Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 45	0.20 86	0.16 3	0.22 64	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 103	0.13 164	0.10 6	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 554	0.39 195	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 66	0.30 16	0.18 1	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 245	0.09 4

3w_stereo	0.24 63	0.20 197	0.37 164	0.33 60	0.16 12	0.32 153	0.42 402	0.41 75	0.38 135	0.31 86	0.27 54	0.16 3	0.26 117	0.34 45	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 25	0.19 59	0.23 29	0.19 20	0.44 100	0.33 84	0.36 119	0.30 76	0.16 3	0.18 25	0.43 113	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 45	0.23 176	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 146	0.14 197	0.10 6	0.10 37

MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 80	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 128	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

S2M2_XL	0.19 9	0.18 115	0.27 33	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 48	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 286	0.16 389	0.15 146	0.13 164	0.15 200	0.12 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 25	0.18 115	0.28 45	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 259	0.36 40	0.28 45	0.34 108	0.26 48	0.17 5	0.22 66	0.36 56	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.75w	0.22 39	0.17 88	0.30 64	0.31 25	0.19 59	0.43 248	0.24 97	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 54	0.17 5	0.22 66	0.37 65	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

2w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.30 64	0.32 45	0.16 12	0.28 93	0.38 344	0.38 53	0.35 104	0.32 100	0.33 90	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 52	0.34 77	0.18 39	0.31 135	0.41 392	0.40 68	0.43 163	0.31 86	0.38 119	0.17 5	0.24 88	0.45 128	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 53	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 105	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

asda	0.21 25	0.19 155	0.29 52	0.31 25	0.17 23	0.25 56	0.23 82	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 54	0.40 87	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

2.5w	0.21 25	0.18 115	0.31 77	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.25 105	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 105	0.18 15	0.17 16	0.39 80	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.20 86	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.20 86	0.61 364	0.21 53	0.30 13	0.31 65	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 96	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 82

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 430	3.08 616	2.43 589	0.31 25	0.18 39	0.29 105	0.20 33	0.37 44	0.32 78	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 593	0.08 2	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.97 593

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.41 75	0.34 90	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

asd	0.21 25	0.18 115	0.29 52	0.32 45	0.18 39	0.27 75	0.22 64	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 54	0.44 124	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

4.5_new	0.21 25	0.20 197	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 118	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 197	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 118	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.18 39	0.21 18	0.20 33	0.37 44	0.35 104	0.33 105	0.40 127	0.19 21	0.18 25	0.45 128	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.19 59	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 181	0.17 3	0.40 68	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 88	0.33 39	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 39	0.17 88	0.32 90	0.37 152	0.18 39	0.34 171	0.22 64	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 220	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.12 131

qwe	0.22 39	0.18 115	0.28 45	0.31 25	0.18 39	0.29 105	0.21 53	0.38 53	0.32 78	0.35 115	0.30 76	0.20 27	0.20 44	0.43 113	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

2.25w	0.22 39	0.18 115	0.31 77	0.31 25	0.18 39	0.31 135	0.18 12	0.32 20	0.31 65	0.31 86	0.37 116	0.20 27	0.22 66	0.45 128	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.25_new	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4w-stereo	0.21 25	0.19 155	0.31 77	0.31 25	0.17 23	0.29 105	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 88	0.41 96	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 25	0.20 86	0.23 29	0.19 20	0.40 68	0.29 55	0.22 26	0.34 99	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

DispViT+	0.24 63	0.21 234	0.36 146	0.36 134	0.23 176	0.24 41	0.19 20	0.39 58	0.33 84	0.31 86	0.24 36	0.21 37	0.20 44	0.37 65	0.35 259	0.17 286	0.12 219	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 25	0.15 2	0.29 105	0.20 33	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 74	0.21 37	0.27 128	0.36 56	0.25 100	0.16 240	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.10 37

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.18 39	0.17 6	0.21 53	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 99	0.22 39	0.24 88	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

GASTEREO	0.25 74	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.20 86	0.22 21	0.30 182	0.43 93	0.31 65	0.37 126	0.33 90	0.22 39	0.35 218	0.41 96	0.23 65	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.11 82

3.25w_new	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 248	0.20 33	0.37 44	0.30 60	0.37 126	0.28 64	0.22 39	0.25 99	0.42 104	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 248	0.20 33	0.37 44	0.30 60	0.37 126	0.28 64	0.22 39	0.25 99	0.42 104	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.29 52	0.30 11	0.18 39	0.27 75	0.23 82	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 48	0.22 39	0.26 117	0.50 172	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 39	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

LG-Stereo	0.24 63	0.18 115	0.40 207	0.39 211	0.20 86	0.22 21	0.27 135	0.32 20	0.36 112	0.26 49	0.44 137	0.22 39	0.16 13	0.37 65	0.27 148	0.11 29	0.12 219	0.16 175	0.15 229	0.13 99	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 77	0.29 7	0.22 134	0.21 18	0.26 118	0.33 31	0.31 65	0.20 10	0.30 76	0.22 39	0.22 66	0.47 150	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.10 37
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 33	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 39	0.14 2	0.52 187	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 53	0.14 16	0.26 24	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 39	0.22 66	0.40 87	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 200	0.86 584

GSStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 238	0.36 191	0.30 182	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 131

GS-Stereo							0.30 182	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 131

Replicate-Monster	0.26 85	0.15 38	1.07 527	0.30 11	0.17 23	0.38 211	0.19 20	0.43 93	0.39 145	0.23 30	0.21 18	0.23 49	0.21 54	0.45 128	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 224

MSCF	0.25 74	0.16 57	0.33 105	0.39 211	0.20 86	0.20 12	0.31 211	0.43 93	0.31 65	0.36 119	0.33 90	0.23 49	0.35 218	0.36 56	0.23 65	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.13 99	0.11 82

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 77	0.15 2	0.27 75	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 52	0.34 77	0.16 12	0.26 61	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 49	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

GEAStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 238	0.36 191	0.30 182	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.28 64	0.24 56	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.18 321	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 131

gasm-f	0.24 63	0.16 57	0.27 33	0.33 60	0.25 238	0.25 56	0.36 306	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.35 105	0.24 56	0.30 176	0.36 56	0.23 65	0.18 321	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.15 200	0.12 131

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 74	0.31 435	0.24 9	0.51 477	0.19 59	0.29 105	0.22 64	0.40 68	0.37 128	0.26 49	0.24 36	0.24 56	0.31 185	0.44 124	0.22 36	0.14 115	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 144	0.10 37

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 152	0.19 59	0.22 21	0.18 12	0.42 80	0.35 104	0.22 26	0.28 64	0.24 56	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

U	0.45 311	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.71 570	3.55 604	0.20 33	0.41 75	0.38 135	0.26 49	0.23 29	0.24 56	0.22 66	0.26 3	0.22 36	0.15 185	0.09 25	0.88 582	0.13 164	0.13 99	0.11 82

CAS	0.34 170	0.13 3	0.25 16	1.28 587	0.30 390	0.46 270	0.38 344	0.48 113	0.47 188	0.34 108	0.52 180	0.24 56	0.19 34	0.29 10	0.27 148	0.69 579	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 253

IGEV-RUCA	0.25 74	0.16 57	0.34 124	0.39 211	0.27 317	0.33 160	0.20 33	0.38 53	0.36 112	0.26 49	0.31 87	0.25 62	0.21 54	0.48 161	0.24 79	0.20 376	0.11 161	0.13 68	0.10 63	0.17 282	0.15 253

BStereo	0.27 98	0.16 57	0.88 502	0.34 77	0.22 134	0.22 21	0.31 211	0.39 58	0.41 151	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 104	0.28 170	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 263	0.12 59	0.14 224

Wave_Phase_stereo	0.30 134	0.16 57	0.88 502	0.34 77	0.22 134	0.64 390	0.31 211	0.54 150	0.41 151	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 104	0.28 170	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 263	0.12 59	0.14 224

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 105	0.20 33	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 63	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 73	0.12 219	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.38 211	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 63	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

CAS++	0.32 147	0.24 335	0.36 146	0.37 152	0.26 284	0.28 93	0.23 82	0.87 355	0.50 201	0.47 185	0.45 141	0.26 63	0.21 54	0.49 165	0.24 79	0.23 436	0.19 447	0.22 400	0.17 318	0.21 382	0.16 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 70	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 86	0.26 61	0.19 20	0.38 53	0.43 163	0.21 17	0.21 18	0.27 70	0.17 16	0.36 56	0.23 65	0.12 40	0.11 161	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.32 45	0.21 112	0.64 390	0.19 20	0.31 16	0.37 128	0.23 30	0.30 76	0.27 70	0.19 34	0.47 150	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

fffft	0.25 74	0.17 88	0.37 164	0.36 134	0.22 134	0.28 93	0.36 306	0.42 80	0.24 28	0.36 119	0.23 29	0.27 70	0.22 66	0.52 187	0.27 148	0.12 40	0.09 25	0.16 175	0.12 130	0.12 59	0.12 131
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 98	0.17 88	0.37 164	0.40 253	0.27 317	0.30 118	0.28 156	0.39 58	0.31 65	0.29 76	0.46 146	0.27 70	0.25 99	0.47 150	0.34 241	0.17 286	0.13 292	0.13 68	0.12 130	0.14 144	0.12 131

CES	0.28 106	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 569	0.37 198	0.27 135	0.48 113	0.46 183	0.34 108	0.48 154	0.27 70	0.22 66	0.39 80	0.23 65	0.13 73	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.13 99	0.17 320

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.14 1	0.40 223	0.27 135	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 76	0.29 158	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.39 211	0.21 112	0.18 7	0.21 53	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 171	0.28 76	0.29 158	0.26 3	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 131

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 112	0.31 135	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 76	0.29 78	0.28 142	0.40 87	0.22 36	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.42 535	0.11 82

NLSM3	0.26 85	0.16 57	0.30 64	0.38 182	0.21 112	0.34 171	0.27 135	0.57 161	0.47 188	0.28 68	0.35 105	0.29 78	0.24 88	0.42 104	0.27 148	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.15 229	0.12 59	0.10 37

NLSM1	0.32 147	0.18 115	0.34 124	0.39 211	0.25 238	0.66 401	0.27 135	0.57 161	0.50 201	0.37 126	0.53 184	0.29 78	0.28 142	0.54 203	0.32 212	0.16 240	0.17 409	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.12 131

MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 59	0.27 75	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 78	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

DDF-Stereo	0.26 85	0.15 38	0.30 64	0.36 134	0.29 371	0.19 9	0.20 33	0.32 20	0.31 65	0.26 49	0.26 48	0.29 78	0.29 158	0.38 74	0.24 79	0.17 286	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.70 572	0.12 131

zero-FE	0.25 74	0.15 38	0.30 64	0.35 114	0.29 371	0.19 9	0.20 33	0.35 36	0.31 65	0.26 49	0.27 54	0.29 78	0.29 158	0.33 39	0.24 79	0.17 286	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.64 569	0.12 131

111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 152	0.22 134	0.21 18	0.19 20	0.43 93	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 78	0.14 2	0.41 96	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 131

LoS_RVC	0.27 98	0.16 57	0.27 33	0.32 45	0.30 390	0.44 256	0.34 259	0.41 75	0.33 84	0.31 86	0.51 171	0.29 78	0.32 191	0.36 56	0.28 170	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 371

NLMM1	0.33 162	0.21 234	0.36 146	0.41 287	0.25 238	0.55 315	0.33 244	0.55 151	0.63 246	0.42 163	0.44 137	0.30 86	0.25 99	0.63 303	0.38 301	0.16 240	0.18 429	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.13 177

S2M2_L	0.26 85	0.22 277	0.33 105	0.31 25	0.25 238	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 151	0.25 43	0.36 111	0.30 86	0.25 99	0.30 16	0.26 130	0.22 419	0.19 447	0.17 220	0.19 375	0.21 382	0.18 338
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.40 253	0.21 112	0.23 29	0.26 118	0.42 80	0.45 179	0.23 30	0.34 99	0.30 86	0.19 34	0.34 45	0.25 100	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.11 82

test_for_model	0.82 504	3.60 617	0.39 195	2.35 605	2.07 606	0.39 219	0.28 156	0.42 80	0.45 179	0.71 308	0.31 87	0.30 86	0.27 128	0.34 45	0.25 100	0.34 530	0.11 161	0.13 68	0.09 10	3.49 618	0.18 338

IGEV++	0.24 63	0.17 88	0.31 77	0.38 182	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.50 124	0.23 23	0.28 68	0.35 105	0.30 86	0.22 66	0.31 20	0.28 170	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.13 177

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 170	0.27 395	0.45 273	0.36 134	0.25 238	0.48 278	0.30 182	0.58 169	0.90 410	0.42 163	0.36 111	0.30 86	0.29 158	0.49 165	0.30 195	0.16 240	0.14 327	0.18 270	0.15 229	0.18 307	0.15 253

plain	0.31 141	0.20 197	0.50 347	0.39 211	0.29 371	0.27 75	0.30 182	0.44 100	0.35 104	0.31 86	0.66 229	0.30 86	0.31 185	0.65 325	0.31 202	0.17 286	0.13 292	0.20 343	0.15 229	0.17 282	0.12 131

CREStereo++_RVC	0.32 147	0.15 38	0.23 3	0.31 25	0.24 207	0.27 75	0.22 64	0.46 106	0.88 394	0.46 179	0.80 292	0.30 86	0.26 117	0.36 56	0.33 225	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.51 576	0.13 99	0.09 4
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
depthmonostereo	0.29 117	0.14 16	0.31 77	0.35 114	0.17 23	0.46 270	0.27 135	0.69 256	0.57 228	0.35 115	0.42 133	0.31 94	0.35 218	0.35 53	0.27 148	0.14 115	0.12 219	0.13 68	0.12 130	0.11 22	0.10 37

AEACV	0.27 98	0.17 88	0.31 77	0.34 77	0.45 518	0.26 61	0.28 156	0.37 44	0.32 78	0.30 83	0.46 146	0.31 94	0.37 240	0.36 56	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.11 82

XX-TBD	0.32 147	0.53 534	0.26 24	0.51 477	0.20 86	0.37 198	0.24 97	0.40 68	0.73 297	0.54 209	0.69 237	0.31 94	0.25 99	0.32 26	0.27 148	0.16 240	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.11 82

MM-Stereo_test2	0.30 134	0.18 115	0.39 195	0.40 253	0.24 207	0.42 245	0.42 402	0.63 204	0.41 151	0.37 126	0.35 105	0.32 97	0.26 117	0.53 196	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.12 130	0.15 200	0.10 37

HUF	0.24 63	0.16 57	0.33 105	0.32 45	0.18 39	0.25 56	0.40 377	0.42 80	0.34 90	0.25 43	0.23 29	0.32 97	0.28 142	0.34 45	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

AIO_test	0.23 53	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.30 118	0.39 366	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 64	0.32 97	0.22 66	0.38 74	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 74	0.18 115	0.34 124	0.37 152	0.18 39	0.28 93	0.30 182	0.48 113	0.27 39	0.29 76	0.30 76	0.32 97	0.17 16	0.52 187	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.10 37

MyStereo07	0.32 147	0.22 277	0.34 124	0.42 329	0.28 343	0.40 223	0.50 451	0.72 284	0.37 128	0.37 126	0.34 99	0.32 97	0.31 185	0.59 269	0.27 148	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.16 299

ff7	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

ffff	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

11t	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

ProNet	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.35 114	0.24 207	0.32 153	0.43 409	0.57 161	0.37 128	0.33 105	0.30 76	0.32 97	0.28 142	0.57 233	0.26 130	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.13 177

ccc-4	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

IPLG	0.39 253	0.20 197	0.59 398	0.40 253	0.24 207	0.54 309	0.27 135	0.75 304	0.63 246	0.84 398	0.81 299	0.32 97	0.32 191	0.60 275	0.45 358	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.12 131

CREStereo	0.28 106	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 198	0.25 105	0.51 126	0.72 290	0.42 163	0.51 171	0.32 97	0.26 117	0.38 74	0.25 100	0.16 240	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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
SMoEStereo_RVC	0.26 85	0.19 155	0.35 139	0.35 114	0.22 134	0.36 191	0.32 234	0.39 58	0.34 90	0.37 126	0.30 76	0.33 109	0.24 88	0.53 196	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.12 130	0.12 59	0.11 82

MoCha-V2	0.25 74	0.15 38	0.29 52	0.40 253	0.18 39	0.27 75	0.26 118	0.49 116	0.27 39	0.36 119	0.27 54	0.33 109	0.35 218	0.49 165	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.11 82

anonymousdsp	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.35 284	0.63 204	0.35 104	0.39 146	0.33 90	0.33 109	0.28 142	0.59 269	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

IGEV-Stereo	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.35 284	0.63 204	0.35 104	0.39 146	0.33 90	0.33 109	0.28 142	0.59 269	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJX1	0.33 162	0.19 155	0.34 124	0.41 287	0.28 343	0.53 302	0.33 244	0.51 126	0.50 201	0.39 146	0.36 111	0.34 113	0.31 185	0.69 360	0.39 308	0.15 185	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.16 245	0.14 224

WQFJX	0.32 147	0.18 115	0.33 105	0.39 211	0.27 317	0.60 361	0.30 182	0.53 147	0.47 188	0.39 146	0.38 119	0.34 113	0.33 203	0.61 283	0.40 316	0.14 115	0.17 409	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.14 224

NLCSM	0.34 170	0.21 234	0.34 124	0.44 370	0.29 371	0.54 309	0.36 306	0.52 136	0.47 188	0.46 179	0.37 116	0.34 113	0.34 214	0.71 372	0.41 321	0.16 240	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.17 282	0.16 299

AIO_rvc	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.34 77	0.19 59	0.26 61	0.33 244	0.40 68	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 113	0.15 6	0.51 180	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

mms	0.26 85	0.21 234	0.33 105	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.33 244	0.40 68	0.32 78	0.28 68	0.34 99	0.34 113	0.20 44	0.45 128	0.26 130	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.11 82

Pointernet	0.27 98	0.14 16	0.33 105	0.35 114	0.23 176	0.35 181	0.21 53	0.72 284	0.38 135	0.39 146	0.36 111	0.34 113	0.25 99	0.36 56	0.25 100	0.15 185	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

trnet	0.27 98	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 198	0.23 82	0.52 136	0.72 290	0.42 163	0.51 171	0.34 113	0.26 117	0.39 80	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

ACVNet-DCA	0.35 187	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.85 344	0.54 215	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.18 307	0.17 320

1test111	0.36 205	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.85 344	0.54 215	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.55 209	0.45 358	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.18 307	0.17 320

cc1	0.37 222	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.67 238	1.06 489	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.16 245	0.15 253

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 115	0.35 139	0.35 114	0.19 59	0.27 75	0.25 105	0.55 151	0.23 23	0.27 64	0.25 44	0.34 113	0.19 34	0.58 253	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.10 37

test_xeample3	0.29 117	0.21 234	0.41 217	0.35 114	0.26 284	0.35 181	0.32 234	0.56 154	0.36 112	0.43 167	0.32 89	0.34 113	0.28 142	0.54 203	0.23 65	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.13 177

FlowAnything_test	0.29 117	0.19 155	0.39 195	0.47 424	0.26 284	0.46 270	0.25 105	0.43 93	0.31 65	0.29 76	0.26 48	0.35 125	0.26 117	0.40 87	0.37 292	0.21 393	0.15 357	0.22 400	0.26 495	0.16 245	0.16 299

DilatedVolume-Stereo	0.30 134	0.15 38	0.34 124	0.33 60	0.20 86	0.53 302	0.25 105	0.56 154	0.43 163	0.56 214	0.50 162	0.35 125	0.29 158	0.49 165	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.12 32	0.11 98	0.11 22	0.10 37

castereo++	0.26 85	0.16 57	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.75 435	0.20 33	0.37 44	0.47 188	0.23 30	0.23 29	0.35 125	0.28 142	0.39 80	0.19 5	0.14 115	0.09 25	0.14 103	0.09 10	0.11 22	0.10 37

GIP-stereo	0.24 63	0.18 115	0.30 64	0.37 152	0.24 207	0.26 61	0.20 33	0.46 106	0.36 112	0.24 37	0.39 122	0.35 125	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

ours_stereo	0.26 85	0.21 234	0.33 105	0.38 182	0.23 176	0.30 118	0.33 244	0.42 80	0.38 135	0.26 49	0.34 99	0.35 125	0.23 78	0.47 150	0.27 148	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.10 37

