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

252Zero-FE	1.84 16	0.98 31	4.47 34	3.26 48	0.75 49	1.97 11	0.08 8	6.80 41	4.77 68	1.93 25	3.67 50	0.18 1	0.28 4	4.02 18	1.16 19	0.04 56	1.19 455	0.09 293	0.42 427	0.04 34	0.69 139

monsters	2.54 45	1.47 115	4.92 56	4.14 99	4.45 369	2.18 13	0.17 25	8.94 86	3.39 44	4.75 114	3.04 42	0.22 2	0.75 19	8.85 119	1.43 42	0.17 229	0.98 381	0.00 1	0.32 373	0.02 4	0.60 125

2.5w	2.47 41	0.97 29	5.69 87	3.45 60	1.92 207	3.19 35	2.18 206	6.67 34	2.91 28	2.14 32	5.66 110	0.25 3	1.97 68	7.82 89	1.43 42	0.18 238	1.07 422	0.00 1	0.30 366	0.03 19	1.46 297

4.25_new	2.28 31	1.01 35	4.72 44	3.33 53	2.74 270	4.30 75	2.29 212	6.42 20	3.33 40	2.35 40	3.76 51	0.26 4	2.35 85	4.64 21	1.40 32	0.63 390	0.99 395	0.00 1	0.26 338	0.03 19	0.74 152

4.5w_new	2.28 31	1.01 35	4.72 44	3.33 53	2.74 270	4.30 75	2.29 212	6.42 20	3.33 40	2.35 40	3.76 51	0.26 4	2.35 85	4.64 21	1.40 32	0.63 390	0.99 395	0.00 1	0.26 338	0.03 19	0.74 152

4.25w-stereo	2.28 31	1.01 35	4.72 44	3.33 53	2.74 270	4.31 78	2.30 216	6.42 20	3.33 40	2.35 40	3.76 51	0.26 4	2.35 85	4.64 21	1.40 32	0.63 390	0.99 395	0.00 1	0.26 338	0.03 19	0.74 152

2w_stereo	2.67 51	1.09 53	5.38 80	3.25 47	1.25 116	4.61 93	3.77 287	7.59 63	4.10 57	4.28 97	5.14 90	0.27 7	4.25 147	4.81 28	2.06 76	0.11 182	0.72 318	0.00 1	0.18 285	0.02 4	0.48 96

monsterstereo	2.74 55	1.26 81	5.23 74	4.64 136	4.44 366	1.81 8	0.08 8	6.52 28	5.70 86	3.84 88	7.47 129	0.27 7	0.37 7	9.33 141	1.51 44	0.05 84	1.11 435	0.00 1	0.35 390	0.03 19	0.75 156

1w_stereo	3.18 74	0.88 20	4.34 26	3.77 75	2.15 230	4.45 87	6.50 371	7.10 51	5.69 85	3.58 79	7.40 128	0.28 9	4.26 149	8.58 113	2.83 140	0.05 84	0.64 302	0.00 1	0.01 100	0.02 4	1.16 251

IGEV	2.11 26	0.73 6	4.37 29	2.86 26	3.48 317	4.13 70	0.94 76	7.90 68	3.86 53	2.26 38	4.35 63	0.28 9	0.61 14	3.78 12	1.05 15	0.08 151	0.72 318	0.00 1	0.20 296	0.03 19	0.56 113

StereoAnything_RVC	2.80 59	12.35 531	6.48 132	2.89 27	1.06 91	1.47 5	0.17 25	5.24 8	2.04 8	1.29 7	0.35 6	0.29 11	3.53 121	8.37 109	1.01 10	0.05 84	0.88 358	0.00 1	0.00 1	6.93 528	1.66 323

2.75w_new	2.45 40	1.02 40	5.11 70	2.65 8	1.60 163	3.48 47	2.22 211	6.17 15	3.29 39	5.05 125	4.14 61	0.30 12	2.34 84	6.69 62	2.71 124	0.06 118	0.99 395	0.00 1	0.28 351	0.03 19	0.85 171

3w_stereo	2.85 60	1.08 52	6.84 147	3.00 35	0.62 37	5.35 153	6.31 365	7.70 66	3.87 54	4.12 94	5.00 87	0.30 12	4.15 145	4.87 30	1.71 51	0.00 1	1.02 413	0.00 1	0.24 323	0.03 19	0.87 179

MonStereo	2.08 25	0.90 21	4.78 47	2.70 12	1.71 183	6.04 196	0.13 16	6.67 34	3.15 33	1.50 12	2.24 26	0.32 14	0.36 5	7.36 76	1.29 26	0.01 4	0.98 381	0.00 1	0.38 412	0.02 4	1.01 217

Monster-pub-eth3d	2.07 23	0.90 21	4.82 51	2.70 12	1.72 184	6.01 193	0.13 16	6.67 34	3.14 32	1.51 14	2.25 27	0.33 15	0.37 7	7.11 75	1.29 26	0.01 4	0.98 381	0.00 1	0.38 412	0.02 4	1.01 217

3.75w	2.66 50	1.12 59	4.96 60	2.92 29	3.25 306	7.95 264	1.38 107	6.44 25	3.16 35	3.38 74	4.87 80	0.33 15	2.71 99	6.99 67	1.28 25	0.36 314	0.96 373	0.00 1	0.14 248	0.10 80	0.89 184

MonSter	2.06 22	0.90 21	4.81 49	2.70 12	1.72 184	6.01 193	0.13 16	6.67 34	3.15 33	1.51 14	2.25 27	0.33 15	0.36 5	7.02 68	1.29 26	0.01 4	0.98 381	0.00 1	0.38 412	0.02 4	1.01 217

4w-stereo	2.40 37	1.23 76	5.26 75	2.81 22	2.14 229	3.64 53	0.60 57	7.00 46	2.73 22	2.99 62	4.33 62	0.35 18	3.26 113	7.50 79	1.55 45	0.32 300	0.98 381	0.00 1	0.30 366	0.05 41	0.96 211

3.5w_stereo	2.78 57	1.48 119	5.51 84	2.66 9	1.61 165	5.90 190	1.09 86	7.46 59	3.28 38	4.31 99	4.49 67	0.35 18	2.04 72	10.32 172	3.27 162	0.21 259	0.66 305	0.00 1	0.09 213	0.02 4	0.88 180

Wavelet-MonSter	2.01 19	1.07 51	5.09 69	2.96 31	2.61 264	2.98 27	0.04 5	5.15 7	2.07 9	2.18 34	4.47 66	0.37 20	1.33 42	5.56 37	2.03 73	0.01 4	0.99 395	0.02 197	0.29 357	0.02 4	0.95 207

2.25w	2.72 54	1.05 43	6.11 102	3.00 35	1.81 197	3.48 47	0.41 39	6.68 39	2.83 27	4.84 118	6.79 120	0.37 20	2.42 91	9.01 123	3.30 163	0.22 264	1.00 400	0.00 1	0.30 366	0.02 4	0.81 165

Monster-pub-mixall	2.13 27	0.98 31	4.13 22	2.74 17	0.99 84	2.50 17	0.53 52	6.96 44	3.27 37	3.25 72	3.80 54	0.40 22	0.48 9	9.26 139	1.12 18	0.02 22	1.14 441	0.01 169	0.18 285	0.04 34	0.70 143

LG-Stereo_L2	1.81 13	1.11 57	5.06 64	3.06 38	0.92 73	2.71 21	0.43 42	7.45 58	1.91 7	1.93 25	0.44 8	0.41 23	0.52 10	8.16 98	1.05 15	0.05 84	0.73 321	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.32 46

4.5_new	2.16 28	0.96 27	4.43 32	2.83 23	1.93 209	5.59 170	1.24 97	6.25 16	2.81 24	4.41 101	3.54 48	0.46 24	0.96 30	3.70 9	1.41 37	0.33 303	1.01 404	0.00 1	0.21 300	0.11 92	1.11 243

4.5w-stereo	2.16 28	0.96 27	4.43 32	2.83 23	1.93 209	5.59 170	1.25 100	6.25 16	2.81 24	4.41 101	3.53 47	0.46 24	0.96 30	3.70 9	1.42 40	0.33 303	1.01 404	0.00 1	0.21 300	0.11 92	1.11 243

AdaDepth	2.53 43	1.09 53	6.44 124	3.77 75	3.11 300	3.50 51	0.68 60	5.77 12	3.85 52	2.06 30	3.46 46	0.52 26	1.57 50	11.34 209	1.39 31	0.04 56	0.91 365	0.00 1	0.22 302	0.05 41	0.78 162

LG-Stereo_L1	1.82 14	1.13 60	4.80 48	3.05 37	1.18 104	2.86 25	0.49 46	7.33 57	2.07 9	1.66 20	0.31 5	0.52 26	0.58 13	8.22 103	1.09 17	0.05 84	0.74 323	0.01 169	0.00 1	0.03 19	0.29 40

asd	2.40 37	0.92 25	4.93 57	2.96 31	2.30 241	3.95 60	0.35 36	7.56 61	2.81 24	3.69 82	2.96 41	0.54 28	2.23 82	8.72 115	1.25 22	0.70 403	0.84 347	0.00 1	0.13 235	0.12 98	0.93 197

qwe	2.64 49	0.97 29	4.85 53	3.09 39	2.86 283	4.53 89	0.28 32	7.28 56	3.06 29	5.38 134	4.85 79	0.57 29	0.88 26	9.13 132	2.39 100	0.42 338	0.96 373	0.00 1	0.30 366	0.12 98	0.90 187

DEFOM-Stereo	2.43 39	1.22 73	4.56 39	3.89 83	1.05 88	12.70 334	0.80 70	5.07 6	2.70 21	3.02 64	1.81 23	0.61 30	0.54 12	8.77 117	1.01 10	0.02 22	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.69 139

3.25w_new	2.57 47	1.05 43	5.06 64	2.75 18	1.49 148	5.86 185	1.15 89	7.21 53	3.61 47	4.57 107	3.97 58	0.64 31	2.42 91	7.83 91	1.41 37	0.07 141	0.97 377	0.00 1	0.23 313	0.08 65	0.95 207

3.25w	2.57 47	1.05 43	5.06 64	2.75 18	1.49 148	5.87 186	1.15 89	7.21 53	3.61 47	4.57 107	3.97 58	0.64 31	2.42 91	7.82 89	1.41 37	0.07 141	0.97 377	0.00 1	0.23 313	0.08 65	0.95 207

asda	2.30 34	1.05 43	5.07 68	3.16 44	1.97 214	3.28 38	0.84 73	6.58 32	3.63 49	2.65 51	3.26 43	0.65 33	2.93 106	6.05 48	1.83 56	0.70 403	1.01 404	0.00 1	0.27 346	0.10 80	0.86 174

LGtest1	1.67 7	0.87 19	4.47 34	2.67 11	0.82 60	3.00 28	0.11 14	6.42 20	1.80 3	1.94 28	1.62 21	0.65 33	0.92 28	5.90 43	1.02 12	0.04 56	0.55 278	0.00 1	0.00 1	0.10 80	0.46 91

WQFJA1++	2.85 60	0.75 8	5.28 76	3.42 59	2.42 250	4.30 75	0.29 34	7.68 65	2.78 23	3.98 89	2.72 34	0.69 35	1.60 53	7.66 86	1.42 40	0.41 332	1.01 404	0.01 169	0.40 422	9.39 542	0.78 162

DEFOM-Stereo_RVC	3.40 83	7.12 482	4.30 25	11.17 483	1.69 180	4.59 91	0.46 45	9.11 92	3.63 49	2.69 54	3.29 44	0.75 36	7.02 254	9.35 142	2.00 69	0.01 4	0.15 164	0.00 1	0.19 291	0.06 51	0.39 70

Replicate-Monster	2.96 63	3.67 416	12.48 374	2.73 16	1.29 121	3.18 34	0.44 43	7.55 60	4.93 70	4.05 91	1.50 20	0.77 37	1.12 33	9.21 135	0.87 3	0.19 251	1.15 442	0.00 1	0.22 302	0.28 190	3.54 484

U	3.84 109	0.81 14	6.63 139	4.40 124	11.89 545	11.98 321	0.20 27	8.42 74	5.78 90	1.97 29	2.73 35	0.77 37	1.59 51	2.60 3	0.98 6	0.04 56	0.04 64	10.46 562	5.41 552	0.05 41	0.14 18

IGEV-Stereo+	3.03 66	1.10 55	5.14 73	3.52 63	4.87 385	2.53 18	0.68 60	4.40 5	3.11 31	2.20 36	0.71 11	0.79 39	3.45 116	8.89 121	1.25 22	0.08 151	0.70 314	0.00 1	0.40 422	5.72 524	11.13 566

MatchStereo	1.90 18	1.04 42	4.50 36	2.54 7	0.18 2	2.31 16	0.33 35	6.54 30	5.32 77	1.05 1	4.55 70	0.82 40	1.31 39	5.33 36	1.70 50	0.03 42	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.28 37

BridgeDepth_RVC	1.61 5	1.02 40	3.25 3	1.82 1	0.74 43	3.96 61	0.02 2	6.73 40	1.85 4	1.51 14	1.19 14	1.05 41	2.91 105	3.96 14	1.00 8	0.92 440	0.08 124	0.12 332	0.06 189	0.01 1	0.02 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo	2.75 56	1.78 170	8.47 211	4.32 122	1.04 87	3.56 52	1.20 94	7.18 52	6.19 108	2.53 48	7.57 133	1.07 42	0.75 19	5.24 34	2.51 107	0.49 355	0.27 201	0.01 169	0.03 147	0.34 217	0.44 85

GREAT-IGEV	2.67 51	1.48 119	5.32 79	3.65 68	1.73 186	2.92 26	0.20 27	6.37 18	6.52 115	1.34 8	5.23 93	1.09 43	1.45 48	10.01 162	1.57 46	0.11 182	1.50 507	0.00 1	0.24 323	0.19 137	2.48 447

UniTT-Stereo	3.10 72	1.22 73	7.79 186	4.50 129	2.51 255	2.59 19	0.42 41	5.88 13	5.74 89	5.46 139	7.76 135	1.12 44	1.46 49	9.06 127	5.42 258	0.06 118	0.07 116	0.00 1	0.01 100	0.60 341	0.26 35

BPD-Stereo	1.15 2	0.61 2	3.56 10	3.13 41	0.42 13	0.56 2	0.27 31	2.13 2	2.64 19	1.13 2	2.75 36	1.17 45	0.15 1	2.25 2	1.81 54	0.16 222	0.01 12	0.00 1	0.02 132	0.03 19	0.18 27

GEAStereo	2.49 42	1.24 77	4.35 27	4.86 150	1.65 173	4.29 73	1.45 116	9.09 90	4.32 60	2.74 55	2.76 37	1.20 46	2.22 78	3.97 15	1.97 65	0.07 141	1.09 424	0.05 242	0.00 1	0.25 162	2.16 416

gasm-f	2.98 65	1.42 104	4.98 61	4.86 150	1.58 160	4.40 85	2.46 226	9.09 90	4.32 60	2.74 55	5.99 114	1.20 46	3.99 137	6.65 61	2.16 82	0.07 141	1.09 424	0.05 242	0.00 1	0.30 201	2.16 416

LCMNet	2.07 23	0.71 4	3.39 5	2.31 3	0.61 35	1.95 10	0.09 12	6.95 43	7.84 145	1.41 11	1.63 22	1.25 48	1.31 39	6.83 63	1.95 63	0.48 351	0.58 288	0.00 1	0.24 323	0.02 4	1.82 344

HiDET	1.65 6	0.66 3	3.60 12	2.94 30	0.46 20	1.94 9	0.02 2	6.37 18	3.42 45	1.52 17	0.68 10	1.27 49	0.95 29	4.92 32	2.00 69	0.31 296	0.53 271	0.00 1	0.23 313	0.01 1	1.17 254

LG-G_1	2.39 35	0.79 11	4.63 40	3.83 81	0.64 40	10.74 301	0.58 54	7.00 46	1.89 5	1.72 21	1.33 17	1.33 50	2.10 73	8.16 98	1.40 32	0.05 84	0.66 305	0.00 1	0.00 1	0.06 51	0.94 203

LG-G	2.39 35	0.79 11	4.63 40	3.83 81	0.64 40	10.74 301	0.58 54	7.00 46	1.89 5	1.72 21	1.33 17	1.33 50	2.10 73	8.16 98	1.40 32	0.05 84	0.66 305	0.00 1	0.00 1	0.06 51	0.94 203

Pro-Stereo	1.71 8	0.58 1	3.34 4	3.27 49	0.61 35	5.34 152	0.75 66	2.21 3	2.69 20	1.61 19	1.34 19	1.45 52	0.15 1	8.22 103	1.87 59	0.18 238	0.03 54	0.00 1	0.29 357	0.04 34	0.15 22

CSFM-Stereo	1.85 17	0.72 5	3.47 8	2.90 28	0.34 9	3.06 30	0.15 20	6.97 45	3.08 30	2.66 52	1.25 16	1.50 53	1.08 32	4.86 29	1.63 48	0.66 398	0.61 295	0.00 1	0.23 313	0.02 4	1.84 346

MLG-Stereo	1.73 9	0.78 10	3.87 18	3.09 39	1.06 91	3.04 29	0.16 23	7.00 46	2.55 17	1.24 4	0.19 4	1.50 53	0.65 17	7.55 82	0.86 2	0.11 182	0.81 340	0.00 1	0.03 147	0.03 19	0.19 28

MLG-Stereo_test1	1.73 9	0.79 11	3.82 17	2.83 23	2.75 275	2.77 22	0.15 20	6.43 24	2.10 11	1.21 3	0.16 2	1.52 55	0.52 10	7.62 84	0.90 4	0.03 42	0.74 323	0.00 1	0.03 147	0.03 19	0.24 32

GASTEREO	3.69 99	2.44 330	6.32 114	5.26 187	1.76 191	5.46 155	1.44 114	9.55 100	5.71 87	5.61 141	6.96 123	1.61 56	6.99 253	8.15 97	1.89 61	0.10 174	1.01 404	0.00 1	1.07 495	0.17 126	2.30 431

DDF-Stereo	3.46 89	1.20 68	5.41 81	5.11 176	4.42 364	3.37 41	1.47 122	6.01 14	2.40 14	1.25 5	2.68 32	1.67 57	4.52 164	8.23 107	3.48 173	0.58 375	0.92 367	0.00 1	0.29 357	15.46 566	0.74 152

zero-FE	3.32 77	1.18 67	5.60 85	4.69 138	4.43 365	3.21 37	1.46 120	6.93 42	2.47 15	1.50 12	2.64 31	1.71 58	4.81 181	6.47 59	3.42 171	0.59 381	0.90 363	0.00 1	0.28 351	13.31 560	0.77 159

S2M2_XL	1.03 1	1.01 35	3.78 15	2.42 4	0.31 4	0.43 1	0.01 1	1.74 1	1.12 1	1.28 6	2.82 40	1.72 59	1.19 35	1.48 1	1.21 21	0.03 42	0.01 12	0.01 169	0.00 1	0.02 4	0.02 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CES	4.08 120	1.34 93	3.46 7	3.65 68	11.49 542	5.24 144	0.99 81	10.15 109	9.15 178	3.80 86	9.29 154	1.76 60	0.91 27	6.94 65	2.64 121	0.07 141	0.05 75	0.01 169	0.00 1	1.63 444	9.03 551

SGD-Stereo	2.03 20	0.90 21	4.25 24	2.80 21	0.38 12	3.39 42	0.90 74	7.22 55	2.50 16	4.05 91	1.12 13	1.77 61	1.31 39	8.51 111	1.04 13	0.24 270	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.06 51	0.12 16

NLSM3	3.45 88	1.17 66	4.52 37	3.64 67	3.99 336	3.16 33	0.54 53	14.33 190	9.76 186	3.70 83	7.08 126	1.78 62	3.88 134	7.50 79	3.21 158	0.02 22	0.00 1	0.06 254	0.01 100	0.04 34	0.59 124

MSCF	3.53 95	2.33 309	6.43 123	4.97 163	1.76 191	5.30 149	1.43 111	9.49 98	5.37 79	5.50 140	6.46 119	1.79 63	6.92 252	6.16 51	1.85 58	0.11 182	1.01 404	0.00 1	1.07 495	0.27 184	2.30 431

GSStereo	2.68 53	1.24 77	4.35 27	4.97 163	1.65 173	4.29 73	1.45 116	9.98 105	5.42 80	3.09 66	2.76 37	1.86 64	2.22 78	3.97 15	1.97 65	0.06 118	1.02 413	0.00 1	0.86 476	0.25 162	2.14 412

GS-Stereo							1.45 116	9.98 105	5.42 80	3.09 66	2.76 37	1.86 64	2.22 78	3.97 15	1.97 65	0.06 118	1.02 413	0.00 1	0.86 476	0.25 162	2.14 412

fffft	2.87 62	1.37 96	6.09 101	3.63 66	1.48 142	4.34 81	4.03 297	9.11 92	3.91 55	3.19 68	2.34 29	1.90 66	1.43 47	10.93 187	2.22 83	0.00 1	0.23 189	0.00 1	0.00 1	0.38 252	0.85 171
1: 1. 1
CAS	5.44 169	0.98 31	3.95 21	17.59 541	7.74 500	7.82 258	6.09 357	9.89 104	9.40 182	4.82 117	10.69 177	1.93 67	1.22 36	4.54 20	2.47 105	10.98 566	0.02 37	0.00 1	0.02 132	0.53 311	8.19 545

MLG-Stereo_test3	1.79 12	0.82 16	4.52 37	2.79 20	1.61 165	3.91 59	0.24 30	6.61 33	1.52 2	1.35 9	1.22 15	1.97 68	0.63 16	6.25 53	1.27 24	0.04 56	0.66 305	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.29 40

CAS++	4.25 133	2.16 274	6.64 140	4.57 133	1.14 99	4.22 72	1.62 139	19.22 284	10.81 198	9.35 185	9.25 153	1.97 68	1.40 46	9.87 159	2.00 69	0.15 219	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.33 211	0.28 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
BridgeDepth	1.76 11	1.05 43	3.18 1	2.17 2	0.16 1	6.45 221	0.05 6	6.54 30	3.33 40	1.56 18	0.40 7	1.99 70	2.73 100	4.72 24	0.75 1	0.04 56	0.02 37	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.05 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-Stereo++	2.55 46	0.93 26	4.65 42	4.40 124	3.52 319	3.33 40	0.10 13	8.77 82	4.60 64	2.63 50	4.41 64	2.00 71	4.67 178	3.47 7	0.98 6	0.02 22	0.78 334	0.09 293	0.00 1	0.06 51	1.65 322

Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 154	3.05 383	9.51 259	4.55 130	3.59 320	9.01 276	1.46 120	14.59 202	19.31 311	7.65 167	7.22 127	2.04 72	2.21 76	10.13 166	2.51 107	0.12 197	0.03 54	0.08 283	0.00 1	0.62 346	0.50 102

MonSter++	1.59 4	0.74 7	3.22 2	2.42 4	0.35 10	2.15 12	0.02 2	5.40 9	3.17 36	1.79 23	0.61 9	2.15 73	1.22 36	4.28 19	1.38 30	0.61 387	0.61 295	0.00 1	0.27 346	0.02 4	1.34 277

111111	2.79 58	1.16 61	4.90 54	4.16 100	4.50 372	3.40 43	0.22 29	9.37 96	4.11 58	2.47 47	4.41 64	2.27 74	2.02 70	9.21 135	1.37 29	0.01 4	0.79 336	0.08 283	0.01 100	0.14 110	1.19 258

LG-Stereo_Zeroshot	3.06 67	1.06 50	6.40 121	5.55 206	1.90 205	3.79 56	0.82 71	7.92 70	3.70 51	4.01 90	10.87 182	2.27 74	5.15 194	3.49 8	2.09 79	0.19 251	0.64 302	0.00 1	0.35 390	0.42 273	0.58 122

dual_stereo	2.05 21	0.76 9	3.43 6	2.96 31	1.50 152	2.64 20	0.08 8	5.59 11	2.63 18	1.35 9	0.77 12	2.38 76	0.61 14	10.75 183	1.98 68	0.02 22	1.41 495	0.00 1	0.23 313	0.01 1	1.86 350

VIP-Stereo	3.44 87	1.88 197	6.40 121	3.40 58	4.56 377	14.56 368	1.70 160	6.48 26	4.46 63	2.19 35	5.59 102	2.42 77	1.80 63	9.75 156	2.11 81	0.01 4	0.98 381	0.00 1	0.01 100	0.09 75	0.49 99

IGEV-BASED-STEREO-	7.80 288	28.14 571	42.31 544	3.20 46	0.50 28	4.12 69	1.45 116	7.06 50	4.60 64	4.66 111	3.90 57	2.47 78	1.37 45	6.02 47	1.94 62	24.62 582	0.43 249	0.01 169	0.08 205	4.61 511	14.42 571

BStereo	3.41 85	1.93 208	17.91 457	3.28 50	1.17 101	5.97 192	3.40 274	6.67 34	6.10 105	2.94 60	1.98 24	2.53 79	0.78 21	8.18 101	3.81 190	0.06 118	0.11 144	0.04 232	0.13 235	0.09 75	1.02 222

Wave_Phase_stereo	4.12 124	1.93 208	17.91 457	3.28 50	1.17 101	14.06 360	3.40 274	12.95 157	6.10 105	2.94 60	1.98 24	2.53 79	0.78 21	8.18 101	3.81 190	0.06 118	0.11 144	0.04 232	0.13 235	0.09 75	1.02 222

