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	0.54 229	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	0.70 245	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	0.67 378	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

BSDual-CNN	0.81 366	1.91 426	0.92 401	4.48 551	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	1.97 508	4.19 577	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

psmg	0.43 265	1.91 426	0.92 401	1.91 478	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	1.97 508	1.44 501	0.04 72	0.03 53	0.02 20	0.03 50

CSP-Net	0.34 204	1.29 391	1.19 426	1.36 456	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	1.26 468	1.21 478	0.03 38	0.09 111	0.02 20	0.09 111

SFCPSM	0.17 136	0.78 250	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	0.79 412	0.02 15	0.75 384	0.76 390	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	1.01 371	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	0.90 348	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

AnyNet_C01	0.11 87	0.02 12	0.02 14	1.62 471	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

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

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	0.98 289	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	1.14 325	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	1.22 387	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	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

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

DualNet (step1)	0.10 66	1.05 316	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	1.05 316	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_sample8	0.10 66	1.05 316	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_sample7	0.09 53	1.00 298	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_sample6	0.09 53	0.97 288	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	1.07 319	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	1.03 312	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	0.87 265	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	1.03 312	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

test_sample1	0.09 53	0.87 265	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

SMFormer	0.09 53	1.01 306	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	0.95 285	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	1.83 417	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	1.07 319	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

1111x	0.10 66	1.14 325	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	1.01 306	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

x	0.11 87	1.15 328	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

222	0.10 66	0.99 296	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	1.16 330	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	1.09 321	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

Syn2CoEx	0.25 165	1.31 393	0.74 379	0.92 353	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	0.87 382	0.75 384	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

BEATNet_4x	0.11 87	0.03 31	0.03 36	1.60 468	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	1.60 468	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

z-mn7	0.16 132	1.21 381	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	1.47 402	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

qqq1	0.25 165	3.70 512	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	3.70 512	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

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	1.57 522	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	1.65 526	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	1.71 531	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	1.66 528	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	1.71 474	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

AnyNet_C32	0.14 112	0.04 37	0.03 36	2.22 490	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

ADCP+	0.15 124	0.04 37	0.04 43	2.20 489	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	1.27 444	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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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

AACVNet	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

APVNet	0.09 53	0.05 49	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.05 88	0.90 423	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

EDNetEfficientorigin	0.04 38	0.06 54	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.05 88	0.04 80	0.05 88	0.04 80	0.05 90	0.04 87	0.05 90	0.04 83	0.05 81	0.04 74	0.05 51	0.03 36	0.06 93	0.03 53	0.04 76	0.03 50

DA	0.09 53	0.13 83	0.39 265	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	0.39 265	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

11t1	0.17 136	2.16 443	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

ffm	0.25 165	3.83 518	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

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mmx	0.25 165	3.83 518	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

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

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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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RTS	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

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	0.49 320	0.11 129

PASM	0.39 243	3.06 497	1.36 492	1.58 464	0.09 115	0.11 123	0.11 132	0.11 123	0.11 134	0.09 110	0.09 116	0.11 124	0.09 117	0.09 110	0.09 109	0.11 88	0.11 97	0.11 119	0.09 111	0.11 123	0.11 129

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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
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

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

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

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

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	0.90 273	0.10 69	0.14 99	0.10 122	0.14 128	0.10 119	0.91 391	0.69 396	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	0.88 381	0.76 404

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	0.73 398

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	0.82 411

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

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	3.59 509	1.15 420	1.31 452	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	1.45 483	1.16 427	0.15 143	0.14 161	0.15 142	0.13 151

DDVS	0.30 181	3.10 498	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

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

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)
PDISCO_ROB	0.83 374	2.80 493	3.49 574	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	3.30 559	0.13 148	0.14 116	2.34 549	0.16 146	0.12 148	2.62 539	0.10 116

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

ac_64	0.22 154	0.13 83	0.19 164	0.23 152	0.10 122	0.26 201	1.02 438	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

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

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

cf-r	0.66 329	2.17 444	0.12 102	0.18 130	0.12 153	0.18 155	2.70 564	2.60 539	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	1.81 498	1.74 538

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
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
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	2.84 562

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
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

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

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

hitnet-ft	0.79 358	2.78 492	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.21 173	2.89 565	2.80 553	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	2.54 538	2.33 555

GwcNet-RSSM	0.77 354	2.77 489	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.67 563	2.78 551	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	2.52 530	2.31 553

CFNet-ft	0.55 313	1.57 405	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.53 560	1.61 493	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	1.56 486	1.24 501

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

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	3.08 571

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	3.08 571

castereo	0.61 320	3.79 517	1.35 484	1.52 463	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	1.43 482	1.38 497	0.17 154	0.16 169	0.18 156	0.16 160

IGEV_Zeroshot_test	0.20 144	0.19 101	0.40 270	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

MIM_Stereo	0.25 165	0.23 115	0.66 354	0.80 338	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

ACVNet	0.20 144	0.19 101	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	0.96 430	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	0.96 430	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

PSMNet-RSSM	0.77 354	2.76 487	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.66 562	2.79 552	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	2.52 530	2.31 553

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	1.19 452	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	1.19 452	0.20 157	0.17 165	0.24 193	0.14 161	0.20 163	0.14 156

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 374	5.18 543	1.98 542	2.19 488	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	2.28 525	2.13 544	0.24 193	0.17 189	0.18 156	0.16 160

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

MSKI-zero shot	0.24 162	0.21 110	0.49 315	0.65 318	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

GANet-RSSM	0.75 349	1.91 426	0.14 126	0.47 263	0.14 158	0.21 173	3.21 581	2.30 525	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	2.13 508	2.12 548

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

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

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

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

dd	0.23 160	0.98 289	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	1.03 312	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

UPFNet	0.42 264	1.20 335	0.17 152	0.24 157	0.17 182	0.25 193	0.17 171	1.19 428	0.90 425	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	1.15 415	0.93 420

VIP-Stereo	0.70 338	2.97 496	2.43 554	2.49 504	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	1.86 498	1.26 480	0.23 185	0.15 167	0.23 181	0.15 159

ACV-stereo	0.30 181	2.08 436	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

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

CAS	0.30 181	1.17 331	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.
HCRNet	1.22 472	7.11 563	3.00 558	3.55 540	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	3.64 557	3.00 554	0.76 390	0.32 282	0.18 156	0.13 151

MMNet	0.44 270	1.24 389	0.17 152	0.25 164	0.17 182	0.25 193	0.18 178	1.26 480	0.93 431	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	1.20 426	0.99 425

delet	0.43 265	1.21 381	0.17 152	0.25 164	0.17 182	0.25 193	0.18 178	1.26 480	0.95 433	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	1.18 423	0.98 424

psm_up	0.43 265	1.19 334	0.17 152	0.25 164	0.18 192	0.25 193	0.19 182	1.26 480	0.91 426	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	1.18 423	0.99 425

AANet_RVC	1.26 474	0.31 141	4.99 585	5.93 577	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	5.66 587	4.76 580	0.26 201	0.30 264	0.24 183	0.27 214

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	0.42 328	0.25 190	0.22 184	0.25 196	0.22 202	0.45 296	2.90 563

LoS_RVC	0.30 181	1.14 325	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

GEStereo_RVC	0.86 386	4.45 533	0.20 167	0.27 174	0.20 199	0.27 205	0.20 186	0.26 193	0.18 185	5.03 589	0.20 199	0.27 205	0.19 193	0.27 205	0.21 192	0.20 157	0.19 175	0.19 166	4.02 593	0.20 163	0.18 178

DLNR-FE	0.28 175	0.89 270	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

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

gwcnet-sp	0.82 371	1.72 410	1.48 502	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 499	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 488	0.32 224	0.16 169	6.75 588	0.23 189

scenet	0.82 371	1.72 410	1.48 502	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 499	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 488	0.32 224	0.16 169	6.75 588	0.23 189

ssnet	0.82 371	1.72 410	1.48 502	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 499	0.23 209	0.28 206	0.26 225	0.20 160	0.15 162	0.24 184	1.33 488	0.32 224	0.16 169	6.75 588	0.23 189

CFNet	1.37 479	5.27 546	0.19 164	5.49 574	0.19 196	0.28 206	0.19 182	0.28 197	0.19 191	0.28 202	0.19 195	0.28 206	4.35 586	0.28 209	0.19 186	0.23 177	0.17 165	0.23 185	4.21 595	4.81 572	0.17 174

DStereoO	0.31 188	0.31 141	0.31 218	0.30 177	0.40 324	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

DEFOM-Stereo	0.68 334	3.11 499	1.40 498	1.63 472	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	1.59 490	1.47 503	0.30 214	0.29 250	0.30 200	0.28 227

PAM	0.39 243	1.88 422	0.34 240	0.37 203	0.41 333	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	0.37 315	0.32 209	0.22 187

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

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

CASnet	0.35 213	0.51 219	0.44 287	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	0.45 333	0.37 240	0.37 262	0.33 232	0.35 306	0.34 221	0.37 292
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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
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	0.47 359	0.32 209	0.34 274

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

DLNR_Zeroshot_test	0.31 188	0.28 135	0.47 300	0.79 336	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

ssnet_v2	0.68 334	1.96 433	1.25 480	0.29 176	0.20 199	0.30 210	0.20 186	0.29 202	0.22 199	1.50 495	0.20 199	0.31 220	0.20 197	0.27 205	0.22 194	0.24 184	1.49 504	0.26 201	0.18 194	3.90 549	0.19 180

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	1.24 389	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	0.93 282	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

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

xxxxx1	0.31 188	0.91 275	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

testlalala	0.32 197	0.81 256	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

tt_ll	0.31 188	0.91 275	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	0.91 275	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

FE-Mocha	0.35 213	0.71 246	0.40 270	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

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

GCAP-BAT	0.33 202	0.78 250	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

MyStereo04	0.56 315	3.72 515	0.59 339	0.49 274	0.41 333	0.36 238	0.32 258	0.37 233	0.31 264	0.34 226	0.46 350	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	0.43 322

FENet	0.54 308	1.52 404	1.19 426	1.41 459	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	1.40 480	1.07 411	0.32 224	0.23 208	0.33 217	0.23 189

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

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

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

RSM	0.36 219	0.36 150	0.43 285	0.37 203	0.42 343	0.49 326	0.42 333	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

IGEV-Stereo	0.35 213	0.44 183	0.45 289	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
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

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

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

EKT-Stereo	0.37 225	0.40 164	0.44 287	1.07 375	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

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	0.37 315	0.37 244	0.37 292

Monster-pub-mixall	0.44 270	0.56 233	0.60 341	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	0.85 393	0.27 218	1.46 484	0.26 195	0.34 240	0.26 227	0.36 240	0.53 353

WAO-8	0.38 231	0.38 156	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 306	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	0.37 315	0.38 257	0.38 299

WAO-7	0.38 231	0.38 156	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 306	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	0.38 328	0.38 257	0.38 299

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DISCO	1.11 421	0.39 162	5.28 587	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	6.95 600	0.22 194	0.30 205	0.21 180	0.27 205	0.21 199	5.25 581	0.21 184

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1test111	0.37 225	1.02 310	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

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Venus	0.38 231	0.38 156	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.37 243	0.38 306	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	0.37 315	0.37 244	0.38 299

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Replicate-Monster	0.45 273	0.57 234	0.60 341	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	0.99 411	0.27 218	1.36 477	0.31 234	0.34 240	0.30 264	0.36 240	0.54 356

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DCVSM-stereo	0.36 219	1.89 423	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

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xx1	0.38 231	1.03 312	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

IMH	0.38 231	0.38 156	0.38 257	0.38 206	0.38 312	0.38 250	0.38 306	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	0.38 328	0.38 257	0.38 299

knoymous	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307

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Anonymous_2	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307

Anonymous_1	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307

AdaStereo	0.40 247	0.40 164	0.40 270	0.40 226	0.40 324	0.40 258	0.40 320	0.40 252	0.40 319	0.40 252	0.40 324	0.40 261	0.40 313	0.40 258	0.40 313	0.40 266	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.40 272	0.40 307
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	1.15 328	0.57 337	0.53 292	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	0.56 364

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

BUS	0.83 374	1.91 426	0.92 401	4.48 551	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	1.97 508	4.19 577	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

CRFU-Net	0.65 327	1.67 408	1.22 476	1.96 482	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	1.80 497	1.62 517	0.34 240	0.23 208	0.33 217	0.23 189

NINENet	0.69 337	3.87 521	1.20 429	1.98 483	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	1.79 496	1.56 510	0.34 240	0.22 202	0.34 221	0.23 189

hknet	1.10 419	1.85 419	3.49 574	4.48 551	0.02 21	0.42 294	0.06 108	0.41 267	0.02 21	0.48 312	0.03 52	0.41 274	0.03 52	0.42 286	0.03 48	4.39 563	4.19 577	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

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

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test_1	0.93 399	4.47 534	2.35 550	1.99 484	0.37 305	0.41 274	0.36 293	0.41 267	0.35 289	0.43 286	0.36 299	0.41 274	0.40 313	0.41 273	0.36 285	1.87 500	2.16 545	0.47 336	0.37 315	0.39 266	0.33 268

