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

LACA2	0.21 25	0.16 43	0.28 29	0.30 11	0.15 3	0.29 107	0.29 169	0.32 14	0.23 17	0.22 26	0.23 29	0.28 78	0.20 45	0.35 45	0.19 1	0.13 64	0.10 52	0.10 1	0.09 6	0.13 93	0.10 3

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

BridgeDepth_RVC	0.20 11	0.14 5	0.26 13	0.26 1	0.15 3	0.34 178	0.17 3	0.41 64	0.22 14	0.21 15	0.21 19	0.20 28	0.25 91	0.33 28	0.25 84	0.13 64	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.12 52	0.10 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.30 11	0.20 80	0.28 95	0.19 19	0.33 17	0.26 34	0.21 15	0.20 16	0.28 78	0.21 56	0.31 15	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.11 2	0.09 6	0.10 3	0.10 3

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

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

BridgeDepth	0.21 25	0.15 26	0.27 20	0.35 89	0.14 1	0.38 213	0.26 124	0.30 10	0.23 17	0.18 4	0.19 13	0.28 78	0.30 180	0.32 18	0.22 31	0.11 27	0.08 1	0.11 2	0.10 55	0.11 21	0.11 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 11	0.14 5	0.27 20	0.31 19	0.16 7	0.22 20	0.21 55	0.39 45	0.34 79	0.20 10	0.25 40	0.18 13	0.15 6	0.40 80	0.19 1	0.09 1	0.09 18	0.11 2	0.09 6	0.11 21	0.10 3

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.20 11	0.14 5	0.25 5	0.28 3	0.15 3	0.17 6	0.20 31	0.35 32	0.29 43	0.21 15	0.36 110	0.18 13	0.17 15	0.33 28	0.25 84	0.14 98	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.11 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.32 148	0.18 95	1.08 516	0.34 66	0.22 125	0.69 412	0.33 249	0.57 150	0.42 145	0.26 48	0.25 40	0.26 66	0.19 31	0.44 110	0.30 184	0.10 8	0.12 207	0.12 32	0.16 260	0.12 52	0.15 215

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.18 2	0.14 5	0.26 13	0.31 19	0.17 17	0.24 39	0.17 3	0.27 6	0.15 2	0.18 4	0.19 13	0.22 41	0.14 2	0.32 18	0.19 1	0.13 64	0.09 18	0.12 32	0.09 6	0.11 21	0.10 3

GREAT-IGEV	0.23 47	0.15 26	0.33 73	0.30 11	0.23 159	0.20 13	0.26 124	0.35 32	0.34 79	0.21 15	0.31 83	0.22 41	0.21 56	0.50 162	0.22 31	0.12 37	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.31 139	0.17 67	0.30 48	0.35 89	0.19 54	0.33 167	0.21 55	0.64 196	0.72 278	0.52 203	0.52 181	0.51 231	0.29 161	0.48 146	0.27 127	0.13 64	0.10 52	0.12 32	0.10 55	0.12 52	0.13 130

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 102	0.16 43	0.25 5	0.28 3	0.17 17	0.38 213	0.25 109	0.52 120	0.76 304	0.43 173	0.51 174	0.32 103	0.28 141	0.39 71	0.27 127	0.16 225	0.11 134	0.12 32	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.33 157	0.17 67	0.26 13	0.29 6	0.18 31	0.44 266	0.22 69	0.57 150	0.66 249	0.46 184	0.54 192	0.38 146	0.34 208	0.50 162	0.25 84	0.75 584	0.10 52	0.12 32	0.09 6	0.13 93	0.12 80

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

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

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

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

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

GSStereo	0.24 56	0.16 43	0.31 56	0.35 89	0.26 267	0.35 184	0.29 169	0.50 109	0.29 43	0.30 79	0.29 68	0.23 47	0.20 45	0.33 28	0.22 31	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.13 130

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

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

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

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

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

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

depthmonostereo	0.30 124	0.15 26	0.36 120	0.35 89	0.18 31	0.45 273	0.27 137	0.71 253	0.57 218	0.36 121	0.43 139	0.34 118	0.40 263	0.36 52	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.13 67	0.12 127	0.11 21	0.12 80

