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

MLG-Stereo_test1	0.89 52	0.42 6	2.06 75	0.67 28	1.33 418	3.13 197	0.29 12	1.60 28	3.31 428	0.53 2	0.25 1	0.67 83	0.43 14	1.34 104	0.47 5	0.22 29	0.25 163	0.24 64	0.16 11	0.19 3	0.30 28

MLG-Stereo	0.86 44	0.42 6	1.96 72	0.66 22	0.54 100	3.01 184	0.31 15	1.90 60	3.21 398	0.57 9	0.30 2	0.66 80	0.47 20	1.35 107	0.46 3	0.21 22	0.25 163	0.24 64	0.16 11	0.19 3	0.29 23

MLG-Stereo_test2	0.84 37	0.43 12	1.95 71	0.66 22	1.04 328	3.61 295	0.23 3	1.70 47	2.18 215	0.69 39	0.33 3	0.67 83	0.33 2	1.16 54	0.46 3	0.25 57	0.26 191	0.23 38	0.16 11	0.19 3	0.35 72

BridgeDepth	0.58 4	0.53 52	1.13 9	0.61 3	0.27 1	1.28 41	0.36 33	1.56 25	1.05 25	0.59 10	0.37 4	0.58 60	0.65 73	0.93 13	0.45 1	0.25 57	0.15 4	0.19 5	0.17 23	0.23 51	0.23 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoAnything_RVC	4.17 511	12.66 569	20.44 463	0.88 129	0.57 125	1.16 19	0.39 39	2.35 112	4.38 529	0.53 2	0.37 4	0.33 1	0.89 163	1.62 163	0.50 7	0.33 236	0.22 84	0.24 64	0.15 3	3.36 582	31.99 626

FoundationStereo	0.77 19	0.42 6	1.20 16	0.95 188	1.01 314	0.70 5	0.35 31	0.78 4	4.64 546	0.64 28	0.38 6	0.73 99	0.77 115	0.96 16	0.50 7	0.29 135	0.24 144	0.23 38	0.16 11	0.18 1	0.32 38

LG-Stereo_L1	0.67 7	0.55 58	1.50 38	0.78 84	0.54 100	1.71 74	0.33 21	1.96 70	0.83 6	0.62 21	0.41 7	0.40 16	0.43 14	1.42 125	0.55 18	0.24 42	0.28 219	0.23 38	0.18 34	0.22 43	0.30 28

LG-Stereo_L2	0.69 10	0.54 56	1.56 48	0.74 61	0.48 66	2.32 116	0.28 8	1.87 59	0.80 3	0.60 14	0.43 8	0.38 10	0.45 18	1.38 117	0.54 17	0.24 42	0.28 219	0.23 38	0.18 34	0.22 43	0.32 38

MonSter++	0.68 8	0.44 17	0.97 1	0.65 18	0.36 10	1.63 71	0.25 6	1.13 6	0.93 13	0.67 35	0.44 9	0.57 59	0.53 34	0.83 4	0.68 45	0.19 8	0.19 27	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 477

IGEV-Stereo+	1.08 83	0.55 58	2.59 91	0.89 131	2.06 538	1.40 51	0.38 34	1.18 10	1.29 49	0.76 58	0.45 10	0.47 36	0.79 127	2.16 259	0.65 34	0.29 135	0.25 163	0.22 26	0.19 54	2.27 571	2.70 482

HiDET	0.76 18	0.42 6	1.03 3	0.67 28	0.40 37	2.63 146	0.28 8	1.62 33	0.94 17	0.64 28	0.46 11	0.52 46	0.49 27	1.19 59	1.24 219	0.19 8	0.19 27	0.18 2	0.16 11	0.19 3	1.77 447

dual_stereo	4.32 521	0.42 6	1.51 39	0.75 68	1.37 431	0.88 9	0.34 27	3.50 264	4.78 556	0.55 6	0.47 12	0.60 65	0.40 9	2.09 247	0.95 143	0.24 42	32.26 636	0.21 19	0.17 23	0.21 28	34.78 634

BridgeDepth_RVC	0.56 3	0.51 39	1.09 7	0.58 1	0.38 18	0.98 11	0.23 3	1.42 15	0.86 8	0.61 18	0.52 13	0.51 42	0.81 138	0.93 13	0.50 7	0.34 258	0.16 5	0.23 38	0.18 34	0.20 13	0.24 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.68 8	0.46 20	1.13 9	0.90 143	0.33 6	2.42 124	0.44 66	1.17 8	0.75 2	0.87 103	0.53 14	0.55 53	0.53 34	1.50 146	0.50 7	0.34 258	0.14 1	0.25 93	0.19 54	0.23 51	0.27 14

CSFM-Stereo	0.78 21	0.41 5	1.03 3	0.64 13	0.32 4	2.64 147	0.31 15	1.45 17	0.82 5	0.76 58	0.54 15	0.56 56	0.51 32	0.94 15	1.08 178	0.19 8	0.18 16	0.18 2	0.16 11	0.20 13	2.63 479

MLG-Stereo_test3	0.66 6	0.40 4	1.55 46	0.64 13	0.65 162	2.21 102	0.31 15	1.69 45	0.81 4	0.59 10	0.54 15	0.56 56	0.33 2	0.98 19	0.60 27	0.21 22	0.23 113	0.24 64	0.17 23	0.20 13	0.34 61

Pro-Stereo	0.73 15	0.35 2	1.04 5	0.69 40	0.44 49	3.10 190	0.34 27	0.72 3	1.57 101	0.55 6	0.57 17	0.62 69	0.27 1	2.06 242	0.75 66	0.28 110	0.16 5	0.30 243	0.25 201	0.21 28	0.27 14

BStereo	0.96 62	0.82 244	4.46 125	0.85 107	0.56 113	1.19 23	0.72 199	2.57 147	1.23 43	0.88 108	0.58 18	0.73 99	0.48 23	1.08 37	1.17 197	0.28 110	0.23 113	0.24 64	0.29 303	0.26 83	0.51 221

Wave_Phase_stereo	1.14 93	0.82 244	4.46 125	0.85 107	0.56 113	5.00 570	0.72 199	2.52 135	1.23 43	0.88 108	0.58 18	0.73 99	0.48 23	1.08 37	1.17 197	0.28 110	0.23 113	0.24 64	0.29 303	0.26 83	0.51 221

LG-G_1	0.80 25	0.43 12	1.77 64	0.78 84	0.36 10	2.81 156	0.40 47	2.23 97	1.29 49	0.76 58	0.60 20	0.51 42	0.58 48	1.27 78	0.69 51	0.25 57	0.23 113	0.23 38	0.15 3	0.21 28	0.46 177

LG-G	0.80 25	0.43 12	1.77 64	0.78 84	0.36 10	2.81 156	0.40 47	2.23 97	1.29 49	0.76 58	0.60 20	0.51 42	0.58 48	1.27 78	0.69 51	0.25 57	0.23 113	0.23 38	0.15 3	0.21 28	0.46 177

LCMNet	0.85 40	0.42 6	1.02 2	0.62 4	0.39 34	3.11 194	0.29 12	1.60 28	0.87 9	0.62 21	0.61 22	0.52 46	0.53 34	1.03 23	1.29 236	0.18 6	0.19 27	0.19 5	0.16 11	0.20 13	3.14 494

DEFOM-Stereo	0.75 17	0.62 110	1.22 17	0.74 61	0.51 86	3.39 240	0.43 60	1.00 5	0.91 10	0.91 122	0.61 22	0.45 33	0.43 14	1.78 199	0.50 7	0.27 88	0.18 16	0.22 26	0.16 11	0.21 28	0.43 155

Zero-FE251	3.94 501	0.81 237	12.30 182	0.94 176	0.75 211	2.59 144	0.45 68	1.44 16	0.91 10	50.12 631	0.62 24	0.73 99	0.81 138	0.97 17	0.75 66	0.36 302	0.33 264	0.28 193	0.19 54	0.21 28	3.31 500

DDF-Stereo	1.06 79	0.57 72	3.31 103	0.92 159	1.46 450	1.58 64	0.83 285	2.28 102	0.97 18	0.54 5	0.63 25	0.55 53	0.73 96	3.12 332	1.15 190	0.43 384	0.30 240	0.25 93	0.19 54	1.05 534	0.39 122

FSD					0.76 216	0.77 6	0.67 166	1.63 34	2.26 232	0.76 58	0.63 25	1.69 259	0.72 94	1.05 29	0.78 77	0.59 492	7.66 581	0.57 511	0.54 504	0.57 438

Replicate-Monster	0.97 64	1.43 402	2.10 76	0.73 58	0.60 136	2.04 91	0.34 27	1.94 65	1.14 34	1.08 154	0.64 27	0.49 41	0.52 33	1.33 97	0.45 1	0.20 16	2.78 547	0.19 5	0.17 23	0.23 51	0.99 383

LGtest1	0.61 5	0.45 18	1.19 15	0.71 54	0.45 52	1.00 13	0.26 7	1.33 13	1.55 93	0.62 21	0.64 27	0.44 30	0.49 27	1.06 31	0.51 13	0.28 110	0.23 113	0.24 64	0.17 23	0.21 28	0.36 94

zero-FE	2.19 180	0.56 64	26.48 612	0.91 149	1.44 446	1.41 54	0.83 285	2.29 108	0.91 10	0.59 10	0.65 29	0.54 52	0.78 119	2.84 320	1.09 180	0.39 342	0.30 240	0.25 93	0.19 54	1.03 532	0.39 122

MonStereo	0.70 12	0.47 22	1.57 50	0.69 40	0.88 268	1.19 23	0.39 39	2.57 147	0.93 13	0.62 21	0.66 30	0.37 5	0.36 6	1.01 21	0.59 21	0.16 1	0.38 318	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.52 231

Monster-pub-eth3d	0.70 12	0.47 22	1.58 51	0.69 40	0.89 270	1.18 20	0.39 39	2.57 147	0.93 13	0.62 21	0.66 30	0.37 5	0.36 6	1.03 23	0.59 21	0.16 1	0.35 287	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.53 239

MonSter	0.70 12	0.47 22	1.58 51	0.69 40	0.89 270	1.19 23	0.39 39	2.57 147	0.93 13	0.62 21	0.66 30	0.37 5	0.35 5	1.08 37	0.59 21	0.16 1	0.36 297	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.52 231

DispViT+	0.96 62	0.67 139	4.07 122	0.76 72	1.15 360	1.14 18	0.38 34	2.87 191	1.62 124	0.76 58	0.67 33	0.48 39	0.63 66	0.86 6	0.65 34	0.44 392	0.99 489	0.22 26	0.19 54	0.31 162	0.30 28

Wavelet-MonSter	0.77 19	0.52 48	2.45 83	0.70 48	0.80 231	1.61 69	0.30 14	1.19 11	1.61 120	0.59 10	0.71 34	0.39 13	0.53 34	1.20 65	1.12 184	0.16 1	0.46 377	0.20 8	0.18 34	0.20 13	0.40 129

EGLCR-Stereo	2.52 265	0.56 64	9.39 162	1.16 305	0.81 236	5.24 574	0.61 130	4.20 438	1.56 97	1.09 156	0.71 34	1.09 182	0.66 80	1.92 226	0.82 98	0.29 135	0.30 240	0.29 218	0.24 183	0.37 277	19.09 609

IGEV	0.74 16	0.39 3	1.16 13	0.73 58	1.31 413	2.78 154	0.38 34	1.81 53	1.03 22	0.80 73	0.72 36	0.35 3	0.42 13	1.11 47	0.52 15	0.19 8	0.23 113	0.22 26	0.19 54	0.18 1	0.33 50

IGEV-RUCA	0.93 57	0.56 64	1.31 23	0.85 107	0.74 203	3.89 362	0.78 250	1.93 63	1.42 64	1.02 145	0.72 36	0.70 89	0.73 96	1.37 115	0.77 73	0.30 164	0.20 43	0.25 93	0.19 54	0.43 353	0.40 129

WQFJA1++	12.03 599	0.43 12	31.04 617	0.99 218	1.15 360	1.59 65	0.41 54	2.16 91	1.00 20	95.97 643	0.74 38	0.46 34	0.54 40	1.34 104	0.79 86	0.31 188	0.57 425	0.21 19	0.21 107	100.28 639	0.40 129

rvit_0105_6	1.10 88	1.17 358	3.33 106	0.93 167	0.55 107	1.45 56	0.79 260	2.51 131	3.30 425	0.78 67	0.74 38	1.03 176	0.75 110	1.45 131	0.97 148	0.42 367	0.43 354	0.34 342	0.31 343	0.44 367	0.38 108

2.75w_new	0.88 49	0.51 39	2.22 80	0.67 28	0.66 170	2.44 126	0.55 102	2.75 172	1.08 27	0.87 103	0.75 40	0.39 13	0.91 169	1.41 124	0.74 62	0.21 22	0.43 354	0.22 26	0.18 34	0.19 3	0.41 138

rvit_stereo_0081	0.87 46	0.73 184	1.54 44	0.92 159	0.65 162	1.27 35	0.61 130	2.11 87	2.35 252	0.86 96	0.75 40	0.86 134	0.74 104	1.36 110	0.83 101	0.33 236	0.26 191	0.27 155	0.25 201	0.38 291	0.35 72

rvit_stereo_0082	0.87 46	0.73 184	1.54 44	0.92 159	0.65 162	1.27 35	0.61 130	2.11 87	2.35 252	0.86 96	0.75 40	0.86 134	0.74 104	1.36 110	0.83 101	0.33 236	0.26 191	0.27 155	0.25 201	0.38 291	0.35 72

FlowAnything_test	0.79 22	0.65 127	1.32 25	0.83 100	0.59 130	2.29 113	0.65 160	1.45 17	1.03 22	1.06 153	0.76 43	0.63 72	0.49 27	0.91 10	0.97 148	0.32 209	0.27 208	0.40 415	0.47 477	0.31 162	0.48 201

test_xeample3	3.67 480	3.52 507	21.53 575	0.98 211	0.51 86	1.88 80	0.91 350	8.10 592	2.76 312	0.82 79	0.76 43	0.65 76	0.70 88	5.88 390	7.74 531	0.32 209	0.29 230	0.27 155	0.22 142	0.29 125	15.33 591

GIP-stereo	2.03 156	0.67 139	4.11 123	1.51 460	1.13 356	2.91 171	0.42 57	3.45 262	3.19 393	0.67 35	0.78 45	0.90 149	0.76 113	1.06 31	0.69 51	0.29 135	0.25 163	0.25 93	0.17 23	0.26 83	17.22 605

IGEVStereo-DCA	3.09 404	3.48 505	16.25 249	0.96 197	0.49 75	1.59 65	0.83 285	1.68 38	3.44 457	0.75 54	0.78 45	0.74 110	0.73 96	5.79 386	7.75 532	0.32 209	0.26 191	0.28 193	0.21 107	0.32 188	15.08 585

rrr	3.66 478	3.48 505	23.50 605	0.96 197	0.49 75	1.59 65	0.92 358	8.19 593	2.75 309	0.75 54	0.78 45	0.74 110	0.73 96	5.79 386	7.75 532	0.32 209	0.26 191	0.28 193	0.21 107	0.32 188	13.47 573

MaDis-Stereo	1.60 120	1.11 344	16.13 246	0.67 28	1.87 525	1.22 30	0.39 39	2.17 92	1.42 64	0.69 39	0.78 45	0.88 142	0.70 88	1.24 72	1.13 186	0.32 209	0.23 113	0.26 128	0.21 107	0.32 188	0.28 18

3.25w_new	0.79 22	0.51 39	1.52 40	0.63 10	0.65 162	2.21 102	0.51 87	2.45 124	1.45 67	0.66 32	0.80 49	0.47 36	0.71 90	0.90 8	0.66 37	0.19 8	0.32 254	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.47 189

3.25w	0.79 22	0.51 39	1.52 40	0.63 10	0.65 162	2.21 102	0.51 87	2.45 124	1.45 67	0.66 32	0.80 49	0.47 36	0.71 90	0.90 8	0.66 37	0.19 8	0.32 254	0.20 8	0.19 54	0.21 28	0.47 189

AEACV	2.12 166	0.67 139	6.33 142	1.38 413	1.50 456	3.53 277	0.90 338	2.83 184	1.60 114	0.91 122	0.81 51	0.80 121	1.61 358	1.56 156	0.73 61	0.25 57	0.60 437	0.26 128	0.27 241	0.29 125	15.65 592

3.75w	0.82 35	0.53 52	1.49 37	0.65 18	1.10 347	2.60 145	0.52 94	2.46 126	1.19 39	0.70 44	0.82 52	0.40 16	0.66 80	1.16 54	0.59 21	0.26 76	0.27 208	0.23 38	0.19 54	0.22 43	0.47 189

S2M2_L	0.69 10	0.59 88	1.35 28	0.92 159	0.55 107	1.07 15	0.20 1	1.17 8	1.61 120	0.61 18	0.82 52	0.86 134	0.47 20	0.92 12	0.71 55	0.36 302	0.33 264	0.27 155	0.27 241	0.37 277	0.33 50
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081_aga	1.06 79	1.02 326	5.34 133	0.75 68	0.74 203	1.21 26	0.63 151	2.00 73	2.30 245	0.88 108	0.82 52	0.79 119	0.69 87	1.42 125	0.78 77	0.36 302	0.29 230	0.26 128	0.26 220	0.41 332	0.32 38

U	12.87 605	0.43 12	2.54 87	0.68 38	58.93 633	63.36 639	0.33 21	1.95 68	1.08 27	0.62 21	0.83 55	0.46 34	0.57 45	0.91 10	0.50 7	0.31 188	0.17 9	63.34 639	59.81 638	0.30 148	0.26 11

asda	0.86 44	0.51 39	1.32 25	0.66 22	0.82 241	3.30 231	0.49 77	2.41 115	1.13 30	0.66 32	0.84 56	0.44 30	0.84 145	1.14 48	0.67 44	0.23 35	0.70 461	0.25 93	0.18 34	0.22 43	0.41 138

qwe	0.85 40	0.49 28	2.01 74	0.69 40	1.09 343	2.48 128	0.45 68	2.57 147	1.18 38	0.80 73	0.85 57	0.43 24	0.48 23	1.15 50	0.72 58	0.21 22	0.32 254	0.24 64	0.18 34	0.23 51	0.45 167

Monster-pub-mixall	0.80 25	0.49 28	1.14 11	0.85 107	0.50 84	1.40 51	0.31 15	1.48 20	1.17 37	0.99 139	0.87 58	0.39 13	0.36 6	2.02 239	0.53 16	0.20 16	2.40 537	0.17 1	0.16 11	0.19 3	0.38 108

3w_stereo	0.99 66	0.52 48	4.37 124	0.70 48	0.42 40	1.73 75	0.68 177	2.80 177	1.26 47	0.78 67	0.87 58	0.37 5	1.01 193	1.34 104	0.66 37	0.19 8	0.95 482	0.23 38	0.20 90	0.21 28	0.43 155

monsters	0.91 54	0.67 139	1.83 67	0.79 87	1.55 466	2.91 171	0.40 47	2.66 163	0.99 19	0.70 44	0.87 58	0.38 10	0.44 17	1.90 224	0.79 86	0.22 29	0.35 287	0.20 8	0.18 34	0.20 13	0.28 18

BPD-Stereo	0.51 2	0.33 1	1.06 6	0.62 4	0.39 34	0.42 2	0.35 31	0.71 2	1.33 55	0.53 2	0.88 61	0.61 66	0.33 2	0.65 1	0.74 62	0.22 29	0.14 1	0.24 64	0.23 160	0.20 13	0.28 18

WQFJA1	2.15 170	0.57 72	1.41 32	0.64 13	1.86 523	2.81 156	0.61 130	11.70 602	15.02 606	0.82 79	0.88 61	0.92 157	1.02 196	1.24 72	1.62 314	0.28 110	0.26 191	0.27 155	0.22 142	0.31 162	0.57 260

NLMM	2.15 170	0.57 72	1.41 32	0.64 13	1.86 523	2.81 156	0.61 130	11.71 603	15.01 605	0.82 79	0.88 61	0.92 157	1.02 196	1.23 69	1.62 314	0.28 110	0.26 191	0.27 155	0.22 142	0.31 162	0.57 260

LoS	1.05 78	0.58 77	3.31 103	0.91 149	0.38 18	4.14 430	0.50 83	2.22 96	1.49 79	1.02 145	0.88 61	0.62 69	0.84 145	1.69 175	0.94 137	0.27 88	0.20 43	0.24 64	0.17 23	0.22 43	0.32 38
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GREAT-IGEV	4.43 527	0.74 193	13.12 190	1.32 389	9.52 597	2.48 128	0.34 27	1.40 14	1.88 172	0.61 18	0.89 65	0.51 42	0.60 58	1.26 76	1.01 164	0.23 35	31.64 635	0.21 19	0.18 34	0.24 61	20.38 612
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	2.25 198	0.74 193	13.22 191	0.90 143	0.89 270	1.52 61	0.78 250	1.82 55	2.87 336	1.65 216	0.89 65	2.18 345	0.89 163	1.04 28	1.69 337	0.28 110	0.27 208	0.26 128	0.19 54	0.25 66	12.70 572

fffft	0.84 37	0.67 139	1.73 63	0.85 107	0.55 107	1.51 60	0.78 250	2.13 89	1.24 45	0.65 30	0.90 67	0.59 62	0.55 42	1.85 219	1.19 204	0.20 16	0.20 43	0.27 155	0.20 90	0.28 107	0.44 161
1: 1. 1
asd	0.81 32	0.48 25	1.97 73	0.70 48	0.93 289	2.86 163	0.43 60	1.64 37	1.12 29	0.73 49	0.91 68	0.43 24	0.73 96	1.00 20	0.59 21	0.28 110	0.20 43	0.24 64	0.18 34	0.23 51	0.45 167

S2M2_XL	0.49 1	0.51 39	1.16 13	0.70 48	0.34 8	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 6	0.92 69	0.65 76	0.53 34	0.65 1	0.59 21	0.28 110	0.24 144	0.25 93	0.21 107	0.23 51	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	1.07 81	0.49 28	2.54 87	0.68 38	0.71 195	2.37 121	0.56 105	2.77 174	1.39 61	0.67 35	0.92 69	0.37 5	0.74 104	1.40 120	0.62 31	0.25 57	3.40 559	0.22 26	0.19 54	0.20 13	0.90 370

GEAStereo	3.16 420	0.61 103	2.62 93	0.99 218	1.33 418	4.53 516	0.81 278	2.05 80	1.71 146	0.97 134	0.93 71	0.53 49	0.80 132	1.07 33	0.84 104	0.31 188	18.89 621	0.27 155	0.20 90	0.29 125	23.53 616

GSStereo	2.65 312	0.61 103	2.62 93	1.07 261	1.33 418	4.53 516	0.81 278	3.44 258	4.24 517	0.80 73	0.93 71	0.76 114	0.80 132	1.07 33	0.84 104	0.28 110	0.54 415	0.26 128	0.26 220	0.29 125	27.59 622

GS-Stereo							0.81 278	3.44 258	4.24 517	0.80 73	0.93 71	0.76 114	0.80 132	1.07 33	0.84 104	0.28 110	0.54 415	0.26 128	0.26 220	0.29 125	27.59 622

AdaDepth	1.16 96	0.53 52	7.56 149	0.73 58	1.29 405	3.13 197	0.43 60	1.13 6	1.92 178	0.69 39	0.93 71	0.43 24	0.58 48	1.67 167	0.66 37	0.20 16	0.33 264	0.24 64	0.19 54	0.25 66	0.36 94

4.5_new	0.80 25	0.49 28	1.36 30	0.67 28	0.79 227	1.96 87	0.51 87	2.18 94	1.46 70	0.77 65	0.93 71	0.43 24	0.49 27	1.08 37	0.65 34	0.30 164	0.68 453	0.26 128	0.20 90	0.23 51	0.57 260

4.5w-stereo	0.80 25	0.49 28	1.36 30	0.66 22	0.79 227	1.96 87	0.51 87	2.18 94	1.45 67	0.77 65	0.93 71	0.43 24	0.49 27	1.08 37	0.66 37	0.30 164	0.68 453	0.26 128	0.20 90	0.23 51	0.57 260

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 77	0.53 52	2.93 98	0.80 91	0.77 220	3.99 390	0.39 39	2.10 85	1.96 187	0.90 121	0.93 71	0.75 113	0.85 148	1.31 91	0.87 114	0.28 110	0.21 67	0.26 128	0.21 107	0.32 188	0.38 108

rvit_stereo_0083	0.91 54	0.73 184	1.60 56	0.90 143	0.66 170	1.21 26	0.64 156	1.75 49	2.71 303	0.83 86	0.93 71	0.94 167	1.06 217	1.50 146	0.79 86	0.34 258	0.36 297	0.30 243	0.27 241	0.34 237	0.34 61

rvit_0105_4	1.63 123	1.29 384	12.50 183	0.94 176	0.54 100	1.56 63	0.84 297	2.84 187	3.25 410	0.82 79	0.94 79	1.10 184	0.86 152	1.65 165	1.07 176	0.43 384	0.45 371	0.35 361	0.31 343	0.44 367	0.45 167

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 91	3.31 500	2.61 92	0.87 123	0.40 37	1.26 33	0.61 130	1.55 24	1.61 120	0.93 126	0.94 79	0.65 76	0.57 45	1.10 43	0.68 45	1.55 569	0.19 27	0.32 286	0.28 268	1.11 544	2.04 460

NLSM3	0.94 58	0.55 58	1.62 57	0.67 28	1.30 408	3.19 205	0.45 68	2.87 191	1.30 53	0.85 94	0.96 81	0.55 53	1.02 196	1.15 50	0.98 153	0.21 22	0.16 5	0.26 128	0.23 160	0.25 66	0.34 61

4.25_new	0.81 32	0.50 34	1.30 20	0.74 61	0.98 301	2.51 135	0.57 109	2.28 102	1.13 30	0.60 14	0.97 82	0.40 16	0.65 73	1.19 59	0.60 27	0.24 42	0.44 364	0.25 93	0.18 34	0.20 13	0.38 108