GwcNet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 333	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

PSMNet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 333	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

GANet-ADL	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 333	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

ADLNet2	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 333	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

ADLNet	0.41 254	0.41 172	0.41 279	0.41 238	0.41 333	0.41 274	0.41 328	0.41 267	0.41 328	0.41 266	0.41 330	0.41 274	0.41 324	0.41 273	0.41 320	0.41 274	0.41 287	0.41 305	0.41 339	0.41 282	0.41 314

GES	0.66 329	2.34 460	0.29 202	0.41 238	0.29 246	0.41 274	0.29 240	0.42 285	0.29 241	0.40 252	0.41 330	0.41 274	0.30 254	0.51 339	0.29 238	0.32 213	0.29 219	0.32 224	2.46 564	2.49 526	0.30 245

Gwc-CoAtRS	0.41 254	1.49 403	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

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	0.68 385	0.37 240	0.32 239	0.40 288	0.29 250	0.37 244	0.29 232

LCMNet	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	0.45 293	0.30 257	0.42 292	0.30 254	0.42 286	0.69 393	0.37 240	0.32 239	0.40 288	0.29 250	0.37 244	0.29 232

CSFM-Stereo	0.38 231	0.44 183	0.30 206	0.42 248	0.30 256	0.42 294	0.30 245	0.43 291	0.30 252	0.44 291	0.30 257	0.42 292	0.30 254	0.42 286	0.73 403	0.37 240	0.32 239	0.40 288	0.29 250	0.37 244	0.30 245

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

LL-Strereo2	0.48 290	1.73 415	0.51 325	0.59 307	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	0.39 309	0.60 339	0.51 336	0.44 319	0.33 290	0.44 292	0.33 268

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

UCFNet_RVC	2.75 553	10.06 584	0.29 202	10.31 601	0.29 246	0.42 294	0.29 240	0.43 291	0.29 241	0.42 280	0.29 245	0.42 292	9.87 603	0.43 292	0.29 238	0.36 236	9.84 603	0.36 261	0.26 227	9.77 602	0.26 206

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	0.69 393	0.38 251	0.33 251	0.40 288	0.30 264	0.38 257	0.30 245

RAFT-Stereo-weight	0.45 273	1.90 425	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

RCA-Stereo	0.51 303	3.22 503	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

water-stereo	0.41 254	0.84 260	0.46 293	0.50 282	0.33 282	0.45 305	0.33 269	0.45 295	0.32 269	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 255	0.44 290	0.41 287	0.39 283	0.31 275	0.39 266	0.32 261

GREAT-IGEV	0.38 231	0.43 180	0.36 250	0.48 268	0.32 270	0.45 305	0.32 258	0.45 295	0.32 269	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.32 272	0.45 298	0.32 255	0.44 290	0.33 251	0.41 305	0.29 250	0.41 282	0.29 232

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	0.37 315	0.39 266	0.39 305

fffy	0.38 231	0.43 180	0.33 230	0.46 257	0.33 282	0.45 305	0.32 258	0.45 295	0.32 269	0.45 293	0.32 272	0.45 302	0.33 280	0.45 298	0.32 255	0.38 251	0.38 268	0.38 272	0.37 315	0.37 244	0.36 287

depthmonostereo	0.44 270	0.85 262	0.46 293	0.54 295	0.40 324	0.52 350	0.38 306	0.52 339	0.35 289	0.47 305	0.34 287	0.46 306	0.34 285	0.47 307	0.34 278	0.45 293	0.43 300	0.41 305	0.33 290	0.41 282	0.32 261

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 296	0.98 289	0.64 350	0.84 343	0.46 351	0.45 305	0.35 287	0.47 305	0.47 347	0.45 293	0.34 287	0.46 306	0.48 350	0.46 303	0.35 282	0.39 262	0.71 378	0.39 283	0.35 306	0.41 282	0.41 314

otaku	0.46 279	0.46 195	0.46 293	0.46 257	0.46 351	0.46 311	0.46 343	0.46 299	0.46 342	0.46 299	0.46 350	0.46 306	0.46 341	0.46 303	0.46 337	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 352	0.46 299	0.46 328

Dean	0.46 279	0.46 195	0.46 293	0.46 257	0.46 351	0.46 311	0.46 343	0.46 299	0.46 342	0.47 305	0.46 350	0.46 306	0.46 341	0.46 303	0.46 337	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 352	0.46 299	0.46 328

ACVNet_1	0.46 279	0.47 199	0.46 293	0.46 257	0.46 351	0.46 311	0.46 343	0.46 299	0.47 347	0.46 299	0.46 350	0.46 306	0.46 341	0.46 303	0.46 337	0.46 297	0.46 310	0.47 336	0.46 352	0.46 299	0.46 328

ACVNet-4b	0.46 279	0.46 195	0.46 293	0.46 257	0.46 351	0.46 311	0.46 343	0.46 299	0.46 342	0.46 299	0.46 350	0.46 306	0.46 341	0.47 307	0.46 337	0.46 297	0.46 310	0.46 327	0.46 352	0.46 299	0.46 328

DilatedVolume-Stereo	0.43 265	0.86 263	0.48 308	0.50 282	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	0.47 312	0.38 299

ccccc		0.44 183		0.48 268	0.35 295	0.48 321		0.51 335		0.47 305		0.47 312		0.47 307		0.41 274	0.40 278	0.40 288	0.40 332	0.41 282

Ntro	0.47 285	0.47 199	0.46 293	0.46 257	0.46 351	0.47 316	0.47 348	0.46 299	0.47 347	0.46 299	0.46 350	0.47 312	0.46 341	0.47 307	0.47 344	0.47 302	0.46 310	0.46 327	0.46 352	0.46 299	0.46 328

HaxPig	0.47 285	0.47 199	0.47 300	0.49 274	0.47 357	0.47 316	0.47 348	0.47 305	0.47 347	0.47 305	0.47 358	0.47 312	0.47 349	0.47 307	0.47 344	0.47 302	0.47 318	0.47 336	0.47 359	0.47 312	0.48 337

UNDER WATER	0.47 285	0.47 199	0.47 300	0.47 263	0.47 357	0.47 316	0.47 348	0.47 305	0.47 347	0.47 305	0.47 358	0.47 312	0.46 341	0.47 307	0.47 344	0.47 302	0.47 318	0.47 336	0.46 352	0.47 312	0.47 335

LVE	0.47 285	0.47 199	0.47 300	0.47 263	0.49 363	0.47 316	0.47 348	0.47 305	0.49 356	0.47 305	0.47 358	0.47 312	0.46 341	0.47 307	0.47 344	0.47 302	0.47 318	0.48 344	0.47 359	0.47 312	0.47 335

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	0.44 344	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

SCV_C0	0.45 273	0.88 267	0.49 315	0.54 295	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	0.94 284	0.45 289	0.54 295	0.37 305	0.48 321	0.38 306	0.48 309	0.37 301	0.48 312	0.39 321	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	0.48 308	0.48 268	0.48 361	0.48 321	0.48 357	0.48 309	0.48 354	0.48 312	0.48 362	0.48 319	0.48 350	0.48 316	0.48 350	0.48 306	0.48 322	0.48 344	0.48 363	0.48 316	0.48 337

notaker	0.48 290	0.49 207	0.48 308	0.48 268	0.48 361	0.48 321	0.48 357	0.48 309	0.49 356	0.48 312	0.48 362	0.48 319	0.48 350	0.48 316	0.48 350	0.48 306	0.48 322	0.48 344	0.48 363	0.48 316	0.49 342

252Zero-FE	0.45 273	0.50 211	0.36 250	0.50 282	0.36 301	0.50 335	0.36 293	0.50 322	0.36 299	0.49 319	0.36 299	0.49 323	0.36 294	0.54 348	0.41 320	0.45 293	0.34 255	0.45 323	0.34 294	0.55 339	0.75 402

UGAM	0.51 303	2.23 449	0.39 265	0.54 295	0.35 295	0.50 335	0.35 287	0.49 313	0.35 289	0.49 319	0.35 296	0.49 323	0.36 294	0.50 330	0.36 285	0.49 309	0.37 262	0.45 323	0.34 294	0.45 296	0.34 274

GCST	0.50 298	2.08 436	0.38 257	0.53 292	0.35 295	0.49 326	0.35 287	0.50 322	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

gcap-zeroshot	0.35 213	0.32 143	0.37 254	0.49 274	0.39 322	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	0.39 309	0.34 222	0.17 165	0.38 272	0.23 208	0.48 316	0.34 274

MyStereo07	0.60 317	3.72 515	0.48 308	0.49 274	0.41 333	0.36 238	0.32 258	0.49 313	0.43 336	0.51 340	0.42 340	0.49 323	0.43 333	0.51 339	0.64 373	0.49 309	0.45 308	0.34 240	0.32 282	0.35 233	0.43 322

TorneroNet	0.66 329	0.53 225	0.50 319	0.50 282	0.64 391	1.06 422	0.70 399	0.50 322	0.51 366	0.49 319	0.69 403	0.49 323	0.50 358	0.48 316	1.15 445	0.71 359	0.49 325	1.14 437	1.08 443	0.49 320	0.49 342

ACVNet_2	0.49 296	0.49 207	0.49 315	0.49 274	0.49 363	0.49 326	0.49 359	0.49 313	0.49 356	0.49 319	0.49 365	0.49 323	0.49 355	0.49 322	0.49 352	0.49 309	0.49 325	0.49 349	0.49 366	0.49 320	0.49 342

PCWNet_CMD	2.80 555	9.82 582	0.32 224	10.09 600	0.32 270	0.49 326	0.33 269	3.34 560	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.73 599	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.22 598	0.42 316	0.29 250	9.55 601	0.31 254

CFNet_ucs	2.73 552	9.64 581	0.33 230	9.92 598	0.32 270	0.49 326	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.98 601	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.96 604	0.40 288	0.29 250	10.12 604	0.54 356

CFNet_pseudo	2.67 551	9.36 579	0.32 224	10.99 602	0.33 282	0.85 391	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.32 272	0.49 323	7.26 597	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.62 601	0.41 305	0.29 250	10.03 603	0.29 232

pcwnet_v2	2.66 550	9.89 583	0.33 230	9.89 597	0.32 270	0.50 335	0.32 258	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.34 287	0.49 323	8.76 600	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.58 600	0.40 288	0.29 250	9.01 599	0.63 374

ccnet	0.80 361	2.28 452	0.33 230	0.50 282	0.33 282	0.50 335	0.33 269	0.50 322	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	1.56 509	2.38 529	0.33 265	0.41 274	0.29 219	0.42 316	1.57 524	2.28 514	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	0.51 339	0.33 265	0.41 274	0.30 228	0.41 305	0.30 264	0.79 367	0.29 232

MSMDNet	2.65 549	10.14 585	0.33 230	9.74 596	0.32 270	0.87 393	0.33 269	2.95 555	0.68 391	0.49 319	0.34 287	0.49 323	5.70 593	0.49 322	0.33 265	0.42 288	9.57 599	0.41 305	0.31 275	8.36 596	0.65 382

ccs_rob	2.79 554	10.17 586	0.32 224	10.00 599	0.33 282	0.49 326	0.33 269	1.90 504	0.32 269	0.51 340	0.33 279	0.49 323	9.24 602	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.82 602	0.41 305	0.28 240	9.34 600	0.29 232

GEAStereo	0.62 322	3.91 522	0.48 308	0.69 323	0.38 312	0.51 347	0.38 306	0.51 335	0.38 305	0.53 346	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.51 339	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.34 274

GSStereo	0.81 366	4.28 532	0.50 319	0.59 307	0.40 324	0.51 347	0.38 306	0.50 322	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	3.79 578	0.50 330	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.35 284

GS-Stereo							0.38 306	0.50 322	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	3.79 578	0.50 330	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.35 284

gasm-f	0.62 322	3.91 522	0.48 308	0.69 323	0.38 312	0.51 347	0.38 306	0.51 335	0.38 305	0.53 346	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.51 339	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.34 274

GASTEREO	0.48 290	1.21 381	0.47 300	0.57 302	0.38 312	0.50 335	0.38 306	0.50 322	0.38 305	0.50 332	0.38 311	0.50 338	0.38 303	0.50 330	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	0.50 319	0.50 282	0.50 367	0.50 335	0.50 361	0.50 322	0.50 359	0.50 332	0.50 367	0.50 338	0.50 358	0.50 330	0.50 353	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 368	0.50 325	0.50 345

StereoAnything_RVC	0.50 298	0.50 211	0.50 319	0.50 282	0.50 367	0.50 335	0.50 361	0.50 322	0.50 359	0.50 332	0.50 367	0.50 338	0.50 358	0.50 330	0.50 353	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 368	0.50 325	0.50 345

dual_stereo	0.50 298	0.50 211	0.50 319	0.50 282	0.50 367	0.50 335	0.50 361	0.50 322	0.50 359	0.50 332	0.50 367	0.50 338	0.50 358	0.50 330	0.50 353	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 368	0.50 325	0.50 345

