Low-res two-view results

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.46 116	0.23 42	0.51 65	0.42 51	0.46 361	0.15 1	0.19 7	0.45 3	0.37 34	0.28 7	0.25 6	0.31 42	0.41 107	1.43 316	0.31 57	0.18 129	0.13 84	0.15 30	0.12 38	1.09 568	1.74 582

S2M2_XL	0.25 1	0.25 86	0.43 17	0.36 3	0.24 28	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 12	0.41 44	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.27 19	0.20 219	0.18 329	0.18 128	0.16 166	0.18 132	0.15 38
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MatchStereo	0.30 18	0.21 14	0.44 22	0.35 2	0.19 2	0.21 3	0.23 37	0.90 115	0.54 80	0.28 7	0.48 71	0.25 13	0.24 13	0.53 35	0.33 79	0.17 89	0.12 40	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.14 18

dual_stereo	0.29 9	0.21 14	0.39 3	0.40 33	0.23 23	0.25 4	0.22 24	0.59 13	0.32 16	0.33 28	0.26 10	0.40 79	0.23 11	0.86 154	0.30 48	0.16 56	0.13 84	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.14 18

Wavelet-MonSter	0.29 9	0.21 14	0.51 65	0.41 44	0.27 73	0.26 5	0.25 48	0.51 5	0.31 12	0.37 46	0.48 71	0.28 32	0.35 75	0.54 38	0.29 39	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.13 2

LG-Stereo_L2	0.30 18	0.23 42	0.50 57	0.38 13	0.26 68	0.26 5	0.20 13	0.84 93	0.31 12	0.31 21	0.26 10	0.25 13	0.26 18	0.94 180	0.23 1	0.15 40	0.12 40	0.16 61	0.12 38	0.14 20	0.13 2

StereoAnything_RVC	0.49 138	1.60 577	0.87 269	0.37 5	0.21 10	0.26 5	0.21 17	0.53 6	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 75	1.29 276	0.23 1	0.22 289	0.11 21	0.15 30	0.11 7	2.36 581	0.13 2

CroCo-Stereo	0.42 92	0.33 275	0.83 245	0.59 325	0.28 109	0.26 5	0.33 112	1.22 234	0.85 194	0.43 74	0.49 77	0.65 195	0.46 149	0.40 4	0.36 113	0.19 170	0.15 230	0.16 61	0.14 109	0.20 210	0.17 97
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
monsterstereo	0.36 53	0.21 14	0.53 77	0.48 119	0.36 264	0.27 9	0.29 78	0.58 10	0.52 73	0.45 86	0.61 124	0.26 18	0.27 25	1.23 262	0.28 27	0.14 26	0.12 40	0.15 30	0.12 38	0.16 69	0.13 2

RAStereo	0.36 53	0.22 26	0.85 260	0.48 119	0.28 109	0.27 9	0.28 71	0.77 65	0.65 125	0.33 28	0.43 48	0.44 85	0.31 48	0.45 13	0.35 94	0.18 129	0.15 230	0.19 156	0.15 129	0.19 168	0.15 38

Monster-pub-mixall	0.32 27	0.20 9	0.44 22	0.37 5	0.22 16	0.28 11	0.18 2	0.69 40	0.36 32	0.37 46	0.36 30	0.27 23	0.20 2	1.43 316	0.25 5	0.15 40	0.12 40	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 38

LG-Stereo_L1	0.31 22	0.24 64	0.49 47	0.38 13	0.27 73	0.28 11	0.21 17	0.68 36	0.29 10	0.27 4	0.25 6	0.25 13	0.22 9	1.25 265	0.24 3	0.16 56	0.12 40	0.15 30	0.12 38	0.14 20	0.13 2

CroCo-Stereo Lap2	0.46 116	0.37 365	0.87 269	0.62 355	0.79 513	0.28 11	0.35 139	0.81 79	0.73 142	0.39 59	0.54 106	0.71 218	0.54 206	0.60 63	0.48 225	0.18 129	0.18 329	0.19 156	0.16 166	0.21 259	0.21 216

252Zero-FE	0.29 9	0.24 64	0.47 35	0.42 51	0.25 49	0.29 14	0.19 7	0.71 49	0.49 65	0.32 23	0.34 27	0.22 2	0.25 14	0.43 10	0.30 48	0.16 56	0.13 84	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 38

zero-FE	0.38 63	0.24 64	0.54 81	0.48 119	0.46 361	0.29 14	0.23 37	0.69 40	0.34 20	0.34 33	0.41 44	0.37 68	0.49 176	0.68 98	0.35 94	0.23 313	0.12 40	0.18 128	0.13 74	0.82 554	0.19 158

HiDET	0.27 3	0.19 2	0.39 3	0.39 21	0.24 28	0.30 16	0.21 17	0.60 16	0.35 22	0.27 4	0.30 20	0.33 54	0.25 14	0.50 31	0.32 68	0.14 26	0.12 40	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.16 71

DDF-Stereo	0.39 71	0.24 64	0.53 77	0.51 172	0.45 352	0.30 16	0.23 37	0.64 26	0.34 20	0.34 33	0.40 42	0.37 68	0.48 163	0.94 180	0.35 94	0.24 335	0.12 40	0.18 128	0.13 74	0.85 555	0.19 158

MaDis-Stereo	0.38 63	0.27 131	0.72 176	0.45 76	0.35 256	0.30 16	0.31 93	0.81 79	0.54 80	0.38 52	0.38 35	0.58 166	0.49 176	0.53 35	0.39 140	0.20 219	0.16 268	0.19 156	0.15 129	0.19 168	0.15 38

S2M2_L	0.35 48	0.28 151	0.47 35	0.43 58	0.30 144	0.31 19	0.16 1	0.61 23	0.68 132	0.32 23	0.49 77	0.47 108	0.34 67	0.40 4	0.33 79	0.25 357	0.22 400	0.20 197	0.22 340	0.25 341	0.23 268
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LCMNet	0.30 18	0.19 2	0.38 1	0.39 21	0.25 49	0.32 20	0.22 24	0.65 28	0.58 97	0.28 7	0.33 25	0.33 54	0.29 33	0.58 54	0.32 68	0.14 26	0.13 84	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.17 97

FoundationStereo	0.26 2	0.23 42	0.41 13	0.40 33	0.24 28	0.32 20	0.22 24	0.43 2	0.24 4	0.31 21	0.25 6	0.30 39	0.32 56	0.36 3	0.27 19	0.16 56	0.12 40	0.15 30	0.11 7	0.13 5	0.14 18

IGEV-Stereo++	0.32 27	0.22 26	0.47 35	0.48 119	0.33 218	0.33 22	0.22 24	0.78 73	0.48 62	0.35 36	0.41 44	0.32 46	0.47 157	0.40 4	0.29 39	0.15 40	0.12 40	0.15 30	0.12 38	0.15 47	0.15 38

monsters	0.35 48	0.21 14	0.49 47	0.43 58	0.39 298	0.34 23	0.26 58	0.69 40	0.44 50	0.49 109	0.41 44	0.23 3	0.26 18	1.38 300	0.27 19	0.14 26	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 38

AFF-stereo	0.60 226	0.28 151	0.72 176	0.48 119	0.29 124	0.34 23	0.37 167	1.22 234	1.20 354	1.21 344	1.59 468	1.10 365	0.70 284	1.01 204	0.44 188	0.14 26	0.12 40	0.19 156	0.20 270	0.18 132	0.15 38

MonSter++	0.27 3	0.20 9	0.38 1	0.39 21	0.24 28	0.35 25	0.20 13	0.53 6	0.33 17	0.30 16	0.27 13	0.39 75	0.26 18	0.47 18	0.28 27	0.13 17	0.12 40	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.15 38

DLNR-FE	23.24 620	48.33 636	43.35 623	177.19 638	78.30 632	0.35 25	0.21 17	23.45 622	0.82 182	0.67 173	0.86 195	0.58 166	0.29 33	1.62 356	0.48 225	10.93 624	0.13 84	0.18 128	0.14 109	76.65 637	0.23 268

MLG-Stereo_test2	0.27 3	0.22 26	0.40 8	0.39 21	0.24 28	0.35 25	0.18 2	0.58 10	0.23 2	0.28 7	0.24 5	0.34 59	0.19 1	0.79 130	0.24 3	0.16 56	0.11 21	0.15 30	0.11 7	0.13 5	0.14 18

plain	0.49 138	0.29 175	1.23 408	0.51 172	0.40 310	0.35 25	0.37 167	1.04 159	0.62 114	0.44 78	0.76 167	0.42 81	0.41 107	1.17 253	0.46 207	0.23 313	0.15 230	0.24 326	0.19 238	0.25 341	0.18 117

DLNR_Zeroshot_test	23.23 619	48.25 635	43.77 624	177.04 637	78.39 633	0.35 25	0.21 17	23.33 621	0.82 182	0.67 173	0.86 195	0.58 166	0.30 44	1.64 358	0.48 225	10.69 623	0.13 84	0.18 128	0.14 109	76.63 636	0.23 268

111111	0.36 53	0.22 26	0.49 47	0.47 105	0.45 352	0.36 30	0.22 24	1.04 159	0.44 50	0.33 28	0.33 25	0.40 79	0.26 18	0.99 197	0.27 19	0.17 89	0.12 40	0.15 30	0.11 7	0.15 47	0.15 38

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 63	0.25 86	0.61 121	0.53 218	0.29 124	0.36 30	0.22 24	1.24 241	0.42 43	0.45 86	0.65 133	0.37 68	0.51 190	0.41 7	0.30 48	0.18 129	0.12 40	0.17 89	0.13 74	0.18 132	0.20 187

GREAT-IGEV	0.34 41	0.22 26	0.54 81	0.40 33	0.31 165	0.36 30	0.28 71	0.59 13	0.66 127	0.28 7	0.51 87	0.29 35	0.29 33	0.86 154	0.28 27	0.15 40	0.12 40	0.15 30	0.11 7	0.17 96	0.16 71

gasm-f	0.37 59	0.24 64	0.50 57	0.49 135	0.33 218	0.37 33	0.44 260	0.87 106	0.42 43	0.36 39	0.65 133	0.32 46	0.46 149	0.58 54	0.30 48	0.22 289	0.13 84	0.17 89	0.13 74	0.19 168	0.16 71

MLG-Stereo_test1	0.29 9	0.21 14	0.42 15	0.41 44	0.25 49	0.37 33	0.20 13	0.71 49	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 54	0.26 18	0.92 176	0.26 7	0.15 40	0.11 21	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.13 2

LG-Stereo	0.37 59	0.27 131	0.94 305	0.48 119	0.26 68	0.37 33	0.30 86	0.88 110	0.57 94	0.38 52	0.58 117	0.29 35	0.21 6	0.51 32	0.37 126	0.14 26	0.14 159	0.20 197	0.18 214	0.18 132	0.14 18

GIP-stereo	0.37 59	0.25 86	0.49 47	0.55 249	0.41 324	0.37 33	0.22 24	1.03 152	0.56 91	0.35 36	0.52 92	0.46 98	0.37 90	0.55 41	0.28 27	0.20 219	0.13 84	0.16 61	0.12 38	0.16 69	0.16 71

MC-Stereo	0.46 116	0.24 64	0.58 97	0.63 365	0.30 144	0.38 37	0.32 104	0.98 133	0.74 149	0.66 171	0.85 193	0.56 162	0.60 246	1.07 223	0.32 68	0.17 89	0.12 40	0.17 89	0.15 129	0.16 69	0.16 71

MIF-Stereo (partial)	0.48 134	0.28 151	0.83 245	0.51 172	0.53 409	0.39 38	0.27 64	1.03 152	0.64 122	0.47 93	0.71 156	0.51 128	0.51 190	1.13 241	0.47 217	0.20 219	0.16 268	0.23 302	0.20 270	0.24 329	0.20 187

CSFM-Stereo	0.28 7	0.19 2	0.39 3	0.40 33	0.21 10	0.40 39	0.21 17	0.60 16	0.33 17	0.32 23	0.29 16	0.31 42	0.29 33	0.49 24	0.27 19	0.15 40	0.14 159	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.14 18

SCV	0.51 151	0.29 175	0.72 176	0.63 365	0.27 73	0.40 39	0.38 177	2.32 515	0.75 154	0.36 39	0.49 77	0.55 153	0.35 75	1.31 279	0.34 85	0.25 357	0.13 84	0.17 89	0.14 109	0.18 132	0.18 117

ours_stereo	0.40 75	0.30 203	0.57 94	0.47 105	0.31 165	0.40 39	0.44 260	0.79 75	0.58 97	0.36 39	0.58 117	0.46 98	0.33 60	1.14 243	0.33 79	0.17 89	0.13 84	0.19 156	0.15 129	0.19 168	0.20 187

rvit_stereo_ft	0.49 138	0.38 383	1.03 337	0.68 426	0.42 334	0.40 39	0.58 383	0.93 117	0.86 197	0.47 93	0.55 109	0.57 164	0.48 163	0.67 94	0.53 263	0.26 383	0.17 297	0.22 268	0.22 340	0.24 329	0.19 158

H2IRNET	0.57 191	0.28 151	0.75 200	0.49 135	0.35 256	0.40 39	0.27 64	1.03 152	1.18 348	0.62 164	1.26 349	1.07 350	0.85 341	1.02 208	0.64 318	0.20 219	0.16 268	0.23 302	0.25 394	0.22 279	0.20 187

UniTT-Stereo	0.38 63	0.24 64	0.67 156	0.49 135	0.36 264	0.40 39	0.32 104	0.55 9	0.55 87	0.55 144	0.55 109	0.36 63	0.31 48	0.59 60	0.52 253	0.21 254	0.15 230	0.17 89	0.15 129	0.19 168	0.17 97

RAFT+CT+SA	0.63 245	0.30 203	0.73 190	0.69 439	0.37 275	0.40 39	0.55 364	1.93 425	1.04 273	0.72 182	1.23 341	0.62 186	0.69 281	1.69 368	0.42 177	0.19 170	0.13 84	0.22 268	0.22 340	0.21 259	0.19 158

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 179	0.28 151	0.81 227	0.45 76	0.25 49	0.40 39	0.34 125	1.12 190	1.13 319	1.35 420	1.58 464	0.80 237	0.67 273	0.71 104	0.43 183	0.14 26	0.11 21	0.18 128	0.17 191	0.18 132	0.16 71

IGEV-FE	0.59 216	0.33 275	1.11 363	0.63 365	0.37 275	0.41 47	0.33 112	1.80 381	0.79 170	1.04 261	1.10 277	1.05 346	0.43 123	0.87 159	0.48 225	0.18 129	0.13 84	0.19 156	0.18 214	0.20 210	0.23 268

2.75w_new	0.33 34	0.24 64	0.51 65	0.36 3	0.24 28	0.41 47	0.42 222	0.61 23	0.40 39	0.50 118	0.44 56	0.24 9	0.34 67	0.77 120	0.34 85	0.13 17	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.13 5	0.13 2

MLG-Stereo	0.31 22	0.20 9	0.42 15	0.42 51	0.20 5	0.41 47	0.19 7	0.85 95	0.24 4	0.26 3	0.22 3	0.33 54	0.27 25	1.09 230	0.27 19	0.15 40	0.11 21	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.13 2

LGtest1	0.28 7	0.23 42	0.46 26	0.42 51	0.22 16	0.41 47	0.19 7	0.58 10	0.29 10	0.30 16	0.25 6	0.29 35	0.29 33	0.57 50	0.26 7	0.18 129	0.12 40	0.16 61	0.12 38	0.14 20	0.16 71

HART	0.48 134	0.24 64	0.63 130	0.52 195	0.27 73	0.41 47	0.29 78	1.32 264	0.54 80	0.59 150	1.47 427	0.61 183	0.34 67	1.09 230	0.32 68	0.16 56	0.14 159	0.19 156	0.14 109	0.19 168	0.18 117

Reg-Stereo(zero)	0.46 116	0.23 42	0.50 57	0.45 76	0.25 49	0.41 47	0.27 64	0.80 76	1.12 313	0.93 231	0.79 177	0.91 292	0.46 149	0.74 110	0.44 188	0.15 40	0.13 84	0.15 30	0.12 38	0.15 47	0.18 117

HI	0.67 265	0.34 305	0.80 222	0.51 172	0.51 396	0.41 47	0.37 167	1.15 210	0.80 176	1.34 414	1.42 414	1.60 472	1.11 452	0.96 190	0.90 393	0.16 56	0.12 40	0.20 197	0.21 312	0.20 210	0.20 187

CoSv	0.67 265	0.34 305	0.80 222	0.51 172	0.51 396	0.41 47	0.37 167	1.15 210	0.80 176	1.34 414	1.42 414	1.60 472	1.11 452	0.96 190	0.90 393	0.16 56	0.12 40	0.20 197	0.21 312	0.20 210	0.20 187

rvit_stereo_0081	0.46 116	0.34 305	0.72 176	0.56 270	0.35 256	0.41 47	0.44 260	0.74 58	1.04 273	0.49 109	0.52 92	0.51 128	0.49 176	0.86 154	0.47 217	0.25 357	0.20 364	0.22 268	0.19 238	0.26 354	0.19 158

rvit_stereo_0082	0.46 116	0.34 305	0.72 176	0.56 270	0.35 256	0.41 47	0.44 260	0.74 58	1.04 273	0.49 109	0.52 92	0.51 128	0.49 176	0.86 154	0.47 217	0.25 357	0.20 364	0.22 268	0.19 238	0.26 354	0.19 158

IGEV_Zeroshot_test	0.59 216	0.33 275	1.11 363	0.63 365	0.37 275	0.41 47	0.33 112	1.80 381	0.79 170	1.04 261	1.10 277	1.06 347	0.43 123	0.87 159	0.48 225	0.18 129	0.13 84	0.19 156	0.18 214	0.20 210	0.23 268

2.5w	0.33 34	0.23 42	0.53 77	0.41 44	0.25 49	0.42 58	0.38 177	0.69 40	0.35 22	0.38 52	0.54 106	0.24 9	0.26 18	0.91 174	0.29 39	0.13 17	0.10 2	0.14 4	0.13 74	0.14 20	0.15 38

SGD-Stereo	0.34 41	0.22 26	0.44 22	0.39 21	0.20 5	0.42 58	0.22 24	0.71 49	0.33 17	0.43 74	0.34 27	0.27 23	0.35 75	1.15 244	0.33 79	0.21 254	0.11 21	0.16 61	0.13 74	0.17 96	0.15 38

fffft	0.39 71	0.24 64	0.56 90	0.45 76	0.34 239	0.42 58	0.48 302	0.85 95	0.39 37	0.45 86	0.35 29	0.38 72	0.31 48	1.32 285	0.34 85	0.14 26	0.12 40	0.19 156	0.15 129	0.16 69	0.18 117
1: 1. 1
rvit_stereo_0080	0.47 126	0.35 334	0.87 269	0.48 119	0.36 264	0.42 58	0.54 354	0.93 117	0.78 161	0.52 133	0.60 122	0.55 153	0.47 157	0.62 71	0.48 225	0.27 404	0.21 382	0.20 197	0.20 270	0.31 415	0.20 187

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 294	3.18 606	2.55 520	0.40 33	0.24 28	0.42 58	0.23 37	0.66 32	0.46 58	0.47 93	0.45 60	0.33 54	0.27 25	0.58 54	0.30 48	1.34 581	0.10 2	0.22 268	0.19 238	0.45 494	1.32 577

IGEV++	0.45 106	0.24 64	0.63 130	0.58 306	0.32 198	0.42 58	0.25 48	2.16 484	0.65 125	0.38 52	0.58 117	0.46 98	0.44 132	0.56 44	0.40 157	0.20 219	0.13 84	0.16 61	0.13 74	0.17 96	0.18 117

whm_eth	0.47 126	0.35 334	0.87 269	0.48 119	0.36 264	0.42 58	0.54 354	0.93 117	0.78 161	0.52 133	0.60 122	0.55 153	0.47 157	0.62 71	0.48 225	0.27 404	0.21 382	0.20 197	0.20 270	0.31 415	0.20 187

NLSM3	0.38 63	0.21 14	0.47 35	0.46 88	0.36 264	0.43 65	0.34 125	0.75 60	0.62 114	0.43 74	0.70 152	0.39 75	0.43 123	0.62 71	0.37 126	0.15 40	0.12 40	0.19 156	0.17 191	0.16 69	0.16 71

asda	0.31 22	0.24 64	0.51 65	0.39 21	0.24 28	0.43 65	0.33 112	0.68 36	0.40 39	0.39 59	0.44 56	0.27 23	0.35 75	0.55 41	0.31 57	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.13 2

mms	0.42 92	0.29 175	0.60 113	0.47 105	0.33 218	0.43 65	0.46 282	0.75 60	0.50 68	0.36 39	0.61 124	0.44 85	0.30 44	1.39 304	0.34 85	0.16 56	0.14 159	0.18 128	0.15 129	0.19 168	0.21 216

Occ-G	0.44 103	0.23 42	0.59 103	0.44 67	0.27 73	0.43 65	0.61 403	0.85 95	0.62 114	0.48 101	0.66 136	1.00 331	0.45 139	0.79 130	0.45 201	0.17 89	0.14 159	0.18 128	0.13 74	0.16 69	0.18 117

AEACV	0.41 80	0.25 86	0.60 113	0.55 249	0.52 401	0.43 65	0.38 177	0.98 133	0.63 117	0.44 78	0.56 113	0.46 98	0.59 240	0.56 44	0.31 57	0.17 89	0.13 84	0.18 128	0.16 166	0.17 96	0.17 97

AnonymousM	0.63 245	1.14 553	0.43 17	0.46 88	0.32 198	0.43 65	0.46 282	1.27 251	0.78 161	1.00 246	0.66 136	0.68 203	0.45 139	0.61 66	0.46 207	0.21 254	0.16 268	1.84 586	0.98 581	0.15 47	0.15 38

AdaDepth	0.33 34	0.23 42	0.69 166	0.46 88	0.29 124	0.44 71	0.24 45	0.54 8	0.38 35	0.33 28	0.38 35	0.26 18	0.31 48	0.81 134	0.27 19	0.12 5	0.13 84	0.16 61	0.13 74	0.16 69	0.20 187

2.25w	0.35 48	0.24 64	0.55 84	0.38 13	0.24 28	0.44 71	0.25 48	0.69 40	0.42 43	0.49 109	0.59 120	0.27 23	0.35 75	0.83 142	0.37 126	0.13 17	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.17 97

MoCha-V2	0.43 96	0.23 42	0.55 84	0.56 270	0.23 23	0.44 71	0.32 104	1.35 268	0.63 117	0.54 139	0.55 109	0.42 81	0.57 219	1.12 239	0.28 27	0.15 40	0.13 84	0.15 30	0.13 74	0.17 96	0.18 117

XX-Stereo	0.97 419	0.28 151	8.28 579	0.85 517	0.70 488	0.44 71	0.22 24	1.07 168	0.69 136	0.66 171	1.56 458	1.38 433	0.38 100	1.36 293	0.38 134	0.21 254	0.14 159	0.20 197	0.19 238	0.19 168	0.16 71

IGEV	0.29 9	0.18 1	0.43 17	0.38 13	0.31 165	0.45 75	0.21 17	0.63 25	0.42 43	0.32 23	0.44 56	0.26 18	0.20 2	0.44 11	0.26 7	0.14 26	0.12 40	0.16 61	0.13 74	0.12 1	0.14 18

AIO-Stereo	0.39 71	0.26 106	0.54 81	0.50 156	0.24 28	0.45 75	0.39 193	1.13 194	0.57 94	0.42 72	0.49 77	0.52 137	0.25 14	0.74 110	0.32 68	0.16 56	0.13 84	0.18 128	0.14 109	0.16 69	0.15 38

CAS++	0.48 134	0.34 305	0.59 103	0.48 119	0.32 198	0.45 75	0.29 78	1.73 364	0.78 161	0.71 178	0.73 163	0.36 63	0.28 30	0.70 101	0.35 94	0.27 404	0.22 400	0.26 386	0.21 312	0.29 393	0.22 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Selective-IGEV	0.42 92	0.26 106	0.56 90	0.48 119	0.27 73	0.45 75	0.33 112	1.56 315	0.61 112	0.36 39	0.47 69	0.52 137	0.30 44	1.08 226	0.33 79	0.15 40	0.13 84	0.17 89	0.13 74	0.16 69	0.15 38

CREStereo++_RVC	0.49 138	0.22 26	0.46 26	0.48 119	0.38 289	0.45 75	0.25 48	0.77 65	1.30 423	0.82 202	1.23 341	0.47 108	0.37 90	0.55 41	0.44 188	0.16 56	0.11 21	0.16 61	0.80 573	0.18 132	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
WQFJA1++	1.34 490	0.23 42	0.51 65	0.40 33	0.29 124	0.46 80	0.20 13	0.67 34	0.31 12	0.40 66	0.39 37	0.34 59	0.39 102	0.66 90	0.28 27	0.19 170	0.13 84	0.16 61	0.13 74	20.39 621	0.17 97

BridgeDepth_RVC	0.27 3	0.20 9	0.40 8	0.34 1	0.19 2	0.46 80	0.19 7	0.59 13	0.28 7	0.30 16	0.29 16	0.26 18	0.32 56	0.45 13	0.30 48	0.17 89	0.11 21	0.13 1	0.12 38	0.15 47	0.13 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.34 41	0.23 42	0.46 26	0.49 135	0.33 218	0.46 80	0.35 139	0.87 106	0.42 43	0.36 39	0.39 37	0.32 46	0.33 60	0.45 13	0.29 39	0.22 289	0.13 84	0.17 89	0.13 74	0.17 96	0.16 71

