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

Pro-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.21 1	0.32 45	0.23 175	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 36	0.18 11	0.17 4	0.11 1	0.35 52	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.10 6	0.10 37

StereoAnything_RVC	0.21 24	0.68 550	0.39 192	0.28 5	0.15 2	0.23 28	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 64	0.30 15	0.18 1	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 242	0.09 4

S2M2_XL	0.19 8	0.18 114	0.27 32	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 3	0.15 4	0.21 16	0.26 46	0.17 4	0.17 15	0.24 1	0.21 22	0.17 283	0.16 385	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.12 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.17 1	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.16 12	0.23 28	0.20 32	0.22 3	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 26	0.19 33	0.26 2	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 2	0.32 25	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.24 40	0.17 3	0.25 5	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.31 19	0.20 13	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.20 86	0.20 11	0.19 20	0.27 7	0.19 9	0.15 1	0.15 3	0.18 14	0.17 15	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.08 1

BridgeDepth	0.21 24	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.14 1	0.40 221	0.27 131	0.28 8	0.22 16	0.18 4	0.19 12	0.28 74	0.29 156	0.32 25	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 32	0.34 76	0.15 2	0.27 73	0.17 3	0.28 8	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 47	0.15 5	0.32 25	0.20 13	0.11 28	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

dual_stereo	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 32	0.29 10	0.20 12	0.23 29	0.20 14	0.22 37	0.14 2	0.52 185	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV-Stereo+	0.23 52	0.14 15	0.26 23	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 10	0.29 54	0.21 16	0.15 3	0.22 37	0.22 64	0.40 85	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.15 197	0.86 580

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 44	0.30 11	0.19 59	0.20 11	0.18 12	0.30 12	0.21 14	0.18 4	0.15 3	0.19 20	0.18 24	0.33 38	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.17 23	0.38 209	0.18 12	0.30 12	0.19 9	0.24 36	0.15 3	0.26 61	0.17 15	0.32 25	0.21 22	0.13 72	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.20 86	0.61 360	0.21 52	0.30 12	0.31 64	0.23 29	0.19 12	0.18 14	0.18 24	0.41 94	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.11 81

MonSter++	0.19 8	0.14 15	0.24 8	0.30 11	0.19 59	0.27 73	0.19 20	0.31 15	0.24 27	0.21 16	0.20 14	0.29 76	0.19 33	0.29 9	0.21 22	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.32 45	0.21 111	0.64 386	0.19 20	0.31 15	0.37 126	0.23 29	0.30 74	0.27 68	0.19 33	0.47 148	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.09 4

4w-stereo	0.21 24	0.19 154	0.31 76	0.31 25	0.17 23	0.29 103	0.19 20	0.31 15	0.21 14	0.31 85	0.24 35	0.20 26	0.24 86	0.41 94	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

2.5w	0.21 24	0.18 114	0.31 76	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.25 102	0.31 15	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.39 78	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

MatchStereo	0.19 8	0.14 15	0.23 2	0.27 2	0.15 2	0.18 6	0.21 52	0.32 19	0.28 44	0.20 9	0.35 103	0.18 14	0.17 15	0.31 19	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.11 21	0.10 37

DDF-Stereo	0.26 83	0.15 37	0.30 63	0.36 133	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.32 19	0.31 64	0.26 48	0.26 46	0.29 76	0.29 156	0.38 72	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.70 568	0.12 129

Wavelet-MonSter	0.20 14	0.13 2	0.27 32	0.33 59	0.18 39	0.17 5	0.21 52	0.32 19	0.23 22	0.25 42	0.34 97	0.22 37	0.24 86	0.27 5	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

2.25w	0.22 38	0.18 114	0.31 76	0.31 25	0.18 39	0.31 133	0.18 12	0.32 19	0.31 64	0.31 85	0.37 114	0.20 26	0.22 64	0.45 126	0.24 78	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.25_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5w_new	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

4.5_new	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 24	0.20 195	0.29 51	0.30 11	0.17 23	0.24 40	0.26 115	0.32 19	0.28 44	0.32 98	0.28 62	0.19 20	0.17 15	0.29 9	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 38	0.21 232	0.32 89	0.32 45	0.18 39	0.31 133	0.27 131	0.32 19	0.24 27	0.29 75	0.27 52	0.20 26	0.23 76	0.34 44	0.23 64	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

LGtest1	0.19 8	0.14 15	0.29 51	0.34 76	0.16 12	0.26 59	0.17 3	0.32 19	0.20 12	0.21 16	0.15 3	0.23 47	0.20 43	0.32 25	0.20 13	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.11 81

LG-Stereo	0.24 62	0.18 114	0.40 204	0.39 209	0.20 86	0.22 20	0.27 131	0.32 19	0.36 110	0.26 48	0.44 135	0.22 37	0.16 12	0.37 64	0.27 147	0.11 28	0.12 217	0.16 173	0.15 227	0.13 98	0.09 4

AdaDepth	0.22 38	0.17 87	0.32 89	0.37 150	0.18 39	0.34 169	0.22 63	0.33 30	0.23 22	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.20 43	0.56 217	0.21 22	0.10 13	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.12 129

GREAT-IGEV	0.22 38	0.15 37	0.31 76	0.29 7	0.22 133	0.21 17	0.26 115	0.33 30	0.31 64	0.20 9	0.30 74	0.22 37	0.22 64	0.47 148	0.22 36	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.10 37

LG-G_1	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-G	0.21 24	0.13 2	0.30 63	0.34 76	0.16 12	0.52 292	0.17 3	0.34 32	0.18 7	0.21 16	0.21 17	0.26 61	0.19 33	0.37 64	0.20 13	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.39 209	0.21 111	0.18 6	0.21 52	0.34 32	0.26 36	0.28 67	0.51 169	0.28 74	0.29 156	0.26 2	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

zero-FE	0.25 72	0.15 37	0.30 63	0.35 113	0.29 368	0.19 8	0.20 32	0.35 35	0.31 64	0.26 48	0.27 52	0.29 76	0.29 156	0.33 38	0.24 78	0.17 283	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.64 565	0.12 129

asd	0.21 24	0.18 114	0.29 51	0.32 45	0.18 39	0.27 73	0.22 63	0.35 35	0.22 16	0.31 85	0.22 26	0.19 20	0.21 52	0.44 122	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 21	0.09 4

3.75w	0.22 38	0.17 87	0.30 63	0.31 25	0.19 59	0.43 246	0.24 94	0.35 35	0.24 27	0.31 85	0.27 52	0.17 4	0.22 64	0.37 64	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

S2M2_L	0.26 83	0.22 273	0.33 104	0.31 25	0.25 236	0.24 40	0.13 1	0.35 35	0.41 149	0.25 42	0.36 109	0.30 84	0.25 97	0.30 15	0.26 129	0.22 415	0.19 443	0.17 218	0.19 371	0.21 378	0.18 334
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
WQFJA1++	0.23 52	0.15 37	0.27 32	0.30 11	0.21 111	0.31 133	0.18 12	0.36 39	0.17 6	0.25 42	0.30 74	0.29 76	0.28 140	0.40 85	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.42 531	0.11 81

HiDET	0.20 14	0.13 2	0.26 23	0.30 11	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.36 39	0.26 36	0.20 9	0.23 28	0.27 68	0.16 12	0.30 15	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

asda	0.21 24	0.19 154	0.29 51	0.31 25	0.17 23	0.25 54	0.23 80	0.36 39	0.28 44	0.27 63	0.24 35	0.18 14	0.21 52	0.40 85	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.10 37

2.75w_new	0.21 24	0.18 114	0.28 44	0.29 7	0.17 23	0.23 28	0.34 255	0.36 39	0.28 44	0.34 106	0.26 46	0.17 4	0.22 64	0.36 55	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Zero-FE251	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.20 86	0.44 254	0.19 20	0.37 43	0.25 34	0.27 63	0.29 72	0.38 144	0.24 86	0.32 25	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

3.25w_new	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 52	0.17 87	0.32 89	0.31 25	0.17 23	0.43 246	0.20 32	0.37 43	0.30 59	0.37 124	0.28 62	0.22 37	0.25 97	0.42 102	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.5w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.29 51	0.30 11	0.18 39	0.27 73	0.23 80	0.37 43	0.28 44	0.31 85	0.26 46	0.22 37	0.26 115	0.50 170	0.24 78	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

monsterstereo	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.34 76	0.18 39	0.21 17	0.20 32	0.37 43	0.35 102	0.33 103	0.40 125	0.19 20	0.18 24	0.45 126	0.21 22	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 38	0.15 37	0.27 32	0.31 25	0.15 2	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.29 54	0.24 36	0.29 72	0.21 36	0.27 126	0.36 55	0.25 99	0.16 237	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.10 37

castereo++	0.26 83	0.16 56	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.75 431	0.20 32	0.37 43	0.47 186	0.23 29	0.23 28	0.35 123	0.28 140	0.39 78	0.19 5	0.14 114	0.09 25	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.10 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 426	3.08 612	2.43 585	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.20 32	0.37 43	0.32 77	0.28 67	0.24 35	0.18 14	0.18 24	0.31 19	0.22 36	1.09 589	0.08 2	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.97 589

AEACV	0.27 96	0.17 87	0.31 76	0.34 76	0.45 514	0.26 59	0.28 152	0.37 43	0.32 77	0.30 82	0.46 144	0.31 92	0.37 237	0.36 55	0.24 78	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.11 81

LCMNet	0.21 24	0.14 15	0.25 15	0.30 11	0.20 86	0.26 59	0.19 20	0.38 52	0.43 161	0.21 16	0.21 17	0.27 68	0.17 15	0.36 55	0.23 64	0.12 39	0.11 159	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

qwe	0.22 38	0.18 114	0.28 44	0.31 25	0.18 39	0.29 103	0.21 52	0.38 52	0.32 77	0.35 113	0.30 74	0.20 26	0.20 43	0.43 111	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4

2w_stereo	0.22 38	0.18 114	0.30 63	0.32 45	0.16 12	0.28 91	0.38 340	0.38 52	0.35 102	0.32 98	0.33 88	0.17 4	0.18 24	0.29 9	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 58	0.10 37

AIO_test	0.23 52	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.30 116	0.39 362	0.38 52	0.25 34	0.25 42	0.28 62	0.32 95	0.22 64	0.38 72	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.09 4

IGEV-RUCA	0.25 72	0.16 56	0.34 122	0.39 209	0.27 315	0.33 158	0.20 32	0.38 52	0.36 110	0.26 48	0.31 85	0.25 60	0.21 52	0.48 159	0.24 78	0.20 372	0.11 159	0.13 68	0.10 63	0.17 278	0.15 249

BStereo	0.27 96	0.16 56	0.88 498	0.34 76	0.22 133	0.22 20	0.31 207	0.39 57	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

CSFM-Stereo	0.20 14	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.17 23	0.29 103	0.20 32	0.39 57	0.22 16	0.22 25	0.21 17	0.26 61	0.20 43	0.30 15	0.20 13	0.13 72	0.12 217	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MonStereo	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.39 78	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

MonSter	0.20 14	0.14 15	0.25 15	0.31 25	0.15 2	0.22 20	0.22 63	0.39 57	0.33 83	0.20 9	0.25 42	0.17 4	0.15 5	0.38 72	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

SMoEStereo_RVC	0.26 83	0.19 154	0.35 137	0.35 113	0.22 133	0.36 189	0.32 230	0.39 57	0.34 88	0.37 124	0.30 74	0.33 107	0.24 86	0.53 194	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.11 81

WCG-NET	0.28 104	0.15 37	0.33 104	0.33 59	0.19 59	0.33 158	0.27 131	0.39 57	0.80 342	0.46 177	0.49 156	0.39 151	0.25 97	0.40 85	0.25 99	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.10 37

MGS-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.36 133	0.23 175	0.37 196	0.30 178	0.39 57	0.44 168	0.31 85	0.51 169	0.40 163	0.24 86	0.43 111	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.14 143	0.13 173

UniTT-Stereo	0.27 96	0.17 87	0.37 161	0.40 251	0.27 315	0.30 116	0.28 152	0.39 57	0.31 64	0.29 75	0.46 144	0.27 68	0.25 97	0.47 148	0.34 239	0.17 283	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.14 143	0.12 129

BridgeDepth_RVC	0.20 14	0.14 15	0.24 8	0.26 1	0.15 2	0.35 179	0.17 3	0.40 66	0.22 16	0.21 16	0.21 17	0.20 26	0.24 86	0.33 38	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
1w_stereo	0.24 62	0.15 37	0.29 51	0.34 76	0.18 39	0.31 133	0.41 388	0.40 66	0.43 161	0.31 85	0.38 117	0.17 4	0.24 86	0.45 126	0.23 64	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 21	0.09 4

IGEV	0.20 14	0.12 1	0.23 2	0.31 25	0.20 86	0.23 28	0.19 20	0.40 66	0.29 54	0.22 25	0.34 97	0.20 26	0.15 5	0.31 19	0.19 5	0.11 28	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 72	0.31 431	0.24 8	0.51 473	0.19 59	0.29 103	0.22 63	0.40 66	0.37 126	0.26 48	0.24 35	0.24 54	0.31 182	0.44 122	0.22 36	0.14 114	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 143	0.10 37

AIO_rvc	0.23 52	0.16 56	0.32 89	0.34 76	0.19 59	0.26 59	0.33 240	0.40 66	0.22 16	0.26 48	0.24 35	0.34 111	0.15 5	0.51 178	0.24 78	0.12 39	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.10 37

mms	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.33 240	0.40 66	0.32 77	0.28 67	0.34 97	0.34 111	0.20 43	0.45 126	0.26 129	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.11 81

XX-TBD	0.32 145	0.53 530	0.26 23	0.51 473	0.20 86	0.37 196	0.24 94	0.40 66	0.73 295	0.54 207	0.69 234	0.31 92	0.25 97	0.32 25	0.27 147	0.16 237	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.13 98	0.11 81

252Zero-FE	0.20 14	0.15 37	0.26 23	0.33 59	0.19 59	0.23 28	0.18 12	0.41 73	0.34 88	0.22 25	0.21 17	0.19 20	0.18 24	0.28 7	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

3w_stereo	0.24 62	0.20 195	0.37 161	0.33 59	0.16 12	0.32 151	0.42 398	0.41 73	0.38 133	0.31 85	0.27 52	0.16 2	0.26 115	0.34 44	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 58	0.11 81

Occ-G	0.26 83	0.14 15	0.28 44	0.34 76	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.41 73	0.31 64	0.29 75	0.43 134	0.49 218	0.25 97	0.47 148	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.12 129

U	0.45 308	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.71 566	3.55 600	0.20 32	0.41 73	0.38 133	0.26 48	0.23 28	0.24 54	0.22 64	0.26 2	0.22 36	0.15 182	0.09 25	0.88 578	0.13 163	0.13 98	0.11 81

LoS_RVC	0.27 96	0.16 56	0.27 32	0.32 45	0.30 386	0.44 254	0.34 255	0.41 73	0.33 83	0.31 85	0.51 169	0.29 76	0.32 188	0.36 55	0.28 169	0.11 28	0.10 62	0.11 1	0.08 1	0.11 21	0.19 367

GEAStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.28 62	0.24 54	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.14 143	0.12 129

GSStereo	0.23 52	0.16 56	0.30 63	0.33 59	0.25 236	0.36 189	0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

GS-Stereo							0.30 178	0.42 78	0.27 38	0.30 82	0.28 62	0.23 47	0.21 52	0.32 25	0.22 36	0.16 237	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 143	0.12 129

gasm-f	0.24 62	0.16 56	0.27 32	0.33 59	0.25 236	0.25 54	0.36 302	0.42 78	0.28 44	0.26 48	0.35 103	0.24 54	0.30 174	0.36 55	0.23 64	0.18 317	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.15 197	0.12 129

Monster-pub-mixall	0.19 8	0.13 2	0.25 15	0.31 25	0.16 12	0.19 8	0.17 3	0.42 78	0.24 27	0.23 29	0.21 17	0.17 4	0.16 12	0.45 126	0.19 5	0.13 72	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 81