UGAM-zero	0.51 303	2.17 444	0.39 265	0.53 292	0.36 301	0.50 335	0.36 293	0.50 322	0.36 299	0.49 319	0.36 299	0.50 338	0.35 291	0.50 330	0.36 285	0.49 309	0.37 262	0.47 336	0.35 306	0.46 299	0.34 274

FCDSN-DC	0.41 254	0.59 237	0.64 350	0.54 295	0.33 282	0.50 335	0.37 299	0.42 285	0.40 319	0.61 364	0.43 342	0.50 338	0.49 355	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.
SANet	0.50 298	0.50 211	0.50 319	0.50 282	0.50 367	0.50 335	0.50 361	0.50 322	0.50 359	0.50 332	0.50 367	0.50 338	0.50 358	0.50 330	0.50 353	0.50 315	0.50 331	0.50 353	0.50 368	0.50 325	0.50 345

fffft	0.48 290	0.51 219	0.45 289	0.52 291	0.45 349	0.52 350	0.45 341	0.52 339	0.48 354	0.53 346	0.45 348	0.52 349	0.45 338	0.52 344	0.46 337	0.51 321	0.41 287	0.50 353	0.41 339	0.50 325	0.41 314
1: 1. 1
MSCF	0.51 303	1.40 400	0.49 315	0.58 304	0.38 312	0.50 335	0.38 306	0.54 343	0.41 328	0.52 343	0.41 330	0.53 350	0.42 330	0.53 346	0.41 320	0.60 339	0.47 318	0.48 344	0.37 315	0.48 316	0.38 299

LG-Stereo_L1	0.47 285	0.52 221	0.47 300	0.62 312	0.39 322	0.53 352	0.40 320	0.53 341	0.39 318	0.53 346	0.39 321	0.53 350	0.39 312	0.53 346	0.39 309	0.55 333	0.46 310	0.49 349	0.37 315	0.49 320	0.37 292

PAM_32	0.64 326	2.38 464	0.51 325	0.92 353	0.43 345	0.53 352	0.44 336	0.87 385	0.43 336	0.52 343	0.45 348	0.53 350	0.40 313	0.54 348	0.46 337	0.62 347	0.56 344	0.48 344	0.45 350	0.76 362	0.44 325

Occ-G	1.12 422	0.52 221	3.72 579	3.50 539	0.50 367	0.56 357	0.47 348	0.54 343	0.46 342	0.54 351	0.41 330	0.54 353	0.42 330	0.52 344	0.42 328	3.42 556	4.02 576	0.52 361	0.45 350	0.51 331	0.44 325

MyStereo06	0.75 349	4.12 526	0.60 341	0.63 314	0.61 387	0.62 369	0.66 381	0.56 347	0.45 341	0.55 354	0.48 362	0.54 353	0.46 341	0.57 358	0.45 333	0.60 339	0.57 346	0.64 374	0.55 375	0.72 357	0.55 361

iRaftStereo_RVC	0.97 403	3.17 502	2.30 549	2.42 501	0.38 312	0.54 355	0.38 306	0.54 343	0.38 305	0.54 351	0.38 311	0.54 353	0.38 303	0.54 348	0.38 297	2.38 534	2.34 549	0.49 349	0.36 312	0.49 320	0.36 287

PSMNet_ROB	0.54 308	0.54 229	0.54 333	0.54 295	0.53 376	0.54 355	0.54 369	0.53 341	0.54 369	0.54 351	0.54 377	0.54 353	0.53 365	0.54 348	0.54 363	0.54 327	0.53 340	0.54 365	0.54 374	0.54 338	0.54 356

AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 349	0.92 280	0.85 393	0.96 364	0.59 381	1.27 486	0.44 336	0.59 355	0.69 396	0.91 399	0.68 398	0.55 357	0.61 374	1.06 426	0.83 418	0.62 347	0.70 374	0.90 408	0.41 339	0.89 382	0.56 364

AEACV	1.12 422	0.52 221	3.12 570	3.24 524	0.86 426	0.53 352	0.49 359	0.60 357	0.47 347	0.53 346	0.49 365	0.55 357	0.45 338	0.55 352	0.47 344	3.01 551	3.88 574	0.71 383	0.60 384	0.80 370	0.48 337

Selective-IGEV	0.51 303	0.55 231	0.45 289	0.69 323	0.45 349	0.61 366	0.45 341	0.50 322	0.40 319	0.56 356	0.44 344	0.55 357	0.40 313	0.72 376	0.67 378	0.59 338	0.46 310	0.45 323	0.34 294	0.46 299	0.37 292

FSD					0.44 346	0.56 357	0.44 336	0.55 346	0.44 339	0.56 356	0.44 344	0.56 360	0.44 335	0.56 353	0.46 337	0.61 343	0.42 296	0.52 361	0.42 347	0.52 333

CFNet_RVC	2.38 543	8.71 574	0.38 257	9.33 593	0.42 343	0.56 357	0.42 333	0.60 357	0.38 305	0.62 367	0.42 340	0.56 360	7.29 598	0.62 362	0.42 328	0.53 326	0.37 262	0.49 349	0.34 294	8.30 595	6.87 600

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 290	0.55 231	0.47 300	0.63 314	0.41 333	0.56 357	0.44 336	0.56 347	0.41 328	0.56 356	0.41 330	0.57 362	0.42 330	0.56 353	0.41 320	0.55 333	0.43 300	0.51 358	0.37 315	0.51 331	0.37 292

LG-Stereo	0.60 317	0.58 236	0.47 300	0.64 317	0.74 410	1.00 407	0.69 395	0.57 350	0.41 328	0.57 359	0.41 330	0.57 362	0.41 324	1.00 413	0.75 408	0.91 383	0.51 336	0.52 361	0.37 315	0.52 333	0.37 292

MyStereo8	0.71 341	3.92 524	0.52 328	0.59 307	0.52 373	0.57 363	0.53 367	0.59 355	0.50 359	0.59 363	0.51 373	0.57 362	0.50 358	0.56 353	0.52 360	0.54 327	0.49 325	0.54 365	0.49 366	0.55 339	0.50 345

PML	0.46 279	1.36 397	0.29 202	0.58 304	0.30 256	0.57 363	0.29 240	0.57 350	0.29 241	0.57 359	0.29 245	0.57 362	0.29 247	0.56 353	0.29 238	0.52 323	0.30 228	0.53 364	0.31 275	0.53 337	0.30 245

CASS	0.57 316	0.89 270	0.56 335	0.57 302	0.56 379	0.56 357	0.56 370	0.56 347	0.53 367	0.57 359	0.57 379	0.59 366	0.48 350	0.56 353	0.57 366	0.55 333	0.56 344	0.47 336	0.56 379	0.62 345	0.56 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PA-Net	11.80 601	223.51 627	0.62 347	0.59 307	0.71 405	0.59 365	0.73 405	0.67 366	0.73 411	0.55 354	0.61 384	0.60 367	0.74 402	0.63 366	0.73 403	0.66 352	0.60 351	0.69 380	0.66 399	0.72 357	0.65 382
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-test2	0.55 313	0.59 237	0.52 328	0.67 322	0.47 357	0.61 366	0.47 348	0.61 359	0.47 347	0.61 364	0.47 358	0.61 368	0.48 350	0.62 362	0.47 344	0.64 349	0.53 340	0.58 368	0.47 359	0.58 342	0.48 337

AIO-test1	0.54 308	0.60 239	0.52 328	0.66 321	0.47 357	0.61 366	0.47 348	0.58 353	0.46 342	0.61 364	0.46 350	0.61 368	0.45 338	0.62 362	0.45 333	0.61 343	0.52 338	0.57 367	0.48 363	0.57 341	0.48 337

MonSter	0.60 317	0.64 242	0.52 328	0.62 312	0.44 346	2.07 519	0.44 336	0.62 360	0.44 339	0.62 367	0.44 344	0.62 370	0.44 335	0.62 362	0.44 332	0.58 337	0.42 296	0.62 371	0.46 352	0.58 342	0.42 321

DispNO	1.00 406	0.63 240	0.43 285	3.45 535	0.44 346	0.65 372	0.43 335	0.64 362	0.43 336	0.64 370	0.43 342	0.64 371	3.03 556	0.64 367	0.43 331	4.55 566	0.43 300	0.63 373	0.43 348	0.63 346	0.43 322

CFNet-RSSM	0.91 392	4.89 539	0.34 240	0.44 255	1.07 448	1.62 504	1.40 517	0.91 391	0.35 289	1.60 496	1.39 517	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

DSFCA	0.66 329	0.73 248	0.78 385	0.65 318	0.65 393	0.64 371	0.64 378	0.65 363	0.63 380	0.64 370	0.64 388	0.64 371	0.64 376	0.65 368	0.65 374	0.65 350	0.65 360	0.65 377	0.65 397	0.66 348	0.64 380

WCG-NET	0.61 320	1.21 381	0.54 333	0.61 311	0.53 376	0.67 374	0.53 367	0.66 365	0.53 367	0.64 370	0.53 376	0.65 374	0.53 365	0.59 360	0.52 360	0.65 350	0.48 322	0.64 374	0.52 372	0.58 342	0.50 345

MyStereo05	0.80 361	4.12 526	0.63 348	0.63 314	0.61 387	0.62 369	0.66 381	0.65 363	0.62 378	0.67 374	0.61 384	0.65 374	0.58 370	0.67 371	0.55 365	0.60 339	0.57 346	0.64 374	0.55 375	0.72 357	0.55 361

LMCR-Stereo	0.65 327	0.63 240	0.65 353	0.65 318	0.65 393	0.66 373	0.63 377	0.58 353	0.65 382	0.63 369	0.64 388	0.65 374	0.65 378	0.66 369	0.66 377	0.66 352	0.64 358	0.65 377	0.67 403	0.68 350	0.73 398

ktn	0.72 344	0.53 225	1.08 415	1.14 383	0.51 372	1.22 483	1.36 510	0.51 335	0.59 374	0.51 340	0.51 373	0.69 377	1.20 444	0.67 371	0.51 358	0.51 321	0.49 325	0.58 368	0.66 399	0.52 333	0.53 353

TorneroNet-64	0.45 273	0.27 132	0.30 206	0.58 304	0.27 232	0.70 376	0.30 245	0.28 197	0.73 411	0.73 379	0.28 240	0.71 378	0.66 381	0.75 381	0.27 218	0.27 195	0.29 219	0.37 264	0.75 416	0.28 194	0.30 245

anonymity	0.63 324	0.69 244	0.56 335	0.71 329	0.56 379	0.71 378	0.56 370	0.71 371	0.56 370	0.72 378	0.56 378	0.71 378	0.56 369	0.71 374	0.58 367	0.68 354	0.55 342	0.68 379	0.55 375	0.68 350	0.54 356

DMCA-RVC	0.70 338	0.80 253	0.70 368	0.70 327	0.70 403	0.70 376	0.70 399	0.71 371	0.70 400	0.70 377	0.71 410	0.71 378	0.70 395	0.70 373	0.69 393	0.69 355	0.70 374	0.69 380	0.70 408	0.69 354	0.70 390

SMoEStereo_RVC	0.63 324	0.75 249	0.51 325	0.73 332	0.53 376	0.71 378	0.47 348	0.67 366	0.58 372	0.74 384	0.60 380	0.72 381	0.53 365	0.74 380	0.51 358	0.61 343	0.62 356	0.62 371	0.61 386	0.63 346	0.61 370

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 392	0.86 263	0.89 394	1.25 442	0.69 401	1.05 421	0.81 417	1.16 423	0.50 359	1.12 432	0.97 435	0.72 381	0.82 413	1.06 426	0.95 427	0.61 343	0.87 396	1.03 434	0.85 428	1.04 408	1.01 431

DStereoRT	0.73 346	0.81 256	0.73 378	0.71 329	0.74 410	0.73 380	0.75 407	0.71 371	0.71 405	0.74 384	0.72 413	0.73 383	0.80 410	0.71 374	0.73 403	0.76 365	0.71 378	0.73 384	0.72 413	0.70 355	0.76 404

test-3	0.98 405	4.13 528	1.85 531	1.85 475	0.61 387	0.69 375	0.37 299	0.63 361	0.61 377	0.66 373	0.51 373	0.73 383	0.44 335	0.57 358	0.54 363	1.68 494	1.81 529	0.40 288	0.43 348	0.66 348	0.50 345

iGMRVC	0.84 377	2.85 494	0.72 374	0.72 331	0.73 408	0.77 382	0.79 412	0.73 374	0.74 413	0.73 379	0.72 413	0.73 383	0.76 405	0.73 378	0.73 403	0.72 361	0.73 381	0.73 384	0.72 413	0.73 360	0.72 395

HH	0.71 341	2.54 470	0.74 379	1.10 377	0.32 270	0.41 274	0.37 299	0.69 368	0.78 415	0.73 379	0.90 427	0.75 386	1.00 422	0.84 389	0.69 393	0.69 355	0.40 278	0.35 256	0.26 227	0.35 233	0.26 206

HanStereo	0.71 341	2.54 470	0.74 379	1.10 377	0.32 270	0.41 274	0.37 299	0.69 368	0.78 415	0.73 379	0.90 427	0.75 386	1.00 422	0.84 389	0.69 393	0.69 355	0.40 278	0.35 256	0.26 227	0.35 233	0.26 206

