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

S2M2_XL	0.93 1	0.78 17	3.42 12	1.97 1	0.27 9	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 8	2.70 23	1.74 45	1.21 27	1.17 1	1.00 37	0.00 1	0.01 24	0.01 160	0.00 1	0.02 3	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	1.26 2	0.73 12	2.84 3	2.65 34	0.58 54	2.31 9	0.61 42	3.40 2	1.57 8	1.89 25	0.09 3	2.61 59	2.90 85	2.37 4	0.60 6	0.04 187	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 26

MLG-Stereo	1.48 3	0.65 7	3.04 7	2.52 27	0.79 97	3.11 23	0.16 13	6.26 30	1.80 11	0.84 1	0.10 5	1.51 41	0.65 13	7.44 71	0.53 2	0.02 146	0.09 228	0.00 1	0.03 182	0.03 22	0.02 9

LGtest1	1.48 3	0.75 14	4.03 43	2.33 15	0.65 65	3.02 21	0.11 8	6.12 26	1.51 4	1.41 15	1.48 15	0.65 31	0.93 22	5.60 33	0.81 16	0.03 172	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.10 89	0.04 41

MLG-Stereo_test1	1.51 5	0.65 7	3.00 5	2.47 26	2.46 252	2.84 18	0.16 13	5.64 13	1.77 10	0.98 4	0.09 3	1.53 42	0.52 6	7.44 71	0.56 3	0.02 146	0.09 228	0.00 1	0.03 182	0.03 22	0.02 9

MLG-Stereo_test2	1.52 6	0.64 2	2.81 2	2.52 27	1.79 207	2.76 16	0.16 13	4.70 6	1.80 11	1.75 19	0.08 2	3.21 66	0.17 1	7.28 65	0.64 7	0.02 146	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.03 26

MLG-Stereo_test3	1.57 7	0.69 10	3.82 30	2.19 5	1.34 163	3.92 48	0.25 21	5.89 20	1.27 3	0.91 2	1.07 10	1.99 53	0.64 12	6.09 44	1.10 41	0.03 172	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.04 41

dual_stereo	1.57 7	0.64 2	2.56 1	2.33 15	0.47 38	2.62 13	0.08 4	4.85 7	1.95 14	1.01 6	0.69 9	1.90 50	0.61 10	10.34 158	0.96 26	0.01 93	0.20 335	0.00 1	0.18 320	0.01 1	0.03 26

LG-Stereo_L2	1.59 9	0.87 41	4.31 57	2.54 31	0.69 71	2.76 16	0.44 30	6.85 46	1.57 8	1.59 16	0.39 7	0.39 20	0.52 6	7.85 80	0.82 17	0.04 187	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.02 9

LG-Stereo_L1	1.59 9	0.89 47	4.07 48	2.55 32	0.95 117	2.93 19	0.50 35	6.75 43	1.54 5	1.32 11	0.24 6	0.50 24	0.59 9	7.91 81	0.85 20	0.04 187	0.12 273	0.01 160	0.00 1	0.03 22	0.02 9

MonSter	1.74 11	0.74 13	3.64 20	2.27 9	1.62 188	6.01 182	0.13 10	6.02 22	2.88 33	1.35 12	2.11 17	0.30 13	0.36 2	6.50 49	0.83 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.02 3	0.02 9

Monster-pub-eth3d	1.75 12	0.75 14	3.64 20	2.27 9	1.62 188	6.02 185	0.14 11	6.02 22	2.87 32	1.35 12	2.11 17	0.30 13	0.36 2	6.59 52	0.83 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.02 3	0.02 9

4.5_new	1.82 13	0.79 21	3.44 14	2.35 17	1.84 208	5.69 161	1.28 84	5.59 11	2.60 20	3.74 73	3.37 30	0.43 21	0.97 23	3.16 8	0.98 28	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.16 162

4.5w-stereo	1.83 14	0.79 21	3.45 16	2.35 17	1.84 208	5.69 161	1.29 86	5.59 11	2.60 20	3.75 74	3.37 30	0.43 21	0.97 23	3.16 8	0.98 28	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.16 162

Monster-pub-mixall	1.84 15	0.85 39	3.45 16	2.27 9	0.94 116	2.43 11	0.54 39	6.32 34	2.65 24	3.04 56	3.56 33	0.38 19	0.49 5	8.93 119	0.74 14	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.04 41

IGEV	1.86 16	0.58 1	3.90 35	2.40 21	3.49 308	4.20 57	0.97 66	7.16 51	3.22 39	2.00 31	4.16 44	0.26 10	0.62 11	3.40 11	0.65 8	0.03 172	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.02 9

SGD-Stereo	1.88 17	0.76 16	3.80 28	2.37 19	0.33 18	3.48 34	0.93 63	6.52 38	2.22 16	3.84 78	1.08 11	1.78 47	1.34 30	8.32 92	0.70 11	0.09 239	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.03 26

4.25_new	1.94 18	0.81 24	3.74 24	2.82 40	2.69 265	4.37 64	2.37 194	5.76 14	2.78 27	1.99 28	3.60 34	0.23 3	2.40 69	4.13 13	0.99 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 76

4.5w_new	1.94 18	0.81 24	3.74 24	2.82 40	2.69 265	4.37 64	2.37 194	5.76 14	2.78 27	1.99 28	3.60 34	0.23 3	2.40 69	4.13 13	0.99 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 76

4.25w-stereo	1.94 18	0.81 24	3.74 24	2.82 40	2.69 265	4.37 64	2.37 194	5.76 14	2.78 27	1.99 28	3.60 34	0.23 3	2.40 69	4.13 13	0.99 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 76

asda	1.95 21	0.81 24	4.14 55	2.66 36	1.93 221	3.30 30	0.86 59	5.92 21	3.10 38	2.41 40	3.10 26	0.63 30	2.99 87	5.57 32	1.48 51	0.02 146	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.07 76

4w-stereo	2.03 22	0.98 61	4.12 53	2.31 14	1.96 222	3.70 44	0.61 42	6.37 35	2.37 18	2.10 33	4.19 45	0.33 16	3.33 95	7.03 62	1.12 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.08 91

asd	2.06 23	0.78 17	3.85 31	2.45 23	2.18 234	3.99 50	0.35 24	6.94 47	2.60 20	2.99 53	2.79 24	0.52 25	2.27 64	8.33 93	0.93 22	0.02 146	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.11 117

S2M2_L	2.06 23	1.28 121	4.05 47	3.20 57	1.14 141	2.31 9	0.06 2	6.26 30	6.67 113	1.75 19	4.48 52	4.47 91	0.81 18	2.36 3	1.52 54	0.25 318	0.10 244	0.03 195	0.00 1	0.49 300	0.03 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	2.10 25	0.78 17	4.30 56	2.96 47	1.85 211	3.22 25	2.25 185	6.05 24	2.69 25	1.80 23	5.44 80	0.23 3	2.01 53	7.36 68	1.01 39	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 66

2.75w_new	2.10 25	0.82 29	3.93 37	2.18 4	1.44 171	3.52 38	2.30 189	5.52 9	2.91 35	4.14 88	3.93 42	0.27 11	2.38 66	6.17 45	2.32 121	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 66

LG-G_1	2.14 27	0.64 2	4.04 44	3.18 55	0.37 20	11.00 286	0.60 40	6.27 32	1.55 6	1.28 9	1.15 12	1.34 39	2.14 58	8.08 86	0.99 30	0.04 187	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.03 26

LG-G	2.14 27	0.64 2	4.04 44	3.18 55	0.37 20	11.00 286	0.60 40	6.27 32	1.55 6	1.28 9	1.15 12	1.34 39	2.14 58	8.08 86	0.99 30	0.04 187	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.03 26

GREAT-IGEV	2.18 29	1.15 97	4.04 44	2.89 44	0.69 71	2.95 20	0.20 18	5.82 19	5.88 97	0.92 3	5.07 72	1.08 37	1.46 36	9.60 139	0.86 21	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.24 362	0.14 105	0.46 306

AdaDepth	2.20 30	0.82 29	4.90 79	3.27 62	2.91 280	3.54 41	0.70 48	5.30 8	3.05 37	1.73 18	3.31 29	0.49 23	1.60 38	10.91 185	0.96 26	0.03 172	0.11 261	0.00 1	0.23 352	0.04 30	0.03 26

IGEV-Stereo++	2.20 30	0.79 21	3.67 22	3.72 99	3.17 289	3.39 32	0.10 6	8.37 74	3.77 48	2.11 34	4.25 46	2.01 54	4.78 155	2.96 6	0.59 4	0.01 93	0.02 68	0.08 257	0.00 1	0.06 44	0.05 55

monsters	2.21 32	1.25 116	4.09 50	3.59 88	4.35 354	2.20 8	0.18 17	8.31 73	2.84 31	4.11 86	2.86 25	0.20 1	0.76 16	8.41 94	0.95 25	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

DEFOM-Stereo	2.21 32	0.88 43	3.63 19	3.42 71	0.89 110	13.14 322	0.83 56	4.68 5	1.96 15	2.72 48	1.66 16	0.59 27	0.54 8	8.53 98	0.68 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

3.25w_new	2.24 34	0.88 43	3.97 39	2.28 12	1.34 163	6.00 179	1.19 79	6.56 39	3.26 41	3.90 80	3.77 38	0.62 28	2.46 73	7.46 74	0.99 30	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.06 66

3.25w	2.24 34	0.88 43	3.97 39	2.28 12	1.34 163	6.01 182	1.19 79	6.56 39	3.26 41	3.90 80	3.77 38	0.62 28	2.46 73	7.44 71	0.99 30	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.06 66

qwe	2.30 36	0.82 29	3.76 27	2.60 33	2.75 271	4.59 74	0.28 22	6.62 41	2.90 34	4.62 99	4.62 58	0.55 26	0.89 20	8.78 111	2.09 104	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.14 142

StereoAnything_RVC	2.31 37	11.20 500	4.65 67	2.23 7	0.14 1	1.49 4	0.17 16	4.50 4	1.24 2	1.03 7	0.06 1	0.20 1	3.60 106	8.05 84	0.59 4	0.02 146	0.11 261	0.00 1	0.00 1	6.97 501	0.03 26

3.75w	2.32 38	0.89 47	3.85 31	2.45 23	3.23 294	8.15 241	1.42 93	5.77 17	2.79 30	2.60 44	4.64 59	0.31 15	2.77 82	6.56 51	0.94 23	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.05 55

RAStereo	2.32 38	1.08 83	6.36 144	3.73 100	1.39 170	1.81 7	0.12 9	7.70 60	7.44 136	2.27 38	3.94 43	3.43 67	0.81 18	3.55 12	2.47 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 198	0.07 76

2.25w	2.37 40	0.87 41	4.69 70	2.52 27	1.76 202	3.53 39	0.41 27	6.10 25	2.56 19	3.93 82	6.70 93	0.35 18	2.47 75	8.53 98	2.97 163	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

2w_stereo	2.37 40	0.83 32	4.12 53	2.73 37	1.22 147	4.67 78	3.90 262	6.98 48	3.62 47	3.48 66	5.01 71	0.24 7	4.36 125	4.43 19	1.70 70	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 26

monsterstereo	2.41 42	0.98 61	4.33 58	4.12 116	4.48 358	1.80 5	0.08 4	5.78 18	5.21 82	3.36 63	7.40 107	0.25 8	0.37 4	8.92 118	1.00 37	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

LG-Stereo	2.43 43	1.44 164	7.64 202	3.73 100	0.82 102	3.64 43	1.24 82	6.41 37	5.30 85	1.97 26	7.31 103	0.84 36	0.74 14	4.85 23	2.21 116	0.05 206	0.04 109	0.01 160	0.03 182	0.33 233	0.10 104

111111	2.45 44	1.01 67	3.89 34	3.60 89	4.13 336	3.49 37	0.23 20	8.63 79	3.25 40	2.15 35	4.26 47	2.29 57	2.03 54	8.86 117	0.94 23	0.01 93	0.02 68	0.08 257	0.00 1	0.14 105	0.04 41

3.5w_stereo	2.46 45	1.21 106	4.40 62	2.23 7	1.53 182	6.00 179	1.12 74	6.82 45	2.60 20	3.48 66	4.35 49	0.33 16	2.08 57	9.99 151	3.03 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 66

3w_stereo	2.49 46	0.84 36	5.43 102	2.46 25	0.46 37	5.44 134	6.54 351	7.07 49	3.41 46	3.30 61	4.77 64	0.28 12	4.24 123	4.24 18	1.30 46	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 76

fffft	2.58 47	0.86 40	5.15 92	3.15 54	1.32 159	4.44 69	4.17 269	8.04 66	3.29 43	3.03 55	2.20 19	1.88 49	1.45 35	10.41 161	1.80 75	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.31 216	0.10 104
1: 1. 1
AIO_test	2.59 48	0.89 47	4.07 48	3.70 98	2.35 246	5.35 129	2.39 198	8.10 67	4.33 56	1.35 12	4.60 56	4.27 87	1.35 31	7.29 66	0.71 13	0.76 423	0.07 197	0.00 1	0.09 270	0.06 44	0.03 26

Replicate-Monster	2.63 49	3.33 397	11.97 364	2.38 20	1.08 129	3.13 24	0.44 30	6.76 44	4.42 59	3.79 75	1.30 14	0.66 32	1.15 25	8.78 111	0.48 1	0.01 93	0.08 217	0.00 1	0.00 1	0.26 180	2.68 456

GIP-stereo	2.66 50	1.00 66	4.00 41	4.99 182	3.41 300	3.38 31	0.77 54	8.73 82	5.69 94	2.08 32	5.38 75	4.13 83	3.21 89	5.21 27	1.05 40	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.07 60	0.04 41

MaDis-Stereo	2.73 51	1.56 209	6.21 142	2.96 47	2.45 251	1.80 5	0.28 22	7.43 55	5.07 74	2.57 42	3.43 32	7.13 149	4.71 150	5.74 38	2.91 159	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.15 113	0.12 124

HUF	2.75 52	1.32 134	5.28 97	2.83 43	0.55 49	5.23 124	2.19 176	8.97 83	4.23 54	1.97 26	4.39 50	5.03 105	2.64 78	6.86 60	1.44 50	0.73 420	0.63 455	0.09 268	0.00 1	0.17 130	0.44 300

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 53	0.90 50	5.49 106	4.91 177	1.75 201	3.75 45	0.85 58	7.14 50	3.33 44	3.51 69	10.67 150	2.03 55	5.26 169	3.11 7	1.80 75	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.19 333	0.43 273	0.19 190

IGEV-Stereo+	2.77 53	0.92 52	4.09 50	3.14 52	4.62 363	2.57 12	0.70 48	4.34 3	2.29 17	1.76 21	0.59 8	0.77 35	3.49 100	8.65 106	0.68 9	0.03 172	0.10 244	0.00 1	0.24 362	5.77 495	10.68 531

AIO_rvc	2.81 55	1.10 88	4.88 77	3.63 92	2.59 259	5.36 130	1.85 150	8.21 71	4.37 58	1.60 17	4.74 62	4.74 100	1.16 26	10.10 153	1.13 43	0.47 378	0.04 109	0.00 1	0.04 203	0.15 113	0.12 124

SMoEStereo_RVC	2.81 55	1.07 80	5.08 87	3.86 107	0.60 59	6.39 198	1.91 158	7.82 63	3.79 49	3.87 79	3.69 37	2.78 61	2.25 63	10.60 168	1.99 91	0.00 1	0.02 68	0.03 195	0.00 1	0.25 170	0.17 170

mms	2.86 57	1.38 147	5.26 95	3.68 95	1.84 208	4.23 59	4.01 263	8.01 65	4.29 55	2.43 41	5.53 85	3.05 63	1.35 31	9.22 129	2.06 100	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.36 244	0.44 300

UniTT-Stereo	2.89 58	0.90 50	6.74 157	4.08 113	2.42 249	2.63 14	0.42 28	5.57 10	4.88 66	5.36 115	7.63 109	1.09 38	1.47 37	8.80 114	5.11 254	0.03 172	0.07 197	0.00 1	0.01 130	0.48 291	0.11 117

1w_stereo	2.90 59	0.72 11	3.59 18	3.30 63	2.15 233	4.37 64	6.74 360	6.40 36	5.23 83	2.83 50	7.30 102	0.25 8	4.36 125	8.30 91	2.44 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

ours_stereo	2.91 60	1.34 137	5.14 90	3.67 93	1.49 178	3.87 47	2.80 221	8.10 67	6.28 105	2.15 35	5.66 87	3.98 79	1.84 50	9.38 134	1.77 74	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.00 1	0.32 226	0.34 268

AIO-Stereo	2.91 60	1.19 103	5.14 90	4.15 118	0.79 97	4.67 78	1.76 139	9.59 93	5.19 80	2.66 47	4.76 63	5.40 118	0.78 17	10.30 157	1.23 45	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.36 410	0.09 78	0.15 157

EGLCR-Stereo	2.92 62	1.06 75	5.28 97	3.38 69	0.55 49	4.59 74	0.66 44	10.43 113	4.81 65	3.30 61	3.23 28	7.93 162	1.71 45	9.22 129	1.62 64	0.05 206	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.23 160	0.16 162

IGEV++	2.98 63	1.27 119	5.17 93	5.41 232	0.47 38	4.63 76	1.71 130	9.97 103	4.75 63	2.58 43	6.27 91	4.35 89	4.44 132	4.98 25	3.05 172	0.00 1	0.07 197	0.00 1	0.08 257	0.24 166	0.18 178

IGEV-RUCA	3.00 64	1.12 93	4.51 64	4.78 166	2.30 241	6.18 188	1.80 144	7.24 53	4.79 64	2.63 46	4.91 68	4.06 80	2.44 72	9.70 142	1.50 52	0.14 259	0.26 380	0.21 355	0.29 384	0.74 370	0.35 273

zero-FE	3.01 65	1.06 75	4.57 66	4.18 122	4.04 331	3.24 26	1.51 101	6.17 28	1.87 13	1.00 5	2.52 20	1.72 44	4.92 158	6.19 46	2.77 151	0.27 324	0.10 244	0.00 1	0.05 226	13.94 533	0.09 96

MSCF	3.01 65	1.87 290	5.23 94	3.98 111	0.70 73	5.42 133	1.48 95	8.59 77	4.59 61	5.05 111	6.40 92	1.76 46	7.07 224	5.69 36	1.36 47	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.63 445	0.16 120	0.24 225

Selective-IGEV	3.06 67	1.11 90	4.98 81	3.56 83	1.66 191	4.73 82	2.14 175	10.73 122	4.56 60	2.93 51	4.60 56	5.54 120	1.77 48	10.82 182	1.69 68	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.14 303	0.06 44	0.13 137

RSM++	3.08 68	1.04 73	5.27 96	4.25 132	0.50 43	5.04 116	2.63 212	10.11 104	4.34 57	3.16 58	4.66 60	6.73 139	1.87 51	9.96 149	1.69 68	0.00 1	0.00 1	0.01 160	0.18 320	0.14 105	0.10 104

RSM	3.10 69	0.98 61	4.86 76	4.17 119	1.08 129	4.76 90	1.83 147	10.14 105	4.21 53	3.38 65	4.34 48	7.82 159	1.75 47	10.69 172	1.64 67	0.00 1	0.03 97	0.00 1	0.18 320	0.13 100	0.07 76

FlowAnything_test	3.13 70	1.42 154	6.59 150	8.69 395	1.35 166	8.70 247	2.51 205	7.60 58	3.03 36	4.10 85	2.67 22	3.52 72	0.75 15	5.86 42	4.48 234	0.06 223	0.03 97	0.15 326	0.66 447	0.16 120	0.18 178

AEACV	3.17 71	1.11 90	5.39 101	4.55 150	5.35 405	4.29 62	1.60 109	6.21 29	5.43 88	3.08 57	7.85 112	4.23 85	6.55 211	5.51 30	1.56 56	0.00 1	0.09 228	0.03 195	0.32 399	0.20 141	0.12 124

GASTEREO	3.18 72	1.99 311	5.13 89	4.28 135	0.70 73	5.59 145	1.49 99	8.66 80	4.94 68	5.17 114	6.84 97	1.58 43	7.14 225	7.72 78	1.38 48	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.64 446	0.08 72	0.23 218

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 72	6.90 467	3.85 31	10.48 448	1.59 186	4.71 81	0.47 33	8.39 75	2.76 26	2.34 39	3.12 27	0.74 33	7.20 228	9.02 126	1.62 64	0.00 1	0.14 301	0.00 1	0.19 333	0.02 3	0.03 26

SCV	3.20 74	1.40 149	5.96 126	4.71 160	0.71 77	4.21 58	1.70 118	10.94 123	6.06 100	1.85 24	4.80 66	6.16 127	2.74 81	9.82 144	1.74 72	0.05 206	0.09 228	0.00 1	0.24 362	0.50 306	0.30 252

tt45	3.20 74	0.95 56	4.36 60	3.73 100	1.86 212	8.19 242	2.05 173	9.12 88	3.36 45	5.60 118	4.42 51	4.61 98	2.39 68	11.00 188	1.96 86	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.01 130	0.32 226	0.10 104

MoCha-V2	3.20 74	0.92 52	4.82 75	5.09 190	0.40 24	4.63 76	1.37 91	9.81 99	5.41 87	5.58 117	5.26 74	2.63 60	6.48 208	9.90 147	1.15 44	0.02 146	0.24 369	0.00 1	0.25 368	0.07 60	0.04 41

Pointernet	3.22 77	0.84 36	5.79 120	3.22 60	0.35 19	5.27 127	0.37 25	16.46 221	5.96 98	4.11 86	6.81 96	4.84 103	2.73 80	4.78 22	2.52 136	0.00 1	0.15 306	0.00 1	0.22 343	0.04 30	0.02 9

SCV_C0	3.23 78	1.31 131	6.44 147	3.20 57	0.82 102	4.84 96	1.61 110	10.34 111	6.85 118	2.74 49	4.91 68	6.26 129	1.81 49	11.06 192	1.50 52	0.11 248	0.06 173	0.00 1	0.23 352	0.33 233	0.11 117

MGS-Stereo	3.26 79	1.29 125	6.73 155	3.30 63	0.47 38	4.89 99	1.55 105	6.15 27	8.88 159	4.31 90	10.15 140	5.48 119	1.27 29	8.09 88	1.97 88	0.04 187	0.01 24	0.02 178	0.00 1	0.57 329	0.04 41

rrr	3.26 79	1.57 213	7.72 206	3.36 67	0.60 59	4.93 102	1.59 108	10.72 121	5.11 78	3.79 75	4.58 54	4.53 95	4.00 115	10.13 154	2.09 104	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.22 343	0.12 95	0.18 178

CroCo-Stereo	3.27 81	1.90 293	7.18 178	8.50 394	1.11 131	0.96 2	0.97 66	10.18 106	8.20 148	3.59 70	4.69 61	8.02 166	4.53 140	2.75 5	2.34 123	0.01 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 216	0.11 117
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
fffy	3.28 82	1.20 104	5.94 125	3.67 93	0.85 105	4.84 96	1.75 135	10.18 106	6.44 108	2.60 44	6.15 89	6.33 132	3.16 88	10.08 152	1.62 64	0.00 1	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.30 204	0.33 264

