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+	0.46 126	0.23 46	0.51 70	0.42 57	0.46 373	0.15 1	0.19 7	0.45 5	0.37 38	0.28 8	0.25 7	0.31 47	0.41 115	1.43 324	0.31 62	0.18 138	0.13 91	0.15 33	0.12 39	1.09 580	1.74 593

S2M2_XL	0.25 2	0.25 95	0.43 21	0.36 5	0.24 31	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 4	0.29 13	0.41 50	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.27 23	0.20 231	0.18 339	0.18 131	0.16 172	0.18 142	0.15 43
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MatchStereo	0.30 22	0.21 16	0.44 26	0.35 2	0.19 4	0.21 3	0.23 38	0.90 122	0.54 85	0.28 8	0.48 77	0.25 15	0.24 15	0.53 39	0.33 88	0.17 95	0.12 43	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.14 22
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BTL-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 2	0.41 48	0.26 72	0.23 4	0.24 46	0.37 3	0.29 12	0.22 1	0.28 17	0.22 2	0.20 3	0.35 3	0.29 43	0.12 5	0.11 21	0.16 65	0.16 172	0.13 5	0.14 22

dual_stereo	0.29 12	0.21 16	0.39 5	0.40 37	0.23 26	0.25 5	0.22 25	0.59 16	0.32 20	0.33 32	0.26 12	0.40 85	0.23 13	0.86 160	0.30 53	0.16 59	0.13 91	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.14 22

Wavelet-MonSter	0.29 12	0.21 16	0.51 70	0.41 48	0.27 78	0.26 6	0.25 50	0.51 7	0.31 16	0.37 51	0.48 77	0.28 36	0.35 81	0.54 41	0.29 43	0.11 1	0.11 21	0.14 5	0.11 7	0.13 5	0.13 3

LG-Stereo_L2	0.30 22	0.23 46	0.50 62	0.38 17	0.26 72	0.26 6	0.20 13	0.84 100	0.31 16	0.31 24	0.26 12	0.25 15	0.26 21	0.94 186	0.23 1	0.15 42	0.12 43	0.16 65	0.12 39	0.14 23	0.13 3

StereoAnything_RVC	0.49 150	1.60 588	0.87 279	0.37 8	0.21 12	0.26 6	0.21 17	0.53 9	0.23 2	0.23 2	0.21 2	0.19 1	0.35 81	1.29 284	0.23 1	0.22 300	0.11 21	0.15 33	0.11 7	2.36 593	0.13 3

CroCo-Stereo	0.42 102	0.33 286	0.83 254	0.59 337	0.28 114	0.26 6	0.33 118	1.22 244	0.85 202	0.43 80	0.49 83	0.65 205	0.46 157	0.40 5	0.36 120	0.19 179	0.15 241	0.16 65	0.14 109	0.20 221	0.17 103
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 59	0.21 16	0.53 83	0.48 129	0.36 271	0.27 10	0.29 83	0.58 13	0.52 78	0.45 93	0.61 134	0.26 22	0.27 30	1.23 270	0.28 31	0.14 27	0.12 43	0.15 33	0.12 39	0.16 76	0.13 3

RAStereo	0.36 59	0.22 30	0.85 269	0.48 129	0.28 114	0.27 10	0.28 75	0.77 72	0.65 130	0.33 32	0.43 54	0.44 92	0.31 53	0.45 14	0.35 102	0.18 138	0.15 241	0.19 160	0.15 132	0.19 179	0.15 43

Monster-pub-mixall	0.32 31	0.20 11	0.44 26	0.37 8	0.22 18	0.28 12	0.18 2	0.69 45	0.36 36	0.37 51	0.36 36	0.27 27	0.20 3	1.43 324	0.25 6	0.15 42	0.12 43	0.13 1	0.11 7	0.12 1	0.15 43

LG-Stereo_L1	0.31 26	0.24 69	0.49 52	0.38 17	0.27 78	0.28 12	0.21 17	0.68 41	0.29 12	0.27 5	0.25 7	0.25 15	0.22 11	1.25 273	0.24 3	0.16 59	0.12 43	0.15 33	0.12 39	0.14 23	0.13 3

CroCo-Stereo Lap2	0.46 126	0.37 377	0.87 279	0.62 368	0.79 525	0.28 12	0.35 145	0.81 86	0.73 150	0.39 65	0.54 112	0.71 227	0.54 215	0.60 66	0.48 234	0.18 138	0.18 339	0.19 160	0.16 172	0.21 270	0.21 228

252Zero-FE	0.29 12	0.24 69	0.47 39	0.42 57	0.25 52	0.29 15	0.19 7	0.71 54	0.49 70	0.32 27	0.34 32	0.22 2	0.25 16	0.43 11	0.30 53	0.16 59	0.13 91	0.14 5	0.12 39	0.13 5	0.15 43

zero-FE	0.38 69	0.24 69	0.54 87	0.48 129	0.46 373	0.29 15	0.23 38	0.69 45	0.34 24	0.34 37	0.41 50	0.37 74	0.49 185	0.68 101	0.35 102	0.23 324	0.12 43	0.18 131	0.13 74	0.82 566	0.19 167

HiDET	0.27 5	0.19 4	0.39 5	0.39 25	0.24 31	0.30 17	0.21 17	0.60 19	0.35 26	0.27 5	0.30 23	0.33 59	0.25 16	0.50 35	0.32 74	0.14 27	0.12 43	0.14 5	0.11 7	0.13 5	0.16 77

DDF-Stereo	0.39 77	0.24 69	0.53 83	0.51 182	0.45 364	0.30 17	0.23 38	0.64 29	0.34 24	0.34 37	0.40 48	0.37 74	0.48 172	0.94 186	0.35 102	0.24 346	0.12 43	0.18 131	0.13 74	0.85 567	0.19 167

MaDis-Stereo	0.38 69	0.27 141	0.72 182	0.45 83	0.35 263	0.30 17	0.31 98	0.81 86	0.54 85	0.38 58	0.38 41	0.58 176	0.49 185	0.53 39	0.39 148	0.20 231	0.16 279	0.19 160	0.15 132	0.19 179	0.15 43

LACA1	0.26 3	0.21 16	0.40 11	0.35 2	0.18 1	0.31 20	0.27 67	0.52 8	0.26 7	0.31 24	0.22 3	0.25 15	0.32 61	0.48 22	0.26 9	0.16 59	0.12 43	0.14 5	0.12 39	0.15 50	0.13 3

Test_v1	0.28 9	0.21 16	0.39 5	0.35 2	0.25 52	0.31 20	0.29 83	0.65 32	0.39 41	0.29 13	0.34 32	0.25 15	0.25 16	0.49 27	0.25 6	0.15 42	0.11 21	0.14 5	0.13 74	0.13 5	0.13 3

S2M2_L	0.35 53	0.28 161	0.47 39	0.43 65	0.30 150	0.31 20	0.16 1	0.61 26	0.68 137	0.32 27	0.49 83	0.47 115	0.34 74	0.40 5	0.33 88	0.25 368	0.22 410	0.20 205	0.22 350	0.25 353	0.23 280
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LCMNet	0.30 22	0.19 4	0.38 3	0.39 25	0.25 52	0.32 23	0.22 25	0.65 32	0.58 102	0.28 8	0.33 29	0.33 59	0.29 38	0.58 56	0.32 74	0.14 27	0.13 91	0.14 5	0.11 7	0.13 5	0.17 103

FoundationStereo	0.26 3	0.23 46	0.41 17	0.40 37	0.24 31	0.32 23	0.22 25	0.43 4	0.24 4	0.31 24	0.25 7	0.30 44	0.32 61	0.36 4	0.27 23	0.16 59	0.12 43	0.15 33	0.11 7	0.13 5	0.14 22

IGEV-Stereo++	0.32 31	0.22 30	0.47 39	0.48 129	0.33 225	0.33 25	0.22 25	0.78 80	0.48 67	0.35 40	0.41 50	0.32 51	0.47 165	0.40 5	0.29 43	0.15 42	0.12 43	0.15 33	0.12 39	0.15 50	0.15 43

monsters	0.35 53	0.21 16	0.49 52	0.43 65	0.39 311	0.34 26	0.26 61	0.69 45	0.44 55	0.49 116	0.41 50	0.23 4	0.26 21	1.38 308	0.27 23	0.14 27	0.11 21	0.14 5	0.12 39	0.13 5	0.15 43

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 87	0.24 69	0.75 207	0.45 83	0.38 299	0.34 26	0.37 173	0.98 140	0.69 141	0.50 125	0.56 119	0.55 159	0.38 105	0.75 119	0.32 74	0.17 95	0.13 91	0.19 160	0.15 132	0.15 50	0.19 167

testlalala	0.41 87	0.24 69	0.76 213	0.45 83	0.38 299	0.34 26	0.37 173	0.98 140	0.69 141	0.50 125	0.56 119	0.55 159	0.38 105	0.75 119	0.32 74	0.17 95	0.13 91	0.19 160	0.15 132	0.15 50	0.19 167

GCAPDPT-zeroshot	0.41 87	0.24 69	0.76 213	0.45 83	0.38 299	0.34 26	0.37 173	0.98 140	0.69 141	0.50 125	0.56 119	0.55 159	0.38 105	0.75 119	0.32 74	0.17 95	0.13 91	0.19 160	0.15 132	0.15 50	0.19 167

AFF-stereo	0.60 237	0.28 161	0.72 182	0.48 129	0.29 129	0.34 26	0.37 173	1.22 244	1.20 363	1.21 354	1.59 477	1.10 375	0.70 293	1.01 211	0.44 198	0.14 27	0.12 43	0.19 160	0.20 280	0.18 142	0.15 43

MonSter++	0.27 5	0.20 11	0.38 3	0.39 25	0.24 31	0.35 31	0.20 13	0.53 9	0.33 21	0.30 19	0.27 15	0.39 81	0.26 21	0.47 19	0.28 31	0.13 18	0.12 43	0.14 5	0.11 7	0.13 5	0.15 43

DLNR-FE	23.24 630	48.33 647	43.35 633	177.19 649	78.30 643	0.35 31	0.21 17	23.45 632	0.82 190	0.67 184	0.86 205	0.58 176	0.29 38	1.62 365	0.48 234	10.93 634	0.13 91	0.18 131	0.14 109	76.65 648	0.23 280

MLG-Stereo_test2	0.27 5	0.22 30	0.40 11	0.39 25	0.24 31	0.35 31	0.18 2	0.58 13	0.23 2	0.28 8	0.24 6	0.34 64	0.19 2	0.79 136	0.24 3	0.16 59	0.11 21	0.15 33	0.11 7	0.13 5	0.14 22

plain	0.49 150	0.29 186	1.23 418	0.51 182	0.40 323	0.35 31	0.37 173	1.04 169	0.62 118	0.44 85	0.76 177	0.42 87	0.41 115	1.17 261	0.46 216	0.23 324	0.15 241	0.24 336	0.19 246	0.25 353	0.18 124

DLNR_Zeroshot_test	23.23 629	48.25 646	43.77 634	177.04 648	78.39 644	0.35 31	0.21 17	23.33 631	0.82 190	0.67 184	0.86 205	0.58 176	0.30 49	1.64 367	0.48 234	10.69 633	0.13 91	0.18 131	0.14 109	76.63 647	0.23 280

111111	0.36 59	0.22 30	0.49 52	0.47 115	0.45 364	0.36 36	0.22 25	1.04 169	0.44 55	0.33 32	0.33 29	0.40 85	0.26 21	0.99 203	0.27 23	0.17 95	0.12 43	0.15 33	0.11 7	0.15 50	0.15 43

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 69	0.25 95	0.61 127	0.53 229	0.29 129	0.36 36	0.22 25	1.24 251	0.42 48	0.45 93	0.65 142	0.37 74	0.51 199	0.41 8	0.30 53	0.18 138	0.12 43	0.17 95	0.13 74	0.18 142	0.20 198

GREAT-IGEV	0.34 46	0.22 30	0.54 87	0.40 37	0.31 172	0.36 36	0.28 75	0.59 16	0.66 132	0.28 8	0.51 93	0.29 39	0.29 38	0.86 160	0.28 31	0.15 42	0.12 43	0.15 33	0.11 7	0.17 104	0.16 77
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
gasm-f	0.37 65	0.24 69	0.50 62	0.49 145	0.33 225	0.37 39	0.44 270	0.87 113	0.42 48	0.36 44	0.65 142	0.32 51	0.46 157	0.58 56	0.30 53	0.22 300	0.13 91	0.17 95	0.13 74	0.19 179	0.16 77

MLG-Stereo_test1	0.29 12	0.21 16	0.42 19	0.41 48	0.25 52	0.37 39	0.20 13	0.71 54	0.20 1	0.25 3	0.17 1	0.33 59	0.26 21	0.92 182	0.26 9	0.15 42	0.11 21	0.16 65	0.11 7	0.13 5	0.13 3

LG-Stereo	0.37 65	0.27 141	0.94 315	0.48 129	0.26 72	0.37 39	0.30 92	0.88 117	0.57 99	0.38 58	0.58 126	0.29 39	0.21 8	0.51 36	0.37 133	0.14 27	0.14 170	0.20 205	0.18 222	0.18 142	0.14 22

GIP-stereo	0.37 65	0.25 95	0.49 52	0.55 260	0.41 336	0.37 39	0.22 25	1.03 162	0.56 96	0.35 40	0.52 98	0.46 105	0.37 96	0.55 44	0.28 31	0.20 231	0.13 91	0.16 65	0.12 39	0.16 76	0.16 77

MC-Stereo	0.46 126	0.24 69	0.58 103	0.63 378	0.30 150	0.38 43	0.32 109	0.98 140	0.74 157	0.66 182	0.85 203	0.56 171	0.60 255	1.07 230	0.32 74	0.17 95	0.12 43	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.16 77

VMStereo-Base	0.39 77	0.25 95	0.47 39	0.37 8	0.22 18	0.39 44	0.33 118	0.72 59	0.87 208	0.43 80	0.69 155	0.60 186	0.33 66	0.76 123	0.37 133	0.18 138	0.14 170	0.15 33	0.12 39	0.17 104	0.18 124

MIF-Stereo (partial)	0.48 145	0.28 161	0.83 254	0.51 182	0.53 422	0.39 44	0.27 67	1.03 162	0.64 127	0.47 100	0.71 166	0.51 135	0.51 199	1.13 249	0.47 225	0.20 231	0.16 279	0.23 312	0.20 280	0.24 341	0.20 198

LACA2	0.29 12	0.23 46	0.52 78	0.36 5	0.18 1	0.40 46	0.38 186	0.64 29	0.27 8	0.29 13	0.33 29	0.36 68	0.26 21	0.47 19	0.24 3	0.16 59	0.12 43	0.13 1	0.11 7	0.16 76	0.12 1

DispViT+	0.35 53	0.32 265	0.63 136	0.44 74	0.37 283	0.40 46	0.25 50	0.74 64	0.58 102	0.37 51	0.32 27	0.29 39	0.26 21	0.55 44	0.41 175	0.25 368	0.16 279	0.16 65	0.14 109	0.21 270	0.16 77

CSFM-Stereo	0.28 9	0.19 4	0.39 5	0.40 37	0.21 12	0.40 46	0.21 17	0.60 19	0.33 21	0.32 27	0.29 19	0.31 47	0.29 38	0.49 27	0.27 23	0.15 42	0.14 170	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.14 22

SCV	0.51 162	0.29 186	0.72 182	0.63 378	0.27 78	0.40 46	0.38 186	2.32 525	0.75 162	0.36 44	0.49 83	0.55 159	0.35 81	1.31 287	0.34 94	0.25 368	0.13 91	0.17 95	0.14 109	0.18 142	0.18 124

ours_stereo	0.40 82	0.30 215	0.57 100	0.47 115	0.31 172	0.40 46	0.44 270	0.79 82	0.58 102	0.36 44	0.58 126	0.46 105	0.33 66	1.14 251	0.33 88	0.17 95	0.13 91	0.19 160	0.15 132	0.19 179	0.20 198

rvit_stereo_ft	0.49 150	0.38 395	1.03 347	0.68 438	0.42 346	0.40 46	0.58 393	0.93 124	0.86 205	0.47 100	0.55 115	0.57 173	0.48 172	0.67 97	0.53 272	0.26 395	0.17 307	0.22 276	0.22 350	0.24 341	0.19 167

H2IRNET	0.57 202	0.28 161	0.75 207	0.49 145	0.35 263	0.40 46	0.27 67	1.03 162	1.18 356	0.62 175	1.26 358	1.07 360	0.85 350	1.02 215	0.64 328	0.20 231	0.16 279	0.23 312	0.25 404	0.22 291	0.20 198

UniTT-Stereo	0.38 69	0.24 69	0.67 162	0.49 145	0.36 271	0.40 46	0.32 109	0.55 12	0.55 92	0.55 155	0.55 115	0.36 68	0.31 53	0.59 63	0.52 262	0.21 266	0.15 241	0.17 95	0.15 132	0.19 179	0.17 103

RAFT+CT+SA	0.63 255	0.30 215	0.73 196	0.69 451	0.37 283	0.40 46	0.55 374	1.93 435	1.04 281	0.72 194	1.23 350	0.62 196	0.69 290	1.69 377	0.42 186	0.19 179	0.13 91	0.22 276	0.22 350	0.21 270	0.19 167

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 190	0.28 161	0.81 236	0.45 83	0.25 52	0.40 46	0.34 131	1.12 200	1.13 327	1.35 429	1.58 473	0.80 245	0.67 282	0.71 106	0.43 193	0.14 27	0.11 21	0.18 131	0.17 198	0.18 142	0.16 77

IGEV-FE	0.59 227	0.33 286	1.11 373	0.63 378	0.37 283	0.41 56	0.33 118	1.80 393	0.79 178	1.04 271	1.10 286	1.05 356	0.43 131	0.87 165	0.48 234	0.18 138	0.13 91	0.19 160	0.18 222	0.20 221	0.23 280

2.75w_new	0.33 39	0.24 69	0.51 70	0.36 5	0.24 31	0.41 56	0.42 232	0.61 26	0.40 44	0.50 125	0.44 62	0.24 11	0.34 74	0.77 126	0.34 94	0.13 18	0.11 21	0.14 5	0.11 7	0.13 5	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 26	0.20 11	0.42 19	0.42 57	0.20 7	0.41 56	0.19 7	0.85 102	0.24 4	0.26 4	0.22 3	0.33 59	0.27 30	1.09 237	0.27 23	0.15 42	0.11 21	0.16 65	0.11 7	0.13 5	0.13 3

LGtest1	0.28 9	0.23 46	0.46 30	0.42 57	0.22 18	0.41 56	0.19 7	0.58 13	0.29 12	0.30 19	0.25 7	0.29 39	0.29 38	0.57 53	0.26 9	0.18 138	0.12 43	0.16 65	0.12 39	0.14 23	0.16 77

HART	0.48 145	0.24 69	0.63 136	0.52 205	0.27 78	0.41 56	0.29 83	1.32 275	0.54 85	0.59 161	1.47 436	0.61 194	0.34 74	1.09 237	0.32 74	0.16 59	0.14 170	0.19 160	0.14 109	0.19 179	0.18 124

Reg-Stereo(zero)	0.46 126	0.23 46	0.50 62	0.45 83	0.25 52	0.41 56	0.27 67	0.80 83	1.12 321	0.93 241	0.79 187	0.91 301	0.46 157	0.74 112	0.44 198	0.15 42	0.13 91	0.15 33	0.12 39	0.15 50	0.18 124

HI	0.67 275	0.34 316	0.80 232	0.51 182	0.51 409	0.41 56	0.37 173	1.15 220	0.80 184	1.34 423	1.42 423	1.60 482	1.11 462	0.96 196	0.90 403	0.16 59	0.12 43	0.20 205	0.21 322	0.20 221	0.20 198

CoSv	0.67 275	0.34 316	0.80 232	0.51 182	0.51 409	0.41 56	0.37 173	1.15 220	0.80 184	1.34 423	1.42 423	1.60 482	1.11 462	0.96 196	0.90 403	0.16 59	0.12 43	0.20 205	0.21 322	0.20 221	0.20 198

rvit_stereo_0081	0.46 126	0.34 316	0.72 182	0.56 282	0.35 263	0.41 56	0.44 270	0.74 64	1.04 281	0.49 116	0.52 98	0.51 135	0.49 185	0.86 160	0.47 225	0.25 368	0.20 374	0.22 276	0.19 246	0.26 366	0.19 167

rvit_stereo_0082	0.46 126	0.34 316	0.72 182	0.56 282	0.35 263	0.41 56	0.44 270	0.74 64	1.04 281	0.49 116	0.52 98	0.51 135	0.49 185	0.86 160	0.47 225	0.25 368	0.20 374	0.22 276	0.19 246	0.26 366	0.19 167

IGEV_Zeroshot_test	0.59 227	0.33 286	1.11 373	0.63 378	0.37 283	0.41 56	0.33 118	1.80 393	0.79 178	1.04 271	1.10 286	1.06 357	0.43 131	0.87 165	0.48 234	0.18 138	0.13 91	0.19 160	0.18 222	0.20 221	0.23 280

2.5w	0.33 39	0.23 46	0.53 83	0.41 48	0.25 52	0.42 67	0.38 186	0.69 45	0.35 26	0.38 58	0.54 112	0.24 11	0.26 21	0.91 180	0.29 43	0.13 18	0.10 2	0.14 5	0.13 74	0.14 23	0.15 43

SGD-Stereo	0.34 46	0.22 30	0.44 26	0.39 25	0.20 7	0.42 67	0.22 25	0.71 54	0.33 21	0.43 80	0.34 32	0.27 27	0.35 81	1.15 252	0.33 88	0.21 266	0.11 21	0.16 65	0.13 74	0.17 104	0.15 43

fffft	0.39 77	0.24 69	0.56 96	0.45 83	0.34 246	0.42 67	0.48 312	0.85 102	0.39 41	0.45 93	0.35 35	0.38 78	0.31 53	1.32 293	0.34 94	0.14 27	0.12 43	0.19 160	0.15 132	0.16 76	0.18 124
1: 1. 1
rvit_stereo_0080	0.47 136	0.35 345	0.87 279	0.48 129	0.36 271	0.42 67	0.54 364	0.93 124	0.78 168	0.52 144	0.60 132	0.55 159	0.47 165	0.62 74	0.48 234	0.27 416	0.21 392	0.20 205	0.20 280	0.31 427	0.20 198

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 306	3.18 617	2.55 530	0.40 37	0.24 31	0.42 67	0.23 38	0.66 37	0.46 63	0.47 100	0.45 66	0.33 59	0.27 30	0.58 56	0.30 53	1.34 593	0.10 2	0.22 276	0.19 246	0.45 506	1.32 588

test_for_model	0.48 145	0.24 69	0.69 171	0.42 57	0.30 150	0.42 67	0.32 109	1.27 261	0.78 168	0.51 138	0.59 129	0.43 90	0.35 81	2.10 435	0.31 62	0.16 59	0.12 43	0.18 131	0.14 109	0.15 50	0.15 43

IGEV++	0.45 116	0.24 69	0.63 136	0.58 318	0.32 205	0.42 67	0.25 50	2.16 494	0.65 130	0.38 58	0.58 126	0.46 105	0.44 140	0.56 48	0.40 165	0.20 231	0.13 91	0.16 65	0.13 74	0.17 104	0.18 124

whm_eth	0.47 136	0.35 345	0.87 279	0.48 129	0.36 271	0.42 67	0.54 364	0.93 124	0.78 168	0.52 144	0.60 132	0.55 159	0.47 165	0.62 74	0.48 234	0.27 416	0.21 392	0.20 205	0.20 280	0.31 427	0.20 198

NLSM3	0.38 69	0.21 16	0.47 39	0.46 98	0.36 271	0.43 75	0.34 131	0.75 67	0.62 118	0.43 80	0.70 162	0.39 81	0.43 131	0.62 74	0.37 133	0.15 42	0.12 43	0.19 160	0.17 198	0.16 76	0.16 77

asda	0.31 26	0.24 69	0.51 70	0.39 25	0.24 31	0.43 75	0.33 118	0.68 41	0.40 44	0.39 65	0.44 62	0.27 27	0.35 81	0.55 44	0.31 62	0.12 5	0.10 2	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.13 3

mms	0.42 102	0.29 186	0.60 119	0.47 115	0.33 225	0.43 75	0.46 292	0.75 67	0.50 73	0.36 44	0.61 134	0.44 92	0.30 49	1.39 312	0.34 94	0.16 59	0.14 170	0.18 131	0.15 132	0.19 179	0.21 228

Occ-G	0.44 113	0.23 46	0.59 109	0.44 74	0.27 78	0.43 75	0.61 413	0.85 102	0.62 118	0.48 108	0.66 145	1.00 340	0.45 147	0.79 136	0.45 211	0.17 95	0.14 170	0.18 131	0.13 74	0.16 76	0.18 124

AEACV	0.41 87	0.25 95	0.60 119	0.55 260	0.52 414	0.43 75	0.38 186	0.98 140	0.63 121	0.44 85	0.56 119	0.46 105	0.59 249	0.56 48	0.31 62	0.17 95	0.13 91	0.18 131	0.16 172	0.17 104	0.17 103

AnonymousM	0.63 255	1.14 564	0.43 21	0.46 98	0.32 205	0.43 75	0.46 292	1.27 261	0.78 168	1.00 256	0.66 145	0.68 213	0.45 147	0.61 69	0.46 216	0.21 266	0.16 279	1.84 596	0.98 591	0.15 50	0.15 43

AdaDepth	0.33 39	0.23 46	0.69 171	0.46 98	0.29 129	0.44 81	0.24 46	0.54 11	0.38 39	0.33 32	0.38 41	0.26 22	0.31 53	0.81 140	0.27 23	0.12 5	0.13 91	0.16 65	0.13 74	0.16 76	0.20 198

2.25w	0.35 53	0.24 69	0.55 90	0.38 17	0.24 31	0.44 81	0.25 50	0.69 45	0.42 48	0.49 116	0.59 129	0.27 27	0.35 81	0.83 148	0.37 133	0.13 18	0.11 21	0.14 5	0.12 39	0.13 5	0.17 103

