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

psmg	0.43 265	1.91 425	0.92 401	1.91 477	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	1.97 507	1.44 500	0.04 72	0.03 53	0.02 20	0.03 50

CSP-Net	0.34 204	1.29 391	1.19 425	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

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

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	1.62 470	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	1.83 416	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

BEATNet_4x	0.11 87	0.03 31	0.03 36	1.60 467	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	1.60 467	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 81	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

AnyNet_C32	0.14 112	0.04 37	0.03 36	2.22 489	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

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

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	1.47 401	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

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

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

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	1.57 521	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	1.65 525	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	1.71 530	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	1.66 527	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	1.71 473	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.06 87	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.03 43	0.04 78

ADCP+	0.15 124	0.04 37	0.04 43	2.20 488	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

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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qqq	0.16 132	2.01 433	0.12 102	0.15 109	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.03 52	0.06 96	0.03 52	0.06 87	0.03 48	0.12 94	0.14 140	0.04 72	0.04 77	0.03 43	0.03 50

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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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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SepStereo	0.09 53	0.09 66	0.10 69	0.09 55	0.09 115	0.09 110	0.09 114	0.10 111	0.08 115	0.10 112	0.09 116	0.09 111	0.09 117	0.09 110	0.08 104	0.09 68	0.08 61	0.09 107	0.08 109	0.09 112	0.08 108

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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

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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
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

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

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

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
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

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

PDISCO_ROB	0.83 374	2.80 492	3.49 573	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	3.30 558	0.13 148	0.14 116	2.34 548	0.16 146	0.12 148	2.62 538	0.10 116

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

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

castereo++	0.54 308	3.59 508	1.15 419	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	1.45 482	1.16 427	0.15 143	0.14 161	0.15 142	0.13 151

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

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

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

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

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

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

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

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	2.84 561

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 374	5.18 542	1.98 541	2.19 487	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	2.28 524	2.13 543	0.24 193	0.17 189	0.18 156	0.16 160

HCRNet	1.22 472	7.11 562	3.00 557	3.55 539	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	3.64 556	3.00 553	0.76 390	0.32 282	0.18 156	0.13 151

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

ELAS_RVC	0.14 112	0.16 91	0.10 69	0.15 109	0.10 122	0.18 155	0.11 132	0.19 155	0.11 134	0.19 154	0.12 145	0.18 154	0.11 133	0.19 156	0.12 142	0.14 116	0.08 61	0.14 128	0.09 111	0.15 142	0.09 111
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.15 124	0.17 97	0.11 89	0.18 130	0.11 137	0.19 158	0.11 132	0.19 155	0.12 153	0.19 154	0.12 145	0.20 161	0.12 150	0.19 156	0.12 142	0.16 134	0.11 97	0.17 154	0.10 118	0.17 152	0.10 116
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RAFT-FEzeroshot	0.34 204	0.26 129	0.17 152	0.21 145	0.17 182	0.20 163	0.16 163	0.20 161	0.16 172	0.20 160	0.17 178	0.21 168	0.16 171	0.27 205	0.24 204	0.19 154	0.16 145	0.19 166	0.16 169	0.26 187	3.08 570

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	3.08 570

castereo	0.61 320	3.79 516	1.35 483	1.52 462	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	1.43 481	1.38 497	0.17 154	0.16 169	0.18 156	0.16 160

DDVS	0.30 181	3.10 497	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

gwcnet-sp	0.82 371	1.72 409	1.48 501	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 498	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	6.75 587	0.23 189

scenet	0.82 371	1.72 409	1.48 501	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 498	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	6.75 587	0.23 189

ssnet	0.82 371	1.72 409	1.48 501	0.39 212	0.15 169	0.31 216	0.21 191	0.20 161	0.25 213	1.61 498	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	6.75 587	0.23 189

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

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

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

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

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	1.19 451	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	1.19 451	0.20 157	0.17 165	0.24 193	0.14 161	0.20 163	0.14 156

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

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

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

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

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

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

ACV-stereo	0.30 181	2.08 435	0.25 187	0.25 164	0.18 192	0.24 186	0.17 171	0.24 182	0.18 185	0.24 184	0.17 178	0.25 193	0.17 180	0.24 184	0.17 172	0.22 166	0.16 145	0.22 177	0.16 169	0.22 170	0.16 160

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

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

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

VIP-Stereo	0.70 338	2.97 495	2.43 553	2.49 503	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	1.86 497	1.26 480	0.23 185	0.15 167	0.23 181	0.15 159

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

LoS_RVC	0.30 181	1.14 325	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

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

AANet_RVC	1.26 474	0.31 141	4.99 584	5.93 576	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	5.66 586	4.76 579	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	2.90 562

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

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.
GEStereo_RVC	0.86 386	4.45 532	0.20 167	0.27 174	0.20 199	0.27 205	0.20 186	0.26 193	0.18 185	5.03 588	0.20 199	0.27 205	0.19 193	0.27 205	0.21 192	0.20 157	0.19 175	0.19 166	4.02 592	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

PAM	0.39 243	1.88 421	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

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

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

CFNet	1.37 479	5.27 545	0.19 164	5.49 573	0.19 196	0.28 206	0.19 182	0.28 197	0.19 191	0.28 202	0.19 195	0.28 206	4.35 585	0.28 209	0.19 186	0.23 177	0.17 165	0.23 185	4.21 594	4.81 571	0.17 174

ssnet_v2	0.68 334	1.96 432	1.25 479	0.29 176	0.20 199	0.30 210	0.20 186	0.29 202	0.22 199	1.50 494	0.20 199	0.31 220	0.20 197	0.27 205	0.22 194	0.24 184	1.49 503	0.26 201	0.18 194	3.90 548	0.19 180

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.68 334	3.11 498	1.40 497	1.63 471	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	1.59 489	1.47 502	0.30 214	0.29 250	0.30 200	0.28 227

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

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

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

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

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

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

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

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

FENet	0.54 308	1.52 403	1.19 425	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	1.40 479	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

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

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

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)
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

Monster-pub-eth3d	0.45 273	0.57 234	0.60 341	0.39 212	0.28 237	0.37 243	0.28 231	0.37 233	0.30 252	0.39 246	0.29 245	0.39 253	0.30 254	0.92 403	0.27 218	1.42 480	0.28 208	0.34 240	0.28 240	0.37 244	0.53 353

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	1.46 483	0.26 195	0.34 240	0.26 227	0.36 240	0.53 353

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	1.36 476	0.31 234	0.34 240	0.30 264	0.36 240	0.54 356

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MyStereo04	0.56 315	3.72 514	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

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

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

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

HanzoNet	0.39 243	0.38 156	0.40 270	0.39 212	0.41 333	0.38 250	0.38 306	0.38 241	0.38 305	0.39 246	0.39 321	0.38 248	0.38 303	0.39 255	0.40 313	0.38 251	0.38 268	0.40 288	0.38 328	0.38 257	0.40 307

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

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

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

1test111	0.37 225	1.02 310	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

cc1	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

IER	0.88 389	7.04 561	2.23 546	2.75 508	0.28 237	0.43 301	0.25 212	0.39 245	0.25 213	0.41 266	0.27 233	0.39 253	0.25 216	0.40 258	0.28 228	0.37 240	0.28 208	0.37 264	0.25 221	0.37 244	0.25 200

DISCO	1.11 421	0.39 162	5.28 586	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	6.95 599	0.22 194	0.30 205	0.21 180	0.27 205	0.21 199	5.25 580	0.21 184

GIP-stereo	0.36 219	0.49 207	0.39 265	0.48 268	0.32 270	0.41 274	0.28 231	0.40 252	0.30 252	0.41 266	0.28 240	0.40 261	0.28 240	0.42 286	0.28 228	0.45 293	0.32 239	0.38 272	0.30 264	0.37 244	0.27 214

DCVSM-stereo	0.36 219	1.89 422	0.22 174	0.40 226	0.22 209	0.40 258	0.22 196	0.40 252	0.22 199	0.40 252	0.22 205	0.40 261	0.22 203	0.40 258	0.22 194	0.28 197	0.21 180	0.28 207	0.21 199	0.28 194	0.20 182

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

ACVNet-DCA	0.37 225	1.00 298	0.30 206	0.40 226	0.29 246	0.40 258	0.29 240	0.40 252	0.29 241	0.40 252	0.29 245	0.40 261	0.29 247	0.39 255	0.28 228	0.33 218	0.32 239	0.33 232	0.32 282	0.33 217	0.32 261

xx1	0.38 231	1.03 312	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

LL-Strereo2	0.48 290	1.73 414	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

