Low-res two-view results

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

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

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

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

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

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 18	0.02 20	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 49	0.04 43	0.07 47	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 55	0.04 45	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 66	0.07 58	0.09 55	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 68	0.07 59	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 44	0.24 124	0.20 167	0.23 152	0.01 10	0.02 19	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 177	0.21 180	0.02 18	0.01 9	0.01 10	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 44	0.54 228	0.10 69	0.12 83	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 94	0.11 97	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

WZ-Net	0.05 41	0.50 211	0.10 69	0.12 83	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 94	0.10 75	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10
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
NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCDC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.02 14	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

CoDeX	0.15 124	0.70 244	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.67 377	0.02 15	0.69 373	0.75 388	0.01 9	0.02 20	0.02 20

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 87	0.44 183	0.33 230	0.39 212	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.39 262	0.36 260	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

psmg	0.43 265	1.91 424	0.92 400	1.91 476	0.02 21	0.02 19	0.03 50	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 506	1.44 499	0.04 72	0.03 53	0.02 20	0.03 50

CSP-Net	0.34 204	1.29 390	1.19 424	1.36 455	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	1.26 467	1.21 477	0.03 38	0.09 111	0.02 20	0.09 111

SFCPSM	0.17 136	0.78 249	0.02 14	0.02 14	0.01 10	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.01 10	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.79 411	0.02 15	0.75 384	0.76 390	0.02 20	0.02 20	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 165	1.31 392	0.74 378	0.92 352	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.87 381	0.75 384	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

ADCMid	0.08 51	0.02 12	0.02 14	1.01 370	0.03 48	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.04 71	0.09 109	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

ADCS	0.09 53	0.02 12	0.04 43	0.90 347	0.06 110	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.14 131	0.36 285	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

zh-sn7	0.10 66	0.98 288	0.14 126	0.15 109	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.15 125	0.13 136	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

zh-mn7	0.12 96	1.14 324	0.17 152	0.20 136	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.18 150	0.16 145	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

w-ln-seven-2	0.14 112	1.22 386	0.28 198	0.32 187	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.32 213	0.27 202	0.04 72	0.03 53	0.03 43	0.03 50

G2L-ROB	0.03 29	0.06 54	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 37	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

coex_refinement	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

YMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

YMNet_1	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample8	0.10 66	1.05 315	0.12 102	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample6	0.09 53	0.97 287	0.10 69	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample5	0.10 66	1.07 318	0.11 89	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.03 53	0.04 76	0.03 50

test_sample4	0.10 66	1.03 311	0.12 102	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 109	0.13 136	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample3	0.09 53	0.87 264	0.10 69	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample2	0.09 53	1.03 311	0.11 89	0.11 75	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.09 70	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

SMFormer	0.09 53	1.01 305	0.09 65	0.09 55	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.09 70	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

tta	0.09 53	0.95 284	0.09 65	0.10 58	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 68	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

mmm	0.14 112	1.83 415	0.12 102	0.11 75	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.04 80	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.06 87	0.04 74	0.12 94	0.11 97	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.04 78

DualNet	0.10 66	1.07 318	0.11 89	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.03 53	0.04 76	0.03 50

ffm	0.25 165	3.83 516	0.12 102	0.12 83	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.12 94	0.12 113	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

ff1	0.25 165	3.83 516	0.12 102	0.12 83	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.12 94	0.12 113	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

mmx	0.25 165	3.83 516	0.12 102	0.12 83	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.12 94	0.12 113	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

1111x	0.10 66	1.14 324	0.13 121	0.14 99	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 109	0.11 97	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

xxx	0.09 53	1.01 305	0.10 69	0.10 58	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.03 50

222	0.10 66	0.99 295	0.12 102	0.13 95	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.02 20	0.04 76	0.03 50

xxxx	0.11 87	1.16 329	0.16 145	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 109	0.16 145	0.03 38	0.04 77	0.04 76	0.04 78

test_xeample	0.10 66	1.09 320	0.13 121	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.04 76	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 116	0.14 140	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

BEATNet_4x	0.11 87	0.03 31	0.03 36	1.60 466	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 81	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

ADCL	0.11 87	0.03 31	0.03 36	1.60 466	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 81	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

AnyNet_C01	0.11 87	0.02 12	0.02 14	1.62 469	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.06 87	0.04 74	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.03 50

AnyNet_C32	0.14 112	0.04 37	0.03 36	2.22 488	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.04 76	0.02 21	0.07 103	0.04 74	0.02 15	0.02 15	0.03 38	0.03 53	0.02 20	0.03 50

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

z-mn7	0.16 132	1.21 380	0.33 230	0.41 238	0.04 78	0.04 76	0.03 50	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.35 231	0.31 234	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

w-ln-seven	0.18 139	1.47 400	0.33 230	0.40 226	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.38 251	0.32 239	0.05 85	0.04 77	0.04 76	0.04 78

TCMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

DualNet (step1)	0.10 66	1.05 315	0.12 102	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample9	0.10 66	1.05 315	0.12 102	0.12 83	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample7	0.09 53	1.00 297	0.11 89	0.11 75	0.02 21	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 94	0.12 113	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample1	0.09 53	0.87 264	0.12 102	0.11 75	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 73	0.10 75	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

x	0.11 87	1.15 327	0.15 142	0.14 99	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 116	0.15 143	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

EDNetEfficient	0.04 38	0.05 49	0.04 43	0.04 37	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.04 76	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.04 71	0.03 48	0.05 51	0.03 36	0.05 85	0.03 53	0.04 76	0.03 50

FADNet-RVC-Resample	0.12 96	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	1.57 520	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.05 95	0.04 76	0.06 104

FADNet_RVC	0.12 96	0.04 37	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.05 93	0.04 71	1.65 524	0.05 51	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

FADNet-RVC	0.13 103	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.05 92	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.05 99	0.04 76	0.05 93	0.04 71	1.71 529	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.07 105	0.04 78

FADNet	0.12 96	0.05 49	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.05 93	0.04 71	1.66 526	0.06 55	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

ADCRef	0.12 96	0.03 31	0.04 43	1.71 472	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.06 87	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.03 43	0.04 78

ADCP+	0.15 124	0.04 37	0.04 43	2.20 487	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.05 99	0.04 76	0.04 83	0.08 106	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

ADCPNet	0.10 66	0.03 31	0.04 43	1.27 443	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.08 106	0.04 74	0.04 44	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

NVStereoNet_ROB	0.04 38	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
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ISRNet	0.11 87	0.05 49	0.36 250	0.24 157	0.07 111	0.13 127	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.05 90	0.05 99	0.13 128	0.05 93	0.05 81	0.09 109	0.24 184	0.20 177	0.10 108	0.05 95	0.06 95	0.13 151

APVNet	0.09 53	0.05 49	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.05 88	0.90 422	0.06 93	0.04 80	0.05 90	0.04 87	0.05 90	0.04 83	0.05 81	0.04 74	0.05 51	0.04 45	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.05 96

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GwcNet	0.12 96	0.07 57	0.05 57	0.08 49	0.05 98	0.08 104	1.20 450	0.07 103	0.05 96	0.05 90	0.05 99	0.08 105	0.05 93	0.08 106	0.03 48	0.07 60	0.05 56	0.06 93	0.05 95	0.07 105	0.05 96

DA	0.09 53	0.13 83	0.39 264	0.08 49	0.05 98	0.07 102	0.05 92	0.13 127	0.05 96	0.06 95	0.05 99	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.06 55	0.05 56	0.14 128	0.13 156	0.06 95	0.05 96

GGEV	0.09 53	0.13 83	0.39 264	0.08 49	0.05 98	0.07 102	0.05 92	0.13 127	0.05 96	0.06 95	0.05 99	0.06 96	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.06 55	0.05 56	0.14 128	0.13 156	0.06 95	0.05 96

DFGA-Net	0.05 41	0.06 54	0.04 43	0.06 46	0.04 78	0.06 91	0.04 80	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.04 87	0.06 96	0.04 83	0.06 87	0.04 74	0.06 55	0.04 45	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.04 78

qqq1	0.25 165	3.70 510	0.14 126	0.14 99	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.06 95	0.05 99	0.04 76	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.13 109	0.12 113	0.06 93	0.05 95	0.03 43	0.04 78

fff1	0.25 165	3.70 510	0.14 126	0.14 99	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 96	0.06 95	0.05 99	0.04 76	0.05 93	0.06 87	0.05 87	0.13 109	0.12 113	0.06 93	0.05 95	0.03 43	0.04 78

11t1	0.17 136	2.16 441	0.13 121	0.13 95	0.04 78	0.06 91	0.04 80	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.03 52	0.06 96	0.03 52	0.06 87	0.05 87	0.18 150	0.12 113	0.06 93	0.03 53	0.05 91	0.03 50

qqq	0.16 132	2.01 432	0.12 102	0.15 109	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.03 52	0.06 96	0.03 52	0.06 87	0.03 48	0.12 94	0.14 140	0.04 72	0.04 77	0.03 43	0.03 50

AASNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.05 88	0.06 108	0.06 95	0.06 109	0.05 90	0.06 109	0.06 87	0.05 87	0.08 62	0.08 61	0.08 102	0.05 95	0.06 95	0.05 96

SACVNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.05 88	0.06 108	0.06 95	0.06 109	0.05 90	0.06 109	0.06 87	0.05 87	0.08 62	0.08 61	0.08 102	0.05 95	0.06 95	0.05 96

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 51	0.08 58	0.11 89	0.11 75	0.05 98	0.08 104	0.05 92	0.08 106	0.07 111	0.08 105	0.05 99	0.08 105	0.05 93	0.09 110	0.08 104	0.15 125	0.11 97	0.07 98	0.05 95	0.07 105	0.06 104
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 49	0.08 58	0.07 58	0.07 47	0.07 111	0.08 104	0.06 108	0.08 106	0.07 111	0.08 105	0.07 112	0.08 105	0.06 109	0.07 103	0.07 102	0.08 62	0.07 59	0.07 98	0.07 105	0.06 95	0.06 104

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SuperB	0.21 150	0.10 68	2.51 553	0.12 83	0.09 115	0.10 112	0.09 114	0.08 106	0.07 111	0.10 112	0.09 116	0.09 111	0.07 113	0.07 103	0.07 102	0.07 60	0.08 61	0.07 98	0.07 105	0.08 109	0.07 107

PVD	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

SHD	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

SAMSARA	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

XQC	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

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RTSA	0.10 66	0.10 68	0.10 69	0.10 58	0.10 122	0.10 112	0.10 119	0.10 111	0.10 119	0.10 112	0.10 120	0.10 114	0.10 121	0.10 114	0.10 115	0.10 73	0.10 75	0.10 108	0.10 118	0.10 113	0.10 116

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JetBlue	0.11 87	0.11 79	0.12 102	0.13 95	0.14 158	0.11 123	0.11 132	0.11 123	0.11 134	0.11 124	0.11 134	0.11 124	0.11 133	0.12 129	0.12 142	0.11 88	0.11 97	0.11 119	0.11 130	0.11 123	0.11 129

aanetorigin	0.13 103	0.11 79	0.11 89	0.11 75	0.11 137	0.11 123	0.11 132	0.11 123	0.11 134	0.11 124	0.12 145	0.11 124	0.11 133	0.11 125	0.11 127	0.11 88	0.11 97	0.14 128	0.11 130	0.49 319	0.11 129

JetRed	0.11 87	0.12 81	0.11 89	0.11 75	0.11 137	0.11 123	0.14 153	0.11 123	0.11 134	0.12 126	0.11 134	0.11 124	0.11 133	0.11 125	0.11 127	0.11 88	0.16 145	0.11 119	0.11 130	0.11 123	0.11 129

GASNet	0.05 41	0.04 37	0.12 102	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.05 92	0.04 76	0.04 80	0.12 126	0.04 87	0.06 96	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

IPLG	0.13 103	0.20 105	0.14 126	0.15 109	0.11 137	0.14 128	0.11 132	0.14 129	0.11 134	0.14 128	0.11 134	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

ACRE	0.13 103	0.21 110	0.14 126	0.15 109	0.11 137	0.14 128	0.11 132	0.14 129	0.11 134	0.14 128	0.12 145	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

GMStereo	0.14 112	0.13 83	0.14 126	0.14 99	0.14 158	0.14 128	0.14 153	0.14 129	0.14 158	0.14 128	0.14 162	0.14 129	0.14 159	0.14 131	0.14 152	0.14 116	0.14 140	0.14 128	0.14 161	0.14 132	0.14 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.29 180	0.90 272	0.10 69	0.14 99	0.10 122	0.14 128	0.10 119	0.91 390	0.69 395	0.14 128	0.11 134	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.10 115	0.12 94	0.09 70	0.12 122	0.09 111	0.88 380	0.76 403

DRN-Test	0.14 112	0.13 83	0.09 65	0.14 99	0.09 115	0.15 135	0.09 114	0.14 129	0.10 119	0.14 128	0.09 116	0.14 129	0.09 117	0.13 130	0.09 109	0.12 94	0.09 70	0.12 122	0.09 111	0.12 128	0.73 397

StereoDRNet	0.15 124	0.14 89	0.10 69	0.14 99	0.09 115	0.15 135	0.09 114	0.14 129	0.09 118	0.14 128	0.10 120	0.14 129	0.09 117	0.14 131	0.09 109	0.13 109	0.10 75	0.13 126	0.09 111	0.13 130	0.82 410

S2M2_L	0.12 96	0.14 89	0.10 69	0.15 109	0.10 122	0.14 128	0.10 119	0.14 129	0.10 119	0.15 134	0.10 120	0.14 129	0.10 121	0.14 131	0.10 115	0.13 109	0.10 75	0.13 126	0.09 111	0.13 130	0.09 111
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 103	0.21 110	0.12 102	0.16 120	0.11 137	0.15 135	0.11 132	0.14 129	0.11 134	0.15 134	0.12 145	0.15 139	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

IPLGR_C	0.14 112	0.20 105	0.12 102	0.15 109	0.11 137	0.14 128	0.15 158	0.14 129	0.11 134	0.15 134	0.12 145	0.14 129	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.12 148	0.15 142	0.12 145

IPLGR	0.14 112	0.24 124	0.14 126	0.16 120	0.12 153	0.15 135	0.12 148	0.14 129	0.11 134	0.15 134	0.12 145	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.15 125	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

PDISCO_ROB	0.83 373	2.80 491	3.49 572	0.14 99	0.11 137	0.17 151	0.09 114	0.15 141	0.10 119	0.15 134	0.12 145	0.16 140	0.14 159	3.30 557	0.13 148	0.14 116	2.34 547	0.16 146	0.12 148	2.62 537	0.10 116

xyz-stereo-finetune2	0.18 139	0.48 205	0.16 145	0.16 120	0.15 169	0.15 135	0.16 163	0.16 142	0.16 172	0.16 139	0.16 173	0.16 140	0.16 171	0.16 141	0.16 168	0.16 134	0.16 145	0.16 146	0.16 169	0.16 146	0.16 160

xyz-stereo	0.18 139	0.50 211	0.16 145	0.15 109	0.16 178	0.16 143	0.16 163	0.16 142	0.16 172	0.16 139	0.16 173	0.16 140	0.16 171	0.16 141	0.16 168	0.16 134	0.16 145	0.16 146	0.16 169	0.16 146	0.16 160

castereo++	0.54 308	3.59 507	1.15 418	1.31 451	0.14 158	0.16 143	0.14 153	0.16 142	0.14 158	0.16 139	0.14 162	0.16 140	0.13 155	0.16 141	0.14 152	1.45 481	1.16 426	0.15 143	0.14 161	0.15 142	0.13 151

test_for_model	0.15 124	0.23 115	0.18 161	0.21 145	0.11 137	0.16 143	0.11 132	0.16 142	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.16 140	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.21 163	0.18 174	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

testlalala2	0.13 103	0.16 91	0.11 89	0.15 109	0.11 137	0.16 143	0.11 132	0.16 142	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.16 140	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.14 116	0.11 97	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

GMStereo_Zeroshot	0.16 132	0.16 91	0.16 145	0.16 120	0.16 178	0.16 143	0.16 163	0.16 142	0.16 172	0.16 139	0.16 173	0.16 140	0.16 171	0.16 141	0.16 168	0.16 134	0.16 145	0.16 146	0.16 169	0.16 146	0.16 160

testlalala_base	0.13 103	0.16 91	0.11 89	0.15 109	0.11 137	0.15 135	0.11 132	0.16 142	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.16 140	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.14 116	0.11 97	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

MIPNet	0.14 112	0.21 110	0.17 152	0.16 120	0.11 137	0.15 135	0.12 148	0.14 129	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.14 129	0.11 133	0.14 131	0.11 127	0.14 116	0.12 113	0.14 128	0.11 130	0.14 132	0.11 129

ICVP	0.15 124	0.53 225	0.11 89	0.16 120	0.11 137	0.16 143	0.11 132	0.16 142	0.11 134	0.16 139	0.11 134	0.16 140	0.11 133	0.16 141	0.11 127	0.16 134	0.11 97	0.16 146	0.11 130	0.16 146	0.11 129
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
S2M2_XL	0.14 112	0.17 97	0.12 102	0.17 128	0.11 137	0.17 151	0.11 132	0.17 150	0.11 134	0.17 148	0.11 134	0.17 150	0.11 133	0.17 150	0.11 127	0.16 134	0.11 97	0.16 146	0.11 130	0.16 146	0.11 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ProNet	0.14 112	0.20 105	0.14 126	0.16 120	0.11 137	0.16 143	0.11 132	0.17 150	0.11 134	0.17 148	0.12 145	0.17 150	0.13 155	0.17 150	0.12 142	0.15 125	0.11 97	0.16 146	0.11 130	0.15 142	0.12 145

HSM	0.14 112	0.16 91	0.12 102	0.17 128	0.12 153	0.17 151	0.11 132	0.17 150	0.11 134	0.17 148	0.12 145	0.17 150	0.12 150	0.17 150	0.12 142	0.16 134	0.11 97	0.16 146	0.11 130	0.16 146	0.12 145