MoCha-V2	0.43 106	0.23 46	0.55 90	0.56 282	0.23 26	0.44 81	0.32 109	1.35 279	0.63 121	0.54 150	0.55 115	0.42 87	0.57 228	1.12 247	0.28 31	0.15 42	0.13 91	0.15 33	0.13 74	0.17 104	0.18 124

XX-Stereo	0.97 430	0.28 161	8.28 589	0.85 529	0.70 500	0.44 81	0.22 25	1.07 177	0.69 141	0.66 182	1.56 467	1.38 443	0.38 105	1.36 301	0.38 142	0.21 266	0.14 170	0.20 205	0.19 246	0.19 179	0.16 77

IGEV	0.29 12	0.18 3	0.43 21	0.38 17	0.31 172	0.45 85	0.21 17	0.63 28	0.42 48	0.32 27	0.44 62	0.26 22	0.20 3	0.44 12	0.26 9	0.14 27	0.12 43	0.16 65	0.13 74	0.12 1	0.14 22

AIO-Stereo	0.39 77	0.26 116	0.54 87	0.50 166	0.24 31	0.45 85	0.39 203	1.13 204	0.57 99	0.42 78	0.49 83	0.52 143	0.25 16	0.74 112	0.32 74	0.16 59	0.13 91	0.18 131	0.14 109	0.16 76	0.15 43

CAS++	0.48 145	0.34 316	0.59 109	0.48 129	0.32 205	0.45 85	0.29 83	1.73 375	0.78 168	0.71 190	0.73 173	0.36 68	0.28 35	0.70 103	0.35 102	0.27 416	0.22 410	0.26 396	0.21 322	0.29 405	0.22 259
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Selective-IGEV	0.42 102	0.26 116	0.56 96	0.48 129	0.27 78	0.45 85	0.33 118	1.56 326	0.61 116	0.36 44	0.47 75	0.52 143	0.30 49	1.08 233	0.33 88	0.15 42	0.13 91	0.17 95	0.13 74	0.16 76	0.15 43

CREStereo++_RVC	0.49 150	0.22 30	0.46 30	0.48 129	0.38 299	0.45 85	0.25 50	0.77 72	1.30 432	0.82 213	1.23 350	0.47 115	0.37 96	0.55 44	0.44 198	0.16 59	0.11 21	0.16 65	0.80 583	0.18 142	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++	1.34 501	0.23 46	0.51 70	0.40 37	0.29 129	0.46 90	0.20 13	0.67 39	0.31 16	0.40 72	0.39 43	0.34 64	0.39 110	0.66 93	0.28 31	0.19 179	0.13 91	0.16 65	0.13 74	20.39 631	0.17 103

BridgeDepth_RVC	0.27 5	0.20 11	0.40 11	0.34 1	0.19 4	0.46 90	0.19 7	0.59 16	0.28 9	0.30 19	0.29 19	0.26 22	0.32 61	0.45 14	0.30 53	0.17 95	0.11 21	0.13 1	0.12 39	0.15 50	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.34 46	0.23 46	0.46 30	0.49 145	0.33 225	0.46 90	0.35 145	0.87 113	0.42 48	0.36 44	0.39 43	0.32 51	0.33 66	0.45 14	0.29 43	0.22 300	0.13 91	0.17 95	0.13 74	0.17 104	0.16 77

GSStereo	0.36 59	0.23 46	0.46 30	0.50 166	0.33 225	0.46 90	0.35 145	1.31 271	0.53 82	0.38 58	0.39 43	0.32 51	0.33 66	0.45 14	0.29 43	0.20 231	0.12 43	0.16 65	0.13 74	0.17 104	0.18 124

FE-Mocha	0.52 166	0.32 265	0.98 330	0.51 182	0.37 283	0.46 90	0.22 25	1.71 369	0.56 96	1.02 265	1.10 286	0.82 257	0.41 115	0.58 56	0.32 74	0.19 179	0.13 91	0.21 241	0.21 322	0.17 104	0.19 167

4w-stereo	0.32 31	0.25 95	0.52 78	0.38 17	0.25 52	0.46 90	0.28 75	0.68 41	0.35 26	0.43 80	0.45 66	0.28 36	0.39 110	0.63 84	0.31 62	0.12 5	0.10 2	0.15 33	0.12 39	0.14 23	0.14 22

2w_stereo	0.34 46	0.25 95	0.52 78	0.40 37	0.23 26	0.46 90	0.47 304	0.77 72	0.44 55	0.47 100	0.51 93	0.24 11	0.44 140	0.49 27	0.31 62	0.12 5	0.10 2	0.15 33	0.12 39	0.15 50	0.16 77

SCV_C0	0.48 145	0.29 186	0.88 284	0.46 98	0.31 172	0.46 90	0.31 98	1.67 348	0.87 208	0.40 72	0.52 98	0.54 155	0.29 38	1.27 280	0.34 94	0.18 138	0.14 170	0.17 95	0.14 109	0.20 221	0.18 124

fffy	0.44 113	0.29 186	0.67 162	0.47 115	0.30 150	0.46 90	0.34 131	0.98 140	0.57 99	0.40 72	0.59 129	0.55 159	0.41 115	1.26 277	0.37 133	0.16 59	0.14 170	0.19 160	0.16 172	0.19 179	0.20 198

WCG-NET	0.43 106	0.23 46	0.58 103	0.42 57	0.26 72	0.46 90	0.32 109	0.77 72	1.16 345	0.77 201	0.75 176	0.58 176	0.44 140	0.62 74	0.38 142	0.16 59	0.12 43	0.16 65	0.14 109	0.15 50	0.14 22

RSM	0.40 82	0.25 95	0.53 83	0.50 166	0.27 78	0.46 90	0.40 212	0.94 134	0.49 70	0.42 78	0.44 62	0.65 205	0.33 66	1.07 230	0.32 74	0.15 42	0.13 91	0.17 95	0.14 109	0.17 104	0.15 43

gcap_with_dpt	0.47 136	0.28 161	0.73 196	0.52 205	0.47 384	0.47 101	0.40 212	1.37 285	0.63 121	0.67 184	0.80 192	0.57 173	0.47 165	0.58 56	0.42 186	0.19 179	0.13 91	0.18 131	0.14 109	0.18 142	0.20 198

Select-FE	0.87 397	0.42 422	2.64 536	0.57 304	0.48 387	0.47 101	0.23 38	2.59 562	0.85 202	1.08 284	1.32 385	2.00 536	1.73 545	1.15 252	0.47 225	0.21 266	0.17 307	0.21 241	0.26 421	0.20 221	0.33 434

Replicate-Monster	0.43 106	0.30 215	2.04 506	0.37 8	0.22 18	0.47 101	0.23 38	0.82 91	0.50 73	0.44 85	0.27 15	0.31 47	0.29 38	1.01 211	0.26 9	0.14 27	0.11 21	0.14 5	0.12 39	0.13 5	0.38 469

asd	0.32 31	0.22 30	0.49 52	0.40 37	0.25 52	0.47 101	0.30 92	0.77 72	0.35 26	0.44 85	0.40 48	0.28 36	0.34 74	0.64 86	0.29 43	0.13 18	0.10 2	0.14 5	0.12 39	0.15 50	0.13 3

1w_stereo	0.36 59	0.21 16	0.47 39	0.44 74	0.27 78	0.47 101	0.54 364	0.66 37	0.51 76	0.44 85	0.67 148	0.25 15	0.45 147	0.62 74	0.34 94	0.12 5	0.10 2	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.15 43

MLG-Stereo_test3	0.29 12	0.20 11	0.46 30	0.43 65	0.24 31	0.47 101	0.19 7	0.75 67	0.31 16	0.36 44	0.22 3	0.35 66	0.21 8	0.61 69	0.26 9	0.16 59	0.12 43	0.16 65	0.11 7	0.13 5	0.15 43

TestStereo1	0.66 264	0.29 186	0.95 319	0.82 518	0.32 205	0.47 101	0.43 250	1.52 313	1.22 379	0.99 252	1.32 385	0.65 205	0.76 305	1.78 389	0.44 198	0.20 231	0.16 279	0.22 276	0.19 246	0.21 270	0.20 198

SA-5K	0.66 264	0.29 186	0.95 319	0.82 518	0.32 205	0.47 101	0.43 250	1.52 313	1.22 379	0.99 252	1.32 385	0.65 205	0.76 305	1.78 389	0.44 198	0.20 231	0.16 279	0.22 276	0.19 246	0.21 270	0.20 198

iRaft-Stereo_5w	0.89 403	0.31 247	1.04 348	0.56 282	0.47 384	0.47 101	0.68 434	1.19 233	1.08 294	0.80 206	1.35 400	1.46 458	0.90 379	5.11 538	1.16 450	0.18 138	0.15 241	0.22 276	0.19 246	0.21 270	0.24 303

GLC_STEREO	0.41 87	0.27 141	0.43 21	0.55 260	0.24 31	0.47 101	0.30 92	0.81 86	0.64 127	0.53 148	0.74 175	0.50 131	0.31 53	0.65 91	0.45 211	0.18 138	0.20 374	0.23 312	0.19 246	0.21 270	0.21 228

ASMatch	0.89 403	0.29 186	0.72 182	0.56 282	0.36 271	0.47 101	0.37 173	1.16 225	0.95 241	1.11 288	3.26 576	0.95 320	0.96 402	4.88 535	0.53 272	0.20 231	0.16 279	0.22 276	0.19 246	0.20 221	0.30 407

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 87	0.68 519	0.45 29	0.66 413	0.30 150	0.48 112	0.25 50	0.87 113	0.46 63	0.39 65	0.37 40	0.30 44	0.69 290	1.16 256	0.31 62	0.17 95	0.11 21	0.16 65	0.12 39	0.18 142	0.14 22

LoS	0.41 87	0.23 46	0.46 30	0.39 25	0.23 26	0.48 112	0.40 212	1.12 200	0.94 236	0.50 125	0.66 145	0.49 124	0.42 123	0.63 84	0.39 148	0.19 179	0.14 170	0.16 65	0.11 7	0.14 23	0.15 43
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.59 227	0.28 161	1.65 475	0.44 74	0.25 52	0.48 112	0.36 158	1.15 220	1.36 457	1.13 299	1.03 256	0.56 171	0.74 299	0.77 126	0.58 301	0.17 95	0.14 170	0.17 95	0.13 74	0.15 50	0.24 303

fff	0.58 214	0.26 116	1.15 386	0.46 98	0.25 52	0.48 112	0.36 158	1.20 237	1.28 416	1.13 299	1.03 256	0.59 182	1.04 444	0.77 126	0.58 301	0.17 95	0.14 170	0.17 95	0.13 74	0.15 50	0.24 303

csc	0.58 214	0.26 116	1.15 386	0.46 98	0.25 52	0.48 112	0.36 158	1.20 237	1.28 416	1.13 299	1.03 256	0.59 182	1.04 444	0.77 126	0.58 301	0.17 95	0.14 170	0.17 95	0.13 74	0.15 50	0.24 303

cscssc	0.58 214	0.26 116	1.15 386	0.46 98	0.25 52	0.48 112	0.36 158	1.20 237	1.28 416	1.13 299	1.03 256	0.59 182	1.04 444	0.77 126	0.58 301	0.17 95	0.14 170	0.17 95	0.13 74	0.15 50	0.24 303

qwe	0.34 46	0.22 30	0.48 46	0.39 25	0.27 78	0.49 118	0.30 92	0.76 70	0.40 44	0.51 138	0.49 83	0.26 22	0.29 38	0.83 148	0.35 102	0.12 5	0.10 2	0.14 5	0.12 39	0.15 50	0.14 22

4.25_new	0.32 31	0.27 141	0.49 52	0.40 37	0.27 78	0.49 118	0.39 203	0.69 45	0.35 26	0.40 72	0.43 54	0.27 27	0.36 90	0.48 22	0.32 74	0.12 5	0.10 2	0.15 33	0.11 7	0.14 23	0.13 3

4.5w_new	0.32 31	0.27 141	0.49 52	0.40 37	0.27 78	0.49 118	0.39 203	0.69 45	0.35 26	0.40 72	0.43 54	0.27 27	0.36 90	0.48 22	0.32 74	0.12 5	0.10 2	0.15 33	0.11 7	0.14 23	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 31	0.27 141	0.49 52	0.40 37	0.27 78	0.49 118	0.39 203	0.69 45	0.35 26	0.40 72	0.43 54	0.27 27	0.36 90	0.48 22	0.32 74	0.12 5	0.10 2	0.15 33	0.12 39	0.14 23	0.13 3

MM-Stereo_test3	0.53 168	0.26 116	0.60 119	0.56 282	0.73 501	0.49 118	0.53 350	1.31 271	1.08 294	0.64 177	0.97 233	0.61 194	0.42 123	0.82 142	0.40 165	0.21 266	0.18 339	0.20 205	0.16 172	0.19 179	0.21 228

rvit_stereo_0083	0.49 150	0.34 316	0.85 269	0.57 304	0.36 271	0.49 118	0.43 250	0.73 61	1.05 287	0.50 125	0.57 125	0.55 159	0.50 193	0.92 182	0.50 250	0.25 368	0.25 460	0.24 336	0.20 280	0.25 353	0.19 167

rvit_stereo_0081_aga	0.46 126	0.37 377	0.91 303	0.52 205	0.41 336	0.49 118	0.40 212	0.88 117	0.66 132	0.59 161	0.56 119	0.53 149	0.43 131	0.67 97	0.44 198	0.27 416	0.21 392	0.22 276	0.20 280	0.26 366	0.19 167

RSM++	0.40 82	0.26 116	0.55 90	0.51 182	0.27 78	0.49 118	0.41 225	0.83 94	0.52 78	0.39 65	0.47 75	0.60 186	0.34 74	1.02 215	0.31 62	0.16 59	0.13 91	0.17 95	0.15 132	0.18 142	0.15 43

MGS-Stereo	0.43 106	0.28 161	0.61 127	0.46 98	0.28 114	0.49 118	0.33 118	0.60 19	0.89 213	0.47 100	1.32 385	0.51 135	0.32 61	0.66 93	0.39 148	0.20 231	0.16 279	0.18 131	0.16 172	0.18 142	0.18 124

ff7	0.45 116	0.30 215	0.64 147	0.47 115	0.33 225	0.49 118	0.42 232	0.93 124	0.59 106	0.50 125	0.53 102	0.44 92	0.48 172	1.41 317	0.36 120	0.18 138	0.13 91	0.21 241	0.15 132	0.18 142	0.21 228

ffff	0.45 116	0.30 215	0.64 147	0.47 115	0.33 225	0.49 118	0.42 232	0.93 124	0.59 106	0.50 125	0.53 102	0.44 92	0.48 172	1.41 317	0.36 120	0.18 138	0.13 91	0.21 241	0.15 132	0.18 142	0.21 228

11t	0.45 116	0.30 215	0.64 147	0.47 115	0.33 225	0.49 118	0.42 232	0.93 124	0.59 106	0.50 125	0.53 102	0.44 92	0.48 172	1.41 317	0.36 120	0.18 138	0.13 91	0.21 241	0.15 132	0.18 142	0.21 228

CASnet	0.42 102	0.26 116	0.52 78	0.52 205	0.21 12	0.49 118	0.35 145	0.85 102	0.85 202	0.84 220	0.69 155	0.48 120	0.31 53	0.57 53	0.34 94	0.19 179	0.12 43	0.27 410	0.22 350	0.23 312	0.15 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.45 116	0.30 215	0.60 119	0.48 129	0.34 246	0.49 118	0.42 232	0.97 136	0.60 112	0.51 138	0.53 102	0.46 105	0.47 165	1.36 301	0.35 102	0.18 138	0.13 91	0.21 241	0.15 132	0.18 142	0.21 228

ccc-4	0.45 116	0.30 215	0.64 147	0.47 115	0.33 225	0.49 118	0.42 232	0.93 124	0.59 106	0.50 125	0.53 102	0.44 92	0.48 172	1.41 317	0.36 120	0.18 138	0.13 91	0.21 241	0.15 132	0.18 142	0.21 228

ADStereo(finetuned)	0.62 246	0.26 116	1.59 469	0.45 83	0.25 52	0.49 118	0.36 158	1.18 229	1.35 448	1.16 319	1.04 262	0.60 186	1.18 481	0.85 157	0.57 296	0.17 95	0.14 170	0.17 95	0.13 74	0.19 179	0.24 303

IGEV-Stereo	0.45 116	0.30 215	0.60 119	0.48 129	0.34 246	0.49 118	0.42 232	0.98 140	0.60 112	0.51 138	0.53 102	0.46 105	0.47 165	1.36 301	0.35 102	0.18 138	0.13 91	0.21 241	0.15 132	0.18 142	0.21 228
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
OMP-Stereo	0.95 425	0.35 345	0.79 228	0.92 548	0.32 205	0.49 118	0.35 145	1.22 244	1.11 313	1.58 501	1.12 299	1.44 452	0.69 290	6.92 583	0.51 254	0.20 231	0.15 241	0.24 336	0.19 246	0.21 270	0.16 77

DCANet	0.58 214	0.26 116	1.15 386	0.45 83	0.25 52	0.49 118	0.36 158	1.18 229	1.35 448	1.15 315	1.04 262	0.60 186	0.91 382	0.84 153	0.58 301	0.17 95	0.14 170	0.17 95	0.13 74	0.19 179	0.25 324

water-stereo	0.41 87	0.21 16	0.69 171	0.45 83	0.28 114	0.50 137	0.27 67	0.96 135	0.52 78	0.57 160	0.78 184	0.59 182	0.53 207	0.44 12	0.43 193	0.17 95	0.16 279	0.17 95	0.15 132	0.17 104	0.22 259

MM-Stereo_test1	0.51 162	0.26 116	0.59 109	0.53 229	0.31 172	0.50 137	0.53 350	1.06 175	1.09 302	0.88 229	0.70 162	0.54 155	0.59 249	1.18 262	0.35 102	0.19 179	0.17 307	0.20 205	0.17 198	0.20 221	0.18 124

rvit_0105_6	0.56 190	0.38 395	1.13 379	0.67 427	0.38 299	0.50 137	0.51 333	0.88 117	1.33 443	0.54 150	0.56 119	0.65 205	0.57 228	0.97 200	0.46 216	0.32 468	0.31 500	0.28 426	0.25 404	0.29 405	0.23 280

WCG-NET（raft）	0.46 126	0.23 46	0.59 109	0.42 57	0.24 31	0.50 137	0.35 145	0.76 70	1.10 306	0.72 194	0.76 177	0.91 301	0.50 193	0.88 169	0.40 165	0.16 59	0.13 91	0.15 33	0.14 109	0.15 50	0.17 103

IGEVStereo-DCA	0.49 150	0.33 286	0.64 147	0.46 98	0.34 246	0.50 137	0.42 232	0.93 124	0.59 106	0.48 108	0.48 77	0.48 120	0.45 147	2.28 454	0.44 198	0.19 179	0.14 170	0.19 160	0.15 132	0.17 104	0.21 228

rrr	0.57 202	0.33 286	2.43 525	0.46 98	0.34 246	0.50 137	0.38 186	0.84 100	0.55 92	0.48 108	0.48 77	0.48 120	0.45 147	2.28 454	0.44 198	0.19 179	0.14 170	0.19 160	0.15 132	0.17 104	0.18 124

StereoVision	0.67 275	0.37 377	1.02 343	0.60 345	0.41 336	0.50 137	0.41 225	1.32 275	0.96 245	0.73 196	2.48 560	0.82 257	0.57 228	1.06 228	0.50 250	0.26 395	0.28 483	0.29 438	0.28 450	0.37 467	0.22 259

HHNet	0.64 258	0.28 161	0.69 171	0.45 83	0.46 373	0.50 137	0.57 387	1.13 204	1.03 275	1.26 384	2.21 545	0.70 220	0.59 249	1.10 242	0.51 254	0.21 266	0.13 91	0.23 312	0.19 246	0.20 221	0.31 417

raftrobust	0.55 177	0.27 141	0.63 136	0.68 438	0.69 494	0.50 137	0.34 131	1.08 182	0.97 249	1.32 410	0.88 211	0.62 196	0.80 331	0.82 142	0.44 198	0.20 231	0.16 279	0.16 65	0.14 109	0.15 50	0.18 124

HUF	0.39 77	0.27 141	0.71 180	0.43 65	0.24 31	0.51 146	0.47 304	0.99 151	0.55 92	0.37 51	0.45 66	0.53 149	0.41 115	0.70 103	0.29 43	0.18 138	0.14 170	0.16 65	0.12 39	0.15 50	0.17 103

Pointernet	0.41 87	0.21 16	0.63 136	0.45 83	0.29 129	0.51 146	0.27 67	1.54 319	0.70 145	0.48 108	0.64 139	0.49 124	0.37 96	0.51 36	0.36 120	0.18 138	0.13 91	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.14 22

EKT-Stereo	0.56 190	0.33 286	0.84 263	0.61 359	0.64 473	0.51 146	0.48 312	1.14 208	0.95 241	0.74 197	0.89 213	0.77 238	0.42 123	1.18 262	0.42 186	0.23 324	0.17 307	0.21 241	0.18 222	0.20 221	0.26 344

LoS_RVC	0.45 116	0.29 186	0.48 46	0.49 145	0.83 534	0.51 146	0.43 250	0.65 32	0.44 55	0.47 100	0.78 184	0.44 92	0.60 255	0.59 63	0.37 133	0.14 27	0.12 43	0.14 5	0.10 1	0.14 23	1.08 581

sAnonymous2	0.59 227	0.61 494	1.82 487	0.61 359	0.52 414	0.51 146	0.54 364	0.97 136	0.70 145	0.50 125	0.68 150	0.46 105	0.63 266	0.61 69	0.41 175	0.22 300	0.17 307	0.23 312	0.21 322	0.85 567	0.56 535

CroCo_RVC	0.59 227	0.61 494	1.82 487	0.61 359	0.52 414	0.51 146	0.54 364	0.97 136	0.70 145	0.50 125	0.68 150	0.46 105	0.63 266	0.61 69	0.41 175	0.22 300	0.17 307	0.23 312	0.21 322	0.85 567	0.56 535

4.5_new	0.31 26	0.25 95	0.46 30	0.38 17	0.24 31	0.52 152	0.36 158	0.65 32	0.35 26	0.48 108	0.43 54	0.27 27	0.27 30	0.42 9	0.26 9	0.14 27	0.10 2	0.15 33	0.13 74	0.17 104	0.15 43

4.5w-stereo	0.31 26	0.25 95	0.46 30	0.38 17	0.24 31	0.52 152	0.36 158	0.65 32	0.35 26	0.48 108	0.43 54	0.27 27	0.27 30	0.42 9	0.26 9	0.14 27	0.10 2	0.15 33	0.13 74	0.17 104	0.15 43

3.25w_new	0.33 39	0.22 30	0.50 62	0.39 25	0.24 31	0.52 152	0.33 118	0.77 72	0.43 53	0.49 116	0.46 72	0.32 51	0.37 96	0.64 86	0.28 31	0.12 5	0.10 2	0.14 5	0.12 39	0.12 1	0.15 43

3.25w	0.33 39	0.22 30	0.50 62	0.39 25	0.24 31	0.52 152	0.33 118	0.77 72	0.43 53	0.49 116	0.46 72	0.32 51	0.37 96	0.64 86	0.28 31	0.12 5	0.10 2	0.14 5	0.12 39	0.12 1	0.15 43

3w_stereo	0.35 53	0.25 95	0.60 119	0.41 48	0.21 12	0.52 152	0.53 350	0.72 59	0.47 65	0.47 100	0.50 89	0.23 4	0.45 147	0.49 27	0.30 53	0.13 18	0.10 2	0.15 33	0.12 39	0.15 50	0.17 103

MIM_Stereo	0.60 237	0.26 116	1.02 343	0.49 145	0.32 205	0.52 152	0.28 75	1.41 295	0.82 190	1.02 265	1.16 323	0.93 310	0.53 207	1.48 336	0.63 324	0.17 95	0.17 307	0.20 205	0.19 246	0.17 104	0.18 124

iRaftStereo_RVC	0.49 150	0.28 161	0.72 182	0.53 229	0.29 129	0.52 152	0.33 118	1.14 208	0.84 198	0.85 222	0.99 239	0.55 159	0.36 90	0.83 148	0.40 165	0.18 138	0.13 91	0.22 276	0.20 280	0.20 221	0.18 124

sCroCo_RVC	0.51 162	0.43 427	1.15 386	0.66 413	0.60 459	0.52 152	0.40 212	0.93 124	0.64 127	0.45 93	0.76 177	0.49 124	0.49 185	0.65 91	0.49 247	0.27 416	0.28 483	0.23 312	0.22 350	0.29 405	0.28 377

CREStereo	0.40 82	0.24 69	0.40 11	0.37 8	0.22 18	0.52 152	0.29 83	0.81 86	1.15 338	0.59 161	0.72 169	0.51 135	0.42 123	0.57 53	0.37 133	0.19 179	0.13 91	0.15 33	0.10 1	0.14 23	0.15 43
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	0.58 214	0.40 410	1.19 407	0.68 438	0.38 299	0.53 161	0.55 374	0.93 124	1.27 408	0.56 159	0.61 134	0.72 229	0.63 266	1.01 211	0.47 225	0.33 475	0.33 518	0.29 438	0.25 404	0.29 405	0.26 344

rvit_stereo_0075_2	0.66 264	0.47 443	1.21 415	0.67 427	0.66 484	0.53 161	0.48 312	1.24 251	1.17 350	0.77 201	0.91 216	0.78 242	0.59 249	1.05 223	0.63 324	0.37 505	0.28 483	0.40 523	0.31 487	0.38 473	0.34 444

trnet	0.40 82	0.23 46	0.40 11	0.37 8	0.20 7	0.53 161	0.29 83	0.81 86	1.15 338	0.59 161	0.72 169	0.53 149	0.43 131	0.56 48	0.37 133	0.18 138	0.13 91	0.15 33	0.10 1	0.14 23	0.14 22