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

anonymousa	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

riskmin	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_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

NINENet	0.69 337	3.87 520	1.20 428	1.98 482	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	1.79 495	1.56 509	0.34 240	0.22 202	0.34 221	0.23 189

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

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.
StereoDRNet-Refined	0.33 202	0.39 162	0.26 193	0.39 212	0.26 230	0.40 258	0.26 220	0.40 252	0.26 226	0.39 246	0.26 228	0.39 253	0.26 225	0.39 255	0.26 217	0.37 240	0.25 192	0.37 264	0.25 221	0.37 244	0.37 292
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
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	1.91 425	0.92 401	4.48 550	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	1.97 507	4.19 576	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

CRFU-Net	0.65 327	1.67 407	1.22 475	1.96 481	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	1.80 496	1.62 516	0.34 240	0.23 208	0.33 217	0.23 189

BSDual-CNN	0.81 366	1.91 425	0.92 401	4.48 550	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	1.97 507	4.19 576	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

hknet	1.10 419	1.85 418	3.49 573	4.48 550	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	4.39 562	4.19 576	0.33 232	0.23 208	0.34 221	0.27 214

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

GMOStereo	0.37 225	0.45 191	0.23 177	0.30 177	0.37 305	0.41 274	0.36 293	0.41 267	0.35 289	0.43 286	0.36 299	0.41 274	0.40 313	0.41 273	0.36 285	0.34 222	0.22 184	0.47 336	0.37 315	0.39 266	0.33 268

error version	0.93 399	4.47 533	2.35 549	1.99 483	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	1.87 499	2.16 544	0.47 336	0.37 315	0.39 266	0.33 268

test_1	0.93 399	4.47 533	2.35 549	1.99 483	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	1.87 499	2.16 544	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

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

Gwc-CoAtRS	0.41 254	1.49 402	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

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

RAFT-Stereo-weight	0.45 273	1.90 424	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

GES	0.66 329	2.34 459	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	2.46 563	2.49 525	0.30 245

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.
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

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

RCA-Stereo	0.51 303	3.22 502	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

UCFNet_RVC	2.75 552	10.06 583	0.29 202	10.31 600	0.29 246	0.42 294	0.29 240	0.43 291	0.29 241	0.42 280	0.29 245	0.42 292	9.87 602	0.43 292	0.29 238	0.36 236	9.84 602	0.36 261	0.26 227	9.77 601	0.26 206

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UGAM	0.51 303	2.23 448	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

MyStereo07	0.60 317	3.72 514	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

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	1.11 432	0.66 369	0.52 360	0.49 309	0.49 325	0.51 358	0.66 399	0.50 325	1.14 441

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

CFNet_ucs	2.73 551	9.64 580	0.33 230	9.92 597	0.32 270	0.49 326	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.98 600	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.96 603	0.40 288	0.29 250	10.12 603	0.54 356

CFNet_pseudo	2.67 550	9.36 578	0.32 224	10.99 601	0.33 282	0.85 391	0.33 269	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.32 272	0.49 323	7.26 596	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.62 600	0.41 305	0.29 250	10.03 602	0.29 232

pcwnet_v2	2.66 549	9.89 582	0.33 230	9.89 596	0.32 270	0.50 335	0.32 258	0.49 313	0.33 276	0.49 319	0.34 287	0.49 323	8.76 599	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.58 599	0.40 288	0.29 250	9.01 598	0.63 374

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

GSStereo	0.81 366	4.28 531	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	3.79 577	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	3.79 577	0.50 330	0.38 297	0.54 327	0.43 300	0.46 327	0.34 294	0.46 299	0.35 284

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

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	2.17 443	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

GCST	0.50 298	2.08 435	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

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	1.15 444	0.71 359	0.49 325	1.14 437	1.08 442	0.49 320	0.49 342

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

ccnet	0.80 361	2.28 451	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	1.56 508	2.38 528	0.33 265	0.41 274	0.29 219	0.42 316	1.57 523	2.28 513	0.29 232

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

GEAStereo	0.62 322	3.91 521	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

gasm-f	0.62 322	3.91 521	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

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

ktn	0.72 344	0.53 225	1.08 414	1.14 383	0.51 372	1.22 483	1.36 509	0.51 335	0.59 374	0.51 340	0.51 373	0.69 377	1.20 443	0.67 371	0.51 358	0.51 321	0.49 325	0.58 368	0.66 399	0.52 333	0.53 353

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

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
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

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

MSCF	0.51 303	1.40 399	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

Occ-G	1.12 422	0.52 221	3.72 578	3.50 538	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	3.42 555	4.02 575	0.52 361	0.45 350	0.51 331	0.44 325

iRaftStereo_RVC	0.97 403	3.17 501	2.30 548	2.42 500	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	2.38 533	2.34 548	0.49 349	0.36 312	0.49 320	0.36 287

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

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

MyStereo06	0.75 349	4.12 525	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

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.
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

LL-Strereo	1.01 412	5.06 540	1.63 510	0.70 327	1.43 516	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	1.64 492	0.52 338	0.51 358	1.37 511	0.52 333	0.45 327

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

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

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

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

MyStereo8	0.71 341	3.92 523	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

AEACV	1.12 422	0.52 221	3.12 569	3.24 523	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	3.01 550	3.88 573	0.71 383	0.60 384	0.80 370	0.48 337

CFNet_RVC	2.38 542	8.71 573	0.38 257	9.33 592	0.42 343	0.56 357	0.42 333	0.60 357	0.38 305	0.62 367	0.42 340	0.56 360	7.29 597	0.62 362	0.42 328	0.53 326	0.37 262	0.49 349	0.34 294	8.30 594	6.87 599

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

MonSter	0.60 317	0.64 242	0.52 328	0.62 312	0.44 346	2.07 518	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

test-3	0.98 405	4.13 527	1.85 530	1.85 474	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	1.68 493	1.81 528	0.40 288	0.43 348	0.66 348	0.50 345

DispNO	1.00 406	0.63 240	0.43 285	3.45 534	0.44 346	0.65 372	0.43 335	0.64 362	0.43 336	0.64 370	0.43 342	0.64 371	3.03 555	0.64 367	0.43 331	4.55 565	0.43 300	0.63 373	0.43 348	0.63 346	0.43 322

MyStereo05	0.80 361	4.12 525	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

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

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

PA-Net	11.80 600	223.51 626	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.
HH	0.71 341	2.54 469	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	2.54 469	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

tt45	1.04 416	0.88 267	1.36 491	0.92 353	1.03 446	1.51 499	0.79 412	0.70 370	0.88 424	0.74 384	0.90 427	1.60 500	0.72 400	1.60 497	0.75 408	0.91 383	0.78 387	1.52 508	0.79 420	1.14 413	1.32 505

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

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

iGMRVC	0.84 377	2.85 493	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

4D-IteraStereo	0.78 357	3.13 499	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

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	4.15 528	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

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

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

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

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

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

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

PAM_32	0.64 326	2.38 463	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

DCRE	0.84 377	1.89 422	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

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

UDG	0.80 361	2.21 447	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

MoCha-V2	2.11 518	26.97 604	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

DDUNet	0.81 366	2.45 467	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

CFNet-RSSM	0.91 392	4.89 538	0.34 240	0.44 255	1.07 448	1.62 503	1.40 516	0.91 391	0.35 289	1.60 495	1.39 516	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

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

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

test_xeample3	1.10 419	1.81 415	0.61 346	0.84 343	0.49 363	0.77 382	0.66 381	0.92 394	1.40 516	0.68 376	0.46 350	0.78 389	0.54 368	1.72 502	1.48 518	1.34 473	1.52 505	1.35 501	1.67 536	1.33 477	1.55 518

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

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

ToySt	0.92 394	2.11 438	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
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	1.48 461	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

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

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

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

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

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	1.01 440	1.01 405	1.01 430

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

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

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	1.43 518	1.18 437	1.35 510	0.98 412	0.52 364	0.91 399	0.85 419	0.72 361	1.46 501	0.83 403	0.98 434	0.68 350	1.41 513

GLC_STEREO	1.07 417	1.01 306	1.06 413	1.07 375	1.05 447	1.06 422	1.08 440	1.08 415	1.05 446	1.07 424	1.06 442	1.08 427	1.05 430	1.06 426	1.10 439	1.07 406	1.09 417	1.05 435	1.05 441	1.06 409	1.12 437

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
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	7.00 600	0.70 399	1.10 409	0.70 374	1.10 436	0.70 408	1.10 411	0.70 390

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	1.09 431	0.99 411	0.45 333	1.04 404	0.73 381	0.95 423	0.74 415	0.94 397	0.46 328