FoundationStereo	1.56 3	0.84 18	3.56 10	3.37 57	1.49 148	2.27 15	0.59 56	3.96 4	2.27 12	2.10 31	0.11 1	2.58 81	2.83 103	2.97 5	1.00 8	0.04 56	0.88 358	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.34 52

MoCha-V2	3.68 98	1.42 104	5.50 83	6.03 255	1.50 152	4.53 89	1.32 104	11.05 131	6.30 111	5.86 144	5.39 95	2.66 82	6.33 228	10.36 173	1.58 47	0.19 251	1.57 513	0.00 1	0.24 323	0.07 60	1.77 335

SMoEStereo_RVC	3.08 68	1.77 169	5.88 92	4.29 120	0.76 50	6.25 210	1.85 179	8.81 84	4.44 62	4.08 93	3.85 56	2.76 83	2.21 76	11.07 190	2.28 86	0.01 4	0.13 155	0.03 216	0.00 1	0.35 223	0.83 169

plain	4.41 141	2.18 278	11.50 343	5.46 200	2.97 293	3.20 36	1.38 107	9.01 89	5.96 104	3.56 78	16.63 238	3.01 84	2.76 101	14.80 362	4.25 215	0.32 300	0.00 1	0.04 232	0.01 100	0.79 387	0.43 82

mms	3.23 75	1.87 196	6.16 107	4.22 110	2.38 248	4.13 70	3.87 289	8.68 80	5.05 72	2.68 53	5.66 110	3.05 85	1.33 42	9.68 153	2.35 94	0.01 4	0.55 278	0.00 1	0.00 1	0.42 273	2.47 446

MyStereo07	4.80 148	2.38 323	6.21 108	6.63 304	4.77 382	6.47 222	9.60 438	16.70 241	5.88 100	4.81 115	5.77 112	3.13 86	5.68 211	12.07 247	2.46 104	0.09 163	1.33 482	0.03 216	0.32 373	0.74 378	0.93 197

test_xeample3	4.08 120	2.95 372	11.20 335	4.05 90	1.05 88	5.62 173	1.58 136	13.23 163	4.76 67	7.10 154	3.83 55	3.18 87	3.30 114	11.75 231	4.42 223	0.08 151	0.74 323	0.00 1	0.38 412	0.26 175	2.04 393

MLG-Stereo_test2	1.82 14	0.81 14	3.61 13	3.13 41	2.26 238	2.82 24	0.16 23	5.42 10	2.37 13	2.20 36	0.17 3	3.22 88	0.17 3	7.52 81	0.91 5	0.37 319	0.71 317	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.51 104

RAStereo	2.53 43	1.48 119	7.27 164	4.18 105	1.48 142	1.78 6	0.13 16	8.50 76	8.15 155	2.40 44	4.11 60	3.37 89	0.81 24	3.73 11	2.75 127	0.05 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 223	0.14 18

ff7	3.92 111	2.12 260	7.30 165	4.22 110	1.47 137	4.90 120	1.65 145	14.40 191	5.82 92	5.08 126	5.59 102	3.45 90	4.61 168	11.48 216	2.76 129	0.04 56	0.98 381	0.00 1	0.17 272	0.35 223	1.98 371

ffff	3.92 111	2.12 260	7.30 165	4.22 110	1.47 137	4.90 120	1.65 145	14.40 191	5.82 92	5.08 126	5.59 102	3.45 90	4.61 168	11.48 216	2.76 129	0.04 56	0.98 381	0.00 1	0.17 272	0.35 223	1.98 371

11t	3.92 111	2.12 260	7.30 165	4.22 110	1.47 137	4.90 120	1.65 145	14.40 191	5.82 92	5.08 126	5.59 102	3.45 90	4.61 168	11.48 216	2.76 129	0.04 56	0.98 381	0.00 1	0.17 272	0.35 223	1.98 371

ccc-4	3.92 111	2.12 260	7.30 165	4.22 110	1.47 137	4.90 120	1.65 145	14.40 191	5.82 92	5.08 126	5.59 102	3.45 90	4.61 168	11.48 216	2.76 129	0.04 56	0.98 381	0.00 1	0.17 272	0.35 223	1.98 371

FlowAnything_test	3.40 83	1.63 141	7.17 160	8.89 421	1.37 127	8.59 268	2.43 224	8.27 72	4.69 66	4.28 97	2.68 32	3.47 94	0.74 18	6.21 52	5.48 262	0.11 182	0.04 64	0.17 364	0.65 463	0.17 126	0.91 190

castereo	4.17 128	1.71 156	4.94 58	4.23 118	1.13 96	6.25 210	6.97 389	10.76 123	16.22 266	3.25 72	7.74 134	3.55 95	7.25 259	5.61 39	2.63 119	0.04 56	0.38 229	0.00 1	0.26 338	0.08 65	0.44 85

LoS_RVC	4.09 122	3.01 378	4.81 49	4.88 153	7.78 501	5.24 144	2.80 247	7.57 62	4.24 59	4.41 101	10.34 170	3.62 96	6.34 229	6.59 60	2.37 97	0.04 56	0.03 54	0.00 1	0.01 100	0.06 51	7.70 538

ProNet	4.14 125	2.35 318	7.50 175	4.22 110	1.47 137	5.67 177	6.24 361	13.78 186	7.71 135	3.38 74	4.93 84	3.72 97	3.52 119	11.52 225	2.72 125	0.08 151	1.32 478	0.01 169	0.26 338	0.47 293	2.02 387

sAnonymous2	6.98 253	7.12 482	20.67 483	9.13 425	5.40 411	5.28 147	8.11 416	16.71 242	11.50 208	5.04 122	9.17 150	3.77 98	8.23 276	7.84 92	3.15 153	0.11 182	0.07 116	0.06 254	0.28 351	10.80 551	7.09 534

CroCo_RVC	6.98 253	7.12 482	20.67 483	9.13 425	5.40 411	5.28 147	8.11 416	16.71 242	11.50 208	5.04 122	9.17 150	3.77 98	8.23 276	7.84 92	3.15 153	0.11 182	0.07 116	0.06 254	0.28 351	10.80 551	7.09 534

ours_stereo	3.25 76	1.81 178	5.95 100	4.18 105	1.97 214	3.79 56	2.71 242	8.97 87	6.86 120	2.39 43	5.79 113	3.97 100	1.82 65	9.84 157	2.05 75	0.02 22	0.21 184	0.00 1	0.00 1	0.38 252	2.35 437

IGEV-RUCA	3.15 73	1.28 86	5.12 71	5.23 184	2.34 246	6.02 195	1.75 169	7.71 67	5.31 76	2.77 57	4.98 86	4.01 101	2.39 90	10.02 163	1.73 52	0.17 229	0.26 199	0.21 383	0.29 357	0.74 378	0.58 122

XX-TBD	4.63 146	10.71 512	3.94 20	10.55 467	0.62 37	5.95 191	0.08 8	7.91 69	12.75 218	11.73 208	14.80 221	4.04 102	1.64 55	4.90 31	2.61 117	0.08 151	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.26 175	0.06 5

GIP-stereo	3.09 69	1.42 104	4.82 51	5.64 214	4.11 345	3.31 39	0.74 64	9.86 103	6.75 119	2.44 45	5.48 97	4.08 103	3.14 109	5.77 41	1.68 49	0.14 208	0.63 300	0.00 1	0.00 1	0.09 75	1.66 323

LoS	3.83 108	1.25 80	4.39 30	3.29 52	0.58 33	4.87 116	1.15 89	11.00 128	13.34 231	5.02 121	10.69 177	4.14 104	3.78 128	9.15 134	3.20 156	0.08 151	0.03 54	0.09 293	0.00 1	0.13 108	0.35 54
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASnet	4.11 123	1.27 84	5.28 76	5.63 213	0.31 4	4.89 119	2.86 249	11.52 141	11.73 210	11.06 202	11.80 192	4.16 105	1.63 54	6.30 56	2.22 83	0.63 390	0.00 1	0.60 448	0.13 235	0.15 116	0.07 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	3.74 102	1.42 104	6.45 126	5.61 210	6.24 461	4.69 100	1.54 132	7.61 64	7.19 124	3.59 80	7.87 138	4.20 106	6.43 233	6.07 49	1.96 64	0.03 42	1.03 418	0.04 232	0.54 450	0.23 154	2.12 409

anonymousdsp	3.97 115	2.10 253	6.76 144	4.43 126	1.82 200	4.92 125	1.68 151	14.84 204	5.82 92	5.26 133	5.54 100	4.20 106	4.37 156	11.54 226	2.68 122	0.04 56	0.87 356	0.00 1	0.18 285	0.36 234	1.98 371

IGEV-Stereo	3.97 115	2.10 253	6.78 146	4.43 126	1.81 197	4.92 125	1.68 151	14.84 204	5.82 92	5.25 132	5.54 100	4.22 108	4.36 152	11.55 227	2.68 122	0.04 56	0.88 358	0.00 1	0.18 285	0.36 234	1.98 371
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO_test	3.09 69	1.33 92	5.84 90	4.60 134	3.35 309	5.26 146	2.32 217	9.12 94	5.01 71	1.93 25	4.76 77	4.23 109	1.35 44	7.85 94	1.18 20	0.92 440	1.03 418	0.00 1	0.29 357	0.07 60	1.30 273

IGEV++	3.49 93	1.67 151	6.59 137	6.41 285	1.44 132	4.50 88	1.66 150	11.20 133	5.34 78	3.01 63	6.40 118	4.30 110	4.36 152	5.66 40	3.53 177	0.05 84	1.20 457	0.00 1	0.15 257	0.32 207	2.10 406

NLSM1	5.13 162	1.43 111	6.34 116	4.67 137	5.73 431	13.35 348	1.37 106	15.17 208	10.96 201	5.43 138	10.97 183	4.39 111	4.65 175	11.31 206	5.75 270	0.01 4	0.05 75	0.01 169	0.00 1	0.11 92	0.92 191

S2M2_L	2.24 30	1.47 115	4.41 31	3.77 75	1.20 106	2.26 14	0.06 7	6.51 27	7.31 127	1.92 24	4.58 72	4.42 112	0.81 24	2.90 4	1.83 56	0.58 375	0.11 144	0.03 216	0.00 1	0.49 304	0.09 10
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	4.83 149	1.16 61	4.67 43	4.71 141	2.02 219	4.01 62	0.11 14	9.48 97	18.00 289	8.87 178	16.74 240	4.43 113	2.15 75	6.09 50	3.39 168	0.07 141	0.00 1	0.00 1	10.51 572	0.05 41	0.12 16
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
ACVNet-DCA	5.76 181	2.52 339	6.38 117	6.77 319	0.74 43	10.55 294	5.19 326	21.10 315	13.53 232	7.39 162	10.06 161	4.44 114	9.58 302	11.08 191	2.33 89	0.05 84	1.18 448	0.00 1	0.04 163	0.37 240	1.93 359

1test111	6.16 214	2.52 339	6.38 117	6.77 319	0.74 43	10.55 294	5.19 326	21.10 315	13.53 232	7.39 162	10.06 161	4.44 114	9.58 302	12.08 248	9.26 351	0.05 84	1.18 448	0.00 1	0.04 163	0.37 240	1.93 359

cc1	5.79 183	2.52 339	6.38 117	6.77 319	0.74 43	10.55 294	5.19 326	19.19 281	15.95 262	7.39 162	10.06 161	4.44 114	9.58 302	11.08 191	2.33 89	0.05 84	1.18 448	0.00 1	0.04 163	0.34 217	2.04 393

IGEVStereo-DCA	3.90 110	2.95 372	7.30 165	4.05 90	0.92 73	4.94 129	1.65 145	14.40 191	5.82 92	4.17 95	4.67 74	4.50 117	3.95 135	11.24 202	4.28 216	0.18 238	0.56 281	0.00 1	0.17 272	0.25 162	1.98 371

rrr	3.99 117	2.95 372	11.04 331	4.05 90	0.92 73	4.94 129	1.53 131	11.97 147	6.50 114	4.17 95	4.67 74	4.50 117	3.95 135	11.24 202	4.28 216	0.18 238	0.56 281	0.00 1	0.22 302	0.25 162	1.88 352

NLCSM	5.30 165	1.73 161	6.44 124	6.09 259	5.89 444	10.87 303	3.96 292	11.80 145	10.57 195	8.70 173	5.42 96	4.53 119	6.51 234	13.97 335	7.90 321	0.33 303	0.08 124	0.00 1	0.01 100	0.29 197	0.94 203

tt45	3.47 91	1.65 146	5.29 78	4.20 108	1.93 209	8.00 265	1.99 196	9.99 108	4.05 56	5.83 143	4.57 71	4.57 120	2.37 89	11.40 211	2.38 99	0.01 4	0.14 161	0.00 1	0.01 100	0.40 262	0.69 139

AIO_rvc	3.33 79	1.66 149	6.67 141	4.55 130	3.62 322	5.18 140	1.79 174	8.85 85	5.06 73	2.17 33	4.89 82	4.69 121	1.16 34	10.57 175	2.01 72	0.59 381	1.10 431	0.00 1	0.04 163	0.16 120	1.84 346

tt1	5.74 179	2.52 339	6.54 134	6.89 328	0.86 67	10.31 291	4.08 298	19.77 294	16.80 279	7.17 157	9.02 146	4.71 122	8.97 293	11.11 195	2.34 92	0.05 84	1.17 444	0.00 1	0.04 163	0.29 197	2.07 399

sCroCo_RVC	5.29 164	3.82 420	17.52 450	11.17 483	6.67 474	5.78 183	2.66 237	10.47 117	8.48 164	3.78 84	9.32 155	4.76 123	4.83 182	8.33 108	4.88 242	1.17 475	0.52 269	0.06 254	0.03 147	0.70 368	0.90 187

Pointernet	3.56 96	0.99 34	6.55 135	3.79 78	0.85 65	5.19 142	0.36 37	17.55 259	7.32 128	4.50 105	6.92 121	4.82 124	2.69 97	5.26 35	2.99 144	0.04 56	0.53 271	0.00 1	0.35 390	0.05 41	0.42 79

MM-Stereo_test2	4.38 140	1.62 138	7.85 189	5.85 246	1.12 94	7.07 239	2.18 206	15.22 209	8.69 169	7.23 160	5.26 94	4.83 125	3.75 126	10.87 185	2.40 101	0.03 42	1.04 420	0.00 1	0.14 248	0.41 266	2.02 387

999	3.74 102	1.55 130	5.72 88	5.15 180	2.42 250	7.40 248	2.13 201	10.76 123	7.33 129	3.20 70	5.04 88	5.01 126	2.26 83	12.45 274	3.06 149	0.06 118	0.24 193	0.00 1	0.00 1	0.37 240	0.66 133

depthmonostereo	4.46 142	2.22 284	7.17 160	4.79 145	1.32 123	7.84 260	1.36 105	15.70 218	12.86 222	5.04 122	7.89 140	5.04 127	6.26 227	6.95 66	3.25 160	0.07 141	0.23 189	0.12 332	0.07 198	0.08 65	1.06 231

castereo++	3.76 105	1.79 172	5.06 64	4.09 96	2.65 265	16.30 410	1.89 188	8.46 75	9.15 178	2.53 48	4.66 73	5.04 127	2.00 69	9.08 129	1.04 13	0.02 22	0.59 292	0.00 1	0.34 386	0.08 65	0.50 102

TANstereo	4.87 152	1.49 124	5.02 63	4.02 88	0.51 29	14.25 364	0.15 20	9.17 95	12.84 220	12.80 227	18.36 258	5.14 129	4.43 158	6.01 46	2.30 87	0.09 163	0.12 153	0.00 1	0.01 100	0.02 4	0.68 136

NLMM1	5.47 170	1.61 136	7.10 155	4.06 93	5.50 419	12.13 324	3.20 262	13.17 161	16.77 278	7.43 166	8.61 142	5.16 130	4.51 163	12.35 268	6.39 297	0.02 22	0.12 153	0.00 1	0.00 1	0.12 98	1.10 238

GLC_STEREO	3.61 97	1.35 94	3.91 19	6.86 326	0.23 3	4.69 100	1.61 138	9.80 101	7.20 125	5.64 142	9.11 149	5.19 131	2.02 70	10.25 169	3.70 184	0.07 141	0.04 64	0.22 391	0.00 1	0.24 158	0.17 25

rvit_stereo_0081	4.20 129	2.18 278	9.43 256	6.66 309	1.77 193	3.43 44	2.29 212	8.53 78	16.32 271	4.68 112	5.52 98	5.21 132	4.60 165	8.22 103	4.20 209	0.05 84	0.01 12	0.00 1	0.01 100	0.41 266	0.49 99

rvit_stereo_0082	4.20 129	2.18 278	9.43 256	6.66 309	1.77 193	3.43 44	2.29 212	8.53 78	16.32 271	4.68 112	5.52 98	5.21 132	4.60 165	8.22 103	4.20 209	0.05 84	0.01 12	0.00 1	0.01 100	0.41 266	0.49 99

test_for_model	10.44 372	31.57 574	7.69 179	28.25 570	19.35 570	5.66 174	1.73 163	9.50 99	9.59 183	13.59 251	6.15 115	5.25 134	2.58 95	5.60 38	1.81 54	10.21 562	3.48 554	0.00 1	0.16 266	35.71 586	10.93 563

CREStereo	3.75 104	1.21 69	3.79 16	2.66 9	0.66 42	5.52 159	0.39 38	10.77 125	14.18 243	7.14 156	10.54 174	5.25 134	3.54 122	6.27 55	2.88 142	0.04 56	0.01 12	0.03 216	0.01 100	0.05 41	0.05 3
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
IPLG	7.65 279	2.00 224	13.81 394	5.86 247	4.35 360	10.97 305	1.43 111	22.52 331	16.50 275	19.78 387	20.62 290	5.28 136	5.49 201	12.58 281	9.70 361	0.13 204	0.06 102	0.03 216	0.07 198	0.41 266	1.38 282

AIO-Stereo	3.32 77	1.49 124	5.67 86	5.06 168	1.51 154	4.67 99	1.71 162	10.31 112	5.90 102	3.02 64	4.90 83	5.32 137	0.80 23	10.66 177	1.88 60	0.06 118	0.85 354	0.00 1	0.70 467	0.14 110	1.78 336

MIF-Stereo (partial)	4.55 144	1.63 141	8.37 209	5.46 200	5.35 409	3.48 47	0.94 76	9.80 101	8.03 150	4.45 104	15.68 228	5.33 138	5.11 191	11.92 241	4.57 229	0.06 118	0.02 37	0.06 254	0.03 147	0.45 286	0.30 43

Zero-FE251	3.09 69	1.71 156	6.29 113	4.81 147	2.16 232	7.18 241	0.73 63	8.50 76	3.56 46	5.39 135	2.58 30	5.37 139	4.09 142	4.80 27	1.73 52	0.49 355	0.81 340	0.05 242	0.03 147	0.03 19	1.45 295

DilatedVolume-Stereo	4.62 145	1.66 149	6.95 150	4.21 109	1.86 202	10.94 304	0.99 81	12.18 149	6.28 110	12.65 216	10.00 159	5.44 140	3.80 129	10.06 165	3.61 182	0.13 204	0.49 260	0.09 293	0.28 351	0.09 75	0.68 136

MGS-Stereo	3.47 91	1.54 128	7.34 171	3.79 78	0.51 29	4.78 112	1.51 127	6.53 29	9.92 189	4.54 106	10.22 168	5.44 140	1.26 38	8.51 111	2.53 111	0.21 259	0.01 12	0.02 197	0.00 1	0.59 335	0.23 30

HUF	3.37 81	1.82 186	7.11 159	3.74 74	1.68 178	5.10 136	2.12 200	10.44 116	5.26 75	2.44 45	4.54 69	5.45 142	2.61 96	7.44 78	2.03 73	0.91 438	2.05 527	0.09 293	0.00 1	0.19 137	2.46 443

Selective-IGEV	3.46 89	1.32 91	5.92 99	4.55 130	2.27 239	4.65 96	2.07 199	11.50 140	5.81 91	3.19 68	4.75 76	5.46 143	1.77 62	11.24 202	2.37 97	0.05 84	0.82 345	0.00 1	0.20 296	0.10 80	1.17 254

GMStereo	6.44 223	4.92 448	12.13 365	5.60 209	0.87 68	9.18 278	2.57 234	12.99 158	25.54 385	12.85 228	11.84 193	5.60 144	3.62 123	11.92 241	6.44 299	0.53 363	0.02 37	0.05 242	0.36 397	0.98 409	0.70 143
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJX	4.98 158	1.47 115	5.90 96	3.54 64	5.81 438	13.76 353	1.87 183	12.60 153	10.77 197	6.11 145	5.62 107	5.65 145	5.86 217	12.29 262	6.99 306	0.04 56	0.10 139	0.00 1	0.00 1	0.14 110	1.15 248

AIO-test2	7.31 266	2.95 372	8.32 207	9.20 427	5.66 429	8.78 272	5.13 324	26.30 378	23.78 360	7.04 153	20.37 288	5.69 146	3.51 118	10.05 164	2.74 126	4.35 533	0.14 161	0.03 216	0.62 461	0.71 372	0.80 164

WQFJX1	4.94 155	1.37 96	6.21 108	4.32 122	5.86 443	10.61 298	3.86 288	11.43 139	12.12 213	6.12 146	5.13 89	5.73 147	5.08 189	13.20 310	7.03 307	0.01 4	0.06 102	0.01 169	0.00 1	0.17 126	0.57 119

trnet	3.79 106	1.10 55	3.76 14	2.70 12	0.63 39	5.60 172	0.41 39	10.89 126	14.11 242	7.11 155	10.55 176	5.73 147	3.75 126	6.25 53	2.89 143	0.04 56	0.02 37	0.03 216	0.01 100	0.06 51	0.07 6

iRaftStereo_RVC	5.06 160	2.15 270	7.88 191	5.54 205	0.78 56	5.22 143	0.45 44	18.47 273	11.75 211	9.72 189	15.05 223	5.74 149	3.18 111	9.29 140	2.52 109	0.02 22	1.24 468	0.00 1	0.01 100	0.58 329	1.62 319

rvit_stereo_0081_aga	4.01 118	3.10 384	10.05 280	5.65 216	3.01 295	4.91 124	1.88 185	8.80 83	7.27 126	6.97 151	6.94 122	5.81 150	3.23 112	7.63 85	3.77 188	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 346	0.44 85

MM-Stereo_test1	5.41 166	1.55 130	6.52 133	5.96 252	1.09 93	4.88 117	6.82 383	14.32 189	12.83 219	13.28 240	10.54 174	5.88 151	6.54 236	11.72 229	2.75 127	0.18 238	1.13 438	0.00 1	0.02 132	0.48 295	1.73 330

PMTNet	5.52 172	1.11 57	4.24 23	2.49 6	1.38 128	8.75 271	0.67 59	12.64 154	12.84 220	8.66 172	11.27 187	6.00 152	4.70 180	9.91 160	3.02 146	22.39 581	0.01 12	0.04 232	0.02 132	0.06 51	0.23 30

SCV	3.72 101	1.81 178	7.24 162	5.65 216	1.66 175	4.31 78	1.64 142	12.11 148	6.98 121	2.28 39	4.94 85	6.07 153	2.70 98	10.28 170	2.30 87	0.09 163	0.98 381	0.00 1	0.53 448	0.55 320	2.27 426

WQFJA1	4.85 151	1.42 104	5.91 97	3.70 70	5.90 445	13.00 340	1.54 132	13.22 162	10.90 200	5.24 130	5.65 108	6.12 154	4.94 186	10.31 171	7.77 318	0.08 151	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.10 80	1.15 248

NLMM	4.84 150	1.42 104	5.91 97	3.70 70	5.90 445	12.99 339	1.54 132	13.23 163	10.88 199	5.24 130	5.65 108	6.12 154	4.95 187	10.13 166	7.77 318	0.08 151	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.10 80	1.15 248

xyz-stereo-finetune	5.68 176	2.00 224	6.56 136	3.16 44	0.33 8	11.80 318	3.99 295	13.58 177	21.58 332	8.92 180	12.57 201	6.12 154	3.72 125	12.06 246	6.59 303	0.07 141	0.02 37	0.00 1	0.02 132	0.19 137	0.25 34

DA	4.31 138	1.05 43	5.88 92	5.93 250	1.67 176	16.29 408	1.88 185	10.25 110	8.13 153	4.63 109	7.82 136	6.18 157	4.91 184	4.78 25	3.04 147	0.17 229	1.18 448	0.00 1	0.00 1	0.08 65	2.28 428

GGEV	4.31 138	1.05 43	5.88 92	5.93 250	1.67 176	16.29 408	1.88 185	10.25 110	8.13 153	4.63 109	7.82 136	6.18 157	4.91 184	4.78 25	3.04 147	0.17 229	1.18 448	0.00 1	0.00 1	0.08 65	2.28 428

