Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

BTL-Stereo	1.15 2	0.61 2	3.56 11	3.13 45	0.42 14	0.56 2	0.27 34	2.13 2	2.64 21	1.13 2	2.75 39	1.17 48	0.15 1	2.25 2	1.81 58	0.16 230	0.01 12	0.00 1	0.02 142	0.03 19	0.18 29

Pro-Stereo	1.71 10	0.58 1	3.34 5	3.27 54	0.61 38	5.34 162	0.75 71	2.21 3	2.69 22	1.61 21	1.34 21	1.45 55	0.15 1	8.22 106	1.87 62	0.18 246	0.03 54	0.00 1	0.29 368	0.04 35	0.15 24

MLG-Stereo_test2	1.82 17	0.81 14	3.61 14	3.13 45	2.26 244	2.82 29	0.16 24	5.42 11	2.37 15	2.20 40	0.17 3	3.22 92	0.17 3	7.52 83	0.91 7	0.37 328	0.71 327	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.51 109

252Zero-FE	1.84 19	0.98 32	4.47 36	3.26 53	0.75 52	1.97 11	0.08 8	6.80 43	4.77 71	1.93 29	3.67 54	0.18 1	0.28 4	4.02 18	1.16 22	0.04 58	1.19 465	0.09 300	0.42 437	0.04 35	0.69 142

MonStereo	2.08 28	0.90 21	4.78 50	2.70 16	1.71 189	6.04 205	0.13 16	6.67 36	3.15 35	1.50 13	2.24 29	0.32 14	0.36 5	7.36 78	1.29 30	0.01 4	0.98 391	0.00 1	0.38 423	0.02 4	1.01 222

MonSter	2.06 25	0.90 21	4.81 52	2.70 16	1.72 190	6.01 202	0.13 16	6.67 36	3.15 35	1.51 15	2.25 30	0.33 15	0.36 5	7.02 69	1.29 30	0.01 4	0.98 391	0.00 1	0.38 423	0.02 4	1.01 222

Monster-pub-eth3d	2.07 26	0.90 21	4.82 54	2.70 16	1.72 190	6.01 202	0.13 16	6.67 36	3.14 34	1.51 15	2.25 30	0.33 15	0.37 7	7.11 77	1.29 30	0.01 4	0.98 391	0.00 1	0.38 423	0.02 4	1.01 222

monsterstereo	2.74 59	1.26 88	5.23 77	4.64 144	4.44 376	1.81 8	0.08 8	6.52 29	5.70 88	3.84 92	7.47 135	0.27 7	0.37 7	9.33 143	1.51 48	0.05 86	1.11 445	0.00 1	0.35 401	0.03 19	0.75 159

Monster-pub-mixall	2.13 30	0.98 32	4.13 24	2.74 21	0.99 87	2.50 19	0.53 56	6.96 46	3.27 39	3.25 76	3.80 58	0.40 22	0.48 9	9.26 141	1.12 21	0.02 22	1.14 451	0.01 175	0.18 296	0.04 35	0.70 146

LG-Stereo_L2	1.81 16	1.11 58	5.06 67	3.06 42	0.92 76	2.71 23	0.43 45	7.45 61	1.91 9	1.93 29	0.44 9	0.41 23	0.52 10	8.16 101	1.05 18	0.05 86	0.73 331	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.32 50

MLG-Stereo_test1	1.73 11	0.79 11	3.82 19	2.83 27	2.75 281	2.77 27	0.15 21	6.43 25	2.10 13	1.21 3	0.16 2	1.52 59	0.52 10	7.62 86	0.90 6	0.03 43	0.74 333	0.00 1	0.03 157	0.03 19	0.24 36

DEFOM-Stereo	2.43 42	1.22 80	4.56 41	3.89 89	1.05 91	12.70 342	0.80 75	5.07 6	2.70 23	3.02 68	1.81 25	0.61 32	0.54 12	8.77 119	1.01 13	0.02 22	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.69 142

LG-Stereo_L1	1.82 17	1.13 63	4.80 51	3.05 41	1.18 107	2.86 30	0.49 50	7.33 60	2.07 11	1.66 23	0.31 6	0.52 27	0.58 13	8.22 106	1.09 20	0.05 86	0.74 333	0.01 175	0.00 1	0.03 19	0.29 44

IGEV	2.11 29	0.73 6	4.37 31	2.86 30	3.48 324	4.13 78	0.94 81	7.90 72	3.86 55	2.26 42	4.35 67	0.28 9	0.61 14	3.78 12	1.05 18	0.08 157	0.72 328	0.00 1	0.20 307	0.03 19	0.56 117

dual_stereo	2.05 24	0.76 9	3.43 7	2.96 35	1.50 158	2.64 22	0.08 8	5.59 12	2.63 20	1.35 10	0.77 13	2.38 80	0.61 14	10.75 189	1.98 72	0.02 22	1.41 504	0.00 1	0.23 324	0.01 1	1.86 360

MLG-Stereo_test3	1.79 14	0.82 16	4.52 39	2.79 24	1.61 171	3.91 67	0.24 33	6.61 35	1.52 4	1.35 10	1.22 17	1.97 72	0.63 16	6.25 53	1.27 28	0.04 58	0.66 315	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.29 44

MLG-Stereo	1.73 11	0.78 10	3.87 20	3.09 43	1.06 94	3.04 36	0.16 24	7.00 48	2.55 19	1.24 4	0.19 4	1.50 57	0.65 17	7.55 84	0.86 4	0.11 189	0.81 350	0.00 1	0.03 157	0.03 19	0.19 30

FlowAnything_test	3.40 87	1.63 150	7.17 166	8.89 430	1.37 133	8.59 275	2.43 231	8.27 76	4.69 69	4.28 102	2.68 35	3.47 99	0.74 18	6.21 52	5.48 269	0.11 189	0.04 66	0.17 372	0.65 471	0.17 134	0.91 193

monsters	2.54 49	1.47 124	4.92 59	4.14 107	4.45 379	2.18 14	0.17 27	8.94 90	3.39 46	4.75 119	3.04 45	0.22 2	0.75 19	8.85 121	1.43 46	0.17 237	0.98 391	0.00 1	0.32 384	0.02 4	0.60 129

LG-Stereo	2.75 60	1.78 179	8.47 219	4.32 130	1.04 90	3.56 60	1.20 101	7.18 55	6.19 111	2.53 52	7.57 139	1.07 45	0.75 19	5.24 37	2.51 114	0.49 364	0.27 210	0.01 175	0.03 157	0.34 227	0.44 90

BStereo	3.41 89	1.93 217	17.91 465	3.28 55	1.17 104	5.97 201	3.40 283	6.67 36	6.10 107	2.94 64	1.98 26	2.53 83	0.78 21	8.18 104	3.81 198	0.06 120	0.11 152	0.04 238	0.13 247	0.09 81	1.02 229

Wave_Phase_stereo	4.12 132	1.93 217	17.91 465	3.28 55	1.17 104	14.06 368	3.40 283	12.95 162	6.10 107	2.94 64	1.98 26	2.53 83	0.78 21	8.18 104	3.81 198	0.06 120	0.11 152	0.04 238	0.13 247	0.09 81	1.02 229

LACA2	1.41 4	1.71 165	5.26 78	1.58 2	0.20 3	3.00 34	0.13 16	6.58 33	1.37 3	1.24 4	0.81 14	0.58 31	0.79 23	4.13 19	0.68 2	0.03 43	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.01 1

AIO-Stereo	3.32 81	1.49 133	5.67 90	5.06 176	1.51 160	4.67 109	1.71 171	10.31 117	5.90 104	3.02 68	4.90 87	5.32 141	0.80 24	10.66 183	1.88 63	0.06 120	0.85 364	0.00 1	0.70 475	0.14 118	1.78 346

S2M2_L	2.24 33	1.47 124	4.41 33	3.77 81	1.20 110	2.26 15	0.06 7	6.51 28	7.31 129	1.92 28	4.58 76	4.42 117	0.81 25	2.90 4	1.83 59	0.58 384	0.11 152	0.03 222	0.00 1	0.49 315	0.09 11
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	2.53 47	1.48 128	7.27 170	4.18 113	1.48 148	1.78 6	0.13 16	8.50 80	8.15 157	2.40 48	4.11 64	3.37 94	0.81 25	3.73 11	2.75 134	0.05 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 233	0.14 20

qwe	2.64 53	0.97 30	4.85 56	3.09 43	2.86 289	4.53 99	0.28 35	7.28 59	3.06 31	5.38 143	4.85 83	0.57 30	0.88 27	9.13 134	2.39 107	0.42 347	0.96 383	0.00 1	0.30 377	0.12 104	0.90 190

CES	4.08 128	1.34 101	3.46 8	3.65 74	11.49 551	5.24 154	0.99 86	10.15 114	9.15 180	3.80 90	9.29 161	1.76 64	0.91 28	6.94 66	2.64 128	0.07 145	0.05 77	0.01 175	0.00 1	1.63 454	9.03 560

LGtest1	1.67 9	0.87 19	4.47 36	2.67 15	0.82 63	3.00 34	0.11 14	6.42 21	1.80 5	1.94 32	1.62 23	0.65 35	0.92 29	5.90 44	1.02 15	0.04 58	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.10 86	0.46 96

HiDET	1.65 8	0.66 3	3.60 13	2.94 34	0.46 21	1.94 9	0.02 2	6.37 19	3.42 47	1.52 18	0.68 11	1.27 52	0.95 30	4.92 35	2.00 76	0.31 304	0.53 282	0.00 1	0.23 324	0.01 1	1.17 261

4.5_new	2.16 31	0.96 28	4.43 34	2.83 27	1.93 215	5.59 180	1.24 104	6.25 17	2.81 26	4.41 106	3.54 52	0.46 24	0.96 31	3.70 9	1.41 41	0.33 311	1.01 414	0.00 1	0.21 311	0.11 98	1.11 250

4.5w-stereo	2.16 31	0.96 28	4.43 34	2.83 27	1.93 215	5.59 180	1.25 107	6.25 17	2.81 26	4.41 106	3.53 51	0.46 24	0.96 31	3.70 9	1.42 44	0.33 311	1.01 414	0.00 1	0.21 311	0.11 98	1.11 250

Test_v1	1.80 15	0.90 21	3.67 15	2.66 12	1.27 124	2.14 12	0.16 24	7.69 69	3.86 55	1.62 22	3.08 46	1.48 56	1.00 33	4.86 31	0.99 10	0.09 169	0.06 104	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.42 83

CSFM-Stereo	1.85 20	0.72 5	3.47 9	2.90 32	0.34 10	3.06 37	0.15 21	6.97 47	3.08 32	2.66 56	1.25 18	1.50 57	1.08 34	4.86 31	1.63 52	0.66 407	0.61 306	0.00 1	0.23 324	0.02 4	1.84 356

Replicate-Monster	2.96 67	3.67 425	12.48 382	2.73 20	1.29 127	3.18 41	0.44 46	7.55 63	4.93 73	4.05 96	1.50 22	0.77 39	1.12 35	9.21 137	0.87 5	0.19 259	1.15 452	0.00 1	0.22 313	0.28 199	3.54 493

AIO_rvc	3.33 83	1.66 158	6.67 146	4.55 138	3.62 328	5.18 150	1.79 181	8.85 89	5.06 76	2.17 37	4.89 86	4.69 126	1.16 36	10.57 181	2.01 79	0.59 390	1.10 441	0.00 1	0.04 173	0.16 128	1.84 356

S2M2_XL	1.03 1	1.01 36	3.78 17	2.42 7	0.31 5	0.43 1	0.01 1	1.74 1	1.12 1	1.28 7	2.82 43	1.72 63	1.19 37	1.48 1	1.21 24	0.03 43	0.01 12	0.01 175	0.00 1	0.02 4	0.02 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter++	1.59 6	0.74 7	3.22 3	2.42 7	0.35 11	2.15 13	0.02 2	5.40 10	3.17 38	1.79 26	0.61 10	2.15 77	1.22 38	4.28 20	1.38 34	0.61 396	0.61 306	0.00 1	0.27 357	0.02 4	1.34 286

CAS	5.44 178	0.98 32	3.95 23	17.59 550	7.74 510	7.82 267	6.09 365	9.89 110	9.40 184	4.82 122	10.69 184	1.93 71	1.22 38	4.54 21	2.47 112	10.98 575	0.02 37	0.00 1	0.02 142	0.53 322	8.19 554

MGS-Stereo	3.47 95	1.54 137	7.34 178	3.79 84	0.51 30	4.78 122	1.51 137	6.53 30	9.92 190	4.54 111	10.22 175	5.44 144	1.26 40	8.51 114	2.53 118	0.21 267	0.01 12	0.02 203	0.00 1	0.59 345	0.23 34

MatchStereo	1.90 21	1.04 43	4.50 38	2.54 10	0.18 2	2.31 17	0.33 38	6.54 31	5.32 80	1.05 1	4.55 74	0.82 43	1.31 41	5.33 39	1.70 54	0.03 43	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.28 41
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	2.07 26	0.71 4	3.39 6	2.31 6	0.61 38	1.95 10	0.09 12	6.95 45	7.84 147	1.41 12	1.63 24	1.25 51	1.31 41	6.83 64	1.95 67	0.48 360	0.58 299	0.00 1	0.24 334	0.02 4	1.82 354

SGD-Stereo	2.03 23	0.90 21	4.25 26	2.80 25	0.38 13	3.39 50	0.90 79	7.22 58	2.50 18	4.05 96	1.12 15	1.77 65	1.31 41	8.51 114	1.04 16	0.24 278	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.12 17

Wavelet-MonSter	2.01 22	1.07 52	5.09 72	2.96 35	2.61 270	2.98 33	0.04 5	5.15 8	2.07 11	2.18 38	4.47 70	0.37 20	1.33 44	5.56 40	2.03 80	0.01 4	0.99 405	0.02 203	0.29 368	0.02 4	0.95 210

mms	3.23 79	1.87 205	6.16 111	4.22 118	2.38 254	4.13 78	3.87 297	8.68 84	5.05 75	2.68 57	5.66 114	3.05 89	1.33 44	9.68 156	2.35 102	0.01 4	0.55 289	0.00 1	0.00 1	0.42 284	2.47 456

AIO_test	3.09 73	1.33 100	5.84 94	4.60 142	3.35 315	5.26 156	2.32 224	9.12 98	5.01 74	1.93 29	4.76 81	4.23 114	1.35 46	7.85 96	1.18 23	0.92 450	1.03 428	0.00 1	0.29 368	0.07 62	1.30 282

IGEV-BASED-STEREO-	7.80 297	28.14 580	42.31 552	3.20 51	0.50 29	4.12 77	1.45 123	7.06 52	4.60 67	4.66 116	3.90 61	2.47 82	1.37 47	6.02 47	1.94 66	24.62 590	0.43 259	0.01 175	0.08 217	4.61 521	14.42 579

CAS++	4.25 142	2.16 282	6.64 144	4.57 141	1.14 102	4.22 80	1.62 149	19.22 291	10.81 198	9.35 195	9.25 160	1.97 72	1.40 48	9.87 162	2.00 76	0.15 227	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.33 221	0.28 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	4.12 132	1.12 61	7.35 179	3.18 50	3.35 315	3.26 45	1.10 94	13.45 181	17.39 291	5.31 142	10.12 173	3.27 93	1.41 49	9.63 155	1.21 24	0.07 145	0.10 143	0.00 1	0.04 173	0.13 115	0.95 210

fffft	2.87 66	1.37 104	6.09 105	3.63 72	1.48 148	4.34 90	4.03 305	9.11 96	3.91 58	3.19 72	2.34 32	1.90 70	1.43 50	10.93 193	2.22 90	0.00 1	0.23 198	0.00 1	0.00 1	0.38 262	0.85 174
1: 1. 1
GREAT-IGEV	2.67 55	1.48 128	5.32 83	3.65 74	1.73 192	2.92 31	0.20 29	6.37 19	6.52 117	1.34 9	5.23 97	1.09 46	1.45 51	10.01 168	1.57 50	0.11 189	1.50 516	0.00 1	0.24 334	0.19 145	2.48 457
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	3.10 76	1.22 80	7.79 193	4.50 137	2.51 261	2.59 21	0.42 44	5.88 14	5.74 91	5.46 148	7.76 141	1.12 47	1.46 52	9.06 129	5.42 265	0.06 120	0.07 119	0.00 1	0.01 107	0.60 351	0.26 39

DispViT+	2.50 46	1.32 98	6.65 145	3.56 70	3.91 343	4.23 81	0.21 31	7.17 54	6.18 110	1.55 19	2.00 28	0.80 42	1.55 53	6.34 57	1.93 65	0.71 414	1.62 523	0.00 1	0.00 1	0.12 104	0.22 33

AdaDepth	2.53 47	1.09 54	6.44 128	3.77 81	3.11 306	3.50 59	0.68 65	5.77 13	3.85 54	2.06 34	3.46 50	0.52 27	1.57 54	11.34 216	1.39 35	0.04 58	0.91 375	0.00 1	0.22 313	0.05 43	0.78 165

U	3.84 114	0.81 14	6.63 143	4.40 132	11.89 554	11.98 330	0.20 29	8.42 78	5.78 92	1.97 33	2.73 38	0.77 39	1.59 55	2.60 3	0.98 8	0.04 58	0.04 66	10.46 570	5.41 560	0.05 43	0.14 20

4D-IteraStereo	5.47 179	2.05 249	8.66 222	5.34 199	4.93 399	6.11 206	1.79 181	13.74 189	16.35 279	14.53 272	11.10 192	8.22 205	1.59 55	8.73 118	3.37 174	0.00 1	0.49 270	0.09 300	0.02 142	0.25 171	1.98 381

WQFJA1++	2.85 64	0.75 8	5.28 80	3.42 64	2.42 256	4.30 84	0.29 37	7.68 68	2.78 25	3.98 93	2.72 37	0.69 37	1.60 57	7.66 88	1.42 44	0.41 341	1.01 414	0.01 175	0.40 433	9.39 552	0.78 165

CASnet	4.11 131	1.27 91	5.28 80	5.63 222	0.31 5	4.89 129	2.86 258	11.52 147	11.73 211	11.06 211	11.80 200	4.16 110	1.63 58	6.30 56	2.22 90	0.63 399	0.00 1	0.60 456	0.13 247	0.15 124	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
XX-TBD	4.63 154	10.71 521	3.94 22	10.55 477	0.62 40	5.95 200	0.08 8	7.91 73	12.75 222	11.73 217	14.80 227	4.04 107	1.64 59	4.90 34	2.61 124	0.08 157	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.26 184	0.06 6

RAFT-Stereo-weight	5.42 177	1.21 73	6.22 114	4.69 146	1.28 126	6.18 216	1.58 146	18.42 279	18.47 305	11.35 214	10.27 176	11.93 260	1.65 60	9.59 153	3.83 200	0.10 181	0.60 305	0.00 1	0.00 1	0.16 128	0.89 187

DLNR-FE	27.94 570	51.88 595	92.05 624	98.26 631	97.81 632	3.06 37	0.49 50	31.86 462	8.33 159	8.42 180	15.65 232	7.22 182	1.66 61	12.17 260	4.82 246	40.33 596	1.88 531	0.06 261	0.33 391	80.59 622	1.99 392

DLNR_Zeroshot_test	27.91 569	51.88 595	91.97 623	98.26 631	97.92 633	3.07 39	0.49 50	31.27 452	8.33 159	8.40 179	15.66 233	7.22 182	1.66 61	12.16 259	4.82 246	40.46 597	1.87 530	0.06 261	0.33 391	80.45 621	1.99 392

EGLCR-Stereo	3.41 89	1.28 93	6.47 132	4.22 118	1.36 131	5.18 150	1.24 104	11.58 149	5.47 85	3.80 90	3.40 49	8.10 204	1.69 63	9.53 152	2.23 92	0.09 169	0.89 372	0.01 175	0.00 1	0.24 166	1.42 301

HART	4.24 141	2.13 274	6.15 109	5.53 211	1.40 136	4.32 89	0.74 69	13.35 178	5.92 105	6.13 156	12.75 210	6.81 174	1.70 64	11.14 205	2.42 109	0.03 43	1.48 515	0.10 313	0.00 1	0.55 330	2.26 434

LACA1	1.26 3	1.11 58	3.02 1	1.48 1	0.60 36	2.46 18	0.44 46	5.13 7	1.26 2	1.82 27	0.26 5	0.48 26	1.74 65	4.67 25	0.52 1	0.02 22	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.12 17

RSM	3.39 86	1.22 80	5.46 86	5.06 176	1.60 169	4.70 112	1.76 179	10.72 128	4.92 72	3.67 85	4.52 72	7.70 196	1.74 65	11.04 195	2.06 83	0.05 86	0.18 180	0.00 1	0.35 401	0.19 145	0.92 194

Selective-IGEV	3.46 93	1.32 98	5.92 103	4.55 138	2.27 245	4.65 106	2.07 206	11.50 146	5.81 93	3.19 72	4.75 80	5.46 147	1.77 67	11.24 208	2.37 104	0.05 86	0.82 355	0.00 1	0.20 307	0.10 86	1.17 261

testlalala	3.88 115	1.21 73	8.47 219	4.07 100	3.83 339	2.72 24	1.50 133	9.84 106	12.58 218	4.96 126	6.53 123	7.07 178	1.78 68	9.89 163	1.98 72	0.06 120	0.10 143	0.00 1	0.01 107	0.07 62	1.00 220

GCAPDPT-zeroshot	3.88 115	1.21 73	8.46 218	4.07 100	3.83 339	2.72 24	1.50 133	9.84 106	12.58 218	4.96 126	6.53 123	7.07 178	1.78 68	9.89 163	1.98 72	0.06 120	0.10 143	0.00 1	0.01 107	0.07 62	1.01 222

GCAPDPT-zeroshot4090	3.88 115	1.21 73	8.45 217	4.06 98	3.83 339	2.72 24	1.50 133	9.84 106	12.58 218	4.95 125	6.53 123	7.07 178	1.79 70	9.90 165	1.98 72	0.06 120	0.11 152	0.00 1	0.01 107	0.07 62	1.01 222

VIP-Stereo	3.44 91	1.88 206	6.40 125	3.40 63	4.56 387	14.56 376	1.70 170	6.48 27	4.46 66	2.19 39	5.59 106	2.42 81	1.80 71	9.75 159	2.11 88	0.01 4	0.98 391	0.00 1	0.01 107	0.09 81	0.49 104

SCV_C0	3.81 112	1.92 216	7.94 200	4.22 118	1.75 195	4.82 125	1.56 145	11.79 150	8.00 150	3.23 75	5.14 94	6.19 163	1.81 72	11.49 227	2.42 109	0.17 237	1.09 434	0.00 1	0.23 324	0.38 262	2.04 403

ours_stereo	3.25 80	1.81 187	5.95 104	4.18 113	1.97 220	3.79 64	2.71 251	8.97 91	6.86 122	2.39 47	5.79 117	3.97 105	1.82 73	9.84 160	2.05 82	0.02 22	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.38 262	2.35 447

RSM++	3.35 84	1.29 95	5.82 93	5.16 189	1.00 88	4.93 137	2.54 238	10.70 127	5.17 77	3.45 80	4.81 82	6.63 171	1.86 74	10.23 174	2.06 83	0.05 86	0.06 104	0.01 175	0.18 296	0.19 145	0.95 210

2.5w	2.47 44	0.97 30	5.69 91	3.45 65	1.92 213	3.19 42	2.18 213	6.67 36	2.91 30	2.14 36	5.66 114	0.25 3	1.97 75	7.82 91	1.43 46	0.18 246	1.07 432	0.00 1	0.30 377	0.03 19	1.46 306

castereo++	3.76 110	1.79 181	5.06 67	4.09 104	2.65 271	16.30 418	1.89 195	8.46 79	9.15 180	2.53 52	4.66 77	5.04 132	2.00 76	9.08 131	1.04 16	0.02 22	0.59 303	0.00 1	0.34 397	0.08 71	0.50 107

111111	2.79 62	1.16 65	4.90 57	4.16 108	4.50 382	3.40 51	0.22 32	9.37 100	4.11 61	2.47 51	4.41 68	2.27 78	2.02 77	9.21 137	1.37 33	0.01 4	0.79 346	0.08 290	0.01 107	0.14 118	1.19 266

GLC_STEREO	3.61 102	1.35 102	3.91 21	6.86 336	0.23 4	4.69 110	1.61 148	9.80 104	7.20 127	5.64 151	9.11 155	5.19 136	2.02 77	10.25 175	3.70 192	0.07 145	0.04 66	0.22 399	0.00 1	0.24 166	0.17 27

3.5w_stereo	2.78 61	1.48 128	5.51 88	2.66 12	1.61 171	5.90 199	1.09 92	7.46 62	3.28 40	4.31 104	4.49 71	0.35 18	2.04 79	10.32 178	3.27 170	0.21 267	0.66 315	0.00 1	0.09 225	0.02 4	0.88 183

LG-G_1	2.39 38	0.79 11	4.63 42	3.83 87	0.64 43	10.74 308	0.58 59	7.00 48	1.89 7	1.72 24	1.33 19	1.33 53	2.10 80	8.16 101	1.40 36	0.05 86	0.66 315	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.94 206

LG-G	2.39 38	0.79 11	4.63 42	3.83 87	0.64 43	10.74 308	0.58 59	7.00 48	1.89 7	1.72 24	1.33 19	1.33 53	2.10 80	8.16 101	1.40 36	0.05 86	0.66 315	0.00 1	0.00 1	0.06 54	0.94 206

