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

Pro-Stereo	0.24 4	0.30 27	0.81 3	0.22 16	0.15 35	0.49 144	0.15 35	0.23 2	0.39 46	0.16 3	0.14 6	0.15 18	0.09 1	0.49 139	0.21 11	0.08 23	0.06 2	0.10 154	0.37 501	0.08 26	0.22 105

BPD-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 16	0.13 15	0.15 1	0.16 47	0.22 1	0.41 56	0.12 1	0.17 15	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 19	0.07 7	0.06 2	0.08 41	0.08 60	0.08 26	0.33 185

MLG-Stereo_test2	0.46 130	0.49 189	1.77 112	0.79 500	0.70 478	0.63 356	0.12 4	0.37 18	0.48 101	0.39 150	0.15 9	0.24 99	0.10 2	0.46 107	0.20 7	0.16 416	1.21 491	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.66 380

MonStereo	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.25 55	0.17 15	0.15 18	0.11 4	0.88 296	0.48 270	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.80 579	0.07 2	1.01 484

Monster-pub-eth3d	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.25 55	0.18 18	0.15 18	0.11 4	0.87 289	0.47 262	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.81 582	0.07 2	1.01 484

MonSter	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.26 73	0.18 18	0.15 18	0.11 4	0.88 296	0.47 262	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.81 582	0.07 2	1.01 484

252Zero-FE	1.02 511	0.31 35	1.72 109	0.26 76	0.27 246	0.31 18	0.12 4	0.42 40	0.57 182	7.97 615	0.25 75	0.13 1	0.12 7	0.75 257	0.51 287	0.09 54	5.04 619	0.07 1	0.83 586	0.09 43	0.66 380

Monster-pub-mixall	0.50 172	0.35 81	0.98 14	0.22 16	0.13 15	0.34 33	0.12 4	0.38 23	0.28 2	0.39 150	0.19 25	0.16 35	0.12 7	1.05 330	0.41 225	0.08 23	3.28 609	0.07 1	0.73 576	0.08 26	0.55 339

IGEV	0.36 48	0.34 71	1.03 23	0.21 6	0.24 206	0.42 87	0.16 47	0.38 23	0.41 56	0.37 139	0.22 50	0.14 10	0.12 7	0.63 202	0.40 216	0.08 23	0.73 436	0.08 41	0.53 546	0.09 43	0.52 317

LG-Stereo_L2	0.29 13	0.42 138	0.97 11	0.36 283	0.25 216	0.31 18	0.22 145	0.40 30	0.28 2	0.19 14	0.12 2	0.13 1	0.12 7	0.44 101	0.23 37	0.08 23	0.49 384	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 352

LG-Stereo_L1	0.30 16	0.42 138	0.97 11	0.35 264	0.28 261	0.28 10	0.21 121	0.39 25	0.30 5	0.19 14	0.12 2	0.13 1	0.12 7	0.45 103	0.22 19	0.08 23	0.71 433	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 309

MLG-Stereo_test3	0.31 17	0.44 163	1.03 23	0.48 398	0.40 377	0.36 43	0.13 10	0.39 25	0.46 89	0.28 94	0.19 25	0.17 45	0.12 7	0.25 4	0.18 2	0.09 54	0.53 394	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.45 279

MLG-Stereo_test1	0.36 48	0.45 171	1.50 85	0.24 44	0.35 335	0.45 108	0.13 10	0.36 15	0.51 125	0.20 17	0.10 1	0.18 55	0.12 7	0.33 33	0.18 2	0.08 23	1.36 514	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.47 287

monsterstereo	0.40 82	0.43 150	1.07 29	0.26 76	0.27 246	0.39 63	0.14 20	0.55 139	0.37 25	0.28 94	0.27 94	0.14 10	0.13 14	0.67 222	0.44 245	0.07 7	1.12 482	0.07 1	0.81 582	0.08 26	0.53 323

MLG-Stereo	0.38 65	0.43 150	1.46 79	0.24 44	0.42 396	0.44 102	0.13 10	0.42 40	0.51 125	0.27 86	0.14 6	0.17 45	0.13 14	0.35 52	0.18 2	0.08 23	1.45 530	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.47 287

BStereo	0.34 28	0.38 110	1.38 63	0.24 44	0.29 269	0.50 158	0.21 121	0.49 85	0.38 34	0.22 31	0.18 18	0.20 65	0.14 16	0.35 52	0.47 262	0.07 7	0.42 368	0.16 433	0.21 385	0.12 91	0.42 248

Wave_Phase_stereo	0.37 58	0.38 110	1.38 63	0.24 44	0.29 269	1.09 536	0.21 121	0.52 111	0.38 34	0.22 31	0.18 18	0.20 65	0.14 16	0.35 52	0.47 262	0.07 7	0.42 368	0.16 433	0.21 385	0.12 91	0.42 248

S2M2_XL	0.22 2	0.36 87	1.33 58	0.20 3	0.13 15	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 31	0.15 18	0.14 16	0.21 2	0.22 19	0.11 223	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.10 63	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.39 70	0.29 13	1.25 48	0.22 16	0.16 47	0.40 68	0.17 58	0.43 45	0.37 25	0.27 86	0.22 50	0.15 18	0.14 16	1.04 327	0.23 37	0.09 54	1.49 532	0.07 1	0.14 268	0.09 43	0.62 364

4.5w-stereo	0.39 70	0.29 13	1.25 48	0.22 16	0.16 47	0.40 68	0.17 58	0.43 45	0.37 25	0.27 86	0.22 50	0.15 18	0.14 16	1.04 327	0.23 37	0.09 54	1.49 532	0.07 1	0.14 268	0.09 43	0.62 364

LGtest1	0.26 7	0.43 150	0.82 4	0.23 32	0.21 151	0.31 18	0.11 2	0.36 15	0.43 70	0.24 48	0.18 18	0.16 35	0.14 16	0.30 13	0.28 105	0.10 123	0.16 256	0.08 41	0.06 9	0.10 63	0.42 248

DEFOM-Stereo	0.26 7	0.61 248	1.22 45	0.24 44	0.14 26	0.49 144	0.18 72	0.31 7	0.31 6	0.20 17	0.18 18	0.15 18	0.14 16	0.42 94	0.19 5	0.08 23	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.16 59

dual_stereo	0.94 492	0.31 35	1.80 118	0.90 510	2.52 598	0.54 209	0.15 35	0.69 216	1.02 523	0.25 55	0.18 18	0.18 55	0.14 16	0.63 202	0.35 185	0.09 54	3.76 611	0.07 1	0.47 530	0.07 2	4.59 616

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 121	1.36 496	1.30 55	0.24 44	0.12 6	0.33 30	0.20 95	0.41 34	0.37 25	0.32 118	0.21 39	0.16 35	0.14 16	0.29 11	0.62 340	0.55 558	1.42 525	0.11 229	0.13 245	0.25 349	0.56 341

MatchStereo	0.27 10	0.41 133	1.77 112	0.21 6	0.10 1	0.21 5	0.14 20	0.43 45	0.43 70	0.15 2	0.26 84	0.15 18	0.15 25	0.27 6	0.20 7	0.09 54	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

MonSter++	0.34 28	0.27 3	1.00 16	0.21 6	0.13 15	0.31 18	0.14 20	0.30 6	0.32 8	0.17 7	0.14 6	0.18 55	0.15 25	0.61 194	0.40 216	0.11 223	0.82 448	0.07 1	0.56 552	0.07 2	0.84 444

HiDET	0.34 28	0.27 3	1.12 35	0.21 6	0.13 15	0.36 43	0.14 20	0.37 18	0.35 13	0.17 7	0.15 9	0.17 45	0.15 25	0.59 182	0.59 323	0.09 54	0.58 406	0.07 1	0.44 521	0.07 2	0.73 408

LCMNet	0.37 58	0.28 8	1.12 35	0.20 3	0.13 15	0.39 63	0.14 20	0.37 18	0.37 25	0.18 11	0.16 12	0.17 45	0.15 25	0.69 231	0.60 328	0.09 54	0.80 442	0.07 1	0.55 549	0.07 2	0.93 466

VIP-Stereo	0.39 70	0.81 340	1.51 86	0.24 44	0.34 324	0.52 187	0.17 58	0.46 67	0.49 106	0.21 22	0.25 75	0.25 108	0.15 25	0.41 85	0.41 225	0.09 54	0.62 416	0.08 41	0.06 9	0.15 146	0.68 390

Replicate-Monster	0.58 239	0.53 213	1.55 89	0.22 16	0.34 324	0.37 48	0.13 10	0.43 45	0.39 46	0.35 135	0.16 12	0.16 35	0.15 25	1.46 408	0.21 11	0.11 223	2.71 601	0.07 1	0.35 489	0.08 26	1.81 552

qwe	0.41 87	0.29 13	1.29 54	0.22 16	0.22 164	0.41 74	0.15 35	0.49 85	0.38 34	0.28 94	0.23 63	0.14 10	0.15 25	0.94 310	0.24 48	0.08 23	1.47 531	0.07 1	0.25 417	0.08 26	0.76 415

monsters	0.39 70	0.39 119	1.04 25	0.24 44	0.32 307	0.42 87	0.13 10	0.49 85	0.35 13	0.27 86	0.21 39	0.14 10	0.15 25	0.60 189	0.43 239	0.09 54	1.09 478	0.07 1	0.70 569	0.07 2	0.65 378

LG-G_1	0.41 87	0.43 150	1.62 97	0.50 417	0.35 335	0.50 158	0.12 4	0.47 76	0.44 80	0.33 123	0.20 31	0.19 61	0.15 25	0.94 310	0.21 11	0.09 54	0.61 411	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.87 454

LG-G	0.41 87	0.43 150	1.62 97	0.50 417	0.35 335	0.50 158	0.12 4	0.47 76	0.44 80	0.33 123	0.20 31	0.19 61	0.15 25	0.94 310	0.21 11	0.09 54	0.61 411	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.87 454

U	3.41 603	0.37 100	1.27 50	0.27 93	13.75 621	19.65 628	0.15 35	0.43 45	0.33 9	0.18 11	0.19 25	0.27 132	0.15 25	0.23 3	0.19 5	0.10 123	0.06 2	17.75 631	12.73 624	0.11 78	0.10 10

AIO-Stereo	0.64 320	0.60 242	1.63 99	1.31 547	1.45 560	0.38 58	0.20 95	0.55 139	0.83 448	0.31 113	0.31 129	0.23 88	0.15 25	0.39 69	0.63 347	0.10 123	1.25 496	0.09 92	0.41 516	0.21 283	1.73 549

CSFM-Stereo	0.35 38	0.30 27	0.95 10	0.21 6	0.12 6	0.39 63	0.15 35	0.37 18	0.31 6	0.18 11	0.16 12	0.17 45	0.16 37	0.64 209	0.53 297	0.12 276	0.85 452	0.07 1	0.50 538	0.07 2	0.79 428

Wavelet-MonSter	0.42 95	0.34 71	1.38 63	0.23 32	0.17 69	0.43 92	0.14 20	0.28 5	0.35 13	0.23 38	0.21 39	0.15 18	0.16 37	0.92 308	0.66 357	0.06 1	1.21 491	0.07 1	0.45 523	0.06 1	0.95 473

HART	0.75 407	0.75 319	2.22 223	0.94 516	1.59 571	0.30 15	0.19 80	0.72 234	0.85 463	0.30 110	0.52 274	0.39 208	0.16 37	0.81 281	0.43 239	0.08 23	2.61 600	0.10 154	0.07 37	0.36 470	1.61 543

fffft	0.36 48	0.70 289	1.51 86	0.25 59	0.15 35	0.42 87	0.24 213	0.46 67	0.42 64	0.22 31	0.19 25	0.20 65	0.16 37	0.47 112	0.69 367	0.07 7	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.30 415	0.45 279
1: 1. 1
RAStereo	0.33 23	0.81 340	2.22 223	0.27 93	0.18 88	0.25 8	0.20 95	0.45 59	0.38 34	0.21 22	0.26 84	0.20 65	0.16 37	0.26 5	0.26 80	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.13 110	0.09 6

CAS++	0.34 28	0.39 119	1.90 143	0.25 59	0.18 88	0.32 24	0.20 95	0.78 261	0.44 80	0.31 113	0.31 129	0.21 75	0.16 37	0.34 40	0.20 7	0.15 396	0.13 206	0.13 349	0.10 135	0.15 146	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WQFJA1++	2.66 588	0.28 8	6.84 605	1.32 549	1.50 566	0.52 187	0.13 10	0.41 34	0.52 137	14.18 622	0.19 25	3.31 594	0.17 43	0.88 296	0.45 251	0.18 449	1.54 540	0.08 41	0.81 582	17.77 629	2.17 569

DLNR-FE	13.74 621	20.13 625	23.90 626	121.61 641	34.09 634	0.46 116	0.15 35	8.04 620	0.47 96	0.29 105	0.37 171	0.26 119	0.17 43	0.78 269	0.36 189	7.40 623	2.94 606	0.09 92	0.38 506	51.06 641	1.95 556

FlowAnything_test	0.25 6	0.41 133	0.71 1	0.28 114	0.17 69	0.37 48	0.20 95	0.39 25	0.28 2	0.25 55	0.20 31	0.21 75	0.17 43	0.28 8	0.26 80	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.16 314	0.17 191	0.16 59

2.5w	0.40 82	0.31 35	1.07 29	0.23 32	0.16 47	0.39 63	0.19 80	0.50 102	0.39 46	0.23 38	0.23 63	0.13 1	0.17 43	0.73 251	0.24 48	0.07 7	1.53 538	0.07 1	0.46 528	0.07 2	0.92 464

111111	0.39 70	0.28 8	0.93 9	0.33 216	0.42 396	0.43 92	0.13 10	0.48 81	0.39 46	0.24 48	0.31 129	0.18 55	0.17 43	0.43 96	0.23 37	0.09 54	1.32 511	0.08 41	0.06 9	0.25 349	1.00 483

LG-Stereo	0.36 48	0.61 248	1.37 62	0.26 76	0.37 355	0.43 92	0.20 95	0.55 139	0.44 80	0.25 55	0.30 117	0.50 289	0.17 43	0.30 13	0.37 200	0.10 123	0.18 277	0.11 229	0.10 135	0.24 324	0.43 258

S2M2_L	0.27 10	0.32 49	1.41 73	0.24 44	0.17 69	0.24 7	0.09 1	0.36 15	0.50 118	0.17 7	0.25 75	0.22 79	0.17 43	0.27 6	0.29 116	0.16 416	0.12 188	0.11 229	0.12 223	0.15 146	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.23 3	0.31 35	0.87 6	0.23 32	0.11 3	0.40 68	0.16 47	0.33 10	0.40 54	0.20 17	0.19 25	0.18 55	0.17 43	0.38 65	0.17 1	0.11 223	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 63	0.09 6

FoundationStereo	0.61 275	0.37 100	0.91 8	1.96 589	2.40 596	0.20 4	0.16 47	0.26 3	0.86 470	0.16 3	0.12 2	0.19 61	0.17 43	0.58 181	0.32 152	0.10 123	2.98 608	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

AIO_test	1.11 528	0.77 324	2.51 336	3.32 609	2.81 602	0.35 39	0.25 240	1.29 547	0.68 302	1.28 557	0.27 94	0.32 174	0.17 43	2.86 583	0.27 90	0.12 276	1.72 553	0.08 41	0.21 385	0.15 146	2.81 588

castereo++	0.39 70	0.83 344	1.38 63	0.29 134	0.18 88	0.53 198	0.20 95	0.57 152	0.58 190	0.20 17	0.27 94	0.32 174	0.17 43	0.34 40	0.22 19	0.09 54	0.54 397	0.09 92	0.29 440	0.15 146	0.52 317

mms	0.39 70	0.63 257	1.31 57	0.34 241	0.65 469	0.32 24	0.22 145	0.39 25	0.39 46	0.27 86	0.31 129	0.23 88	0.17 43	0.57 174	0.22 19	0.08 23	0.21 307	0.10 154	0.08 60	0.24 324	1.16 499

ours_stereo	0.37 58	0.67 267	1.63 99	0.30 154	0.50 416	0.35 39	0.22 145	0.41 34	0.38 34	0.21 22	0.32 141	0.23 88	0.17 43	0.47 112	0.22 19	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.77 419

RSM++	0.48 150	0.52 209	1.27 50	1.62 569	1.27 553	0.39 63	0.20 95	0.49 85	0.56 175	0.22 31	0.25 75	0.24 99	0.17 43	0.39 69	0.23 37	0.09 54	0.11 165	0.09 92	0.35 489	0.29 406	0.80 432

RSM	0.47 137	0.51 204	1.36 59	1.37 554	1.04 528	0.37 48	0.21 121	0.52 111	0.55 167	0.23 38	0.28 102	0.28 140	0.17 43	0.40 76	0.22 19	0.09 54	0.24 319	0.09 92	0.35 489	0.24 324	0.80 432

RAFT-Stereo-weight	0.46 130	0.37 100	1.60 96	0.29 134	0.51 419	0.57 255	0.22 145	0.84 314	0.67 275	0.48 204	0.38 178	0.36 193	0.17 43	0.39 69	0.27 90	0.09 54	1.28 503	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.41 243

MSKI-zero shot	0.70 376	0.44 163	2.62 383	1.47 561	0.75 484	0.56 232	0.20 95	0.80 276	0.45 86	0.60 355	0.52 274	0.44 245	0.17 43	0.70 235	0.26 80	0.09 54	2.87 605	0.09 92	0.32 466	0.14 134	0.50 302

DLNR_Zeroshot_test	13.74 621	20.06 624	23.92 627	121.50 640	35.20 635	0.46 116	0.15 35	7.96 619	0.47 96	0.29 105	0.37 171	0.26 119	0.17 43	0.79 273	0.36 189	7.16 622	2.95 607	0.09 92	0.38 506	50.40 640	1.95 556

CASnet	0.32 21	0.40 127	1.80 118	0.28 114	0.11 3	0.47 129	0.19 80	0.45 59	0.47 96	0.39 150	0.31 129	0.23 88	0.17 43	0.31 18	0.21 11	0.11 223	0.06 2	0.15 413	0.12 223	0.16 167	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.39 70	0.31 35	1.79 116	0.81 504	0.34 324	0.51 167	0.23 184	0.49 85	0.42 64	0.23 38	0.31 129	0.20 65	0.17 43	0.30 13	0.25 65	0.77 571	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 63	0.41 243

EGLCR-Stereo	0.90 477	0.31 35	1.90 143	1.60 568	0.95 513	1.14 540	0.42 431	0.85 328	0.43 70	1.74 579	0.21 39	0.27 132	0.17 43	1.56 424	0.30 123	0.10 123	2.60 598	0.10 154	0.09 94	0.10 63	3.10 596

GEAStereo	0.95 495	0.48 182	1.85 131	2.15 591	3.19 604	0.55 223	0.21 121	0.66 203	0.45 86	0.43 173	0.22 50	0.16 35	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.28 589	0.09 92	0.06 9	0.33 439	3.58 603

GSStereo	1.06 519	0.48 182	1.85 131	2.42 599	3.19 604	0.55 223	0.21 121	1.59 571	0.54 156	0.29 105	0.22 50	0.17 45	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.82 603	0.08 41	0.17 332	0.33 439	3.99 610

GS-Stereo							0.21 121	1.59 571	0.54 156	0.29 105	0.22 50	0.17 45	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.82 603	0.08 41	0.17 332	0.33 439	3.99 610

AdaDepth	0.36 48	0.43 150	1.65 101	0.26 76	0.22 164	0.46 116	0.16 47	0.31 7	0.53 150	0.21 22	0.20 31	0.14 10	0.18 64	0.37 61	0.21 11	0.07 7	0.67 422	0.08 41	0.24 408	0.10 63	0.74 412

4.25_new	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

4.5w_new	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

4.25w-stereo	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

3.75w	0.33 23	0.27 3	1.02 21	0.22 16	0.21 151	0.44 102	0.16 47	0.47 76	0.33 9	0.25 55	0.21 39	0.13 1	0.18 64	0.54 165	0.24 48	0.08 23	1.14 484	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 341

GREAT-IGEV	0.92 483	0.56 229	2.08 182	0.98 522	2.29 595	0.47 129	0.18 72	0.35 12	0.78 406	0.74 460	0.33 145	0.15 18	0.18 64	1.00 320	0.55 306	0.09 54	3.79 612	0.07 1	0.26 425	0.22 300	3.26 600

AIO_rvc	0.95 495	1.02 404	2.57 362	2.80 607	1.91 583	0.37 48	0.24 213	0.52 111	0.60 208	0.98 512	0.29 108	0.25 108	0.18 64	2.16 529	0.29 116	0.11 223	1.39 521	0.08 41	0.11 185	0.26 369	2.87 589

GIP-stereo	0.61 275	0.68 277	1.05 26	0.95 519	1.46 563	0.42 87	0.17 58	0.69 216	0.49 106	0.19 14	0.24 67	0.23 88	0.18 64	0.95 316	0.59 323	0.10 123	1.33 512	0.08 41	0.06 9	0.18 216	2.21 574

SMoEStereo_RVC	0.36 48	0.83 344	1.48 83	0.26 76	0.15 35	0.46 116	0.22 145	0.40 30	0.43 70	0.23 38	0.24 67	0.21 75	0.18 64	0.47 112	0.59 323	0.07 7	0.07 14	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.42 248

tt45	0.35 38	0.80 336	1.46 79	0.26 76	0.17 69	0.55 223	0.22 145	0.44 53	0.39 46	0.24 48	0.26 84	0.25 108	0.18 64	0.64 209	0.36 189	0.09 54	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.29 156

999	0.35 38	0.74 314	1.38 63	0.27 93	0.18 88	0.50 158	0.23 184	0.40 30	0.41 56	0.21 22	0.33 145	0.23 88	0.18 64	0.74 255	0.37 200	0.09 54	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.26 369	0.26 137

MGS-Stereo	0.35 38	0.48 182	1.99 162	0.26 76	0.14 26	0.41 74	0.22 145	0.41 34	0.48 101	0.24 48	0.51 265	0.25 108	0.18 64	0.33 33	0.22 19	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.47 532	0.10 10

UniTT-Stereo	0.36 48	0.66 266	2.43 279	0.28 114	0.24 206	0.30 15	0.18 72	0.35 12	0.36 22	0.26 73	0.37 171	0.18 55	0.18 64	0.33 33	0.30 123	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.25 349	0.09 6

BridgeDepth	0.26 7	0.63 257	1.36 59	0.23 32	0.10 1	0.38 58	0.15 35	0.35 12	0.37 25	0.17 7	0.13 5	0.23 88	0.19 80	0.32 28	0.23 37	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 63	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.76 412	0.35 81	2.10 193	0.30 154	0.25 216	0.44 102	0.16 47	0.45 59	0.36 22	5.93 613	0.20 31	0.22 79	0.19 80	0.52 151	1.06 454	0.10 123	0.71 433	0.08 41	0.06 9	0.09 43	1.56 538

asd	0.36 48	0.28 8	1.21 42	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.14 20	0.37 18	0.34 11	0.26 73	0.21 39	0.15 18	0.19 80	0.91 303	0.20 7	0.10 123	1.14 484	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 402

2.25w	0.42 95	0.30 27	1.12 35	0.22 16	0.15 35	0.36 43	0.13 10	0.45 59	0.37 25	0.26 73	0.27 94	0.14 10	0.19 80	0.91 303	0.36 189	0.07 7	1.38 517	0.07 1	0.67 568	0.07 2	0.91 460