IGEVStereo-DCA	3.31 83	1.57 213	6.20 137	3.36 67	0.60 59	4.93 102	1.70 118	13.26 158	5.04 69	3.79 75	4.58 54	4.53 95	4.00 115	10.13 154	2.09 104	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.18 320	0.12 95	0.14 142

test_xeample3	3.34 84	1.54 197	7.67 203	3.33 66	0.68 67	5.74 163	1.63 112	12.05 131	3.88 52	6.71 123	3.81 41	3.17 65	3.34 96	10.59 167	2.07 101	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.27 377	0.13 100	0.16 162

GLC_STEREO	3.40 85	1.06 75	3.44 14	6.52 308	0.20 3	4.76 90	1.66 114	8.97 83	6.59 111	5.39 116	9.04 121	5.23 112	2.03 54	9.76 143	2.77 151	0.01 93	0.03 97	0.21 355	0.00 1	0.23 160	0.06 66

999	3.44 86	0.92 52	4.78 72	4.69 159	2.34 245	7.58 232	2.20 177	9.81 99	6.11 102	2.96 52	4.79 65	5.07 106	2.27 64	12.10 251	2.76 150	0.03 172	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.29 198	0.10 104

ff7	3.48 87	1.76 271	6.20 137	3.45 73	1.13 135	5.02 110	1.70 118	13.26 158	5.04 69	4.66 102	5.47 81	3.49 68	4.70 146	11.14 197	2.01 93	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 320	0.30 204	0.14 142

ffff	3.48 87	1.76 271	6.20 137	3.45 73	1.13 135	5.02 110	1.70 118	13.26 158	5.04 69	4.66 102	5.47 81	3.49 68	4.70 146	11.14 197	2.01 93	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 320	0.30 204	0.14 142

11t	3.48 87	1.76 271	6.20 137	3.45 73	1.13 135	5.02 110	1.70 118	13.26 158	5.04 69	4.66 102	5.47 81	3.49 68	4.70 146	11.14 197	2.01 93	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 320	0.30 204	0.14 142

ccc-4	3.48 87	1.76 271	6.20 137	3.45 73	1.13 135	5.02 110	1.70 118	13.26 158	5.04 69	4.66 102	5.47 81	3.49 68	4.70 146	11.14 197	2.01 93	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 320	0.30 204	0.14 142

anonymousdsp	3.51 91	1.75 267	5.66 116	3.49 77	1.13 135	5.04 116	1.74 132	13.69 169	5.07 74	4.83 107	5.42 78	4.25 86	4.44 132	11.14 197	1.98 89	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 320	0.31 216	0.13 137

castereo++	3.52 92	1.28 121	3.96 38	3.76 104	2.61 260	16.87 399	1.95 165	7.57 56	8.51 154	2.26 37	4.54 53	5.10 107	2.04 56	8.75 110	0.74 14	0.00 1	0.15 306	0.00 1	0.35 406	0.05 39	0.02 9

IGEV-Stereo	3.52 92	1.75 267	5.67 117	3.49 77	1.12 133	5.04 116	1.73 131	13.70 170	5.07 74	4.83 107	5.42 78	4.27 87	4.43 131	11.15 202	1.98 89	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 320	0.31 216	0.12 124
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	3.58 94	1.05 74	3.35 11	2.17 3	0.59 56	5.61 146	0.40 26	10.50 114	13.34 213	6.93 130	10.44 147	5.29 116	3.47 99	5.82 40	2.62 141	0.01 93	0.01 24	0.02 178	0.01 130	0.04 30	0.01 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LoS	3.59 95	1.07 80	3.81 29	2.80 39	0.52 47	4.98 106	1.18 78	10.35 112	12.97 203	4.54 97	10.75 153	3.89 78	3.27 92	8.78 111	2.63 143	0.03 172	0.03 97	0.09 268	0.00 1	0.12 95	0.04 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	3.61 96	1.91 296	6.17 136	3.31 65	0.67 66	5.51 136	6.46 347	12.60 146	6.23 103	3.18 59	4.80 66	3.64 74	3.57 102	11.15 202	2.11 108	0.02 146	0.21 342	0.01 160	0.01 130	0.41 268	0.14 142

trnet	3.62 97	0.95 56	3.30 9	2.21 6	0.56 51	5.67 159	0.42 28	10.62 120	13.30 211	6.89 128	10.45 148	5.78 122	3.69 108	5.80 39	2.61 139	0.00 1	0.02 68	0.03 195	0.01 130	0.04 30	0.02 9

U	3.65 98	0.64 2	5.91 123	3.91 108	11.89 517	11.50 292	0.20 18	7.66 59	5.38 86	1.79 22	2.55 21	0.76 34	1.61 39	2.34 2	0.70 11	0.00 1	0.04 109	10.60 531	5.47 519	0.04 30	0.02 9

water-stereo	3.66 99	0.84 36	4.79 74	3.60 89	0.79 97	5.03 115	0.89 61	12.93 150	5.45 90	5.82 119	14.74 188	6.51 137	4.76 154	3.37 10	3.26 184	0.03 172	0.13 286	0.09 268	0.04 203	0.06 44	0.07 76

Occ-G	3.68 100	1.07 80	4.68 68	3.11 51	1.26 151	3.63 42	6.75 361	7.88 64	4.90 67	4.37 94	8.36 113	9.68 190	4.39 128	9.65 140	3.23 183	0.00 1	0.11 261	0.00 1	0.19 333	0.19 137	0.07 76

DA2	3.70 101	0.83 32	4.78 72	5.07 188	0.70 73	16.50 395	1.94 163	9.42 89	7.22 131	4.02 83	6.78 94	5.96 125	4.49 137	4.16 16	1.54 55	0.05 206	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.26 234

rvit_stereo_0081_aga	3.72 102	2.39 356	8.60 253	5.27 219	2.99 287	5.02 110	1.94 163	8.12 69	6.24 104	6.74 124	6.85 99	5.85 123	3.28 93	7.31 67	3.04 170	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 335	0.22 210

GCAP-Stereo	3.72 102	1.60 221	7.39 192	4.24 127	0.37 20	5.78 165	1.12 74	12.28 134	6.53 110	8.35 143	9.69 130	6.62 138	3.57 102	4.58 21	1.91 81	0.00 1	0.07 197	0.05 222	0.00 1	0.25 170	0.04 41

LoS_RVC	3.72 102	2.57 367	3.90 35	4.27 134	7.61 472	5.39 132	2.90 225	7.29 54	3.84 50	3.67 72	10.20 141	3.66 75	4.48 136	6.19 46	2.14 111	0.01 93	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.06 44	6.15 497

HART	3.80 105	1.52 190	5.45 103	4.85 172	0.51 44	4.41 68	0.76 52	12.59 145	5.08 77	5.95 120	12.76 173	6.87 143	1.72 46	10.71 174	1.84 78	0.00 1	0.13 286	0.10 287	0.00 1	0.45 278	0.26 234

GGEV	3.81 106	0.81 24	4.91 80	4.91 177	0.75 92	19.58 424	1.92 161	9.50 91	5.78 95	4.64 101	6.84 97	4.64 99	5.00 161	4.93 24	1.57 58	0.03 172	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.21 202

CES	3.85 107	1.14 95	2.91 4	3.05 50	11.37 512	5.37 131	1.02 70	9.52 92	8.82 157	3.50 68	9.21 126	1.78 47	0.90 21	6.53 50	2.37 125	0.02 146	0.04 109	0.01 160	0.00 1	1.62 418	7.74 518

WCG-NET	3.86 108	0.96 59	5.80 121	2.92 45	0.28 11	4.48 70	1.80 144	7.23 52	15.03 227	8.77 151	9.58 129	6.94 147	4.20 121	6.92 61	2.05 98	0.00 1	0.08 217	0.00 1	0.00 1	0.14 105	0.08 91

CASnet	3.91 109	1.03 72	4.68 68	4.98 180	0.27 9	4.99 108	2.95 226	11.02 125	11.02 178	10.61 170	11.76 163	4.15 84	1.65 42	5.85 41	1.91 81	0.50 384	0.00 1	0.59 416	0.12 292	0.13 100	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	3.91 109	1.52 190	6.96 172	3.43 72	3.47 306	8.07 239	1.75 135	8.59 77	4.60 62	12.85 206	9.85 132	7.14 150	1.93 52	5.51 30	1.93 83	0.01 93	0.10 244	0.00 1	0.31 395	0.04 30	0.04 41

rvit_stereo_0081	3.93 111	1.78 280	8.60 253	6.26 293	1.73 198	3.48 34	2.36 191	7.71 61	15.81 242	4.41 95	5.39 76	5.14 109	3.94 112	7.95 82	3.57 190	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.01 130	0.39 260	0.10 104

rvit_stereo_0082	3.93 111	1.78 280	8.60 253	6.26 293	1.73 198	3.48 34	2.36 191	7.71 61	15.81 242	4.41 95	5.39 76	5.14 109	3.94 112	7.95 82	3.57 190	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.01 130	0.39 260	0.10 104

castereo	3.96 113	1.45 166	4.33 58	3.73 100	1.04 122	6.35 196	7.23 376	9.95 102	15.86 245	3.01 54	7.69 110	3.59 73	7.43 231	5.17 26	1.88 79	0.03 172	0.13 286	0.00 1	0.26 372	0.07 60	0.03 26

rvit_stereo_0080	3.98 114	2.11 334	7.62 200	3.68 95	1.90 219	4.16 52	7.60 382	9.69 95	8.13 145	5.08 112	7.39 105	6.27 130	4.44 132	6.73 58	3.92 212	0.20 287	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.55 322	0.12 124

whm_eth	3.98 114	2.11 334	7.62 200	3.68 95	1.90 219	4.16 52	7.60 382	9.69 95	8.13 145	5.08 112	7.39 105	6.27 130	4.44 132	6.73 58	3.92 212	0.20 287	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.55 322	0.12 124

MC-Stereo	3.99 116	0.95 56	4.70 71	5.09 190	0.44 36	3.77 46	1.79 142	9.86 101	7.05 130	6.34 122	13.35 179	6.83 142	6.34 205	10.80 180	1.75 73	0.00 1	0.11 261	0.06 236	0.24 362	0.12 95	0.14 142

CroCo-Stereo Lap2	4.01 117	2.03 326	8.14 229	9.82 428	6.03 430	1.11 3	0.79 55	9.71 97	7.98 141	3.26 60	4.99 70	9.08 181	5.80 186	6.08 43	4.39 231	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.71 360	0.30 252

depthmonostereo	4.02 118	1.64 238	5.29 99	4.40 140	1.19 144	8.04 238	1.16 77	15.24 194	12.52 194	4.62 99	7.49 108	4.11 82	4.80 156	6.61 53	2.71 147	0.04 187	0.21 342	0.11 301	0.07 253	0.07 60	0.02 9

MM-Stereo_test2	4.03 119	1.20 104	7.42 193	5.18 208	0.76 93	7.24 222	2.26 186	14.57 181	8.19 147	6.89 128	5.13 73	4.85 104	3.80 109	10.49 164	1.96 86	0.00 1	0.12 273	0.00 1	0.09 270	0.33 233	0.08 91

CAS++	4.07 120	1.67 245	6.02 130	4.17 119	1.02 120	4.26 61	1.68 115	19.10 267	10.01 170	9.18 154	9.17 124	1.98 52	1.41 34	9.54 137	1.73 71	0.02 146	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.32 226	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 121	1.67 245	9.97 324	4.86 173	2.97 286	3.27 27	1.41 92	8.20 70	5.51 91	3.37 64	16.69 207	3.03 62	2.71 79	14.44 331	3.91 211	0.14 259	0.00 1	0.03 195	0.01 130	0.69 355	0.14 142

DilatedVolume-Stereo	4.23 122	1.38 147	5.58 114	3.85 106	1.58 184	10.80 279	1.02 70	11.59 126	5.65 92	11.75 179	9.98 133	4.54 97	3.29 94	9.83 145	3.01 166	0.05 206	0.18 323	0.08 257	0.23 352	0.08 72	0.06 66

MIF-Stereo (partial)	4.33 123	1.23 110	7.27 184	5.04 184	5.31 403	3.47 33	0.95 65	9.06 86	7.41 135	4.15 89	15.76 197	5.38 117	5.22 166	11.56 221	4.21 225	0.04 187	0.02 68	0.05 222	0.03 182	0.34 239	0.12 124

MyStereo07	4.38 124	1.92 300	5.06 86	6.09 282	4.31 349	6.54 204	9.96 418	15.35 198	5.15 79	4.34 92	5.65 86	3.15 64	5.77 185	11.33 210	1.81 77	0.06 223	0.10 244	0.03 195	0.04 203	0.63 344	0.30 252

XX-TBD	4.45 125	10.67 493	3.01 6	10.28 445	0.57 53	5.84 170	0.07 3	7.57 56	12.24 192	11.43 178	14.74 188	4.07 81	1.66 43	4.51 20	2.05 98	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.26 180	0.01 1

rvit_stereo_0083	4.53 126	1.94 304	9.94 322	7.12 346	1.67 192	4.98 106	2.80 221	8.25 72	18.22 274	4.76 106	7.78 111	6.41 134	4.87 157	7.54 75	3.74 200	0.11 248	0.04 109	0.00 1	0.01 130	0.24 166	0.16 162

Reg-Stereo(zero)	4.54 127	0.68 9	4.39 61	3.20 57	1.30 153	3.29 29	0.89 61	16.64 224	12.89 202	10.01 162	10.70 152	10.29 195	4.51 139	8.83 115	2.63 143	0.01 93	0.14 301	0.00 1	0.13 297	0.03 22	0.17 170

GCAP-BAT	4.57 128	2.24 349	7.50 195	3.14 52	4.24 340	5.93 177	1.88 153	9.03 85	5.80 96	13.03 213	12.47 171	8.46 172	2.89 84	11.02 189	2.94 161	0.00 1	0.12 273	0.01 160	0.28 380	0.05 39	0.28 243

WCG-NET（raft）	4.57 128	1.16 98	6.01 129	2.95 46	0.19 2	5.09 120	2.01 168	10.28 109	15.34 233	8.64 149	11.43 160	9.63 189	5.06 163	10.96 187	2.19 114	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.01 130	0.14 105	0.12 124

CREStereo++_RVC	4.61 130	0.99 65	3.70 23	4.08 113	2.01 227	3.94 49	0.10 6	9.10 87	16.94 253	8.65 150	16.77 209	4.46 90	2.18 60	5.72 37	3.12 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 538	0.02 3	0.01 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
iRaftStereo_RVC	4.68 131	1.51 188	6.89 168	4.91 177	0.72 86	5.26 126	0.46 32	17.60 236	10.47 173	9.53 158	15.13 192	5.75 121	3.24 91	8.93 119	2.22 117	0.00 1	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.46 282	0.41 290

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 132	2.56 366	8.72 258	4.26 133	3.52 309	9.22 255	1.48 95	13.54 165	18.88 281	7.47 138	7.08 101	2.04 56	2.24 62	9.66 141	2.27 120	0.05 206	0.02 68	0.07 247	0.00 1	0.53 316	0.21 202

TANstereo	4.70 133	1.08 83	4.01 42	3.53 82	0.47 38	14.26 341	0.15 12	8.67 81	12.54 195	12.50 190	18.43 226	5.20 111	4.54 142	5.68 35	2.07 101	0.00 1	0.13 286	0.00 1	0.01 130	0.02 3	0.63 337

rvit_stereo_ft	4.73 134	2.68 372	9.30 291	11.34 470	2.74 270	4.18 56	8.45 392	9.77 98	9.90 169	4.04 84	6.26 90	6.73 139	4.72 151	8.99 122	5.03 252	0.01 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 191	0.09 96

MSKI-zero shot	4.76 135	1.56 209	5.98 127	5.14 201	1.13 135	6.55 206	1.55 105	12.76 148	8.06 143	10.44 168	11.50 161	13.47 255	2.38 66	12.07 249	1.90 80	0.01 93	0.20 335	0.02 178	0.29 384	0.14 105	0.14 142

MM-Stereo_test1	5.04 136	1.17 101	6.08 132	5.38 228	0.80 100	4.99 108	7.07 369	13.43 164	12.00 189	12.94 209	10.20 141	5.92 124	6.69 213	11.26 208	2.19 114	0.01 93	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.42 271	0.07 76

sCroCo_RVC	5.06 137	3.29 395	16.45 430	10.72 452	6.64 446	5.83 168	2.74 216	9.67 94	8.06 143	3.66 71	9.20 125	4.81 102	4.95 159	8.12 89	4.64 237	0.64 410	0.50 439	0.06 236	0.03 182	0.70 358	0.42 293

RAFT-Stereo-weight	5.07 138	0.93 55	5.57 112	4.24 127	0.72 86	6.05 186	1.63 112	17.77 240	17.16 254	10.99 175	10.22 143	12.06 226	1.67 44	9.25 131	2.69 145	0.06 223	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.15 113	0.12 124

tg	5.09 139	1.48 174	6.73 155	4.83 168	1.23 149	7.57 231	0.49 34	18.35 252	11.87 185	9.28 156	14.61 185	7.15 151	4.12 118	10.58 165	2.74 148	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.45 278	0.36 276

model_zeroshot	5.12 140	1.53 193	9.70 314	5.33 224	1.54 183	8.71 248	2.23 183	15.60 205	8.29 150	13.74 225	10.02 138	10.57 198	2.97 86	8.47 96	2.61 139	0.02 146	0.18 323	0.14 320	0.25 368	0.06 44	0.34 268

AE-Stereo	5.15 141	1.56 209	7.99 221	8.70 396	2.18 234	9.12 254	3.02 229	11.78 128	13.30 211	4.34 92	12.84 174	10.83 201	4.53 140	8.71 108	2.82 154	0.04 187	0.44 423	0.05 222	0.33 403	0.20 141	0.17 170

4D-IteraStereo	5.15 141	1.47 169	7.98 219	4.89 176	4.69 366	6.25 190	1.85 150	13.23 157	16.30 246	14.18 231	11.26 157	8.33 169	1.61 39	8.07 85	2.42 126	0.00 1	0.05 140	0.08 257	0.01 130	0.19 137	0.15 157

CAS	5.20 143	0.78 17	3.30 9	17.06 511	7.59 471	8.07 239	6.31 338	9.46 90	9.09 160	4.57 98	10.67 150	1.91 51	1.22 28	4.18 17	2.16 112	10.33 530	0.02 68	0.00 1	0.02 162	0.44 276	6.83 506

test_1	5.20 143	1.06 75	7.72 206	4.21 125	0.59 56	6.69 208	3.03 230	12.98 153	17.51 263	12.35 188	8.66 116	13.20 246	4.12 118	9.00 124	2.11 108	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.32 399	0.25 170	0.18 178

test-3	5.21 145	1.06 75	7.71 205	4.19 123	0.59 56	6.72 211	3.01 228	12.96 151	17.49 262	12.53 198	8.65 114	13.20 246	4.14 120	9.00 124	2.11 108	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.32 399	0.25 170	0.18 178

EAI-Stereo	5.21 145	1.74 258	8.46 245	5.69 245	1.37 169	5.67 159	3.52 248	18.77 261	5.65 92	9.75 159	16.08 201	6.36 133	3.57 102	11.73 233	3.64 195	0.01 93	0.33 401	0.03 195	1.06 470	0.21 145	0.65 345

tt1	5.27 147	1.99 311	5.11 88	6.02 278	0.26 4	10.59 274	4.22 273	18.45 254	16.31 247	6.75 125	8.95 120	4.75 101	9.15 265	10.82 182	1.61 62	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 203	0.26 180	0.14 142

ACVNet-DCA	5.28 148	2.00 313	4.99 82	5.89 261	0.26 4	10.85 281	5.38 302	20.20 279	11.88 186	6.95 131	10.01 134	4.49 92	9.78 281	10.79 177	1.59 59	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 203	0.25 170	0.20 195

IGEV_Zeroshot_test	5.28 148	2.03 326	14.26 404	6.09 282	1.33 161	4.32 63	1.03 73	14.46 178	6.50 109	13.33 222	11.89 164	11.01 203	3.45 97	10.71 174	3.64 195	0.03 172	0.22 352	0.15 326	0.26 372	0.80 374	0.20 195

RCA-Stereo	5.32 150	1.08 83	5.91 123	4.29 138	0.51 44	5.65 149	4.12 267	16.97 228	18.67 279	8.27 142	14.16 182	8.86 176	8.90 260	6.45 48	2.18 113	0.00 1	0.07 197	0.10 287	0.00 1	0.10 89	0.07 76

gcap-zeroshot	5.34 151	1.50 184	10.42 335	4.65 157	1.22 147	9.78 259	1.70 118	10.29 110	6.36 107	15.08 251	9.84 131	17.96 329	5.21 165	9.43 135	1.99 91	0.10 244	0.36 406	0.06 236	0.29 384	0.05 39	0.43 296

cc1	5.34 151	2.00 313	4.99 82	5.89 261	0.26 4	10.85 281	5.38 302	17.85 244	15.48 235	6.95 131	10.01 134	4.49 92	9.78 281	10.79 177	1.59 59	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 203	0.30 204	0.13 137

PMTNet	5.36 153	0.97 60	3.42 12	1.97 1	1.30 153	8.96 249	0.69 47	12.33 135	12.16 191	8.50 146	11.35 158	6.09 126	4.50 138	9.34 133	2.70 146	22.71 546	0.01 24	0.04 215	0.02 162	0.06 44	0.01 1

cross-raft	5.37 154	1.23 110	6.66 153	5.91 266	1.25 150	6.00 179	1.48 95	15.82 211	7.70 138	12.95 210	20.80 265	11.63 212	4.42 129	8.59 100	2.23 118	0.01 93	0.21 342	0.00 1	0.22 343	0.21 145	0.10 104

xyz-stereo-finetune	5.39 155	1.47 169	5.53 110	2.65 34	0.30 12	11.94 299	3.28 235	12.96 151	21.28 306	8.14 140	12.32 169	6.19 128	3.62 107	11.80 237	5.98 275	0.01 93	0.02 68	0.00 1	0.02 162	0.16 120	0.04 41

HH	5.47 156	2.08 331	9.00 273	4.88 174	1.07 127	4.93 102	3.60 255	16.68 225	6.83 116	8.39 144	12.14 166	15.05 276	9.06 263	12.68 278	1.93 83	0.02 146	0.17 317	0.18 339	0.00 1	0.28 191	0.48 311

HanStereo	5.47 156	2.08 331	9.00 273	4.88 174	1.07 127	4.93 102	3.60 255	16.68 225	6.83 116	8.39 144	12.14 166	15.05 276	9.06 263	12.68 278	1.93 83	0.02 146	0.17 317	0.18 339	0.00 1	0.28 191	0.48 311

test_4	5.47 156	0.98 61	5.56 111	6.55 312	0.62 62	5.53 138	1.88 153	11.68 127	6.00 99	12.60 201	30.86 389	7.48 158	3.87 110	12.25 259	2.97 163	0.00 1	0.07 197	0.03 195	0.14 303	0.34 239	0.04 41