GSStereo	0.36 53	0.23 42	0.46 26	0.50 156	0.33 218	0.46 80	0.35 139	1.31 260	0.53 77	0.38 52	0.39 37	0.32 46	0.33 60	0.45 13	0.29 39	0.20 219	0.12 40	0.16 61	0.13 74	0.17 96	0.18 117

FE-Mocha	0.52 155	0.32 255	0.98 320	0.51 172	0.37 275	0.46 80	0.22 24	1.71 358	0.56 91	1.02 255	1.10 277	0.82 249	0.41 107	0.58 54	0.32 68	0.19 170	0.13 84	0.21 233	0.21 312	0.17 96	0.19 158

4w-stereo	0.32 27	0.25 86	0.52 73	0.38 13	0.25 49	0.46 80	0.28 71	0.68 36	0.35 22	0.43 74	0.45 60	0.28 32	0.39 102	0.63 81	0.31 57	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 20	0.14 18

2w_stereo	0.34 41	0.25 86	0.52 73	0.40 33	0.23 23	0.46 80	0.47 294	0.77 65	0.44 50	0.47 93	0.51 87	0.24 9	0.44 132	0.49 24	0.31 57	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.15 47	0.16 71

SCV_C0	0.48 134	0.29 175	0.88 274	0.46 88	0.31 165	0.46 80	0.31 93	1.67 337	0.87 200	0.40 66	0.52 92	0.54 149	0.29 33	1.27 272	0.34 85	0.18 129	0.14 159	0.17 89	0.14 109	0.20 210	0.18 117

fffy	0.44 103	0.29 175	0.67 156	0.47 105	0.30 144	0.46 80	0.34 125	0.98 133	0.57 94	0.40 66	0.59 120	0.55 153	0.41 107	1.26 269	0.37 126	0.16 56	0.14 159	0.19 156	0.16 166	0.19 168	0.20 187

WCG-NET	0.43 96	0.23 42	0.58 97	0.42 51	0.26 68	0.46 80	0.32 104	0.77 65	1.16 337	0.77 190	0.75 166	0.58 166	0.44 132	0.62 71	0.38 134	0.16 56	0.12 40	0.16 61	0.14 109	0.15 47	0.14 18

RSM	0.40 75	0.25 86	0.53 77	0.50 156	0.27 73	0.46 80	0.40 202	0.94 127	0.49 65	0.42 72	0.44 56	0.65 195	0.33 60	1.07 223	0.32 68	0.15 40	0.13 84	0.17 89	0.14 109	0.17 96	0.15 38

Select-FE	0.87 386	0.42 411	2.64 526	0.57 292	0.48 374	0.47 91	0.23 37	2.59 552	0.85 194	1.08 274	1.32 376	2.00 526	1.73 535	1.15 244	0.47 217	0.21 254	0.17 297	0.21 233	0.26 411	0.20 210	0.33 423

Replicate-Monster	0.43 96	0.30 203	2.04 496	0.37 5	0.22 16	0.47 91	0.23 37	0.82 84	0.50 68	0.44 78	0.27 13	0.31 42	0.29 33	1.01 204	0.26 7	0.14 26	0.11 21	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.38 458

asd	0.32 27	0.22 26	0.49 47	0.40 33	0.25 49	0.47 91	0.30 86	0.77 65	0.35 22	0.44 78	0.40 42	0.28 32	0.34 67	0.64 83	0.29 39	0.13 17	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.15 47	0.13 2

1w_stereo	0.36 53	0.21 14	0.47 35	0.44 67	0.27 73	0.47 91	0.54 354	0.66 32	0.51 71	0.44 78	0.67 139	0.25 13	0.45 139	0.62 71	0.34 85	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.15 38

MLG-Stereo_test3	0.29 9	0.20 9	0.46 26	0.43 58	0.24 28	0.47 91	0.19 7	0.75 60	0.31 12	0.36 39	0.22 3	0.35 61	0.21 6	0.61 66	0.26 7	0.16 56	0.12 40	0.16 61	0.11 7	0.13 5	0.15 38

TestStereo1	0.66 254	0.29 175	0.95 309	0.82 506	0.32 198	0.47 91	0.43 240	1.52 302	1.22 370	0.99 242	1.32 376	0.65 195	0.76 296	1.78 380	0.44 188	0.20 219	0.16 268	0.22 268	0.19 238	0.21 259	0.20 187

SA-5K	0.66 254	0.29 175	0.95 309	0.82 506	0.32 198	0.47 91	0.43 240	1.52 302	1.22 370	0.99 242	1.32 376	0.65 195	0.76 296	1.78 380	0.44 188	0.20 219	0.16 268	0.22 268	0.19 238	0.21 259	0.20 187

iRaft-Stereo_5w	0.89 392	0.31 237	1.04 338	0.56 270	0.47 372	0.47 91	0.68 424	1.19 223	1.08 286	0.80 195	1.35 391	1.46 448	0.90 370	5.11 528	1.16 440	0.18 129	0.15 230	0.22 268	0.19 238	0.21 259	0.24 291

GLC_STEREO	0.41 80	0.27 131	0.43 17	0.55 249	0.24 28	0.47 91	0.30 86	0.81 79	0.64 122	0.53 137	0.74 165	0.50 124	0.31 48	0.65 88	0.45 201	0.18 129	0.20 364	0.23 302	0.19 238	0.21 259	0.21 216

ASMatch	0.89 392	0.29 175	0.72 176	0.56 270	0.36 264	0.47 91	0.37 167	1.16 215	0.95 233	1.11 278	3.26 566	0.95 311	0.96 393	4.88 525	0.53 263	0.20 219	0.16 268	0.22 268	0.19 238	0.20 210	0.30 396

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 80	0.68 508	0.45 25	0.66 400	0.30 144	0.48 101	0.25 48	0.87 106	0.46 58	0.39 59	0.37 34	0.30 39	0.69 281	1.16 248	0.31 57	0.17 89	0.11 21	0.16 61	0.12 38	0.18 132	0.14 18

LoS	0.41 80	0.23 42	0.46 26	0.39 21	0.23 23	0.48 101	0.40 202	1.12 190	0.94 228	0.50 118	0.66 136	0.49 117	0.42 115	0.63 81	0.39 140	0.19 170	0.14 159	0.16 61	0.11 7	0.14 20	0.15 38
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.59 216	0.28 151	1.65 465	0.44 67	0.25 49	0.48 101	0.36 152	1.15 210	1.36 448	1.13 289	1.03 247	0.56 162	0.74 290	0.77 120	0.58 291	0.17 89	0.14 159	0.17 89	0.13 74	0.15 47	0.24 291

fff	0.58 203	0.26 106	1.15 376	0.46 88	0.25 49	0.48 101	0.36 152	1.20 227	1.28 407	1.13 289	1.03 247	0.59 172	1.04 434	0.77 120	0.58 291	0.17 89	0.14 159	0.17 89	0.13 74	0.15 47	0.24 291

csc	0.58 203	0.26 106	1.15 376	0.46 88	0.25 49	0.48 101	0.36 152	1.20 227	1.28 407	1.13 289	1.03 247	0.59 172	1.04 434	0.77 120	0.58 291	0.17 89	0.14 159	0.17 89	0.13 74	0.15 47	0.24 291

cscssc	0.58 203	0.26 106	1.15 376	0.46 88	0.25 49	0.48 101	0.36 152	1.20 227	1.28 407	1.13 289	1.03 247	0.59 172	1.04 434	0.77 120	0.58 291	0.17 89	0.14 159	0.17 89	0.13 74	0.15 47	0.24 291

qwe	0.34 41	0.22 26	0.48 41	0.39 21	0.27 73	0.49 107	0.30 86	0.76 63	0.40 39	0.51 128	0.49 77	0.26 18	0.29 33	0.83 142	0.35 94	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.15 47	0.14 18

4.25_new	0.32 27	0.27 131	0.49 47	0.40 33	0.27 73	0.49 107	0.39 193	0.69 40	0.35 22	0.40 66	0.43 48	0.27 23	0.36 83	0.48 20	0.32 68	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.11 7	0.14 20	0.13 2

4.5w_new	0.32 27	0.27 131	0.49 47	0.40 33	0.27 73	0.49 107	0.39 193	0.69 40	0.35 22	0.40 66	0.43 48	0.27 23	0.36 83	0.48 20	0.32 68	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.11 7	0.14 20	0.13 2

4.25w-stereo	0.32 27	0.27 131	0.49 47	0.40 33	0.27 73	0.49 107	0.39 193	0.69 40	0.35 22	0.40 66	0.43 48	0.27 23	0.36 83	0.48 20	0.32 68	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 20	0.13 2

MM-Stereo_test3	0.53 157	0.26 106	0.60 113	0.56 270	0.73 489	0.49 107	0.53 340	1.31 260	1.08 286	0.64 166	0.97 224	0.61 183	0.42 115	0.82 136	0.40 157	0.21 254	0.18 329	0.20 197	0.16 166	0.19 168	0.21 216

rvit_stereo_0083	0.49 138	0.34 305	0.85 260	0.57 292	0.36 264	0.49 107	0.43 240	0.73 55	1.05 279	0.50 118	0.57 116	0.55 153	0.50 184	0.92 176	0.50 241	0.25 357	0.25 450	0.24 326	0.20 270	0.25 341	0.19 158

rvit_stereo_0081_aga	0.46 116	0.37 365	0.91 293	0.52 195	0.41 324	0.49 107	0.40 202	0.88 110	0.66 127	0.59 150	0.56 113	0.53 143	0.43 123	0.67 94	0.44 188	0.27 404	0.21 382	0.22 268	0.20 270	0.26 354	0.19 158

RSM++	0.40 75	0.26 106	0.55 84	0.51 172	0.27 73	0.49 107	0.41 214	0.83 87	0.52 73	0.39 59	0.47 69	0.60 176	0.34 67	1.02 208	0.31 57	0.16 56	0.13 84	0.17 89	0.15 129	0.18 132	0.15 38

MGS-Stereo	0.43 96	0.28 151	0.61 121	0.46 88	0.28 109	0.49 107	0.33 112	0.60 16	0.89 204	0.47 93	1.32 376	0.51 128	0.32 56	0.66 90	0.39 140	0.20 219	0.16 268	0.18 128	0.16 166	0.18 132	0.18 117

ff7	0.45 106	0.30 203	0.64 140	0.47 105	0.33 218	0.49 107	0.42 222	0.93 117	0.59 101	0.50 118	0.53 96	0.44 85	0.48 163	1.41 309	0.36 113	0.18 129	0.13 84	0.21 233	0.15 129	0.18 132	0.21 216

ffff	0.45 106	0.30 203	0.64 140	0.47 105	0.33 218	0.49 107	0.42 222	0.93 117	0.59 101	0.50 118	0.53 96	0.44 85	0.48 163	1.41 309	0.36 113	0.18 129	0.13 84	0.21 233	0.15 129	0.18 132	0.21 216

11t	0.45 106	0.30 203	0.64 140	0.47 105	0.33 218	0.49 107	0.42 222	0.93 117	0.59 101	0.50 118	0.53 96	0.44 85	0.48 163	1.41 309	0.36 113	0.18 129	0.13 84	0.21 233	0.15 129	0.18 132	0.21 216

CASnet	0.42 92	0.26 106	0.52 73	0.52 195	0.21 10	0.49 107	0.35 139	0.85 95	0.85 194	0.84 209	0.69 146	0.48 113	0.31 48	0.57 50	0.34 85	0.19 170	0.12 40	0.27 400	0.22 340	0.23 300	0.15 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.45 106	0.30 203	0.60 113	0.48 119	0.34 239	0.49 107	0.42 222	0.97 129	0.60 107	0.51 128	0.53 96	0.46 98	0.47 157	1.36 293	0.35 94	0.18 129	0.13 84	0.21 233	0.15 129	0.18 132	0.21 216

ccc-4	0.45 106	0.30 203	0.64 140	0.47 105	0.33 218	0.49 107	0.42 222	0.93 117	0.59 101	0.50 118	0.53 96	0.44 85	0.48 163	1.41 309	0.36 113	0.18 129	0.13 84	0.21 233	0.15 129	0.18 132	0.21 216

ADStereo(finetuned)	0.62 236	0.26 106	1.59 459	0.45 76	0.25 49	0.49 107	0.36 152	1.18 219	1.35 439	1.16 309	1.04 253	0.60 176	1.18 471	0.85 151	0.57 286	0.17 89	0.14 159	0.17 89	0.13 74	0.19 168	0.24 291

IGEV-Stereo	0.45 106	0.30 203	0.60 113	0.48 119	0.34 239	0.49 107	0.42 222	0.98 133	0.60 107	0.51 128	0.53 96	0.46 98	0.47 157	1.36 293	0.35 94	0.18 129	0.13 84	0.21 233	0.15 129	0.18 132	0.21 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
OMP-Stereo	0.95 414	0.35 334	0.79 218	0.92 536	0.32 198	0.49 107	0.35 139	1.22 234	1.11 305	1.58 492	1.12 290	1.44 442	0.69 281	6.92 573	0.51 245	0.20 219	0.15 230	0.24 326	0.19 238	0.21 259	0.16 71

DCANet	0.58 203	0.26 106	1.15 376	0.45 76	0.25 49	0.49 107	0.36 152	1.18 219	1.35 439	1.15 305	1.04 253	0.60 176	0.91 373	0.84 147	0.58 291	0.17 89	0.14 159	0.17 89	0.13 74	0.19 168	0.25 312

water-stereo	0.41 80	0.21 14	0.69 166	0.45 76	0.28 109	0.50 126	0.27 64	0.96 128	0.52 73	0.57 149	0.78 174	0.59 172	0.53 198	0.44 11	0.43 183	0.17 89	0.16 268	0.17 89	0.15 129	0.17 96	0.22 247

MM-Stereo_test1	0.51 151	0.26 106	0.59 103	0.53 218	0.31 165	0.50 126	0.53 340	1.06 165	1.09 294	0.88 218	0.70 152	0.54 149	0.59 240	1.18 254	0.35 94	0.19 170	0.17 297	0.20 197	0.17 191	0.20 210	0.18 117

rvit_0105_6	0.56 179	0.38 383	1.13 369	0.67 414	0.38 289	0.50 126	0.51 323	0.88 110	1.33 434	0.54 139	0.56 113	0.65 195	0.57 219	0.97 194	0.46 207	0.32 456	0.31 490	0.28 416	0.25 394	0.29 393	0.23 268

WCG-NET（raft）	0.46 116	0.23 42	0.59 103	0.42 51	0.24 28	0.50 126	0.35 139	0.76 63	1.10 298	0.72 182	0.76 167	0.91 292	0.50 184	0.88 163	0.40 157	0.16 56	0.13 84	0.15 30	0.14 109	0.15 47	0.17 97

IGEVStereo-DCA	0.49 138	0.33 275	0.64 140	0.46 88	0.34 239	0.50 126	0.42 222	0.93 117	0.59 101	0.48 101	0.48 71	0.48 113	0.45 139	2.28 444	0.44 188	0.19 170	0.14 159	0.19 156	0.15 129	0.17 96	0.21 216

rrr	0.57 191	0.33 275	2.43 515	0.46 88	0.34 239	0.50 126	0.38 177	0.84 93	0.55 87	0.48 101	0.48 71	0.48 113	0.45 139	2.28 444	0.44 188	0.19 170	0.14 159	0.19 156	0.15 129	0.17 96	0.18 117

StereoVision	0.67 265	0.37 365	1.02 333	0.60 333	0.41 324	0.50 126	0.41 214	1.32 264	0.96 237	0.73 184	2.48 551	0.82 249	0.57 219	1.06 221	0.50 241	0.26 383	0.28 473	0.29 428	0.28 440	0.37 455	0.22 247

HHNet	0.64 248	0.28 151	0.69 166	0.45 76	0.46 361	0.50 126	0.57 377	1.13 194	1.03 267	1.26 374	2.21 536	0.70 211	0.59 240	1.10 234	0.51 245	0.21 254	0.13 84	0.23 302	0.19 238	0.20 210	0.31 406

raftrobust	0.55 166	0.27 131	0.63 130	0.68 426	0.69 482	0.50 126	0.34 125	1.08 173	0.97 241	1.32 401	0.88 201	0.62 186	0.80 322	0.82 136	0.44 188	0.20 219	0.16 268	0.16 61	0.14 109	0.15 47	0.18 117

HUF	0.39 71	0.27 131	0.71 174	0.43 58	0.24 28	0.51 135	0.47 294	0.99 141	0.55 87	0.37 46	0.45 60	0.53 143	0.41 107	0.70 101	0.29 39	0.18 129	0.14 159	0.16 61	0.12 38	0.15 47	0.17 97

Pointernet	0.41 80	0.21 14	0.63 130	0.45 76	0.29 124	0.51 135	0.27 64	1.54 308	0.70 137	0.48 101	0.64 129	0.49 117	0.37 90	0.51 32	0.36 113	0.18 129	0.13 84	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.14 18

EKT-Stereo	0.56 179	0.33 275	0.84 254	0.61 347	0.64 461	0.51 135	0.48 302	1.14 198	0.95 233	0.74 185	0.89 203	0.77 230	0.42 115	1.18 254	0.42 177	0.23 313	0.17 297	0.21 233	0.18 214	0.20 210	0.26 332

LoS_RVC	0.45 106	0.29 175	0.48 41	0.49 135	0.83 522	0.51 135	0.43 240	0.65 28	0.44 50	0.47 93	0.78 174	0.44 85	0.60 246	0.59 60	0.37 126	0.14 26	0.12 40	0.14 4	0.10 1	0.14 20	1.08 570

sAnonymous2	0.59 216	0.61 483	1.82 477	0.61 347	0.52 401	0.51 135	0.54 354	0.97 129	0.70 137	0.50 118	0.68 141	0.46 98	0.63 257	0.61 66	0.41 167	0.22 289	0.17 297	0.23 302	0.21 312	0.85 555	0.56 524

CroCo_RVC	0.59 216	0.61 483	1.82 477	0.61 347	0.52 401	0.51 135	0.54 354	0.97 129	0.70 137	0.50 118	0.68 141	0.46 98	0.63 257	0.61 66	0.41 167	0.22 289	0.17 297	0.23 302	0.21 312	0.85 555	0.56 524

4.5_new	0.31 22	0.25 86	0.46 26	0.38 13	0.24 28	0.52 141	0.36 152	0.65 28	0.35 22	0.48 101	0.43 48	0.27 23	0.27 25	0.42 8	0.26 7	0.14 26	0.10 2	0.15 30	0.13 74	0.17 96	0.15 38

4.5w-stereo	0.31 22	0.25 86	0.46 26	0.38 13	0.24 28	0.52 141	0.36 152	0.65 28	0.35 22	0.48 101	0.43 48	0.27 23	0.27 25	0.42 8	0.26 7	0.14 26	0.10 2	0.15 30	0.13 74	0.17 96	0.15 38

3.25w_new	0.33 34	0.22 26	0.50 57	0.39 21	0.24 28	0.52 141	0.33 112	0.77 65	0.43 48	0.49 109	0.46 66	0.32 46	0.37 90	0.64 83	0.28 27	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.12 1	0.15 38

3.25w	0.33 34	0.22 26	0.50 57	0.39 21	0.24 28	0.52 141	0.33 112	0.77 65	0.43 48	0.49 109	0.46 66	0.32 46	0.37 90	0.64 83	0.28 27	0.12 5	0.10 2	0.14 4	0.12 38	0.12 1	0.15 38

3w_stereo	0.35 48	0.25 86	0.60 113	0.41 44	0.21 10	0.52 141	0.53 340	0.72 54	0.47 60	0.47 93	0.50 83	0.23 3	0.45 139	0.49 24	0.30 48	0.13 17	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.15 47	0.17 97

MIM_Stereo	0.60 226	0.26 106	1.02 333	0.49 135	0.32 198	0.52 141	0.28 71	1.41 284	0.82 182	1.02 255	1.16 314	0.93 301	0.53 198	1.48 328	0.63 314	0.17 89	0.17 297	0.20 197	0.19 238	0.17 96	0.18 117

iRaftStereo_RVC	0.49 138	0.28 151	0.72 176	0.53 218	0.29 124	0.52 141	0.33 112	1.14 198	0.84 190	0.85 211	0.99 230	0.55 153	0.36 83	0.83 142	0.40 157	0.18 129	0.13 84	0.22 268	0.20 270	0.20 210	0.18 117

sCroCo_RVC	0.51 151	0.43 416	1.15 376	0.66 400	0.60 447	0.52 141	0.40 202	0.93 117	0.64 122	0.45 86	0.76 167	0.49 117	0.49 176	0.65 88	0.49 238	0.27 404	0.28 473	0.23 302	0.22 340	0.29 393	0.28 366

CREStereo	0.40 75	0.24 64	0.40 8	0.37 5	0.22 16	0.52 141	0.29 78	0.81 79	1.15 330	0.59 150	0.72 159	0.51 128	0.42 115	0.57 50	0.37 126	0.19 170	0.13 84	0.15 30	0.10 1	0.14 20	0.15 38
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
rvit_0105_4	0.58 203	0.40 398	1.19 397	0.68 426	0.38 289	0.53 150	0.55 364	0.93 117	1.27 399	0.56 148	0.61 124	0.72 220	0.63 257	1.01 204	0.47 217	0.33 463	0.33 508	0.29 428	0.25 394	0.29 393	0.26 332

rvit_stereo_0075_2	0.66 254	0.47 432	1.21 405	0.67 414	0.66 472	0.53 150	0.48 302	1.24 241	1.17 342	0.77 190	0.91 206	0.78 234	0.59 240	1.05 216	0.63 314	0.37 493	0.28 473	0.40 513	0.31 477	0.38 461	0.34 433

trnet	0.40 75	0.23 42	0.40 8	0.37 5	0.20 5	0.53 150	0.29 78	0.81 79	1.15 330	0.59 150	0.72 159	0.53 143	0.43 123	0.56 44	0.37 126	0.18 129	0.13 84	0.15 30	0.10 1	0.14 20	0.14 18

GCAP-Stereo	0.43 96	0.32 255	0.80 222	0.50 156	0.27 73	0.53 150	0.31 93	1.05 163	0.67 129	0.69 176	0.71 156	0.58 166	0.42 115	0.51 32	0.35 94	0.18 129	0.15 230	0.18 128	0.13 74	0.17 96	0.15 38

CES	0.51 151	0.21 14	0.40 8	0.42 51	1.40 573	0.53 150	0.34 125	1.04 159	0.68 132	0.45 86	0.67 139	0.35 61	0.28 30	0.58 54	0.35 94	0.16 56	0.13 84	0.15 30	0.10 1	0.19 168	1.69 581

GMOStereo	0.55 166	0.28 151	0.72 176	0.52 195	0.30 144	0.53 150	0.43 240	1.02 144	0.98 244	1.44 455	1.14 306	0.88 276	0.57 219	0.62 71	0.39 140	0.16 56	0.14 159	0.24 326	0.22 340	0.20 210	0.18 117

error version	0.55 166	0.28 151	0.72 176	0.52 195	0.30 144	0.53 150	0.43 240	1.02 144	0.98 244	1.44 455	1.14 306	0.88 276	0.57 219	0.62 71	0.39 140	0.16 56	0.14 159	0.24 326	0.22 340	0.20 210	0.18 117

test-v	0.55 166	0.28 151	0.72 176	0.52 195	0.30 144	0.53 150	0.43 240	1.02 144	0.98 244	1.44 455	1.14 306	0.88 276	0.57 219	0.62 71	0.39 140	0.16 56	0.14 159	0.24 326	0.22 340	0.20 210	0.18 117

TRStereo	0.67 265	0.71 513	1.06 345	0.77 492	0.68 479	0.53 150	0.38 177	2.52 547	0.96 237	0.81 200	0.84 191	0.87 270	0.39 102	1.16 248	0.46 207	0.24 335	0.17 297	0.23 302	0.24 385	0.18 132	0.20 187

RAFT-345	0.86 382	0.26 106	0.73 190	0.53 218	0.28 109	0.53 150	0.41 214	0.85 95	1.31 430	1.33 407	2.32 541	0.85 267	0.53 198	5.69 542	0.48 225	0.19 170	0.14 159	0.22 268	0.17 191	0.17 96	0.17 97

test-2	0.55 166	0.28 151	0.72 176	0.52 195	0.30 144	0.53 150	0.43 240	1.02 144	0.98 244	1.44 455	1.14 306	0.88 276	0.57 219	0.62 71	0.39 140	0.16 56	0.14 159	0.24 326	0.22 340	0.20 210	0.18 117

rafts_anoy	0.55 166	0.32 255	0.66 152	0.72 459	0.61 453	0.53 150	0.40 202	1.24 241	1.06 281	0.85 211	0.83 189	0.67 201	0.53 198	0.77 120	0.55 275	0.20 219	0.15 230	0.25 365	0.26 411	0.22 279	0.21 216

raft+_RVC	0.56 179	0.29 175	0.61 121	0.65 387	0.56 429	0.53 150	0.53 340	1.40 280	1.02 264	0.78 192	1.04 253	0.70 211	0.55 209	1.00 201	0.49 238	0.18 129	0.16 268	0.19 156	0.19 238	0.18 132	0.17 97

FSD					0.52 401	0.54 163	0.58 383	0.71 49	0.54 80	0.54 139	0.53 96	0.60 176	0.52 195	0.58 54	0.56 281	0.51 539	0.48 556	0.50 536	0.49 544	0.50 512

