	0.92 473	0.41 377	1.02 384	0.87 367	1.22 525	1.22 470	1.33 520	0.88 495	1.26 514	1.37 536	0.27 466	0.24 485	0.31 503	0.25 476	0.37 511	0.36 507
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 526	0.61 535	1.82 564	0.69 549	0.51 531	2.62 580	1.69 595	1.28 498	1.44 545	1.39 544	1.56 531	1.34 523	0.91 502	1.68 554	0.95 489	0.38 536	0.39 559	0.46 548	0.61 577	0.41 521	0.43 534

PASM	0.96 515	0.71 546	2.05 569	0.72 555	0.72 564	0.84 459	0.92 551	1.14 435	1.34 534	1.25 531	1.22 470	1.34 523	1.07 527	1.31 526	1.11 519	0.53 562	0.57 582	0.59 566	0.67 578	0.56 559	0.57 565

LSM	4.83 605	0.83 558	11.23 606	0.76 560	56.73 631	1.10 510	1.18 571	1.35 519	1.70 566	2.13 576	2.34 565	1.34 523	1.19 539	1.52 545	1.23 529	0.34 518	0.50 577	0.39 533	0.47 559	0.51 547	9.82 618

PDISCO_ROB	0.96 515	0.51 507	1.13 512	1.03 574	1.00 576	1.81 568	0.77 532	1.72 571	1.60 558	1.09 504	1.19 466	1.34 523	0.80 470	1.62 549	1.01 500	0.58 568	0.22 466	0.45 545	0.40 543	0.50 544	0.41 526

NCC-stereo	0.82 489	0.43 488	0.87 474	0.63 533	0.68 560	0.88 465	0.72 519	1.60 562	1.12 484	0.95 444	1.41 508	1.37 527	1.37 551	1.26 514	0.94 486	0.32 503	0.30 523	0.37 527	0.49 566	0.34 494	0.35 501

Abc-Net	0.82 489	0.43 488	0.87 474	0.63 533	0.68 560	0.88 465	0.72 519	1.60 562	1.12 484	0.95 444	1.41 508	1.37 527	1.37 551	1.26 514	0.94 486	0.32 503	0.30 523	0.37 527	0.49 566	0.34 494	0.35 501
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	0.88 505	0.52 509	0.93 483	0.61 526	0.42 492	1.19 529	1.11 565	1.27 493	1.48 550	1.37 541	1.44 516	1.37 527	1.30 546	1.46 542	1.01 500	0.39 537	0.31 531	0.36 522	0.37 535	0.35 499	0.36 507

XPNet_ROB	0.73 468	0.38 460	0.80 444	0.53 480	0.40 478	0.80 442	0.83 543	1.21 467	0.96 426	1.37 541	1.17 461	1.37 527	0.87 490	1.14 495	0.99 498	0.33 510	0.25 493	0.27 473	0.24 463	0.31 473	0.29 466

UGAM	0.54 390	0.23 263	0.51 281	0.46 390	0.26 257	0.40 219	0.52 456	0.65 191	1.19 507	0.78 337	1.15 451	1.38 531	0.56 332	1.03 481	0.56 390	0.18 300	0.15 338	0.25 445	0.21 411	0.15 179	0.13 122

AnyNet_C32	1.27 551	0.72 547	3.33 586	0.59 519	0.56 541	1.51 551	1.53 588	1.27 493	1.28 523	1.52 549	1.48 524	1.38 531	1.23 542	1.64 551	5.26 600	0.30 494	0.29 518	0.29 492	0.34 529	0.38 513	0.44 539

ETE_ROB	0.73 468	0.52 509	0.93 483	0.57 510	0.37 458	0.80 442	0.86 548	1.19 457	0.95 419	1.20 520	1.22 470	1.39 533	0.86 487	1.07 485	0.88 469	0.27 466	0.21 457	0.31 503	0.27 494	0.34 494	0.35 501

z-mn7	1.07 528	0.56 527	2.36 574	0.54 492	0.37 458	1.74 565	0.71 513	1.28 498	2.32 582	1.00 468	2.56 572	1.43 534	1.01 518	2.34 583	1.74 552	0.23 426	0.20 447	0.21 380	0.20 390	0.27 450	0.27 448

Nwc_Net	0.82 489	0.40 474	0.86 469	0.62 530	0.56 541	1.04 500	0.57 477	1.72 571	1.08 476	0.93 432	1.88 550	1.44 535	1.24 543	1.19 503	0.94 486	0.31 498	0.25 493	0.36 522	0.39 540	0.31 473	0.31 480

RP	0.80 486	0.38 460	0.73 427	0.67 542	0.59 548	0.82 451	0.57 477	1.21 467	1.28 523	1.03 478	1.68 538	1.45 536	1.49 559	1.08 488	0.90 477	0.36 527	0.31 531	0.37 527	0.30 508	0.36 505	0.36 507