ELAS	0.13 103	0.16 91	0.11 89	0.15 109	0.09 115	0.18 155	0.11 132	0.18 153	0.11 134	0.17 148	0.11 134	0.18 154	0.11 133	0.18 153	0.11 127	0.14 116	0.08 61	0.14 128	0.08 109	0.14 132	0.09 111
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
castereo	0.61 320	3.79 515	1.35 482	1.52 461	0.15 169	0.17 151	0.16 163	0.20 161	0.21 196	0.18 152	0.16 173	0.21 168	0.12 150	0.26 201	0.17 172	1.43 480	1.38 496	0.17 154	0.16 169	0.18 156	0.16 160

cf-r	0.66 329	2.17 442	0.12 102	0.18 130	0.12 153	0.18 155	2.70 562	2.60 537	0.12 153	0.18 152	0.12 145	0.18 154	0.12 150	0.18 153	0.12 142	0.15 125	0.11 97	0.15 143	0.11 130	1.81 496	1.74 536

IGEV-FE	0.35 213	0.37 152	0.17 152	0.19 133	0.17 182	0.20 163	0.17 171	0.19 155	0.17 180	0.19 154	0.17 178	0.19 158	0.17 180	0.37 244	0.36 285	0.19 154	0.17 165	0.19 166	0.17 189	0.38 257	2.84 560

DDVS	0.30 181	3.10 496	0.14 126	0.19 133	0.14 158	0.19 158	0.14 153	0.20 161	0.14 158	0.19 154	0.13 157	0.16 140	0.13 155	0.19 156	0.13 148	0.17 142	0.13 136	0.17 154	0.13 156	0.17 152	0.13 151

ITSA-stereo	0.15 124	0.17 97	0.13 121	0.20 136	0.13 156	0.19 158	0.13 151	0.18 153	0.13 156	0.19 154	0.13 157	0.18 154	0.14 159	0.18 153	0.14 152	0.16 134	0.11 97	0.15 143	0.14 161	0.18 156	0.11 129

DeepPruner_ROB	0.16 132	0.18 100	0.13 121	0.19 133	0.13 156	0.19 158	0.13 151	0.19 155	0.13 156	0.19 154	0.13 157	0.19 158	0.13 155	0.19 156	0.13 148	0.18 150	0.13 136	0.18 163	0.13 156	0.18 156	0.13 151

ELAS_RVC	0.14 112	0.16 91	0.10 69	0.15 109	0.10 122	0.18 155	0.11 132	0.19 155	0.11 134	0.19 154	0.12 145	0.18 154	0.11 133	0.19 156	0.12 142	0.14 116	0.08 61	0.14 128	0.09 111	0.15 142	0.09 111
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 124	0.17 97	0.11 89	0.18 130	0.11 137	0.19 158	0.11 132	0.19 155	0.12 153	0.19 154	0.12 145	0.20 161	0.12 150	0.19 156	0.12 142	0.16 134	0.11 97	0.17 154	0.10 118	0.17 152	0.10 116
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RAFT-FEzeroshot	0.34 204	0.26 129	0.17 152	0.21 145	0.17 182	0.20 163	0.16 163	0.20 161	0.16 172	0.20 160	0.17 178	0.21 168	0.16 171	0.27 205	0.24 204	0.19 154	0.16 145	0.19 166	0.16 169	0.26 187	3.08 569

RAFT-FE	0.34 204	0.26 129	0.17 152	0.21 145	0.17 182	0.20 163	0.16 163	0.20 161	0.16 172	0.20 160	0.17 178	0.21 168	0.16 171	0.27 205	0.24 204	0.19 154	0.16 145	0.19 166	0.16 169	0.26 187	3.08 569

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 373	5.18 541	1.98 540	2.19 486	0.17 182	0.19 158	0.18 178	0.19 155	0.16 172	0.20 160	0.19 195	0.22 176	0.22 203	0.20 160	0.15 162	2.28 523	2.13 542	0.24 193	0.17 189	0.18 156	0.16 160

IGEV_Zeroshot_test	0.20 144	0.19 101	0.40 269	0.30 177	0.17 182	0.22 175	0.17 171	0.21 169	0.17 180	0.20 160	0.17 178	0.21 168	0.18 188	0.21 170	0.17 172	0.20 157	0.16 145	0.20 170	0.16 169	0.20 163	0.17 174

DAS	0.20 144	0.20 105	0.20 167	0.20 136	0.20 199	0.20 163	0.20 186	0.20 161	0.20 193	0.20 160	0.20 199	0.20 161	0.20 197	0.20 160	0.20 189	0.20 157	0.20 177	0.20 170	0.20 196	0.20 163	0.20 182

ACVNet	0.20 144	0.19 101	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	0.96 429	0.21 169	0.14 158	0.20 160	0.13 157	0.21 168	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	0.17 152	0.12 145

acv_ft	0.20 144	0.19 101	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	0.96 429	0.21 169	0.14 158	0.20 160	0.13 157	0.21 168	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	0.17 152	0.12 145

hitnet-ft	0.79 358	2.78 490	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.21 173	2.89 563	2.80 551	0.14 158	0.20 160	0.14 162	0.20 161	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	2.54 536	2.33 553

GwcNet-RSSM	0.77 354	2.77 487	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.67 561	2.78 549	0.14 158	0.20 160	0.14 162	0.20 161	0.14 159	0.21 170	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	2.52 528	2.31 551

CFNet-ft	0.55 313	1.57 403	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.53 558	1.61 491	0.14 158	0.20 160	0.14 162	0.20 161	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	1.56 484	1.24 499

LALA_ROB	0.15 124	0.19 101	0.12 102	0.18 130	0.11 137	0.20 163	0.12 148	0.21 169	0.12 153	0.20 160	0.12 145	0.20 161	0.12 150	0.21 170	0.13 148	0.17 142	0.10 75	0.18 163	0.11 130	0.18 156	0.11 129

MSKI-zero shot	0.24 162	0.21 110	0.49 314	0.65 317	0.18 192	0.22 175	0.17 171	0.23 179	0.18 185	0.21 171	0.17 178	0.23 182	0.28 240	0.23 180	0.18 183	0.21 163	0.16 145	0.21 172	0.16 169	0.21 168	0.16 160

PSMNet-RSSM	0.77 354	2.76 485	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.66 560	2.79 550	0.14 158	0.21 171	0.14 162	0.21 168	0.14 159	0.20 160	0.14 152	0.17 142	0.12 113	0.17 154	0.12 148	2.52 528	2.31 551

CAS++	0.17 136	0.27 132	0.21 172	0.10 58	0.21 207	0.15 135	0.22 196	0.10 111	0.21 196	0.22 173	0.10 120	0.19 158	0.18 188	0.10 114	0.19 186	0.20 157	0.19 175	0.18 163	0.10 118	0.19 162	0.18 178
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
WAO-6	0.22 154	0.23 115	0.22 174	0.23 152	0.22 209	0.22 175	0.22 196	0.22 173	0.22 199	0.22 173	0.22 205	0.22 176	0.22 203	0.22 174	0.22 194	0.22 166	0.22 184	0.22 177	0.22 202	0.22 170	0.22 187

IMH-64-1	0.22 154	0.23 115	0.23 177	0.22 148	0.22 209	0.22 175	0.22 196	0.22 173	0.22 199	0.22 173	0.22 205	0.22 176	0.22 203	0.22 174	0.22 194	0.22 166	0.22 184	0.23 185	0.22 202	0.22 170	0.23 189

IMH-64	0.22 154	0.23 115	0.23 177	0.22 148	0.22 209	0.22 175	0.22 196	0.22 173	0.22 199	0.22 173	0.22 205	0.22 176	0.22 203	0.22 174	0.22 194	0.22 166	0.22 184	0.23 185	0.22 202	0.22 170	0.23 189

BStereo	0.22 154	0.23 115	0.20 167	0.24 157	0.20 199	0.23 183	0.33 269	0.39 245	0.17 180	0.23 177	0.17 178	0.23 182	0.16 171	0.24 184	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.22 177	0.20 196	0.22 170	0.16 160

Wave_Phase_stereo	0.22 154	0.23 115	0.20 167	0.24 157	0.20 199	0.23 183	0.33 269	0.39 245	0.17 180	0.23 177	0.17 178	0.23 182	0.16 171	0.24 184	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.22 177	0.20 196	0.22 170	0.16 160

dd	0.23 160	0.98 288	0.16 145	0.23 152	0.15 169	0.23 183	0.15 158	0.23 179	0.15 168	0.23 177	0.15 170	0.24 188	0.17 180	0.23 180	0.15 162	0.22 166	0.15 143	0.21 172	0.15 167	0.22 170	0.16 160

dad	0.23 160	1.03 311	0.16 145	0.23 152	0.15 169	0.24 186	0.15 158	0.24 182	0.16 172	0.23 177	0.16 173	0.24 188	0.16 171	0.23 180	0.15 162	0.22 166	0.16 145	0.22 177	0.16 169	0.22 170	0.16 160

LRCNet_RVC	0.13 103	0.13 83	0.09 65	0.13 95	0.10 122	0.14 128	0.10 119	0.14 129	0.10 119	0.23 177	0.10 120	0.20 161	0.10 121	0.24 184	0.11 127	0.11 88	0.09 70	0.12 122	0.14 161	0.12 128	0.09 111

AANet_RVC	1.26 473	0.31 141	4.99 583	5.93 575	0.20 199	0.25 193	0.20 186	0.25 188	0.20 193	0.23 177	0.19 195	0.25 193	0.20 197	0.25 191	0.20 189	5.66 585	4.76 578	0.26 201	0.30 264	0.24 183	0.27 214

iResNet	0.20 144	0.23 115	0.18 161	0.24 157	0.18 192	0.24 186	0.20 186	0.24 182	0.18 185	0.23 177	0.17 178	0.23 182	0.18 188	0.23 180	0.18 183	0.22 166	0.16 145	0.21 172	0.16 169	0.21 168	0.16 160

RSGM-EC	0.24 162	0.24 124	0.15 142	0.22 148	0.15 169	0.22 175	0.15 158	0.22 173	0.15 168	0.24 184	0.15 170	0.22 176	0.15 169	0.22 174	1.19 450	0.20 157	0.17 165	0.24 193	0.14 161	0.20 163	0.14 156

acva	0.24 162	0.24 124	0.15 142	0.22 148	0.15 169	0.22 175	0.15 158	0.22 173	0.15 168	0.24 184	0.15 170	0.22 176	0.15 169	0.22 174	1.19 450	0.20 157	0.17 165	0.24 193	0.14 161	0.20 163	0.14 156

tg	0.21 150	0.25 128	0.21 172	0.26 171	0.17 182	0.24 186	0.17 171	0.24 182	0.17 180	0.24 184	0.17 178	0.24 188	0.17 180	0.24 184	0.17 172	0.24 184	0.17 165	0.23 185	0.16 169	0.23 181	0.16 160

ACV-stereo	0.30 181	2.08 434	0.25 187	0.25 164	0.18 192	0.24 186	0.17 171	0.24 182	0.18 185	0.24 184	0.17 178	0.25 193	0.17 180	0.24 184	0.17 172	0.22 166	0.16 145	0.22 177	0.16 169	0.22 170	0.16 160

Pointernet	0.21 150	0.22 114	0.19 164	0.24 157	0.19 196	0.24 186	0.19 182	0.24 182	0.19 191	0.24 184	0.19 195	0.24 188	0.19 193	0.24 184	0.19 186	0.22 166	0.17 165	0.22 177	0.17 189	0.22 170	0.17 174

iResNetv2_ROB	0.20 144	0.23 115	0.18 161	0.24 157	0.20 199	0.24 186	0.18 178	0.24 182	0.18 185	0.24 184	0.18 193	0.23 182	0.19 193	0.24 184	0.18 183	0.21 163	0.16 145	0.21 172	0.16 169	0.22 170	0.16 160

VIP-Stereo	0.70 338	2.97 494	2.43 552	2.49 502	0.16 178	0.25 193	0.16 163	0.25 188	0.16 172	0.25 190	0.18 193	0.25 193	0.16 171	0.26 201	0.16 168	1.86 496	1.26 479	0.23 185	0.15 167	0.23 181	0.15 159

UNDER WATER-64	0.25 165	0.26 129	0.25 187	0.26 171	0.25 222	0.25 193	0.25 212	0.25 188	0.25 213	0.25 190	0.25 222	0.25 193	0.25 216	0.26 201	0.25 212	0.25 190	0.25 192	0.25 196	0.25 221	0.25 185	0.25 200

LoS_RVC	0.30 181	1.14 324	0.25 187	0.25 164	0.25 222	0.26 201	0.25 212	0.25 188	0.25 213	0.25 190	0.25 222	0.26 203	0.26 225	0.26 201	0.25 212	0.26 192	0.26 195	0.25 196	0.25 221	0.26 187	0.26 206

CAS	0.30 181	1.17 330	0.25 187	0.25 164	0.25 222	0.26 201	0.25 212	0.25 188	0.26 226	0.25 190	0.25 222	0.25 193	0.25 216	0.25 191	0.25 212	0.26 192	0.26 195	0.26 201	0.25 221	0.26 187	0.25 200

LoS	0.25 165	0.27 132	0.25 187	0.25 164	0.25 222	0.25 193	0.25 212	0.26 193	0.25 213	0.25 190	0.25 222	0.25 193	0.25 216	0.25 191	0.25 212	0.26 192	0.25 192	0.25 196	0.26 227	0.26 187	0.25 200
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MMNet	0.44 270	1.24 388	0.17 152	0.25 164	0.17 182	0.25 193	0.18 178	1.26 479	0.93 430	0.25 190	0.17 178	0.25 193	0.18 188	0.25 191	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.23 185	0.16 169	1.20 425	0.99 424

delet	0.43 265	1.21 380	0.17 152	0.25 164	0.17 182	0.25 193	0.18 178	1.26 479	0.95 432	0.25 190	0.17 178	0.25 193	0.17 180	0.25 191	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.22 177	0.16 169	1.18 422	0.98 423

UPFNet	0.42 264	1.20 334	0.17 152	0.24 157	0.17 182	0.25 193	0.17 171	1.19 427	0.90 424	0.25 190	0.17 178	0.24 188	0.17 180	0.25 191	0.17 172	0.22 166	0.17 165	0.22 177	0.16 169	1.15 414	0.93 419

Select-FE	0.41 254	0.44 183	0.23 177	0.26 171	0.22 209	0.26 201	0.22 196	0.26 193	0.23 205	0.26 198	0.23 209	0.26 203	0.23 209	0.45 298	0.42 327	0.25 190	0.22 184	0.25 196	0.22 202	0.45 296	2.90 561

model_zeroshot	0.27 174	0.20 105	0.27 194	0.33 191	0.21 207	0.37 243	0.22 196	0.37 233	0.24 208	0.26 198	0.27 233	0.33 227	0.21 202	0.25 191	0.27 218	0.32 213	0.20 177	0.34 240	0.23 208	0.25 185	0.26 206

MIM_Stereo	0.25 165	0.23 115	0.66 353	0.80 337	0.17 182	0.22 175	0.17 171	0.23 179	0.18 185	0.26 198	0.17 178	0.21 168	0.17 180	0.25 191	0.17 172	0.23 177	0.16 145	0.21 172	0.17 189	0.22 170	0.17 174

psm_up	0.43 265	1.19 333	0.17 152	0.25 164	0.18 192	0.25 193	0.19 182	1.26 479	0.91 425	0.26 198	0.17 178	0.25 193	0.17 180	0.25 191	0.17 172	0.22 166	0.17 165	0.23 185	0.16 169	1.18 422	0.99 424

DLNR-FE	0.28 175	0.89 269	0.30 206	0.34 194	0.19 196	0.28 206	0.19 182	0.28 197	0.20 193	0.28 202	0.20 199	0.28 206	0.20 197	0.28 209	0.20 189	0.33 218	0.28 208	0.25 196	0.19 195	0.24 183	0.19 180

PAM	0.39 243	1.88 420	0.34 240	0.37 203	0.41 332	0.45 305	0.22 196	0.28 197	0.23 205	0.28 202	0.24 216	0.29 212	0.23 209	0.29 213	0.23 200	0.38 251	0.32 239	0.38 272	0.37 314	0.32 209	0.22 187

SQANet	0.28 175	0.28 135	0.28 198	0.28 175	0.28 237	0.28 206	0.28 231	0.28 197	0.28 235	0.28 202	0.28 240	0.28 206	0.28 240	0.28 209	0.28 228	0.28 197	0.28 208	0.28 207	0.28 240	0.28 194	0.28 227

ac_64	0.22 154	0.13 83	0.19 164	0.23 152	0.10 122	0.26 201	1.02 437	0.14 129	0.10 119	0.28 202	0.14 162	0.17 150	0.19 193	0.28 209	0.09 109	0.22 166	0.16 145	0.23 185	0.17 189	0.11 123	0.12 145

CFNet	1.37 478	5.27 544	0.19 164	5.49 572	0.19 196	0.28 206	0.19 182	0.28 197	0.19 191	0.28 202	0.19 195	0.28 206	4.35 584	0.28 209	0.19 186	0.23 177	0.17 165	0.23 185	4.21 593	4.81 570	0.17 174

DStereoO	0.31 188	0.31 141	0.31 218	0.30 177	0.40 323	0.31 216	0.30 245	0.30 204	0.34 285	0.29 207	0.31 265	0.29 212	0.30 254	0.31 219	0.31 253	0.31 211	0.29 219	0.31 221	0.30 264	0.31 205	0.31 254

DStereoFS	0.32 197	0.33 145	0.32 224	0.33 191	0.30 256	0.32 225	0.32 258	0.32 211	0.31 264	0.30 208	0.31 265	0.31 220	0.30 254	0.32 222	0.32 255	0.32 213	0.31 234	0.30 214	0.47 358	0.32 209	0.34 274

MultiAttention	0.30 181	0.30 138	0.30 206	0.30 177	0.30 256	0.30 210	0.30 245	0.30 204	0.30 252	0.30 208	0.30 257	0.30 216	0.30 254	0.30 215	0.30 245	0.30 205	0.30 228	0.30 214	0.30 264	0.30 200	0.30 245

MSAF-DinoV2	0.30 181	0.30 138	0.30 206	0.30 177	0.30 256	0.30 210	0.30 245	0.30 204	0.30 252	0.30 208	0.30 257	0.30 216	0.30 254	0.30 215	0.30 245	0.30 205	0.30 228	0.30 214	0.30 264	0.30 200	0.30 245

RAFT + AFF	0.31 188	0.45 191	0.34 240	0.39 212	0.28 237	0.38 250	0.33 269	0.29 202	0.31 264	0.30 208	0.30 257	0.29 212	0.27 233	0.29 213	0.30 245	0.28 197	0.29 219	0.29 212	0.29 250	0.27 192	0.32 261