Wavelet-MonSter	1.00 406	1.21 381	0.76 382	1.94 478	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

RP	2.33 536	25.00 597	1.13 416	1.15 385	1.15 452	1.10 428	1.15 445	1.15 420	1.15 448	1.12 432	1.15 445	1.09 429	1.13 433	1.10 432	1.15 444	1.11 414	1.09 417	1.16 439	1.12 444	1.16 417	1.17 446

NCC-stereo	2.36 538	25.52 599	1.17 421	1.15 385	1.17 457	1.11 431	1.11 441	1.15 420	1.16 449	1.10 426	1.16 448	1.10 431	1.15 436	1.14 437	1.13 442	1.09 407	1.11 421	1.15 438	1.16 448	1.17 422	1.17 446

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	1.01 430

edge stereo	2.43 543	27.07 605	1.14 417	1.06 374	1.14 451	1.08 425	1.17 448	1.16 423	1.14 447	1.10 426	1.16 448	1.09 429	1.16 440	1.10 432	1.16 447	1.10 409	1.11 421	1.16 439	1.19 450	1.13 412	1.11 435

RGC	2.36 538	25.48 598	1.19 425	1.15 385	1.15 452	1.10 428	1.16 447	1.17 425	1.16 449	1.12 432	1.16 448	1.11 435	1.13 433	1.09 430	1.18 449	1.10 409	1.15 426	1.16 439	1.12 444	1.14 413	1.12 437

Nwc_Net	2.37 540	25.95 601	1.15 419	1.14 383	1.15 452	1.08 425	1.14 444	1.17 425	1.16 449	1.14 435	1.15 445	1.08 427	1.15 436	1.11 434	1.14 443	1.10 409	1.11 421	1.16 439	1.09 443	1.16 417	1.15 442

Abc-Net	2.32 535	24.75 596	1.14 417	1.17 391	1.17 457	1.11 431	1.15 445	1.17 425	1.21 501	1.08 425	1.16 448	1.12 436	1.14 435	1.09 430	1.17 448	1.09 407	1.16 427	1.17 443	1.17 449	1.16 417	1.11 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
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

AF-Net	2.37 540	25.71 600	1.17 421	1.13 382	1.15 452	1.15 435	1.18 449	1.19 428	1.16 449	1.10 426	1.15 445	1.10 431	1.18 441	1.12 436	1.15 444	1.10 409	1.10 420	1.17 443	1.15 446	1.16 417	1.12 437

stereogan	2.33 536	24.38 595	1.18 423	1.18 392	1.18 459	1.14 434	1.18 449	1.19 428	1.19 455	1.14 435	1.18 452	1.14 437	1.18 441	1.14 437	1.18 449	1.14 417	1.14 425	1.19 447	1.19 450	1.15 415	1.19 450

DisPM	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

CrosDoStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

PFNet+	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

LCNet	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

HHNet	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

Patchmatch Stereo++	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451
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	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

STrans-v2	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

TransformOpticalFlow	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

OMP-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

IIG-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

NF-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

OCTAStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

PSM-softLoss	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

KMStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

NRIStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

PSM-adaLoss	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

PSM-AAD	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

FTStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

ROB_FTStereo_v2	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

ROB_FTStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

Consistency-Raft	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

KYRaft	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

HUI-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

ASMatch	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

DeepStereo_LL	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

DEmStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

SST-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

THIR-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

RAFT_R40	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

DRaft	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

PFNet	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

GrayStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

RE-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

Pruner-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

TVStereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

DeepStereo_RVC	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

RAFT-RH_RVC	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

IRAFT_RVC	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

RAFT-345	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

iRAFT	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

CRE-IMP	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

GMM-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

RAFT-IKP	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

Prome-Stereo	1.20 425	1.20 335	1.20 428	1.20 394	1.20 460	1.20 437	1.20 451	1.20 431	1.20 456	1.20 439	1.20 453	1.20 442	1.20 443	1.20 442	1.20 453	1.20 420	1.20 432	1.20 448	1.20 453	1.20 426	1.20 451

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	1.24 504	1.96 507	2.05 561	1.91 508	1.30 496	1.27 490	1.08 438	0.80 369	0.60 351	0.58 368	0.41 339	0.68 350	0.54 356

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
S-Stereo	2.51 545	26.86 603	1.23 477	1.22 439	1.22 508	1.24 485	1.25 500	1.22 477	1.24 504	1.21 484	1.24 501	1.19 441	1.27 493	1.19 441	1.24 500	1.19 419	1.20 432	1.25 495	1.19 450	1.24 474	1.23 499

FAT-Stereo	2.46 544	26.05 602	1.23 477	1.23 441	1.22 508	1.20 437	1.24 499	1.23 479	1.23 503	1.19 438	1.22 499	1.21 487	1.24 491	1.20 442	1.24 500	1.21 465	1.17 430	1.22 494	1.25 503	1.20 426	1.24 500

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	1.27 475	0.27 214

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

PS-NSSS	1.38 480	1.39 398	1.34 481	1.34 454	1.35 510	1.38 493	1.37 514	1.35 484	1.38 515	1.34 487	1.34 509	1.39 494	1.38 504	1.70 501	1.40 515	1.36 476	1.36 494	1.36 503	1.37 511	1.37 479	1.36 510

MM-Stereo_test2	1.20 425	1.85 418	1.05 412	1.46 460	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	1.37 478	1.06 410	1.33 498	0.93 433	1.29 476	0.89 416

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 477	1.35 396	1.35 483	1.35 455	1.35 510	1.35 489	1.35 507	1.36 485	1.35 512	1.36 489	1.35 510	1.36 492	1.36 501	1.36 491	1.35 511	1.35 474	1.35 493	1.35 501	1.35 508	1.35 478	1.35 509

CC-Net-ROB	1.36 478	1.33 395	1.33 480	1.36 456	1.38 513	1.36 491	1.33 505	1.37 487	1.34 509	1.35 488	1.36 512	1.38 493	1.34 499	1.38 493	1.38 514	1.35 474	1.38 497	1.33 498	1.35 508	1.43 481	1.34 508

RASNet	1.49 481	1.65 406	1.45 499	1.38 458	1.43 516	1.47 498	1.36 509	1.38 488	1.36 513	1.39 490	1.60 526	1.45 497	1.45 507	1.51 496	2.21 556	1.53 488	1.36 494	1.36 503	1.36 510	1.66 490	1.36 510

MM-Stereo_test3	1.27 475	2.07 434	1.18 423	1.60 467	1.02 445	1.45 497	1.01 436	1.40 489	1.04 445	1.44 492	1.03 441	1.46 498	1.02 429	1.44 495	1.02 436	1.51 487	1.12 424	1.32 497	0.98 434	1.38 480	0.97 423

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	1.09 443	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

DPSMNet_ROB	1.60 484	1.59 405	1.70 513	1.59 464	1.59 522	1.61 501	1.61 525	1.60 491	1.60 522	1.62 501	1.59 525	1.60 500	1.60 510	1.60 497	1.59 522	1.59 489	1.60 515	1.59 509	1.59 528	1.59 486	1.59 523

FlowAnything_test	1.02 414	1.72 409	0.71 371	1.59 464	0.70 403	1.61 501	0.69 395	1.61 492	0.70 400	1.60 495	0.70 405	1.61 503	0.69 393	1.61 499	0.70 399	0.81 372	0.58 348	0.81 398	0.55 375	0.81 373	0.56 364

FlowAnything	1.02 414	1.71 408	0.72 374	1.59 464	0.69 401	1.60 500	0.69 395	1.61 492	0.70 400	1.60 495	0.69 403	1.60 500	0.69 393	1.61 499	0.69 393	0.81 372	0.58 348	0.81 398	0.56 379	0.82 375	0.56 364

CFNet-ft	0.55 313	1.57 404	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.53 559	1.61 492	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	1.56 485	1.24 500

11t	1.27 475	2.70 478	1.34 481	1.32 453	0.89 428	1.30 488	1.34 506	1.64 495	0.57 371	1.45 493	0.72 413	1.05 426	1.29 495	1.07 429	1.29 507	1.49 484	1.02 408	0.97 426	1.15 446	1.48 482	1.31 504

IGEVStereo-DCA	1.77 489	4.21 529	1.84 528	2.49 503	2.11 555	2.54 541	1.36 509	1.65 496	1.17 453	2.75 550	1.90 544	2.54 536	1.15 436	0.94 405	1.11 440	1.50 485	1.32 481	0.96 424	1.46 520	1.49 483	0.88 414

rrr	1.77 489	4.21 529	1.84 528	2.49 503	2.11 555	2.54 541	1.36 509	1.65 496	1.17 453	2.75 550	1.90 544	2.54 536	1.15 436	0.94 405	1.11 440	1.50 485	1.32 481	0.96 424	1.46 520	1.49 483	0.88 414