GCAP-Stereo	0.43 106	0.32 265	0.80 232	0.50 166	0.27 78	0.53 161	0.31 98	1.05 173	0.67 134	0.69 188	0.71 166	0.58 176	0.42 123	0.51 36	0.35 102	0.18 138	0.15 241	0.18 131	0.13 74	0.17 104	0.15 43

CES	0.51 162	0.21 16	0.40 11	0.42 57	1.40 584	0.53 161	0.34 131	1.04 169	0.68 137	0.45 93	0.67 148	0.35 66	0.28 35	0.58 56	0.35 102	0.16 59	0.13 91	0.15 33	0.10 1	0.19 179	1.69 592

GMOStereo	0.55 177	0.28 161	0.72 182	0.52 205	0.30 150	0.53 161	0.43 250	1.02 154	0.98 252	1.44 465	1.14 315	0.88 285	0.57 228	0.62 74	0.39 148	0.16 59	0.14 170	0.24 336	0.22 350	0.20 221	0.18 124

error version	0.55 177	0.28 161	0.72 182	0.52 205	0.30 150	0.53 161	0.43 250	1.02 154	0.98 252	1.44 465	1.14 315	0.88 285	0.57 228	0.62 74	0.39 148	0.16 59	0.14 170	0.24 336	0.22 350	0.20 221	0.18 124

test-v	0.55 177	0.28 161	0.72 182	0.52 205	0.30 150	0.53 161	0.43 250	1.02 154	0.98 252	1.44 465	1.14 315	0.88 285	0.57 228	0.62 74	0.39 148	0.16 59	0.14 170	0.24 336	0.22 350	0.20 221	0.18 124

TRStereo	0.67 275	0.71 524	1.06 355	0.77 504	0.68 491	0.53 161	0.38 186	2.52 557	0.96 245	0.81 211	0.84 201	0.87 279	0.39 110	1.16 256	0.46 216	0.24 346	0.17 307	0.23 312	0.24 395	0.18 142	0.20 198

RAFT-345	0.86 393	0.26 116	0.73 196	0.53 229	0.28 114	0.53 161	0.41 225	0.85 102	1.31 439	1.33 416	2.32 550	0.85 276	0.53 207	5.69 552	0.48 234	0.19 179	0.14 170	0.22 276	0.17 198	0.17 104	0.17 103

test-2	0.55 177	0.28 161	0.72 182	0.52 205	0.30 150	0.53 161	0.43 250	1.02 154	0.98 252	1.44 465	1.14 315	0.88 285	0.57 228	0.62 74	0.39 148	0.16 59	0.14 170	0.24 336	0.22 350	0.20 221	0.18 124

rafts_anoy	0.55 177	0.32 265	0.66 158	0.72 471	0.61 465	0.53 161	0.40 212	1.24 251	1.06 289	0.85 222	0.83 199	0.67 211	0.53 207	0.77 126	0.55 285	0.20 231	0.15 241	0.25 375	0.26 421	0.22 291	0.21 228

raft+_RVC	0.56 190	0.29 186	0.61 127	0.65 400	0.56 441	0.53 161	0.53 350	1.40 291	1.02 272	0.78 203	1.04 262	0.70 220	0.55 217	1.00 208	0.49 247	0.18 138	0.16 279	0.19 160	0.19 246	0.18 142	0.17 103

FSD					0.52 414	0.54 174	0.58 393	0.71 54	0.54 85	0.54 150	0.53 102	0.60 186	0.52 204	0.58 56	0.56 291	0.51 551	0.48 566	0.50 546	0.49 554	0.50 524

3.5w_stereo	0.35 53	0.27 141	0.55 90	0.38 17	0.25 52	0.54 174	0.34 131	0.73 61	0.40 44	0.46 98	0.45 66	0.31 47	0.38 105	0.80 139	0.40 165	0.12 5	0.10 2	0.15 33	0.12 39	0.14 23	0.16 77

EGLCR-Stereo	0.41 87	0.24 69	0.59 109	0.45 83	0.27 78	0.54 174	0.22 25	1.23 249	0.56 96	0.44 85	0.43 54	0.68 213	0.29 38	0.89 174	0.34 94	0.17 95	0.12 43	0.20 205	0.17 198	0.17 104	0.18 124

RCA-Stereo	0.52 166	0.26 116	0.66 158	0.49 145	0.33 225	0.54 174	0.44 270	1.20 237	1.41 478	0.69 188	1.06 270	0.63 201	0.79 324	0.62 74	0.35 102	0.17 95	0.12 43	0.17 95	0.14 109	0.16 76	0.16 77

raft_robust	0.71 306	0.32 265	0.75 207	0.54 244	0.28 114	0.54 174	0.35 145	1.54 319	1.24 388	1.18 334	1.07 273	0.73 230	0.53 207	3.65 508	0.40 165	0.19 179	0.16 279	0.20 205	0.22 350	0.21 270	0.19 167

DN-CSS_ROB	0.67 275	0.36 356	1.36 443	0.59 337	0.41 336	0.54 174	0.45 286	1.30 269	0.95 241	1.05 274	1.47 436	0.69 217	0.64 270	1.80 396	0.60 312	0.19 179	0.15 241	0.25 375	0.23 382	0.22 291	0.23 280

BStereo	0.41 87	0.27 141	1.63 471	0.43 65	0.29 129	0.55 180	0.40 212	0.60 19	0.54 85	0.37 51	0.36 36	0.38 78	0.29 38	0.66 93	0.41 175	0.13 18	0.14 170	0.15 33	0.19 246	0.16 76	0.18 124

MonStereo	0.29 12	0.19 4	0.47 39	0.37 8	0.22 18	0.55 180	0.31 98	0.60 19	0.44 55	0.29 13	0.28 17	0.23 4	0.20 3	0.60 66	0.26 9	0.11 1	0.11 21	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.14 22

Monster-pub-eth3d	0.29 12	0.19 4	0.48 46	0.37 8	0.22 18	0.55 180	0.31 98	0.60 19	0.44 55	0.29 13	0.29 19	0.23 4	0.21 8	0.59 63	0.26 9	0.11 1	0.11 21	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.14 22

MM-Stereo_test2	0.44 113	0.25 95	0.70 178	0.54 244	0.33 225	0.55 180	0.45 286	1.02 154	0.84 198	0.61 173	0.51 93	0.49 124	0.42 123	0.82 142	0.32 74	0.16 59	0.13 91	0.18 131	0.14 109	0.19 179	0.17 103

AIO_rvc	0.38 69	0.25 95	0.65 154	0.47 115	0.31 172	0.55 180	0.38 186	0.98 140	0.51 76	0.35 40	0.48 77	0.49 124	0.22 11	0.87 165	0.31 62	0.16 59	0.12 43	0.16 65	0.12 39	0.15 50	0.15 43

AIO_test	0.38 69	0.24 69	0.59 109	0.47 115	0.31 172	0.55 180	0.44 270	0.86 109	0.50 73	0.34 37	0.48 77	0.46 105	0.30 49	0.76 123	0.31 62	0.17 95	0.12 43	0.17 95	0.13 74	0.16 76	0.15 43

MonSter	0.29 12	0.19 4	0.48 46	0.37 8	0.22 18	0.55 180	0.31 98	0.60 19	0.44 55	0.29 13	0.29 19	0.23 4	0.20 3	0.60 66	0.26 9	0.11 1	0.11 21	0.14 5	0.11 7	0.14 23	0.14 22

PSM-softLoss	0.80 357	0.33 286	0.89 288	0.63 378	0.32 205	0.55 180	0.40 212	1.26 257	0.78 168	1.25 372	1.07 273	0.83 267	0.51 199	5.33 544	0.61 315	0.25 368	0.15 241	0.25 375	0.22 350	0.20 221	0.26 344

KMStereo	0.80 357	0.33 286	0.89 288	0.63 378	0.32 205	0.55 180	0.40 212	1.26 257	0.78 168	1.25 372	1.07 273	0.83 267	0.51 199	5.33 544	0.61 315	0.25 368	0.15 241	0.25 375	0.22 350	0.20 221	0.26 344

test_xeample3	0.57 202	0.33 286	3.11 548	0.46 98	0.34 246	0.55 180	0.38 186	0.86 109	0.49 70	0.54 150	0.46 72	0.44 92	0.44 140	1.49 343	0.45 211	0.18 138	0.14 170	0.19 160	0.15 132	0.17 104	0.18 124

CAS	0.66 264	0.19 4	0.41 17	2.31 595	0.86 539	0.56 190	0.53 350	0.83 94	0.63 121	0.49 116	0.70 162	0.36 68	0.26 21	0.47 19	0.37 133	2.33 599	0.10 2	0.14 5	0.10 1	0.17 104	1.31 586

SA	0.69 298	0.31 247	0.97 327	0.64 393	0.30 150	0.56 190	0.38 186	1.84 403	1.35 448	0.99 252	1.37 405	0.69 217	0.94 395	1.88 408	0.43 193	0.20 231	0.16 279	0.25 375	0.23 382	0.22 291	0.19 167

BridgeDepth	0.30 22	0.21 16	0.39 5	0.41 48	0.18 1	0.57 192	0.32 109	0.71 54	0.35 26	0.27 5	0.26 12	0.39 81	0.43 131	0.48 22	0.29 43	0.14 27	0.10 2	0.13 1	0.12 39	0.15 50	0.13 3
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 59	0.25 95	0.64 147	0.49 145	0.30 150	0.57 192	0.24 46	0.86 109	0.36 36	0.53 148	0.39 43	0.51 135	0.41 115	0.49 27	0.28 31	0.19 179	0.15 241	0.17 95	0.12 39	0.14 23	0.16 77

rvit_0105_5	0.61 243	0.41 420	1.19 407	0.67 427	0.37 283	0.57 192	0.56 381	1.08 182	1.28 416	0.65 179	0.68 150	0.77 238	0.67 282	0.91 180	0.51 254	0.33 475	0.32 512	0.30 450	0.27 439	0.28 388	0.28 377

knoymous	0.53 168	0.32 265	0.51 70	0.46 98	0.30 150	0.57 192	0.54 364	1.10 196	0.78 168	0.99 252	0.84 201	0.95 320	0.57 228	0.89 174	0.51 254	0.21 266	0.14 170	0.26 396	0.14 109	0.23 312	0.25 324

ProNet	0.46 126	0.30 215	0.69 171	0.46 98	0.32 205	0.57 192	0.52 344	1.15 220	0.67 134	0.44 85	0.50 89	0.44 92	0.43 131	1.31 287	0.38 142	0.16 59	0.15 241	0.19 160	0.16 172	0.18 142	0.18 124

test-3	0.56 190	0.24 69	0.82 245	0.50 166	0.29 129	0.57 192	0.34 131	1.09 189	1.03 275	1.33 416	0.69 155	0.87 279	0.45 147	1.68 373	0.39 148	0.17 95	0.12 43	0.20 205	0.17 198	0.17 104	0.16 77

test_1	0.56 190	0.24 69	0.82 245	0.50 166	0.29 129	0.57 192	0.34 131	1.09 189	1.03 275	1.28 395	0.69 155	0.87 279	0.45 147	1.67 371	0.39 148	0.17 95	0.12 43	0.20 205	0.17 198	0.17 104	0.16 77

PFNet+	0.62 246	0.31 247	0.99 333	0.57 304	0.31 172	0.57 192	0.30 92	0.99 151	1.25 396	1.33 416	1.10 286	0.79 243	0.57 228	1.35 300	0.53 272	0.26 395	0.17 307	0.28 426	0.26 421	0.21 270	0.27 362

DeepStereo_RVC	0.57 202	0.31 247	0.78 224	0.53 229	0.30 150	0.57 192	0.32 109	1.11 198	0.80 184	1.17 323	0.94 222	0.83 267	0.93 392	1.01 211	0.61 315	0.23 324	0.14 170	0.21 241	0.19 246	0.24 341	0.26 344

RAFT-IKP	0.57 202	0.33 286	0.82 245	0.52 205	0.27 78	0.57 192	0.35 145	1.14 208	0.73 150	1.13 299	0.96 225	0.83 267	0.61 265	1.26 277	0.53 272	0.23 324	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.27 372	0.20 198

TestStereo	0.65 262	0.42 422	0.83 254	0.52 205	0.27 78	0.57 192	0.44 270	1.07 177	0.92 224	0.85 222	1.01 246	0.68 213	0.56 224	3.22 499	0.47 225	0.23 324	0.15 241	0.24 336	0.18 222	0.28 388	0.18 124

XX-TBD	0.47 136	0.71 524	0.39 5	0.81 515	0.25 52	0.57 192	0.26 61	0.73 61	1.30 432	0.78 203	1.01 246	0.45 102	0.33 66	0.49 27	0.39 148	0.20 231	0.15 241	0.15 33	0.11 7	0.17 104	0.15 43

MSCF	0.41 87	0.28 161	0.64 147	0.50 166	0.27 78	0.58 204	0.37 173	1.03 162	0.54 85	0.54 150	0.72 169	0.32 51	0.64 270	0.56 48	0.30 53	0.19 179	0.13 91	0.17 95	0.15 132	0.17 104	0.21 228

Prome-Stereo	0.76 331	0.29 186	0.57 100	0.58 318	0.33 225	0.58 204	0.94 507	0.98 140	0.92 224	1.46 474	2.45 558	0.91 301	1.38 509	1.60 362	0.44 198	0.19 179	0.13 91	0.19 160	0.18 222	0.20 221	0.87 573

Pro-Stereo	0.32 31	0.17 2	0.36 1	0.41 48	0.29 129	0.59 206	0.21 17	0.36 2	0.30 15	0.35 40	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.57 349	0.26 9	0.14 27	0.11 21	0.19 160	0.17 198	0.13 5	0.13 3

IGEV-RUCA	0.38 69	0.24 69	0.51 70	0.51 182	0.36 271	0.59 206	0.23 38	0.68 41	0.52 78	0.39 65	0.50 89	0.44 92	0.31 53	0.86 160	0.31 62	0.24 346	0.13 91	0.16 65	0.12 39	0.20 221	0.21 228

MyStereo07	0.50 159	0.30 215	0.58 103	0.58 318	0.48 387	0.59 206	0.78 460	1.19 233	0.60 112	0.49 116	0.54 112	0.43 90	0.55 217	1.32 293	0.36 120	0.18 138	0.18 339	0.24 336	0.21 322	0.23 312	0.23 280

MyStereo04	0.71 306	0.30 215	1.28 429	0.58 318	0.48 387	0.59 206	0.78 460	1.74 378	1.49 508	0.94 244	0.91 216	0.74 231	0.86 358	1.59 357	0.69 345	0.18 138	0.18 339	0.24 336	0.21 322	0.23 312	0.23 280

DCRE	0.85 389	0.28 161	0.76 213	0.60 345	0.49 394	0.59 206	0.53 350	1.04 169	0.92 224	0.80 206	7.34 606	0.87 279	0.57 228	0.78 135	0.43 193	0.16 59	0.17 307	0.19 160	0.17 198	0.18 142	0.22 259

CFNet-RSSM	0.57 202	0.25 95	0.76 213	0.49 145	0.28 114	0.59 206	0.27 67	1.89 421	1.17 350	1.09 285	0.95 223	1.06 357	0.53 207	0.74 112	0.41 175	0.17 95	0.13 91	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.16 77

depthmonostereo	0.45 116	0.26 116	0.89 288	0.49 145	0.24 31	0.60 212	0.36 158	1.03 162	0.77 163	0.50 125	0.65 142	0.50 131	0.55 217	0.70 103	0.39 148	0.16 59	0.16 279	0.16 65	0.14 109	0.16 76	0.20 198

ISRNet	0.83 377	0.35 345	1.31 433	0.84 526	0.65 478	0.60 212	0.41 225	1.28 266	1.15 338	1.61 506	1.55 461	1.34 434	0.77 309	1.33 296	0.98 426	0.40 515	0.34 522	0.43 530	0.38 528	0.34 453	0.49 513

castereo	0.43 106	0.25 95	0.50 62	0.46 98	0.30 150	0.60 212	0.56 381	1.23 249	0.83 195	0.39 65	0.70 162	0.45 102	0.68 286	0.54 41	0.33 88	0.17 95	0.11 21	0.17 95	0.13 74	0.16 76	0.14 22

SMoEStereo_RVC	0.41 87	0.26 116	0.55 90	0.46 98	0.31 172	0.60 212	0.36 158	0.85 102	0.47 65	0.47 100	0.43 54	0.42 87	0.34 74	1.40 314	0.31 62	0.15 42	0.12 43	0.20 205	0.15 132	0.16 76	0.18 124

DisPM	0.68 289	0.30 215	0.85 269	0.66 413	0.35 263	0.60 212	0.44 270	1.10 196	1.10 306	1.56 496	1.10 286	0.80 245	0.58 245	2.37 462	0.46 216	0.25 368	0.14 170	0.23 312	0.21 322	0.20 221	0.26 344

test_3	0.57 202	0.24 69	0.87 279	0.55 260	0.30 150	0.60 212	0.40 212	1.07 177	1.08 294	1.20 347	0.68 150	0.92 309	0.43 131	1.68 373	0.40 165	0.16 59	0.13 91	0.22 276	0.19 246	0.21 270	0.17 103

GwcNet-ADL	0.67 275	0.33 286	0.90 298	0.58 318	0.41 336	0.60 212	0.59 400	1.55 322	1.28 416	1.11 288	1.13 310	0.90 297	0.59 249	1.11 245	0.91 407	0.28 434	0.18 339	0.18 131	0.18 222	0.25 353	0.33 434

test-1	0.56 190	0.28 161	1.13 379	0.58 318	0.34 246	0.60 212	0.38 186	1.56 326	0.98 252	0.80 206	1.02 249	0.83 267	0.52 204	0.64 86	0.46 216	0.17 95	0.16 279	0.20 205	0.17 198	0.20 221	0.26 344

RAFT-Stereo-weight	0.49 150	0.26 116	0.58 103	0.49 145	0.28 114	0.61 220	0.34 131	1.16 225	1.11 313	1.06 280	0.79 187	0.75 233	0.28 35	0.79 136	0.42 186	0.16 59	0.13 91	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.18 124

IIG-Stereo	0.97 430	0.34 316	0.80 232	0.90 546	0.33 225	0.61 220	0.26 61	1.27 261	1.08 294	1.69 521	1.37 405	1.44 452	0.74 299	6.94 584	0.53 272	0.21 266	0.14 170	0.23 312	0.18 222	0.20 221	0.15 43

Pruner-Stereo	0.64 258	0.31 247	0.79 228	0.66 413	0.31 172	0.61 220	0.42 232	1.22 244	1.09 302	1.53 488	1.09 284	0.94 316	0.55 217	1.37 304	0.56 291	0.25 368	0.14 170	0.24 336	0.21 322	0.21 270	0.25 324

FlowAnything_test	0.41 87	0.27 141	0.67 162	0.60 345	0.33 225	0.62 223	0.35 145	0.64 29	0.48 67	0.46 98	0.36 36	0.45 102	0.37 96	0.54 41	0.52 262	0.25 368	0.19 357	0.28 426	0.33 508	0.22 291	0.22 259

GASTEREO	0.43 106	0.29 186	0.62 133	0.51 182	0.27 78	0.62 223	0.36 158	1.02 154	0.58 102	0.55 155	0.83 199	0.30 44	0.65 275	0.64 86	0.30 53	0.19 179	0.13 91	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.21 228

3.75w	0.34 46	0.23 46	0.50 62	0.39 25	0.30 150	0.62 223	0.36 158	0.70 53	0.38 39	0.44 85	0.49 83	0.25 15	0.36 90	0.72 107	0.28 31	0.13 18	0.09 1	0.14 5	0.12 39	0.13 5	0.15 43

MyStereo06	0.67 275	0.29 186	1.06 355	0.58 318	0.48 387	0.62 223	0.72 448	2.26 513	0.89 213	1.07 282	1.12 299	1.22 400	0.56 224	0.83 148	0.47 225	0.17 95	0.17 307	0.24 336	0.21 322	0.23 312	0.23 280

MyStereo05	0.70 300	0.29 186	1.22 416	0.58 318	0.48 387	0.62 223	0.72 448	1.52 313	1.54 514	1.17 323	0.91 216	0.77 238	0.79 324	1.45 329	0.68 344	0.17 95	0.17 307	0.24 336	0.21 322	0.23 312	0.23 280

OCTAStereo	0.82 368	0.33 286	0.83 254	0.65 400	0.31 172	0.62 223	0.44 270	1.35 279	0.93 231	1.30 401	1.02 249	0.81 251	0.57 228	5.32 543	0.55 285	0.26 395	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.20 221	0.30 407

ROB_FTStereo_v2	0.57 202	0.33 286	0.81 236	0.52 205	0.27 78	0.62 223	0.42 232	1.14 208	0.73 150	1.13 299	0.97 233	0.82 257	0.60 255	1.15 252	0.53 272	0.23 324	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.27 372	0.20 198

ROB_FTStereo	0.56 190	0.33 286	0.82 245	0.52 205	0.27 78	0.62 223	0.25 50	1.14 208	0.74 157	1.13 299	0.96 225	0.82 257	0.60 255	1.18 262	0.52 262	0.23 324	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.27 372	0.20 198

HUI-Stereo	0.54 172	0.33 286	0.81 236	0.52 205	0.27 78	0.62 223	0.29 83	1.14 208	0.74 157	1.13 299	0.96 225	0.82 257	0.60 255	0.83 148	0.52 262	0.23 324	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.27 372	0.20 198

PFNet	0.92 419	0.28 161	1.20 411	0.68 438	0.32 205	0.62 223	0.55 374	1.27 261	1.01 268	1.47 475	1.09 284	0.97 328	0.68 286	6.58 577	0.59 309	0.21 266	0.13 91	0.24 336	0.19 246	0.20 221	0.20 198

iGMRVC	0.58 214	0.33 286	0.81 236	0.52 205	0.27 78	0.62 223	0.38 186	1.14 208	0.73 150	1.13 299	0.97 233	0.82 257	0.59 249	1.54 346	0.53 272	0.23 324	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.27 372	0.20 198

rvit_0105_3	0.66 264	0.47 443	1.27 426	0.74 485	0.40 323	0.63 234	0.70 444	1.22 244	1.28 416	0.83 215	0.71 166	0.82 257	0.72 298	0.93 185	0.58 301	0.37 505	0.34 522	0.34 489	0.32 494	0.28 388	0.31 417

Patchmatch Stereo++	0.57 202	0.33 286	0.82 245	0.52 205	0.27 78	0.63 234	0.28 75	1.14 208	0.73 150	1.13 299	0.96 225	0.82 257	0.60 255	1.40 314	0.52 262	0.23 324	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.27 372	0.20 198
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	0.82 368	0.33 286	0.83 254	0.65 400	0.31 172	0.63 234	0.43 250	1.35 279	0.93 231	1.30 401	1.02 249	0.81 251	0.57 228	5.37 548	0.55 285	0.26 395	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.20 221	0.30 407

NRIStereo	0.62 246	0.31 247	0.78 224	0.56 282	0.28 114	0.63 234	0.33 118	1.16 225	0.92 224	1.15 315	0.87 208	0.90 297	0.58 245	2.24 449	0.56 291	0.22 300	0.14 170	0.21 241	0.19 246	0.22 291	0.18 124

PSM-adaLoss	0.56 190	0.33 286	0.81 236	0.52 205	0.27 78	0.63 234	0.41 225	1.14 208	0.73 150	1.13 299	0.96 225	0.82 257	0.60 255	1.09 237	0.52 262	0.23 324	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.27 372	0.20 198

RE-Stereo	0.82 368	0.33 286	0.84 263	0.65 400	0.31 172	0.63 234	0.44 270	1.35 279	0.93 231	1.30 401	1.02 249	0.80 245	0.57 228	5.34 546	0.55 285	0.26 395	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.20 221	0.31 417

TVStereo	0.82 368	0.33 286	0.84 263	0.65 400	0.31 172	0.63 234	0.44 270	1.35 279	0.93 231	1.30 401	1.02 249	0.80 245	0.57 228	5.34 546	0.55 285	0.26 395	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.20 221	0.31 417

iRAFT	0.57 202	0.33 286	0.82 245	0.52 205	0.27 78	0.63 234	0.28 75	1.14 208	0.73 150	1.13 299	0.96 225	0.82 257	0.60 255	1.40 314	0.52 262	0.23 324	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.27 372	0.20 198

Gwc-CoAtRS	0.55 177	0.27 141	0.73 196	0.49 145	0.30 150	0.63 234	0.25 50	1.38 286	1.12 321	1.05 274	1.02 249	1.10 375	0.55 217	0.72 107	0.44 198	0.17 95	0.14 170	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.17 103

LG-G_1	0.33 39	0.22 30	0.48 46	0.44 74	0.20 7	0.64 243	0.18 2	0.80 83	0.28 9	0.30 19	0.30 23	0.36 68	0.35 81	0.88 169	0.26 9	0.17 95	0.13 91	0.16 65	0.11 7	0.14 23	0.16 77

LG-G	0.33 39	0.22 30	0.48 46	0.44 74	0.20 7	0.64 243	0.18 2	0.80 83	0.28 9	0.30 19	0.30 23	0.36 68	0.35 81	0.88 169	0.26 9	0.17 95	0.13 91	0.16 65	0.11 7	0.14 23	0.16 77

4D-IteraStereo	0.50 159	0.26 116	0.84 263	0.51 182	0.49 394	0.64 243	0.31 98	0.91 123	1.02 272	1.05 274	0.72 169	0.76 234	0.32 61	0.69 102	0.40 165	0.18 138	0.11 21	0.23 312	0.20 280	0.19 179	0.16 77

qqq	0.62 246	0.36 356	0.88 284	0.50 166	0.28 114	0.64 243	0.62 416	1.58 331	0.91 219	0.83 215	0.96 225	0.95 320	0.79 324	0.99 203	0.67 340	0.21 266	0.23 438	0.24 336	0.23 382	0.23 312	0.25 324

IRAFT_RVC	0.90 411	0.30 215	0.89 288	0.67 427	0.31 172	0.64 243	1.00 518	1.40 291	0.97 249	1.23 365	1.04 262	1.00 340	0.96 402	5.77 557	0.57 296	0.24 346	0.13 91	0.25 375	0.21 322	0.20 221	0.21 228