Wz-Net-SNSev	0.99 521	0.80 554	3.00 580	0.57 510	0.46 516	0.94 477	1.22 575	1.40 529	1.28 523	1.04 483	1.33 494	1.46 537	0.90 501	2.06 570	1.65 550	0.26 455	0.24 485	0.25 445	0.26 487	0.33 486	0.30 471

AF-Net	0.85 501	0.41 480	0.87 474	0.66 540	0.54 539	0.96 481	0.52 456	1.66 567	1.37 536	1.03 478	2.04 558	1.46 537	1.36 549	1.19 503	1.05 511	0.34 518	0.24 485	0.39 533	0.28 501	0.31 473	0.26 438

SHD	0.98 519	0.54 519	1.30 531	0.63 533	0.50 529	1.14 519	0.50 447	1.80 576	2.20 579	1.66 559	1.39 505	1.47 539	1.21 540	1.40 532	1.80 554	0.32 503	0.27 509	0.32 509	0.34 529	0.41 521	0.44 539

FBW_ROB	0.94 513	0.54 519	1.03 502	0.56 504	0.42 492	1.16 523	0.76 531	1.56 555	1.41 540	1.38 543	1.33 494	1.47 539	1.07 527	2.94 592	1.14 523	0.26 455	0.32 538	0.45 545	0.30 508	0.34 494	0.30 471

NCCL2	0.74 473	0.45 492	0.77 439	0.65 538	0.45 507	0.97 482	1.16 570	1.16 442	1.02 450	1.00 468	0.98 377	1.48 541	0.88 495	0.99 470	0.89 471	0.31 498	0.27 509	0.39 533	0.39 540	0.33 486	0.34 497

ADCMid	1.22 546	0.57 529	3.17 584	0.54 492	0.44 501	1.07 506	0.77 532	1.31 507	1.13 489	2.14 579	1.48 524	1.49 542	1.47 558	1.65 552	5.30 602	0.26 455	0.24 485	0.29 492	0.32 521	0.38 513	0.36 507

psmorigin	0.84 496	0.53 512	2.21 571	0.50 440	0.41 483	0.86 462	0.57 477	1.08 412	0.90 388	1.50 547	1.42 513	1.50 543	1.09 529	1.29 518	1.03 505	0.32 503	0.33 543	0.27 473	0.27 494	0.34 494	0.45 541

RGC	0.82 489	0.62 536	0.80 444	0.67 542	0.66 558	0.91 470	0.59 487	1.35 519	1.09 481	1.12 513	1.46 521	1.50 543	1.09 529	1.28 517	0.97 496	0.34 518	0.30 523	0.48 554	0.40 543	0.38 513	0.38 515

ADCS	1.60 567	0.70 543	4.02 589	0.61 526	0.53 536	1.31 535	1.11 565	1.71 570	1.86 573	1.97 574	1.68 538	1.51 545	1.46 556	2.07 571	9.20 609	0.34 518	0.32 538	0.33 514	0.36 533	0.45 531	0.46 545

DPSNet	1.08 531	0.44 490	2.64 576	0.54 492	0.42 492	1.59 554	1.25 576	2.39 588	1.50 551	1.13 514	1.12 437	1.51 545	2.19 585	1.44 539	1.51 546	0.35 524	0.25 493	0.25 445	0.21 411	0.49 542	0.39 516

DISCO	0.72 467	0.27 368	0.72 421	0.45 365	0.31 390	1.12 517	0.53 461	1.32 513	1.25 516	0.84 366	1.07 422	1.52 547	0.87 490	1.82 562	1.08 518	0.20 361	0.15 338	0.18 265	0.16 252	0.24 419	0.24 425

RainbowNet	1.42 561	1.53 589	1.31 532	1.93 592	1.46 586	1.52 552	1.03 561	1.67 568	1.55 553	1.23 527	1.59 534	1.54 548	1.21 540	1.40 532	1.03 505	1.70 595	0.70 586	1.82 591	0.80 585	2.11 593	1.22 588

DispFullNet	1.64 569	2.64 608	3.14 583	2.57 602	1.78 595	1.32 536	0.55 471	1.42 536	1.45 546	1.89 570	1.48 524	1.55 549	2.35 587	2.08 572	1.12 522	0.60 569	0.19 438	2.33 602	0.73 582	2.35 598	1.30 592

LALA_ROB	0.76 480	0.46 497	0.86 469	0.55 500	0.41 483	1.00 490	0.93 554	1.25 486	1.13 489	1.23 527	1.15 451	1.55 549	0.80 470	1.11 492	0.96 491	0.33 510	0.23 476	0.35 517	0.30 508	0.35 499	0.32 484

stereogan	0.83 494	0.33 432	0.89 479	0.61 526	0.51 531	1.80 567	0.50 447	1.41 531	1.39 539	1.05 488	1.47 523	1.56 551	1.04 523	1.32 528	0.87 468	0.29 487	0.29 518	0.29 492	0.25 476	0.39 517	0.40 521