IGEVStereo-DCA	0.29 117	0.22 277	0.38 176	0.35 114	0.27 317	0.37 198	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.30 76	0.35 125	0.27 128	0.51 180	0.22 36	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.12 130	0.13 99	0.15 253

rrr	0.29 117	0.22 277	0.41 217	0.35 114	0.27 317	0.37 198	0.32 234	0.52 136	0.42 161	0.38 138	0.30 76	0.35 125	0.27 128	0.51 180	0.22 36	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.14 224

tt1	0.36 205	0.24 335	0.32 90	0.41 287	0.22 134	0.54 309	0.38 344	0.68 248	1.04 479	0.41 158	0.46 146	0.35 125	0.45 290	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.16 245	0.16 299

testlalala	0.28 106	0.19 155	0.43 250	0.34 77	0.23 176	0.45 265	0.30 182	0.43 93	0.29 55	0.68 286	0.49 158	0.35 125	0.25 99	0.32 26	0.25 100	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.09 10	0.11 22	0.11 82

sAnonymous2	0.40 265	0.39 487	0.85 495	0.48 432	0.37 468	0.40 223	0.46 425	0.57 161	0.52 208	0.38 138	0.46 146	0.35 125	0.42 269	0.43 113	0.30 195	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.17 318	0.57 564	0.44 550

CroCo_RVC	0.40 265	0.39 487	0.85 495	0.48 432	0.37 468	0.40 223	0.46 425	0.57 161	0.52 208	0.38 138	0.46 146	0.35 125	0.42 269	0.43 113	0.30 195	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.17 318	0.57 564	0.44 550

MIF-Stereo (partial)	0.31 141	0.18 115	0.37 164	0.41 287	0.31 412	0.28 93	0.23 82	0.47 109	0.42 161	0.31 86	0.63 215	0.36 136	0.35 218	0.57 233	0.31 202	0.17 286	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.18 307	0.14 224

EAI-Stereo	0.34 170	0.19 155	0.44 261	0.39 211	0.21 112	0.31 135	0.30 182	1.15 474	0.30 60	0.49 190	0.75 258	0.36 136	0.28 142	0.62 292	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.13 164	0.13 99	0.12 131

SCV_C0	0.26 85	0.18 115	0.34 124	0.35 114	0.24 207	0.23 29	0.28 156	0.51 126	0.36 112	0.31 86	0.36 111	0.37 138	0.20 44	0.57 233	0.22 36	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131

SCV	0.26 85	0.19 155	0.33 105	0.35 114	0.21 112	0.27 75	0.34 259	0.56 154	0.28 45	0.24 37	0.28 64	0.37 138	0.23 78	0.49 165	0.22 36	0.18 321	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.15 200	0.11 82

AIO-test2	0.39 253	0.21 234	0.41 217	0.47 424	0.25 238	0.45 265	0.35 284	0.77 314	1.27 536	0.36 119	0.87 335	0.37 138	0.30 176	0.47 150	0.27 148	0.15 185	0.13 292	0.21 385	0.23 456	0.15 200	0.13 177

castereo	0.28 106	0.16 57	0.32 90	0.35 114	0.21 112	0.40 223	0.42 402	0.50 124	0.66 262	0.26 49	0.41 130	0.37 138	0.36 236	0.33 39	0.24 79	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

RSM++	0.25 74	0.18 115	0.34 124	0.36 134	0.20 86	0.28 93	0.30 182	0.51 126	0.32 78	0.25 43	0.22 27	0.37 138	0.21 54	0.50 172	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.10 37

iRaftStereo_RVC	0.32 147	0.19 155	0.37 164	0.39 211	0.22 134	0.31 135	0.29 166	0.68 248	0.51 205	0.49 190	0.66 229	0.37 138	0.23 78	0.45 128	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.17 318	0.15 200	0.12 131

TANstereo	0.30 134	0.15 38	0.31 77	0.30 11	0.17 23	0.55 315	0.23 82	0.44 100	0.55 220	0.59 221	0.68 236	0.37 138	0.26 117	0.35 53	0.27 148	0.15 185	0.16 389	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.14 224

GMStereo	0.39 253	0.37 470	0.54 378	0.40 253	0.26 284	0.42 245	0.36 306	0.59 174	1.04 479	0.55 211	0.51 171	0.37 138	0.35 218	0.54 203	0.41 321	0.19 353	0.13 292	0.16 175	0.17 318	0.24 434	0.18 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1	0.32 147	0.19 155	0.34 124	0.39 211	0.26 284	0.62 372	0.30 182	0.56 154	0.47 188	0.37 126	0.39 122	0.38 146	0.33 203	0.50 172	0.42 326	0.14 115	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

NLMM	0.32 147	0.19 155	0.34 124	0.39 211	0.26 284	0.62 372	0.30 182	0.56 154	0.47 188	0.37 126	0.39 122	0.38 146	0.33 203	0.49 165	0.42 326	0.14 115	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

Zero-FE251	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.20 86	0.44 256	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 74	0.38 146	0.24 88	0.32 26	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

xyz-stereo-finetune	0.33 162	0.18 115	0.36 146	0.33 60	0.18 39	0.57 335	0.31 211	0.58 169	0.69 277	0.45 173	0.54 187	0.38 146	0.33 203	0.56 220	0.36 276	0.12 40	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.12 131

MM-Stereo_test1	0.33 162	0.19 155	0.36 146	0.41 287	0.23 176	0.36 191	0.45 421	0.58 169	0.54 215	0.60 225	0.50 162	0.38 146	0.37 240	0.60 275	0.26 130	0.15 185	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.12 131

tt45	0.27 98	0.17 88	0.34 124	0.35 114	0.23 176	0.38 211	0.28 156	0.46 106	0.28 45	0.40 154	0.27 54	0.38 146	0.25 99	0.57 233	0.26 130	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.12 59	0.14 224

sCroCo_RVC	0.35 187	0.28 409	0.69 450	0.51 477	0.39 483	0.41 238	0.31 211	0.49 116	0.45 179	0.31 86	0.48 154	0.38 146	0.32 191	0.46 143	0.32 212	0.21 393	0.22 476	0.19 313	0.19 375	0.21 382	0.20 394

DA	0.29 117	0.17 88	0.31 77	0.40 253	0.20 86	0.74 429	0.33 244	0.47 109	0.44 170	0.34 108	0.39 122	0.39 153	0.32 191	0.32 26	0.24 79	0.15 185	0.11 161	0.16 175	0.11 98	0.15 200	0.10 37

GGEV	0.29 117	0.17 88	0.31 77	0.40 253	0.20 86	0.74 429	0.33 244	0.47 109	0.44 170	0.34 108	0.39 122	0.39 153	0.32 191	0.32 26	0.24 79	0.15 185	0.11 161	0.16 175	0.11 98	0.15 200	0.10 37

999	0.27 98	0.16 57	0.35 139	0.36 134	0.24 207	0.31 135	0.27 135	0.49 116	0.38 135	0.26 49	0.30 76	0.39 153	0.23 78	0.63 303	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.14 224

fffy	0.28 106	0.21 234	0.34 124	0.37 152	0.23 176	0.33 160	0.29 166	0.51 126	0.41 151	0.32 100	0.37 116	0.39 153	0.27 128	0.50 172	0.27 148	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.11 82

WCG-NET	0.28 106	0.15 38	0.33 105	0.33 60	0.19 59	0.33 160	0.27 135	0.39 58	0.80 345	0.46 179	0.49 158	0.39 153	0.25 99	0.40 87	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.10 37

rvit_stereo_0081	0.32 147	0.24 335	0.47 302	0.43 350	0.26 284	0.30 118	0.37 322	0.42 80	0.55 220	0.36 119	0.40 127	0.39 153	0.35 218	0.43 113	0.33 225	0.22 419	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.19 341	0.13 177

rvit_stereo_0082	0.32 147	0.24 335	0.47 302	0.43 350	0.26 284	0.30 118	0.37 322	0.42 80	0.55 220	0.36 119	0.40 127	0.39 153	0.35 218	0.43 113	0.33 225	0.22 419	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.19 341	0.13 177

RSM	0.25 74	0.18 115	0.33 105	0.36 134	0.20 86	0.27 75	0.34 259	0.51 126	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 153	0.21 54	0.56 220	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.14 144	0.10 37

CASnet	0.30 134	0.20 197	0.33 105	0.41 287	0.16 12	0.26 61	0.24 97	0.52 136	0.53 211	0.52 202	0.54 187	0.39 153	0.24 88	0.40 87	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.22 400	0.18 345	0.18 307	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 106	0.19 155	0.40 207	0.38 182	0.19 59	0.38 211	0.23 82	0.57 161	0.41 151	0.45 173	0.49 158	0.39 153	0.27 128	0.33 39	0.23 65	0.14 115	0.12 219	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.11 82

raft_robust	0.41 276	0.23 298	0.36 146	0.42 329	0.21 112	0.40 223	0.33 244	0.79 324	0.98 449	0.79 355	0.87 335	0.39 153	0.33 203	0.84 438	0.29 189	0.13 73	0.12 219	0.16 175	0.17 318	0.15 200	0.12 131

PMTNet	0.32 147	0.16 57	0.24 9	0.29 7	0.18 39	0.45 265	0.22 64	0.56 154	0.63 246	0.46 179	0.54 187	0.39 153	0.34 214	0.48 161	0.24 79	0.75 581	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

rvit_stereo_0081_aga	0.31 141	0.28 409	0.44 261	0.42 329	0.29 371	0.34 171	0.31 211	0.44 100	0.40 147	0.39 146	0.44 137	0.40 165	0.32 191	0.42 104	0.29 189	0.23 436	0.17 409	0.19 313	0.16 263	0.20 358	0.15 253

rvit_stereo_0080	0.31 141	0.25 360	0.40 207	0.39 211	0.28 343	0.27 75	0.46 425	0.49 116	0.44 170	0.35 115	0.42 133	0.40 165	0.28 142	0.41 96	0.33 225	0.22 419	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.22 404	0.15 253

MGS-Stereo	0.28 106	0.19 155	0.40 207	0.36 134	0.23 176	0.37 198	0.30 182	0.39 58	0.44 170	0.31 86	0.51 171	0.40 165	0.24 88	0.43 113	0.26 130	0.15 185	0.12 219	0.15 146	0.13 164	0.14 144	0.13 177

whm_eth	0.31 141	0.25 360	0.40 207	0.39 211	0.28 343	0.27 75	0.46 425	0.49 116	0.44 170	0.35 115	0.42 133	0.40 165	0.28 142	0.41 96	0.33 225	0.22 419	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.22 404	0.15 253

DCANet-4	0.36 205	0.20 197	0.48 322	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.66 228	0.92 422	0.69 295	0.78 279	0.40 165	0.47 299	0.45 128	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

MIPNet	0.37 222	0.21 234	0.59 398	0.39 211	0.25 238	0.50 286	0.28 156	0.77 314	0.70 278	0.65 264	0.60 208	0.40 165	0.49 308	0.44 124	0.37 292	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.13 177

water-stereo	0.28 106	0.14 16	0.29 52	0.35 114	0.19 59	0.36 191	0.23 82	0.62 196	0.38 135	0.39 146	0.62 214	0.41 171	0.35 218	0.28 8	0.27 148	0.14 115	0.13 292	0.13 68	0.12 130	0.12 59	0.10 37

MM-Stereo_test3	0.34 170	0.19 155	0.31 77	0.41 287	0.25 238	0.35 181	0.44 418	0.72 284	0.92 422	0.46 179	0.52 180	0.41 171	0.29 158	0.44 124	0.28 170	0.16 240	0.15 357	0.17 220	0.13 164	0.14 144	0.13 177

HART	0.29 117	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.21 112	0.32 153	0.26 118	0.62 196	0.31 65	0.33 105	0.65 222	0.41 171	0.22 66	0.55 209	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.11 98	0.15 200	0.11 82

rvit_stereo_ft	0.33 162	0.25 360	0.47 302	0.52 490	0.32 428	0.33 160	0.47 432	0.49 116	0.50 201	0.34 108	0.41 130	0.41 171	0.32 191	0.48 161	0.34 241	0.22 419	0.14 327	0.19 313	0.18 345	0.19 341	0.14 224

MaDis-Stereo	0.26 85	0.18 115	0.36 146	0.36 134	0.26 284	0.27 75	0.27 135	0.43 93	0.35 104	0.27 64	0.26 48	0.41 171	0.28 142	0.40 87	0.28 170	0.16 240	0.14 327	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.12 131

LoS	0.29 117	0.15 38	0.30 64	0.29 7	0.18 39	0.33 160	0.29 166	0.51 126	0.72 290	0.34 108	0.52 180	0.41 171	0.28 142	0.47 150	0.28 170	0.15 185	0.11 161	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 74	0.16 57	0.33 105	0.34 77	0.20 86	0.35 181	0.20 33	0.52 136	0.36 112	0.28 68	0.27 54	0.41 171	0.18 25	0.45 128	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.16 175	0.14 197	0.13 99	0.11 82

MC-Stereo	0.28 106	0.17 88	0.32 90	0.38 182	0.20 86	0.26 61	0.26 118	0.49 116	0.37 128	0.37 126	0.61 211	0.41 171	0.31 185	0.55 209	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.11 82

RAFT+CT+SA	0.39 253	0.23 298	0.36 146	0.51 477	0.27 317	0.29 105	0.46 425	0.75 304	0.80 345	0.51 196	0.89 347	0.41 171	0.40 261	0.78 413	0.32 212	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.18 345	0.15 200	0.14 224

GLC_STEREO	0.29 117	0.19 155	0.27 33	0.44 370	0.19 59	0.31 135	0.26 118	0.47 109	0.43 163	0.37 126	0.47 152	0.41 171	0.23 78	0.50 172	0.34 241	0.14 115	0.18 429	0.19 313	0.16 263	0.16 245	0.13 177

tg	0.33 162	0.18 115	0.37 164	0.39 211	0.22 134	0.38 211	0.26 118	0.70 271	0.56 226	0.47 185	0.65 222	0.42 181	0.24 88	0.55 209	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.17 318	0.14 144	0.11 82

rvit_stereo_0083	0.34 170	0.24 335	0.50 347	0.44 370	0.27 317	0.34 171	0.35 284	0.45 104	0.62 235	0.37 126	0.47 152	0.42 181	0.35 218	0.40 87	0.36 276	0.22 419	0.20 459	0.20 343	0.17 318	0.20 358	0.14 224

4D-IteraStereo	0.33 162	0.18 115	0.40 207	0.40 253	0.24 207	0.32 153	0.27 135	0.58 169	0.72 290	0.65 264	0.54 187	0.42 181	0.23 78	0.45 128	0.28 170	0.14 115	0.09 25	0.19 313	0.16 263	0.16 245	0.11 82

fff	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

dd	0.43 294	0.38 480	0.55 383	0.44 370	0.25 238	0.47 275	0.38 344	0.70 271	1.05 483	0.59 221	0.65 222	0.42 181	0.39 255	0.66 333	0.50 384	0.24 448	0.15 357	0.21 385	0.15 229	0.22 404	0.18 338

CroCo-Stereo	0.26 85	0.22 277	0.36 146	0.48 432	0.22 134	0.20 12	0.29 166	0.51 126	0.44 170	0.28 68	0.23 29	0.42 181	0.26 117	0.29 10	0.26 130	0.15 185	0.13 292	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131
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
csc	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

cscssc	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

DLNR-FE	20.05 625	36.38 633	38.08 629	170.06 644	60.08 638	0.23 29	0.20 33	14.13 626	0.36 112	0.44 170	0.66 229	0.43 189	0.21 54	0.63 303	0.28 170	5.38 623	0.10 63	0.15 146	0.11 98	73.09 643	0.11 82

xyz-stereo-finetune2	0.36 205	0.19 155	0.38 176	0.32 45	0.19 59	0.82 465	0.29 166	0.52 136	0.32 78	0.51 196	0.78 279	0.43 189	0.45 290	0.69 360	0.44 349	0.13 73	0.12 219	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.13 177

DLNR_Zeroshot_test	20.09 626	36.28 632	38.04 628	169.85 643	61.80 639	0.23 29	0.20 33	13.88 625	0.37 128	0.44 170	0.66 229	0.43 189	0.21 54	0.62 292	0.28 170	5.46 624	0.10 63	0.15 146	0.11 98	72.60 642	0.11 82

ADStereo(finetuned)	0.37 222	0.16 57	0.49 334	0.34 77	0.19 59	0.30 118	0.30 182	0.68 248	0.91 417	0.70 301	0.77 268	0.43 189	0.69 432	0.45 128	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

test_4	0.36 205	0.18 115	0.31 77	0.44 370	0.25 238	0.20 12	0.34 259	0.56 154	0.41 151	0.59 221	1.45 526	0.43 189	0.25 99	0.63 303	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.19 375	0.15 200	0.11 82

s12784h	0.36 205	0.15 38	0.24 9	0.34 77	0.15 2	0.77 442	0.29 166	0.80 327	0.83 363	0.56 214	0.57 200	0.43 189	0.40 261	0.57 233	0.33 225	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.09 10	0.14 144	0.09 4

DCANet	0.36 205	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.30 118	0.30 182	0.68 248	0.91 417	0.70 301	0.77 268	0.43 189	0.57 356	0.45 128	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

testlalala2	0.36 205	0.18 115	0.45 273	0.89 573	0.53 544	0.44 256	0.26 118	0.61 190	0.49 197	0.68 286	0.56 196	0.44 196	0.24 88	0.34 45	0.31 202	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.10 63	0.13 99	0.13 177

IPLGR	0.39 253	0.21 234	0.63 418	0.39 211	0.22 134	0.49 283	0.29 166	0.76 311	0.74 304	0.78 350	0.77 268	0.44 196	0.42 269	0.47 150	0.38 301	0.13 73	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.15 200	0.13 177

AIO-test1	0.38 237	0.18 115	0.38 176	0.50 461	0.24 207	0.46 270	0.30 182	0.70 271	1.19 517	0.40 154	0.71 242	0.45 198	0.29 158	0.53 196	0.27 148	0.15 185	0.13 292	0.19 313	0.21 422	0.13 99	0.17 320

GCAP-BAT	0.30 134	0.21 234	0.42 238	0.33 60	0.27 317	0.26 61	0.27 135	0.45 104	0.30 60	0.60 225	0.64 219	0.45 198	0.23 78	0.56 220	0.26 130	0.15 185	0.12 219	0.15 146	0.10 63	0.12 59	0.11 82

IPLGR_C	0.40 265	0.21 234	0.64 423	0.45 394	0.33 439	0.52 294	0.34 259	0.66 228	0.62 235	0.82 379	0.92 358	0.45 198	0.32 191	0.52 187	0.46 368	0.17 286	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

ACRE	0.40 265	0.21 234	0.65 429	0.45 394	0.33 439	0.51 290	0.33 244	0.66 228	0.63 246	0.80 357	0.92 358	0.45 198	0.32 191	0.52 187	0.45 358	0.16 240	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

RAFT-345	0.40 265	0.18 115	0.40 207	0.38 182	0.22 134	0.33 160	0.26 118	0.61 190	0.51 205	0.74 331	1.79 550	0.45 198	0.33 203	0.66 333	0.36 276	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.14 197	0.13 99	0.13 177

rafts_anoy	0.37 222	0.21 234	0.36 146	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.33 244	0.67 238	0.90 410	0.58 219	0.66 229	0.45 198	0.33 203	0.47 150	0.39 308	0.16 240	0.11 161	0.21 385	0.23 456	0.17 282	0.14 224

Anonymous3	0.46 322	0.34 452	0.86 500	0.50 461	0.37 468	0.81 457	0.50 451	0.72 284	0.65 259	0.51 196	0.65 222	0.45 198	0.45 290	0.64 318	0.38 301	0.24 448	0.24 494	0.22 400	0.21 422	0.23 421	0.23 437

raftrobust	0.34 170	0.19 155	0.36 146	0.41 287	0.27 317	0.30 118	0.25 105	0.71 279	0.63 246	0.58 219	0.55 193	0.45 198	0.46 295	0.51 180	0.29 189	0.16 240	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.13 177

testlalala_base	0.46 322	0.25 360	0.41 217	0.46 415	0.33 439	0.58 341	0.25 105	0.57 161	0.34 90	0.51 196	0.56 196	0.46 206	0.30 176	0.43 113	0.31 202	1.47 602	0.11 161	0.14 103	0.09 10	1.59 591	0.13 177

CroCo-Stereo Lap2	0.28 106	0.24 335	0.39 195	0.50 461	0.29 371	0.20 12	0.31 211	0.49 116	0.38 135	0.24 37	0.27 54	0.46 206	0.31 185	0.39 80	0.30 195	0.14 115	0.15 357	0.16 175	0.13 164	0.16 245	0.15 253

CIPLG	0.41 276	0.21 234	0.63 418	0.45 394	0.33 439	0.52 294	0.33 244	0.65 218	0.60 233	0.82 379	0.96 375	0.46 206	0.32 191	0.55 209	0.44 349	0.16 240	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

FACV-RUCA	0.43 294	0.28 409	0.47 302	0.45 394	0.33 439	0.58 341	0.34 259	0.82 333	0.73 297	0.57 217	0.84 314	0.47 209	0.50 318	0.54 203	0.39 308	0.22 419	0.15 357	0.35 523	0.16 263	0.28 465	0.21 412