SCV_C0	3.81 107	1.92 207	7.94 193	4.22 110	1.75 189	4.82 115	1.56 135	11.79 144	8.00 148	3.23 71	5.14 90	6.19 159	1.81 64	11.49 220	2.42 102	0.17 229	1.09 424	0.00 1	0.23 313	0.38 252	2.04 393

rvit_stereo_0080	4.27 135	2.89 366	9.02 229	4.10 97	1.93 209	4.06 63	7.35 400	10.37 113	8.86 172	5.39 135	7.51 130	6.20 160	4.36 152	7.08 69	4.75 235	0.45 347	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.59 335	0.45 88

whm_eth	4.27 135	2.89 366	9.02 229	4.10 97	1.93 209	4.06 63	7.35 400	10.37 113	8.86 172	5.39 135	7.51 130	6.20 160	4.36 152	7.08 69	4.75 235	0.45 347	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.59 335	0.45 88

fffy	3.69 99	1.76 166	7.01 151	4.25 119	1.49 148	4.74 108	1.69 159	10.96 127	7.10 123	2.90 59	6.29 116	6.27 162	3.10 108	10.41 174	2.09 79	0.01 4	1.02 413	0.00 1	0.00 1	0.37 240	2.28 428

EAI-Stereo	5.82 186	2.06 244	9.08 232	6.23 270	2.20 235	6.24 209	6.20 360	20.18 302	6.36 112	10.65 198	15.97 233	6.31 163	3.63 124	12.09 250	4.88 242	0.06 118	0.73 321	0.04 232	1.59 514	0.21 146	1.67 325

rvit_stereo_0083	4.77 147	2.28 297	10.63 311	7.49 367	1.73 186	4.88 117	2.71 242	8.97 87	18.71 304	5.01 120	7.88 139	6.38 164	5.11 191	7.80 88	4.86 241	0.28 289	0.04 64	0.00 1	0.01 100	0.26 175	0.39 70

DCANet-4	6.78 239	1.21 69	11.48 341	3.95 84	0.76 50	4.73 104	1.68 151	18.40 271	25.78 388	15.44 281	20.36 284	6.42 165	8.48 283	8.87 120	6.24 288	0.18 238	0.05 75	0.01 169	0.00 1	0.10 80	1.37 278

GCAP-Stereo	4.26 134	2.26 295	8.78 220	5.09 172	1.45 133	5.66 174	1.08 85	13.30 172	8.20 156	8.93 181	10.09 166	6.61 166	3.52 119	5.14 33	3.20 156	0.02 22	1.13 438	0.06 254	0.00 1	0.32 207	0.39 70

RSM++	3.35 80	1.29 88	5.82 89	5.16 181	1.00 85	4.93 127	2.54 230	10.70 121	5.17 74	3.45 76	4.81 78	6.63 167	1.86 66	10.23 168	2.06 76	0.05 84	0.06 102	0.01 169	0.18 285	0.19 137	0.95 207

rvit_stereo_ft	5.02 159	3.45 403	10.80 318	11.76 494	2.76 276	4.08 68	8.16 418	10.64 120	10.63 196	4.34 100	6.39 117	6.65 168	4.63 173	9.35 142	5.82 276	0.11 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 217	0.42 79

MC-Stereo	4.47 143	1.16 61	5.85 91	6.14 262	1.43 131	3.70 54	1.73 163	10.62 118	7.83 144	6.85 150	13.33 209	6.77 169	6.21 226	11.23 201	2.52 109	0.04 56	1.30 473	0.06 254	0.24 323	0.17 126	2.14 412

HART	4.24 132	2.13 266	6.15 105	5.53 202	1.40 130	4.32 80	0.74 64	13.35 173	5.92 103	6.13 147	12.75 203	6.81 170	1.70 60	11.14 199	2.42 102	0.03 42	1.48 506	0.10 306	0.00 1	0.55 320	2.26 424

WCG-NET	4.15 127	1.44 113	6.47 128	3.48 61	0.31 4	4.36 84	1.74 167	8.24 71	15.53 257	8.94 182	9.64 157	6.87 171	4.12 144	7.42 77	2.86 141	0.02 22	1.09 424	0.00 1	0.00 1	0.21 146	0.28 37

MIPNet	7.26 261	2.30 302	13.74 393	5.32 190	1.61 165	11.32 310	2.77 246	27.02 388	18.47 298	15.56 288	13.20 208	7.01 172	9.46 301	8.84 118	6.32 293	0.15 219	0.03 54	0.06 254	0.08 205	0.42 273	1.39 284

MaDis-Stereo	2.96 63	2.05 240	7.26 163	3.35 56	2.54 258	1.78 6	0.28 32	8.41 73	5.58 84	2.77 57	3.62 49	7.05 173	4.60 165	5.95 44	3.33 164	0.01 4	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.19 137	0.39 70

testlalala	4.28 137	1.72 159	8.36 208	4.01 86	3.59 320	7.88 261	1.70 160	9.98 105	5.56 83	13.20 237	10.02 160	7.06 174	1.91 67	5.98 45	2.36 95	0.03 42	1.26 471	0.00 1	0.41 426	0.06 51	0.52 105

tg	5.41 166	2.04 234	7.70 180	5.40 197	1.27 119	7.45 251	0.49 46	18.97 277	13.10 224	9.51 186	14.60 217	7.15 175	4.05 140	10.89 186	2.99 144	0.02 22	0.70 314	0.00 1	0.00 1	0.55 320	1.42 292

DLNR-FE	27.94 562	51.88 587	92.05 616	98.26 623	97.81 624	3.06 30	0.49 46	31.86 454	8.33 157	8.42 170	15.65 226	7.22 176	1.66 57	12.17 253	4.82 239	40.33 588	1.88 521	0.06 254	0.33 380	80.59 614	1.99 382

MM-Stereo_test3	6.01 208	1.69 154	6.25 112	6.36 282	5.46 418	4.64 95	6.31 365	20.05 299	24.24 367	8.85 177	11.38 188	7.22 176	2.79 102	9.11 130	3.08 150	0.11 182	0.92 367	0.00 1	0.02 132	0.54 318	1.11 243

DLNR_Zeroshot_test	27.91 561	51.88 587	91.97 615	98.26 623	97.92 625	3.07 32	0.49 46	31.27 445	8.33 157	8.40 169	15.66 227	7.22 176	1.66 57	12.16 252	4.82 239	40.46 589	1.87 520	0.06 254	0.33 380	80.45 613	1.99 382

raft_robust	8.39 304	2.81 361	7.62 178	6.32 280	1.17 101	5.47 156	0.82 71	34.37 485	35.49 477	18.40 359	20.25 282	7.24 179	5.51 202	15.77 375	3.40 170	0.11 182	1.10 431	0.00 1	0.50 443	0.33 211	1.19 258

xyz-stereo-finetune2	5.88 195	2.14 269	6.76 144	2.96 31	0.36 11	14.90 371	1.85 179	11.54 142	5.89 101	11.35 205	18.02 248	7.27 180	9.34 300	15.17 367	9.04 344	0.06 118	0.02 37	0.08 283	0.15 257	0.28 190	0.32 46

dd	8.57 313	5.20 452	13.37 388	6.91 330	1.05 88	10.30 289	3.89 290	17.29 253	34.00 462	15.73 290	17.50 243	7.45 181	6.60 237	15.00 366	10.99 385	1.39 483	0.41 241	0.18 369	0.46 431	2.25 467	1.40 287

water-stereo	4.05 119	1.16 61	6.14 104	3.96 85	0.83 63	5.09 135	1.09 86	13.45 176	5.71 87	6.59 149	14.69 218	7.49 182	5.81 214	3.80 13	3.51 174	0.38 323	0.18 171	0.10 306	0.05 178	0.07 60	0.90 187

fff	7.26 261	1.99 220	9.12 236	4.17 101	0.47 24	4.73 104	1.68 151	16.56 237	33.55 455	15.45 282	20.36 284	7.49 182	12.54 357	9.03 124	6.26 289	0.18 238	0.05 75	0.01 169	0.00 1	0.10 80	1.37 278

csc	7.26 261	1.99 220	9.12 236	4.17 101	0.47 24	4.73 104	1.68 151	16.56 237	33.55 455	15.45 282	20.36 284	7.49 182	12.54 357	9.03 124	6.26 289	0.18 238	0.05 75	0.01 169	0.00 1	0.10 80	1.37 278

cscssc	7.26 261	1.99 220	9.12 236	4.17 101	0.47 24	4.73 104	1.68 151	16.56 237	33.55 455	15.45 282	20.36 284	7.49 182	12.54 357	9.03 124	6.26 289	0.18 238	0.05 75	0.01 169	0.00 1	0.10 80	1.37 278

test_4	5.75 180	1.40 101	6.47 128	7.20 352	0.89 70	5.81 184	1.82 176	12.26 150	6.62 117	12.85 228	30.51 411	7.61 186	3.81 130	12.70 285	3.47 172	0.02 22	0.27 201	0.03 216	0.17 272	0.39 257	0.67 134

RAFT+CT+SA	7.76 287	2.01 227	7.56 177	11.32 486	3.31 307	4.60 92	7.19 395	17.21 250	27.40 403	10.43 191	27.34 369	7.63 187	7.83 268	15.46 373	3.51 174	0.03 42	0.39 232	0.18 369	0.46 431	0.33 211	0.93 197

RSM	3.39 82	1.22 73	5.46 82	5.06 168	1.60 163	4.70 102	1.76 171	10.72 122	4.92 69	3.67 81	4.52 68	7.70 188	1.74 61	11.04 189	2.06 76	0.05 84	0.18 171	0.00 1	0.35 390	0.19 137	0.92 191

raftrobust	5.94 200	2.07 248	6.94 149	7.67 374	6.24 461	4.96 131	1.82 176	17.76 261	14.36 244	12.03 209	11.62 191	7.74 189	9.01 294	11.29 205	3.71 186	0.05 84	0.79 336	0.00 1	0.04 163	0.25 162	0.38 68

s12784h	6.22 216	1.01 35	4.95 59	3.57 65	0.54 32	19.55 453	0.95 78	19.51 291	18.39 293	12.98 233	12.58 202	7.78 190	5.56 207	11.34 209	4.36 221	0.89 434	0.01 12	0.05 242	0.00 1	0.07 60	0.20 29

ADStereo(finetuned)	7.09 256	2.04 234	11.52 344	4.01 86	0.77 53	4.78 112	1.73 163	16.15 225	25.08 375	15.89 297	20.74 292	7.88 191	13.56 380	9.11 130	6.07 279	0.18 238	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.28 190	1.93 359

DCANet	6.87 243	2.02 230	9.12 236	4.03 89	0.76 50	4.77 110	1.74 167	16.15 225	25.07 374	15.88 296	20.79 293	7.89 192	11.31 330	9.23 137	6.15 282	0.18 238	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.28 190	2.01 386

Anonymous3	10.07 357	4.14 428	31.49 522	9.77 442	5.11 399	25.00 491	11.85 477	25.20 362	19.24 310	10.80 199	14.78 220	7.92 193	8.68 287	14.40 344	6.12 281	3.25 522	1.40 491	0.08 283	0.06 189	0.81 392	1.30 273

CroCo-Stereo	3.51 94	2.49 338	8.03 196	9.10 424	1.26 118	0.97 3	0.96 79	11.24 138	8.52 165	3.79 85	4.87 80	7.93 194	4.44 161	3.26 6	2.76 129	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 217	0.16 23
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
AIO-test1	6.69 235	2.11 257	7.06 152	10.57 468	6.38 469	8.85 273	1.73 163	22.56 333	20.92 324	7.01 152	17.67 246	8.06 195	4.87 183	10.79 184	3.39 168	0.17 229	0.09 128	0.00 1	0.34 386	0.35 223	0.86 174

EGLCR-Stereo	3.41 85	1.28 86	6.47 128	4.22 110	1.36 125	5.18 140	1.24 97	11.58 143	5.47 82	3.80 86	3.40 45	8.10 196	1.69 59	9.53 150	2.23 85	0.09 163	0.89 362	0.01 169	0.00 1	0.24 158	1.42 292

4D-IteraStereo	5.47 170	2.05 240	8.66 213	5.34 191	4.93 388	6.11 197	1.79 174	13.74 184	16.35 273	14.53 264	11.10 185	8.22 197	1.59 51	8.73 116	3.37 166	0.00 1	0.49 260	0.09 293	0.02 132	0.25 162	1.98 371

IPLGR_C	7.70 282	3.32 396	14.54 405	7.98 391	5.04 395	10.26 287	4.64 315	16.50 235	16.28 270	17.97 350	18.85 264	8.30 198	4.66 177	11.22 200	10.89 384	0.77 412	0.32 214	0.03 216	0.15 257	0.43 277	1.84 346

ACRE	7.62 277	3.21 389	14.93 415	7.81 383	5.00 393	10.01 282	4.45 307	16.32 229	15.86 259	17.81 342	19.21 266	8.38 199	4.25 147	11.11 195	10.58 375	0.78 416	0.32 214	0.03 216	0.15 257	0.44 280	1.84 346

IPLGR	7.48 270	1.61 136	14.03 398	4.92 161	1.30 122	10.30 289	1.20 94	24.52 359	22.59 346	16.71 318	18.84 263	8.44 200	7.49 261	9.62 152	6.34 295	0.26 281	0.05 75	0.05 242	0.06 189	0.37 240	0.93 197

rafts_anoy	6.46 225	2.37 320	7.09 154	7.48 366	6.02 451	5.31 150	2.45 225	14.50 198	22.01 338	12.94 232	16.18 236	8.48 201	5.53 205	9.70 154	6.32 293	0.05 84	1.66 515	0.10 306	0.05 178	0.30 201	0.69 139

testlalala2	6.22 216	2.05 240	8.67 214	15.89 535	10.72 538	7.88 261	3.50 281	13.65 181	10.50 194	15.90 298	12.54 200	8.50 202	2.47 94	5.89 42	3.87 197	0.06 118	0.63 300	0.00 1	0.50 443	0.54 318	0.61 126

FACV-RUCA	8.11 297	2.29 299	10.34 294	8.07 395	6.02 451	14.18 363	3.04 257	20.05 299	19.00 307	12.98 233	18.43 259	8.73 203	11.58 334	12.20 255	5.78 274	0.38 323	0.64 302	4.34 535	0.35 390	1.89 455	1.96 369

RCA-Stereo	5.58 173	1.26 81	6.71 142	4.85 149	0.80 59	5.51 158	3.97 294	17.56 260	19.40 312	8.45 171	14.11 214	8.73 203	8.70 288	6.88 64	2.77 135	0.05 84	0.98 381	0.11 327	0.00 1	0.14 110	0.61 126

testlalala_base	7.81 289	3.52 407	8.75 219	8.73 416	5.44 417	12.21 325	1.77 172	12.73 155	6.24 109	10.56 195	13.62 212	8.76 205	5.61 208	8.69 114	4.24 214	16.24 575	3.38 551	0.00 1	0.46 431	22.32 576	3.02 471

CIPLG	7.69 281	3.27 393	14.40 403	7.84 385	5.08 398	10.24 286	4.59 312	16.02 223	15.45 253	18.05 352	19.72 275	8.79 206	4.61 168	11.84 237	10.40 371	0.76 409	0.33 220	0.03 216	0.15 257	0.44 280	1.83 345

CroCo-Stereo Lap2	4.21 131	2.60 349	9.11 234	10.21 453	6.06 454	1.11 4	0.78 68	10.63 119	8.34 159	3.46 77	5.18 92	8.92 207	5.66 210	6.42 57	4.53 228	0.03 42	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.81 392	0.39 70

GES	9.01 327	2.61 353	12.88 378	6.76 317	2.02 219	13.08 341	6.33 367	22.23 329	22.21 341	19.80 388	26.73 366	8.97 208	11.01 318	14.41 345	8.35 334	0.54 369	0.10 139	0.30 418	0.15 257	0.82 395	0.99 214

RAFT-345	6.94 247	1.48 119	7.45 173	5.65 216	0.96 82	5.49 157	3.20 262	13.73 183	10.97 202	13.81 256	42.93 528	9.01 209	5.31 197	13.09 306	4.73 234	0.58 375	0.05 75	0.10 306	0.06 189	0.08 65	0.08 8

AnonymousM	6.73 236	12.03 526	3.53 9	4.47 128	1.55 157	4.42 86	3.17 260	11.94 146	8.44 162	17.00 325	10.06 161	9.08 210	4.00 139	7.56 83	4.06 203	0.55 371	0.68 312	23.13 576	8.12 564	0.07 60	0.65 130

GCAP-BAT	5.15 163	2.42 326	8.74 218	4.07 94	5.04 395	6.61 229	1.82 176	10.43 115	6.66 118	13.47 248	12.76 204	9.14 211	2.87 104	11.51 224	3.58 181	0.03 42	1.24 468	0.01 169	0.60 458	0.13 108	1.81 338

DN-CSS_ROB	8.72 316	3.49 406	16.63 440	6.74 315	3.39 312	6.20 208	3.43 276	23.40 347	22.03 339	17.46 334	30.28 407	9.33 212	8.32 279	14.71 355	6.36 296	0.91 438	0.00 1	0.45 433	0.00 1	0.65 356	0.70 143

TestStereo	6.45 224	3.34 399	8.02 195	6.23 270	1.68 178	6.33 213	2.48 227	14.54 201	16.71 277	11.71 207	24.13 337	9.38 213	7.13 255	11.83 235	4.32 218	0.12 197	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.73 375	0.33 49

TestStereo1	8.04 294	2.22 284	8.85 224	10.87 477	2.12 227	4.66 97	2.40 222	21.17 319	23.79 361	17.41 330	26.31 360	9.41 214	9.09 296	16.23 381	3.85 195	0.14 208	0.40 234	0.02 197	0.13 235	0.58 329	1.10 238

SA-5K	8.04 294	2.22 284	8.85 224	10.87 477	2.12 227	4.66 97	2.40 222	21.17 319	23.79 361	17.41 330	26.31 360	9.41 214	9.09 296	16.23 381	3.85 195	0.14 208	0.40 234	0.02 197	0.13 235	0.58 329	1.10 238

DFGA-Net	9.58 341	4.57 438	19.91 476	6.37 283	4.05 339	11.38 311	2.98 255	26.08 371	29.76 421	17.13 328	19.22 267	9.43 216	7.17 256	16.49 392	13.39 414	0.13 204	0.00 1	0.06 254	0.13 235	1.89 455	1.46 297

WCG-NET（raft）	4.87 152	1.67 151	6.84 147	3.49 62	0.31 4	4.96 131	1.95 192	11.08 132	15.49 256	8.82 176	11.46 189	9.50 217	4.96 188	11.32 207	3.26 161	0.09 163	1.41 495	0.00 1	0.03 147	0.23 154	0.54 108

EKT-Stereo	6.11 212	1.71 156	9.09 233	7.69 375	5.56 423	5.16 138	4.26 303	19.18 280	15.13 251	9.20 184	12.84 205	9.55 218	4.18 146	11.74 230	3.24 159	0.53 363	0.62 298	0.09 293	0.14 248	0.17 126	2.16 416

Occ-G	4.14 125	1.50 126	5.89 95	3.82 80	1.88 203	3.75 55	6.51 372	8.68 80	6.38 113	4.81 115	8.44 141	9.56 219	4.31 150	10.00 161	4.16 207	0.05 84	0.84 347	0.00 1	0.19 291	0.23 154	1.71 328

raft+_RVC	7.10 258	2.37 320	6.59 137	6.94 335	5.82 439	6.35 216	5.97 355	21.05 313	23.63 359	10.90 200	17.95 247	9.80 220	5.55 206	11.49 220	4.47 226	0.04 56	1.50 507	0.00 1	0.00 1	0.38 252	1.23 264

SA	8.43 306	2.16 274	10.02 279	8.41 404	0.93 78	7.36 247	2.21 210	23.73 350	26.15 391	13.55 249	30.84 418	9.89 221	10.09 311	16.84 402	3.52 176	0.18 238	0.68 312	0.17 364	0.40 422	0.48 295	0.92 191

DRaft	9.41 335	1.56 132	10.09 282	4.18 105	0.92 73	12.87 336	5.68 342	17.40 256	29.75 420	21.24 417	38.12 498	9.96 222	13.97 394	11.81 234	8.08 325	0.66 398	0.30 211	0.07 274	0.26 338	0.33 211	0.88 180

anonymousdsp2	6.47 227	1.81 178	9.73 268	5.25 186	1.23 111	9.35 279	3.96 292	22.51 330	18.39 293	12.87 230	10.19 167	10.17 223	4.46 162	11.77 232	3.83 192	0.06 118	1.00 400	0.31 419	0.18 285	0.25 162	2.06 398

rvit_0105_6	6.06 210	3.23 390	15.34 425	10.26 454	1.75 189	5.08 134	5.19 326	11.03 130	20.73 321	6.39 148	7.02 124	10.21 224	7.94 271	11.42 213	3.83 192	0.40 328	0.29 209	0.00 1	0.01 100	0.57 326	0.40 76

RALCasStereoNet	6.53 231	2.84 364	8.12 199	7.88 388	6.12 456	6.85 233	5.29 333	14.66 203	13.94 238	10.20 190	18.18 255	10.24 225	3.83 132	12.33 264	5.56 265	0.04 56	1.88 521	0.11 327	0.01 100	0.26 175	2.24 423

MyStereo05	9.63 345	2.25 291	10.26 291	6.69 311	4.74 380	7.75 255	9.60 438	31.51 450	41.00 507	17.45 333	13.02 206	10.28 226	12.27 355	14.74 359	7.68 315	0.09 163	1.32 478	0.02 197	0.26 338	0.84 399	0.92 191

FSD					6.22 459	8.24 267	12.03 480	13.05 159	8.40 161	8.19 168	7.55 132	10.42 227	7.18 257	11.33 208	9.08 345	5.65 542	3.82 559	5.53 540	4.12 543	5.22 517

Reg-Stereo(zero)	4.96 156	0.83 17	5.01 62	3.71 72	2.33 243	3.81 58	1.18 93	17.25 252	13.30 230	10.52 194	10.73 179	10.47 228	4.43 158	9.47 148	4.17 208	0.06 118	0.74 323	0.00 1	0.27 346	0.04 34	0.88 180

HHNet	7.57 274	2.01 227	8.03 196	3.71 72	3.46 315	4.93 127	6.17 359	19.69 293	16.27 269	20.91 410	31.75 433	10.56 229	5.82 215	10.69 180	5.10 246	0.67 400	0.07 116	0.21 383	0.14 248	0.63 350	0.54 108

TRStereo	6.64 233	6.95 481	12.06 364	9.69 439	7.59 493	5.12 137	1.68 151	20.72 305	12.34 214	10.93 201	9.07 147	10.57 230	3.16 110	14.33 341	4.23 213	0.60 385	0.80 339	0.14 347	0.37 402	0.56 324	1.86 350

AE-Stereo	5.68 176	1.78 170	9.22 248	9.25 428	2.52 256	10.13 284	2.92 251	13.10 160	14.88 248	4.88 119	13.10 207	10.72 231	4.43 158	9.24 138	3.37 166	0.10 174	1.31 477	0.06 254	0.32 373	0.21 146	2.03 391

DIP-Stereo	6.99 255	2.37 320	11.45 340	4.78 143	1.70 182	13.13 342	1.47 122	15.76 219	7.43 130	14.57 265	26.61 365	10.76 232	5.10 190	14.97 365	8.10 326	0.06 118	0.06 102	0.06 254	0.00 1	0.17 126	1.22 262
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAFT-RH_RVC	7.88 291	1.51 127	7.72 183	5.41 198	0.96 82	11.41 313	1.48 125	13.43 175	15.04 249	17.54 337	45.66 544	10.86 233	6.42 232	13.48 319	5.26 254	0.81 421	0.04 64	0.12 332	0.13 235	0.12 98	0.17 25

CRE-IMP	5.83 188	1.86 192	11.10 333	6.20 268	0.51 29	6.86 234	1.64 142	12.56 151	9.01 174	13.16 236	16.11 235	10.94 234	6.14 225	12.81 288	6.46 300	0.50 359	0.07 116	0.10 306	0.00 1	0.27 184	0.27 36

StereoVision	7.48 270	2.90 369	10.47 307	10.13 449	3.93 335	4.99 133	1.86 182	21.10 315	17.66 285	8.90 179	29.71 401	10.95 235	6.61 239	12.83 290	5.11 247	0.69 402	0.05 75	0.17 364	0.03 147	0.98 409	0.56 113

SFCPSM	9.16 333	1.72 159	12.32 369	5.64 214	3.51 318	16.58 417	6.93 387	31.11 442	26.15 391	17.05 326	20.08 280	11.05 236	9.94 308	12.55 278	6.05 278	0.36 314	0.17 170	0.37 426	0.22 302	0.40 262	1.01 217

model_zeroshot	5.85 191	1.91 204	10.98 328	6.34 281	2.55 259	10.42 292	2.38 220	17.38 255	9.39 181	14.72 267	10.36 171	11.21 237	2.93 106	8.95 122	3.57 179	0.14 208	1.01 404	0.15 352	0.38 412	0.08 65	2.15 415

NRIStereo	5.98 205	1.91 204	9.60 264	6.29 278	0.45 14	6.56 227	2.52 229	15.37 212	11.43 206	12.55 214	15.07 224	11.45 238	6.11 223	12.32 263	6.23 287	0.83 424	0.16 167	0.11 327	0.00 1	0.32 207	0.33 49

IGEV-FE	5.90 198	2.30 302	15.24 420	6.91 330	2.11 224	4.35 82	1.51 127	15.68 216	8.52 165	13.72 253	11.87 194	11.49 239	3.84 133	11.42 213	4.77 238	0.10 174	0.84 347	0.15 352	0.25 335	0.87 402	1.98 371

IGEV_Zeroshot_test	5.90 198	2.30 302	15.24 420	6.90 329	2.11 224	4.35 82	1.51 127	15.68 216	8.52 165	13.73 254	11.89 195	11.49 239	3.82 131	11.41 212	4.76 237	0.11 182	0.84 347	0.15 352	0.25 335	0.87 402	1.98 371

