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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10
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
NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCDC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.02 14	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

CoDeX	0.15 125	0.70 247	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.67 379	0.02 15	0.69 374	0.75 389	0.01 9	0.02 20	0.02 20

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

SFCPSM	0.17 137	0.78 252	0.02 14	0.02 14	0.01 10	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.01 10	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.01 9	0.02 20	0.79 414	0.02 15	0.75 385	0.76 391	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.02 14	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 54	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 37	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

coex_refinement	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 14	0.03 28	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.02 15	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

TCMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

YMNet	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

YMNet_1	0.03 29	0.04 37	0.03 36	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.02 20	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 14	0.03 28	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.03 52	0.03 39	0.02 20	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

GASNet	0.05 41	0.04 37	0.12 103	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.05 92	0.04 76	0.04 80	0.12 127	0.04 87	0.06 96	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

EDNetEfficient	0.04 38	0.05 49	0.04 43	0.04 37	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.04 76	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.04 71	0.03 48	0.05 51	0.03 36	0.05 85	0.03 53	0.04 76	0.03 50

FADNet-RVC-Resample	0.12 97	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	1.57 526	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.05 96	0.04 76	0.06 105

FADNet-RVC	0.13 104	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.05 92	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.05 99	0.04 76	0.05 94	0.04 71	1.71 535	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.07 106	0.04 78

FADNet	0.12 97	0.05 49	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.05 94	0.04 71	1.66 532	0.06 55	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

NVStereoNet_ROB	0.04 38	0.04 37	0.04 43	0.04 37	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
APVNet	0.09 54	0.05 49	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.05 88	0.90 427	0.06 93	0.04 80	0.05 90	0.04 87	0.05 90	0.04 83	0.05 81	0.04 74	0.05 51	0.04 45	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.05 97

EDNetEfficientorigin	0.04 38	0.06 54	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.05 88	0.04 80	0.05 88	0.04 80	0.05 90	0.04 87	0.05 90	0.04 83	0.05 81	0.04 74	0.05 51	0.03 36	0.06 93	0.03 53	0.04 76	0.03 50

FADNet_RVC	0.12 97	0.04 37	0.04 43	0.05 43	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.05 94	0.04 71	1.65 530	0.05 51	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

DFGA-Net	0.05 41	0.06 54	0.04 43	0.06 46	0.04 78	0.06 91	0.04 80	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.04 87	0.06 96	0.04 83	0.06 87	0.04 74	0.06 55	0.04 45	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.04 78

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 49	0.04 43	0.07 47	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.06 55	0.04 45	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

FINET	0.07 49	0.08 58	0.07 58	0.07 47	0.07 112	0.08 105	0.06 109	0.08 107	0.07 112	0.08 106	0.07 113	0.08 106	0.06 110	0.07 104	0.07 103	0.08 63	0.07 59	0.07 99	0.07 106	0.06 95	0.06 105

DispViT+	0.07 49	0.24 125	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.05 99	0.06 96	0.04 83	0.06 87	0.04 74	0.06 55	0.07 59	0.06 93	0.04 77	0.06 95	0.04 78

DA	0.09 54	0.13 83	0.39 266	0.08 49	0.05 98	0.07 103	0.05 92	0.13 128	0.05 97	0.06 95	0.05 99	0.06 96	0.05 94	0.06 87	0.05 88	0.06 55	0.05 56	0.14 129	0.13 157	0.06 95	0.05 97

GGEV	0.09 54	0.13 83	0.39 266	0.08 49	0.05 98	0.07 103	0.05 92	0.13 128	0.05 97	0.06 95	0.05 99	0.06 96	0.05 94	0.06 87	0.05 88	0.06 55	0.05 56	0.14 129	0.13 157	0.06 95	0.05 97

AASNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.05 88	0.06 109	0.06 95	0.06 110	0.05 90	0.06 110	0.06 87	0.05 88	0.08 63	0.08 62	0.08 103	0.05 96	0.06 95	0.05 97

SACVNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.05 88	0.06 109	0.06 95	0.06 110	0.05 90	0.06 110	0.06 87	0.05 88	0.08 63	0.08 62	0.08 103	0.05 96	0.06 95	0.05 97

AACVNet	0.06 44	0.08 58	0.08 60	0.08 49	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.05 88	0.06 109	0.06 95	0.06 110	0.05 90	0.06 110	0.06 87	0.05 88	0.08 63	0.08 62	0.08 103	0.05 96	0.06 95	0.05 97

GwcNet	0.12 97	0.07 57	0.05 57	0.08 49	0.05 98	0.08 105	1.20 456	0.07 104	0.05 97	0.05 90	0.05 99	0.08 106	0.05 94	0.08 107	0.03 48	0.07 61	0.05 56	0.06 93	0.05 96	0.07 106	0.05 97

SMFormer	0.09 54	1.01 308	0.09 66	0.09 56	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 69	0.09 71	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 66	0.07 58	0.09 56	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.09 69	0.07 59	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

SepStereo	0.09 54	0.09 66	0.10 70	0.09 56	0.09 116	0.09 111	0.09 115	0.10 112	0.08 116	0.10 113	0.09 117	0.09 112	0.09 118	0.09 111	0.08 105	0.09 69	0.08 62	0.09 108	0.08 110	0.09 113	0.08 109

test_sample6	0.09 54	0.97 290	0.10 70	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 74	0.10 76	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample5	0.10 67	1.07 321	0.11 90	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 74	0.10 76	0.03 38	0.03 53	0.04 76	0.03 50

test_sample4	0.10 67	1.03 314	0.12 103	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 110	0.13 137	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

CAS++	0.17 137	0.27 134	0.21 173	0.10 59	0.21 208	0.15 136	0.22 197	0.10 112	0.21 197	0.22 174	0.10 121	0.19 159	0.18 189	0.10 115	0.19 187	0.20 158	0.19 176	0.18 164	0.10 119	0.19 163	0.18 179
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.09 54	0.95 287	0.09 66	0.10 59	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 69	0.10 76	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

DualNet	0.10 67	1.07 321	0.11 90	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 74	0.10 76	0.03 38	0.03 53	0.04 76	0.03 50

xxx	0.09 54	1.01 308	0.10 70	0.10 59	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.10 74	0.10 76	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.03 50

AnonymousM	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

PVD	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

SHD	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

SAMSARA	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

XQC	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

RTSC	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

RTS	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

RTSA	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

MADNet+	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

MADNet++	0.10 67	0.10 68	0.10 70	0.10 59	0.10 123	0.10 113	0.10 120	0.10 112	0.10 120	0.10 113	0.10 121	0.10 115	0.10 122	0.10 115	0.10 116	0.10 74	0.10 76	0.10 109	0.10 119	0.10 114	0.10 117

BridgeDepth_RVC	0.07 49	0.08 58	0.11 90	0.11 76	0.05 98	0.08 105	0.05 92	0.08 107	0.05 97	0.08 106	0.05 99	0.08 106	0.05 94	0.08 107	0.05 88	0.11 89	0.10 76	0.07 99	0.05 96	0.07 106	0.05 97
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 52	0.08 58	0.11 90	0.11 76	0.05 98	0.08 105	0.05 92	0.08 107	0.07 112	0.08 106	0.05 99	0.08 106	0.05 94	0.09 111	0.08 105	0.15 126	0.11 98	0.07 99	0.05 96	0.07 106	0.06 105
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
test_sample7	0.09 54	1.00 300	0.11 90	0.11 76	0.02 21	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 95	0.12 114	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample2	0.09 54	1.03 314	0.11 90	0.11 76	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.03 39	0.02 20	0.09 69	0.09 71	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

test_sample1	0.09 54	0.87 267	0.12 103	0.11 76	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.02 21	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.10 74	0.10 76	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

JetRed	0.11 88	0.12 81	0.11 90	0.11 76	0.11 138	0.11 124	0.14 154	0.11 124	0.11 135	0.12 127	0.11 135	0.11 125	0.11 134	0.11 126	0.11 128	0.11 89	0.16 146	0.11 120	0.11 131	0.11 124	0.11 130

mmm	0.14 113	1.83 420	0.12 103	0.11 76	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.04 80	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.06 87	0.04 74	0.12 95	0.11 98	0.05 85	0.04 77	0.05 91	0.04 78

aanetorigin	0.13 104	0.11 79	0.11 90	0.11 76	0.11 138	0.11 124	0.11 133	0.11 124	0.11 135	0.11 125	0.12 146	0.11 125	0.11 134	0.11 126	0.11 128	0.11 89	0.11 98	0.14 129	0.11 131	0.49 321	0.11 130

DualNet (step1)	0.10 67	1.05 318	0.12 103	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 95	0.12 114	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample9	0.10 67	1.05 318	0.12 103	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.02 20	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 95	0.12 114	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample8	0.10 67	1.05 318	0.12 103	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 95	0.12 114	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

test_sample3	0.09 54	0.87 267	0.10 70	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 95	0.10 76	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

ffm	0.25 166	3.83 523	0.12 103	0.12 84	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 97	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 94	0.06 87	0.05 88	0.12 95	0.12 114	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

ff1	0.25 166	3.83 523	0.12 103	0.12 84	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 97	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 94	0.06 87	0.05 88	0.12 95	0.12 114	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

mmx	0.25 166	3.83 523	0.12 103	0.12 84	0.05 98	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 97	0.03 40	0.03 52	0.06 96	0.05 94	0.06 87	0.05 88	0.12 95	0.12 114	0.05 85	0.04 77	0.06 95	0.04 78

Wz-Net-MNSev	0.06 44	0.54 231	0.10 70	0.12 84	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 95	0.11 98	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

WZ-Net	0.05 41	0.50 213	0.10 70	0.12 84	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.12 95	0.10 76	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 10

xxxx	0.11 88	1.16 332	0.16 146	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 110	0.16 146	0.03 38	0.04 77	0.04 76	0.04 78

test_xeample	0.10 67	1.09 323	0.13 122	0.12 84	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.04 76	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 117	0.14 141	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

SuperB	0.21 151	0.10 68	2.51 559	0.12 84	0.09 116	0.10 113	0.09 115	0.08 107	0.07 112	0.10 113	0.09 117	0.09 112	0.07 114	0.07 104	0.07 103	0.07 61	0.08 62	0.07 99	0.07 106	0.08 110	0.07 108

JetBlue	0.11 88	0.11 79	0.12 103	0.13 96	0.14 159	0.11 124	0.11 133	0.11 124	0.11 135	0.11 125	0.11 135	0.11 125	0.11 134	0.12 130	0.12 143	0.11 89	0.11 98	0.11 120	0.11 131	0.11 124	0.11 130

11t1	0.17 137	2.16 448	0.13 122	0.13 96	0.04 78	0.06 91	0.04 80	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.03 52	0.06 96	0.03 52	0.06 87	0.05 88	0.18 151	0.12 114	0.06 93	0.03 53	0.05 91	0.03 50

LRCNet_RVC	0.13 104	0.13 83	0.09 66	0.13 96	0.10 123	0.14 129	0.10 120	0.14 130	0.10 120	0.23 178	0.10 121	0.20 162	0.10 122	0.24 185	0.11 128	0.11 89	0.09 71	0.12 123	0.14 162	0.12 129	0.09 112

222	0.10 67	0.99 298	0.12 103	0.13 96	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.12 95	0.12 114	0.03 38	0.02 20	0.04 76	0.03 50

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 18	0.02 20	0.00 1	0.00 1

qqq1	0.25 166	3.70 517	0.14 127	0.14 100	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 97	0.06 95	0.05 99	0.04 76	0.05 94	0.06 87	0.05 88	0.13 110	0.12 114	0.06 93	0.05 96	0.03 43	0.04 78

fff1	0.25 166	3.70 517	0.14 127	0.14 100	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.05 97	0.06 95	0.05 99	0.04 76	0.05 94	0.06 87	0.05 88	0.13 110	0.12 114	0.06 93	0.05 96	0.03 43	0.04 78

1111x	0.10 67	1.14 327	0.13 122	0.14 100	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.13 110	0.11 98	0.03 38	0.02 20	0.03 43	0.02 20

x	0.11 88	1.15 330	0.15 143	0.14 100	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.14 117	0.15 144	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

GMStereo	0.14 113	0.13 83	0.14 127	0.14 100	0.14 159	0.14 129	0.14 154	0.14 130	0.14 159	0.14 129	0.14 163	0.14 130	0.14 160	0.14 132	0.14 153	0.14 117	0.14 141	0.14 129	0.14 162	0.14 133	0.14 157
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.29 181	0.90 275	0.10 70	0.14 100	0.10 123	0.14 129	0.10 120	0.91 392	0.69 397	0.14 129	0.11 135	0.14 130	0.11 134	0.14 132	0.10 116	0.12 95	0.09 71	0.12 123	0.09 112	0.88 382	0.76 406

DRN-Test	0.14 113	0.13 83	0.09 66	0.14 100	0.09 116	0.15 136	0.09 115	0.14 130	0.10 120	0.14 129	0.09 117	0.14 130	0.09 118	0.13 131	0.09 110	0.12 95	0.09 71	0.12 123	0.09 112	0.12 129	0.73 399

StereoDRNet	0.15 125	0.14 89	0.10 70	0.14 100	0.09 116	0.15 136	0.09 115	0.14 130	0.09 119	0.14 129	0.10 121	0.14 130	0.09 118	0.14 132	0.09 110	0.13 110	0.10 76	0.13 127	0.09 112	0.13 131	0.82 415

PDISCO_ROB	0.83 375	2.80 498	3.49 578	0.14 100	0.11 138	0.17 152	0.09 115	0.15 142	0.10 120	0.15 135	0.12 146	0.16 141	0.14 160	3.30 563	0.13 149	0.14 117	2.34 553	0.16 147	0.12 149	2.62 543	0.10 117

zh-sn7	0.10 67	0.98 291	0.14 127	0.15 110	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.15 126	0.13 137	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

xyz-stereo	0.18 140	0.50 213	0.16 146	0.15 110	0.16 179	0.16 144	0.16 164	0.16 143	0.16 173	0.16 140	0.16 174	0.16 141	0.16 172	0.16 142	0.16 169	0.16 135	0.16 146	0.16 147	0.16 170	0.16 147	0.16 161

S2M2_L	0.12 97	0.14 89	0.10 70	0.15 110	0.10 123	0.14 129	0.10 120	0.14 130	0.10 120	0.15 135	0.10 121	0.14 130	0.10 122	0.14 132	0.10 116	0.13 110	0.10 76	0.13 127	0.09 112	0.13 131	0.09 112
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
testlalala2	0.13 104	0.16 91	0.11 90	0.15 110	0.11 138	0.16 144	0.11 133	0.16 143	0.11 135	0.16 140	0.11 135	0.16 141	0.11 134	0.16 142	0.11 128	0.14 117	0.11 98	0.14 129	0.11 131	0.14 133	0.11 130

testlalala_base	0.13 104	0.16 91	0.11 90	0.15 110	0.11 138	0.15 136	0.11 133	0.16 143	0.11 135	0.16 140	0.11 135	0.16 141	0.11 134	0.16 142	0.11 128	0.14 117	0.11 98	0.14 129	0.11 131	0.14 133	0.11 130

qqq	0.16 133	2.01 439	0.12 103	0.15 110	0.04 78	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.04 80	0.06 95	0.03 52	0.06 96	0.03 52	0.06 87	0.03 48	0.12 95	0.14 141	0.04 72	0.04 77	0.03 43	0.03 50

IPLG	0.13 104	0.20 105	0.14 127	0.15 110	0.11 138	0.14 129	0.11 133	0.14 130	0.11 135	0.14 129	0.11 135	0.14 130	0.11 134	0.14 132	0.11 128	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 133	0.11 130

IPLGR_C	0.14 113	0.20 105	0.12 103	0.15 110	0.11 138	0.14 129	0.15 159	0.14 130	0.11 135	0.15 135	0.12 146	0.14 130	0.11 134	0.16 142	0.11 128	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.12 149	0.15 143	0.12 146

ACRE	0.13 104	0.21 111	0.14 127	0.15 110	0.11 138	0.14 129	0.11 133	0.14 130	0.11 135	0.14 129	0.12 146	0.14 130	0.11 134	0.14 132	0.11 128	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 133	0.11 130

ELAS_RVC	0.14 113	0.16 91	0.10 70	0.15 110	0.10 123	0.18 156	0.11 133	0.19 156	0.11 135	0.19 155	0.12 146	0.18 155	0.11 134	0.19 157	0.12 143	0.14 117	0.08 62	0.14 129	0.09 112	0.15 143	0.09 112
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.13 104	0.16 91	0.11 90	0.15 110	0.09 116	0.18 156	0.11 133	0.18 154	0.11 135	0.17 149	0.11 135	0.18 155	0.11 134	0.18 154	0.11 128	0.14 117	0.08 62	0.14 129	0.08 110	0.14 133	0.09 112
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
xyz-stereo-finetune2	0.18 140	0.48 207	0.16 146	0.16 121	0.15 170	0.15 136	0.16 164	0.16 143	0.16 173	0.16 140	0.16 174	0.16 141	0.16 172	0.16 142	0.16 169	0.16 135	0.16 146	0.16 147	0.16 170	0.16 147	0.16 161

xyz-stereo-finetune	0.28 176	0.49 209	0.16 146	0.16 121	0.16 179	0.16 144	0.16 164	0.22 174	0.30 253	0.32 220	0.31 266	0.32 225	0.31 270	0.32 223	0.32 256	0.32 214	0.33 252	0.31 222	0.32 283	0.31 206	0.32 262

GMStereo_Zeroshot	0.16 133	0.16 91	0.16 146	0.16 121	0.16 179	0.16 144	0.16 164	0.16 143	0.16 173	0.16 140	0.16 174	0.16 141	0.16 172	0.16 142	0.16 169	0.16 135	0.16 146	0.16 147	0.16 170	0.16 147	0.16 161

ProNet	0.14 113	0.20 105	0.14 127	0.16 121	0.11 138	0.16 144	0.11 133	0.17 151	0.11 135	0.17 149	0.12 146	0.17 151	0.13 156	0.17 151	0.12 143	0.15 126	0.11 98	0.16 147	0.11 131	0.15 143	0.12 146

CIPLG	0.13 104	0.21 111	0.12 103	0.16 121	0.11 138	0.15 136	0.11 133	0.14 130	0.11 135	0.15 135	0.12 146	0.15 140	0.11 134	0.14 132	0.11 128	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 133	0.11 130

MIPNet	0.14 113	0.21 111	0.17 153	0.16 121	0.11 138	0.15 136	0.12 149	0.14 130	0.11 135	0.16 140	0.11 135	0.14 130	0.11 134	0.14 132	0.11 128	0.14 117	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 133	0.11 130

IPLGR	0.14 113	0.24 125	0.14 127	0.16 121	0.12 154	0.15 136	0.12 149	0.14 130	0.11 135	0.15 135	0.12 146	0.14 130	0.11 134	0.14 132	0.11 128	0.15 126	0.12 114	0.14 129	0.11 131	0.14 133	0.11 130

ICVP	0.15 125	0.53 227	0.11 90	0.16 121	0.11 138	0.16 144	0.11 133	0.16 143	0.11 135	0.16 140	0.11 135	0.16 141	0.11 134	0.16 142	0.11 128	0.16 135	0.11 98	0.16 147	0.11 131	0.16 147	0.11 130
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
S2M2_XL	0.14 113	0.17 97	0.12 103	0.17 129	0.11 138	0.17 152	0.11 133	0.17 151	0.11 135	0.17 149	0.11 135	0.17 151	0.11 134	0.17 151	0.11 128	0.16 135	0.11 98	0.16 147	0.11 131	0.16 147	0.11 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HSM	0.14 113	0.16 91	0.12 103	0.17 129	0.12 154	0.17 152	0.11 133	0.17 151	0.11 135	0.17 149	0.12 146	0.17 151	0.12 151	0.17 151	0.12 143	0.16 135	0.11 98	0.16 147	0.11 131	0.16 147	0.12 146

cf-r	0.66 330	2.17 449	0.12 103	0.18 131	0.12 154	0.18 156	2.70 568	2.60 543	0.12 154	0.18 153	0.12 146	0.18 155	0.12 151	0.18 154	0.12 143	0.15 126	0.11 98	0.15 144	0.11 131	1.81 502	1.74 542

LALA_ROB	0.15 125	0.19 101	0.12 103	0.18 131	0.11 138	0.20 164	0.12 149	0.21 170	0.12 154	0.20 161	0.12 146	0.20 162	0.12 151	0.21 171	0.13 149	0.17 143	0.10 76	0.18 164	0.11 131	0.18 157	0.11 130

SGM_RVC	0.15 125	0.17 97	0.11 90	0.18 131	0.11 138	0.19 159	0.11 133	0.19 156	0.12 154	0.19 155	0.12 146	0.20 162	0.12 151	0.19 157	0.12 143	0.16 135	0.11 98	0.17 155	0.10 119	0.17 153	0.10 117
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-FE	0.35 214	0.37 154	0.17 153	0.19 134	0.17 183	0.20 164	0.17 172	0.19 156	0.17 181	0.19 155	0.17 179	0.19 159	0.17 181	0.37 245	0.36 286	0.19 155	0.17 166	0.19 167	0.17 190	0.38 258	2.84 566