RCA-Stereo	0.35 187	0.17 88	0.34 124	0.38 182	0.22 134	0.31 135	0.34 259	0.68 248	1.24 526	0.45 173	0.65 222	0.47 209	0.43 275	0.38 74	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.11 82

AnonymousM	0.41 276	0.81 565	0.29 52	0.34 77	0.22 134	0.28 93	0.38 344	0.53 147	0.41 151	0.70 301	0.49 158	0.47 209	0.27 128	0.41 96	0.31 202	0.15 185	0.12 219	1.51 591	0.26 495	0.12 59	0.10 37

TestStereo	0.38 237	0.31 435	0.40 207	0.45 394	0.20 86	0.40 223	0.37 322	0.66 228	0.65 259	0.53 205	0.78 279	0.47 209	0.40 261	0.55 209	0.37 292	0.18 321	0.13 292	0.20 343	0.15 229	0.22 404	0.13 177

GES	0.44 301	0.23 298	0.57 393	0.40 253	0.30 390	0.59 354	0.36 306	0.96 392	0.68 270	0.74 331	0.83 309	0.47 209	0.48 304	0.67 344	0.43 333	0.22 419	0.16 389	0.17 220	0.16 263	0.18 307	0.23 437

DFGA-Net	0.45 311	0.29 421	0.80 491	0.42 329	0.32 428	0.53 302	0.35 284	0.78 320	0.89 407	0.66 277	0.75 258	0.48 214	0.39 255	0.74 391	0.60 426	0.15 185	0.13 292	0.19 313	0.18 345	0.20 358	0.17 320

WCG-NET（raft）	0.31 141	0.15 38	0.36 146	0.32 45	0.19 59	0.35 181	0.27 135	0.51 126	0.78 334	0.45 173	0.55 193	0.48 214	0.27 128	0.54 203	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.11 98	0.12 59	0.11 82

TestStereo1	0.43 294	0.23 298	0.41 217	0.51 477	0.24 207	0.34 171	0.40 377	0.77 314	0.90 410	0.68 286	0.96 375	0.48 214	0.46 295	0.91 469	0.32 212	0.16 240	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.13 177

SA-5K	0.43 294	0.23 298	0.41 217	0.51 477	0.24 207	0.34 171	0.40 377	0.77 314	0.90 410	0.68 286	0.96 375	0.48 214	0.46 295	0.91 469	0.32 212	0.16 240	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.13 177

SA	0.44 301	0.25 360	0.46 290	0.46 415	0.24 207	0.43 248	0.36 306	0.75 304	0.96 442	0.59 221	1.03 412	0.48 214	0.52 325	0.94 485	0.32 212	0.16 240	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.15 200	0.13 177

DN-CSS_ROB	0.43 294	0.26 378	0.62 408	0.40 253	0.29 371	0.44 256	0.27 135	0.77 314	0.75 308	0.72 320	1.09 438	0.48 214	0.43 275	0.69 360	0.37 292	0.15 185	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.18 307	0.16 299

FSD					0.46 526	0.48 278	0.52 469	0.53 147	0.48 196	0.48 188	0.48 154	0.49 220	0.48 304	0.51 180	0.49 382	0.45 557	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.46 544

Occ-G	0.26 85	0.14 16	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.27 75	0.34 259	0.41 75	0.31 65	0.29 76	0.43 136	0.49 220	0.25 99	0.47 150	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.12 131

EKT-Stereo	0.35 187	0.23 298	0.39 195	0.43 350	0.29 371	0.38 211	0.31 211	0.69 256	0.64 254	0.45 173	0.63 215	0.49 220	0.27 128	0.56 220	0.33 225	0.18 321	0.14 327	0.18 270	0.15 229	0.16 245	0.16 299

rvit_0105_6	0.38 237	0.28 409	0.64 423	0.50 461	0.30 390	0.39 219	0.38 344	0.51 126	0.67 265	0.40 154	0.45 141	0.50 223	0.41 267	0.54 203	0.36 276	0.27 478	0.26 508	0.24 438	0.21 422	0.22 404	0.16 299

anonymousdsp2	0.35 187	0.20 197	0.43 250	0.37 152	0.24 207	0.48 278	0.31 211	0.86 348	0.65 259	0.55 211	0.50 162	0.50 223	0.34 214	0.56 220	0.31 202	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.16 245	0.14 224

DRaft	0.49 368	0.17 88	0.47 302	0.37 152	0.25 238	0.58 341	0.40 377	0.65 218	0.85 376	1.02 492	1.75 549	0.50 223	0.82 489	0.63 303	0.40 316	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.16 263	0.14 144	0.15 253

raft+_RVC	0.38 237	0.19 155	0.35 139	0.37 152	0.25 238	0.45 265	0.37 322	0.78 320	0.89 407	0.51 196	0.78 279	0.50 223	0.29 158	0.53 196	0.40 316	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.12 131

DStereoRT	0.74 487	0.19 155	0.50 347	0.51 477	0.33 439	1.10 520	0.34 259	0.82 333	0.76 316	0.78 350	1.05 422	0.51 227	0.73 456	0.76 401	0.48 379	0.16 240	0.13 292	3.96 622	1.37 611	0.19 341	0.14 224

Reg-Stereo(zero)	0.30 134	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.18 39	0.32 153	0.20 33	0.63 204	0.68 270	0.50 193	0.52 180	0.51 227	0.30 176	0.45 128	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

model_zeroshot	0.33 162	0.18 115	0.48 322	0.39 211	0.28 343	0.45 265	0.25 105	0.63 204	0.45 179	0.61 233	0.50 162	0.51 227	0.25 99	0.45 128	0.26 130	0.16 240	0.13 292	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.13 177

MyStereo05	0.44 301	0.21 234	0.45 273	0.41 287	0.28 343	0.41 238	0.50 451	0.93 376	1.09 500	0.76 340	0.61 211	0.51 227	0.57 356	0.73 384	0.42 326	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.15 253

RALCasStereoNet	0.36 205	0.21 234	0.37 164	0.42 329	0.26 284	0.35 181	0.38 344	0.63 204	0.64 254	0.50 193	0.72 243	0.51 227	0.29 158	0.59 269	0.36 276	0.16 240	0.14 327	0.15 146	0.13 164	0.17 282	0.16 299

AE-Stereo	0.34 170	0.21 234	0.42 238	0.48 432	0.31 412	0.48 278	0.35 284	0.61 190	0.62 235	0.32 100	0.55 193	0.52 232	0.27 128	0.47 150	0.29 189	0.13 73	0.13 292	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.12 131

TRStereo	0.37 222	0.27 395	0.59 398	0.47 424	0.41 495	0.29 105	0.30 182	0.84 341	0.59 231	0.52 202	0.41 130	0.52 232	0.26 117	0.73 384	0.27 148	0.17 286	0.12 219	0.19 313	0.19 375	0.13 99	0.11 82

HHNet	0.41 276	0.17 88	0.41 217	0.34 77	0.37 468	0.33 160	0.34 259	0.69 256	0.75 308	0.86 409	1.30 498	0.52 232	0.32 191	0.52 187	0.35 259	0.15 185	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.15 200	0.24 445

DIP-Stereo	0.39 253	0.21 234	0.50 347	0.41 287	0.28 343	0.62 372	0.27 135	0.77 314	0.40 147	0.64 254	0.86 327	0.52 232	0.33 203	0.66 333	0.42 326	0.15 185	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.15 253
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 205	0.21 234	0.42 238	0.35 114	0.22 134	0.62 372	0.29 166	0.69 256	0.43 163	0.60 225	0.53 184	0.53 236	0.48 304	0.56 220	0.40 316	0.18 321	0.14 327	0.16 175	0.13 164	0.17 282	0.17 320

Sa-1000	0.48 350	0.24 335	0.41 217	0.45 394	0.25 238	0.59 354	0.34 259	0.81 331	0.93 428	0.82 379	1.50 530	0.53 236	0.45 290	0.92 472	0.30 195	0.15 185	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.15 200	0.13 177

CRE-IMP	0.36 205	0.23 298	0.49 334	0.42 329	0.24 207	0.41 238	0.21 53	0.57 161	0.41 151	0.65 264	0.72 243	0.53 236	0.37 240	0.61 283	0.38 301	0.17 286	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.21 382	0.18 338

test-1	0.36 205	0.19 155	0.71 459	0.46 415	0.26 284	0.44 256	0.36 306	0.60 184	0.59 231	0.48 188	0.67 234	0.53 236	0.36 236	0.40 87	0.29 189	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.15 200	0.16 299

FE-Mocha	0.32 147	0.19 155	0.50 347	0.38 182	0.27 317	0.30 118	0.20 33	0.71 279	0.36 112	0.65 264	0.56 196	0.54 240	0.25 99	0.38 74	0.22 36	0.15 185	0.10 63	0.17 220	0.16 263	0.13 99	0.12 131

IGEV-FE	0.34 170	0.18 115	0.67 439	0.39 211	0.28 343	0.30 118	0.25 105	0.74 297	0.31 65	0.62 235	0.57 200	0.54 240	0.25 99	0.53 196	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

IGEV_Zeroshot_test	0.34 170	0.18 115	0.67 439	0.39 211	0.28 343	0.30 118	0.25 105	0.74 297	0.31 65	0.62 235	0.57 200	0.54 240	0.25 99	0.53 196	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

StereoVision	0.42 284	0.28 409	0.45 273	0.49 447	0.28 343	0.38 211	0.38 344	0.72 284	0.62 235	0.44 170	1.14 457	0.54 240	0.39 255	0.56 220	0.34 241	0.21 393	0.24 494	0.25 451	0.24 472	0.26 450	0.16 299

SFCPSM	0.47 338	0.21 234	0.55 383	0.40 253	0.27 317	0.87 476	0.37 322	1.33 535	0.77 324	0.80 357	0.84 314	0.54 240	0.49 308	0.57 233	0.37 292	0.18 321	0.13 292	0.18 270	0.20 400	0.16 245	0.15 253

rvit_0105_4	0.41 276	0.29 421	0.71 459	0.50 461	0.29 371	0.41 238	0.41 392	0.55 151	0.73 297	0.45 173	0.48 154	0.55 245	0.44 285	0.57 233	0.36 276	0.28 488	0.26 508	0.25 451	0.22 440	0.23 421	0.18 338

MyStereo04	0.44 301	0.22 277	0.44 261	0.42 329	0.28 343	0.40 223	0.50 451	1.00 404	1.08 498	0.62 235	0.58 205	0.55 245	0.57 356	0.71 372	0.44 349	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.16 299

Selective-RAFT	0.35 187	0.23 298	0.51 361	0.44 370	0.21 112	0.64 390	0.27 135	0.59 174	0.63 246	0.40 154	0.38 119	0.55 245	0.40 261	0.57 233	0.35 259	0.13 73	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.16 245	0.13 177

DCRE	0.37 222	0.18 115	0.46 290	0.45 394	0.32 428	0.42 245	0.37 322	0.63 204	0.51 205	0.47 185	0.94 362	0.56 248	0.36 236	0.52 187	0.32 212	0.14 115	0.13 292	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.13 177

NRIStereo	0.36 205	0.20 197	0.45 273	0.41 287	0.23 176	0.34 171	0.26 118	0.65 218	0.55 220	0.64 254	0.63 215	0.56 248	0.37 240	0.65 325	0.37 292	0.15 185	0.11 161	0.18 270	0.15 229	0.17 282	0.14 224

RAFT-RH_RVC	0.56 430	0.17 88	0.41 217	0.37 152	0.23 176	0.57 335	0.24 97	0.60 184	0.70 278	1.19 530	3.94 603	0.56 248	0.38 244	0.65 325	0.36 276	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.14 197	0.12 59	0.13 177

LMCR-Stereo	0.53 405	0.30 430	0.53 374	0.58 525	0.30 390	0.83 468	0.36 306	1.19 490	0.76 316	0.88 427	1.04 418	0.56 248	0.62 388	0.82 425	0.67 447	0.19 353	0.15 357	0.19 313	0.14 197	0.23 421	0.17 320

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 205	0.17 88	0.41 217	0.35 114	0.19 59	0.33 160	0.29 166	0.65 218	0.73 297	0.68 286	1.01 399	0.56 248	0.40 261	0.42 104	0.30 195	0.11 29	0.09 25	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.10 37

NF-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.45 273	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.57 253	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

ROB_FTStereo_v2	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.31 211	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.57 253	0.38 244	0.57 233	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

DeepStereo_RVC	0.36 205	0.21 234	0.47 302	0.40 253	0.24 207	0.26 61	0.22 64	0.60 184	0.38 135	0.69 295	0.67 234	0.57 253	0.51 323	0.56 220	0.39 308	0.16 240	0.12 219	0.18 270	0.15 229	0.19 341	0.18 338

cross-raft	0.34 170	0.20 197	0.37 164	0.44 370	0.23 176	0.32 153	0.35 284	0.74 297	0.40 147	0.60 225	0.77 268	0.57 253	0.27 128	0.43 113	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.13 164	0.15 200	0.11 82

RAFT-IKP	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.28 156	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.57 253	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

CFNet-RSSM	0.34 170	0.17 88	0.45 273	0.39 211	0.22 134	0.35 181	0.23 82	0.73 295	0.84 368	0.65 264	0.54 187	0.57 253	0.28 142	0.46 143	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.13 99	0.11 82

R-Stereo Train	0.39 253	0.18 115	0.42 238	0.42 329	0.26 284	0.40 223	0.32 234	0.72 284	0.34 90	0.89 431	1.28 491	0.57 253	0.35 218	0.42 104	0.32 212	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.13 177

RAFT-Stereo	0.39 253	0.18 115	0.42 238	0.42 329	0.26 284	0.40 223	0.32 234	0.72 284	0.34 90	0.89 431	1.28 491	0.57 253	0.35 218	0.42 104	0.32 212	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.13 177
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 147	0.18 115	0.33 105	0.39 211	0.22 134	0.26 61	0.29 166	0.67 238	0.80 345	0.53 205	0.51 171	0.58 261	0.20 44	0.47 150	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.11 82

MyStereo8	0.40 265	0.20 197	0.54 378	0.41 287	0.29 371	0.53 302	0.29 166	0.65 218	0.49 197	0.71 308	0.98 389	0.58 261	0.43 275	0.50 172	0.51 394	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.19 341	0.19 371

UDGNet	0.48 350	0.77 562	0.50 347	0.48 432	0.31 412	0.41 238	0.34 259	0.70 271	0.92 422	0.65 264	0.60 208	0.58 261	0.43 275	0.63 303	0.41 321	0.32 516	0.15 357	0.66 574	0.19 375	0.36 513	0.21 412

Patchmatch Stereo++	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253
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
OCTAStereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

PSM-adaLoss	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.31 211	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.56 220	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

PSM-AAD	0.48 350	0.20 197	0.37 164	0.43 350	0.23 176	0.56 329	0.50 451	0.65 218	0.70 278	1.07 510	1.12 445	0.58 261	0.92 514	0.61 283	0.32 212	0.15 185	0.11 161	0.25 451	0.26 495	0.18 307	0.43 549

ROB_FTStereo	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.25 56	0.21 53	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.57 233	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

HUI-Stereo	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.60 184	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.50 172	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

DEmStereo	0.48 350	0.17 88	0.50 347	0.38 182	0.25 238	0.59 354	0.34 259	0.63 204	0.74 304	0.89 431	1.66 542	0.58 261	1.06 536	0.60 275	0.42 326	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.16 263	0.14 144	0.15 253

RE-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

TVStereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

iGMRVC	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.30 182	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

iRAFT	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

Gwc-CoAtRS	0.34 170	0.17 88	0.44 261	0.39 211	0.23 176	0.34 171	0.22 64	0.70 271	0.75 308	0.60 225	0.59 206	0.58 261	0.29 158	0.45 128	0.26 130	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.12 131

rvit_stereo_0075_2	0.47 338	0.37 470	0.70 454	0.53 500	0.46 526	0.43 248	0.36 306	0.81 331	0.67 265	0.55 211	0.74 256	0.59 276	0.43 275	0.63 303	0.43 333	0.32 516	0.23 486	0.35 523	0.25 481	0.30 478	0.25 452

SDNR	0.86 513	0.37 470	1.47 568	0.40 253	0.38 477	3.38 603	0.33 244	0.90 367	0.98 449	0.99 479	2.09 566	0.59 276	0.71 449	1.29 537	0.70 454	0.51 568	0.56 586	0.36 528	0.26 495	0.43 536	0.46 555

x	0.39 253	0.24 335	0.41 217	0.34 77	0.23 176	0.52 294	0.32 234	0.86 348	0.52 208	0.57 217	0.70 240	0.59 276	0.50 318	0.49 165	0.46 368	0.17 286	0.15 357	0.17 220	0.15 229	0.17 282	0.16 299

PSM-softLoss	0.38 237	0.20 197	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.35 284	0.69 256	0.46 183	0.62 235	0.82 303	0.59 276	0.33 203	0.70 367	0.39 308	0.19 353	0.12 219	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.22 430

KMStereo	0.38 237	0.20 197	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.35 284	0.69 256	0.46 183	0.62 235	0.82 303	0.59 276	0.33 203	0.70 367	0.39 308	0.19 353	0.12 219	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.22 430

Prome-Stereo	0.46 322	0.19 155	0.35 139	0.44 370	0.26 284	0.40 223	0.45 421	0.68 248	0.44 170	0.96 467	1.84 553	0.59 276	0.67 422	0.61 283	0.32 212	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.16 245	0.29 482

Hybrid-DGEV-2	0.41 276	0.21 234	0.42 238	0.47 424	0.29 371	0.59 354	0.23 82	0.82 333	0.99 454	0.64 254	0.63 215	0.60 282	0.65 411	0.58 253	0.33 225	0.14 115	0.12 219	0.18 270	0.16 263	0.14 144	0.12 131

rvit_0105_5	0.42 284	0.31 435	0.73 468	0.50 461	0.29 371	0.44 256	0.42 402	0.61 190	0.74 304	0.51 196	0.51 171	0.60 282	0.47 299	0.57 233	0.38 301	0.27 478	0.25 502	0.25 451	0.23 456	0.22 404	0.18 338

knoymous	0.36 205	0.20 197	0.31 77	0.31 25	0.22 134	0.36 191	0.29 166	0.61 190	0.64 254	0.67 280	0.70 240	0.60 282	0.40 261	0.58 253	0.34 241	0.17 286	0.11 161	0.20 343	0.11 98	0.17 282	0.18 338

DisPM	0.39 253	0.19 155	0.44 261	0.41 287	0.27 317	0.24 41	0.31 211	0.65 218	0.57 228	0.87 417	0.87 335	0.60 282	0.32 191	0.76 401	0.32 212	0.18 321	0.12 219	0.19 313	0.17 318	0.15 200	0.20 394

iRaft-Stereo_20w	0.39 253	0.19 155	0.57 393	0.37 152	0.27 317	0.31 135	0.24 97	1.44 556	0.29 55	0.69 295	0.53 184	0.60 282	0.42 269	0.83 433	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.13 164	0.15 200	0.13 177

RALAANet	0.38 237	0.23 298	0.48 322	0.42 329	0.29 371	0.35 181	0.25 105	0.86 348	0.64 254	0.67 280	0.65 222	0.60 282	0.29 158	0.60 275	0.34 241	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.21 382	0.13 177

Hybrid-DGEV-03	0.45 311	0.19 155	0.33 105	0.43 350	0.27 317	0.56 329	0.26 118	0.65 218	0.74 304	0.94 458	1.92 557	0.61 288	0.30 176	0.55 209	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.16 263	0.14 144	0.11 82

MSKI-zero shot	0.32 147	0.17 88	0.34 124	0.39 211	0.21 112	0.32 153	0.22 64	0.61 190	0.43 163	0.52 202	0.64 219	0.61 288	0.20 44	0.74 391	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.12 59	0.12 131

RAFT-Test	0.34 170	0.18 115	0.37 164	0.38 182	0.23 176	0.50 286	0.23 82	0.69 256	0.40 147	0.60 225	0.85 324	0.61 288	0.28 142	0.46 143	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

CASS	0.45 311	0.27 395	0.42 238	0.48 432	0.22 134	0.61 364	0.34 259	0.97 395	0.62 235	0.71 308	0.85 324	0.61 288	0.55 347	0.57 233	0.41 321	0.29 495	0.16 389	0.22 400	0.18 345	0.22 404	0.28 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 301	0.22 277	0.48 322	0.45 394	0.30 390	0.40 223	0.37 322	0.92 374	0.97 445	0.71 308	0.78 279	0.61 288	0.42 269	0.62 292	0.50 384	0.19 353	0.14 327	0.15 146	0.14 197	0.18 307	0.18 338

ASMatch	0.48 350	0.19 155	0.45 273	0.39 211	0.28 343	0.37 198	0.26 118	0.74 297	0.68 270	0.76 340	2.34 570	0.61 288	0.52 325	0.62 292	0.37 292	0.14 115	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.21 412