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

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

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

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

LG-G_1	0.22 31	0.14 5	0.31 56	0.34 66	0.16 7	0.52 300	0.17 3	0.36 35	0.20 9	0.21 15	0.22 25	0.26 66	0.19 31	0.37 56	0.20 9	0.14 98	0.10 52	0.13 67	0.09 6	0.11 21	0.11 40

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

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

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

SGD-Stereo	0.22 31	0.16 43	0.28 29	0.32 40	0.16 7	0.28 95	0.20 31	0.39 45	0.29 43	0.25 41	0.29 68	0.21 34	0.27 121	0.38 64	0.27 127	0.16 225	0.09 18	0.13 67	0.11 94	0.13 93	0.11 40

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.30 124	0.16 43	0.32 68	0.30 11	0.19 54	0.32 154	0.29 169	0.54 132	0.73 288	0.35 113	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.48 146	0.29 166	0.15 174	0.11 134	0.13 67	0.09 6	0.12 52	0.12 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.27 90	0.23 273	0.40 168	0.49 441	0.22 125	0.20 13	0.29 169	0.55 137	0.45 164	0.29 71	0.27 53	0.42 178	0.26 110	0.30 10	0.26 105	0.15 174	0.13 284	0.13 67	0.12 127	0.16 247	0.13 130
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.32 148	0.16 43	0.25 5	0.32 40	0.24 201	0.27 81	0.22 69	0.48 103	0.89 392	0.47 187	0.80 295	0.29 82	0.25 91	0.37 56	0.34 228	0.14 98	0.09 18	0.13 67	0.52 582	0.14 139	0.10 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.31 139	0.16 43	0.34 85	0.31 19	0.17 17	0.55 320	0.23 87	0.46 91	0.56 208	0.60 227	0.69 241	0.37 139	0.26 110	0.36 52	0.28 148	0.16 225	0.16 375	0.13 67	0.10 55	0.14 139	0.15 215

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

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

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

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

water-stereo	0.29 114	0.15 26	0.32 68	0.36 120	0.20 80	0.36 195	0.24 93	0.65 198	0.39 115	0.41 162	0.61 215	0.44 196	0.39 258	0.29 8	0.28 148	0.14 98	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.12 52	0.12 80

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo-weight	0.33 157	0.19 131	0.36 120	0.39 186	0.23 159	0.28 95	0.29 169	0.69 233	0.83 356	0.55 214	0.51 174	0.58 272	0.20 45	0.48 146	0.30 184	0.13 64	0.10 52	0.14 102	0.12 127	0.13 93	0.12 80

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

s12784h	0.37 209	0.15 26	0.26 13	0.34 66	0.15 3	0.80 452	0.29 169	0.83 325	0.87 376	0.58 223	0.58 207	0.43 189	0.41 268	0.59 227	0.35 237	0.12 37	0.10 52	0.14 102	0.09 6	0.14 139	0.10 3

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.40 254	0.19 131	0.47 248	0.43 336	0.27 309	0.41 241	0.31 218	0.74 283	0.38 108	0.90 428	1.28 492	0.58 272	0.35 217	0.43 103	0.35 237	0.15 174	0.13 284	0.14 102	0.12 127	0.14 139	0.14 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.57 424	0.24 297	0.61 375	0.39 186	0.23 159	0.71 418	0.40 366	1.02 394	0.93 415	0.77 335	1.05 421	1.05 476	0.98 525	0.99 480	1.03 515	0.16 225	0.14 323	0.14 102	0.17 318	0.15 190	0.14 172

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 8	0.18 95	0.28 29	0.27 2	0.20 80	0.15 2	0.16 2	0.23 3	0.16 4	0.21 15	0.26 49	0.17 5	0.17 15	0.24 1	0.21 20	0.17 271	0.16 375	0.15 148	0.14 198	0.15 190	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 348	0.20 170	0.48 262	0.36 120	0.22 125	0.58 343	0.42 398	1.19 467	0.74 294	0.86 398	0.76 266	1.08 486	0.59 363	0.81 411	0.60 416	0.17 271	0.12 207	0.15 148	0.12 127	0.17 275	0.20 364

