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

OmniDepth	0.50 3	0.52 129	1.66 11	0.04 1	0.04 4	1.17 16	0.03 34	3.70 43	1.02 16	0.32 11	0.03 1	0.16 52	0.10 17	0.79 5	0.29 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.78 24	0.47 98	1.99 30	0.29 77	0.36 150	1.28 50	0.18 139	3.82 60	0.91 7	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.07 7	4.41 167	0.55 39	0.01 177	0.59 355	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.25 166

LG-Stereo_L1	0.82 32	0.46 90	1.74 14	0.28 75	0.34 139	1.36 62	0.19 144	2.56 16	0.91 7	0.32 11	0.03 1	0.07 16	0.06 5	6.62 250	0.54 38	0.01 177	0.63 365	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.21 140

FoundationStereo	0.48 2	0.38 43	1.70 12	0.82 180	1.00 300	0.42 3	0.06 60	0.63 2	1.44 49	0.38 20	0.04 4	0.11 46	0.37 80	0.93 11	0.39 6	0.03 332	0.86 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 57

Wavelet-MonSter	0.63 7	0.41 60	2.46 71	0.06 6	0.44 177	1.25 35	0.01 4	1.29 5	1.41 48	0.40 24	0.06 5	0.06 6	0.08 9	1.54 55	1.13 173	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.27 450	0.00 1	0.85 344

Replicate-Monster	1.48 114	2.08 449	10.66 488	0.11 30	0.49 185	1.32 55	0.04 39	4.38 106	1.08 33	1.19 132	0.07 6	0.08 22	0.11 21	5.09 192	0.50 27	0.17 451	1.08 481	0.00 1	0.18 379	0.01 21	0.99 364

MLG-Stereo_test2	0.82 32	0.40 57	1.99 30	0.39 100	1.07 310	1.43 72	0.02 23	4.01 79	1.75 61	0.37 16	0.07 6	0.15 49	0.10 17	2.62 110	0.57 45	0.32 492	0.65 369	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.42 229

MLG-Stereo_test1	0.85 37	0.34 30	1.80 16	0.10 23	1.66 393	1.22 22	0.01 4	4.24 90	1.68 56	0.19 2	0.08 8	0.09 33	0.11 21	4.16 158	0.46 13	0.01 177	0.70 381	0.00 1	0.01 246	0.01 21	0.17 113

MLG-Stereo	0.91 45	0.34 30	1.91 27	0.16 42	0.41 171	1.23 26	0.00 1	4.57 113	1.74 60	0.41 27	0.08 8	0.09 33	0.10 17	5.68 212	0.45 12	0.02 286	0.77 393	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.16 103

LG-G_1	0.83 35	0.41 60	1.83 20	0.35 92	0.33 134	1.82 119	0.02 23	4.37 104	1.10 35	0.60 76	0.08 8	0.09 33	0.08 9	3.50 132	0.55 39	0.03 332	0.59 355	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.77 333

LG-G	0.83 35	0.41 60	1.83 20	0.35 92	0.33 134	1.82 119	0.02 23	4.37 104	1.10 35	0.60 76	0.08 8	0.09 33	0.08 9	3.50 132	0.55 39	0.03 332	0.59 355	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.77 333

dual_stereo	0.95 50	0.39 50	1.83 20	0.37 96	1.11 321	0.84 8	0.03 34	4.34 103	1.83 66	0.30 9	0.08 8	0.21 63	0.12 24	3.16 125	0.98 146	0.00 1	1.34 530	0.00 1	0.20 398	0.00 1	1.83 475

IGEV-Stereo+	1.89 145	0.55 144	2.49 73	0.48 120	3.25 476	2.06 140	0.07 69	1.92 9	1.52 51	0.77 96	0.08 8	0.22 69	0.44 111	7.11 288	0.68 78	0.04 364	0.66 370	0.00 1	0.33 476	5.08 546	10.13 566

DDF-Stereo	1.19 77	0.37 41	2.48 72	0.53 129	2.10 431	1.78 112	0.80 319	3.63 35	0.94 11	0.44 36	0.09 14	0.30 90	0.49 118	4.72 179	1.53 220	0.30 488	0.80 399	0.00 1	0.23 418	1.62 523	0.62 286

IGEV	0.66 9	0.29 20	1.87 25	0.11 30	1.84 408	1.35 59	0.37 194	2.56 16	1.12 39	0.44 36	0.12 15	0.07 16	0.09 13	1.07 21	0.58 47	0.05 381	0.62 364	0.00 1	0.19 385	0.01 21	0.39 212

LGtest1	0.53 4	0.42 65	1.55 8	0.14 41	0.30 123	1.00 11	0.01 4	2.47 13	1.19 41	0.65 84	0.12 15	0.08 22	0.10 17	1.30 39	0.47 16	0.01 177	0.45 342	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.20 134

ITER	1.01 54	0.38 43	2.57 82	0.10 23	0.09 23	0.96 10	0.01 4	2.55 15	1.76 63	1.20 133	0.13 17	0.10 43	0.15 29	6.49 244	0.80 101	0.00 1	0.59 355	0.00 1	0.32 472	0.01 21	1.94 489

MLG-Stereo_test3	0.63 7	0.42 65	2.06 35	0.38 99	0.40 166	1.36 62	0.01 4	4.13 85	0.95 12	0.48 49	0.13 17	0.06 6	0.07 7	0.89 9	0.37 5	0.02 286	0.61 361	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.18 118

zero-FE	1.13 70	0.36 35	3.08 140	0.48 120	1.95 420	1.75 111	0.80 319	3.70 43	0.69 3	0.54 58	0.16 19	0.30 90	0.43 108	3.59 135	1.37 210	0.31 490	0.79 394	0.00 1	0.26 443	1.40 519	0.65 297

IGEV-RUCA	0.88 41	0.27 6	1.43 5	0.59 135	0.33 134	2.12 148	0.49 231	3.65 36	1.79 65	1.04 124	0.16 19	0.24 77	0.55 127	2.95 120	0.57 45	0.12 433	0.21 301	0.20 514	0.25 426	0.22 367	0.33 194

IGEVStereo-DCA	1.54 121	1.71 417	2.99 130	0.73 164	0.24 109	2.69 207	0.81 325	4.31 98	2.97 102	0.73 94	0.16 19	0.23 71	0.32 70	7.57 326	2.72 324	0.00 1	0.49 347	0.00 1	0.16 362	0.17 319	1.82 469

rrr	1.64 130	1.71 417	6.31 390	0.73 164	0.24 109	2.69 207	0.92 359	4.25 92	1.75 61	0.73 94	0.16 19	0.23 71	0.32 70	7.57 326	2.72 324	0.00 1	0.49 347	0.00 1	0.20 398	0.17 319	1.68 446

MonStereo	0.70 12	0.28 12	2.24 54	0.07 8	0.85 272	1.27 46	0.01 4	3.79 53	0.90 5	0.41 27	0.18 23	0.08 22	0.04 1	1.05 16	0.58 47	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.36 485	0.00 1	0.94 357

MonSter	0.72 15	0.27 6	2.25 56	0.07 8	0.85 272	1.27 46	0.01 4	3.79 53	0.91 7	0.41 27	0.18 23	0.08 22	0.04 1	1.33 41	0.58 47	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.36 485	0.00 1	0.94 357

Monster-pub-eth3d	0.70 12	0.27 6	2.25 56	0.07 8	0.85 272	1.27 46	0.01 4	3.79 53	0.90 5	0.41 27	0.19 25	0.08 22	0.04 1	1.05 16	0.58 47	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.36 485	0.00 1	0.94 357

EGLCR-Stereo	1.45 108	0.26 4	2.91 116	1.94 336	0.90 280	3.13 264	0.69 290	5.81 191	3.21 117	1.14 131	0.20 26	1.52 173	0.37 80	4.29 164	0.69 84	0.01 177	0.79 394	0.00 1	0.00 1	0.01 21	1.21 395

2.75w_new	0.80 28	0.35 33	2.31 61	0.10 23	0.23 107	1.26 40	0.09 82	3.82 60	1.05 23	0.54 58	0.23 27	0.08 22	0.86 165	2.50 108	0.64 71	0.00 1	0.97 443	0.00 1	0.27 450	0.00 1	0.69 313

rvit_stereo_0081_aga	0.95 50	1.03 307	4.52 280	0.16 42	0.25 113	1.70 100	0.21 154	4.27 94	3.17 115	0.38 20	0.23 27	0.27 82	0.31 63	1.56 58	0.64 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 279	0.15 94

LoS	1.03 57	0.43 70	2.53 79	0.64 145	0.14 50	2.42 172	0.26 168	5.64 179	2.93 97	1.08 127	0.24 29	0.49 121	0.45 113	2.31 100	0.83 113	0.02 286	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.06 152	0.03 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_xeample3	1.71 137	1.75 424	6.64 402	0.90 192	0.29 121	2.55 186	0.90 354	4.08 82	2.36 76	0.56 67	0.24 29	0.23 71	0.31 63	7.51 321	2.73 326	0.00 1	0.70 381	0.00 1	0.36 485	0.18 330	1.92 487

Zero-FE251	0.87 38	0.64 185	3.22 147	0.67 155	0.49 185	1.81 117	0.06 60	2.85 19	0.51 2	2.68 165	0.25 31	0.09 33	0.39 88	0.96 14	0.77 99	0.01 177	0.69 376	0.00 1	0.00 1	0.02 50	1.21 395

FSD					0.96 295	0.57 7	0.06 60	3.77 50	1.37 46	0.28 7	0.26 32	1.64 177	0.13 27	1.06 19	0.59 54	0.02 286	1.12 490	0.00 1	0.00 1	0.01 21

3.25w_new	0.68 10	0.36 35	2.09 37	0.05 3	0.19 77	1.26 40	0.01 4	4.00 77	1.10 35	0.46 44	0.26 32	0.08 22	0.41 93	0.93 11	0.51 29	0.00 1	0.94 425	0.00 1	0.22 412	0.01 21	0.75 330

3.25w	0.68 10	0.36 35	2.09 37	0.05 3	0.19 77	1.26 40	0.01 4	4.00 77	1.10 35	0.46 44	0.26 32	0.08 22	0.41 93	0.93 11	0.51 29	0.00 1	0.94 425	0.00 1	0.22 412	0.01 21	0.75 330

AEACV	1.27 85	0.38 43	2.61 88	1.75 305	1.21 341	2.44 175	0.85 341	4.79 121	1.67 54	0.71 93	0.26 32	0.29 87	2.00 253	2.30 98	0.66 75	0.01 177	0.95 430	0.00 1	0.42 498	0.12 257	2.07 500

StereoAnything_RVC	1.96 155	8.91 547	4.47 273	0.54 131	0.91 283	1.09 12	0.05 47	3.94 72	1.37 46	0.25 4	0.29 36	0.15 49	0.68 143	6.92 273	0.47 16	0.02 286	0.84 406	0.00 1	0.00 1	6.61 551	1.61 431

rvit_stereo_0081	1.03 57	0.55 144	2.58 84	0.64 145	0.13 44	1.35 59	0.12 100	3.74 47	5.28 247	0.55 63	0.32 37	0.55 129	0.12 24	4.08 153	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 30

rvit_stereo_0082	1.03 57	0.55 144	2.58 84	0.64 145	0.13 44	1.35 59	0.12 100	3.74 47	5.28 247	0.55 63	0.32 37	0.55 129	0.12 24	4.08 153	0.53 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 30

rvit_0105_6	1.44 106	1.26 352	5.78 363	0.66 153	0.08 18	1.58 86	0.32 183	4.57 113	6.53 310	0.40 24	0.38 39	1.11 155	0.29 57	4.76 181	0.92 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.20 134

3.75w	0.82 32	0.25 2	2.13 43	0.07 8	1.27 352	1.26 40	0.02 23	3.85 65	1.05 23	0.51 50	0.39 40	0.08 22	0.40 90	3.31 128	0.47 16	0.07 403	0.94 425	0.00 1	0.08 317	0.00 1	0.29 181

asda	0.76 19	0.28 12	2.30 59	0.07 8	0.61 222	1.28 50	0.09 82	3.82 60	1.03 18	0.54 58	0.43 41	0.07 16	0.71 147	1.25 34	0.46 13	0.22 468	0.99 459	0.00 1	0.25 426	0.01 21	0.71 320

GIP-stereo	1.03 57	0.79 225	2.35 64	1.91 330	1.40 372	1.47 76	0.05 47	5.06 133	1.85 67	0.30 9	0.43 41	0.57 132	0.37 80	1.14 24	0.75 94	0.07 403	0.50 349	0.00 1	0.00 1	0.06 152	1.57 429

Monster-pub-mixall	0.90 43	0.46 90	1.43 5	0.04 1	0.13 44	1.29 52	0.02 23	3.04 22	1.07 32	0.99 122	0.51 43	0.08 22	0.09 13	6.37 238	0.67 76	0.01 177	1.06 476	0.00 1	0.16 362	0.02 50	0.54 259

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U	2.23 197	0.36 35	2.93 119	0.26 72	8.08 550	11.12 490	0.00 1	3.68 42	1.12 39	0.29 8	0.52 46	0.16 52	0.08 9	0.83 6	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 560	5.13 569	0.02 50	0.02 7

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Occ-G	1.39 100	0.66 192	3.05 136	0.60 139	0.75 253	1.46 74	0.67 284	3.66 38	3.50 130	1.76 148	0.65 52	5.00 316	0.55 127	1.15 25	1.56 223	0.00 1	0.74 386	0.00 1	0.17 373	0.19 339	1.61 431

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Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	1.02 55	0.42 65	3.22 147	0.48 120	0.63 227	2.02 135	0.27 170	5.79 189	1.32 44	0.82 108	0.75 57	0.87 147	0.23 43	1.24 33	0.86 116	0.15 441	0.58 354	0.00 1	0.26 443	0.03 88	0.49 244

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1: 1. 1
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rvit_stereo_0083	1.16 74	0.47 98	3.68 204	0.54 131	0.10 27	1.25 35	0.24 162	3.17 25	5.31 250	0.52 55	0.80 61	0.82 145	1.16 194	4.52 172	0.51 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.13 76

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Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_4	1.58 126	1.41 380	6.67 404	0.65 149	0.05 6	1.60 89	0.41 202	4.70 117	6.48 306	0.46 44	0.87 68	1.40 163	0.53 126	5.08 191	1.12 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.18 118

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MM-Stereo_test2	1.30 88	0.52 129	2.67 96	1.71 297	0.29 121	1.79 114	0.51 234	5.28 148	3.84 169	0.95 115	0.93 73	0.51 125	0.36 78	2.29 97	1.12 170	0.00 1	0.95 430	0.00 1	0.07 314	0.32 432	1.97 493

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IGEV-Stereo	1.51 118	0.81 232	2.69 98	0.60 139	0.69 237	2.77 222	0.79 317	4.88 127	2.99 107	0.82 108	1.25 82	0.31 92	0.42 97	7.43 307	0.85 114	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.17 373	0.12 257	1.85 478
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	1.54 121	2.26 460	9.53 475	0.65 149	0.50 190	1.20 18	0.23 160	4.86 123	3.65 153	0.42 33	1.27 84	0.23 71	1.40 217	1.23 31	0.68 78	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.20 398	2.00 531	0.42 229

CroCo_RVC	1.54 121	2.26 460	9.53 475	0.65 149	0.50 190	1.20 18	0.23 160	4.86 123	3.65 153	0.42 33	1.27 84	0.23 71	1.40 217	1.23 31	0.68 78	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.20 398	2.00 531	0.42 229

PMTNet	1.48 114	0.43 70	2.77 105	0.31 79	0.17 67	2.94 248	0.33 186	3.66 38	5.27 246	1.11 129	1.28 86	0.28 85	0.92 167	4.32 165	0.90 126	4.89 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.05 30

rvit_stereo_0080	1.09 63	1.08 315	4.16 248	0.12 35	0.12 38	1.32 55	0.36 189	4.52 111	3.94 175	0.70 89	1.29 87	0.41 107	0.75 152	1.98 76	0.76 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.18 118

whm_eth	1.09 63	1.08 315	4.16 248	0.12 35	0.12 38	1.32 55	0.36 189	4.52 111	3.94 175	0.70 89	1.29 87	0.41 107	0.75 152	1.98 76	0.76 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.18 118

2.25w	0.92 46	0.31 23	2.36 66	0.07 8	0.15 58	1.22 22	0.05 47	3.84 64	1.05 23	0.51 50	1.30 89	0.09 33	0.68 143	4.12 156	0.68 78	0.00 1	0.98 450	0.00 1	0.28 454	0.00 1	0.73 325

CES	1.72 139	0.40 57	1.82 17	0.65 149	7.83 548	2.62 195	0.13 110	5.35 159	2.68 84	0.36 15	1.30 89	0.33 98	0.32 70	1.92 74	0.72 90	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.56 481	7.35 555

water-stereo	0.90 43	0.56 155	4.39 267	0.11 30	0.08 18	1.57 85	0.15 123	4.51 110	1.69 57	0.80 106	1.31 91	0.27 82	0.24 45	0.71 3	0.56 44	0.26 482	0.06 228	0.00 1	0.02 268	0.03 88	0.71 320

SMoEStereo_RVC	1.13 70	0.92 272	1.82 17	0.80 177	0.09 23	2.07 142	0.16 129	3.61 34	2.17 74	0.38 20	1.37 92	0.19 57	0.29 57	7.04 281	1.02 157	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.19 339	0.51 251

depthmonostereo	1.25 83	0.95 285	4.67 294	0.28 75	0.11 29	1.43 72	0.04 39	5.43 165	1.76 63	1.02 123	1.47 93	1.59 175	0.98 173	3.61 137	0.92 132	0.03 332	0.11 264	0.00 1	0.02 268	0.04 118	0.47 240

ProNet	1.58 126	0.86 253	3.17 143	0.75 172	0.72 246	2.84 229	0.66 279	5.91 204	3.28 122	0.37 16	1.47 93	0.40 106	0.37 80	7.19 291	0.70 85	0.02 286	0.98 450	0.00 1	0.05 305	0.20 349	1.77 466

CASnet	1.09 63	0.47 98	2.09 37	0.79 174	0.08 18	2.10 143	0.14 120	3.83 63	4.26 193	3.84 200	1.56 95	0.32 96	0.30 60	1.13 23	0.77 99	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.03 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.81 29	0.70 210	3.97 232	0.21 56	0.54 210	1.16 14	0.02 23	3.78 51	1.22 43	0.62 81	1.57 96	0.16 52	0.23 43	0.89 9	1.05 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.02 7

MyStereo07	1.64 130	1.15 329	2.61 88	1.28 232	1.49 380	2.63 197	0.45 212	6.45 238	2.94 98	1.10 128	1.61 97	0.29 87	0.60 137	7.45 315	0.80 101	0.01 177	1.27 520	0.00 1	0.25 426	0.11 238	0.42 229

monsterstereo	1.18 76	0.50 120	2.75 103	0.50 124	2.62 454	1.22 22	0.01 4	3.73 46	0.95 12	0.59 72	1.62 98	0.06 6	0.09 13	6.02 221	0.96 144	0.01 177	1.10 488	0.00 1	0.34 480	0.01 21	0.56 265

GCAP-Stereo	1.35 95	1.11 321	2.82 108	0.66 153	1.08 317	1.68 97	0.01 4	5.17 144	3.68 155	2.10 155	1.63 99	1.42 164	0.75 152	1.77 72	1.59 227	0.00 1	1.08 481	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.26 169

GLC_STEREO	0.87 38	0.39 50	1.55 8	0.72 161	0.01 1	1.98 132	0.55 244	3.52 30	3.54 143	0.96 117	1.63 99	0.19 57	0.41 93	1.29 38	0.58 47	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.08 48

3.5w_stereo	0.87 38	0.35 33	2.24 54	0.05 3	0.17 67	1.25 35	0.04 39	4.15 87	1.08 33	0.37 16	1.65 101	0.08 22	0.49 118	3.95 148	0.51 29	0.00 1	0.63 365	0.00 1	0.06 312	0.00 1	0.27 172

CAS	2.42 223	0.37 41	2.30 59	11.49 554	3.97 505	1.65 94	0.02 23	4.08 82	2.84 94	0.51 50	1.65 101	0.25 79	0.28 54	1.73 64	0.92 132	10.05 564	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 21	6.26 552

riskmin	2.49 228	0.22 1	3.34 162	2.33 407	1.78 401	2.89 245	0.46 214	7.35 281	6.95 334	2.75 168	1.67 103	6.75 366	5.08 405	3.24 127	1.93 269	0.00 1	0.99 459	0.00 1	0.27 450	0.02 50	1.73 459

rvit_0105_5	1.70 134	1.36 369	6.71 407	0.52 127	0.04 4	1.58 86	0.58 253	5.39 164	6.62 315	0.91 114	1.72 104	1.77 182	0.77 156	4.44 168	1.28 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.23 154

CREStereo	1.09 63	0.51 124	2.16 45	0.11 30	0.24 109	1.67 95	0.03 34	4.24 90	6.91 332	0.80 106	1.73 105	0.44 116	0.64 139	1.58 60	0.61 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 7
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
AIO_rvc	1.48 114	1.01 305	3.51 180	0.95 199	1.16 331	3.32 284	0.96 361	4.83 122	3.38 127	0.79 104	1.75 106	1.31 162	0.31 63	2.66 111	0.62 64	0.02 286	1.09 483	0.00 1	0.04 301	0.12 257	1.82 469

knoymous	1.50 117	0.28 12	1.99 30	0.33 86	0.48 182	1.58 86	0.11 96	5.71 183	2.81 92	4.85 224	1.75 106	4.58 296	0.46 115	3.66 140	1.30 200	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.09 52

plain	1.53 120	0.86 253	6.50 396	0.42 105	0.05 6	1.56 84	0.09 82	5.18 146	4.02 182	0.54 58	1.76 108	0.59 133	0.75 152	6.48 243	1.23 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 458	0.07 44

trnet	1.09 63	0.47 98	2.19 50	0.12 35	0.21 96	1.70 100	0.02 23	4.28 96	6.97 335	0.78 102	1.77 109	0.48 120	0.67 142	1.50 51	0.58 47	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.03 15