HUF	0.24 62	0.16 56	0.33 104	0.32 45	0.18 39	0.25 54	0.40 373	0.42 78	0.34 88	0.25 42	0.23 28	0.32 95	0.28 140	0.34 44	0.24 78	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.09 10	0.12 58	0.10 37

fffft	0.25 72	0.17 87	0.37 161	0.36 133	0.22 133	0.28 91	0.36 302	0.42 78	0.24 27	0.36 117	0.23 28	0.27 68	0.22 64	0.52 185	0.27 147	0.12 39	0.09 25	0.16 173	0.12 129	0.12 58	0.12 129
1: 1. 1
ours_stereo	0.26 83	0.21 232	0.33 104	0.38 180	0.23 175	0.30 116	0.33 240	0.42 78	0.38 133	0.26 48	0.34 97	0.35 123	0.23 76	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.10 37

rvit_stereo_0081	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

rvit_stereo_0082	0.32 145	0.24 331	0.47 298	0.43 348	0.26 282	0.30 116	0.37 318	0.42 78	0.55 218	0.36 117	0.40 125	0.39 151	0.35 215	0.43 111	0.33 224	0.22 415	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.19 337	0.13 173

IGEV-Stereo++	0.21 24	0.15 37	0.27 32	0.37 150	0.19 59	0.22 20	0.18 12	0.42 78	0.35 102	0.22 25	0.28 62	0.24 54	0.18 24	0.27 5	0.22 36	0.12 39	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.10 37

RAStereo	0.24 62	0.17 87	0.29 51	0.40 251	0.21 111	0.23 28	0.26 115	0.42 78	0.45 177	0.23 29	0.34 97	0.30 84	0.19 33	0.34 44	0.25 99	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

test_for_model	0.82 500	3.60 613	0.39 192	2.35 601	2.07 602	0.39 217	0.28 152	0.42 78	0.45 177	0.71 305	0.31 85	0.30 84	0.27 126	0.34 44	0.25 99	0.34 526	0.11 159	0.13 68	0.09 10	3.49 614	0.18 334

Replicate-Monster	0.26 83	0.15 37	1.07 523	0.30 11	0.17 23	0.38 209	0.19 20	0.43 91	0.39 143	0.23 29	0.21 17	0.23 47	0.21 52	0.45 126	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 220

FlowAnything_test	0.29 115	0.19 154	0.39 192	0.47 421	0.26 282	0.46 268	0.25 102	0.43 91	0.31 64	0.29 75	0.26 46	0.35 123	0.26 115	0.40 85	0.37 288	0.21 389	0.15 353	0.22 396	0.26 491	0.16 242	0.16 295

GASTEREO	0.25 72	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.20 86	0.22 20	0.30 178	0.43 91	0.31 64	0.37 124	0.33 88	0.22 37	0.35 215	0.41 94	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.12 58	0.11 81

MSCF	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.39 209	0.20 86	0.20 11	0.31 207	0.43 91	0.31 64	0.36 117	0.33 88	0.23 47	0.35 215	0.36 55	0.23 64	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.13 98	0.11 81

111111	0.21 24	0.14 15	0.27 32	0.37 150	0.22 133	0.21 17	0.19 20	0.43 91	0.27 38	0.20 9	0.20 14	0.29 76	0.14 2	0.41 94	0.22 36	0.14 114	0.10 62	0.12 32	0.09 10	0.12 58	0.12 129

MaDis-Stereo	0.26 83	0.18 114	0.36 144	0.36 133	0.26 282	0.27 73	0.27 131	0.43 91	0.35 102	0.27 63	0.26 46	0.41 169	0.28 140	0.40 85	0.28 169	0.16 237	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.12 129

testlalala	0.28 104	0.19 154	0.43 246	0.34 76	0.23 175	0.45 263	0.30 178	0.43 91	0.29 54	0.68 283	0.49 156	0.35 123	0.25 97	0.32 25	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.09 10	0.11 21	0.11 81

monsters	0.22 38	0.14 15	0.26 23	0.31 25	0.19 59	0.23 28	0.19 20	0.44 98	0.33 83	0.36 117	0.30 74	0.16 2	0.18 24	0.43 111	0.19 5	0.11 28	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

rvit_stereo_0081_aga	0.31 139	0.28 405	0.44 257	0.42 327	0.29 368	0.34 169	0.31 207	0.44 98	0.40 145	0.39 144	0.44 135	0.40 163	0.32 188	0.42 102	0.29 188	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.16 261	0.20 354	0.15 249

plain	0.31 139	0.20 195	0.50 343	0.39 209	0.29 368	0.27 73	0.30 178	0.44 98	0.35 102	0.31 85	0.66 226	0.30 84	0.31 182	0.65 321	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.17 278	0.12 129

TANstereo	0.30 132	0.15 37	0.31 76	0.30 11	0.17 23	0.55 313	0.23 80	0.44 98	0.55 218	0.59 219	0.68 233	0.37 136	0.26 115	0.35 52	0.27 147	0.15 182	0.16 385	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.14 220

rvit_stereo_0083	0.34 168	0.24 331	0.50 343	0.44 367	0.27 315	0.34 169	0.35 280	0.45 102	0.62 233	0.37 124	0.47 150	0.42 179	0.35 215	0.40 85	0.36 272	0.22 415	0.20 455	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.14 220

GCAP-BAT	0.30 132	0.21 232	0.42 235	0.33 59	0.27 315	0.26 59	0.27 131	0.45 102	0.30 59	0.60 223	0.64 216	0.45 196	0.23 76	0.56 217	0.26 129	0.15 182	0.12 217	0.15 144	0.10 63	0.12 58	0.11 81

GIP-stereo	0.24 62	0.18 114	0.30 63	0.37 150	0.24 205	0.26 59	0.20 32	0.46 104	0.36 110	0.24 36	0.39 120	0.35 123	0.20 43	0.31 19	0.21 22	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.12 58	0.11 81

tt45	0.27 96	0.17 87	0.34 122	0.35 113	0.23 175	0.38 209	0.28 152	0.46 104	0.28 44	0.40 152	0.27 52	0.38 144	0.25 97	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.12 58	0.14 220

CREStereo++_RVC	0.32 145	0.15 37	0.23 2	0.31 25	0.24 205	0.27 73	0.22 63	0.46 104	0.88 391	0.46 177	0.80 289	0.30 84	0.26 115	0.36 55	0.33 224	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.51 572	0.13 98	0.09 4
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
DA	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

GGEV	0.29 115	0.17 87	0.31 76	0.40 251	0.20 86	0.74 425	0.33 240	0.47 107	0.44 168	0.34 106	0.39 120	0.39 151	0.32 188	0.32 25	0.24 78	0.15 182	0.11 159	0.16 173	0.11 98	0.15 197	0.10 37

MIF-Stereo (partial)	0.31 139	0.18 114	0.37 161	0.41 285	0.31 408	0.28 91	0.23 80	0.47 107	0.42 159	0.31 85	0.63 213	0.36 134	0.35 215	0.57 230	0.31 201	0.17 283	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.14 220

GLC_STEREO	0.29 115	0.19 154	0.27 32	0.44 367	0.19 59	0.31 133	0.26 115	0.47 107	0.43 161	0.37 124	0.47 150	0.41 169	0.23 76	0.50 170	0.34 239	0.14 114	0.18 425	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.13 173

AIO-Stereo	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.37 150	0.18 39	0.28 91	0.30 178	0.48 111	0.27 38	0.29 75	0.30 74	0.32 95	0.17 15	0.52 185	0.23 64	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.10 37

CAS	0.34 168	0.13 2	0.25 15	1.28 583	0.30 386	0.46 268	0.38 340	0.48 111	0.47 186	0.34 106	0.52 178	0.24 54	0.19 33	0.29 9	0.27 147	0.69 575	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.15 249

CES	0.28 104	0.14 15	0.23 2	0.30 11	0.70 565	0.37 196	0.27 131	0.48 111	0.46 181	0.34 106	0.48 152	0.27 68	0.22 64	0.39 78	0.23 64	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.13 98	0.17 316

999	0.27 96	0.16 56	0.35 137	0.36 133	0.24 205	0.31 133	0.27 131	0.49 114	0.38 133	0.26 48	0.30 74	0.39 151	0.23 76	0.63 299	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.14 220

rvit_stereo_0080	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

rvit_stereo_ft	0.33 160	0.25 356	0.47 298	0.52 486	0.32 424	0.33 158	0.47 428	0.49 114	0.50 199	0.34 106	0.41 128	0.41 169	0.32 188	0.48 159	0.34 239	0.22 415	0.14 323	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.14 220

MoCha-V2	0.25 72	0.15 37	0.29 51	0.40 251	0.18 39	0.27 73	0.26 115	0.49 114	0.27 38	0.36 117	0.27 52	0.33 107	0.35 215	0.49 163	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.13 98	0.11 81

whm_eth	0.31 139	0.25 356	0.40 204	0.39 209	0.28 340	0.27 73	0.46 421	0.49 114	0.44 168	0.35 113	0.42 131	0.40 163	0.28 140	0.41 94	0.33 224	0.22 415	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.22 400	0.15 249

MC-Stereo	0.28 104	0.17 87	0.32 89	0.38 180	0.20 86	0.26 59	0.26 115	0.49 114	0.37 126	0.37 124	0.61 209	0.41 169	0.31 182	0.55 207	0.25 99	0.13 72	0.09 25	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.11 81

CroCo-Stereo Lap2	0.28 104	0.24 331	0.39 192	0.50 457	0.29 368	0.20 11	0.31 207	0.49 114	0.38 133	0.24 36	0.27 52	0.46 204	0.31 182	0.39 78	0.30 194	0.14 114	0.15 353	0.16 173	0.13 163	0.16 242	0.15 249

sCroCo_RVC	0.35 185	0.28 405	0.69 446	0.51 473	0.39 479	0.41 236	0.31 207	0.49 114	0.45 177	0.31 85	0.48 152	0.38 144	0.32 188	0.46 141	0.32 211	0.21 389	0.22 472	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.20 390

castereo	0.28 104	0.16 56	0.32 89	0.35 113	0.21 111	0.40 221	0.42 398	0.50 122	0.66 260	0.26 48	0.41 128	0.37 136	0.36 233	0.33 38	0.24 78	0.13 72	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 21	0.10 37

IGEV++	0.24 62	0.17 87	0.31 76	0.38 180	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.50 122	0.23 22	0.28 67	0.35 103	0.30 84	0.22 64	0.31 19	0.28 169	0.14 114	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.13 173

WQFJX1	0.33 160	0.19 154	0.34 122	0.41 285	0.28 340	0.53 300	0.33 240	0.51 124	0.50 199	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.31 182	0.69 356	0.39 304	0.15 182	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.14 220

SCV_C0	0.26 83	0.18 114	0.34 122	0.35 113	0.24 205	0.23 28	0.28 152	0.51 124	0.36 110	0.31 85	0.36 109	0.37 136	0.20 43	0.57 230	0.22 36	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129

fffy	0.28 104	0.21 232	0.34 122	0.37 150	0.23 175	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.41 149	0.32 98	0.37 114	0.39 151	0.27 126	0.50 170	0.27 147	0.12 39	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.11 81

rvit_0105_6	0.38 235	0.28 405	0.64 419	0.50 457	0.30 386	0.39 217	0.38 340	0.51 124	0.67 263	0.40 152	0.45 139	0.50 221	0.41 264	0.54 201	0.36 272	0.27 474	0.26 504	0.24 434	0.21 418	0.22 400	0.16 295

WCG-NET（raft）	0.31 139	0.15 37	0.36 144	0.32 45	0.19 59	0.35 179	0.27 131	0.51 124	0.78 331	0.45 171	0.55 191	0.48 212	0.27 126	0.54 201	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.11 98	0.12 58	0.11 81

RSM++	0.25 72	0.18 114	0.34 122	0.36 133	0.20 86	0.28 91	0.30 178	0.51 124	0.32 77	0.25 42	0.22 26	0.37 136	0.21 52	0.50 170	0.24 78	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.10 37

RSM	0.25 72	0.18 114	0.33 104	0.36 133	0.20 86	0.27 73	0.34 255	0.51 124	0.27 38	0.26 48	0.23 28	0.39 151	0.21 52	0.56 217	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.14 143	0.10 37

LoS	0.29 115	0.15 37	0.30 63	0.29 7	0.18 39	0.33 158	0.29 162	0.51 124	0.72 288	0.34 106	0.52 178	0.41 169	0.28 140	0.47 148	0.28 169	0.15 182	0.11 159	0.13 68	0.09 10	0.11 21	0.11 81
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.26 83	0.22 273	0.36 144	0.48 428	0.22 133	0.20 11	0.29 162	0.51 124	0.44 168	0.28 67	0.23 28	0.42 179	0.26 115	0.29 9	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.13 68	0.11 98	0.16 242	0.12 129
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
CREStereo	0.28 104	0.15 37	0.24 8	0.27 2	0.17 23	0.37 196	0.25 102	0.51 124	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.32 95	0.26 115	0.38 72	0.25 99	0.16 237	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81
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
NLCSM	0.34 168	0.21 232	0.34 122	0.44 367	0.29 368	0.54 307	0.36 302	0.52 134	0.47 186	0.46 177	0.37 114	0.34 111	0.34 211	0.71 368	0.41 317	0.16 237	0.17 405	0.17 218	0.16 261	0.17 278	0.16 295

xyz-stereo-finetune2	0.36 203	0.19 154	0.38 173	0.32 45	0.19 59	0.82 461	0.29 162	0.52 134	0.32 77	0.51 194	0.78 276	0.43 187	0.45 287	0.69 356	0.44 345	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.13 173

gcap-zeroshot	0.34 168	0.18 114	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.49 281	0.27 131	0.52 134	0.34 88	0.64 252	0.50 160	0.83 394	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.13 72	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.12 129

trnet	0.27 96	0.14 15	0.23 2	0.28 5	0.15 2	0.37 196	0.23 80	0.52 134	0.72 288	0.42 161	0.51 169	0.34 111	0.26 115	0.39 78	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

rrr	0.29 115	0.22 273	0.41 214	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.32 230	0.52 134	0.42 159	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.14 220

CASnet	0.30 132	0.20 195	0.33 104	0.41 285	0.16 12	0.26 59	0.24 94	0.52 134	0.53 209	0.52 200	0.54 185	0.39 151	0.24 86	0.40 85	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.22 396	0.18 341	0.18 303	0.11 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 72	0.16 56	0.33 104	0.34 76	0.20 86	0.35 179	0.20 32	0.52 134	0.36 110	0.28 67	0.27 52	0.41 169	0.18 24	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.13 98	0.11 81

GMOStereo	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

error version	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test-v	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

test-2	0.37 220	0.19 154	0.38 173	0.43 348	0.24 205	0.37 196	0.38 340	0.52 134	0.62 233	0.87 414	0.84 311	0.64 299	0.35 215	0.37 64	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.18 341	0.15 197	0.11 81

WQFJX	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.27 315	0.60 357	0.30 178	0.53 145	0.47 186	0.39 144	0.38 117	0.34 111	0.33 200	0.61 279	0.40 312	0.14 114	0.17 405	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.14 220

FSD					0.46 522	0.48 276	0.52 465	0.53 145	0.48 194	0.48 186	0.48 152	0.49 218	0.48 301	0.51 178	0.49 378	0.45 553	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.46 540

AnonymousM	0.41 274	0.81 561	0.29 51	0.34 76	0.22 133	0.28 91	0.38 340	0.53 145	0.41 149	0.70 298	0.49 156	0.47 207	0.27 126	0.41 94	0.31 201	0.15 182	0.12 217	1.51 587	0.26 491	0.12 58	0.10 37

Wave_Phase_stereo	0.30 132	0.16 56	0.88 498	0.34 76	0.22 133	0.64 386	0.31 207	0.54 148	0.41 149	0.26 48	0.24 35	0.26 61	0.19 33	0.42 102	0.28 169	0.10 13	0.12 217	0.12 32	0.16 261	0.12 58	0.14 220

NLMM1	0.33 160	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.25 236	0.55 313	0.33 240	0.55 149	0.63 244	0.42 161	0.44 135	0.30 84	0.25 97	0.63 299	0.38 297	0.16 237	0.18 425	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.13 173

rvit_0105_4	0.41 274	0.29 417	0.71 455	0.50 457	0.29 368	0.41 236	0.41 388	0.55 149	0.73 295	0.45 171	0.48 152	0.55 243	0.44 282	0.57 230	0.36 272	0.28 484	0.26 504	0.25 447	0.22 436	0.23 417	0.18 334