4.5w_new	0.81 32	0.50 34	1.30 20	0.74 61	0.98 301	2.51 135	0.57 109	2.28 102	1.13 30	0.60 14	0.97 82	0.40 16	0.65 73	1.19 59	0.60 27	0.24 42	0.44 364	0.25 93	0.18 34	0.20 13	0.38 108

4.25w-stereo	0.80 25	0.50 34	1.30 20	0.74 61	0.98 301	2.51 135	0.57 109	2.28 102	1.13 30	0.60 14	0.97 82	0.40 16	0.65 73	1.19 59	0.60 27	0.24 42	0.43 354	0.25 93	0.18 34	0.20 13	0.38 108

2w_stereo	0.84 37	0.52 48	1.87 68	0.71 54	0.56 113	1.98 90	0.61 130	2.88 193	1.00 20	0.99 139	0.97 82	0.36 4	1.11 236	1.03 23	0.77 73	0.19 8	0.19 27	0.23 38	0.18 34	0.21 28	0.37 98

AIO_test	3.76 487	0.71 170	19.58 355	0.93 167	17.34 613	1.36 48	0.86 309	1.61 31	1.99 192	0.74 50	0.97 82	1.77 278	0.58 48	1.49 141	0.55 18	0.35 275	0.97 486	0.24 64	0.20 90	0.25 66	22.60 615

MM-Stereo_test2	2.80 356	0.63 113	20.19 425	1.75 512	0.52 93	2.77 151	0.71 195	1.80 52	1.72 149	0.99 139	0.98 87	0.84 127	0.79 127	1.45 131	1.26 231	0.27 88	0.62 442	0.25 93	0.23 160	0.31 162	17.86 606

DEFOM-Stereo_RVC	1.03 76	1.15 355	1.34 27	1.03 236	0.59 130	0.81 8	0.43 60	3.53 268	4.67 548	0.78 67	0.98 87	0.44 30	1.16 254	1.46 134	0.71 55	0.27 88	0.19 27	0.24 64	0.18 34	0.30 148	0.34 61

4w-stereo	0.85 40	0.55 58	2.85 96	0.69 40	0.80 231	1.62 70	0.43 60	2.23 97	1.36 57	0.65 30	0.99 89	0.40 16	0.81 138	1.19 59	0.68 45	0.23 35	0.32 254	0.25 93	0.19 54	0.21 28	0.48 201

NLMM1	2.24 195	0.63 113	1.52 40	0.64 13	1.85 522	3.30 231	0.61 130	11.95 604	15.11 607	0.89 118	1.00 90	0.84 127	0.89 163	1.85 219	1.64 326	0.28 110	0.28 219	0.27 155	0.24 183	0.32 188	0.59 281

4D-IteraStereo	2.95 381	1.83 450	20.75 515	0.81 93	1.56 471	2.22 108	1.03 397	2.48 129	1.56 97	1.42 188	1.00 90	1.93 313	0.61 61	1.65 165	2.04 408	0.31 188	0.22 84	0.31 265	0.26 220	0.28 107	16.75 601

rvit_stereo_ft	1.28 102	1.39 397	6.72 145	0.99 218	0.66 170	1.06 14	0.79 260	2.81 180	3.14 389	0.83 86	1.02 92	0.95 169	1.13 240	1.27 78	1.00 160	0.34 258	0.24 144	0.27 155	0.29 303	0.40 312	0.35 72

MatchStereo	0.80 25	0.52 48	3.89 119	0.70 48	0.29 2	0.98 11	0.33 21	2.02 77	1.74 151	0.51 1	1.03 93	0.48 39	0.59 54	1.01 21	0.74 62	0.24 42	0.17 9	0.21 19	0.15 3	0.19 3	0.29 23

sAnonymous2	2.00 149	1.54 416	21.24 562	0.93 167	0.89 270	1.21 26	0.62 145	2.58 152	2.28 238	0.86 96	1.04 94	0.73 99	1.22 265	1.10 43	0.85 109	0.30 164	0.25 163	0.31 265	0.31 343	1.06 536	0.72 327

CroCo_RVC	2.00 149	1.54 416	21.24 562	0.93 167	0.89 270	1.21 26	0.62 145	2.58 152	2.28 238	0.86 96	1.04 94	0.73 99	1.22 265	1.10 43	0.85 109	0.30 164	0.25 163	0.31 265	0.31 343	1.06 536	0.72 327

water-stereo	0.98 65	0.63 113	5.05 130	0.82 98	0.48 66	2.36 119	0.52 94	1.56 25	1.32 54	0.95 131	1.05 96	0.86 134	0.75 110	0.84 5	0.82 98	0.25 57	0.25 163	0.25 93	0.24 183	0.24 61	0.46 177

2.25w	0.89 52	0.51 39	2.54 87	0.72 57	0.66 170	2.27 111	0.40 47	2.43 120	1.22 42	0.83 86	1.05 96	0.40 16	0.80 132	1.28 82	0.89 120	0.18 6	0.56 423	0.21 19	0.18 34	0.19 3	0.38 108

CES	1.08 83	0.63 113	2.53 86	0.95 188	2.18 544	2.13 99	0.50 83	2.07 82	1.46 70	0.79 71	1.06 98	0.61 66	0.48 23	1.45 131	0.87 114	0.24 42	0.18 16	0.24 64	0.15 3	0.64 466	2.36 471

GLC_STEREO	0.83 36	0.59 88	1.71 62	0.89 131	0.34 8	1.88 80	0.80 270	1.48 20	1.60 114	0.98 137	1.06 98	0.68 85	0.71 90	1.19 59	0.89 120	0.25 57	0.25 163	0.32 286	0.25 201	0.32 188	0.34 61

PMTNet	1.13 91	0.55 58	3.88 117	0.71 54	0.59 130	4.21 457	0.43 60	2.00 73	1.58 105	1.02 145	1.06 98	0.78 116	0.98 186	1.58 158	0.93 129	1.21 556	0.20 43	0.23 38	0.15 3	0.23 51	0.27 14

VIP-Stereo	1.29 103	1.10 342	6.84 146	0.79 87	0.91 283	3.20 206	0.79 260	1.95 68	3.31 428	0.88 108	1.07 101	0.65 76	0.59 54	1.31 91	0.76 72	0.32 209	0.44 364	0.24 64	0.17 23	0.22 43	0.32 38

RAStereo	1.53 119	0.71 170	17.55 283	0.62 4	0.65 162	1.18 20	0.32 20	1.94 65	1.15 35	0.80 73	1.07 101	0.64 73	0.47 20	0.89 7	1.01 164	0.25 57	0.20 43	0.27 155	0.21 107	0.36 271	0.27 14

knoymous	1.50 117	0.65 127	8.73 160	0.91 149	0.75 211	2.97 179	0.90 338	2.93 196	1.38 60	1.56 203	1.07 101	2.75 413	0.88 157	1.43 127	1.13 186	0.32 209	0.22 84	0.35 361	0.20 90	0.45 376	0.41 138

depthmonostereo	1.22 98	0.96 304	6.67 144	0.89 131	0.56 113	2.21 102	0.57 109	1.84 57	1.21 41	1.01 144	1.09 104	1.38 226	0.99 187	2.41 285	0.93 129	0.24 42	0.28 219	0.22 26	0.21 107	0.25 66	0.53 239

rvit_stereo_0080	1.10 88	1.09 339	3.78 112	0.65 18	0.60 136	1.91 82	0.74 218	2.74 170	2.65 296	0.94 128	1.09 104	0.85 131	0.81 138	1.20 65	0.89 120	0.39 342	0.29 230	0.25 93	0.28 268	0.46 386	0.35 72

whm_eth	1.10 88	1.09 339	3.78 112	0.65 18	0.60 136	1.91 82	0.74 218	2.74 170	2.65 296	0.94 128	1.09 104	0.85 131	0.81 138	1.20 65	0.89 120	0.39 342	0.29 230	0.25 93	0.28 268	0.46 386	0.35 72

ff7	2.60 295	0.81 237	16.25 249	0.89 131	0.56 113	4.55 524	0.83 285	1.68 38	3.44 457	0.88 108	1.10 107	0.70 89	0.78 119	1.93 230	0.93 129	0.29 135	0.37 304	0.29 218	0.21 107	0.33 214	15.08 585

ffff	2.60 295	0.81 237	16.25 249	0.89 131	0.56 113	4.55 524	0.83 285	1.68 38	3.44 457	0.88 108	1.10 107	0.70 89	0.78 119	1.93 230	0.93 129	0.29 135	0.37 304	0.29 218	0.21 107	0.33 214	15.08 585

11t	2.60 295	0.81 237	16.25 249	0.89 131	0.56 113	4.55 524	0.83 285	1.68 38	3.44 457	0.88 108	1.10 107	0.70 89	0.78 119	1.93 230	0.93 129	0.29 135	0.37 304	0.29 218	0.21 107	0.33 214	15.08 585

CAS	1.34 107	0.48 25	2.20 78	3.01 577	1.66 498	4.08 414	0.73 208	1.96 70	1.51 85	0.86 96	1.10 107	0.59 62	0.53 34	1.36 110	0.94 137	3.07 583	0.14 1	0.21 19	0.14 1	0.38 291	1.78 449

ccc-4	2.60 295	0.81 237	16.25 249	0.89 131	0.56 113	4.55 524	0.83 285	1.68 38	3.44 457	0.88 108	1.10 107	0.70 89	0.78 119	1.93 230	0.93 129	0.29 135	0.37 304	0.29 218	0.21 107	0.33 214	15.08 585

WQFJX1	2.25 198	0.58 77	1.58 51	0.62 4	1.78 514	3.06 186	0.66 163	12.27 606	15.31 608	0.86 96	1.12 112	0.91 152	0.96 180	1.92 226	1.46 277	0.27 88	0.26 191	0.29 218	0.21 107	0.37 277	0.42 147

MM-Stereo_test1	2.52 265	0.64 119	20.07 409	1.83 519	0.52 93	1.86 78	0.77 243	3.11 217	3.40 451	1.77 242	1.12 112	0.87 139	0.97 183	1.54 153	1.51 283	0.27 88	2.44 542	0.27 155	0.24 183	0.37 277	6.91 540

anonymousdsp	3.14 413	0.83 246	20.28 441	0.94 176	0.64 157	4.54 518	0.82 281	2.03 79	3.32 436	0.91 122	1.13 114	0.78 116	0.77 115	1.78 199	0.90 125	0.29 135	0.25 163	0.29 218	0.21 107	0.33 214	21.81 613

IGEV-Stereo	3.15 416	0.83 246	20.31 450	0.94 176	0.64 157	4.54 518	0.82 281	2.01 76	3.31 428	0.91 122	1.13 114	0.79 119	0.77 115	1.79 201	0.92 128	0.29 135	0.25 163	0.29 218	0.21 107	0.33 214	21.85 614
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FENet	2.30 217	0.61 103	20.21 431	1.43 441	0.68 184	4.04 401	0.60 126	4.01 364	2.26 232	2.03 304	1.13 114	2.42 375	1.42 306	1.72 185	1.43 267	0.36 302	0.24 144	0.33 322	0.27 241	0.29 125	0.51 221

CASnet	0.85 40	0.59 88	1.66 60	0.91 149	0.30 3	1.37 49	0.73 208	1.63 34	1.94 182	1.66 218	1.14 117	0.66 80	0.63 66	1.07 33	0.90 125	0.37 318	0.17 9	0.41 424	0.31 343	0.33 214	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	2.59 292	1.07 332	20.48 476	0.91 149	4.13 585	3.67 309	0.51 87	2.27 100	1.76 154	1.18 162	1.15 118	1.18 196	0.84 145	1.36 110	1.54 290	0.27 88	8.46 586	0.27 155	0.19 54	0.29 125	0.30 28

riskmin	2.46 255	0.61 103	12.91 188	1.22 335	1.65 495	3.56 284	0.61 130	4.30 477	1.50 82	1.86 254	1.16 119	4.30 534	2.02 435	1.53 151	1.32 240	0.29 135	0.95 482	0.34 342	0.23 160	0.43 353	8.34 551

ProNet	1.63 123	0.91 276	5.70 135	0.96 197	0.64 157	2.40 123	0.82 281	1.92 62	3.28 416	0.69 39	1.17 120	0.78 116	0.76 113	1.72 185	0.87 114	0.27 88	0.97 486	0.25 93	0.26 220	0.31 162	7.97 543

monsterstereo	1.31 104	0.58 77	2.10 76	0.79 87	1.41 440	2.51 135	0.40 47	3.15 223	0.84 7	0.74 50	1.18 121	0.41 23	0.40 9	1.55 154	0.97 148	0.20 16	8.12 584	0.22 26	0.18 34	0.22 43	0.33 50

AIO_rvc	3.97 503	1.01 324	18.99 323	0.98 211	11.92 602	1.45 56	0.97 383	2.17 92	4.51 539	0.71 46	1.18 121	1.09 182	0.56 43	1.56 156	0.72 58	0.28 110	11.98 610	0.24 64	0.19 54	0.25 66	18.74 608

MSCF	3.21 430	1.25 374	4.06 121	1.06 253	10.61 600	3.29 227	0.85 304	2.81 180	3.31 428	1.36 178	1.19 123	0.58 60	1.33 282	2.07 244	0.88 117	0.27 88	0.65 448	0.26 128	0.66 529	0.31 162	27.42 621

SMoEStereo_RVC	0.88 49	0.92 283	1.55 46	0.96 197	0.46 56	2.56 140	0.78 250	1.60 28	1.20 40	0.71 46	1.20 124	0.64 73	0.63 66	1.71 179	1.01 164	0.22 29	0.18 16	0.31 265	0.22 142	0.28 107	0.42 147

IGEV-Stereo++	1.68 130	0.48 25	1.27 19	0.77 73	1.31 413	3.87 358	0.33 21	3.41 253	1.72 149	0.89 118	1.20 124	0.68 85	1.03 199	1.15 50	0.49 6	0.23 35	0.22 84	0.23 38	0.18 34	0.26 83	13.90 575

test-3	2.19 180	0.59 88	18.63 310	1.13 291	0.75 211	2.07 97	0.89 323	4.37 512	1.53 88	2.25 379	1.20 124	2.05 338	0.79 127	2.68 309	1.35 242	0.29 135	0.95 482	0.28 193	0.27 241	0.27 94	1.47 427

test_1	2.19 180	0.59 88	18.67 312	1.13 291	0.78 224	2.07 97	0.89 323	4.37 512	1.53 88	2.18 355	1.20 124	2.05 338	0.78 119	2.68 309	1.36 249	0.29 135	0.93 479	0.28 193	0.27 241	0.28 107	1.53 431

test_3	2.17 176	0.58 77	18.64 311	1.11 276	0.78 224	2.15 101	0.85 304	4.42 524	1.47 72	2.00 288	1.20 124	2.02 332	0.79 127	2.70 313	1.35 242	0.29 135	1.04 491	0.29 218	0.29 303	0.31 162	1.07 395

WQFJX	2.20 187	0.58 77	1.52 40	0.62 4	1.84 521	2.88 166	0.75 229	11.62 601	14.71 604	0.84 91	1.21 129	0.89 146	1.09 226	1.75 197	1.55 293	0.31 188	0.25 163	0.25 93	0.22 142	0.32 188	0.74 337

UDGNet	2.34 226	1.71 435	20.28 441	1.42 434	0.62 150	4.39 486	0.67 166	1.82 55	2.28 238	1.40 182	1.21 129	0.99 172	1.00 190	2.23 270	1.23 214	1.14 552	0.35 287	1.30 571	0.98 555	1.11 544	0.62 295

MIF-Stereo (partial)	1.93 139	0.69 155	21.14 552	0.74 61	1.02 317	1.07 15	0.49 77	2.75 172	1.78 157	0.82 79	1.22 131	0.80 121	0.90 167	1.68 169	1.63 320	0.38 334	0.24 144	0.33 322	0.26 220	0.41 332	0.32 38

CREStereo	1.00 71	0.59 88	1.82 66	0.66 22	0.36 10	4.43 495	0.40 47	2.43 120	1.98 188	0.96 132	1.22 131	0.88 142	0.87 156	1.30 87	0.79 86	0.30 164	0.20 43	0.23 38	0.16 11	0.23 51	0.22 1
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
LG-Stereo	0.94 58	0.71 170	3.31 103	0.62 4	0.51 86	2.85 161	0.54 100	2.59 156	1.40 62	0.88 108	1.23 133	0.53 49	0.40 9	0.81 3	0.86 112	0.23 35	0.18 16	0.31 265	0.24 183	0.29 125	0.22 1

gcap-zeroshot	2.25 198	0.74 193	19.48 348	0.97 205	1.18 373	3.50 269	0.83 285	3.21 227	2.66 298	1.86 254	1.23 133	3.24 457	0.88 157	1.92 226	0.94 137	0.34 258	0.43 354	0.28 193	0.22 142	0.29 125	0.83 354

rvit_0105_5	1.72 132	1.26 375	13.05 189	0.92 159	0.56 113	1.92 85	0.90 338	3.07 215	3.04 373	0.98 137	1.24 135	1.19 200	0.93 175	1.55 154	1.22 211	0.43 384	0.43 354	0.37 390	0.36 403	0.43 353	0.51 221

trnet	1.00 71	0.55 58	1.89 69	0.66 22	0.33 6	4.41 492	0.40 47	2.42 119	1.95 183	0.96 132	1.24 135	0.88 142	0.89 163	1.27 78	0.78 77	0.30 164	0.19 27	0.23 38	0.15 3	0.22 43	0.22 1

EKT-Stereo	7.93 586	0.75 207	21.17 557	1.84 521	109.80 638	4.51 513	0.61 130	4.13 412	1.59 108	1.89 258	1.24 135	1.96 324	1.35 285	4.02 357	1.36 249	0.42 367	0.31 248	0.29 218	0.27 241	0.35 252	0.78 345

CroCo-Stereo Lap2	1.65 127	1.14 353	14.70 217	1.00 225	1.80 518	0.53 4	0.46 74	3.18 225	1.62 124	1.10 159	1.24 135	1.05 179	0.78 119	1.40 120	1.18 199	0.31 188	0.23 113	0.27 155	0.22 142	0.46 386	0.38 108

DLNR-FE	29.89 624	56.07 637	50.63 628	183.98 641	105.34 635	3.44 251	0.28 8	29.60 626	1.59 108	1.03 149	1.25 139	0.93 163	0.64 70	3.83 350	1.62 314	40.96 635	1.67 515	0.26 128	0.23 160	99.33 638	15.08 585

3.5w_stereo	0.87 46	0.60 96	1.48 36	0.67 28	0.73 198	2.50 134	0.50 83	2.43 120	1.79 158	0.85 94	1.25 139	0.43 24	0.66 80	1.25 75	0.78 77	0.21 22	0.18 16	0.23 38	0.18 34	0.20 13	0.47 189

plain	2.00 149	0.89 267	21.49 574	0.67 28	0.73 198	1.66 72	0.57 109	3.27 238	2.18 215	0.80 73	1.25 139	0.80 121	0.86 152	1.72 185	1.13 186	0.34 258	0.21 67	0.32 286	0.25 201	0.44 367	0.34 61

DLNR_Zeroshot_test	29.83 623	55.48 635	50.99 629	183.84 640	114.74 639	3.44 251	0.28 8	29.52 625	1.59 108	1.03 149	1.25 139	0.93 163	0.64 70	3.95 356	1.62 314	37.16 634	1.69 516	0.26 128	0.23 160	92.97 637	15.07 584

NLSM1	1.93 139	0.60 96	1.67 61	0.75 68	1.88 526	3.09 189	0.62 145	8.71 596	12.22 599	0.83 86	1.26 143	0.73 99	0.86 152	1.72 185	1.72 347	0.27 88	0.25 163	0.29 218	0.25 201	0.31 162	0.48 201

DilatedVolume-Stereo	0.94 58	0.70 163	3.01 99	1.06 253	0.63 153	1.34 46	0.49 77	1.58 27	1.16 36	1.41 185	1.26 143	0.88 142	0.88 157	1.81 211	0.93 129	0.25 57	0.28 219	0.22 26	0.23 160	0.25 66	0.39 122

xyz-stereo-finetune	1.14 93	0.88 262	1.93 70	0.63 10	0.37 16	3.48 264	0.79 260	2.86 190	1.95 183	1.02 145	1.26 143	0.91 152	0.78 119	2.53 298	1.84 372	0.30 164	0.24 144	0.26 128	0.24 183	0.31 162	0.30 28

Reg-Stereo(zero)	1.88 138	0.45 18	11.07 173	0.94 176	2.06 538	4.52 514	0.55 102	2.72 168	1.69 140	1.54 200	1.26 143	2.55 390	2.52 480	1.73 191	2.43 440	0.20 16	0.28 219	0.22 26	0.19 54	0.25 66	0.40 129

SCV_C0	2.17 176	0.93 291	12.88 186	0.96 197	1.06 336	1.27 35	0.63 151	3.68 290	3.30 425	1.03 149	1.26 143	0.73 99	0.66 80	1.73 191	1.06 174	0.35 275	1.97 523	0.25 93	0.21 107	0.29 125	9.23 558

MyStereo05	2.55 279	1.07 332	19.87 386	1.06 253	1.08 340	4.26 467	0.86 309	4.10 399	3.01 358	2.19 362	1.26 143	2.30 356	1.64 375	2.13 255	1.99 396	0.25 57	2.43 540	0.34 342	0.27 241	0.46 386	0.48 201

rafts_anoy	2.76 348	1.68 431	20.42 461	1.42 434	3.90 580	3.03 185	0.61 130	3.24 232	1.66 133	1.42 188	1.26 143	1.19 200	1.11 236	2.13 255	1.64 326	0.33 236	8.77 592	0.32 286	0.32 359	0.32 188	0.38 108

RSM++	0.99 66	0.56 64	1.35 28	1.54 468	0.50 84	1.53 62	0.68 177	2.31 110	4.13 509	0.86 96	1.27 150	0.90 149	0.60 58	1.21 68	0.78 77	0.27 88	0.20 43	0.25 93	0.21 107	0.29 125	0.42 147

MyStereo04	2.54 274	1.18 361	18.82 317	1.04 243	1.21 389	3.96 386	0.95 372	4.02 369	3.01 358	2.06 312	1.27 150	2.33 359	1.66 382	2.06 242	2.01 402	0.26 76	3.49 561	0.34 342	0.27 241	0.43 353	0.49 210

castereo	0.88 49	0.78 227	1.15 12	0.89 131	0.51 86	1.31 43	0.90 338	3.42 255	1.28 48	0.88 108	1.28 152	0.72 98	0.91 169	1.05 29	1.01 164	0.28 110	0.17 9	0.26 128	0.20 90	0.24 61	0.34 61

MyStereo07	2.29 213	1.18 361	20.10 418	1.04 243	1.21 389	3.96 386	0.95 372	2.13 89	3.37 442	1.09 156	1.28 152	0.68 85	0.91 169	1.74 196	0.86 112	0.26 76	3.49 561	0.34 342	0.27 241	0.43 353	0.49 210

UniTT-Stereo	1.73 133	0.60 96	20.25 438	0.98 211	1.19 381	0.78 7	0.39 39	1.19 11	1.55 93	1.21 164	1.28 152	0.52 46	0.64 70	1.17 56	1.16 195	0.35 275	0.20 43	0.25 93	0.22 142	0.42 343	0.31 35

dd	2.27 206	3.06 496	20.18 424	0.96 197	0.51 86	4.24 465	0.74 218	1.94 65	2.43 265	1.48 197	1.28 152	1.19 200	1.05 215	1.82 214	1.69 337	0.63 503	0.34 277	0.35 361	0.33 368	0.61 450	0.57 260

sCroCo_RVC	1.81 136	0.93 291	19.44 346	1.04 243	1.05 331	0.97 10	0.61 130	2.08 83	1.36 57	0.71 46	1.28 152	0.82 125	1.10 233	1.31 91	0.97 148	0.54 477	0.41 341	0.33 322	0.30 324	0.46 386	0.48 201

CroCo-Stereo	1.07 81	1.18 361	3.66 111	0.91 149	0.60 136	0.49 3	0.49 77	4.07 384	1.91 176	0.84 91	1.29 157	1.00 173	0.75 110	1.32 96	1.38 255	0.26 76	0.21 67	0.24 64	0.20 90	0.37 277	0.30 28
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
FADNet-RVC	3.23 434	12.51 567	17.02 270	1.17 312	0.81 236	3.52 275	1.09 413	4.16 423	2.74 308	1.44 193	1.29 157	1.86 301	1.76 402	9.82 481	2.46 442	0.39 342	0.38 318	0.40 415	0.41 451	0.68 485	0.59 281

252Zero-FE	0.95 61	0.49 28	1.65 58	1.03 236	0.45 52	1.25 32	0.22 2	1.85 58	2.13 211	3.05 521	1.31 159	0.33 1	0.41 12	1.14 48	0.56 20	0.22 29	1.93 520	0.20 8	0.20 90	0.20 13	0.39 122

GASTEREO	3.25 439	1.46 407	3.62 110	1.10 271	10.80 601	3.50 269	0.86 309	2.79 175	3.54 473	1.44 193	1.31 159	0.56 56	1.35 285	2.09 247	0.88 117	0.26 76	0.57 425	0.25 93	0.68 530	0.27 94	27.73 624

GMStereo	2.01 152	2.26 475	20.93 529	0.90 143	0.48 66	1.67 73	0.56 105	1.90 60	2.19 217	1.58 207	1.31 159	0.87 139	0.74 104	1.68 169	1.00 160	0.41 356	0.21 67	0.30 243	0.32 359	0.50 412	0.46 177
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACV-stereo	2.96 383	1.09 339	20.34 453	1.37 409	1.05 331	4.65 540	1.09 413	2.82 182	1.68 136	1.48 197	1.32 162	5.40 566	4.22 542	7.83 442	2.08 412	0.46 414	0.52 410	0.33 322	0.30 324	0.45 376	0.71 324

qqq	2.96 383	0.88 262	15.54 232	1.27 365	0.74 203	2.29 113	0.90 338	4.07 384	4.63 542	1.63 212	1.32 162	1.78 287	1.36 287	5.19 374	1.68 334	0.29 135	6.43 575	0.33 322	0.36 403	0.35 252	8.09 544