MM-Stereo_test1	1.90 149	0.63 181	2.65 93	1.43 256	0.56 215	2.37 168	0.54 240	5.36 161	5.81 277	4.00 206	1.78 110	0.42 111	0.83 162	7.32 302	1.28 198	0.00 1	1.03 471	0.00 1	0.00 1	0.35 438	1.64 435

rvit_0105_3	1.94 153	1.44 389	7.39 427	0.88 189	0.02 3	1.61 90	1.64 410	5.88 194	6.73 321	2.37 158	1.78 110	2.01 192	1.16 194	4.46 169	1.26 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.14 81

gcap-zeroshot	2.22 194	0.68 199	5.64 353	0.79 174	1.15 329	3.33 285	0.73 304	7.14 273	4.59 217	3.86 201	1.79 112	8.42 407	0.56 131	3.00 122	0.89 123	0.02 286	0.66 370	0.00 1	0.26 443	0.01 21	0.83 342

IGEV-Stereo++	1.03 57	0.32 26	2.03 34	0.25 68	1.94 419	1.94 128	0.01 4	3.57 32	2.52 81	0.70 89	1.80 113	0.10 43	1.14 187	1.34 45	0.55 39	0.01 177	0.75 388	0.00 1	0.00 1	0.04 118	1.57 429

test_1	2.18 187	0.38 43	3.87 217	1.54 272	0.91 283	1.38 64	0.80 319	5.36 161	5.53 262	7.12 335	1.86 114	4.05 270	0.41 93	6.65 254	1.17 180	0.00 1	0.99 459	0.00 1	0.28 454	0.20 349	1.08 381

test-3	2.19 190	0.38 43	3.88 222	1.55 273	0.91 283	1.39 66	0.80 319	5.36 161	5.51 260	7.36 355	1.90 115	4.05 270	0.42 97	6.67 257	1.17 180	0.00 1	0.99 459	0.00 1	0.28 454	0.20 349	1.08 381

xyz-stereo-finetune	1.38 98	0.91 268	2.91 116	0.10 23	0.05 6	3.13 264	0.66 279	4.12 84	3.01 109	1.06 126	1.91 116	0.69 137	0.37 80	6.31 235	2.14 285	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.13 76

CroCo-Stereo	1.14 73	1.22 347	3.99 235	0.61 142	0.53 206	0.38 2	0.06 60	5.35 159	4.15 186	0.59 72	1.92 117	1.00 152	0.27 52	1.37 46	1.33 205	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 30
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
LG-Stereo	1.00 53	0.58 168	4.72 298	0.19 46	0.37 156	1.18 17	0.18 139	4.21 89	3.11 113	0.83 112	1.95 118	0.45 118	0.16 31	0.53 1	0.62 64	0.33 493	0.22 302	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.31 188

252Zero-FE	0.93 47	0.31 23	2.11 42	1.31 236	0.22 103	1.29 52	0.02 23	3.95 73	1.73 58	1.45 143	1.96 119	0.05 3	0.06 5	1.41 48	0.67 76	0.02 286	1.09 483	0.00 1	0.36 485	0.02 50	0.55 260

test_3	2.22 194	0.39 50	4.20 255	1.51 267	0.90 280	1.29 52	0.74 308	5.34 154	6.37 300	6.64 307	1.96 119	4.24 284	0.45 113	6.63 252	1.17 180	0.00 1	1.00 466	0.00 1	0.28 454	0.19 339	1.01 368

RSM++	1.24 82	0.45 84	1.84 23	1.61 277	0.51 199	2.73 214	0.29 173	2.99 21	3.22 118	0.69 88	2.06 121	0.52 126	0.28 54	5.62 208	0.86 116	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.17 373	0.16 310	0.85 344

FENet	2.35 210	0.59 169	3.28 155	2.32 405	0.27 119	2.78 223	0.13 110	7.68 297	6.09 284	5.38 246	2.12 122	4.84 307	3.33 318	4.98 186	2.66 318	0.02 286	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.40 214

DilatedVolume-Stereo	1.37 96	0.54 137	3.84 213	1.25 227	0.30 123	2.19 152	0.10 90	3.17 25	1.67 54	3.13 181	2.14 123	0.74 141	0.58 134	5.71 213	0.92 132	0.03 332	0.30 317	0.00 1	0.18 379	0.04 118	0.56 265

Selective-RAFT	1.92 151	0.54 137	3.87 217	1.15 214	0.21 96	3.83 334	0.06 60	5.00 132	4.68 222	1.59 146	2.14 123	3.05 220	2.77 292	6.63 252	1.34 208	0.00 1	0.95 430	0.00 1	0.32 472	0.05 139	0.19 128

tt45	1.25 83	0.90 267	1.98 28	0.59 135	0.25 113	3.47 297	0.14 120	4.07 81	1.97 69	0.45 38	2.17 125	0.29 87	0.27 52	7.02 279	0.95 141	0.00 1	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.22 367	0.24 163

rvit_105_1	2.69 251	1.34 365	6.85 411	1.89 327	0.09 23	1.94 128	3.50 465	6.38 233	9.00 406	4.98 229	2.19 126	3.57 251	1.56 234	7.31 301	3.03 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 268	0.06 152	0.16 103

SCV_C0	1.89 145	0.92 272	4.30 261	0.85 184	1.06 309	2.33 164	0.10 90	7.61 292	4.42 204	1.05 125	2.20 127	0.26 80	0.43 108	7.70 332	1.08 164	0.02 286	1.05 475	0.00 1	0.21 405	0.17 319	1.97 493

UniTT-Stereo	0.94 48	0.53 133	2.82 108	0.94 197	1.29 359	0.56 5	0.12 100	1.49 7	3.16 114	1.77 149	2.22 128	0.20 61	0.32 70	1.76 70	1.33 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 310	0.02 7

IGEV++	1.58 126	0.81 232	2.66 94	1.35 239	0.99 298	2.47 180	0.98 365	7.35 281	3.70 157	0.82 108	2.24 129	0.44 116	1.18 197	2.08 84	1.15 176	0.03 332	1.18 512	0.00 1	0.05 305	0.17 319	2.00 497

rafts_anoy	2.09 172	1.42 383	3.34 162	2.87 459	2.72 460	2.46 178	0.17 134	6.20 223	6.48 306	3.40 186	2.25 130	1.91 188	1.32 209	3.59 135	1.75 254	0.01 177	1.52 540	0.00 1	0.01 246	0.06 152	0.28 178

castereo++	1.38 98	0.97 294	2.82 108	0.59 135	0.52 203	4.45 368	0.97 362	5.22 147	1.87 68	0.41 27	2.28 131	1.87 186	0.15 29	4.14 157	0.42 9	0.00 1	0.41 336	0.00 1	0.30 465	0.05 139	0.22 147

Pointernet	1.04 62	0.44 79	2.58 84	0.32 80	0.52 203	1.78 112	0.07 69	5.69 181	2.76 89	0.27 6	2.28 131	0.80 144	0.44 111	1.37 46	0.49 21	0.00 1	0.36 330	0.00 1	0.25 426	0.02 50	0.32 193

AnonymousM	2.96 280	7.19 537	1.41 4	0.92 195	0.06 12	2.37 168	0.52 236	6.05 212	3.83 167	4.97 228	2.37 133	1.91 188	1.00 174	2.23 94	1.06 161	0.01 177	0.57 353	17.64 566	4.90 565	0.02 50	0.27 172

CroCo-Stereo Lap2	1.37 96	1.19 337	4.17 251	1.01 204	4.58 523	0.46 4	0.09 82	4.27 94	2.94 98	1.25 137	2.40 134	1.55 174	0.20 37	1.72 63	1.30 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.13 76

CAS++	1.27 85	0.68 199	2.40 69	0.25 68	0.30 123	1.80 115	0.61 264	8.46 312	3.61 150	1.80 150	2.42 135	0.18 55	0.21 42	2.12 86	0.49 21	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo	2.07 165	1.56 401	5.64 353	0.74 170	0.05 6	3.63 314	0.01 4	5.17 144	11.27 455	4.22 212	2.44 136	0.53 128	0.49 118	4.06 151	1.01 155	0.22 468	0.00 1	0.00 1	0.14 357	0.18 330	0.05 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MSCF	1.71 137	1.18 334	2.97 129	1.35 239	1.49 380	3.77 328	0.82 333	5.14 141	2.73 87	2.47 161	2.45 137	0.19 57	2.70 285	2.16 89	0.80 101	0.02 286	0.98 450	0.00 1	0.90 528	0.11 238	1.96 492

1w_stereo	0.79 26	0.26 4	1.52 7	0.13 38	0.50 190	1.20 18	0.08 77	3.86 67	1.02 16	0.64 83	2.52 138	0.05 3	1.54 232	1.08 22	0.44 10	0.00 1	0.61 361	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.42 229

RSM	1.43 104	0.40 57	1.79 15	0.74 170	0.54 210	2.45 176	0.49 231	4.13 85	3.29 123	0.65 84	2.53 139	2.15 196	0.30 60	6.97 277	0.85 114	0.01 177	0.12 269	0.00 1	0.25 426	0.11 238	0.72 324

MIF-Stereo (partial)	1.44 106	0.59 169	3.98 233	0.08 15	1.09 318	1.24 28	0.13 110	5.12 139	4.07 184	0.47 48	2.56 140	0.31 92	0.74 151	6.31 235	2.02 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.04 24

Anonymous_2	4.74 427	0.98 296	4.46 270	2.35 409	2.27 439	5.66 398	0.67 284	8.08 306	5.28 247	4.98 229	2.60 141	8.74 415	6.92 451	5.79 215	3.46 349	0.24 476	1.70 542	5.16 557	18.18 583	5.41 548	1.85 478

LoS_RVC	1.47 113	1.75 424	2.66 94	0.52 127	3.89 500	1.67 95	0.04 39	2.66 18	2.61 83	0.55 63	2.63 142	0.31 92	1.68 239	1.99 78	0.81 107	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 88	5.54 548

LL-Strereo2	2.22 194	1.39 377	3.39 167	1.26 229	1.01 302	3.73 326	1.47 401	6.47 239	4.61 218	4.66 222	2.64 143	4.17 278	0.37 80	6.03 223	1.61 229	0.09 423	0.24 309	0.00 1	0.08 317	0.08 184	1.16 391

castereo	1.02 55	0.69 203	1.26 1	0.46 116	0.19 77	1.89 123	0.76 313	5.61 177	2.37 77	0.78 102	2.65 144	0.32 96	0.40 90	1.25 34	1.00 151	0.01 177	0.32 320	0.00 1	0.24 422	0.03 88	0.22 147

x	2.30 206	0.82 236	3.85 214	2.23 382	0.72 246	2.12 148	0.81 325	9.48 348	4.82 233	3.83 199	2.76 145	3.49 247	2.30 269	3.48 131	2.25 296	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.22 412	0.09 199	1.66 440

GGEV	1.66 133	0.45 84	2.78 106	1.35 239	1.21 341	6.75 423	0.62 268	6.22 227	3.08 111	0.96 117	2.77 146	0.42 111	1.29 208	1.55 57	0.41 8	0.01 177	1.13 494	0.00 1	0.00 1	0.03 88	2.14 508

fffy	1.43 104	0.95 285	2.85 112	1.42 255	0.61 222	2.25 155	0.19 144	4.74 119	1.32 44	0.26 5	2.77 146	0.21 63	0.39 88	6.97 277	0.73 92	0.00 1	0.79 394	0.00 1	0.00 1	0.19 339	2.03 498

SCV	2.06 164	0.84 242	3.74 205	3.56 498	1.22 343	2.30 162	0.76 313	7.87 301	3.29 123	0.59 72	2.83 148	0.67 136	0.58 134	8.00 347	0.91 131	0.00 1	0.89 416	0.00 1	0.48 504	0.41 453	2.18 511

test_for_model	7.41 480	28.34 570	2.84 111	22.38 567	16.53 569	3.40 287	0.91 357	6.72 252	4.54 212	8.04 381	2.84 149	1.04 153	0.43 108	0.86 7	0.60 58	9.67 562	3.31 566	0.00 1	0.08 317	26.60 576	9.03 558

AIO-test1	2.49 228	1.41 380	3.78 210	0.87 187	5.11 532	2.46 178	0.93 360	6.49 240	14.84 486	0.95 115	2.85 150	0.92 148	0.31 63	6.05 226	1.88 262	0.15 441	0.07 243	0.00 1	0.21 405	0.21 360	0.31 188

UDGNet	2.92 274	7.79 541	4.92 309	3.01 466	0.08 18	2.96 250	0.20 149	4.77 120	8.93 402	2.91 173	2.85 150	0.95 151	1.00 174	6.46 242	1.66 243	1.46 531	0.00 1	5.33 558	0.92 531	1.95 530	0.19 128

HUF	1.64 130	1.03 307	4.14 246	1.19 221	1.34 366	3.02 256	0.40 199	4.88 127	3.60 148	0.79 104	2.87 152	0.83 146	0.31 63	2.88 118	0.81 107	0.06 393	2.03 548	0.00 1	0.00 1	0.16 310	2.41 523

DA2	1.63 129	0.48 105	2.87 114	1.25 227	1.17 334	6.01 408	0.58 253	6.36 231	2.96 100	0.58 68	2.91 153	0.61 135	1.16 194	1.76 70	0.47 16	0.01 177	1.09 483	0.00 1	0.00 1	0.02 50	2.21 513

DLNR-FE	24.96 567	51.28 586	90.78 594	97.84 601	97.06 600	1.40 67	0.12 100	23.22 558	3.55 144	1.21 134	2.93 154	0.72 138	0.32 70	7.09 284	2.60 316	38.66 586	1.33 529	0.00 1	0.29 460	77.21 599	1.68 446

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 100	0.74 220	2.72 101	0.73 164	1.26 351	2.42 172	0.02 23	3.78 51	8.16 381	1.81 153	2.94 155	0.28 85	0.32 70	1.51 53	0.76 95	0.04 364	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.19 128

DLNR_Zeroshot_test	24.96 567	51.28 586	90.69 593	97.84 601	97.22 602	1.40 67	0.12 100	23.19 557	3.55 144	1.21 134	2.95 156	0.72 138	0.31 63	7.09 284	2.61 317	38.70 587	1.32 523	0.00 1	0.29 460	77.04 598	1.68 446

111111	1.21 78	0.28 12	2.10 41	0.22 59	1.45 377	1.42 70	0.05 47	5.30 150	2.01 70	0.55 63	3.02 157	0.09 33	0.20 37	4.87 182	0.58 47	0.00 1	0.75 388	0.00 1	0.00 1	0.10 222	1.09 383

anonymousdsp2	2.20 192	0.57 162	4.59 289	1.69 293	0.82 267	3.58 307	0.48 226	8.57 313	3.63 152	3.37 184	3.03 158	3.32 228	1.00 174	5.57 207	0.80 101	0.01 177	0.94 425	0.02 436	0.15 360	0.06 152	1.89 485

mms	1.31 91	0.88 263	2.06 35	0.25 68	0.79 259	1.50 78	0.08 77	3.29 28	2.51 80	0.53 56	3.09 159	0.34 102	0.26 48	7.11 288	0.59 54	0.00 1	0.43 338	0.00 1	0.00 1	0.21 360	2.32 518

Reg-Stereo(zero)	1.92 151	0.28 12	3.18 146	0.63 144	1.41 374	2.02 135	0.48 226	3.85 65	6.29 294	4.49 218	3.12 160	4.55 294	1.62 237	2.77 115	2.16 288	0.00 1	0.61 361	0.00 1	0.26 443	0.02 50	0.62 286

ours_stereo	1.28 87	0.91 268	2.36 66	0.34 91	0.67 233	1.16 14	0.09 82	3.71 45	2.44 78	0.51 50	3.17 161	0.36 105	0.26 48	6.62 250	0.55 39	0.00 1	0.11 264	0.00 1	0.00 1	0.23 379	2.08 501

WCG-NET（raft）	1.70 134	0.97 294	2.01 33	0.40 103	0.17 67	2.10 143	0.97 362	3.05 23	6.47 305	2.89 172	3.17 161	4.31 287	1.03 178	3.85 146	0.60 58	0.00 1	1.32 523	0.00 1	0.01 246	0.18 330	0.41 224

sCroCo_RVC	1.34 93	0.85 245	6.15 380	1.21 223	1.28 354	0.90 9	0.18 139	4.50 109	2.86 95	0.37 16	3.18 163	0.52 126	1.52 231	1.83 73	0.93 136	0.13 436	0.25 312	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.16 103

gasm-f	1.30 88	0.57 162	2.81 107	0.97 202	1.35 367	2.72 212	0.88 351	4.29 97	1.55 52	0.89 113	3.19 164	0.20 61	0.72 149	1.30 39	1.10 169	0.06 393	1.06 476	0.00 1	0.00 1	0.24 384	2.13 506

MoCha-V2	1.83 142	0.87 261	3.33 161	1.41 253	1.27 352	2.50 181	0.20 149	5.60 175	3.90 174	0.98 119	3.30 165	0.35 104	1.58 236	7.09 284	0.80 101	0.00 1	1.52 540	0.00 1	0.23 418	0.06 152	1.70 452

Selective-IGEV	1.56 125	0.34 30	2.13 43	0.77 173	0.76 256	2.36 167	0.52 236	6.80 254	3.08 111	0.53 56	3.34 166	0.26 80	0.31 63	7.24 295	0.73 92	0.01 177	0.80 399	0.00 1	0.14 357	0.08 184	1.01 368

999	1.42 102	0.85 245	2.23 53	1.37 245	0.35 143	3.01 255	0.64 274	3.91 69	2.83 93	0.38 20	3.35 167	0.19 57	0.25 46	7.37 304	1.12 170	0.01 177	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.22 367	0.21 140

NRIStereo	2.27 203	0.52 129	3.35 164	1.26 229	0.17 67	3.04 257	0.84 336	5.96 207	3.74 158	6.27 281	3.44 168	4.13 275	1.80 249	8.31 373	2.11 283	0.00 1	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.20 134

AIO-Stereo	1.30 88	0.45 84	1.73 13	0.67 155	0.77 257	2.33 164	0.60 260	5.99 211	3.27 120	0.45 38	3.46 169	0.41 107	0.28 54	1.53 54	0.71 89	0.04 364	0.79 394	0.00 1	0.67 519	0.10 222	1.67 443

RAFT-Stereo-weight	1.91 150	0.41 60	2.09 37	1.17 218	0.63 227	3.20 270	0.74 308	5.78 188	6.80 325	5.25 241	3.47 170	2.80 213	0.36 78	3.16 125	1.09 168	0.02 286	0.53 350	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.66 307

Anonymous3	1.96 155	0.61 173	7.58 433	0.42 105	0.51 199	4.28 360	0.52 236	5.56 173	2.76 89	2.35 157	3.47 170	1.50 171	1.13 185	5.92 219	1.54 221	0.23 474	0.23 306	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.47 240

ACVNet-DCA	2.41 222	0.93 274	3.39 167	3.05 471	0.39 161	5.69 399	0.55 244	9.15 334	4.33 195	1.42 139	3.48 172	0.33 98	3.65 335	8.26 362	0.70 85	0.00 1	1.14 502	0.00 1	0.03 283	0.09 199	1.65 436

xx1	2.73 259	0.93 274	3.39 167	3.05 471	0.39 161	5.69 399	0.55 244	5.34 154	10.76 440	1.42 139	3.48 172	4.63 299	2.83 296	8.26 362	0.70 85	0.00 1	1.14 502	0.00 1	0.25 426	0.09 199	1.65 436

1test111	2.31 207	0.93 274	3.39 167	3.05 471	0.39 161	5.69 399	0.55 244	9.15 334	4.33 195	1.42 139	3.48 172	0.33 98	3.65 335	4.95 184	2.06 280	0.00 1	1.14 502	0.00 1	0.03 283	0.09 199	1.65 436

cc1	2.56 238	0.93 274	3.39 167	3.05 471	0.39 161	5.69 399	0.55 244	5.34 154	10.76 440	1.42 139	3.48 172	0.33 98	3.65 335	8.26 362	0.70 85	0.00 1	1.14 502	0.00 1	0.03 283	0.12 257	1.89 485

TRStereo	2.71 254	3.79 512	5.46 340	2.19 374	2.22 436	2.98 253	1.07 375	9.83 355	4.39 202	3.46 187	3.48 172	3.92 264	0.77 156	6.43 241	1.70 250	0.03 332	0.63 365	0.00 1	0.29 460	0.11 238	1.49 421

AE-Stereo	1.89 145	0.38 43	3.86 216	1.94 336	0.38 158	2.51 184	0.58 253	7.19 274	7.28 349	1.60 147	3.51 177	1.07 154	0.77 156	2.12 86	1.24 194	0.03 332	1.02 469	0.00 1	0.28 454	0.11 238	1.84 476

WCG-NET	1.42 102	0.84 242	1.90 26	0.61 142	0.10 27	2.10 143	1.05 374	3.33 29	7.10 339	2.86 170	3.53 178	0.75 142	0.93 169	1.28 36	0.72 90	0.00 1	0.97 443	0.00 1	0.00 1	0.16 310	0.22 147

tt1	2.53 233	0.91 268	3.53 184	2.92 460	0.53 206	5.60 396	0.61 264	5.55 170	10.56 434	1.54 145	3.54 179	0.34 102	3.00 299	8.20 360	0.68 78	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.03 283	0.11 238	1.88 482

GASTEREO	1.80 140	1.40 379	2.87 114	1.46 259	1.50 384	3.88 336	0.83 334	5.08 134	2.86 95	2.59 163	3.57 180	0.18 55	2.82 295	2.30 98	0.82 112	0.02 286	0.98 450	0.00 1	0.90 528	0.10 222	1.95 490