FADNet_RVC	0.55 419	0.37 470	1.17 539	0.44 370	0.31 412	0.56 329	0.34 259	1.06 432	0.88 394	0.67 280	0.90 351	0.61 288	0.65 411	0.93 478	0.70 454	0.21 393	0.18 429	0.26 470	0.23 456	0.31 484	0.28 475

test_sample4	0.47 338	0.26 378	0.50 347	0.35 114	0.22 134	0.69 410	0.38 344	1.15 474	0.81 353	0.78 350	0.82 303	0.62 295	0.53 329	0.63 303	0.44 349	0.21 393	0.15 357	0.21 385	0.19 375	0.21 382	0.19 371

CoDeX	0.47 338	0.20 197	0.49 334	0.42 329	0.25 238	0.75 435	0.36 306	1.27 525	0.80 345	0.82 379	0.96 375	0.62 295	0.57 356	0.60 275	0.36 276	0.17 286	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.16 245	0.14 224

mmm	0.44 301	0.27 395	0.46 290	0.38 182	0.24 207	0.61 364	0.35 284	0.94 381	0.53 211	0.72 320	1.05 422	0.63 297	0.50 318	0.57 233	0.45 358	0.18 321	0.15 357	0.23 421	0.20 400	0.20 358	0.18 338

MIM_Stereo	0.38 237	0.17 88	0.53 374	0.37 152	0.24 207	0.27 75	0.24 97	0.70 271	0.54 215	0.72 320	1.00 396	0.63 297	0.29 158	0.64 318	0.38 301	0.13 73	0.14 327	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.11 82

CrosDoStereo	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.24 207	0.40 223	1.18 579	0.67 238	0.86 381	0.94 458	1.37 507	0.63 297	0.77 473	0.65 325	0.45 358	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.14 224

DeepStereo_LL	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.24 207	0.40 223	1.18 579	0.67 238	0.86 381	0.94 458	1.37 507	0.63 297	0.77 473	0.65 325	0.45 358	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.14 224

111	0.40 265	0.17 88	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.52 294	0.28 156	0.74 297	1.16 511	0.50 193	0.91 354	0.63 297	0.48 304	0.61 283	0.35 259	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.13 99	0.13 177

FENet	0.42 284	0.22 277	0.38 176	0.39 211	0.24 207	0.55 315	0.32 234	0.79 324	0.70 278	0.71 308	0.72 243	0.63 297	0.57 356	0.62 292	0.44 349	0.19 353	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.18 307	0.19 371

rvit_0105_3	0.47 338	0.34 452	0.77 487	0.54 507	0.31 412	0.49 283	0.47 432	0.63 204	0.79 343	0.65 264	0.59 206	0.64 303	0.50 318	0.65 325	0.39 308	0.29 495	0.27 517	0.29 499	0.28 508	0.21 382	0.20 394

test_sample5	0.47 338	0.26 378	0.49 334	0.36 134	0.22 134	0.64 390	0.39 366	1.13 461	0.81 353	0.77 346	0.94 362	0.64 303	0.54 341	0.65 325	0.43 333	0.21 393	0.16 389	0.22 400	0.20 400	0.22 404	0.20 394

DualNet	0.48 350	0.26 378	0.49 334	0.36 134	0.22 134	0.64 390	0.39 366	1.13 461	0.81 353	0.80 357	1.03 412	0.64 303	0.54 341	0.65 325	0.43 333	0.21 393	0.16 389	0.22 400	0.20 400	0.22 404	0.20 394

Any-RAFT	0.35 187	0.16 57	0.30 64	0.34 77	0.21 112	0.52 294	0.22 64	0.88 360	0.73 297	0.53 205	0.73 247	0.64 303	0.28 142	0.46 143	0.24 79	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.12 131

AASNet	0.53 405	0.25 360	0.52 366	0.49 447	0.32 428	0.74 429	0.40 377	1.50 562	0.86 381	0.86 409	0.92 358	0.64 303	0.59 372	0.59 269	0.79 472	0.23 436	0.19 447	0.20 343	0.16 263	0.21 382	0.19 371

GMOStereo	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

error version	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

test-v	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

test-3	0.34 170	0.16 57	0.43 250	0.39 211	0.21 112	0.43 248	0.22 64	0.63 204	0.78 334	0.71 308	0.45 141	0.64 303	0.27 128	0.43 113	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.10 37

test_1	0.34 170	0.16 57	0.43 250	0.39 211	0.21 112	0.43 248	0.23 82	0.63 204	0.78 334	0.68 286	0.45 141	0.64 303	0.27 128	0.43 113	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.10 37

PFNet+	0.40 265	0.19 155	0.49 334	0.39 211	0.25 238	0.28 93	0.23 82	0.64 217	0.70 278	0.85 402	0.79 289	0.64 303	0.35 218	0.72 378	0.34 241	0.19 353	0.14 327	0.23 421	0.20 400	0.16 245	0.20 394

test-2	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

HITNet	0.41 276	0.26 378	0.45 273	0.33 60	0.17 23	0.63 383	0.30 182	0.93 376	0.64 254	0.71 308	0.82 303	0.64 303	0.52 325	0.59 269	0.43 333	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.13 164	0.19 341	0.12 131
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
xx1	0.39 253	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.67 238	1.06 489	0.41 158	0.50 162	0.65 316	0.53 329	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.17 320

HBP-ISP	0.59 451	0.45 509	0.43 250	0.45 394	0.33 439	0.70 415	0.28 156	1.11 453	1.00 461	0.83 391	1.18 472	0.65 316	0.68 428	0.88 454	0.52 401	0.35 535	0.38 562	0.47 554	0.41 554	0.38 522	0.31 499

qqq	0.40 265	0.26 378	0.44 261	0.36 134	0.22 134	0.46 270	0.36 306	0.85 344	0.54 215	0.56 214	0.69 237	0.65 316	0.53 329	0.55 209	0.45 358	0.17 286	0.16 389	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.17 320

BUS	0.45 311	0.25 360	0.43 250	0.45 394	0.28 343	0.70 415	0.34 259	0.94 381	0.76 316	0.75 333	0.80 292	0.65 316	0.49 308	0.64 318	0.51 394	0.20 376	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

NINENet	0.50 384	0.29 421	0.51 361	0.45 394	0.32 428	0.70 415	0.34 259	1.10 447	0.88 394	0.80 357	0.94 362	0.65 316	0.49 308	0.73 384	0.51 394	0.22 419	0.20 459	0.25 451	0.18 345	0.22 404	0.21 412

test_sample6	0.49 368	0.26 378	0.50 347	0.37 152	0.22 134	0.63 383	0.40 377	1.12 459	0.83 363	0.80 357	1.03 412	0.66 321	0.55 347	0.67 344	0.46 368	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.22 440	0.23 421	0.21 412

test_sample3	0.46 322	0.25 360	0.50 347	0.35 114	0.23 176	0.69 410	0.37 322	1.15 474	0.81 353	0.75 333	0.79 289	0.66 321	0.49 308	0.63 303	0.46 368	0.21 393	0.15 357	0.20 343	0.19 375	0.21 382	0.19 371

LL-Strereo2	0.35 187	0.24 335	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.35 181	0.24 97	0.67 238	0.44 170	0.54 209	0.51 171	0.66 321	0.25 99	0.66 333	0.30 195	0.14 115	0.12 219	0.23 421	0.20 400	0.18 307	0.13 177

gwcnet-sp	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

scenet	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

ssnet	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

LCNet	0.41 276	0.20 197	0.32 90	0.44 370	0.24 207	0.47 275	0.29 166	0.67 238	0.53 211	0.72 320	1.03 412	0.66 321	0.60 376	0.58 253	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.19 313	0.19 375	0.21 382	0.36 522

AAGNet	1.43 570	0.20 197	0.48 322	0.44 370	0.25 238	0.29 105	0.31 211	0.65 218	0.68 270	0.97 472	0.86 327	0.67 328	0.62 388	0.64 318	20.63 625	0.16 240	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.19 341	0.12 131

test_3	0.36 205	0.19 155	0.44 261	0.44 370	0.23 176	0.48 278	0.36 306	0.66 228	0.82 358	0.64 254	0.45 141	0.68 329	0.25 99	0.41 96	0.31 202	0.12 40	0.10 63	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.11 82

GANet-ADL	0.42 284	0.25 360	0.45 273	0.43 350	0.29 371	0.54 309	0.35 284	0.89 362	0.86 381	0.63 244	0.72 243	0.68 329	0.42 269	0.52 187	0.41 321	0.21 393	0.14 327	0.15 146	0.13 164	0.18 307	0.19 371

PFNet	0.42 284	0.18 115	0.58 397	0.43 350	0.24 207	0.43 248	0.32 234	0.74 297	0.78 334	1.00 484	0.74 256	0.68 329	0.39 255	0.72 378	0.37 292	0.16 240	0.10 63	0.20 343	0.15 229	0.16 245	0.13 177

Pruner-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.45 273	0.40 253	0.25 238	0.22 21	0.24 97	0.67 238	0.55 220	0.89 431	0.76 264	0.68 329	0.29 158	0.62 292	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.17 318	0.17 282	0.18 338

test_sample2	0.42 284	0.22 277	0.43 250	0.33 60	0.21 112	0.58 341	0.39 366	0.95 388	0.67 265	0.63 244	0.77 268	0.69 333	0.57 356	0.61 283	0.38 301	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.16 263	0.19 341	0.18 338

test_sample1	0.42 284	0.22 277	0.46 290	0.34 77	0.23 176	0.58 341	0.35 284	0.99 400	0.49 197	0.62 235	0.75 258	0.69 333	0.61 382	0.58 253	0.44 349	0.18 321	0.14 327	0.17 220	0.15 229	0.17 282	0.17 320

test_xeample	1.01 533	0.21 234	0.42 238	0.35 114	0.21 112	0.71 420	0.39 366	1.23 510	0.86 381	0.81 370	1.04 418	0.69 333	0.61 382	0.69 360	10.93 618	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.17 318	0.18 307	0.17 320

iResNet	0.49 368	0.29 421	0.79 489	0.42 329	0.21 112	0.61 364	0.40 377	0.82 333	0.99 454	0.87 417	1.12 445	0.69 333	0.53 329	0.78 413	0.51 394	0.15 185	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.17 282	0.15 253

DAS	0.51 391	0.25 360	0.60 403	0.48 432	0.31 412	0.58 341	0.41 392	0.83 338	0.97 445	0.89 431	1.12 445	0.70 337	0.75 463	0.82 425	0.43 333	0.17 286	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.20 358	0.18 338

SepStereo	0.51 391	0.25 360	0.60 403	0.48 432	0.31 412	0.58 341	0.41 392	0.83 338	0.97 445	0.89 431	1.12 445	0.70 337	0.75 463	0.93 478	0.43 333	0.17 286	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.20 358	0.18 338

FTStereo	0.56 430	0.20 197	0.37 164	0.41 287	0.25 238	0.40 223	0.79 547	0.66 228	0.43 163	1.09 516	3.27 591	0.70 337	0.73 456	0.55 209	0.33 225	0.14 115	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.15 200	0.30 491

BEATNet_4x	0.46 322	0.32 439	0.56 389	0.37 152	0.19 59	0.63 383	0.35 284	1.01 413	0.72 290	0.77 346	0.83 309	0.70 337	0.59 372	0.68 354	0.53 404	0.16 240	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.24 434	0.16 299

SMFormer	0.51 391	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.55 414	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.18 307	0.18 338

tta	0.51 391	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.55 414	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.14 224

qqq1	0.49 368	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.34 241	0.19 353	0.15 357	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.14 224

fff1	0.49 368	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.34 241	0.19 353	0.15 357	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.14 224

ffm	0.44 301	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	0.68 248	1.04 479	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.25 451	0.21 422	0.16 245	0.16 299

ff1	0.49 368	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	0.68 248	1.04 479	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.16 240	0.10 63	0.25 451	0.21 422	0.16 245	0.16 299

mmx	0.53 405	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	1.16 481	1.03 473	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.20 376	0.15 357	0.25 451	0.21 422	0.22 404	0.20 394

xxx	0.53 405	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	1.16 481	1.03 473	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.20 376	0.15 357	0.25 451	0.21 422	0.22 404	0.20 394

FINET	0.67 469	0.42 498	1.00 518	0.46 415	0.43 507	0.83 468	0.89 558	1.08 440	1.50 559	0.87 417	1.14 457	0.71 341	0.68 428	0.92 472	0.70 454	0.36 539	0.30 531	0.26 470	0.24 472	0.35 508	0.33 508

ITSA-stereo	0.53 405	0.28 409	0.52 366	0.40 253	0.23 176	0.56 329	0.34 259	1.24 517	1.24 526	0.80 357	0.81 299	0.72 350	0.58 365	0.82 425	0.65 441	0.21 393	0.17 409	0.23 421	0.21 422	0.22 404	0.26 458

DispNO	0.47 338	0.23 298	0.71 459	0.39 211	0.31 412	0.60 361	0.38 344	0.89 362	0.77 324	0.75 333	0.84 314	0.72 350	0.54 341	0.73 384	0.46 368	0.19 353	0.14 327	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.17 320

test_5	0.43 294	0.24 335	0.43 250	0.52 490	0.28 343	0.28 93	0.42 402	0.72 284	0.82 358	0.62 235	0.91 354	0.72 350	0.55 347	0.79 418	0.35 259	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.16 299

STrans-v2	0.46 322	0.20 197	0.48 322	0.40 253	0.24 207	0.55 315	0.50 451	1.07 436	0.73 297	0.65 264	1.05 422	0.72 350	0.69 432	0.72 378	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.14 197	0.13 99	0.12 131

SST-Stereo	0.40 265	0.19 155	0.45 273	0.42 329	0.25 238	0.25 56	0.21 53	0.66 228	0.47 188	1.08 514	0.79 289	0.72 350	0.43 275	0.77 409	0.35 259	0.16 240	0.11 161	0.20 343	0.16 263	0.19 341	0.15 253

THIR-Stereo	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.23 176	0.75 435	0.67 514	0.66 228	0.87 390	1.02 492	1.40 513	0.72 350	0.76 466	0.62 292	0.42 326	0.15 185	0.11 161	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.15 253

RAFT_R40	0.40 265	0.19 155	0.44 261	0.43 350	0.25 238	0.23 29	0.26 118	0.67 238	0.67 265	0.98 477	0.78 279	0.72 350	0.43 275	0.76 401	0.35 259	0.16 240	0.11 161	0.20 343	0.16 263	0.18 307	0.14 224

pcwnet_v2	0.58 444	0.28 409	0.84 494	0.45 394	0.35 456	0.61 364	0.35 284	1.27 525	1.21 521	0.99 479	1.27 489	0.72 350	0.58 365	0.67 344	0.48 379	0.27 478	0.21 469	0.24 438	0.23 456	0.29 469	0.29 482

222	1.18 556	0.22 277	0.44 261	0.37 152	0.22 134	0.79 449	0.37 322	1.31 532	0.89 407	0.92 451	1.08 435	0.72 350	0.71 449	0.66 333	13.89 621	0.20 376	0.15 357	0.17 220	0.16 263	0.18 307	0.19 371

PS-NSSS	0.58 444	0.44 505	0.62 408	0.42 329	0.33 439	0.66 401	0.58 492	1.02 416	0.86 381	0.77 346	1.28 491	0.72 350	0.64 405	0.82 425	0.59 424	0.31 505	0.26 508	0.40 541	0.27 502	0.33 497	0.26 458

MLCV	0.47 338	0.24 335	0.61 405	0.37 152	0.17 23	0.61 364	0.33 244	0.80 327	0.87 390	0.94 458	1.13 452	0.72 350	0.43 275	0.89 460	0.51 394	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.14 144	0.12 131

rvit_105_1	0.54 417	0.40 492	0.76 482	0.58 525	0.37 468	0.59 354	0.68 519	0.70 271	0.94 435	0.82 379	0.69 237	0.73 361	0.58 365	0.78 413	0.54 409	0.32 516	0.29 526	0.31 508	0.34 535	0.23 421	0.20 394

riskmin	0.38 237	0.20 197	0.39 195	0.32 45	0.23 176	0.53 302	0.30 182	0.63 204	0.80 345	0.49 190	0.56 196	0.73 361	0.58 365	0.55 209	0.36 276	0.17 286	0.11 161	0.19 313	0.13 164	0.19 341	0.20 394

TransformOpticalFlow	0.44 301	0.20 197	0.47 302	0.41 287	0.23 176	0.37 198	0.47 432	0.94 381	0.76 316	0.65 264	1.14 457	0.73 361	0.56 354	0.76 401	0.32 212	0.15 185	0.10 63	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.13 177

IRAFT_RVC	0.42 284	0.20 197	0.48 322	0.44 370	0.24 207	0.27 75	0.54 478	0.74 297	0.77 324	0.76 340	0.80 292	0.73 361	0.51 323	0.70 367	0.36 276	0.17 286	0.10 63	0.21 385	0.16 263	0.16 245	0.14 224

XX-Stereo	0.37 222	0.17 88	0.45 273	0.55 514	0.36 461	0.38 211	0.20 33	0.60 184	0.30 60	0.46 179	1.30 498	0.73 361	0.26 117	0.56 220	0.26 130	0.16 240	0.11 161	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.10 37

ARAFT	0.47 338	0.24 335	0.79 489	0.42 329	0.25 238	0.55 315	0.55 482	0.75 304	0.81 353	0.89 431	0.75 258	0.73 361	0.47 299	0.88 454	0.37 292	0.15 185	0.12 219	0.23 421	0.22 440	0.14 144	0.13 177

H2IRNET	0.37 222	0.20 197	0.33 105	0.38 182	0.25 238	0.27 75	0.23 82	0.59 174	0.72 290	0.39 146	0.90 351	0.74 367	0.55 347	0.52 187	0.43 333	0.15 185	0.13 292	0.18 270	0.20 400	0.16 245	0.13 177

FADNet-RVC-Resample	0.56 430	0.33 447	1.16 535	0.49 447	0.34 449	0.71 420	0.43 409	1.01 413	0.93 428	0.82 379	0.87 335	0.74 367	0.67 422	0.73 384	0.45 358	0.18 321	0.18 429	0.26 470	0.27 502	0.26 450	0.27 468

IER	0.46 322	0.23 298	0.50 347	0.38 182	0.28 343	0.69 410	0.35 284	0.80 327	0.66 262	0.83 391	0.94 362	0.75 369	0.77 473	0.60 275	0.42 326	0.17 286	0.14 327	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

ICVP	0.46 322	0.25 360	0.38 176	0.48 432	0.28 343	0.58 341	0.43 409	1.00 404	0.70 278	0.67 280	0.95 371	0.75 369	0.55 347	0.53 196	0.54 409	0.23 436	0.17 409	0.19 313	0.17 318	0.19 341	0.20 394
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 322	0.24 335	0.52 366	0.37 152	0.27 317	0.58 341	0.30 182	0.86 348	0.88 394	0.82 379	1.03 412	0.75 369	0.47 299	0.58 253	0.44 349	0.17 286	0.12 219	0.24 438	0.16 263	0.24 434	0.19 371

SuperB	1.04 538	0.37 470	4.81 604	0.43 350	0.31 412	0.99 498	0.46 425	1.02 416	2.09 583	1.09 516	1.09 438	0.75 369	0.81 485	1.06 502	1.76 567	0.19 353	0.15 357	0.17 220	0.15 229	2.82 613	0.26 458

ccs_rob	0.46 322	0.24 335	0.52 366	0.37 152	0.27 317	0.58 341	0.31 211	0.86 348	0.88 394	0.82 379	1.02 408	0.75 369	0.47 299	0.58 253	0.44 349	0.17 286	0.12 219	0.24 438	0.16 263	0.24 434	0.19 371

AdaStereo	0.50 384	0.32 439	0.47 302	0.48 432	0.25 238	0.67 406	0.32 234	1.17 486	0.88 394	0.75 333	0.99 394	0.75 369	0.49 308	0.67 344	0.46 368	0.27 478	0.12 219	0.28 491	0.18 345	0.23 421	0.18 338
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.
MyStereo06	0.38 237	0.21 234	0.61 405	0.41 287	0.28 343	0.41 238	0.50 451	0.95 388	0.35 104	0.62 235	0.54 187	0.76 375	0.27 128	0.50 172	0.29 189	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.15 253

BSDual-CNN	0.46 322	0.25 360	0.43 250	0.45 394	0.28 343	0.77 442	0.40 377	0.94 381	0.76 316	0.75 333	0.80 292	0.76 375	0.54 341	0.64 318	0.43 333	0.20 376	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

psmg	0.49 368	0.25 360	0.43 250	0.41 287	0.28 343	0.85 472	0.43 409	0.99 400	0.76 316	0.91 443	0.94 362	0.76 375	0.54 341	0.64 318	0.43 333	0.20 376	0.15 357	0.20 343	0.20 400	0.18 307	0.18 338

GMM-Stereo	0.44 301	0.19 155	0.36 146	0.42 329	0.25 238	0.51 290	0.47 432	0.71 279	0.53 211	0.76 340	1.37 507	0.76 375	0.38 244	0.60 275	0.33 225	0.15 185	0.10 63	0.20 343	0.19 375	0.16 245	0.27 468