CAS++	1.01 75	0.77 225	3.30 102	0.86 116	0.53 97	1.23 31	0.85 304	3.43 256	1.57 101	1.16 161	1.33 164	0.62 69	0.58 48	1.18 57	0.63 33	0.37 318	0.30 240	0.35 361	0.27 241	0.41 332	0.38 108
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
11t1	2.82 358	0.72 178	17.81 294	1.60 481	0.93 289	2.27 111	0.62 145	3.76 309	4.47 535	1.72 231	1.33 164	1.05 179	1.34 284	1.84 218	1.45 275	0.29 135	5.57 572	0.29 218	0.26 220	0.32 188	8.80 556

CBFPSM	2.24 195	2.06 463	12.12 181	1.13 291	1.05 331	2.85 161	1.23 444	3.37 250	2.05 196	1.82 250	1.33 164	4.55 545	4.00 538	2.38 283	2.35 434	0.27 88	0.38 318	0.32 286	0.28 268	0.39 306	0.89 368

AIO-test1	2.33 223	1.54 416	20.24 436	0.97 205	1.61 481	3.42 247	0.94 367	4.22 444	1.71 146	0.97 134	1.35 167	0.98 170	0.74 104	4.52 366	1.40 260	0.27 88	0.24 144	0.28 193	0.35 393	0.34 237	0.46 177

tt45	1.08 83	0.92 283	2.50 84	0.92 159	0.67 176	3.90 363	0.75 229	2.00 73	1.29 49	0.74 50	1.35 167	0.71 96	0.63 66	2.59 302	0.97 148	0.23 35	0.19 27	0.28 193	0.23 160	0.29 125	0.37 98

LoS_RVC	1.23 99	1.51 412	6.09 140	0.88 129	1.71 505	1.96 87	0.59 122	1.61 31	1.37 59	0.84 91	1.35 167	0.84 127	1.15 252	1.49 141	0.83 101	0.21 22	0.17 9	0.20 8	0.14 1	0.20 13	1.49 428

FADNet-RVC-Resample	3.31 445	8.52 542	22.84 601	1.18 317	0.91 283	3.52 275	1.35 462	4.13 412	2.32 247	1.75 239	1.35 167	2.26 351	1.51 331	9.51 472	2.03 406	0.42 367	0.38 318	0.42 435	0.44 466	0.59 444	0.71 324

FADNet	3.20 426	11.55 562	16.16 247	1.24 343	0.95 297	3.30 231	0.87 316	4.00 362	2.73 306	1.42 188	1.35 167	2.51 386	2.04 436	9.95 490	2.39 439	0.44 392	0.46 377	0.40 415	0.44 466	1.13 546	0.61 291

NLCSM	2.22 191	0.67 139	1.58 51	0.69 40	1.83 520	3.24 216	0.68 177	8.45 594	11.81 598	0.94 128	1.36 172	0.87 139	1.06 217	7.59 437	1.71 343	0.29 135	0.26 191	0.29 218	0.26 220	0.38 291	0.47 189

1w_stereo	0.91 54	0.46 20	1.12 8	0.74 61	0.80 231	2.98 181	0.67 166	3.29 239	1.04 24	0.83 86	1.36 172	0.38 10	1.36 287	1.03 23	0.75 66	0.17 5	0.18 16	0.20 8	0.17 23	0.20 13	0.57 260

Any-RAFT	1.62 122	0.59 88	5.29 132	1.12 286	0.76 216	4.41 492	0.79 260	4.12 408	3.26 412	2.02 299	1.36 172	2.82 420	1.56 346	1.90 224	0.81 93	0.29 135	0.25 163	0.26 128	0.19 54	0.25 66	0.35 72

AnonymousM	1.38 110	1.33 391	2.35 81	0.95 188	0.56 113	4.03 400	0.67 166	2.63 160	2.49 276	1.51 199	1.36 172	1.15 191	1.00 190	1.26 76	1.04 169	0.41 356	0.46 377	2.07 581	1.71 581	0.25 66	0.40 129

raft_robust	3.17 421	2.15 472	20.28 441	1.06 253	0.55 107	3.86 353	0.46 74	4.42 524	2.77 313	1.70 228	1.37 176	7.48 585	6.35 566	6.81 420	1.44 271	0.31 188	0.74 464	0.30 243	0.37 413	0.32 188	0.57 260

NRIStereo	2.32 220	0.69 155	20.07 409	1.35 398	0.38 18	4.73 559	0.89 323	2.43 120	3.35 440	1.95 276	1.37 176	1.75 271	1.21 264	2.97 327	1.35 242	0.49 439	0.22 84	0.29 218	0.26 220	0.31 162	0.33 50

TestStereo	2.41 246	1.95 459	19.15 328	0.77 73	0.61 140	1.83 77	0.58 120	2.33 111	1.53 88	1.44 193	1.37 176	1.26 210	0.90 167	11.59 559	0.94 137	0.36 302	0.19 27	0.33 322	0.24 183	0.45 376	0.32 38

IGEV++	3.59 472	0.91 276	13.63 193	1.08 264	0.98 301	1.27 35	0.98 386	3.33 244	1.89 175	0.93 126	1.38 179	0.86 134	1.09 226	1.71 179	1.09 180	0.36 302	21.52 631	0.23 38	0.21 107	0.31 162	18.10 607

fffy	1.18 97	0.92 283	3.05 100	1.09 268	0.68 184	1.27 35	0.74 218	1.98 72	1.06 26	0.78 67	1.39 180	0.83 126	0.72 94	1.71 179	0.80 91	0.24 42	0.53 413	0.27 155	0.21 107	0.29 125	5.07 525

TRStereo	2.86 363	2.12 469	19.98 399	1.68 498	1.18 373	4.35 478	1.05 404	5.07 568	3.48 468	1.56 203	1.39 180	1.75 271	0.85 148	2.01 238	1.50 282	0.43 384	0.34 277	0.33 322	0.36 403	0.36 271	7.50 541

CFNet-RSSM	2.17 176	0.56 64	20.50 478	1.08 264	0.57 125	3.42 247	0.62 145	4.24 457	1.60 114	1.73 234	1.39 180	2.55 390	1.19 261	1.36 110	1.04 169	0.29 135	0.20 43	0.26 128	0.23 160	0.28 107	0.32 38

test_for_model	3.36 453	3.87 508	21.00 532	4.24 593	3.68 575	2.57 141	0.94 367	3.80 319	3.64 480	2.59 466	1.40 183	1.02 175	0.73 96	0.97 17	0.70 54	3.05 582	2.42 538	0.26 128	0.17 23	5.36 604	4.82 523

Selective-RAFT	1.34 107	0.58 77	2.21 79	1.01 228	0.49 75	4.19 453	0.51 87	3.39 251	3.62 479	1.15 160	1.40 183	1.45 237	1.40 298	2.09 247	1.31 239	0.43 384	0.40 334	0.25 93	0.26 220	0.29 125	0.38 108

Anonymous3	2.20 187	0.80 234	20.08 415	0.86 116	0.86 255	4.46 499	0.84 297	3.64 285	1.40 62	1.37 180	1.40 183	1.11 187	1.03 199	1.71 179	1.24 219	0.75 529	0.58 434	0.34 342	0.35 393	0.48 406	0.65 307

DIP-Stereo	2.03 156	0.98 312	16.44 261	0.67 28	0.62 150	4.30 473	0.58 120	4.43 526	2.89 339	1.97 280	1.40 183	0.91 152	0.86 152	1.31 91	1.27 234	0.38 334	0.23 113	0.33 322	0.23 160	0.33 214	0.57 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
mms	1.08 83	0.87 258	1.41 32	0.89 131	0.87 264	1.40 51	0.67 166	1.63 34	1.70 143	0.82 79	1.41 187	0.64 73	0.54 40	1.81 211	0.66 37	0.25 57	0.23 113	0.26 128	0.21 107	0.32 188	5.10 526

model_zeroshot	2.43 249	0.72 178	19.99 400	1.24 343	1.23 392	3.70 317	0.63 151	3.76 309	1.61 120	2.79 497	1.41 187	2.24 349	0.82 143	2.87 323	1.22 211	0.33 236	0.52 410	0.30 243	0.25 201	0.28 107	2.59 477

raftrobust	2.05 160	1.45 405	13.44 192	1.29 373	5.81 594	3.59 289	0.67 166	2.80 177	1.50 82	2.21 372	1.41 187	1.17 193	1.22 265	1.37 115	1.46 277	0.29 135	0.33 264	0.22 26	0.20 90	0.27 94	0.36 94

Anonymous_2	4.03 506	0.99 321	11.19 175	1.20 324	1.71 505	3.68 312	0.93 364	3.76 309	1.63 127	2.07 318	1.43 190	4.76 553	2.34 465	1.86 222	1.78 360	0.82 537	2.42 538	8.69 622	16.64 626	4.38 597	8.29 549

x	2.94 379	0.83 246	16.07 243	1.51 460	0.83 242	2.13 99	0.96 378	3.97 356	4.73 550	1.73 234	1.43 190	1.61 249	1.27 270	2.24 272	1.71 343	0.29 135	6.91 577	0.34 342	0.31 343	0.34 237	9.60 562

Pointernet	0.99 66	0.50 34	3.54 108	0.89 131	0.44 49	2.30 115	0.38 34	3.12 219	1.48 74	0.69 39	1.44 192	0.92 157	0.73 96	1.28 82	0.82 98	0.24 42	0.23 113	0.21 19	0.19 54	0.19 3	0.25 10

WCG-NET（raft）	1.44 116	0.92 283	1.56 48	0.89 131	0.32 4	1.43 55	0.97 383	1.69 45	2.42 261	1.68 222	1.44 192	2.37 366	1.01 193	1.33 97	0.85 109	0.25 57	8.56 587	0.22 26	0.21 107	0.28 107	0.32 38

LL-Strereo2	2.36 231	1.81 447	19.35 341	1.04 243	1.03 322	3.73 323	1.35 462	2.70 166	2.04 195	1.76 240	1.44 192	1.82 295	0.73 96	1.48 139	1.53 287	0.33 236	0.30 240	0.55 504	0.35 393	0.30 148	3.51 507

testlalala_base	2.69 330	0.77 225	21.10 548	1.22 335	1.46 450	2.72 150	0.83 285	4.11 402	1.49 79	1.28 174	1.45 195	1.21 206	0.85 148	1.28 82	1.19 204	3.94 597	2.36 534	0.27 155	0.19 54	4.48 600	1.58 434

gasm-f	4.41 525	0.71 170	10.58 168	0.99 218	16.98 611	4.39 486	0.92 358	2.05 80	1.71 146	0.97 134	1.46 196	0.53 49	0.88 157	1.39 118	1.12 184	0.31 188	18.89 621	0.27 155	0.20 90	0.30 148	23.53 616

castereo++	1.26 101	0.99 321	3.48 107	0.95 188	0.74 203	2.48 128	0.98 386	3.14 220	4.28 523	0.75 54	1.46 196	1.92 312	0.58 48	1.29 86	0.51 13	0.27 88	0.24 144	0.28 193	0.19 54	0.24 61	0.35 72

G2L-ROB	2.75 345	1.93 457	19.94 394	1.25 358	1.05 331	3.84 345	0.93 364	3.45 262	2.56 282	2.29 396	1.47 198	2.64 402	1.20 263	8.34 449	2.28 429	0.29 135	0.20 43	0.24 64	0.23 160	0.29 125	0.52 231

rvit_0105_3	1.97 142	1.34 393	16.03 242	0.98 211	0.59 130	2.37 121	1.08 409	3.30 240	3.01 358	1.21 164	1.47 198	1.24 209	1.04 206	1.82 214	1.23 214	0.47 423	0.44 364	0.40 415	0.43 462	0.43 353	0.55 251

PSM-softLoss	2.62 303	0.65 127	21.11 550	2.46 558	0.49 75	4.68 552	0.68 177	2.61 158	4.23 515	2.14 336	1.47 198	1.42 231	0.99 187	6.04 396	1.24 219	0.47 423	0.23 113	0.37 390	0.39 431	0.33 214	0.34 61

KMStereo	2.62 303	0.65 127	21.11 550	2.46 558	0.49 75	4.68 552	0.68 177	2.61 158	4.23 515	2.14 336	1.47 198	1.42 231	0.99 187	6.04 396	1.24 219	0.47 423	0.23 113	0.37 390	0.39 431	0.33 214	0.34 61

Hybrid-DGEV-2	2.50 262	2.49 482	20.10 418	1.20 324	0.51 86	4.16 436	0.52 94	4.30 477	2.42 261	2.09 324	1.49 202	2.36 365	1.61 358	3.40 336	1.39 258	0.28 110	0.25 163	0.30 243	0.26 220	0.30 148	0.55 251

ours_stereo	1.00 71	0.88 262	2.52 85	0.91 149	0.74 203	1.10 17	0.57 109	1.68 38	1.24 45	0.76 58	1.49 202	0.70 89	0.62 63	1.61 160	0.62 31	0.26 76	0.20 43	0.26 128	0.21 107	0.30 148	3.24 496

RSM	0.99 66	0.54 56	1.25 18	0.94 176	0.61 140	1.32 44	0.74 218	2.54 137	4.08 506	0.89 118	1.49 202	1.22 207	0.62 63	1.24 72	0.80 91	0.25 57	0.20 43	0.25 93	0.21 107	0.29 125	0.42 147

MIPNet	2.43 249	1.13 350	20.00 401	0.93 167	0.58 129	4.74 561	0.62 145	4.33 500	2.95 346	1.94 270	1.49 202	1.52 243	1.96 430	2.77 315	1.60 309	0.35 275	0.20 43	0.27 155	0.23 160	0.32 188	0.59 281

Gwc-CoAtRS	1.80 135	0.61 103	14.92 221	1.08 264	0.61 140	2.88 166	0.63 151	2.47 127	1.62 124	1.80 248	1.50 206	2.73 408	1.17 256	1.35 107	1.08 178	0.30 164	0.22 84	0.25 93	0.23 160	0.28 107	0.30 28

test_sample1	2.29 213	0.72 178	5.74 136	1.51 460	0.86 255	2.35 117	0.64 156	4.07 384	3.45 463	2.01 297	1.51 207	1.70 263	1.71 393	9.53 473	1.73 351	0.31 188	0.97 486	0.31 265	0.31 343	0.33 214	6.12 535

CRE-IMP	2.28 210	0.68 150	19.67 366	0.85 107	0.39 34	4.54 518	0.80 270	2.63 160	4.84 558	1.96 278	1.51 207	1.86 301	0.96 180	1.52 148	1.43 267	0.47 423	0.21 67	0.31 265	0.26 220	0.41 332	0.35 72

WCG-NET	1.00 71	0.81 237	1.65 58	0.93 167	0.38 18	1.48 59	1.04 402	1.81 53	2.80 318	1.67 220	1.52 209	0.93 163	0.97 183	1.18 57	0.84 104	0.25 57	0.81 471	0.23 38	0.21 107	0.27 94	0.26 11

DCVSM-stereo	2.31 219	0.72 178	20.28 441	1.15 298	0.93 289	2.53 139	0.75 229	2.70 166	1.69 140	2.56 461	1.53 210	3.27 460	1.71 393	2.23 270	1.38 255	0.36 302	0.53 413	0.41 424	0.33 368	0.46 386	0.64 303

RAFT-Stereo-weight	1.38 110	0.57 72	5.44 134	1.05 247	0.63 153	4.19 453	0.77 243	3.95 351	1.53 88	2.01 297	1.53 210	1.30 215	0.65 73	1.30 87	1.05 172	0.27 88	0.26 191	0.26 128	0.22 142	0.28 107	0.38 108

Patchmatch Stereo++	2.28 210	0.74 193	20.54 482	0.77 73	0.38 18	4.67 544	0.75 229	2.55 144	3.21 398	2.00 288	1.53 210	1.77 278	1.14 246	2.46 286	0.98 153	0.51 461	0.23 113	0.32 286	0.28 268	0.40 312	0.35 72
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	2.26 203	0.74 193	20.53 481	0.77 73	0.38 18	4.67 544	0.71 195	2.54 137	3.22 405	2.00 288	1.53 210	1.77 278	1.13 240	2.22 269	0.96 145	0.50 453	0.23 113	0.32 286	0.28 268	0.40 312	0.35 72

ROB_FTStereo_v2	2.25 198	0.74 193	20.45 466	0.77 73	0.38 18	4.66 543	0.74 218	2.54 137	3.20 395	2.00 288	1.53 210	1.77 278	1.14 246	2.13 255	0.96 145	0.50 453	0.22 84	0.32 286	0.28 268	0.40 312	0.35 72

HUI-Stereo	2.27 206	0.74 193	20.56 488	0.77 73	0.38 18	4.67 544	0.78 250	2.54 137	3.23 408	2.00 288	1.53 210	1.77 278	1.13 240	2.21 268	0.93 129	0.49 439	0.23 113	0.32 286	0.28 268	0.40 312	0.35 72

iGMRVC	2.27 206	0.74 193	20.46 467	0.77 73	0.38 18	4.65 540	0.73 208	2.54 137	3.21 398	2.00 288	1.53 210	1.77 278	1.14 246	2.47 289	0.99 156	0.51 461	0.23 113	0.32 286	0.28 268	0.40 312	0.35 72

iRAFT	2.28 210	0.74 193	20.54 482	0.77 73	0.38 18	4.67 544	0.75 229	2.55 144	3.21 398	2.00 288	1.53 210	1.77 278	1.14 246	2.46 286	0.98 153	0.51 461	0.23 113	0.32 286	0.28 268	0.40 312	0.35 72

cross-raft	1.95 141	0.66 135	16.17 248	1.23 342	0.92 285	2.25 109	0.70 190	3.69 295	1.68 136	1.78 243	1.53 210	3.15 451	1.13 240	1.35 107	1.06 174	0.24 42	0.23 113	0.26 128	0.24 183	0.29 125	0.45 167

RAFT-IKP	2.27 206	0.74 193	20.55 484	0.77 73	0.38 18	4.64 539	0.73 208	2.54 137	3.21 398	2.00 288	1.53 210	1.77 278	1.13 240	2.25 275	1.00 160	0.51 461	0.22 84	0.32 286	0.28 268	0.40 312	0.35 72

UPFNet	2.23 193	0.86 254	14.25 205	1.28 367	1.44 446	3.51 273	1.34 459	4.05 379	2.11 206	2.44 446	1.53 210	2.41 371	1.39 294	3.62 346	1.91 387	0.41 356	0.41 341	0.37 390	0.32 359	0.44 367	0.48 201

111111	1.15 95	0.56 64	1.31 23	0.69 40	1.19 381	3.37 237	0.33 21	2.41 115	1.68 136	0.82 79	1.54 221	0.61 66	0.59 54	1.44 128	0.66 37	0.26 76	0.23 113	0.23 38	0.17 23	0.25 66	4.66 522

test_sample2	2.20 187	0.70 163	6.07 139	1.49 452	0.81 236	2.96 176	0.86 309	4.13 412	3.31 428	2.07 318	1.54 221	1.56 245	1.63 372	10.61 512	1.80 365	0.33 236	0.77 466	0.32 286	0.32 359	0.38 291	2.35 470

IPLGR	2.61 300	0.73 184	20.72 513	0.87 123	0.54 100	4.58 529	0.52 94	4.32 497	2.79 317	1.91 260	1.54 221	1.72 267	1.71 393	6.94 425	1.43 267	0.31 188	0.21 67	0.27 155	0.24 183	0.34 237	0.48 201

GMOStereo	2.64 308	0.92 283	19.83 380	0.81 93	0.68 184	3.22 210	0.89 323	2.94 198	1.48 74	2.36 426	1.54 221	1.75 271	1.04 206	1.33 97	1.15 190	0.26 76	11.32 605	0.35 361	0.28 268	0.35 252	0.33 50

error version	2.64 308	0.92 283	19.83 380	0.81 93	0.68 184	3.22 210	0.89 323	2.94 198	1.48 74	2.36 426	1.54 221	1.75 271	1.04 206	1.33 97	1.15 190	0.26 76	11.32 605	0.35 361	0.28 268	0.35 252	0.33 50

test-v	2.64 308	0.92 283	19.83 380	0.81 93	0.68 184	3.22 210	0.89 323	2.94 198	1.48 74	2.36 426	1.54 221	1.75 271	1.04 206	1.33 97	1.15 190	0.26 76	11.32 605	0.35 361	0.28 268	0.35 252	0.33 50

ROB_FTStereo	2.26 203	0.74 193	20.44 463	0.77 73	0.38 18	4.65 540	0.75 229	2.54 137	3.19 393	2.00 288	1.54 221	1.77 278	1.13 240	2.28 276	0.94 137	0.49 439	0.22 84	0.32 286	0.28 268	0.40 312	0.35 72

test-2	2.64 308	0.92 283	19.83 380	0.81 93	0.68 184	3.22 210	0.89 323	2.94 198	1.48 74	2.36 426	1.54 221	1.75 271	1.04 206	1.33 97	1.15 190	0.26 76	11.32 605	0.35 361	0.28 268	0.35 252	0.33 50

DeepPruner_ROB	2.61 300	1.97 460	19.32 340	1.03 236	1.20 384	4.38 482	0.90 338	3.44 258	1.77 155	2.61 473	1.54 221	2.77 417	1.27 270	5.05 371	2.08 412	0.52 472	0.40 334	0.37 390	0.35 393	0.52 420	0.62 295

testlalala	2.95 381	0.66 135	20.83 520	1.03 236	0.81 236	4.39 486	0.90 338	2.96 206	3.69 485	2.50 455	1.55 230	1.31 216	0.61 61	1.15 50	0.77 73	0.42 367	14.33 611	0.25 93	0.20 90	0.26 83	0.36 94

HUF	5.25 551	1.03 327	26.85 615	1.03 236	13.21 604	1.35 47	0.76 239	2.97 208	3.00 353	0.79 71	1.56 231	0.92 157	0.66 80	1.53 151	0.74 62	0.35 275	27.70 634	0.26 128	0.18 34	0.24 61	19.90 611

DA	2.77 350	0.51 39	6.04 137	1.05 247	1.15 360	4.36 480	0.84 297	2.83 184	3.02 362	0.87 103	1.57 232	0.92 157	1.07 221	1.61 160	0.68 45	0.35 275	2.66 544	0.24 64	0.19 54	0.26 83	25.18 618

GGEV	2.77 350	0.51 39	6.04 137	1.05 247	1.15 360	4.36 480	0.84 297	2.83 184	3.02 362	0.87 103	1.57 232	0.92 157	1.07 221	1.61 160	0.68 45	0.35 275	2.66 544	0.24 64	0.19 54	0.26 83	25.18 618

rvit_105_1	2.17 176	1.36 395	16.82 265	1.09 268	0.68 184	2.78 154	1.26 448	3.55 270	2.90 341	1.40 182	1.57 232	1.29 214	1.14 246	2.91 324	1.49 281	0.55 480	0.47 388	0.45 450	0.61 521	0.45 376	0.63 298

testlalala2	2.47 257	0.75 207	20.46 467	2.58 564	2.91 560	3.80 338	0.76 239	4.20 438	3.87 497	1.45 196	1.57 232	2.43 377	0.80 132	1.23 69	0.71 55	0.28 110	0.33 264	0.24 64	0.21 107	0.35 252	0.38 108

GMStereo_Zeroshot	1.51 118	1.27 379	4.75 127	1.54 468	0.72 197	3.33 235	0.54 100	2.67 164	1.74 151	2.34 418	1.57 232	2.40 367	0.96 180	2.51 292	1.21 208	0.48 432	0.23 113	0.41 424	0.24 183	0.82 515	0.40 129

IGEV_Zeroshot_test	2.66 318	0.75 207	21.55 576	1.50 457	0.89 270	2.21 102	0.90 338	3.52 266	1.83 162	2.17 351	1.57 232	4.09 519	1.60 352	1.73 191	1.21 208	0.32 209	0.33 264	0.28 193	0.30 324	0.44 367	6.09 534

Pruner-Stereo	2.33 223	0.70 163	20.66 505	2.05 540	0.48 66	4.73 559	0.78 250	2.55 144	2.70 302	2.47 448	1.57 232	1.48 240	1.03 199	1.71 179	1.55 293	0.48 432	0.21 67	0.34 342	0.30 324	0.31 162	0.42 147

UNet	2.53 270	0.91 276	20.07 409	1.19 322	1.44 446	3.45 255	0.75 229	3.80 319	1.98 188	2.09 324	1.57 232	2.74 411	2.37 467	3.51 341	2.52 449	0.35 275	0.30 240	0.41 424	0.28 268	0.40 312	0.50 215

IGEV-FE	2.66 318	0.75 207	21.55 576	1.50 457	0.89 270	2.21 102	0.90 338	3.52 266	1.83 162	2.17 351	1.58 240	4.06 517	1.59 350	1.73 191	1.21 208	0.32 209	0.33 264	0.28 193	0.30 324	0.44 367	6.08 533

DMCA-RVC	2.72 335	3.31 500	20.08 415	1.27 365	1.13 356	2.49 131	0.85 304	3.43 256	1.85 166	3.04 520	1.58 240	1.99 327	1.51 331	6.42 407	2.86 464	0.39 342	0.31 248	0.44 442	0.37 413	0.47 399	0.65 307

DMCA	2.02 154	1.07 332	11.33 177	1.17 312	0.96 299	3.92 374	0.89 323	3.80 319	3.11 384	2.89 506	1.58 240	2.35 363	1.17 256	1.79 201	2.25 426	0.42 367	0.29 230	0.42 435	0.27 241	0.38 291	0.43 155

SCV	2.09 163	0.89 267	11.43 178	1.91 527	2.09 540	1.27 35	0.87 316	3.66 286	2.13 211	0.67 35	1.59 243	0.93 163	0.77 115	1.80 207	0.89 120	0.37 318	0.38 318	0.25 93	0.22 142	0.30 148	9.45 559