11t1	2.13 180	0.67 197	3.98 233	2.69 445	0.85 272	2.59 193	0.07 69	7.40 284	3.89 173	3.75 196	3.57 180	1.24 160	1.96 251	4.68 178	1.97 272	0.10 427	1.13 494	0.00 1	0.22 412	0.09 199	1.66 440

EKT-Stereo	2.16 184	0.61 173	3.78 210	2.31 403	4.40 512	1.47 76	0.24 162	5.54 169	4.22 191	3.16 182	3.58 182	3.53 249	2.20 262	5.66 210	1.40 213	0.04 364	0.36 330	0.00 1	0.09 329	0.06 152	0.58 273

MC-Stereo	1.87 143	0.49 114	3.52 181	2.82 454	1.07 310	1.90 125	0.12 100	4.89 130	3.27 120	3.66 194	3.58 182	0.56 131	1.45 220	5.79 215	0.81 107	0.00 1	1.19 513	0.00 1	0.21 405	0.11 238	1.95 490

dd	2.36 212	1.93 438	6.03 375	0.83 181	0.12 38	1.80 115	0.17 134	5.30 150	11.82 460	2.98 175	3.64 184	1.50 171	1.21 203	5.25 196	3.92 368	0.13 436	0.01 129	0.04 465	0.22 412	0.10 222	0.14 81

model_zeroshot	1.98 157	0.70 210	4.98 313	2.25 388	1.07 310	3.20 270	0.13 110	7.01 261	3.34 125	3.46 187	3.77 185	2.69 211	0.42 97	2.86 117	1.18 184	0.06 393	0.85 408	0.00 1	0.25 426	0.02 50	1.40 417

testlalala	1.80 140	0.49 114	2.67 96	1.24 226	0.46 179	3.91 337	0.87 350	6.62 245	2.96 100	6.78 317	3.83 186	1.74 180	0.40 90	1.57 59	0.76 95	0.01 177	1.16 508	0.00 1	0.38 491	0.01 21	0.17 113

MyStereo05	3.24 301	1.05 312	5.93 369	1.39 248	1.20 339	2.57 189	0.10 90	9.11 333	13.17 476	6.45 292	3.86 187	3.20 226	3.26 309	8.35 376	3.02 335	0.01 177	1.24 517	0.00 1	0.21 405	0.13 279	0.50 246

MyStereo04	3.29 304	1.15 329	6.64 402	1.28 232	1.49 380	2.63 197	0.45 212	10.57 379	13.30 477	4.41 217	3.90 188	3.06 222	3.56 329	7.87 342	3.35 347	0.01 177	1.27 520	0.00 1	0.25 426	0.11 238	0.42 229

raftrobust	2.16 184	1.31 359	2.76 104	2.38 414	3.33 480	2.72 212	0.51 234	5.34 154	4.64 219	6.13 277	3.98 189	1.63 176	2.51 278	3.02 123	1.64 238	0.00 1	0.76 391	0.00 1	0.02 268	0.14 290	0.27 172

rvit_stereo_0075_2	2.15 182	0.39 50	6.61 400	0.67 155	1.95 420	1.74 110	0.10 90	7.81 300	6.03 283	2.97 174	4.01 190	3.07 223	0.57 132	5.49 205	1.13 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.34 198

FADNet-RVC	4.36 400	2.62 486	14.51 512	2.01 354	0.44 177	4.27 359	1.27 390	12.61 440	7.89 370	3.76 197	4.05 191	10.63 443	4.34 368	9.87 450	7.66 445	0.03 332	0.09 254	0.00 1	0.03 283	0.65 486	0.50 246

MIPNet	2.27 203	1.14 328	5.55 349	0.49 123	0.22 103	2.03 137	0.19 144	7.60 291	6.17 290	5.83 259	4.16 192	2.05 194	3.44 325	3.65 139	2.23 295	0.00 1	0.01 129	0.01 403	0.01 246	0.24 384	0.48 243

testlalala_base	3.54 330	0.53 133	3.53 184	2.31 403	2.22 436	4.04 349	0.61 264	6.91 259	2.73 87	2.69 166	4.17 193	1.78 185	0.51 121	2.02 80	1.08 164	13.13 572	3.23 565	0.00 1	0.35 483	16.60 566	2.27 517

DeepStereo_RVC	2.15 182	0.55 144	3.26 153	0.21 56	0.19 77	3.47 297	0.68 287	5.76 186	3.60 148	6.36 288	4.19 194	3.42 237	4.44 372	5.04 189	1.59 227	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.18 118

CRE-IMP	2.08 166	0.51 124	3.43 175	0.35 92	0.19 77	3.85 335	0.83 334	5.77 187	3.43 129	5.81 258	4.24 195	3.45 245	0.83 162	6.56 245	1.99 275	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.20 134

qqq	2.44 225	0.85 245	4.33 263	1.73 303	0.71 243	1.98 132	0.38 195	9.15 334	4.33 195	3.37 184	4.34 196	4.63 299	2.83 296	4.95 184	2.06 280	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.25 426	0.09 199	1.65 436

FADNet-RVC-Resample	4.11 382	2.25 458	13.88 505	1.64 280	0.66 232	5.91 406	2.34 430	10.87 387	9.09 408	6.53 299	4.34 196	5.69 340	4.71 388	8.01 350	4.64 394	0.18 458	0.22 302	0.17 510	0.12 349	0.46 466	0.59 276

ROB_FTStereo	2.03 161	0.57 162	3.57 191	0.20 47	0.21 96	3.66 316	0.73 304	5.89 195	3.51 135	5.92 267	4.35 198	3.37 233	1.50 223	6.02 221	0.90 126	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.09 52

Patchmatch Stereo++	2.09 172	0.55 144	3.57 191	0.20 47	0.20 87	3.68 321	0.64 274	5.90 200	3.52 137	5.91 262	4.41 199	3.42 237	1.51 227	7.07 282	0.95 141	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.10 57
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
iRAFT	2.09 172	0.55 144	3.57 191	0.20 47	0.20 87	3.68 321	0.64 274	5.90 200	3.52 137	5.91 262	4.41 199	3.42 237	1.51 227	7.07 282	0.95 141	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.10 57

PSM-adaLoss	2.02 160	0.55 144	3.57 191	0.20 47	0.21 96	3.69 324	0.69 290	5.89 195	3.52 137	5.91 262	4.43 201	3.42 237	1.50 223	5.63 209	0.94 140	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.10 57

HUI-Stereo	1.94 153	0.56 155	3.55 188	0.20 47	0.20 87	3.67 320	0.63 271	5.89 195	3.53 141	5.92 267	4.44 202	3.41 236	1.51 227	4.21 160	0.89 123	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.11 66

RAFT-IKP	2.04 162	0.57 162	3.54 186	0.20 47	0.20 87	3.45 294	0.62 268	5.90 200	3.52 137	5.91 262	4.44 202	3.46 246	1.50 223	6.20 231	1.00 151	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.08 48

ROB_FTStereo_v2	2.04 162	0.56 155	3.56 190	0.20 47	0.21 96	3.66 316	0.72 302	5.89 195	3.51 135	5.91 262	4.46 204	3.42 237	1.50 223	6.08 227	0.93 136	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.09 52

iGMRVC	2.09 172	0.56 155	3.59 196	0.20 47	0.21 96	3.68 321	0.71 299	5.89 195	3.53 141	5.92 267	4.46 204	3.44 243	1.51 227	6.93 274	0.98 146	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.09 52

s12784h	2.10 177	0.38 43	3.31 158	0.17 44	0.09 23	4.89 383	0.13 110	7.34 280	8.06 378	3.87 202	4.47 206	0.60 134	1.19 202	6.78 265	0.63 67	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 24

testlalala2	2.34 209	0.64 185	2.49 73	9.58 548	6.50 539	3.57 306	0.18 139	5.34 154	3.20 116	3.87 202	4.57 207	3.12 225	0.52 123	1.49 50	0.44 10	0.00 1	0.31 319	0.00 1	0.43 500	0.12 257	0.40 214

CFNet-RSSM	2.26 200	0.43 70	3.24 151	1.28 232	0.31 127	3.19 269	0.40 199	7.62 294	7.29 350	5.88 260	4.68 208	5.32 326	1.68 239	2.26 96	1.04 158	0.01 177	0.09 254	0.00 1	0.31 469	0.03 88	0.16 103

PAM	4.07 380	0.44 79	6.47 395	1.97 345	1.18 335	10.83 488	1.64 410	10.66 381	4.55 214	6.54 300	4.69 209	16.99 509	6.88 450	4.07 152	1.63 234	0.00 1	0.68 374	0.00 1	0.77 524	0.10 222	1.24 399

GCST	9.50 510	17.91 561	6.18 381	53.02 585	11.57 559	10.95 489	0.20 149	7.71 298	7.12 340	9.83 449	4.71 210	4.87 308	1.49 222	9.87 450	2.06 280	8.70 559	0.07 243	22.79 569	0.40 494	6.66 552	3.86 543

test_sample1	2.88 269	0.63 181	4.46 270	2.38 414	0.68 234	2.61 194	0.05 47	10.51 376	5.36 253	4.50 219	4.81 211	3.76 258	5.94 428	6.10 229	2.96 334	0.00 1	0.99 459	0.00 1	0.11 343	0.07 171	1.67 443

iRaftStereo_RVC	1.88 144	1.22 347	2.63 91	0.95 199	0.06 12	2.96 250	0.05 47	6.08 216	3.99 181	3.92 204	4.88 212	2.53 205	0.62 138	3.62 138	1.19 185	0.00 1	1.19 513	0.00 1	0.00 1	0.37 444	1.29 407

HCRNet	2.74 260	0.83 239	4.19 253	0.45 113	3.31 479	2.18 151	0.22 156	7.59 289	5.76 275	6.08 275	4.89 213	5.21 322	2.74 289	8.04 353	3.10 340	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.10 222	0.09 52

MM-Stereo_test3	2.10 177	0.94 283	2.59 87	1.66 286	3.95 504	2.42 172	0.78 316	6.58 242	7.29 350	1.94 154	4.90 214	1.23 159	0.65 140	3.77 142	1.38 211	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.00 1	0.38 448	0.77 333

Any-RAFT	2.33 208	0.36 35	2.35 64	1.58 275	0.84 269	4.93 384	0.55 244	9.10 332	5.93 281	4.30 214	4.90 214	5.79 345	2.22 264	2.75 114	0.51 29	0.02 286	0.32 320	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.18 118

TANstereo	1.32 92	0.79 225	2.93 119	0.37 96	0.11 29	1.81 117	0.01 4	3.56 31	4.36 201	4.53 220	4.96 216	0.41 107	0.68 143	1.22 30	0.59 54	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 15

CBFPSM	5.12 436	1.48 394	16.22 519	1.81 315	1.14 327	11.16 491	2.90 444	7.99 305	6.75 323	6.55 301	5.00 217	15.05 492	8.78 487	7.52 322	8.90 464	0.04 364	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.42 454	0.67 310

DIP-Stereo	2.12 179	0.98 296	3.94 229	0.20 47	0.11 29	4.73 379	0.13 110	9.27 341	4.40 203	6.46 293	5.03 218	0.45 118	0.72 149	3.79 143	1.94 270	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
XX-TBD	1.55 124	1.11 321	2.94 121	2.45 424	0.06 12	2.31 163	0.01 4	3.58 33	7.80 369	3.11 180	5.10 219	0.27 82	0.26 48	1.42 49	0.60 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24

TestStereo	1.89 145	1.59 405	4.22 256	0.37 96	0.28 120	1.33 58	0.01 4	5.63 178	4.13 185	3.59 191	5.11 220	2.06 195	0.70 146	7.62 330	0.93 136	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.19 128

Gwc-CoAtRS	2.16 184	0.42 65	3.13 141	1.28 232	0.31 127	3.52 303	0.39 198	6.56 241	6.31 296	5.38 246	5.11 220	5.47 329	1.70 241	2.00 79	1.08 164	0.01 177	0.19 292	0.00 1	0.25 426	0.02 50	0.16 103

ACV-stereo	4.65 420	1.22 347	10.49 487	2.22 379	1.05 307	12.62 506	1.24 388	6.70 251	7.36 353	3.22 183	5.18 222	16.59 505	10.02 498	8.18 359	6.19 425	0.06 393	0.14 279	0.01 403	0.00 1	0.12 257	0.40 214

test-1	2.14 181	0.54 137	6.32 391	1.07 209	1.22 343	2.13 150	0.54 240	6.40 235	4.80 232	3.55 189	5.23 223	4.02 268	0.71 147	1.95 75	2.15 287	0.08 412	0.98 450	0.00 1	0.08 317	0.02 50	1.07 378

OCTAStereo	2.38 213	0.48 105	3.90 224	2.16 366	0.11 29	3.42 289	0.42 204	7.06 267	3.74 158	6.91 320	5.26 224	2.63 209	1.32 209	8.41 381	1.70 250	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.01 2

RE-Stereo	2.38 213	0.48 105	3.91 225	2.17 371	0.11 29	3.43 291	0.42 204	7.07 269	3.75 160	6.91 320	5.26 224	2.62 207	1.33 211	8.41 381	1.72 252	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.03 88	0.01 2

TVStereo	2.38 213	0.48 105	3.91 225	2.17 371	0.11 29	3.43 291	0.42 204	7.07 269	3.75 160	6.91 320	5.26 224	2.62 207	1.33 211	8.41 381	1.72 252	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.03 88	0.01 2

PAM_32	4.12 386	0.46 90	5.63 352	1.95 340	1.02 304	10.74 486	0.85 341	11.04 392	5.02 242	6.19 278	5.28 227	17.64 513	7.30 461	5.03 188	1.45 215	0.00 1	0.68 374	0.00 1	0.77 524	0.14 290	1.14 390

DCANet-4	2.26 200	0.43 70	6.69 406	0.40 103	0.20 87	1.70 100	0.13 110	5.73 184	9.44 418	6.01 270	5.29 228	1.12 156	2.77 292	2.49 107	2.21 290	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 50	0.61 281

fff	2.54 235	0.93 274	5.51 342	0.32 80	0.14 50	1.70 100	0.11 96	6.19 220	12.69 469	6.03 272	5.29 228	1.43 165	5.28 412	2.37 103	2.21 290	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 50	0.61 281

NF-Stereo	2.38 213	0.48 105	3.88 222	2.17 371	0.11 29	3.43 291	0.42 204	7.08 272	3.75 160	6.91 320	5.29 228	2.65 210	1.33 211	8.40 379	1.67 246	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.02 7

csc	2.54 235	0.93 274	5.51 342	0.32 80	0.14 50	1.70 100	0.11 96	6.19 220	12.69 469	6.03 272	5.29 228	1.43 165	5.28 412	2.37 103	2.21 290	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 50	0.61 281

cscssc	2.54 235	0.93 274	5.51 342	0.32 80	0.14 50	1.70 100	0.11 96	6.19 220	12.69 469	6.03 272	5.29 228	1.43 165	5.28 412	2.37 103	2.21 290	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.00 1	0.02 50	0.61 281

tg	2.18 187	1.13 327	2.74 102	0.84 183	0.13 44	4.33 365	0.05 47	6.21 224	4.90 236	4.06 207	5.30 233	2.55 206	0.92 167	7.28 298	0.99 148	0.00 1	0.60 359	0.00 1	0.00 1	0.37 444	1.12 387

GCAP-BAT	2.26 200	0.61 173	3.67 203	1.48 264	0.81 265	4.32 363	0.77 315	4.87 126	4.04 183	3.97 205	5.41 234	4.38 290	0.59 136	6.20 231	1.17 180	0.02 286	1.14 502	0.00 1	0.55 512	0.07 171	1.22 397

G2L-ROB	3.74 349	1.37 374	5.05 316	1.95 340	1.14 327	4.45 368	0.43 208	12.31 428	6.36 299	7.88 371	5.42 235	11.10 457	2.11 261	8.53 390	6.31 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.33 194

ADStereo(finetuned)	2.50 231	0.95 285	6.60 399	0.39 100	0.20 87	1.72 108	0.24 162	6.06 213	9.31 414	6.30 282	5.42 235	1.44 168	6.22 435	2.25 95	2.14 285	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.65 297

DCANet	2.35 210	0.96 289	5.51 342	0.39 100	0.19 77	1.72 108	0.25 166	6.06 213	9.33 415	6.31 283	5.42 235	1.44 168	4.14 361	2.22 92	2.28 301	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.66 307

FADNet	4.55 412	2.35 473	13.60 503	1.87 323	0.80 262	4.74 380	0.75 311	14.47 491	12.41 464	4.07 208	5.45 238	9.64 422	5.03 399	8.86 406	4.82 398	0.20 462	0.04 213	0.07 481	0.05 305	1.27 516	0.40 214

IGEV-FE	2.57 239	0.63 181	5.69 358	1.92 333	0.87 276	2.63 197	0.85 341	8.94 327	4.55 214	5.31 243	5.47 239	5.19 320	1.38 215	3.81 145	1.33 205	0.00 1	0.69 376	0.00 1	0.18 379	0.19 339	1.72 456

IGEV_Zeroshot_test	2.57 239	0.63 181	5.70 361	1.93 334	0.87 276	2.63 197	0.85 341	8.94 327	4.55 214	5.30 242	5.48 240	5.23 325	1.38 215	3.76 141	1.32 204	0.00 1	0.69 376	0.00 1	0.18 379	0.19 339	1.72 456

IRAFT_RVC	2.98 282	0.66 192	4.23 257	2.20 375	0.40 166	2.91 247	5.04 491	7.03 265	4.21 190	6.59 304	5.52 241	5.02 317	4.77 390	8.41 381	2.30 305	0.01 177	0.17 289	0.01 403	0.00 1	0.03 88	0.05 30

raft+_RVC	2.18 187	1.49 395	3.14 142	2.77 449	2.01 424	1.40 67	0.10 90	7.02 264	5.35 251	2.99 176	5.54 242	1.19 157	1.34 214	4.98 186	1.49 217	0.00 1	1.45 533	0.00 1	0.00 1	0.14 290	1.11 384

DCVSM-stereo	3.32 307	0.51 124	3.40 173	1.79 311	0.79 259	2.94 248	0.48 226	7.31 278	5.69 272	11.47 488	5.61 243	10.63 443	5.93 427	5.74 214	3.63 351	0.03 332	0.09 254	0.03 455	0.00 1	0.12 257	0.11 66

RCA-Stereo	2.19 190	0.46 90	3.22 147	0.47 118	0.33 134	2.27 159	0.47 216	5.60 175	15.20 489	2.86 170	5.61 243	0.78 143	3.15 302	1.71 62	0.48 20	0.00 1	0.90 418	0.00 1	0.00 1	0.10 222	0.26 169

RALCasStereoNet	2.39 220	1.73 422	3.59 196	2.38 414	2.69 459	2.84 229	0.18 139	5.29 149	4.94 237	2.45 160	5.62 245	2.22 198	0.79 161	7.48 320	1.63 234	0.00 1	1.75 543	0.00 1	0.00 1	0.14 290	2.03 498

cross-raft	2.25 199	0.48 105	2.96 128	1.87 323	0.94 290	3.72 325	0.47 216	7.61 292	4.15 186	5.37 245	5.68 246	6.17 354	1.40 217	2.15 88	1.06 161	0.01 177	0.22 302	0.00 1	0.19 385	0.03 88	0.41 224

FE-Mocha	2.09 172	0.54 137	4.88 306	1.49 266	0.36 150	3.25 274	0.16 129	8.13 307	2.80 91	5.20 239	5.70 247	3.61 252	0.85 164	2.21 91	1.19 185	0.00 1	0.74 386	0.00 1	0.19 385	0.02 50	0.50 246

UGAM-zero	3.92 366	0.49 114	5.26 325	1.17 218	0.89 278	4.00 345	0.47 216	12.42 434	3.62 151	5.46 249	5.86 248	15.76 497	8.92 492	8.63 397	2.44 308	0.00 1	0.84 406	0.00 1	0.89 527	0.03 88	1.27 405

test_sample2	2.79 262	0.59 169	4.40 268	2.38 414	0.43 175	2.58 192	0.15 123	10.14 364	5.78 276	4.23 213	5.86 248	4.31 287	4.02 355	6.34 237	2.00 277	0.00 1	0.96 435	0.00 1	0.12 349	0.07 171	1.37 416

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 313	1.28 355	8.51 448	1.86 322	1.83 407	3.51 300	0.31 181	10.50 375	4.32 194	2.74 167	5.87 250	10.30 435	4.53 379	4.66 177	3.16 343	0.02 286	0.87 415	0.00 1	0.97 532	0.38 448	1.43 418

DMCA-RVC	3.59 336	1.98 444	8.68 453	2.30 401	1.48 379	3.54 305	0.55 244	8.40 310	5.43 258	9.37 436	5.90 251	8.34 401	3.21 305	7.19 291	4.46 388	0.06 393	0.11 264	0.08 487	0.02 268	0.21 360	0.40 214

gwcnet-sp	3.58 333	2.01 446	8.82 458	2.01 354	0.69 237	7.38 439	1.10 377	9.23 338	6.66 318	9.32 432	5.91 252	4.21 280	3.31 313	6.91 270	3.69 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 384	0.18 118

scenet	3.58 333	2.01 446	8.82 458	2.01 354	0.69 237	7.38 439	1.10 377	9.23 338	6.66 318	9.32 432	5.91 252	4.21 280	3.31 313	6.91 270	3.69 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 384	0.18 118

ssnet	3.58 333	2.01 446	8.82 458	2.01 354	0.69 237	7.38 439	1.10 377	9.23 338	6.66 318	9.32 432	5.91 252	4.21 280	3.31 313	6.91 270	3.69 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 384	0.18 118

IPLGR	2.46 226	0.68 199	7.02 415	0.22 59	0.16 64	2.01 134	0.22 156	7.01 261	6.62 315	7.10 334	5.92 255	2.91 215	2.27 266	5.12 194	1.52 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.41 224