Selective-IGEV	0.24 62	0.18 114	0.35 137	0.35 113	0.19 59	0.27 73	0.25 102	0.55 149	0.23 22	0.27 63	0.25 42	0.34 111	0.19 33	0.58 250	0.22 36	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.10 37

WQFJA1	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.50 170	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

NLMM	0.32 145	0.19 154	0.34 122	0.39 209	0.26 282	0.62 368	0.30 178	0.56 152	0.47 186	0.37 124	0.39 120	0.38 144	0.33 200	0.49 163	0.42 322	0.14 114	0.18 425	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

DilatedVolume-Stereo	0.30 132	0.15 37	0.34 122	0.33 59	0.20 86	0.53 300	0.25 102	0.56 152	0.43 161	0.56 212	0.50 160	0.35 123	0.29 156	0.49 163	0.28 169	0.13 72	0.11 159	0.12 32	0.11 98	0.11 21	0.10 37

SCV	0.26 83	0.19 154	0.33 104	0.35 113	0.21 111	0.27 73	0.34 255	0.56 152	0.28 44	0.24 36	0.28 62	0.37 136	0.23 76	0.49 163	0.22 36	0.18 317	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.15 197	0.11 81

test_4	0.36 203	0.18 114	0.31 76	0.44 367	0.25 236	0.20 11	0.34 255	0.56 152	0.41 149	0.59 219	1.45 523	0.43 187	0.25 97	0.63 299	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.11 81

test_xeample3	0.29 115	0.21 232	0.41 214	0.35 113	0.26 282	0.35 179	0.32 230	0.56 152	0.36 110	0.43 165	0.32 87	0.34 111	0.28 140	0.54 201	0.23 64	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.12 129	0.14 143	0.13 173

PMTNet	0.32 145	0.16 56	0.24 8	0.29 7	0.18 39	0.45 263	0.22 63	0.56 152	0.63 244	0.46 177	0.54 185	0.39 151	0.34 211	0.48 159	0.24 78	0.75 577	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.12 58	0.11 81

NLSM3	0.26 83	0.16 56	0.30 63	0.38 180	0.21 111	0.34 169	0.27 131	0.57 159	0.47 186	0.28 67	0.35 103	0.29 76	0.24 86	0.42 102	0.27 147	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.12 58	0.10 37

NLSM1	0.32 145	0.18 114	0.34 122	0.39 209	0.25 236	0.66 397	0.27 131	0.57 159	0.50 199	0.37 124	0.53 182	0.29 76	0.28 140	0.54 201	0.32 211	0.16 237	0.17 405	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.12 129

testlalala_base	0.46 318	0.25 356	0.41 214	0.46 412	0.33 435	0.58 338	0.25 102	0.57 159	0.34 88	0.51 194	0.56 194	0.46 204	0.30 174	0.43 111	0.31 201	1.47 598	0.11 159	0.14 102	0.09 10	1.59 587	0.13 173

GCAP-Stereo	0.28 104	0.19 154	0.40 204	0.38 180	0.19 59	0.38 209	0.23 80	0.57 159	0.41 149	0.45 171	0.49 156	0.39 151	0.27 126	0.33 38	0.23 64	0.14 114	0.12 217	0.14 102	0.11 98	0.12 58	0.11 81

ProNet	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.35 113	0.24 205	0.32 151	0.43 405	0.57 159	0.37 126	0.33 103	0.30 74	0.32 95	0.28 140	0.57 230	0.26 129	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.13 173

CRE-IMP	0.36 203	0.23 294	0.49 330	0.42 327	0.24 205	0.41 236	0.21 52	0.57 159	0.41 149	0.65 261	0.72 240	0.53 234	0.37 237	0.61 279	0.38 297	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.21 378	0.18 334

sAnonymous2	0.40 263	0.39 483	0.85 491	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 546

CroCo_RVC	0.40 263	0.39 483	0.85 491	0.48 428	0.37 464	0.40 221	0.46 421	0.57 159	0.52 206	0.38 136	0.46 144	0.35 123	0.42 266	0.43 111	0.30 194	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.17 314	0.57 560	0.44 546

xyz-stereo-finetune	0.33 160	0.18 114	0.36 144	0.33 59	0.18 39	0.57 332	0.31 207	0.58 167	0.69 275	0.45 171	0.54 185	0.38 144	0.33 200	0.56 217	0.36 272	0.12 39	0.12 217	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

xyz-stereo	4.23 605	0.17 87	61.76 637	0.34 76	0.16 12	12.16 616	0.37 318	0.58 167	0.68 268	1.01 485	3.36 592	0.77 377	0.82 485	1.21 524	0.40 312	0.12 39	0.10 62	0.16 173	0.11 98	0.13 98	0.10 37

MM-Stereo_test1	0.33 160	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.23 175	0.36 189	0.45 417	0.58 167	0.54 213	0.60 223	0.50 160	0.38 144	0.37 237	0.60 271	0.26 129	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.12 129

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 168	0.27 391	0.45 269	0.36 133	0.25 236	0.48 276	0.30 178	0.58 167	0.90 407	0.42 161	0.36 109	0.30 84	0.29 156	0.49 163	0.30 194	0.16 237	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.18 303	0.15 249

4D-IteraStereo	0.33 160	0.18 114	0.40 204	0.40 251	0.24 205	0.32 151	0.27 131	0.58 167	0.72 288	0.65 261	0.54 185	0.42 179	0.23 76	0.45 126	0.28 169	0.14 114	0.09 25	0.19 309	0.16 261	0.16 242	0.11 81

H2IRNET	0.37 220	0.20 195	0.33 104	0.38 180	0.25 236	0.27 73	0.23 80	0.59 172	0.72 288	0.39 144	0.90 348	0.74 363	0.55 344	0.52 185	0.43 329	0.15 182	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.13 173

Selective-RAFT	0.35 185	0.23 294	0.51 357	0.44 367	0.21 111	0.64 386	0.27 131	0.59 172	0.63 244	0.40 152	0.38 117	0.55 243	0.40 258	0.57 230	0.35 256	0.13 72	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.16 242	0.13 173

Patchmatch Stereo++	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.56 217	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo_v2	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.31 207	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.57 230	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

ROB_FTStereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.25 54	0.21 52	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.57 230	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

iGMRVC	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.30 178	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

iRAFT	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

RAFT-IKP	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.28 152	0.59 172	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.57 251	0.38 241	0.58 250	0.36 272	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

GMStereo	0.39 251	0.37 466	0.54 374	0.40 251	0.26 282	0.42 243	0.36 302	0.59 172	1.04 475	0.55 209	0.51 169	0.37 136	0.35 215	0.54 201	0.41 317	0.19 349	0.13 288	0.16 173	0.17 314	0.24 430	0.18 334
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT_CTSACE	0.45 308	0.20 195	0.44 257	0.45 391	0.27 315	0.34 169	0.39 362	0.60 182	0.73 295	0.76 337	1.44 520	0.83 394	0.38 241	1.08 504	0.26 129	0.12 39	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

HUI-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.47 298	0.41 285	0.22 133	0.24 40	0.22 63	0.60 182	0.36 110	0.63 242	0.73 244	0.58 259	0.38 241	0.50 170	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.20 354	0.15 249

DeepStereo_RVC	0.36 203	0.21 232	0.47 298	0.40 251	0.24 205	0.26 59	0.22 63	0.60 182	0.38 133	0.69 292	0.67 231	0.57 251	0.51 320	0.56 217	0.39 304	0.16 237	0.12 217	0.18 268	0.15 227	0.19 337	0.18 334

RAFT-RH_RVC	0.56 426	0.17 87	0.41 214	0.37 150	0.23 175	0.57 332	0.24 94	0.60 182	0.70 276	1.19 526	3.94 599	0.56 246	0.38 241	0.65 321	0.36 272	0.13 72	0.11 159	0.20 339	0.14 195	0.12 58	0.13 173

test-1	0.36 203	0.19 154	0.71 455	0.46 412	0.26 282	0.44 254	0.36 302	0.60 182	0.59 229	0.48 186	0.67 231	0.53 234	0.36 233	0.40 85	0.29 188	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.16 295

XX-Stereo	0.37 220	0.17 87	0.45 269	0.55 510	0.36 457	0.38 209	0.20 32	0.60 182	0.30 59	0.46 177	1.30 495	0.73 357	0.26 115	0.56 217	0.26 129	0.16 237	0.11 159	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.10 37

rvit_0105_5	0.42 281	0.31 431	0.73 464	0.50 457	0.29 368	0.44 254	0.42 398	0.61 188	0.74 302	0.51 194	0.51 169	0.60 280	0.47 296	0.57 230	0.38 297	0.27 474	0.25 498	0.25 447	0.23 452	0.22 400	0.18 334

testlalala2	0.36 203	0.18 114	0.45 269	0.89 569	0.53 540	0.44 254	0.26 115	0.61 188	0.49 195	0.68 283	0.56 194	0.44 194	0.24 86	0.34 44	0.31 201	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.10 63	0.13 98	0.13 173

AE-Stereo	0.34 168	0.21 232	0.42 235	0.48 428	0.31 408	0.48 276	0.35 280	0.61 188	0.62 233	0.32 98	0.55 191	0.52 230	0.27 126	0.47 148	0.29 188	0.13 72	0.13 288	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.12 129

MSKI-zero shot	0.32 145	0.17 87	0.34 122	0.39 209	0.21 111	0.32 151	0.22 63	0.61 188	0.43 161	0.52 200	0.64 216	0.61 285	0.20 43	0.74 387	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.12 58	0.12 129

knoymous	0.36 203	0.20 195	0.31 76	0.31 25	0.22 133	0.36 189	0.29 162	0.61 188	0.64 252	0.67 277	0.70 237	0.60 280	0.40 258	0.58 250	0.34 239	0.17 283	0.11 159	0.20 339	0.11 98	0.17 278	0.18 334

RAFT-345	0.40 263	0.18 114	0.40 204	0.38 180	0.22 133	0.33 158	0.26 115	0.61 188	0.51 203	0.74 328	1.79 547	0.45 196	0.33 200	0.66 329	0.36 272	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.14 195	0.13 98	0.13 173

water-stereo	0.28 104	0.14 15	0.29 51	0.35 113	0.19 59	0.36 189	0.23 80	0.62 194	0.38 133	0.39 144	0.62 212	0.41 169	0.35 215	0.28 7	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.13 68	0.12 129	0.12 58	0.10 37

HART	0.29 115	0.16 56	0.32 89	0.40 251	0.21 111	0.32 151	0.26 115	0.62 194	0.31 64	0.33 103	0.65 219	0.41 169	0.22 64	0.55 207	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.11 98	0.15 197	0.11 81

UGAM	0.52 395	0.22 273	0.46 286	0.45 391	0.25 236	0.41 236	0.52 465	0.62 194	1.16 507	0.76 337	1.13 449	1.32 521	0.57 353	1.00 487	0.53 400	0.17 283	0.14 323	0.25 447	0.21 418	0.15 197	0.13 173

ff7	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

IGEVStereo-DCA	0.29 115	0.22 273	0.38 173	0.35 113	0.27 315	0.37 196	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.30 74	0.35 123	0.27 126	0.51 178	0.22 36	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.12 129	0.13 98	0.15 249

ffff	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

11t	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

ccc-4	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.36 133	0.26 282	0.31 133	0.35 280	0.62 194	0.34 88	0.38 136	0.33 88	0.32 95	0.29 156	0.58 250	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

MM-Stereo_test2	0.30 132	0.18 114	0.39 192	0.40 251	0.24 205	0.42 243	0.42 398	0.63 202	0.41 149	0.37 124	0.35 103	0.32 95	0.26 115	0.53 194	0.25 99	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.12 129	0.15 197	0.10 37

Reg-Stereo(zero)	0.30 132	0.16 56	0.28 44	0.34 76	0.18 39	0.32 151	0.20 32	0.63 202	0.68 268	0.50 191	0.52 178	0.51 225	0.30 174	0.45 126	0.25 99	0.13 72	0.10 62	0.12 32	0.10 63	0.12 58	0.11 81

rvit_0105_3	0.47 334	0.34 448	0.77 483	0.54 503	0.31 408	0.49 281	0.47 428	0.63 202	0.79 340	0.65 261	0.59 204	0.64 299	0.50 315	0.65 321	0.39 304	0.29 491	0.27 513	0.29 495	0.28 504	0.21 378	0.20 390

model_zeroshot	0.33 160	0.18 114	0.48 318	0.39 209	0.28 340	0.45 263	0.25 102	0.63 202	0.45 177	0.61 231	0.50 160	0.51 225	0.25 97	0.45 126	0.26 129	0.16 237	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.13 173

anonymousdsp	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249

DCRE	0.37 220	0.18 114	0.46 286	0.45 391	0.32 424	0.42 243	0.37 318	0.63 202	0.51 203	0.47 183	0.94 359	0.56 246	0.36 233	0.52 185	0.32 211	0.14 114	0.13 288	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.13 173

riskmin	0.38 235	0.20 195	0.39 192	0.32 45	0.23 175	0.53 300	0.30 178	0.63 202	0.80 342	0.49 188	0.56 194	0.73 357	0.58 362	0.55 207	0.36 272	0.17 283	0.11 159	0.19 309	0.13 163	0.19 337	0.20 390

IGEV-Stereo	0.29 115	0.21 232	0.38 173	0.37 150	0.25 236	0.30 116	0.35 280	0.63 202	0.35 102	0.39 144	0.33 88	0.33 107	0.28 140	0.59 265	0.25 99	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.12 129	0.14 143	0.15 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 308	0.21 232	0.48 318	0.42 327	0.28 340	0.31 133	0.54 474	0.63 202	0.62 233	0.62 233	0.89 344	1.01 457	0.69 428	0.75 393	0.66 440	0.13 72	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.15 249

test-3	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.22 63	0.63 202	0.78 331	0.71 305	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

test_1	0.34 168	0.16 56	0.43 246	0.39 209	0.21 111	0.43 246	0.23 80	0.63 202	0.78 331	0.68 283	0.45 139	0.64 299	0.27 126	0.43 111	0.31 201	0.12 39	0.09 25	0.17 218	0.13 163	0.12 58	0.10 37

DEmStereo	0.48 346	0.17 87	0.50 343	0.38 180	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.63 202	0.74 302	0.89 428	1.66 539	0.58 259	1.06 532	0.60 271	0.42 322	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

RALCasStereoNet	0.36 203	0.21 232	0.37 161	0.42 327	0.26 282	0.35 179	0.38 340	0.63 202	0.64 252	0.50 191	0.72 240	0.51 225	0.29 156	0.59 265	0.36 272	0.16 237	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.17 278	0.16 295

PFNet+	0.40 263	0.19 154	0.49 330	0.39 209	0.25 236	0.28 91	0.23 80	0.64 215	0.70 276	0.85 399	0.79 286	0.64 299	0.35 215	0.72 374	0.34 239	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.20 396	0.16 242	0.20 390

MyStereo8	0.40 263	0.20 195	0.54 374	0.41 285	0.29 368	0.53 300	0.29 162	0.65 216	0.49 195	0.71 305	0.98 386	0.58 259	0.43 272	0.50 170	0.51 390	0.15 182	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.19 337	0.19 367

DisPM	0.39 251	0.19 154	0.44 257	0.41 285	0.27 315	0.24 40	0.31 207	0.65 216	0.57 226	0.87 414	0.87 332	0.60 280	0.32 188	0.76 397	0.32 211	0.18 317	0.12 217	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.20 390

CIPLG	0.41 274	0.21 232	0.63 414	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.33 240	0.65 216	0.60 231	0.82 376	0.96 372	0.46 204	0.32 188	0.55 207	0.44 345	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

AAGNet	1.43 566	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.25 236	0.29 103	0.31 207	0.65 216	0.68 268	0.97 468	0.86 324	0.67 324	0.62 385	0.64 314	20.63 621	0.16 237	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.19 337	0.12 129