STTStereo	2.62 303	1.28 382	19.16 329	1.52 465	1.55 466	3.84 345	0.89 323	3.75 308	2.59 289	2.23 376	1.59 243	2.48 385	1.58 347	5.11 372	1.72 347	0.38 334	0.41 341	0.47 459	0.54 504	0.53 421	0.75 340

G2L-Stereo	2.85 361	2.33 479	19.94 394	1.15 298	1.34 421	3.57 285	0.95 372	3.70 298	2.22 223	2.14 336	1.61 245	3.19 452	1.33 282	9.50 471	2.02 404	0.36 302	0.27 208	0.35 361	0.28 268	0.30 148	0.51 221

MIM_Stereo	2.71 333	1.26 375	20.92 528	1.34 396	5.57 593	3.10 190	0.59 122	3.25 235	2.51 277	1.64 213	1.61 245	1.82 295	1.29 276	2.07 244	1.35 242	0.25 57	0.31 248	0.28 193	0.26 220	0.29 125	4.43 520

anonymousdsp2	2.72 335	0.68 150	11.15 174	1.20 324	0.64 157	3.66 307	0.71 195	3.71 301	2.14 213	1.62 211	1.61 245	1.95 319	1.00 190	2.24 272	0.81 93	0.32 209	0.50 404	0.28 193	0.20 90	0.34 237	19.58 610

HCRNet	2.24 195	0.74 193	14.54 212	0.82 98	1.36 428	4.11 420	0.70 190	3.61 281	3.03 368	1.83 252	1.61 245	1.58 246	1.40 298	5.79 386	1.60 309	0.35 275	0.28 219	0.36 379	0.29 303	0.34 237	0.46 177

AIO-Stereo	1.40 113	0.62 110	1.44 35	0.85 107	0.76 216	1.28 41	0.79 260	2.39 113	2.83 325	0.75 54	1.62 249	0.89 146	0.46 19	1.30 87	0.77 73	0.28 110	0.27 208	0.25 93	0.23 160	0.27 94	9.88 564

NF-Stereo	2.68 326	0.67 139	21.09 546	2.43 554	0.47 61	4.67 544	0.67 166	3.68 290	4.30 524	2.11 329	1.62 249	1.36 221	1.09 226	6.07 398	1.24 219	0.45 402	0.20 43	0.36 379	0.34 378	0.32 188	0.37 98

OCTAStereo	2.67 323	0.67 139	21.08 541	2.43 554	0.47 61	4.67 544	0.67 166	3.68 290	4.31 527	2.11 329	1.62 249	1.36 221	1.09 226	6.02 395	1.25 226	0.45 402	0.20 43	0.36 379	0.34 378	0.32 188	0.37 98

RE-Stereo	2.67 323	0.67 139	21.08 541	2.43 554	0.47 61	4.67 544	0.67 166	3.68 290	4.30 524	2.11 329	1.62 249	1.36 221	1.09 226	6.01 392	1.26 231	0.45 402	0.20 43	0.36 379	0.34 378	0.32 188	0.37 98

TVStereo	2.67 323	0.67 139	21.08 541	2.43 554	0.47 61	4.67 544	0.67 166	3.68 290	4.30 524	2.11 329	1.62 249	1.36 221	1.09 226	6.01 392	1.26 231	0.45 402	0.20 43	0.36 379	0.34 378	0.32 188	0.37 98

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 66	0.85 252	1.58 51	0.95 188	1.08 340	2.95 175	0.53 98	1.93 63	2.00 193	1.19 163	1.63 254	0.59 62	0.65 73	1.10 43	0.90 125	0.28 110	0.23 113	0.31 265	0.25 201	0.45 376	0.32 38

PCWNet_CMD	2.16 173	0.71 170	15.44 229	0.84 102	0.76 216	3.38 238	0.68 177	3.69 295	2.24 226	1.72 231	1.63 254	3.20 454	3.00 503	2.09 247	1.23 214	0.32 209	0.37 304	0.47 459	0.27 241	0.65 473	0.51 221

gwcnet-sp	2.38 236	1.51 412	17.58 286	1.11 276	0.92 285	3.59 289	1.03 397	3.79 314	2.43 265	2.60 469	1.63 254	1.80 290	1.61 358	3.87 352	1.99 396	0.33 236	0.32 254	0.30 243	0.29 303	0.40 312	0.47 189

scenet	2.38 236	1.51 412	17.58 286	1.11 276	0.92 285	3.59 289	1.03 397	3.79 314	2.43 265	2.60 469	1.63 254	1.80 290	1.61 358	3.87 352	1.99 396	0.33 236	0.32 254	0.30 243	0.29 303	0.40 312	0.47 189

ssnet	2.38 236	1.51 412	17.58 286	1.11 276	0.92 285	3.59 289	1.03 397	3.79 314	2.43 265	2.60 469	1.63 254	1.80 290	1.61 358	3.87 352	1.99 396	0.33 236	0.32 254	0.30 243	0.29 303	0.40 312	0.47 189

GCST	2.86 363	3.95 511	20.52 480	1.93 529	1.56 471	1.74 76	0.50 83	3.69 295	2.10 201	1.79 246	1.64 259	1.60 248	1.29 276	5.27 376	1.90 384	2.10 572	0.77 466	1.45 573	0.97 554	1.15 547	1.38 417

iRaft-Stereo_20w	3.11 406	0.69 155	18.89 318	1.00 225	1.09 343	5.03 571	1.00 389	5.86 584	2.46 274	2.83 504	1.64 259	3.06 442	4.30 544	3.08 331	1.74 354	0.31 188	0.30 240	0.27 155	0.35 393	0.42 343	7.93 542

MSMDNet	2.16 173	0.71 170	15.36 227	0.86 116	0.75 211	3.41 245	0.69 187	3.70 298	2.25 229	1.73 234	1.64 259	3.21 455	2.95 495	2.09 247	1.24 219	0.32 209	0.37 304	0.45 450	0.27 241	0.63 461	0.50 215

HI	2.19 180	1.11 344	19.93 391	1.14 295	0.69 192	2.98 181	0.45 68	2.58 152	1.87 170	2.18 355	1.65 262	2.41 371	1.83 416	1.72 185	1.63 320	0.30 164	0.17 9	0.28 193	0.31 343	0.27 94	0.32 38

CoSv	2.19 180	1.11 344	19.93 391	1.14 295	0.69 192	2.98 181	0.45 68	2.58 152	1.87 170	2.18 355	1.65 262	2.41 371	1.83 416	1.72 185	1.63 320	0.30 164	0.17 9	0.28 193	0.31 343	0.27 94	0.32 38

UGAM-zero	3.14 413	0.62 110	20.64 503	1.02 232	0.93 289	2.87 165	0.51 87	4.52 540	1.57 101	2.19 362	1.65 262	5.78 573	3.40 526	9.89 485	1.71 343	0.33 236	0.44 364	0.28 193	0.59 515	0.30 148	3.59 508

HITNet	2.49 260	2.91 493	19.23 336	1.54 468	0.57 125	3.47 258	0.79 260	4.16 423	2.93 344	2.18 355	1.65 262	1.68 258	1.45 313	2.17 261	2.99 471	0.28 110	0.20 43	0.41 424	0.27 241	0.45 376	0.52 231
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
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 360	1.17 358	20.72 513	1.15 298	2.05 537	3.61 295	0.49 77	4.63 554	2.10 201	1.41 185	1.66 266	6.02 577	2.40 468	2.79 317	2.09 415	0.30 164	0.51 407	0.31 265	0.96 551	0.59 444	1.93 454

PFNet+	2.46 255	0.64 119	21.10 548	0.98 211	0.48 66	4.63 537	0.83 285	2.47 127	3.48 468	2.14 336	1.67 267	1.34 217	1.03 199	4.66 368	1.35 242	0.49 439	0.33 264	0.38 404	0.39 431	0.33 214	0.49 210

raft+_RVC	3.46 465	2.57 487	19.51 351	1.49 452	17.54 614	3.63 300	0.76 239	3.24 232	1.53 88	1.35 177	1.67 267	1.03 176	1.10 233	1.98 236	1.53 287	0.25 57	7.10 578	0.25 93	0.24 183	0.28 107	2.18 467

G2L-Stereo_test	2.89 369	2.06 463	20.60 497	1.68 498	1.18 373	3.55 281	1.01 390	3.66 286	2.33 248	2.59 466	1.68 269	3.14 450	1.48 324	9.19 465	1.86 376	0.30 164	0.21 67	0.23 38	0.23 160	0.28 107	0.57 260

Selective-IGEV	1.42 115	0.58 77	8.82 161	0.92 159	0.85 251	1.32 44	0.80 270	2.85 189	3.84 492	0.87 103	1.68 269	0.71 96	0.62 63	1.30 87	0.75 66	0.24 42	0.27 208	0.24 64	0.19 54	0.27 94	1.18 404

MC-Stereo	2.54 274	0.58 77	6.38 143	1.30 378	1.37 431	4.56 528	0.60 126	2.08 83	1.57 101	1.97 280	1.68 269	0.89 146	1.12 239	1.46 134	0.88 117	0.27 88	8.44 585	0.27 155	0.22 142	0.26 83	14.87 582

DSFCA	2.38 236	1.03 327	11.06 172	1.15 298	1.18 373	3.97 388	1.75 508	3.63 283	2.44 271	3.14 530	1.68 269	2.90 428	2.48 475	5.38 378	3.17 479	0.49 439	0.45 371	0.37 390	0.37 413	0.54 425	0.46 177

RAFT+CT+SA	2.32 220	1.30 387	19.71 369	1.01 228	1.41 440	4.04 401	0.92 358	3.96 353	1.64 129	1.64 213	1.69 273	1.63 253	1.18 259	3.06 330	1.19 204	0.28 110	0.22 84	0.32 286	0.34 378	0.34 237	0.47 189

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 348	1.48 409	19.72 371	1.62 485	2.00 533	3.95 380	0.86 309	3.92 343	2.51 277	2.56 461	1.69 273	2.83 422	1.61 358	5.65 384	1.78 360	0.48 432	0.36 297	0.38 404	0.42 457	0.56 434	0.77 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT-Test	1.67 129	0.64 119	6.13 141	1.25 358	1.82 519	3.06 186	0.78 250	4.02 369	3.09 383	1.88 256	1.70 275	3.76 501	1.03 199	1.40 120	1.07 176	0.29 135	0.33 264	0.25 93	0.23 160	0.29 125	0.33 50

CFNet-ft	2.87 365	1.80 444	20.20 427	1.10 271	1.54 462	4.09 415	0.89 323	2.97 208	1.88 172	1.93 264	1.70 275	3.50 484	1.60 352	9.35 468	2.17 420	0.35 275	0.32 254	0.61 522	0.38 422	0.55 428	0.45 167

RYNet	3.15 416	1.48 409	16.27 254	1.24 343	1.39 434	3.67 309	1.44 478	4.09 397	3.20 395	2.26 385	1.70 275	3.83 505	2.15 450	13.64 602	3.23 480	0.45 402	0.45 371	0.50 480	0.35 393	0.81 513	0.83 354

CFNet_RVC	2.87 365	1.80 444	20.20 427	1.10 271	1.54 462	4.09 415	0.89 323	2.97 208	1.88 172	1.93 264	1.70 275	3.50 484	1.60 352	9.35 468	2.17 420	0.35 275	0.32 254	0.61 522	0.38 422	0.55 428	0.45 167

ToySt	2.53 270	0.89 267	19.20 333	1.12 286	0.95 297	3.47 258	1.13 423	3.72 303	2.25 229	1.36 178	1.71 279	2.22 348	1.59 350	2.14 258	1.81 369	0.28 110	0.64 445	0.30 243	0.33 368	0.43 353	5.14 527

ADCP+	4.42 526	12.67 570	18.95 320	1.12 286	1.55 466	4.30 473	3.60 580	4.01 364	3.80 491	2.30 399	1.71 279	3.93 509	4.29 543	3.49 340	18.77 609	0.40 353	0.41 341	0.63 530	0.53 501	0.67 479	1.35 415

dad	2.65 312	3.40 502	19.45 347	1.05 247	0.65 162	4.21 457	0.84 297	2.10 85	2.77 313	2.32 413	1.72 281	1.72 267	1.27 270	3.86 351	2.04 408	1.06 548	0.40 334	2.04 580	0.49 485	0.78 506	0.83 354

IRAFT_RVC	2.74 341	0.71 170	19.80 376	2.52 560	0.67 176	4.60 533	1.57 492	3.05 213	2.99 351	2.23 376	1.72 281	2.08 341	2.59 482	6.69 414	1.61 312	0.37 318	0.21 67	0.33 322	0.29 303	0.33 214	0.35 72

R-Stereo Train	2.13 167	0.65 127	19.43 344	1.02 232	0.67 176	3.79 335	0.89 323	4.12 408	1.55 93	2.15 343	1.72 281	1.13 188	0.94 177	1.46 134	1.30 237	0.32 209	0.25 163	0.27 155	0.21 107	0.28 107	0.37 98

RAFT-Stereo	2.13 167	0.65 127	19.43 344	1.02 232	0.67 176	3.79 335	0.89 323	4.12 408	1.55 93	2.15 343	1.72 281	1.13 188	0.94 177	1.46 134	1.30 237	0.32 209	0.25 163	0.27 155	0.21 107	0.28 107	0.37 98
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	2.79 355	1.13 350	13.75 195	1.37 409	1.47 453	3.57 285	1.38 467	4.17 427	3.77 490	2.04 307	1.72 281	3.05 439	1.75 399	10.84 520	1.72 347	0.62 500	0.48 395	0.56 507	0.54 504	0.79 511	1.02 389

PSMNet_ROB	3.38 455	5.24 523	20.61 499	1.24 343	1.22 391	3.76 328	1.64 501	3.59 277	2.80 318	2.07 318	1.72 281	2.75 413	1.79 408	11.42 552	4.58 501	0.42 367	0.38 318	0.50 480	0.62 524	0.62 455	0.69 318

999	1.08 83	0.86 254	2.44 82	1.06 253	0.65 162	3.27 220	0.91 350	1.47 19	1.43 66	0.74 50	1.73 287	0.70 89	0.66 80	3.03 329	1.18 199	0.24 42	0.22 84	0.25 93	0.21 107	0.27 94	0.37 98

RAFT	2.36 231	1.62 426	18.03 296	1.75 512	0.54 100	1.91 82	0.91 350	3.24 232	3.65 481	1.64 213	1.73 287	3.45 476	1.58 347	1.82 214	1.74 354	0.42 367	1.06 492	0.40 415	0.32 359	0.44 367	1.03 391

RALCasStereoNet	3.17 421	1.87 454	20.86 524	1.17 312	1.63 487	3.10 190	0.70 190	3.21 227	2.19 217	1.39 181	1.73 287	1.18 196	0.91 169	2.46 286	1.64 326	0.31 188	8.75 591	0.25 93	0.22 142	0.31 162	9.45 559

GANet-RSSM	2.96 383	1.27 379	21.17 557	1.73 508	1.23 392	4.22 459	0.91 350	3.39 251	2.02 194	1.97 280	1.74 290	2.53 387	2.06 437	10.91 527	1.88 380	0.37 318	0.35 287	0.32 286	0.29 303	0.42 343	0.46 177

BEATNet_4x	2.65 312	4.43 517	18.10 297	1.41 425	0.59 130	3.44 251	1.02 394	4.08 393	2.97 348	2.28 390	1.75 291	2.18 345	1.61 358	2.80 318	3.54 486	0.39 342	0.25 163	0.47 459	0.31 343	0.61 450	0.86 365

iinet-f	2.44 251	1.82 449	14.97 222	1.21 331	1.11 350	3.78 333	1.10 418	4.19 436	2.90 341	2.10 327	1.76 292	2.99 434	2.97 497	2.84 320	2.79 459	0.38 334	0.38 318	0.28 193	0.28 268	0.50 412	0.47 189

Wz-Net-LNSev	2.78 353	6.16 526	17.27 276	1.24 343	1.65 495	3.49 267	1.55 489	3.70 298	3.61 477	1.96 278	1.76 292	3.30 462	2.17 454	2.78 316	2.24 425	0.49 439	0.35 287	0.32 286	0.31 343	0.56 434	0.65 307

LCNet	2.54 274	0.60 96	20.89 526	1.01 228	0.57 125	3.60 293	1.21 442	3.20 226	1.70 143	2.17 351	1.76 292	1.43 234	4.12 540	3.61 344	0.94 137	0.32 209	0.20 43	0.28 193	0.76 537	0.50 412	1.83 453

ICVP	2.19 180	0.72 178	19.18 331	1.03 236	0.88 268	4.22 459	0.94 367	3.44 258	1.69 140	1.68 222	1.76 292	1.35 219	1.19 261	1.80 207	1.40 260	0.58 488	0.37 304	0.34 342	0.30 324	0.41 332	0.59 281
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	1.70 131	1.18 361	3.88 117	0.99 218	0.46 56	3.83 343	0.41 54	2.41 115	1.60 114	1.69 226	1.76 292	1.81 293	0.83 144	1.58 158	1.23 214	0.31 188	4.86 567	0.29 218	0.26 220	0.33 214	4.33 518

GANetREF_RVC	3.45 462	5.10 521	19.89 388	1.58 477	0.80 231	4.13 425	1.82 514	4.24 457	3.33 438	1.91 260	1.76 292	2.46 382	1.83 416	13.17 594	1.87 379	0.83 538	0.57 425	0.79 551	0.77 538	1.21 552	0.91 371
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
AdaStereo	2.22 191	0.90 273	16.41 259	1.33 394	0.83 242	3.21 207	1.12 421	4.25 468	2.91 343	2.06 312	1.76 292	2.47 383	1.17 256	1.93 230	1.65 330	0.50 453	0.26 191	0.43 439	0.29 303	0.46 386	0.39 122
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.
ITSA-stereo	2.11 165	0.85 252	7.84 153	1.24 343	0.68 184	4.06 409	0.91 350	4.30 477	2.57 285	1.94 270	1.77 299	1.61 249	2.12 445	6.12 399	2.79 459	0.42 367	0.38 318	0.40 415	0.41 451	0.51 417	1.26 410

MyStereo06	2.74 341	1.07 332	21.19 560	1.06 253	1.08 340	4.26 467	0.86 309	3.72 303	1.80 159	2.25 379	1.77 299	4.28 532	4.12 540	1.85 219	1.38 255	0.25 57	2.43 540	0.34 342	0.27 241	0.46 386	0.48 201

SQANet	4.22 513	14.03 587	20.30 448	2.78 569	2.75 558	3.41 245	1.48 482	3.66 286	2.25 229	2.62 476	1.77 299	2.68 405	1.90 427	7.41 433	3.78 490	2.97 581	1.42 506	1.85 579	1.13 562	3.28 580	2.86 487

DeepPrunerF	4.00 505	5.64 524	16.81 264	1.36 403	1.75 509	3.69 314	1.54 487	4.24 457	13.98 603	2.21 372	1.77 299	2.73 408	2.29 461	10.90 525	6.64 520	0.71 516	0.61 439	0.77 550	0.79 540	0.87 521	0.79 349

GES	2.26 203	0.79 231	19.68 367	1.12 286	0.59 130	4.30 473	1.01 390	3.90 338	1.59 108	1.78 243	1.78 303	1.28 212	1.75 399	1.80 207	1.61 312	0.42 367	0.29 230	0.33 322	0.31 343	0.45 376	0.50 215

MMNet	2.15 170	1.33 391	12.06 180	1.22 335	1.23 392	3.55 281	0.89 323	3.84 327	2.26 232	2.19 362	1.78 303	2.15 344	2.10 441	3.70 347	2.35 434	0.45 402	0.38 318	0.34 342	0.28 268	0.40 312	0.52 231

FADNet_RVC	3.10 405	7.62 537	19.12 326	1.05 247	0.93 289	4.09 415	0.84 297	4.34 505	2.05 196	1.54 200	1.78 303	1.61 249	1.50 329	8.92 459	2.64 458	0.50 453	0.38 318	0.44 442	0.61 521	0.91 524	1.16 403

test_sample3	2.65 312	0.75 207	15.69 235	1.42 434	0.85 251	3.14 200	0.73 208	4.28 473	3.21 398	2.28 390	1.79 306	1.78 287	1.46 318	11.11 539	1.84 372	0.36 302	0.46 377	0.34 342	0.36 403	0.40 312	0.76 341

DeepStereo_RVC	2.42 248	0.70 163	18.41 304	0.79 87	0.43 45	4.50 509	0.70 190	2.51 131	3.51 471	2.02 299	1.79 306	1.54 244	6.35 566	1.93 230	1.22 211	0.47 423	0.22 84	0.29 218	0.29 303	0.35 252	0.40 129

CFNet_pseudo	2.03 156	0.74 193	12.75 185	0.87 123	0.74 203	3.91 367	0.65 160	4.04 376	1.93 180	1.93 264	1.79 306	3.25 459	1.61 358	2.51 292	1.25 226	0.32 209	0.37 304	0.53 495	0.28 268	0.64 466	0.50 215

ac_64	2.93 374	0.87 258	19.66 359	1.35 398	1.70 504	3.29 227	0.92 358	3.56 272	3.46 466	1.91 260	1.79 306	3.90 508	1.76 402	10.23 501	1.93 392	0.44 392	0.32 254	0.33 322	0.31 343	0.35 252	0.51 221

ccs_rob	2.03 156	0.74 193	12.67 184	0.87 123	0.75 211	3.91 367	0.66 163	4.04 376	1.93 180	1.92 263	1.79 306	3.24 457	1.63 372	2.52 296	1.25 226	0.32 209	0.37 304	0.54 503	0.28 268	0.66 477	0.51 221

CRFU-Net	2.56 286	0.89 267	10.77 171	2.53 561	1.09 343	3.91 367	1.40 470	3.87 333	1.92 178	2.25 379	1.80 311	3.32 465	7.85 583	5.53 383	1.54 290	0.58 488	0.36 297	0.31 265	0.28 268	0.39 306	0.56 255

GwcNet-ADL	2.51 263	0.75 207	21.41 571	0.98 211	0.73 198	4.58 529	0.95 372	4.46 532	2.61 290	2.06 312	1.80 311	2.54 389	1.24 268	1.98 236	1.73 351	0.41 356	0.46 377	0.24 64	0.27 241	0.41 332	0.55 251

RALAANet	2.29 213	2.73 490	21.08 541	1.29 373	0.94 295	1.45 56	0.68 177	3.25 235	2.61 290	2.02 299	1.80 311	1.28 212	1.04 206	2.12 253	1.79 364	0.30 164	0.22 84	0.27 155	0.27 241	0.41 332	0.35 72

PSMNet-RSSM	2.91 372	1.55 420	20.10 418	1.32 389	1.30 408	4.19 453	0.95 372	3.78 313	2.28 238	2.28 390	1.80 311	2.64 402	1.87 424	9.83 482	1.93 392	0.37 318	0.33 264	0.35 361	0.38 422	0.46 386	0.40 129

NCCL2	2.96 383	4.07 514	15.75 236	1.24 343	1.03 322	3.48 264	2.55 548	3.79 314	2.39 255	2.78 495	1.80 311	2.41 371	1.67 384	10.27 504	2.48 446	0.46 414	0.41 341	0.57 511	0.55 509	0.61 450	0.86 365

FE-Mocha	1.31 104	0.79 231	5.00 129	1.08 264	0.77 220	1.59 65	0.39 39	2.94 198	1.56 97	1.83 252	1.81 316	2.44 381	0.88 157	1.68 169	1.18 199	0.32 209	0.49 398	0.35 361	0.32 359	0.27 94	0.48 201

test-1	1.81 136	0.72 178	9.51 163	1.02 232	1.57 474	3.85 350	0.60 126	4.07 384	1.51 85	1.94 270	1.81 316	2.04 335	0.91 169	1.39 118	1.73 351	0.27 88	0.93 479	0.31 265	0.25 201	0.29 125	1.37 416

GwcNet-RSSM	3.13 411	5.08 520	19.86 384	1.28 367	1.20 384	4.12 422	1.11 419	3.89 336	2.80 318	2.13 334	1.81 316	3.11 447	1.46 318	10.33 507	2.19 423	0.36 302	0.34 277	0.35 361	0.31 343	0.45 376	0.43 155

MoCha-V2	3.53 470	0.90 273	17.00 269	1.32 389	8.54 596	1.38 50	0.55 102	2.89 195	3.31 428	0.99 139	1.82 319	0.66 80	1.16 254	1.79 201	0.84 104	0.26 76	15.15 614	0.20 8	0.20 90	0.25 66	11.33 570

DCANet-4	2.06 161	0.58 77	15.30 225	0.86 116	0.44 49	4.16 436	0.57 109	4.31 489	3.28 416	2.31 402	1.82 319	1.04 178	1.54 342	1.69 175	1.56 297	0.35 275	0.24 144	0.24 64	0.19 54	0.25 66	0.57 260

fff	2.40 240	0.96 304	20.47 470	0.84 102	0.38 18	4.15 433	0.57 109	4.30 477	2.85 328	2.31 402	1.82 319	1.19 200	2.98 499	1.68 169	1.57 300	0.35 275	0.24 144	0.23 38	0.19 54	0.25 66	0.57 260

DisPM	2.29 213	0.61 103	20.25 438	1.79 517	0.52 93	4.58 529	0.77 243	2.50 130	2.22 223	2.49 453	1.82 319	1.45 237	1.01 193	2.73 314	1.04 169	0.48 432	0.20 43	0.32 286	0.31 343	0.32 188	0.45 167

BUS	1.64 126	0.64 119	3.82 114	0.94 176	0.86 255	4.50 509	0.75 229	4.49 534	2.29 242	2.96 516	1.82 319	3.61 494	1.03 199	1.79 201	1.18 199	0.39 342	0.25 163	0.31 265	0.28 268	0.38 291	0.41 138

test_5	2.45 253	1.43 402	19.72 371	1.20 324	1.39 434	3.88 359	1.25 447	4.03 372	1.98 188	1.74 237	1.82 319	1.86 301	1.78 405	3.57 343	1.35 242	0.33 236	0.21 67	0.35 361	0.33 368	0.34 237	0.43 155