RALCasStereoNet	0.58 214	0.34 316	0.77 218	0.65 400	0.64 473	0.64 243	0.51 333	1.06 175	0.99 261	0.71 190	1.06 270	0.77 238	0.44 140	1.38 308	0.52 262	0.20 231	0.18 339	0.18 131	0.16 172	0.20 221	0.22 259

IPLGR	0.62 246	0.28 161	1.32 436	0.50 166	0.29 129	0.65 249	0.34 131	1.47 305	1.19 359	1.21 354	1.07 273	0.70 220	0.65 275	1.05 223	0.55 285	0.18 138	0.15 241	0.20 205	0.17 198	0.21 270	0.20 198

AAGNet	1.84 544	0.30 215	0.79 228	0.66 413	0.32 205	0.65 249	0.50 331	1.02 154	1.01 268	1.47 475	1.21 340	0.99 334	1.16 470	2.76 485	22.69 631	0.24 346	0.13 91	0.22 276	0.20 280	0.24 341	0.16 77

TransformOpticalFlow	0.97 430	0.30 215	0.96 326	0.54 244	0.31 172	0.65 249	0.54 364	1.87 414	1.19 359	1.12 296	1.44 429	1.34 434	0.98 415	6.68 580	0.44 198	0.19 179	0.12 43	0.21 241	0.19 246	0.18 142	0.23 280

FTStereo	0.92 419	0.28 161	0.61 127	0.57 304	0.34 246	0.65 249	1.80 582	1.09 189	0.84 198	1.75 527	4.13 586	1.04 352	1.62 532	1.59 357	0.48 234	0.21 266	0.17 307	0.23 312	0.22 350	0.19 179	0.58 541

TANstereo	0.45 116	0.23 46	0.50 62	0.43 65	0.21 12	0.65 249	0.26 61	0.83 94	0.88 212	0.95 246	0.99 239	0.51 135	0.45 147	0.56 48	0.36 120	0.19 179	0.24 448	0.16 65	0.13 74	0.17 104	0.27 362

CrosDoStereo	1.56 521	0.26 116	0.78 224	0.51 182	0.29 129	0.66 254	11.86 620	1.18 229	1.00 265	1.35 429	1.76 502	0.99 334	1.83 553	6.64 578	0.83 385	0.19 179	0.15 241	0.20 205	0.22 350	0.18 142	0.25 324

KYRaft	0.77 337	0.29 186	0.68 166	0.59 337	0.29 129	0.66 254	0.83 481	1.05 173	0.89 213	1.63 512	2.22 546	1.15 388	0.99 418	1.59 357	0.41 175	0.21 266	0.14 170	0.22 276	0.28 450	0.21 270	1.01 577

DeepStereo_LL	1.56 521	0.26 116	0.78 224	0.51 182	0.29 129	0.66 254	11.86 620	1.18 229	1.00 265	1.35 429	1.76 502	0.99 334	1.83 553	6.64 578	0.83 385	0.19 179	0.15 241	0.20 205	0.22 350	0.18 142	0.25 324

RAFT_R40	0.84 382	0.30 215	0.83 254	0.63 378	0.31 172	0.66 254	0.43 250	1.15 220	0.99 261	1.47 475	1.10 286	1.00 340	0.84 345	5.44 549	0.53 272	0.23 324	0.13 91	0.23 312	0.20 280	0.23 312	0.19 167

cross-raft	0.56 190	0.26 116	0.65 154	0.55 260	0.31 172	0.66 254	0.37 173	1.68 352	0.82 190	1.06 280	1.07 273	1.25 409	0.45 147	0.74 112	0.39 148	0.15 42	0.13 91	0.19 160	0.16 172	0.19 179	0.17 103

UGAM-zero	1.05 452	0.33 286	1.04 348	0.49 145	0.31 172	0.67 259	0.26 61	2.37 534	0.80 184	1.05 274	1.11 295	2.86 575	1.81 551	6.26 567	0.50 250	0.18 138	0.15 241	0.19 160	0.16 172	0.17 104	0.21 228

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 136	0.38 395	0.75 207	0.48 129	0.37 283	0.67 259	0.35 145	0.82 91	1.14 333	0.61 173	0.64 139	0.39 81	0.39 110	0.74 112	0.39 148	0.20 231	0.17 307	0.22 276	0.18 222	0.24 341	0.20 198

STrans-v2	1.06 454	0.31 247	1.02 343	0.52 205	0.33 225	0.67 259	0.78 460	2.66 570	1.26 404	1.15 315	1.46 433	1.37 441	1.40 512	6.68 580	0.46 216	0.19 179	0.13 91	0.21 241	0.18 222	0.18 142	0.21 228

RALAANet	0.62 246	0.37 377	0.97 327	0.66 413	0.50 399	0.67 259	0.31 98	1.27 261	1.09 302	1.11 288	1.17 326	0.88 285	0.46 157	1.27 280	0.45 211	0.20 231	0.15 241	0.21 241	0.18 222	0.27 372	0.19 167

WQFJX1	0.59 227	0.27 141	0.59 109	0.49 145	0.73 501	0.68 263	0.46 292	2.65 566	0.77 163	0.55 155	0.51 93	0.52 143	0.50 193	1.38 308	0.61 315	0.18 138	0.20 374	0.20 205	0.17 198	0.20 221	0.21 228

NLMM1	0.60 237	0.28 161	0.63 136	0.48 129	0.73 501	0.68 263	0.43 250	2.47 548	1.11 313	0.60 168	0.63 137	0.51 135	0.47 165	1.34 297	0.58 301	0.19 179	0.21 392	0.20 205	0.17 198	0.20 221	0.19 167

MSKI-zero shot	0.56 190	0.30 215	0.61 127	0.55 260	0.28 114	0.68 263	0.28 75	1.25 255	0.68 137	0.92 238	1.33 391	0.81 251	0.33 66	1.94 413	0.36 120	0.18 138	0.13 91	0.17 95	0.13 74	0.16 76	0.19 167

LL-Strereo2	0.56 190	0.36 356	0.77 218	0.56 282	0.40 323	0.68 263	0.37 173	1.21 242	0.83 195	0.96 249	0.79 187	0.91 301	0.41 115	1.08 233	0.48 234	0.18 138	0.17 307	0.29 438	0.25 404	0.22 291	0.19 167

RAFT_CTSACE	0.66 264	0.29 186	1.14 384	0.57 304	0.51 409	0.68 263	0.44 270	0.88 117	0.98 252	1.03 269	1.83 515	1.23 404	0.67 282	1.48 336	0.38 142	0.16 59	0.16 279	0.21 241	0.20 280	0.20 221	0.17 103

MIPNet	0.60 237	0.31 247	1.07 360	0.51 182	0.34 246	0.68 263	0.40 212	1.67 348	1.14 333	1.11 288	0.93 219	0.60 186	0.78 316	0.77 126	0.58 301	0.18 138	0.14 170	0.19 160	0.16 172	0.18 142	0.21 228

GANet-ADL	0.63 255	0.38 395	0.82 245	0.67 427	0.41 336	0.68 263	0.51 333	1.64 344	1.16 345	0.98 251	1.10 286	0.90 297	0.58 245	0.81 140	0.63 324	0.27 416	0.18 339	0.18 131	0.16 172	0.23 312	0.27 362

LCNet	0.73 315	0.30 215	0.58 103	0.58 318	0.31 172	0.68 263	0.53 350	1.09 189	0.94 236	1.19 342	1.34 395	0.96 325	1.32 502	2.50 472	0.46 216	0.19 179	0.13 91	0.21 241	0.25 404	0.28 388	0.69 560

R-Stereo Train	0.60 237	0.30 215	0.72 182	0.57 304	0.37 283	0.68 263	0.52 344	1.45 300	0.78 168	1.61 506	1.50 447	0.76 234	0.53 207	0.67 97	0.51 254	0.19 179	0.16 279	0.18 131	0.15 132	0.18 142	0.19 167

RAFT-Stereo	0.60 237	0.30 215	0.72 182	0.57 304	0.37 283	0.68 263	0.52 344	1.45 300	0.78 168	1.61 506	1.50 447	0.76 234	0.53 207	0.67 97	0.51 254	0.19 179	0.16 279	0.18 131	0.15 132	0.18 142	0.19 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.17 476	0.29 186	1.08 363	0.55 260	0.43 350	0.69 273	0.71 447	1.14 208	1.35 448	1.00 256	1.49 440	1.90 520	0.86 358	9.61 612	0.89 399	0.21 266	0.19 357	0.30 450	0.25 404	0.20 221	0.18 124

AE-Stereo	0.58 214	0.29 186	0.81 236	0.62 368	0.41 336	0.69 273	0.46 292	2.49 553	1.25 396	0.49 116	0.77 181	0.69 217	0.46 157	0.61 69	0.42 186	0.17 95	0.16 279	0.21 241	0.20 280	0.19 179	0.18 124

x	0.59 227	0.34 316	0.79 228	0.51 182	0.32 205	0.69 273	0.46 292	1.64 344	0.97 249	0.86 227	0.86 205	0.83 267	0.74 299	0.75 119	0.70 348	0.21 266	0.22 410	0.22 276	0.20 280	0.21 270	0.24 303

RAFT	0.67 275	0.32 265	0.83 254	0.63 378	0.34 246	0.69 273	0.57 387	1.14 208	0.84 198	1.12 296	1.20 334	1.75 510	0.92 390	1.09 237	0.60 312	0.22 300	0.19 357	0.27 410	0.24 395	0.22 291	0.23 280

SST-Stereo	0.85 389	0.30 215	0.81 236	0.63 378	0.31 172	0.70 277	0.25 50	1.16 225	0.95 241	1.47 475	1.11 295	0.99 334	0.86 358	5.69 552	0.53 272	0.23 324	0.13 91	0.23 312	0.19 246	0.23 312	0.19 167

EAI-Stereo	0.76 331	0.31 247	0.74 202	0.55 260	0.28 114	0.70 277	1.72 575	2.57 560	0.90 218	0.75 199	3.03 573	0.57 173	0.43 131	1.10 242	0.49 247	0.19 179	0.14 170	0.17 95	0.18 222	0.17 104	0.21 228

NLCSM	0.54 172	0.30 215	0.60 119	0.53 229	0.74 508	0.71 279	0.47 304	1.25 255	0.71 148	0.64 177	0.51 93	0.48 120	0.60 255	1.34 297	0.71 351	0.19 179	0.20 374	0.21 241	0.19 246	0.22 291	0.21 228

test_4	0.55 177	0.23 46	0.67 162	0.56 282	0.32 205	0.71 279	0.39 203	0.83 94	0.72 149	0.93 241	1.87 522	0.70 220	0.41 115	1.21 268	0.39 148	0.16 59	0.13 91	0.21 241	0.23 382	0.20 221	0.18 124

GMM-Stereo	0.75 323	0.27 141	0.66 158	0.56 282	0.34 246	0.71 279	0.97 512	1.09 189	0.91 219	1.37 436	1.79 507	1.11 380	0.79 324	2.08 433	0.48 234	0.19 179	0.12 43	0.25 375	0.25 404	0.21 270	0.78 567

PMTNet	0.47 136	0.22 30	0.43 21	0.39 25	0.24 31	0.71 279	0.26 61	0.78 80	1.03 275	0.65 179	0.69 155	0.55 159	0.48 172	0.90 177	0.36 120	0.99 582	0.13 91	0.15 33	0.10 1	0.15 50	0.15 43

DilatedVolume-Stereo	0.46 126	0.24 69	0.72 182	0.45 83	0.33 225	0.72 283	0.29 83	0.83 94	0.53 82	0.82 213	0.73 173	0.52 143	0.44 140	1.16 256	0.42 186	0.15 42	0.15 241	0.15 33	0.14 109	0.16 76	0.17 103

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 389	0.38 395	2.79 539	0.51 182	0.60 459	0.72 283	0.38 186	2.87 582	0.77 163	0.80 206	1.07 273	2.14 549	0.93 392	0.96 196	0.62 320	0.21 266	0.13 91	0.21 241	0.26 421	0.29 405	0.32 426

CFNet_pseudo	0.68 289	0.34 316	0.93 308	0.50 166	0.39 311	0.72 283	0.42 232	1.44 298	1.25 396	1.17 323	1.35 400	1.22 400	0.66 280	1.04 220	0.64 328	0.21 266	0.17 307	0.33 481	0.19 246	0.39 478	0.28 377

111	0.66 264	0.27 141	1.15 386	0.46 98	0.25 52	0.72 283	0.42 232	1.57 329	1.44 492	0.83 215	1.39 412	1.10 375	0.80 331	0.97 200	0.65 333	0.20 231	0.14 170	0.18 131	0.15 132	0.18 142	0.28 377

ccs_rob	0.68 289	0.34 316	0.93 308	0.50 166	0.39 311	0.72 283	0.42 232	1.43 297	1.25 396	1.17 323	1.34 395	1.22 400	0.66 280	1.04 220	0.64 328	0.21 266	0.17 307	0.35 496	0.20 280	0.40 482	0.29 391

Hybrid-DGEV-03	0.67 275	0.29 186	0.69 171	0.55 260	0.36 271	0.73 288	0.38 186	1.09 189	1.18 356	1.74 525	2.49 562	0.84 274	0.56 224	0.99 203	0.47 225	0.19 179	0.12 43	0.22 276	0.19 246	0.17 104	0.17 103

LL-Strereo	1.42 508	0.44 434	2.02 502	0.62 368	1.07 565	0.73 288	0.65 425	2.02 455	1.21 370	1.60 505	1.62 480	2.02 540	2.10 566	9.67 613	1.07 441	0.22 300	0.20 374	0.27 410	0.24 395	0.23 312	0.33 434

PSMNet-RSSM	0.78 342	0.32 265	0.89 288	0.65 400	0.43 350	0.73 288	0.58 393	2.14 487	1.19 359	1.18 334	1.38 410	1.31 427	1.07 452	1.43 324	0.82 384	0.28 434	0.21 392	0.27 410	0.29 469	0.25 353	0.26 344

999	0.49 150	0.25 95	0.55 90	0.51 182	0.35 263	0.74 291	0.31 98	0.89 121	0.59 106	0.39 65	0.50 89	0.50 131	0.36 90	2.41 465	0.41 175	0.17 95	0.13 91	0.18 131	0.15 132	0.16 76	0.23 280

rvit_105_1	0.76 331	0.54 472	1.27 426	0.80 511	0.49 394	0.74 291	0.86 490	1.39 289	1.23 384	1.00 256	0.80 192	0.93 310	0.78 316	1.29 284	0.78 369	0.43 524	0.36 533	0.36 506	0.42 535	0.30 420	0.36 457

model_zeroshot	0.53 168	0.31 247	1.00 338	0.57 304	0.39 311	0.74 291	0.39 203	1.38 286	0.67 134	0.88 229	0.85 203	0.71 227	0.37 96	0.77 126	0.39 148	0.21 266	0.17 307	0.19 160	0.17 198	0.17 104	0.22 259

dd	0.62 246	0.51 461	1.17 401	0.56 282	0.33 225	0.74 291	0.46 292	1.03 162	1.40 474	0.80 206	0.87 208	0.60 186	0.57 228	1.02 215	0.86 390	0.28 434	0.18 339	0.26 396	0.19 246	0.35 457	0.27 362

ACRE	0.66 264	0.37 377	1.27 426	0.60 345	0.50 399	0.74 291	0.47 304	1.26 257	1.10 306	1.40 452	1.56 467	0.62 196	0.46 157	0.88 169	0.78 369	0.24 346	0.15 241	0.19 160	0.16 172	0.19 179	0.29 391

WQFJX	0.58 214	0.29 186	0.57 100	0.46 98	0.87 545	0.75 296	0.39 203	2.67 571	0.80 184	0.55 155	0.53 102	0.54 155	0.55 217	0.97 200	0.61 315	0.17 95	0.19 357	0.19 160	0.16 172	0.19 179	0.20 198

anonymousdsp2	0.58 214	0.29 186	0.93 308	0.51 182	0.30 150	0.75 296	0.46 292	1.95 440	0.87 208	0.81 211	0.78 184	0.76 234	0.48 172	1.10 242	0.45 211	0.19 179	0.14 170	0.18 131	0.13 74	0.20 221	0.22 259

CIPLG	0.67 275	0.37 377	1.17 401	0.60 345	0.51 409	0.75 296	0.48 312	1.26 257	1.11 313	1.43 462	1.58 473	0.64 204	0.48 172	0.94 186	0.78 369	0.24 346	0.15 241	0.19 160	0.16 172	0.19 179	0.29 391

IPLGR_C	0.67 275	0.38 395	1.20 411	0.60 345	0.50 399	0.75 296	0.48 312	1.28 266	1.13 327	1.42 458	1.57 471	0.62 196	0.48 172	0.85 157	0.80 381	0.24 346	0.15 241	0.19 160	0.16 172	0.19 179	0.29 391

HCRNet	0.72 312	0.40 410	0.86 277	0.61 359	0.57 446	0.75 296	0.35 145	1.39 289	1.21 370	1.11 288	0.99 239	1.01 345	0.76 305	2.18 444	0.73 353	0.28 434	0.19 357	0.28 426	0.23 382	0.25 353	0.26 344

AANet_RVC	1.22 487	0.60 489	1.94 495	0.69 451	0.46 373	0.75 296	0.69 437	1.51 309	1.57 521	1.36 434	1.90 525	1.51 469	0.87 367	7.23 589	1.89 532	0.26 395	0.19 357	0.19 160	0.16 172	0.23 312	0.37 461

test_sample1	0.67 275	0.32 265	0.90 298	0.54 244	0.33 225	0.76 302	0.48 312	1.75 380	1.06 289	0.95 246	0.99 239	0.91 301	1.10 459	1.25 273	0.79 374	0.22 300	0.19 357	0.21 241	0.20 280	0.21 270	0.25 324

ffm	0.79 351	0.36 356	1.51 457	0.56 282	0.40 323	0.76 302	0.59 400	1.08 182	2.62 578	1.19 342	1.49 440	1.07 360	0.85 350	1.57 349	0.35 102	0.21 266	0.13 91	0.31 457	0.28 450	0.20 221	0.23 280

ff1	1.88 546	0.36 356	1.51 457	0.56 282	0.40 323	0.76 302	0.59 400	1.08 182	2.62 578	1.19 342	1.49 440	1.07 360	0.85 350	9.88 617	13.82 615	0.21 266	0.13 91	0.31 457	0.28 450	0.20 221	0.23 280

mmx	1.89 549	0.36 356	1.51 457	0.56 282	0.40 323	0.76 302	0.59 400	2.32 525	1.41 478	1.19 342	1.49 440	1.07 360	0.85 350	9.88 617	13.82 615	0.25 368	0.21 392	0.31 457	0.28 450	0.32 438	0.29 391

xxx	1.89 549	0.36 356	1.51 457	0.56 282	0.40 323	0.76 302	0.59 400	2.32 525	1.41 478	1.19 342	1.49 440	1.07 360	0.85 350	9.88 617	13.82 615	0.25 368	0.21 392	0.31 457	0.28 450	0.32 438	0.29 391

CFNet_ucs	0.73 315	0.34 316	0.94 315	0.53 229	0.44 360	0.76 302	0.46 292	1.73 375	1.34 445	1.24 369	1.54 458	1.08 370	0.64 270	1.05 223	0.64 328	0.26 395	0.20 374	0.37 509	0.22 350	0.42 490	0.30 407

UDGNet	0.75 323	1.23 571	0.99 333	0.82 518	0.42 346	0.76 302	0.38 186	0.98 140	1.37 462	0.83 215	0.88 211	0.70 220	0.60 255	1.25 273	0.57 296	0.57 560	0.19 357	1.03 586	0.26 421	0.79 565	0.35 453

PSM-AAD	0.80 357	0.29 186	0.58 103	0.58 318	0.29 129	0.76 302	1.19 542	1.08 182	0.94 236	1.65 515	1.58 473	0.81 251	2.12 570	1.67 371	0.44 198	0.19 179	0.14 170	0.38 513	0.32 494	0.22 291	0.68 557

GrayStereo	0.83 377	0.28 161	0.62 133	0.66 413	0.37 283	0.76 302	1.79 579	1.19 233	0.91 219	1.98 551	1.89 523	1.07 360	1.76 548	1.43 324	0.50 250	0.20 231	0.15 241	0.19 160	0.21 322	0.18 142	0.41 484

CRE-IMP	0.57 202	0.32 265	0.82 245	0.54 244	0.29 129	0.77 311	0.25 50	1.19 233	0.79 178	1.09 285	0.95 223	0.81 251	0.57 228	1.11 245	0.57 296	0.22 300	0.14 170	0.23 312	0.19 246	0.28 388	0.24 303

WQFJA1	0.55 177	0.29 186	0.56 96	0.47 115	0.85 537	0.78 312	0.38 186	2.26 513	0.79 178	0.51 138	0.53 102	0.53 149	0.50 193	0.73 110	0.66 337	0.17 95	0.21 392	0.19 160	0.17 198	0.19 179	0.18 124

NLMM	0.55 177	0.29 186	0.56 96	0.47 115	0.86 539	0.78 312	0.38 186	2.26 513	0.79 178	0.51 138	0.53 102	0.53 149	0.50 193	0.73 110	0.66 337	0.17 95	0.21 392	0.19 160	0.17 198	0.19 179	0.18 124

G2L-Stereo	0.84 382	0.35 345	1.15 386	0.63 378	0.43 350	0.78 312	0.69 437	1.69 361	1.20 363	1.36 434	1.18 329	1.43 451	0.78 316	2.47 471	1.26 467	0.25 368	0.20 374	0.26 396	0.21 322	0.20 221	0.27 362

tt45	0.47 136	0.25 95	0.52 78	0.47 115	0.34 246	0.78 312	0.32 109	0.86 109	0.45 62	0.52 144	0.45 66	0.49 124	0.37 96	2.12 438	0.36 120	0.16 59	0.13 91	0.19 160	0.16 172	0.17 104	0.21 228

DCVSM-stereo	0.75 323	0.36 356	0.82 245	0.58 318	0.43 350	0.78 312	0.42 232	1.30 269	1.05 287	1.79 532	1.04 262	1.60 482	1.08 453	1.12 247	0.86 390	0.25 368	0.27 477	0.29 438	0.24 395	0.30 420	0.37 461

Sa-1000	0.76 331	0.30 215	0.92 306	0.62 368	0.31 172	0.78 312	0.37 173	2.00 453	1.38 464	1.30 401	2.04 536	0.86 277	0.74 299	1.87 402	0.40 165	0.19 179	0.14 170	0.25 375	0.24 395	0.21 270	0.19 167

cf-r	0.79 351	0.32 265	1.06 355	0.57 304	0.64 473	0.78 312	0.51 333	2.04 462	1.22 379	1.20 347	1.27 367	1.53 472	0.91 382	1.47 334	0.94 419	0.25 368	0.19 357	0.22 276	0.23 382	0.19 179	0.21 228

GwcNet-RSSM	0.83 377	0.34 316	1.29 432	0.65 400	0.55 436	0.78 312	0.62 416	1.89 421	1.27 408	1.18 334	1.39 412	1.56 477	0.91 382	1.60 362	1.22 460	0.26 395	0.20 374	0.23 312	0.24 395	0.21 270	0.21 228

DeepPruner_ROB	0.79 351	0.55 476	1.14 384	0.61 359	0.46 373	0.78 312	0.54 364	1.83 401	1.00 265	1.42 458	1.27 367	1.23 404	0.77 309	1.56 347	0.89 399	0.35 495	0.28 483	0.27 410	0.26 421	0.32 438	0.34 444

xyz-stereo-finetune	0.50 159	0.27 141	0.63 136	0.43 65	0.23 26	0.79 321	0.46 292	0.83 94	0.82 190	0.63 176	0.63 137	0.54 155	0.44 140	1.69 377	0.62 320	0.16 59	0.15 241	0.19 160	0.16 172	0.17 104	0.16 77

AIO-test2	0.61 243	0.30 215	0.93 308	0.65 400	0.65 478	0.79 321	0.50 331	1.33 277	1.40 474	0.65 179	1.15 321	0.53 149	0.42 123	1.18 262	0.36 120	0.25 368	0.18 339	0.26 396	0.31 487	0.20 221	0.21 228

AIO-test1	0.61 243	0.27 141	0.68 166	0.68 438	1.02 561	0.79 321	0.36 158	1.59 336	1.35 448	0.59 161	0.89 213	0.60 186	0.49 185	1.20 267	0.36 120	0.18 138	0.17 307	0.23 312	0.25 404	0.18 142	0.26 344

DEFOM-Stereo	0.34 46	0.23 46	0.46 30	0.44 74	0.29 129	0.79 321	0.23 38	0.50 6	0.39 41	0.38 58	0.32 27	0.23 4	0.25 16	1.21 268	0.28 31	0.17 95	0.12 43	0.15 33	0.11 7	0.14 23	0.16 77

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 454	0.43 427	3.59 558	0.53 229	0.66 484	0.79 321	0.39 203	2.60 563	0.98 252	0.96 249	4.58 590	2.05 547	0.56 224	0.99 203	0.51 254	0.19 179	0.14 170	0.21 241	0.28 450	0.32 438	0.41 484

gcap-zeroshot	0.59 227	0.30 215	1.11 373	0.51 182	0.30 150	0.79 321	0.36 158	1.86 413	0.86 205	0.90 234	0.68 150	1.44 452	0.50 193	0.82 142	0.35 102	0.19 179	0.16 279	0.18 131	0.15 132	0.18 142	0.18 124

IPLG	0.72 312	0.29 186	1.12 378	0.53 229	0.44 360	0.79 321	0.33 118	1.35 279	1.10 306	1.32 410	1.11 295	0.52 143	0.54 215	3.13 495	0.71 351	0.17 95	0.14 170	0.20 205	0.17 198	0.18 142	0.21 228

test_sample2	0.67 275	0.31 247	0.89 288	0.54 244	0.29 129	0.80 328	0.63 421	1.83 401	1.10 306	0.93 241	1.06 270	0.94 316	0.92 390	1.24 272	0.59 309	0.23 324	0.20 374	0.22 276	0.21 322	0.24 341	0.25 324