3.5w_stereo	0.35 48	0.27 131	0.55 84	0.38 13	0.25 49	0.54 163	0.34 125	0.73 55	0.40 39	0.46 91	0.45 60	0.31 42	0.38 100	0.80 133	0.40 157	0.12 5	0.10 2	0.15 30	0.12 38	0.14 20	0.16 71

EGLCR-Stereo	0.41 80	0.24 64	0.59 103	0.45 76	0.27 73	0.54 163	0.22 24	1.23 239	0.56 91	0.44 78	0.43 48	0.68 203	0.29 33	0.89 168	0.34 85	0.17 89	0.12 40	0.20 197	0.17 191	0.17 96	0.18 117

RCA-Stereo	0.52 155	0.26 106	0.66 152	0.49 135	0.33 218	0.54 163	0.44 260	1.20 227	1.41 469	0.69 176	1.06 261	0.63 191	0.79 315	0.62 71	0.35 94	0.17 89	0.12 40	0.17 89	0.14 109	0.16 69	0.16 71

raft_robust	0.71 294	0.32 255	0.75 200	0.54 233	0.28 109	0.54 163	0.35 139	1.54 308	1.24 379	1.18 324	1.07 264	0.73 221	0.53 198	3.65 498	0.40 157	0.19 170	0.16 268	0.20 197	0.22 340	0.21 259	0.19 158

DN-CSS_ROB	0.67 265	0.36 344	1.36 433	0.59 325	0.41 324	0.54 163	0.45 276	1.30 258	0.95 233	1.05 264	1.47 427	0.69 208	0.64 261	1.80 387	0.60 302	0.19 170	0.15 230	0.25 365	0.23 372	0.22 279	0.23 268

BStereo	0.41 80	0.27 131	1.63 461	0.43 58	0.29 124	0.55 169	0.40 202	0.60 16	0.54 80	0.37 46	0.36 30	0.38 72	0.29 33	0.66 90	0.41 167	0.13 17	0.14 159	0.15 30	0.19 238	0.16 69	0.18 117

MonStereo	0.29 9	0.19 2	0.47 35	0.37 5	0.22 16	0.55 169	0.31 93	0.60 16	0.44 50	0.29 12	0.28 15	0.23 3	0.20 2	0.60 63	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.14 18

Monster-pub-eth3d	0.29 9	0.19 2	0.48 41	0.37 5	0.22 16	0.55 169	0.31 93	0.60 16	0.44 50	0.29 12	0.29 16	0.23 3	0.21 6	0.59 60	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.14 18

MM-Stereo_test2	0.44 103	0.25 86	0.70 171	0.54 233	0.33 218	0.55 169	0.45 276	1.02 144	0.84 190	0.61 162	0.51 87	0.49 117	0.42 115	0.82 136	0.32 68	0.16 56	0.13 84	0.18 128	0.14 109	0.19 168	0.17 97

AIO_rvc	0.38 63	0.25 86	0.65 147	0.47 105	0.31 165	0.55 169	0.38 177	0.98 133	0.51 71	0.35 36	0.48 71	0.49 117	0.22 9	0.87 159	0.31 57	0.16 56	0.12 40	0.16 61	0.12 38	0.15 47	0.15 38

AIO_test	0.38 63	0.24 64	0.59 103	0.47 105	0.31 165	0.55 169	0.44 260	0.86 102	0.50 68	0.34 33	0.48 71	0.46 98	0.30 44	0.76 118	0.31 57	0.17 89	0.12 40	0.17 89	0.13 74	0.16 69	0.15 38

MonSter	0.29 9	0.19 2	0.48 41	0.37 5	0.22 16	0.55 169	0.31 93	0.60 16	0.44 50	0.29 12	0.29 16	0.23 3	0.20 2	0.60 63	0.26 7	0.11 1	0.11 21	0.14 4	0.11 7	0.14 20	0.14 18

PSM-softLoss	0.80 345	0.33 275	0.89 278	0.63 365	0.32 198	0.55 169	0.40 202	1.26 247	0.78 161	1.25 362	1.07 264	0.83 259	0.51 190	5.33 534	0.61 305	0.25 357	0.15 230	0.25 365	0.22 340	0.20 210	0.26 332

KMStereo	0.80 345	0.33 275	0.89 278	0.63 365	0.32 198	0.55 169	0.40 202	1.26 247	0.78 161	1.25 362	1.07 264	0.83 259	0.51 190	5.33 534	0.61 305	0.25 357	0.15 230	0.25 365	0.22 340	0.20 210	0.26 332

test_xeample3	0.57 191	0.33 275	3.11 538	0.46 88	0.34 239	0.55 169	0.38 177	0.86 102	0.49 65	0.54 139	0.46 66	0.44 85	0.44 132	1.49 335	0.45 201	0.18 129	0.14 159	0.19 156	0.15 129	0.17 96	0.18 117

CAS	0.66 254	0.19 2	0.41 13	2.31 584	0.86 527	0.56 179	0.53 340	0.83 87	0.63 117	0.49 109	0.70 152	0.36 63	0.26 18	0.47 18	0.37 126	2.33 587	0.10 2	0.14 4	0.10 1	0.17 96	1.31 575

SA	0.69 287	0.31 237	0.97 317	0.64 380	0.30 144	0.56 179	0.38 177	1.84 391	1.35 439	0.99 242	1.37 396	0.69 208	0.94 386	1.88 399	0.43 183	0.20 219	0.16 268	0.25 365	0.23 372	0.22 279	0.19 158

BridgeDepth	0.30 18	0.21 14	0.39 3	0.41 44	0.18 1	0.57 181	0.32 104	0.71 49	0.35 22	0.27 4	0.26 10	0.39 75	0.43 123	0.48 20	0.29 39	0.14 26	0.10 2	0.13 1	0.12 38	0.15 47	0.13 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.36 53	0.25 86	0.64 140	0.49 135	0.30 144	0.57 181	0.24 45	0.86 102	0.36 32	0.53 137	0.39 37	0.51 128	0.41 107	0.49 24	0.28 27	0.19 170	0.15 230	0.17 89	0.12 38	0.14 20	0.16 71

rvit_0105_5	0.61 233	0.41 408	1.19 397	0.67 414	0.37 275	0.57 181	0.56 371	1.08 173	1.28 407	0.65 168	0.68 141	0.77 230	0.67 273	0.91 174	0.51 245	0.33 463	0.32 502	0.30 440	0.27 429	0.28 376	0.28 366

test_for_model	1.38 492	3.71 609	0.65 147	3.45 602	2.88 600	0.57 181	0.33 112	1.91 416	0.93 222	1.47 465	0.64 129	0.51 128	0.37 90	0.53 35	0.35 94	2.54 590	0.16 268	0.17 89	0.12 38	4.56 610	1.84 584

knoymous	0.53 157	0.32 255	0.51 65	0.46 88	0.30 144	0.57 181	0.54 354	1.10 186	0.78 161	0.99 242	0.84 191	0.95 311	0.57 219	0.89 168	0.51 245	0.21 254	0.14 159	0.26 386	0.14 109	0.23 300	0.25 312

ProNet	0.46 116	0.30 203	0.69 166	0.46 88	0.32 198	0.57 181	0.52 334	1.15 210	0.67 129	0.44 78	0.50 83	0.44 85	0.43 123	1.31 279	0.38 134	0.16 56	0.15 230	0.19 156	0.16 166	0.18 132	0.18 117

test-3	0.56 179	0.24 64	0.82 236	0.50 156	0.29 124	0.57 181	0.34 125	1.09 180	1.03 267	1.33 407	0.69 146	0.87 270	0.45 139	1.68 364	0.39 140	0.17 89	0.12 40	0.20 197	0.17 191	0.17 96	0.16 71

test_1	0.56 179	0.24 64	0.82 236	0.50 156	0.29 124	0.57 181	0.34 125	1.09 180	1.03 267	1.28 385	0.69 146	0.87 270	0.45 139	1.67 362	0.39 140	0.17 89	0.12 40	0.20 197	0.17 191	0.17 96	0.16 71

PFNet+	0.62 236	0.31 237	0.99 323	0.57 292	0.31 165	0.57 181	0.30 86	0.99 141	1.25 387	1.33 407	1.10 277	0.79 235	0.57 219	1.35 292	0.53 263	0.26 383	0.17 297	0.28 416	0.26 411	0.21 259	0.27 350

DeepStereo_RVC	0.57 191	0.31 237	0.78 214	0.53 218	0.30 144	0.57 181	0.32 104	1.11 188	0.80 176	1.17 313	0.94 212	0.83 259	0.93 383	1.01 204	0.61 305	0.23 313	0.14 159	0.21 233	0.19 238	0.24 329	0.26 332

RAFT-IKP	0.57 191	0.33 275	0.82 236	0.52 195	0.27 73	0.57 181	0.35 139	1.14 198	0.73 142	1.13 289	0.96 215	0.83 259	0.61 256	1.26 269	0.53 263	0.23 313	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.27 360	0.20 187

TestStereo	0.65 252	0.42 411	0.83 245	0.52 195	0.27 73	0.57 181	0.44 260	1.07 168	0.92 215	0.85 211	1.01 237	0.68 203	0.56 216	3.22 489	0.47 217	0.23 313	0.15 230	0.24 326	0.18 214	0.28 376	0.18 117

XX-TBD	0.47 126	0.71 513	0.39 3	0.81 503	0.25 49	0.57 181	0.26 58	0.73 55	1.30 423	0.78 192	1.01 237	0.45 95	0.33 60	0.49 24	0.39 140	0.20 219	0.15 230	0.15 30	0.11 7	0.17 96	0.15 38

MSCF	0.41 80	0.28 151	0.64 140	0.50 156	0.27 73	0.58 194	0.37 167	1.03 152	0.54 80	0.54 139	0.72 159	0.32 46	0.64 261	0.56 44	0.30 48	0.19 170	0.13 84	0.17 89	0.15 129	0.17 96	0.21 216

Prome-Stereo	0.76 319	0.29 175	0.57 94	0.58 306	0.33 218	0.58 194	0.94 497	0.98 133	0.92 215	1.46 464	2.45 549	0.91 292	1.38 499	1.60 353	0.44 188	0.19 170	0.13 84	0.19 156	0.18 214	0.20 210	0.87 562

IGEV-RUCA	0.38 63	0.24 64	0.51 65	0.51 172	0.36 264	0.59 196	0.23 37	0.68 36	0.52 73	0.39 59	0.50 83	0.44 85	0.31 48	0.86 154	0.31 57	0.24 335	0.13 84	0.16 61	0.12 38	0.20 210	0.21 216

MyStereo07	0.50 148	0.30 203	0.58 97	0.58 306	0.48 374	0.59 196	0.78 450	1.19 223	0.60 107	0.49 109	0.54 106	0.43 84	0.55 209	1.32 285	0.36 113	0.18 129	0.18 329	0.24 326	0.21 312	0.23 300	0.23 268

MyStereo04	0.71 294	0.30 203	1.28 419	0.58 306	0.48 374	0.59 196	0.78 450	1.74 366	1.49 498	0.94 234	0.91 206	0.74 222	0.86 349	1.59 348	0.69 335	0.18 129	0.18 329	0.24 326	0.21 312	0.23 300	0.23 268

DCRE	0.85 378	0.28 151	0.76 205	0.60 333	0.49 381	0.59 196	0.53 340	1.04 159	0.92 215	0.80 195	7.34 596	0.87 270	0.57 219	0.78 129	0.43 183	0.16 56	0.17 297	0.19 156	0.17 191	0.18 132	0.22 247

CFNet-RSSM	0.57 191	0.25 86	0.76 205	0.49 135	0.28 109	0.59 196	0.27 64	1.89 410	1.17 342	1.09 275	0.95 213	1.06 347	0.53 198	0.74 110	0.41 167	0.17 89	0.13 84	0.17 89	0.15 129	0.16 69	0.16 71

depthmonostereo	0.45 106	0.26 106	0.89 278	0.49 135	0.24 28	0.60 201	0.36 152	1.03 152	0.77 156	0.50 118	0.65 133	0.50 124	0.55 209	0.70 101	0.39 140	0.16 56	0.16 268	0.16 61	0.14 109	0.16 69	0.20 187

ISRNet	0.83 365	0.35 334	1.31 423	0.84 514	0.65 466	0.60 201	0.41 214	1.28 255	1.15 330	1.61 497	1.55 452	1.34 424	0.77 300	1.33 288	0.98 416	0.40 503	0.34 512	0.43 520	0.38 518	0.34 441	0.49 502

castereo	0.43 96	0.25 86	0.50 57	0.46 88	0.30 144	0.60 201	0.56 371	1.23 239	0.83 187	0.39 59	0.70 152	0.45 95	0.68 277	0.54 38	0.33 79	0.17 89	0.11 21	0.17 89	0.13 74	0.16 69	0.14 18

SMoEStereo_RVC	0.41 80	0.26 106	0.55 84	0.46 88	0.31 165	0.60 201	0.36 152	0.85 95	0.47 60	0.47 93	0.43 48	0.42 81	0.34 67	1.40 306	0.31 57	0.15 40	0.12 40	0.20 197	0.15 129	0.16 69	0.18 117

DisPM	0.68 278	0.30 203	0.85 260	0.66 400	0.35 256	0.60 201	0.44 260	1.10 186	1.10 298	1.56 487	1.10 277	0.80 237	0.58 236	2.37 452	0.46 207	0.25 357	0.14 159	0.23 302	0.21 312	0.20 210	0.26 332

test_3	0.57 191	0.24 64	0.87 269	0.55 249	0.30 144	0.60 201	0.40 202	1.07 168	1.08 286	1.20 337	0.68 141	0.92 300	0.43 123	1.68 364	0.40 157	0.16 56	0.13 84	0.22 268	0.19 238	0.21 259	0.17 97

GwcNet-ADL	0.67 265	0.33 275	0.90 288	0.58 306	0.41 324	0.60 201	0.59 390	1.55 311	1.28 407	1.11 278	1.13 301	0.90 288	0.59 240	1.11 237	0.91 397	0.28 422	0.18 329	0.18 128	0.18 214	0.25 341	0.33 423

test-1	0.56 179	0.28 151	1.13 369	0.58 306	0.34 239	0.60 201	0.38 177	1.56 315	0.98 244	0.80 195	1.02 240	0.83 259	0.52 195	0.64 83	0.46 207	0.17 89	0.16 268	0.20 197	0.17 191	0.20 210	0.26 332

RAFT-Stereo-weight	0.49 138	0.26 106	0.58 97	0.49 135	0.28 109	0.61 209	0.34 125	1.16 215	1.11 305	1.06 270	0.79 177	0.75 224	0.28 30	0.79 130	0.42 177	0.16 56	0.13 84	0.17 89	0.15 129	0.16 69	0.18 117

IIG-Stereo	0.97 419	0.34 305	0.80 222	0.90 534	0.33 218	0.61 209	0.26 58	1.27 251	1.08 286	1.69 512	1.37 396	1.44 442	0.74 290	6.94 574	0.53 263	0.21 254	0.14 159	0.23 302	0.18 214	0.20 210	0.15 38

Pruner-Stereo	0.64 248	0.31 237	0.79 218	0.66 400	0.31 165	0.61 209	0.42 222	1.22 234	1.09 294	1.53 479	1.09 275	0.94 307	0.55 209	1.37 296	0.56 281	0.25 357	0.14 159	0.24 326	0.21 312	0.21 259	0.25 312

FlowAnything_test	0.41 80	0.27 131	0.67 156	0.60 333	0.33 218	0.62 212	0.35 139	0.64 26	0.48 62	0.46 91	0.36 30	0.45 95	0.37 90	0.54 38	0.52 253	0.25 357	0.19 347	0.28 416	0.33 498	0.22 279	0.22 247

GASTEREO	0.43 96	0.29 175	0.62 127	0.51 172	0.27 73	0.62 212	0.36 152	1.02 144	0.58 97	0.55 144	0.83 189	0.30 39	0.65 266	0.64 83	0.30 48	0.19 170	0.13 84	0.17 89	0.15 129	0.16 69	0.21 216

3.75w	0.34 41	0.23 42	0.50 57	0.39 21	0.30 144	0.62 212	0.36 152	0.70 48	0.38 35	0.44 78	0.49 77	0.25 13	0.36 83	0.72 105	0.28 27	0.13 17	0.09 1	0.14 4	0.12 38	0.13 5	0.15 38

MyStereo06	0.67 265	0.29 175	1.06 345	0.58 306	0.48 374	0.62 212	0.72 438	2.26 503	0.89 204	1.07 272	1.12 290	1.22 390	0.56 216	0.83 142	0.47 217	0.17 89	0.17 297	0.24 326	0.21 312	0.23 300	0.23 268

MyStereo05	0.70 288	0.29 175	1.22 406	0.58 306	0.48 374	0.62 212	0.72 438	1.52 302	1.54 504	1.17 313	0.91 206	0.77 230	0.79 315	1.45 321	0.68 334	0.17 89	0.17 297	0.24 326	0.21 312	0.23 300	0.23 268

OCTAStereo	0.82 356	0.33 275	0.83 245	0.65 387	0.31 165	0.62 212	0.44 260	1.35 268	0.93 222	1.30 392	1.02 240	0.81 243	0.57 219	5.32 533	0.55 275	0.26 383	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.20 210	0.30 396

ROB_FTStereo_v2	0.57 191	0.33 275	0.81 227	0.52 195	0.27 73	0.62 212	0.42 222	1.14 198	0.73 142	1.13 289	0.97 224	0.82 249	0.60 246	1.15 244	0.53 263	0.23 313	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.27 360	0.20 187

ROB_FTStereo	0.56 179	0.33 275	0.82 236	0.52 195	0.27 73	0.62 212	0.25 48	1.14 198	0.74 149	1.13 289	0.96 215	0.82 249	0.60 246	1.18 254	0.52 253	0.23 313	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.27 360	0.20 187

HUI-Stereo	0.54 161	0.33 275	0.81 227	0.52 195	0.27 73	0.62 212	0.29 78	1.14 198	0.74 149	1.13 289	0.96 215	0.82 249	0.60 246	0.83 142	0.52 253	0.23 313	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.27 360	0.20 187

PFNet	0.92 408	0.28 151	1.20 401	0.68 426	0.32 198	0.62 212	0.55 364	1.27 251	1.01 260	1.47 465	1.09 275	0.97 319	0.68 277	6.58 567	0.59 299	0.21 254	0.13 84	0.24 326	0.19 238	0.20 210	0.20 187

iGMRVC	0.58 203	0.33 275	0.81 227	0.52 195	0.27 73	0.62 212	0.38 177	1.14 198	0.73 142	1.13 289	0.97 224	0.82 249	0.59 240	1.54 338	0.53 263	0.23 313	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.27 360	0.20 187

rvit_0105_3	0.66 254	0.47 432	1.27 416	0.74 473	0.40 310	0.63 223	0.70 434	1.22 234	1.28 407	0.83 204	0.71 156	0.82 249	0.72 289	0.93 179	0.58 291	0.37 493	0.34 512	0.34 479	0.32 484	0.28 376	0.31 406

Patchmatch Stereo++	0.57 191	0.33 275	0.82 236	0.52 195	0.27 73	0.63 223	0.28 71	1.14 198	0.73 142	1.13 289	0.96 215	0.82 249	0.60 246	1.40 306	0.52 253	0.23 313	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.27 360	0.20 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.82 356	0.33 275	0.83 245	0.65 387	0.31 165	0.63 223	0.43 240	1.35 268	0.93 222	1.30 392	1.02 240	0.81 243	0.57 219	5.37 538	0.55 275	0.26 383	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.20 210	0.30 396

NRIStereo	0.62 236	0.31 237	0.78 214	0.56 270	0.28 109	0.63 223	0.33 112	1.16 215	0.92 215	1.15 305	0.87 198	0.90 288	0.58 236	2.24 439	0.56 281	0.22 289	0.14 159	0.21 233	0.19 238	0.22 279	0.18 117

PSM-adaLoss	0.56 179	0.33 275	0.81 227	0.52 195	0.27 73	0.63 223	0.41 214	1.14 198	0.73 142	1.13 289	0.96 215	0.82 249	0.60 246	1.09 230	0.52 253	0.23 313	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.27 360	0.20 187

RE-Stereo	0.82 356	0.33 275	0.84 254	0.65 387	0.31 165	0.63 223	0.44 260	1.35 268	0.93 222	1.30 392	1.02 240	0.80 237	0.57 219	5.34 536	0.55 275	0.26 383	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.20 210	0.31 406

TVStereo	0.82 356	0.33 275	0.84 254	0.65 387	0.31 165	0.63 223	0.44 260	1.35 268	0.93 222	1.30 392	1.02 240	0.80 237	0.57 219	5.34 536	0.55 275	0.26 383	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.20 210	0.31 406

iRAFT	0.57 191	0.33 275	0.82 236	0.52 195	0.27 73	0.63 223	0.28 71	1.14 198	0.73 142	1.13 289	0.96 215	0.82 249	0.60 246	1.40 306	0.52 253	0.23 313	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.27 360	0.20 187

Gwc-CoAtRS	0.55 166	0.27 131	0.73 190	0.49 135	0.30 144	0.63 223	0.25 48	1.38 274	1.12 313	1.05 264	1.02 240	1.10 365	0.55 209	0.72 105	0.44 188	0.17 89	0.14 159	0.17 89	0.15 129	0.16 69	0.17 97

LG-G_1	0.33 34	0.22 26	0.48 41	0.44 67	0.20 5	0.64 232	0.18 2	0.80 76	0.28 7	0.30 16	0.30 20	0.36 63	0.35 75	0.88 163	0.26 7	0.17 89	0.13 84	0.16 61	0.11 7	0.14 20	0.16 71

LG-G	0.33 34	0.22 26	0.48 41	0.44 67	0.20 5	0.64 232	0.18 2	0.80 76	0.28 7	0.30 16	0.30 20	0.36 63	0.35 75	0.88 163	0.26 7	0.17 89	0.13 84	0.16 61	0.11 7	0.14 20	0.16 71

4D-IteraStereo	0.50 148	0.26 106	0.84 254	0.51 172	0.49 381	0.64 232	0.31 93	0.91 116	1.02 264	1.05 264	0.72 159	0.76 226	0.32 56	0.69 99	0.40 157	0.18 129	0.11 21	0.23 302	0.20 270	0.19 168	0.16 71

qqq	0.62 236	0.36 344	0.88 274	0.50 156	0.28 109	0.64 232	0.62 406	1.58 320	0.91 210	0.83 204	0.96 215	0.95 311	0.79 315	0.99 197	0.67 330	0.21 254	0.23 428	0.24 326	0.23 372	0.23 300	0.25 312

IRAFT_RVC	0.90 400	0.30 203	0.89 278	0.67 414	0.31 165	0.64 232	1.00 508	1.40 280	0.97 241	1.23 355	1.04 253	1.00 331	0.96 393	5.77 547	0.57 286	0.24 335	0.13 84	0.25 365	0.21 312	0.20 210	0.21 216

RALCasStereoNet	0.58 203	0.34 305	0.77 208	0.65 387	0.64 461	0.64 232	0.51 323	1.06 165	0.99 253	0.71 178	1.06 261	0.77 230	0.44 132	1.38 300	0.52 253	0.20 219	0.18 329	0.18 128	0.16 166	0.20 210	0.22 247

testlalala2	0.60 226	0.30 203	0.68 160	1.79 577	1.30 571	0.65 238	0.41 214	1.06 165	0.75 154	0.91 225	0.96 215	0.75 224	0.34 67	0.56 44	0.45 201	0.18 129	0.16 268	0.17 89	0.13 74	0.17 96	0.19 158

IPLGR	0.62 236	0.28 151	1.32 426	0.50 156	0.29 124	0.65 238	0.34 125	1.47 294	1.19 350	1.21 344	1.07 264	0.70 211	0.65 266	1.05 216	0.55 275	0.18 129	0.15 230	0.20 197	0.17 191	0.21 259	0.20 187

AAGNet	1.84 534	0.30 203	0.79 218	0.66 400	0.32 198	0.65 238	0.50 321	1.02 144	1.01 260	1.47 465	1.21 331	0.99 325	1.16 460	2.76 475	22.69 621	0.24 335	0.13 84	0.22 268	0.20 270	0.24 329	0.16 71

TransformOpticalFlow	0.97 419	0.30 203	0.96 316	0.54 233	0.31 165	0.65 238	0.54 354	1.87 403	1.19 350	1.12 286	1.44 420	1.34 424	0.98 406	6.68 570	0.44 188	0.19 170	0.12 40	0.21 233	0.19 238	0.18 132	0.23 268

FTStereo	0.92 408	0.28 151	0.61 121	0.57 292	0.34 239	0.65 238	1.80 572	1.09 180	0.84 190	1.75 517	4.13 576	1.04 342	1.62 522	1.59 348	0.48 225	0.21 254	0.17 297	0.23 302	0.22 340	0.19 168	0.58 530

TANstereo	0.45 106	0.23 42	0.50 57	0.43 58	0.21 10	0.65 238	0.26 58	0.83 87	0.88 203	0.95 236	0.99 230	0.51 128	0.45 139	0.56 44	0.36 113	0.19 170	0.24 438	0.16 61	0.13 74	0.17 96	0.27 350

CrosDoStereo	1.56 511	0.26 106	0.78 214	0.51 172	0.29 124	0.66 244	11.86 610	1.18 219	1.00 257	1.35 420	1.76 493	0.99 325	1.83 543	6.64 568	0.83 375	0.19 170	0.15 230	0.20 197	0.22 340	0.18 132	0.25 312