DANet	0.30 181	0.30 138	0.30 206	0.30 177	0.30 256	0.30 210	0.30 245	0.30 204	0.30 252	0.30 208	0.30 257	0.30 216	0.30 254	0.30 215	0.30 245	0.30 205	0.30 228	0.30 214	0.30 264	0.30 200	0.30 245
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoSA	0.32 197	0.52 221	0.34 240	0.31 183	0.31 267	0.30 210	0.30 245	0.31 209	0.30 252	0.31 213	0.31 265	0.31 220	0.30 254	0.31 219	0.31 253	0.30 205	0.32 239	0.31 221	0.31 275	0.31 205	0.31 254

DEFOM-Stereo	0.68 334	3.11 497	1.40 496	1.63 470	0.25 222	0.31 216	0.25 212	0.31 209	0.28 235	0.31 213	0.29 245	0.29 212	0.27 233	0.31 219	0.28 228	1.59 488	1.47 501	0.30 214	0.29 250	0.30 200	0.28 227

xxxxx1	0.31 188	0.91 274	0.23 177	0.31 183	0.23 215	0.31 216	0.23 204	0.33 215	0.25 213	0.31 213	0.24 216	0.33 227	0.25 216	0.32 222	0.24 204	0.28 197	0.28 208	0.28 207	0.28 240	0.29 197	0.27 214

CASnet	0.35 213	0.51 219	0.44 286	0.32 187	0.31 267	0.24 186	0.34 282	0.36 227	0.25 213	0.31 213	0.37 306	0.30 216	0.33 280	0.25 191	0.45 332	0.37 240	0.37 262	0.33 232	0.35 306	0.34 221	0.37 291
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
tt_ll	0.31 188	0.91 274	0.23 177	0.31 183	0.23 215	0.31 216	0.23 204	0.33 215	0.25 213	0.31 213	0.24 216	0.33 227	0.25 216	0.32 222	0.24 204	0.28 197	0.28 208	0.28 207	0.28 240	0.29 197	0.27 214

ff	0.31 188	0.91 274	0.23 177	0.31 183	0.23 215	0.31 216	0.23 204	0.33 215	0.25 213	0.31 213	0.24 216	0.33 227	0.25 216	0.32 222	0.24 204	0.28 197	0.28 208	0.28 207	0.28 240	0.29 197	0.27 214

xyz-stereo-finetune	0.28 175	0.49 207	0.16 145	0.16 120	0.16 178	0.16 143	0.16 163	0.22 173	0.30 252	0.32 219	0.31 265	0.32 224	0.31 269	0.32 222	0.32 255	0.32 213	0.33 251	0.31 221	0.32 282	0.31 205	0.32 261

WCG-NET（raft）	0.32 197	1.24 388	0.24 184	0.32 187	0.24 220	0.32 225	0.23 204	0.32 211	0.24 208	0.32 219	0.24 216	0.32 224	0.24 213	0.32 222	0.24 204	0.30 205	0.23 189	0.30 214	0.23 208	0.30 200	0.23 189

tt1	0.31 188	0.93 281	0.24 184	0.33 191	0.23 215	0.31 216	0.24 209	0.32 211	0.24 208	0.32 219	0.23 209	0.32 224	0.25 216	0.32 222	0.24 204	0.27 195	0.26 195	0.27 205	0.26 227	0.27 192	0.27 214

DLNR_Zeroshot_test	0.31 188	0.28 135	0.47 299	0.79 335	0.24 220	0.30 210	0.26 220	0.30 204	0.24 208	0.32 219	0.23 209	0.31 220	0.24 213	0.30 215	0.23 200	0.29 204	0.26 195	0.29 212	0.24 216	0.33 217	0.23 189

testlalala	0.32 197	0.81 255	0.31 218	0.39 212	0.26 230	0.33 228	0.24 209	0.33 215	0.26 226	0.32 219	0.26 228	0.33 227	0.23 209	0.33 229	0.23 200	0.35 231	0.31 234	0.30 214	0.24 216	0.31 205	0.21 184

HCRNet	1.22 471	7.11 561	3.00 556	3.55 538	0.33 282	0.29 209	0.14 153	0.19 155	0.15 168	0.33 224	0.29 245	0.25 193	0.14 159	0.22 174	0.33 265	3.64 555	3.00 552	0.76 390	0.32 282	0.18 156	0.13 151

iResNet_ROB	0.28 175	0.32 143	0.24 184	0.32 187	0.25 222	0.32 225	0.24 209	0.32 211	0.24 208	0.33 224	0.24 216	0.35 234	0.24 213	0.33 229	0.24 204	0.31 211	0.24 191	0.32 224	0.24 216	0.32 209	0.24 199

FE-Mocha	0.35 213	0.71 245	0.40 269	0.47 263	0.27 232	0.34 230	0.27 223	0.34 219	0.26 226	0.34 226	0.26 228	0.34 232	0.27 233	0.34 231	0.27 218	0.44 290	0.41 287	0.33 232	0.29 250	0.32 209	0.29 232

GCAP-BAT	0.33 202	0.78 249	0.32 224	0.38 206	0.25 222	0.34 230	0.25 212	0.34 219	0.26 226	0.34 226	0.25 222	0.35 234	0.26 225	0.35 234	0.27 218	0.36 236	0.30 228	0.32 224	0.24 216	0.32 209	0.26 206

H2IRNET	0.34 204	0.34 146	0.34 240	0.34 194	0.34 292	0.34 230	0.34 282	0.34 219	0.34 285	0.34 226	0.34 287	0.34 232	0.34 285	0.34 231	0.34 278	0.34 222	0.34 255	0.34 240	0.34 294	0.34 221	0.34 274

MyStereo04	0.56 315	3.72 513	0.59 338	0.49 274	0.41 332	0.36 238	0.32 258	0.37 233	0.31 264	0.34 226	0.46 349	0.35 234	0.32 272	0.35 234	0.33 265	0.49 309	0.45 308	0.34 240	0.32 282	0.35 233	0.43 321

FENet	0.54 308	1.52 402	1.19 424	1.41 458	0.23 215	0.35 235	0.23 204	0.35 223	0.23 205	0.34 226	0.23 209	0.35 234	0.23 209	0.35 234	0.23 200	1.40 478	1.07 410	0.32 224	0.23 208	0.33 217	0.23 189

DMCA	0.36 219	0.38 156	0.37 254	0.35 196	0.35 295	0.36 238	0.36 293	0.36 227	0.35 289	0.35 231	0.37 306	0.36 240	0.36 294	0.35 234	0.36 285	0.36 236	0.36 260	0.35 256	0.36 312	0.36 240	0.36 287

ETE_ROB	0.35 213	0.35 147	0.35 248	0.35 196	0.35 295	0.35 235	0.35 287	0.35 223	0.35 289	0.35 231	0.35 296	0.35 234	0.35 291	0.35 234	0.35 282	0.35 231	0.35 257	0.35 256	0.35 306	0.35 233	0.35 284

DN-CSS_ROB	0.31 188	0.35 147	0.28 198	0.35 196	0.28 237	0.34 230	0.27 223	0.34 219	0.25 213	0.35 231	0.27 233	0.36 240	0.26 225	0.34 231	0.28 228	0.35 231	0.28 208	0.34 240	0.28 240	0.34 221	0.27 214

RSM	0.36 219	0.36 150	0.43 284	0.37 203	0.42 342	0.49 326	0.42 332	0.37 233	0.28 235	0.36 234	0.29 245	0.36 240	0.30 254	0.37 244	0.28 228	0.34 222	0.31 234	0.34 240	0.35 306	0.40 272	0.29 232

Any-RAFT	0.32 197	0.36 150	0.27 194	0.36 200	0.27 232	0.36 238	0.27 223	0.36 227	0.27 232	0.36 234	0.27 233	0.36 240	0.27 233	0.36 240	0.28 228	0.36 236	0.28 208	0.36 261	0.28 240	0.36 240	0.28 227

CES	0.39 243	0.47 199	0.36 250	0.36 200	0.37 305	0.45 305	0.35 287	0.35 223	0.40 319	0.36 234	0.44 343	0.47 312	0.36 294	0.44 295	0.36 285	0.37 240	0.39 275	0.44 319	0.35 306	0.37 244	0.36 287

IGEV-Stereo	0.35 213	0.44 183	0.45 288	0.49 274	0.30 256	0.37 243	0.30 245	0.36 227	0.30 252	0.36 234	0.29 245	0.36 240	0.29 247	0.36 240	0.30 245	0.46 297	0.39 275	0.32 224	0.24 216	0.32 209	0.25 200
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MLCV	0.31 188	0.35 147	0.27 194	0.35 196	0.28 237	0.35 235	0.27 223	0.35 223	0.28 235	0.36 234	0.27 233	0.35 234	0.27 233	0.35 234	0.27 218	0.34 222	0.27 202	0.34 240	0.27 235	0.34 221	0.27 214

XPNet_ROB	0.37 225	0.37 152	0.37 254	0.37 203	0.37 305	0.37 243	0.37 299	0.37 233	0.37 301	0.37 239	0.37 306	0.37 246	0.37 299	0.37 244	0.37 294	0.37 240	0.37 262	0.37 264	0.37 314	0.37 244	0.37 291

Monster-pub-mixall	0.44 270	0.56 232	0.60 340	0.38 206	0.27 232	0.37 243	0.27 223	0.37 233	0.29 241	0.38 240	0.27 233	0.38 248	0.29 247	0.85 392	0.27 218	1.46 482	0.26 195	0.34 240	0.26 227	0.36 240	0.53 352

WAO-8	0.38 231	0.38 156	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 305	0.38 241	0.38 305	0.38 240	0.38 311	0.38 248	0.38 303	0.38 247	0.38 297	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.37 314	0.38 257	0.38 298

WAO-7	0.38 231	0.38 156	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 305	0.38 241	0.38 305	0.38 240	0.38 311	0.38 248	0.38 303	0.38 247	0.38 297	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.38 327	0.38 257	0.38 298

EKT-Stereo	0.37 225	0.40 164	0.44 286	1.07 374	0.29 246	0.34 230	0.31 256	0.36 227	0.29 241	0.38 240	0.31 265	0.37 246	0.30 254	0.36 240	0.29 238	0.34 222	0.28 208	0.39 283	0.30 264	0.37 244	0.30 245

iRaft-Stereo_20w	0.34 204	0.41 172	0.31 218	0.39 212	0.29 246	0.40 258	0.32 258	0.41 267	0.32 269	0.38 240	0.30 257	0.39 253	0.30 254	0.38 247	0.32 255	0.35 231	0.27 202	0.34 240	0.27 235	0.34 221	0.29 232

DISCO	1.11 420	0.39 162	5.28 585	0.39 212	0.20 199	0.39 256	0.27 223	0.39 245	0.22 199	0.38 240	0.20 199	0.38 248	0.20 197	6.95 598	0.22 194	0.30 205	0.21 180	0.27 205	0.21 199	5.25 579	0.21 184

Monster-pub-eth3d	0.45 273	0.57 233	0.60 340	0.39 212	0.28 237	0.37 243	0.28 231	0.37 233	0.30 252	0.39 246	0.29 245	0.39 253	0.30 254	0.92 402	0.27 218	1.42 479	0.28 208	0.34 240	0.28 240	0.37 244	0.53 352

LG-Stereo_L2	0.34 204	0.37 152	0.38 257	0.47 263	0.28 237	0.39 256	0.28 231	0.39 245	0.28 235	0.39 246	0.28 240	0.39 253	0.28 240	0.38 247	0.28 228	0.42 288	0.35 257	0.36 261	0.26 227	0.35 233	0.26 206

1test111	0.37 225	1.02 309	0.30 206	0.39 212	0.29 246	0.40 258	0.28 231	0.39 245	0.29 241	0.39 246	0.29 245	0.39 253	0.28 240	0.40 258	0.29 238	0.33 218	0.32 239	0.33 232	0.31 275	0.32 209	0.31 254

cc1	0.37 225	1.02 309	0.30 206	0.39 212	0.29 246	0.40 258	0.28 231	0.39 245	0.29 241	0.39 246	0.29 245	0.39 253	0.28 240	0.40 258	0.29 238	0.33 218	0.32 239	0.33 232	0.31 275	0.32 209	0.31 254

HanzoNet	0.39 243	0.38 156	0.40 269	0.39 212	0.41 332	0.38 250	0.38 305	0.38 241	0.38 305	0.39 246	0.39 320	0.38 248	0.38 303	0.39 255	0.40 312	0.38 251	0.38 268	0.40 288	0.38 327	0.38 257	0.40 306

StereoDRNet-Refined	0.33 202	0.39 162	0.26 193	0.39 212	0.26 230	0.40 258	0.26 220	0.40 252	0.26 226	0.39 246	0.26 228	0.39 253	0.26 225	0.39 255	0.26 217	0.37 240	0.25 192	0.37 264	0.25 221	0.37 244	0.37 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Replicate-Monster	0.45 273	0.57 233	0.60 340	0.40 226	0.29 246	0.37 243	0.27 223	0.37 233	0.30 252	0.40 252	0.31 265	0.40 261	0.30 254	0.99 410	0.27 218	1.36 475	0.31 234	0.34 240	0.30 264	0.36 240	0.54 355

DCVSM-stereo	0.36 219	1.89 421	0.22 174	0.40 226	0.22 209	0.40 258	0.22 196	0.40 252	0.22 199	0.40 252	0.22 205	0.40 261	0.22 203	0.40 258	0.22 194	0.28 197	0.21 180	0.28 207	0.21 199	0.28 194	0.20 182

IGEV++	0.34 204	0.43 180	0.30 206	0.40 226	0.29 246	0.40 258	0.29 240	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.29 245	0.40 261	0.29 247	0.40 258	0.30 245	0.38 251	0.29 219	0.37 264	0.29 250	0.37 244	0.29 232

ACVNet-DCA	0.37 225	1.00 297	0.30 206	0.40 226	0.29 246	0.40 258	0.29 240	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.29 245	0.40 261	0.29 247	0.39 255	0.28 228	0.33 218	0.32 239	0.33 232	0.32 282	0.33 217	0.32 261

xx1	0.38 231	1.03 311	0.31 218	0.40 226	0.31 267	0.41 274	0.28 231	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.29 245	0.40 261	0.29 247	0.40 258	0.29 238	0.34 222	0.33 251	0.34 240	0.32 282	0.34 221	0.32 261

knoymous	0.40 247	0.40 164	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

anonymousa	0.40 247	0.40 164	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

riskmin	0.40 247	0.40 164	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

Anonymous_2	0.40 247	0.40 164	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

Anonymous_1	0.40 247	0.40 164	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306

CRFU-Net	0.65 327	1.67 406	1.22 474	1.96 480	0.27 232	0.41 274	0.27 223	0.41 267	0.27 232	0.40 252	0.26 228	0.41 274	0.27 233	0.40 258	0.27 218	1.80 495	1.62 515	0.34 240	0.23 208	0.33 217	0.23 189

iRaft-Stereo_5w	0.34 204	0.42 179	0.31 218	0.39 212	0.30 256	0.38 250	0.30 245	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.37 306	0.41 274	0.34 285	0.38 247	0.30 245	0.34 222	0.27 202	0.34 240	0.26 227	0.34 221	0.26 206

GES	0.66 329	2.34 458	0.29 202	0.41 238	0.29 246	0.41 274	0.29 240	0.42 285	0.29 241	0.40 252	0.41 329	0.41 274	0.30 254	0.51 338	0.29 238	0.32 213	0.29 219	0.32 224	2.46 562	2.49 524	0.30 245

AdaStereo	0.40 247	0.40 164	0.40 269	0.40 226	0.40 323	0.40 258	0.40 319	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 323	0.40 261	0.40 312	0.40 258	0.40 312	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.40 272	0.40 306
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.
DDF-Stereo	0.43 265	1.15 327	0.57 336	0.53 291	0.32 270	0.41 274	0.32 258	0.41 267	0.32 269	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.40 258	0.32 255	0.52 323	0.50 331	0.38 272	0.31 275	0.39 266	0.31 254

Zero-FE251	0.36 219	0.40 164	0.28 198	0.41 238	0.28 237	0.41 274	0.28 231	0.41 267	0.28 235	0.41 266	0.28 240	0.41 274	0.28 240	0.42 286	0.30 245	0.37 240	0.26 195	0.37 264	0.27 235	0.45 296	0.56 363

GIP-stereo	0.36 219	0.49 207	0.39 264	0.48 268	0.32 270	0.41 274	0.28 231	0.40 252	0.30 252	0.41 266	0.28 240	0.40 261	0.28 240	0.42 286	0.28 228	0.45 293	0.32 239	0.38 272	0.30 264	0.37 244	0.27 214

Venus	0.38 231	0.38 156	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.37 243	0.38 305	0.37 233	0.37 301	0.41 266	0.37 306	0.39 253	0.37 299	0.38 247	0.38 297	0.37 240	0.38 268	0.38 272	0.37 314	0.37 244	0.38 298

RAFT-Test	0.36 219	0.37 152	0.33 230	0.41 238	0.32 270	0.41 274	0.32 258	0.41 267	0.32 269	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.41 273	0.33 265	0.37 240	0.29 219	0.37 264	0.29 250	0.38 257	0.31 254

IER	0.88 388	7.04 560	2.23 545	2.75 507	0.28 237	0.43 301	0.25 212	0.39 245	0.25 213	0.41 266	0.27 233	0.39 253	0.25 216	0.40 258	0.28 228	0.37 240	0.28 208	0.37 264	0.25 221	0.37 244	0.25 200

NINENet	0.69 337	3.87 519	1.20 427	1.98 481	0.05 98	0.40 258	0.04 80	0.40 252	0.05 96	0.41 266	0.04 87	0.41 274	0.05 93	0.40 258	0.05 87	1.79 494	1.56 508	0.34 240	0.22 202	0.34 221	0.23 189

GwcNet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

PSMNet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

GANet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

ADLNet2	0.41 254	0.41 172	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

ADLNet	0.41 254	0.41 172	0.41 278	0.41 238	0.41 332	0.41 274	0.41 327	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 329	0.41 274	0.41 323	0.41 273	0.41 319	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 338	0.41 282	0.41 313

DGSMNet	0.34 204	0.41 172	0.27 194	0.41 238	0.28 237	0.41 274	0.28 231	0.41 267	0.27 232	0.41 266	0.27 233	0.42 292	0.27 233	0.41 273	0.28 228	0.40 266	0.29 219	0.40 288	0.28 240	0.40 272	0.27 214