ARAFT	0.68 334	0.81 256	0.63 348	0.74 333	0.60 382	0.78 384	0.62 376	0.77 376	0.66 384	0.74 384	0.63 386	0.75 386	0.62 375	0.83 388	0.60 370	0.70 358	0.55 342	0.70 382	0.60 384	0.78 365	0.55 361

GCAP-Stereo	0.75 349	4.15 529	0.42 284	0.75 334	0.35 295	0.78 384	0.40 320	0.79 377	0.38 305	0.78 388	0.36 299	0.78 389	0.36 294	0.79 383	0.39 309	0.75 364	0.39 275	0.76 390	0.39 331	0.75 361	0.39 305

test_xeample3	1.10 419	1.81 416	0.61 346	0.84 343	0.49 363	0.77 382	0.66 381	0.92 394	1.40 517	0.68 376	0.46 350	0.78 389	0.54 368	1.72 503	1.48 519	1.34 474	1.52 506	1.35 501	1.67 537	1.33 478	1.55 519

G-Net	0.79 358	0.79 252	0.79 388	0.79 336	0.79 422	0.79 386	0.79 412	0.79 377	0.79 418	0.79 389	0.79 422	0.79 391	0.79 409	0.79 383	0.79 412	0.79 368	0.79 388	0.79 393	0.79 420	0.79 367	0.79 407

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 338	0.72 247	0.71 371	0.80 338	0.62 390	0.82 389	0.61 375	0.81 382	0.62 378	0.81 392	0.63 386	0.80 392	0.70 395	0.73 378	0.61 372	0.76 365	0.61 355	0.74 387	0.61 386	0.77 364	0.61 370

NaN_ROB	0.80 361	0.80 253	0.80 389	0.80 338	0.80 424	0.80 387	0.80 415	0.80 379	0.80 419	0.80 390	0.80 423	0.80 392	0.80 410	0.80 385	0.80 414	0.80 369	0.80 391	0.80 396	0.80 422	0.80 370	0.80 408

CSAN	0.80 361	0.80 253	0.80 389	0.80 338	0.80 424	0.80 387	0.80 415	0.80 379	0.80 419	0.80 390	0.80 423	0.80 392	0.80 410	0.80 385	0.80 414	0.80 369	0.80 391	0.80 396	0.80 422	0.80 370	0.80 408

zero-FE	0.72 344	1.31 393	0.66 354	0.92 353	0.60 382	0.82 389	0.58 372	0.82 383	0.58 372	0.81 392	0.60 380	0.81 395	0.60 372	0.82 387	0.58 367	0.74 363	0.59 350	0.73 384	0.52 372	0.76 362	0.51 352

AFF-stereo	0.73 346	0.88 267	0.67 358	0.75 334	0.68 400	0.75 381	0.64 378	0.80 379	0.72 408	0.83 394	0.70 405	0.82 396	0.64 376	0.84 389	0.67 378	0.77 367	0.63 357	0.81 398	0.63 388	0.78 365	0.62 373

Selective-RAFT-Error	0.88 389	0.84 260	0.98 406	0.86 346	0.97 438	0.88 394	0.95 429	0.84 384	0.99 439	0.92 401	0.82 425	0.84 397	0.98 421	0.87 394	0.97 429	0.81 372	0.83 394	0.79 393	0.82 425	0.79 367	0.85 413

RSM++	0.76 353	0.82 259	0.66 354	0.85 345	0.64 391	0.85 391	0.71 402	0.94 398	0.64 381	0.87 395	0.67 393	0.87 398	0.65 378	0.84 389	0.65 374	0.81 372	0.70 374	0.79 393	0.71 411	0.83 377	0.70 390

DCRE	0.84 377	1.89 423	0.77 384	0.94 359	0.72 407	0.88 394	0.73 405	0.87 385	0.78 415	0.90 397	0.71 410	0.88 399	0.67 383	0.88 395	0.73 403	0.81 372	0.68 367	0.81 398	0.70 408	0.82 375	0.70 390

UDG	0.80 361	2.21 448	0.60 341	0.91 350	0.60 382	0.90 397	0.58 372	0.88 388	0.60 375	0.90 397	0.60 380	0.88 399	0.60 372	0.90 398	0.58 367	0.86 381	0.60 351	0.84 404	0.59 383	0.84 378	0.61 370

4D-IteraStereo	0.78 357	3.13 500	0.89 394	0.69 323	0.32 270	0.40 258	0.32 258	0.76 375	0.97 436	0.52 343	0.65 390	0.89 401	0.32 272	0.76 382	0.98 430	0.83 377	0.94 403	0.35 256	0.27 235	0.70 355	0.89 416

MoCha-V2	2.11 519	26.97 605	0.78 385	0.92 353	0.77 420	0.96 404	0.72 404	0.90 389	0.72 408	0.94 405	0.70 405	0.90 402	0.71 399	0.91 399	0.71 401	0.85 380	0.71 378	0.88 407	0.69 406	0.87 380	0.67 386

Selective-RAFT	0.89 391	0.89 270	0.72 374	1.16 390	0.78 421	1.06 422	0.82 418	0.87 385	0.97 436	1.00 409	0.91 430	0.90 402	1.00 422	0.89 397	0.93 426	0.83 377	0.83 394	0.82 402	0.82 425	0.81 373	0.82 411

DDUNet	0.81 366	2.45 468	0.57 337	0.90 348	0.60 382	0.88 394	0.59 374	0.90 389	0.60 375	0.88 396	0.60 380	0.90 402	0.58 370	0.88 395	0.60 370	0.84 379	0.60 351	0.86 406	0.57 381	0.86 379	0.60 369

DPSM_ROB	0.92 394	0.91 275	0.91 399	0.91 350	0.92 433	0.92 399	0.92 425	0.92 394	0.91 426	0.93 403	0.91 430	0.92 405	0.90 415	0.91 399	0.92 422	0.92 386	0.91 399	0.91 411	0.92 429	0.93 393	0.93 420

DPSM	0.92 394	0.91 275	0.91 399	0.91 350	0.92 433	0.92 399	0.92 425	0.92 394	0.91 426	0.93 403	0.91 430	0.92 405	0.90 415	0.91 399	0.92 422	0.92 386	0.91 399	0.91 411	0.92 429	0.93 393	0.93 420

pmcnn	0.92 394	0.92 280	0.92 401	0.92 353	0.92 433	0.92 399	0.92 425	0.92 394	0.92 430	0.92 401	0.92 433	0.92 405	0.92 417	0.92 403	0.92 422	0.92 386	0.92 401	0.92 414	0.92 429	0.92 388	0.92 419

DGTPSM_ROB	0.93 399	1.00 298	0.92 401	0.94 359	0.96 437	0.91 398	0.92 425	0.91 391	0.96 435	0.91 399	0.96 434	0.93 408	0.92 417	0.94 405	0.92 422	0.92 386	0.92 401	0.90 408	0.92 429	0.94 397	0.91 418

ToySt	0.92 394	2.11 439	0.90 397	0.95 361	0.79 422	0.99 406	0.78 411	0.94 398	0.81 422	0.94 405	0.78 421	0.95 409	0.77 407	0.94 405	0.86 420	0.91 383	0.79 388	0.85 405	0.77 417	0.89 382	0.73 398

R-Stereo Train	0.81 366	0.96 286	0.67 358	0.95 361	0.67 397	0.95 402	0.68 389	0.95 400	0.68 391	0.95 407	0.68 398	0.96 410	0.68 387	0.96 409	0.68 385	0.94 391	0.68 367	0.94 421	0.68 404	0.94 397	0.68 387

RAFT-Stereo	0.81 366	0.96 286	0.67 358	0.95 361	0.67 397	0.95 402	0.68 389	0.95 400	0.68 391	0.95 407	0.68 398	0.96 410	0.68 387	0.96 409	0.68 385	0.94 391	0.68 367	0.94 421	0.68 404	0.94 397	0.68 387
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
999	1.00 406	1.12 324	0.59 339	1.10 377	1.21 506	1.09 427	0.52 366	1.08 415	1.43 519	1.18 437	1.35 511	0.98 412	0.52 364	0.91 399	0.85 419	0.72 361	1.46 502	0.83 403	0.98 434	0.68 350	1.41 514

WQFJA1++	0.84 377	0.98 289	0.67 358	1.26 443	0.75 412	1.00 407	0.67 385	1.00 402	0.67 385	1.00 409	0.67 393	1.00 413	0.67 383	1.00 413	0.67 378	0.96 393	0.67 362	0.91 411	0.63 388	0.92 388	0.63 374

NLMM1	0.86 386	0.98 289	0.69 367	1.48 462	0.75 412	1.01 413	0.69 395	1.00 402	0.69 396	1.00 409	0.70 405	1.00 413	0.68 387	1.01 419	0.67 378	0.97 394	0.68 367	0.92 414	0.63 388	0.93 393	0.63 374

AdaDepth	0.86 386	0.93 282	0.71 371	1.01 371	1.07 448	1.02 419	0.71 402	1.00 402	0.71 405	1.01 416	0.71 410	1.00 413	0.72 400	1.14 437	0.71 401	0.92 386	0.64 358	0.90 408	0.64 393	0.89 382	0.69 389

GANet	1.00 406	1.00 298	1.00 408	1.00 368	1.00 439	1.00 407	1.00 433	1.00 402	1.00 440	1.00 409	1.00 437	1.00 413	1.00 422	1.00 413	1.00 432	1.00 400	1.00 404	1.00 428	1.00 436	1.00 402	1.00 427

TDLM	1.00 406	1.00 298	1.00 408	1.00 368	1.00 439	1.00 407	1.00 433	1.00 402	1.00 440	1.00 409	1.00 437	1.00 413	1.00 422	1.00 413	1.00 432	1.00 400	1.00 404	1.00 428	1.00 436	1.00 402	1.00 427

CVANet_RVC	1.00 406	1.00 298	1.00 408	1.00 368	1.00 439	1.00 407	1.00 433	1.00 402	1.00 440	1.00 409	1.00 437	1.00 413	1.00 422	1.00 413	1.00 432	1.00 400	1.00 404	1.00 428	1.00 436	1.00 402	1.00 427

WQFJA1	0.85 383	0.98 289	0.67 358	1.29 448	0.76 417	1.01 413	0.67 385	1.02 413	0.67 385	1.02 420	0.67 393	1.01 419	0.67 383	1.01 419	0.68 385	0.99 399	0.67 362	0.93 417	0.64 393	0.92 388	0.65 382

WQFJX1	0.84 377	0.98 289	0.67 358	1.30 450	0.75 412	1.01 413	0.67 385	1.01 409	0.67 385	1.01 416	0.67 393	1.01 419	0.68 387	1.00 413	0.68 385	0.98 398	0.67 362	0.92 414	0.64 393	0.92 388	0.64 380

NLSM3	0.85 383	0.99 296	0.68 365	1.29 448	0.76 417	1.01 413	0.68 389	1.01 409	0.68 391	1.02 420	0.68 398	1.01 419	0.68 387	1.01 419	0.68 385	0.97 394	0.68 367	0.93 417	0.64 393	0.93 393	0.63 374

trnet	1.01 412	1.01 306	1.01 411	1.01 371	1.01 443	1.01 413	1.01 436	1.01 409	1.01 443	1.01 416	1.01 440	1.01 419	1.01 428	1.01 419	1.01 435	1.01 403	1.01 407	1.01 431	1.01 441	1.01 405	1.01 431

NLMM	0.84 377	1.00 298	0.67 358	1.27 444	0.75 412	1.00 407	0.68 389	1.00 402	0.67 385	1.00 409	0.67 393	1.02 423	0.67 383	1.02 423	0.67 378	0.97 394	0.67 362	0.93 417	0.63 388	0.92 388	0.63 374

WQFJX	0.85 383	1.00 298	0.68 365	1.30 450	0.75 412	1.01 413	0.68 389	1.01 409	0.68 391	1.01 416	0.68 398	1.03 424	0.68 387	1.02 423	0.67 378	0.97 394	0.67 362	0.93 417	0.63 388	0.94 397	0.63 374

AIO-Stereo	0.84 377	0.66 243	0.70 368	0.83 342	0.67 397	0.98 405	0.82 418	1.14 419	0.72 408	1.03 422	0.74 417	1.03 424	1.09 432	0.99 411	0.45 333	1.04 404	0.73 381	0.95 423	0.74 415	0.94 397	0.46 328

11t	1.27 475	2.70 479	1.34 482	1.32 453	0.89 428	1.30 488	1.34 507	1.64 496	0.57 371	1.45 494	0.72 413	1.05 426	1.29 496	1.07 429	1.29 508	1.49 485	1.02 408	0.97 426	1.15 447	1.48 483	1.31 505

GLC_STEREO	1.07 417	1.01 306	1.06 413	1.07 375	1.05 447	1.06 422	1.08 441	1.08 415	1.05 446	1.07 424	1.06 442	1.08 427	1.05 430	1.06 426	1.10 440	1.07 406	1.09 417	1.05 435	1.05 442	1.06 409	1.12 438