3.25w_new	0.39 70	0.30 27	1.27 50	0.21 6	0.22 164	0.37 48	0.14 20	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.21 39	0.16 35	0.19 80	0.71 243	0.23 37	0.07 7	1.41 522	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 432

3.25w	0.39 70	0.30 27	1.27 50	0.21 6	0.22 164	0.37 48	0.14 20	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.21 39	0.16 35	0.19 80	0.71 243	0.23 37	0.07 7	1.41 522	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 432

3.5w_stereo	0.34 28	0.33 61	1.17 41	0.21 6	0.15 35	0.40 68	0.14 20	0.46 67	0.36 22	0.23 38	0.25 75	0.15 18	0.19 80	0.80 277	0.24 48	0.07 7	1.02 471	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 317

StereoAnything_RVC	1.22 536	1.71 553	3.17 505	2.52 601	2.63 600	0.26 9	0.15 35	0.47 76	0.54 156	0.49 220	0.71 450	0.52 301	0.19 80	1.60 440	0.57 313	0.11 223	4.13 615	0.08 41	0.05 1	0.76 563	3.79 608

HUF	1.33 548	0.96 393	4.06 570	2.73 605	2.17 592	0.35 39	0.24 213	1.87 584	0.75 379	1.28 557	0.29 108	1.35 560	0.19 80	1.97 507	0.43 239	0.15 396	3.91 613	0.08 41	0.06 9	0.31 424	3.41 601

IGEV-Stereo+	0.48 150	0.32 49	1.43 75	0.26 76	0.46 411	0.30 15	0.13 10	0.32 9	0.57 182	0.80 480	0.24 67	0.19 61	0.19 80	0.57 174	0.46 257	0.10 123	1.36 514	0.08 41	0.22 399	0.46 528	1.04 490

4D-IteraStereo	0.62 296	1.29 476	3.04 493	0.27 93	0.30 285	0.46 116	0.26 258	0.54 129	0.51 125	0.41 157	0.31 129	0.39 208	0.19 80	0.53 159	0.65 354	0.09 54	0.47 380	0.12 288	0.11 185	0.21 283	2.14 566

CES	0.33 23	0.32 49	1.46 79	0.25 59	0.50 416	0.40 68	0.20 95	0.48 81	0.48 101	0.22 31	0.29 108	0.26 119	0.19 80	0.35 52	0.22 19	0.09 54	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.16 167	0.54 329

Selective-IGEV	0.57 231	0.42 138	1.87 139	1.67 573	1.33 554	0.36 43	0.20 95	0.61 178	0.71 339	0.22 31	0.31 129	0.22 79	0.19 80	0.52 151	0.36 189	0.09 54	0.97 460	0.09 92	0.15 292	0.20 269	0.85 449

GLC_STEREO	0.31 17	0.30 27	1.80 118	0.29 134	0.12 6	0.41 74	0.20 95	0.39 25	0.42 64	0.26 73	0.31 129	0.25 108	0.19 80	0.36 58	0.26 80	0.09 54	0.11 165	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.15 46

CREStereo++_RVC	0.38 65	0.37 100	2.47 318	0.25 59	0.16 47	0.54 209	0.15 35	0.42 40	0.57 182	0.37 139	0.52 274	0.24 99	0.19 80	0.31 18	0.27 90	0.09 54	0.06 2	0.08 41	0.30 450	0.09 43	0.22 105
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
XX-TBD	0.40 82	1.04 411	2.49 330	0.35 264	0.13 15	0.51 167	0.17 58	0.44 53	0.52 137	0.38 145	0.51 265	0.23 88	0.19 80	0.31 18	0.25 65	0.10 123	0.07 14	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.18 76

XX-Stereo	0.98 504	0.57 231	4.45 586	1.64 571	5.33 611	0.55 223	0.16 47	0.96 417	0.43 70	0.45 186	0.65 402	0.85 477	0.19 80	0.79 273	0.26 80	0.11 223	0.80 442	0.10 154	0.32 466	0.17 191	0.78 425

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 204	0.97 11	0.18 1	0.12 6	0.31 18	0.12 4	0.34 11	0.60 208	0.16 3	0.15 9	0.16 35	0.20 97	0.33 33	0.27 90	0.11 223	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.41 87	0.31 35	1.23 46	0.22 16	0.17 69	0.43 92	0.16 47	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.20 31	0.15 18	0.20 97	0.99 319	0.23 37	0.10 123	1.49 532	0.07 1	0.23 404	0.08 26	0.88 456

4w-stereo	0.50 172	0.26 1	1.86 137	0.22 16	0.30 285	0.38 58	0.14 20	0.41 34	0.35 13	0.25 55	0.21 39	0.14 10	0.20 97	1.18 362	0.33 165	0.09 54	1.56 541	0.07 1	0.72 574	0.07 2	1.23 513

2.75w_new	0.46 130	0.32 49	1.39 68	0.21 6	0.19 121	0.40 68	0.18 72	0.51 109	0.39 46	0.27 86	0.21 39	0.13 1	0.20 97	1.10 343	0.44 245	0.07 7	1.58 542	0.07 1	0.61 564	0.07 2	0.82 442

SCV_C0	0.73 392	0.68 277	2.05 177	1.50 565	0.92 509	0.45 108	0.20 95	0.96 417	0.71 339	0.65 416	0.33 145	0.31 167	0.20 97	1.25 376	0.52 290	0.09 54	1.68 552	0.08 41	0.30 450	0.27 383	1.52 537

SCV	0.69 369	0.68 277	1.95 153	0.90 510	1.04 528	0.49 144	0.24 213	0.98 433	0.73 353	0.54 276	0.31 129	0.24 99	0.20 97	1.32 386	0.26 80	0.11 223	1.59 543	0.09 92	0.32 466	0.34 449	1.58 540

fffy	0.39 70	0.67 267	1.57 90	0.45 386	0.52 422	0.37 48	0.22 145	0.45 59	0.35 13	0.21 22	0.30 117	0.26 119	0.20 97	0.45 103	0.24 48	0.08 23	0.29 341	0.10 154	0.08 60	0.25 349	0.77 419

model_zeroshot	0.75 407	0.94 390	2.48 324	1.88 584	0.68 474	0.72 429	0.22 145	1.01 462	0.51 125	1.10 528	0.35 161	0.63 356	0.20 97	0.78 269	0.32 152	0.12 276	1.97 568	0.10 154	0.23 404	0.12 91	0.56 341

Pointernet	0.37 58	0.31 35	1.91 146	0.25 59	0.37 355	0.47 129	0.15 35	0.67 208	0.52 137	0.23 38	0.30 117	0.28 140	0.20 97	0.32 28	0.23 37	0.10 123	0.24 319	0.07 1	0.13 245	0.10 63	0.51 309

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 187	0.51 204	1.12 35	0.26 76	0.22 164	0.46 116	0.20 95	1.10 517	1.33 557	3.13 606	0.33 145	0.22 79	0.20 97	0.34 40	0.26 80	0.11 223	0.09 105	0.11 229	0.09 94	0.17 191	0.21 98

ProNet	0.46 130	0.60 242	1.85 131	0.35 264	0.67 471	0.49 144	0.25 240	0.53 118	0.57 182	0.21 22	0.24 67	0.22 79	0.20 97	0.52 151	0.22 19	0.09 54	0.47 380	0.10 154	0.09 94	0.23 317	1.33 520

rvit_stereo_0081_aga	0.34 28	0.67 267	1.79 116	0.27 93	0.20 137	0.34 33	0.21 121	0.43 45	0.48 101	0.26 73	0.28 102	0.27 132	0.21 108	0.33 33	0.25 65	0.14 365	0.11 165	0.11 229	0.10 135	0.14 134	0.18 76

test_for_model	0.82 435	1.62 543	2.47 318	1.36 553	1.04 528	0.53 198	0.22 145	0.82 294	0.63 237	0.60 355	0.29 108	0.25 108	0.21 108	0.28 8	0.25 65	0.80 572	1.87 559	0.08 41	0.08 60	1.81 599	1.18 500

trnet	0.31 17	0.31 35	1.65 101	0.20 3	0.12 6	0.55 223	0.15 35	0.50 102	0.51 125	0.28 94	0.34 154	0.24 99	0.21 108	0.34 40	0.24 48	0.11 223	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.09 43	0.12 20

testlalala2	0.48 150	0.34 71	2.53 341	0.65 472	0.56 435	0.57 255	0.20 95	0.84 314	0.63 237	0.42 165	0.54 301	0.45 257	0.21 108	0.30 13	0.26 80	0.10 123	0.13 206	0.09 92	0.29 440	0.12 91	0.31 174

MaDis-Stereo	0.35 38	0.89 370	2.15 205	0.25 59	0.29 269	0.29 13	0.17 58	0.47 76	0.41 56	0.21 22	0.22 50	0.28 140	0.21 108	0.32 28	0.31 142	0.10 123	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.11 78	0.12 20

testlalala	0.53 201	0.36 87	2.40 265	0.29 134	0.35 335	0.60 301	0.22 145	1.02 471	0.63 237	0.56 301	0.40 193	0.32 174	0.21 108	0.33 33	0.27 90	0.10 123	1.73 554	0.09 92	0.24 408	0.08 26	0.43 258

LL-Strereo2	0.62 296	1.36 496	2.47 318	1.37 554	0.96 514	0.54 209	0.28 290	0.61 178	0.49 106	0.42 165	0.34 154	0.44 245	0.21 108	0.57 174	0.53 297	0.11 223	0.26 331	0.16 433	0.14 268	0.18 216	0.98 481

CREStereo	0.31 17	0.35 81	1.66 103	0.19 2	0.13 15	0.55 223	0.17 58	0.50 102	0.50 118	0.28 94	0.34 154	0.24 99	0.21 108	0.34 40	0.23 37	0.11 223	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.10 63	0.12 20
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
gasm-f	0.93 490	0.71 294	2.09 186	2.15 591	2.42 597	0.54 209	0.26 258	0.66 203	0.45 86	0.43 173	0.33 145	0.16 35	0.22 116	0.70 235	0.93 424	0.13 324	2.28 589	0.09 92	0.06 9	0.39 495	3.58 603

zero-FE	1.27 540	0.33 61	9.38 608	1.30 546	2.25 593	0.33 30	0.20 95	0.51 109	1.26 550	0.32 118	0.22 50	0.77 437	0.22 116	0.69 231	0.96 428	0.21 489	2.25 587	0.09 92	0.61 564	0.32 434	3.25 599

3w_stereo	0.44 116	0.29 13	1.53 88	0.23 32	0.20 137	0.37 48	0.22 145	0.53 118	0.41 56	0.25 55	0.21 39	0.13 1	0.22 116	0.90 301	0.24 48	0.06 1	1.52 537	0.07 1	0.44 521	0.08 26	0.83 443

AIO-test2	0.60 267	1.55 530	2.73 435	0.63 465	0.42 396	0.50 158	0.23 184	0.84 314	0.73 353	0.34 130	0.53 281	0.37 198	0.22 116	0.70 235	0.32 152	0.75 569	0.16 256	0.13 349	0.17 332	0.21 283	0.47 287

AIO-test1	0.58 239	1.37 501	2.77 445	0.66 477	1.08 535	0.50 158	0.23 184	0.86 339	0.69 314	0.31 113	0.42 198	0.29 149	0.22 116	0.77 262	0.34 177	0.13 324	0.15 241	0.12 288	0.16 314	0.31 424	0.30 165

rvit_stereo_0081	0.29 13	0.46 174	1.13 39	0.28 114	0.17 69	0.32 24	0.22 145	0.45 59	0.58 190	0.25 55	0.26 84	0.26 119	0.22 116	0.36 58	0.25 65	0.14 365	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.13 110	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 13	0.46 174	1.13 39	0.28 114	0.17 69	0.32 24	0.22 145	0.45 59	0.58 190	0.25 55	0.26 84	0.26 119	0.22 116	0.36 58	0.25 65	0.14 365	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.13 110	0.11 17

IGEV-Stereo++	0.58 239	0.29 13	1.66 103	0.37 296	0.53 429	0.47 129	0.13 10	0.54 129	0.37 25	1.02 520	0.25 75	0.17 45	0.22 116	1.04 327	0.27 90	0.08 23	1.98 569	0.08 41	0.06 9	0.17 191	1.92 554

Occ-G	0.68 362	0.54 216	2.08 182	0.99 527	0.74 482	0.38 58	0.25 240	0.46 67	0.78 406	0.40 155	0.36 165	0.46 266	0.22 116	0.90 301	0.70 369	0.09 54	1.53 538	0.09 92	0.16 314	0.31 424	2.06 562

rvit_stereo_0080	0.33 23	0.77 324	1.43 75	0.24 44	0.18 88	0.34 33	0.27 277	0.58 156	0.51 125	0.25 55	0.27 94	0.27 132	0.22 116	0.32 28	0.27 90	0.14 365	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.15 146	0.17 67

whm_eth	0.33 23	0.77 324	1.43 75	0.24 44	0.18 88	0.34 33	0.27 277	0.58 156	0.51 125	0.25 55	0.27 94	0.27 132	0.22 116	0.32 28	0.27 90	0.14 365	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.15 146	0.17 67

GCAP-Stereo	0.59 257	1.35 491	2.44 287	0.49 411	1.02 525	0.52 187	0.14 20	0.53 118	0.54 156	0.44 182	0.50 261	0.30 157	0.22 116	0.68 227	0.41 225	0.09 54	1.30 508	0.09 92	0.07 37	0.23 317	0.54 329

test_4	0.47 137	0.80 336	2.15 205	0.36 283	0.29 269	0.59 286	0.28 290	0.50 102	0.42 64	0.43 173	0.76 470	0.39 208	0.22 116	0.73 251	0.49 280	0.08 23	0.18 277	0.11 229	0.15 292	0.29 406	0.27 144

test-3	0.58 239	0.43 150	2.44 287	0.52 425	0.59 445	0.46 116	0.23 184	0.77 254	0.49 106	0.52 261	0.29 108	0.44 245	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.27 501	0.10 154	0.35 489	0.29 406	0.62 364

test_1	0.58 239	0.43 150	2.44 287	0.52 425	0.59 445	0.46 116	0.23 184	0.77 254	0.49 106	0.51 251	0.29 108	0.44 245	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.27 501	0.10 154	0.35 489	0.29 406	0.63 370

test_3	0.59 257	0.44 163	2.44 287	0.53 429	0.59 445	0.48 136	0.30 334	0.79 270	0.52 137	0.51 251	0.30 117	0.45 257	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.25 496	0.11 229	0.35 489	0.30 415	0.62 364

CroCo-Stereo	0.35 38	0.71 294	1.67 105	0.32 194	0.17 69	0.19 3	0.21 121	0.79 270	0.54 156	0.22 31	0.25 75	0.55 320	0.22 116	0.28 8	0.28 105	0.10 123	0.08 51	0.08 41	0.07 37	0.12 91	0.10 10
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
TANstereo	0.39 70	0.70 289	2.48 324	0.23 32	0.12 6	0.54 209	0.16 47	0.41 34	0.47 96	0.45 186	0.51 265	0.26 119	0.22 116	0.34 40	0.21 11	0.10 123	0.10 136	0.08 41	0.07 37	0.09 43	0.18 76

DDF-Stereo	0.65 329	0.33 61	1.69 108	0.67 480	0.82 497	0.37 48	0.20 95	0.50 102	0.52 137	0.34 130	0.17 15	0.78 442	0.23 134	0.68 227	1.03 447	0.20 478	1.66 550	0.09 92	0.34 485	0.34 449	2.03 560

2w_stereo	0.35 38	0.30 27	0.99 15	0.23 32	0.13 15	0.41 74	0.20 95	0.54 129	0.37 25	0.28 94	0.23 63	0.13 1	0.23 134	0.69 231	0.24 48	0.06 1	1.07 475	0.07 1	0.19 363	0.07 2	0.64 375

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 201	0.39 119	1.30 55	0.45 386	0.21 151	0.74 440	0.17 58	0.71 232	0.44 80	1.17 538	0.38 178	0.89 492	0.23 134	0.86 288	0.94 427	0.11 223	0.49 384	0.09 92	0.40 511	0.13 110	0.50 302

MM-Stereo_test3	0.59 257	0.85 354	2.28 235	0.53 429	0.31 295	0.45 108	0.30 334	0.78 261	0.76 388	0.33 123	0.43 201	0.32 174	0.23 134	0.61 194	0.54 303	0.10 123	1.65 549	0.10 154	0.08 60	0.42 512	0.68 390

MM-Stereo_test2	0.65 329	0.43 150	2.54 346	0.62 462	0.18 88	0.50 158	0.25 240	0.49 85	0.47 96	0.36 136	0.26 84	0.24 99	0.23 134	0.40 76	0.38 208	0.08 23	2.33 591	0.09 92	0.10 135	0.38 486	2.66 586

CroCo-Stereo Lap2	0.38 65	0.91 380	2.02 170	0.33 216	0.38 364	0.23 6	0.21 121	0.63 190	0.51 125	0.23 38	0.28 102	0.29 149	0.23 134	0.34 40	0.28 105	0.10 123	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.22 300	0.15 46

iRaftStereo_RVC	0.47 137	0.84 349	1.91 146	0.29 134	0.15 35	0.53 198	0.20 95	0.58 156	0.50 118	0.37 139	0.43 201	0.42 229	0.23 134	0.38 65	0.28 105	0.09 54	0.70 430	0.12 288	0.11 185	0.43 517	0.77 419

DilatedVolume-Stereo	0.35 38	0.38 110	1.21 42	0.26 76	0.20 137	0.41 74	0.18 72	0.43 45	0.38 34	0.37 139	0.35 161	0.29 149	0.24 141	0.64 209	0.55 306	0.09 54	0.19 283	0.08 41	0.11 185	0.12 91	0.50 302

xyz-stereo-finetune	0.37 58	0.90 376	1.23 46	0.22 16	0.12 6	0.53 198	0.26 258	0.57 152	0.58 190	0.30 110	0.33 145	0.29 149	0.24 141	0.60 189	0.62 340	0.09 54	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.13 110	0.14 37

tg	0.45 121	0.83 344	1.85 131	0.29 134	0.16 47	0.57 255	0.18 72	0.60 172	0.56 175	0.37 139	0.44 213	0.38 204	0.24 141	0.48 125	0.28 105	0.09 54	0.30 342	0.11 229	0.11 185	0.44 521	0.77 419

WCG-NET	0.41 87	0.80 336	1.77 112	0.25 59	0.13 15	0.43 92	0.24 213	0.42 40	0.59 201	0.38 145	0.41 195	0.26 119	0.24 141	0.37 61	0.24 48	0.08 23	0.81 446	0.08 41	0.07 37	0.26 369	0.31 174

gcap-zeroshot	0.52 187	0.86 359	2.38 255	0.32 194	0.60 450	0.70 418	0.20 95	0.78 261	0.58 190	0.44 182	0.36 165	0.81 458	0.24 141	0.53 159	0.30 123	0.10 123	0.35 351	0.09 92	0.31 458	0.09 43	0.40 234

AE-Stereo	0.71 380	0.32 49	2.44 287	0.44 379	0.50 416	0.58 266	0.23 184	1.08 512	0.67 275	0.67 425	0.51 265	0.47 275	0.24 141	0.63 202	0.32 152	0.09 54	2.15 583	0.11 229	0.45 523	0.22 300	2.01 558

ff7	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

ffff	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

11t	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

testlalala_base	0.61 275	0.35 81	2.44 287	0.35 264	0.33 314	0.55 223	0.21 121	0.88 356	0.41 56	0.41 157	0.39 184	0.31 167	0.24 141	0.33 33	0.36 189	0.98 581	1.61 544	0.09 92	0.22 399	1.11 577	0.68 390

RAFT-Test	0.56 224	0.41 133	2.01 165	0.90 510	1.07 534	0.65 385	0.37 401	0.83 305	0.65 254	0.49 220	0.49 249	0.93 501	0.24 141	0.52 151	0.30 123	0.10 123	0.38 358	0.09 92	0.38 506	0.11 78	0.19 82

anonymousdsp	0.86 455	0.59 241	2.65 394	1.33 550	1.25 550	0.56 232	0.23 184	0.54 129	0.71 339	1.13 533	0.25 75	0.22 79	0.24 141	1.24 372	0.24 48	0.09 54	2.34 592	0.10 154	0.18 345	0.25 349	3.12 597

LoS	0.34 28	0.35 81	1.88 140	0.25 59	0.13 15	0.53 198	0.20 95	0.50 102	0.53 150	0.26 73	0.28 102	0.37 198	0.24 141	0.40 76	0.25 65	0.10 123	0.08 51	0.08 41	0.06 9	0.15 146	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

IGEV-Stereo	0.86 455	0.60 242	2.65 394	1.35 552	1.25 550	0.56 232	0.23 184	0.54 129	0.71 339	1.14 534	0.25 75	0.22 79	0.24 141	1.24 372	0.24 48	0.09 54	2.34 592	0.10 154	0.18 345	0.25 349	3.13 598
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-1	0.61 275	0.54 216	2.09 186	0.31 173	1.37 556	0.51 167	0.28 290	0.83 305	0.50 118	0.42 165	0.55 312	0.54 311	0.24 141	0.38 65	1.25 486	0.10 123	1.08 476	0.10 154	0.17 332	0.11 78	0.77 419

sCroCo_RVC	0.37 58	0.39 119	2.38 255	0.35 264	0.27 246	0.31 18	0.22 145	0.49 85	0.48 101	0.23 38	0.34 154	0.25 108	0.24 141	0.35 52	0.25 65	0.15 396	0.17 269	0.12 288	0.11 185	0.15 146	0.15 46

PMTNet	0.35 38	0.38 110	1.75 111	0.21 6	0.14 26	0.57 255	0.24 213	0.48 81	0.44 80	0.28 94	0.32 141	0.26 119	0.24 141	0.41 85	0.24 48	0.42 547	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.18 216	0.15 46

R-Stereo Train	0.42 95	0.31 35	2.51 336	0.30 154	0.18 88	0.56 232	0.25 240	0.82 294	0.41 56	0.57 318	0.67 414	0.33 182	0.24 141	0.34 40	0.33 165	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 95	0.31 35	2.51 336	0.30 154	0.18 88	0.56 232	0.25 240	0.82 294	0.41 56	0.57 318	0.67 414	0.33 182	0.24 141	0.34 40	0.33 165	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.53 201	0.51 204	1.05 26	0.28 114	0.38 364	0.49 144	0.24 213	2.08 593	2.47 594	0.29 105	0.28 102	0.27 132	0.25 161	0.48 125	0.35 185	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.24 324	0.57 347

NLSM3	0.34 28	0.67 267	1.42 74	0.26 76	0.24 206	0.43 92	0.19 80	0.63 190	0.49 106	0.21 22	0.27 94	0.21 75	0.25 161	0.30 13	0.27 90	0.07 7	0.06 2	0.10 154	0.09 94	0.10 63	0.51 309

water-stereo	0.36 48	0.61 248	1.58 91	0.25 59	0.14 26	0.38 58	0.18 72	0.44 53	0.35 13	0.31 113	0.35 161	0.28 140	0.25 161	0.45 103	0.38 208	0.12 276	0.09 105	0.09 92	0.08 60	0.11 78	0.74 412

MM-Stereo_test1	0.63 310	0.64 261	2.51 336	0.54 436	0.37 355	0.44 102	0.28 290	0.68 213	0.59 201	0.43 173	0.33 145	0.26 119	0.25 161	0.89 300	0.52 290	0.10 123	1.84 558	0.10 154	0.09 94	0.41 509	1.40 530