Gwc-CoAtRS	0.41 254	1.49 401	0.32 224	0.42 248	0.32 270	0.41 274	0.32 258	0.41 267	0.33 276	0.41 266	0.32 272	0.41 274	0.32 272	0.41 273	0.32 255	0.39 262	0.28 208	0.39 283	0.28 240	0.40 272	0.28 227

RAFT-Stereo-weight	0.45 273	1.90 423	0.34 240	0.42 248	0.36 301	0.43 301	0.35 287	0.42 285	0.34 285	0.42 280	0.34 287	0.44 300	0.34 285	0.41 273	0.34 278	0.38 251	0.32 239	0.38 272	0.32 282	0.38 257	0.33 268

gcap-zeroshot	0.35 213	0.32 143	0.37 254	0.49 274	0.39 321	0.33 228	0.21 191	0.26 193	0.35 289	0.42 280	0.34 287	0.49 323	0.29 247	0.47 307	0.39 308	0.34 222	0.17 165	0.38 272	0.23 208	0.48 315	0.34 274

IMH	0.38 231	0.38 156	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 305	0.38 241	0.38 305	0.42 280	0.38 311	0.40 261	0.38 303	0.38 247	0.38 297	0.38 251	0.38 268	0.39 283	0.38 327	0.38 257	0.38 298

LL-Strereo2	0.48 290	1.73 413	0.51 324	0.59 306	0.34 292	0.42 294	0.33 269	0.40 252	0.31 264	0.42 280	0.33 279	0.42 292	0.31 269	0.44 295	0.39 308	0.60 339	0.51 336	0.44 319	0.33 290	0.44 292	0.33 268

HGLStereo	0.28 175	0.29 137	0.22 174	0.36 200	0.22 209	0.36 238	0.21 191	0.36 227	0.21 196	0.42 280	0.21 204	0.36 240	0.22 203	0.36 240	0.21 192	0.34 222	0.21 180	0.34 240	0.21 199	0.34 221	0.21 184

UCFNet_RVC	2.75 551	10.06 582	0.29 202	10.31 599	0.29 246	0.42 294	0.29 240	0.43 291	0.29 241	0.42 280	0.29 245	0.42 292	9.87 601	0.43 292	0.29 238	0.36 236	9.84 601	0.36 261	0.26 227	9.77 600	0.26 206

HART	0.38 231	0.45 191	0.34 240	0.42 248	0.33 282	0.41 274	0.34 282	0.42 285	0.33 276	0.43 286	0.34 287	0.42 292	0.34 285	0.41 273	0.38 297	0.40 266	0.32 239	0.42 316	0.32 282	0.40 272	0.32 261

RCA-Stereo	0.51 303	3.22 501	0.34 240	0.44 255	0.34 292	0.44 304	0.34 282	0.43 291	0.34 285	0.43 286	0.34 287	0.44 300	0.33 280	0.43 292	0.33 265	0.38 251	0.29 219	0.38 272	0.29 250	0.38 257	0.29 232

GMOStereo	0.37 225	0.45 191	0.23 177	0.30 177	0.37 305	0.41 274	0.36 293	0.41 267	0.35 289	0.43 286	0.36 299	0.41 274	0.40 312	0.41 273	0.36 285	0.34 222	0.22 184	0.47 336	0.37 314	0.39 266	0.33 268

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HiDET	0.38 231	0.44 183	0.30 206	0.42 248	0.30 256	0.42 294	0.30 245	0.42 285	0.30 252	0.44 291	0.30 257	0.42 292	0.30 254	0.42 286	0.68 384	0.37 240	0.32 239	0.40 288	0.29 250	0.37 244	0.29 232

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MonSter++	0.38 231	0.44 183	0.31 218	0.43 254	0.30 256	0.43 301	0.31 256	0.43 291	0.31 264	0.45 293	0.31 265	0.43 299	0.31 269	0.43 292	0.69 392	0.38 251	0.33 251	0.40 288	0.30 264	0.38 257	0.30 245

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DilatedVolume-Stereo	0.43 265	0.86 262	0.48 307	0.50 281	0.33 282	0.46 311	0.33 269	0.46 299	0.33 276	0.46 299	0.33 279	0.47 312	0.33 280	0.47 307	0.34 278	0.45 293	0.42 296	0.40 288	0.33 290	0.47 311	0.38 298

otaku	0.46 279	0.46 195	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 342	0.46 299	0.46 342	0.46 299	0.46 349	0.46 306	0.46 340	0.46 303	0.46 336	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 351	0.46 299	0.46 327

Ntro	0.47 285	0.47 199	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.47 316	0.47 347	0.46 299	0.47 347	0.46 299	0.46 349	0.47 312	0.46 340	0.47 307	0.47 343	0.47 302	0.46 310	0.46 327	0.46 351	0.46 299	0.46 327

ACVNet_1	0.46 279	0.47 199	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 342	0.46 299	0.47 347	0.46 299	0.46 349	0.46 306	0.46 340	0.46 303	0.46 336	0.46 297	0.46 310	0.47 336	0.46 351	0.46 299	0.46 327

ACVNet-4b	0.46 279	0.46 195	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 342	0.46 299	0.46 342	0.46 299	0.46 349	0.46 306	0.46 340	0.47 307	0.46 336	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 351	0.46 299	0.46 327

GANet-RSSM	0.75 349	1.91 424	0.14 126	0.47 263	0.14 158	0.21 173	3.21 579	2.30 523	0.14 158	0.46 299	0.14 162	0.23 182	0.18 188	0.21 170	0.14 152	0.18 150	0.27 202	0.37 264	0.13 156	2.13 506	2.12 546

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mms	0.40 247	0.45 191	0.35 248	0.48 268	0.36 301	0.47 316	0.34 282	0.45 295	0.38 305	0.47 305	0.33 279	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 255	0.39 262	0.38 268	0.38 272	0.37 314	0.39 266	0.39 304

ccccc		0.44 183		0.48 268	0.35 295	0.48 321		0.51 334		0.47 305		0.47 312		0.47 307		0.41 274	0.40 278	0.40 288	0.40 331	0.41 282

HaxPig	0.47 285	0.47 199	0.47 299	0.49 274	0.47 356	0.47 316	0.47 347	0.47 305	0.47 347	0.47 305	0.47 357	0.47 312	0.47 348	0.47 307	0.47 343	0.47 302	0.47 318	0.47 336	0.47 358	0.47 311	0.48 336

UNDER WATER	0.47 285	0.47 199	0.47 299	0.47 263	0.47 356	0.47 316	0.47 347	0.47 305	0.47 347	0.47 305	0.47 357	0.47 312	0.46 340	0.47 307	0.47 343	0.47 302	0.47 318	0.47 336	0.46 351	0.47 311	0.47 334

LVE	0.47 285	0.47 199	0.47 299	0.47 263	0.49 362	0.47 316	0.47 347	0.47 305	0.49 356	0.47 305	0.47 357	0.47 312	0.46 340	0.47 307	0.47 343	0.47 302	0.47 318	0.48 344	0.47 358	0.47 311	0.47 334

Dean	0.46 279	0.46 195	0.46 292	0.46 257	0.46 350	0.46 311	0.46 342	0.46 299	0.46 342	0.47 305	0.46 349	0.46 306	0.46 340	0.46 303	0.46 336	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 351	0.46 299	0.46 327

SCV_C0	0.45 273	0.88 266	0.49 314	0.54 294	0.37 305	0.48 321	0.37 299	0.48 309	0.37 301	0.48 312	0.36 299	0.48 319	0.37 299	0.49 322	0.37 294	0.50 315	0.41 287	0.44 319	0.34 294	0.44 292	0.34 274

SCV	0.46 279	0.94 283	0.45 288	0.54 294	0.37 305	0.48 321	0.38 305	0.48 309	0.37 301	0.48 312	0.39 320	0.48 319	0.37 299	0.49 322	0.37 294	0.50 315	0.46 310	0.44 319	0.34 294	0.44 292	0.34 274

RainbowNet	0.48 290	0.48 205	0.48 307	0.48 268	0.48 360	0.48 321	0.48 356	0.48 309	0.48 354	0.48 312	0.48 361	0.48 319	0.48 349	0.48 316	0.48 349	0.48 306	0.48 322	0.48 344	0.48 362	0.48 315	0.48 336

notaker	0.48 290	0.49 207	0.48 307	0.48 268	0.48 360	0.48 321	0.48 356	0.48 309	0.49 356	0.48 312	0.48 361	0.48 319	0.48 349	0.48 316	0.48 349	0.48 306	0.48 322	0.48 344	0.48 362	0.48 315	0.49 341

BUS	0.83 373	1.91 424	0.92 400	4.48 549	0.02 21	0.40 258	0.04 80	0.41 267	0.02 21	0.48 312	0.03 52	0.41 274	0.05 93	0.03 39	0.05 87	1.97 506	4.19 575	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

BSDual-CNN	0.81 365	1.91 424	0.92 400	4.48 549	0.02 21	0.42 294	0.06 108	0.41 267	0.02 21	0.48 312	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 506	4.19 575	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

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252Zero-FE	0.45 273	0.50 211	0.36 250	0.50 281	0.36 301	0.50 334	0.36 293	0.50 321	0.36 299	0.49 319	0.36 299	0.49 323	0.36 294	0.54 347	0.41 319	0.45 293	0.34 255	0.45 323	0.34 294	0.55 338	0.75 401

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GCST	0.50 298	2.08 434	0.38 257	0.53 291	0.35 295	0.49 326	0.35 287	0.50 321	0.35 289	0.49 319	0.35 296	0.49 323	0.35 291	0.49 322	0.35 282	0.48 306	0.37 262	0.45 323	0.33 290	0.44 292	0.33 268

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ACVNet_2	0.49 296	0.49 207	0.49 314	0.49 274	0.49 362	0.49 326	0.49 358	0.49 313	0.49 356	0.49 319	0.49 364	0.49 323	0.49 354	0.49 322	0.49 351	0.49 309	0.49 325	0.49 349	0.49 365	0.49 319	0.49 341

PCWNet_CMD	2.80 553	9.82 580	0.32 224	10.09 598	0.32 270	0.49 326	0.33 269	3.34 558	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.73 597	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.22 596	0.42 316	0.29 250	9.55 599	0.31 254

CFNet_ucs	2.73 550	9.64 579	0.33 230	9.92 596	0.32 270	0.49 326	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.98 599	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.96 602	0.40 288	0.29 250	10.12 602	0.54 355

CFNet_pseudo	2.67 549	9.36 577	0.32 224	10.99 600	0.33 282	0.85 390	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.32 272	0.49 323	7.26 595	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.62 599	0.41 305	0.29 250	10.03 601	0.29 232

pcwnet_v2	2.66 548	9.89 581	0.33 230	9.89 595	0.32 270	0.50 334	0.32 258	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.34 287	0.49 323	8.76 598	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.58 598	0.40 288	0.29 250	9.01 597	0.63 373

ccnet	0.80 360	2.28 450	0.33 230	0.50 281	0.33 282	0.50 334	0.33 269	0.50 321	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	1.56 507	2.38 527	0.33 265	0.41 274	0.29 219	0.42 316	1.57 522	2.28 512	0.29 232

psmorigin	0.41 254	0.46 195	0.33 230	0.49 274	0.33 282	0.49 326	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	0.33 280	0.51 338	0.33 265	0.41 274	0.30 228	0.41 305	0.30 264	0.79 366	0.29 232

MSMDNet	2.65 547	10.14 583	0.33 230	9.74 594	0.32 270	0.87 392	0.33 269	2.95 553	0.68 390	0.49 319	0.34 287	0.49 323	5.70 591	0.49 322	0.33 265	0.42 288	9.57 597	0.41 305	0.31 275	8.36 594	0.65 381

GSStereo	0.81 365	4.28 530	0.50 318	0.59 306	0.40 323	0.51 346	0.38 305	0.50 321	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	3.79 576	0.50 329	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.35 284

GS-Stereo							0.38 305	0.50 321	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	3.79 576	0.50 329	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.35 284

GASTEREO	0.48 290	1.21 380	0.47 299	0.57 301	0.38 312	0.50 334	0.38 305	0.50 321	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.50 329	0.38 297	0.52 323	0.42 296	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.34 274

FoundationStereo	0.50 298	0.50 211	0.50 318	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 360	0.50 321	0.50 359	0.50 332	0.50 366	0.50 338	0.50 357	0.50 329	0.50 352	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 344

StereoAnything_RVC	0.50 298	0.50 211	0.50 318	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 360	0.50 321	0.50 359	0.50 332	0.50 366	0.50 338	0.50 357	0.50 329	0.50 352	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 344

dual_stereo	0.50 298	0.50 211	0.50 318	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 360	0.50 321	0.50 359	0.50 332	0.50 366	0.50 338	0.50 357	0.50 329	0.50 352	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 344

SANet	0.50 298	0.50 211	0.50 318	0.50 281	0.50 366	0.50 334	0.50 360	0.50 321	0.50 359	0.50 332	0.50 366	0.50 338	0.50 357	0.50 329	0.50 352	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 367	0.50 324	0.50 344

MyStereo07	0.60 317	3.72 513	0.48 307	0.49 274	0.41 332	0.36 238	0.32 258	0.49 313	0.43 336	0.51 339	0.42 339	0.49 323	0.43 332	0.51 338	0.64 372	0.49 309	0.45 308	0.34 240	0.32 282	0.35 233	0.43 321

ktn	0.72 344	0.53 225	1.08 413	1.14 382	0.51 371	1.22 482	1.36 508	0.51 334	0.59 374	0.51 339	0.51 372	0.69 377	1.20 442	0.67 370	0.51 357	0.51 321	0.49 325	0.58 368	0.66 398	0.52 332	0.53 352

ccs_rob	2.79 552	10.17 584	0.32 224	10.00 597	0.33 282	0.49 326	0.33 269	1.90 502	0.32 269	0.51 339	0.33 279	0.49 323	9.24 600	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.82 600	0.41 305	0.28 240	9.34 598	0.29 232

MSCF	0.51 303	1.40 398	0.49 314	0.58 303	0.38 312	0.50 334	0.38 305	0.54 342	0.41 328	0.52 342	0.41 329	0.53 350	0.42 329	0.53 345	0.41 319	0.60 339	0.47 318	0.48 344	0.37 314	0.48 315	0.38 298

PAM_32	0.64 326	2.38 462	0.51 324	0.92 352	0.43 344	0.53 351	0.44 335	0.87 384	0.43 336	0.52 342	0.45 347	0.53 350	0.40 312	0.54 347	0.46 336	0.62 347	0.56 344	0.48 344	0.45 349	0.76 361	0.44 324

4D-IteraStereo	0.78 357	3.13 498	0.89 393	0.69 322	0.32 270	0.40 258	0.32 258	0.76 374	0.97 435	0.52 342	0.65 389	0.89 401	0.32 272	0.76 381	0.98 429	0.83 376	0.94 402	0.35 256	0.27 235	0.70 354	0.89 415

GEAStereo	0.62 322	3.91 520	0.48 307	0.69 322	0.38 312	0.51 346	0.38 305	0.51 334	0.38 305	0.53 345	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.51 338	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.34 274

gasm-f	0.62 322	3.91 520	0.48 307	0.69 322	0.38 312	0.51 346	0.38 305	0.51 334	0.38 305	0.53 345	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.51 338	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.34 274

LG-Stereo_L1	0.47 285	0.52 221	0.47 299	0.62 311	0.39 321	0.53 351	0.40 319	0.53 340	0.39 318	0.53 345	0.39 320	0.53 350	0.39 311	0.53 345	0.39 308	0.55 333	0.46 310	0.49 349	0.37 314	0.49 319	0.37 291

fffft	0.48 290	0.51 219	0.45 288	0.52 290	0.45 348	0.52 349	0.45 340	0.52 338	0.48 354	0.53 345	0.45 347	0.52 349	0.45 337	0.52 343	0.46 336	0.51 321	0.41 287	0.50 353	0.41 338	0.50 324	0.41 313
1: 1. 1
AEACV	1.12 421	0.52 221	3.12 568	3.24 522	0.86 425	0.53 351	0.49 358	0.60 356	0.47 347	0.53 345	0.49 364	0.55 357	0.45 337	0.55 351	0.47 343	3.01 549	3.88 572	0.71 383	0.60 383	0.80 369	0.48 336

Occ-G	1.12 421	0.52 221	3.72 577	3.50 537	0.50 366	0.56 356	0.47 347	0.54 342	0.46 342	0.54 350	0.41 329	0.54 353	0.42 329	0.52 343	0.42 327	3.42 554	4.02 574	0.52 361	0.45 349	0.51 330	0.44 324

iRaftStereo_RVC	0.97 402	3.17 500	2.30 547	2.42 499	0.38 312	0.54 354	0.38 305	0.54 342	0.38 305	0.54 350	0.38 311	0.54 353	0.38 303	0.54 347	0.38 297	2.38 532	2.34 547	0.49 349	0.36 312	0.49 319	0.36 287

PSMNet_ROB	0.54 308	0.54 228	0.54 332	0.54 294	0.53 375	0.54 354	0.54 368	0.53 340	0.54 369	0.54 350	0.54 376	0.54 353	0.53 364	0.54 347	0.54 362	0.54 327	0.53 340	0.54 365	0.54 373	0.54 337	0.54 355

MyStereo06	0.75 349	4.12 524	0.60 340	0.63 313	0.61 386	0.62 368	0.66 380	0.56 346	0.45 341	0.55 353	0.48 361	0.54 353	0.46 340	0.57 357	0.45 332	0.60 339	0.57 346	0.64 374	0.55 374	0.72 356	0.55 360

PA-Net	11.80 599	223.51 625	0.62 346	0.59 306	0.71 404	0.59 364	0.73 404	0.67 365	0.73 410	0.55 353	0.61 383	0.60 367	0.74 401	0.63 365	0.73 402	0.66 352	0.60 351	0.69 380	0.66 398	0.72 356	0.65 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FSD					0.44 345	0.56 356	0.44 335	0.55 345	0.44 339	0.56 355	0.44 343	0.56 360	0.44 334	0.56 352	0.46 336	0.61 343	0.42 296	0.52 361	0.42 346	0.52 332

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 290	0.55 230	0.47 299	0.63 313	0.41 332	0.56 356	0.44 335	0.56 346	0.41 328	0.56 355	0.41 329	0.57 362	0.42 329	0.56 352	0.41 319	0.55 333	0.43 300	0.51 358	0.37 314	0.51 330	0.37 291

