Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BPD-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 25	0.21 13	0.13 25	0.15 1	0.16 48	0.21 1	0.36 65	0.11 1	0.17 22	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 39	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.08 98	0.08 28	0.11 118

S2M2_XL	0.20 7	0.32 176	1.10 98	0.19 2	0.13 25	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 34	0.15 32	0.14 16	0.19 2	0.21 82	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.30 94	0.45 286	1.08 94	0.31 249	0.17 123	0.19 3	0.21 128	0.73 279	0.50 207	0.21 52	0.24 79	0.55 329	0.22 120	0.27 33	0.26 169	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.09 64
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
FoundationStereo	0.20 7	0.30 156	0.81 65	0.21 13	0.22 252	0.21 4	0.16 48	0.25 3	0.38 79	0.15 6	0.11 4	0.18 58	0.17 46	0.23 7	0.16 6	0.09 86	0.13 358	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MatchStereo	0.24 53	0.38 232	1.37 148	0.20 5	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 50	0.40 104	0.14 4	0.25 86	0.15 32	0.15 28	0.25 14	0.18 22	0.09 86	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CroCo-Stereo Lap2	0.33 118	0.61 350	1.47 171	0.32 278	0.38 462	0.23 6	0.22 155	0.58 188	0.46 167	0.22 63	0.27 104	0.29 164	0.23 137	0.32 84	0.26 169	0.09 86	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.21 316	0.14 218

S2M2_L	0.24 53	0.29 143	0.90 77	0.23 49	0.17 123	0.24 7	0.09 1	0.36 22	0.45 156	0.17 21	0.25 86	0.23 90	0.17 46	0.24 9	0.28 189	0.15 415	0.12 334	0.11 231	0.12 279	0.15 177	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 73	0.48 301	1.52 183	0.26 121	0.18 163	0.25 8	0.19 85	0.42 57	0.35 43	0.20 42	0.25 86	0.20 67	0.16 38	0.24 9	0.24 142	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.12 100	0.08 40

StereoAnything_RVC	0.35 137	1.25 556	1.82 290	0.20 5	0.12 9	0.26 9	0.15 33	0.43 65	0.37 74	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 88	0.46 208	0.14 1	0.11 262	0.09 210	0.08 42	0.05 1	0.76 570	0.18 324

DispViT+	0.24 53	0.57 341	0.69 50	0.23 49	0.23 272	0.27 10	0.13 9	0.46 86	0.47 186	0.20 42	0.17 22	0.17 47	0.17 46	0.25 14	0.22 103	0.11 262	0.18 454	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.08 40

Monster-pub-mixall	0.21 18	0.31 168	0.69 50	0.21 13	0.13 25	0.27 10	0.12 4	0.37 25	0.26 6	0.21 52	0.19 34	0.15 32	0.12 8	0.47 219	0.29 204	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 158

dual_stereo	0.23 47	0.25 82	0.66 47	0.21 13	0.15 67	0.27 10	0.15 33	0.62 215	0.40 104	0.15 6	0.13 11	0.18 58	0.14 16	0.37 138	0.19 39	0.09 86	0.31 537	0.07 1	0.10 173	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_L1	0.21 18	0.31 168	0.85 69	0.22 36	0.14 42	0.28 13	0.21 128	0.38 29	0.26 6	0.16 12	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 138	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 93

SCV	0.35 137	0.59 344	1.37 148	0.34 333	0.22 252	0.28 13	0.23 190	0.72 267	0.35 43	0.19 34	0.30 132	0.24 104	0.20 100	0.64 297	0.19 39	0.11 262	0.08 137	0.09 104	0.29 497	0.34 468	0.29 460

rvit_stereo_0083	0.25 59	0.19 8	0.58 21	0.28 169	0.18 163	0.28 13	0.22 155	0.38 29	0.54 255	0.23 84	0.30 132	0.27 145	0.26 181	0.37 138	0.24 142	0.14 395	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.12 100	0.10 93

rvit_stereo_ft	0.31 102	0.61 350	1.18 110	0.32 278	0.21 225	0.28 13	0.27 295	0.55 170	0.48 190	0.23 84	0.27 104	0.28 154	0.26 181	0.32 84	0.25 157	0.13 352	0.09 210	0.11 231	0.11 239	0.13 133	0.14 218

WQFJA1++	2.30 592	0.22 43	6.03 606	1.08 578	1.15 590	0.29 17	0.14 20	0.39 36	0.24 2	13.61 625	0.19 34	3.34 600	0.17 46	0.33 96	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.07 66	18.19 634	0.14 218

MaDis-Stereo	0.29 84	0.54 325	1.44 163	0.24 70	0.29 357	0.29 17	0.16 48	0.45 83	0.37 74	0.19 34	0.21 48	0.28 154	0.22 120	0.30 68	0.29 204	0.10 186	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.11 89	0.11 118

UniTT-Stereo	0.30 94	0.36 218	1.68 209	0.27 141	0.24 286	0.29 17	0.18 75	0.33 12	0.34 36	0.26 129	0.37 182	0.18 58	0.18 67	0.31 75	0.27 179	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.25 378	0.08 40

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 40	0.20 5	0.12 9	0.30 20	0.14 20	0.29 6	0.28 12	0.16 12	0.13 11	0.18 58	0.15 28	0.25 14	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

HART	0.38 165	0.53 319	1.66 205	0.26 121	0.15 67	0.30 20	0.19 85	0.67 244	0.46 167	0.29 149	0.52 301	0.38 212	0.16 38	0.41 162	0.20 63	0.08 41	0.68 588	0.09 104	0.07 66	0.34 468	0.21 369

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 73	0.28 132	1.09 96	0.33 302	0.15 67	0.30 20	0.16 48	0.58 188	0.42 126	0.19 34	0.19 34	0.17 47	0.26 181	0.38 146	0.37 290	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.25 477	0.10 66	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 84	0.29 143	0.86 71	0.25 89	0.34 422	0.30 20	0.14 20	0.32 10	0.53 242	0.18 28	0.12 8	0.18 58	0.19 88	0.49 237	0.17 20	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.20 447	0.46 538	0.59 556

sCroCo_RVC	0.33 118	0.32 176	1.89 323	0.34 333	0.27 335	0.30 20	0.22 155	0.48 110	0.44 141	0.22 63	0.33 160	0.25 117	0.25 165	0.32 84	0.24 142	0.14 395	0.16 423	0.12 292	0.12 279	0.15 177	0.13 195

252Zero-FE	0.62 417	0.27 107	0.83 68	0.24 70	0.13 25	0.31 25	0.13 9	0.39 36	0.32 21	8.03 618	0.23 69	0.12 2	0.12 8	0.26 26	0.44 339	0.09 86	0.12 334	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.12 158

LG-Stereo_L2	0.21 18	0.31 168	0.85 69	0.22 36	0.14 42	0.31 25	0.22 155	0.38 29	0.25 4	0.17 21	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 84	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 93

LGtest1	0.21 18	0.37 221	0.70 52	0.22 36	0.12 9	0.31 25	0.11 2	0.36 22	0.39 91	0.17 21	0.13 11	0.16 38	0.14 16	0.25 14	0.27 179	0.10 186	0.09 210	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 93

rvit_stereo_0081	0.25 59	0.21 27	0.61 25	0.28 169	0.17 123	0.31 25	0.22 155	0.42 57	0.53 242	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.21 111	0.34 108	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.09 64

rvit_stereo_0082	0.25 59	0.21 27	0.61 25	0.28 169	0.17 123	0.31 25	0.22 155	0.42 57	0.53 242	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.21 111	0.34 108	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.09 64

CAS++	0.31 102	0.33 185	1.43 161	0.25 89	0.17 123	0.31 25	0.20 105	0.78 333	0.41 115	0.30 154	0.30 132	0.21 78	0.16 38	0.33 96	0.18 22	0.15 415	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.15 177	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
BridgeDepth_RVC	0.20 7	0.20 14	0.74 57	0.17 1	0.12 9	0.32 31	0.12 4	0.33 12	0.46 167	0.15 6	0.15 16	0.16 38	0.19 88	0.23 7	0.18 22	0.10 186	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.27 66	0.26 99	0.91 78	0.25 89	0.18 163	0.32 31	0.23 190	0.37 25	0.31 16	0.21 52	0.30 132	0.23 90	0.17 46	0.46 208	0.21 82	0.08 41	0.10 253	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.47 539

IGEV++	0.34 126	0.43 267	1.32 136	0.31 249	0.14 42	0.32 31	0.21 128	0.70 259	0.34 36	0.22 63	0.28 112	0.22 81	0.27 202	0.35 114	0.27 179	0.09 86	0.39 560	0.08 42	0.15 365	0.25 378	0.45 536

MIF-Stereo (partial)	0.34 126	0.41 255	1.93 340	0.26 121	0.24 286	0.32 31	0.17 59	0.53 155	0.42 126	0.25 112	0.37 182	0.25 117	0.26 181	0.44 184	0.31 236	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.19 284	0.14 218

BStereo	0.28 73	0.33 185	1.34 141	0.23 49	0.29 357	0.33 35	0.20 105	0.46 86	0.35 43	0.22 63	0.17 22	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 48	0.16 436	0.21 453	0.12 100	0.11 118

MonStereo	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-eth3d	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

zero-FE	0.80 504	0.27 107	8.23 611	0.49 492	0.98 575	0.33 35	0.20 105	0.48 110	1.28 563	0.17 21	0.20 41	0.77 459	0.22 120	0.60 286	0.97 475	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.10 173	0.33 457	0.14 218

MonSter	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

rvit_stereo_0081_aga	0.27 66	0.29 143	1.08 94	0.26 121	0.20 211	0.33 35	0.21 128	0.41 50	0.42 126	0.26 129	0.28 112	0.27 145	0.21 111	0.31 75	0.21 82	0.14 395	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.10 93

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 155	1.34 568	1.24 123	0.23 49	0.12 9	0.33 35	0.20 105	0.40 40	0.33 30	0.25 112	0.21 48	0.16 38	0.14 16	0.27 33	0.63 417	0.55 566	0.06 23	0.11 231	0.13 312	0.25 378	0.49 543

plain	0.37 155	0.47 298	2.15 404	0.27 141	0.19 196	0.33 35	0.20 105	0.58 188	0.46 167	0.23 84	0.37 182	0.23 90	0.25 165	0.45 199	0.28 189	0.11 262	0.08 137	0.13 352	0.09 134	0.42 526	0.12 158

HUF	0.59 398	0.65 378	2.46 466	0.45 472	0.77 565	0.34 43	0.24 226	0.46 86	0.39 91	0.31 159	0.28 112	0.25 117	0.19 88	0.67 312	0.18 22	0.12 322	2.03 615	0.08 42	0.06 14	0.31 439	1.59 608

rvit_stereo_0080	0.27 66	0.38 232	0.76 59	0.24 70	0.18 163	0.34 43	0.27 295	0.54 166	0.44 141	0.24 93	0.26 97	0.27 145	0.22 120	0.29 59	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.10 160	0.10 173	0.15 177	0.11 118

whm_eth	0.27 66	0.38 232	0.76 59	0.24 70	0.18 163	0.34 43	0.27 295	0.54 166	0.44 141	0.24 93	0.26 97	0.27 145	0.22 120	0.29 59	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.10 160	0.10 173	0.15 177	0.11 118

sAnonymous2	0.38 165	0.62 356	2.15 404	0.31 249	0.24 286	0.34 43	0.27 295	0.53 155	0.46 167	0.24 93	0.29 118	0.23 90	0.28 219	0.28 45	0.22 103	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.13 312	0.38 502	0.35 498

CroCo_RVC	0.38 165	0.62 356	2.15 404	0.31 249	0.24 286	0.34 43	0.27 295	0.53 155	0.46 167	0.24 93	0.29 118	0.23 90	0.28 219	0.28 45	0.22 103	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.13 312	0.38 502	0.35 498

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 36	0.17 123	0.35 48	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 34	0.21 48	0.14 15	0.15 28	0.27 33	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 218

FSD					0.29 357	0.35 48	0.33 390	0.44 73	0.46 167	0.32 168	0.32 151	0.37 204	0.32 261	0.35 114	0.32 249	0.28 537	0.27 527	0.31 538	0.30 507	0.31 439

SCV_C0	0.33 118	0.43 267	1.42 160	0.25 89	0.16 94	0.35 48	0.20 105	0.68 248	0.44 141	0.24 93	0.27 104	0.29 164	0.20 100	0.58 274	0.18 22	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.30 507	0.26 399	0.17 305

AIO_test	0.39 180	0.37 221	1.19 112	0.73 552	0.67 554	0.35 48	0.25 248	0.47 102	0.34 36	0.34 174	0.22 60	0.33 188	0.17 46	1.31 405	0.19 39	0.11 262	0.15 405	0.08 42	0.21 453	0.15 177	0.23 408

ours_stereo	0.27 66	0.25 82	1.21 118	0.25 89	0.17 123	0.35 48	0.23 190	0.38 29	0.35 43	0.20 42	0.31 145	0.23 90	0.17 46	0.41 162	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.18 324

rvit_0105_6	0.31 102	0.29 143	1.00 87	0.31 249	0.18 163	0.35 48	0.25 248	0.51 132	0.61 317	0.25 112	0.28 112	0.32 182	0.25 165	0.39 152	0.25 157	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.13 312	0.14 157	0.13 195

MoCha-V2	0.36 147	0.32 176	1.41 156	0.36 368	0.31 391	0.35 48	0.19 85	0.57 182	0.39 91	0.30 154	0.32 151	0.28 154	0.27 202	0.47 219	0.24 142	0.08 41	0.56 577	0.08 42	0.38 543	0.18 263	0.12 158

Selective-IGEV	0.29 84	0.23 61	1.28 129	0.27 141	0.30 372	0.35 48	0.20 105	0.56 177	0.38 79	0.21 52	0.30 132	0.22 81	0.18 67	0.37 138	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 365	0.16 213	0.29 460

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 32	0.20 5	0.13 25	0.36 56	0.13 9	0.35 17	0.31 16	0.16 12	0.14 15	0.17 47	0.15 28	0.25 14	0.23 117	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

2.25w	0.21 18	0.22 43	0.51 2	0.21 13	0.14 42	0.36 56	0.13 9	0.42 57	0.34 36	0.23 84	0.27 104	0.14 15	0.18 67	0.33 96	0.24 142	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MLG-Stereo_test3	0.21 18	0.35 209	0.65 40	0.21 13	0.14 42	0.36 56	0.13 9	0.37 25	0.40 104	0.21 52	0.12 8	0.17 47	0.12 8	0.25 14	0.16 6	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.10 93

Occ-G	0.30 94	0.30 156	1.33 138	0.23 49	0.15 67	0.36 56	0.25 248	0.43 65	0.31 16	0.26 129	0.35 173	0.46 284	0.22 120	0.30 68	0.25 157	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.16 385	0.31 439	0.08 40

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 248	0.94 83	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.13 9	0.40 40	0.36 65	0.22 63	0.15 16	0.15 32	0.15 28	0.40 157	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 256

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 176	0.52 5	0.28 169	0.17 123	0.37 60	0.20 105	0.38 29	0.24 2	0.24 93	0.20 41	0.21 78	0.17 46	0.26 26	0.25 157	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.16 385	0.17 236	0.12 158

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 73	0.24 70	0.14 42	0.37 60	0.17 59	0.43 65	0.32 21	0.26 129	0.35 173	0.26 132	0.24 149	0.22 4	0.25 157	0.09 86	0.09 210	0.09 104	0.08 98	0.10 66	0.10 93

3.25w_new	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.14 20	0.43 65	0.35 43	0.23 84	0.21 48	0.16 38	0.18 67	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.14 20	0.43 65	0.35 43	0.23 84	0.21 48	0.16 38	0.18 67	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.59 22	0.22 36	0.12 9	0.37 60	0.22 155	0.50 124	0.38 79	0.22 63	0.21 48	0.12 2	0.22 120	0.26 26	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

AIO_rvc	0.41 194	0.64 371	1.29 130	0.58 531	0.39 468	0.37 60	0.24 226	0.50 124	0.43 137	0.28 143	0.23 69	0.25 117	0.16 38	0.99 368	0.19 39	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.25 378	0.85 578

fffy	0.28 73	0.24 74	1.19 112	0.27 141	0.15 67	0.37 60	0.22 155	0.42 57	0.32 21	0.20 42	0.29 118	0.26 132	0.20 100	0.44 184	0.20 63	0.08 41	0.10 253	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.18 324

rvit_0105_4	0.35 137	0.35 209	1.45 166	0.31 249	0.18 163	0.37 60	0.28 314	0.59 197	0.62 335	0.27 138	0.31 145	0.35 198	0.27 202	0.43 175	0.25 157	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.12 158

AIO-Stereo	0.30 94	0.27 107	1.25 124	0.27 141	0.24 286	0.37 60	0.20 105	0.52 146	0.36 65	0.21 52	0.30 132	0.23 90	0.14 16	0.31 75	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.38 543	0.19 284	0.31 478

RSM	0.28 73	0.26 99	0.97 85	0.25 89	0.24 286	0.37 60	0.21 128	0.49 117	0.44 141	0.21 52	0.27 104	0.28 154	0.17 46	0.38 146	0.20 63	0.07 23	0.07 48	0.09 104	0.34 527	0.21 316	0.16 286

BridgeDepth	0.19 4	0.30 156	0.55 14	0.23 49	0.09 1	0.38 71	0.15 33	0.32 10	0.33 30	0.16 12	0.12 8	0.23 90	0.19 88	0.27 33	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.37 155	0.27 107	0.79 63	0.39 418	0.29 357	0.38 71	0.21 128	0.47 102	0.51 215	0.32 168	0.17 22	0.79 468	0.23 137	0.64 297	1.04 492	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.12 279	0.35 480	0.15 256

HH	0.49 304	0.49 304	2.78 527	0.50 496	0.41 486	0.38 71	0.23 190	0.72 267	0.38 79	0.63 441	0.48 257	0.87 499	0.41 335	0.64 297	0.21 82	0.09 86	0.17 443	0.10 160	0.09 134	0.16 213	0.12 158

HanStereo	0.49 304	0.49 304	2.78 527	0.50 496	0.41 486	0.38 71	0.23 190	0.72 267	0.38 79	0.63 441	0.48 257	0.87 499	0.41 335	0.64 297	0.21 82	0.09 86	0.17 443	0.10 160	0.09 134	0.16 213	0.12 158

LCMNet	0.20 7	0.21 27	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 75	0.14 20	0.34 16	0.34 36	0.16 12	0.16 21	0.16 38	0.15 28	0.27 33	0.22 103	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 75	0.15 33	0.35 17	0.27 8	0.18 28	0.15 16	0.17 47	0.16 38	0.26 26	0.21 82	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 64

4w-stereo	0.20 7	0.21 27	0.57 19	0.21 13	0.15 67	0.39 75	0.13 9	0.39 36	0.33 30	0.22 63	0.21 48	0.13 4	0.20 100	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 18	0.23 61	0.50 1	0.22 36	0.15 67	0.39 75	0.19 85	0.47 102	0.36 65	0.21 52	0.22 60	0.13 4	0.17 46	0.33 96	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

monsterstereo	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.25 89	0.27 335	0.39 75	0.14 20	0.51 132	0.33 30	0.25 112	0.27 104	0.13 4	0.13 14	0.38 146	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

RSM++	0.27 66	0.26 99	0.87 72	0.28 169	0.13 25	0.39 75	0.20 105	0.45 83	0.45 156	0.20 42	0.24 79	0.24 104	0.17 46	0.36 127	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.26 399	0.18 324

GMStereo	0.38 165	0.99 512	1.91 334	0.27 141	0.16 94	0.39 75	0.23 190	0.47 102	0.62 335	0.38 193	0.34 168	0.25 117	0.25 165	0.39 152	0.29 204	0.14 395	0.08 137	0.10 160	0.12 279	0.15 177	0.11 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
4.5_new	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.17 59	0.40 40	0.35 43	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.17 59	0.40 40	0.35 43	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.75w_new	0.21 18	0.21 27	0.57 19	0.20 5	0.14 42	0.40 82	0.18 75	0.47 102	0.36 65	0.24 93	0.20 41	0.13 4	0.19 88	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.5w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.55 14	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.14 20	0.43 65	0.33 30	0.21 52	0.24 79	0.14 15	0.18 67	0.34 108	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

SGD-Stereo	0.22 39	0.28 132	0.77 61	0.22 36	0.11 3	0.40 82	0.16 48	0.31 9	0.36 65	0.19 34	0.19 34	0.17 47	0.17 46	0.37 138	0.16 6	0.10 186	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 66	0.07 9

MGS-Stereo	0.32 109	0.34 200	1.70 214	0.25 89	0.14 42	0.40 82	0.22 155	0.38 29	0.43 137	0.24 93	0.51 287	0.25 117	0.18 67	0.31 75	0.20 63	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.08 98	0.47 539	0.08 40

CES	0.30 94	0.27 107	1.09 96	0.23 49	0.50 517	0.40 82	0.20 105	0.46 86	0.44 141	0.22 63	0.28 112	0.26 132	0.19 88	0.33 96	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.15 177	0.49 543

FE-Mocha	0.41 194	0.31 168	1.44 163	0.28 169	0.33 412	0.41 89	0.17 59	0.69 251	0.45 156	0.44 226	0.50 282	0.41 233	0.45 376	0.36 127	1.17 511	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.21 453	0.13 133	0.13 195

asd	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.22 36	0.17 123	0.41 89	0.14 20	0.35 17	0.32 21	0.24 93	0.20 41	0.15 32	0.18 67	0.26 26	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

qwe	0.21 18	0.22 43	0.61 25	0.21 13	0.20 211	0.41 89	0.15 33	0.46 86	0.35 43	0.26 129	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.31 75	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

depthmonostereo	0.26 62	0.23 61	0.65 40	0.41 436	0.13 25	0.41 89	0.19 85	0.51 132	0.40 104	0.25 112	0.29 118	0.26 132	0.28 219	0.44 184	0.23 117	0.09 86	0.10 253	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.08 40

DilatedVolume-Stereo	0.26 62	0.20 14	0.64 35	0.25 89	0.15 67	0.41 89	0.18 75	0.42 57	0.35 43	0.34 174	0.34 168	0.25 117	0.23 137	0.43 175	0.53 382	0.09 86	0.09 210	0.08 42	0.10 173	0.12 100	0.11 118