KYRaft	0.77 325	0.29 175	0.68 160	0.59 325	0.29 124	0.66 244	0.83 471	1.05 163	0.89 204	1.63 503	2.22 537	1.15 378	0.99 409	1.59 348	0.41 167	0.21 254	0.14 159	0.22 268	0.28 440	0.21 259	1.01 566

DeepStereo_LL	1.56 511	0.26 106	0.78 214	0.51 172	0.29 124	0.66 244	11.86 610	1.18 219	1.00 257	1.35 420	1.76 493	0.99 325	1.83 543	6.64 568	0.83 375	0.19 170	0.15 230	0.20 197	0.22 340	0.18 132	0.25 312

RAFT_R40	0.84 371	0.30 203	0.83 245	0.63 365	0.31 165	0.66 244	0.43 240	1.15 210	0.99 253	1.47 465	1.10 277	1.00 331	0.84 336	5.44 539	0.53 263	0.23 313	0.13 84	0.23 302	0.20 270	0.23 300	0.19 158

cross-raft	0.56 179	0.26 106	0.65 147	0.55 249	0.31 165	0.66 244	0.37 167	1.68 341	0.82 182	1.06 270	1.07 264	1.25 399	0.45 139	0.74 110	0.39 140	0.15 40	0.13 84	0.19 156	0.16 166	0.19 168	0.17 97

UGAM-zero	1.05 441	0.33 275	1.04 338	0.49 135	0.31 165	0.67 249	0.26 58	2.37 524	0.80 176	1.05 264	1.11 286	2.86 565	1.81 541	6.26 557	0.50 241	0.18 129	0.15 230	0.19 156	0.16 166	0.17 96	0.21 216

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 126	0.38 383	0.75 200	0.48 119	0.37 275	0.67 249	0.35 139	0.82 84	1.14 325	0.61 162	0.64 129	0.39 75	0.39 102	0.74 110	0.39 140	0.20 219	0.17 297	0.22 268	0.18 214	0.24 329	0.20 187

STrans-v2	1.06 443	0.31 237	1.02 333	0.52 195	0.33 218	0.67 249	0.78 450	2.66 560	1.26 395	1.15 305	1.46 424	1.37 431	1.40 502	6.68 570	0.46 207	0.19 170	0.13 84	0.21 233	0.18 214	0.18 132	0.21 216

RALAANet	0.62 236	0.37 365	0.97 317	0.66 400	0.50 386	0.67 249	0.31 93	1.27 251	1.09 294	1.11 278	1.17 317	0.88 276	0.46 149	1.27 272	0.45 201	0.20 219	0.15 230	0.21 233	0.18 214	0.27 360	0.19 158

WQFJX1	0.59 216	0.27 131	0.59 103	0.49 135	0.73 489	0.68 253	0.46 282	2.65 556	0.77 156	0.55 144	0.51 87	0.52 137	0.50 184	1.38 300	0.61 305	0.18 129	0.20 364	0.20 197	0.17 191	0.20 210	0.21 216

NLMM1	0.60 226	0.28 151	0.63 130	0.48 119	0.73 489	0.68 253	0.43 240	2.47 538	1.11 305	0.60 157	0.63 127	0.51 128	0.47 157	1.34 289	0.58 291	0.19 170	0.21 382	0.20 197	0.17 191	0.20 210	0.19 158

MSKI-zero shot	0.56 179	0.30 203	0.61 121	0.55 249	0.28 109	0.68 253	0.28 71	1.25 245	0.68 132	0.92 228	1.33 382	0.81 243	0.33 60	1.94 404	0.36 113	0.18 129	0.13 84	0.17 89	0.13 74	0.16 69	0.19 158

testlalala	0.49 138	0.30 203	0.70 171	0.44 67	0.40 310	0.68 253	0.38 177	1.38 274	0.58 97	1.28 385	0.82 187	0.61 183	0.36 83	0.57 50	0.34 85	0.21 254	0.14 159	0.18 128	0.12 38	0.15 47	0.16 71

LL-Strereo2	0.56 179	0.36 344	0.77 208	0.56 270	0.40 310	0.68 253	0.37 167	1.21 232	0.83 187	0.96 239	0.79 177	0.91 292	0.41 107	1.08 226	0.48 225	0.18 129	0.17 297	0.29 428	0.25 394	0.22 279	0.19 158

RAFT_CTSACE	0.66 254	0.29 175	1.14 374	0.57 292	0.51 396	0.68 253	0.44 260	0.88 110	0.98 244	1.03 259	1.83 506	1.23 394	0.67 273	1.48 328	0.38 134	0.16 56	0.16 268	0.21 233	0.20 270	0.20 210	0.17 97

MIPNet	0.60 226	0.31 237	1.07 350	0.51 172	0.34 239	0.68 253	0.40 202	1.67 337	1.14 325	1.11 278	0.93 210	0.60 176	0.78 307	0.77 120	0.58 291	0.18 129	0.14 159	0.19 156	0.16 166	0.18 132	0.21 216

GANet-ADL	0.63 245	0.38 383	0.82 236	0.67 414	0.41 324	0.68 253	0.51 323	1.64 333	1.16 337	0.98 241	1.10 277	0.90 288	0.58 236	0.81 134	0.63 314	0.27 404	0.18 329	0.18 128	0.16 166	0.23 300	0.27 350

LCNet	0.73 303	0.30 203	0.58 97	0.58 306	0.31 165	0.68 253	0.53 340	1.09 180	0.94 228	1.19 332	1.34 386	0.96 316	1.32 492	2.50 462	0.46 207	0.19 170	0.13 84	0.21 233	0.25 394	0.28 376	0.69 549

R-Stereo Train	0.60 226	0.30 203	0.72 176	0.57 292	0.37 275	0.68 253	0.52 334	1.45 289	0.78 161	1.61 497	1.50 438	0.76 226	0.53 198	0.67 94	0.51 245	0.19 170	0.16 268	0.18 128	0.15 129	0.18 132	0.19 158

RAFT-Stereo	0.60 226	0.30 203	0.72 176	0.57 292	0.37 275	0.68 253	0.52 334	1.45 289	0.78 161	1.61 497	1.50 438	0.76 226	0.53 198	0.67 94	0.51 245	0.19 170	0.16 268	0.18 128	0.15 129	0.18 132	0.19 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.17 465	0.29 175	1.08 353	0.55 249	0.43 338	0.69 264	0.71 437	1.14 198	1.35 439	1.00 246	1.49 431	1.90 510	0.86 349	9.61 602	0.89 389	0.21 254	0.19 347	0.30 440	0.25 394	0.20 210	0.18 117

AE-Stereo	0.58 203	0.29 175	0.81 227	0.62 355	0.41 324	0.69 264	0.46 282	2.49 543	1.25 387	0.49 109	0.77 171	0.69 208	0.46 149	0.61 66	0.42 177	0.17 89	0.16 268	0.21 233	0.20 270	0.19 168	0.18 117

x	0.59 216	0.34 305	0.79 218	0.51 172	0.32 198	0.69 264	0.46 282	1.64 333	0.97 241	0.86 216	0.86 195	0.83 259	0.74 290	0.75 117	0.70 338	0.21 254	0.22 400	0.22 268	0.20 270	0.21 259	0.24 291

RAFT	0.67 265	0.32 255	0.83 245	0.63 365	0.34 239	0.69 264	0.57 377	1.14 198	0.84 190	1.12 286	1.20 325	1.75 500	0.92 381	1.09 230	0.60 302	0.22 289	0.19 347	0.27 400	0.24 385	0.22 279	0.23 268

SST-Stereo	0.85 378	0.30 203	0.81 227	0.63 365	0.31 165	0.70 268	0.25 48	1.16 215	0.95 233	1.47 465	1.11 286	0.99 325	0.86 349	5.69 542	0.53 263	0.23 313	0.13 84	0.23 302	0.19 238	0.23 300	0.19 158

EAI-Stereo	0.76 319	0.31 237	0.74 195	0.55 249	0.28 109	0.70 268	1.72 565	2.57 550	0.90 209	0.75 187	3.03 563	0.57 164	0.43 123	1.10 234	0.49 238	0.19 170	0.14 159	0.17 89	0.18 214	0.17 96	0.21 216

NLCSM	0.54 161	0.30 203	0.60 113	0.53 218	0.74 496	0.71 270	0.47 294	1.25 245	0.71 140	0.64 166	0.51 87	0.48 113	0.60 246	1.34 289	0.71 341	0.19 170	0.20 364	0.21 233	0.19 238	0.22 279	0.21 216

test_4	0.55 166	0.23 42	0.67 156	0.56 270	0.32 198	0.71 270	0.39 193	0.83 87	0.72 141	0.93 231	1.87 513	0.70 211	0.41 107	1.21 260	0.39 140	0.16 56	0.13 84	0.21 233	0.23 372	0.20 210	0.18 117

GMM-Stereo	0.75 311	0.27 131	0.66 152	0.56 270	0.34 239	0.71 270	0.97 502	1.09 180	0.91 210	1.37 427	1.79 498	1.11 370	0.79 315	2.08 424	0.48 225	0.19 170	0.12 40	0.25 365	0.25 394	0.21 259	0.78 556

PMTNet	0.47 126	0.22 26	0.43 17	0.39 21	0.24 28	0.71 270	0.26 58	0.78 73	1.03 267	0.65 168	0.69 146	0.55 153	0.48 163	0.90 171	0.36 113	0.99 570	0.13 84	0.15 30	0.10 1	0.15 47	0.15 38

DilatedVolume-Stereo	0.46 116	0.24 64	0.72 176	0.45 76	0.33 218	0.72 274	0.29 78	0.83 87	0.53 77	0.82 202	0.73 163	0.52 137	0.44 132	1.16 248	0.42 177	0.15 40	0.15 230	0.15 30	0.14 109	0.16 69	0.17 97

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 378	0.38 383	2.79 529	0.51 172	0.60 447	0.72 274	0.38 177	2.87 572	0.77 156	0.80 195	1.07 264	2.14 539	0.93 383	0.96 190	0.62 310	0.21 254	0.13 84	0.21 233	0.26 411	0.29 393	0.32 415

CFNet_pseudo	0.68 278	0.34 305	0.93 298	0.50 156	0.39 298	0.72 274	0.42 222	1.44 287	1.25 387	1.17 313	1.35 391	1.22 390	0.66 271	1.04 213	0.64 318	0.21 254	0.17 297	0.33 471	0.19 238	0.39 466	0.28 366

111	0.66 254	0.27 131	1.15 376	0.46 88	0.25 49	0.72 274	0.42 222	1.57 318	1.44 482	0.83 204	1.39 403	1.10 365	0.80 322	0.97 194	0.65 323	0.20 219	0.14 159	0.18 128	0.15 129	0.18 132	0.28 366

ccs_rob	0.68 278	0.34 305	0.93 298	0.50 156	0.39 298	0.72 274	0.42 222	1.43 286	1.25 387	1.17 313	1.34 386	1.22 390	0.66 271	1.04 213	0.64 318	0.21 254	0.17 297	0.35 486	0.20 270	0.40 470	0.29 380

LL-Strereo	1.42 498	0.44 423	2.02 492	0.62 355	1.07 553	0.73 279	0.65 415	2.02 445	1.21 361	1.60 496	1.62 471	2.02 530	2.10 556	9.67 603	1.07 431	0.22 289	0.20 364	0.27 400	0.24 385	0.23 300	0.33 423

PSMNet-RSSM	0.78 330	0.32 255	0.89 278	0.65 387	0.43 338	0.73 279	0.58 383	2.14 477	1.19 350	1.18 324	1.38 401	1.31 417	1.07 442	1.43 316	0.82 374	0.28 422	0.21 382	0.27 400	0.29 459	0.25 341	0.26 332

999	0.49 138	0.25 86	0.55 84	0.51 172	0.35 256	0.74 281	0.31 93	0.89 114	0.59 101	0.39 59	0.50 83	0.50 124	0.36 83	2.41 455	0.41 167	0.17 89	0.13 84	0.18 128	0.15 129	0.16 69	0.23 268

rvit_105_1	0.76 319	0.54 461	1.27 416	0.80 499	0.49 381	0.74 281	0.86 480	1.39 278	1.23 375	1.00 246	0.80 182	0.93 301	0.78 307	1.29 276	0.78 359	0.43 512	0.36 523	0.36 496	0.42 525	0.30 408	0.36 446

model_zeroshot	0.53 157	0.31 237	1.00 328	0.57 292	0.39 298	0.74 281	0.39 193	1.38 274	0.67 129	0.88 218	0.85 193	0.71 218	0.37 90	0.77 120	0.39 140	0.21 254	0.17 297	0.19 156	0.17 191	0.17 96	0.22 247

dd	0.62 236	0.51 450	1.17 391	0.56 270	0.33 218	0.74 281	0.46 282	1.03 152	1.40 465	0.80 195	0.87 198	0.60 176	0.57 219	1.02 208	0.86 380	0.28 422	0.18 329	0.26 386	0.19 238	0.35 445	0.27 350

ACRE	0.66 254	0.37 365	1.27 416	0.60 333	0.50 386	0.74 281	0.47 294	1.26 247	1.10 298	1.40 442	1.56 458	0.62 186	0.46 149	0.88 163	0.78 359	0.24 335	0.15 230	0.19 156	0.16 166	0.19 168	0.29 380

WQFJX	0.58 203	0.29 175	0.57 94	0.46 88	0.87 533	0.75 286	0.39 193	2.67 561	0.80 176	0.55 144	0.53 96	0.54 149	0.55 209	0.97 194	0.61 305	0.17 89	0.19 347	0.19 156	0.16 166	0.19 168	0.20 187

anonymousdsp2	0.58 203	0.29 175	0.93 298	0.51 172	0.30 144	0.75 286	0.46 282	1.95 430	0.87 200	0.81 200	0.78 174	0.76 226	0.48 163	1.10 234	0.45 201	0.19 170	0.14 159	0.18 128	0.13 74	0.20 210	0.22 247

CIPLG	0.67 265	0.37 365	1.17 391	0.60 333	0.51 396	0.75 286	0.48 302	1.26 247	1.11 305	1.43 452	1.58 464	0.64 194	0.48 163	0.94 180	0.78 359	0.24 335	0.15 230	0.19 156	0.16 166	0.19 168	0.29 380

IPLGR_C	0.67 265	0.38 383	1.20 401	0.60 333	0.50 386	0.75 286	0.48 302	1.28 255	1.13 319	1.42 448	1.57 462	0.62 186	0.48 163	0.85 151	0.80 371	0.24 335	0.15 230	0.19 156	0.16 166	0.19 168	0.29 380

HCRNet	0.72 300	0.40 398	0.86 267	0.61 347	0.57 434	0.75 286	0.35 139	1.39 278	1.21 361	1.11 278	0.99 230	1.01 336	0.76 296	2.18 434	0.73 343	0.28 422	0.19 347	0.28 416	0.23 372	0.25 341	0.26 332

AANet_RVC	1.22 476	0.60 478	1.94 485	0.69 439	0.46 361	0.75 286	0.69 427	1.51 298	1.57 511	1.36 425	1.90 516	1.51 459	0.87 358	7.23 579	1.89 522	0.26 383	0.19 347	0.19 156	0.16 166	0.23 300	0.37 450

test_sample1	0.67 265	0.32 255	0.90 288	0.54 233	0.33 218	0.76 292	0.48 302	1.75 368	1.06 281	0.95 236	0.99 230	0.91 292	1.10 449	1.25 265	0.79 364	0.22 289	0.19 347	0.21 233	0.20 270	0.21 259	0.25 312

ffm	0.79 339	0.36 344	1.51 447	0.56 270	0.40 310	0.76 292	0.59 390	1.08 173	2.62 568	1.19 332	1.49 431	1.07 350	0.85 341	1.57 341	0.35 94	0.21 254	0.13 84	0.31 447	0.28 440	0.20 210	0.23 268

ff1	1.88 536	0.36 344	1.51 447	0.56 270	0.40 310	0.76 292	0.59 390	1.08 173	2.62 568	1.19 332	1.49 431	1.07 350	0.85 341	9.88 607	13.82 605	0.21 254	0.13 84	0.31 447	0.28 440	0.20 210	0.23 268

mmx	1.89 539	0.36 344	1.51 447	0.56 270	0.40 310	0.76 292	0.59 390	2.32 515	1.41 469	1.19 332	1.49 431	1.07 350	0.85 341	9.88 607	13.82 605	0.25 357	0.21 382	0.31 447	0.28 440	0.32 426	0.29 380

xxx	1.89 539	0.36 344	1.51 447	0.56 270	0.40 310	0.76 292	0.59 390	2.32 515	1.41 469	1.19 332	1.49 431	1.07 350	0.85 341	9.88 607	13.82 605	0.25 357	0.21 382	0.31 447	0.28 440	0.32 426	0.29 380

CFNet_ucs	0.73 303	0.34 305	0.94 305	0.53 218	0.44 348	0.76 292	0.46 282	1.73 364	1.34 436	1.24 359	1.54 449	1.08 360	0.64 261	1.05 216	0.64 318	0.26 383	0.20 364	0.37 499	0.22 340	0.42 478	0.30 396

UDGNet	0.75 311	1.23 560	0.99 323	0.82 506	0.42 334	0.76 292	0.38 177	0.98 133	1.37 453	0.83 204	0.88 201	0.70 211	0.60 246	1.25 265	0.57 286	0.57 548	0.19 347	1.03 576	0.26 411	0.79 553	0.35 442

PSM-AAD	0.80 345	0.29 175	0.58 97	0.58 306	0.29 124	0.76 292	1.19 532	1.08 173	0.94 228	1.65 506	1.58 464	0.81 243	2.12 560	1.67 362	0.44 188	0.19 170	0.14 159	0.38 503	0.32 484	0.22 279	0.68 546

GrayStereo	0.83 365	0.28 151	0.62 127	0.66 400	0.37 275	0.76 292	1.79 569	1.19 223	0.91 210	1.98 541	1.89 514	1.07 350	1.76 538	1.43 316	0.50 241	0.20 219	0.15 230	0.19 156	0.21 312	0.18 132	0.41 473

CRE-IMP	0.57 191	0.32 255	0.82 236	0.54 233	0.29 124	0.77 301	0.25 48	1.19 223	0.79 170	1.09 275	0.95 213	0.81 243	0.57 219	1.11 237	0.57 286	0.22 289	0.14 159	0.23 302	0.19 238	0.28 376	0.24 291

WQFJA1	0.55 166	0.29 175	0.56 90	0.47 105	0.85 525	0.78 302	0.38 177	2.26 503	0.79 170	0.51 128	0.53 96	0.53 143	0.50 184	0.73 108	0.66 327	0.17 89	0.21 382	0.19 156	0.17 191	0.19 168	0.18 117

NLMM	0.55 166	0.29 175	0.56 90	0.47 105	0.86 527	0.78 302	0.38 177	2.26 503	0.79 170	0.51 128	0.53 96	0.53 143	0.50 184	0.73 108	0.66 327	0.17 89	0.21 382	0.19 156	0.17 191	0.19 168	0.18 117

G2L-Stereo	0.84 371	0.35 334	1.15 376	0.63 365	0.43 338	0.78 302	0.69 427	1.69 350	1.20 354	1.36 425	1.18 320	1.43 441	0.78 307	2.47 461	1.26 457	0.25 357	0.20 364	0.26 386	0.21 312	0.20 210	0.27 350

tt45	0.47 126	0.25 86	0.52 73	0.47 105	0.34 239	0.78 302	0.32 104	0.86 102	0.45 57	0.52 133	0.45 60	0.49 117	0.37 90	2.12 428	0.36 113	0.16 56	0.13 84	0.19 156	0.16 166	0.17 96	0.21 216

DCVSM-stereo	0.75 311	0.36 344	0.82 236	0.58 306	0.43 338	0.78 302	0.42 222	1.30 258	1.05 279	1.79 522	1.04 253	1.60 472	1.08 443	1.12 239	0.86 380	0.25 357	0.27 467	0.29 428	0.24 385	0.30 408	0.37 450

testlalala_base	0.83 365	0.41 408	0.80 222	0.67 414	0.53 409	0.78 302	0.30 86	1.84 391	0.60 107	0.75 187	0.91 206	0.68 203	0.54 206	0.69 99	0.46 207	2.92 594	0.15 230	0.17 89	0.12 38	2.95 592	0.27 350

Sa-1000	0.76 319	0.30 203	0.92 296	0.62 355	0.31 165	0.78 302	0.37 167	2.00 443	1.38 455	1.30 392	2.04 527	0.86 268	0.74 290	1.87 393	0.40 157	0.19 170	0.14 159	0.25 365	0.24 385	0.21 259	0.19 158

cf-r	0.79 339	0.32 255	1.06 345	0.57 292	0.64 461	0.78 302	0.51 323	2.04 452	1.22 370	1.20 337	1.27 358	1.53 462	0.91 373	1.47 326	0.94 409	0.25 357	0.19 347	0.22 268	0.23 372	0.19 168	0.21 216

GwcNet-RSSM	0.83 365	0.34 305	1.29 422	0.65 387	0.55 424	0.78 302	0.62 406	1.89 410	1.27 399	1.18 324	1.39 403	1.56 467	0.91 373	1.60 353	1.22 450	0.26 383	0.20 364	0.23 302	0.24 385	0.21 259	0.21 216

DeepPruner_ROB	0.79 339	0.55 465	1.14 374	0.61 347	0.46 361	0.78 302	0.54 354	1.83 389	1.00 257	1.42 448	1.27 358	1.23 394	0.77 300	1.56 339	0.89 389	0.35 483	0.28 473	0.27 400	0.26 411	0.32 426	0.34 433

xyz-stereo-finetune	0.50 148	0.27 131	0.63 130	0.43 58	0.23 23	0.79 312	0.46 282	0.83 87	0.82 182	0.63 165	0.63 127	0.54 149	0.44 132	1.69 368	0.62 310	0.16 56	0.15 230	0.19 156	0.16 166	0.17 96	0.16 71

AIO-test2	0.61 233	0.30 203	0.93 298	0.65 387	0.65 466	0.79 312	0.50 321	1.33 266	1.40 465	0.65 168	1.15 312	0.53 143	0.42 115	1.18 254	0.36 113	0.25 357	0.18 329	0.26 386	0.31 477	0.20 210	0.21 216

AIO-test1	0.61 233	0.27 131	0.68 160	0.68 426	1.02 549	0.79 312	0.36 152	1.59 325	1.35 439	0.59 150	0.89 203	0.60 176	0.49 176	1.20 259	0.36 113	0.18 129	0.17 297	0.23 302	0.25 394	0.18 132	0.26 332

DEFOM-Stereo	0.34 41	0.23 42	0.46 26	0.44 67	0.29 124	0.79 312	0.23 37	0.50 4	0.39 37	0.38 52	0.32 24	0.23 3	0.25 14	1.21 260	0.28 27	0.17 89	0.12 40	0.15 30	0.11 7	0.14 20	0.16 71

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 443	0.43 416	3.59 548	0.53 218	0.66 472	0.79 312	0.39 193	2.60 553	0.98 244	0.96 239	4.58 580	2.05 537	0.56 216	0.99 197	0.51 245	0.19 170	0.14 159	0.21 233	0.28 440	0.32 426	0.41 473

gcap-zeroshot	0.59 216	0.30 203	1.11 363	0.51 172	0.30 144	0.79 312	0.36 152	1.86 402	0.86 197	0.90 223	0.68 141	1.44 442	0.50 184	0.82 136	0.35 94	0.19 170	0.16 268	0.18 128	0.15 129	0.18 132	0.18 117

IPLG	0.72 300	0.29 175	1.12 368	0.53 218	0.44 348	0.79 312	0.33 112	1.35 268	1.10 298	1.32 401	1.11 286	0.52 137	0.54 206	3.13 485	0.71 341	0.17 89	0.14 159	0.20 197	0.17 191	0.18 132	0.21 216

test_sample2	0.67 265	0.31 237	0.89 278	0.54 233	0.29 124	0.80 319	0.63 411	1.83 389	1.10 298	0.93 231	1.06 261	0.94 307	0.92 381	1.24 264	0.59 299	0.23 313	0.20 364	0.22 268	0.21 312	0.24 329	0.25 312

PCWNet_CMD	0.68 278	0.34 305	0.93 298	0.51 172	0.38 289	0.80 319	0.42 222	1.51 298	1.34 436	1.17 313	1.31 371	1.23 394	0.65 266	0.94 180	0.62 310	0.21 254	0.17 297	0.27 400	0.19 238	0.43 480	0.28 366

AACVNet	0.90 400	0.40 398	0.98 320	0.86 520	0.40 310	0.80 319	0.49 313	1.81 385	0.86 197	1.11 278	1.34 386	1.32 421	0.99 409	4.23 509	0.86 380	0.26 383	0.22 400	0.28 416	0.22 340	0.30 408	0.28 366

RAFT-RH_RVC	1.04 436	0.26 106	0.76 205	0.53 218	0.29 124	0.80 319	0.32 104	0.85 95	1.12 313	2.04 544	4.63 582	1.03 341	0.57 219	5.93 550	0.52 253	0.20 219	0.13 84	0.26 386	0.20 270	0.16 69	0.19 158

GMStereo	0.58 203	0.50 446	1.09 356	0.52 195	0.32 198	0.80 319	0.43 240	1.02 144	1.41 469	0.89 222	0.77 171	0.52 137	0.46 149	0.89 168	0.56 281	0.25 357	0.16 268	0.20 197	0.22 340	0.31 415	0.27 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.66 254	0.33 275	0.74 195	0.55 249	0.37 275	0.80 319	0.47 294	1.46 291	1.11 305	1.01 251	1.31 371	1.07 350	0.91 373	0.82 136	1.09 433	0.22 289	0.19 347	0.21 233	0.18 214	0.23 300	0.19 158