NRIStereo	0.36 203	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.23 175	0.34 169	0.26 115	0.65 216	0.55 218	0.64 252	0.63 213	0.56 246	0.37 237	0.65 321	0.37 288	0.15 182	0.11 159	0.18 268	0.15 227	0.17 278	0.14 220

PSM-AAD	0.48 346	0.20 195	0.37 161	0.43 348	0.23 175	0.56 327	0.50 447	0.65 216	0.70 276	1.07 506	1.12 442	0.58 259	0.92 510	0.61 279	0.32 211	0.15 182	0.11 159	0.25 447	0.26 491	0.18 303	0.43 545

DRaft	0.49 364	0.17 87	0.47 298	0.37 150	0.25 236	0.58 338	0.40 373	0.65 216	0.85 373	1.02 488	1.75 546	0.50 221	0.82 485	0.63 299	0.40 312	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.16 261	0.14 143	0.15 249

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 203	0.17 87	0.41 214	0.35 113	0.19 59	0.33 158	0.29 162	0.65 216	0.73 295	0.68 283	1.01 396	0.56 246	0.40 258	0.42 102	0.30 194	0.11 28	0.09 25	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.10 37

AFF-stereo	0.38 235	0.19 154	0.39 192	0.37 150	0.21 111	0.27 73	0.31 207	0.65 216	0.66 260	0.64 252	1.13 449	0.76 371	0.39 252	0.55 207	0.33 224	0.11 28	0.09 25	0.16 173	0.16 261	0.13 98	0.11 81

DCANet-4	0.36 203	0.20 195	0.48 318	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.66 225	0.92 419	0.69 292	0.78 276	0.40 163	0.47 296	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

IPLGR_C	0.40 263	0.21 232	0.64 419	0.45 391	0.33 435	0.52 292	0.34 255	0.66 225	0.62 233	0.82 376	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.46 364	0.17 283	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

ACRE	0.40 263	0.21 232	0.65 425	0.45 391	0.33 435	0.51 288	0.33 240	0.66 225	0.63 244	0.80 354	0.92 355	0.45 196	0.32 188	0.52 185	0.45 354	0.16 237	0.12 217	0.15 144	0.14 195	0.13 98	0.14 220

test_3	0.36 203	0.19 154	0.44 257	0.44 367	0.23 175	0.48 276	0.36 302	0.66 225	0.82 355	0.64 252	0.45 139	0.68 325	0.25 97	0.41 94	0.31 201	0.12 39	0.10 62	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.11 81

FTStereo	0.56 426	0.20 195	0.37 161	0.41 285	0.25 236	0.40 221	0.79 543	0.66 225	0.43 161	1.09 512	3.27 587	0.70 333	0.73 452	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.15 197	0.30 487

KYRaft	0.48 346	0.20 195	0.38 173	0.44 367	0.23 175	0.44 254	0.37 318	0.66 225	0.41 149	0.94 455	1.73 543	0.79 381	0.41 264	0.63 299	0.31 201	0.16 237	0.11 159	0.18 268	0.22 436	0.16 242	0.78 575

SST-Stereo	0.40 263	0.19 154	0.45 269	0.42 327	0.25 236	0.25 54	0.21 52	0.66 225	0.47 186	1.08 510	0.79 286	0.72 346	0.43 272	0.77 405	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.19 337	0.15 249

THIR-Stereo	0.50 380	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.23 175	0.75 431	0.67 510	0.66 225	0.87 387	1.02 488	1.40 510	0.72 346	0.76 462	0.62 288	0.42 322	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.15 249

RAFT	0.45 308	0.22 273	0.45 269	0.47 421	0.26 282	0.54 307	0.47 428	0.66 225	0.58 228	0.80 354	0.82 300	0.94 437	0.57 353	0.75 393	0.34 239	0.17 283	0.15 353	0.22 396	0.20 396	0.16 242	0.12 129

TestStereo	0.38 235	0.31 431	0.40 204	0.45 391	0.20 86	0.40 221	0.37 318	0.66 225	0.65 257	0.53 203	0.78 276	0.47 207	0.40 258	0.55 207	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.20 339	0.15 227	0.22 400	0.13 173

RAFT-Stereo-weight	0.32 145	0.18 114	0.33 104	0.39 209	0.22 133	0.26 59	0.29 162	0.67 235	0.80 342	0.53 203	0.51 169	0.58 259	0.20 43	0.47 148	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.11 81

xx1	0.39 251	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.65 312	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

cc1	0.37 220	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.67 235	1.06 485	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.15 249

LL-Strereo2	0.35 185	0.24 331	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.35 179	0.24 94	0.67 235	0.44 168	0.54 207	0.51 169	0.66 317	0.25 97	0.66 329	0.30 194	0.14 114	0.12 217	0.23 417	0.20 396	0.18 303	0.13 173

CrosDoStereo	0.50 380	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 575	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 504	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

LCNet	0.41 274	0.20 195	0.32 89	0.44 367	0.24 205	0.47 273	0.29 162	0.67 235	0.53 209	0.72 317	1.03 409	0.66 317	0.60 373	0.58 250	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.19 309	0.19 371	0.21 378	0.36 518

DeepStereo_LL	0.50 380	0.18 114	0.45 269	0.38 180	0.24 205	0.40 221	1.18 575	0.67 235	0.86 378	0.94 455	1.37 504	0.63 293	0.77 469	0.65 321	0.45 354	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.18 341	0.14 143	0.14 220

RAFT_R40	0.40 263	0.19 154	0.44 257	0.43 348	0.25 236	0.23 28	0.26 115	0.67 235	0.67 263	0.98 473	0.78 276	0.72 346	0.43 272	0.76 397	0.35 256	0.16 237	0.11 159	0.20 339	0.16 261	0.18 303	0.14 220

Pruner-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.40 251	0.25 236	0.22 20	0.24 94	0.67 235	0.55 218	0.89 428	0.76 261	0.68 325	0.29 156	0.62 288	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.17 314	0.17 278	0.18 334

rafts_anoy	0.37 220	0.21 232	0.36 144	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.33 240	0.67 235	0.90 407	0.58 217	0.66 226	0.45 196	0.33 200	0.47 148	0.39 304	0.16 237	0.11 159	0.21 381	0.23 452	0.17 278	0.14 220

ffm	0.44 298	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

ff1	0.49 364	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	0.68 245	1.04 475	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 492	0.16 237	0.10 62	0.25 447	0.21 418	0.16 242	0.16 295

tt1	0.36 203	0.24 331	0.32 89	0.41 285	0.22 133	0.54 307	0.38 340	0.68 245	1.04 475	0.41 156	0.46 144	0.35 123	0.45 287	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.16 242	0.16 295

RCA-Stereo	0.35 185	0.17 87	0.34 122	0.38 180	0.22 133	0.31 133	0.34 255	0.68 245	1.24 522	0.45 171	0.65 219	0.47 207	0.43 272	0.38 72	0.27 147	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.11 81

ADStereo(finetuned)	0.37 220	0.16 56	0.49 330	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.69 428	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

Prome-Stereo	0.46 318	0.19 154	0.35 137	0.44 367	0.26 282	0.40 221	0.45 417	0.68 245	0.44 168	0.96 463	1.84 550	0.59 274	0.67 418	0.61 279	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.14 195	0.16 242	0.29 478

iRaftStereo_RVC	0.32 145	0.19 154	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.31 133	0.29 162	0.68 245	0.51 203	0.49 188	0.66 226	0.37 136	0.23 76	0.45 126	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.15 197	0.12 129

DCANet	0.36 203	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.30 116	0.30 178	0.68 245	0.91 414	0.70 298	0.77 265	0.43 187	0.57 353	0.45 126	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

depthmonostereo	0.29 115	0.14 15	0.31 76	0.35 113	0.17 23	0.46 268	0.27 131	0.69 253	0.57 226	0.35 113	0.42 131	0.31 92	0.35 215	0.35 52	0.27 147	0.14 114	0.12 217	0.13 68	0.12 129	0.11 21	0.10 37

11t1	0.36 203	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.62 368	0.29 162	0.69 253	0.43 161	0.60 223	0.53 182	0.53 234	0.48 301	0.56 217	0.40 312	0.18 317	0.14 323	0.16 173	0.13 163	0.17 278	0.17 316

EKT-Stereo	0.35 185	0.23 294	0.39 192	0.43 348	0.29 368	0.38 209	0.31 207	0.69 253	0.64 252	0.45 171	0.63 213	0.49 218	0.27 126	0.56 217	0.33 224	0.18 317	0.14 323	0.18 268	0.15 227	0.16 242	0.16 295

RAFT-Test	0.34 168	0.18 114	0.37 161	0.38 180	0.23 175	0.50 284	0.23 80	0.69 253	0.40 145	0.60 223	0.85 321	0.61 285	0.28 140	0.46 141	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.11 98	0.13 98	0.12 129

fff	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

HHNet	0.41 274	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.37 464	0.33 158	0.34 255	0.69 253	0.75 305	0.86 406	1.30 495	0.52 230	0.32 188	0.52 185	0.35 256	0.15 182	0.11 159	0.19 309	0.15 227	0.15 197	0.24 441

NF-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.45 269	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.57 251	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

OCTAStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

PSM-softLoss	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

KMStereo	0.38 235	0.20 195	0.48 318	0.41 285	0.26 282	0.30 116	0.35 280	0.69 253	0.46 181	0.62 233	0.82 300	0.59 274	0.33 200	0.70 363	0.39 304	0.19 349	0.12 217	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.22 426

GrayStereo	0.49 364	0.19 154	0.42 235	0.46 412	0.28 340	0.53 300	0.67 510	0.69 253	0.63 244	1.02 488	1.47 526	0.78 379	0.76 462	0.56 217	0.33 224	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.17 314	0.15 197	0.29 478

RE-Stereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

TVStereo	0.38 235	0.20 195	0.46 286	0.41 285	0.25 236	0.26 59	0.31 207	0.69 253	0.70 276	0.65 261	0.77 265	0.58 259	0.30 174	0.67 340	0.35 256	0.18 317	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.16 242	0.27 464

csc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

cscssc	0.37 220	0.16 56	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.29 103	0.30 178	0.69 253	1.06 485	0.69 292	0.78 276	0.42 179	0.63 391	0.46 141	0.34 239	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.11 98	0.11 21	0.13 173

AIO-test1	0.38 235	0.18 114	0.38 173	0.50 457	0.24 205	0.46 268	0.30 178	0.70 268	1.19 513	0.40 152	0.71 239	0.45 196	0.29 156	0.53 194	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.13 98	0.17 316

tg	0.33 160	0.18 114	0.37 161	0.39 209	0.22 133	0.38 209	0.26 115	0.70 268	0.56 224	0.47 183	0.65 219	0.42 179	0.24 86	0.55 207	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.18 268	0.17 314	0.14 143	0.11 81

rvit_105_1	0.54 413	0.40 488	0.76 478	0.58 521	0.37 464	0.59 351	0.68 515	0.70 268	0.94 432	0.82 376	0.69 234	0.73 357	0.58 362	0.78 409	0.54 405	0.32 512	0.29 522	0.31 504	0.34 531	0.23 417	0.20 390

MIM_Stereo	0.38 235	0.17 87	0.53 370	0.37 150	0.24 205	0.27 73	0.24 94	0.70 268	0.54 213	0.72 317	1.00 393	0.63 293	0.29 156	0.64 314	0.38 297	0.13 72	0.14 323	0.17 218	0.16 261	0.14 143	0.11 81

UDGNet	0.48 346	0.77 558	0.50 343	0.48 428	0.31 408	0.41 236	0.34 255	0.70 268	0.92 419	0.65 261	0.60 206	0.58 259	0.43 272	0.63 299	0.41 317	0.32 512	0.15 353	0.66 570	0.19 371	0.36 509	0.21 408

dd	0.43 291	0.38 476	0.55 379	0.44 367	0.25 236	0.47 273	0.38 340	0.70 268	1.05 479	0.59 219	0.65 219	0.42 179	0.39 252	0.66 329	0.50 380	0.24 444	0.15 353	0.21 381	0.15 227	0.22 400	0.18 334

aanetorigin	0.83 506	0.56 533	1.87 575	0.49 443	0.38 473	0.56 327	0.66 508	0.70 268	1.00 457	2.42 588	2.02 559	1.31 516	1.18 544	0.93 474	1.13 537	0.20 372	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.27 457	0.30 487

Gwc-CoAtRS	0.34 168	0.17 87	0.44 257	0.39 209	0.23 175	0.34 169	0.22 63	0.70 268	0.75 305	0.60 223	0.59 204	0.58 259	0.29 156	0.45 126	0.26 129	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.12 129

FE-Mocha	0.32 145	0.19 154	0.50 343	0.38 180	0.27 315	0.30 116	0.20 32	0.71 276	0.36 110	0.65 261	0.56 194	0.54 238	0.25 97	0.38 72	0.22 36	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.16 261	0.13 98	0.12 129

OMP-Stereo	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.52 486	0.24 205	0.36 189	0.25 102	0.71 276	0.78 331	0.77 343	0.64 216	0.89 420	0.39 252	0.91 465	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.20 339	0.15 227	0.15 197	0.12 129

IIG-Stereo	0.43 291	0.21 232	0.44 257	0.50 457	0.25 236	0.44 254	0.21 52	0.71 276	0.76 313	0.83 388	0.95 368	0.83 394	0.43 272	0.90 458	0.35 256	0.15 182	0.12 217	0.19 309	0.14 195	0.15 197	0.11 81

GMM-Stereo	0.44 298	0.19 154	0.36 144	0.42 327	0.25 236	0.51 288	0.47 428	0.71 276	0.53 209	0.76 337	1.37 504	0.76 371	0.38 241	0.60 271	0.33 224	0.15 182	0.10 62	0.20 339	0.19 371	0.16 242	0.27 464

raftrobust	0.34 168	0.19 154	0.36 144	0.41 285	0.27 315	0.30 116	0.25 102	0.71 276	0.63 244	0.58 217	0.55 191	0.45 196	0.46 292	0.51 178	0.29 188	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.12 58	0.13 173

MM-Stereo_test3	0.34 168	0.19 154	0.31 76	0.41 285	0.25 236	0.35 179	0.44 414	0.72 281	0.92 419	0.46 177	0.52 178	0.41 169	0.29 156	0.44 122	0.28 169	0.16 237	0.15 353	0.17 218	0.13 163	0.14 143	0.13 173

HI	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 482	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

CoSv	0.45 308	0.21 232	0.36 144	0.34 76	0.35 452	0.28 91	0.31 207	0.72 281	0.46 181	0.87 414	1.13 449	1.09 482	0.76 462	0.69 356	0.56 412	0.12 39	0.10 62	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

Pointernet	0.27 96	0.14 15	0.33 104	0.35 113	0.23 175	0.35 179	0.21 52	0.72 281	0.38 133	0.39 144	0.36 109	0.34 111	0.25 97	0.36 55	0.25 99	0.15 182	0.10 62	0.12 32	0.08 1	0.11 21	0.10 37

MyStereo07	0.32 145	0.22 273	0.34 122	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	0.72 281	0.37 126	0.37 124	0.34 97	0.32 95	0.31 182	0.59 265	0.27 147	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

StereoVision	0.42 281	0.28 405	0.45 269	0.49 443	0.28 340	0.38 209	0.38 340	0.72 281	0.62 233	0.44 168	1.14 454	0.54 238	0.39 252	0.56 217	0.34 239	0.21 389	0.24 490	0.25 447	0.24 468	0.26 446	0.16 295

Anonymous_2	0.82 500	0.44 501	0.63 414	0.40 251	0.43 503	0.80 448	0.52 465	0.72 281	0.77 321	0.71 305	0.60 206	0.87 411	0.76 462	0.75 393	0.58 415	0.52 565	0.54 580	0.54 563	4.82 619	0.56 558	0.40 535

test_5	0.43 291	0.24 331	0.43 246	0.52 486	0.28 340	0.28 91	0.42 398	0.72 281	0.82 355	0.62 233	0.91 351	0.72 346	0.55 344	0.79 414	0.35 256	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.16 295

Anonymous3	0.46 318	0.34 448	0.86 496	0.50 457	0.37 464	0.81 453	0.50 447	0.72 281	0.65 257	0.51 194	0.65 219	0.45 196	0.45 287	0.64 314	0.38 297	0.24 444	0.24 490	0.22 396	0.21 418	0.23 417	0.23 433