AFF-stereo	0.38 237	0.19 155	0.39 195	0.37 152	0.21 112	0.27 75	0.31 211	0.65 218	0.66 262	0.64 254	1.13 452	0.76 375	0.39 255	0.55 209	0.33 225	0.11 29	0.09 25	0.16 175	0.16 263	0.13 99	0.11 82

NOSS_ROB	0.57 437	0.39 487	0.39 195	0.44 370	0.30 390	0.73 428	0.54 478	1.03 420	1.08 498	0.67 280	0.87 335	0.76 375	0.57 356	0.77 409	0.47 375	0.38 543	0.38 562	0.44 549	0.42 558	0.37 518	0.34 515

xyz-stereo	4.23 609	0.17 88	61.76 642	0.34 77	0.16 12	12.16 620	0.37 322	0.58 169	0.68 270	1.01 489	3.36 596	0.77 381	0.82 489	1.21 528	0.40 316	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.11 98	0.13 99	0.10 37

HCRNet	0.44 301	0.34 452	0.41 217	0.53 500	0.26 284	0.53 302	0.29 166	0.83 338	0.63 246	0.71 308	0.81 299	0.77 381	0.50 318	0.66 333	0.36 276	0.24 448	0.16 389	0.24 438	0.20 400	0.21 382	0.18 338

GCST	0.83 510	1.22 586	0.74 473	1.58 590	1.01 584	1.06 511	0.23 82	0.78 320	0.78 334	0.97 472	0.65 222	0.78 383	0.35 218	0.92 472	0.34 241	0.96 587	0.65 590	1.20 588	0.81 591	0.91 577	0.70 576

GrayStereo	0.49 368	0.19 155	0.42 238	0.46 415	0.28 343	0.53 302	0.67 514	0.69 256	0.63 246	1.02 492	1.47 529	0.78 383	0.76 466	0.56 220	0.33 225	0.14 115	0.12 219	0.17 220	0.17 318	0.15 200	0.29 482

PCWNet_CMD	0.48 350	0.24 335	0.52 366	0.39 211	0.27 317	0.63 383	0.30 182	0.95 388	0.96 442	0.86 409	1.07 432	0.79 385	0.44 285	0.57 233	0.43 333	0.17 286	0.12 219	0.21 385	0.16 263	0.24 434	0.19 371

HH	0.35 187	0.20 197	0.47 302	0.40 253	0.25 238	0.33 160	0.31 211	0.76 311	0.38 135	0.43 167	0.57 200	0.79 385	0.44 285	0.71 372	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

HanStereo	0.35 187	0.20 197	0.47 302	0.40 253	0.25 238	0.33 160	0.31 211	0.76 311	0.38 135	0.43 167	0.57 200	0.79 385	0.44 285	0.71 372	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

KYRaft	0.48 350	0.20 197	0.38 176	0.44 370	0.23 176	0.44 256	0.37 322	0.66 228	0.41 151	0.94 458	1.73 546	0.79 385	0.41 267	0.63 303	0.31 202	0.16 240	0.11 161	0.18 270	0.22 440	0.16 245	0.78 579

ACVNet	0.46 322	0.23 298	0.36 146	0.39 211	0.28 343	0.58 341	0.40 377	0.87 355	0.80 345	0.64 254	0.96 375	0.79 385	0.60 376	0.63 303	0.67 447	0.17 286	0.15 357	0.16 175	0.15 229	0.18 307	0.15 253

acv_ft	0.51 391	0.23 298	0.56 389	0.44 370	0.28 343	0.86 475	0.39 366	0.91 372	0.80 345	0.97 472	0.96 375	0.79 385	0.59 372	0.63 303	0.87 493	0.17 286	0.15 357	0.16 175	0.15 229	0.17 282	0.15 253

DMCA	0.45 311	0.26 378	0.50 347	0.38 182	0.28 343	0.51 290	0.34 259	0.93 376	0.68 270	0.75 333	0.83 309	0.79 385	0.53 329	0.51 180	0.54 409	0.21 393	0.16 389	0.21 385	0.16 263	0.19 341	0.21 412

MSMDNet	0.48 350	0.24 335	0.52 366	0.39 211	0.27 317	0.63 383	0.30 182	0.96 392	0.96 442	0.86 409	1.07 432	0.79 385	0.44 285	0.57 233	0.43 333	0.17 286	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.23 421	0.19 371

PSMNet-RUCA	0.76 490	0.75 559	1.08 528	1.01 579	0.90 574	0.69 410	0.50 451	1.11 453	1.03 473	0.78 350	1.11 441	0.80 393	0.72 453	0.88 454	0.63 436	0.53 573	0.27 517	0.76 576	0.46 560	0.66 570	0.47 560

CFNet_ucs	0.50 384	0.24 335	0.55 383	0.38 182	0.31 412	0.58 341	0.33 244	0.98 398	0.93 428	0.88 427	1.19 476	0.80 393	0.49 308	0.63 303	0.43 333	0.21 393	0.15 357	0.26 470	0.18 345	0.26 450	0.22 430

iResNet_ROB	0.52 399	0.21 234	0.53 374	0.37 152	0.21 112	0.61 364	0.29 166	1.51 565	1.32 543	0.90 438	1.02 408	0.80 393	0.62 388	0.76 401	0.43 333	0.16 240	0.12 219	0.13 68	0.09 10	0.15 200	0.18 338

CBMV_ROB	0.59 451	0.37 470	0.38 176	0.39 211	0.28 343	0.74 429	0.28 156	1.00 404	0.98 449	0.94 458	1.25 486	0.81 396	0.78 478	0.87 451	0.50 384	0.36 539	0.37 560	0.43 547	0.40 549	0.33 497	0.30 491

PWCDC_ROB	0.89 518	0.49 516	0.80 491	0.74 565	0.40 488	1.03 505	0.39 366	1.33 535	2.35 592	1.02 492	3.77 598	0.81 396	0.92 514	1.20 524	0.90 508	0.34 530	0.22 476	0.24 438	0.20 400	0.34 503	0.29 482

gcap-zeroshot	0.34 170	0.18 115	0.52 366	0.38 182	0.22 134	0.49 283	0.27 135	0.52 136	0.34 90	0.64 254	0.50 162	0.83 398	0.34 214	0.48 161	0.24 79	0.13 73	0.11 161	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.12 131

RAFT_CTSACE	0.45 311	0.20 197	0.44 261	0.45 394	0.27 317	0.34 171	0.39 366	0.60 184	0.73 297	0.76 340	1.44 523	0.83 398	0.38 244	1.08 508	0.26 130	0.12 40	0.13 292	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.11 82

IIG-Stereo	0.43 294	0.21 234	0.44 261	0.50 461	0.25 238	0.44 256	0.21 53	0.71 279	0.76 316	0.83 391	0.95 371	0.83 398	0.43 275	0.90 462	0.35 259	0.15 185	0.12 219	0.19 313	0.14 197	0.15 200	0.11 82

RAFT + AFF	0.53 405	0.29 421	0.75 477	0.51 477	0.32 428	0.63 383	0.60 497	1.00 404	0.91 417	0.78 350	0.87 335	0.83 398	0.58 365	0.80 419	0.47 375	0.17 286	0.20 459	0.23 421	0.22 440	0.18 307	0.18 338

PSMNet-RSSM	0.48 350	0.22 277	0.38 176	0.42 329	0.25 238	0.50 286	0.37 322	1.10 447	0.77 324	0.70 301	1.06 429	0.84 402	0.64 405	0.62 292	0.47 375	0.23 436	0.15 357	0.23 421	0.25 481	0.20 358	0.19 371

TDLM	0.57 437	0.33 447	0.49 334	0.51 477	0.30 390	0.66 401	0.73 539	1.03 420	1.01 465	0.82 379	1.10 440	0.84 402	0.70 445	0.86 449	0.58 419	0.28 488	0.17 409	0.25 451	0.22 440	0.26 450	0.19 371

DualNet (step1)	0.57 437	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	0.68 354	0.50 384	0.41 550	0.20 459	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

test_sample9	1.05 542	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	1.20 524	1.36 553	0.41 550	8.41 623	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

test_sample7	0.52 399	0.29 421	0.50 347	0.36 134	0.27 317	0.62 372	0.41 392	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	0.68 354	0.50 384	0.26 468	0.20 459	0.27 483	0.26 495	0.27 461	0.24 445

GEStereo_RVC	0.55 419	0.29 421	0.63 418	0.49 447	0.31 412	0.70 415	0.54 478	1.22 505	0.92 422	0.82 379	0.85 324	0.85 404	0.63 394	0.90 462	0.65 441	0.24 448	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.21 382	0.22 430

CFNet	0.51 391	0.29 421	0.46 290	0.41 287	0.27 317	0.70 415	0.32 234	1.13 461	1.00 461	0.72 320	1.07 432	0.85 404	0.60 376	0.76 401	0.52 401	0.19 353	0.14 327	0.23 421	0.23 456	0.21 382	0.16 299

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 350	0.21 234	1.26 548	0.39 211	0.51 539	0.28 93	0.30 182	1.25 521	0.44 170	0.68 286	1.11 441	0.86 409	0.33 203	0.67 344	0.27 148	0.15 185	0.11 161	0.17 220	0.20 400	0.22 404	0.24 445

MMNet	0.55 419	0.25 360	0.61 405	0.43 350	0.34 449	1.07 512	0.39 366	0.87 355	0.91 417	0.91 443	0.93 361	0.86 409	0.76 466	0.81 422	0.76 467	0.15 185	0.14 327	0.18 270	0.19 375	0.20 358	0.16 299

UPFNet	0.53 405	0.24 335	0.51 361	0.45 394	0.38 477	0.84 471	0.49 446	0.99 400	0.75 308	0.87 417	0.88 343	0.86 409	0.64 405	0.80 419	0.71 459	0.20 376	0.20 459	0.20 343	0.20 400	0.19 341	0.15 253

GANet-RSSM	0.47 338	0.21 234	0.37 164	0.38 182	0.25 238	0.58 341	0.36 306	1.07 436	0.78 334	0.68 286	1.01 399	0.86 409	0.67 422	0.62 292	0.44 349	0.21 393	0.15 357	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.17 320

GwcNet-RSSM	0.49 368	0.24 335	0.42 238	0.40 253	0.23 176	0.55 315	0.38 344	0.93 376	0.93 428	0.71 308	1.16 468	0.86 409	0.60 376	0.62 292	0.66 444	0.21 393	0.14 327	0.19 313	0.20 400	0.16 245	0.15 253

DeepPruner_ROB	0.53 405	0.34 452	0.59 398	0.41 287	0.30 390	0.50 286	0.43 409	1.19 490	0.70 278	0.85 402	1.05 422	0.86 409	0.55 347	0.84 438	0.51 394	0.29 495	0.23 486	0.22 400	0.22 440	0.26 450	0.25 452

Anonymous_2	0.82 504	0.44 505	0.63 418	0.40 253	0.43 507	0.80 452	0.52 469	0.72 284	0.77 324	0.71 308	0.60 208	0.87 415	0.76 466	0.75 397	0.58 419	0.52 569	0.54 584	0.54 567	4.82 623	0.56 562	0.40 539

ADCRef	0.80 500	0.43 500	1.32 555	0.50 461	0.45 518	1.07 512	0.51 466	1.07 436	0.98 449	1.17 526	1.42 517	0.87 415	0.91 509	0.85 444	3.19 594	0.18 321	0.16 389	0.23 421	0.23 456	0.22 404	0.21 412

DeepPrunerF	0.89 518	0.52 531	3.43 596	0.68 558	0.81 572	0.72 427	0.72 537	1.22 505	1.99 582	0.93 455	1.01 399	0.87 415	0.86 499	1.08 508	0.95 515	0.34 530	0.28 521	0.43 547	0.39 547	0.30 478	0.32 503

PA-Net	0.67 469	0.43 500	0.83 493	0.50 461	0.53 544	0.94 485	0.68 519	1.10 447	1.14 509	0.80 357	0.88 343	0.87 415	0.77 473	1.02 497	0.88 496	0.24 448	0.41 569	0.29 499	0.44 559	0.26 450	0.34 515
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 437	0.32 439	0.54 378	0.45 394	0.27 317	0.57 335	0.48 440	1.00 404	1.28 538	0.86 409	1.33 502	0.87 415	0.58 365	1.07 505	0.75 466	0.18 321	0.12 219	0.15 146	0.13 164	0.18 307	0.18 338

ToySt	0.49 368	0.27 395	0.75 477	0.40 253	0.27 317	0.64 390	0.49 446	0.84 341	0.77 324	0.60 225	0.83 309	0.88 420	0.66 419	0.70 367	0.56 416	0.16 240	0.17 409	0.21 385	0.20 400	0.21 382	0.19 371

UCFNet_RVC	0.49 368	0.26 378	0.35 139	0.39 211	0.26 284	0.64 390	0.36 306	1.15 474	0.84 368	0.67 280	0.88 343	0.88 420	0.59 372	0.58 253	0.45 358	0.24 448	0.17 409	0.27 483	0.27 502	0.25 443	0.23 437

NVstereo2D	0.60 454	0.30 430	0.75 477	0.48 432	0.43 507	0.89 477	0.48 440	1.05 428	1.15 510	0.66 277	0.86 327	0.88 420	0.70 445	0.99 488	0.65 441	0.32 516	0.15 357	0.28 491	0.20 400	0.40 525	0.36 522

iResNetv2_ROB	0.52 399	0.27 395	0.69 450	0.38 182	0.25 238	0.62 372	0.35 284	1.17 486	1.01 465	0.99 479	1.06 429	0.88 420	0.67 422	0.66 333	0.39 308	0.19 353	0.13 292	0.15 146	0.11 98	0.18 307	0.16 299

TCMNet	0.66 464	0.39 487	0.98 516	0.59 529	0.61 560	0.96 491	0.55 482	1.05 428	0.90 410	0.84 398	1.14 457	0.89 424	0.65 411	0.85 444	1.01 527	0.26 468	0.26 508	0.31 508	0.28 508	0.32 490	0.29 482

CSP-Net	0.56 430	0.27 395	0.49 334	0.41 287	0.28 343	1.22 538	0.50 451	1.23 510	0.72 290	0.95 466	0.95 371	0.89 424	0.62 388	0.83 433	0.62 433	0.26 468	0.17 409	0.17 220	0.17 318	0.18 307	0.17 320

OMP-Stereo	0.42 284	0.22 277	0.46 290	0.52 490	0.24 207	0.36 191	0.25 105	0.71 279	0.78 334	0.77 346	0.64 219	0.89 424	0.39 255	0.91 469	0.35 259	0.15 185	0.12 219	0.20 343	0.15 229	0.15 200	0.12 131

HGLStereo	0.56 430	0.28 409	0.57 393	0.50 461	0.37 468	0.80 452	0.45 421	1.02 416	0.78 334	0.86 409	1.14 457	0.89 424	0.82 489	0.76 401	0.73 462	0.21 393	0.20 459	0.19 313	0.18 345	0.19 341	0.21 412

DSFCA	0.55 419	0.25 360	0.62 408	0.40 253	0.36 461	0.74 429	0.52 469	1.04 423	0.82 358	1.06 507	0.84 314	0.89 424	0.63 394	0.99 488	0.58 419	0.25 458	0.21 469	0.21 385	0.21 422	0.21 382	0.19 371

delet	0.55 419	0.24 335	0.55 383	0.44 370	0.33 439	1.07 512	0.50 451	1.00 404	0.86 381	0.85 402	0.96 375	0.90 429	0.63 394	0.83 433	0.74 465	0.18 321	0.18 429	0.20 343	0.21 422	0.16 245	0.15 253

CC-Net-ROB	0.82 504	0.96 577	0.85 495	0.58 525	0.45 518	1.27 544	0.70 529	1.17 486	1.02 468	0.83 391	1.23 482	0.90 429	0.77 473	1.06 502	0.69 451	0.46 559	0.34 554	1.71 594	0.38 543	0.59 567	0.36 522

z-ln-s-r	0.66 464	0.36 463	1.30 552	0.39 211	0.26 284	0.57 335	0.63 505	0.80 327	1.03 473	0.80 357	1.43 520	0.91 431	0.76 466	1.08 508	1.87 574	0.16 240	0.12 219	0.17 220	0.14 197	0.20 358	0.16 299

G2L-Stereo	0.49 368	0.23 298	0.48 322	0.43 350	0.26 284	0.47 275	0.42 402	0.93 376	0.78 334	0.84 398	0.86 327	0.91 431	0.52 325	0.78 413	0.70 454	0.20 376	0.17 409	0.22 400	0.18 345	0.17 282	0.21 412

ISRNet	0.56 430	0.24 335	0.66 435	0.56 517	0.36 461	0.44 256	0.25 105	0.82 333	0.84 368	1.07 510	1.25 486	0.91 431	0.60 376	0.66 333	0.58 419	0.35 535	0.26 508	0.36 528	0.33 533	0.30 478	0.42 543

GMStereo_Zeroshot	0.49 368	0.44 505	0.74 473	0.49 447	0.27 317	0.56 329	0.29 166	0.73 295	0.76 316	0.86 409	0.94 362	0.91 431	0.36 236	0.74 391	0.43 333	0.26 468	0.14 327	0.26 470	0.15 229	0.36 513	0.18 338

DMCA-RVC	0.51 391	0.30 430	0.59 398	0.50 461	0.32 428	0.54 309	0.38 344	0.86 348	0.68 270	0.94 458	0.86 327	0.91 431	0.68 428	0.70 367	0.59 424	0.23 436	0.18 429	0.31 508	0.23 456	0.26 450	0.19 371

DStereoSA	1.73 581	0.63 548	1.57 572	0.80 569	0.79 571	1.26 543	1.30 588	1.34 537	1.43 552	1.24 540	7.52 619	0.92 436	7.68 616	1.65 568	2.29 587	0.41 550	0.29 526	0.63 573	0.60 581	1.04 583	1.18 603

PSMNet-ADL	0.48 350	0.27 395	0.40 207	0.48 432	0.30 390	0.68 408	0.37 322	0.90 367	0.80 345	0.61 233	0.80 292	0.92 436	0.62 388	0.72 378	0.63 436	0.23 436	0.18 429	0.18 270	0.20 400	0.22 404	0.20 394

ADLNet	0.55 419	0.27 395	0.51 361	0.44 370	0.35 456	0.78 446	0.46 425	1.08 440	0.86 381	0.99 479	0.98 389	0.92 436	0.63 394	0.69 360	0.81 477	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.21 412

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 284	0.20 197	0.74 473	0.38 182	0.43 507	0.39 219	0.26 118	0.94 381	0.49 197	0.53 205	0.77 268	0.93 439	0.45 290	0.63 303	0.24 79	0.16 240	0.10 63	0.17 220	0.18 345	0.20 358	0.20 394

GASNet	0.67 469	0.72 556	0.96 513	0.70 561	0.48 531	0.62 372	0.47 432	1.08 440	1.03 473	0.94 458	0.82 303	0.93 439	0.83 494	1.33 542	0.80 474	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.28 508	0.44 537	0.24 445

RAFT	0.45 311	0.22 277	0.45 273	0.47 424	0.26 284	0.54 309	0.47 432	0.66 228	0.58 230	0.80 357	0.82 303	0.94 441	0.57 356	0.75 397	0.34 241	0.17 286	0.15 357	0.22 400	0.20 400	0.16 245	0.12 131

cf-r	0.47 338	0.23 298	0.41 217	0.39 211	0.23 176	0.59 354	0.37 322	0.88 360	0.85 376	0.72 320	1.05 422	0.94 441	0.62 388	0.56 220	0.54 409	0.21 393	0.14 327	0.17 220	0.19 375	0.15 200	0.15 253

G2L-Stereo_test	0.48 350	0.20 197	0.40 207	0.34 77	0.23 176	0.57 335	0.58 492	1.10 447	0.77 324	0.86 409	0.94 362	0.95 443	0.54 341	0.68 354	0.60 426	0.16 240	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.15 253

1111x	0.55 419	0.22 277	0.46 290	0.38 182	0.20 86	0.66 401	0.43 409	1.23 510	0.99 454	0.71 308	0.99 394	0.95 443	0.69 432	0.90 462	1.08 534	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.19 375	0.20 358	0.18 338

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 469	0.81 565	0.73 468	0.53 500	0.37 468	1.40 550	0.53 474	1.04 423	0.79 343	0.88 427	0.94 362	0.95 443	0.53 329	0.93 478	0.58 419	0.39 545	0.30 531	0.57 569	0.31 524	0.53 558	0.30 491

STTStereo	0.55 419	0.37 470	0.76 482	0.44 370	0.31 412	0.60 361	0.44 418	0.96 392	0.86 381	0.99 479	0.90 351	0.96 446	0.58 365	0.71 372	0.61 430	0.25 458	0.23 486	0.26 470	0.32 530	0.24 434	0.23 437