DDVS	0.30 182	3.10 503	0.14 127	0.19 134	0.14 159	0.19 159	0.14 154	0.20 162	0.14 159	0.19 155	0.13 158	0.16 141	0.13 156	0.19 157	0.13 149	0.17 143	0.13 137	0.17 155	0.13 157	0.17 153	0.13 152

DeepPruner_ROB	0.16 133	0.18 100	0.13 122	0.19 134	0.13 157	0.19 159	0.13 152	0.19 156	0.13 157	0.19 155	0.13 158	0.19 159	0.13 156	0.19 157	0.13 149	0.18 151	0.13 137	0.18 164	0.13 157	0.18 157	0.13 152

zh-mn7	0.12 97	1.14 327	0.17 153	0.20 137	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.18 151	0.16 146	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

ITSA-stereo	0.15 125	0.17 97	0.13 122	0.20 137	0.13 157	0.19 159	0.13 152	0.18 154	0.13 157	0.19 155	0.13 158	0.18 155	0.14 160	0.18 154	0.14 153	0.16 135	0.11 98	0.15 144	0.14 162	0.18 157	0.11 130

DAS	0.20 145	0.20 105	0.20 168	0.20 137	0.20 200	0.20 164	0.20 187	0.20 162	0.20 194	0.20 161	0.20 200	0.20 162	0.20 198	0.20 161	0.20 190	0.20 158	0.20 178	0.20 171	0.20 197	0.20 164	0.20 183

ACVNet	0.20 145	0.19 101	0.14 127	0.20 137	0.14 159	0.20 164	0.96 434	0.21 170	0.14 159	0.20 161	0.13 158	0.21 169	0.14 160	0.20 161	0.14 153	0.17 143	0.12 114	0.17 155	0.12 149	0.17 153	0.12 146

acv_ft	0.20 145	0.19 101	0.14 127	0.20 137	0.14 159	0.20 164	0.96 434	0.21 170	0.14 159	0.20 161	0.13 158	0.21 169	0.14 160	0.20 161	0.14 153	0.17 143	0.12 114	0.17 155	0.12 149	0.17 153	0.12 146

hitnet-ft	0.79 359	2.78 497	0.14 127	0.20 137	0.14 159	0.21 174	2.89 569	2.80 557	0.14 159	0.20 161	0.14 163	0.20 162	0.14 160	0.20 161	0.14 153	0.17 143	0.12 114	0.17 155	0.12 149	2.54 542	2.33 559

PSMNet-RSSM	0.77 355	2.76 492	0.14 127	0.20 137	0.14 159	0.20 164	2.66 566	2.79 556	0.14 159	0.21 172	0.14 163	0.21 169	0.14 160	0.20 161	0.14 153	0.17 143	0.12 114	0.17 155	0.12 149	2.52 534	2.31 557

GwcNet-RSSM	0.77 355	2.77 494	0.14 127	0.20 137	0.14 159	0.20 164	2.67 567	2.78 555	0.14 159	0.20 161	0.14 163	0.20 162	0.14 160	0.21 171	0.14 153	0.17 143	0.12 114	0.17 155	0.12 149	2.52 534	2.31 557

CFNet-ft	0.55 314	1.57 407	0.14 127	0.20 137	0.14 159	0.20 164	2.53 564	1.61 497	0.14 159	0.20 161	0.14 163	0.20 162	0.14 160	0.20 161	0.14 153	0.17 143	0.12 114	0.17 155	0.12 149	1.56 490	1.24 505

RAFT-FEzeroshot	0.34 205	0.26 131	0.17 153	0.21 146	0.17 183	0.20 164	0.16 164	0.20 162	0.16 173	0.20 161	0.17 179	0.21 169	0.16 172	0.27 206	0.24 205	0.19 155	0.16 146	0.19 167	0.16 170	0.26 188	3.08 575

RAFT-FE	0.34 205	0.26 131	0.17 153	0.21 146	0.17 183	0.20 164	0.16 164	0.20 162	0.16 173	0.20 161	0.17 179	0.21 169	0.16 172	0.27 206	0.24 205	0.19 155	0.16 146	0.19 167	0.16 170	0.26 188	3.08 575

test_for_model	0.15 125	0.23 116	0.18 162	0.21 146	0.11 138	0.16 144	0.11 133	0.16 143	0.11 135	0.16 140	0.11 135	0.16 141	0.11 134	0.16 142	0.11 128	0.21 164	0.18 175	0.14 129	0.11 131	0.14 133	0.11 130

RSGM-EC	0.24 163	0.24 125	0.15 143	0.22 149	0.15 170	0.22 176	0.15 159	0.22 174	0.15 169	0.24 185	0.15 171	0.22 177	0.15 170	0.22 175	1.19 456	0.20 158	0.17 166	0.24 194	0.14 162	0.20 164	0.14 157

acva	0.24 163	0.24 125	0.15 143	0.22 149	0.15 170	0.22 176	0.15 159	0.22 174	0.15 169	0.24 185	0.15 171	0.22 177	0.15 170	0.22 175	1.19 456	0.20 158	0.17 166	0.24 194	0.14 162	0.20 164	0.14 157

IMH-64-1	0.22 155	0.23 116	0.23 178	0.22 149	0.22 210	0.22 176	0.22 197	0.22 174	0.22 200	0.22 174	0.22 206	0.22 177	0.22 204	0.22 175	0.22 195	0.22 167	0.22 185	0.23 186	0.22 203	0.22 171	0.23 190

IMH-64	0.22 155	0.23 116	0.23 178	0.22 149	0.22 210	0.22 176	0.22 197	0.22 174	0.22 200	0.22 174	0.22 206	0.22 177	0.22 204	0.22 175	0.22 195	0.22 167	0.22 185	0.23 186	0.22 203	0.22 171	0.23 190

WAO-6	0.22 155	0.23 116	0.22 175	0.23 153	0.22 210	0.22 176	0.22 197	0.22 174	0.22 200	0.22 174	0.22 206	0.22 177	0.22 204	0.22 175	0.22 195	0.22 167	0.22 185	0.22 178	0.22 203	0.22 171	0.22 188

Wz-Net-LNSev	0.06 44	0.24 125	0.20 168	0.23 153	0.01 10	0.02 19	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.23 178	0.21 181	0.02 18	0.01 9	0.01 10	0.01 10

dd	0.23 161	0.98 291	0.16 146	0.23 153	0.15 170	0.23 184	0.15 159	0.23 180	0.15 169	0.23 178	0.15 171	0.24 189	0.17 181	0.23 181	0.15 163	0.22 167	0.15 144	0.21 173	0.15 168	0.22 171	0.16 161

dad	0.23 161	1.03 314	0.16 146	0.23 153	0.15 170	0.24 187	0.15 159	0.24 183	0.16 173	0.23 178	0.16 174	0.24 189	0.16 172	0.23 181	0.15 163	0.22 167	0.16 146	0.22 178	0.16 170	0.22 171	0.16 161

ac_64	0.22 155	0.13 83	0.19 165	0.23 153	0.10 123	0.26 202	1.02 442	0.14 130	0.10 120	0.28 203	0.14 163	0.17 151	0.19 194	0.28 210	0.09 110	0.22 167	0.16 146	0.23 186	0.17 190	0.11 124	0.12 146

BStereo	0.22 155	0.23 116	0.20 168	0.24 158	0.20 200	0.23 184	0.33 270	0.39 246	0.17 181	0.23 178	0.17 179	0.23 183	0.16 172	0.24 185	0.17 173	0.23 178	0.16 146	0.22 178	0.20 197	0.22 171	0.16 161

Wave_Phase_stereo	0.22 155	0.23 116	0.20 168	0.24 158	0.20 200	0.23 184	0.33 270	0.39 246	0.17 181	0.23 178	0.17 179	0.23 183	0.16 172	0.24 185	0.17 173	0.23 178	0.16 146	0.22 178	0.20 197	0.22 171	0.16 161

ISRNet	0.11 88	0.05 49	0.36 251	0.24 158	0.07 112	0.13 128	0.05 92	0.06 93	0.05 97	0.05 90	0.05 99	0.13 129	0.05 94	0.05 81	0.09 110	0.24 185	0.20 178	0.10 109	0.05 96	0.06 95	0.13 152

Pointernet	0.21 151	0.22 115	0.19 165	0.24 158	0.19 197	0.24 187	0.19 183	0.24 183	0.19 192	0.24 185	0.19 196	0.24 189	0.19 194	0.24 185	0.19 187	0.22 167	0.17 166	0.22 178	0.17 190	0.22 171	0.17 175

UPFNet	0.42 265	1.20 337	0.17 153	0.24 158	0.17 183	0.25 194	0.17 172	1.19 429	0.90 429	0.25 191	0.17 179	0.24 189	0.17 181	0.25 192	0.17 173	0.22 167	0.17 166	0.22 178	0.16 170	1.15 417	0.93 424

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.23 116	0.18 162	0.24 158	0.20 200	0.24 187	0.18 179	0.24 183	0.18 186	0.24 185	0.18 194	0.23 183	0.19 194	0.24 185	0.18 184	0.21 164	0.16 146	0.21 173	0.16 170	0.22 171	0.16 161

iResNet	0.20 145	0.23 116	0.18 162	0.24 158	0.18 193	0.24 187	0.20 187	0.24 183	0.18 186	0.23 178	0.17 179	0.23 183	0.18 189	0.23 181	0.18 184	0.22 167	0.16 146	0.21 173	0.16 170	0.21 169	0.16 161

ACV-stereo	0.30 182	2.08 441	0.25 188	0.25 165	0.18 193	0.24 187	0.17 172	0.24 183	0.18 186	0.24 185	0.17 179	0.25 194	0.17 181	0.24 185	0.17 173	0.22 167	0.16 146	0.22 178	0.16 170	0.22 171	0.16 161

LoS_RVC	0.30 182	1.14 327	0.25 188	0.25 165	0.25 223	0.26 202	0.25 213	0.25 189	0.25 214	0.25 191	0.25 223	0.26 204	0.26 226	0.26 202	0.25 213	0.26 193	0.26 196	0.25 197	0.25 222	0.26 188	0.26 207

CAS	0.30 182	1.17 333	0.25 188	0.25 165	0.25 223	0.26 202	0.25 213	0.25 189	0.26 227	0.25 191	0.25 223	0.25 194	0.25 217	0.25 192	0.25 213	0.26 193	0.26 196	0.26 202	0.25 222	0.26 188	0.25 201

LoS	0.25 166	0.27 134	0.25 188	0.25 165	0.25 223	0.25 194	0.25 213	0.26 194	0.25 214	0.25 191	0.25 223	0.25 194	0.25 217	0.25 192	0.25 213	0.26 193	0.25 193	0.25 197	0.26 228	0.26 188	0.25 201
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MMNet	0.44 271	1.24 391	0.17 153	0.25 165	0.17 183	0.25 194	0.18 179	1.26 481	0.93 435	0.25 191	0.17 179	0.25 194	0.18 189	0.25 192	0.17 173	0.23 178	0.16 146	0.23 186	0.16 170	1.20 429	0.99 429

delet	0.43 266	1.21 383	0.17 153	0.25 165	0.17 183	0.25 194	0.18 179	1.26 481	0.95 437	0.25 191	0.17 179	0.25 194	0.17 181	0.25 192	0.17 173	0.23 178	0.16 146	0.22 178	0.16 170	1.18 425	0.98 428

psm_up	0.43 266	1.19 336	0.17 153	0.25 165	0.18 193	0.25 194	0.19 183	1.26 481	0.91 430	0.26 199	0.17 179	0.25 194	0.17 181	0.25 192	0.17 173	0.22 167	0.17 166	0.23 186	0.16 170	1.18 425	0.99 429

Select-FE	0.41 255	0.44 185	0.23 178	0.26 172	0.22 210	0.26 202	0.22 197	0.26 194	0.23 206	0.26 199	0.23 210	0.26 204	0.23 210	0.45 299	0.42 329	0.25 191	0.22 185	0.25 197	0.22 203	0.45 297	2.90 567

tg	0.21 151	0.25 130	0.21 173	0.26 172	0.17 183	0.24 187	0.17 172	0.24 183	0.17 181	0.24 185	0.17 179	0.24 189	0.17 181	0.24 185	0.17 173	0.24 185	0.17 166	0.23 186	0.16 170	0.23 182	0.16 161

UNDER WATER-64	0.25 166	0.26 131	0.25 188	0.26 172	0.25 223	0.25 194	0.25 213	0.25 189	0.25 214	0.25 191	0.25 223	0.25 194	0.25 217	0.26 202	0.25 213	0.25 191	0.25 193	0.25 197	0.25 222	0.25 186	0.25 201

GEStereo_RVC	0.86 387	4.45 538	0.20 168	0.27 175	0.20 200	0.27 206	0.20 187	0.26 194	0.18 186	5.03 593	0.20 200	0.27 206	0.19 194	0.27 206	0.21 193	0.20 158	0.19 176	0.19 167	4.02 597	0.20 164	0.18 179

SQANet	0.28 176	0.28 137	0.28 199	0.28 176	0.28 238	0.28 207	0.28 232	0.28 198	0.28 236	0.28 203	0.28 241	0.28 207	0.28 241	0.28 210	0.28 229	0.28 198	0.28 209	0.28 208	0.28 241	0.28 195	0.28 228

ssnet_v2	0.68 335	1.96 438	1.25 484	0.29 177	0.20 200	0.30 211	0.20 187	0.29 203	0.22 200	1.50 499	0.20 200	0.31 221	0.20 198	0.27 206	0.22 195	0.24 185	1.49 508	0.26 202	0.18 195	3.90 553	0.19 181

DStereoO	0.31 189	0.31 143	0.31 219	0.30 178	0.40 325	0.31 217	0.30 246	0.30 205	0.34 286	0.29 208	0.31 266	0.29 213	0.30 255	0.31 220	0.31 254	0.31 212	0.29 220	0.31 222	0.30 265	0.31 206	0.31 255

MultiAttention	0.30 182	0.30 140	0.30 207	0.30 178	0.30 257	0.30 211	0.30 246	0.30 205	0.30 253	0.30 209	0.30 258	0.30 217	0.30 255	0.30 216	0.30 246	0.30 206	0.30 229	0.30 215	0.30 265	0.30 201	0.30 246

MSAF-DinoV2	0.30 182	0.30 140	0.30 207	0.30 178	0.30 257	0.30 211	0.30 246	0.30 205	0.30 253	0.30 209	0.30 258	0.30 217	0.30 255	0.30 216	0.30 246	0.30 206	0.30 229	0.30 215	0.30 265	0.30 201	0.30 246

IGEV_Zeroshot_test	0.20 145	0.19 101	0.40 271	0.30 178	0.17 183	0.22 176	0.17 172	0.21 170	0.17 181	0.20 161	0.17 179	0.21 169	0.18 189	0.21 171	0.17 173	0.20 158	0.16 146	0.20 171	0.16 170	0.20 164	0.17 175

GMOStereo	0.37 226	0.45 193	0.23 178	0.30 178	0.37 306	0.41 275	0.36 294	0.41 268	0.35 290	0.43 287	0.36 300	0.41 275	0.40 314	0.41 274	0.36 286	0.34 223	0.22 185	0.47 337	0.37 316	0.39 267	0.33 269

DANet	0.30 182	0.30 140	0.30 207	0.30 178	0.30 257	0.30 211	0.30 246	0.30 205	0.30 253	0.30 209	0.30 258	0.30 217	0.30 255	0.30 216	0.30 246	0.30 206	0.30 229	0.30 215	0.30 265	0.30 201	0.30 246
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoSA	0.32 198	0.52 223	0.34 241	0.31 184	0.31 268	0.30 211	0.30 246	0.31 210	0.30 253	0.31 214	0.31 266	0.31 221	0.30 255	0.31 220	0.31 254	0.30 206	0.32 240	0.31 222	0.31 276	0.31 206	0.31 255

xxxxx1	0.31 189	0.91 277	0.23 178	0.31 184	0.23 216	0.31 217	0.23 205	0.33 216	0.25 214	0.31 214	0.24 217	0.33 228	0.25 217	0.32 223	0.24 205	0.28 198	0.28 209	0.28 208	0.28 241	0.29 198	0.27 215

tt_ll	0.31 189	0.91 277	0.23 178	0.31 184	0.23 216	0.31 217	0.23 205	0.33 216	0.25 214	0.31 214	0.24 217	0.33 228	0.25 217	0.32 223	0.24 205	0.28 198	0.28 209	0.28 208	0.28 241	0.29 198	0.27 215

ff	0.31 189	0.91 277	0.23 178	0.31 184	0.23 216	0.31 217	0.23 205	0.33 216	0.25 214	0.31 214	0.24 217	0.33 228	0.25 217	0.32 223	0.24 205	0.28 198	0.28 209	0.28 208	0.28 241	0.29 198	0.27 215

w-ln-seven-2	0.14 113	1.22 389	0.28 199	0.32 188	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.03 39	0.03 48	0.32 214	0.27 203	0.04 72	0.03 53	0.03 43	0.03 50

WCG-NET（raft）	0.32 198	1.24 391	0.24 185	0.32 188	0.24 221	0.32 226	0.23 205	0.32 212	0.24 209	0.32 220	0.24 217	0.32 225	0.24 214	0.32 223	0.24 205	0.30 206	0.23 190	0.30 215	0.23 209	0.30 201	0.23 190

CASnet	0.35 214	0.51 221	0.44 288	0.32 188	0.31 268	0.24 187	0.34 283	0.36 228	0.25 214	0.31 214	0.37 307	0.30 217	0.33 281	0.25 192	0.45 334	0.37 241	0.37 263	0.33 233	0.35 307	0.34 222	0.37 293
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	0.28 176	0.32 145	0.24 185	0.32 188	0.25 223	0.32 226	0.24 210	0.32 212	0.24 209	0.33 225	0.24 217	0.35 235	0.24 214	0.33 230	0.24 205	0.31 212	0.24 192	0.32 225	0.24 217	0.32 210	0.24 200

DStereoFS	0.32 198	0.33 147	0.32 225	0.33 192	0.30 257	0.32 226	0.32 259	0.32 212	0.31 265	0.30 209	0.31 266	0.31 221	0.30 255	0.32 223	0.32 256	0.32 214	0.31 235	0.30 215	0.47 360	0.32 210	0.34 275

model_zeroshot	0.27 175	0.20 105	0.27 195	0.33 192	0.21 208	0.37 244	0.22 197	0.37 234	0.24 209	0.26 199	0.27 234	0.33 228	0.21 203	0.25 192	0.27 219	0.32 214	0.20 178	0.34 241	0.23 209	0.25 186	0.26 207

tt1	0.31 189	0.93 284	0.24 185	0.33 192	0.23 216	0.31 217	0.24 210	0.32 212	0.24 209	0.32 220	0.23 210	0.32 225	0.25 217	0.32 223	0.24 205	0.27 196	0.26 196	0.27 206	0.26 228	0.27 193	0.27 215

DLNR-FE	0.28 176	0.89 272	0.30 207	0.34 195	0.19 197	0.28 207	0.19 183	0.28 198	0.20 194	0.28 203	0.20 200	0.28 207	0.20 198	0.28 210	0.20 190	0.33 219	0.28 209	0.25 197	0.19 196	0.24 184	0.19 181

H2IRNET	0.34 205	0.34 148	0.34 241	0.34 195	0.34 293	0.34 231	0.34 283	0.34 220	0.34 286	0.34 227	0.34 288	0.34 233	0.34 286	0.34 232	0.34 279	0.34 223	0.34 256	0.34 241	0.34 295	0.34 222	0.34 275

DMCA	0.36 220	0.38 158	0.37 255	0.35 197	0.35 296	0.36 239	0.36 294	0.36 228	0.35 290	0.35 232	0.37 307	0.36 241	0.36 295	0.35 235	0.36 286	0.36 237	0.36 261	0.35 257	0.36 313	0.36 241	0.36 288

MLCV	0.31 189	0.35 149	0.27 195	0.35 197	0.28 238	0.35 236	0.27 224	0.35 224	0.28 236	0.36 235	0.27 234	0.35 235	0.27 234	0.35 235	0.27 219	0.34 223	0.27 203	0.34 241	0.27 236	0.34 222	0.27 215

ETE_ROB	0.35 214	0.35 149	0.35 249	0.35 197	0.35 296	0.35 236	0.35 288	0.35 224	0.35 290	0.35 232	0.35 297	0.35 235	0.35 292	0.35 235	0.35 283	0.35 232	0.35 258	0.35 257	0.35 307	0.35 234	0.35 285