R-Stereo Train	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173

RAFT-Stereo	0.39 251	0.18 114	0.42 235	0.42 327	0.26 282	0.40 221	0.32 230	0.72 281	0.34 88	0.89 428	1.28 488	0.57 251	0.35 215	0.42 102	0.32 211	0.15 182	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.14 143	0.13 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.49 364	0.44 501	0.74 469	0.49 443	0.27 315	0.56 327	0.29 162	0.73 292	0.76 313	0.86 406	0.94 359	0.91 427	0.36 233	0.74 387	0.43 329	0.26 464	0.14 323	0.26 466	0.15 227	0.36 509	0.18 334

CFNet-RSSM	0.34 168	0.17 87	0.45 269	0.39 209	0.22 133	0.35 179	0.23 80	0.73 292	0.84 365	0.65 261	0.54 185	0.57 251	0.28 140	0.46 141	0.26 129	0.13 72	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.11 81

IGEV-FE	0.34 168	0.18 114	0.67 435	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

IGEV_Zeroshot_test	0.34 168	0.18 114	0.67 435	0.39 209	0.28 340	0.30 116	0.25 102	0.74 294	0.31 64	0.62 233	0.57 198	0.54 238	0.25 97	0.53 194	0.27 147	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

ASMatch	0.48 346	0.19 154	0.45 269	0.39 209	0.28 340	0.37 196	0.26 115	0.74 294	0.68 268	0.76 337	2.34 566	0.61 285	0.52 322	0.62 288	0.37 288	0.14 114	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.21 408

PFNet	0.42 281	0.18 114	0.58 393	0.43 348	0.24 205	0.43 246	0.32 230	0.74 294	0.78 331	1.00 480	0.74 253	0.68 325	0.39 252	0.72 374	0.37 288	0.16 237	0.10 62	0.20 339	0.15 227	0.16 242	0.13 173

IRAFT_RVC	0.42 281	0.20 195	0.48 318	0.44 367	0.24 205	0.27 73	0.54 474	0.74 294	0.77 321	0.76 337	0.80 289	0.73 357	0.51 320	0.70 363	0.36 272	0.17 283	0.10 62	0.21 381	0.16 261	0.16 242	0.14 220

cross-raft	0.34 168	0.20 195	0.37 161	0.44 367	0.23 175	0.32 151	0.35 280	0.74 294	0.40 145	0.60 223	0.77 265	0.57 251	0.27 126	0.43 111	0.28 169	0.12 39	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.15 197	0.11 81

111	0.40 263	0.17 87	0.41 214	0.34 76	0.19 59	0.52 292	0.28 152	0.74 294	1.16 507	0.50 191	0.91 351	0.63 293	0.48 301	0.61 279	0.35 256	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.12 129	0.13 98	0.13 173

DCVSM-stereo	0.49 364	0.27 391	0.53 370	0.39 209	0.29 368	0.51 288	0.26 115	0.75 301	0.75 305	1.11 516	0.75 255	1.05 470	0.72 449	0.60 271	0.47 371	0.20 372	0.19 443	0.24 434	0.20 396	0.25 439	0.30 487

ACV-stereo	0.62 453	0.34 448	1.00 514	0.43 348	0.31 408	1.20 532	0.40 373	0.75 301	0.83 360	0.64 252	0.77 265	2.10 569	1.03 529	0.81 418	0.64 435	0.21 389	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.21 378	0.21 408

anonymousa	0.49 364	0.20 195	0.42 235	0.38 180	0.23 175	0.91 476	0.35 280	0.75 301	0.62 233	0.85 399	1.54 532	1.06 472	0.66 415	0.51 178	0.43 329	0.16 237	0.13 288	0.19 309	0.21 418	0.16 242	0.14 220

RAFT+CT+SA	0.39 251	0.23 294	0.36 144	0.51 473	0.27 315	0.29 103	0.46 421	0.75 301	0.80 342	0.51 194	0.89 344	0.41 169	0.40 258	0.78 409	0.32 211	0.14 114	0.11 159	0.18 268	0.18 341	0.15 197	0.14 220

SA	0.44 298	0.25 356	0.46 286	0.46 412	0.24 205	0.43 246	0.36 302	0.75 301	0.96 439	0.59 219	1.03 409	0.48 212	0.52 322	0.94 481	0.32 211	0.16 237	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

IPLG	0.39 251	0.20 195	0.59 394	0.40 251	0.24 205	0.54 307	0.27 131	0.75 301	0.63 244	0.84 395	0.81 296	0.32 95	0.32 188	0.60 271	0.45 354	0.13 72	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.13 98	0.12 129

ARAFT	0.47 334	0.24 331	0.79 485	0.42 327	0.25 236	0.55 313	0.55 478	0.75 301	0.81 350	0.89 428	0.75 255	0.73 357	0.47 296	0.88 450	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.23 417	0.22 436	0.14 143	0.13 173

HH	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

HanStereo	0.35 185	0.20 195	0.47 298	0.40 251	0.25 236	0.33 158	0.31 207	0.76 308	0.38 133	0.43 165	0.57 198	0.79 381	0.44 282	0.71 368	0.25 99	0.15 182	0.11 159	0.15 144	0.14 195	0.14 143	0.12 129

IPLGR	0.39 251	0.21 232	0.63 414	0.39 209	0.22 133	0.49 281	0.29 162	0.76 308	0.74 302	0.78 347	0.77 265	0.44 194	0.42 266	0.47 148	0.38 297	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.15 197	0.13 173

AIO-test2	0.39 251	0.21 232	0.41 214	0.47 421	0.25 236	0.45 263	0.35 280	0.77 311	1.27 532	0.36 117	0.87 332	0.37 136	0.30 174	0.47 148	0.27 147	0.15 182	0.13 288	0.21 381	0.23 452	0.15 197	0.13 173

TestStereo1	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

SA-5K	0.43 291	0.23 294	0.41 214	0.51 473	0.24 205	0.34 169	0.40 373	0.77 311	0.90 407	0.68 283	0.96 372	0.48 212	0.46 292	0.91 465	0.32 211	0.16 237	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.14 143	0.13 173

MIPNet	0.37 220	0.21 232	0.59 394	0.39 209	0.25 236	0.50 284	0.28 152	0.77 311	0.70 276	0.65 261	0.60 206	0.40 163	0.49 305	0.44 122	0.37 288	0.14 114	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.14 143	0.13 173

DIP-Stereo	0.39 251	0.21 232	0.50 343	0.41 285	0.28 340	0.62 368	0.27 131	0.77 311	0.40 145	0.64 252	0.86 324	0.52 230	0.33 200	0.66 329	0.42 322	0.15 182	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.15 197	0.15 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 291	0.26 374	0.62 404	0.40 251	0.29 368	0.44 254	0.27 131	0.77 311	0.75 305	0.72 317	1.09 435	0.48 212	0.43 272	0.69 356	0.37 288	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.18 303	0.16 295

DFGA-Net	0.45 308	0.29 417	0.80 487	0.42 327	0.32 424	0.53 300	0.35 280	0.78 317	0.89 404	0.66 274	0.75 255	0.48 212	0.39 252	0.74 387	0.60 422	0.15 182	0.13 288	0.19 309	0.18 341	0.20 354	0.17 316

GCST	0.83 506	1.22 582	0.74 469	1.58 586	1.01 580	1.06 507	0.23 80	0.78 317	0.78 331	0.97 468	0.65 219	0.78 379	0.35 215	0.92 468	0.34 239	0.96 583	0.65 586	1.20 584	0.81 587	0.91 573	0.70 572

dad	0.58 440	0.50 516	0.64 419	0.43 348	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.78 317	1.25 528	1.01 485	1.17 467	1.15 500	0.53 326	0.68 350	0.50 380	0.35 531	0.23 482	0.37 529	0.21 418	0.29 465	0.20 390

raft+_RVC	0.38 235	0.19 154	0.35 137	0.37 150	0.25 236	0.45 263	0.37 318	0.78 317	0.89 404	0.51 194	0.78 276	0.50 221	0.29 156	0.53 194	0.40 312	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.12 129

CBFPSM	0.59 447	0.22 273	1.31 549	0.38 180	0.27 315	1.12 520	0.65 505	0.79 321	0.82 355	0.80 354	0.81 296	1.35 530	0.87 498	0.67 340	0.76 463	0.16 237	0.15 353	0.15 144	0.16 261	0.17 278	0.22 426

raft_robust	0.41 274	0.23 294	0.36 144	0.42 327	0.21 111	0.40 221	0.33 240	0.79 321	0.98 446	0.79 352	0.87 332	0.39 151	0.33 200	0.84 434	0.29 188	0.13 72	0.12 217	0.16 173	0.17 314	0.15 197	0.12 129

FENet	0.42 281	0.22 273	0.38 173	0.39 209	0.24 205	0.55 313	0.32 230	0.79 321	0.70 276	0.71 305	0.72 240	0.63 293	0.57 353	0.62 288	0.44 345	0.19 349	0.13 288	0.19 309	0.17 314	0.18 303	0.19 367

z-ln-s-r	0.66 460	0.36 459	1.30 548	0.39 209	0.26 282	0.57 332	0.63 501	0.80 324	1.03 469	0.80 354	1.43 517	0.91 427	0.76 462	1.08 504	1.87 570	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.14 195	0.20 354	0.16 295

IER	0.46 318	0.23 294	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.69 406	0.35 280	0.80 324	0.66 260	0.83 388	0.94 359	0.75 365	0.77 469	0.60 271	0.42 322	0.17 283	0.14 323	0.17 218	0.17 314	0.17 278	0.15 249

s12784h	0.36 203	0.15 37	0.24 8	0.34 76	0.15 2	0.77 438	0.29 162	0.80 324	0.83 360	0.56 212	0.57 198	0.43 187	0.40 258	0.57 230	0.33 224	0.12 39	0.10 62	0.14 102	0.09 10	0.14 143	0.09 4

MLCV	0.47 334	0.24 331	0.61 401	0.37 150	0.17 23	0.61 360	0.33 240	0.80 324	0.87 387	0.94 455	1.13 449	0.72 346	0.43 272	0.89 456	0.51 390	0.13 72	0.10 62	0.13 68	0.11 98	0.14 143	0.12 129

rvit_stereo_0075_2	0.47 334	0.37 466	0.70 450	0.53 496	0.46 522	0.43 246	0.36 302	0.81 328	0.67 263	0.55 209	0.74 253	0.59 274	0.43 272	0.63 299	0.43 329	0.32 512	0.23 482	0.35 519	0.25 477	0.30 474	0.25 448

Sa-1000	0.48 346	0.24 331	0.41 214	0.45 391	0.25 236	0.59 351	0.34 255	0.81 328	0.93 425	0.82 376	1.50 527	0.53 234	0.45 287	0.92 468	0.30 194	0.15 182	0.12 217	0.21 381	0.19 371	0.15 197	0.13 173

DStereoRT	0.74 483	0.19 154	0.50 343	0.51 473	0.33 435	1.10 516	0.34 255	0.82 330	0.76 313	0.78 347	1.05 419	0.51 225	0.73 452	0.76 397	0.48 375	0.16 237	0.13 288	3.96 618	1.37 607	0.19 337	0.14 220

ISRNet	0.56 426	0.24 331	0.66 431	0.56 513	0.36 457	0.44 254	0.25 102	0.82 330	0.84 365	1.07 506	1.25 483	0.91 427	0.60 373	0.66 329	0.58 415	0.35 531	0.26 504	0.36 524	0.33 529	0.30 474	0.42 539

FACV-RUCA	0.43 291	0.28 405	0.47 298	0.45 391	0.33 435	0.58 338	0.34 255	0.82 330	0.73 295	0.57 215	0.84 311	0.47 207	0.50 315	0.54 201	0.39 304	0.22 415	0.15 353	0.35 519	0.16 261	0.28 461	0.21 408

iResNet	0.49 364	0.29 417	0.79 485	0.42 327	0.21 111	0.61 360	0.40 373	0.82 330	0.99 451	0.87 414	1.12 442	0.69 329	0.53 326	0.78 409	0.51 390	0.15 182	0.11 159	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.15 249

DAS	0.51 387	0.25 356	0.60 399	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.82 421	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

SepStereo	0.51 387	0.25 356	0.60 399	0.48 428	0.31 408	0.58 338	0.41 388	0.83 334	0.97 442	0.89 428	1.12 442	0.70 333	0.75 459	0.93 474	0.43 329	0.17 283	0.13 288	0.18 268	0.15 227	0.20 354	0.18 334

HCRNet	0.44 298	0.34 448	0.41 214	0.53 496	0.26 282	0.53 300	0.29 162	0.83 334	0.63 244	0.71 305	0.81 296	0.77 377	0.50 315	0.66 329	0.36 272	0.24 444	0.16 385	0.24 434	0.20 396	0.21 378	0.18 334

iinet-f	0.67 465	0.26 374	2.15 580	0.39 209	0.31 408	1.19 531	0.56 484	0.84 337	0.84 365	0.80 354	1.17 467	1.05 470	0.84 492	0.71 368	1.21 541	0.20 372	0.18 425	0.17 218	0.15 227	0.20 354	0.20 390

ToySt	0.49 364	0.27 391	0.75 473	0.40 251	0.27 315	0.64 386	0.49 442	0.84 337	0.77 321	0.60 223	0.83 306	0.88 416	0.66 415	0.70 363	0.56 412	0.16 237	0.17 405	0.21 381	0.20 396	0.21 378	0.19 367

TRStereo	0.37 220	0.27 391	0.59 394	0.47 421	0.41 491	0.29 103	0.30 178	0.84 337	0.59 229	0.52 200	0.41 128	0.52 230	0.26 115	0.73 380	0.27 147	0.17 283	0.12 217	0.19 309	0.19 371	0.13 98	0.11 81

PAM	0.46 318	0.19 154	0.70 450	0.40 251	0.26 282	0.75 431	0.33 240	0.85 340	0.34 88	0.70 298	0.46 144	1.83 560	0.63 391	0.61 279	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.14 195	0.14 143	0.13 173

ACVNet-DCA	0.35 185	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.57 230	0.25 99	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

1test111	0.36 203	0.23 294	0.33 104	0.41 285	0.22 133	0.55 313	0.38 340	0.85 340	0.54 213	0.41 156	0.50 160	0.34 111	0.49 305	0.55 207	0.45 354	0.16 237	0.10 62	0.19 309	0.13 163	0.18 303	0.17 316

qqq	0.40 263	0.26 374	0.44 257	0.36 133	0.22 133	0.46 268	0.36 302	0.85 340	0.54 213	0.56 212	0.69 234	0.65 312	0.53 326	0.55 207	0.45 354	0.17 283	0.16 385	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.17 316

anonymousdsp2	0.35 185	0.20 195	0.43 246	0.37 150	0.24 205	0.48 276	0.31 207	0.86 344	0.65 257	0.55 209	0.50 160	0.50 221	0.34 211	0.56 217	0.31 201	0.14 114	0.10 62	0.14 102	0.10 63	0.16 242	0.14 220

fast-acv-ft	0.64 456	0.30 426	0.73 464	0.45 391	0.34 445	1.17 528	0.49 442	0.86 344	0.98 446	1.02 488	1.36 501	1.29 513	0.85 493	0.76 397	0.81 473	0.21 389	0.23 482	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.20 390

x	0.39 251	0.24 331	0.41 214	0.34 76	0.23 175	0.52 292	0.32 230	0.86 344	0.52 206	0.57 215	0.70 237	0.59 274	0.50 315	0.49 163	0.46 364	0.17 283	0.15 353	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.16 295

CFNet_pseudo	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.30 178	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.03 409	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

RALAANet	0.38 235	0.23 294	0.48 318	0.42 327	0.29 368	0.35 179	0.25 102	0.86 344	0.64 252	0.67 277	0.65 219	0.60 280	0.29 156	0.60 271	0.34 239	0.15 182	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.21 378	0.13 173