Nwc_Net	2.37 541	25.95 602	1.15 420	1.14 383	1.15 452	1.08 425	1.14 445	1.17 425	1.16 450	1.14 435	1.15 446	1.08 427	1.15 437	1.11 434	1.14 444	1.10 409	1.11 421	1.16 439	1.09 444	1.16 417	1.15 443

RP	2.33 537	25.00 598	1.13 417	1.15 385	1.15 452	1.10 428	1.15 446	1.15 420	1.15 449	1.12 432	1.15 446	1.09 429	1.13 434	1.10 432	1.15 445	1.11 414	1.09 417	1.16 439	1.12 445	1.16 417	1.17 447

edge stereo	2.43 544	27.07 606	1.14 418	1.06 374	1.14 451	1.08 425	1.17 449	1.16 423	1.14 448	1.10 426	1.16 449	1.09 429	1.16 441	1.10 432	1.16 448	1.10 409	1.11 421	1.16 439	1.19 451	1.13 412	1.11 436

Pro-Stereo	0.79 358	0.53 225	0.38 257	0.49 274	0.38 312	0.49 326	0.37 299	0.49 313	0.67 385	0.50 332	0.38 311	1.10 431	0.38 303	0.49 322	0.38 297	0.71 359	0.88 397	5.98 597	0.36 312	0.46 299	0.36 287

AF-Net	2.37 541	25.71 601	1.17 422	1.13 382	1.15 452	1.15 435	1.18 450	1.19 428	1.16 450	1.10 426	1.15 446	1.10 431	1.18 442	1.12 436	1.15 445	1.10 409	1.10 420	1.17 443	1.15 447	1.16 417	1.12 438

NCC-stereo	2.36 539	25.52 600	1.17 422	1.15 385	1.17 457	1.11 431	1.11 442	1.15 420	1.16 450	1.10 426	1.16 449	1.10 431	1.15 437	1.14 437	1.13 443	1.09 407	1.11 421	1.15 438	1.16 449	1.17 422	1.17 447

MSMD_ROB	1.19 424	1.10 323	0.70 368	1.10 377	0.60 382	1.10 428	0.70 399	1.10 418	0.70 400	1.10 426	0.70 405	1.10 431	0.70 395	7.00 601	0.70 399	1.10 409	0.70 374	1.10 436	0.70 408	1.10 411	0.70 390

RGC	2.36 539	25.48 599	1.19 426	1.15 385	1.15 452	1.10 428	1.16 448	1.17 425	1.16 450	1.12 432	1.16 449	1.11 435	1.13 434	1.09 430	1.18 450	1.10 409	1.15 426	1.16 439	1.12 445	1.14 413	1.12 438

Abc-Net	2.32 536	24.75 597	1.14 418	1.17 391	1.17 457	1.11 431	1.15 446	1.17 425	1.21 502	1.08 425	1.16 449	1.12 436	1.14 436	1.09 430	1.17 449	1.09 407	1.16 427	1.17 443	1.17 450	1.16 417	1.11 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wavelet-MonSter	1.00 406	1.21 381	0.76 382	1.94 479	1.01 443	1.11 431	0.76 409	1.15 420	0.76 414	1.11 431	0.76 419	1.14 437	0.76 405	1.11 434	0.76 410	1.21 465	0.90 398	1.02 432	0.71 411	1.02 407	0.71 394

stereogan	2.33 537	24.38 596	1.18 424	1.18 392	1.18 459	1.14 434	1.18 450	1.19 428	1.19 456	1.14 435	1.18 453	1.14 437	1.18 442	1.14 437	1.18 450	1.14 417	1.14 425	1.19 447	1.19 451	1.15 415	1.19 451

KSHMR	0.66 329	0.50 211	0.48 308	1.15 385	0.52 373	0.49 326	0.51 365	0.49 313	0.71 405	0.67 374	0.50 367	1.16 439	1.11 433	0.66 369	0.52 360	0.49 309	0.49 325	0.51 358	0.66 399	0.50 325	1.14 442

HSM-Net_RVC	0.95 402	1.17 331	0.78 385	1.18 392	0.71 405	1.16 436	0.75 407	1.09 417	0.80 419	1.10 426	0.75 418	1.17 440	0.74 402	1.17 440	0.80 414	1.13 415	0.73 381	1.17 443	0.77 417	1.16 417	0.72 395
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
S-Stereo	2.51 546	26.86 604	1.23 478	1.22 439	1.22 508	1.24 485	1.25 501	1.22 477	1.24 505	1.21 484	1.24 502	1.19 441	1.27 494	1.19 441	1.24 501	1.19 419	1.20 432	1.25 495	1.19 451	1.24 474	1.23 500

DisPM	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

CrosDoStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

PFNet+	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

LCNet	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

HHNet	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

Patchmatch Stereo++	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452
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	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

STrans-v2	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

TransformOpticalFlow	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

OMP-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

IIG-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

NF-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

OCTAStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

PSM-softLoss	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

KMStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

NRIStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

PSM-adaLoss	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

PSM-AAD	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

FTStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

ROB_FTStereo_v2	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

ROB_FTStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

Consistency-Raft	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

KYRaft	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

HUI-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

ASMatch	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

DeepStereo_LL	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

DEmStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

SST-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

THIR-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

RAFT_R40	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

DRaft	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

PFNet	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

GrayStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

RE-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

Pruner-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

TVStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

DeepStereo_RVC	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

RAFT-RH_RVC	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

IRAFT_RVC	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

RAFT-345	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

iRAFT	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

CRE-IMP	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

GMM-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

RAFT-IKP	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

Prome-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 429	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 452	1.20 431	1.20 457	1.20 439	1.20 454	1.20 442	1.20 444	1.20 442	1.20 454	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 454	1.20 426	1.20 452

FAT-Stereo	2.46 545	26.05 603	1.23 478	1.23 441	1.22 508	1.20 437	1.24 500	1.23 479	1.23 504	1.19 438	1.22 500	1.21 487	1.24 492	1.20 442	1.24 501	1.21 465	1.17 430	1.22 494	1.25 504	1.20 426	1.24 501

CroCo-Stereo	0.73 346	1.22 387	0.25 187	1.22 439	0.25 222	1.22 483	0.25 212	1.22 477	0.25 213	1.22 485	0.25 222	1.22 488	0.25 216	1.22 488	0.25 212	1.22 467	0.26 195	1.21 493	0.25 221	1.22 473	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
MLG-Stereo	0.92 394	0.90 273	0.84 392	1.27 444	0.49 363	1.38 493	0.88 421	1.41 490	0.97 436	0.73 379	1.09 444	1.26 489	0.43 333	0.72 376	1.05 437	1.13 415	0.49 325	1.18 446	0.66 399	1.01 405	0.46 328

CroCo-Stereo Lap2	0.77 354	1.29 391	0.29 202	1.27 444	0.29 246	1.27 486	0.26 220	1.26 480	0.26 226	1.26 486	0.26 228	1.27 490	0.26 225	1.26 489	0.27 218	1.27 469	0.27 202	1.27 496	0.27 235	1.27 476	0.27 214

DPSimNet_ROB	0.97 403	1.18 333	0.81 391	1.10 377	0.91 432	1.02 419	0.82 418	1.04 414	0.91 426	1.03 422	0.86 426	1.28 491	0.82 413	1.03 425	0.89 421	1.17 418	0.81 393	1.02 432	0.82 425	1.08 410	0.81 410

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 477	1.35 396	1.35 484	1.35 455	1.35 511	1.35 489	1.35 508	1.36 485	1.35 513	1.36 489	1.35 511	1.36 492	1.36 502	1.36 491	1.35 512	1.35 475	1.35 493	1.35 501	1.35 509	1.35 479	1.35 510

CC-Net-ROB	1.36 478	1.33 395	1.33 481	1.36 456	1.38 514	1.36 491	1.33 506	1.37 487	1.34 510	1.35 488	1.36 513	1.38 493	1.34 500	1.38 493	1.38 515	1.35 475	1.38 497	1.33 498	1.35 509	1.43 482	1.34 509

ours_stereo	1.20 425	1.21 381	0.90 397	1.64 473	1.11 450	1.35 489	0.67 385	1.76 500	0.93 431	1.70 504	1.10 445	1.39 494	0.75 404	1.41 494	0.81 417	1.60 492	1.03 409	1.33 498	1.00 436	1.61 488	0.72 395

PS-NSSS	1.38 480	1.39 399	1.34 482	1.34 454	1.35 511	1.38 493	1.37 515	1.35 484	1.38 516	1.34 487	1.34 510	1.39 494	1.38 505	1.70 502	1.40 516	1.36 477	1.36 494	1.36 503	1.37 512	1.37 480	1.36 511

MM-Stereo_test2	1.20 425	1.85 419	1.05 412	1.46 461	0.94 436	1.36 491	0.99 432	1.36 485	0.95 433	1.41 491	0.98 436	1.40 496	0.96 419	1.37 492	0.95 427	1.37 479	1.06 410	1.33 498	0.93 433	1.29 477	0.89 416

RASNet	1.49 481	1.65 407	1.45 500	1.38 458	1.43 517	1.47 499	1.36 510	1.38 488	1.36 514	1.39 490	1.60 527	1.45 497	1.45 508	1.51 497	2.21 557	1.53 489	1.36 494	1.36 503	1.36 511	1.66 491	1.36 511

MM-Stereo_test3	1.27 475	2.07 435	1.18 424	1.60 468	1.02 445	1.45 498	1.01 436	1.40 489	1.04 445	1.44 493	1.03 441	1.46 498	1.02 429	1.44 496	1.02 436	1.51 488	1.12 424	1.32 497	0.98 434	1.38 481	0.97 423

LL-Strereo	1.01 412	5.06 541	1.63 511	0.70 327	1.43 517	0.56 357	0.46 343	0.57 350	0.50 359	0.57 359	0.50 367	1.58 499	0.49 355	0.59 360	0.50 353	1.64 493	0.52 338	0.51 358	1.37 512	0.52 333	0.45 327

FlowAnything	1.02 414	1.71 409	0.72 374	1.59 465	0.69 401	1.60 501	0.69 395	1.61 493	0.70 400	1.60 496	0.69 403	1.60 500	0.69 393	1.61 500	0.69 393	0.81 372	0.58 348	0.81 398	0.56 379	0.82 375	0.56 364

tt45	1.04 416	0.88 267	1.36 492	0.92 353	1.03 446	1.51 500	0.79 412	0.70 370	0.88 424	0.74 384	0.90 427	1.60 500	0.72 400	1.60 498	0.75 408	0.91 383	0.78 387	1.52 508	0.79 420	1.14 413	1.32 506

DPSMNet_ROB	1.60 485	1.59 406	1.70 514	1.59 465	1.59 523	1.61 502	1.61 526	1.60 492	1.60 523	1.62 502	1.59 526	1.60 500	1.60 511	1.60 498	1.59 523	1.59 490	1.60 516	1.59 509	1.59 529	1.59 487	1.59 524

FlowAnything_test	1.02 414	1.72 410	0.71 371	1.59 465	0.70 403	1.61 502	0.69 395	1.61 493	0.70 400	1.60 496	0.70 405	1.61 503	0.69 393	1.61 500	0.70 399	0.81 372	0.58 348	0.81 398	0.55 375	0.81 373	0.56 364

HBP-ISP	1.24 473	1.72 410	1.65 512	1.15 385	0.76 417	1.40 495	0.88 421	1.67 499	1.02 444	1.69 503	1.38 516	1.69 504	1.21 490	1.87 510	1.21 499	1.05 405	0.79 388	0.97 426	0.80 422	1.19 425	0.75 402

4.25w-stereo	1.98 497	2.72 483	1.46 501	3.47 536	1.43 517	2.07 519	1.98 546	2.53 538	1.52 521	2.71 544	1.98 557	1.81 505	1.62 513	1.96 513	1.36 513	1.88 503	2.00 534	2.53 549	1.61 531	1.74 495	1.15 443

BPD-Stereo	1.53 482	1.36 397	1.06 413	1.42 460	1.23 510	1.41 496	1.07 440	1.43 491	1.12 447	1.42 492	1.06 442	1.83 506	1.07 431	1.42 495	1.07 438	1.27 469	1.38 497	6.80 598	1.00 436	1.26 475	1.00 427

GANetREF_RVC	1.55 483	1.94 432	1.22 476	1.88 476	1.21 506	1.88 508	1.22 498	1.88 502	1.22 503	1.88 505	1.22 500	1.88 507	1.22 491	1.89 511	1.22 500	1.87 500	1.22 479	1.88 522	1.22 500	1.88 500	1.22 498
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
2.75w_new	1.99 498	2.34 460	1.81 520	3.14 520	1.62 525	1.94 510	1.99 549	2.72 541	1.71 529	2.72 545	1.99 560	1.90 508	1.73 521	1.82 509	1.29 508	2.37 533	2.01 536	2.31 536	1.42 518	1.77 497	1.22 498

FC-DCNN	1.07 417	1.09 321	0.98 406	0.89 347	0.52 373	1.41 496	0.91 424	1.21 476	1.24 505	1.96 508	2.05 562	1.91 509	1.30 497	1.27 490	1.08 439	0.80 369	0.60 351	0.58 368	0.41 339	0.68 350	0.54 356