CREStereo++_RVC	4.83 158	1.16 65	4.67 45	4.71 149	2.02 225	4.01 70	0.11 14	9.48 101	18.00 296	8.87 188	16.74 246	4.43 118	2.15 82	6.09 50	3.39 176	0.07 145	0.00 1	0.00 1	10.51 580	0.05 43	0.12 17
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
SMoEStereo_RVC	3.08 72	1.77 178	5.88 96	4.29 128	0.76 53	6.25 219	1.85 186	8.81 88	4.44 65	4.08 98	3.85 60	2.76 87	2.21 83	11.07 196	2.28 93	0.01 4	0.13 164	0.03 222	0.00 1	0.35 233	0.83 172

Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 163	3.05 393	9.51 267	4.55 138	3.59 327	9.01 283	1.46 127	14.59 208	19.31 318	7.65 177	7.22 133	2.04 76	2.21 83	10.13 172	2.51 114	0.12 204	0.03 54	0.08 290	0.00 1	0.62 356	0.50 107

GEAStereo	2.49 45	1.24 84	4.35 29	4.86 158	1.65 179	4.29 82	1.45 123	9.09 94	4.32 63	2.74 59	2.76 40	1.20 49	2.22 85	3.97 15	1.97 69	0.07 145	1.09 434	0.05 249	0.00 1	0.25 171	2.16 426

GSStereo	2.68 57	1.24 84	4.35 29	4.97 171	1.65 179	4.29 82	1.45 123	9.98 111	5.42 83	3.09 70	2.76 40	1.86 68	2.22 85	3.97 15	1.97 69	0.06 120	1.02 423	0.00 1	0.86 484	0.25 171	2.14 422

GS-Stereo							1.45 123	9.98 111	5.42 83	3.09 70	2.76 40	1.86 68	2.22 85	3.97 15	1.97 69	0.06 120	1.02 423	0.00 1	0.86 484	0.25 171	2.14 422

XX-Stereo	6.50 236	1.81 187	10.42 309	12.71 520	7.14 495	3.46 54	0.90 79	16.31 235	6.13 109	9.03 193	28.11 386	13.48 295	2.22 85	11.87 245	2.61 124	0.45 356	0.78 344	0.08 290	0.42 437	1.09 427	0.88 183

asd	2.40 40	0.92 26	4.93 60	2.96 35	2.30 247	3.95 68	0.35 39	7.56 64	2.81 26	3.69 86	2.96 44	0.54 29	2.23 89	8.72 117	1.25 26	0.70 412	0.84 357	0.00 1	0.13 247	0.12 104	0.93 200

999	3.74 107	1.55 139	5.72 92	5.15 188	2.42 256	7.40 257	2.13 208	10.76 129	7.33 131	3.20 74	5.04 92	5.01 131	2.26 90	12.45 282	3.06 157	0.06 120	0.24 202	0.00 1	0.00 1	0.37 250	0.66 136

VMStereo-Base	3.56 100	1.14 64	4.69 46	2.08 4	0.51 30	2.97 32	0.56 58	10.54 123	14.83 252	3.99 94	9.20 159	7.37 188	2.33 91	8.03 97	2.34 99	0.12 204	0.08 127	0.04 238	0.00 1	0.07 62	0.20 31

2.75w_new	2.45 43	1.02 41	5.11 73	2.65 11	1.60 169	3.48 55	2.22 218	6.17 16	3.29 41	5.05 133	4.14 65	0.30 12	2.34 92	6.69 63	2.71 131	0.06 120	0.99 405	0.00 1	0.28 362	0.03 19	0.85 174

4.25_new	2.28 34	1.01 36	4.72 47	3.33 58	2.74 276	4.30 84	2.29 219	6.42 21	3.33 42	2.35 44	3.76 55	0.26 4	2.35 93	4.64 22	1.40 36	0.63 399	0.99 405	0.00 1	0.26 349	0.03 19	0.74 155

4.5w_new	2.28 34	1.01 36	4.72 47	3.33 58	2.74 276	4.30 84	2.29 219	6.42 21	3.33 42	2.35 44	3.76 55	0.26 4	2.35 93	4.64 22	1.40 36	0.63 399	0.99 405	0.00 1	0.26 349	0.03 19	0.74 155

4.25w-stereo	2.28 34	1.01 36	4.72 47	3.33 58	2.74 276	4.31 87	2.30 223	6.42 21	3.33 42	2.35 44	3.76 55	0.26 4	2.35 93	4.64 22	1.40 36	0.63 399	0.99 405	0.00 1	0.26 349	0.03 19	0.74 155

MSKI-zero shot	5.11 170	1.81 187	6.47 132	6.17 274	1.78 201	6.42 229	1.50 133	13.59 184	8.66 170	10.63 206	11.58 198	13.29 292	2.35 93	12.34 274	3.09 159	0.05 86	1.21 473	0.02 203	0.29 368	0.15 124	0.85 174

tt45	3.47 95	1.65 155	5.29 82	4.20 116	1.93 215	8.00 272	1.99 203	9.99 113	4.05 59	5.83 152	4.57 75	4.57 125	2.37 97	11.40 218	2.38 106	0.01 4	0.14 170	0.00 1	0.01 107	0.40 272	0.69 142

IGEV-RUCA	3.15 77	1.28 93	5.12 74	5.23 192	2.34 252	6.02 204	1.75 177	7.71 71	5.31 79	2.77 61	4.98 90	4.01 106	2.39 98	10.02 169	1.73 56	0.17 237	0.26 208	0.21 391	0.29 368	0.74 388	0.58 126

2.25w	2.72 58	1.05 44	6.11 106	3.00 39	1.81 203	3.48 55	0.41 42	6.68 41	2.83 29	4.84 123	6.79 126	0.37 20	2.42 99	9.01 125	3.30 171	0.22 272	1.00 410	0.00 1	0.30 377	0.02 4	0.81 168

3.25w_new	2.57 51	1.05 44	5.06 67	2.75 22	1.49 154	5.86 194	1.15 96	7.21 56	3.61 49	4.57 112	3.97 62	0.64 33	2.42 99	7.83 93	1.41 41	0.07 145	0.97 387	0.00 1	0.23 324	0.08 71	0.95 210

3.25w	2.57 51	1.05 44	5.06 67	2.75 22	1.49 154	5.87 195	1.15 96	7.21 56	3.61 49	4.57 112	3.97 62	0.64 33	2.42 99	7.82 91	1.41 41	0.07 145	0.97 387	0.00 1	0.23 324	0.08 71	0.95 210

HUF	3.37 85	1.82 195	7.11 165	3.74 80	1.68 184	5.10 146	2.12 207	10.44 121	5.26 78	2.44 49	4.54 73	5.45 146	2.61 102	7.44 80	2.03 80	0.91 448	2.05 537	0.09 300	0.00 1	0.19 145	2.46 453

Pointernet	3.56 100	0.99 35	6.55 139	3.79 84	0.85 68	5.19 152	0.36 40	17.55 266	7.32 130	4.50 110	6.92 127	4.82 129	2.69 103	5.26 38	2.99 152	0.04 58	0.53 282	0.00 1	0.35 401	0.05 43	0.42 83

SCV	3.72 106	1.81 187	7.24 168	5.65 225	1.66 181	4.31 87	1.64 152	12.11 154	6.98 123	2.28 43	4.94 89	6.07 157	2.70 104	10.28 176	2.30 94	0.09 169	0.98 391	0.00 1	0.53 456	0.55 330	2.27 436

3.75w	2.66 54	1.12 61	4.96 63	2.92 33	3.25 312	7.95 271	1.38 114	6.44 26	3.16 37	3.38 78	4.87 84	0.33 15	2.71 105	6.99 68	1.28 29	0.36 323	0.96 383	0.00 1	0.14 260	0.10 86	0.89 187

BridgeDepth	1.76 13	1.05 44	3.18 2	2.17 5	0.16 1	6.45 230	0.05 6	6.54 31	3.33 42	1.56 20	0.40 8	1.99 74	2.73 106	4.72 26	0.75 3	0.04 58	0.02 37	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.05 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
plain	4.41 149	2.18 286	11.50 351	5.46 208	2.97 299	3.20 43	1.38 114	9.01 93	5.96 106	3.56 82	16.63 244	3.01 88	2.76 107	14.80 370	4.25 221	0.32 308	0.00 1	0.04 238	0.01 107	0.79 397	0.43 87

MM-Stereo_test3	6.01 217	1.69 163	6.25 116	6.36 291	5.46 428	4.64 105	6.31 373	20.05 306	24.24 374	8.85 187	11.38 196	7.22 182	2.79 108	9.11 132	3.08 158	0.11 189	0.92 377	0.00 1	0.02 142	0.54 329	1.11 250

FoundationStereo	1.56 5	0.84 18	3.56 11	3.37 62	1.49 154	2.27 16	0.59 61	3.96 4	2.27 14	2.10 35	0.11 1	2.58 85	2.83 109	2.97 5	1.00 11	0.04 58	0.88 368	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.34 56

GCAP-BAT	5.15 172	2.42 335	8.74 226	4.07 100	5.04 406	6.61 238	1.82 183	10.43 120	6.66 120	13.47 256	12.76 211	9.14 217	2.87 110	11.51 231	3.58 189	0.03 43	1.24 478	0.01 175	0.60 466	0.13 115	1.81 348

BridgeDepth_RVC	1.61 7	1.02 41	3.25 4	1.82 3	0.74 46	3.96 69	0.02 2	6.73 42	1.85 6	1.51 15	1.19 16	1.05 44	2.91 111	3.96 14	1.00 11	0.92 450	0.08 127	0.12 339	0.06 201	0.01 1	0.02 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	2.30 37	1.05 44	5.07 71	3.16 48	1.97 220	3.28 46	0.84 78	6.58 33	3.63 51	2.65 55	3.26 47	0.65 35	2.93 112	6.05 48	1.83 59	0.70 412	1.01 414	0.00 1	0.27 357	0.10 86	0.86 177

model_zeroshot	5.85 200	1.91 213	10.98 336	6.34 290	2.55 265	10.42 299	2.38 227	17.38 262	9.39 183	14.72 275	10.36 178	11.21 243	2.93 112	8.95 124	3.57 187	0.14 216	1.01 414	0.15 360	0.38 423	0.08 71	2.15 425

fffy	3.69 104	1.76 175	7.01 157	4.25 127	1.49 154	4.74 118	1.69 169	10.96 133	7.10 125	2.90 63	6.29 119	6.27 166	3.10 114	10.41 180	2.09 86	0.01 4	1.02 423	0.00 1	0.00 1	0.37 250	2.28 438

GIP-stereo	3.09 73	1.42 112	4.82 54	5.64 223	4.11 355	3.31 47	0.74 69	9.86 109	6.75 121	2.44 49	5.48 101	4.08 108	3.14 115	5.77 43	1.68 53	0.14 216	0.63 311	0.00 1	0.00 1	0.09 81	1.66 333

TRStereo	6.64 241	6.95 490	12.06 372	9.69 449	7.59 503	5.12 147	1.68 161	20.72 312	12.34 215	10.93 210	9.07 153	10.57 236	3.16 116	14.33 349	4.23 220	0.60 394	0.80 349	0.14 355	0.37 413	0.56 334	1.86 360

iRaftStereo_RVC	5.06 169	2.15 278	7.88 198	5.54 214	0.78 59	5.22 153	0.45 48	18.47 280	11.75 212	9.72 199	15.05 229	5.74 153	3.18 117	9.29 142	2.52 116	0.02 22	1.24 478	0.00 1	0.01 107	0.58 339	1.62 328

rvit_stereo_0081_aga	4.01 126	3.10 394	10.05 288	5.65 225	3.01 301	4.91 134	1.88 192	8.80 87	7.27 128	6.97 160	6.94 128	5.81 154	3.23 118	7.63 87	3.77 196	0.08 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.44 90

4w-stereo	2.40 40	1.23 83	5.26 78	2.81 26	2.14 235	3.64 61	0.60 62	7.00 48	2.73 24	2.99 66	4.33 66	0.35 18	3.26 119	7.50 81	1.55 49	0.32 308	0.98 391	0.00 1	0.30 377	0.05 43	0.96 215

test_xeample3	4.08 128	2.95 381	11.20 343	4.05 95	1.05 91	5.62 183	1.58 146	13.23 168	4.76 70	7.10 163	3.83 59	3.18 91	3.30 120	11.75 238	4.42 229	0.08 157	0.74 333	0.00 1	0.38 423	0.26 184	2.04 403

FE-Mocha	4.97 166	2.28 306	10.93 334	5.13 187	2.55 265	4.77 120	0.79 74	14.50 204	5.84 101	13.74 262	11.07 191	12.61 269	3.39 121	6.44 59	2.76 136	0.10 181	1.00 410	0.15 360	0.39 432	0.14 118	0.93 200

IGEV-Stereo+	3.03 70	1.10 56	5.14 76	3.52 68	4.87 396	2.53 20	0.68 65	4.40 5	3.11 33	2.20 40	0.71 12	0.79 41	3.45 122	8.89 123	1.25 26	0.08 157	0.70 324	0.00 1	0.40 433	5.72 534	11.13 574

LL-Strereo2	5.97 212	2.88 374	10.62 318	6.59 308	3.38 318	6.31 221	2.20 215	15.61 222	8.46 165	11.33 213	10.75 187	15.69 327	3.45 122	13.58 333	4.65 238	0.16 230	0.48 267	1.33 507	0.13 247	0.36 244	1.42 301

AIO-test2	7.31 275	2.95 381	8.32 214	9.20 437	5.66 439	8.78 279	5.13 332	26.30 385	23.78 367	7.04 162	20.37 295	5.69 150	3.51 124	10.05 170	2.74 133	4.35 543	0.14 170	0.03 222	0.62 469	0.71 382	0.80 167

GCAP-Stereo	4.26 143	2.26 304	8.78 227	5.09 180	1.45 139	5.66 184	1.08 91	13.30 177	8.20 158	8.93 191	10.09 172	6.61 170	3.52 125	5.14 36	3.20 164	0.02 22	1.13 448	0.06 261	0.00 1	0.32 217	0.39 74

ProNet	4.14 134	2.35 327	7.50 183	4.22 118	1.47 143	5.67 186	6.24 369	13.78 191	7.71 137	3.38 78	4.93 88	3.72 102	3.52 125	11.52 232	2.72 132	0.08 157	1.32 487	0.01 175	0.26 349	0.47 304	2.02 397

StereoAnything_RVC	2.80 63	12.35 540	6.48 136	2.89 31	1.06 94	1.47 5	0.17 27	5.24 9	2.04 10	1.29 8	0.35 7	0.29 11	3.53 127	8.37 112	1.01 13	0.05 86	0.88 368	0.00 1	0.00 1	6.93 538	1.66 333

CREStereo	3.75 109	1.21 73	3.79 18	2.66 12	0.66 45	5.52 169	0.39 41	10.77 131	14.18 247	7.14 165	10.54 181	5.25 139	3.54 128	6.27 55	2.88 150	0.04 58	0.01 12	0.03 222	0.01 107	0.05 43	0.05 4
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
GMStereo	6.44 231	4.92 457	12.13 373	5.60 218	0.87 71	9.18 285	2.57 242	12.99 163	25.54 392	12.85 237	11.84 201	5.60 148	3.62 129	11.92 248	6.44 307	0.53 372	0.02 37	0.05 249	0.36 408	0.98 419	0.70 146
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	5.82 195	2.06 252	9.08 239	6.23 279	2.20 241	6.24 218	6.20 368	20.18 309	6.36 114	10.65 207	15.97 239	6.31 167	3.63 130	12.09 257	4.88 249	0.06 120	0.73 331	0.04 238	1.59 522	0.21 154	1.67 335

xyz-stereo-finetune	5.68 185	2.00 233	6.56 140	3.16 48	0.33 9	11.80 327	3.99 303	13.58 183	21.58 339	8.92 190	12.57 208	6.12 158	3.72 131	12.06 253	6.59 311	0.07 145	0.02 37	0.00 1	0.02 142	0.19 145	0.25 38

MM-Stereo_test2	4.38 148	1.62 147	7.85 196	5.85 255	1.12 97	7.07 248	2.18 213	15.22 216	8.69 171	7.23 169	5.26 98	4.83 130	3.75 132	10.87 191	2.40 108	0.03 43	1.04 430	0.00 1	0.14 260	0.41 276	2.02 397

trnet	3.79 111	1.10 56	3.76 16	2.70 16	0.63 42	5.60 182	0.41 42	10.89 132	14.11 246	7.11 164	10.55 183	5.73 151	3.75 132	6.25 53	2.89 151	0.04 58	0.02 37	0.03 222	0.01 107	0.06 54	0.07 7

LoS	3.83 113	1.25 87	4.39 32	3.29 57	0.58 35	4.87 126	1.15 96	11.00 134	13.34 235	5.02 129	10.69 184	4.14 109	3.78 134	9.15 136	3.20 164	0.08 157	0.03 54	0.09 300	0.00 1	0.13 115	0.35 58
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DilatedVolume-Stereo	4.62 153	1.66 158	6.95 156	4.21 117	1.86 208	10.94 312	0.99 86	12.18 155	6.28 112	12.65 225	10.00 166	5.44 144	3.80 135	10.06 171	3.61 190	0.13 212	0.49 270	0.09 300	0.28 362	0.09 81	0.68 139

test_4	5.75 189	1.40 109	6.47 132	7.20 362	0.89 73	5.81 193	1.82 183	12.26 156	6.62 119	12.85 237	30.51 419	7.61 194	3.81 136	12.70 293	3.47 180	0.02 22	0.27 210	0.03 222	0.17 283	0.39 267	0.67 137

IGEV_Zeroshot_test	5.90 207	2.30 311	15.24 428	6.90 339	2.11 230	4.35 91	1.51 137	15.68 223	8.52 167	13.73 261	11.89 203	11.49 245	3.82 137	11.41 219	4.76 244	0.11 189	0.84 357	0.15 360	0.25 346	0.87 412	1.98 381

RALCasStereoNet	6.53 239	2.84 373	8.12 206	7.88 398	6.12 466	6.85 242	5.29 341	14.66 209	13.94 242	10.20 200	18.18 262	10.24 231	3.83 138	12.33 272	5.56 272	0.04 58	1.88 531	0.11 334	0.01 107	0.26 184	2.24 433

IGEV-FE	5.90 207	2.30 311	15.24 428	6.91 340	2.11 230	4.35 91	1.51 137	15.68 223	8.52 167	13.72 260	11.87 202	11.49 245	3.84 139	11.42 220	4.77 245	0.10 181	0.84 357	0.15 360	0.25 346	0.87 412	1.98 381

NLSM3	3.45 92	1.17 70	4.52 39	3.64 73	3.99 346	3.16 40	0.54 57	14.33 196	9.76 187	3.70 87	7.08 132	1.78 66	3.88 140	7.50 81	3.21 166	0.02 22	0.00 1	0.06 261	0.01 107	0.04 35	0.59 128

IGEVStereo-DCA	3.90 118	2.95 381	7.30 172	4.05 95	0.92 76	4.94 139	1.65 155	14.40 197	5.82 94	4.17 100	4.67 78	4.50 122	3.95 141	11.24 208	4.28 222	0.18 246	0.56 292	0.00 1	0.17 283	0.25 171	1.98 381

rrr	3.99 125	2.95 381	11.04 339	4.05 95	0.92 76	4.94 139	1.53 141	11.97 153	6.50 116	4.17 100	4.67 78	4.50 122	3.95 141	11.24 208	4.28 222	0.18 246	0.56 292	0.00 1	0.22 313	0.25 171	1.88 362

gasm-f	2.98 69	1.42 112	4.98 64	4.86 158	1.58 166	4.40 94	2.46 233	9.09 94	4.32 63	2.74 59	5.99 118	1.20 49	3.99 143	6.65 62	2.16 89	0.07 145	1.09 434	0.05 249	0.00 1	0.30 211	2.16 426

test_3	5.97 212	1.26 88	9.95 285	6.84 335	1.45 139	8.73 277	3.18 270	14.26 194	19.86 321	12.22 220	8.91 151	13.78 298	3.99 143	9.38 147	2.58 119	0.01 4	1.10 441	0.00 1	0.37 413	0.30 211	1.20 268

AnonymousM	6.73 244	12.03 535	3.53 10	4.47 136	1.55 163	4.42 95	3.17 269	11.94 152	8.44 164	17.00 333	10.06 167	9.08 216	4.00 145	7.56 85	4.06 210	0.55 380	0.68 322	23.13 584	8.12 572	0.07 62	0.65 133

tg	5.41 175	2.04 243	7.70 187	5.40 205	1.27 124	7.45 260	0.49 50	18.97 284	13.10 228	9.51 196	14.60 223	7.15 181	4.05 146	10.89 192	2.99 152	0.02 22	0.70 324	0.00 1	0.00 1	0.55 330	1.42 301

test_1	5.63 183	1.29 95	9.52 269	4.90 167	1.45 139	6.51 233	2.93 262	13.65 187	19.05 316	12.58 224	8.67 149	13.02 286	4.07 147	9.39 148	2.58 119	0.01 4	1.09 434	0.00 1	0.38 423	0.28 199	1.26 276

Zero-FE251	3.09 73	1.71 165	6.29 117	4.81 155	2.16 238	7.18 250	0.73 68	8.50 80	3.56 48	5.39 144	2.58 33	5.37 143	4.09 148	4.80 29	1.73 56	0.49 364	0.81 350	0.05 249	0.03 157	0.03 19	1.45 304

test-3	5.64 184	1.29 95	9.52 269	4.88 161	1.45 139	6.53 234	2.92 260	13.64 185	19.04 315	12.75 235	8.67 149	13.01 285	4.10 149	9.39 148	2.58 119	0.01 4	1.09 434	0.00 1	0.37 413	0.28 199	1.25 275

WCG-NET	4.15 136	1.44 122	6.47 132	3.48 66	0.31 5	4.36 93	1.74 175	8.24 75	15.53 263	8.94 192	9.64 164	6.87 175	4.12 150	7.42 79	2.86 148	0.02 22	1.09 434	0.00 1	0.00 1	0.21 154	0.28 41

3w_stereo	2.85 64	1.08 53	6.84 153	3.00 39	0.62 40	5.35 163	6.31 373	7.70 70	3.87 57	4.12 99	5.00 91	0.30 12	4.15 151	4.87 33	1.71 55	0.00 1	1.02 423	0.00 1	0.24 334	0.03 19	0.87 182

EKT-Stereo	6.11 221	1.71 165	9.09 240	7.69 385	5.56 433	5.16 148	4.26 311	19.18 287	15.13 257	9.20 194	12.84 212	9.55 224	4.18 152	11.74 237	3.24 167	0.53 372	0.62 309	0.09 300	0.14 260	0.17 134	2.16 426

2w_stereo	2.67 55	1.09 54	5.38 84	3.25 52	1.25 121	4.61 103	3.77 295	7.59 66	4.10 60	4.28 102	5.14 94	0.27 7	4.25 153	4.81 30	2.06 83	0.11 189	0.72 328	0.00 1	0.18 296	0.02 4	0.48 101

ACRE	7.62 286	3.21 399	14.93 423	7.81 393	5.00 404	10.01 289	4.45 315	16.32 236	15.86 265	17.81 350	19.21 273	8.38 207	4.25 153	11.11 201	10.58 383	0.78 426	0.32 223	0.03 222	0.15 269	0.44 291	1.84 356

1w_stereo	3.18 78	0.88 20	4.34 28	3.77 81	2.15 236	4.45 97	6.50 379	7.10 53	5.69 87	3.58 83	7.40 134	0.28 9	4.26 155	8.58 116	2.83 147	0.05 86	0.64 312	0.00 1	0.01 107	0.02 4	1.16 258

Occ-G	4.14 134	1.50 135	5.89 99	3.82 86	1.88 209	3.75 63	6.51 380	8.68 84	6.38 115	4.81 120	8.44 147	9.56 225	4.31 156	10.00 167	4.16 214	0.05 86	0.84 357	0.00 1	0.19 302	0.23 162	1.71 338

RALAANet	6.86 250	3.28 405	11.09 340	7.63 381	4.95 401	6.16 215	1.63 150	20.54 311	15.45 259	15.30 286	14.52 222	12.98 284	4.35 157	13.53 329	3.98 205	0.11 189	0.35 233	0.00 1	0.29 368	0.58 339	0.48 101

rvit_stereo_0080	4.27 144	2.89 375	9.02 236	4.10 105	1.93 215	4.06 71	7.35 408	10.37 118	8.86 174	5.39 144	7.51 136	6.20 164	4.36 158	7.08 71	4.75 242	0.45 356	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.59 345	0.45 93

IGEV++	3.49 97	1.67 160	6.59 141	6.41 294	1.44 138	4.50 98	1.66 160	11.20 139	5.34 81	3.01 67	6.40 121	4.30 115	4.36 158	5.66 42	3.53 185	0.05 86	1.20 467	0.00 1	0.15 269	0.32 217	2.10 416

whm_eth	4.27 144	2.89 375	9.02 236	4.10 105	1.93 215	4.06 71	7.35 408	10.37 118	8.86 174	5.39 144	7.51 136	6.20 164	4.36 158	7.08 71	4.75 242	0.45 356	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.59 345	0.45 93

IGEV-Stereo	3.97 123	2.10 261	6.78 152	4.43 134	1.81 203	4.92 135	1.68 161	14.84 211	5.82 94	5.25 140	5.54 104	4.22 113	4.36 158	11.55 234	2.68 129	0.04 58	0.88 368	0.00 1	0.18 296	0.36 244	1.98 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
anonymousdsp	3.97 123	2.10 261	6.76 150	4.43 134	1.82 206	4.92 135	1.68 161	14.84 211	5.82 94	5.26 141	5.54 104	4.20 111	4.37 162	11.54 233	2.68 129	0.04 58	0.87 366	0.00 1	0.18 296	0.36 244	1.98 381

cross-raft	5.70 187	1.44 122	7.08 159	6.69 321	2.11 230	5.89 196	1.44 121	16.44 239	8.38 162	13.42 254	20.70 298	12.20 265	4.38 163	9.06 129	3.11 160	0.03 43	0.38 238	0.00 1	0.22 313	0.24 166	0.84 173