Selective-RAFT	6.10 211	1.16 61	10.90 325	7.41 359	0.91 72	15.22 382	1.11 88	14.84 204	16.23 267	7.19 159	7.06 125	11.49 239	8.10 274	12.83 290	5.19 251	0.26 281	0.97 377	0.00 1	0.46 431	0.10 80	0.65 130

test-1	6.03 209	1.76 166	15.61 427	8.01 393	1.98 216	7.82 258	1.16 92	13.64 179	13.60 235	9.69 188	15.16 225	11.55 242	5.45 200	7.78 87	4.35 220	0.16 222	1.18 448	0.00 1	0.13 235	0.16 120	1.39 284

DStereoRT	15.11 464	3.13 385	12.14 367	10.85 476	5.50 419	19.00 448	6.55 373	27.62 398	28.26 413	16.32 301	24.94 344	11.64 243	14.90 404	17.44 411	10.77 383	1.61 492	1.40 491	58.44 595	26.72 585	0.60 341	4.44 500

NF-Stereo	6.96 249	1.80 175	10.17 284	7.16 350	0.79 58	6.15 205	3.26 270	20.74 310	18.45 297	13.42 246	19.33 269	11.67 244	6.05 219	12.71 286	6.17 283	0.57 374	0.06 102	0.21 383	0.23 313	0.12 98	0.09 10

CFNet-RSSM	5.78 182	1.24 77	9.20 246	4.82 148	1.23 111	6.33 213	1.21 96	17.35 254	18.14 291	13.35 242	11.17 186	11.69 245	5.43 198	9.71 155	3.34 165	0.03 42	0.20 176	0.00 1	0.36 397	0.37 240	0.42 79

DEmStereo	9.07 329	1.70 155	10.89 323	4.86 150	1.23 111	11.51 314	5.70 343	14.24 187	27.02 400	22.33 434	32.56 448	11.70 246	15.04 407	11.83 235	8.53 335	0.31 296	0.16 167	0.02 197	0.09 213	0.11 92	1.47 301

RE-Stereo	6.97 250	1.79 172	10.18 285	7.14 344	0.77 53	6.14 203	3.39 272	20.72 305	18.43 295	13.41 243	19.33 269	11.78 247	6.09 221	12.66 282	6.22 285	0.58 375	0.05 75	0.21 383	0.22 302	0.12 98	0.10 13

TVStereo	6.97 250	1.79 172	10.18 285	7.14 344	0.77 53	6.14 203	3.39 272	20.72 305	18.43 295	13.41 243	19.33 269	11.78 247	6.09 221	12.66 282	6.22 285	0.58 375	0.05 75	0.21 383	0.22 302	0.12 98	0.10 13

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 200	2.35 318	8.80 221	4.07 94	1.36 125	2.78 23	0.66 58	17.05 247	15.89 261	12.65 216	18.49 260	11.81 249	7.89 269	8.48 110	3.80 189	0.02 22	0.75 328	0.00 1	0.00 1	0.43 277	1.49 306

Prome-Stereo	8.22 301	1.48 119	6.24 111	7.06 339	1.55 157	6.54 226	9.08 428	21.88 324	9.88 187	21.12 415	32.48 447	11.82 250	11.59 336	11.99 243	4.04 202	0.08 151	0.02 37	0.19 375	0.12 231	0.45 286	6.89 533

DCRE	6.73 236	2.11 257	9.19 245	7.76 381	4.90 386	7.81 257	5.86 352	16.46 233	11.38 205	9.61 187	22.55 322	11.84 251	6.35 230	11.09 194	3.63 183	0.04 56	1.19 455	0.06 254	0.37 402	0.15 116	2.23 421

OCTAStereo	6.97 250	1.80 175	10.20 287	7.15 349	0.78 56	6.12 202	3.38 271	20.72 305	18.47 298	13.41 243	19.33 269	11.91 252	6.05 219	12.68 284	6.19 284	0.59 381	0.06 102	0.21 383	0.22 302	0.12 98	0.10 13

MyStereo04	9.58 341	2.38 323	10.28 293	6.63 304	4.77 382	6.47 222	9.60 438	32.50 460	42.15 514	14.59 266	12.10 197	11.92 253	11.87 346	14.80 362	8.14 328	0.09 163	1.33 482	0.03 216	0.32 373	0.74 378	0.93 197

RAFT-Stereo-weight	5.42 168	1.21 69	6.22 110	4.69 138	1.28 120	6.18 207	1.58 136	18.42 272	18.47 298	11.35 205	10.27 169	11.93 254	1.65 56	9.59 151	3.83 192	0.10 174	0.60 294	0.00 1	0.00 1	0.16 120	0.89 184

MyStereo8	7.68 280	3.00 376	12.46 372	7.70 378	5.11 399	11.40 312	1.39 110	15.98 222	10.05 193	16.45 306	24.04 336	12.01 255	7.91 270	10.68 179	10.57 374	0.14 208	1.52 510	0.08 283	0.48 438	0.60 341	1.98 371

11t1	6.61 232	1.76 166	9.64 266	5.62 212	2.15 230	13.57 352	2.67 238	15.77 220	8.83 171	13.66 252	11.90 196	12.03 256	9.76 307	12.23 258	8.58 337	0.23 265	1.33 482	0.00 1	0.31 371	0.26 175	1.95 367

Sa-1000	8.91 324	2.10 253	9.11 234	8.07 395	1.16 100	16.62 418	2.39 221	25.58 366	25.43 383	15.52 286	28.24 381	12.19 257	8.67 286	16.40 389	3.70 184	0.39 325	0.86 355	0.16 361	0.23 313	0.48 295	0.89 184

cross-raft	5.70 178	1.44 113	7.08 153	6.69 311	2.11 224	5.89 187	1.44 114	16.44 232	8.38 160	13.42 246	20.70 291	12.20 258	4.38 157	9.06 127	3.11 152	0.03 42	0.38 229	0.00 1	0.22 302	0.24 158	0.84 170

DeepStereo_RVC	5.95 202	1.88 197	10.44 305	5.76 237	0.60 34	5.45 154	1.78 173	12.93 156	8.02 149	14.07 259	14.98 222	12.40 259	10.05 310	12.02 244	7.35 311	0.61 387	0.10 139	0.12 332	0.00 1	0.21 146	0.29 40

R-Stereo Train	7.33 267	1.62 138	9.31 250	6.80 323	2.33 243	7.57 252	5.36 335	24.47 356	7.63 131	16.40 304	33.07 453	12.42 260	5.52 203	8.06 95	5.23 252	0.05 84	0.05 75	0.01 169	0.00 1	0.12 98	0.56 113

RAFT-Stereo	7.33 267	1.62 138	9.31 250	6.80 323	2.33 243	7.57 252	5.36 335	24.47 356	7.63 131	16.40 304	33.07 453	12.42 260	5.52 203	8.06 95	5.23 252	0.05 84	0.05 75	0.01 169	0.00 1	0.12 98	0.56 113
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FE-Mocha	4.97 157	2.28 297	10.93 326	5.13 179	2.55 259	4.77 110	0.79 69	14.50 198	5.84 99	13.74 255	11.07 184	12.61 262	3.39 115	6.44 58	2.76 129	0.10 174	1.00 400	0.15 352	0.39 421	0.14 110	0.93 197

DisPM	6.68 234	1.58 135	9.90 275	7.19 351	1.12 94	5.71 178	3.69 283	13.74 184	12.42 215	16.60 311	23.63 332	12.64 263	6.39 231	13.31 317	4.08 205	0.77 412	0.01 12	0.08 283	0.15 257	0.14 110	0.53 106

Gwc-CoAtRS	5.80 184	1.37 96	9.07 231	4.80 146	1.39 129	6.90 235	1.27 101	16.50 235	15.48 255	13.07 235	13.35 210	12.64 263	5.61 208	9.14 133	4.20 209	0.04 56	0.32 214	0.00 1	0.29 357	0.30 201	0.33 49

knoymous	6.46 225	1.84 190	5.13 72	4.31 121	1.88 203	6.36 217	5.55 340	15.25 210	14.48 245	13.85 257	21.25 297	12.66 265	6.63 241	13.20 310	5.11 247	0.19 251	0.13 155	0.12 332	0.00 1	0.71 372	0.57 119

RAFT-IKP	5.85 191	1.97 212	10.36 295	5.66 219	0.45 14	5.33 151	2.01 197	13.27 169	7.79 137	12.69 219	18.19 256	12.77 266	6.67 250	12.36 269	5.60 266	1.11 466	0.09 128	0.10 306	0.00 1	0.25 162	0.35 54

PSM-adaLoss	5.83 188	1.97 212	10.44 305	5.66 219	0.46 20	5.54 166	1.91 190	13.24 165	7.80 141	12.69 219	18.19 256	12.80 267	6.65 249	11.89 239	5.45 261	1.02 455	0.09 128	0.10 306	0.00 1	0.26 175	0.36 60

ROB_FTStereo_v2	5.85 191	1.97 212	10.38 298	5.66 219	0.46 20	5.52 159	1.95 192	13.24 165	7.78 136	12.68 218	18.16 252	12.83 268	6.61 239	12.27 259	5.63 269	1.00 452	0.09 128	0.10 306	0.00 1	0.26 175	0.36 60

PSM-softLoss	6.90 244	1.81 178	10.84 320	7.04 336	0.93 78	5.53 163	1.97 194	23.18 341	9.65 184	14.16 260	22.01 318	12.84 269	5.15 194	13.03 299	7.95 322	0.76 409	0.06 102	0.27 403	0.55 453	0.21 146	0.14 18

KMStereo	6.90 244	1.81 178	10.84 320	7.04 336	0.93 78	5.53 163	1.97 194	23.18 341	9.65 184	14.16 260	22.01 318	12.84 269	5.15 194	13.03 299	7.95 322	0.76 409	0.06 102	0.27 403	0.55 453	0.21 146	0.14 18

Patchmatch Stereo++	5.88 195	1.97 212	10.43 303	5.66 219	0.45 14	5.54 166	2.32 217	13.26 167	7.79 137	12.69 219	18.14 250	12.86 271	6.63 241	12.36 269	5.60 266	1.09 463	0.09 128	0.10 306	0.00 1	0.25 162	0.35 54
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
ROB_FTStereo	5.82 186	1.97 212	10.37 297	5.67 226	0.46 20	5.52 159	1.63 140	13.27 169	7.79 137	12.69 219	18.06 249	12.86 271	6.63 241	12.28 261	5.43 259	0.87 433	0.09 128	0.10 306	0.00 1	0.26 175	0.36 60

iGMRVC	5.86 194	1.97 212	10.41 300	5.66 219	0.45 14	5.53 163	1.75 169	13.35 173	7.81 142	12.69 219	18.17 254	12.86 271	6.53 235	12.34 266	5.77 272	1.13 469	0.09 128	0.10 306	0.00 1	0.26 175	0.34 52

iRAFT	5.88 195	1.97 212	10.43 303	5.66 219	0.45 14	5.54 166	2.32 217	13.26 167	7.79 137	12.69 219	18.14 250	12.86 271	6.63 241	12.36 269	5.60 266	1.09 463	0.09 128	0.10 306	0.00 1	0.25 162	0.35 54

RAFT-Test	6.19 215	1.47 115	7.90 192	4.91 160	2.70 269	9.97 280	1.52 130	17.08 248	9.06 177	13.21 238	23.67 333	12.89 275	4.63 173	9.47 148	3.57 179	0.02 22	0.81 340	0.00 1	0.38 412	0.21 146	0.39 70

HUI-Stereo	5.80 184	1.98 219	10.42 301	5.66 219	0.45 14	5.52 159	2.68 239	13.29 171	7.82 143	12.71 225	18.16 252	12.91 276	6.60 237	10.73 182	5.36 256	0.89 434	0.08 124	0.10 306	0.00 1	0.25 162	0.36 60

RALAANet	6.86 242	3.28 395	11.09 332	7.63 371	4.95 390	6.16 206	1.63 140	20.54 304	15.45 253	15.30 278	14.52 216	12.98 277	4.35 151	13.53 321	3.98 198	0.11 182	0.35 224	0.00 1	0.29 357	0.58 329	0.48 96

test-3	5.64 175	1.29 88	9.52 261	4.88 153	1.45 133	6.53 225	2.92 251	13.64 179	19.04 308	12.75 226	8.67 143	13.01 278	4.10 143	9.39 146	2.58 112	0.01 4	1.09 424	0.00 1	0.37 402	0.28 190	1.25 267

test_1	5.63 174	1.29 88	9.52 261	4.90 159	1.45 133	6.51 224	2.93 253	13.65 181	19.05 309	12.58 215	8.67 143	13.02 279	4.07 141	9.39 146	2.58 112	0.01 4	1.09 424	0.00 1	0.38 412	0.28 190	1.26 268

MIM_Stereo	7.37 269	2.06 244	12.02 363	4.71 141	1.69 180	5.17 139	1.28 102	19.54 292	13.09 223	16.93 321	28.48 384	13.05 280	5.43 198	13.25 314	7.41 312	0.02 22	0.62 298	0.00 1	0.01 100	0.45 286	2.09 405

rvit_0105_4	7.09 256	3.33 397	16.60 439	10.68 470	1.59 161	5.89 187	6.84 385	14.50 198	23.99 363	7.31 161	9.49 156	13.18 281	9.62 305	12.33 264	4.32 218	0.39 325	0.46 253	0.00 1	0.02 132	0.67 363	0.68 136

CrosDoStereo	9.41 335	1.65 146	8.83 222	5.19 182	1.13 96	7.34 245	14.47 502	16.33 230	24.64 371	24.44 457	33.36 458	13.18 281	13.52 377	12.56 279	9.08 345	0.06 118	0.11 144	0.09 293	0.04 163	0.41 266	1.73 330

DeepStereo_LL	9.41 335	1.65 146	8.83 222	5.19 182	1.13 96	7.34 245	14.47 502	16.33 230	24.64 371	24.44 457	33.36 458	13.18 281	13.52 377	12.56 279	9.08 345	0.06 118	0.11 144	0.09 293	0.04 163	0.41 266	1.73 330

ASMatch	7.61 276	1.63 141	9.18 244	5.79 238	2.27 239	4.63 94	2.54 230	17.23 251	13.73 236	17.27 329	34.28 471	13.26 284	10.15 313	12.39 272	5.49 263	0.12 197	0.24 193	0.21 383	0.17 272	0.18 133	1.55 313

MSKI-zero shot	5.11 161	1.81 178	6.47 128	6.17 265	1.78 195	6.42 220	1.50 126	13.59 178	8.66 168	10.63 197	11.58 190	13.29 285	2.35 85	12.34 266	3.09 151	0.05 84	1.21 463	0.02 197	0.29 357	0.15 116	0.85 171

CASS	8.64 314	2.03 232	8.60 212	8.71 415	1.59 161	15.02 379	2.75 245	23.27 346	18.58 302	16.29 299	22.78 325	13.42 286	13.68 384	13.07 305	7.66 313	1.18 476	0.05 75	0.13 340	0.01 100	0.75 382	3.24 479
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet_RVC	12.44 421	6.19 472	40.86 541	7.04 336	3.69 324	11.30 309	4.17 300	29.67 421	27.67 406	18.20 355	26.04 354	13.47 287	17.15 439	16.85 403	14.95 424	0.99 450	0.75 328	0.60 448	1.32 506	4.18 505	3.62 487

XX-Stereo	6.50 228	1.81 178	10.42 301	12.71 510	7.14 485	3.46 46	0.90 74	16.31 228	6.13 107	9.03 183	28.11 379	13.48 288	2.22 78	11.87 238	2.61 117	0.45 347	0.78 334	0.08 283	0.42 427	1.09 417	0.88 180

UDGNet	10.51 376	14.75 540	11.91 358	10.29 456	2.78 278	7.93 263	1.94 191	19.31 288	34.57 469	17.74 341	13.70 213	13.56 289	7.30 260	13.52 320	7.18 309	5.80 543	0.11 144	12.86 567	2.76 530	9.87 547	2.34 434

Any-RAFT	6.28 218	1.42 104	4.91 55	5.00 165	1.25 116	10.18 285	1.90 189	22.68 334	15.87 260	12.12 210	19.23 268	13.69 290	4.65 175	9.35 142	2.36 95	0.06 118	0.57 284	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.35 54

test_3	5.97 203	1.26 81	9.95 277	6.84 325	1.45 133	8.73 270	3.18 261	14.26 188	19.86 314	12.22 211	8.91 145	13.78 291	3.99 137	9.38 145	2.58 112	0.01 4	1.10 431	0.00 1	0.37 402	0.30 201	1.20 260

GwcNet-ADL	8.81 320	2.00 224	10.21 288	7.70 378	2.82 280	6.99 236	7.05 391	30.58 434	26.21 393	15.71 289	17.65 245	13.93 292	6.83 251	13.90 333	11.43 390	0.49 355	0.76 332	0.01 169	0.01 100	0.55 320	1.46 297

THIR-Stereo	9.52 340	2.21 281	9.26 249	5.38 195	0.85 65	15.55 387	11.50 475	16.88 245	21.74 336	24.45 459	31.96 436	14.20 293	13.85 389	11.89 239	8.54 336	0.14 208	0.25 198	0.10 306	0.05 178	0.40 262	1.11 243

FENet	8.22 301	1.39 99	7.33 170	6.43 289	2.17 234	10.97 305	2.20 208	22.10 327	21.26 325	17.85 345	23.22 330	14.29 294	11.50 333	13.56 324	8.32 331	0.29 293	0.24 193	0.03 216	0.03 147	0.18 133	1.04 226

PSM-AAD	8.76 318	1.41 102	6.46 127	6.87 327	1.18 104	12.78 335	9.66 443	20.03 298	15.78 258	21.79 426	24.91 342	14.31 295	13.16 373	12.42 273	4.07 204	0.05 84	0.06 102	2.44 520	0.16 266	0.45 286	7.17 536

PFNet+	6.92 246	1.64 145	10.96 327	6.27 273	0.90 71	5.66 174	1.68 151	14.43 197	16.02 264	18.13 354	21.24 296	14.33 296	5.97 218	13.13 307	5.51 264	0.90 436	0.20 176	0.11 327	0.30 366	0.08 65	0.94 203

BUS	9.86 349	1.86 192	9.14 241	7.14 344	4.12 347	19.47 451	2.69 240	34.15 481	23.28 352	18.82 369	21.95 314	14.37 297	11.63 337	14.72 356	12.39 403	0.36 314	0.13 155	0.15 352	0.04 163	0.37 240	0.46 91

NINENet	11.46 402	3.02 379	11.83 354	8.45 406	5.40 411	19.47 451	2.69 240	39.63 537	34.82 470	19.11 376	27.64 372	14.37 297	11.63 337	16.21 380	12.39 403	0.94 445	0.21 184	0.29 414	0.00 1	0.48 295	0.55 110

iRaft-Stereo_20w	6.75 238	2.17 277	13.20 387	5.07 170	2.34 246	7.43 250	2.61 235	20.20 303	7.85 146	15.28 277	10.36 171	14.42 299	8.13 275	16.81 400	4.20 209	0.06 118	0.84 347	0.13 340	0.83 472	0.66 361	2.42 442

LCNet	7.64 278	1.41 102	6.15 105	6.93 333	1.35 124	9.00 275	5.44 337	18.37 269	11.30 203	16.62 312	24.39 340	14.67 300	11.03 320	12.03 245	4.01 199	0.07 141	0.02 37	0.23 392	2.07 523	1.00 412	6.69 529

SDNR	16.80 476	5.88 466	30.01 516	6.39 284	6.53 470	57.67 586	3.15 259	24.30 355	31.49 437	21.50 422	36.56 487	14.69 301	16.76 434	19.14 436	14.45 419	11.12 568	14.00 582	3.11 529	0.51 445	8.86 540	9.92 558

CoDeX	9.58 341	2.12 260	10.82 319	6.52 293	3.76 328	16.55 416	6.82 383	26.62 384	25.63 387	17.50 335	25.62 351	14.70 302	11.81 345	12.82 289	7.88 320	0.42 338	0.20 176	0.15 352	0.02 132	0.36 234	1.28 270

111	7.73 285	2.39 325	9.12 236	4.17 101	0.47 24	10.65 299	3.49 280	21.34 321	28.25 411	10.60 196	16.85 241	14.74 303	10.22 314	12.48 276	6.61 304	0.43 340	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.35 223	2.39 441

HH	6.00 206	2.42 326	9.81 271	5.74 234	1.64 171	7.05 237	3.48 277	17.54 257	7.69 133	8.73 174	12.47 198	14.83 304	8.86 290	13.04 301	2.59 115	0.04 56	1.21 463	0.20 380	0.05 178	0.30 201	2.34 434

HanStereo	6.00 206	2.42 326	9.81 271	5.74 234	1.64 171	7.05 237	3.48 277	17.54 257	7.69 133	8.73 174	12.47 198	14.83 304	8.86 290	13.04 301	2.59 115	0.04 56	1.21 463	0.20 380	0.05 178	0.30 201	2.34 434

test_sample4	9.81 347	2.27 296	11.39 339	5.70 231	2.74 270	17.40 429	5.20 331	28.01 401	21.50 330	18.70 364	28.46 383	14.96 306	12.86 366	13.80 331	9.68 360	0.24 270	0.97 377	0.06 254	0.16 266	0.51 308	1.48 304

gwcnet-sp	10.26 363	3.56 410	15.31 422	6.59 298	4.30 355	15.71 390	5.71 345	26.09 372	25.15 377	21.68 423	21.77 304	15.01 307	16.42 430	15.21 368	10.76 379	0.12 197	0.20 176	0.02 197	0.09 213	0.63 350	0.86 174

scenet	10.26 363	3.56 410	15.31 422	6.59 298	4.30 355	15.71 390	5.71 345	26.09 372	25.15 377	21.68 423	21.77 304	15.01 307	16.42 430	15.21 368	10.76 379	0.12 197	0.20 176	0.02 197	0.09 213	0.63 350	0.86 174

ssnet	10.26 363	3.56 410	15.31 422	6.59 298	4.30 355	15.71 390	5.71 345	26.09 372	25.15 377	21.68 423	21.77 304	15.01 307	16.42 430	15.21 368	10.76 379	0.12 197	0.20 176	0.02 197	0.09 213	0.63 350	0.86 174

AAGNet	8.15 298	1.75 164	10.57 308	7.72 380	0.74 43	5.74 180	4.98 323	15.90 221	14.59 246	20.31 396	23.80 334	15.08 310	11.25 328	12.27 259	16.70 441	0.85 427	0.06 102	0.32 421	0.01 100	0.15 116	0.16 23

LMCR-Stereo	11.32 397	4.98 450	11.87 356	14.09 518	4.01 337	16.97 425	5.70 343	26.41 380	23.41 356	22.57 437	22.11 320	15.18 311	15.44 415	21.48 475	17.57 447	2.29 505	0.04 64	0.00 1	0.03 147	1.53 442	0.65 130

PFNet	8.10 296	1.75 164	12.34 370	7.54 370	2.40 249	7.41 249	5.81 350	23.83 352	17.85 287	20.78 404	17.57 244	15.22 312	7.72 267	13.37 318	6.46 300	0.33 303	0.20 176	0.12 332	0.19 291	0.32 207	0.77 159

HITNet	8.41 305	3.59 414	9.91 276	5.30 188	1.52 155	13.35 348	4.48 308	22.00 325	16.06 265	15.52 286	22.95 328	15.28 313	11.74 340	14.91 364	9.25 350	0.10 174	0.01 12	0.48 437	0.06 189	0.58 329	1.04 226
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
AFF-stereo	6.50 228	2.29 299	8.09 198	4.63 135	0.87 68	3.48 47	0.75 66	16.92 246	13.98 239	13.26 239	25.21 348	15.46 314	7.68 266	11.50 222	3.71 186	0.04 56	0.70 314	0.00 1	0.00 1	0.48 295	1.02 222

H2IRNET	6.11 212	1.63 141	7.52 176	4.69 138	2.30 241	4.07 67	0.71 62	12.58 152	13.88 237	7.18 158	20.80 294	15.50 315	10.48 315	10.72 181	8.26 329	0.19 251	0.00 1	0.07 274	0.52 447	0.52 310	0.55 110

rvit_0105_5	8.01 293	3.69 417	17.73 453	10.42 463	1.61 165	7.29 242	6.68 378	18.33 267	25.98 389	10.45 192	10.46 173	15.53 316	11.01 318	12.87 292	5.37 257	0.44 343	0.41 241	0.00 1	0.15 257	0.70 368	1.08 236

test_5	8.85 321	2.05 240	9.51 259	11.62 490	4.99 392	6.74 231	5.48 339	18.25 266	23.57 357	16.72 319	29.73 402	15.54 317	10.54 316	16.25 384	4.02 200	0.05 84	0.40 234	0.27 403	0.08 205	0.34 217	0.81 165

Pruner-Stereo	6.85 240	1.81 178	10.24 290	6.92 332	0.92 73	5.55 169	4.01 296	14.42 196	11.85 212	18.22 356	21.92 313	15.64 318	5.69 212	12.10 251	6.08 280	0.84 426	0.02 37	0.18 369	0.10 222	0.11 92	0.38 68