StereoDRNet-Refined	0.58 444	0.32 439	0.54 378	0.46 415	0.30 390	0.96 491	0.40 377	1.00 404	0.94 435	1.12 521	1.08 435	0.96 446	0.67 422	0.90 462	0.89 506	0.17 286	0.13 292	0.22 400	0.21 422	0.20 358	0.19 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 322	0.24 335	0.88 502	0.42 329	0.35 456	0.33 160	0.19 20	0.90 367	0.37 128	0.60 225	1.01 399	0.97 448	0.80 484	0.72 378	0.28 170	0.16 240	0.12 219	0.17 220	0.20 400	0.15 200	0.24 445

hknet	0.49 368	0.25 360	0.51 361	0.45 394	0.29 371	0.77 442	0.40 377	0.94 381	0.83 363	0.75 333	0.80 292	0.97 448	0.61 382	0.73 384	0.45 358	0.18 321	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

xxxx	1.01 533	0.22 277	0.43 250	0.36 134	0.21 112	0.82 465	0.36 306	1.32 533	0.88 394	0.71 308	0.94 362	0.97 448	0.63 394	0.64 318	10.58 617	0.20 376	0.16 389	0.18 270	0.17 318	0.19 341	0.19 371

MDST_ROB	0.91 522	0.27 395	0.85 495	0.63 543	0.41 495	2.53 586	0.71 535	1.60 573	1.13 506	2.83 599	1.73 546	0.97 448	0.69 432	1.61 560	0.73 462	0.25 458	0.22 476	0.32 514	0.28 508	0.25 443	0.24 445

FADNet	0.61 456	0.51 524	1.10 529	0.45 394	0.44 514	0.65 399	0.41 392	1.19 490	1.05 483	0.70 301	0.84 314	0.98 452	0.66 419	0.82 425	0.50 384	0.29 495	0.30 531	0.27 483	0.30 516	0.46 544	0.35 520

DStereoO	0.96 527	0.70 555	0.72 464	0.62 541	0.45 518	0.74 429	0.92 563	1.09 444	1.29 540	1.19 530	1.23 482	0.99 453	1.71 579	1.29 537	0.99 522	2.01 610	0.35 556	0.77 577	0.30 516	1.42 589	0.38 533

ssnet_v2	0.58 444	0.28 409	0.56 389	0.43 350	0.29 371	0.95 488	0.59 495	1.13 461	0.99 454	0.93 455	0.80 292	0.99 453	0.64 405	0.82 425	0.94 512	0.25 458	0.22 476	0.23 421	0.24 472	0.20 358	0.19 371

ADLNet2	0.55 419	0.25 360	0.65 429	0.47 424	0.30 390	0.83 468	0.50 451	1.05 428	0.95 441	0.80 357	0.98 389	0.99 453	0.69 432	0.77 409	0.73 462	0.20 376	0.16 389	0.17 220	0.18 345	0.21 382	0.21 412

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 405	0.32 439	0.64 423	0.44 370	0.30 390	0.66 401	0.44 418	1.04 423	0.88 394	0.91 443	0.91 354	0.99 453	0.60 376	0.68 354	0.60 426	0.21 393	0.17 409	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.21 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.53 405	0.21 234	0.39 195	0.44 370	0.30 390	0.76 441	0.39 366	1.09 444	0.90 410	0.85 402	1.12 445	1.00 457	0.56 354	0.63 303	0.81 477	0.21 393	0.13 292	0.16 175	0.16 263	0.20 358	0.21 412

anonymity	0.97 529	0.89 572	1.05 523	0.92 574	1.03 585	0.97 493	0.81 549	1.29 528	0.91 417	1.07 510	0.98 389	1.00 457	0.95 523	1.02 497	0.92 511	0.96 587	0.95 610	0.90 583	0.91 598	0.92 578	0.94 587

AACVNet	0.50 384	0.23 298	0.49 334	0.46 415	0.29 371	0.52 294	0.38 344	0.90 367	0.55 220	0.81 370	1.03 412	1.00 457	0.70 445	0.83 433	0.54 409	0.21 393	0.18 429	0.24 438	0.18 345	0.23 421	0.20 394

DGSMNet	0.76 490	0.55 536	1.29 551	0.58 525	0.62 561	0.94 485	0.70 529	1.26 523	1.11 502	0.83 391	1.24 484	1.00 457	0.71 449	1.03 499	0.81 477	0.34 530	0.29 526	0.41 545	0.40 549	0.57 564	0.55 572

iRaft-Stereo_5w	0.45 311	0.21 234	0.48 322	0.42 329	0.28 343	0.31 135	0.54 478	0.63 204	0.62 235	0.62 235	0.89 347	1.01 461	0.69 432	0.75 397	0.66 444	0.13 73	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.15 253

psm_up	0.55 419	0.26 378	0.47 302	0.49 447	0.32 428	0.65 399	0.56 488	1.04 423	0.82 358	0.82 379	0.88 343	1.01 461	0.94 520	0.74 391	0.61 430	0.21 393	0.25 502	0.26 470	0.23 456	0.21 382	0.20 394

CFNet-ft	0.48 350	0.23 298	0.36 146	0.40 253	0.26 284	0.64 390	0.37 322	0.87 355	0.85 376	0.64 254	1.00 396	1.01 461	0.64 405	0.61 283	0.53 404	0.23 436	0.15 357	0.24 438	0.21 422	0.23 421	0.18 338

CFNet_RVC	0.48 350	0.23 298	0.36 146	0.40 253	0.26 284	0.64 390	0.37 322	0.87 355	0.85 376	0.64 254	1.00 396	1.01 461	0.64 405	0.61 283	0.53 404	0.23 436	0.15 357	0.24 438	0.21 422	0.23 421	0.18 338

CVANet_RVC	0.57 437	0.33 447	0.44 261	0.47 424	0.32 428	0.67 406	0.61 502	1.05 428	0.93 428	0.85 402	1.04 418	1.01 461	0.73 456	0.83 433	0.52 401	0.29 495	0.19 447	0.27 483	0.25 481	0.31 484	0.21 412

SACVNet	0.58 444	0.34 452	0.55 383	0.55 514	0.36 461	0.63 383	0.48 440	1.13 461	0.77 324	1.02 492	1.06 429	1.02 466	0.74 459	0.90 462	0.51 394	0.27 478	0.21 469	0.25 451	0.24 472	0.29 469	0.36 522

Syn2CoEx	0.71 480	0.51 524	0.95 511	0.64 544	0.45 518	0.91 480	0.53 474	1.48 559	1.13 506	0.93 455	1.35 503	1.02 466	0.99 528	0.92 472	0.80 474	0.30 502	0.27 517	0.28 491	0.24 472	0.23 421	0.24 445

SQANet	0.82 504	0.74 558	0.67 439	1.13 582	0.98 582	1.11 521	0.47 432	1.07 436	0.83 363	0.91 443	1.05 422	1.03 468	0.74 459	1.01 492	0.64 439	0.61 576	0.24 494	1.03 586	0.35 538	1.18 587	0.58 573

RASNet	0.53 405	0.22 277	0.52 366	0.38 182	0.22 134	0.68 408	0.38 344	0.97 395	0.88 394	0.73 326	1.04 418	1.03 468	0.92 514	0.90 462	0.86 487	0.16 240	0.14 327	0.14 103	0.17 318	0.15 200	0.13 177

APVNet	0.71 480	0.37 470	0.89 506	0.56 517	0.45 518	1.18 534	0.68 519	1.41 552	0.85 376	0.81 370	1.15 463	1.04 470	0.81 485	1.10 512	1.17 542	0.26 468	0.28 521	0.32 514	0.31 524	0.29 469	0.30 491

UNet	0.54 417	0.26 378	0.66 435	0.44 370	0.40 488	0.99 498	0.41 392	0.98 398	0.75 308	0.83 391	0.89 347	1.04 470	0.72 453	0.73 384	0.62 433	0.19 353	0.14 327	0.20 343	0.17 318	0.20 358	0.17 320

FADNet-RVC	0.60 454	0.53 534	1.14 534	0.46 415	0.39 483	0.61 364	0.39 366	1.12 459	0.87 390	0.70 301	0.84 314	1.04 470	0.55 347	0.94 485	0.69 451	0.26 468	0.25 502	0.28 491	0.28 508	0.31 484	0.31 499

CBMV	0.64 460	0.35 458	0.41 217	0.42 329	0.25 238	1.01 500	0.77 543	1.13 461	1.09 500	1.17 526	1.22 478	1.04 470	0.75 463	0.88 454	0.63 436	0.28 488	0.30 531	0.34 521	0.30 516	0.26 450	0.26 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 368	0.27 395	0.53 374	0.39 211	0.29 371	0.51 290	0.26 118	0.75 304	0.75 308	1.11 520	0.75 258	1.05 474	0.72 453	0.60 275	0.47 375	0.20 376	0.19 447	0.24 438	0.20 400	0.25 443	0.30 491

iinet-f	0.67 469	0.26 378	2.15 584	0.39 211	0.31 412	1.19 535	0.56 488	0.84 341	0.84 368	0.80 357	1.17 470	1.05 474	0.84 496	0.71 372	1.21 545	0.20 376	0.18 429	0.17 220	0.15 229	0.20 358	0.20 394

anonymousa	0.49 368	0.20 197	0.42 238	0.38 182	0.23 176	0.91 480	0.35 284	0.75 304	0.62 235	0.85 402	1.54 535	1.06 476	0.66 419	0.51 180	0.43 333	0.16 240	0.13 292	0.19 313	0.21 422	0.16 245	0.14 224

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 459	0.28 409	0.99 517	0.40 253	0.30 390	1.03 505	0.56 488	1.10 447	0.99 454	0.97 472	1.22 478	1.06 476	0.69 432	1.07 505	0.95 515	0.19 353	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.22 404	0.21 412

CRFU-Net	0.57 437	0.27 395	0.57 393	0.46 415	0.30 390	1.20 536	0.52 469	1.10 447	0.56 226	1.00 484	0.98 389	1.06 476	0.79 480	0.81 422	0.71 459	0.21 393	0.19 447	0.18 270	0.16 263	0.18 307	0.19 371

GwcNet	0.69 474	0.36 463	1.10 529	0.51 477	0.42 501	1.08 516	0.50 451	1.21 497	1.16 511	1.00 484	1.37 507	1.06 476	0.79 480	0.92 472	0.94 512	0.25 458	0.24 494	0.24 438	0.22 440	0.23 421	0.26 458

DRN-Test	0.66 464	0.32 439	0.66 435	0.50 461	0.39 483	1.15 528	0.61 502	1.49 561	1.01 465	1.12 521	1.08 435	1.06 476	0.69 432	0.77 409	0.94 512	0.23 436	0.17 409	0.26 470	0.25 481	0.25 443	0.21 412

ac_64	0.52 399	0.22 277	0.50 347	0.45 394	0.28 343	0.80 452	0.45 421	1.02 416	0.61 234	0.91 443	0.83 309	1.07 481	0.68 428	0.74 391	0.70 454	0.21 393	0.18 429	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.15 253

StereoDRNet	0.64 460	0.33 447	0.68 444	0.51 477	0.43 507	1.03 505	0.53 474	1.47 558	0.99 454	1.10 518	0.87 335	1.07 481	0.71 449	0.82 425	0.88 496	0.23 436	0.19 447	0.25 451	0.23 456	0.27 461	0.19 371

Wz-Net-LNSev	0.71 480	0.51 524	1.36 562	0.50 461	0.41 495	1.15 528	0.69 524	1.21 497	1.07 495	1.02 492	1.12 445	1.08 483	0.87 502	0.89 460	0.89 506	0.24 448	0.22 476	0.21 385	0.19 375	0.26 450	0.26 458

NaN_ROB	0.69 474	0.44 505	0.69 450	0.51 477	0.33 439	0.97 493	1.06 573	1.22 505	1.19 517	1.24 540	0.96 375	1.08 483	0.78 478	1.20 524	0.67 447	0.24 448	0.30 531	0.23 421	0.24 472	0.23 421	0.25 452

PSMNet_ROB	0.64 460	0.37 470	0.65 429	0.56 517	0.42 501	0.97 493	0.83 550	1.21 497	0.92 422	0.79 355	1.02 408	1.08 483	0.63 394	0.82 425	0.91 510	0.29 495	0.20 459	0.31 508	0.31 524	0.26 450	0.23 437

w-ln-seven-2	0.76 490	0.43 500	2.32 586	0.52 490	0.38 477	0.90 479	0.65 509	1.11 453	1.12 505	1.19 530	1.28 491	1.09 486	0.99 528	1.07 505	0.87 493	0.20 376	0.19 447	0.23 421	0.22 440	0.26 450	0.22 430

G2L-ROB	0.47 338	0.19 155	0.42 238	0.35 114	0.22 134	0.57 335	0.42 402	1.14 470	0.71 289	0.84 398	0.75 258	1.09 486	0.53 329	0.74 391	0.53 404	0.17 286	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.17 282	0.19 371

HI	0.45 311	0.21 234	0.36 146	0.34 77	0.35 456	0.28 93	0.31 211	0.72 284	0.46 183	0.87 417	1.13 452	1.09 486	0.76 466	0.69 360	0.56 416	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

CoSv	0.45 311	0.21 234	0.36 146	0.34 77	0.35 456	0.28 93	0.31 211	0.72 284	0.46 183	0.87 417	1.13 452	1.09 486	0.76 466	0.69 360	0.56 416	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

LL-Strereo	0.57 437	0.27 395	0.68 444	0.48 432	0.34 449	0.39 219	0.48 440	0.94 381	0.97 445	0.83 391	0.78 279	1.10 490	1.18 548	1.33 542	0.49 382	0.17 286	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.16 245	0.17 320

ADCP+	1.06 543	0.35 458	1.51 570	0.49 447	0.51 539	1.45 557	0.55 482	1.25 521	1.03 473	1.16 525	1.15 463	1.10 490	1.07 538	1.56 557	6.75 613	0.19 353	0.16 389	0.23 421	0.21 422	0.28 465	0.21 412

GANetREF_RVC	0.80 500	0.75 559	0.86 500	0.66 552	0.42 501	1.15 528	0.98 567	1.14 470	1.19 517	1.01 489	1.02 408	1.10 490	0.90 508	1.15 517	0.76 467	0.48 563	0.39 566	0.57 569	0.38 543	0.63 568	0.46 555
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
SGM-Forest	0.62 457	0.32 439	0.39 195	0.43 350	0.30 390	1.02 502	0.55 482	1.09 444	1.05 483	1.06 507	1.18 472	1.10 490	0.67 422	0.88 454	0.62 433	0.31 505	0.33 552	0.33 519	0.30 516	0.30 478	0.28 475
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 464	0.38 480	0.90 507	0.52 490	0.46 526	1.08 516	0.49 446	1.00 404	0.77 324	1.18 528	1.29 495	1.12 494	0.74 459	0.85 444	0.86 487	0.27 478	0.31 540	0.25 451	0.25 481	0.24 434	0.23 437

YMNet_1	0.66 464	0.38 480	0.90 507	0.52 490	0.46 526	1.08 516	0.49 446	1.00 404	0.77 324	1.18 528	1.29 495	1.12 494	0.74 459	0.85 444	0.86 487	0.27 478	0.31 540	0.25 451	0.25 481	0.24 434	0.23 437

DDVS	0.52 399	0.30 430	0.56 389	0.41 287	0.31 412	0.71 420	0.34 259	0.91 372	0.67 265	0.85 402	0.89 347	1.12 494	0.46 295	0.86 449	0.60 426	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.18 345	0.25 443	0.26 458

Consistency-Raft	1.01 533	0.81 565	1.24 546	0.84 570	0.97 580	0.81 457	0.84 553	1.30 531	1.59 567	1.05 503	1.68 545	1.12 494	0.91 509	0.92 472	1.11 536	0.65 577	0.74 594	0.79 579	0.90 595	1.06 585	0.79 581

S-Stereo	0.74 487	0.35 458	0.96 513	0.56 517	0.45 518	0.82 465	0.60 497	1.24 517	1.60 570	0.96 467	1.41 515	1.12 494	0.94 520	0.80 419	1.04 531	0.26 468	0.31 540	0.28 491	0.25 481	0.32 490	0.47 560

RTSC	0.87 514	0.48 512	1.23 545	0.52 490	0.37 468	1.13 525	0.50 451	1.34 537	1.79 576	1.51 556	1.24 484	1.12 494	0.81 485	1.62 561	2.16 580	0.25 458	0.19 447	0.23 421	0.24 472	0.30 478	0.31 499

Wz-Net-MNSev	0.76 490	0.40 492	1.34 557	0.50 461	0.40 488	1.44 556	0.83 550	1.15 474	1.16 511	1.25 542	1.20 477	1.13 500	0.81 485	1.16 519	1.00 526	0.22 419	0.19 447	0.24 438	0.23 456	0.28 465	0.26 458

hitnet-ft	0.55 419	0.27 395	0.39 195	0.41 287	0.28 343	0.78 446	0.40 377	0.92 374	0.90 410	0.82 379	1.01 399	1.13 500	0.70 445	0.78 413	0.67 447	0.28 488	0.20 459	0.28 491	0.22 440	0.29 469	0.26 458

GANet	0.70 476	0.37 470	0.55 383	0.51 477	0.34 449	0.94 485	0.96 566	1.08 440	0.94 435	1.04 501	1.98 561	1.13 500	0.88 506	1.12 515	0.66 444	0.25 458	0.26 508	0.27 483	0.22 440	0.31 484	0.22 430

MultiAttention	3.58 604	0.24 335	0.62 408	0.54 507	0.34 449	22.90 626	2.72 617	1.60 573	1.13 506	0.80 357	1.81 551	1.14 503	0.43 275	35.29 635	0.61 430	0.17 286	0.12 219	0.23 421	0.23 456	0.34 503	0.29 482

dad	0.58 444	0.50 520	0.64 423	0.43 350	0.30 390	0.59 354	0.36 306	0.78 320	1.25 532	1.01 489	1.17 470	1.15 504	0.53 329	0.68 354	0.50 384	0.35 535	0.23 486	0.37 533	0.21 422	0.29 469	0.20 394

PWC_ROB	0.87 514	0.52 531	1.28 549	0.50 461	0.32 428	0.91 480	0.37 322	1.36 544	1.46 557	1.61 563	2.59 580	1.16 505	1.01 532	1.34 544	1.40 557	0.25 458	0.18 429	0.28 491	0.20 400	0.29 469	0.28 475

zh-mn7	1.08 547	0.65 550	4.00 600	0.52 490	0.38 477	1.16 531	0.62 504	1.15 474	1.77 575	1.74 571	2.31 567	1.17 506	0.91 509	2.10 584	1.77 568	0.24 448	0.21 469	0.22 400	0.22 440	0.25 443	0.28 475

HSM	0.51 391	0.24 335	0.41 217	0.39 211	0.24 207	0.75 435	0.40 377	1.22 505	0.75 308	0.81 370	0.91 354	1.21 507	0.69 432	0.87 451	0.46 368	0.17 286	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.17 282	0.17 320

MFMNet_re	1.14 551	0.97 580	1.19 541	0.99 576	0.95 578	1.25 542	1.22 584	1.39 548	1.55 563	1.69 570	1.67 544	1.21 507	1.53 568	1.12 515	0.99 522	0.87 586	0.75 598	0.79 579	0.75 588	0.90 576	0.94 587

DLCB_ROB	0.58 444	0.28 409	0.47 302	0.49 447	0.32 428	0.77 442	0.50 451	0.99 400	0.92 422	1.04 501	1.14 457	1.21 507	0.69 432	0.88 454	0.69 451	0.20 376	0.20 459	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.18 338

ADCL	1.04 538	0.38 480	1.35 558	0.50 461	0.39 483	1.61 566	0.89 558	1.29 528	1.39 549	1.29 544	1.50 530	1.24 510	1.24 553	1.37 550	4.87 606	0.21 393	0.19 447	0.25 451	0.25 481	0.29 469	0.27 468

zh-sn7	1.09 548	0.75 559	3.23 594	0.57 523	0.42 501	1.11 521	0.89 558	1.19 490	1.27 536	1.41 551	1.98 561	1.25 511	1.47 566	1.99 581	2.62 589	0.26 468	0.26 508	0.26 470	0.27 502	0.35 508	0.30 491

w-ln-seven	0.96 527	0.48 512	2.41 588	0.54 507	0.50 535	1.41 552	0.70 529	1.67 579	1.81 577	1.49 553	1.50 530	1.26 512	0.87 502	1.15 517	1.80 572	0.23 436	0.21 469	0.25 451	0.25 481	0.31 484	0.26 458

HSM-Net_RVC	0.53 405	0.22 277	0.35 139	0.37 152	0.21 112	0.85 472	0.37 322	1.23 510	0.93 428	0.90 438	1.15 463	1.26 512	0.63 394	0.72 378	0.48 379	0.17 286	0.13 292	0.16 175	0.15 229	0.17 282	0.15 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 543	2.56 613	0.68 444	1.21 584	1.26 590	1.03 505	0.69 524	1.11 453	0.94 435	0.96 467	1.22 478	1.27 514	0.82 489	0.93 478	0.72 461	0.84 584	0.38 562	1.99 598	0.60 581	1.10 586	0.85 583