RAFT_CTSACE	1.92 495	3.71 514	1.72 517	1.88 476	1.72 535	2.04 517	1.42 520	2.18 518	1.89 551	2.02 515	1.97 551	1.95 510	2.06 545	1.93 512	1.62 524	1.76 495	1.66 520	2.02 526	1.73 545	1.73 494	1.43 516

MFMNet_re	1.81 493	1.91 426	1.71 516	1.95 481	1.70 534	1.95 513	1.70 531	1.96 505	1.74 536	1.97 510	1.72 535	1.95 510	1.71 519	1.97 514	1.71 531	1.86 498	1.62 517	1.85 515	1.66 536	1.86 499	1.64 530

4.5w-stereo	1.99 498	2.33 456	1.81 520	3.28 526	1.68 530	1.94 510	1.99 549	2.72 541	1.70 528	2.72 545	1.99 560	1.97 512	1.68 515	1.76 504	1.29 508	1.91 505	2.02 540	2.53 549	1.61 531	1.75 496	1.16 446

2w_stereo	1.99 498	2.36 463	1.81 520	3.24 524	1.67 528	1.94 510	1.98 546	2.72 541	1.68 525	2.72 545	1.94 548	1.98 513	1.74 523	1.79 507	1.27 505	1.95 507	2.00 534	2.53 549	1.60 530	1.68 492	1.15 443

3.75w	1.99 498	2.31 454	1.83 528	3.16 522	1.65 527	1.93 509	1.98 546	2.72 541	1.68 525	2.73 550	1.97 551	2.00 514	1.72 520	1.81 508	1.25 504	2.27 524	2.01 536	2.38 541	1.42 518	1.71 493	1.24 501

4.25_new	2.00 502	2.33 456	1.82 525	3.32 529	1.69 531	1.95 513	1.99 549	2.72 541	1.71 529	2.72 545	1.97 551	2.01 515	1.74 523	1.77 505	1.28 506	2.18 516	2.01 536	2.48 547	1.58 527	1.65 489	1.17 447

4.5w_new	2.00 502	2.33 456	1.82 525	3.32 529	1.69 531	1.95 513	1.99 549	2.72 541	1.71 529	2.72 545	1.97 551	2.01 515	1.74 523	1.77 505	1.28 506	2.18 516	2.01 536	2.48 547	1.58 527	1.65 489	1.17 447

SPS-STEREO	1.59 484	1.91 426	1.21 475	1.94 479	1.20 460	2.00 516	1.23 499	1.99 507	1.24 505	2.00 513	1.25 503	2.03 517	1.26 493	2.00 515	1.29 508	1.90 504	1.18 431	1.89 523	1.21 499	1.89 501	1.20 452
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MM-Stereo_test1	1.80 492	3.41 507	1.52 507	2.12 486	1.41 516	2.04 517	1.41 518	2.05 511	1.46 520	2.04 517	1.41 518	2.05 518	1.42 507	2.05 516	1.43 518	2.04 512	1.54 509	1.94 524	1.38 514	1.99 503	1.33 507

MC-Stereo	1.76 489	2.96 495	1.37 494	2.14 487	1.37 513	2.14 522	1.36 510	2.14 516	1.37 515	2.14 522	1.37 514	2.14 519	1.37 504	2.14 520	1.37 514	1.97 508	1.32 481	1.97 525	1.32 508	1.98 502	1.33 507

NCCL2	2.28 535	2.27 451	2.28 548	2.28 496	2.28 563	2.27 524	2.29 558	2.28 519	2.28 561	2.27 526	2.28 563	2.28 520	2.27 549	2.27 524	2.28 562	2.28 525	2.28 548	2.27 533	2.29 562	2.27 513	2.29 552

TRStereo	2.00 502	2.13 440	1.85 531	2.27 493	1.84 539	2.28 526	1.84 535	2.29 521	1.86 545	2.30 527	1.87 540	2.30 521	1.87 529	2.08 517	1.72 533	2.08 513	1.72 523	2.08 528	1.72 542	2.08 505	1.72 535

XX-Stereo	2.00 502	2.13 440	1.85 531	2.27 493	1.84 539	2.28 526	1.84 535	2.29 521	1.86 545	2.30 527	1.87 540	2.30 521	1.87 529	2.08 517	1.72 533	2.08 513	1.72 523	2.08 528	1.72 542	2.08 505	1.72 535

EAI-Stereo	2.00 502	2.13 440	1.85 531	2.27 493	1.84 539	2.28 526	1.84 535	2.29 521	1.86 545	2.30 527	1.87 540	2.30 521	1.87 529	2.08 517	1.72 533	2.08 513	1.72 523	2.08 528	1.72 542	2.08 505	1.72 535

ff7	1.68 486	2.68 476	1.35 484	0.97 365	0.89 428	1.84 505	2.15 555	2.12 513	1.80 540	2.05 518	1.56 523	2.33 524	2.12 546	2.23 521	2.25 558	1.31 471	1.07 411	1.48 505	1.41 515	0.90 385	1.04 433

ffff	1.68 486	2.68 476	1.35 484	0.97 365	0.89 428	1.84 505	2.15 555	2.12 513	1.80 540	2.05 518	1.56 523	2.33 524	2.12 546	2.23 521	2.25 558	1.31 471	1.07 411	1.48 505	1.41 515	0.90 385	1.04 433

ccc-4	1.68 486	2.68 476	1.35 484	0.97 365	0.89 428	1.84 505	2.15 555	2.12 513	1.80 540	2.05 518	1.56 523	2.33 524	2.12 546	2.23 521	2.25 558	1.31 471	1.07 411	1.48 505	1.41 515	0.90 385	1.04 433

STTStereo	3.73 563	30.40 610	2.37 552	2.39 500	2.31 565	2.35 529	2.33 559	2.29 521	2.42 562	2.32 531	2.34 564	2.33 524	2.36 550	2.30 526	2.27 561	2.35 532	2.22 547	2.31 536	2.22 559	2.29 515	2.34 556

asda	2.17 521	2.54 470	1.81 520	3.47 536	1.78 537	2.50 538	1.86 539	2.61 540	1.68 525	2.61 542	1.83 537	2.37 528	1.73 521	2.44 535	1.88 549	2.51 542	1.84 530	2.34 538	1.62 533	2.23 510	1.77 539

FBW_ROB	2.12 520	2.46 469	1.77 519	2.49 504	1.79 538	2.38 530	1.83 534	2.46 533	1.78 539	2.48 538	1.97 551	2.40 529	1.78 526	2.42 534	1.83 542	2.31 529	1.85 531	2.38 541	1.82 547	2.35 517	1.84 540

AIO_test	2.18 523	2.09 438	2.04 546	2.42 501	2.01 550	2.47 534	1.94 545	2.34 528	2.03 559	2.56 541	1.94 548	2.43 530	1.94 536	2.41 532	1.87 548	2.39 535	2.10 543	2.35 540	1.91 555	2.25 512	2.19 550

AIO_rvc	2.18 523	2.34 460	1.87 535	2.32 497	1.94 548	2.40 531	1.89 543	2.37 529	2.07 560	2.52 540	1.95 550	2.44 531	1.99 541	2.41 532	1.89 550	2.32 530	2.09 542	2.24 532	2.18 558	2.21 509	2.23 551

MonStereo	2.17 521	2.41 466	1.49 506	2.67 508	1.67 528	2.60 545	2.04 553	2.32 526	1.76 537	2.44 535	1.68 533	2.50 532	1.69 517	2.38 529	1.80 541	2.28 525	1.78 526	2.63 552	2.14 557	3.47 545	1.68 533

UDGNet	2.23 533	5.40 551	1.72 517	2.48 503	1.69 531	2.51 539	1.69 530	2.51 537	1.72 533	2.50 539	1.69 534	2.52 533	1.69 517	2.50 536	1.68 529	2.41 536	1.70 522	2.42 543	1.69 541	2.42 520	1.64 530

MonStereo1	1.94 496	2.77 489	1.52 507	3.73 547	1.51 520	2.13 521	1.42 520	2.32 526	1.52 521	2.31 530	1.50 521	2.53 534	1.59 510	2.34 528	1.56 521	1.91 505	1.36 494	1.86 518	1.31 507	2.07 504	1.53 517

qwe	2.18 523	2.60 473	1.58 509	3.83 549	1.90 547	2.53 540	1.90 544	2.48 534	1.73 534	2.37 533	1.92 547	2.53 534	1.68 515	2.56 538	1.83 542	2.52 544	1.87 532	2.07 527	1.68 539	2.32 516	1.71 534

2.25w	2.00 502	1.86 421	1.98 542	2.95 517	2.17 560	2.26 523	1.35 508	2.42 532	2.00 558	2.07 521	1.27 505	2.53 534	1.99 541	2.29 525	1.49 520	2.21 519	1.32 481	1.85 515	1.87 549	2.52 530	1.62 528

IGEVStereo-DCA	1.77 490	4.21 530	1.84 529	2.49 504	2.11 556	2.54 542	1.36 510	1.65 497	1.17 454	2.75 551	1.90 545	2.54 537	1.15 437	0.94 405	1.11 441	1.50 486	1.32 481	0.96 424	1.46 521	1.49 484	0.88 414

rrr	1.77 490	4.21 530	1.84 529	2.49 504	2.11 556	2.54 542	1.36 510	1.65 497	1.17 454	2.75 551	1.90 545	2.54 537	1.15 437	0.94 405	1.11 441	1.50 486	1.32 481	0.96 424	1.46 521	1.49 484	0.88 414

4w-stereo	2.02 510	2.72 483	1.44 499	3.36 532	1.59 523	2.48 535	1.72 532	2.28 519	1.24 505	2.24 525	1.65 531	2.56 539	1.32 499	2.39 531	1.98 554	2.67 547	1.51 505	1.66 511	1.24 502	2.53 533	1.88 547

HUF	2.18 523	2.30 453	1.99 545	2.34 499	2.02 553	2.41 532	2.06 554	2.38 530	1.89 551	2.36 532	1.85 538	2.56 539	1.98 539	2.31 527	1.97 553	2.30 528	2.03 541	2.30 535	2.11 556	2.23 510	2.16 549

asd	2.18 523	2.77 489	1.58 509	3.59 541	2.00 549	2.58 544	1.85 538	2.39 531	1.71 529	2.47 537	1.97 551	2.59 541	1.61 512	2.56 538	1.79 540	2.51 542	1.99 533	2.11 531	1.62 533	2.36 518	1.60 525

monsters	2.18 523	2.41 466	1.96 541	3.47 536	2.03 554	2.53 540	1.64 528	2.48 534	1.73 534	2.40 534	1.50 521	2.62 542	1.94 536	2.59 540	1.94 551	2.44 537	1.57 511	2.28 534	1.87 549	2.42 520	1.86 542

3.25w_new	2.03 512	2.72 483	1.35 484	3.33 531	1.57 521	2.72 548	1.53 525	2.15 517	1.33 509	2.15 523	1.60 527	2.63 543	1.30 497	2.72 548	1.99 555	2.67 547	1.53 507	1.75 513	1.25 504	2.53 533	1.87 544

3.5w_stereo	2.03 512	2.72 483	1.35 484	3.41 533	1.57 521	2.72 548	1.49 524	2.01 509	1.34 510	2.15 523	1.61 529	2.63 543	1.36 502	2.72 548	1.99 555	2.66 545	1.58 512	1.68 512	1.24 502	2.53 533	1.87 544

monsterstereo	2.20 529	2.33 456	1.95 540	3.65 543	2.07 555	2.49 536	1.61 526	2.48 534	1.83 543	2.45 536	1.61 529	2.67 545	1.86 528	2.64 542	1.94 551	2.48 541	1.66 520	2.34 538	1.68 539	2.40 519	1.86 542

4.5_new	2.00 502	1.84 418	1.98 542	2.77 511	2.16 558	2.27 524	1.28 505	2.09 512	1.98 555	2.01 514	1.28 506	2.71 546	1.98 539	2.51 537	1.65 526	2.26 521	1.33 488	1.87 519	1.87 549	2.49 526	1.60 525

2.5w	2.01 509	2.40 465	1.37 494	3.28 526	2.01 550	2.71 547	1.43 523	1.82 501	1.83 543	1.90 507	1.41 518	2.71 546	1.35 501	2.71 546	1.85 544	2.66 545	1.53 507	1.64 510	1.23 501	2.53 533	1.87 544

3.25w	2.04 515	2.20 446	1.48 502	3.03 518	2.17 560	2.63 546	1.39 516	1.96 505	1.95 554	1.96 508	1.37 514	2.71 546	1.96 538	2.71 546	1.73 538	2.26 521	1.32 481	1.87 519	1.87 549	2.51 529	1.63 529

1w_stereo	2.05 517	2.32 455	1.35 484	3.74 548	2.01 550	2.73 550	1.42 520	1.88 502	1.93 553	2.03 516	1.28 506	2.71 546	1.99 541	2.72 548	1.72 533	2.20 518	1.32 481	1.87 519	1.86 548	2.45 522	1.54 518