HBP-ISP	1.24 473	1.72 409	1.65 511	1.15 385	0.76 417	1.40 495	0.88 421	1.67 498	1.02 444	1.69 502	1.38 515	1.69 504	1.21 489	1.87 509	1.21 498	1.05 405	0.79 388	0.97 426	0.80 422	1.19 425	0.75 402

ours_stereo	1.20 425	1.21 381	0.90 397	1.64 472	1.11 450	1.35 489	0.67 385	1.76 499	0.93 431	1.70 503	1.10 444	1.39 494	0.75 404	1.41 494	0.81 417	1.60 491	1.03 409	1.33 498	1.00 436	1.61 487	0.72 395

2.5w	2.01 508	2.40 464	1.37 493	3.28 525	2.01 549	2.71 546	1.43 522	1.82 500	1.83 542	1.90 506	1.41 517	2.71 545	1.35 500	2.71 545	1.85 543	2.66 544	1.53 506	1.64 510	1.23 500	2.53 532	1.87 543

1w_stereo	2.05 516	2.32 454	1.35 483	3.74 547	2.01 549	2.73 549	1.42 519	1.88 501	1.93 552	2.03 515	1.28 505	2.71 545	1.99 540	2.72 547	1.72 532	2.20 517	1.32 481	1.87 519	1.86 547	2.45 521	1.54 517

GANetREF_RVC	1.55 482	1.94 431	1.22 475	1.88 475	1.21 506	1.88 507	1.22 497	1.88 501	1.22 502	1.88 504	1.22 499	1.88 506	1.22 490	1.89 510	1.22 499	1.87 499	1.22 479	1.88 522	1.22 499	1.88 499	1.22 497
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
ccs_rob	2.79 553	10.17 585	0.32 224	10.00 598	0.33 282	0.49 326	0.33 269	1.90 503	0.32 269	0.51 340	0.33 279	0.49 323	9.24 601	0.49 322	0.33 265	0.41 274	9.82 601	0.41 305	0.28 240	9.34 599	0.29 232

3.25w	2.04 514	2.20 445	1.48 501	3.03 517	2.17 559	2.63 545	1.39 515	1.96 504	1.95 553	1.96 507	1.37 513	2.71 545	1.96 537	2.71 545	1.73 537	2.26 520	1.32 481	1.87 519	1.87 548	2.51 528	1.63 528

MFMNet_re	1.81 492	1.91 425	1.71 515	1.95 480	1.70 533	1.95 512	1.70 530	1.96 504	1.74 535	1.97 509	1.72 534	1.95 509	1.71 518	1.97 513	1.71 530	1.86 497	1.62 516	1.85 515	1.66 535	1.86 498	1.64 529

SPS-STEREO	1.59 483	1.91 425	1.21 474	1.94 478	1.20 460	2.00 515	1.23 498	1.99 506	1.24 504	2.00 512	1.25 502	2.03 516	1.26 492	2.00 514	1.29 507	1.90 503	1.18 431	1.89 523	1.21 498	1.89 500	1.20 451
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IGEV	2.02 509	2.20 445	1.82 524	2.90 515	2.16 557	2.41 531	1.25 500	2.00 507	1.98 554	1.99 511	1.31 507	2.72 549	1.93 534	2.67 544	1.69 529	2.26 520	1.32 481	1.83 514	1.87 548	2.53 532	1.61 526

3.5w_stereo	2.03 511	2.72 482	1.35 483	3.41 532	1.57 520	2.72 547	1.49 523	2.01 508	1.34 509	2.15 522	1.61 528	2.63 542	1.36 501	2.72 547	1.99 554	2.66 544	1.58 511	1.68 512	1.24 501	2.53 532	1.87 543

3w_stereo	2.04 514	2.24 449	1.70 513	3.15 520	2.18 561	2.49 535	1.26 502	2.03 509	1.98 554	1.98 510	1.33 508	2.72 549	1.99 540	2.59 539	1.72 532	2.22 519	1.33 488	1.85 515	1.88 553	2.50 527	1.58 522

MM-Stereo_test1	1.80 491	3.41 506	1.52 506	2.12 485	1.41 515	2.04 516	1.41 517	2.05 510	1.46 519	2.04 516	1.41 517	2.05 517	1.42 506	2.05 515	1.43 517	2.04 511	1.54 508	1.94 524	1.38 513	1.99 502	1.33 506

4.5_new	2.00 501	1.84 417	1.98 541	2.77 510	2.16 557	2.27 523	1.28 504	2.09 511	1.98 554	2.01 513	1.28 505	2.71 545	1.98 538	2.51 536	1.65 525	2.26 520	1.33 488	1.87 519	1.87 548	2.49 525	1.60 524

ff7	1.68 485	2.68 475	1.35 483	0.97 365	0.89 428	1.84 504	2.15 554	2.12 512	1.80 539	2.05 517	1.56 522	2.33 523	2.12 545	2.23 520	2.25 557	1.31 470	1.07 411	1.48 505	1.41 514	0.90 385	1.04 432

ffff	1.68 485	2.68 475	1.35 483	0.97 365	0.89 428	1.84 504	2.15 554	2.12 512	1.80 539	2.05 517	1.56 522	2.33 523	2.12 545	2.23 520	2.25 557	1.31 470	1.07 411	1.48 505	1.41 514	0.90 385	1.04 432

ccc-4	1.68 485	2.68 475	1.35 483	0.97 365	0.89 428	1.84 504	2.15 554	2.12 512	1.80 539	2.05 517	1.56 522	2.33 523	2.12 545	2.23 520	2.25 557	1.31 470	1.07 411	1.48 505	1.41 514	0.90 385	1.04 432

MC-Stereo	1.76 488	2.96 494	1.37 493	2.14 486	1.37 512	2.14 521	1.36 509	2.14 515	1.37 514	2.14 521	1.37 513	2.14 518	1.37 503	2.14 519	1.37 513	1.97 507	1.32 481	1.97 525	1.32 507	1.98 501	1.33 506

3.25w_new	2.03 511	2.72 482	1.35 483	3.33 530	1.57 520	2.72 547	1.53 524	2.15 516	1.33 508	2.15 522	1.60 526	2.63 542	1.30 496	2.72 547	1.99 554	2.67 546	1.53 506	1.75 513	1.25 503	2.53 532	1.87 543

RAFT_CTSACE	1.92 494	3.71 513	1.72 516	1.88 475	1.72 534	2.04 516	1.42 519	2.18 517	1.89 550	2.02 514	1.97 550	1.95 509	2.06 544	1.93 511	1.62 523	1.76 494	1.66 519	2.02 526	1.73 544	1.73 493	1.43 515

4w-stereo	2.02 509	2.72 482	1.44 498	3.36 531	1.59 522	2.48 534	1.72 531	2.28 518	1.24 504	2.24 524	1.65 530	2.56 538	1.32 498	2.39 530	1.98 553	2.67 546	1.51 504	1.66 511	1.24 501	2.53 532	1.88 546

NCCL2	2.28 534	2.27 450	2.28 547	2.28 495	2.28 562	2.27 523	2.29 557	2.28 518	2.28 560	2.27 525	2.28 562	2.28 519	2.27 548	2.27 523	2.28 561	2.28 524	2.28 547	2.27 533	2.29 561	2.27 512	2.29 551

TRStereo	2.00 501	2.13 439	1.85 530	2.27 492	1.84 538	2.28 525	1.84 534	2.29 520	1.86 544	2.30 526	1.87 539	2.30 520	1.87 528	2.08 516	1.72 532	2.08 512	1.72 522	2.08 528	1.72 541	2.08 504	1.72 534

XX-Stereo	2.00 501	2.13 439	1.85 530	2.27 492	1.84 538	2.28 525	1.84 534	2.29 520	1.86 544	2.30 526	1.87 539	2.30 520	1.87 528	2.08 516	1.72 532	2.08 512	1.72 522	2.08 528	1.72 541	2.08 504	1.72 534

EAI-Stereo	2.00 501	2.13 439	1.85 530	2.27 492	1.84 538	2.28 525	1.84 534	2.29 520	1.86 544	2.30 526	1.87 539	2.30 520	1.87 528	2.08 516	1.72 532	2.08 512	1.72 522	2.08 528	1.72 541	2.08 504	1.72 534