LL-Strereo2	5.97 203	2.88 365	10.62 310	6.59 298	3.38 311	6.31 212	2.20 208	15.61 215	8.46 163	11.33 204	10.75 180	15.69 319	3.45 116	13.58 325	4.65 231	0.16 222	0.48 257	1.33 499	0.13 235	0.36 234	1.42 292

x	7.70 282	2.12 260	8.93 227	5.08 171	2.55 259	11.65 315	4.40 306	20.91 312	12.53 216	13.58 250	20.49 289	15.73 320	11.10 322	10.65 176	10.16 365	0.11 182	1.37 488	0.04 232	0.29 357	0.34 217	1.95 367

FTStereo	8.76 318	1.57 133	6.75 143	6.55 295	2.45 253	7.65 254	11.62 476	18.36 268	9.01 174	20.25 389	40.79 515	15.87 321	12.36 356	11.02 188	4.69 233	0.24 270	0.01 12	0.09 293	0.16 266	0.19 137	5.58 516

test_sample5	10.07 357	2.24 287	11.22 336	5.82 242	2.68 267	16.15 404	5.79 348	27.87 399	21.59 333	19.26 380	32.74 451	15.92 322	12.97 367	14.33 341	9.26 351	0.27 285	0.98 381	0.07 274	0.17 272	0.57 326	1.49 306

DualNet	10.19 361	2.24 287	11.22 336	5.82 242	2.68 267	16.15 404	5.79 348	27.87 399	21.59 333	20.28 390	34.11 468	15.92 322	12.97 367	14.33 341	9.26 351	0.27 285	0.98 381	0.07 274	0.17 272	0.57 326	1.49 306

rvit_stereo_0075_2	9.46 338	4.16 429	20.27 479	12.15 505	8.82 519	5.72 179	4.24 302	23.21 344	18.05 290	12.37 212	28.80 387	16.10 324	8.43 282	14.57 351	8.89 340	0.58 375	0.34 222	0.52 441	0.08 205	0.44 280	1.41 290

xx1	6.52 230	2.52 339	6.38 117	6.77 319	0.74 43	10.55 294	5.19 326	19.19 281	15.95 262	7.39 162	10.07 165	16.17 325	12.10 349	11.08 191	2.33 89	0.05 84	1.18 448	0.02 197	0.36 397	0.37 240	1.93 359

qqq	7.72 284	2.15 270	10.06 281	5.01 166	1.82 200	8.62 269	7.27 398	21.10 315	13.53 232	12.48 213	18.71 262	16.17 325	12.10 349	12.08 248	9.26 351	0.08 151	1.35 486	0.02 197	0.36 397	0.36 234	1.93 359

riskmin	7.28 265	1.54 128	8.37 209	5.01 166	3.24 305	11.65 315	3.20 262	16.61 240	18.86 306	10.45 192	13.46 211	16.20 327	12.68 363	12.46 275	6.57 302	0.17 229	1.38 490	0.14 347	0.33 380	0.67 363	2.52 449

RAFT_CTSACE	8.55 310	2.62 354	9.63 265	7.41 359	5.06 397	5.76 182	2.54 230	15.38 213	17.84 286	24.33 456	34.69 476	16.37 328	7.22 258	18.05 424	2.63 119	0.01 4	0.56 281	0.00 1	0.03 147	0.42 273	0.41 77

test_sample3	9.46 338	2.24 287	11.38 338	5.72 232	2.79 279	18.29 441	5.20 331	27.54 395	21.43 328	18.03 351	21.98 317	16.47 329	11.22 326	13.58 325	9.99 364	0.24 270	0.96 373	0.05 242	0.17 272	0.47 293	1.39 284

IER	10.32 369	2.06 244	11.88 357	4.95 162	5.34 408	13.34 347	6.11 358	27.47 394	23.59 358	20.37 398	30.03 404	16.50 330	20.42 479	14.24 338	8.81 339	0.16 222	0.03 54	0.18 369	0.10 222	0.27 184	0.56 113

HBP-ISP	13.07 436	8.80 505	8.99 228	8.11 398	4.55 375	13.48 350	6.60 374	29.09 414	30.50 425	21.33 418	36.14 482	16.62 331	19.42 471	20.92 464	12.81 411	3.63 525	2.61 540	7.18 553	4.12 543	3.74 501	2.69 456

pcwnet_v2	12.68 428	2.30 302	18.36 461	8.32 403	5.74 433	17.73 432	4.77 318	36.75 516	46.28 537	20.98 411	29.07 391	16.62 331	13.52 377	16.56 394	10.30 368	0.55 371	1.02 413	0.34 423	0.24 323	2.10 462	2.11 408

SST-Stereo	6.85 240	1.67 151	9.39 254	7.24 354	0.82 60	5.89 187	1.87 183	15.34 211	9.89 188	19.25 379	20.26 283	16.63 333	8.40 281	13.81 332	5.75 270	0.40 328	0.05 75	0.13 340	0.00 1	0.10 80	0.08 8

RAFT_R40	7.14 260	1.73 161	9.36 253	7.36 358	0.82 60	5.74 180	3.69 283	15.47 214	15.09 250	18.24 357	19.87 277	16.82 334	8.50 284	13.72 330	5.81 275	0.28 289	0.02 37	0.14 347	0.00 1	0.11 92	0.09 10

AASNet	13.05 434	3.27 393	12.23 368	10.28 455	6.90 479	17.61 431	7.88 410	41.14 544	38.29 493	23.20 443	29.62 400	16.85 335	15.59 417	15.50 374	19.03 461	0.39 325	0.03 54	0.78 462	0.05 178	1.32 430	1.08 236

iResNet	11.06 391	4.16 429	16.83 442	7.89 389	2.23 237	15.59 388	9.17 433	24.49 358	29.14 417	20.78 404	31.13 423	16.87 336	11.58 334	15.45 372	12.50 408	0.64 394	0.05 75	0.02 197	0.10 222	0.79 387	1.71 328

GANet-ADL	8.73 317	2.80 360	9.48 258	7.87 387	2.77 277	12.88 337	5.29 333	29.97 428	25.61 386	14.50 262	16.64 239	17.02 337	7.60 264	11.61 228	8.01 324	0.51 362	0.40 234	0.10 306	0.12 231	0.77 385	0.70 143

test_sample6	10.49 375	2.24 287	11.49 342	5.91 249	2.48 254	16.12 403	6.37 370	28.98 412	22.48 345	20.28 390	34.11 468	17.08 338	13.28 374	14.57 351	10.61 376	0.32 300	0.95 372	0.10 306	0.19 291	0.59 335	1.61 317

GMM-Stereo	8.44 307	1.27 84	7.36 172	6.64 307	2.56 262	10.00 281	9.29 435	23.79 351	11.33 204	17.96 349	29.59 399	17.14 339	7.59 263	11.77 232	4.61 230	0.13 204	0.01 12	0.24 396	0.94 480	0.49 304	6.14 522

MLCV	9.96 352	3.33 397	14.77 407	5.75 236	1.62 169	14.91 372	1.31 103	22.06 326	24.83 373	22.51 435	31.57 430	17.20 340	8.07 273	17.07 406	12.11 397	0.48 351	0.01 12	0.05 242	0.05 178	0.48 295	1.10 238

ffm	8.89 323	2.34 312	12.99 382	6.28 274	3.81 329	12.43 328	7.47 402	19.77 294	16.80 279	16.64 314	32.03 438	17.29 341	11.78 341	11.11 195	2.34 92	0.05 84	1.17 444	0.80 465	0.37 402	0.29 197	2.07 399

ff1	10.31 367	2.34 312	12.99 382	6.28 274	3.81 329	12.43 328	7.47 402	19.77 294	16.80 279	16.64 314	32.03 438	17.29 341	11.78 341	17.54 415	24.30 493	0.05 84	1.17 444	0.80 465	0.37 402	0.29 197	2.07 399

mmx	11.59 406	2.34 312	12.99 382	6.28 274	3.81 329	12.43 328	7.47 402	32.76 465	28.92 415	16.64 314	32.03 438	17.29 341	11.78 341	17.54 415	24.30 493	0.24 270	1.21 463	0.80 465	0.37 402	0.65 356	1.89 353

xxx	11.59 406	2.34 312	12.99 382	6.28 274	3.81 329	12.43 328	7.47 402	32.75 464	28.92 415	16.64 314	32.03 438	17.29 341	11.78 341	17.54 415	24.30 493	0.24 270	1.21 463	0.80 465	0.37 402	0.65 356	1.89 353

GMOStereo	6.33 219	2.04 234	8.28 203	5.68 227	1.20 106	6.11 197	2.14 202	11.20 133	13.15 225	18.66 360	21.83 307	17.35 345	6.64 245	7.09 71	2.78 136	0.02 22	1.42 497	0.13 340	0.00 1	0.53 311	0.37 64

error version	6.33 219	2.04 234	8.28 203	5.68 227	1.20 106	6.11 197	2.14 202	11.20 133	13.15 225	18.66 360	21.83 307	17.35 345	6.64 245	7.09 71	2.78 136	0.02 22	1.42 497	0.13 340	0.00 1	0.53 311	0.37 64

test-v	6.33 219	2.04 234	8.28 203	5.68 227	1.20 106	6.11 197	2.14 202	11.20 133	13.15 225	18.66 360	21.83 307	17.35 345	6.64 245	7.09 71	2.78 136	0.02 22	1.42 497	0.13 340	0.00 1	0.53 311	0.37 64

test-2	6.33 219	2.04 234	8.28 203	5.68 227	1.20 106	6.11 197	2.14 202	11.20 133	13.15 225	18.66 360	21.83 307	17.35 345	6.64 245	7.09 71	2.78 136	0.02 22	1.42 497	0.13 340	0.00 1	0.53 311	0.37 64

AIO-Stereo-zeroshot1	8.37 303	4.16 429	20.63 482	5.82 242	11.79 543	6.40 219	2.02 198	20.82 311	8.03 150	14.52 263	21.38 300	17.44 349	5.83 216	14.43 348	5.13 250	0.06 118	1.00 400	0.05 242	1.81 519	2.44 473	3.62 487

OMP-Stereo	7.13 259	2.89 366	9.89 274	10.98 479	1.73 186	4.81 114	1.85 179	18.38 270	16.26 268	16.94 323	14.11 214	17.45 350	7.57 262	13.26 315	5.12 249	0.43 340	0.04 64	0.06 254	0.02 132	0.20 144	0.56 113

DMCA	8.96 326	2.60 349	11.84 355	5.61 210	4.25 353	11.09 308	4.36 305	25.89 368	20.23 319	17.10 327	20.96 295	17.55 351	11.92 347	11.47 215	12.27 402	0.60 385	0.09 128	0.35 424	0.05 178	0.48 295	0.57 119

GrayStereo	9.02 328	1.35 94	7.73 184	8.62 411	2.88 285	10.28 288	10.99 464	18.66 275	16.36 274	22.78 438	30.63 414	17.56 352	12.19 352	11.50 222	5.08 245	0.09 163	0.02 37	0.19 375	0.78 471	0.33 211	2.37 438

IRAFT_RVC	8.93 325	1.80 175	10.65 312	7.83 384	1.81 197	6.36 217	10.05 451	26.32 379	27.59 405	17.93 348	19.70 274	17.67 353	9.98 309	13.20 310	6.29 292	0.37 319	0.30 211	0.19 375	0.05 178	0.23 154	0.24 32

IIG-Stereo	7.59 275	2.47 333	9.40 255	10.39 461	1.78 195	6.67 230	1.47 122	17.83 262	16.51 276	18.91 372	20.12 281	17.76 354	8.74 289	13.21 313	5.43 259	0.44 343	0.05 75	0.03 216	0.00 1	0.17 126	0.45 88

ARAFT	8.86 322	3.86 421	17.37 449	5.96 252	0.94 81	12.59 332	10.80 460	18.20 265	19.95 315	18.77 367	16.27 237	17.78 355	8.88 292	18.82 435	5.30 255	0.35 311	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.62 346	0.64 128

SuperB	18.07 494	7.33 487	56.73 573	8.42 405	5.42 414	20.39 461	9.73 445	26.04 370	50.80 551	26.88 485	39.52 507	17.79 356	21.54 488	23.17 486	25.96 510	0.77 412	0.32 214	1.11 486	0.73 469	16.11 567	2.75 461

mmm	8.54 309	2.13 266	10.21 288	5.81 240	2.96 292	14.00 359	6.67 376	19.28 287	12.59 217	16.95 324	24.40 341	17.83 357	10.70 317	12.90 294	9.42 356	0.17 229	1.28 472	0.50 439	0.60 458	0.44 280	2.03 391

STrans-v2	8.16 300	2.09 251	9.79 270	5.44 199	1.53 156	11.87 319	9.69 444	19.77 294	13.20 229	14.01 258	25.80 352	17.88 358	12.55 360	13.30 316	4.39 222	0.06 118	0.01 12	0.18 369	0.01 100	0.25 162	1.31 275

DispNO	9.82 348	2.57 345	17.77 455	6.22 269	5.73 431	11.89 320	4.77 318	25.54 365	21.70 335	17.56 338	21.28 299	18.01 359	13.83 388	17.46 413	9.91 363	0.35 311	0.16 167	0.03 216	0.12 231	0.51 308	1.05 229

BEATNet_4x	10.11 359	5.82 463	14.80 409	6.14 262	1.55 157	13.87 356	5.98 356	26.24 375	18.35 292	16.53 308	25.41 349	18.01 359	13.78 387	18.01 423	12.39 403	0.48 351	0.18 171	0.81 469	0.11 228	2.02 459	1.70 327

SMFormer	11.03 389	1.90 199	14.85 410	4.89 155	1.48 142	14.92 373	3.21 265	31.03 437	30.74 428	20.28 390	29.37 394	18.33 361	14.54 397	16.56 394	14.46 420	0.41 332	1.20 457	0.28 409	0.24 323	0.45 286	1.47 301

tta	11.03 389	1.90 199	14.85 410	4.89 155	1.48 142	14.92 373	3.21 265	31.03 437	30.73 427	20.28 390	29.37 394	18.33 361	14.54 397	16.56 394	14.46 420	0.41 332	1.20 457	0.28 409	0.24 323	0.39 257	1.60 314

qqq1	10.51 376	1.90 199	14.85 410	4.89 155	1.48 142	14.92 373	3.21 265	31.03 437	30.74 428	20.28 390	29.37 394	18.33 361	14.54 397	16.56 394	4.42 223	0.41 332	1.20 457	0.00 1	0.14 248	0.39 257	1.60 314

fff1	10.51 376	1.90 199	14.85 410	4.89 155	1.48 142	14.92 373	3.21 265	31.03 437	30.74 428	20.28 390	29.37 394	18.33 361	14.54 397	16.56 394	4.42 223	0.41 332	1.20 457	0.00 1	0.14 248	0.39 257	1.60 314

HCRNet	9.13 332	1.82 186	8.73 217	14.95 529	5.22 405	10.66 300	2.49 228	26.57 383	18.64 303	16.31 300	25.51 350	18.42 365	11.15 324	13.53 321	7.25 310	0.10 174	0.04 64	0.10 306	0.02 132	0.27 184	0.76 157

AIO-Stereo-zeroshot	7.75 286	3.47 405	14.99 416	5.34 191	7.99 504	7.13 240	0.96 79	23.20 343	10.00 192	11.29 203	17.31 242	18.44 366	9.03 295	13.19 309	5.77 272	0.06 118	1.01 404	0.12 332	1.51 511	1.49 439	2.74 459

MyStereo06	6.95 248	2.25 291	14.05 399	6.69 311	4.74 380	7.75 255	9.60 438	17.85 263	9.03 176	13.29 241	10.78 181	18.68 367	5.70 213	10.66 177	4.52 227	0.09 163	1.32 478	0.02 197	0.26 338	0.84 399	0.92 191

TransformOpticalFlow	7.95 292	2.10 253	9.83 273	6.06 257	1.24 114	6.82 232	7.98 412	18.60 274	14.06 241	14.93 270	28.79 386	18.74 368	11.03 320	12.79 287	4.12 206	0.06 118	0.04 64	0.21 383	0.04 163	0.21 146	1.27 269

ADCRef	18.01 492	8.01 497	44.10 550	10.75 471	8.85 520	27.18 510	11.06 465	31.77 453	34.40 466	31.90 520	42.45 524	18.79 369	21.55 489	25.18 499	35.17 550	1.03 457	0.42 247	2.18 513	1.79 517	1.38 432	2.27 426

rvit_0105_3	9.68 346	4.32 434	19.50 471	12.22 506	1.90 205	9.16 277	8.63 420	19.21 283	30.92 432	15.42 280	14.72 219	18.81 370	12.18 351	15.98 377	7.12 308	0.67 400	0.42 247	0.01 169	0.49 441	0.56 324	1.40 287

MSMDNet	9.96 352	2.08 249	11.66 348	5.39 196	2.92 287	16.50 415	2.89 250	29.73 423	34.55 468	17.86 346	21.91 312	18.86 371	8.36 280	13.06 303	7.74 317	0.24 270	0.47 256	0.66 455	0.24 323	3.07 483	1.04 226

PCWNet_CMD	9.97 355	2.08 249	11.61 347	5.36 194	2.92 287	16.39 412	2.94 254	29.76 424	34.38 465	17.83 343	21.86 311	18.91 372	8.27 278	13.01 298	7.73 316	0.23 265	0.46 253	0.79 463	0.25 335	3.46 497	1.12 247

gcap-zeroshot	5.83 188	1.82 186	11.95 361	5.34 191	1.98 216	11.06 307	1.64 142	11.01 129	7.05 122	15.27 276	9.84 158	18.92 373	5.12 193	9.85 158	2.50 106	0.27 285	0.90 363	0.07 274	0.33 380	0.05 41	1.61 317

GEStereo_RVC	13.23 441	3.13 385	15.23 418	10.33 459	4.95 390	18.92 447	11.46 474	31.58 451	48.03 539	20.51 401	27.68 373	19.00 374	13.31 375	20.44 452	16.01 434	1.15 471	0.51 266	0.10 306	0.14 248	0.67 363	1.47 301

test_sample1	8.49 308	1.83 189	10.60 309	5.53 202	2.95 291	15.17 381	4.51 309	20.73 309	11.47 207	14.78 268	22.80 326	19.06 375	13.86 390	12.52 277	10.17 366	0.14 208	1.20 457	0.02 197	0.19 291	0.28 190	1.93 359

test_xeample	12.39 419	2.09 251	10.36 295	5.73 233	3.06 298	18.17 440	6.27 362	31.98 456	24.37 368	18.78 368	33.92 467	19.09 376	16.00 424	14.60 354	39.03 563	0.19 251	1.32 478	0.01 169	0.33 380	0.36 234	2.04 393

test_sample2	8.68 315	1.84 190	9.64 266	5.53 202	2.43 252	13.92 357	8.00 413	21.09 314	16.82 282	14.92 269	22.73 324	19.44 377	13.75 385	12.99 296	6.85 305	0.15 219	1.15 442	0.07 274	0.20 296	0.35 223	1.78 336

DAS	11.51 403	2.60 349	15.62 428	9.37 430	6.27 465	16.04 397	7.71 408	22.70 335	33.92 460	19.53 382	29.03 389	19.51 378	19.10 467	17.44 411	8.98 342	0.78 416	0.02 37	0.29 414	0.01 100	0.48 295	0.81 165

SepStereo	12.04 412	2.60 349	15.62 428	9.37 430	6.27 465	16.04 397	7.71 408	22.70 335	33.92 460	19.53 382	29.03 389	19.51 378	19.10 467	27.97 513	8.98 342	0.78 416	0.02 37	0.29 414	0.01 100	0.48 295	0.81 165

AdaStereo	10.85 387	4.57 438	10.79 316	9.59 436	3.46 315	17.49 430	6.29 363	32.70 463	26.07 390	19.04 375	26.55 364	19.60 380	10.12 312	17.71 421	10.38 369	1.00 452	0.05 75	0.42 430	0.02 132	0.70 368	0.46 91
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.
RAFT + AFF	10.71 384	4.59 440	18.51 462	10.52 464	5.02 394	13.14 343	11.12 467	26.24 375	27.48 404	15.09 272	16.07 234	19.83 381	11.23 327	17.09 407	10.38 369	0.45 347	1.45 502	0.65 454	0.23 313	2.31 470	2.74 459

FADNet-RVC-Resample	12.31 415	5.22 453	32.28 525	10.14 450	4.08 342	14.97 377	6.98 390	26.54 382	24.42 369	23.72 449	29.31 393	19.87 382	15.01 406	16.26 385	10.61 376	0.65 395	0.52 269	0.48 437	0.54 450	1.52 441	3.09 475

GCST	37.71 582	41.51 584	27.28 507	92.08 619	36.49 585	24.16 484	0.99 81	26.00 369	20.14 317	26.34 479	15.80 230	19.97 383	4.67 178	17.54 415	5.83 277	80.93 613	35.32 591	87.67 619	74.76 609	73.87 609	42.93 596

RAFT	9.07 329	2.76 358	10.38 298	8.89 421	1.24 114	13.48 350	8.19 419	17.14 249	17.29 284	23.01 441	19.34 273	20.06 384	11.13 323	17.79 422	6.43 298	0.09 163	1.12 437	0.28 409	0.02 132	0.79 387	1.94 366

FINET	17.02 479	8.11 499	28.42 512	9.29 429	8.89 523	24.46 486	25.06 565	35.40 497	49.52 547	26.73 483	33.49 462	20.50 385	18.75 459	20.67 457	19.18 464	2.30 506	2.09 528	1.13 487	0.75 470	2.86 477	2.84 463

Select-FE	8.15 298	3.89 423	22.25 494	6.74 315	4.35 360	4.71 103	1.24 97	20.11 301	6.59 116	12.93 231	23.07 329	20.54 386	12.80 364	14.28 339	4.68 232	0.18 238	1.09 424	0.07 274	0.97 488	0.39 257	2.10 406

HI	8.56 311	2.44 330	7.70 180	5.09 172	5.21 403	4.06 63	0.49 46	19.26 285	9.96 190	25.77 471	27.88 374	20.72 387	12.22 353	18.06 425	11.58 391	0.05 84	0.11 144	0.00 1	0.10 222	0.16 120	0.31 44

CoSv	8.56 311	2.44 330	7.70 180	5.09 172	5.21 403	4.06 63	0.49 46	19.26 285	9.96 190	25.77 471	27.88 374	20.72 387	12.22 353	18.06 425	11.58 391	0.05 84	0.11 144	0.00 1	0.10 222	0.16 120	0.31 44

222	13.07 436	1.99 220	10.74 315	6.56 296	2.74 270	19.95 456	2.54 230	34.13 480	24.42 369	22.52 436	31.39 425	20.78 389	16.99 437	14.31 340	48.07 587	0.16 222	1.33 482	0.01 169	0.32 373	0.37 240	2.02 387

delet	13.26 442	2.43 329	12.99 382	8.45 406	6.26 464	22.40 473	10.83 462	28.78 409	38.76 498	20.39 400	30.36 408	20.85 390	17.67 451	22.97 484	19.13 462	0.14 208	0.45 251	0.19 375	0.08 205	0.78 386	1.24 266

PWCDC_ROB	18.66 499	11.24 518	21.32 487	18.82 546	8.08 508	25.75 498	6.94 388	35.08 493	53.33 558	30.37 513	49.70 558	20.87 391	21.63 491	31.05 527	22.39 479	6.94 551	0.28 207	0.10 306	0.06 189	5.98 526	3.22 478

MMNet	13.55 445	2.82 363	13.90 395	7.63 371	6.36 468	26.45 505	4.63 314	24.00 353	42.67 517	26.25 478	33.12 456	20.98 392	19.45 473	20.14 447	19.49 465	0.75 407	0.54 274	0.11 327	0.01 100	0.53 311	1.10 238

UPFNet	12.31 415	2.15 270	11.91 358	7.90 390	7.21 487	20.03 457	9.28 434	29.44 419	27.18 402	20.88 407	30.86 419	21.23 393	18.11 454	19.60 440	17.41 446	0.55 371	0.57 284	0.26 401	0.07 198	0.67 363	0.92 191

iRaft-Stereo_5w	9.10 331	2.33 309	10.69 314	6.64 307	4.47 371	4.74 108	10.72 459	16.71 242	16.97 283	15.39 279	26.15 356	21.25 394	12.59 361	16.38 386	12.90 412	0.85 427	0.51 266	0.08 283	0.22 302	0.95 408	1.53 311

iinet-f	14.05 456	5.00 451	47.51 557	6.57 297	4.04 338	21.14 464	14.37 499	28.25 402	21.37 327	21.95 430	31.37 424	21.31 395	18.66 458	16.15 378	20.61 470	0.31 296	0.41 241	0.09 293	0.05 178	1.00 412	0.76 157

PS-NSSS	14.36 460	8.44 501	16.43 438	7.44 361	5.79 435	18.65 445	12.71 488	39.02 531	26.84 399	20.99 412	36.15 483	21.47 396	18.25 455	18.21 427	18.63 457	2.44 510	0.55 278	5.38 539	0.37 402	5.25 518	4.11 496

anonymousa	9.61 344	2.06 244	9.20 246	5.24 185	6.67 474	15.03 380	4.18 301	19.08 279	21.43 328	19.03 374	30.96 420	21.49 397	14.23 396	11.12 198	8.61 338	0.08 151	1.24 468	0.29 414	0.69 465	0.18 133	1.48 304

ITSA-stereo	11.88 409	2.48 336	11.96 362	6.54 294	1.92 207	13.33 346	4.81 320	37.17 519	49.04 542	18.70 364	18.52 261	21.69 398	12.63 362	16.77 399	15.60 431	0.53 363	0.40 234	0.32 421	0.33 380	1.07 415	3.89 495