BSDual-CNN	1.61 121	0.64 119	3.82 114	0.94 176	0.86 255	4.18 445	1.14 426	4.49 534	2.29 242	2.96 516	1.82 319	2.58 396	1.30 278	1.79 201	1.44 271	0.39 342	0.25 163	0.31 265	0.28 268	0.38 291	0.41 138

hknet	2.34 226	0.78 227	13.86 198	0.94 176	1.07 337	4.18 445	1.14 426	4.49 534	3.00 353	2.96 516	1.82 319	3.47 477	1.30 278	4.11 360	1.77 359	0.35 275	0.25 163	0.31 265	0.28 268	0.38 291	0.41 138

AACVNet	2.77 350	1.64 429	19.22 335	1.57 475	0.86 255	3.28 224	0.74 218	3.31 243	1.66 133	2.06 312	1.82 319	2.47 383	1.40 298	10.95 528	1.92 391	0.41 356	0.35 287	0.38 404	0.33 368	0.46 386	0.61 291

csc	2.40 240	0.96 304	20.47 470	0.84 102	0.38 18	4.15 433	0.57 109	4.30 477	2.85 328	2.31 402	1.82 319	1.19 200	2.98 499	1.68 169	1.57 300	0.35 275	0.24 144	0.23 38	0.19 54	0.25 66	0.57 260

cscssc	2.40 240	0.96 304	20.47 470	0.84 102	0.38 18	4.15 433	0.57 109	4.30 477	2.85 328	2.31 402	1.82 319	1.19 200	2.98 499	1.68 169	1.57 300	0.35 275	0.24 144	0.23 38	0.19 54	0.25 66	0.57 260

SFCPSM	2.16 173	0.75 207	15.82 237	0.91 149	0.98 301	3.74 325	1.27 449	4.15 421	2.56 282	1.90 259	1.82 319	1.64 254	1.39 294	2.51 292	1.57 300	0.36 302	0.28 219	0.39 410	0.36 403	0.36 271	0.50 215

cf-r	2.93 374	2.19 473	20.59 496	1.49 452	1.35 426	4.18 445	0.92 358	3.73 307	3.12 386	2.16 347	1.82 319	3.40 472	1.44 311	8.22 446	1.93 392	0.34 258	0.31 248	0.33 322	0.30 324	0.38 291	0.45 167

Select-FE	2.58 291	1.05 330	18.42 305	1.09 268	1.24 396	3.70 317	0.61 130	3.97 356	2.27 237	2.61 473	1.83 332	5.04 559	3.16 512	2.02 239	1.40 260	0.35 275	0.56 423	0.31 265	0.48 481	0.35 252	1.14 400

psm_up	3.04 397	1.30 387	18.97 322	1.31 382	1.51 458	3.86 353	1.22 443	4.26 469	2.31 246	2.72 487	1.83 332	2.43 377	1.68 385	12.86 589	1.78 360	0.43 384	0.41 341	0.41 424	0.34 378	0.46 386	0.67 313

HH	3.19 424	0.91 276	21.34 567	1.24 343	0.61 140	4.16 436	0.80 270	2.94 198	1.82 160	1.23 170	1.84 334	4.61 549	1.84 419	2.63 305	0.99 156	0.29 135	1.53 509	0.30 243	0.24 183	0.34 237	14.22 580

HanStereo	3.19 424	0.91 276	21.34 567	1.24 343	0.61 140	4.16 436	0.80 270	2.94 198	1.82 160	1.23 170	1.84 334	4.61 549	1.84 419	2.63 305	0.99 156	0.29 135	1.53 509	0.30 243	0.24 183	0.34 237	14.22 580

RCA-Stereo	1.38 110	0.61 103	3.95 120	0.94 176	0.48 66	4.68 552	0.78 250	4.17 427	1.95 183	1.93 264	1.84 334	0.94 167	1.48 324	1.23 69	0.75 66	0.30 164	0.43 354	0.25 93	0.20 90	0.26 83	0.37 98

AAGNet	3.88 497	0.67 139	20.04 406	2.27 546	0.46 56	4.76 563	1.05 404	2.28 102	3.38 445	2.16 347	1.84 334	2.40 367	3.95 537	6.22 402	24.21 616	0.49 439	0.19 27	0.30 243	0.29 303	0.33 214	0.29 23

tg	1.40 113	1.14 353	2.71 95	0.97 205	0.54 100	4.02 397	0.42 57	3.02 212	2.64 294	1.70 228	1.85 338	1.84 298	0.97 183	1.81 211	0.99 156	0.31 188	0.22 84	0.29 218	0.26 220	0.32 188	2.01 459

DualNet (step1)	3.32 447	1.19 367	20.68 506	1.11 276	0.87 264	4.22 459	1.20 436	4.40 519	4.92 560	2.20 369	1.85 338	1.90 307	2.00 432	6.87 421	1.75 357	1.41 563	1.36 504	4.19 610	2.07 595	0.70 488	1.43 422

test_sample9	4.68 537	1.19 367	20.68 506	1.11 276	0.87 264	4.22 459	1.20 436	4.40 519	4.92 560	2.20 369	1.85 338	1.90 307	2.00 432	11.08 537	11.57 556	1.41 563	14.65 612	4.19 610	2.07 595	0.70 488	1.43 422

test_sample7	2.85 361	0.81 237	14.48 211	1.59 480	0.77 220	2.42 124	1.08 409	4.40 519	4.92 560	2.20 369	1.85 338	1.90 307	2.00 432	6.87 421	1.75 357	0.47 423	1.36 504	0.44 442	0.41 451	0.47 399	6.81 539

CoDeX	2.47 257	0.91 276	13.65 194	1.03 236	1.17 371	3.28 224	1.30 453	4.17 427	2.99 351	1.78 243	1.85 338	2.04 335	1.46 318	9.99 492	1.66 331	0.38 334	0.28 219	0.32 286	0.28 268	0.34 237	0.57 260

StereoDRNet	3.07 401	2.92 495	16.33 256	1.36 403	1.57 474	3.45 255	2.04 529	3.77 312	2.85 328	3.31 539	1.85 338	2.78 418	1.79 408	10.85 521	3.41 483	0.45 402	0.36 297	0.39 410	0.37 413	0.62 455	0.85 361

xyz-stereo-finetune2	1.31 104	0.95 300	3.28 101	0.60 2	0.36 10	3.48 264	0.65 160	2.82 182	1.47 72	0.99 139	1.86 344	0.91 152	1.75 399	3.54 342	1.86 376	0.27 88	0.22 84	0.30 243	0.28 268	0.33 214	0.34 61

MM-Stereo_test3	2.20 187	0.95 300	19.62 357	1.94 530	1.18 373	1.95 86	0.83 285	3.56 272	3.91 499	1.33 175	1.86 344	1.10 184	0.68 86	1.48 139	1.63 320	0.29 135	0.35 287	0.27 155	0.22 142	0.37 277	0.56 255

rvit_stereo_0075_2	2.14 169	0.76 217	21.42 572	0.91 149	1.26 401	2.49 131	0.68 177	2.30 109	2.10 201	1.42 188	1.86 344	1.45 237	0.85 148	1.49 141	1.03 168	0.47 423	0.40 334	0.48 465	0.38 422	0.47 399	0.53 239

ADStereo(finetuned)	2.30 217	0.97 309	17.29 277	0.86 116	0.43 45	4.17 442	0.59 122	4.31 489	3.29 421	2.35 420	1.86 344	1.18 196	3.35 522	1.69 175	1.59 305	0.34 258	0.25 163	0.23 38	0.19 54	0.31 162	0.72 327

GEStereo_RVC	2.66 318	1.20 371	20.38 457	1.29 373	1.05 331	4.02 397	1.42 473	4.17 427	2.24 226	2.10 327	1.86 344	2.33 359	1.84 419	4.93 370	1.78 360	0.51 461	0.38 318	0.32 286	0.29 303	0.44 367	0.56 255

DCANet	2.37 235	0.98 312	20.47 470	0.86 116	0.43 45	4.18 445	0.59 122	4.31 489	3.29 421	2.35 420	1.86 344	1.18 196	1.63 372	1.69 175	1.59 305	0.34 258	0.25 163	0.24 64	0.19 54	0.31 162	0.73 332

PSMNet-ADL	2.01 152	0.78 227	2.89 97	1.11 276	0.86 255	4.13 425	0.80 270	3.84 327	2.26 232	1.74 237	1.87 350	2.90 428	1.81 411	10.37 508	2.34 433	0.49 439	0.47 388	0.29 218	0.30 324	0.39 306	0.56 255

LALA_ROB	2.88 367	2.13 471	19.08 325	1.10 271	0.99 306	3.91 367	1.81 513	4.50 538	3.04 373	3.32 540	1.87 350	2.75 413	1.66 382	4.06 358	4.02 492	0.47 423	0.44 364	0.55 504	0.53 501	0.61 450	0.73 332

CFNet	3.04 397	6.89 533	16.27 254	1.36 403	1.24 396	4.09 415	0.72 199	4.15 421	3.00 353	1.69 226	1.88 352	2.27 352	1.45 313	11.41 550	2.12 417	0.36 302	0.29 230	0.43 439	0.36 403	0.48 406	0.38 108

UCFNet_RVC	2.53 270	1.29 384	20.56 488	1.42 434	1.40 439	4.01 394	1.04 402	2.79 175	1.67 135	2.27 388	1.88 352	2.94 431	1.50 329	3.48 339	1.68 334	0.37 318	0.29 230	0.52 488	0.41 451	0.55 428	0.51 221

ACVNet-DCA	3.67 480	0.94 295	19.66 359	1.87 522	0.42 40	4.47 502	0.73 208	4.07 384	4.63 542	1.21 164	1.89 354	0.73 99	1.62 368	2.20 265	0.81 93	0.31 188	18.77 615	0.32 286	0.21 107	0.35 252	8.09 544

xx1	3.69 484	0.94 295	19.66 359	1.87 522	0.42 40	4.47 502	0.73 208	4.24 457	4.01 504	1.21 164	1.89 354	1.78 287	1.36 287	2.20 265	0.81 93	0.31 188	18.77 615	0.33 322	0.36 403	0.35 252	8.09 544

1test111	3.86 495	0.94 295	19.66 359	1.87 522	0.42 40	4.47 502	0.73 208	4.07 384	4.63 542	1.21 164	1.89 354	0.73 99	1.62 368	5.19 374	1.68 334	0.31 188	18.77 615	0.32 286	0.21 107	0.35 252	8.09 544

cc1	3.93 500	0.94 295	19.66 359	1.87 522	0.42 40	4.47 502	0.73 208	4.24 457	4.01 504	1.21 164	1.89 354	0.73 99	1.62 368	2.20 265	0.81 93	0.31 188	18.77 615	0.32 286	0.21 107	0.32 188	13.93 576

tt1	3.79 491	0.93 291	15.34 226	1.83 519	0.45 52	4.54 518	0.78 250	4.23 451	4.73 550	1.27 173	1.89 354	0.74 110	1.48 324	2.29 277	0.78 77	0.30 164	19.28 628	0.32 286	0.22 142	0.31 162	14.02 577

SACVNet	3.06 400	1.61 425	19.29 339	1.46 446	1.18 373	4.05 405	1.48 482	4.03 372	2.58 288	2.75 491	1.89 354	2.55 390	1.38 291	11.33 548	2.28 429	0.51 461	0.41 341	0.48 465	0.43 462	0.57 438	0.93 376

XX-Stereo	2.66 318	0.70 163	21.17 557	2.33 550	1.24 396	4.31 476	0.45 68	4.48 533	1.60 114	2.39 434	1.89 354	4.60 548	0.60 58	4.17 362	1.11 183	0.34 258	0.26 191	0.29 218	0.29 303	0.53 421	0.43 155

DN-CSS_ROB	2.89 369	9.72 551	19.71 369	2.07 541	0.90 278	4.01 394	0.61 130	4.06 381	3.35 440	1.66 218	1.89 354	1.39 227	1.06 217	3.24 333	1.88 380	0.44 392	0.19 27	0.44 442	0.29 303	0.40 312	0.42 147

test_sample4	2.68 326	0.76 217	15.85 238	1.45 444	0.83 242	3.10 190	0.72 199	4.31 489	3.37 442	2.39 434	1.90 362	1.72 267	1.47 323	11.13 541	1.86 376	0.36 302	0.47 388	0.35 361	0.37 413	0.42 343	0.85 361

DDVS	1.78 134	0.84 251	3.58 109	1.32 389	1.15 360	3.17 202	0.77 243	3.35 247	1.86 167	1.88 256	1.91 363	2.91 430	1.42 306	6.19 401	1.85 374	0.47 423	0.65 448	0.35 361	0.38 422	0.48 406	1.01 387

Wz-Net-TNSev	4.22 513	13.55 575	15.87 239	1.57 475	1.19 381	3.61 295	2.48 545	4.38 516	3.45 463	2.29 396	1.91 363	4.20 528	2.86 491	12.11 575	10.56 545	0.61 494	0.59 435	0.48 465	0.54 504	0.93 527	1.24 407

NINENet	2.59 292	0.89 267	16.09 244	1.16 305	1.07 337	4.50 509	0.75 229	4.43 526	2.61 290	2.18 355	1.91 363	3.61 494	1.03 199	7.92 443	1.18 199	0.49 439	0.34 277	0.41 424	0.30 324	0.42 343	0.44 161

ARAFT	3.24 436	13.49 574	19.88 387	0.93 167	0.49 75	4.16 436	1.40 470	4.37 512	3.21 398	2.40 438	1.91 363	1.70 263	1.04 206	6.43 408	1.45 275	0.37 318	0.19 27	0.37 390	0.35 393	0.37 277	0.35 72

ACVNet	2.40 240	0.97 309	20.20 427	0.94 176	0.86 255	4.22 459	0.79 260	2.97 208	2.85 328	1.93 264	1.91 363	3.07 443	1.46 318	1.52 148	2.37 437	0.33 236	0.27 208	0.30 243	0.27 241	0.42 343	0.35 72

acv_ft	2.45 253	0.97 309	19.57 354	1.15 298	2.01 534	2.97 179	0.96 378	3.88 334	2.85 328	2.34 418	1.91 363	3.07 443	1.65 381	1.52 148	2.26 427	0.33 236	0.27 208	0.30 243	0.27 241	0.42 343	0.35 72

z-ln-s-r	3.37 454	4.66 519	19.53 352	1.42 434	1.29 405	3.70 317	1.20 436	4.24 457	3.96 502	2.16 347	1.92 369	2.43 377	1.62 368	10.90 525	6.24 515	0.36 302	0.23 113	0.32 286	0.24 183	0.53 421	0.53 239

coex_refinement	3.01 391	1.69 433	20.28 441	1.31 382	1.15 360	3.21 207	0.86 309	3.94 350	2.43 265	2.51 456	1.92 369	3.49 479	1.68 385	11.06 533	2.54 450	0.38 334	0.26 191	0.27 155	0.31 343	0.41 332	0.58 278

DRN-Test	3.17 421	1.30 387	19.66 359	1.41 425	1.60 480	3.61 295	1.47 480	4.18 433	2.83 325	3.48 546	1.92 369	2.58 396	2.50 478	10.81 519	2.90 468	0.49 439	0.49 398	0.44 442	0.42 457	0.57 438	0.78 345

CSP-Net	1.99 148	1.70 434	4.84 128	1.22 335	1.02 317	3.42 247	1.30 453	3.66 286	2.11 206	2.07 318	1.93 372	2.40 367	1.48 324	8.56 453	1.62 314	0.51 461	0.41 341	0.27 155	0.27 241	0.44 367	0.54 247

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 488	1.65 430	20.61 499	2.55 562	1.63 487	4.29 471	1.67 504	3.99 360	2.56 282	1.76 240	1.93 372	3.03 438	1.41 303	13.24 596	2.02 404	4.47 603	1.63 513	1.12 565	0.48 481	2.42 574	2.85 486

mmm	2.70 331	0.80 234	8.26 154	1.50 457	1.18 373	2.44 126	0.85 304	4.08 393	4.59 540	2.31 402	1.95 374	1.51 242	1.55 344	2.33 280	1.72 347	0.31 188	7.71 582	0.45 450	0.42 457	0.40 312	9.56 561

ssnet_v2	2.81 357	1.39 397	21.16 555	1.25 358	0.90 278	3.86 353	1.63 498	4.10 399	3.22 405	2.79 497	1.96 375	3.78 502	1.70 391	2.53 298	3.12 478	0.44 392	0.37 304	0.42 435	0.38 422	0.59 444	0.58 278

SA	2.55 279	1.54 416	20.70 510	1.12 286	0.48 66	4.26 467	1.33 458	4.45 530	3.28 416	1.68 222	1.96 375	1.69 259	2.25 459	2.60 303	1.57 300	0.30 164	0.29 230	0.37 390	0.38 422	0.36 271	0.47 189

DISCO	2.40 240	0.99 321	11.99 179	1.81 518	1.12 353	3.47 258	1.24 446	3.34 245	2.57 285	2.73 489	1.96 375	4.52 544	1.90 427	4.18 363	3.62 488	0.37 318	0.27 208	0.31 265	0.30 324	0.70 488	0.62 295

test_sample8	5.57 554	1.19 367	20.68 506	1.11 276	0.87 264	4.22 459	1.20 436	4.43 526	3.76 488	5.63 580	1.97 378	12.99 601	6.34 565	11.08 537	11.57 556	1.41 563	14.65 612	4.19 610	2.07 595	0.70 488	1.43 422

HBP-ISP	3.78 489	9.10 546	20.83 520	1.72 506	1.14 358	4.54 518	2.82 557	4.61 553	3.03 368	4.13 563	1.98 379	1.88 305	3.31 518	11.06 533	1.52 286	0.74 527	0.57 425	0.67 536	0.62 524	0.65 473	0.64 303

IER	2.09 163	0.91 276	14.11 203	0.97 205	1.15 360	3.17 202	0.89 323	3.59 277	2.39 255	2.15 343	1.98 379	2.27 352	2.11 443	2.39 284	1.80 365	0.35 275	0.24 144	0.36 379	0.30 324	0.34 237	0.42 147

TDLM	3.20 426	1.58 421	18.80 314	1.70 504	1.10 347	4.29 471	2.17 535	3.81 323	3.27 414	2.89 506	1.98 379	2.06 340	1.70 391	12.44 584	2.15 418	0.58 488	0.31 248	0.56 507	0.40 440	0.58 442	1.59 435

MSAF-DinoV2	14.43 609	15.18 608	21.76 581	2.38 552	1.44 446	4.01 394	1.38 467	8.63 595	9.06 592	2.28 390	1.99 382	5.37 565	5.16 554	177.39 646	15.79 578	0.49 439	0.34 277	0.40 415	0.60 518	6.27 606	8.64 555

FACV-RUCA	1.35 109	0.70 163	2.58 90	1.07 261	1.49 454	2.70 149	1.13 423	3.21 227	2.64 294	1.42 188	1.99 382	1.06 181	1.15 252	1.44 128	1.16 195	0.41 356	0.42 352	0.73 548	0.41 451	0.63 461	0.67 313

DPSNet	3.94 501	2.01 462	14.69 216	1.58 477	1.30 408	4.17 442	2.08 531	4.57 547	4.63 542	2.78 495	1.99 382	3.79 503	7.88 584	10.66 515	11.35 552	0.94 543	0.99 489	0.41 424	0.57 512	1.09 541	1.40 418

IPLG	2.56 286	1.11 344	19.89 388	0.95 188	0.79 227	4.60 533	0.56 105	4.31 489	2.10 201	1.94 270	2.00 385	1.34 217	1.37 290	6.59 411	1.59 305	0.32 209	0.21 67	0.27 155	0.23 160	0.32 188	0.63 298

CASS	1.65 127	0.73 184	8.72 159	0.97 205	0.67 176	2.88 166	0.69 187	3.07 215	1.86 167	2.82 502	2.02 386	1.39 227	1.55 344	1.75 197	1.36 249	0.51 461	0.28 219	0.34 342	0.28 268	0.47 399	0.63 298
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
APVNet	3.24 436	1.59 423	21.72 580	1.36 403	1.52 460	3.93 375	1.12 421	3.58 275	2.80 318	2.32 413	2.02 386	3.05 439	1.96 430	11.77 569	2.61 456	0.44 392	0.46 377	0.65 534	0.47 477	0.73 495	0.73 332

iResNet	2.70 331	1.35 394	20.93 529	2.01 536	0.73 198	3.76 328	0.83 285	4.28 473	2.93 344	2.38 432	2.03 388	1.35 219	1.54 342	3.28 334	4.42 499	0.42 367	0.25 163	0.29 218	0.23 160	0.45 376	0.64 303

XPNet_ROB	2.99 389	1.58 421	17.06 273	1.38 413	0.99 306	3.91 367	1.62 497	4.20 438	2.42 261	2.87 505	2.03 388	2.31 357	1.72 396	10.76 518	3.60 487	0.55 480	0.49 398	0.48 465	0.40 440	0.53 421	0.85 361

test_sample5	2.68 326	0.76 217	14.56 213	1.40 421	0.83 242	3.11 194	0.74 218	4.33 500	4.48 536	2.29 396	2.04 390	1.67 255	1.45 313	11.18 542	1.88 380	0.37 318	0.47 388	0.37 390	0.39 431	0.43 353	0.78 345

AE-Stereo	2.91 372	0.63 113	17.05 271	1.15 298	0.63 153	4.39 486	0.70 190	4.02 369	2.12 208	1.24 172	2.04 390	1.01 174	0.91 169	1.67 167	1.42 265	0.30 164	1.14 497	0.28 193	0.28 268	0.27 94	16.93 604

CFNet_ucs	2.32 220	0.75 207	17.05 271	0.90 143	0.81 236	3.86 353	0.68 177	4.31 489	2.68 299	2.13 334	2.04 390	3.30 462	1.24 268	2.63 305	1.23 214	0.37 318	0.46 377	0.56 507	0.30 324	0.67 479	0.53 239

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 335	2.55 486	14.91 220	1.37 409	1.36 428	3.50 269	1.63 498	4.11 402	3.38 445	2.55 460	2.04 390	2.35 363	2.50 478	5.14 373	4.64 503	0.53 474	0.22 84	0.35 361	0.21 107	0.41 332	0.60 287

RAFT_CTSACE	2.41 246	1.83 450	20.33 452	1.77 516	1.39 434	3.50 269	1.03 397	3.25 235	1.64 129	1.80 248	2.04 390	2.82 420	1.78 405	2.11 252	1.10 182	0.27 88	0.24 144	0.28 193	0.30 324	0.31 162	0.33 50

GANet-ADL	2.25 198	0.80 234	20.17 423	1.28 367	0.69 192	3.83 343	0.75 229	3.63 283	1.83 162	1.68 222	2.04 390	2.09 342	1.10 233	1.63 164	1.43 267	0.42 367	0.33 264	0.26 128	0.23 160	0.43 353	0.41 138

hitnet-ft	2.99 389	1.23 373	19.37 343	0.96 197	0.90 278	3.76 328	0.79 260	3.60 279	2.68 299	2.31 402	2.04 390	3.63 497	1.49 328	11.70 566	2.37 437	0.45 402	0.54 415	0.44 442	0.36 403	0.54 425	0.56 255

w-ln-seven-2	3.65 475	9.76 552	15.93 240	1.26 363	1.02 317	3.54 280	1.56 491	4.14 417	3.86 495	2.57 464	2.05 397	2.63 401	2.26 460	8.48 452	10.24 543	0.50 453	0.52 410	0.44 442	0.34 378	0.64 466	1.25 408

StereoDRNet-Refined	2.23 193	0.98 312	10.62 169	1.25 358	0.78 224	3.29 227	0.71 195	3.96 353	2.20 220	2.43 443	2.05 397	2.97 432	1.46 318	6.87 421	2.33 432	0.37 318	0.25 163	0.42 435	0.34 378	0.47 399	0.80 350
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	2.72 335	10.38 556	14.41 209	1.46 446	0.99 306	3.74 325	0.66 163	4.01 364	2.84 327	2.04 307	2.05 397	1.98 326	1.38 291	4.73 369	1.91 387	0.35 275	0.20 43	0.28 193	0.19 54	0.33 214	0.41 138

CC-Net-ROB	3.82 492	3.41 503	20.20 427	2.40 553	1.66 498	4.49 507	1.61 495	4.77 563	3.08 380	2.06 312	2.06 400	1.99 327	1.60 352	12.57 587	1.91 387	2.82 579	2.19 527	2.67 592	1.06 559	2.31 573	1.59 435

CVANet_RVC	3.32 447	1.63 428	21.06 540	1.66 494	1.29 405	3.99 390	1.55 489	3.98 358	3.00 353	3.51 547	2.06 400	2.58 396	1.72 396	12.46 585	1.70 340	0.62 500	0.34 277	0.53 495	0.47 477	0.64 466	1.66 441

iResNetv2_ROB	3.31 445	14.88 604	20.01 403	2.17 543	1.09 343	3.84 345	1.13 423	4.22 444	3.15 391	2.02 299	2.06 400	2.00 331	1.69 388	3.61 344	2.10 416	0.36 302	0.22 84	0.32 286	0.22 142	0.48 406	0.58 278

DFGA-Net	2.93 374	7.27 536	18.55 308	1.18 317	0.79 227	3.68 312	0.60 126	2.84 187	1.98 188	2.19 362	2.07 403	1.22 207	1.04 206	10.28 505	2.51 448	0.30 164	0.23 113	0.34 342	0.35 393	0.63 461	0.54 247

PSMNet-RUCA	2.60 295	1.83 450	20.55 484	1.51 460	1.39 434	3.07 188	1.36 465	3.56 272	2.43 265	1.41 185	2.07 403	1.42 231	1.09 226	2.07 244	1.60 309	1.20 555	0.69 460	1.26 570	0.96 551	1.65 567	0.97 380

111	2.59 292	3.10 497	20.47 470	0.84 102	0.38 18	4.26 467	0.91 350	4.45 530	2.96 347	2.48 450	2.07 403	2.31 357	1.64 375	1.49 141	1.90 384	0.35 275	0.22 84	0.25 93	0.21 107	0.32 188	1.14 400