Selective-IGEV	0.51 303	0.55 230	0.45 288	0.69 322	0.45 348	0.61 365	0.45 340	0.50 321	0.40 319	0.56 355	0.44 343	0.55 357	0.40 312	0.72 375	0.67 377	0.59 338	0.46 310	0.45 323	0.34 294	0.46 299	0.37 291

LG-Stereo	0.60 317	0.58 235	0.47 299	0.64 316	0.74 409	1.00 406	0.69 394	0.57 349	0.41 328	0.57 358	0.41 329	0.57 362	0.41 323	1.00 412	0.75 407	0.91 382	0.51 336	0.52 361	0.37 314	0.52 332	0.37 291

LL-Strereo	1.01 411	5.06 539	1.63 509	0.70 326	1.43 515	0.56 356	0.46 342	0.57 349	0.50 359	0.57 358	0.50 366	1.58 498	0.49 354	0.59 359	0.50 352	1.64 491	0.52 338	0.51 358	1.37 510	0.52 332	0.45 326

CASS	0.57 316	0.89 269	0.56 334	0.57 301	0.56 378	0.56 356	0.56 369	0.56 346	0.53 367	0.57 358	0.57 378	0.59 366	0.48 349	0.56 352	0.57 365	0.55 333	0.56 344	0.47 336	0.56 378	0.62 344	0.56 363
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PML	0.46 279	1.36 396	0.29 202	0.58 303	0.30 256	0.57 362	0.29 240	0.57 349	0.29 241	0.57 358	0.29 245	0.57 362	0.29 247	0.56 352	0.29 238	0.52 323	0.30 228	0.53 364	0.31 275	0.53 336	0.30 245

MyStereo8	0.71 341	3.92 522	0.52 327	0.59 306	0.52 372	0.57 362	0.53 366	0.59 354	0.50 359	0.59 362	0.51 372	0.57 362	0.50 357	0.56 352	0.52 359	0.54 327	0.49 325	0.54 365	0.49 365	0.55 338	0.50 344

AIO-test2	0.55 313	0.59 236	0.52 327	0.67 321	0.47 356	0.61 365	0.47 347	0.61 358	0.47 347	0.61 363	0.47 357	0.61 368	0.48 349	0.62 361	0.47 343	0.64 349	0.53 340	0.58 368	0.47 358	0.58 341	0.48 336

AIO-test1	0.54 308	0.60 238	0.52 327	0.66 320	0.47 356	0.61 365	0.47 347	0.58 352	0.46 342	0.61 363	0.46 349	0.61 368	0.45 337	0.62 361	0.45 332	0.61 343	0.52 338	0.57 367	0.48 362	0.57 340	0.48 336

FCDSN-DC	0.41 254	0.59 236	0.64 349	0.54 294	0.33 282	0.50 334	0.37 299	0.42 285	0.40 319	0.61 363	0.43 341	0.50 338	0.49 354	0.38 247	0.32 255	0.28 197	0.23 189	0.26 201	0.22 202	0.35 233	0.28 227
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonSter	0.60 317	0.64 241	0.52 327	0.62 311	0.44 345	2.07 517	0.44 335	0.62 359	0.44 339	0.62 366	0.44 343	0.62 370	0.44 334	0.62 361	0.44 331	0.58 337	0.42 296	0.62 371	0.46 351	0.58 341	0.42 320

CFNet_RVC	2.38 541	8.71 572	0.38 257	9.33 591	0.42 342	0.56 356	0.42 332	0.60 356	0.38 305	0.62 366	0.42 339	0.56 360	7.29 596	0.62 361	0.42 327	0.53 326	0.37 262	0.49 349	0.34 294	8.30 593	6.87 598

LMCR-Stereo	0.65 327	0.63 239	0.65 352	0.65 317	0.65 392	0.66 372	0.63 376	0.58 352	0.65 382	0.63 368	0.64 387	0.65 374	0.65 377	0.66 368	0.66 376	0.66 352	0.64 358	0.65 377	0.67 402	0.68 349	0.73 397

WCG-NET	0.61 320	1.21 380	0.54 332	0.61 310	0.53 375	0.67 373	0.53 366	0.66 364	0.53 367	0.64 369	0.53 375	0.65 374	0.53 364	0.59 359	0.52 359	0.65 350	0.48 322	0.64 374	0.52 371	0.58 341	0.50 344

DispNO	1.00 405	0.63 239	0.43 284	3.45 533	0.44 345	0.65 371	0.43 334	0.64 361	0.43 336	0.64 369	0.43 341	0.64 371	3.03 554	0.64 366	0.43 330	4.55 564	0.43 300	0.63 373	0.43 347	0.63 345	0.43 321

DSFCA	0.66 329	0.73 247	0.78 384	0.65 317	0.65 392	0.64 370	0.64 377	0.65 362	0.63 380	0.64 369	0.64 387	0.64 371	0.64 375	0.65 367	0.65 373	0.65 350	0.65 360	0.65 377	0.65 396	0.66 347	0.64 379

test-3	0.98 404	4.13 526	1.85 529	1.85 473	0.61 386	0.69 374	0.37 299	0.63 360	0.61 377	0.66 372	0.51 372	0.73 383	0.44 334	0.57 357	0.54 362	1.68 492	1.81 527	0.40 288	0.43 347	0.66 347	0.50 344

MyStereo05	0.80 360	4.12 524	0.63 347	0.63 313	0.61 386	0.62 368	0.66 380	0.65 362	0.62 378	0.67 373	0.61 383	0.65 374	0.58 369	0.67 370	0.55 364	0.60 339	0.57 346	0.64 374	0.55 374	0.72 356	0.55 360

KSHMR	0.66 329	0.50 211	0.48 307	1.15 384	0.52 372	0.49 326	0.51 364	0.49 313	0.71 404	0.67 373	0.50 366	1.16 438	1.11 431	0.66 368	0.52 359	0.49 309	0.49 325	0.51 358	0.66 398	0.50 324	1.14 440

test_xeample3	1.10 418	1.81 414	0.61 345	0.84 342	0.49 362	0.77 381	0.66 380	0.92 393	1.40 515	0.68 375	0.46 349	0.78 389	0.54 367	1.72 501	1.48 517	1.34 472	1.52 504	1.35 501	1.67 535	1.33 476	1.55 517

DMCA-RVC	0.70 338	0.80 252	0.70 367	0.70 326	0.70 402	0.70 375	0.70 398	0.71 370	0.70 399	0.70 376	0.71 409	0.71 378	0.70 394	0.70 372	0.69 392	0.69 355	0.70 374	0.69 380	0.70 407	0.69 353	0.70 389

anonymity	0.63 324	0.69 243	0.56 334	0.71 328	0.56 378	0.71 377	0.56 369	0.71 370	0.56 370	0.72 377	0.56 377	0.71 378	0.56 368	0.71 373	0.58 366	0.68 354	0.55 342	0.68 379	0.55 374	0.68 349	0.54 355

MLG-Stereo	0.92 393	0.90 272	0.84 391	1.27 443	0.49 362	1.38 492	0.88 420	1.41 489	0.97 435	0.73 378	1.09 442	1.26 488	0.43 332	0.72 375	1.05 436	1.13 414	0.49 325	1.18 446	0.66 398	1.01 404	0.46 327

TorneroNet-64	0.45 273	0.27 132	0.30 206	0.58 303	0.27 232	0.70 375	0.30 245	0.28 197	0.73 410	0.73 378	0.28 240	0.71 378	0.66 380	0.75 380	0.27 218	0.27 195	0.29 219	0.37 264	0.75 415	0.28 194	0.30 245

HH	0.71 341	2.54 468	0.74 378	1.10 376	0.32 270	0.41 274	0.37 299	0.69 367	0.78 414	0.73 378	0.90 426	0.75 386	1.00 421	0.84 388	0.69 392	0.69 355	0.40 278	0.35 256	0.26 227	0.35 233	0.26 206

HanStereo	0.71 341	2.54 468	0.74 378	1.10 376	0.32 270	0.41 274	0.37 299	0.69 367	0.78 414	0.73 378	0.90 426	0.75 386	1.00 421	0.84 388	0.69 392	0.69 355	0.40 278	0.35 256	0.26 227	0.35 233	0.26 206

iGMRVC	0.84 376	2.85 492	0.72 373	0.72 330	0.73 407	0.77 381	0.79 411	0.73 373	0.74 412	0.73 378	0.72 412	0.73 383	0.76 404	0.73 377	0.73 402	0.72 360	0.73 381	0.73 384	0.72 412	0.73 359	0.72 394

DStereoRT	0.73 346	0.81 255	0.73 377	0.71 328	0.74 409	0.73 379	0.75 406	0.71 370	0.71 404	0.74 383	0.72 412	0.73 383	0.80 409	0.71 373	0.73 402	0.76 364	0.71 378	0.73 384	0.72 412	0.70 354	0.76 403

SMoEStereo_RVC	0.63 324	0.75 248	0.51 324	0.73 331	0.53 375	0.71 377	0.47 347	0.67 365	0.58 372	0.74 383	0.60 379	0.72 381	0.53 364	0.74 379	0.51 357	0.61 343	0.62 356	0.62 371	0.61 385	0.63 345	0.61 369

tt45	1.04 415	0.88 266	1.36 490	0.92 352	1.03 445	1.51 498	0.79 411	0.70 369	0.88 423	0.74 383	0.90 426	1.60 499	0.72 399	1.60 496	0.75 407	0.91 382	0.78 387	1.52 508	0.79 419	1.14 412	1.32 504

ARAFT	0.68 334	0.81 255	0.63 347	0.74 332	0.60 381	0.78 383	0.62 375	0.77 375	0.66 384	0.74 383	0.63 385	0.75 386	0.62 374	0.83 387	0.60 369	0.70 358	0.55 342	0.70 382	0.60 383	0.78 364	0.55 360

GCAP-Stereo	0.75 349	4.15 527	0.42 283	0.75 333	0.35 295	0.78 383	0.40 319	0.79 376	0.38 305	0.78 387	0.36 299	0.78 389	0.36 294	0.79 382	0.39 308	0.75 363	0.39 275	0.76 390	0.39 330	0.75 360	0.39 304

G-Net	0.79 358	0.79 251	0.79 387	0.79 335	0.79 421	0.79 385	0.79 411	0.79 376	0.79 417	0.79 388	0.79 421	0.79 391	0.79 408	0.79 382	0.79 411	0.79 367	0.79 388	0.79 393	0.79 419	0.79 366	0.79 406

NaN_ROB	0.80 360	0.80 252	0.80 388	0.80 337	0.80 423	0.80 386	0.80 414	0.80 378	0.80 418	0.80 389	0.80 422	0.80 392	0.80 409	0.80 384	0.80 413	0.80 368	0.80 391	0.80 396	0.80 421	0.80 369	0.80 407

CSAN	0.80 360	0.80 252	0.80 388	0.80 337	0.80 423	0.80 386	0.80 414	0.80 378	0.80 418	0.80 389	0.80 422	0.80 392	0.80 409	0.80 384	0.80 413	0.80 368	0.80 391	0.80 396	0.80 421	0.80 369	0.80 407

zero-FE	0.72 344	1.31 392	0.66 353	0.92 352	0.60 381	0.82 388	0.58 371	0.82 382	0.58 372	0.81 391	0.60 379	0.81 395	0.60 371	0.82 386	0.58 366	0.74 362	0.59 350	0.73 384	0.52 371	0.76 361	0.51 351

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 338	0.72 246	0.71 370	0.80 337	0.62 389	0.82 388	0.61 374	0.81 381	0.62 378	0.81 391	0.63 385	0.80 392	0.70 394	0.73 377	0.61 371	0.76 364	0.61 355	0.74 387	0.61 385	0.77 363	0.61 369

AFF-stereo	0.73 346	0.88 266	0.67 357	0.75 333	0.68 399	0.75 380	0.64 377	0.80 378	0.72 407	0.83 393	0.70 404	0.82 396	0.64 375	0.84 388	0.67 377	0.77 366	0.63 357	0.81 398	0.63 387	0.78 364	0.62 372

RSM++	0.76 353	0.82 258	0.66 353	0.85 344	0.64 390	0.85 390	0.71 401	0.94 397	0.64 381	0.87 394	0.67 392	0.87 398	0.65 377	0.84 388	0.65 373	0.81 371	0.70 374	0.79 393	0.71 410	0.83 376	0.70 389

DDUNet	0.81 365	2.45 466	0.57 336	0.90 347	0.60 381	0.88 393	0.59 373	0.90 388	0.60 375	0.88 395	0.60 379	0.90 402	0.58 369	0.88 394	0.60 369	0.84 378	0.60 351	0.86 406	0.57 380	0.86 378	0.60 368

DCRE	0.84 376	1.89 421	0.77 383	0.94 358	0.72 406	0.88 393	0.73 404	0.87 384	0.78 414	0.90 396	0.71 409	0.88 399	0.67 382	0.88 394	0.73 402	0.81 371	0.68 367	0.81 398	0.70 407	0.82 374	0.70 389

UDG	0.80 360	2.21 446	0.60 340	0.91 349	0.60 381	0.90 396	0.58 371	0.88 387	0.60 375	0.90 396	0.60 379	0.88 399	0.60 371	0.90 397	0.58 366	0.86 380	0.60 351	0.84 404	0.59 382	0.84 377	0.61 369

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 349	0.92 279	0.85 392	0.96 363	0.59 380	1.27 485	0.44 335	0.59 354	0.69 395	0.91 398	0.68 397	0.55 357	0.61 373	1.06 425	0.83 417	0.62 347	0.70 374	0.90 408	0.41 338	0.89 381	0.56 363

DGTPSM_ROB	0.93 398	1.00 297	0.92 400	0.94 358	0.96 436	0.91 397	0.92 424	0.91 390	0.96 434	0.91 398	0.96 433	0.93 408	0.92 416	0.94 404	0.92 421	0.92 385	0.92 400	0.90 408	0.92 428	0.94 396	0.91 417

Selective-RAFT-Error	0.88 388	0.84 259	0.98 405	0.86 345	0.97 437	0.88 393	0.95 428	0.84 383	0.99 438	0.92 400	0.82 424	0.84 397	0.98 420	0.87 393	0.97 428	0.81 371	0.83 394	0.79 393	0.82 424	0.79 366	0.85 412

pmcnn	0.92 393	0.92 279	0.92 400	0.92 352	0.92 432	0.92 398	0.92 424	0.92 393	0.92 429	0.92 400	0.92 432	0.92 405	0.92 416	0.92 402	0.92 421	0.92 385	0.92 400	0.92 414	0.92 428	0.92 387	0.92 418

DPSM_ROB	0.92 393	0.91 274	0.91 398	0.91 349	0.92 432	0.92 398	0.92 424	0.92 393	0.91 425	0.93 402	0.91 429	0.92 405	0.90 414	0.91 398	0.92 421	0.92 385	0.91 398	0.91 411	0.92 428	0.93 392	0.93 419

DPSM	0.92 393	0.91 274	0.91 398	0.91 349	0.92 432	0.92 398	0.92 424	0.92 393	0.91 425	0.93 402	0.91 429	0.92 405	0.90 414	0.91 398	0.92 421	0.92 385	0.91 398	0.91 411	0.92 428	0.93 392	0.93 419

MoCha-V2	2.11 517	26.97 603	0.78 384	0.92 352	0.77 419	0.96 403	0.72 403	0.90 388	0.72 407	0.94 404	0.70 404	0.90 402	0.71 398	0.91 398	0.71 400	0.85 379	0.71 378	0.88 407	0.69 405	0.87 379	0.67 385

ToySt	0.92 393	2.11 437	0.90 396	0.95 360	0.79 421	0.99 405	0.78 410	0.94 397	0.81 421	0.94 404	0.78 420	0.95 409	0.77 406	0.94 404	0.86 419	0.91 382	0.79 388	0.85 405	0.77 416	0.89 381	0.73 397

R-Stereo Train	0.81 365	0.96 285	0.67 357	0.95 360	0.67 396	0.95 401	0.68 388	0.95 399	0.68 390	0.95 406	0.68 397	0.96 410	0.68 386	0.96 408	0.68 384	0.94 390	0.68 367	0.94 421	0.68 403	0.94 396	0.68 386

RAFT-Stereo	0.81 365	0.96 285	0.67 357	0.95 360	0.67 396	0.95 401	0.68 388	0.95 399	0.68 390	0.95 406	0.68 397	0.96 410	0.68 386	0.96 408	0.68 384	0.94 390	0.68 367	0.94 421	0.68 403	0.94 396	0.68 386
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WQFJA1++	0.84 376	0.98 288	0.67 357	1.26 442	0.75 411	1.00 406	0.67 384	1.00 401	0.67 385	1.00 408	0.67 392	1.00 413	0.67 382	1.00 412	0.67 377	0.96 392	0.67 362	0.91 411	0.63 387	0.92 387	0.63 373

NLMM1	0.86 385	0.98 288	0.69 366	1.48 460	0.75 411	1.01 412	0.69 394	1.00 401	0.69 395	1.00 408	0.70 404	1.00 413	0.68 386	1.01 418	0.67 377	0.97 393	0.68 367	0.92 414	0.63 387	0.93 392	0.63 373

NLMM	0.84 376	1.00 297	0.67 357	1.27 443	0.75 411	1.00 406	0.68 388	1.00 401	0.67 385	1.00 408	0.67 392	1.02 423	0.67 382	1.02 422	0.67 377	0.97 393	0.67 362	0.93 417	0.63 387	0.92 387	0.63 373

Selective-RAFT	0.89 390	0.89 269	0.72 373	1.16 389	0.78 420	1.06 421	0.82 417	0.87 384	0.97 435	1.00 408	0.91 429	0.90 402	1.00 421	0.89 396	0.93 425	0.83 376	0.83 394	0.82 402	0.82 424	0.81 372	0.82 410

GANet	1.00 405	1.00 297	1.00 407	1.00 367	1.00 438	1.00 406	1.00 432	1.00 401	1.00 439	1.00 408	1.00 436	1.00 413	1.00 421	1.00 412	1.00 431	1.00 399	1.00 403	1.00 428	1.00 435	1.00 401	1.00 426

TDLM	1.00 405	1.00 297	1.00 407	1.00 367	1.00 438	1.00 406	1.00 432	1.00 401	1.00 439	1.00 408	1.00 436	1.00 413	1.00 421	1.00 412	1.00 431	1.00 399	1.00 403	1.00 428	1.00 435	1.00 401	1.00 426