RYNet	0.72 484	0.35 458	0.64 423	0.53 500	0.67 565	1.31 546	0.67 514	1.20 495	1.18 515	1.05 503	0.87 335	1.27 514	0.93 519	0.93 478	1.27 550	0.22 419	0.16 389	0.26 470	0.23 456	0.40 525	0.39 536

XQC	0.89 518	0.65 550	1.31 553	0.67 555	0.52 543	1.22 538	0.68 519	1.26 523	1.52 560	1.14 524	1.11 441	1.28 516	1.04 535	1.40 552	1.77 568	0.38 543	0.24 494	0.37 533	0.31 524	0.53 558	0.47 560

fast-acv-ft	0.64 460	0.30 430	0.73 468	0.45 394	0.34 449	1.17 532	0.49 446	0.86 348	0.98 449	1.02 492	1.36 504	1.29 517	0.85 497	0.76 401	0.81 477	0.21 393	0.23 486	0.23 421	0.23 456	0.21 382	0.20 394

ccnet	0.82 504	0.57 539	0.75 477	0.54 507	0.59 558	1.09 519	0.66 512	1.38 547	0.94 435	1.12 521	1.44 523	1.29 517	0.92 514	0.95 487	1.24 546	0.49 565	0.42 571	0.50 564	0.47 567	0.51 553	0.46 555

G-Net	0.95 526	0.46 511	1.04 522	0.64 544	0.48 531	2.12 582	0.64 508	1.01 413	0.87 390	1.75 572	2.82 587	1.30 519	1.64 577	1.06 502	0.96 517	0.36 539	0.29 526	0.35 523	0.25 481	0.45 541	0.42 543

Ntro	1.09 548	0.97 580	0.91 509	1.44 589	1.19 589	1.69 572	0.80 548	1.35 541	1.25 532	1.00 484	1.29 495	1.31 520	0.97 526	1.26 534	0.84 482	0.84 584	0.43 576	1.36 590	0.50 574	1.56 590	0.78 579

UDG	0.88 516	0.82 568	0.67 439	1.00 578	0.96 579	1.02 502	0.57 491	1.13 461	0.99 454	0.90 438	0.97 388	1.31 520	0.99 528	0.85 444	0.84 482	0.54 574	0.32 546	1.77 595	0.40 549	0.94 579	0.66 575

aanetorigin	0.83 510	0.56 537	1.87 579	0.49 447	0.38 477	0.56 329	0.66 512	0.70 271	1.00 461	2.42 592	2.02 563	1.31 520	1.18 548	0.93 478	1.13 541	0.20 376	0.18 429	0.20 343	0.19 375	0.27 461	0.30 491

PASM	0.90 521	0.64 549	1.69 573	0.69 560	0.69 568	0.78 446	0.84 553	1.03 420	1.26 535	1.19 530	1.15 463	1.31 520	0.98 527	1.24 532	1.03 528	0.52 569	0.56 586	0.59 572	0.66 584	0.56 562	0.54 571

PDISCO_ROB	0.91 522	0.48 512	1.06 524	0.99 576	0.97 580	1.67 571	0.63 505	1.64 577	1.59 567	1.06 507	1.18 472	1.31 520	0.79 480	1.55 555	0.97 518	0.49 565	0.22 476	0.45 550	0.40 549	0.45 541	0.37 527

UGAM	0.52 399	0.22 277	0.46 290	0.45 394	0.25 238	0.41 238	0.52 469	0.62 196	1.16 511	0.76 340	1.13 452	1.32 525	0.57 356	1.00 491	0.53 404	0.17 286	0.14 327	0.25 451	0.21 422	0.15 200	0.13 177

RTS	1.98 587	0.96 577	11.36 613	0.65 549	0.57 555	2.77 592	1.40 596	1.39 548	2.26 586	1.89 576	2.56 577	1.32 525	1.25 554	5.20 612	4.05 601	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.29 514	0.40 525	0.37 527

RTSA	1.98 587	0.96 577	11.36 613	0.65 549	0.57 555	2.77 592	1.40 596	1.39 548	2.26 586	1.89 576	2.56 577	1.32 525	1.25 554	5.20 612	4.05 601	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.29 514	0.40 525	0.37 527

otaku	1.04 538	0.93 574	0.88 502	1.33 588	1.05 587	1.66 569	0.70 529	1.40 551	1.18 515	1.08 514	1.32 501	1.33 528	0.91 509	1.23 531	0.76 467	0.72 580	0.46 581	1.24 589	0.50 574	1.40 588	0.75 577

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 536	0.57 539	1.51 570	0.67 555	0.50 535	2.57 587	1.66 603	1.20 495	1.43 552	1.38 549	1.57 537	1.33 528	0.92 514	1.64 564	0.88 496	0.37 542	0.39 566	0.46 553	0.60 581	0.41 531	0.40 539

NCC-stereo	0.78 496	0.40 492	0.76 482	0.61 537	0.67 565	0.81 457	0.69 524	1.54 570	1.11 502	0.90 438	1.36 504	1.33 528	1.16 545	1.19 522	0.88 496	0.31 505	0.30 531	0.37 533	0.48 569	0.33 497	0.33 508

Abc-Net	0.78 496	0.40 492	0.76 482	0.61 537	0.67 565	0.81 457	0.69 524	1.54 570	1.11 502	0.90 438	1.36 504	1.33 528	1.16 545	1.19 522	0.88 496	0.31 505	0.30 531	0.37 533	0.48 569	0.33 497	0.33 508
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 480	0.45 509	0.91 509	0.59 529	0.40 488	0.81 457	0.40 377	0.97 395	0.84 368	1.20 535	1.22 478	1.33 528	0.88 506	1.16 519	1.24 546	0.27 478	0.23 486	0.31 508	0.25 481	0.35 508	0.32 503
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 612	0.77 562	10.16 611	0.70 561	56.56 637	1.02 502	1.00 571	1.24 517	1.62 571	2.04 581	2.34 570	1.33 528	1.17 547	1.38 551	1.09 535	0.33 524	0.49 582	0.39 538	0.46 560	0.51 553	10.09 624

CBFPSM	0.59 451	0.22 277	1.31 553	0.38 182	0.27 317	1.12 524	0.65 509	0.79 324	0.82 358	0.80 357	0.81 299	1.35 534	0.87 502	0.67 344	0.76 467	0.16 240	0.15 357	0.15 146	0.16 263	0.17 282	0.22 430

CSAN	0.83 510	0.49 516	0.77 487	0.60 535	0.41 495	1.14 526	1.06 573	1.19 490	1.46 557	1.32 545	1.43 520	1.37 535	1.19 550	1.27 536	0.86 487	0.39 545	0.31 540	0.36 528	0.37 540	0.35 508	0.34 515

XPNet_ROB	0.70 476	0.35 458	0.68 444	0.52 490	0.40 488	0.79 449	0.85 556	1.16 481	0.94 435	1.33 547	1.15 463	1.38 536	0.83 494	1.03 499	0.90 508	0.32 516	0.25 502	0.26 470	0.24 472	0.31 484	0.28 475

AnyNet_C32	1.16 555	0.62 547	2.40 587	0.57 523	0.55 549	1.41 552	1.34 593	1.18 489	1.24 526	1.49 553	1.42 517	1.39 537	1.20 552	1.55 555	4.82 605	0.29 495	0.28 521	0.29 499	0.34 535	0.38 522	0.42 543

ETE_ROB	0.70 476	0.49 516	0.73 468	0.56 517	0.36 461	0.79 449	0.87 557	1.14 470	0.93 428	1.19 530	1.18 472	1.39 537	0.82 489	0.99 488	0.80 474	0.26 468	0.21 469	0.31 508	0.26 495	0.33 497	0.34 515

Nwc_Net	0.78 496	0.38 480	0.73 468	0.60 535	0.55 549	1.05 510	0.55 482	1.67 579	1.05 483	0.88 427	1.86 555	1.40 539	1.09 539	1.10 512	0.87 493	0.30 502	0.25 502	0.36 528	0.38 543	0.29 469	0.29 482

z-mn7	1.00 532	0.50 520	1.70 575	0.53 500	0.36 461	1.75 574	0.71 535	1.22 505	2.28 588	0.96 467	2.54 576	1.42 540	0.95 523	2.19 589	1.54 559	0.22 419	0.19 447	0.21 385	0.20 400	0.27 461	0.25 452

SHD	0.93 525	0.50 520	1.18 540	0.59 529	0.46 526	0.97 493	0.48 440	1.70 581	2.15 584	1.58 560	1.37 507	1.42 540	1.19 550	1.31 540	1.60 561	0.31 505	0.26 508	0.32 514	0.33 533	0.40 525	0.42 543

RP	0.76 490	0.36 463	0.63 418	0.66 552	0.58 557	0.80 452	0.55 482	1.14 470	1.22 523	0.97 472	1.65 540	1.43 542	1.32 558	1.01 492	0.84 482	0.33 524	0.30 531	0.36 528	0.30 516	0.34 503	0.34 515

Wz-Net-SNSev	0.91 522	0.73 557	2.13 583	0.56 517	0.45 518	0.95 488	1.13 578	1.34 537	1.24 526	1.02 492	1.30 498	1.46 543	0.86 499	1.81 572	1.50 558	0.25 458	0.23 486	0.25 451	0.26 495	0.32 490	0.29 482

AF-Net	0.81 503	0.39 487	0.68 444	0.64 544	0.54 547	0.91 480	0.51 466	1.61 575	1.31 542	0.96 467	2.02 563	1.46 543	1.26 556	1.11 514	0.99 522	0.32 516	0.24 494	0.39 538	0.27 502	0.30 478	0.25 452

DPSNet	0.99 531	0.42 498	1.88 580	0.53 500	0.41 495	1.59 565	1.26 587	2.21 592	1.43 552	1.10 518	1.11 441	1.46 543	1.95 588	1.34 544	1.26 548	0.34 530	0.25 502	0.25 451	0.21 422	0.46 544	0.37 527

RGC	0.79 499	0.59 541	0.71 459	0.65 549	0.65 564	0.92 484	0.58 492	1.29 528	1.05 483	1.07 510	1.45 526	1.47 546	1.03 533	1.21 528	0.88 496	0.32 516	0.30 531	0.48 559	0.40 549	0.37 518	0.37 527

FBW_ROB	0.88 516	0.50 520	0.85 495	0.55 514	0.40 488	1.17 532	0.78 545	1.50 562	1.37 546	1.33 547	1.27 489	1.48 547	1.00 531	2.57 597	0.98 521	0.25 458	0.32 546	0.45 550	0.30 516	0.34 503	0.28 475

NCCL2	0.72 484	0.41 496	0.65 429	0.64 544	0.44 514	0.98 497	1.20 581	1.11 453	1.00 461	0.98 477	0.96 375	1.49 548	0.87 502	0.90 462	0.79 472	0.31 505	0.26 508	0.39 538	0.39 547	0.32 490	0.32 503

psmorigin	0.82 504	0.51 524	2.09 582	0.49 447	0.41 495	0.85 472	0.50 451	1.04 423	0.88 394	1.45 552	1.43 520	1.50 549	1.06 536	1.22 530	0.97 518	0.31 505	0.32 546	0.27 483	0.27 502	0.33 497	0.42 543

ADCMid	1.14 551	0.52 531	2.23 585	0.53 500	0.43 507	1.07 512	0.75 541	1.23 510	1.05 483	2.15 585	1.44 523	1.50 549	1.43 564	1.56 557	5.01 607	0.26 468	0.24 494	0.29 499	0.31 524	0.37 518	0.33 508

DISCO	0.70 476	0.26 378	0.68 444	0.44 370	0.31 412	1.14 526	0.51 466	1.23 510	1.23 524	0.81 370	1.05 422	1.50 549	0.85 497	1.82 573	1.03 528	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.24 434	0.23 437

ADCS	1.51 573	0.61 544	3.42 595	0.59 529	0.51 539	1.27 544	1.08 576	1.59 572	1.81 577	1.91 579	1.66 542	1.51 552	1.42 563	1.94 579	8.60 615	0.33 524	0.32 546	0.33 519	0.36 539	0.44 537	0.42 543

RainbowNet	1.35 566	1.49 594	1.19 541	1.88 597	1.45 591	1.48 558	1.07 575	1.61 575	1.55 563	1.20 535	1.59 538	1.54 553	1.13 542	1.34 544	0.97 518	1.36 601	0.70 591	1.82 596	0.79 590	1.71 593	1.07 596

DispFullNet	1.60 576	2.63 614	2.75 591	2.56 609	1.79 601	1.24 541	0.47 432	1.37 546	1.45 556	1.87 575	1.50 530	1.55 554	2.46 594	2.04 583	1.04 531	0.59 575	0.18 429	2.32 607	0.68 586	2.29 606	1.14 598

stereogan	0.80 500	0.31 435	0.71 459	0.59 529	0.50 535	1.72 573	0.48 440	1.35 541	1.37 546	1.00 484	1.46 528	1.56 555	0.95 523	1.29 537	0.84 482	0.28 488	0.29 526	0.29 499	0.25 481	0.38 522	0.38 533

LALA_ROB	0.74 487	0.43 500	0.69 450	0.54 507	0.40 488	1.01 500	0.95 565	1.21 497	1.07 495	1.22 537	1.12 445	1.56 555	0.79 480	1.04 501	0.86 487	0.33 524	0.22 476	0.35 523	0.30 516	0.35 508	0.31 499

Wz-Net-TNSev	1.14 551	1.06 583	4.32 603	0.49 447	0.42 501	1.51 560	1.11 577	1.48 559	1.40 551	1.22 537	1.26 488	1.58 557	1.43 564	1.76 570	1.70 563	0.32 516	0.31 540	0.26 470	0.30 516	0.41 531	0.41 542

FAT-Stereo	0.73 486	0.33 447	0.75 477	0.49 447	0.37 468	0.71 420	0.59 495	1.36 544	1.30 541	1.03 500	1.40 513	1.59 558	1.15 544	0.87 451	0.86 487	0.28 488	0.28 521	0.28 491	0.23 456	0.28 465	0.38 533

EDNetEfficient	1.46 571	0.80 564	6.12 606	0.47 424	0.39 483	0.69 410	0.83 550	0.90 367	2.77 597	3.50 609	1.96 560	1.66 559	2.03 590	1.26 534	4.18 603	0.21 393	0.18 429	0.21 385	0.20 400	0.41 531	0.39 536

ADCPNet	1.03 537	0.48 512	2.70 590	0.54 507	0.42 501	1.40 550	0.75 541	1.13 461	1.07 495	1.22 537	1.42 517	1.68 560	1.09 539	1.36 549	3.45 598	0.30 502	0.28 521	0.29 499	0.32 530	0.37 518	0.35 520

UGAM-zero	0.46 322	0.19 155	0.62 408	0.37 152	0.23 176	0.34 171	0.21 53	1.15 474	0.39 145	0.66 277	0.61 211	1.70 561	0.91 509	0.75 397	0.25 100	0.14 115	0.11 161	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.13 177

WZ-Net	1.19 557	0.59 541	4.07 601	0.62 541	0.51 539	1.34 547	1.31 592	1.32 533	1.74 574	1.53 559	1.65 540	1.74 562	1.28 557	2.25 591	2.01 577	0.27 478	0.21 469	0.23 421	0.25 481	0.40 525	0.39 536

edge stereo	0.76 490	0.38 480	0.74 473	0.52 490	0.43 507	0.80 452	0.53 474	1.28 527	1.06 489	1.28 543	1.38 512	1.81 563	1.11 541	1.08 508	0.85 486	0.33 524	0.32 546	0.41 545	0.28 508	0.32 490	0.36 522

PAM	0.46 322	0.19 155	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.75 435	0.33 244	0.85 344	0.34 90	0.70 301	0.46 146	1.83 564	0.63 394	0.61 283	0.26 130	0.15 185	0.10 63	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 564	0.87 571	1.76 577	0.86 571	0.56 552	4.29 608	1.79 608	1.50 562	1.98 581	1.61 563	1.85 554	1.84 565	1.41 562	1.89 575	1.36 553	0.48 563	0.40 568	0.56 568	0.57 579	0.69 571	0.48 563

AnyNet_C01	1.56 574	1.05 582	7.45 608	0.64 544	0.54 547	1.99 579	1.38 595	1.43 555	1.36 544	1.63 566	1.92 557	1.84 565	1.33 559	2.40 593	4.03 600	0.33 524	0.32 546	0.32 514	0.34 535	0.44 537	0.45 554

PVD	1.28 563	0.67 553	1.28 549	0.74 565	0.62 561	1.50 559	0.84 553	1.99 588	2.96 598	2.18 586	2.36 572	1.85 567	1.95 588	1.92 577	1.94 575	0.39 545	0.36 559	0.49 562	0.37 540	0.51 553	0.64 574

MADNet+	2.23 594	2.43 610	10.85 612	1.22 585	0.91 576	2.76 591	1.40 596	2.12 591	1.67 573	1.32 545	1.74 548	1.86 568	1.74 580	6.25 614	4.41 604	0.65 577	0.64 589	0.58 571	0.54 578	0.80 574	0.76 578

PAM_32	0.46 322	0.19 155	0.67 439	0.39 211	0.24 207	0.75 435	0.27 135	0.95 388	0.34 90	0.68 286	0.44 137	1.91 569	0.65 411	0.62 292	0.26 130	0.15 185	0.10 63	0.16 175	0.15 229	0.14 144	0.13 177

SPS-STEREO	1.25 561	0.93 574	1.06 524	1.04 580	1.03 585	1.41 552	0.91 562	1.51 565	1.19 517	2.09 583	1.83 552	1.94 570	1.39 561	1.62 561	1.39 556	0.97 589	0.94 609	0.90 583	0.89 594	0.96 581	0.96 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 548	0.59 541	1.97 581	0.67 555	0.44 514	1.93 578	0.60 497	1.85 585	1.36 544	1.61 563	1.54 535	1.95 571	1.37 560	1.64 564	1.73 564	0.40 549	0.37 560	0.45 550	0.48 569	0.44 537	0.44 550

SAMSARA	1.07 545	0.65 550	1.19 541	1.06 581	0.90 574	1.76 575	1.76 607	1.46 557	1.44 555	1.51 556	1.16 468	2.00 572	1.14 543	1.48 553	1.31 552	0.39 545	0.44 578	0.35 523	0.38 543	0.49 550	0.49 566

ACV-stereo	0.62 457	0.34 452	1.00 518	0.43 350	0.31 412	1.20 536	0.40 377	0.75 304	0.83 363	0.64 254	0.77 268	2.10 573	1.03 533	0.81 422	0.64 439	0.21 393	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.21 382	0.21 412

ACVNet-4b	1.35 566	1.31 589	1.10 529	1.90 598	1.59 593	1.92 577	0.77 543	1.52 568	1.62 571	1.05 503	1.60 539	2.11 574	0.94 520	1.64 564	0.77 471	1.30 598	0.35 556	2.03 602	0.67 585	1.88 600	0.84 582

PWCK	1.92 586	1.66 602	3.12 593	1.65 591	0.91 576	2.84 594	2.26 613	2.10 590	2.41 593	2.36 591	2.31 567	2.22 575	1.82 582	3.43 602	2.03 578	1.61 605	0.71 593	1.51 591	0.82 592	1.69 592	0.91 586

NVStereoNet_ROB	1.24 560	0.90 573	1.13 533	0.86 571	0.88 573	1.11 521	0.99 569	1.42 553	1.53 561	1.59 562	2.48 574	2.24 576	1.53 568	1.96 580	1.30 551	0.76 582	0.70 591	0.78 578	1.00 600	0.71 573	0.88 585
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 618	1.15 584	175.16 644	0.48 432	0.36 461	1.04 509	0.68 519	1.24 517	2.69 596	3.17 606	2.50 575	2.30 577	2.07 591	1.76 570	2.21 581	0.20 376	0.18 429	0.24 438	0.19 375	0.51 553	0.50 567

ACVNet_1	1.46 571	1.33 590	1.12 532	1.91 599	1.62 594	1.83 576	0.98 567	2.00 589	1.85 579	1.39 550	1.53 534	2.32 578	1.53 568	1.34 544	1.11 536	1.30 598	0.50 583	2.06 604	0.58 580	1.93 602	0.95 589

SANet	1.07 545	0.41 496	1.06 524	0.48 432	0.30 390	1.41 552	0.94 564	1.42 553	3.36 603	1.58 560	2.43 573	2.33 579	1.70 578	1.34 544	1.07 533	0.28 488	0.24 494	0.26 470	0.23 456	0.34 503	0.30 491