4.25_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2w_stereo	0.21 18	0.19 8	0.51 2	0.22 36	0.13 25	0.41 89	0.20 105	0.50 124	0.34 36	0.25 112	0.23 69	0.13 4	0.23 137	0.24 9	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

castereo	0.30 94	0.44 278	0.81 65	0.24 70	0.29 357	0.41 89	0.27 295	0.72 267	0.45 156	0.22 63	0.30 132	0.24 104	0.31 253	0.25 14	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.31 514	0.12 100	0.09 64

rvit_0105_5	0.36 147	0.39 242	1.48 174	0.30 222	0.18 163	0.41 89	0.30 346	0.64 226	0.62 335	0.30 154	0.33 160	0.37 204	0.29 236	0.41 162	0.28 189	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.15 365	0.15 177	0.14 218

rvit_stereo_0075_2	0.40 187	0.40 248	1.88 316	0.33 302	0.32 399	0.41 89	0.22 155	0.58 188	0.53 242	0.38 193	0.51 287	0.40 227	0.27 202	0.44 184	0.29 204	0.20 488	0.15 405	0.22 503	0.15 365	0.18 263	0.23 408

GLC_STEREO	0.28 73	0.27 107	1.36 145	0.28 169	0.12 9	0.41 89	0.20 105	0.37 25	0.38 79	0.26 129	0.30 132	0.25 117	0.19 88	0.33 96	0.24 142	0.09 86	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.09 64

monsters	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.23 49	0.28 349	0.42 102	0.14 20	0.46 86	0.31 16	0.24 93	0.20 41	0.13 4	0.14 16	0.43 175	0.20 63	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 98	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 39	0.28 132	0.88 73	0.21 13	0.24 286	0.42 102	0.17 59	0.35 17	0.37 74	0.20 42	0.22 60	0.14 15	0.12 8	0.24 9	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

GIP-stereo	0.26 62	0.22 43	0.78 62	0.29 201	0.20 211	0.42 102	0.17 59	0.64 226	0.39 91	0.18 28	0.24 79	0.23 90	0.18 67	0.25 14	0.47 354	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.17 236	0.08 40

fffft	0.29 84	0.21 27	1.10 98	0.24 70	0.15 67	0.42 102	0.24 226	0.42 57	0.38 79	0.21 52	0.18 31	0.20 67	0.16 38	0.44 184	0.70 435	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.28 415	0.20 357
1: 1. 1
NLSM3	0.26 62	0.39 242	0.75 58	0.25 89	0.24 286	0.43 106	0.19 85	0.58 188	0.45 156	0.20 42	0.26 97	0.20 67	0.25 165	0.29 59	0.24 142	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.09 134	0.10 66	0.07 9

asda	0.22 39	0.25 82	0.70 52	0.21 13	0.16 94	0.43 106	0.16 48	0.44 73	0.35 43	0.22 63	0.20 41	0.14 15	0.20 100	0.25 14	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

111111	0.24 53	0.21 27	0.82 67	0.24 70	0.21 225	0.43 106	0.13 9	0.45 83	0.35 43	0.22 63	0.27 104	0.18 58	0.16 38	0.35 114	0.18 22	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 378	0.08 40

LG-Stereo	0.27 66	0.25 82	0.95 84	0.25 89	0.15 67	0.43 106	0.21 128	0.50 124	0.40 104	0.18 28	0.29 118	0.25 117	0.16 38	0.28 45	0.35 280	0.07 23	0.07 48	0.11 231	0.10 173	0.24 364	0.10 93

WCG-NET	0.30 94	0.42 262	1.26 126	0.24 70	0.12 9	0.43 106	0.24 226	0.40 40	0.56 273	0.35 176	0.37 182	0.26 132	0.24 149	0.29 59	0.19 39	0.08 41	0.12 334	0.08 42	0.07 66	0.22 333	0.10 93

LoS_RVC	0.29 84	0.33 185	1.19 112	0.25 89	0.34 422	0.43 106	0.22 155	0.42 57	0.32 21	0.22 63	0.33 160	0.23 90	0.24 149	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 478

TestStereo	0.45 251	0.54 325	2.11 393	0.29 201	0.16 94	0.43 106	0.24 226	0.54 166	0.45 156	0.37 185	0.46 239	0.34 194	0.27 202	1.98 518	0.27 179	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.14 157	0.08 40

Zero-FE251	0.56 378	0.29 143	1.27 128	0.26 121	0.16 94	0.44 113	0.16 48	0.44 73	0.35 43	5.31 615	0.19 34	0.22 81	0.19 88	0.24 9	1.08 496	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.13 195

3.75w	0.21 18	0.21 27	0.61 25	0.21 13	0.20 211	0.44 113	0.16 48	0.44 73	0.30 15	0.22 63	0.20 41	0.13 4	0.18 67	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

1w_stereo	0.22 39	0.17 1	0.52 5	0.23 49	0.16 94	0.44 113	0.22 155	0.55 170	0.40 104	0.25 112	0.29 118	0.13 4	0.26 181	0.28 45	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

MLG-Stereo	0.21 18	0.33 185	0.60 23	0.23 49	0.12 9	0.44 113	0.13 9	0.39 36	0.46 167	0.13 2	0.10 2	0.17 47	0.13 14	0.35 114	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

MM-Stereo_test1	0.41 194	0.39 242	2.29 434	0.38 408	0.26 321	0.44 113	0.28 314	0.63 223	0.51 215	0.40 201	0.32 151	0.26 132	0.26 181	0.46 208	0.22 103	0.09 86	0.21 488	0.10 160	0.09 134	0.39 512	0.15 256

WCG-NET（raft）	0.32 109	0.53 319	1.21 118	0.23 49	0.12 9	0.44 113	0.24 226	0.40 40	0.50 207	0.35 176	0.35 173	0.47 292	0.25 165	0.35 114	0.20 63	0.08 41	0.29 531	0.08 42	0.07 66	0.22 333	0.11 118

MLG-Stereo_test2	0.21 18	0.36 218	0.68 49	0.21 13	0.17 123	0.45 119	0.12 4	0.35 17	0.42 126	0.15 6	0.11 4	0.22 81	0.10 2	0.28 45	0.16 6	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

MLG-Stereo_test1	0.21 18	0.33 185	0.61 25	0.23 49	0.21 225	0.45 119	0.13 9	0.33 12	0.46 167	0.13 2	0.09 1	0.18 58	0.12 8	0.32 84	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

MM-Stereo_test3	0.40 187	0.58 342	1.75 234	0.36 368	0.30 372	0.45 119	0.30 346	0.72 267	0.59 295	0.31 159	0.43 216	0.32 182	0.23 137	0.35 114	0.29 204	0.10 186	0.20 479	0.10 160	0.08 98	0.40 517	0.11 118

HI	0.41 194	0.63 367	1.72 221	0.27 141	0.21 225	0.45 119	0.19 85	0.55 170	0.41 115	0.57 369	0.59 363	0.65 387	0.45 376	0.45 199	0.39 308	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.11 239	0.20 300	0.10 93

CoSv	0.41 194	0.63 367	1.72 221	0.27 141	0.21 225	0.45 119	0.19 85	0.55 170	0.41 115	0.57 369	0.59 363	0.65 387	0.45 376	0.45 199	0.39 308	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.11 239	0.20 300	0.10 93

rvit_0105_3	0.39 180	0.47 298	1.46 167	0.33 302	0.19 196	0.45 119	0.35 403	0.69 251	0.65 368	0.37 185	0.37 182	0.40 227	0.31 253	0.44 184	0.30 224	0.18 463	0.17 443	0.17 457	0.18 417	0.15 177	0.15 256

SMFormer	0.50 315	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.49 365	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.15 177	0.16 286

tta	0.50 315	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.49 365	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.11 118

qqq1	0.48 286	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.14 157	0.11 118

fff1	0.48 286	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.14 157	0.11 118

IGEVStereo-DCA	0.33 118	0.34 200	1.38 150	0.27 141	0.16 94	0.45 119	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.21 48	0.26 132	0.25 165	0.64 297	0.52 378	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.18 417	0.16 213	0.22 384

rrr	0.46 263	0.34 200	3.08 556	0.27 141	0.16 94	0.45 119	0.28 314	1.09 549	0.51 215	0.24 93	0.21 48	0.26 132	0.25 165	0.64 297	0.52 378	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.29 497	0.16 213	0.25 431

4D-IteraStereo	0.44 233	0.96 495	2.63 501	0.27 141	0.30 372	0.45 119	0.25 248	0.52 146	0.50 207	0.40 201	0.31 145	0.40 227	0.19 88	0.35 114	0.32 249	0.09 86	0.06 23	0.12 292	0.11 239	0.19 284	0.30 470

DCRE	0.50 315	0.63 367	2.13 398	0.30 222	0.23 272	0.45 119	0.24 226	0.59 197	0.53 242	0.50 284	2.10 578	0.42 247	0.26 181	0.35 114	0.23 117	0.09 86	0.14 379	0.10 160	0.32 520	0.16 213	0.15 256

knoymous	0.34 126	0.25 82	1.75 234	0.24 70	0.18 163	0.45 119	0.24 226	0.57 182	0.38 79	0.41 210	0.39 201	0.55 329	0.25 165	0.38 146	0.23 117	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.07 66	0.13 133	0.12 158

qqq	0.38 165	0.21 27	1.34 141	0.28 169	0.15 67	0.45 119	0.26 271	0.76 307	0.52 223	0.39 199	0.41 210	0.46 284	0.36 282	0.96 365	0.30 224	0.11 262	0.14 379	0.12 292	0.12 279	0.12 100	0.14 218

test-3	0.43 223	0.20 14	1.70 214	0.34 333	0.32 399	0.45 119	0.23 190	0.71 262	0.46 167	0.51 297	0.29 118	0.45 271	0.21 111	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.35 530	0.29 420	0.28 454

test_1	0.43 223	0.20 14	1.70 214	0.34 333	0.32 399	0.45 119	0.23 190	0.71 262	0.46 167	0.50 284	0.29 118	0.45 271	0.21 111	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.35 530	0.29 420	0.29 460

DLNR-FE	13.43 624	20.01 629	23.53 629	121.73 645	33.87 638	0.46 137	0.15 33	8.09 623	0.35 43	0.28 143	0.37 182	0.26 132	0.17 46	0.75 335	0.29 204	6.68 624	0.26 520	0.09 104	0.38 543	50.82 645	0.18 324

AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 88	0.25 89	0.21 225	0.46 137	0.16 48	0.30 7	0.27 8	0.17 21	0.19 34	0.14 15	0.18 67	0.35 114	0.17 20	0.07 23	0.07 48	0.08 42	0.25 477	0.10 66	0.10 93

GREAT-IGEV	0.37 155	0.28 132	1.48 174	0.25 89	0.38 462	0.46 137	0.18 75	0.33 12	0.34 36	0.15 6	0.29 118	0.15 32	0.17 46	0.36 127	0.23 117	0.07 23	0.76 595	0.07 1	0.26 485	0.21 316	1.03 594
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.29 84	0.26 99	1.03 88	0.25 89	0.14 42	0.46 137	0.22 155	0.36 22	0.38 79	0.23 84	0.23 69	0.21 78	0.18 67	0.45 199	0.60 410	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.20 357

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 315	0.33 185	0.93 81	0.26 121	0.22 252	0.46 137	0.20 105	1.10 550	1.34 566	3.16 610	0.32 151	0.22 81	0.20 100	0.30 68	0.22 103	0.10 186	0.09 210	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.19 341

DLNR_Zeroshot_test	13.43 624	19.94 628	23.55 630	121.61 644	35.03 639	0.46 137	0.15 33	8.02 622	0.35 43	0.28 143	0.37 182	0.26 132	0.17 46	0.76 339	0.29 204	6.42 623	0.26 520	0.09 104	0.38 543	50.13 644	0.18 324

RAFT	0.45 251	0.92 477	1.59 192	0.34 333	0.19 196	0.46 137	0.35 403	0.65 232	0.49 197	0.49 277	0.49 274	0.70 427	0.40 324	0.47 219	0.32 249	0.11 262	0.16 423	0.14 387	0.13 312	0.51 547	0.13 195

WQFJX	0.42 214	0.25 82	0.55 14	0.26 121	0.39 468	0.47 144	0.23 190	1.76 588	1.82 589	0.26 129	0.26 97	0.28 154	0.28 219	0.42 171	0.32 249	0.10 186	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.24 364	0.16 286

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 61	0.64 35	0.24 70	0.22 252	0.47 144	0.13 9	0.52 146	0.33 30	0.18 28	0.24 79	0.17 47	0.22 120	0.32 84	0.19 39	0.08 41	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 236	0.09 64

Pointernet	0.29 84	0.25 82	1.49 177	0.24 70	0.20 211	0.47 144	0.15 33	0.62 215	0.47 186	0.22 63	0.29 118	0.26 132	0.20 100	0.28 45	0.20 63	0.10 186	0.07 48	0.07 1	0.12 279	0.10 66	0.07 9

StereoVision	0.45 251	0.72 403	1.94 350	0.33 302	0.32 399	0.47 144	0.26 271	0.68 248	0.57 277	0.32 168	0.89 509	0.45 271	0.27 202	0.49 237	0.36 284	0.13 352	0.15 405	0.16 436	0.15 365	0.19 284	0.13 195

CASnet	0.28 73	0.31 168	1.20 116	0.28 169	0.11 3	0.47 144	0.19 85	0.44 73	0.44 141	0.38 193	0.31 145	0.23 90	0.17 46	0.29 59	0.19 39	0.10 186	0.06 23	0.15 417	0.12 279	0.16 213	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 118	0.24 74	1.44 163	0.28 169	0.35 435	0.47 144	0.21 128	0.43 65	0.28 12	0.26 129	0.25 86	0.22 81	0.38 302	0.30 68	0.18 22	0.09 86	0.35 545	0.09 104	0.36 539	0.23 347	0.25 431

ProNet	0.30 94	0.54 325	1.29 130	0.25 89	0.15 67	0.47 144	0.25 248	0.48 110	0.39 91	0.21 52	0.23 69	0.22 81	0.20 100	0.44 184	0.19 39	0.08 41	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.12 158

x	0.35 137	0.20 14	1.36 145	0.33 302	0.17 123	0.47 144	0.24 226	0.75 294	0.54 255	0.40 201	0.40 206	0.42 247	0.34 274	0.45 199	0.32 249	0.11 262	0.14 379	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

test_3	0.44 233	0.20 14	1.70 214	0.36 368	0.32 399	0.47 144	0.30 346	0.73 279	0.49 197	0.50 284	0.30 132	0.45 271	0.22 120	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.10 253	0.11 231	0.35 530	0.29 420	0.28 454

WQFJA1	0.42 214	0.24 74	0.53 11	0.26 121	0.38 462	0.48 153	0.23 190	1.72 586	2.07 595	0.25 112	0.25 86	0.28 154	0.27 202	0.32 84	0.34 269	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.13 195

WQFJX1	0.45 251	0.28 132	0.56 17	0.27 141	0.35 435	0.48 153	0.25 248	1.98 599	2.08 596	0.26 129	0.26 97	0.29 164	0.28 219	0.50 244	0.31 236	0.10 186	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.14 218

NLMM	0.42 214	0.24 74	0.53 11	0.26 121	0.38 462	0.48 153	0.23 190	1.72 586	2.06 594	0.25 112	0.25 86	0.28 154	0.27 202	0.32 84	0.34 269	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.13 195

FACV-RUCA	0.58 390	0.40 248	1.78 256	0.43 451	1.67 603	0.48 153	0.28 314	0.69 251	0.62 335	0.40 201	0.53 312	0.33 188	0.63 475	0.40 157	0.31 236	0.13 352	0.11 303	0.62 572	0.12 279	0.70 564	0.98 586

test_sample1	0.40 187	0.18 5	1.19 112	0.31 249	0.18 163	0.48 153	0.23 190	0.78 333	0.49 197	0.44 226	0.44 227	0.45 271	0.41 335	1.39 413	0.33 262	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.12 100	0.13 195

11t1	0.33 118	0.19 8	1.41 156	0.33 302	0.16 94	0.48 153	0.21 128	0.67 244	0.48 190	0.40 201	0.34 168	0.32 182	0.33 266	0.42 171	0.27 179	0.11 262	0.12 334	0.10 160	0.08 98	0.13 133	0.14 218

riskmin	0.37 155	0.22 43	1.74 228	0.32 278	0.20 211	0.48 153	0.20 105	0.66 235	0.46 167	0.36 181	0.34 168	0.69 417	0.45 376	0.39 152	0.27 179	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.08 98	0.13 133	0.16 286

rafts_anoy	0.43 223	0.89 471	1.96 362	0.32 278	0.30 372	0.48 153	0.24 226	0.62 215	0.49 197	0.37 185	0.38 192	0.33 188	0.30 244	0.51 248	0.34 269	0.10 186	0.39 560	0.13 352	0.15 365	0.17 236	0.15 256

RALAANet	0.43 223	0.98 507	1.90 328	0.32 278	0.23 272	0.48 153	0.19 85	0.67 244	0.53 242	0.48 265	0.45 231	0.39 218	0.30 244	0.48 226	0.37 290	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.14 340	0.27 409	0.10 93

Gwc-CoAtRS	0.38 165	0.33 185	1.92 337	0.27 141	0.41 486	0.48 153	0.19 85	0.59 197	0.46 167	0.43 220	0.39 201	0.57 347	0.26 181	0.32 84	0.26 169	0.09 86	0.09 210	0.09 104	0.31 514	0.11 89	0.09 64

Pro-Stereo	0.22 39	0.25 82	0.66 47	0.22 36	0.14 42	0.49 163	0.15 33	0.23 2	0.35 43	0.16 12	0.13 11	0.14 15	0.09 1	0.49 237	0.18 22	0.08 41	0.06 23	0.09 104	0.37 542	0.08 28	0.09 64

NLMM1	0.46 263	0.27 107	0.53 11	0.27 141	0.38 462	0.49 163	0.24 226	1.97 598	2.38 599	0.28 143	0.27 104	0.26 132	0.25 165	0.47 219	0.31 236	0.10 186	0.11 303	0.10 160	0.09 134	0.23 347	0.15 256

NLSM1	0.39 180	0.24 74	0.56 17	0.27 141	0.40 478	0.49 163	0.21 128	1.44 575	1.64 579	0.25 112	0.33 160	0.25 117	0.26 181	0.40 157	0.32 249	0.10 186	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.22 333	0.13 195

NLCSM	0.46 263	0.37 221	0.72 56	0.29 201	0.36 444	0.49 163	0.27 295	1.33 569	1.59 578	0.29 149	0.29 118	0.29 164	0.31 253	1.44 419	0.35 280	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.10 173	0.35 480	0.14 218

ISRNet	0.47 280	0.44 278	1.55 187	0.37 392	0.31 391	0.49 163	0.19 85	0.75 294	0.66 383	0.63 441	0.71 463	0.67 403	0.39 316	0.58 274	0.44 339	0.23 511	0.16 423	0.21 500	0.20 447	0.21 316	0.25 431

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.22 43	0.91 78	0.23 49	0.13 25	0.49 163	0.18 75	0.30 7	0.28 12	0.19 34	0.17 22	0.14 15	0.14 16	0.41 162	0.16 6	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.09 64

999	0.29 84	0.25 82	1.05 91	0.26 121	0.18 163	0.49 163	0.23 190	0.38 29	0.37 74	0.20 42	0.32 151	0.23 90	0.18 67	0.73 331	0.36 284	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.24 364	0.10 93

mmm	0.38 165	0.21 27	1.18 110	0.35 349	0.17 123	0.49 163	0.26 271	0.78 333	0.52 223	0.50 284	0.57 354	0.41 233	0.37 295	0.71 328	0.31 236	0.11 262	0.13 358	0.14 387	0.13 312	0.15 177	0.14 218

iRaft-Stereo_5w	0.54 358	1.01 518	2.08 387	0.27 141	0.21 225	0.49 163	0.28 314	0.73 279	0.58 288	0.40 201	0.61 385	0.62 370	0.46 391	1.78 479	0.47 354	0.09 86	0.07 48	0.11 231	0.10 173	0.39 512	0.12 158

cross-raft	0.40 187	0.27 107	2.22 419	0.30 222	0.17 123	0.49 163	0.35 403	0.71 262	0.39 91	0.43 220	0.45 231	0.64 382	0.25 165	0.32 84	0.25 157	0.08 41	0.08 137	0.09 104	0.23 468	0.11 89	0.14 218

RALCasStereoNet	0.45 251	0.88 467	1.85 301	0.30 222	0.26 321	0.49 163	0.26 271	0.58 188	0.51 215	0.36 181	0.48 257	0.36 202	0.28 219	0.55 266	0.34 269	0.10 186	0.53 575	0.09 104	0.08 98	0.25 378	0.34 496

test_xeample3	0.46 263	0.34 200	2.99 550	0.37 392	0.16 94	0.49 163	0.33 390	1.06 544	0.44 141	0.25 112	0.23 69	0.24 104	0.25 165	0.49 237	0.56 397	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.40 549	0.17 236	0.26 441

MSCF	0.35 137	0.72 403	1.15 104	0.58 531	0.21 225	0.50 175	0.22 155	0.56 177	0.38 79	0.29 149	0.29 118	0.17 47	0.30 244	0.35 114	0.26 169	0.09 86	0.12 334	0.08 42	0.29 497	0.15 177	0.21 369

MM-Stereo_test2	0.38 165	0.28 132	2.46 466	0.43 451	0.15 67	0.50 175	0.25 248	0.47 102	0.38 79	0.33 172	0.26 97	0.23 90	0.22 120	0.34 108	0.29 204	0.08 41	0.09 210	0.09 104	0.10 173	0.36 487	0.22 384

AIO-test2	0.49 304	1.15 543	1.96 362	0.42 447	0.37 456	0.50 175	0.23 190	0.79 349	0.70 413	0.33 172	0.53 312	0.27 145	0.22 120	0.67 312	0.29 204	0.73 576	0.08 137	0.13 352	0.17 404	0.17 236	0.18 324