GCAP-BAT	2.74 341	0.79 231	19.74 374	1.06 253	0.85 251	4.25 466	0.91 350	2.80 177	1.83 162	2.14 336	2.08 406	2.55 390	0.80 132	1.87 223	1.41 263	0.35 275	7.97 583	0.24 64	0.22 142	0.27 94	2.72 483

psmg	1.63 123	0.64 119	3.82 114	0.96 197	0.86 255	4.35 478	1.41 472	4.11 402	2.29 242	2.68 482	2.09 407	2.58 396	1.30 278	1.79 201	1.44 271	0.39 342	0.29 230	0.33 322	0.34 378	0.38 291	0.44 161

SuperB	5.03 548	8.93 544	20.96 531	1.51 460	1.11 350	3.88 359	3.00 562	4.24 457	3.13 388	2.53 458	2.10 408	2.74 411	3.37 524	8.76 456	19.44 611	0.45 402	0.34 277	0.53 495	0.40 440	11.97 620	1.15 402

ISRNet	1.98 143	0.94 295	10.75 170	1.30 378	1.35 426	2.84 160	0.69 187	3.80 319	2.07 198	2.14 336	2.11 409	2.89 426	1.41 303	2.52 296	1.74 354	0.49 439	0.50 404	0.56 507	0.47 477	0.51 417	0.59 281

GASNet	3.86 495	15.35 611	21.16 555	1.63 488	1.25 400	2.35 117	1.11 419	4.11 402	2.86 334	1.99 284	2.11 409	2.99 434	2.16 452	10.62 513	3.75 489	0.71 516	0.37 304	0.61 522	0.46 475	0.91 524	0.70 322

anonymity	2.02 154	1.28 382	5.16 131	1.73 508	1.63 487	1.86 78	1.06 406	3.50 264	2.42 261	2.19 362	2.11 409	1.88 305	3.89 536	1.92 226	1.56 297	1.11 550	1.14 497	1.08 562	1.11 561	1.05 534	2.68 481

delet	2.66 318	1.11 344	18.42 305	1.05 247	1.65 495	3.47 258	2.00 525	3.81 323	2.82 324	2.15 343	2.11 409	2.62 400	1.88 426	5.38 378	2.21 424	0.34 258	0.38 318	0.40 415	0.32 359	0.45 376	0.54 247

test_sample6	2.71 333	0.76 217	14.30 206	1.43 441	0.83 242	3.17 202	0.79 260	4.40 519	4.65 547	2.35 420	2.13 413	1.69 259	1.45 313	11.48 554	1.99 396	0.39 342	0.46 377	0.38 404	0.40 440	0.43 353	0.77 342

DualNet	2.68 326	0.76 217	14.56 213	1.40 421	0.83 242	3.11 194	0.74 218	4.33 500	4.48 536	2.35 420	2.13 413	1.67 255	1.45 313	11.18 542	1.88 380	0.37 318	0.47 388	0.37 390	0.39 431	0.43 353	0.78 345

ETE_ROB	2.93 374	2.12 469	17.80 292	1.13 291	0.94 295	3.71 320	1.53 485	4.29 475	2.98 350	3.32 540	2.13 413	2.34 362	1.51 331	8.68 455	2.82 462	0.44 392	0.40 334	0.51 485	0.49 485	0.56 434	0.80 350

Ntro	4.83 544	14.73 600	20.47 470	3.24 580	2.97 562	4.12 422	1.88 516	4.00 362	2.57 285	1.79 246	2.15 416	3.34 467	2.16 452	10.01 493	7.34 525	3.53 590	1.77 517	2.13 582	1.32 572	3.89 590	3.23 495

fast-acv-ft	2.62 303	1.62 426	20.48 476	1.45 444	1.39 434	3.16 201	1.16 431	3.41 253	2.45 273	1.97 280	2.15 416	2.68 405	2.15 450	2.92 325	2.47 444	0.43 384	0.40 334	0.45 450	0.40 440	0.62 455	0.64 303

SST-Stereo	2.63 307	0.63 113	19.76 375	1.69 500	0.46 56	4.71 558	0.74 218	2.27 100	3.07 379	2.07 318	2.15 416	2.42 375	3.17 513	6.66 413	0.95 143	0.45 402	0.19 27	0.30 243	0.27 241	0.35 252	0.31 35

RASNet	3.15 416	1.20 371	19.81 378	1.63 488	2.26 547	3.67 309	1.09 413	3.58 275	3.44 457	1.99 284	2.15 416	4.59 547	2.30 463	10.24 503	2.98 470	0.57 487	0.26 191	0.25 93	0.25 201	0.30 148	0.54 247

TANstereo	1.98 143	0.87 258	20.35 454	0.80 91	0.37 16	4.05 405	0.38 34	1.50 22	1.65 131	2.03 304	2.16 420	0.84 127	0.93 175	1.09 42	0.68 45	0.30 164	0.36 297	0.24 64	0.20 90	0.26 83	0.46 177

anonymousa	3.14 413	0.83 246	19.20 333	1.62 485	9.63 598	2.06 96	0.78 250	2.93 196	2.20 220	1.95 276	2.17 421	3.41 473	1.81 411	1.33 97	1.67 332	0.29 135	8.64 590	0.34 342	0.37 413	0.32 188	1.33 414

Wz-Net-MNSev	3.26 441	7.24 535	17.26 275	1.58 477	1.37 431	3.27 220	2.45 543	4.10 399	4.50 538	2.61 473	2.17 421	2.33 359	3.02 504	7.48 434	2.88 467	0.46 414	0.39 330	0.37 390	0.38 422	0.61 450	0.63 298

PA-Net	3.45 462	2.50 483	20.39 460	1.42 434	1.20 384	3.39 240	1.73 507	3.93 347	3.57 476	1.94 270	2.17 421	3.02 437	1.87 424	11.67 562	6.48 519	0.40 353	0.55 421	0.44 442	0.63 528	0.55 428	1.13 399
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	3.25 439	1.08 336	19.18 331	1.19 322	1.54 462	3.45 255	1.02 394	4.04 376	2.61 290	2.31 402	2.17 421	8.01 588	2.99 502	11.59 559	1.80 365	0.35 275	0.24 144	0.28 193	0.24 183	0.33 214	0.55 251

DLCB_ROB	2.55 279	1.32 390	10.26 167	1.31 382	1.04 328	2.94 173	1.29 452	3.81 323	2.73 306	2.93 510	2.17 421	3.37 470	1.53 339	10.40 509	3.26 481	0.42 367	0.35 287	0.41 424	0.37 413	0.43 353	0.68 315

XX-TBD	1.98 143	1.08 336	20.29 446	1.31 382	0.43 45	3.97 388	0.33 21	1.76 51	1.77 155	1.59 208	2.18 426	0.69 88	0.59 54	1.44 128	0.75 66	0.33 236	0.25 163	0.23 38	0.16 11	0.31 162	0.22 1

DANet	2.82 358	1.17 358	10.20 166	1.87 522	1.72 507	3.25 219	1.15 429	4.36 509	3.02 362	3.42 543	2.18 426	4.09 519	1.79 408	9.78 479	4.32 496	0.55 480	0.57 425	0.60 519	0.44 466	0.65 473	1.25 408
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	3.32 447	5.22 522	18.16 299	2.03 538	2.19 546	4.52 514	1.63 498	4.74 562	3.32 436	2.22 374	2.18 426	3.71 498	2.41 470	5.36 377	2.43 440	1.35 559	0.79 468	0.72 545	0.62 524	1.31 557	1.53 431

HART	3.57 471	1.13 350	17.80 292	0.90 143	1.12 353	1.18 20	0.41 54	3.55 270	4.60 541	1.09 156	2.19 429	1.49 241	0.57 45	1.46 134	1.14 189	0.25 57	21.58 632	0.28 193	0.21 107	0.36 271	10.06 565

NOSS_ROB	3.12 409	0.89 267	19.03 324	2.01 536	1.07 337	3.90 363	0.97 383	4.32 497	3.08 380	2.94 512	2.19 429	3.85 507	1.18 259	11.75 568	1.69 337	0.69 512	0.54 415	0.57 511	0.52 499	0.57 438	0.72 327

AIO-test2	3.07 401	12.11 565	20.58 495	1.49 452	1.34 421	3.22 210	0.73 208	4.07 384	1.56 97	1.72 231	2.20 431	0.90 149	0.74 104	3.75 349	1.39 258	3.67 591	0.26 191	0.35 361	0.44 466	0.41 332	0.44 161

CREStereo++_RVC	1.98 143	0.59 88	19.94 394	0.87 123	0.55 107	4.02 397	0.31 15	1.75 49	2.09 199	1.65 216	2.20 431	0.85 131	0.65 73	1.03 23	0.72 58	0.29 135	0.16 5	0.23 38	1.22 569	0.25 66	0.22 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
HGLStereo	2.74 341	1.03 327	20.80 518	1.24 343	1.55 466	3.62 299	0.94 367	3.83 326	2.09 199	2.18 355	2.20 431	3.11 447	2.12 445	5.65 384	2.07 411	0.50 453	0.34 277	0.32 286	0.30 324	0.42 343	0.50 215

ADCRef	3.66 478	5.95 525	15.50 231	1.20 324	1.41 440	3.93 375	1.61 495	3.92 343	2.77 313	3.13 527	2.20 431	2.40 367	2.78 489	6.23 404	16.59 583	0.50 453	0.35 287	0.63 530	0.62 524	0.58 442	0.92 373

AFF-stereo	2.54 274	3.44 504	20.84 523	1.30 378	0.48 66	3.94 378	0.48 76	3.30 240	3.40 451	1.94 270	2.21 435	2.10 343	1.51 331	2.36 282	1.62 314	0.23 35	0.21 67	0.25 93	0.25 201	0.33 214	0.53 239

ADCPNet	4.25 515	4.04 512	21.95 586	1.33 394	1.31 413	6.34 583	2.63 553	4.07 384	3.23 408	2.81 501	2.21 435	4.27 530	6.08 564	6.01 392	11.73 558	0.67 510	1.17 499	0.71 542	1.71 581	0.87 521	1.82 451

WZ-Net	4.39 524	12.37 566	17.44 281	1.47 450	1.42 443	3.76 328	2.27 539	4.17 427	3.11 384	2.89 506	2.24 437	4.05 516	5.69 561	10.89 524	12.07 559	0.66 507	0.41 341	0.47 459	0.49 485	0.78 506	1.12 398

MLCV	2.52 265	1.77 441	18.20 301	1.17 312	0.63 153	3.60 293	0.53 98	3.88 334	2.35 252	2.82 502	2.24 437	1.99 327	1.42 306	4.59 367	3.09 475	0.39 342	0.22 84	0.33 322	0.22 142	0.35 252	0.52 231

DStereoRT	4.64 535	1.72 437	20.00 401	1.35 398	1.24 396	4.49 507	1.28 450	4.22 444	5.73 580	2.49 453	2.25 439	4.36 537	7.67 579	7.56 436	2.60 455	0.75 529	0.82 472	4.46 615	2.85 609	0.39 306	16.65 595

GwcNet	3.26 441	3.93 509	20.24 436	1.38 413	2.04 536	3.24 216	1.53 485	3.72 303	3.66 482	2.17 351	2.25 439	3.55 492	1.69 388	9.38 470	3.03 472	0.48 432	0.49 398	0.46 457	0.39 431	0.66 477	0.86 365

MGS-Stereo	1.24 100	0.66 135	9.68 164	0.97 205	0.40 37	1.26 33	0.72 199	1.50 22	1.35 56	1.03 149	2.26 441	0.80 121	0.56 43	1.28 82	0.78 77	0.31 188	0.23 113	0.26 128	0.22 142	0.28 107	0.34 61

LL-Strereo	4.26 517	13.69 579	20.37 456	1.24 343	2.18 544	2.90 170	1.08 409	4.35 506	2.22 223	3.20 534	2.26 441	3.29 461	3.13 508	11.30 547	1.91 387	0.33 236	3.89 564	0.46 457	0.34 378	0.54 425	6.47 538

PASM	3.22 431	2.89 492	15.38 228	2.00 534	1.57 474	2.77 151	1.96 520	3.62 282	2.75 309	2.95 515	2.26 441	3.10 446	2.24 457	11.87 571	2.46 442	0.97 545	1.06 492	0.87 554	1.02 556	1.20 551	1.41 420

DispNO	3.22 431	2.06 463	19.82 379	1.21 331	1.11 350	3.74 325	0.93 364	4.31 489	2.89 339	2.37 431	2.27 444	4.51 543	2.09 438	11.41 550	3.47 485	0.35 275	0.28 219	0.31 265	0.29 303	0.39 306	0.51 221

1111x	4.75 542	1.05 330	20.89 526	1.28 367	1.02 317	3.81 342	0.88 322	4.65 556	5.52 574	2.43 443	2.27 444	1.97 325	1.81 411	12.40 578	18.19 603	0.32 209	9.06 597	0.32 286	0.34 378	0.38 291	6.34 537

Syn2CoEx	3.42 459	7.66 538	20.57 492	1.42 434	1.18 373	2.49 131	1.64 501	4.07 384	2.68 299	2.51 456	2.27 444	2.89 426	3.15 511	9.56 474	2.58 453	0.52 472	0.45 371	0.53 495	0.42 457	0.79 511	1.00 385

AASNet	2.65 312	3.20 498	20.19 425	1.38 413	1.49 454	3.84 345	1.06 406	3.92 343	3.28 416	2.07 318	2.28 447	1.95 319	1.28 273	2.19 264	2.17 420	0.42 367	0.33 264	0.45 450	0.30 324	0.59 444	0.52 231

pcwnet_v2	2.73 340	0.70 163	22.43 599	1.11 276	1.02 317	3.58 288	0.80 270	4.31 489	3.42 455	2.39 434	2.28 447	2.99 434	1.68 385	3.31 335	1.54 290	0.44 392	0.51 407	0.41 424	0.34 378	0.62 455	0.74 337

TCMNet	3.13 411	1.71 435	19.53 352	1.49 452	2.11 541	3.84 345	1.07 408	4.12 408	3.03 368	2.64 478	2.29 449	2.43 377	1.74 398	10.10 497	2.47 444	0.56 484	0.45 371	0.61 522	0.50 493	0.87 521	1.04 393

H2IRNET	2.19 180	0.83 246	19.13 327	1.25 358	0.61 140	4.48 506	0.44 66	2.94 198	1.86 167	1.08 154	2.29 449	1.67 255	1.40 298	2.18 263	1.64 326	0.41 356	0.21 67	0.33 322	0.37 413	0.38 291	0.39 122

ADLNet	3.23 434	1.19 367	21.03 535	1.36 403	1.61 481	3.69 314	1.23 444	4.05 379	3.41 453	2.72 487	2.29 449	4.00 514	1.77 404	11.21 544	2.15 418	0.42 367	0.43 354	0.36 379	0.35 393	0.47 399	0.82 352

xxxx	4.25 515	0.86 254	14.59 215	1.30 378	1.16 369	3.51 273	0.63 151	4.56 545	5.42 573	2.33 416	2.29 449	2.04 335	1.39 294	10.23 501	18.00 601	0.33 236	7.15 579	0.31 265	0.30 324	0.35 252	8.33 550

GMM-Stereo	2.52 265	0.56 64	20.57 492	0.92 159	0.83 242	4.18 445	1.88 516	2.51 131	2.40 258	2.48 450	2.30 453	1.69 259	1.84 419	2.93 326	1.25 226	0.32 209	0.19 27	0.33 322	0.49 485	0.37 277	2.40 472

w-ln-seven	3.68 482	8.30 541	15.93 240	1.36 403	1.34 421	4.09 415	1.60 494	4.13 412	3.03 368	3.06 522	2.31 454	3.41 473	2.24 457	9.78 479	9.71 542	0.46 414	0.37 304	0.47 459	0.40 440	0.78 506	0.84 358

test_4	1.98 143	0.68 150	15.65 234	0.91 149	0.48 66	4.11 420	1.09 413	2.41 115	1.50 82	1.55 202	2.31 454	1.87 304	0.79 127	2.86 322	1.51 283	0.34 258	0.19 27	0.29 218	0.29 303	0.30 148	0.40 129

RAFT_R40	2.61 300	0.64 119	19.86 384	1.69 500	0.46 56	4.74 561	0.95 372	2.28 102	2.52 279	2.02 299	2.32 456	2.69 407	2.52 480	6.70 415	1.05 172	0.42 367	0.19 27	0.30 243	0.27 241	0.33 214	0.29 23

222	3.82 492	0.88 262	6.92 147	1.15 298	0.99 306	3.27 220	0.64 156	4.57 547	5.37 570	2.43 443	2.32 456	1.41 230	1.44 311	10.64 514	18.51 605	0.32 209	4.89 568	0.32 286	0.30 324	0.34 237	9.80 563

MSKI-zero shot	2.33 223	0.69 155	20.22 433	1.14 295	0.77 220	4.05 405	0.68 177	3.95 351	1.51 85	1.93 264	2.35 458	1.91 311	0.71 90	3.01 328	0.79 86	0.28 110	1.47 507	0.27 155	0.21 107	0.28 107	0.44 161

LMCR-Stereo	2.53 270	2.30 477	18.81 315	1.64 492	0.86 255	3.88 359	1.14 426	4.33 500	1.63 127	2.27 388	2.35 458	1.13 188	2.41 470	2.63 305	2.26 427	1.06 548	0.24 144	0.29 218	0.25 201	0.62 455	0.42 147

test_xeample	4.19 512	0.93 291	14.09 202	1.16 305	1.17 371	3.28 224	0.80 270	4.63 554	5.30 567	2.46 447	2.35 458	1.39 227	1.42 306	10.88 522	17.68 599	0.30 164	6.50 576	0.32 286	0.32 359	0.36 271	8.38 552

CBMV	4.12 508	1.27 379	21.14 552	1.52 465	0.85 251	3.80 338	3.89 587	4.58 549	3.02 362	3.56 550	2.37 461	4.44 539	13.88 602	11.23 546	3.78 490	0.56 484	0.43 354	0.48 465	0.39 431	0.55 428	0.74 337
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	4.08 507	13.72 582	15.13 223	2.00 534	1.43 444	3.73 323	1.68 505	4.11 402	3.39 450	2.93 510	2.38 462	4.39 538	3.63 530	8.63 454	6.14 514	1.14 552	1.07 495	1.01 558	1.35 574	1.63 565	2.09 463

PS-NSSS	3.11 406	1.60 424	19.48 348	1.00 225	1.53 461	4.12 422	1.08 409	4.59 552	2.80 318	2.19 362	2.38 462	1.76 277	1.39 294	11.79 570	1.94 395	0.69 512	0.45 371	0.95 557	0.43 462	1.03 532	1.00 385

Wz-Net-SNSev	3.47 466	10.51 557	16.90 268	1.65 493	1.20 384	3.29 227	2.03 528	4.16 423	3.03 368	2.35 420	2.39 464	3.48 478	2.12 445	7.95 444	4.28 495	0.51 461	0.40 334	0.53 495	0.49 485	0.74 499	1.46 426

SMFormer	2.40 240	0.73 184	8.34 155	1.41 425	0.61 140	2.04 91	0.72 199	4.30 477	4.43 530	2.41 439	2.40 465	1.94 315	1.52 335	10.99 529	3.10 476	0.35 275	0.84 473	0.36 379	0.33 368	0.40 312	0.77 342

tta	2.44 251	0.73 184	8.34 155	1.41 425	0.61 140	2.04 91	0.72 199	4.30 477	4.43 530	2.41 439	2.40 465	1.94 315	1.52 335	10.99 529	3.10 476	0.35 275	0.84 473	0.36 379	0.33 368	0.31 162	1.75 443

qqq1	2.35 228	0.73 184	8.34 155	1.41 425	0.61 140	2.04 91	0.72 199	4.30 477	4.43 530	2.41 439	2.40 465	1.94 315	1.52 335	10.99 529	1.36 249	0.35 275	0.84 473	0.30 243	0.25 201	0.31 162	1.75 443

fff1	2.35 228	0.73 184	8.34 155	1.41 425	0.61 140	2.04 91	0.72 199	4.30 477	4.43 530	2.41 439	2.40 465	1.94 315	1.52 335	10.99 529	1.36 249	0.35 275	0.84 473	0.30 243	0.25 201	0.31 162	1.75 443

ffm	4.27 518	0.98 312	21.04 536	1.24 343	1.03 322	3.64 301	0.87 316	4.23 451	4.73 550	2.31 402	2.40 465	3.49 479	1.64 375	2.29 277	0.78 77	0.30 164	19.28 628	0.48 465	0.40 440	0.31 162	14.02 577

ff1	5.58 555	0.98 312	21.04 536	1.24 343	1.03 322	3.64 301	0.87 316	4.23 451	4.73 550	2.31 402	2.40 465	3.49 479	1.64 375	12.40 578	16.90 586	0.30 164	19.28 628	0.48 465	0.40 440	0.31 162	14.02 577

mmx	4.56 532	0.98 312	21.04 536	1.24 343	1.03 322	3.64 301	0.87 316	4.53 541	5.34 568	2.31 402	2.40 465	3.49 479	1.64 375	12.40 578	16.90 586	0.34 258	5.98 573	0.48 465	0.40 440	0.46 386	5.71 530

xxx	4.56 532	0.98 312	21.04 536	1.24 343	1.03 322	3.64 301	0.87 316	4.53 541	5.34 568	2.31 402	2.40 465	3.49 479	1.64 375	12.40 578	16.90 586	0.34 258	5.98 573	0.48 465	0.40 440	0.46 386	5.71 530

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 260	1.68 431	20.50 478	1.11 276	1.32 417	4.13 425	0.42 57	3.23 231	3.30 425	2.05 311	2.40 465	1.61 249	1.11 236	1.49 141	1.63 320	0.22 29	0.22 84	0.26 128	0.24 183	0.31 162	2.47 476

PAM	3.02 392	0.69 155	20.70 510	1.20 324	1.15 360	8.88 594	1.28 450	4.06 381	1.91 176	2.32 413	2.42 474	5.75 572	2.75 486	2.47 289	1.55 293	0.28 110	0.35 287	0.27 155	0.30 324	0.41 332	1.65 440

psmorigin	6.62 574	1.45 405	87.38 640	1.55 472	0.97 300	2.86 163	1.42 473	3.30 240	2.12 208	3.74 554	2.45 475	5.15 562	2.59 482	10.55 511	2.91 469	0.55 480	0.68 453	0.48 465	0.53 501	0.73 495	1.02 389

XQC	3.41 457	6.58 529	15.18 224	1.97 531	1.62 484	3.40 242	1.76 509	4.53 541	3.67 484	3.40 542	2.45 475	3.73 499	2.91 493	6.78 418	5.36 509	0.73 524	0.90 478	0.60 519	0.61 521	1.02 531	0.99 383

FBW_ROB	3.91 498	2.07 466	15.46 230	1.60 481	1.16 369	3.80 338	1.48 482	4.37 512	3.41 453	2.53 458	2.45 475	4.19 527	2.10 441	15.17 609	9.45 540	0.86 539	0.65 448	1.54 577	0.96 551	1.08 540	3.80 509

DDUNet	3.65 475	2.81 491	19.59 356	3.57 586	2.26 547	3.47 258	1.35 462	4.21 443	2.40 258	2.68 482	2.48 478	4.17 525	1.78 405	5.48 382	2.61 456	2.25 574	1.77 517	2.61 590	2.43 601	2.63 576	2.40 472

iRaft-Stereo_5w	2.47 257	1.37 396	13.85 196	0.87 123	0.99 306	3.22 210	0.84 297	3.72 303	2.12 208	1.57 205	2.49 479	2.20 347	2.22 456	9.12 462	2.03 406	0.48 432	0.27 208	0.35 361	0.29 303	0.48 406	0.94 377

ADLNet2	3.20 426	1.43 402	20.11 422	1.22 335	1.78 514	3.86 353	1.47 480	3.96 353	3.89 498	2.26 385	2.49 479	4.63 551	1.92 429	10.68 516	2.00 401	0.42 367	0.37 304	0.29 218	0.30 324	0.51 417	0.46 177

GrayStereo	3.68 482	0.56 64	20.61 499	1.71 505	0.90 278	4.17 442	8.11 600	3.17 224	4.13 509	2.80 500	2.49 479	1.70 263	17.06 611	2.83 319	1.25 226	0.37 318	0.23 113	0.27 155	0.32 359	0.30 148	0.57 260

HSM-Net_RVC	3.02 392	0.65 127	19.48 348	0.94 176	0.90 278	3.71 320	1.20 436	5.61 582	2.87 336	3.24 536	2.49 479	2.53 387	1.61 358	11.39 549	1.90 384	0.37 318	0.27 208	0.27 155	0.24 183	0.31 162	0.39 122
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DAS	2.52 265	0.76 217	7.72 150	1.16 305	1.64 491	2.96 176	2.10 532	4.14 417	3.31 428	4.16 564	2.51 483	2.56 394	1.81 411	11.54 557	1.83 370	0.44 392	0.23 113	0.39 410	0.25 201	0.42 343	0.45 167

SepStereo	2.36 231	0.76 217	7.72 150	1.16 305	1.64 491	2.96 176	2.10 532	4.14 417	3.31 428	4.16 564	2.51 483	2.56 394	1.81 411	8.34 449	1.83 370	0.44 392	0.23 113	0.39 410	0.25 201	0.42 343	0.45 167

RAFT + AFF	3.98 504	14.10 588	20.78 516	1.16 305	1.96 531	4.14 430	2.00 525	4.56 545	3.52 472	2.23 376	2.51 483	2.27 352	4.92 551	8.94 460	2.82 462	0.33 236	0.60 437	0.48 465	0.39 431	0.81 513	1.03 391

UDG	3.84 494	2.91 493	20.05 407	2.98 575	1.98 532	3.95 380	1.18 432	4.43 526	2.24 226	2.47 448	2.53 486	4.49 541	2.44 473	6.52 410	4.74 504	2.14 573	1.77 517	2.64 591	2.58 603	2.66 577	2.19 468

NaN_ROB	4.73 541	6.66 530	21.89 582	1.26 363	1.28 403	3.49 267	3.02 564	4.38 516	3.93 500	3.65 552	2.55 487	2.97 432	5.01 552	13.23 595	17.43 597	0.38 334	0.42 352	0.38 404	0.40 440	0.50 412	1.82 451

TestStereo1	2.56 286	1.41 400	20.56 488	1.63 488	0.74 203	4.13 425	1.34 459	3.93 347	3.38 445	1.61 209	2.56 488	1.43 234	2.13 448	2.55 300	1.70 340	0.32 209	0.22 84	0.34 342	0.26 220	0.40 312	0.53 239

SA-5K	2.56 286	1.41 400	20.56 488	1.63 488	0.74 203	4.13 425	1.34 459	3.93 347	3.38 445	1.61 209	2.56 488	1.43 234	2.13 448	2.55 300	1.70 340	0.32 209	0.22 84	0.34 342	0.26 220	0.40 312	0.53 239

PSM-AAD	3.41 457	0.58 77	20.55 484	0.95 188	0.56 113	4.46 499	7.40 598	3.11 217	1.58 105	2.30 399	2.56 488	1.26 210	16.19 609	2.47 289	1.00 160	0.32 209	0.22 84	0.58 514	0.41 451	0.37 277	1.32 413

YMNet	2.55 279	1.78 442	14.80 218	1.41 425	1.67 501	3.95 380	0.96 378	3.86 330	3.02 362	2.68 482	2.57 491	3.35 468	1.53 339	3.40 336	2.57 451	0.49 439	0.54 415	0.52 488	0.49 485	0.76 504	0.69 318

YMNet_1	2.55 279	1.78 442	14.80 218	1.41 425	1.67 501	3.95 380	0.96 378	3.86 330	3.02 362	2.68 482	2.57 491	3.35 468	1.53 339	3.40 336	2.57 451	0.49 439	0.54 415	0.52 488	0.49 485	0.76 504	0.69 318

NCC-stereo	3.49 467	2.07 466	20.23 434	1.31 382	1.76 511	4.04 401	1.42 473	4.01 364	2.34 249	3.06 522	2.59 493	3.51 487	3.02 504	10.02 494	5.44 510	1.38 561	0.66 451	0.64 532	0.88 546	0.67 479	0.84 358

Abc-Net	3.49 467	2.07 466	20.23 434	1.31 382	1.76 511	4.04 401	1.42 473	4.01 364	2.34 249	3.06 522	2.59 493	3.51 487	3.02 504	10.02 494	5.44 510	1.38 561	0.66 451	0.64 532	0.88 546	0.67 479	0.84 358
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ACRE	2.75 345	7.69 539	19.93 391	0.93 167	1.30 408	3.94 378	0.90 338	4.23 451	3.66 482	2.33 416	2.61 495	1.17 193	1.04 206	1.80 207	1.35 242	0.46 414	0.25 163	0.27 155	0.23 160	0.32 188	0.60 287

IPLGR_C	2.96 383	11.71 563	20.02 404	0.95 188	1.31 413	3.93 375	0.92 358	4.22 444	3.76 488	2.35 420	2.62 496	1.16 192	1.07 221	1.71 179	1.34 241	0.45 402	0.25 163	0.27 155	0.23 160	0.33 214	0.60 287

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 523	13.66 577	13.95 201	1.39 420	1.58 479	5.18 573	3.31 569	4.53 541	3.22 405	2.60 469	2.62 496	4.99 557	2.11 443	13.99 606	4.21 494	1.53 568	2.56 543	0.67 536	1.82 587	0.83 518	2.92 490

PAM_32	3.04 397	0.69 155	20.55 484	1.17 312	1.01 314	8.89 595	0.76 239	3.71 301	3.43 456	2.12 333	2.65 498	5.44 568	3.73 533	2.35 281	1.48 280	0.27 88	0.33 264	0.28 193	0.29 303	0.39 306	1.27 411

RainbowNet	5.20 550	15.03 606	21.14 552	3.66 588	3.25 571	4.18 445	2.98 561	4.22 444	3.20 395	2.30 399	2.65 498	4.24 529	2.97 497	9.92 487	6.29 516	3.92 596	2.27 531	2.71 595	1.73 583	3.82 589	3.43 505

CIPLG	2.88 367	10.01 554	20.02 404	0.95 188	1.34 421	3.95 380	0.91 350	4.24 457	3.69 485	2.36 426	2.66 500	1.17 193	1.06 217	1.82 214	1.37 254	0.45 402	0.25 163	0.27 155	0.23 160	0.33 214	0.60 287

Consistency-Raft	2.93 374	1.93 457	19.72 371	1.41 425	1.75 509	3.85 350	1.32 457	4.09 397	2.75 309	1.82 250	2.66 500	1.81 293	4.34 546	2.29 277	2.08 412	0.90 541	0.94 481	1.03 559	1.13 562	1.71 569	1.10 397

s12784h	2.08 162	0.50 34	16.85 266	0.75 68	0.36 10	4.42 494	0.49 77	4.23 451	3.08 380	2.03 304	2.67 502	0.91 152	1.05 215	2.05 241	0.78 77	0.37 318	0.18 16	0.24 64	0.16 11	0.27 94	0.26 11

OMP-Stereo	2.94 379	1.26 375	20.07 409	2.73 567	0.67 176	4.58 529	1.46 479	4.33 500	2.21 222	3.14 530	2.68 503	3.22 456	1.38 291	7.65 439	1.42 265	0.46 414	0.21 67	0.33 322	0.26 220	0.34 237	0.31 35

MADNet+	4.46 528	11.36 560	14.35 208	2.23 544	2.50 555	4.18 445	2.86 559	5.46 577	4.43 530	2.74 490	2.69 504	4.55 545	3.43 527	8.97 461	9.42 539	1.47 566	2.06 525	1.09 563	1.02 556	1.54 563	2.96 492

stereogan	3.26 441	1.26 375	18.01 295	1.38 413	1.66 498	3.76 328	1.64 501	4.06 381	3.86 495	3.23 535	2.70 505	5.02 558	2.85 490	9.88 484	1.85 374	0.71 516	0.51 407	0.69 539	0.48 481	0.86 519	0.85 361

PFNet	2.75 345	0.69 155	19.96 397	2.25 545	0.80 231	4.63 537	0.90 338	2.60 157	3.85 494	2.39 434	2.71 506	1.82 295	1.41 303	7.53 435	1.41 263	0.36 302	0.21 67	0.36 379	0.27 241	0.32 188	0.46 177

SHD	3.22 431	4.21 515	14.19 204	2.37 551	2.12 543	2.77 151	1.19 433	4.24 457	3.25 410	4.64 573	2.73 507	3.62 496	2.76 488	6.30 405	4.75 505	0.66 507	1.25 502	0.52 488	0.59 515	0.69 487	1.64 439

DEmStereo	3.24 436	0.65 127	18.95 320	0.83 100	0.54 100	3.85 350	1.79 511	2.53 136	2.54 281	2.25 379	2.74 508	2.02 332	6.02 563	6.78 418	11.30 550	0.40 353	0.26 191	0.27 155	0.27 241	0.28 107	0.57 260

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 546	13.94 585	16.59 263	1.69 500	1.46 450	6.15 580	3.52 576	5.47 578	3.95 501	2.77 493	2.74 508	4.81 554	2.49 477	13.78 603	5.33 508	2.34 575	3.46 560	1.05 560	1.21 568	2.28 572	2.94 491

UGAM	2.78 353	0.78 227	19.69 368	0.93 167	0.73 198	3.27 220	1.02 394	2.88 193	3.06 378	1.40 182	2.76 510	3.51 487	1.28 273	10.74 517	1.44 271	0.30 164	0.30 240	0.40 415	0.33 368	0.37 277	0.49 210

Sa-1000	2.54 274	1.47 408	20.36 455	1.16 305	0.55 107	4.07 410	1.39 469	4.49 534	3.01 358	2.06 312	2.79 511	1.84 298	1.43 310	2.68 309	1.53 287	0.31 188	0.26 191	0.36 379	0.33 368	0.37 277	0.46 177

DRaft	3.12 409	0.68 150	20.57 492	0.77 73	0.49 75	3.95 380	1.20 436	2.40 114	1.60 114	2.64 478	2.80 512	1.59 247	5.33 556	6.94 425	9.51 541	0.43 384	0.22 84	0.27 155	0.27 241	0.32 188	0.47 189

ADCS	4.77 543	12.63 568	17.40 279	1.72 506	1.34 421	3.90 363	3.60 580	4.30 477	3.54 473	5.11 578	2.81 513	4.44 539	3.05 507	6.15 400	19.32 610	0.74 527	0.68 453	0.70 540	0.70 533	1.25 555	1.98 456

Nwc_Net	3.03 395	1.90 456	19.16 329	1.38 413	1.69 503	3.53 277	1.19 433	4.03 372	2.19 217	2.79 497	2.84 514	3.80 504	2.46 474	6.93 424	2.87 466	0.96 544	0.41 341	0.59 515	0.68 530	0.60 448	0.65 307

ACVNet_1	6.63 575	14.79 602	21.40 570	3.59 587	3.17 568	4.69 557	2.46 544	4.24 457	3.34 439	3.11 526	2.86 515	23.21 616	4.59 549	11.06 533	12.59 563	3.75 592	2.34 533	2.60 588	1.80 586	3.70 585	3.31 500

MFMNet_re	3.44 460	8.89 543	19.36 342	3.25 581	1.91 529	3.13 197	1.99 522	3.60 279	4.16 511	3.17 533	2.86 515	2.25 350	2.41 470	2.61 304	2.35 434	1.13 551	1.06 492	0.94 556	0.91 549	1.29 556	1.57 433

DispFullNet	4.71 540	3.93 509	23.92 607	4.00 591	3.01 563	3.38 238	1.31 455	4.23 451	3.26 412	6.31 588	2.92 517	4.03 515	7.80 581	3.93 355	5.15 507	2.80 578	1.61 512	3.11 601	2.70 606	3.32 581	3.38 504

MyStereo8	2.97 388	1.76 439	18.94 319	1.55 472	1.62 484	4.16 436	0.57 109	3.79 314	2.41 260	2.22 374	2.93 518	2.27 352	1.14 246	2.16 259	2.28 429	0.27 88	8.58 588	0.32 286	0.29 303	0.37 277	1.72 442

AF-Net	3.15 416	2.65 489	18.81 315	1.37 409	1.76 511	3.30 231	1.57 492	4.20 438	3.05 376	2.76 492	2.94 519	4.50 542	3.21 515	5.88 390	3.07 474	0.88 540	0.39 330	0.72 545	0.50 493	0.75 500	0.66 312

KYRaft	2.55 279	0.57 72	20.60 497	0.98 211	0.51 86	4.38 482	1.76 509	2.51 131	1.59 108	2.48 450	2.98 520	1.99 327	3.36 523	2.17 261	0.96 145	0.34 258	0.22 84	0.33 322	0.46 475	0.38 291	2.44 474

ADCMid	4.55 531	10.78 558	17.67 290	1.32 389	1.43 444	4.62 535	2.24 537	4.22 444	4.97 563	3.93 558	3.01 521	3.84 506	3.66 531	4.22 364	18.57 607	0.69 512	0.62 442	1.09 563	1.20 566	1.48 561	1.49 428

GANet	3.64 474	1.76 439	19.65 358	1.92 528	1.04 328	3.91 367	2.51 547	3.86 330	2.81 323	3.13 527	3.03 522	3.19 452	2.19 455	12.43 583	8.23 535	0.60 493	0.43 354	0.52 488	0.43 462	0.63 461	0.63 298

RP	3.26 441	1.73 438	17.70 291	1.56 474	1.93 530	3.43 250	1.94 518	4.18 433	2.72 304	2.77 493	3.05 523	3.96 512	2.69 484	10.17 498	2.86 464	1.04 546	0.50 404	0.71 542	0.59 515	0.75 500	0.83 354

SAMSARA	4.67 536	6.50 528	16.40 258	4.62 603	3.13 567	6.62 585	3.49 574	5.24 570	3.04 373	7.78 594	3.07 524	5.32 563	4.05 539	9.98 491	6.42 517	0.69 512	2.39 536	0.60 519	0.74 536	0.99 530	2.26 469

TransformOpticalFlow	3.07 401	0.87 258	20.87 525	1.10 271	0.56 113	4.18 445	0.64 156	4.36 509	3.28 416	2.19 362	3.08 525	4.32 535	5.01 552	7.36 432	1.59 305	0.34 258	0.18 16	0.32 286	0.26 220	0.29 125	0.57 260

AnyNet_C32	4.49 529	9.53 549	13.85 196	1.67 495	1.56 471	5.40 576	4.06 589	4.03 372	3.69 485	4.21 566	3.09 526	3.09 445	3.38 525	8.24 447	18.76 608	0.56 484	0.64 445	0.53 495	0.81 542	1.36 559	1.42 421

zh-mn7	3.65 475	13.21 572	16.35 257	1.28 367	1.01 314	2.94 173	1.31 455	4.24 457	3.12 386	3.44 544	3.10 527	2.84 423	2.09 438	9.17 463	5.46 512	0.61 494	0.43 354	0.38 404	0.38 422	0.60 448	0.94 377

IIG-Stereo	2.89 369	0.98 312	19.80 376	2.78 569	0.67 176	4.62 535	0.74 218	4.29 475	2.26 232	2.62 476	3.10 527	3.33 466	1.60 352	7.64 438	1.51 283	0.42 367	0.21 67	0.32 286	0.25 201	0.33 214	0.28 18

RAFT-345	2.55 279	0.60 96	19.89 388	1.22 335	0.49 75	4.43 495	0.77 243	1.68 38	3.54 473	2.09 324	3.10 527	1.95 319	1.30 278	6.65 412	1.47 279	0.41 356	0.23 113	0.32 286	0.26 220	0.29 125	0.28 18

RTS	4.29 519	9.35 547	18.25 302	2.79 571	2.29 549	4.98 568	3.41 571	4.72 559	4.27 521	4.35 567	3.10 527	4.93 555	3.14 509	7.71 440	6.99 523	0.71 516	0.68 453	0.51 485	0.50 493	1.07 538	1.98 456

RTSA	4.29 519	9.35 547	18.25 302	2.79 571	2.29 549	4.98 568	3.41 571	4.72 559	4.27 521	4.35 567	3.10 527	4.93 555	3.14 509	7.71 440	6.99 523	0.71 516	0.68 453	0.51 485	0.50 493	1.07 538	1.98 456

zh-sn7	4.13 509	13.99 586	17.43 280	1.29 373	1.15 360	3.66 307	2.56 550	4.26 469	2.78 316	2.66 481	3.11 532	3.37 470	3.17 513	11.53 555	7.43 529	0.48 432	0.49 398	0.45 450	0.44 466	0.75 500	1.52 430

DGSMNet	8.13 587	2.31 478	18.62 309	2.77 568	13.96 608	6.91 588	42.17 630	4.16 423	2.53 280	2.25 379	3.21 533	3.41 473	1.69 388	9.19 465	3.03 472	3.79 594	10.31 604	11.70 627	5.68 616	4.38 597	10.58 567

ccnet	3.03 395	1.48 409	12.88 186	1.54 468	1.26 401	3.71 320	2.32 541	4.11 402	3.05 376	2.92 509	3.21 533	2.86 424	2.40 468	9.87 483	4.19 493	0.80 533	0.76 465	0.71 542	0.70 533	0.78 506	1.07 395

RGC	3.35 452	1.84 453	18.13 298	1.52 465	1.79 516	3.33 235	1.37 466	4.18 433	2.39 255	2.96 516	3.23 535	3.98 513	2.71 485	11.53 555	3.42 484	0.90 541	0.48 395	0.79 551	0.79 540	0.75 500	0.89 368

RTSC	3.44 460	6.78 531	16.53 262	1.76 515	1.54 462	3.53 277	0.94 367	4.22 444	2.97 348	3.65 552	3.23 535	3.31 464	2.29 461	6.22 402	7.41 528	0.61 494	1.32 503	0.37 390	0.42 457	0.78 506	0.98 382

edge stereo	3.45 462	1.08 336	22.14 592	1.31 382	1.36 428	2.68 148	1.54 487	4.13 412	3.27 414	2.94 512	3.27 537	4.34 536	2.48 475	11.60 561	2.79 459	0.62 500	0.64 445	0.79 551	0.56 511	0.70 488	0.82 352

Hybrid-DGEV-03	2.35 228	1.15 355	20.06 408	1.06 253	0.52 93	3.99 390	0.96 378	3.34 245	1.68 136	2.16 347	3.31 538	1.37 225	1.07 221	1.40 120	1.55 293	0.28 110	0.22 84	0.32 286	0.24 183	0.30 148	1.97 455

tt	7.29 583	0.58 77	7.34 148	4.04 592	2.30 551	12.04 602	20.18 613	15.60 619	7.41 590	3.46 545	3.36 539	5.36 564	6.39 568	4.27 365	7.46 530	9.80 621	11.53 609	7.04 619	7.45 619	6.31 607	3.81 510

z-mn7	3.78 489	14.53 598	15.59 233	1.34 396	1.23 392	3.78 333	1.42 473	4.17 427	3.45 463	2.94 512	3.37 540	3.05 439	2.09 438	10.03 496	5.54 513	0.50 453	0.39 330	0.43 439	0.34 378	0.67 479	0.73 332

PWC_ROB	3.32 447	4.61 518	14.41 209	1.46 446	1.90 528	3.21 207	1.15 429	4.39 518	3.46 466	3.13 527	3.40 541	2.79 419	2.34 465	9.17 463	6.94 522	0.61 494	0.34 277	0.61 522	0.37 413	0.73 495	1.40 418

Prome-Stereo	2.57 290	0.60 96	20.29 446	1.01 228	0.62 150	4.40 490	1.80 512	3.22 230	1.74 151	2.18 355	3.43 542	1.71 266	3.45 528	2.24 272	1.19 204	0.32 209	0.20 43	0.27 155	0.25 201	0.37 277	2.15 464

StereoVision	2.36 231	1.15 355	20.38 457	1.07 261	1.79 516	2.58 143	0.61 130	3.14 220	2.34 249	1.33 175	3.46 543	1.85 300	0.88 157	2.12 253	2.01 402	0.46 414	0.36 297	0.37 390	0.36 403	0.50 412	0.41 138

PVD	3.91 498	4.36 516	13.89 200	2.81 573	4.79 590	3.80 338	1.94 518	3.89 336	4.11 507	5.75 582	3.56 544	3.59 493	3.34 521	6.44 409	6.44 518	0.73 524	2.84 548	0.74 549	0.84 544	0.82 515	3.45 506

STrans-v2	3.11 406	0.95 300	20.80 518	0.86 116	0.64 157	3.90 363	1.01 390	4.30 477	3.61 477	2.28 390	3.65 545	4.11 522	5.17 555	7.32 429	1.63 320	0.34 258	0.18 16	0.29 218	0.26 220	0.30 148	0.65 307

SPS-STEREO	5.18 549	10.36 555	21.09 546	1.74 510	1.72 507	3.24 216	2.26 538	3.92 343	4.12 508	5.06 577	3.66 546	5.43 567	3.33 520	9.56 474	12.34 561	1.17 554	1.17 499	1.07 561	1.03 558	1.17 549	10.25 566
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-Forest	4.96 547	0.86 254	21.02 534	1.22 335	0.83 242	4.05 405	3.26 568	4.40 519	3.49 470	4.40 569	3.69 547	4.66 552	13.91 603	11.94 573	17.16 594	0.66 507	0.46 377	0.49 478	0.39 431	0.49 411	1.77 447
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	4.68 537	10.90 559	16.41 259	2.03 538	1.62 484	6.25 581	6.40 595	4.19 436	5.13 566	4.03 560	3.77 548	4.14 523	3.26 516	7.23 427	11.19 548	0.64 504	0.80 469	0.65 534	0.72 535	2.18 570	2.08 461

DStereoO	6.49 571	2.37 480	11.24 176	4.72 604	13.38 606	4.43 495	23.61 614	4.35 506	6.24 586	2.56 461	3.88 549	3.12 449	7.75 580	4.13 361	11.53 553	4.21 599	7.25 580	1.33 572	1.83 588	3.22 579	8.59 554

ASMatch	2.65 312	0.68 150	20.65 504	1.60 481	0.71 195	4.40 490	0.77 243	2.02 77	1.65 131	1.71 230	3.89 550	1.93 313	3.75 534	5.45 380	1.67 332	0.33 236	0.24 144	0.34 342	0.28 268	0.34 237	0.57 260

FAT-Stereo	3.38 455	0.88 262	19.96 397	1.28 367	1.20 384	3.44 251	1.97 521	4.26 469	3.15 391	3.14 530	3.92 551	3.50 484	3.28 517	11.68 565	2.04 408	0.65 506	0.68 453	0.48 465	0.54 504	0.63 461	0.91 371

S-Stereo	3.51 469	0.96 304	22.00 590	1.38 413	1.50 456	3.55 281	2.49 546	4.27 472	3.00 353	2.38 432	3.94 552	3.73 499	1.84 419	11.89 572	2.59 454	0.64 504	0.71 462	0.49 478	0.81 542	0.68 485	1.31 412

ACVNet-4b	6.98 580	14.78 601	22.17 593	3.56 585	3.11 566	4.14 430	2.23 536	4.08 393	3.84 492	1.67 220	3.96 553	5.86 574	2.87 492	10.30 506	17.16 594	26.09 632	2.24 530	2.53 586	1.79 585	3.91 591	3.28 499

CBMV_ROB	4.57 534	0.90 273	21.30 566	1.46 446	0.89 270	4.43 495	1.69 506	4.51 539	3.14 389	5.97 584	4.23 554	4.16 524	7.83 582	11.06 533	16.47 582	0.61 494	0.55 421	0.53 495	0.51 498	0.56 434	0.59 281

aanetorigin	3.34 451	2.00 461	17.58 286	1.20 324	1.57 474	2.57 141	3.75 583	2.73 169	2.10 201	6.11 586	4.27 555	2.88 425	5.64 559	5.46 381	4.60 502	0.53 474	0.46 377	0.45 450	0.48 481	1.15 547	1.22 405

AANet_RVC	3.70 485	7.03 534	17.25 274	1.21 331	1.12 353	3.79 335	1.09 413	3.98 358	3.38 445	2.65 480	4.29 556	3.95 511	1.40 298	11.43 553	7.88 534	1.25 557	0.57 425	0.34 342	0.25 201	0.43 353	0.71 324

MDST_ROB	6.31 568	1.18 361	22.96 604	2.56 563	2.69 556	21.07 613	2.01 527	4.79 564	2.87 336	9.49 601	4.45 557	4.10 521	4.48 547	22.33 615	17.61 598	0.79 532	0.44 364	0.47 459	0.44 466	0.47 399	0.95 379

JetBlue	6.69 578	12.01 564	14.30 206	1.98 533	4.64 589	11.97 601	12.29 605	5.39 575	4.32 528	3.81 556	4.51 558	9.50 592	6.53 570	10.22 500	14.50 573	1.32 558	1.47 507	1.18 566	1.36 575	7.48 614	5.05 524

ADCL	4.70 539	4.04 512	16.12 245	1.35 398	1.28 403	5.46 577	10.88 602	4.08 393	4.25 519	5.97 584	4.51 558	4.29 533	5.60 557	6.37 406	15.21 577	0.54 477	0.48 395	0.88 555	0.78 539	0.86 519	1.01 387

EDNetEfficientorigin	12.42 600	3.26 499	179.44 644	1.21 331	1.00 312	2.89 169	1.82 514	3.05 213	5.37 570	8.87 598	4.78 560	4.17 525	4.80 550	9.91 486	11.32 551	0.41 356	0.41 341	0.62 529	0.88 546	1.33 558	2.81 485

EDNetEfficient	5.62 557	2.26 475	17.51 282	1.67 495	3.59 573	3.99 390	7.25 596	3.14 220	5.63 578	11.52 613	4.82 561	3.94 510	12.48 596	8.39 451	20.56 613	0.46 414	0.46 377	0.48 465	1.06 559	1.65 567	1.62 438

HHNet	2.51 263	0.76 217	20.83 520	0.67 28	0.67 176	4.07 410	0.90 338	3.85 329	1.59 108	2.14 336	4.91 562	0.98 170	3.32 519	1.73 191	1.80 365	0.41 356	0.20 43	0.31 265	0.28 268	0.38 291	0.44 161

FTStereo	3.74 486	0.60 96	20.43 462	0.99 218	0.66 170	4.34 477	11.24 603	2.63 160	1.95 183	2.58 465	5.03 563	1.90 307	13.77 600	3.70 347	1.28 235	0.41 356	0.24 144	0.31 265	0.33 368	0.32 188	2.08 461

MultiAttention	9.51 591	0.66 135	18.16 299	2.27 546	22.44 620	36.03 627	8.40 601	5.18 569	2.72 304	2.59 466	5.12 564	5.53 571	1.60 352	52.66 639	8.87 537	0.51 461	0.24 144	0.52 488	0.94 550	6.88 611	8.91 557

ACVNet_2	6.09 564	15.28 610	21.36 569	3.30 582	3.17 568	4.50 509	3.00 562	4.70 557	3.96 502	3.52 548	5.34 565	7.79 586	2.95 495	12.40 578	13.76 567	3.28 585	2.23 529	2.70 594	1.70 580	3.52 583	3.24 496

RAFT-RH_RVC	2.72 335	0.64 119	20.10 418	1.48 451	0.49 75	4.46 499	0.56 105	1.73 48	2.86 334	3.06 522	5.50 566	2.02 332	1.28 273	6.70 415	1.56 297	0.46 414	0.22 84	0.37 390	0.34 378	0.29 125	0.33 50

JetRed	10.68 595	26.07 623	35.62 618	4.40 598	4.16 586	15.72 609	13.07 607	14.57 615	5.83 581	5.85 583	5.55 567	10.12 593	7.37 577	8.86 457	25.99 621	3.33 586	3.82 563	3.59 608	2.98 612	8.51 616	8.22 548