STTStereo	3.73 562	30.40 609	2.37 551	2.39 499	2.31 564	2.35 528	2.33 558	2.29 520	2.42 561	2.32 530	2.34 563	2.33 523	2.36 549	2.30 525	2.27 560	2.35 531	2.22 546	2.31 536	2.22 558	2.29 514	2.34 555

GANet-RSSM	0.75 349	1.91 425	0.14 126	0.47 263	0.14 158	0.21 173	3.21 580	2.30 524	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	2.13 507	2.12 547

MonStereo1	1.94 495	2.77 488	1.52 506	3.73 546	1.51 519	2.13 520	1.42 519	2.32 525	1.52 520	2.31 529	1.50 520	2.53 533	1.59 509	2.34 527	1.56 520	1.91 504	1.36 494	1.86 518	1.31 506	2.07 503	1.53 516

MonStereo	2.17 520	2.41 465	1.49 505	2.67 507	1.67 527	2.60 544	2.04 552	2.32 525	1.76 536	2.44 534	1.68 532	2.50 531	1.69 516	2.38 528	1.80 540	2.28 524	1.78 525	2.63 552	2.14 556	3.47 544	1.68 532

AIO_test	2.18 522	2.09 437	2.04 545	2.42 500	2.01 549	2.47 533	1.94 544	2.34 527	2.03 558	2.56 540	1.94 547	2.43 529	1.94 535	2.41 531	1.87 547	2.39 534	2.10 542	2.35 540	1.91 554	2.25 511	2.19 549

AIO_rvc	2.18 522	2.34 459	1.87 534	2.32 496	1.94 547	2.40 530	1.89 542	2.37 528	2.07 559	2.52 539	1.95 549	2.44 530	1.99 540	2.41 531	1.89 549	2.32 529	2.09 541	2.24 532	2.18 557	2.21 508	2.23 550

HUF	2.18 522	2.30 452	1.99 544	2.34 498	2.02 552	2.41 531	2.06 553	2.38 529	1.89 550	2.36 531	1.85 537	2.56 538	1.98 538	2.31 526	1.97 552	2.30 527	2.03 540	2.30 535	2.11 555	2.23 509	2.16 548

asd	2.18 522	2.77 488	1.58 508	3.59 540	2.00 548	2.58 543	1.85 537	2.39 530	1.71 528	2.47 536	1.97 550	2.59 540	1.61 511	2.56 537	1.79 539	2.51 541	1.99 532	2.11 531	1.62 532	2.36 517	1.60 524

2.25w	2.00 501	1.86 420	1.98 541	2.95 516	2.17 559	2.26 522	1.35 507	2.42 531	2.00 557	2.07 520	1.27 504	2.53 533	1.99 540	2.29 524	1.49 519	2.21 518	1.32 481	1.85 515	1.87 548	2.52 529	1.62 527

FBW_ROB	2.12 519	2.46 468	1.77 518	2.49 503	1.79 537	2.38 529	1.83 533	2.46 532	1.78 538	2.48 537	1.97 550	2.40 528	1.78 525	2.42 533	1.83 541	2.31 528	1.85 530	2.38 541	1.82 546	2.35 516	1.84 539

qwe	2.18 522	2.60 472	1.58 508	3.83 548	1.90 546	2.53 539	1.90 543	2.48 533	1.73 533	2.37 532	1.92 546	2.53 533	1.68 514	2.56 537	1.83 541	2.52 543	1.87 531	2.07 527	1.68 538	2.32 515	1.71 533

monsterstereo	2.20 528	2.33 455	1.95 539	3.65 542	2.07 554	2.49 535	1.61 525	2.48 533	1.83 542	2.45 535	1.61 528	2.67 544	1.86 527	2.64 541	1.94 550	2.48 540	1.66 519	2.34 538	1.68 538	2.40 518	1.86 541

monsters	2.18 522	2.41 465	1.96 540	3.47 535	2.03 553	2.53 539	1.64 527	2.48 533	1.73 533	2.40 533	1.50 520	2.62 541	1.94 535	2.59 539	1.94 550	2.44 536	1.57 510	2.28 534	1.87 548	2.42 519	1.86 541

UDGNet	2.23 532	5.40 550	1.72 516	2.48 502	1.69 530	2.51 538	1.69 529	2.51 536	1.72 532	2.50 538	1.69 533	2.52 532	1.69 516	2.50 535	1.68 528	2.41 535	1.70 521	2.42 543	1.69 540	2.42 519	1.64 529

4.25w-stereo	1.98 496	2.72 482	1.46 500	3.47 535	1.43 516	2.07 518	1.98 545	2.53 537	1.52 520	2.71 543	1.98 556	1.81 505	1.62 512	1.96 512	1.36 512	1.88 502	2.00 533	2.53 549	1.61 530	1.74 494	1.15 442

cf-r	0.66 329	2.17 443	0.12 102	0.18 130	0.12 153	0.18 155	2.70 563	2.60 538	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	1.81 497	1.74 537

asda	2.17 520	2.54 469	1.81 519	3.47 535	1.78 536	2.50 537	1.86 538	2.61 539	1.68 524	2.61 541	1.83 536	2.37 527	1.73 520	2.44 534	1.88 548	2.51 541	1.84 529	2.34 538	1.62 532	2.23 509	1.77 538

4.25_new	2.00 501	2.33 455	1.82 524	3.32 528	1.69 530	1.95 512	1.99 548	2.72 540	1.71 528	2.72 544	1.97 550	2.01 514	1.74 522	1.77 504	1.28 505	2.18 515	2.01 535	2.48 547	1.58 526	1.65 488	1.17 446

4.5w_new	2.00 501	2.33 455	1.82 524	3.32 528	1.69 530	1.95 512	1.99 548	2.72 540	1.71 528	2.72 544	1.97 550	2.01 514	1.74 522	1.77 504	1.28 505	2.18 515	2.01 535	2.48 547	1.58 526	1.65 488	1.17 446

4.5w-stereo	1.99 497	2.33 455	1.81 519	3.28 525	1.68 529	1.94 509	1.99 548	2.72 540	1.70 527	2.72 544	1.99 559	1.97 511	1.68 514	1.76 503	1.29 507	1.91 504	2.02 539	2.53 549	1.61 530	1.75 495	1.16 445

2.75w_new	1.99 497	2.34 459	1.81 519	3.14 519	1.62 524	1.94 509	1.99 548	2.72 540	1.71 528	2.72 544	1.99 559	1.90 507	1.73 520	1.82 508	1.29 507	2.37 532	2.01 535	2.31 536	1.42 517	1.77 496	1.22 497

3.75w	1.99 497	2.31 453	1.83 527	3.16 521	1.65 526	1.93 508	1.98 545	2.72 540	1.68 524	2.73 549	1.97 550	2.00 513	1.72 519	1.81 507	1.25 503	2.27 523	2.01 535	2.38 541	1.42 517	1.71 492	1.24 500

2w_stereo	1.99 497	2.36 462	1.81 519	3.24 523	1.67 527	1.94 509	1.98 545	2.72 540	1.68 524	2.72 544	1.94 547	1.98 512	1.74 522	1.79 506	1.27 504	1.95 506	2.00 533	2.53 549	1.60 529	1.68 491	1.15 442

sCroCo_RVC	2.10 517	2.76 486	1.92 538	2.78 513	1.39 514	2.73 549	1.41 517	2.73 546	1.40 516	2.77 555	1.41 517	2.74 551	1.40 505	2.74 550	1.40 515	2.72 548	1.42 499	2.72 553	1.44 519	2.79 539	1.42 514

LGtest1	2.22 529	2.70 478	1.89 535	2.76 509	1.86 541	2.75 551	1.86 538	2.75 547	1.86 544	2.75 550	1.86 538	2.77 554	1.87 528	2.75 551	1.86 544	2.46 537	1.58 511	2.45 544	1.56 522	2.45 521	1.56 519

LG-G_1	2.22 529	2.71 480	1.89 535	2.77 510	1.87 544	2.75 551	1.87 540	2.76 548	1.87 548	2.75 550	1.87 539	2.76 552	1.87 528	2.75 551	1.86 544	2.47 538	1.58 511	2.45 544	1.57 523	2.45 521	1.57 520

LG-G	2.22 529	2.71 480	1.89 535	2.77 510	1.87 544	2.75 551	1.87 540	2.76 548	1.87 548	2.75 550	1.87 539	2.76 552	1.87 528	2.75 551	1.86 544	2.47 538	1.58 511	2.45 544	1.57 523	2.45 521	1.57 520

GwcNet-RSSM	0.77 354	2.77 488	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.67 562	2.78 550	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	2.52 529	2.31 552