DN-CSS_ROB	0.31 189	0.35 149	0.28 199	0.35 197	0.28 238	0.34 231	0.27 224	0.34 220	0.25 214	0.35 232	0.27 234	0.36 241	0.26 226	0.34 232	0.28 229	0.35 232	0.28 209	0.34 241	0.28 241	0.34 222	0.27 215

Any-RAFT	0.32 198	0.36 152	0.27 195	0.36 201	0.27 233	0.36 239	0.27 224	0.36 228	0.27 233	0.36 235	0.27 234	0.36 241	0.27 234	0.36 241	0.28 229	0.36 237	0.28 209	0.36 262	0.28 241	0.36 241	0.28 228

CES	0.39 244	0.47 201	0.36 251	0.36 201	0.37 306	0.45 306	0.35 288	0.35 224	0.40 320	0.36 235	0.44 345	0.47 313	0.36 295	0.44 296	0.36 286	0.37 241	0.39 276	0.44 320	0.35 307	0.37 245	0.36 288

HGLStereo	0.28 176	0.29 139	0.22 175	0.36 201	0.22 210	0.36 239	0.21 192	0.36 228	0.21 197	0.42 281	0.21 205	0.36 241	0.22 204	0.36 241	0.21 193	0.34 223	0.21 181	0.34 241	0.21 200	0.34 222	0.21 185

PAM	0.39 244	1.88 427	0.34 241	0.37 204	0.41 334	0.45 306	0.22 197	0.28 198	0.23 206	0.28 203	0.24 217	0.29 213	0.23 210	0.29 214	0.23 201	0.38 252	0.32 240	0.38 273	0.37 316	0.32 210	0.22 188

RSM	0.36 220	0.36 152	0.43 286	0.37 204	0.42 344	0.49 327	0.42 334	0.37 234	0.28 236	0.36 235	0.29 246	0.36 241	0.30 255	0.37 245	0.28 229	0.34 223	0.31 235	0.34 241	0.35 307	0.40 273	0.29 233

XPNet_ROB	0.37 226	0.37 154	0.37 255	0.37 204	0.37 306	0.37 244	0.37 300	0.37 234	0.37 302	0.37 240	0.37 307	0.37 247	0.37 300	0.37 245	0.37 295	0.37 241	0.37 263	0.37 265	0.37 316	0.37 245	0.37 293

Monster-pub-mixall	0.44 271	0.56 235	0.60 342	0.38 207	0.27 233	0.37 244	0.27 224	0.37 234	0.29 242	0.38 241	0.27 234	0.38 249	0.29 248	0.85 394	0.27 219	1.46 488	0.26 196	0.34 241	0.26 228	0.36 241	0.53 354

GCAP-BAT	0.33 203	0.78 252	0.32 225	0.38 207	0.25 223	0.34 231	0.25 213	0.34 220	0.26 227	0.34 227	0.25 223	0.35 235	0.26 226	0.35 235	0.27 219	0.36 237	0.30 229	0.32 225	0.24 217	0.32 210	0.26 207

WAO-8	0.38 232	0.38 158	0.38 258	0.38 207	0.38 313	0.38 251	0.38 307	0.38 242	0.38 306	0.38 241	0.38 312	0.38 249	0.38 304	0.38 248	0.38 298	0.38 252	0.38 269	0.38 273	0.37 316	0.38 258	0.38 300

WAO-7	0.38 232	0.38 158	0.38 258	0.38 207	0.38 313	0.38 251	0.38 307	0.38 242	0.38 306	0.38 241	0.38 312	0.38 249	0.38 304	0.38 248	0.38 298	0.38 252	0.38 269	0.38 273	0.38 329	0.38 258	0.38 300

Venus	0.38 232	0.38 158	0.38 258	0.38 207	0.38 313	0.37 244	0.38 307	0.37 234	0.37 302	0.41 267	0.37 307	0.39 254	0.37 300	0.38 248	0.38 298	0.37 241	0.38 269	0.38 273	0.37 316	0.37 245	0.38 300

IMH	0.38 232	0.38 158	0.38 258	0.38 207	0.38 313	0.38 251	0.38 307	0.38 242	0.38 306	0.42 281	0.38 312	0.40 262	0.38 304	0.38 248	0.38 298	0.38 252	0.38 269	0.39 284	0.38 329	0.38 258	0.38 300

Monster-pub-eth3d	0.45 274	0.57 236	0.60 342	0.39 213	0.28 238	0.37 244	0.28 232	0.37 234	0.30 253	0.39 247	0.29 246	0.39 254	0.30 255	0.92 404	0.27 219	1.42 485	0.28 209	0.34 241	0.28 241	0.37 245	0.53 354

1test111	0.37 226	1.02 312	0.30 207	0.39 213	0.29 247	0.40 259	0.28 232	0.39 246	0.29 242	0.39 247	0.29 246	0.39 254	0.28 241	0.40 259	0.29 239	0.33 219	0.32 240	0.33 233	0.31 276	0.32 210	0.31 255

cc1	0.37 226	1.02 312	0.30 207	0.39 213	0.29 247	0.40 259	0.28 232	0.39 246	0.29 242	0.39 247	0.29 246	0.39 254	0.28 241	0.40 259	0.29 239	0.33 219	0.32 240	0.33 233	0.31 276	0.32 210	0.31 255

HanzoNet	0.39 244	0.38 158	0.40 271	0.39 213	0.41 334	0.38 251	0.38 307	0.38 242	0.38 306	0.39 247	0.39 322	0.38 249	0.38 304	0.39 256	0.40 314	0.38 252	0.38 269	0.40 289	0.38 329	0.38 258	0.40 308

testlalala	0.32 198	0.81 258	0.31 219	0.39 213	0.26 231	0.33 229	0.24 210	0.33 216	0.26 227	0.32 220	0.26 229	0.33 228	0.23 210	0.33 230	0.23 201	0.35 232	0.31 235	0.30 215	0.24 217	0.31 206	0.21 185

gwcnet-sp	0.82 372	1.72 412	1.48 506	0.39 213	0.15 170	0.31 217	0.21 192	0.20 162	0.25 214	1.61 503	0.23 210	0.28 207	0.26 226	0.20 161	0.15 163	0.24 185	1.33 492	0.32 225	0.16 170	6.75 592	0.23 190

scenet	0.82 372	1.72 412	1.48 506	0.39 213	0.15 170	0.31 217	0.21 192	0.20 162	0.25 214	1.61 503	0.23 210	0.28 207	0.26 226	0.20 161	0.15 163	0.24 185	1.33 492	0.32 225	0.16 170	6.75 592	0.23 190

ssnet	0.82 372	1.72 412	1.48 506	0.39 213	0.15 170	0.31 217	0.21 192	0.20 162	0.25 214	1.61 503	0.23 210	0.28 207	0.26 226	0.20 161	0.15 163	0.24 185	1.33 492	0.32 225	0.16 170	6.75 592	0.23 190

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 88	0.44 185	0.33 231	0.39 213	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.39 263	0.36 261	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

iRaft-Stereo_5w	0.34 205	0.42 181	0.31 219	0.39 213	0.30 257	0.38 251	0.30 246	0.40 253	0.29 242	0.40 253	0.37 307	0.41 275	0.34 286	0.38 248	0.30 246	0.34 223	0.27 203	0.34 241	0.26 228	0.34 222	0.26 207

iRaft-Stereo_20w	0.34 205	0.41 174	0.31 219	0.39 213	0.29 247	0.40 259	0.32 259	0.41 268	0.32 270	0.38 241	0.30 258	0.39 254	0.30 255	0.38 248	0.32 256	0.35 232	0.27 203	0.34 241	0.27 236	0.34 222	0.29 233

RAFT + AFF	0.31 189	0.45 193	0.34 241	0.39 213	0.28 238	0.38 251	0.33 270	0.29 203	0.31 265	0.30 209	0.30 258	0.29 213	0.27 234	0.29 214	0.30 246	0.28 198	0.29 220	0.29 213	0.29 251	0.27 193	0.32 262

StereoDRNet-Refined	0.33 203	0.39 164	0.26 194	0.39 213	0.26 231	0.40 259	0.26 221	0.40 253	0.26 227	0.39 247	0.26 229	0.39 254	0.26 226	0.39 256	0.26 218	0.37 241	0.25 193	0.37 265	0.25 222	0.37 245	0.37 293
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.11 425	0.39 164	5.28 591	0.39 213	0.20 200	0.39 257	0.27 224	0.39 246	0.22 200	0.38 241	0.20 200	0.38 249	0.20 198	6.95 604	0.22 195	0.30 206	0.21 181	0.27 206	0.21 200	5.25 585	0.21 185

Replicate-Monster	0.45 274	0.57 236	0.60 342	0.40 227	0.29 247	0.37 244	0.27 224	0.37 234	0.30 253	0.40 253	0.31 266	0.40 262	0.30 255	0.99 412	0.27 219	1.36 481	0.31 235	0.34 241	0.30 265	0.36 241	0.54 357

w-ln-seven	0.18 140	1.47 404	0.33 231	0.40 227	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.38 252	0.32 240	0.05 85	0.04 77	0.04 76	0.04 78

DCVSM-stereo	0.36 220	1.89 428	0.22 175	0.40 227	0.22 210	0.40 259	0.22 197	0.40 253	0.22 200	0.40 253	0.22 206	0.40 262	0.22 204	0.40 259	0.22 195	0.28 198	0.21 181	0.28 208	0.21 200	0.28 195	0.20 183

IGEV++	0.34 205	0.43 182	0.30 207	0.40 227	0.29 247	0.40 259	0.29 241	0.40 253	0.29 242	0.40 253	0.29 246	0.40 262	0.29 248	0.40 259	0.30 246	0.38 252	0.29 220	0.37 265	0.29 251	0.37 245	0.29 233

ACVNet-DCA	0.37 226	1.00 300	0.30 207	0.40 227	0.29 247	0.40 259	0.29 241	0.40 253	0.29 242	0.40 253	0.29 246	0.40 262	0.29 248	0.39 256	0.28 229	0.33 219	0.32 240	0.33 233	0.32 283	0.33 218	0.32 262

xx1	0.38 232	1.03 314	0.31 219	0.40 227	0.31 268	0.41 275	0.28 232	0.40 253	0.29 242	0.40 253	0.29 246	0.40 262	0.29 248	0.40 259	0.29 239	0.34 223	0.33 252	0.34 241	0.32 283	0.34 222	0.32 262

knoymous	0.40 248	0.40 166	0.40 271	0.40 227	0.40 325	0.40 259	0.40 321	0.40 253	0.40 320	0.40 253	0.40 325	0.40 262	0.40 314	0.40 259	0.40 314	0.40 267	0.40 279	0.40 289	0.40 333	0.40 273	0.40 308

anonymousa	0.40 248	0.40 166	0.40 271	0.40 227	0.40 325	0.40 259	0.40 321	0.40 253	0.40 320	0.40 253	0.40 325	0.40 262	0.40 314	0.40 259	0.40 314	0.40 267	0.40 279	0.40 289	0.40 333	0.40 273	0.40 308

riskmin	0.40 248	0.40 166	0.40 271	0.40 227	0.40 325	0.40 259	0.40 321	0.40 253	0.40 320	0.40 253	0.40 325	0.40 262	0.40 314	0.40 259	0.40 314	0.40 267	0.40 279	0.40 289	0.40 333	0.40 273	0.40 308

Anonymous_2	0.40 248	0.40 166	0.40 271	0.40 227	0.40 325	0.40 259	0.40 321	0.40 253	0.40 320	0.40 253	0.40 325	0.40 262	0.40 314	0.40 259	0.40 314	0.40 267	0.40 279	0.40 289	0.40 333	0.40 273	0.40 308

Anonymous_1	0.40 248	0.40 166	0.40 271	0.40 227	0.40 325	0.40 259	0.40 321	0.40 253	0.40 320	0.40 253	0.40 325	0.40 262	0.40 314	0.40 259	0.40 314	0.40 267	0.40 279	0.40 289	0.40 333	0.40 273	0.40 308

AdaStereo	0.40 248	0.40 166	0.40 271	0.40 227	0.40 325	0.40 259	0.40 321	0.40 253	0.40 320	0.40 253	0.40 325	0.40 262	0.40 314	0.40 259	0.40 314	0.40 267	0.40 279	0.40 289	0.40 333	0.40 273	0.40 308
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.
Zero-FE251	0.36 220	0.40 166	0.28 199	0.41 239	0.28 238	0.41 275	0.28 232	0.41 268	0.28 236	0.41 267	0.28 241	0.41 275	0.28 241	0.42 287	0.30 246	0.37 241	0.26 196	0.37 265	0.27 236	0.45 297	0.56 365

z-mn7	0.16 133	1.21 383	0.33 231	0.41 239	0.04 78	0.04 76	0.03 50	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.04 87	0.04 76	0.04 83	0.04 71	0.04 74	0.35 232	0.31 235	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

RAFT-Test	0.36 220	0.37 154	0.33 231	0.41 239	0.32 271	0.41 275	0.32 259	0.41 268	0.32 270	0.41 267	0.32 273	0.41 275	0.32 273	0.41 274	0.33 266	0.37 241	0.29 220	0.37 265	0.29 251	0.38 258	0.31 255

GwcNet-ADL	0.41 255	0.41 174	0.41 280	0.41 239	0.41 334	0.41 275	0.41 329	0.41 268	0.41 329	0.41 267	0.41 331	0.41 275	0.41 325	0.41 274	0.41 321	0.41 275	0.41 288	0.41 306	0.41 340	0.41 283	0.41 315

PSMNet-ADL	0.41 255	0.41 174	0.41 280	0.41 239	0.41 334	0.41 275	0.41 329	0.41 268	0.41 329	0.41 267	0.41 331	0.41 275	0.41 325	0.41 274	0.41 321	0.41 275	0.41 288	0.41 306	0.41 340	0.41 283	0.41 315

GANet-ADL	0.41 255	0.41 174	0.41 280	0.41 239	0.41 334	0.41 275	0.41 329	0.41 268	0.41 329	0.41 267	0.41 331	0.41 275	0.41 325	0.41 274	0.41 321	0.41 275	0.41 288	0.41 306	0.41 340	0.41 283	0.41 315

ADLNet2	0.41 255	0.41 174	0.41 280	0.41 239	0.41 334	0.41 275	0.41 329	0.41 268	0.41 329	0.41 267	0.41 331	0.41 275	0.41 325	0.41 274	0.41 321	0.41 275	0.41 288	0.41 306	0.41 340	0.41 283	0.41 315

ADLNet	0.41 255	0.41 174	0.41 280	0.41 239	0.41 334	0.41 275	0.41 329	0.41 268	0.41 329	0.41 267	0.41 331	0.41 275	0.41 325	0.41 274	0.41 321	0.41 275	0.41 288	0.41 306	0.41 340	0.41 283	0.41 315

GES	0.66 330	2.34 465	0.29 203	0.41 239	0.29 247	0.41 275	0.29 241	0.42 286	0.29 242	0.40 253	0.41 331	0.41 275	0.30 255	0.51 340	0.29 239	0.32 214	0.29 220	0.32 225	2.46 568	2.49 530	0.30 246

DGSMNet	0.34 205	0.41 174	0.27 195	0.41 239	0.28 238	0.41 275	0.28 232	0.41 268	0.27 233	0.41 267	0.27 234	0.42 293	0.27 234	0.41 274	0.28 229	0.40 267	0.29 220	0.40 289	0.28 241	0.40 273	0.27 215

HiDET	0.38 232	0.44 185	0.30 207	0.42 249	0.30 257	0.42 295	0.30 246	0.42 286	0.30 253	0.44 292	0.30 258	0.42 293	0.30 255	0.42 287	0.68 386	0.37 241	0.32 240	0.40 289	0.29 251	0.37 245	0.29 233

LCMNet	0.38 232	0.44 185	0.30 207	0.42 249	0.30 257	0.42 295	0.30 246	0.42 286	0.30 253	0.45 294	0.30 258	0.42 293	0.30 255	0.42 287	0.69 394	0.37 241	0.32 240	0.40 289	0.29 251	0.37 245	0.29 233

CSFM-Stereo	0.38 232	0.44 185	0.30 207	0.42 249	0.30 257	0.42 295	0.30 246	0.43 292	0.30 253	0.44 292	0.30 258	0.42 293	0.30 255	0.42 287	0.73 404	0.37 241	0.32 240	0.40 289	0.29 251	0.37 245	0.30 246

HART	0.38 232	0.45 193	0.34 241	0.42 249	0.33 283	0.41 275	0.34 283	0.42 286	0.33 277	0.43 287	0.34 288	0.42 293	0.34 286	0.41 274	0.38 298	0.40 267	0.32 240	0.42 317	0.32 283	0.40 273	0.32 262

RAFT-Stereo-weight	0.45 274	1.90 430	0.34 241	0.42 249	0.36 302	0.43 302	0.35 288	0.42 286	0.34 286	0.42 281	0.34 288	0.44 301	0.34 286	0.41 274	0.34 279	0.38 252	0.32 240	0.38 273	0.32 283	0.38 258	0.33 269

Gwc-CoAtRS	0.41 255	1.49 405	0.32 225	0.42 249	0.32 271	0.41 275	0.32 259	0.41 268	0.33 277	0.41 267	0.32 273	0.41 275	0.32 273	0.41 274	0.32 256	0.39 263	0.28 209	0.39 284	0.28 241	0.40 273	0.28 228

MonSter++	0.38 232	0.44 185	0.31 219	0.43 255	0.30 257	0.43 302	0.31 257	0.43 292	0.31 265	0.45 294	0.31 266	0.43 300	0.31 270	0.43 293	0.69 394	0.38 252	0.33 252	0.40 289	0.30 265	0.38 258	0.30 246

RCA-Stereo	0.51 304	3.22 508	0.34 241	0.44 256	0.34 293	0.44 305	0.34 283	0.43 292	0.34 286	0.43 287	0.34 288	0.44 301	0.33 281	0.43 293	0.33 266	0.38 252	0.29 220	0.38 273	0.29 251	0.38 258	0.29 233

CFNet-RSSM	0.91 393	4.89 544	0.34 241	0.44 256	1.07 452	1.62 508	1.40 521	0.91 392	0.35 290	1.60 500	1.39 521	0.64 372	0.34 286	0.44 296	0.33 266	0.41 275	0.35 258	0.75 389	0.30 265	0.41 283	0.29 233

fffy	0.38 232	0.43 182	0.33 231	0.46 258	0.33 283	0.45 306	0.32 259	0.45 296	0.32 270	0.45 294	0.32 273	0.45 303	0.33 281	0.45 299	0.32 256	0.38 252	0.38 269	0.38 273	0.37 316	0.37 245	0.36 288

otaku	0.46 280	0.46 197	0.46 294	0.46 258	0.46 352	0.46 312	0.46 344	0.46 300	0.46 343	0.46 300	0.46 351	0.46 307	0.46 342	0.46 304	0.46 338	0.46 298	0.46 311	0.46 328	0.46 353	0.46 300	0.46 329

Ntro	0.47 286	0.47 201	0.46 294	0.46 258	0.46 352	0.47 317	0.47 349	0.46 300	0.47 348	0.46 300	0.46 351	0.47 313	0.46 342	0.47 308	0.47 345	0.47 303	0.46 311	0.46 328	0.46 353	0.46 300	0.46 329

Dean	0.46 280	0.46 197	0.46 294	0.46 258	0.46 352	0.46 312	0.46 344	0.46 300	0.46 343	0.47 306	0.46 351	0.46 307	0.46 342	0.46 304	0.46 338	0.46 298	0.46 311	0.46 328	0.46 353	0.46 300	0.46 329

ACVNet_1	0.46 280	0.47 201	0.46 294	0.46 258	0.46 352	0.46 312	0.46 344	0.46 300	0.47 348	0.46 300	0.46 351	0.46 307	0.46 342	0.46 304	0.46 338	0.46 298	0.46 311	0.47 337	0.46 353	0.46 300	0.46 329

ACVNet-4b	0.46 280	0.46 197	0.46 294	0.46 258	0.46 352	0.46 312	0.46 344	0.46 300	0.46 343	0.46 300	0.46 351	0.46 307	0.46 342	0.47 308	0.46 338	0.46 298	0.46 311	0.46 328	0.46 353	0.46 300	0.46 329

FE-Mocha	0.35 214	0.71 248	0.40 271	0.47 264	0.27 233	0.34 231	0.27 224	0.34 220	0.26 227	0.34 227	0.26 229	0.34 233	0.27 234	0.34 232	0.27 219	0.44 291	0.41 288	0.33 233	0.29 251	0.32 210	0.29 233

LG-Stereo_L2	0.34 205	0.37 154	0.38 258	0.47 264	0.28 238	0.39 257	0.28 232	0.39 246	0.28 236	0.39 247	0.28 241	0.39 254	0.28 241	0.38 248	0.28 229	0.42 289	0.35 258	0.36 262	0.26 228	0.35 234	0.26 207