GANet-ADL	2.40 221	0.65 188	3.92 227	2.22 379	0.11 29	2.23 154	0.47 216	9.29 343	7.27 348	4.77 223	5.95 256	3.96 265	1.26 207	3.08 124	2.27 299	0.04 364	0.08 247	0.02 436	0.00 1	0.15 306	0.21 140

PFNet	3.06 286	0.59 169	6.13 378	2.26 391	0.84 269	3.08 259	0.73 304	7.38 283	5.35 251	10.20 454	6.06 257	4.72 301	2.10 260	8.47 386	2.25 296	0.19 459	0.06 228	0.00 1	0.11 343	0.20 349	0.42 229

RALAANet	2.68 250	1.71 417	4.73 300	2.79 451	0.80 262	3.30 280	0.15 123	7.92 302	5.92 280	5.79 257	6.06 257	3.51 248	1.13 185	6.76 262	2.28 301	0.00 1	0.28 315	0.00 1	0.10 336	0.27 406	0.13 76

Pruner-Stereo	2.66 248	0.61 173	3.54 186	1.93 334	0.25 113	3.47 297	0.74 308	6.60 243	5.66 270	8.98 419	6.12 259	4.39 291	1.11 182	7.27 297	2.34 306	0.03 332	0.00 1	0.02 436	0.00 1	0.03 88	0.04 24

MyStereo06	2.71 254	1.05 312	5.43 339	1.39 248	1.20 339	2.57 189	0.10 90	10.39 371	4.79 231	5.54 253	6.16 260	6.39 358	2.33 271	3.40 130	1.35 209	0.01 177	1.24 517	0.00 1	0.21 405	0.13 279	0.50 246

MGS-Stereo	1.22 79	0.44 79	2.92 118	0.83 181	0.07 15	1.82 119	0.65 278	2.44 12	3.95 177	1.11 129	6.19 261	0.49 121	0.37 80	1.73 64	0.81 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 471	0.01 2

SST-Stereo	2.86 266	0.45 84	3.64 201	1.46 259	0.36 150	3.94 340	0.80 319	6.07 215	4.46 206	10.96 477	6.21 262	4.94 312	4.14 361	8.85 405	0.93 136	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.03 15

ssnet_v2	4.73 426	1.43 385	6.74 408	1.80 314	0.75 253	8.89 460	4.60 483	12.66 441	10.65 438	9.53 439	6.23 263	9.78 426	4.26 367	6.89 268	9.65 478	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.36 441	0.31 188

BUS	2.72 257	0.43 70	3.76 206	0.70 158	0.50 190	7.31 437	0.48 226	9.93 357	5.65 266	6.50 294	6.23 263	5.21 322	1.18 197	4.27 161	1.89 266	0.01 177	0.03 196	0.03 455	0.00 1	0.06 152	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 272	0.43 70	3.76 206	0.70 158	0.50 190	6.97 427	1.58 407	9.93 357	5.65 266	6.50 294	6.23 263	6.17 354	2.50 276	4.27 161	2.67 319	0.01 177	0.03 196	0.03 455	0.00 1	0.06 152	0.14 81

hknet	3.56 332	0.66 192	5.82 364	0.70 158	1.19 337	6.97 427	1.58 407	9.93 357	7.76 365	6.50 294	6.23 263	9.53 421	2.81 294	7.84 338	3.39 348	0.01 177	0.03 196	0.03 455	0.00 1	0.06 152	0.14 81

OMP-Stereo	3.15 295	1.19 337	3.49 179	4.34 524	0.51 199	2.20 153	1.21 384	6.67 246	6.52 309	7.99 377	6.24 267	8.38 405	2.44 275	9.65 438	1.92 268	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.15 94

iRaft-Stereo_20w	3.11 290	0.49 114	6.09 376	1.01 204	1.25 348	3.99 344	1.00 367	14.00 482	4.73 225	6.70 315	6.27 268	2.34 200	2.28 268	7.29 300	1.58 224	0.01 177	0.75 388	0.00 1	0.73 522	0.10 222	1.63 434

IPLG	2.63 247	1.09 317	5.67 357	0.73 164	0.31 127	3.00 254	0.25 166	6.84 256	6.02 282	7.93 372	6.31 269	1.91 188	1.72 244	7.47 317	2.53 310	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.29 417	0.58 273

PSM-softLoss	2.38 213	0.48 105	4.28 258	1.94 336	0.19 77	2.73 214	0.38 195	6.67 246	3.50 130	6.33 284	6.33 270	2.93 216	0.97 171	8.90 407	1.88 262	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.03 15

KMStereo	2.38 213	0.48 105	4.28 258	1.94 336	0.19 77	2.73 214	0.38 195	6.67 246	3.50 130	6.33 284	6.33 270	2.93 216	0.97 171	8.90 407	1.88 262	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.03 15

RAFT_R40	2.83 263	0.46 90	3.85 214	1.38 247	0.32 133	3.78 330	0.97 362	6.16 219	4.82 233	9.74 448	6.35 272	4.96 313	3.94 354	8.78 402	1.05 159	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.03 15

PFNet+	2.52 232	0.47 98	4.97 312	0.95 199	0.18 73	3.12 263	0.73 304	4.98 131	6.97 335	7.95 373	6.38 273	2.51 204	1.18 197	8.05 354	1.82 257	0.03 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 30

xyz-stereo-finetune2	1.98 157	0.96 289	2.70 99	0.13 38	0.05 6	6.33 414	0.17 134	4.38 106	2.56 82	0.98 119	6.40 274	0.50 124	3.37 320	7.09 284	3.77 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.11 66

DFGA-Net	3.09 289	2.73 488	9.21 469	1.79 311	0.47 181	3.30 280	0.20 149	7.49 288	6.20 291	5.54 253	6.42 275	2.17 197	1.12 183	7.96 346	6.56 430	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 458	0.17 113

ac_64	3.98 373	0.86 253	5.10 318	3.17 480	3.43 486	5.80 403	0.70 295	10.87 387	4.96 238	8.94 418	6.46 276	10.70 446	5.52 421	7.44 308	5.10 407	0.03 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.31 188

DMCA	3.08 288	1.10 318	6.20 382	1.82 318	0.90 280	3.80 333	0.55 244	9.76 351	5.42 256	6.56 303	6.47 277	7.06 378	2.09 257	4.05 149	5.46 412	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.16 103

HH	2.88 269	0.82 236	4.07 244	1.71 297	0.54 210	4.71 377	0.69 290	8.72 320	3.57 146	1.80 150	6.49 278	7.81 389	3.92 352	8.93 410	0.99 148	0.00 1	1.06 476	0.00 1	0.03 283	0.05 139	1.69 449

HanStereo	2.88 269	0.82 236	4.07 244	1.71 297	0.54 210	4.71 377	0.69 290	8.72 320	3.57 146	1.80 150	6.49 278	7.81 389	3.92 352	8.93 410	0.99 148	0.00 1	1.06 476	0.00 1	0.03 283	0.05 139	1.69 449

ITSA-stereo	4.02 374	0.73 219	4.51 277	2.16 366	0.31 127	3.58 307	0.70 295	13.77 480	15.84 498	7.13 336	6.59 280	4.25 285	3.48 327	9.04 417	6.12 422	0.09 423	0.08 247	0.11 490	0.10 336	0.19 339	1.54 425

GwcNet-ADL	2.85 265	0.61 173	4.38 266	0.92 195	0.33 134	2.05 138	0.67 284	8.85 323	9.65 420	6.36 288	6.71 281	4.11 274	1.71 242	5.97 220	4.22 378	0.08 412	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.07 171	0.16 103

GES	2.69 251	0.72 217	5.34 331	1.82 318	0.05 6	4.51 372	1.04 372	10.39 371	4.18 188	5.53 252	6.72 282	1.92 191	3.30 311	5.16 195	2.67 319	0.06 393	0.01 129	0.06 476	0.01 246	0.20 349	0.14 81

ToySt	3.39 317	0.89 266	9.29 471	1.47 263	0.94 290	4.20 355	1.98 421	7.33 279	5.42 256	3.01 178	6.75 283	8.67 412	5.10 406	5.43 204	3.72 356	0.07 403	0.89 416	0.00 1	0.23 418	0.28 409	2.13 506

GEStereo_RVC	3.95 370	1.21 346	6.13 378	2.30 401	1.22 343	4.29 361	2.96 447	12.39 432	8.24 382	7.25 347	6.79 284	7.58 385	4.22 365	9.16 421	4.56 391	0.04 364	0.01 129	0.02 436	0.02 268	0.19 339	0.42 229

PSMNet-ADL	3.17 298	0.56 155	3.00 135	1.55 273	0.40 166	5.97 407	0.28 171	9.06 329	5.75 274	3.56 190	6.80 285	8.33 400	4.51 374	7.65 331	5.51 413	0.03 332	0.09 254	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.28 178

UNet	4.19 390	0.87 261	7.18 422	2.00 353	3.22 475	9.55 467	0.31 181	10.11 362	6.22 293	7.98 375	6.82 286	10.42 437	5.77 424	7.28 298	5.83 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 222	0.12 71

DSFCA	4.48 409	1.03 307	6.84 410	1.61 277	1.68 395	7.26 435	4.46 481	11.27 399	7.51 357	11.01 479	6.89 287	8.49 409	4.54 380	10.41 464	6.18 424	0.03 332	0.06 228	0.02 436	0.03 283	0.13 279	0.14 81

GMOStereo	2.08 166	0.85 245	2.95 124	0.23 63	0.73 248	1.50 78	0.86 345	5.08 134	4.78 227	8.42 396	6.99 288	3.36 229	1.14 187	1.73 64	1.21 188	0.00 1	1.32 523	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.23 154

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test-v	2.08 166	0.85 245	2.95 124	0.23 63	0.73 248	1.50 78	0.86 345	5.08 134	4.78 227	8.42 396	6.99 288	3.36 229	1.14 187	1.73 64	1.21 188	0.00 1	1.32 523	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.23 154

test-2	2.08 166	0.85 245	2.95 124	0.23 63	0.73 248	1.50 78	0.86 345	5.08 134	4.78 227	8.42 396	6.99 288	3.36 229	1.14 187	1.73 64	1.21 188	0.00 1	1.32 523	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.23 154

DisPM	2.59 242	0.47 98	4.32 262	1.89 327	0.20 87	3.42 289	0.63 271	5.56 173	5.60 264	8.66 409	7.05 292	2.82 214	1.03 178	9.05 418	1.07 163	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 24

STTStereo	3.90 364	1.43 385	8.20 445	3.03 468	2.28 440	3.64 315	0.64 274	10.11 362	7.09 338	10.20 454	7.08 293	8.73 413	3.57 330	7.44 308	4.00 373	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.01 246	0.04 118	0.40 214

RAFT-Test	2.49 228	0.45 84	4.35 265	1.89 327	1.28 354	4.83 381	0.68 287	7.19 274	4.51 210	5.00 232	7.09 294	6.81 370	1.12 183	2.22 92	1.16 179	0.01 177	0.63 365	0.00 1	0.33 476	0.05 139	0.20 134

EAI-Stereo	2.75 261	0.54 137	3.17 143	0.91 194	1.28 354	4.02 346	5.30 495	12.39 432	4.76 226	2.51 162	7.10 295	1.22 158	0.94 170	6.03 223	1.96 271	0.01 177	0.56 351	0.00 1	1.38 543	0.04 118	0.95 361

GMStereo_Zeroshot	2.92 274	2.33 472	6.12 377	1.66 286	0.36 150	3.61 309	0.09 82	5.95 206	6.20 291	7.15 338	7.11 296	8.37 402	0.91 166	6.17 230	1.97 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 367	0.14 81

ARAFT	3.32 307	1.74 423	7.92 441	0.64 145	0.15 58	4.45 368	2.89 442	8.20 308	6.30 295	9.23 431	7.12 297	5.58 333	1.24 206	8.60 393	1.69 249	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.35 438	0.35 203

raft_robust	2.91 272	1.71 417	3.42 174	1.36 242	0.57 216	1.53 83	0.12 100	7.06 267	9.09 408	6.96 327	7.21 298	4.43 292	2.09 257	9.40 430	1.61 229	0.03 332	0.93 420	0.00 1	0.21 405	0.17 319	0.38 210

test_sample3	3.27 302	0.62 179	5.29 330	2.24 386	0.58 219	4.62 375	0.16 129	12.15 425	7.51 357	6.44 291	7.25 299	3.72 257	3.03 300	6.73 259	3.17 345	0.01 177	0.85 408	0.00 1	0.10 336	0.07 171	0.88 348

FACV-RUCA	2.38 213	0.44 79	4.18 252	1.33 238	2.87 464	2.45 176	1.21 384	8.68 317	6.12 286	4.07 208	7.28 300	1.25 161	2.00 253	3.37 129	1.62 231	0.01 177	0.03 196	0.10 489	0.05 305	0.36 441	0.29 181

RAFT	2.94 276	1.29 356	4.06 242	1.36 242	0.50 190	2.39 170	0.91 357	6.11 217	3.25 119	6.64 307	7.30 301	9.96 429	4.20 363	6.03 223	2.21 290	0.00 1	1.02 469	0.00 1	0.02 268	0.54 479	1.01 368

AIO-test2	2.98 282	1.88 431	4.72 298	1.67 290	3.34 482	2.64 203	0.06 60	6.96 260	15.70 497	2.65 164	7.31 302	0.93 149	0.57 132	5.81 217	1.20 187	3.30 548	0.09 254	0.00 1	0.09 329	0.22 367	0.43 238

test_5	3.16 297	1.18 334	4.96 311	2.33 407	3.10 472	4.51 372	1.27 390	7.47 287	7.61 363	3.00 177	7.38 303	5.37 328	4.06 356	8.28 367	1.54 221	0.00 1	0.34 324	0.00 1	0.02 268	0.21 360	0.62 286

GASNet	5.62 444	5.76 530	12.05 494	5.03 533	2.08 430	3.77 328	1.53 405	12.92 451	11.62 458	9.64 443	7.40 304	8.58 411	7.54 466	14.76 517	8.25 453	0.02 286	0.15 282	0.00 1	0.00 1	0.81 504	0.52 254

test_sample4	3.29 304	0.64 185	5.38 334	2.08 358	0.53 206	3.91 337	0.15 123	12.13 422	7.50 356	7.04 328	7.50 305	3.64 255	3.19 303	6.95 275	3.14 342	0.02 286	0.85 408	0.00 1	0.10 336	0.07 171	0.92 355

CREStereo++_RVC	1.70 134	0.50 120	3.07 139	0.45 113	0.01 1	1.69 99	0.02 23	3.09 24	8.24 382	3.82 198	7.53 306	0.49 121	0.32 70	1.05 16	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 557	0.01 21	0.08 48
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
SFCPSM	3.39 317	0.61 173	5.42 337	0.43 108	0.93 289	8.26 447	2.08 425	15.01 498	5.89 279	7.17 339	7.60 307	3.39 235	2.55 280	5.39 201	2.53 310	0.01 177	0.03 196	0.01 403	0.07 314	0.19 339	0.31 188

MSKI-zero shot	2.23 197	0.49 114	2.49 73	1.60 276	0.81 265	2.69 207	0.29 173	6.82 255	2.50 79	4.37 216	7.61 308	3.65 256	0.26 48	8.62 396	0.63 67	0.01 177	1.09 483	0.00 1	0.25 426	0.03 88	0.46 239

DispNO	3.51 329	1.33 364	8.51 448	2.26 391	1.36 369	3.46 296	0.81 325	8.74 322	6.58 311	6.78 317	7.63 309	6.22 357	4.20 363	7.47 317	4.44 387	0.00 1	0.03 196	0.03 455	0.11 343	0.13 279	0.14 81

DDVS	3.79 356	0.66 192	5.66 356	2.27 395	1.28 354	6.48 418	0.47 216	9.33 345	4.35 200	7.29 350	7.71 310	12.49 473	2.21 263	9.01 416	5.16 408	0.08 412	0.20 299	0.01 403	0.00 1	0.14 290	1.03 375

NVstereo2D	4.82 430	1.29 356	7.98 442	3.68 502	3.48 487	8.02 446	3.10 452	11.25 397	15.50 495	5.14 237	7.71 310	8.21 396	4.68 386	10.19 461	4.30 382	0.02 286	0.19 292	0.13 499	0.36 485	0.07 171	1.12 387

AAGNet	3.50 327	0.49 114	3.38 165	1.91 330	0.41 171	3.66 316	1.02 368	5.14 141	5.16 245	9.65 446	7.75 312	4.91 309	6.23 436	7.45 315	12.73 512	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 39

H2IRNET	2.29 205	0.86 253	3.38 165	1.51 267	0.11 29	1.97 131	0.13 110	5.15 143	7.19 345	1.26 138	7.77 313	5.80 346	3.31 313	5.09 192	1.66 243	0.01 177	0.00 1	0.04 465	0.17 373	0.27 406	0.10 57

HART	2.08 166	1.10 318	3.44 177	0.47 118	1.15 329	1.70 100	0.04 39	6.40 235	3.69 156	1.50 144	7.78 314	2.42 203	0.16 31	6.76 262	1.15 176	0.00 1	1.46 535	0.00 1	0.00 1	0.31 427	2.12 503

UPFNet	4.17 388	0.83 239	5.51 342	2.49 427	3.36 483	7.13 434	2.60 433	10.52 378	7.16 341	8.76 413	7.83 315	7.85 392	3.41 324	8.60 393	7.04 437	0.01 177	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.17 113

RYNet	6.82 466	1.51 396	7.35 426	1.79 311	4.52 520	16.68 524	4.41 480	14.19 486	17.43 507	11.64 491	7.86 316	15.03 491	8.81 488	10.10 458	14.16 523	0.04 364	0.13 275	0.15 502	0.05 305	0.08 184	0.53 256

iRaft-Stereo_5w	3.20 299	1.27 354	5.27 326	0.27 74	0.99 298	2.71 210	0.58 253	5.75 185	5.85 278	3.03 179	7.88 317	10.08 431	4.08 359	8.40 379	6.09 420	0.00 1	0.25 312	0.00 1	0.12 349	0.31 427	0.95 361

UCFNet_RVC	3.37 315	1.25 351	3.30 156	2.55 437	1.80 403	3.92 339	1.28 392	12.49 437	7.16 341	5.12 236	7.88 317	8.14 394	4.59 382	5.67 211	2.11 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.07 44

HITNet	3.11 290	1.38 376	5.35 333	2.23 382	0.12 38	5.59 395	0.58 253	9.95 360	5.72 273	6.62 306	7.91 319	3.90 263	3.24 307	4.39 166	4.58 393	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.57 267
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
CASS	2.62 246	0.57 162	4.28 258	0.90 192	0.38 158	3.45 294	0.22 156	9.91 356	4.46 206	7.33 354	7.92 320	3.53 249	3.59 331	4.16 158	1.49 217	0.03 332	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G2L-Stereo	3.74 349	1.56 401	5.82 364	1.71 297	2.04 428	2.87 242	0.58 253	9.79 353	6.49 308	7.82 368	7.97 321	8.57 410	2.36 272	9.19 424	7.45 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 394	0.40 214

PA-Net	5.40 439	2.35 473	9.55 477	2.75 447	2.21 434	8.74 457	3.92 470	13.05 456	13.35 478	7.30 352	7.98 322	8.08 393	6.39 438	11.17 474	9.30 471	0.02 286	0.03 196	0.00 1	0.03 283	0.16 310	1.55 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 382	1.53 400	6.87 412	3.04 470	3.33 480	4.34 366	0.59 259	11.36 403	7.92 373	8.98 419	7.98 322	9.72 424	3.82 342	7.92 344	4.43 386	0.15 441	0.02 168	0.03 455	0.03 283	0.07 171	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	4.40 404	1.36 369	7.91 438	1.40 250	0.63 227	5.54 392	2.72 436	11.31 400	8.40 388	8.64 406	8.05 324	6.80 367	5.05 402	7.22 293	2.53 310	1.74 536	1.04 472	3.05 549	2.96 554	0.22 367	1.35 413

test_sample9	6.40 457	1.36 369	7.91 438	1.40 250	0.63 227	5.54 392	2.72 436	11.31 400	8.40 388	8.64 406	8.05 324	6.80 367	5.05 402	12.52 496	13.17 515	1.74 536	25.14 590	3.05 549	2.96 554	0.22 367	1.35 413

test_sample7	3.75 351	0.67 197	4.34 264	2.21 378	0.35 143	4.47 371	2.08 425	11.31 400	8.40 388	8.64 406	8.05 324	6.80 367	5.05 402	7.22 293	2.53 310	0.07 403	1.04 472	0.00 1	0.00 1	0.06 152	1.66 440

psm_up	4.33 398	1.34 365	4.43 269	2.27 395	2.62 454	5.29 388	3.30 463	11.49 405	6.89 330	8.05 383	8.06 327	10.09 433	11.10 508	7.12 290	3.76 358	0.24 476	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.37 207

StereoDRNet	6.02 451	2.40 475	8.22 446	3.43 492	4.43 514	10.57 485	4.21 474	19.44 535	11.24 454	12.86 498	8.06 327	11.64 463	4.79 391	8.65 398	9.32 472	0.01 177	0.10 260	0.00 1	0.03 283	0.34 436	0.69 313

FADNet_RVC	4.24 394	2.32 471	14.23 509	1.18 220	0.79 259	5.64 397	0.60 260	11.50 406	7.19 345	3.68 195	8.08 329	4.14 276	4.06 356	10.29 462	7.47 442	0.36 496	0.44 341	0.18 511	0.47 503	0.93 507	1.23 398

HSM	4.25 396	1.10 318	4.14 246	1.78 310	2.14 432	6.67 422	1.08 376	12.92 451	6.90 331	7.06 329	8.17 330	14.17 484	6.03 431	9.16 421	3.11 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.41 224