Wz-Net-TNSev	1.23 548	1.24 578	5.25 596	0.51 452	0.43 495	1.49 550	1.09 564	1.58 558	1.42 543	1.25 531	1.26 478	1.58 552	1.52 560	1.97 567	1.95 558	0.33 510	0.32 538	0.26 464	0.30 508	0.41 521	0.43 534

FAT-Stereo	0.75 477	0.34 437	0.81 450	0.51 452	0.38 465	0.78 430	0.63 498	1.39 525	1.32 531	1.05 488	1.40 506	1.58 552	1.14 536	0.92 441	0.91 480	0.29 487	0.28 516	0.28 484	0.23 448	0.28 459	0.41 526

EDNetEfficient	1.47 564	0.82 555	6.28 600	0.48 418	0.40 478	0.73 416	0.83 543	0.95 361	2.77 591	3.48 604	1.95 552	1.64 554	2.12 582	1.42 536	3.84 594	0.21 377	0.19 438	0.21 380	0.21 411	0.43 527	0.42 529

ADCPNet	1.11 535	0.53 512	3.26 585	0.55 500	0.44 501	1.47 546	0.83 543	1.21 467	1.17 501	1.26 534	1.42 513	1.67 555	1.12 533	1.48 543	3.86 595	0.30 494	0.29 518	0.30 502	0.32 521	0.37 511	0.37 513

UGAM-zero	0.48 322	0.21 197	0.66 388	0.38 150	0.23 150	0.36 183	0.22 66	1.30 505	0.43 150	0.67 264	0.61 207	1.74 556	0.89 498	0.79 393	0.27 119	0.15 164	0.12 198	0.15 141	0.12 124	0.13 86	0.14 161

WZ-Net	1.29 553	0.64 538	5.42 597	0.64 536	0.52 534	1.37 539	1.29 578	1.41 531	1.77 568	1.56 552	1.69 540	1.74 556	1.41 553	2.50 587	2.16 572	0.28 477	0.21 457	0.23 416	0.25 476	0.39 517	0.41 526

edge stereo	0.79 485	0.40 474	0.82 451	0.52 469	0.44 501	0.83 454	0.58 484	1.34 518	1.08 476	1.30 537	1.38 504	1.79 558	1.13 535	1.15 498	0.92 482	0.34 518	0.32 538	0.42 541	0.28 501	0.33 486	0.39 516

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 558	0.91 564	2.11 570	0.89 565	0.57 546	4.27 602	1.79 599	1.55 551	2.00 576	1.64 556	1.85 549	1.83 559	1.44 555	1.89 566	1.49 544	0.49 557	0.40 562	0.56 563	0.58 574	0.75 566	0.52 560

AnyNet_C01	1.63 568	1.16 576	7.38 601	0.65 538	0.56 541	2.25 576	1.53 588	1.53 548	1.46 548	1.71 563	1.95 552	1.83 559	1.41 553	2.48 585	4.42 598	0.33 510	0.32 538	0.32 509	0.34 529	0.45 531	0.50 554

MADNet+	2.28 587	2.56 605	10.82 605	1.25 580	0.96 572	2.77 586	1.44 587	2.34 586	1.76 567	1.36 540	1.78 545	1.84 561	1.74 571	6.33 609	4.57 599	0.67 571	0.66 585	0.59 566	0.54 573	0.84 568	0.81 574

PVD	1.34 556	0.70 543	1.42 542	0.78 561	0.65 556	1.68 561	0.91 549	2.12 584	3.01 593	2.25 581	2.35 567	1.90 562	1.99 579	1.98 568	2.14 570	0.40 541	0.38 554	0.49 557	0.37 535	0.51 547	0.67 567

PAM	0.50 350	0.21 197	0.75 434	0.41 245	0.26 257	1.11 515	0.37 307	1.10 419	0.39 111	0.75 313	0.46 141	1.92 563	0.61 366	0.62 259	0.28 141	0.16 214	0.10 50	0.16 168	0.14 191	0.14 131	0.15 204

MFN_U_SF_RVC	1.14 536	0.63 537	2.33 572	0.69 549	0.46 516	2.04 572	0.70 511	1.90 578	1.37 536	1.62 554	1.56 531	1.94 564	1.36 549	1.73 558	1.90 557	0.41 542	0.38 554	0.45 545	0.48 563	0.45 531	0.47 547

SPS-STEREO	1.29 553	0.94 566	1.10 509	1.05 575	1.03 578	1.48 547	0.91 549	1.57 557	1.24 514	2.13 576	1.90 551	1.94 564	1.46 556	1.77 559	1.64 549	0.97 581	0.94 604	0.90 578	0.89 589	0.96 575	0.97 580
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PAM_32	0.50 350	0.20 161	0.69 409	0.40 216	0.24 190	1.09 509	0.29 160	1.12 426	0.40 125	0.74 309	0.44 134	1.98 566	0.64 384	0.64 278	0.27 119	0.16 214	0.11 127	0.17 214	0.15 221	0.14 131	0.15 204