AIO-test1	0.45 251	0.87 463	2.27 430	0.33 302	0.33 412	0.50 175	0.22 155	0.74 283	0.66 383	0.29 149	0.41 210	0.29 164	0.22 120	0.73 331	0.29 204	0.09 86	0.08 137	0.12 292	0.14 340	0.30 431	0.22 384

MIM_Stereo	0.41 194	0.60 346	1.88 316	0.31 249	0.21 225	0.50 175	0.19 85	0.64 226	0.44 141	0.43 220	0.53 312	0.43 251	0.27 202	0.51 248	0.28 189	0.08 41	0.14 379	0.11 231	0.10 173	0.26 399	0.26 441

test_4	0.40 187	0.37 221	2.01 371	0.29 201	0.21 225	0.50 175	0.28 314	0.47 102	0.39 91	0.42 215	0.76 479	0.38 212	0.22 120	0.52 252	0.33 262	0.08 41	0.07 48	0.11 231	0.15 365	0.28 415	0.07 9

DAS	0.56 378	0.35 209	1.55 187	0.33 302	0.34 422	0.50 175	0.42 444	0.83 370	0.74 452	0.83 520	0.68 440	0.56 341	0.48 408	2.40 555	0.46 345	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.18 263	0.15 256

SepStereo	0.52 346	0.35 209	1.55 187	0.33 302	0.34 422	0.50 175	0.42 444	0.83 370	0.74 452	0.83 520	0.68 440	0.56 341	0.48 408	1.56 441	0.46 345	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.18 263	0.15 256

test-1	0.44 233	0.48 301	1.69 210	0.30 222	0.27 335	0.50 175	0.28 314	0.80 353	0.43 137	0.40 201	0.54 324	0.41 233	0.24 149	0.31 75	1.16 509	0.09 86	0.20 479	0.10 160	0.17 404	0.11 89	0.26 441

AFF-stereo	0.44 233	0.96 495	1.78 256	0.31 249	0.15 67	0.50 175	0.21 128	0.64 226	0.63 347	0.47 247	0.64 419	0.49 305	0.34 274	0.46 208	0.31 236	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.10 173	0.37 495	0.10 93

LG-G_1	0.23 47	0.37 221	0.71 54	0.23 49	0.11 3	0.51 185	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 65	0.15 28	0.36 127	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 118

LG-G	0.23 47	0.37 221	0.71 54	0.23 49	0.11 3	0.51 185	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 65	0.15 28	0.36 127	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 118

Reg-Stereo(zero)	0.46 263	0.17 1	2.10 392	0.24 70	0.34 422	0.51 185	0.42 444	0.50 124	0.54 255	0.37 185	0.46 239	0.54 326	0.60 458	0.43 175	1.10 499	0.08 41	0.09 210	0.08 42	0.22 464	0.12 100	0.22 384

rvit_105_1	0.44 233	0.54 325	1.46 167	0.36 368	0.24 286	0.51 185	0.45 469	0.75 294	0.74 452	0.45 237	0.44 227	0.44 262	0.36 282	0.62 292	0.38 297	0.20 488	0.18 454	0.18 477	0.22 464	0.18 263	0.18 324

test_sample7	0.47 280	0.33 185	1.49 177	0.34 333	0.20 211	0.51 185	0.30 346	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.11 384	0.38 297	0.17 451	0.14 379	0.16 436	0.15 365	0.19 284	0.18 324

test_sample2	0.41 194	0.19 8	1.23 121	0.31 249	0.17 123	0.51 185	0.27 295	0.81 357	0.55 262	0.44 226	0.45 231	0.46 284	0.38 302	1.51 435	0.30 224	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.14 218

CAS	0.35 137	0.25 82	1.30 133	0.79 559	0.34 422	0.51 185	0.23 190	0.46 86	0.39 91	0.22 63	0.31 145	0.20 67	0.17 46	0.28 45	0.23 117	0.73 576	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 50	0.37 513

DCANet-4	0.40 187	0.27 107	2.21 415	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.47 245	0.28 154	0.37 295	0.37 138	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

fff	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

ADStereo(finetuned)	0.45 251	0.77 425	2.12 396	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.48 257	0.31 174	0.76 509	0.37 138	0.38 297	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.13 133	0.23 408

GMOStereo	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

error version	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

test-v	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

test-2	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

raft+_RVC	0.44 233	0.67 387	1.85 301	0.34 333	0.71 559	0.51 185	0.25 248	0.64 226	0.51 215	0.35 176	0.45 231	0.32 182	0.28 219	0.43 175	0.32 249	0.09 86	0.19 468	0.10 160	0.09 134	0.20 300	0.40 526

XX-TBD	0.34 126	0.77 425	1.75 234	0.34 333	0.13 25	0.51 185	0.17 59	0.43 65	0.50 207	0.37 185	0.49 274	0.23 90	0.18 67	0.28 45	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

DCANet	0.42 214	0.77 425	1.95 353	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.48 257	0.31 174	0.41 335	0.36 127	0.39 308	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.13 133	0.23 408

csc	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

cscssc	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

VIP-Stereo	0.28 73	0.56 336	1.05 91	0.23 49	0.19 196	0.52 204	0.17 59	0.44 73	0.39 91	0.18 28	0.25 86	0.24 104	0.15 28	0.33 96	0.19 39	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.14 157	0.32 484

GASTEREO	0.35 137	0.72 403	1.15 104	0.56 525	0.20 211	0.52 204	0.22 155	0.56 177	0.40 104	0.30 154	0.31 145	0.16 38	0.31 253	0.35 114	0.26 169	0.09 86	0.14 379	0.08 42	0.28 493	0.14 157	0.20 357

GMStereo_Zeroshot	0.41 194	0.36 218	1.54 185	0.41 436	0.19 196	0.52 204	0.19 85	0.59 197	0.52 223	0.57 369	0.59 363	0.63 373	0.29 236	0.58 274	0.33 262	0.15 415	0.09 210	0.16 436	0.09 134	0.24 364	0.12 158

GCAP-Stereo	0.34 126	0.89 471	1.76 242	0.26 121	0.12 9	0.52 204	0.14 20	0.49 117	0.38 79	0.29 149	0.30 132	0.29 164	0.22 120	0.30 68	0.20 63	0.09 86	0.17 443	0.09 104	0.07 66	0.21 316	0.11 118

AnonymousM	0.37 155	0.44 278	1.50 180	0.25 89	0.15 67	0.52 204	0.23 190	0.60 207	0.42 126	0.42 215	0.32 151	0.30 171	0.25 165	0.34 108	0.23 117	0.11 262	0.09 210	0.71 577	0.36 539	0.12 100	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 155	0.53 319	1.41 156	0.28 169	0.15 67	0.52 204	0.20 105	0.54 166	0.46 167	0.37 185	0.43 216	0.41 233	0.23 137	0.36 127	0.26 169	0.09 86	0.15 405	0.12 292	0.11 239	0.41 520	0.37 513

raftrobust	0.38 165	0.68 390	1.54 185	0.32 278	0.46 511	0.52 204	0.21 128	0.56 177	0.42 126	0.52 306	0.35 173	0.31 174	0.33 266	0.37 138	0.30 224	0.10 186	0.11 303	0.08 42	0.07 66	0.21 316	0.19 341

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 214	0.86 460	1.78 256	0.28 169	0.17 123	0.52 204	0.20 105	0.62 215	0.61 317	0.50 284	0.61 385	0.39 218	0.32 261	0.35 114	0.30 224	0.07 23	0.10 253	0.09 104	0.09 134	0.35 480	0.10 93

CFNet-RSSM	0.41 194	0.32 176	2.20 414	0.27 141	0.44 496	0.52 204	0.19 85	0.76 307	0.48 190	0.43 220	0.36 179	0.54 326	0.26 181	0.33 96	0.25 157	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.38 543	0.10 66	0.09 64

xyz-stereo-finetune	0.31 102	0.46 289	0.79 63	0.21 13	0.12 9	0.53 213	0.25 248	0.52 146	0.54 255	0.28 143	0.32 151	0.29 164	0.23 137	0.59 280	0.55 389	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.13 133	0.08 40

castereo++	0.28 73	0.43 267	0.93 81	0.28 169	0.17 123	0.53 213	0.21 128	0.55 170	0.45 156	0.17 21	0.26 97	0.32 182	0.17 46	0.33 96	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.29 497	0.13 133	0.06 1

UGAM	0.58 390	0.47 298	2.21 415	0.30 222	0.19 196	0.53 213	0.34 395	0.59 197	0.63 347	0.44 226	0.73 470	0.78 463	0.37 295	2.58 572	0.39 308	0.10 186	0.08 137	0.17 457	0.14 340	0.42 526	0.17 305

DCVSM-stereo	0.49 304	0.29 143	2.49 475	0.29 201	0.22 252	0.53 213	0.52 492	0.58 188	0.49 197	0.69 473	0.46 239	0.79 468	0.48 408	0.53 258	0.42 324	0.13 352	0.14 379	0.15 417	0.12 279	0.20 300	0.20 357

test_for_model	0.64 428	1.60 579	1.82 290	1.23 587	1.02 582	0.53 213	0.23 190	0.75 294	0.50 207	0.57 369	0.29 118	0.25 117	0.20 100	0.26 26	0.22 103	0.76 579	0.31 537	0.08 42	0.07 66	1.68 602	0.50 546

CASS	0.39 180	0.30 156	1.61 198	0.32 278	0.17 123	0.53 213	0.24 226	0.70 259	0.49 197	0.59 402	0.54 324	0.40 227	0.40 324	0.41 162	0.30 224	0.17 451	0.10 253	0.14 387	0.11 239	0.18 263	0.17 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 109	0.31 168	1.46 167	0.31 249	0.15 67	0.53 213	0.19 85	0.44 73	0.35 43	0.36 181	0.38 192	0.27 145	0.27 202	0.42 171	0.19 39	0.09 86	0.13 358	0.09 104	0.16 385	0.20 300	0.13 195

raft_robust	0.55 370	0.84 452	1.73 224	0.28 169	0.54 527	0.53 213	0.25 248	0.88 418	0.75 465	0.48 265	0.46 239	0.76 457	0.75 507	1.46 425	0.27 179	0.09 86	0.10 253	0.10 160	0.30 507	0.26 399	0.16 286

gasm-f	0.36 147	0.34 200	1.13 100	0.53 511	0.44 496	0.54 221	0.27 295	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.33 160	0.16 38	0.22 120	0.36 127	0.25 157	0.11 262	0.37 549	0.08 42	0.06 14	0.38 502	0.71 566

IGEV-FE	0.53 352	0.34 200	2.91 542	0.32 278	0.18 163	0.54 221	0.21 128	0.72 267	0.42 126	0.81 514	0.51 287	0.70 427	0.41 335	0.48 226	1.13 503	0.09 86	0.15 405	0.10 160	0.35 530	0.19 284	0.09 64

DFGA-Net	0.51 332	1.06 527	1.75 234	0.30 222	0.24 286	0.54 221	0.22 155	0.63 223	0.60 300	0.48 265	0.51 287	0.35 198	0.27 202	1.82 491	0.53 382	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.12 279	0.37 495	0.15 256

trnet	0.28 73	0.26 99	1.32 136	0.19 2	0.12 9	0.54 221	0.15 33	0.48 110	0.46 167	0.27 138	0.33 160	0.24 104	0.21 111	0.30 68	0.21 82	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.09 50	0.07 9

H2IRNET	0.40 187	0.61 350	1.90 328	0.29 201	0.17 123	0.54 221	0.18 75	0.52 146	0.50 207	0.27 138	0.56 346	0.47 292	0.35 276	0.46 208	0.33 262	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.14 340	0.32 448	0.12 158

IGEV_Zeroshot_test	0.53 352	0.33 185	2.91 542	0.32 278	0.18 163	0.54 221	0.21 128	0.72 267	0.42 126	0.81 514	0.51 287	0.71 432	0.41 335	0.48 226	1.13 503	0.09 86	0.15 405	0.10 160	0.35 530	0.19 284	0.09 64

LL-Strereo2	0.41 194	0.90 475	1.83 296	0.44 458	0.24 286	0.54 221	0.27 295	0.58 188	0.45 156	0.41 210	0.33 160	0.44 262	0.21 111	0.44 184	0.34 269	0.09 86	0.08 137	0.16 436	0.14 340	0.17 236	0.17 305

LoS	0.31 102	0.30 156	1.52 183	0.23 49	0.13 25	0.54 221	0.20 105	0.48 110	0.49 197	0.25 112	0.28 112	0.37 204	0.24 149	0.38 146	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.05 1	0.15 177	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 263	0.76 416	2.07 382	0.35 349	0.30 372	0.54 221	0.30 346	0.61 211	0.48 190	0.49 277	0.76 479	0.55 329	0.36 282	0.58 274	0.22 103	0.08 41	0.13 358	0.11 231	0.10 173	0.41 520	0.08 40

RAFT+CT+SA	0.50 315	0.86 460	1.82 290	0.37 392	0.75 561	0.54 221	0.34 395	0.77 318	0.63 347	0.38 193	0.55 334	0.34 194	0.29 236	0.68 315	0.27 179	0.09 86	0.07 48	0.11 231	0.51 565	0.29 420	0.41 531

CrosDoStereo	0.94 530	0.37 221	2.53 482	0.25 89	0.32 399	0.54 221	3.76 616	0.72 267	0.60 300	0.70 479	1.40 560	0.53 319	1.49 575	1.78 479	3.09 585	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.21 316	0.11 118

DeepStereo_LL	0.94 530	0.37 221	2.53 482	0.25 89	0.32 399	0.54 221	3.76 616	0.72 267	0.60 300	0.70 479	1.40 560	0.53 319	1.49 575	1.78 479	3.09 585	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.21 316	0.11 118

CREStereo++_RVC	0.33 118	0.29 143	1.74 228	0.24 70	0.16 94	0.54 221	0.15 33	0.40 40	0.55 262	0.37 185	0.51 287	0.24 104	0.19 88	0.27 33	0.26 169	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.30 507	0.08 28	0.06 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
TANstereo	0.33 118	0.49 304	1.75 234	0.23 49	0.12 9	0.54 221	0.16 48	0.40 40	0.45 156	0.45 237	0.51 287	0.26 132	0.22 120	0.29 59	0.20 63	0.10 186	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 118

XX-Stereo	0.55 370	0.54 325	3.50 582	0.48 490	0.39 468	0.54 221	0.17 59	0.89 424	0.40 104	0.44 226	0.65 428	0.85 491	0.19 88	0.77 343	0.21 82	0.10 186	0.14 379	0.10 160	0.32 520	0.17 236	0.14 218

GEAStereo	0.35 137	0.32 176	1.17 108	0.53 511	0.60 545	0.55 236	0.21 128	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.22 60	0.16 38	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.11 262	0.37 549	0.08 42	0.06 14	0.33 457	0.71 566

GSStereo	0.36 147	0.32 176	1.17 108	0.34 333	0.60 545	0.55 236	0.21 128	0.62 215	0.41 115	0.22 63	0.22 60	0.17 47	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.33 457	0.84 576

tt45	0.29 84	0.24 74	1.06 93	0.25 89	0.17 123	0.55 236	0.22 155	0.41 50	0.35 43	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.18 67	0.64 297	0.34 269	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.21 316	0.11 118

RAFT-Stereo-weight	0.34 126	0.29 143	1.43 161	0.28 169	0.28 349	0.55 236	0.22 155	0.78 333	0.48 190	0.46 245	0.38 192	0.36 202	0.17 46	0.33 96	0.23 117	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.09 64

test_sample6	0.52 346	0.44 278	1.81 284	0.33 302	0.18 163	0.55 236	0.27 295	0.94 468	0.66 383	0.54 330	0.62 390	0.47 292	0.36 282	1.97 517	0.38 297	0.14 395	0.10 253	0.13 352	0.13 312	0.17 236	0.16 286

test_sample5	0.51 332	0.43 267	1.83 296	0.32 278	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.92 451	0.65 368	0.53 317	0.59 363	0.45 271	0.36 282	1.87 500	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

DualNet	0.51 332	0.43 267	1.83 296	0.32 278	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.92 451	0.65 368	0.54 330	0.62 390	0.45 271	0.36 282	1.87 500	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

EKT-Stereo	1.47 573	0.49 304	1.93 340	2.57 610	19.31 627	0.55 236	0.22 155	0.69 251	0.42 126	0.38 193	0.36 179	0.43 251	0.27 202	0.69 321	0.26 169	0.12 322	0.14 379	0.11 231	0.16 385	0.20 300	0.15 256

PCWNet_CMD	0.46 263	0.45 286	2.28 432	0.26 121	0.20 211	0.55 236	0.21 128	0.75 294	0.64 355	0.48 265	0.55 334	0.68 410	0.57 445	0.46 208	0.30 224	0.11 262	0.10 253	0.14 387	0.10 173	0.18 263	0.14 218

testlalala_base	0.46 263	0.30 156	1.82 290	0.34 333	0.27 335	0.55 236	0.21 128	0.85 389	0.32 21	0.32 168	0.39 201	0.31 174	0.23 137	0.30 68	0.28 189	0.95 586	0.30 535	0.09 104	0.21 453	1.03 582	0.18 324

LL-Strereo	0.72 474	1.29 560	2.49 475	0.36 368	0.45 505	0.55 236	0.32 382	0.93 459	0.71 423	0.67 464	0.58 360	0.85 491	0.79 513	2.67 579	0.46 345	0.10 186	0.18 454	0.14 387	0.12 279	0.40 517	0.42 532

ToySt	0.44 233	0.61 350	1.89 323	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.35 403	0.67 244	0.53 242	0.39 199	0.50 282	0.59 357	0.43 364	0.51 248	0.49 365	0.10 186	0.12 334	0.13 352	0.16 385	0.24 364	0.19 341

CREStereo	0.28 73	0.30 156	1.33 138	0.19 2	0.13 25	0.55 236	0.17 59	0.48 110	0.46 167	0.27 138	0.33 160	0.24 104	0.21 111	0.31 75	0.21 82	0.11 262	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
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
R-Stereo Train	0.36 147	0.21 27	1.70 214	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.78 333	0.36 65	0.57 369	0.67 433	0.33 188	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.12 158

RAFT-Stereo	0.36 147	0.21 27	1.70 214	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.78 333	0.36 65	0.57 369	0.67 433	0.33 188	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.12 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 263	0.44 278	2.28 432	0.26 121	0.20 211	0.55 236	0.21 128	0.75 294	0.64 355	0.48 265	0.55 334	0.68 410	0.56 439	0.46 208	0.30 224	0.11 262	0.10 253	0.13 352	0.10 173	0.18 263	0.15 256

HITNet	0.46 263	0.92 477	2.09 388	0.33 302	0.14 42	0.55 236	0.22 155	0.83 370	0.56 273	0.51 297	0.49 274	0.48 303	0.37 295	0.48 226	0.54 388	0.09 86	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.09 64
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_sample4	0.50 315	0.42 262	1.88 316	0.32 278	0.19 196	0.56 253	0.26 271	0.93 459	0.65 368	0.54 330	0.54 324	0.45 271	0.36 282	1.79 483	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

AE-Stereo	0.42 214	0.29 143	1.65 201	0.43 451	0.47 513	0.56 253	0.23 190	0.86 399	0.46 167	0.31 159	0.41 210	0.43 251	0.24 149	0.34 108	0.24 142	0.09 86	0.48 573	0.11 231	0.45 557	0.22 333	0.19 341

ff7	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

ffff	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

11t	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

MSKI-zero shot	0.46 263	0.38 232	2.47 471	0.27 141	0.43 495	0.56 253	0.20 105	0.77 318	0.43 137	0.60 412	0.51 287	0.44 262	0.17 46	0.68 315	0.21 82	0.09 86	0.29 531	0.09 104	0.32 520	0.14 157	0.10 93

anonymousdsp	0.34 126	0.53 319	1.47 171	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.49 117	0.40 104	0.25 112	0.24 79	0.22 81	0.24 149	0.55 266	0.19 39	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.18 417	0.24 364	0.29 460

EGLCR-Stereo	0.29 84	0.27 107	0.97 85	0.30 222	0.19 196	0.56 253	0.17 59	0.68 248	0.36 65	0.30 154	0.18 31	0.27 145	0.17 46	0.38 146	0.19 39	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.10 66	0.35 498

TestStereo1	0.49 304	0.81 442	1.85 301	0.39 418	0.57 536	0.56 253	0.34 395	0.75 294	0.69 403	0.44 226	0.63 403	0.35 198	0.42 353	0.64 297	0.29 204	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.33 457	0.26 441

ccc-4	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

SA-5K	0.49 304	0.81 442	1.85 301	0.39 418	0.57 536	0.56 253	0.34 395	0.75 294	0.69 403	0.44 226	0.63 403	0.35 198	0.42 353	0.64 297	0.29 204	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.33 457	0.26 441

IGEV-Stereo	0.34 126	0.54 325	1.47 171	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.49 117	0.40 104	0.25 112	0.24 79	0.22 81	0.24 149	0.54 262	0.19 39	0.09 86	0.10 253	0.10 160	0.18 417	0.24 364	0.29 460
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 404	0.43 267	2.58 494	0.91 568	0.36 444	0.56 253	0.25 248	0.52 146	0.61 317	0.47 247	1.21 547	0.47 292	0.66 484	1.34 408	0.94 471	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.10 66	0.16 286

CFNet_pseudo	0.45 251	0.46 289	2.23 423	0.25 89	0.19 196	0.56 253	0.21 128	0.77 318	0.60 300	0.49 277	0.56 346	0.69 417	0.47 399	0.52 252	0.31 236	0.11 262	0.10 253	0.15 417	0.10 173	0.17 236	0.14 218

DMCA-RVC	0.62 417	0.96 495	2.63 501	0.36 368	0.90 571	0.56 253	0.31 359	0.69 251	0.57 277	0.68 471	0.52 301	0.59 357	0.56 439	1.23 399	0.53 382	0.16 436	0.38 553	0.20 492	0.15 365	0.20 300	0.15 256