GANet-RSSM	0.78 330	0.31 237	0.90 288	0.67 414	0.58 437	0.80 319	0.62 406	2.04 452	1.15 330	1.11 278	1.27 358	1.26 405	1.18 471	1.68 364	0.74 347	0.26 383	0.21 382	0.22 268	0.22 340	0.23 300	0.23 268

MSMDNet	0.68 278	0.34 305	0.93 298	0.52 195	0.38 289	0.80 319	0.42 222	1.52 302	1.35 439	1.17 313	1.31 371	1.23 394	0.65 266	0.94 180	0.62 310	0.21 254	0.17 297	0.26 386	0.19 238	0.41 474	0.28 366

z-ln-s-r	1.18 470	0.61 483	2.91 531	0.54 233	0.56 429	0.81 327	0.86 480	1.72 362	1.55 510	1.18 324	1.62 471	1.37 431	1.16 460	3.67 501	3.77 560	0.20 219	0.15 230	0.21 233	0.17 191	0.29 393	0.24 291

pcwnet_v2	0.91 405	0.39 392	2.74 527	0.64 380	0.55 424	0.81 327	0.49 313	2.19 495	1.63 518	1.44 455	1.64 477	1.09 361	0.79 315	1.31 279	0.70 338	0.32 456	0.25 450	0.29 428	0.27 429	0.37 455	0.37 450

VIP-Stereo	0.37 59	0.25 86	0.62 127	0.41 44	0.46 361	0.82 329	0.22 24	0.67 34	0.48 62	0.32 23	0.55 109	0.37 68	0.31 48	0.85 151	0.28 27	0.18 129	0.12 40	0.16 61	0.12 38	0.15 47	0.14 18

test_sample6	0.77 325	0.36 344	1.07 350	0.56 270	0.31 165	0.82 329	0.56 371	2.12 467	1.24 379	1.21 344	1.40 408	0.90 288	0.90 370	1.45 321	0.87 385	0.28 422	0.23 428	0.28 416	0.29 459	0.28 376	0.30 396

GASNet	1.13 458	1.10 551	3.29 543	1.00 551	0.68 479	0.82 329	0.67 421	1.85 399	1.38 455	1.39 436	1.25 347	1.25 399	1.20 474	2.72 473	1.62 502	0.46 525	0.26 457	0.36 496	0.34 504	0.55 526	0.33 423

CASS	0.67 265	0.36 344	0.84 254	0.57 292	0.28 109	0.82 329	0.43 240	1.62 332	0.92 215	1.39 436	1.28 364	0.87 270	0.84 336	0.88 163	0.59 299	0.36 490	0.19 347	0.26 386	0.22 340	0.29 393	0.43 485
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.71 294	0.33 275	1.25 413	0.50 156	0.36 264	0.82 329	0.31 93	3.16 576	0.89 204	1.24 359	1.14 306	0.79 235	0.65 266	1.15 244	0.43 183	0.18 129	0.13 84	0.18 128	0.17 191	0.20 210	0.23 268

DAS	0.89 392	0.37 365	1.20 401	0.66 400	0.69 482	0.82 329	0.62 406	1.79 377	1.26 395	1.93 535	1.55 452	0.96 316	1.17 464	2.72 473	0.69 335	0.22 289	0.16 268	0.25 365	0.18 214	0.29 393	0.24 291

SepStereo	0.87 386	0.37 365	1.20 401	0.66 400	0.69 482	0.82 329	0.62 406	1.79 377	1.26 395	1.93 535	1.55 452	0.96 316	1.17 464	2.34 447	0.69 335	0.22 289	0.16 268	0.25 365	0.18 214	0.29 393	0.24 291

FENet	0.62 236	0.30 203	0.68 160	0.57 292	0.33 218	0.82 329	0.40 202	1.41 284	1.12 313	1.03 259	0.87 198	0.98 320	0.84 336	1.00 201	0.70 338	0.23 313	0.16 268	0.23 302	0.20 270	0.22 279	0.24 291

NLSM1	0.54 161	0.26 106	0.61 121	0.49 135	1.04 551	0.83 337	0.31 93	1.55 311	0.68 132	0.52 133	0.77 171	0.46 98	0.48 163	1.02 208	0.56 281	0.19 170	0.19 347	0.21 233	0.18 214	0.20 210	0.18 117

DFGA-Net	0.77 325	0.47 432	1.75 471	0.55 249	0.46 361	0.83 337	0.44 260	1.38 274	1.10 298	1.05 264	1.20 325	0.70 211	0.58 236	2.27 442	1.31 462	0.19 170	0.17 297	0.24 326	0.24 385	0.28 376	0.30 396

SMFormer	0.79 339	0.32 255	0.95 309	0.49 135	0.27 73	0.83 337	0.43 240	2.16 484	1.45 487	1.27 379	1.50 438	0.98 320	0.96 393	1.87 393	0.99 417	0.24 335	0.22 400	0.22 268	0.21 312	0.23 300	0.27 350

tta	0.79 339	0.32 255	0.95 309	0.49 135	0.27 73	0.83 337	0.43 240	2.16 484	1.45 487	1.27 379	1.50 438	0.98 320	0.96 393	1.87 393	0.99 417	0.24 335	0.22 400	0.22 268	0.21 312	0.19 168	0.22 247

qqq1	0.76 319	0.32 255	0.95 309	0.49 135	0.27 73	0.83 337	0.43 240	2.16 484	1.45 487	1.27 379	1.50 438	0.98 320	0.96 393	1.87 393	0.48 225	0.24 335	0.22 400	0.18 128	0.15 129	0.19 168	0.22 247

fff1	0.76 319	0.32 255	0.95 309	0.49 135	0.27 73	0.83 337	0.43 240	2.16 484	1.45 487	1.27 379	1.50 438	0.98 320	0.96 393	1.87 393	0.48 225	0.24 335	0.22 400	0.18 128	0.15 129	0.19 168	0.22 247

11t1	0.57 191	0.30 203	0.84 254	0.54 233	0.30 144	0.83 337	0.41 214	1.34 267	0.79 170	0.88 218	0.82 187	0.70 211	0.70 284	0.96 190	0.67 330	0.21 254	0.21 382	0.20 197	0.16 166	0.21 259	0.26 332

dad	0.90 400	0.73 519	1.28 419	0.59 325	0.39 298	0.83 337	0.45 276	1.24 241	1.54 504	1.52 476	1.28 364	1.36 427	0.86 349	2.54 465	0.91 397	0.43 512	0.27 467	0.82 566	0.26 411	0.44 491	0.34 433

SACVNet	0.89 392	0.51 450	1.08 353	0.83 510	0.58 437	0.83 337	0.78 450	1.84 391	1.17 342	1.39 436	1.33 382	1.25 399	1.01 418	2.31 446	0.92 401	0.35 483	0.26 457	0.31 447	0.29 459	0.35 445	0.48 497

FACV-RUCA	0.66 254	0.36 344	0.89 278	0.63 365	0.65 466	0.84 346	0.41 214	1.67 337	1.11 305	0.91 225	1.14 306	0.63 191	0.77 300	0.84 147	0.54 272	0.28 422	0.19 347	0.47 531	0.22 340	0.36 449	0.29 380

GCAP-BAT	0.54 161	0.33 275	0.75 200	0.45 76	0.50 386	0.84 346	0.35 139	0.98 133	0.80 176	0.88 218	1.04 253	0.88 276	0.37 90	1.25 265	0.41 167	0.19 170	0.15 230	0.18 128	0.13 74	0.17 96	0.22 247

test_sample5	0.75 311	0.36 344	1.04 338	0.55 249	0.31 165	0.84 346	0.53 340	2.12 467	1.23 375	1.18 324	1.30 369	0.88 276	0.86 349	1.37 296	0.76 353	0.26 383	0.22 400	0.27 400	0.28 440	0.28 376	0.29 380

DualNet	0.75 311	0.36 344	1.04 338	0.55 249	0.31 165	0.84 346	0.53 340	2.12 467	1.23 375	1.21 344	1.40 408	0.88 276	0.86 349	1.37 296	0.76 353	0.26 383	0.22 400	0.27 400	0.28 440	0.28 376	0.29 380

GMStereo_Zeroshot	0.70 288	0.64 494	1.11 363	0.65 387	0.38 289	0.84 346	0.37 167	1.09 180	1.16 337	1.14 303	1.07 264	1.26 405	0.55 209	1.23 262	0.65 323	0.34 473	0.17 297	0.31 447	0.18 214	0.57 529	0.23 268

DMCA-RVC	0.83 365	0.46 427	2.19 506	0.68 426	0.49 381	0.84 346	0.48 302	1.44 287	1.07 283	1.56 487	1.04 253	1.29 412	0.86 349	1.49 335	0.92 401	0.27 404	0.22 400	0.35 486	0.28 440	0.32 426	0.28 366

DMCA	0.71 294	0.36 344	1.17 391	0.53 218	0.45 352	0.84 346	0.46 282	1.52 302	1.09 294	1.20 337	1.12 290	1.21 386	0.74 290	0.87 159	1.09 433	0.25 357	0.20 364	0.27 400	0.19 238	0.24 329	0.29 380

ICVP	0.66 254	0.35 334	0.71 174	0.63 365	0.41 324	0.85 353	0.56 371	1.78 374	0.96 237	0.92 228	1.24 345	0.88 276	0.75 295	0.76 118	0.93 404	0.31 448	0.22 400	0.22 268	0.21 312	0.24 329	0.28 366
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ITSA-stereo	0.85 378	0.38 383	0.92 296	0.58 306	0.32 198	0.86 354	0.49 313	2.33 521	1.69 523	1.16 309	1.12 290	0.95 311	0.85 341	2.46 456	1.18 442	0.27 404	0.23 428	0.28 416	0.28 440	0.28 376	0.41 473

mmm	0.68 278	0.37 365	0.91 293	0.54 233	0.34 239	0.86 354	0.58 383	1.72 362	1.02 264	1.13 289	1.41 413	0.83 259	0.78 307	0.95 189	0.67 330	0.22 289	0.20 364	0.29 428	0.26 411	0.27 360	0.27 350

riskmin	0.62 236	0.29 175	0.73 190	0.50 156	0.34 239	0.86 354	0.44 260	1.74 366	1.07 283	0.76 189	0.76 167	1.19 383	1.01 418	0.84 147	0.60 302	0.20 219	0.16 268	0.24 326	0.16 166	0.24 329	0.29 380

CFNet-ft	0.78 330	0.36 344	0.74 195	0.67 414	0.56 429	0.86 354	0.54 354	1.46 291	1.17 342	1.01 251	1.28 364	1.68 489	1.03 428	1.57 341	0.95 411	0.27 404	0.21 382	0.33 471	0.26 411	0.31 415	0.26 332

CFNet_RVC	0.78 330	0.36 344	0.74 195	0.67 414	0.56 429	0.86 354	0.54 354	1.46 291	1.17 342	1.01 251	1.28 364	1.68 489	1.03 428	1.57 341	0.95 411	0.27 404	0.21 382	0.33 471	0.26 411	0.31 415	0.26 332

DispNO	0.98 422	0.34 305	2.02 492	0.58 306	0.55 424	0.88 359	0.49 313	1.70 354	1.24 379	1.22 352	1.26 349	1.18 381	0.88 364	5.17 529	0.88 386	0.23 313	0.18 329	0.24 326	0.22 340	0.19 168	0.22 247

STTStereo	0.82 356	0.53 458	1.53 454	0.68 426	0.56 429	0.88 359	0.56 371	1.57 318	1.14 325	1.39 436	1.10 277	1.26 405	0.84 336	1.49 335	0.90 393	0.29 438	0.28 473	0.33 471	0.40 521	0.33 433	0.37 450

tg	0.54 161	0.25 86	0.70 171	0.52 195	0.31 165	0.89 361	0.29 78	1.12 190	0.98 244	0.85 211	1.03 247	0.62 186	0.42 115	1.37 296	0.41 167	0.17 89	0.13 84	0.22 268	0.21 312	0.17 96	0.17 97

test_5	0.70 288	0.32 255	0.99 323	0.69 439	0.50 386	0.89 361	0.51 323	1.88 408	1.14 325	0.78 192	1.13 301	1.04 342	0.89 367	1.59 348	0.46 207	0.19 170	0.14 159	0.23 302	0.22 340	0.22 279	0.20 187

ARAFT	0.82 356	0.40 398	1.77 473	0.53 218	0.31 165	0.89 361	0.81 466	2.32 515	1.08 286	1.66 509	1.25 347	1.04 342	0.64 261	1.91 400	0.52 253	0.20 219	0.15 230	0.28 416	0.27 429	0.17 96	0.18 117

UCFNet_RVC	0.72 300	0.37 365	0.59 103	0.66 400	0.41 324	0.89 361	0.68 424	1.78 374	1.15 330	1.01 251	1.20 325	1.22 390	0.95 391	1.07 223	0.66 327	0.28 422	0.21 382	0.34 479	0.31 477	0.33 433	0.29 380

G2L-Stereo_test	0.77 325	0.31 237	0.97 317	0.51 172	0.41 324	0.90 365	0.80 461	1.67 337	1.22 370	1.32 401	1.27 358	1.50 456	0.81 326	1.74 373	1.02 425	0.20 219	0.14 159	0.16 61	0.16 166	0.18 132	0.22 247

MyStereo8	0.70 288	0.32 255	1.24 411	0.63 365	0.53 409	0.90 365	0.34 125	1.60 327	1.35 439	1.20 337	1.31 371	0.89 286	0.64 261	0.77 120	1.02 425	0.18 129	0.15 230	0.20 197	0.18 214	0.22 279	0.30 396

FADNet-RVC	0.96 418	0.72 516	2.96 533	0.64 380	0.49 381	0.90 365	0.59 390	1.85 399	1.27 399	0.92 228	0.97 224	1.36 427	0.90 370	2.36 449	1.31 462	0.30 445	0.29 481	0.32 459	0.32 484	0.42 478	0.37 450

Selective-RAFT	0.55 166	0.29 175	0.85 260	0.58 306	0.28 109	0.91 368	0.34 125	1.00 143	0.96 237	0.59 150	0.64 129	0.80 237	0.76 296	1.34 289	0.51 245	0.21 254	0.15 230	0.17 89	0.15 129	0.19 168	0.19 158

DIP-Stereo	0.64 248	0.32 255	0.91 293	0.49 135	0.36 264	0.91 368	0.33 112	2.51 546	0.77 156	1.25 362	1.00 235	0.68 203	0.51 190	0.92 176	0.65 323	0.19 170	0.15 230	0.21 233	0.17 191	0.19 168	0.22 247
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DeepPrunerF	1.68 521	0.82 527	6.82 569	0.94 545	1.20 567	0.91 368	0.97 502	2.50 544	5.19 600	1.22 352	1.30 369	1.18 381	1.29 486	4.96 527	1.75 515	0.43 512	0.35 519	0.52 540	0.48 541	0.43 480	0.42 481

TDLM	1.08 452	0.50 446	1.01 330	0.69 439	0.54 417	0.91 368	1.40 548	1.60 327	1.36 448	1.17 313	1.40 408	1.07 350	1.00 415	6.19 553	0.85 379	0.34 473	0.22 400	0.35 486	0.26 411	0.38 461	0.29 380

PS-NSSS	1.02 433	0.62 490	1.17 391	0.61 347	0.58 437	0.91 368	0.79 458	2.02 445	1.19 350	1.17 313	1.68 483	1.00 331	0.85 341	4.43 514	0.86 380	0.38 495	0.31 490	0.52 540	0.32 484	0.52 516	0.45 490

MLCV	0.77 325	0.39 392	1.31 423	0.55 249	0.25 49	0.91 368	0.39 193	1.48 296	1.28 407	1.49 473	1.54 449	1.02 338	0.68 277	2.12 428	0.93 404	0.19 170	0.13 84	0.19 156	0.14 109	0.19 168	0.22 247

iResNet_ROB	0.82 356	0.36 344	1.13 369	0.60 333	0.37 275	0.91 368	0.38 177	2.41 529	1.61 517	1.35 420	1.35 391	1.25 399	0.97 403	1.75 375	0.88 386	0.21 254	0.14 159	0.17 89	0.12 38	0.19 168	0.30 396

test_sample4	0.74 307	0.36 344	1.09 356	0.55 249	0.32 198	0.92 375	0.51 323	2.14 477	1.25 387	1.22 352	1.22 333	0.86 268	0.82 328	1.29 276	0.76 353	0.26 383	0.21 382	0.26 386	0.26 411	0.27 360	0.28 366

HH	0.68 278	0.33 275	0.83 245	0.53 218	0.34 239	0.92 375	0.45 276	1.79 377	0.74 149	0.71 178	1.13 301	1.60 472	0.83 333	1.95 407	0.39 140	0.18 129	0.14 159	0.19 156	0.17 191	0.19 168	0.19 158

HanStereo	0.68 278	0.33 275	0.83 245	0.53 218	0.34 239	0.92 375	0.45 276	1.79 377	0.74 149	0.71 178	1.13 301	1.60 472	0.83 333	1.95 407	0.39 140	0.18 129	0.14 159	0.19 156	0.17 191	0.19 168	0.19 158

ToySt	0.73 303	0.35 334	1.64 463	0.54 233	0.37 275	0.92 375	0.81 466	1.21 232	1.03 267	0.86 216	1.12 290	1.31 417	1.01 418	1.04 213	0.88 386	0.19 170	0.20 364	0.24 326	0.24 385	0.27 360	0.28 366

test_sample7	0.78 330	0.39 392	0.89 278	0.55 249	0.35 256	0.93 379	0.75 443	1.99 439	1.27 399	1.25 362	1.22 333	1.09 361	1.01 418	1.31 279	0.73 343	0.32 456	0.32 502	0.32 459	0.32 484	0.33 433	0.33 423

Anonymous3	0.64 248	0.47 432	1.31 423	0.59 325	0.50 386	0.93 379	0.69 427	1.11 188	0.83 187	0.74 185	0.89 203	0.65 195	0.68 277	1.08 226	0.54 272	0.40 503	0.31 490	0.26 386	0.26 411	0.31 415	0.30 396

CVANet_RVC	1.10 454	0.49 443	1.15 376	0.65 387	0.54 417	0.93 379	1.00 508	1.69 350	1.36 448	1.42 448	1.39 403	1.24 398	1.17 464	6.22 555	0.80 371	0.35 483	0.24 438	0.35 486	0.30 471	0.44 491	0.32 415

G2L-ROB	0.79 339	0.28 151	1.01 330	0.57 292	0.39 298	0.94 382	0.65 415	1.76 370	1.18 348	1.27 379	1.03 247	1.62 477	0.78 307	1.93 403	1.26 457	0.20 219	0.14 159	0.17 89	0.15 129	0.20 210	0.24 291

THIR-Stereo	1.02 433	0.29 175	0.73 190	0.51 172	0.29 124	0.94 382	1.31 542	1.08 173	0.98 244	1.35 420	1.91 518	1.16 379	1.54 518	6.37 565	0.79 364	0.20 219	0.14 159	0.21 233	0.22 340	0.19 168	0.25 312

GES	0.70 288	0.37 365	1.05 343	0.62 355	0.38 289	0.94 382	0.57 377	2.37 524	0.92 215	1.05 264	1.12 290	0.67 201	0.77 300	1.02 208	0.65 323	0.28 422	0.20 364	0.20 197	0.20 270	0.22 279	0.31 406

test_xeample	1.55 510	0.31 237	0.94 305	0.54 233	0.31 165	0.94 382	0.58 383	2.40 528	1.40 465	1.29 390	1.55 452	0.89 286	0.88 364	1.72 371	15.94 611	0.22 289	0.22 400	0.22 268	0.21 312	0.23 300	0.25 312

AdaStereo	0.74 307	0.48 438	0.86 267	0.75 482	0.38 289	0.94 382	0.56 371	2.05 456	1.24 379	1.15 305	1.22 333	1.07 350	0.67 273	1.05 216	0.73 343	0.33 463	0.16 268	0.32 459	0.22 340	0.29 393	0.23 268
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.
iResNetv2_ROB	0.88 390	0.43 416	2.62 525	0.60 333	0.38 289	0.94 382	0.67 421	1.88 408	1.38 455	1.27 379	1.45 422	1.26 405	1.05 439	1.92 401	0.64 318	0.24 335	0.15 230	0.19 156	0.14 109	0.24 329	0.21 216

coex_refinement	0.84 371	0.30 203	0.89 278	0.72 459	0.52 401	0.95 388	0.60 398	1.92 423	1.29 419	1.38 432	1.37 396	1.80 506	0.82 328	1.48 328	1.31 462	0.27 404	0.17 297	0.19 156	0.20 270	0.25 341	0.27 350

RAFT-Test	0.58 203	0.27 131	0.81 227	0.50 156	0.33 218	0.95 388	0.27 64	1.40 280	0.89 204	1.00 246	1.12 290	1.39 434	0.48 163	0.74 110	0.41 167	0.17 89	0.14 159	0.17 89	0.14 109	0.16 69	0.18 117

DRaft	0.81 354	0.26 106	0.77 208	0.47 105	0.31 165	0.95 388	0.52 334	1.13 194	0.99 253	1.78 521	2.01 526	0.80 237	1.71 533	2.64 469	0.74 347	0.19 170	0.14 159	0.20 197	0.20 270	0.18 132	0.24 291

GEStereo_RVC	0.93 413	0.40 398	1.15 376	0.67 414	0.50 386	0.95 388	0.78 450	2.73 563	1.21 361	1.20 337	1.12 290	1.25 399	0.91 373	3.21 488	0.95 411	0.31 448	0.20 364	0.23 302	0.20 270	0.28 376	0.31 406

FADNet	0.98 422	0.64 494	2.57 521	0.66 400	0.55 424	0.95 388	0.57 377	1.91 416	1.38 455	0.94 234	1.02 240	1.36 427	1.00 415	2.69 471	0.97 415	0.34 473	0.34 512	0.31 447	0.34 504	0.61 538	0.42 481

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 371	0.46 427	1.40 438	0.69 439	0.61 453	0.95 388	0.52 334	1.68 341	1.21 361	1.39 436	1.15 312	1.42 436	0.88 364	1.78 380	0.93 404	0.26 383	0.23 428	0.27 400	0.27 429	0.30 408	0.39 463
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
castereo++	0.41 80	0.26 106	0.51 65	0.44 67	0.32 198	0.96 394	0.22 24	1.13 194	0.61 112	0.33 28	0.45 60	0.50 124	0.39 102	0.94 180	0.25 5	0.18 129	0.12 40	0.17 89	0.12 38	0.14 20	0.16 71

Consistency-Raft	1.27 487	1.01 543	2.17 504	1.04 553	1.20 567	0.96 394	1.00 508	1.84 391	1.95 545	1.38 432	2.11 531	1.44 442	1.03 428	1.18 254	1.40 476	0.73 563	0.83 583	0.89 568	0.99 583	1.33 572	0.95 565

iResNet	0.80 345	0.45 424	1.47 442	0.72 459	0.31 165	0.96 394	0.64 413	1.80 381	1.28 407	1.31 398	1.48 430	0.94 307	0.78 307	1.77 378	0.99 417	0.19 170	0.14 159	0.18 128	0.15 129	0.22 279	0.27 350

test_sample3	0.73 303	0.35 334	1.06 345	0.55 249	0.32 198	0.97 397	0.51 323	2.12 467	1.25 387	1.16 309	1.17 317	0.88 276	0.78 307	1.27 272	0.79 364	0.26 383	0.21 382	0.25 365	0.25 394	0.26 354	0.27 350

Any-RAFT	0.55 166	0.27 131	0.49 47	0.50 156	0.27 73	0.98 398	0.25 48	1.71 358	1.08 286	0.90 223	0.99 230	1.13 374	0.46 149	0.74 110	0.35 94	0.19 170	0.13 84	0.17 89	0.13 74	0.16 69	0.19 158

hitnet-ft	0.84 371	0.38 383	0.75 200	0.59 325	0.44 348	0.99 399	0.47 294	1.61 329	1.38 455	1.21 344	1.22 333	1.82 508	0.99 409	1.87 393	1.09 433	0.33 463	0.29 481	0.34 479	0.27 429	0.36 449	0.33 423

1111x	1.96 542	0.32 255	1.54 455	0.54 233	0.30 144	1.00 400	0.69 427	2.47 538	1.33 434	1.21 344	1.44 420	1.21 386	1.11 452	8.49 593	16.14 612	0.22 289	0.23 428	0.22 268	0.23 372	0.25 341	0.26 332

s12784h	0.55 166	0.22 26	0.49 47	0.43 58	0.19 2	1.00 400	0.34 125	1.40 280	1.30 423	0.84 209	0.93 210	0.63 191	0.52 195	1.48 328	0.47 217	0.15 40	0.12 40	0.17 89	0.11 7	0.19 168	0.13 2

RASNet	1.16 463	0.34 305	1.11 363	0.73 467	0.86 527	1.00 400	0.60 398	1.56 315	1.43 479	1.07 272	1.37 396	2.08 538	1.44 510	7.00 575	1.56 493	0.20 219	0.17 297	0.17 89	0.19 238	0.19 168	0.19 158

DEmStereo	0.98 422	0.25 86	0.85 260	0.49 135	0.33 218	1.02 403	0.55 364	0.97 129	0.93 222	1.41 444	2.13 532	1.01 336	2.01 550	5.62 541	0.78 359	0.19 170	0.15 230	0.20 197	0.20 270	0.18 132	0.25 312

CFNet	0.99 425	0.40 398	1.23 408	0.65 387	0.43 338	1.03 404	0.49 313	2.01 444	1.35 439	1.02 255	1.39 403	1.10 365	0.86 349	5.47 540	0.89 389	0.24 335	0.18 329	0.28 416	0.27 429	0.27 360	0.22 247

Anonymous_2	1.37 491	0.56 469	0.94 305	0.57 292	0.62 457	1.04 405	0.65 415	1.82 387	1.01 260	1.00 246	0.79 177	1.42 436	1.27 482	1.06 221	0.83 375	0.62 554	0.67 578	1.05 577	9.88 620	1.09 568	0.55 522

ac_64	0.86 382	0.32 255	1.02 333	0.74 473	0.60 447	1.04 405	0.53 340	2.20 498	0.99 253	1.23 355	1.11 286	1.96 522	1.06 440	2.01 415	1.01 422	0.30 445	0.22 400	0.24 326	0.23 372	0.22 279	0.22 247

BEATNet_4x	0.82 356	0.54 461	2.02 492	0.56 270	0.28 109	1.04 405	0.55 364	2.14 477	1.13 319	1.24 359	1.26 349	1.00 331	0.94 386	1.13 241	1.23 453	0.21 254	0.14 159	0.24 326	0.20 270	0.37 455	0.23 268

222	1.67 519	0.31 237	0.93 298	0.59 325	0.31 165	1.05 408	0.43 240	2.39 526	1.47 493	1.37 427	1.55 452	0.94 307	0.94 386	1.98 410	17.76 614	0.24 335	0.22 400	0.21 233	0.20 270	0.22 279	0.26 332

psm_up	0.83 365	0.37 365	0.88 274	0.68 426	0.59 443	1.05 408	0.92 491	1.68 341	1.17 342	1.41 444	1.22 333	1.30 415	1.31 490	1.39 304	0.89 389	0.27 404	0.30 485	0.31 447	0.27 429	0.28 376	0.28 366

HITNet	0.71 294	0.42 411	1.07 350	0.52 195	0.25 49	1.05 408	0.48 302	2.12 467	1.08 286	1.21 344	1.23 341	0.91 292	0.84 336	0.90 171	0.91 397	0.17 89	0.12 40	0.21 233	0.17 191	0.29 393	0.18 117
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
EDNetEfficient	2.40 562	1.14 553	8.59 582	0.77 492	0.73 489	1.06 411	1.53 554	1.54 308	4.06 591	4.87 600	2.81 557	2.23 540	3.53 586	3.04 483	9.65 595	0.27 404	0.24 438	0.27 400	0.31 477	0.70 547	0.67 542

DualNet (step1)	0.89 392	0.51 450	1.35 428	0.58 306	0.40 310	1.07 412	0.80 461	1.99 439	1.27 399	1.25 362	1.22 333	1.09 361	1.01 418	1.31 279	0.73 343	0.59 551	0.32 502	0.62 558	0.67 566	0.45 494	0.48 497

test_sample9	1.96 542	0.51 450	1.35 428	0.58 306	0.40 310	1.07 412	0.80 461	1.99 439	1.27 399	1.25 362	1.22 333	1.09 361	1.01 418	2.46 456	8.57 589	0.59 551	12.85 623	0.62 558	0.67 566	0.45 494	0.48 497

test_sample8	2.29 557	0.51 450	1.35 428	0.58 306	0.40 310	1.07 412	0.80 461	2.03 449	1.22 370	2.28 554	1.33 382	4.98 591	2.51 572	2.46 456	8.57 589	0.59 551	12.85 623	0.62 558	0.67 566	0.45 494	0.48 497

FADNet-RVC-Resample	0.91 405	0.51 450	2.92 532	0.64 380	0.46 361	1.07 412	0.60 398	1.76 370	1.24 379	1.10 277	0.98 229	1.06 347	0.98 406	2.17 433	0.95 411	0.24 335	0.22 400	0.30 440	0.32 484	0.36 449	0.40 469

DA	0.47 126	0.23 42	0.59 103	0.54 233	0.26 68	1.08 416	0.44 260	1.51 298	0.63 117	0.48 101	0.69 146	0.55 153	0.49 176	0.49 24	0.38 134	0.20 219	0.14 159	0.19 156	0.13 74	0.19 168	0.17 97

GGEV	0.47 126	0.23 42	0.59 103	0.54 233	0.26 68	1.08 416	0.44 260	1.51 298	0.63 117	0.48 101	0.69 146	0.55 153	0.49 176	0.49 24	0.38 134	0.20 219	0.14 159	0.19 156	0.13 74	0.19 168	0.17 97

xyz-stereo-finetune2	0.59 216	0.29 175	0.66 152	0.41 44	0.24 28	1.08 416	0.34 125	0.87 106	0.60 107	0.68 175	1.08 271	0.58 166	0.79 315	2.39 454	0.83 375	0.17 89	0.15 230	0.21 233	0.17 191	0.16 69	0.18 117

anonymity	1.14 460	0.98 541	1.24 411	1.09 556	1.13 558	1.08 416	0.90 487	2.02 445	1.23 375	1.32 401	1.27 358	1.27 410	1.09 446	1.16 248	1.03 428	1.02 571	1.01 597	0.97 571	0.97 580	0.98 561	1.01 566

aanetorigin	1.26 485	0.85 531	3.00 535	0.72 459	0.80 515	1.08 416	1.05 514	1.12 190	1.39 463	3.53 586	2.60 553	1.72 493	1.73 535	1.98 410	1.77 518	0.26 383	0.24 438	0.26 386	0.25 394	0.38 461	0.51 510

NOSS_ROB	1.29 488	0.49 443	0.68 160	0.60 333	0.40 310	1.09 421	0.77 447	1.94 427	1.44 482	1.04 261	1.46 424	1.10 365	0.81 326	10.57 612	0.78 359	0.46 525	0.43 546	0.48 533	0.45 535	0.45 494	0.43 485

DLCB_ROB	0.92 408	0.43 416	0.95 309	0.71 453	0.55 424	1.11 422	0.83 471	1.61 329	1.32 432	1.67 510	1.66 479	1.70 492	0.93 383	1.96 409	1.34 470	0.26 383	0.25 450	0.27 400	0.28 440	0.28 376	0.28 366

XPNet_ROB	1.02 433	0.56 469	1.33 427	0.75 482	0.58 437	1.11 422	1.13 523	1.77 372	1.29 419	1.88 529	1.43 418	1.63 481	1.13 459	2.04 418	1.69 510	0.40 503	0.31 490	0.33 471	0.29 459	0.37 455	0.37 450

ADLNet2	0.92 408	0.37 365	1.25 413	0.80 499	0.65 466	1.12 424	0.75 443	1.95 430	1.42 478	1.26 374	1.67 481	1.68 489	1.04 434	1.80 387	1.23 453	0.25 357	0.22 400	0.21 233	0.22 340	0.27 360	0.31 406

CoDeX	0.78 330	0.31 237	1.04 338	0.56 270	0.37 275	1.13 425	0.60 398	2.77 565	1.29 419	1.17 313	1.26 349	0.91 292	0.87 358	1.42 314	0.74 347	0.21 254	0.16 268	0.21 233	0.18 214	0.21 259	0.21 216

PSMNet-ADL	0.75 311	0.36 344	0.69 166	0.71 453	0.47 372	1.13 425	0.46 282	1.47 294	1.07 283	0.85 211	1.18 320	1.31 417	0.94 386	1.56 339	1.06 430	0.34 473	0.22 400	0.22 268	0.23 372	0.27 360	0.36 446

FAT-Stereo	1.10 454	0.43 416	1.46 441	0.74 473	0.60 447	1.13 425	0.92 491	2.06 457	1.71 526	1.75 517	2.00 525	2.02 530	1.47 513	2.02 417	1.26 457	0.44 521	0.36 523	0.34 479	0.29 459	0.36 449	0.57 527

TCMNet	1.07 448	0.66 501	2.49 517	0.92 536	1.32 572	1.14 428	0.67 421	1.91 416	1.29 419	1.20 337	1.57 462	1.29 412	0.96 393	2.23 437	1.59 498	0.32 456	0.31 490	0.38 503	0.35 508	0.43 480	0.40 469

tt1	0.65 252	0.34 305	0.65 147	0.60 333	0.27 73	1.14 428	0.48 302	1.08 173	2.62 568	0.59 150	0.79 177	0.49 117	0.80 322	1.57 341	0.35 94	0.21 254	0.13 84	0.25 365	0.16 166	0.20 210	0.23 268

AASNet	0.80 345	0.39 392	1.16 390	0.84 514	0.80 515	1.14 428	0.59 390	2.12 467	1.21 361	1.26 374	1.26 349	0.93 301	0.77 300	0.84 147	1.23 453	0.28 422	0.24 438	0.24 326	0.20 270	0.28 376	0.27 350

RP	1.17 465	0.54 461	1.48 444	0.93 542	1.05 552	1.14 428	0.85 479	1.99 439	1.70 524	1.72 514	2.07 529	1.91 512	1.93 548	2.00 414	1.37 474	0.55 546	0.37 528	0.48 533	0.37 515	0.46 501	0.46 495

xxxx	1.61 515	0.32 255	0.98 320	0.58 306	0.31 165	1.15 432	0.43 240	2.43 531	1.41 469	1.17 313	1.40 408	1.21 386	0.86 349	1.94 404	16.68 613	0.24 335	0.24 438	0.21 233	0.20 270	0.23 300	0.27 350

HSM-Net_RVC	0.91 405	0.31 237	0.60 113	0.54 233	0.31 165	1.15 432	0.60 398	3.76 585	1.30 423	1.57 491	1.75 492	1.67 486	1.01 418	1.61 355	0.90 393	0.23 313	0.17 297	0.19 156	0.18 214	0.20 210	0.22 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ETE_ROB	1.01 432	0.69 509	1.49 445	0.72 459	0.50 386	1.15 432	1.12 521	1.91 416	1.24 379	1.94 537	1.50 438	1.73 495	1.06 440	1.78 380	1.33 469	0.33 463	0.26 457	0.38 503	0.34 504	0.40 470	0.44 488

ACVNet-DCA	0.59 216	0.34 305	0.63 130	0.60 333	0.27 73	1.16 435	0.51 323	1.58 320	0.91 210	0.60 157	0.80 182	0.47 108	0.87 358	1.48 328	0.35 94	0.21 254	0.13 84	0.25 365	0.15 129	0.23 300	0.25 312

xx1	0.70 288	0.34 305	0.63 130	0.60 333	0.27 73	1.16 435	0.51 323	1.07 168	3.23 581	0.60 157	0.80 182	0.95 311	0.79 315	1.48 328	0.35 94	0.21 254	0.13 84	0.24 326	0.23 372	0.23 300	0.25 312

1test111	0.58 203	0.34 305	0.63 130	0.60 333	0.27 73	1.16 435	0.51 323	1.58 320	0.91 210	0.60 157	0.80 182	0.47 108	0.87 358	0.99 197	0.67 330	0.21 254	0.13 84	0.25 365	0.15 129	0.23 300	0.25 312

cc1	0.68 278	0.34 305	0.63 130	0.60 333	0.27 73	1.16 435	0.51 323	1.07 168	3.23 581	0.60 157	0.80 182	0.47 108	0.87 358	1.48 328	0.35 94	0.21 254	0.13 84	0.25 365	0.15 129	0.19 168	0.23 268

psmorigin	1.69 523	0.74 521	13.13 595	0.70 449	0.60 447	1.16 435	0.79 458	1.69 350	1.25 387	2.07 546	1.77 496	2.23 540	1.51 517	2.14 430	1.45 481	0.39 501	0.41 540	0.34 479	0.33 498	0.45 494	0.63 539

HGLStereo	0.89 392	0.42 411	1.15 376	0.82 506	1.03 550	1.16 435	0.57 377	1.68 341	1.28 407	1.26 374	1.62 471	1.13 374	1.31 490	1.85 389	1.11 437	0.25 357	0.24 438	0.24 326	0.22 340	0.24 329	0.29 380

PWC_ROB	1.39 494	0.93 538	4.07 554	0.77 492	0.83 522	1.16 435	0.53 340	1.87 403	2.01 548	2.36 556	3.06 564	1.65 483	1.60 521	2.65 470	2.29 536	0.34 473	0.23 428	0.36 496	0.25 394	0.39 466	0.49 502

FADNet_RVC	0.88 390	0.56 469	2.15 503	0.57 292	0.43 338	1.17 442	0.46 282	1.68 341	1.12 313	0.91 225	1.24 345	0.91 292	0.94 386	2.22 436	1.20 445	0.28 422	0.22 400	0.32 459	0.28 440	0.46 501	0.42 481

PASM	1.48 504	1.08 547	3.96 553	0.93 542	0.93 539	1.17 442	1.19 532	1.77 372	1.65 519	1.90 530	1.52 446	1.75 500	1.42 507	4.54 516	1.52 491	0.64 556	0.68 580	0.69 563	0.79 572	0.70 547	0.74 552

edge stereo	1.15 462	0.54 461	1.50 446	0.73 467	0.66 472	1.18 444	0.84 473	2.13 475	1.41 469	1.73 515	1.84 507	2.53 556	1.46 511	2.46 456	1.35 472	0.43 512	0.41 540	0.54 545	0.36 511	0.43 480	0.50 506

PA-Net	1.14 460	0.63 491	2.12 501	0.67 414	0.75 501	1.19 445	0.91 489	1.91 416	1.46 492	1.18 324	1.23 341	1.33 423	1.17 464	4.31 512	1.41 477	0.29 438	0.46 553	0.33 471	0.50 546	0.33 433	0.57 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT + AFF	1.07 448	0.47 432	1.36 433	0.68 426	0.50 386	1.20 446	1.22 535	2.58 551	1.26 395	1.33 407	1.56 458	1.19 383	1.49 516	3.89 507	1.01 422	0.22 289	0.26 457	0.30 440	0.27 429	0.29 393	0.32 415

NVstereo2D	0.99 425	0.45 424	2.21 507	0.79 498	0.75 501	1.20 446	0.86 480	1.98 435	1.41 469	1.02 255	1.18 320	1.31 417	0.97 403	2.25 440	0.93 404	0.45 524	0.22 400	0.39 507	0.25 394	0.59 532	0.68 546

S-Stereo	1.17 465	0.48 438	2.25 511	0.83 510	0.81 519	1.22 448	1.17 530	2.12 467	2.08 552	1.47 465	2.13 532	1.55 465	1.16 460	2.09 425	1.46 483	0.42 511	0.40 539	0.35 486	0.32 484	0.45 494	0.73 551

HSM	1.22 476	0.34 305	0.81 227	0.61 347	0.39 298	1.22 448	0.63 411	2.45 533	1.25 387	1.32 401	1.26 349	1.91 512	1.08 443	9.21 598	0.75 350	0.23 313	0.17 297	0.20 197	0.16 166	0.22 279	0.24 291

w-ln-seven-2	1.42 498	0.69 509	6.86 570	0.71 453	0.62 457	1.23 450	0.92 491	1.84 391	1.59 513	1.74 516	1.59 468	1.49 453	1.40 502	3.69 502	2.22 531	0.27 404	0.26 457	0.29 428	0.26 411	0.34 441	0.33 423

acv_ft	0.78 330	0.33 275	1.10 361	0.73 467	0.86 527	1.23 450	0.57 377	1.65 336	1.11 305	1.31 398	1.31 371	1.07 350	0.91 373	0.82 136	1.35 472	0.22 289	0.19 347	0.21 233	0.18 214	0.22 279	0.19 158

ADLNet	0.89 392	0.39 392	1.09 356	0.88 525	0.73 489	1.24 452	0.75 443	2.02 445	1.41 469	1.58 492	1.37 396	1.26 405	1.00 415	1.31 279	1.18 442	0.28 422	0.21 382	0.26 386	0.26 411	0.29 393	0.36 446

BSDual-CNN	0.75 311	0.34 305	0.77 208	0.55 249	0.45 352	1.25 453	0.66 419	2.65 556	1.04 273	1.25 362	1.12 290	1.11 370	0.77 300	0.94 180	0.76 353	0.25 357	0.18 329	0.25 365	0.22 340	0.23 300	0.24 291

hknet	0.82 356	0.34 305	1.15 376	0.55 249	0.39 298	1.25 453	0.66 419	2.65 556	1.10 298	1.25 362	1.12 290	1.58 471	0.85 341	1.41 309	0.79 364	0.23 313	0.18 329	0.25 365	0.22 340	0.23 300	0.24 291

UPFNet	0.84 371	0.34 305	1.09 356	0.62 355	0.74 496	1.25 453	0.78 450	1.69 350	1.20 354	1.39 436	1.13 301	1.30 415	0.87 358	1.73 372	1.22 450	0.24 335	0.26 457	0.24 326	0.23 372	0.26 354	0.20 187

DDVS	0.80 345	0.43 416	1.09 356	0.64 380	0.44 348	1.27 456	0.43 240	1.49 297	0.94 228	1.21 344	1.16 314	1.42 436	0.63 257	2.14 430	1.02 425	0.29 438	0.22 400	0.26 386	0.23 372	0.31 415	0.37 450

PSMNet_ROB	0.95 414	0.57 474	1.45 440	0.75 482	0.64 461	1.28 457	1.12 521	1.84 391	1.15 330	1.16 309	1.29 368	1.44 442	0.89 367	1.74 373	1.70 512	0.33 463	0.25 450	0.37 499	0.39 519	0.36 449	0.32 415

GCST	1.13 458	1.50 571	1.17 391	1.74 576	1.17 565	1.29 458	0.30 86	1.55 311	1.21 361	1.31 398	0.97 224	0.99 325	0.48 163	2.38 453	0.54 272	1.24 580	0.70 581	1.31 581	0.86 576	1.03 565	0.92 564

ssnet_v2	0.92 408	0.39 392	1.22 406	0.66 400	0.39 298	1.31 459	0.96 501	2.32 515	1.45 487	1.48 471	1.17 317	1.53 462	0.91 373	1.16 248	1.71 514	0.31 448	0.27 467	0.30 440	0.29 459	0.28 376	0.29 380

IER	0.74 307	0.33 275	1.25 413	0.50 156	0.53 409	1.32 460	0.55 364	1.31 260	1.08 286	1.30 392	1.34 386	1.11 370	1.10 449	1.05 216	0.81 373	0.20 219	0.17 297	0.21 233	0.21 312	0.20 210	0.21 216

LMCR-Stereo	0.87 386	0.50 446	0.99 323	0.80 499	0.43 338	1.32 460	0.55 364	2.79 568	1.03 267	1.55 485	1.49 431	0.74 222	1.01 418	1.76 376	0.99 417	0.30 445	0.17 297	0.22 268	0.18 214	0.31 415	0.22 247

NCC-stereo	1.20 473	0.60 478	1.84 479	0.88 525	0.95 543	1.32 460	0.94 497	2.14 477	1.36 448	1.43 452	1.79 498	1.93 516	2.13 561	2.54 465	1.41 477	0.49 533	0.38 533	0.45 525	0.59 559	0.43 480	0.45 490

Abc-Net	1.20 473	0.60 478	1.84 479	0.88 525	0.95 543	1.32 460	0.94 497	2.14 477	1.36 448	1.43 452	1.79 498	1.93 516	2.13 561	2.54 465	1.41 477	0.49 533	0.38 533	0.45 525	0.59 559	0.43 480	0.45 490
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet-Refined	0.84 371	0.43 416	1.01 330	0.66 400	0.43 338	1.32 460	0.49 313	1.64 333	1.24 379	1.53 479	1.45 422	1.49 453	0.97 403	1.32 285	1.31 462	0.21 254	0.17 297	0.27 400	0.25 394	0.25 341	0.34 433
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	1.06 443	0.64 494	1.35 428	0.78 496	0.58 437	1.32 460	1.69 561	1.89 410	1.38 455	1.52 476	1.20 325	1.91 512	1.17 464	1.79 385	1.50 487	0.35 483	0.31 490	0.45 525	0.44 532	0.41 474	0.45 490

UDG	1.47 502	2.69 602	1.13 369	1.45 573	1.65 579	1.34 466	0.79 458	1.75 368	1.27 399	1.29 390	1.74 491	1.99 525	1.39 501	1.66 361	1.51 489	0.91 568	0.55 569	2.30 590	0.76 570	1.99 577	1.20 574

Wz-Net-SNSev	1.68 521	1.45 567	8.71 583	0.71 453	0.67 478	1.35 467	1.51 551	2.15 482	1.47 493	1.51 474	1.68 483	2.27 543	1.38 499	4.23 509	2.36 538	0.32 456	0.29 481	0.31 447	0.33 498	0.43 480	0.39 463

SFCPSM	0.74 307	0.30 203	1.06 345	0.52 195	0.39 298	1.36 468	0.64 413	2.42 530	1.11 305	1.18 324	1.21 331	0.81 243	0.78 307	1.08 226	0.57 286	0.22 289	0.17 297	0.22 268	0.24 385	0.23 300	0.21 216

gwcnet-sp	0.80 345	0.37 365	1.94 485	0.62 355	0.45 352	1.38 469	0.53 340	1.68 341	1.20 354	1.37 427	1.08 271	0.93 301	0.82 328	1.45 321	0.79 364	0.22 289	0.22 400	0.22 268	0.21 312	0.23 300	0.25 312

scenet	0.80 345	0.37 365	1.94 485	0.62 355	0.45 352	1.38 469	0.53 340	1.68 341	1.20 354	1.37 427	1.08 271	0.93 301	0.82 328	1.45 321	0.79 364	0.22 289	0.22 400	0.22 268	0.21 312	0.23 300	0.25 312

ssnet	0.80 345	0.37 365	1.94 485	0.62 355	0.45 352	1.38 469	0.53 340	1.68 341	1.20 354	1.37 427	1.08 271	0.93 301	0.82 328	1.45 321	0.79 364	0.22 289	0.22 400	0.22 268	0.21 312	0.23 300	0.25 312

MSAF-DinoV2	2.45 563	1.88 586	17.19 603	0.89 532	0.52 401	1.39 472	0.97 502	2.84 571	1.77 530	1.55 485	1.65 478	3.60 576	2.28 565	5.74 544	4.64 570	0.28 422	0.17 297	0.26 386	0.28 440	0.49 510	0.54 516

PSMNet-RUCA	1.07 448	1.06 544	1.64 463	1.23 565	1.10 555	1.39 472	0.65 415	1.91 416	1.43 479	0.95 236	1.52 446	0.99 325	0.83 333	1.28 275	1.01 422	0.71 562	0.34 512	0.99 574	0.61 562	1.01 563	0.67 542

DGSMNet	1.24 483	0.84 530	3.20 539	0.91 535	0.92 536	1.39 472	1.34 544	2.46 537	1.44 482	1.34 414	1.66 479	1.50 456	1.03 428	1.85 389	1.30 461	0.48 531	0.48 556	0.55 549	0.51 549	0.78 552	0.79 557

Syn2CoEx	1.23 480	0.80 523	3.07 537	0.83 510	0.68 479	1.39 472	0.87 484	2.23 500	1.57 511	1.28 385	1.58 464	1.42 436	1.57 520	3.79 505	1.48 486	0.36 490	0.32 502	0.34 479	0.30 471	0.30 408	0.41 473

GANet	1.41 496	0.52 456	1.18 396	0.74 473	0.48 374	1.40 476	1.69 561	1.87 403	1.28 407	1.56 487	2.39 544	1.56 467	1.25 479	9.13 596	1.20 445	0.31 448	0.32 502	0.34 479	0.29 459	0.40 470	0.33 423

CBMV_ROB	0.99 425	0.46 427	0.68 160	0.53 218	0.39 298	1.40 476	0.48 302	2.09 463	1.30 423	1.53 479	2.29 540	1.36 427	1.23 475	2.46 456	1.04 429	0.44 521	0.42 545	0.47 531	0.44 532	0.41 474	0.39 463

anonymousa	0.78 330	0.30 203	0.85 260	0.51 172	0.96 545	1.41 478	0.47 294	1.61 329	0.94 228	1.33 407	1.77 496	1.66 484	1.11 452	0.72 105	0.63 314	0.19 170	0.18 329	0.23 302	0.25 394	0.20 210	0.22 247

AF-Net	1.23 480	0.56 469	2.31 512	0.88 525	0.93 539	1.41 478	0.73 441	2.27 511	1.71 526	1.76 520	2.42 546	2.00 526	1.70 531	1.98 410	1.62 502	0.50 537	0.29 481	0.49 535	0.33 498	0.40 470	0.34 433

GANetREF_RVC	1.11 456	0.90 533	1.56 456	0.88 525	0.53 409	1.41 478	1.35 545	1.91 416	1.54 504	1.28 385	1.32 376	1.46 448	1.23 475	2.04 418	1.00 421	0.57 548	0.45 549	0.67 561	0.52 550	0.91 559	0.62 537
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
FINET	1.54 509	0.67 505	7.28 573	0.76 490	0.97 546	1.42 481	1.38 547	2.80 570	3.12 580	1.23 355	1.68 483	1.04 342	1.11 452	3.35 494	1.78 519	0.43 512	0.37 528	0.32 459	0.29 459	0.43 480	0.41 473

SQANet	1.38 492	0.95 539	1.37 436	1.89 580	1.47 577	1.44 482	0.81 466	1.89 410	1.13 319	1.34 414	1.26 349	1.28 411	1.02 426	1.64 358	0.91 397	2.55 591	0.35 519	1.47 582	0.56 555	2.48 583	1.74 582

psmg	0.75 311	0.34 305	0.77 208	0.52 195	0.45 352	1.46 483	0.73 441	2.15 482	1.04 273	1.25 362	1.33 382	1.11 370	0.77 300	0.94 180	0.76 353	0.25 357	0.20 364	0.25 365	0.26 411	0.23 300	0.24 291

zh-mn7	1.84 534	1.51 572	9.67 587	0.70 449	0.54 417	1.47 484	0.84 473	1.93 425	2.13 556	2.50 564	2.70 555	1.67 486	1.35 495	4.75 524	3.14 553	0.32 456	0.27 467	0.27 400	0.27 429	0.32 426	0.39 463

Nwc_Net	1.19 471	0.53 458	2.34 513	0.92 536	0.81 519	1.49 485	0.70 434	2.28 513	1.32 432	1.41 444	2.27 538	2.03 533	1.76 538	2.05 422	1.46 483	0.43 512	0.30 485	0.43 520	0.46 537	0.39 466	0.40 469

DSFCA	0.95 414	0.38 383	1.23 408	0.55 249	0.66 472	1.50 486	0.93 495	1.58 320	1.24 379	1.59 495	1.16 314	1.48 451	0.95 391	2.96 480	1.20 445	0.31 448	0.28 473	0.25 365	0.26 411	0.29 393	0.26 332

StereoDRNet	1.05 441	0.53 458	2.21 507	0.80 499	0.93 539	1.50 486	0.90 487	2.06 457	1.44 482	1.68 511	1.20 325	1.48 451	0.99 409	1.86 392	1.60 499	0.29 438	0.24 438	0.29 428	0.28 440	0.35 445	0.33 423

DANet	1.16 463	0.64 494	1.52 451	0.88 525	0.74 496	1.52 488	0.52 334	1.68 341	1.21 361	1.81 523	1.55 452	2.02 530	1.11 452	3.30 493	2.28 534	0.34 473	0.31 490	0.40 513	0.30 471	0.46 501	0.54 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	1.04 436	0.48 438	0.88 274	0.56 270	0.36 264	1.52 488	1.55 555	1.87 403	1.59 513	2.11 548	1.67 481	1.46 448	1.35 495	1.92 401	1.31 462	0.35 483	0.35 519	0.39 507	0.33 498	0.34 441	0.34 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RGC	1.22 476	0.82 527	1.71 469	0.95 547	0.98 548	1.53 490	0.80 461	2.18 493	1.35 439	1.69 512	1.94 519	2.03 533	1.66 528	2.36 449	1.50 487	0.46 525	0.36 523	0.59 556	0.48 541	0.49 510	0.49 502

DStereoO	1.82 531	1.21 558	2.98 534	1.42 572	0.88 534	1.54 491	4.03 602	1.90 414	2.15 557	1.56 487	1.82 505	1.75 500	4.06 593	1.76 376	2.15 529	2.39 588	0.52 564	0.97 571	0.43 529	2.24 579	0.68 546

SGM-Forest	1.29 488	0.40 398	0.74 195	0.54 233	0.37 275	1.55 492	1.26 540	1.82 387	1.39 463	2.22 551	1.81 504	1.64 482	1.02 426	7.65 585	1.20 445	0.39 501	0.37 528	0.39 507	0.34 504	0.37 455	0.34 433
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	2.84 573	0.46 427	5.19 563	0.68 426	0.42 334	1.55 492	1.16 529	2.32 515	1.60 516	2.72 568	7.49 597	17.96 617	1.48 515	6.04 552	6.64 582	0.18 129	0.15 230	0.15 30	0.12 38	0.20 210	0.20 187

UNet	0.86 382	0.36 344	1.52 451	0.62 355	0.74 496	1.56 494	0.49 313	1.55 311	1.12 313	1.28 385	1.10 277	1.52 461	1.10 449	1.69 368	1.14 438	0.24 335	0.18 329	0.25 365	0.21 312	0.25 341	0.25 312

NVStereoNet_ROB	2.17 554	1.18 555	3.51 547	1.14 561	1.26 570	1.57 495	1.51 551	2.19 495	2.11 554	2.04 544	4.80 583	3.17 573	2.11 559	7.97 588	2.10 526	1.12 577	0.94 593	1.10 578	1.34 591	0.95 560	1.31 575
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.47 502	1.20 557	2.50 518	1.46 574	1.08 554	1.58 496	1.51 551	1.96 433	1.87 540	2.31 555	2.20 535	1.51 459	1.88 546	1.57 341	1.34 470	0.94 569	0.83 583	0.84 567	0.80 573	1.00 562	1.06 569

NaN_ROB	1.23 480	0.63 491	1.76 472	0.67 414	0.50 386	1.59 497	2.00 575	1.87 403	1.52 501	2.14 550	1.26 349	1.40 435	1.09 446	4.60 518	1.75 515	0.28 422	0.34 512	0.28 416	0.29 459	0.30 408	0.37 450

DRN-Test	1.07 448	0.49 443	1.95 489	0.75 482	0.81 519	1.61 498	0.78 450	2.26 503	1.53 502	1.84 526	1.35 391	1.42 436	1.04 434	2.26 441	1.61 500	0.28 422	0.23 428	0.31 447	0.30 471	0.33 433	0.33 423

LALA_ROB	1.06 443	0.66 501	1.37 436	0.70 449	0.53 409	1.61 498	1.25 539	1.81 385	1.48 497	1.82 525	1.40 408	1.93 516	1.03 428	1.68 364	1.69 510	0.38 495	0.28 473	0.43 520	0.37 515	0.43 480	0.38 458

CSP-Net	1.00 428	0.41 408	0.99 323	0.56 270	0.43 338	1.62 500	0.76 446	2.16 484	1.16 337	1.33 407	1.22 333	1.32 421	0.89 367	4.67 520	0.93 404	0.35 483	0.24 438	0.20 197	0.20 270	0.23 300	0.30 396

HBP-ISP	1.00 428	0.60 478	0.85 260	0.64 380	0.48 374	1.63 501	0.77 447	2.24 502	1.30 423	1.33 407	1.53 448	0.87 270	0.99 409	3.26 491	0.76 353	0.46 525	0.44 547	0.54 545	0.48 541	0.48 506	0.42 481

delet	0.90 400	0.34 305	1.15 376	0.69 439	0.66 472	1.63 501	0.81 466	1.95 430	1.49 498	1.42 448	1.38 401	1.29 412	0.91 373	1.78 380	1.18 442	0.22 289	0.22 400	0.24 326	0.25 394	0.22 279	0.24 291

EDNetEfficientorigin	10.59 610	1.52 573	177.33 638	0.68 426	0.54 417	1.66 503	1.20 534	1.94 427	3.39 584	4.69 598	3.37 567	3.08 570	2.79 577	3.25 490	3.63 558	0.26 383	0.24 438	0.33 471	0.28 440	0.85 555	0.87 562

LSM	6.55 599	1.26 561	15.64 601	1.79 577	68.74 631	1.67 504	2.08 581	2.26 503	2.59 566	3.13 582	3.08 565	1.90 510	1.81 541	2.89 479	2.16 530	0.43 512	0.59 574	0.50 536	0.58 557	0.64 540	17.24 623

Wz-Net-LNSev	1.17 465	0.72 516	4.71 560	0.66 400	0.84 524	1.72 505	1.13 523	1.97 434	1.43 479	1.34 414	1.32 376	1.66 484	1.30 489	1.44 320	1.51 489	0.29 438	0.26 457	0.24 326	0.23 372	0.33 433	0.35 442

ccnet	1.19 471	0.71 513	1.36 433	0.81 503	0.75 501	1.72 505	1.13 523	1.98 435	1.31 430	1.52 476	1.84 507	1.75 500	1.36 497	2.01 415	2.04 525	0.57 548	0.54 567	0.57 553	0.56 555	0.60 535	0.60 535

PWCDC_ROB	1.39 494	0.91 536	2.10 499	1.08 555	0.92 536	1.72 505	0.58 383	2.03 449	3.30 583	1.32 401	4.87 585	1.21 386	1.71 533	1.98 410	1.75 515	0.65 557	0.26 457	0.29 428	0.25 394	0.56 527	0.41 473

CBFPSM	0.95 414	0.37 365	2.10 499	0.51 172	0.39 298	1.73 508	0.87 484	1.59 325	1.13 319	1.11 278	1.00 235	2.34 548	1.64 527	1.42 314	1.44 480	0.19 170	0.18 329	0.20 197	0.20 270	0.22 279	0.36 446

GwcNet	1.26 485	0.63 491	5.13 562	0.81 503	1.15 562	1.73 508	0.69 427	1.84 391	1.53 502	1.51 474	1.71 488	1.72 493	1.09 446	2.20 435	1.61 500	0.31 448	0.30 485	0.29 428	0.27 429	0.30 408	0.41 473

RYNet	1.24 483	0.52 456	1.57 458	0.73 467	0.97 546	1.74 510	0.95 500	2.09 463	1.54 504	1.44 455	1.18 320	1.94 520	1.29 486	4.57 517	1.93 523	0.27 404	0.23 428	0.35 486	0.27 429	0.57 529	0.59 532

CC-Net-ROB	1.53 508	1.31 565	1.68 468	0.92 536	0.80 515	1.75 511	0.99 506	2.04 452	1.27 399	1.12 286	1.62 471	1.20 385	0.98 406	7.82 586	0.92 401	1.15 579	0.41 540	2.20 588	0.46 537	1.37 574	0.56 524

CRFU-Net	0.90 400	0.42 411	1.10 361	0.69 439	0.59 443	1.76 512	0.84 473	2.33 521	0.92 215	1.45 461	1.20 325	1.62 477	1.25 479	1.38 300	0.94 409	0.28 422	0.23 428	0.22 268	0.19 238	0.24 329	0.27 350

WZ-Net	2.14 552	1.08 547	11.68 594	0.89 532	0.78 511	1.76 512	1.59 558	2.39 526	2.03 549	2.11 548	1.95 521	2.30 546	2.28 565	5.94 551	3.86 563	0.35 483	0.27 467	0.29 428	0.32 484	0.52 516	0.50 506

zh-sn7	2.00 545	1.73 581	9.50 586	0.77 492	0.73 489	1.77 514	1.32 543	2.08 460	1.66 520	1.91 531	2.48 551	1.81 507	2.25 564	5.74 544	4.07 564	0.33 463	0.33 508	0.32 459	0.32 484	0.44 491	0.46 495

coex-ft	8.35 605	2.39 595	100.24 637	0.68 426	0.54 417	1.77 514	1.57 557	1.71 358	11.00 607	18.91 623	3.76 572	3.85 579	8.23 607	3.29 492	6.58 581	0.31 448	0.31 490	0.32 459	0.31 477	0.69 546	0.57 527

fast-acv-ft	1.00 428	0.48 438	1.85 481	0.61 347	0.52 401	1.77 514	0.69 427	1.52 302	1.47 493	1.34 414	1.85 510	1.73 495	1.24 478	1.62 356	1.56 493	0.27 404	0.28 473	0.28 416	0.28 440	0.28 376	0.31 406

CSAN	1.61 515	0.67 505	3.24 542	0.74 473	0.52 401	1.77 514	1.74 566	1.98 435	1.94 544	2.47 563	2.33 542	1.93 516	2.04 553	6.45 566	1.95 524	0.43 512	0.36 523	0.41 518	0.42 525	0.43 480	0.44 488

iinet-f	1.04 436	0.50 446	4.24 556	0.58 306	0.43 338	1.78 518	0.70 434	1.29 257	1.16 337	1.25 362	1.42 414	1.57 469	1.42 507	1.47 326	1.70 512	0.26 383	0.23 428	0.20 197	0.20 270	0.26 354	0.26 332

FBW_ROB	1.78 527	0.66 501	1.90 484	0.72 459	0.66 472	1.79 519	1.07 517	2.79 568	1.77 530	1.84 526	1.79 498	1.98 524	1.37 498	12.42 615	2.22 531	0.36 490	0.38 533	0.57 553	0.39 519	0.46 501	0.51 510

DDUNet	1.56 511	2.70 603	1.35 428	1.79 577	1.88 581	1.82 520	0.91 489	1.84 391	1.20 354	1.40 442	1.79 498	1.62 477	1.17 464	1.59 348	1.22 450	1.11 576	0.76 582	2.38 593	0.94 578	2.12 578	1.53 580

MMNet	0.89 392	0.35 334	1.44 439	0.64 380	0.59 443	1.83 521	0.48 302	1.70 354	1.38 455	1.45 461	1.19 324	1.25 399	1.16 460	1.77 378	1.27 460	0.20 219	0.19 347	0.23 302	0.22 340	0.25 341	0.24 291

YMNet	1.04 436	0.59 475	1.67 466	0.86 520	0.86 527	1.84 522	0.61 403	1.70 354	1.28 407	1.65 506	1.98 522	1.75 500	0.96 393	1.57 341	1.58 495	0.34 473	0.37 528	0.32 459	0.32 484	0.33 433	0.32 415

YMNet_1	1.04 436	0.59 475	1.67 466	0.86 520	0.86 527	1.84 522	0.61 403	1.70 354	1.28 407	1.65 506	1.98 522	1.75 500	0.96 393	1.57 341	1.58 495	0.34 473	0.37 528	0.32 459	0.32 484	0.33 433	0.32 415

SuperB	2.50 565	0.72 516	18.07 607	0.72 459	0.53 409	1.85 524	0.86 480	1.80 381	2.40 562	1.54 482	1.42 414	1.13 374	1.17 464	4.18 508	4.80 573	0.25 357	0.20 364	0.23 302	0.19 238	7.64 615	0.38 458

RTSC	1.43 501	0.89 532	3.62 550	0.94 545	0.64 461	1.85 524	0.69 427	2.20 498	2.04 551	2.22 551	1.70 486	1.67 486	1.27 482	2.53 464	4.48 568	0.33 463	0.25 450	0.27 400	0.29 459	0.38 461	0.40 469

SPS-STEREO	1.78 527	1.09 549	1.52 451	1.22 564	1.14 560	1.87 526	1.11 520	2.27 511	1.70 524	3.17 583	2.39 544	2.84 564	1.93 548	4.41 513	2.93 548	1.04 574	0.99 596	0.97 571	0.94 578	1.03 565	1.05 568
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
APVNet	1.11 456	0.59 475	1.95 489	0.87 523	0.77 507	1.90 527	0.82 470	2.03 449	1.15 330	1.14 303	1.43 418	1.55 465	1.12 458	3.03 482	1.62 502	0.32 456	0.34 512	0.42 519	0.36 511	0.36 449	0.41 473

ADCRef	1.50 505	0.61 483	3.83 552	0.76 490	0.77 507	1.91 528	0.77 447	2.16 484	1.34 436	1.63 503	1.59 468	1.35 426	1.40 502	1.79 385	8.32 588	0.25 357	0.21 382	0.32 459	0.31 477	0.31 415	0.32 415

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 465	1.06 544	1.28 419	0.88 525	0.69 482	1.92 529	0.92 491	1.71 358	1.14 325	1.17 313	1.26 349	1.49 453	0.80 322	2.04 418	0.86 380	2.02 583	0.34 512	0.79 565	0.36 511	1.38 575	1.33 578

Wz-Net-MNSev	1.21 475	0.66 501	3.44 546	0.69 439	0.73 489	1.93 530	1.44 550	2.16 484	1.59 513	1.85 528	1.49 431	1.50 456	1.34 494	2.05 422	1.54 492	0.27 404	0.24 438	0.28 416	0.28 440	0.35 445	0.32 415

SHD	1.42 498	0.81 526	2.79 529	0.98 549	0.92 536	1.97 531	0.68 424	2.43 531	2.55 565	2.54 565	1.72 489	2.01 529	1.62 522	2.14 430	2.70 543	0.40 503	0.33 508	0.39 507	0.40 521	0.48 506	0.54 516

otaku	1.67 519	1.18 555	1.56 456	2.27 583	1.59 578	1.98 532	1.23 537	2.23 500	1.37 453	1.48 471	1.63 476	1.73 495	1.23 475	1.85 389	1.09 433	2.96 595	0.58 573	1.74 583	0.61 562	2.94 590	2.15 588

ADCMid	2.11 550	0.90 533	8.39 581	0.75 482	0.69 482	1.98 532	1.14 526	2.18 493	1.67 522	2.85 572	1.85 510	2.35 549	2.02 552	2.35 448	10.58 599	0.34 473	0.32 502	0.39 507	0.44 532	0.51 515	0.53 515

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 453	0.46 427	2.61 524	0.71 453	0.65 466	2.00 534	0.78 450	2.07 459	1.47 493	1.62 501	1.47 427	1.53 462	1.29 486	2.10 426	1.65 508	0.24 335	0.14 159	0.20 197	0.16 166	0.28 376	0.28 366

XQC	1.51 506	0.98 541	3.20 539	0.92 536	0.76 506	2.01 535	1.17 530	2.53 548	1.99 547	2.01 543	1.54 449	2.00 526	1.54 518	3.16 486	3.46 557	0.49 533	0.31 490	0.45 525	0.40 521	0.71 549	0.62 537

RainbowNet	2.06 547	1.86 583	1.97 491	2.86 593	2.25 587	2.03 536	1.79 569	2.77 565	1.92 542	1.54 482	1.84 507	1.95 521	1.73 535	2.23 437	1.38 475	3.40 602	0.86 588	2.39 595	1.00 584	2.94 590	2.42 592

DPSNet	1.91 541	0.64 494	5.95 564	0.73 467	0.59 443	2.04 537	1.61 559	3.84 586	1.96 546	1.54 482	1.39 403	2.27 543	3.32 583	4.95 526	4.79 571	0.50 537	0.31 490	0.29 428	0.26 411	0.67 544	0.54 516

DISCO	1.06 443	0.37 365	1.19 397	0.73 467	0.46 361	2.04 537	0.84 473	2.26 503	1.54 504	1.25 362	1.36 395	2.38 550	1.08 443	2.60 468	1.62 502	0.24 335	0.19 347	0.22 268	0.20 270	0.32 426	0.29 380

DispFullNet	2.39 561	2.89 605	3.74 551	3.09 598	2.27 589	2.04 537	0.84 473	2.19 495	1.73 528	2.54 565	1.98 522	2.23 540	5.83 599	3.44 496	1.84 521	1.03 572	0.33 508	2.65 601	1.97 603	2.87 589	2.34 591

DStereoRT	1.52 507	0.36 344	3.37 544	0.69 439	0.54 417	2.05 540	0.59 390	1.85 399	1.21 361	1.38 432	1.46 424	0.84 266	1.27 482	6.33 563	1.07 431	0.24 335	0.19 347	4.29 614	2.08 606	0.25 341	0.39 463

Ntro	1.72 525	1.21 558	1.62 460	2.54 590	1.86 580	2.09 541	1.14 526	2.08 460	1.38 455	1.23 355	1.62 471	1.62 477	1.33 493	2.04 418	1.21 449	3.09 596	0.56 570	1.82 585	0.65 564	2.97 594	2.25 590

PAM_32	0.87 386	0.30 203	1.08 353	0.56 270	0.32 198	2.10 542	0.36 152	2.26 503	1.01 260	1.13 289	1.05 260	3.14 572	1.47 513	1.00 201	0.42 177	0.19 170	0.14 159	0.20 197	0.18 214	0.19 168	0.25 312

PAM	0.86 382	0.31 237	1.19 397	0.55 249	0.35 256	2.17 543	0.47 294	2.26 503	0.87 200	1.18 324	0.96 215	3.01 567	1.41 506	0.90 171	0.40 157	0.19 170	0.13 84	0.19 156	0.18 214	0.20 210	0.27 350

ADCS	2.35 558	1.26 561	6.54 568	0.85 517	0.77 507	2.18 544	1.79 569	2.47 538	2.20 558	2.80 571	2.14 534	2.38 550	2.09 555	2.81 476	13.83 608	0.43 512	0.41 540	0.40 513	0.45 535	0.59 532	0.67 542

AnyNet_C32	2.14 552	1.45 567	7.38 574	0.95 547	1.12 556	2.23 545	2.34 590	2.10 465	1.54 504	2.44 559	1.79 498	2.04 535	1.66 528	2.69 471	10.48 598	0.38 495	0.35 519	0.35 486	0.42 525	0.50 512	0.60 535

WCMA_ROB	2.05 546	0.55 465	1.77 473	0.74 473	0.61 453	2.24 546	1.56 556	2.17 492	1.79 535	4.16 593	6.36 592	5.66 593	4.66 596	3.19 487	2.77 544	0.55 546	0.45 549	0.40 513	0.43 529	0.48 506	0.50 506

ADCP+	2.12 551	0.56 469	10.01 588	0.68 426	0.91 535	2.25 547	1.04 513	1.92 423	1.50 500	1.58 492	1.34 386	1.73 495	1.62 522	2.27 442	13.20 602	0.25 357	0.22 400	0.32 459	0.29 459	0.38 461	0.34 433

FCDSN-DC	2.47 564	0.65 500	1.00 328	0.85 517	0.75 501	2.26 548	0.97 502	2.31 514	1.83 538	5.52 606	7.65 599	7.72 601	7.70 606	4.43 514	2.64 542	0.52 540	0.48 556	0.52 540	0.52 550	0.57 529	0.59 532
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet_1	3.08 580	1.48 570	17.70 604	2.90 595	2.35 593	2.30 549	1.43 549	3.16 576	2.26 561	1.91 531	2.05 528	3.51 575	2.32 567	3.71 503	1.58 495	3.25 598	0.66 577	2.40 596	1.06 587	3.07 596	2.59 594

BUS	0.78 330	0.34 305	0.77 208	0.55 249	0.45 352	2.30 549	0.42 222	2.65 556	1.04 273	1.25 362	1.12 290	1.02 338	0.70 284	0.94 180	0.75 350	0.25 357	0.18 329	0.25 365	0.22 340	0.23 300	0.24 291

NINENet	0.81 354	0.40 398	0.89 278	0.65 387	0.53 409	2.30 549	0.42 222	2.12 467	1.13 319	1.20 337	1.27 358	1.02 338	0.70 284	1.26 269	0.75 350	0.29 438	0.24 438	0.31 447	0.21 312	0.27 360	0.26 332

ACVNet-4b	3.05 579	1.42 566	18.09 608	2.85 592	2.33 591	2.32 552	1.22 535	2.47 538	2.21 559	1.26 374	2.36 543	2.64 560	1.46 511	6.32 562	1.23 453	3.29 599	0.45 549	2.37 592	1.02 586	3.03 595	2.61 595

ACV-stereo	1.00 428	0.55 465	1.47 442	0.59 325	0.42 334	2.38 553	0.58 383	1.20 227	1.21 361	0.83 204	1.01 237	3.36 574	2.10 556	1.64 358	1.17 441	0.28 422	0.22 400	0.23 302	0.22 340	0.29 393	0.35 442

Wz-Net-TNSev	2.10 549	2.71 604	9.30 584	0.72 459	0.65 466	2.41 554	1.81 573	2.45 533	1.77 530	1.62 501	1.56 458	2.56 557	2.01 550	5.30 532	4.46 567	0.41 507	0.38 533	0.33 471	0.37 515	0.54 524	0.64 540

stereogan	1.22 476	0.45 424	2.03 495	0.87 523	0.85 525	2.52 555	0.72 438	1.98 435	1.78 534	1.92 533	1.94 519	2.31 547	1.42 507	2.10 426	1.14 438	0.38 495	0.36 523	0.39 507	0.32 484	0.52 516	0.49 502

ADCL	1.82 531	0.70 511	4.57 559	0.70 449	0.63 460	2.56 556	1.77 568	2.08 460	1.77 530	1.95 539	1.89 514	2.04 535	1.88 546	2.36 449	9.55 594	0.27 404	0.25 450	0.35 486	0.32 484	0.39 466	0.39 463

z-mn7	1.77 526	1.06 544	7.02 572	0.74 473	0.54 417	2.58 557	1.03 512	1.90 414	2.73 576	1.61 497	3.00 562	1.96 522	1.40 502	5.23 531	2.87 547	0.31 448	0.25 450	0.27 400	0.25 394	0.34 441	0.35 442

MeshStereo	2.36 559	0.60 478	1.05 343	0.63 365	0.51 396	2.58 557	0.99 506	3.46 580	2.21 559	7.38 611	5.06 587	7.50 598	3.10 579	7.02 576	2.54 541	0.44 521	0.44 547	0.45 525	0.40 521	0.43 480	0.45 490
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
PVD	1.82 531	0.91 536	3.02 536	1.03 552	0.94 542	2.61 559	1.14 526	2.78 567	3.40 585	3.08 581	2.75 556	2.39 552	2.49 571	2.81 476	3.66 559	0.48 531	0.49 562	0.59 556	0.49 544	0.60 535	0.81 559

MFN_U_SF_RVC	1.62 517	0.96 540	4.36 558	0.92 536	0.69 482	2.62 560	1.10 519	2.50 544	1.74 529	1.99 542	1.86 512	2.45 554	1.78 540	3.08 484	2.84 546	0.54 542	0.50 563	0.56 551	0.60 561	0.60 535	0.67 542

w-ln-seven	1.56 511	0.83 529	5.96 565	0.78 496	0.74 496	2.64 561	1.01 511	2.13 475	2.03 549	2.09 547	1.76 493	1.84 509	1.27 482	2.98 481	3.23 554	0.29 438	0.26 457	0.31 447	0.30 471	0.41 474	0.38 458

ACVNet_2	2.86 574	1.47 569	8.28 579	2.68 591	2.26 588	2.70 562	1.84 574	3.41 578	3.04 579	2.27 553	3.42 569	4.58 583	2.10 556	5.91 549	1.62 502	2.58 592	0.67 578	2.22 589	0.85 575	2.79 587	2.47 593