RAFT+CT+SA	2.59 242	1.19 337	3.55 188	1.09 210	2.21 434	3.14 267	0.90 354	7.59 289	5.65 266	2.76 169	8.21 331	2.04 193	1.57 235	8.84 404	1.31 202	0.02 286	0.34 324	0.00 1	0.38 491	0.22 367	0.73 325

LL-Strereo	5.14 437	2.29 467	8.95 462	1.26 229	5.05 531	3.66 316	1.40 398	10.33 368	8.98 404	8.71 410	8.24 332	10.70 446	11.10 508	12.66 500	5.36 411	0.05 381	1.35 531	0.00 1	0.00 1	0.38 448	2.23 516

AASNet	4.20 391	1.63 408	5.82 364	3.79 505	3.93 502	6.55 419	1.22 386	19.12 532	6.82 326	7.86 370	8.35 333	4.36 289	2.55 280	3.87 147	7.47 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 474	0.22 147

BEATNet_4x	3.69 343	2.12 452	8.11 443	1.82 318	0.16 64	5.30 389	1.04 372	10.87 387	6.14 289	7.09 333	8.42 334	4.99 315	4.42 371	5.89 218	6.23 426	0.04 364	0.05 222	0.00 1	0.00 1	0.32 432	0.84 343

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 458	6.12 533	6.53 398	4.29 522	3.61 491	15.41 519	4.13 472	12.36 430	7.32 352	7.60 360	8.51 335	8.97 417	2.64 284	10.17 460	3.72 356	8.16 558	2.40 551	2.00 546	0.11 343	8.55 556	5.84 550

psmg	3.34 309	0.43 70	3.76 206	0.73 164	0.50 190	8.47 455	2.74 439	10.88 390	5.65 266	8.91 417	8.78 336	6.17 354	2.50 276	4.27 161	2.67 319	0.01 177	0.04 213	0.06 476	0.00 1	0.12 257	0.10 57

NaN_ROB	6.51 461	2.25 458	8.77 456	1.69 293	1.79 402	9.71 470	10.94 543	16.20 509	16.13 499	13.04 502	8.86 337	11.77 464	5.94 428	12.88 501	8.01 448	0.05 381	0.13 275	0.07 481	0.20 398	0.32 432	1.50 422

IER	3.42 323	0.91 268	6.38 393	0.73 164	1.60 386	7.07 432	0.55 244	7.07 269	5.45 259	8.17 389	8.89 338	6.13 352	6.13 432	5.36 200	3.77 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.05 30

NOSS_ROB	3.67 340	0.86 253	3.81 212	2.53 433	1.11 321	6.10 410	0.72 302	11.08 394	12.36 463	5.45 248	8.91 339	5.65 335	2.09 257	8.30 371	3.16 343	0.20 462	0.07 243	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.80 339

RAFT + AFF	4.63 419	2.28 464	7.43 430	1.51 267	2.38 443	5.81 404	6.49 511	10.74 383	8.53 392	7.75 365	8.95 340	7.47 383	6.68 448	9.17 423	5.06 404	0.08 412	0.47 345	0.00 1	0.01 246	0.66 487	1.03 375

CSP-Net	4.40 404	1.70 415	4.90 308	1.82 318	1.04 306	12.96 508	2.25 428	13.75 478	6.34 297	9.64 443	8.99 341	8.31 399	3.24 307	8.45 385	4.32 383	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 379	0.06 39

ICVP	2.53 233	0.47 98	3.64 201	1.20 222	0.69 237	2.71 210	0.84 336	10.63 380	4.66 221	4.31 215	8.99 341	2.75 212	1.93 250	2.91 119	4.07 375	0.06 393	0.24 309	0.01 403	0.01 246	0.13 279	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	3.61 338	0.86 253	5.27 326	1.16 216	1.62 387	6.24 412	2.07 424	13.78 481	6.86 329	7.42 356	9.00 343	4.06 272	3.72 340	6.58 246	3.02 335	0.03 332	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.35 203

111	3.05 285	1.41 380	5.51 342	0.32 80	0.14 50	2.83 227	0.68 287	6.76 253	14.21 483	3.59 191	9.11 344	5.50 330	3.30 311	4.05 149	2.43 307	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 279	1.02 372

test_sample5	3.34 309	0.65 188	5.17 322	2.10 360	0.49 185	3.31 282	0.17 134	11.91 414	7.47 354	6.91 320	9.15 345	3.61 252	3.37 320	7.53 323	3.06 338	0.02 286	0.85 408	0.00 1	0.10 336	0.07 171	0.90 349

G2L-Stereo_test	3.88 363	1.39 377	4.86 304	2.98 464	1.49 380	4.11 352	1.13 381	12.05 420	6.83 327	8.42 396	9.17 346	9.49 420	2.71 286	7.03 280	5.22 409	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.26 394	0.52 254

MMNet	4.44 408	1.37 374	6.26 387	1.73 303	1.64 388	10.51 484	0.61 264	9.27 341	9.66 421	9.55 441	9.22 347	7.40 382	6.52 442	7.90 343	6.98 434	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.10 57

ACRE	2.67 249	1.66 412	6.50 396	0.72 161	2.03 426	2.65 205	0.84 336	5.97 208	5.52 261	7.85 369	9.23 348	1.72 179	1.09 180	4.09 155	2.73 326	0.02 286	0.19 292	0.02 436	0.08 317	0.26 394	0.21 140

NINENet	3.38 316	0.81 232	4.16 248	1.88 326	1.40 372	7.31 437	0.48 226	12.95 454	6.64 317	7.29 350	9.24 349	5.21 322	1.18 197	6.72 258	1.89 266	0.17 451	0.08 247	0.07 481	0.00 1	0.09 199	0.03 15

IPLGR_C	2.69 251	1.75 424	6.20 382	0.79 174	2.06 429	2.64 203	0.86 345	6.36 231	5.64 265	8.13 387	9.26 350	1.69 178	1.15 193	3.79 143	2.80 331	0.02 286	0.20 299	0.02 436	0.08 317	0.26 394	0.18 118

anonymity	8.04 490	4.13 516	12.86 498	7.43 545	13.11 563	8.34 448	2.02 423	18.21 524	7.55 360	13.88 510	9.27 351	10.63 443	7.79 471	11.57 483	6.06 418	6.25 553	5.59 579	3.71 553	3.28 558	3.27 541	5.78 549

TestStereo1	3.12 292	1.34 365	4.67 294	3.47 495	0.71 243	2.50 181	1.45 399	7.27 276	8.71 396	4.91 226	9.28 352	2.34 200	3.61 332	9.44 431	1.62 231	0.00 1	0.33 322	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.40 214

SA-5K	3.12 292	1.34 365	4.67 294	3.47 495	0.71 243	2.50 181	1.45 399	7.27 276	8.71 396	4.91 226	9.28 352	2.34 200	3.61 332	9.44 431	1.62 231	0.00 1	0.33 322	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.40 214

test_sample8	8.50 499	1.36 369	7.91 438	1.40 250	0.63 227	5.54 392	2.72 436	12.78 445	6.78 324	17.61 529	9.29 354	24.63 542	19.17 540	12.52 496	13.17 515	1.74 536	25.14 590	3.05 549	2.96 554	0.22 367	1.35 413

ACVNet	2.86 266	0.96 289	3.87 217	0.86 185	0.61 222	2.63 197	0.54 240	8.93 325	6.12 286	5.09 233	9.32 355	5.70 341	3.84 344	2.68 112	5.56 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 394	0.23 154

acv_ft	3.90 364	0.96 289	5.85 367	2.56 438	4.70 526	7.27 436	0.84 336	9.17 337	6.12 286	10.00 451	9.32 355	5.70 341	4.07 358	2.68 112	8.24 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 438	0.23 154

DCRE	2.21 193	0.95 285	3.17 143	2.10 360	1.30 361	1.86 122	0.05 47	5.33 153	4.69 223	3.59 191	9.37 357	3.81 259	1.18 197	2.34 102	1.22 192	0.01 177	0.97 443	0.00 1	0.30 465	0.04 118	1.97 493

IIG-Stereo	3.28 303	0.98 296	3.57 191	4.14 516	0.22 103	2.56 188	0.71 299	7.04 266	6.10 285	8.49 402	9.38 358	7.82 391	2.73 288	9.69 444	1.99 275	0.02 286	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.14 81

NCCL2	6.27 454	2.46 477	7.00 414	2.36 411	1.11 321	9.48 466	11.14 545	13.01 455	10.40 432	9.94 450	9.49 359	22.11 538	7.42 463	9.90 454	8.56 457	0.01 177	0.00 1	0.02 436	0.03 283	0.20 349	0.73 325

AdaStereo	3.34 309	0.74 220	4.00 236	3.10 478	0.51 199	4.22 356	1.25 389	12.84 447	8.39 387	6.33 284	9.55 360	5.77 344	1.54 232	5.53 206	2.74 328	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.15 94
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.
CIPLG	2.72 257	1.69 413	6.02 373	0.80 177	2.14 432	2.66 206	0.84 336	5.90 200	5.59 263	8.12 386	9.58 361	1.74 180	1.14 187	4.53 173	2.82 332	0.02 286	0.19 292	0.02 436	0.09 329	0.26 394	0.22 147

ffm	3.41 321	0.98 296	7.03 416	1.64 280	1.07 310	2.84 229	0.47 216	5.55 170	10.56 434	6.68 310	9.59 362	5.66 336	3.87 347	8.20 360	0.68 78	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.19 385	0.11 238	1.88 482

ff1	4.11 382	0.98 296	7.03 416	1.64 280	1.07 310	2.84 229	0.47 216	5.55 170	10.56 434	6.68 310	9.59 362	5.66 336	3.87 347	11.33 476	11.69 502	0.00 1	1.13 494	0.00 1	0.19 385	0.11 238	1.88 482

mmx	4.50 410	0.98 296	7.03 416	1.64 280	1.07 310	2.84 229	0.47 216	12.84 447	11.23 452	6.68 310	9.59 362	5.66 336	3.87 347	11.33 476	11.69 502	0.05 381	1.12 490	0.00 1	0.19 385	0.10 222	1.53 423

xxx	4.50 410	0.98 296	7.04 419	1.64 280	1.07 310	2.84 229	0.47 216	12.84 447	11.23 452	6.68 310	9.59 362	5.66 336	3.87 347	11.33 476	11.69 502	0.05 381	1.12 490	0.00 1	0.19 385	0.10 222	1.53 423

ADLNet	4.56 414	1.19 337	5.52 348	3.81 509	3.59 490	6.98 429	2.40 431	12.01 419	7.96 374	10.52 462	9.67 366	8.26 398	4.98 398	6.59 247	6.93 433	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.01 246	0.22 367	0.55 260

delet	4.59 417	1.12 325	5.93 369	1.37 245	3.73 496	10.48 482	3.90 469	10.51 376	9.17 412	8.87 416	9.74 367	8.37 402	3.74 341	8.12 357	6.36 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 360	0.12 71

xxxx	5.16 438	0.86 253	4.86 304	1.96 343	1.22 343	7.56 442	0.07 69	14.67 493	9.15 411	6.55 301	9.87 368	9.30 418	3.47 326	8.07 355	22.20 544	0.05 381	1.16 508	0.00 1	0.26 443	0.10 222	1.76 465

ADLNet2	4.72 424	1.44 389	6.68 405	3.03 468	3.90 501	6.80 424	2.91 445	11.67 411	9.63 419	7.99 377	9.89 369	9.75 425	5.32 416	7.70 332	7.13 438	0.01 177	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.26 394	0.22 147

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 227	1.23 350	3.48 178	1.61 277	1.09 318	1.63 92	0.15 123	5.80 190	6.43 303	7.32 353	9.91 370	3.05 220	1.71 242	2.33 101	1.75 254	0.01 177	0.71 385	0.00 1	0.00 1	0.28 409	1.19 393

CFNet-ft	3.70 345	1.59 405	3.87 217	1.68 291	2.42 445	3.20 270	0.66 279	8.93 325	7.76 365	5.09 233	9.95 371	10.77 449	5.43 419	7.41 305	4.71 395	0.00 1	0.00 1	0.03 455	0.01 246	0.30 420	0.11 66

CFNet_RVC	3.70 345	1.59 405	3.87 217	1.68 291	2.42 445	3.20 270	0.66 279	8.92 324	7.76 365	5.09 233	9.95 371	10.77 449	5.43 419	7.41 305	4.71 395	0.00 1	0.00 1	0.03 455	0.01 246	0.30 420	0.11 66

CRFU-Net	4.81 429	0.78 223	5.69 358	3.10 478	1.39 371	13.18 510	3.23 458	12.26 426	4.33 195	10.91 475	9.98 373	10.94 454	7.93 474	7.47 317	3.94 371	0.16 447	0.16 285	0.16 505	0.00 1	0.26 394	0.29 181

MIM_Stereo	2.83 263	1.20 345	5.27 326	1.41 253	1.16 331	3.07 258	0.33 186	6.67 246	3.95 177	5.17 238	10.11 374	4.25 285	1.73 246	8.32 374	1.64 238	0.00 1	0.36 330	0.00 1	0.01 246	0.22 367	1.69 449

MyStereo8	3.30 306	1.69 413	6.28 388	2.51 429	3.79 498	4.22 356	0.07 69	7.43 286	6.39 302	6.51 297	10.13 375	4.23 283	1.45 220	2.79 116	5.08 405	0.06 393	1.49 538	0.00 1	0.40 494	0.26 394	1.33 410

hitnet-ft	3.95 370	1.16 331	3.92 227	0.89 190	0.73 248	4.88 382	0.54 240	9.78 352	7.91 372	7.42 356	10.24 376	12.50 474	4.84 392	8.15 358	5.56 414	0.03 332	0.00 1	0.06 476	0.00 1	0.24 384	0.12 71

UDG	9.12 506	10.06 551	6.35 392	10.06 549	9.64 554	10.48 482	2.33 429	12.73 442	10.19 426	8.33 393	10.27 377	16.70 506	10.47 503	8.33 375	9.07 468	4.28 549	2.59 557	18.90 567	3.83 561	11.35 558	6.50 553

Select-FE	3.87 362	1.07 314	9.42 474	1.76 307	1.52 385	2.55 186	0.43 208	10.23 365	4.52 211	5.58 255	10.29 378	10.35 436	8.75 486	6.61 249	1.67 246	0.01 177	0.76 391	0.02 436	0.65 517	0.05 139	1.05 377

1111x	4.96 433	1.04 310	7.09 421	1.75 305	1.05 307	5.03 385	0.32 183	13.52 471	10.70 439	6.68 310	10.35 379	8.81 416	6.01 430	10.65 466	12.78 513	0.07 403	1.24 517	0.00 1	0.33 476	0.11 238	1.75 463

ccs_rob	2.95 278	0.55 144	4.53 281	0.42 105	0.25 113	2.84 229	0.12 100	8.58 314	8.13 379	7.18 340	10.36 380	6.44 360	2.05 256	5.28 198	1.97 272	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.00 1	0.06 152	0.23 154

CFNet_pseudo	2.96 280	0.55 144	4.51 277	0.43 108	0.24 109	2.83 227	0.12 100	8.59 315	8.13 379	7.20 343	10.41 381	6.47 361	2.04 255	5.27 197	2.00 277	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.00 1	0.06 152	0.23 154

SMFormer	3.94 368	0.69 203	4.55 283	1.97 345	0.15 58	2.84 229	0.29 173	13.06 457	11.10 447	7.69 361	10.45 382	4.77 302	4.52 375	9.68 439	4.89 399	0.08 412	0.97 443	0.00 1	0.16 362	0.11 238	0.92 355

tta	3.96 372	0.69 203	4.55 283	1.97 345	0.15 58	2.84 229	0.29 173	13.06 457	11.10 447	7.69 361	10.45 382	4.77 302	4.52 375	9.68 439	4.89 399	0.08 412	0.97 443	0.00 1	0.16 362	0.13 279	1.24 399

qqq1	3.78 354	0.69 203	4.55 283	1.97 345	0.15 58	2.84 229	0.29 173	13.06 457	11.10 447	7.69 361	10.45 382	4.77 302	4.52 375	9.68 439	1.24 194	0.08 412	0.97 443	0.00 1	0.12 349	0.13 279	1.24 399

fff1	3.78 354	0.69 203	4.55 283	1.97 345	0.15 58	2.84 229	0.29 173	13.06 457	11.10 447	7.69 361	10.45 382	4.77 302	4.52 375	9.68 439	1.24 194	0.08 412	0.97 443	0.00 1	0.12 349	0.13 279	1.24 399

StereoVision	2.42 223	1.18 334	5.14 320	1.15 214	2.64 457	1.89 123	0.28 171	6.61 244	4.72 224	2.14 156	10.52 386	3.84 260	0.52 123	5.33 199	2.29 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.04 24

DeepPrunerF	7.18 477	3.58 506	25.29 549	4.27 521	7.20 544	3.78 330	4.64 484	14.03 483	20.86 525	8.85 414	10.57 387	7.35 380	7.88 473	12.16 493	10.66 493	0.25 479	0.16 285	0.29 522	0.43 500	0.77 499	0.65 297

LCNet	2.94 276	0.55 144	2.57 82	1.03 207	0.59 220	2.05 138	1.55 406	5.51 166	4.19 189	6.08 275	10.58 388	4.54 293	6.63 444	7.59 328	0.90 126	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.76 523	0.31 427	3.43 535

GANet-RSSM	3.67 340	1.16 331	4.56 287	3.24 485	2.03 426	2.63 197	0.50 233	11.53 408	6.83 327	6.25 279	10.58 388	7.35 380	6.65 445	6.77 264	2.94 333	0.00 1	0.00 1	0.08 487	0.00 1	0.26 394	0.12 71

LMCR-Stereo	3.92 366	1.96 442	4.92 309	2.85 458	0.23 107	7.88 444	1.47 401	12.52 438	5.39 255	8.71 410	10.65 390	1.90 187	5.04 401	8.53 390	4.89 399	1.05 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 454	0.05 30

GANetREF_RVC	6.97 471	3.59 507	9.14 468	4.00 512	0.40 166	13.17 509	11.27 549	15.95 507	17.51 508	10.62 465	10.66 391	12.15 471	7.97 475	13.18 504	5.04 403	0.45 503	0.00 1	0.01 403	0.15 360	3.47 543	0.60 278
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
AACVNet	3.71 347	1.63 408	4.89 307	3.80 506	0.62 225	3.25 274	0.30 180	9.47 347	3.81 164	6.34 287	10.74 392	10.52 439	4.92 395	9.31 428	3.88 366	0.03 332	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.34 436	0.28 178

DeepPruner_ROB	3.82 358	1.87 430	5.65 355	1.31 236	1.64 388	3.62 313	0.81 325	14.47 491	5.03 243	8.03 380	10.78 393	6.95 375	2.26 265	8.92 409	4.32 383	0.07 403	0.03 196	0.00 1	0.01 246	0.37 444	0.29 181

PSMNet_ROB	5.41 441	2.45 476	7.39 427	2.36 411	1.90 415	10.11 475	6.54 512	16.32 511	7.59 361	6.84 319	10.83 394	12.06 470	4.13 360	8.73 400	10.24 485	0.02 286	0.01 129	0.01 403	0.11 343	0.26 394	0.40 214

SA	3.34 309	1.29 356	4.84 302	1.99 350	0.57 216	3.15 268	1.39 397	7.66 296	9.94 424	4.86 225	10.87 395	2.97 219	4.61 384	9.88 452	1.38 211	0.00 1	0.60 359	0.00 1	0.19 385	0.25 393	0.37 207

STrans-v2	3.55 331	0.94 283	5.06 317	0.32 80	0.60 221	2.97 252	1.15 382	11.08 394	7.97 375	6.01 270	10.93 396	6.65 365	6.86 449	8.37 378	1.66 243	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.39 212

CVANet_RVC	4.68 423	1.93 438	5.57 351	2.61 439	1.86 412	4.12 353	4.94 489	12.11 421	9.29 413	8.05 383	11.08 397	10.28 434	6.48 441	9.52 435	3.19 346	0.45 503	0.01 129	0.00 1	0.12 349	0.23 379	1.75 463

CFNet	4.03 375	1.97 443	6.30 389	2.70 446	1.64 388	5.41 391	0.22 156	12.14 424	10.28 427	5.24 240	11.15 398	6.43 359	3.70 338	8.97 415	4.01 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.13 76

mmm	3.07 287	0.76 222	4.50 276	2.27 395	1.24 347	3.75 327	0.12 100	10.03 361	5.12 244	6.43 290	11.19 399	3.10 224	3.20 304	4.54 174	1.78 256	0.02 286	1.19 513	0.00 1	0.30 465	0.09 199	1.79 468

iResNet_ROB	4.67 422	1.77 427	5.93 369	2.47 426	0.95 293	3.78 330	0.36 189	15.65 504	17.36 506	8.75 412	11.23 400	7.05 377	4.60 383	8.94 412	4.23 379	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 310	0.15 94

SACVNet	4.55 412	1.88 431	5.55 349	3.38 491	1.68 395	3.11 261	2.76 441	12.44 435	6.43 303	11.07 481	11.31 401	10.53 441	5.13 407	9.88 452	4.56 391	0.08 412	0.02 168	0.00 1	0.01 246	0.38 448	0.80 339

MSMDNet	3.15 295	0.51 124	4.48 275	0.46 116	0.25 113	2.88 244	0.16 129	9.79 353	9.82 423	7.24 345	11.36 402	6.82 371	2.41 274	4.47 170	1.86 260	0.01 177	0.02 168	0.02 436	0.00 1	0.06 152	0.30 186

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 381	1.65 410	13.34 502	2.14 365	1.84 408	4.03 347	0.98 365	13.13 462	4.97 241	4.53 220	11.37 403	9.85 427	1.97 252	4.88 183	2.74 328	0.03 332	0.90 418	0.00 1	1.11 536	0.84 505	1.72 456