3w_stereo	2.04 515	2.24 450	1.70 514	3.15 521	2.18 562	2.49 536	1.26 503	2.03 510	1.98 555	1.98 511	1.33 509	2.72 550	1.99 541	2.59 540	1.72 533	2.22 520	1.33 488	1.85 515	1.88 554	2.50 528	1.58 523

IGEV	2.02 510	2.20 446	1.82 525	2.90 516	2.16 558	2.41 532	1.25 501	2.00 508	1.98 555	1.99 512	1.31 508	2.72 550	1.93 535	2.67 545	1.69 530	2.26 521	1.32 481	1.83 514	1.87 549	2.53 533	1.61 527

sCroCo_RVC	2.10 518	2.76 487	1.92 539	2.78 514	1.39 515	2.73 550	1.41 518	2.73 547	1.40 517	2.77 556	1.41 518	2.74 552	1.40 506	2.74 551	1.40 516	2.72 549	1.42 500	2.72 553	1.44 520	2.79 540	1.42 515

LG-G_1	2.22 530	2.71 481	1.89 536	2.77 511	1.87 545	2.75 552	1.87 541	2.76 549	1.87 549	2.75 551	1.87 540	2.76 553	1.87 529	2.75 552	1.86 545	2.47 539	1.58 512	2.45 544	1.57 524	2.45 522	1.57 521

LG-G	2.22 530	2.71 481	1.89 536	2.77 511	1.87 545	2.75 552	1.87 541	2.76 549	1.87 549	2.75 551	1.87 540	2.76 553	1.87 529	2.75 552	1.86 545	2.47 539	1.58 512	2.45 544	1.57 524	2.45 522	1.57 521

LGtest1	2.22 530	2.70 479	1.89 536	2.76 510	1.86 542	2.75 552	1.86 539	2.75 548	1.86 545	2.75 551	1.86 539	2.77 555	1.87 529	2.75 552	1.86 545	2.46 538	1.58 512	2.45 544	1.56 523	2.45 522	1.56 520

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 591	50.87 620	2.78 557	2.87 515	2.71 567	2.78 555	0.47 348	2.88 554	2.86 567	1.89 506	2.67 566	2.79 556	2.79 555	2.78 555	2.83 564	2.82 550	2.82 553	2.83 554	2.77 566	2.83 541	2.76 561
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
plain	1.88 494	3.16 501	0.64 350	3.10 519	0.65 393	3.10 557	0.64 378	3.12 556	0.65 382	3.10 557	0.65 390	3.11 557	0.65 378	3.12 556	0.65 374	3.12 552	0.65 360	3.13 555	0.65 397	3.13 543	0.65 382

MIF-Stereo (partial)	2.58 548	3.31 506	0.66 354	3.18 523	0.66 396	3.18 558	0.66 381	3.21 557	0.67 385	3.19 558	0.66 392	3.19 558	0.66 381	3.31 560	0.68 385	5.09 583	1.79 528	8.23 602	1.67 537	6.18 586	1.38 513

Anonymous3	2.55 547	3.26 505	1.65 512	3.28 526	1.63 526	3.24 559	1.68 529	3.27 558	1.66 524	3.28 559	1.67 532	3.25 559	1.66 514	3.27 558	1.64 525	3.26 553	1.65 519	3.30 557	1.65 535	4.95 577	1.65 532

NLSM1	2.93 556	3.24 504	2.57 556	4.04 550	2.66 566	3.30 561	2.55 561	3.29 559	2.55 563	3.35 561	2.48 565	3.28 560	2.47 551	3.34 561	2.49 563	3.26 553	2.55 552	3.13 555	2.57 565	3.00 542	2.46 559

UniTT-Stereo	2.03 512	3.43 508	0.72 374	3.42 534	0.73 408	3.27 560	0.68 389	3.38 561	0.69 396	3.29 560	0.72 413	3.28 560	0.70 395	3.35 562	0.68 385	3.39 555	0.68 367	3.31 558	0.69 406	3.37 544	0.73 398

SA	4.33 580	7.35 564	6.85 595	5.96 578	4.09 593	3.59 563	3.15 580	3.82 566	2.64 564	3.91 564	3.85 588	3.57 562	2.72 554	3.13 557	4.03 589	7.09 597	6.86 592	3.57 560	3.12 578	3.85 548	3.51 584

RAStereo	2.23 533	3.64 511	0.76 382	3.65 543	0.86 426	3.66 565	0.76 409	3.67 565	0.81 422	3.66 562	0.76 419	3.66 563	0.77 407	3.68 564	0.77 411	3.68 558	0.77 386	3.69 563	0.77 417	3.70 547	0.77 406

DPSNet	3.66 561	3.60 510	3.62 577	3.63 542	3.64 588	3.65 564	3.65 587	3.66 564	3.67 584	3.67 563	3.65 585	3.67 564	3.66 573	3.66 563	3.68 582	3.68 558	3.66 572	3.67 562	3.68 588	3.67 546	3.67 585

test_3	5.01 590	8.86 576	7.77 598	8.09 588	2.76 568	4.13 570	4.05 593	3.88 567	3.76 588	4.33 570	4.13 592	3.71 565	3.91 581	4.21 571	4.06 590	7.93 598	7.69 595	4.53 569	3.91 591	4.17 554	4.29 594

Sa-1000	4.34 581	8.37 570	6.84 594	6.98 585	4.45 596	3.58 562	3.00 566	3.42 562	3.39 582	2.61 542	4.00 591	3.83 566	4.01 584	3.90 566	3.90 587	5.98 590	5.62 585	3.76 564	2.34 563	4.35 557	2.47 560

TestStereo1	4.60 582	8.41 571	6.44 592	6.86 583	3.79 590	3.97 567	3.78 589	3.99 568	3.74 586	3.97 565	3.52 583	3.94 567	3.58 570	3.98 567	3.72 584	6.82 594	6.50 590	3.76 564	3.66 586	3.90 549	3.74 588

SA-5K	4.60 582	8.41 571	6.44 592	6.86 583	3.79 590	3.97 567	3.78 589	3.99 568	3.74 586	3.97 565	3.52 583	3.94 567	3.58 570	3.98 567	3.72 584	6.82 594	6.50 590	3.76 564	3.66 586	3.90 549	3.74 588

NLCSM	3.67 562	4.08 525	3.19 573	4.80 566	3.26 581	3.99 569	3.24 582	4.25 571	3.18 580	4.09 567	3.27 580	4.14 569	3.18 568	4.13 569	3.28 578	4.06 560	3.10 562	3.85 567	3.14 579	3.91 552	3.27 581

raft_robust	4.71 586	7.75 568	5.40 589	6.81 582	3.31 582	4.28 572	4.20 594	4.32 572	4.37 595	4.35 571	4.35 594	4.14 569	3.75 577	4.30 573	4.20 592	6.67 593	6.37 588	3.36 559	4.24 596	4.86 575	3.25 580

test_4	4.88 588	8.13 569	6.98 596	7.46 586	4.44 595	4.25 571	3.85 591	4.04 570	3.92 590	4.13 568	3.91 589	4.18 571	3.84 580	4.14 570	4.06 590	7.01 596	7.13 593	4.53 569	3.72 589	4.09 553	3.72 586

test_5	4.62 585	7.55 566	6.23 590	6.32 580	3.40 584	5.29 592	3.50 584	3.53 563	4.11 592	4.28 569	4.47 595	4.26 572	4.38 587	3.68 564	3.24 577	5.89 588	5.60 584	4.84 586	3.50 584	4.33 556	3.93 592

cross-raft	4.83 587	7.52 565	6.43 591	6.63 581	3.96 592	4.51 573	3.99 592	4.49 573	3.96 591	4.52 572	3.96 590	4.50 573	3.97 583	4.50 574	3.97 588	6.65 592	6.44 589	4.33 568	3.92 592	4.35 557	3.91 591

rvit_0105_6	3.87 568	5.73 558	3.10 569	4.69 564	3.12 579	4.54 575	3.02 568	4.56 575	3.04 568	4.54 576	3.03 569	4.54 574	3.04 559	4.56 575	3.05 567	4.58 570	3.05 555	4.58 573	3.05 570	4.58 562	3.05 566

rvit_stereo_0081	3.83 564	5.23 545	3.01 559	4.53 554	3.03 571	4.55 579	3.02 568	4.56 575	3.04 568	4.52 572	3.02 567	4.54 574	3.03 556	4.56 575	3.04 565	4.57 567	3.05 555	4.57 571	3.05 570	4.58 562	3.05 566

rvit_105_1	3.83 564	5.22 544	3.01 559	4.53 554	3.01 569	4.51 573	3.01 567	4.56 575	3.04 568	4.53 574	3.03 569	4.55 576	3.03 556	4.56 575	3.04 565	4.57 567	3.05 555	4.57 571	3.05 570	4.57 561	3.05 566

rvit_stereo_0082	3.86 566	5.82 559	3.01 559	4.53 554	3.03 571	4.54 575	3.02 568	4.56 575	3.04 568	4.53 574	3.02 567	4.55 576	3.04 559	4.57 578	3.05 567	4.57 567	3.05 555	4.58 573	3.05 570	4.58 562	3.06 569

rvit_stereo_0080	3.89 569	5.70 556	3.04 564	4.54 557	3.03 571	4.56 580	3.05 574	4.60 579	3.07 573	4.58 579	3.06 572	4.59 578	3.06 561	4.61 579	3.08 571	4.63 572	3.09 560	4.64 577	3.10 575	4.65 566	3.10 573

whm_eth	3.89 569	5.70 556	3.04 564	4.54 557	3.03 571	4.56 580	3.05 574	4.60 579	3.07 573	4.58 579	3.06 572	4.59 578	3.06 561	4.61 579	3.08 571	4.63 572	3.09 560	4.64 577	3.10 575	4.65 566	3.10 573

sAnonymous2	3.31 559	2.63 474	1.38 496	3.71 545	1.86 542	4.70 585	1.11 442	4.82 588	2.72 565	5.45 593	1.98 557	4.59 578	2.64 552	2.65 543	6.21 598	4.37 561	1.08 415	5.16 590	2.24 560	4.52 559	2.39 557

CroCo_RVC	3.31 559	2.63 474	1.38 496	3.71 545	1.86 542	4.70 585	1.11 442	4.82 588	2.72 565	5.45 593	1.98 557	4.59 578	2.64 552	2.65 543	6.21 598	4.37 561	1.08 415	5.16 590	2.24 560	4.52 559	2.39 557

rvit_0105_4	3.91 571	5.47 555	3.02 562	4.54 557	3.02 570	4.54 575	3.03 572	4.75 585	3.17 579	4.57 578	3.06 572	4.61 582	3.16 567	4.65 582	3.09 573	4.66 574	3.11 563	4.68 580	3.18 581	4.81 572	3.16 578

rvit_0105_3	3.91 571	5.33 548	3.06 567	4.60 562	3.07 577	4.60 582	3.06 576	4.62 581	3.08 576	4.60 581	3.07 575	4.62 583	3.08 563	4.67 583	3.10 574	4.70 575	3.11 563	4.77 584	3.19 582	4.77 571	3.14 577

rvit_stereo_0081_aga	3.86 566	5.33 548	3.02 562	4.55 560	3.04 575	4.54 575	3.02 568	4.64 582	3.06 572	4.54 576	3.04 571	4.62 583	3.08 563	4.62 581	3.07 570	4.58 570	3.06 559	4.60 575	3.08 574	4.63 565	3.07 570

rvit_stereo_ft	3.93 574	5.44 553	3.05 566	4.59 561	3.06 576	4.61 583	3.08 577	4.67 584	3.12 578	4.63 583	3.10 577	4.65 585	3.11 565	4.69 585	3.13 575	4.70 575	3.14 565	4.71 582	3.15 580	4.74 569	3.16 578

rvit_stereo_0083	3.92 573	5.30 547	3.06 567	4.61 563	3.09 578	4.67 584	3.08 577	4.66 583	3.09 577	4.62 582	3.10 577	4.66 586	3.11 565	4.67 583	3.16 576	4.72 577	3.16 566	4.77 584	3.11 577	4.66 568	3.11 575

MLG-Stereo_test1	4.25 576	5.34 550	3.61 576	5.31 572	3.63 587	5.23 591	3.57 585	5.38 593	3.65 583	5.23 590	3.47 582	4.76 587	3.74 576	4.85 586	3.71 583	4.96 579	3.18 568	4.71 582	2.92 567	4.86 575	2.90 563

RAFT+CT+SA	4.28 578	7.62 567	4.91 584	5.55 575	2.28 563	3.09 556	3.64 586	4.49 573	3.07 573	4.80 585	3.35 581	4.77 588	3.70 575	4.29 572	3.05 567	5.58 586	5.98 587	3.58 561	3.78 590	4.26 555	3.72 586

MLG-Stereo_test3	4.26 577	4.85 538	3.95 580	5.35 573	3.60 586	4.75 588	3.76 588	5.49 594	3.71 585	5.39 591	3.69 586	4.82 589	3.66 573	4.85 586	3.73 586	4.93 578	3.19 569	4.69 581	2.99 569	4.84 574	2.98 565

rvit_0105_5	4.10 575	5.40 551	3.13 572	4.71 565	3.15 580	4.72 587	3.10 579	4.90 590	3.27 581	4.69 584	3.16 579	4.84 590	3.25 569	4.96 589	3.34 579	5.05 582	3.39 571	5.10 589	3.40 583	5.11 579	3.42 582