UNDER WATER	0.47 286	0.47 201	0.47 301	0.47 264	0.47 358	0.47 317	0.47 349	0.47 306	0.47 348	0.47 306	0.47 359	0.47 313	0.46 342	0.47 308	0.47 345	0.47 303	0.47 319	0.47 337	0.46 353	0.47 313	0.47 336

LVE	0.47 286	0.47 201	0.47 301	0.47 264	0.49 364	0.47 317	0.47 349	0.47 306	0.49 357	0.47 306	0.47 359	0.47 313	0.46 342	0.47 308	0.47 345	0.47 303	0.47 319	0.48 345	0.47 360	0.47 313	0.47 336

GANet-RSSM	0.75 350	1.91 431	0.14 127	0.47 264	0.14 159	0.21 174	3.21 585	2.30 529	0.14 159	0.46 300	0.14 163	0.23 183	0.18 189	0.21 171	0.14 153	0.18 151	0.27 203	0.37 265	0.13 157	2.13 512	2.12 552

GREAT-IGEV	0.38 232	0.43 182	0.36 251	0.48 269	0.32 271	0.45 306	0.32 259	0.45 296	0.32 270	0.45 294	0.32 273	0.45 303	0.32 273	0.45 299	0.32 256	0.44 291	0.33 252	0.41 306	0.29 251	0.41 283	0.29 233
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.36 220	0.49 209	0.39 266	0.48 269	0.32 271	0.41 275	0.28 232	0.40 253	0.30 253	0.41 267	0.28 241	0.40 262	0.28 241	0.42 287	0.28 229	0.45 294	0.32 240	0.38 273	0.30 265	0.37 245	0.27 215

mms	0.40 248	0.45 193	0.35 249	0.48 269	0.36 302	0.47 317	0.34 283	0.45 296	0.38 306	0.47 306	0.33 280	0.45 303	0.32 273	0.45 299	0.32 256	0.39 263	0.38 269	0.38 273	0.37 316	0.39 267	0.39 306

ccccc		0.44 185		0.48 269	0.35 296	0.48 322		0.51 336		0.47 306		0.47 313		0.47 308		0.41 275	0.40 279	0.40 289	0.40 333	0.41 283

RainbowNet	0.48 291	0.48 207	0.48 309	0.48 269	0.48 362	0.48 322	0.48 358	0.48 310	0.48 355	0.48 313	0.48 363	0.48 320	0.48 351	0.48 317	0.48 351	0.48 307	0.48 323	0.48 345	0.48 364	0.48 317	0.48 338

notaker	0.48 291	0.49 209	0.48 309	0.48 269	0.48 362	0.48 322	0.48 358	0.48 310	0.49 357	0.48 313	0.48 363	0.48 320	0.48 351	0.48 317	0.48 351	0.48 307	0.48 323	0.48 345	0.48 364	0.48 317	0.49 343

Pro-Stereo	0.79 359	0.53 227	0.38 258	0.49 275	0.38 313	0.49 327	0.37 300	0.49 314	0.67 386	0.50 333	0.38 312	1.10 432	0.38 304	0.49 323	0.38 298	0.71 360	0.88 401	5.98 601	0.36 313	0.46 300	0.36 288

gcap-zeroshot	0.35 214	0.32 145	0.37 255	0.49 275	0.39 323	0.33 229	0.21 192	0.26 194	0.35 290	0.42 281	0.34 288	0.49 324	0.29 248	0.47 308	0.39 310	0.34 223	0.17 166	0.38 273	0.23 209	0.48 317	0.34 275

MyStereo07	0.60 318	3.72 520	0.48 309	0.49 275	0.41 334	0.36 239	0.32 259	0.49 314	0.43 337	0.51 341	0.42 341	0.49 324	0.43 334	0.51 340	0.64 374	0.49 310	0.45 309	0.34 241	0.32 283	0.35 234	0.43 323

MyStereo04	0.56 316	3.72 520	0.59 340	0.49 275	0.41 334	0.36 239	0.32 259	0.37 234	0.31 265	0.34 227	0.46 351	0.35 235	0.32 273	0.35 235	0.33 266	0.49 310	0.45 309	0.34 241	0.32 283	0.35 234	0.43 323

HaxPig	0.47 286	0.47 201	0.47 301	0.49 275	0.47 358	0.47 317	0.47 349	0.47 306	0.47 348	0.47 306	0.47 359	0.47 313	0.47 350	0.47 308	0.47 345	0.47 303	0.47 319	0.47 337	0.47 360	0.47 313	0.48 338

ACVNet_2	0.49 297	0.49 209	0.49 316	0.49 275	0.49 364	0.49 327	0.49 360	0.49 314	0.49 357	0.49 320	0.49 366	0.49 324	0.49 356	0.49 323	0.49 353	0.49 310	0.49 326	0.49 350	0.49 367	0.49 321	0.49 343

IGEV-Stereo	0.35 214	0.44 185	0.45 290	0.49 275	0.30 257	0.37 244	0.30 246	0.36 228	0.30 253	0.36 235	0.29 246	0.36 241	0.29 248	0.36 241	0.30 246	0.46 298	0.39 276	0.32 225	0.24 217	0.32 210	0.25 201
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	0.41 255	0.46 197	0.33 231	0.49 275	0.33 283	0.49 327	0.33 270	0.49 314	0.33 277	0.49 320	0.33 280	0.49 324	0.33 281	0.51 340	0.33 266	0.41 275	0.30 229	0.41 306	0.30 265	0.79 368	0.29 233

252Zero-FE	0.45 274	0.50 213	0.36 251	0.50 283	0.36 302	0.50 336	0.36 294	0.50 323	0.36 300	0.49 320	0.36 300	0.49 324	0.36 295	0.54 349	0.41 321	0.45 294	0.34 256	0.45 324	0.34 295	0.55 340	0.75 403

water-stereo	0.41 255	0.84 262	0.46 294	0.50 283	0.33 283	0.45 306	0.33 270	0.45 296	0.32 270	0.45 294	0.32 273	0.45 303	0.32 273	0.45 299	0.32 256	0.44 291	0.41 288	0.39 284	0.31 276	0.39 267	0.32 262

DilatedVolume-Stereo	0.43 266	0.86 265	0.48 309	0.50 283	0.33 283	0.46 312	0.33 270	0.46 300	0.33 277	0.46 300	0.33 280	0.47 313	0.33 281	0.47 308	0.34 279	0.45 294	0.42 297	0.40 289	0.33 291	0.47 313	0.38 300

FoundationStereo	0.50 299	0.50 213	0.50 320	0.50 283	0.50 368	0.50 336	0.50 362	0.50 323	0.50 360	0.50 333	0.50 368	0.50 339	0.50 359	0.50 331	0.50 354	0.50 316	0.50 332	0.50 354	0.50 369	0.50 326	0.50 346

StereoAnything_RVC	0.50 299	0.50 213	0.50 320	0.50 283	0.50 368	0.50 336	0.50 362	0.50 323	0.50 360	0.50 333	0.50 368	0.50 339	0.50 359	0.50 331	0.50 354	0.50 316	0.50 332	0.50 354	0.50 369	0.50 326	0.50 346

dual_stereo	0.50 299	0.50 213	0.50 320	0.50 283	0.50 368	0.50 336	0.50 362	0.50 323	0.50 360	0.50 333	0.50 368	0.50 339	0.50 359	0.50 331	0.50 354	0.50 316	0.50 332	0.50 354	0.50 369	0.50 326	0.50 346

TorneroNet	0.66 330	0.53 227	0.50 320	0.50 283	0.64 392	1.06 423	0.70 400	0.50 323	0.51 367	0.49 320	0.69 404	0.49 324	0.50 359	0.48 317	1.15 449	0.71 360	0.49 326	1.14 438	1.08 447	0.49 321	0.49 343

ccnet	0.80 362	2.28 457	0.33 231	0.50 283	0.33 283	0.50 336	0.33 270	0.50 323	0.33 277	0.49 320	0.33 280	0.49 324	1.56 513	2.38 533	0.33 266	0.41 275	0.29 220	0.42 317	1.57 528	2.28 518	0.29 233

SANet	0.50 299	0.50 213	0.50 320	0.50 283	0.50 368	0.50 336	0.50 362	0.50 323	0.50 360	0.50 333	0.50 368	0.50 339	0.50 359	0.50 331	0.50 354	0.50 316	0.50 332	0.50 354	0.50 369	0.50 326	0.50 346

fffft	0.48 291	0.51 221	0.45 290	0.52 292	0.45 350	0.52 351	0.45 342	0.52 340	0.48 355	0.53 347	0.45 349	0.52 350	0.45 339	0.52 345	0.46 338	0.51 322	0.41 288	0.50 354	0.41 340	0.50 326	0.41 315
1: 1. 1
DDF-Stereo	0.43 266	1.15 330	0.57 338	0.53 293	0.32 271	0.41 275	0.32 259	0.41 268	0.32 270	0.41 267	0.32 273	0.41 275	0.32 273	0.40 259	0.32 256	0.52 324	0.50 332	0.38 273	0.31 276	0.39 267	0.31 255

UGAM-zero	0.51 304	2.17 449	0.39 266	0.53 293	0.36 302	0.50 336	0.36 294	0.50 323	0.36 300	0.49 320	0.36 300	0.50 339	0.35 292	0.50 331	0.36 286	0.49 310	0.37 263	0.47 337	0.35 307	0.46 300	0.34 275

GCST	0.50 299	2.08 441	0.38 258	0.53 293	0.35 296	0.49 327	0.35 288	0.50 323	0.35 290	0.49 320	0.35 297	0.49 324	0.35 292	0.49 323	0.35 283	0.48 307	0.37 263	0.45 324	0.33 291	0.44 293	0.33 269

depthmonostereo	0.44 271	0.85 264	0.46 294	0.54 296	0.40 325	0.52 351	0.38 307	0.52 340	0.35 290	0.47 306	0.34 288	0.46 307	0.34 286	0.47 308	0.34 279	0.45 294	0.43 301	0.41 306	0.33 291	0.41 283	0.32 262

SCV_C0	0.45 274	0.88 269	0.49 316	0.54 296	0.37 306	0.48 322	0.37 300	0.48 310	0.37 302	0.48 313	0.36 300	0.48 320	0.37 300	0.49 323	0.37 295	0.50 316	0.41 288	0.44 320	0.34 295	0.44 293	0.34 275

SCV	0.46 280	0.94 286	0.45 290	0.54 296	0.37 306	0.48 322	0.38 307	0.48 310	0.37 302	0.48 313	0.39 322	0.48 320	0.37 300	0.49 323	0.37 295	0.50 316	0.46 311	0.44 320	0.34 295	0.44 293	0.34 275

UGAM	0.51 304	2.23 454	0.39 266	0.54 296	0.35 296	0.50 336	0.35 288	0.49 314	0.35 290	0.49 320	0.35 297	0.49 324	0.36 295	0.50 331	0.36 286	0.49 310	0.37 263	0.45 324	0.34 295	0.45 297	0.34 275

FCDSN-DC	0.41 255	0.59 239	0.64 351	0.54 296	0.33 283	0.50 336	0.37 300	0.42 286	0.40 320	0.61 365	0.43 343	0.50 339	0.49 356	0.38 248	0.32 256	0.28 198	0.23 190	0.26 202	0.22 203	0.35 234	0.28 228
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet_ROB	0.54 309	0.54 231	0.54 334	0.54 296	0.53 377	0.54 356	0.54 370	0.53 342	0.54 370	0.54 352	0.54 378	0.54 354	0.53 366	0.54 349	0.54 364	0.54 328	0.53 341	0.54 366	0.54 375	0.54 339	0.54 357

z-ln-s-r	0.21 151	1.40 402	0.53 333	0.56 302	0.04 78	0.05 88	0.04 80	0.05 88	0.05 97	0.05 90	0.04 87	0.05 90	0.04 83	0.05 81	0.05 88	0.57 337	0.44 308	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

GASTEREO	0.48 291	1.21 383	0.47 301	0.57 303	0.38 313	0.50 336	0.38 307	0.50 323	0.38 306	0.50 333	0.38 312	0.50 339	0.38 304	0.50 331	0.38 298	0.52 324	0.42 297	0.46 328	0.34 295	0.46 300	0.34 275

CASS	0.57 317	0.89 272	0.56 336	0.57 303	0.56 380	0.56 358	0.56 371	0.56 348	0.53 368	0.57 360	0.57 380	0.59 367	0.48 351	0.56 354	0.57 367	0.55 334	0.56 345	0.47 337	0.56 380	0.62 346	0.56 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MSCF	0.51 304	1.40 402	0.49 316	0.58 305	0.38 313	0.50 336	0.38 307	0.54 344	0.41 329	0.52 344	0.41 331	0.53 351	0.42 331	0.53 347	0.41 321	0.60 340	0.47 319	0.48 345	0.37 316	0.48 317	0.38 300

TorneroNet-64	0.45 274	0.27 134	0.30 207	0.58 305	0.27 233	0.70 377	0.30 246	0.28 198	0.73 412	0.73 380	0.28 241	0.71 379	0.66 382	0.75 382	0.27 219	0.27 196	0.29 220	0.37 265	0.75 418	0.28 195	0.30 246

PML	0.46 280	1.36 399	0.29 203	0.58 305	0.30 257	0.57 364	0.29 241	0.57 351	0.29 242	0.57 360	0.29 246	0.57 363	0.29 248	0.56 354	0.29 239	0.52 324	0.30 229	0.53 365	0.31 276	0.53 338	0.30 246

GSStereo	0.81 367	4.28 537	0.50 320	0.59 308	0.40 325	0.51 348	0.38 307	0.50 323	0.38 306	0.50 333	0.38 312	0.50 339	3.79 582	0.50 331	0.38 298	0.54 328	0.43 301	0.46 328	0.34 295	0.46 300	0.35 285

MyStereo8	0.71 342	3.92 529	0.52 329	0.59 308	0.52 374	0.57 364	0.53 368	0.59 356	0.50 360	0.59 364	0.51 374	0.57 363	0.50 359	0.56 354	0.52 361	0.54 328	0.49 326	0.54 366	0.49 367	0.55 340	0.50 346

LL-Strereo2	0.48 291	1.73 417	0.51 326	0.59 308	0.34 293	0.42 295	0.33 270	0.40 253	0.31 265	0.42 281	0.33 280	0.42 293	0.31 270	0.44 296	0.39 310	0.60 340	0.51 337	0.44 320	0.33 291	0.44 293	0.33 269

PA-Net	11.80 605	223.51 632	0.62 348	0.59 308	0.71 406	0.59 366	0.73 406	0.67 367	0.73 412	0.55 355	0.61 385	0.60 368	0.74 403	0.63 367	0.73 404	0.66 353	0.60 352	0.69 381	0.66 400	0.72 358	0.65 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCG-NET	0.61 321	1.21 383	0.54 334	0.61 312	0.53 377	0.67 375	0.53 368	0.66 366	0.53 368	0.64 371	0.53 377	0.65 375	0.53 366	0.59 361	0.52 361	0.65 351	0.48 323	0.64 375	0.52 373	0.58 343	0.50 346

LG-Stereo_L1	0.47 286	0.52 223	0.47 301	0.62 313	0.39 323	0.53 353	0.40 321	0.53 342	0.39 319	0.53 347	0.39 322	0.53 351	0.39 313	0.53 347	0.39 310	0.55 334	0.46 311	0.49 350	0.37 316	0.49 321	0.37 293

MonSter	0.60 318	0.64 244	0.52 329	0.62 313	0.44 347	2.07 523	0.44 337	0.62 361	0.44 340	0.62 368	0.44 345	0.62 371	0.44 336	0.62 363	0.44 333	0.58 338	0.42 297	0.62 372	0.46 353	0.58 343	0.42 322

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 291	0.55 233	0.47 301	0.63 315	0.41 334	0.56 358	0.44 337	0.56 348	0.41 329	0.56 357	0.41 331	0.57 363	0.42 331	0.56 354	0.41 321	0.55 334	0.43 301	0.51 359	0.37 316	0.51 332	0.37 293

MyStereo06	0.75 350	4.12 531	0.60 342	0.63 315	0.61 388	0.62 370	0.66 382	0.56 348	0.45 342	0.55 355	0.48 363	0.54 354	0.46 342	0.57 359	0.45 334	0.60 340	0.57 347	0.64 375	0.55 376	0.72 358	0.55 362

MyStereo05	0.80 362	4.12 531	0.63 349	0.63 315	0.61 388	0.62 370	0.66 382	0.65 364	0.62 379	0.67 375	0.61 385	0.65 375	0.58 371	0.67 372	0.55 366	0.60 340	0.57 347	0.64 375	0.55 376	0.72 358	0.55 362

LG-Stereo	0.60 318	0.58 238	0.47 301	0.64 318	0.74 411	1.00 408	0.69 396	0.57 351	0.41 329	0.57 360	0.41 331	0.57 363	0.41 325	1.00 414	0.75 409	0.91 384	0.51 337	0.52 362	0.37 316	0.52 334	0.37 293

MSKI-zero shot	0.24 163	0.21 111	0.49 316	0.65 319	0.18 193	0.22 176	0.17 172	0.23 180	0.18 186	0.21 172	0.17 179	0.23 183	0.28 241	0.23 181	0.18 184	0.21 164	0.16 146	0.21 173	0.16 170	0.21 169	0.16 161

LMCR-Stereo	0.65 328	0.63 242	0.65 354	0.65 319	0.65 394	0.66 374	0.63 378	0.58 354	0.65 383	0.63 370	0.64 389	0.65 375	0.65 379	0.66 370	0.66 378	0.66 353	0.64 359	0.65 378	0.67 404	0.68 351	0.73 399

DSFCA	0.66 330	0.73 250	0.78 386	0.65 319	0.65 394	0.64 372	0.64 379	0.65 364	0.63 381	0.64 371	0.64 389	0.64 372	0.64 377	0.65 369	0.65 375	0.65 351	0.65 361	0.65 378	0.65 398	0.66 349	0.64 381

AIO-test1	0.54 309	0.60 241	0.52 329	0.66 322	0.47 358	0.61 367	0.47 349	0.58 354	0.46 343	0.61 365	0.46 351	0.61 369	0.45 339	0.62 363	0.45 334	0.61 344	0.52 339	0.57 368	0.48 364	0.57 342	0.48 338

AIO-test2	0.55 314	0.59 239	0.52 329	0.67 323	0.47 358	0.61 367	0.47 349	0.61 360	0.47 348	0.61 365	0.47 359	0.61 369	0.48 351	0.62 363	0.47 345	0.64 350	0.53 341	0.58 369	0.47 360	0.58 343	0.48 338

GEAStereo	0.62 323	3.91 527	0.48 309	0.69 324	0.38 313	0.51 348	0.38 307	0.51 336	0.38 306	0.53 347	0.38 312	0.50 339	0.38 304	0.51 340	0.38 298	0.54 328	0.43 301	0.46 328	0.34 295	0.46 300	0.34 275

gasm-f	0.62 323	3.91 527	0.48 309	0.69 324	0.38 313	0.51 348	0.38 307	0.51 336	0.38 306	0.53 347	0.38 312	0.50 339	0.38 304	0.51 340	0.38 298	0.54 328	0.43 301	0.46 328	0.34 295	0.46 300	0.34 275

4D-IteraStereo	0.78 358	3.13 505	0.89 398	0.69 324	0.32 271	0.40 259	0.32 259	0.76 376	0.97 440	0.52 344	0.65 391	0.89 402	0.32 273	0.76 383	0.98 434	0.83 378	0.94 407	0.35 257	0.27 236	0.70 356	0.89 420

Selective-IGEV	0.51 304	0.55 233	0.45 290	0.69 324	0.45 350	0.61 367	0.45 342	0.50 323	0.40 320	0.56 357	0.44 345	0.55 358	0.40 314	0.72 377	0.67 379	0.59 339	0.46 311	0.45 324	0.34 295	0.46 300	0.37 293

LL-Strereo	1.01 413	5.06 546	1.63 515	0.70 328	1.43 521	0.56 358	0.46 344	0.57 351	0.50 360	0.57 360	0.50 368	1.58 503	0.49 356	0.59 361	0.50 354	1.64 497	0.52 339	0.51 359	1.37 516	0.52 334	0.45 328

DMCA-RVC	0.70 339	0.80 255	0.70 369	0.70 328	0.70 404	0.70 377	0.70 400	0.71 372	0.70 401	0.70 378	0.71 411	0.71 379	0.70 396	0.70 374	0.69 394	0.69 356	0.70 375	0.69 381	0.70 409	0.69 355	0.70 391

DStereoRT	0.73 347	0.81 258	0.73 379	0.71 330	0.74 411	0.73 381	0.75 408	0.71 372	0.71 406	0.74 385	0.72 414	0.73 384	0.80 412	0.71 375	0.73 404	0.76 366	0.71 379	0.73 385	0.72 414	0.70 356	0.76 406

anonymity	0.63 325	0.69 246	0.56 336	0.71 330	0.56 380	0.71 379	0.56 371	0.71 372	0.56 371	0.72 379	0.56 379	0.71 379	0.56 370	0.71 375	0.58 368	0.68 355	0.55 343	0.68 380	0.55 376	0.68 351	0.54 357

iGMRVC	0.84 378	2.85 499	0.72 375	0.72 332	0.73 409	0.77 383	0.79 413	0.73 375	0.74 414	0.73 380	0.72 414	0.73 384	0.76 406	0.73 379	0.73 404	0.72 362	0.73 382	0.73 385	0.72 414	0.73 361	0.72 396