GCAP-BAT	0.78 422	0.38 110	2.37 252	0.98 522	0.60 450	0.77 458	0.22 145	1.13 528	0.51 125	0.80 480	0.90 506	0.81 458	0.25 161	0.77 262	0.88 419	0.10 123	1.94 566	0.09 92	0.50 538	0.17 191	1.35 524

WCG-NET（raft）	0.44 116	0.97 395	1.78 115	0.24 44	0.17 69	0.43 92	0.24 213	0.42 40	0.52 137	0.38 145	0.35 161	0.46 266	0.25 161	0.41 85	0.26 80	0.08 23	1.08 476	0.08 41	0.08 60	0.27 383	0.40 234

plain	0.43 100	0.73 304	2.80 450	0.28 114	0.19 121	0.33 30	0.21 121	0.63 190	0.50 118	0.24 48	0.38 178	0.24 99	0.25 161	0.48 125	0.32 152	0.12 276	0.08 51	0.13 349	0.09 94	0.43 517	0.13 25

knoymous	0.37 58	0.34 71	1.83 123	0.25 59	0.18 88	0.45 108	0.24 213	0.60 172	0.40 54	0.42 165	0.39 184	0.54 311	0.25 161	0.41 85	0.29 116	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.07 37	0.13 110	0.20 91

PSM-softLoss	0.52 187	0.34 71	2.47 318	0.55 438	0.17 69	0.61 321	0.39 417	0.64 197	0.67 275	0.52 261	0.48 235	0.39 208	0.25 161	1.46 408	0.77 395	0.13 324	0.08 51	0.13 349	0.12 223	0.12 91	0.15 46

KMStereo	0.52 187	0.34 71	2.47 318	0.55 438	0.17 69	0.61 321	0.39 417	0.64 197	0.67 275	0.52 261	0.48 235	0.39 208	0.25 161	1.46 408	0.77 395	0.13 324	0.08 51	0.13 349	0.12 223	0.12 91	0.15 46

Pruner-Stereo	0.55 216	0.38 110	2.49 330	1.78 578	0.19 121	0.63 356	0.45 451	0.59 165	0.67 275	0.61 365	0.48 235	0.41 224	0.25 161	0.49 139	0.99 441	0.13 324	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.14 37

AnonymousM	0.45 121	0.49 189	1.83 123	0.29 134	0.15 35	0.53 198	0.22 145	0.64 197	0.66 262	0.47 201	0.33 145	0.30 157	0.25 161	0.49 139	0.29 116	0.12 276	0.27 338	0.71 574	0.37 501	0.12 91	0.41 243

cross-raft	0.47 137	0.34 71	2.17 208	0.70 488	0.84 500	0.50 158	0.35 389	0.74 240	0.43 70	0.44 182	0.45 216	0.63 356	0.25 161	0.37 61	0.27 90	0.08 23	0.14 223	0.10 154	0.23 404	0.11 78	0.27 144

GMStereo	0.44 116	1.32 479	2.65 394	0.28 114	0.16 47	0.42 87	0.22 145	0.48 81	0.63 237	0.41 157	0.36 165	0.26 119	0.25 161	0.41 85	0.30 123	0.14 365	0.08 51	0.10 154	0.12 223	0.17 191	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.45 121	0.54 216	1.05 26	0.27 93	0.40 377	0.49 144	0.21 121	1.54 567	1.71 576	0.26 73	0.33 145	0.26 119	0.26 175	0.41 85	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.11 229	0.10 135	0.22 300	0.23 115

1w_stereo	0.35 38	0.28 8	0.86 5	0.24 44	0.17 69	0.44 102	0.22 145	0.60 172	0.43 70	0.27 86	0.30 117	0.14 10	0.26 175	0.61 194	0.25 65	0.07 7	0.79 439	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 428

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 21	0.40 127	1.21 42	0.35 264	0.16 47	0.29 13	0.16 47	0.59 165	0.56 175	0.20 17	0.20 31	0.17 45	0.26 175	0.40 76	0.38 208	0.09 54	0.08 51	0.08 41	0.25 417	0.12 91	0.43 258

rvit_0105_6	0.36 48	0.55 225	1.48 83	0.31 173	0.18 88	0.35 39	0.26 258	0.56 145	0.66 262	0.26 73	0.29 108	0.33 182	0.26 175	0.41 85	0.27 90	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.13 245	0.15 146	0.25 129

StereoVision	0.52 187	1.12 428	2.70 427	0.34 241	0.32 307	0.47 129	0.26 258	0.73 238	0.61 214	0.33 123	0.89 503	0.45 257	0.26 175	0.52 151	0.39 213	0.14 365	0.15 241	0.16 433	0.15 292	0.22 300	0.14 37

MIF-Stereo (partial)	0.41 87	0.71 294	2.67 406	0.27 93	0.24 206	0.32 24	0.17 58	0.56 145	0.46 89	0.26 73	0.37 171	0.25 108	0.26 175	0.46 107	0.35 185	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.21 283	0.15 46

anonymousdsp2	0.88 463	0.31 35	1.96 157	1.06 530	1.56 568	0.57 255	0.22 145	0.84 314	0.98 517	1.20 545	0.37 171	0.65 369	0.26 175	1.19 365	0.46 257	0.10 123	2.40 596	0.10 154	0.13 245	0.19 246	2.96 591

DisPM	0.48 150	0.41 133	2.54 346	0.61 460	0.18 88	0.59 286	0.62 510	0.54 129	0.67 275	0.61 365	0.53 281	0.38 204	0.26 175	0.76 260	0.31 142	0.13 324	0.07 14	0.12 288	0.11 185	0.12 91	0.15 46

PFNet+	0.50 172	0.43 150	2.54 346	0.49 411	0.18 88	0.58 266	0.76 537	0.54 129	0.72 348	0.56 301	0.48 235	0.39 208	0.26 175	0.94 310	0.33 165	0.14 365	0.09 105	0.14 384	0.13 245	0.12 91	0.16 59

NF-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.55 354	0.55 438	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.44 406	0.78 399	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

OCTAStereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.42 431	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.79 402	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

RE-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.77 395	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

TVStereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.77 395	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

CRE-IMP	0.46 130	0.31 35	2.40 265	0.53 429	0.17 69	0.79 468	0.68 527	0.54 129	0.66 262	0.47 201	0.43 201	0.44 245	0.26 175	0.43 96	0.33 165	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.09 94	0.17 191	0.23 115

CFNet-RSSM	0.44 116	0.36 87	2.38 255	0.28 114	0.43 400	0.53 198	0.20 95	0.86 339	0.52 137	0.44 182	0.36 165	0.53 304	0.26 175	0.40 76	0.27 90	0.09 54	0.08 51	0.09 92	0.38 506	0.10 63	0.22 105

Gwc-CoAtRS	0.41 87	0.37 100	2.06 179	0.28 114	0.41 384	0.48 136	0.19 80	0.64 197	0.49 106	0.45 186	0.39 184	0.57 330	0.26 175	0.37 61	0.28 105	0.09 54	0.19 283	0.09 92	0.31 458	0.11 78	0.25 129

WQFJA1	0.49 165	0.48 182	1.00 16	0.27 93	0.38 364	0.48 136	0.23 184	1.81 580	2.16 588	0.26 73	0.26 84	0.29 149	0.27 191	0.34 40	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.20 269	0.54 329

NLMM	0.49 165	0.47 177	1.00 16	0.27 93	0.38 364	0.48 136	0.23 184	1.81 580	2.16 588	0.26 73	0.26 84	0.29 149	0.27 191	0.34 40	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.20 269	0.54 329

DA	0.89 471	0.42 138	2.01 165	1.10 534	1.65 573	0.88 499	0.22 145	0.63 190	0.92 493	0.41 157	0.70 435	0.29 149	0.27 191	1.52 418	0.40 216	0.10 123	2.35 594	0.09 92	0.07 37	0.11 78	3.60 605

GGEV	0.89 471	0.42 138	2.01 165	1.10 534	1.65 573	0.88 499	0.22 145	0.63 190	0.92 493	0.41 157	0.70 435	0.29 149	0.27 191	1.52 418	0.40 216	0.10 123	2.35 594	0.09 92	0.07 37	0.11 78	3.60 605

rvit_stereo_0083	0.28 12	0.37 100	0.88 7	0.28 114	0.18 88	0.28 10	0.22 145	0.40 30	0.58 190	0.25 55	0.30 117	0.27 132	0.27 191	0.38 65	0.25 65	0.14 365	0.12 188	0.13 349	0.10 135	0.13 110	0.14 37

rvit_stereo_ft	0.38 65	1.01 402	1.86 137	0.33 216	0.21 151	0.28 10	0.27 277	0.59 165	0.55 167	0.24 48	0.28 102	0.28 140	0.27 191	0.35 52	0.28 105	0.14 365	0.09 105	0.11 229	0.11 185	0.14 134	0.31 174

MoCha-V2	0.74 396	0.78 330	2.18 211	1.01 528	1.55 567	0.36 43	0.19 80	0.61 178	0.49 106	0.33 123	0.34 154	0.30 157	0.27 191	1.56 424	0.47 262	0.09 54	1.94 566	0.08 41	0.37 501	0.18 216	1.62 544

IGEV++	0.74 396	0.70 289	2.05 177	1.11 537	1.09 537	0.32 24	0.21 121	0.75 244	0.43 70	0.30 110	0.30 117	0.22 79	0.27 191	0.98 318	0.31 142	0.10 123	2.50 597	0.08 41	0.15 292	0.27 383	2.70 587

MyStereo07	0.56 224	0.68 277	2.42 274	0.30 154	0.41 384	0.61 321	0.31 345	0.58 156	0.72 348	1.17 538	0.26 84	0.20 65	0.27 191	1.28 382	0.28 105	0.09 54	0.59 408	0.12 288	0.21 385	0.16 167	0.48 294

EKT-Stereo	1.56 567	0.55 225	2.60 373	2.54 602	19.66 623	0.55 223	0.22 145	0.76 247	0.51 125	0.40 155	0.36 165	0.43 230	0.27 191	0.74 255	0.42 232	0.13 324	0.17 269	0.11 229	0.16 314	0.20 269	0.50 302

MIM_Stereo	0.55 216	0.92 385	2.65 394	0.32 194	1.09 537	0.51 167	0.19 80	0.67 208	0.52 137	0.48 204	0.54 301	0.43 230	0.27 191	0.57 174	0.30 123	0.08 23	0.17 269	0.11 229	0.10 135	0.28 396	0.80 432

DCRE	0.76 412	0.80 336	2.31 243	1.05 529	1.18 546	0.63 356	0.26 258	1.03 479	0.59 201	0.52 261	2.12 574	0.44 245	0.27 191	0.41 85	0.53 297	0.09 54	1.02 471	0.10 154	0.32 466	0.16 167	1.47 535

MC-Stereo	0.58 239	0.37 100	2.00 163	0.88 507	0.64 466	0.54 209	0.19 80	0.46 67	0.39 46	0.58 325	0.39 184	0.27 132	0.27 191	0.71 243	0.32 152	0.09 54	1.20 488	0.09 92	0.16 314	0.22 300	1.92 554

GMOStereo	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

error version	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

test-v	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

test-2	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

s12784h	0.41 87	0.34 71	2.17 208	0.24 44	0.11 3	0.64 369	0.24 213	0.85 328	0.70 325	0.45 186	0.54 301	0.28 140	0.27 191	0.51 146	0.27 90	0.11 223	0.06 2	0.09 92	0.06 9	0.16 167	0.14 37

WQFJX1	0.51 184	0.58 233	1.00 16	0.27 93	0.35 335	0.48 136	0.25 240	2.07 592	2.18 590	0.27 86	0.26 84	0.30 157	0.28 209	0.51 146	0.33 165	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.45 279

WQFJX	0.49 165	0.47 177	1.02 21	0.27 93	0.39 370	0.47 129	0.23 184	1.85 582	1.92 584	0.28 94	0.27 94	0.28 140	0.28 209	0.43 96	0.36 189	0.10 123	0.12 188	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.54 329

DFGA-Net	0.61 275	1.55 530	2.59 366	0.32 194	0.26 233	0.54 209	0.22 145	0.67 208	0.63 237	0.50 239	0.52 274	0.35 191	0.28 209	1.84 483	0.99 441	0.10 123	0.08 51	0.12 288	0.12 223	0.38 486	0.18 76

rvit_0105_4	0.40 82	0.64 261	1.98 160	0.31 173	0.18 88	0.37 48	0.29 318	0.64 197	0.67 275	0.28 94	0.32 141	0.36 193	0.28 209	0.45 103	0.27 90	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.14 268	0.15 146	0.25 129

IGEVStereo-DCA	0.74 396	0.74 314	2.09 186	0.76 493	0.77 489	0.45 108	0.23 184	0.49 85	0.62 225	0.71 448	0.22 50	0.30 157	0.28 209	1.29 383	1.53 509	0.10 123	1.50 535	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

rrr	0.84 443	0.74 314	3.40 531	0.76 493	0.77 489	0.45 108	0.28 290	1.23 543	0.84 460	0.71 448	0.22 50	0.30 157	0.28 209	1.29 383	1.53 509	0.10 123	1.50 535	0.10 154	0.29 440	0.24 324	1.75 550

LoS_RVC	0.34 28	0.38 110	1.96 157	0.27 93	0.35 335	0.43 92	0.22 145	0.43 45	0.34 11	0.24 48	0.34 154	0.23 88	0.28 209	0.34 40	0.22 19	0.08 23	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 63	0.35 201

dd	0.48 150	1.32 479	2.41 270	0.31 173	0.17 69	0.58 266	0.26 258	0.50 102	0.71 339	0.42 165	0.41 195	0.34 187	0.28 209	0.47 112	0.41 225	0.18 449	0.10 136	0.13 349	0.12 223	0.22 300	0.16 59

Patchmatch Stereo++	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.17 69	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.56 170	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.49 139	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

ROB_FTStereo_v2	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.49 411	0.17 69	0.61 321	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.44 245	0.28 209	0.48 125	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.51 146	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

HUI-Stereo	0.43 100	0.36 87	2.45 305	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.27 277	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.44 245	0.28 209	0.47 112	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

iGMRVC	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.27 277	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.57 174	0.31 142	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

RAFT-345	0.56 224	0.37 100	2.68 413	0.40 346	0.34 324	0.58 266	0.41 424	0.49 85	0.70 325	0.51 251	0.99 522	0.43 230	0.28 209	1.56 424	0.81 408	0.10 123	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.11 78	0.09 6

iRAFT	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.17 69	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.56 170	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

RAFT-IKP	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.16 47	0.60 301	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.51 146	0.31 142	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

TestStereo	0.49 165	0.88 365	2.38 255	0.30 154	0.16 47	0.43 92	0.25 240	0.55 139	0.46 89	0.38 145	0.46 221	0.34 187	0.28 209	1.96 506	0.28 105	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.09 94	0.15 146	0.13 25

raft+_RVC	0.62 296	1.18 447	2.43 279	0.36 283	2.08 589	0.52 187	0.25 240	0.66 203	0.54 156	0.36 136	0.46 221	0.32 174	0.28 209	0.49 139	0.43 239	0.10 123	0.91 456	0.10 154	0.09 94	0.22 300	0.70 400

RALCasStereoNet	0.65 329	1.34 487	2.56 358	0.43 374	0.96 514	0.50 158	0.26 258	0.62 182	0.56 175	0.43 173	0.49 249	0.36 193	0.28 209	0.72 250	0.53 297	0.10 123	1.18 486	0.09 92	0.08 60	0.27 383	1.27 515

depthmonostereo	0.38 65	0.68 277	1.59 95	0.48 398	0.14 26	0.41 74	0.19 80	0.52 111	0.42 64	0.26 73	0.29 108	0.31 167	0.29 229	0.64 209	0.33 165	0.09 54	0.10 136	0.09 92	0.08 60	0.10 63	0.50 302

rvit_stereo_0075_2	0.45 121	0.45 171	2.60 373	0.34 241	0.32 307	0.41 74	0.21 121	0.60 172	0.54 156	0.39 150	0.51 265	0.40 217	0.29 229	0.46 107	0.31 142	0.21 489	0.15 241	0.22 499	0.15 292	0.18 216	0.33 185

GMStereo_Zeroshot	0.44 116	0.44 163	1.84 126	0.44 379	0.20 137	0.52 187	0.19 80	0.60 172	0.54 156	0.58 325	0.59 349	0.63 356	0.29 229	0.59 182	0.34 177	0.16 416	0.09 105	0.16 433	0.09 94	0.26 369	0.26 137

RAFT+CT+SA	0.60 267	1.25 468	2.49 330	0.38 316	0.75 484	0.55 223	0.34 379	0.83 305	0.68 302	0.39 150	0.55 312	0.44 245	0.29 229	0.75 257	0.28 105	0.09 54	0.24 319	0.11 229	0.51 543	0.30 415	0.74 412

UDGNet	0.50 172	1.36 496	2.44 287	0.37 296	0.19 121	0.58 266	0.23 184	0.49 85	0.69 314	0.42 165	0.39 184	0.34 187	0.29 229	0.55 167	0.32 152	0.25 517	0.10 136	0.37 546	0.19 363	0.30 415	0.17 67

NRIStereo	0.50 172	0.34 71	2.44 287	0.52 425	0.16 47	0.94 514	0.73 535	0.52 111	0.65 254	0.48 204	0.40 193	0.59 338	0.29 229	0.78 269	0.33 165	0.11 223	0.13 206	0.11 229	0.09 94	0.22 300	0.25 129

RAFT-RH_RVC	0.65 329	0.73 304	2.78 447	0.39 333	0.29 269	0.60 301	0.18 72	0.45 59	0.63 237	0.75 463	1.89 569	0.47 275	0.29 229	1.59 437	1.21 479	0.15 396	0.07 14	0.13 349	0.13 245	0.11 78	0.10 10

Anonymous3	0.47 137	0.49 189	2.61 378	0.33 216	0.25 216	0.72 429	0.32 356	0.80 276	0.60 208	0.36 136	0.41 195	0.33 182	0.29 229	0.46 107	0.30 123	0.19 467	0.18 277	0.13 349	0.13 245	0.18 216	0.22 105

sAnonymous2	0.45 121	0.88 365	2.97 479	0.31 173	0.25 216	0.34 33	0.28 290	0.56 145	0.49 106	0.25 55	0.30 117	0.23 88	0.29 229	0.31 18	0.22 19	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.13 245	0.38 486	0.43 258

CroCo_RVC	0.45 121	0.88 365	2.97 479	0.31 173	0.25 216	0.34 33	0.28 290	0.56 145	0.49 106	0.25 55	0.30 117	0.23 88	0.29 229	0.31 18	0.22 19	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.13 245	0.38 486	0.43 258

test_xeample3	0.86 455	0.75 319	3.36 520	0.65 472	0.76 487	0.49 144	0.33 370	1.21 542	0.80 427	0.61 365	0.23 63	0.30 157	0.29 229	1.17 360	1.57 512	0.10 123	1.79 555	0.10 154	0.40 511	0.25 349	2.09 563

MSCF	0.88 463	0.84 349	1.67 105	2.15 591	1.87 580	0.51 167	0.21 121	0.63 190	0.61 214	0.32 118	0.29 108	0.17 45	0.30 240	1.06 331	0.67 361	0.11 223	1.92 561	0.08 41	0.31 458	0.19 246	3.72 607

rvit_0105_5	0.43 100	0.73 304	2.10 193	0.31 173	0.18 88	0.41 74	0.31 345	0.69 216	0.67 275	0.32 118	0.34 154	0.38 204	0.30 240	0.42 94	0.30 123	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.15 292	0.15 146	0.30 165

Any-RAFT	0.42 95	0.33 61	1.89 142	0.28 114	0.21 151	0.69 415	0.21 121	0.83 305	0.60 208	0.45 186	0.43 201	0.62 352	0.30 240	0.48 125	0.24 48	0.11 223	0.40 365	0.08 41	0.06 9	0.10 63	0.16 59

ACRE	0.63 310	1.55 530	3.41 533	0.76 493	0.28 261	0.60 301	0.56 491	0.82 294	0.68 302	0.57 318	0.62 373	0.43 230	0.30 240	0.47 112	0.42 232	0.12 276	0.19 283	0.13 349	0.14 268	0.36 470	0.20 91

rafts_anoy	0.60 267	1.33 484	2.59 366	0.53 429	1.09 537	0.49 144	0.25 240	0.67 208	0.53 150	0.41 157	0.38 178	0.33 182	0.30 240	0.68 227	0.41 225	0.10 123	1.13 483	0.13 349	0.15 292	0.20 269	0.29 156

DIP-Stereo	0.43 100	0.50 197	2.21 221	0.27 93	0.18 88	0.63 356	0.17 58	0.94 400	0.58 190	0.49 220	0.48 235	0.30 157	0.30 240	0.40 76	0.31 142	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.15 146	0.33 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.53 201	0.70 289	1.11 34	0.30 154	0.36 348	0.49 144	0.28 290	1.39 556	1.68 573	0.31 113	0.30 117	0.30 157	0.31 246	1.43 401	0.39 213	0.11 223	0.12 188	0.11 229	0.10 135	0.35 463	0.53 323

GASTEREO	0.89 471	0.83 344	1.67 105	2.15 591	1.89 581	0.52 187	0.21 121	0.62 182	0.62 225	0.33 123	0.31 129	0.16 35	0.31 246	1.11 348	0.68 364	0.11 223	1.92 561	0.08 41	0.29 440	0.19 246	3.79 608

castereo	0.34 28	0.48 182	1.00 16	0.25 59	0.29 269	0.41 74	0.27 277	0.76 247	0.49 106	0.23 38	0.30 117	0.24 99	0.31 246	0.29 11	0.29 116	0.09 54	0.20 298	0.09 92	0.31 458	0.12 91	0.44 274

GCST	0.84 443	1.48 523	3.02 489	1.12 540	1.09 537	0.62 342	0.19 80	0.79 270	0.56 175	0.60 355	0.65 402	0.50 289	0.31 246	1.24 372	0.74 388	0.76 570	0.46 376	0.84 577	0.64 566	0.71 557	0.57 347

CIPLG	0.63 310	1.59 538	3.16 504	0.79 500	0.31 295	0.62 342	0.57 494	0.82 294	0.68 302	0.58 325	0.63 381	0.43 230	0.31 246	0.48 125	0.42 232	0.12 276	0.20 298	0.13 349	0.13 245	0.36 470	0.21 98

IPLGR_C	0.64 320	1.66 550	3.36 520	0.80 502	0.31 295	0.60 301	0.60 503	0.82 294	0.69 314	0.58 325	0.62 373	0.44 245	0.31 246	0.47 112	0.43 239	0.12 276	0.22 310	0.13 349	0.15 292	0.35 463	0.21 98

GANet-ADL	0.48 150	0.56 229	2.51 336	0.34 241	0.20 137	0.58 266	0.25 240	0.80 276	0.57 182	0.43 173	0.61 366	0.56 326	0.31 246	0.44 101	0.44 245	0.14 365	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.22 300	0.38 219

RALAANet	0.52 187	1.37 501	2.63 384	0.33 216	0.23 194	0.48 136	0.19 80	0.69 216	0.55 167	0.49 220	0.46 221	0.39 208	0.31 246	0.53 159	0.53 297	0.10 123	0.33 349	0.11 229	0.17 332	0.29 406	0.13 25