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.38 226	0.19 131	0.47 248	0.45 377	0.33 440	0.45 273	0.40 366	0.66 205	0.53 203	0.49 197	0.95 369	0.57 256	0.39 258	0.53 183	0.32 206	0.14 98	0.13 284	0.15 148	0.14 198	0.14 139	0.15 215

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.43 289	0.27 379	0.50 282	0.34 66	0.18 31	0.65 390	0.32 232	0.99 384	0.70 269	0.73 312	0.86 326	0.66 326	0.56 341	0.61 246	0.47 353	0.14 98	0.10 52	0.15 148	0.13 166	0.18 307	0.13 130
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.55 410	0.29 408	0.86 479	0.39 186	0.25 230	0.67 406	0.37 317	1.21 477	1.02 460	1.02 485	1.10 440	0.89 425	0.79 475	0.74 365	0.43 323	0.19 352	0.13 284	0.15 148	0.11 94	0.19 342	0.16 248

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.26 79	0.18 95	0.39 154	0.37 140	0.23 159	0.29 107	0.35 289	0.46 91	0.26 34	0.37 126	0.23 29	0.27 72	0.22 68	0.55 192	0.28 148	0.12 37	0.09 18	0.16 176	0.13 166	0.13 93	0.13 130
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.27 90	0.20 170	0.37 135	0.36 120	0.23 159	0.36 195	0.31 218	0.43 75	0.36 95	0.38 135	0.30 78	0.32 103	0.24 83	0.56 202	0.24 68	0.12 37	0.10 52	0.16 176	0.12 127	0.12 52	0.12 80

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_xeample3	0.31 139	0.23 273	0.56 350	0.36 120	0.26 267	0.35 184	0.32 232	0.60 164	0.38 108	0.44 176	0.32 91	0.33 111	0.28 141	0.66 310	0.27 127	0.14 98	0.12 207	0.16 176	0.12 127	0.14 139	0.14 172

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

GMStereo	0.40 254	0.38 471	0.61 375	0.41 255	0.27 309	0.47 279	0.35 289	0.62 178	1.04 468	0.57 220	0.54 192	0.38 146	0.36 227	0.56 202	0.41 314	0.20 373	0.13 284	0.16 176	0.17 318	0.24 431	0.20 364
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.47 324	0.24 297	0.39 154	0.40 226	0.28 336	0.58 343	0.40 366	0.91 352	0.81 337	0.67 275	0.96 373	0.79 394	0.66 403	0.65 298	0.71 447	0.18 312	0.15 348	0.16 176	0.15 229	0.18 307	0.15 215

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

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

HSM-Net_RVC	0.55 410	0.23 273	0.37 135	0.38 160	0.22 125	0.86 472	0.40 366	1.31 517	0.93 415	0.92 438	1.15 460	1.26 516	0.71 432	0.75 373	0.53 390	0.17 271	0.14 323	0.16 176	0.15 229	0.17 275	0.17 294
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	4.86 616	0.27 379	9.43 613	0.45 377	0.24 201	1.61 565	0.96 568	2.05 590	17.75 634	16.36 636	4.84 617	5.17 613	19.48 636	2.05 579	15.49 627	0.17 271	0.15 348	0.16 176	0.16 260	0.20 359	0.19 333

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.26 79	0.23 273	0.34 85	0.32 40	0.25 230	0.24 39	0.13 1	0.36 35	0.42 145	0.25 41	0.37 115	0.29 82	0.25 91	0.31 15	0.26 105	0.22 411	0.19 448	0.17 222	0.19 377	0.21 372	0.19 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.35 179	0.19 131	0.33 73	0.42 294	0.26 267	0.34 178	0.44 413	0.74 283	0.93 415	0.47 187	0.52 181	0.42 178	0.29 161	0.46 125	0.29 166	0.17 271	0.15 348	0.17 222	0.13 166	0.14 139	0.15 215

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.30 124	0.22 240	0.41 178	0.38 160	0.26 267	0.30 119	0.35 289	0.68 223	0.36 95	0.40 156	0.33 92	0.32 103	0.28 141	0.62 269	0.26 105	0.14 98	0.10 52	0.17 222	0.12 127	0.15 190	0.16 248
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 312	0.22 240	0.53 320	0.43 336	0.30 387	0.30 119	0.53 471	0.66 205	0.71 276	0.62 237	0.89 340	1.01 462	0.67 412	0.76 384	0.67 436	0.13 64	0.12 207	0.17 222	0.15 229	0.15 190	0.17 294