CVANet_RVC	1.00 405	1.00 297	1.00 407	1.00 367	1.00 438	1.00 406	1.00 432	1.00 401	1.00 439	1.00 408	1.00 436	1.00 413	1.00 421	1.00 412	1.00 431	1.00 399	1.00 403	1.00 428	1.00 435	1.00 401	1.00 426

WQFJX1	0.84 376	0.98 288	0.67 357	1.30 449	0.75 411	1.01 412	0.67 384	1.01 408	0.67 385	1.01 415	0.67 392	1.01 419	0.68 386	1.00 412	0.68 384	0.98 397	0.67 362	0.92 414	0.64 392	0.92 387	0.64 379

WQFJX	0.85 382	1.00 297	0.68 364	1.30 449	0.75 411	1.01 412	0.68 388	1.01 408	0.68 390	1.01 415	0.68 397	1.03 424	0.68 386	1.02 422	0.67 377	0.97 393	0.67 362	0.93 417	0.63 387	0.94 396	0.63 373

AdaDepth	0.86 385	0.93 281	0.71 370	1.01 370	1.07 447	1.02 418	0.71 401	1.00 401	0.71 404	1.01 415	0.71 409	1.00 413	0.72 399	1.14 436	0.71 400	0.92 385	0.64 358	0.90 408	0.64 392	0.89 381	0.69 388

trnet	1.01 411	1.01 305	1.01 410	1.01 370	1.01 442	1.01 412	1.01 435	1.01 408	1.01 442	1.01 415	1.01 439	1.01 419	1.01 427	1.01 418	1.01 434	1.01 402	1.01 406	1.01 431	1.01 439	1.01 404	1.01 429

WQFJA1	0.85 382	0.98 288	0.67 357	1.29 447	0.76 416	1.01 412	0.67 384	1.02 412	0.67 385	1.02 419	0.67 392	1.01 419	0.67 382	1.01 418	0.68 384	0.99 398	0.67 362	0.93 417	0.64 392	0.92 387	0.65 381

NLSM3	0.85 382	0.99 295	0.68 364	1.29 447	0.76 416	1.01 412	0.68 388	1.01 408	0.68 390	1.02 419	0.68 397	1.01 419	0.68 386	1.01 418	0.68 384	0.97 393	0.68 367	0.93 417	0.64 392	0.93 392	0.63 373

AIO-Stereo	0.84 376	0.66 242	0.70 367	0.83 341	0.67 396	0.98 404	0.82 417	1.14 418	0.72 407	1.03 421	0.74 416	1.03 424	1.09 430	0.99 410	0.45 332	1.04 403	0.73 381	0.95 423	0.74 414	0.94 396	0.46 327

DPSimNet_ROB	0.97 402	1.18 332	0.81 390	1.10 376	0.91 431	1.02 418	0.82 417	1.04 413	0.91 425	1.03 421	0.86 425	1.28 490	0.82 412	1.03 424	0.89 420	1.17 417	0.81 393	1.02 432	0.82 424	1.08 409	0.81 409

GLC_STEREO	1.07 416	1.01 305	1.06 412	1.07 374	1.05 446	1.06 421	1.08 439	1.08 414	1.05 445	1.07 423	1.06 441	1.08 427	1.05 429	1.06 425	1.10 438	1.07 405	1.09 416	1.05 435	1.05 440	1.06 408	1.12 436

Abc-Net	2.32 534	24.75 595	1.14 416	1.17 390	1.17 456	1.11 430	1.15 444	1.17 424	1.21 500	1.08 424	1.16 447	1.12 435	1.14 434	1.09 429	1.17 447	1.09 406	1.16 426	1.17 443	1.17 448	1.16 416	1.11 434
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AF-Net	2.37 539	25.71 599	1.17 420	1.13 381	1.15 451	1.15 434	1.18 448	1.19 427	1.16 448	1.10 425	1.15 444	1.10 431	1.18 440	1.12 435	1.15 443	1.10 408	1.10 419	1.17 443	1.15 445	1.16 416	1.12 436

NCC-stereo	2.36 537	25.52 598	1.17 420	1.15 384	1.17 456	1.11 430	1.11 440	1.15 419	1.16 448	1.10 425	1.16 447	1.10 431	1.15 435	1.14 436	1.13 441	1.09 406	1.11 420	1.15 438	1.16 447	1.17 421	1.17 445

edge stereo	2.43 542	27.07 604	1.14 416	1.06 373	1.14 450	1.08 424	1.17 447	1.16 422	1.14 446	1.10 425	1.16 447	1.09 429	1.16 439	1.10 431	1.16 446	1.10 408	1.11 420	1.16 439	1.19 449	1.13 411	1.11 434

HSM-Net_RVC	0.95 401	1.17 330	0.78 384	1.18 391	0.71 404	1.16 435	0.75 406	1.09 416	0.80 418	1.10 425	0.75 417	1.17 439	0.74 401	1.17 439	0.80 413	1.13 414	0.73 381	1.17 443	0.77 416	1.16 416	0.72 394
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MSMD_ROB	1.19 423	1.10 322	0.70 367	1.10 376	0.60 381	1.10 427	0.70 398	1.10 417	0.70 399	1.10 425	0.70 404	1.10 431	0.70 394	7.00 599	0.70 398	1.10 408	0.70 374	1.10 436	0.70 407	1.10 410	0.70 389

Wavelet-MonSter	1.00 405	1.21 380	0.76 381	1.94 477	1.01 442	1.11 430	0.76 408	1.15 419	0.76 413	1.11 430	0.76 418	1.14 436	0.76 404	1.11 433	0.76 409	1.21 464	0.90 397	1.02 432	0.71 410	1.02 406	0.71 393

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 391	0.86 262	0.89 393	1.25 441	0.69 400	1.05 420	0.81 416	1.16 422	0.50 359	1.12 431	0.97 434	0.72 381	0.82 412	1.06 425	0.95 426	0.61 343	0.87 396	1.03 434	0.85 427	1.04 407	1.01 429

RP	2.33 535	25.00 596	1.13 415	1.15 384	1.15 451	1.10 427	1.15 444	1.15 419	1.15 447	1.12 431	1.15 444	1.09 429	1.13 432	1.10 431	1.15 443	1.11 413	1.09 416	1.16 439	1.12 443	1.16 416	1.17 445

RGC	2.36 537	25.48 597	1.19 424	1.15 384	1.15 451	1.10 427	1.16 446	1.17 424	1.16 448	1.12 431	1.16 447	1.11 434	1.13 432	1.09 429	1.18 448	1.10 408	1.15 425	1.16 439	1.12 443	1.14 412	1.12 436

stereogan	2.33 535	24.38 594	1.18 422	1.18 391	1.18 458	1.14 433	1.18 448	1.19 427	1.19 454	1.14 434	1.18 451	1.14 436	1.18 440	1.14 436	1.18 448	1.14 416	1.14 424	1.19 447	1.19 449	1.15 414	1.19 449

Nwc_Net	2.37 539	25.95 600	1.15 418	1.14 382	1.15 451	1.08 424	1.14 443	1.17 424	1.16 448	1.14 434	1.15 444	1.08 427	1.15 435	1.11 433	1.14 442	1.10 408	1.11 420	1.16 439	1.09 442	1.16 416	1.15 441

999	1.00 405	1.12 323	0.59 338	1.10 376	1.21 505	1.09 426	0.52 365	1.08 414	1.43 517	1.18 436	1.35 509	0.98 412	0.52 363	0.91 398	0.85 418	0.72 360	1.46 500	0.83 403	0.98 433	0.68 349	1.41 512

FAT-Stereo	2.46 543	26.05 601	1.23 476	1.23 440	1.22 507	1.20 436	1.24 498	1.23 478	1.23 502	1.19 437	1.22 498	1.21 486	1.24 490	1.20 441	1.24 499	1.21 464	1.17 429	1.22 494	1.25 502	1.20 425	1.24 499

DisPM	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

CrosDoStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PFNet+	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

LCNet	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

HHNet	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

Patchmatch Stereo++	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450
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
AAGNet	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

STrans-v2	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

TransformOpticalFlow	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

OMP-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

IIG-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

NF-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

OCTAStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PSM-softLoss	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

KMStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

NRIStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PSM-adaLoss	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PSM-AAD	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

FTStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

ROB_FTStereo_v2	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

ROB_FTStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

Consistency-Raft	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

KYRaft	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

HUI-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

ASMatch	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

DeepStereo_LL	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

DEmStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

SST-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

THIR-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RAFT_R40	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

DRaft	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

PFNet	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

GrayStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RE-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

Pruner-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

TVStereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

DeepStereo_RVC	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RAFT-RH_RVC	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

IRAFT_RVC	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RAFT-345	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

iRAFT	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

CRE-IMP	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

GMM-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

RAFT-IKP	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

Prome-Stereo	1.20 424	1.20 334	1.20 427	1.20 393	1.20 459	1.20 436	1.20 450	1.20 430	1.20 455	1.20 438	1.20 452	1.20 441	1.20 442	1.20 441	1.20 452	1.20 419	1.20 431	1.20 448	1.20 452	1.20 425	1.20 450

S-Stereo	2.51 544	26.86 602	1.23 476	1.22 438	1.22 507	1.24 484	1.25 499	1.22 476	1.24 503	1.21 483	1.24 500	1.19 440	1.27 492	1.19 440	1.24 499	1.19 418	1.20 431	1.25 495	1.19 449	1.24 473	1.23 498

CroCo-Stereo	0.73 346	1.22 386	0.25 187	1.22 438	0.25 222	1.22 482	0.25 212	1.22 476	0.25 213	1.22 484	0.25 222	1.22 487	0.25 216	1.22 487	0.25 212	1.22 466	0.26 195	1.21 493	0.25 221	1.22 472	0.25 200
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
CroCo-Stereo Lap2	0.77 354	1.29 390	0.29 202	1.27 443	0.29 246	1.27 485	0.26 220	1.26 479	0.26 226	1.26 485	0.26 228	1.27 489	0.26 225	1.26 488	0.27 218	1.27 468	0.27 202	1.27 496	0.27 235	1.27 474	0.27 214

PS-NSSS	1.38 479	1.39 397	1.34 480	1.34 453	1.35 509	1.38 492	1.37 513	1.35 483	1.38 514	1.34 486	1.34 508	1.39 493	1.38 503	1.70 500	1.40 514	1.36 475	1.36 493	1.36 503	1.37 510	1.37 478	1.36 509

CC-Net-ROB	1.36 477	1.33 394	1.33 479	1.36 455	1.38 512	1.36 490	1.33 504	1.37 486	1.34 508	1.35 487	1.36 511	1.38 492	1.34 498	1.38 492	1.38 513	1.35 473	1.38 496	1.33 498	1.35 507	1.43 480	1.34 507

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 476	1.35 395	1.35 482	1.35 454	1.35 509	1.35 488	1.35 506	1.36 484	1.35 511	1.36 488	1.35 509	1.36 491	1.36 500	1.36 490	1.35 510	1.35 473	1.35 492	1.35 501	1.35 507	1.35 477	1.35 508

RASNet	1.49 480	1.65 405	1.45 498	1.38 457	1.43 515	1.47 497	1.36 508	1.38 487	1.36 512	1.39 489	1.60 525	1.45 496	1.45 506	1.51 495	2.21 555	1.53 487	1.36 493	1.36 503	1.36 509	1.66 489	1.36 509

MM-Stereo_test2	1.20 424	1.85 417	1.05 411	1.46 459	0.94 435	1.36 490	0.99 431	1.36 484	0.95 432	1.41 490	0.98 435	1.40 495	0.96 418	1.37 491	0.95 426	1.37 477	1.06 409	1.33 498	0.93 432	1.29 475	0.89 415

MM-Stereo_test3	1.27 474	2.07 433	1.18 422	1.60 466	1.02 444	1.45 496	1.01 435	1.40 488	1.04 444	1.44 491	1.03 440	1.46 497	1.02 428	1.44 494	1.02 435	1.51 486	1.12 423	1.32 497	0.98 433	1.38 479	0.97 422

11t	1.27 474	2.70 477	1.34 480	1.32 452	0.89 427	1.30 487	1.34 505	1.64 494	0.57 371	1.45 492	0.72 412	1.05 426	1.29 494	1.07 428	1.29 506	1.49 483	1.02 407	0.97 426	1.15 445	1.48 481	1.31 503

ssnet_v2	0.68 334	1.96 431	1.25 478	0.29 176	0.20 199	0.30 210	0.20 186	0.29 202	0.22 199	1.50 493	0.20 199	0.31 220	0.20 197	0.27 205	0.22 194	0.24 184	1.49 502	0.26 201	0.18 194	3.90 547	0.19 180

FlowAnything_test	1.02 413	1.72 408	0.71 370	1.59 463	0.70 402	1.61 500	0.69 394	1.61 491	0.70 399	1.60 494	0.70 404	1.61 502	0.69 392	1.61 498	0.70 398	0.81 371	0.58 348	0.81 398	0.55 374	0.81 372	0.56 363

FlowAnything	1.02 413	1.71 407	0.72 373	1.59 463	0.69 400	1.60 499	0.69 394	1.61 491	0.70 399	1.60 494	0.69 402	1.60 499	0.69 392	1.61 498	0.69 392	0.81 371	0.58 348	0.81 398	0.56 378	0.82 374	0.56 363

CFNet-RSSM	0.91 391	4.89 537	0.34 240	0.44 255	1.07 447	1.62 502	1.40 515	0.91 390	0.35 289	1.60 494	1.39 515	0.64 371	0.34 285	0.44 295	0.33 265	0.41 274	0.35 257	0.75 388	0.30 264	0.41 282	0.29 232

gwcnet-sp	0.82 370	1.72 408	1.48 500	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 497	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 487	0.32 224	0.16 169	6.75 586	0.23 189

scenet	0.82 370	1.72 408	1.48 500	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 497	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 487	0.32 224	0.16 169	6.75 586	0.23 189

ssnet	0.82 370	1.72 408	1.48 500	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 497	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 487	0.32 224	0.16 169	6.75 586	0.23 189

DPSMNet_ROB	1.60 483	1.59 404	1.70 512	1.59 463	1.59 521	1.61 500	1.61 524	1.60 490	1.60 521	1.62 500	1.59 524	1.60 499	1.60 509	1.60 496	1.59 521	1.59 488	1.60 514	1.59 509	1.59 527	1.59 485	1.59 522

HBP-ISP	1.24 472	1.72 408	1.65 510	1.15 384	0.76 416	1.40 494	0.88 420	1.67 497	1.02 443	1.69 501	1.38 514	1.69 503	1.21 488	1.87 508	1.21 497	1.05 404	0.79 388	0.97 426	0.80 421	1.19 424	0.75 401

ours_stereo	1.20 424	1.21 380	0.90 396	1.64 471	1.11 449	1.35 488	0.67 384	1.76 498	0.93 430	1.70 502	1.10 443	1.39 493	0.75 403	1.41 493	0.81 416	1.60 490	1.03 408	1.33 498	1.00 435	1.61 486	0.72 394

GANetREF_RVC	1.55 481	1.94 430	1.22 474	1.88 474	1.21 505	1.88 506	1.22 496	1.88 500	1.22 501	1.88 503	1.22 498	1.88 505	1.22 489	1.89 509	1.22 498	1.87 498	1.22 478	1.88 522	1.22 498	1.88 498	1.22 496
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
NLCA_NET_v2_RVC	5.04 589	50.87 618	2.78 555	2.87 513	2.71 565	2.78 553	0.47 347	2.88 552	2.86 565	1.89 504	2.67 564	2.79 554	2.79 553	2.78 553	2.83 562	2.82 548	2.82 551	2.83 554	2.77 564	2.83 539	2.76 559
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
2.5w	2.01 507	2.40 463	1.37 492	3.28 524	2.01 548	2.71 545	1.43 521	1.82 499	1.83 541	1.90 505	1.41 516	2.71 544	1.35 499	2.71 544	1.85 542	2.66 543	1.53 505	1.64 510	1.23 499	2.53 531	1.87 542

3.25w	2.04 513	2.20 444	1.48 500	3.03 516	2.17 558	2.63 544	1.39 514	1.96 503	1.95 552	1.96 506	1.37 512	2.71 544	1.96 536	2.71 544	1.73 536	2.26 519	1.32 480	1.87 519	1.87 547	2.51 527	1.63 527

FC-DCNN	1.07 416	1.09 320	0.98 405	0.89 346	0.52 372	1.41 495	0.91 423	1.21 475	1.24 503	1.96 506	2.05 560	1.91 507	1.30 495	1.27 489	1.08 437	0.80 368	0.60 351	0.58 368	0.41 338	0.68 349	0.54 355

MFMNet_re	1.81 491	1.91 424	1.71 514	1.95 479	1.70 532	1.95 511	1.70 529	1.96 503	1.74 534	1.97 508	1.72 533	1.95 508	1.71 517	1.97 512	1.71 529	1.86 496	1.62 515	1.85 515	1.66 534	1.86 497	1.64 528

3w_stereo	2.04 513	2.24 448	1.70 512	3.15 519	2.18 560	2.49 534	1.26 501	2.03 508	1.98 553	1.98 509	1.33 507	2.72 548	1.99 539	2.59 538	1.72 531	2.22 518	1.33 487	1.85 515	1.88 552	2.50 526	1.58 521

IGEV	2.02 508	2.20 444	1.82 523	2.90 514	2.16 556	2.41 530	1.25 499	2.00 506	1.98 553	1.99 510	1.31 506	2.72 548	1.93 533	2.67 543	1.69 528	2.26 519	1.32 480	1.83 514	1.87 547	2.53 531	1.61 525

SPS-STEREO	1.59 482	1.91 424	1.21 473	1.94 477	1.20 459	2.00 514	1.23 497	1.99 505	1.24 503	2.00 511	1.25 501	2.03 515	1.26 491	2.00 513	1.29 506	1.90 502	1.18 430	1.89 523	1.21 497	1.89 499	1.20 450
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
4.5_new	2.00 500	1.84 416	1.98 540	2.77 509	2.16 556	2.27 522	1.28 503	2.09 510	1.98 553	2.01 512	1.28 504	2.71 544	1.98 537	2.51 535	1.65 524	2.26 519	1.33 487	1.87 519	1.87 547	2.49 524	1.60 523

RAFT_CTSACE	1.92 493	3.71 512	1.72 515	1.88 474	1.72 533	2.04 515	1.42 518	2.18 516	1.89 549	2.02 513	1.97 549	1.95 508	2.06 543	1.93 510	1.62 522	1.76 493	1.66 518	2.02 526	1.73 543	1.73 492	1.43 514