PCWNet_CMD	0.68 289	0.34 316	0.93 308	0.51 182	0.38 299	0.80 328	0.42 232	1.51 309	1.34 445	1.17 323	1.31 380	1.23 404	0.65 275	0.94 186	0.62 320	0.21 266	0.17 307	0.27 410	0.19 246	0.43 492	0.28 377

AACVNet	0.90 411	0.40 410	0.98 330	0.86 532	0.40 323	0.80 328	0.49 323	1.81 397	0.86 205	1.11 288	1.34 395	1.32 431	0.99 418	4.23 519	0.86 390	0.26 395	0.22 410	0.28 426	0.22 350	0.30 420	0.28 377

RAFT-RH_RVC	1.04 447	0.26 116	0.76 213	0.53 229	0.29 129	0.80 328	0.32 109	0.85 102	1.12 321	2.04 554	4.63 592	1.03 351	0.57 228	5.93 560	0.52 262	0.20 231	0.13 91	0.26 396	0.20 280	0.16 76	0.19 167

GMStereo	0.58 214	0.50 457	1.09 366	0.52 205	0.32 205	0.80 328	0.43 250	1.02 154	1.41 478	0.89 233	0.77 181	0.52 143	0.46 157	0.89 174	0.56 291	0.25 368	0.16 279	0.20 205	0.22 350	0.31 427	0.27 362
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.66 264	0.33 286	0.74 202	0.55 260	0.37 283	0.80 328	0.47 304	1.46 302	1.11 313	1.01 261	1.31 380	1.07 360	0.91 382	0.82 142	1.09 443	0.22 300	0.19 357	0.21 241	0.18 222	0.23 312	0.19 167

GANet-RSSM	0.78 342	0.31 247	0.90 298	0.67 427	0.58 449	0.80 328	0.62 416	2.04 462	1.15 338	1.11 288	1.27 367	1.26 415	1.18 481	1.68 373	0.74 357	0.26 395	0.21 392	0.22 276	0.22 350	0.23 312	0.23 280

MSMDNet	0.68 289	0.34 316	0.93 308	0.52 205	0.38 299	0.80 328	0.42 232	1.52 313	1.35 448	1.17 323	1.31 380	1.23 404	0.65 275	0.94 186	0.62 320	0.21 266	0.17 307	0.26 396	0.19 246	0.41 486	0.28 377

z-ln-s-r	1.18 481	0.61 494	2.91 541	0.54 244	0.56 441	0.81 336	0.86 490	1.72 373	1.55 520	1.18 334	1.62 480	1.37 441	1.16 470	3.67 511	3.77 570	0.20 231	0.15 241	0.21 241	0.17 198	0.29 405	0.24 303

pcwnet_v2	0.91 416	0.39 404	2.74 537	0.64 393	0.55 436	0.81 336	0.49 323	2.19 505	1.63 528	1.44 465	1.64 486	1.09 371	0.79 324	1.31 287	0.70 348	0.32 468	0.25 460	0.29 438	0.27 439	0.37 467	0.37 461

VIP-Stereo	0.37 65	0.25 95	0.62 133	0.41 48	0.46 373	0.82 338	0.22 25	0.67 39	0.48 67	0.32 27	0.55 115	0.37 74	0.31 53	0.85 157	0.28 31	0.18 138	0.12 43	0.16 65	0.12 39	0.15 50	0.14 22

test_sample6	0.77 337	0.36 356	1.07 360	0.56 282	0.31 172	0.82 338	0.56 381	2.12 477	1.24 388	1.21 354	1.40 417	0.90 297	0.90 379	1.45 329	0.87 395	0.28 434	0.23 438	0.28 426	0.29 469	0.28 388	0.30 407

GASNet	1.13 469	1.10 562	3.29 553	1.00 563	0.68 491	0.82 338	0.67 431	1.85 410	1.38 464	1.39 446	1.25 356	1.25 409	1.20 484	2.72 483	1.62 512	0.46 537	0.26 467	0.36 506	0.34 514	0.55 538	0.33 434

CASS	0.67 275	0.36 356	0.84 263	0.57 304	0.28 114	0.82 338	0.43 250	1.62 343	0.92 224	1.39 446	1.28 373	0.87 279	0.84 345	0.88 169	0.59 309	0.36 502	0.19 357	0.26 396	0.22 350	0.29 405	0.43 496
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.71 306	0.33 286	1.25 423	0.50 166	0.36 271	0.82 338	0.31 98	3.16 586	0.89 213	1.24 369	1.14 315	0.79 243	0.65 275	1.15 252	0.43 193	0.18 138	0.13 91	0.18 131	0.17 198	0.20 221	0.23 280

DAS	0.89 403	0.37 377	1.20 411	0.66 413	0.69 494	0.82 338	0.62 416	1.79 389	1.26 404	1.93 545	1.55 461	0.96 325	1.17 474	2.72 483	0.69 345	0.22 300	0.16 279	0.25 375	0.18 222	0.29 405	0.24 303

SepStereo	0.87 397	0.37 377	1.20 411	0.66 413	0.69 494	0.82 338	0.62 416	1.79 389	1.26 404	1.93 545	1.55 461	0.96 325	1.17 474	2.34 457	0.69 345	0.22 300	0.16 279	0.25 375	0.18 222	0.29 405	0.24 303

FENet	0.62 246	0.30 215	0.68 166	0.57 304	0.33 225	0.82 338	0.40 212	1.41 295	1.12 321	1.03 269	0.87 208	0.98 329	0.84 345	1.00 208	0.70 348	0.23 324	0.16 279	0.23 312	0.20 280	0.22 291	0.24 303

NLSM1	0.54 172	0.26 116	0.61 127	0.49 145	1.04 563	0.83 346	0.31 98	1.55 322	0.68 137	0.52 144	0.77 181	0.46 105	0.48 172	1.02 215	0.56 291	0.19 179	0.19 357	0.21 241	0.18 222	0.20 221	0.18 124

DFGA-Net	0.77 337	0.47 443	1.75 481	0.55 260	0.46 373	0.83 346	0.44 270	1.38 286	1.10 306	1.05 274	1.20 334	0.70 220	0.58 245	2.27 452	1.31 472	0.19 179	0.17 307	0.24 336	0.24 395	0.28 388	0.30 407

SMFormer	0.79 351	0.32 265	0.95 319	0.49 145	0.27 78	0.83 346	0.43 250	2.16 494	1.45 497	1.27 389	1.50 447	0.98 329	0.96 402	1.87 402	0.99 427	0.24 346	0.22 410	0.22 276	0.21 322	0.23 312	0.27 362

tta	0.79 351	0.32 265	0.95 319	0.49 145	0.27 78	0.83 346	0.43 250	2.16 494	1.45 497	1.27 389	1.50 447	0.98 329	0.96 402	1.87 402	0.99 427	0.24 346	0.22 410	0.22 276	0.21 322	0.19 179	0.22 259

qqq1	0.76 331	0.32 265	0.95 319	0.49 145	0.27 78	0.83 346	0.43 250	2.16 494	1.45 497	1.27 389	1.50 447	0.98 329	0.96 402	1.87 402	0.48 234	0.24 346	0.22 410	0.18 131	0.15 132	0.19 179	0.22 259

fff1	0.76 331	0.32 265	0.95 319	0.49 145	0.27 78	0.83 346	0.43 250	2.16 494	1.45 497	1.27 389	1.50 447	0.98 329	0.96 402	1.87 402	0.48 234	0.24 346	0.22 410	0.18 131	0.15 132	0.19 179	0.22 259

11t1	0.57 202	0.30 215	0.84 263	0.54 244	0.30 150	0.83 346	0.41 225	1.34 278	0.79 178	0.88 229	0.82 198	0.70 220	0.70 293	0.96 196	0.67 340	0.21 266	0.21 392	0.20 205	0.16 172	0.21 270	0.26 344

dad	0.90 411	0.73 530	1.28 429	0.59 337	0.39 311	0.83 346	0.45 286	1.24 251	1.54 514	1.52 485	1.28 373	1.36 437	0.86 358	2.54 475	0.91 407	0.43 524	0.27 477	0.82 576	0.26 421	0.44 503	0.34 444

SACVNet	0.89 403	0.51 461	1.08 363	0.83 522	0.58 449	0.83 346	0.78 460	1.84 403	1.17 350	1.39 446	1.33 391	1.25 409	1.01 427	2.31 456	0.92 411	0.35 495	0.26 467	0.31 457	0.29 469	0.35 457	0.48 508

FACV-RUCA	0.66 264	0.36 356	0.89 288	0.63 378	0.65 478	0.84 355	0.41 225	1.67 348	1.11 313	0.91 236	1.14 315	0.63 201	0.77 309	0.84 153	0.54 281	0.28 434	0.19 357	0.47 541	0.22 350	0.36 461	0.29 391

GCAP-BAT	0.54 172	0.33 286	0.75 207	0.45 83	0.50 399	0.84 355	0.35 145	0.98 140	0.80 184	0.88 229	1.04 262	0.88 285	0.37 96	1.25 273	0.41 175	0.19 179	0.15 241	0.18 131	0.13 74	0.17 104	0.22 259

test_sample5	0.75 323	0.36 356	1.04 348	0.55 260	0.31 172	0.84 355	0.53 350	2.12 477	1.23 384	1.18 334	1.30 378	0.88 285	0.86 358	1.37 304	0.76 363	0.26 395	0.22 410	0.27 410	0.28 450	0.28 388	0.29 391

DualNet	0.75 323	0.36 356	1.04 348	0.55 260	0.31 172	0.84 355	0.53 350	2.12 477	1.23 384	1.21 354	1.40 417	0.88 285	0.86 358	1.37 304	0.76 363	0.26 395	0.22 410	0.27 410	0.28 450	0.28 388	0.29 391

GMStereo_Zeroshot	0.70 300	0.64 505	1.11 373	0.65 400	0.38 299	0.84 355	0.37 173	1.09 189	1.16 345	1.14 313	1.07 273	1.26 415	0.55 217	1.23 270	0.65 333	0.34 485	0.17 307	0.31 457	0.18 222	0.57 541	0.23 280

DMCA-RVC	0.83 377	0.46 438	2.19 516	0.68 438	0.49 394	0.84 355	0.48 312	1.44 298	1.07 291	1.56 496	1.04 262	1.29 422	0.86 358	1.49 343	0.92 411	0.27 416	0.22 410	0.35 496	0.28 450	0.32 438	0.28 377

DMCA	0.71 306	0.36 356	1.17 401	0.53 229	0.45 364	0.84 355	0.46 292	1.52 313	1.09 302	1.20 347	1.12 299	1.21 396	0.74 299	0.87 165	1.09 443	0.25 368	0.20 374	0.27 410	0.19 246	0.24 341	0.29 391

ICVP	0.66 264	0.35 345	0.71 180	0.63 378	0.41 336	0.85 362	0.56 381	1.78 386	0.96 245	0.92 238	1.24 354	0.88 285	0.75 304	0.76 123	0.93 414	0.31 460	0.22 410	0.22 276	0.21 322	0.24 341	0.28 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ITSA-stereo	0.85 389	0.38 395	0.92 306	0.58 318	0.32 205	0.86 363	0.49 323	2.33 531	1.69 533	1.16 319	1.12 299	0.95 320	0.85 350	2.46 466	1.18 452	0.27 416	0.23 438	0.28 426	0.28 450	0.28 388	0.41 484

mmm	0.68 289	0.37 377	0.91 303	0.54 244	0.34 246	0.86 363	0.58 393	1.72 373	1.02 272	1.13 299	1.41 422	0.83 267	0.78 316	0.95 195	0.67 340	0.22 300	0.20 374	0.29 438	0.26 421	0.27 372	0.27 362

riskmin	0.62 246	0.29 186	0.73 196	0.50 166	0.34 246	0.86 363	0.44 270	1.74 378	1.07 291	0.76 200	0.76 177	1.19 393	1.01 427	0.84 153	0.60 312	0.20 231	0.16 279	0.24 336	0.16 172	0.24 341	0.29 391

CFNet-ft	0.78 342	0.36 356	0.74 202	0.67 427	0.56 441	0.86 363	0.54 364	1.46 302	1.17 350	1.01 261	1.28 373	1.68 499	1.03 438	1.57 349	0.95 421	0.27 416	0.21 392	0.33 481	0.26 421	0.31 427	0.26 344

CFNet_RVC	0.78 342	0.36 356	0.74 202	0.67 427	0.56 441	0.86 363	0.54 364	1.46 302	1.17 350	1.01 261	1.28 373	1.68 499	1.03 438	1.57 349	0.95 421	0.27 416	0.21 392	0.33 481	0.26 421	0.31 427	0.26 344

DispNO	0.98 433	0.34 316	2.02 502	0.58 318	0.55 436	0.88 368	0.49 323	1.70 365	1.24 388	1.22 362	1.26 358	1.18 391	0.88 373	5.17 539	0.88 396	0.23 324	0.18 339	0.24 336	0.22 350	0.19 179	0.22 259

STTStereo	0.82 368	0.53 469	1.53 464	0.68 438	0.56 441	0.88 368	0.56 381	1.57 329	1.14 333	1.39 446	1.10 286	1.26 415	0.84 345	1.49 343	0.90 403	0.29 450	0.28 483	0.33 481	0.40 531	0.33 445	0.37 461

tg	0.54 172	0.25 95	0.70 178	0.52 205	0.31 172	0.89 370	0.29 83	1.12 200	0.98 252	0.85 222	1.03 256	0.62 196	0.42 123	1.37 304	0.41 175	0.17 95	0.13 91	0.22 276	0.21 322	0.17 104	0.17 103

test_5	0.70 300	0.32 265	0.99 333	0.69 451	0.50 399	0.89 370	0.51 333	1.88 419	1.14 333	0.78 203	1.13 310	1.04 352	0.89 376	1.59 357	0.46 216	0.19 179	0.14 170	0.23 312	0.22 350	0.22 291	0.20 198

ARAFT	0.82 368	0.40 410	1.77 483	0.53 229	0.31 172	0.89 370	0.81 476	2.32 525	1.08 294	1.66 518	1.25 356	1.04 352	0.64 270	1.91 409	0.52 262	0.20 231	0.15 241	0.28 426	0.27 439	0.17 104	0.18 124

UCFNet_RVC	0.72 312	0.37 377	0.59 109	0.66 413	0.41 336	0.89 370	0.68 434	1.78 386	1.15 338	1.01 261	1.20 334	1.22 400	0.95 400	1.07 230	0.66 337	0.28 434	0.21 392	0.34 489	0.31 487	0.33 445	0.29 391

G2L-Stereo_test	0.77 337	0.31 247	0.97 327	0.51 182	0.41 336	0.90 374	0.80 471	1.67 348	1.22 379	1.32 410	1.27 367	1.50 466	0.81 335	1.74 382	1.02 435	0.20 231	0.14 170	0.16 65	0.16 172	0.18 142	0.22 259

MyStereo8	0.70 300	0.32 265	1.24 421	0.63 378	0.53 422	0.90 374	0.34 131	1.60 338	1.35 448	1.20 347	1.31 380	0.89 295	0.64 270	0.77 126	1.02 435	0.18 138	0.15 241	0.20 205	0.18 222	0.22 291	0.30 407

FADNet-RVC	0.96 429	0.72 527	2.96 543	0.64 393	0.49 394	0.90 374	0.59 400	1.85 410	1.27 408	0.92 238	0.97 233	1.36 437	0.90 379	2.36 459	1.31 472	0.30 457	0.29 491	0.32 469	0.32 494	0.42 490	0.37 461

Selective-RAFT	0.55 177	0.29 186	0.85 269	0.58 318	0.28 114	0.91 377	0.34 131	1.00 153	0.96 245	0.59 161	0.64 139	0.80 245	0.76 305	1.34 297	0.51 254	0.21 266	0.15 241	0.17 95	0.15 132	0.19 179	0.19 167

DIP-Stereo	0.64 258	0.32 265	0.91 303	0.49 145	0.36 271	0.91 377	0.33 118	2.51 556	0.77 163	1.25 372	1.00 244	0.68 213	0.51 199	0.92 182	0.65 333	0.19 179	0.15 241	0.21 241	0.17 198	0.19 179	0.22 259
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	1.68 531	0.82 538	6.82 579	0.94 557	1.20 579	0.91 377	0.97 512	2.50 554	5.19 610	1.22 362	1.30 378	1.18 391	1.29 496	4.96 537	1.75 525	0.43 524	0.35 529	0.52 550	0.48 551	0.43 492	0.42 492

TDLM	1.08 463	0.50 457	1.01 340	0.69 451	0.54 429	0.91 377	1.40 558	1.60 338	1.36 457	1.17 323	1.40 417	1.07 360	1.00 424	6.19 563	0.85 389	0.34 485	0.22 410	0.35 496	0.26 421	0.38 473	0.29 391

PS-NSSS	1.02 444	0.62 501	1.17 401	0.61 359	0.58 449	0.91 377	0.79 468	2.02 455	1.19 359	1.17 323	1.68 492	1.00 340	0.85 350	4.43 524	0.86 390	0.38 507	0.31 500	0.52 550	0.32 494	0.52 528	0.45 501

MLCV	0.77 337	0.39 404	1.31 433	0.55 260	0.25 52	0.91 377	0.39 203	1.48 307	1.28 416	1.49 482	1.54 458	1.02 347	0.68 286	2.12 438	0.93 414	0.19 179	0.13 91	0.19 160	0.14 109	0.19 179	0.22 259

iResNet_ROB	0.82 368	0.36 356	1.13 379	0.60 345	0.37 283	0.91 377	0.38 186	2.41 539	1.61 527	1.35 429	1.35 400	1.25 409	0.97 412	1.75 384	0.88 396	0.21 266	0.14 170	0.17 95	0.12 39	0.19 179	0.30 407

test_sample4	0.74 319	0.36 356	1.09 366	0.55 260	0.32 205	0.92 384	0.51 333	2.14 487	1.25 396	1.22 362	1.22 342	0.86 277	0.82 337	1.29 284	0.76 363	0.26 395	0.21 392	0.26 396	0.26 421	0.27 372	0.28 377

HH	0.68 289	0.33 286	0.83 254	0.53 229	0.34 246	0.92 384	0.45 286	1.79 389	0.74 157	0.71 190	1.13 310	1.60 482	0.83 342	1.95 416	0.39 148	0.18 138	0.14 170	0.19 160	0.17 198	0.19 179	0.19 167

HanStereo	0.68 289	0.33 286	0.83 254	0.53 229	0.34 246	0.92 384	0.45 286	1.79 389	0.74 157	0.71 190	1.13 310	1.60 482	0.83 342	1.95 416	0.39 148	0.18 138	0.14 170	0.19 160	0.17 198	0.19 179	0.19 167

ToySt	0.73 315	0.35 345	1.64 473	0.54 244	0.37 283	0.92 384	0.81 476	1.21 242	1.03 275	0.86 227	1.12 299	1.31 427	1.01 427	1.04 220	0.88 396	0.19 179	0.20 374	0.24 336	0.24 395	0.27 372	0.28 377

test_sample7	0.78 342	0.39 404	0.89 288	0.55 260	0.35 263	0.93 388	0.75 453	1.99 449	1.27 408	1.25 372	1.22 342	1.09 371	1.01 427	1.31 287	0.73 353	0.32 468	0.32 512	0.32 469	0.32 494	0.33 445	0.33 434

Anonymous3	0.64 258	0.47 443	1.31 433	0.59 337	0.50 399	0.93 388	0.69 437	1.11 198	0.83 195	0.74 197	0.89 213	0.65 205	0.68 286	1.08 233	0.54 281	0.40 515	0.31 500	0.26 396	0.26 421	0.31 427	0.30 407

CVANet_RVC	1.10 465	0.49 454	1.15 386	0.65 400	0.54 429	0.93 388	1.00 518	1.69 361	1.36 457	1.42 458	1.39 412	1.24 408	1.17 474	6.22 565	0.80 381	0.35 495	0.24 448	0.35 496	0.30 481	0.44 503	0.32 426

G2L-ROB	0.79 351	0.28 161	1.01 340	0.57 304	0.39 311	0.94 391	0.65 425	1.76 382	1.18 356	1.27 389	1.03 256	1.62 487	0.78 316	1.93 412	1.26 467	0.20 231	0.14 170	0.17 95	0.15 132	0.20 221	0.24 303

THIR-Stereo	1.02 444	0.29 186	0.73 196	0.51 182	0.29 129	0.94 391	1.31 552	1.08 182	0.98 252	1.35 429	1.91 527	1.16 389	1.54 528	6.37 575	0.79 374	0.20 231	0.14 170	0.21 241	0.22 350	0.19 179	0.25 324

GES	0.70 300	0.37 377	1.05 353	0.62 368	0.38 299	0.94 391	0.57 387	2.37 534	0.92 224	1.05 274	1.12 299	0.67 211	0.77 309	1.02 215	0.65 333	0.28 434	0.20 374	0.20 205	0.20 280	0.22 291	0.31 417

test_xeample	1.55 520	0.31 247	0.94 315	0.54 244	0.31 172	0.94 391	0.58 393	2.40 538	1.40 474	1.29 399	1.55 461	0.89 295	0.88 373	1.72 380	15.94 621	0.22 300	0.22 410	0.22 276	0.21 322	0.23 312	0.25 324

AdaStereo	0.74 319	0.48 449	0.86 277	0.75 494	0.38 299	0.94 391	0.56 381	2.05 466	1.24 388	1.15 315	1.22 342	1.07 360	0.67 282	1.05 223	0.73 353	0.33 475	0.16 279	0.32 469	0.22 350	0.29 405	0.23 280
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	0.88 401	0.43 427	2.62 535	0.60 345	0.38 299	0.94 391	0.67 431	1.88 419	1.38 464	1.27 389	1.45 431	1.26 415	1.05 449	1.92 410	0.64 328	0.24 346	0.15 241	0.19 160	0.14 109	0.24 341	0.21 228

coex_refinement	0.84 382	0.30 215	0.89 288	0.72 471	0.52 414	0.95 397	0.60 408	1.92 433	1.29 428	1.38 442	1.37 405	1.80 516	0.82 337	1.48 336	1.31 472	0.27 416	0.17 307	0.19 160	0.20 280	0.25 353	0.27 362

RAFT-Test	0.58 214	0.27 141	0.81 236	0.50 166	0.33 225	0.95 397	0.27 67	1.40 291	0.89 213	1.00 256	1.12 299	1.39 444	0.48 172	0.74 112	0.41 175	0.17 95	0.14 170	0.17 95	0.14 109	0.16 76	0.18 124

DRaft	0.81 366	0.26 116	0.77 218	0.47 115	0.31 172	0.95 397	0.52 344	1.13 204	0.99 261	1.78 531	2.01 535	0.80 245	1.71 543	2.64 479	0.74 357	0.19 179	0.14 170	0.20 205	0.20 280	0.18 142	0.24 303

GEStereo_RVC	0.93 424	0.40 410	1.15 386	0.67 427	0.50 399	0.95 397	0.78 460	2.73 573	1.21 370	1.20 347	1.12 299	1.25 409	0.91 382	3.21 498	0.95 421	0.31 460	0.20 374	0.23 312	0.20 280	0.28 388	0.31 417

FADNet	0.98 433	0.64 505	2.57 531	0.66 413	0.55 436	0.95 397	0.57 387	1.91 427	1.38 464	0.94 244	1.02 249	1.36 437	1.00 424	2.69 481	0.97 425	0.34 485	0.34 522	0.31 457	0.34 514	0.61 550	0.42 492

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 382	0.46 438	1.40 448	0.69 451	0.61 465	0.95 397	0.52 344	1.68 352	1.21 370	1.39 446	1.15 321	1.42 446	0.88 373	1.78 389	0.93 414	0.26 395	0.23 438	0.27 410	0.27 439	0.30 420	0.39 474
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 87	0.26 116	0.51 70	0.44 74	0.32 205	0.96 403	0.22 25	1.13 204	0.61 116	0.33 32	0.45 66	0.50 131	0.39 110	0.94 186	0.25 6	0.18 138	0.12 43	0.17 95	0.12 39	0.14 23	0.16 77

Consistency-Raft	1.27 498	1.01 554	2.17 514	1.04 565	1.20 579	0.96 403	1.00 518	1.84 403	1.95 555	1.38 442	2.11 540	1.44 452	1.03 438	1.18 262	1.40 486	0.73 575	0.83 593	0.89 578	0.99 593	1.33 584	0.95 576

iResNet	0.80 357	0.45 435	1.47 452	0.72 471	0.31 172	0.96 403	0.64 423	1.80 393	1.28 416	1.31 407	1.48 439	0.94 316	0.78 316	1.77 387	0.99 427	0.19 179	0.14 170	0.18 131	0.15 132	0.22 291	0.27 362

test_sample3	0.73 315	0.35 345	1.06 355	0.55 260	0.32 205	0.97 406	0.51 333	2.12 477	1.25 396	1.16 319	1.17 326	0.88 285	0.78 316	1.27 280	0.79 374	0.26 395	0.21 392	0.25 375	0.25 404	0.26 366	0.27 362

Any-RAFT	0.55 177	0.27 141	0.49 52	0.50 166	0.27 78	0.98 407	0.25 50	1.71 369	1.08 294	0.90 234	0.99 239	1.13 384	0.46 157	0.74 112	0.35 102	0.19 179	0.13 91	0.17 95	0.13 74	0.16 76	0.19 167

hitnet-ft	0.84 382	0.38 395	0.75 207	0.59 337	0.44 360	0.99 408	0.47 304	1.61 340	1.38 464	1.21 354	1.22 342	1.82 518	0.99 418	1.87 402	1.09 443	0.33 475	0.29 491	0.34 489	0.27 439	0.36 461	0.33 434

1111x	1.96 552	0.32 265	1.54 465	0.54 244	0.30 150	1.00 409	0.69 437	2.47 548	1.33 443	1.21 354	1.44 429	1.21 396	1.11 462	8.49 603	16.14 622	0.22 300	0.23 438	0.22 276	0.23 382	0.25 353	0.26 344

s12784h	0.55 177	0.22 30	0.49 52	0.43 65	0.19 4	1.00 409	0.34 131	1.40 291	1.30 432	0.84 220	0.93 219	0.63 201	0.52 204	1.48 336	0.47 225	0.15 42	0.12 43	0.17 95	0.11 7	0.19 179	0.13 3