SAMSARA	1.15 537	0.69 542	1.44 544	1.09 576	0.93 569	2.10 574	1.87 602	1.64 565	1.47 549	1.64 556	1.21 468	2.06 567	1.14 536	1.61 548	1.50 545	0.39 537	0.45 572	0.36 522	0.38 538	0.50 544	0.51 558

ACV-stereo	0.63 449	0.37 452	1.03 502	0.44 350	0.31 390	1.27 534	0.41 377	0.78 296	0.84 348	0.65 249	0.76 257	2.07 568	1.00 516	0.84 413	0.68 431	0.22 399	0.17 398	0.19 299	0.18 339	0.22 386	0.23 414

ACVNet-4b	1.43 562	1.34 582	1.28 527	1.95 593	1.60 588	1.93 571	0.77 532	1.59 560	1.64 563	1.05 488	1.60 535	2.10 569	0.92 504	1.79 561	0.84 464	1.76 597	0.35 550	2.03 597	0.67 578	2.16 594	1.18 587

PWCK	2.06 580	1.75 597	4.11 591	1.69 586	0.93 569	3.13 594	2.86 610	2.18 585	2.41 586	2.38 584	2.33 563	2.22 570	1.85 574	3.52 597	2.20 573	1.65 594	0.73 587	1.52 587	0.83 587	1.81 584	1.02 585

EDNetEfficientorigin	9.96 613	1.17 577	175.17 638	0.49 429	0.37 458	1.13 518	0.74 526	1.27 493	2.70 590	3.16 601	2.49 569	2.28 571	2.15 583	1.88 564	2.27 574	0.21 377	0.19 438	0.25 445	0.20 390	0.54 552	0.53 562

ACVNet_1	1.55 566	1.36 583	1.35 536	1.96 594	1.63 589	1.83 569	0.96 558	2.09 582	1.85 572	1.43 545	1.54 529	2.31 572	1.68 569	1.42 536	1.18 525	1.76 597	0.51 578	2.05 599	0.59 575	2.24 597	1.30 592

NVStereoNet_ROB	1.31 555	0.96 567	1.33 534	0.90 567	0.92 568	1.15 521	1.05 562	1.49 543	1.62 560	1.63 555	2.51 570	2.31 572	1.62 564	2.16 576	1.42 538	0.81 576	0.73 587	0.79 574	1.02 594	0.73 565	0.97 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.15 537	0.45 492	1.40 540	0.50 440	0.32 415	1.54 553	1.21 573	1.49 543	3.35 597	1.61 553	2.41 568	2.32 574	1.80 573	1.57 547	1.27 531	0.28 477	0.25 493	0.26 464	0.24 463	0.36 505	0.32 484

IMH-64-1	1.96 575	1.64 594	1.26 523	2.26 598	1.91 598	2.30 578	1.35 583	2.99 593	2.29 580	1.70 561	2.79 580	2.47 575	1.66 567	2.33 581	1.95 558	2.07 601	0.74 589	2.44 603	1.04 596	2.40 599	1.59 599

IMH-64	1.96 575	1.64 594	1.26 523	2.26 598	1.91 598	2.30 578	1.35 583	2.99 593	2.29 580	1.70 561	2.79 580	2.47 575	1.66 567	2.33 581	1.95 558	2.07 601	0.74 589	2.44 603	1.04 596	2.40 599	1.59 599

SGM_RVC	1.04 525	0.30 412	0.47 239	0.41 245	0.23 150	1.73 564	0.77 532	1.63 564	1.30 529	2.39 585	1.99 554	2.64 577	1.78 572	2.22 578	1.40 537	0.28 477	0.27 509	0.27 473	0.25 476	0.25 430	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoFS	2.16 585	0.91 564	1.29 528	0.84 563	0.72 564	3.56 597	0.95 555	2.01 579	2.03 577	1.65 558	2.06 559	2.73 578	13.30 616	4.76 605	1.95 558	0.47 553	0.33 543	0.84 577	0.49 566	0.95 574	1.42 597

coex-ft	6.50 610	1.57 590	87.99 637	0.49 429	0.38 465	1.41 542	1.21 573	1.21 467	7.96 610	12.14 618	2.78 579	2.74 579	3.83 601	1.30 524	3.19 587	0.24 437	0.23 476	0.27 473	0.24 463	0.48 538	0.40 521

SGM+DAISY	1.52 565	0.99 569	1.61 557	1.01 571	1.02 577	1.86 570	1.19 572	1.49 543	1.38 538	2.96 596	3.00 583	2.79 580	1.94 575	1.88 564	1.62 548	0.98 583	0.97 606	0.91 580	0.91 590	0.94 573	0.99 582

