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

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 189	0.61 26	0.23 53	0.21 229	0.45 126	0.13 9	0.33 14	0.46 175	0.13 2	0.09 1	0.18 60	0.12 8	0.32 87	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 189	0.60 23	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.13 9	0.39 40	0.46 175	0.13 2	0.10 2	0.17 49	0.13 14	0.35 118	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 562	1.82 293	0.20 6	0.12 11	0.26 9	0.15 33	0.43 69	0.37 76	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 95	0.46 212	0.14 1	0.11 269	0.09 219	0.08 45	0.05 1	0.76 577	0.18 329

LACA1	0.19 4	0.39 246	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 107	0.15 33	0.31 9	0.34 36	0.15 6	0.11 4	0.14 15	0.15 30	0.25 15	0.15 3	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.31 26	0.22 162	0.38 33	0.25 4	0.17 24	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 87	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.28 13	0.21 135	0.38 33	0.26 6	0.16 14	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 142	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 222	0.68 50	0.21 17	0.17 127	0.45 126	0.12 4	0.35 19	0.42 133	0.15 6	0.11 4	0.22 84	0.10 2	0.28 45	0.16 8	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

FoundationStereo	0.20 8	0.30 158	0.81 66	0.21 17	0.22 256	0.21 4	0.16 50	0.25 3	0.38 81	0.15 6	0.11 4	0.18 60	0.17 50	0.23 8	0.16 8	0.09 88	0.13 366	0.08 45	0.06 14	0.07 4	0.07 10

BridgeDepth	0.19 4	0.30 158	0.55 14	0.23 53	0.09 1	0.38 72	0.15 33	0.32 11	0.33 30	0.16 14	0.12 9	0.23 93	0.19 95	0.27 34	0.15 3	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
MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 213	0.65 41	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.37 27	0.40 107	0.21 55	0.12 9	0.17 49	0.12 8	0.25 15	0.16 8	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.10 95

IGEV-Stereo+	0.29 88	0.29 144	0.86 72	0.25 93	0.34 425	0.30 21	0.14 20	0.32 11	0.53 247	0.18 31	0.12 9	0.18 60	0.19 95	0.49 241	0.17 22	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.20 455	0.46 545	0.59 561

Pro-Stereo	0.22 41	0.25 82	0.66 48	0.22 40	0.14 45	0.49 171	0.15 33	0.23 2	0.35 44	0.16 14	0.13 12	0.14 15	0.09 1	0.49 241	0.18 24	0.08 41	0.06 23	0.09 107	0.37 547	0.08 29	0.09 65

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 41	0.20 6	0.12 11	0.30 21	0.14 20	0.29 6	0.28 13	0.16 14	0.13 12	0.18 60	0.15 30	0.25 15	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

LGtest1	0.21 19	0.37 225	0.70 53	0.22 40	0.12 11	0.31 26	0.11 2	0.36 24	0.39 94	0.17 24	0.13 12	0.16 40	0.14 17	0.25 15	0.27 185	0.10 192	0.09 219	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.10 95

dual_stereo	0.23 49	0.25 82	0.66 48	0.21 17	0.15 71	0.27 10	0.15 33	0.62 221	0.40 107	0.15 6	0.13 12	0.18 60	0.14 17	0.37 142	0.19 42	0.09 88	0.31 543	0.07 1	0.10 181	0.07 4	0.07 10

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 33	0.20 6	0.13 28	0.36 57	0.13 9	0.35 19	0.31 17	0.16 14	0.14 16	0.17 49	0.15 30	0.25 15	0.23 123	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

LACA2	0.25 61	0.74 418	1.30 136	0.20 6	0.10 2	0.39 76	0.17 61	0.32 11	0.36 66	0.15 6	0.15 17	0.18 60	0.14 17	0.22 4	0.14 1	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 58	0.17 1	0.12 11	0.32 32	0.12 4	0.33 14	0.46 175	0.15 6	0.15 17	0.16 40	0.19 95	0.23 8	0.18 24	0.10 192	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
CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 6	0.11 5	0.39 76	0.15 33	0.35 19	0.27 8	0.18 31	0.15 17	0.17 49	0.16 41	0.26 29	0.21 90	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 65

Replicate-Monster	0.23 49	0.40 253	0.94 84	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.13 9	0.40 44	0.36 66	0.22 66	0.15 17	0.15 33	0.15 30	0.40 161	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.15 260

LG-G_1	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LG-G	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LCMNet	0.20 8	0.21 27	0.61 26	0.20 6	0.13 28	0.39 76	0.14 20	0.34 18	0.34 36	0.16 14	0.16 23	0.16 40	0.15 30	0.27 34	0.22 112	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 41

DispViT+	0.24 55	0.57 346	0.69 51	0.23 53	0.23 276	0.27 10	0.13 9	0.46 90	0.47 194	0.20 45	0.17 24	0.17 49	0.17 50	0.25 15	0.22 112	0.11 269	0.18 461	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.08 41

BTL-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 26	0.21 17	0.13 28	0.15 1	0.16 50	0.21 1	0.36 66	0.11 1	0.17 24	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 42	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.08 106	0.08 29	0.11 119

BStereo	0.28 77	0.33 189	1.34 145	0.23 53	0.29 361	0.33 36	0.20 110	0.46 90	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

Wave_Phase_stereo	0.31 106	0.33 189	1.34 145	0.23 53	0.29 361	0.98 537	0.20 110	0.49 121	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

DDF-Stereo	0.37 158	0.27 107	0.79 64	0.39 421	0.29 361	0.38 72	0.21 135	0.47 106	0.51 222	0.32 176	0.17 24	0.79 473	0.23 143	0.64 301	1.04 497	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.12 287	0.35 487	0.15 260

MonStereo	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

MonSter	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

DEFOM-Stereo	0.22 41	0.22 43	0.91 79	0.23 53	0.13 28	0.49 171	0.18 79	0.30 7	0.28 13	0.19 37	0.17 24	0.14 15	0.14 17	0.41 166	0.16 8	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.09 65

Test_v1	0.21 19	0.27 107	0.95 85	0.20 6	0.14 45	0.28 13	0.15 33	0.37 27	0.27 8	0.16 14	0.18 33	0.15 33	0.13 14	0.25 15	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.11 119

fffft	0.29 88	0.21 27	1.10 100	0.24 74	0.15 71	0.42 107	0.24 231	0.42 61	0.38 81	0.21 55	0.18 33	0.20 70	0.16 41	0.44 188	0.70 440	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.28 422	0.20 363
1: 1. 1
U	3.37 613	0.17 1	0.91 79	0.26 125	13.79 629	19.19 634	0.15 33	0.41 54	0.31 17	0.17 24	0.18 33	0.27 151	0.15 30	0.21 3	0.16 8	0.09 88	0.06 23	17.88 640	12.81 633	0.10 69	0.08 41

EGLCR-Stereo	0.29 88	0.27 107	0.97 87	0.30 226	0.19 200	0.56 260	0.17 61	0.68 255	0.36 66	0.30 162	0.18 33	0.27 151	0.17 50	0.38 150	0.19 42	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.35 504

WQFJA1++	2.30 597	0.22 43	6.03 607	1.08 580	1.15 591	0.29 18	0.14 20	0.39 40	0.24 2	13.61 630	0.19 37	3.34 605	0.17 50	0.33 100	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.07 70	18.19 639	0.14 221

Zero-FE251	0.56 379	0.29 144	1.27 131	0.26 125	0.16 98	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.35 44	5.31 620	0.19 37	0.22 84	0.19 95	0.24 10	1.08 501	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.13 198

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 172	0.69 51	0.21 17	0.13 28	0.27 10	0.12 4	0.37 27	0.26 6	0.21 55	0.19 37	0.15 33	0.12 8	0.47 223	0.29 209	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 29	0.12 161

AdaDepth	0.24 55	0.18 5	1.03 90	0.25 93	0.21 229	0.46 144	0.16 50	0.30 7	0.27 8	0.17 24	0.19 37	0.14 15	0.18 74	0.35 118	0.17 22	0.07 23	0.07 50	0.08 45	0.25 483	0.10 69	0.10 95

S2M2_XL	0.20 8	0.32 180	1.10 100	0.19 2	0.13 28	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 37	0.15 33	0.14 17	0.19 2	0.21 90	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.08 41
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 41	0.28 134	0.77 62	0.22 40	0.11 5	0.40 87	0.16 50	0.31 9	0.36 66	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.17 50	0.37 142	0.16 8	0.10 192	0.06 23	0.08 45	0.07 70	0.10 69	0.07 10

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 77	0.28 134	1.09 98	0.33 306	0.15 71	0.30 21	0.16 50	0.58 191	0.42 133	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.26 186	0.38 150	0.37 295	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.25 483	0.10 69	0.06 1

zero-FE	0.80 505	0.27 107	8.23 612	0.49 495	0.98 577	0.33 36	0.20 110	0.48 114	1.28 568	0.17 24	0.20 44	0.77 464	0.22 126	0.60 290	0.97 480	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.10 181	0.33 464	0.14 221

FlowAnything_test	0.23 49	0.32 180	0.52 5	0.28 174	0.17 127	0.37 61	0.20 110	0.38 33	0.24 2	0.24 97	0.20 44	0.21 81	0.17 50	0.26 29	0.25 163	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.17 243	0.12 161

asda	0.22 41	0.25 82	0.70 53	0.21 17	0.16 98	0.43 113	0.16 50	0.44 77	0.35 44	0.22 66	0.20 44	0.14 15	0.20 107	0.25 15	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

asd	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.22 40	0.17 127	0.41 94	0.14 20	0.35 19	0.32 22	0.24 97	0.20 44	0.15 33	0.18 74	0.26 29	0.16 8	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

2.75w_new	0.21 19	0.21 27	0.57 19	0.20 6	0.14 45	0.40 87	0.18 79	0.47 106	0.36 66	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.19 95	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 10

3.75w	0.21 19	0.21 27	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.30 16	0.22 66	0.20 44	0.13 4	0.18 74	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

monsters	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.23 53	0.28 353	0.42 107	0.14 20	0.46 90	0.31 17	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.14 17	0.43 179	0.20 70	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 106	0.06 1	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 40	0.17 127	0.35 49	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 37	0.21 51	0.14 15	0.15 30	0.27 34	0.16 8	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 221

4.25_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5w_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4w-stereo	0.20 8	0.21 27	0.57 19	0.21 17	0.15 71	0.39 76	0.13 9	0.39 40	0.33 30	0.22 66	0.21 51	0.13 4	0.20 107	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.59 22	0.22 40	0.12 11	0.37 61	0.22 162	0.50 128	0.38 81	0.22 66	0.21 51	0.12 2	0.22 126	0.26 29	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 158	1.34 574	1.24 125	0.23 53	0.12 11	0.33 36	0.20 110	0.40 44	0.33 30	0.25 116	0.21 51	0.16 40	0.14 17	0.27 34	0.63 422	0.55 573	0.06 23	0.11 236	0.13 320	0.25 385	0.49 549

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 204	1.38 154	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.18 425	0.16 220	0.22 390

rrr	0.46 265	0.34 204	3.08 556	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.28 319	1.09 554	0.51 222	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.29 503	0.16 220	0.25 437

MaDis-Stereo	0.29 88	0.54 330	1.44 167	0.24 74	0.29 361	0.29 18	0.16 50	0.45 87	0.37 76	0.19 37	0.21 51	0.28 161	0.22 126	0.30 69	0.29 209	0.10 192	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.11 92	0.11 119

GEAStereo	0.35 141	0.32 180	1.17 110	0.53 514	0.60 547	0.55 244	0.21 135	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.22 63	0.16 40	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.33 464	0.71 571

GSStereo	0.36 151	0.32 180	1.17 110	0.34 337	0.60 547	0.55 244	0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 581

GS-Stereo							0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 581

qwe	0.21 19	0.22 43	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.41 94	0.15 33	0.46 90	0.35 44	0.26 134	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.31 75	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5_new	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

2.5w	0.21 19	0.23 61	0.50 1	0.22 40	0.15 71	0.39 76	0.19 89	0.47 106	0.36 66	0.21 55	0.22 63	0.13 4	0.17 50	0.33 100	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

IGEV	0.22 41	0.28 134	0.88 74	0.21 17	0.24 290	0.42 107	0.17 61	0.35 19	0.37 76	0.20 45	0.22 63	0.14 15	0.12 8	0.24 10	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

AIO_test	0.39 183	0.37 225	1.19 114	0.73 554	0.67 556	0.35 49	0.25 253	0.47 106	0.34 36	0.34 182	0.22 63	0.33 194	0.17 50	1.31 410	0.19 42	0.11 269	0.15 412	0.08 45	0.21 461	0.15 184	0.23 414

252Zero-FE	0.62 418	0.27 107	0.83 69	0.24 74	0.13 28	0.31 26	0.13 9	0.39 40	0.32 22	8.03 623	0.23 72	0.12 2	0.12 8	0.26 29	0.44 344	0.09 88	0.12 342	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.12 161

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 2	0.22 40	0.13 28	0.41 94	0.20 110	0.50 128	0.34 36	0.25 116	0.23 72	0.13 4	0.23 143	0.24 10	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

AIO_rvc	0.41 197	0.64 376	1.29 133	0.58 534	0.39 471	0.37 61	0.24 231	0.50 128	0.43 144	0.28 151	0.23 72	0.25 123	0.16 41	0.99 373	0.19 42	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.25 385	0.85 583

SMoEStereo_RVC	0.29 88	0.26 99	1.03 90	0.25 93	0.14 45	0.46 144	0.22 162	0.36 24	0.38 81	0.23 88	0.23 72	0.21 81	0.18 74	0.45 203	0.60 415	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.20 363

ff7	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

ffff	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

11t	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

ProNet	0.30 98	0.54 330	1.29 133	0.25 93	0.15 71	0.47 151	0.25 253	0.48 114	0.39 94	0.21 55	0.23 72	0.22 84	0.20 107	0.44 188	0.19 42	0.08 41	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.12 161

ccc-4	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

test_xeample3	0.46 265	0.34 204	2.99 550	0.37 395	0.16 98	0.49 171	0.33 395	1.06 549	0.44 148	0.25 116	0.23 72	0.24 110	0.25 170	0.49 241	0.56 402	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.40 554	0.17 243	0.26 447

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.55 14	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.14 20	0.43 69	0.33 30	0.21 55	0.24 82	0.14 15	0.18 74	0.34 112	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

GIP-stereo	0.26 65	0.22 43	0.78 63	0.29 205	0.20 215	0.42 107	0.17 61	0.64 233	0.39 94	0.18 31	0.24 82	0.23 93	0.18 74	0.25 15	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.08 41

IGEV-Stereo++	0.23 49	0.23 61	0.64 36	0.24 74	0.22 256	0.47 151	0.13 9	0.52 150	0.33 30	0.18 31	0.24 82	0.17 49	0.22 126	0.32 87	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.09 65

RSM++	0.27 70	0.26 99	0.87 73	0.28 174	0.13 28	0.39 76	0.20 110	0.45 87	0.45 164	0.20 45	0.24 82	0.24 110	0.17 50	0.36 131	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.26 406	0.18 329

anonymousdsp	0.34 130	0.53 324	1.47 175	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.55 270	0.19 42	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 466

IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 330	1.47 175	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.54 266	0.19 42	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 466
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.30 98	0.45 291	1.08 96	0.31 253	0.17 127	0.19 3	0.21 135	0.73 286	0.50 215	0.21 55	0.24 82	0.55 334	0.22 126	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.09 65
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
MatchStereo	0.24 55	0.38 236	1.37 152	0.20 6	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 54	0.40 107	0.14 4	0.25 89	0.15 33	0.15 30	0.25 15	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.42 217	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 591	2.07 600	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

NLMM	0.42 217	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 591	2.06 599	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

VIP-Stereo	0.28 77	0.56 341	1.05 93	0.23 53	0.19 200	0.52 213	0.17 61	0.44 77	0.39 94	0.18 31	0.25 89	0.24 110	0.15 30	0.33 100	0.19 42	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.14 164	0.32 490

S2M2_L	0.24 55	0.29 144	0.90 78	0.23 53	0.17 127	0.24 7	0.09 1	0.36 24	0.45 164	0.17 24	0.25 89	0.23 93	0.17 50	0.24 10	0.28 195	0.15 422	0.12 342	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.29 88	0.24 74	1.06 95	0.25 93	0.17 127	0.55 244	0.22 162	0.41 54	0.35 44	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.18 74	0.64 301	0.34 274	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.11 119

rvit_stereo_0081	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

rvit_stereo_0082	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

RAStereo	0.28 77	0.48 306	1.52 187	0.26 125	0.18 167	0.25 8	0.19 89	0.42 61	0.35 44	0.20 45	0.25 89	0.20 70	0.16 41	0.24 10	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.12 103	0.08 41

MyStereo07	0.34 130	0.40 253	1.46 171	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.25 89	0.20 70	0.26 186	0.57 274	0.19 42	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

AEACV	0.33 122	0.24 74	1.44 167	0.28 174	0.35 438	0.47 151	0.21 135	0.43 69	0.28 13	0.26 134	0.25 89	0.22 84	0.38 307	0.30 69	0.18 24	0.09 88	0.35 550	0.09 107	0.36 544	0.23 354	0.25 437

WQFJX1	0.45 253	0.28 134	0.56 17	0.27 146	0.35 438	0.48 161	0.25 253	1.98 604	2.08 601	0.26 134	0.26 100	0.29 171	0.28 224	0.50 248	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.14 221

WQFJX	0.42 217	0.25 82	0.55 14	0.26 125	0.39 471	0.47 151	0.23 196	1.76 593	1.82 594	0.26 134	0.26 100	0.28 161	0.28 224	0.42 175	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.16 290

NLSM3	0.26 65	0.39 246	0.75 59	0.25 93	0.24 290	0.43 113	0.19 89	0.58 191	0.45 164	0.20 45	0.26 100	0.20 70	0.25 170	0.29 59	0.24 148	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.09 142	0.10 69	0.07 10

MM-Stereo_test2	0.38 168	0.28 134	2.46 467	0.43 454	0.15 71	0.50 183	0.25 253	0.47 106	0.38 81	0.33 180	0.26 100	0.23 93	0.22 126	0.34 112	0.29 209	0.08 41	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.36 494	0.22 390

castereo++	0.28 77	0.43 272	0.93 82	0.28 174	0.17 127	0.53 222	0.21 135	0.55 174	0.45 164	0.17 24	0.26 100	0.32 188	0.17 50	0.33 100	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.29 503	0.13 137	0.06 1

rvit_stereo_0080	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 548	0.30 158	8.77 615	3.21 615	5.80 617	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

whm_eth	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

testlalala	1.12 550	0.30 158	9.21 617	3.22 616	5.94 619	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.17 309

GCAPDPT-zeroshot	1.09 548	0.30 158	8.70 614	3.22 616	5.88 618	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

NLMM1	0.46 265	0.27 107	0.53 11	0.27 146	0.38 465	0.49 171	0.24 231	1.97 603	2.38 604	0.28 151	0.27 110	0.26 137	0.25 170	0.47 223	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.15 260

2.25w	0.21 19	0.22 43	0.51 2	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.42 61	0.34 36	0.23 88	0.27 110	0.14 15	0.18 74	0.33 100	0.24 148	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

monsterstereo	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.25 93	0.27 340	0.39 76	0.14 20	0.51 136	0.33 30	0.25 116	0.27 110	0.13 4	0.13 14	0.38 150	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.06 1

111111	0.24 55	0.21 27	0.82 68	0.24 74	0.21 229	0.43 113	0.13 9	0.45 87	0.35 44	0.22 66	0.27 110	0.18 60	0.16 41	0.35 118	0.18 24	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.25 385	0.08 41

SCV_C0	0.33 122	0.43 272	1.42 164	0.25 93	0.16 98	0.35 49	0.20 110	0.68 255	0.44 148	0.24 97	0.27 110	0.29 171	0.20 107	0.58 278	0.18 24	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.30 512	0.26 406	0.17 309

rvit_stereo_ft	0.31 106	0.61 355	1.18 112	0.32 282	0.21 229	0.28 13	0.27 300	0.55 174	0.48 198	0.23 88	0.27 110	0.28 161	0.26 186	0.32 87	0.25 163	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.11 247	0.13 137	0.14 221