G2L-Stereo_test	11.01 388	2.34 312	9.34 252	5.12 178	4.31 358	12.30 326	13.21 493	33.14 471	23.33 355	23.77 451	25.10 346	21.80 399	13.91 392	16.39 387	14.37 418	0.09 163	0.06 102	0.01 169	0.02 132	0.38 252	1.16 251

LL-Strereo	11.34 399	4.25 432	13.90 395	9.09 423	6.20 458	7.31 244	8.93 425	35.93 501	30.30 423	16.93 321	15.83 231	21.85 400	17.45 448	21.92 479	10.25 367	0.43 340	1.47 505	0.74 460	0.08 205	1.15 419	2.71 457

ccs_rob	9.95 351	2.21 281	11.74 349	5.11 176	2.91 286	14.48 367	3.21 265	27.26 391	32.72 451	17.53 336	22.70 323	21.96 401	9.25 298	12.99 296	8.34 332	0.23 265	0.45 251	1.38 500	0.28 351	3.13 487	1.07 234

CFNet_pseudo	9.92 350	2.21 281	11.76 350	5.09 172	2.93 290	14.43 365	3.12 258	27.16 389	32.52 447	17.58 340	22.81 327	21.97 402	9.29 299	13.06 303	8.34 332	0.23 265	0.46 253	1.23 495	0.27 346	2.89 479	0.99 214

rvit_105_1	14.11 459	6.23 473	22.11 492	13.74 517	4.55 375	15.38 384	28.19 573	27.21 390	43.35 521	19.53 382	24.36 339	22.05 403	15.96 422	18.37 429	12.70 410	2.27 504	0.58 288	0.26 401	2.37 528	0.70 368	2.20 419

BSDual-CNN	10.33 370	1.86 192	9.14 241	7.14 344	4.12 347	15.83 395	8.93 425	34.15 481	23.28 352	18.82 369	21.95 314	22.14 404	13.58 381	14.72 356	9.53 357	0.36 314	0.13 155	0.15 352	0.04 163	0.37 240	0.46 91

psmg	10.36 371	1.86 192	9.14 241	5.58 208	4.12 347	15.74 394	7.65 407	30.05 429	23.28 352	21.80 427	26.26 358	22.14 404	13.58 381	14.72 356	9.53 357	0.36 314	0.13 155	0.17 364	0.04 163	0.44 280	0.67 134

DSFCA	12.44 421	3.00 376	14.87 414	6.04 256	7.03 483	17.06 427	10.86 463	31.11 442	32.12 442	26.41 481	23.81 335	22.37 406	15.13 409	21.13 470	13.53 415	0.95 448	0.66 305	0.28 409	0.38 412	1.21 422	0.77 159

G2L-ROB	9.96 352	2.29 299	9.59 263	6.06 257	4.08 342	12.02 323	7.60 406	29.90 427	18.79 305	20.31 396	22.15 321	22.44 407	13.11 372	17.47 414	12.03 395	0.03 42	0.01 12	0.01 169	0.02 132	0.27 184	1.07 234

ADLNet2	12.99 433	2.94 371	14.18 400	9.57 435	5.96 448	20.23 460	10.41 456	33.05 469	37.61 488	19.46 381	19.74 276	22.46 408	18.63 457	22.37 482	20.76 471	0.37 319	0.15 164	0.06 254	0.08 205	1.04 414	0.72 147

KYRaft	9.17 334	1.39 99	7.74 185	7.07 341	1.03 86	8.05 266	7.90 411	23.72 349	9.22 180	21.43 421	31.08 421	22.52 409	8.03 272	12.21 256	3.16 155	0.10 174	0.02 37	0.05 242	0.67 464	0.46 291	17.51 575

RASNet	12.38 418	2.58 347	12.48 374	6.76 317	5.97 449	16.37 411	6.74 380	34.99 492	22.20 340	17.44 332	33.11 455	22.81 410	24.84 500	20.33 450	18.27 454	1.16 472	0.05 75	0.06 254	0.01 100	0.27 184	1.06 231

CFNet_ucs	10.56 381	2.15 270	12.88 378	5.55 206	4.11 345	15.24 383	3.93 291	28.55 406	32.41 445	18.70 364	24.95 345	22.99 411	9.66 306	14.22 337	8.13 327	0.29 293	0.84 347	1.63 504	0.23 313	3.43 496	1.31 275

DeepPruner_ROB	11.28 396	5.83 464	15.23 418	6.93 333	4.50 372	10.08 283	6.62 375	36.65 513	20.17 318	18.12 353	27.95 376	23.10 412	13.43 376	20.08 446	11.90 394	1.16 472	0.51 266	0.23 392	0.17 272	1.11 418	1.91 357

hknet	10.77 385	1.95 210	11.80 352	7.14 344	3.83 333	15.83 395	8.93 425	34.15 481	22.70 347	18.82 369	21.95 314	23.13 413	17.03 438	16.94 404	9.85 362	0.28 289	0.13 155	0.15 352	0.04 163	0.37 240	0.46 91

NOSS_ROB	11.76 408	4.63 442	8.14 200	7.46 364	2.92 287	17.82 434	10.55 457	30.45 433	34.08 464	16.37 302	19.97 279	23.14 414	16.31 425	18.22 428	10.67 378	2.98 517	1.84 519	3.39 533	1.64 515	2.24 466	2.37 438

G2L-Stereo	10.65 382	2.78 359	11.19 334	7.63 371	4.24 352	8.87 274	9.35 436	29.83 426	23.03 349	19.75 386	26.33 362	23.15 415	12.08 348	16.39 387	16.43 438	0.34 309	0.04 64	0.09 293	0.01 100	0.41 266	1.05 229

PSMNet-RSSM	10.31 367	2.47 333	7.79 186	7.85 386	4.38 363	10.47 293	6.67 376	29.67 421	22.25 342	16.62 312	33.75 464	23.30 416	14.58 401	13.91 334	10.56 373	0.23 265	0.09 128	0.07 274	0.24 323	0.87 402	0.48 96

NVstereo2D	15.77 469	4.01 424	17.73 453	9.96 445	8.10 509	30.36 525	9.52 437	43.10 556	43.12 520	15.45 282	28.03 377	23.46 417	16.84 436	24.62 494	17.06 444	3.35 523	0.87 356	1.76 506	1.13 498	7.76 534	9.19 552

UGAM	10.51 376	1.74 163	10.16 283	7.06 339	4.44 366	6.56 227	11.34 470	16.06 224	27.83 407	21.09 414	28.18 380	23.47 418	11.21 325	26.86 507	11.33 389	0.05 84	0.49 260	0.46 435	0.36 397	0.44 280	0.97 212

AANet_RVC	13.75 449	6.34 474	12.90 380	8.87 419	4.53 374	14.09 361	9.12 430	29.37 418	38.32 495	23.85 453	37.41 490	23.55 419	17.51 449	23.31 487	18.56 455	2.08 501	1.30 473	0.25 399	0.06 189	0.73 375	2.87 466

TCMNet	15.72 468	7.51 490	21.42 488	14.39 521	12.57 550	26.22 502	13.91 498	30.23 431	36.03 481	25.57 468	31.73 432	23.65 420	15.35 412	19.98 444	24.06 492	1.44 484	0.67 310	2.04 511	0.99 490	3.41 494	3.26 480

PA-Net	16.98 478	8.05 498	29.56 515	10.52 464	11.30 541	21.91 471	29.93 577	32.64 461	39.50 500	20.38 399	28.51 385	23.80 421	20.82 481	21.45 474	25.60 505	0.25 277	2.36 537	0.23 392	4.99 548	1.34 431	6.47 528
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
z-ln-s-r	15.70 467	7.13 486	42.53 545	5.88 248	5.57 424	14.47 366	13.18 492	22.93 340	38.31 494	19.68 385	44.92 542	23.85 422	18.42 456	23.81 490	30.69 541	0.37 319	0.02 37	0.00 1	0.01 100	1.15 419	1.16 251

CBMV_ROB	12.51 423	3.86 421	7.98 194	5.81 240	2.99 294	16.05 401	4.62 313	27.61 397	31.37 436	26.75 484	32.62 449	23.97 423	22.66 493	21.14 471	12.09 396	2.15 502	1.78 518	2.24 514	1.27 505	1.64 446	1.54 312

CFNet	11.23 394	3.41 402	10.68 313	7.08 342	4.22 351	17.38 428	4.83 321	31.29 447	31.29 435	19.15 377	26.85 367	24.06 424	13.75 385	16.23 381	12.22 401	0.26 281	0.05 75	0.44 432	0.09 213	0.92 406	0.41 77

Anonymous_2	15.61 466	7.12 482	18.63 465	6.49 292	7.98 503	26.94 508	11.93 478	19.48 290	18.48 301	18.25 358	15.95 232	24.18 425	21.32 486	21.17 472	15.94 433	10.88 565	13.80 581	11.19 565	25.13 584	10.92 553	6.42 527

ADCP+	18.93 501	5.83 464	35.35 531	9.85 443	10.36 534	29.49 524	13.65 495	34.22 484	37.75 490	30.02 510	41.45 517	24.18 425	26.43 514	34.71 536	36.58 553	0.27 285	0.40 234	2.00 510	1.19 500	2.31 470	2.66 452

GwcNet-RSSM	11.34 399	2.72 357	10.26 291	7.24 354	5.38 410	12.67 333	6.70 379	26.70 385	31.93 441	17.56 338	34.45 473	24.37 427	15.77 419	13.70 329	15.31 426	0.19 251	0.20 176	0.14 347	0.05 178	0.81 392	0.64 128

ACVNet	10.83 386	2.25 291	7.10 155	6.43 289	3.02 296	13.17 344	3.75 285	22.83 338	35.15 475	15.81 292	30.67 415	24.65 428	15.77 419	16.47 390	18.13 451	0.16 222	0.01 12	0.06 254	0.07 198	0.65 356	0.43 82

acv_ft	12.59 425	2.25 291	13.50 391	8.30 402	6.23 460	19.81 455	6.34 368	26.43 381	35.15 475	26.38 480	30.67 415	24.65 428	14.91 405	16.47 390	19.16 463	0.16 222	0.01 12	0.06 254	0.07 198	0.74 378	0.43 82

ISRNet	12.68 428	2.57 345	19.05 468	13.05 513	6.24 461	7.30 243	2.84 248	29.80 425	32.13 443	23.26 444	35.61 480	24.75 430	16.48 433	15.81 376	14.55 422	0.85 427	1.01 404	2.29 515	0.55 453	1.08 416	4.43 499

GMStereo_Zeroshot	11.32 397	8.59 503	21.66 489	10.06 447	2.53 257	12.38 327	1.43 111	21.36 322	21.50 330	23.48 446	35.74 481	24.85 431	6.12 224	20.48 453	8.28 330	0.83 424	0.02 37	0.25 399	0.01 100	6.33 527	0.53 106

DualNet (step1)	13.16 438	5.31 455	19.76 472	6.41 285	3.12 301	17.98 436	9.85 447	29.36 415	25.26 380	24.82 461	21.48 301	24.89 432	18.87 461	14.41 345	11.06 386	6.83 547	1.96 525	6.61 546	7.47 557	3.22 490	4.59 501

test_sample9	15.79 470	5.31 455	19.76 472	6.41 285	3.12 301	17.98 436	9.85 447	29.36 415	25.26 380	24.82 461	21.48 301	24.89 432	18.87 461	21.03 465	22.11 477	6.83 547	36.75 592	6.61 546	7.47 557	3.22 490	4.59 501

test_sample7	11.16 393	2.69 355	11.55 345	5.82 242	2.21 236	15.39 385	9.15 431	29.36 415	25.26 380	24.82 461	21.48 301	24.89 432	18.88 463	14.41 345	11.06 386	0.78 416	1.96 525	0.43 431	0.14 248	0.73 375	2.20 419

DeepPrunerF	20.61 514	12.13 529	46.35 553	21.53 554	17.78 566	19.41 450	23.64 558	37.23 520	50.61 548	26.20 477	37.72 491	24.90 435	25.02 504	24.63 495	23.53 487	3.13 520	1.65 514	5.69 541	4.09 542	3.64 500	3.34 482

UGAM-zero	7.48 270	1.91 204	14.55 406	4.78 143	2.00 218	6.34 215	1.02 84	18.99 278	8.70 170	14.93 270	15.74 229	24.94 436	13.86 390	13.13 307	5.05 244	0.04 56	0.96 373	0.02 197	1.08 497	0.18 133	1.46 297

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 424	4.09 426	18.25 460	8.26 400	5.83 440	14.72 369	5.85 351	33.49 476	27.86 408	22.14 432	32.16 444	24.94 436	14.01 395	16.19 379	16.82 443	0.90 436	0.35 224	0.37 426	0.58 457	1.51 440	3.31 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM	7.81 289	1.90 199	15.85 434	6.14 262	2.58 263	17.79 433	4.51 309	16.29 227	8.05 152	16.48 307	9.10 148	25.01 438	11.39 332	12.89 293	3.54 178	0.05 84	0.79 336	0.08 283	0.83 472	0.62 346	2.23 421

StereoDRNet-Refined	14.03 455	3.52 407	12.77 377	8.70 414	3.31 307	18.50 443	4.58 311	29.08 413	30.59 426	29.85 507	42.52 525	25.24 439	19.57 474	23.88 491	23.55 488	0.44 343	0.07 116	0.54 442	0.38 412	0.88 405	2.64 451
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-ADL	10.30 366	2.32 307	7.83 188	9.69 439	4.44 366	16.04 397	4.16 299	27.57 396	25.08 375	15.16 273	19.04 265	25.28 440	13.63 383	16.49 392	15.33 427	0.86 430	0.81 340	0.01 169	0.04 163	0.33 211	1.81 338

ToySt	11.51 403	2.48 336	17.84 456	6.10 260	2.09 222	16.11 402	12.36 483	25.07 361	28.25 411	15.22 275	25.16 347	25.51 441	15.98 423	17.63 420	15.46 429	0.19 251	1.08 423	0.04 232	0.31 371	0.66 361	2.67 454

PAM_32	7.56 273	1.96 211	15.04 417	6.11 261	2.08 221	16.93 421	1.38 107	16.49 234	7.93 147	15.16 273	9.17 150	25.77 442	11.69 339	12.95 295	4.03 201	0.14 208	0.77 333	0.09 293	0.83 472	0.61 344	2.00 385

cf-r	10.67 383	2.34 312	9.77 269	6.17 265	5.79 435	12.94 338	5.14 325	25.21 364	27.86 408	17.84 344	32.03 438	25.81 443	15.91 421	12.22 257	12.56 409	0.17 229	0.19 175	0.05 242	0.06 189	0.59 335	0.72 147

UCFNet_RVC	10.01 356	2.81 361	6.11 102	7.31 356	3.92 334	16.80 420	8.00 413	28.68 408	20.81 322	16.57 309	23.35 331	25.82 444	13.06 371	13.55 323	9.18 348	0.12 197	0.06 102	1.19 489	0.32 373	1.47 438	1.06 231

TDLM	13.70 448	4.93 449	11.80 352	11.93 499	5.53 422	16.75 419	14.38 501	36.12 505	32.59 448	23.08 442	27.03 368	25.90 445	15.40 413	25.87 502	14.23 417	1.24 479	0.09 128	1.53 502	0.61 460	2.06 461	2.94 468

coex_refinement	12.03 411	2.30 302	8.72 216	8.56 409	5.30 407	16.95 424	7.17 392	31.75 452	32.48 446	18.92 373	31.46 428	25.97 446	12.98 369	14.55 350	21.39 476	0.33 303	0.06 102	0.02 197	0.10 222	0.49 304	1.18 257

GANet-RSSM	10.17 360	2.02 230	8.21 201	7.09 343	5.57 424	13.17 344	7.29 399	27.27 392	19.65 313	15.81 292	28.83 388	26.18 447	16.33 427	14.58 353	9.28 355	0.25 277	0.27 201	0.16 361	0.04 163	0.65 356	0.72 147

iResNet_ROB	12.41 420	3.19 388	12.39 371	6.63 304	3.72 325	16.98 426	2.64 236	32.29 458	38.58 497	26.93 486	33.73 463	26.24 448	17.40 445	17.36 410	8.95 341	0.33 303	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.40 262	0.35 54

CFNet_RVC	10.46 373	3.02 379	7.10 155	7.69 375	5.42 414	16.93 421	5.92 353	22.82 337	22.31 343	15.81 292	30.40 409	26.41 449	15.19 410	13.60 327	12.19 400	0.14 208	0.10 139	1.87 507	0.34 386	1.22 423	0.73 150

CFNet-ft	10.46 373	3.02 379	7.10 155	7.69 375	5.42 414	16.93 421	5.92 353	22.83 338	22.31 343	15.81 292	30.40 409	26.42 450	15.19 410	13.60 327	12.18 399	0.14 208	0.10 139	1.87 507	0.34 386	1.22 423	0.73 150

HGLStereo	13.21 440	3.45 403	14.01 397	10.32 458	7.72 499	15.72 393	7.19 395	31.94 455	28.12 410	20.83 406	36.16 484	26.61 451	20.82 481	18.74 432	19.63 466	1.01 454	0.22 187	0.07 274	0.08 205	0.59 335	1.00 216

DMCA-RVC	12.06 413	4.35 435	14.21 402	10.52 464	4.86 384	13.84 354	4.33 304	25.20 362	24.13 364	20.56 402	29.22 392	26.65 452	25.85 509	17.02 405	16.34 436	0.41 332	0.35 224	0.55 444	0.24 323	0.83 398	1.81 338

UNet	13.18 439	2.47 333	14.45 404	7.45 362	7.82 502	26.01 500	4.67 316	34.38 486	29.42 419	20.90 409	31.81 435	26.68 453	18.98 464	21.08 469	15.56 430	0.21 259	0.06 102	0.27 403	0.09 213	0.37 240	1.01 217

1111x	12.31 415	2.33 309	12.13 365	5.79 238	2.84 281	15.49 386	8.70 421	36.34 508	29.33 418	16.58 310	27.52 371	26.70 454	15.76 418	17.21 408	24.79 500	0.26 281	1.37 488	0.04 232	0.42 427	0.46 291	2.07 399

ACV-stereo	12.12 414	6.01 470	30.51 517	7.45 362	3.42 314	21.69 469	6.74 380	22.11 328	20.81 322	17.88 347	21.26 298	26.73 455	17.28 442	20.80 460	14.16 416	0.79 420	1.10 431	0.17 364	0.09 213	0.67 363	2.66 452

FADNet-RVC	13.86 452	12.75 534	41.65 543	8.64 412	4.63 378	16.45 413	6.89 386	28.91 410	24.20 366	20.89 408	31.44 427	26.73 455	11.37 331	21.58 477	15.91 432	0.25 277	0.14 161	0.14 347	0.24 323	2.97 481	1.50 309

ADLNet	12.84 431	2.93 370	11.94 360	8.87 419	6.88 478	17.96 435	8.85 422	34.12 479	26.67 397	27.81 495	26.24 357	26.84 457	15.04 407	17.54 415	19.94 467	0.59 381	0.58 288	0.24 396	0.11 228	0.80 391	2.85 465

xxxx	12.60 427	2.03 232	10.79 316	6.18 267	2.86 283	21.84 470	3.02 256	34.55 489	25.46 384	16.39 303	31.58 431	26.87 458	14.75 403	14.00 336	37.45 555	0.21 259	1.36 487	0.01 169	0.32 373	0.35 223	2.07 399

ICVP	10.54 380	2.11 257	7.49 174	9.62 437	3.41 313	13.85 355	6.34 368	26.81 386	23.24 351	16.90 320	31.76 434	27.31 459	12.81 365	12.18 254	12.47 407	1.59 488	0.58 288	0.19 375	0.13 235	0.63 350	1.45 295
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet	14.77 462	11.96 525	39.55 539	8.50 408	6.64 473	18.53 444	6.74 380	35.70 499	35.06 473	19.21 378	28.06 378	28.14 460	13.94 393	18.54 431	11.61 393	0.48 351	0.75 328	0.38 428	0.49 441	9.17 541	2.05 397

MultiAttention	21.69 523	2.01 227	15.73 432	12.71 510	4.25 353	64.19 596	95.86 622	42.54 552	41.72 513	15.77 291	30.53 412	28.15 461	7.60 264	44.56 575	14.92 423	1.03 457	0.26 199	1.05 481	1.56 513	4.71 512	4.75 504

ssnet_v2	13.84 451	3.15 387	13.44 389	7.99 392	3.08 299	22.60 474	14.51 504	36.65 513	33.59 458	22.04 431	26.10 355	28.64 462	17.16 440	23.13 485	20.86 473	0.50 359	0.32 214	0.20 380	0.13 235	1.41 434	1.38 282

MDST_ROB	18.99 502	3.23 390	15.81 433	14.15 519	6.98 482	44.89 569	16.81 521	43.19 557	42.83 518	43.71 564	43.84 535	28.79 463	19.02 465	30.64 526	18.70 458	1.84 498	0.84 347	0.69 456	0.47 437	0.71 372	2.61 450

DRN-Test	16.60 475	4.76 445	16.90 445	10.75 471	8.16 511	29.42 522	14.37 499	43.26 558	39.35 499	28.93 502	35.46 479	29.03 464	20.11 478	20.78 458	24.51 498	0.94 445	0.93 369	0.46 435	0.35 390	1.42 436	2.12 409

S-Stereo	17.36 482	4.46 436	22.16 493	12.58 509	9.10 525	23.07 478	12.60 486	33.18 472	46.12 535	22.78 438	38.67 503	29.04 465	27.48 517	19.40 439	23.90 491	3.14 521	3.13 549	0.88 474	1.95 522	3.77 502	9.86 557

DCVSM-stereo	10.23 362	2.16 274	12.54 376	6.23 270	3.65 323	12.01 322	3.56 282	19.41 289	23.18 350	24.08 454	19.88 278	29.55 466	18.82 460	14.49 349	10.42 372	0.25 277	1.17 444	0.28 409	0.06 189	0.82 395	2.07 399

CVANet_RVC	14.09 457	4.82 447	10.86 322	9.46 433	5.60 427	19.70 454	12.94 490	33.38 474	34.86 471	23.72 449	33.31 457	29.76 467	16.35 428	24.37 493	12.45 406	1.22 477	0.23 189	1.45 501	0.87 479	3.41 494	3.01 470

iResNetv2_ROB	12.78 430	4.09 426	15.60 426	6.44 291	3.75 327	14.86 370	7.17 392	34.46 487	37.12 484	26.06 475	34.81 477	29.76 467	16.32 426	14.77 360	7.67 314	0.31 296	0.03 54	0.12 332	0.01 100	0.94 407	1.23 264

CSP-Net	13.41 444	3.62 415	11.03 330	6.62 303	4.07 340	25.76 499	9.61 442	29.66 420	27.14 401	29.97 509	33.42 460	29.84 469	17.23 441	20.64 455	16.03 435	1.12 467	0.41 241	0.03 216	0.00 1	0.75 382	1.29 272

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 472	4.56 437	29.46 514	7.78 382	6.11 455	26.08 501	13.01 491	31.08 441	37.61 488	27.66 490	46.96 550	29.92 470	15.40 413	21.54 476	22.39 479	1.09 463	0.05 75	0.10 306	0.00 1	0.43 277	1.21 261

CBFPSM	12.96 432	3.37 400	30.97 519	5.30 188	3.22 304	22.79 477	16.93 522	21.82 323	21.35 326	21.93 429	28.34 382	29.99 471	17.38 444	15.32 371	16.39 437	0.11 182	0.48 257	0.10 306	0.17 272	0.58 329	2.72 458

Syn2CoEx	17.68 487	11.86 524	28.39 511	20.88 552	8.24 512	25.66 497	12.35 481	37.57 521	33.60 459	29.57 504	39.80 510	30.02 472	28.00 520	19.91 442	18.91 460	1.14 470	0.53 271	1.23 495	0.46 431	1.97 458	3.61 485

SGM-Forest	13.63 447	2.55 344	8.22 202	6.30 279	2.16 232	23.84 483	11.13 468	34.68 490	32.40 444	27.27 488	33.02 452	30.08 473	17.82 452	22.13 480	15.40 428	1.66 495	0.32 214	0.88 474	0.03 147	0.79 387	1.93 359
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CRFU-Net	13.32 443	3.53 409	12.90 380	8.76 417	6.05 453	26.25 503	10.15 453	25.86 367	14.68 247	30.76 515	30.58 413	30.11 474	21.59 490	20.52 454	20.28 469	1.53 487	0.48 257	0.27 403	0.16 266	0.64 355	1.28 270

psm_up	13.88 453	2.70 356	10.89 323	10.20 452	5.97 449	15.01 378	12.58 485	39.13 534	31.75 439	21.39 420	31.09 422	30.18 475	25.01 503	20.33 450	17.62 448	0.75 407	0.39 232	0.18 369	0.03 147	0.82 395	1.67 325

xyz-stereo	13.76 450	1.43 111	40.88 542	3.14 43	0.83 63	42.24 566	4.68 317	14.87 207	26.49 394	23.70 448	37.20 488	30.36 476	19.90 476	18.77 433	9.23 349	0.28 289	0.03 54	0.64 452	0.03 147	0.20 144	0.32 46

AACVNet	11.24 395	3.71 418	11.56 346	9.45 432	3.35 309	11.67 317	4.88 322	23.23 345	14.00 240	28.19 496	29.90 403	30.39 477	18.03 453	20.04 445	13.22 413	0.50 359	0.21 184	0.23 392	0.07 198	0.75 382	1.52 310