ELAS	1.77 574	0.64 538	1.10 509	0.72 555	0.58 547	3.37 596	1.76 597	2.54 590	2.57 587	3.77 605	3.96 598	2.83 581	3.44 600	2.34 583	2.73 582	0.53 562	0.47 575	0.50 559	0.48 563	0.55 554	0.55 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	1.18 542	0.44 490	3.00 580	0.56 504	0.30 375	0.91 470	0.74 526	1.58 558	1.25 516	1.06 497	1.41 508	2.98 582	1.57 561	3.25 593	3.12 586	0.22 399	0.14 313	0.20 336	0.22 432	0.33 486	0.34 497

ACVNet_2	1.74 571	1.30 581	1.62 558	1.81 588	1.63 589	2.28 577	1.34 582	2.35 587	2.64 589	1.82 567	2.55 571	2.99 583	1.71 570	1.67 553	1.20 528	1.48 592	0.59 583	1.81 590	0.71 581	2.09 592	1.29 591

IMH	2.15 584	1.66 596	1.29 528	2.25 597	1.92 600	2.87 589	1.33 581	3.25 596	3.04 594	1.87 569	3.33 591	3.00 584	2.03 580	2.80 591	1.95 558	2.09 603	0.78 594	2.45 605	1.05 599	2.44 601	1.62 602

MSMD_ROB	1.25 549	0.51 507	0.64 380	0.60 521	0.50 529	1.66 559	0.67 504	1.26 488	1.26 521	2.64 589	3.82 594	3.06 585	3.20 599	1.45 540	0.91 480	0.46 550	0.41 564	0.49 557	0.51 570	0.47 537	0.45 541

ELAS_RVC	1.76 573	0.64 538	1.20 518	0.74 557	0.59 548	2.18 575	2.53 607	2.10 583	2.85 592	3.46 603	3.41 592	3.12 586	4.11 604	2.69 590	2.53 580	0.54 565	0.47 575	0.51 561	0.48 563	0.55 554	0.55 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	2.07 582	1.39 584	1.69 563	2.17 596	1.83 597	2.75 585	1.28 577	3.49 601	3.80 602	2.13 576	3.30 588	3.18 587	1.98 578	1.78 560	1.72 551	1.73 596	0.79 597	1.99 593	0.91 590	2.17 595	1.34 595

WAO-7	1.96 575	1.24 578	1.52 547	1.28 581	1.06 581	2.92 591	1.64 593	3.32 597	3.05 595	2.28 582	3.32 589	3.19 588	2.38 588	3.39 595	2.49 579	1.02 584	0.92 600	1.06 582	1.04 596	1.05 577	0.99 582

test_sample8	1.36 557	0.37 452	0.83 455	0.39 176	0.31 390	0.72 412	0.49 441	1.19 457	0.79 309	1.51 548	0.96 364	3.29 589	1.64 566	1.29 518	2.03 565	0.42 544	9.50 623	0.40 536	0.41 548	0.36 505	0.35 501

WCMA_ROB	1.22 546	0.39 465	0.93 483	0.51 452	0.45 507	1.44 544	0.79 537	1.20 464	1.30 529	2.99 598	3.94 597	3.30 590	2.17 584	1.42 536	1.31 533	0.46 550	0.35 550	0.35 517	0.37 535	0.41 521	0.42 529

JetBlue	3.02 593	1.39 584	7.91 602	1.17 578	1.49 587	8.53 608	7.94 614	2.82 591	1.98 575	2.15 580	2.69 578	3.32 591	3.01 597	6.66 610	3.81 593	0.79 574	0.78 594	0.75 571	0.76 584	1.04 576	1.33 594

KSHMR	2.64 589	1.96 600	1.86 566	2.69 606	2.44 605	2.88 590	2.04 603	3.46 600	6.31 608	2.51 588	3.27 586	3.39 592	1.97 576	2.59 588	2.08 569	2.48 608	1.41 610	2.80 612	1.51 609	2.98 607	2.09 606

MonStereo1	2.06 580	1.51 587	1.56 551	1.85 591	1.70 594	2.84 588	0.78 536	2.52 589	3.49 598	2.33 583	4.36 603	3.41 593	2.72 592	2.32 580	1.83 555	1.32 591	0.55 579	1.66 588	0.88 588	1.94 588	1.70 603

LVE	2.20 586	1.47 586	1.44 544	2.06 595	1.80 596	2.79 587	1.77 598	2.96 592	3.94 604	1.95 573	4.29 602	3.47 594	1.97 576	2.48 585	1.85 556	2.06 600	0.88 598	2.06 600	1.13 601	2.17 595	1.53 598

WAO-6	2.11 583	1.52 588	1.25 522	1.73 587	1.69 593	2.72 584	1.62 592	3.15 595	3.64 599	2.01 575	3.28 587	3.52 595	2.20 586	2.59 588	2.48 578	1.31 590	0.92 600	2.04 598	1.22 605	1.89 587	1.35 596