DMCA-RVC	0.51 387	0.30 426	0.59 394	0.50 457	0.32 424	0.54 307	0.38 340	0.86 344	0.68 268	0.94 455	0.86 324	0.91 427	0.68 424	0.70 363	0.59 420	0.23 432	0.18 425	0.31 504	0.23 452	0.26 446	0.19 367

ccs_rob	0.46 318	0.24 331	0.52 362	0.37 150	0.27 315	0.58 338	0.31 207	0.86 344	0.88 391	0.82 376	1.02 405	0.75 365	0.47 296	0.58 250	0.44 345	0.17 283	0.12 217	0.24 434	0.16 261	0.24 430	0.19 367

CAS++	0.32 145	0.24 331	0.36 144	0.37 150	0.26 282	0.28 91	0.23 80	0.87 351	0.50 199	0.47 183	0.45 139	0.26 61	0.21 52	0.49 163	0.24 78	0.23 432	0.19 443	0.22 396	0.17 314	0.21 378	0.16 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MMNet	0.55 415	0.25 356	0.61 401	0.43 348	0.34 445	1.07 508	0.39 362	0.87 351	0.91 414	0.91 440	0.93 358	0.86 405	0.76 462	0.81 418	0.76 463	0.15 182	0.14 323	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.16 295

ACVNet	0.46 318	0.23 294	0.36 144	0.39 209	0.28 340	0.58 338	0.40 373	0.87 351	0.80 342	0.64 252	0.96 372	0.79 381	0.60 373	0.63 299	0.67 443	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.18 303	0.15 249

CFNet-ft	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

CFNet_RVC	0.48 346	0.23 294	0.36 144	0.40 251	0.26 282	0.64 386	0.37 318	0.87 351	0.85 373	0.64 252	1.00 393	1.01 457	0.64 402	0.61 279	0.53 400	0.23 432	0.15 353	0.24 434	0.21 418	0.23 417	0.18 334

Any-RAFT	0.35 185	0.16 56	0.30 63	0.34 76	0.21 111	0.52 292	0.22 63	0.88 356	0.73 295	0.53 203	0.73 244	0.64 299	0.28 140	0.46 141	0.24 78	0.15 182	0.10 62	0.13 68	0.10 63	0.13 98	0.12 129

cf-r	0.47 334	0.23 294	0.41 214	0.39 209	0.23 175	0.59 351	0.37 318	0.88 356	0.85 373	0.72 317	1.05 419	0.94 437	0.62 385	0.56 217	0.54 405	0.21 389	0.14 323	0.17 218	0.19 371	0.15 197	0.15 249

DispNO	0.47 334	0.23 294	0.71 455	0.39 209	0.31 408	0.60 357	0.38 340	0.89 358	0.77 321	0.75 330	0.84 311	0.72 346	0.54 338	0.73 380	0.46 364	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.18 341	0.16 242	0.17 316

gwcnet-sp	0.48 346	0.23 294	0.70 450	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

scenet	0.48 346	0.23 294	0.70 450	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

ssnet	0.48 346	0.23 294	0.70 450	0.40 251	0.26 282	0.81 453	0.41 388	0.89 358	0.84 365	0.91 440	0.76 261	0.66 317	0.61 379	0.66 329	0.50 380	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.18 334

GANet-ADL	0.42 281	0.25 356	0.45 269	0.43 348	0.29 368	0.54 307	0.35 280	0.89 358	0.86 378	0.63 242	0.72 240	0.68 325	0.42 266	0.52 185	0.41 317	0.21 389	0.14 323	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.19 367

Select-FE	0.46 318	0.24 331	0.88 498	0.42 327	0.35 452	0.33 158	0.19 20	0.90 363	0.37 126	0.60 223	1.01 396	0.97 444	0.80 480	0.72 374	0.28 169	0.16 237	0.12 217	0.17 218	0.20 396	0.15 197	0.24 441

SDNR	0.86 509	0.37 466	1.47 564	0.40 251	0.38 473	3.38 599	0.33 240	0.90 363	0.98 446	0.99 475	2.09 562	0.59 274	0.71 445	1.29 533	0.70 450	0.51 564	0.56 582	0.36 524	0.26 491	0.43 532	0.46 551

AACVNet	0.50 380	0.23 294	0.49 330	0.46 412	0.29 368	0.52 292	0.38 340	0.90 363	0.55 218	0.81 367	1.03 409	1.00 453	0.70 441	0.83 429	0.54 405	0.21 389	0.18 425	0.24 434	0.18 341	0.23 417	0.20 390

PSMNet-ADL	0.48 346	0.27 391	0.40 204	0.48 428	0.30 386	0.68 404	0.37 318	0.90 363	0.80 342	0.61 231	0.80 289	0.92 432	0.62 385	0.72 374	0.63 432	0.23 432	0.18 425	0.18 268	0.20 396	0.22 400	0.20 390

EDNetEfficient	1.46 567	0.80 560	6.12 602	0.47 421	0.39 479	0.69 406	0.83 546	0.90 363	2.77 593	3.50 605	1.96 556	1.66 555	2.03 586	1.26 530	4.18 599	0.21 389	0.18 425	0.21 381	0.20 396	0.41 527	0.39 532

DDVS	0.52 395	0.30 426	0.56 385	0.41 285	0.31 408	0.71 416	0.34 255	0.91 368	0.67 263	0.85 399	0.89 344	1.12 490	0.46 292	0.86 445	0.60 422	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.25 439	0.26 454

acv_ft	0.51 387	0.23 294	0.56 385	0.44 367	0.28 340	0.86 471	0.39 362	0.91 368	0.80 342	0.97 468	0.96 372	0.79 381	0.59 369	0.63 299	0.87 489	0.17 283	0.15 353	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249

GwcNet-ADL	0.44 298	0.22 273	0.48 318	0.45 391	0.30 386	0.40 221	0.37 318	0.92 370	0.97 442	0.71 305	0.78 276	0.61 285	0.42 266	0.62 288	0.50 380	0.19 349	0.14 323	0.15 144	0.14 195	0.18 303	0.18 334

hitnet-ft	0.55 415	0.27 391	0.39 192	0.41 285	0.28 340	0.78 442	0.40 373	0.92 370	0.90 407	0.82 376	1.01 396	1.13 496	0.70 441	0.78 409	0.67 443	0.28 484	0.20 455	0.28 487	0.22 436	0.29 465	0.26 454

G2L-Stereo	0.49 364	0.23 294	0.48 318	0.43 348	0.26 282	0.47 273	0.42 398	0.93 372	0.78 331	0.84 395	0.86 324	0.91 427	0.52 322	0.78 409	0.70 450	0.20 372	0.17 405	0.22 396	0.18 341	0.17 278	0.21 408

MyStereo05	0.44 298	0.21 232	0.45 269	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.93 372	1.09 496	0.76 337	0.61 209	0.51 225	0.57 353	0.73 380	0.42 322	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

GwcNet-RSSM	0.49 364	0.24 331	0.42 235	0.40 251	0.23 175	0.55 313	0.38 340	0.93 372	0.93 425	0.71 305	1.16 465	0.86 405	0.60 373	0.62 288	0.66 440	0.21 389	0.14 323	0.19 309	0.20 396	0.16 242	0.15 249

DMCA	0.45 308	0.26 374	0.50 343	0.38 180	0.28 340	0.51 288	0.34 255	0.93 372	0.68 268	0.75 330	0.83 306	0.79 381	0.53 326	0.51 178	0.54 405	0.21 389	0.16 385	0.21 381	0.16 261	0.19 337	0.21 408

HITNet	0.41 274	0.26 374	0.45 269	0.33 59	0.17 23	0.63 379	0.30 178	0.93 372	0.64 252	0.71 305	0.82 300	0.64 299	0.52 322	0.59 265	0.43 329	0.14 114	0.10 62	0.15 144	0.13 163	0.19 337	0.12 129
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.42 281	0.20 195	0.74 469	0.38 180	0.43 503	0.39 217	0.26 115	0.94 377	0.49 195	0.53 203	0.77 265	0.93 435	0.45 287	0.63 299	0.24 78	0.16 237	0.10 62	0.17 218	0.18 341	0.20 354	0.20 390

mmm	0.44 298	0.27 391	0.46 286	0.38 180	0.24 205	0.61 360	0.35 280	0.94 377	0.53 209	0.72 317	1.05 419	0.63 293	0.50 315	0.57 230	0.45 354	0.18 317	0.15 353	0.23 417	0.20 396	0.20 354	0.18 334

LL-Strereo	0.57 433	0.27 391	0.68 440	0.48 428	0.34 445	0.39 217	0.48 436	0.94 377	0.97 442	0.83 388	0.78 276	1.10 486	1.18 544	1.33 538	0.49 378	0.17 283	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.16 242	0.17 316

BUS	0.45 308	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.70 411	0.34 255	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.65 312	0.49 305	0.64 314	0.51 390	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

BSDual-CNN	0.46 318	0.25 356	0.43 246	0.45 391	0.28 340	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.76 313	0.75 330	0.80 289	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

hknet	0.49 364	0.25 356	0.51 357	0.45 391	0.29 368	0.77 438	0.40 373	0.94 377	0.83 360	0.75 330	0.80 289	0.97 444	0.61 379	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.14 323	0.22 396	0.19 371	0.18 303	0.18 334

TransformOpticalFlow	0.44 298	0.20 195	0.47 298	0.41 285	0.23 175	0.37 196	0.47 428	0.94 377	0.76 313	0.65 261	1.14 454	0.73 357	0.56 351	0.76 397	0.32 211	0.15 182	0.10 62	0.17 218	0.15 227	0.14 143	0.13 173

PAM_32	0.46 318	0.19 154	0.67 435	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.27 131	0.95 384	0.34 88	0.68 283	0.44 135	1.91 565	0.65 408	0.62 288	0.26 129	0.15 182	0.10 62	0.16 173	0.15 227	0.14 143	0.13 173

test_sample2	0.42 281	0.22 273	0.43 246	0.33 59	0.21 111	0.58 338	0.39 362	0.95 384	0.67 263	0.63 242	0.77 265	0.69 329	0.57 353	0.61 279	0.38 297	0.19 349	0.14 323	0.18 268	0.16 261	0.19 337	0.18 334

MyStereo06	0.38 235	0.21 232	0.61 401	0.41 285	0.28 340	0.41 236	0.50 447	0.95 384	0.35 102	0.62 233	0.54 185	0.76 371	0.27 126	0.50 170	0.29 188	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.15 249

PCWNet_CMD	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.95 384	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.21 381	0.16 261	0.24 430	0.19 367

GES	0.44 298	0.23 294	0.57 389	0.40 251	0.30 386	0.59 351	0.36 302	0.96 388	0.68 268	0.74 328	0.83 306	0.47 207	0.48 301	0.67 340	0.43 329	0.22 415	0.16 385	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.23 433

STTStereo	0.55 415	0.37 466	0.76 478	0.44 367	0.31 408	0.60 357	0.44 414	0.96 388	0.86 378	0.99 475	0.90 348	0.96 442	0.58 362	0.71 368	0.61 426	0.25 454	0.23 482	0.26 466	0.32 526	0.24 430	0.23 433

MSMDNet	0.48 346	0.24 331	0.52 362	0.39 209	0.27 315	0.63 379	0.30 178	0.96 388	0.96 439	0.86 406	1.07 429	0.79 381	0.44 282	0.57 230	0.43 329	0.17 283	0.12 217	0.20 339	0.16 261	0.23 417	0.19 367

CASS	0.45 308	0.27 391	0.42 235	0.48 428	0.22 133	0.61 360	0.34 255	0.97 391	0.62 233	0.71 305	0.85 321	0.61 285	0.55 344	0.57 230	0.41 317	0.29 491	0.16 385	0.22 396	0.18 341	0.22 400	0.28 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RASNet	0.53 401	0.22 273	0.52 362	0.38 180	0.22 133	0.68 404	0.38 340	0.97 391	0.88 391	0.73 323	1.04 415	1.03 464	0.92 510	0.90 458	0.86 483	0.16 237	0.14 323	0.14 102	0.17 314	0.15 197	0.13 173

DANet	0.71 476	0.45 505	0.91 505	0.59 525	0.40 484	0.81 453	0.40 373	0.97 391	0.84 365	1.20 531	1.22 475	1.33 524	0.88 502	1.16 515	1.24 542	0.27 474	0.23 482	0.31 504	0.25 477	0.35 504	0.32 499
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_ucs	0.50 380	0.24 331	0.55 379	0.38 180	0.31 408	0.58 338	0.33 240	0.98 394	0.93 425	0.88 424	1.19 473	0.80 389	0.49 305	0.63 299	0.43 329	0.21 389	0.15 353	0.26 466	0.18 341	0.26 446	0.22 426

UNet	0.54 413	0.26 374	0.66 431	0.44 367	0.40 484	0.99 494	0.41 388	0.98 394	0.75 305	0.83 388	0.89 344	1.04 466	0.72 449	0.73 380	0.62 429	0.19 349	0.14 323	0.20 339	0.17 314	0.20 354	0.17 316

test_sample1	0.42 281	0.22 273	0.46 286	0.34 76	0.23 175	0.58 338	0.35 280	0.99 396	0.49 195	0.62 233	0.75 255	0.69 329	0.61 379	0.58 250	0.44 345	0.18 317	0.14 323	0.17 218	0.15 227	0.17 278	0.17 316

psmg	0.49 364	0.25 356	0.43 246	0.41 285	0.28 340	0.85 468	0.43 405	0.99 396	0.76 313	0.91 440	0.94 359	0.76 371	0.54 338	0.64 314	0.43 329	0.20 372	0.15 353	0.20 339	0.20 396	0.18 303	0.18 334

UPFNet	0.53 401	0.24 331	0.51 357	0.45 391	0.38 473	0.84 467	0.49 442	0.99 396	0.75 305	0.87 414	0.88 340	0.86 405	0.64 402	0.80 415	0.71 455	0.20 372	0.20 455	0.20 339	0.20 396	0.19 337	0.15 249

DLCB_ROB	0.58 440	0.28 405	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.77 438	0.50 447	0.99 396	0.92 419	1.04 497	1.14 454	1.21 503	0.69 428	0.88 450	0.69 447	0.20 372	0.20 455	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.18 334

YMNet	0.66 460	0.38 476	0.90 503	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 524	1.29 492	1.12 490	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 536	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

YMNet_1	0.66 460	0.38 476	0.90 503	0.52 486	0.46 522	1.08 512	0.49 442	1.00 400	0.77 321	1.18 524	1.29 492	1.12 490	0.74 455	0.85 440	0.86 483	0.27 474	0.31 536	0.25 447	0.25 477	0.24 430	0.23 433

MyStereo04	0.44 298	0.22 273	0.44 257	0.42 327	0.28 340	0.40 221	0.50 447	1.00 400	1.08 494	0.62 233	0.58 203	0.55 243	0.57 353	0.71 368	0.44 345	0.14 114	0.13 288	0.18 268	0.17 314	0.17 278	0.16 295

ICVP	0.46 318	0.25 356	0.38 173	0.48 428	0.28 340	0.58 338	0.43 405	1.00 400	0.70 276	0.67 277	0.95 368	0.75 365	0.55 344	0.53 194	0.54 405	0.23 432	0.17 405	0.19 309	0.17 314	0.19 337	0.20 390
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.53 401	0.29 417	0.75 473	0.51 473	0.32 424	0.63 379	0.60 493	1.00 400	0.91 414	0.78 347	0.87 332	0.83 394	0.58 362	0.80 415	0.47 371	0.17 283	0.20 455	0.23 417	0.22 436	0.18 303	0.18 334

delet	0.55 415	0.24 331	0.55 379	0.44 367	0.33 435	1.07 508	0.50 447	1.00 400	0.86 378	0.85 399	0.96 372	0.90 425	0.63 391	0.83 429	0.74 461	0.18 317	0.18 425	0.20 339	0.21 418	0.16 242	0.15 249

AANet_RVC	0.57 433	0.32 435	0.54 374	0.45 391	0.27 315	0.57 332	0.48 436	1.00 400	1.28 534	0.86 406	1.33 499	0.87 411	0.58 362	1.07 501	0.75 462	0.18 317	0.12 217	0.15 144	0.13 163	0.18 303	0.18 334