Reg-Stereo(zero)	4.96 165	0.83 17	5.01 65	3.71 78	2.33 249	3.81 66	1.18 100	17.25 259	13.30 234	10.52 204	10.73 186	10.47 234	4.43 164	9.47 150	4.17 215	0.06 120	0.74 333	0.00 1	0.27 357	0.04 35	0.88 183

AE-Stereo	5.68 185	1.78 179	9.22 255	9.25 438	2.52 262	10.13 291	2.92 260	13.10 165	14.88 254	4.88 124	13.10 214	10.72 237	4.43 164	9.24 140	3.37 174	0.10 181	1.31 486	0.06 261	0.32 384	0.21 154	2.03 401

TANstereo	4.87 161	1.49 133	5.02 66	4.02 93	0.51 30	14.25 372	0.15 21	9.17 99	12.84 224	12.80 236	18.36 265	5.14 134	4.43 164	6.01 46	2.30 94	0.09 169	0.12 162	0.00 1	0.01 107	0.02 4	0.68 139

gcap_with_dpt	4.70 155	1.43 119	7.27 170	5.49 210	4.71 389	4.44 96	2.63 244	14.11 192	11.28 203	7.44 176	11.31 195	7.33 187	4.44 167	7.03 70	2.86 148	0.34 317	0.40 243	0.00 1	0.00 1	0.24 166	1.26 276

CroCo-Stereo	3.51 98	2.49 347	8.03 203	9.10 434	1.26 123	0.97 3	0.96 84	11.24 144	8.52 167	3.79 89	4.87 84	7.93 202	4.44 167	3.26 6	2.76 136	0.03 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 227	0.16 25
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
anonymousdsp2	6.47 235	1.81 187	9.73 276	5.25 194	1.23 115	9.35 286	3.96 300	22.51 337	18.39 300	12.87 239	10.19 174	10.17 229	4.46 169	11.77 239	3.83 200	0.06 120	1.00 410	0.31 427	0.18 296	0.25 171	2.06 408

NLMM1	5.47 179	1.61 145	7.10 161	4.06 98	5.50 429	12.13 333	3.20 271	13.17 166	16.77 284	7.43 175	8.61 148	5.16 135	4.51 170	12.35 276	6.39 305	0.02 22	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.12 104	1.10 245

DDF-Stereo	3.46 93	1.20 72	5.41 85	5.11 184	4.42 374	3.37 49	1.47 129	6.01 15	2.40 16	1.25 6	2.68 35	1.67 61	4.52 171	8.23 110	3.48 181	0.58 384	0.92 377	0.00 1	0.29 368	15.46 576	0.74 155

rvit_stereo_0081	4.20 138	2.18 286	9.43 263	6.66 319	1.77 199	3.43 52	2.29 219	8.53 82	16.32 277	4.68 117	5.52 102	5.21 137	4.60 172	8.22 106	4.20 216	0.05 86	0.01 12	0.00 1	0.01 107	0.41 276	0.49 104

rvit_stereo_0082	4.20 138	2.18 286	9.43 263	6.66 319	1.77 199	3.43 52	2.29 219	8.53 82	16.32 277	4.68 117	5.52 102	5.21 137	4.60 172	8.22 106	4.20 216	0.05 86	0.01 12	0.00 1	0.01 107	0.41 276	0.49 104

MaDis-Stereo	2.96 67	2.05 249	7.26 169	3.35 61	2.54 264	1.78 6	0.28 35	8.41 77	5.58 86	2.77 61	3.62 53	7.05 177	4.60 172	5.95 45	3.33 172	0.01 4	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.19 145	0.39 74

ff7	3.92 119	2.12 268	7.30 172	4.22 118	1.47 143	4.90 130	1.65 155	14.40 197	5.82 94	5.08 134	5.59 106	3.45 95	4.61 175	11.48 223	2.76 136	0.04 58	0.98 391	0.00 1	0.17 283	0.35 233	1.98 381

ffff	3.92 119	2.12 268	7.30 172	4.22 118	1.47 143	4.90 130	1.65 155	14.40 197	5.82 94	5.08 134	5.59 106	3.45 95	4.61 175	11.48 223	2.76 136	0.04 58	0.98 391	0.00 1	0.17 283	0.35 233	1.98 381

11t	3.92 119	2.12 268	7.30 172	4.22 118	1.47 143	4.90 130	1.65 155	14.40 197	5.82 94	5.08 134	5.59 106	3.45 95	4.61 175	11.48 223	2.76 136	0.04 58	0.98 391	0.00 1	0.17 283	0.35 233	1.98 381

ccc-4	3.92 119	2.12 268	7.30 172	4.22 118	1.47 143	4.90 130	1.65 155	14.40 197	5.82 94	5.08 134	5.59 106	3.45 95	4.61 175	11.48 223	2.76 136	0.04 58	0.98 391	0.00 1	0.17 283	0.35 233	1.98 381

CIPLG	7.69 290	3.27 403	14.40 411	7.84 395	5.08 409	10.24 293	4.59 320	16.02 230	15.45 259	18.05 360	19.72 282	8.79 212	4.61 175	11.84 244	10.40 379	0.76 419	0.33 229	0.03 222	0.15 269	0.44 291	1.83 355

rvit_stereo_ft	5.02 168	3.45 413	10.80 326	11.76 504	2.76 282	4.08 76	8.16 426	10.64 126	10.63 196	4.34 105	6.39 120	6.65 172	4.63 180	9.35 144	5.82 284	0.11 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 227	0.42 83

RAFT-Test	6.19 224	1.47 124	7.90 199	4.91 168	2.70 275	9.97 287	1.52 140	17.08 255	9.06 179	13.21 246	23.67 340	12.89 282	4.63 180	9.47 150	3.57 187	0.02 22	0.81 350	0.00 1	0.38 423	0.21 154	0.39 74

NLSM1	5.13 171	1.43 119	6.34 120	4.67 145	5.73 441	13.35 356	1.37 113	15.17 215	10.96 201	5.43 147	10.97 190	4.39 116	4.65 182	11.31 212	5.75 278	0.01 4	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.11 98	0.92 194

Any-RAFT	6.28 226	1.42 112	4.91 58	5.00 173	1.25 121	10.18 292	1.90 196	22.68 341	15.87 266	12.12 219	19.23 275	13.69 297	4.65 182	9.35 144	2.36 103	0.06 120	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.35 58

IPLGR_C	7.70 291	3.32 406	14.54 413	7.98 401	5.04 406	10.26 294	4.64 323	16.50 242	16.28 276	17.97 358	18.85 271	8.30 206	4.66 184	11.22 206	10.89 392	0.77 422	0.32 223	0.03 222	0.15 269	0.43 288	1.84 356

IGEV-Stereo++	2.55 50	0.93 27	4.65 44	4.40 132	3.52 326	3.33 48	0.10 13	8.77 86	4.60 67	2.63 54	4.41 68	2.00 75	4.67 185	3.47 7	0.98 8	0.02 22	0.78 344	0.09 300	0.00 1	0.06 54	1.65 332

GCST	37.71 590	41.51 592	27.28 515	92.08 627	36.49 593	24.16 492	0.99 86	26.00 376	20.14 324	26.34 487	15.80 236	19.97 391	4.67 185	17.54 423	5.83 285	80.93 621	35.32 599	87.67 627	74.76 617	73.87 617	42.93 604

PMTNet	5.52 181	1.11 58	4.24 25	2.49 9	1.38 134	8.75 278	0.67 64	12.64 160	12.84 224	8.66 182	11.27 194	6.00 156	4.70 187	9.91 166	3.02 154	22.39 589	0.01 12	0.04 238	0.02 142	0.06 54	0.23 34

zero-FE	3.32 81	1.18 71	5.60 89	4.69 146	4.43 375	3.21 44	1.46 127	6.93 44	2.47 17	1.50 13	2.64 34	1.71 62	4.81 188	6.47 60	3.42 179	0.59 390	0.90 373	0.00 1	0.28 362	13.31 570	0.77 162

sCroCo_RVC	5.29 173	3.82 429	17.52 458	11.17 493	6.67 484	5.78 192	2.66 246	10.47 122	8.48 166	3.78 88	9.32 162	4.76 128	4.83 189	8.33 111	4.88 249	1.17 485	0.52 280	0.06 261	0.03 157	0.70 378	0.90 190

AIO-test1	6.69 243	2.11 265	7.06 158	10.57 478	6.38 479	8.85 280	1.73 172	22.56 340	20.92 331	7.01 161	17.67 253	8.06 203	4.87 190	10.79 190	3.39 176	0.17 237	0.09 132	0.00 1	0.34 397	0.35 233	0.86 177

DA	4.31 146	1.05 44	5.88 96	5.93 259	1.67 182	16.29 416	1.88 192	10.25 115	8.13 155	4.63 114	7.82 142	6.18 161	4.91 191	4.78 27	3.04 155	0.17 237	1.18 458	0.00 1	0.00 1	0.08 71	2.28 438

GGEV	4.31 146	1.05 44	5.88 96	5.93 259	1.67 182	16.29 416	1.88 192	10.25 115	8.13 155	4.63 114	7.82 142	6.18 161	4.91 191	4.78 27	3.04 155	0.17 237	1.18 458	0.00 1	0.00 1	0.08 71	2.28 438

WQFJA1	4.85 160	1.42 112	5.91 101	3.70 76	5.90 455	13.00 348	1.54 142	13.22 167	10.90 200	5.24 138	5.65 112	6.12 158	4.94 193	10.31 177	7.77 326	0.08 157	0.07 119	0.00 1	0.00 1	0.10 86	1.15 255

NLMM	4.84 159	1.42 112	5.91 101	3.70 76	5.90 455	12.99 347	1.54 142	13.23 168	10.88 199	5.24 138	5.65 112	6.12 158	4.95 194	10.13 172	7.77 326	0.08 157	0.07 119	0.00 1	0.00 1	0.10 86	1.15 255

WCG-NET（raft）	4.87 161	1.67 160	6.84 153	3.49 67	0.31 5	4.96 141	1.95 199	11.08 138	15.49 262	8.82 186	11.46 197	9.50 223	4.96 195	11.32 213	3.26 169	0.09 169	1.41 504	0.00 1	0.03 157	0.23 162	0.54 112

WQFJX1	4.94 164	1.37 104	6.21 112	4.32 130	5.86 453	10.61 305	3.86 296	11.43 145	12.12 214	6.12 155	5.13 93	5.73 151	5.08 196	13.20 318	7.03 315	0.01 4	0.06 104	0.01 175	0.00 1	0.17 134	0.57 123

DIP-Stereo	6.99 263	2.37 329	11.45 348	4.78 151	1.70 188	13.13 350	1.47 129	15.76 226	7.43 132	14.57 273	26.61 372	10.76 238	5.10 197	14.97 373	8.10 334	0.06 120	0.06 104	0.06 261	0.00 1	0.17 134	1.22 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_stereo_0083	4.77 156	2.28 306	10.63 319	7.49 377	1.73 192	4.88 127	2.71 251	8.97 91	18.71 311	5.01 128	7.88 145	6.38 168	5.11 198	7.80 90	4.86 248	0.28 297	0.04 66	0.00 1	0.01 107	0.26 184	0.39 74

MIF-Stereo (partial)	4.55 152	1.63 150	8.37 215	5.46 208	5.35 420	3.48 55	0.94 81	9.80 104	8.03 152	4.45 109	15.68 234	5.33 142	5.11 198	11.92 248	4.57 236	0.06 120	0.02 37	0.06 261	0.03 157	0.45 297	0.30 47

gcap-zeroshot	5.83 197	1.82 195	11.95 369	5.34 199	1.98 222	11.06 315	1.64 152	11.01 135	7.05 124	15.27 284	9.84 165	18.92 381	5.12 200	9.85 161	2.50 113	0.27 293	0.90 373	0.07 281	0.33 391	0.05 43	1.61 326

LG-Stereo_Zeroshot	3.06 71	1.06 51	6.40 125	5.55 215	1.90 211	3.79 64	0.82 76	7.92 74	3.70 53	4.01 95	10.87 189	2.27 78	5.15 201	3.49 8	2.09 86	0.19 259	0.64 312	0.00 1	0.35 401	0.42 284	0.58 126

PSM-softLoss	6.90 252	1.81 187	10.84 328	7.04 346	0.93 81	5.53 173	1.97 201	23.18 348	9.65 185	14.16 268	22.01 325	12.84 276	5.15 201	13.03 307	7.95 330	0.76 419	0.06 104	0.27 411	0.55 461	0.21 154	0.14 20

KMStereo	6.90 252	1.81 187	10.84 328	7.04 346	0.93 81	5.53 173	1.97 201	23.18 348	9.65 185	14.16 268	22.01 325	12.84 276	5.15 201	13.03 307	7.95 330	0.76 419	0.06 104	0.27 411	0.55 461	0.21 154	0.14 20

RAFT-345	6.94 255	1.48 128	7.45 181	5.65 225	0.96 85	5.49 167	3.20 271	13.73 188	10.97 202	13.81 264	42.93 536	9.01 215	5.31 204	13.09 314	4.73 241	0.58 384	0.05 77	0.10 313	0.06 201	0.08 71	0.08 9

MIM_Stereo	7.37 278	2.06 252	12.02 371	4.71 149	1.69 186	5.17 149	1.28 109	19.54 299	13.09 227	16.93 329	28.48 391	13.05 287	5.43 205	13.25 322	7.41 320	0.02 22	0.62 309	0.00 1	0.01 107	0.45 297	2.09 415

CFNet-RSSM	5.78 191	1.24 84	9.20 253	4.82 156	1.23 115	6.33 222	1.21 103	17.35 261	18.14 298	13.35 250	11.17 193	11.69 251	5.43 205	9.71 158	3.34 173	0.03 43	0.20 185	0.00 1	0.36 408	0.37 250	0.42 83

test-1	6.03 218	1.76 175	15.61 435	8.01 403	1.98 222	7.82 267	1.16 99	13.64 185	13.60 239	9.69 198	15.16 231	11.55 248	5.45 207	7.78 89	4.35 226	0.16 230	1.18 458	0.00 1	0.13 247	0.16 128	1.39 293

IPLG	7.65 288	2.00 233	13.81 402	5.86 256	4.35 370	10.97 313	1.43 118	22.52 338	16.50 281	19.78 395	20.62 297	5.28 140	5.49 208	12.58 289	9.70 369	0.13 212	0.06 104	0.03 222	0.07 210	0.41 276	1.38 291

raft_robust	8.39 312	2.81 370	7.62 186	6.32 289	1.17 104	5.47 166	0.82 76	34.37 493	35.49 485	18.40 367	20.25 289	7.24 185	5.51 209	15.77 383	3.40 178	0.11 189	1.10 441	0.00 1	0.50 452	0.33 221	1.19 266

R-Stereo Train	7.33 276	1.62 147	9.31 257	6.80 333	2.33 249	7.57 261	5.36 343	24.47 363	7.63 133	16.40 311	33.07 461	12.42 267	5.52 210	8.06 98	5.23 259	0.05 86	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.12 104	0.56 117

RAFT-Stereo	7.33 276	1.62 147	9.31 257	6.80 333	2.33 249	7.57 261	5.36 343	24.47 363	7.63 133	16.40 311	33.07 461	12.42 267	5.52 210	8.06 98	5.23 259	0.05 86	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.12 104	0.56 117
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rafts_anoy	6.46 233	2.37 329	7.09 160	7.48 376	6.02 461	5.31 160	2.45 232	14.50 204	22.01 345	12.94 241	16.18 242	8.48 209	5.53 212	9.70 157	6.32 301	0.05 86	1.66 525	0.10 313	0.05 189	0.30 211	0.69 142

raft+_RVC	7.10 266	2.37 329	6.59 141	6.94 345	5.82 449	6.35 225	5.97 363	21.05 320	23.63 366	10.90 209	17.95 254	9.80 226	5.55 213	11.49 227	4.47 232	0.04 58	1.50 516	0.00 1	0.00 1	0.38 262	1.23 272

s12784h	6.22 225	1.01 36	4.95 62	3.57 71	0.54 34	19.55 461	0.95 83	19.51 298	18.39 300	12.98 242	12.58 209	7.78 198	5.56 214	11.34 216	4.36 227	0.89 444	0.01 12	0.05 249	0.00 1	0.07 62	0.20 31

Gwc-CoAtRS	5.80 193	1.37 104	9.07 238	4.80 154	1.39 135	6.90 244	1.27 108	16.50 242	15.48 261	13.07 244	13.35 217	12.64 270	5.61 215	9.14 135	4.20 216	0.04 58	0.32 223	0.00 1	0.29 368	0.30 211	0.33 53

CroCo-Stereo Lap2	4.21 140	2.60 358	9.11 241	10.21 463	6.06 464	1.11 4	0.78 73	10.63 125	8.34 161	3.46 81	5.18 96	8.92 213	5.66 216	6.42 58	4.53 235	0.03 43	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.81 402	0.39 74

MyStereo07	4.80 157	2.38 332	6.21 112	6.63 314	4.77 393	6.47 231	9.60 446	16.70 248	5.88 102	4.81 120	5.77 116	3.13 90	5.68 217	12.07 254	2.46 111	0.09 169	1.33 491	0.03 222	0.32 384	0.74 388	0.93 200

Pruner-Stereo	6.85 248	1.81 187	10.24 298	6.92 342	0.92 76	5.55 179	4.01 304	14.42 202	11.85 213	18.22 364	21.92 320	15.64 326	5.69 218	12.10 258	6.08 288	0.84 436	0.02 37	0.18 377	0.10 234	0.11 98	0.38 72

MyStereo06	6.95 256	2.25 300	14.05 407	6.69 321	4.74 391	7.75 264	9.60 446	17.85 270	9.03 178	13.29 249	10.78 188	18.68 375	5.70 219	10.66 183	4.52 233	0.09 169	1.32 487	0.02 203	0.26 349	0.84 409	0.92 194

Hybrid-DGEV-03	7.24 269	2.18 286	6.74 148	6.57 306	1.24 118	11.30 317	2.51 236	14.66 209	14.85 253	16.91 328	29.69 408	13.87 299	5.80 220	11.32 213	4.52 233	0.03 43	0.49 270	0.13 347	0.00 1	0.41 276	1.63 329

water-stereo	4.05 127	1.16 65	6.14 108	3.96 91	0.83 66	5.09 145	1.09 92	13.45 181	5.71 89	6.59 158	14.69 224	7.49 190	5.81 221	3.80 13	3.51 182	0.38 332	0.18 180	0.10 313	0.05 189	0.07 62	0.90 190

HHNet	7.57 283	2.01 236	8.03 203	3.71 78	3.46 322	4.93 137	6.17 367	19.69 300	16.27 275	20.91 418	31.75 441	10.56 235	5.82 222	10.69 186	5.10 253	0.67 409	0.07 119	0.21 391	0.14 260	0.63 360	0.54 112

AIO-Stereo-zeroshot1	8.37 311	4.16 438	20.63 490	5.82 251	11.79 552	6.40 228	2.02 205	20.82 318	8.03 152	14.52 271	21.38 307	17.44 357	5.83 223	14.43 356	5.13 257	0.06 120	1.00 410	0.05 249	1.81 527	2.44 483	3.62 496

WQFJX	4.98 167	1.47 124	5.90 100	3.54 69	5.81 448	13.76 361	1.87 190	12.60 159	10.77 197	6.11 154	5.62 111	5.65 149	5.86 224	12.29 269	6.99 314	0.04 58	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.14 118	1.15 255

PFNet+	6.92 254	1.64 154	10.96 335	6.27 282	0.90 74	5.66 184	1.68 161	14.43 203	16.02 270	18.13 362	21.24 303	14.33 304	5.97 225	13.13 315	5.51 271	0.90 446	0.20 185	0.11 334	0.30 377	0.08 71	0.94 206

NF-Stereo	6.96 257	1.80 184	10.17 292	7.16 360	0.79 61	6.15 214	3.26 279	20.74 317	18.45 304	13.42 254	19.33 276	11.67 250	6.05 226	12.71 294	6.17 291	0.57 383	0.06 104	0.21 391	0.23 324	0.12 104	0.09 11

OCTAStereo	6.97 258	1.80 184	10.20 295	7.15 359	0.78 59	6.12 211	3.38 280	20.72 312	18.47 305	13.41 251	19.33 276	11.91 258	6.05 226	12.68 292	6.19 292	0.59 390	0.06 104	0.21 391	0.22 313	0.12 104	0.10 14

RE-Stereo	6.97 258	1.79 181	10.18 293	7.14 354	0.77 56	6.14 212	3.39 281	20.72 312	18.43 302	13.41 251	19.33 276	11.78 253	6.09 228	12.66 290	6.22 293	0.58 384	0.05 77	0.21 391	0.22 313	0.12 104	0.10 14

TVStereo	6.97 258	1.79 181	10.18 293	7.14 354	0.77 56	6.14 212	3.39 281	20.72 312	18.43 302	13.41 251	19.33 276	11.78 253	6.09 228	12.66 290	6.22 293	0.58 384	0.05 77	0.21 391	0.22 313	0.12 104	0.10 14

NRIStereo	5.98 214	1.91 213	9.60 272	6.29 287	0.45 15	6.56 236	2.52 237	15.37 219	11.43 207	12.55 223	15.07 230	11.45 244	6.11 230	12.32 271	6.23 295	0.83 434	0.16 176	0.11 334	0.00 1	0.32 217	0.33 53

GMStereo_Zeroshot	11.32 405	8.59 512	21.66 497	10.06 457	2.53 263	12.38 335	1.43 118	21.36 329	21.50 337	23.48 454	35.74 489	24.85 439	6.12 231	20.48 461	8.28 338	0.83 434	0.02 37	0.25 407	0.01 107	6.33 537	0.53 110

CRE-IMP	5.83 197	1.86 201	11.10 341	6.20 277	0.51 30	6.86 243	1.64 152	12.56 157	9.01 176	13.16 245	16.11 241	10.94 240	6.14 232	12.81 296	6.46 308	0.50 368	0.07 119	0.10 313	0.00 1	0.27 193	0.27 40

MC-Stereo	4.47 151	1.16 65	5.85 95	6.14 271	1.43 137	3.70 62	1.73 172	10.62 124	7.83 146	6.85 159	13.33 216	6.77 173	6.21 233	11.23 207	2.52 116	0.04 58	1.30 482	0.06 261	0.24 334	0.17 134	2.14 422

depthmonostereo	4.46 150	2.22 293	7.17 166	4.79 153	1.32 129	7.84 269	1.36 112	15.70 225	12.86 226	5.04 130	7.89 146	5.04 132	6.26 234	6.95 67	3.25 168	0.07 145	0.23 198	0.12 339	0.07 210	0.08 71	1.06 238

MoCha-V2	3.68 103	1.42 112	5.50 87	6.03 264	1.50 158	4.53 99	1.32 111	11.05 137	6.30 113	5.86 153	5.39 99	2.66 86	6.33 235	10.36 179	1.58 51	0.19 259	1.57 522	0.00 1	0.24 334	0.07 62	1.77 345

LoS_RVC	4.09 130	3.01 387	4.81 52	4.88 161	7.78 511	5.24 154	2.80 256	7.57 65	4.24 62	4.41 106	10.34 177	3.62 101	6.34 236	6.59 61	2.37 104	0.04 58	0.03 54	0.00 1	0.01 107	0.06 54	7.70 547

DCRE	6.73 244	2.11 265	9.19 252	7.76 391	4.90 397	7.81 266	5.86 360	16.46 240	11.38 206	9.61 197	22.55 329	11.84 257	6.35 237	11.09 200	3.63 191	0.04 58	1.19 465	0.06 261	0.37 413	0.15 124	2.23 431

DisPM	6.68 242	1.58 144	9.90 283	7.19 361	1.12 97	5.71 187	3.69 291	13.74 189	12.42 216	16.60 318	23.63 339	12.64 270	6.39 238	13.31 325	4.08 212	0.77 422	0.01 12	0.08 290	0.15 269	0.14 118	0.53 110

RAFT-RH_RVC	7.88 299	1.51 136	7.72 190	5.41 206	0.96 85	11.41 322	1.48 132	13.43 180	15.04 255	17.54 345	45.66 552	10.86 239	6.42 239	13.48 327	5.26 261	0.81 431	0.04 66	0.12 339	0.13 247	0.12 104	0.17 27

AEACV	3.74 107	1.42 112	6.45 130	5.61 219	6.24 471	4.69 110	1.54 142	7.61 67	7.19 126	3.59 84	7.87 144	4.20 111	6.43 240	6.07 49	1.96 68	0.03 43	1.03 428	0.04 238	0.54 458	0.23 162	2.12 419

NLCSM	5.30 174	1.73 170	6.44 128	6.09 268	5.89 454	10.87 311	3.96 300	11.80 151	10.57 195	8.70 183	5.42 100	4.53 124	6.51 241	13.97 343	7.90 329	0.33 311	0.08 127	0.00 1	0.01 107	0.29 206	0.94 206

iGMRVC	5.86 203	1.97 221	10.41 308	5.66 228	0.45 15	5.53 173	1.75 177	13.35 178	7.81 144	12.69 228	18.17 261	12.86 278	6.53 242	12.34 274	5.77 280	1.13 479	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.26 184	0.34 56