RSM	0.28 77	0.26 99	0.97 87	0.25 93	0.24 290	0.37 61	0.21 135	0.49 121	0.44 148	0.21 55	0.27 110	0.28 161	0.17 50	0.38 150	0.20 70	0.07 23	0.07 50	0.09 107	0.34 532	0.21 323	0.16 290

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 355	1.47 175	0.32 282	0.38 465	0.23 6	0.22 162	0.58 191	0.46 175	0.22 66	0.27 110	0.29 171	0.23 143	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.14 221

HUF	0.59 399	0.65 383	2.46 467	0.45 475	0.77 567	0.34 44	0.24 231	0.46 90	0.39 94	0.31 167	0.28 118	0.25 123	0.19 95	0.67 317	0.18 24	0.12 329	2.03 620	0.08 45	0.06 14	0.31 446	1.59 613

rvit_0105_6	0.31 106	0.29 144	1.00 89	0.31 253	0.18 167	0.35 49	0.25 253	0.51 136	0.61 322	0.25 116	0.28 118	0.32 188	0.25 170	0.39 156	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.14 164	0.13 198

rvit_stereo_0081_aga	0.27 70	0.29 144	1.08 96	0.26 125	0.20 215	0.33 36	0.21 135	0.41 54	0.42 133	0.26 134	0.28 118	0.27 151	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.14 402	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.10 95

IGEV++	0.34 130	0.43 272	1.32 140	0.31 253	0.14 45	0.32 32	0.21 135	0.70 266	0.34 36	0.22 66	0.28 118	0.22 84	0.27 207	0.35 118	0.27 185	0.09 88	0.39 565	0.08 45	0.15 373	0.25 385	0.45 542

LoS	0.31 106	0.30 158	1.52 187	0.23 53	0.13 28	0.54 229	0.20 110	0.48 114	0.49 205	0.25 116	0.28 118	0.37 210	0.24 154	0.38 150	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.07 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 98	0.27 107	1.09 98	0.23 53	0.50 520	0.40 87	0.20 110	0.46 90	0.44 148	0.22 66	0.28 118	0.26 137	0.19 95	0.33 100	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.49 549

NLCSM	0.46 265	0.37 225	0.72 57	0.29 205	0.36 447	0.49 171	0.27 300	1.33 574	1.59 583	0.29 157	0.29 124	0.29 171	0.31 258	1.44 424	0.35 285	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.10 181	0.35 487	0.14 221

MSCF	0.35 141	0.72 408	1.15 106	0.58 534	0.21 229	0.50 183	0.22 162	0.56 180	0.38 81	0.29 157	0.29 124	0.17 49	0.30 249	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.12 342	0.08 45	0.29 503	0.15 184	0.21 375

depthmonostereo	0.26 65	0.23 61	0.65 41	0.41 439	0.13 28	0.41 94	0.19 89	0.51 136	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.26 137	0.28 224	0.44 188	0.23 123	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.08 41

1w_stereo	0.22 41	0.17 1	0.52 5	0.23 53	0.16 98	0.44 120	0.22 162	0.55 174	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.13 4	0.26 186	0.28 45	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

LG-Stereo	0.27 70	0.25 82	0.95 85	0.25 93	0.15 71	0.43 113	0.21 135	0.50 128	0.40 107	0.18 31	0.29 124	0.25 123	0.16 41	0.28 45	0.35 285	0.07 23	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.24 371	0.10 95

GREAT-IGEV	0.37 158	0.28 134	1.48 178	0.25 93	0.38 465	0.46 144	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.15 6	0.29 124	0.15 33	0.17 50	0.36 131	0.23 123	0.07 23	0.76 600	0.07 1	0.26 491	0.21 323	1.03 599
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffy	0.28 77	0.24 74	1.19 114	0.27 146	0.15 71	0.37 61	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.20 45	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.44 188	0.20 70	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

Pointernet	0.29 88	0.25 82	1.49 181	0.24 74	0.20 215	0.47 151	0.15 33	0.62 221	0.47 194	0.22 66	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.28 45	0.20 70	0.10 192	0.07 50	0.07 1	0.12 287	0.10 69	0.07 10

test_for_model	0.90 526	0.29 144	5.46 605	4.31 620	3.82 613	0.47 151	0.19 89	0.63 229	0.44 148	0.25 116	0.29 124	0.27 151	0.16 41	0.66 315	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.12 103	0.11 119

Selective-RAFT	0.35 141	0.26 99	1.48 178	0.31 253	0.15 71	0.61 344	0.19 89	0.60 213	0.54 260	0.28 151	0.29 124	0.40 233	0.33 271	0.50 248	0.27 185	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.19 291	0.08 41

test-3	0.43 226	0.20 14	1.70 218	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.51 304	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 535	0.29 427	0.28 460

test_1	0.43 226	0.20 14	1.70 218	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.50 291	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 535	0.29 427	0.29 466

sAnonymous2	0.38 168	0.62 361	2.15 405	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 509	0.35 504

CroCo_RVC	0.38 168	0.62 361	2.15 405	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 509	0.35 504

DA	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 552

GGEV	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 552

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 158	0.37 225	1.21 120	0.26 125	0.18 167	0.73 461	0.18 79	0.53 159	0.41 119	0.35 184	0.30 138	0.58 359	0.22 126	0.33 100	0.95 478	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.13 137	0.15 260

SCV	0.35 141	0.59 349	1.37 152	0.34 337	0.22 256	0.28 13	0.23 196	0.72 274	0.35 44	0.19 37	0.30 138	0.24 110	0.20 107	0.64 301	0.19 42	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.29 503	0.34 475	0.29 466

castereo	0.30 98	0.44 283	0.81 66	0.24 74	0.29 361	0.41 94	0.27 300	0.72 274	0.45 164	0.22 66	0.30 138	0.24 110	0.31 258	0.25 15	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.31 519	0.12 103	0.09 65

mms	0.27 70	0.26 99	0.91 79	0.25 93	0.18 167	0.32 32	0.23 196	0.37 27	0.31 17	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.17 50	0.46 212	0.21 90	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.47 545

rvit_stereo_0083	0.25 61	0.19 8	0.58 21	0.28 174	0.18 167	0.28 13	0.22 162	0.38 33	0.54 260	0.23 88	0.30 138	0.27 151	0.26 186	0.37 142	0.24 148	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.12 103	0.10 95

AIO-Stereo	0.30 98	0.27 107	1.25 126	0.27 146	0.24 290	0.37 61	0.20 110	0.52 150	0.36 66	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.14 17	0.31 75	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.38 548	0.19 291	0.31 484

CAS++	0.31 106	0.33 189	1.43 165	0.25 93	0.17 127	0.31 26	0.20 110	0.78 340	0.41 119	0.30 162	0.30 138	0.21 81	0.16 41	0.33 100	0.18 24	0.15 422	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 477	1.76 246	0.26 125	0.12 11	0.52 213	0.14 20	0.49 121	0.38 81	0.29 157	0.30 138	0.29 171	0.22 126	0.30 69	0.20 70	0.09 88	0.17 450	0.09 107	0.07 70	0.21 323	0.11 119

Selective-IGEV	0.29 88	0.23 61	1.28 132	0.27 146	0.30 376	0.35 49	0.20 110	0.56 180	0.38 81	0.21 55	0.30 138	0.22 84	0.18 74	0.37 142	0.18 24	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.15 373	0.16 220	0.29 466

GLC_STEREO	0.28 77	0.27 107	1.36 149	0.28 174	0.12 11	0.41 94	0.20 110	0.37 27	0.38 81	0.26 134	0.30 138	0.25 123	0.19 95	0.33 100	0.24 148	0.09 88	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.09 65

test_3	0.44 236	0.20 14	1.70 218	0.36 371	0.32 403	0.47 151	0.30 351	0.73 286	0.49 205	0.50 291	0.30 138	0.45 277	0.22 126	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.10 262	0.11 236	0.35 535	0.29 427	0.28 460

VMStereo-Base	0.26 65	0.27 107	1.26 128	0.20 6	0.12 11	0.42 107	0.17 61	0.37 27	0.40 107	0.22 66	0.31 151	0.29 171	0.21 116	0.32 87	0.20 70	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

GASTEREO	0.35 141	0.72 408	1.15 106	0.56 528	0.20 215	0.52 213	0.22 162	0.56 180	0.40 107	0.30 162	0.31 151	0.16 40	0.31 258	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.14 386	0.08 45	0.28 499	0.14 164	0.20 363

ours_stereo	0.27 70	0.25 82	1.21 120	0.25 93	0.17 127	0.35 49	0.23 196	0.38 33	0.35 44	0.20 45	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 213	1.45 170	0.31 253	0.18 167	0.37 61	0.28 319	0.59 200	0.62 340	0.27 146	0.31 151	0.35 204	0.27 207	0.43 179	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.12 161

CASnet	0.28 77	0.31 172	1.20 118	0.28 174	0.11 5	0.47 151	0.19 89	0.44 77	0.44 148	0.38 201	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.29 59	0.19 42	0.10 192	0.06 23	0.15 422	0.12 287	0.16 220	0.07 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.44 236	0.96 501	2.63 501	0.27 146	0.30 376	0.45 126	0.25 253	0.52 150	0.50 215	0.40 209	0.31 151	0.40 233	0.19 95	0.35 118	0.32 254	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.11 247	0.19 291	0.30 476

CAS	0.35 141	0.25 82	1.30 136	0.79 561	0.34 425	0.51 194	0.23 196	0.46 90	0.39 94	0.22 66	0.31 151	0.20 70	0.17 50	0.28 45	0.23 123	0.73 583	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 52	0.37 519

FSD					0.29 361	0.35 49	0.33 395	0.44 77	0.46 175	0.32 176	0.32 158	0.37 210	0.32 266	0.35 118	0.32 254	0.28 544	0.27 534	0.31 543	0.30 512	0.31 446

xyz-stereo-finetune	0.31 106	0.46 294	0.79 64	0.21 17	0.12 11	0.53 222	0.25 253	0.52 150	0.54 260	0.28 151	0.32 158	0.29 171	0.23 143	0.59 284	0.55 394	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.08 41

MM-Stereo_test1	0.41 197	0.39 246	2.29 435	0.38 411	0.26 326	0.44 120	0.28 319	0.63 229	0.51 222	0.40 209	0.32 158	0.26 137	0.26 186	0.46 212	0.22 112	0.09 88	0.21 495	0.10 165	0.09 142	0.39 519	0.15 260

999	0.29 88	0.25 82	1.05 93	0.26 125	0.18 167	0.49 171	0.23 196	0.38 33	0.37 76	0.20 45	0.32 158	0.23 93	0.18 74	0.73 336	0.36 289	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.10 95

MoCha-V2	0.36 151	0.32 180	1.41 160	0.36 371	0.31 395	0.35 49	0.19 89	0.57 185	0.39 94	0.30 162	0.32 158	0.28 161	0.27 207	0.47 223	0.24 148	0.08 41	0.56 582	0.08 45	0.38 548	0.18 270	0.12 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 316	0.33 189	0.93 82	0.26 125	0.22 256	0.46 144	0.20 110	1.10 555	1.34 571	3.16 615	0.32 158	0.22 84	0.20 107	0.30 69	0.22 112	0.10 192	0.09 219	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

TRStereo	0.53 353	0.76 422	2.38 451	0.42 450	0.29 361	0.69 439	0.23 196	1.81 596	0.55 267	0.36 189	0.32 158	0.47 297	0.40 329	0.46 212	0.25 163	0.12 329	0.11 311	0.11 236	0.41 557	0.13 137	0.32 490

AnonymousM	0.37 158	0.44 283	1.50 184	0.25 93	0.15 71	0.52 213	0.23 196	0.60 213	0.42 133	0.42 222	0.32 158	0.30 179	0.25 170	0.34 112	0.23 123	0.11 269	0.09 219	0.71 582	0.36 544	0.12 103	0.07 10

PMTNet	0.31 106	0.35 213	1.30 136	0.20 6	0.14 45	0.57 278	0.25 253	0.46 90	0.42 133	0.27 146	0.32 158	0.27 151	0.24 154	0.39 156	0.23 123	0.43 562	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.18 270	0.07 10

gcap_with_dpt	0.67 446	0.30 158	8.53 613	0.26 125	0.25 308	0.50 183	0.21 135	0.73 286	0.38 81	0.32 176	0.33 167	0.26 137	0.21 116	0.29 59	0.21 90	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.14 221

NLSM1	0.39 183	0.24 74	0.56 17	0.27 146	0.40 481	0.49 171	0.21 135	1.44 580	1.64 584	0.25 116	0.33 167	0.25 123	0.26 186	0.40 161	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.13 198

gasm-f	0.36 151	0.34 204	1.13 102	0.53 514	0.44 499	0.54 229	0.27 300	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.33 167	0.16 40	0.22 126	0.36 131	0.25 163	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.38 509	0.71 571

rvit_0105_5	0.36 151	0.39 246	1.48 178	0.30 226	0.18 167	0.41 94	0.30 351	0.64 233	0.62 340	0.30 162	0.33 167	0.37 210	0.29 241	0.41 166	0.28 195	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.15 373	0.15 184	0.14 221

trnet	0.28 77	0.26 99	1.32 140	0.19 2	0.12 11	0.54 229	0.15 33	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.30 69	0.21 90	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.09 52	0.07 10

LL-Strereo2	0.41 197	0.90 481	1.83 297	0.44 461	0.24 290	0.54 229	0.27 300	0.58 191	0.45 164	0.41 217	0.33 167	0.44 268	0.21 116	0.44 188	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.16 441	0.14 348	0.17 243	0.17 309

LoS_RVC	0.29 88	0.33 189	1.19 114	0.25 93	0.34 425	0.43 113	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.22 66	0.33 167	0.23 93	0.24 154	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 69	0.31 484

sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 180	1.89 324	0.34 337	0.27 340	0.30 21	0.22 162	0.48 114	0.44 148	0.22 66	0.33 167	0.25 123	0.25 170	0.32 87	0.24 148	0.14 402	0.16 430	0.12 297	0.12 287	0.15 184	0.13 198

CREStereo	0.28 77	0.30 158	1.33 142	0.19 2	0.13 28	0.55 244	0.17 61	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.11 269	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.10 69	0.07 10
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
DilatedVolume-Stereo	0.26 65	0.20 14	0.64 36	0.25 93	0.15 71	0.41 94	0.18 79	0.42 61	0.35 44	0.34 182	0.34 176	0.25 123	0.23 143	0.43 179	0.53 387	0.09 88	0.09 219	0.08 45	0.10 181	0.12 103	0.11 119

model_zeroshot	0.44 236	0.68 395	1.97 368	0.28 174	0.18 167	0.69 439	0.21 135	0.63 229	0.40 107	1.00 547	0.34 176	0.42 253	0.20 107	0.69 326	0.24 148	0.10 192	0.22 501	0.10 165	0.22 471	0.12 103	0.10 95

11t1	0.33 122	0.19 8	1.41 160	0.33 306	0.16 98	0.48 161	0.21 135	0.67 251	0.48 198	0.40 209	0.34 176	0.32 188	0.33 271	0.42 175	0.27 185	0.11 269	0.12 342	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.14 221

riskmin	0.37 158	0.22 43	1.74 232	0.32 282	0.20 215	0.48 161	0.20 110	0.66 242	0.46 175	0.36 189	0.34 176	0.69 422	0.45 381	0.39 156	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.08 106	0.13 137	0.16 290

GMStereo	0.38 168	0.99 518	1.91 335	0.27 146	0.16 98	0.39 76	0.23 196	0.47 106	0.62 340	0.38 201	0.34 176	0.25 123	0.25 170	0.39 156	0.29 209	0.14 402	0.08 141	0.10 165	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
water-stereo	0.24 55	0.17 1	0.88 74	0.24 74	0.14 45	0.37 61	0.17 61	0.43 69	0.32 22	0.26 134	0.35 181	0.26 137	0.24 154	0.22 4	0.25 163	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.08 106	0.10 69	0.10 95

Occ-G	0.30 98	0.30 158	1.33 142	0.23 53	0.15 71	0.36 57	0.25 253	0.43 69	0.31 17	0.26 134	0.35 181	0.46 289	0.22 126	0.30 69	0.25 163	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.16 393	0.31 446	0.08 41

WCG-NET（raft）	0.32 113	0.53 324	1.21 120	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.24 231	0.40 44	0.50 215	0.35 184	0.35 181	0.47 297	0.25 170	0.35 118	0.20 70	0.08 41	0.29 538	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.11 119

gcap-zeroshot	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.31 253	0.32 403	0.69 439	0.21 135	0.74 291	0.52 229	0.43 227	0.35 181	0.62 375	0.24 154	0.41 166	0.24 148	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.31 519	0.08 29	0.09 65

raftrobust	0.38 168	0.68 395	1.54 189	0.32 282	0.46 514	0.52 213	0.21 135	0.56 180	0.42 133	0.52 313	0.35 181	0.31 182	0.33 271	0.37 142	0.30 229	0.10 192	0.11 311	0.08 45	0.07 70	0.21 323	0.19 345

MyStereo04	0.48 287	0.40 253	2.65 505	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.83 376	0.75 470	0.47 254	0.36 186	0.53 324	0.42 358	0.53 262	0.39 313	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

EKT-Stereo	1.47 578	0.49 309	1.93 341	2.57 611	19.31 632	0.55 244	0.22 162	0.69 258	0.42 133	0.38 201	0.36 186	0.43 257	0.27 207	0.69 326	0.26 175	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.16 393	0.20 307	0.15 260

CFNet-RSSM	0.41 197	0.32 180	2.20 415	0.27 146	0.44 499	0.52 213	0.19 89	0.76 314	0.48 198	0.43 227	0.36 186	0.54 331	0.26 186	0.33 100	0.25 163	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.38 548	0.10 69	0.09 65

DLNR-FE	13.43 629	20.01 634	23.53 634	121.73 650	33.87 643	0.46 144	0.15 33	8.09 628	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.75 340	0.29 209	6.68 629	0.26 527	0.09 107	0.38 548	50.82 650	0.18 329

rvit_0105_3	0.39 183	0.47 303	1.46 171	0.33 306	0.19 200	0.45 126	0.35 408	0.69 258	0.65 373	0.37 193	0.37 189	0.40 233	0.31 258	0.44 188	0.30 229	0.18 470	0.17 450	0.17 462	0.18 425	0.15 184	0.15 260

WCG-NET	0.30 98	0.42 267	1.26 128	0.24 74	0.12 11	0.43 113	0.24 231	0.40 44	0.56 278	0.35 184	0.37 189	0.26 137	0.24 154	0.29 59	0.19 42	0.08 41	0.12 342	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.10 95

MyStereo05	0.49 305	0.41 260	2.72 514	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.82 370	0.77 484	0.52 313	0.37 189	0.51 316	0.42 358	0.52 256	0.38 302	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

tt1	0.44 236	0.64 376	1.83 297	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	0.88 520	0.31 167	0.37 189	0.25 123	0.35 281	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.36 512

plain	0.37 158	0.47 303	2.15 405	0.27 146	0.19 200	0.33 36	0.20 110	0.58 191	0.46 175	0.23 88	0.37 189	0.23 93	0.25 170	0.45 203	0.28 195	0.11 269	0.08 141	0.13 357	0.09 142	0.42 533	0.12 161

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 260	1.93 341	0.26 125	0.24 290	0.32 32	0.17 61	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.37 189	0.25 123	0.26 186	0.44 188	0.31 241	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.19 291	0.14 221

UniTT-Stereo	0.30 98	0.36 222	1.68 213	0.27 146	0.24 290	0.29 18	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.26 134	0.37 189	0.18 60	0.18 74	0.31 75	0.27 185	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.25 385	0.08 41

DLNR_Zeroshot_test	13.43 629	19.94 633	23.55 635	121.61 649	35.03 644	0.46 144	0.15 33	8.02 627	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.76 344	0.29 209	6.42 628	0.26 527	0.09 107	0.38 548	50.13 649	0.18 329