RASNet	1.16 474	0.34 316	1.11 373	0.73 479	0.86 539	1.00 409	0.60 408	1.56 326	1.43 489	1.07 282	1.37 405	2.08 548	1.44 520	7.00 585	1.56 503	0.20 231	0.17 307	0.17 95	0.19 246	0.19 179	0.19 167

DEmStereo	0.98 433	0.25 95	0.85 269	0.49 145	0.33 225	1.02 412	0.55 374	0.97 136	0.93 231	1.41 454	2.13 541	1.01 345	2.01 560	5.62 551	0.78 369	0.19 179	0.15 241	0.20 205	0.20 280	0.18 142	0.25 324

CFNet	0.99 436	0.40 410	1.23 418	0.65 400	0.43 350	1.03 413	0.49 323	2.01 454	1.35 448	1.02 265	1.39 412	1.10 375	0.86 358	5.47 550	0.89 399	0.24 346	0.18 339	0.28 426	0.27 439	0.27 372	0.22 259

Anonymous_2	1.37 502	0.56 480	0.94 315	0.57 304	0.62 469	1.04 414	0.65 425	1.82 399	1.01 268	1.00 256	0.79 187	1.42 446	1.27 492	1.06 228	0.83 385	0.62 566	0.67 588	1.05 587	9.88 630	1.09 580	0.55 533

ac_64	0.86 393	0.32 265	1.02 343	0.74 485	0.60 459	1.04 414	0.53 350	2.20 508	0.99 261	1.23 365	1.11 295	1.96 532	1.06 450	2.01 424	1.01 432	0.30 457	0.22 410	0.24 336	0.23 382	0.22 291	0.22 259

BEATNet_4x	0.82 368	0.54 472	2.02 502	0.56 282	0.28 114	1.04 414	0.55 374	2.14 487	1.13 327	1.24 369	1.26 358	1.00 340	0.94 395	1.13 249	1.23 463	0.21 266	0.14 170	0.24 336	0.20 280	0.37 467	0.23 280

222	1.67 529	0.31 247	0.93 308	0.59 337	0.31 172	1.05 417	0.43 250	2.39 536	1.47 503	1.37 436	1.55 461	0.94 316	0.94 395	1.98 419	17.76 624	0.24 346	0.22 410	0.21 241	0.20 280	0.22 291	0.26 344

psm_up	0.83 377	0.37 377	0.88 284	0.68 438	0.59 455	1.05 417	0.92 501	1.68 352	1.17 350	1.41 454	1.22 342	1.30 425	1.31 500	1.39 312	0.89 399	0.27 416	0.30 495	0.31 457	0.27 439	0.28 388	0.28 377

HITNet	0.71 306	0.42 422	1.07 360	0.52 205	0.25 52	1.05 417	0.48 312	2.12 477	1.08 294	1.21 354	1.23 350	0.91 301	0.84 345	0.90 177	0.91 407	0.17 95	0.12 43	0.21 241	0.17 198	0.29 405	0.18 124
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
Hybrid-DGEV-2	0.69 298	0.35 345	0.85 269	0.61 359	0.37 283	1.06 420	0.28 75	1.73 375	1.42 487	1.37 436	0.93 219	1.02 347	1.01 427	1.09 237	0.54 281	0.19 179	0.15 241	0.22 276	0.19 246	0.17 104	0.18 124

EDNetEfficient	2.40 572	1.14 564	8.59 592	0.77 504	0.73 501	1.06 420	1.53 564	1.54 319	4.06 601	4.87 610	2.81 567	2.23 550	3.53 596	3.04 493	9.65 605	0.27 416	0.24 448	0.27 410	0.31 487	0.70 559	0.67 553

DualNet (step1)	0.89 403	0.51 461	1.35 438	0.58 318	0.40 323	1.07 422	0.80 471	1.99 449	1.27 408	1.25 372	1.22 342	1.09 371	1.01 427	1.31 287	0.73 353	0.59 563	0.32 512	0.62 568	0.67 576	0.45 506	0.48 508

test_sample9	1.96 552	0.51 461	1.35 438	0.58 318	0.40 323	1.07 422	0.80 471	1.99 449	1.27 408	1.25 372	1.22 342	1.09 371	1.01 427	2.46 466	8.57 599	0.59 563	12.85 633	0.62 568	0.67 576	0.45 506	0.48 508

test_sample8	2.29 567	0.51 461	1.35 438	0.58 318	0.40 323	1.07 422	0.80 471	2.03 459	1.22 379	2.28 564	1.33 391	4.98 601	2.51 582	2.46 466	8.57 599	0.59 563	12.85 633	0.62 568	0.67 576	0.45 506	0.48 508

FADNet-RVC-Resample	0.91 416	0.51 461	2.92 542	0.64 393	0.46 373	1.07 422	0.60 408	1.76 382	1.24 388	1.10 287	0.98 238	1.06 357	0.98 415	2.17 443	0.95 421	0.24 346	0.22 410	0.30 450	0.32 494	0.36 461	0.40 480

DA	0.47 136	0.23 46	0.59 109	0.54 244	0.26 72	1.08 426	0.44 270	1.51 309	0.63 121	0.48 108	0.69 155	0.55 159	0.49 185	0.49 27	0.38 142	0.20 231	0.14 170	0.19 160	0.13 74	0.19 179	0.17 103

GGEV	0.47 136	0.23 46	0.59 109	0.54 244	0.26 72	1.08 426	0.44 270	1.51 309	0.63 121	0.48 108	0.69 155	0.55 159	0.49 185	0.49 27	0.38 142	0.20 231	0.14 170	0.19 160	0.13 74	0.19 179	0.17 103

xyz-stereo-finetune2	0.59 227	0.29 186	0.66 158	0.41 48	0.24 31	1.08 426	0.34 131	0.87 113	0.60 112	0.68 187	1.08 280	0.58 176	0.79 324	2.39 464	0.83 385	0.17 95	0.15 241	0.21 241	0.17 198	0.16 76	0.18 124

anonymity	1.14 471	0.98 552	1.24 421	1.09 568	1.13 570	1.08 426	0.90 497	2.02 455	1.23 384	1.32 410	1.27 367	1.27 420	1.09 456	1.16 256	1.03 438	1.02 583	1.01 607	0.97 581	0.97 590	0.98 573	1.01 577

aanetorigin	1.26 496	0.85 542	3.00 545	0.72 471	0.80 527	1.08 426	1.05 524	1.12 200	1.39 472	3.53 596	2.60 563	1.72 503	1.73 545	1.98 419	1.77 528	0.26 395	0.24 448	0.26 396	0.25 404	0.38 473	0.51 521

NOSS_ROB	1.29 499	0.49 454	0.68 166	0.60 345	0.40 323	1.09 431	0.77 457	1.94 437	1.44 492	1.04 271	1.46 433	1.10 375	0.81 335	10.57 622	0.78 369	0.46 537	0.43 556	0.48 543	0.45 545	0.45 506	0.43 496

DLCB_ROB	0.92 419	0.43 427	0.95 319	0.71 465	0.55 436	1.11 432	0.83 481	1.61 340	1.32 441	1.67 519	1.66 488	1.70 502	0.93 392	1.96 418	1.34 480	0.26 395	0.25 460	0.27 410	0.28 450	0.28 388	0.28 377

XPNet_ROB	1.02 444	0.56 480	1.33 437	0.75 494	0.58 449	1.11 432	1.13 533	1.77 384	1.29 428	1.88 539	1.43 427	1.63 491	1.13 469	2.04 427	1.69 520	0.40 515	0.31 500	0.33 481	0.29 469	0.37 467	0.37 461

ADLNet2	0.92 419	0.37 377	1.25 423	0.80 511	0.65 478	1.12 434	0.75 453	1.95 440	1.42 487	1.26 384	1.67 490	1.68 499	1.04 444	1.80 396	1.23 463	0.25 368	0.22 410	0.21 241	0.22 350	0.27 372	0.31 417

CoDeX	0.78 342	0.31 247	1.04 348	0.56 282	0.37 283	1.13 435	0.60 408	2.77 575	1.29 428	1.17 323	1.26 358	0.91 301	0.87 367	1.42 322	0.74 357	0.21 266	0.16 279	0.21 241	0.18 222	0.21 270	0.21 228

PSMNet-ADL	0.75 323	0.36 356	0.69 171	0.71 465	0.47 384	1.13 435	0.46 292	1.47 305	1.07 291	0.85 222	1.18 329	1.31 427	0.94 395	1.56 347	1.06 440	0.34 485	0.22 410	0.22 276	0.23 382	0.27 372	0.36 457

FAT-Stereo	1.10 465	0.43 427	1.46 451	0.74 485	0.60 459	1.13 435	0.92 501	2.06 467	1.71 536	1.75 527	2.00 534	2.02 540	1.47 523	2.02 426	1.26 467	0.44 533	0.36 533	0.34 489	0.29 469	0.36 461	0.57 538

TCMNet	1.07 459	0.66 512	2.49 527	0.92 548	1.32 583	1.14 438	0.67 431	1.91 427	1.29 428	1.20 347	1.57 471	1.29 422	0.96 402	2.23 447	1.59 508	0.32 468	0.31 500	0.38 513	0.35 518	0.43 492	0.40 480

tt1	0.65 262	0.34 316	0.65 154	0.60 345	0.27 78	1.14 438	0.48 312	1.08 182	2.62 578	0.59 161	0.79 187	0.49 124	0.80 331	1.57 349	0.35 102	0.21 266	0.13 91	0.25 375	0.16 172	0.20 221	0.23 280

AASNet	0.80 357	0.39 404	1.16 400	0.84 526	0.80 527	1.14 438	0.59 400	2.12 477	1.21 370	1.26 384	1.26 358	0.93 310	0.77 309	0.84 153	1.23 463	0.28 434	0.24 448	0.24 336	0.20 280	0.28 388	0.27 362

RP	1.17 476	0.54 472	1.48 454	0.93 554	1.05 564	1.14 438	0.85 489	1.99 449	1.70 534	1.72 523	2.07 538	1.91 522	1.93 558	2.00 423	1.37 484	0.55 558	0.37 538	0.48 543	0.37 525	0.46 513	0.46 506

xxxx	1.61 525	0.32 265	0.98 330	0.58 318	0.31 172	1.15 442	0.43 250	2.43 541	1.41 478	1.17 323	1.40 417	1.21 396	0.86 358	1.94 413	16.68 623	0.24 346	0.24 448	0.21 241	0.20 280	0.23 312	0.27 362

HSM-Net_RVC	0.91 416	0.31 247	0.60 119	0.54 244	0.31 172	1.15 442	0.60 408	3.76 595	1.30 432	1.57 500	1.75 501	1.67 496	1.01 427	1.61 364	0.90 403	0.23 324	0.17 307	0.19 160	0.18 222	0.20 221	0.22 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ETE_ROB	1.01 443	0.69 520	1.49 455	0.72 471	0.50 399	1.15 442	1.12 531	1.91 427	1.24 388	1.94 547	1.50 447	1.73 505	1.06 450	1.78 389	1.33 479	0.33 475	0.26 467	0.38 513	0.34 514	0.40 482	0.44 499

ACVNet-DCA	0.59 227	0.34 316	0.63 136	0.60 345	0.27 78	1.16 445	0.51 333	1.58 331	0.91 219	0.60 168	0.80 192	0.47 115	0.87 367	1.48 336	0.35 102	0.21 266	0.13 91	0.25 375	0.15 132	0.23 312	0.25 324

xx1	0.70 300	0.34 316	0.63 136	0.60 345	0.27 78	1.16 445	0.51 333	1.07 177	3.23 591	0.60 168	0.80 192	0.95 320	0.79 324	1.48 336	0.35 102	0.21 266	0.13 91	0.24 336	0.23 382	0.23 312	0.25 324

1test111	0.58 214	0.34 316	0.63 136	0.60 345	0.27 78	1.16 445	0.51 333	1.58 331	0.91 219	0.60 168	0.80 192	0.47 115	0.87 367	0.99 203	0.67 340	0.21 266	0.13 91	0.25 375	0.15 132	0.23 312	0.25 324

cc1	0.68 289	0.34 316	0.63 136	0.60 345	0.27 78	1.16 445	0.51 333	1.07 177	3.23 591	0.60 168	0.80 192	0.47 115	0.87 367	1.48 336	0.35 102	0.21 266	0.13 91	0.25 375	0.15 132	0.19 179	0.23 280

psmorigin	1.69 533	0.74 532	13.13 605	0.70 461	0.60 459	1.16 445	0.79 468	1.69 361	1.25 396	2.07 556	1.77 505	2.23 550	1.51 527	2.14 440	1.45 491	0.39 513	0.41 550	0.34 489	0.33 508	0.45 506	0.63 550

HGLStereo	0.89 403	0.42 422	1.15 386	0.82 518	1.03 562	1.16 445	0.57 387	1.68 352	1.28 416	1.26 384	1.62 480	1.13 384	1.31 500	1.85 398	1.11 447	0.25 368	0.24 448	0.24 336	0.22 350	0.24 341	0.29 391

PWC_ROB	1.39 504	0.93 549	4.07 564	0.77 504	0.83 534	1.16 445	0.53 350	1.87 414	2.01 558	2.36 566	3.06 574	1.65 493	1.60 531	2.65 480	2.29 546	0.34 485	0.23 438	0.36 506	0.25 404	0.39 478	0.49 513

FADNet_RVC	0.88 401	0.56 480	2.15 513	0.57 304	0.43 350	1.17 452	0.46 292	1.68 352	1.12 321	0.91 236	1.24 354	0.91 301	0.94 395	2.22 446	1.20 455	0.28 434	0.22 410	0.32 469	0.28 450	0.46 513	0.42 492

PASM	1.48 514	1.08 558	3.96 563	0.93 554	0.93 551	1.17 452	1.19 542	1.77 384	1.65 529	1.90 540	1.52 455	1.75 510	1.42 517	4.54 526	1.52 501	0.64 568	0.68 590	0.69 573	0.79 582	0.70 559	0.74 563

edge stereo	1.15 473	0.54 472	1.50 456	0.73 479	0.66 484	1.18 454	0.84 483	2.13 485	1.41 478	1.73 524	1.84 516	2.53 566	1.46 521	2.46 466	1.35 482	0.43 524	0.41 550	0.54 555	0.36 521	0.43 492	0.50 517

PA-Net	1.14 471	0.63 502	2.12 511	0.67 427	0.75 513	1.19 455	0.91 499	1.91 427	1.46 502	1.18 334	1.23 350	1.33 433	1.17 474	4.31 522	1.41 487	0.29 450	0.46 563	0.33 481	0.50 556	0.33 445	0.57 538
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT + AFF	1.07 459	0.47 443	1.36 443	0.68 438	0.50 399	1.20 456	1.22 545	2.58 561	1.26 404	1.33 416	1.56 467	1.19 393	1.49 526	3.89 517	1.01 432	0.22 300	0.26 467	0.30 450	0.27 439	0.29 405	0.32 426

NVstereo2D	0.99 436	0.45 435	2.21 517	0.79 510	0.75 513	1.20 456	0.86 490	1.98 445	1.41 478	1.02 265	1.18 329	1.31 427	0.97 412	2.25 450	0.93 414	0.45 536	0.22 410	0.39 517	0.25 404	0.59 544	0.68 557

S-Stereo	1.17 476	0.48 449	2.25 521	0.83 522	0.81 531	1.22 458	1.17 540	2.12 477	2.08 562	1.47 475	2.13 541	1.55 475	1.16 470	2.09 434	1.46 493	0.42 523	0.40 549	0.35 496	0.32 494	0.45 506	0.73 562

HSM	1.22 487	0.34 316	0.81 236	0.61 359	0.39 311	1.22 458	0.63 421	2.45 543	1.25 396	1.32 410	1.26 358	1.91 522	1.08 453	9.21 608	0.75 360	0.23 324	0.17 307	0.20 205	0.16 172	0.22 291	0.24 303

w-ln-seven-2	1.42 508	0.69 520	6.86 580	0.71 465	0.62 469	1.23 460	0.92 501	1.84 403	1.59 523	1.74 525	1.59 477	1.49 463	1.40 512	3.69 512	2.22 541	0.27 416	0.26 467	0.29 438	0.26 421	0.34 453	0.33 434

acv_ft	0.78 342	0.33 286	1.10 371	0.73 479	0.86 539	1.23 460	0.57 387	1.65 347	1.11 313	1.31 407	1.31 380	1.07 360	0.91 382	0.82 142	1.35 482	0.22 300	0.19 357	0.21 241	0.18 222	0.22 291	0.19 167

ADLNet	0.89 403	0.39 404	1.09 366	0.88 537	0.73 501	1.24 462	0.75 453	2.02 455	1.41 478	1.58 501	1.37 405	1.26 415	1.00 424	1.31 287	1.18 452	0.28 434	0.21 392	0.26 396	0.26 421	0.29 405	0.36 457

BSDual-CNN	0.75 323	0.34 316	0.77 218	0.55 260	0.45 364	1.25 463	0.66 429	2.65 566	1.04 281	1.25 372	1.12 299	1.11 380	0.77 309	0.94 186	0.76 363	0.25 368	0.18 339	0.25 375	0.22 350	0.23 312	0.24 303

hknet	0.82 368	0.34 316	1.15 386	0.55 260	0.39 311	1.25 463	0.66 429	2.65 566	1.10 306	1.25 372	1.12 299	1.58 481	0.85 350	1.41 317	0.79 374	0.23 324	0.18 339	0.25 375	0.22 350	0.23 312	0.24 303

UPFNet	0.84 382	0.34 316	1.09 366	0.62 368	0.74 508	1.25 463	0.78 460	1.69 361	1.20 363	1.39 446	1.13 310	1.30 425	0.87 367	1.73 381	1.22 460	0.24 346	0.26 467	0.24 336	0.23 382	0.26 366	0.20 198

DDVS	0.80 357	0.43 427	1.09 366	0.64 393	0.44 360	1.27 466	0.43 250	1.49 308	0.94 236	1.21 354	1.16 323	1.42 446	0.63 266	2.14 440	1.02 435	0.29 450	0.22 410	0.26 396	0.23 382	0.31 427	0.37 461

PSMNet_ROB	0.95 425	0.57 485	1.45 450	0.75 494	0.64 473	1.28 467	1.12 531	1.84 403	1.15 338	1.16 319	1.29 377	1.44 452	0.89 376	1.74 382	1.70 522	0.33 475	0.25 460	0.37 509	0.39 529	0.36 461	0.32 426

GCST	1.13 469	1.50 582	1.17 401	1.74 588	1.17 577	1.29 468	0.30 92	1.55 322	1.21 370	1.31 407	0.97 233	0.99 334	0.48 172	2.38 463	0.54 281	1.24 592	0.70 591	1.31 591	0.86 586	1.03 577	0.92 575

ssnet_v2	0.92 419	0.39 404	1.22 416	0.66 413	0.39 311	1.31 469	0.96 511	2.32 525	1.45 497	1.48 480	1.17 326	1.53 472	0.91 382	1.16 256	1.71 524	0.31 460	0.27 477	0.30 450	0.29 469	0.28 388	0.29 391

IER	0.74 319	0.33 286	1.25 423	0.50 166	0.53 422	1.32 470	0.55 374	1.31 271	1.08 294	1.30 401	1.34 395	1.11 380	1.10 459	1.05 223	0.81 383	0.20 231	0.17 307	0.21 241	0.21 322	0.20 221	0.21 228

LMCR-Stereo	0.87 397	0.50 457	0.99 333	0.80 511	0.43 350	1.32 470	0.55 374	2.79 578	1.03 275	1.55 494	1.49 440	0.74 231	1.01 427	1.76 385	0.99 427	0.30 457	0.17 307	0.22 276	0.18 222	0.31 427	0.22 259

NCC-stereo	1.20 484	0.60 489	1.84 489	0.88 537	0.95 555	1.32 470	0.94 507	2.14 487	1.36 457	1.43 462	1.79 507	1.93 526	2.13 571	2.54 475	1.41 487	0.49 545	0.38 543	0.45 535	0.59 569	0.43 492	0.45 501

Abc-Net	1.20 484	0.60 489	1.84 489	0.88 537	0.95 555	1.32 470	0.94 507	2.14 487	1.36 457	1.43 462	1.79 507	1.93 526	2.13 571	2.54 475	1.41 487	0.49 545	0.38 543	0.45 535	0.59 569	0.43 492	0.45 501
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	0.84 382	0.43 427	1.01 340	0.66 413	0.43 350	1.32 470	0.49 323	1.64 344	1.24 388	1.53 488	1.45 431	1.49 463	0.97 412	1.32 293	1.31 472	0.21 266	0.17 307	0.27 410	0.25 404	0.25 353	0.34 444
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	1.06 454	0.64 505	1.35 438	0.78 508	0.58 449	1.32 470	1.69 571	1.89 421	1.38 464	1.52 485	1.20 334	1.91 522	1.17 474	1.79 394	1.50 497	0.35 495	0.31 500	0.45 535	0.44 542	0.41 486	0.45 501

UDG	1.47 512	2.69 613	1.13 379	1.45 585	1.65 590	1.34 476	0.79 468	1.75 380	1.27 408	1.29 399	1.74 500	1.99 535	1.39 511	1.66 370	1.51 499	0.91 580	0.55 579	2.30 600	0.76 580	1.99 589	1.20 585

Wz-Net-SNSev	1.68 531	1.45 578	8.71 593	0.71 465	0.67 490	1.35 477	1.51 561	2.15 492	1.47 503	1.51 483	1.68 492	2.27 553	1.38 509	4.23 519	2.36 548	0.32 468	0.29 491	0.31 457	0.33 508	0.43 492	0.39 474

SFCPSM	0.74 319	0.30 215	1.06 355	0.52 205	0.39 311	1.36 478	0.64 423	2.42 540	1.11 313	1.18 334	1.21 340	0.81 251	0.78 316	1.08 233	0.57 296	0.22 300	0.17 307	0.22 276	0.24 395	0.23 312	0.21 228

gwcnet-sp	0.80 357	0.37 377	1.94 495	0.62 368	0.45 364	1.38 479	0.53 350	1.68 352	1.20 363	1.37 436	1.08 280	0.93 310	0.82 337	1.45 329	0.79 374	0.22 300	0.22 410	0.22 276	0.21 322	0.23 312	0.25 324

scenet	0.80 357	0.37 377	1.94 495	0.62 368	0.45 364	1.38 479	0.53 350	1.68 352	1.20 363	1.37 436	1.08 280	0.93 310	0.82 337	1.45 329	0.79 374	0.22 300	0.22 410	0.22 276	0.21 322	0.23 312	0.25 324

ssnet	0.80 357	0.37 377	1.94 495	0.62 368	0.45 364	1.38 479	0.53 350	1.68 352	1.20 363	1.37 436	1.08 280	0.93 310	0.82 337	1.45 329	0.79 374	0.22 300	0.22 410	0.22 276	0.21 322	0.23 312	0.25 324

MSAF-DinoV2	2.45 573	1.88 597	17.19 613	0.89 544	0.52 414	1.39 482	0.97 512	2.84 581	1.77 540	1.55 494	1.65 487	3.60 586	2.28 575	5.74 554	4.64 580	0.28 434	0.17 307	0.26 396	0.28 450	0.49 522	0.54 527

PSMNet-RUCA	1.07 459	1.06 555	1.64 473	1.23 577	1.10 567	1.39 482	0.65 425	1.91 427	1.43 489	0.95 246	1.52 455	0.99 334	0.83 342	1.28 283	1.01 432	0.71 574	0.34 522	0.99 584	0.61 572	1.01 575	0.67 553

DGSMNet	1.24 494	0.84 541	3.20 549	0.91 547	0.92 548	1.39 482	1.34 554	2.46 547	1.44 492	1.34 423	1.66 488	1.50 466	1.03 438	1.85 398	1.30 471	0.48 543	0.48 566	0.55 559	0.51 559	0.78 564	0.79 568

Syn2CoEx	1.23 491	0.80 534	3.07 547	0.83 522	0.68 491	1.39 482	0.87 494	2.23 510	1.57 521	1.28 395	1.58 473	1.42 446	1.57 530	3.79 515	1.48 496	0.36 502	0.32 512	0.34 489	0.30 481	0.30 420	0.41 484

GANet	1.41 506	0.52 467	1.18 406	0.74 485	0.48 387	1.40 486	1.69 571	1.87 414	1.28 416	1.56 496	2.39 553	1.56 477	1.25 489	9.13 606	1.20 455	0.31 460	0.32 512	0.34 489	0.29 469	0.40 482	0.33 434

CBMV_ROB	0.99 436	0.46 438	0.68 166	0.53 229	0.39 311	1.40 486	0.48 312	2.09 473	1.30 432	1.53 488	2.29 549	1.36 437	1.23 485	2.46 466	1.04 439	0.44 533	0.42 555	0.47 541	0.44 542	0.41 486	0.39 474

anonymousa	0.78 342	0.30 215	0.85 269	0.51 182	0.96 557	1.41 488	0.47 304	1.61 340	0.94 236	1.33 416	1.77 505	1.66 494	1.11 462	0.72 107	0.63 324	0.19 179	0.18 339	0.23 312	0.25 404	0.20 221	0.22 259

AF-Net	1.23 491	0.56 480	2.31 522	0.88 537	0.93 551	1.41 488	0.73 451	2.27 521	1.71 536	1.76 530	2.42 555	2.00 536	1.70 541	1.98 419	1.62 512	0.50 549	0.29 491	0.49 545	0.33 508	0.40 482	0.34 444

GANetREF_RVC	1.11 467	0.90 544	1.56 466	0.88 537	0.53 422	1.41 488	1.35 555	1.91 427	1.54 514	1.28 395	1.32 385	1.46 458	1.23 485	2.04 427	1.00 431	0.57 560	0.45 559	0.67 571	0.52 560	0.91 571	0.62 548
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	1.54 519	0.67 516	7.28 583	0.76 502	0.97 558	1.42 491	1.38 557	2.80 580	3.12 590	1.23 365	1.68 492	1.04 352	1.11 462	3.35 504	1.78 529	0.43 524	0.37 538	0.32 469	0.29 469	0.43 492	0.41 484