ARAFT	0.65 329	1.69 552	3.34 519	0.29 134	0.16 47	0.65 385	0.36 398	0.96 417	0.73 353	0.63 389	0.49 249	0.56 326	0.31 246	1.23 370	0.35 185	0.11 223	0.08 51	0.14 384	0.13 245	0.38 486	0.50 302

FSD					1.93 584	0.63 356	0.33 370	0.46 67	0.53 150	0.32 118	0.32 141	0.40 217	0.32 255	1.14 354	0.60 328	0.28 528	2.77 602	0.31 533	0.30 450	0.31 424

BUS	0.45 121	0.32 49	1.58 91	0.31 173	0.22 164	0.91 507	0.23 184	1.05 493	0.67 275	0.64 400	0.53 281	0.65 369	0.32 255	0.48 125	0.34 177	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

NINENet	0.54 212	0.40 127	2.19 214	0.55 438	0.26 233	0.91 507	0.23 184	1.05 493	0.77 401	0.54 276	0.57 337	0.65 369	0.32 255	1.22 367	0.34 177	0.16 416	0.13 206	0.16 433	0.11 185	0.16 167	0.14 37

OMP-Stereo	0.64 320	0.87 361	2.38 255	0.56 447	0.37 355	0.60 301	0.26 258	0.75 244	0.71 339	0.65 416	0.60 358	0.68 395	0.32 255	2.07 517	1.18 473	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.09 94	0.17 191	0.28 150

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 239	1.48 523	2.53 341	0.29 134	0.78 492	0.52 187	0.20 95	0.68 213	0.66 262	0.51 251	0.61 366	0.40 217	0.32 255	0.40 76	0.43 239	0.08 23	0.63 418	0.09 92	0.09 94	0.37 478	0.58 352

DN-CSS_ROB	0.56 224	1.64 547	2.75 440	0.42 361	0.22 164	0.57 255	0.19 80	0.79 270	0.66 262	0.46 198	0.62 373	0.41 224	0.32 255	0.73 251	0.49 280	0.12 276	0.08 51	0.14 384	0.13 245	0.38 486	0.17 67

rvit_0105_3	0.46 130	0.86 359	2.24 227	0.33 216	0.19 121	0.44 102	0.35 389	0.74 240	0.70 325	0.38 145	0.38 178	0.41 224	0.33 261	0.46 107	0.32 152	0.19 467	0.17 269	0.17 452	0.18 345	0.15 146	0.22 105

MyStereo8	0.73 392	1.16 441	2.89 469	0.53 429	0.34 324	0.71 423	0.20 95	1.87 584	0.59 201	0.53 270	0.66 409	0.50 289	0.33 261	1.27 381	0.62 340	0.10 123	1.19 487	0.10 154	0.21 385	0.21 283	0.61 362

Selective-RAFT	0.46 130	0.48 182	1.88 140	0.32 194	0.16 47	0.61 321	0.19 80	0.66 203	0.62 225	0.28 94	0.30 117	0.41 224	0.33 261	0.51 146	0.32 152	0.11 223	1.09 478	0.09 92	0.35 489	0.19 246	0.37 210

Sa-1000	0.61 275	1.07 415	2.71 428	0.32 194	0.61 459	0.61 321	0.31 345	1.00 452	0.76 388	0.53 270	0.83 486	0.43 230	0.33 261	0.69 231	0.30 123	0.10 123	0.52 392	0.13 349	0.28 436	0.29 406	0.29 156

GwcNet-ADL	0.54 212	0.78 330	2.85 463	0.31 173	0.20 137	0.58 266	0.29 318	0.93 394	0.67 275	0.48 204	0.47 227	0.56 326	0.33 261	0.48 125	0.80 404	0.13 324	0.12 188	0.09 92	0.09 94	0.14 134	0.40 234

PFNet	0.62 296	0.42 138	2.69 420	0.43 374	0.55 433	0.62 342	0.27 277	0.64 197	0.72 348	0.61 365	0.56 326	0.45 257	0.33 261	1.86 489	1.12 465	0.28 528	0.09 105	0.12 288	0.16 314	0.26 369	0.27 144

raftrobust	0.52 187	1.14 432	2.15 205	0.33 216	0.99 518	0.53 198	0.21 121	0.59 165	0.50 118	0.53 270	0.36 165	0.31 167	0.33 261	0.47 112	0.42 232	0.10 123	0.55 400	0.09 92	0.08 60	0.22 300	0.46 285

AdaStereo	0.48 150	0.44 163	2.18 211	0.36 283	0.20 137	0.59 286	0.29 318	0.97 425	0.74 373	0.52 261	0.55 312	0.61 347	0.33 261	0.52 151	0.44 245	0.18 449	0.08 51	0.17 452	0.11 185	0.18 216	0.24 125
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.
11t1	0.60 267	0.49 189	2.19 214	0.35 264	0.58 444	0.48 136	0.21 121	0.72 234	0.73 353	0.49 220	0.47 227	0.35 191	0.34 269	0.61 194	0.71 375	0.12 276	1.26 500	0.10 154	0.29 440	0.16 167	1.22 509

AFF-stereo	0.57 231	1.51 527	2.59 366	0.33 216	0.23 194	0.51 167	0.21 121	0.69 216	0.68 302	0.49 220	0.63 381	0.49 285	0.34 269	0.50 145	0.37 200	0.08 23	0.54 397	0.10 154	0.10 135	0.40 502	0.60 361

G2L-ROB	0.59 257	1.32 479	2.59 366	0.30 154	0.22 164	0.59 286	0.28 290	0.80 276	0.61 214	0.56 301	0.45 216	0.70 412	0.35 271	1.38 392	0.72 379	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.22 300	0.31 174

H2IRNET	0.48 150	1.04 411	2.57 362	0.31 173	0.19 121	0.54 209	0.19 80	0.55 139	0.53 150	0.28 94	0.56 326	0.47 275	0.35 271	0.47 112	0.40 216	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.14 268	0.37 478	0.26 137

tt1	0.74 396	0.73 304	2.34 248	0.67 480	0.63 462	0.75 443	0.24 213	0.85 328	0.96 510	0.81 484	0.38 178	0.26 119	0.35 271	0.64 209	0.22 19	0.10 123	2.16 584	0.11 229	0.09 94	0.25 349	2.19 570

RCA-Stereo	0.45 121	0.38 110	1.80 118	0.27 93	0.25 216	0.58 266	0.23 184	0.84 314	0.66 262	0.42 165	0.44 213	0.28 140	0.35 271	0.31 18	0.21 11	0.09 54	1.01 466	0.09 92	0.07 37	0.21 283	0.53 323

UGAM	0.69 369	0.84 349	2.66 398	0.40 346	0.20 137	0.53 198	0.34 379	0.63 190	0.74 373	0.45 186	0.74 460	0.95 509	0.36 275	2.57 558	0.42 232	0.11 223	0.45 375	0.17 452	0.19 363	0.43 517	0.57 347

x	0.65 329	0.62 255	2.12 197	0.36 283	0.61 459	0.48 136	0.24 213	0.80 276	0.89 485	0.50 239	0.56 326	0.44 245	0.36 275	0.62 201	0.80 404	0.11 223	1.44 526	0.11 229	0.39 510	0.16 167	1.34 522

dad	0.58 239	1.35 491	2.39 262	0.31 173	0.20 137	0.62 342	0.26 258	0.56 145	0.79 419	0.66 423	0.64 394	0.64 364	0.36 275	0.87 289	0.48 270	0.28 528	0.15 241	0.40 549	0.18 345	0.24 324	0.22 105

ICVP	0.48 150	0.33 61	2.37 252	0.34 241	0.22 164	0.60 301	0.55 487	0.79 270	0.53 150	0.45 186	0.60 358	0.49 285	0.36 275	0.55 167	0.46 257	0.16 416	0.16 256	0.14 384	0.11 185	0.16 167	0.32 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 150	0.39 119	2.30 240	0.28 114	0.27 246	0.70 418	0.32 356	1.00 452	0.69 314	0.50 239	0.52 274	0.43 230	0.36 275	0.53 159	0.44 245	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.16 314	0.18 216	0.23 115

DMCA	0.50 172	0.83 344	1.95 153	0.32 194	0.24 206	0.59 286	0.26 258	0.81 285	0.68 302	0.59 344	0.49 249	0.56 326	0.36 275	0.65 216	0.65 354	0.14 365	0.10 136	0.14 384	0.10 135	0.19 246	0.29 156

G2L-Stereo	0.62 296	1.27 471	2.67 406	0.31 173	0.27 246	0.59 286	0.29 318	0.81 285	0.60 208	0.56 301	0.53 281	0.71 415	0.37 281	1.74 458	0.57 313	0.13 324	0.11 165	0.13 349	0.11 185	0.29 406	0.34 194

DDVS	0.67 355	0.46 174	1.74 110	2.40 598	0.35 335	0.86 490	0.98 558	0.72 234	0.52 137	0.53 270	0.57 337	0.89 492	0.37 281	1.22 367	0.57 313	0.15 396	0.14 223	0.14 384	0.12 223	0.19 246	0.42 248

test_sample3	0.61 275	0.48 182	2.24 227	0.34 241	0.19 121	0.58 266	0.25 240	0.97 425	0.76 388	0.54 276	0.52 274	0.46 266	0.37 281	1.78 469	0.57 313	0.13 324	0.79 439	0.12 288	0.21 385	0.17 191	0.73 408

xx1	0.71 380	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.85 328	1.05 529	0.77 469	0.39 184	0.46 266	0.37 281	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.12 288	0.41 516	0.16 167	1.18 500

DCANet-4	0.43 100	0.32 49	2.31 243	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.55 289	0.48 235	0.28 140	0.37 281	0.40 76	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

qqq	0.65 329	0.63 257	2.10 193	0.30 154	0.64 466	0.46 116	0.27 277	0.81 285	0.83 448	0.48 204	0.56 326	0.46 266	0.37 281	1.03 325	0.75 389	0.11 223	1.41 522	0.12 288	0.41 516	0.16 167	1.18 500

RAFT_CTSACE	0.58 239	1.16 441	2.76 443	0.36 283	0.29 269	0.54 209	0.29 318	0.69 216	0.51 125	0.51 251	0.75 467	0.67 381	0.37 281	0.63 202	0.47 262	0.08 23	0.49 384	0.11 229	0.10 135	0.41 509	0.32 181

HCRNet	0.50 172	0.75 319	2.08 182	0.39 333	0.29 269	0.58 266	0.22 145	0.79 270	0.67 275	0.49 220	0.49 249	0.48 283	0.37 281	1.13 352	0.40 216	0.15 396	0.10 136	0.15 413	0.13 245	0.21 283	0.19 82

MLCV	0.59 257	1.41 508	2.41 270	0.31 173	0.15 35	0.60 301	0.23 184	0.77 254	0.63 237	0.67 425	0.66 409	0.55 320	0.37 281	1.16 357	1.09 460	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.21 283	0.29 156

rvit_105_1	0.52 187	0.93 389	2.30 240	0.36 283	0.24 206	0.51 167	0.45 451	0.81 285	0.79 419	0.46 198	0.44 213	0.45 257	0.38 290	0.63 202	0.39 213	0.20 478	0.18 277	0.18 471	0.22 399	0.18 216	0.21 98

test_sample5	0.63 310	0.50 197	2.19 214	0.34 241	0.19 121	0.56 232	0.26 258	0.98 433	0.77 401	0.55 289	0.63 381	0.45 257	0.38 290	1.87 493	0.58 319	0.14 365	0.82 448	0.13 349	0.22 399	0.18 216	0.76 415

test_sample4	0.62 296	0.49 189	2.24 227	0.34 241	0.19 121	0.57 255	0.25 240	0.98 433	0.76 388	0.56 301	0.55 312	0.45 257	0.38 290	1.78 469	0.56 310	0.13 324	0.80 442	0.13 349	0.21 385	0.17 191	0.76 415

ACVNet-DCA	0.67 355	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.81 285	0.83 448	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.16 167	1.18 500

1test111	0.72 389	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.81 285	0.83 448	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	1.03 325	0.75 389	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.16 167	1.18 500

cc1	0.74 396	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.85 328	1.05 529	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.25 349	2.20 573

mmm	0.66 349	0.53 213	1.83 123	0.38 316	0.86 501	0.49 144	0.27 277	0.82 294	0.83 448	0.59 344	0.69 422	0.47 275	0.38 290	0.81 281	0.73 383	0.12 276	1.37 516	0.14 384	0.45 523	0.18 216	1.35 524

DualNet	0.63 310	0.50 197	2.19 214	0.34 241	0.19 121	0.56 232	0.26 258	0.98 433	0.77 401	0.56 301	0.66 409	0.45 257	0.38 290	1.87 493	0.58 319	0.14 365	0.82 448	0.13 349	0.22 399	0.18 216	0.76 415

BSDual-CNN	0.48 150	0.32 49	1.58 91	0.31 173	0.22 164	0.76 448	0.32 356	1.05 493	0.67 275	0.64 400	0.53 281	0.63 356	0.38 290	0.48 125	0.97 430	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

psmg	0.48 150	0.32 49	1.58 91	0.28 114	0.22 164	0.75 443	0.35 389	0.94 400	0.67 275	0.61 365	0.59 349	0.63 356	0.38 290	0.48 125	0.97 430	0.13 324	0.11 165	0.13 349	0.13 245	0.14 134	0.15 46

IIG-Stereo	0.65 329	0.87 361	2.32 245	0.55 438	0.23 194	0.62 342	0.21 121	0.78 261	0.71 339	0.64 400	0.69 422	0.69 406	0.38 290	2.07 517	1.37 497	0.11 223	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.15 146	0.27 144

111	0.57 231	1.41 508	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.59 286	0.26 258	0.90 374	0.83 448	0.50 239	0.54 301	0.57 330	0.38 290	0.54 165	0.41 225	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.24 324	0.81 439

FENet	0.48 150	0.58 233	2.46 313	0.33 216	0.18 88	0.58 266	0.22 145	0.83 305	0.64 247	0.49 220	0.42 198	0.55 320	0.38 290	0.52 151	0.51 287	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.11 185	0.17 191	0.31 174

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 443	1.41 508	2.80 450	0.94 516	0.35 335	0.89 503	0.41 424	0.89 365	0.66 262	0.57 318	0.63 381	0.75 430	0.38 290	2.37 542	0.55 306	1.16 589	0.31 344	0.36 544	0.21 385	0.59 547	0.63 370

HITNet	0.55 216	1.28 474	2.73 435	0.35 264	0.14 26	0.56 232	0.23 184	0.89 365	0.62 225	0.52 261	0.51 265	0.49 285	0.38 290	0.52 151	0.60 328	0.09 54	0.07 14	0.10 154	0.08 60	0.25 349	0.61 362
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
test_sample6	0.64 320	0.51 204	2.17 208	0.35 264	0.18 88	0.56 232	0.27 277	1.00 452	0.80 427	0.56 301	0.66 409	0.47 275	0.39 305	1.95 504	0.60 328	0.14 365	0.80 442	0.13 349	0.21 385	0.18 216	0.78 425

AEACV	0.89 471	0.29 13	1.84 126	2.50 600	1.68 575	0.53 198	0.21 121	1.01 462	0.42 64	0.68 431	0.31 129	0.22 79	0.39 305	1.63 441	0.25 65	0.09 54	2.60 598	0.09 92	0.54 548	0.23 317	2.27 580

AASNet	0.66 349	1.49 525	2.97 479	0.37 296	0.33 314	0.65 385	0.30 334	1.00 452	0.78 406	0.56 301	0.60 358	0.55 320	0.39 305	0.88 296	0.96 428	0.15 396	0.12 188	0.13 349	0.11 185	0.45 524	0.35 201

xxxx	0.97 502	0.64 261	2.14 204	0.30 154	0.67 471	0.64 369	0.24 213	1.09 514	0.91 491	0.57 318	0.65 402	0.58 334	0.39 305	1.57 429	5.49 608	0.13 324	1.38 517	0.11 229	0.32 466	0.17 191	1.41 531

DeepPruner_ROB	0.58 239	1.06 414	2.68 413	0.30 154	0.26 233	0.63 356	0.31 345	0.83 305	0.51 125	0.62 378	0.56 326	0.65 369	0.39 305	1.06 331	0.56 310	0.19 467	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.24 324	0.33 185

iResNet	0.59 257	1.09 419	2.54 346	0.44 379	0.18 88	0.65 385	0.29 318	0.89 365	0.75 379	0.59 344	0.64 394	0.43 230	0.39 305	0.73 251	1.24 485	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.21 283	0.40 234

NOSS_ROB	0.75 407	1.03 408	2.27 233	0.68 486	0.26 233	0.68 412	0.30 334	0.99 442	0.82 441	0.59 344	0.58 344	0.77 437	0.39 305	2.75 576	0.48 270	0.25 517	0.24 319	0.28 523	0.26 425	0.29 406	1.07 493

G2L-Stereo_test	0.64 320	1.34 487	2.55 354	0.34 241	0.24 206	0.75 443	0.39 417	0.83 305	0.65 254	0.62 378	0.54 301	0.74 425	0.40 312	1.57 429	0.75 389	0.11 223	0.08 51	0.08 41	0.08 60	0.28 396	0.43 258

ISRNet	0.51 184	0.58 233	1.96 157	0.38 316	0.31 295	0.49 144	0.21 121	0.80 276	0.71 339	0.64 400	0.71 450	0.66 378	0.40 312	0.59 182	0.45 251	0.23 504	0.16 256	0.21 494	0.20 374	0.21 283	0.37 210

CoDeX	0.54 212	0.52 209	2.25 231	0.30 154	0.26 233	0.61 321	0.32 356	1.03 479	0.73 353	0.49 220	0.56 326	0.52 301	0.40 312	1.59 437	0.38 208	0.12 276	0.09 105	0.11 229	0.10 135	0.15 146	0.22 105

ffm	0.78 422	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	0.85 328	0.96 510	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	0.64 209	0.22 19	0.10 123	2.16 584	0.15 413	0.33 480	0.25 349	2.19 570

ff1	1.07 522	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	0.85 328	0.96 510	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.10 123	2.16 584	0.15 413	0.33 480	0.25 349	2.19 570

mmx	0.99 506	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	1.05 493	0.92 493	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.13 324	1.25 496	0.15 413	0.33 480	0.19 246	1.28 517

xxx	0.99 506	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	1.05 493	0.92 493	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.13 324	1.25 496	0.15 413	0.33 480	0.19 246	1.28 517

test_5	0.61 275	1.25 468	2.76 443	0.39 333	0.64 466	0.58 266	0.35 389	0.85 328	0.66 262	0.49 220	0.56 326	0.55 320	0.40 312	0.79 273	0.32 152	0.10 123	0.19 283	0.12 288	0.12 223	0.33 439	0.85 449

hknet	0.53 201	0.39 119	2.04 174	0.31 173	0.24 206	0.76 448	0.32 356	1.05 493	0.71 339	0.64 400	0.53 281	0.79 445	0.40 312	0.84 285	0.78 399	0.12 276	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

TRStereo	0.89 471	1.02 404	2.91 472	4.59 612	0.31 295	0.93 512	0.23 184	1.93 588	0.66 262	0.37 139	0.54 301	0.48 283	0.40 312	0.67 222	0.29 116	0.13 324	0.37 354	0.11 229	0.48 533	0.13 110	1.21 507

RAFT	0.62 296	1.35 491	2.26 232	0.62 462	0.53 429	0.47 129	0.35 389	0.70 226	0.58 190	0.50 239	0.50 261	0.79 445	0.40 312	0.49 139	0.36 189	0.11 223	0.79 439	0.14 384	0.13 245	0.52 541	0.72 404

CFNet	0.65 329	1.45 518	2.27 233	0.34 241	0.25 216	0.64 369	0.23 184	0.93 394	0.79 419	0.48 204	0.59 349	0.58 334	0.40 312	2.28 535	0.63 347	0.13 324	0.09 105	0.15 413	0.14 268	0.34 449	0.26 137

xyz-stereo-finetune2	0.40 82	0.89 370	1.40 69	0.22 16	0.12 6	0.58 266	0.23 184	0.55 139	0.50 118	0.33 123	0.47 227	0.30 157	0.41 324	0.81 281	0.60 328	0.09 54	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.12 91	0.12 20

test_sample2	0.59 257	0.42 138	1.84 126	0.33 216	0.18 88	0.52 187	0.28 290	0.86 339	0.70 325	0.47 201	0.53 281	0.46 266	0.41 324	1.51 416	0.66 357	0.12 276	0.93 458	0.11 229	0.24 408	0.16 167	1.01 484

SMFormer	0.64 320	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.86 417	0.13 324	1.01 466	0.11 229	0.26 425	0.17 191	0.84 444

tta	0.63 310	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.86 417	0.13 324	1.01 466	0.11 229	0.26 425	0.19 246	0.59 357

qqq1	0.62 296	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.64 349	0.13 324	1.01 466	0.09 92	0.24 408	0.19 246	0.59 357

fff1	0.62 296	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.64 349	0.13 324	1.01 466	0.09 92	0.24 408	0.19 246	0.59 357

HH	0.79 426	0.52 209	2.72 430	1.45 558	0.80 494	0.91 507	0.23 184	0.76 247	0.76 388	0.64 400	0.55 312	0.87 485	0.41 324	0.94 310	0.45 251	0.09 54	1.20 488	0.10 154	0.09 94	0.16 167	2.16 567

HanStereo	0.79 426	0.52 209	2.72 430	1.45 558	0.80 494	0.91 507	0.23 184	0.76 247	0.76 388	0.64 400	0.55 312	0.87 485	0.41 324	0.94 310	0.45 251	0.09 54	1.20 488	0.10 154	0.09 94	0.16 167	2.16 567

CASS	0.43 100	0.34 71	2.01 165	0.33 216	0.17 69	0.54 209	0.24 213	0.71 232	0.52 137	0.62 378	0.55 312	0.40 217	0.41 324	0.43 96	0.33 165	0.17 436	0.10 136	0.14 384	0.11 185	0.18 216	0.23 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet	0.49 165	0.91 380	2.63 384	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.56 301	0.49 249	0.32 174	0.41 324	0.39 69	0.41 225	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.14 134	0.45 279

test_xeample	0.98 504	0.65 265	2.12 197	0.29 134	0.67 471	0.60 301	0.28 290	1.08 512	0.85 463	0.62 378	0.70 435	0.44 245	0.41 324	1.95 504	5.45 606	0.12 276	1.33 512	0.11 229	0.31 458	0.18 216	1.42 532

UPFNet	0.51 184	0.67 267	2.04 174	0.34 241	0.33 314	0.65 385	0.37 401	0.88 356	0.65 254	0.60 355	0.53 281	0.61 347	0.41 324	0.77 262	0.55 306	0.13 324	0.13 206	0.13 349	0.13 245	0.20 269	0.16 59

cf-r	0.62 296	1.27 471	2.99 484	0.34 241	0.28 261	0.60 301	0.28 290	0.82 294	0.70 325	0.55 289	0.61 366	0.77 437	0.41 324	1.32 386	0.52 290	0.13 324	0.09 105	0.11 229	0.12 223	0.22 300	0.27 144

IGEV-FE	0.91 480	0.39 119	3.80 558	0.42 361	1.95 585	0.56 232	0.64 514	0.84 314	0.55 167	1.45 568	0.53 281	0.79 445	0.42 337	0.57 174	1.13 466	0.10 123	0.49 384	0.10 154	0.34 485	0.19 246	2.97 593