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 74	1.16 109	0.28 174	0.15 71	0.57 278	0.23 196	0.79 355	0.47 194	0.38 201	0.37 189	0.40 233	0.25 170	0.47 223	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.13 320	0.19 291	0.27 454

Hybrid-DGEV-2	0.51 333	0.84 458	1.75 238	0.32 282	0.17 127	0.73 461	0.18 79	0.83 376	0.69 408	0.52 313	0.38 199	0.53 324	0.42 358	0.99 373	0.92 473	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.10 181	0.25 385	0.23 414

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 165	0.28 174	0.28 353	0.55 244	0.22 162	0.78 340	0.48 198	0.46 252	0.38 199	0.36 208	0.17 50	0.33 100	0.23 123	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.09 65

ACVNet-DCA	0.42 217	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

xx1	0.46 265	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 542	0.31 167	0.38 199	0.46 289	0.36 287	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

1test111	0.44 236	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.96 370	0.30 229	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

cc1	0.47 281	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 542	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.40 532

MC-Stereo	0.32 113	0.31 172	1.46 171	0.31 253	0.15 71	0.53 222	0.19 89	0.44 77	0.35 44	0.36 189	0.38 199	0.27 151	0.27 207	0.42 175	0.19 42	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.16 393	0.20 307	0.13 198

UDGNet	0.44 236	1.02 528	1.74 232	0.35 352	0.19 200	0.58 295	0.23 196	0.49 121	0.66 388	0.41 217	0.38 199	0.34 200	0.29 241	0.53 262	0.30 229	0.24 526	0.10 262	0.37 557	0.19 445	0.27 416	0.15 260

rafts_anoy	0.43 226	0.89 477	1.96 363	0.32 282	0.30 376	0.48 161	0.24 231	0.62 221	0.49 205	0.37 193	0.38 199	0.33 194	0.30 249	0.51 252	0.34 274	0.10 192	0.39 565	0.13 357	0.15 373	0.17 243	0.15 260

knoymous	0.34 130	0.25 82	1.75 238	0.24 74	0.18 167	0.45 126	0.24 231	0.57 185	0.38 81	0.41 217	0.39 208	0.55 334	0.25 170	0.38 150	0.23 123	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.07 70	0.13 137	0.12 161

NRIStereo	0.46 265	0.25 82	1.77 255	0.47 485	0.16 98	0.95 533	0.74 553	0.51 136	0.56 278	0.48 272	0.39 208	0.59 362	0.29 241	0.77 348	0.32 254	0.11 269	0.13 366	0.11 236	0.09 142	0.21 323	0.24 427

Gwc-CoAtRS	0.38 168	0.33 189	1.92 338	0.27 146	0.41 489	0.48 161	0.19 89	0.59 200	0.46 175	0.43 227	0.39 208	0.57 352	0.26 186	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.31 519	0.11 92	0.09 65

x	0.35 141	0.20 14	1.36 149	0.33 306	0.17 127	0.47 151	0.24 231	0.75 302	0.54 260	0.40 209	0.40 211	0.42 253	0.34 279	0.45 203	0.32 254	0.11 269	0.14 386	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

iRaft-Stereo_20w	0.58 391	0.39 246	1.96 363	0.45 475	0.32 403	0.92 530	0.57 517	1.14 560	0.56 278	0.81 519	0.40 211	0.55 334	0.69 496	0.65 312	1.04 497	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.36 544	0.17 243	0.25 437

dd	0.42 217	0.96 501	1.77 255	0.31 253	0.17 127	0.57 278	0.26 276	0.49 121	0.68 399	0.41 217	0.40 211	0.34 200	0.27 207	0.45 203	0.40 321	0.17 458	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.21 323	0.12 161

Anonymous3	0.42 217	0.35 213	2.09 389	0.33 306	0.24 290	0.72 454	0.31 364	0.74 291	0.55 267	0.35 184	0.40 211	0.33 194	0.29 241	0.44 188	0.28 195	0.18 470	0.18 461	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.17 309

AIO-test1	0.45 253	0.87 469	2.27 431	0.33 306	0.33 416	0.50 183	0.22 162	0.74 291	0.66 388	0.29 157	0.41 215	0.29 171	0.22 126	0.73 336	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.14 348	0.30 438	0.22 390

AE-Stereo	0.42 217	0.29 144	1.65 205	0.43 454	0.47 516	0.56 260	0.23 196	0.86 404	0.46 175	0.31 167	0.41 215	0.43 257	0.24 154	0.34 112	0.24 148	0.09 88	0.48 578	0.11 236	0.45 562	0.22 340	0.19 345

Anonymous_2	0.74 487	0.32 180	1.65 205	0.33 306	0.30 376	0.67 421	0.32 387	0.69 258	0.46 175	0.48 272	0.41 215	0.84 492	0.58 456	0.51 252	0.40 321	0.32 552	0.38 558	1.43 609	3.69 626	0.80 580	0.27 454

qqq	0.38 168	0.21 27	1.34 145	0.28 174	0.15 71	0.45 126	0.26 276	0.76 314	0.52 229	0.39 207	0.41 215	0.46 289	0.36 287	0.96 370	0.30 229	0.11 269	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

CRE-IMP	0.41 197	0.22 43	1.76 246	0.48 493	0.17 127	0.79 494	0.69 545	0.52 150	0.52 229	0.47 254	0.42 219	0.45 277	0.26 186	0.41 166	0.31 241	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.23 414

FENet	0.44 236	0.30 158	2.42 458	0.32 282	0.17 127	0.58 295	0.22 162	0.77 325	0.59 300	0.47 254	0.42 219	0.55 334	0.38 307	0.49 241	0.47 359	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.16 290

MM-Stereo_test3	0.40 190	0.58 347	1.75 238	0.36 371	0.30 376	0.45 126	0.30 351	0.72 274	0.59 300	0.31 167	0.43 221	0.32 188	0.23 143	0.35 118	0.29 209	0.10 192	0.20 486	0.10 165	0.08 106	0.40 524	0.11 119

Any-RAFT	0.38 168	0.25 82	1.89 324	0.27 146	0.17 127	0.68 433	0.21 135	0.78 340	0.53 247	0.43 227	0.43 221	0.54 331	0.30 249	0.41 166	0.20 70	0.10 192	0.12 342	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.09 65

Patchmatch Stereo++	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161
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	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.60 325	0.29 343	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.26 276	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.49 241	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 168	0.27 107	1.79 280	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.45 203	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

iGMRVC	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.55 270	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

iRAFT	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 168	0.27 107	1.79 280	0.44 461	0.16 98	0.60 325	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.50 248	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

iRaftStereo_RVC	0.37 158	0.53 324	1.41 160	0.28 174	0.15 71	0.52 213	0.20 110	0.54 170	0.46 175	0.37 193	0.43 221	0.41 239	0.23 143	0.36 131	0.26 175	0.09 88	0.15 412	0.12 297	0.11 247	0.41 527	0.37 519

tg	0.37 158	0.55 339	1.35 148	0.28 174	0.16 98	0.57 278	0.18 79	0.57 185	0.49 205	0.37 193	0.44 232	0.38 218	0.24 154	0.46 212	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.43 535	0.36 512

rvit_105_1	0.44 236	0.54 330	1.46 171	0.36 371	0.24 290	0.51 194	0.45 474	0.75 302	0.74 457	0.45 244	0.44 232	0.44 268	0.36 287	0.62 296	0.38 302	0.20 495	0.18 461	0.18 482	0.22 471	0.18 270	0.18 329

test_sample1	0.40 190	0.18 5	1.19 114	0.31 253	0.18 167	0.48 161	0.23 196	0.78 340	0.49 205	0.44 233	0.44 232	0.45 277	0.41 340	1.39 418	0.33 267	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.13 198

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 180	1.30 136	0.26 125	0.14 45	0.58 295	0.23 196	0.78 340	0.62 340	0.40 209	0.44 232	0.28 161	0.35 281	0.29 59	0.20 70	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.08 41

G2L-ROB	0.51 333	0.95 498	1.96 363	0.29 205	0.22 256	0.59 313	0.28 319	0.76 314	0.57 282	0.55 355	0.45 236	0.70 432	0.32 266	1.38 417	0.47 359	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.20 307	0.13 198

UGAM-zero	0.63 425	0.39 246	2.49 476	0.30 226	0.49 519	0.67 421	0.19 89	0.91 447	0.45 164	0.77 508	0.45 236	1.16 563	0.82 522	2.05 531	0.29 209	0.09 88	0.15 412	0.09 107	0.44 561	0.11 92	0.22 390

ACV-stereo	0.66 442	0.76 422	2.86 533	0.32 282	0.25 308	1.01 542	0.60 523	0.59 200	0.52 229	0.41 217	0.45 236	1.55 580	0.94 542	1.40 421	0.69 438	0.14 402	0.13 366	0.12 297	0.11 247	0.20 307	0.19 345

test_sample2	0.41 197	0.19 8	1.23 123	0.31 253	0.17 127	0.51 194	0.27 300	0.81 363	0.55 267	0.44 233	0.45 236	0.46 289	0.38 307	1.51 440	0.30 229	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.14 221

DeepStereo_RVC	0.44 236	0.28 134	1.92 338	0.49 495	0.17 127	0.60 325	0.59 521	0.50 128	0.52 229	0.49 284	0.45 236	0.39 224	0.86 530	0.45 203	0.33 267	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

cross-raft	0.40 190	0.27 107	2.22 420	0.30 226	0.17 127	0.49 171	0.35 408	0.71 269	0.39 94	0.43 227	0.45 236	0.64 387	0.25 170	0.32 87	0.25 163	0.08 41	0.08 141	0.09 107	0.23 475	0.11 92	0.14 221

raft+_RVC	0.44 236	0.67 392	1.85 302	0.34 337	0.71 561	0.51 194	0.25 253	0.64 233	0.51 222	0.35 184	0.45 236	0.32 188	0.28 224	0.43 179	0.32 254	0.09 88	0.19 475	0.10 165	0.09 142	0.20 307	0.40 532

RALAANet	0.43 226	0.98 513	1.90 329	0.32 282	0.23 276	0.48 161	0.19 89	0.67 251	0.53 247	0.48 272	0.45 236	0.39 224	0.30 249	0.48 230	0.37 295	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.14 348	0.27 416	0.10 95

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 291	1.04 92	0.21 17	0.12 11	0.58 295	0.23 196	0.50 128	0.45 164	0.31 167	0.46 244	0.30 179	0.41 340	0.81 355	0.51 380	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.09 65

Reg-Stereo(zero)	0.46 265	0.17 1	2.10 393	0.24 74	0.34 425	0.51 194	0.42 449	0.50 128	0.54 260	0.37 193	0.46 244	0.54 331	0.60 463	0.43 179	1.10 504	0.08 41	0.09 219	0.08 45	0.22 471	0.12 103	0.22 390

DCVSM-stereo	0.49 305	0.29 144	2.49 476	0.29 205	0.22 256	0.53 222	0.52 497	0.58 191	0.49 205	0.69 478	0.46 244	0.79 473	0.48 413	0.53 262	0.42 329	0.13 359	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.20 307	0.20 363

raft_robust	0.55 371	0.84 458	1.73 228	0.28 174	0.54 530	0.53 222	0.25 253	0.88 423	0.75 470	0.48 272	0.46 244	0.76 462	0.75 512	1.46 430	0.27 185	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.30 512	0.26 406	0.16 290

IPLGR	0.54 359	0.56 341	2.68 508	0.36 371	0.18 167	0.62 364	0.54 505	1.02 536	0.64 360	0.73 496	0.46 244	0.47 297	0.45 381	1.12 392	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.19 291	0.12 161

TestStereo	0.45 253	0.54 330	2.11 394	0.29 205	0.16 98	0.43 113	0.24 231	0.54 170	0.45 164	0.37 193	0.46 244	0.34 200	0.27 207	1.98 523	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.14 164	0.08 41

gwcnet-sp	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

scenet	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

ssnet	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

DCANet-4	0.40 190	0.27 107	2.21 416	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.47 250	0.28 161	0.37 300	0.37 142	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

fff	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

GwcNet-ADL	0.50 316	0.74 418	2.90 541	0.31 253	0.20 215	0.58 295	0.29 343	0.87 414	0.64 360	0.47 254	0.47 250	0.56 346	0.33 271	0.46 212	0.46 350	0.13 359	0.12 342	0.09 107	0.09 142	0.14 164	0.21 375

NF-Stereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.44 467	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.45 429	0.79 462	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.16 290

OCTAStereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.80 463	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

RE-Stereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 458	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

TVStereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 458	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

csc	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

cscssc	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

RAFT-Test	0.44 236	0.38 236	2.01 372	0.27 146	0.44 499	0.64 394	0.37 424	0.72 274	0.57 282	0.45 244	0.48 262	0.65 392	0.24 154	0.35 118	0.29 209	0.09 88	0.11 311	0.09 107	0.38 548	0.10 69	0.11 119

HH	0.49 305	0.49 309	2.78 527	0.50 499	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 446	0.48 262	0.87 504	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

HanStereo	0.49 305	0.49 309	2.78 527	0.50 499	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 446	0.48 262	0.87 504	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

ADStereo(finetuned)	0.45 253	0.77 431	2.12 397	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.76 514	0.37 142	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

GMOStereo	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

error version	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-v	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

PFNet+	0.45 253	0.37 225	1.86 310	0.46 480	0.18 167	0.58 295	0.77 557	0.52 150	0.64 360	0.56 364	0.48 262	0.39 224	0.26 186	0.93 366	0.32 254	0.13 359	0.09 219	0.14 392	0.13 320	0.12 103	0.15 260

PSM-softLoss	0.48 287	0.27 107	1.85 302	0.51 504	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 456	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

KMStereo	0.48 287	0.27 107	1.85 302	0.51 504	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 456	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

Pruner-Stereo	0.51 333	0.27 107	1.78 259	1.79 601	0.19 200	0.62 364	0.45 474	0.57 185	0.60 305	0.61 426	0.48 262	0.41 239	0.24 154	0.46 212	1.00 488	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.12 103	0.13 198

test-2	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

RALCasStereoNet	0.45 253	0.88 473	1.85 302	0.30 226	0.26 326	0.49 171	0.26 276	0.58 191	0.51 222	0.36 189	0.48 262	0.36 208	0.28 224	0.55 270	0.34 274	0.10 192	0.53 580	0.09 107	0.08 106	0.25 385	0.34 502

DCANet	0.42 217	0.77 431	1.95 354	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.41 340	0.36 131	0.39 313	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

DMCA	0.41 197	0.52 319	1.26 128	0.31 253	0.24 290	0.59 313	0.26 276	0.77 325	0.63 352	0.58 393	0.48 262	0.57 352	0.35 281	0.40 161	0.50 375	0.14 402	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.15 184	0.15 260

FADNet	0.64 429	1.22 558	2.06 381	0.32 282	0.30 376	0.66 415	0.29 343	0.88 423	0.72 438	0.44 233	0.48 262	0.66 399	0.57 450	1.84 502	0.45 349	0.46 567	0.20 486	0.17 462	0.19 445	0.59 562	0.24 427

DIP-Stereo	0.37 158	0.34 204	1.50 184	0.27 146	0.18 167	0.63 381	0.17 61	0.92 456	0.53 247	0.49 284	0.48 262	0.30 179	0.30 249	0.39 156	0.30 229	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ITSA-stereo	0.48 287	0.33 189	1.20 118	0.33 306	0.18 167	0.60 325	0.29 343	0.94 473	0.80 496	0.50 291	0.49 279	0.53 324	0.59 459	1.25 408	0.64 427	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.23 414

test_sample3	0.50 316	0.41 260	1.88 317	0.32 282	0.19 200	0.57 278	0.25 253	0.92 456	0.64 360	0.52 313	0.49 279	0.47 297	0.35 281	1.79 488	0.37 295	0.13 359	0.10 262	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.16 290

CBFPSM	0.56 379	0.91 482	1.82 293	0.28 174	0.23 276	0.71 448	0.37 424	0.72 274	0.64 360	0.50 291	0.49 279	1.03 542	0.83 523	0.62 296	1.35 533	0.10 192	0.12 342	0.10 165	0.10 181	0.18 270	0.19 345

RAFT	0.45 253	0.92 483	1.59 196	0.34 337	0.19 200	0.46 144	0.35 408	0.65 239	0.49 205	0.49 284	0.49 279	0.70 432	0.40 329	0.47 223	0.32 254	0.11 269	0.16 430	0.14 392	0.13 320	0.51 554	0.13 198

XX-TBD	0.34 130	0.77 431	1.75 238	0.34 337	0.13 28	0.51 194	0.17 61	0.43 69	0.50 215	0.37 193	0.49 279	0.23 93	0.18 74	0.28 45	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

HCRNet	0.46 265	0.49 309	1.65 205	0.38 411	0.29 361	0.58 295	0.22 162	0.75 302	0.62 340	0.47 254	0.49 279	0.48 308	0.36 287	1.12 392	0.37 295	0.15 422	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.17 243	0.17 309

ARAFT	0.60 405	1.23 559	3.10 559	0.28 174	0.16 98	0.64 394	0.36 415	0.90 435	0.67 397	0.61 426	0.49 279	0.55 334	0.31 258	1.24 407	0.32 254	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.37 502	0.21 375

HITNet	0.46 265	0.92 483	2.09 389	0.33 306	0.14 45	0.55 244	0.22 162	0.83 376	0.56 278	0.51 304	0.49 279	0.48 308	0.37 300	0.48 230	0.54 393	0.09 88	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.09 65
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
FE-Mocha	0.41 197	0.31 172	1.44 167	0.28 174	0.33 416	0.41 94	0.17 61	0.69 258	0.45 164	0.44 233	0.50 287	0.41 239	0.45 381	0.36 131	1.17 516	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.21 461	0.13 137	0.13 198

ToySt	0.44 236	0.61 355	1.89 324	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.35 408	0.67 251	0.53 247	0.39 207	0.50 287	0.59 362	0.43 369	0.51 252	0.49 370	0.10 192	0.12 342	0.13 357	0.16 393	0.24 371	0.19 345

IRAFT_RVC	0.54 359	0.53 324	1.78 259	0.46 480	0.21 229	0.58 295	0.43 456	0.65 239	0.66 388	0.54 337	0.50 287	0.49 310	0.51 425	1.58 454	1.01 492	0.11 269	0.25 525	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.13 198

FADNet-RVC-Resample	0.67 446	1.16 554	3.16 565	0.37 395	0.29 361	0.62 364	0.38 431	0.86 404	0.63 352	0.51 304	0.50 287	0.57 352	0.45 381	1.57 450	0.49 370	0.24 526	0.32 548	0.23 515	0.19 445	0.27 416	0.62 564

FADNet-RVC	0.61 413	1.26 564	2.12 397	0.33 306	0.26 326	0.59 313	0.29 343	0.86 404	0.62 340	0.45 244	0.50 287	0.62 375	0.46 396	1.73 475	0.55 394	0.17 458	0.20 486	0.17 462	0.18 425	0.59 562	0.28 460

IGEV-FE	0.53 353	0.34 204	2.91 542	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 519	0.51 292	0.70 432	0.41 340	0.48 230	1.13 508	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 535	0.19 291	0.09 65

DFGA-Net	0.51 333	1.06 533	1.75 238	0.30 226	0.24 290	0.54 229	0.22 162	0.63 229	0.60 305	0.48 272	0.51 292	0.35 204	0.27 207	1.82 496	0.53 387	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.12 287	0.37 502	0.15 260

rvit_stereo_0075_2	0.40 190	0.40 253	1.88 317	0.33 306	0.32 403	0.41 94	0.22 162	0.58 191	0.53 247	0.38 201	0.51 292	0.40 233	0.27 207	0.44 188	0.29 209	0.20 495	0.15 412	0.22 508	0.15 373	0.18 270	0.23 414

DualNet (step1)	0.59 399	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.61 575	0.14 386	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

test_sample9	0.94 532	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.91 516	2.55 583	0.61 575	4.16 625	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

test_sample7	0.47 281	0.33 189	1.49 181	0.34 337	0.20 215	0.51 194	0.30 351	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.17 458	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.18 329