BEATNet_4x	0.47 280	0.73 410	1.91 334	0.33 302	0.15 67	0.56 253	0.25 248	0.85 389	0.58 288	0.54 330	0.51 287	0.57 347	0.42 353	0.57 270	0.61 413	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.20 300	0.16 286

ccs_rob	0.45 251	0.46 289	2.22 419	0.26 121	0.19 196	0.56 253	0.21 128	0.77 318	0.60 300	0.49 277	0.56 346	0.69 417	0.47 399	0.52 252	0.31 236	0.11 262	0.09 210	0.16 436	0.10 173	0.17 236	0.14 218

DN-CSS_ROB	0.48 286	1.23 553	1.99 368	0.39 418	0.22 252	0.56 253	0.19 85	0.75 294	0.61 317	0.45 237	0.62 390	0.41 233	0.31 253	0.70 326	0.32 249	0.11 262	0.08 137	0.14 387	0.13 312	0.36 487	0.12 158

z-ln-s-r	0.64 428	0.89 471	2.23 423	0.32 278	0.26 321	0.57 271	0.37 419	0.84 382	0.76 474	0.51 297	0.81 487	0.64 382	0.45 376	2.06 527	1.27 523	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.24 364	0.13 195

tg	0.37 155	0.55 334	1.35 144	0.28 169	0.16 94	0.57 271	0.18 75	0.57 182	0.49 197	0.37 185	0.44 227	0.38 212	0.24 149	0.46 208	0.24 142	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.43 528	0.36 506

test_sample3	0.50 315	0.41 255	1.88 316	0.32 278	0.19 196	0.57 271	0.25 248	0.92 451	0.64 355	0.52 306	0.49 274	0.47 292	0.35 276	1.79 483	0.37 290	0.13 352	0.10 253	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.16 286

testlalala2	0.44 233	0.28 132	2.59 496	0.64 544	0.56 533	0.57 271	0.20 105	0.78 333	0.52 223	0.40 201	0.39 201	0.45 271	0.21 111	0.27 33	0.22 103	0.09 86	0.10 253	0.08 42	0.29 497	0.12 100	0.10 93

ffm	0.47 280	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.74 283	0.88 515	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	0.63 295	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.15 417	0.13 312	0.25 378	0.36 506

ff1	0.73 483	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.74 283	0.88 515	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.10 186	0.24 505	0.15 417	0.13 312	0.25 378	0.36 506

mmx	0.72 474	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.99 512	0.76 474	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.13 352	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.15 256

xxx	0.72 474	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.99 512	0.76 474	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.13 352	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.15 256

CFNet_ucs	0.48 286	0.50 310	2.32 437	0.26 121	0.22 252	0.57 271	0.22 155	0.85 389	0.65 368	0.53 317	0.64 419	0.68 410	0.44 372	0.54 262	0.31 236	0.13 352	0.12 334	0.16 436	0.11 239	0.19 284	0.17 305

anonymousdsp2	0.34 126	0.24 74	1.16 107	0.28 169	0.15 67	0.57 271	0.23 190	0.79 349	0.47 186	0.38 193	0.37 182	0.40 227	0.25 165	0.47 219	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.13 312	0.19 284	0.27 448

GASNet	0.73 483	1.47 573	3.04 553	0.47 482	0.33 412	0.57 271	0.34 395	0.91 442	0.75 465	0.58 388	0.58 360	0.74 445	0.55 435	2.03 523	0.65 424	0.21 495	0.15 405	0.19 483	0.17 404	0.51 547	0.28 454

SA	0.50 315	0.75 415	1.95 353	0.31 249	0.61 549	0.57 271	0.31 359	0.91 442	0.73 448	0.42 215	0.62 390	0.38 212	0.47 399	0.68 315	0.29 204	0.09 86	0.09 210	0.13 352	0.32 520	0.30 431	0.10 93

dd	0.42 214	0.96 495	1.77 251	0.31 249	0.17 123	0.57 271	0.26 271	0.49 117	0.68 394	0.41 210	0.40 206	0.34 194	0.27 202	0.45 199	0.40 316	0.17 451	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.21 316	0.12 158

AACVNet	0.54 358	0.78 433	1.73 224	0.36 368	0.21 225	0.57 271	0.25 248	0.71 262	0.51 215	0.55 348	0.59 363	0.64 382	0.41 335	2.13 536	0.41 322	0.14 395	0.11 303	0.14 387	0.11 239	0.33 457	0.15 256

GANet-ADL	0.44 233	0.41 255	2.31 436	0.33 302	0.20 211	0.57 271	0.25 248	0.75 294	0.54 255	0.42 215	0.59 363	0.56 341	0.30 244	0.40 157	0.38 297	0.14 395	0.11 303	0.09 104	0.08 98	0.22 333	0.17 305

STrans-v2	0.67 446	0.56 336	2.64 503	0.27 141	0.23 272	0.57 271	0.33 390	0.96 487	0.69 403	0.92 534	0.85 500	0.89 505	0.93 534	1.83 492	1.21 517	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.09 134	0.11 89	0.12 158

PMTNet	0.31 102	0.35 209	1.30 133	0.20 5	0.14 42	0.57 271	0.25 248	0.46 86	0.42 126	0.27 138	0.32 151	0.27 145	0.24 149	0.39 152	0.23 117	0.43 555	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.18 263	0.07 9

AdaStereo	0.44 233	0.38 232	1.79 277	0.34 333	0.20 211	0.57 271	0.28 314	0.92 451	0.69 403	0.52 306	0.55 334	0.61 366	0.33 266	0.48 226	0.39 308	0.17 451	0.08 137	0.17 457	0.11 239	0.18 263	0.12 158
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.
Hybrid-DGEV-03	0.45 251	0.88 467	1.75 234	0.29 201	0.17 123	0.58 289	0.24 226	0.65 232	0.48 190	0.59 402	1.01 528	0.39 218	0.28 219	0.41 162	0.34 269	0.09 86	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.34 468	0.24 421

xyz-stereo-finetune2	0.35 137	0.45 286	1.04 90	0.21 13	0.12 9	0.58 289	0.23 190	0.50 124	0.45 156	0.31 159	0.46 239	0.30 171	0.41 335	0.81 350	0.51 375	0.08 41	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.09 64

RCA-Stereo	0.34 126	0.32 176	1.30 133	0.26 121	0.14 42	0.58 289	0.23 190	0.78 333	0.62 335	0.40 201	0.44 227	0.28 154	0.35 276	0.29 59	0.20 63	0.09 86	0.10 253	0.09 104	0.07 66	0.19 284	0.08 40

test_5	0.51 332	0.87 463	1.99 368	0.37 392	0.65 553	0.58 289	0.35 403	0.78 333	0.62 335	0.48 265	0.55 334	0.45 271	0.40 324	0.72 330	0.30 224	0.09 86	0.07 48	0.12 292	0.12 279	0.33 457	0.38 516

UDGNet	0.44 233	1.02 522	1.74 228	0.35 349	0.19 196	0.58 289	0.23 190	0.49 117	0.66 383	0.41 210	0.38 192	0.34 194	0.29 236	0.53 258	0.30 224	0.24 519	0.10 253	0.37 552	0.19 437	0.27 409	0.15 256

GwcNet-ADL	0.50 315	0.74 413	2.90 541	0.31 249	0.20 211	0.58 289	0.29 338	0.87 409	0.64 355	0.47 247	0.47 245	0.56 341	0.33 266	0.46 208	0.46 345	0.13 352	0.12 334	0.09 104	0.09 134	0.14 157	0.21 369

PFNet+	0.45 251	0.37 221	1.86 309	0.46 477	0.18 163	0.58 289	0.77 552	0.52 146	0.64 355	0.56 358	0.48 257	0.39 218	0.26 181	0.93 361	0.32 249	0.13 352	0.09 210	0.14 387	0.13 312	0.12 100	0.15 256

THIR-Stereo	0.86 519	0.62 356	2.13 398	0.25 89	0.16 94	0.58 289	2.74 612	0.59 197	0.51 215	0.62 432	1.62 567	0.97 525	1.80 587	1.69 464	2.25 570	0.10 186	0.08 137	0.14 387	0.11 239	0.15 177	0.11 118

IRAFT_RVC	0.54 358	0.53 319	1.78 256	0.46 477	0.21 225	0.58 289	0.43 451	0.65 232	0.66 383	0.54 330	0.50 282	0.49 305	0.51 420	1.58 449	1.01 487	0.11 262	0.25 518	0.13 352	0.10 173	0.15 177	0.13 195

RAFT-345	0.53 352	0.30 156	2.34 442	0.38 408	0.34 422	0.58 289	0.42 444	0.47 102	0.61 317	0.51 297	1.00 527	0.43 251	0.28 219	1.57 445	0.82 460	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.10 66	0.08 40

HCRNet	0.46 263	0.49 304	1.65 201	0.38 408	0.29 357	0.58 289	0.22 155	0.75 294	0.62 335	0.47 247	0.49 274	0.48 303	0.36 282	1.12 387	0.37 290	0.15 415	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.17 236	0.17 305

FINET	0.65 437	0.95 492	3.06 555	0.35 349	0.40 478	0.58 289	0.48 484	0.92 451	1.10 549	0.57 369	0.68 440	0.47 292	0.44 372	1.15 392	0.60 410	0.23 511	0.21 488	0.17 457	0.15 365	0.26 399	0.25 431

aanetorigin	0.77 496	0.80 437	2.59 496	0.43 451	0.44 496	0.58 289	1.01 573	0.57 182	0.68 394	1.53 582	1.23 548	0.81 475	1.08 550	1.07 378	1.07 495	0.18 463	0.15 405	0.17 457	0.21 453	0.54 552	0.30 470

FENet	0.44 233	0.30 156	2.42 457	0.32 278	0.17 123	0.58 289	0.22 155	0.77 318	0.59 295	0.47 247	0.42 214	0.55 329	0.38 302	0.49 237	0.47 354	0.12 322	0.09 210	0.12 292	0.11 239	0.13 133	0.16 286

PSMNet-RSSM	0.53 352	0.82 446	1.78 256	0.31 249	0.25 304	0.58 289	0.28 314	0.84 382	0.60 300	0.50 284	0.61 385	0.67 403	0.43 364	1.68 462	0.42 324	0.15 415	0.10 253	0.14 387	0.16 385	0.15 177	0.13 195

AANet_RVC	0.68 453	1.00 514	2.09 388	0.33 302	0.25 304	0.58 289	0.32 382	0.81 357	0.80 491	0.61 421	0.94 517	0.80 472	0.41 335	2.46 563	1.02 489	0.36 552	0.14 379	0.10 160	0.09 134	0.23 347	0.22 384

iResNetv2_ROB	0.59 398	1.43 571	2.96 545	0.40 429	0.22 252	0.58 289	0.28 314	0.91 442	0.73 448	0.57 369	0.63 403	0.60 364	0.41 335	0.74 334	0.35 280	0.11 262	0.08 137	0.10 160	0.07 66	0.43 528	0.17 305

iResNet_ROB	0.50 315	1.15 543	1.73 224	0.31 249	0.21 225	0.58 289	0.22 155	0.95 482	0.82 499	0.58 388	0.62 390	0.57 347	0.39 316	0.84 353	0.40 316	0.11 262	0.08 137	0.09 104	0.06 14	0.21 316	0.13 195

G2L-ROB	0.51 332	0.95 492	1.96 362	0.29 201	0.22 252	0.59 307	0.28 314	0.76 307	0.57 277	0.55 348	0.45 231	0.70 427	0.32 261	1.38 412	0.47 354	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.20 300	0.13 195

G2L-Stereo	0.55 370	0.85 457	2.18 411	0.31 249	0.27 335	0.59 307	0.27 295	0.77 318	0.55 262	0.54 330	0.52 301	0.71 432	0.36 282	1.75 474	0.50 370	0.13 352	0.11 303	0.13 352	0.11 239	0.29 420	0.15 256

DispNO	0.67 446	0.98 507	2.58 494	0.31 249	0.27 335	0.59 307	0.29 338	0.83 370	0.68 394	0.53 317	0.79 486	0.83 482	0.47 399	2.46 563	0.68 431	0.12 322	0.10 253	0.19 483	0.31 514	0.16 213	0.17 305

DisPM	0.43 223	0.33 185	1.78 256	0.57 529	0.18 163	0.59 307	0.63 529	0.53 155	0.61 317	0.60 412	0.53 312	0.38 212	0.26 181	0.75 335	0.29 204	0.12 322	0.07 48	0.12 292	0.11 239	0.11 89	0.14 218

ICVP	0.46 263	0.29 143	2.41 455	0.33 302	0.22 252	0.59 307	0.55 503	0.75 294	0.50 207	0.44 226	0.60 378	0.49 305	0.35 276	0.53 258	0.37 290	0.16 436	0.16 423	0.14 387	0.11 239	0.15 177	0.15 256
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 286	1.09 531	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.59 307	0.26 271	0.83 370	0.78 483	0.48 265	0.52 301	0.56 341	0.38 302	0.49 237	0.38 297	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.23 347	0.35 498

test_xeample	0.72 474	0.21 27	1.36 145	0.27 141	0.17 123	0.59 307	0.28 314	1.01 528	0.70 413	0.55 348	0.67 433	0.44 262	0.39 316	1.88 508	5.17 609	0.12 322	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.13 133	0.15 256

ACVNet	0.45 251	0.44 278	1.79 277	0.28 169	0.21 225	0.59 307	0.36 410	0.66 235	0.68 394	0.45 237	0.59 363	0.69 417	0.40 324	0.44 184	0.55 389	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.34 468	0.10 93

GANet-RSSM	0.55 370	0.73 410	1.90 328	0.36 368	0.26 321	0.59 307	0.27 295	0.78 333	0.52 223	0.47 247	0.57 354	0.63 373	0.45 376	1.92 515	0.43 333	0.14 395	0.10 253	0.25 522	0.11 239	0.34 468	0.14 218

DMCA	0.41 194	0.52 314	1.26 126	0.31 249	0.24 286	0.59 307	0.26 271	0.77 318	0.63 347	0.58 388	0.48 257	0.57 347	0.35 276	0.40 157	0.50 370	0.14 395	0.10 253	0.14 387	0.10 173	0.15 177	0.15 256

FADNet-RVC	0.61 412	1.26 558	2.12 396	0.33 302	0.26 321	0.59 307	0.29 338	0.86 399	0.62 335	0.45 237	0.50 282	0.62 370	0.46 391	1.73 470	0.55 389	0.17 451	0.20 479	0.17 457	0.18 417	0.59 555	0.28 454

MLCV	0.48 286	0.89 471	1.85 301	0.29 201	0.14 42	0.59 307	0.23 190	0.72 267	0.59 295	0.66 460	0.66 430	0.55 329	0.36 282	1.03 375	0.49 365	0.09 86	0.06 23	0.09 104	0.07 66	0.19 284	0.11 118

ITSA-stereo	0.48 286	0.33 185	1.20 116	0.33 302	0.18 163	0.60 319	0.29 338	0.94 468	0.80 491	0.50 284	0.49 274	0.53 319	0.59 454	1.25 403	0.64 422	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	0.18 263	0.23 408

MyStereo07	0.34 126	0.40 248	1.46 167	0.29 201	0.23 272	0.60 319	0.31 359	0.53 155	0.42 126	0.25 112	0.25 86	0.20 67	0.26 181	0.57 270	0.19 39	0.09 86	0.18 454	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.19 341

MyStereo06	0.54 358	0.41 255	2.68 508	0.30 222	0.23 272	0.60 319	0.30 346	0.81 357	0.44 141	0.84 522	0.52 301	0.78 463	0.58 451	0.48 226	1.10 499	0.09 86	0.17 443	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.20 357

MyStereo05	0.49 304	0.41 255	2.72 514	0.30 222	0.23 272	0.60 319	0.30 346	0.82 364	0.77 479	0.52 306	0.37 182	0.51 311	0.42 353	0.52 252	0.38 297	0.09 86	0.17 443	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.20 357

MyStereo04	0.48 286	0.40 248	2.65 505	0.29 201	0.23 272	0.60 319	0.31 359	0.83 370	0.75 465	0.47 247	0.36 179	0.53 319	0.42 353	0.53 258	0.39 308	0.09 86	0.18 454	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.19 341

testlalala	0.36 147	0.30 156	1.77 251	0.28 169	0.33 412	0.60 319	0.22 155	0.55 170	0.51 215	0.55 348	0.35 173	0.31 174	0.20 100	0.26 26	0.22 103	0.10 186	0.13 358	0.09 104	0.24 470	0.08 28	0.07 9

Sa-1000	0.51 332	0.72 403	1.90 328	0.31 249	0.60 545	0.60 319	0.31 359	0.94 468	0.71 423	0.52 306	0.83 493	0.42 247	0.33 266	0.68 315	0.28 189	0.10 186	0.09 210	0.13 352	0.29 497	0.29 420	0.10 93

dad	0.51 332	1.01 518	1.74 228	0.29 201	0.19 196	0.60 319	0.26 271	0.52 146	0.75 465	0.63 441	0.63 403	0.63 373	0.33 266	0.85 355	0.47 354	0.27 533	0.15 405	0.40 555	0.18 417	0.22 333	0.14 218

IPLGR_C	0.58 390	1.25 556	2.72 514	0.80 560	0.31 391	0.60 319	0.61 522	0.76 307	0.58 288	0.56 358	0.62 390	0.41 233	0.31 253	0.43 175	0.40 316	0.11 262	0.22 494	0.13 352	0.15 365	0.35 480	0.19 341

ACRE	0.56 378	1.14 539	2.77 525	0.76 556	0.28 349	0.60 319	0.56 508	0.76 307	0.58 288	0.55 348	0.62 390	0.41 233	0.29 236	0.44 184	0.39 308	0.11 262	0.19 468	0.13 352	0.14 340	0.36 487	0.18 324

OMP-Stereo	0.59 398	0.65 378	1.74 228	0.56 525	0.37 456	0.60 319	0.26 271	0.70 259	0.65 368	0.66 460	0.60 378	0.69 417	0.32 261	2.09 533	1.20 515	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.09 134	0.17 236	0.10 93

PSM-adaLoss	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.60 319	0.29 338	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.47 219	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

DeepStereo_RVC	0.44 233	0.28 132	1.92 337	0.49 492	0.17 123	0.60 319	0.59 516	0.50 124	0.52 223	0.49 277	0.45 231	0.39 218	0.86 525	0.45 199	0.33 262	0.11 262	0.08 137	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.19 341

RAFT-RH_RVC	0.61 412	0.50 310	2.33 440	0.36 368	0.29 357	0.60 319	0.18 75	0.44 73	0.58 288	0.76 499	1.91 574	0.47 292	0.29 236	1.60 452	1.23 519	0.14 395	0.07 48	0.13 352	0.13 312	0.10 66	0.09 64

RAFT-IKP	0.38 165	0.27 107	1.79 277	0.44 458	0.16 94	0.60 319	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.50 244	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

pcwnet_v2	0.64 428	0.49 304	4.41 597	0.32 278	0.27 335	0.60 319	0.25 248	0.97 496	0.88 515	0.59 402	0.70 459	0.63 373	0.55 435	0.66 311	0.37 290	0.17 451	0.15 405	0.15 417	0.14 340	0.21 316	0.23 408

cf-r	0.53 352	0.81 442	2.15 404	0.33 302	0.28 349	0.60 319	0.28 314	0.78 333	0.64 355	0.51 297	0.60 378	0.75 451	0.40 324	1.32 406	0.43 333	0.13 352	0.09 210	0.11 231	0.12 279	0.15 177	0.14 218

GwcNet-RSSM	0.57 385	0.94 485	2.13 398	0.32 278	0.25 304	0.60 319	0.30 346	0.80 353	0.66 383	0.52 306	0.64 419	0.71 432	0.40 324	1.79 483	0.50 370	0.13 352	0.09 210	0.12 292	0.12 279	0.21 316	0.15 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 370	0.92 477	2.36 448	0.38 408	0.37 456	0.60 319	0.28 314	0.82 364	0.62 335	0.62 432	0.55 334	0.72 435	0.45 376	1.00 371	0.43 333	0.15 415	0.11 303	0.14 387	0.14 340	0.15 177	0.16 286
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 474	0.68 390	1.91 334	0.47 482	0.44 496	0.60 319	0.51 489	0.76 307	0.80 491	0.77 503	0.67 433	0.87 499	0.61 467	2.40 555	0.67 428	0.32 545	0.35 545	0.36 548	0.41 552	0.45 537	0.39 522

CoDeX	0.52 346	0.43 267	2.25 427	0.29 201	0.26 321	0.61 339	0.32 382	0.99 512	0.68 394	0.48 265	0.55 334	0.52 317	0.40 324	1.60 452	0.35 280	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.13 133	0.12 158

anonymousa	0.48 286	0.46 289	2.44 463	0.29 201	0.34 422	0.61 339	0.25 248	0.66 235	0.54 255	0.53 317	0.77 482	0.73 439	0.46 391	0.33 96	0.31 236	0.10 186	0.09 210	0.12 292	0.29 497	0.10 66	0.19 341

Selective-RAFT	0.35 137	0.26 99	1.48 174	0.31 249	0.15 67	0.61 339	0.19 85	0.60 207	0.54 255	0.28 143	0.29 118	0.40 227	0.33 266	0.50 244	0.27 179	0.10 186	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.19 284	0.08 40

CIPLG	0.56 378	1.19 549	2.46 466	0.80 560	0.31 391	0.61 339	0.57 512	0.76 307	0.57 277	0.56 358	0.63 403	0.41 233	0.30 244	0.45 199	0.40 316	0.11 262	0.20 479	0.13 352	0.13 312	0.35 480	0.19 341

Patchmatch Stereo++	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.16 94	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.54 262	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158
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
IIG-Stereo	0.59 398	0.65 378	1.74 228	0.54 516	0.23 272	0.61 339	0.21 128	0.73 279	0.65 368	0.64 451	0.69 449	0.69 417	0.38 302	2.09 533	1.39 531	0.11 262	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.09 64

NF-Stereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.44 462	0.66 235	0.61 317	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.45 424	0.79 457	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.16 286

OCTAStereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.61 317	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.80 458	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

PSM-softLoss	0.48 286	0.27 107	1.85 301	0.51 501	0.17 123	0.61 339	0.40 434	0.61 211	0.57 277	0.52 306	0.48 257	0.39 218	0.25 165	1.46 425	0.77 451	0.12 322	0.08 137	0.13 352	0.12 279	0.12 100	0.14 218