PSMNet-RSSM	0.77 354	2.76 486	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.20 163	2.66 561	2.79 551	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	2.52 529	2.31 552

hitnet-ft	0.79 358	2.78 491	0.14 126	0.20 136	0.14 158	0.21 173	2.89 564	2.80 552	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	2.54 537	2.33 554

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 590	50.87 619	2.78 556	2.87 514	2.71 566	2.78 554	0.47 348	2.88 553	2.86 566	1.89 505	2.67 565	2.79 555	2.79 554	2.78 554	2.83 563	2.82 549	2.82 552	2.83 554	2.77 565	2.83 540	2.76 560
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSMDNet	2.65 548	10.14 584	0.33 230	9.74 595	0.32 270	0.87 393	0.33 269	2.95 554	0.68 391	0.49 319	0.34 287	0.49 323	5.70 592	0.49 322	0.33 265	0.42 288	9.57 598	0.41 305	0.31 275	8.36 595	0.65 382

plain	1.88 493	3.16 500	0.64 350	3.10 518	0.65 393	3.10 556	0.64 378	3.12 555	0.65 382	3.10 556	0.65 390	3.11 556	0.65 378	3.12 555	0.65 374	3.12 551	0.65 360	3.13 555	0.65 397	3.13 542	0.65 382

MIF-Stereo (partial)	2.58 547	3.31 505	0.66 354	3.18 522	0.66 396	3.18 557	0.66 381	3.21 556	0.67 385	3.19 557	0.66 392	3.19 557	0.66 381	3.31 559	0.68 385	5.09 582	1.79 527	8.23 601	1.67 536	6.18 585	1.38 512

Anonymous3	2.55 546	3.26 504	1.65 511	3.28 525	1.63 525	3.24 558	1.68 528	3.27 557	1.66 523	3.28 558	1.67 531	3.25 558	1.66 513	3.27 557	1.64 524	3.26 552	1.65 518	3.30 557	1.65 534	4.95 576	1.65 531

NLSM1	2.93 555	3.24 503	2.57 555	4.04 549	2.66 565	3.30 560	2.55 560	3.29 558	2.55 562	3.35 560	2.48 564	3.28 559	2.47 550	3.34 560	2.49 562	3.26 552	2.55 551	3.13 555	2.57 564	3.00 541	2.46 558

PCWNet_CMD	2.80 554	9.82 581	0.32 224	10.09 599	0.32 270	0.49 326	0.33 269	3.34 559	0.33 276	0.49 319	0.33 279	0.49 323	8.73 598	0.48 316	0.33 265	0.41 274	9.22 597	0.42 316	0.29 250	9.55 600	0.31 254

UniTT-Stereo	2.03 511	3.43 507	0.72 374	3.42 533	0.73 408	3.27 559	0.68 389	3.38 560	0.69 396	3.29 559	0.72 413	3.28 559	0.70 395	3.35 561	0.68 385	3.39 554	0.68 367	3.31 558	0.69 406	3.37 543	0.73 398

Sa-1000	4.34 580	8.37 569	6.84 593	6.98 584	4.45 595	3.58 561	3.00 565	3.42 561	3.39 581	2.61 541	4.00 590	3.83 565	4.01 583	3.90 565	3.90 586	5.98 589	5.62 584	3.76 564	2.34 562	4.35 556	2.47 559

test_5	4.62 584	7.55 565	6.23 589	6.32 579	3.40 583	5.29 591	3.50 583	3.53 562	4.11 591	4.28 568	4.47 594	4.26 571	4.38 586	3.68 563	3.24 576	5.89 587	5.60 583	4.84 586	3.50 583	4.33 555	3.93 591

DPSNet	3.66 560	3.60 509	3.62 576	3.63 541	3.64 587	3.65 563	3.65 586	3.66 563	3.67 583	3.67 562	3.65 584	3.67 563	3.66 572	3.66 562	3.68 581	3.68 557	3.66 571	3.67 562	3.68 587	3.67 545	3.67 584

RAStereo	2.23 532	3.64 510	0.76 382	3.65 542	0.86 426	3.66 564	0.76 409	3.67 564	0.81 422	3.66 561	0.76 419	3.66 562	0.77 407	3.68 563	0.77 411	3.68 557	0.77 386	3.69 563	0.77 417	3.70 546	0.77 406

SA	4.33 579	7.35 563	6.85 594	5.96 577	4.09 592	3.59 562	3.15 579	3.82 565	2.64 563	3.91 563	3.85 587	3.57 561	2.72 553	3.13 556	4.03 588	7.09 596	6.86 591	3.57 560	3.12 577	3.85 547	3.51 583

test_3	5.01 589	8.86 575	7.77 597	8.09 587	2.76 567	4.13 569	4.05 592	3.88 566	3.76 587	4.33 569	4.13 591	3.71 564	3.91 580	4.21 570	4.06 589	7.93 597	7.69 594	4.53 569	3.91 590	4.17 553	4.29 593

TestStereo1	4.60 581	8.41 570	6.44 591	6.86 582	3.79 589	3.97 566	3.78 588	3.99 567	3.74 585	3.97 564	3.52 582	3.94 566	3.58 569	3.98 566	3.72 583	6.82 593	6.50 589	3.76 564	3.66 585	3.90 548	3.74 587

SA-5K	4.60 581	8.41 570	6.44 591	6.86 582	3.79 589	3.97 566	3.78 588	3.99 567	3.74 585	3.97 564	3.52 582	3.94 566	3.58 569	3.98 566	3.72 583	6.82 593	6.50 589	3.76 564	3.66 585	3.90 548	3.74 587

test_4	4.88 587	8.13 568	6.98 595	7.46 585	4.44 594	4.25 570	3.85 590	4.04 569	3.92 589	4.13 567	3.91 588	4.18 570	3.84 579	4.14 569	4.06 589	7.01 595	7.13 592	4.53 569	3.72 588	4.09 552	3.72 585

NLCSM	3.67 561	4.08 524	3.19 572	4.80 565	3.26 580	3.99 568	3.24 581	4.25 570	3.18 579	4.09 566	3.27 579	4.14 568	3.18 567	4.13 568	3.28 577	4.06 559	3.10 561	3.85 567	3.14 578	3.91 551	3.27 580

raft_robust	4.71 585	7.75 567	5.40 588	6.81 581	3.31 581	4.28 571	4.20 593	4.32 571	4.37 594	4.35 570	4.35 593	4.14 568	3.75 576	4.30 572	4.20 591	6.67 592	6.37 587	3.36 559	4.24 595	4.86 574	3.25 579

RAFT+CT+SA	4.28 577	7.62 566	4.91 583	5.55 574	2.28 562	3.09 555	3.64 585	4.49 572	3.07 572	4.80 584	3.35 580	4.77 587	3.70 574	4.29 571	3.05 566	5.58 585	5.98 586	3.58 561	3.78 589	4.26 554	3.72 585

cross-raft	4.83 586	7.52 564	6.43 590	6.63 580	3.96 591	4.51 572	3.99 591	4.49 572	3.96 590	4.52 571	3.96 589	4.50 572	3.97 582	4.50 573	3.97 587	6.65 591	6.44 588	4.33 568	3.92 591	4.35 556	3.91 590

rvit_0105_6	3.87 567	5.73 557	3.10 568	4.69 563	3.12 578	4.54 574	3.02 567	4.56 574	3.04 567	4.54 575	3.03 568	4.54 573	3.04 558	4.56 574	3.05 566	4.58 569	3.05 554	4.58 573	3.05 569	4.58 561	3.05 565

rvit_105_1	3.83 563	5.22 543	3.01 558	4.53 553	3.01 568	4.51 572	3.01 566	4.56 574	3.04 567	4.53 573	3.03 568	4.55 575	3.03 555	4.56 574	3.04 564	4.57 566	3.05 554	4.57 571	3.05 569	4.57 560	3.05 565

rvit_stereo_0081	3.83 563	5.23 544	3.01 558	4.53 553	3.03 570	4.55 578	3.02 567	4.56 574	3.04 567	4.52 571	3.02 566	4.54 573	3.03 555	4.56 574	3.04 564	4.57 566	3.05 554	4.57 571	3.05 569	4.58 561	3.05 565

rvit_stereo_0082	3.86 565	5.82 558	3.01 558	4.53 553	3.03 570	4.54 574	3.02 567	4.56 574	3.04 567	4.53 573	3.02 566	4.55 575	3.04 558	4.57 577	3.05 566	4.57 566	3.05 554	4.58 573	3.05 569	4.58 561	3.06 568