HUI-Stereo	5.48 159	1.74 258	9.01 275	5.08 189	0.42 31	5.65 149	2.77 218	12.55 144	7.03 129	12.54 200	18.10 220	13.07 244	6.71 214	9.92 148	3.74 200	0.61 404	0.08 217	0.09 268	0.00 1	0.22 148	0.23 218

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 159	1.66 244	7.56 197	3.49 77	0.40 24	2.75 15	0.67 45	16.07 216	14.76 225	12.27 185	18.67 231	11.95 221	8.08 246	7.84 79	2.89 156	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.37 251	0.04 41

ROB_FTStereo	5.49 161	1.74 258	8.96 270	5.09 190	0.42 31	5.65 149	1.68 115	12.53 143	7.00 122	12.53 198	18.00 217	13.02 240	6.74 216	11.51 218	3.81 206	0.60 400	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 148	0.22 210

PSM-adaLoss	5.50 162	1.74 258	9.03 279	5.09 190	0.42 31	5.66 154	1.98 167	12.50 138	7.01 127	12.52 192	18.13 223	12.96 236	6.77 220	11.11 195	3.83 207	0.72 416	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 148	0.22 210

ROB_FTStereo_v2	5.53 163	1.74 258	8.97 272	5.09 190	0.42 31	5.64 148	2.02 169	12.50 138	7.00 122	12.51 191	18.10 220	12.99 237	6.72 215	11.50 217	4.04 223	0.70 412	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 148	0.23 218

CRE-IMP	5.53 163	1.63 237	9.62 304	5.65 241	0.48 42	7.02 219	1.70 118	11.84 129	8.33 151	12.99 212	16.02 200	11.08 205	6.23 197	12.06 247	5.06 253	0.28 326	0.07 197	0.09 268	0.00 1	0.24 166	0.21 202

RAFT-IKP	5.53 163	1.74 258	8.95 267	5.09 190	0.41 26	5.45 135	2.08 174	12.52 140	7.00 122	12.52 192	18.13 223	12.93 235	6.79 221	11.59 225	3.99 218	0.80 430	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 148	0.22 210

LL-Strereo2	5.54 166	2.17 341	9.12 284	5.65 241	2.54 257	6.48 200	2.27 187	15.08 189	7.79 140	10.99 175	10.26 144	15.94 289	3.50 101	13.25 304	3.63 194	0.00 1	0.13 286	1.34 468	0.10 279	0.30 204	0.19 190

iGMRVC	5.54 166	1.74 258	9.01 275	5.09 190	0.42 31	5.66 154	1.81 146	12.61 147	7.02 128	12.52 192	18.11 222	13.02 240	6.64 212	11.57 222	4.16 224	0.82 432	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 148	0.21 202

Gwc-CoAtRS	5.54 166	1.22 107	8.40 239	4.28 135	1.36 168	6.93 217	1.31 87	15.48 200	15.03 227	12.62 202	13.32 178	12.74 233	5.71 182	8.61 101	2.98 165	0.01 93	0.22 352	0.00 1	0.29 384	0.28 191	0.07 76

test_3	5.55 169	1.02 69	8.07 226	6.18 288	0.54 48	9.00 250	3.28 235	13.55 166	18.66 278	11.97 182	8.89 119	13.98 260	4.05 117	8.96 121	2.10 107	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.31 395	0.26 180	0.18 178

CFNet-RSSM	5.55 169	1.08 83	8.60 253	4.30 139	1.21 146	6.42 199	1.25 83	16.12 217	17.84 267	13.12 214	11.14 156	11.84 217	5.52 172	9.14 128	2.35 124	0.01 93	0.20 335	0.00 1	0.36 410	0.34 239	0.07 76

Patchmatch Stereo++	5.56 171	1.74 258	9.01 275	5.09 190	0.41 26	5.66 154	2.40 199	12.52 140	7.00 122	12.52 192	18.08 218	13.02 240	6.74 216	11.59 225	4.01 220	0.78 425	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 148	0.22 210
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	5.56 171	1.74 258	9.01 275	5.09 190	0.41 26	5.66 154	2.40 199	12.52 140	7.00 122	12.52 192	18.08 218	13.02 240	6.74 216	11.59 225	4.01 220	0.78 425	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 148	0.22 210

raftrobust	5.56 171	1.42 154	6.00 128	7.04 340	5.11 388	4.90 101	1.88 153	17.13 231	13.72 215	11.87 180	11.58 162	7.82 159	9.21 266	10.28 156	2.92 160	0.02 146	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.22 148	0.11 117

1test111	5.59 174	2.00 313	4.99 82	5.89 261	0.26 4	10.85 281	5.38 302	20.20 279	11.88 186	6.95 131	10.01 134	4.49 92	9.78 281	11.09 193	7.45 299	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 203	0.25 170	0.20 195

xyz-stereo-finetune2	5.60 175	1.64 238	5.87 122	2.44 22	0.32 13	15.39 365	1.90 157	10.59 119	5.28 84	10.58 169	17.82 215	7.37 157	8.93 261	14.86 339	8.46 328	0.01 93	0.02 68	0.08 257	0.14 303	0.23 160	0.04 41

test-1	5.62 176	1.53 193	14.78 414	7.44 359	1.11 131	7.99 237	1.19 79	13.03 155	12.04 190	9.39 157	15.23 194	11.15 208	5.56 174	7.06 63	3.57 190	0.07 234	0.50 439	0.00 1	0.10 279	0.16 120	0.47 307

DeepStereo_RVC	5.65 177	1.65 240	9.06 281	5.21 214	0.56 51	5.55 143	1.84 149	12.16 133	7.22 131	13.94 227	14.96 190	12.58 229	10.27 290	11.25 207	5.81 273	0.39 358	0.10 244	0.11 301	0.00 1	0.18 133	0.22 210

MM-Stereo_test3	5.71 178	1.22 107	5.59 115	5.84 259	5.43 409	4.74 87	6.54 351	19.30 269	23.72 338	8.53 147	11.36 159	7.15 151	2.84 83	8.62 102	2.51 135	0.05 206	0.07 197	0.00 1	0.00 1	0.45 278	0.17 170

EKT-Stereo	5.73 179	1.42 154	7.85 211	7.16 348	5.35 405	5.22 123	4.41 277	18.13 251	14.05 217	8.77 151	12.85 175	9.55 188	4.26 124	11.19 204	2.45 132	0.45 372	0.23 358	0.07 247	0.10 279	0.16 120	0.87 377

NRIStereo	5.73 179	1.67 245	8.42 241	5.72 251	0.41 26	6.71 210	2.60 210	14.73 185	10.71 177	12.39 189	15.07 191	11.58 211	6.23 197	12.06 247	4.78 241	0.61 404	0.17 317	0.11 301	0.00 1	0.28 191	0.27 239

rvit_0105_6	5.74 181	2.76 373	14.29 405	9.83 430	1.73 198	5.18 122	5.24 297	10.21 108	20.31 292	6.26 121	6.78 94	10.10 194	6.43 207	11.20 206	3.33 186	0.18 275	0.29 389	0.00 1	0.00 1	0.51 310	0.14 142

RAFT-Test	5.75 182	1.32 134	6.77 162	4.07 112	1.71 196	9.95 261	1.56 107	15.78 210	8.34 153	12.73 205	23.83 303	11.80 215	4.69 145	8.99 122	2.57 138	0.01 93	0.29 389	0.00 1	0.38 416	0.16 120	0.07 76

Selective-RAFT	5.78 183	0.83 32	10.24 331	6.70 323	0.72 86	15.49 370	1.13 76	13.82 176	15.41 234	6.97 135	6.97 100	11.63 212	8.27 249	12.32 261	4.73 239	0.10 244	0.01 24	0.00 1	0.26 372	0.07 60	0.03 26

11t1	5.86 184	1.10 88	7.74 208	5.18 208	1.44 171	13.82 332	2.36 191	14.92 188	7.26 133	12.98 211	11.10 155	11.24 209	9.30 268	11.59 225	6.54 284	0.10 244	0.16 315	0.00 1	0.01 130	0.18 133	0.23 218

s12784h	5.87 185	0.88 43	4.11 52	3.01 49	0.51 44	18.49 417	0.98 68	18.89 263	17.60 264	12.52 192	12.46 170	7.87 161	5.01 162	11.05 191	3.13 177	0.73 420	0.01 24	0.04 215	0.00 1	0.07 60	0.01 1

H2IRNET	5.89 186	1.14 95	6.65 152	4.13 117	2.24 237	4.15 51	0.73 51	12.10 132	13.21 207	7.09 136	20.45 257	15.74 286	10.74 295	10.36 159	7.84 312	0.06 223	0.00 1	0.07 247	0.53 438	0.37 251	0.16 162

testlalala2	5.91 187	1.62 232	8.59 252	15.36 505	10.36 505	7.93 236	3.62 257	12.89 149	9.73 166	15.55 267	12.18 168	8.57 174	2.50 76	5.35 29	2.62 141	0.01 93	0.26 380	0.00 1	0.50 433	0.49 300	0.07 76

anonymousdsp2	5.93 188	1.54 197	8.34 234	4.43 145	0.38 23	9.24 256	4.11 265	21.92 307	17.36 259	12.28 187	10.08 139	10.05 192	4.42 129	11.04 190	2.54 137	0.01 93	0.02 68	0.30 386	0.18 320	0.21 145	0.18 178

GMStereo	5.94 189	3.84 414	10.86 347	5.13 200	0.71 77	7.27 223	2.66 214	12.38 136	25.14 354	12.01 184	10.66 149	5.12 108	3.46 98	11.39 213	6.16 281	0.45 372	0.02 68	0.05 222	0.31 395	0.86 379	0.25 231
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	5.95 190	2.02 323	7.09 177	7.06 341	5.10 387	6.36 197	5.44 308	13.97 177	13.25 209	9.93 161	17.45 211	10.37 197	3.89 111	11.64 230	4.24 227	0.02 146	0.46 430	0.10 287	0.00 1	0.20 141	0.31 260

GMOStereo	5.97 191	1.55 200	7.18 178	5.17 203	0.71 77	5.54 139	2.21 178	10.54 115	12.86 198	18.29 334	22.01 282	17.06 305	6.27 199	6.62 54	2.43 127	0.00 1	0.23 358	0.12 305	0.00 1	0.46 282	0.10 104

error version	5.97 191	1.55 200	7.18 178	5.17 203	0.71 77	5.54 139	2.21 178	10.54 115	12.86 198	18.29 334	22.01 282	17.06 305	6.27 199	6.62 54	2.43 127	0.00 1	0.23 358	0.12 305	0.00 1	0.46 282	0.10 104

test-v	5.97 191	1.55 200	7.18 178	5.17 203	0.71 77	5.54 139	2.21 178	10.54 115	12.86 198	18.29 334	22.01 282	17.06 305	6.27 199	6.62 54	2.43 127	0.00 1	0.23 358	0.12 305	0.00 1	0.46 282	0.10 104

test-2	5.97 191	1.55 200	7.18 178	5.17 203	0.71 77	5.54 139	2.21 178	10.54 115	12.86 198	18.29 334	22.01 282	17.06 305	6.27 199	6.62 54	2.43 127	0.00 1	0.23 358	0.12 305	0.00 1	0.46 282	0.10 104

xx1	5.99 195	2.00 313	4.99 82	5.89 261	0.26 4	10.85 281	5.38 302	17.84 242	15.48 235	6.95 131	10.01 134	16.02 292	11.15 306	10.79 177	1.59 59	0.00 1	0.05 140	0.02 178	0.05 226	0.25 170	0.20 195

rafts_anoy	6.02 196	1.67 245	6.27 143	6.53 309	4.98 378	5.30 128	2.53 206	13.77 174	21.01 300	12.70 204	16.23 203	8.56 173	5.65 180	9.09 127	5.22 258	0.04 187	0.31 394	0.09 268	0.03 182	0.25 170	0.17 170

TestStereo	6.02 196	2.55 365	7.33 191	5.57 237	1.68 195	6.05 186	1.78 140	13.73 171	16.40 250	10.87 174	23.79 302	9.00 179	5.63 179	11.26 208	3.96 215	0.09 239	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.69 355	0.01 1

Any-RAFT	6.04 198	1.16 98	4.52 65	4.47 146	1.20 145	10.46 268	1.97 166	21.84 302	15.52 237	11.21 177	19.37 238	13.34 249	4.72 151	8.65 106	2.03 97	0.01 93	0.19 330	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.08 91

iRaft-Stereo_20w	6.06 199	1.84 287	12.04 366	4.23 126	1.67 192	6.77 214	2.22 182	18.73 260	6.08 101	14.72 240	10.33 145	13.42 254	8.14 247	15.88 362	3.08 174	0.01 93	0.24 369	0.13 316	0.39 418	0.61 338	0.71 355

DCRE	6.07 200	1.75 267	8.41 240	7.20 349	3.82 318	6.48 200	4.18 272	15.52 202	10.42 172	9.24 155	22.47 292	11.71 214	5.46 171	10.62 169	3.02 168	0.02 146	0.26 380	0.05 222	0.30 391	0.15 113	0.24 225

XX-Stereo	6.14 201	1.47 169	9.11 283	11.87 477	6.76 450	3.27 27	0.93 63	15.13 191	5.43 88	8.79 153	28.46 353	13.71 258	2.22 61	11.51 218	2.07 101	0.20 287	0.24 369	0.08 257	0.29 384	1.04 390	0.13 137

AFF-stereo	6.17 202	1.61 226	7.02 174	4.08 113	0.64 63	3.53 39	0.76 52	16.00 215	13.14 205	12.86 207	25.42 318	15.67 285	7.86 240	11.12 196	3.21 182	0.02 146	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.40 265	0.08 91

knoymous	6.19 203	1.49 180	4.49 63	3.81 105	1.87 215	5.84 170	5.76 316	14.51 179	14.18 219	13.31 221	21.59 278	12.64 230	6.49 209	12.41 266	4.03 222	0.12 253	0.13 286	0.12 305	0.00 1	0.71 360	0.35 273

TRStereo	6.22 204	6.09 453	11.30 352	9.19 409	7.41 467	4.75 89	1.74 132	19.70 272	11.74 184	10.61 170	8.65 114	10.67 199	3.22 90	13.81 319	3.60 193	0.31 332	0.23 358	0.12 305	0.36 410	0.48 291	0.38 280

AnonymousM	6.33 205	11.42 501	3.06 8	3.93 109	1.49 178	4.54 71	3.29 237	11.00 124	7.70 138	16.52 291	9.38 127	9.07 180	3.97 114	7.10 64	3.01 166	0.43 368	0.07 197	22.69 540	7.67 529	0.06 44	0.21 202

AIO-test1	6.38 206	1.41 153	5.70 119	9.77 426	5.61 415	9.09 252	1.79 142	21.63 300	20.69 296	6.75 125	17.68 213	8.19 167	4.99 160	10.38 160	3.16 178	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.13 297	0.28 191	0.26 234

MyStereo06	6.40 207	1.76 271	13.15 381	6.19 289	4.40 355	7.09 220	9.95 416	16.68 225	6.98 121	12.91 208	10.76 154	17.84 326	5.71 182	9.97 150	3.39 189	0.06 223	0.10 244	0.02 178	0.04 203	0.73 365	0.29 249

DCANet-4	6.41 208	1.02 69	9.66 308	3.41 70	0.68 67	4.73 82	1.70 118	17.70 238	24.33 347	15.10 252	20.25 251	6.45 135	8.65 253	8.47 96	5.31 262	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.63 337

riskmin	6.42 209	1.29 125	6.76 161	3.95 110	2.25 238	10.49 269	2.53 206	15.11 190	17.60 264	9.77 160	12.91 176	15.25 281	12.04 331	11.58 223	5.11 254	0.14 259	0.24 369	0.13 316	0.03 182	0.61 338	0.69 350

DisPM	6.43 210	1.31 131	8.36 235	6.61 318	1.06 126	5.83 168	3.82 260	13.04 156	11.63 183	16.38 287	23.88 305	12.80 234	6.50 210	13.03 300	3.04 170	0.51 387	0.01 24	0.08 257	0.15 310	0.10 89	0.42 293

DCANet	6.46 211	1.59 217	7.28 185	3.51 81	0.68 67	4.77 94	1.75 135	15.33 196	23.62 333	15.55 267	20.73 264	7.31 155	11.56 321	8.83 115	5.26 260	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.26 180	1.11 398

RALAANet	6.49 212	2.49 363	9.69 313	7.09 342	4.98 378	6.23 189	1.68 115	19.90 276	14.26 220	15.04 250	14.56 184	12.69 232	4.38 127	12.91 290	3.07 173	0.02 146	0.07 197	0.00 1	0.10 279	0.51 310	0.15 157

Pruner-Stereo	6.59 213	1.51 188	8.71 257	6.34 297	0.85 105	5.66 154	4.15 268	13.74 172	11.02 178	18.11 329	22.09 287	15.86 288	5.80 186	11.75 235	5.15 256	0.60 400	0.02 68	0.18 339	0.10 279	0.07 60	0.16 162

sAnonymous2	6.59 213	6.21 455	19.05 452	8.91 399	5.27 399	4.58 72	6.69 357	15.56 203	11.12 181	4.86 109	8.71 117	3.81 76	7.93 241	7.38 69	2.89 156	0.09 239	0.07 197	0.05 222	0.28 380	11.25 524	7.10 511

CroCo_RVC	6.59 213	6.21 455	19.05 452	8.91 399	5.27 399	4.58 72	6.69 357	15.56 203	11.12 181	4.86 109	8.71 117	3.81 76	7.93 241	7.38 69	2.89 156	0.09 239	0.07 197	0.05 222	0.28 380	11.25 524	7.10 511

SST-Stereo	6.60 216	1.46 167	8.37 236	6.68 321	0.77 94	6.01 182	1.93 162	14.68 184	9.24 162	19.09 352	20.43 256	16.86 303	8.59 252	13.49 310	3.80 205	0.22 298	0.05 140	0.13 316	0.00 1	0.08 72	0.05 55

PSM-softLoss	6.61 217	1.60 221	9.42 297	6.48 304	0.88 108	5.65 149	2.04 171	22.64 312	8.77 155	13.95 228	22.11 289	13.01 238	5.22 166	12.73 282	6.05 276	0.49 381	0.06 173	0.27 371	0.56 440	0.16 120	0.06 66

KMStereo	6.61 217	1.60 221	9.42 297	6.48 304	0.88 108	5.65 149	2.04 171	22.64 312	8.77 155	13.95 228	22.11 289	13.01 238	5.22 166	12.73 282	6.05 276	0.49 381	0.06 173	0.27 371	0.56 440	0.16 120	0.06 66

ADStereo(finetuned)	6.68 219	1.59 217	9.70 314	3.49 77	0.68 67	4.79 95	1.75 135	15.33 196	23.64 334	15.56 269	20.68 259	7.30 154	13.85 366	8.71 108	5.17 257	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.25 170	1.05 395

PFNet+	6.68 219	1.40 149	9.60 303	5.64 240	0.85 105	5.79 167	1.74 132	13.63 167	15.30 232	17.88 322	21.38 276	14.52 267	6.07 192	12.74 284	4.89 249	0.63 408	0.20 335	0.11 301	0.30 391	0.05 39	0.91 382

rvit_0105_4	6.69 221	2.81 375	15.46 418	10.22 442	1.58 184	5.99 178	5.81 317	13.77 174	23.65 335	7.16 137	9.46 128	12.64 230	7.78 238	12.03 242	3.83 207	0.19 279	0.47 432	0.00 1	0.01 130	0.60 336	0.37 277

raft+_RVC	6.69 221	1.61 226	5.57 112	6.37 298	4.62 363	6.51 203	6.18 335	20.39 286	23.38 330	10.62 172	17.82 215	9.89 191	5.65 180	10.70 173	3.67 198	0.00 1	0.14 301	0.00 1	0.00 1	0.34 239	0.27 239

NF-Stereo	6.72 223	1.59 217	8.93 263	6.60 316	0.73 91	6.27 192	3.38 243	20.21 285	18.01 270	13.22 220	19.46 242	11.82 216	6.16 193	12.39 265	4.74 240	0.33 335	0.06 173	0.20 350	0.23 352	0.08 72	0.05 55

RE-Stereo	6.73 224	1.58 215	8.94 265	6.59 313	0.71 77	6.27 192	3.51 246	20.20 279	17.99 268	13.21 217	19.46 242	11.94 219	6.20 195	12.34 262	4.79 244	0.34 339	0.05 140	0.20 350	0.23 352	0.09 78	0.05 55

TVStereo	6.73 224	1.58 215	8.94 265	6.59 313	0.71 77	6.27 192	3.51 246	20.20 279	17.99 268	13.21 217	19.46 242	11.94 219	6.20 195	12.34 262	4.79 244	0.34 339	0.05 140	0.20 350	0.23 352	0.09 78	0.05 55

OCTAStereo	6.74 226	1.59 217	8.96 270	6.60 316	0.72 86	6.25 190	3.50 244	20.20 279	18.03 271	13.21 217	19.45 240	12.07 227	6.16 193	12.36 264	4.78 241	0.35 342	0.06 173	0.20 350	0.23 352	0.09 78	0.05 55

DIP-Stereo	6.74 226	1.93 303	10.02 329	4.28 135	1.64 190	13.54 328	1.52 102	15.16 192	6.63 112	14.30 236	26.81 336	10.90 202	5.19 164	14.78 338	7.56 303	0.00 1	0.06 173	0.05 222	0.00 1	0.17 130	0.17 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MIPNet	6.75 228	1.67 245	12.34 368	4.67 158	1.47 173	10.01 262	2.24 184	26.43 356	17.22 255	14.72 240	12.75 172	7.02 148	9.68 279	8.44 95	5.26 260	0.01 93	0.04 109	0.05 222	0.09 270	0.35 243	0.55 323

RAFT-345	6.79 229	1.29 125	6.80 164	5.06 187	0.91 113	5.61 146	3.32 242	13.36 163	10.17 171	13.73 224	43.66 501	9.12 182	5.38 170	12.29 260	4.44 232	0.32 333	0.05 140	0.09 268	0.06 243	0.06 44	0.03 26

x	6.80 230	1.36 141	6.94 170	4.58 154	1.88 216	10.78 278	4.55 280	19.79 275	10.62 174	12.69 203	19.54 245	14.87 274	10.11 287	9.52 136	8.03 319	0.07 234	0.15 306	0.04 215	0.04 203	0.24 166	0.22 210

PAM_32	6.82 231	1.73 255	14.16 401	5.34 226	1.47 173	13.84 333	0.88 60	14.75 186	6.34 106	14.22 234	9.14 123	24.94 406	11.87 327	12.50 273	2.79 153	0.14 259	0.27 385	0.09 268	0.42 422	0.54 318	0.89 378

fff	6.83 232	1.55 200	7.28 185	3.56 83	0.32 13	4.73 82	1.70 118	15.75 207	31.87 413	15.11 253	20.25 251	6.90 144	12.80 346	8.63 103	5.33 263	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.63 337

csc	6.83 232	1.55 200	7.28 185	3.56 83	0.32 13	4.73 82	1.70 118	15.75 207	31.87 413	15.11 253	20.25 251	6.90 144	12.80 346	8.63 103	5.33 263	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.63 337

cscssc	6.83 232	1.55 200	7.28 185	3.56 83	0.32 13	4.73 82	1.70 118	15.75 207	31.87 413	15.11 253	20.25 251	6.90 144	12.80 346	8.63 103	5.33 263	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 78	0.63 337