StereoDRNet-Refined	0.58 440	0.32 435	0.54 374	0.46 412	0.30 386	0.96 487	0.40 373	1.00 400	0.94 432	1.12 517	1.08 432	0.96 442	0.67 418	0.90 458	0.89 502	0.17 283	0.13 288	0.22 396	0.21 418	0.20 354	0.19 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.59 447	0.37 466	0.38 173	0.39 209	0.28 340	0.74 425	0.28 152	1.00 400	0.98 446	0.94 455	1.25 483	0.81 392	0.78 474	0.87 447	0.50 380	0.36 535	0.37 556	0.43 543	0.40 545	0.33 493	0.30 487

FADNet-RVC-Resample	0.56 426	0.33 443	1.16 531	0.49 443	0.34 445	0.71 416	0.43 405	1.01 409	0.93 425	0.82 376	0.87 332	0.74 363	0.67 418	0.73 380	0.45 354	0.18 317	0.18 425	0.26 466	0.27 498	0.26 446	0.27 464

BEATNet_4x	0.46 318	0.32 435	0.56 385	0.37 150	0.19 59	0.63 379	0.35 280	1.01 409	0.72 288	0.77 343	0.83 306	0.70 333	0.59 369	0.68 350	0.53 400	0.16 237	0.12 217	0.16 173	0.14 195	0.24 430	0.16 295

G-Net	0.95 522	0.46 507	1.04 518	0.64 540	0.48 527	2.12 578	0.64 504	1.01 409	0.87 387	1.75 568	2.82 583	1.30 515	1.64 573	1.06 498	0.96 513	0.36 535	0.29 522	0.35 519	0.25 477	0.45 537	0.42 539

ac_64	0.52 395	0.22 273	0.50 343	0.45 391	0.28 340	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.61 232	0.91 440	0.83 306	1.07 477	0.68 424	0.74 387	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.20 339	0.19 371	0.18 303	0.15 249

HGLStereo	0.56 426	0.28 405	0.57 389	0.50 457	0.37 464	0.80 448	0.45 417	1.02 412	0.78 331	0.86 406	1.14 454	0.89 420	0.82 485	0.76 397	0.73 458	0.21 389	0.20 455	0.19 309	0.18 341	0.19 337	0.21 408

SuperB	1.04 534	0.37 466	4.81 600	0.43 348	0.31 408	0.99 494	0.46 421	1.02 412	2.09 579	1.09 512	1.09 435	0.75 365	0.81 481	1.06 498	1.76 563	0.19 349	0.15 353	0.17 218	0.15 227	2.82 609	0.26 454

PS-NSSS	0.58 440	0.44 501	0.62 404	0.42 327	0.33 435	0.66 397	0.58 488	1.02 412	0.86 378	0.77 343	1.28 488	0.72 346	0.64 402	0.82 421	0.59 420	0.31 501	0.26 504	0.40 537	0.27 498	0.33 493	0.26 454

TDLM	0.57 433	0.33 443	0.49 330	0.51 473	0.30 386	0.66 397	0.73 535	1.03 416	1.01 461	0.82 376	1.10 437	0.84 398	0.70 441	0.86 445	0.58 415	0.28 484	0.17 405	0.25 447	0.22 436	0.26 446	0.19 367

PASM	0.90 517	0.64 545	1.69 569	0.69 556	0.69 564	0.78 442	0.84 549	1.03 416	1.26 531	1.19 526	1.15 460	1.31 516	0.98 523	1.24 528	1.03 524	0.52 565	0.56 582	0.59 568	0.66 580	0.56 558	0.54 567

NOSS_ROB	0.57 433	0.39 483	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.73 424	0.54 474	1.03 416	1.08 494	0.67 277	0.87 332	0.76 371	0.57 353	0.77 405	0.47 371	0.38 539	0.38 558	0.44 545	0.42 554	0.37 514	0.34 511

psm_up	0.55 415	0.26 374	0.47 298	0.49 443	0.32 424	0.65 395	0.56 484	1.04 419	0.82 355	0.82 376	0.88 340	1.01 457	0.94 516	0.74 387	0.61 426	0.21 389	0.25 498	0.26 466	0.23 452	0.21 378	0.20 390

psmorigin	0.82 500	0.51 520	2.09 578	0.49 443	0.41 491	0.85 468	0.50 447	1.04 419	0.88 391	1.45 548	1.43 517	1.50 545	1.06 532	1.22 526	0.97 514	0.31 501	0.32 542	0.27 479	0.27 498	0.33 493	0.42 539

DSFCA	0.55 415	0.25 356	0.62 404	0.40 251	0.36 457	0.74 425	0.52 465	1.04 419	0.82 355	1.06 503	0.84 311	0.89 420	0.63 391	0.99 484	0.58 415	0.25 454	0.21 465	0.21 381	0.21 418	0.21 378	0.19 367

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 465	0.81 561	0.73 464	0.53 496	0.37 464	1.40 546	0.53 470	1.04 419	0.79 340	0.88 424	0.94 359	0.95 439	0.53 326	0.93 474	0.58 415	0.39 541	0.30 527	0.57 565	0.31 520	0.53 554	0.30 487

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 401	0.32 435	0.64 419	0.44 367	0.30 386	0.66 397	0.44 414	1.04 419	0.88 391	0.91 440	0.91 351	0.99 449	0.60 373	0.68 350	0.60 422	0.21 389	0.17 405	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 460	0.39 483	0.98 512	0.59 525	0.61 556	0.96 487	0.55 478	1.05 424	0.90 407	0.84 395	1.14 454	0.89 420	0.65 408	0.85 440	1.01 523	0.26 464	0.26 504	0.31 504	0.28 504	0.32 486	0.29 478

ADLNet2	0.55 415	0.25 356	0.65 425	0.47 421	0.30 386	0.83 464	0.50 447	1.05 424	0.95 438	0.80 354	0.98 386	0.99 449	0.69 428	0.77 405	0.73 458	0.20 372	0.16 385	0.17 218	0.18 341	0.21 378	0.21 408

CVANet_RVC	0.57 433	0.33 443	0.44 257	0.47 421	0.32 424	0.67 402	0.61 498	1.05 424	0.93 425	0.85 399	1.04 415	1.01 457	0.73 452	0.83 429	0.52 397	0.29 491	0.19 443	0.27 479	0.25 477	0.31 480	0.21 408

NVstereo2D	0.60 450	0.30 426	0.75 473	0.48 428	0.43 503	0.89 473	0.48 436	1.05 424	1.15 506	0.66 274	0.86 324	0.88 416	0.70 441	0.99 484	0.65 437	0.32 512	0.15 353	0.28 487	0.20 396	0.40 521	0.36 518

DualNet (step1)	0.57 433	0.36 459	0.72 460	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.41 546	0.20 455	0.40 537	0.41 550	0.36 509	0.33 504

test_sample9	1.05 538	0.36 459	0.72 460	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	1.20 520	1.36 549	0.41 546	8.41 619	0.40 537	0.41 550	0.36 509	0.33 504

test_sample7	0.52 395	0.29 417	0.50 343	0.36 133	0.27 315	0.62 368	0.41 388	1.06 428	0.88 391	0.92 448	0.86 324	0.85 400	0.69 428	0.68 350	0.50 380	0.26 464	0.20 455	0.27 479	0.26 491	0.27 457	0.24 441

FADNet_RVC	0.55 415	0.37 466	1.17 535	0.44 367	0.31 408	0.56 327	0.34 255	1.06 428	0.88 391	0.67 277	0.90 348	0.61 285	0.65 408	0.93 474	0.70 450	0.21 389	0.18 425	0.26 466	0.23 452	0.31 480	0.28 471

SQANet	0.82 500	0.74 554	0.67 435	1.13 578	0.98 578	1.11 517	0.47 428	1.07 432	0.83 360	0.91 440	1.05 419	1.03 464	0.74 455	1.01 488	0.64 435	0.61 572	0.24 490	1.03 582	0.35 534	1.18 583	0.58 569

STrans-v2	0.46 318	0.20 195	0.48 318	0.40 251	0.24 205	0.55 313	0.50 447	1.07 432	0.73 295	0.65 261	1.05 419	0.72 346	0.69 428	0.72 374	0.33 224	0.14 114	0.10 62	0.17 218	0.14 195	0.13 98	0.12 129

GANet-RSSM	0.47 334	0.21 232	0.37 161	0.38 180	0.25 236	0.58 338	0.36 302	1.07 432	0.78 331	0.68 283	1.01 396	0.86 405	0.67 418	0.62 288	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.18 268	0.18 341	0.18 303	0.17 316

ADCRef	0.80 496	0.43 496	1.32 551	0.50 457	0.45 514	1.07 508	0.51 462	1.07 432	0.98 446	1.17 522	1.42 514	0.87 411	0.91 505	0.85 440	3.19 590	0.18 317	0.16 385	0.23 417	0.23 452	0.22 400	0.21 408

GASNet	0.67 465	0.72 552	0.96 509	0.70 557	0.48 527	0.62 368	0.47 428	1.08 436	1.03 469	0.94 455	0.82 300	0.93 435	0.83 490	1.33 538	0.80 470	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.28 504	0.44 533	0.24 441

ADLNet	0.55 415	0.27 391	0.51 357	0.44 367	0.35 452	0.78 442	0.46 421	1.08 436	0.86 378	0.99 475	0.98 386	0.92 432	0.63 391	0.69 356	0.81 473	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.21 378	0.21 408

FINET	0.67 465	0.42 494	1.00 514	0.46 412	0.43 503	0.83 464	0.89 554	1.08 436	1.50 555	0.87 414	1.14 454	0.71 337	0.68 424	0.92 468	0.70 450	0.36 535	0.30 527	0.26 466	0.24 468	0.35 504	0.33 504

GANet	0.70 472	0.37 466	0.55 379	0.51 473	0.34 445	0.94 481	0.96 562	1.08 436	0.94 432	1.04 497	1.98 557	1.13 496	0.88 502	1.12 511	0.66 440	0.25 454	0.26 504	0.27 479	0.22 436	0.31 480	0.22 426

DStereoO	0.96 523	0.70 551	0.72 460	0.62 537	0.45 514	0.74 425	0.92 559	1.09 440	1.29 536	1.19 526	1.23 479	0.99 449	1.71 575	1.29 533	0.99 518	2.01 606	0.35 552	0.77 573	0.30 512	1.42 585	0.38 529

coex_refinement	0.53 401	0.21 232	0.39 192	0.44 367	0.30 386	0.76 437	0.39 362	1.09 440	0.90 407	0.85 399	1.12 442	1.00 453	0.56 351	0.63 299	0.81 473	0.21 389	0.13 288	0.16 173	0.16 261	0.20 354	0.21 408

SGM-Forest	0.62 453	0.32 435	0.39 192	0.43 348	0.30 386	1.02 498	0.55 478	1.09 440	1.05 479	1.06 503	1.18 469	1.10 486	0.67 418	0.88 450	0.62 429	0.31 501	0.33 548	0.33 515	0.30 512	0.30 474	0.28 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.48 346	0.20 195	0.40 204	0.34 76	0.23 175	0.57 332	0.58 488	1.10 443	0.77 321	0.86 406	0.94 359	0.95 439	0.54 338	0.68 350	0.60 422	0.16 237	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.15 249

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 455	0.28 405	0.99 513	0.40 251	0.30 386	1.03 501	0.56 484	1.10 443	0.99 451	0.97 468	1.22 475	1.06 472	0.69 428	1.07 501	0.95 511	0.19 349	0.11 159	0.16 173	0.13 163	0.22 400	0.21 408

CRFU-Net	0.57 433	0.27 391	0.57 389	0.46 412	0.30 386	1.20 532	0.52 465	1.10 443	0.56 224	1.00 480	0.98 386	1.06 472	0.79 476	0.81 418	0.71 455	0.21 389	0.19 443	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.19 367

NINENet	0.50 380	0.29 417	0.51 357	0.45 391	0.32 424	0.70 411	0.34 255	1.10 443	0.88 391	0.80 354	0.94 359	0.65 312	0.49 305	0.73 380	0.51 390	0.22 415	0.20 455	0.25 447	0.18 341	0.22 400	0.21 408

PSMNet-RSSM	0.48 346	0.22 273	0.38 173	0.42 327	0.25 236	0.50 284	0.37 318	1.10 443	0.77 321	0.70 298	1.06 426	0.84 398	0.64 402	0.62 288	0.47 371	0.23 432	0.15 353	0.23 417	0.25 477	0.20 354	0.19 367

PA-Net	0.67 465	0.43 496	0.83 489	0.50 457	0.53 540	0.94 481	0.68 515	1.10 443	1.14 505	0.80 354	0.88 340	0.87 411	0.77 469	1.02 493	0.88 492	0.24 444	0.41 565	0.29 495	0.44 555	0.26 446	0.34 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
w-ln-seven-2	0.76 486	0.43 496	2.32 582	0.52 486	0.38 473	0.90 475	0.65 505	1.11 449	1.12 501	1.19 526	1.28 488	1.09 482	0.99 524	1.07 501	0.87 489	0.20 372	0.19 443	0.23 417	0.22 436	0.26 446	0.22 426

PSMNet-RUCA	0.76 486	0.75 555	1.08 524	1.01 575	0.90 570	0.69 406	0.50 447	1.11 449	1.03 469	0.78 347	1.11 438	0.80 389	0.72 449	0.88 450	0.63 432	0.53 569	0.27 513	0.76 572	0.46 556	0.66 566	0.47 556

HBP-ISP	0.59 447	0.45 505	0.43 246	0.45 391	0.33 435	0.70 411	0.28 152	1.11 449	1.00 457	0.83 388	1.18 469	0.65 312	0.68 424	0.88 450	0.52 397	0.35 531	0.38 558	0.47 550	0.41 550	0.38 518	0.31 495

DDUNet	1.06 539	2.56 609	0.68 440	1.21 580	1.26 586	1.03 501	0.69 520	1.11 449	0.94 432	0.96 463	1.22 475	1.27 510	0.82 485	0.93 474	0.72 457	0.84 580	0.38 558	1.99 594	0.60 577	1.10 582	0.85 579

NCCL2	0.72 480	0.41 492	0.65 425	0.64 540	0.44 510	0.98 493	1.20 577	1.11 449	1.00 457	0.98 473	0.96 372	1.49 544	0.87 498	0.90 458	0.79 468	0.31 501	0.26 504	0.39 534	0.39 543	0.32 486	0.32 499

WCMA_ROB	1.14 547	0.36 459	0.76 478	0.49 443	0.44 510	1.23 536	0.67 510	1.11 449	1.23 520	2.84 596	3.95 600	3.28 590	1.83 580	1.25 529	0.99 518	0.44 551	0.34 550	0.34 517	0.37 536	0.41 527	0.40 535

test_sample6	0.49 364	0.26 374	0.50 343	0.37 150	0.22 133	0.63 379	0.40 373	1.12 455	0.83 360	0.80 354	1.03 409	0.66 317	0.55 344	0.67 340	0.46 364	0.22 415	0.16 385	0.22 396	0.22 436	0.23 417	0.21 408

FADNet-RVC	0.60 450	0.53 530	1.14 530	0.46 412	0.39 479	0.61 360	0.39 362	1.12 455	0.87 387	0.70 298	0.84 311	1.04 466	0.55 344	0.94 481	0.69 447	0.26 464	0.25 498	0.28 487	0.28 504	0.31 480	0.31 495

test_sample8	1.25 557	0.36 459	0.72 460	0.38 180	0.30 386	0.71 416	0.43 405	1.13 457	0.75 305	1.50 551	0.95 368	3.29 591	1.59 569	1.20 520	1.36 549	0.41 546	8.41 619	0.40 537	0.41 550	0.36 509	0.33 504

test_sample5	0.47 334	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.77 343	0.94 359	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

DualNet	0.48 346	0.26 374	0.49 330	0.36 133	0.22 133	0.64 386	0.39 362	1.13 457	0.81 350	0.80 354	1.03 409	0.64 299	0.54 338	0.65 321	0.43 329	0.21 389	0.16 385	0.22 396	0.20 396	0.22 400	0.20 390

ssnet_v2	0.58 440	0.28 405	0.56 385	0.43 348	0.29 368	0.95 484	0.59 491	1.13 457	0.99 451	0.93 452	0.80 289	0.99 449	0.64 402	0.82 421	0.94 508	0.25 454	0.22 472	0.23 417	0.24 468	0.20 354	0.19 367