MyStereo05	0.57 231	0.72 300	2.72 430	0.31 173	0.25 216	0.60 301	0.30 334	0.87 348	0.82 441	0.54 276	0.37 171	0.53 304	0.42 337	0.63 202	0.73 383	0.09 54	0.55 400	0.12 288	0.20 374	0.16 167	0.56 341

MyStereo04	0.57 231	0.68 277	2.66 398	0.30 154	0.41 384	0.61 321	0.31 345	0.88 356	0.80 427	0.48 204	0.37 171	0.54 311	0.42 337	0.61 194	0.71 375	0.09 54	0.59 408	0.12 288	0.21 385	0.16 167	0.48 294

IGEV_Zeroshot_test	0.91 480	0.39 119	3.80 558	0.42 361	1.95 585	0.56 232	0.64 514	0.84 314	0.55 167	1.45 568	0.53 281	0.79 445	0.42 337	0.57 174	1.13 466	0.10 123	0.49 384	0.10 154	0.34 485	0.19 246	2.97 593

TestStereo1	0.59 257	1.21 454	2.63 384	0.40 346	0.60 450	0.56 232	0.34 379	0.82 294	0.73 353	0.45 186	0.63 381	0.36 193	0.42 337	0.66 219	0.42 232	0.10 123	0.32 345	0.12 288	0.10 135	0.34 449	0.52 317

SA-5K	0.59 257	1.21 454	2.63 384	0.40 346	0.60 450	0.56 232	0.34 379	0.82 294	0.73 353	0.45 186	0.63 381	0.36 193	0.42 337	0.66 219	0.42 232	0.10 123	0.32 345	0.12 288	0.10 135	0.34 449	0.52 317

CSP-Net	0.55 216	0.61 248	1.81 122	0.30 154	0.23 194	0.77 458	0.35 389	0.90 374	0.62 225	0.62 378	0.60 358	0.65 369	0.42 337	1.76 463	0.47 262	0.17 436	0.12 188	0.10 154	0.10 135	0.21 283	0.16 59

222	1.02 511	0.60 242	1.95 153	0.29 134	0.51 419	0.62 342	0.24 213	1.09 514	0.86 470	0.64 400	0.67 414	0.47 275	0.42 337	1.86 489	6.73 612	0.13 324	1.21 491	0.11 229	0.32 466	0.17 191	1.44 533

ACVNet	0.54 212	0.87 361	2.45 305	0.28 114	0.22 164	0.59 286	0.36 398	0.69 216	0.73 353	0.49 220	0.59 349	0.69 406	0.42 337	0.47 112	0.70 369	0.11 223	0.10 136	0.10 154	0.09 94	0.36 470	0.39 227

GwcNet-RSSM	0.64 320	1.38 505	2.69 420	0.33 216	0.26 233	0.60 301	0.32 356	0.84 314	0.73 353	0.56 301	0.65 402	0.72 417	0.42 337	1.78 469	0.60 328	0.14 365	0.10 136	0.12 288	0.13 245	0.26 369	0.26 137

UCFNet_RVC	0.55 216	1.16 441	2.48 324	0.31 173	0.27 246	0.65 385	0.28 290	0.76 247	0.58 190	0.51 251	0.53 281	0.67 381	0.42 337	0.91 303	0.45 251	0.16 416	0.11 165	0.17 452	0.17 332	0.20 269	0.23 115

PS-NSSS	0.69 369	1.37 501	2.44 287	0.31 173	0.32 307	0.64 369	0.34 379	1.04 485	0.74 373	0.56 301	0.75 467	0.51 294	0.42 337	2.41 549	0.54 303	0.24 511	0.17 269	0.27 521	0.18 345	0.30 415	0.23 115

iResNet_ROB	0.60 267	1.59 538	2.04 174	0.32 194	0.21 151	0.60 301	0.22 145	0.99 442	0.85 463	0.61 365	0.63 381	0.58 334	0.42 337	1.08 341	0.98 439	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.06 9	0.23 317	0.33 185

PSMNet-RUCA	0.64 320	1.12 428	2.61 378	0.59 453	0.56 435	0.64 369	0.37 401	0.89 365	0.72 348	0.53 270	0.68 417	0.53 304	0.43 350	0.61 194	0.46 257	0.35 542	0.19 283	0.44 557	0.29 440	0.49 535	0.35 201

gwcnet-sp	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

scenet	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

ssnet	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

GMM-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.89 469	0.53 429	0.24 206	0.77 458	0.46 457	0.62 182	0.65 254	0.58 325	0.73 457	0.47 275	0.43 350	0.68 227	0.29 116	0.10 123	0.06 2	0.13 349	0.13 245	0.14 134	0.44 274

GES	0.49 165	0.54 216	2.37 252	0.31 173	0.19 121	0.61 321	0.30 334	0.93 394	0.52 137	0.49 220	0.53 281	0.40 217	0.43 350	0.59 182	0.67 361	0.16 416	0.11 165	0.12 288	0.10 135	0.20 269	0.30 165

STTStereo	0.58 239	0.95 392	2.95 477	0.37 296	0.31 295	0.62 342	0.32 356	0.81 285	0.63 237	0.61 365	0.55 312	0.67 381	0.43 350	0.87 289	0.48 270	0.16 416	0.16 256	0.17 452	0.20 374	0.17 191	0.25 129

BEATNet_4x	0.57 231	1.16 441	2.56 358	0.35 264	0.16 47	0.56 232	0.25 240	0.91 381	0.64 247	0.55 289	0.53 281	0.59 338	0.43 350	0.67 222	0.76 393	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.23 317	0.58 352

AANet_RVC	0.79 426	1.46 520	2.72 430	0.34 241	0.25 216	0.59 286	0.32 356	0.88 356	0.83 448	0.62 378	0.95 514	0.80 453	0.43 350	2.46 551	1.72 517	0.38 544	0.26 331	0.10 154	0.09 94	0.25 349	0.43 258

CFNet_ucs	0.50 172	0.55 225	2.28 235	0.27 93	0.22 164	0.58 266	0.23 184	0.90 374	0.69 314	0.54 276	0.64 394	0.68 395	0.44 359	0.55 167	0.34 177	0.14 365	0.12 188	0.16 433	0.11 185	0.19 246	0.38 219

IPLGR	0.58 239	0.64 261	3.12 500	0.37 296	0.18 88	0.62 342	0.54 483	1.06 506	0.69 314	0.73 453	0.46 221	0.50 289	0.44 359	1.12 351	0.31 142	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.21 283	0.20 91

AACVNet	0.61 275	1.13 431	2.47 318	0.37 296	0.21 151	0.57 255	0.25 240	0.75 244	0.55 167	0.56 301	0.60 358	0.66 378	0.44 359	2.11 524	0.49 280	0.14 365	0.11 165	0.14 384	0.11 185	0.35 463	0.23 115

GEStereo_RVC	0.61 275	1.19 450	2.61 378	0.48 398	0.25 216	0.63 356	0.37 401	1.05 493	0.79 419	0.55 289	0.55 312	0.59 338	0.44 359	1.10 343	0.48 270	0.16 416	0.11 165	0.12 288	0.11 185	0.27 383	0.43 258

CFNet-ft	0.60 267	1.16 441	2.45 305	0.29 134	0.30 285	0.64 369	0.28 290	0.69 216	0.57 182	0.49 220	0.57 337	0.79 445	0.44 359	1.48 412	0.62 340	0.15 396	0.10 136	0.28 523	0.14 268	0.21 283	0.29 156

FADNet-RVC-Resample	0.74 396	1.54 529	3.81 561	0.38 316	0.29 269	0.62 342	0.38 411	0.91 381	0.67 275	0.52 261	0.51 265	0.63 356	0.44 359	1.56 424	0.59 323	0.24 511	0.32 345	0.22 499	0.19 363	0.30 415	0.71 402

FADNet_RVC	0.87 462	1.51 527	2.90 471	0.31 173	0.24 206	0.71 423	0.25 240	1.00 452	0.65 254	0.45 186	0.57 337	0.61 347	0.44 359	1.53 420	0.75 389	0.94 577	0.97 460	0.28 523	1.00 596	0.89 570	1.36 527

CFNet_RVC	0.60 267	1.16 441	2.45 305	0.29 134	0.30 285	0.64 369	0.28 290	0.69 216	0.57 182	0.49 220	0.57 337	0.79 445	0.44 359	1.48 412	0.62 340	0.15 396	0.10 136	0.28 523	0.14 268	0.21 283	0.29 156

FE-Mocha	0.61 275	0.36 87	1.84 126	1.06 530	0.34 324	0.43 92	0.17 58	0.72 234	0.55 167	0.45 186	0.50 261	0.58 334	0.45 367	2.35 540	1.18 473	0.10 123	0.40 365	0.11 229	0.21 385	0.13 110	0.31 174

HI	0.47 137	0.82 342	2.49 330	0.29 134	0.22 164	0.45 108	0.20 95	0.59 165	0.43 70	0.59 344	0.59 349	0.65 369	0.45 367	0.48 125	0.40 216	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.11 185	0.24 324	0.20 91

CoSv	0.47 137	0.82 342	2.49 330	0.29 134	0.22 164	0.45 108	0.20 95	0.59 165	0.43 70	0.59 344	0.59 349	0.65 369	0.45 367	0.48 125	0.40 216	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.11 185	0.24 324	0.20 91

test_sample1	0.61 275	0.45 171	1.84 126	0.33 216	0.29 269	0.49 144	0.24 213	0.83 305	0.73 353	0.51 251	0.53 281	0.52 301	0.45 367	1.40 395	0.72 379	0.11 223	0.96 459	0.10 154	0.24 408	0.15 146	1.25 514

ToySt	0.67 355	0.88 365	2.61 378	0.39 333	0.73 481	0.61 321	0.38 411	0.78 261	0.73 353	0.43 173	0.70 435	0.72 417	0.45 367	0.66 219	0.62 340	0.14 365	0.63 418	0.13 349	0.33 480	0.24 324	1.18 500

riskmin	0.96 499	0.32 49	2.07 180	1.72 576	1.61 572	1.62 565	0.57 494	1.45 561	0.55 167	0.73 453	0.89 503	0.92 496	0.45 367	1.16 357	0.60 328	0.11 223	1.30 508	0.12 288	1.38 604	0.14 134	1.51 536

PSMNet-ADL	0.56 224	0.47 177	2.03 171	0.35 264	0.22 164	0.67 406	0.27 277	0.77 254	0.58 190	0.43 173	0.53 281	0.70 412	0.45 367	1.89 496	0.64 349	0.16 416	0.13 206	0.11 229	0.13 245	0.15 146	0.51 309

acv_ft	0.57 231	0.87 361	2.45 305	0.33 216	0.41 384	0.63 356	0.29 318	0.86 339	0.73 353	0.64 400	0.59 349	0.69 406	0.45 367	0.47 112	0.68 364	0.11 223	0.10 136	0.10 154	0.09 94	0.43 517	0.39 227

HSM-Net_RVC	0.70 376	0.40 127	2.45 305	0.27 93	0.19 121	0.68 412	0.30 334	1.29 547	0.73 353	0.73 453	0.70 435	0.77 437	0.45 367	3.73 601	0.46 257	0.13 324	0.09 105	0.10 154	0.09 94	0.13 110	0.32 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.62 296	1.15 438	3.11 499	0.39 333	0.37 355	0.60 301	0.28 290	0.87 348	0.64 247	0.63 389	0.56 326	0.71 415	0.45 367	1.08 341	0.52 290	0.15 396	0.12 188	0.14 384	0.15 292	0.18 216	0.25 129
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.55 216	0.61 248	2.07 180	0.34 241	0.21 151	0.68 412	0.26 258	0.87 348	0.73 353	0.70 439	0.69 422	0.74 425	0.45 367	1.10 343	0.62 340	0.12 276	0.09 105	0.14 384	0.14 268	0.27 383	0.24 125
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
TCMNet	0.72 389	1.15 438	2.78 447	0.51 423	0.52 422	0.73 433	0.39 417	0.94 400	0.78 406	0.60 355	0.68 417	0.63 356	0.46 378	1.71 454	0.72 379	0.18 449	0.19 283	0.23 507	0.18 345	0.40 502	0.56 341

YMNet	0.66 349	0.98 396	2.12 197	0.42 361	0.41 384	0.86 490	0.43 438	0.92 388	0.76 388	0.75 463	0.81 481	0.83 468	0.46 378	0.87 289	1.07 456	0.19 467	0.22 310	0.20 488	0.17 332	0.42 512	0.39 227

YMNet_1	0.66 349	0.98 396	2.12 197	0.42 361	0.41 384	0.86 490	0.43 438	0.92 388	0.76 388	0.75 463	0.81 481	0.83 468	0.46 378	0.87 289	1.07 456	0.19 467	0.22 310	0.20 488	0.17 332	0.42 512	0.39 227

anonymousa	0.74 396	0.60 242	2.58 364	0.96 520	1.33 554	0.61 321	0.26 258	0.69 216	0.56 175	0.55 289	0.84 488	0.82 463	0.46 378	0.56 170	0.61 337	0.10 123	1.11 481	0.12 288	0.98 595	0.14 134	0.97 479

SA	0.61 275	1.14 432	2.79 449	0.32 194	0.63 462	0.57 255	0.30 334	0.97 425	0.78 406	0.43 173	0.63 381	0.39 208	0.46 378	0.70 235	0.31 142	0.10 123	0.44 374	0.13 349	0.32 466	0.31 424	0.51 309

iRaft-Stereo_5w	0.65 329	1.35 491	2.21 221	0.30 154	0.63 462	0.49 144	0.28 290	0.78 261	0.64 247	0.41 157	0.61 366	0.62 352	0.46 378	1.79 473	0.48 270	0.10 123	0.25 328	0.11 229	0.12 223	0.40 502	0.94 470

ADLNet	0.68 362	1.02 404	2.68 413	0.35 264	0.34 324	0.67 406	0.34 379	0.95 414	0.79 419	0.70 439	0.62 373	0.80 453	0.46 378	1.77 466	0.69 367	0.15 396	0.12 188	0.14 384	0.14 268	0.31 424	0.54 329

PSMNet-RSSM	0.61 275	1.19 450	2.43 279	0.33 216	0.25 216	0.59 286	0.28 290	0.88 356	0.65 254	0.54 276	0.62 373	0.69 406	0.46 378	1.67 448	0.50 284	0.15 396	0.10 136	0.14 384	0.16 314	0.20 269	0.28 150

FADNet-RVC	0.69 369	1.65 548	2.74 438	0.35 264	0.26 233	0.60 301	0.29 318	0.91 381	0.67 275	0.46 198	0.51 265	0.62 352	0.46 378	1.75 460	0.81 408	0.17 436	0.20 298	0.17 452	0.18 345	0.60 548	0.39 227

NVstereo2D	0.63 310	0.57 231	2.29 238	0.37 296	0.35 335	0.69 415	0.49 470	0.96 417	0.88 480	0.49 220	0.54 301	0.72 417	0.46 378	1.98 508	0.50 284	0.19 467	0.20 298	0.18 471	0.16 314	0.28 396	0.34 194

iResNetv2_ROB	0.71 380	1.90 565	3.48 539	0.43 374	0.22 164	0.60 301	0.29 318	0.96 417	0.78 406	0.60 355	0.65 402	0.60 345	0.46 378	0.80 277	1.21 479	0.12 276	0.08 51	0.10 154	0.07 37	0.44 521	0.33 185

DispNO	0.76 412	1.36 496	3.15 503	0.32 194	0.27 246	0.59 286	0.29 318	0.88 356	0.72 348	0.55 289	0.79 480	0.83 468	0.47 389	2.46 551	1.23 483	0.12 276	0.10 136	0.18 471	0.31 458	0.20 269	0.25 129

1111x	1.06 519	0.79 334	3.29 515	0.33 216	0.60 450	0.64 369	0.33 370	1.10 517	0.92 493	0.59 344	0.69 422	0.59 338	0.47 389	2.64 565	4.61 602	0.12 276	1.38 517	0.11 229	0.49 535	0.18 216	1.30 519

SACVNet	0.68 362	1.08 418	2.58 364	0.38 316	0.28 261	0.65 385	0.37 401	0.91 381	0.65 254	0.67 425	0.62 373	0.69 406	0.47 389	2.07 517	0.65 354	0.18 449	0.14 223	0.16 433	0.15 292	0.39 495	0.41 243

CFNet_pseudo	0.47 137	0.50 197	2.19 214	0.26 76	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.80 276	0.62 225	0.50 239	0.56 326	0.68 395	0.47 389	0.53 159	0.33 165	0.11 223	0.10 136	0.15 413	0.10 135	0.18 216	0.33 185

ccs_rob	0.47 137	0.50 197	2.19 214	0.26 76	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.80 276	0.62 225	0.50 239	0.56 326	0.68 395	0.47 389	0.53 159	0.33 165	0.11 223	0.10 136	0.16 433	0.10 135	0.18 216	0.33 185

DLCB_ROB	0.61 275	0.96 393	2.00 163	0.37 296	0.25 216	0.65 385	0.37 401	0.86 339	0.76 388	0.73 453	0.70 435	0.84 471	0.47 389	1.57 429	0.72 379	0.13 324	0.13 206	0.14 384	0.14 268	0.18 216	0.33 185

PSMNet_ROB	0.75 407	1.42 513	2.93 474	0.39 333	0.32 307	0.73 433	0.56 491	0.90 374	0.74 373	0.56 301	0.60 358	0.75 430	0.47 389	2.00 510	1.31 489	0.18 449	0.13 206	0.19 478	0.20 374	0.26 369	0.40 234

z-ln-s-r	0.76 412	1.41 508	2.84 460	0.33 216	0.27 246	0.58 266	0.37 401	0.92 388	0.89 485	0.54 276	0.81 481	0.64 364	0.48 396	2.23 533	1.74 519	0.11 223	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.28 396	0.40 234

coex_refinement	0.67 355	1.33 484	2.48 324	0.38 316	0.26 233	0.64 369	0.34 379	0.88 356	0.68 302	0.61 365	0.63 381	0.80 453	0.48 396	1.84 483	1.09 460	0.13 324	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.18 216	0.38 219

ssnet_v2	0.64 320	0.99 398	2.67 406	0.33 216	0.22 164	0.72 429	0.45 451	1.00 452	0.80 427	0.66 423	0.54 301	0.81 458	0.48 396	0.91 303	1.08 459	0.16 416	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.33 439	0.31 174

ADLNet2	0.73 392	1.22 459	3.28 513	0.34 241	0.36 348	0.65 385	0.37 401	0.94 400	0.87 476	0.57 318	0.65 402	0.92 496	0.48 396	2.05 514	0.60 328	0.13 324	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.37 478	0.38 219

ac_64	0.63 310	0.77 324	2.71 428	0.37 296	0.34 324	0.64 369	0.30 334	0.86 339	0.67 275	0.58 325	0.53 281	0.88 489	0.48 396	1.84 483	0.71 375	0.15 396	0.12 188	0.12 288	0.12 223	0.21 283	0.25 129

StereoDRNet	0.71 380	1.24 465	2.56 358	0.42 361	0.45 404	0.73 433	0.46 457	0.98 433	0.81 435	0.77 469	0.56 326	0.74 425	0.48 396	1.69 453	0.91 423	0.15 396	0.14 223	0.15 413	0.15 292	0.26 369	0.51 309

xyz-stereo	3.06 599	0.44 163	30.74 637	0.24 44	0.12 6	15.34 621	0.24 213	0.56 145	0.49 106	0.62 378	7.90 614	0.64 364	0.49 402	1.44 406	1.05 451	0.09 54	0.07 14	0.34 542	0.08 60	0.13 110	0.19 82

DCVSM-stereo	0.52 187	0.37 100	2.45 305	0.30 154	0.22 164	0.54 209	0.52 477	0.60 172	0.52 137	0.69 435	0.47 227	0.79 445	0.49 402	0.56 170	0.90 422	0.13 324	0.14 223	0.15 413	0.13 245	0.20 269	0.21 98

DualNet (step1)	0.76 412	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	1.18 362	0.52 290	0.65 562	1.21 491	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

test_sample9	1.07 522	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	2.02 511	2.70 569	0.65 562	4.33 616	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

test_sample7	0.65 329	0.41 133	2.08 182	0.36 283	0.20 137	0.52 187	0.32 356	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	1.18 362	0.52 290	0.18 449	1.21 491	0.16 433	0.15 292	0.19 246	1.22 509

RAFT_R40	0.55 216	0.31 35	2.44 287	0.57 451	0.42 396	0.62 342	0.52 477	0.58 156	0.66 262	0.56 301	0.54 301	0.54 311	0.50 407	1.56 424	0.53 297	0.11 223	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.16 167	0.10 10

GANet-RSSM	0.63 310	1.14 432	2.67 406	0.38 316	0.26 233	0.59 286	0.29 318	0.81 285	0.56 175	0.50 239	0.57 337	0.67 381	0.50 407	1.91 502	0.50 284	0.14 365	0.10 136	0.24 513	0.12 223	0.36 470	0.28 150

CC-Net-ROB	0.95 495	1.57 534	2.93 474	0.90 510	0.39 370	0.87 497	0.44 447	1.12 524	0.83 448	0.59 344	0.69 422	0.64 364	0.50 407	2.73 574	0.93 424	0.97 580	0.40 365	0.87 581	0.29 440	0.61 551	0.66 380

LALA_ROB	0.68 362	1.14 432	2.50 335	0.37 296	0.29 269	0.78 464	0.55 487	0.99 442	0.84 460	0.82 490	0.68 417	0.93 501	0.50 407	1.01 322	0.89 420	0.21 489	0.15 241	0.21 494	0.18 345	0.26 369	0.30 165

DAS	0.61 275	0.42 138	1.85 131	0.34 241	0.34 324	0.52 187	0.42 431	0.89 365	0.80 427	0.85 496	0.69 422	0.57 330	0.51 411	2.38 545	0.57 313	0.13 324	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.18 216	0.37 210

SepStereo	0.57 231	0.42 138	1.85 131	0.34 241	0.34 324	0.52 187	0.42 431	0.89 365	0.80 427	0.85 496	0.69 422	0.57 330	0.51 411	1.55 422	0.57 313	0.13 324	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.18 216	0.37 210

IRAFT_RVC	0.59 257	0.74 314	2.42 274	0.47 397	0.21 151	0.59 286	0.42 431	0.68 213	0.73 353	0.54 276	0.50 261	0.49 285	0.51 411	1.57 429	1.00 444	0.11 223	0.25 328	0.13 349	0.10 135	0.15 146	0.14 37

delet	0.60 267	0.84 349	2.45 305	0.33 216	0.35 335	0.73 433	0.46 457	0.89 365	0.80 427	0.58 325	0.62 373	0.67 381	0.51 411	1.14 354	0.64 349	0.12 276	0.12 188	0.13 349	0.14 268	0.22 300	0.29 156

GwcNet	0.76 412	1.09 419	3.68 552	0.38 316	0.45 404	0.81 476	0.45 451	0.91 381	0.89 485	0.63 389	0.77 474	0.82 463	0.51 411	1.64 444	0.85 415	0.17 436	0.16 256	0.15 413	0.15 292	0.33 439	0.34 194

TDLM	0.83 441	1.28 474	2.38 255	0.46 391	0.26 233	0.66 398	0.55 487	0.87 348	0.80 427	2.54 596	0.62 373	0.61 347	0.51 411	2.68 569	0.67 361	0.20 478	0.11 165	0.35 543	0.15 292	0.33 439	0.48 294