KMStereo	0.48 286	0.27 107	1.85 301	0.51 501	0.17 123	0.61 339	0.40 434	0.61 211	0.57 277	0.52 306	0.48 257	0.39 218	0.25 165	1.46 425	0.77 451	0.12 322	0.08 137	0.13 352	0.12 279	0.12 100	0.14 218

ROB_FTStereo_v2	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.47 219	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

ROB_FTStereo	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.26 271	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.49 237	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

HUI-Stereo	0.38 165	0.27 107	1.79 277	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.45 199	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

RAFT_R40	0.50 315	0.21 27	1.76 242	0.50 496	0.40 478	0.61 339	0.53 496	0.56 177	0.60 300	0.56 358	0.54 324	0.55 329	0.51 420	1.57 445	0.53 382	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.09 64

RE-Stereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.60 300	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.78 453	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

TVStereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.60 300	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.78 453	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

iGMRVC	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.55 266	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

iRAFT	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.16 94	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.54 262	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

GES	0.44 233	0.28 132	1.88 316	0.30 222	0.18 163	0.61 339	0.30 346	0.88 418	0.46 167	0.47 247	0.52 301	0.39 218	0.42 353	0.58 274	0.67 428	0.15 415	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.15 177	0.17 305

STTStereo	0.51 332	0.69 394	2.14 403	0.36 368	0.30 372	0.61 339	0.32 382	0.77 318	0.60 300	0.60 412	0.54 324	0.67 403	0.43 364	0.86 356	0.42 324	0.16 436	0.15 405	0.17 457	0.20 447	0.16 213	0.15 256

GCST	0.72 474	1.10 532	2.15 404	1.11 582	0.59 540	0.62 359	0.19 85	0.75 294	0.53 242	0.56 358	0.63 403	0.47 292	0.31 253	1.11 384	0.33 262	0.75 578	0.45 565	0.84 580	0.64 584	0.69 563	0.54 549

IPLGR	0.54 358	0.56 336	2.68 508	0.36 368	0.18 163	0.62 359	0.54 500	1.02 531	0.64 355	0.73 491	0.46 239	0.47 292	0.45 376	1.12 387	0.29 204	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.09 134	0.19 284	0.12 158

AAGNet	0.88 522	0.33 185	1.79 277	0.54 516	0.98 575	0.62 359	0.46 472	0.50 124	0.60 300	0.58 388	0.53 312	0.50 308	0.73 501	1.23 399	7.48 617	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.14 157	0.09 64

TransformOpticalFlow	0.64 428	0.56 336	2.66 506	0.44 458	0.26 321	0.62 359	0.28 314	0.83 370	0.71 423	0.76 499	0.74 473	0.91 509	0.85 522	1.83 492	0.81 459	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.11 89	0.12 158

SST-Stereo	0.52 346	0.20 14	1.76 242	0.62 542	0.53 525	0.62 359	0.66 532	0.55 170	0.61 317	0.58 388	0.53 312	0.52 317	0.60 458	1.59 451	0.29 204	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.10 93

PFNet	0.60 404	0.33 185	2.47 471	0.41 436	0.55 530	0.62 359	0.27 295	0.61 211	0.63 347	0.61 421	0.56 346	0.45 271	0.32 261	1.88 508	1.14 505	0.28 537	0.09 210	0.12 292	0.16 385	0.26 399	0.20 357

GrayStereo	0.66 442	0.19 8	1.76 242	0.90 567	0.23 272	0.62 359	1.42 598	0.62 215	0.60 300	0.72 487	0.78 483	0.56 341	3.07 602	0.60 286	0.26 169	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.21 453	0.11 89	0.18 324

Pruner-Stereo	0.51 332	0.27 107	1.78 256	1.79 600	0.19 196	0.62 359	0.45 469	0.57 182	0.60 300	0.61 421	0.48 257	0.41 233	0.24 149	0.46 208	1.00 483	0.12 322	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.12 100	0.13 195

GEStereo_RVC	0.54 358	0.87 463	1.95 353	0.47 482	0.25 304	0.62 359	0.37 419	1.00 520	0.74 452	0.53 317	0.54 324	0.59 357	0.44 372	1.10 381	0.46 345	0.15 415	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.26 399	0.19 341

s12784h	0.36 147	0.28 132	1.58 191	0.23 49	0.11 3	0.62 359	0.24 226	0.79 349	0.64 355	0.44 226	0.52 301	0.28 154	0.26 181	0.50 244	0.24 142	0.11 262	0.06 23	0.09 104	0.06 14	0.16 213	0.06 1

222	0.78 500	0.23 61	1.23 121	0.28 169	0.18 163	0.62 359	0.24 226	1.02 531	0.70 413	0.58 388	0.66 430	0.46 284	0.42 353	1.80 487	6.53 616	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.17 305

psmorigin	1.36 566	0.60 346	13.80 622	0.37 392	0.29 357	0.62 359	0.33 390	0.77 318	0.61 317	0.96 540	0.88 507	1.17 559	0.73 501	4.00 605	0.86 464	0.19 478	0.22 494	0.17 457	0.18 417	0.24 364	0.29 460

FAT-Stereo	0.70 462	0.54 325	2.88 535	0.36 368	0.29 357	0.62 359	0.54 500	0.97 496	0.87 511	0.76 499	0.92 512	0.94 519	0.80 514	1.84 497	0.57 401	0.18 463	0.19 468	0.17 457	0.16 385	0.22 333	0.25 431

FADNet-RVC-Resample	0.67 446	1.16 548	3.16 565	0.37 392	0.29 357	0.62 359	0.38 426	0.86 399	0.63 347	0.51 297	0.50 282	0.57 347	0.45 376	1.57 445	0.49 365	0.24 519	0.32 543	0.23 510	0.19 437	0.27 409	0.62 559

edge stereo	0.81 512	0.73 410	3.30 575	0.37 392	1.21 592	0.62 359	0.39 431	0.93 459	0.79 488	0.80 508	0.88 507	1.14 555	0.71 495	2.18 538	0.71 438	0.21 495	0.20 479	0.26 525	0.18 417	0.38 502	0.26 441

CVANet_RVC	0.65 437	0.80 437	2.13 398	0.36 368	0.26 321	0.62 359	0.42 444	0.84 382	0.72 433	0.69 473	0.68 440	0.68 410	0.52 425	2.64 575	0.42 324	0.19 478	0.12 334	0.22 503	0.17 404	0.37 495	0.15 256

PWC_ROB	0.70 462	0.94 485	1.88 316	0.39 418	0.39 468	0.62 359	0.30 346	0.98 500	0.94 527	0.91 533	1.29 553	0.77 459	0.62 472	1.62 456	1.03 491	0.18 463	0.11 303	0.18 477	0.13 312	0.51 547	0.22 384

DA	0.32 109	0.26 99	0.89 75	0.29 201	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.60 207	0.39 91	0.23 84	0.30 132	0.24 104	0.26 181	0.60 286	0.18 22	0.10 186	0.12 334	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.52 547

GGEV	0.32 109	0.26 99	0.89 75	0.29 201	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.60 207	0.39 91	0.23 84	0.30 132	0.24 104	0.26 181	0.60 286	0.18 22	0.10 186	0.12 334	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.52 547

1111x	0.74 486	0.21 27	1.93 340	0.31 249	0.17 123	0.63 376	0.32 382	1.03 538	0.74 452	0.52 306	0.62 390	0.57 347	0.47 399	2.38 551	4.25 604	0.12 322	0.14 379	0.11 231	0.12 279	0.12 100	0.14 218

Prome-Stereo	0.49 304	0.30 156	1.76 242	0.60 540	0.23 272	0.63 376	0.42 444	0.62 215	0.60 300	0.59 402	1.03 533	0.43 251	0.72 498	0.60 286	0.33 262	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.09 134	0.11 89	0.43 533

xxxx	0.70 462	0.21 27	1.33 138	0.28 169	0.18 163	0.63 376	0.24 226	1.02 531	0.69 403	0.50 284	0.62 390	0.58 354	0.38 302	1.47 432	5.21 610	0.13 352	0.12 334	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.15 256

ac_64	0.55 370	0.46 289	1.92 337	0.36 368	0.34 422	0.63 376	0.31 359	0.82 364	0.61 317	0.55 348	0.51 287	0.89 505	0.48 408	1.83 492	0.55 389	0.14 395	0.11 303	0.12 292	0.12 279	0.18 263	0.12 158

acv_ft	0.48 286	0.44 278	1.76 242	0.32 278	0.41 486	0.63 376	0.28 314	0.81 357	0.68 394	0.61 421	0.59 363	0.69 417	0.45 376	0.44 184	0.63 417	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.41 520	0.10 93

CFNet-ft	0.51 332	0.76 416	1.79 277	0.28 169	0.30 372	0.63 376	0.28 314	0.66 235	0.55 262	0.45 237	0.57 354	0.74 445	0.41 335	1.46 425	0.42 324	0.14 395	0.10 253	0.28 529	0.13 312	0.18 263	0.14 218

DIP-Stereo	0.37 155	0.34 200	1.50 180	0.27 141	0.18 163	0.63 376	0.17 59	0.92 451	0.53 242	0.49 277	0.48 257	0.30 171	0.30 244	0.39 152	0.30 224	0.10 186	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.15 177	0.12 158
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 390	0.96 495	1.78 256	0.33 302	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.88 418	0.75 465	0.46 245	0.59 363	0.58 354	0.40 324	2.29 544	0.48 360	0.12 322	0.09 210	0.15 417	0.14 340	0.30 431	0.15 256

CFNet_RVC	0.51 332	0.76 416	1.79 277	0.28 169	0.30 372	0.63 376	0.28 314	0.66 235	0.55 262	0.45 237	0.57 354	0.74 445	0.41 335	1.46 425	0.42 324	0.14 395	0.10 253	0.28 529	0.13 312	0.18 263	0.14 218

DeepPruner_ROB	0.50 315	0.70 397	1.94 350	0.29 201	0.26 321	0.63 376	0.31 359	0.80 353	0.48 190	0.61 421	0.55 334	0.66 394	0.38 302	0.98 367	0.40 316	0.19 478	0.14 379	0.14 387	0.14 340	0.23 347	0.17 305

PS-NSSS	0.63 424	1.00 514	1.81 284	0.30 222	0.31 391	0.63 376	0.34 395	0.98 500	0.69 403	0.54 330	0.74 473	0.51 311	0.41 335	2.43 560	0.48 360	0.24 519	0.17 443	0.27 526	0.18 417	0.27 409	0.21 369

coex_refinement	0.58 390	0.94 485	1.87 314	0.38 408	0.25 304	0.64 389	0.34 395	0.83 370	0.65 368	0.60 412	0.63 403	0.81 475	0.48 408	1.85 499	0.56 397	0.13 352	0.09 210	0.10 160	0.10 173	0.16 213	0.16 286

PSMNet-RUCA	0.58 390	0.82 446	1.89 323	0.59 536	0.56 533	0.64 389	0.36 410	0.84 382	0.69 403	0.51 297	0.68 440	0.53 319	0.43 364	0.56 269	0.43 333	0.34 549	0.18 454	0.44 560	0.29 497	0.48 540	0.30 470

RAFT-Test	0.44 233	0.38 232	2.01 371	0.27 141	0.44 496	0.64 389	0.37 419	0.72 267	0.57 277	0.45 237	0.48 257	0.65 387	0.24 149	0.35 114	0.29 204	0.09 86	0.11 303	0.09 104	0.38 543	0.10 66	0.11 118

SACVNet	0.60 404	0.74 413	1.90 328	0.37 392	0.28 349	0.64 389	0.37 419	0.86 399	0.61 317	0.65 458	0.62 390	0.69 417	0.44 372	2.08 531	0.42 324	0.18 463	0.14 379	0.16 436	0.15 365	0.38 502	0.24 421

ADLNet2	0.68 453	0.84 452	3.19 569	0.33 302	0.36 444	0.64 389	0.37 419	0.89 424	0.79 488	0.54 330	0.65 428	0.93 515	0.48 408	2.07 529	0.56 397	0.13 352	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.33 457	0.18 324

HHNet	0.60 404	0.65 378	2.60 499	0.36 368	0.25 304	0.64 389	0.61 522	0.64 226	0.62 335	0.55 348	1.13 544	0.32 182	0.60 458	0.42 171	1.79 551	0.15 415	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.18 263	0.15 256

DRaft	0.62 417	0.38 232	1.76 242	0.24 70	0.16 94	0.64 389	0.66 532	0.53 155	0.53 242	0.67 464	0.99 525	0.38 212	1.00 542	1.44 419	2.10 565	0.10 186	0.14 379	0.10 160	0.14 340	0.18 263	0.21 369

ARAFT	0.60 404	1.23 553	3.10 559	0.28 169	0.16 94	0.64 389	0.36 410	0.90 430	0.67 392	0.61 421	0.49 274	0.55 329	0.31 253	1.24 402	0.32 249	0.10 186	0.08 137	0.14 387	0.13 312	0.37 495	0.21 369

Syn2CoEx	0.70 462	1.07 530	2.74 520	0.43 451	0.30 372	0.64 389	0.42 444	0.99 512	0.78 483	0.62 432	0.78 483	0.74 445	0.72 498	1.92 515	0.61 413	0.20 488	0.17 443	0.19 483	0.15 365	0.29 420	0.22 384

psm_up	0.57 385	0.61 350	1.83 296	0.35 349	0.30 372	0.64 389	0.37 419	0.90 430	0.68 394	0.59 402	0.55 334	0.68 410	0.54 430	1.91 511	0.46 345	0.16 436	0.15 405	0.16 436	0.15 365	0.23 347	0.13 195

DeepPrunerF	0.86 519	0.86 460	2.91 542	0.45 472	0.50 517	0.64 389	0.48 484	1.14 555	2.64 604	0.63 441	0.61 385	0.65 387	0.62 472	2.21 540	1.31 525	0.23 511	0.19 468	0.30 537	0.28 493	0.36 487	0.25 431

UCFNet_RVC	0.48 286	0.82 446	1.85 301	0.30 222	0.27 335	0.64 389	0.26 271	0.74 283	0.55 262	0.48 265	0.53 312	0.63 373	0.41 335	0.88 360	0.38 297	0.15 415	0.10 253	0.17 457	0.17 404	0.18 263	0.15 256

HSM	0.62 417	0.76 416	1.72 221	0.30 222	0.29 357	0.64 389	0.28 314	0.94 468	0.62 335	0.58 388	0.57 354	1.40 569	0.64 477	2.59 573	0.42 324	0.11 262	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.14 157	0.11 118

iResNet	0.51 332	0.76 416	2.59 496	0.41 436	0.17 123	0.64 389	0.27 295	0.82 364	0.70 413	0.57 369	0.64 419	0.43 251	0.36 282	0.70 326	0.52 378	0.10 186	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.21 316	0.13 195

w-ln-seven-2	0.68 453	1.13 537	2.46 466	0.36 368	0.27 335	0.65 403	0.44 462	0.87 409	0.83 502	0.69 473	0.75 476	0.72 435	0.63 475	1.56 441	1.15 507	0.13 352	0.13 358	0.15 417	0.14 340	0.35 480	0.19 341

GCAP-BAT	0.43 223	0.31 168	1.82 290	0.25 89	0.26 321	0.65 403	0.23 190	0.48 110	0.37 74	0.67 464	0.82 492	0.44 262	0.24 149	0.48 226	0.87 465	0.09 86	0.13 358	0.09 104	0.22 464	0.08 28	0.09 64

AASNet	0.56 378	1.03 523	2.34 442	0.37 392	0.33 412	0.65 403	0.29 338	0.96 487	0.73 448	0.54 330	0.60 378	0.55 329	0.38 302	0.59 280	0.58 406	0.14 395	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.43 528	0.24 421

UPFNet	0.46 263	0.28 132	1.73 224	0.33 302	0.32 399	0.65 403	0.38 426	0.83 370	0.59 295	0.57 369	0.52 301	0.61 366	0.40 324	0.75 335	0.52 378	0.13 352	0.12 334	0.13 352	0.12 279	0.15 177	0.11 118

RP	0.67 446	0.82 446	1.94 350	0.43 451	0.44 496	0.65 403	0.45 469	0.89 424	0.82 499	0.66 460	0.92 512	0.99 529	0.76 509	1.55 440	0.66 425	0.25 524	0.18 454	0.23 510	0.20 447	0.31 439	0.22 384

RASNet	0.61 412	0.68 390	2.03 378	0.35 349	0.46 511	0.65 403	0.28 314	0.78 333	0.70 413	0.48 265	0.64 419	0.93 515	0.61 467	2.21 540	0.73 445	0.12 322	0.09 210	0.09 104	0.10 173	0.14 157	0.11 118

DLCB_ROB	0.54 358	0.55 334	1.49 177	0.36 368	0.25 304	0.65 403	0.36 410	0.80 353	0.70 413	0.72 487	0.69 449	0.83 482	0.46 391	1.53 438	0.60 410	0.13 352	0.12 334	0.14 387	0.14 340	0.14 157	0.13 195

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 412	0.61 350	3.35 579	0.33 302	0.58 538	0.66 410	0.20 105	0.98 500	0.55 262	0.73 491	0.52 301	0.99 529	0.65 479	0.58 274	0.29 204	0.10 186	0.16 423	0.10 160	0.41 552	0.29 420	0.20 357

IER	0.43 223	0.38 232	1.69 210	0.26 121	0.25 304	0.66 410	0.26 271	0.71 262	0.55 262	0.54 330	0.59 363	0.60 364	0.53 427	0.52 252	0.39 308	0.11 262	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.14 157	0.11 118

DEmStereo	0.68 453	0.31 168	2.25 427	0.42 447	0.17 123	0.66 410	0.89 562	0.51 132	0.59 295	0.60 412	1.01 528	0.45 271	1.26 559	1.54 439	2.26 571	0.10 186	0.08 137	0.10 160	0.10 173	0.10 66	0.11 118

HGLStereo	0.54 358	0.69 394	2.00 370	0.35 349	0.40 478	0.66 410	0.30 346	0.83 370	0.62 335	0.57 369	0.69 449	0.69 417	0.54 430	1.07 378	0.55 389	0.13 352	0.13 358	0.13 352	0.11 239	0.19 284	0.17 305

FADNet	0.64 428	1.22 552	2.06 380	0.32 278	0.30 372	0.66 410	0.29 338	0.88 418	0.72 433	0.44 226	0.48 257	0.66 394	0.57 445	1.84 497	0.45 344	0.46 560	0.20 479	0.17 457	0.19 437	0.59 555	0.24 421

TDLM	0.67 446	0.92 477	1.76 242	0.37 392	0.24 286	0.66 410	0.56 508	0.82 364	0.74 452	1.16 555	0.62 390	0.61 366	0.48 408	2.70 580	0.50 370	0.20 488	0.11 303	0.35 546	0.14 340	0.32 448	0.16 286

UGAM-zero	0.63 424	0.39 242	2.49 475	0.30 222	0.49 516	0.67 416	0.19 85	0.91 442	0.45 156	0.77 503	0.45 231	1.16 558	0.82 517	2.05 526	0.29 204	0.09 86	0.15 405	0.09 104	0.44 556	0.11 89	0.22 384

gwcnet-sp	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

scenet	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

Anonymous_2	0.74 486	0.32 176	1.65 201	0.33 302	0.30 372	0.67 416	0.32 382	0.69 251	0.46 167	0.48 265	0.41 210	0.84 487	0.58 451	0.51 248	0.40 316	0.32 545	0.38 553	1.43 604	3.69 621	0.80 573	0.27 448

ssnet	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

anonymity	0.80 504	0.66 385	1.29 130	0.59 536	0.75 561	0.67 416	0.52 492	0.95 482	0.71 423	0.94 537	0.70 459	0.67 403	0.87 526	0.71 328	1.35 528	0.64 571	0.62 581	0.58 569	1.44 608	0.60 558	0.65 562

PSMNet-ADL	0.51 332	0.38 232	1.65 201	0.35 349	0.21 225	0.67 416	0.26 271	0.74 283	0.55 262	0.42 215	0.52 301	0.70 427	0.45 376	1.91 511	0.57 401	0.15 415	0.13 358	0.11 231	0.13 312	0.15 177	0.20 357

ADLNet	0.60 404	0.71 399	1.95 353	0.35 349	0.34 422	0.67 416	0.34 395	0.90 430	0.74 452	0.68 471	0.62 390	0.80 472	0.45 376	1.78 479	0.64 422	0.14 395	0.11 303	0.14 387	0.14 340	0.29 420	0.21 369

RAFT + AFF	0.64 428	1.20 550	1.95 353	0.34 333	0.33 412	0.67 416	0.52 492	0.99 512	0.74 452	0.53 317	0.58 360	0.57 347	0.80 514	1.76 475	0.51 375	0.12 322	0.27 527	0.15 417	0.14 340	0.43 528	0.29 460

HSM-Net_RVC	0.67 446	0.34 200	2.23 423	0.26 121	0.19 196	0.67 416	0.29 338	1.26 566	0.69 403	0.72 487	0.70 459	0.78 463	0.42 353	3.77 604	0.41 322	0.13 352	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.12 100	0.11 118
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 428	0.65 378	1.62 199	0.46 477	0.25 304	0.67 416	0.30 346	0.93 459	0.77 479	0.59 402	0.57 354	0.77 459	0.38 302	2.78 584	0.44 339	0.23 511	0.24 505	0.28 529	0.26 485	0.27 409	0.39 522

XPNet_ROB	0.61 412	0.72 403	1.66 205	0.37 392	0.27 335	0.67 416	0.47 480	0.89 424	0.71 423	0.78 505	0.70 459	0.81 475	0.53 427	1.70 465	0.76 449	0.21 495	0.16 423	0.16 436	0.15 365	0.20 300	0.21 369

DualNet (step1)	0.59 398	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.11 384	0.38 297	0.61 568	0.14 379	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

test_sample9	0.94 530	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.91 511	2.55 578	0.61 568	4.16 620	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

test_sample8	1.12 546	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.95 482	0.61 317	1.18 563	0.56 346	2.53 591	1.31 563	1.91 511	2.55 578	0.61 568	4.16 620	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