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	0.38 226	0.18 95	0.52 312	0.58 528	0.38 477	0.39 223	0.20 31	0.62 178	0.31 58	0.47 187	1.29 496	0.72 358	0.25 91	0.59 227	0.28 148	0.16 225	0.11 134	0.17 222	0.16 260	0.14 139	0.11 40

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

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

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

DIP-Stereo	0.40 254	0.22 240	0.58 361	0.42 294	0.29 361	0.62 367	0.27 137	0.87 337	0.42 145	0.65 260	0.86 326	0.52 235	0.35 217	0.67 320	0.43 323	0.15 174	0.13 284	0.17 222	0.14 198	0.15 190	0.17 294
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.00 532	0.41 491	4.03 600	0.45 377	0.32 428	0.99 499	0.49 451	1.09 425	2.09 588	1.10 518	1.10 440	0.74 367	0.83 486	1.13 503	1.75 563	0.20 373	0.15 348	0.17 222	0.15 229	2.50 613	0.27 459

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo05	0.46 312	0.22 240	0.51 291	0.42 294	0.29 361	0.43 256	0.48 438	0.96 376	1.12 494	0.77 335	0.62 219	0.51 231	0.57 353	0.79 403	0.43 323	0.14 98	0.13 284	0.18 273	0.17 318	0.17 275	0.17 294

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0081	0.33 157	0.25 328	0.49 271	0.43 336	0.26 267	0.31 135	0.37 317	0.45 84	0.56 208	0.37 126	0.40 127	0.39 157	0.38 243	0.44 110	0.35 237	0.22 411	0.16 375	0.19 309	0.16 260	0.20 359	0.14 172

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 334	0.26 363	0.42 191	0.49 441	0.28 336	0.63 373	0.43 405	1.05 408	0.72 278	0.68 286	0.95 369	0.75 372	0.56 341	0.55 192	0.61 422	0.24 449	0.18 426	0.19 309	0.17 318	0.19 342	0.21 382
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.33 157	0.20 170	0.40 168	0.40 226	0.23 159	0.31 135	0.29 169	0.70 246	0.55 206	0.49 197	0.66 229	0.37 139	0.23 76	0.47 137	0.33 217	0.14 98	0.11 134	0.19 309	0.17 318	0.16 247	0.13 130

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.36 190	0.24 297	0.51 291	0.42 294	0.22 125	0.24 39	0.21 55	0.63 186	0.39 115	0.63 244	0.73 249	0.57 256	0.38 243	0.61 246	0.39 285	0.18 312	0.12 207	0.20 346	0.16 260	0.21 372	0.16 248
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.43 289	0.23 273	0.50 282	0.53 492	0.25 230	0.36 195	0.24 93	0.73 276	0.81 337	0.78 346	0.64 223	0.88 420	0.41 268	0.95 464	0.36 249	0.15 174	0.12 207	0.20 346	0.15 229	0.16 247	0.13 130

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-RH_RVC	0.57 424	0.18 95	0.44 215	0.38 160	0.23 159	0.56 328	0.24 93	0.61 171	0.73 288	1.18 528	3.90 606	0.55 245	0.40 263	0.67 320	0.38 275	0.14 98	0.11 134	0.20 346	0.15 229	0.12 52	0.14 172

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	1.47 574	0.82 566	6.28 610	0.48 429	0.40 490	0.73 426	0.83 553	0.95 371	2.77 601	3.48 614	1.95 562	1.64 564	2.12 592	1.42 546	3.84 604	0.21 389	0.19 448	0.21 390	0.21 421	0.43 539	0.42 540

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

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

DN-CSS_ROB	0.45 305	0.27 379	0.74 441	0.41 255	0.29 361	0.43 256	0.29 169	0.80 315	0.78 311	0.73 312	1.08 438	0.48 218	0.45 290	0.81 411	0.40 308	0.15 174	0.12 207	0.21 390	0.19 377	0.18 307	0.17 294