MADNet++	4.18 600	2.72 610	4.00 588	3.80 613	3.44 613	4.72 603	4.05 612	4.01 605	3.74 600	4.52 608	5.14 610	4.20 596	4.89 608	7.04 612	6.39 603	3.79 614	3.70 616	3.27 615	2.70 615	3.68 612	3.74 615

FCDSN-DC	1.43 562	0.57 529	0.69 409	0.74 557	0.59 548	1.42 543	0.65 503	1.40 529	1.41 540	3.31 602	4.42 604	4.57 597	3.01 597	1.70 556	1.19 527	0.46 550	0.42 566	0.48 554	0.47 559	0.51 547	0.51 558
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	1.38 558	0.45 492	0.58 351	0.45 365	0.35 447	1.63 557	0.60 490	2.07 581	1.43 544	4.49 607	3.32 589	4.67 598	2.08 581	2.08 572	1.32 534	0.36 527	0.36 552	0.37 527	0.32 521	0.32 481	0.34 497
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
JetRed	5.38 608	6.17 613	12.68 610	2.38 600	2.85 611	12.60 614	11.17 617	4.60 607	3.74 600	3.87 606	3.85 595	4.83 599	4.13 605	6.81 611	12.18 614	2.18 604	2.95 615	2.19 601	1.98 611	3.49 611	3.01 613

tt	6.21 609	0.22 230	5.88 599	3.55 612	2.07 601	11.25 613	19.19 619	11.84 617	5.47 607	2.71 590	2.18 561	4.87 600	6.25 609	3.71 598	7.09 605	8.31 621	11.17 625	4.91 618	5.39 620	5.72 615	2.42 609

WAO-8	3.00 591	1.60 591	1.52 547	1.82 589	1.65 591	5.57 604	1.35 583	4.65 608	12.37 614	2.89 592	4.04 599	4.89 601	2.78 593	3.73 599	2.44 575	1.29 588	0.93 602	2.00 594	1.16 603	2.02 590	1.23 589

Venus	3.00 591	1.60 591	1.52 547	1.82 589	1.65 591	5.57 604	1.35 583	4.65 608	12.37 614	2.89 592	4.04 599	4.89 601	2.78 593	3.73 599	2.44 575	1.29 588	0.93 602	2.00 594	1.16 603	2.02 590	1.23 589

LE_ROB	4.86 606	0.27 368	9.43 603	0.45 365	0.24 190	1.61 555	0.96 558	2.05 580	17.75 624	16.36 626	4.84 607	5.17 603	19.48 626	2.05 569	15.49 617	0.17 260	0.15 338	0.16 168	0.16 252	0.20 347	0.19 322

DPSimNet_ROB	5.19 607	2.71 609	18.56 611	2.59 603	2.49 606	4.25 601	10.93 616	3.33 598	3.93 603	5.02 612	4.52 605	5.74 604	10.18 611	5.44 608	8.79 608	2.40 607	2.47 613	2.48 606	2.54 613	2.56 603	2.87 612

UNDER WATER	3.63 598	2.12 602	4.11 591	3.17 609	2.51 607	3.77 600	2.45 606	3.53 602	13.66 617	2.98 597	2.92 582	5.75 605	4.13 605	3.85 601	3.75 592	2.84 612	1.11 607	2.71 610	1.41 607	3.26 610	2.50 610

FC-DCNN	1.67 570	0.53 512	0.68 400	0.62 530	0.49 524	1.62 556	0.71 513	1.77 575	1.55 553	4.73 610	4.66 606	5.82 606	3.94 603	2.13 574	1.42 538	0.47 553	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 538	0.47 547

ktn	3.02 593	2.27 603	1.85 565	2.89 607	2.54 609	3.72 598	2.14 604	3.79 604	5.33 606	2.82 591	5.09 609	5.95 607	2.54 590	3.34 594	2.58 581	2.65 610	1.44 611	2.78 611	2.03 612	2.61 604	2.10 607

UNDER WATER-64	3.72 599	2.07 601	4.57 594	3.30 611	2.52 608	5.61 606	2.63 609	3.67 603	12.27 613	3.09 599	2.66 577	5.99 608	4.74 607	3.93 602	3.57 590	2.54 609	1.24 609	2.65 608	1.48 608	3.21 609	2.62 611

notaker	2.87 590	2.31 604	2.01 568	3.03 608	2.60 610	2.94 592	1.82 600	3.43 599	3.06 596	2.89 592	4.21 601	6.15 609	2.71 591	3.42 596	2.90 584	2.67 611	1.18 608	3.00 613	1.67 610	3.13 608	2.26 608

FC-DCNN v2	1.74 571	0.53 512	0.68 400	0.62 530	0.49 524	1.67 560	0.71 513	1.85 577	1.57 555	4.84 611	5.01 608	6.42 610	3.92 602	2.24 579	1.43 540	0.47 553	0.42 566	0.47 549	0.46 555	0.48 538	0.47 547