rvit_stereo_0080	3.89 568	5.70 555	3.04 563	4.54 556	3.03 570	4.56 579	3.05 573	4.60 578	3.07 572	4.58 578	3.06 571	4.59 577	3.06 560	4.61 578	3.08 570	4.63 571	3.09 559	4.64 577	3.10 574	4.65 565	3.10 572

whm_eth	3.89 568	5.70 555	3.04 563	4.54 556	3.03 570	4.56 579	3.05 573	4.60 578	3.07 572	4.58 578	3.06 571	4.59 577	3.06 560	4.61 578	3.08 570	4.63 571	3.09 559	4.64 577	3.10 574	4.65 565	3.10 572

rvit_0105_3	3.91 570	5.33 547	3.06 566	4.60 561	3.07 576	4.60 581	3.06 575	4.62 580	3.08 575	4.60 580	3.07 574	4.62 582	3.08 562	4.67 582	3.10 573	4.70 574	3.11 562	4.77 584	3.19 581	4.77 570	3.14 576

rvit_stereo_0081_aga	3.86 565	5.33 547	3.02 561	4.55 559	3.04 574	4.54 574	3.02 567	4.64 581	3.06 571	4.54 575	3.04 570	4.62 582	3.08 562	4.62 580	3.07 569	4.58 569	3.06 558	4.60 575	3.08 573	4.63 564	3.07 569

rvit_stereo_0083	3.92 572	5.30 546	3.06 566	4.61 562	3.09 577	4.67 583	3.08 576	4.66 582	3.09 576	4.62 581	3.10 576	4.66 585	3.11 564	4.67 582	3.16 575	4.72 576	3.16 565	4.77 584	3.11 576	4.66 567	3.11 574

rvit_stereo_ft	3.93 573	5.44 552	3.05 565	4.59 560	3.06 575	4.61 582	3.08 576	4.67 583	3.12 577	4.63 582	3.10 576	4.65 584	3.11 564	4.69 584	3.13 574	4.70 574	3.14 564	4.71 582	3.15 579	4.74 568	3.16 577

rvit_0105_4	3.91 570	5.47 554	3.02 561	4.54 556	3.02 569	4.54 574	3.03 571	4.75 584	3.17 578	4.57 577	3.06 571	4.61 581	3.16 566	4.65 581	3.09 572	4.66 573	3.11 562	4.68 580	3.18 580	4.81 571	3.16 577

TestStereo	4.88 587	4.75 535	4.79 582	4.87 568	4.92 596	4.81 589	4.90 596	4.78 585	4.77 595	4.87 586	4.89 595	4.90 590	4.91 588	4.99 589	4.79 593	4.98 579	4.87 580	4.87 587	4.92 597	5.00 577	5.00 594

MLG-Stereo_test2	4.28 577	5.46 553	3.69 577	4.86 567	3.72 588	5.58 593	3.42 582	4.81 586	3.77 588	4.85 585	3.72 586	5.55 594	3.63 571	5.58 592	3.53 580	4.41 563	3.28 569	4.99 588	2.95 567	4.75 569	3.13 575

sAnonymous2	3.31 558	2.63 473	1.38 495	3.71 544	1.86 541	4.70 584	1.11 441	4.82 587	2.72 564	5.45 592	1.98 556	4.59 577	2.64 551	2.65 542	6.21 597	4.37 560	1.08 415	5.16 590	2.24 559	4.52 558	2.39 556

CroCo_RVC	3.31 558	2.63 473	1.38 495	3.71 544	1.86 541	4.70 584	1.11 441	4.82 587	2.72 564	5.45 592	1.98 556	4.59 577	2.64 551	2.65 542	6.21 597	4.37 560	1.08 415	5.16 590	2.24 559	4.52 558	2.39 556

rvit_0105_5	4.10 574	5.40 550	3.13 571	4.71 564	3.15 579	4.72 586	3.10 578	4.90 589	3.27 580	4.69 583	3.16 578	4.84 589	3.25 568	4.96 588	3.34 578	5.05 581	3.39 570	5.10 589	3.40 582	5.11 578	3.42 581

FC-DCNN v2	5.10 591	5.15 541	4.49 581	5.07 570	3.37 582	6.87 596	4.75 595	5.04 590	6.34 599	7.84 600	5.06 596	6.72 600	4.09 584	4.99 589	5.44 596	5.03 580	3.16 565	4.67 579	4.86 596	5.15 579	3.89 589

MaDis-Stereo	3.19 557	6.02 560	1.12 415	5.61 575	1.16 456	5.43 592	1.02 438	5.15 591	0.70 400	5.43 591	1.21 498	5.03 592	0.97 420	4.85 585	0.99 431	4.53 564	1.16 427	5.53 592	1.25 503	5.37 581	1.30 503

MLG-Stereo_test1	4.25 575	5.34 549	3.61 575	5.31 571	3.63 586	5.23 590	3.57 584	5.38 592	3.65 582	5.23 589	3.47 581	4.76 586	3.74 575	4.85 585	3.71 582	4.96 578	3.18 567	4.71 582	2.92 566	4.86 574	2.90 562

MLG-Stereo_test3	4.26 576	4.85 537	3.95 579	5.35 572	3.60 585	4.75 587	3.76 587	5.49 593	3.71 584	5.39 590	3.69 585	4.82 588	3.66 572	4.85 585	3.73 585	4.93 577	3.19 568	4.69 581	2.99 568	4.84 573	2.98 564

StereoVision	3.15 556	5.00 539	0.89 394	4.83 566	1.00 439	3.93 565	1.27 503	6.37 594	1.34 509	5.67 594	1.26 503	5.84 595	1.27 493	5.03 591	1.24 500	5.10 583	1.09 417	4.61 576	0.57 381	5.62 583	1.12 437

SGM-Forest	5.21 593	5.92 559	4.08 580	6.18 578	4.16 593	6.31 595	4.34 594	6.50 595	4.33 593	6.14 596	4.21 592	6.61 599	4.55 587	6.67 595	4.48 592	5.94 588	3.94 574	5.85 595	4.03 593	5.79 584	4.17 592
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT	6.73 596	9.36 578	7.40 596	8.51 590	6.55 600	6.88 597	6.60 600	6.79 596	6.60 600	6.80 597	6.72 602	5.31 593	5.50 591	6.61 594	6.61 600	8.42 599	5.89 585	5.73 593	5.45 601	6.61 586	6.24 598

test-1	6.46 594	9.16 577	8.03 600	8.09 587	5.62 599	6.11 594	6.35 599	6.85 597	4.94 596	6.08 595	6.29 601	4.98 591	6.43 593	6.22 593	6.36 599	6.16 590	7.47 593	5.82 594	5.44 600	7.11 590	5.68 597

test-v	7.53 598	11.89 586	7.98 598	9.36 593	7.14 601	7.06 598	7.09 601	7.37 598	6.91 601	7.29 598	5.71 599	6.45 597	6.93 594	6.73 597	7.27 601	8.93 602	7.85 595	6.98 598	6.80 602	7.56 591	7.34 600

test-2	7.53 598	11.89 586	7.98 598	9.36 593	7.14 601	7.06 598	7.09 601	7.37 598	6.91 601	7.29 598	5.71 599	6.45 597	6.93 594	6.73 597	7.27 601	8.93 602	7.85 595	6.98 598	6.80 602	7.56 591	7.34 600

DispFullNet	4.61 583	4.84 536	3.12 569	5.00 569	3.57 584	4.75 587	3.03 571	7.75 600	4.17 592	4.91 587	3.09 575	6.20 596	3.95 581	6.71 596	3.51 579	5.30 584	3.67 572	5.86 596	3.63 584	5.61 582	3.46 582

rvit_stereo_0075_2	6.64 595	8.80 574	5.25 585	7.89 586	5.27 598	7.90 600	5.27 597	7.92 601	5.28 597	7.91 601	5.29 598	7.93 601	5.27 589	7.92 601	5.28 594	7.93 597	5.28 582	7.93 600	5.29 599	7.93 593	5.28 596

U	5.15 592	8.49 572	1.81 519	8.49 589	1.77 535	8.49 601	1.77 532	8.51 602	1.77 537	8.49 602	1.77 535	8.50 602	1.78 525	8.58 602	1.77 538	8.54 600	1.78 525	8.55 602	1.78 545	8.55 596	1.84 539

SGM+DAISY	7.06 597	9.15 576	5.38 587	8.84 591	5.18 597	8.80 602	5.31 598	8.79 603	5.28 597	8.89 603	5.20 597	8.93 603	5.33 590	8.95 603	5.36 595	8.70 601	5.21 581	8.74 603	5.20 598	8.89 597	5.15 595

rafts_anoy	20.00 602	20.00 588	20.00 602	20.00 602	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 603

raft+_RVC	20.00 602	20.00 588	20.00 602	20.00 602	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 603

raftrobust	20.00 602	20.00 588	20.00 602	20.00 602	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 603