UGAM-zero	6.91 235	1.47 169	13.65 393	4.24 127	1.67 192	5.51 136	0.72 50	17.44 234	6.74 114	14.56 237	15.84 198	24.16 394	14.20 375	12.79 285	3.96 215	0.00 1	0.22 352	0.02 178	0.58 442	0.14 105	0.27 239

RAFT_R40	6.91 235	1.53 193	8.45 244	6.79 329	0.77 94	5.86 174	3.82 260	14.85 187	14.53 224	18.05 328	20.03 249	17.06 305	8.69 254	13.40 307	3.84 209	0.14 259	0.02 68	0.14 320	0.00 1	0.09 78	0.05 55

OMP-Stereo	6.93 237	2.57 367	9.03 279	10.63 450	1.72 197	4.89 99	1.91 158	17.84 242	15.56 238	16.69 296	14.16 182	17.70 323	7.33 229	12.93 291	4.83 247	0.24 312	0.03 97	0.06 236	0.02 162	0.19 137	0.39 283

PAM	6.94 238	1.65 240	14.88 415	5.38 228	1.98 224	14.76 355	1.28 84	14.54 180	6.77 115	15.52 265	9.10 122	24.15 393	11.60 323	12.46 270	2.33 122	0.04 187	0.28 388	0.07 247	0.42 422	0.57 329	0.99 390

qqq	6.96 239	1.40 149	8.15 230	4.50 147	1.03 121	8.55 246	6.93 367	20.20 279	11.88 186	12.00 183	18.19 225	16.02 292	11.15 306	11.09 193	7.45 299	0.06 223	0.13 286	0.02 178	0.05 226	0.25 170	0.20 195

AIO-test2	7.01 240	2.23 348	6.87 166	8.42 392	5.28 401	9.03 251	5.32 299	25.92 349	23.54 331	6.78 127	20.55 258	5.25 113	3.58 105	9.56 138	2.50 134	3.96 500	0.04 109	0.03 195	0.47 429	0.56 328	0.33 264

MIM_Stereo	7.02 241	1.55 200	10.78 344	4.17 119	0.58 54	5.25 125	1.32 89	19.03 264	12.59 197	16.74 298	28.83 356	13.20 246	5.53 173	12.89 288	7.11 292	0.00 1	0.23 358	0.00 1	0.01 130	0.38 257	0.28 243

R-Stereo Train	7.04 242	1.34 137	7.89 214	6.23 291	2.30 241	7.51 227	5.54 310	23.96 324	6.94 119	16.26 284	33.57 435	12.04 224	5.61 175	7.67 76	3.74 200	0.01 93	0.05 140	0.01 160	0.00 1	0.10 89	0.12 124

RAFT-Stereo	7.04 242	1.34 137	7.89 214	6.23 291	2.30 241	7.51 227	5.54 310	23.96 324	6.94 119	16.26 284	33.57 435	12.04 224	5.61 175	7.67 76	3.74 200	0.01 93	0.05 140	0.01 160	0.00 1	0.10 89	0.12 124
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ACRE	7.07 244	2.38 355	13.26 382	7.36 354	4.86 369	10.28 265	4.40 275	15.51 201	13.69 214	17.22 308	19.23 237	8.00 164	4.20 121	10.64 170	8.50 329	0.33 335	0.32 397	0.03 195	0.14 303	0.37 251	0.77 365

MyStereo8	7.13 245	2.48 361	10.86 347	6.81 331	4.98 378	10.73 275	1.42 93	14.58 182	9.73 166	15.75 271	23.16 298	12.17 228	7.96 244	9.85 146	10.21 357	0.04 187	0.19 330	0.08 257	0.21 340	0.58 333	0.82 368

IPLGR	7.14 246	1.31 131	13.14 380	4.24 127	1.15 142	9.78 259	0.98 68	23.98 326	21.70 313	16.22 283	18.43 226	8.45 171	7.66 233	9.26 132	5.45 268	0.21 292	0.05 140	0.04 215	0.06 243	0.32 226	0.38 280

CIPLG	7.15 247	2.44 358	12.82 375	7.38 355	4.93 373	10.51 270	4.56 281	15.17 193	13.25 209	17.45 313	19.75 246	8.42 170	4.60 144	11.41 214	8.31 324	0.33 335	0.32 397	0.03 195	0.14 303	0.37 251	0.72 357

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 248	3.12 392	14.04 399	4.74 161	6.89 456	6.58 207	0.68 46	21.97 308	9.36 165	10.84 173	17.38 210	17.36 319	9.24 267	12.45 269	4.44 232	0.04 187	0.24 369	0.10 287	1.00 468	1.36 411	1.43 416

IPLGR_C	7.16 248	2.48 361	12.98 378	7.52 364	4.91 372	10.56 271	4.59 283	15.63 206	14.12 218	17.42 311	18.87 233	8.00 164	4.59 143	10.76 176	8.81 333	0.32 333	0.32 397	0.03 195	0.13 297	0.36 244	0.76 362

IPLG	7.20 250	1.43 158	12.55 372	5.17 203	4.32 352	11.11 288	1.48 95	21.79 301	15.10 229	19.16 353	20.23 250	5.26 114	5.61 175	11.68 231	8.14 321	0.05 206	0.06 173	0.03 195	0.07 253	0.33 233	0.50 316

StereoVision	7.21 251	2.17 341	9.29 290	9.43 413	3.91 322	5.09 120	1.91 158	20.04 277	17.37 260	8.57 148	29.59 368	11.08 205	6.76 219	12.44 267	4.71 238	0.54 391	0.05 140	0.16 332	0.03 182	0.82 375	0.30 252

111	7.26 252	1.65 240	7.28 185	3.56 83	0.32 13	10.76 276	3.53 249	20.55 288	27.51 378	10.07 163	16.62 206	14.30 262	9.53 276	12.02 241	5.87 274	0.14 259	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.31 216	1.14 402

testlalala_base	7.28 253	3.39 398	7.80 210	8.27 390	5.04 382	12.56 311	1.83 147	11.93 130	5.19 80	10.18 164	13.62 180	8.87 177	5.72 184	8.22 90	2.75 149	15.38 540	2.41 507	0.00 1	0.35 406	20.24 541	1.89 434

HHNet	7.39 254	1.75 267	7.24 183	3.26 61	3.18 290	5.04 116	6.40 344	19.04 265	15.70 240	20.71 383	32.13 414	10.69 200	5.91 188	10.45 163	4.60 236	0.40 361	0.07 197	0.21 355	0.13 297	0.54 318	0.41 290

ASMatch	7.40 255	1.42 154	8.49 247	5.09 190	2.00 226	4.74 87	2.62 211	16.54 223	13.17 206	17.08 303	34.75 443	13.13 245	10.33 292	12.04 244	4.82 246	0.05 206	0.24 369	0.21 355	0.17 318	0.16 120	0.97 386

IIG-Stereo	7.41 256	2.13 339	8.55 249	10.02 436	1.76 202	6.82 215	1.53 103	17.17 232	15.84 244	18.74 347	20.30 255	18.01 330	8.39 250	12.89 288	5.22 258	0.27 324	0.03 97	0.03 195	0.00 1	0.16 120	0.30 252

RAFT+CT+SA	7.44 257	1.46 167	6.46 149	10.73 453	3.34 299	4.70 80	7.45 380	16.45 220	25.89 362	10.18 164	27.15 340	7.27 153	8.00 245	15.11 341	3.19 181	0.02 146	0.00 1	0.18 339	0.46 428	0.30 204	0.47 307

LCNet	7.52 258	1.23 110	5.35 100	6.42 301	1.29 152	9.27 257	5.64 313	17.85 244	10.63 175	16.54 292	24.54 309	14.85 273	11.29 310	11.74 234	3.88 210	0.02 146	0.02 68	0.22 359	2.04 492	0.90 384	6.76 504

rvit_0105_5	7.60 259	3.13 393	16.37 429	9.97 435	1.59 186	7.41 225	6.27 337	17.78 241	25.62 359	10.30 166	10.39 146	14.79 271	8.95 262	12.51 274	4.87 248	0.17 272	0.42 417	0.00 1	0.11 289	0.62 341	0.71 355

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 260	27.25 537	41.87 515	2.73 37	0.41 26	4.25 60	1.50 100	6.63 42	3.87 51	4.31 90	3.78 40	2.48 58	1.39 33	5.67 34	1.56 56	25.09 548	0.05 140	0.01 160	0.08 257	4.67 483	14.58 538

TestStereo1	7.62 261	1.62 232	7.60 198	10.47 446	1.86 212	4.76 90	2.48 203	19.73 273	22.33 320	16.79 299	26.02 324	9.33 184	9.30 268	15.92 365	3.37 187	0.01 93	0.02 68	0.02 178	0.05 226	0.55 322	0.28 243

SA-5K	7.62 261	1.62 232	7.60 198	10.47 446	1.86 212	4.76 90	2.48 203	19.73 273	22.33 320	16.79 299	26.02 324	9.33 184	9.30 268	15.92 365	3.37 187	0.01 93	0.02 68	0.02 178	0.05 226	0.55 322	0.28 243

FACV-RUCA	7.66 263	1.94 304	9.40 296	7.72 373	6.03 430	12.99 320	3.10 232	19.47 270	18.51 276	12.27 185	18.43 226	8.28 168	10.16 288	11.38 212	5.62 270	0.36 344	0.62 454	4.36 503	0.30 391	1.72 425	0.55 323

test_sample1	7.66 263	1.26 118	8.87 261	5.04 184	2.61 260	14.61 352	4.58 282	20.08 278	9.81 168	13.83 226	21.62 279	18.21 336	12.26 333	11.71 232	8.01 317	0.11 248	0.11 261	0.02 178	0.02 162	0.20 141	0.17 170

mmm	7.72 265	1.50 184	8.56 250	5.29 220	1.89 217	14.14 340	5.70 315	18.42 253	11.02 178	16.04 278	23.78 301	17.00 304	10.03 286	12.03 242	7.54 302	0.12 253	0.07 197	0.50 407	0.20 338	0.31 216	0.18 178

RAFT-RH_RVC	7.73 266	1.25 116	6.99 173	4.83 168	0.90 112	11.76 294	1.53 103	13.00 154	14.43 223	17.51 315	46.41 513	11.02 204	6.30 203	12.68 278	4.93 250	0.51 387	0.04 109	0.12 305	0.13 297	0.09 78	0.09 96

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 267	3.78 410	19.59 455	5.04 184	10.79 508	5.87 176	1.85 150	19.52 271	7.33 134	14.18 231	21.16 272	16.50 298	5.97 191	13.73 318	3.79 204	0.04 187	0.17 317	0.04 215	1.30 479	2.45 443	2.15 446

TransformOpticalFlow	7.76 267	1.90 293	9.31 292	5.50 235	1.18 143	6.97 218	8.27 388	17.86 246	13.21 207	14.58 238	29.13 358	19.01 341	10.85 297	12.51 274	3.69 199	0.01 93	0.04 109	0.20 350	0.04 203	0.17 130	0.84 371

HITNet	7.83 269	2.93 383	8.39 237	4.76 165	1.48 176	12.75 316	4.64 284	20.97 290	14.37 222	15.14 257	22.15 291	14.57 268	10.62 293	14.38 330	8.14 321	0.04 187	0.01 24	0.48 405	0.02 162	0.57 329	0.10 104
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
test_sample2	7.86 270	1.27 119	7.98 219	5.00 183	2.29 240	13.33 326	6.88 364	20.42 287	15.24 230	13.95 228	21.58 277	18.96 340	12.12 332	12.07 249	5.36 266	0.12 253	0.10 244	0.07 247	0.03 182	0.28 191	0.19 190

PFNet	7.91 271	1.44 164	11.60 358	7.03 338	2.42 249	7.60 233	6.03 330	23.36 321	17.24 257	20.29 375	17.67 212	15.44 284	7.71 235	13.02 299	5.71 271	0.24 312	0.20 335	0.12 305	0.19 333	0.31 216	0.61 335

SA	7.93 272	1.54 197	9.13 286	7.98 380	0.64 63	5.85 172	2.29 188	22.27 309	24.54 352	13.17 216	31.07 394	8.87 177	10.32 291	16.49 381	3.12 175	0.04 187	0.12 273	0.17 334	0.30 391	0.45 278	0.17 170

AAGNet	7.94 273	1.48 174	9.34 294	7.13 347	0.70 73	5.85 172	5.16 295	15.40 199	14.01 216	20.13 372	24.03 306	15.28 282	11.52 317	12.05 245	15.47 410	0.63 408	0.06 173	0.32 388	0.01 130	0.12 95	0.09 96

FENet	7.94 273	1.01 67	6.72 154	5.87 260	2.07 230	11.11 288	2.03 170	21.39 295	20.81 297	17.14 306	22.65 293	14.43 264	11.54 320	12.97 294	7.89 314	0.15 267	0.24 369	0.03 195	0.02 162	0.14 105	0.62 336

dd	7.96 275	4.08 418	11.49 357	6.53 309	0.93 115	8.28 245	4.03 264	16.53 222	33.82 432	15.17 259	16.50 205	6.79 141	5.96 190	14.30 327	9.90 348	1.13 456	0.42 417	0.17 334	0.44 425	2.01 436	0.79 366

raft_robust	7.97 276	2.26 351	6.75 158	5.83 257	0.72 86	5.57 144	0.84 57	33.59 450	34.21 438	18.17 330	19.88 248	6.50 136	5.62 178	15.33 344	2.83 155	0.03 172	0.23 358	0.00 1	0.37 414	0.32 226	0.39 283

STrans-v2	7.98 277	1.84 287	9.42 297	4.84 171	1.48 176	12.23 306	10.05 421	19.06 266	12.32 193	13.63 223	26.06 328	18.13 335	12.35 336	12.99 296	3.99 218	0.01 93	0.01 24	0.18 339	0.01 130	0.22 148	0.83 369

Prome-Stereo	8.10 278	1.28 121	5.48 105	6.50 306	1.51 180	6.70 209	9.42 407	21.08 292	9.13 161	20.88 384	32.84 423	11.95 221	11.86 326	11.75 235	3.97 217	0.01 93	0.02 68	0.18 339	0.12 292	0.41 268	7.01 509

ffm	8.12 279	1.43 158	9.67 309	5.70 246	3.44 301	11.96 300	6.35 339	18.45 254	16.31 247	15.83 273	31.44 402	17.22 314	10.87 299	10.82 182	1.61 62	0.00 1	0.05 140	0.80 435	0.08 257	0.26 180	0.14 142

CASS	8.15 280	1.67 245	7.68 204	8.25 389	1.52 181	14.39 344	2.72 215	22.65 314	17.23 256	15.42 263	22.68 294	13.47 255	11.87 327	12.44 267	6.07 279	0.96 445	0.05 140	0.12 305	0.01 130	0.71 360	3.14 469
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DN-CSS_ROB	8.17 281	2.59 369	14.14 400	6.11 285	3.22 293	6.31 195	3.53 249	22.92 318	20.59 295	16.66 294	30.05 376	9.31 183	7.95 243	13.49 310	4.78 241	0.72 416	0.00 1	0.45 402	0.00 1	0.54 318	0.09 96

RAFT_CTSACE	8.24 282	1.97 308	8.39 237	6.89 335	5.11 388	5.86 174	2.63 212	14.62 183	16.88 252	23.52 421	34.77 444	16.02 292	7.37 230	17.91 396	2.23 118	0.00 1	0.12 273	0.00 1	0.03 182	0.39 260	0.05 55

HI	8.30 283	2.00 313	6.75 158	4.58 154	5.15 391	4.16 52	0.50 35	17.99 248	9.24 162	25.03 435	28.22 349	20.23 354	12.47 339	17.93 397	11.49 375	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.05 226	0.08 72	0.05 55

CoSv	8.30 283	2.00 313	6.75 158	4.58 154	5.15 391	4.16 52	0.50 35	17.99 248	9.24 162	25.03 435	28.22 349	20.23 354	12.47 339	17.93 397	11.49 375	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.05 226	0.08 72	0.05 55

GMM-Stereo	8.34 285	1.09 87	6.42 146	6.14 287	2.52 254	10.30 267	9.64 412	23.44 322	10.64 176	17.84 320	29.89 372	17.37 320	7.75 237	11.55 220	4.36 229	0.05 206	0.01 24	0.23 363	0.90 458	0.46 282	6.26 498

GANet-ADL	8.36 286	2.31 353	8.44 243	7.39 357	2.65 264	12.58 313	5.24 297	29.55 397	25.24 355	14.19 233	16.70 208	17.07 310	6.91 222	10.65 171	6.26 282	0.38 348	0.39 409	0.10 287	0.12 292	0.75 371	0.28 243

Sa-1000	8.38 287	1.50 184	8.13 228	7.56 366	0.89 110	14.39 344	2.47 202	24.31 331	23.74 339	15.18 260	28.35 352	11.42 210	8.85 259	16.20 376	3.28 185	0.17 272	0.23 358	0.15 326	0.23 352	0.46 282	0.19 190

GwcNet-ADL	8.48 288	1.70 253	9.38 295	7.10 344	2.78 273	6.74 213	6.57 354	30.15 402	26.01 366	15.15 258	17.77 214	13.93 259	6.96 223	12.96 293	9.91 349	0.48 380	0.72 461	0.01 160	0.01 130	0.51 310	0.84 371

ARAFT	8.50 289	3.19 394	16.58 431	5.52 236	0.91 113	12.13 305	11.20 441	17.19 233	18.28 275	18.40 341	16.33 204	17.10 311	8.58 251	18.56 403	5.00 251	0.11 248	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.55 322	0.25 231

test_5	8.51 290	1.50 184	8.19 233	11.06 462	5.00 381	6.91 216	5.67 314	17.50 235	22.09 317	16.07 279	29.63 369	15.28 282	10.78 296	15.94 367	3.65 197	0.00 1	0.00 1	0.26 370	0.08 257	0.31 216	0.35 273

RAFT	8.51 290	2.16 340	8.93 263	8.14 384	0.81 101	12.63 314	8.49 394	16.34 218	15.56 238	22.31 404	18.99 235	19.29 348	11.39 315	17.57 392	6.05 276	0.01 93	0.19 330	0.27 371	0.02 162	0.64 348	0.45 304

GES	8.51 290	1.98 310	11.82 361	6.39 300	1.77 204	12.36 310	6.22 336	21.55 297	21.34 307	19.02 351	26.02 324	8.79 175	9.34 271	13.94 322	7.24 294	0.38 348	0.10 244	0.30 386	0.14 303	0.69 355	0.73 358

DMCA	8.51 290	1.90 293	9.96 323	5.16 202	4.14 337	10.29 266	4.46 279	25.52 341	19.55 284	16.33 286	20.69 260	17.59 321	11.26 309	10.42 162	11.36 373	0.50 384	0.08 217	0.35 391	0.05 226	0.36 244	0.31 260

PSM-AAD	8.62 294	1.22 107	5.69 118	6.31 296	1.12 133	12.74 315	10.01 420	19.29 268	15.25 231	21.54 398	25.11 314	14.24 261	13.47 356	12.15 254	3.93 214	0.01 93	0.06 173	2.48 488	0.16 313	0.38 257	7.28 514

FTStereo	8.67 295	1.13 94	6.04 131	6.04 279	2.39 248	7.86 235	12.05 454	17.72 239	8.33 151	20.16 373	41.41 485	16.10 296	12.64 344	10.80 180	4.37 230	0.18 275	0.01 24	0.09 268	0.16 313	0.15 113	5.71 493

iRaft-Stereo_5w	8.70 296	1.81 285	9.33 293	5.83 257	3.78 314	4.87 98	11.12 440	15.86 214	14.80 226	15.23 261	26.36 330	21.49 365	12.91 349	15.94 367	12.73 383	0.58 395	0.05 140	0.08 257	0.09 270	0.85 378	0.33 264

test_sample3	8.76 297	1.62 232	9.99 326	5.21 214	2.61 260	17.43 405	5.37 300	26.91 363	19.77 287	17.13 305	20.82 266	16.55 300	9.70 280	12.52 276	8.59 330	0.21 292	0.07 197	0.05 222	0.04 203	0.39 260	0.30 252

IRAFT_RVC	8.76 297	1.47 169	9.55 302	7.31 351	1.77 204	6.49 202	10.43 430	25.94 350	27.33 374	17.50 314	19.85 247	17.93 328	10.21 289	12.88 287	5.44 267	0.17 272	0.30 391	0.19 347	0.05 226	0.22 148	0.12 124

HCRNet	8.80 299	1.43 158	7.74 208	14.41 498	5.25 395	10.85 281	2.56 209	26.07 352	18.04 272	15.48 264	25.03 312	18.63 339	9.93 284	13.01 297	6.76 287	0.04 187	0.04 109	0.10 287	0.01 130	0.18 133	0.38 280

DEmStereo	8.85 300	1.36 141	9.99 326	4.24 127	1.05 125	11.49 291	5.91 319	13.76 173	26.68 371	22.03 402	32.92 425	11.86 218	15.27 399	11.48 215	8.08 320	0.16 269	0.15 306	0.02 178	0.09 270	0.09 78	0.44 300

SFCPSM	8.85 300	1.40 149	11.34 353	5.23 218	3.47 306	16.55 396	7.18 375	30.71 413	25.24 355	16.45 288	19.45 240	11.10 207	9.61 277	11.88 239	5.52 269	0.22 298	0.17 317	0.36 394	0.22 343	0.29 198	0.58 330

GrayStereo	8.86 302	1.17 101	6.94 170	8.09 382	2.82 274	10.58 273	11.40 446	17.93 247	15.74 241	22.43 407	30.95 390	17.80 325	12.44 338	11.19 204	4.57 235	0.02 146	0.02 68	0.18 339	0.79 455	0.31 216	1.90 436

anonymousa	9.03 303	1.62 232	8.03 225	4.19 123	5.53 413	15.37 364	3.81 259	18.55 257	21.20 305	18.28 333	30.99 392	20.79 357	13.42 354	10.58 165	7.57 304	0.00 1	0.05 140	0.29 382	0.18 320	0.10 89	0.11 117

KYRaft	9.04 304	1.11 90	7.02 174	6.50 306	0.97 119	8.27 244	8.19 387	22.86 317	8.20 148	21.30 396	31.38 399	22.64 377	8.20 248	11.99 240	2.96 162	0.02 146	0.02 68	0.05 222	0.68 449	0.40 265	18.09 544

DFGA-Net	9.06 305	3.56 403	17.96 447	5.71 250	3.89 319	10.76 276	3.08 231	25.17 338	29.50 386	16.21 282	18.47 229	9.49 187	6.31 204	15.80 358	12.54 380	0.05 206	0.00 1	0.06 236	0.09 270	1.76 426	0.83 369

rvit_stereo_0075_2	9.10 306	3.87 415	19.26 454	11.81 475	8.82 493	5.75 164	4.40 275	22.77 315	17.68 266	11.90 181	28.34 351	16.05 295	6.35 206	14.30 327	7.67 309	0.52 389	0.34 404	0.51 408	0.08 257	0.38 257	1.14 402

test_sample4	9.10 306	1.65 240	9.91 321	5.19 211	2.57 258	16.59 397	5.38 302	27.37 367	19.80 288	17.80 319	27.52 343	15.01 275	11.21 308	12.69 281	8.15 323	0.21 292	0.07 197	0.06 236	0.03 182	0.43 273	0.30 252