ETE_ROB	0.68 362	1.09 419	2.32 245	0.38 316	0.26 233	0.69 415	0.51 473	1.49 564	0.75 379	0.81 484	0.71 450	0.85 477	0.51 411	1.39 393	0.70 369	0.17 436	0.14 223	0.19 478	0.16 314	0.24 324	0.35 201

SQANet	0.92 483	1.96 566	3.23 507	0.77 496	0.83 498	0.76 448	0.38 411	0.87 348	0.68 302	0.64 400	0.69 422	0.73 423	0.52 418	1.35 390	1.36 495	0.80 572	0.30 342	0.60 568	0.29 440	0.93 571	0.70 400

LMCR-Stereo	0.61 275	1.00 399	2.60 373	0.42 361	0.22 164	0.74 440	0.31 345	1.06 506	0.70 325	0.62 378	0.64 394	0.40 217	0.52 418	0.84 285	1.27 488	0.20 478	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.26 369	0.16 59

CVANet_RVC	0.82 435	1.18 447	3.98 567	0.40 346	0.28 261	0.63 356	0.43 438	0.90 374	0.78 406	1.14 534	0.69 422	0.68 395	0.52 418	2.62 563	0.48 270	0.20 478	0.13 206	0.22 499	0.37 501	0.37 478	0.48 294

IER	0.49 165	0.73 304	2.12 197	0.27 93	0.25 216	0.65 385	0.27 277	0.76 247	0.59 201	0.56 301	0.59 349	0.60 345	0.53 421	0.64 209	0.44 245	0.12 276	0.09 105	0.11 229	0.11 185	0.18 216	0.15 46

DISCO	0.61 275	0.63 257	1.98 160	0.46 391	0.34 324	0.84 488	0.35 389	0.88 356	0.81 435	0.61 365	0.64 394	1.06 533	0.53 421	1.11 348	0.83 413	0.13 324	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.26 369	0.37 210

DDUNet	0.90 477	1.63 546	2.77 445	0.77 496	0.69 476	0.83 483	0.44 447	0.90 374	0.70 325	0.68 431	0.76 470	0.92 496	0.54 423	1.14 354	1.35 493	0.61 560	0.37 354	0.96 584	0.52 545	0.77 565	0.67 385

pcwnet_v2	0.65 329	0.54 216	4.29 582	0.33 216	0.27 246	0.60 301	0.25 240	1.02 471	0.92 493	0.61 365	0.69 422	0.62 352	0.54 423	0.67 222	0.38 208	0.18 449	0.15 241	0.15 413	0.14 268	0.21 283	0.49 300

PA-Net	0.93 490	1.36 496	4.14 573	0.64 469	0.41 384	0.70 418	0.53 480	0.91 381	0.88 480	0.53 270	0.60 358	0.70 412	0.54 423	2.40 547	2.57 565	0.17 436	0.28 340	0.19 478	0.28 436	0.25 349	0.48 294
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.71 380	1.32 479	2.30 240	0.44 379	0.31 295	0.71 423	0.67 525	0.89 365	0.69 314	0.70 439	0.61 366	0.85 477	0.54 423	1.58 436	0.70 369	0.20 478	0.17 269	0.66 571	0.25 417	0.26 369	0.38 219

XPNet_ROB	0.68 362	1.11 426	2.28 235	0.38 316	0.27 246	0.67 406	0.47 461	0.94 400	0.75 379	0.80 480	0.71 450	0.81 458	0.54 423	1.72 455	0.84 414	0.22 496	0.16 256	0.16 433	0.15 292	0.25 349	0.45 279

GASNet	0.84 443	1.98 568	4.07 571	0.48 398	0.33 314	0.58 266	0.34 379	0.97 425	0.81 435	0.60 355	0.59 349	0.74 425	0.55 428	2.08 520	1.18 473	0.22 496	0.15 241	0.19 478	0.17 332	0.55 544	0.29 156

UNet	0.56 224	0.58 233	2.81 454	0.32 194	0.33 314	0.74 440	0.27 277	0.86 339	0.67 275	0.55 289	0.55 312	0.72 417	0.55 428	0.79 273	0.58 319	0.12 276	0.09 105	0.13 349	0.11 185	0.20 269	0.19 82

PCWNet_CMD	0.48 150	0.50 197	2.23 225	0.27 93	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.78 261	0.67 275	0.49 220	0.55 312	0.68 395	0.56 430	0.48 125	0.32 152	0.11 223	0.10 136	0.14 384	0.10 135	0.19 246	0.43 258

APVNet	0.76 412	1.11 426	3.23 507	0.39 333	0.36 348	0.85 489	0.44 447	0.96 417	0.73 353	0.58 325	0.69 422	0.76 435	0.56 430	2.29 536	0.82 411	0.17 436	0.18 277	0.24 513	0.19 363	0.35 463	0.27 144

MMNet	0.55 216	0.92 385	2.03 171	0.34 241	0.27 246	0.79 468	0.28 290	0.86 339	0.79 419	0.62 378	0.58 344	0.59 338	0.56 430	0.80 277	0.61 337	0.11 223	0.11 165	0.12 288	0.11 185	0.21 283	0.22 105

HGLStereo	0.61 275	1.20 452	2.59 366	0.36 283	0.40 377	0.65 385	0.30 334	0.87 348	0.67 275	0.60 355	0.70 435	0.69 406	0.56 430	1.07 340	0.59 323	0.14 365	0.13 206	0.13 349	0.12 223	0.23 317	0.23 115

MSMDNet	0.48 150	0.50 197	2.23 225	0.27 93	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.78 261	0.67 275	0.49 220	0.55 312	0.68 395	0.56 430	0.48 125	0.32 152	0.11 223	0.10 136	0.13 349	0.10 135	0.18 216	0.43 258

MultiAttention	2.45 586	0.55 225	2.24 227	1.79 579	2.54 599	11.19 617	2.28 600	1.28 545	0.84 460	0.63 389	1.17 539	1.13 544	0.57 435	15.98 626	1.78 525	0.20 478	0.09 105	0.43 556	1.60 608	0.95 573	1.69 548

MyStereo06	0.70 376	0.72 300	3.51 541	0.31 173	0.25 216	0.60 301	0.30 334	0.90 374	0.67 275	1.48 572	0.53 281	0.84 471	0.57 435	0.60 189	1.11 463	0.09 54	0.55 400	0.12 288	0.20 374	0.16 167	0.56 341

psm_up	0.65 329	1.02 404	2.53 341	0.36 283	0.31 295	0.64 369	0.38 411	0.96 417	0.73 353	0.63 389	0.57 337	0.68 395	0.57 435	1.90 501	0.52 290	0.17 436	0.15 241	0.16 433	0.15 292	0.27 383	0.22 105

DSFCA	0.62 296	0.77 324	1.95 153	0.29 134	0.29 269	0.79 468	0.86 546	0.81 285	0.73 353	0.73 453	0.66 409	0.67 381	0.57 435	1.17 360	1.03 447	0.16 416	0.15 241	0.13 349	0.14 268	0.19 246	0.28 150

DMCA-RVC	0.70 376	1.30 477	3.59 548	0.37 296	0.89 505	0.57 255	0.31 345	0.73 238	0.59 201	0.69 435	0.54 301	0.59 338	0.57 435	1.25 376	0.66 357	0.16 416	0.38 358	0.20 488	0.15 292	0.22 300	0.23 115

FADNet	0.71 380	1.60 542	2.53 341	0.33 216	0.30 285	0.67 406	0.29 318	0.92 388	0.75 379	0.45 186	0.49 249	0.66 378	0.57 435	1.85 487	0.85 415	0.46 554	0.20 298	0.17 452	0.20 374	0.60 548	0.37 210

DANet	0.85 452	0.68 277	2.41 270	1.18 543	0.48 414	0.77 458	1.23 581	0.93 394	1.53 568	0.90 502	0.72 455	0.97 512	0.57 435	1.86 489	1.05 451	0.18 449	0.16 256	0.19 478	0.16 314	0.26 369	0.67 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.71 380	0.79 334	2.83 458	0.40 346	0.44 401	0.80 472	0.41 424	1.07 510	0.83 448	0.82 490	0.64 394	0.68 395	0.57 435	1.78 469	0.79 402	0.16 416	0.13 206	0.17 452	0.16 314	0.24 324	0.51 309

Anonymous_2	1.36 551	0.49 189	2.03 171	1.71 575	1.58 569	2.49 593	0.58 496	1.59 571	2.31 592	0.77 469	0.88 501	1.03 524	0.58 443	1.20 366	0.66 357	0.32 537	1.38 517	1.42 601	3.87 618	0.78 567	1.56 538

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 329	1.15 438	2.40 265	0.33 216	0.30 285	0.83 483	0.40 422	0.94 400	0.82 441	0.67 425	0.76 470	0.68 395	0.58 443	1.13 352	1.25 486	0.14 365	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.18 216	0.28 150

RTSC	0.84 443	1.40 507	2.67 406	0.50 417	0.40 377	0.83 483	0.33 370	1.11 521	1.14 541	0.93 509	0.82 484	0.84 471	0.58 443	1.34 389	1.82 528	0.18 449	0.49 384	0.14 384	0.30 450	0.46 528	0.42 248

Reg-Stereo(zero)	0.66 349	0.26 1	2.13 203	0.25 59	1.15 545	0.99 519	0.97 557	0.57 152	0.81 435	0.52 261	0.46 221	0.54 311	0.59 446	0.47 112	1.14 468	0.08 23	0.88 454	0.08 41	0.36 499	0.12 91	0.80 432

ITSA-stereo	0.52 187	0.42 138	1.46 79	0.34 241	0.18 88	0.60 301	0.29 318	0.99 442	0.82 441	0.51 251	0.48 235	0.53 304	0.59 446	1.25 376	0.73 383	0.15 396	0.12 188	0.17 452	0.16 314	0.19 246	0.32 181

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 492	0.84 349	3.40 531	1.46 560	0.78 492	1.37 552	0.70 531	1.11 521	0.68 302	0.80 480	1.29 547	1.09 539	0.59 446	1.16 357	1.01 446	0.14 365	0.53 394	0.11 229	0.46 528	0.31 424	0.86 452

Wz-Net-LNSev	0.66 349	1.30 477	2.81 454	0.35 264	0.37 355	0.80 472	0.48 463	0.91 381	0.87 476	0.63 389	0.70 435	0.80 453	0.59 446	0.67 222	0.68 364	0.15 396	0.14 223	0.12 288	0.12 223	0.24 324	0.38 219

SST-Stereo	0.56 224	0.30 27	2.44 287	0.71 490	0.55 433	0.62 342	0.65 518	0.57 152	0.67 275	0.59 344	0.53 281	0.51 294	0.59 446	1.57 429	0.31 142	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.11 17

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 526	2.01 572	2.56 358	0.49 411	0.40 377	1.49 557	0.96 556	1.02 471	0.95 508	0.85 496	0.94 511	1.06 533	0.59 446	2.92 585	1.15 470	0.43 550	0.74 437	0.32 537	0.55 549	0.74 560	1.35 524

S-Stereo	0.82 435	0.73 304	3.79 557	0.40 346	0.37 355	0.70 418	0.69 529	1.00 452	1.03 525	0.63 389	0.92 509	0.82 463	0.59 446	2.35 540	0.71 375	0.18 449	0.22 310	0.17 452	0.18 345	0.30 415	0.67 385

GANetREF_RVC	0.81 431	1.44 517	3.04 493	0.49 411	0.27 246	0.83 483	0.63 512	1.03 479	0.92 493	0.63 389	0.61 366	0.72 417	0.59 446	2.40 547	0.58 319	0.33 539	0.25 328	0.37 546	0.25 417	0.41 509	0.36 209
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
w-ln-seven	0.86 455	1.50 526	3.03 492	0.38 316	0.35 335	1.02 524	0.48 463	1.06 506	1.13 539	0.92 505	0.86 496	0.86 484	0.60 454	1.67 448	1.89 531	0.15 396	0.14 223	0.16 433	0.15 292	0.35 463	0.57 347

fast-acv-ft	0.67 355	1.24 465	3.26 511	0.39 333	0.30 285	0.80 472	0.48 463	0.74 240	0.76 388	0.60 355	0.78 478	0.76 435	0.60 454	0.70 235	0.78 399	0.16 416	0.15 241	0.18 471	0.17 332	0.38 486	0.24 125

HHNet	0.63 310	0.67 267	3.10 498	0.37 296	0.25 216	0.64 369	0.60 503	0.70 226	0.67 275	0.55 289	1.12 537	0.32 174	0.60 454	0.43 96	1.75 521	0.16 416	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.18 216	0.22 105

RYNet	0.77 420	0.91 380	2.36 250	0.37 296	0.41 384	0.88 499	0.44 447	0.99 442	0.88 480	0.65 416	0.54 301	0.92 496	0.61 457	2.70 571	1.23 483	0.15 396	0.14 223	0.17 452	0.14 268	0.27 383	0.55 339

PDISCO_ROB	0.84 443	1.46 520	2.84 460	0.65 472	0.59 445	1.17 543	0.48 463	1.19 539	1.08 534	0.67 425	0.72 455	1.00 519	0.61 457	1.24 372	1.05 451	0.38 544	0.18 277	0.28 523	0.24 408	0.58 546	0.44 274

zh-mn7	0.92 483	2.02 574	3.80 558	0.35 264	0.28 261	0.73 433	0.41 424	1.00 452	1.15 543	1.03 521	1.30 549	0.75 430	0.62 459	1.98 508	1.55 511	0.17 436	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.31 424	0.57 347

z-mn7	0.90 477	2.01 572	3.02 489	0.37 296	0.29 269	1.02 524	0.48 463	0.97 425	1.33 557	0.71 448	1.36 555	0.85 477	0.62 459	2.15 527	1.50 504	0.15 396	0.13 206	0.14 384	0.13 245	0.34 449	0.53 323

Wz-Net-SNSev	0.85 452	1.83 561	3.36 520	0.42 361	0.31 295	0.71 423	0.66 520	1.04 485	0.94 502	0.68 431	0.85 491	0.96 510	0.62 459	1.75 460	1.14 468	0.16 416	0.15 241	0.16 433	0.17 332	0.39 495	0.63 370

DGSMNet	2.93 597	0.77 324	3.44 537	3.58 611	4.25 609	2.53 594	6.86 617	1.03 479	0.88 480	0.58 325	1.85 568	0.79 445	0.62 459	1.63 441	1.46 502	4.62 615	4.98 618	5.15 620	4.71 619	4.52 615	4.37 613

DeepPrunerF	0.92 483	1.33 484	3.41 533	0.46 391	0.51 419	0.64 369	0.49 470	1.16 534	2.62 597	0.65 416	0.61 366	0.65 369	0.62 459	2.23 533	1.31 489	0.23 504	0.19 283	0.30 532	0.28 436	0.39 495	0.34 194

RASNet	0.69 369	1.05 413	2.59 366	0.37 296	0.47 413	0.66 398	0.33 370	0.82 294	0.76 388	0.51 251	0.65 402	0.93 501	0.62 459	2.20 532	0.80 404	0.14 365	0.09 105	0.09 92	0.11 185	0.18 216	0.37 210

FACV-RUCA	0.61 275	0.44 163	2.11 196	0.43 374	1.73 577	0.49 144	0.28 290	0.74 240	0.68 302	0.41 157	0.53 281	0.34 187	0.64 465	0.41 85	0.33 165	0.13 324	0.11 165	0.62 569	0.12 223	0.72 558	1.02 488

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 435	0.78 330	3.67 551	0.35 264	0.81 496	1.25 547	0.88 549	1.13 528	0.58 190	0.84 494	0.52 274	1.24 552	0.64 465	0.77 262	0.70 369	0.10 123	0.53 394	0.11 229	0.45 523	0.29 406	0.81 439

FBW_ROB	0.94 492	1.23 464	2.35 249	0.46 391	0.32 307	0.87 497	0.46 457	1.15 531	0.97 516	0.83 493	0.78 478	1.01 520	0.64 465	3.65 600	1.65 514	0.27 525	0.24 319	0.40 549	0.26 425	0.32 434	0.88 456

w-ln-seven-2	0.81 431	1.56 533	3.14 502	0.38 316	0.28 261	0.66 398	0.43 438	0.93 394	0.93 500	0.73 453	0.77 474	0.72 417	0.65 468	1.82 479	1.75 521	0.14 365	0.15 241	0.15 413	0.14 268	0.36 470	0.58 352

otaku	1.15 532	2.10 580	3.51 541	0.98 522	0.74 482	1.02 524	0.59 499	1.03 479	0.89 485	0.70 439	1.60 562	0.98 513	0.65 468	1.63 441	1.80 527	0.99 582	0.46 376	0.73 575	0.40 511	1.30 589	0.88 456

fff	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

ASMatch	0.61 275	0.47 177	2.72 430	0.91 514	0.36 348	0.56 232	0.24 213	0.54 129	0.67 275	0.48 204	1.20 542	0.47 275	0.65 468	1.33 388	0.93 424	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.10 63	0.17 67

csc	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

cscssc	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

HSM	0.67 355	0.92 385	2.29 238	0.30 154	0.29 269	0.65 385	0.29 318	0.98 433	0.67 275	0.59 344	0.58 344	1.39 563	0.65 468	2.56 557	0.45 251	0.11 223	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.18 216	0.24 125

Wz-Net-MNSev	0.74 396	1.42 513	2.75 440	0.38 316	0.33 314	0.90 506	0.61 508	0.98 433	0.94 502	0.77 469	0.75 467	0.75 430	0.66 475	1.39 393	0.76 393	0.17 436	0.13 206	0.14 384	0.14 268	0.28 396	0.48 294

EAI-Stereo	1.16 533	0.29 13	1.94 152	0.55 438	0.97 517	1.96 579	7.94 618	1.34 552	1.03 525	1.01 519	1.48 559	0.51 294	0.66 475	0.65 216	1.42 500	0.09 54	0.23 317	0.09 92	0.53 546	0.13 110	0.49 300

Ntro	1.11 528	2.10 580	3.52 543	0.97 521	0.87 504	1.06 532	0.54 483	1.02 471	0.93 500	0.63 389	0.76 470	0.93 501	0.67 477	1.76 463	1.71 515	1.03 583	0.46 376	0.76 576	0.41 516	1.29 587	0.86 452

iinet-f	0.62 296	1.18 447	2.55 354	0.33 216	0.25 216	0.82 481	0.34 379	0.87 348	0.69 314	0.56 301	0.64 394	0.73 423	0.67 477	0.80 277	0.81 408	0.14 365	0.13 206	0.11 229	0.10 135	0.44 521	0.26 137

PAM	0.91 480	0.43 150	2.67 406	0.77 496	0.89 505	1.81 574	1.22 580	1.13 528	0.78 406	1.16 537	0.91 508	1.39 563	0.68 479	0.76 260	1.06 454	0.10 123	0.98 462	0.10 154	0.50 538	0.14 134	0.66 380

SDNR	2.06 580	2.93 610	2.94 476	1.55 567	5.13 610	1.98 582	0.24 213	1.95 590	2.62 597	0.92 505	2.71 591	5.76 610	0.68 479	3.61 599	3.84 592	0.33 539	0.38 358	0.22 499	0.17 332	1.13 579	2.04 561

UDG	0.86 455	1.57 534	2.80 450	0.68 486	0.59 445	0.78 464	0.38 411	0.97 425	0.74 373	0.63 389	0.70 435	1.01 520	0.68 479	1.02 323	1.22 482	0.45 552	0.34 350	0.89 582	0.51 543	0.73 559	0.58 352

PASM	0.82 435	1.00 399	2.68 413	0.52 425	0.48 414	0.65 385	0.59 499	0.83 305	0.89 485	0.82 490	0.73 457	0.89 492	0.68 479	2.39 546	0.73 383	0.35 542	0.37 354	0.36 544	0.41 516	0.45 524	0.51 309

PWC_ROB	0.81 431	1.41 508	2.60 373	0.41 357	0.40 377	0.63 356	0.31 345	1.04 485	0.99 520	0.92 505	1.29 547	0.78 442	0.68 479	1.65 447	1.50 504	0.19 467	0.12 188	0.18 471	0.13 245	0.51 538	0.54 329

ACVNet-4b	2.00 579	2.19 584	4.85 590	1.09 532	0.86 501	1.15 541	0.53 480	1.11 521	1.15 543	0.65 416	1.09 534	1.97 577	0.69 484	2.31 537	9.78 618	5.73 617	0.42 368	1.03 589	0.55 549	1.89 600	0.92 464

iRaft-Stereo_20w	1.50 561	0.42 138	4.81 589	2.24 595	2.09 590	1.36 550	1.27 582	1.38 555	0.94 502	2.07 582	0.42 198	0.85 477	0.69 484	0.87 289	1.37 497	0.10 123	4.04 614	0.09 92	0.40 511	0.17 191	4.53 615

PWCDC_ROB	0.83 441	1.57 534	2.63 384	0.48 398	0.37 355	0.78 464	0.29 318	1.04 485	1.36 560	0.63 389	2.05 573	0.64 364	0.70 486	1.10 343	1.20 477	0.33 539	0.14 223	0.15 413	0.12 223	0.63 552	0.46 285

Prome-Stereo	0.53 201	0.36 87	2.39 262	0.60 454	0.23 194	0.63 356	0.41 424	0.66 203	0.67 275	0.59 344	1.02 526	0.43 230	0.71 487	0.61 194	0.34 177	0.10 123	0.07 14	0.10 154	0.09 94	0.13 110	0.44 274

AAGNet	0.92 483	0.40 127	2.53 341	0.60 454	1.01 523	0.62 342	0.45 451	0.52 111	0.68 302	0.58 325	0.53 281	0.50 289	0.72 488	1.22 367	7.32 614	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.16 167	0.10 10

KYRaft	0.52 187	0.35 81	2.40 265	0.34 241	0.21 151	0.75 443	0.43 438	0.62 182	0.63 237	0.64 400	0.92 509	0.53 304	0.72 488	0.60 189	0.26 80	0.10 123	0.07 14	0.12 288	0.14 268	0.13 110	0.54 329

MDST_ROB	1.28 542	0.53 213	3.84 564	0.55 438	0.45 404	4.06 604	0.60 503	1.36 553	0.89 485	2.18 587	1.17 539	0.98 513	0.72 488	4.28 604	2.12 543	0.20 478	0.16 256	0.19 478	0.17 332	0.20 269	0.84 444

RGC	0.78 422	1.10 424	2.55 354	0.45 386	0.45 404	0.73 433	0.40 422	1.00 452	0.75 379	0.75 463	1.04 530	1.02 523	0.73 491	1.74 458	1.15 470	0.24 511	0.19 283	0.28 523	0.26 425	0.31 424	0.38 219

stereogan	0.74 396	0.68 277	2.82 456	0.40 346	0.40 377	1.05 529	0.42 431	0.99 442	0.96 510	0.78 477	0.86 496	1.15 548	0.73 491	1.57 429	0.56 310	0.20 478	0.19 283	0.20 488	0.16 314	0.37 478	0.34 194

edge stereo	0.84 443	0.74 314	3.42 536	0.38 316	1.21 548	0.63 356	0.41 424	0.98 433	0.83 448	0.81 484	0.88 501	1.14 546	0.73 491	2.16 529	0.89 420	0.22 496	0.20 298	0.26 520	0.18 345	0.38 486	0.43 258