SMoEStereo_RVC	0.63 325	0.75 251	0.51 326	0.73 333	0.53 377	0.71 379	0.47 349	0.67 367	0.58 373	0.74 385	0.60 381	0.72 382	0.53 366	0.74 381	0.51 359	0.61 344	0.62 357	0.62 372	0.61 387	0.63 347	0.61 371

ARAFT	0.68 335	0.81 258	0.63 349	0.74 334	0.60 383	0.78 385	0.62 377	0.77 377	0.66 385	0.74 385	0.63 387	0.75 387	0.62 376	0.83 389	0.60 371	0.70 359	0.55 343	0.70 383	0.60 385	0.78 366	0.55 362

GCAP-Stereo	0.75 350	4.15 534	0.42 285	0.75 335	0.35 296	0.78 385	0.40 321	0.79 378	0.38 306	0.78 389	0.36 300	0.78 390	0.36 295	0.79 384	0.39 310	0.75 365	0.39 276	0.76 391	0.39 332	0.75 362	0.39 306

AFF-stereo	0.73 347	0.88 269	0.67 359	0.75 335	0.68 401	0.75 382	0.64 379	0.80 380	0.72 409	0.83 395	0.70 406	0.82 397	0.64 377	0.84 390	0.67 379	0.77 368	0.63 358	0.81 399	0.63 389	0.78 366	0.62 374

DLNR_Zeroshot_test	0.31 189	0.28 137	0.47 301	0.79 337	0.24 221	0.30 211	0.26 221	0.30 205	0.24 209	0.32 220	0.23 210	0.31 221	0.24 214	0.30 216	0.23 201	0.29 205	0.26 196	0.29 213	0.24 217	0.33 218	0.23 190

G-Net	0.79 359	0.79 254	0.79 389	0.79 337	0.79 424	0.79 387	0.79 413	0.79 378	0.79 420	0.79 390	0.79 424	0.79 392	0.79 411	0.79 384	0.79 414	0.79 369	0.79 392	0.79 394	0.79 424	0.79 368	0.79 411

MIM_Stereo	0.25 166	0.23 116	0.66 355	0.80 339	0.17 183	0.22 176	0.17 172	0.23 180	0.18 186	0.26 199	0.17 179	0.21 169	0.17 181	0.25 192	0.17 173	0.23 178	0.16 146	0.21 173	0.17 190	0.22 171	0.17 175

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 339	0.72 249	0.71 372	0.80 339	0.62 391	0.82 390	0.61 376	0.81 383	0.62 379	0.81 393	0.63 387	0.80 393	0.70 396	0.73 379	0.61 373	0.76 366	0.61 356	0.74 388	0.61 387	0.77 365	0.61 371

NaN_ROB	0.80 362	0.80 255	0.80 390	0.80 339	0.80 426	0.80 388	0.80 416	0.80 380	0.80 422	0.80 391	0.80 426	0.80 393	0.80 412	0.80 386	0.80 417	0.80 370	0.80 395	0.80 397	0.80 426	0.80 371	0.80 412

CSAN	0.80 362	0.80 255	0.80 390	0.80 339	0.80 426	0.80 388	0.80 416	0.80 380	0.80 422	0.80 391	0.80 426	0.80 393	0.80 412	0.80 386	0.80 417	0.80 370	0.80 395	0.80 397	0.80 426	0.80 371	0.80 412

AIO-Stereo	0.84 378	0.66 245	0.70 369	0.83 343	0.67 398	0.98 406	0.82 422	1.14 420	0.72 409	1.03 423	0.74 418	1.03 425	1.09 436	0.99 412	0.45 334	1.04 405	0.73 382	0.95 424	0.74 416	0.94 398	0.46 329

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 297	0.98 291	0.64 351	0.84 344	0.46 352	0.45 306	0.35 288	0.47 306	0.47 348	0.45 294	0.34 288	0.46 307	0.48 351	0.46 304	0.35 283	0.39 263	0.71 379	0.39 284	0.35 307	0.41 283	0.41 315

test_xeample3	1.10 423	1.81 419	0.61 347	0.84 344	0.49 364	0.77 383	0.66 382	0.92 395	1.40 521	0.68 377	0.46 351	0.78 390	0.54 369	1.72 507	1.48 523	1.34 478	1.52 510	1.35 505	1.67 541	1.33 482	1.55 523

RSM++	0.76 354	0.82 261	0.66 355	0.85 346	0.64 392	0.85 392	0.71 403	0.94 399	0.64 382	0.87 396	0.67 394	0.87 399	0.65 379	0.84 390	0.65 375	0.81 373	0.70 375	0.79 394	0.71 412	0.83 378	0.70 391

Selective-RAFT-Error	0.88 390	0.84 262	0.98 410	0.86 347	0.97 442	0.88 395	0.95 433	0.84 385	0.99 443	0.92 402	0.82 428	0.84 398	0.98 425	0.87 395	0.97 433	0.81 373	0.83 398	0.79 394	0.82 429	0.79 368	0.85 417

FC-DCNN	1.07 420	1.09 323	0.98 410	0.89 348	0.52 374	1.41 500	0.91 428	1.21 477	1.24 509	1.96 512	2.05 566	1.91 513	1.30 501	1.27 493	1.08 443	0.80 370	0.60 352	0.58 369	0.41 340	0.68 351	0.54 357

DDUNet	0.81 367	2.45 473	0.57 338	0.90 349	0.60 383	0.88 395	0.59 375	0.90 390	0.60 376	0.88 397	0.60 381	0.90 403	0.58 371	0.88 396	0.60 371	0.84 380	0.60 352	0.86 407	0.57 382	0.86 380	0.60 370

ADCS	0.09 54	0.02 12	0.04 43	0.90 349	0.06 111	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.14 132	0.36 286	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

UDG	0.80 362	2.21 453	0.60 342	0.91 351	0.60 383	0.90 398	0.58 373	0.88 389	0.60 376	0.90 398	0.60 381	0.88 400	0.60 373	0.90 399	0.58 368	0.86 382	0.60 352	0.84 405	0.59 384	0.84 379	0.61 371

DPSM_ROB	0.92 395	0.91 277	0.91 403	0.91 351	0.92 437	0.92 400	0.92 429	0.92 395	0.91 430	0.93 404	0.91 434	0.92 406	0.90 419	0.91 400	0.92 426	0.92 387	0.91 403	0.91 412	0.92 433	0.93 394	0.93 424

DPSM	0.92 395	0.91 277	0.91 403	0.91 351	0.92 437	0.92 400	0.92 429	0.92 395	0.91 430	0.93 404	0.91 434	0.92 406	0.90 419	0.91 400	0.92 426	0.92 387	0.91 403	0.91 412	0.92 433	0.93 394	0.93 424

zero-FE	0.72 345	1.31 395	0.66 355	0.92 354	0.60 383	0.82 390	0.58 373	0.82 384	0.58 373	0.81 393	0.60 381	0.81 396	0.60 373	0.82 388	0.58 368	0.74 364	0.59 351	0.73 385	0.52 373	0.76 363	0.51 353

tt45	1.04 418	0.88 269	1.36 496	0.92 354	1.03 450	1.51 504	0.79 413	0.70 371	0.88 428	0.74 385	0.90 431	1.60 504	0.72 401	1.60 502	0.75 409	0.91 384	0.78 390	1.52 512	0.79 424	1.14 414	1.32 510

PAM_32	0.64 327	2.38 469	0.51 326	0.92 354	0.43 346	0.53 353	0.44 337	0.87 386	0.43 337	0.52 344	0.45 349	0.53 351	0.40 314	0.54 349	0.46 338	0.62 348	0.56 345	0.48 345	0.45 351	0.76 363	0.44 326

MoCha-V2	2.11 523	26.97 610	0.78 386	0.92 354	0.77 421	0.96 405	0.72 405	0.90 390	0.72 409	0.94 406	0.70 406	0.90 403	0.71 400	0.91 400	0.71 402	0.85 381	0.71 379	0.88 408	0.69 407	0.87 381	0.67 387

Syn2CoEx	0.25 166	1.31 395	0.74 380	0.92 354	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.03 42	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.87 383	0.75 385	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

pmcnn	0.92 395	0.92 282	0.92 405	0.92 354	0.92 437	0.92 400	0.92 429	0.92 395	0.92 434	0.92 402	0.92 437	0.92 406	0.92 421	0.92 404	0.92 426	0.92 387	0.92 405	0.92 415	0.92 433	0.92 389	0.92 423

DCRE	0.84 378	1.89 428	0.77 385	0.94 360	0.72 408	0.88 395	0.73 406	0.87 386	0.78 416	0.90 398	0.71 411	0.88 400	0.67 384	0.88 396	0.73 404	0.81 373	0.68 368	0.81 399	0.70 409	0.82 376	0.70 391

DGTPSM_ROB	0.93 400	1.00 300	0.92 405	0.94 360	0.96 441	0.91 399	0.92 429	0.91 392	0.96 439	0.91 400	0.96 438	0.93 409	0.92 421	0.94 406	0.92 426	0.92 387	0.92 405	0.90 409	0.92 433	0.94 398	0.91 422

ToySt	0.92 395	2.11 444	0.90 401	0.95 362	0.79 424	0.99 407	0.78 412	0.94 399	0.81 425	0.94 406	0.78 422	0.95 410	0.77 408	0.94 406	0.86 424	0.91 384	0.79 392	0.85 406	0.77 420	0.89 383	0.73 399

R-Stereo Train	0.81 367	0.96 288	0.67 359	0.95 362	0.67 398	0.95 403	0.68 390	0.95 401	0.68 392	0.95 408	0.68 399	0.96 411	0.68 388	0.96 410	0.68 386	0.94 392	0.68 368	0.94 422	0.68 405	0.94 398	0.68 388

RAFT-Stereo	0.81 367	0.96 288	0.67 359	0.95 362	0.67 398	0.95 403	0.68 390	0.95 401	0.68 392	0.95 408	0.68 399	0.96 411	0.68 388	0.96 410	0.68 386	0.94 392	0.68 368	0.94 422	0.68 405	0.94 398	0.68 388
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 350	0.92 282	0.85 397	0.96 365	0.59 382	1.27 488	0.44 337	0.59 356	0.69 397	0.91 400	0.68 399	0.55 358	0.61 375	1.06 427	0.83 422	0.62 348	0.70 375	0.90 409	0.41 340	0.89 383	0.56 365

ff7	1.68 490	2.68 481	1.35 488	0.97 366	0.89 432	1.84 509	2.15 559	2.12 517	1.80 544	2.05 522	1.56 527	2.33 528	2.12 550	2.23 525	2.25 562	1.31 475	1.07 415	1.48 509	1.41 519	0.90 386	1.04 437

ffff	1.68 490	2.68 481	1.35 488	0.97 366	0.89 432	1.84 509	2.15 559	2.12 517	1.80 544	2.05 522	1.56 527	2.33 528	2.12 550	2.23 525	2.25 562	1.31 475	1.07 415	1.48 509	1.41 519	0.90 386	1.04 437

ccc-4	1.68 490	2.68 481	1.35 488	0.97 366	0.89 432	1.84 509	2.15 559	2.12 517	1.80 544	2.05 522	1.56 527	2.33 528	2.12 550	2.23 525	2.25 562	1.31 475	1.07 415	1.48 509	1.41 519	0.90 386	1.04 437

GANet	1.00 407	1.00 300	1.00 412	1.00 369	1.00 443	1.00 408	1.00 437	1.00 403	1.00 444	1.00 410	1.00 441	1.00 414	1.00 426	1.00 414	1.00 436	1.00 401	1.00 408	1.00 429	1.00 440	1.00 403	1.00 431

TDLM	1.00 407	1.00 300	1.00 412	1.00 369	1.00 443	1.00 408	1.00 437	1.00 403	1.00 444	1.00 410	1.00 441	1.00 414	1.00 426	1.00 414	1.00 436	1.00 401	1.00 408	1.00 429	1.00 440	1.00 403	1.00 431

CVANet_RVC	1.00 407	1.00 300	1.00 412	1.00 369	1.00 443	1.00 408	1.00 437	1.00 403	1.00 444	1.00 410	1.00 441	1.00 414	1.00 426	1.00 414	1.00 436	1.00 401	1.00 408	1.00 429	1.00 440	1.00 403	1.00 431

AdaDepth	0.86 387	0.93 284	0.71 372	1.01 372	1.07 452	1.02 420	0.71 403	1.00 403	0.71 406	1.01 417	0.71 411	1.00 414	0.72 401	1.14 438	0.71 402	0.92 387	0.64 359	0.90 409	0.64 394	0.89 383	0.69 390

trnet	1.01 413	1.01 308	1.01 415	1.01 372	1.01 447	1.01 414	1.01 440	1.01 410	1.01 447	1.01 417	1.01 444	1.01 420	1.01 432	1.01 420	1.01 439	1.01 404	1.01 411	1.01 432	1.01 445	1.01 406	1.01 435

ADCMid	0.08 52	0.02 12	0.02 14	1.01 372	0.03 48	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.04 71	0.09 110	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.02 20

edge stereo	2.43 548	27.07 611	1.14 422	1.06 375	1.14 455	1.08 426	1.17 453	1.16 424	1.14 452	1.10 427	1.16 453	1.09 430	1.16 445	1.10 433	1.16 452	1.10 410	1.11 425	1.16 441	1.19 455	1.13 413	1.11 440

EKT-Stereo	0.37 226	0.40 166	0.44 288	1.07 376	0.29 247	0.34 231	0.31 257	0.36 228	0.29 242	0.38 241	0.31 266	0.37 247	0.30 255	0.36 241	0.29 239	0.34 223	0.28 209	0.39 284	0.30 265	0.37 245	0.30 246

GLC_STEREO	1.07 420	1.01 308	1.06 417	1.07 376	1.05 451	1.06 423	1.08 445	1.08 416	1.05 450	1.07 425	1.06 446	1.08 428	1.05 434	1.06 427	1.10 444	1.07 407	1.09 421	1.05 436	1.05 446	1.06 410	1.12 442

999	1.00 407	1.12 326	0.59 340	1.10 378	1.21 510	1.09 428	0.52 367	1.08 416	1.43 523	1.18 438	1.35 515	0.98 413	0.52 365	0.91 400	0.85 423	0.72 362	1.46 506	0.83 404	0.98 438	0.68 351	1.41 518

HH	0.71 342	2.54 475	0.74 380	1.10 378	0.32 271	0.41 275	0.37 300	0.69 369	0.78 416	0.73 380	0.90 431	0.75 387	1.00 426	0.84 390	0.69 394	0.69 356	0.40 279	0.35 257	0.26 228	0.35 234	0.26 207

HanStereo	0.71 342	2.54 475	0.74 380	1.10 378	0.32 271	0.41 275	0.37 300	0.69 369	0.78 416	0.73 380	0.90 431	0.75 387	1.00 426	0.84 390	0.69 394	0.69 356	0.40 279	0.35 257	0.26 228	0.35 234	0.26 207

DPSimNet_ROB	0.97 404	1.18 335	0.81 393	1.10 378	0.91 436	1.02 420	0.82 422	1.04 415	0.91 430	1.03 423	0.86 430	1.28 494	0.82 416	1.03 426	0.89 425	1.17 420	0.81 397	1.02 433	0.82 429	1.08 411	0.81 414

MSMD_ROB	1.19 428	1.10 325	0.70 369	1.10 378	0.60 383	1.10 429	0.70 400	1.10 419	0.70 401	1.10 427	0.70 406	1.10 432	0.70 396	7.00 605	0.70 400	1.10 410	0.70 375	1.10 437	0.70 409	1.10 412	0.70 391

AF-Net	2.37 545	25.71 606	1.17 426	1.13 383	1.15 456	1.15 436	1.18 454	1.19 429	1.16 454	1.10 427	1.15 450	1.10 432	1.18 446	1.12 437	1.15 449	1.10 410	1.10 424	1.17 445	1.15 451	1.16 419	1.12 442

ktn	0.72 345	0.53 227	1.08 419	1.14 384	0.51 373	1.22 484	1.36 514	0.51 336	0.59 375	0.51 341	0.51 374	0.69 378	1.20 448	0.67 372	0.51 359	0.51 322	0.49 326	0.58 369	0.66 400	0.52 334	0.53 354

Nwc_Net	2.37 545	25.95 607	1.15 424	1.14 384	1.15 456	1.08 426	1.14 449	1.17 426	1.16 454	1.14 436	1.15 450	1.08 428	1.15 441	1.11 435	1.14 448	1.10 410	1.11 425	1.16 441	1.09 448	1.16 419	1.15 447

KSHMR	0.66 330	0.50 213	0.48 309	1.15 386	0.52 374	0.49 327	0.51 366	0.49 314	0.71 406	0.67 375	0.50 368	1.16 440	1.11 437	0.66 370	0.52 361	0.49 310	0.49 326	0.51 359	0.66 400	0.50 326	1.14 446

HBP-ISP	1.24 477	1.72 412	1.65 516	1.15 386	0.76 418	1.40 499	0.88 425	1.67 503	1.02 448	1.69 507	1.38 520	1.69 508	1.21 494	1.87 514	1.21 503	1.05 406	0.79 392	0.97 427	0.80 426	1.19 427	0.75 403

RP	2.33 541	25.00 603	1.13 421	1.15 386	1.15 456	1.10 429	1.15 450	1.15 421	1.15 453	1.12 433	1.15 450	1.09 430	1.13 438	1.10 433	1.15 449	1.11 415	1.09 421	1.16 441	1.12 449	1.16 419	1.17 451

RGC	2.36 543	25.48 604	1.19 430	1.15 386	1.15 456	1.10 429	1.16 452	1.17 426	1.16 454	1.12 433	1.16 453	1.11 436	1.13 438	1.09 431	1.18 454	1.10 410	1.15 430	1.16 441	1.12 449	1.14 414	1.12 442

NCC-stereo	2.36 543	25.52 605	1.17 426	1.15 386	1.17 461	1.11 432	1.11 446	1.15 421	1.16 454	1.10 427	1.16 453	1.10 432	1.15 441	1.14 438	1.13 447	1.09 408	1.11 425	1.15 440	1.16 453	1.17 424	1.17 451

Selective-RAFT	0.89 392	0.89 272	0.72 375	1.16 391	0.78 422	1.06 423	0.82 422	0.87 386	0.97 440	1.00 410	0.91 434	0.90 403	1.00 426	0.89 398	0.93 430	0.83 378	0.83 398	0.82 403	0.82 429	0.81 374	0.82 415

Abc-Net	2.32 540	24.75 602	1.14 422	1.17 392	1.17 461	1.11 432	1.15 450	1.17 426	1.21 506	1.08 426	1.16 453	1.12 437	1.14 440	1.09 431	1.17 453	1.09 408	1.16 431	1.17 445	1.17 454	1.16 419	1.11 440
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.33 541	24.38 601	1.18 428	1.18 393	1.18 463	1.14 435	1.18 454	1.19 429	1.19 460	1.14 436	1.18 457	1.14 438	1.18 446	1.14 438	1.18 454	1.14 418	1.14 429	1.19 450	1.19 455	1.15 417	1.19 455

HSM-Net_RVC	0.95 403	1.17 333	0.78 386	1.18 393	0.71 406	1.16 437	0.75 408	1.09 418	0.80 422	1.10 427	0.75 419	1.17 441	0.74 403	1.17 441	0.80 417	1.13 416	0.73 382	1.17 445	0.77 420	1.16 419	0.72 396
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DisPM	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

CrosDoStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

PFNet+	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

LCNet	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

HHNet	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

Patchmatch Stereo++	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456
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
AAGNet	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

STrans-v2	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

TransformOpticalFlow	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

OMP-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

IIG-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

NF-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

OCTAStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

PSM-softLoss	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

KMStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

NRIStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

PSM-adaLoss	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

PSM-AAD	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

FTStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

ROB_FTStereo_v2	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

ROB_FTStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

Consistency-Raft	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

KYRaft	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

HUI-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

ASMatch	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

DeepStereo_LL	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

DEmStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

SST-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

THIR-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

RAFT_R40	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

DRaft	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

PFNet	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

GrayStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

RE-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

Pruner-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

TVStereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

DeepStereo_RVC	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

RAFT-RH_RVC	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

IRAFT_RVC	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

RAFT-345	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

iRAFT	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

CRE-IMP	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

GMM-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

RAFT-IKP	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

Prome-Stereo	1.20 429	1.20 337	1.20 433	1.20 395	1.20 464	1.20 438	1.20 456	1.20 432	1.20 461	1.20 440	1.20 458	1.20 443	1.20 448	1.20 443	1.20 458	1.20 423	1.20 436	1.20 452	1.20 458	1.20 429	1.20 456