CasAABBNet	20.00 602	20.00 588	20.00 602	20.00 602	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 603

RALCasStereoNet	20.00 602	20.00 588	20.00 602	20.00 602	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 603

RALAANet	20.00 602	20.00 588	20.00 602	20.00 602	20.00 604	20.00 603	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 605	20.00 604	20.00 603

MANE	19.05 601	23.00 594	15.00 601	23.00 608	15.00 603	24.00 609	16.00 603	24.00 610	16.00 603	22.00 610	15.00 603	23.00 610	16.00 603	23.00 610	15.00 603	22.00 610	15.00 604	22.00 610	15.00 604	22.00 610	15.00 602

111	30.40 608	30.94 610	29.72 609	32.61 609	30.02 611	33.57 610	30.47 611	31.50 611	29.39 611	30.98 611	29.11 611	29.78 611	30.39 614	29.45 611	30.76 614	30.08 611	29.02 612	29.92 611	30.32 615	29.86 611	30.17 610

fff	1000028.16 628	29.62 606	29.72 609	32.61 609	30.02 611	35.13 612	31.83 612	32.07 612	10000000.00 630	35.27 614	29.82 612	32.45 612	30.15 611	32.35 612	30.09 611	31.04 612	29.55 613	30.64 612	30.14 612	10000000.00 631	30.77 611

csc	1000028.16 628	29.62 606	29.72 609	32.61 609	30.02 611	35.13 612	31.83 612	32.07 612	10000000.00 630	35.27 614	29.82 612	32.45 612	30.15 611	32.35 612	30.09 611	31.04 612	29.55 613	30.64 612	30.14 612	10000000.00 631	30.77 611

cscssc	1000028.16 628	29.62 606	29.72 609	32.61 609	30.02 611	35.13 612	31.83 612	32.07 612	10000000.00 630	35.27 614	29.82 612	32.45 612	30.15 611	32.35 612	30.09 611	31.04 612	29.55 613	30.64 612	30.14 612	10000000.00 631	30.77 611

tt	500032.53 626	34.60 612	29.72 609	37.47 618	34.41 616	36.85 616	35.22 616	34.71 615	33.55 613	34.50 612	35.43 615	33.81 615	10000000.00 631	33.57 615	33.13 615	33.68 615	35.00 617	34.03 616	35.26 618	30.96 612	34.63 615

DCANet	500032.53 626	34.60 612	29.72 609	37.47 618	34.41 616	36.85 616	35.22 616	34.71 615	33.55 613	34.50 612	35.43 615	33.81 615	10000000.00 631	33.57 615	33.13 615	33.68 615	35.00 617	34.03 616	35.26 618	30.96 612	34.63 615

DCANet-4	35.22 610	34.54 611	35.08 615	33.58 613	35.47 618	34.55 611	35.53 618	36.08 617	35.85 615	35.92 617	35.77 617	35.18 617	35.48 616	35.39 617	37.15 620	34.55 617	33.92 616	35.02 618	34.90 617	35.79 615	34.74 617

ADStereo(finetuned)	36.13 611	36.63 615	38.07 619	36.97 614	33.25 615	35.91 615	34.45 615	36.36 618	32.99 612	38.14 622	36.71 618	36.69 618	34.13 615	38.57 622	40.79 621	37.60 622	36.58 619	35.90 619	33.36 616	35.42 614	34.04 614

Reg-Stereo(zero)	37.00 612	37.00 616	37.00 616	37.00 615	37.00 619	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 617	37.00 618	37.00 617	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 620	37.00 616	37.00 618

HI	37.00 612	37.00 616	37.00 616	37.00 615	37.00 619	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 617	37.00 618	37.00 617	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 620	37.00 616	37.00 618

CoSv	37.00 612	37.00 616	37.00 616	37.00 615	37.00 619	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 616	37.00 618	37.00 619	37.00 619	37.00 617	37.00 618	37.00 617	37.00 619	37.00 620	37.00 620	37.00 620	37.00 616	37.00 618

WCMA_ROB	31.10 609	35.43 614	27.12 608	39.51 620	23.10 610	38.78 621	25.30 610	37.49 622	25.39 610	37.29 621	27.02 610	38.52 622	26.48 610	37.80 621	26.44 610	36.28 618	22.65 611	33.90 615	22.30 611	37.10 619	24.18 609

CBMV	128.50 617	1422.70 631	53.10 621	79.50 622	51.30 623	77.30 623	49.70 622	74.00 623	48.20 620	77.20 624	48.80 623	73.90 624	48.00 621	73.80 624	48.80 623	70.40 624	45.10 624	68.90 624	46.10 624	68.20 621	45.00 622
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 615	87.70 620	41.95 620	113.75 623	65.62 624	75.05 622	55.25 623	75.64 624	45.04 619	71.61 623	41.75 622	72.81 623	44.06 620	68.38 623	44.63 622	101.89 625	59.57 625	107.10 625	61.05 625	104.38 622	59.38 623

NOSS_ROB	102.95 616	153.00 624	121.00 623	51.00 621	44.00 622	165.00 625	127.00 624	153.00 625	119.00 621	164.00 626	125.00 624	168.00 626	120.00 622	153.00 625	117.00 624	49.00 623	44.00 623	49.00 623	44.00 623	49.00 620	44.00 621

MeshStereo	159.24 618	171.00 625	160.68 626	162.58 624	160.59 625	164.01 624	160.35 625	158.51 626	158.56 622	158.34 625	160.12 625	158.56 625	159.92 623	157.26 626	158.94 625	154.38 626	158.36 626	155.75 626	159.13 627	153.67 623	154.07 624
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
AE-Stereo	201.80 619	123.00 621	115.00 622	219.00 625	218.00 627	223.00 626	244.00 627	217.00 627	236.00 624	202.00 627	203.00 626	205.00 627	208.00 624	225.00 627	204.00 626	210.00 627	198.00 627	197.00 627	184.00 628	204.00 624	201.00 625

MGS-Stereo	239.45 620	123.00 621	135.00 624	266.00 626	286.00 628	277.00 627	305.00 628	271.00 628	242.00 625	274.00 628	279.00 628	255.00 628	270.00 626	268.00 628	297.00 628	221.00 628	247.00 629	216.00 628	123.00 626	217.00 625	217.00 627

EGLCR-Stereo	246.90 621	129.00 623	139.00 625	266.00 626	286.00 628	277.00 627	305.00 628	271.00 628	242.00 625	274.00 628	279.00 628	255.00 628	270.00 626	268.00 628	297.00 628	230.00 629	247.00 629	216.00 628	223.00 630	237.00 626	227.00 628

DLCB_ROB	284.23 622	354.61 627	207.27 627	363.24 628	206.46 626	364.72 629	210.41 626	364.72 630	210.41 623	364.81 630	208.64 627	364.81 630	208.64 625	364.72 630	210.41 627	354.70 630	205.53 628	354.70 630	205.53 629	354.70 627	205.53 626

LE_ROB	396.57 623	471.28 628	329.84 628	471.48 629	308.15 630	526.83 630	322.10 630	488.15 631	323.76 627	495.46 631	317.97 630	497.17 631	320.10 628	481.62 631	326.76 630	462.71 631	298.97 631	466.16 631	285.98 631	447.62 628	289.21 629

SGM-ForestM	596.69 624	677.77 629	444.52 629	699.85 630	517.25 631	732.94 631	488.29 631	770.79 632	460.11 628	750.81 632	487.98 631	792.79 632	499.41 629	730.90 632	475.81 631	720.03 632	491.16 632	663.96 632	418.60 632	674.76 629	436.05 630

CBMV_ROB	818.48 625	913.88 630	709.52 630	862.84 631	597.78 632	1073.99 632	700.52 632	1015.66 633	702.59 629	1115.65 633	760.02 632	1130.24 633	721.57 630	1037.41 633	692.65 632	814.05 633	564.29 633	843.28 633	595.31 633	915.51 630	602.92 631

111111	10000000.00 631	10000000.00 632	10000000.00 631	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 630	10000000.00 634	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 631	10000000.00 634	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 631	10000000.00 632

SGD-Stereo	10000000.00 631	10000000.00 632	10000000.00 631	10000000.00 632	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 630	10000000.00 634	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 631	10000000.00 634	10000000.00 633	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 634	10000000.00 631	10000000.00 632

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

Low-res two-view benchmark