Any-RAFT	0.38 165	0.25 82	1.89 323	0.27 141	0.17 123	0.68 428	0.21 128	0.78 333	0.53 242	0.43 220	0.43 216	0.54 326	0.30 244	0.41 162	0.20 63	0.10 186	0.12 334	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 64

AF-Net	0.69 458	0.92 477	2.21 415	0.41 436	0.40 478	0.68 428	0.40 434	1.02 531	0.86 508	0.69 473	1.03 533	1.04 540	0.84 521	1.19 394	0.78 453	0.22 508	0.14 379	0.25 522	0.17 404	0.30 431	0.18 324

StereoDRNet-Refined	0.50 315	0.41 255	1.50 180	0.33 302	0.21 225	0.68 428	0.26 271	0.81 357	0.68 394	0.67 464	0.68 440	0.73 439	0.42 353	1.10 381	0.59 408	0.11 262	0.08 137	0.14 387	0.14 340	0.25 378	0.21 369
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 233	0.68 390	1.97 367	0.28 169	0.18 163	0.69 434	0.21 128	0.63 223	0.40 104	1.00 542	0.34 168	0.42 247	0.20 100	0.69 321	0.24 142	0.10 186	0.22 494	0.10 160	0.22 464	0.12 100	0.10 93

gcap-zeroshot	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.31 249	0.32 399	0.69 434	0.21 128	0.74 283	0.52 223	0.43 220	0.35 173	0.62 370	0.24 149	0.41 162	0.24 142	0.09 86	0.16 423	0.09 104	0.31 514	0.08 28	0.09 64

TRStereo	0.53 352	0.76 416	2.38 450	0.42 447	0.29 357	0.69 434	0.23 190	1.81 591	0.55 262	0.36 181	0.32 151	0.47 292	0.40 324	0.46 208	0.25 157	0.12 322	0.11 303	0.11 231	0.41 552	0.13 133	0.32 484

hitnet-ft	0.67 446	0.80 437	1.90 328	0.28 169	0.22 252	0.69 434	0.36 410	0.85 389	0.65 368	0.56 358	0.84 496	1.03 537	0.95 540	2.32 546	0.55 389	0.23 511	0.14 379	0.41 556	0.13 312	0.24 364	0.17 305

S-Stereo	0.80 504	0.69 394	3.89 588	0.39 418	0.37 456	0.69 434	0.70 543	0.94 468	0.98 534	0.62 432	0.91 510	0.83 482	0.60 458	2.37 548	0.66 425	0.18 463	0.21 488	0.17 457	0.18 417	0.30 431	0.35 498

NVstereo2D	0.58 390	0.40 248	2.03 378	0.35 349	0.35 435	0.69 434	0.39 431	0.91 442	0.80 491	0.47 247	0.53 312	0.67 403	0.46 391	1.99 521	0.48 360	0.19 478	0.11 303	0.17 457	0.13 312	0.25 378	0.25 431

ETE_ROB	0.60 404	0.71 399	1.55 187	0.37 392	0.25 304	0.69 434	0.51 489	1.47 576	0.70 413	0.80 508	0.69 449	0.85 491	0.49 415	1.36 410	0.58 406	0.16 436	0.13 358	0.19 483	0.16 385	0.21 316	0.23 408

SFCPSM	0.46 263	0.24 74	2.35 445	0.27 141	0.27 335	0.70 441	0.32 382	0.96 487	0.63 347	0.49 277	0.52 301	0.43 251	0.36 282	0.52 252	0.43 333	0.12 322	0.09 210	0.12 292	0.16 385	0.16 213	0.12 158

PA-Net	0.84 517	1.00 514	3.49 581	0.63 543	0.40 478	0.70 441	0.52 492	0.86 399	0.84 505	0.52 306	0.59 363	0.70 427	0.54 430	2.35 547	2.23 569	0.17 451	0.27 527	0.19 483	0.28 493	0.22 333	0.36 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 358	0.80 437	2.76 522	0.32 278	0.33 412	0.71 443	0.20 105	0.87 409	0.57 277	0.51 297	0.59 363	0.50 308	0.33 266	0.68 315	0.55 389	0.10 186	0.29 531	0.10 160	0.13 312	0.21 316	0.34 496

CBFPSM	0.56 378	0.91 476	1.82 290	0.28 169	0.23 272	0.71 443	0.37 419	0.72 267	0.64 355	0.50 284	0.49 274	1.03 537	0.83 518	0.62 292	1.35 528	0.10 186	0.12 334	0.10 160	0.10 173	0.18 263	0.19 341

Wz-Net-SNSev	0.76 492	1.32 565	3.11 561	0.40 429	0.31 391	0.71 443	0.60 518	0.98 500	0.87 511	0.67 464	0.83 493	0.96 522	0.60 458	1.67 461	0.97 475	0.16 436	0.15 405	0.16 436	0.17 404	0.36 487	0.24 421

FADNet_RVC	0.81 512	1.14 539	2.42 457	0.30 222	0.24 286	0.71 443	0.24 226	0.95 482	0.61 317	0.44 226	0.56 346	0.59 357	0.42 353	1.52 437	0.68 431	0.94 585	0.96 602	0.28 529	1.00 600	0.90 577	1.36 602

SHD	0.72 474	0.77 425	2.36 448	0.45 472	0.40 478	0.71 443	0.32 382	1.02 531	1.25 560	1.07 548	0.84 496	0.90 507	0.73 501	1.09 380	0.98 477	0.21 495	0.18 454	0.20 492	0.21 453	0.32 448	0.31 478

NCCL2	0.65 437	0.94 485	1.96 362	0.43 451	0.30 372	0.71 443	0.68 538	0.84 382	0.65 368	0.70 479	0.60 378	0.86 497	0.54 430	1.56 441	0.57 401	0.20 488	0.16 423	0.67 575	0.25 477	0.22 333	0.24 421

zh-mn7	0.80 504	1.54 576	3.00 551	0.35 349	0.27 335	0.72 449	0.41 440	0.93 459	1.11 551	1.00 542	1.28 551	0.75 451	0.57 445	1.87 500	1.18 512	0.16 436	0.13 358	0.14 387	0.14 340	0.26 399	0.21 369

TCMNet	0.66 442	0.85 457	2.55 493	0.50 496	0.52 524	0.72 449	0.39 431	0.87 409	0.72 433	0.58 388	0.68 440	0.63 373	0.46 391	1.70 465	0.63 417	0.18 463	0.18 454	0.23 510	0.18 417	0.38 502	0.27 448

ssnet_v2	0.55 370	0.60 346	1.86 309	0.32 278	0.22 252	0.72 449	0.44 462	0.94 468	0.74 452	0.63 441	0.54 324	0.81 475	0.47 399	0.77 343	0.70 435	0.16 436	0.14 379	0.14 387	0.14 340	0.30 431	0.30 470

Anonymous3	0.42 214	0.35 209	2.09 388	0.33 302	0.24 286	0.72 449	0.31 359	0.74 283	0.55 262	0.35 176	0.40 206	0.33 188	0.29 236	0.44 184	0.28 189	0.18 463	0.18 454	0.13 352	0.13 312	0.17 236	0.17 305

EDNetEfficientorigin	8.18 618	0.98 507	145.96 645	0.51 501	0.89 570	0.72 449	0.48 484	0.85 389	1.56 577	2.12 589	1.49 563	1.29 563	1.31 563	1.83 492	2.13 566	0.13 352	0.12 334	0.17 457	0.18 417	0.39 512	0.45 536

PSMNet_ROB	0.66 442	1.01 518	2.33 440	0.38 408	0.31 391	0.72 449	0.55 503	0.86 399	0.69 403	0.54 330	0.60 378	0.75 451	0.47 399	2.00 522	0.82 460	0.17 451	0.13 358	0.19 483	0.19 437	0.24 364	0.27 448

pmcnn	1.32 562	1.05 525	2.77 525	0.74 554	1.43 595	0.72 449	0.56 508	0.96 487	0.91 522	0.99 541	2.92 599	6.01 615	0.70 493	2.38 551	3.32 593	0.13 352	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.34 468	0.22 384

Hybrid-DGEV-2	0.51 332	0.84 452	1.75 234	0.32 278	0.17 123	0.73 456	0.18 75	0.83 370	0.69 403	0.52 306	0.38 192	0.53 319	0.42 353	0.99 368	0.92 468	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.10 173	0.25 378	0.23 408

DStereoO	0.99 535	0.66 385	1.67 207	0.75 555	0.99 578	0.73 456	1.33 590	0.94 468	0.91 522	0.70 479	1.06 538	0.75 451	1.75 586	0.95 364	2.39 575	1.20 598	0.41 563	0.48 563	0.59 579	0.85 575	0.60 557

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 155	0.37 221	1.21 118	0.26 121	0.18 163	0.73 456	0.18 75	0.53 155	0.41 115	0.35 176	0.30 132	0.58 354	0.22 120	0.33 96	0.95 473	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.13 133	0.15 256

FTStereo	0.76 492	0.18 5	2.35 445	0.71 551	0.21 225	0.73 456	1.79 601	0.57 182	0.53 242	1.07 548	1.63 568	1.29 563	2.13 591	0.75 335	0.29 204	0.19 478	0.08 137	0.12 292	0.11 239	0.11 89	0.40 526

RGC	0.71 471	0.97 503	2.18 411	0.44 458	0.44 496	0.73 456	0.40 434	0.94 468	0.71 423	0.71 484	1.04 536	1.01 533	0.71 495	1.74 472	0.70 435	0.23 511	0.18 454	0.28 529	0.26 485	0.29 420	0.27 448

StereoDRNet	0.64 428	0.88 467	2.35 445	0.41 436	0.45 505	0.73 456	0.47 480	0.94 468	0.74 452	0.75 496	0.54 324	0.74 445	0.47 399	1.70 465	0.72 442	0.15 415	0.14 379	0.15 417	0.14 340	0.20 300	0.19 341

LMCR-Stereo	0.52 346	0.71 399	2.39 452	0.40 429	0.21 225	0.74 462	0.31 359	1.02 531	0.64 355	0.61 421	0.63 403	0.39 218	0.51 420	0.62 292	0.42 324	0.19 478	0.09 210	0.12 292	0.09 134	0.23 347	0.12 158

delet	0.52 346	0.54 325	1.62 199	0.31 249	0.35 435	0.74 462	0.46 472	0.85 389	0.74 452	0.55 348	0.60 378	0.67 403	0.50 418	1.12 387	0.57 401	0.11 262	0.11 303	0.13 352	0.14 340	0.16 213	0.12 158

UNet	0.54 358	0.44 278	2.83 532	0.31 249	0.33 412	0.74 462	0.27 295	0.82 364	0.61 317	0.53 317	0.54 324	0.72 435	0.54 430	0.78 347	0.56 397	0.11 262	0.09 210	0.13 352	0.11 239	0.14 157	0.12 158

DANet	0.80 504	0.65 378	2.21 415	1.19 585	0.48 515	0.74 462	1.25 586	0.89 424	1.53 575	0.89 529	0.71 463	0.96 522	0.56 439	1.83 492	0.96 474	0.18 463	0.16 423	0.19 483	0.16 385	0.26 399	0.29 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 489	0.84 452	2.01 371	0.40 429	0.25 304	0.74 462	0.66 532	0.87 409	0.73 448	0.71 484	1.07 539	0.84 487	0.59 454	2.71 582	1.15 507	0.17 451	0.16 423	0.44 560	0.16 385	0.31 439	0.20 357

CBMV_ROB	0.76 492	0.42 262	2.68 508	0.33 302	0.22 252	0.74 462	0.47 480	0.96 487	0.76 474	1.04 547	0.96 520	0.88 503	0.93 534	2.06 527	1.19 514	0.22 508	0.24 505	0.27 526	0.25 477	0.25 378	0.28 454

G2L-Stereo_test	0.55 370	0.97 503	1.89 323	0.33 302	0.24 286	0.75 468	0.38 426	0.79 349	0.60 300	0.60 412	0.54 324	0.74 445	0.39 316	1.56 441	0.43 333	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.08 98	0.28 415	0.13 195

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 462	0.65 378	3.45 580	0.50 496	0.60 545	0.75 468	0.23 190	0.96 487	0.60 300	0.76 499	1.30 554	0.81 475	0.60 458	0.57 270	0.82 460	0.10 186	0.16 423	0.11 231	0.43 555	0.31 439	0.22 384

psmg	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.27 141	0.21 225	0.75 468	0.36 410	0.90 430	0.61 317	0.59 402	0.59 363	0.63 373	0.37 295	0.43 175	0.38 297	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.13 133	0.11 118

KYRaft	0.48 286	0.29 143	1.75 234	0.33 302	0.21 225	0.75 468	0.44 462	0.58 188	0.57 277	0.64 451	0.93 516	0.53 319	0.72 498	0.60 286	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.14 340	0.12 100	0.54 549

ACVNet-DCA	0.42 214	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.76 307	0.52 223	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

xx1	0.46 263	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	1.01 537	0.31 159	0.38 192	0.46 284	0.36 282	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.12 292	0.12 279	0.12 100	0.14 218

1test111	0.44 233	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.76 307	0.52 223	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.96 365	0.30 224	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

cc1	0.47 280	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	1.01 537	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.25 378	0.40 526

tt1	0.44 233	0.64 371	1.83 296	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	0.88 515	0.31 159	0.37 182	0.25 117	0.35 276	0.63 295	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.25 378	0.36 506

SQANet	0.80 504	1.58 578	2.53 482	0.76 556	0.83 566	0.76 472	0.36 410	0.83 370	0.64 355	0.63 441	0.69 449	0.73 439	0.51 420	1.21 395	0.53 382	0.77 580	0.29 531	0.59 571	0.29 497	0.86 576	0.61 558

BSDual-CNN	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.30 222	0.21 225	0.76 472	0.31 359	1.00 520	0.61 317	0.63 441	0.53 312	0.63 373	0.37 295	0.43 175	0.38 297	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

hknet	0.47 280	0.29 143	1.70 214	0.30 222	0.24 286	0.76 472	0.31 359	1.00 520	0.64 355	0.63 441	0.53 312	0.80 472	0.38 302	0.77 343	0.37 290	0.11 262	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

coex-ft	5.95 615	1.67 584	60.57 643	0.34 333	0.30 372	0.77 480	0.69 540	0.74 283	4.41 610	19.22 631	2.15 580	1.62 577	7.97 618	1.81 490	8.96 619	0.44 556	2.08 616	0.18 477	0.19 437	0.38 502	4.62 620

CSP-Net	0.50 315	0.39 242	1.25 124	0.29 201	0.23 272	0.77 480	0.35 403	0.86 399	0.57 277	0.59 402	0.59 363	0.65 387	0.40 324	1.77 478	0.44 339	0.16 436	0.11 303	0.10 160	0.10 173	0.20 300	0.14 218

Consistency-Raft	0.88 522	0.93 483	3.23 573	0.99 575	0.64 552	0.77 480	0.55 503	0.98 500	0.97 531	0.61 421	1.03 533	0.65 387	1.05 547	0.79 348	1.38 530	0.44 556	0.46 567	0.51 566	0.58 577	0.65 560	0.47 539

GMM-Stereo	0.50 315	0.23 61	2.41 455	0.54 516	0.24 286	0.77 480	0.46 472	0.59 197	0.57 277	0.58 388	0.73 470	0.47 292	0.43 364	0.68 315	0.27 179	0.10 186	0.06 23	0.13 352	0.13 312	0.14 157	0.44 535

Nwc_Net	0.68 453	0.83 450	2.53 482	0.41 436	0.39 468	0.77 480	0.38 426	1.01 528	0.70 413	0.60 412	0.99 525	0.98 526	0.68 489	1.41 417	0.63 417	0.23 511	0.15 405	0.23 510	0.25 477	0.23 347	0.18 324

UDG	0.77 496	1.23 553	2.15 404	0.67 549	0.59 540	0.78 485	0.38 426	0.90 430	0.70 413	0.61 421	0.69 449	1.01 533	0.67 486	1.02 373	0.73 445	0.45 558	0.34 544	0.87 581	0.51 565	0.67 562	0.46 538

NVStereoNet_ROB	1.16 552	0.95 492	2.54 488	0.58 531	0.55 530	0.78 485	0.63 529	1.00 520	1.08 546	1.03 545	4.07 611	1.48 572	1.22 558	2.88 589	1.27 523	0.50 561	0.46 567	0.54 567	0.62 581	0.50 545	0.63 561
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 474	1.06 527	2.09 388	0.47 482	0.36 444	0.78 485	0.26 271	0.98 500	1.34 566	0.61 421	2.07 576	0.64 382	0.61 467	0.83 351	0.71 438	0.31 544	0.14 379	0.15 417	0.12 279	0.60 558	0.21 369

CBMV	0.71 471	0.76 416	2.64 503	0.33 302	0.20 211	0.78 485	0.79 553	0.98 500	0.78 483	0.85 526	0.71 463	0.86 497	1.10 552	1.46 425	0.62 415	0.18 463	0.20 479	0.21 500	0.19 437	0.25 378	0.33 492
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 437	0.67 387	2.76 522	0.49 492	0.55 530	0.79 489	0.16 48	0.90 430	0.53 242	0.84 522	0.55 334	0.91 509	0.75 507	0.57 270	1.16 509	0.11 262	0.18 454	0.11 231	0.49 561	0.14 157	0.31 478

fast-acv-ft	0.63 424	0.88 467	3.10 559	0.38 408	0.30 372	0.79 489	0.48 484	0.69 251	0.72 433	0.58 388	0.78 483	0.76 457	0.60 458	0.67 312	0.73 445	0.15 415	0.15 405	0.18 477	0.17 404	0.37 495	0.16 286

Wz-Net-LNSev	0.59 398	0.96 495	2.47 471	0.34 333	0.37 456	0.79 489	0.44 462	0.86 399	0.77 479	0.61 421	0.67 433	0.79 468	0.56 439	0.64 297	0.62 415	0.15 415	0.14 379	0.12 292	0.12 279	0.18 263	0.19 341

CRE-IMP	0.41 194	0.22 43	1.76 242	0.48 490	0.17 123	0.79 489	0.69 540	0.52 146	0.52 223	0.47 247	0.42 214	0.45 271	0.26 181	0.41 162	0.31 236	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.09 134	0.17 236	0.23 408

MMNet	0.50 315	0.48 301	1.93 340	0.33 302	0.27 335	0.79 489	0.28 314	0.81 357	0.74 452	0.60 412	0.56 346	0.59 357	0.55 435	0.79 348	0.59 408	0.10 186	0.09 210	0.12 292	0.11 239	0.13 133	0.14 218

DSFCA	0.54 358	0.35 209	1.41 156	0.28 169	0.28 349	0.79 489	0.88 561	0.76 307	0.70 413	0.72 487	0.66 430	0.67 403	0.57 445	1.17 393	0.63 417	0.16 436	0.14 379	0.13 352	0.14 340	0.16 213	0.13 195

LALA_ROB	0.60 404	0.76 416	1.69 210	0.36 368	0.29 357	0.79 489	0.55 503	0.94 468	0.77 479	0.81 514	0.67 433	0.94 519	0.49 415	0.99 368	0.73 445	0.21 495	0.15 405	0.20 492	0.18 417	0.23 347	0.21 369

DRN-Test	0.64 428	0.43 267	2.44 463	0.39 418	0.44 496	0.80 496	0.41 440	1.02 531	0.78 483	0.80 508	0.63 403	0.69 417	0.56 439	1.79 483	0.69 433	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	0.18 263	0.17 305

GwcNet	0.69 458	0.71 399	3.12 562	0.36 368	0.45 505	0.81 497	0.44 462	0.86 399	0.84 505	0.60 412	0.74 473	0.82 480	0.49 415	1.65 458	0.66 425	0.16 436	0.15 405	0.15 417	0.15 365	0.31 439	0.24 421

SuperB	1.15 550	1.14 539	5.43 604	0.36 368	0.26 321	0.81 497	0.89 562	0.88 418	1.17 555	0.67 464	0.68 440	0.63 373	1.39 571	1.74 472	3.37 594	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	2.80 612	0.25 431

XQC	0.73 483	0.98 507	2.39 452	0.46 477	0.35 435	0.81 497	0.46 472	1.00 520	1.00 535	0.80 508	0.69 449	0.88 503	0.74 506	1.32 406	1.20 515	0.24 519	0.16 423	0.23 510	0.20 447	0.41 520	0.33 492

zh-sn7	0.89 524	1.73 590	3.09 558	0.39 418	0.30 372	0.82 500	0.63 529	0.96 487	0.87 511	0.79 507	1.12 542	0.84 487	0.87 526	2.42 557	1.63 543	0.16 436	0.17 443	0.16 436	0.16 385	0.34 468	0.29 460

CRFU-Net	0.56 378	0.38 232	1.86 309	0.46 477	0.26 321	0.82 500	0.36 410	0.90 430	0.49 197	0.62 432	0.59 363	0.78 463	1.35 567	1.00 371	0.48 360	0.15 415	0.14 379	0.17 457	0.10 173	0.19 284	0.14 218

RTSC	0.72 474	1.00 514	2.22 419	0.40 429	0.29 357	0.82 500	0.31 359	0.96 487	1.10 549	0.92 534	0.81 487	0.78 463	0.58 451	1.23 399	1.55 540	0.18 463	0.17 443	0.14 387	0.17 404	0.43 528	0.30 470

iinet-f	0.57 385	0.93 483	2.27 430	0.31 249	0.25 304	0.83 503	0.33 390	0.81 357	0.65 368	0.54 330	0.63 403	0.73 439	0.67 486	0.73 331	0.67 428	0.13 352	0.13 358	0.11 231	0.10 173	0.43 528	0.16 286

GANetREF_RVC	0.75 489	1.15 543	2.46 466	0.47 482	0.26 321	0.83 503	0.61 522	0.97 496	0.89 519	0.62 432	0.61 385	0.72 435	0.59 454	2.42 557	0.55 389	0.32 545	0.25 518	0.36 548	0.24 470	0.39 512	0.31 478
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 385	0.87 463	2.11 393	0.32 278	0.30 372	0.84 505	0.40 434	0.88 418	0.72 433	0.65 458	0.73 470	0.66 394	0.57 445	0.93 361	0.71 438	0.13 352	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.15 177	0.14 218