CroCo-Stereo	0.73 347	1.22 389	0.25 188	1.22 440	0.25 223	1.22 484	0.25 213	1.22 478	0.25 214	1.22 486	0.25 223	1.22 489	0.25 217	1.22 489	0.25 213	1.22 471	0.26 196	1.21 497	0.25 222	1.22 477	0.25 201
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
S-Stereo	2.51 550	26.86 609	1.23 482	1.22 440	1.22 512	1.24 486	1.25 505	1.22 478	1.24 509	1.21 485	1.24 506	1.19 442	1.27 498	1.19 442	1.24 505	1.19 421	1.20 436	1.25 499	1.19 455	1.24 478	1.23 504

FAT-Stereo	2.46 549	26.05 608	1.23 482	1.23 442	1.22 512	1.20 438	1.24 504	1.23 480	1.23 508	1.19 439	1.22 504	1.21 488	1.24 496	1.20 443	1.24 505	1.21 469	1.17 434	1.22 498	1.25 508	1.20 429	1.24 505

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 393	0.86 265	0.89 398	1.25 443	0.69 402	1.05 422	0.81 419	1.16 424	0.50 360	1.12 433	0.97 439	0.72 382	0.82 416	1.06 427	0.95 431	0.61 344	0.87 400	1.03 435	0.85 432	1.04 409	1.01 435

WQFJA1++	0.84 378	0.98 291	0.67 359	1.26 444	0.75 413	1.00 408	0.67 386	1.00 403	0.67 386	1.00 410	0.67 394	1.00 414	0.67 384	1.00 414	0.67 379	0.96 394	0.67 363	0.91 412	0.63 389	0.92 389	0.63 375

NLMM	0.84 378	1.00 300	0.67 359	1.27 445	0.75 413	1.00 408	0.68 390	1.00 403	0.67 386	1.00 410	0.67 394	1.02 424	0.67 384	1.02 424	0.67 379	0.97 395	0.67 363	0.93 418	0.63 389	0.92 389	0.63 375

MLG-Stereo	0.92 395	0.90 275	0.84 396	1.27 445	0.49 364	1.38 497	0.88 425	1.41 494	0.97 440	0.73 380	1.09 448	1.26 490	0.43 334	0.72 377	1.05 441	1.13 416	0.49 326	1.18 448	0.66 400	1.01 406	0.46 329

CroCo-Stereo Lap2	0.77 355	1.29 393	0.29 203	1.27 445	0.29 247	1.27 488	0.26 221	1.26 481	0.26 227	1.26 487	0.26 229	1.27 493	0.26 226	1.26 490	0.27 219	1.27 473	0.27 203	1.27 500	0.27 236	1.27 480	0.27 215

ADCPNet	0.10 67	0.03 31	0.04 43	1.27 445	0.03 48	0.04 76	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.08 107	0.04 74	0.04 44	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

Hybrid-DGEV	1.03 417	1.75 418	0.80 390	1.28 449	0.78 422	1.26 487	0.80 416	1.26 481	0.78 416	1.26 487	0.78 422	1.26 490	0.78 410	1.26 490	0.78 413	1.15 419	0.75 385	1.14 438	0.74 416	1.14 414	0.75 403

WQFJA1	0.85 384	0.98 291	0.67 359	1.29 450	0.76 418	1.01 414	0.67 386	1.02 414	0.67 386	1.02 421	0.67 394	1.01 420	0.67 384	1.01 420	0.68 386	0.99 400	0.67 363	0.93 418	0.64 394	0.92 389	0.65 383

NLSM3	0.85 384	0.99 298	0.68 366	1.29 450	0.76 418	1.01 414	0.68 390	1.01 410	0.68 392	1.02 421	0.68 399	1.01 420	0.68 388	1.01 420	0.68 386	0.97 395	0.68 368	0.93 418	0.64 394	0.93 394	0.63 375

WQFJX1	0.84 378	0.98 291	0.67 359	1.30 452	0.75 413	1.01 414	0.67 386	1.01 410	0.67 386	1.01 417	0.67 394	1.01 420	0.68 388	1.00 414	0.68 386	0.98 399	0.67 363	0.92 415	0.64 394	0.92 389	0.64 381

WQFJX	0.85 384	1.00 300	0.68 366	1.30 452	0.75 413	1.01 414	0.68 390	1.01 410	0.68 392	1.01 417	0.68 399	1.03 425	0.68 388	1.02 424	0.67 379	0.97 395	0.67 363	0.93 418	0.63 389	0.94 398	0.63 375

castereo++	0.54 309	3.59 514	1.15 424	1.31 454	0.14 159	0.16 144	0.14 154	0.16 143	0.14 159	0.16 140	0.14 163	0.16 141	0.13 156	0.16 142	0.14 153	1.45 487	1.16 431	0.15 144	0.14 162	0.15 143	0.13 152

11t	1.27 479	2.70 484	1.34 486	1.32 455	0.89 432	1.30 490	1.34 511	1.64 500	0.57 372	1.45 498	0.72 414	1.05 427	1.29 500	1.07 430	1.29 512	1.49 489	1.02 412	0.97 427	1.15 451	1.48 487	1.31 509

Hybrid-DGEV-2	1.05 419	1.83 420	0.83 394	1.33 456	0.82 429	1.30 490	0.81 419	1.26 481	0.79 420	1.29 489	0.79 424	1.26 490	0.80 412	1.26 490	0.79 414	1.20 423	0.78 390	1.18 448	0.77 420	1.20 429	0.77 408

Hybrid-DGEV-03	1.07 420	1.83 420	0.83 394	1.34 457	0.81 428	1.32 492	0.81 419	1.31 487	0.81 425	1.31 490	0.82 428	1.32 495	0.82 416	1.32 494	0.81 420	1.19 421	0.77 388	1.19 450	0.76 419	1.19 427	0.77 408

PS-NSSS	1.38 484	1.39 401	1.34 486	1.34 457	1.35 515	1.38 497	1.37 519	1.35 488	1.38 520	1.34 491	1.34 514	1.39 498	1.38 509	1.70 506	1.40 520	1.36 481	1.36 498	1.36 507	1.37 516	1.37 484	1.36 515

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 481	1.35 398	1.35 488	1.35 459	1.35 515	1.35 493	1.35 512	1.36 489	1.35 517	1.36 493	1.35 515	1.36 496	1.36 506	1.36 495	1.35 516	1.35 479	1.35 497	1.35 505	1.35 513	1.35 483	1.35 514

CSP-Net	0.34 205	1.29 393	1.19 430	1.36 460	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	1.26 472	1.21 482	0.03 38	0.09 112	0.02 20	0.09 112

CC-Net-ROB	1.36 482	1.33 397	1.33 485	1.36 460	1.38 518	1.36 495	1.33 510	1.37 491	1.34 514	1.35 492	1.36 517	1.38 497	1.34 504	1.38 497	1.38 519	1.35 479	1.38 501	1.33 502	1.35 513	1.43 486	1.34 513

RASNet	1.49 485	1.65 409	1.45 504	1.38 462	1.43 521	1.47 503	1.36 514	1.38 492	1.36 518	1.39 494	1.60 531	1.45 501	1.45 512	1.51 501	2.21 561	1.53 493	1.36 498	1.36 507	1.36 515	1.66 495	1.36 515

FENet	0.54 309	1.52 406	1.19 430	1.41 463	0.23 216	0.35 236	0.23 205	0.35 224	0.23 206	0.34 227	0.23 210	0.35 235	0.23 210	0.35 235	0.23 201	1.40 484	1.07 415	0.32 225	0.23 209	0.33 218	0.23 190

BPD-Stereo	1.53 486	1.36 399	1.06 417	1.42 464	1.23 514	1.41 500	1.07 444	1.43 495	1.12 451	1.42 496	1.06 446	1.83 510	1.07 435	1.42 499	1.07 442	1.27 473	1.38 501	6.80 602	1.00 440	1.26 479	1.00 431

MM-Stereo_test2	1.20 429	1.85 424	1.05 416	1.46 465	0.94 440	1.36 495	0.99 436	1.36 489	0.95 437	1.41 495	0.98 440	1.40 500	0.96 423	1.37 496	0.95 431	1.37 483	1.06 414	1.33 502	0.93 437	1.29 481	0.89 420

NLMM1	0.86 387	0.98 291	0.69 368	1.48 466	0.75 413	1.01 414	0.69 396	1.00 403	0.69 397	1.00 410	0.70 406	1.00 414	0.68 388	1.01 420	0.67 379	0.97 395	0.68 368	0.92 415	0.63 389	0.93 394	0.63 375

castereo	0.61 321	3.79 522	1.35 488	1.52 467	0.15 170	0.17 152	0.16 164	0.20 162	0.21 197	0.18 153	0.16 174	0.21 169	0.12 151	0.26 202	0.17 173	1.43 486	1.38 501	0.17 155	0.16 170	0.18 157	0.16 161

PASM	0.39 244	3.06 502	1.36 496	1.58 468	0.09 116	0.11 124	0.11 133	0.11 124	0.11 135	0.09 111	0.09 117	0.11 125	0.09 118	0.09 111	0.09 110	0.11 89	0.11 98	0.11 120	0.09 112	0.11 124	0.11 130

FlowAnything_test	1.02 415	1.72 412	0.71 372	1.59 469	0.70 404	1.61 506	0.69 396	1.61 497	0.70 401	1.60 500	0.70 406	1.61 507	0.69 394	1.61 504	0.70 400	0.81 373	0.58 349	0.81 399	0.55 376	0.81 374	0.56 365

FlowAnything	1.02 415	1.71 411	0.72 375	1.59 469	0.69 402	1.60 505	0.69 396	1.61 497	0.70 401	1.60 500	0.69 404	1.60 504	0.69 394	1.61 504	0.69 394	0.81 373	0.58 349	0.81 399	0.56 380	0.82 376	0.56 365

DPSMNet_ROB	1.60 489	1.59 408	1.70 518	1.59 469	1.59 527	1.61 506	1.61 530	1.60 496	1.60 527	1.62 506	1.59 530	1.60 504	1.60 515	1.60 502	1.59 527	1.59 494	1.60 520	1.59 513	1.59 533	1.59 491	1.59 528

MM-Stereo_test3	1.27 479	2.07 440	1.18 428	1.60 472	1.02 449	1.45 502	1.01 440	1.40 493	1.04 449	1.44 497	1.03 445	1.46 502	1.02 433	1.44 500	1.02 440	1.51 492	1.12 428	1.32 501	0.98 438	1.38 485	0.97 427

BEATNet_4x	0.11 88	0.03 31	0.03 36	1.60 472	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 81	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

ADCL	0.11 88	0.03 31	0.03 36	1.60 472	0.03 48	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.03 42	0.03 52	0.05 81	0.03 48	0.03 34	0.03 36	0.03 38	0.03 53	0.03 43	0.03 50

AnyNet_C01	0.11 88	0.02 12	0.02 14	1.62 475	0.02 21	0.02 19	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 40	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.06 87	0.04 74	0.02 15	0.02 15	0.02 18	0.02 20	0.02 20	0.03 50

DEFOM-Stereo	0.68 335	3.11 504	1.40 502	1.63 476	0.25 223	0.31 217	0.25 213	0.31 210	0.28 236	0.31 214	0.29 246	0.29 213	0.27 234	0.31 220	0.28 229	1.59 494	1.47 507	0.30 215	0.29 251	0.30 201	0.28 228

ours_stereo	1.20 429	1.21 383	0.90 401	1.64 477	1.11 454	1.35 493	0.67 386	1.76 504	0.93 435	1.70 508	1.10 449	1.39 498	0.75 405	1.41 498	0.81 420	1.60 496	1.03 413	1.33 502	1.00 440	1.61 492	0.72 396

ADCRef	0.12 97	0.03 31	0.04 43	1.71 478	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.03 52	0.04 76	0.03 52	0.06 87	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.03 43	0.04 78

test-3	0.98 406	4.13 533	1.85 535	1.85 479	0.61 388	0.69 376	0.37 300	0.63 362	0.61 378	0.66 374	0.51 374	0.73 384	0.44 336	0.57 359	0.54 364	1.68 498	1.81 533	0.40 289	0.43 349	0.66 349	0.50 346

RAFT_CTSACE	1.92 499	3.71 519	1.72 521	1.88 480	1.72 539	2.04 521	1.42 524	2.18 522	1.89 555	2.02 519	1.97 555	1.95 514	2.06 549	1.93 516	1.62 528	1.76 499	1.66 524	2.02 530	1.73 549	1.73 498	1.43 520

GANetREF_RVC	1.55 487	1.94 437	1.22 480	1.88 480	1.21 510	1.88 512	1.22 502	1.88 506	1.22 507	1.88 509	1.22 504	1.88 511	1.22 495	1.89 515	1.22 504	1.87 504	1.22 483	1.88 526	1.22 504	1.88 504	1.22 502
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
psmg	0.43 266	1.91 431	0.92 405	1.91 482	0.02 21	0.02 19	0.03 50	0.02 20	0.02 21	0.02 20	0.02 20	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 512	1.44 505	0.04 72	0.03 53	0.02 20	0.03 50

Wavelet-MonSter	1.00 407	1.21 383	0.76 383	1.94 483	1.01 447	1.11 432	0.76 410	1.15 421	0.76 415	1.11 432	0.76 420	1.14 438	0.76 406	1.11 435	0.76 411	1.21 469	0.90 402	1.02 433	0.71 412	1.02 408	0.71 395

SPS-STEREO	1.59 488	1.91 431	1.21 479	1.94 483	1.20 464	2.00 520	1.23 503	1.99 511	1.24 509	2.00 517	1.25 507	2.03 521	1.26 497	2.00 519	1.29 512	1.90 508	1.18 435	1.89 527	1.21 503	1.89 505	1.20 456
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	1.81 497	1.91 431	1.71 520	1.95 485	1.70 538	1.95 517	1.70 535	1.96 509	1.74 540	1.97 514	1.72 539	1.95 514	1.71 523	1.97 518	1.71 535	1.86 502	1.62 521	1.85 519	1.66 540	1.86 503	1.64 534

CRFU-Net	0.65 328	1.67 410	1.22 480	1.96 486	0.27 233	0.41 275	0.27 224	0.41 268	0.27 233	0.40 253	0.26 229	0.41 275	0.27 234	0.40 259	0.27 219	1.80 501	1.62 521	0.34 241	0.23 209	0.33 218	0.23 190

NINENet	0.69 338	3.87 526	1.20 433	1.98 487	0.05 98	0.40 259	0.04 80	0.40 253	0.05 97	0.41 267	0.04 87	0.41 275	0.05 94	0.40 259	0.05 88	1.79 500	1.56 514	0.34 241	0.22 203	0.34 222	0.23 190

error version	0.93 400	4.47 539	2.35 554	1.99 488	0.37 306	0.41 275	0.36 294	0.41 268	0.35 290	0.43 287	0.36 300	0.41 275	0.40 314	0.41 274	0.36 286	1.87 504	2.16 549	0.47 337	0.37 316	0.39 267	0.33 269

test_1	0.93 400	4.47 539	2.35 554	1.99 488	0.37 306	0.41 275	0.36 294	0.41 268	0.35 290	0.43 287	0.36 300	0.41 275	0.40 314	0.41 274	0.36 286	1.87 504	2.16 549	0.47 337	0.37 316	0.39 267	0.33 269

MM-Stereo_test1	1.80 496	3.41 512	1.52 511	2.12 490	1.41 520	2.04 521	1.41 522	2.05 515	1.46 524	2.04 521	1.41 522	2.05 522	1.42 511	2.05 520	1.43 522	2.04 516	1.54 513	1.94 528	1.38 518	1.99 507	1.33 511

MC-Stereo	1.76 493	2.96 500	1.37 498	2.14 491	1.37 517	2.14 526	1.36 514	2.14 520	1.37 519	2.14 526	1.37 518	2.14 523	1.37 508	2.14 524	1.37 518	1.97 512	1.32 485	1.97 529	1.32 512	1.98 506	1.33 511

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 375	5.18 548	1.98 546	2.19 492	0.17 183	0.19 159	0.18 179	0.19 156	0.16 173	0.20 161	0.19 196	0.22 177	0.22 204	0.20 161	0.15 163	2.28 529	2.13 548	0.24 194	0.17 190	0.18 157	0.16 161

ADCP+	0.15 125	0.04 37	0.04 43	2.20 493	0.04 78	0.04 76	0.04 80	0.04 76	0.04 80	0.04 73	0.05 99	0.04 76	0.04 83	0.08 107	0.04 74	0.04 44	0.04 45	0.04 72	0.04 77	0.04 76	0.04 78

AnyNet_C32	0.14 113	0.04 37	0.03 36	2.22 494	0.04 78	0.03 40	0.03 50	0.03 42	0.03 55	0.03 40	0.03 52	0.04 76	0.02 21	0.07 104	0.04 74	0.02 15	0.02 15	0.03 38	0.03 53	0.02 20	0.03 50

BEATNet-Init1	0.19 143	0.08 58	0.08 60	2.23 495	0.08 114	0.08 105	0.07 112	0.07 104	0.08 116	0.08 106	0.07 113	0.08 106	0.07 114	0.11 126	0.08 105	0.08 63	0.08 62	0.08 103	0.07 106	0.08 110	0.08 109

DeepPrunerF	0.19 143	0.08 58	0.08 60	2.23 495	0.08 114	0.08 105	0.07 112	0.07 104	0.08 116	0.08 106	0.07 113	0.08 106	0.07 114	0.11 126	0.08 105	0.08 63	0.08 62	0.08 103	0.07 106	0.08 110	0.08 109

TRStereo	2.00 506	2.13 445	1.85 535	2.27 497	1.84 543	2.28 530	1.84 539	2.29 525	1.86 549	2.30 531	1.87 544	2.30 525	1.87 533	2.08 521	1.72 537	2.08 517	1.72 527	2.08 532	1.72 546	2.08 509	1.72 539

XX-Stereo	2.00 506	2.13 445	1.85 535	2.27 497	1.84 543	2.28 530	1.84 539	2.29 525	1.86 549	2.30 531	1.87 544	2.30 525	1.87 533	2.08 521	1.72 537	2.08 517	1.72 527	2.08 532	1.72 546	2.08 509	1.72 539

EAI-Stereo	2.00 506	2.13 445	1.85 535	2.27 497	1.84 543	2.28 530	1.84 539	2.29 525	1.86 549	2.30 531	1.87 544	2.30 525	1.87 533	2.08 521	1.72 537	2.08 517	1.72 527	2.08 532	1.72 546	2.08 509	1.72 539

NCCL2	2.28 539	2.27 456	2.28 552	2.28 500	2.28 567	2.27 528	2.29 562	2.28 523	2.28 565	2.27 530	2.28 567	2.28 524	2.27 553	2.27 528	2.28 566	2.28 529	2.28 552	2.27 537	2.29 566	2.27 517	2.29 556

MatchStereo	0.54 309	0.12 81	2.38 557	2.32 501	0.09 116	0.09 111	0.08 114	0.09 111	0.07 112	0.09 111	0.07 113	0.09 112	0.07 114	0.09 111	0.08 105	2.34 535	2.34 553	0.12 123	0.11 131	0.11 124	0.10 117

AIO_rvc	2.18 527	2.34 465	1.87 539	2.32 501	1.94 552	2.40 535	1.89 547	2.37 533	2.07 564	2.52 544	1.95 554	2.44 535	1.99 545	2.41 536	1.89 554	2.32 534	2.09 546	2.24 536	2.18 562	2.21 513	2.23 555

HUF	2.18 527	2.30 458	1.99 549	2.34 503	2.02 557	2.41 536	2.06 558	2.38 534	1.89 555	2.36 536	1.85 542	2.56 543	1.98 543	2.31 531	1.97 557	2.30 532	2.03 545	2.30 539	2.11 560	2.23 514	2.16 553

STTStereo	3.73 567	30.40 615	2.37 556	2.39 504	2.31 569	2.35 533	2.33 563	2.29 525	2.42 566	2.32 535	2.34 568	2.33 528	2.36 554	2.30 530	2.27 565	2.35 536	2.22 551	2.31 540	2.22 563	2.29 519	2.34 560

AIO_test	2.18 527	2.09 443	2.04 550	2.42 505	2.01 554	2.47 538	1.94 549	2.34 532	2.03 563	2.56 545	1.94 552	2.43 534	1.94 540	2.41 536	1.87 552	2.39 539	2.10 547	2.35 544	1.91 559	2.25 516	2.19 554

iRaftStereo_RVC	0.97 404	3.17 507	2.30 553	2.42 505	0.38 313	0.54 356	0.38 307	0.54 344	0.38 306	0.54 352	0.38 312	0.54 354	0.38 304	0.54 349	0.38 298	2.38 538	2.34 553	0.49 350	0.36 313	0.49 321	0.36 288