XQC	0.84 443	1.32 479	2.61 378	0.78 499	0.44 401	0.89 503	0.53 480	1.16 534	1.07 532	0.85 496	0.69 422	0.92 496	0.73 491	1.40 395	1.44 501	0.24 511	0.35 351	0.23 507	0.26 425	0.45 524	0.39 227

raft_robust	0.68 362	1.24 465	2.42 274	0.30 154	0.57 440	0.53 198	0.25 240	0.95 414	0.79 419	0.49 220	0.46 221	1.12 543	0.74 495	1.50 415	0.61 337	0.09 54	0.62 416	0.10 154	0.30 450	0.26 369	0.30 165

Syn2CoEx	0.78 422	1.43 516	3.54 545	0.44 379	0.31 295	0.64 369	0.43 438	1.04 485	0.83 448	0.64 400	0.77 474	0.74 425	0.74 495	1.91 502	0.64 349	0.20 478	0.17 269	0.19 478	0.15 292	0.30 415	0.59 357

Nwc_Net	0.75 407	1.10 424	2.96 478	0.42 361	0.39 370	0.77 458	0.39 417	1.06 506	0.73 353	0.65 416	1.00 523	0.99 516	0.74 495	1.43 401	0.99 441	0.24 511	0.15 241	0.23 507	0.26 425	0.27 383	0.30 165

SHD	0.84 443	1.14 432	2.54 346	0.80 502	0.52 422	0.76 448	0.34 379	1.16 534	1.29 554	1.11 530	0.85 491	0.98 513	0.74 495	1.25 376	1.48 503	0.22 496	0.37 354	0.20 488	0.27 434	0.36 470	0.41 243

Select-FE	0.89 471	0.94 390	2.99 484	0.50 417	1.03 526	1.31 549	0.92 554	1.40 558	0.59 201	1.11 530	0.55 312	1.16 550	0.75 499	0.91 303	1.20 477	0.11 223	0.46 376	0.11 229	0.49 535	0.14 134	1.09 495

ADStereo(finetuned)	0.50 172	0.91 380	2.43 279	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.56 301	0.49 249	0.32 174	0.75 499	0.40 76	0.40 216	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.13 110	0.45 279

LCNet	0.58 239	0.43 150	2.42 274	0.91 514	0.22 164	0.95 516	0.29 318	0.62 182	0.64 247	0.52 261	0.55 312	0.41 224	0.75 499	0.84 285	0.27 90	0.10 123	0.07 14	0.12 288	0.18 345	0.97 576	0.40 234

pmcnn	1.44 556	1.25 468	3.57 546	0.74 491	1.42 558	0.72 429	0.56 491	1.04 485	1.06 531	1.03 521	2.89 595	6.01 611	0.75 499	2.54 556	3.60 588	0.14 365	0.11 165	0.08 41	0.06 9	0.34 449	0.81 439

PAM_32	0.95 495	0.43 150	2.68 413	0.64 469	1.10 541	1.78 573	1.16 575	1.12 524	0.96 510	1.07 526	0.90 506	1.38 562	0.76 503	0.78 269	1.11 463	0.10 123	1.29 505	0.10 154	0.50 538	0.16 167	0.98 481

LL-Strereo	0.85 452	1.73 554	3.06 497	0.37 296	0.61 459	0.54 209	0.33 370	1.01 462	0.76 388	0.69 435	0.58 344	0.85 477	0.78 504	2.65 566	0.54 303	0.14 365	0.58 406	0.14 384	0.12 223	0.42 512	1.05 491

psmorigin	1.41 554	0.91 380	13.83 618	0.37 296	0.30 285	0.63 356	0.37 401	0.80 276	0.64 247	0.98 512	0.87 498	1.16 550	0.78 504	3.95 602	1.09 460	0.19 467	0.22 310	0.17 452	0.19 363	0.25 349	0.47 287

FAT-Stereo	0.72 389	0.60 242	2.86 465	0.37 296	0.29 269	0.64 369	0.55 487	1.01 462	0.91 491	0.76 467	0.94 511	0.93 501	0.79 506	1.82 479	0.60 328	0.19 467	0.19 283	0.17 452	0.16 314	0.23 317	0.47 287

UGAM-zero	0.97 502	0.44 163	2.48 324	0.33 216	0.86 501	1.26 548	0.76 537	1.05 493	0.52 137	0.93 509	0.45 216	1.32 558	0.81 507	2.08 520	0.49 280	0.10 123	0.52 392	0.09 92	0.47 530	0.11 78	4.43 614

RAFT + AFF	0.79 426	1.73 554	2.99 484	0.34 241	0.35 335	0.67 406	0.51 473	1.05 493	0.79 419	0.54 276	0.58 344	0.59 338	0.81 507	1.80 474	1.21 479	0.13 324	0.27 338	0.15 413	0.14 268	0.45 524	0.69 397

CBFPSM	0.62 296	1.34 487	2.12 197	0.30 154	0.23 194	0.71 423	0.38 411	0.77 254	0.68 302	0.51 251	0.49 249	1.03 524	0.82 509	0.63 202	1.35 493	0.11 223	0.12 188	0.10 154	0.10 135	0.19 246	0.37 210

RP	0.74 396	1.01 402	2.48 324	0.44 379	0.45 404	0.66 398	0.45 451	0.95 414	0.87 476	0.70 439	0.95 514	0.99 516	0.82 509	1.55 422	0.82 411	0.26 521	0.19 283	0.23 507	0.20 374	0.34 449	0.38 219

RainbowNet	1.27 540	2.22 588	3.58 547	1.14 541	0.92 509	1.08 534	0.76 537	1.19 539	1.15 543	0.77 469	0.97 516	1.08 536	0.83 511	1.64 444	1.72 517	1.20 591	1.30 508	1.01 588	0.58 558	1.23 584	0.97 479

TransformOpticalFlow	0.65 329	0.61 248	2.67 406	0.45 386	0.26 233	0.62 342	0.28 290	0.88 356	0.76 388	0.76 467	0.74 460	0.90 495	0.84 512	1.82 479	0.80 404	0.10 123	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.12 91	0.19 82

NCC-stereo	0.88 463	1.22 459	2.97 479	0.60 454	0.45 404	1.88 577	0.48 463	1.04 485	0.75 379	0.70 439	0.85 491	0.93 501	0.84 512	1.81 476	1.51 507	0.28 528	0.19 283	0.23 507	0.31 458	0.27 383	0.35 201

Abc-Net	0.88 463	1.22 459	2.97 479	0.60 454	0.45 404	1.88 577	0.48 463	1.04 485	0.75 379	0.70 439	0.85 491	0.93 501	0.84 512	1.81 476	1.51 507	0.28 528	0.19 283	0.23 507	0.31 458	0.27 383	0.35 201
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepStereo_RVC	0.47 137	0.37 100	2.19 214	0.55 438	0.18 88	0.60 301	0.58 496	0.52 111	0.62 225	0.49 220	0.45 216	0.39 208	0.85 515	0.47 112	0.34 177	0.12 276	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.15 146	0.19 82

LSM	3.40 602	1.42 513	5.81 599	9.98 618	30.74 633	0.86 490	1.14 571	0.99 442	1.26 550	1.40 565	2.18 577	0.93 501	0.85 515	1.76 463	1.03 447	0.22 496	0.35 351	0.24 513	0.29 440	0.40 502	6.21 619

anonymity	0.86 455	0.68 277	1.44 78	0.64 469	0.83 498	0.67 406	0.52 477	0.98 433	0.73 353	0.96 511	0.70 435	0.81 458	0.86 517	1.10 343	1.34 491	0.64 561	0.72 435	0.58 565	1.44 605	0.60 548	0.91 460

IPLG	0.74 396	1.09 419	2.87 466	0.36 283	0.21 151	1.63 566	0.60 503	1.39 556	0.63 237	1.39 563	0.51 265	0.40 217	0.86 517	1.40 395	0.37 200	0.09 54	0.07 14	0.14 384	0.12 223	0.34 449	0.23 115

AF-Net	0.76 412	1.14 432	2.74 438	0.42 361	0.41 384	0.70 418	0.41 424	1.07 510	0.94 502	0.73 453	1.05 532	1.04 528	0.86 517	1.23 370	1.00 444	0.23 504	0.15 241	0.25 518	0.18 345	0.32 434	0.35 201

RTS	1.29 543	1.59 538	6.48 603	0.63 465	0.57 440	1.59 563	0.90 552	1.15 531	1.44 563	1.20 545	1.31 550	1.10 541	0.87 520	2.67 567	2.27 554	0.21 489	0.38 358	0.19 478	0.20 374	0.46 528	0.68 390

RTSA	1.29 543	1.59 538	6.48 603	0.63 465	0.57 440	1.59 563	0.90 552	1.15 531	1.44 563	1.20 545	1.31 550	1.10 541	0.87 520	2.67 567	2.27 554	0.21 489	0.38 358	0.19 478	0.20 374	0.46 528	0.68 390

ccnet	0.77 420	0.61 248	2.01 165	0.40 346	0.46 411	1.05 529	0.59 499	1.02 471	0.74 373	0.90 502	0.97 516	0.82 463	0.89 522	1.68 452	1.16 472	0.32 537	0.26 331	0.32 537	0.28 436	0.35 463	0.47 287

SAMSARA	1.11 528	1.35 491	2.60 373	1.34 551	0.77 489	1.67 568	1.41 591	1.47 562	0.99 520	1.54 575	0.89 503	1.44 566	0.90 523	1.88 495	1.71 515	0.25 517	0.55 400	0.22 499	0.34 485	0.39 495	0.50 302

Wz-Net-TNSev	1.02 511	2.26 592	3.69 553	0.38 316	0.31 295	1.00 521	0.71 532	1.12 524	1.02 523	0.74 460	0.73 457	1.09 539	0.91 524	2.46 551	2.15 546	0.21 489	0.20 298	0.16 433	0.20 374	0.48 533	0.62 364

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 553	2.04 577	3.02 489	0.58 452	0.41 384	2.15 588	1.00 563	1.31 550	1.29 554	1.05 523	1.10 535	1.29 556	0.91 524	3.07 588	1.34 491	1.65 604	0.84 451	0.68 573	0.88 590	1.55 596	1.91 553

GANet	0.92 483	1.20 452	2.68 413	0.45 386	0.27 246	0.76 448	0.66 520	0.94 400	0.77 401	0.79 478	1.17 539	0.84 471	0.91 524	2.72 572	1.76 523	0.18 449	0.42 368	0.44 557	0.20 374	0.33 439	0.94 470

STrans-v2	0.69 369	0.62 255	2.66 398	0.28 114	0.23 194	0.57 255	0.32 356	1.01 462	0.77 401	0.92 505	0.84 488	0.88 489	0.92 527	1.81 476	1.19 476	0.10 123	0.07 14	0.10 154	0.09 94	0.12 91	0.30 165

ADCS	1.14 531	2.02 574	3.36 520	0.43 374	0.37 355	0.96 518	0.81 543	1.12 524	1.17 546	1.25 554	0.98 519	1.08 536	0.92 527	1.41 399	4.97 604	0.23 504	0.21 307	0.22 499	0.23 404	0.40 502	0.67 385

zh-sn7	0.99 506	2.20 586	3.83 562	0.40 346	0.31 295	0.82 481	0.63 512	1.02 471	0.94 502	0.81 484	1.13 538	0.84 471	0.93 529	2.49 554	1.87 530	0.17 436	0.17 269	0.16 433	0.16 314	0.37 478	0.64 375

AnyNet_C32	1.08 526	1.76 558	3.01 487	0.50 417	0.54 431	1.17 543	1.16 575	0.97 425	0.95 508	1.11 530	0.98 519	0.87 485	0.93 529	1.57 429	4.11 598	0.22 496	0.20 298	0.25 518	0.25 417	0.40 502	0.68 390

hitnet-ft	0.73 392	1.09 419	2.59 366	0.28 114	0.22 164	0.71 423	0.36 398	0.89 365	0.67 275	0.58 325	0.83 486	1.03 524	0.94 531	2.31 537	0.70 369	0.23 504	0.14 223	0.41 551	0.13 245	0.24 324	0.28 150

MFMNet_re	1.01 510	1.73 554	3.04 493	0.85 506	0.76 487	0.93 512	0.81 543	1.02 471	1.10 535	1.05 523	1.06 533	0.84 471	0.96 532	0.93 309	0.97 430	0.68 567	0.61 411	0.63 570	0.60 562	0.77 565	0.80 432

MFN_U_SF_RVC	1.57 568	2.56 607	3.30 516	0.66 477	0.41 384	1.15 541	0.51 473	1.27 544	1.35 559	1.61 577	1.20 542	1.43 565	0.97 533	1.80 474	2.10 541	1.88 607	1.79 555	1.97 610	2.14 612	1.61 597	1.76 551

DRaft	0.65 329	0.47 177	2.38 255	0.25 59	0.17 69	0.64 369	0.65 518	0.56 145	0.57 182	0.67 425	0.98 519	0.38 204	0.99 534	1.42 400	2.06 539	0.11 223	0.14 223	0.10 154	0.14 268	0.18 216	0.21 98

HBP-ISP	0.82 435	1.57 534	3.28 513	0.50 417	0.27 246	0.86 490	0.54 483	1.09 514	0.78 406	0.81 484	0.70 435	0.68 395	1.00 535	2.02 511	0.47 262	0.24 511	0.24 319	0.29 531	0.25 417	0.28 396	0.52 317

G-Net	1.02 511	0.70 289	3.23 507	0.60 454	0.66 470	2.00 583	0.71 532	0.78 261	0.70 325	1.14 534	2.53 585	1.29 556	1.01 536	1.47 411	1.74 519	0.25 517	0.24 319	0.24 513	0.26 425	0.37 478	0.40 234

ADCMid	1.06 519	1.82 560	3.53 544	0.39 333	0.36 348	0.99 519	0.58 496	1.01 462	0.94 502	1.23 551	1.02 526	1.01 520	1.01 536	1.11 348	4.04 596	0.22 496	0.19 283	0.42 553	0.32 466	0.42 512	0.53 323

Consistency-Raft	0.92 483	1.21 454	3.50 540	0.98 522	0.63 462	0.77 458	0.54 483	1.02 471	1.01 522	0.62 378	1.03 528	0.65 369	1.04 538	0.81 281	1.36 495	0.45 552	0.47 380	0.51 563	0.59 560	0.65 554	0.47 287

ACVNet_2	1.54 566	2.20 586	4.42 585	1.10 534	0.93 512	1.37 552	0.87 547	1.53 565	1.71 576	1.22 549	1.72 565	2.12 580	1.06 539	2.58 560	1.93 532	0.94 577	0.54 397	1.00 587	0.56 552	2.11 604	0.96 476

NaN_ROB	1.25 539	1.46 520	3.84 564	0.54 436	0.56 435	1.12 538	0.99 559	1.05 493	1.03 525	1.10 528	0.87 498	0.77 437	1.07 540	5.85 610	2.98 577	0.16 416	0.23 317	0.16 433	0.24 408	0.28 396	0.66 380

aanetorigin	0.81 431	1.03 408	2.64 393	0.44 379	0.44 401	0.59 286	1.00 563	0.59 165	0.70 325	1.54 575	1.22 544	0.82 463	1.08 541	1.06 331	1.07 456	0.18 449	0.15 241	0.17 452	0.21 385	0.53 542	0.65 378

SPS-STEREO	1.22 536	1.65 548	3.41 533	0.66 477	0.69 476	1.01 522	0.68 527	1.10 517	0.96 510	1.40 565	1.25 545	1.46 567	1.08 541	2.05 514	2.24 552	0.66 565	0.61 411	0.58 565	0.57 557	0.66 555	1.65 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.20 535	1.89 564	4.25 578	0.55 438	0.54 431	1.57 561	1.39 588	1.10 517	1.13 539	1.19 540	1.34 554	1.15 548	1.11 543	1.73 456	2.89 576	0.26 521	0.24 319	0.28 523	0.24 408	0.50 536	0.68 390

MADNet+	1.44 556	2.19 584	6.00 600	0.89 508	0.70 478	1.58 562	1.11 568	1.56 570	1.30 556	0.89 500	1.03 528	1.25 553	1.12 544	3.29 592	2.80 573	0.48 555	0.57 404	0.39 548	0.36 499	0.63 552	0.69 397

DStereoRT	1.00 509	0.72 300	2.87 466	0.36 283	0.38 364	0.92 511	0.35 389	0.92 388	1.17 546	0.57 318	0.64 394	1.04 528	1.13 545	1.75 460	1.04 450	0.15 396	0.59 408	2.18 612	0.80 579	0.16 167	2.28 581

MSAF-DinoV2	3.17 600	2.52 604	10.79 612	3.57 610	0.30 285	3.28 597	0.81 543	2.81 601	1.80 581	0.81 484	0.87 498	1.59 571	1.15 546	26.18 633	2.61 566	0.18 449	0.13 206	0.19 478	1.61 609	0.94 572	1.22 509

PVD	1.05 518	1.21 454	2.36 250	0.84 505	0.91 508	1.04 527	0.64 514	1.32 551	1.68 573	1.43 567	1.41 558	1.14 546	1.15 546	1.49 414	1.77 524	0.27 525	0.65 420	0.28 523	0.35 489	0.40 502	0.73 408

WZ-Net	1.04 517	1.83 561	4.20 576	0.42 361	0.36 348	0.88 499	0.71 532	1.05 493	1.11 537	0.84 494	0.94 511	1.06 533	1.17 548	2.37 542	2.24 552	0.20 478	0.14 223	0.15 413	0.16 314	0.36 470	0.53 323

ADCPNet	1.07 522	1.37 501	4.54 588	0.38 316	0.68 474	1.36 550	0.64 514	0.93 394	0.83 448	0.79 478	0.82 484	1.08 536	1.18 549	1.30 385	2.68 568	0.21 489	0.69 427	0.21 494	0.95 593	0.30 415	0.54 329

DEmStereo	0.69 369	0.40 127	2.42 274	0.42 361	0.18 88	0.66 398	0.88 549	0.54 129	0.64 247	0.60 355	1.00 523	0.45 257	1.24 550	1.53 420	2.21 550	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.10 135	0.11 78	0.14 37

test_sample8	1.23 538	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	1.01 462	0.75 379	1.23 551	0.63 381	2.53 586	1.31 551	2.02 511	2.70 569	0.65 562	4.33 616	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

CRFU-Net	0.58 239	0.42 138	1.90 143	0.49 411	0.27 246	0.83 483	0.35 389	0.94 400	0.54 156	0.65 416	0.60 358	0.78 442	1.34 552	1.00 320	0.51 287	0.17 436	0.14 223	0.17 452	0.10 135	0.19 246	0.20 91

EDNetEfficientorigin	8.19 615	1.27 471	145.54 641	0.51 423	0.96 514	0.75 443	0.49 470	0.86 339	1.57 570	2.12 585	1.49 560	1.28 554	1.35 553	1.84 483	2.15 546	0.14 365	0.13 206	0.17 452	0.18 345	0.39 495	0.64 375

ADCRef	0.88 463	1.45 518	2.68 413	0.38 316	0.35 335	0.95 516	0.51 473	0.92 388	0.81 435	0.89 500	0.84 488	0.61 347	1.35 553	1.26 380	3.38 584	0.14 365	0.12 188	0.17 452	0.19 363	0.28 396	0.34 194

CBMV_ROB	0.88 463	0.75 319	2.73 435	0.36 283	0.22 164	0.76 448	0.47 461	1.05 493	0.81 435	1.06 525	1.04 530	0.88 489	1.36 555	2.17 531	2.03 536	0.23 504	0.24 319	0.27 521	0.25 417	0.27 383	0.73 408

SuperB	1.19 534	1.62 543	5.29 595	0.37 296	0.26 233	0.81 476	0.87 547	0.94 400	1.19 548	0.68 431	0.68 417	0.63 356	1.37 556	1.73 456	3.30 581	0.16 416	0.12 188	0.17 452	0.16 314	2.74 609	0.63 370

PWCK	1.62 571	2.32 597	4.27 579	1.11 537	0.56 435	1.81 574	1.84 595	1.55 568	1.54 569	1.45 568	1.81 566	1.82 575	1.38 557	3.34 593	2.14 545	1.09 587	0.57 404	0.98 586	0.59 560	1.50 595	0.79 428

Dean	1.92 577	2.31 596	5.03 592	1.31 547	1.08 535	1.55 560	0.99 559	1.98 591	2.33 593	1.51 574	4.15 607	4.23 603	1.39 558	2.31 537	2.10 541	1.18 590	0.69 427	1.18 591	0.75 578	1.30 589	1.07 493

ADCL	1.07 522	1.22 459	2.80 450	0.40 346	0.33 314	1.50 558	1.87 597	0.97 425	1.04 528	1.26 555	1.28 546	0.99 516	1.41 559	1.36 391	3.51 587	0.17 436	0.14 223	0.22 499	0.21 385	0.32 434	0.43 258

ACV-stereo	0.71 380	0.85 354	3.01 487	0.33 216	0.25 216	1.01 522	0.59 499	0.62 182	0.54 156	0.42 165	0.45 216	1.54 570	1.44 560	1.40 395	0.73 383	0.14 365	0.13 206	0.12 288	0.11 185	0.20 269	0.35 201

CSAN	1.38 552	1.74 557	4.12 572	0.53 429	0.38 364	1.06 532	1.15 573	1.29 547	1.12 538	1.19 540	1.90 570	1.04 528	1.44 560	5.92 611	2.82 575	0.26 521	0.22 310	0.24 513	0.25 417	0.35 463	0.54 329

LVE	2.10 582	2.61 608	4.30 583	1.79 579	1.81 579	1.68 569	1.04 566	2.35 596	2.78 600	1.27 556	2.87 594	4.21 602	1.46 562	2.83 581	2.02 535	2.87 612	0.92 457	1.19 592	1.47 606	1.29 587	1.18 500

CrosDoStereo	0.96 499	0.49 189	2.66 398	0.27 93	0.33 314	0.54 209	3.69 605	0.77 254	0.66 262	0.70 439	1.39 556	0.53 304	1.47 563	1.77 466	3.02 579	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.22 300	0.30 165

DeepStereo_LL	0.96 499	0.49 189	2.66 398	0.27 93	0.33 314	0.54 209	3.69 605	0.77 254	0.66 262	0.70 439	1.39 556	0.53 304	1.47 563	1.77 466	3.02 579	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.22 300	0.30 165

ACVNet_1	1.47 560	2.27 593	4.92 591	1.11 537	0.89 505	1.19 545	0.66 520	1.28 545	1.19 548	0.98 512	0.97 516	3.06 592	1.48 565	2.37 542	1.82 528	1.08 585	0.49 384	1.03 589	0.48 533	1.20 583	0.95 473

MeshStereo	1.29 543	1.34 487	3.04 493	0.35 264	0.28 261	1.10 537	0.69 529	1.42 560	1.07 532	2.71 600	2.43 583	2.95 589	1.50 566	2.92 585	2.03 536	0.23 504	0.22 310	0.22 499	0.19 363	0.50 536	0.69 397
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
IMH-64-1	1.50 561	1.98 568	2.69 420	1.39 556	1.12 542	1.39 554	1.19 578	1.80 578	1.47 565	1.19 540	2.20 578	1.53 568	1.51 567	2.12 525	1.98 533	1.34 596	0.68 424	1.28 595	0.70 569	1.37 591	1.12 496

IMH-64	1.50 561	1.98 568	2.69 420	1.39 556	1.12 542	1.39 554	1.19 578	1.80 578	1.47 565	1.19 540	2.20 578	1.53 568	1.51 567	2.12 525	1.98 533	1.34 596	0.68 424	1.28 595	0.70 569	1.37 591	1.12 496