SQANet	1.38 503	0.95 550	1.37 446	1.89 591	1.47 588	1.44 492	0.81 476	1.89 421	1.13 327	1.34 423	1.26 358	1.28 421	1.02 436	1.64 367	0.91 407	2.55 602	0.35 529	1.47 592	0.56 565	2.48 595	1.74 593

psmg	0.75 323	0.34 316	0.77 218	0.52 205	0.45 364	1.46 493	0.73 451	2.15 492	1.04 281	1.25 372	1.33 391	1.11 380	0.77 309	0.94 186	0.76 363	0.25 368	0.20 374	0.25 375	0.26 421	0.23 312	0.24 303

zh-mn7	1.84 544	1.51 583	9.67 597	0.70 461	0.54 429	1.47 494	0.84 483	1.93 435	2.13 566	2.50 574	2.70 565	1.67 496	1.35 505	4.75 534	3.14 563	0.32 468	0.27 477	0.27 410	0.27 439	0.32 438	0.39 474

Nwc_Net	1.19 482	0.53 469	2.34 523	0.92 548	0.81 531	1.49 495	0.70 444	2.28 523	1.32 441	1.41 454	2.27 547	2.03 543	1.76 548	2.05 431	1.46 493	0.43 524	0.30 495	0.43 530	0.46 547	0.39 478	0.40 480

DSFCA	0.95 425	0.38 395	1.23 418	0.55 260	0.66 484	1.50 496	0.93 505	1.58 331	1.24 388	1.59 504	1.16 323	1.48 461	0.95 400	2.96 490	1.20 455	0.31 460	0.28 483	0.25 375	0.26 421	0.29 405	0.26 344

StereoDRNet	1.05 452	0.53 469	2.21 517	0.80 511	0.93 551	1.50 496	0.90 497	2.06 467	1.44 492	1.68 520	1.20 334	1.48 461	0.99 418	1.86 401	1.60 509	0.29 450	0.24 448	0.29 438	0.28 450	0.35 457	0.33 434

DANet	1.16 474	0.64 505	1.52 461	0.88 537	0.74 508	1.52 498	0.52 344	1.68 352	1.21 370	1.81 533	1.55 461	2.02 540	1.11 462	3.30 503	2.28 544	0.34 485	0.31 500	0.40 523	0.30 481	0.46 513	0.54 527
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	1.04 447	0.48 449	0.88 284	0.56 282	0.36 271	1.52 498	1.55 565	1.87 414	1.59 523	2.11 558	1.67 490	1.46 458	1.35 505	1.92 410	1.31 472	0.35 495	0.35 529	0.39 517	0.33 508	0.34 453	0.34 444
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RGC	1.22 487	0.82 538	1.71 479	0.95 559	0.98 560	1.53 500	0.80 471	2.18 503	1.35 448	1.69 521	1.94 528	2.03 543	1.66 538	2.36 459	1.50 497	0.46 537	0.36 533	0.59 566	0.48 551	0.49 522	0.49 513

DStereoO	1.82 541	1.21 569	2.98 544	1.42 584	0.88 546	1.54 501	4.03 612	1.90 425	2.15 567	1.56 496	1.82 514	1.75 510	4.06 603	1.76 385	2.15 539	2.39 600	0.52 574	0.97 581	0.43 539	2.24 591	0.68 557

SGM-Forest	1.29 499	0.40 410	0.74 202	0.54 244	0.37 283	1.55 502	1.26 550	1.82 399	1.39 472	2.22 561	1.81 513	1.64 492	1.02 436	7.65 595	1.20 455	0.39 513	0.37 538	0.39 517	0.34 514	0.37 467	0.34 444
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	2.84 583	0.46 438	5.19 573	0.68 438	0.42 346	1.55 502	1.16 539	2.32 525	1.60 526	2.72 578	7.49 607	17.96 627	1.48 525	6.04 562	6.64 592	0.18 138	0.15 241	0.15 33	0.12 39	0.20 221	0.20 198

UNet	0.86 393	0.36 356	1.52 461	0.62 368	0.74 508	1.56 504	0.49 323	1.55 322	1.12 321	1.28 395	1.10 286	1.52 471	1.10 459	1.69 377	1.14 448	0.24 346	0.18 339	0.25 375	0.21 322	0.25 353	0.25 324

NVStereoNet_ROB	2.17 564	1.18 566	3.51 557	1.14 573	1.26 582	1.57 505	1.51 561	2.19 505	2.11 564	2.04 554	4.80 593	3.17 583	2.11 569	7.97 598	2.10 536	1.12 589	0.94 603	1.10 588	1.34 601	0.95 572	1.31 586
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	1.47 512	1.20 568	2.50 528	1.46 586	1.08 566	1.58 506	1.51 561	1.96 443	1.87 550	2.31 565	2.20 544	1.51 469	1.88 556	1.57 349	1.34 480	0.94 581	0.83 593	0.84 577	0.80 583	1.00 574	1.06 580

NaN_ROB	1.23 491	0.63 502	1.76 482	0.67 427	0.50 399	1.59 507	2.00 585	1.87 414	1.52 511	2.14 560	1.26 358	1.40 445	1.09 456	4.60 528	1.75 525	0.28 434	0.34 522	0.28 426	0.29 469	0.30 420	0.37 461

DRN-Test	1.07 459	0.49 454	1.95 499	0.75 494	0.81 531	1.61 508	0.78 460	2.26 513	1.53 512	1.84 536	1.35 400	1.42 446	1.04 444	2.26 451	1.61 510	0.28 434	0.23 438	0.31 457	0.30 481	0.33 445	0.33 434

LALA_ROB	1.06 454	0.66 512	1.37 446	0.70 461	0.53 422	1.61 508	1.25 549	1.81 397	1.48 507	1.82 535	1.40 417	1.93 526	1.03 438	1.68 373	1.69 520	0.38 507	0.28 483	0.43 530	0.37 525	0.43 492	0.38 469

CSP-Net	1.00 439	0.41 420	0.99 333	0.56 282	0.43 350	1.62 510	0.76 456	2.16 494	1.16 345	1.33 416	1.22 342	1.32 431	0.89 376	4.67 530	0.93 414	0.35 495	0.24 448	0.20 205	0.20 280	0.23 312	0.30 407

HBP-ISP	1.00 439	0.60 489	0.85 269	0.64 393	0.48 387	1.63 511	0.77 457	2.24 512	1.30 432	1.33 416	1.53 457	0.87 279	0.99 418	3.26 501	0.76 363	0.46 537	0.44 557	0.54 555	0.48 551	0.48 518	0.42 492

delet	0.90 411	0.34 316	1.15 386	0.69 451	0.66 484	1.63 511	0.81 476	1.95 440	1.49 508	1.42 458	1.38 410	1.29 422	0.91 382	1.78 389	1.18 452	0.22 300	0.22 410	0.24 336	0.25 404	0.22 291	0.24 303

EDNetEfficientorigin	10.59 620	1.52 584	177.33 649	0.68 438	0.54 429	1.66 513	1.20 544	1.94 437	3.39 594	4.69 608	3.37 577	3.08 580	2.79 587	3.25 500	3.63 568	0.26 395	0.24 448	0.33 481	0.28 450	0.85 567	0.87 573

LSM	6.55 609	1.26 572	15.64 611	1.79 589	68.74 642	1.67 514	2.08 591	2.26 513	2.59 576	3.13 592	3.08 575	1.90 520	1.81 551	2.89 489	2.16 540	0.43 524	0.59 584	0.50 546	0.58 567	0.64 552	17.24 633

Wz-Net-LNSev	1.17 476	0.72 527	4.71 570	0.66 413	0.84 536	1.72 515	1.13 533	1.97 444	1.43 489	1.34 423	1.32 385	1.66 494	1.30 499	1.44 328	1.51 499	0.29 450	0.26 467	0.24 336	0.23 382	0.33 445	0.35 453

ccnet	1.19 482	0.71 524	1.36 443	0.81 515	0.75 513	1.72 515	1.13 533	1.98 445	1.31 439	1.52 485	1.84 516	1.75 510	1.36 507	2.01 424	2.04 535	0.57 560	0.54 577	0.57 563	0.56 565	0.60 547	0.60 546

PWCDC_ROB	1.39 504	0.91 547	2.10 509	1.08 567	0.92 548	1.72 515	0.58 393	2.03 459	3.30 593	1.32 410	4.87 595	1.21 396	1.71 543	1.98 419	1.75 525	0.65 569	0.26 467	0.29 438	0.25 404	0.56 539	0.41 484

CBFPSM	0.95 425	0.37 377	2.10 509	0.51 182	0.39 311	1.73 518	0.87 494	1.59 336	1.13 327	1.11 288	1.00 244	2.34 558	1.64 537	1.42 322	1.44 490	0.19 179	0.18 339	0.20 205	0.20 280	0.22 291	0.36 457

GwcNet	1.26 496	0.63 502	5.13 572	0.81 515	1.15 574	1.73 518	0.69 437	1.84 403	1.53 512	1.51 483	1.71 497	1.72 503	1.09 456	2.20 445	1.61 510	0.31 460	0.30 495	0.29 438	0.27 439	0.30 420	0.41 484

RYNet	1.24 494	0.52 467	1.57 468	0.73 479	0.97 558	1.74 520	0.95 510	2.09 473	1.54 514	1.44 465	1.18 329	1.94 530	1.29 496	4.57 527	1.93 533	0.27 416	0.23 438	0.35 496	0.27 439	0.57 541	0.59 543

CC-Net-ROB	1.53 518	1.31 576	1.68 478	0.92 548	0.80 527	1.75 521	0.99 516	2.04 462	1.27 408	1.12 296	1.62 480	1.20 395	0.98 415	7.82 596	0.92 411	1.15 591	0.41 550	2.20 598	0.46 547	1.37 586	0.56 535

CRFU-Net	0.90 411	0.42 422	1.10 371	0.69 451	0.59 455	1.76 522	0.84 483	2.33 531	0.92 224	1.45 471	1.20 334	1.62 487	1.25 489	1.38 308	0.94 419	0.28 434	0.23 438	0.22 276	0.19 246	0.24 341	0.27 362

WZ-Net	2.14 562	1.08 558	11.68 604	0.89 544	0.78 523	1.76 522	1.59 568	2.39 536	2.03 559	2.11 558	1.95 530	2.30 556	2.28 575	5.94 561	3.86 573	0.35 495	0.27 477	0.29 438	0.32 494	0.52 528	0.50 517

zh-sn7	2.00 555	1.73 592	9.50 596	0.77 504	0.73 501	1.77 524	1.32 553	2.08 470	1.66 530	1.91 541	2.48 560	1.81 517	2.25 574	5.74 554	4.07 574	0.33 475	0.33 518	0.32 469	0.32 494	0.44 503	0.46 506

coex-ft	8.35 615	2.39 606	100.24 648	0.68 438	0.54 429	1.77 524	1.57 567	1.71 369	11.00 617	18.91 633	3.76 582	3.85 589	8.23 617	3.29 502	6.58 591	0.31 460	0.31 500	0.32 469	0.31 487	0.69 558	0.57 538

fast-acv-ft	1.00 439	0.48 449	1.85 491	0.61 359	0.52 414	1.77 524	0.69 437	1.52 313	1.47 503	1.34 423	1.85 519	1.73 505	1.24 488	1.62 365	1.56 503	0.27 416	0.28 483	0.28 426	0.28 450	0.28 388	0.31 417

CSAN	1.61 525	0.67 516	3.24 552	0.74 485	0.52 414	1.77 524	1.74 576	1.98 445	1.94 554	2.47 573	2.33 551	1.93 526	2.04 563	6.45 576	1.95 534	0.43 524	0.36 533	0.41 528	0.42 535	0.43 492	0.44 499

iinet-f	1.04 447	0.50 457	4.24 566	0.58 318	0.43 350	1.78 528	0.70 444	1.29 268	1.16 345	1.25 372	1.42 423	1.57 479	1.42 517	1.47 334	1.70 522	0.26 395	0.23 438	0.20 205	0.20 280	0.26 366	0.26 344

FBW_ROB	1.78 537	0.66 512	1.90 494	0.72 471	0.66 484	1.79 529	1.07 527	2.79 578	1.77 540	1.84 536	1.79 507	1.98 534	1.37 508	12.42 625	2.22 541	0.36 502	0.38 543	0.57 563	0.39 529	0.46 513	0.51 521

DDUNet	1.56 521	2.70 614	1.35 438	1.79 589	1.88 592	1.82 530	0.91 499	1.84 403	1.20 363	1.40 452	1.79 507	1.62 487	1.17 474	1.59 357	1.22 460	1.11 588	0.76 592	2.38 603	0.94 588	2.12 590	1.53 591

MMNet	0.89 403	0.35 345	1.44 449	0.64 393	0.59 455	1.83 531	0.48 312	1.70 365	1.38 464	1.45 471	1.19 333	1.25 409	1.16 470	1.77 387	1.27 470	0.20 231	0.19 357	0.23 312	0.22 350	0.25 353	0.24 303

YMNet	1.04 447	0.59 486	1.67 476	0.86 532	0.86 539	1.84 532	0.61 413	1.70 365	1.28 416	1.65 515	1.98 531	1.75 510	0.96 402	1.57 349	1.58 505	0.34 485	0.37 538	0.32 469	0.32 494	0.33 445	0.32 426

YMNet_1	1.04 447	0.59 486	1.67 476	0.86 532	0.86 539	1.84 532	0.61 413	1.70 365	1.28 416	1.65 515	1.98 531	1.75 510	0.96 402	1.57 349	1.58 505	0.34 485	0.37 538	0.32 469	0.32 494	0.33 445	0.32 426

SuperB	2.50 575	0.72 527	18.07 617	0.72 471	0.53 422	1.85 534	0.86 490	1.80 393	2.40 572	1.54 491	1.42 423	1.13 384	1.17 474	4.18 518	4.80 583	0.25 368	0.20 374	0.23 312	0.19 246	7.64 625	0.38 469

RTSC	1.43 511	0.89 543	3.62 560	0.94 557	0.64 473	1.85 534	0.69 437	2.20 508	2.04 561	2.22 561	1.70 495	1.67 496	1.27 492	2.53 474	4.48 578	0.33 475	0.25 460	0.27 410	0.29 469	0.38 473	0.40 480

SPS-STEREO	1.78 537	1.09 560	1.52 461	1.22 576	1.14 572	1.87 536	1.11 530	2.27 521	1.70 534	3.17 593	2.39 553	2.84 574	1.93 558	4.41 523	2.93 558	1.04 586	0.99 606	0.97 581	0.94 588	1.03 577	1.05 579
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
APVNet	1.11 467	0.59 486	1.95 499	0.87 535	0.77 519	1.90 537	0.82 480	2.03 459	1.15 338	1.14 313	1.43 427	1.55 475	1.12 468	3.03 492	1.62 512	0.32 468	0.34 522	0.42 529	0.36 521	0.36 461	0.41 484

ADCRef	1.50 515	0.61 494	3.83 562	0.76 502	0.77 519	1.91 538	0.77 457	2.16 494	1.34 445	1.63 512	1.59 477	1.35 436	1.40 512	1.79 394	8.32 598	0.25 368	0.21 392	0.32 469	0.31 487	0.31 427	0.32 426

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 476	1.06 555	1.28 429	0.88 537	0.69 494	1.92 539	0.92 501	1.71 369	1.14 333	1.17 323	1.26 358	1.49 463	0.80 331	2.04 427	0.86 390	2.02 595	0.34 522	0.79 575	0.36 521	1.38 587	1.33 589

Wz-Net-MNSev	1.21 486	0.66 512	3.44 556	0.69 451	0.73 501	1.93 540	1.44 560	2.16 494	1.59 523	1.85 538	1.49 440	1.50 466	1.34 504	2.05 431	1.54 502	0.27 416	0.24 448	0.28 426	0.28 450	0.35 457	0.32 426

SHD	1.42 508	0.81 537	2.79 539	0.98 561	0.92 548	1.97 541	0.68 434	2.43 541	2.55 575	2.54 575	1.72 498	2.01 539	1.62 532	2.14 440	2.70 553	0.40 515	0.33 518	0.39 517	0.40 531	0.48 518	0.54 527

otaku	1.67 529	1.18 566	1.56 466	2.27 594	1.59 589	1.98 542	1.23 547	2.23 510	1.37 462	1.48 480	1.63 485	1.73 505	1.23 485	1.85 398	1.09 443	2.96 605	0.58 583	1.74 593	0.61 572	2.94 602	2.15 598

ADCMid	2.11 560	0.90 544	8.39 591	0.75 494	0.69 494	1.98 542	1.14 536	2.18 503	1.67 532	2.85 582	1.85 519	2.35 559	2.02 562	2.35 458	10.58 609	0.34 485	0.32 512	0.39 517	0.44 542	0.51 527	0.53 526

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 464	0.46 438	2.61 534	0.71 465	0.65 478	2.00 544	0.78 460	2.07 469	1.47 503	1.62 510	1.47 436	1.53 472	1.29 496	2.10 435	1.65 518	0.24 346	0.14 170	0.20 205	0.16 172	0.28 388	0.28 377

XQC	1.51 516	0.98 552	3.20 549	0.92 548	0.76 518	2.01 545	1.17 540	2.53 558	1.99 557	2.01 553	1.54 458	2.00 536	1.54 528	3.16 496	3.46 567	0.49 545	0.31 500	0.45 535	0.40 531	0.71 561	0.62 548

RainbowNet	2.06 557	1.86 594	1.97 501	2.86 604	2.25 598	2.03 546	1.79 579	2.77 575	1.92 552	1.54 491	1.84 516	1.95 531	1.73 545	2.23 447	1.38 485	3.40 612	0.86 598	2.39 605	1.00 594	2.94 602	2.42 602

DPSNet	1.91 551	0.64 505	5.95 574	0.73 479	0.59 455	2.04 547	1.61 569	3.84 596	1.96 556	1.54 491	1.39 412	2.27 553	3.32 593	4.95 536	4.79 581	0.50 549	0.31 500	0.29 438	0.26 421	0.67 556	0.54 527

DISCO	1.06 454	0.37 377	1.19 407	0.73 479	0.46 373	2.04 547	0.84 483	2.26 513	1.54 514	1.25 372	1.36 404	2.38 560	1.08 453	2.60 478	1.62 512	0.24 346	0.19 357	0.22 276	0.20 280	0.32 438	0.29 391

DispFullNet	2.39 571	2.89 616	3.74 561	3.09 609	2.27 600	2.04 547	0.84 483	2.19 505	1.73 538	2.54 575	1.98 531	2.23 550	5.83 609	3.44 506	1.84 531	1.03 584	0.33 518	2.65 611	1.97 613	2.87 601	2.34 601

DStereoRT	1.52 517	0.36 356	3.37 554	0.69 451	0.54 429	2.05 550	0.59 400	1.85 410	1.21 370	1.38 442	1.46 433	0.84 274	1.27 492	6.33 573	1.07 441	0.24 346	0.19 357	4.29 624	2.08 616	0.25 353	0.39 474

Ntro	1.72 535	1.21 569	1.62 470	2.54 601	1.86 591	2.09 551	1.14 536	2.08 470	1.38 464	1.23 365	1.62 480	1.62 487	1.33 503	2.04 427	1.21 459	3.09 606	0.56 580	1.82 595	0.65 574	2.97 605	2.25 600

PAM_32	0.87 397	0.30 215	1.08 363	0.56 282	0.32 205	2.10 552	0.36 158	2.26 513	1.01 268	1.13 299	1.05 269	3.14 582	1.47 523	1.00 208	0.42 186	0.19 179	0.14 170	0.20 205	0.18 222	0.19 179	0.25 324

PAM	0.86 393	0.31 247	1.19 407	0.55 260	0.35 263	2.17 553	0.47 304	2.26 513	0.87 208	1.18 334	0.96 225	3.01 577	1.41 516	0.90 177	0.40 165	0.19 179	0.13 91	0.19 160	0.18 222	0.20 221	0.27 362

ADCS	2.35 568	1.26 572	6.54 578	0.85 529	0.77 519	2.18 554	1.79 579	2.47 548	2.20 568	2.80 581	2.14 543	2.38 560	2.09 565	2.81 486	13.83 618	0.43 524	0.41 550	0.40 523	0.45 545	0.59 544	0.67 553

AnyNet_C32	2.14 562	1.45 578	7.38 584	0.95 559	1.12 568	2.23 555	2.34 600	2.10 475	1.54 514	2.44 569	1.79 507	2.04 545	1.66 538	2.69 481	10.48 608	0.38 507	0.35 529	0.35 496	0.42 535	0.50 524	0.60 546

WCMA_ROB	2.05 556	0.55 476	1.77 483	0.74 485	0.61 465	2.24 556	1.56 566	2.17 502	1.79 545	4.16 603	6.36 602	5.66 603	4.66 606	3.19 497	2.77 554	0.55 558	0.45 559	0.40 523	0.43 539	0.48 518	0.50 517

ADCP+	2.12 561	0.56 480	10.01 598	0.68 438	0.91 547	2.25 557	1.04 523	1.92 433	1.50 510	1.58 501	1.34 395	1.73 505	1.62 532	2.27 452	13.20 612	0.25 368	0.22 410	0.32 469	0.29 469	0.38 473	0.34 444

FCDSN-DC	2.47 574	0.65 511	1.00 338	0.85 529	0.75 513	2.26 558	0.97 512	2.31 524	1.83 548	5.52 616	7.65 609	7.72 611	7.70 616	4.43 524	2.64 552	0.52 552	0.48 566	0.52 550	0.52 560	0.57 541	0.59 543
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet_1	3.08 590	1.48 581	17.70 614	2.90 606	2.35 604	2.30 559	1.43 559	3.16 586	2.26 571	1.91 541	2.05 537	3.51 585	2.32 577	3.71 513	1.58 505	3.25 608	0.66 587	2.40 606	1.06 597	3.07 607	2.59 604

BUS	0.78 342	0.34 316	0.77 218	0.55 260	0.45 364	2.30 559	0.42 232	2.65 566	1.04 281	1.25 372	1.12 299	1.02 347	0.70 293	0.94 186	0.75 360	0.25 368	0.18 339	0.25 375	0.22 350	0.23 312	0.24 303

NINENet	0.81 366	0.40 410	0.89 288	0.65 400	0.53 422	2.30 559	0.42 232	2.12 477	1.13 327	1.20 347	1.27 367	1.02 347	0.70 293	1.26 277	0.75 360	0.29 450	0.24 448	0.31 457	0.21 322	0.27 372	0.26 344

ACVNet-4b	3.05 589	1.42 577	18.09 618	2.85 603	2.33 602	2.32 562	1.22 545	2.47 548	2.21 569	1.26 384	2.36 552	2.64 570	1.46 521	6.32 572	1.23 463	3.29 609	0.45 559	2.37 602	1.02 596	3.03 606	2.61 605

ACV-stereo	1.00 439	0.55 476	1.47 452	0.59 337	0.42 346	2.38 563	0.58 393	1.20 237	1.21 370	0.83 215	1.01 246	3.36 584	2.10 566	1.64 367	1.17 451	0.28 434	0.22 410	0.23 312	0.22 350	0.29 405	0.35 453

Wz-Net-TNSev	2.10 559	2.71 615	9.30 594	0.72 471	0.65 478	2.41 564	1.81 583	2.45 543	1.77 540	1.62 510	1.56 467	2.56 567	2.01 560	5.30 542	4.46 577	0.41 519	0.38 543	0.33 481	0.37 525	0.54 536	0.64 551

stereogan	1.22 487	0.45 435	2.03 505	0.87 535	0.85 537	2.52 565	0.72 448	1.98 445	1.78 544	1.92 543	1.94 528	2.31 557	1.42 517	2.10 435	1.14 448	0.38 507	0.36 533	0.39 517	0.32 494	0.52 528	0.49 513

ADCL	1.82 541	0.70 522	4.57 569	0.70 461	0.63 472	2.56 566	1.77 578	2.08 470	1.77 540	1.95 549	1.89 523	2.04 545	1.88 556	2.36 459	9.55 604	0.27 416	0.25 460	0.35 496	0.32 494	0.39 478	0.39 474

z-mn7	1.77 536	1.06 555	7.02 582	0.74 485	0.54 429	2.58 567	1.03 522	1.90 425	2.73 586	1.61 506	3.00 572	1.96 532	1.40 512	5.23 541	2.87 557	0.31 460	0.25 460	0.27 410	0.25 404	0.34 453	0.35 453

MeshStereo	2.36 569	0.60 489	1.05 353	0.63 378	0.51 409	2.58 567	0.99 516	3.46 590	2.21 569	7.38 621	5.06 597	7.50 608	3.10 589	7.02 586	2.54 551	0.44 533	0.44 557	0.45 535	0.40 531	0.43 492	0.45 501
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	1.82 541	0.91 547	3.02 546	1.03 564	0.94 554	2.61 569	1.14 536	2.78 577	3.40 595	3.08 591	2.75 566	2.39 562	2.49 581	2.81 486	3.66 569	0.48 543	0.49 572	0.59 566	0.49 554	0.60 547	0.81 570

MFN_U_SF_RVC	1.62 527	0.96 551	4.36 568	0.92 548	0.69 494	2.62 570	1.10 529	2.50 554	1.74 539	1.99 552	1.86 521	2.45 564	1.78 550	3.08 494	2.84 556	0.54 554	0.50 573	0.56 561	0.60 571	0.60 547	0.67 553

w-ln-seven	1.56 521	0.83 540	5.96 575	0.78 508	0.74 508	2.64 571	1.01 521	2.13 485	2.03 559	2.09 557	1.76 502	1.84 519	1.27 492	2.98 491	3.23 564	0.29 450	0.26 467	0.31 457	0.30 481	0.41 486	0.38 469