PCWNet_CMD	3.14 294	0.51 124	4.47 273	0.44 112	0.26 118	2.87 242	0.15 123	9.66 350	9.78 422	7.28 349	11.50 404	6.84 372	2.40 273	4.47 170	1.83 258	0.01 177	0.02 168	0.02 436	0.00 1	0.06 152	0.29 181

SQANet	8.22 495	4.42 520	7.19 423	12.11 556	9.77 555	11.80 498	3.23 458	12.00 418	6.60 312	8.59 405	11.52 405	10.97 455	5.31 415	11.10 471	4.20 377	9.56 561	2.29 550	10.51 561	1.61 549	13.06 563	8.49 557

test_sample6	3.60 337	0.66 192	5.27 326	2.23 382	0.48 182	3.25 274	0.21 154	11.94 417	7.53 359	7.18 340	11.56 406	3.99 267	3.86 346	8.03 351	3.88 366	0.03 332	0.83 402	0.00 1	0.09 329	0.07 171	0.86 346

DualNet	3.48 326	0.65 188	5.17 322	2.10 360	0.49 185	3.31 282	0.17 134	11.91 414	7.47 354	7.18 340	11.56 406	3.61 252	3.37 320	7.53 323	3.06 338	0.02 286	0.85 408	0.00 1	0.10 336	0.07 171	0.90 349

test_xeample	4.78 428	0.93 274	4.68 297	1.48 264	1.28 354	3.94 340	0.13 110	13.35 467	8.62 393	8.21 390	11.63 408	3.43 242	3.54 328	7.59 328	23.47 549	0.02 286	1.16 508	0.00 1	0.25 426	0.11 238	1.74 462

RASNet	5.00 434	1.19 337	5.69 358	3.68 502	4.80 527	5.04 386	1.29 393	10.26 366	8.99 405	5.89 261	11.65 409	10.55 442	9.76 497	9.96 456	10.32 487	0.20 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.73 325

PSMNet-RUCA	6.00 449	5.79 531	14.15 508	10.30 551	7.63 546	6.94 426	1.89 418	12.74 443	10.95 446	4.10 210	11.72 410	4.77 302	1.72 244	8.74 401	5.09 406	1.88 540	0.12 269	4.77 555	0.71 521	5.10 547	0.82 341

DISCO	6.58 463	0.98 296	6.44 394	3.75 504	1.18 335	11.19 492	3.29 462	12.92 451	16.72 502	7.27 348	11.74 411	17.34 511	6.60 443	19.59 543	11.59 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 463	0.50 246

222	5.93 447	0.88 263	4.58 288	1.76 307	0.98 297	6.02 409	0.08 77	14.45 490	8.89 401	9.53 439	11.77 412	3.88 262	4.23 366	8.26 362	39.96 581	0.03 332	1.12 490	0.00 1	0.24 422	0.11 238	1.73 459

PSMNet-RSSM	3.69 343	1.36 369	4.54 282	2.44 423	1.90 415	2.35 166	0.69 290	11.77 412	6.38 301	6.60 305	11.85 413	7.70 387	5.61 423	6.66 256	3.67 352	0.00 1	0.00 1	0.02 436	0.01 246	0.17 319	0.10 57

PSM-AAD	3.43 325	0.31 23	2.16 45	0.80 177	0.57 216	2.53 185	5.97 500	5.53 168	3.98 180	11.00 478	11.90 414	2.93 216	9.36 496	8.03 351	1.00 151	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.06 152	2.39 520

AFF-stereo	2.87 268	1.31 359	3.26 153	1.87 323	0.38 158	1.68 97	0.09 82	6.38 233	7.07 337	6.52 298	11.90 414	6.08 351	2.32 270	5.05 190	1.65 240	0.02 286	0.66 370	0.00 1	0.00 1	0.29 417	0.94 357

cf-r	3.76 352	1.43 385	5.34 331	2.66 442	2.79 461	2.85 240	0.62 268	9.08 331	6.91 332	7.06 329	11.90 414	9.64 422	3.83 343	6.23 233	4.53 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 339	0.17 113

MLCV	3.76 352	1.52 398	6.93 413	1.66 286	0.31 127	4.31 362	0.32 183	7.92 302	7.68 364	9.55 441	12.12 417	5.17 319	2.74 289	10.00 457	4.49 389	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 310	0.27 172

DN-CSS_ROB	3.00 284	2.14 453	7.33 424	2.67 444	0.78 258	3.13 264	0.07 69	6.68 250	4.22 191	5.51 251	12.12 417	2.33 199	1.21 203	8.69 399	2.51 309	0.03 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 454	0.15 94

iResNetv2_ROB	4.72 424	2.26 460	8.87 461	3.20 483	1.25 348	4.32 363	1.73 414	14.22 487	10.62 437	10.53 463	12.13 419	7.77 388	5.54 422	8.29 368	2.76 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 454	0.55 260

ttt	4.41 407	0.70 210	3.95 231	2.53 433	2.01 424	4.34 366	0.41 202	13.09 461	11.69 459	7.20 343	12.20 420	4.15 277	3.35 319	9.54 436	10.11 482	0.07 403	1.11 489	0.00 1	0.19 385	0.10 222	1.47 419

HSM-Net_RVC	4.40 404	0.44 79	3.22 147	0.72 161	0.68 234	7.06 431	1.82 417	12.57 439	8.48 391	9.04 422	12.20 420	14.98 490	5.14 408	7.32 302	4.19 376	0.02 286	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UGAM	4.25 396	0.86 253	5.73 362	0.45 113	0.22 103	3.61 309	1.18 383	5.51 166	15.39 492	4.99 231	12.34 422	15.09 493	3.71 339	10.58 465	3.76 358	0.00 1	0.46 343	0.00 1	0.34 480	0.36 441	0.36 206

XQC	9.46 509	4.84 524	18.88 530	4.07 513	3.09 471	15.97 522	6.65 513	16.26 510	26.63 541	12.63 496	12.35 423	15.75 496	10.62 505	16.48 527	21.19 540	0.44 501	0.96 435	0.05 472	0.32 472	1.10 510	0.99 364

StereoDRNet-Refined	4.84 431	0.96 289	5.13 319	2.22 379	0.46 179	9.10 463	0.16 129	10.72 382	9.40 417	13.41 505	12.50 424	10.02 430	4.58 381	8.60 393	8.71 461	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.05 305	0.24 384	0.53 256
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SuperB	8.29 496	3.96 514	24.92 547	2.96 463	1.33 365	9.83 471	4.15 473	10.92 391	29.79 547	11.86 492	12.51 425	6.07 350	6.97 452	11.13 473	14.73 525	0.15 441	0.11 264	0.35 525	0.26 443	12.64 561	1.11 384

CFNet_ucs	3.23 300	0.56 155	4.59 289	0.59 135	0.37 156	3.29 279	0.19 144	10.47 374	9.02 407	7.78 367	12.57 426	5.59 334	1.74 247	5.39 201	1.86 260	0.00 1	0.04 213	0.01 403	0.00 1	0.10 222	0.33 194

HI	3.39 317	1.19 337	4.03 238	1.46 259	0.19 77	2.26 156	0.04 39	6.21 224	3.86 170	8.51 403	12.61 427	11.86 467	6.44 439	4.55 175	4.27 380	0.00 1	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 94

CoSv	3.39 317	1.19 337	4.03 238	1.46 259	0.19 77	2.26 156	0.04 39	6.21 224	3.86 170	8.51 403	12.61 427	11.86 467	6.44 439	4.55 175	4.27 380	0.00 1	0.06 228	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 94

TDLM	4.58 415	1.79 429	5.03 315	2.45 424	1.32 364	4.04 349	7.15 522	11.60 410	11.46 456	6.91 320	12.69 429	5.94 348	5.03 399	9.74 445	3.80 363	0.67 514	0.00 1	0.01 403	0.05 305	0.23 379	1.78 467

TCMNet	5.54 443	2.53 479	10.92 490	4.50 528	6.58 540	8.90 461	1.31 395	11.59 409	8.68 395	7.24 345	12.74 430	8.37 402	4.65 385	9.30 427	10.83 496	0.11 431	0.19 292	0.31 523	0.09 329	0.84 505	1.07 378

DAS	4.18 389	0.53 133	6.20 382	2.20 375	3.69 493	2.78 223	3.12 453	8.69 318	10.29 428	9.39 437	12.80 431	4.58 296	7.20 457	9.08 419	2.70 322	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.34 198

SepStereo	4.22 392	0.53 133	6.20 382	2.20 375	3.69 493	2.78 223	3.12 453	8.69 318	10.29 428	9.39 437	12.80 431	4.58 296	7.20 457	9.74 445	2.70 322	0.02 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 118	0.34 198

iResNet	4.04 376	1.46 393	8.72 455	3.25 486	0.36 150	4.54 374	0.47 216	9.06 329	10.40 432	7.98 375	12.82 433	4.06 272	3.22 306	8.82 403	4.95 402	0.03 332	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.55 260

HGLStereo	4.58 415	1.04 310	6.02 373	3.30 489	5.14 533	6.36 415	0.71 299	11.04 392	7.60 362	8.04 381	12.85 434	6.90 373	8.51 483	7.85 339	5.93 417	0.02 286	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.15 94

DRN-Test	6.23 453	1.51 396	7.53 431	3.07 476	3.69 493	12.17 503	3.23 458	20.80 549	11.11 451	12.64 497	13.02 435	10.91 453	5.26 410	8.49 387	10.12 483	0.05 381	0.05 222	0.04 465	0.04 301	0.28 409	0.65 297

TransformOpticalFlow	3.50 327	0.83 239	4.85 303	1.09 210	0.31 127	3.52 303	0.14 120	10.32 367	8.02 376	5.78 256	13.25 436	6.63 364	4.91 394	8.36 377	1.63 234	0.00 1	0.01 129	0.01 403	0.00 1	0.06 152	0.24 163

coex_refinement	4.34 399	1.44 389	4.46 270	3.08 477	1.46 378	4.22 356	0.36 189	11.92 416	8.33 384	8.48 401	13.41 437	9.90 428	3.40 323	6.95 275	8.54 456	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.71 320

DLCB_ROB	4.87 432	1.45 392	4.75 301	2.52 432	1.13 326	6.25 413	3.01 449	10.44 373	8.34 385	11.05 480	13.43 438	14.04 482	3.90 351	9.74 445	6.80 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.37 207

APVNet	6.28 455	2.46 477	10.09 483	3.51 497	3.97 505	12.15 502	1.75 415	20.08 545	6.73 321	6.92 326	13.45 439	10.75 448	6.29 437	11.86 486	14.34 524	0.05 381	0.02 168	0.11 490	0.03 283	0.63 484	0.34 198

HHNet	2.71 254	0.69 203	3.31 158	0.25 68	0.39 161	2.80 226	0.90 354	6.33 228	5.68 271	7.51 359	13.70 440	0.94 150	3.14 301	5.42 203	2.54 315	0.14 439	0.02 168	0.06 476	0.00 1	0.24 384	0.07 44

FINET	6.96 470	2.98 496	13.77 504	3.20 483	4.81 528	9.65 468	9.90 541	13.68 476	23.91 536	8.28 392	13.70 440	5.36 327	5.83 425	10.79 467	8.05 449	0.90 520	1.43 532	0.11 490	0.38 491	0.48 471	1.98 496

DPSNet	10.88 525	2.57 482	20.40 536	2.24 386	1.90 415	24.92 547	17.00 571	21.35 552	28.61 546	12.87 499	13.74 442	17.01 510	20.14 544	15.36 519	14.01 522	0.81 518	0.98 450	0.20 514	0.65 517	1.30 517	1.54 425

SAMSARA	15.67 546	3.89 513	14.48 511	13.77 559	7.92 549	38.69 571	73.90 595	21.22 551	24.66 537	17.04 527	13.86 443	30.01 553	13.07 519	18.07 537	17.48 531	0.23 474	1.46 535	0.07 481	0.40 494	0.99 508	2.15 509

DDUNet	10.03 515	12.17 557	8.24 447	13.02 557	11.73 560	10.32 478	3.76 466	12.27 427	8.35 386	9.64 443	13.89 444	16.48 502	6.67 447	9.50 434	7.00 435	6.80 555	3.45 569	21.10 568	4.33 563	12.78 562	9.12 559

LALA_ROB	7.02 473	2.54 481	8.51 448	1.53 271	0.96 295	9.96 472	8.71 535	16.70 513	12.68 468	12.99 500	13.90 445	24.47 541	5.40 418	11.61 484	9.50 475	0.04 364	0.05 222	0.00 1	0.02 268	0.17 319	0.65 297

CC-Net-ROB	8.09 491	10.11 552	9.03 464	4.07 513	3.74 497	15.24 518	4.84 488	18.44 525	10.87 443	6.73 316	14.03 446	7.54 384	4.68 386	11.61 484	3.98 372	6.59 554	2.54 555	16.51 565	1.19 539	7.88 555	2.20 512

pcwnet_v2	4.36 400	0.46 90	9.07 466	1.43 256	1.10 320	3.41 288	0.40 199	13.44 470	14.60 485	10.29 458	14.22 447	5.82 347	2.97 298	6.75 260	2.29 303	0.01 177	0.05 222	0.04 465	0.02 268	0.17 319	0.61 281

iinet-f	6.21 452	2.11 451	28.74 558	2.13 364	1.38 370	11.62 496	1.49 403	7.64 295	7.19 345	7.77 366	14.38 448	10.49 438	7.79 471	7.76 336	12.90 514	0.03 332	0.03 196	0.05 472	0.00 1	0.67 488	0.12 71

SGM-Forest	5.40 439	0.84 242	4.19 253	1.43 256	0.68 234	10.12 476	6.41 510	12.13 422	11.86 461	11.50 489	14.43 449	11.62 462	5.20 409	9.93 455	6.16 423	0.16 447	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.08 184	1.24 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	4.37 402	1.56 401	4.59 289	2.23 382	1.29 359	7.87 443	3.96 471	11.80 413	10.91 445	8.06 385	14.45 450	3.38 234	4.87 393	9.27 426	2.53 310	0.14 439	0.06 228	0.00 1	0.01 246	0.08 184	0.30 186

PDISCO_ROB	10.27 518	2.79 493	13.30 500	10.58 553	9.96 556	22.78 543	5.99 501	20.01 541	28.57 545	11.88 493	14.49 451	20.54 533	4.92 395	17.01 532	10.29 486	5.79 552	0.42 337	0.14 501	0.13 355	2.53 536	3.25 532

DGSMNet	7.10 474	3.49 504	15.11 515	4.36 525	4.41 513	8.94 462	6.25 507	15.10 499	14.28 484	8.15 388	14.51 452	10.08 431	5.38 417	11.04 470	7.95 447	1.49 532	2.00 547	1.79 544	1.68 550	2.43 534	3.48 536

PS-NSSS	4.22 392	2.53 479	5.89 368	1.01 204	2.93 465	4.05 351	1.93 420	11.44 404	8.94 403	7.14 337	14.70 453	4.96 313	2.60 282	9.09 420	3.92 368	0.40 499	0.04 213	0.83 535	0.00 1	1.09 509	1.02 372

GwcNet-RSSM	4.13 387	1.71 417	6.25 386	2.50 428	1.93 418	2.39 170	1.49 403	9.59 349	8.71 396	6.66 309	15.04 454	8.47 408	3.84 344	6.87 267	6.74 431	0.00 1	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.29 417	0.15 94

CBMV_ROB	4.66 421	0.85 245	3.94 229	1.64 280	0.75 253	8.38 454	1.90 419	11.19 396	10.36 430	9.20 430	15.21 455	7.28 379	6.99 453	9.48 433	5.24 410	0.04 364	0.05 222	0.00 1	0.00 1	0.07 171	0.64 294

PASM	9.11 505	5.68 529	25.06 548	4.33 523	4.18 510	7.01 430	8.48 532	12.37 431	20.95 526	13.49 506	15.37 456	18.80 521	11.52 513	14.70 515	12.70 511	0.93 521	1.19 513	0.32 524	1.21 540	1.66 524	2.22 515

S-Stereo	6.85 467	0.93 274	10.76 489	3.34 490	3.51 488	6.55 419	6.01 503	13.75 478	23.86 535	9.65 446	15.54 457	11.81 465	8.24 478	8.59 392	11.23 498	0.13 436	0.16 285	0.00 1	0.42 498	0.14 290	2.39 520

DANet	6.46 459	1.58 404	9.58 479	4.10 515	3.99 507	9.13 464	1.34 396	10.37 370	7.76 365	13.76 509	15.66 458	16.14 501	7.03 455	13.07 503	13.62 521	0.19 459	0.12 269	0.02 436	0.02 268	0.15 306	1.61 431
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	9.17 508	2.08 449	10.31 486	2.51 429	1.66 393	13.22 511	6.04 504	23.09 556	20.11 520	19.55 532	15.80 459	18.97 524	11.96 516	19.34 540	11.38 499	0.66 513	0.30 317	2.15 547	0.90 528	1.15 513	2.16 510

RTSC	9.87 513	4.34 518	16.44 521	4.60 530	2.38 443	12.54 505	0.75 311	18.19 523	37.31 565	16.16 524	15.86 460	13.32 477	7.56 468	20.93 547	23.50 550	0.34 494	1.07 480	0.02 436	0.35 483	0.71 495	0.99 364

XPNet_ROB	6.46 459	1.88 431	7.41 429	2.81 452	0.95 293	6.45 417	6.82 517	13.58 472	8.80 399	15.50 520	15.86 460	19.59 527	7.12 456	11.41 480	9.86 479	0.02 286	0.04 213	0.00 1	0.03 283	0.20 349	0.79 338

ETE_ROB	6.28 455	2.60 483	9.22 470	1.71 297	0.84 269	6.44 416	6.78 516	13.16 463	8.80 399	13.01 501	15.93 462	21.01 536	6.18 434	10.97 468	8.11 450	0.04 364	0.01 129	0.00 1	0.02 268	0.16 310	0.70 317

CBMV	5.97 448	1.52 398	4.51 277	1.99 350	0.53 206	10.02 473	6.94 519	13.27 465	13.80 482	13.08 503	15.93 462	11.36 458	8.11 477	9.82 448	7.27 439	0.08 412	0.15 282	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.74 329
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XX-Stereo	2.95 278	0.48 105	7.08 420	2.84 457	2.51 451	1.63 92	0.20 149	6.15 218	3.38 127	2.38 159	16.00 464	6.90 373	0.25 46	6.40 240	1.14 175	0.00 1	0.66 370	0.00 1	0.31 469	0.16 310	0.57 267

Ntro	12.91 538	9.95 550	10.01 480	14.12 560	12.55 562	26.31 551	6.76 515	19.04 531	22.03 532	10.23 456	16.26 465	20.22 531	10.06 499	16.81 530	7.93 446	10.16 565	2.55 556	15.19 564	2.86 553	15.27 565	9.93 565

CrosDoStereo	4.05 378	0.71 214	3.52 181	0.51 125	0.20 87	3.25 274	11.21 546	6.34 229	4.96 238	9.04 422	16.44 466	4.92 310	7.28 459	8.29 368	3.84 364	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.00 1	0.18 330	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 378	0.71 214	3.52 181	0.51 125	0.20 87	3.25 274	11.21 546	6.34 229	4.96 238	9.04 422	16.44 466	4.92 310	7.28 459	8.29 368	3.84 364	0.00 1	0.02 168	0.01 403	0.00 1	0.18 330	0.19 128

CSAN	8.41 498	2.86 494	9.35 473	2.43 421	0.82 267	13.59 513	11.68 551	15.80 506	21.98 531	14.71 516	16.46 468	18.00 516	14.42 530	13.68 506	10.10 481	0.10 427	0.13 275	0.15 502	0.19 385	0.43 458	1.28 406

GrayStereo	3.86 360	0.33 27	2.63 91	1.66 286	0.62 225	3.09 260	7.92 530	6.43 237	3.88 172	10.61 464	16.51 469	5.75 343	8.40 480	6.75 260	1.58 224	0.01 177	0.00 1	0.01 403	0.62 515	0.04 118	0.38 210

GMM-Stereo	3.42 323	0.39 50	3.24 151	0.87 187	0.50 190	2.26 156	4.73 486	5.64 179	3.81 164	7.08 332	16.57 470	6.13 352	3.62 334	7.74 335	1.40 213	0.05 381	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.12 257	4.24 545

YMNet	5.84 445	2.29 467	10.08 481	3.80 506	4.45 515	10.40 479	0.88 351	10.81 384	7.17 343	14.28 514	16.67 471	11.58 460	4.41 369	8.51 388	9.37 473	0.12 433	0.35 328	0.11 490	0.08 317	0.79 500	0.62 286

YMNet_1	5.84 445	2.29 467	10.08 481	3.80 506	4.45 515	10.40 479	0.88 351	10.81 384	7.17 343	14.28 514	16.67 471	11.58 460	4.41 369	8.51 388	9.37 473	0.12 433	0.35 328	0.11 490	0.08 317	0.79 500	0.62 286

DispFullNet	18.06 557	27.03 568	34.90 565	22.68 568	20.79 572	15.03 517	3.18 456	16.95 517	26.06 540	20.48 536	16.91 473	20.55 534	18.37 537	23.48 556	12.16 506	5.31 551	2.91 562	31.24 577	8.09 573	22.63 572	12.44 573

THIR-Stereo	3.94 368	1.12 325	3.06 137	0.23 63	0.13 44	4.17 354	6.40 509	5.83 193	4.54 212	10.46 461	16.98 474	6.49 362	7.44 465	8.00 347	3.58 350	0.01 177	0.07 243	0.07 481	0.00 1	0.14 290	0.06 39

dad	5.10 435	2.61 484	6.76 409	1.23 224	0.14 50	2.85 240	0.36 189	7.98 304	14.88 487	10.84 471	17.06 475	15.59 495	3.29 310	7.24 295	4.39 385	1.20 526	0.10 260	4.02 554	0.49 506	0.20 349	0.69 313

FAT-Stereo	6.98 472	0.79 225	7.57 432	2.54 436	1.80 403	6.16 411	4.33 479	19.16 533	18.82 514	10.75 468	17.08 476	18.23 518	13.56 522	9.25 425	8.44 454	0.03 332	0.16 285	0.01 403	0.10 336	0.14 290	0.65 297

Wz-Net-TNSev	12.01 536	11.86 556	38.26 570	2.81 452	1.82 406	18.12 532	11.31 550	16.67 512	21.73 529	15.06 517	17.17 477	19.72 528	20.69 546	20.68 545	21.41 542	0.04 364	0.06 228	0.00 1	0.16 362	0.74 496	1.93 488

test_4	2.58 241	0.70 210	3.30 156	0.43 108	0.30 123	3.97 343	1.11 380	3.91 69	3.83 167	4.15 211	17.20 478	3.44 243	0.52 123	6.60 248	1.58 224	0.00 1	0.13 275	0.00 1	0.11 343	0.20 349	0.20 134

R-Stereo Train	2.60 244	0.46 90	2.94 121	1.10 212	0.18 73	3.61 309	0.60 260	6.88 257	3.50 130	9.13 426	17.23 479	1.77 182	0.77 156	2.03 81	1.65 240	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 244	0.46 90	2.94 121	1.10 212	0.18 73	3.61 309	0.60 260	6.88 257	3.50 130	9.13 426	17.23 479	1.77 182	0.77 156	2.03 81	1.65 240	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Wz-Net-LNSev	7.12 475	2.75 489	18.64 529	1.70 296	4.16 509	12.79 507	6.72 514	13.74 477	13.57 479	11.14 482	17.31 481	11.90 469	8.50 482	8.96 414	9.94 480	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.18 330	0.34 198

Sa-1000	3.81 357	1.26 352	4.64 292	2.29 400	0.55 214	3.51 300	1.58 407	8.37 309	9.13 410	7.97 374	17.42 482	3.98 266	2.76 291	9.61 437	1.68 248	0.00 1	0.69 376	0.00 1	0.18 379	0.23 379	0.27 172

NCC-stereo	7.43 482	2.28 464	8.58 451	3.28 487	4.48 517	8.34 448	4.27 476	20.45 547	13.66 480	9.17 428	17.52 483	16.49 503	14.31 528	13.71 507	8.95 465	1.73 534	0.12 269	0.01 403	0.50 507	0.21 360	0.60 278

Abc-Net	7.43 482	2.28 464	8.58 451	3.28 487	4.48 517	8.34 448	4.27 476	20.45 547	13.66 480	9.17 428	17.52 483	16.49 503	14.31 528	13.71 507	8.95 465	1.73 534	0.12 269	0.01 403	0.50 507	0.21 360	0.60 278
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	8.60 501	2.78 492	17.44 525	1.69 293	4.27 511	16.95 527	5.29 494	13.38 468	12.52 465	13.57 507	17.57 485	10.86 452	11.28 510	18.43 538	23.91 554	0.03 332	0.05 222	0.01 403	0.18 379	0.47 468	1.31 408

RAFT_CTSACE	3.62 339	1.65 410	5.41 336	1.36 242	3.08 470	3.95 342	1.03 369	4.62 116	4.65 220	5.33 244	17.73 486	7.63 386	2.71 286	10.98 469	1.15 176	0.00 1	0.48 346	0.00 1	0.00 1	0.31 427	0.25 166

otaku	12.35 537	8.64 545	9.11 467	13.56 558	10.98 557	26.23 550	7.22 523	19.45 536	19.26 515	11.92 494	17.90 487	20.21 530	8.91 491	16.06 525	6.09 420	9.77 563	2.50 554	13.23 562	1.90 551	14.61 564	9.41 562

ISRNet	4.11 382	0.88 263	6.63 401	3.46 494	2.64 457	2.11 147	0.26 168	7.72 299	6.60 312	11.29 485	17.98 488	8.21 396	2.60 282	6.81 266	4.72 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.25 166

AANet_RVC	5.41 441	2.61 484	8.17 444	2.25 388	1.30 361	2.27 159	1.64 410	10.82 386	18.54 513	8.01 379	18.09 489	8.39 406	3.31 313	11.37 479	8.98 467	1.15 525	0.38 333	0.02 436	0.00 1	0.17 319	0.70 317

GwcNet	6.95 469	2.89 495	13.32 501	2.82 454	5.53 535	11.76 497	2.14 427	14.95 497	17.69 509	10.83 470	18.14 490	10.83 451	6.66 446	9.83 449	10.19 484	0.03 332	0.06 228	0.03 455	0.08 317	0.64 485	0.66 307

Wz-Net-MNSev	8.12 492	3.18 498	18.07 528	2.63 440	3.36 483	17.82 531	9.40 539	12.89 450	15.44 494	13.95 512	18.21 491	14.38 486	7.75 470	12.50 495	11.45 500	0.46 505	0.03 196	0.00 1	0.01 246	0.26 394	0.58 273

edge stereo	7.12 475	1.19 337	7.83 436	2.32 405	2.46 447	6.90 425	3.26 461	15.58 503	12.52 465	15.68 522	18.34 492	21.83 537	13.05 518	11.53 481	8.68 459	0.04 364	0.06 228	0.11 490	0.03 283	0.30 420	0.63 292

MSAF-DinoV2	10.81 524	5.90 532	16.35 520	3.91 511	2.57 453	8.73 456	4.64 484	14.74 496	22.45 533	10.92 476	18.73 493	29.19 551	17.54 536	23.14 555	29.42 568	0.36 496	0.15 282	0.25 520	0.80 526	2.89 540	3.52 539

stereogan	8.18 494	1.32 362	9.05 465	3.59 499	4.00 508	20.16 540	3.13 455	17.25 518	20.16 521	10.68 466	19.19 494	20.56 535	10.70 506	14.74 516	7.00 435	0.34 494	0.04 213	0.21 516	0.08 317	0.70 494	0.65 297

KYRaft	3.68 342	0.43 70	2.53 79	0.89 190	0.49 185	2.28 161	3.89 468	5.30 150	3.82 166	8.99 421	19.28 495	6.54 363	4.96 397	7.92 344	0.96 144	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 246	0.06 152	5.17 547

RGC	7.40 479	2.77 491	7.71 434	4.43 527	4.87 529	8.88 459	2.96 447	16.05 508	12.76 472	11.96 495	19.57 496	18.32 519	11.57 514	13.89 511	9.58 477	0.83 519	0.02 168	0.24 519	0.41 497	0.40 452	0.77 333

anonymousa	4.24 394	0.78 223	4.05 241	2.16 366	4.87 529	8.76 458	0.35 188	7.41 285	4.47 208	8.21 390	19.70 497	11.03 456	5.87 426	2.04 83	2.20 289	0.00 1	1.16 508	0.00 1	0.55 512	0.04 118	1.11 384

DEmStereo	3.86 360	0.54 137	4.04 240	0.26 72	0.17 67	5.17 387	2.45 432	4.70 117	4.34 199	8.37 394	19.94 498	5.06 318	10.13 500	7.86 340	3.93 370	0.01 177	0.01 129	0.01 403	0.00 1	0.03 88	0.10 57

ccnet	7.45 484	1.89 435	7.71 434	3.18 481	2.35 441	12.19 504	6.14 506	18.95 529	9.36 416	13.33 504	20.38 499	16.00 500	9.10 495	10.10 458	15.40 529	0.44 501	0.34 324	0.25 520	0.25 426	0.48 471	1.18 392

Prome-Stereo	3.73 348	0.39 50	2.62 90	1.05 208	0.52 203	2.06 140	4.58 482	4.88 127	3.95 177	9.34 435	20.39 500	4.03 269	7.02 454	7.86 340	1.31 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 171	4.52 546

fast-acv-ft	6.00 449	1.95 441	7.88 437	2.35 409	1.85 410	13.61 514	1.76 416	8.44 311	10.12 425	11.22 483	20.57 501	14.41 488	7.55 467	8.11 356	8.83 462	0.10 427	0.09 254	0.16 505	0.07 314	0.68 490	0.35 203

Syn2CoEx	6.70 465	3.69 510	12.14 496	2.78 450	1.68 395	8.36 452	3.21 457	18.59 527	12.66 467	8.86 415	20.79 502	10.52 439	10.54 504	9.68 439	8.70 460	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 492	1.00 367

MultiAttention	14.02 542	0.52 129	4.06 242	2.43 421	1.86 412	58.14 592	83.76 596	19.31 534	15.21 490	8.39 395	21.24 503	13.23 476	2.52 279	33.74 569	8.16 451	0.20 462	0.06 228	0.72 532	0.98 533	2.74 539	3.13 531

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 462	2.21 457	12.10 495	2.75 447	3.28 477	10.03 474	3.05 450	12.31 428	11.52 457	10.10 453	21.36 504	11.51 459	7.30 461	11.56 482	10.61 490	0.09 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.51 251

w-ln-seven-2	7.81 488	3.17 497	25.87 551	2.09 359	1.12 324	8.35 451	3.84 467	12.83 446	16.45 501	13.88 510	21.42 505	11.83 466	11.07 507	11.91 487	10.62 492	0.03 332	0.19 292	0.00 1	0.02 268	0.37 444	1.13 389

DRaft	3.83 359	0.65 188	3.39 167	0.22 59	0.16 64	4.67 376	1.30 394	5.82 192	4.86 235	10.26 457	21.65 506	3.24 227	8.62 485	7.53 323	3.76 358	0.05 381	0.10 260	0.00 1	0.14 357	0.12 257	0.16 103

AnyNet_C32	11.82 533	7.08 536	25.83 550	4.55 529	5.88 538	16.92 526	16.97 570	14.14 485	18.11 512	16.87 526	21.66 507	14.78 489	13.87 526	23.54 557	31.83 572	0.24 476	0.28 315	0.35 525	0.53 511	1.35 518	1.71 455

SHD	10.45 520	3.67 509	14.03 507	4.81 531	4.52 520	11.93 500	1.66 413	21.36 553	38.40 567	18.84 531	21.72 508	17.63 512	13.07 519	15.65 524	17.71 532	0.36 496	1.09 483	0.01 403	0.32 472	0.50 475	1.67 443

ADCPNet	10.18 516	3.40 503	33.24 563	2.38 414	1.74 398	17.75 530	7.65 527	13.20 464	13.03 474	14.09 513	21.72 508	19.36 525	11.40 512	15.43 521	23.00 547	0.28 486	1.15 507	0.39 529	1.48 545	0.68 490	2.21 513

ASMatch	3.41 321	0.62 179	3.59 196	1.99 350	0.48 182	1.91 126	0.66 279	7.01 261	4.43 205	6.25 279	22.02 510	4.56 295	4.72 389	7.78 337	1.85 259	0.01 177	0.01 129	0.00 1	0.03 283	0.02 50	0.21 140

ACVNet-4b	16.48 549	23.07 563	14.73 513	16.69 562	15.18 566	31.83 561	7.30 525	19.71 538	27.82 543	11.54 490	22.10 511	31.68 557	8.96 493	18.88 539	7.28 440	11.04 567	2.65 558	24.93 572	5.02 566	18.57 568	10.67 568

psmorigin	7.74 486	2.19 455	18.99 531	2.51 429	0.89 278	7.08 433	2.74 439	11.25 397	7.90 371	20.49 537	22.36 512	20.16 529	11.95 515	13.84 509	10.61 490	0.04 364	0.18 290	0.06 476	0.24 422	0.27 406	1.07 378

ADCMid	10.97 527	4.49 521	23.66 543	2.53 433	2.52 452	11.46 494	6.31 508	15.31 501	12.85 473	23.57 545	22.99 513	17.92 515	21.04 547	19.57 542	28.05 565	0.47 508	0.43 338	1.10 538	1.32 542	1.73 526	2.10 502

RP	7.41 480	1.90 436	7.33 424	4.26 520	5.25 534	6.64 421	3.46 464	12.44 435	16.23 500	10.36 459	23.00 514	18.72 520	16.59 533	11.10 471	8.47 455	1.10 524	0.02 168	0.12 497	0.16 362	0.43 458	0.65 297

Wz-Net-SNSev	9.92 514	8.01 543	26.42 552	2.26 391	1.85 410	8.36 452	14.30 559	18.01 522	21.68 528	10.78 469	23.95 515	16.84 507	8.60 484	15.59 522	19.76 539	0.01 177	0.03 196	0.01 403	0.00 1	0.52 477	1.34 412

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 519	5.37 527	16.61 523	2.95 462	3.02 468	24.75 546	15.44 561	14.68 494	19.73 517	19.77 535	23.97 516	16.98 508	8.40 480	17.58 535	9.23 470	1.59 533	1.75 543	0.16 505	2.63 552	0.75 497	1.85 478

MDST_ROB	9.13 507	1.31 359	10.16 485	4.36 525	2.48 449	28.66 557	7.64 526	19.96 540	14.97 488	27.53 553	24.02 517	9.47 419	5.27 411	16.31 526	8.61 458	0.63 512	0.19 292	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.90 349

pmcnn	8.17 493	1.70 415	11.49 492	3.18 481	3.07 469	9.66 469	6.06 505	13.60 473	17.71 510	15.23 519	24.02 517	27.61 549	8.81 488	10.36 463	9.51 476	0.08 412	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.31 427	0.87 347

Nwc_Net	7.54 485	1.91 437	8.71 454	4.16 517	3.42 485	10.77 487	2.00 422	20.33 546	12.19 462	9.10 425	24.04 519	17.67 514	13.58 523	12.14 492	9.12 469	0.94 522	0.00 1	0.00 1	0.02 268	0.22 367	0.41 224

xyz-stereo	7.36 478	0.68 199	38.77 571	0.30 78	0.07 15	31.97 562	0.19 144	5.13 140	2.13 72	10.90 474	24.34 520	6.05 349	8.02 476	12.01 489	6.06 418	0.01 177	0.02 168	0.35 525	0.00 1	0.09 199	0.16 103

RAFT-345	3.36 314	0.55 144	3.43 175	1.23 224	0.21 96	2.62 195	0.46 214	3.91 69	6.34 297	7.46 358	24.49 521	4.19 279	1.74 247	8.27 366	2.25 296	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.02 7

AF-Net	8.37 497	2.16 454	9.01 463	3.65 501	4.58 523	9.40 465	2.63 435	17.71 520	21.32 527	10.38 460	24.51 522	20.43 532	16.67 534	12.54 498	10.76 495	0.70 516	0.00 1	0.12 497	0.00 1	0.47 468	0.42 229

G-Net	8.60 501	1.93 438	12.59 497	6.04 540	3.66 492	25.93 549	4.26 475	10.35 369	8.05 377	19.71 534	24.73 523	14.15 483	15.49 531	11.30 475	10.69 494	0.50 511	0.46 343	0.19 513	0.25 426	0.80 502	0.91 352

ACVNet_1	19.51 561	26.19 567	15.50 516	17.71 563	15.28 567	26.46 552	9.36 537	29.16 567	34.18 553	25.06 550	24.89 524	37.18 565	21.93 550	17.80 536	15.03 527	11.08 568	2.83 559	25.29 573	5.06 568	19.11 569	11.14 569

SGM_RVC	10.77 522	1.11 321	4.66 293	2.66 442	0.41 171	21.03 541	6.87 518	20.02 542	15.54 496	25.86 552	24.97 525	33.59 559	20.51 545	20.89 546	14.78 526	0.31 490	0.26 314	0.22 517	0.26 443	0.43 458	1.01 368
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	7.97 489	2.75 489	16.90 524	2.28 398	0.94 290	45.23 577	0.43 208	9.30 344	10.84 442	10.71 467	25.30 526	5.51 331	4.47 373	11.98 488	7.58 444	0.15 441	0.14 279	0.00 1	0.04 301	2.27 533	2.65 527

ADCS	13.76 541	6.46 534	30.74 561	3.62 500	2.93 465	14.28 516	11.22 548	20.02 542	34.42 556	23.20 542	25.42 527	19.51 526	19.62 541	24.54 559	33.88 575	0.27 485	0.23 306	0.37 528	0.19 385	1.47 520	2.84 528

ADCRef	7.76 487	2.31 470	19.09 532	2.82 454	3.29 478	11.88 499	3.06 451	11.52 407	10.89 444	13.69 508	25.85 528	8.20 395	8.89 490	8.95 413	22.66 545	0.16 447	0.08 247	0.16 505	0.34 480	0.47 468	0.91 352

z-ln-s-r	6.62 464	2.20 456	17.98 527	1.77 309	2.00 423	3.38 286	2.61 434	8.63 316	13.06 475	7.07 331	25.89 529	8.73 413	7.60 469	12.16 493	18.56 533	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 432	0.49 244

w-ln-seven	10.89 526	4.13 516	29.29 560	2.40 419	2.62 454	15.68 520	5.09 493	18.55 526	34.46 557	21.14 539	26.71 530	15.16 494	9.01 494	12.97 502	19.34 537	0.05 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 479	0.71 320

ADCL	10.77 522	3.23 499	21.50 538	2.26 391	1.96 422	23.65 544	9.07 536	14.69 495	24.88 538	15.21 518	27.20 531	12.68 475	14.02 527	16.94 531	24.43 556	0.26 482	0.18 290	0.74 533	0.67 519	0.80 502	1.02 372

RainbowNet	18.69 560	27.15 569	22.03 539	18.76 564	15.00 565	27.97 556	10.17 542	27.99 563	34.19 554	15.53 521	27.53 532	25.33 543	13.80 525	19.86 544	10.59 489	14.50 576	3.57 570	23.85 571	5.03 567	18.49 567	12.41 572

SANet	11.48 531	3.34 501	13.93 506	2.40 419	1.01 302	16.49 523	12.16 554	20.05 544	37.28 564	19.62 533	28.04 533	25.61 545	20.10 543	14.43 513	12.39 508	0.10 427	0.06 228	0.03 455	0.06 312	0.76 498	1.73 459

PWC_ROB	8.89 503	4.49 521	15.62 517	2.92 460	4.49 519	7.89 445	1.23 387	17.29 519	20.00 519	16.54 525	28.06 534	14.37 485	11.98 517	14.93 518	15.43 530	0.47 508	0.00 1	0.05 472	0.00 1	0.67 488	1.31 408

WZ-Net	13.61 540	5.57 528	42.84 574	3.89 510	3.19 474	19.90 538	15.44 561	15.67 505	32.04 550	16.13 523	28.69 535	22.17 539	15.84 532	21.40 550	26.87 560	0.75 517	0.01 129	0.01 403	0.03 283	0.51 476	1.20 394

MFMNet_re	14.09 543	9.67 549	20.31 535	10.40 552	7.62 545	21.38 542	17.49 573	21.36 553	31.95 549	23.70 546	29.22 536	18.87 522	27.41 563	14.27 512	11.16 497	2.85 545	1.51 539	0.41 530	0.28 454	4.88 545	7.10 554

MFN_U_SF_RVC	13.54 539	4.69 523	28.43 556	4.24 519	2.50 450	24.26 545	5.99 501	28.23 564	20.18 522	24.06 548	29.38 537	30.35 554	16.92 535	20.98 549	21.39 541	1.35 529	1.13 494	1.02 536	1.41 544	1.88 529	2.50 525

Consistency-Raft	9.58 511	5.11 525	13.00 499	5.61 536	8.92 553	4.03 347	5.07 492	19.73 539	24.90 539	11.32 486	29.86 538	13.36 478	6.16 433	8.00 347	13.47 519	0.67 514	0.34 324	1.81 545	4.36 564	12.23 559	3.62 540

GANet	6.86 468	1.78 428	5.98 372	3.05 471	1.12 324	10.12 476	9.38 538	13.41 469	8.67 394	11.46 487	29.87 539	13.94 481	8.25 479	12.06 490	6.33 428	0.40 499	0.06 228	0.16 505	0.33 476	0.18 330	0.59 276

FTStereo	4.61 418	0.54 137	2.86 113	0.98 203	0.40 166	2.57 189	8.51 534	5.70 182	3.76 163	10.85 472	29.92 540	5.53 332	7.43 464	7.73 334	1.63 234	0.17 451	0.00 1	0.05 472	0.00 1	0.04 118	3.62 540

EDNetEfficient	14.14 544	6.71 535	56.12 580	2.99 465	3.58 489	5.38 390	8.49 533	9.35 346	33.24 551	40.73 572	30.21 541	18.04 517	22.92 554	12.13 491	26.26 559	0.16 447	0.24 309	0.07 481	1.15 537	2.58 537	2.39 520

SPS-STEREO	15.83 547	7.38 538	14.92 514	11.63 555	11.77 561	25.30 548	7.12 521	25.20 560	17.06 505	32.24 560	30.34 542	31.63 556	22.59 551	25.67 560	21.97 543	7.71 557	4.50 575	3.35 552	1.56 548	6.97 554	7.72 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	27.96 571	35.32 577	91.41 595	21.04 566	8.86 552	49.25 583	47.41 591	36.98 572	37.84 566	21.00 538	30.83 543	25.41 544	34.95 572	46.51 584	51.54 590	3.04 546	3.33 567	1.48 542	1.05 535	5.85 549	6.05 551

PWCDC_ROB	8.50 499	4.40 519	9.57 478	6.16 542	4.54 522	10.46 481	1.03 369	15.30 500	28.16 544	10.88 473	30.88 544	6.96 376	11.31 511	14.57 514	10.40 488	3.10 547	0.02 168	0.00 1	0.00 1	1.55 522	0.63 292

aanetorigin	9.02 504	3.75 511	28.68 557	2.16 366	3.86 499	5.84 405	5.40 497	5.93 205	10.39 431	28.12 554	31.02 545	15.98 499	13.74 524	9.38 429	12.55 510	0.25 479	0.22 302	0.22 517	0.24 422	1.24 514	1.47 419