ADCP+	1.03 516	1.68 551	3.83 562	0.35 264	0.39 370	1.05 529	0.79 542	0.94 400	0.86 470	0.69 435	0.68 417	0.85 477	1.53 569	1.02 323	4.56 601	0.13 324	0.12 188	0.16 433	0.15 292	0.28 396	0.44 274

MIPNet	0.88 463	1.07 415	2.85 463	0.61 460	0.18 88	1.46 556	1.37 585	1.65 574	0.78 406	1.93 581	0.85 491	0.75 430	1.66 570	0.87 289	0.34 177	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.32 466	0.27 383	0.26 137

WAO-6	1.69 573	1.87 563	3.21 506	1.15 542	1.01 523	2.29 589	1.06 567	1.85 582	2.84 601	1.30 560	2.59 587	2.19 581	1.67 571	2.62 563	2.52 561	0.96 579	0.68 424	1.19 592	0.84 587	1.13 579	0.95 473

DPSNet	1.02 511	0.72 300	2.84 460	0.60 454	0.39 370	1.08 534	0.75 536	1.41 559	1.14 541	0.74 460	0.69 422	1.05 532	1.67 571	2.09 523	2.22 551	0.27 525	0.61 411	0.20 488	0.50 538	0.48 533	1.03 489

SANet	1.35 550	1.80 559	4.39 584	0.41 357	0.29 269	1.72 570	0.89 551	1.17 537	2.47 594	1.22 549	1.82 567	1.72 574	1.70 573	2.57 558	3.30 581	0.18 449	0.16 256	0.16 433	0.15 292	0.34 449	0.62 364

WAO-7	1.58 569	2.04 577	3.25 510	0.94 516	0.75 484	1.75 571	1.13 570	1.87 584	1.97 587	1.46 571	2.53 585	1.98 578	1.75 574	3.13 589	2.48 560	0.69 568	0.67 422	0.94 583	0.74 577	0.80 568	0.77 419

KSHMR	4.19 606	2.37 599	6.24 601	1.73 577	1.48 564	1.97 581	1.29 583	3.18 605	17.06 627	2.15 586	15.74 622	9.09 617	1.75 574	8.33 615	2.37 557	1.55 602	1.29 505	1.70 607	1.23 602	1.75 598	1.60 542

THIR-Stereo	0.88 463	0.85 354	2.33 247	0.26 76	0.16 47	0.59 286	2.69 601	0.62 182	0.54 156	0.62 378	1.61 563	0.96 510	1.77 576	1.67 448	2.20 549	0.10 123	0.08 51	0.14 384	0.11 185	0.16 167	0.21 98

SGM-Forest	1.84 575	7.91 617	10.36 611	0.42 361	0.33 314	1.04 527	1.29 583	1.01 462	0.88 480	1.19 540	2.30 581	1.03 524	1.79 577	2.60 562	2.81 574	0.22 496	0.21 307	0.21 494	0.19 363	0.25 349	0.79 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IMH	2.14 584	2.46 602	3.60 550	1.70 574	1.13 544	1.65 567	0.93 555	2.13 594	1.93 585	1.37 561	2.64 590	2.19 581	1.82 578	5.77 609	2.18 548	5.70 616	1.05 474	1.31 597	0.72 574	1.39 593	1.13 498

JetBlue	1.89 576	2.09 579	4.16 574	0.74 491	1.23 549	4.52 608	3.86 608	1.68 576	1.26 550	1.28 557	1.54 561	2.36 584	1.86 579	3.35 594	3.37 583	0.54 556	0.49 384	0.48 559	0.49 535	1.39 593	1.21 507

CBMV	0.86 455	1.00 399	2.82 456	0.35 264	0.21 151	0.78 464	0.78 540	1.05 493	0.87 476	0.90 502	0.74 460	0.87 485	1.89 580	1.67 448	1.38 499	0.19 467	0.20 298	0.21 494	0.19 363	0.28 396	0.84 444
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NVStereoNet_ROB	1.45 558	1.62 543	3.59 548	1.09 532	0.70 478	0.86 490	0.67 525	1.19 539	1.51 567	1.20 545	4.05 606	1.61 572	1.94 581	2.97 587	2.07 540	0.67 566	0.69 427	0.55 564	0.70 569	0.57 545	0.67 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoO	1.34 549	0.76 323	2.18 211	1.19 544	2.07 588	0.79 468	3.84 607	1.01 462	1.42 561	0.72 451	1.11 536	0.80 453	1.97 582	0.96 317	2.44 558	1.25 594	0.99 464	0.48 559	0.60 562	0.96 575	1.34 522

DispFullNet	1.69 573	2.25 590	5.23 593	1.53 566	8.78 612	0.89 503	0.37 401	1.03 479	0.98 517	1.37 561	1.00 523	1.13 544	1.97 582	1.51 416	0.98 439	0.55 558	0.32 345	1.19 592	0.64 566	1.16 581	0.88 456

WCMA_ROB	1.29 543	1.21 454	3.13 501	0.65 472	0.36 348	1.20 546	0.78 540	1.00 452	0.98 517	1.78 580	2.62 588	3.08 593	2.01 584	1.86 489	2.35 556	0.38 544	0.38 358	0.32 537	0.32 466	0.31 424	1.06 492

MSMD_ROB	1.41 554	1.03 408	2.75 440	0.41 357	0.32 307	2.00 583	0.61 508	0.96 417	1.43 562	2.97 604	2.63 589	4.76 606	2.04 585	2.44 550	1.78 525	0.30 534	0.26 331	0.32 537	0.32 466	0.32 434	0.63 370

FTStereo	0.79 426	0.32 49	2.83 458	0.70 488	0.21 151	0.73 433	1.75 594	0.61 178	0.60 208	1.07 526	1.62 564	1.28 554	2.11 586	0.75 257	0.30 123	0.19 467	0.08 51	0.12 288	0.11 185	0.12 91	0.39 227

FINET	1.92 577	1.96 566	4.49 587	1.62 569	1.39 557	3.51 600	4.39 609	2.89 602	2.58 596	1.39 563	1.98 571	1.35 560	2.12 587	1.64 444	2.12 543	0.84 575	1.03 473	0.18 471	0.29 440	0.54 543	2.12 565

EDNetEfficient	1.29 543	0.78 330	4.27 579	0.65 472	1.03 526	0.94 514	1.38 587	0.87 348	1.75 578	2.33 593	1.32 552	1.04 528	2.21 588	1.59 437	4.07 597	0.16 416	0.19 283	0.15 413	0.27 434	0.38 486	0.40 234

SGM_RVC	2.11 583	1.07 415	2.87 466	0.98 522	0.92 509	2.72 595	1.88 598	1.91 587	12.27 617	2.09 583	1.99 572	2.47 585	2.24 589	2.87 584	2.03 536	0.54 556	0.47 380	0.42 553	0.47 530	0.74 560	1.22 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetRed	3.37 601	4.96 612	10.08 610	1.48 562	1.73 577	7.63 613	5.47 614	3.47 609	2.20 591	2.42 594	2.40 582	2.98 590	2.35 590	3.52 598	6.60 611	1.33 595	1.90 560	1.38 599	1.23 602	2.30 605	2.02 559

ELAS	1.52 565	0.92 385	2.91 472	0.62 462	0.57 440	3.13 596	2.21 599	1.67 575	1.58 571	2.42 594	2.43 583	1.87 576	2.49 591	1.85 487	2.70 569	0.42 547	0.43 373	0.41 551	0.40 511	0.51 538	0.85 449
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.91 595	2.55 605	3.77 555	1.93 587	1.04 528	4.08 605	0.99 559	3.25 607	6.09 610	2.20 588	3.34 600	3.33 595	2.64 592	11.73 618	2.52 561	2.12 608	1.92 561	1.55 603	0.93 591	1.27 585	0.96 476

Venus	2.91 595	2.55 605	3.77 555	1.93 587	1.04 528	4.08 605	0.99 559	3.25 607	6.09 610	2.20 588	3.34 600	3.33 595	2.64 592	11.73 618	2.52 561	2.12 608	1.92 561	1.55 603	0.93 591	1.27 585	0.96 476

PSM-AAD	0.67 355	0.29 13	2.41 270	0.37 296	0.23 194	0.86 490	1.15 573	0.62 182	0.66 262	0.64 400	0.71 450	0.67 381	2.90 594	0.65 216	0.32 152	0.10 123	0.08 51	0.17 452	0.15 292	0.14 134	0.34 194

GrayStereo	0.71 380	0.27 3	2.40 265	0.89 508	0.23 194	0.62 342	1.40 589	0.67 208	0.70 325	0.72 451	0.77 474	0.55 320	3.03 595	0.60 189	0.28 105	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.21 385	0.12 91	0.37 210

ELAS_RVC	1.51 564	0.88 365	3.36 520	0.63 465	0.56 435	1.53 559	2.73 602	1.53 565	1.76 579	2.26 591	2.21 580	2.10 579	3.07 596	2.08 520	2.52 561	0.42 547	0.42 368	0.42 553	0.37 501	0.51 538	0.84 444
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.60 570	0.85 354	3.44 537	0.46 391	0.39 370	1.96 579	0.66 520	1.72 577	1.70 575	2.75 602	2.91 596	4.20 600	3.15 597	2.72 572	2.66 567	0.30 534	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.33 439	0.91 460

FC-DCNN v2	1.65 572	0.85 354	3.39 526	0.46 391	0.39 370	2.02 585	0.66 520	1.94 589	1.84 583	2.81 603	2.99 597	4.39 604	3.25 598	2.81 580	2.75 572	0.29 533	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.33 439	0.91 460

MADNet++	2.94 598	2.17 583	3.27 512	2.55 603	2.28 594	3.29 599	3.37 603	2.76 599	2.67 599	3.10 605	3.20 599	2.78 588	3.25 598	4.11 603	4.68 603	2.72 611	2.27 588	3.03 617	2.43 614	2.34 606	2.59 585

FCDSN-DC	1.45 558	1.12 428	3.30 516	0.48 398	0.41 384	1.13 539	0.60 503	1.17 537	1.28 553	2.25 590	2.85 593	3.65 597	3.34 600	2.58 560	2.44 558	0.31 536	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.37 478	0.78 425
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.67 590	2.14 582	4.28 581	1.92 586	2.11 591	4.36 607	5.22 613	3.17 604	3.00 602	3.24 607	3.81 604	3.03 591	3.61 601	2.53 555	3.79 591	1.15 588	1.29 505	0.66 571	0.71 573	0.95 573	2.44 584

ktn	4.44 607	2.47 603	3.70 554	1.82 581	1.49 565	2.11 587	1.40 589	2.30 595	12.56 618	11.36 619	16.25 623	11.30 621	3.77 602	4.41 606	3.47 586	1.86 606	0.99 464	1.74 609	1.21 601	3.28 610	1.39 528

TorneroNet-64	2.74 591	2.23 589	4.18 575	1.48 562	1.20 547	3.88 602	1.01 565	3.48 611	6.61 613	2.62 598	4.55 610	4.20 600	3.84 603	3.39 596	3.40 585	1.23 592	0.66 421	1.39 600	0.80 579	3.42 611	1.27 515

UNDER WATER-64	2.59 587	2.28 594	5.63 597	1.85 583	1.45 560	3.28 597	1.60 593	2.62 597	5.57 609	2.09 583	2.12 574	4.10 599	4.21 604	2.74 575	3.64 589	1.49 601	0.86 453	1.58 605	1.09 599	1.91 601	1.62 544

DStereoSA	2.66 588	1.38 505	3.38 525	2.11 590	2.88 603	3.99 603	6.44 616	1.48 563	3.47 603	1.23 551	4.33 609	1.33 559	4.54 605	2.05 514	5.45 606	1.23 592	1.83 557	0.49 561	1.54 607	1.11 577	2.96 591

notaker	2.77 592	2.35 598	4.02 569	2.61 604	1.44 559	1.77 572	1.14 571	2.77 600	1.81 582	2.30 592	11.41 619	3.95 598	4.70 606	3.24 591	3.01 578	1.58 603	0.88 454	1.71 608	1.08 598	2.10 603	1.44 533

tt	4.94 609	0.32 49	4.22 577	2.29 596	1.58 569	10.19 616	16.94 623	9.44 621	5.03 608	1.69 578	1.33 553	4.68 605	5.02 607	3.38 595	5.91 609	6.15 618	9.47 626	2.80 615	3.16 616	3.54 612	1.58 540

DStereoFS	2.88 594	2.40 600	3.33 518	2.36 597	2.63 600	5.25 609	4.98 611	3.05 603	4.10 606	2.71 600	3.88 605	2.77 587	5.31 608	2.69 570	3.64 589	1.35 598	1.67 551	0.58 565	1.10 600	0.88 569	3.02 595

MANE	3.51 604	2.03 576	3.88 566	1.89 585	2.01 587	5.98 610	4.72 610	5.87 615	7.13 614	3.80 609	5.10 612	6.11 612	5.34 609	4.39 605	5.05 605	1.07 584	1.28 503	0.50 562	0.85 588	0.76 563	2.36 582

UNDER WATER	2.84 593	2.25 590	5.25 594	1.84 582	1.45 560	2.36 591	1.44 592	3.23 606	6.51 612	2.61 597	2.73 592	5.69 609	5.64 610	3.14 590	4.18 599	1.48 600	0.81 446	1.60 606	1.07 597	1.91 601	1.67 547

SGM-ForestM	3.67 605	2.70 609	5.34 596	1.65 572	1.72 576	6.02 611	5.08 612	4.10 612	3.47 603	4.59 610	4.21 608	9.81 618	5.79 611	6.44 612	6.97 613	0.88 576	1.09 478	0.33 541	0.45 523	0.68 556	2.10 564

TCMNet-wrong-test	5.56 610	6.73 615	6.40 602	13.05 622	11.91 617	7.29 612	5.47 614	7.17 618	1.58 571	2.68 599	3.15 598	8.30 616	5.87 612	4.80 608	6.10 610	3.08 613	0.98 462	2.37 613	1.99 611	6.69 618	5.63 618

TorneroNet	5.60 611	2.30 595	3.98 567	1.49 564	1.26 552	14.47 619	1.11 568	4.85 613	20.66 632	10.12 616	16.30 624	11.78 622	7.35 613	3.41 597	4.38 600	1.36 599	0.70 430	1.46 602	0.87 589	2.73 608	1.33 520

USTest	8.06 614	7.11 616	8.76 607	9.20 617	9.03 613	15.20 620	23.57 624	10.01 622	9.45 615	5.97 614	6.79 613	7.77 615	7.51 614	8.75 617	11.06 621	2.24 610	3.58 610	2.87 616	3.21 617	4.93 616	4.21 612

IGEV-RUCA	2.30 585	0.38 110	1.36 59	0.41 357	1.90 582	2.03 586	1.86 596	1.37 554	1.78 580	3.73 608	3.72 603	5.06 607	8.09 615	2.15 527	1.63 513	0.26 521	0.77 438	2.71 614	1.91 610	2.43 607	2.42 583

LRCNet_RVC	13.78 623	19.34 623	13.01 616	19.47 624	12.67 618	1.85 576	0.42 431	12.28 623	1.10 535	15.76 624	18.69 628	12.52 625	8.65 616	12.22 621	9.64 616	22.29 632	8.38 625	25.92 634	24.06 634	19.72 631	17.59 631

coex-ft	6.14 612	1.98 568	60.80 639	0.34 241	0.30 285	0.80 472	1.17 577	0.76 247	4.34 607	19.82 628	2.15 576	1.61 572	8.77 617	1.82 479	10.36 619	0.44 551	2.05 570	0.18 471	0.19 363	0.39 495	4.61 617

MonStereo1	2.06 580	1.22 459	2.39 262	1.22 545	1.04 528	3.53 601	0.62 510	1.55 568	1.93 585	1.50 573	3.36 602	2.24 583	10.67 618	2.85 582	1.50 504	1.08 585	0.39 364	0.96 584	0.58 558	1.16 581	1.39 528

LE_ROB	4.55 608	2.43 601	9.94 609	2.79 606	4.03 608	2.40 592	3.54 604	2.72 598	11.04 616	11.64 620	4.69 611	5.25 608	10.74 619	4.52 607	9.73 617	0.82 574	0.70 430	1.34 598	0.97 594	0.74 560	0.94 470

DPSMNet_ROB	9.58 617	5.96 614	13.98 619	8.88 616	11.87 616	8.54 614	24.08 626	6.48 617	13.67 622	5.35 612	11.53 621	6.31 614	11.04 620	7.69 614	14.09 623	7.61 624	8.23 622	5.03 619	7.75 623	5.24 617	8.36 622

DGTPSM_ROB	8.97 616	5.94 613	13.01 616	5.95 614	11.34 615	8.54 614	24.06 625	6.47 616	13.52 619	5.19 611	11.52 620	6.18 613	11.04 620	7.02 613	13.92 622	4.47 614	7.66 620	3.90 618	7.43 622	4.34 614	7.98 621

Anonymous_1	22.76 625	11.11 618	11.93 613	12.73 619	26.05 632	19.39 626	27.77 630	14.18 624	13.64 621	14.92 623	10.66 616	11.26 620	11.24 622	12.48 622	14.45 624	37.82 640	7.87 621	34.92 637	63.61 639	87.51 642	11.75 625

DPSM_ROB	12.32 618	11.13 619	12.31 614	12.90 620	12.80 619	19.81 629	28.13 631	14.50 625	14.31 624	10.62 617	11.34 617	12.03 623	11.89 623	13.08 623	15.22 625	7.09 620	8.31 623	6.47 623	7.32 620	8.69 620	8.43 623

DPSM	12.32 618	11.13 619	12.31 614	12.90 620	12.80 619	19.81 629	28.13 631	14.50 625	14.31 624	10.62 617	11.34 617	12.03 623	11.89 623	13.08 623	15.22 625	7.09 620	8.31 623	6.47 623	7.32 620	8.69 620	8.43 623

HanzoNet	7.85 613	3.30 611	5.75 598	7.47 615	3.97 607	2.34 590	1.37 585	3.47 609	4.02 605	13.30 621	10.49 615	10.86 619	16.67 625	8.50 616	10.51 620	10.80 625	9.84 627	5.83 621	13.69 625	7.24 619	7.51 620

HaxPig	19.88 624	22.39 630	22.30 625	17.98 623	17.98 622	12.06 618	12.06 620	16.25 628	15.97 626	21.05 630	21.41 630	18.85 629	18.35 626	20.07 631	19.64 629	23.57 636	23.19 635	24.07 633	23.71 633	22.95 632	23.72 634

BEATNet-Init1	12.32 618	12.82 621	28.66 635	3.22 608	3.71 606	21.59 631	11.42 619	14.54 627	13.73 623	20.24 629	20.16 629	26.14 637	19.85 627	19.08 630	15.33 627	1.81 605	1.93 565	2.05 611	2.48 615	4.25 613	3.41 601

xxxxx1	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

tt_ll	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

ff	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

MEDIAN_ROB	23.95 627	26.96 637	26.29 634	22.14 625	22.09 624	16.18 622	14.23 621	20.47 629	20.09 628	25.43 639	25.22 638	22.96 630	22.54 631	24.33 632	23.18 633	28.15 638	27.16 639	28.60 635	27.73 637	27.59 633	27.58 635

PML	22.99 626	17.34 622	8.24 606	5.48 613	9.84 614	50.35 641	102.65 642	5.84 614	13.52 619	37.08 642	104.84 642	30.61 640	23.20 632	12.09 620	7.96 615	6.27 619	2.12 578	6.31 622	2.42 613	10.67 622	2.95 590

FlowAnything	24.80 632	22.39 630	24.71 631	26.07 629	25.75 627	39.80 638	56.70 635	29.12 638	28.95 641	21.38 636	22.83 636	24.22 634	23.96 633	26.24 637	30.65 639	14.23 629	16.78 632	13.04 628	14.84 632	17.49 623	16.93 626

LSM0	26.57 634	22.53 635	25.76 633	30.62 633	52.30 641	39.86 640	56.49 634	29.18 639	28.76 636	21.26 634	22.46 631	24.42 636	23.97 634	26.42 639	30.66 640	14.29 631	16.56 628	13.06 630	14.65 627	17.62 628	20.52 632

RAFT-FEzeroshot	24.76 629	22.39 630	24.34 628	26.12 631	25.84 630	39.77 635	56.77 638	29.07 635	28.85 637	21.21 631	22.64 632	24.17 631	23.98 635	26.23 634	30.63 637	14.22 626	16.70 629	13.03 625	14.76 630	17.49 623	16.95 627

RAFT-FE	24.76 629	22.39 630	24.34 628	26.12 631	25.84 630	39.77 635	56.77 638	29.07 635	28.85 637	21.21 631	22.64 632	24.17 631	23.98 635	26.23 634	30.63 637	14.22 626	16.70 629	13.03 625	14.76 630	17.49 623	16.95 627

CasAABBNet	24.76 629	22.38 629	24.44 630	26.05 628	25.75 627	39.79 637	56.76 637	29.10 637	28.88 639	21.22 633	22.69 634	24.21 633	23.99 637	26.23 634	30.62 636	14.22 626	16.71 631	13.03 625	14.75 628	17.49 623	16.97 629

Selective-RAFT-Error	24.83 633	22.44 634	24.80 632	26.10 630	25.82 629	39.85 639	56.72 636	29.21 640	29.03 642	21.29 635	22.80 635	24.25 635	24.07 638	26.28 638	30.60 635	14.24 630	16.85 633	13.04 628	14.75 628	17.53 627	17.02 630

AVERAGE_ROB	26.91 635	30.28 638	29.18 636	25.78 626	25.30 626	19.49 627	15.38 622	23.70 634	23.02 635	28.38 641	27.78 639	26.23 638	25.76 639	26.95 640	25.55 634	31.27 639	30.02 640	31.76 636	30.80 638	30.88 637	30.77 638

RSGM-EC	41.37 639	31.41 639	19.61 623	51.58 637	47.86 639	38.12 633	60.59 640	34.20 641	22.62 633	23.48 637	29.36 640	43.51 641	35.09 640	65.96 641	68.73 641	65.97 641	37.56 641	48.34 638	25.52 635	47.85 638	30.14 636

acva	41.37 639	31.41 639	19.61 623	51.58 637	47.86 639	38.12 633	60.59 640	34.20 641	22.62 633	23.48 637	29.36 640	43.51 641	35.09 640	65.96 641	68.73 641	65.97 641	37.56 641	48.34 638	25.52 635	47.85 638	30.14 636

DPSimNet_ROB	24.35 628	23.81 636	31.38 638	25.93 627	22.83 625	31.30 632	34.38 633	20.78 630	28.92 640	27.39 640	22.99 637	28.29 639	35.76 642	15.47 625	17.82 628	24.28 637	17.90 634	22.23 632	14.12 626	19.38 630	22.12 633

test_example2	115.17 641	122.38 641	93.45 640	115.38 639	123.53 642	101.24 642	113.11 643	54.67 643	99.94 643	135.50 643	136.43 643	85.67 643	85.40 643	110.44 643	104.91 643	152.17 643	205.21 643	99.17 643	114.27 643	138.55 643	112.04 642

ccccc		297.53 642		372.50 642	377.87 643	200.30 643		217.33 644		202.36 644		213.34 644		312.79 644		409.97 644	354.33 644	255.69 644	227.31 644	431.13 644

Low-res two-view benchmark