MGS-Stereo	0.32 113	0.34 204	1.70 218	0.25 93	0.14 45	0.40 87	0.22 162	0.38 33	0.43 144	0.24 97	0.51 292	0.25 123	0.18 74	0.31 75	0.20 70	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.08 106	0.47 546	0.08 41

IGEV_Zeroshot_test	0.53 353	0.33 189	2.91 542	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 519	0.51 292	0.71 437	0.41 340	0.48 230	1.13 508	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 535	0.19 291	0.09 65

MSKI-zero shot	0.46 265	0.38 236	2.47 472	0.27 146	0.43 498	0.56 260	0.20 110	0.77 325	0.43 144	0.60 417	0.51 292	0.44 268	0.17 50	0.68 320	0.21 90	0.09 88	0.29 538	0.09 107	0.32 525	0.14 164	0.10 95

IPLG	0.69 459	0.84 458	2.43 462	0.35 352	0.21 229	1.65 581	0.61 527	1.36 576	0.58 293	1.39 581	0.51 292	0.37 210	0.87 531	1.41 422	0.36 289	0.09 88	0.07 50	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.11 119

CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 232	0.24 74	0.16 98	0.54 229	0.15 33	0.40 44	0.55 267	0.37 193	0.51 292	0.24 110	0.19 95	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.30 512	0.08 29	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 122	0.49 309	1.75 238	0.23 53	0.12 11	0.54 229	0.16 50	0.40 44	0.45 164	0.45 244	0.51 292	0.26 137	0.22 126	0.29 59	0.20 70	0.10 192	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.11 119

ac_64	0.55 371	0.46 294	1.92 338	0.36 371	0.34 425	0.63 381	0.31 364	0.82 370	0.61 322	0.55 355	0.51 292	0.89 510	0.48 413	1.83 497	0.55 394	0.14 402	0.11 311	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.12 161

BEATNet_4x	0.47 281	0.73 415	1.91 335	0.33 306	0.15 71	0.56 260	0.25 253	0.85 395	0.58 293	0.54 337	0.51 292	0.57 352	0.42 358	0.57 274	0.61 418	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.20 307	0.16 290

G2L-Stereo	0.55 371	0.85 463	2.18 412	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.27 300	0.77 325	0.55 267	0.54 337	0.52 306	0.71 437	0.36 287	1.75 479	0.50 375	0.13 359	0.11 311	0.13 357	0.11 247	0.29 427	0.15 260

HART	0.38 168	0.53 324	1.66 209	0.26 125	0.15 71	0.30 21	0.19 89	0.67 251	0.46 175	0.29 157	0.52 306	0.38 218	0.16 41	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.68 593	0.09 107	0.07 70	0.34 475	0.21 375

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 413	0.61 355	3.35 579	0.33 306	0.58 540	0.66 415	0.20 110	0.98 505	0.55 267	0.73 496	0.52 306	0.99 534	0.65 484	0.58 278	0.29 209	0.10 192	0.16 430	0.10 165	0.41 557	0.29 427	0.20 363

MyStereo06	0.54 359	0.41 260	2.68 508	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.81 363	0.44 148	0.84 527	0.52 306	0.78 468	0.58 456	0.48 230	1.10 504	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

PSMNet-ADL	0.51 333	0.38 236	1.65 205	0.35 352	0.21 229	0.67 421	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.42 222	0.52 306	0.70 432	0.45 381	1.91 516	0.57 406	0.15 422	0.13 366	0.11 236	0.13 320	0.15 184	0.20 363

s12784h	0.36 151	0.28 134	1.58 195	0.23 53	0.11 5	0.62 364	0.24 231	0.79 355	0.64 360	0.44 233	0.52 306	0.28 161	0.26 186	0.50 248	0.24 148	0.11 269	0.06 23	0.09 107	0.06 14	0.16 220	0.06 1

GES	0.44 236	0.28 134	1.88 317	0.30 226	0.18 167	0.61 344	0.30 351	0.88 423	0.46 175	0.47 254	0.52 306	0.39 224	0.42 358	0.58 278	0.67 433	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.15 184	0.17 309

111	0.48 287	1.09 537	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.59 313	0.26 276	0.83 376	0.78 488	0.48 272	0.52 306	0.56 346	0.38 307	0.49 241	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.23 354	0.35 504

SFCPSM	0.46 265	0.24 74	2.35 446	0.27 146	0.27 340	0.70 446	0.32 387	0.96 492	0.63 352	0.49 284	0.52 306	0.43 257	0.36 287	0.52 256	0.43 338	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.16 220	0.12 161

UPFNet	0.46 265	0.28 134	1.73 228	0.33 306	0.32 403	0.65 408	0.38 431	0.83 376	0.59 300	0.57 375	0.52 306	0.61 371	0.40 329	0.75 340	0.52 383	0.13 359	0.12 342	0.13 357	0.12 287	0.15 184	0.11 119

DMCA-RVC	0.62 418	0.96 501	2.63 501	0.36 371	0.90 573	0.56 260	0.31 364	0.69 258	0.57 282	0.68 476	0.52 306	0.59 362	0.56 444	1.23 404	0.53 387	0.16 443	0.38 558	0.20 497	0.15 373	0.20 307	0.15 260

AIO-test2	0.49 305	1.15 549	1.96 363	0.42 450	0.37 459	0.50 183	0.23 196	0.79 355	0.70 418	0.33 180	0.53 317	0.27 151	0.22 126	0.67 317	0.29 209	0.73 583	0.08 141	0.13 357	0.17 412	0.17 243	0.18 329

FACV-RUCA	0.58 391	0.40 253	1.78 259	0.43 454	1.67 604	0.48 161	0.28 319	0.69 258	0.62 340	0.40 209	0.53 317	0.33 194	0.63 480	0.40 161	0.31 241	0.13 359	0.11 311	0.62 577	0.12 287	0.70 571	0.98 591

MIM_Stereo	0.41 197	0.60 351	1.88 317	0.31 253	0.21 229	0.50 183	0.19 89	0.64 233	0.44 148	0.43 227	0.53 317	0.43 257	0.27 207	0.51 252	0.28 195	0.08 41	0.14 386	0.11 236	0.10 181	0.26 406	0.26 447

DisPM	0.43 226	0.33 189	1.78 259	0.57 532	0.18 167	0.59 313	0.63 534	0.53 159	0.61 322	0.60 417	0.53 317	0.38 218	0.26 186	0.75 340	0.29 209	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.14 221

BUS	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.30 226	0.21 229	0.91 528	0.23 196	1.00 525	0.61 322	0.63 446	0.53 317	0.66 399	0.30 249	0.43 179	0.32 254	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

BSDual-CNN	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.30 226	0.21 229	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.61 322	0.63 446	0.53 317	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

hknet	0.47 281	0.29 144	1.70 218	0.30 226	0.24 290	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.64 360	0.63 446	0.53 317	0.80 477	0.38 307	0.77 348	0.37 295	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

AAGNet	0.88 523	0.33 189	1.79 280	0.54 519	0.98 577	0.62 364	0.46 477	0.50 128	0.60 305	0.58 393	0.53 317	0.50 313	0.73 506	1.23 404	7.48 622	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.14 164	0.09 65

SST-Stereo	0.52 347	0.20 14	1.76 246	0.62 545	0.53 528	0.62 364	0.66 537	0.55 174	0.61 322	0.58 393	0.53 317	0.52 322	0.60 463	1.59 456	0.29 209	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.10 95

RYNet	0.70 463	0.56 341	2.25 428	0.35 352	0.41 489	0.86 516	0.43 456	0.94 473	0.82 504	0.62 437	0.53 317	0.91 514	0.60 463	2.70 585	1.00 488	0.14 402	0.11 311	0.16 441	0.14 348	0.25 385	0.27 454

UCFNet_RVC	0.48 287	0.82 452	1.85 302	0.30 226	0.27 340	0.64 394	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.48 272	0.53 317	0.63 378	0.41 340	0.88 365	0.38 302	0.15 422	0.10 262	0.17 462	0.17 412	0.18 270	0.15 260

NVstereo2D	0.58 391	0.40 253	2.03 379	0.35 352	0.35 438	0.69 439	0.39 436	0.91 447	0.80 496	0.47 254	0.53 317	0.67 408	0.46 396	1.99 526	0.48 365	0.19 485	0.11 311	0.17 462	0.13 320	0.25 385	0.25 437

G2L-Stereo_test	0.55 371	0.97 509	1.89 324	0.33 306	0.24 290	0.75 473	0.38 431	0.79 355	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.74 450	0.39 321	1.56 446	0.43 338	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.08 106	0.28 422	0.13 198

test_sample4	0.50 316	0.42 267	1.88 317	0.32 282	0.19 200	0.56 260	0.26 276	0.93 464	0.65 373	0.54 337	0.54 329	0.45 277	0.36 287	1.79 488	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

CASS	0.39 183	0.30 158	1.61 202	0.32 282	0.17 127	0.53 222	0.24 231	0.70 266	0.49 205	0.59 407	0.54 329	0.40 233	0.40 329	0.41 166	0.30 229	0.17 458	0.10 262	0.14 392	0.11 247	0.18 270	0.17 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 371	0.60 351	1.86 310	0.32 282	0.22 256	0.72 454	0.44 467	0.94 473	0.74 457	0.63 446	0.54 329	0.81 480	0.47 404	0.77 348	0.70 440	0.16 443	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.30 438	0.30 476

RAFT_R40	0.50 316	0.21 27	1.76 246	0.50 499	0.40 481	0.61 344	0.53 501	0.56 180	0.60 305	0.56 364	0.54 329	0.55 334	0.51 425	1.57 450	0.53 387	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.09 65

test-1	0.44 236	0.48 306	1.69 214	0.30 226	0.27 340	0.50 183	0.28 319	0.80 359	0.43 144	0.40 209	0.54 329	0.41 239	0.24 154	0.31 75	1.16 514	0.09 88	0.20 486	0.10 165	0.17 412	0.11 92	0.26 447

GEStereo_RVC	0.54 359	0.87 469	1.95 354	0.47 485	0.25 308	0.62 364	0.37 424	1.00 525	0.74 457	0.53 324	0.54 329	0.59 362	0.44 377	1.10 386	0.46 350	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.26 406	0.19 345

UNet	0.54 359	0.44 283	2.83 532	0.31 253	0.33 416	0.74 467	0.27 300	0.82 370	0.61 322	0.53 324	0.54 329	0.72 440	0.54 435	0.78 352	0.56 402	0.11 269	0.09 219	0.13 357	0.11 247	0.14 164	0.12 161

STTStereo	0.51 333	0.69 399	2.14 404	0.36 371	0.30 376	0.61 344	0.32 387	0.77 325	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.67 408	0.43 369	0.86 361	0.42 329	0.16 443	0.15 412	0.17 462	0.20 455	0.16 220	0.15 260

StereoDRNet	0.64 429	0.88 473	2.35 446	0.41 439	0.45 508	0.73 461	0.47 485	0.94 473	0.74 457	0.75 501	0.54 329	0.74 450	0.47 404	1.70 470	0.72 447	0.15 422	0.14 386	0.15 422	0.14 348	0.20 307	0.19 345

Select-FE	0.65 437	0.67 392	2.76 522	0.49 495	0.55 533	0.79 494	0.16 50	0.90 435	0.53 247	0.84 527	0.55 339	0.91 514	0.75 512	0.57 274	1.16 514	0.11 269	0.18 461	0.11 236	0.49 566	0.14 164	0.31 484

CoDeX	0.52 347	0.43 272	2.25 428	0.29 205	0.26 326	0.61 344	0.32 387	0.99 517	0.68 399	0.48 272	0.55 339	0.52 322	0.40 329	1.60 457	0.35 285	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.12 161

PCWNet_CMD	0.46 265	0.45 291	2.28 433	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.57 450	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.18 270	0.14 221

RAFT+CT+SA	0.50 316	0.86 466	1.82 293	0.37 395	0.75 563	0.54 229	0.34 400	0.77 325	0.63 352	0.38 201	0.55 339	0.34 200	0.29 241	0.68 320	0.27 185	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.51 570	0.29 427	0.41 537

test_5	0.51 333	0.87 469	1.99 369	0.37 395	0.65 555	0.58 295	0.35 408	0.78 340	0.62 340	0.48 272	0.55 339	0.45 277	0.40 329	0.72 335	0.30 229	0.09 88	0.07 50	0.12 297	0.12 287	0.33 464	0.38 522

NINENet	0.50 316	0.33 189	1.69 214	0.55 526	0.25 308	0.91 528	0.23 196	0.98 505	0.71 428	0.53 324	0.55 339	0.66 399	0.30 249	1.22 402	0.32 254	0.15 422	0.13 366	0.16 441	0.11 247	0.16 220	0.13 198

LCNet	0.54 359	0.37 225	1.78 259	0.92 571	0.22 256	0.96 534	0.30 351	0.59 200	0.58 293	0.51 304	0.55 339	0.41 239	0.76 514	0.84 358	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.18 425	0.98 588	0.39 528

psm_up	0.57 386	0.61 355	1.83 297	0.35 352	0.30 376	0.64 394	0.37 424	0.90 435	0.68 399	0.59 407	0.55 339	0.68 415	0.54 435	1.91 516	0.46 350	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.23 354	0.13 198

MSMDNet	0.46 265	0.44 283	2.28 433	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.56 444	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.13 357	0.10 181	0.18 270	0.15 260

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 371	0.92 483	2.36 449	0.38 411	0.37 459	0.60 325	0.28 319	0.82 370	0.62 340	0.62 437	0.55 339	0.72 440	0.45 381	1.00 376	0.43 338	0.15 422	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.15 184	0.16 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 236	0.38 236	1.79 280	0.34 337	0.20 215	0.57 278	0.28 319	0.92 456	0.69 408	0.52 313	0.55 339	0.61 371	0.33 271	0.48 230	0.39 313	0.17 458	0.08 141	0.17 462	0.11 247	0.18 270	0.12 161
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.
DeepPruner_ROB	0.50 316	0.70 402	1.94 351	0.29 205	0.26 326	0.63 381	0.31 364	0.80 359	0.48 198	0.61 426	0.55 339	0.66 399	0.38 307	0.98 372	0.40 321	0.19 485	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.23 354	0.17 309

DDVS	0.62 418	0.40 253	1.40 159	2.21 608	0.35 438	0.87 520	1.00 576	0.69 258	0.50 215	0.53 324	0.56 351	0.90 512	0.37 300	1.22 402	0.47 359	0.15 422	0.14 386	0.14 392	0.12 287	0.19 291	0.22 390

test_sample8	1.12 550	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.95 487	0.61 322	1.18 568	0.56 351	2.53 596	1.31 568	1.91 516	2.55 583	0.61 575	4.16 625	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

H2IRNET	0.40 190	0.61 355	1.90 329	0.29 205	0.17 127	0.54 229	0.18 79	0.52 150	0.50 215	0.27 146	0.56 351	0.47 297	0.35 281	0.46 212	0.33 267	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.32 455	0.12 161

PFNet	0.60 405	0.33 189	2.47 472	0.41 439	0.55 533	0.62 364	0.27 300	0.61 217	0.63 352	0.61 426	0.56 351	0.45 277	0.32 266	1.88 513	1.14 510	0.28 544	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.26 406	0.20 363

CFNet_pseudo	0.45 253	0.46 294	2.23 424	0.25 93	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.10 262	0.15 422	0.10 181	0.17 243	0.14 221

MMNet	0.50 316	0.48 306	1.93 341	0.33 306	0.27 340	0.79 494	0.28 319	0.81 363	0.74 457	0.60 417	0.56 351	0.59 362	0.55 440	0.79 353	0.59 413	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.14 221

FADNet_RVC	0.81 513	1.14 545	2.42 458	0.30 226	0.24 290	0.71 448	0.24 231	0.95 487	0.61 322	0.44 233	0.56 351	0.59 362	0.42 358	1.52 442	0.68 436	0.94 591	0.96 607	0.28 534	1.00 605	0.90 584	1.36 607

ccs_rob	0.45 253	0.46 294	2.22 420	0.26 125	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.09 219	0.16 441	0.10 181	0.17 243	0.14 221

mmm	0.38 168	0.21 27	1.18 112	0.35 352	0.17 127	0.49 171	0.26 276	0.78 340	0.52 229	0.50 291	0.57 359	0.41 239	0.37 300	0.71 333	0.31 241	0.11 269	0.13 366	0.14 392	0.13 320	0.15 184	0.14 221

GANet-RSSM	0.55 371	0.73 415	1.90 329	0.36 371	0.26 326	0.59 313	0.27 300	0.78 340	0.52 229	0.47 254	0.57 359	0.63 378	0.45 381	1.92 520	0.43 338	0.14 402	0.10 262	0.25 527	0.11 247	0.34 475	0.14 221

CFNet-ft	0.51 333	0.76 422	1.79 280	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 450	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 534	0.13 320	0.18 270	0.14 221

CFNet_RVC	0.51 333	0.76 422	1.79 280	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 450	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 534	0.13 320	0.18 270	0.14 221

HSM	0.62 418	0.76 422	1.72 225	0.30 226	0.29 361	0.64 394	0.28 319	0.94 473	0.62 340	0.58 393	0.57 359	1.40 574	0.64 482	2.59 578	0.42 329	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.14 164	0.11 119

NOSS_ROB	0.64 429	0.65 383	1.62 203	0.46 480	0.25 308	0.67 421	0.30 351	0.93 464	0.77 484	0.59 407	0.57 359	0.77 464	0.38 307	2.78 589	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.28 534	0.26 491	0.27 416	0.39 528

LL-Strereo	0.72 475	1.29 566	2.49 476	0.36 371	0.45 508	0.55 244	0.32 387	0.93 464	0.71 428	0.67 469	0.58 365	0.85 496	0.79 518	2.67 584	0.46 350	0.10 192	0.18 461	0.14 392	0.12 287	0.40 524	0.42 538

GASNet	0.73 484	1.47 579	3.04 553	0.47 485	0.33 416	0.57 278	0.34 400	0.91 447	0.75 470	0.58 393	0.58 365	0.74 450	0.55 440	2.03 528	0.65 429	0.21 502	0.15 412	0.19 488	0.17 412	0.51 554	0.28 460

RAFT + AFF	0.64 429	1.20 556	1.95 354	0.34 337	0.33 416	0.67 421	0.52 497	0.99 517	0.74 457	0.53 324	0.58 365	0.57 352	0.80 519	1.76 480	0.51 380	0.12 329	0.27 534	0.15 422	0.14 348	0.43 535	0.29 466

HI	0.41 197	0.63 372	1.72 225	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

CoSv	0.41 197	0.63 372	1.72 225	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

test_sample5	0.51 333	0.43 272	1.83 297	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.53 324	0.59 368	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

MyStereo8	0.54 359	0.80 443	2.76 522	0.32 282	0.33 416	0.71 448	0.20 110	0.87 414	0.57 282	0.51 304	0.59 368	0.50 313	0.33 271	0.68 320	0.55 394	0.10 192	0.29 538	0.10 165	0.13 320	0.21 323	0.34 502

GMStereo_Zeroshot	0.41 197	0.36 222	1.54 189	0.41 439	0.19 200	0.52 213	0.19 89	0.59 200	0.52 229	0.57 375	0.59 368	0.63 378	0.29 241	0.58 278	0.33 267	0.15 422	0.09 219	0.16 441	0.09 142	0.24 371	0.12 161

IER	0.43 226	0.38 236	1.69 214	0.26 125	0.25 308	0.66 415	0.26 276	0.71 269	0.55 267	0.54 337	0.59 368	0.60 369	0.53 432	0.52 256	0.39 313	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.14 164	0.11 119

CRFU-Net	0.56 379	0.38 236	1.86 310	0.46 480	0.26 326	0.82 505	0.36 415	0.90 435	0.49 205	0.62 437	0.59 368	0.78 468	1.35 572	1.00 376	0.48 365	0.15 422	0.14 386	0.17 462	0.10 181	0.19 291	0.14 221

psmg	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.27 146	0.21 229	0.75 473	0.36 415	0.90 435	0.61 322	0.59 407	0.59 368	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.13 137	0.11 119