TorneroNet	4.49 602	1.92 599	1.65 561	2.60 604	2.29 603	14.95 617	1.86 601	4.86 611	19.56 628	3.10 600	7.52 614	7.00 611	2.90 596	4.48 604	3.66 591	2.24 605	0.78 594	2.68 609	1.14 602	2.79 606	1.80 604

TorneroNet-64	3.54 596	1.89 598	1.59 553	2.62 605	2.29 603	6.88 607	1.72 596	4.72 610	11.88 612	2.43 586	5.46 612	8.16 612	2.80 595	4.13 603	3.03 585	2.25 606	0.75 591	2.57 607	1.09 600	2.65 605	1.84 605

DPSMNet_ROB	12.13 615	8.03 614	21.13 614	9.02 616	16.82 617	10.68 611	30.78 624	9.15 616	15.24 620	6.56 614	15.50 626	9.02 613	15.13 618	9.28 616	21.71 622	4.59 617	8.60 618	5.08 620	9.26 621	5.89 617	11.06 620

DGTPSM_ROB	12.12 614	8.03 614	21.12 613	8.97 615	16.81 616	10.68 611	30.77 623	9.14 615	15.23 619	6.55 613	15.49 625	9.02 613	15.13 618	9.26 615	21.71 622	4.58 616	8.60 618	5.07 619	9.26 621	5.88 616	11.06 620

pmcnn	1.27 551	0.31 421	1.14 514	0.41 245	0.23 150	0.97 482	0.71 513	1.23 479	1.32 531	1.83 568	2.34 565	11.25 615	0.89 498	1.04 483	0.96 491	0.15 164	0.12 198	0.12 30	0.10 56	0.15 179	0.16 237

MANE	4.73 603	0.54 519	0.77 439	0.69 549	0.60 551	10.35 610	1.67 594	8.68 614	12.66 616	6.90 615	9.43 616	11.59 616	10.59 613	8.26 614	8.41 607	0.51 560	0.45 572	0.48 554	1.02 594	0.50 544	0.50 554

USTest	12.98 616	14.10 617	19.89 612	16.19 617	14.95 615	20.69 619	31.85 625	16.52 622	10.99 611	8.83 617	9.55 617	13.88 617	10.36 612	16.06 619	21.35 621	3.19 613	4.82 617	5.08 620	5.36 619	8.77 618	7.20 617

TCMNet-wrong-test	9.08 612	10.58 616	9.58 604	19.64 618	17.64 618	12.69 615	8.93 615	13.77 621	2.58 588	4.67 609	5.19 611	14.57 618	11.02 615	7.21 613	9.81 610	5.58 620	0.89 599	3.76 616	3.10 616	10.41 619	10.02 619

xxxxx1	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

tt_ll	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

ff	36.77 630	19.69 621	24.00 617	62.46 632	66.77 634	27.30 625	39.89 629	20.40 623	18.80 625	14.18 622	13.11 619	17.29 619	17.30 623	21.62 624	27.81 627	13.61 625	18.98 633	111.36 638	133.25 638	28.84 629	38.64 632

HanzoNet	6.97 611	2.57 606	4.66 595	3.29 610	2.96 612	3.75 599	2.35 605	5.08 612	7.11 609	14.46 625	13.06 618	17.69 622	22.95 628	13.72 618	6.61 604	4.36 615	1.96 612	3.14 614	2.59 614	3.88 614	3.19 614

Anonymous_1	33.12 624	18.23 618	23.86 616	20.53 619	21.18 621	25.45 621	35.84 626	22.44 630	15.68 621	13.41 619	13.70 622	18.00 623	15.15 620	20.31 620	24.47 624	14.56 628	8.84 620	66.24 635	117.79 637	155.41 640	11.40 622

SGM-ForestM	4.73 603	0.34 437	1.05 504	0.46 390	0.28 325	10.26 609	3.48 611	4.52 606	5.16 605	8.68 616	7.48 613	18.87 624	10.80 614	11.26 617	10.01 611	0.32 503	0.34 547	0.32 509	0.32 521	0.29 461	0.30 471

DPSM_ROB	17.80 618	18.60 619	24.24 620	20.89 620	19.49 619	25.83 622	36.10 627	21.62 628	16.41 622	13.46 620	14.26 623	19.11 625	16.15 621	20.74 621	25.59 625	9.37 623	9.23 621	9.47 623	9.81 623	13.47 620	12.09 623

DPSM	17.80 618	18.60 619	24.24 620	20.89 620	19.49 619	25.83 622	36.10 627	21.62 628	16.41 622	13.46 620	14.26 623	19.11 625	16.15 621	20.74 621	25.59 625	9.37 623	9.23 621	9.47 623	9.81 623	13.47 620	12.09 623

LRCNet_RVC	21.27 622	31.14 625	21.46 615	28.97 623	23.77 622	3.11 593	0.62 494	20.94 626	1.64 563	25.57 627	28.13 629	21.96 627	14.74 617	21.99 627	16.44 618	29.16 635	14.92 626	33.57 631	31.28 631	29.67 632	26.33 630