UDGNet	2.23 537	5.40 556	1.72 521	2.48 507	1.69 535	2.51 543	1.69 534	2.51 541	1.72 537	2.50 543	1.69 538	2.52 537	1.69 521	2.50 540	1.68 533	2.41 540	1.70 526	2.42 547	1.69 545	2.42 524	1.64 534

VIP-Stereo	0.70 339	2.97 501	2.43 558	2.49 508	0.16 179	0.25 194	0.16 164	0.25 189	0.16 173	0.25 191	0.18 194	0.25 194	0.16 172	0.26 202	0.16 169	1.86 502	1.26 484	0.23 186	0.15 168	0.23 182	0.15 160

IGEVStereo-DCA	1.77 494	4.21 535	1.84 533	2.49 508	2.11 560	2.54 546	1.36 514	1.65 501	1.17 458	2.75 555	1.90 549	2.54 541	1.15 441	0.94 406	1.11 445	1.50 490	1.32 485	0.96 425	1.46 525	1.49 488	0.88 418

rrr	1.77 494	4.21 535	1.84 533	2.49 508	2.11 560	2.54 546	1.36 514	1.65 501	1.17 458	2.75 555	1.90 549	2.54 541	1.15 441	0.94 406	1.11 445	1.50 490	1.32 485	0.96 425	1.46 525	1.49 488	0.88 418

FBW_ROB	2.12 524	2.46 474	1.77 523	2.49 508	1.79 542	2.38 534	1.83 538	2.46 537	1.78 543	2.48 542	1.97 555	2.40 533	1.78 530	2.42 538	1.83 546	2.31 533	1.85 535	2.38 545	1.82 551	2.35 521	1.84 544

MonStereo	2.17 525	2.41 471	1.49 510	2.67 512	1.67 532	2.60 549	2.04 557	2.32 530	1.76 541	2.44 539	1.68 537	2.50 536	1.69 521	2.38 533	1.80 545	2.28 529	1.78 530	2.63 556	2.14 561	3.47 549	1.68 537

IER	0.88 390	7.04 567	2.23 551	2.75 513	0.28 238	0.43 302	0.25 213	0.39 246	0.25 214	0.41 267	0.27 234	0.39 254	0.25 217	0.40 259	0.28 229	0.37 241	0.28 209	0.37 265	0.25 222	0.37 245	0.25 201

LGtest1	2.22 534	2.70 484	1.89 540	2.76 514	1.86 546	2.75 556	1.86 543	2.75 552	1.86 549	2.75 555	1.86 543	2.77 559	1.87 533	2.75 556	1.86 549	2.46 542	1.58 516	2.45 548	1.56 527	2.45 526	1.56 524

4.5_new	2.00 506	1.84 423	1.98 546	2.77 515	2.16 562	2.27 528	1.28 509	2.09 516	1.98 559	2.01 518	1.28 510	2.71 550	1.98 543	2.51 541	1.65 530	2.26 525	1.33 492	1.87 523	1.87 553	2.49 530	1.60 529

LG-G_1	2.22 534	2.71 486	1.89 540	2.77 515	1.87 549	2.75 556	1.87 545	2.76 553	1.87 553	2.75 555	1.87 544	2.76 557	1.87 533	2.75 556	1.86 549	2.47 543	1.58 516	2.45 548	1.57 528	2.45 526	1.57 525

LG-G	2.22 534	2.71 486	1.89 540	2.77 515	1.87 549	2.75 556	1.87 545	2.76 553	1.87 553	2.75 555	1.87 544	2.76 557	1.87 533	2.75 556	1.86 549	2.47 543	1.58 516	2.45 548	1.57 528	2.45 526	1.57 525

sCroCo_RVC	2.10 522	2.76 492	1.92 543	2.78 518	1.39 519	2.73 554	1.41 522	2.73 551	1.40 521	2.77 560	1.41 522	2.74 556	1.40 510	2.74 555	1.40 520	2.72 553	1.42 504	2.72 557	1.44 524	2.79 544	1.42 519

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 595	50.87 625	2.78 561	2.87 519	2.71 571	2.78 559	0.47 349	2.88 558	2.86 571	1.89 510	2.67 570	2.79 560	2.79 559	2.78 559	2.83 568	2.82 554	2.82 557	2.83 558	2.77 570	2.83 545	2.76 565
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV	2.02 514	2.20 451	1.82 529	2.90 520	2.16 562	2.41 536	1.25 505	2.00 512	1.98 559	1.99 516	1.31 512	2.72 554	1.93 539	2.67 549	1.69 534	2.26 525	1.32 485	1.83 518	1.87 553	2.53 537	1.61 531

2.25w	2.00 506	1.86 426	1.98 546	2.95 521	2.17 564	2.26 527	1.35 512	2.42 536	2.00 562	2.07 525	1.27 509	2.53 538	1.99 545	2.29 529	1.49 524	2.21 523	1.32 485	1.85 519	1.87 553	2.52 534	1.62 532

3.25w	2.04 519	2.20 451	1.48 506	3.03 522	2.17 564	2.63 550	1.39 520	1.96 509	1.95 558	1.96 512	1.37 518	2.71 550	1.96 542	2.71 550	1.73 542	2.26 525	1.32 485	1.87 523	1.87 553	2.51 533	1.63 533

plain	1.88 498	3.16 506	0.64 351	3.10 523	0.65 394	3.10 561	0.64 379	3.12 560	0.65 383	3.10 561	0.65 391	3.11 561	0.65 379	3.12 560	0.65 375	3.12 556	0.65 361	3.13 559	0.65 398	3.13 547	0.65 383

2.75w_new	1.99 502	2.34 465	1.81 524	3.14 524	1.62 529	1.94 514	1.99 553	2.72 545	1.71 533	2.72 549	1.99 564	1.90 512	1.73 525	1.82 513	1.29 512	2.37 537	2.01 540	2.31 540	1.42 522	1.77 501	1.22 502

3w_stereo	2.04 519	2.24 455	1.70 518	3.15 525	2.18 566	2.49 540	1.26 507	2.03 514	1.98 559	1.98 515	1.33 513	2.72 554	1.99 545	2.59 544	1.72 537	2.22 524	1.33 492	1.85 519	1.88 558	2.50 532	1.58 527

3.75w	1.99 502	2.31 459	1.83 532	3.16 526	1.65 531	1.93 513	1.98 550	2.72 545	1.68 529	2.73 554	1.97 555	2.00 518	1.72 524	1.81 512	1.25 508	2.27 528	2.01 540	2.38 545	1.42 522	1.71 497	1.24 505

MIF-Stereo (partial)	2.58 552	3.31 511	0.66 355	3.18 527	0.66 397	3.18 562	0.66 382	3.21 561	0.67 386	3.19 562	0.66 393	3.19 562	0.66 382	3.31 564	0.68 386	5.09 587	1.79 532	8.23 606	1.67 541	6.18 590	1.38 517

2w_stereo	1.99 502	2.36 468	1.81 524	3.24 528	1.67 532	1.94 514	1.98 550	2.72 545	1.68 529	2.72 549	1.94 552	1.98 517	1.74 527	1.79 511	1.27 509	1.95 511	2.00 538	2.53 553	1.60 534	1.68 496	1.15 447

AEACV	1.12 426	0.52 223	3.12 574	3.24 528	0.86 430	0.53 353	0.49 360	0.60 358	0.47 348	0.53 347	0.49 366	0.55 358	0.45 339	0.55 353	0.47 345	3.01 555	3.88 578	0.71 384	0.60 385	0.80 371	0.48 338

4.5w-stereo	1.99 502	2.33 461	1.81 524	3.28 530	1.68 534	1.94 514	1.99 553	2.72 545	1.70 532	2.72 549	1.99 564	1.97 516	1.68 519	1.76 508	1.29 512	1.91 509	2.02 544	2.53 553	1.61 535	1.75 500	1.16 450

2.5w	2.01 513	2.40 470	1.37 498	3.28 530	2.01 554	2.71 551	1.43 527	1.82 505	1.83 547	1.90 511	1.41 522	2.71 550	1.35 505	2.71 550	1.85 548	2.66 549	1.53 511	1.64 514	1.23 505	2.53 537	1.87 548

Anonymous3	2.55 551	3.26 510	1.65 516	3.28 530	1.63 530	3.24 563	1.68 533	3.27 562	1.66 528	3.28 563	1.67 536	3.25 563	1.66 518	3.27 562	1.64 529	3.26 557	1.65 523	3.30 561	1.65 539	4.95 581	1.65 536

4.25_new	2.00 506	2.33 461	1.82 529	3.32 533	1.69 535	1.95 517	1.99 553	2.72 545	1.71 533	2.72 549	1.97 555	2.01 519	1.74 527	1.77 509	1.28 510	2.18 520	2.01 540	2.48 551	1.58 531	1.65 493	1.17 451

4.5w_new	2.00 506	2.33 461	1.82 529	3.32 533	1.69 535	1.95 517	1.99 553	2.72 545	1.71 533	2.72 549	1.97 555	2.01 519	1.74 527	1.77 509	1.28 510	2.18 520	2.01 540	2.48 551	1.58 531	1.65 493	1.17 451

3.25w_new	2.03 516	2.72 488	1.35 488	3.33 535	1.57 525	2.72 552	1.53 529	2.15 521	1.33 513	2.15 527	1.60 531	2.63 547	1.30 501	2.72 552	1.99 559	2.67 551	1.53 511	1.75 517	1.25 508	2.53 537	1.87 548

4w-stereo	2.02 514	2.72 488	1.44 503	3.36 536	1.59 527	2.48 539	1.72 536	2.28 523	1.24 509	2.24 529	1.65 535	2.56 543	1.32 503	2.39 535	1.98 558	2.67 551	1.51 509	1.66 515	1.24 506	2.53 537	1.88 551

3.5w_stereo	2.03 516	2.72 488	1.35 488	3.41 537	1.57 525	2.72 552	1.49 528	2.01 513	1.34 514	2.15 527	1.61 533	2.63 547	1.36 506	2.72 552	1.99 559	2.66 549	1.58 516	1.68 516	1.24 506	2.53 537	1.87 548

UniTT-Stereo	2.03 516	3.43 513	0.72 375	3.42 538	0.73 409	3.27 564	0.68 390	3.38 565	0.69 397	3.29 564	0.72 414	3.28 564	0.70 396	3.35 566	0.68 386	3.39 559	0.68 368	3.31 562	0.69 407	3.37 548	0.73 399

DispNO	1.00 407	0.63 242	0.43 286	3.45 539	0.44 347	0.65 373	0.43 336	0.64 363	0.43 337	0.64 371	0.43 343	0.64 372	3.03 560	0.64 368	0.43 332	4.55 570	0.43 301	0.63 374	0.43 349	0.63 347	0.43 323

asda	2.17 525	2.54 475	1.81 524	3.47 540	1.78 541	2.50 542	1.86 543	2.61 544	1.68 529	2.61 546	1.83 541	2.37 532	1.73 525	2.44 539	1.88 553	2.51 546	1.84 534	2.34 542	1.62 537	2.23 514	1.77 543

4.25w-stereo	1.98 501	2.72 488	1.46 505	3.47 540	1.43 521	2.07 523	1.98 550	2.53 542	1.52 525	2.71 548	1.98 561	1.81 509	1.62 517	1.96 517	1.36 517	1.88 507	2.00 538	2.53 553	1.61 535	1.74 499	1.15 447

monsters	2.18 527	2.41 471	1.96 545	3.47 540	2.03 558	2.53 544	1.64 532	2.48 538	1.73 538	2.40 538	1.50 525	2.62 546	1.94 540	2.59 544	1.94 555	2.44 541	1.57 515	2.28 538	1.87 553	2.42 524	1.86 546

Occ-G	1.12 426	0.52 223	3.72 583	3.50 543	0.50 368	0.56 358	0.47 349	0.54 344	0.46 343	0.54 352	0.41 331	0.54 354	0.42 331	0.52 345	0.42 329	3.42 560	4.02 580	0.52 362	0.45 351	0.51 332	0.44 326

HCRNet	1.22 476	7.11 568	3.00 562	3.55 544	0.33 283	0.29 210	0.14 154	0.19 156	0.15 169	0.33 225	0.29 246	0.25 194	0.14 160	0.22 175	0.33 266	3.64 561	3.00 558	0.76 391	0.32 283	0.18 157	0.13 152

asd	2.18 527	2.77 494	1.58 513	3.59 545	2.00 553	2.58 548	1.85 542	2.39 535	1.71 533	2.47 541	1.97 555	2.59 545	1.61 516	2.56 542	1.79 544	2.51 546	1.99 537	2.11 535	1.62 537	2.36 522	1.60 529

DPSNet	3.66 565	3.60 515	3.62 581	3.63 546	3.64 592	3.65 568	3.65 591	3.66 568	3.67 588	3.67 567	3.65 589	3.67 568	3.66 577	3.66 567	3.68 586	3.68 562	3.66 576	3.67 566	3.68 592	3.67 550	3.67 589

monsterstereo	2.20 533	2.33 461	1.95 544	3.65 547	2.07 559	2.49 540	1.61 530	2.48 538	1.83 547	2.45 540	1.61 533	2.67 549	1.86 532	2.64 546	1.94 555	2.48 545	1.66 524	2.34 542	1.68 543	2.40 523	1.86 546

RAStereo	2.23 537	3.64 516	0.76 383	3.65 547	0.86 430	3.66 569	0.76 410	3.67 569	0.81 425	3.66 566	0.76 420	3.66 567	0.77 408	3.68 568	0.77 412	3.68 562	0.77 388	3.69 567	0.77 420	3.70 551	0.77 408

sAnonymous2	3.31 563	2.63 479	1.38 500	3.71 549	1.86 546	4.70 589	1.11 446	4.82 592	2.72 569	5.45 597	1.98 561	4.59 582	2.64 556	2.65 547	6.21 602	4.37 565	1.08 419	5.16 594	2.24 564	4.52 563	2.39 561

CroCo_RVC	3.31 563	2.63 479	1.38 500	3.71 549	1.86 546	4.70 589	1.11 446	4.82 592	2.72 569	5.45 597	1.98 561	4.59 582	2.64 556	2.65 547	6.21 602	4.37 565	1.08 419	5.16 594	2.24 564	4.52 563	2.39 561

MonStereo1	1.94 500	2.77 494	1.52 511	3.73 551	1.51 524	2.13 525	1.42 524	2.32 530	1.52 525	2.31 534	1.50 525	2.53 538	1.59 514	2.34 532	1.56 525	1.91 509	1.36 498	1.86 522	1.31 511	2.07 508	1.53 521

1w_stereo	2.05 521	2.32 460	1.35 488	3.74 552	2.01 554	2.73 554	1.42 524	1.88 506	1.93 557	2.03 520	1.28 510	2.71 550	1.99 545	2.72 552	1.72 537	2.20 522	1.32 485	1.87 523	1.86 552	2.45 526	1.54 522

qwe	2.18 527	2.60 478	1.58 513	3.83 553	1.90 551	2.53 544	1.90 548	2.48 538	1.73 538	2.37 537	1.92 551	2.53 538	1.68 519	2.56 542	1.83 546	2.52 548	1.87 536	2.07 531	1.68 543	2.32 520	1.71 538

NLSM1	2.93 560	3.24 509	2.57 560	4.04 554	2.66 570	3.30 565	2.55 565	3.29 563	2.55 567	3.35 565	2.48 569	3.28 564	2.47 555	3.34 565	2.49 567	3.26 557	2.55 556	3.13 559	2.57 569	3.00 546	2.46 563

BUS	0.83 375	1.91 431	0.92 405	4.48 555	0.02 21	0.40 259	0.04 80	0.41 268	0.02 21	0.48 313	0.03 52	0.41 275	0.05 94	0.03 39	0.05 88	1.97 512	4.19 581	0.33 233	0.23 209	0.34 222	0.27 215

BSDual-CNN	0.81 367	1.91 431	0.92 405	4.48 555	0.02 21	0.42 295	0.06 109	0.41 268	0.02 21	0.48 313	0.03 52	0.02 20	0.02 21	0.03 39	0.02 20	1.97 512	4.19 581	0.33 233	0.23 209	0.34 222	0.27 215

hknet	1.10 423	1.85 424	3.49 578	4.48 555	0.02 21	0.42 295	0.06 109	0.41 268	0.02 21	0.48 313	0.03 52	0.41 275	0.03 52	0.42 287	0.03 48	4.39 567	4.19 581	0.33 233	0.23 209	0.34 222	0.27 215

rvit_105_1	3.83 568	5.22 549	3.01 563	4.53 558	3.01 573	4.51 577	3.01 571	4.56 579	3.04 572	4.53 578	3.03 573	4.55 580	3.03 560	4.56 579	3.04 569	4.57 571	3.05 559	4.57 575	3.05 574	4.57 565	3.05 570

rvit_stereo_0081	3.83 568	5.23 550	3.01 563	4.53 558	3.03 575	4.55 583	3.02 572	4.56 579	3.04 572	4.52 576	3.02 571	4.54 578	3.03 560	4.56 579	3.04 569	4.57 571	3.05 559	4.57 575	3.05 574	4.58 566	3.05 570

rvit_stereo_0082	3.86 570	5.82 564	3.01 563	4.53 558	3.03 575	4.54 579	3.02 572	4.56 579	3.04 572	4.53 578	3.02 571	4.55 580	3.04 563	4.57 582	3.05 571	4.57 571	3.05 559	4.58 577	3.05 574	4.58 566	3.06 573

rvit_0105_4	3.91 575	5.47 560	3.02 566	4.54 561	3.02 574	4.54 579	3.03 576	4.75 589	3.17 583	4.57 582	3.06 576	4.61 586	3.16 571	4.65 586	3.09 577	4.66 578	3.11 567	4.68 584	3.18 585	4.81 576	3.16 582

rvit_stereo_0080	3.89 573	5.70 561	3.04 568	4.54 561	3.03 575	4.56 584	3.05 578	4.60 583	3.07 577	4.58 583	3.06 576	4.59 582	3.06 565	4.61 583	3.08 575	4.63 576	3.09 564	4.64 581	3.10 579	4.65 570	3.10 577

whm_eth	3.89 573	5.70 561	3.04 568	4.54 561	3.03 575	4.56 584	3.05 578	4.60 583	3.07 577	4.58 583	3.06 576	4.59 582	3.06 565	4.61 583	3.08 575	4.63 576	3.09 564	4.64 581	3.10 579	4.65 570	3.10 577

rvit_stereo_0081_aga	3.86 570	5.33 553	3.02 566	4.55 564	3.04 579	4.54 579	3.02 572	4.64 586	3.06 576	4.54 580	3.04 575	4.62 587	3.08 567	4.62 585	3.07 574	4.58 574	3.06 563	4.60 579	3.08 578	4.63 569	3.07 574

rvit_stereo_ft	3.93 578	5.44 558	3.05 570	4.59 565	3.06 580	4.61 587	3.08 581	4.67 588	3.12 582	4.63 587	3.10 581	4.65 589	3.11 569	4.69 589	3.13 579	4.70 579	3.14 569	4.71 586	3.15 584	4.74 573	3.16 582

rvit_0105_3	3.91 575	5.33 553	3.06 571	4.60 566	3.07 581	4.60 586	3.06 580	4.62 585	3.08 580	4.60 585	3.07 579	4.62 587	3.08 567	4.67 587	3.10 578	4.70 579	3.11 567	4.77 588	3.19 586	4.77 575	3.14 581

rvit_stereo_0083	3.92 577	5.30 552	3.06 571	4.61 567	3.09 582	4.67 588	3.08 581	4.66 587	3.09 581	4.62 586	3.10 581	4.66 590	3.11 569	4.67 587	3.16 580	4.72 581	3.16 570	4.77 588	3.11 581	4.66 572	3.11 579

rvit_0105_6	3.87 572	5.73 563	3.10 573	4.69 568	3.12 583	4.54 579	3.02 572	4.56 579	3.04 572	4.54 580	3.03 573	4.54 578	3.04 563	4.56 579	3.05 571	4.58 574	3.05 559	4.58 577	3.05 574	4.58 566	3.05 570

rvit_0105_5	4.10 579	5.40 556	3.13 576	4.71 569	3.15 584	4.72 591	3.10 583	4.90 594	3.27 585	4.69 588	3.16 583	4.84 594	3.25 573	4.96 593	3.34 583	5.05 586	3.39 575	5.10 593	3.40 587	5.11 583	3.42 586

NLCSM	3.67 566	4.08 530	3.19 577	4.80 570	3.26 585	3.99 573	3.24 586	4.25 575	3.18 584	4.09 571	3.27 584	4.14 573	3.18 572	4.13 573	3.28 582	4.06 564	3.10 566	3.85 571	3.14 583	3.91 556	3.27 585

StereoVision	3.15 561	5.00 545	0.89 398	4.83 571	1.00 443	3.93 570	1.27 508	6.37 599	1.34 514	5.67 599	1.26 508	5.84 600	1.27 498	5.03 596	1.24 505	5.10 588	1.09 421	4.61 580	0.57 382	5.62 588	1.12 442