CSP-Net	0.50 316	0.39 246	1.25 126	0.29 205	0.23 276	0.77 485	0.35 408	0.86 404	0.57 282	0.59 407	0.59 368	0.65 392	0.40 329	1.77 483	0.44 344	0.16 443	0.11 311	0.10 165	0.10 181	0.20 307	0.14 221

AACVNet	0.54 359	0.78 439	1.73 228	0.36 371	0.21 229	0.57 278	0.25 253	0.71 269	0.51 222	0.55 355	0.59 368	0.64 387	0.41 340	2.13 541	0.41 327	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.11 247	0.33 464	0.15 260

GANet-ADL	0.44 236	0.41 260	2.31 437	0.33 306	0.20 215	0.57 278	0.25 253	0.75 302	0.54 260	0.42 222	0.59 368	0.56 346	0.30 249	0.40 161	0.38 302	0.14 402	0.11 311	0.09 107	0.08 106	0.22 340	0.17 309

ACVNet	0.45 253	0.44 283	1.79 280	0.28 174	0.21 229	0.59 313	0.36 415	0.66 242	0.68 399	0.45 244	0.59 368	0.69 422	0.40 329	0.44 188	0.55 394	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.34 475	0.10 95

acv_ft	0.48 287	0.44 283	1.76 246	0.32 282	0.41 489	0.63 381	0.28 319	0.81 363	0.68 399	0.61 426	0.59 368	0.69 422	0.45 381	0.44 188	0.63 422	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.41 527	0.10 95

PA-Net	0.84 518	1.00 520	3.49 581	0.63 546	0.40 481	0.70 446	0.52 497	0.86 404	0.84 510	0.52 313	0.59 368	0.70 432	0.54 435	2.35 552	2.23 574	0.17 458	0.27 534	0.19 488	0.28 499	0.22 340	0.36 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.58 391	0.96 501	1.78 259	0.33 306	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.88 423	0.75 470	0.46 252	0.59 368	0.58 359	0.40 329	2.29 549	0.48 365	0.12 329	0.09 219	0.15 422	0.14 348	0.30 438	0.15 260

AASNet	0.56 379	1.03 529	2.34 443	0.37 395	0.33 416	0.65 408	0.29 343	0.96 492	0.73 453	0.54 337	0.60 383	0.55 334	0.38 307	0.59 284	0.58 411	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.43 535	0.24 427

OMP-Stereo	0.59 399	0.65 383	1.74 232	0.56 528	0.37 459	0.60 325	0.26 276	0.70 266	0.65 373	0.66 465	0.60 383	0.69 422	0.32 266	2.09 538	1.20 520	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.10 95

ICVP	0.46 265	0.29 144	2.41 456	0.33 306	0.22 256	0.59 313	0.55 508	0.75 302	0.50 215	0.44 233	0.60 383	0.49 310	0.35 281	0.53 262	0.37 295	0.16 443	0.16 430	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.15 260
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.52 347	0.54 330	1.62 203	0.31 253	0.35 438	0.74 467	0.46 477	0.85 395	0.74 457	0.55 355	0.60 383	0.67 408	0.50 423	1.12 392	0.57 406	0.11 269	0.11 311	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.12 161

cf-r	0.53 353	0.81 448	2.15 405	0.33 306	0.28 353	0.60 325	0.28 319	0.78 340	0.64 360	0.51 304	0.60 383	0.75 456	0.40 329	1.32 411	0.43 338	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.14 221

NCCL2	0.65 437	0.94 491	1.96 363	0.43 454	0.30 376	0.71 448	0.68 543	0.84 388	0.65 373	0.70 484	0.60 383	0.86 502	0.54 435	1.56 446	0.57 406	0.20 495	0.16 430	0.67 580	0.25 483	0.22 340	0.24 427

PSMNet_ROB	0.66 442	1.01 524	2.33 441	0.38 411	0.31 395	0.72 454	0.55 508	0.86 404	0.69 408	0.54 337	0.60 383	0.75 456	0.47 404	2.00 527	0.82 465	0.17 458	0.13 366	0.19 488	0.19 445	0.24 371	0.27 454

iRaft-Stereo_5w	0.54 359	1.01 524	2.08 388	0.27 146	0.21 229	0.49 171	0.28 319	0.73 286	0.58 293	0.40 209	0.61 390	0.62 375	0.46 396	1.78 484	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.39 519	0.12 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 217	0.86 466	1.78 259	0.28 174	0.17 127	0.52 213	0.20 110	0.62 221	0.61 322	0.50 291	0.61 390	0.39 224	0.32 266	0.35 118	0.30 229	0.07 23	0.10 262	0.09 107	0.09 142	0.35 487	0.10 95

PSMNet-RSSM	0.53 353	0.82 452	1.78 259	0.31 253	0.25 308	0.58 295	0.28 319	0.84 388	0.60 305	0.50 291	0.61 390	0.67 408	0.43 369	1.68 467	0.42 329	0.15 422	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.15 184	0.13 198

DeepPrunerF	0.86 520	0.86 466	2.91 542	0.45 475	0.50 520	0.64 394	0.48 489	1.14 560	2.64 609	0.63 446	0.61 390	0.65 392	0.62 477	2.21 545	1.31 530	0.23 518	0.19 475	0.30 542	0.28 499	0.36 494	0.25 437

GANetREF_RVC	0.75 490	1.15 549	2.46 467	0.47 485	0.26 326	0.83 508	0.61 527	0.97 501	0.89 524	0.62 437	0.61 390	0.72 440	0.59 459	2.42 562	0.55 394	0.32 552	0.25 525	0.36 553	0.24 477	0.39 519	0.31 484
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
DStereoRT	0.81 513	0.53 324	2.23 424	0.36 371	0.33 416	0.92 530	0.36 415	0.86 404	0.80 496	0.57 375	0.62 395	0.59 362	1.15 561	1.76 480	1.04 497	0.14 402	0.13 366	2.17 620	0.78 595	0.16 220	0.66 569

test_sample6	0.52 347	0.44 283	1.81 287	0.33 306	0.18 167	0.55 244	0.27 300	0.94 473	0.66 388	0.54 337	0.62 395	0.47 297	0.36 287	1.97 522	0.38 302	0.14 402	0.10 262	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.16 290

DualNet	0.51 333	0.43 272	1.83 297	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.54 337	0.62 395	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

1111x	0.74 487	0.21 27	1.93 341	0.31 253	0.17 127	0.63 381	0.32 387	1.03 543	0.74 457	0.52 313	0.62 395	0.57 352	0.47 404	2.38 556	4.25 609	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.12 287	0.12 103	0.14 221

SA	0.50 316	0.75 421	1.95 354	0.31 253	0.61 551	0.57 278	0.31 364	0.91 447	0.73 453	0.42 222	0.62 395	0.38 218	0.47 404	0.68 320	0.29 209	0.09 88	0.09 219	0.13 357	0.32 525	0.30 438	0.10 95

IPLGR_C	0.58 391	1.25 562	2.72 514	0.80 562	0.31 395	0.60 325	0.61 527	0.76 314	0.58 293	0.56 364	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.43 179	0.40 321	0.11 269	0.22 501	0.13 357	0.15 373	0.35 487	0.19 345

ACRE	0.56 379	1.14 545	2.77 525	0.76 558	0.28 353	0.60 325	0.56 513	0.76 314	0.58 293	0.55 355	0.62 395	0.41 239	0.29 241	0.44 188	0.39 313	0.11 269	0.19 475	0.13 357	0.14 348	0.36 494	0.18 329

SACVNet	0.60 405	0.74 418	1.90 329	0.37 395	0.28 353	0.64 394	0.37 424	0.86 404	0.61 322	0.65 463	0.62 395	0.69 422	0.44 377	2.08 536	0.42 329	0.18 470	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.38 509	0.24 427

ADLNet	0.60 405	0.71 404	1.95 354	0.35 352	0.34 425	0.67 421	0.34 400	0.90 435	0.74 457	0.68 476	0.62 395	0.80 477	0.45 381	1.78 484	0.64 427	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.29 427	0.21 375

xxxx	0.70 463	0.21 27	1.33 142	0.28 174	0.18 167	0.63 381	0.24 231	1.02 536	0.69 408	0.50 291	0.62 395	0.58 359	0.38 307	1.47 437	5.21 615	0.13 359	0.12 342	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.15 260

TDLM	0.67 446	0.92 483	1.76 246	0.37 395	0.24 290	0.66 415	0.56 513	0.82 370	0.74 457	1.16 560	0.62 395	0.61 371	0.48 413	2.70 585	0.50 375	0.20 495	0.11 311	0.35 551	0.14 348	0.32 455	0.16 290

iResNet_ROB	0.50 316	1.15 549	1.73 228	0.31 253	0.21 229	0.58 295	0.22 162	0.95 487	0.82 504	0.58 393	0.62 395	0.57 352	0.39 321	0.84 358	0.40 321	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.06 14	0.21 323	0.13 198

DN-CSS_ROB	0.48 287	1.23 559	1.99 369	0.39 421	0.22 256	0.56 260	0.19 89	0.75 302	0.61 322	0.45 244	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.70 331	0.32 254	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.36 494	0.12 161

coex_refinement	0.58 391	0.94 491	1.87 315	0.38 411	0.25 308	0.64 394	0.34 400	0.83 376	0.65 373	0.60 417	0.63 408	0.81 480	0.48 413	1.85 504	0.56 402	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.16 220	0.16 290

GCST	0.72 475	1.10 538	2.15 405	1.11 584	0.59 542	0.62 364	0.19 89	0.75 302	0.53 247	0.56 364	0.63 408	0.47 297	0.31 258	1.11 389	0.33 267	0.75 585	0.45 570	0.84 585	0.64 589	0.69 570	0.54 554

ffm	0.47 281	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 520	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 512

ff1	0.73 484	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 520	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 512

mmx	0.72 475	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

xxx	0.72 475	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

iinet-f	0.57 386	0.93 489	2.27 431	0.31 253	0.25 308	0.83 508	0.33 395	0.81 363	0.65 373	0.54 337	0.63 408	0.73 444	0.67 491	0.73 336	0.67 433	0.13 359	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.43 535	0.16 290

TestStereo1	0.49 305	0.81 448	1.85 302	0.39 421	0.57 538	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

SA-5K	0.49 305	0.81 448	1.85 302	0.39 421	0.57 538	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

CIPLG	0.56 379	1.19 555	2.46 467	0.80 562	0.31 395	0.61 344	0.57 517	0.76 314	0.57 282	0.56 364	0.63 408	0.41 239	0.30 249	0.45 203	0.40 321	0.11 269	0.20 486	0.13 357	0.13 320	0.35 487	0.19 345

dad	0.51 333	1.01 524	1.74 232	0.29 205	0.19 200	0.60 325	0.26 276	0.52 150	0.75 470	0.63 446	0.63 408	0.63 378	0.33 271	0.85 360	0.47 359	0.27 540	0.15 412	0.40 560	0.18 425	0.22 340	0.14 221

LMCR-Stereo	0.52 347	0.71 404	2.39 453	0.40 432	0.21 229	0.74 467	0.31 364	1.02 536	0.64 360	0.61 426	0.63 408	0.39 224	0.51 425	0.62 296	0.42 329	0.19 485	0.09 219	0.12 297	0.09 142	0.23 354	0.12 161

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 497	1.04 530	2.06 381	0.94 573	0.35 438	0.89 525	0.40 439	0.85 395	0.63 352	0.55 355	0.63 408	0.75 456	0.38 307	2.38 556	0.48 365	1.10 599	0.31 543	0.36 553	0.21 461	0.53 558	0.55 557

iResNetv2_ROB	0.59 399	1.43 577	2.96 545	0.40 432	0.22 256	0.58 295	0.28 319	0.91 447	0.73 453	0.57 375	0.63 408	0.60 369	0.41 340	0.74 339	0.35 285	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.07 70	0.43 535	0.17 309

DRN-Test	0.64 429	0.43 272	2.44 464	0.39 421	0.44 499	0.80 501	0.41 445	1.02 536	0.78 488	0.80 513	0.63 408	0.69 422	0.56 444	1.79 488	0.69 438	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.17 309

DISCO	0.57 386	0.34 204	1.87 315	0.45 475	0.34 425	0.84 510	0.35 408	0.84 388	0.78 488	0.59 407	0.63 408	1.06 549	0.53 432	1.10 386	0.82 465	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.18 329

SMFormer	0.50 316	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.15 184	0.16 290

tta	0.50 316	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.11 119

qqq1	0.48 287	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

fff1	0.48 287	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

CFNet_ucs	0.48 287	0.50 315	2.32 438	0.26 125	0.22 256	0.57 278	0.22 162	0.85 395	0.65 373	0.53 324	0.64 424	0.68 415	0.44 377	0.54 266	0.31 241	0.13 359	0.12 342	0.16 441	0.11 247	0.19 291	0.17 309

AFF-stereo	0.44 236	0.96 501	1.78 259	0.31 253	0.15 71	0.50 183	0.21 135	0.64 233	0.63 352	0.47 254	0.64 424	0.49 310	0.34 279	0.46 212	0.31 241	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.37 502	0.10 95

GwcNet-RSSM	0.57 386	0.94 491	2.13 399	0.32 282	0.25 308	0.60 325	0.30 351	0.80 359	0.66 388	0.52 313	0.64 424	0.71 437	0.40 329	1.79 488	0.50 375	0.13 359	0.09 219	0.12 297	0.12 287	0.21 323	0.15 260

RASNet	0.61 413	0.68 395	2.03 379	0.35 352	0.46 514	0.65 408	0.28 319	0.78 340	0.70 418	0.48 272	0.64 424	0.93 520	0.61 472	2.21 545	0.73 450	0.12 329	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.14 164	0.11 119

iResNet	0.51 333	0.76 422	2.59 497	0.41 439	0.17 127	0.64 394	0.27 300	0.82 370	0.70 418	0.57 375	0.64 424	0.43 257	0.36 287	0.70 331	0.52 383	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.21 323	0.13 198

ADLNet2	0.68 454	0.84 458	3.19 569	0.33 306	0.36 447	0.64 394	0.37 424	0.89 429	0.79 493	0.54 337	0.65 433	0.93 520	0.48 413	2.07 534	0.56 402	0.13 359	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.33 464	0.18 329

XX-Stereo	0.55 371	0.54 330	3.50 582	0.48 493	0.39 471	0.54 229	0.17 61	0.89 429	0.40 107	0.44 233	0.65 433	0.85 496	0.19 95	0.77 348	0.21 90	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.32 525	0.17 243	0.14 221

222	0.78 501	0.23 61	1.23 123	0.28 174	0.18 167	0.62 364	0.24 231	1.02 536	0.70 418	0.58 393	0.66 435	0.46 289	0.42 358	1.80 492	6.53 621	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.17 309

DSFCA	0.54 359	0.35 213	1.41 160	0.28 174	0.28 353	0.79 494	0.88 566	0.76 314	0.70 418	0.72 492	0.66 435	0.67 408	0.57 450	1.17 398	0.63 422	0.16 443	0.14 386	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.13 198

MLCV	0.48 287	0.89 477	1.85 302	0.29 205	0.14 45	0.59 313	0.23 196	0.72 274	0.59 300	0.66 465	0.66 435	0.55 334	0.36 287	1.03 380	0.49 370	0.09 88	0.06 23	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.11 119

Wz-Net-LNSev	0.59 399	0.96 501	2.47 472	0.34 337	0.37 459	0.79 494	0.44 467	0.86 404	0.77 484	0.61 426	0.67 438	0.79 473	0.56 444	0.64 301	0.62 420	0.15 422	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.19 345

test_xeample	0.72 475	0.21 27	1.36 149	0.27 146	0.17 127	0.59 313	0.28 319	1.01 533	0.70 418	0.55 355	0.67 438	0.44 268	0.39 321	1.88 513	5.17 614	0.12 329	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.15 260

R-Stereo Train	0.36 151	0.21 27	1.70 218	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161

ADCP+	0.94 532	1.12 540	3.14 563	0.34 337	0.39 471	1.06 548	0.79 558	0.89 429	0.80 496	0.66 465	0.67 438	0.85 496	1.55 583	0.93 366	4.55 611	0.13 359	0.11 311	0.16 441	0.15 373	0.26 406	0.25 437

RAFT-Stereo	0.36 151	0.21 27	1.70 218	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PASM	0.72 475	0.68 395	1.91 335	0.47 485	0.44 499	0.60 325	0.51 494	0.76 314	0.80 496	0.77 508	0.67 438	0.87 504	0.61 472	2.40 560	0.67 433	0.32 552	0.35 550	0.36 553	0.41 557	0.45 544	0.39 528

LALA_ROB	0.60 405	0.76 422	1.69 214	0.36 371	0.29 361	0.79 494	0.55 508	0.94 473	0.77 484	0.81 519	0.67 438	0.94 524	0.49 420	0.99 373	0.73 450	0.21 502	0.15 412	0.20 497	0.18 425	0.23 354	0.21 375

TCMNet	0.66 442	0.85 463	2.55 494	0.50 499	0.52 527	0.72 454	0.39 436	0.87 414	0.72 438	0.58 393	0.68 445	0.63 378	0.46 396	1.70 470	0.63 422	0.18 470	0.18 461	0.23 515	0.18 425	0.38 509	0.27 454

PSMNet-RUCA	0.58 391	0.82 452	1.89 324	0.59 539	0.56 536	0.64 394	0.36 415	0.84 388	0.69 408	0.51 304	0.68 445	0.53 324	0.43 369	0.56 273	0.43 338	0.34 556	0.18 461	0.44 565	0.29 503	0.48 547	0.30 476

DAS	0.56 379	0.35 213	1.55 191	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 525	0.68 445	0.56 346	0.48 413	2.40 560	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

SepStereo	0.52 347	0.35 213	1.55 191	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 525	0.68 445	0.56 346	0.48 413	1.56 446	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

FINET	0.65 437	0.95 498	3.06 555	0.35 352	0.40 481	0.58 295	0.48 489	0.92 456	1.10 554	0.57 375	0.68 445	0.47 297	0.44 377	1.15 397	0.60 415	0.23 518	0.21 495	0.17 462	0.15 373	0.26 406	0.25 437

SuperB	1.15 555	1.14 545	5.43 604	0.36 371	0.26 326	0.81 502	0.89 567	0.88 423	1.17 560	0.67 469	0.68 445	0.63 378	1.39 576	1.74 477	3.37 599	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	2.80 617	0.25 437

CVANet_RVC	0.65 437	0.80 443	2.13 399	0.36 371	0.26 326	0.62 364	0.42 449	0.84 388	0.72 438	0.69 478	0.68 445	0.68 415	0.52 430	2.64 580	0.42 329	0.19 485	0.12 342	0.22 508	0.17 412	0.37 502	0.15 260

DPSNet	0.86 520	0.60 351	2.34 443	0.58 534	0.36 447	1.07 553	0.75 554	1.30 572	1.05 546	0.70 484	0.68 445	0.94 524	1.29 565	2.08 536	1.82 557	0.26 535	0.23 509	0.16 441	0.17 412	0.48 547	0.40 532

StereoDRNet-Refined	0.50 316	0.41 260	1.50 184	0.33 306	0.21 229	0.68 433	0.26 276	0.81 363	0.68 399	0.67 469	0.68 445	0.73 444	0.42 358	1.10 386	0.59 413	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.14 348	0.25 385	0.21 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SQANet	0.80 505	1.58 584	2.53 483	0.76 558	0.83 568	0.76 477	0.36 415	0.83 376	0.64 360	0.63 446	0.69 454	0.73 444	0.51 425	1.21 400	0.53 387	0.77 586	0.29 538	0.59 576	0.29 503	0.86 583	0.61 563

HBP-ISP	0.76 493	1.30 567	3.19 569	0.35 352	0.26 326	0.85 514	0.54 505	1.03 543	0.72 438	0.80 513	0.69 454	0.68 415	0.83 523	2.04 530	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.29 541	0.25 483	0.28 422	0.24 427