Consistency-Raft	41.94 584	35.39 578	45.40 552	33.16 575	41.47 589	45.14 570	33.50 581	56.78 591	55.37 566	32.11 523	65.41 591	30.46 478	49.76 580	40.94 569	48.33 588	27.72 585	35.00 590	43.33 587	51.89 599	39.60 587	28.04 585

DStereoSA	27.51 560	16.95 548	39.62 540	24.04 563	14.80 557	30.48 527	23.73 559	50.41 578	60.07 583	27.79 494	38.11 497	30.59 479	39.26 559	39.62 564	28.37 524	8.40 555	8.74 578	15.41 569	11.82 576	23.60 577	18.34 577

w-ln-seven-2	18.44 497	8.73 504	43.71 549	11.92 498	6.91 480	24.43 485	13.73 496	30.66 436	41.21 510	29.15 503	43.29 533	30.86 480	29.28 527	23.47 488	24.59 499	0.99 450	1.11 435	0.64 452	0.17 272	1.63 444	2.26 424

zh-mn7	22.69 533	14.64 539	55.04 567	11.01 480	5.85 441	27.67 514	15.65 510	35.14 496	57.38 574	40.62 555	57.78 578	31.22 481	25.60 506	36.79 551	32.55 546	1.50 486	0.57 284	0.24 396	0.22 302	1.40 433	3.02 471

DDVS	11.10 392	3.37 400	13.49 390	7.49 367	4.07 340	16.17 406	2.73 244	24.18 354	17.91 288	21.37 419	30.15 406	31.23 482	8.50 284	19.92 443	15.00 425	0.82 423	1.56 512	0.08 283	0.22 302	0.84 399	2.84 463

GwcNet	17.31 480	6.61 480	23.02 497	10.83 475	8.63 516	29.48 523	10.80 460	39.37 536	45.73 532	24.16 455	37.85 495	31.50 483	21.81 492	21.37 473	27.25 519	0.81 421	0.88 358	0.57 447	0.46 431	1.54 443	3.61 485

dad	13.05 434	11.39 520	15.64 430	7.35 357	2.10 223	15.64 389	3.48 277	18.77 276	35.55 478	27.77 492	33.76 465	31.59 484	13.04 370	14.79 361	11.16 388	3.35 523	0.54 274	7.85 557	0.96 487	3.88 503	2.49 448

ADCL	22.44 532	7.79 492	49.20 559	10.61 469	7.28 488	40.40 563	21.03 546	32.07 457	55.07 562	28.53 498	48.73 553	31.68 485	31.69 541	34.04 535	38.38 558	1.22 477	0.93 369	2.65 524	1.89 520	2.65 474	2.94 468

CBMV	14.52 461	4.59 440	9.99 278	6.61 302	2.85 282	22.76 476	12.45 484	30.63 435	33.32 454	31.98 521	35.00 478	31.68 485	19.43 472	26.53 505	16.71 442	1.28 480	0.61 295	0.63 450	0.12 231	1.26 426	1.89 353
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTStereo	13.60 446	5.63 461	28.73 513	8.07 395	5.65 428	13.97 358	7.17 392	31.25 444	26.70 398	25.59 469	32.06 443	31.71 487	14.71 402	17.24 409	16.46 440	0.29 293	0.40 234	0.71 457	1.43 509	1.31 428	2.82 462

APVNet	18.42 496	6.37 475	23.10 498	12.76 512	8.28 513	30.74 528	24.17 561	42.08 551	30.76 431	25.86 473	41.66 519	31.83 488	24.99 501	28.01 514	28.77 528	0.49 355	0.57 284	3.05 527	0.55 453	1.80 453	2.46 443

fast-acv-ft	14.96 463	4.73 444	17.68 452	8.03 394	5.27 406	28.61 518	9.97 450	26.25 377	35.58 479	26.03 474	38.02 496	31.91 489	21.50 487	19.25 437	21.18 474	0.61 387	0.38 229	0.63 450	0.48 438	1.31 428	1.73 330

hitnet-ft	12.59 425	3.03 382	7.87 190	7.49 367	4.20 350	27.41 511	3.75 285	23.41 348	24.15 365	21.14 416	34.12 470	31.93 490	19.74 475	20.28 449	18.13 451	0.54 369	1.45 502	0.35 424	0.09 213	1.26 426	1.41 290

MaskLacGwcNet_RVC	17.56 485	17.23 550	20.10 478	12.02 501	6.91 480	28.81 519	11.45 473	41.35 545	21.95 337	30.13 511	34.66 475	32.04 491	11.30 329	21.04 467	16.43 438	8.91 556	2.67 541	12.29 566	0.84 475	12.72 559	8.43 547

z-mn7	21.81 524	11.53 522	47.41 556	11.79 495	5.69 430	34.28 543	15.73 511	36.31 507	57.93 576	27.24 487	53.82 567	32.35 492	26.33 511	36.69 548	33.32 548	1.02 455	0.41 241	0.54 442	0.11 228	1.72 450	1.92 358

Wz-Net-LNSev	19.04 503	11.48 521	43.55 548	10.82 474	8.01 506	24.96 490	17.46 530	34.72 491	44.36 526	33.43 532	44.72 541	32.54 493	24.13 496	21.64 478	24.38 496	0.93 442	0.22 187	0.00 1	0.03 147	1.44 437	1.99 382

DStereoO	24.73 546	17.10 549	15.98 435	16.15 539	9.73 530	18.79 446	19.24 541	35.12 495	41.17 509	31.19 516	29.42 398	32.58 494	33.95 548	42.12 571	29.02 532	48.86 594	5.31 566	28.90 581	3.60 539	28.35 580	8.04 542

DLCB_ROB	13.97 454	3.74 419	11.01 329	9.99 446	5.85 441	21.40 466	10.37 455	30.17 430	30.49 424	28.21 497	32.18 445	32.67 495	21.17 485	20.20 448	18.59 456	0.34 309	0.18 171	0.41 429	0.15 257	0.61 344	1.76 334

SACVNet	14.10 458	5.24 454	14.19 401	12.11 503	6.12 456	18.45 442	9.11 429	33.13 470	22.94 348	28.79 500	33.88 466	32.69 496	23.78 494	20.91 463	12.13 398	1.08 461	0.54 274	0.84 472	0.48 438	1.41 434	4.26 497

NaN_ROB	17.35 481	7.91 494	18.84 467	11.29 485	4.93 388	33.28 540	20.75 545	38.10 526	43.81 522	30.28 512	31.53 429	32.88 497	20.88 483	29.10 518	17.85 450	0.40 328	0.43 249	0.31 419	0.44 430	0.98 409	3.03 473

GASNet	17.87 489	20.62 560	32.66 527	21.17 553	9.48 528	16.26 407	9.15 431	45.00 566	40.55 505	26.16 476	24.34 338	33.05 498	15.45 416	29.82 522	18.15 453	3.79 528	0.28 207	1.87 507	0.51 445	7.06 529	1.97 370

ac_64	11.57 405	2.13 266	11.77 351	8.79 418	5.51 421	19.40 449	6.29 363	24.72 360	15.20 252	23.50 447	24.91 342	33.07 499	16.82 435	19.33 438	17.78 449	0.53 363	0.15 164	0.02 197	0.03 147	0.35 223	1.03 225

RTSC	20.52 513	11.06 515	33.58 528	12.11 503	7.19 486	28.90 520	11.99 479	38.49 527	58.85 580	32.22 525	37.28 489	33.11 500	21.14 484	36.93 553	38.84 562	1.49 485	1.50 507	0.15 352	0.64 462	2.18 465	2.67 454

RTS	30.97 569	24.38 567	96.47 618	17.75 543	12.63 551	58.43 588	26.47 568	38.01 524	63.33 589	44.41 565	46.81 548	33.16 501	45.26 574	52.06 584	42.65 575	2.66 512	1.40 491	1.09 483	1.02 492	5.49 521	5.86 519

RTSA	30.97 569	24.38 567	96.47 618	17.75 543	12.63 551	58.43 588	26.47 568	38.01 524	63.33 589	44.41 565	46.81 548	33.16 501	45.26 574	52.06 584	42.65 575	2.66 512	1.40 491	1.09 483	1.02 492	5.49 521	5.86 519

G-Net	21.66 522	9.10 508	39.39 538	15.85 534	9.60 529	51.00 577	16.73 520	28.32 403	31.17 434	38.99 551	43.24 531	33.26 503	32.09 543	28.50 516	26.50 515	4.74 536	3.92 560	3.60 534	1.02 492	8.42 539	7.86 540

SQANet	22.07 528	25.29 569	21.78 490	26.81 568	18.92 569	30.75 529	10.25 454	33.47 475	30.10 422	25.73 470	34.31 472	33.45 504	19.94 477	29.16 519	20.03 468	11.68 569	3.08 548	26.95 580	5.80 554	20.97 574	12.99 567

HSM-Net_RVC	11.37 401	1.57 133	6.32 114	5.99 254	2.67 266	20.99 463	7.19 395	28.50 404	28.64 414	21.03 413	25.84 353	33.64 505	16.37 429	16.83 401	10.76 379	0.21 259	0.08 124	0.02 197	0.00 1	0.16 120	0.55 110
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
zh-sn7	23.82 542	16.94 547	52.41 562	14.57 524	8.11 510	26.98 509	24.39 563	37.04 518	49.49 546	34.43 539	52.44 562	33.79 506	35.37 552	40.92 568	39.03 563	0.86 430	0.93 369	0.55 444	0.40 422	3.27 493	4.37 498

w-ln-seven	21.91 526	10.67 511	57.04 575	12.00 500	10.37 535	30.36 525	19.88 542	37.81 523	56.05 570	37.35 547	44.23 537	33.79 506	24.77 499	23.92 492	31.80 544	0.77 412	0.34 222	0.85 473	0.20 296	2.88 478	3.10 476

AnyNet_C32	24.34 543	15.07 542	42.84 546	13.07 514	11.83 544	31.80 533	31.73 579	32.47 459	45.77 533	35.92 541	49.66 557	34.05 508	35.21 551	44.09 574	43.39 578	1.61 492	1.70 516	1.22 494	2.94 533	4.87 514	7.60 537

GANetREF_RVC	26.12 557	30.35 573	27.03 506	26.08 566	6.28 467	31.16 531	37.25 586	48.48 573	50.90 553	37.30 546	36.39 486	34.11 509	30.98 537	38.51 559	28.38 525	9.08 557	2.68 542	16.48 571	5.42 553	16.24 568	9.34 553
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
PSMNet_ROB	17.59 486	6.52 479	16.27 436	14.43 522	7.71 498	29.22 521	33.59 582	43.94 561	38.52 496	24.74 460	33.46 461	34.17 510	17.29 443	18.52 430	25.68 507	0.40 328	0.29 209	0.96 478	2.22 525	2.03 460	1.81 338

YMNet	16.35 473	6.51 477	23.16 499	11.45 488	8.85 520	25.42 494	8.89 423	32.99 466	32.63 449	34.40 537	39.12 505	34.27 511	17.43 446	20.90 461	22.93 482	0.93 442	1.30 473	1.21 491	0.94 480	1.77 451	1.81 338

YMNet_1	16.35 473	6.51 477	23.16 499	11.45 488	8.85 520	25.42 494	8.89 423	32.99 466	32.63 449	34.40 537	39.12 505	34.27 511	17.43 446	20.90 461	22.93 482	0.93 442	1.30 473	1.21 491	0.94 480	1.77 451	1.81 338

aanetorigin	19.84 510	13.32 536	54.46 564	10.07 448	7.99 504	14.16 362	15.32 508	17.85 263	34.49 467	49.59 574	48.88 555	34.28 513	31.32 540	23.53 489	29.64 536	1.12 467	0.81 340	0.73 458	0.94 480	3.05 482	5.23 513

StereoDRNet	16.00 471	5.45 459	16.67 441	11.34 487	8.74 518	25.62 496	11.07 466	40.40 542	37.03 483	29.77 506	30.04 405	34.35 514	19.09 466	19.81 441	25.28 503	0.65 395	0.30 211	0.16 361	0.14 248	1.80 453	2.33 433

Nwc_Net	18.76 500	5.80 462	19.91 476	14.99 530	11.96 546	26.32 504	15.90 513	41.68 548	40.50 504	21.85 428	43.58 534	34.89 515	29.47 529	27.48 510	26.34 513	3.75 527	0.27 201	2.55 522	3.31 535	2.25 467	2.46 443

PWC_ROB	19.21 505	12.15 530	28.02 510	11.02 481	6.62 472	25.15 492	5.47 338	36.42 510	49.47 545	33.19 530	44.32 538	34.98 516	26.66 515	32.22 531	27.30 520	1.71 497	0.27 201	1.62 503	0.37 402	2.38 472	4.90 508

NCC-stereo	20.61 514	7.39 488	25.96 503	15.90 536	16.62 563	20.15 458	23.27 551	44.11 564	41.29 511	25.00 464	38.64 501	35.47 517	28.75 523	36.35 545	26.90 517	4.83 537	2.14 531	3.33 531	9.27 568	3.10 484	3.72 491

Abc-Net	20.61 514	7.39 488	25.96 503	15.90 536	16.62 563	20.15 458	23.27 551	44.11 564	41.29 511	25.00 464	38.64 501	35.47 517	28.75 523	36.35 545	26.90 517	4.83 537	2.14 531	3.33 531	9.27 568	3.10 484	3.72 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	22.73 534	23.99 566	30.57 518	14.72 526	8.91 524	32.98 537	16.17 515	46.75 571	37.29 485	33.88 535	32.33 446	35.48 519	25.00 502	24.75 497	28.78 529	9.60 561	3.03 547	25.33 578	3.87 540	14.82 565	6.33 523

EDNetEfficient	25.68 554	22.94 565	77.88 602	9.49 434	7.66 497	20.89 462	17.37 528	22.52 331	56.02 569	61.49 589	53.31 565	35.83 520	41.88 570	25.06 498	39.53 565	0.86 430	0.83 346	0.91 476	2.82 531	8.28 537	7.98 541

DGSMNet	20.75 518	13.28 535	34.59 530	14.80 527	17.14 565	23.25 479	17.99 535	36.39 509	43.00 519	20.70 403	32.67 450	36.05 521	19.22 470	30.34 525	25.04 502	4.61 534	4.62 563	6.31 544	5.20 551	14.71 564	15.15 573

DISCO	16.93 477	2.58 347	17.15 448	8.26 400	4.37 362	27.65 513	10.68 458	31.28 446	44.93 530	22.21 433	34.47 474	36.48 522	23.91 495	36.14 542	34.48 549	0.35 311	0.11 144	0.04 232	0.07 198	1.95 457	1.40 287

ADCMid	23.61 541	12.42 532	44.10 550	11.85 496	8.33 514	27.89 515	20.03 543	36.49 511	39.56 501	40.81 556	47.01 551	36.89 523	43.95 573	39.12 562	42.60 574	1.95 499	1.55 511	3.05 527	3.98 541	5.20 516	5.37 514

FAT-Stereo	17.45 483	3.56 410	19.19 469	10.31 457	6.54 471	18.00 439	14.89 507	38.68 529	40.49 503	27.39 489	39.66 508	37.32 524	32.14 544	21.07 468	22.97 484	3.68 526	2.16 534	0.81 469	1.21 502	2.10 462	6.78 531

DANet	17.51 484	8.91 506	27.61 508	14.94 528	7.48 489	22.67 475	5.66 341	27.33 393	26.64 395	32.62 528	36.27 485	37.40 525	30.07 533	31.65 528	26.09 511	1.30 481	1.46 504	2.33 517	0.53 448	3.54 498	5.69 517
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoFS	28.34 563	22.11 563	31.39 521	19.66 550	13.66 555	31.81 534	16.21 516	51.57 581	48.70 541	36.67 545	45.44 543	37.43 526	42.50 571	52.87 588	35.33 551	9.14 558	7.23 574	16.25 570	9.82 570	19.63 573	19.47 581

UDG	22.21 529	15.90 546	16.41 437	21.71 555	20.17 571	32.51 536	13.78 497	36.62 512	35.77 480	26.64 482	31.43 426	37.49 527	32.33 545	22.77 483	21.19 475	11.08 567	5.60 568	23.12 575	7.74 561	17.07 569	14.89 572

PSMNet-RUCA	24.65 544	28.24 572	42.85 547	35.58 577	34.48 583	16.04 397	11.34 470	40.36 541	31.70 438	31.88 519	41.00 516	37.50 528	25.41 505	29.19 520	17.07 445	12.35 572	2.12 530	20.72 574	8.27 566	17.19 570	9.64 555

DDUNet	23.49 538	20.59 559	17.13 447	24.58 565	22.45 575	24.86 489	17.96 534	31.42 448	31.06 433	29.59 505	37.81 493	37.85 529	26.39 512	25.77 501	18.74 459	18.99 578	8.10 577	26.65 579	11.80 575	19.41 572	18.58 578

XQC	25.15 550	18.26 553	52.31 561	22.53 561	12.15 547	37.47 552	21.78 547	38.74 530	55.51 567	32.40 526	30.75 417	38.36 530	30.19 535	38.28 556	41.25 569	4.61 534	1.44 501	2.77 526	2.26 526	12.52 558	9.49 554

RYNet	19.73 508	5.52 460	18.58 463	11.63 491	15.84 562	47.05 572	17.28 527	38.60 528	49.19 544	27.71 491	27.46 370	38.63 531	26.42 513	20.79 459	32.08 545	0.73 405	0.59 292	0.97 479	0.16 266	7.40 531	8.04 542

ccnet	24.80 547	17.64 551	24.53 501	12.35 508	18.18 568	38.47 555	17.76 533	46.24 569	32.78 452	37.51 549	46.76 547	38.80 532	30.45 536	38.35 557	41.98 571	9.41 560	6.40 570	9.67 561	8.04 562	11.64 557	9.00 550

pmcnn	15.27 465	4.31 433	22.32 495	7.46 364	4.46 370	22.15 472	15.74 512	28.53 405	31.88 440	27.78 493	40.04 511	39.06 533	19.11 469	18.79 434	20.78 472	1.04 459	0.23 189	0.00 1	0.00 1	0.53 311	1.17 254

SHD	22.33 530	11.30 519	32.10 523	15.61 532	9.88 531	26.75 506	10.12 452	41.84 549	61.77 586	36.36 543	44.65 540	39.28 534	31.10 539	35.07 538	32.76 547	2.35 507	1.95 524	1.24 497	1.90 521	4.33 508	6.34 524

Wz-Net-SNSev	23.35 537	18.18 552	47.37 555	14.55 523	8.63 516	28.33 517	29.16 575	39.88 538	55.80 568	32.16 524	53.91 570	39.35 535	24.42 497	27.60 512	38.11 557	1.06 460	0.24 193	1.20 490	0.95 485	3.16 488	2.93 467

ADCPNet	22.75 535	10.94 514	58.96 578	12.24 507	7.57 492	37.33 551	20.08 544	33.89 478	37.37 486	33.49 533	44.32 538	39.36 536	28.43 522	32.19 530	38.55 560	2.25 503	2.69 543	2.37 519	3.59 538	4.33 508	5.01 509

RP	18.36 495	5.94 468	17.54 451	15.95 538	12.33 549	21.55 468	12.66 487	28.65 407	45.65 531	23.78 452	42.55 526	39.77 537	29.54 530	26.72 506	23.58 490	6.14 545	1.05 421	4.38 536	1.77 516	3.90 504	3.82 493

GANet	17.85 488	5.41 458	14.79 408	11.91 497	4.73 379	24.54 488	17.04 525	41.01 543	34.96 472	33.06 529	45.84 545	39.83 538	29.19 526	24.71 496	22.45 481	1.34 482	0.41 241	1.09 483	0.70 467	2.15 464	1.89 353

stereogan	19.38 506	4.02 425	18.62 464	13.54 515	10.30 533	37.03 550	9.83 446	39.12 533	46.13 536	25.09 466	41.76 521	40.01 539	27.19 516	32.16 529	25.48 504	2.44 510	1.13 438	2.70 525	0.86 476	5.45 520	4.81 505

RGC	20.62 517	14.30 538	21.99 491	18.85 547	14.53 556	21.42 467	14.82 506	36.00 504	44.32 525	28.54 499	41.82 522	40.12 540	29.43 528	35.44 541	23.33 485	4.12 530	0.72 318	8.80 558	4.39 546	4.55 510	4.84 507

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 545	14.86 541	32.18 524	26.47 567	10.48 536	40.27 562	22.83 550	36.88 517	44.51 527	42.59 560	47.13 552	40.20 541	28.00 520	36.70 549	28.36 523	4.23 532	4.00 561	6.73 549	16.35 581	5.05 515	6.34 524

test_sample8	17.93 490	5.31 455	19.76 472	6.41 285	3.12 301	17.98 436	9.85 447	32.68 462	20.05 316	33.68 534	26.30 359	40.74 542	34.14 549	21.03 465	22.11 477	6.83 547	36.75 592	6.61 546	7.47 557	3.22 490	4.59 501

WZ-Net	25.86 556	14.23 537	64.17 583	15.77 533	10.61 537	39.36 559	28.01 572	41.38 547	54.97 561	28.82 501	53.68 566	40.90 543	30.14 534	37.91 555	42.98 577	1.59 488	0.49 260	0.73 458	0.95 485	5.43 519	5.12 511

DPSNet	25.20 551	7.92 495	36.17 533	11.72 493	6.85 477	53.68 579	43.17 590	52.22 583	60.09 584	31.61 518	39.76 509	40.91 544	35.82 553	33.42 533	26.48 514	4.98 540	2.10 529	0.50 439	1.13 498	9.63 544	5.83 518

XPNet_ROB	18.03 493	6.06 471	18.19 459	11.68 492	6.83 476	21.23 465	16.93 522	36.66 515	39.82 502	32.51 527	42.05 523	41.04 545	25.77 508	25.72 500	28.80 530	1.67 496	0.91 365	0.79 463	0.27 346	1.24 425	2.38 440

Wz-Net-MNSev	19.84 510	7.55 491	35.79 532	10.79 473	7.51 491	38.96 558	18.39 537	35.08 493	44.72 528	31.28 517	41.70 520	41.18 546	20.49 480	28.41 515	30.13 540	0.96 449	0.36 227	0.05 242	0.13 235	1.70 449	1.64 320

edge stereo	19.38 506	5.98 469	19.25 470	11.11 482	8.07 507	23.51 481	12.74 489	35.93 501	42.55 515	35.05 540	43.06 530	41.34 547	36.05 554	26.06 503	25.62 506	2.70 514	2.47 538	6.38 545	1.54 512	3.18 489	5.01 509

HSM	11.89 410	2.32 307	8.70 215	6.70 314	4.10 344	16.45 413	8.06 415	30.42 432	20.31 320	23.35 445	26.42 363	41.60 548	17.59 450	20.66 456	9.57 359	0.11 182	0.03 54	0.01 169	0.01 100	0.24 158	1.22 262

AF-Net	19.18 504	6.50 476	16.90 445	16.60 540	11.00 540	23.83 482	11.31 469	36.25 506	51.10 554	25.56 467	38.34 499	41.77 549	31.01 538	30.20 524	27.83 522	4.87 539	0.27 201	4.60 537	1.00 491	2.67 475	2.02 387

ADCS	27.11 559	15.49 544	48.87 558	15.20 531	10.99 539	31.86 535	24.37 562	43.99 562	58.30 578	43.12 561	49.92 559	41.90 550	41.43 569	42.90 573	46.29 582	3.00 518	2.60 539	2.45 521	3.47 536	7.63 532	8.41 546

NCCL2	17.94 491	7.94 496	16.87 444	24.07 564	7.60 494	24.52 487	17.08 526	35.42 498	26.65 396	32.01 522	38.57 500	41.96 551	27.61 518	22.24 481	24.43 497	0.65 395	0.33 220	2.64 523	2.13 524	2.28 469	3.86 494

psmorigin	21.56 521	11.18 517	36.59 534	10.19 451	7.08 484	25.30 493	12.35 481	33.52 477	33.12 453	43.62 563	54.15 572	42.72 552	37.44 556	36.87 552	28.98 531	1.65 494	2.78 544	0.81 469	1.19 500	3.62 499	8.10 544

LSM	30.92 568	21.18 561	57.13 577	19.98 551	54.02 595	33.70 542	25.92 567	43.87 560	49.18 543	46.43 570	55.59 575	43.44 553	36.70 555	36.70 549	28.75 527	2.94 515	9.77 579	5.07 538	8.20 565	10.77 550	29.00 586

FBW_ROB	21.87 525	11.80 523	25.52 502	14.64 525	7.49 490	31.20 532	16.35 518	45.28 567	44.78 529	44.85 568	40.36 513	43.50 554	27.85 519	34.94 537	23.52 486	3.07 519	2.15 533	7.53 556	3.03 534	4.30 507	5.17 512

WCMA_ROB	21.17 519	5.89 467	22.32 495	10.39 461	7.65 496	34.55 544	16.42 519	33.20 473	34.02 463	42.06 559	52.50 563	44.09 555	37.59 557	33.66 534	26.77 516	7.45 554	3.18 550	1.27 498	1.43 509	4.18 505	4.81 505

SANet	22.05 527	8.47 502	32.65 526	9.90 444	4.31 358	33.49 541	23.44 555	42.82 554	56.64 572	39.67 554	44.09 536	44.62 556	32.96 546	29.24 521	25.79 508	1.08 461	0.74 323	0.98 480	0.69 465	5.69 523	3.66 490