MLG-Stereo_test2	4.28 582	5.46 559	3.69 582	4.86 572	3.72 593	5.58 598	3.42 587	4.81 591	3.77 593	4.85 590	3.72 591	5.55 599	3.63 576	5.58 597	3.53 585	4.41 568	3.28 574	4.99 592	2.95 572	4.75 574	3.13 580

TestStereo	4.88 592	4.75 541	4.79 587	4.87 573	4.92 601	4.81 594	4.90 601	4.78 590	4.77 600	4.87 591	4.89 600	4.90 595	4.91 593	4.99 594	4.79 598	4.98 584	4.87 585	4.87 591	4.92 602	5.00 582	5.00 599

DispFullNet	4.61 588	4.84 542	3.12 574	5.00 574	3.57 589	4.75 592	3.03 576	7.75 605	4.17 597	4.91 592	3.09 580	6.20 601	3.95 586	6.71 601	3.51 584	5.30 589	3.67 577	5.86 600	3.63 589	5.61 587	3.46 587

FC-DCNN v2	5.10 596	5.15 547	4.49 586	5.07 575	3.37 587	6.87 601	4.75 600	5.04 595	6.34 604	7.84 605	5.06 601	6.72 605	4.09 589	4.99 594	5.44 601	5.03 585	3.16 570	4.67 583	4.86 601	5.15 584	3.89 594

MLG-Stereo_test1	4.25 580	5.34 555	3.61 580	5.31 576	3.63 591	5.23 595	3.57 589	5.38 597	3.65 587	5.23 594	3.47 586	4.76 591	3.74 580	4.85 590	3.71 587	4.96 583	3.18 572	4.71 586	2.92 571	4.86 579	2.90 567

MLG-Stereo_test3	4.26 581	4.85 543	3.95 584	5.35 577	3.60 590	4.75 592	3.76 592	5.49 598	3.71 589	5.39 595	3.69 590	4.82 593	3.66 577	4.85 590	3.73 590	4.93 582	3.19 573	4.69 585	2.99 573	4.84 578	2.98 569

CFNet	1.37 483	5.27 551	0.19 165	5.49 578	0.19 197	0.28 207	0.19 183	0.28 198	0.19 192	0.28 203	0.19 196	0.28 207	4.35 590	0.28 210	0.19 187	0.23 178	0.17 166	0.23 186	4.21 599	4.81 576	0.17 175

RAFT+CT+SA	4.28 582	7.62 572	4.91 588	5.55 579	2.28 567	3.09 560	3.64 590	4.49 577	3.07 577	4.80 589	3.35 585	4.77 592	3.70 579	4.29 576	3.05 571	5.58 590	5.98 591	3.58 565	3.78 594	4.26 559	3.72 590

MaDis-Stereo	3.19 562	6.02 566	1.12 420	5.61 580	1.16 460	5.43 597	1.02 442	5.15 596	0.70 401	5.43 596	1.21 503	5.03 597	0.97 424	4.85 590	0.99 435	4.53 569	1.16 431	5.53 596	1.25 508	5.37 586	1.30 508

AANet_RVC	1.26 478	0.31 143	4.99 589	5.93 581	0.20 200	0.25 194	0.20 187	0.25 189	0.20 194	0.23 178	0.19 196	0.25 194	0.20 198	0.25 192	0.20 190	5.66 591	4.76 584	0.26 202	0.30 265	0.24 184	0.27 215

SA	4.33 584	7.35 569	6.85 599	5.96 582	4.09 597	3.59 567	3.15 584	3.82 570	2.64 568	3.91 568	3.85 592	3.57 566	2.72 558	3.13 561	4.03 593	7.09 601	6.86 596	3.57 564	3.12 582	3.85 552	3.51 588

SGM-Forest	5.21 598	5.92 565	4.08 585	6.18 583	4.16 598	6.31 600	4.34 599	6.50 600	4.33 598	6.14 601	4.21 597	6.61 604	4.55 592	6.67 600	4.48 597	5.94 593	3.94 579	5.85 599	4.03 598	5.79 589	4.17 597
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_5	4.62 589	7.55 571	6.23 594	6.32 584	3.40 588	5.29 596	3.50 588	3.53 567	4.11 596	4.28 573	4.47 599	4.26 576	4.38 591	3.68 568	3.24 581	5.89 592	5.60 588	4.84 590	3.50 588	4.33 560	3.93 596

cross-raft	4.83 591	7.52 570	6.43 595	6.63 585	3.96 596	4.51 577	3.99 596	4.49 577	3.96 595	4.52 576	3.96 594	4.50 577	3.97 587	4.50 578	3.97 592	6.65 596	6.44 593	4.33 572	3.92 596	4.35 561	3.91 595

raft_robust	4.71 590	7.75 573	5.40 593	6.81 586	3.31 586	4.28 576	4.20 598	4.32 576	4.37 599	4.35 575	4.35 598	4.14 573	3.75 581	4.30 577	4.20 596	6.67 597	6.37 592	3.36 563	4.24 600	4.86 579	3.25 584

TestStereo1	4.60 586	8.41 576	6.44 596	6.86 587	3.79 594	3.97 571	3.78 593	3.99 572	3.74 590	3.97 569	3.52 587	3.94 571	3.58 574	3.98 571	3.72 588	6.82 598	6.50 594	3.76 568	3.66 590	3.90 553	3.74 592

SA-5K	4.60 586	8.41 576	6.44 596	6.86 587	3.79 594	3.97 571	3.78 593	3.99 572	3.74 590	3.97 569	3.52 587	3.94 571	3.58 574	3.98 571	3.72 588	6.82 598	6.50 594	3.76 568	3.66 590	3.90 553	3.74 592

Sa-1000	4.34 585	8.37 575	6.84 598	6.98 589	4.45 600	3.58 566	3.00 570	3.42 566	3.39 586	2.61 546	4.00 595	3.83 570	4.01 588	3.90 570	3.90 591	5.98 594	5.62 589	3.76 568	2.34 567	4.35 561	2.47 564

test_4	4.88 592	8.13 574	6.98 600	7.46 590	4.44 599	4.25 575	3.85 595	4.04 574	3.92 594	4.13 572	3.91 593	4.18 575	3.84 584	4.14 574	4.06 594	7.01 600	7.13 597	4.53 573	3.72 593	4.09 557	3.72 590

rvit_stereo_0075_2	6.64 600	8.80 580	5.25 590	7.89 591	5.27 603	7.90 605	5.27 602	7.92 606	5.28 602	7.91 606	5.29 603	7.93 606	5.27 594	7.92 606	5.28 599	7.93 602	5.28 587	7.93 605	5.29 604	7.93 598	5.28 601

test_3	5.01 594	8.86 581	7.77 602	8.09 592	2.76 572	4.13 574	4.05 597	3.88 571	3.76 592	4.33 574	4.13 596	3.71 569	3.91 585	4.21 575	4.06 594	7.93 602	7.69 599	4.53 573	3.91 595	4.17 558	4.29 598

test-1	6.46 599	9.16 583	8.03 605	8.09 592	5.62 604	6.11 599	6.35 604	6.85 602	4.94 601	6.08 600	6.29 606	4.98 596	6.43 598	6.22 598	6.36 604	6.16 595	7.47 598	5.82 598	5.44 605	7.11 595	5.68 602

U	5.15 597	8.49 578	1.81 524	8.49 594	1.77 540	8.49 606	1.77 537	8.51 607	1.77 542	8.49 607	1.77 540	8.50 607	1.78 530	8.58 607	1.77 543	8.54 605	1.78 530	8.55 607	1.78 550	8.55 601	1.84 544

RAFT	6.73 601	9.36 584	7.40 601	8.51 595	6.55 605	6.88 602	6.60 605	6.79 601	6.60 605	6.80 602	6.72 607	5.31 598	5.50 596	6.61 599	6.61 605	8.42 604	5.89 590	5.73 597	5.45 606	6.61 591	6.24 603

SGM+DAISY	7.06 602	9.15 582	5.38 592	8.84 596	5.18 602	8.80 607	5.31 603	8.79 608	5.28 602	8.89 608	5.20 602	8.93 608	5.33 595	8.95 608	5.36 600	8.70 606	5.21 586	8.74 608	5.20 603	8.89 602	5.15 600

CFNet_RVC	2.38 547	8.71 579	0.38 258	9.33 597	0.42 344	0.56 358	0.42 334	0.60 358	0.38 306	0.62 368	0.42 341	0.56 361	7.29 602	0.62 363	0.42 329	0.53 327	0.37 263	0.49 350	0.34 295	8.30 599	6.87 604

test-v	7.53 603	11.89 592	7.98 603	9.36 598	7.14 606	7.06 603	7.09 606	7.37 603	6.91 606	7.29 603	5.71 604	6.45 602	6.93 599	6.73 602	7.27 606	8.93 607	7.85 600	6.98 603	6.80 607	7.56 596	7.34 605

test-2	7.53 603	11.89 592	7.98 603	9.36 598	7.14 606	7.06 603	7.09 606	7.37 603	6.91 606	7.29 603	5.71 604	6.45 602	6.93 599	6.73 602	7.27 606	8.93 607	7.85 600	6.98 603	6.80 607	7.56 596	7.34 605

MSMDNet	2.65 553	10.14 590	0.33 231	9.74 600	0.32 271	0.87 394	0.33 270	2.95 559	0.68 392	0.49 320	0.34 288	0.49 324	5.70 597	0.49 323	0.33 266	0.42 289	9.57 603	0.41 306	0.31 276	8.36 600	0.65 383

pcwnet_v2	2.66 554	9.89 588	0.33 231	9.89 601	0.32 271	0.50 336	0.32 259	0.49 314	0.33 277	0.49 320	0.34 288	0.49 324	8.76 604	0.48 317	0.33 266	0.41 275	9.58 604	0.40 289	0.29 251	9.01 603	0.63 375

CFNet_ucs	2.73 556	9.64 586	0.33 231	9.92 602	0.32 271	0.49 327	0.33 270	0.49 314	0.33 277	0.49 320	0.33 280	0.49 324	8.98 605	0.48 317	0.33 266	0.41 275	9.96 608	0.40 289	0.29 251	10.12 608	0.54 357

ccs_rob	2.79 558	10.17 591	0.32 225	10.00 603	0.33 283	0.49 327	0.33 270	1.90 508	0.32 270	0.51 341	0.33 280	0.49 324	9.24 606	0.49 323	0.33 266	0.41 275	9.82 606	0.41 306	0.28 241	9.34 604	0.29 233

PCWNet_CMD	2.80 559	9.82 587	0.32 225	10.09 604	0.32 271	0.49 327	0.33 270	3.34 564	0.33 277	0.49 320	0.33 280	0.49 324	8.73 603	0.48 317	0.33 266	0.41 275	9.22 602	0.42 317	0.29 251	9.55 605	0.31 255

UCFNet_RVC	2.75 557	10.06 589	0.29 203	10.31 605	0.29 247	0.42 295	0.29 241	0.43 292	0.29 242	0.42 281	0.29 246	0.42 293	9.87 607	0.43 293	0.29 239	0.36 237	9.84 607	0.36 262	0.26 228	9.77 606	0.26 207

CFNet_pseudo	2.67 555	9.36 584	0.32 225	10.99 606	0.33 283	0.85 392	0.33 270	0.49 314	0.33 277	0.49 320	0.32 273	0.49 324	7.26 601	0.49 323	0.33 266	0.41 275	9.62 605	0.41 306	0.29 251	10.03 607	0.29 233

rafts_anoy	20.00 607	20.00 594	20.00 607	20.00 607	20.00 609	20.00 608	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 608

raft+_RVC	20.00 607	20.00 594	20.00 607	20.00 607	20.00 609	20.00 608	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 608

raftrobust	20.00 607	20.00 594	20.00 607	20.00 607	20.00 609	20.00 608	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 608

CasAABBNet	20.00 607	20.00 594	20.00 607	20.00 607	20.00 609	20.00 608	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 608

RALCasStereoNet	20.00 607	20.00 594	20.00 607	20.00 607	20.00 609	20.00 608	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 608

RALAANet	20.00 607	20.00 594	20.00 607	20.00 607	20.00 609	20.00 608	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 610	20.00 609	20.00 608

MANE	19.05 606	23.00 600	15.00 606	23.00 613	15.00 608	24.00 614	16.00 608	24.00 615	16.00 608	22.00 615	15.00 608	23.00 615	16.00 608	23.00 615	15.00 608	22.00 615	15.00 609	22.00 615	15.00 609	22.00 615	15.00 607

fff	1000028.16 633	29.62 612	29.72 614	32.61 614	30.02 616	35.13 617	31.83 617	32.07 617	10000000.00 635	35.27 619	29.82 617	32.45 617	30.15 616	32.35 617	30.09 616	31.04 617	29.55 618	30.64 617	30.14 617	10000000.00 636	30.77 616

csc	1000028.16 633	29.62 612	29.72 614	32.61 614	30.02 616	35.13 617	31.83 617	32.07 617	10000000.00 635	35.27 619	29.82 617	32.45 617	30.15 616	32.35 617	30.09 616	31.04 617	29.55 618	30.64 617	30.14 617	10000000.00 636	30.77 616

cscssc	1000028.16 633	29.62 612	29.72 614	32.61 614	30.02 616	35.13 617	31.83 617	32.07 617	10000000.00 635	35.27 619	29.82 617	32.45 617	30.15 616	32.35 617	30.09 616	31.04 617	29.55 618	30.64 617	30.14 617	10000000.00 636	30.77 616

111	30.40 613	30.94 616	29.72 614	32.61 614	30.02 616	33.57 615	30.47 616	31.50 616	29.39 616	30.98 616	29.11 616	29.78 616	30.39 619	29.45 616	30.76 619	30.08 616	29.02 617	29.92 616	30.32 620	29.86 616	30.17 615

DCANet-4	35.22 615	34.54 617	35.08 620	33.58 618	35.47 623	34.55 616	35.53 623	36.08 622	35.85 620	35.92 622	35.77 622	35.18 622	35.48 621	35.39 622	37.15 625	34.55 622	33.92 621	35.02 623	34.90 622	35.79 620	34.74 622

ADStereo(finetuned)	36.13 616	36.63 621	38.07 624	36.97 619	33.25 620	35.91 620	34.45 620	36.36 623	32.99 617	38.14 627	36.71 623	36.69 623	34.13 620	38.57 627	40.79 626	37.60 627	36.58 624	35.90 624	33.36 621	35.42 619	34.04 619

Reg-Stereo(zero)	37.00 617	37.00 622	37.00 621	37.00 620	37.00 624	37.00 623	37.00 624	37.00 624	37.00 621	37.00 623	37.00 624	37.00 624	37.00 622	37.00 623	37.00 622	37.00 624	37.00 625	37.00 625	37.00 625	37.00 621	37.00 623

HI	37.00 617	37.00 622	37.00 621	37.00 620	37.00 624	37.00 623	37.00 624	37.00 624	37.00 621	37.00 623	37.00 624	37.00 624	37.00 622	37.00 623	37.00 622	37.00 624	37.00 625	37.00 625	37.00 625	37.00 621	37.00 623

CoSv	37.00 617	37.00 622	37.00 621	37.00 620	37.00 624	37.00 623	37.00 624	37.00 624	37.00 621	37.00 623	37.00 624	37.00 624	37.00 622	37.00 623	37.00 622	37.00 624	37.00 625	37.00 625	37.00 625	37.00 621	37.00 623

tt	500032.53 631	34.60 618	29.72 614	37.47 623	34.41 621	36.85 621	35.22 621	34.71 620	33.55 618	34.50 617	35.43 620	33.81 620	10000000.00 636	33.57 620	33.13 620	33.68 620	35.00 622	34.03 621	35.26 623	30.96 617	34.63 620

DCANet	500032.53 631	34.60 618	29.72 614	37.47 623	34.41 621	36.85 621	35.22 621	34.71 620	33.55 618	34.50 617	35.43 620	33.81 620	10000000.00 636	33.57 620	33.13 620	33.68 620	35.00 622	34.03 621	35.26 623	30.96 617	34.63 620

WCMA_ROB	31.10 614	35.43 620	27.12 613	39.51 625	23.10 615	38.78 626	25.30 615	37.49 627	25.39 615	37.29 626	27.02 615	38.52 627	26.48 615	37.80 626	26.44 615	36.28 623	22.65 616	33.90 620	22.30 616	37.10 624	24.18 614

NOSS_ROB	102.95 621	153.00 630	121.00 628	51.00 626	44.00 627	165.00 630	127.00 629	153.00 630	119.00 626	164.00 631	125.00 629	168.00 631	120.00 627	153.00 630	117.00 629	49.00 628	44.00 628	49.00 628	44.00 628	49.00 625	44.00 626

CBMV	128.50 622	1422.70 637	53.10 626	79.50 627	51.30 628	77.30 628	49.70 627	74.00 628	48.20 625	77.20 629	48.80 628	73.90 629	48.00 626	73.80 629	48.80 628	70.40 629	45.10 629	68.90 629	46.10 629	68.20 626	45.00 627
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 620	87.70 626	41.95 625	113.75 628	65.62 629	75.05 627	55.25 628	75.64 629	45.04 624	71.61 628	41.75 627	72.81 628	44.06 625	68.38 628	44.63 627	101.89 630	59.57 630	107.10 630	61.05 630	104.38 627	59.38 628

MeshStereo	159.24 623	171.00 631	160.68 631	162.58 629	160.59 630	164.01 629	160.35 630	158.51 631	158.56 627	158.34 630	160.12 630	158.56 630	159.92 628	157.26 631	158.94 630	154.38 631	158.36 631	155.75 631	159.13 632	153.67 628	154.07 629
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
AE-Stereo	201.80 624	123.00 627	115.00 627	219.00 630	218.00 632	223.00 631	244.00 632	217.00 632	236.00 629	202.00 632	203.00 631	205.00 632	208.00 629	225.00 632	204.00 631	210.00 632	198.00 632	197.00 632	184.00 633	204.00 629	201.00 630

MGS-Stereo	239.45 625	123.00 627	135.00 629	266.00 631	286.00 633	277.00 632	305.00 633	271.00 633	242.00 630	274.00 633	279.00 633	255.00 633	270.00 631	268.00 633	297.00 633	221.00 633	247.00 634	216.00 633	123.00 631	217.00 630	217.00 632

EGLCR-Stereo	246.90 626	129.00 629	139.00 630	266.00 631	286.00 633	277.00 632	305.00 633	271.00 633	242.00 630	274.00 633	279.00 633	255.00 633	270.00 631	268.00 633	297.00 633	230.00 634	247.00 634	216.00 633	223.00 635	237.00 631	227.00 633

DLCB_ROB	284.23 627	354.61 633	207.27 632	363.24 633	206.46 631	364.72 634	210.41 631	364.72 635	210.41 628	364.81 635	208.64 632	364.81 635	208.64 630	364.72 635	210.41 632	354.70 635	205.53 633	354.70 635	205.53 634	354.70 632	205.53 631

LE_ROB	396.57 628	471.28 634	329.84 633	471.48 634	308.15 635	526.83 635	322.10 635	488.15 636	323.76 632	495.46 636	317.97 635	497.17 636	320.10 633	481.62 636	326.76 635	462.71 636	298.97 636	466.16 636	285.98 636	447.62 633	289.21 634

SGM-ForestM	596.69 629	677.77 635	444.52 634	699.85 635	517.25 636	732.94 636	488.29 636	770.79 637	460.11 633	750.81 637	487.98 636	792.79 637	499.41 634	730.90 637	475.81 636	720.03 637	491.16 637	663.96 637	418.60 637	674.76 634	436.05 635

CBMV_ROB	818.48 630	913.88 636	709.52 635	862.84 636	597.78 637	1073.99 637	700.52 637	1015.66 638	702.59 634	1115.65 638	760.02 637	1130.24 638	721.57 635	1037.41 638	692.65 637	814.05 638	564.29 638	843.28 638	595.31 638	915.51 635	602.92 636

111111	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

SGD-Stereo	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

IGEV-Stereo++	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

IGEV-Stereo+	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

SDNR	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

anonymousdsp2	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

anonymousdsp	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

test_example2	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637

DIP-Stereo	10000000.00 636	10000000.00 638	10000000.00 636	10000000.00 637	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 635	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 639	10000000.00 638	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 639	10000000.00 636	10000000.00 637
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GS-Stereo							0.38 307	0.50 323	0.38 306	0.50 333	0.38 312	0.50 339	3.79 582	0.50 331	0.38 298	0.54 328	0.43 301	0.46 328	0.34 295	0.46 300	0.35 285

FSD					0.44 347	0.56 358	0.44 337	0.55 347	0.44 340	0.56 357	0.44 345	0.56 361	0.44 336	0.56 354	0.46 338	0.61 344	0.42 297	0.52 362	0.42 348	0.52 334

ASD4		0.20 105

Low-res two-view benchmark