DDUNet	0.77 496	1.12 534	1.88 316	0.76 556	0.69 557	0.84 505	0.43 451	0.85 389	0.65 368	0.67 464	0.75 476	0.91 509	0.52 425	1.03 375	0.57 401	0.54 564	0.37 549	0.95 587	0.52 567	0.71 566	0.57 553

LSM	3.31 607	1.11 533	5.29 603	9.40 621	30.65 637	0.84 505	1.12 580	0.91 442	1.22 558	1.36 572	2.19 581	0.93 515	0.83 518	1.66 459	0.90 466	0.21 495	0.31 537	0.24 517	0.28 493	0.39 512	6.33 622

DISCO	0.57 385	0.34 200	1.87 314	0.45 472	0.34 422	0.84 505	0.35 403	0.84 382	0.78 483	0.59 402	0.63 403	1.06 544	0.53 427	1.10 381	0.82 460	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.22 333	0.18 324

HBP-ISP	0.76 492	1.30 561	3.19 569	0.35 349	0.26 321	0.85 509	0.54 500	1.03 538	0.72 433	0.80 508	0.69 449	0.68 410	0.83 518	2.04 525	0.44 339	0.23 511	0.24 505	0.29 536	0.25 477	0.28 415	0.24 421

APVNet	0.70 462	0.67 387	2.71 512	0.38 408	0.36 444	0.85 509	0.43 451	0.91 442	0.68 394	0.55 348	0.69 449	0.75 451	0.55 435	2.31 545	0.78 453	0.17 451	0.17 443	0.24 517	0.19 437	0.33 457	0.23 408

WZ-Net	0.92 528	1.31 562	3.76 585	0.41 436	0.36 444	0.86 511	0.71 544	1.00 520	1.06 544	0.82 519	0.92 512	1.06 544	1.05 547	2.16 537	1.61 542	0.19 478	0.13 358	0.15 417	0.16 385	0.32 448	0.28 454

PSM-AAD	0.63 424	0.22 43	1.77 251	0.37 392	0.23 272	0.86 511	1.17 583	0.59 197	0.60 300	0.64 451	0.71 463	0.68 410	2.93 599	0.65 308	0.31 236	0.09 86	0.07 48	0.17 457	0.15 365	0.13 133	0.33 492

RYNet	0.70 462	0.56 336	2.25 427	0.35 349	0.41 486	0.86 511	0.43 451	0.94 468	0.82 499	0.62 432	0.53 312	0.91 509	0.60 458	2.70 580	1.00 483	0.14 395	0.11 303	0.16 436	0.14 340	0.25 378	0.27 448

DispFullNet	1.67 580	2.10 606	5.22 601	1.53 595	8.90 615	0.86 511	0.31 359	0.96 487	0.96 530	1.37 575	1.01 528	1.13 553	1.98 590	1.51 435	0.91 467	0.54 564	0.31 537	1.18 594	0.63 583	1.13 586	0.80 574

YMNet	0.62 417	0.72 403	1.93 340	0.41 436	0.41 486	0.87 515	0.43 451	0.87 409	0.71 423	0.74 494	0.81 487	0.83 482	0.46 391	0.86 356	0.93 469	0.19 478	0.22 494	0.20 492	0.17 404	0.41 520	0.21 369

YMNet_1	0.62 417	0.72 403	1.93 340	0.41 436	0.41 486	0.87 515	0.43 451	0.87 409	0.71 423	0.74 494	0.81 487	0.83 482	0.46 391	0.86 356	0.93 469	0.19 478	0.22 494	0.20 492	0.17 404	0.41 520	0.21 369

DDVS	0.62 417	0.40 248	1.40 155	2.21 607	0.35 435	0.87 515	1.00 571	0.69 251	0.50 207	0.53 317	0.56 346	0.90 507	0.37 295	1.22 397	0.47 354	0.15 415	0.14 379	0.14 387	0.12 279	0.19 284	0.22 384

FBW_ROB	0.83 515	0.77 425	1.77 251	0.44 458	0.30 372	0.87 515	0.46 472	1.10 550	0.91 522	0.81 514	0.75 476	1.01 533	0.61 467	3.66 603	1.23 519	0.26 528	0.23 502	0.36 548	0.25 477	0.27 409	0.62 559

CC-Net-ROB	0.85 518	1.15 543	2.13 398	0.88 566	0.38 462	0.88 519	0.44 462	1.06 544	0.79 488	0.58 388	0.69 449	0.65 387	0.50 418	2.74 583	0.51 375	0.93 583	0.39 560	0.87 581	0.29 497	0.54 552	0.54 549

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 496	1.04 524	2.06 380	0.94 571	0.35 435	0.89 520	0.40 434	0.85 389	0.63 347	0.55 348	0.63 403	0.75 451	0.38 302	2.38 551	0.48 360	1.10 594	0.31 537	0.36 548	0.21 453	0.53 551	0.55 552

Wz-Net-MNSev	0.65 437	0.97 503	2.19 413	0.36 368	0.33 412	0.90 521	0.60 518	0.92 451	0.81 498	0.75 496	0.72 468	0.73 439	0.65 479	1.39 413	0.71 438	0.16 436	0.13 358	0.14 387	0.14 340	0.24 364	0.18 324

MFMNet_re	0.92 528	1.28 559	2.53 482	0.82 564	0.76 564	0.90 521	0.75 549	0.98 500	1.04 540	1.03 545	1.05 537	0.84 487	0.94 537	0.83 351	0.72 442	0.68 573	0.60 579	0.63 573	0.60 580	0.77 571	0.74 568

BUS	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.30 222	0.21 225	0.91 523	0.23 190	1.00 520	0.61 317	0.63 441	0.53 312	0.66 394	0.30 244	0.43 175	0.32 249	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

NINENet	0.50 315	0.33 185	1.69 210	0.55 523	0.25 304	0.91 523	0.23 190	0.98 500	0.71 423	0.53 317	0.55 334	0.66 394	0.30 244	1.22 397	0.32 249	0.15 415	0.13 358	0.16 436	0.11 239	0.16 213	0.13 195

DStereoRT	0.81 512	0.53 319	2.23 423	0.36 368	0.33 412	0.92 525	0.36 410	0.86 399	0.80 491	0.57 369	0.62 390	0.59 357	1.15 556	1.76 475	1.04 492	0.14 395	0.13 358	2.17 615	0.78 590	0.16 213	0.66 564

iRaft-Stereo_20w	0.58 390	0.39 242	1.96 362	0.45 472	0.32 399	0.92 525	0.57 512	1.14 555	0.56 273	0.81 514	0.40 206	0.55 329	0.69 491	0.65 308	1.04 492	0.09 86	0.16 423	0.09 104	0.36 539	0.17 236	0.25 431

EDNetEfficient	1.27 560	0.70 397	4.05 593	0.64 544	0.98 575	0.94 527	1.40 595	0.85 389	1.75 584	2.34 598	1.33 557	1.05 542	2.21 593	1.58 449	4.15 602	0.15 415	0.19 468	0.14 387	0.27 490	0.38 502	0.32 484

NRIStereo	0.46 263	0.25 82	1.77 251	0.47 482	0.16 94	0.95 528	0.74 548	0.51 132	0.56 273	0.48 265	0.39 201	0.59 357	0.29 236	0.77 343	0.32 249	0.11 262	0.13 358	0.11 231	0.09 134	0.21 316	0.24 421

LCNet	0.54 358	0.37 221	1.78 256	0.92 569	0.22 252	0.96 529	0.30 346	0.59 197	0.58 288	0.51 297	0.55 334	0.41 233	0.76 509	0.84 353	0.26 169	0.09 86	0.06 23	0.12 292	0.18 417	0.98 581	0.39 522

ADCS	1.05 544	1.36 570	2.98 549	0.42 447	0.36 444	0.96 529	0.81 557	1.06 544	1.12 552	1.25 566	0.97 522	1.08 546	0.90 532	1.25 403	4.86 608	0.21 495	0.21 488	0.22 503	0.23 468	0.36 487	0.38 516

ADCRef	0.80 504	0.96 495	2.29 434	0.37 392	0.35 435	0.96 529	0.51 489	0.87 409	0.75 465	0.88 527	0.83 493	0.61 366	1.36 568	1.02 373	3.27 590	0.13 352	0.11 303	0.17 457	0.19 437	0.25 378	0.21 369

Wave_Phase_stereo	0.31 102	0.33 185	1.34 141	0.23 49	0.29 357	0.98 532	0.20 105	0.49 117	0.35 43	0.22 63	0.17 22	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 48	0.16 436	0.21 453	0.12 100	0.11 118

PVD	0.90 525	0.85 457	2.15 404	0.53 511	0.50 517	0.99 533	0.56 508	1.15 558	1.64 579	1.41 578	1.41 562	1.11 552	1.13 555	1.35 409	1.31 525	0.26 528	0.28 530	0.28 529	0.26 485	0.37 495	0.49 543

ADCMid	0.96 534	1.32 565	2.74 520	0.38 408	0.35 435	0.99 533	0.58 514	0.94 468	0.86 508	1.23 565	1.01 528	1.01 533	1.00 542	1.05 377	3.97 599	0.21 495	0.19 468	0.42 557	0.32 520	0.40 517	0.29 460

SPS-STEREO	1.07 545	1.13 537	2.88 535	0.65 547	0.69 557	0.99 533	0.68 538	1.05 543	0.87 511	1.36 572	1.23 548	1.46 571	0.94 537	1.87 500	1.72 548	0.66 572	0.61 580	0.58 569	0.57 574	0.65 560	0.77 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 526	1.73 590	3.08 556	0.36 368	0.31 391	1.00 536	0.71 544	1.06 544	0.97 531	0.71 484	0.72 468	1.09 548	0.87 526	2.42 557	1.59 541	0.20 488	0.20 479	0.16 436	0.20 447	0.44 536	0.35 498

z-mn7	0.80 504	1.52 575	2.62 500	0.36 368	0.28 349	1.01 537	0.48 484	0.90 430	1.29 564	0.69 473	1.35 559	0.85 491	0.59 454	2.03 523	1.09 498	0.14 395	0.12 334	0.14 387	0.12 279	0.32 448	0.20 357

ACV-stereo	0.66 442	0.76 416	2.86 533	0.32 278	0.25 304	1.01 537	0.60 518	0.59 197	0.52 223	0.41 210	0.45 231	1.55 575	0.94 537	1.40 416	0.69 433	0.14 395	0.13 358	0.12 292	0.11 239	0.20 300	0.19 341

stereogan	0.69 458	0.51 313	2.44 463	0.39 418	0.39 468	1.01 537	0.41 440	0.94 468	0.92 526	0.73 491	0.85 500	1.15 556	0.69 491	1.57 445	0.53 382	0.19 478	0.18 454	0.20 492	0.16 385	0.36 487	0.24 421

w-ln-seven	0.74 486	1.05 525	2.54 488	0.37 392	0.34 422	1.03 540	0.47 480	1.00 520	1.08 546	0.90 531	0.85 500	0.85 491	0.57 445	1.37 411	1.26 522	0.14 395	0.13 358	0.16 436	0.15 365	0.31 439	0.20 357

otaku	1.03 542	1.68 586	2.72 514	0.95 572	0.73 560	1.03 540	0.59 516	0.99 512	0.86 508	0.69 473	1.61 566	0.98 526	0.64 477	1.46 425	1.14 505	0.95 586	0.46 567	0.72 578	0.40 549	1.24 592	0.78 573

SGM-Forest	1.04 543	0.42 262	3.59 584	0.41 436	0.32 399	1.05 542	1.32 589	0.94 468	0.83 502	1.16 555	2.23 584	1.03 537	1.39 571	2.49 566	2.35 573	0.21 495	0.21 488	0.20 492	0.19 437	0.23 347	0.32 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 539	1.68 586	2.80 529	0.95 572	0.85 567	1.06 543	0.53 496	0.98 500	0.90 521	0.62 432	0.76 479	0.93 515	0.66 484	1.66 459	0.98 477	0.99 589	0.45 565	0.75 579	0.40 549	1.19 588	0.75 570

RainbowNet	1.15 550	1.78 592	2.72 514	1.12 583	0.91 572	1.06 543	0.76 551	1.16 559	1.13 554	0.75 496	0.97 522	1.09 548	0.80 514	1.60 452	1.21 517	1.17 596	1.26 606	1.01 591	0.57 574	1.13 586	0.88 583

ccnet	0.71 471	0.41 255	1.59 192	0.40 429	0.45 505	1.06 543	0.55 503	0.98 500	0.71 423	0.88 527	0.97 522	0.82 480	0.88 530	1.68 462	0.94 471	0.32 545	0.26 520	0.32 542	0.27 490	0.34 468	0.30 470

ADCP+	0.94 530	1.12 534	3.14 563	0.34 333	0.39 468	1.06 543	0.79 553	0.89 424	0.80 491	0.66 460	0.67 433	0.85 491	1.55 578	0.93 361	4.55 606	0.13 352	0.11 303	0.16 436	0.15 365	0.26 399	0.25 431

CSAN	1.25 559	1.12 534	3.04 553	0.51 501	0.37 456	1.06 543	1.15 582	1.22 560	1.08 546	1.17 561	1.91 574	1.04 540	1.31 563	5.96 614	2.43 576	0.26 528	0.22 494	0.24 517	0.24 470	0.31 439	0.30 470

PAM_32	0.70 462	0.35 209	2.73 519	0.54 516	0.61 549	1.07 548	0.43 451	0.84 382	0.49 197	0.90 531	0.91 510	1.23 560	0.77 512	0.65 308	1.10 499	0.10 186	0.19 468	0.10 160	0.49 561	0.15 177	0.38 516

DPSNet	0.86 519	0.60 346	2.34 442	0.58 531	0.36 444	1.07 548	0.75 549	1.30 567	1.05 541	0.70 479	0.68 440	0.94 519	1.29 560	2.08 531	1.82 552	0.26 528	0.23 502	0.16 436	0.17 404	0.48 540	0.40 526

PAM	0.70 462	0.35 209	2.72 514	0.56 525	0.62 551	1.08 550	0.53 496	0.85 389	0.44 141	0.93 536	0.92 512	1.24 561	0.68 489	0.64 297	1.01 487	0.10 186	0.19 468	0.10 160	0.48 559	0.14 157	0.38 516

MeshStereo	1.21 555	1.15 543	3.01 552	0.34 333	0.28 349	1.10 551	0.69 540	1.35 570	1.01 537	2.71 604	2.41 587	2.96 594	1.45 574	2.80 586	1.40 533	0.22 508	0.22 494	0.22 503	0.19 437	0.50 545	0.26 441
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
FCDSN-DC	1.29 561	0.54 325	2.50 479	0.47 482	0.41 486	1.12 552	0.60 518	1.10 550	1.27 562	2.23 595	2.87 596	3.67 601	3.12 604	2.39 554	1.69 546	0.30 542	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.35 480	0.38 516
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 578	2.39 614	3.16 565	0.65 547	0.41 486	1.12 552	0.46 472	1.23 563	1.33 565	1.61 583	1.20 546	1.43 570	0.98 541	1.76 475	1.97 556	1.90 610	1.80 610	1.98 613	2.15 615	1.63 600	1.77 610

NaN_ROB	1.14 548	0.94 485	2.96 545	0.53 511	0.56 533	1.13 554	0.99 568	0.98 500	1.00 535	1.09 550	0.87 504	0.77 459	1.06 549	5.90 613	2.72 580	0.16 436	0.23 502	0.16 436	0.24 470	0.22 333	0.36 506

PDISCO_ROB	0.75 489	1.06 527	2.11 393	0.64 544	0.59 540	1.13 554	0.43 451	1.14 555	1.05 541	0.64 451	0.71 463	0.96 522	0.61 467	1.21 395	0.76 449	0.37 553	0.18 454	0.27 526	0.24 470	0.56 554	0.32 484

ACVNet-4b	1.93 585	1.85 596	4.10 594	1.07 577	0.86 568	1.15 556	0.53 496	1.06 544	1.12 552	0.64 451	1.09 540	1.99 582	0.70 493	2.20 539	9.86 622	5.62 620	0.41 563	1.03 592	0.55 568	1.86 605	0.85 578

AnyNet_C32	1.00 539	1.33 567	2.53 482	0.49 492	0.54 527	1.15 556	1.14 581	0.91 442	0.89 519	1.11 551	0.95 519	0.87 499	0.93 534	1.50 434	4.07 601	0.21 495	0.20 479	0.25 522	0.24 470	0.38 502	0.33 492

WCMA_ROB	1.12 546	0.83 450	2.66 506	0.58 531	0.34 422	1.17 558	0.71 544	0.93 459	0.94 527	1.74 585	2.63 593	3.09 596	1.71 584	1.70 465	1.84 553	0.26 528	0.21 488	0.20 492	0.21 453	0.28 415	0.43 533

ACVNet_1	1.33 563	1.91 601	4.03 592	1.09 580	0.88 569	1.19 559	0.66 532	1.24 564	1.17 555	0.94 537	0.96 520	3.09 596	1.04 546	2.37 548	1.11 502	1.04 591	0.48 573	1.03 592	0.48 559	1.12 585	0.83 575

ACVNet_2	1.42 572	1.81 593	3.23 573	1.08 578	0.92 573	1.32 560	0.85 559	1.49 578	1.69 581	1.19 564	1.73 570	2.13 584	1.03 545	2.50 567	1.40 533	0.91 582	0.53 575	1.00 590	0.55 568	2.11 607	0.85 578

SAMSARA	0.91 526	0.97 503	2.22 419	0.80 560	0.58 538	1.32 560	1.31 588	1.01 528	0.94 527	1.36 572	0.87 504	1.38 568	0.90 532	1.72 469	1.02 489	0.24 519	0.30 535	0.22 503	0.25 477	0.36 487	0.35 498

ADCPNet	0.99 535	0.99 512	3.93 591	0.37 392	0.68 556	1.36 562	0.62 527	0.87 409	0.76 474	0.78 505	0.81 487	1.08 546	1.18 557	1.14 390	2.49 577	0.21 495	0.69 590	0.21 500	0.95 598	0.29 420	0.37 513

IMH-64-1	1.39 569	1.64 582	1.86 309	1.36 590	1.11 587	1.39 563	1.19 584	1.76 588	1.45 572	1.16 555	2.21 582	1.53 573	1.38 569	1.98 518	1.52 538	1.29 599	0.67 584	1.27 598	0.69 585	1.29 594	0.98 586

IMH-64	1.39 569	1.64 582	1.86 309	1.36 590	1.11 587	1.39 563	1.19 584	1.76 588	1.45 572	1.16 555	2.21 582	1.53 573	1.38 569	1.98 518	1.52 538	1.29 599	0.67 584	1.27 598	0.69 585	1.29 594	0.98 586

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 541	1.67 584	2.32 437	0.47 482	0.39 468	1.47 565	0.95 565	0.95 482	0.91 522	0.84 522	0.94 517	1.05 542	0.60 458	2.95 590	0.72 442	0.41 554	0.72 594	0.32 542	0.55 568	0.74 567	1.22 599

MIPNet	0.83 515	0.81 442	2.40 454	0.61 541	0.18 163	1.48 566	1.39 594	1.60 583	0.74 452	1.94 587	0.85 500	0.73 439	1.68 582	0.87 359	0.31 236	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.32 520	0.25 378	0.12 158

ELAS_RVC	1.37 568	0.78 433	3.21 571	0.55 523	0.50 517	1.49 567	2.48 610	1.48 577	1.71 583	2.13 592	2.09 577	2.07 583	2.56 597	1.90 510	2.02 559	0.35 550	0.36 547	0.37 552	0.34 527	0.49 543	0.47 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 535	0.79 435	2.43 461	0.39 418	0.32 399	1.50 568	1.90 602	0.92 451	0.97 531	1.26 569	1.27 550	1.00 531	1.42 573	1.14 390	3.31 592	0.17 451	0.14 379	0.22 503	0.21 453	0.30 431	0.22 384

AnyNet_C01	1.14 548	1.49 574	4.23 596	0.54 516	0.53 525	1.51 569	1.37 592	1.04 542	1.07 545	1.17 561	1.33 557	1.15 556	1.08 550	1.61 455	2.74 581	0.25 524	0.22 494	0.28 529	0.24 470	0.48 540	0.40 526

Dean	1.79 582	1.83 594	3.92 589	1.29 589	1.07 586	1.55 570	1.00 571	1.95 596	2.33 598	1.47 581	4.19 612	4.26 607	1.33 566	2.21 540	1.48 537	1.14 595	0.68 588	1.18 594	0.74 588	1.24 592	0.98 586

MADNet+	1.36 566	1.93 603	5.95 605	0.81 563	0.59 540	1.57 571	1.09 577	1.39 574	1.22 558	0.84 522	1.01 528	1.25 562	1.12 554	3.19 595	2.36 574	0.45 558	0.47 570	0.38 554	0.34 527	0.59 555	0.57 553

RTS	1.21 555	1.31 562	6.39 608	0.52 505	0.51 522	1.61 572	0.79 553	1.03 538	1.37 568	1.13 552	1.30 554	1.10 550	0.85 522	2.65 576	2.08 562	0.21 495	0.24 505	0.18 477	0.18 417	0.43 528	0.32 484

RTSA	1.21 555	1.31 562	6.39 608	0.52 505	0.51 522	1.61 572	0.79 553	1.03 538	1.37 568	1.13 552	1.30 554	1.10 550	0.85 522	2.65 576	2.08 562	0.21 495	0.24 505	0.18 477	0.18 417	0.43 528	0.32 484

LVE	1.96 586	2.17 613	3.14 563	1.68 597	1.80 605	1.63 574	1.03 574	2.34 602	2.81 605	1.25 566	2.89 597	4.24 606	1.29 560	2.79 585	1.44 535	2.85 615	0.91 601	1.18 594	1.46 609	1.23 591	1.10 596

SGM_RVC	1.89 584	0.92 477	2.50 479	0.96 574	0.93 574	1.63 574	1.37 592	1.52 580	12.43 620	1.85 586	1.69 569	2.40 590	1.74 585	2.81 587	1.71 547	0.53 562	0.47 570	0.42 557	0.47 558	0.74 567	0.74 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 458	0.84 452	2.43 461	0.35 349	0.21 225	1.65 576	0.61 522	1.36 571	0.58 288	1.39 576	0.51 287	0.37 204	0.87 526	1.41 417	0.36 284	0.09 86	0.07 48	0.14 387	0.12 279	0.32 448	0.11 118