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.33 157	0.25 328	0.39 154	0.38 160	0.26 267	0.32 154	0.24 93	0.87 337	0.53 203	0.48 194	0.46 149	0.26 66	0.21 56	0.50 162	0.26 105	0.23 438	0.20 457	0.22 405	0.17 318	0.21 372	0.17 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 375	0.28 394	0.55 337	0.37 140	0.23 159	0.65 390	0.38 335	1.19 467	0.86 369	0.84 375	1.06 427	0.64 308	0.60 369	0.72 359	0.48 357	0.22 411	0.16 375	0.22 405	0.21 421	0.23 418	0.22 401

CASnet	0.30 124	0.20 170	0.34 85	0.42 294	0.17 17	0.25 59	0.24 93	0.53 126	0.56 208	0.54 212	0.54 192	0.39 157	0.24 83	0.41 86	0.26 105	0.15 174	0.10 52	0.22 405	0.18 349	0.18 307	0.12 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.58 436	0.29 408	0.83 465	0.48 429	0.35 459	0.39 223	0.48 438	1.04 401	0.99 448	0.87 403	0.79 284	1.08 486	1.15 548	1.35 541	0.51 374	0.18 312	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.17 275	0.21 382

CASS	0.46 312	0.28 394	0.45 222	0.48 429	0.22 125	0.63 373	0.34 266	0.99 384	0.66 249	0.76 329	0.86 326	0.61 289	0.58 357	0.58 218	0.44 332	0.29 499	0.16 375	0.22 405	0.18 349	0.23 418	0.28 470
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.47 324	0.26 363	0.47 248	0.46 402	0.29 361	0.78 440	0.34 266	0.99 384	0.80 327	0.77 335	0.80 295	0.64 308	0.54 330	0.66 310	0.56 400	0.21 389	0.15 348	0.22 405	0.19 377	0.18 307	0.19 333

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 410	0.33 443	0.71 424	0.46 402	0.31 403	0.66 397	0.43 405	1.07 417	0.89 392	0.93 441	0.91 354	0.98 450	0.61 375	0.76 384	0.64 431	0.22 411	0.18 426	0.22 405	0.22 442	0.22 398	0.24 436
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 410	0.37 463	0.67 403	0.42 294	0.31 403	0.50 287	0.43 405	1.22 485	0.73 288	0.86 398	1.05 421	0.85 406	0.58 357	0.90 446	0.56 400	0.29 499	0.23 486	0.22 405	0.22 442	0.26 452	0.26 449

StereoDRNet-Refined	0.61 451	0.33 443	0.63 385	0.47 422	0.31 403	0.94 487	0.41 387	1.04 401	0.97 440	1.15 526	1.13 453	1.00 458	0.74 456	0.93 455	0.93 494	0.18 312	0.13 284	0.22 405	0.21 421	0.20 359	0.21 382
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.60 447	0.29 408	0.53 320	0.50 452	0.33 440	0.76 439	0.51 460	1.02 394	0.94 424	1.07 509	1.16 465	1.21 512	0.73 448	0.98 475	0.75 456	0.21 389	0.20 457	0.22 405	0.23 458	0.22 398	0.20 364

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

w-ln-seven-2	0.83 505	0.46 508	2.93 588	0.54 504	0.39 485	0.93 484	0.63 508	1.16 452	1.18 515	1.25 541	1.32 501	1.09 492	1.05 535	1.23 519	1.07 525	0.21 389	0.20 457	0.23 426	0.22 442	0.26 452	0.24 436

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccs_rob	0.47 324	0.25 328	0.55 337	0.38 160	0.28 336	0.58 343	0.32 232	0.89 346	0.90 397	0.83 369	1.02 405	0.75 372	0.48 306	0.61 246	0.46 342	0.17 271	0.12 207	0.24 442	0.16 260	0.26 452	0.21 382

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

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

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

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

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

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

UGAM	0.54 401	0.23 273	0.51 291	0.46 402	0.26 267	0.40 230	0.52 466	0.65 198	1.19 517	0.78 346	1.15 460	1.38 541	0.56 341	1.03 491	0.56 400	0.18 312	0.15 348	0.25 455	0.21 421	0.15 190	0.13 130