MM-Stereo_test1	5.41 175	1.55 139	6.52 137	5.96 261	1.09 96	4.88 127	6.82 391	14.32 195	12.83 223	13.28 248	10.54 181	5.88 155	6.54 243	11.72 236	2.75 134	0.18 246	1.13 448	0.00 1	0.02 142	0.48 306	1.73 340

dd	8.57 321	5.20 461	13.37 396	6.91 340	1.05 91	10.30 296	3.89 298	17.29 260	34.00 470	15.73 298	17.50 250	7.45 189	6.60 244	15.00 374	10.99 393	1.39 493	0.41 251	0.18 377	0.46 441	2.25 477	1.40 296

HUI-Stereo	5.80 193	1.98 228	10.42 309	5.66 228	0.45 15	5.52 169	2.68 248	13.29 176	7.82 145	12.71 234	18.16 259	12.91 283	6.60 244	10.73 188	5.36 263	0.89 444	0.08 127	0.10 313	0.00 1	0.25 171	0.36 64

StereoVision	7.48 279	2.90 378	10.47 315	10.13 459	3.93 345	4.99 143	1.86 189	21.10 322	17.66 292	8.90 189	29.71 409	10.95 241	6.61 246	12.83 298	5.11 254	0.69 411	0.05 77	0.17 372	0.03 157	0.98 419	0.56 117

ROB_FTStereo_v2	5.85 200	1.97 221	10.38 306	5.66 228	0.46 21	5.52 169	1.95 199	13.24 170	7.78 138	12.68 227	18.16 259	12.83 275	6.61 246	12.27 266	5.63 276	1.00 462	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.26 184	0.36 64

knoymous	6.46 233	1.84 199	5.13 75	4.31 129	1.88 209	6.36 226	5.55 348	15.25 217	14.48 249	13.85 265	21.25 304	12.66 272	6.63 248	13.20 318	5.11 254	0.19 259	0.13 164	0.12 339	0.00 1	0.71 382	0.57 123

Patchmatch Stereo++	5.88 204	1.97 221	10.43 311	5.66 228	0.45 15	5.54 176	2.32 224	13.26 172	7.79 139	12.69 228	18.14 257	12.86 278	6.63 248	12.36 277	5.60 273	1.09 473	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.25 171	0.35 58
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	5.82 195	1.97 221	10.37 305	5.67 235	0.46 21	5.52 169	1.63 150	13.27 174	7.79 139	12.69 228	18.06 256	12.86 278	6.63 248	12.28 268	5.43 266	0.87 443	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.26 184	0.36 64

iRAFT	5.88 204	1.97 221	10.43 311	5.66 228	0.45 15	5.54 176	2.32 224	13.26 172	7.79 139	12.69 228	18.14 257	12.86 278	6.63 248	12.36 277	5.60 273	1.09 473	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.25 171	0.35 58

GMOStereo	6.33 227	2.04 243	8.28 210	5.68 236	1.20 110	6.11 206	2.14 209	11.20 139	13.15 229	18.66 368	21.83 314	17.35 353	6.64 252	7.09 73	2.78 143	0.02 22	1.42 506	0.13 347	0.00 1	0.53 322	0.37 68

error version	6.33 227	2.04 243	8.28 210	5.68 236	1.20 110	6.11 206	2.14 209	11.20 139	13.15 229	18.66 368	21.83 314	17.35 353	6.64 252	7.09 73	2.78 143	0.02 22	1.42 506	0.13 347	0.00 1	0.53 322	0.37 68

test-v	6.33 227	2.04 243	8.28 210	5.68 236	1.20 110	6.11 206	2.14 209	11.20 139	13.15 229	18.66 368	21.83 314	17.35 353	6.64 252	7.09 73	2.78 143	0.02 22	1.42 506	0.13 347	0.00 1	0.53 322	0.37 68

test-2	6.33 227	2.04 243	8.28 210	5.68 236	1.20 110	6.11 206	2.14 209	11.20 139	13.15 229	18.66 368	21.83 314	17.35 353	6.64 252	7.09 73	2.78 143	0.02 22	1.42 506	0.13 347	0.00 1	0.53 322	0.37 68

PSM-adaLoss	5.83 197	1.97 221	10.44 313	5.66 228	0.46 21	5.54 176	1.91 197	13.24 170	7.80 143	12.69 228	18.19 263	12.80 274	6.65 256	11.89 246	5.45 268	1.02 465	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.26 184	0.36 64

RAFT-IKP	5.85 200	1.97 221	10.36 303	5.66 228	0.45 15	5.33 161	2.01 204	13.27 174	7.79 139	12.69 228	18.19 263	12.77 273	6.67 257	12.36 277	5.60 273	1.11 476	0.09 132	0.10 313	0.00 1	0.25 171	0.35 58

GwcNet-ADL	8.81 329	2.00 233	10.21 296	7.70 388	2.82 286	6.99 245	7.05 399	30.58 441	26.21 400	15.71 297	17.65 252	13.93 300	6.83 258	13.90 341	11.43 398	0.49 364	0.76 342	0.01 175	0.01 107	0.55 330	1.46 306

MSCF	3.53 99	2.33 318	6.43 127	4.97 171	1.76 197	5.30 159	1.43 118	9.49 102	5.37 82	5.50 149	6.46 122	1.79 67	6.92 259	6.16 51	1.85 61	0.11 189	1.01 414	0.00 1	1.07 503	0.27 193	2.30 441

GASTEREO	3.69 104	2.44 339	6.32 118	5.26 195	1.76 197	5.46 165	1.44 121	9.55 103	5.71 89	5.61 150	6.96 129	1.61 60	6.99 260	8.15 100	1.89 64	0.10 181	1.01 414	0.00 1	1.07 503	0.17 134	2.30 441

DEFOM-Stereo_RVC	3.40 87	7.12 491	4.30 27	11.17 493	1.69 186	4.59 101	0.46 49	9.11 96	3.63 51	2.69 58	3.29 48	0.75 38	7.02 261	9.35 144	2.00 76	0.01 4	0.15 173	0.00 1	0.19 302	0.06 54	0.39 74

TestStereo	6.45 232	3.34 409	8.02 202	6.23 279	1.68 184	6.33 222	2.48 234	14.54 207	16.71 283	11.71 216	24.13 344	9.38 219	7.13 262	11.83 242	4.32 224	0.12 204	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.73 385	0.33 53

DFGA-Net	9.58 350	4.57 447	19.91 484	6.37 292	4.05 349	11.38 320	2.98 264	26.08 378	29.76 429	17.13 336	19.22 274	9.43 222	7.17 263	16.49 400	13.39 422	0.13 212	0.00 1	0.06 261	0.13 247	1.89 465	1.46 306

FSD					6.22 469	8.24 274	12.03 488	13.05 164	8.40 163	8.19 178	7.55 138	10.42 233	7.18 264	11.33 215	9.08 353	5.65 552	3.82 567	5.53 548	4.12 551	5.22 527

RAFT_CTSACE	8.55 318	2.62 363	9.63 273	7.41 369	5.06 408	5.76 191	2.54 238	15.38 220	17.84 293	24.33 464	34.69 484	16.37 336	7.22 265	18.05 432	2.63 126	0.01 4	0.56 292	0.00 1	0.03 157	0.42 284	0.41 81

castereo	4.17 137	1.71 165	4.94 61	4.23 126	1.13 99	6.25 219	6.97 397	10.76 129	16.22 272	3.25 76	7.74 140	3.55 100	7.25 266	5.61 41	2.63 126	0.04 58	0.38 238	0.00 1	0.26 349	0.08 71	0.44 90

UDGNet	10.51 384	14.75 549	11.91 366	10.29 466	2.78 284	7.93 270	1.94 198	19.31 295	34.57 477	17.74 349	13.70 219	13.56 296	7.30 267	13.52 328	7.18 317	5.80 553	0.11 152	12.86 575	2.76 538	9.87 557	2.34 444

IPLGR	7.48 279	1.61 145	14.03 406	4.92 169	1.30 128	10.30 296	1.20 101	24.52 366	22.59 353	16.71 325	18.84 270	8.44 208	7.49 268	9.62 154	6.34 303	0.26 289	0.05 77	0.05 249	0.06 201	0.37 250	0.93 200

OMP-Stereo	7.13 267	2.89 375	9.89 282	10.98 489	1.73 192	4.81 124	1.85 186	18.38 277	16.26 274	16.94 331	14.11 220	17.45 358	7.57 269	13.26 323	5.12 256	0.43 349	0.04 66	0.06 261	0.02 142	0.20 152	0.56 117

GMM-Stereo	8.44 315	1.27 91	7.36 180	6.64 317	2.56 268	10.00 288	9.29 443	23.79 358	11.33 205	17.96 357	29.59 406	17.14 347	7.59 270	11.77 239	4.61 237	0.13 212	0.01 12	0.24 404	0.94 488	0.49 315	6.14 531

MultiAttention	21.69 531	2.01 236	15.73 440	12.71 520	4.25 363	64.19 604	95.86 630	42.54 560	41.72 521	15.77 299	30.53 420	28.15 469	7.60 271	44.56 583	14.92 431	1.03 467	0.26 208	1.05 489	1.56 521	4.71 522	4.75 513

GANet-ADL	8.73 326	2.80 369	9.48 266	7.87 397	2.77 283	12.88 345	5.29 341	29.97 435	25.61 393	14.50 270	16.64 245	17.02 345	7.60 271	11.61 235	8.01 332	0.51 371	0.40 243	0.10 313	0.12 243	0.77 395	0.70 146

AFF-stereo	6.50 236	2.29 308	8.09 205	4.63 143	0.87 71	3.48 55	0.75 71	16.92 253	13.98 243	13.26 247	25.21 355	15.46 322	7.68 273	11.50 229	3.71 194	0.04 58	0.70 324	0.00 1	0.00 1	0.48 306	1.02 229

PFNet	8.10 304	1.75 173	12.34 378	7.54 380	2.40 255	7.41 258	5.81 358	23.83 359	17.85 294	20.78 412	17.57 251	15.22 320	7.72 274	13.37 326	6.46 308	0.33 311	0.20 185	0.12 339	0.19 302	0.32 217	0.77 162

RAFT+CT+SA	7.76 296	2.01 236	7.56 185	11.32 496	3.31 313	4.60 102	7.19 403	17.21 257	27.40 410	10.43 201	27.34 376	7.63 195	7.83 275	15.46 381	3.51 182	0.03 43	0.39 241	0.18 377	0.46 441	0.33 221	0.93 200

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 209	2.35 327	8.80 228	4.07 100	1.36 131	2.78 28	0.66 63	17.05 254	15.89 267	12.65 225	18.49 267	11.81 255	7.89 276	8.48 113	3.80 197	0.02 22	0.75 338	0.00 1	0.00 1	0.43 288	1.49 315

MyStereo8	7.68 289	3.00 385	12.46 380	7.70 388	5.11 410	11.40 321	1.39 117	15.98 229	10.05 194	16.45 313	24.04 343	12.01 261	7.91 277	10.68 185	10.57 382	0.14 216	1.52 519	0.08 290	0.48 447	0.60 351	1.98 381

rvit_0105_6	6.06 219	3.23 400	15.34 433	10.26 464	1.75 195	5.08 144	5.19 334	11.03 136	20.73 328	6.39 157	7.02 130	10.21 230	7.94 278	11.42 220	3.83 200	0.40 337	0.29 218	0.00 1	0.01 107	0.57 336	0.40 80

KYRaft	9.17 343	1.39 107	7.74 192	7.07 351	1.03 89	8.05 273	7.90 419	23.72 356	9.22 182	21.43 429	31.08 429	22.52 417	8.03 279	12.21 263	3.16 163	0.10 181	0.02 37	0.05 249	0.67 472	0.46 302	17.51 583

MLCV	9.96 361	3.33 407	14.77 415	5.75 245	1.62 175	14.91 380	1.31 110	22.06 333	24.83 380	22.51 443	31.57 438	17.20 348	8.07 280	17.07 414	12.11 405	0.48 360	0.01 12	0.05 249	0.05 189	0.48 306	1.10 245

Selective-RAFT	6.10 220	1.16 65	10.90 333	7.41 369	0.91 75	15.22 390	1.11 95	14.84 211	16.23 273	7.19 168	7.06 131	11.49 245	8.10 281	12.83 298	5.19 258	0.26 289	0.97 387	0.00 1	0.46 441	0.10 86	0.65 133

iRaft-Stereo_20w	6.75 246	2.17 285	13.20 395	5.07 178	2.34 252	7.43 259	2.61 243	20.20 310	7.85 148	15.28 285	10.36 178	14.42 307	8.13 282	16.81 408	4.20 216	0.06 120	0.84 357	0.13 347	0.83 480	0.66 371	2.42 452

sAnonymous2	6.98 261	7.12 491	20.67 491	9.13 435	5.40 422	5.28 157	8.11 424	16.71 249	11.50 209	5.04 130	9.17 156	3.77 103	8.23 283	7.84 94	3.15 161	0.11 189	0.07 119	0.06 261	0.28 362	10.80 561	7.09 543

CroCo_RVC	6.98 261	7.12 491	20.67 491	9.13 435	5.40 422	5.28 157	8.11 424	16.71 249	11.50 209	5.04 130	9.17 156	3.77 103	8.23 283	7.84 94	3.15 161	0.11 189	0.07 119	0.06 261	0.28 362	10.80 561	7.09 543

PCWNet_CMD	9.97 364	2.08 257	11.61 355	5.36 202	2.92 293	16.39 420	2.94 263	29.76 431	34.38 473	17.83 351	21.86 318	18.91 380	8.27 285	13.01 306	7.73 324	0.23 273	0.46 263	0.79 471	0.25 346	3.46 507	1.12 254

DN-CSS_ROB	8.72 325	3.49 416	16.63 448	6.74 325	3.39 319	6.20 217	3.43 285	23.40 354	22.03 346	17.46 342	30.28 415	9.33 218	8.32 286	14.71 363	6.36 304	0.91 448	0.00 1	0.45 441	0.00 1	0.65 366	0.70 146

MSMDNet	9.96 361	2.08 257	11.66 356	5.39 204	2.92 293	16.50 423	2.89 259	29.73 430	34.55 476	17.86 354	21.91 319	18.86 379	8.36 287	13.06 311	7.74 325	0.24 278	0.47 266	0.66 463	0.24 334	3.07 493	1.04 233

SST-Stereo	6.85 248	1.67 160	9.39 261	7.24 364	0.82 63	5.89 196	1.87 190	15.34 218	9.89 189	19.25 387	20.26 290	16.63 341	8.40 288	13.81 340	5.75 278	0.40 337	0.05 77	0.13 347	0.00 1	0.10 86	0.08 9

rvit_stereo_0075_2	9.46 347	4.16 438	20.27 487	12.15 515	8.82 529	5.72 188	4.24 310	23.21 351	18.05 297	12.37 221	28.80 394	16.10 332	8.43 289	14.57 359	8.89 348	0.58 384	0.34 231	0.52 449	0.08 217	0.44 291	1.41 299

DCANet-4	6.78 247	1.21 73	11.48 349	3.95 90	0.76 53	4.73 114	1.68 161	18.40 278	25.78 395	15.44 289	20.36 291	6.42 169	8.48 290	8.87 122	6.24 296	0.18 246	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.10 86	1.37 287

DDVS	11.10 400	3.37 410	13.49 398	7.49 377	4.07 350	16.17 414	2.73 253	24.18 361	17.91 295	21.37 427	30.15 414	31.23 490	8.50 291	19.92 451	15.00 433	0.82 433	1.56 521	0.08 290	0.22 313	0.84 409	2.84 473

RAFT_R40	7.14 268	1.73 170	9.36 260	7.36 368	0.82 63	5.74 189	3.69 291	15.47 221	15.09 256	18.24 365	19.87 284	16.82 342	8.50 291	13.72 338	5.81 283	0.28 297	0.02 37	0.14 355	0.00 1	0.11 98	0.09 11

Sa-1000	8.91 333	2.10 261	9.11 241	8.07 405	1.16 103	16.62 426	2.39 228	25.58 373	25.43 390	15.52 294	28.24 388	12.19 264	8.67 293	16.40 397	3.70 192	0.39 334	0.86 365	0.16 369	0.23 324	0.48 306	0.89 187

Anonymous3	10.07 366	4.14 437	31.49 530	9.77 452	5.11 410	25.00 499	11.85 485	25.20 369	19.24 317	10.80 208	14.78 226	7.92 201	8.68 294	14.40 352	6.12 289	3.25 532	1.40 500	0.08 290	0.06 201	0.81 402	1.30 282

RCA-Stereo	5.58 182	1.26 88	6.71 147	4.85 157	0.80 62	5.51 168	3.97 302	17.56 267	19.40 319	8.45 181	14.11 220	8.73 210	8.70 295	6.88 65	2.77 142	0.05 86	0.98 391	0.11 334	0.00 1	0.14 118	0.61 130

IIG-Stereo	7.59 284	2.47 342	9.40 262	10.39 471	1.78 201	6.67 239	1.47 129	17.83 269	16.51 282	18.91 380	20.12 288	17.76 362	8.74 296	13.21 321	5.43 266	0.44 352	0.05 77	0.03 222	0.00 1	0.17 134	0.45 93

HH	6.00 215	2.42 335	9.81 279	5.74 243	1.64 177	7.05 246	3.48 286	17.54 264	7.69 135	8.73 184	12.47 206	14.83 312	8.86 297	13.04 309	2.59 122	0.04 58	1.21 473	0.20 388	0.05 189	0.30 211	2.34 444

HanStereo	6.00 215	2.42 335	9.81 279	5.74 243	1.64 177	7.05 246	3.48 286	17.54 264	7.69 135	8.73 184	12.47 206	14.83 312	8.86 297	13.04 309	2.59 122	0.04 58	1.21 473	0.20 388	0.05 189	0.30 211	2.34 444

ARAFT	8.86 331	3.86 430	17.37 457	5.96 261	0.94 84	12.59 340	10.80 468	18.20 272	19.95 322	18.77 375	16.27 243	17.78 363	8.88 299	18.82 443	5.30 262	0.35 320	0.04 66	0.00 1	0.00 1	0.62 356	0.64 131

tt1	5.74 188	2.52 348	6.54 138	6.89 338	0.86 70	10.31 298	4.08 306	19.77 301	16.80 285	7.17 166	9.02 152	4.71 127	8.97 300	11.11 201	2.34 99	0.05 86	1.17 454	0.00 1	0.04 173	0.29 206	2.07 409

raftrobust	5.94 209	2.07 256	6.94 155	7.67 384	6.24 471	4.96 141	1.82 183	17.76 268	14.36 248	12.03 218	11.62 199	7.74 197	9.01 301	11.29 211	3.71 194	0.05 86	0.79 346	0.00 1	0.04 173	0.25 171	0.38 72

AIO-Stereo-zeroshot	7.75 295	3.47 415	14.99 424	5.34 199	7.99 514	7.13 249	0.96 84	23.20 350	10.00 193	11.29 212	17.31 249	18.44 374	9.03 302	13.19 317	5.77 280	0.06 120	1.01 414	0.12 339	1.51 519	1.49 449	2.74 469

TestStereo1	8.04 302	2.22 293	8.85 231	10.87 487	2.12 233	4.66 107	2.40 229	21.17 326	23.79 368	17.41 338	26.31 367	9.41 220	9.09 303	16.23 389	3.85 203	0.14 216	0.40 243	0.02 203	0.13 247	0.58 339	1.10 245

SA-5K	8.04 302	2.22 293	8.85 231	10.87 487	2.12 233	4.66 107	2.40 229	21.17 326	23.79 368	17.41 338	26.31 367	9.41 220	9.09 303	16.23 389	3.85 203	0.14 216	0.40 243	0.02 203	0.13 247	0.58 339	1.10 245

ccs_rob	9.95 360	2.21 290	11.74 357	5.11 184	2.91 292	14.48 375	3.21 274	27.26 398	32.72 459	17.53 344	22.70 330	21.96 409	9.25 305	12.99 304	8.34 340	0.23 273	0.45 261	1.38 508	0.28 362	3.13 497	1.07 241

CFNet_pseudo	9.92 359	2.21 290	11.76 358	5.09 180	2.93 296	14.43 373	3.12 267	27.16 396	32.52 455	17.58 348	22.81 334	21.97 410	9.29 306	13.06 311	8.34 340	0.23 273	0.46 263	1.23 503	0.27 357	2.89 489	0.99 218

xyz-stereo-finetune2	5.88 204	2.14 277	6.76 150	2.96 35	0.36 12	14.90 379	1.85 186	11.54 148	5.89 103	11.35 214	18.02 255	7.27 186	9.34 307	15.17 375	9.04 352	0.06 120	0.02 37	0.08 290	0.15 269	0.28 199	0.32 50

MIPNet	7.26 270	2.30 311	13.74 401	5.32 198	1.61 171	11.32 319	2.77 255	27.02 395	18.47 305	15.56 296	13.20 215	7.01 176	9.46 308	8.84 120	6.32 301	0.15 227	0.03 54	0.06 261	0.08 217	0.42 284	1.39 293

ACVNet-DCA	5.76 190	2.52 348	6.38 121	6.77 329	0.74 46	10.55 301	5.19 334	21.10 322	13.53 236	7.39 171	10.06 167	4.44 119	9.58 309	11.08 197	2.33 96	0.05 86	1.18 458	0.00 1	0.04 173	0.37 250	1.93 369

1test111	6.16 223	2.52 348	6.38 121	6.77 329	0.74 46	10.55 301	5.19 334	21.10 322	13.53 236	7.39 171	10.06 167	4.44 119	9.58 309	12.08 255	9.26 359	0.05 86	1.18 458	0.00 1	0.04 173	0.37 250	1.93 369

cc1	5.79 192	2.52 348	6.38 121	6.77 329	0.74 46	10.55 301	5.19 334	19.19 288	15.95 268	7.39 171	10.06 167	4.44 119	9.58 309	11.08 197	2.33 96	0.05 86	1.18 458	0.00 1	0.04 173	0.34 227	2.04 403

rvit_0105_4	7.09 264	3.33 407	16.60 447	10.68 480	1.59 167	5.89 196	6.84 393	14.50 204	23.99 370	7.31 170	9.49 163	13.18 288	9.62 312	12.33 272	4.32 224	0.39 334	0.46 263	0.00 1	0.02 142	0.67 373	0.68 139

CFNet_ucs	10.56 389	2.15 278	12.88 386	5.55 215	4.11 355	15.24 391	3.93 299	28.55 413	32.41 453	18.70 372	24.95 352	22.99 419	9.66 313	14.22 345	8.13 335	0.29 301	0.84 357	1.63 512	0.23 324	3.43 506	1.31 284

11t1	6.61 240	1.76 175	9.64 274	5.62 221	2.15 236	13.57 360	2.67 247	15.77 227	8.83 173	13.66 259	11.90 204	12.03 262	9.76 314	12.23 265	8.58 345	0.23 273	1.33 491	0.00 1	0.31 382	0.26 184	1.95 377

SFCPSM	9.16 342	1.72 169	12.32 377	5.64 223	3.51 325	16.58 425	6.93 395	31.11 449	26.15 398	17.05 334	20.08 287	11.05 242	9.94 315	12.55 286	6.05 286	0.36 323	0.17 179	0.37 434	0.22 313	0.40 272	1.01 222

IRAFT_RVC	8.93 334	1.80 184	10.65 320	7.83 394	1.81 203	6.36 226	10.05 459	26.32 386	27.59 412	17.93 356	19.70 281	17.67 361	9.98 316	13.20 318	6.29 300	0.37 328	0.30 220	0.19 383	0.05 189	0.23 162	0.24 36

DeepStereo_RVC	5.95 211	1.88 206	10.44 313	5.76 246	0.60 36	5.45 164	1.78 180	12.93 161	8.02 151	14.07 267	14.98 228	12.40 266	10.05 317	12.02 251	7.35 319	0.61 396	0.10 143	0.12 339	0.00 1	0.21 154	0.29 44

SA	8.43 314	2.16 282	10.02 287	8.41 414	0.93 81	7.36 256	2.21 217	23.73 357	26.15 398	13.55 257	30.84 426	9.89 227	10.09 318	16.84 410	3.52 184	0.18 246	0.68 322	0.17 372	0.40 433	0.48 306	0.92 194

AdaStereo	10.85 395	4.57 447	10.79 324	9.59 446	3.46 322	17.49 438	6.29 371	32.70 471	26.07 397	19.04 383	26.55 371	19.60 388	10.12 319	17.71 429	10.38 377	1.00 462	0.05 77	0.42 438	0.02 142	0.70 378	0.46 96
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.
ASMatch	7.61 285	1.63 150	9.18 251	5.79 247	2.27 245	4.63 104	2.54 238	17.23 258	13.73 240	17.27 337	34.28 479	13.26 291	10.15 320	12.39 280	5.49 270	0.12 204	0.24 202	0.21 391	0.17 283	0.18 141	1.55 322

111	7.73 294	2.39 334	9.12 243	4.17 109	0.47 25	10.65 306	3.49 289	21.34 328	28.25 419	10.60 205	16.85 247	14.74 311	10.22 321	12.48 284	6.61 312	0.43 349	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.35 233	2.39 451

H2IRNET	6.11 221	1.63 150	7.52 184	4.69 146	2.30 247	4.07 75	0.71 67	12.58 158	13.88 241	7.18 167	20.80 301	15.50 323	10.48 322	10.72 187	8.26 337	0.19 259	0.00 1	0.07 281	0.52 455	0.52 321	0.55 114

test_5	8.85 330	2.05 249	9.51 267	11.62 500	4.99 403	6.74 240	5.48 347	18.25 273	23.57 364	16.72 326	29.73 410	15.54 325	10.54 323	16.25 392	4.02 207	0.05 86	0.40 243	0.27 411	0.08 217	0.34 227	0.81 168

mmm	8.54 317	2.13 274	10.21 296	5.81 249	2.96 298	14.00 367	6.67 384	19.28 294	12.59 221	16.95 332	24.40 348	17.83 365	10.70 324	12.90 302	9.42 364	0.17 237	1.28 481	0.50 447	0.60 466	0.44 291	2.03 401

rvit_0105_5	8.01 301	3.69 426	17.73 461	10.42 473	1.61 171	7.29 251	6.68 386	18.33 274	25.98 396	10.45 202	10.46 180	15.53 324	11.01 325	12.87 300	5.37 264	0.44 352	0.41 251	0.00 1	0.15 269	0.70 378	1.08 243

GES	9.01 336	2.61 362	12.88 386	6.76 327	2.02 225	13.08 349	6.33 375	22.23 336	22.21 348	19.80 396	26.73 373	8.97 214	11.01 325	14.41 353	8.35 342	0.54 378	0.10 143	0.30 426	0.15 269	0.82 405	0.99 218

LCNet	7.64 287	1.41 110	6.15 109	6.93 343	1.35 130	9.00 282	5.44 345	18.37 276	11.30 204	16.62 319	24.39 347	14.67 308	11.03 327	12.03 252	4.01 206	0.07 145	0.02 37	0.23 400	2.07 531	1.00 422	6.69 538

TransformOpticalFlow	7.95 300	2.10 261	9.83 281	6.06 266	1.24 118	6.82 241	7.98 420	18.60 281	14.06 245	14.93 278	28.79 393	18.74 376	11.03 327	12.79 295	4.12 213	0.06 120	0.04 66	0.21 391	0.04 173	0.21 154	1.27 278

x	7.70 291	2.12 268	8.93 234	5.08 179	2.55 265	11.65 324	4.40 314	20.91 319	12.53 217	13.58 258	20.49 296	15.73 328	11.10 329	10.65 182	10.16 373	0.11 189	1.37 497	0.04 238	0.29 368	0.34 227	1.95 377

RAFT	9.07 338	2.76 367	10.38 306	8.89 430	1.24 118	13.48 358	8.19 427	17.14 256	17.29 290	23.01 449	19.34 280	20.06 392	11.13 330	17.79 430	6.43 306	0.09 169	1.12 447	0.28 417	0.02 142	0.79 397	1.94 376

HCRNet	9.13 341	1.82 195	8.73 225	14.95 539	5.22 416	10.66 307	2.49 235	26.57 390	18.64 310	16.31 307	25.51 357	18.42 373	11.15 331	13.53 329	7.25 318	0.10 181	0.04 66	0.10 313	0.02 142	0.27 193	0.76 160

UGAM	10.51 384	1.74 172	10.16 291	7.06 349	4.44 376	6.56 236	11.34 478	16.06 231	27.83 414	21.09 422	28.18 387	23.47 426	11.21 332	26.86 515	11.33 397	0.05 86	0.49 270	0.46 443	0.36 408	0.44 291	0.97 216

test_sample3	9.46 347	2.24 296	11.38 346	5.72 241	2.79 285	18.29 449	5.20 339	27.54 402	21.43 335	18.03 359	21.98 324	16.47 337	11.22 333	13.58 333	9.99 372	0.24 278	0.96 383	0.05 249	0.17 283	0.47 304	1.39 293

RAFT + AFF	10.71 392	4.59 449	18.51 470	10.52 474	5.02 405	13.14 351	11.12 475	26.24 382	27.48 411	15.09 280	16.07 240	19.83 389	11.23 334	17.09 415	10.38 377	0.45 356	1.45 511	0.65 462	0.23 324	2.31 480	2.74 469

AAGNet	8.15 306	1.75 173	10.57 316	7.72 390	0.74 46	5.74 189	4.98 331	15.90 228	14.59 250	20.31 404	23.80 341	15.08 318	11.25 335	12.27 266	16.70 449	0.85 437	0.06 104	0.32 429	0.01 107	0.15 124	0.16 25

MaskLacGwcNet_RVC	17.56 493	17.23 559	20.10 486	12.02 511	6.91 490	28.81 527	11.45 481	41.35 553	21.95 344	30.13 519	34.66 483	32.04 499	11.30 336	21.04 475	16.43 446	8.91 566	2.67 551	12.29 574	0.84 483	12.72 569	8.43 556

DCANet	6.87 251	2.02 239	9.12 243	4.03 94	0.76 53	4.77 120	1.74 175	16.15 232	25.07 381	15.88 304	20.79 300	7.89 200	11.31 337	9.23 139	6.15 290	0.18 246	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.28 199	2.01 396

FADNet-RVC	13.86 460	12.75 543	41.65 551	8.64 422	4.63 388	16.45 421	6.89 394	28.91 417	24.20 373	20.89 416	31.44 435	26.73 463	11.37 338	21.58 485	15.91 440	0.25 285	0.14 170	0.14 355	0.24 334	2.97 491	1.50 318

PAM	7.81 298	1.90 208	15.85 442	6.14 271	2.58 269	17.79 441	4.51 317	16.29 234	8.05 154	16.48 314	9.10 154	25.01 446	11.39 339	12.89 301	3.54 186	0.05 86	0.79 346	0.08 290	0.83 480	0.62 356	2.23 431

FENet	8.22 309	1.39 107	7.33 177	6.43 298	2.17 240	10.97 313	2.20 215	22.10 334	21.26 332	17.85 353	23.22 337	14.29 302	11.50 340	13.56 332	8.32 339	0.29 301	0.24 202	0.03 222	0.03 157	0.18 141	1.04 233

FACV-RUCA	8.11 305	2.29 308	10.34 302	8.07 405	6.02 461	14.18 371	3.04 266	20.05 306	19.00 314	12.98 242	18.43 266	8.73 210	11.58 341	12.20 262	5.78 282	0.38 332	0.64 312	4.34 543	0.35 401	1.89 465	1.96 379

iResNet	11.06 399	4.16 438	16.83 450	7.89 399	2.23 243	15.59 396	9.17 441	24.49 365	29.14 425	20.78 412	31.13 431	16.87 344	11.58 341	15.45 380	12.50 416	0.64 403	0.05 77	0.02 203	0.10 234	0.79 397	1.71 338

Prome-Stereo	8.22 309	1.48 128	6.24 115	7.06 349	1.55 163	6.54 235	9.08 436	21.88 331	9.88 188	21.12 423	32.48 455	11.82 256	11.59 343	11.99 250	4.04 209	0.08 157	0.02 37	0.19 383	0.12 243	0.45 297	6.89 542

BUS	9.86 358	1.86 201	9.14 248	7.14 354	4.12 357	19.47 459	2.69 249	34.15 489	23.28 359	18.82 377	21.95 321	14.37 305	11.63 344	14.72 364	12.39 411	0.36 323	0.13 164	0.15 360	0.04 173	0.37 250	0.46 96

NINENet	11.46 410	3.02 388	11.83 362	8.45 416	5.40 422	19.47 459	2.69 249	39.63 545	34.82 478	19.11 384	27.64 379	14.37 305	11.63 344	16.21 388	12.39 411	0.94 455	0.21 193	0.29 422	0.00 1	0.48 306	0.55 114

PAM_32	7.56 282	1.96 220	15.04 425	6.11 270	2.08 227	16.93 429	1.38 114	16.49 241	7.93 149	15.16 281	9.17 156	25.77 450	11.69 346	12.95 303	4.03 208	0.14 216	0.77 343	0.09 300	0.83 480	0.61 354	2.00 395

HITNet	8.41 313	3.59 423	9.91 284	5.30 196	1.52 161	13.35 356	4.48 316	22.00 332	16.06 271	15.52 294	22.95 335	15.28 321	11.74 347	14.91 372	9.25 358	0.10 181	0.01 12	0.48 445	0.06 201	0.58 339	1.04 233
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
ffm	8.89 332	2.34 321	12.99 390	6.28 283	3.81 335	12.43 336	7.47 410	19.77 301	16.80 285	16.64 321	32.03 446	17.29 349	11.78 348	11.11 201	2.34 99	0.05 86	1.17 454	0.80 473	0.37 413	0.29 206	2.07 409

ff1	10.31 376	2.34 321	12.99 390	6.28 283	3.81 335	12.43 336	7.47 410	19.77 301	16.80 285	16.64 321	32.03 446	17.29 349	11.78 348	17.54 423	24.30 501	0.05 86	1.17 454	0.80 473	0.37 413	0.29 206	2.07 409

mmx	11.59 414	2.34 321	12.99 390	6.28 283	3.81 335	12.43 336	7.47 410	32.76 473	28.92 423	16.64 321	32.03 446	17.29 349	11.78 348	17.54 423	24.30 501	0.24 278	1.21 473	0.80 473	0.37 413	0.65 366	1.89 363

xxx	11.59 414	2.34 321	12.99 390	6.28 283	3.81 335	12.43 336	7.47 410	32.75 472	28.92 423	16.64 321	32.03 446	17.29 349	11.78 348	17.54 423	24.30 501	0.24 278	1.21 473	0.80 473	0.37 413	0.65 366	1.89 363

CoDeX	9.58 350	2.12 268	10.82 327	6.52 302	3.76 334	16.55 424	6.82 391	26.62 391	25.63 394	17.50 343	25.62 358	14.70 310	11.81 352	12.82 297	7.88 328	0.42 347	0.20 185	0.15 360	0.02 142	0.36 244	1.28 279

MyStereo04	9.58 350	2.38 332	10.28 301	6.63 314	4.77 393	6.47 231	9.60 446	32.50 468	42.15 522	14.59 274	12.10 205	11.92 259	11.87 353	14.80 370	8.14 336	0.09 169	1.33 491	0.03 222	0.32 384	0.74 388	0.93 200

DMCA	8.96 335	2.60 358	11.84 363	5.61 219	4.25 363	11.09 316	4.36 313	25.89 375	20.23 326	17.10 335	20.96 302	17.55 359	11.92 354	11.47 222	12.27 410	0.60 394	0.09 132	0.35 432	0.05 189	0.48 306	0.57 123

G2L-Stereo	10.65 390	2.78 368	11.19 342	7.63 381	4.24 362	8.87 281	9.35 444	29.83 433	23.03 356	19.75 394	26.33 369	23.15 423	12.08 355	16.39 395	16.43 446	0.34 317	0.04 66	0.09 300	0.01 107	0.41 276	1.05 236

xx1	6.52 238	2.52 348	6.38 121	6.77 329	0.74 46	10.55 301	5.19 334	19.19 288	15.95 268	7.39 171	10.07 171	16.17 333	12.10 356	11.08 197	2.33 96	0.05 86	1.18 458	0.02 203	0.36 408	0.37 250	1.93 369

qqq	7.72 293	2.15 278	10.06 289	5.01 174	1.82 206	8.62 276	7.27 406	21.10 322	13.53 236	12.48 222	18.71 269	16.17 333	12.10 356	12.08 255	9.26 359	0.08 157	1.35 495	0.02 203	0.36 408	0.36 244	1.93 369

rvit_0105_3	9.68 355	4.32 443	19.50 479	12.22 516	1.90 211	9.16 284	8.63 428	19.21 290	30.92 440	15.42 288	14.72 225	18.81 378	12.18 358	15.98 385	7.12 316	0.67 409	0.42 257	0.01 175	0.49 450	0.56 334	1.40 296

GrayStereo	9.02 337	1.35 102	7.73 191	8.62 421	2.88 291	10.28 295	10.99 472	18.66 282	16.36 280	22.78 446	30.63 422	17.56 360	12.19 359	11.50 229	5.08 252	0.09 169	0.02 37	0.19 383	0.78 479	0.33 221	2.37 448

HI	8.56 319	2.44 339	7.70 187	5.09 180	5.21 414	4.06 71	0.49 50	19.26 292	9.96 191	25.77 479	27.88 381	20.72 395	12.22 360	18.06 433	11.58 399	0.05 86	0.11 152	0.00 1	0.10 234	0.16 128	0.31 48

CoSv	8.56 319	2.44 339	7.70 187	5.09 180	5.21 414	4.06 71	0.49 50	19.26 292	9.96 191	25.77 479	27.88 381	20.72 395	12.22 360	18.06 433	11.58 399	0.05 86	0.11 152	0.00 1	0.10 234	0.16 128	0.31 48

MyStereo05	9.63 354	2.25 300	10.26 299	6.69 321	4.74 391	7.75 264	9.60 446	31.51 457	41.00 515	17.45 341	13.02 213	10.28 232	12.27 362	14.74 367	7.68 323	0.09 169	1.32 487	0.02 203	0.26 349	0.84 409	0.92 194

FTStereo	8.76 327	1.57 142	6.75 149	6.55 304	2.45 259	7.65 263	11.62 484	18.36 275	9.01 176	20.25 397	40.79 523	15.87 329	12.36 363	11.02 194	4.69 240	0.24 278	0.01 12	0.09 300	0.16 278	0.19 145	5.58 525

fff	7.26 270	1.99 229	9.12 243	4.17 109	0.47 25	4.73 114	1.68 161	16.56 244	33.55 463	15.45 290	20.36 291	7.49 190	12.54 364	9.03 126	6.26 297	0.18 246	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.10 86	1.37 287

csc	7.26 270	1.99 229	9.12 243	4.17 109	0.47 25	4.73 114	1.68 161	16.56 244	33.55 463	15.45 290	20.36 291	7.49 190	12.54 364	9.03 126	6.26 297	0.18 246	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.10 86	1.37 287

cscssc	7.26 270	1.99 229	9.12 243	4.17 109	0.47 25	4.73 114	1.68 161	16.56 244	33.55 463	15.45 290	20.36 291	7.49 190	12.54 364	9.03 126	6.26 297	0.18 246	0.05 77	0.01 175	0.00 1	0.10 86	1.37 287

STrans-v2	8.16 308	2.09 259	9.79 278	5.44 207	1.53 162	11.87 328	9.69 452	19.77 301	13.20 233	14.01 266	25.80 359	17.88 366	12.55 367	13.30 324	4.39 228	0.06 120	0.01 12	0.18 377	0.01 107	0.25 171	1.31 284

iRaft-Stereo_5w	9.10 340	2.33 318	10.69 322	6.64 317	4.47 381	4.74 118	10.72 467	16.71 249	16.97 289	15.39 287	26.15 363	21.25 402	12.59 368	16.38 394	12.90 420	0.85 437	0.51 277	0.08 290	0.22 313	0.95 418	1.53 320

ITSA-stereo	11.88 417	2.48 345	11.96 370	6.54 303	1.92 213	13.33 354	4.81 328	37.17 527	49.04 550	18.70 372	18.52 268	21.69 406	12.63 369	16.77 407	15.60 439	0.53 372	0.40 243	0.32 429	0.33 391	1.07 425	3.89 504

riskmin	7.28 274	1.54 137	8.37 215	5.01 174	3.24 311	11.65 324	3.20 271	16.61 247	18.86 313	10.45 202	13.46 218	16.20 335	12.68 370	12.46 283	6.57 310	0.17 237	1.38 499	0.14 355	0.33 391	0.67 373	2.52 459

Select-FE	8.15 306	3.89 432	22.25 502	6.74 325	4.35 370	4.71 113	1.24 104	20.11 308	6.59 118	12.93 240	23.07 336	20.54 394	12.80 371	14.28 347	4.68 239	0.18 246	1.09 434	0.07 281	0.97 496	0.39 267	2.10 416

ICVP	10.54 388	2.11 265	7.49 182	9.62 447	3.41 320	13.85 363	6.34 376	26.81 393	23.24 358	16.90 327	31.76 442	27.31 467	12.81 372	12.18 261	12.47 415	1.59 498	0.58 299	0.19 383	0.13 247	0.63 360	1.45 304
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
test_sample4	9.81 356	2.27 305	11.39 347	5.70 240	2.74 276	17.40 437	5.20 339	28.01 408	21.50 337	18.70 372	28.46 390	14.96 314	12.86 373	13.80 339	9.68 368	0.24 278	0.97 387	0.06 261	0.16 278	0.51 319	1.48 313

test_sample5	10.07 366	2.24 296	11.22 344	5.82 251	2.68 273	16.15 412	5.79 356	27.87 406	21.59 340	19.26 388	32.74 459	15.92 330	12.97 374	14.33 349	9.26 359	0.27 293	0.98 391	0.07 281	0.17 283	0.57 336	1.49 315

DualNet	10.19 370	2.24 296	11.22 344	5.82 251	2.68 273	16.15 412	5.79 356	27.87 406	21.59 340	20.28 398	34.11 476	15.92 330	12.97 374	14.33 349	9.26 359	0.27 293	0.98 391	0.07 281	0.17 283	0.57 336	1.49 315

coex_refinement	12.03 419	2.30 311	8.72 224	8.56 419	5.30 418	16.95 432	7.17 400	31.75 460	32.48 454	18.92 381	31.46 436	25.97 454	12.98 376	14.55 358	21.39 484	0.33 311	0.06 104	0.02 203	0.10 234	0.49 315	1.18 265

dad	13.05 442	11.39 529	15.64 438	7.35 367	2.10 229	15.64 397	3.48 286	18.77 283	35.55 486	27.77 500	33.76 473	31.59 492	13.04 377	14.79 369	11.16 396	3.35 533	0.54 285	7.85 565	0.96 495	3.88 513	2.49 458

UCFNet_RVC	10.01 365	2.81 370	6.11 106	7.31 366	3.92 344	16.80 428	8.00 421	28.68 415	20.81 329	16.57 316	23.35 338	25.82 452	13.06 378	13.55 331	9.18 356	0.12 204	0.06 104	1.19 497	0.32 384	1.47 448	1.06 238

G2L-ROB	9.96 361	2.29 308	9.59 271	6.06 266	4.08 352	12.02 332	7.60 414	29.90 434	18.79 312	20.31 404	22.15 328	22.44 415	13.11 379	17.47 422	12.03 403	0.03 43	0.01 12	0.01 175	0.02 142	0.27 193	1.07 241

PSM-AAD	8.76 327	1.41 110	6.46 131	6.87 337	1.18 107	12.78 343	9.66 451	20.03 305	15.78 264	21.79 434	24.91 349	14.31 303	13.16 380	12.42 281	4.07 211	0.05 86	0.06 104	2.44 528	0.16 278	0.45 297	7.17 545

test_sample6	10.49 383	2.24 296	11.49 350	5.91 258	2.48 260	16.12 411	6.37 378	28.98 419	22.48 352	20.28 398	34.11 476	17.08 346	13.28 381	14.57 359	10.61 384	0.32 308	0.95 382	0.10 313	0.19 302	0.59 345	1.61 326

GEStereo_RVC	13.23 449	3.13 395	15.23 426	10.33 469	4.95 401	18.92 455	11.46 482	31.58 459	48.03 547	20.51 409	27.68 380	19.00 382	13.31 382	20.44 460	16.01 442	1.15 481	0.51 277	0.10 313	0.14 260	0.67 373	1.47 310

DeepPruner_ROB	11.28 404	5.83 473	15.23 426	6.93 343	4.50 382	10.08 290	6.62 383	36.65 521	20.17 325	18.12 361	27.95 383	23.10 420	13.43 383	20.08 454	11.90 402	1.16 482	0.51 277	0.23 400	0.17 283	1.11 428	1.91 367

CrosDoStereo	9.41 344	1.65 155	8.83 229	5.19 190	1.13 99	7.34 254	14.47 510	16.33 237	24.64 378	24.44 465	33.36 466	13.18 288	13.52 384	12.56 287	9.08 353	0.06 120	0.11 152	0.09 300	0.04 173	0.41 276	1.73 340

DeepStereo_LL	9.41 344	1.65 155	8.83 229	5.19 190	1.13 99	7.34 254	14.47 510	16.33 237	24.64 378	24.44 465	33.36 466	13.18 288	13.52 384	12.56 287	9.08 353	0.06 120	0.11 152	0.09 300	0.04 173	0.41 276	1.73 340

pcwnet_v2	12.68 436	2.30 311	18.36 469	8.32 413	5.74 443	17.73 440	4.77 326	36.75 524	46.28 545	20.98 419	29.07 398	16.62 339	13.52 384	16.56 402	10.30 376	0.55 380	1.02 423	0.34 431	0.24 334	2.10 472	2.11 418

ADStereo(finetuned)	7.09 264	2.04 243	11.52 352	4.01 92	0.77 56	4.78 122	1.73 172	16.15 232	25.08 382	15.89 305	20.74 299	7.88 199	13.56 387	9.11 132	6.07 287	0.18 246	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.28 199	1.93 369

BSDual-CNN	10.33 379	1.86 201	9.14 248	7.14 354	4.12 357	15.83 403	8.93 433	34.15 489	23.28 359	18.82 377	21.95 321	22.14 412	13.58 388	14.72 364	9.53 365	0.36 323	0.13 164	0.15 360	0.04 173	0.37 250	0.46 96

psmg	10.36 380	1.86 201	9.14 248	5.58 217	4.12 357	15.74 402	7.65 415	30.05 436	23.28 359	21.80 435	26.26 365	22.14 412	13.58 388	14.72 364	9.53 365	0.36 323	0.13 164	0.17 372	0.04 173	0.44 291	0.67 137

PSMNet-ADL	10.30 375	2.32 316	7.83 195	9.69 449	4.44 376	16.04 405	4.16 307	27.57 403	25.08 382	15.16 281	19.04 272	25.28 448	13.63 390	16.49 400	15.33 435	0.86 440	0.81 350	0.01 175	0.04 173	0.33 221	1.81 348

CASS	8.64 322	2.03 241	8.60 221	8.71 425	1.59 167	15.02 387	2.75 254	23.27 353	18.58 309	16.29 306	22.78 332	13.42 293	13.68 391	13.07 313	7.66 321	1.18 486	0.05 77	0.13 347	0.01 107	0.75 392	3.24 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_sample2	8.68 324	1.84 199	9.64 274	5.53 211	2.43 258	13.92 365	8.00 421	21.09 321	16.82 288	14.92 277	22.73 331	19.44 385	13.75 392	12.99 304	6.85 313	0.15 227	1.15 452	0.07 281	0.20 307	0.35 233	1.78 346

CFNet	11.23 402	3.41 412	10.68 321	7.08 352	4.22 361	17.38 436	4.83 329	31.29 454	31.29 443	19.15 385	26.85 374	24.06 432	13.75 392	16.23 389	12.22 409	0.26 289	0.05 77	0.44 440	0.09 225	0.92 416	0.41 81

BEATNet_4x	10.11 368	5.82 472	14.80 417	6.14 271	1.55 163	13.87 364	5.98 364	26.24 382	18.35 299	16.53 315	25.41 356	18.01 367	13.78 394	18.01 431	12.39 411	0.48 360	0.18 180	0.81 477	0.11 240	2.02 469	1.70 337

DispNO	9.82 357	2.57 354	17.77 463	6.22 278	5.73 441	11.89 329	4.77 326	25.54 372	21.70 342	17.56 346	21.28 306	18.01 367	13.83 395	17.46 421	9.91 371	0.35 320	0.16 176	0.03 222	0.12 243	0.51 319	1.05 236

THIR-Stereo	9.52 349	2.21 290	9.26 256	5.38 203	0.85 68	15.55 395	11.50 483	16.88 252	21.74 343	24.45 467	31.96 444	14.20 301	13.85 396	11.89 246	8.54 344	0.14 216	0.25 207	0.10 313	0.05 189	0.40 272	1.11 250

UGAM-zero	7.48 279	1.91 213	14.55 414	4.78 151	2.00 224	6.34 224	1.02 89	18.99 285	8.70 172	14.93 278	15.74 235	24.94 444	13.86 397	13.13 315	5.05 251	0.04 58	0.96 383	0.02 203	1.08 505	0.18 141	1.46 306

test_sample1	8.49 316	1.83 198	10.60 317	5.53 211	2.95 297	15.17 389	4.51 317	20.73 316	11.47 208	14.78 276	22.80 333	19.06 383	13.86 397	12.52 285	10.17 374	0.14 216	1.20 467	0.02 203	0.19 302	0.28 199	1.93 369

G2L-Stereo_test	11.01 396	2.34 321	9.34 259	5.12 186	4.31 368	12.30 334	13.21 501	33.14 479	23.33 362	23.77 459	25.10 353	21.80 407	13.91 399	16.39 395	14.37 426	0.09 169	0.06 104	0.01 175	0.02 142	0.38 262	1.16 258

FADNet	14.77 470	11.96 534	39.55 547	8.50 418	6.64 483	18.53 452	6.74 388	35.70 507	35.06 481	19.21 386	28.06 385	28.14 468	13.94 400	18.54 439	11.61 401	0.48 360	0.75 338	0.38 436	0.49 450	9.17 551	2.05 407

DRaft	9.41 344	1.56 141	10.09 290	4.18 113	0.92 76	12.87 344	5.68 350	17.40 263	29.75 428	21.24 425	38.12 506	9.96 228	13.97 401	11.81 241	8.08 333	0.66 407	0.30 220	0.07 281	0.26 349	0.33 221	0.88 183

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 432	4.09 435	18.25 468	8.26 410	5.83 450	14.72 377	5.85 359	33.49 484	27.86 415	22.14 440	32.16 452	24.94 444	14.01 402	16.19 387	16.82 451	0.90 446	0.35 233	0.37 434	0.58 465	1.51 450	3.31 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
anonymousa	9.61 353	2.06 252	9.20 253	5.24 193	6.67 484	15.03 388	4.18 309	19.08 286	21.43 335	19.03 382	30.96 428	21.49 405	14.23 403	11.12 204	8.61 346	0.08 157	1.24 478	0.29 422	0.69 473	0.18 141	1.48 313

SMFormer	11.03 397	1.90 208	14.85 418	4.89 163	1.48 148	14.92 381	3.21 274	31.03 444	30.74 436	20.28 398	29.37 401	18.33 369	14.54 404	16.56 402	14.46 428	0.41 341	1.20 467	0.28 417	0.24 334	0.45 297	1.47 310

tta	11.03 397	1.90 208	14.85 418	4.89 163	1.48 148	14.92 381	3.21 274	31.03 444	30.73 435	20.28 398	29.37 401	18.33 369	14.54 404	16.56 402	14.46 428	0.41 341	1.20 467	0.28 417	0.24 334	0.39 267	1.60 323

qqq1	10.51 384	1.90 208	14.85 418	4.89 163	1.48 148	14.92 381	3.21 274	31.03 444	30.74 436	20.28 398	29.37 401	18.33 369	14.54 404	16.56 402	4.42 229	0.41 341	1.20 467	0.00 1	0.14 260	0.39 267	1.60 323

fff1	10.51 384	1.90 208	14.85 418	4.89 163	1.48 148	14.92 381	3.21 274	31.03 444	30.74 436	20.28 398	29.37 401	18.33 369	14.54 404	16.56 402	4.42 229	0.41 341	1.20 467	0.00 1	0.14 260	0.39 267	1.60 323

PSMNet-RSSM	10.31 376	2.47 342	7.79 193	7.85 396	4.38 373	10.47 300	6.67 384	29.67 428	22.25 349	16.62 319	33.75 472	23.30 424	14.58 408	13.91 342	10.56 381	0.23 273	0.09 132	0.07 281	0.24 334	0.87 412	0.48 101

STTStereo	13.60 454	5.63 470	28.73 521	8.07 405	5.65 438	13.97 366	7.17 400	31.25 451	26.70 405	25.59 477	32.06 451	31.71 495	14.71 409	17.24 417	16.46 448	0.29 301	0.40 243	0.71 465	1.43 517	1.31 438	2.82 472

xxxx	12.60 435	2.03 241	10.79 324	6.18 276	2.86 289	21.84 478	3.02 265	34.55 497	25.46 391	16.39 310	31.58 439	26.87 466	14.75 410	14.00 344	37.45 563	0.21 267	1.36 496	0.01 175	0.32 384	0.35 233	2.07 409

DStereoRT	15.11 472	3.13 395	12.14 375	10.85 486	5.50 429	19.00 456	6.55 381	27.62 405	28.26 421	16.32 308	24.94 351	11.64 249	14.90 411	17.44 419	10.77 391	1.61 502	1.40 500	58.44 603	26.72 593	0.60 351	4.44 509

acv_ft	12.59 433	2.25 300	13.50 399	8.30 412	6.23 470	19.81 463	6.34 376	26.43 388	35.15 483	26.38 488	30.67 423	24.65 436	14.91 412	16.47 398	19.16 471	0.16 230	0.01 12	0.06 261	0.07 210	0.74 388	0.43 87

FADNet-RVC-Resample	12.31 423	5.22 462	32.28 533	10.14 460	4.08 352	14.97 385	6.98 398	26.54 389	24.42 376	23.72 457	29.31 400	19.87 390	15.01 413	16.26 393	10.61 384	0.65 404	0.52 280	0.48 445	0.54 458	1.52 451	3.09 484

DEmStereo	9.07 338	1.70 164	10.89 331	4.86 158	1.23 115	11.51 323	5.70 351	14.24 193	27.02 407	22.33 442	32.56 456	11.70 252	15.04 414	11.83 242	8.53 343	0.31 304	0.16 176	0.02 203	0.09 225	0.11 98	1.47 310

ADLNet	12.84 439	2.93 379	11.94 368	8.87 428	6.88 488	17.96 443	8.85 430	34.12 487	26.67 404	27.81 503	26.24 364	26.84 465	15.04 414	17.54 423	19.94 475	0.59 390	0.58 299	0.24 404	0.11 240	0.80 401	2.85 475

DSFCA	12.44 429	3.00 385	14.87 422	6.04 265	7.03 493	17.06 435	10.86 471	31.11 449	32.12 450	26.41 489	23.81 342	22.37 414	15.13 416	21.13 478	13.53 423	0.95 458	0.66 315	0.28 417	0.38 423	1.21 432	0.77 162

CFNet-ft	10.46 381	3.02 388	7.10 161	7.69 385	5.42 425	16.93 429	5.92 361	22.83 345	22.31 350	15.81 300	30.40 417	26.42 458	15.19 417	13.60 335	12.18 407	0.14 216	0.10 143	1.87 515	0.34 397	1.22 433	0.73 153

CFNet_RVC	10.46 381	3.02 388	7.10 161	7.69 385	5.42 425	16.93 429	5.92 361	22.82 344	22.31 350	15.81 300	30.40 417	26.41 457	15.19 417	13.60 335	12.19 408	0.14 216	0.10 143	1.87 515	0.34 397	1.22 433	0.73 153

TCMNet	15.72 476	7.51 499	21.42 496	14.39 531	12.57 559	26.22 510	13.91 506	30.23 438	36.03 489	25.57 476	31.73 440	23.65 428	15.35 419	19.98 452	24.06 500	1.44 494	0.67 320	2.04 519	0.99 498	3.41 504	3.26 489

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 480	4.56 446	29.46 522	7.78 392	6.11 465	26.08 509	13.01 499	31.08 448	37.61 496	27.66 498	46.96 558	29.92 478	15.40 420	21.54 484	22.39 487	1.09 473	0.05 77	0.10 313	0.00 1	0.43 288	1.21 269

TDLM	13.70 456	4.93 458	11.80 360	11.93 509	5.53 432	16.75 427	14.38 509	36.12 513	32.59 456	23.08 450	27.03 375	25.90 453	15.40 420	25.87 510	14.23 425	1.24 489	0.09 132	1.53 510	0.61 468	2.06 471	2.94 478

LMCR-Stereo	11.32 405	4.98 459	11.87 364	14.09 528	4.01 347	16.97 433	5.70 351	26.41 387	23.41 363	22.57 445	22.11 327	15.18 319	15.44 422	21.48 483	17.57 455	2.29 515	0.04 66	0.00 1	0.03 157	1.53 452	0.65 133

GASNet	17.87 497	20.62 569	32.66 535	21.17 562	9.48 538	16.26 415	9.15 439	45.00 574	40.55 513	26.16 484	24.34 345	33.05 506	15.45 423	29.82 530	18.15 461	3.79 538	0.28 216	1.87 515	0.51 453	7.06 539	1.97 380

AASNet	13.05 442	3.27 403	12.23 376	10.28 465	6.90 489	17.61 439	7.88 418	41.14 552	38.29 501	23.20 451	29.62 407	16.85 343	15.59 424	15.50 382	19.03 469	0.39 334	0.03 54	0.78 470	0.05 189	1.32 440	1.08 243

1111x	12.31 423	2.33 318	12.13 373	5.79 247	2.84 287	15.49 394	8.70 429	36.34 516	29.33 426	16.58 317	27.52 378	26.70 462	15.76 425	17.21 416	24.79 508	0.26 289	1.37 497	0.04 238	0.42 437	0.46 302	2.07 409

ACVNet	10.83 394	2.25 300	7.10 161	6.43 298	3.02 302	13.17 352	3.75 293	22.83 345	35.15 483	15.81 300	30.67 423	24.65 436	15.77 426	16.47 398	18.13 459	0.16 230	0.01 12	0.06 261	0.07 210	0.65 366	0.43 87

GwcNet-RSSM	11.34 407	2.72 366	10.26 299	7.24 364	5.38 421	12.67 341	6.70 387	26.70 392	31.93 449	17.56 346	34.45 481	24.37 435	15.77 426	13.70 337	15.31 434	0.19 259	0.20 185	0.14 355	0.05 189	0.81 402	0.64 131

cf-r	10.67 391	2.34 321	9.77 277	6.17 274	5.79 445	12.94 346	5.14 333	25.21 371	27.86 415	17.84 352	32.03 446	25.81 451	15.91 428	12.22 264	12.56 417	0.17 237	0.19 184	0.05 249	0.06 201	0.59 345	0.72 150

rvit_105_1	14.11 467	6.23 482	22.11 500	13.74 527	4.55 385	15.38 392	28.19 581	27.21 397	43.35 529	19.53 390	24.36 346	22.05 411	15.96 429	18.37 437	12.70 418	2.27 514	0.58 299	0.26 409	2.37 536	0.70 378	2.20 429

ToySt	11.51 411	2.48 345	17.84 464	6.10 269	2.09 228	16.11 410	12.36 491	25.07 368	28.25 419	15.22 283	25.16 354	25.51 449	15.98 430	17.63 428	15.46 437	0.19 259	1.08 433	0.04 238	0.31 382	0.66 371	2.67 464

test_xeample	12.39 427	2.09 259	10.36 303	5.73 242	3.06 304	18.17 448	6.27 370	31.98 464	24.37 375	18.78 376	33.92 475	19.09 384	16.00 431	14.60 362	39.03 571	0.19 259	1.32 487	0.01 175	0.33 391	0.36 244	2.04 403

NOSS_ROB	11.76 416	4.63 451	8.14 207	7.46 374	2.92 293	17.82 442	10.55 465	30.45 440	34.08 472	16.37 309	19.97 286	23.14 422	16.31 432	18.22 436	10.67 386	2.98 527	1.84 529	3.39 541	1.64 523	2.24 476	2.37 448

iResNetv2_ROB	12.78 438	4.09 435	15.60 434	6.44 300	3.75 333	14.86 378	7.17 400	34.46 495	37.12 492	26.06 483	34.81 485	29.76 475	16.32 433	14.77 368	7.67 322	0.31 304	0.03 54	0.12 339	0.01 107	0.94 417	1.23 272

GANet-RSSM	10.17 369	2.02 239	8.21 208	7.09 353	5.57 434	13.17 352	7.29 407	27.27 399	19.65 320	15.81 300	28.83 395	26.18 455	16.33 434	14.58 361	9.28 363	0.25 285	0.27 210	0.16 369	0.04 173	0.65 366	0.72 150

CVANet_RVC	14.09 465	4.82 456	10.86 330	9.46 443	5.60 437	19.70 462	12.94 498	33.38 482	34.86 479	23.72 457	33.31 465	29.76 475	16.35 435	24.37 501	12.45 414	1.22 487	0.23 198	1.45 509	0.87 487	3.41 504	3.01 480

HSM-Net_RVC	11.37 409	1.57 142	6.32 118	5.99 263	2.67 272	20.99 471	7.19 403	28.50 411	28.64 422	21.03 421	25.84 360	33.64 513	16.37 436	16.83 409	10.76 387	0.21 267	0.08 127	0.02 203	0.00 1	0.16 128	0.55 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
gwcnet-sp	10.26 372	3.56 419	15.31 430	6.59 308	4.30 365	15.71 398	5.71 353	26.09 379	25.15 384	21.68 431	21.77 311	15.01 315	16.42 437	15.21 376	10.76 387	0.12 204	0.20 185	0.02 203	0.09 225	0.63 360	0.86 177

scenet	10.26 372	3.56 419	15.31 430	6.59 308	4.30 365	15.71 398	5.71 353	26.09 379	25.15 384	21.68 431	21.77 311	15.01 315	16.42 437	15.21 376	10.76 387	0.12 204	0.20 185	0.02 203	0.09 225	0.63 360	0.86 177

ssnet	10.26 372	3.56 419	15.31 430	6.59 308	4.30 365	15.71 398	5.71 353	26.09 379	25.15 384	21.68 431	21.77 311	15.01 315	16.42 437	15.21 376	10.76 387	0.12 204	0.20 185	0.02 203	0.09 225	0.63 360	0.86 177

ISRNet	12.68 436	2.57 354	19.05 476	13.05 523	6.24 471	7.30 252	2.84 257	29.80 432	32.13 451	23.26 452	35.61 488	24.75 438	16.48 440	15.81 384	14.55 430	0.85 437	1.01 414	2.29 523	0.55 461	1.08 426	4.43 508

Hybrid-DGEV-2	8.65 323	3.04 392	9.44 265	8.90 432	1.18 107	10.81 310	1.04 90	31.56 458	27.89 417	13.79 263	17.07 248	12.07 263	16.60 441	12.30 270	5.66 277	0.07 145	0.10 143	0.00 1	0.05 189	0.29 206	1.17 261

SDNR	16.80 484	5.88 475	30.01 524	6.39 293	6.53 480	57.67 594	3.15 268	24.30 362	31.49 445	21.50 430	36.56 495	14.69 309	16.76 442	19.14 444	14.45 427	11.12 577	14.00 590	3.11 537	0.51 453	8.86 550	9.92 567

ac_64	11.57 413	2.13 274	11.77 359	8.79 427	5.51 431	19.40 457	6.29 371	24.72 367	15.20 258	23.50 455	24.91 349	33.07 507	16.82 443	19.33 446	17.78 457	0.53 372	0.15 173	0.02 203	0.03 157	0.35 233	1.03 232

NVstereo2D	15.77 477	4.01 433	17.73 461	9.96 455	8.10 519	30.36 533	9.52 445	43.10 564	43.12 528	15.45 290	28.03 384	23.46 425	16.84 444	24.62 502	17.06 452	3.35 533	0.87 366	1.76 514	1.13 506	7.76 544	9.19 561

222	13.07 444	1.99 229	10.74 323	6.56 305	2.74 276	19.95 464	2.54 238	34.13 488	24.42 376	22.52 444	31.39 433	20.78 397	16.99 445	14.31 348	48.07 595	0.16 230	1.33 491	0.01 175	0.32 384	0.37 250	2.02 397

hknet	10.77 393	1.95 219	11.80 360	7.14 354	3.83 339	15.83 403	8.93 433	34.15 489	22.70 354	18.82 377	21.95 321	23.13 421	17.03 446	16.94 412	9.85 370	0.28 297	0.13 164	0.15 360	0.04 173	0.37 250	0.46 96

FADNet_RVC	12.44 429	6.19 481	40.86 549	7.04 346	3.69 330	11.30 317	4.17 308	29.67 428	27.67 413	18.20 363	26.04 361	13.47 294	17.15 447	16.85 411	14.95 432	0.99 460	0.75 338	0.60 456	1.32 514	4.18 515	3.62 496

ssnet_v2	13.84 459	3.15 397	13.44 397	7.99 402	3.08 305	22.60 482	14.51 512	36.65 521	33.59 466	22.04 439	26.10 362	28.64 470	17.16 448	23.13 493	20.86 481	0.50 368	0.32 223	0.20 388	0.13 247	1.41 444	1.38 291

CSP-Net	13.41 452	3.62 424	11.03 338	6.62 313	4.07 350	25.76 507	9.61 450	29.66 427	27.14 408	29.97 517	33.42 468	29.84 477	17.23 449	20.64 463	16.03 443	1.12 477	0.41 251	0.03 222	0.00 1	0.75 392	1.29 281

ACV-stereo	12.12 422	6.01 479	30.51 525	7.45 372	3.42 321	21.69 477	6.74 388	22.11 335	20.81 329	17.88 355	21.26 305	26.73 463	17.28 450	20.80 468	14.16 424	0.79 430	1.10 441	0.17 372	0.09 225	0.67 373	2.66 462

PSMNet_ROB	17.59 494	6.52 488	16.27 444	14.43 532	7.71 508	29.22 529	33.59 590	43.94 569	38.52 504	24.74 468	33.46 469	34.17 518	17.29 451	18.52 438	25.68 515	0.40 337	0.29 218	0.96 486	2.22 533	2.03 470	1.81 348

CBFPSM	12.96 440	3.37 410	30.97 527	5.30 196	3.22 310	22.79 485	16.93 530	21.82 330	21.35 333	21.93 437	28.34 389	29.99 479	17.38 452	15.32 379	16.39 445	0.11 189	0.48 267	0.10 313	0.17 283	0.58 339	2.72 468

iResNet_ROB	12.41 428	3.19 398	12.39 379	6.63 314	3.72 331	16.98 434	2.64 245	32.29 466	38.58 505	26.93 494	33.73 471	26.24 456	17.40 453	17.36 418	8.95 349	0.33 311	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.40 272	0.35 58

YMNet	16.35 481	6.51 486	23.16 507	11.45 498	8.85 530	25.42 502	8.89 431	32.99 474	32.63 457	34.40 545	39.12 513	34.27 519	17.43 454	20.90 469	22.93 490	0.93 452	1.30 482	1.21 499	0.94 488	1.77 461	1.81 348

YMNet_1	16.35 481	6.51 486	23.16 507	11.45 498	8.85 530	25.42 502	8.89 431	32.99 474	32.63 457	34.40 545	39.12 513	34.27 519	17.43 454	20.90 469	22.93 490	0.93 452	1.30 482	1.21 499	0.94 488	1.77 461	1.81 348

LL-Strereo	11.34 407	4.25 441	13.90 403	9.09 433	6.20 468	7.31 253	8.93 433	35.93 509	30.30 431	16.93 329	15.83 237	21.85 408	17.45 456	21.92 487	10.25 375	0.43 349	1.47 514	0.74 468	0.08 217	1.15 429	2.71 467

AANet_RVC	13.75 457	6.34 483	12.90 388	8.87 428	4.53 384	14.09 369	9.12 438	29.37 425	38.32 503	23.85 461	37.41 498	23.55 427	17.51 457	23.31 495	18.56 463	2.08 511	1.30 482	0.25 407	0.06 201	0.73 385	2.87 476

HSM	11.89 418	2.32 316	8.70 223	6.70 324	4.10 354	16.45 421	8.06 423	30.42 439	20.31 327	23.35 453	26.42 370	41.60 556	17.59 458	20.66 464	9.57 367	0.11 189	0.03 54	0.01 175	0.01 107	0.24 166	1.22 270

delet	13.26 450	2.43 338	12.99 390	8.45 416	6.26 474	22.40 481	10.83 470	28.78 416	38.76 506	20.39 408	30.36 416	20.85 398	17.67 459	22.97 492	19.13 470	0.14 216	0.45 261	0.19 383	0.08 217	0.78 396	1.24 274

SGM-Forest	13.63 455	2.55 353	8.22 209	6.30 288	2.16 238	23.84 491	11.13 476	34.68 498	32.40 452	27.27 496	33.02 460	30.08 481	17.82 460	22.13 488	15.40 436	1.66 505	0.32 223	0.88 482	0.03 157	0.79 397	1.93 369
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	11.24 403	3.71 427	11.56 354	9.45 442	3.35 315	11.67 326	4.88 330	23.23 352	14.00 244	28.19 504	29.90 411	30.39 485	18.03 461	20.04 453	13.22 421	0.50 368	0.21 193	0.23 400	0.07 210	0.75 392	1.52 319

UPFNet	12.31 423	2.15 278	11.91 366	7.90 400	7.21 497	20.03 465	9.28 442	29.44 426	27.18 409	20.88 415	30.86 427	21.23 401	18.11 462	19.60 448	17.41 454	0.55 380	0.57 295	0.26 409	0.07 210	0.67 373	0.92 194

PS-NSSS	14.36 468	8.44 510	16.43 446	7.44 371	5.79 445	18.65 453	12.71 496	39.02 539	26.84 406	20.99 420	36.15 491	21.47 404	18.25 463	18.21 435	18.63 465	2.44 520	0.55 289	5.38 547	0.37 413	5.25 528	4.11 505

z-ln-s-r	15.70 475	7.13 495	42.53 553	5.88 257	5.57 434	14.47 374	13.18 500	22.93 347	38.31 502	19.68 393	44.92 550	23.85 430	18.42 464	23.81 498	30.69 549	0.37 328	0.02 37	0.00 1	0.01 107	1.15 429	1.16 258

ADLNet2	12.99 441	2.94 380	14.18 408	9.57 445	5.96 458	20.23 468	10.41 464	33.05 477	37.61 496	19.46 389	19.74 283	22.46 416	18.63 465	22.37 490	20.76 479	0.37 328	0.15 173	0.06 261	0.08 217	1.04 424	0.72 150

iinet-f	14.05 464	5.00 460	47.51 565	6.57 306	4.04 348	21.14 472	14.37 507	28.25 409	21.37 334	21.95 438	31.37 432	21.31 403	18.66 466	16.15 386	20.61 478	0.31 304	0.41 251	0.09 300	0.05 189	1.00 422	0.76 160

FINET	17.02 487	8.11 508	28.42 520	9.29 439	8.89 533	24.46 494	25.06 573	35.40 505	49.52 555	26.73 491	33.49 470	20.50 393	18.75 467	20.67 465	19.18 472	2.30 516	2.09 538	1.13 495	0.75 478	2.86 487	2.84 473

DCVSM-stereo	10.23 371	2.16 282	12.54 384	6.23 279	3.65 329	12.01 331	3.56 290	19.41 296	23.18 357	24.08 462	19.88 285	29.55 474	18.82 468	14.49 357	10.42 380	0.25 285	1.17 454	0.28 417	0.06 201	0.82 405	2.07 409

DualNet (step1)	13.16 446	5.31 464	19.76 480	6.41 294	3.12 307	17.98 444	9.85 455	29.36 422	25.26 387	24.82 469	21.48 308	24.89 440	18.87 469	14.41 353	11.06 394	6.83 557	1.96 535	6.61 554	7.47 565	3.22 500	4.59 510

test_sample9	15.79 478	5.31 464	19.76 480	6.41 294	3.12 307	17.98 444	9.85 455	29.36 422	25.26 387	24.82 469	21.48 308	24.89 440	18.87 469	21.03 473	22.11 485	6.83 557	36.75 600	6.61 554	7.47 565	3.22 500	4.59 510

test_sample7	11.16 401	2.69 364	11.55 353	5.82 251	2.21 242	15.39 393	9.15 439	29.36 422	25.26 387	24.82 469	21.48 308	24.89 440	18.88 471	14.41 353	11.06 394	0.78 426	1.96 535	0.43 439	0.14 260	0.73 385	2.20 429

UNet	13.18 447	2.47 342	14.45 412	7.45 372	7.82 512	26.01 508	4.67 324	34.38 494	29.42 427	20.90 417	31.81 443	26.68 461	18.98 472	21.08 477	15.56 438	0.21 267	0.06 104	0.27 411	0.09 225	0.37 250	1.01 222

MDST_ROB	18.99 510	3.23 400	15.81 441	14.15 529	6.98 492	44.89 577	16.81 529	43.19 565	42.83 526	43.71 572	43.84 543	28.79 471	19.02 473	30.64 534	18.70 466	1.84 508	0.84 357	0.69 464	0.47 446	0.71 382	2.61 460

StereoDRNet	16.00 479	5.45 468	16.67 449	11.34 497	8.74 528	25.62 504	11.07 474	40.40 550	37.03 491	29.77 514	30.04 413	34.35 522	19.09 474	19.81 449	25.28 511	0.65 404	0.30 220	0.16 369	0.14 260	1.80 463	2.33 443

DAS	11.51 411	2.60 358	15.62 436	9.37 440	6.27 475	16.04 405	7.71 416	22.70 342	33.92 468	19.53 390	29.03 396	19.51 386	19.10 475	17.44 419	8.98 350	0.78 426	0.02 37	0.29 422	0.01 107	0.48 306	0.81 168

SepStereo	12.04 420	2.60 358	15.62 436	9.37 440	6.27 475	16.04 405	7.71 416	22.70 342	33.92 468	19.53 390	29.03 396	19.51 386	19.10 475	27.97 521	8.98 350	0.78 426	0.02 37	0.29 422	0.01 107	0.48 306	0.81 168

pmcnn	15.27 473	4.31 442	22.32 503	7.46 374	4.46 380	22.15 480	15.74 520	28.53 412	31.88 448	27.78 501	40.04 519	39.06 541	19.11 477	18.79 442	20.78 480	1.04 469	0.23 198	0.00 1	0.00 1	0.53 322	1.17 261

DGSMNet	20.75 526	13.28 544	34.59 538	14.80 537	17.14 574	23.25 487	17.99 543	36.39 517	43.00 527	20.70 411	32.67 458	36.05 529	19.22 478	30.34 533	25.04 510	4.61 544	4.62 571	6.31 552	5.20 559	14.71 574	15.15 581

HBP-ISP	13.07 444	8.80 514	8.99 235	8.11 408	4.55 385	13.48 358	6.60 382	29.09 421	30.50 433	21.33 426	36.14 490	16.62 339	19.42 479	20.92 472	12.81 419	3.63 535	2.61 550	7.18 561	4.12 551	3.74 511	2.69 466

CBMV	14.52 469	4.59 449	9.99 286	6.61 312	2.85 288	22.76 484	12.45 492	30.63 442	33.32 462	31.98 529	35.00 486	31.68 493	19.43 480	26.53 513	16.71 450	1.28 490	0.61 306	0.63 458	0.12 243	1.26 436	1.89 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MMNet	13.55 453	2.82 372	13.90 403	7.63 381	6.36 478	26.45 513	4.63 322	24.00 360	42.67 525	26.25 486	33.12 464	20.98 400	19.45 481	20.14 455	19.49 473	0.75 417	0.54 285	0.11 334	0.01 107	0.53 322	1.10 245

StereoDRNet-Refined	14.03 463	3.52 417	12.77 385	8.70 424	3.31 313	18.50 451	4.58 319	29.08 420	30.59 434	29.85 515	42.52 533	25.24 447	19.57 482	23.88 499	23.55 496	0.44 352	0.07 119	0.54 450	0.38 423	0.88 415	2.64 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
hitnet-ft	12.59 433	3.03 391	7.87 197	7.49 377	4.20 360	27.41 519	3.75 293	23.41 355	24.15 372	21.14 424	34.12 478	31.93 498	19.74 483	20.28 457	18.13 459	0.54 378	1.45 511	0.35 432	0.09 225	1.26 436	1.41 299

xyz-stereo	13.76 458	1.43 119	40.88 550	3.14 47	0.83 66	42.24 574	4.68 325	14.87 214	26.49 401	23.70 456	37.20 496	30.36 484	19.90 484	18.77 441	9.23 357	0.28 297	0.03 54	0.64 460	0.03 157	0.20 152	0.32 50

SQANet	22.07 536	25.29 578	21.78 498	26.81 577	18.92 578	30.75 537	10.25 462	33.47 483	30.10 430	25.73 478	34.31 480	33.45 512	19.94 485	29.16 527	20.03 476	11.68 578	3.08 558	26.95 588	5.80 562	20.97 584	12.99 575

DRN-Test	16.60 483	4.76 454	16.90 453	10.75 481	8.16 521	29.42 530	14.37 507	43.26 566	39.35 507	28.93 510	35.46 487	29.03 472	20.11 486	20.78 466	24.51 506	0.94 455	0.93 379	0.46 443	0.35 401	1.42 446	2.12 419

IER	10.32 378	2.06 252	11.88 365	4.95 170	5.34 419	13.34 355	6.11 366	27.47 401	23.59 365	20.37 406	30.03 412	16.50 338	20.42 487	14.24 346	8.81 347	0.16 230	0.03 54	0.18 377	0.10 234	0.27 193	0.56 117

Wz-Net-MNSev	19.84 518	7.55 500	35.79 540	10.79 483	7.51 501	38.96 566	18.39 545	35.08 501	44.72 536	31.28 525	41.70 528	41.18 554	20.49 488	28.41 523	30.13 548	0.96 459	0.36 236	0.05 249	0.13 247	1.70 459	1.64 330

HGLStereo	13.21 448	3.45 413	14.01 405	10.32 468	7.72 509	15.72 401	7.19 403	31.94 463	28.12 418	20.83 414	36.16 492	26.61 459	20.82 489	18.74 440	19.63 474	1.01 464	0.22 196	0.07 281	0.08 217	0.59 345	1.00 220

PA-Net	16.98 486	8.05 507	29.56 523	10.52 474	11.30 550	21.91 479	29.93 585	32.64 469	39.50 508	20.38 407	28.51 392	23.80 429	20.82 489	21.45 482	25.60 513	0.25 285	2.36 547	0.23 400	4.99 556	1.34 441	6.47 537
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	17.35 489	7.91 503	18.84 475	11.29 495	4.93 399	33.28 548	20.75 553	38.10 534	43.81 530	30.28 520	31.53 437	32.88 505	20.88 491	29.10 526	17.85 458	0.40 337	0.43 259	0.31 427	0.44 440	0.98 419	3.03 482

RTSC	20.52 521	11.06 524	33.58 536	12.11 513	7.19 496	28.90 528	11.99 487	38.49 535	58.85 588	32.22 533	37.28 497	33.11 508	21.14 492	36.93 561	38.84 570	1.49 495	1.50 516	0.15 360	0.64 470	2.18 475	2.67 464

DLCB_ROB	13.97 462	3.74 428	11.01 337	9.99 456	5.85 451	21.40 474	10.37 463	30.17 437	30.49 432	28.21 505	32.18 453	32.67 503	21.17 493	20.20 456	18.59 464	0.34 317	0.18 180	0.41 437	0.15 269	0.61 354	1.76 344

Anonymous_2	15.61 474	7.12 491	18.63 473	6.49 301	7.98 513	26.94 516	11.93 486	19.48 297	18.48 308	18.25 366	15.95 238	24.18 433	21.32 494	21.17 480	15.94 441	10.88 574	13.80 589	11.19 573	25.13 592	10.92 563	6.42 536

fast-acv-ft	14.96 471	4.73 453	17.68 460	8.03 404	5.27 417	28.61 526	9.97 458	26.25 384	35.58 487	26.03 482	38.02 504	31.91 497	21.50 495	19.25 445	21.18 482	0.61 396	0.38 238	0.63 458	0.48 447	1.31 438	1.73 340

SuperB	18.07 502	7.33 496	56.73 581	8.42 415	5.42 425	20.39 469	9.73 453	26.04 377	50.80 559	26.88 493	39.52 515	17.79 364	21.54 496	23.17 494	25.96 518	0.77 422	0.32 223	1.11 494	0.73 477	16.11 577	2.75 471

ADCRef	18.01 500	8.01 506	44.10 558	10.75 481	8.85 530	27.18 518	11.06 473	31.77 461	34.40 474	31.90 528	42.45 532	18.79 377	21.55 497	25.18 507	35.17 558	1.03 467	0.42 257	2.18 521	1.79 525	1.38 442	2.27 436

CRFU-Net	13.32 451	3.53 418	12.90 388	8.76 426	6.05 463	26.25 511	10.15 461	25.86 374	14.68 251	30.76 523	30.58 421	30.11 482	21.59 498	20.52 462	20.28 477	1.53 497	0.48 267	0.27 411	0.16 278	0.64 365	1.28 279

PWCDC_ROB	18.66 507	11.24 527	21.32 495	18.82 555	8.08 518	25.75 506	6.94 396	35.08 501	53.33 566	30.37 521	49.70 566	20.87 399	21.63 499	31.05 535	22.39 487	6.94 561	0.28 216	0.10 313	0.06 201	5.98 536	3.22 487

GwcNet	17.31 488	6.61 489	23.02 505	10.83 485	8.63 526	29.48 531	10.80 468	39.37 544	45.73 540	24.16 463	37.85 503	31.50 491	21.81 500	21.37 481	27.25 527	0.81 431	0.88 368	0.57 455	0.46 441	1.54 453	3.61 494

CBMV_ROB	12.51 431	3.86 430	7.98 201	5.81 249	2.99 300	16.05 409	4.62 321	27.61 404	31.37 444	26.75 492	32.62 457	23.97 431	22.66 501	21.14 479	12.09 404	2.15 512	1.78 528	2.24 522	1.27 513	1.64 456	1.54 321

SACVNet	14.10 466	5.24 463	14.19 409	12.11 513	6.12 466	18.45 450	9.11 437	33.13 478	22.94 355	28.79 508	33.88 474	32.69 504	23.78 502	20.91 471	12.13 406	1.08 471	0.54 285	0.84 480	0.48 447	1.41 444	4.26 506

DISCO	16.93 485	2.58 356	17.15 456	8.26 410	4.37 372	27.65 521	10.68 466	31.28 453	44.93 538	22.21 441	34.47 482	36.48 530	23.91 503	36.14 550	34.48 557	0.35 320	0.11 152	0.04 238	0.07 210	1.95 467	1.40 296

Wz-Net-LNSev	19.04 511	11.48 530	43.55 556	10.82 484	8.01 516	24.96 498	17.46 538	34.72 499	44.36 534	33.43 540	44.72 549	32.54 501	24.13 504	21.64 486	24.38 504	0.93 452	0.22 196	0.00 1	0.03 157	1.44 447	1.99 392

Wz-Net-SNSev	23.35 545	18.18 561	47.37 563	14.55 533	8.63 526	28.33 525	29.16 583	39.88 546	55.80 576	32.16 532	53.91 578	39.35 543	24.42 505	27.60 520	38.11 565	1.06 470	0.24 202	1.20 498	0.95 493	3.16 498	2.93 477

ACVNet-4b	36.91 589	52.81 597	57.04 583	42.64 591	22.08 582	48.32 581	14.64 513	50.28 585	59.78 590	43.17 570	46.34 554	55.50 588	24.49 506	39.03 569	23.55 496	25.75 592	3.76 566	47.36 596	33.76 597	28.62 590	19.22 587

w-ln-seven	21.91 534	10.67 520	57.04 583	12.00 510	10.37 545	30.36 533	19.88 550	37.81 531	56.05 578	37.35 555	44.23 545	33.79 514	24.77 507	23.92 500	31.80 552	0.77 422	0.34 231	0.85 481	0.20 307	2.88 488	3.10 485

RASNet	12.38 426	2.58 356	12.48 382	6.76 327	5.97 459	16.37 419	6.74 388	34.99 500	22.20 347	17.44 340	33.11 463	22.81 418	24.84 508	20.33 458	18.27 462	1.16 482	0.05 77	0.06 261	0.01 107	0.27 193	1.06 238

APVNet	18.42 504	6.37 484	23.10 506	12.76 522	8.28 523	30.74 536	24.17 569	42.08 559	30.76 439	25.86 481	41.66 527	31.83 496	24.99 509	28.01 522	28.77 536	0.49 364	0.57 295	3.05 535	0.55 461	1.80 463	2.46 453

CC-Net-ROB	22.73 542	23.99 575	30.57 526	14.72 536	8.91 534	32.98 545	16.17 523	46.75 579	37.29 493	33.88 543	32.33 454	35.48 527	25.00 510	24.75 505	28.78 537	9.60 571	3.03 557	25.33 586	3.87 548	14.82 575	6.33 532

psm_up	13.88 461	2.70 365	10.89 331	10.20 462	5.97 459	15.01 386	12.58 493	39.13 542	31.75 447	21.39 428	31.09 430	30.18 483	25.01 511	20.33 458	17.62 456	0.75 417	0.39 241	0.18 377	0.03 157	0.82 405	1.67 335

DeepPrunerF	20.61 522	12.13 538	46.35 561	21.53 563	17.78 575	19.41 458	23.64 566	37.23 528	50.61 556	26.20 485	37.72 499	24.90 443	25.02 512	24.63 503	23.53 495	3.13 530	1.65 524	5.69 549	4.09 550	3.64 510	3.34 491

PSMNet-RUCA	24.65 552	28.24 581	42.85 555	35.58 585	34.48 591	16.04 405	11.34 478	40.36 549	31.70 446	31.88 527	41.00 524	37.50 536	25.41 513	29.19 528	17.07 453	12.35 581	2.12 540	20.72 582	8.27 574	17.19 580	9.64 564

zh-mn7	22.69 541	14.64 548	55.04 575	11.01 490	5.85 451	27.67 522	15.65 518	35.14 504	57.38 582	40.62 563	57.78 586	31.22 489	25.60 514	36.79 559	32.55 554	1.50 496	0.57 295	0.24 404	0.22 313	1.40 443	3.02 481

LALA_ROB	19.82 517	8.32 509	18.64 474	13.59 526	5.79 445	28.03 524	23.44 563	43.09 563	37.57 495	33.91 544	41.55 526	50.73 582	25.61 515	29.09 525	27.30 528	0.73 415	0.67 320	2.08 520	1.42 516	2.70 486	2.12 419

XPNet_ROB	18.03 501	6.06 480	18.19 467	11.68 502	6.83 486	21.23 473	16.93 530	36.66 523	39.82 510	32.51 535	42.05 531	41.04 553	25.77 516	25.72 508	28.80 538	1.67 506	0.91 375	0.79 471	0.27 357	1.24 435	2.38 450

DMCA-RVC	12.06 421	4.35 444	14.21 410	10.52 474	4.86 395	13.84 362	4.33 312	25.20 369	24.13 371	20.56 410	29.22 399	26.65 460	25.85 517	17.02 413	16.34 444	0.41 341	0.35 233	0.55 452	0.24 334	0.83 408	1.81 348

ETE_ROB	18.45 506	10.71 521	20.90 493	14.23 530	4.92 398	23.28 488	22.01 556	33.00 476	36.14 490	30.68 522	39.03 512	46.10 571	26.28 518	27.52 519	26.22 520	0.53 372	0.49 270	1.16 496	0.94 488	1.69 458	3.07 483

z-mn7	21.81 532	11.53 531	47.41 564	11.79 505	5.69 440	34.28 551	15.73 519	36.31 515	57.93 584	27.24 495	53.82 575	32.35 500	26.33 519	36.69 556	33.32 556	1.02 465	0.41 251	0.54 450	0.11 240	1.72 460	1.92 368

DDUNet	23.49 546	20.59 568	17.13 455	24.58 574	22.45 583	24.86 497	17.96 542	31.42 455	31.06 441	29.59 513	37.81 501	37.85 537	26.39 520	25.77 509	18.74 467	18.99 586	8.10 585	26.65 587	11.80 583	19.41 582	18.58 586

RYNet	19.73 516	5.52 469	18.58 471	11.63 501	15.84 571	47.05 580	17.28 535	38.60 536	49.19 552	27.71 499	27.46 377	38.63 539	26.42 521	20.79 467	32.08 553	0.73 415	0.59 303	0.97 487	0.16 278	7.40 541	8.04 551

ADCP+	18.93 509	5.83 473	35.35 539	9.85 453	10.36 544	29.49 532	13.65 503	34.22 492	37.75 498	30.02 518	41.45 525	24.18 433	26.43 522	34.71 544	36.58 561	0.27 293	0.40 243	2.00 518	1.19 508	2.31 480	2.66 462

PWC_ROB	19.21 513	12.15 539	28.02 518	11.02 491	6.62 482	25.15 500	5.47 346	36.42 518	49.47 553	33.19 538	44.32 546	34.98 524	26.66 523	32.22 539	27.30 528	1.71 507	0.27 210	1.62 511	0.37 413	2.38 482	4.90 517

stereogan	19.38 514	4.02 434	18.62 472	13.54 525	10.30 543	37.03 558	9.83 454	39.12 541	46.13 544	25.09 474	41.76 529	40.01 547	27.19 524	32.16 537	25.48 512	2.44 520	1.13 448	2.70 533	0.86 484	5.45 530	4.81 514

S-Stereo	17.36 490	4.46 445	22.16 501	12.58 519	9.10 535	23.07 486	12.60 494	33.18 480	46.12 543	22.78 446	38.67 511	29.04 473	27.48 525	19.40 447	23.90 499	3.14 531	3.13 559	0.88 482	1.95 530	3.77 512	9.86 566

NCCL2	17.94 499	7.94 505	16.87 452	24.07 573	7.60 504	24.52 495	17.08 534	35.42 506	26.65 403	32.01 530	38.57 508	41.96 559	27.61 526	22.24 489	24.43 505	0.65 404	0.33 229	2.64 531	2.13 532	2.28 479	3.86 503

FBW_ROB	21.87 533	11.80 532	25.52 510	14.64 535	7.49 500	31.20 540	16.35 526	45.28 575	44.78 537	44.85 576	40.36 521	43.50 562	27.85 527	34.94 545	23.52 494	3.07 529	2.15 543	7.53 564	3.03 542	4.30 517	5.17 521

Syn2CoEx	17.68 495	11.86 533	28.39 519	20.88 561	8.24 522	25.66 505	12.35 489	37.57 529	33.60 467	29.57 512	39.80 518	30.02 480	28.00 528	19.91 450	18.91 468	1.14 480	0.53 282	1.23 503	0.46 441	1.97 468	3.61 494

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 553	14.86 550	32.18 532	26.47 576	10.48 546	40.27 570	22.83 558	36.88 525	44.51 535	42.59 568	47.13 560	40.20 549	28.00 528	36.70 557	28.36 531	4.23 542	4.00 569	6.73 557	16.35 589	5.05 525	6.34 533

ADCPNet	22.75 543	10.94 523	58.96 586	12.24 517	7.57 502	37.33 559	20.08 552	33.89 486	37.37 494	33.49 541	44.32 546	39.36 544	28.43 530	32.19 538	38.55 568	2.25 513	2.69 553	2.37 527	3.59 546	4.33 518	5.01 518

NCC-stereo	20.61 522	7.39 497	25.96 511	15.90 545	16.62 572	20.15 466	23.27 559	44.11 572	41.29 519	25.00 472	38.64 509	35.47 525	28.75 531	36.35 553	26.90 525	4.83 547	2.14 541	3.33 539	9.27 576	3.10 494	3.72 500

Abc-Net	20.61 522	7.39 497	25.96 511	15.90 545	16.62 572	20.15 466	23.27 559	44.11 572	41.29 519	25.00 472	38.64 509	35.47 525	28.75 531	36.35 553	26.90 525	4.83 547	2.14 541	3.33 539	9.27 576	3.10 494	3.72 500
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DispFullNet	31.01 579	32.97 583	59.04 587	30.27 582	28.46 587	33.06 547	11.44 480	37.69 530	54.13 567	33.30 539	37.78 500	44.68 565	28.96 533	42.19 580	29.68 545	12.35 581	3.56 563	36.10 593	12.90 586	32.29 593	19.42 588

GANet	17.85 496	5.41 467	14.79 416	11.91 507	4.73 390	24.54 496	17.04 533	41.01 551	34.96 480	33.06 537	45.84 553	39.83 546	29.19 534	24.71 504	22.45 489	1.34 492	0.41 251	1.09 491	0.70 475	2.15 474	1.89 363

w-ln-seven-2	18.44 505	8.73 513	43.71 557	11.92 508	6.91 490	24.43 493	13.73 504	30.66 443	41.21 518	29.15 511	43.29 541	30.86 488	29.28 535	23.47 496	24.59 507	0.99 460	1.11 445	0.64 460	0.17 283	1.63 454	2.26 434

RGC	20.62 525	14.30 547	21.99 499	18.85 556	14.53 565	21.42 475	14.82 514	36.00 512	44.32 533	28.54 507	41.82 530	40.12 548	29.43 536	35.44 549	23.33 493	4.12 540	0.72 328	8.80 566	4.39 554	4.55 520	4.84 516

Nwc_Net	18.76 508	5.80 471	19.91 484	14.99 540	11.96 555	26.32 512	15.90 521	41.68 556	40.50 512	21.85 436	43.58 542	34.89 523	29.47 537	27.48 518	26.34 521	3.75 537	0.27 210	2.55 530	3.31 543	2.25 477	2.46 453

RP	18.36 503	5.94 477	17.54 459	15.95 547	12.33 558	21.55 476	12.66 495	28.65 414	45.65 539	23.78 460	42.55 534	39.77 545	29.54 538	26.72 514	23.58 498	6.14 555	1.05 431	4.38 544	1.77 524	3.90 514	3.82 502

otaku	33.83 582	36.87 589	53.81 571	40.41 588	21.58 581	54.54 589	17.45 537	44.01 571	61.47 593	39.63 560	50.06 568	46.76 573	29.76 539	40.64 575	30.07 547	19.17 587	7.09 581	32.34 591	9.92 579	24.17 587	16.94 582

PDISCO_ROB	25.35 561	10.44 518	31.01 528	29.47 581	20.36 580	38.32 561	17.74 540	45.56 576	55.34 573	29.88 516	42.94 537	46.63 572	29.76 539	36.23 551	31.29 551	10.74 573	2.20 545	6.96 558	3.53 545	9.98 558	8.52 557

DANet	17.51 492	8.91 515	27.61 516	14.94 538	7.48 499	22.67 483	5.66 349	27.33 400	26.64 402	32.62 536	36.27 493	37.40 533	30.07 541	31.65 536	26.09 519	1.30 491	1.46 513	2.33 525	0.53 456	3.54 508	5.69 526
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WZ-Net	25.86 564	14.23 546	64.17 591	15.77 543	10.61 547	39.36 567	28.01 580	41.38 555	54.97 569	28.82 509	53.68 574	40.90 551	30.14 542	37.91 563	42.98 585	1.59 498	0.49 270	0.73 466	0.95 493	5.43 529	5.12 520

XQC	25.15 558	18.26 562	52.31 569	22.53 570	12.15 556	37.47 560	21.78 555	38.74 538	55.51 575	32.40 534	30.75 425	38.36 538	30.19 543	38.28 564	41.25 577	4.61 544	1.44 510	2.77 534	2.26 534	12.52 568	9.49 563

ccnet	24.80 555	17.64 560	24.53 509	12.35 518	18.18 577	38.47 563	17.76 541	46.24 577	32.78 460	37.51 557	46.76 555	38.80 540	30.45 544	38.35 565	41.98 579	9.41 570	6.40 578	9.67 569	8.04 570	11.64 567	9.00 559

GANetREF_RVC	26.12 565	30.35 582	27.03 514	26.08 575	6.28 477	31.16 539	37.25 594	48.48 581	50.90 561	37.30 554	36.39 494	34.11 517	30.98 545	38.51 567	28.38 533	9.08 567	2.68 552	16.48 579	5.42 561	16.24 578	9.34 562
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AF-Net	19.18 512	6.50 485	16.90 453	16.60 549	11.00 549	23.83 490	11.31 477	36.25 514	51.10 562	25.56 475	38.34 507	41.77 557	31.01 546	30.20 532	27.83 530	4.87 549	0.27 210	4.60 545	1.00 499	2.67 485	2.02 397

SHD	22.33 538	11.30 528	32.10 531	15.61 542	9.88 541	26.75 514	10.12 460	41.84 557	61.77 594	36.36 551	44.65 548	39.28 542	31.10 547	35.07 546	32.76 555	2.35 517	1.95 534	1.24 505	1.90 529	4.33 518	6.34 533

aanetorigin	19.84 518	13.32 545	54.46 572	10.07 458	7.99 514	14.16 370	15.32 516	17.85 270	34.49 475	49.59 582	48.88 563	34.28 521	31.32 548	23.53 497	29.64 544	1.12 477	0.81 350	0.73 466	0.94 488	3.05 492	5.23 522

ADCL	22.44 540	7.79 501	49.20 567	10.61 479	7.28 498	40.40 571	21.03 554	32.07 465	55.07 570	28.53 506	48.73 561	31.68 493	31.69 549	34.04 543	38.38 566	1.22 487	0.93 379	2.65 532	1.89 528	2.65 484	2.94 478

MSAF-DinoV2	21.31 528	8.93 516	27.84 517	12.03 512	5.14 412	30.91 538	17.73 539	40.05 548	55.15 571	22.96 448	32.01 445	48.05 577	31.88 550	38.57 568	41.67 578	0.94 455	0.49 270	0.45 441	1.22 511	4.83 523	5.39 524

G-Net	21.66 530	9.10 517	39.39 546	15.85 544	9.60 539	51.00 585	16.73 528	28.32 410	31.17 442	38.99 559	43.24 539	33.26 511	32.09 551	28.50 524	26.50 523	4.74 546	3.92 568	3.60 542	1.02 500	8.42 549	7.86 549

FAT-Stereo	17.45 491	3.56 419	19.19 477	10.31 467	6.54 481	18.00 447	14.89 515	38.68 537	40.49 511	27.39 497	39.66 516	37.32 532	32.14 552	21.07 476	22.97 492	3.68 536	2.16 544	0.81 477	1.21 510	2.10 472	6.78 540

UDG	22.21 537	15.90 555	16.41 445	21.71 564	20.17 579	32.51 544	13.78 505	36.62 520	35.77 488	26.64 490	31.43 434	37.49 535	32.33 553	22.77 491	21.19 483	11.08 576	5.60 576	23.12 583	7.74 569	17.07 579	14.89 580

SANet	22.05 535	8.47 511	32.65 534	9.90 454	4.31 368	33.49 549	23.44 563	42.82 562	56.64 580	39.67 562	44.09 544	44.62 564	32.96 554	29.24 529	25.79 516	1.08 471	0.74 333	0.98 488	0.69 473	5.69 533	3.66 499

CSAN	22.36 539	11.11 525	26.06 513	21.79 565	5.59 436	34.55 552	36.54 592	40.04 547	50.84 560	37.47 556	40.31 520	45.09 567	33.07 555	27.44 517	25.80 517	1.60 501	0.75 338	1.08 490	1.80 526	2.89 489	3.36 492

DStereoO	24.73 554	17.10 558	15.98 443	16.15 548	9.73 540	18.79 454	19.24 549	35.12 503	41.17 517	31.19 524	29.42 405	32.58 502	33.95 556	42.12 579	29.02 540	48.86 602	5.31 574	28.90 589	3.60 547	28.35 589	8.04 551

test_sample8	17.93 498	5.31 464	19.76 480	6.41 294	3.12 307	17.98 444	9.85 455	32.68 470	20.05 323	33.68 542	26.30 366	40.74 550	34.14 557	21.03 473	22.11 485	6.83 557	36.75 600	6.61 554	7.47 565	3.22 500	4.59 510

PASM	29.37 573	19.17 563	50.43 568	23.55 571	23.15 585	27.62 520	27.82 579	35.90 508	50.76 558	35.98 550	40.55 522	47.26 575	34.98 558	35.28 547	38.72 569	12.58 583	15.96 592	17.57 581	22.46 591	13.71 571	13.92 578

AnyNet_C32	24.34 551	15.07 551	42.84 554	13.07 524	11.83 553	31.80 541	31.73 587	32.47 467	45.77 541	35.92 549	49.66 565	34.05 516	35.21 559	44.09 582	43.39 586	1.61 502	1.70 526	1.22 502	2.94 541	4.87 524	7.60 546

zh-sn7	23.82 550	16.94 556	52.41 570	14.57 534	8.11 520	26.98 517	24.39 571	37.04 526	49.49 554	34.43 547	52.44 570	33.79 514	35.37 560	40.92 576	39.03 571	0.86 440	0.93 379	0.55 452	0.40 433	3.27 503	4.37 507

DPSNet	25.20 559	7.92 504	36.17 541	11.72 503	6.85 487	53.68 587	43.17 598	52.22 591	60.09 592	31.61 526	39.76 517	40.91 552	35.82 561	33.42 541	26.48 522	4.98 550	2.10 539	0.50 447	1.13 506	9.63 554	5.83 527

edge stereo	19.38 514	5.98 478	19.25 478	11.11 492	8.07 517	23.51 489	12.74 497	35.93 509	42.55 523	35.05 548	43.06 538	41.34 555	36.05 562	26.06 511	25.62 514	2.70 524	2.47 548	6.38 553	1.54 520	3.18 499	5.01 518

LSM	30.92 576	21.18 570	57.13 585	19.98 560	54.02 603	33.70 550	25.92 575	43.87 568	49.18 551	46.43 578	55.59 583	43.44 561	36.70 563	36.70 557	28.75 535	2.94 525	9.77 587	5.07 546	8.20 573	10.77 560	29.00 594

psmorigin	21.56 529	11.18 526	36.59 542	10.19 461	7.08 494	25.30 501	12.35 489	33.52 485	33.12 461	43.62 571	54.15 580	42.72 560	37.44 564	36.87 560	28.98 539	1.65 504	2.78 554	0.81 477	1.19 508	3.62 509	8.10 553

WCMA_ROB	21.17 527	5.89 476	22.32 503	10.39 471	7.65 506	34.55 552	16.42 527	33.20 481	34.02 471	42.06 567	52.50 571	44.09 563	37.59 565	33.66 542	26.77 524	7.45 564	3.18 560	1.27 506	1.43 517	4.18 515	4.81 514

Ntro	35.59 587	38.58 590	55.41 578	43.66 592	22.54 584	57.26 590	23.73 567	47.69 580	63.99 600	39.63 560	48.82 562	47.68 576	37.60 566	41.55 578	30.80 550	17.85 585	6.61 579	33.21 592	10.52 581	26.65 588	17.97 584

DStereoSA	27.51 568	16.95 557	39.62 548	24.04 572	14.80 566	30.48 535	23.73 567	50.41 586	60.07 591	27.79 502	38.11 505	30.59 487	39.26 567	39.62 572	28.37 532	8.40 565	8.74 586	15.41 577	11.82 584	23.60 586	18.34 585

SAMSARA	35.29 586	19.78 564	33.90 537	55.86 597	36.15 592	76.79 617	94.89 629	49.29 582	51.59 565	38.15 558	37.83 502	53.71 586	39.29 568	40.56 574	40.41 574	4.02 539	6.72 580	2.35 526	4.12 551	9.70 556	10.76 570

FC-DCNN	25.07 556	12.06 537	20.30 488	19.06 557	9.41 536	38.40 562	23.46 565	41.37 554	44.07 532	46.76 579	53.99 579	50.49 580	39.32 569	36.43 555	29.46 542	7.40 563	3.39 561	6.15 550	5.01 557	8.05 546	6.83 541

SGM_RVC	20.33 520	3.24 402	8.92 233	7.20 362	1.62 175	39.61 568	17.01 532	39.11 540	35.12 482	46.26 577	42.62 535	51.57 584	39.45 570	39.66 573	29.87 546	1.16 482	0.37 237	0.55 452	0.35 401	1.20 431	1.64 330
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	25.13 557	12.03 535	19.82 483	19.08 558	9.43 537	38.89 565	23.42 562	41.85 558	44.02 531	46.96 580	54.51 581	50.70 581	39.69 571	36.34 552	29.25 541	7.36 562	3.39 561	6.17 551	5.02 558	8.00 545	6.71 539

MSMD_ROB	23.50 547	10.55 519	15.65 439	17.87 554	10.07 542	35.58 555	19.04 547	34.53 496	37.81 499	41.55 566	60.11 589	46.01 570	39.81 572	32.74 540	24.92 509	6.86 560	3.63 565	8.92 567	11.16 582	7.21 540	5.99 530

AnyNet_C01	30.67 575	27.57 579	76.09 608	17.61 551	12.18 557	50.42 584	28.89 582	39.14 543	41.14 516	41.36 565	65.66 601	47.21 574	40.16 573	47.50 585	49.82 597	2.38 519	2.79 555	2.31 524	2.83 540	8.35 548	9.99 568

FCDSN-DC	26.18 566	15.77 554	20.36 489	28.79 580	15.78 570	40.13 569	19.12 548	43.57 567	42.59 524	44.78 575	52.51 572	50.73 582	40.32 574	35.32 548	28.55 534	6.41 556	3.61 564	7.11 560	6.54 563	10.58 559	10.93 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	28.91 572	15.44 552	55.12 577	22.00 567	8.49 525	41.39 572	15.36 517	52.74 592	46.70 546	47.83 581	53.87 577	54.97 587	40.50 575	39.54 571	40.77 575	6.09 554	4.92 573	7.08 559	9.02 575	7.68 543	8.69 558

Wz-Net-TNSev	25.85 563	21.47 571	59.51 588	10.38 470	7.64 505	42.40 575	23.33 561	35.97 511	54.36 568	36.56 552	43.26 540	45.90 569	41.27 576	37.81 562	37.10 562	2.35 517	1.90 533	0.77 469	1.34 515	5.89 535	7.75 548

ADCS	27.11 567	15.49 553	48.87 566	15.20 541	10.99 548	31.86 543	24.37 570	43.99 570	58.30 586	43.12 569	49.92 567	41.90 558	41.43 577	42.90 581	46.29 590	3.00 528	2.60 549	2.45 529	3.47 544	7.63 542	8.41 555

EDNetEfficient	25.68 562	22.94 574	77.88 610	9.49 444	7.66 507	20.89 470	17.37 536	22.52 338	56.02 577	61.49 597	53.31 573	35.83 528	41.88 578	25.06 506	39.53 573	0.86 440	0.83 356	0.91 484	2.82 539	8.28 547	7.98 550

DStereoFS	28.34 571	22.11 572	31.39 529	19.66 559	13.66 564	31.81 542	16.21 524	51.57 589	48.70 549	36.67 553	45.44 551	37.43 534	42.50 579	52.87 596	35.33 559	9.14 568	7.23 582	16.25 578	9.82 578	19.63 583	19.47 589

MeshStereo	22.95 544	7.84 502	12.46 380	8.13 409	5.20 413	38.49 564	13.36 502	42.69 561	38.05 500	51.34 585	53.82 575	58.22 590	43.29 580	38.42 566	29.59 543	2.96 526	2.84 556	3.11 537	2.33 535	3.12 496	3.65 498
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
ADCMid	23.61 549	12.42 541	44.10 558	11.85 506	8.33 524	27.89 523	20.03 551	36.49 519	39.56 509	40.81 564	47.01 559	36.89 531	43.95 581	39.12 570	42.60 582	1.95 509	1.55 520	3.05 535	3.98 549	5.20 526	5.37 523

RainbowNet	51.77 596	63.10 605	65.03 595	60.15 598	39.21 596	59.39 598	31.46 586	57.61 600	78.49 617	50.61 583	66.05 602	59.57 593	45.26 582	50.17 587	42.57 581	46.92 601	45.90 606	53.26 600	32.46 596	54.03 602	34.14 597

RTS	30.97 577	24.38 576	96.47 626	17.75 552	12.63 560	58.43 596	26.47 576	38.01 532	63.33 597	44.41 573	46.81 556	33.16 509	45.26 582	52.06 592	42.65 583	2.66 522	1.40 500	1.09 491	1.02 500	5.49 531	5.86 528

RTSA	30.97 577	24.38 576	96.47 626	17.75 552	12.63 560	58.43 596	26.47 576	38.01 532	63.33 597	44.41 573	46.81 556	33.16 509	45.26 582	52.06 592	42.65 583	2.66 522	1.40 500	1.09 491	1.02 500	5.49 531	5.86 528

SGM-ForestM	25.21 560	4.80 455	13.50 399	8.68 423	3.74 332	46.85 579	22.04 557	46.25 578	51.32 564	51.28 584	52.07 569	62.64 597	47.13 585	46.05 584	36.30 560	1.99 510	2.25 546	1.21 499	1.24 512	1.65 457	3.21 486

coex-ft	31.29 580	39.15 591	93.51 625	9.71 451	5.77 444	36.25 557	26.79 578	31.43 456	59.45 589	73.35 611	58.73 587	45.49 568	48.48 586	30.19 531	46.52 592	1.59 498	1.71 527	0.94 485	0.97 496	9.43 553	6.35 535

LE_ROB	23.59 548	4.64 452	16.84 451	8.59 420	3.05 303	33.01 546	18.53 546	28.96 418	67.40 606	70.71 607	55.67 584	48.44 578	48.90 587	26.06 511	37.98 564	0.44 352	0.24 202	0.27 411	0.54 458	0.49 315	0.98 217

Consistency-Raft	41.94 592	35.39 586	45.40 560	33.16 583	41.47 597	45.14 578	33.50 589	56.78 599	55.37 574	32.11 531	65.41 599	30.46 486	49.76 588	40.94 577	48.33 596	27.72 593	35.00 598	43.33 595	51.89 607	39.60 595	28.04 593

ACVNet_1	42.11 593	50.66 594	66.19 596	45.24 594	25.33 586	50.11 583	25.60 574	55.90 596	65.25 601	60.15 591	59.98 588	63.57 598	50.05 589	50.45 588	38.46 567	20.06 588	11.00 588	38.79 594	14.48 587	31.31 592	19.68 590

EDNetEfficientorigin	29.50 574	36.05 588	99.77 636	9.67 448	5.93 457	26.79 515	16.02 522	26.87 394	55.18 572	61.15 594	57.72 585	45.04 566	50.99 590	26.90 516	44.78 588	0.53 372	0.54 285	1.72 513	2.53 537	11.05 564	10.75 569

TCMNet-wrong-test	76.88 619	91.55 628	89.69 620	97.65 630	97.33 631	94.96 628	92.79 628	70.14 612	66.18 602	63.79 602	71.43 608	65.35 600	51.30 591	85.36 628	74.52 621	56.30 607	20.24 593	82.94 623	82.30 621	95.20 635	88.51 626

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 591	35.62 587	55.10 576	38.16 587	13.19 562	57.63 593	24.72 572	52.87 593	63.40 599	66.39 603	63.74 593	58.16 589	54.28 592	51.56 591	47.39 593	9.36 569	5.44 575	14.82 576	15.34 588	18.80 581	11.04 573

ELAS	34.78 584	20.32 566	38.13 544	21.79 565	14.89 567	57.95 595	37.04 593	51.15 588	51.19 563	60.95 593	64.42 595	59.08 592	54.44 593	51.53 590	46.26 589	12.00 579	7.83 583	10.46 570	8.04 570	14.42 572	13.71 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	34.88 585	20.50 567	37.14 543	22.37 569	15.07 568	54.02 588	38.42 595	50.06 584	56.72 581	61.86 598	63.52 591	58.79 591	54.60 594	54.13 598	43.99 587	12.20 580	7.90 584	10.75 572	7.65 568	14.42 572	13.42 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	46.09 595	34.58 585	56.32 580	34.09 584	32.26 590	43.96 576	18.17 544	50.50 587	57.55 583	51.51 586	64.67 597	70.37 603	54.67 595	50.74 589	54.45 602	54.81 605	15.31 591	55.16 602	36.55 598	43.82 596	42.26 603

PVD	34.10 583	19.91 565	39.04 545	27.08 578	18.09 576	35.11 554	44.32 600	52.16 590	66.36 603	53.04 588	64.50 596	52.33 585	56.17 596	52.24 594	42.11 580	4.17 541	4.82 572	9.60 568	4.65 555	11.11 565	25.25 592

anonymity	52.60 597	58.73 599	63.81 590	41.37 590	59.41 607	53.52 586	41.39 596	56.50 598	40.60 514	55.03 589	49.64 564	49.57 579	56.22 597	59.42 600	50.07 598	55.57 606	50.19 612	51.15 598	51.23 605	51.90 598	56.75 607

BEATNet-Init1	36.29 588	22.72 573	56.79 582	28.53 579	13.41 563	59.81 599	33.49 588	53.72 594	58.64 587	60.78 592	63.63 592	70.42 604	56.59 598	53.93 597	46.48 591	5.63 551	4.14 570	7.49 563	7.45 564	11.35 566	10.88 571

SGM+DAISY	55.54 600	57.77 598	64.45 593	40.89 589	53.89 601	63.34 602	50.45 602	56.00 597	45.95 542	61.43 596	64.32 594	61.05 595	56.70 599	61.32 602	56.86 604	56.51 608	49.35 610	50.49 597	50.00 604	52.52 599	57.57 608

MANE	33.27 581	12.69 542	21.10 494	22.10 568	15.09 569	49.75 582	29.51 584	54.10 595	56.36 579	59.73 590	64.93 598	65.43 601	57.34 600	52.70 595	41.02 576	10.52 572	6.09 577	7.35 562	20.29 590	9.66 555	9.65 565

SPS-STEREO	56.02 601	59.82 602	64.35 592	45.23 593	53.96 602	61.34 600	44.05 599	60.08 601	50.73 557	62.61 599	61.78 590	59.73 594	57.62 601	60.63 601	59.08 605	58.29 609	48.28 607	51.30 599	49.29 603	55.67 603	56.59 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	53.97 598	69.36 608	98.79 633	67.30 602	38.52 594	79.97 621	81.50 623	61.38 602	62.53 595	52.01 587	55.50 582	61.22 596	59.61 602	70.25 609	77.26 624	25.21 591	25.07 595	17.40 580	12.69 585	34.21 594	29.70 596

PWCK	66.53 607	88.82 626	80.30 613	80.69 615	30.85 589	65.18 605	41.64 597	72.55 617	71.28 609	78.68 618	69.18 605	78.14 610	62.17 603	82.93 626	63.46 612	80.46 620	40.52 602	82.05 618	47.71 602	74.54 618	39.47 601

NVStereoNet_ROB	42.81 594	34.00 584	46.84 562	37.40 586	28.64 588	35.65 556	33.88 591	49.95 583	58.27 585	69.65 606	75.69 611	66.36 602	65.66 604	48.37 586	62.04 610	16.50 584	25.07 595	23.61 585	32.35 595	21.58 585	24.72 591
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	54.72 599	46.20 593	75.05 606	51.44 595	47.85 598	76.48 616	62.38 609	64.44 604	62.86 596	63.67 601	65.49 600	78.96 611	68.77 605	68.63 607	75.95 623	37.07 594	25.78 597	29.10 590	29.19 594	29.75 591	35.27 598

MFMNet_re	72.11 611	79.45 618	64.79 594	52.91 596	84.26 622	78.00 619	69.47 614	64.08 603	67.45 607	61.33 595	71.28 607	64.22 599	69.42 606	72.45 612	61.54 607	81.63 623	73.93 625	80.19 614	74.21 616	83.02 624	88.49 625

TorneroNet-64	66.18 606	71.37 610	72.19 604	76.80 607	59.54 608	67.82 607	59.56 606	67.83 607	79.98 618	63.09 600	67.00 603	82.98 616	69.97 607	68.02 604	62.78 611	49.03 603	44.17 605	73.23 608	64.19 609	69.14 608	54.83 605

DPSimNet_ROB	74.86 617	83.75 624	61.14 589	77.51 608	65.78 613	76.04 615	75.86 619	74.62 619	77.61 615	82.20 621	75.97 612	80.50 615	72.45 608	68.06 605	84.65 628	81.90 624	52.11 613	79.97 613	76.71 619	70.85 611	79.47 623

JetRed	79.80 623	80.33 622	91.79 622	71.25 604	75.71 621	91.85 625	80.84 622	79.41 625	80.84 619	84.48 625	84.47 621	83.34 617	72.72 609	79.51 622	85.74 629	69.66 614	81.68 626	73.70 609	72.68 612	82.42 623	73.53 621

ACVNet_2	58.13 602	62.74 604	73.58 605	66.59 601	38.77 595	63.23 601	49.56 601	72.12 615	82.24 621	79.37 619	88.96 627	76.25 608	73.29 610	55.14 599	48.05 594	38.17 595	24.21 594	54.92 601	37.94 599	48.23 597	29.29 595

IMH-64-1	59.89 603	58.89 600	69.08 600	66.46 599	50.96 599	57.48 591	51.18 603	69.03 608	67.25 604	67.90 604	80.31 616	70.42 604	74.30 611	72.66 615	50.07 598	42.88 598	43.00 603	65.88 604	47.48 600	53.41 600	39.15 599

IMH-64	59.89 603	58.89 600	69.08 600	66.46 599	50.96 599	57.48 591	51.18 603	69.03 608	67.25 604	67.90 604	80.31 616	70.42 604	74.30 611	72.66 615	50.07 598	42.88 598	43.00 603	65.88 604	47.48 600	53.41 600	39.15 599

TorneroNet	71.59 609	73.91 613	76.67 609	81.06 616	65.65 612	71.44 610	65.68 611	71.66 614	75.08 612	71.76 608	73.09 610	84.12 620	74.51 613	70.46 610	69.58 615	59.87 610	48.58 608	79.93 612	73.78 615	75.74 619	69.18 618

ktn	72.86 614	80.20 621	70.88 603	79.38 613	69.76 618	75.01 611	70.17 617	69.27 610	77.21 614	73.05 610	77.79 613	77.79 609	77.01 614	73.04 617	56.44 603	79.36 618	66.31 620	80.24 615	68.37 610	72.53 615	63.45 612

UNDER WATER-64	73.59 615	75.19 614	88.26 619	74.50 605	55.55 605	78.94 620	76.55 620	65.86 605	68.37 608	75.79 614	69.24 606	84.00 619	77.49 615	69.01 608	73.11 618	81.39 622	57.22 617	82.69 619	80.62 620	69.53 609	68.45 617

IMH	63.51 605	61.05 603	69.15 602	69.90 603	54.09 604	65.82 606	55.66 605	72.12 615	72.52 610	72.73 609	81.82 618	73.16 607	79.86 616	77.03 620	52.57 601	44.46 600	50.01 611	68.11 606	51.57 606	56.59 604	41.88 602

WAO-7	72.48 612	78.58 615	55.84 579	79.20 612	69.56 617	71.30 609	73.06 618	78.20 624	84.37 623	77.52 615	85.78 622	79.44 613	80.26 617	65.93 603	66.47 614	62.13 611	69.81 623	70.46 607	73.18 613	66.66 605	61.95 611

KSHMR	88.63 627	93.05 629	84.15 617	95.59 628	91.74 628	82.94 624	83.28 624	84.59 627	81.87 620	87.85 626	83.96 620	91.71 628	81.49 618	76.73 619	82.12 627	96.47 634	96.06 631	96.71 634	97.16 634	92.74 631	92.47 633

LRCNet_RVC	73.95 616	70.63 609	75.65 607	77.92 609	60.69 610	41.66 573	16.24 525	71.26 613	48.66 548	88.23 627	93.84 629	90.11 627	82.18 619	80.69 625	61.88 608	97.09 635	72.20 624	96.71 634	97.62 635	77.99 620	77.70 622

UNDER WATER	76.36 618	79.65 619	88.23 618	84.62 617	67.01 614	77.90 618	78.03 621	67.43 606	72.64 611	75.52 613	71.49 609	85.52 621	82.57 620	70.68 611	75.48 622	79.61 619	54.01 614	86.59 625	84.76 624	72.44 614	72.94 620

LVE	71.96 610	73.19 611	84.13 616	75.60 606	55.78 606	75.59 613	63.60 610	77.67 621	83.64 622	82.16 620	87.25 626	83.54 618	82.79 621	76.17 618	65.22 613	49.11 604	57.71 618	74.86 610	62.93 608	66.84 607	61.36 610

RSGM-EC	88.05 625	67.56 606	54.72 573	84.76 618	87.14 623	94.31 626	92.47 626	94.54 631	98.04 632	95.58 632	98.08 633	85.88 625	83.46 622	79.65 623	79.54 625	95.39 632	97.60 632	91.56 630	95.03 632	94.55 633	91.16 630

acva	88.05 625	67.56 606	54.72 573	84.76 618	87.14 623	94.31 626	92.47 626	94.54 631	98.04 632	95.58 632	98.08 633	85.88 625	83.46 622	79.65 623	79.54 625	95.39 632	97.60 632	91.56 630	95.03 632	94.55 633	91.16 630

WAO-6	71.06 608	73.42 612	67.24 597	79.78 614	61.93 611	69.67 608	60.23 607	75.12 620	87.02 624	74.87 612	79.60 615	79.28 612	84.75 624	68.25 606	61.91 609	67.67 612	48.98 609	81.65 616	73.43 614	66.76 606	59.64 609

notaker	72.59 613	79.99 620	79.75 612	79.06 611	68.60 615	63.66 603	62.15 608	69.61 611	75.78 613	77.77 616	79.16 614	79.92 614	84.80 625	77.69 621	59.73 606	70.15 615	61.03 619	77.65 611	68.69 611	70.81 610	65.81 615

WAO-8	77.20 620	78.94 616	67.39 598	86.73 621	72.82 619	79.98 622	69.63 615	77.88 622	88.66 626	83.17 623	86.77 623	85.56 622	85.20 626	72.63 613	69.82 616	75.00 616	55.65 615	87.92 628	83.63 622	71.60 612	64.97 613

Venus	77.20 620	78.94 616	67.39 598	86.73 621	72.82 619	79.98 622	69.63 615	77.88 622	88.66 626	83.17 623	86.77 623	85.56 622	85.20 626	72.63 613	69.82 616	75.00 616	55.65 615	87.92 628	83.63 622	71.61 613	64.97 613

HanzoNet	77.99 622	81.45 623	83.64 614	78.05 610	69.26 616	75.78 614	69.09 613	73.99 618	78.09 616	82.39 622	83.06 619	85.66 624	87.00 628	86.11 629	74.40 620	85.46 628	68.53 622	81.84 617	75.61 618	73.07 616	67.26 616

MADNet++	94.07 633	93.58 630	90.62 621	96.24 629	96.57 630	97.26 630	90.52 625	94.64 633	91.89 628	97.09 634	93.64 628	94.65 630	92.81 629	96.06 634	95.06 633	95.31 631	95.85 630	92.44 632	92.08 631	91.00 630	94.17 635

Dean	80.94 624	86.19 625	83.94 615	85.03 620	60.07 609	75.42 612	67.27 612	81.85 626	88.36 625	92.35 628	87.09 625	92.14 629	93.19 630	83.37 627	74.06 619	68.69 613	66.48 621	94.89 633	84.90 625	83.86 625	69.69 619

xxxxx1	91.89 629	95.36 631	98.42 630	87.40 623	89.37 625	98.54 631	98.20 634	92.95 628	93.30 629	93.53 629	95.30 630	97.01 631	96.36 631	94.68 631	94.93 630	83.39 625	84.31 627	82.86 620	88.15 628	84.30 626	89.46 627

tt_ll	91.89 629	95.36 631	98.42 630	87.40 623	89.37 625	98.54 631	98.20 634	92.95 628	93.30 629	93.53 629	95.30 630	97.01 631	96.36 631	94.68 631	94.93 630	83.39 625	84.31 627	82.86 620	88.15 628	84.30 626	89.46 627

ff	91.89 629	95.36 631	98.42 630	87.40 623	89.37 625	98.54 631	98.20 634	92.95 628	93.30 629	93.53 629	95.30 630	97.01 631	96.36 631	94.68 631	94.93 630	83.39 625	84.31 627	82.86 620	88.15 628	84.30 626	89.46 627

test_example2	99.67 638	99.99 637	99.99 638	100.00 638	99.99 637	99.87 637	99.99 639	98.01 634	100.00 640	100.00 642	100.00 639	98.18 635	98.43 634	99.98 639	99.98 639	100.00 639	99.99 639	99.40 637	99.52 638	100.00 639	100.00 639

MEDIAN_ROB	99.20 635	99.85 635	99.64 635	98.51 633	98.53 634	98.60 634	97.88 633	98.83 636	98.59 635	99.35 638	99.47 636	99.57 637	99.05 635	98.38 635	98.37 636	99.99 637	99.63 636	100.00 639	100.00 640	99.82 637	99.92 637

USTest	93.46 632	90.54 627	77.93 611	88.02 626	92.66 629	99.95 638	99.98 638	99.76 638	99.80 636	99.20 637	99.52 637	98.00 634	99.17 636	89.23 630	99.32 637	90.19 629	98.20 634	84.23 624	87.33 627	84.55 629	91.69 632

PML	99.07 634	100.00 640	98.17 629	99.22 634	99.21 635	99.98 639	99.74 637	98.27 635	98.10 634	100.00 642	99.37 635	98.77 636	99.85 637	100.00 642	98.07 635	100.00 639	99.54 635	100.00 639	99.51 637	99.87 638	93.65 634

HaxPig	99.40 636	99.99 637	97.53 628	99.99 637	99.99 637	96.91 629	97.19 631	99.57 637	99.99 638	99.98 641	100.00 639	99.99 642	99.96 638	99.06 636	97.86 634	99.99 637	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	99.98 638

Hybrid-DGEV	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

RAFT-FEzeroshot	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

RAFT-FE	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

FlowAnything	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

Selective-RAFT-Error	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

Anonymous_1	99.63 637	99.96 636	99.94 637	99.77 636	99.59 636	100.00 640	100.00 640	99.81 640	99.98 637	99.63 639	99.94 638	99.75 639	100.00 639	99.67 637	99.89 638	98.37 636	99.84 637	98.70 636	99.26 636	99.29 636	99.24 636

tt	89.84 628	1.21 73	99.99 638	99.29 635	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	99.99 638	78.46 617	68.51 604	99.99 642	100.00 639	100.00 642	100.00 642	95.27 630	99.93 638	87.33 626	86.20 626	94.13 632	86.50 624

CasAABBNet	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

LSM0	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

DPSMNet_ROB	99.95 640	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	99.16 635	100.00 639	99.95 640	100.00 639	99.98 639	99.99 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

DGTPSM_ROB	99.95 640	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	99.16 635	100.00 639	99.95 640	100.00 639	99.98 639	99.99 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

DPSM_ROB	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

DPSM	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 638	100.00 639	100.00 640	100.00 640	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

AVERAGE_ROB	99.81 639	99.99 637	99.44 634	100.00 638	100.00 639	99.02 635	97.81 632	100.00 641	100.00 640	100.00 642	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

ccccc		98.11 634		100.00 638	100.00 639	99.33 636		99.78 639		99.63 639		99.67 638		99.95 638		100.00 639	100.00 640	99.97 638	99.91 639	100.00 639

Low-res two-view benchmark