DispFullNet	31.01 571	32.97 575	59.04 579	30.27 574	28.46 579	33.06 539	11.44 472	37.69 522	54.13 559	33.30 531	37.78 492	44.68 557	28.96 525	42.19 572	29.68 537	12.35 572	3.56 555	36.10 585	12.90 578	32.29 584	19.42 580

EDNetEfficientorigin	29.50 566	36.05 580	99.77 628	9.67 438	5.93 447	26.79 507	16.02 514	26.87 387	55.18 564	61.15 586	57.72 577	45.04 558	50.99 582	26.90 508	44.78 580	0.53 363	0.54 274	1.72 505	2.53 529	11.05 554	10.75 560

CSAN	22.36 531	11.11 516	26.06 505	21.79 556	5.59 426	34.55 544	36.54 584	40.04 539	50.84 552	37.47 548	40.31 512	45.09 559	33.07 547	27.44 509	25.80 509	1.60 491	0.75 328	1.08 482	1.80 518	2.89 479	3.36 483

coex-ft	31.29 572	39.15 583	93.51 617	9.71 441	5.77 434	36.25 549	26.79 570	31.43 449	59.45 581	73.35 603	58.73 579	45.49 560	48.48 578	30.19 523	46.52 584	1.59 488	1.71 517	0.94 477	0.97 488	9.43 543	6.35 526

Wz-Net-TNSev	25.85 555	21.47 562	59.51 580	10.38 460	7.64 495	42.40 567	23.33 553	35.97 503	54.36 560	36.56 544	43.26 532	45.90 561	41.27 568	37.81 554	37.10 554	2.35 507	1.90 523	0.77 461	1.34 507	5.89 525	7.75 539

MSMD_ROB	23.50 539	10.55 510	15.65 431	17.87 545	10.07 532	35.58 547	19.04 539	34.53 488	37.81 491	41.55 558	60.11 581	46.01 562	39.81 564	32.74 532	24.92 501	6.86 550	3.63 557	8.92 559	11.16 574	7.21 530	5.99 521

ETE_ROB	18.45 498	10.71 512	20.90 485	14.23 520	4.92 387	23.28 480	22.01 548	33.00 468	36.14 482	30.68 514	39.03 504	46.10 563	26.28 510	27.52 511	26.22 512	0.53 363	0.49 260	1.16 488	0.94 480	1.69 448	3.07 474

PDISCO_ROB	25.35 553	10.44 509	31.01 520	29.47 573	20.36 572	38.32 553	17.74 532	45.56 568	55.34 565	29.88 508	42.94 529	46.63 564	29.76 531	36.23 543	31.29 543	10.74 564	2.20 535	6.96 550	3.53 537	9.98 548	8.52 548

otaku	33.83 574	36.87 581	53.81 563	40.41 580	21.58 573	54.54 581	17.45 529	44.01 563	61.47 585	39.63 552	50.06 560	46.76 565	29.76 531	40.64 567	30.07 539	19.17 579	7.09 573	32.34 583	9.92 571	24.17 578	16.94 574

AnyNet_C01	30.67 567	27.57 570	76.09 600	17.61 542	12.18 548	50.42 576	28.89 574	39.14 535	41.14 508	41.36 557	65.66 593	47.21 566	40.16 565	47.50 577	49.82 589	2.38 509	2.79 545	2.31 516	2.83 532	8.35 538	9.99 559

PASM	29.37 565	19.17 554	50.43 560	23.55 562	23.15 577	27.62 512	27.82 571	35.90 500	50.76 550	35.98 542	40.55 514	47.26 567	34.98 550	35.28 539	38.72 561	12.58 574	15.96 584	17.57 573	22.46 583	13.71 561	13.92 570

Ntro	35.59 579	38.58 582	55.41 570	43.66 584	22.54 576	57.26 582	23.73 559	47.69 572	63.99 592	39.63 552	48.82 554	47.68 568	37.60 558	41.55 570	30.80 542	17.85 577	6.61 571	33.21 584	10.52 573	26.65 579	17.97 576

MSAF-DinoV2	21.31 520	8.93 507	27.84 509	12.03 502	5.14 401	30.91 530	17.73 531	40.05 540	55.15 563	22.96 440	32.01 437	48.05 569	31.88 542	38.57 560	41.67 570	0.94 445	0.49 260	0.45 433	1.22 503	4.83 513	5.39 515

LE_ROB	23.59 540	4.64 443	16.84 443	8.59 410	3.05 297	33.01 538	18.53 538	28.96 411	67.40 598	70.71 599	55.67 576	48.44 570	48.90 579	26.06 503	37.98 556	0.44 343	0.24 193	0.27 403	0.54 450	0.49 304	0.98 213

anonymity	52.60 589	58.73 591	63.81 582	41.37 582	59.41 599	53.52 578	41.39 588	56.50 590	40.60 506	55.03 581	49.64 556	49.57 571	56.22 589	59.42 592	50.07 590	55.57 598	50.19 604	51.15 590	51.23 597	51.90 590	56.75 599

FC-DCNN	25.07 548	12.06 528	20.30 480	19.06 548	9.41 526	38.40 554	23.46 557	41.37 546	44.07 524	46.76 571	53.99 571	50.49 572	39.32 561	36.43 547	29.46 534	7.40 553	3.39 552	6.15 542	5.01 549	8.05 536	6.83 532

FC-DCNN v2	25.13 549	12.03 526	19.82 475	19.08 549	9.43 527	38.89 557	23.42 554	41.85 550	44.02 523	46.96 572	54.51 573	50.70 573	39.69 563	36.34 544	29.25 533	7.36 552	3.39 552	6.17 543	5.02 550	8.00 535	6.71 530

FCDSN-DC	26.18 558	15.77 545	20.36 481	28.79 572	15.78 561	40.13 561	19.12 540	43.57 559	42.59 516	44.78 567	52.51 564	50.73 574	40.32 566	35.32 540	28.55 526	6.41 546	3.61 556	7.11 552	6.54 555	10.58 549	10.93 563
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LALA_ROB	19.82 509	8.32 500	18.64 466	13.59 516	5.79 435	28.03 516	23.44 555	43.09 555	37.57 487	33.91 536	41.55 518	50.73 574	25.61 507	29.09 517	27.30 520	0.73 405	0.67 310	2.08 512	1.42 508	2.70 476	2.12 409

SGM_RVC	20.33 512	3.24 392	8.92 226	7.20 352	1.62 169	39.61 560	17.01 524	39.11 532	35.12 474	46.26 569	42.62 527	51.57 576	39.45 562	39.66 565	29.87 538	1.16 472	0.37 228	0.55 444	0.35 390	1.20 421	1.64 320
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PVD	34.10 575	19.91 556	39.04 537	27.08 569	18.09 567	35.11 546	44.32 592	52.16 582	66.36 595	53.04 580	64.50 588	52.33 577	56.17 588	52.24 586	42.11 572	4.17 531	4.82 564	9.60 560	4.65 547	11.11 555	25.25 584

SAMSARA	35.29 578	19.78 555	33.90 529	55.86 589	36.15 584	76.79 609	94.89 621	49.29 574	51.59 557	38.15 550	37.83 494	53.71 578	39.29 560	40.56 566	40.41 566	4.02 529	6.72 572	2.35 518	4.12 543	9.70 546	10.76 561

MFN_U_SF_RVC	28.91 564	15.44 543	55.12 569	22.00 558	8.49 515	41.39 564	15.36 509	52.74 584	46.70 538	47.83 573	53.87 569	54.97 579	40.50 567	39.54 563	40.77 567	6.09 544	4.92 565	7.08 551	9.02 567	7.68 533	8.69 549

ACVNet-4b	36.91 581	52.81 589	57.04 575	42.64 583	22.08 574	48.32 573	14.64 505	50.28 577	59.78 582	43.17 562	46.34 546	55.50 580	24.49 498	39.03 561	23.55 488	25.75 584	3.76 558	47.36 588	33.76 589	28.62 581	19.22 579

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 583	35.62 579	55.10 568	38.16 579	13.19 553	57.63 585	24.72 564	52.87 585	63.40 591	66.39 595	63.74 585	58.16 581	54.28 584	51.56 583	47.39 585	9.36 559	5.44 567	14.82 568	15.34 580	18.80 571	11.04 565

MeshStereo	22.95 536	7.84 493	12.46 372	8.13 399	5.20 402	38.49 556	13.36 494	42.69 553	38.05 492	51.34 577	53.82 567	58.22 582	43.29 572	38.42 558	29.59 535	2.96 516	2.84 546	3.11 529	2.33 527	3.12 486	3.65 489
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
ELAS_RVC	34.88 577	20.50 558	37.14 535	22.37 560	15.07 559	54.02 580	38.42 587	50.06 576	56.72 573	61.86 590	63.52 583	58.79 583	54.60 586	54.13 590	43.99 579	12.20 571	7.90 576	10.75 564	7.65 560	14.42 562	13.42 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	34.78 576	20.32 557	38.13 536	21.79 556	14.89 558	57.95 587	37.04 585	51.15 580	51.19 555	60.95 585	64.42 587	59.08 584	54.44 585	51.53 582	46.26 581	12.00 570	7.83 575	10.46 562	8.04 562	14.42 562	13.71 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	51.77 588	63.10 597	65.03 587	60.15 590	39.21 588	59.39 590	31.46 578	57.61 592	78.49 609	50.61 575	66.05 594	59.57 585	45.26 574	50.17 579	42.57 573	46.92 593	45.90 598	53.26 592	32.46 588	54.03 594	34.14 589

SPS-STEREO	56.02 593	59.82 594	64.35 584	45.23 585	53.96 594	61.34 592	44.05 591	60.08 593	50.73 549	62.61 591	61.78 582	59.73 586	57.62 593	60.63 593	59.08 597	58.29 601	48.28 599	51.30 591	49.29 595	55.67 595	56.59 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	55.54 592	57.77 590	64.45 585	40.89 581	53.89 593	63.34 594	50.45 594	56.00 589	45.95 534	61.43 588	64.32 586	61.05 587	56.70 591	61.32 594	56.86 596	56.51 600	49.35 602	50.49 589	50.00 596	52.52 591	57.57 600

MADNet+	53.97 590	69.36 600	98.79 625	67.30 594	38.52 586	79.97 613	81.50 615	61.38 594	62.53 587	52.01 579	55.50 574	61.22 588	59.61 594	70.25 601	77.26 616	25.21 583	25.07 587	17.40 572	12.69 577	34.21 585	29.70 588

SGM-ForestM	25.21 552	4.80 446	13.50 391	8.68 413	3.74 326	46.85 571	22.04 549	46.25 570	51.32 556	51.28 576	52.07 561	62.64 589	47.13 577	46.05 576	36.30 552	1.99 500	2.25 536	1.21 491	1.24 504	1.65 447	3.21 477

ACVNet_1	42.11 585	50.66 586	66.19 588	45.24 586	25.33 578	50.11 575	25.60 566	55.90 588	65.25 593	60.15 583	59.98 580	63.57 590	50.05 581	50.45 580	38.46 559	20.06 580	11.00 580	38.79 586	14.48 579	31.31 583	19.68 582

MFMNet_re	72.11 603	79.45 610	64.79 586	52.91 588	84.26 614	78.00 611	69.47 606	64.08 595	67.45 599	61.33 587	71.28 599	64.22 591	69.42 598	72.45 604	61.54 599	81.63 615	73.93 617	80.19 606	74.21 608	83.02 616	88.49 617

TCMNet-wrong-test	76.88 611	91.55 620	89.69 612	97.65 622	97.33 623	94.96 620	92.79 620	70.14 604	66.18 594	63.79 594	71.43 600	65.35 592	51.30 583	85.36 620	74.52 613	56.30 599	20.24 585	82.94 615	82.30 613	95.20 627	88.51 618

MANE	33.27 573	12.69 533	21.10 486	22.10 559	15.09 560	49.75 574	29.51 576	54.10 587	56.36 571	59.73 582	64.93 590	65.43 593	57.34 592	52.70 587	41.02 568	10.52 563	6.09 569	7.35 554	20.29 582	9.66 545	9.65 556

NVStereoNet_ROB	42.81 586	34.00 576	46.84 554	37.40 578	28.64 580	35.65 548	33.88 583	49.95 575	58.27 577	69.65 598	75.69 603	66.36 594	65.66 596	48.37 578	62.04 602	16.50 576	25.07 587	23.61 577	32.35 587	21.58 575	24.72 583
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	46.09 587	34.58 577	56.32 572	34.09 576	32.26 582	43.96 568	18.17 536	50.50 579	57.55 575	51.51 578	64.67 589	70.37 595	54.67 587	50.74 581	54.45 594	54.81 597	15.31 583	55.16 594	36.55 590	43.82 588	42.26 595

IMH-64-1	59.89 595	58.89 592	69.08 592	66.46 591	50.96 591	57.48 583	51.18 595	69.03 600	67.25 596	67.90 596	80.31 608	70.42 596	74.30 603	72.66 607	50.07 590	42.88 590	43.00 595	65.88 596	47.48 592	53.41 592	39.15 591

IMH-64	59.89 595	58.89 592	69.08 592	66.46 591	50.96 591	57.48 583	51.18 595	69.03 600	67.25 596	67.90 596	80.31 608	70.42 596	74.30 603	72.66 607	50.07 590	42.88 590	43.00 595	65.88 596	47.48 592	53.41 592	39.15 591

BEATNet-Init1	36.29 580	22.72 564	56.79 574	28.53 571	13.41 554	59.81 591	33.49 580	53.72 586	58.64 579	60.78 584	63.63 584	70.42 596	56.59 590	53.93 589	46.48 583	5.63 541	4.14 562	7.49 555	7.45 556	11.35 556	10.88 562

IMH	63.51 597	61.05 595	69.15 594	69.90 595	54.09 596	65.82 598	55.66 597	72.12 607	72.52 602	72.73 601	81.82 610	73.16 599	79.86 608	77.03 612	52.57 593	44.46 592	50.01 603	68.11 598	51.57 598	56.59 596	41.88 594

ACVNet_2	58.13 594	62.74 596	73.58 597	66.59 593	38.77 587	63.23 593	49.56 593	72.12 607	82.24 613	79.37 611	88.96 619	76.25 600	73.29 602	55.14 591	48.05 586	38.17 587	24.21 586	54.92 593	37.94 591	48.23 589	29.29 587

ktn	72.86 606	80.20 613	70.88 595	79.38 605	69.76 610	75.01 603	70.17 609	69.27 602	77.21 606	73.05 602	77.79 605	77.79 601	77.01 606	73.04 609	56.44 595	79.36 610	66.31 612	80.24 607	68.37 602	72.53 607	63.45 604

PWCK	66.53 599	88.82 618	80.30 605	80.69 607	30.85 581	65.18 597	41.64 589	72.55 609	71.28 601	78.68 610	69.18 597	78.14 602	62.17 595	82.93 618	63.46 604	80.46 612	40.52 594	82.05 610	47.71 594	74.54 610	39.47 593

JetBlue	54.72 591	46.20 585	75.05 598	51.44 587	47.85 590	76.48 608	62.38 601	64.44 596	62.86 588	63.67 593	65.49 592	78.96 603	68.77 597	68.63 599	75.95 615	37.07 586	25.78 589	29.10 582	29.19 586	29.75 582	35.27 590

WAO-6	71.06 600	73.42 604	67.24 589	79.78 606	61.93 603	69.67 600	60.23 599	75.12 612	87.02 616	74.87 604	79.60 607	79.28 604	84.75 616	68.25 598	61.91 601	67.67 604	48.98 601	81.65 608	73.43 606	66.76 598	59.64 601

WAO-7	72.48 604	78.58 607	55.84 571	79.20 604	69.56 609	71.30 601	73.06 610	78.20 616	84.37 615	77.52 607	85.78 614	79.44 605	80.26 609	65.93 595	66.47 606	62.13 603	69.81 615	70.46 599	73.18 605	66.66 597	61.95 603

notaker	72.59 605	79.99 612	79.75 604	79.06 603	68.60 607	63.66 595	62.15 600	69.61 603	75.78 605	77.77 608	79.16 606	79.92 606	84.80 617	77.69 613	59.73 598	70.15 607	61.03 611	77.65 603	68.69 603	70.81 602	65.81 607

DPSimNet_ROB	74.86 609	83.75 616	61.14 581	77.51 600	65.78 605	76.04 607	75.86 611	74.62 611	77.61 607	82.20 613	75.97 604	80.50 607	72.45 600	68.06 597	84.65 620	81.90 616	52.11 605	79.97 605	76.71 611	70.85 603	79.47 615

TorneroNet-64	66.18 598	71.37 602	72.19 596	76.80 599	59.54 600	67.82 599	59.56 598	67.83 599	79.98 610	63.09 592	67.00 595	82.98 608	69.97 599	68.02 596	62.78 603	49.03 595	44.17 597	73.23 600	64.19 601	69.14 600	54.83 597

JetRed	79.80 615	80.33 614	91.79 614	71.25 596	75.71 613	91.85 617	80.84 614	79.41 617	80.84 611	84.48 617	84.47 613	83.34 609	72.72 601	79.51 614	85.74 621	69.66 606	81.68 618	73.70 601	72.68 604	82.42 615	73.53 613

LVE	71.96 602	73.19 603	84.13 608	75.60 598	55.78 598	75.59 605	63.60 602	77.67 613	83.64 614	82.16 612	87.25 618	83.54 610	82.79 613	76.17 610	65.22 605	49.11 596	57.71 610	74.86 602	62.93 600	66.84 599	61.36 602

UNDER WATER-64	73.59 607	75.19 606	88.26 611	74.50 597	55.55 597	78.94 612	76.55 612	65.86 597	68.37 600	75.79 606	69.24 598	84.00 611	77.49 607	69.01 600	73.11 610	81.39 614	57.22 609	82.69 611	80.62 612	69.53 601	68.45 609

TorneroNet	71.59 601	73.91 605	76.67 601	81.06 608	65.65 604	71.44 602	65.68 603	71.66 606	75.08 604	71.76 600	73.09 602	84.12 612	74.51 605	70.46 602	69.58 607	59.87 602	48.58 600	79.93 604	73.78 607	75.74 611	69.18 610

UNDER WATER	76.36 610	79.65 611	88.23 610	84.62 609	67.01 606	77.90 610	78.03 613	67.43 598	72.64 603	75.52 605	71.49 601	85.52 613	82.57 612	70.68 603	75.48 614	79.61 611	54.01 606	86.59 617	84.76 616	72.44 606	72.94 612

WAO-8	77.20 612	78.94 608	67.39 590	86.73 613	72.82 611	79.98 614	69.63 607	77.88 614	88.66 618	83.17 615	86.77 615	85.56 614	85.20 618	72.63 605	69.82 608	75.00 608	55.65 607	87.92 620	83.63 614	71.60 604	64.97 605

Venus	77.20 612	78.94 608	67.39 590	86.73 613	72.82 611	79.98 614	69.63 607	77.88 614	88.66 618	83.17 615	86.77 615	85.56 614	85.20 618	72.63 605	69.82 608	75.00 608	55.65 607	87.92 620	83.63 614	71.61 605	64.97 605

HanzoNet	77.99 614	81.45 615	83.64 606	78.05 602	69.26 608	75.78 606	69.09 605	73.99 610	78.09 608	82.39 614	83.06 611	85.66 616	87.00 620	86.11 621	74.40 612	85.46 620	68.53 614	81.84 609	75.61 610	73.07 608	67.26 608

RSGM-EC	88.05 617	67.56 598	54.72 565	84.76 610	87.14 615	94.31 618	92.47 618	94.54 623	98.04 624	95.58 624	98.08 625	85.88 617	83.46 614	79.65 615	79.54 617	95.39 624	97.60 624	91.56 622	95.03 624	94.55 625	91.16 622

acva	88.05 617	67.56 598	54.72 565	84.76 610	87.14 615	94.31 618	92.47 618	94.54 623	98.04 624	95.58 624	98.08 625	85.88 617	83.46 614	79.65 615	79.54 617	95.39 624	97.60 624	91.56 622	95.03 624	94.55 625	91.16 622

LRCNet_RVC	73.95 608	70.63 601	75.65 599	77.92 601	60.69 602	41.66 565	16.24 517	71.26 605	48.66 540	88.23 619	93.84 621	90.11 619	82.18 611	80.69 617	61.88 600	97.09 627	72.20 616	96.71 626	97.62 627	77.99 612	77.70 614

KSHMR	88.63 619	93.05 621	84.15 609	95.59 620	91.74 620	82.94 616	83.28 616	84.59 619	81.87 612	87.85 618	83.96 612	91.71 620	81.49 610	76.73 611	82.12 619	96.47 626	96.06 623	96.71 626	97.16 626	92.74 623	92.47 625

Dean	80.94 616	86.19 617	83.94 607	85.03 612	60.07 601	75.42 604	67.27 604	81.85 618	88.36 617	92.35 620	87.09 617	92.14 621	93.19 622	83.37 619	74.06 611	68.69 605	66.48 613	94.89 625	84.90 617	83.86 617	69.69 611

MADNet++	94.07 625	93.58 622	90.62 613	96.24 621	96.57 622	97.26 622	90.52 617	94.64 625	91.89 620	97.09 626	93.64 620	94.65 622	92.81 621	96.06 626	95.06 625	95.31 623	95.85 622	92.44 624	92.08 623	91.00 622	94.17 627

xxxxx1	91.89 621	95.36 623	98.42 622	87.40 615	89.37 617	98.54 623	98.20 626	92.95 620	93.30 621	93.53 621	95.30 622	97.01 623	96.36 623	94.68 623	94.93 622	83.39 617	84.31 619	82.86 612	88.15 620	84.30 618	89.46 619

tt_ll	91.89 621	95.36 623	98.42 622	87.40 615	89.37 617	98.54 623	98.20 626	92.95 620	93.30 621	93.53 621	95.30 622	97.01 623	96.36 623	94.68 623	94.93 622	83.39 617	84.31 619	82.86 612	88.15 620	84.30 618	89.46 619

ff	91.89 621	95.36 623	98.42 622	87.40 615	89.37 617	98.54 623	98.20 626	92.95 620	93.30 621	93.53 621	95.30 622	97.01 623	96.36 623	94.68 623	94.93 622	83.39 617	84.31 619	82.86 612	88.15 620	84.30 618	89.46 619

USTest	93.46 624	90.54 619	77.93 603	88.02 618	92.66 621	99.95 630	99.98 630	99.76 630	99.80 628	99.20 629	99.52 629	98.00 626	99.17 628	89.23 622	99.32 629	90.19 621	98.20 626	84.23 616	87.33 619	84.55 621	91.69 624

test_example2	99.67 630	99.99 629	99.99 630	100.00 630	99.99 629	99.87 629	99.99 631	98.01 626	100.00 632	100.00 634	100.00 631	98.18 627	98.43 626	99.98 631	99.98 631	100.00 631	99.99 631	99.40 629	99.52 630	100.00 631	100.00 631

PML	99.07 626	100.00 632	98.17 621	99.22 626	99.21 627	99.98 631	99.74 629	98.27 627	98.10 626	100.00 634	99.37 627	98.77 628	99.85 629	100.00 634	98.07 627	100.00 631	99.54 627	100.00 631	99.51 629	99.87 630	93.65 626

MEDIAN_ROB	99.20 627	99.85 627	99.64 627	98.51 625	98.53 626	98.60 626	97.88 625	98.83 628	98.59 627	99.35 630	99.47 628	99.57 629	99.05 627	98.38 627	98.37 628	99.99 629	99.63 628	100.00 631	100.00 632	99.82 629	99.92 629

ccccc		98.11 626		100.00 630	100.00 631	99.33 628		99.78 631		99.63 631		99.67 630		99.95 630		100.00 631	100.00 632	99.97 630	99.91 631	100.00 631

Anonymous_1	99.63 629	99.96 628	99.94 629	99.77 628	99.59 628	100.00 632	100.00 632	99.81 632	99.98 629	99.63 631	99.94 630	99.75 631	100.00 631	99.67 629	99.89 630	98.37 628	99.84 629	98.70 628	99.26 628	99.29 628	99.24 628

DPSMNet_ROB	99.95 632	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	99.16 627	100.00 631	99.95 632	100.00 631	99.98 631	99.99 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

DGTPSM_ROB	99.95 632	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	99.16 627	100.00 631	99.95 632	100.00 631	99.98 631	99.99 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

HaxPig	99.40 628	99.99 629	97.53 620	99.99 629	99.99 629	96.91 621	97.19 623	99.57 629	99.99 630	99.98 633	100.00 631	99.99 634	99.96 630	99.06 628	97.86 626	99.99 629	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	99.98 630

tt	89.84 620	1.21 69	99.99 630	99.29 627	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	99.99 630	78.46 609	68.51 596	99.99 634	100.00 631	100.00 634	100.00 634	95.27 622	99.93 630	87.33 618	86.20 618	94.13 624	86.50 616

RAFT-FEzeroshot	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

RAFT-FE	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

FlowAnything	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

Selective-RAFT-Error	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

CasAABBNet	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

LSM0	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

DPSM_ROB	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

DPSM	100.00 634	100.00 632	100.00 632	100.00 630	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

AVERAGE_ROB	99.81 631	99.99 629	99.44 626	100.00 630	100.00 631	99.02 627	97.81 624	100.00 633	100.00 632	100.00 634	100.00 631	100.00 636	100.00 631	100.00 634	100.00 634	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 632	100.00 631	100.00 631

Low-res two-view benchmark