TestStereo	4.88 588	4.75 536	4.79 583	4.87 569	4.92 597	4.81 590	4.90 597	4.78 586	4.77 596	4.87 587	4.89 596	4.90 591	4.91 589	4.99 590	4.79 594	4.98 580	4.87 581	4.87 587	4.92 598	5.00 578	5.00 595

test-1	6.46 595	9.16 578	8.03 601	8.09 588	5.62 600	6.11 595	6.35 600	6.85 598	4.94 597	6.08 596	6.29 602	4.98 592	6.43 594	6.22 594	6.36 600	6.16 591	7.47 594	5.82 594	5.44 601	7.11 591	5.68 598

MaDis-Stereo	3.19 558	6.02 561	1.12 416	5.61 576	1.16 456	5.43 593	1.02 438	5.15 592	0.70 400	5.43 592	1.21 499	5.03 593	0.97 420	4.85 586	0.99 431	4.53 565	1.16 427	5.53 592	1.25 504	5.37 582	1.30 504

RAFT	6.73 597	9.36 579	7.40 597	8.51 591	6.55 601	6.88 598	6.60 601	6.79 597	6.60 601	6.80 598	6.72 603	5.31 594	5.50 592	6.61 595	6.61 601	8.42 600	5.89 586	5.73 593	5.45 602	6.61 587	6.24 599

MLG-Stereo_test2	4.28 578	5.46 554	3.69 578	4.86 568	3.72 589	5.58 594	3.42 583	4.81 587	3.77 589	4.85 586	3.72 587	5.55 595	3.63 572	5.58 593	3.53 581	4.41 564	3.28 570	4.99 588	2.95 568	4.75 570	3.13 576

StereoVision	3.15 557	5.00 540	0.89 394	4.83 567	1.00 439	3.93 566	1.27 504	6.37 595	1.34 510	5.67 595	1.26 504	5.84 596	1.27 494	5.03 592	1.24 501	5.10 584	1.09 417	4.61 576	0.57 381	5.62 584	1.12 438

DispFullNet	4.61 584	4.84 537	3.12 570	5.00 570	3.57 585	4.75 588	3.03 572	7.75 601	4.17 593	4.91 588	3.09 576	6.20 597	3.95 582	6.71 597	3.51 580	5.30 585	3.67 573	5.86 596	3.63 585	5.61 583	3.46 583

test-v	7.53 599	11.89 587	7.98 599	9.36 594	7.14 602	7.06 599	7.09 602	7.37 599	6.91 602	7.29 599	5.71 600	6.45 598	6.93 595	6.73 598	7.27 602	8.93 603	7.85 596	6.98 599	6.80 603	7.56 592	7.34 601

test-2	7.53 599	11.89 587	7.98 599	9.36 594	7.14 602	7.06 599	7.09 602	7.37 599	6.91 602	7.29 599	5.71 600	6.45 598	6.93 595	6.73 598	7.27 602	8.93 603	7.85 596	6.98 599	6.80 603	7.56 592	7.34 601

SGM-Forest	5.21 594	5.92 560	4.08 581	6.18 579	4.16 594	6.31 596	4.34 595	6.50 596	4.33 594	6.14 597	4.21 593	6.61 600	4.55 588	6.67 596	4.48 593	5.94 589	3.94 575	5.85 595	4.03 594	5.79 585	4.17 593
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FC-DCNN v2	5.10 592	5.15 542	4.49 582	5.07 571	3.37 583	6.87 597	4.75 596	5.04 591	6.34 600	7.84 601	5.06 597	6.72 601	4.09 585	4.99 590	5.44 597	5.03 581	3.16 566	4.67 579	4.86 597	5.15 580	3.89 590

rvit_stereo_0075_2	6.64 596	8.80 575	5.25 586	7.89 587	5.27 599	7.90 601	5.27 598	7.92 602	5.28 598	7.91 602	5.29 599	7.93 602	5.27 590	7.92 602	5.28 595	7.93 598	5.28 583	7.93 601	5.29 600	7.93 594	5.28 597

U	5.15 593	8.49 573	1.81 520	8.49 590	1.77 536	8.49 602	1.77 533	8.51 603	1.77 538	8.49 603	1.77 536	8.50 603	1.78 526	8.58 603	1.77 539	8.54 601	1.78 526	8.55 603	1.78 546	8.55 597	1.84 540

SGM+DAISY	7.06 598	9.15 577	5.38 588	8.84 592	5.18 598	8.80 603	5.31 599	8.79 604	5.28 598	8.89 604	5.20 598	8.93 604	5.33 591	8.95 604	5.36 596	8.70 602	5.21 582	8.74 604	5.20 599	8.89 598	5.15 596

rafts_anoy	20.00 603	20.00 589	20.00 603	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 604

raft+_RVC	20.00 603	20.00 589	20.00 603	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 604

raftrobust	20.00 603	20.00 589	20.00 603	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 604

CasAABBNet	20.00 603	20.00 589	20.00 603	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 604

RALCasStereoNet	20.00 603	20.00 589	20.00 603	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 604

RALAANet	20.00 603	20.00 589	20.00 603	20.00 603	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 606	20.00 605	20.00 604

MANE	19.05 602	23.00 595	15.00 602	23.00 609	15.00 604	24.00 610	16.00 604	24.00 611	16.00 604	22.00 611	15.00 604	23.00 611	16.00 604	23.00 611	15.00 604	22.00 611	15.00 605	22.00 611	15.00 605	22.00 611	15.00 603

111	30.40 609	30.94 611	29.72 610	32.61 610	30.02 612	33.57 611	30.47 612	31.50 612	29.39 612	30.98 612	29.11 612	29.78 612	30.39 615	29.45 612	30.76 615	30.08 612	29.02 613	29.92 612	30.32 616	29.86 612	30.17 611

fff	1000028.16 629	29.62 607	29.72 610	32.61 610	30.02 612	35.13 613	31.83 613	32.07 613	10000000.00 631	35.27 615	29.82 613	32.45 613	30.15 612	32.35 613	30.09 612	31.04 613	29.55 614	30.64 613	30.14 613	10000000.00 632	30.77 612

csc	1000028.16 629	29.62 607	29.72 610	32.61 610	30.02 612	35.13 613	31.83 613	32.07 613	10000000.00 631	35.27 615	29.82 613	32.45 613	30.15 612	32.35 613	30.09 612	31.04 613	29.55 614	30.64 613	30.14 613	10000000.00 632	30.77 612

cscssc	1000028.16 629	29.62 607	29.72 610	32.61 610	30.02 612	35.13 613	31.83 613	32.07 613	10000000.00 631	35.27 615	29.82 613	32.45 613	30.15 612	32.35 613	30.09 612	31.04 613	29.55 614	30.64 613	30.14 613	10000000.00 632	30.77 612

tt	500032.53 627	34.60 613	29.72 610	37.47 619	34.41 617	36.85 617	35.22 617	34.71 616	33.55 614	34.50 613	35.43 616	33.81 616	10000000.00 632	33.57 616	33.13 616	33.68 616	35.00 618	34.03 617	35.26 619	30.96 613	34.63 616

DCANet	500032.53 627	34.60 613	29.72 610	37.47 619	34.41 617	36.85 617	35.22 617	34.71 616	33.55 614	34.50 613	35.43 616	33.81 616	10000000.00 632	33.57 616	33.13 616	33.68 616	35.00 618	34.03 617	35.26 619	30.96 613	34.63 616

DCANet-4	35.22 611	34.54 612	35.08 616	33.58 614	35.47 619	34.55 612	35.53 619	36.08 618	35.85 616	35.92 618	35.77 618	35.18 618	35.48 617	35.39 618	37.15 621	34.55 618	33.92 617	35.02 619	34.90 618	35.79 616	34.74 618

ADStereo(finetuned)	36.13 612	36.63 616	38.07 620	36.97 615	33.25 616	35.91 616	34.45 616	36.36 619	32.99 613	38.14 623	36.71 619	36.69 619	34.13 616	38.57 623	40.79 622	37.60 623	36.58 620	35.90 620	33.36 617	35.42 615	34.04 615

Reg-Stereo(zero)	37.00 613	37.00 617	37.00 617	37.00 616	37.00 620	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 617	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 618	37.00 619	37.00 618	37.00 620	37.00 621	37.00 621	37.00 621	37.00 617	37.00 619

HI	37.00 613	37.00 617	37.00 617	37.00 616	37.00 620	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 617	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 618	37.00 619	37.00 618	37.00 620	37.00 621	37.00 621	37.00 621	37.00 617	37.00 619

CoSv	37.00 613	37.00 617	37.00 617	37.00 616	37.00 620	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 617	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 618	37.00 619	37.00 618	37.00 620	37.00 621	37.00 621	37.00 621	37.00 617	37.00 619

WCMA_ROB	31.10 610	35.43 615	27.12 609	39.51 621	23.10 611	38.78 622	25.30 611	37.49 623	25.39 611	37.29 622	27.02 611	38.52 623	26.48 611	37.80 622	26.44 611	36.28 619	22.65 612	33.90 616	22.30 612	37.10 620	24.18 610

MDST_ROB	69.83 616	87.70 621	41.95 621	113.75 624	65.62 625	75.05 623	55.25 624	75.64 625	45.04 620	71.61 624	41.75 623	72.81 624	44.06 621	68.38 624	44.63 623	101.89 626	59.57 626	107.10 626	61.05 626	104.38 623	59.38 624

CBMV	128.50 618	1422.70 632	53.10 622	79.50 623	51.30 624	77.30 624	49.70 623	74.00 624	48.20 621	77.20 625	48.80 624	73.90 625	48.00 622	73.80 625	48.80 624	70.40 625	45.10 625	68.90 625	46.10 625	68.20 622	45.00 623
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	159.24 619	171.00 626	160.68 627	162.58 625	160.59 626	164.01 625	160.35 626	158.51 627	158.56 623	158.34 626	160.12 626	158.56 626	159.92 624	157.26 627	158.94 626	154.38 627	158.36 627	155.75 627	159.13 628	153.67 624	154.07 625
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	102.95 617	153.00 625	121.00 624	51.00 622	44.00 623	165.00 626	127.00 625	153.00 626	119.00 622	164.00 627	125.00 625	168.00 627	120.00 623	153.00 626	117.00 625	49.00 624	44.00 624	49.00 624	44.00 624	49.00 621	44.00 622

AE-Stereo	201.80 620	123.00 622	115.00 623	219.00 626	218.00 628	223.00 627	244.00 628	217.00 628	236.00 625	202.00 628	203.00 627	205.00 628	208.00 625	225.00 628	204.00 627	210.00 628	198.00 628	197.00 628	184.00 629	204.00 625	201.00 626

MGS-Stereo	239.45 621	123.00 622	135.00 625	266.00 627	286.00 629	277.00 628	305.00 629	271.00 629	242.00 626	274.00 629	279.00 629	255.00 629	270.00 627	268.00 629	297.00 629	221.00 629	247.00 630	216.00 629	123.00 627	217.00 626	217.00 628

EGLCR-Stereo	246.90 622	129.00 624	139.00 626	266.00 627	286.00 629	277.00 628	305.00 629	271.00 629	242.00 626	274.00 629	279.00 629	255.00 629	270.00 627	268.00 629	297.00 629	230.00 630	247.00 630	216.00 629	223.00 631	237.00 627	227.00 629

DLCB_ROB	284.23 623	354.61 628	207.27 628	363.24 629	206.46 627	364.72 630	210.41 627	364.72 631	210.41 624	364.81 631	208.64 628	364.81 631	208.64 626	364.72 631	210.41 628	354.70 631	205.53 629	354.70 631	205.53 630	354.70 628	205.53 627

LE_ROB	396.57 624	471.28 629	329.84 629	471.48 630	308.15 631	526.83 631	322.10 631	488.15 632	323.76 628	495.46 632	317.97 631	497.17 632	320.10 629	481.62 632	326.76 631	462.71 632	298.97 632	466.16 632	285.98 632	447.62 629	289.21 630

SGM-ForestM	596.69 625	677.77 630	444.52 630	699.85 631	517.25 632	732.94 632	488.29 632	770.79 633	460.11 629	750.81 633	487.98 632	792.79 633	499.41 630	730.90 633	475.81 632	720.03 633	491.16 633	663.96 633	418.60 633	674.76 630	436.05 631

CBMV_ROB	818.48 626	913.88 631	709.52 631	862.84 632	597.78 633	1073.99 633	700.52 633	1015.66 634	702.59 630	1115.65 634	760.02 633	1130.24 634	721.57 631	1037.41 634	692.65 633	814.05 634	564.29 634	843.28 634	595.31 634	915.51 631	602.92 632

111111	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 631	10000000.00 635	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 632	10000000.00 635	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 632	10000000.00 633

SGD-Stereo	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 631	10000000.00 635	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 632	10000000.00 635	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 632	10000000.00 633

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DIP-Stereo	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 631	10000000.00 635	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 632	10000000.00 635	10000000.00 634	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 635	10000000.00 632	10000000.00 633
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