Wave_Phase_stereo	0.53 157	0.27 131	1.63 461	0.43 58	0.29 124	2.72 563	0.40 202	0.82 84	0.54 80	0.37 46	0.36 30	0.38 72	0.29 33	0.66 90	0.41 167	0.13 17	0.14 159	0.15 30	0.19 238	0.16 69	0.18 117

ADCPNet	1.97 544	0.78 522	9.38 585	0.74 473	0.61 453	2.73 564	1.36 546	2.11 466	1.66 520	1.92 533	1.70 486	2.45 554	2.07 554	2.50 462	6.84 583	0.38 495	0.38 533	0.38 503	0.43 529	0.47 505	0.50 506

SANet	2.26 556	0.70 511	6.94 571	0.69 439	0.46 361	2.76 565	1.76 567	2.61 554	5.84 603	2.45 560	3.52 570	3.71 577	3.38 585	5.90 548	2.14 528	0.34 473	0.31 490	0.32 459	0.29 459	0.54 524	0.43 485

SGM_RVC	1.88 536	0.40 398	0.90 288	0.63 365	0.30 144	2.81 566	1.26 540	2.73 563	1.81 537	4.09 589	2.85 559	3.88 580	3.19 580	8.42 592	2.44 539	0.33 463	0.31 490	0.30 440	0.28 440	0.31 415	0.31 406
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PDISCO_ROB	1.41 496	0.73 519	2.04 496	1.40 568	1.46 576	2.83 567	1.07 517	2.64 555	2.11 554	1.41 444	1.50 438	1.73 495	0.99 409	2.83 478	1.46 483	1.03 572	0.27 467	0.54 545	0.47 539	0.77 551	0.84 561

LE_ROB	8.35 605	0.47 432	27.42 620	0.83 510	0.34 239	2.84 568	3.36 601	4.03 589	27.04 625	25.20 625	8.72 605	8.55 605	27.35 625	7.37 581	22.13 617	0.22 289	0.20 364	0.20 197	0.21 312	0.25 341	0.25 312

FC-DCNN	2.88 576	0.61 483	1.15 376	0.75 482	0.57 434	2.85 569	1.05 514	3.44 579	2.64 571	6.93 607	7.63 598	9.86 608	7.02 604	5.76 546	4.31 566	0.54 542	0.48 556	0.51 538	0.50 546	0.53 521	0.52 512

FC-DCNN v2	2.96 577	0.61 483	1.13 369	0.75 482	0.57 434	2.90 570	1.06 516	3.59 584	2.66 572	7.05 608	7.66 600	10.26 611	7.17 605	6.27 558	4.49 569	0.54 542	0.48 556	0.51 538	0.50 546	0.53 521	0.52 512

ELAS_RVC	2.87 575	0.80 523	3.22 541	1.16 563	1.12 556	2.92 571	5.33 605	2.98 574	4.18 593	5.04 601	4.82 584	4.71 585	8.23 607	4.25 511	4.79 571	0.67 559	0.57 571	0.57 553	0.53 552	0.66 543	0.74 552
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	1.71 524	0.67 505	2.09 498	1.14 561	0.75 501	2.96 572	0.89 486	1.58 320	1.30 423	2.76 570	8.12 604	2.29 545	2.51 572	1.94 404	2.23 533	0.49 533	0.45 549	0.45 525	0.31 477	0.62 539	0.59 532

AnyNet_C01	2.38 560	2.21 593	10.17 589	0.99 550	0.79 513	3.12 573	2.37 591	2.69 562	1.89 541	2.58 567	2.44 548	2.70 562	1.86 545	3.65 498	7.12 584	0.41 507	0.41 540	0.40 513	0.42 525	0.68 545	0.79 557

Dean	3.77 585	1.65 578	17.87 605	3.01 597	2.54 595	3.15 574	2.10 582	4.80 598	4.42 594	2.89 574	6.03 590	5.45 592	2.55 575	3.40 495	2.13 527	3.22 597	0.89 590	2.51 599	1.07 588	3.07 596	2.65 599

MADNet+	2.80 570	3.38 608	11.57 593	1.50 575	1.21 569	3.18 575	2.00 575	3.52 582	2.61 567	1.81 523	2.09 530	2.83 563	2.18 563	7.55 583	5.44 577	0.84 564	0.83 583	0.71 564	0.66 565	1.05 567	1.08 570

IMH-64-1	2.82 571	1.87 584	1.77 473	3.31 600	2.69 596	3.22 576	2.07 579	4.25 593	2.77 577	2.46 561	3.78 573	3.05 568	2.34 568	4.67 520	3.00 550	3.84 607	0.84 586	2.75 602	1.39 592	3.34 599	2.93 601

IMH-64	2.82 571	1.87 584	1.77 473	3.31 600	2.69 596	3.22 576	2.07 579	4.25 593	2.77 577	2.46 561	3.78 573	3.05 568	2.34 568	4.67 520	3.00 550	3.84 607	0.84 586	2.75 602	1.39 592	3.34 599	2.93 601

LVE	3.40 584	1.80 582	2.21 507	2.90 595	2.44 594	3.27 578	2.25 586	4.80 598	5.06 599	2.43 558	6.79 593	5.99 594	2.64 576	9.20 597	2.28 534	3.30 600	1.11 602	2.38 593	1.48 598	2.95 592	2.62 596

WAO-6	2.98 578	1.67 579	1.88 483	2.38 587	2.30 590	3.53 579	2.37 591	4.38 595	4.64 597	2.42 557	4.50 577	4.85 587	2.99 578	5.22 530	5.37 576	1.77 582	1.16 603	2.31 591	1.47 597	2.42 582	1.99 587

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 529	1.11 552	4.33 557	0.84 514	0.77 507	3.70 580	2.41 594	2.04 452	1.85 539	1.75 517	1.90 516	1.92 515	1.25 479	7.33 580	1.45 481	0.47 529	0.47 554	0.53 544	0.77 571	0.50 512	0.55 522

SAMSARA	1.80 529	0.90 533	3.37 544	1.28 567	1.13 558	3.71 581	2.33 589	2.53 548	1.93 543	3.17 583	1.73 490	2.99 566	1.68 530	3.53 497	2.46 540	0.47 529	0.54 567	0.43 520	0.47 539	0.59 532	0.64 540

PWCK	3.24 582	2.37 594	10.86 591	2.14 582	1.14 560	3.71 581	4.19 603	3.02 575	3.55 587	3.05 580	3.63 571	3.09 571	2.35 570	8.16 590	3.41 556	2.17 586	0.96 594	1.77 584	1.01 585	2.84 588	1.40 579

RTS	2.76 567	1.55 575	15.40 598	1.13 558	1.42 574	3.75 583	2.21 584	2.45 533	2.72 574	2.91 575	2.85 559	2.58 558	1.62 522	6.28 559	5.80 578	0.41 507	0.30 485	0.35 486	0.35 508	0.52 516	0.54 516

RTSA	2.76 567	1.55 575	15.40 598	1.13 558	1.42 574	3.75 583	2.21 584	2.45 533	2.72 574	2.91 575	2.85 559	2.58 558	1.62 522	6.28 559	5.80 578	0.41 507	0.30 485	0.35 486	0.35 508	0.52 516	0.54 516

SDNR	1.66 518	0.55 465	2.36 514	0.56 270	0.58 437	3.79 585	0.45 276	1.78 374	1.40 465	1.38 432	2.45 549	1.13 374	0.96 393	11.03 613	1.31 462	0.67 559	0.64 575	0.43 520	0.32 484	0.71 549	0.76 555

WAO-7	2.78 569	1.54 574	2.18 505	1.41 571	1.19 566	3.92 586	2.01 578	4.19 591	3.89 590	2.98 577	5.47 588	4.18 581	3.28 582	8.24 591	4.27 565	1.13 578	1.01 597	1.18 579	1.13 590	1.19 571	1.13 573

notaker	4.29 587	2.42 597	5.06 561	3.89 609	3.29 606	4.00 587	2.25 586	4.93 600	3.47 586	4.21 595	6.79 593	7.67 600	3.37 584	9.25 599	6.47 580	4.09 612	1.42 605	3.35 611	2.13 607	4.11 606	3.54 607

MSMD_ROB	2.08 548	0.61 483	1.15 376	0.71 453	0.62 457	4.00 587	0.93 495	1.94 427	1.79 535	4.71 599	4.60 581	8.14 603	3.87 591	3.75 504	1.65 508	0.54 542	0.48 556	0.55 549	0.58 557	0.53 521	0.52 512

IMH	3.35 583	1.95 587	1.86 482	3.30 599	2.72 598	4.03 589	2.00 575	4.58 597	3.83 589	2.87 573	6.99 595	4.69 584	3.21 581	6.77 572	2.97 549	3.91 610	0.89 590	2.78 604	1.40 596	3.36 601	2.93 601

KSHMR	8.76 607	2.14 592	3.59 548	3.60 606	3.13 603	4.15 590	2.67 596	5.61 604	58.90 639	3.04 579	55.71 637	4.94 588	2.54 574	4.61 519	3.05 552	3.49 603	1.57 608	3.14 607	1.98 604	3.84 603	3.49 606

DStereoSA	5.78 596	1.09 549	8.20 577	2.07 581	4.09 611	4.26 591	21.23 617	4.17 590	5.59 601	1.96 540	12.40 610	1.57 469	13.59 613	7.02 576	13.02 601	0.90 566	3.63 614	0.91 570	3.68 614	1.84 576	4.43 613

MDST_ROB	1.88 536	0.40 398	1.71 469	0.93 542	0.60 447	4.27 592	1.23 537	3.99 588	1.44 482	4.61 597	2.63 554	1.44 442	1.03 428	9.78 604	1.62 502	0.33 463	0.26 457	0.37 499	0.33 498	0.31 415	0.34 433

LRCNet_RVC	22.79 618	32.09 624	22.06 610	29.83 622	26.15 620	4.40 593	0.84 473	22.64 620	2.10 553	26.93 626	29.25 625	23.03 626	15.56 616	23.91 623	18.92 615	32.00 631	20.04 632	34.68 630	32.13 631	30.66 629	28.52 629

ktn	4.56 588	2.41 596	2.54 519	3.79 608	3.25 604	4.81 594	2.91 599	5.52 602	7.36 604	4.12 592	14.55 614	7.54 599	3.70 587	7.84 587	3.35 555	4.06 611	1.86 609	3.26 610	2.22 608	3.27 598	2.86 600

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 555	1.29 564	4.14 555	1.10 557	0.78 511	5.00 595	2.38 593	2.47 538	2.67 573	1.94 537	2.28 539	2.66 561	1.70 531	9.10 595	2.29 536	0.68 561	0.52 564	0.68 562	0.71 569	1.17 570	0.81 559

UNDER WATER	5.68 595	2.46 600	15.52 600	3.98 611	3.53 607	5.15 596	2.74 597	5.58 603	16.41 616	4.00 588	4.56 578	9.12 606	6.43 602	6.22 555	9.11 592	3.85 609	1.35 604	3.18 609	1.98 604	4.51 609	3.84 611

HanzoNet	11.92 612	5.12 610	17.18 602	4.19 612	3.59 609	5.16 597	2.82 598	7.41 609	9.96 606	33.31 633	27.60 624	22.25 624	37.31 629	18.18 619	13.57 604	8.13 618	3.44 613	3.50 612	3.44 613	7.77 616	4.52 614

MonStereo1	3.22 581	1.70 580	2.23 510	2.51 589	2.33 591	5.55 598	1.61 559	3.55 583	4.67 598	3.29 585	8.09 603	4.79 586	3.75 588	6.30 561	2.79 545	2.52 589	0.64 575	1.91 587	1.07 588	2.53 584	2.62 596

MADNet++	5.41 593	3.18 606	6.43 567	4.66 613	3.95 610	6.15 599	6.75 606	4.51 596	4.51 596	5.06 602	6.27 591	4.96 589	6.14 600	9.39 600	11.70 600	4.71 613	4.19 615	3.97 613	3.33 611	4.08 605	4.25 612

ELAS	2.67 566	0.80 523	2.13 502	1.13 558	1.15 562	6.25 600	2.56 595	3.50 581	3.68 588	5.36 604	4.92 586	3.79 578	5.56 598	3.65 498	5.22 575	0.66 558	0.57 571	0.56 551	0.54 553	0.65 542	0.75 554
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	5.84 597	2.48 601	17.93 606	3.97 610	3.58 608	7.70 601	3.03 600	5.72 605	14.13 610	4.18 594	4.00 575	9.27 607	6.80 603	6.20 554	9.22 593	3.67 604	1.52 607	3.14 607	1.95 602	4.43 608	3.83 610

WAO-8	4.57 589	2.01 588	2.58 522	2.37 585	2.21 585	9.75 602	1.71 563	6.04 606	16.34 613	4.11 590	7.69 601	7.41 596	3.85 589	10.02 610	3.85 561	2.05 584	1.09 600	2.44 597	1.39 592	2.56 585	1.86 585

Venus	4.57 589	2.01 588	2.58 522	2.37 585	2.21 585	9.75 602	1.71 563	6.04 606	16.34 613	4.11 590	7.69 601	7.41 596	3.85 589	10.02 610	3.85 561	2.05 584	1.09 600	2.44 597	1.39 592	2.56 585	1.86 585

TorneroNet-64	5.41 593	2.10 591	2.43 515	3.49 604	2.83 599	9.90 604	2.13 583	8.87 612	16.79 618	5.39 605	9.18 606	10.68 613	3.92 592	9.55 601	5.11 574	3.36 601	0.86 588	2.88 605	1.62 599	3.76 602	3.37 605

SGM+DAISY	5.38 592	1.28 563	8.24 578	1.27 566	1.16 564	10.62 605	16.01 615	2.93 573	2.53 564	8.64 614	13.03 611	8.26 604	13.38 612	6.34 564	7.59 586	1.07 575	1.05 599	1.00 575	0.98 581	1.02 564	1.12 572

JetBlue	4.18 586	2.45 599	10.42 590	1.40 568	2.89 601	10.68 606	10.68 608	3.91 587	2.52 563	2.74 569	3.39 568	4.50 582	4.27 594	7.97 588	7.67 587	0.89 565	0.97 595	0.89 568	0.92 577	2.26 580	2.21 589

tt	6.61 600	0.28 151	6.10 566	3.77 607	2.17 584	11.53 607	19.61 616	13.53 617	5.81 602	3.00 578	2.82 558	4.97 590	6.33 601	3.83 506	7.23 585	9.13 619	11.32 622	5.87 618	6.22 618	6.01 612	2.63 598

DPSMNet_ROB	13.08 614	8.28 612	22.32 612	9.54 616	18.15 614	11.53 607	31.98 623	10.83 615	16.27 612	7.17 610	19.40 621	10.12 609	16.69 617	9.87 606	22.50 620	4.78 615	8.72 617	5.38 617	10.25 622	6.16 614	11.59 619

DGTPSM_ROB	13.06 613	8.27 611	22.29 611	9.53 615	18.14 613	11.53 607	31.97 622	10.82 614	16.25 611	7.14 609	19.39 620	10.12 609	16.69 617	9.85 605	22.49 619	4.77 614	8.72 617	5.37 616	10.24 621	6.15 613	11.56 618

TCMNet-wrong-test	10.42 609	11.55 615	15.31 597	20.99 618	18.49 615	13.94 610	10.69 609	16.07 618	4.14 592	5.27 603	5.64 589	16.22 616	12.57 609	7.57 584	10.26 597	7.44 617	2.38 610	4.30 615	3.43 612	11.37 618	10.87 617

JetRed	7.02 601	8.94 613	25.72 616	2.89 594	3.27 605	14.25 611	12.27 612	6.69 608	4.45 595	4.46 596	4.56 578	6.65 595	5.43 597	7.46 582	14.41 610	2.60 593	3.31 611	2.61 600	2.30 609	4.34 607	3.79 609

DStereoFS	6.12 598	2.43 598	7.51 575	2.47 588	2.16 583	16.09 612	8.18 607	4.22 592	12.08 609	3.74 587	14.16 612	7.84 602	13.66 614	7.03 578	9.84 596	0.90 566	1.49 606	1.23 580	2.79 610	1.36 573	3.31 604

SGM-ForestM	7.81 604	0.48 438	11.02 592	0.74 473	0.40 310	16.83 613	12.72 614	7.91 610	8.13 605	11.53 616	10.25 608	22.44 625	14.01 615	17.02 617	20.52 616	0.38 495	0.39 538	0.37 499	0.36 511	0.37 455	0.38 458

MANE	7.50 603	0.64 494	7.97 576	1.40 568	2.10 582	16.86 614	12.56 613	12.91 616	17.51 621	8.50 613	11.60 609	14.66 614	13.33 611	12.02 614	13.28 603	0.62 554	0.52 564	0.52 540	1.90 601	0.56 527	0.58 530

USTest	14.33 615	14.93 616	21.00 609	17.41 617	16.02 612	23.11 615	33.76 624	22.02 619	11.81 608	9.47 615	10.19 607	15.94 615	13.17 610	17.25 618	22.38 618	3.81 606	5.01 616	6.17 619	6.18 617	9.23 617	7.81 616

DPSimNet_ROB	24.77 621	9.69 614	61.46 634	3.56 605	19.46 616	25.95 616	77.56 637	5.09 601	16.60 617	21.50 624	29.82 626	25.12 627	85.69 638	13.37 616	23.07 622	7.23 616	17.79 625	8.55 620	7.57 619	4.57 611	31.84 630

Anonymous_1	42.79 631	18.71 617	24.75 613	21.81 619	45.16 629	27.68 617	37.52 625	28.64 625	16.34 613	14.72 619	14.53 613	20.60 618	17.82 619	21.52 620	25.88 623	113.45 640	8.91 619	100.63 635	126.37 637	158.50 640	12.31 620

DPSM_ROB	19.12 616	19.13 618	25.13 614	22.15 620	20.86 618	28.06 618	37.75 626	27.18 623	16.95 619	14.25 617	15.07 615	21.66 619	18.69 620	21.83 621	26.51 624	10.15 621	9.30 620	10.45 622	10.41 623	14.00 619	12.85 621

DPSM	19.12 616	19.13 618	25.13 614	22.15 620	20.86 618	28.06 618	37.75 626	27.18 623	16.95 619	14.25 617	15.07 615	21.66 619	18.69 620	21.83 621	26.51 624	10.15 621	9.30 620	10.45 622	10.41 623	14.00 619	12.85 621

HaxPig	39.02 628	41.39 632	41.59 621	30.10 623	32.36 621	29.49 620	27.65 620	30.56 626	37.94 634	43.75 634	43.81 633	33.42 628	35.69 626	41.51 629	40.33 631	43.91 635	47.48 637	45.87 631	47.14 633	42.29 630	44.06 633

xyz-stereo	7.03 602	0.24 64	70.23 635	0.44 67	0.21 10	29.74 621	0.49 313	1.03 152	0.77 156	1.45 461	26.78 623	1.17 380	1.19 473	4.72 523	1.32 468	0.16 56	0.12 40	0.20 197	0.14 109	0.17 96	0.14 18

AVERAGE_ROB	40.42 629	42.30 633	42.61 622	36.91 625	35.54 623	30.42 622	27.59 619	37.45 632	38.45 635	44.87 635	44.27 634	37.55 630	36.69 627	41.82 630	40.25 630	45.36 636	46.73 636	47.09 632	46.32 632	42.47 631	43.74 632

xxxxx1	54.34 634	26.72 621	27.03 617	114.14 634	99.00 634	30.68 623	47.19 628	32.52 627	26.09 622	17.85 620	17.48 617	21.86 621	20.92 622	24.38 624	33.78 626	34.73 632	41.33 633	157.67 638	175.68 638	65.82 633	71.99 637

tt_ll	54.34 634	26.72 621	27.03 617	114.14 634	99.00 634	30.68 623	47.19 628	32.52 627	26.09 622	17.85 620	17.48 617	21.86 621	20.92 622	24.38 624	33.78 626	34.73 632	41.33 633	157.67 638	175.68 638	65.82 633	71.99 637

ff	54.34 634	26.72 621	27.03 617	114.14 634	99.00 634	30.68 623	47.19 628	32.52 627	26.09 622	17.85 620	17.48 617	21.86 621	20.92 622	24.38 624	33.78 626	34.73 632	41.33 633	157.67 638	175.68 638	65.82 633	71.99 637

MEDIAN_ROB	42.01 630	44.30 634	44.14 625	35.08 624	34.90 622	31.33 626	29.90 621	36.77 631	40.11 636	47.14 638	46.55 635	37.49 629	38.50 635	44.30 637	42.32 632	47.93 637	49.31 638	49.68 633	49.00 634	44.98 632	46.46 634

MultiAttention	4.59 591	0.35 334	0.90 288	0.75 482	0.46 361	31.81 627	4.41 604	2.35 523	1.41 469	1.64 505	2.43 547	2.42 553	0.70 284	38.40 628	1.78 519	0.23 313	0.15 230	0.30 440	0.30 471	0.48 506	0.48 497

TorneroNet	10.72 611	2.09 590	2.76 528	3.48 603	3.03 602	44.72 628	2.31 588	8.62 611	67.06 640	7.45 612	23.21 622	10.59 612	4.28 595	9.03 594	9.00 591	3.67 604	0.91 592	3.04 606	1.63 600	3.92 604	3.55 608

BEATNet-Init1	27.39 622	21.01 620	73.65 636	1.07 554	0.80 515	56.07 629	22.82 618	33.14 630	31.71 627	51.78 639	52.93 636	65.63 637	48.54 636	48.75 638	36.36 629	0.52 540	0.47 554	0.54 545	0.54 553	0.64 540	0.72 550

FlowAnything	38.45 626	38.38 626	50.32 629	44.77 628	41.97 625	56.43 630	76.20 632	54.49 637	34.43 633	28.45 627	30.15 627	43.52 632	37.69 633	43.76 632	53.31 634	20.36 628	18.71 630	21.03 624	21.10 630	28.18 623	25.74 624

Selective-RAFT-Error	38.47 627	38.44 630	50.38 630	44.74 626	42.01 628	56.47 631	76.24 634	54.44 633	34.02 632	28.59 631	30.30 628	43.51 631	38.10 634	43.69 631	53.24 633	20.36 628	18.72 631	21.05 628	21.02 625	28.25 627	25.87 628

CasAABBNet	38.42 623	38.42 627	50.26 628	44.76 627	41.87 624	56.47 631	76.22 633	54.44 633	33.92 631	28.53 630	30.36 631	43.53 633	37.59 632	43.77 635	53.32 635	20.27 625	18.70 627	21.03 624	21.04 626	28.19 624	25.79 625

RAFT-FEzeroshot	38.43 624	38.42 627	50.19 626	44.92 629	41.98 626	56.48 633	76.24 634	54.46 635	33.87 629	28.51 628	30.31 629	43.61 634	37.54 630	43.76 632	53.32 635	20.29 626	18.70 627	21.03 624	21.04 626	28.21 625	25.79 625

RAFT-FE	38.43 624	38.42 627	50.19 626	44.92 629	41.98 626	56.48 633	76.24 634	54.46 635	33.87 629	28.51 628	30.31 629	43.61 634	37.54 630	43.76 632	53.32 635	20.29 626	18.70 627	21.03 624	21.04 626	28.21 625	25.79 625

LSM0	42.92 632	38.72 631	50.66 631	47.49 631	110.18 639	56.77 635	75.87 631	54.87 638	33.74 628	29.48 632	31.12 632	43.77 636	37.12 628	43.85 636	53.44 638	20.50 630	18.67 626	21.05 628	21.07 629	28.37 628	41.73 631

U	9.23 608	0.22 26	0.65 147	0.48 119	53.11 630	61.26 636	0.24 45	0.77 65	0.55 87	0.37 46	0.30 20	0.29 35	0.34 67	0.34 2	0.27 19	0.20 219	0.12 40	60.47 634	4.24 615	0.18 132	0.14 18

RSGM-EC	88.73 637	82.35 637	50.81 632	105.24 632	99.50 637	93.69 637	125.26 638	90.19 639	46.12 637	45.12 636	57.25 638	101.03 639	88.09 639	153.95 639	152.34 639	105.29 638	59.41 639	113.44 636	52.73 635	91.73 638	61.05 635

acva	88.73 637	82.35 637	50.81 632	105.24 632	99.50 637	93.69 637	125.26 638	90.19 639	46.12 637	45.12 636	57.25 638	101.03 639	88.09 639	153.95 639	152.34 639	105.29 638	59.41 639	113.44 636	52.73 635	91.73 638	61.05 635

PML	51.64 633	37.49 625	14.31 596	7.45 614	20.27 617	107.80 639	231.34 641	8.94 613	27.70 626	86.74 640	268.93 641	69.03 638	61.09 637	24.71 627	14.36 609	9.71 620	3.40 612	9.60 621	4.67 616	20.46 622	4.76 615

test_example2	192.91 639	210.59 639	206.44 639	199.86 639	204.90 640	172.02 640	182.95 640	138.34 641	134.89 641	193.14 641	200.54 640	186.77 641	177.82 641	204.95 641	207.57 641	221.83 641	238.70 641	186.02 641	190.07 641	226.94 641	173.78 640

ccccc		492.94 640		530.37 640	529.69 641	476.06 641		494.48 642		446.40 642		473.27 642		541.46 642		660.58 642	458.79 642	353.88 642	309.98 642	597.94 642

GS-Stereo							0.35 139	1.31 260	0.53 77	0.38 52	0.39 37	0.32 46	0.33 60	0.45 13	0.29 39	0.20 219	0.12 40	0.16 61	0.13 74	0.17 96	0.18 117

Low-res two-view benchmark