1w_stereo	2.05 515	2.32 453	1.35 482	3.74 546	2.01 548	2.73 548	1.42 518	1.88 500	1.93 551	2.03 514	1.28 504	2.71 544	1.99 539	2.72 546	1.72 531	2.20 516	1.32 480	1.87 519	1.86 546	2.45 520	1.54 516

MM-Stereo_test1	1.80 490	3.41 505	1.52 505	2.12 484	1.41 514	2.04 515	1.41 516	2.05 509	1.46 518	2.04 515	1.41 516	2.05 516	1.42 505	2.05 514	1.43 516	2.04 510	1.54 507	1.94 524	1.38 512	1.99 501	1.33 505

ff7	1.68 484	2.68 474	1.35 482	0.97 364	0.89 427	1.84 503	2.15 553	2.12 511	1.80 538	2.05 516	1.56 521	2.33 522	2.12 544	2.23 519	2.25 556	1.31 469	1.07 410	1.48 505	1.41 513	0.90 384	1.04 431

ffff	1.68 484	2.68 474	1.35 482	0.97 364	0.89 427	1.84 503	2.15 553	2.12 511	1.80 538	2.05 516	1.56 521	2.33 522	2.12 544	2.23 519	2.25 556	1.31 469	1.07 410	1.48 505	1.41 513	0.90 384	1.04 431

ccc-4	1.68 484	2.68 474	1.35 482	0.97 364	0.89 427	1.84 503	2.15 553	2.12 511	1.80 538	2.05 516	1.56 521	2.33 522	2.12 544	2.23 519	2.25 556	1.31 469	1.07 410	1.48 505	1.41 513	0.90 384	1.04 431

2.25w	2.00 500	1.86 419	1.98 540	2.95 515	2.17 558	2.26 521	1.35 506	2.42 530	2.00 556	2.07 519	1.27 503	2.53 532	1.99 539	2.29 523	1.49 518	2.21 517	1.32 480	1.85 515	1.87 547	2.52 528	1.62 526

MC-Stereo	1.76 487	2.96 493	1.37 492	2.14 485	1.37 511	2.14 520	1.36 508	2.14 514	1.37 513	2.14 520	1.37 512	2.14 517	1.37 502	2.14 518	1.37 512	1.97 506	1.32 480	1.97 525	1.32 506	1.98 500	1.33 505

3.25w_new	2.03 510	2.72 481	1.35 482	3.33 529	1.57 519	2.72 546	1.53 523	2.15 515	1.33 507	2.15 521	1.60 525	2.63 541	1.30 495	2.72 546	1.99 553	2.67 545	1.53 505	1.75 513	1.25 502	2.53 531	1.87 542

3.5w_stereo	2.03 510	2.72 481	1.35 482	3.41 531	1.57 519	2.72 546	1.49 522	2.01 507	1.34 508	2.15 521	1.61 527	2.63 541	1.36 500	2.72 546	1.99 553	2.66 543	1.58 510	1.68 512	1.24 500	2.53 531	1.87 542

4w-stereo	2.02 508	2.72 481	1.44 497	3.36 530	1.59 521	2.48 533	1.72 530	2.28 517	1.24 503	2.24 523	1.65 529	2.56 537	1.32 497	2.39 529	1.98 552	2.67 545	1.51 503	1.66 511	1.24 500	2.53 531	1.88 545

NCCL2	2.28 533	2.27 449	2.28 546	2.28 494	2.28 561	2.27 522	2.29 556	2.28 517	2.28 559	2.27 524	2.28 561	2.28 518	2.27 547	2.27 522	2.28 560	2.28 523	2.28 546	2.27 533	2.29 560	2.27 511	2.29 550

TRStereo	2.00 500	2.13 438	1.85 529	2.27 491	1.84 537	2.28 524	1.84 533	2.29 519	1.86 543	2.30 525	1.87 538	2.30 519	1.87 527	2.08 515	1.72 531	2.08 511	1.72 521	2.08 528	1.72 540	2.08 503	1.72 533

XX-Stereo	2.00 500	2.13 438	1.85 529	2.27 491	1.84 537	2.28 524	1.84 533	2.29 519	1.86 543	2.30 525	1.87 538	2.30 519	1.87 527	2.08 515	1.72 531	2.08 511	1.72 521	2.08 528	1.72 540	2.08 503	1.72 533

EAI-Stereo	2.00 500	2.13 438	1.85 529	2.27 491	1.84 537	2.28 524	1.84 533	2.29 519	1.86 543	2.30 525	1.87 538	2.30 519	1.87 527	2.08 515	1.72 531	2.08 511	1.72 521	2.08 528	1.72 540	2.08 503	1.72 533

MonStereo1	1.94 494	2.77 487	1.52 505	3.73 545	1.51 518	2.13 519	1.42 518	2.32 524	1.52 519	2.31 528	1.50 519	2.53 532	1.59 508	2.34 526	1.56 519	1.91 503	1.36 493	1.86 518	1.31 505	2.07 502	1.53 515

STTStereo	3.73 561	30.40 608	2.37 550	2.39 498	2.31 563	2.35 527	2.33 557	2.29 519	2.42 560	2.32 529	2.34 562	2.33 522	2.36 548	2.30 524	2.27 559	2.35 530	2.22 545	2.31 536	2.22 557	2.29 513	2.34 554

HUF	2.18 521	2.30 451	1.99 543	2.34 497	2.02 551	2.41 530	2.06 552	2.38 528	1.89 549	2.36 530	1.85 536	2.56 537	1.98 537	2.31 525	1.97 551	2.30 526	2.03 539	2.30 535	2.11 554	2.23 508	2.16 547

qwe	2.18 521	2.60 471	1.58 507	3.83 547	1.90 545	2.53 538	1.90 542	2.48 532	1.73 532	2.37 531	1.92 545	2.53 532	1.68 513	2.56 536	1.83 540	2.52 542	1.87 530	2.07 527	1.68 537	2.32 514	1.71 532

monsters	2.18 521	2.41 464	1.96 539	3.47 534	2.03 552	2.53 538	1.64 526	2.48 532	1.73 532	2.40 532	1.50 519	2.62 540	1.94 534	2.59 538	1.94 549	2.44 535	1.57 509	2.28 534	1.87 547	2.42 518	1.86 540

MonStereo	2.17 519	2.41 464	1.49 504	2.67 506	1.67 526	2.60 543	2.04 551	2.32 524	1.76 535	2.44 533	1.68 531	2.50 530	1.69 515	2.38 527	1.80 539	2.28 523	1.78 524	2.63 552	2.14 555	3.47 543	1.68 531

monsterstereo	2.20 527	2.33 454	1.95 538	3.65 541	2.07 553	2.49 534	1.61 524	2.48 532	1.83 541	2.45 534	1.61 527	2.67 543	1.86 526	2.64 540	1.94 549	2.48 539	1.66 518	2.34 538	1.68 537	2.40 517	1.86 540

asd	2.18 521	2.77 487	1.58 507	3.59 539	2.00 547	2.58 542	1.85 536	2.39 529	1.71 527	2.47 535	1.97 549	2.59 539	1.61 510	2.56 536	1.79 538	2.51 540	1.99 531	2.11 531	1.62 531	2.36 516	1.60 523

FBW_ROB	2.12 518	2.46 467	1.77 517	2.49 502	1.79 536	2.38 528	1.83 532	2.46 531	1.78 537	2.48 536	1.97 549	2.40 527	1.78 524	2.42 532	1.83 540	2.31 527	1.85 529	2.38 541	1.82 545	2.35 515	1.84 538

UDGNet	2.23 531	5.40 549	1.72 515	2.48 501	1.69 529	2.51 537	1.69 528	2.51 535	1.72 531	2.50 537	1.69 532	2.52 531	1.69 515	2.50 534	1.68 527	2.41 534	1.70 520	2.42 543	1.69 539	2.42 518	1.64 528

AIO_rvc	2.18 521	2.34 458	1.87 533	2.32 495	1.94 546	2.40 529	1.89 541	2.37 527	2.07 558	2.52 538	1.95 548	2.44 529	1.99 539	2.41 530	1.89 548	2.32 528	2.09 540	2.24 532	2.18 556	2.21 507	2.23 549

AIO_test	2.18 521	2.09 436	2.04 544	2.42 499	2.01 548	2.47 532	1.94 543	2.34 526	2.03 557	2.56 539	1.94 546	2.43 528	1.94 534	2.41 530	1.87 546	2.39 533	2.10 541	2.35 540	1.91 553	2.25 510	2.19 548

asda	2.17 519	2.54 468	1.81 518	3.47 534	1.78 535	2.50 536	1.86 537	2.61 538	1.68 523	2.61 540	1.83 535	2.37 526	1.73 519	2.44 533	1.88 547	2.51 540	1.84 528	2.34 538	1.62 531	2.23 508	1.77 537

Sa-1000	4.34 579	8.37 568	6.84 592	6.98 583	4.45 594	3.58 560	3.00 564	3.42 560	3.39 580	2.61 540	4.00 589	3.83 564	4.01 582	3.90 564	3.90 585	5.98 588	5.62 583	3.76 564	2.34 561	4.35 555	2.47 558

4.25w-stereo	1.98 495	2.72 481	1.46 499	3.47 534	1.43 515	2.07 517	1.98 544	2.53 536	1.52 519	2.71 542	1.98 555	1.81 504	1.62 511	1.96 511	1.36 511	1.88 501	2.00 532	2.53 549	1.61 529	1.74 493	1.15 441

4.25_new	2.00 500	2.33 454	1.82 523	3.32 527	1.69 529	1.95 511	1.99 547	2.72 539	1.71 527	2.72 543	1.97 549	2.01 513	1.74 521	1.77 503	1.28 504	2.18 514	2.01 534	2.48 547	1.58 525	1.65 487	1.17 445

4.5w_new	2.00 500	2.33 454	1.82 523	3.32 527	1.69 529	1.95 511	1.99 547	2.72 539	1.71 527	2.72 543	1.97 549	2.01 513	1.74 521	1.77 503	1.28 504	2.18 514	2.01 534	2.48 547	1.58 525	1.65 487	1.17 445

4.5w-stereo	1.99 496	2.33 454	1.81 518	3.28 524	1.68 528	1.94 508	1.99 547	2.72 539	1.70 526	2.72 543	1.99 558	1.97 510	1.68 513	1.76 502	1.29 506	1.91 503	2.02 538	2.53 549	1.61 529	1.75 494	1.16 444

2.75w_new	1.99 496	2.34 458	1.81 518	3.14 518	1.62 523	1.94 508	1.99 547	2.72 539	1.71 527	2.72 543	1.99 558	1.90 506	1.73 519	1.82 507	1.29 506	2.37 531	2.01 534	2.31 536	1.42 516	1.77 495	1.22 496

2w_stereo	1.99 496	2.36 461	1.81 518	3.24 522	1.67 526	1.94 508	1.98 544	2.72 539	1.68 523	2.72 543	1.94 546	1.98 511	1.74 521	1.79 505	1.27 503	1.95 505	2.00 532	2.53 549	1.60 528	1.68 490	1.15 441

3.75w	1.99 496	2.31 452	1.83 526	3.16 520	1.65 525	1.93 507	1.98 544	2.72 539	1.68 523	2.73 548	1.97 549	2.00 512	1.72 518	1.81 506	1.25 502	2.27 522	2.01 534	2.38 541	1.42 516	1.71 491	1.24 499

LG-G_1	2.22 528	2.71 479	1.89 534	2.77 509	1.87 543	2.75 550	1.87 539	2.76 547	1.87 547	2.75 549	1.87 538	2.76 551	1.87 527	2.75 550	1.86 543	2.47 537	1.58 510	2.45 544	1.57 522	2.45 520	1.57 519

LG-G	2.22 528	2.71 479	1.89 534	2.77 509	1.87 543	2.75 550	1.87 539	2.76 547	1.87 547	2.75 549	1.87 538	2.76 551	1.87 527	2.75 550	1.86 543	2.47 537	1.58 510	2.45 544	1.57 522	2.45 520	1.57 519

LGtest1	2.22 528	2.70 477	1.89 534	2.76 508	1.86 540	2.75 550	1.86 537	2.75 546	1.86 543	2.75 549	1.86 537	2.77 553	1.87 527	2.75 550	1.86 543	2.46 536	1.58 510	2.45 544	1.56 521	2.45 520	1.56 518

IGEVStereo-DCA	1.77 488	4.21 528	1.84 527	2.49 502	2.11 554	2.54 540	1.36 508	1.65 495	1.17 452	2.75 549	1.90 543	2.54 535	1.15 435	0.94 404	1.11 439	1.50 484	1.32 480	0.96 424	1.46 519	1.49 482	0.88 413

rrr	1.77 488	4.21 528	1.84 527	2.49 502	2.11 554	2.54 540	1.36 508	1.65 495	1.17 452	2.75 549	1.90 543	2.54 535	1.15 435	0.94 404	1.11 439	1.50 484	1.32 480	0.96 424	1.46 519	1.49 482	0.88 413

sCroCo_RVC	2.10 516	2.76 485	1.92 537	2.78 512	1.39 513	2.73 548	1.41 516	2.73 545	1.40 515	2.77 554	1.41 516	2.74 550	1.40 504	2.74 549	1.40 514	2.72 547	1.42 498	2.72 553	1.44 518	2.79 538	1.42 513

plain	1.88 492	3.16 499	0.64 349	3.10 517	0.65 392	3.10 555	0.64 377	3.12 554	0.65 382	3.10 555	0.65 389	3.11 555	0.65 377	3.12 554	0.65 373	3.12 550	0.65 360	3.13 555	0.65 396	3.13 541	0.65 381

MIF-Stereo (partial)	2.58 546	3.31 504	0.66 353	3.18 521	0.66 395	3.18 556	0.66 380	3.21 555	0.67 385	3.19 556	0.66 391	3.19 556	0.66 380	3.31 558	0.68 384	5.09 581	1.79 526	8.23 600	1.67 535	6.18 584	1.38 511

Anonymous3	2.55 545	3.26 503	1.65 510	3.28 524	1.63 524	3.24 557	1.68 527	3.27 556	1.66 522	3.28 557	1.67 530	3.25 557	1.66 512	3.27 556	1.64 523	3.26 551	1.65 517	3.30 557	1.65 533	4.95 575	1.65 530

UniTT-Stereo	2.03 510	3.43 506	0.72 373	3.42 532	0.73 407	3.27 558	0.68 388	3.38 559	0.69 395	3.29 558	0.72 412	3.28 558	0.70 394	3.35 560	0.68 384	3.39 553	0.68 367	3.31 558	0.69 405	3.37 542	0.73 397

NLSM1	2.93 554	3.24 502	2.57 554	4.04 548	2.66 564	3.30 559	2.55 559	3.29 557	2.55 561	3.35 559	2.48 563	3.28 558	2.47 549	3.34 559	2.49 561	3.26 551	2.55 550	3.13 555	2.57 563	3.00 540	2.46 557

RAStereo	2.23 531	3.64 509	0.76 381	3.65 541	0.86 425	3.66 563	0.76 408	3.67 563	0.81 421	3.66 560	0.76 418	3.66 561	0.77 406	3.68 562	0.77 410	3.68 556	0.77 386	3.69 563	0.77 416	3.70 545	0.77 405

DPSNet	3.66 559	3.60 508	3.62 575	3.63 540	3.64 586	3.65 562	3.65 585	3.66 562	3.67 582	3.67 561	3.65 583	3.67 562	3.66 571	3.66 561	3.68 580	3.68 556	3.66 570	3.67 562	3.68 586	3.67 544	3.67 583

SA	4.33 578	7.35 562	6.85 593	5.96 576	4.09 591	3.59 561	3.15 578	3.82 564	2.64 562	3.91 562	3.85 586	3.57 560	2.72 552	3.13 555	4.03 587	7.09 595	6.86 590	3.57 560	3.12 576	3.85 546	3.51 582

TestStereo1	4.60 580	8.41 569	6.44 590	6.86 581	3.79 588	3.97 565	3.78 587	3.99 566	3.74 584	3.97 563	3.52 581	3.94 565	3.58 568	3.98 565	3.72 582	6.82 592	6.50 588	3.76 564	3.66 584	3.90 547	3.74 586

SA-5K	4.60 580	8.41 569	6.44 590	6.86 581	3.79 588	3.97 565	3.78 587	3.99 566	3.74 584	3.97 563	3.52 581	3.94 565	3.58 568	3.98 565	3.72 582	6.82 592	6.50 588	3.76 564	3.66 584	3.90 547	3.74 586