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

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

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

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

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

Wz-Net-SNSev	0.99 531	0.80 565	3.00 590	0.57 522	0.46 528	0.94 487	1.22 585	1.40 539	1.28 533	1.04 493	1.33 503	1.46 547	0.90 511	2.06 580	1.65 560	0.26 467	0.24 495	0.25 455	0.26 497	0.33 498	0.30 482

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FINET	0.75 488	0.45 503	1.38 548	0.48 429	0.46 528	0.98 497	1.00 570	1.22 485	1.69 575	0.91 437	1.25 483	0.74 367	0.74 456	1.09 499	0.82 472	0.37 543	0.31 541	0.27 483	0.24 473	0.35 511	0.34 508

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

FADNet_RVC	0.58 436	0.39 476	1.26 533	0.45 377	0.32 428	0.55 320	0.34 266	1.12 436	0.90 397	0.68 286	0.90 346	0.61 289	0.71 432	1.03 491	0.80 468	0.21 389	0.18 426	0.27 483	0.23 458	0.33 498	0.30 482

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.04 535	0.30 423	0.47 248	0.41 255	0.23 159	1.73 574	0.77 542	1.63 574	1.30 539	2.39 595	1.99 564	2.64 587	1.78 582	2.22 588	1.40 547	0.28 489	0.27 519	0.27 483	0.25 486	0.25 442	0.25 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
hitnet-ft	0.57 424	0.29 408	0.43 209	0.42 294	0.29 361	0.81 458	0.40 366	0.98 380	0.91 403	0.84 375	1.01 402	1.13 504	0.72 443	0.83 419	0.71 447	0.28 489	0.21 467	0.28 494	0.22 442	0.29 473	0.27 459

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.52 389	0.34 448	0.53 320	0.49 441	0.25 230	0.71 418	0.36 302	1.24 490	0.91 403	0.77 335	0.98 386	0.75 372	0.50 315	0.71 354	0.51 374	0.27 478	0.13 284	0.28 494	0.18 349	0.23 418	0.18 321
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PWC_ROB	0.92 518	0.57 540	1.64 569	0.53 492	0.33 440	0.93 484	0.39 353	1.42 546	1.51 562	1.66 569	2.57 583	1.18 510	1.11 541	1.50 554	1.54 557	0.26 467	0.18 426	0.28 494	0.20 400	0.30 481	0.32 495

rvit_0105_3	0.48 334	0.35 452	0.85 478	0.56 516	0.31 403	0.48 284	0.48 438	0.65 198	0.81 337	0.66 266	0.59 209	0.66 326	0.56 341	0.66 310	0.41 314	0.30 506	0.27 519	0.29 502	0.28 511	0.21 372	0.21 382

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

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

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

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

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

ADCMid	1.22 556	0.57 540	3.17 594	0.54 504	0.44 513	1.07 516	0.77 542	1.31 517	1.13 499	2.14 589	1.48 533	1.49 552	1.47 568	1.65 562	5.30 612	0.26 467	0.24 495	0.29 502	0.32 531	0.38 525	0.36 518

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

PA-Net	0.70 474	0.46 508	0.96 500	0.51 464	0.53 548	0.94 487	0.73 534	1.14 445	1.15 506	0.83 369	0.90 346	0.88 420	0.76 468	1.19 513	0.96 501	0.25 462	0.41 574	0.29 502	0.44 564	0.27 462	0.39 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.62 457	0.32 435	0.82 461	0.50 452	0.44 513	0.88 475	0.48 438	1.12 436	1.17 511	0.67 275	0.90 346	0.90 428	0.69 422	1.02 489	0.69 443	0.33 522	0.16 375	0.29 502	0.20 400	0.43 539	0.46 556

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

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

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

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

DANet	0.74 484	0.47 515	0.98 506	0.60 533	0.41 495	0.92 483	0.41 387	1.02 394	0.87 376	1.22 535	1.22 479	1.33 530	0.88 505	1.26 524	1.37 546	0.27 478	0.24 495	0.31 513	0.25 486	0.37 523	0.36 518
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.73 479	0.52 520	0.93 493	0.57 522	0.37 470	0.80 452	0.86 558	1.19 467	0.95 428	1.20 530	1.22 479	1.39 543	0.86 497	1.07 495	0.88 479	0.27 478	0.21 467	0.31 513	0.27 504	0.34 506	0.35 512