BUS	9.20 308	1.48 174	7.93 216	6.74 326	3.96 324	17.62 411	2.79 219	33.06 445	21.58 310	17.99 325	21.34 273	14.49 265	9.40 273	14.18 324	10.57 361	0.19 279	0.13 286	0.14 320	0.04 203	0.30 204	0.09 96

rvit_0105_3	9.23 309	3.67 406	17.68 443	11.75 473	1.89 217	9.37 258	8.48 393	18.68 258	30.64 403	15.02 249	14.72 187	17.87 327	9.94 285	15.66 354	6.54 284	0.36 344	0.43 421	0.01 160	0.41 420	0.50 306	1.01 393

MyStereo04	9.24 310	1.92 300	8.78 259	6.09 282	4.31 349	6.54 204	9.96 418	32.24 435	41.99 483	14.26 235	11.98 165	12.00 223	12.01 330	13.93 320	7.53 301	0.06 223	0.10 244	0.03 195	0.04 203	0.63 344	0.30 252

CoDeX	9.24 310	1.77 277	9.54 301	6.08 281	3.79 316	16.45 394	6.76 362	26.15 353	25.03 353	17.18 307	25.12 315	14.69 270	11.68 324	12.22 256	6.71 286	0.30 329	0.20 335	0.15 326	0.02 162	0.23 160	0.68 348

CrosDoStereo	9.24 310	1.29 125	8.16 231	4.56 152	1.04 122	7.52 229	15.00 480	15.85 212	24.31 345	24.27 424	33.44 432	13.37 250	13.82 364	12.23 257	8.86 336	0.01 93	0.11 261	0.09 268	0.04 203	0.36 244	0.53 320

DeepStereo_LL	9.24 310	1.29 125	8.16 231	4.56 152	1.04 122	7.52 229	15.00 480	15.85 212	24.31 345	24.27 424	33.44 432	13.37 250	13.82 364	12.23 257	8.86 336	0.01 93	0.11 261	0.09 268	0.04 203	0.36 244	0.53 320

DRaft	9.27 314	1.23 110	9.08 282	3.62 91	0.78 96	13.27 325	5.89 318	16.97 228	29.57 388	21.15 394	38.46 468	10.09 193	13.98 370	11.58 223	7.91 315	0.43 368	0.30 391	0.06 236	0.26 372	0.26 180	0.45 304

MyStereo05	9.29 315	1.76 271	8.95 267	6.19 289	4.40 355	7.09 220	9.95 416	31.21 418	40.82 475	17.31 309	12.93 177	10.33 196	12.52 342	13.93 320	7.05 291	0.06 223	0.10 244	0.02 178	0.04 203	0.73 365	0.29 249

MLCV	9.32 316	2.22 346	12.55 372	5.22 216	1.32 159	13.79 331	1.35 90	21.14 294	23.65 335	21.91 401	31.37 398	17.14 312	7.57 232	16.00 370	10.18 355	0.22 298	0.01 24	0.03 195	0.02 162	0.40 265	0.29 249

DispNO	9.33 317	1.78 280	15.84 421	5.73 252	5.74 424	12.24 307	4.81 291	25.06 336	21.10 302	16.70 297	20.86 267	17.78 324	11.76 325	16.74 385	8.85 335	0.22 298	0.15 306	0.03 195	0.12 292	0.41 268	0.64 343

test_sample5	9.36 318	1.61 226	9.63 305	5.30 221	2.52 254	15.42 367	6.00 326	27.25 365	19.96 289	18.36 339	31.81 408	15.99 290	11.29 310	13.21 301	7.66 307	0.23 307	0.08 217	0.07 247	0.04 203	0.48 291	0.34 268

BEATNet_4x	9.37 319	4.85 431	12.05 367	5.48 234	1.35 166	13.15 323	6.15 334	25.06 336	16.74 251	16.18 281	24.65 310	17.29 318	12.51 341	16.91 387	10.92 366	0.38 348	0.18 323	0.81 440	0.05 226	1.95 432	0.65 345

THIR-Stereo	9.38 320	1.78 280	8.50 248	4.74 161	0.71 77	15.92 377	11.93 452	16.39 219	21.56 309	24.27 424	32.07 412	14.40 263	14.14 374	11.49 216	8.39 327	0.05 206	0.25 377	0.10 287	0.05 226	0.33 233	0.58 330

ff1	9.41 321	1.43 158	9.67 309	5.70 246	3.44 301	11.96 300	6.35 339	18.45 254	16.31 247	15.83 273	31.44 402	17.22 314	10.87 299	16.19 373	21.98 456	0.00 1	0.05 140	0.80 435	0.08 257	0.26 180	0.14 142

G2L-ROB	9.43 322	1.49 180	8.01 223	5.66 243	4.08 332	11.74 293	7.70 384	29.33 393	18.14 273	19.72 363	21.64 280	22.32 375	11.02 304	16.47 380	10.74 365	0.02 146	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.19 137	0.33 264

GANet-RSSM	9.48 323	1.32 134	6.45 148	6.72 325	5.51 412	12.78 317	6.03 330	26.55 357	18.96 282	14.92 245	27.95 346	25.41 411	14.69 387	13.52 313	7.60 306	0.10 244	0.10 244	0.16 332	0.01 130	0.51 310	0.39 283

UCFNet_RVC	9.48 323	2.12 337	4.89 78	7.03 338	3.78 314	16.05 378	6.37 343	28.25 377	20.00 291	15.93 277	23.07 297	25.21 408	12.79 345	12.57 277	8.01 317	0.07 234	0.04 109	1.17 458	0.23 352	1.31 409	0.69 350

DualNet	9.49 325	1.61 226	9.63 305	5.30 221	2.52 254	15.42 367	6.00 326	27.25 365	19.96 289	19.40 355	33.22 428	15.99 290	11.29 310	13.21 301	7.66 307	0.23 307	0.08 217	0.07 247	0.04 203	0.48 291	0.34 268

CFNet_pseudo	9.58 326	1.91 296	10.73 342	4.53 149	2.91 280	14.26 341	2.75 217	26.73 361	32.14 420	17.10 304	23.02 296	22.14 372	8.74 257	12.17 255	7.43 297	0.20 287	0.45 428	1.24 467	0.24 362	2.49 445	0.49 315

Anonymous3	9.60 327	3.45 401	29.83 489	9.58 421	4.75 367	24.51 457	10.20 427	24.04 328	18.77 280	10.42 167	14.64 186	7.97 163	8.75 258	14.05 323	5.80 272	2.44 485	1.39 487	0.08 257	0.06 243	0.73 365	0.48 311

ccs_rob	9.61 328	1.92 300	10.72 341	4.55 150	2.89 277	14.33 343	2.86 224	26.85 362	32.36 423	17.05 302	22.91 295	22.12 371	8.70 255	12.10 251	7.44 298	0.19 279	0.44 423	1.38 469	0.25 368	2.68 448	0.57 328

PCWNet_CMD	9.64 329	1.77 277	10.59 338	4.80 167	2.90 278	16.25 392	2.42 201	29.37 395	34.10 436	17.41 310	22.04 286	19.10 344	7.70 234	12.05 245	6.86 288	0.22 298	0.45 428	0.80 435	0.22 343	3.11 460	0.69 350

MSMDNet	9.64 329	1.77 277	10.63 339	4.83 168	2.90 278	16.35 393	2.37 194	29.33 393	34.29 439	17.43 312	22.10 288	19.05 343	7.79 239	12.11 253	6.87 289	0.23 307	0.46 430	0.67 424	0.21 340	2.77 451	0.60 333

DCVSM-stereo	9.70 331	1.83 286	11.36 354	5.81 254	3.59 310	10.57 272	3.00 227	18.71 259	22.11 318	23.79 422	19.02 236	29.73 436	17.68 430	13.33 305	9.11 341	0.21 292	1.14 481	0.27 371	0.06 243	0.75 371	1.89 434

BSDual-CNN	9.70 331	1.48 174	7.93 216	6.74 326	3.96 324	16.10 382	7.13 372	33.06 445	21.58 310	17.99 325	21.34 273	22.28 373	11.53 318	14.18 324	7.81 310	0.19 279	0.13 286	0.14 320	0.04 203	0.30 204	0.09 96

PSMNet-RSSM	9.71 333	1.73 255	6.09 133	7.47 362	4.27 343	10.06 263	6.00 326	29.14 389	21.74 314	15.76 272	32.88 424	22.63 376	13.18 351	12.94 292	9.12 342	0.09 239	0.02 68	0.07 247	0.10 279	0.70 358	0.24 225

test_for_model	9.76 334	30.79 539	6.40 145	27.43 535	18.83 535	5.78 165	1.78 140	8.51 76	8.82 157	13.12 214	5.92 88	5.28 115	2.60 77	5.21 27	1.43 49	9.57 527	2.41 507	0.00 1	0.06 243	33.29 550	8.04 520

IER	9.78 335	1.55 200	9.97 324	4.51 148	5.23 393	13.78 330	5.11 294	26.66 359	22.79 327	19.69 362	29.45 366	16.42 297	18.52 441	13.64 317	7.57 304	0.06 223	0.03 97	0.18 339	0.09 270	0.18 133	0.23 218

test_sample6	9.79 336	1.61 226	9.84 318	5.35 227	2.35 246	15.59 371	6.60 356	28.40 378	20.96 299	19.40 355	33.22 428	17.17 313	11.58 322	13.43 309	8.82 334	0.26 322	0.10 244	0.10 287	0.06 243	0.50 306	0.41 290

psmg	9.80 337	1.48 174	7.93 216	5.18 208	3.96 324	15.85 376	7.93 386	29.11 388	21.58 310	20.93 385	25.06 313	22.28 373	11.53 318	14.18 324	7.81 310	0.19 279	0.13 286	0.17 334	0.04 203	0.36 244	0.21 202

gwcnet-sp	9.81 338	2.82 376	13.47 389	5.99 272	4.27 343	16.20 388	5.91 319	25.55 342	24.34 348	21.01 387	20.69 260	15.22 278	14.96 391	14.50 333	9.97 350	0.05 206	0.15 306	0.02 178	0.08 257	0.49 300	0.51 317

scenet	9.81 338	2.82 376	13.47 389	5.99 272	4.27 343	16.20 388	5.91 319	25.55 342	24.34 348	21.01 387	20.69 260	15.22 278	14.96 391	14.50 333	9.97 350	0.05 206	0.15 306	0.02 178	0.08 257	0.49 300	0.51 317

ssnet	9.81 338	2.82 376	13.47 389	5.99 272	4.27 343	16.20 388	5.91 319	25.55 342	24.34 348	21.01 387	20.69 260	15.22 278	14.96 391	14.50 333	9.97 350	0.05 206	0.15 306	0.02 178	0.08 257	0.49 300	0.51 317

CFNet-ft	9.87 341	2.18 344	5.49 106	7.45 360	5.25 395	15.76 373	5.98 324	21.89 304	21.87 315	14.96 246	30.02 374	25.68 412	13.68 360	12.46 270	10.94 368	0.08 237	0.06 173	1.83 474	0.22 343	1.09 392	0.43 296

CFNet_RVC	9.87 341	2.18 344	5.49 106	7.45 360	5.25 395	15.76 373	5.98 324	21.89 304	21.87 315	14.96 246	30.02 374	25.68 412	13.68 360	12.46 270	10.94 368	0.08 237	0.06 173	1.83 474	0.22 343	1.09 392	0.43 296

PSMNet-ADL	9.88 343	2.01 321	6.80 164	9.18 408	4.26 342	15.11 359	3.50 244	27.12 364	24.42 351	14.72 240	18.96 234	25.32 410	13.43 355	15.76 357	14.04 396	0.79 429	0.78 467	0.00 1	0.02 162	0.26 180	1.18 406

qqq1	9.96 344	1.37 143	13.37 384	4.41 141	1.30 153	14.40 347	3.29 237	30.25 404	29.81 392	19.55 357	29.37 360	18.06 331	14.40 381	15.42 348	3.18 179	0.38 348	0.21 342	0.00 1	0.01 130	0.29 198	0.18 178

fff1	9.96 344	1.37 143	13.37 384	4.41 141	1.30 153	14.40 347	3.29 237	30.25 404	29.81 392	19.55 357	29.37 360	18.06 331	14.40 381	15.42 348	3.18 179	0.38 348	0.21 342	0.00 1	0.01 130	0.29 198	0.18 178

ttt	9.98 346	1.49 180	7.30 190	6.43 302	3.95 323	14.02 336	5.06 293	33.03 444	29.84 396	14.90 244	30.95 390	14.81 272	9.66 278	15.36 346	11.38 374	0.38 348	0.19 330	0.10 287	0.03 182	0.37 251	0.28 243

UGAM	10.01 347	1.28 121	9.19 289	6.53 309	4.31 349	6.72 211	10.45 432	15.31 195	25.98 364	20.56 379	27.42 342	22.70 378	11.49 316	26.30 475	10.64 364	0.00 1	0.00 1	0.46 403	0.03 182	0.39 260	0.43 296

UDGNet	10.05 348	13.89 511	10.00 328	9.36 412	2.69 265	7.82 234	1.88 153	18.86 262	34.64 441	17.52 316	13.70 181	13.40 252	7.18 227	13.01 297	6.30 283	5.30 509	0.08 217	12.57 534	2.80 501	8.19 511	1.71 429

cf-r	10.06 349	1.60 221	7.99 221	5.82 255	5.70 423	12.92 319	4.78 287	24.18 330	27.47 377	16.91 301	31.02 393	25.12 407	14.05 371	11.63 229	11.01 371	0.03 172	0.03 97	0.05 222	0.03 182	0.43 273	0.39 283

ICVP	10.07 350	1.73 255	6.11 134	9.08 404	3.31 297	12.25 308	6.56 353	26.30 355	22.52 323	16.49 290	31.80 407	26.94 423	12.42 337	11.35 211	10.92 366	1.17 459	0.57 450	0.17 334	0.10 279	0.58 333	1.07 397
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G2L-Stereo	10.09 351	1.97 308	9.53 300	7.09 342	4.21 339	9.10 253	8.53 395	29.05 387	22.51 322	19.28 354	25.57 320	22.70 378	10.67 294	15.44 352	14.88 406	0.25 318	0.04 109	0.08 257	0.01 130	0.36 244	0.42 293

hknet	10.13 352	1.56 209	10.27 332	6.74 326	3.72 312	16.10 382	7.13 372	33.06 445	21.12 303	17.99 325	21.34 273	23.11 381	14.95 390	16.43 379	8.34 326	0.14 259	0.13 286	0.14 320	0.04 203	0.30 204	0.09 96

AdaStereo	10.22 353	3.63 404	9.14 288	9.15 406	3.24 295	15.79 375	5.39 307	31.94 426	25.42 357	18.39 340	26.47 331	19.44 349	9.50 275	16.60 383	8.59 330	0.44 370	0.05 140	0.40 399	0.00 1	0.57 329	0.16 162
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.
CFNet_ucs	10.25 354	1.91 296	11.88 362	4.98 180	4.08 332	15.11 359	3.57 253	28.02 374	31.98 419	18.21 332	25.20 316	23.27 384	9.38 272	13.38 306	7.22 293	0.23 307	0.81 468	1.65 473	0.22 343	3.01 456	0.93 383

iResNet	10.26 355	3.10 391	15.72 420	7.35 353	2.13 231	13.86 334	7.07 369	22.80 316	28.01 379	20.10 371	30.40 380	16.79 302	11.06 305	14.46 332	10.29 360	0.39 358	0.05 140	0.00 1	0.07 253	0.73 365	0.73 358

RAFT + AFF	10.27 356	3.77 409	17.13 433	10.24 443	4.97 376	13.08 321	11.52 447	25.69 345	25.80 360	14.72 240	16.12 202	19.16 345	11.35 314	16.24 377	9.04 340	0.30 329	1.46 489	0.66 423	0.20 338	2.03 438	1.94 437

ACVNet	10.36 357	1.68 251	5.49 106	6.01 275	2.75 271	12.78 317	3.56 251	21.89 304	34.81 442	14.96 246	30.78 386	24.72 403	13.88 368	15.81 359	17.20 423	0.13 257	0.01 24	0.06 236	0.06 243	0.51 310	0.15 157

G2L-Stereo_test	10.39 358	1.61 226	7.86 212	4.75 164	4.34 353	11.83 295	11.94 453	32.49 436	22.58 324	23.08 416	24.40 307	21.48 364	11.95 329	15.64 353	13.00 384	0.04 187	0.06 173	0.01 160	0.02 162	0.32 226	0.37 277

test_sample7	10.45 359	2.24 349	9.90 320	5.32 223	2.01 227	14.98 357	7.44 379	28.75 381	23.91 342	24.38 429	21.03 269	24.64 399	17.82 433	13.58 314	9.82 346	0.59 399	0.87 473	0.39 398	0.12 292	0.66 354	0.47 307

tta	10.45 359	1.37 143	13.37 384	4.41 141	1.30 153	14.39 344	3.29 237	30.25 404	29.81 392	19.55 357	29.37 360	18.06 331	14.40 381	15.42 348	12.69 381	0.38 348	0.21 342	0.28 378	0.03 182	0.29 198	0.18 178

SMFormer	10.46 361	1.37 143	13.37 384	4.41 141	1.30 153	14.40 347	3.29 237	30.25 404	29.81 392	19.55 357	29.37 360	18.06 331	14.40 381	15.42 348	12.70 382	0.38 348	0.21 342	0.28 378	0.03 182	0.33 233	0.31 260

ToySt	10.51 362	2.00 313	15.67 419	5.33 224	0.95 117	14.97 356	9.51 409	24.02 327	27.37 375	14.61 239	24.67 311	24.56 397	14.70 388	16.86 386	13.35 388	0.06 223	0.23 358	0.03 195	0.09 270	0.62 341	0.67 347

AACVNet	10.58 363	2.86 379	9.78 317	8.95 401	3.30 296	10.80 279	4.78 287	22.37 310	12.55 196	27.50 461	29.84 371	30.06 442	15.99 408	19.10 412	11.60 377	0.40 361	0.18 323	0.22 359	0.03 182	0.62 341	0.73 358

GwcNet-RSSM	10.65 364	1.94 304	8.57 251	6.89 335	5.26 398	12.26 309	5.21 296	25.80 348	31.50 410	16.67 295	33.52 434	23.70 391	13.88 368	12.84 286	13.67 392	0.05 206	0.10 244	0.14 320	0.02 162	0.65 350	0.39 283

CFNet	10.67 365	2.33 354	8.90 262	6.66 320	4.09 334	16.05 378	4.26 274	30.44 410	31.01 406	18.53 342	26.48 332	23.69 390	13.68 360	15.27 342	10.59 363	0.05 206	0.02 68	0.44 400	0.05 226	0.73 365	0.23 218

DDVS	10.70 366	3.00 387	11.95 363	6.84 333	3.80 317	15.73 372	2.83 223	23.57 323	17.37 260	20.98 386	29.89 372	31.40 452	8.70 255	19.22 415	13.19 386	0.74 422	1.53 491	0.07 247	0.21 340	0.84 377	2.11 441

mmx	10.71 367	1.43 158	9.67 309	5.70 246	3.44 301	11.96 300	6.35 339	32.18 430	28.03 380	15.83 273	31.44 402	17.22 314	10.87 299	16.19 373	21.98 456	0.22 298	0.06 173	0.80 435	0.08 257	0.48 291	0.21 202

xxx	10.71 367	1.43 158	9.67 309	5.70 246	3.44 301	11.96 300	6.35 339	32.18 430	28.03 380	15.83 273	31.44 402	17.22 314	10.87 299	16.19 373	21.98 456	0.22 298	0.06 173	0.80 435	0.08 257	0.48 291	0.21 202

NINENet	10.74 369	2.29 352	10.44 336	8.03 381	5.09 385	17.62 411	2.79 219	38.69 500	33.24 431	18.35 338	26.31 329	14.49 265	9.40 273	15.88 362	10.57 361	0.41 363	0.21 342	0.29 382	0.00 1	0.42 271	0.23 218

LMCR-Stereo	10.75 370	4.13 420	10.67 340	13.11 485	3.99 329	16.68 398	5.91 319	25.30 339	22.69 325	22.04 403	21.80 281	14.67 269	14.24 377	20.55 442	15.86 412	1.90 474	0.04 109	0.00 1	0.02 162	1.29 406	0.18 178

DeepPruner_ROB	10.77 371	4.56 426	13.13 379	6.37 298	4.28 348	10.14 264	6.86 363	36.42 481	19.59 285	17.87 321	27.37 341	23.19 383	12.26 333	19.09 411	10.23 358	1.05 452	0.48 434	0.23 363	0.15 310	0.89 382	1.17 404

LL-Strereo	10.79 372	3.52 402	12.54 371	8.77 397	5.44 410	7.49 226	9.26 405	35.15 469	28.70 385	16.47 289	15.85 199	21.06 361	17.42 428	21.62 448	9.72 345	0.21 292	0.22 352	0.74 429	0.08 257	0.98 386	0.60 333

DAS	10.80 373	2.03 326	13.96 396	9.01 402	6.23 437	14.67 353	7.38 377	21.59 298	32.58 426	18.67 345	28.13 347	19.20 346	17.08 423	16.54 382	7.31 295	0.58 395	0.01 24	0.29 382	0.01 130	0.47 289	0.20 195

GMStereo_Zeroshot	10.83 374	7.81 473	19.95 461	9.55 419	2.47 253	11.83 295	1.31 87	20.84 289	20.52 293	22.73 410	35.93 449	24.76 405	5.94 189	19.68 419	7.04 290	0.45 372	0.02 68	0.25 367	0.01 130	5.38 493	0.19 190

HSM-Net_RVC	10.88 375	1.23 110	5.46 104	5.57 237	2.63 263	20.12 429	6.06 332	27.67 371	28.35 384	20.63 381	25.51 319	34.01 474	14.38 380	16.18 372	9.29 343	0.11 248	0.07 197	0.01 160	0.00 1	0.13 100	0.14 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	10.99 376	3.81 412	6.88 167	6.69 322	2.30 241	16.06 380	10.94 437	30.06 401	32.41 424	16.10 280	18.72 232	22.78 380	14.21 376	17.52 391	8.62 332	2.35 480	1.84 496	3.32 500	1.57 484	2.06 439	1.52 421

ac_64	11.10 377	1.49 180	9.88 319	8.24 388	5.45 411	19.12 420	6.46 347	24.10 329	14.34 221	22.80 412	23.87 304	33.28 467	15.54 403	18.87 407	17.26 425	0.28 326	0.12 273	0.02 178	0.02 162	0.26 180	0.63 337

1111x	11.32 378	1.34 137	8.95 267	5.20 212	1.96 222	14.46 350	7.75 385	35.65 474	28.23 383	15.66 270	26.66 335	26.65 417	14.76 389	15.88 362	22.27 461	0.24 312	0.13 286	0.04 215	0.06 243	0.30 204	0.24 225

HSM	11.33 379	1.80 284	7.04 176	6.13 286	3.99 329	16.16 386	6.92 366	29.69 399	19.39 283	22.95 413	26.05 327	41.08 509	15.79 406	20.25 433	8.89 339	0.02 146	0.03 97	0.01 160	0.00 1	0.15 113	0.34 268

SepStereo	11.34 380	2.03 326	13.96 396	9.01 402	6.23 437	14.67 353	7.38 377	21.59 298	32.58 426	18.67 345	28.13 347	19.20 346	17.08 423	27.36 480	7.31 295	0.58 395	0.01 24	0.29 382	0.01 130	0.47 289	0.20 195

DMCA-RVC	11.41 381	3.32 396	11.68 359	10.12 438	4.81 368	11.92 298	4.11 265	24.67 334	23.66 337	20.06 370	28.51 354	26.71 418	24.96 480	15.95 369	14.82 403	0.41 363	0.34 404	0.56 414	0.16 313	0.72 364	0.69 350

ITSA-stereo	11.44 382	2.03 326	10.92 349	5.90 265	1.78 206	12.05 304	4.17 269	36.77 484	49.15 511	18.17 330	18.53 230	21.79 367	12.59 343	15.74 356	14.05 397	0.45 372	0.39 409	0.28 378	0.29 384	0.98 386	2.81 457

test_xeample	11.49 383	1.24 115	7.50 195	5.22 216	2.18 234	17.40 404	6.49 349	31.14 417	22.77 326	17.90 323	33.09 427	18.48 338	14.61 386	13.51 312	37.38 527	0.16 269	0.13 286	0.01 160	0.03 182	0.23 160	0.24 225

coex_refinement	11.56 384	1.53 193	7.45 194	8.18 385	5.09 385	17.10 401	7.07 369	31.05 416	32.20 422	18.57 343	30.81 388	25.84 414	12.31 335	13.41 308	19.47 438	0.23 307	0.04 109	0.02 178	0.10 279	0.44 276	0.37 277

RASNet	11.59 385	1.71 254	10.36 334	6.30 295	5.66 419	15.48 369	6.12 333	34.50 463	20.86 298	16.61 293	32.51 419	22.04 370	23.00 464	19.44 416	16.15 416	0.71 414	0.03 97	0.05 222	0.01 130	0.15 113	0.13 137

ACV-stereo	11.65 386	5.15 438	28.84 483	6.80 330	3.33 298	20.38 430	6.59 355	21.03 291	20.57 294	17.67 318	20.95 268	26.81 420	16.69 415	20.19 431	13.26 387	0.72 416	1.11 480	0.15 326	0.09 270	0.65 350	2.13 442

iResNet_ROB	11.71 387	1.96 307	10.77 343	6.01 275	3.68 311	15.13 361	2.34 190	31.72 424	37.58 460	26.16 450	32.77 421	25.88 415	15.34 401	16.35 378	7.94 316	0.19 279	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.31 216	0.12 124

UPFNet	11.72 388	1.52 190	10.33 333	7.38 355	7.14 461	20.05 428	9.62 411	28.90 386	25.94 363	20.02 368	29.73 370	20.91 358	16.34 411	18.61 405	16.17 417	0.26 322	0.17 317	0.25 367	0.03 182	0.55 322	0.56 327

FADNet-RVC-Resample	11.72 388	4.35 424	30.33 492	9.46 417	3.90 320	14.11 337	7.17 374	25.78 346	23.31 329	23.27 418	29.52 367	19.50 351	15.00 395	15.38 347	8.33 325	0.53 390	0.50 439	0.49 406	0.50 433	1.38 413	1.67 427

xxxx	11.74 390	1.16 98	7.88 213	5.61 239	1.99 225	20.46 431	3.12 233	33.99 454	23.76 341	15.53 266	30.67 382	26.88 422	14.50 385	12.98 295	35.48 518	0.19 279	0.18 323	0.01 160	0.02 162	0.22 148	0.27 239

CBMV_ROB	11.77 391	2.89 380	6.92 169	5.20 212	2.88 276	14.12 338	4.79 289	26.69 360	29.84 396	26.17 451	31.92 409	23.61 389	20.74 456	20.20 432	10.18 355	1.78 471	1.80 495	2.17 482	1.26 478	1.61 417	0.55 323

DSFCA	11.85 392	2.01 321	12.93 377	5.40 231	6.87 454	15.36 363	10.45 432	30.68 412	31.84 412	25.99 447	23.52 299	22.03 369	14.05 371	20.28 436	12.46 379	0.57 394	0.41 413	0.28 378	0.38 416	1.02 388	0.47 307

FADNet_RVC	11.94 393	5.17 439	39.74 508	6.44 303	3.46 305	11.42 290	4.17 269	29.16 390	26.89 372	17.97 324	25.96 321	13.41 253	15.67 404	15.84 361	13.54 391	0.90 441	0.75 465	0.55 412	1.20 475	3.65 474	2.85 458

iResNetv2_ROB	12.00 394	2.91 382	13.46 388	5.82 255	3.73 313	13.15 323	6.45 346	34.15 456	36.02 451	25.25 439	33.81 438	29.79 438	14.24 377	13.61 316	6.10 280	0.21 292	0.02 68	0.12 305	0.00 1	0.82 375	0.25 231

hitnet-ft	12.04 395	2.11 334	6.14 135	7.27 350	3.90 320	25.98 472	3.56 251	22.56 311	23.74 339	20.55 377	33.81 438	31.59 453	18.67 444	19.47 417	17.20 423	0.42 367	1.36 486	0.35 391	0.07 253	1.11 395	0.86 375

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 396	3.43 400	16.25 426	7.62 368	5.58 414	14.57 351	6.00 326	32.98 443	27.41 376	21.69 399	31.40 400	25.21 408	13.47 356	14.96 340	15.60 411	0.84 435	0.33 401	0.35 391	0.35 406	1.29 406	1.78 430
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
acv_ft	12.16 397	1.68 251	11.97 364	7.70 370	6.20 434	19.61 425	5.52 309	25.78 346	34.81 442	25.62 445	30.78 386	24.72 403	13.20 353	15.81 359	18.80 434	0.13 257	0.01 24	0.06 236	0.06 243	0.63 344	0.15 157

dad	12.24 398	10.20 487	13.68 394	6.64 319	1.47 173	13.55 329	3.58 254	17.62 237	35.33 447	27.15 460	32.65 420	30.85 446	10.86 298	14.33 329	10.04 353	2.95 490	0.55 448	7.92 524	0.91 461	3.35 469	1.17 404

ISRNet	12.26 399	2.02 323	17.38 434	12.71 482	6.24 439	7.39 224	1.62 111	29.23 392	31.94 418	22.65 409	35.28 445	24.62 398	15.27 399	15.28 343	13.76 394	0.78 425	1.00 478	2.30 485	0.52 436	0.92 385	4.29 481

pcwnet_v2	12.32 400	2.00 313	17.53 438	7.79 375	5.69 422	17.06 400	3.69 258	36.52 482	46.17 502	20.55 377	29.39 365	16.50 298	13.00 350	15.70 355	9.32 344	0.50 384	1.00 478	0.34 390	0.24 362	2.00 435	1.38 413

222	12.33 401	1.29 125	8.09 227	6.06 280	2.14 232	19.51 423	2.53 206	33.63 451	23.55 332	21.72 400	30.51 381	20.11 353	16.77 417	13.22 303	46.51 549	0.15 267	0.14 301	0.01 160	0.03 182	0.26 180	0.26 234

ADLNet	12.34 402	2.22 346	10.14 330	8.38 391	6.78 452	17.56 407	9.05 399	33.21 448	26.28 368	27.06 457	26.01 323	26.80 419	13.76 363	16.99 388	18.74 433	0.24 312	0.39 409	0.23 363	0.10 279	0.64 348	2.16 447

CBFPSM	12.42 403	2.59 369	28.96 486	4.74 161	3.20 292	22.33 443	16.31 492	21.13 293	21.03 301	21.04 390	27.81 344	30.24 443	15.99 408	14.59 337	14.80 402	0.04 187	0.49 437	0.10 287	0.16 313	0.51 310	2.34 451

DualNet (step1)	12.44 404	4.86 432	17.49 435	5.97 269	2.94 283	17.57 408	8.30 389	28.75 381	23.91 342	24.38 429	21.03 269	24.64 399	17.82 433	13.58 314	9.82 346	6.44 517	0.87 473	6.62 513	7.44 525	3.20 465	3.11 465

ADLNet2	12.44 404	2.17 341	12.84 376	9.17 407	5.82 427	20.00 427	10.13 425	32.53 438	36.22 454	18.62 344	19.39 239	21.96 368	17.07 422	21.43 447	19.42 437	0.24 312	0.15 306	0.06 236	0.08 257	0.86 379	0.57 328

AASNet	12.49 406	2.46 360	10.49 337	9.82 428	6.86 453	17.33 403	6.73 359	41.09 514	37.86 463	22.53 408	29.11 357	16.68 301	13.48 358	14.54 336	17.87 429	0.20 287	0.02 68	0.78 431	0.05 226	1.18 398	0.76 362

HBP-ISP	12.52 407	7.82 474	8.47 246	7.57 367	4.27 343	12.56 311	6.42 345	28.68 380	29.56 387	21.11 392	35.69 447	15.85 287	18.42 440	20.44 439	11.00 370	3.03 491	2.63 511	7.09 522	3.97 510	3.58 472	2.27 449

CRFU-Net	12.56 408	2.89 380	11.77 360	8.18 385	5.80 426	24.84 460	10.46 436	24.56 332	13.12 204	30.06 479	29.37 360	29.09 430	19.64 449	19.96 424	18.53 432	0.82 432	0.48 434	0.27 371	0.15 310	0.53 316	0.68 348

UNet	12.64 409	2.02 323	13.36 383	6.85 334	7.76 475	25.31 469	4.74 286	34.10 455	28.19 382	20.03 369	31.07 394	27.02 425	17.36 426	20.18 430	13.87 395	0.06 223	0.05 140	0.27 371	0.01 130	0.23 160	0.39 283

delet	12.65 410	1.85 289	11.36 354	7.71 372	6.22 436	22.52 445	10.22 429	28.14 376	37.67 461	19.66 361	29.24 359	21.00 360	15.99 408	21.97 449	17.77 428	0.03 172	0.07 197	0.19 347	0.04 203	0.60 336	0.75 361

HGLStereo	12.72 411	2.66 371	12.34 368	9.93 432	7.55 469	16.16 386	7.45 380	31.48 423	27.01 373	20.01 367	35.31 446	26.98 424	18.90 445	17.87 395	18.90 435	0.33 335	0.16 315	0.07 247	0.05 226	0.48 291	0.70 354

GEStereo_RVC	12.81 412	2.49 363	13.64 392	9.68 424	4.97 376	18.16 413	11.30 443	31.26 419	47.47 504	19.84 364	26.97 337	19.03 342	13.19 352	20.14 429	14.86 405	0.83 434	0.51 443	0.10 287	0.13 297	0.54 318	0.99 390

CSP-Net	12.85 413	2.95 384	9.64 307	5.94 268	3.96 324	25.85 470	9.93 415	28.81 385	26.00 365	29.31 475	32.44 418	30.00 440	15.16 397	20.25 433	14.30 400	0.55 393	0.19 330	0.03 195	0.00 1	0.65 350	0.98 389

SGM-Forest	12.92 414	1.87 290	6.61 151	5.68 244	2.05 229	23.19 451	11.30 443	34.24 459	30.77 404	26.54 453	31.99 410	29.98 439	15.74 405	21.17 446	13.36 389	1.05 452	0.33 401	0.84 442	0.01 130	0.71 360	0.97 386
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MMNet	12.97 415	2.08 331	12.74 374	6.98 337	6.27 441	26.39 477	4.73 285	23.10 319	41.79 480	25.48 443	32.29 417	21.09 362	17.79 431	19.52 418	17.90 430	0.19 279	0.07 197	0.10 287	0.00 1	0.37 251	0.59 332

STTStereo	12.97 415	4.88 435	26.57 480	7.54 365	5.41 407	13.43 327	6.49 349	30.53 411	26.35 370	25.14 438	31.43 401	32.00 455	14.12 373	16.01 371	14.83 404	0.29 328	0.31 394	0.67 424	1.08 471	1.21 400	1.11 398

TDLM	12.98 417	3.78 410	9.77 316	10.75 455	4.94 374	16.10 382	14.08 470	35.05 467	31.87 413	22.36 405	26.51 334	26.09 416	14.97 394	24.73 468	13.11 385	1.05 452	0.05 140	1.21 462	0.27 377	1.83 428	1.00 392

AANet_RVC	13.16 418	5.34 442	10.83 346	8.20 387	4.44 357	14.13 339	9.46 408	28.78 384	37.67 461	23.44 420	37.47 459	23.48 387	15.83 407	22.39 453	16.63 419	1.67 468	0.86 471	0.24 366	0.02 162	0.63 344	1.60 423

psm_up	13.18 419	1.91 296	8.81 260	9.59 422	5.84 429	15.17 362	11.37 445	38.74 501	30.81 405	20.66 382	30.32 379	30.00 440	23.12 465	19.19 413	16.02 413	0.58 395	0.10 244	0.17 334	0.01 130	0.65 350	0.55 323

xyz-stereo	13.23 420	0.83 32	38.70 506	2.53 30	0.83 104	41.19 530	4.82 292	13.68 168	26.28 368	22.98 414	37.78 461	29.35 435	18.53 442	18.11 400	7.85 313	0.22 298	0.03 97	0.64 421	0.01 130	0.13 100	0.06 66

ssnet_v2	13.23 420	2.43 357	11.25 351	7.34 352	2.92 282	23.05 450	12.95 460	35.93 477	32.92 430	21.23 395	25.38 317	28.81 429	15.22 398	22.57 454	19.81 441	0.18 275	0.08 217	0.19 347	0.05 226	1.24 403	1.06 396

CVANet_RVC	13.24 422	3.39 398	8.43 242	8.42 392	5.04 382	18.52 418	11.72 450	32.03 428	33.85 433	23.17 417	32.77 421	29.78 437	16.51 414	23.20 458	11.28 372	0.94 442	0.04 109	1.19 461	0.47 429	3.13 461	1.01 393

FADNet-RVC	13.27 423	11.57 502	39.71 507	7.94 378	4.50 359	15.41 366	6.95 368	27.96 372	22.98 328	20.37 376	30.73 385	26.86 421	11.31 313	20.50 441	14.28 399	0.14 259	0.14 301	0.13 316	0.18 320	2.83 452	0.86 375

DLCB_ROB	13.35 424	3.00 387	9.12 284	9.43 413	5.68 420	21.80 440	10.12 424	29.19 391	29.92 398	27.71 462	31.45 406	32.37 458	19.50 448	19.02 409	16.73 420	0.22 298	0.04 109	0.38 397	0.06 243	0.49 300	0.85 374

StereoDRNet-Refined	13.36 425	2.80 374	10.82 345	7.94 378	3.10 288	18.95 419	4.45 278	28.47 379	29.65 390	29.11 471	41.47 486	24.44 396	17.64 429	23.34 459	21.66 452	0.16 269	0.07 197	0.53 410	0.32 399	0.77 373	1.64 425
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SACVNet	13.38 426	4.08 418	11.41 356	11.67 472	5.79 425	17.28 402	9.39 406	32.77 440	22.29 319	28.11 465	33.35 430	32.48 459	21.86 460	19.75 420	10.28 359	1.00 448	0.48 434	0.85 443	0.29 384	1.31 409	3.08 463

iinet-f	13.51 427	4.29 421	45.90 521	6.01 275	3.96 324	21.00 434	13.40 465	27.40 369	21.12 303	21.11 392	30.72 384	21.49 365	16.96 420	15.33 344	19.50 439	0.12 253	0.42 417	0.09 268	0.05 226	0.89 382	0.39 283

rvit_105_1	13.56 428	5.57 445	19.88 460	13.22 486	4.58 362	15.04 358	28.61 539	26.56 358	42.75 486	18.83 348	24.53 308	20.93 359	13.85 366	18.02 399	11.90 378	1.74 469	0.60 452	0.25 367	2.10 495	0.61 338	1.64 425

CBMV	13.69 429	3.63 404	8.02 224	5.93 267	2.69 265	22.57 446	12.44 457	29.81 400	31.57 411	31.20 484	33.79 437	31.04 447	17.41 427	25.28 471	14.11 398	0.71 414	0.60 452	0.60 417	0.11 289	1.11 395	1.13 401
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PS-NSSS	13.70 430	7.41 471	14.68 411	6.70 323	5.63 417	18.43 416	12.59 458	38.89 503	25.56 358	20.27 374	35.71 448	21.11 363	16.35 412	17.16 389	17.56 426	2.28 478	0.53 445	5.37 506	0.36 410	4.28 480	3.09 464

FADNet	14.18 431	10.92 496	37.56 503	7.79 375	6.64 446	17.48 406	6.91 365	34.73 465	34.03 434	18.85 349	27.02 338	28.26 427	14.24 377	17.77 394	10.09 354	0.41 363	0.67 459	0.37 395	0.37 414	8.13 509	1.34 410

fast-acv-ft	14.25 432	4.00 417	16.20 424	7.51 363	5.14 390	26.38 476	9.77 413	24.62 333	34.84 444	25.30 441	37.27 457	32.09 456	20.38 454	18.32 401	19.50 439	0.36 344	0.32 397	0.63 419	0.47 429	1.18 398	0.76 362

pmcnn	14.59 433	3.68 407	19.78 459	6.83 332	4.51 360	21.27 437	14.67 475	27.37 367	30.54 401	27.09 459	40.19 478	38.71 495	18.53 442	17.70 393	19.27 436	0.84 435	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.48 291	0.31 260

Anonymous_2	14.95 434	6.75 464	17.63 440	5.45 233	7.10 460	26.19 473	11.58 448	18.06 250	17.30 258	17.61 317	15.47 195	23.33 385	20.95 458	20.55 442	14.63 401	11.05 535	12.86 544	11.27 532	25.12 548	11.32 526	4.82 489

z-ln-s-r	14.97 435	6.05 449	40.55 510	5.39 230	5.41 407	13.95 335	13.34 464	21.84 302	36.75 457	18.86 350	43.90 504	23.71 392	16.41 413	22.64 456	28.99 505	0.02 146	0.02 68	0.00 1	0.00 1	1.04 390	0.48 311

test_sample9	15.04 436	4.86 432	17.49 435	5.97 269	2.94 283	17.57 408	8.30 389	28.75 381	23.91 342	24.38 429	21.03 269	24.64 399	17.82 433	20.07 427	20.17 443	6.44 517	36.07 554	6.62 513	7.44 525	3.20 465	3.11 465

NVstereo2D	15.15 437	2.97 385	16.28 427	9.23 410	7.56 470	30.03 491	9.53 410	42.80 524	42.72 485	15.11 253	27.03 339	23.16 382	16.93 419	24.28 464	15.45 409	3.07 493	0.43 421	1.44 470	0.61 443	6.74 499	7.60 516

TCMNet	15.19 438	6.68 462	19.70 457	13.83 491	12.53 520	26.35 475	13.66 466	29.47 396	35.21 445	24.71 433	31.20 396	23.44 386	15.13 396	18.97 408	22.59 464	1.13 456	0.65 456	2.04 478	0.97 466	3.18 462	2.31 450

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 439	3.68 407	27.36 482	7.11 345	5.83 428	24.88 462	12.12 455	30.19 403	36.12 453	27.08 458	45.98 508	29.10 431	13.65 359	20.45 440	20.26 446	0.67 411	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.32 226	0.26 234

StereoDRNet	15.30 440	4.47 425	14.35 407	10.71 451	8.69 488	25.02 465	11.03 438	39.66 505	35.62 449	29.17 472	28.81 355	34.05 475	17.80 432	18.80 406	23.77 470	0.41 363	0.30 391	0.15 326	0.14 303	1.64 420	1.42 415

FINET	15.49 441	6.08 450	24.99 475	8.12 383	7.69 473	21.80 440	22.35 519	33.76 453	48.27 506	25.99 447	32.27 416	19.48 350	16.83 418	19.07 410	16.38 418	1.37 463	0.70 460	0.95 449	0.27 377	2.61 447	0.90 379

DRN-Test	15.88 442	3.83 413	14.70 412	9.96 434	8.02 482	28.93 489	14.65 474	42.34 519	38.25 466	28.18 466	34.31 442	29.22 433	18.35 439	20.01 425	22.68 465	0.37 347	0.41 413	0.46 403	0.28 380	1.28 405	1.34 410

YMNet	15.91 443	5.68 447	21.74 467	10.94 458	8.77 490	25.22 467	9.21 402	32.22 433	31.35 407	33.81 502	38.84 469	34.00 472	17.83 436	19.95 422	21.57 450	0.87 438	1.30 482	1.22 464	0.91 461	1.64 420	1.18 406

YMNet_1	15.91 443	5.68 447	21.74 467	10.94 458	8.77 490	25.22 467	9.21 402	32.22 433	31.35 407	33.81 502	38.84 469	34.00 472	17.83 436	19.95 422	21.57 450	0.87 438	1.30 482	1.22 464	0.91 461	1.64 420	1.18 406

SDNR	16.15 445	5.23 440	28.92 485	5.73 252	6.05 433	56.85 549	3.26 234	23.18 320	29.73 391	20.62 380	36.48 452	13.59 257	16.97 421	18.43 402	13.44 390	10.56 531	13.84 545	3.10 497	0.44 425	7.80 505	8.81 524

PA-Net	16.29 446	6.88 466	27.34 481	9.88 431	11.12 510	21.77 439	28.15 538	32.06 429	39.49 467	19.99 366	27.91 345	23.50 388	20.59 455	20.25 433	24.04 473	0.24 312	2.26 505	0.22 359	4.59 514	1.13 397	4.48 485
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	16.36 447	1.88 292	16.15 423	7.78 374	4.19 338	26.92 480	10.21 428	30.31 408	44.26 495	21.35 397	33.91 440	35.80 485	22.40 462	35.65 514	33.87 513	0.18 275	0.08 217	0.04 215	0.04 203	1.71 424	0.54 322

GwcNet	16.48 448	5.23 440	20.03 462	10.24 443	8.48 485	28.79 486	10.09 422	38.60 499	44.51 496	23.29 419	36.95 455	31.29 450	19.79 452	20.42 438	25.70 486	0.54 391	0.72 461	0.57 415	0.39 418	1.37 412	2.64 454

NaN_ROB	16.51 449	6.51 459	16.22 425	10.53 449	4.64 365	31.76 501	17.78 503	37.00 488	43.37 490	29.68 477	31.29 397	32.67 464	20.32 453	28.00 486	16.06 414	0.38 348	0.41 413	0.32 388	0.41 420	0.87 381	1.94 437

FAT-Stereo	16.81 450	2.97 385	17.56 439	9.80 427	6.21 435	16.12 385	13.23 463	38.18 498	39.67 469	27.00 456	39.73 476	37.55 491	31.30 510	20.39 437	21.52 449	3.44 495	2.05 498	0.81 440	1.10 472	1.89 431	5.72 494

S-Stereo	16.85 451	3.95 416	20.67 465	12.08 478	8.91 494	21.68 438	12.61 459	32.20 432	44.61 497	22.37 406	38.42 467	29.15 432	28.02 494	18.58 404	22.36 463	2.88 489	3.11 520	0.87 447	1.82 489	3.58 472	9.08 526

DANet	16.85 451	8.00 475	26.04 479	14.56 500	7.25 463	20.59 432	5.37 300	26.22 354	26.02 367	32.17 492	36.00 450	37.20 489	29.77 502	30.75 494	24.62 478	1.14 458	1.34 484	2.21 483	0.51 435	3.18 462	4.07 479
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MaskLacGwcNet_RVC	16.87 453	16.27 517	17.93 446	11.24 466	6.69 449	28.95 490	10.44 431	41.23 516	21.49 308	29.68 477	34.27 441	32.48 459	11.00 303	20.05 426	15.09 407	8.22 522	2.59 510	12.23 533	0.75 453	10.40 519	6.34 500

PSMNet_ROB	16.90 454	5.45 443	14.16 401	13.77 489	7.25 463	27.65 483	32.74 544	43.21 527	37.88 464	24.00 423	32.97 426	34.55 479	16.69 415	17.41 390	23.96 472	0.38 348	0.22 352	0.93 448	2.05 493	1.83 428	0.96 385

GANet	16.92 455	4.32 423	12.46 370	10.84 457	4.24 340	23.04 449	15.36 487	39.91 508	34.47 440	32.42 493	45.10 507	40.04 504	27.54 489	23.61 462	20.20 445	1.02 451	0.08 217	0.67 424	0.22 343	1.87 430	0.97 386

Syn2CoEx	17.03 456	10.40 490	25.65 478	20.35 518	8.02 482	26.28 474	11.27 442	37.16 490	32.69 428	28.89 469	40.17 477	29.27 434	26.63 484	19.19 413	17.63 427	0.98 446	0.54 446	1.23 466	0.23 352	1.82 427	2.24 448

test_sample8	17.19 457	4.86 432	17.49 435	5.97 269	2.94 283	17.57 408	8.30 389	31.87 425	18.55 277	33.54 499	26.00 322	40.64 507	32.90 514	20.07 427	20.17 443	6.44 517	36.07 554	6.62 513	7.44 525	3.20 465	3.11 465

NCCL2	17.23 458	6.37 458	14.30 406	23.45 529	7.18 462	24.16 455	17.05 499	34.39 461	25.88 361	31.55 486	38.01 463	42.09 514	26.81 485	20.94 445	22.69 466	0.45 372	0.23 358	2.63 490	1.80 488	2.02 437	2.57 452

GASNet	17.30 459	19.38 525	30.46 493	20.66 520	9.36 498	16.06 380	9.06 400	43.89 531	40.04 472	25.35 442	23.73 300	32.90 465	15.37 402	28.91 488	17.05 421	3.04 492	0.27 385	1.88 476	0.45 427	6.73 498	1.37 412

ADCRef	17.30 459	6.73 463	42.01 516	10.11 437	8.78 492	26.61 478	10.45 432	31.29 421	32.75 429	31.19 483	41.62 489	18.47 337	19.78 451	24.29 465	34.06 515	0.76 423	0.42 417	2.16 481	1.79 487	1.23 402	1.56 422

XPNet_ROB	17.33 461	4.84 430	15.44 417	11.15 463	6.64 446	20.88 433	16.10 490	36.26 480	39.54 468	31.80 490	41.32 484	41.30 511	23.91 469	24.67 466	27.40 492	1.07 455	0.74 463	0.79 433	0.25 368	1.10 394	1.31 409

w-ln-seven-2	17.58 462	7.62 472	41.78 514	11.29 468	6.55 445	23.49 452	14.08 470	29.64 398	39.85 471	28.44 468	42.38 492	30.45 444	27.66 491	22.16 451	22.15 459	0.44 370	0.49 437	0.65 422	0.17 318	1.58 416	0.81 367

RP	17.58 462	4.92 436	15.27 416	15.44 506	11.95 518	21.05 435	11.75 451	27.64 370	45.09 500	22.99 415	42.05 491	39.39 500	27.74 492	25.54 472	22.33 462	5.45 510	0.59 451	4.33 502	1.62 486	3.53 471	2.86 460

SuperB	17.60 464	6.22 457	56.40 539	7.91 377	5.07 384	19.70 426	9.03 398	24.87 335	50.15 518	26.25 452	39.13 471	17.61 322	20.84 457	22.28 452	25.31 482	0.70 412	0.31 394	1.10 456	0.71 450	16.58 537	1.86 431

ETE_ROB	17.67 465	9.48 482	17.66 441	13.60 487	4.57 361	23.03 448	21.09 514	32.49 436	35.24 446	30.49 480	38.06 464	46.18 527	24.49 472	26.40 476	24.21 475	0.46 377	0.24 369	1.14 457	0.84 456	1.52 415	2.13 442

APVNet	17.75 466	5.46 444	20.35 464	12.31 480	8.40 484	30.16 493	24.10 528	41.14 515	30.12 399	25.08 437	41.09 482	31.24 448	23.12 465	27.07 479	27.86 498	0.34 339	0.56 449	3.02 495	0.52 436	1.68 423	1.45 417

PWCDC_ROB	17.80 467	9.62 483	18.38 448	17.95 513	7.74 474	24.61 459	5.56 312	34.41 462	52.79 522	29.66 476	50.20 523	20.63 356	19.69 450	29.85 493	20.87 447	6.18 514	0.26 380	0.10 287	0.05 226	5.36 492	2.00 439

MDST_ROB	17.92 468	1.60 221	13.68 394	13.88 493	6.44 443	43.05 532	14.86 477	42.74 523	41.66 478	43.25 527	42.85 496	28.43 428	17.28 425	29.35 490	16.06 414	0.88 440	0.11 261	0.63 419	0.47 429	0.50 306	0.64 343

Nwc_Net	17.98 469	4.67 428	17.79 445	14.26 496	11.65 516	25.14 466	14.88 478	40.85 512	39.83 470	21.07 391	43.24 498	34.50 478	27.64 490	26.44 478	25.03 479	3.22 494	0.18 323	2.52 489	3.18 502	1.98 433	1.51 420

ADCP+	18.16 470	4.61 427	32.94 496	9.31 411	10.23 503	28.87 487	11.69 449	33.43 449	36.49 455	29.28 474	40.49 479	24.18 395	24.61 475	33.89 503	35.33 517	0.25 318	0.40 412	2.00 477	1.17 474	2.16 440	1.87 433

Wz-Net-LNSev	18.19 471	10.57 492	41.33 512	10.19 440	7.94 480	24.29 456	15.28 485	34.15 456	43.38 491	32.90 496	43.72 502	31.94 454	22.21 461	20.81 444	22.26 460	0.47 378	0.22 352	0.00 1	0.02 162	1.22 401	0.94 384

PWC_ROB	18.37 472	10.55 491	25.19 476	10.21 441	6.29 442	23.75 453	4.79 289	35.93 477	48.75 510	32.56 494	44.46 506	34.68 480	24.78 477	30.99 495	25.72 487	1.38 465	0.08 217	1.57 471	0.26 372	2.18 441	3.17 470

AF-Net	18.38 473	5.60 446	14.21 403	15.95 507	10.78 507	22.26 442	10.45 432	35.39 471	50.22 519	24.71 433	37.77 460	41.55 512	29.24 500	29.11 489	26.67 488	4.35 505	0.06 173	4.56 504	0.90 458	2.42 442	1.38 413

stereogan	18.62 474	3.07 389	16.31 428	13.04 484	9.99 501	35.74 515	9.09 401	38.17 497	45.27 501	24.39 432	41.24 483	39.93 502	25.46 481	31.29 497	24.33 477	1.80 472	0.91 476	2.71 492	0.75 453	5.15 490	3.70 471

edge stereo	18.75 475	5.12 437	17.66 441	10.77 456	7.84 478	22.41 444	11.03 438	35.23 470	42.07 484	34.62 504	42.74 494	41.28 510	35.50 519	25.14 470	24.17 474	2.42 484	2.42 509	6.35 512	1.45 482	2.89 455	3.80 472

RYNet	18.92 476	4.69 429	16.88 432	10.99 460	15.84 527	46.72 534	16.57 495	37.84 494	48.03 505	26.92 455	26.48 332	37.84 494	24.92 479	19.80 421	31.04 511	0.25 318	0.25 377	0.62 418	0.03 182	6.34 497	6.39 501

Wz-Net-MNSev	18.98 477	6.53 460	33.16 498	10.15 439	7.26 465	38.37 523	16.45 493	34.19 458	43.20 489	30.65 481	40.76 480	40.51 506	19.24 447	27.56 481	28.06 503	0.81 431	0.26 380	0.05 222	0.10 279	1.45 414	0.84 371

LALA_ROB	19.19 478	7.15 469	15.93 422	12.96 483	5.30 402	28.30 485	23.21 526	42.51 520	36.69 456	33.45 498	40.81 481	50.96 538	24.53 473	27.92 483	25.66 485	0.60 400	0.44 423	2.04 478	1.22 476	2.54 446	1.47 418

aanetorigin	19.21 479	12.59 504	53.50 530	9.67 423	7.83 477	11.85 297	13.87 468	17.05 230	34.15 437	49.18 537	48.89 519	34.05 475	30.22 504	22.86 457	28.00 502	1.01 450	0.75 465	0.67 424	0.89 457	3.07 458	4.14 480

SGM_RVC	19.52 480	2.12 337	6.79 163	6.59 313	1.33 161	38.20 522	15.74 488	38.13 496	34.07 435	45.71 532	41.91 490	51.41 539	38.10 525	38.77 530	27.80 497	0.61 404	0.36 406	0.51 408	0.33 403	1.03 389	0.90 379
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	19.64 481	9.36 479	31.06 494	10.99 460	6.24 439	28.10 484	10.14 426	37.50 493	58.34 543	31.74 488	36.70 454	32.50 461	21.03 459	36.00 519	37.24 526	1.23 461	0.44 423	0.12 305	0.31 395	1.98 433	1.69 428

NCC-stereo	19.75 482	6.08 450	23.96 471	15.05 501	16.17 528	18.42 414	21.45 515	43.31 529	41.00 476	24.30 427	38.12 465	34.98 481	26.92 486	35.46 511	25.65 483	4.29 503	2.07 500	3.24 498	8.90 534	2.86 453	2.86 460

Abc-Net	19.75 482	6.08 450	23.96 471	15.05 501	16.17 528	18.42 414	21.45 515	43.31 529	41.00 476	24.30 427	38.12 465	34.98 481	26.92 486	35.46 511	25.65 483	4.29 503	2.07 500	3.24 498	8.90 534	2.86 453	2.86 460
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DGSMNet	19.79 484	12.06 503	33.43 499	13.79 490	16.23 530	22.97 447	15.88 489	35.41 472	41.96 482	19.90 365	32.16 415	35.60 484	18.14 438	29.48 492	23.10 467	3.85 499	3.89 530	6.16 511	4.75 515	13.56 530	13.44 537

RGC	19.90 485	13.26 507	20.24 463	18.19 514	14.06 525	21.21 436	14.33 472	34.97 466	43.60 493	27.73 463	41.49 487	39.76 501	27.98 493	34.52 506	21.37 448	3.66 498	0.54 446	8.67 525	4.16 512	4.19 478	4.02 477

DeepPrunerF	19.92 486	11.02 499	44.29 517	20.74 521	17.75 532	19.19 421	22.57 520	36.86 487	49.93 514	25.48 443	36.62 453	24.69 402	23.97 470	23.44 460	21.79 453	2.68 488	1.63 493	5.70 508	3.95 509	3.38 470	2.67 455

WCMA_ROB	20.02 487	4.30 422	19.72 458	9.47 418	7.00 458	32.71 507	13.99 469	31.97 427	32.48 425	41.51 522	52.00 527	44.09 518	36.14 521	32.43 499	24.29 476	6.19 515	2.79 516	1.09 455	1.10 472	3.95 475	3.13 468

MSAF-DinoV2	20.61 488	7.35 470	24.41 473	11.43 471	4.88 371	30.12 492	16.70 496	39.67 506	54.27 526	22.75 411	32.01 411	48.05 532	30.44 506	37.52 524	40.45 534	0.72 416	0.50 439	0.44 400	1.23 477	4.64 482	4.54 486

psmorigin	20.95 489	10.24 489	35.84 500	9.75 425	7.05 459	24.59 458	10.11 423	32.85 442	32.17 421	43.09 525	54.57 536	42.79 515	36.62 522	35.99 518	27.41 493	1.58 467	2.72 514	0.79 433	1.05 469	3.26 468	6.50 502

SANet	20.96 490	6.60 461	29.81 488	8.83 398	3.19 291	31.27 500	20.56 513	41.86 518	56.09 537	39.30 517	43.62 500	44.95 520	31.93 512	27.83 482	23.67 469	0.94 442	0.52 444	0.99 451	0.42 422	4.72 484	2.03 440

FBW_ROB	21.00 491	10.23 488	22.72 469	13.71 488	6.77 451	30.49 498	16.46 494	44.58 532	43.57 492	44.25 530	39.59 474	43.27 517	26.12 483	33.96 504	21.80 454	2.58 487	1.84 496	7.14 523	2.78 500	4.00 476	4.06 478

w-ln-seven	21.04 492	9.30 478	55.15 537	11.32 469	9.98 500	30.27 494	18.05 504	37.06 489	55.12 533	36.70 509	43.26 499	33.73 471	22.90 463	22.63 455	29.52 506	0.39 358	0.18 323	0.85 443	0.16 313	2.75 450	1.47 418

z-mn7	21.05 493	9.91 485	45.96 522	11.27 467	5.23 393	33.41 509	15.27 484	35.65 474	57.07 539	26.62 454	53.08 529	32.21 457	24.80 478	35.65 514	30.93 510	0.49 381	0.25 377	0.55 412	0.11 289	1.62 418	0.90 379

SQANet	21.24 494	24.08 534	19.60 456	26.40 534	18.74 534	30.87 499	9.24 404	32.70 439	29.58 389	25.25 439	33.37 431	33.47 469	19.19 446	28.11 487	18.32 431	10.87 532	2.92 518	26.49 545	5.65 520	18.43 540	11.48 532

G-Net	21.25 495	8.24 476	37.97 505	15.14 504	9.26 497	50.87 540	16.80 498	27.96 372	30.54 401	38.92 514	42.93 497	33.27 466	32.17 513	27.99 485	25.25 481	4.40 506	3.83 528	3.60 501	0.97 466	7.91 508	6.95 508

SHD	21.32 496	10.03 486	30.16 491	14.30 497	8.68 487	24.15 454	8.93 396	40.82 511	61.17 547	35.79 507	44.15 505	38.73 496	30.20 503	33.88 502	31.09 512	2.00 475	0.81 468	1.17 458	1.55 483	4.08 477	4.78 488

MultiAttention	21.34 497	1.48 174	14.65 410	12.08 478	4.10 335	63.05 558	95.71 582	42.52 521	41.89 481	15.33 262	30.20 378	28.14 426	7.73 236	44.07 539	13.67 392	0.84 435	0.27 385	1.06 452	1.58 485	4.47 481	3.88 476

CSAN	21.34 497	9.45 481	23.34 470	20.99 523	4.95 375	32.57 505	34.26 545	38.83 502	49.95 516	36.97 511	39.72 475	44.97 521	31.73 511	26.05 473	23.94 471	1.52 466	0.47 432	0.85 443	1.43 481	2.73 449	2.14 445

UDG	21.45 499	14.84 513	14.44 408	21.30 526	20.08 537	32.05 504	13.76 467	35.98 479	35.52 448	25.93 446	30.69 383	37.26 490	30.66 507	21.97 449	19.89 442	10.88 533	5.55 535	22.78 541	7.65 528	14.83 535	13.05 536

ADCL	21.64 500	6.20 454	47.32 524	9.93 432	6.91 457	38.69 526	19.97 511	31.26 419	54.04 524	27.89 464	47.97 516	31.35 451	30.66 507	33.18 501	36.62 521	0.99 447	0.92 477	2.63 490	1.82 489	2.45 443	2.13 442

ADCPNet	21.93 501	9.38 480	57.92 540	11.76 474	6.88 455	36.03 516	18.44 506	32.80 441	35.93 450	32.91 497	43.80 503	39.21 499	26.99 488	31.14 496	36.94 523	2.05 476	2.67 513	2.30 485	3.45 505	4.22 479	3.82 473

zh-mn7	21.99 502	13.21 506	53.55 531	10.73 453	5.68 420	27.38 482	14.94 479	34.53 464	56.55 538	40.02 518	57.13 540	31.28 449	23.73 468	35.83 516	30.28 508	0.95 444	0.44 423	0.22 359	0.19 333	1.26 404	1.86 431

CC-Net-ROB	22.04 503	22.91 531	28.86 484	14.05 494	8.73 489	33.79 510	15.26 483	46.84 536	36.06 452	33.72 500	32.10 413	35.47 483	24.02 471	23.57 461	27.88 499	8.95 525	2.95 519	24.94 543	3.68 506	12.41 528	4.62 487

MeshStereo	22.27 504	6.87 465	11.15 350	7.69 369	4.87 370	37.70 520	13.06 461	41.64 517	36.95 458	50.92 540	53.41 532	58.12 544	41.93 535	37.73 526	27.62 496	2.52 486	2.37 506	2.99 494	2.07 494	3.09 459	2.60 453
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
DDUNet	22.66 505	19.69 527	14.64 409	24.11 530	22.38 541	24.84 460	17.71 502	30.36 409	30.32 400	29.02 470	37.31 458	37.63 492	24.66 476	24.67 466	17.08 422	18.42 543	7.92 541	26.43 544	11.81 540	17.23 538	16.95 541

Wz-Net-SNSev	22.67 506	16.94 519	45.69 520	13.85 492	8.52 486	28.89 488	27.06 535	39.39 504	55.04 531	31.77 489	53.23 530	39.18 498	23.41 467	26.40 476	36.25 519	0.78 425	0.21 342	1.21 462	0.90 458	3.03 457	1.62 424

ADCMid	22.76 507	10.75 494	41.73 513	11.23 465	7.97 481	27.26 481	19.18 510	35.44 473	38.02 465	40.23 519	46.38 511	36.56 487	42.70 536	38.20 528	40.75 535	1.77 470	1.43 488	3.05 496	3.81 508	4.96 486	3.82 473

MSMD_ROB	22.90 508	9.64 484	14.76 413	17.46 512	9.88 499	34.94 512	18.83 507	33.67 452	37.47 459	40.97 521	59.80 544	45.93 525	38.34 527	31.74 498	23.24 468	6.22 516	3.58 525	8.78 526	11.03 539	6.76 500	5.06 492

LE_ROB	22.93 509	3.07 389	14.02 398	7.70 370	2.86 275	31.99 503	17.35 501	28.10 375	67.19 559	70.51 561	55.61 539	49.07 533	47.62 542	24.76 469	36.49 520	0.35 342	0.20 335	0.27 371	0.55 439	0.48 291	0.44 300

zh-sn7	23.03 510	15.48 515	50.25 526	14.08 495	7.77 476	26.71 479	23.32 527	36.59 483	48.43 508	33.80 501	51.71 525	33.34 468	33.77 516	39.91 533	37.07 524	0.60 400	0.86 471	0.54 411	0.35 406	3.18 462	2.85 458

AnyNet_C32	23.37 511	13.28 508	40.29 509	12.36 481	11.44 513	30.39 495	29.15 540	31.36 422	44.90 499	35.36 505	48.86 517	33.61 470	34.20 517	43.15 538	41.62 541	1.27 462	1.35 485	1.18 460	2.58 498	4.77 485	6.27 499

SGM-ForestM	23.72 512	2.44 358	9.13 286	7.43 358	2.25 238	44.80 533	19.11 509	44.90 533	49.97 517	50.74 539	51.18 524	62.06 552	45.83 540	44.96 540	33.88 514	1.00 448	0.84 470	0.78 431	0.62 444	1.29 406	1.11 398

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 513	13.60 509	30.09 490	25.46 532	10.02 502	38.51 524	20.40 512	35.77 476	43.76 494	42.15 523	47.10 515	39.99 503	28.20 496	35.96 517	27.06 490	3.64 497	3.85 529	6.66 516	16.30 545	4.97 487	4.98 491

ccnet	24.02 514	16.16 516	21.70 466	11.83 476	17.75 532	37.87 521	16.18 491	45.46 535	31.93 417	36.99 512	46.46 514	38.76 497	29.52 501	37.55 525	40.93 538	9.20 526	6.29 536	9.63 528	7.71 530	11.19 523	7.21 513

PSMNet-RUCA	24.03 515	26.83 536	40.96 511	35.46 541	34.27 547	16.24 391	9.79 414	39.82 507	31.45 409	31.49 485	41.54 488	36.82 488	26.02 482	27.92 483	15.09 407	11.51 537	2.06 499	20.58 539	8.10 532	15.83 536	8.74 523

XQC	24.10 516	16.76 518	50.68 527	21.37 527	11.01 509	35.24 514	18.84 508	37.28 492	55.11 532	31.64 487	30.06 377	37.71 493	30.31 505	37.17 522	39.66 531	4.20 502	0.41 413	2.76 493	1.89 491	11.46 527	8.42 522

FC-DCNN	24.37 517	10.99 498	19.02 451	18.44 515	9.16 495	36.98 517	23.07 524	40.44 509	43.05 488	46.25 534	53.58 534	50.44 535	37.86 524	35.45 510	27.57 495	6.87 521	3.37 521	6.01 509	4.88 516	7.86 507	6.05 496

DPSNet	24.40 518	6.97 468	33.14 497	11.16 464	6.54 444	53.33 543	43.32 553	51.28 544	59.37 545	30.89 482	39.36 472	40.35 505	34.30 518	32.57 500	25.09 480	4.65 508	1.62 492	0.37 395	0.66 447	8.51 513	4.44 484

FC-DCNN v2	24.44 519	10.97 497	18.53 449	18.49 516	9.18 496	37.41 519	23.03 523	40.91 513	43.02 487	46.46 535	54.06 535	50.67 536	38.26 526	35.41 509	27.52 494	6.85 520	3.38 522	6.03 510	4.89 517	7.82 506	5.94 495

PDISCO_ROB	24.45 520	9.24 477	29.28 487	28.68 538	19.96 536	37.14 518	15.33 486	45.04 534	54.69 528	29.24 473	42.67 493	46.07 526	28.17 495	35.35 508	30.30 509	9.92 529	2.13 502	6.90 517	3.20 503	8.74 514	6.87 507

Wz-Net-TNSev	25.12 521	20.16 528	57.98 541	9.56 420	7.42 468	42.73 531	22.27 518	35.14 468	53.46 523	35.97 508	42.74 494	45.83 523	39.87 531	36.56 520	34.73 516	1.82 473	1.51 490	0.76 430	1.34 480	5.84 496	6.80 505

EDNetEfficient	25.16 522	22.23 530	77.22 564	9.09 405	7.38 466	19.38 422	16.78 497	21.41 296	55.74 536	61.52 552	53.51 533	36.22 486	40.65 534	24.22 463	38.27 528	0.62 407	0.74 463	0.86 446	2.60 499	7.70 504	7.09 510

WZ-Net	25.17 523	12.95 505	63.02 545	15.13 503	10.42 506	38.51 524	27.42 537	40.46 510	54.17 525	28.32 467	52.95 528	40.81 508	28.36 497	37.07 521	41.35 540	1.21 460	0.21 342	0.73 428	0.94 464	5.42 494	3.87 475

GANetREF_RVC	25.41 524	29.28 538	24.63 474	25.18 531	6.04 432	30.44 496	35.39 548	47.84 538	50.60 520	36.88 510	36.04 451	34.11 477	31.23 509	37.46 523	27.96 501	8.58 523	2.66 512	16.29 536	4.95 518	14.37 534	8.32 521
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
FCDSN-DC	25.59 525	14.91 514	18.83 450	28.55 537	15.68 526	39.29 527	18.16 505	42.83 526	41.69 479	44.43 531	51.94 526	50.82 537	39.22 530	34.59 507	27.29 491	6.05 513	3.63 526	7.01 520	6.41 521	10.35 518	10.17 530
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	26.20 526	13.71 510	46.90 523	14.51 499	10.34 504	30.46 497	22.72 522	42.81 525	57.61 542	42.58 524	49.37 521	41.91 513	40.43 532	41.90 537	44.58 546	2.37 481	2.19 504	2.37 487	3.29 504	7.32 502	6.52 503

DLNR_Zeroshot_test	27.62 527	51.32 551	91.46 576	98.51 586	98.03 586	3.10 22	0.50 35	30.95 415	7.65 137	8.16 141	15.68 196	7.31 155	1.63 41	11.87 238	4.21 225	40.37 553	0.87 473	0.06 236	0.34 405	80.23 576	0.24 225

MFN_U_SF_RVC	28.16 528	14.14 512	53.23 529	21.11 524	7.91 479	39.97 528	13.13 462	51.65 546	46.34 503	47.41 536	53.38 531	55.32 542	40.53 533	38.47 529	39.74 532	5.67 512	4.46 531	6.98 519	8.73 533	7.47 503	7.44 515

PASM	28.19 529	17.35 520	48.18 525	22.49 528	22.20 540	25.92 471	25.84 533	34.35 460	49.45 512	35.37 506	39.48 473	46.72 529	33.36 515	34.28 505	36.77 522	11.73 538	14.94 546	17.43 538	22.18 547	13.45 529	12.32 535

EDNetEfficientorigin	28.98 530	35.45 544	99.82 589	9.43 413	5.65 418	24.97 463	14.79 476	26.06 351	54.82 529	60.87 548	57.59 541	45.42 522	50.27 545	26.11 474	43.62 543	0.30 329	0.37 408	1.61 472	2.35 496	10.17 517	9.99 529

AnyNet_C01	29.76 531	25.78 535	75.37 562	17.03 510	11.34 511	49.00 538	27.12 536	37.99 495	40.05 473	40.73 520	65.13 554	46.98 530	38.86 529	46.63 541	48.19 551	2.14 477	2.13 502	2.13 480	2.56 497	8.14 510	7.98 519

LSM	29.98 532	19.52 526	55.11 536	19.06 517	53.75 559	32.57 505	23.17 525	42.61 522	48.57 509	45.97 533	55.04 538	42.93 516	36.02 520	35.63 513	27.03 489	2.33 479	9.19 542	4.87 505	7.71 530	10.65 521	27.91 551

RTS	30.15 533	23.12 532	96.33 579	16.71 508	11.63 514	58.66 552	24.28 529	36.80 485	62.63 551	43.79 528	46.10 509	32.56 462	43.90 537	51.29 547	40.92 536	2.38 482	0.66 457	1.06 452	0.74 451	5.11 488	4.34 482

RTSA	30.15 533	23.12 532	96.33 579	16.71 508	11.63 514	58.66 552	24.28 529	36.80 485	62.63 551	43.79 528	46.10 509	32.56 462	43.90 537	51.29 547	40.92 536	2.38 482	0.66 457	1.06 452	0.74 451	5.11 488	4.34 482

DispFullNet	30.27 535	31.74 540	58.63 542	30.13 539	28.18 545	31.79 502	8.94 397	37.16 490	54.68 527	32.60 495	37.99 462	44.62 519	28.80 499	41.55 536	27.93 500	11.94 539	3.46 523	35.53 549	12.34 541	30.08 548	17.26 542

coex-ft	30.77 536	38.58 547	93.29 578	9.44 416	5.62 416	34.95 513	25.30 532	30.83 414	59.36 544	73.23 565	58.53 542	45.92 524	47.29 541	29.44 491	45.30 547	1.37 463	1.65 494	0.95 449	0.96 465	8.35 512	4.96 490

MANE	31.97 537	10.75 494	17.71 444	20.94 522	13.77 523	47.80 536	26.85 534	53.00 549	55.20 534	59.29 544	64.30 551	64.93 555	56.31 554	51.83 550	38.69 530	9.61 528	4.72 532	6.91 518	19.93 546	9.20 515	7.64 517

otaku	33.18 538	35.99 545	52.93 528	40.01 544	21.41 538	55.08 544	17.25 500	43.30 528	61.58 548	39.25 516	49.16 520	46.61 528	28.49 498	39.77 532	28.76 504	18.56 544	7.00 540	31.82 547	9.61 536	21.53 543	15.48 539

PVD	33.19 539	18.59 522	37.64 504	26.09 533	16.99 531	33.25 508	42.25 552	51.42 545	66.03 557	52.65 542	64.31 552	51.93 540	55.13 550	51.61 549	40.40 533	4.00 501	3.51 524	9.53 527	4.26 513	10.62 520	23.56 546

ELAS	33.68 540	18.95 523	36.71 502	20.64 519	13.61 522	56.43 545	35.14 547	50.03 543	49.90 513	60.58 547	63.83 550	58.64 547	53.36 547	50.73 545	44.44 545	11.03 534	6.58 538	10.02 529	7.43 524	13.58 532	11.94 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 541	19.15 524	35.97 501	21.28 525	13.79 524	52.58 541	36.11 549	48.96 541	55.66 535	61.47 551	62.91 546	58.35 546	53.55 548	53.37 552	42.23 542	11.25 536	6.64 539	10.32 530	7.05 523	13.56 530	11.58 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	34.43 542	18.53 521	31.91 495	55.34 553	35.34 548	75.99 572	94.71 581	47.97 539	50.84 521	37.47 513	36.99 456	53.12 541	38.55 528	39.56 531	38.65 529	3.59 496	5.40 534	2.22 484	3.72 507	9.43 516	9.29 528

Ntro	34.97 543	37.63 546	54.53 534	43.26 548	22.45 542	57.73 550	21.97 517	47.14 537	64.21 554	39.12 515	48.86 517	47.93 531	36.94 523	40.66 534	29.83 507	17.16 542	6.51 537	32.70 548	10.17 537	24.06 544	16.48 540

BEATNet-Init1	35.08 544	20.64 529	54.70 535	27.43 535	12.00 519	58.29 551	31.01 542	52.58 548	57.49 541	60.36 546	62.98 547	69.98 558	55.54 552	53.00 551	44.40 544	4.61 507	2.84 517	7.05 521	6.89 522	10.97 522	8.94 525

ACVNet-4b	36.40 545	52.20 552	56.11 538	42.45 547	21.78 539	48.56 537	14.37 473	49.50 542	60.15 546	43.17 526	46.38 511	55.62 543	24.56 474	38.15 527	21.97 455	25.13 549	3.66 527	46.93 552	33.56 552	25.97 545	17.74 543

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 546	34.69 542	53.68 532	37.47 543	12.55 521	56.80 548	22.63 521	52.02 547	63.29 553	66.20 557	63.82 549	58.12 544	53.73 549	51.21 546	46.48 548	8.79 524	5.31 533	14.69 535	15.22 544	17.27 539	9.21 527

GCST	37.32 547	40.98 548	25.25 477	92.15 581	35.59 549	25.00 464	1.02 70	25.45 340	19.73 286	26.01 449	15.21 193	19.51 352	4.75 153	16.71 384	4.32 228	80.90 575	35.46 553	87.50 581	74.71 571	73.21 572	42.99 558

ACVNet_1	41.30 548	49.46 550	64.91 550	44.67 549	25.07 543	49.43 539	25.23 531	55.33 551	65.87 556	59.72 545	59.33 543	63.43 553	48.79 544	49.63 544	37.09 525	19.05 545	9.82 543	38.29 550	13.97 543	28.67 546	18.23 545

Consistency-Raft	41.82 549	35.10 543	44.56 519	32.85 540	41.39 553	46.76 535	34.76 546	57.01 553	54.94 530	32.10 491	65.22 555	30.82 445	48.46 543	40.81 535	48.77 552	27.39 550	34.28 552	42.92 551	51.66 561	39.28 551	27.28 548

NVStereoNet_ROB	41.93 550	32.40 541	44.55 518	36.60 542	27.78 544	34.52 511	32.38 543	48.84 540	57.18 540	69.34 560	75.62 566	66.07 557	64.86 558	47.34 542	60.78 562	15.72 541	23.99 549	23.40 542	32.06 551	21.34 542	23.86 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	51.25 551	62.74 560	64.52 549	60.13 554	39.00 552	58.72 554	30.83 541	57.31 554	79.18 571	50.24 538	65.35 556	60.13 549	44.25 539	49.47 543	41.16 539	46.52 557	46.06 560	52.72 556	31.78 550	52.33 557	32.47 552

anonymity	52.32 552	58.23 556	63.91 546	41.12 546	59.25 563	53.27 542	41.04 551	55.69 552	40.20 474	54.85 543	49.49 522	49.13 534	55.48 551	59.07 554	49.65 555	55.86 560	50.03 566	51.00 554	51.08 559	51.71 555	56.36 560

MADNet+	53.31 553	68.61 561	98.75 586	67.03 558	37.58 550	79.83 578	81.74 577	60.38 556	61.61 549	51.43 541	54.92 537	61.11 551	59.29 556	69.66 563	76.71 578	23.88 547	24.03 550	17.08 537	12.35 542	32.47 549	27.69 550

JetBlue	54.08 554	45.10 549	74.15 560	51.17 551	47.68 554	75.66 571	60.97 562	63.63 557	62.09 550	63.32 555	64.88 553	78.86 565	68.17 559	68.15 561	75.09 577	36.86 551	24.88 551	29.01 546	29.12 549	28.71 547	34.13 553

SGM+DAISY	54.67 555	56.61 553	62.73 544	40.21 545	53.22 557	61.95 557	48.59 555	55.05 550	44.62 498	61.03 550	63.68 548	60.46 550	55.62 553	60.68 556	55.34 558	56.34 562	48.56 563	50.16 553	49.63 558	52.25 556	56.76 562

SPS-STEREO	55.62 556	59.14 557	64.16 547	45.05 550	53.84 560	59.88 555	44.00 554	59.53 555	49.94 515	62.33 553	61.09 545	59.80 548	56.82 555	60.06 555	57.85 559	58.41 563	48.34 562	51.07 555	49.21 557	55.41 559	56.48 561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	57.39 557	61.72 559	72.56 559	66.35 557	38.29 551	61.93 556	48.64 556	71.64 569	81.91 574	79.28 573	88.72 581	76.25 562	72.87 564	54.33 553	46.74 550	37.13 552	23.36 548	54.52 557	37.80 553	46.22 552	27.59 549

IMH-64-1	59.25 558	58.09 554	67.69 554	66.06 555	50.51 555	56.45 546	49.45 557	68.83 562	67.75 560	67.58 558	80.37 570	70.15 559	74.28 566	72.16 568	48.94 553	42.00 554	42.87 557	65.57 558	47.02 554	51.52 553	37.76 555

IMH-64	59.25 558	58.09 554	67.69 554	66.06 555	50.51 555	56.45 546	49.45 557	68.83 562	67.75 560	67.58 558	80.37 570	70.15 559	74.28 566	72.16 568	48.94 553	42.00 554	42.87 557	65.57 558	47.02 554	51.52 553	37.76 555

IMH	62.95 560	60.33 558	67.78 556	69.51 559	53.65 558	65.09 561	54.21 559	72.00 570	73.28 565	72.49 563	81.93 572	72.96 561	79.81 570	76.65 574	51.41 556	43.57 556	49.82 565	67.81 560	51.14 560	54.83 558	40.67 557

TorneroNet-64	65.66 561	70.70 563	71.20 558	76.52 563	59.70 565	66.78 562	58.05 560	67.53 561	80.00 572	62.67 554	67.40 557	83.09 570	69.42 561	67.34 558	62.05 565	48.31 559	44.07 559	72.93 562	63.88 563	68.05 563	53.58 559

PWCK	65.90 562	88.63 579	79.40 567	80.32 571	29.96 546	63.85 560	39.45 550	72.07 571	71.26 563	78.74 572	68.99 559	77.82 564	61.77 557	82.81 578	62.64 566	80.17 574	39.88 556	81.90 572	47.37 556	73.54 573	37.51 554

WAO-6	70.64 563	73.02 565	66.25 551	79.92 570	61.74 567	68.74 563	59.08 561	75.27 574	87.02 578	74.72 566	79.40 569	79.19 566	84.60 576	67.70 560	60.53 561	67.85 566	48.88 564	81.48 570	73.29 568	65.57 561	58.60 563

TorneroNet	71.21 564	73.44 566	75.82 563	80.82 572	65.65 569	70.53 565	64.39 565	71.42 568	75.97 567	71.47 562	73.68 564	84.17 573	74.00 565	69.85 564	69.09 569	59.37 564	48.19 561	79.67 566	73.51 569	74.93 574	68.26 572

LVE	71.50 565	72.46 564	83.91 571	75.21 562	55.29 562	74.81 566	62.76 564	77.22 575	83.77 576	82.09 575	87.11 580	83.38 571	82.41 575	75.93 572	64.49 567	48.28 558	57.24 572	74.61 564	62.53 562	65.49 560	61.01 564

MFMNet_re	72.05 566	79.64 572	64.23 548	52.73 552	84.71 578	77.93 574	68.35 566	63.96 558	66.93 558	61.00 549	71.29 562	63.84 554	68.91 560	72.42 570	61.11 563	82.03 578	74.22 579	80.34 569	74.44 570	83.62 579	89.34 580

notaker	72.18 567	79.78 573	78.84 566	78.75 567	68.52 571	63.26 559	61.68 563	69.22 565	75.95 566	77.58 570	78.85 568	79.69 568	84.79 577	77.39 575	58.43 560	69.68 569	60.79 573	77.46 565	68.48 565	69.62 565	64.92 569

WAO-7	72.21 568	78.21 568	54.04 533	79.33 569	69.31 573	70.20 564	72.09 572	77.85 578	84.90 577	77.35 569	86.03 576	79.37 567	79.88 571	65.32 557	65.33 568	62.33 565	69.70 577	70.51 561	73.21 567	67.23 562	62.02 565

ktn	72.58 569	80.06 575	69.96 557	79.14 568	69.86 574	75.40 570	70.43 571	69.01 564	76.90 568	72.88 564	77.46 567	77.43 563	77.41 569	72.78 571	55.00 557	79.09 572	65.99 574	80.09 568	68.29 564	71.46 570	62.98 566

UNDER WATER-64	73.11 570	74.48 567	87.70 572	74.03 561	55.20 561	78.24 575	75.71 574	65.33 559	67.91 562	75.60 568	69.32 560	84.41 574	76.93 568	68.43 562	72.45 572	81.18 576	56.77 571	82.46 573	80.34 574	68.22 564	67.48 571

LRCNet_RVC	73.59 571	69.80 562	74.41 561	77.63 565	60.56 566	40.33 529	15.08 482	71.04 567	48.36 507	88.07 581	94.62 583	90.11 579	81.83 573	80.58 577	61.26 564	97.12 587	72.30 578	96.65 586	97.58 587	77.13 575	77.30 576

DPSimNet_ROB	74.29 572	83.27 577	59.30 543	77.19 564	65.13 568	75.14 568	74.95 573	73.99 573	76.94 569	81.99 574	75.48 565	80.18 569	71.76 562	67.39 559	84.00 580	81.87 577	51.14 567	79.99 567	76.70 573	70.17 566	79.21 577

UNDER WATER	75.92 573	79.25 571	87.75 573	84.39 573	66.43 570	77.08 573	77.22 575	66.90 560	72.16 564	75.32 567	71.56 563	85.89 578	82.15 574	70.11 565	74.99 576	79.34 573	53.61 568	86.40 579	84.53 578	71.29 569	72.11 574

TCMNet-wrong-test	76.74 574	91.47 582	89.31 574	97.64 584	97.35 585	94.87 581	92.51 580	69.78 566	65.29 555	63.44 556	71.10 561	65.66 556	51.44 546	85.29 580	74.70 575	56.06 561	20.22 547	83.11 577	82.39 575	95.02 586	88.18 579

WAO-8	76.87 575	78.41 569	66.45 552	86.81 575	72.47 575	79.27 576	68.59 568	77.75 576	89.01 580	83.09 577	86.98 577	85.87 576	84.97 578	72.12 566	69.11 570	74.93 570	55.23 569	87.79 582	83.50 576	70.47 567	64.56 567

Venus	76.87 575	78.41 569	66.45 552	86.81 575	72.47 575	79.27 576	68.59 568	77.75 576	89.01 580	83.09 577	86.98 577	85.87 576	84.97 578	72.12 566	69.11 570	74.93 570	55.23 569	87.79 582	83.50 576	70.48 568	64.56 567

HanzoNet	77.61 577	81.11 576	82.83 568	77.82 566	69.15 572	75.25 569	69.06 570	73.49 572	77.84 570	82.19 576	82.80 573	85.42 575	86.67 580	85.99 581	73.64 574	85.24 582	68.38 576	81.71 571	75.47 572	71.98 571	66.24 570

JetRed	79.55 578	79.88 574	91.52 577	71.05 560	75.80 577	91.66 580	80.11 576	79.14 579	80.44 573	84.35 579	84.23 575	83.38 571	72.48 563	79.43 576	85.44 581	69.33 568	81.58 580	73.66 563	72.56 566	82.35 577	72.60 575

Dean	80.72 579	85.82 578	83.27 569	84.91 574	59.53 564	75.11 567	68.39 567	81.59 580	88.05 579	92.41 582	86.98 577	92.41 581	93.02 582	83.11 579	73.31 573	68.01 567	66.13 575	94.82 585	84.66 579	83.28 578	69.50 573

KSHMR	88.54 580	93.03 583	83.31 570	95.54 582	91.74 582	82.37 579	83.41 578	84.43 581	81.99 575	87.89 580	84.05 574	91.94 580	81.33 572	76.34 573	81.76 579	96.44 586	96.14 585	96.69 587	97.12 586	92.52 585	92.67 585

tt	89.96 581	1.02 69	100.00 592	99.40 588	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	78.36 571	67.94 558	99.99 594	100.00 591	100.00 594	100.00 594	95.81 585	99.93 590	87.43 580	86.39 580	95.11 587	87.89 578

xxxxx1	91.92 582	95.33 585	98.45 583	87.29 577	89.24 579	98.50 584	98.17 586	92.95 582	93.21 583	93.55 583	95.36 584	96.99 583	96.28 583	94.65 583	94.94 582	83.26 579	84.17 581	82.90 574	88.32 582	85.49 581	89.37 581

tt_ll	91.92 582	95.33 585	98.45 583	87.29 577	89.24 579	98.50 584	98.17 586	92.95 582	93.21 583	93.55 583	95.36 584	96.99 583	96.28 583	94.65 583	94.94 582	83.26 579	84.17 581	82.90 574	88.32 582	85.49 581	89.37 581

ff	91.92 582	95.33 585	98.45 583	87.29 577	89.24 579	98.50 584	98.17 586	92.95 582	93.21 583	93.55 583	95.36 584	96.99 583	96.28 583	94.65 583	94.94 582	83.26 579	84.17 581	82.90 574	88.32 582	85.49 581	89.37 581

USTest	93.52 585	90.92 581	77.74 565	87.90 580	92.63 583	100.00 591	100.00 591	99.79 590	99.80 588	99.21 589	99.52 588	98.03 586	99.15 588	89.52 582	99.31 589	90.37 583	98.47 586	84.34 578	87.43 581	84.58 580	91.71 584

MADNet++	94.16 586	94.02 584	90.25 575	96.28 583	96.84 584	97.17 583	90.16 579	94.71 585	91.69 582	97.07 586	93.71 582	94.62 582	92.63 581	96.15 586	95.18 585	95.42 584	95.89 584	92.80 584	92.23 585	92.10 584	94.30 587

PML	99.19 587	100.00 594	98.08 582	99.28 587	99.53 588	100.00 591	99.73 589	98.24 586	99.44 587	100.00 593	99.57 589	98.76 588	99.84 589	100.00 594	98.88 588	100.00 590	99.54 587	100.00 591	99.50 589	99.90 590	93.55 586

MEDIAN_ROB	99.19 587	99.84 589	99.62 588	98.49 585	98.51 587	98.58 587	97.81 585	98.80 588	98.56 586	99.36 590	99.49 587	99.56 589	99.06 587	98.35 587	98.31 587	99.99 589	99.63 588	100.00 591	100.00 592	99.81 589	99.95 589

HaxPig	99.40 589	99.99 591	97.38 581	100.00 590	100.00 591	96.91 582	97.35 583	99.59 589	99.99 590	100.00 593	100.00 591	99.99 594	99.99 590	99.04 588	97.77 586	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	99.99 590

Anonymous_1	99.65 590	99.95 590	99.93 590	99.80 589	99.60 589	100.00 591	100.00 591	99.82 592	99.98 589	99.62 591	99.94 590	99.75 591	100.00 591	99.66 589	99.88 590	98.45 588	99.84 589	98.73 588	99.26 588	99.41 588	99.36 588

test_example2	99.68 591	99.99 591	99.99 591	100.00 590	99.99 590	99.86 590	99.99 590	98.29 587	100.00 591	100.00 593	100.00 591	98.15 587	98.39 586	99.98 591	99.98 591	100.00 590	99.99 591	99.40 589	99.53 590	100.00 591	100.00 591

AVERAGE_ROB	99.80 592	99.99 591	99.40 587	100.00 590	100.00 591	98.99 588	97.72 584	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

DPSMNet_ROB	99.95 593	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	99.15 588	100.00 591	99.96 592	100.00 591	99.99 592	99.99 592	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

DGTPSM_ROB	99.95 593	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	99.14 587	100.00 591	99.96 592	100.00 591	99.99 592	99.99 592	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

FlowAnything	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

Selective-RAFT-Error	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

CasAABBNet	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

LSM0	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

DPSM_ROB	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

DPSM	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 596	100.00 591	100.00 594	100.00 594	100.00 590	100.00 592	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 591

FSD					5.31 403	8.20 243	12.18 456	12.39 137	7.98 141	7.94 139	7.35 104	9.35 186	7.17 226	10.94 186	8.86 336	5.58 511	2.77 515	5.46 507	4.09 511	5.17 491

ccccc		98.19 588		100.00 590	100.00 591	99.32 589		99.79 590		99.63 592		99.69 590		99.95 590		100.00 590	100.00 592	99.97 590	99.90 591	100.00 591

ASD4		90.49 580

Low-res two-view benchmark