UDG	0.77 497	1.23 559	2.15 405	0.67 551	0.59 542	0.78 490	0.38 431	0.90 435	0.70 418	0.61 426	0.69 454	1.01 538	0.67 491	1.02 378	0.73 450	0.45 565	0.34 549	0.87 586	0.51 570	0.67 569	0.46 544

IIG-Stereo	0.59 399	0.65 383	1.74 232	0.54 519	0.23 276	0.61 344	0.21 135	0.73 286	0.65 373	0.64 456	0.69 454	0.69 422	0.38 307	2.09 538	1.39 536	0.11 269	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.09 65

APVNet	0.70 463	0.67 392	2.71 512	0.38 411	0.36 447	0.85 514	0.43 456	0.91 447	0.68 399	0.55 355	0.69 454	0.75 456	0.55 440	2.31 550	0.78 458	0.17 458	0.17 450	0.24 522	0.19 445	0.33 464	0.23 414

HGLStereo	0.54 359	0.69 399	2.00 371	0.35 352	0.40 481	0.66 415	0.30 351	0.83 376	0.62 340	0.57 375	0.69 454	0.69 422	0.54 435	1.07 383	0.55 394	0.13 359	0.13 366	0.13 357	0.11 247	0.19 291	0.17 309

XQC	0.73 484	0.98 513	2.39 453	0.46 480	0.35 438	0.81 502	0.46 477	1.00 525	1.00 540	0.80 513	0.69 454	0.88 508	0.74 511	1.32 411	1.20 520	0.24 526	0.16 430	0.23 515	0.20 455	0.41 527	0.33 498

CC-Net-ROB	0.85 519	1.15 549	2.13 399	0.88 568	0.38 465	0.88 524	0.44 467	1.06 549	0.79 493	0.58 393	0.69 454	0.65 392	0.50 423	2.74 588	0.51 380	0.93 589	0.39 565	0.87 586	0.29 503	0.54 559	0.54 554

DLCB_ROB	0.54 359	0.55 339	1.49 181	0.36 371	0.25 308	0.65 408	0.36 415	0.80 359	0.70 418	0.72 492	0.69 454	0.83 487	0.46 396	1.53 443	0.60 415	0.13 359	0.12 342	0.14 392	0.14 348	0.14 164	0.13 198

ETE_ROB	0.60 405	0.71 404	1.55 191	0.37 395	0.25 308	0.69 439	0.51 494	1.47 581	0.70 418	0.80 513	0.69 454	0.85 496	0.49 420	1.36 415	0.58 411	0.16 443	0.13 366	0.19 488	0.16 393	0.21 323	0.23 414

anonymity	0.80 505	0.66 390	1.29 133	0.59 539	0.75 563	0.67 421	0.52 497	0.95 487	0.71 428	0.94 542	0.70 464	0.67 408	0.87 531	0.71 333	1.35 533	0.64 578	0.62 586	0.58 574	1.44 613	0.60 565	0.65 567

pcwnet_v2	0.64 429	0.49 309	4.41 597	0.32 282	0.27 340	0.60 325	0.25 253	0.97 501	0.88 520	0.59 407	0.70 464	0.63 378	0.55 440	0.66 315	0.37 295	0.17 458	0.15 412	0.15 422	0.14 348	0.21 323	0.23 414

HSM-Net_RVC	0.67 446	0.34 204	2.23 424	0.26 125	0.19 200	0.67 421	0.29 343	1.26 571	0.69 408	0.72 492	0.70 464	0.78 468	0.42 358	3.77 609	0.41 327	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.11 119
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.61 413	0.72 408	1.66 209	0.37 395	0.27 340	0.67 421	0.47 485	0.89 429	0.71 428	0.78 510	0.70 464	0.81 480	0.53 432	1.70 470	0.76 454	0.21 502	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.20 307	0.21 375

ISRNet	0.47 281	0.44 283	1.55 191	0.37 395	0.31 395	0.49 171	0.19 89	0.75 302	0.66 388	0.63 446	0.71 468	0.67 408	0.39 321	0.58 278	0.44 344	0.23 518	0.16 430	0.21 505	0.20 455	0.21 323	0.25 437

PSM-AAD	0.63 425	0.22 43	1.77 255	0.37 395	0.23 276	0.86 516	1.17 588	0.59 200	0.60 305	0.64 456	0.71 468	0.68 415	2.93 604	0.65 312	0.31 241	0.09 88	0.07 50	0.17 462	0.15 373	0.13 137	0.33 498

DANet	0.80 505	0.65 383	2.21 416	1.19 587	0.48 518	0.74 467	1.25 591	0.89 429	1.53 580	0.89 534	0.71 468	0.96 527	0.56 444	1.83 497	0.96 479	0.18 470	0.16 430	0.19 488	0.16 393	0.26 406	0.29 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 490	1.06 533	2.11 394	0.64 547	0.59 542	1.13 559	0.43 456	1.14 560	1.05 546	0.64 456	0.71 468	0.96 527	0.61 472	1.21 400	0.76 454	0.37 560	0.18 461	0.27 531	0.24 477	0.56 561	0.32 490

CBMV	0.71 472	0.76 422	2.64 503	0.33 306	0.20 215	0.78 490	0.79 558	0.98 505	0.78 488	0.85 531	0.71 468	0.86 502	1.10 557	1.46 430	0.62 420	0.18 470	0.20 486	0.21 505	0.19 445	0.25 385	0.33 498
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	0.91 528	1.73 595	3.08 556	0.36 371	0.31 395	1.00 541	0.71 549	1.06 549	0.97 536	0.71 489	0.72 473	1.09 553	0.87 531	2.42 562	1.59 546	0.20 495	0.20 486	0.16 441	0.20 455	0.44 543	0.35 504

Wz-Net-MNSev	0.65 437	0.97 509	2.19 414	0.36 371	0.33 416	0.90 526	0.60 523	0.92 456	0.81 503	0.75 501	0.72 473	0.73 444	0.65 484	1.39 418	0.71 443	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.24 371	0.18 329

UGAM	0.58 391	0.47 303	2.21 416	0.30 226	0.19 200	0.53 222	0.34 400	0.59 200	0.63 352	0.44 233	0.73 475	0.78 468	0.37 300	2.58 577	0.39 313	0.10 192	0.08 141	0.17 462	0.14 348	0.42 533	0.17 309

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 386	0.87 469	2.11 394	0.32 282	0.30 376	0.84 510	0.40 439	0.88 423	0.72 438	0.65 463	0.73 475	0.66 399	0.57 450	0.93 366	0.71 443	0.13 359	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.14 221

GMM-Stereo	0.50 316	0.23 61	2.41 456	0.54 519	0.24 290	0.77 485	0.46 477	0.59 200	0.57 282	0.58 393	0.73 475	0.47 297	0.43 369	0.68 320	0.27 185	0.10 192	0.06 23	0.13 357	0.13 320	0.14 164	0.44 541

TransformOpticalFlow	0.64 429	0.56 341	2.66 506	0.44 461	0.26 326	0.62 364	0.28 319	0.83 376	0.71 428	0.76 504	0.74 478	0.91 514	0.85 527	1.83 497	0.81 464	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.11 92	0.12 161

GwcNet	0.69 459	0.71 404	3.12 562	0.36 371	0.45 508	0.81 502	0.44 467	0.86 404	0.84 510	0.60 417	0.74 478	0.82 485	0.49 420	1.65 463	0.66 430	0.16 443	0.15 412	0.15 422	0.15 373	0.31 446	0.24 427

PS-NSSS	0.63 425	1.00 520	1.81 287	0.30 226	0.31 395	0.63 381	0.34 400	0.98 505	0.69 408	0.54 337	0.74 478	0.51 316	0.41 340	2.43 565	0.48 365	0.24 526	0.17 450	0.27 531	0.18 425	0.27 416	0.21 375

w-ln-seven-2	0.68 454	1.13 543	2.46 467	0.36 371	0.27 340	0.65 408	0.44 467	0.87 414	0.83 507	0.69 478	0.75 481	0.72 440	0.63 480	1.56 446	1.15 512	0.13 359	0.13 366	0.15 422	0.14 348	0.35 487	0.19 345

DDUNet	0.77 497	1.12 540	1.88 317	0.76 558	0.69 559	0.84 510	0.43 456	0.85 395	0.65 373	0.67 469	0.75 481	0.91 514	0.52 430	1.03 380	0.57 406	0.54 571	0.37 554	0.95 592	0.52 572	0.71 573	0.57 558

FBW_ROB	0.83 516	0.77 431	1.77 255	0.44 461	0.30 376	0.87 520	0.46 477	1.10 555	0.91 527	0.81 519	0.75 481	1.01 538	0.61 472	3.66 608	1.23 524	0.26 535	0.23 509	0.36 553	0.25 483	0.27 416	0.62 564

Ntro	1.00 541	1.68 591	2.80 529	0.95 574	0.85 569	1.06 548	0.53 501	0.98 505	0.90 526	0.62 437	0.76 484	0.93 520	0.66 489	1.66 464	0.98 482	0.99 594	0.45 570	0.75 584	0.40 554	1.19 594	0.75 575

RAFT_CTSACE	0.46 265	0.76 422	2.07 383	0.35 352	0.30 376	0.54 229	0.30 351	0.61 217	0.48 198	0.49 284	0.76 484	0.55 334	0.36 287	0.58 278	0.22 112	0.08 41	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.41 527	0.08 41

test_4	0.40 190	0.37 225	2.01 372	0.29 205	0.21 229	0.50 183	0.28 319	0.47 106	0.39 94	0.42 222	0.76 484	0.38 218	0.22 126	0.52 256	0.33 267	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.15 373	0.28 422	0.07 10

anonymousa	0.48 287	0.46 294	2.44 464	0.29 205	0.34 425	0.61 344	0.25 253	0.66 242	0.54 260	0.53 324	0.77 487	0.73 444	0.46 396	0.33 100	0.31 241	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.29 503	0.10 69	0.19 345

fast-acv-ft	0.63 425	0.88 473	3.10 559	0.38 411	0.30 376	0.79 494	0.48 489	0.69 258	0.72 438	0.58 393	0.78 488	0.76 462	0.60 463	0.67 317	0.73 450	0.15 422	0.15 412	0.18 482	0.17 412	0.37 502	0.16 290

GrayStereo	0.66 442	0.19 8	1.76 246	0.90 569	0.23 276	0.62 364	1.42 603	0.62 221	0.60 305	0.72 492	0.78 488	0.56 346	3.07 607	0.60 290	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.21 461	0.11 92	0.18 329

Syn2CoEx	0.70 463	1.07 536	2.74 520	0.43 454	0.30 376	0.64 394	0.42 449	0.99 517	0.78 488	0.62 437	0.78 488	0.74 450	0.72 503	1.92 520	0.61 418	0.20 495	0.17 450	0.19 488	0.15 373	0.29 427	0.22 390

DispNO	0.67 446	0.98 513	2.58 495	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.29 343	0.83 376	0.68 399	0.53 324	0.79 491	0.83 487	0.47 404	2.46 568	0.68 436	0.12 329	0.10 262	0.19 488	0.31 519	0.16 220	0.17 309

z-ln-s-r	0.64 429	0.89 477	2.23 424	0.32 282	0.26 326	0.57 278	0.37 424	0.84 388	0.76 479	0.51 304	0.81 492	0.64 387	0.45 381	2.06 532	1.27 528	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.24 371	0.13 198

YMNet	0.62 418	0.72 408	1.93 341	0.41 439	0.41 489	0.87 520	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 499	0.81 492	0.83 487	0.46 396	0.86 361	0.93 474	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 527	0.21 375

YMNet_1	0.62 418	0.72 408	1.93 341	0.41 439	0.41 489	0.87 520	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 499	0.81 492	0.83 487	0.46 396	0.86 361	0.93 474	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 527	0.21 375

RTSC	0.72 475	1.00 520	2.22 420	0.40 432	0.29 361	0.82 505	0.31 364	0.96 492	1.10 554	0.92 539	0.81 492	0.78 468	0.58 456	1.23 404	1.55 545	0.18 470	0.17 450	0.14 392	0.17 412	0.43 535	0.30 476

ADCPNet	0.99 537	0.99 518	3.93 591	0.37 395	0.68 558	1.36 567	0.62 532	0.87 414	0.76 479	0.78 510	0.81 492	1.08 551	1.18 562	1.14 395	2.49 582	0.21 502	0.69 595	0.21 505	0.95 603	0.29 427	0.37 519

GCAP-BAT	0.43 226	0.31 172	1.82 293	0.25 93	0.26 326	0.65 408	0.23 196	0.48 114	0.37 76	0.67 469	0.82 497	0.44 268	0.24 154	0.48 230	0.87 470	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.22 471	0.08 29	0.09 65

Wz-Net-SNSev	0.76 493	1.32 571	3.11 561	0.40 432	0.31 395	0.71 448	0.60 523	0.98 505	0.87 516	0.67 469	0.83 498	0.96 527	0.60 463	1.67 466	0.97 480	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.17 412	0.36 494	0.24 427

Sa-1000	0.51 333	0.72 408	1.90 329	0.31 253	0.60 547	0.60 325	0.31 364	0.94 473	0.71 428	0.52 313	0.83 498	0.42 253	0.33 271	0.68 320	0.28 195	0.10 192	0.09 219	0.13 357	0.29 503	0.29 427	0.10 95

ADCRef	0.80 505	0.96 501	2.29 435	0.37 395	0.35 438	0.96 534	0.51 494	0.87 414	0.75 470	0.88 532	0.83 498	0.61 371	1.36 573	1.02 378	3.27 595	0.13 359	0.11 311	0.17 462	0.19 445	0.25 385	0.21 375

hitnet-ft	0.67 446	0.80 443	1.90 329	0.28 174	0.22 256	0.69 439	0.36 415	0.85 395	0.65 373	0.56 364	0.84 501	1.03 542	0.95 545	2.32 551	0.55 394	0.23 518	0.14 386	0.41 561	0.13 320	0.24 371	0.17 309

NCC-stereo	0.79 503	0.94 491	2.42 458	0.59 539	0.45 508	1.90 588	0.46 477	0.99 517	0.72 438	0.64 456	0.84 501	0.91 514	0.73 506	1.80 492	1.00 488	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 519	0.24 371	0.22 390

Abc-Net	0.79 503	0.94 491	2.42 458	0.59 539	0.45 508	1.90 588	0.46 477	0.99 517	0.72 438	0.64 456	0.84 501	0.91 514	0.73 506	1.80 492	1.00 488	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 519	0.24 371	0.22 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 475	0.77 431	2.36 449	0.45 475	0.40 481	0.71 448	0.32 387	1.02 536	1.25 565	1.07 553	0.84 501	0.90 512	0.73 506	1.09 385	0.98 482	0.21 502	0.18 461	0.20 497	0.21 461	0.32 455	0.31 484

w-ln-seven	0.74 487	1.05 531	2.54 489	0.37 395	0.34 425	1.03 545	0.47 485	1.00 525	1.08 551	0.90 536	0.85 505	0.85 496	0.57 450	1.37 416	1.26 527	0.14 402	0.13 366	0.16 441	0.15 373	0.31 446	0.20 363

MIPNet	0.83 516	0.81 448	2.40 455	0.61 544	0.18 167	1.48 571	1.39 599	1.60 588	0.74 457	1.94 592	0.85 505	0.73 444	1.68 587	0.87 364	0.31 241	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.32 525	0.25 385	0.12 161

STrans-v2	0.67 446	0.56 341	2.64 503	0.27 146	0.23 276	0.57 278	0.33 395	0.96 492	0.69 408	0.92 539	0.85 505	0.89 510	0.93 539	1.83 497	1.21 522	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.12 161

stereogan	0.69 459	0.51 318	2.44 464	0.39 421	0.39 471	1.01 542	0.41 445	0.94 473	0.92 531	0.73 496	0.85 505	1.15 561	0.69 496	1.57 450	0.53 387	0.19 485	0.18 461	0.20 497	0.16 393	0.36 494	0.24 427

MSAF-DinoV2	3.10 610	1.86 603	10.68 620	3.61 619	0.30 376	3.34 610	0.82 563	2.81 612	1.79 591	0.80 513	0.87 509	1.56 581	1.10 557	26.49 647	1.96 560	0.17 458	0.13 366	0.19 488	1.63 617	0.92 585	0.99 596

SAMSARA	0.91 528	0.97 509	2.22 420	0.80 562	0.58 540	1.32 565	1.31 593	1.01 533	0.94 532	1.36 577	0.87 509	1.38 573	0.90 537	1.72 474	1.02 494	0.24 526	0.30 542	0.22 508	0.25 483	0.36 494	0.35 504

NaN_ROB	1.14 553	0.94 491	2.96 545	0.53 514	0.56 536	1.13 559	0.99 573	0.98 505	1.00 540	1.09 555	0.87 509	0.77 464	1.06 554	5.90 618	2.72 585	0.16 443	0.23 509	0.16 441	0.24 477	0.22 340	0.36 512

psmorigin	1.36 571	0.60 351	13.80 627	0.37 395	0.29 361	0.62 364	0.33 395	0.77 325	0.61 322	0.96 545	0.88 512	1.17 564	0.73 506	4.00 610	0.86 469	0.19 485	0.22 501	0.17 462	0.18 425	0.24 371	0.29 466

edge stereo	0.81 513	0.73 415	3.30 575	0.37 395	1.21 593	0.62 364	0.39 436	0.93 464	0.79 493	0.80 513	0.88 512	1.14 560	0.71 500	2.18 543	0.71 443	0.21 502	0.20 486	0.26 530	0.18 425	0.38 509	0.26 447

StereoVision	0.45 253	0.72 408	1.94 351	0.33 306	0.32 403	0.47 151	0.26 276	0.68 255	0.57 282	0.32 176	0.89 514	0.45 277	0.27 207	0.49 241	0.36 289	0.13 359	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.13 198

PAM_32	0.70 463	0.35 213	2.73 519	0.54 519	0.61 551	1.07 553	0.43 456	0.84 388	0.49 205	0.90 536	0.91 515	1.23 565	0.77 517	0.65 312	1.10 504	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.49 566	0.15 184	0.38 522

S-Stereo	0.80 505	0.69 399	3.89 588	0.39 421	0.37 459	0.69 439	0.70 548	0.94 473	0.98 539	0.62 437	0.91 515	0.83 487	0.60 463	2.37 553	0.66 430	0.18 470	0.21 495	0.17 462	0.18 425	0.30 438	0.35 504

PAM	0.70 463	0.35 213	2.72 514	0.56 528	0.62 553	1.08 555	0.53 501	0.85 395	0.44 148	0.93 541	0.92 517	1.24 566	0.68 494	0.64 301	1.01 492	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.48 564	0.14 164	0.38 522

WZ-Net	0.92 530	1.31 568	3.76 585	0.41 439	0.36 447	0.86 516	0.71 549	1.00 525	1.06 549	0.82 524	0.92 517	1.06 549	1.05 552	2.16 542	1.61 547	0.19 485	0.13 366	0.15 422	0.16 393	0.32 455	0.28 460

FAT-Stereo	0.70 463	0.54 330	2.88 535	0.36 371	0.29 361	0.62 364	0.54 505	0.97 501	0.87 516	0.76 504	0.92 517	0.94 524	0.80 519	1.84 502	0.57 406	0.18 470	0.19 475	0.17 462	0.16 393	0.22 340	0.25 437

RP	0.67 446	0.82 452	1.94 351	0.43 454	0.44 499	0.65 408	0.45 474	0.89 429	0.82 504	0.66 465	0.92 517	0.99 534	0.76 514	1.55 445	0.66 430	0.25 531	0.18 461	0.23 515	0.20 455	0.31 446	0.22 390

KYRaft	0.48 287	0.29 144	1.75 238	0.33 306	0.21 229	0.75 473	0.44 467	0.58 191	0.57 282	0.64 456	0.93 521	0.53 324	0.72 503	0.60 290	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.12 103	0.54 554

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 543	1.67 589	2.32 438	0.47 485	0.39 471	1.47 570	0.95 570	0.95 487	0.91 527	0.84 527	0.94 522	1.05 547	0.60 463	2.95 595	0.72 447	0.41 561	0.72 599	0.32 547	0.55 573	0.74 574	1.22 604

AANet_RVC	0.68 454	1.00 520	2.09 389	0.33 306	0.25 308	0.58 295	0.32 387	0.81 363	0.80 496	0.61 426	0.94 522	0.80 477	0.41 340	2.46 568	1.02 494	0.36 559	0.14 386	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.22 390

AnyNet_C32	1.00 541	1.33 573	2.53 483	0.49 495	0.54 530	1.15 561	1.14 586	0.91 447	0.89 524	1.11 556	0.95 524	0.87 504	0.93 539	1.50 439	4.07 606	0.21 502	0.20 486	0.25 527	0.24 477	0.38 509	0.33 498

ACVNet_1	1.33 568	1.91 606	4.03 592	1.09 582	0.88 571	1.19 564	0.66 537	1.24 569	1.17 560	0.94 542	0.96 525	3.09 601	1.04 551	2.37 553	1.11 507	1.04 596	0.48 578	1.03 597	0.48 564	1.12 591	0.83 580

CBMV_ROB	0.76 493	0.42 267	2.68 508	0.33 306	0.22 256	0.74 467	0.47 485	0.96 492	0.76 479	1.04 552	0.96 525	0.88 508	0.93 539	2.06 532	1.19 519	0.22 515	0.24 512	0.27 531	0.25 483	0.25 385	0.28 460

RainbowNet	1.15 555	1.78 597	2.72 514	1.12 585	0.91 574	1.06 548	0.76 556	1.16 564	1.13 559	0.75 501	0.97 527	1.09 553	0.80 519	1.60 457	1.21 522	1.17 601	1.26 611	1.01 596	0.57 579	1.13 592	0.88 588

ccnet	0.71 472	0.41 260	1.59 196	0.40 432	0.45 508	1.06 548	0.55 508	0.98 505	0.71 428	0.88 532	0.97 527	0.82 485	0.88 535	1.68 467	0.94 476	0.32 552	0.26 527	0.32 547	0.27 496	0.34 475	0.30 476

ADCS	1.05 546	1.36 576	2.98 549	0.42 450	0.36 447	0.96 534	0.81 562	1.06 549	1.12 557	1.25 571	0.97 527	1.08 551	0.90 537	1.25 408	4.86 613	0.21 502	0.21 495	0.22 508	0.23 475	0.36 494	0.38 522

DRaft	0.62 418	0.38 236	1.76 246	0.24 74	0.16 98	0.64 394	0.66 537	0.53 159	0.53 247	0.67 469	0.99 530	0.38 218	1.00 547	1.44 424	2.10 570	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.14 348	0.18 270	0.21 375

Nwc_Net	0.68 454	0.83 456	2.53 483	0.41 439	0.39 471	0.77 485	0.38 431	1.01 533	0.70 418	0.60 417	0.99 530	0.98 531	0.68 494	1.41 422	0.63 422	0.23 518	0.15 412	0.23 515	0.25 483	0.23 354	0.18 329

RAFT-345	0.53 353	0.30 158	2.34 443	0.38 411	0.34 425	0.58 295	0.42 449	0.47 106	0.61 322	0.51 304	1.00 532	0.43 257	0.28 224	1.57 450	0.82 465	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.10 69	0.08 41

Hybrid-DGEV-03	0.45 253	0.88 473	1.75 238	0.29 205	0.17 127	0.58 295	0.24 231	0.65 239	0.48 198	0.59 407	1.01 533	0.39 224	0.28 224	0.41 166	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.34 475	0.24 427

DEmStereo	0.68 454	0.31 172	2.25 428	0.42 450	0.17 127	0.66 415	0.89 567	0.51 136	0.59 300	0.60 417	1.01 533	0.45 277	1.26 564	1.54 444	2.26 576	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.10 181	0.10 69	0.11 119

ADCMid	0.96 536	1.32 571	2.74 520	0.38 411	0.35 438	0.99 538	0.58 519	0.94 473	0.86 513	1.23 570	1.01 533	1.01 538	1.00 547	1.05 382	3.97 604	0.21 502	0.19 475	0.42 562	0.32 525	0.40 524	0.29 466

MADNet+	1.36 571	1.93 608	5.95 606	0.81 565	0.59 542	1.57 576	1.09 582	1.39 579	1.22 563	0.84 527	1.01 533	1.25 567	1.12 559	3.19 600	2.36 579	0.45 565	0.47 575	0.38 559	0.34 532	0.59 562	0.57 558

DispFullNet	1.67 585	2.10 611	5.22 601	1.53 596	8.90 620	0.86 516	0.31 364	0.96 492	0.96 535	1.37 580	1.01 533	1.13 558	1.98 595	1.51 440	0.91 472	0.54 571	0.31 543	1.18 599	0.63 588	1.13 592	0.80 579

Consistency-Raft	0.88 523	0.93 489	3.23 573	0.99 577	0.64 554	0.77 485	0.55 508	0.98 505	0.97 536	0.61 426	1.03 538	0.65 392	1.05 552	0.79 353	1.38 535	0.44 563	0.46 572	0.51 571	0.58 582	0.65 567	0.47 545

Prome-Stereo	0.49 305	0.30 158	1.76 246	0.60 543	0.23 276	0.63 381	0.42 449	0.62 221	0.60 305	0.59 407	1.03 538	0.43 257	0.72 503	0.60 290	0.33 267	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.43 539

AF-Net	0.69 459	0.92 483	2.21 416	0.41 439	0.40 481	0.68 433	0.40 439	1.02 536	0.86 513	0.69 478	1.03 538	1.04 545	0.84 526	1.19 399	0.78 458	0.22 515	0.14 386	0.25 527	0.17 412	0.30 438	0.18 329

RGC	0.71 472	0.97 509	2.18 412	0.44 461	0.44 499	0.73 461	0.40 439	0.94 473	0.71 428	0.71 489	1.04 541	1.01 538	0.71 500	1.74 477	0.70 440	0.23 518	0.18 461	0.28 534	0.26 491	0.29 427	0.27 454

MFMNet_re	0.92 530	1.28 565	2.53 483	0.82 566	0.76 566	0.90 526	0.75 554	0.98 505	1.04 545	1.03 550	1.05 542	0.84 492	0.94 542	0.83 356	0.72 447	0.68 580	0.60 584	0.63 578	0.60 585	0.77 578	0.74 573

DStereoO	0.99 537	0.66 390	1.67 211	0.75 557	0.99 580	0.73 461	1.33 595	0.94 473	0.91 527	0.70 484	1.06 543	0.75 456	1.75 591	0.95 369	2.39 580	1.20 603	0.41 568	0.48 568	0.59 584	0.85 582	0.60 562

GANet	0.75 490	0.84 458	2.01 372	0.40 432	0.25 308	0.74 467	0.66 537	0.87 414	0.73 453	0.71 489	1.07 544	0.84 492	0.59 459	2.71 587	1.15 512	0.17 458	0.16 430	0.44 565	0.16 393	0.31 446	0.20 363

ACVNet-4b	1.93 590	1.85 601	4.10 594	1.07 579	0.86 570	1.15 561	0.53 501	1.06 549	1.12 557	0.64 456	1.09 545	1.99 587	0.70 498	2.20 544	9.86 627	5.62 625	0.41 568	1.03 597	0.55 573	1.86 610	0.85 583

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 569	1.70 593	2.50 480	0.56 528	0.40 481	2.15 600	0.99 573	1.24 569	1.26 566	1.02 549	1.10 546	1.29 568	0.88 535	3.10 599	1.08 501	1.66 612	0.83 603	0.68 581	0.88 600	1.57 605	1.80 616

zh-sn7	0.89 525	1.73 595	3.09 558	0.39 421	0.30 376	0.82 505	0.63 534	0.96 492	0.87 516	0.79 512	1.12 547	0.84 492	0.87 531	2.42 562	1.63 548	0.16 443	0.17 450	0.16 441	0.16 393	0.34 475	0.29 466

MDST_ROB	1.17 558	0.42 267	3.87 587	0.54 519	0.44 499	4.11 616	0.58 519	1.31 573	0.84 510	2.12 594	1.12 547	0.98 531	0.71 500	4.24 613	0.99 487	0.16 443	0.14 386	0.19 488	0.17 412	0.18 270	0.35 504

HHNet	0.60 405	0.65 383	2.60 499	0.36 371	0.25 308	0.64 394	0.61 527	0.64 233	0.62 340	0.55 355	1.13 549	0.32 188	0.60 463	0.42 175	1.79 556	0.15 422	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.18 270	0.15 260

MultiAttention	2.38 598	0.50 315	1.93 341	1.80 602	2.56 611	10.86 625	2.30 612	1.22 565	0.80 496	0.62 437	1.16 550	1.13 558	0.56 444	16.09 634	1.18 517	0.20 495	0.09 219	0.43 564	1.62 616	0.94 586	1.58 612

MFN_U_SF_RVC	1.55 583	2.39 619	3.16 565	0.65 549	0.41 489	1.12 557	0.46 477	1.23 568	1.33 570	1.61 588	1.20 551	1.43 575	0.98 546	1.76 480	1.97 561	1.90 615	1.80 615	1.98 618	2.15 620	1.63 606	1.77 615

ASMatch	0.60 405	0.43 272	2.58 495	0.91 570	0.36 447	0.56 260	0.25 253	0.52 150	0.61 322	0.47 254	1.21 552	0.47 297	0.66 489	1.34 413	0.94 476	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.10 69	0.16 290

aanetorigin	0.77 497	0.80 443	2.59 497	0.43 454	0.44 499	0.58 295	1.01 578	0.57 185	0.68 399	1.53 587	1.23 553	0.81 480	1.08 555	1.07 383	1.07 500	0.18 470	0.15 412	0.17 462	0.21 461	0.54 559	0.30 476

SPS-STEREO	1.07 547	1.13 543	2.88 535	0.65 549	0.69 559	0.99 538	0.68 543	1.05 548	0.87 516	1.36 577	1.23 553	1.46 576	0.94 542	1.87 505	1.72 553	0.66 579	0.61 585	0.58 574	0.57 579	0.65 567	0.77 577
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	0.99 537	0.79 441	2.43 462	0.39 421	0.32 403	1.50 573	1.90 607	0.92 456	0.97 536	1.26 574	1.27 555	1.00 536	1.42 578	1.14 395	3.31 597	0.17 458	0.14 386	0.22 508	0.21 461	0.30 438	0.22 390

zh-mn7	0.80 505	1.54 582	3.00 551	0.35 352	0.27 340	0.72 454	0.41 445	0.93 464	1.11 556	1.00 547	1.28 556	0.75 456	0.57 450	1.87 505	1.18 517	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.26 406	0.21 375

tt	4.93 617	0.27 107	4.20 595	2.29 609	1.58 603	10.20 624	16.97 631	9.42 629	5.02 616	1.67 589	1.28 556	4.68 614	5.03 617	3.37 605	5.92 617	6.16 626	9.47 634	2.82 623	3.18 624	3.60 620	1.53 611

PWC_ROB	0.70 463	0.94 491	1.88 317	0.39 421	0.39 471	0.62 364	0.30 351	0.98 505	0.94 532	0.91 538	1.29 558	0.77 464	0.62 477	1.62 461	1.03 496	0.18 470	0.11 311	0.18 482	0.13 320	0.51 554	0.22 390

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 463	0.65 383	3.45 580	0.50 499	0.60 547	0.75 473	0.23 196	0.96 492	0.60 305	0.76 504	1.30 559	0.81 480	0.60 463	0.57 274	0.82 465	0.10 192	0.16 430	0.11 236	0.43 560	0.31 446	0.22 390

RTS	1.21 560	1.31 568	6.39 609	0.52 508	0.51 525	1.61 577	0.79 558	1.03 543	1.37 573	1.13 557	1.30 559	1.10 555	0.85 527	2.65 581	2.08 567	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 535	0.32 490

RTSA	1.21 560	1.31 568	6.39 609	0.52 508	0.51 525	1.61 577	0.79 558	1.03 543	1.37 573	1.13 557	1.30 559	1.10 555	0.85 527	2.65 581	2.08 567	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 535	0.32 490

EDNetEfficient	1.27 565	0.70 402	4.05 593	0.64 547	0.98 577	0.94 532	1.40 600	0.85 395	1.75 589	2.34 603	1.33 562	1.05 547	2.21 598	1.58 454	4.15 607	0.15 422	0.19 475	0.14 392	0.27 496	0.38 509	0.32 490

AnyNet_C01	1.14 553	1.49 580	4.23 596	0.54 519	0.53 528	1.51 574	1.37 597	1.04 547	1.07 550	1.17 566	1.33 562	1.15 561	1.08 555	1.61 460	2.74 586	0.25 531	0.22 501	0.28 534	0.24 477	0.48 547	0.40 532

z-mn7	0.80 505	1.52 581	2.62 500	0.36 371	0.28 353	1.01 542	0.48 489	0.90 435	1.29 569	0.69 478	1.35 564	0.85 496	0.59 459	2.03 528	1.09 503	0.14 402	0.12 342	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.20 363

CrosDoStereo	0.94 532	0.37 225	2.53 483	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 621	0.72 274	0.60 305	0.70 484	1.40 565	0.53 324	1.49 580	1.78 484	3.09 590	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

DeepStereo_LL	0.94 532	0.37 225	2.53 483	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 621	0.72 274	0.60 305	0.70 484	1.40 565	0.53 324	1.49 580	1.78 484	3.09 590	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

PVD	0.90 526	0.85 463	2.15 405	0.53 514	0.50 520	0.99 538	0.56 513	1.15 563	1.64 584	1.41 583	1.41 567	1.11 557	1.13 560	1.35 414	1.31 530	0.26 535	0.28 537	0.28 534	0.26 491	0.37 502	0.49 549

EAI-Stereo	0.78 501	0.25 82	1.67 211	0.54 519	0.59 542	1.95 590	2.05 609	1.11 559	0.64 360	0.95 544	1.49 568	0.50 313	0.67 491	0.59 284	1.44 540	0.09 88	0.19 475	0.09 107	0.49 566	0.13 137	0.22 390

EDNetEfficientorigin	8.18 623	0.98 513	145.96 650	0.51 504	0.89 572	0.72 454	0.48 489	0.85 395	1.56 582	2.12 594	1.49 568	1.29 568	1.31 568	1.83 497	2.13 571	0.13 359	0.12 342	0.17 462	0.18 425	0.39 519	0.45 542

JetBlue	1.78 586	1.63 585	3.92 589	0.73 554	1.21 593	4.38 617	3.35 618	1.59 587	1.20 562	1.26 574	1.52 570	2.37 593	1.88 593	3.23 601	3.00 589	0.53 569	0.47 575	0.48 568	0.49 566	1.29 600	0.97 590

otaku	1.03 544	1.68 591	2.72 514	0.95 574	0.73 562	1.03 545	0.59 521	0.99 517	0.86 513	0.69 478	1.61 571	0.98 531	0.64 482	1.46 430	1.14 510	0.95 592	0.46 572	0.72 583	0.40 554	1.24 598	0.78 578

THIR-Stereo	0.86 520	0.62 361	2.13 399	0.25 93	0.16 98	0.58 295	2.74 617	0.59 200	0.51 222	0.62 437	1.62 572	0.97 530	1.80 592	1.69 469	2.25 575	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.11 119

FTStereo	0.76 493	0.18 5	2.35 446	0.71 553	0.21 229	0.73 461	1.79 606	0.57 185	0.53 247	1.07 553	1.63 573	1.29 568	2.13 596	0.75 340	0.29 209	0.19 485	0.08 141	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.40 532

SGM_RVC	1.89 589	0.92 483	2.50 480	0.96 576	0.93 576	1.63 579	1.37 597	1.52 585	12.43 625	1.85 591	1.69 574	2.40 595	1.74 590	2.81 592	1.71 552	0.53 569	0.47 575	0.42 562	0.47 563	0.74 574	0.74 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.42 577	1.81 598	3.23 573	1.08 580	0.92 575	1.32 565	0.85 564	1.49 583	1.69 586	1.19 569	1.73 575	2.13 589	1.03 550	2.50 572	1.40 538	0.91 588	0.53 580	1.00 595	0.55 573	2.11 612	0.85 583

PWCK	1.49 580	1.90 605	3.22 572	1.09 582	0.54 530	1.71 583	1.73 605	1.49 583	1.53 580	1.44 585	1.80 576	1.82 584	1.30 567	3.34 603	1.76 555	1.07 598	0.56 582	0.97 594	0.58 582	1.38 604	0.65 567

SANet	1.20 559	1.21 557	3.33 578	0.38 411	0.27 340	1.73 585	0.85 564	1.10 555	2.49 607	1.16 560	1.83 577	1.72 583	1.50 582	2.37 553	2.84 588	0.18 470	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.32 455	0.32 490

DGSMNet	2.89 606	0.63 372	3.18 568	3.43 618	4.17 616	2.57 606	6.98 626	0.97 501	0.83 507	0.56 364	1.86 578	0.79 473	0.62 477	1.64 462	1.39 536	4.61 623	5.01 627	5.17 628	4.71 627	4.44 623	4.19 624

RAFT-RH_RVC	0.61 413	0.50 315	2.33 441	0.36 371	0.29 361	0.60 325	0.18 79	0.44 77	0.58 293	0.76 504	1.91 579	0.47 297	0.29 241	1.60 457	1.23 524	0.14 402	0.07 50	0.13 357	0.13 320	0.10 69	0.09 65

CSAN	1.25 564	1.12 540	3.04 553	0.51 504	0.37 459	1.06 548	1.15 587	1.22 565	1.08 551	1.17 566	1.91 579	1.04 545	1.31 568	5.96 619	2.43 581	0.26 535	0.22 501	0.24 522	0.24 477	0.31 446	0.30 476

PWCDC_ROB	0.72 475	1.06 533	2.09 389	0.47 485	0.36 447	0.78 490	0.26 276	0.98 505	1.34 571	0.61 426	2.07 581	0.64 387	0.61 472	0.83 356	0.71 443	0.31 551	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.60 565	0.21 375

ELAS_RVC	1.37 573	0.78 439	3.21 571	0.55 526	0.50 520	1.49 572	2.48 615	1.48 582	1.71 588	2.13 597	2.09 582	2.07 588	2.56 602	1.90 515	2.02 564	0.35 557	0.36 552	0.37 557	0.34 532	0.49 550	0.47 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DCRE	0.50 316	0.63 372	2.13 399	0.30 226	0.23 276	0.45 126	0.24 231	0.59 200	0.53 247	0.50 291	2.10 583	0.42 253	0.26 186	0.35 118	0.23 123	0.09 88	0.14 386	0.10 165	0.32 525	0.16 220	0.15 260

UNDER WATER-64	2.47 599	1.89 604	4.86 599	1.82 605	1.44 598	3.18 609	1.57 604	2.62 608	5.64 617	2.05 593	2.13 584	4.13 608	3.76 611	2.62 579	3.42 600	1.47 609	0.85 604	1.57 613	1.07 608	1.82 609	1.49 609

coex-ft	5.95 620	1.67 589	60.57 648	0.34 337	0.30 376	0.77 485	0.69 545	0.74 291	4.41 615	19.22 636	2.15 585	1.62 582	7.97 623	1.81 495	8.96 624	0.44 563	2.08 621	0.18 482	0.19 445	0.38 509	4.62 625

LSM	3.31 612	1.11 539	5.29 603	9.40 626	30.65 642	0.84 510	1.12 585	0.91 447	1.22 563	1.36 577	2.19 586	0.93 520	0.83 523	1.66 464	0.90 471	0.21 502	0.31 543	0.24 522	0.28 499	0.39 519	6.33 627

IMH-64-1	1.39 574	1.64 587	1.86 310	1.36 591	1.11 588	1.39 568	1.19 589	1.76 593	1.45 577	1.16 560	2.21 587	1.53 578	1.38 574	1.98 523	1.52 543	1.29 604	0.67 589	1.27 603	0.69 590	1.29 600	0.98 591

IMH-64	1.39 574	1.64 587	1.86 310	1.36 591	1.11 588	1.39 568	1.19 589	1.76 593	1.45 577	1.16 560	2.21 587	1.53 578	1.38 574	1.98 523	1.52 543	1.29 604	0.67 589	1.27 603	0.69 590	1.29 600	0.98 591

SGM-Forest	1.04 545	0.42 267	3.59 584	0.41 439	0.32 403	1.05 547	1.32 594	0.94 473	0.83 507	1.16 560	2.23 589	1.03 542	1.39 576	2.49 571	2.35 578	0.21 502	0.21 495	0.20 497	0.19 445	0.23 354	0.32 490
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	1.39 574	0.79 441	2.86 533	0.53 514	0.50 520	2.81 607	2.20 611	1.61 589	1.50 579	2.28 602	2.35 590	1.82 584	2.13 596	1.73 475	2.22 573	0.35 557	0.37 554	0.35 551	0.35 535	0.49 550	0.47 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	3.29 611	4.93 621	10.17 619	1.45 593	1.72 605	7.44 621	5.05 624	3.06 613	2.12 602	2.41 605	2.39 591	2.99 600	2.37 599	3.51 606	6.44 619	1.32 607	1.90 619	1.37 607	1.23 612	2.21 613	1.76 614

MeshStereo	1.21 560	1.15 549	3.01 552	0.34 337	0.28 353	1.10 556	0.69 545	1.35 575	1.01 542	2.71 609	2.41 592	2.96 599	1.45 579	2.80 591	1.40 538	0.22 515	0.22 501	0.22 508	0.19 445	0.50 552	0.26 447
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
SDNR	1.22 563	0.80 443	2.71 512	0.33 306	1.48 601	1.98 595	0.23 196	1.93 600	2.44 605	0.89 534	2.52 593	1.36 572	0.51 425	3.65 607	1.93 559	0.30 549	0.31 543	0.22 508	0.16 393	0.33 464	0.36 512

WAO-7	1.48 579	1.63 585	2.49 476	0.93 572	0.75 563	1.72 584	1.10 583	1.84 598	1.96 598	1.43 584	2.54 594	1.97 586	1.61 586	3.06 597	2.08 567	0.69 581	0.66 588	0.94 591	0.74 593	0.80 580	0.69 570

G-Net	0.99 537	0.64 376	2.76 522	0.57 532	0.67 556	2.03 596	0.72 552	0.76 314	0.67 397	1.14 559	2.56 595	1.30 571	1.02 549	1.48 438	1.74 554	0.25 531	0.24 512	0.24 522	0.26 491	0.37 502	0.31 484

MSMD_ROB	1.34 569	0.96 501	2.38 451	0.39 421	0.32 403	1.96 591	0.62 532	0.91 447	1.43 575	2.94 613	2.60 596	4.77 615	1.95 594	2.43 565	1.33 532	0.29 546	0.26 527	0.32 547	0.32 525	0.30 438	0.30 476

WAO-6	1.58 584	1.54 582	2.32 438	1.14 586	1.00 581	2.30 602	1.03 579	1.82 597	2.85 611	1.25 571	2.61 597	2.20 590	1.56 584	2.47 570	1.99 563	0.95 592	0.67 589	1.19 602	0.83 598	1.08 589	0.88 588

WCMA_ROB	1.12 550	0.83 456	2.66 506	0.58 534	0.34 425	1.17 563	0.71 549	0.93 464	0.94 532	1.74 590	2.63 598	3.09 601	1.71 589	1.70 470	1.84 558	0.26 535	0.21 495	0.20 497	0.21 461	0.28 422	0.43 539

IMH	2.02 593	2.15 617	2.69 511	1.68 598	1.12 590	1.66 582	0.92 569	2.10 605	1.92 596	1.32 576	2.66 599	2.21 591	1.69 588	5.78 617	1.68 550	5.54 624	0.96 607	1.31 605	0.71 592	1.32 603	0.99 596

UNDER WATER	2.74 602	1.85 601	4.54 598	1.81 604	1.44 598	2.34 603	1.40 600	3.24 615	6.60 620	2.60 607	2.76 600	5.75 618	5.24 618	3.02 596	4.01 605	1.45 608	0.81 602	1.59 614	1.06 607	1.80 608	1.51 610

FCDSN-DC	1.29 566	0.54 330	2.50 480	0.47 485	0.41 489	1.12 557	0.60 523	1.10 555	1.27 567	2.23 600	2.87 601	3.67 606	3.12 609	2.39 559	1.69 551	0.30 549	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.35 487	0.38 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	1.96 591	2.17 618	3.14 563	1.68 598	1.80 606	1.63 579	1.03 579	2.34 607	2.81 610	1.25 571	2.89 602	4.24 611	1.29 565	2.79 590	1.44 540	2.85 620	0.91 606	1.18 599	1.46 614	1.23 597	1.10 601

FC-DCNN	1.49 580	0.59 349	2.88 535	0.44 461	0.39 471	1.97 593	0.66 537	1.67 590	1.70 587	2.72 610	2.89 602	4.22 609	2.97 606	2.55 576	2.19 572	0.29 546	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.32 455	0.39 528

pmcnn	1.32 567	1.05 531	2.77 525	0.74 556	1.43 596	0.72 454	0.56 513	0.96 492	0.91 527	0.99 546	2.92 604	6.01 620	0.70 498	2.38 556	3.32 598	0.13 359	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.34 475	0.22 390

FC-DCNN v2	1.54 582	0.58 347	2.80 529	0.44 461	0.39 471	2.05 597	0.66 537	1.90 599	1.84 595	2.79 611	2.97 605	4.41 613	3.07 607	2.65 581	2.30 577	0.29 546	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.32 455	0.38 522

TCMNet-wrong-test	5.51 619	6.62 624	6.20 608	13.02 630	11.90 625	7.14 620	5.53 625	6.99 626	1.44 576	2.65 608	3.10 606	8.37 624	5.95 620	4.75 616	6.05 618	3.07 621	0.98 609	2.38 621	1.99 619	6.62 626	5.43 626

MADNet++	2.79 603	2.11 614	2.97 548	2.49 610	2.28 610	2.95 608	2.31 613	2.67 609	2.47 606	3.03 614	3.13 607	2.70 598	2.92 603	4.10 611	4.48 610	2.68 619	2.24 623	3.04 625	2.44 622	2.37 614	2.34 619

SGM+DAISY	1.83 588	1.43 577	3.81 586	0.87 567	1.01 582	2.38 604	2.53 616	1.36 576	1.75 589	2.92 612	3.22 608	2.65 597	2.93 604	2.22 548	3.10 592	0.72 582	0.69 595	0.63 578	0.62 586	0.77 578	0.98 591

DStereoFS	2.23 595	2.10 611	2.47 472	1.61 597	1.88 608	3.81 612	2.06 610	1.95 601	3.33 613	2.38 604	3.31 609	2.37 593	4.92 615	2.45 567	3.27 595	1.03 595	1.27 613	0.55 573	1.04 606	0.70 571	2.05 618

MonStereo1	1.98 592	1.01 524	1.78 259	1.19 587	1.04 584	3.58 611	0.61 527	1.53 586	1.93 597	1.39 581	3.37 610	2.23 592	10.80 627	2.84 593	1.25 526	1.04 596	0.38 558	0.96 593	0.57 579	1.10 590	1.00 598

WAO-8	2.80 604	2.14 615	2.89 538	1.91 606	1.04 584	3.98 614	0.96 571	3.26 616	6.17 618	2.15 598	3.37 610	3.31 603	2.41 600	11.84 626	2.03 565	2.05 616	1.86 617	1.54 611	0.92 601	1.22 595	0.87 586

Venus	2.80 604	2.14 615	2.89 538	1.91 606	1.04 584	3.98 614	0.96 571	3.26 616	6.17 618	2.15 598	3.37 610	3.31 603	2.41 600	11.84 626	2.03 565	2.05 616	1.86 617	1.54 611	0.92 601	1.22 595	0.87 586

IGEV-RUCA	2.28 596	0.30 158	1.15 106	0.40 432	1.86 607	2.06 598	1.90 607	1.36 576	1.80 593	3.70 617	3.76 613	5.02 616	8.19 624	2.12 540	1.63 548	0.25 531	0.76 600	2.72 622	1.91 618	2.39 615	2.36 620

SGM-ForestM	2.98 608	1.70 593	3.52 583	0.67 551	0.47 516	5.18 619	3.36 619	3.30 618	2.86 612	4.44 618	3.79 614	9.80 626	5.50 619	6.29 620	6.52 620	0.27 540	0.36 552	0.24 522	0.27 496	0.38 509	0.58 560

DStereoSA	2.12 594	0.98 513	2.80 529	1.25 589	2.23 609	1.97 593	4.62 623	1.22 565	2.54 608	1.16 560	3.84 615	1.00 536	4.05 613	2.07 534	5.29 616	0.93 589	1.48 614	0.48 568	1.51 615	0.95 587	1.95 617

NVStereoNet_ROB	1.16 557	0.95 498	2.54 489	0.58 534	0.55 533	0.78 490	0.63 534	1.00 525	1.08 551	1.03 550	4.07 616	1.48 577	1.22 563	2.88 594	1.27 528	0.50 568	0.46 572	0.54 572	0.62 586	0.50 552	0.63 566
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.79 587	1.83 599	3.92 589	1.29 590	1.07 587	1.55 575	1.00 576	1.95 601	2.33 603	1.47 586	4.19 617	4.26 612	1.33 571	2.21 545	1.48 542	1.14 600	0.68 593	1.18 599	0.74 593	1.24 598	0.98 591

TorneroNet-64	2.65 600	1.83 599	3.30 575	1.46 594	1.20 592	3.89 613	0.99 573	3.51 620	6.71 621	2.56 606	4.60 618	4.22 609	3.85 612	3.33 602	3.14 593	1.19 602	0.65 587	1.39 608	0.79 597	3.31 619	1.15 602

LE_ROB	4.43 616	1.35 575	9.38 618	2.79 613	3.93 614	2.43 605	3.46 620	2.68 610	11.19 624	11.66 628	4.73 619	5.26 617	10.46 626	4.50 615	9.49 625	0.82 587	0.69 595	1.34 606	0.98 604	0.75 576	0.76 576

MANE	2.90 607	1.14 545	2.96 545	1.03 578	1.01 582	5.01 618	2.45 614	5.36 622	6.88 622	3.58 616	4.76 620	5.99 619	4.99 616	4.23 612	4.61 612	0.56 574	0.67 589	0.44 565	0.78 595	0.51 554	1.03 599

USTest	8.10 622	7.17 625	8.96 616	9.25 625	9.05 621	15.27 628	23.78 633	9.96 630	9.47 623	5.94 622	6.75 621	7.80 623	7.48 622	8.83 625	11.21 629	2.21 618	3.56 624	2.86 624	3.20 625	5.02 624	4.16 623

xyz-stereo	3.02 609	0.29 144	30.64 647	0.23 53	0.12 11	15.52 629	0.24 231	0.51 136	0.47 194	0.59 407	7.99 622	0.64 387	0.47 404	1.39 418	0.50 375	0.09 88	0.07 50	0.34 550	0.07 70	0.13 137	0.08 41

HanzoNet	7.64 621	2.86 620	5.05 600	7.01 623	3.97 615	2.18 601	1.34 596	3.37 619	4.05 614	13.17 629	10.58 623	10.73 627	16.52 633	8.45 624	10.51 628	10.48 633	9.72 635	5.59 629	13.46 634	6.84 627	6.83 628

Anonymous_1	22.91 634	11.20 627	12.13 621	12.75 627	26.28 641	19.43 635	27.92 639	14.08 633	13.61 628	14.96 631	10.58 623	11.26 629	11.19 630	12.55 630	14.57 633	38.28 649	7.88 629	34.96 646	63.99 648	89.57 651	10.94 633

DPSM_ROB	12.34 627	11.21 628	12.51 623	12.91 628	12.80 627	19.84 637	28.28 640	14.38 635	14.28 632	10.58 625	11.26 625	12.03 631	11.85 631	13.15 632	15.34 635	7.11 630	8.31 631	6.50 631	7.35 628	8.84 628	8.31 631

DPSM	12.34 627	11.21 628	12.51 623	12.91 628	12.80 627	19.84 637	28.28 640	14.38 635	14.28 632	10.58 625	11.26 625	12.03 631	11.85 631	13.15 632	15.34 635	7.11 630	8.31 631	6.50 631	7.35 628	8.84 628	8.31 631

DGTPSM_ROB	8.89 624	5.62 622	12.25 622	5.92 622	11.32 623	8.54 622	24.18 634	6.40 624	13.49 627	5.15 619	11.46 627	6.19 621	10.92 628	7.00 621	13.72 630	4.47 622	7.65 628	3.92 626	7.45 630	4.38 622	7.87 629

DPSMNet_ROB	9.48 625	5.64 623	13.01 626	8.82 624	11.82 624	8.54 622	24.20 635	6.41 625	13.65 630	5.32 621	11.47 628	6.33 622	10.92 628	7.69 622	13.89 631	7.25 632	8.19 630	5.06 627	7.78 631	5.31 625	8.26 630

notaker	2.66 601	2.07 610	3.31 577	2.61 612	1.43 596	1.76 586	1.11 584	2.76 611	1.79 591	2.26 601	11.53 629	3.96 607	4.29 614	3.09 598	2.76 587	1.55 611	0.88 605	1.70 616	1.07 608	2.00 611	1.35 606

DPSimNet_ROB	17.97 632	20.20 638	24.98 639	17.62 631	15.92 630	21.53 639	21.00 632	13.70 632	15.61 634	23.89 648	14.69 630	22.87 638	24.58 648	12.70 631	14.56 632	18.48 641	12.91 636	20.21 641	12.05 632	17.76 631	14.17 634

KSHMR	4.10 614	1.97 609	5.27 602	1.71 600	1.47 600	1.96 591	1.28 592	3.19 614	17.33 636	2.12 594	15.91 631	9.18 625	1.57 585	8.42 623	1.98 562	1.52 610	1.26 611	1.67 615	1.19 610	1.67 607	1.40 608

ktn	4.35 615	2.10 611	2.89 538	1.80 602	1.49 602	2.13 599	1.41 602	2.26 606	12.72 626	11.41 627	16.43 632	11.15 628	3.75 610	4.36 614	3.18 594	1.82 614	0.98 609	1.73 617	1.21 611	2.97 618	1.27 605

TorneroNet	5.50 618	1.92 607	3.16 565	1.47 595	1.25 595	14.07 627	1.06 581	4.90 621	20.99 641	10.17 624	16.48 633	11.88 630	6.93 621	3.34 603	4.20 608	1.30 606	0.69 595	1.45 610	0.86 599	2.61 616	1.20 603

xxxxx1	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

tt_ll	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

ff	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

LRCNet_RVC	13.74 631	19.30 631	12.75 625	19.46 633	12.69 626	1.86 587	0.41 445	12.33 631	1.05 546	15.77 632	18.83 637	12.62 633	8.70 625	12.21 629	9.62 626	22.22 642	8.37 633	25.85 643	24.01 643	19.32 640	17.44 641

BEATNet-Init1	12.10 626	11.19 626	27.29 645	2.99 614	3.51 612	21.84 640	11.10 627	14.34 634	13.83 631	20.34 637	20.33 638	26.35 648	20.03 635	19.06 638	14.80 634	1.74 613	1.81 616	2.05 619	2.49 623	3.69 621	3.12 622

HaxPig	19.86 633	22.40 639	22.34 633	17.95 632	17.95 631	11.77 626	11.89 628	16.02 637	15.89 635	21.10 638	21.41 639	18.74 637	18.39 634	20.08 639	19.69 637	23.63 646	23.22 644	24.06 642	23.69 642	23.00 641	23.95 643

LSM0	26.58 643	22.63 646	25.88 643	30.13 642	52.21 650	39.94 649	56.74 642	28.97 647	28.72 645	21.14 640	22.26 640	24.43 646	23.88 642	26.54 648	30.87 645	14.32 640	16.55 637	13.12 639	14.71 635	17.92 638	20.60 642

RAFT-FEzeroshot	24.80 637	22.55 642	24.73 636	26.10 637	25.76 636	39.84 643	57.07 647	28.84 643	28.79 646	21.14 640	22.48 641	24.18 641	23.88 642	26.38 641	30.87 645	14.26 635	16.71 639	13.09 633	14.82 637	17.79 635	16.72 638

RAFT-FE	24.80 637	22.55 642	24.73 636	26.10 637	25.76 636	39.84 643	57.07 647	28.84 643	28.79 646	21.14 640	22.48 641	24.18 641	23.88 642	26.38 641	30.87 645	14.26 635	16.71 639	13.09 633	14.82 637	17.79 635	16.72 638

CasAABBNet	24.81 639	22.53 640	24.83 638	26.08 636	25.74 635	39.86 645	57.06 645	28.87 645	28.83 648	21.16 643	22.54 643	24.22 643	23.89 645	26.38 641	30.87 645	14.25 634	16.71 639	13.09 633	14.81 636	17.78 632	16.71 636

Hybrid-DGEV	24.86 641	22.58 644	25.22 642	26.11 639	25.76 636	39.92 647	57.06 645	29.03 649	29.01 651	21.12 639	22.64 644	24.13 640	23.91 646	26.46 646	30.82 643	14.27 638	16.70 638	13.09 633	14.83 640	17.78 632	16.71 636

Selective-RAFT-Error	24.87 642	22.59 645	25.14 641	26.13 641	25.82 640	39.93 648	57.03 644	28.97 647	28.95 650	21.21 644	22.65 645	24.25 645	23.98 647	26.43 645	30.83 644	14.27 638	16.71 639	13.10 637	14.82 637	17.82 637	16.76 640

FlowAnything	24.85 640	22.54 641	25.10 640	26.11 639	25.76 636	39.86 645	57.00 643	28.89 646	28.87 649	21.31 645	22.68 646	24.22 643	23.87 641	26.39 644	30.89 649	14.26 635	16.78 643	13.10 637	14.90 641	17.78 632	16.69 635

MEDIAN_ROB	23.96 636	27.05 647	26.39 644	22.16 634	22.13 633	16.12 630	13.97 629	20.24 638	20.05 637	25.50 649	25.31 647	22.96 639	22.63 639	24.39 640	23.24 641	28.20 647	27.23 648	28.62 644	27.75 646	27.50 642	27.76 646

AVERAGE_ROB	26.93 644	30.34 648	29.27 646	25.82 635	25.34 634	19.48 636	15.17 630	23.55 642	23.00 644	28.45 650	27.87 648	26.25 647	25.86 649	26.96 649	25.55 642	31.30 648	30.07 649	31.76 645	30.81 647	30.79 646	30.93 647

RSGM-EC	41.56 648	31.72 649	19.92 631	51.66 646	47.86 648	38.70 641	61.61 649	33.83 650	22.80 642	23.45 646	29.29 649	43.76 650	35.31 650	66.76 650	70.17 650	66.40 650	37.60 650	48.67 647	25.68 644	48.86 647	27.21 644

acva	41.56 648	31.72 649	19.92 631	51.66 646	47.86 648	38.70 641	61.61 649	33.83 650	22.80 642	23.45 646	29.29 649	43.76 650	35.31 650	66.76 650	70.17 650	66.40 650	37.60 650	48.67 647	25.68 644	48.86 647	27.21 644

PML	23.15 635	16.83 630	7.78 611	5.49 621	9.93 622	51.13 650	104.50 651	5.76 623	13.62 629	37.30 651	105.93 651	30.86 649	23.50 640	12.07 628	7.87 623	6.30 627	2.12 622	6.32 630	2.43 621	10.44 630	2.90 621

test_example2	115.39 650	123.23 651	94.57 649	115.52 648	123.55 651	101.63 651	114.33 652	53.41 652	99.48 652	134.90 652	135.05 652	85.83 652	85.11 652	111.32 652	106.15 652	152.55 652	205.26 652	99.78 652	114.96 652	140.96 652	110.20 651

ccccc		297.21 652		374.70 651	380.44 652	203.92 652		216.32 653		203.37 653		215.01 653		312.78 653		412.57 653	356.13 653	256.09 653	227.69 653	428.88 653

ASD4		19.65 632

Low-res two-view benchmark