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 426	1.87 454	21.91 584	1.18 317	2.03 535	4.07 410	0.98 386	3.99 360	2.17 214	1.57 205	5.62 568	4.27 530	2.92 494	2.69 312	2.50 447	0.27 88	0.49 398	0.31 265	1.20 566	0.92 526	3.04 493

TCMNet-wrong-test	12.48 601	15.10 607	19.66 359	22.40 621	19.87 617	15.98 611	12.30 606	23.88 621	4.80 557	6.29 587	6.46 569	18.38 609	15.65 608	10.50 510	10.86 546	9.07 619	4.79 565	5.34 616	3.95 613	12.27 621	12.13 571

SDNR	4.37 522	2.22 474	20.63 502	1.60 481	0.99 306	5.15 572	0.67 166	4.36 509	5.55 576	4.89 575	7.17 570	5.50 570	1.58 347	17.48 611	4.33 497	0.80 533	0.72 463	0.59 515	0.45 473	1.18 550	1.43 422

EAI-Stereo	4.89 545	0.69 155	7.74 152	0.99 218	1.63 487	4.68 552	51.52 631	5.79 583	3.37 442	3.64 551	7.24 571	1.10 184	0.95 179	2.51 292	1.71 343	0.33 236	0.31 248	0.28 193	2.04 594	0.28 107	0.92 373

PWCDC_ROB	3.62 473	9.86 553	17.35 278	1.62 485	1.57 474	4.19 453	1.01 390	4.35 506	4.20 512	2.26 385	7.36 572	2.73 408	2.75 486	4.10 359	4.51 500	1.47 566	0.37 304	0.39 410	0.34 378	1.22 553	0.73 332

PWCK	6.49 571	13.40 573	20.27 440	2.95 574	1.61 481	5.68 579	7.63 599	5.37 574	4.77 555	3.90 557	7.48 573	7.96 587	5.63 558	15.15 608	10.93 547	3.21 584	1.55 511	2.34 584	1.43 577	6.05 605	2.45 475

CSAN	5.95 561	13.70 580	21.94 585	1.35 398	0.93 289	3.65 305	3.46 573	4.73 561	4.26 520	3.98 559	7.70 574	3.54 491	6.94 574	22.83 616	16.00 581	0.53 474	0.47 388	0.50 480	0.55 509	0.65 473	1.22 405

MSMD_ROB	5.99 562	1.29 384	19.23 336	1.40 421	0.84 250	10.25 598	2.05 530	4.20 438	6.02 584	10.42 609	8.00 575	22.21 615	9.45 591	11.67 562	8.73 536	0.76 531	0.59 435	0.67 536	0.68 530	0.67 479	0.72 327

DCRE	3.02 392	0.95 300	18.48 307	1.18 317	1.89 527	3.57 285	0.82 281	3.36 249	1.70 143	2.04 307	8.12 576	1.73 270	1.07 221	1.31 91	1.24 219	0.24 42	0.87 477	0.26 128	0.27 241	0.28 107	11.03 568

MADNet++	8.64 590	6.17 527	13.88 199	6.61 608	5.25 592	10.15 597	14.20 608	5.89 585	8.25 591	7.14 591	8.18 577	6.41 578	9.84 593	11.71 567	16.73 585	9.65 620	5.03 569	8.63 621	5.68 616	4.83 602	8.57 553

CrosDoStereo	5.27 552	0.75 207	20.07 409	0.85 107	0.53 97	3.40 242	18.03 610	3.90 338	3.29 421	1.99 284	8.27 578	1.95 319	6.95 575	7.34 430	25.94 619	0.33 236	0.22 84	0.30 243	0.28 268	0.35 252	0.61 291

DeepStereo_LL	5.27 552	0.75 207	20.07 409	0.85 107	0.53 97	3.40 242	18.03 610	3.90 338	3.29 421	1.99 284	8.27 578	1.95 319	6.95 575	7.34 430	25.94 619	0.33 236	0.22 84	0.30 243	0.28 268	0.35 252	0.61 291

IMH-64-1	6.10 565	13.83 583	17.55 283	4.34 596	3.78 577	4.79 564	5.94 592	5.34 571	4.20 512	4.10 561	8.31 580	5.07 560	6.92 572	9.63 477	7.36 526	4.60 607	2.96 553	3.04 597	2.14 598	4.30 595	3.88 512

IMH-64	6.10 565	13.83 583	17.55 283	4.34 596	3.78 577	4.79 564	5.94 592	5.34 571	4.20 512	4.10 561	8.31 580	5.07 560	6.92 572	9.63 477	7.36 526	4.60 607	2.96 553	3.04 597	2.14 598	4.30 595	3.88 512

coex-ft	20.00 617	11.54 561	120.82 642	1.18 317	1.30 408	2.36 119	1.99 522	2.96 206	13.96 602	129.83 645	8.40 582	5.88 575	52.82 637	9.93 488	31.13 628	0.61 494	0.62 442	0.50 480	0.49 485	1.10 543	2.63 479

ELAS_RVC	6.36 569	2.53 484	20.21 431	2.67 566	2.48 553	4.90 567	11.89 604	4.84 565	6.31 589	9.03 599	8.54 583	8.09 589	12.73 598	9.32 467	13.25 566	1.92 570	2.18 526	1.51 575	1.31 570	1.40 560	2.15 464
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 570	13.71 581	22.08 591	1.43 441	1.00 312	6.86 587	3.78 585	4.71 558	11.10 595	4.71 574	8.72 584	7.47 584	7.91 585	12.46 585	18.12 602	0.51 461	0.47 388	0.50 480	0.45 473	0.94 528	1.60 437

WAO-7	6.00 563	14.29 591	20.46 467	1.97 531	1.51 458	5.31 575	3.06 566	5.00 566	5.92 583	4.55 572	8.87 585	6.52 579	6.47 569	13.38 599	13.85 568	1.35 559	1.24 501	1.48 574	1.36 575	1.63 565	1.79 450

ELAS	6.58 573	2.54 485	20.08 415	2.66 565	2.48 553	15.49 608	7.29 597	5.50 579	5.72 579	10.05 606	8.94 586	6.91 582	10.83 594	8.33 448	14.27 571	1.92 570	2.19 527	1.23 568	1.31 570	1.62 564	2.17 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	5.59 556	14.82 603	20.70 510	3.13 578	2.70 557	3.91 367	2.56 550	3.90 338	2.48 275	2.25 379	9.38 587	4.06 517	2.32 464	9.59 476	14.37 572	3.52 589	1.66 514	2.15 583	1.19 565	3.73 588	3.35 503

G-Net	4.16 510	1.39 397	20.31 450	2.30 548	2.91 560	4.68 552	2.86 559	3.35 247	2.44 271	4.43 570	9.43 588	6.89 581	3.83 535	8.91 458	4.83 506	0.80 533	0.80 469	0.70 540	0.50 493	0.95 529	0.97 380

WAO-6	6.68 577	9.03 545	20.68 506	2.98 575	2.79 559	11.93 600	3.56 579	5.39 575	11.65 597	3.55 549	9.59 589	6.77 580	6.72 571	12.28 576	11.56 554	2.88 580	2.36 534	2.50 585	1.84 589	2.89 578	2.72 483

UNDER WATER-64	10.08 592	14.27 590	22.85 602	5.26 607	4.88 591	11.00 599	4.57 591	11.41 600	17.25 615	7.68 593	9.72 590	15.96 606	21.47 620	11.12 540	16.63 584	4.38 600	2.88 550	4.41 614	2.95 611	7.12 612	5.81 532

IMH	7.25 582	16.24 616	21.08 541	4.40 598	3.79 579	5.46 577	3.03 565	5.58 581	6.26 587	4.92 576	10.32 591	9.24 591	8.30 587	13.62 601	11.56 554	4.84 611	3.00 556	3.09 600	2.14 598	4.38 597	3.83 511

UNDER WATER	11.28 598	13.60 576	22.90 603	5.11 606	4.53 588	7.75 591	3.75 583	12.50 607	21.62 622	7.80 595	10.68 592	23.75 618	35.20 623	11.54 557	17.40 596	4.46 602	2.95 551	4.23 613	2.90 610	6.57 608	6.27 536

USTest	15.98 612	15.57 612	22.51 600	18.47 620	16.98 611	26.39 620	36.05 626	27.65 623	12.77 600	10.72 610	10.87 593	18.34 608	15.08 607	18.60 612	23.36 614	4.90 612	5.38 571	7.40 620	7.45 619	9.88 618	11.26 569

WCMA_ROB	5.78 559	2.42 481	21.71 579	1.67 495	1.55 466	4.07 410	3.53 577	4.14 417	4.73 550	6.59 589	10.89 594	12.82 600	9.59 592	10.17 498	12.65 564	1.05 547	0.61 439	0.52 488	0.52 499	0.71 493	5.64 529

FCDSN-DC	6.71 579	1.18 361	21.61 578	1.29 373	1.10 347	4.38 482	2.59 552	4.58 549	5.52 574	9.58 602	11.19 595	19.17 610	17.69 613	13.03 592	17.11 591	0.73 524	0.57 425	0.61 522	0.60 518	0.71 493	0.92 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	7.08 581	1.01 324	21.89 582	1.74 510	1.64 491	8.18 593	2.31 540	6.50 587	9.16 593	10.85 611	11.33 596	19.85 612	13.33 599	12.94 590	17.10 590	0.72 521	0.57 425	0.59 515	0.57 512	0.64 466	0.69 318

SGM_RVC	6.11 567	1.10 342	20.44 463	2.15 542	0.66 170	15.87 610	3.98 588	5.00 566	6.19 585	9.79 605	11.46 597	8.23 590	12.63 597	12.32 577	9.15 538	0.54 477	0.39 330	0.41 424	0.35 393	0.55 428	1.05 394
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LVE	7.57 585	15.80 613	21.28 564	3.69 589	3.19 570	4.54 518	2.78 554	10.13 599	11.63 596	3.24 536	11.52 598	18.10 607	4.55 548	11.67 562	10.30 544	4.62 610	2.95 551	2.56 587	1.91 591	3.63 584	3.26 498

MeshStereo	5.67 558	1.80 444	21.28 564	1.40 421	1.14 358	4.38 482	3.83 586	5.51 580	4.85 559	10.12 607	11.72 599	11.44 594	5.87 562	13.86 604	12.31 560	0.68 511	0.61 439	0.61 522	0.60 518	0.73 495	0.68 315
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
FC-DCNN v2	7.41 584	0.98 312	22.19 594	1.75 512	1.64 491	8.98 596	2.37 542	7.60 590	9.44 594	11.09 612	11.95 600	20.04 613	16.35 610	12.99 591	17.14 593	0.72 521	0.57 425	0.59 515	0.57 512	0.64 466	0.68 315

THIR-Stereo	4.50 530	1.11 344	18.71 313	0.89 131	0.47 61	2.25 109	16.71 609	3.53 268	1.58 105	2.04 307	12.04 601	2.66 404	7.52 578	7.29 428	11.25 549	0.32 209	0.21 67	0.29 218	0.28 268	0.35 252	0.52 231

WAO-8	12.61 603	16.02 614	21.99 588	3.55 583	3.10 564	15.07 606	2.80 555	12.81 609	19.10 620	7.93 596	13.05 602	11.75 596	8.46 589	83.86 641	15.10 574	3.51 587	1.94 521	3.54 606	1.96 592	3.72 586	2.89 488

Venus	12.61 603	16.02 614	21.99 588	3.55 583	3.10 564	15.07 606	2.80 555	12.81 609	19.10 620	7.93 596	13.05 602	11.75 596	8.46 589	83.86 641	15.10 574	3.51 587	1.94 521	3.54 606	1.96 592	3.72 586	2.89 488

pmcnn	5.90 560	1.81 447	22.30 595	1.69 500	2.37 552	3.47 258	2.10 532	4.58 549	5.56 577	3.75 555	13.12 604	22.07 614	3.70 532	11.99 574	17.13 592	0.58 488	0.23 113	0.23 38	0.19 54	0.37 277	0.70 322

LSM	13.03 606	7.72 540	21.01 533	55.44 635	85.65 634	3.65 305	6.27 594	3.91 342	5.06 564	5.63 580	13.91 605	3.53 490	3.46 529	9.93 488	4.36 498	0.72 521	0.95 482	0.72 545	0.85 545	1.09 541	26.67 620

MonStereo1	8.19 588	2.63 488	9.96 165	4.90 605	3.64 574	18.09 612	2.55 548	5.89 585	5.83 581	5.29 579	13.95 606	7.40 583	45.20 635	13.30 597	6.87 521	4.47 603	1.10 496	2.69 593	1.59 579	4.07 594	4.31 517

MANE	15.29 610	13.67 578	23.58 606	10.15 615	13.37 605	23.58 619	23.86 615	27.83 624	26.26 624	12.02 614	15.10 607	19.83 611	18.01 614	15.68 610	20.35 612	8.58 616	9.20 601	3.05 599	4.19 614	0.82 515	16.69 597

FINET	10.59 594	14.44 597	25.84 610	2.30 548	3.90 580	21.74 614	25.19 617	8.85 597	16.99 611	2.68 482	15.19 608	11.45 595	13.83 601	6.71 417	15.11 576	0.80 533	8.59 589	0.53 495	0.44 466	0.62 455	16.67 596

Anonymous_1	57.77 637	19.65 618	26.12 611	23.12 622	141.97 642	30.79 621	39.72 627	34.10 629	16.98 610	70.09 640	15.64 609	23.44 617	19.73 617	23.03 618	27.21 622	164.70 646	9.02 596	130.41 640	137.42 643	161.21 646	41.01 635

SGM+DAISY	13.18 607	14.36 593	24.65 609	8.10 611	13.49 607	22.47 616	25.54 619	12.13 605	17.08 614	14.77 615	15.82 610	12.17 599	13.97 606	12.65 588	18.22 604	8.40 615	9.18 600	1.23 568	1.33 573	1.23 554	16.81 602

SGM-ForestM	15.60 611	14.94 605	28.17 616	7.84 610	10.49 599	23.43 618	24.58 616	20.87 620	16.87 609	15.92 619	15.89 611	27.08 623	22.45 621	24.86 621	28.42 627	3.85 595	8.90 593	0.55 504	1.15 564	0.64 466	15.05 583

DStereoSA	12.54 602	6.88 532	16.88 267	11.79 618	16.87 610	22.28 615	25.54 619	6.75 588	17.06 613	6.99 590	15.95 612	6.00 576	13.94 604	7.99 445	27.57 623	8.61 617	9.15 598	1.51 575	8.23 621	4.04 592	16.83 603

DPSM_ROB	20.83 618	20.01 619	26.54 613	23.64 623	22.42 618	31.06 622	39.94 628	34.02 627	17.42 616	15.35 617	16.05 613	24.04 619	20.69 618	23.28 619	27.60 624	10.77 622	9.41 602	11.68 625	11.50 623	14.48 622	16.71 598

DPSM	20.83 618	20.01 619	26.54 613	23.64 623	22.42 618	31.06 622	39.94 628	34.02 627	17.42 616	15.35 617	16.05 613	24.04 619	20.69 618	23.28 619	27.60 624	10.77 622	9.41 602	11.68 625	11.50 623	14.48 622	16.71 598

DStereoFS	13.73 608	14.37 594	21.48 573	14.07 619	16.86 609	23.31 617	25.20 618	13.01 611	17.04 612	15.22 616	16.10 615	11.86 598	13.95 605	10.88 522	15.98 580	8.74 618	9.17 599	2.60 588	5.33 615	2.58 575	16.74 600

LE_ROB	19.18 616	12.99 571	48.22 626	8.42 613	23.91 621	7.26 589	19.71 612	9.92 598	38.58 632	43.44 628	21.85 616	28.15 624	41.18 626	23.00 617	54.71 632	0.38 334	0.34 277	0.32 286	0.36 403	0.43 353	0.49 210

DGTPSM_ROB	16.67 613	21.79 621	40.19 622	10.00 614	19.05 615	12.43 603	33.20 623	13.71 612	18.09 618	9.71 603	22.85 617	13.77 603	19.64 615	21.23 613	24.07 615	5.09 613	8.95 594	5.62 617	11.49 622	6.73 609	15.75 593

DPSMNet_ROB	16.76 614	21.81 622	40.95 623	10.20 616	19.08 616	12.43 603	33.21 624	13.73 613	18.21 619	9.76 604	22.88 618	13.78 604	19.64 615	21.39 614	24.21 616	5.20 614	8.97 595	5.63 618	11.51 625	6.80 610	15.82 594

TorneroNet-64	10.52 593	14.33 592	21.95 586	4.29 595	3.76 576	13.77 605	2.83 558	14.96 616	23.11 623	10.24 608	23.77 619	13.44 602	8.15 586	13.98 605	17.70 600	4.03 598	2.73 546	3.23 602	2.53 602	7.27 613	4.35 519

NVStereoNet_ROB	6.63 575	9.57 550	19.28 338	3.19 579	2.11 541	3.69 314	1.99 522	4.32 497	6.27 588	3.26 538	24.57 620	5.45 569	11.39 595	13.56 600	12.37 562	2.79 577	2.05 524	1.76 578	1.75 584	1.49 562	1.75 443
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	8.35 589	15.23 609	22.34 596	3.76 590	3.55 572	4.81 566	3.51 575	5.34 571	5.37 570	4.49 571	26.13 621	25.59 622	4.33 545	11.21 544	13.12 565	3.78 593	2.31 532	2.90 596	1.89 590	4.04 592	3.34 502

LRCNet_RVC	25.63 621	33.47 624	24.35 608	31.77 625	32.74 622	6.73 586	1.19 433	25.87 622	4.67 548	28.95 620	30.91 622	24.89 621	17.54 612	27.82 622	24.57 618	35.48 633	25.62 633	35.91 635	33.80 634	31.95 633	34.38 633

Hybrid-DGEV	41.83 626	40.11 628	53.12 632	47.72 630	44.97 627	62.36 632	80.65 639	68.25 634	34.71 625	30.51 621	31.94 623	48.29 634	41.41 627	46.69 637	55.61 639	21.63 629	18.85 619	23.48 633	23.21 630	29.16 627	33.99 632

FlowAnything	41.86 627	39.86 625	53.27 634	47.82 634	45.01 628	62.36 632	80.44 637	68.40 639	35.33 631	30.77 625	32.01 624	48.15 630	42.00 632	46.64 636	55.21 634	21.70 631	18.87 620	23.47 632	23.12 627	29.11 625	33.59 627

xyz-stereo	10.93 597	0.71 170	79.25 639	0.70 48	0.45 52	83.14 640	0.77 243	2.68 165	1.49 79	2.28 390	32.01 624	2.76 416	1.61 358	5.80 389	3.32 482	0.29 135	0.18 16	0.33 322	0.23 160	0.26 83	0.29 23

Selective-RAFT-Error	41.88 628	40.10 627	53.23 633	47.74 631	45.20 630	62.42 634	80.58 638	68.27 635	34.95 629	30.85 626	32.30 626	48.08 629	42.07 633	46.54 631	54.92 633	21.60 626	19.12 626	23.46 628	23.15 629	29.14 626	33.95 631

CasAABBNet	41.89 629	40.14 629	53.33 635	47.71 629	45.10 629	62.42 634	80.65 639	68.29 636	34.85 628	30.67 622	32.34 627	48.22 631	41.76 629	46.61 633	55.60 638	21.59 625	18.89 621	23.46 628	23.21 630	29.17 628	33.75 630

RAFT-FEzeroshot	41.89 629	40.15 630	52.92 630	47.78 632	45.48 631	62.42 634	80.67 641	68.35 637	34.76 626	30.69 623	32.35 628	48.23 632	41.82 630	46.61 633	55.50 636	21.61 627	18.89 621	23.46 628	23.21 630	29.18 629	33.72 628

RAFT-FE	41.89 629	40.15 630	52.92 630	47.78 632	45.48 631	62.42 634	80.67 641	68.35 637	34.76 626	30.69 623	32.35 628	48.23 632	41.82 630	46.61 633	55.50 636	21.61 627	18.89 621	23.46 628	23.21 630	29.18 629	33.72 628

LSM0	49.69 635	40.02 626	53.50 636	97.07 636	129.56 640	62.65 638	79.82 636	68.02 633	35.12 630	33.72 627	33.34 630	48.41 635	41.54 628	46.57 632	55.40 635	21.63 629	19.16 627	23.60 634	23.13 628	29.46 631	52.08 639

HanzoNet	31.86 625	17.33 617	21.23 561	7.52 609	5.85 595	7.49 590	3.61 582	14.35 614	13.37 601	50.38 632	46.35 631	44.46 626	56.50 638	36.53 628	28.25 626	64.05 639	58.31 640	9.45 623	89.24 642	31.17 632	31.77 625

notaker	10.92 596	14.17 589	20.38 457	4.56 602	3.98 582	6.29 582	3.53 577	7.68 591	5.10 565	9.04 600	46.37 632	13.84 605	28.85 622	14.18 607	14.16 570	4.57 606	3.19 557	3.52 605	2.70 606	8.16 615	4.13 515

HaxPig	43.31 632	43.63 632	45.01 624	33.88 626	35.67 624	32.79 624	30.52 622	45.50 630	42.95 633	48.75 629	48.14 633	43.24 625	40.44 625	44.58 629	43.63 629	47.17 636	49.30 637	51.65 637	50.37 636	43.72 634	45.27 636

AVERAGE_ROB	44.46 633	45.87 633	46.48 625	40.54 628	38.62 625	32.95 625	30.49 621	46.80 631	43.31 634	49.57 630	48.93 634	44.57 627	39.87 624	45.01 630	43.89 630	48.70 637	50.65 638	50.80 636	49.79 635	45.54 635	46.89 637

MEDIAN_ROB	47.37 634	49.00 634	49.74 627	40.28 627	39.94 626	34.93 626	33.41 625	49.78 632	46.38 636	53.04 633	52.61 635	47.67 628	42.28 634	48.33 638	47.25 631	52.06 638	53.99 639	54.28 638	53.48 637	48.70 636	50.27 638

KSHMR	17.50 615	14.38 596	22.35 597	4.50 600	4.51 587	8.17 592	3.33 570	15.44 618	76.15 640	7.32 592	61.40 636	56.33 636	5.66 560	32.91 624	13.97 569	4.42 601	2.99 555	3.64 609	2.79 608	5.13 603	4.55 521

RSGM-EC	109.57 639	104.25 642	68.53 637	115.30 637	109.29 636	116.06 642	139.00 643	126.85 644	55.85 637	55.24 634	70.93 637	116.40 644	111.43 644	176.32 644	174.60 645	117.23 640	71.46 641	140.49 642	83.40 640	123.40 641	115.37 640

acva	109.57 639	104.25 642	68.53 637	115.30 637	109.29 636	116.06 642	139.00 643	126.85 644	55.85 637	55.24 634	70.93 637	116.40 644	111.43 644	176.32 644	174.60 645	117.23 640	71.46 641	140.49 642	83.40 640	123.40 641	115.37 640

xxxxx1	112.85 641	94.19 639	38.10 619	228.21 643	161.02 643	39.23 628	61.26 633	92.54 641	79.08 643	63.44 637	74.84 639	77.80 638	69.88 639	33.55 625	70.96 640	117.25 642	130.44 644	258.49 645	273.88 645	145.63 643	147.24 643

tt_ll	112.85 641	94.19 639	38.10 619	228.21 643	161.02 643	39.23 628	61.26 633	92.54 641	79.08 643	63.44 637	74.84 639	77.80 638	69.88 639	33.55 625	70.96 640	117.25 642	130.44 644	258.49 645	273.88 645	145.63 643	147.24 643

ff	112.85 641	94.19 639	38.10 619	228.21 643	161.02 643	39.23 628	61.26 633	92.54 641	79.08 643	63.44 637	74.84 639	77.80 638	69.88 639	33.55 625	70.96 640	117.25 642	130.44 644	258.49 645	273.88 645	145.63 643	147.24 643

TorneroNet	26.32 622	14.70 599	22.40 598	4.24 593	4.08 584	54.72 631	3.19 567	15.11 617	76.73 641	57.99 636	82.55 642	86.65 641	45.79 636	13.34 598	18.51 605	4.52 605	2.86 549	3.45 603	2.63 605	8.75 617	4.28 516

BEATNet-Init1	51.93 636	71.67 638	99.39 641	10.91 617	13.10 603	84.39 641	59.36 632	73.78 640	67.97 639	88.09 642	88.15 643	91.73 642	97.51 642	85.13 643	72.56 643	2.59 576	5.18 570	1.20 567	1.49 578	10.61 619	13.83 574

ktn	22.24 620	14.37 594	20.30 448	4.54 601	4.02 583	6.52 584	4.50 590	6.78 589	78.80 642	84.67 641	100.54 644	58.48 637	8.39 588	13.13 593	17.09 589	4.61 609	3.24 558	3.49 604	2.62 604	4.70 601	3.96 514

DPSimNet_ROB	143.68 644	156.64 644	170.66 643	162.59 639	135.40 641	195.13 645	174.01 645	141.76 646	167.78 647	174.58 646	138.78 645	186.01 646	183.75 646	82.32 640	97.85 644	151.24 645	102.48 643	131.25 641	82.78 639	115.21 640	123.37 642

test_example2	213.42 645	219.67 645	222.97 645	213.78 642	220.82 646	199.03 646	200.49 646	189.27 647	143.61 646	211.05 647	218.08 646	210.69 647	205.21 647	221.14 647	216.49 647	236.74 647	242.08 647	213.66 644	216.96 644	235.55 647	231.06 646

PML	64.55 638	56.00 636	20.79 517	8.10 611	32.82 623	147.60 644	247.57 647	12.71 608	45.39 635	111.32 644	288.85 647	101.42 643	100.62 643	31.63 623	15.84 579	13.96 624	4.84 566	10.95 624	6.18 618	28.99 624	5.33 528

ccccc		628.29 646		567.59 646	570.62 647	580.23 647		613.89 648		613.55 648		554.19 648		666.02 648		780.28 648	507.01 648	391.46 648	342.94 648	701.16 648

Low-res two-view benchmark