HaxPig	31.93 623	37.19 628	34.22 622	24.41 622	24.94 623	18.53 618	20.18 620	21.15 627	28.84 630	35.74 635	38.86 635	26.18 628	28.75 630	33.85 629	34.15 630	35.89 636	38.80 636	37.79 632	40.52 634	39.33 633	39.33 635

MEDIAN_ROB	37.35 633	40.72 636	40.37 626	32.26 624	31.80 624	27.29 624	25.02 621	29.47 631	33.43 637	41.99 639	41.60 637	33.48 629	34.37 637	39.66 632	36.94 631	43.49 638	43.96 638	44.07 634	43.35 636	41.32 635	42.43 637

AVERAGE_ROB	37.53 634	40.05 635	40.01 625	34.74 625	33.76 625	28.46 628	25.14 622	32.31 632	34.08 638	41.20 638	40.52 636	34.51 630	34.78 638	39.11 631	37.48 632	42.68 637	43.32 637	43.80 633	42.99 635	40.42 634	41.31 636

RAFT-FEzeroshot	35.76 625	37.39 630	48.55 630	42.39 629	39.44 629	51.96 632	72.92 634	43.38 635	32.90 632	26.87 628	28.06 627	38.42 631	32.28 631	41.59 635	51.51 636	18.73 631	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.12 625	24.33 626

RAFT-FE	35.76 625	37.39 630	48.55 630	42.39 629	39.44 629	51.96 632	72.92 634	43.38 635	32.90 632	26.87 628	28.06 627	38.42 631	32.28 631	41.59 635	51.51 636	18.73 631	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.12 625	24.33 626

CasAABBNet	35.77 627	37.38 629	48.59 632	42.20 627	39.23 626	51.95 630	72.92 634	43.36 634	33.03 635	26.93 631	28.31 630	38.43 633	32.32 633	41.58 634	51.50 635	18.71 629	18.58 628	19.11 626	19.75 626	27.11 624	24.33 626

LSM0	38.96 635	37.52 634	48.37 629	43.79 631	91.31 637	52.31 635	72.38 632	43.71 638	32.75 631	27.16 633	28.73 633	38.51 634	32.63 634	41.75 638	51.59 638	18.85 634	18.43 627	19.09 625	19.60 625	27.21 628	33.44 631

FlowAnything	35.84 628	37.49 633	48.69 633	42.17 626	39.26 627	51.95 630	72.95 637	43.35 633	33.23 636	26.92 630	28.67 631	38.55 635	32.78 635	41.53 633	51.47 634	18.71 629	18.59 631	19.17 630	19.88 630	27.07 623	24.26 625

Selective-RAFT-Error	35.87 629	37.42 632	48.73 634	42.24 628	39.28 628	52.00 634	72.87 633	43.41 637	32.95 634	26.97 632	28.72 632	38.71 636	33.15 636	41.59 635	51.42 633	18.77 633	18.60 632	19.14 629	19.78 629	27.19 627	24.42 629

BEATNet-Init1	15.65 617	1.62 593	54.26 635	0.75 559	0.56 541	37.03 629	13.39 618	13.20 618	14.59 618	29.41 634	29.29 634	47.69 637	21.87 627	26.91 628	19.58 619	0.43 547	0.39 559	0.47 549	0.47 559	0.52 550	0.52 560

PML	40.49 636	30.31 624	12.46 609	7.19 614	14.30 614	91.44 639	212.44 641	7.73 613	23.24 629	74.44 640	185.05 641	49.81 638	25.78 629	21.34 623	12.84 615	8.71 622	2.93 614	8.43 622	3.24 617	13.77 622	4.45 616

RSGM-EC	74.49 637	61.53 637	40.38 627	97.66 635	92.09 638	73.48 637	113.87 638	59.44 639	38.62 639	39.84 636	49.02 638	90.35 639	61.68 639	138.81 639	126.03 639	92.92 639	53.83 639	94.52 636	37.88 632	81.03 638	46.84 638

acva	74.49 637	61.53 637	40.38 627	97.66 635	92.09 638	73.48 637	113.87 638	59.44 639	38.62 639	39.84 636	49.02 638	90.35 639	61.68 639	138.81 639	126.03 639	92.92 639	53.83 639	94.52 636	37.88 632	81.03 638	46.84 638

test_example2	176.82 639	204.75 639	198.54 639	188.58 639	191.23 640	151.28 640	169.77 640	97.63 641	125.81 641	179.94 641	183.74 640	158.20 641	139.14 641	192.16 641	198.12 641	203.48 641	236.37 641	163.71 641	173.22 641	217.79 641	162.95 640

ccccc		430.66 640		506.24 640	500.20 641	349.93 641		384.19 642		330.97 642		370.48 642		498.75 642		557.84 642	430.47 642	334.14 642	290.91 642	547.74 642

Low-res two-view benchmark