RAFT-RH_RVC	4.04 376	0.69 203	3.59 196	1.91 330	0.43 175	3.11 261	0.13 110	3.80 56	6.60 312	11.26 484	31.68 546	5.20 321	1.66 238	8.30 371	2.27 299	0.09 423	0.00 1	0.00 1	0.03 283	0.03 88	0.02 7

zh-sn7	11.83 534	8.57 544	35.78 566	2.64 441	2.36 442	11.60 495	8.25 531	14.25 488	19.40 516	17.10 528	32.57 547	14.39 487	18.76 538	24.15 558	24.76 557	0.04 364	0.14 279	0.00 1	0.01 246	0.62 483	1.33 410

FCDSN-DC	10.72 521	1.16 331	5.01 314	2.16 366	1.31 363	17.46 529	4.80 487	17.79 521	19.87 518	25.02 549	32.85 548	33.57 558	23.52 557	16.80 529	12.13 505	0.11 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 199	0.76 332
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LSM	14.85 545	7.41 539	36.29 568	7.76 547	43.77 588	11.24 493	12.14 553	16.73 514	23.72 534	23.73 547	32.92 549	18.89 523	13.31 521	16.60 528	12.37 507	0.26 482	0.86 413	0.11 490	0.43 500	1.24 514	17.26 582

RTS	19.64 562	10.42 553	87.01 590	5.88 537	6.82 541	41.73 574	16.69 566	16.80 515	41.90 572	23.44 543	32.96 550	13.79 479	21.49 548	38.85 576	30.84 569	0.46 505	0.70 381	0.00 1	0.09 329	1.13 511	1.70 452

RTSA	19.64 562	10.42 553	87.01 590	5.88 537	6.82 541	41.73 574	16.69 566	16.80 515	41.90 572	23.44 543	32.96 550	13.79 479	21.49 548	38.85 576	30.84 569	0.46 505	0.70 381	0.00 1	0.09 329	1.13 511	1.70 452

WCMA_ROB	10.20 517	1.99 445	9.33 472	3.01 466	2.46 447	15.78 521	7.67 528	12.75 444	15.41 493	25.08 551	33.42 552	27.06 548	19.86 542	13.87 510	12.47 509	1.28 528	0.38 333	0.18 511	0.20 398	0.28 409	1.54 425

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 551	7.98 542	24.37 546	6.82 544	2.93 465	39.68 573	16.11 563	25.46 561	34.93 558	34.13 563	34.20 553	29.20 552	24.94 559	23.01 554	19.39 538	2.79 544	2.87 561	1.18 540	1.53 547	6.78 553	3.31 533

SGM+DAISY	17.25 553	9.46 548	22.74 541	10.11 550	11.40 558	28.98 558	13.74 557	21.15 550	16.85 504	31.39 558	34.79 554	34.05 561	24.24 558	26.23 561	19.31 536	8.79 560	7.56 583	4.88 556	3.93 562	6.07 550	9.33 560

FC-DCNN	11.29 529	1.01 305	5.50 341	2.25 388	1.65 391	18.23 533	5.36 496	18.99 530	20.65 523	28.95 555	34.83 555	33.83 560	23.18 555	17.04 533	13.37 518	0.17 451	0.01 129	0.02 436	0.02 268	0.10 222	0.70 317

MeshStereo	11.94 535	1.88 431	5.24 324	2.11 363	1.44 376	20.09 539	4.95 490	21.74 555	16.75 503	33.10 561	35.07 556	39.28 568	22.72 553	19.45 541	13.59 520	0.19 459	0.06 228	0.02 436	0.00 1	0.46 466	0.65 297
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
FC-DCNN v2	11.44 530	0.98 296	5.39 335	2.28 398	1.65 391	18.84 535	5.41 498	19.66 537	20.80 524	29.20 556	35.39 557	34.37 562	23.46 556	17.13 534	13.18 517	0.17 451	0.01 129	0.02 436	0.01 246	0.08 184	0.69 313

z-mn7	11.06 528	5.25 526	22.57 540	2.37 413	1.74 398	19.71 537	5.54 499	14.08 484	35.39 562	10.07 452	36.03 558	15.76 497	10.23 501	22.26 552	18.95 535	0.04 364	0.01 129	0.00 1	0.00 1	0.45 463	0.68 312

PWCK	31.62 577	45.59 583	49.67 577	30.49 570	7.80 547	42.91 576	29.73 583	45.45 577	44.44 574	47.41 579	36.92 559	47.86 572	26.79 560	41.90 580	33.36 574	22.77 581	4.56 576	29.89 576	5.13 569	29.43 581	10.36 567

EDNetEfficientorigin	18.25 558	14.44 559	99.41 603	1.72 302	1.00 300	12.07 501	6.97 520	13.67 474	35.06 559	38.59 571	37.10 560	27.03 547	27.46 564	15.38 520	26.92 561	0.05 381	0.08 247	0.15 502	0.62 515	3.33 542	3.92 544

AnyNet_C01	16.99 550	12.34 558	60.47 582	4.88 532	3.11 473	31.77 560	16.79 568	18.60 528	17.96 511	18.62 530	38.50 561	24.03 540	19.00 539	30.59 566	35.18 577	0.29 487	0.56 351	0.45 531	0.48 504	2.70 538	3.40 534

coex-ft	20.15 564	20.03 562	87.93 592	1.81 315	1.77 400	18.77 534	13.73 556	13.28 466	41.87 571	60.24 589	39.04 562	28.27 550	30.39 565	12.57 499	28.66 567	0.20 462	0.23 306	0.04 465	0.30 465	1.52 521	2.34 519

zh-mn7	11.74 532	7.51 540	34.00 564	1.96 343	1.02 304	13.44 512	2.89 442	13.67 474	34.35 555	22.18 540	39.79 563	12.33 472	10.28 502	20.97 548	18.78 534	0.30 488	0.01 129	0.00 1	0.01 246	0.45 463	0.91 352

MSMD_ROB	9.73 512	1.43 385	5.42 337	1.81 315	0.42 174	16.83 525	4.30 478	14.29 489	15.34 491	23.06 541	40.17 564	25.63 546	22.62 552	13.37 505	8.85 463	0.48 510	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.13 279	0.47 240

JetBlue	29.99 574	17.24 560	55.64 579	16.24 561	21.08 575	62.07 593	33.14 584	40.60 574	35.73 563	34.59 566	40.67 565	57.18 581	43.54 581	51.46 589	52.18 591	2.72 543	4.58 577	2.86 548	3.53 559	10.57 557	14.11 576

LE_ROB	17.31 554	2.62 486	14.26 510	4.20 518	1.80 403	17.40 528	9.70 540	15.38 502	55.92 583	63.97 593	40.81 566	35.50 564	39.26 576	15.64 523	28.51 566	0.06 393	0.11 264	0.13 499	0.21 405	0.14 290	0.51 251

SGM-ForestM	18.61 559	3.38 502	10.14 484	3.44 493	2.24 438	34.17 566	15.39 560	29.44 568	33.93 552	38.55 570	41.08 567	53.64 578	36.76 573	34.82 571	27.16 562	1.25 527	1.81 546	0.74 533	1.01 534	0.61 482	2.61 526

ELAS_RVC	17.82 555	3.60 508	11.92 493	6.63 543	5.73 536	30.34 559	19.64 574	26.92 562	35.06 559	40.79 573	41.32 568	37.31 566	31.61 566	30.54 565	22.93 546	1.97 542	2.40 551	1.28 541	1.27 541	1.71 525	3.51 538
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	46.01 586	48.25 584	68.05 584	44.59 582	28.11 583	57.02 591	43.78 589	40.20 573	48.80 577	52.08 585	42.95 569	67.22 592	57.71 592	48.98 588	49.57 588	40.01 588	17.98 587	52.15 589	39.41 589	38.99 585	34.41 587

PVD	16.41 548	3.98 515	16.04 518	5.38 534	4.59 525	19.44 536	7.28 524	28.88 566	49.27 578	31.53 559	43.72 570	30.36 555	32.17 570	26.70 562	23.19 548	0.25 479	1.48 537	0.04 465	0.59 514	0.52 477	2.87 529

UNDER WATER	45.99 585	49.80 585	68.56 585	49.99 584	32.13 584	55.35 590	39.50 586	41.12 575	52.90 580	50.69 582	45.18 571	67.79 593	58.75 593	51.93 591	50.97 589	30.59 585	14.03 586	51.66 588	37.15 587	40.27 586	31.35 586

ELAS	17.99 556	3.49 504	11.19 491	6.14 541	5.79 537	34.89 567	17.28 572	28.75 565	30.47 548	40.80 574	45.79 572	39.04 567	32.05 569	27.63 563	24.30 555	1.88 540	2.41 553	1.09 537	1.48 545	1.83 528	3.48 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	17.22 552	8.76 546	16.47 522	7.52 546	8.42 551	13.75 515	11.07 544	24.24 559	26.67 542	31.00 557	46.49 573	34.88 563	27.06 562	22.72 553	23.61 551	6.83 556	4.32 574	6.32 559	10.37 575	4.39 544	9.57 563
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet-64	33.32 578	33.28 575	33.07 562	35.14 577	21.25 577	48.02 582	21.13 575	43.47 576	58.77 584	33.36 562	46.64 574	62.00 585	38.19 574	44.82 583	35.07 576	15.02 578	3.59 571	35.81 582	12.20 579	29.45 582	16.17 579

MonStereo1	26.12 569	23.67 564	28.83 559	25.65 569	21.14 576	27.92 555	7.71 529	30.33 569	39.72 569	34.88 567	47.54 575	50.64 573	34.90 571	29.59 564	27.89 564	13.50 573	1.31 522	26.73 574	6.07 572	28.49 580	15.85 578

WAO-6	35.59 580	37.89 580	17.67 526	37.86 578	24.46 580	37.85 570	21.49 576	49.01 583	67.96 593	44.22 577	48.08 576	53.02 576	53.39 588	33.67 568	36.83 579	26.05 584	7.83 584	43.19 586	21.76 586	30.18 583	19.37 585

tt	83.10 596	0.43 70	99.97 605	79.27 595	93.14 598	100.00 607	100.00 607	100.00 610	99.89 604	60.55 590	48.44 577	99.98 609	99.96 606	99.98 609	100.00 610	91.80 601	99.82 605	73.67 601	73.25 597	86.43 601	55.39 594

BEATNet-Init1	24.70 566	11.33 555	44.28 575	5.48 535	3.94 503	47.60 581	22.33 577	34.94 570	40.01 570	48.11 581	49.98 578	59.86 582	43.17 580	39.48 578	31.77 571	1.37 530	1.76 545	1.17 539	1.17 538	2.44 535	3.85 542

IMH-64-1	28.06 572	29.98 571	19.46 533	32.15 572	20.98 573	27.68 553	16.66 564	47.31 578	44.85 575	34.14 564	50.94 579	41.49 569	31.67 567	37.53 572	23.88 552	14.17 574	2.96 563	34.45 579	11.15 576	26.12 574	13.75 574

IMH-64	28.06 572	29.98 571	19.46 533	32.15 572	20.98 573	27.68 553	16.66 564	47.31 578	44.85 575	34.14 564	50.94 579	41.49 569	31.67 567	37.53 572	23.88 552	14.17 574	2.96 563	34.45 579	11.15 576	26.12 574	13.75 574

DPSimNet_ROB	54.45 589	65.73 593	47.00 576	54.49 586	46.37 589	55.34 589	56.47 592	56.18 592	59.04 585	64.57 594	51.76 581	64.01 589	54.49 589	47.54 585	67.21 595	63.21 594	27.86 592	58.04 591	51.28 593	46.61 587	51.87 593

MANE	20.98 565	3.23 499	8.81 457	5.96 539	6.96 543	33.07 564	13.20 555	35.43 571	38.86 568	44.72 578	52.41 582	53.20 577	41.84 579	34.74 570	27.45 563	1.87 539	2.27 549	1.54 543	10.18 574	0.69 492	3.11 530

TorneroNet	36.02 582	35.25 576	36.33 569	38.44 579	22.19 579	50.72 586	24.42 581	48.39 581	54.53 581	38.03 568	53.44 583	62.83 588	44.79 582	47.68 586	42.11 585	15.69 579	3.97 573	37.25 583	15.05 582	30.83 584	18.40 584

ktn	49.32 588	58.11 589	40.16 572	59.92 589	43.22 587	49.79 585	42.99 588	48.56 582	60.67 586	51.59 583	54.51 584	55.34 580	52.65 587	47.92 587	37.91 580	57.88 593	24.79 589	63.00 593	43.57 590	52.51 589	41.31 589

IMH	30.65 576	30.30 573	21.09 537	34.89 576	21.75 578	33.16 565	16.91 569	49.53 585	52.50 579	38.41 569	55.10 585	45.13 571	40.36 578	41.57 579	25.66 558	14.74 577	3.36 568	35.43 581	11.69 578	27.31 579	14.16 577

ACVNet_2	27.45 570	30.56 574	27.90 554	20.72 565	15.55 568	37.22 569	14.00 558	49.32 584	65.88 592	43.17 575	56.99 586	51.90 574	26.98 561	21.46 551	15.38 528	10.77 566	2.85 560	23.12 570	3.62 560	20.08 570	11.47 570

notaker	48.05 587	55.94 588	50.90 578	56.89 588	40.29 585	38.96 572	33.86 585	47.82 580	55.70 582	57.55 588	57.48 587	60.22 583	59.71 594	54.64 592	43.27 586	41.13 589	19.86 588	57.61 590	37.79 588	50.95 588	40.33 588

WAO-7	30.22 575	25.83 566	23.33 542	33.10 574	14.36 564	36.98 568	22.41 578	52.85 588	64.46 590	43.76 576	59.24 588	52.31 575	45.69 583	32.82 567	32.60 573	11.16 569	5.49 578	13.76 563	12.60 580	12.36 560	9.38 561

Dean	35.52 579	40.12 581	27.99 555	30.63 571	17.33 570	45.80 580	11.68 551	57.61 593	76.54 596	63.70 592	60.65 589	66.93 591	49.40 586	38.12 574	40.28 582	12.18 571	3.73 572	28.86 575	5.94 571	20.69 571	12.16 571

LVE	35.84 581	41.54 582	36.25 567	33.36 575	18.92 571	53.05 588	27.99 582	53.17 591	64.93 591	47.63 580	61.58 590	54.25 579	38.72 575	38.72 575	35.50 578	16.36 580	6.23 580	31.51 578	14.04 581	25.01 573	18.07 583

KSHMR	56.07 590	64.25 592	40.47 573	74.89 591	49.63 590	49.42 584	45.46 590	57.71 594	63.52 588	61.65 591	61.67 591	71.88 594	47.67 585	51.47 590	44.57 587	54.67 592	62.25 594	66.31 594	54.18 594	53.03 591	46.75 591

TCMNet-wrong-test	67.37 594	85.99 597	81.87 588	95.65 598	94.75 599	89.54 595	85.95 597	52.26 587	35.23 561	51.69 584	62.14 592	60.40 584	40.29 577	77.33 596	64.52 594	48.91 591	9.04 585	69.84 596	68.02 595	91.10 602	82.88 601

HanzoNet	57.16 591	60.12 590	60.00 581	55.77 587	42.11 586	51.98 587	41.93 587	52.07 586	61.47 587	65.98 595	65.90 593	72.11 595	70.14 595	71.11 595	61.13 593	64.31 595	34.72 593	62.27 592	50.86 592	52.83 590	46.33 590

WAO-8	38.93 583	36.84 578	23.97 544	43.96 580	24.48 581	45.73 578	22.62 579	53.10 589	75.66 594	53.86 586	66.14 594	62.39 586	55.11 590	43.01 581	40.67 583	22.98 582	7.22 581	37.53 584	19.49 584	27.04 578	16.83 580

Venus	38.93 583	36.84 578	23.97 544	43.96 580	24.48 581	45.73 578	22.62 579	53.10 589	75.66 594	53.86 586	66.17 595	62.39 586	55.11 590	43.01 581	40.67 583	22.98 582	7.22 581	37.53 584	19.49 584	27.02 577	16.83 580

JetRed	61.44 592	61.87 591	83.02 589	46.49 583	56.73 592	83.63 594	65.09 593	59.75 595	64.22 589	69.50 596	69.26 596	66.24 590	47.62 584	61.80 593	74.60 596	45.99 590	66.40 596	46.67 587	45.27 591	63.49 592	51.22 592

MADNet++	82.81 595	81.73 596	74.64 587	87.71 597	82.67 596	93.35 596	70.27 594	86.39 600	82.88 597	93.51 601	86.62 597	86.40 597	81.37 597	88.21 598	88.63 597	86.59 600	84.23 600	72.14 597	68.69 596	78.88 600	81.36 599

LRCNet_RVC	66.47 593	66.44 594	69.02 586	71.60 590	54.27 591	32.21 563	2.93 446	63.19 596	21.83 530	82.02 597	90.16 598	83.59 596	72.13 596	69.45 594	53.25 592	95.47 602	64.21 595	95.15 602	95.27 602	72.59 593	74.60 595

xxxxx1	85.58 597	90.37 598	96.61 598	76.69 592	80.77 593	97.50 600	96.92 601	85.57 597	88.66 598	88.63 598	91.64 599	94.27 599	93.09 598	90.03 599	91.91 598	70.77 596	70.62 597	73.61 598	81.26 599	72.90 594	79.86 596

tt_ll	85.58 597	90.37 598	96.61 598	76.69 592	80.77 593	97.50 600	96.92 601	85.57 597	88.66 598	88.63 598	91.64 599	94.27 599	93.09 598	90.03 599	91.91 598	70.77 596	70.62 597	73.61 598	81.26 599	72.90 594	79.86 596

ff	85.58 597	90.37 598	96.61 598	76.69 592	80.77 593	97.50 600	96.92 601	85.57 597	88.66 598	88.63 598	91.64 599	94.27 599	93.09 598	90.03 599	91.91 598	70.77 596	70.62 597	73.61 598	81.26 599	72.90 594	79.86 596

PML	97.69 601	100.00 607	96.50 597	97.85 603	97.35 603	99.77 605	99.36 604	96.92 601	96.34 601	100.00 609	96.52 602	97.41 603	99.61 604	100.00 610	95.46 601	99.99 608	97.44 602	100.00 606	96.08 603	99.13 604	88.02 602

MEDIAN_ROB	98.44 602	99.70 602	99.34 602	97.13 599	97.06 600	96.94 598	95.91 600	97.71 603	97.33 602	98.78 605	98.91 603	99.19 604	98.13 602	96.94 602	96.99 603	99.97 606	99.18 603	100.00 606	99.99 607	99.70 605	99.83 604

USTest	87.45 600	75.67 595	64.78 583	81.43 596	83.22 597	99.90 606	99.97 605	99.47 605	99.59 603	98.27 602	99.02 604	90.91 598	98.36 603	83.71 597	98.28 604	79.81 599	95.66 601	69.62 595	73.61 598	75.15 597	82.65 600

Anonymous_1	99.01 604	99.91 603	99.85 604	97.31 600	99.09 604	100.00 607	100.00 607	99.59 607	99.96 605	99.29 607	99.86 605	99.55 606	99.99 607	99.30 604	99.76 605	95.67 603	99.58 604	97.24 603	98.56 604	97.36 603	98.34 603

HaxPig	98.85 603	99.94 604	95.36 596	99.99 606	99.98 605	94.12 597	94.52 598	99.12 604	99.96 605	99.96 608	99.99 606	99.98 609	99.89 605	98.16 603	96.14 602	99.98 607	99.99 607	100.00 606	99.99 607	99.99 608	99.95 607

RAFT-FEzeroshot	100.00 611	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 607	100.00 607	100.00 607	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 610	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	100.00 611

RAFT-FE	100.00 611	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 607	100.00 607	100.00 607	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 610	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	100.00 611

FlowAnything	100.00 611	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 607	100.00 607	100.00 607	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 610	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	100.00 611

Selective-RAFT-Error	100.00 611	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 607	100.00 607	100.00 607	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 610	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	100.00 611

CasAABBNet	100.00 611	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 607	100.00 607	100.00 607	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 610	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	100.00 611

test_example2	99.38 605	99.98 606	99.99 606	100.00 609	99.98 605	99.73 604	99.99 606	96.99 602	100.00 607	100.00 609	100.00 607	96.49 602	96.74 601	99.97 606	99.96 606	100.00 610	99.97 606	98.68 604	99.11 605	100.00 609	100.00 611

LSM0	100.00 611	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 607	100.00 607	100.00 607	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 610	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	99.99 608

DPSMNet_ROB	99.90 607	100.00 607	99.99 606	99.99 606	100.00 607	100.00 607	100.00 607	99.98 608	100.00 607	98.37 603	100.00 607	99.81 607	100.00 608	99.97 606	99.99 607	100.00 610	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	99.99 608

DGTPSM_ROB	99.90 607	100.00 607	99.99 606	99.99 606	100.00 607	100.00 607	100.00 607	99.98 608	100.00 607	98.37 603	100.00 607	99.81 607	100.00 608	99.97 606	99.99 607	99.99 608	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	99.99 608

DPSM_ROB	99.94 609	100.00 607	100.00 609	99.74 604	100.00 607	100.00 607	100.00 607	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	99.08 604	100.00 608	100.00 606	100.00 609	99.98 606	99.94 605

DPSM	99.94 609	100.00 607	100.00 609	99.74 604	100.00 607	100.00 607	100.00 607	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	99.08 604	100.00 608	100.00 606	100.00 609	99.98 606	99.94 605

AVERAGE_ROB	99.63 606	99.96 605	98.88 601	100.00 609	100.00 607	98.16 603	95.64 599	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 607	100.00 611	100.00 608	100.00 610	99.99 607	100.00 610	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 609	100.00 611

ccccc		96.47 601		100.00 609	100.00 607	97.29 599		99.52 606		99.28 606		99.32 605		99.92 605		100.00 610	100.00 608	99.95 605	99.77 606	100.00 609

Low-res two-view benchmark