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.65 463	0.33 443	0.43 209	0.44 362	0.30 387	1.01 504	0.54 478	1.13 443	1.09 491	1.11 521	1.21 477	1.10 494	0.76 468	0.99 480	0.71 447	0.32 515	0.33 553	0.33 524	0.30 518	0.30 481	0.28 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.68 468	0.37 463	0.50 282	0.43 336	0.26 267	1.00 500	0.71 523	1.17 461	1.16 508	1.24 539	1.29 496	1.06 480	0.86 497	0.98 475	0.75 456	0.29 499	0.30 533	0.34 526	0.30 518	0.26 452	0.27 459
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.45 305	0.28 394	0.51 291	0.46 402	0.33 440	0.62 367	0.34 266	0.87 337	0.75 298	0.60 227	0.84 313	0.48 218	0.54 330	0.56 202	0.39 285	0.22 411	0.15 348	0.35 527	0.16 260	0.29 473	0.22 401

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.82 500	0.43 499	0.87 484	0.63 545	0.68 571	0.88 475	0.72 529	1.60 572	1.12 494	0.95 453	1.41 517	1.37 537	1.37 561	1.26 524	0.94 496	0.32 515	0.30 533	0.37 537	0.49 576	0.34 506	0.35 512
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.97 527	0.70 554	1.54 560	0.70 564	0.55 552	1.48 557	0.81 549	1.41 541	1.57 565	1.21 531	1.12 446	1.33 530	1.04 533	1.55 556	2.00 573	0.39 549	0.25 503	0.37 537	0.32 531	0.55 566	0.49 562

MeshStereo	1.38 568	0.45 503	0.58 361	0.45 377	0.35 459	1.63 567	0.60 500	2.07 591	1.43 554	4.49 617	3.32 599	4.67 608	2.08 591	2.08 582	1.32 544	0.36 539	0.36 562	0.37 537	0.32 531	0.32 493	0.34 508
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AF-Net	0.85 512	0.41 491	0.87 484	0.66 552	0.54 551	0.96 491	0.52 466	1.66 577	1.37 546	1.03 488	2.04 568	1.46 547	1.36 559	1.19 513	1.05 521	0.34 530	0.24 495	0.39 543	0.28 511	0.31 485	0.26 449

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

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

DualNet (step1)	0.60 447	0.37 463	0.83 465	0.39 186	0.31 403	0.72 422	0.49 451	1.11 431	0.92 409	0.93 441	0.89 340	0.86 410	0.71 432	0.74 365	0.53 390	0.42 556	0.22 476	0.40 546	0.41 558	0.36 517	0.35 512

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

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

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

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

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

DeepPrunerF	0.93 519	0.55 536	3.88 597	0.70 564	0.81 577	0.72 422	0.74 536	1.28 508	1.97 584	0.95 453	1.02 405	0.87 416	0.85 493	1.16 509	1.07 525	0.35 536	0.29 528	0.43 552	0.40 553	0.31 485	0.33 504

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.43 572	0.57 540	0.69 419	0.74 569	0.59 559	1.42 553	0.65 513	1.40 539	1.41 550	3.31 612	4.42 614	4.57 607	3.01 607	1.70 566	1.19 537	0.46 562	0.42 576	0.48 564	0.47 569	0.51 559	0.51 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.82 500	0.62 547	0.80 454	0.67 554	0.66 569	0.91 480	0.59 497	1.35 529	1.09 491	1.12 523	1.46 530	1.50 553	1.09 539	1.28 527	0.97 506	0.34 530	0.30 533	0.48 564	0.40 553	0.38 525	0.38 526

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

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

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

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

ELAS	1.77 584	0.64 549	1.10 519	0.72 567	0.58 558	3.37 606	1.76 607	2.54 600	2.57 597	3.77 615	3.96 608	2.83 591	3.44 610	2.34 593	2.73 592	0.53 574	0.47 585	0.50 569	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 583	0.64 549	1.20 528	0.74 569	0.59 559	2.18 585	2.53 617	2.10 593	2.85 602	3.46 613	3.41 602	3.12 596	4.11 614	2.69 600	2.53 590	0.54 577	0.47 585	0.51 571	0.48 573	0.55 566	0.55 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.84 507	0.45 503	0.66 398	0.41 255	0.45 519	0.82 461	0.53 471	0.81 317	0.81 337	0.73 312	0.61 215	0.91 434	0.76 468	0.77 391	0.61 422	0.51 572	0.55 589	0.54 572	4.92 628	0.54 564	0.42 540