DStereoFS	1.87 584	0.85 570	1.03 521	0.75 568	0.62 561	2.04 581	0.65 509	1.74 583	1.55 563	1.52 558	1.90 556	2.36 580	12.92 621	3.85 608	1.74 565	0.44 555	0.31 540	0.82 581	0.46 560	0.84 575	1.10 597

SGM+DAISY	1.35 566	0.94 576	1.25 547	0.96 575	1.00 583	1.52 561	1.02 572	1.34 537	1.21 521	2.64 595	2.65 582	2.44 581	1.56 571	1.64 564	1.26 548	0.97 589	0.95 610	0.90 583	0.90 595	0.94 579	0.96 590

IMH-64-1	1.86 582	1.62 599	1.16 535	2.20 602	1.89 603	2.33 584	1.30 588	2.89 598	2.29 589	1.66 567	2.80 585	2.49 582	1.61 574	2.10 584	1.78 570	1.60 603	0.74 594	2.43 608	1.02 601	2.12 603	1.17 601

IMH-64	1.86 582	1.62 599	1.16 535	2.20 602	1.89 603	2.33 584	1.30 588	2.89 598	2.29 589	1.66 567	2.80 585	2.49 582	1.61 574	2.10 584	1.78 570	1.60 603	0.74 594	2.43 608	1.02 601	2.12 603	1.17 601

SGM_RVC	0.97 529	0.28 409	0.41 217	0.39 211	0.22 134	1.55 562	0.73 539	1.51 565	1.25 532	2.25 589	1.92 557	2.58 584	1.56 571	2.02 582	1.19 544	0.27 478	0.27 517	0.27 483	0.25 481	0.25 443	0.25 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.63 578	0.61 544	0.95 511	0.68 558	0.55 549	3.01 601	1.55 601	2.39 594	2.33 591	3.64 610	3.89 602	2.75 585	2.90 603	2.15 587	2.27 586	0.52 569	0.45 579	0.50 564	0.48 569	0.54 560	0.52 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 615	1.51 596	87.33 643	0.49 447	0.38 477	1.34 547	1.21 583	1.16 481	8.09 615	12.12 623	2.79 584	2.77 586	3.31 606	1.16 519	3.15 593	0.24 448	0.23 486	0.27 483	0.24 472	0.45 541	0.37 527

MSAF-DinoV2	1.04 538	0.38 480	1.32 555	0.54 507	0.29 371	0.89 477	0.72 537	1.52 568	1.24 526	1.05 503	1.41 515	2.98 587	1.49 567	2.74 598	2.83 592	0.22 419	0.14 327	0.20 343	0.22 440	0.32 490	0.32 503

IMH	2.04 591	1.62 599	1.20 544	2.20 602	1.89 603	2.91 600	1.30 588	3.11 601	3.03 599	1.81 574	3.35 595	3.03 588	1.90 585	2.48 594	1.80 572	1.66 606	0.77 600	2.45 610	1.04 604	2.15 605	1.19 605

ACVNet_2	1.65 579	1.27 588	1.41 565	1.75 593	1.62 594	2.22 583	1.20 581	2.30 593	2.62 594	1.78 573	2.56 577	3.03 588	1.61 574	1.54 554	1.12 540	1.06 592	0.58 588	1.82 596	0.70 587	1.82 596	0.96 590

ELAS_RVC	1.60 576	0.61 544	1.01 520	0.70 561	0.56 552	2.00 580	1.89 610	1.96 587	2.65 595	3.33 608	3.26 590	3.03 588	3.41 609	2.49 595	2.09 579	0.52 569	0.45 579	0.50 564	0.48 569	0.54 560	0.52 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 558	0.49 516	0.62 408	0.59 529	0.50 535	1.62 568	0.67 514	1.23 510	1.24 526	2.45 593	3.77 598	3.09 591	2.98 604	1.32 541	0.81 477	0.45 557	0.41 569	0.49 562	0.51 576	0.47 547	0.44 550

WAO-7	1.90 585	1.20 585	1.35 558	1.27 586	1.06 588	2.84 594	1.56 602	3.23 603	3.06 601	2.23 588	3.33 594	3.17 592	2.28 593	3.12 599	2.21 581	1.02 591	0.91 605	1.06 587	1.03 603	1.04 583	0.97 593

Dean	1.98 587	1.36 591	1.36 562	2.12 601	1.81 602	2.74 589	1.36 594	3.37 607	3.80 608	2.08 582	3.32 593	3.21 593	1.82 582	1.71 569	1.67 562	1.27 595	0.77 600	1.99 598	0.90 595	1.86 597	1.03 595

WCMA_ROB	1.14 551	0.36 463	0.76 482	0.49 447	0.44 514	1.23 540	0.67 514	1.11 453	1.23 524	2.84 600	3.95 604	3.28 594	1.83 584	1.25 533	0.99 522	0.44 555	0.34 554	0.34 521	0.37 540	0.41 531	0.40 539

test_sample8	1.25 561	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.13 461	0.75 308	1.50 555	0.95 371	3.29 595	1.59 573	1.20 524	1.36 553	0.41 550	8.41 623	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

JetBlue	2.78 597	1.26 587	7.04 607	1.16 583	1.48 592	8.00 616	6.02 620	2.60 596	1.92 580	2.12 584	2.64 581	3.34 596	3.05 605	6.49 615	3.39 596	0.78 583	0.76 599	0.75 575	0.76 589	0.97 582	1.18 603

MonStereo1	1.98 587	1.48 593	1.43 567	1.81 596	1.69 599	2.88 597	0.78 545	2.47 595	3.47 604	2.20 587	4.36 609	3.39 597	2.50 596	2.18 588	1.58 560	1.19 594	0.54 584	1.65 593	0.87 593	1.78 595	1.29 607

KSHMR	2.57 595	1.93 605	1.69 573	2.63 611	2.42 611	2.86 596	2.07 611	3.27 605	6.50 613	2.49 594	3.36 596	3.41 598	1.92 586	2.49 595	1.94 575	2.13 613	1.40 615	2.79 617	1.50 614	2.73 611	1.77 611

LVE	2.12 593	1.44 592	1.36 562	1.99 600	1.78 600	2.75 590	1.79 608	2.82 597	3.95 609	1.90 578	4.33 608	3.52 599	1.81 581	2.24 590	1.74 565	1.74 607	0.87 603	2.06 604	1.13 606	1.91 601	1.35 608

WAO-6	2.04 591	1.50 595	1.16 535	1.70 592	1.67 598	2.69 588	1.44 599	3.06 600	3.63 607	1.98 580	3.27 591	3.54 600	2.07 591	2.36 592	2.22 583	1.31 600	0.91 605	2.04 603	1.22 610	1.73 594	1.27 606

MADNet++	4.03 606	2.70 615	3.44 597	3.72 618	3.44 618	4.44 609	3.52 618	3.95 611	3.61 606	4.46 612	4.98 614	4.10 601	4.58 613	7.00 617	5.89 609	3.74 619	3.67 621	3.27 620	2.71 620	3.70 619	3.66 620

FCDSN-DC	1.39 569	0.56 537	0.65 429	0.74 565	0.59 558	1.38 549	0.63 505	1.35 541	1.39 549	3.26 607	4.50 610	4.61 602	2.63 599	1.58 559	1.03 528	0.46 559	0.42 571	0.48 559	0.47 567	0.50 552	0.50 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 604	2.45 611	8.57 609	2.53 607	2.37 610	2.88 597	3.77 619	3.14 602	3.23 602	4.71 616	3.86 601	4.68 603	4.87 614	4.07 610	5.62 608	2.33 616	2.33 618	2.47 611	2.52 618	2.51 610	2.64 617

MeshStereo	1.34 564	0.43 500	0.54 378	0.44 370	0.34 449	1.66 569	0.60 497	1.94 586	1.37 546	4.47 613	3.25 589	4.71 604	1.94 587	1.92 577	1.17 542	0.35 535	0.35 556	0.37 533	0.31 524	0.32 490	0.32 503
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
WAO-8	2.92 598	1.55 597	1.35 558	1.79 594	1.63 596	5.23 610	1.22 584	4.58 613	12.56 620	2.84 600	4.07 606	4.83 605	2.72 601	3.49 603	2.25 584	1.27 595	0.91 605	1.99 598	1.15 608	1.86 597	1.15 599

Venus	2.92 598	1.55 597	1.35 558	1.79 594	1.63 596	5.23 610	1.22 584	4.58 613	12.56 620	2.84 600	4.06 605	4.83 605	2.72 601	3.49 603	2.25 584	1.27 595	0.91 605	1.99 598	1.15 608	1.86 597	1.15 599

JetRed	5.27 613	5.84 618	12.81 616	2.36 606	2.83 616	12.23 621	10.50 623	4.46 612	3.60 605	3.86 611	3.83 600	4.85 607	4.18 612	6.78 616	11.96 619	2.17 614	2.96 620	2.18 606	1.97 616	3.38 617	2.68 618

tt	6.20 614	0.20 197	5.89 605	3.55 617	2.07 606	11.26 619	19.21 624	11.74 622	5.46 611	2.69 596	2.04 565	4.87 608	6.25 615	3.70 606	7.09 614	8.32 626	11.17 630	4.93 623	5.41 625	5.74 620	2.37 616

LE_ROB	4.42 610	0.24 335	2.75 591	0.42 329	0.23 176	1.57 564	0.90 561	1.71 582	17.88 629	16.56 631	4.88 612	5.17 609	18.85 631	1.63 563	14.62 622	0.17 286	0.14 327	0.16 175	0.16 263	0.19 341	0.17 320

UNDER WATER	3.46 602	2.07 607	3.64 598	3.09 614	2.48 612	3.75 606	2.42 615	3.31 606	13.77 622	2.90 604	2.95 588	5.84 610	3.69 610	3.69 605	3.48 599	2.07 612	1.11 612	2.70 615	1.40 612	2.84 614	1.98 613

FC-DCNN	1.59 575	0.51 524	0.66 435	0.61 537	0.49 533	1.56 563	0.70 529	1.66 578	1.53 561	4.64 614	4.62 611	5.85 611	3.34 608	1.84 574	1.11 536	0.46 559	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.48 548	0.46 555

ktn	2.98 600	2.25 608	1.73 576	2.84 612	2.53 614	3.76 607	2.15 612	3.70 609	5.47 612	2.75 597	5.17 616	5.94 612	2.48 595	3.23 600	2.46 588	2.34 617	1.44 616	2.78 616	2.03 617	2.45 609	2.01 614

UNDER WATER-64	3.53 603	2.01 606	3.94 599	3.22 616	2.49 613	5.41 612	2.60 616	3.43 608	12.41 619	3.03 605	2.68 583	6.07 613	4.04 611	3.79 607	3.33 595	2.02 611	1.24 614	2.63 613	1.46 613	2.78 612	2.08 615

notaker	2.76 596	2.29 609	1.80 578	2.96 613	2.58 615	2.90 599	1.75 606	3.24 604	3.05 600	2.78 598	4.24 607	6.15 614	2.51 597	3.34 601	2.75 591	2.31 615	1.18 613	3.00 618	1.65 615	2.84 614	1.97 612

FC-DCNN v2	1.65 579	0.51 524	0.65 429	0.61 537	0.49 533	1.61 566	0.70 529	1.75 584	1.56 566	4.74 617	4.91 613	6.46 615	3.31 606	1.91 576	1.11 536	0.46 559	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.48 548	0.46 555

TorneroNet	4.53 611	1.89 604	1.48 569	2.55 608	2.27 608	13.78 623	1.69 605	4.84 617	23.73 634	2.89 603	7.70 620	7.06 616	2.69 600	4.26 611	3.42 597	1.84 609	0.77 600	2.68 614	1.13 606	2.42 608	1.47 610

TorneroNet-64	3.44 601	1.86 603	1.42 566	2.58 610	2.28 609	6.87 613	1.68 604	4.70 615	12.03 617	2.31 590	5.59 617	8.25 617	2.55 598	3.97 609	2.73 590	1.81 608	0.74 594	2.57 612	1.07 605	2.35 607	1.44 609

DPSMNet_ROB	12.08 620	8.00 619	21.00 619	8.97 621	16.79 622	10.67 617	30.89 629	9.02 621	15.17 625	6.51 619	15.41 630	9.04 618	14.85 623	9.27 621	21.67 627	4.58 622	8.57 625	5.09 626	9.29 627	5.90 621	10.95 625

DGTPSM_ROB	12.07 619	8.00 619	20.99 618	8.93 620	16.78 621	10.67 617	30.87 628	9.01 620	15.16 624	6.50 618	15.41 630	9.04 618	14.85 623	9.25 620	21.67 627	4.57 621	8.57 625	5.08 624	9.28 626	5.90 621	10.95 625

MANE	4.13 608	0.51 524	0.64 423	0.66 552	0.56 552	6.89 614	0.99 569	7.55 618	12.04 618	6.68 620	8.57 621	10.69 620	9.45 618	7.59 619	6.39 611	0.49 565	0.43 576	0.48 559	0.98 599	0.49 550	0.48 563

pmcnn	1.23 559	0.29 421	0.96 513	0.40 253	0.23 176	0.95 488	0.69 524	1.16 481	1.28 538	1.67 569	2.33 569	11.15 621	0.86 499	0.93 478	0.88 496	0.15 185	0.12 219	0.12 32	0.10 63	0.15 200	0.15 253

USTest	12.99 621	14.18 623	20.00 617	16.24 622	14.97 620	20.80 625	31.95 630	16.20 627	10.91 616	8.79 622	9.48 622	13.94 622	10.50 619	16.11 624	21.44 626	3.17 618	4.82 622	5.08 624	5.36 624	8.81 623	7.13 622

TCMNet-wrong-test	8.97 617	10.42 622	8.74 610	19.56 623	17.61 623	12.53 622	9.01 622	13.59 624	2.18 585	4.64 614	5.11 615	14.63 623	11.09 620	7.19 618	9.73 616	5.56 625	0.89 604	3.77 621	3.11 621	10.34 624	9.80 623

xxxxx1	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

tt_ll	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

ff	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

HanzoNet	6.76 616	2.45 611	4.22 602	3.19 615	2.94 617	3.62 605	2.28 614	4.79 616	7.20 614	14.00 627	13.19 626	17.49 627	22.30 632	13.25 623	6.19 610	4.20 620	1.93 617	3.10 619	2.56 619	3.35 616	2.88 619

Anonymous_1	33.25 629	18.26 624	23.92 621	20.54 624	21.28 626	25.59 627	35.94 631	22.01 635	15.57 626	13.33 624	13.49 627	18.08 628	15.29 625	20.36 625	24.60 629	16.28 633	8.84 627	66.59 641	118.00 643	155.73 646	11.23 627

SGM-ForestM	4.04 607	0.32 439	0.46 290	0.43 350	0.27 317	7.50 615	1.45 600	3.84 610	4.24 610	8.19 621	6.76 618	19.00 629	9.08 617	10.74 622	6.62 612	0.31 505	0.33 552	0.32 514	0.32 530	0.29 469	0.29 482

DPSM_ROB	17.78 623	18.63 625	24.31 625	20.90 625	19.47 624	25.97 628	36.21 632	21.23 633	16.24 627	13.38 625	14.06 628	19.18 630	16.30 626	20.78 626	25.67 630	9.38 628	9.23 628	9.49 628	9.82 628	13.51 626	11.91 628

DPSM	17.78 623	18.63 625	24.31 625	20.90 625	19.47 624	25.97 628	36.21 632	21.23 633	16.24 627	13.38 625	14.06 628	19.18 630	16.30 626	20.78 626	25.67 630	9.38 628	9.23 628	9.49 628	9.82 628	13.51 626	11.91 628

LRCNet_RVC	21.24 627	31.15 631	21.41 620	28.98 628	23.82 627	3.13 602	0.60 497	20.96 632	1.59 567	25.58 632	28.15 636	21.99 632	14.79 622	21.94 632	16.41 623	28.89 641	14.87 631	33.53 637	31.28 637	29.51 638	26.16 636

HaxPig	31.96 628	37.24 634	34.27 627	24.37 627	24.88 628	18.26 624	19.86 625	20.64 631	28.52 635	35.97 641	38.75 641	25.57 633	28.72 635	33.88 634	34.39 635	35.94 642	38.87 642	37.80 638	40.48 640	39.68 639	41.15 641

MEDIAN_ROB	37.38 639	40.85 643	40.60 631	32.31 629	31.85 629	27.20 630	24.55 626	29.10 636	33.19 643	42.09 645	41.76 643	33.35 634	34.39 643	39.78 637	37.07 636	43.64 644	44.10 644	44.12 640	43.40 642	41.51 641	42.76 643

AVERAGE_ROB	37.58 640	40.13 642	40.15 630	34.81 630	33.82 630	28.55 634	25.10 627	32.02 637	34.06 644	41.28 644	40.66 642	34.46 635	34.81 644	39.18 636	37.57 637	42.78 643	43.44 643	43.82 639	43.03 641	40.47 640	41.51 642

Hybrid-DGEV	35.78 633	37.50 639	48.96 640	42.25 635	39.20 631	52.33 641	73.10 639	42.63 642	32.52 636	26.62 633	28.31 639	38.50 636	32.87 639	41.67 639	51.55 638	18.77 638	18.56 636	19.18 635	19.83 635	27.20 629	23.97 631

RAFT-FEzeroshot	35.73 630	37.45 636	48.67 635	42.23 633	39.22 633	52.25 637	73.13 641	42.62 640	32.59 637	26.71 634	27.70 632	38.57 637	32.57 636	41.68 641	51.67 642	18.75 635	18.58 638	19.15 631	19.78 632	27.21 631	23.98 632

RAFT-FE	35.73 630	37.45 636	48.67 635	42.23 633	39.22 633	52.25 637	73.13 641	42.62 640	32.59 637	26.71 634	27.70 632	38.57 637	32.57 636	41.68 641	51.67 642	18.75 635	18.58 638	19.15 631	19.78 632	27.21 631	23.98 632

CasAABBNet	35.74 632	37.43 635	48.72 637	42.22 632	39.20 631	52.24 636	73.12 640	42.61 639	32.62 640	26.78 637	27.95 634	38.58 639	32.60 638	41.67 639	51.65 641	18.74 634	18.57 637	19.15 631	19.77 631	27.20 629	23.98 632

LSM0	38.95 641	37.60 641	48.58 634	43.57 637	91.06 643	52.57 642	72.57 637	43.17 644	32.63 641	26.97 639	27.97 635	38.65 640	32.94 640	41.86 644	51.78 644	18.89 640	18.41 632	19.13 630	19.63 630	27.29 634	33.77 637

FlowAnything	35.81 634	37.53 640	48.80 638	42.20 631	39.22 633	52.25 637	73.16 643	42.56 638	32.89 642	26.76 636	28.30 637	38.69 641	33.09 641	41.63 638	51.62 640	18.76 637	18.59 641	19.21 636	19.92 636	27.16 628	23.91 630

Selective-RAFT-Error	35.84 635	37.49 638	48.83 639	42.26 636	39.24 636	52.30 640	73.09 638	42.66 643	32.61 639	26.80 638	28.30 637	38.84 642	33.51 642	41.68 641	51.59 639	18.82 639	18.58 638	19.17 634	19.80 634	27.28 633	24.05 635

BEATNet-Init1	15.13 622	0.82 568	50.86 641	0.72 564	0.53 544	38.10 635	7.03 621	11.83 623	14.25 623	29.78 640	30.17 640	48.21 643	22.64 633	26.78 633	18.11 624	0.42 554	0.38 562	0.47 554	0.46 560	0.51 553	0.48 563

PML	40.80 642	29.24 630	11.87 615	7.20 619	14.47 619	92.13 645	213.69 647	7.63 619	23.35 633	74.72 646	190.14 647	50.17 644	26.15 634	21.39 628	12.70 620	8.76 627	2.92 619	8.45 627	3.25 622	13.26 625	4.42 621

RSGM-EC	74.81 643	63.03 644	41.60 632	97.74 641	92.11 644	74.93 643	114.81 644	53.77 645	38.96 645	39.88 642	48.98 644	90.73 645	64.81 645	139.63 645	128.53 645	93.27 645	53.96 645	95.12 642	38.31 638	81.45 644	44.63 644

acva	74.81 643	63.03 644	41.60 632	97.74 641	92.11 644	74.93 643	114.81 644	53.77 645	38.96 645	39.88 642	48.98 644	90.73 645	64.81 645	139.63 645	128.53 645	93.27 645	53.96 645	95.12 642	38.31 638	81.45 644	44.63 644

test_example2	176.61 645	205.14 646	198.86 645	188.60 645	190.98 646	152.67 646	170.61 646	94.86 647	123.55 647	178.88 647	179.48 646	158.94 647	141.34 647	192.61 647	198.96 647	203.76 647	236.37 647	164.13 647	173.55 647	218.58 647	160.41 646

ccccc		429.19 647		507.10 646	501.20 647	356.95 647		380.82 648		334.51 648		372.86 648		499.17 648		561.44 648	431.22 648	334.28 648	290.86 648	540.88 648

ASD4		8.86 621

Low-res two-view benchmark