NLCSM	3.67 560	4.08 523	3.19 571	4.80 564	3.26 579	3.99 567	3.24 580	4.25 569	3.18 578	4.09 565	3.27 578	4.14 567	3.18 566	4.13 567	3.28 576	4.06 558	3.10 560	3.85 567	3.14 577	3.91 550	3.27 579

test_4	4.88 586	8.13 567	6.98 594	7.46 584	4.44 593	4.25 569	3.85 589	4.04 568	3.92 588	4.13 566	3.91 587	4.18 569	3.84 578	4.14 568	4.06 588	7.01 594	7.13 591	4.53 569	3.72 587	4.09 551	3.72 584

test_5	4.62 583	7.55 564	6.23 588	6.32 578	3.40 582	5.29 590	3.50 582	3.53 561	4.11 590	4.28 567	4.47 593	4.26 570	4.38 585	3.68 562	3.24 575	5.89 586	5.60 582	4.84 586	3.50 582	4.33 554	3.93 590

test_3	5.01 588	8.86 574	7.77 596	8.09 586	2.76 566	4.13 568	4.05 591	3.88 565	3.76 586	4.33 568	4.13 590	3.71 563	3.91 579	4.21 569	4.06 588	7.93 596	7.69 593	4.53 569	3.91 589	4.17 552	4.29 592

raft_robust	4.71 584	7.75 566	5.40 587	6.81 580	3.31 580	4.28 570	4.20 592	4.32 570	4.37 593	4.35 569	4.35 592	4.14 567	3.75 575	4.30 571	4.20 590	6.67 591	6.37 586	3.36 559	4.24 594	4.86 573	3.25 578

rvit_stereo_0081	3.83 562	5.23 543	3.01 557	4.53 552	3.03 569	4.55 577	3.02 566	4.56 573	3.04 566	4.52 570	3.02 565	4.54 572	3.03 554	4.56 573	3.04 563	4.57 565	3.05 553	4.57 571	3.05 568	4.58 560	3.05 564

cross-raft	4.83 585	7.52 563	6.43 589	6.63 579	3.96 590	4.51 571	3.99 590	4.49 571	3.96 589	4.52 570	3.96 588	4.50 571	3.97 581	4.50 572	3.97 586	6.65 590	6.44 587	4.33 568	3.92 590	4.35 555	3.91 589

rvit_105_1	3.83 562	5.22 542	3.01 557	4.53 552	3.01 567	4.51 571	3.01 565	4.56 573	3.04 566	4.53 572	3.03 567	4.55 574	3.03 554	4.56 573	3.04 563	4.57 565	3.05 553	4.57 571	3.05 568	4.57 559	3.05 564

rvit_stereo_0082	3.86 564	5.82 557	3.01 557	4.53 552	3.03 569	4.54 573	3.02 566	4.56 573	3.04 566	4.53 572	3.02 565	4.55 574	3.04 557	4.57 576	3.05 565	4.57 565	3.05 553	4.58 573	3.05 568	4.58 560	3.06 567

rvit_0105_6	3.87 566	5.73 556	3.10 567	4.69 562	3.12 577	4.54 573	3.02 566	4.56 573	3.04 566	4.54 574	3.03 567	4.54 572	3.04 557	4.56 573	3.05 565	4.58 568	3.05 553	4.58 573	3.05 568	4.58 560	3.05 564

rvit_stereo_0081_aga	3.86 564	5.33 546	3.02 560	4.55 558	3.04 573	4.54 573	3.02 566	4.64 580	3.06 570	4.54 574	3.04 569	4.62 581	3.08 561	4.62 579	3.07 568	4.58 568	3.06 557	4.60 575	3.08 572	4.63 563	3.07 568

rvit_0105_4	3.91 569	5.47 553	3.02 560	4.54 555	3.02 568	4.54 573	3.03 570	4.75 583	3.17 577	4.57 576	3.06 570	4.61 580	3.16 565	4.65 580	3.09 571	4.66 572	3.11 561	4.68 580	3.18 579	4.81 570	3.16 576

rvit_stereo_0080	3.89 567	5.70 554	3.04 562	4.54 555	3.03 569	4.56 578	3.05 572	4.60 577	3.07 571	4.58 577	3.06 570	4.59 576	3.06 559	4.61 577	3.08 569	4.63 570	3.09 558	4.64 577	3.10 573	4.65 564	3.10 571

whm_eth	3.89 567	5.70 554	3.04 562	4.54 555	3.03 569	4.56 578	3.05 572	4.60 577	3.07 571	4.58 577	3.06 570	4.59 576	3.06 559	4.61 577	3.08 569	4.63 570	3.09 558	4.64 577	3.10 573	4.65 564	3.10 571

rvit_0105_3	3.91 569	5.33 546	3.06 565	4.60 560	3.07 575	4.60 580	3.06 574	4.62 579	3.08 574	4.60 579	3.07 573	4.62 581	3.08 561	4.67 581	3.10 572	4.70 573	3.11 561	4.77 584	3.19 580	4.77 569	3.14 575

rvit_stereo_0083	3.92 571	5.30 545	3.06 565	4.61 561	3.09 576	4.67 582	3.08 575	4.66 581	3.09 575	4.62 580	3.10 575	4.66 584	3.11 563	4.67 581	3.16 574	4.72 575	3.16 564	4.77 584	3.11 575	4.66 566	3.11 573

rvit_stereo_ft	3.93 572	5.44 551	3.05 564	4.59 559	3.06 574	4.61 581	3.08 575	4.67 582	3.12 576	4.63 581	3.10 575	4.65 583	3.11 563	4.69 583	3.13 573	4.70 573	3.14 563	4.71 582	3.15 578	4.74 567	3.16 576

rvit_0105_5	4.10 573	5.40 549	3.13 570	4.71 563	3.15 578	4.72 585	3.10 577	4.90 588	3.27 579	4.69 582	3.16 577	4.84 588	3.25 567	4.96 587	3.34 577	5.05 580	3.39 569	5.10 589	3.40 581	5.11 577	3.42 580

RAFT+CT+SA	4.28 576	7.62 565	4.91 582	5.55 573	2.28 561	3.09 554	3.64 584	4.49 571	3.07 571	4.80 583	3.35 579	4.77 586	3.70 573	4.29 570	3.05 565	5.58 584	5.98 585	3.58 561	3.78 588	4.26 553	3.72 584

MLG-Stereo_test2	4.28 576	5.46 552	3.69 576	4.86 566	3.72 587	5.58 592	3.42 581	4.81 585	3.77 587	4.85 584	3.72 585	5.55 593	3.63 570	5.58 591	3.53 579	4.41 562	3.28 568	4.99 588	2.95 566	4.75 568	3.13 574

TestStereo	4.88 586	4.75 534	4.79 581	4.87 567	4.92 595	4.81 588	4.90 595	4.78 584	4.77 594	4.87 585	4.89 594	4.90 589	4.91 587	4.99 588	4.79 592	4.98 578	4.87 579	4.87 587	4.92 596	5.00 576	5.00 593

DispFullNet	4.61 582	4.84 535	3.12 568	5.00 568	3.57 583	4.75 586	3.03 570	7.75 599	4.17 591	4.91 586	3.09 574	6.20 595	3.95 580	6.71 595	3.51 578	5.30 583	3.67 571	5.86 596	3.63 583	5.61 581	3.46 581

GEStereo_RVC	0.86 385	4.45 531	0.20 167	0.27 174	0.20 199	0.27 205	0.20 186	0.26 193	0.18 185	5.03 587	0.20 199	0.27 205	0.19 193	0.27 205	0.21 192	0.20 157	0.19 175	0.19 166	4.02 591	0.20 163	0.18 178

MLG-Stereo_test1	4.25 574	5.34 548	3.61 574	5.31 570	3.63 585	5.23 589	3.57 583	5.38 591	3.65 581	5.23 588	3.47 580	4.76 585	3.74 574	4.85 584	3.71 581	4.96 577	3.18 566	4.71 582	2.92 565	4.86 573	2.90 561

MLG-Stereo_test3	4.26 575	4.85 536	3.95 578	5.35 571	3.60 584	4.75 586	3.76 586	5.49 592	3.71 583	5.39 589	3.69 584	4.82 587	3.66 571	4.85 584	3.73 584	4.93 576	3.19 567	4.69 581	2.99 567	4.84 572	2.98 563

MaDis-Stereo	3.19 556	6.02 559	1.12 414	5.61 574	1.16 455	5.43 591	1.02 437	5.15 590	0.70 399	5.43 590	1.21 497	5.03 591	0.97 419	4.85 584	0.99 430	4.53 563	1.16 426	5.53 592	1.25 502	5.37 580	1.30 502

sAnonymous2	3.31 557	2.63 472	1.38 494	3.71 543	1.86 540	4.70 583	1.11 440	4.82 586	2.72 563	5.45 591	1.98 555	4.59 576	2.64 550	2.65 541	6.21 596	4.37 559	1.08 414	5.16 590	2.24 558	4.52 557	2.39 555

CroCo_RVC	3.31 557	2.63 472	1.38 494	3.71 543	1.86 540	4.70 583	1.11 440	4.82 586	2.72 563	5.45 591	1.98 555	4.59 576	2.64 550	2.65 541	6.21 596	4.37 559	1.08 414	5.16 590	2.24 558	4.52 557	2.39 555

StereoVision	3.15 555	5.00 538	0.89 393	4.83 565	1.00 438	3.93 564	1.27 502	6.37 593	1.34 508	5.67 593	1.26 502	5.84 594	1.27 492	5.03 590	1.24 499	5.10 582	1.09 416	4.61 576	0.57 380	5.62 582	1.12 436

test-1	6.46 593	9.16 576	8.03 599	8.09 586	5.62 598	6.11 593	6.35 598	6.85 596	4.94 595	6.08 594	6.29 600	4.98 590	6.43 592	6.22 592	6.36 598	6.16 589	7.47 592	5.82 594	5.44 599	7.11 589	5.68 596

SGM-Forest	5.21 592	5.92 558	4.08 579	6.18 577	4.16 592	6.31 594	4.34 593	6.50 594	4.33 592	6.14 595	4.21 591	6.61 598	4.55 586	6.67 594	4.48 591	5.94 587	3.94 573	5.85 595	4.03 592	5.79 583	4.17 591
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.73 595	9.36 577	7.40 595	8.51 589	6.55 599	6.88 596	6.60 599	6.79 595	6.60 599	6.80 596	6.72 601	5.31 592	5.50 590	6.61 593	6.61 599	8.42 598	5.89 584	5.73 593	5.45 600	6.61 585	6.24 597

test-v	7.53 597	11.89 585	7.98 597	9.36 592	7.14 600	7.06 597	7.09 600	7.37 597	6.91 600	7.29 597	5.71 598	6.45 596	6.93 593	6.73 596	7.27 600	8.93 601	7.85 594	6.98 597	6.80 601	7.56 590	7.34 599

test-2	7.53 597	11.89 585	7.98 597	9.36 592	7.14 600	7.06 597	7.09 600	7.37 597	6.91 600	7.29 597	5.71 598	6.45 596	6.93 593	6.73 596	7.27 600	8.93 601	7.85 594	6.98 597	6.80 601	7.56 590	7.34 599

FC-DCNN v2	5.10 590	5.15 540	4.49 580	5.07 569	3.37 581	6.87 595	4.75 594	5.04 589	6.34 598	7.84 599	5.06 595	6.72 599	4.09 583	4.99 588	5.44 595	5.03 579	3.16 564	4.67 579	4.86 595	5.15 578	3.89 588

rvit_stereo_0075_2	6.64 594	8.80 573	5.25 584	7.89 585	5.27 597	7.90 599	5.27 596	7.92 600	5.28 596	7.91 600	5.29 597	7.93 600	5.27 588	7.92 600	5.28 593	7.93 596	5.28 581	7.93 599	5.29 598	7.93 592	5.28 595

U	5.15 591	8.49 571	1.81 518	8.49 588	1.77 534	8.49 600	1.77 531	8.51 601	1.77 536	8.49 601	1.77 534	8.50 601	1.78 524	8.58 601	1.77 537	8.54 599	1.78 524	8.55 601	1.78 544	8.55 595	1.84 538

SGM+DAISY	7.06 596	9.15 575	5.38 586	8.84 590	5.18 596	8.80 601	5.31 597	8.79 602	5.28 596	8.89 602	5.20 596	8.93 602	5.33 589	8.95 602	5.36 594	8.70 600	5.21 580	8.74 602	5.20 597	8.89 596	5.15 594

rafts_anoy	20.00 601	20.00 587	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

raft+_RVC	20.00 601	20.00 587	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

raftrobust	20.00 601	20.00 587	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

CasAABBNet	20.00 601	20.00 587	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

RALCasStereoNet	20.00 601	20.00 587	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

RALAANet	20.00 601	20.00 587	20.00 601	20.00 601	20.00 603	20.00 602	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 603	20.00 602

MANE	19.05 600	23.00 593	15.00 600	23.00 607	15.00 602	24.00 608	16.00 602	24.00 609	16.00 602	22.00 609	15.00 602	23.00 609	16.00 602	23.00 609	15.00 602	22.00 609	15.00 603	22.00 609	15.00 603	22.00 609	15.00 601

111	30.40 607	30.94 609	29.72 608	32.61 608	30.02 610	33.57 609	30.47 610	31.50 610	29.39 610	30.98 610	29.11 610	29.78 610	30.39 613	29.45 610	30.76 613	30.08 610	29.02 611	29.92 610	30.32 614	29.86 610	30.17 609

tt	500032.53 625	34.60 611	29.72 608	37.47 617	34.41 615	36.85 615	35.22 615	34.71 614	33.55 612	34.50 611	35.43 614	33.81 614	10000000.00 630	33.57 614	33.13 614	33.68 614	35.00 616	34.03 615	35.26 617	30.96 611	34.63 614

DCANet	500032.53 625	34.60 611	29.72 608	37.47 617	34.41 615	36.85 615	35.22 615	34.71 614	33.55 612	34.50 611	35.43 614	33.81 614	10000000.00 630	33.57 614	33.13 614	33.68 614	35.00 616	34.03 615	35.26 617	30.96 611	34.63 614

fff	1000028.16 627	29.62 605	29.72 608	32.61 608	30.02 610	35.13 611	31.83 611	32.07 611	10000000.00 629	35.27 613	29.82 611	32.45 611	30.15 610	32.35 611	30.09 610	31.04 611	29.55 612	30.64 611	30.14 611	10000000.00 630	30.77 610

csc	1000028.16 627	29.62 605	29.72 608	32.61 608	30.02 610	35.13 611	31.83 611	32.07 611	10000000.00 629	35.27 613	29.82 611	32.45 611	30.15 610	32.35 611	30.09 610	31.04 611	29.55 612	30.64 611	30.14 611	10000000.00 630	30.77 610

cscssc	1000028.16 627	29.62 605	29.72 608	32.61 608	30.02 610	35.13 611	31.83 611	32.07 611	10000000.00 629	35.27 613	29.82 611	32.45 611	30.15 610	32.35 611	30.09 610	31.04 611	29.55 612	30.64 611	30.14 611	10000000.00 630	30.77 610

DCANet-4	35.22 609	34.54 610	35.08 614	33.58 612	35.47 617	34.55 610	35.53 617	36.08 616	35.85 614	35.92 616	35.77 616	35.18 616	35.48 615	35.39 616	37.15 619	34.55 616	33.92 615	35.02 617	34.90 616	35.79 614	34.74 616

Reg-Stereo(zero)	37.00 611	37.00 615	37.00 615	37.00 614	37.00 618	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 615	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 616	37.00 617	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 619	37.00 615	37.00 617

HI	37.00 611	37.00 615	37.00 615	37.00 614	37.00 618	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 615	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 616	37.00 617	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 619	37.00 615	37.00 617

CoSv	37.00 611	37.00 615	37.00 615	37.00 614	37.00 618	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 615	37.00 617	37.00 618	37.00 618	37.00 616	37.00 617	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 619	37.00 615	37.00 617

WCMA_ROB	31.10 608	35.43 613	27.12 607	39.51 619	23.10 609	38.78 620	25.30 609	37.49 621	25.39 609	37.29 620	27.02 609	38.52 621	26.48 609	37.80 620	26.44 609	36.28 617	22.65 610	33.90 614	22.30 610	37.10 618	24.18 608

ADStereo(finetuned)	36.13 610	36.63 614	38.07 618	36.97 613	33.25 614	35.91 614	34.45 614	36.36 617	32.99 611	38.14 621	36.71 617	36.69 617	34.13 614	38.57 621	40.79 620	37.60 621	36.58 618	35.90 618	33.36 615	35.42 613	34.04 613

MDST_ROB	69.83 614	87.70 619	41.95 619	113.75 622	65.62 623	75.05 621	55.25 622	75.64 623	45.04 618	71.61 622	41.75 621	72.81 622	44.06 619	68.38 622	44.63 621	101.89 624	59.57 624	107.10 624	61.05 624	104.38 621	59.38 622

CBMV	128.50 616	1422.70 630	53.10 620	79.50 621	51.30 622	77.30 622	49.70 621	74.00 622	48.20 619	77.20 623	48.80 622	73.90 623	48.00 620	73.80 623	48.80 622	70.40 623	45.10 623	68.90 623	46.10 623	68.20 620	45.00 621
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 617	171.00 624	160.68 625	162.58 623	160.59 624	164.01 623	160.35 624	158.51 625	158.56 621	158.34 624	160.12 624	158.56 624	159.92 622	157.26 625	158.94 624	154.38 625	158.36 625	155.75 625	159.13 626	153.67 622	154.07 623
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
NOSS_ROB	102.95 615	153.00 623	121.00 622	51.00 620	44.00 621	165.00 624	127.00 623	153.00 624	119.00 620	164.00 625	125.00 623	168.00 625	120.00 621	153.00 624	117.00 623	49.00 622	44.00 622	49.00 622	44.00 622	49.00 619	44.00 620

AE-Stereo	201.80 618	123.00 620	115.00 621	219.00 624	218.00 626	223.00 625	244.00 626	217.00 626	236.00 623	202.00 626	203.00 625	205.00 626	208.00 623	225.00 626	204.00 625	210.00 626	198.00 626	197.00 626	184.00 627	204.00 623	201.00 624

MGS-Stereo	239.45 619	123.00 620	135.00 623	266.00 625	286.00 627	277.00 626	305.00 627	271.00 627	242.00 624	274.00 627	279.00 627	255.00 627	270.00 625	268.00 627	297.00 627	221.00 627	247.00 628	216.00 627	123.00 625	217.00 624	217.00 626

EGLCR-Stereo	246.90 620	129.00 622	139.00 624	266.00 625	286.00 627	277.00 626	305.00 627	271.00 627	242.00 624	274.00 627	279.00 627	255.00 627	270.00 625	268.00 627	297.00 627	230.00 628	247.00 628	216.00 627	223.00 629	237.00 625	227.00 627

DLCB_ROB	284.23 621	354.61 626	207.27 626	363.24 627	206.46 625	364.72 628	210.41 625	364.72 629	210.41 622	364.81 629	208.64 626	364.81 629	208.64 624	364.72 629	210.41 626	354.70 629	205.53 627	354.70 629	205.53 628	354.70 626	205.53 625

LE_ROB	396.57 622	471.28 627	329.84 627	471.48 628	308.15 629	526.83 629	322.10 629	488.15 630	323.76 626	495.46 630	317.97 629	497.17 630	320.10 627	481.62 630	326.76 629	462.71 630	298.97 630	466.16 630	285.98 630	447.62 627	289.21 628

SGM-ForestM	596.69 623	677.77 628	444.52 628	699.85 629	517.25 630	732.94 630	488.29 630	770.79 631	460.11 627	750.81 631	487.98 630	792.79 631	499.41 628	730.90 631	475.81 630	720.03 631	491.16 631	663.96 631	418.60 631	674.76 628	436.05 629

CBMV_ROB	818.48 624	913.88 629	709.52 629	862.84 630	597.78 631	1073.99 631	700.52 631	1015.66 632	702.59 628	1115.65 632	760.02 631	1130.24 632	721.57 629	1037.41 632	692.65 631	814.05 632	564.29 632	843.28 632	595.31 632	915.51 629	602.92 630

111111	10000000.00 630	10000000.00 631	10000000.00 630	10000000.00 631	10000000.00 632	10000000.00 632	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 629	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 630	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 630	10000000.00 631

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022

Low-res two-view benchmark