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 568	0.91 575	2.11 580	0.89 577	0.57 557	4.27 612	1.79 609	1.55 561	2.00 586	1.64 566	1.85 558	1.83 569	1.44 565	1.89 576	1.49 554	0.49 569	0.40 572	0.56 573	0.58 584	0.75 578	0.52 571

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

GANetREF_RVC	0.82 500	0.77 561	0.95 499	0.68 558	0.43 507	1.15 531	1.06 573	1.19 467	1.20 520	1.03 488	1.02 405	1.10 494	0.89 508	1.20 516	0.78 460	0.49 569	0.39 569	0.58 575	0.39 550	0.69 574	0.49 562
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MADNet+	2.28 597	2.56 616	10.82 615	1.25 591	0.96 583	2.77 596	1.44 597	2.34 596	1.76 577	1.36 550	1.78 554	1.84 571	1.74 581	6.33 619	4.57 609	0.67 583	0.66 595	0.59 576	0.54 583	0.84 580	0.81 584

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.31 565	0.96 578	1.33 544	0.90 579	0.92 579	1.15 531	1.05 572	1.49 553	1.62 570	1.63 565	2.51 580	2.31 582	1.62 574	2.16 586	1.42 548	0.81 587	0.73 597	0.79 584	1.02 604	0.73 577	0.97 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	2.16 595	0.91 575	1.29 538	0.84 575	0.72 575	3.56 607	0.95 565	2.01 589	2.03 587	1.65 568	2.06 569	2.73 588	13.30 626	4.76 615	1.95 568	0.47 565	0.33 553	0.84 587	0.49 576	0.95 586	1.42 607

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

SPS-STEREO	1.29 563	0.94 577	1.10 519	1.05 586	1.03 589	1.48 557	0.91 559	1.57 567	1.24 524	2.13 586	1.90 560	1.94 574	1.46 566	1.77 569	1.64 559	0.97 592	0.94 614	0.90 588	0.89 599	0.96 587	0.97 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 575	0.99 580	1.61 567	1.01 582	1.02 588	1.86 580	1.19 582	1.49 553	1.38 548	2.96 606	3.00 593	2.79 590	1.94 585	1.88 574	1.62 558	0.98 594	0.97 616	0.91 590	0.91 600	0.94 585	0.99 592

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RainbowNet	1.42 571	1.53 600	1.31 542	1.93 603	1.46 597	1.52 562	1.03 571	1.67 578	1.55 563	1.23 537	1.59 543	1.54 558	1.21 550	1.40 542	1.03 515	1.70 605	0.70 596	1.82 601	0.80 595	2.11 604	1.22 598

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

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

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

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

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

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

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

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

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

JetRed	5.38 618	6.17 623	12.68 620	2.38 611	2.85 621	12.60 624	11.17 627	4.60 617	3.74 610	3.87 616	3.85 605	4.83 609	4.13 615	6.81 621	12.18 624	2.18 614	2.95 625	2.19 611	1.98 621	3.49 622	3.01 623

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

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

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

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

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

TorneroNet-64	3.54 606	1.89 609	1.59 563	2.62 615	2.29 613	6.88 617	1.72 606	4.72 620	11.88 622	2.43 596	5.46 622	8.16 622	2.80 605	4.13 613	3.03 595	2.25 616	0.75 601	2.57 617	1.09 610	2.65 616	1.84 615

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

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

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

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

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

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

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

MADNet++	4.18 610	2.72 621	4.00 598	3.80 623	3.44 623	4.72 613	4.05 622	4.01 615	3.74 610	4.52 618	5.14 620	4.20 606	4.89 618	7.04 622	6.39 613	3.79 624	3.70 626	3.27 625	2.70 625	3.68 623	3.74 625

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark