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

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

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

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

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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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_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

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

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

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

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

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

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
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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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	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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 627

Low-res two-view benchmark