IMH	2.02 588	2.15 612	2.69 511	1.68 597	1.12 589	1.66 577	0.92 564	2.10 600	1.92 591	1.32 571	2.66 594	2.21 586	1.69 583	5.78 612	1.68 545	5.54 619	0.96 602	1.31 600	0.71 587	1.32 597	0.99 591

PWCK	1.49 575	1.90 600	3.22 572	1.09 580	0.54 527	1.71 578	1.73 600	1.49 578	1.53 575	1.44 580	1.80 571	1.82 579	1.30 562	3.34 598	1.76 550	1.07 593	0.56 577	0.97 589	0.58 577	1.38 598	0.65 562

WAO-7	1.48 574	1.63 580	2.49 475	0.93 570	0.75 561	1.72 579	1.10 578	1.84 593	1.96 593	1.43 579	2.54 589	1.97 581	1.61 581	3.06 592	2.08 562	0.69 574	0.66 583	0.94 586	0.74 588	0.80 573	0.69 565

SANet	1.20 554	1.21 551	3.33 578	0.38 408	0.27 335	1.73 580	0.85 559	1.10 550	2.49 602	1.16 555	1.83 572	1.72 578	1.50 577	2.37 548	2.84 583	0.18 463	0.16 423	0.16 436	0.15 365	0.32 448	0.32 484

notaker	2.66 596	2.07 605	3.31 577	2.61 611	1.43 595	1.76 581	1.11 579	2.76 606	1.79 586	2.26 596	11.53 624	3.96 602	4.29 609	3.09 593	2.76 582	1.55 606	0.88 600	1.70 611	1.07 603	2.00 606	1.35 601

LRCNet_RVC	13.74 626	19.30 626	12.75 620	19.46 628	12.69 621	1.86 582	0.41 440	12.33 626	1.05 541	15.77 627	18.83 632	12.62 628	8.70 620	12.21 624	9.62 621	22.22 637	8.37 628	25.85 638	24.01 638	19.32 635	17.44 636

NCC-stereo	0.79 502	0.94 485	2.42 457	0.59 536	0.45 505	1.90 583	0.46 472	0.99 512	0.72 433	0.64 451	0.84 496	0.91 509	0.73 501	1.80 487	1.00 483	0.27 533	0.19 468	0.23 510	0.31 514	0.24 364	0.22 384

Abc-Net	0.79 502	0.94 485	2.42 457	0.59 536	0.45 505	1.90 583	0.46 472	0.99 512	0.72 433	0.64 451	0.84 496	0.91 509	0.73 501	1.80 487	1.00 483	0.27 533	0.19 468	0.23 510	0.31 514	0.24 364	0.22 384
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 500	0.25 82	1.67 207	0.54 516	0.59 540	1.95 585	2.05 604	1.11 554	0.64 355	0.95 539	1.49 563	0.50 308	0.67 486	0.59 280	1.44 535	0.09 86	0.19 468	0.09 104	0.49 561	0.13 133	0.22 384

KSHMR	4.10 609	1.97 604	5.27 602	1.71 599	1.47 599	1.96 586	1.28 587	3.19 609	17.33 631	2.12 589	15.91 626	9.18 620	1.57 580	8.42 618	1.98 557	1.52 605	1.26 606	1.67 610	1.19 605	1.67 601	1.40 603

MSMD_ROB	1.34 564	0.96 495	2.38 450	0.39 418	0.32 399	1.96 586	0.62 527	0.91 442	1.43 570	2.94 608	2.60 591	4.77 610	1.95 589	2.43 560	1.33 527	0.29 539	0.26 520	0.32 542	0.32 520	0.30 431	0.30 470

DStereoSA	2.12 589	0.98 507	2.80 529	1.25 588	2.23 608	1.97 588	4.62 618	1.22 560	2.54 603	1.16 555	3.84 610	1.00 531	4.05 608	2.07 529	5.29 611	0.93 583	1.48 609	0.48 563	1.51 610	0.95 580	1.95 612

FC-DCNN	1.49 575	0.59 344	2.88 535	0.44 458	0.39 468	1.97 588	0.66 532	1.67 585	1.70 582	2.72 605	2.89 597	4.22 604	2.97 601	2.55 571	2.19 567	0.29 539	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.32 448	0.39 522

SDNR	1.22 558	0.80 437	2.71 512	0.33 302	1.48 600	1.98 590	0.23 190	1.93 595	2.44 600	0.89 529	2.52 588	1.36 567	0.51 420	3.65 602	1.93 554	0.30 542	0.31 537	0.22 503	0.16 385	0.33 457	0.36 506

G-Net	0.99 535	0.64 371	2.76 522	0.57 529	0.67 554	2.03 591	0.72 547	0.76 307	0.67 392	1.14 554	2.56 590	1.30 566	1.02 544	1.48 433	1.74 549	0.25 524	0.24 505	0.24 517	0.26 485	0.37 495	0.31 478

FC-DCNN v2	1.54 577	0.58 342	2.80 529	0.44 458	0.39 468	2.05 592	0.66 532	1.90 594	1.84 590	2.79 606	2.97 600	4.41 608	3.07 602	2.65 576	2.30 572	0.29 539	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.32 448	0.38 516

IGEV-RUCA	2.28 591	0.30 156	1.15 104	0.40 429	1.86 606	2.06 593	1.90 602	1.36 571	1.80 588	3.70 612	3.76 608	5.02 611	8.19 619	2.12 535	1.63 543	0.25 524	0.76 595	2.72 617	1.91 613	2.39 610	2.36 615

ktn	4.35 610	2.10 606	2.89 538	1.80 601	1.49 601	2.13 594	1.41 597	2.26 601	12.72 621	11.41 622	16.43 627	11.15 623	3.75 605	4.36 609	3.18 589	1.82 609	0.98 604	1.73 612	1.21 606	2.97 613	1.27 600

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 564	1.70 588	2.50 479	0.56 525	0.40 478	2.15 595	0.99 568	1.24 564	1.26 561	1.02 544	1.10 541	1.29 563	0.88 530	3.10 594	1.08 496	1.66 607	0.83 598	0.68 576	0.88 595	1.57 599	1.80 611

HanzoNet	7.64 616	2.86 615	5.05 600	7.01 618	3.97 613	2.18 596	1.34 591	3.37 614	4.05 609	13.17 624	10.58 618	10.73 622	16.52 628	8.45 619	10.51 623	10.48 628	9.72 630	5.59 624	13.46 629	6.84 622	6.83 623

WAO-6	1.58 579	1.54 576	2.32 437	1.14 584	1.00 579	2.30 597	1.03 574	1.82 592	2.85 606	1.25 566	2.61 592	2.20 585	1.56 579	2.47 565	1.99 558	0.95 586	0.67 584	1.19 597	0.83 593	1.08 583	0.88 583

UNDER WATER	2.74 597	1.85 596	4.54 598	1.81 603	1.44 597	2.34 598	1.40 595	3.24 610	6.60 615	2.60 602	2.76 595	5.75 613	5.24 613	3.02 591	4.01 600	1.45 603	0.81 597	1.59 609	1.06 602	1.80 603	1.51 605

SGM+DAISY	1.83 583	1.43 571	3.81 586	0.87 565	1.01 580	2.38 599	2.53 611	1.36 571	1.75 584	2.92 607	3.22 603	2.65 592	2.93 599	2.22 543	3.10 587	0.72 575	0.69 590	0.63 573	0.62 581	0.77 571	0.98 586

LE_ROB	4.43 611	1.35 569	9.38 613	2.79 612	3.93 612	2.43 600	3.46 615	2.68 605	11.19 619	11.66 623	4.73 614	5.26 612	10.46 621	4.50 610	9.49 620	0.82 581	0.69 590	1.34 601	0.98 599	0.75 569	0.76 571

DGSMNet	2.89 601	0.63 367	3.18 568	3.43 614	4.17 614	2.57 601	6.98 621	0.97 496	0.83 502	0.56 358	1.86 573	0.79 468	0.62 472	1.64 457	1.39 531	4.61 618	5.01 622	5.17 623	4.71 622	4.44 618	4.19 619

ELAS	1.39 569	0.79 435	2.86 533	0.53 511	0.50 517	2.81 602	2.20 606	1.61 584	1.50 574	2.28 597	2.35 585	1.82 579	2.13 591	1.73 470	2.22 568	0.35 550	0.37 549	0.35 546	0.35 530	0.49 543	0.47 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 598	2.11 609	2.97 548	2.49 609	2.28 609	2.95 603	2.31 608	2.67 604	2.47 601	3.03 609	3.13 602	2.70 593	2.92 598	4.10 606	4.48 605	2.68 614	2.24 618	3.04 620	2.44 617	2.37 609	2.34 614

UNDER WATER-64	2.47 594	1.89 599	4.86 599	1.82 604	1.44 597	3.18 604	1.57 599	2.62 603	5.64 612	2.05 588	2.13 579	4.13 603	3.76 606	2.62 574	3.42 595	1.47 604	0.85 599	1.57 608	1.07 603	1.82 604	1.49 604

MSAF-DinoV2	3.10 605	1.86 598	10.68 615	3.61 615	0.30 372	3.34 605	0.82 558	2.81 607	1.79 586	0.80 508	0.87 504	1.56 576	1.10 552	26.49 642	1.96 555	0.17 451	0.13 358	0.19 483	1.63 612	0.92 578	0.99 591

MonStereo1	1.98 587	1.01 518	1.78 256	1.19 585	1.04 583	3.58 606	0.61 522	1.53 581	1.93 592	1.39 576	3.37 605	2.23 587	10.80 622	2.84 588	1.25 521	1.04 591	0.38 553	0.96 588	0.57 574	1.10 584	1.00 593

DStereoFS	2.23 590	2.10 606	2.47 471	1.61 596	1.88 607	3.81 607	2.06 605	1.95 596	3.33 608	2.38 599	3.31 604	2.37 588	4.92 610	2.45 562	3.27 590	1.03 590	1.27 608	0.55 568	1.04 601	0.70 564	2.05 613

TorneroNet-64	2.65 595	1.83 594	3.30 575	1.46 593	1.20 591	3.89 608	0.99 568	3.51 615	6.71 616	2.56 601	4.60 613	4.22 604	3.85 607	3.33 597	3.14 588	1.19 597	0.65 582	1.39 603	0.79 592	3.31 614	1.15 597

WAO-8	2.80 599	2.14 610	2.89 538	1.91 605	1.04 583	3.98 609	0.96 566	3.26 611	6.17 613	2.15 593	3.37 605	3.31 598	2.41 595	11.84 621	2.03 560	2.05 611	1.86 612	1.54 606	0.92 596	1.22 589	0.87 581

Venus	2.80 599	2.14 610	2.89 538	1.91 605	1.04 583	3.98 609	0.96 566	3.26 611	6.17 613	2.15 593	3.37 605	3.31 598	2.41 595	11.84 621	2.03 560	2.05 611	1.86 612	1.54 606	0.92 596	1.22 589	0.87 581

MDST_ROB	1.17 553	0.42 262	3.87 587	0.54 516	0.44 496	4.11 611	0.58 514	1.31 568	0.84 505	2.12 589	1.12 542	0.98 526	0.71 495	4.24 608	0.99 482	0.16 436	0.14 379	0.19 483	0.17 404	0.18 263	0.35 498

JetBlue	1.78 581	1.63 580	3.92 589	0.73 552	1.21 592	4.38 612	3.35 613	1.59 582	1.20 557	1.26 569	1.52 565	2.37 588	1.88 588	3.23 596	3.00 584	0.53 562	0.47 570	0.48 563	0.49 561	1.29 594	0.97 585

MANE	2.90 602	1.14 539	2.96 545	1.03 576	1.01 580	5.01 613	2.45 609	5.36 617	6.88 617	3.58 611	4.76 615	5.99 614	4.99 611	4.23 607	4.61 607	0.56 567	0.67 584	0.44 560	0.78 590	0.51 547	1.03 594

SGM-ForestM	2.98 603	1.70 588	3.52 583	0.67 549	0.47 513	5.18 614	3.36 614	3.30 613	2.86 607	4.44 613	3.79 609	9.80 621	5.50 614	6.29 615	6.52 615	0.27 533	0.36 547	0.24 517	0.27 490	0.38 502	0.58 555

TCMNet-wrong-test	5.51 614	6.62 619	6.20 607	13.02 625	11.90 620	7.14 615	5.53 620	6.99 621	1.44 571	2.65 603	3.10 601	8.37 619	5.95 615	4.75 611	6.05 613	3.07 616	0.98 604	2.38 616	1.99 614	6.62 621	5.43 621

JetRed	3.29 606	4.93 616	10.17 614	1.45 592	1.72 604	7.44 616	5.05 619	3.06 608	2.12 597	2.41 600	2.39 586	2.99 595	2.37 594	3.51 601	6.44 614	1.32 602	1.90 614	1.37 602	1.23 607	2.21 608	1.76 609

DPSMNet_ROB	9.48 620	5.64 618	13.01 621	8.82 619	11.82 619	8.54 617	24.20 630	6.41 620	13.65 625	5.32 616	11.47 623	6.33 617	10.92 623	7.69 617	13.89 626	7.25 627	8.19 625	5.06 622	7.78 626	5.31 620	8.26 625

DGTPSM_ROB	8.89 619	5.62 617	12.25 617	5.92 617	11.32 618	8.54 617	24.18 629	6.40 619	13.49 622	5.15 614	11.46 622	6.19 616	10.92 623	7.00 616	13.72 625	4.47 617	7.65 623	3.92 621	7.45 625	4.38 617	7.87 624

tt	4.93 612	0.27 107	4.20 595	2.29 608	1.58 602	10.20 619	16.97 626	9.42 624	5.02 611	1.67 584	1.28 551	4.68 609	5.03 612	3.37 600	5.92 612	6.16 621	9.47 629	2.82 618	3.18 619	3.60 615	1.53 606

MultiAttention	2.38 593	0.50 310	1.93 340	1.80 601	2.56 610	10.86 620	2.30 607	1.22 560	0.80 491	0.62 432	1.16 545	1.13 553	0.56 439	16.09 629	1.18 512	0.20 488	0.09 210	0.43 559	1.62 611	0.94 579	1.58 607

HaxPig	19.86 628	22.40 634	22.34 628	17.95 627	17.95 626	11.77 621	11.89 623	16.02 632	15.89 630	21.10 633	21.41 634	18.74 632	18.39 629	20.08 634	19.69 632	23.63 641	23.22 639	24.06 637	23.69 637	23.00 636	23.95 638

TorneroNet	5.50 613	1.92 602	3.16 565	1.47 594	1.25 594	14.07 622	1.06 576	4.90 616	20.99 636	10.17 619	16.48 628	11.88 625	6.93 616	3.34 598	4.20 603	1.30 601	0.69 590	1.45 605	0.86 594	2.61 611	1.20 598

USTest	8.10 617	7.17 620	8.96 612	9.25 620	9.05 616	15.27 623	23.78 628	9.96 625	9.47 618	5.94 617	6.75 616	7.80 618	7.48 617	8.83 620	11.21 624	2.21 613	3.56 619	2.86 619	3.20 620	5.02 619	4.16 618

xyz-stereo	3.02 604	0.29 143	30.64 642	0.23 49	0.12 9	15.52 624	0.24 226	0.51 132	0.47 186	0.59 402	7.99 617	0.64 382	0.47 399	1.39 413	0.50 370	0.09 86	0.07 48	0.34 545	0.07 66	0.13 133	0.08 40

MEDIAN_ROB	23.96 631	27.05 642	26.39 639	22.16 629	22.13 628	16.12 625	13.97 624	20.24 633	20.05 632	25.50 644	25.31 642	22.96 634	22.63 634	24.39 635	23.24 636	28.20 642	27.23 643	28.62 639	27.75 641	27.50 637	27.76 641

xxxxx1	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

tt_ll	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

ff	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

U	3.37 608	0.17 1	0.91 78	0.26 121	13.79 624	19.19 629	0.15 33	0.41 50	0.31 16	0.17 21	0.18 31	0.27 145	0.15 28	0.21 3	0.16 6	0.09 86	0.06 23	17.88 635	12.81 628	0.10 66	0.08 40

Anonymous_1	22.91 629	11.20 622	12.13 616	12.75 622	26.28 636	19.43 630	27.92 634	14.08 628	13.61 623	14.96 626	10.58 618	11.26 624	11.19 625	12.55 625	14.57 628	38.28 644	7.88 624	34.96 641	63.99 643	89.57 646	10.94 628

AVERAGE_ROB	26.93 639	30.34 643	29.27 641	25.82 630	25.34 629	19.48 631	15.17 625	23.55 637	23.00 639	28.45 645	27.87 643	26.25 642	25.86 644	26.96 644	25.55 637	31.30 643	30.07 644	31.76 640	30.81 642	30.79 641	30.93 642

DPSM_ROB	12.34 622	11.21 623	12.51 618	12.91 623	12.80 622	19.84 632	28.28 635	14.38 630	14.28 627	10.58 620	11.26 620	12.03 626	11.85 626	13.15 627	15.34 630	7.11 625	8.31 626	6.50 626	7.35 623	8.84 623	8.31 626

DPSM	12.34 622	11.21 623	12.51 618	12.91 623	12.80 622	19.84 632	28.28 635	14.38 630	14.28 627	10.58 620	11.26 620	12.03 626	11.85 626	13.15 627	15.34 630	7.11 625	8.31 626	6.50 626	7.35 623	8.84 623	8.31 626

DPSimNet_ROB	17.97 627	20.20 633	24.98 634	17.62 626	15.92 625	21.53 634	21.00 627	13.70 627	15.61 629	23.89 643	14.69 625	22.87 633	24.58 643	12.70 626	14.56 627	18.48 636	12.91 631	20.21 636	12.05 627	17.76 626	14.17 629

BEATNet-Init1	12.10 621	11.19 621	27.29 640	2.99 613	3.51 611	21.84 635	11.10 622	14.34 629	13.83 626	20.34 632	20.33 633	26.35 643	20.03 630	19.06 633	14.80 629	1.74 608	1.81 611	2.05 614	2.49 618	3.69 616	3.12 617

RSGM-EC	41.56 643	31.72 644	19.92 626	51.66 641	47.86 643	38.70 636	61.61 644	33.83 645	22.80 637	23.45 641	29.29 644	43.76 645	35.31 645	66.76 645	70.17 645	66.40 645	37.60 645	48.67 642	25.68 639	48.86 642	27.21 639

acva	41.56 643	31.72 644	19.92 626	51.66 641	47.86 643	38.70 636	61.61 644	33.83 645	22.80 637	23.45 641	29.29 644	43.76 645	35.31 645	66.76 645	70.17 645	66.40 645	37.60 645	48.67 642	25.68 639	48.86 642	27.21 639

RAFT-FEzeroshot	24.80 632	22.55 637	24.73 631	26.10 632	25.76 631	39.84 638	57.07 642	28.84 638	28.79 641	21.14 635	22.48 636	24.18 636	23.88 637	26.38 636	30.87 640	14.26 630	16.71 634	13.09 628	14.82 632	17.79 630	16.72 633

RAFT-FE	24.80 632	22.55 637	24.73 631	26.10 632	25.76 631	39.84 638	57.07 642	28.84 638	28.79 641	21.14 635	22.48 636	24.18 636	23.88 637	26.38 636	30.87 640	14.26 630	16.71 634	13.09 628	14.82 632	17.79 630	16.72 633

FlowAnything	24.85 635	22.54 636	25.10 635	26.11 634	25.76 631	39.86 640	57.00 638	28.89 641	28.87 644	21.31 640	22.68 641	24.22 638	23.87 636	26.39 639	30.89 644	14.26 630	16.78 638	13.10 632	14.90 636	17.78 627	16.69 630

CasAABBNet	24.81 634	22.53 635	24.83 633	26.08 631	25.74 630	39.86 640	57.06 640	28.87 640	28.83 643	21.16 638	22.54 638	24.22 638	23.89 640	26.38 636	30.87 640	14.25 629	16.71 634	13.09 628	14.81 631	17.78 627	16.71 631

Hybrid-DGEV	24.86 636	22.58 639	25.22 637	26.11 634	25.76 631	39.92 642	57.06 640	29.03 644	29.01 646	21.12 634	22.64 639	24.13 635	23.91 641	26.46 641	30.82 638	14.27 633	16.70 633	13.09 628	14.83 635	17.78 627	16.71 631

Selective-RAFT-Error	24.87 637	22.59 640	25.14 636	26.13 636	25.82 635	39.93 643	57.03 639	28.97 642	28.95 645	21.21 639	22.65 640	24.25 640	23.98 642	26.43 640	30.83 639	14.27 633	16.71 634	13.10 632	14.82 632	17.82 632	16.76 635

LSM0	26.58 638	22.63 641	25.88 638	30.13 637	52.21 645	39.94 644	56.74 637	28.97 642	28.72 640	21.14 635	22.26 635	24.43 641	23.88 637	26.54 643	30.87 640	14.32 635	16.55 632	13.12 634	14.71 630	17.92 633	20.60 637

PML	23.15 630	16.83 625	7.78 610	5.49 616	9.93 617	51.13 645	104.50 646	5.76 618	13.62 624	37.30 646	105.93 646	30.86 644	23.50 635	12.07 623	7.87 618	6.30 622	2.12 617	6.32 625	2.43 616	10.44 625	2.90 616

test_example2	115.39 645	123.23 646	94.57 644	115.52 643	123.55 646	101.63 646	114.33 647	53.41 647	99.48 647	134.90 647	135.05 647	85.83 647	85.11 647	111.32 647	106.15 647	152.55 647	205.26 647	99.78 647	114.96 647	140.96 647	110.20 646

ccccc		297.21 647		374.70 646	380.44 647	203.92 647		216.32 648		203.37 648		215.01 648		312.78 648		412.57 648	356.13 648	256.09 648	227.69 648	428.88 648

GS-Stereo							0.21 128	0.62 215	0.41 115	0.22 63	0.22 60	0.17 47	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.33 457	0.84 576

ASD4		19.65 627

Low-res two-view benchmark