ACVNet_2	2.86 584	1.47 580	8.28 589	2.68 602	2.26 599	2.70 572	1.84 584	3.41 588	3.04 589	2.27 563	3.42 579	4.58 593	2.10 566	5.91 559	1.62 512	2.58 603	0.67 588	2.22 599	0.85 585	2.79 599	2.47 603

Wave_Phase_stereo	0.53 168	0.27 141	1.63 471	0.43 65	0.29 129	2.72 573	0.40 212	0.82 91	0.54 85	0.37 51	0.36 36	0.38 78	0.29 38	0.66 93	0.41 175	0.13 18	0.14 170	0.15 33	0.19 246	0.16 76	0.18 124

ADCPNet	1.97 554	0.78 533	9.38 595	0.74 485	0.61 465	2.73 574	1.36 556	2.11 476	1.66 530	1.92 543	1.70 495	2.45 564	2.07 564	2.50 472	6.84 593	0.38 507	0.38 543	0.38 513	0.43 539	0.47 517	0.50 517

SANet	2.26 566	0.70 522	6.94 581	0.69 451	0.46 373	2.76 575	1.76 577	2.61 564	5.84 613	2.45 570	3.52 580	3.71 587	3.38 595	5.90 558	2.14 538	0.34 485	0.31 500	0.32 469	0.29 469	0.54 536	0.43 496

SGM_RVC	1.88 546	0.40 410	0.90 298	0.63 378	0.30 150	2.81 576	1.26 550	2.73 573	1.81 547	4.09 599	2.85 569	3.88 590	3.19 590	8.42 602	2.44 549	0.33 475	0.31 500	0.30 450	0.28 450	0.31 427	0.31 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PDISCO_ROB	1.41 506	0.73 530	2.04 506	1.40 580	1.46 587	2.83 577	1.07 527	2.64 565	2.11 564	1.41 454	1.50 447	1.73 505	0.99 418	2.83 488	1.46 493	1.03 584	0.27 477	0.54 555	0.47 549	0.77 563	0.84 572

LE_ROB	8.35 615	0.47 443	27.42 630	0.83 522	0.34 246	2.84 578	3.36 611	4.03 599	27.04 635	25.20 635	8.72 615	8.55 615	27.35 635	7.37 591	22.13 627	0.22 300	0.20 374	0.20 205	0.21 322	0.25 353	0.25 324

FC-DCNN	2.88 586	0.61 494	1.15 386	0.75 494	0.57 446	2.85 579	1.05 524	3.44 589	2.64 581	6.93 617	7.63 608	9.86 618	7.02 614	5.76 556	4.31 576	0.54 554	0.48 566	0.51 548	0.50 556	0.53 533	0.52 523

FC-DCNN v2	2.96 587	0.61 494	1.13 379	0.75 494	0.57 446	2.90 580	1.06 526	3.59 594	2.66 582	7.05 618	7.66 610	10.26 621	7.17 615	6.27 568	4.49 579	0.54 554	0.48 566	0.51 548	0.50 556	0.53 533	0.52 523

ELAS_RVC	2.87 585	0.80 534	3.22 551	1.16 575	1.12 568	2.92 581	5.33 615	2.98 584	4.18 603	5.04 611	4.82 594	4.71 595	8.23 617	4.25 521	4.79 581	0.67 571	0.57 581	0.57 563	0.53 562	0.66 555	0.74 563
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	1.71 534	0.67 516	2.09 508	1.14 573	0.75 513	2.96 582	0.89 496	1.58 331	1.30 432	2.76 580	8.12 614	2.29 555	2.51 582	1.94 413	2.23 543	0.49 545	0.45 559	0.45 535	0.31 487	0.62 551	0.59 543

AnyNet_C01	2.38 570	2.21 604	10.17 599	0.99 562	0.79 525	3.12 583	2.37 601	2.69 572	1.89 551	2.58 577	2.44 557	2.70 572	1.86 555	3.65 508	7.12 594	0.41 519	0.41 550	0.40 523	0.42 535	0.68 557	0.79 568

Dean	3.77 595	1.65 589	17.87 615	3.01 608	2.54 606	3.15 584	2.10 592	4.80 608	4.42 604	2.89 584	6.03 600	5.45 602	2.55 585	3.40 505	2.13 537	3.22 607	0.89 600	2.51 609	1.07 598	3.07 607	2.65 609

MADNet+	2.80 580	3.38 619	11.57 603	1.50 587	1.21 581	3.18 585	2.00 585	3.52 592	2.61 577	1.81 533	2.09 539	2.83 573	2.18 573	7.55 593	5.44 587	0.84 576	0.83 593	0.71 574	0.66 575	1.05 579	1.08 581

IMH-64-1	2.82 581	1.87 595	1.77 483	3.31 611	2.69 607	3.22 586	2.07 589	4.25 603	2.77 587	2.46 571	3.78 583	3.05 578	2.34 578	4.67 530	3.00 560	3.84 617	0.84 596	2.75 612	1.39 602	3.34 610	2.93 611

IMH-64	2.82 581	1.87 595	1.77 483	3.31 611	2.69 607	3.22 586	2.07 589	4.25 603	2.77 587	2.46 571	3.78 583	3.05 578	2.34 578	4.67 530	3.00 560	3.84 617	0.84 596	2.75 612	1.39 602	3.34 610	2.93 611

LVE	3.40 594	1.80 593	2.21 517	2.90 606	2.44 605	3.27 588	2.25 596	4.80 608	5.06 609	2.43 568	6.79 603	5.99 604	2.64 586	9.20 607	2.28 544	3.30 610	1.11 612	2.38 603	1.48 608	2.95 604	2.62 606

WAO-6	2.98 588	1.67 590	1.88 493	2.38 598	2.30 601	3.53 589	2.37 601	4.38 605	4.64 607	2.42 567	4.50 587	4.85 597	2.99 588	5.22 540	5.37 586	1.77 594	1.16 613	2.31 601	1.47 607	2.42 594	1.99 597

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 539	1.11 563	4.33 567	0.84 526	0.77 519	3.70 590	2.41 604	2.04 462	1.85 549	1.75 527	1.90 525	1.92 525	1.25 489	7.33 590	1.45 491	0.47 541	0.47 564	0.53 554	0.77 581	0.50 524	0.55 533

SAMSARA	1.80 539	0.90 544	3.37 554	1.28 579	1.13 570	3.71 591	2.33 599	2.53 558	1.93 553	3.17 593	1.73 499	2.99 576	1.68 540	3.53 507	2.46 550	0.47 541	0.54 577	0.43 530	0.47 549	0.59 544	0.64 551

PWCK	3.24 592	2.37 605	10.86 601	2.14 593	1.14 572	3.71 591	4.19 613	3.02 585	3.55 597	3.05 590	3.63 581	3.09 581	2.35 580	8.16 600	3.41 566	2.17 598	0.96 604	1.77 594	1.01 595	2.84 600	1.40 590

RTS	2.76 577	1.55 586	15.40 608	1.13 570	1.42 585	3.75 593	2.21 594	2.45 543	2.72 584	2.91 585	2.85 569	2.58 568	1.62 532	6.28 569	5.80 588	0.41 519	0.30 495	0.35 496	0.35 518	0.52 528	0.54 527

RTSA	2.76 577	1.55 586	15.40 608	1.13 570	1.42 585	3.75 593	2.21 594	2.45 543	2.72 584	2.91 585	2.85 569	2.58 568	1.62 532	6.28 569	5.80 588	0.41 519	0.30 495	0.35 496	0.35 518	0.52 528	0.54 527

SDNR	1.66 528	0.55 476	2.36 524	0.56 282	0.58 449	3.79 595	0.45 286	1.78 386	1.40 474	1.38 442	2.45 558	1.13 384	0.96 402	11.03 623	1.31 472	0.67 571	0.64 585	0.43 530	0.32 494	0.71 561	0.76 566

WAO-7	2.78 579	1.54 585	2.18 515	1.41 583	1.19 578	3.92 596	2.01 588	4.19 601	3.89 600	2.98 587	5.47 598	4.18 591	3.28 592	8.24 601	4.27 575	1.13 590	1.01 607	1.18 589	1.13 600	1.19 583	1.13 584

notaker	4.29 597	2.42 608	5.06 571	3.89 619	3.29 616	4.00 597	2.25 596	4.93 610	3.47 596	4.21 605	6.79 603	7.67 610	3.37 594	9.25 609	6.47 590	4.09 622	1.42 615	3.35 621	2.13 617	4.11 617	3.54 617

MSMD_ROB	2.08 558	0.61 494	1.15 386	0.71 465	0.62 469	4.00 597	0.93 505	1.94 437	1.79 545	4.71 609	4.60 591	8.14 613	3.87 601	3.75 514	1.65 518	0.54 554	0.48 566	0.55 559	0.58 567	0.53 533	0.52 523

IMH	3.35 593	1.95 598	1.86 492	3.30 610	2.72 609	4.03 599	2.00 585	4.58 607	3.83 599	2.87 583	6.99 605	4.69 594	3.21 591	6.77 582	2.97 559	3.91 620	0.89 600	2.78 614	1.40 606	3.36 612	2.93 611

KSHMR	8.76 617	2.14 603	3.59 558	3.60 616	3.13 613	4.15 600	2.67 606	5.61 614	58.90 650	3.04 589	55.71 648	4.94 598	2.54 584	4.61 529	3.05 562	3.49 613	1.57 618	3.14 617	1.98 614	3.84 614	3.49 616

DStereoSA	5.78 606	1.09 560	8.20 587	2.07 592	4.09 621	4.26 601	21.23 627	4.17 600	5.59 611	1.96 550	12.40 620	1.57 479	13.59 623	7.02 586	13.02 611	0.90 578	3.63 624	0.91 580	3.68 624	1.84 588	4.43 623

MDST_ROB	1.88 546	0.40 410	1.71 479	0.93 554	0.60 459	4.27 602	1.23 547	3.99 598	1.44 492	4.61 607	2.63 564	1.44 452	1.03 438	9.78 614	1.62 512	0.33 475	0.26 467	0.37 509	0.33 508	0.31 427	0.34 444

LRCNet_RVC	22.79 628	32.09 634	22.06 620	29.83 632	26.15 630	4.40 603	0.84 483	22.64 630	2.10 563	26.93 636	29.25 635	23.03 636	15.56 626	23.91 633	18.92 625	32.00 642	20.04 643	34.68 641	32.13 642	30.66 640	28.52 640

ktn	4.56 598	2.41 607	2.54 529	3.79 618	3.25 614	4.81 604	2.91 609	5.52 612	7.36 614	4.12 602	14.55 624	7.54 609	3.70 597	7.84 597	3.35 565	4.06 621	1.86 619	3.26 620	2.22 618	3.27 609	2.86 610

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 565	1.29 575	4.14 565	1.10 569	0.78 523	5.00 605	2.38 603	2.47 548	2.67 583	1.94 547	2.28 548	2.66 571	1.70 541	9.10 605	2.29 546	0.68 573	0.52 574	0.68 572	0.71 579	1.17 582	0.81 570

UNDER WATER	5.68 605	2.46 611	15.52 610	3.98 621	3.53 617	5.15 606	2.74 607	5.58 613	16.41 626	4.00 598	4.56 588	9.12 616	6.43 612	6.22 565	9.11 602	3.85 619	1.35 614	3.18 619	1.98 614	4.51 620	3.84 621

HanzoNet	11.92 622	5.12 620	17.18 612	4.19 622	3.59 619	5.16 607	2.82 608	7.41 619	9.96 616	33.31 644	27.60 634	22.25 634	37.31 639	18.18 629	13.57 614	8.13 628	3.44 623	3.50 622	3.44 623	7.77 626	4.52 624

MonStereo1	3.22 591	1.70 591	2.23 520	2.51 600	2.33 602	5.55 608	1.61 569	3.55 593	4.67 608	3.29 595	8.09 613	4.79 596	3.75 598	6.30 571	2.79 555	2.52 601	0.64 585	1.91 597	1.07 598	2.53 596	2.62 606

MADNet++	5.41 603	3.18 617	6.43 577	4.66 623	3.95 620	6.15 609	6.75 616	4.51 606	4.51 606	5.06 612	6.27 601	4.96 599	6.14 610	9.39 610	11.70 610	4.71 623	4.19 625	3.97 623	3.33 621	4.08 616	4.25 622

ELAS	2.67 576	0.80 534	2.13 512	1.13 570	1.15 574	6.25 610	2.56 605	3.50 591	3.68 598	5.36 614	4.92 596	3.79 588	5.56 608	3.65 508	5.22 585	0.66 570	0.57 581	0.56 561	0.54 563	0.65 554	0.75 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	5.84 607	2.48 612	17.93 616	3.97 620	3.58 618	7.70 611	3.03 610	5.72 615	14.13 620	4.18 604	4.00 585	9.27 617	6.80 613	6.20 564	9.22 603	3.67 614	1.52 617	3.14 617	1.95 612	4.43 619	3.83 620

WAO-8	4.57 599	2.01 599	2.58 532	2.37 596	2.21 596	9.75 612	1.71 573	6.04 616	16.34 623	4.11 600	7.69 611	7.41 606	3.85 599	10.02 620	3.85 571	2.05 596	1.09 610	2.44 607	1.39 602	2.56 597	1.86 595

Venus	4.57 599	2.01 599	2.58 532	2.37 596	2.21 596	9.75 612	1.71 573	6.04 616	16.34 623	4.11 600	7.69 611	7.41 606	3.85 599	10.02 620	3.85 571	2.05 596	1.09 610	2.44 607	1.39 602	2.56 597	1.86 595

TorneroNet-64	5.41 603	2.10 602	2.43 525	3.49 614	2.83 610	9.90 614	2.13 593	8.87 622	16.79 628	5.39 615	9.18 616	10.68 623	3.92 602	9.55 611	5.11 584	3.36 611	0.86 598	2.88 615	1.62 609	3.76 613	3.37 615

SGM+DAISY	5.38 602	1.28 574	8.24 588	1.27 578	1.16 576	10.62 615	16.01 625	2.93 583	2.53 574	8.64 624	13.03 621	8.26 614	13.38 622	6.34 574	7.59 596	1.07 587	1.05 609	1.00 585	0.98 591	1.02 576	1.12 583

JetBlue	4.18 596	2.45 610	10.42 600	1.40 580	2.89 611	10.68 616	10.68 618	3.91 597	2.52 573	2.74 579	3.39 578	4.50 592	4.27 604	7.97 598	7.67 597	0.89 577	0.97 605	0.89 578	0.92 587	2.26 592	2.21 599

tt	6.61 610	0.28 161	6.10 576	3.77 617	2.17 595	11.53 617	19.61 626	13.53 627	5.81 612	3.00 588	2.82 568	4.97 600	6.33 611	3.83 516	7.23 595	9.13 629	11.32 632	5.87 628	6.22 628	6.01 622	2.63 608

DPSMNet_ROB	13.08 624	8.28 622	22.32 622	9.54 626	18.15 624	11.53 617	31.98 633	10.83 625	16.27 622	7.17 620	19.40 631	10.12 619	16.69 627	9.87 616	22.50 630	4.78 625	8.72 627	5.38 627	10.25 632	6.16 624	11.59 629

DGTPSM_ROB	13.06 623	8.27 621	22.29 621	9.53 625	18.14 623	11.53 617	31.97 632	10.82 624	16.25 621	7.14 619	19.39 630	10.12 619	16.69 627	9.85 615	22.49 629	4.77 624	8.72 627	5.37 626	10.24 631	6.15 623	11.56 628

TCMNet-wrong-test	10.42 619	11.55 625	15.31 607	20.99 628	18.49 625	13.94 620	10.69 619	16.07 628	4.14 602	5.27 613	5.64 599	16.22 626	12.57 619	7.57 594	10.26 607	7.44 627	2.38 620	4.30 625	3.43 622	11.37 628	10.87 627

JetRed	7.02 611	8.94 623	25.72 626	2.89 605	3.27 615	14.25 621	12.27 622	6.69 618	4.45 605	4.46 606	4.56 588	6.65 605	5.43 607	7.46 592	14.41 620	2.60 604	3.31 621	2.61 610	2.30 619	4.34 618	3.79 619

DStereoFS	6.12 608	2.43 609	7.51 585	2.47 599	2.16 594	16.09 622	8.18 617	4.22 602	12.08 619	3.74 597	14.16 622	7.84 612	13.66 624	7.03 588	9.84 606	0.90 578	1.49 616	1.23 590	2.79 620	1.36 585	3.31 614

SGM-ForestM	7.81 614	0.48 449	11.02 602	0.74 485	0.40 323	16.83 623	12.72 624	7.91 620	8.13 615	11.53 626	10.25 618	22.44 635	14.01 625	17.02 627	20.52 626	0.38 507	0.39 548	0.37 509	0.36 521	0.37 467	0.38 469

MANE	7.50 613	0.64 505	7.97 586	1.40 580	2.10 593	16.86 624	12.56 623	12.91 626	17.51 631	8.50 623	11.60 619	14.66 624	13.33 621	12.02 624	13.28 613	0.62 566	0.52 574	0.52 550	1.90 611	0.56 539	0.58 541

USTest	14.33 625	14.93 626	21.00 619	17.41 627	16.02 622	23.11 625	33.76 634	22.02 629	11.81 618	9.47 625	10.19 617	15.94 625	13.17 620	17.25 628	22.38 628	3.81 616	5.01 626	6.17 629	6.18 627	9.23 627	7.81 626

DPSimNet_ROB	24.77 631	9.69 624	61.46 645	3.56 615	19.46 626	25.95 626	77.56 648	5.09 611	16.60 627	21.50 634	29.82 636	25.12 637	85.69 649	13.37 626	23.07 632	7.23 626	17.79 635	8.55 630	7.57 629	4.57 621	31.84 641

Anonymous_1	42.79 642	18.71 627	24.75 623	21.81 629	45.16 640	27.68 627	37.52 635	28.64 635	16.34 623	14.72 629	14.53 623	20.60 628	17.82 629	21.52 630	25.88 633	113.45 651	8.91 629	100.63 646	126.37 648	158.50 651	12.31 630

DPSM_ROB	19.12 626	19.13 628	25.13 624	22.15 630	20.86 628	28.06 628	37.75 636	27.18 633	16.95 629	14.25 627	15.07 625	21.66 629	18.69 630	21.83 631	26.51 634	10.15 631	9.30 630	10.45 632	10.41 633	14.00 629	12.85 631

DPSM	19.12 626	19.13 628	25.13 624	22.15 630	20.86 628	28.06 628	37.75 636	27.18 633	16.95 629	14.25 627	15.07 625	21.66 629	18.69 630	21.83 631	26.51 634	10.15 631	9.30 630	10.45 632	10.41 633	14.00 629	12.85 631

HaxPig	39.02 639	41.39 643	41.59 631	30.10 633	32.36 631	29.49 630	27.65 630	30.56 636	37.94 645	43.75 645	43.81 644	33.42 638	35.69 636	41.51 639	40.33 641	43.91 646	47.48 648	45.87 642	47.14 644	42.29 641	44.06 644

xyz-stereo	7.03 612	0.24 69	70.23 646	0.44 74	0.21 12	29.74 631	0.49 323	1.03 162	0.77 163	1.45 471	26.78 633	1.17 390	1.19 483	4.72 533	1.32 478	0.16 59	0.12 43	0.20 205	0.14 109	0.17 104	0.14 22

AVERAGE_ROB	40.42 640	42.30 644	42.61 632	36.91 635	35.54 633	30.42 632	27.59 629	37.45 642	38.45 646	44.87 646	44.27 645	37.55 640	36.69 637	41.82 640	40.25 640	45.36 647	46.73 647	47.09 643	46.32 643	42.47 642	43.74 643

xxxxx1	54.34 645	26.72 631	27.03 627	114.14 645	99.00 645	30.68 633	47.19 638	32.52 637	26.09 632	17.85 630	17.48 627	21.86 631	20.92 632	24.38 634	33.78 636	34.73 643	41.33 644	157.67 649	175.68 649	65.82 644	71.99 648

tt_ll	54.34 645	26.72 631	27.03 627	114.14 645	99.00 645	30.68 633	47.19 638	32.52 637	26.09 632	17.85 630	17.48 627	21.86 631	20.92 632	24.38 634	33.78 636	34.73 643	41.33 644	157.67 649	175.68 649	65.82 644	71.99 648

ff	54.34 645	26.72 631	27.03 627	114.14 645	99.00 645	30.68 633	47.19 638	32.52 637	26.09 632	17.85 630	17.48 627	21.86 631	20.92 632	24.38 634	33.78 636	34.73 643	41.33 644	157.67 649	175.68 649	65.82 644	71.99 648

MEDIAN_ROB	42.01 641	44.30 645	44.14 635	35.08 634	34.90 632	31.33 636	29.90 631	36.77 641	40.11 647	47.14 649	46.55 646	37.49 639	38.50 646	44.30 648	42.32 642	47.93 648	49.31 649	49.68 644	49.00 645	44.98 643	46.46 645

MultiAttention	4.59 601	0.35 345	0.90 298	0.75 494	0.46 373	31.81 637	4.41 614	2.35 533	1.41 478	1.64 514	2.43 556	2.42 563	0.70 293	38.40 638	1.78 529	0.23 324	0.15 241	0.30 450	0.30 481	0.48 518	0.48 508

TorneroNet	10.72 621	2.09 601	2.76 538	3.48 613	3.03 612	44.72 638	2.31 598	8.62 621	67.06 651	7.45 622	23.21 632	10.59 622	4.28 605	9.03 604	9.00 601	3.67 614	0.91 602	3.04 616	1.63 610	3.92 615	3.55 618

BEATNet-Init1	27.39 632	21.01 630	73.65 647	1.07 566	0.80 527	56.07 639	22.82 628	33.14 640	31.71 637	51.78 650	52.93 647	65.63 648	48.54 647	48.75 649	36.36 639	0.52 552	0.47 564	0.54 555	0.54 563	0.64 552	0.72 561

FlowAnything	38.45 637	38.38 636	50.32 640	44.77 638	41.97 636	56.43 640	76.20 642	54.49 648	34.43 644	28.45 637	30.15 638	43.52 643	37.69 643	43.76 642	53.31 645	20.36 639	18.71 641	21.03 635	21.10 641	28.18 633	25.74 635

Hybrid-DGEV	38.41 633	38.43 640	50.24 638	44.83 639	41.93 635	56.45 641	76.20 642	54.48 647	33.86 639	28.46 638	30.13 637	43.49 641	37.75 644	43.77 645	53.30 644	20.31 638	18.69 637	21.02 634	20.97 635	28.20 635	25.72 634

Selective-RAFT-Error	38.47 638	38.44 641	50.38 641	44.74 636	42.01 639	56.47 642	76.24 645	54.44 643	34.02 643	28.59 642	30.30 639	43.51 642	38.10 645	43.69 641	53.24 643	20.36 639	18.72 642	21.05 639	21.02 636	28.25 638	25.87 639

CasAABBNet	38.42 634	38.42 637	50.26 639	44.76 637	41.87 634	56.47 642	76.22 644	54.44 643	33.92 642	28.53 641	30.36 642	43.53 644	37.59 642	43.77 645	53.32 646	20.27 635	18.70 638	21.03 635	21.04 637	28.19 634	25.79 636

RAFT-FEzeroshot	38.43 635	38.42 637	50.19 636	44.92 640	41.98 637	56.48 644	76.24 645	54.46 645	33.87 640	28.51 639	30.31 640	43.61 645	37.54 640	43.76 642	53.32 646	20.29 636	18.70 638	21.03 635	21.04 637	28.21 636	25.79 636

RAFT-FE	38.43 635	38.42 637	50.19 636	44.92 640	41.98 637	56.48 644	76.24 645	54.46 645	33.87 640	28.51 639	30.31 640	43.61 645	37.54 640	43.76 642	53.32 646	20.29 636	18.70 638	21.03 635	21.04 637	28.21 636	25.79 636

LSM0	42.92 643	38.72 642	50.66 642	47.49 642	110.18 650	56.77 646	75.87 641	54.87 649	33.74 638	29.48 643	31.12 643	43.77 647	37.12 638	43.85 647	53.44 649	20.50 641	18.67 636	21.05 639	21.07 640	28.37 639	41.73 642

U	9.23 618	0.22 30	0.65 154	0.48 129	53.11 641	61.26 647	0.24 46	0.77 72	0.55 92	0.37 51	0.30 23	0.29 39	0.34 74	0.34 2	0.27 23	0.20 231	0.12 43	60.47 645	4.24 625	0.18 142	0.14 22

RSGM-EC	88.73 648	82.35 648	50.81 643	105.24 643	99.50 648	93.69 648	125.26 649	90.19 650	46.12 648	45.12 647	57.25 649	101.03 650	88.09 650	153.95 650	152.34 650	105.29 649	59.41 650	113.44 647	52.73 646	91.73 649	61.05 646

acva	88.73 648	82.35 648	50.81 643	105.24 643	99.50 648	93.69 648	125.26 649	90.19 650	46.12 648	45.12 647	57.25 649	101.03 650	88.09 650	153.95 650	152.34 650	105.29 649	59.41 650	113.44 647	52.73 646	91.73 649	61.05 646

PML	51.64 644	37.49 635	14.31 606	7.45 624	20.27 627	107.80 650	231.34 652	8.94 623	27.70 636	86.74 651	268.93 652	69.03 649	61.09 648	24.71 637	14.36 619	9.71 630	3.40 622	9.60 631	4.67 626	20.46 632	4.76 625

test_example2	192.91 650	210.59 650	206.44 650	199.86 650	204.90 651	172.02 651	182.95 651	138.34 652	134.89 652	193.14 652	200.54 651	186.77 652	177.82 652	204.95 652	207.57 652	221.83 652	238.70 652	186.02 652	190.07 652	226.94 652	173.78 651

ccccc		492.94 651		530.37 651	529.69 652	476.06 652		494.48 653		446.40 653		473.27 653		541.46 653		660.58 653	458.79 653	353.88 653	309.98 653	597.94 653

GS-Stereo							0.35 145	1.31 271	0.53 82	0.38 58	0.39 43	0.32 51	0.33 66	0.45 14	0.29 43	0.20 231	0.12 43	0.16 65	0.13 74	0.17 104	0.18 124

Low-res two-view benchmark