UDG	0.88 512	0.82 564	0.67 435	1.00 574	0.96 575	1.02 498	0.57 487	1.13 457	0.99 451	0.90 435	0.97 385	1.31 516	0.99 524	0.85 440	0.84 478	0.54 570	0.32 542	1.77 591	0.40 545	0.94 575	0.66 571

SACVNet	0.58 440	0.34 448	0.55 379	0.55 510	0.36 457	0.63 379	0.48 436	1.13 457	0.77 321	1.02 488	1.06 426	1.02 462	0.74 455	0.90 458	0.51 390	0.27 474	0.21 465	0.25 447	0.24 468	0.29 465	0.36 518

ADCPNet	1.03 533	0.48 508	2.70 586	0.54 503	0.42 497	1.40 546	0.75 537	1.13 457	1.07 491	1.22 533	1.42 514	1.68 556	1.09 535	1.36 545	3.45 594	0.30 498	0.28 517	0.29 495	0.32 526	0.37 514	0.35 516

CFNet	0.51 387	0.29 417	0.46 286	0.41 285	0.27 315	0.70 411	0.32 230	1.13 457	1.00 457	0.72 317	1.07 429	0.85 400	0.60 373	0.76 397	0.52 397	0.19 349	0.14 323	0.23 417	0.23 452	0.21 378	0.16 295

CBMV	0.64 456	0.35 454	0.41 214	0.42 327	0.25 236	1.01 496	0.77 539	1.13 457	1.09 496	1.17 522	1.22 475	1.04 466	0.75 459	0.88 450	0.63 432	0.28 484	0.30 527	0.34 517	0.30 512	0.26 446	0.26 454
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-ROB	0.47 334	0.19 154	0.42 235	0.35 113	0.22 133	0.57 332	0.42 398	1.14 466	0.71 287	0.84 395	0.75 255	1.09 482	0.53 326	0.74 387	0.53 400	0.17 283	0.12 217	0.14 102	0.12 129	0.17 278	0.19 367

RP	0.76 486	0.36 459	0.63 414	0.66 548	0.58 553	0.80 448	0.55 478	1.14 466	1.22 519	0.97 468	1.65 537	1.43 538	1.32 554	1.01 488	0.84 478	0.33 520	0.30 527	0.36 524	0.30 512	0.34 499	0.34 511

GANetREF_RVC	0.80 496	0.75 555	0.86 496	0.66 548	0.42 497	1.15 524	0.98 563	1.14 466	1.19 513	1.01 485	1.02 405	1.10 486	0.90 504	1.15 513	0.76 463	0.48 559	0.39 562	0.57 565	0.38 539	0.63 564	0.46 551
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
ETE_ROB	0.70 472	0.49 512	0.73 464	0.56 513	0.36 457	0.79 445	0.87 553	1.14 466	0.93 425	1.19 526	1.18 469	1.39 533	0.82 485	0.99 484	0.80 470	0.26 464	0.21 465	0.31 504	0.26 491	0.33 493	0.34 511

zh-mn7	1.08 543	0.65 546	4.00 596	0.52 486	0.38 473	1.16 527	0.62 500	1.15 470	1.77 571	1.74 567	2.31 563	1.17 502	0.91 505	2.10 580	1.77 564	0.24 444	0.21 465	0.22 396	0.22 436	0.25 439	0.28 471

UGAM-zero	0.46 318	0.19 154	0.62 404	0.37 150	0.23 175	0.34 169	0.21 52	1.15 470	0.39 143	0.66 274	0.61 209	1.70 557	0.91 505	0.75 393	0.25 99	0.14 114	0.11 159	0.15 144	0.12 129	0.13 98	0.13 173

test_sample4	0.47 334	0.26 374	0.50 343	0.35 113	0.22 133	0.69 406	0.38 340	1.15 470	0.81 350	0.78 347	0.82 300	0.62 291	0.53 326	0.63 299	0.44 345	0.21 389	0.15 353	0.21 381	0.19 371	0.21 378	0.19 367

test_sample3	0.46 318	0.25 356	0.50 343	0.35 113	0.23 175	0.69 406	0.37 318	1.15 470	0.81 350	0.75 330	0.79 286	0.66 317	0.49 305	0.63 299	0.46 364	0.21 389	0.15 353	0.20 339	0.19 371	0.21 378	0.19 367

Wz-Net-MNSev	0.76 486	0.40 488	1.34 553	0.50 457	0.40 484	1.44 552	0.83 546	1.15 470	1.16 507	1.25 538	1.20 474	1.13 496	0.81 481	1.16 515	1.00 522	0.22 415	0.19 443	0.24 434	0.23 452	0.28 461	0.26 454

EAI-Stereo	0.34 168	0.19 154	0.44 257	0.39 209	0.21 111	0.31 133	0.30 178	1.15 470	0.30 59	0.49 188	0.75 255	0.36 134	0.28 140	0.62 288	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.13 98	0.12 129

UCFNet_RVC	0.49 364	0.26 374	0.35 137	0.39 209	0.26 282	0.64 386	0.36 302	1.15 470	0.84 365	0.67 277	0.88 340	0.88 416	0.59 369	0.58 250	0.45 354	0.24 444	0.17 405	0.27 479	0.27 498	0.25 439	0.23 433

mmx	0.53 401	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 492	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

xxx	0.53 401	0.26 374	0.49 330	0.37 150	0.25 236	0.55 313	0.37 318	1.16 477	1.03 469	0.73 323	0.96 372	0.71 337	0.53 326	1.01 488	0.88 492	0.20 372	0.15 353	0.25 447	0.21 418	0.22 400	0.20 390

coex-ft	6.43 611	1.51 592	87.33 638	0.49 443	0.38 473	1.34 543	1.21 579	1.16 477	8.09 611	12.12 619	2.79 580	2.77 582	3.31 602	1.16 515	3.15 589	0.24 444	0.23 482	0.27 479	0.24 468	0.45 537	0.37 523

XPNet_ROB	0.70 472	0.35 454	0.68 440	0.52 486	0.40 484	0.79 445	0.85 552	1.16 477	0.94 432	1.33 543	1.15 460	1.38 532	0.83 490	1.03 495	0.90 504	0.32 512	0.25 498	0.26 466	0.24 468	0.31 480	0.28 471

pmcnn	1.23 555	0.29 417	0.96 509	0.40 251	0.23 175	0.95 484	0.69 520	1.16 477	1.28 534	1.67 565	2.33 565	11.15 617	0.86 495	0.93 474	0.88 492	0.15 182	0.12 217	0.12 32	0.10 63	0.15 197	0.15 249

CC-Net-ROB	0.82 500	0.96 573	0.85 491	0.58 521	0.45 514	1.27 540	0.70 525	1.17 482	1.02 464	0.83 388	1.23 479	0.90 425	0.77 469	1.06 498	0.69 447	0.46 555	0.34 550	1.71 590	0.38 539	0.59 563	0.36 518

AdaStereo	0.50 380	0.32 435	0.47 298	0.48 428	0.25 236	0.67 402	0.32 230	1.17 482	0.88 391	0.75 330	0.99 391	0.75 365	0.49 305	0.67 340	0.46 364	0.27 474	0.12 217	0.28 487	0.18 341	0.23 417	0.18 334
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.
iResNetv2_ROB	0.52 395	0.27 391	0.69 446	0.38 180	0.25 236	0.62 368	0.35 280	1.17 482	1.01 461	0.99 475	1.06 426	0.88 416	0.67 418	0.66 329	0.39 304	0.19 349	0.13 288	0.15 144	0.11 98	0.18 303	0.16 295

AnyNet_C32	1.16 551	0.62 543	2.40 583	0.57 519	0.55 545	1.41 548	1.34 589	1.18 485	1.24 522	1.49 549	1.42 514	1.39 533	1.20 548	1.55 551	4.82 601	0.29 491	0.28 517	0.29 495	0.34 531	0.38 518	0.42 539

zh-sn7	1.09 544	0.75 555	3.23 590	0.57 519	0.42 497	1.11 517	0.89 554	1.19 486	1.27 532	1.41 547	1.98 557	1.25 507	1.47 562	1.99 577	2.62 585	0.26 464	0.26 504	0.26 466	0.27 498	0.35 504	0.30 487

LMCR-Stereo	0.53 401	0.30 426	0.53 370	0.58 521	0.30 386	0.83 464	0.36 302	1.19 486	0.76 313	0.88 424	1.04 415	0.56 246	0.62 385	0.82 421	0.67 443	0.19 349	0.15 353	0.19 309	0.14 195	0.23 417	0.17 316

FADNet	0.61 452	0.51 520	1.10 525	0.45 391	0.44 510	0.65 395	0.41 388	1.19 486	1.05 479	0.70 298	0.84 311	0.98 448	0.66 415	0.82 421	0.50 380	0.29 491	0.30 527	0.27 479	0.30 512	0.46 540	0.35 516

DeepPruner_ROB	0.53 401	0.34 448	0.59 394	0.41 285	0.30 386	0.50 284	0.43 405	1.19 486	0.70 276	0.85 399	1.05 419	0.86 405	0.55 344	0.84 434	0.51 390	0.29 491	0.23 482	0.22 396	0.22 436	0.26 446	0.25 448

CSAN	0.83 506	0.49 512	0.77 483	0.60 531	0.41 491	1.14 522	1.06 569	1.19 486	1.46 553	1.32 541	1.43 517	1.37 531	1.19 546	1.27 532	0.86 483	0.39 541	0.31 536	0.36 524	0.37 536	0.35 504	0.34 511

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 532	0.57 535	1.51 566	0.67 551	0.50 531	2.57 583	1.66 599	1.20 491	1.43 548	1.38 545	1.57 534	1.33 524	0.92 510	1.64 560	0.88 492	0.37 538	0.39 562	0.46 549	0.60 577	0.41 527	0.40 535

RYNet	0.72 480	0.35 454	0.64 419	0.53 496	0.67 561	1.31 542	0.67 510	1.20 491	1.18 511	1.05 499	0.87 332	1.27 510	0.93 515	0.93 474	1.27 546	0.22 415	0.16 385	0.26 466	0.23 452	0.40 521	0.39 532

SMFormer	0.51 387	0.23 294	0.62 404	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.18 303	0.18 334

tta	0.51 387	0.23 294	0.62 404	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.55 410	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.15 197	0.14 220

qqq1	0.49 364	0.23 294	0.62 404	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

fff1	0.49 364	0.23 294	0.62 404	0.34 76	0.20 86	0.62 368	0.34 255	1.21 493	1.02 464	0.81 367	1.01 396	0.71 337	0.65 408	0.84 434	0.34 239	0.19 349	0.15 353	0.14 102	0.12 129	0.15 197	0.14 220

Wz-Net-LNSev	0.71 476	0.51 520	1.36 558	0.50 457	0.41 491	1.15 524	0.69 520	1.21 493	1.07 491	1.02 488	1.12 442	1.08 479	0.87 498	0.89 456	0.89 502	0.24 444	0.22 472	0.21 381	0.19 371	0.26 446	0.26 454

GwcNet	0.69 470	0.36 459	1.10 525	0.51 473	0.42 497	1.08 512	0.50 447	1.21 493	1.16 507	1.00 480	1.37 504	1.06 472	0.79 476	0.92 468	0.94 508	0.25 454	0.24 490	0.24 434	0.22 436	0.23 417	0.26 454

LALA_ROB	0.74 483	0.43 496	0.69 446	0.54 503	0.40 484	1.01 496	0.95 561	1.21 493	1.07 491	1.22 533	1.12 442	1.56 551	0.79 476	1.04 497	0.86 483	0.33 520	0.22 472	0.35 519	0.30 512	0.35 504	0.31 495

PSMNet_ROB	0.64 456	0.37 466	0.65 425	0.56 513	0.42 497	0.97 489	0.83 546	1.21 493	0.92 419	0.79 352	1.02 405	1.08 479	0.63 391	0.82 421	0.91 506	0.29 491	0.20 455	0.31 504	0.31 520	0.26 446	0.23 433

z-mn7	1.00 528	0.50 516	1.70 571	0.53 496	0.36 457	1.75 570	0.71 531	1.22 501	2.28 584	0.96 463	2.54 572	1.42 536	0.95 519	2.19 585	1.54 555	0.22 415	0.19 443	0.21 381	0.20 396	0.27 457	0.25 448

GEStereo_RVC	0.55 415	0.29 417	0.63 414	0.49 443	0.31 408	0.70 411	0.54 474	1.22 501	0.92 419	0.82 376	0.85 321	0.85 400	0.63 391	0.90 458	0.65 437	0.24 444	0.16 385	0.19 309	0.16 261	0.21 378	0.22 426

DeepPrunerF	0.89 514	0.52 527	3.43 592	0.68 554	0.81 568	0.72 423	0.72 533	1.22 501	1.99 578	0.93 452	1.01 396	0.87 411	0.86 495	1.08 504	0.95 511	0.34 526	0.28 517	0.43 543	0.39 543	0.30 474	0.32 499

HSM	0.51 387	0.24 331	0.41 214	0.39 209	0.24 205	0.75 431	0.40 373	1.22 501	0.75 305	0.81 367	0.91 351	1.21 503	0.69 428	0.87 447	0.46 364	0.17 283	0.13 288	0.17 218	0.14 195	0.17 278	0.17 316

NaN_ROB	0.69 470	0.44 501	0.69 446	0.51 473	0.33 435	0.97 489	1.06 569	1.22 501	1.19 513	1.24 536	0.96 372	1.08 479	0.78 474	1.20 520	0.67 443	0.24 444	0.30 527	0.23 417	0.24 468	0.23 417	0.25 448

1111x	0.55 415	0.22 273	0.46 286	0.38 180	0.20 86	0.66 397	0.43 405	1.23 506	0.99 451	0.71 305	0.99 391	0.95 439	0.69 428	0.90 458	1.08 530	0.18 317	0.17 405	0.18 268	0.19 371	0.20 354	0.18 334

CSP-Net	0.56 426	0.27 391	0.49 330	0.41 285	0.28 340	1.22 534	0.50 447	1.23 506	0.72 288	0.95 462	0.95 368	0.89 420	0.62 385	0.83 429	0.62 429	0.26 464	0.17 405	0.17 218	0.17 314	0.18 303	0.17 316

test_xeample	1.01 529	0.21 232	0.42 235	0.35 113	0.21 111	0.71 416	0.39 362	1.23 506	0.86 378	0.81 367	1.04 415	0.69 329	0.61 379	0.69 356	10.93 614	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.17 314	0.18 303	0.17 316

ADCMid	1.14 547	0.52 527	2.23 581	0.53 496	0.43 503	1.07 508	0.75 537	1.23 506	1.05 479	2.15 581	1.44 520	1.50 545	1.43 560	1.56 553	5.01 603	0.26 464	0.24 490	0.29 495	0.31 520	0.37 514	0.33 504

HSM-Net_RVC	0.53 401	0.22 273	0.35 137	0.37 150	0.21 111	0.85 468	0.37 318	1.23 506	0.93 425	0.90 435	1.15 460	1.26 508	0.63 391	0.72 374	0.48 375	0.17 283	0.13 288	0.16 173	0.15 227	0.17 278	0.15 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.70 472	0.26 374	0.68 440	0.44 367	0.31 408	1.14 522	0.51 462	1.23 506	1.23 520	0.81 367	1.05 419	1.50 545	0.85 493	1.82 569	1.03 524	0.19 349	0.15 353	0.18 268	0.16 261	0.24 430	0.23 433

MSMD_ROB	1.21 554	0.49 512	0.62 404	0.59 525	0.50 531	1.62 564	0.67 510	1.23 506	1.24 522	2.45 589	3.77 594	3.09 587	2.98 600	1.32 537	0.81 473	0.45 553	0.41 565	0.49 558	0.51 572	0.47 543	0.44 546

ITSA-stereo	0.53 401	0.28 405	0.52 362	0.40 251	0.23 175	0.56 327	0.34 255	1.24 513	1.24 522	0.80 354	0.81 296	0.72 346	0.58 362	0.82 421	0.65 437	0.21 389	0.17 405	0.23 417	0.21 418	0.22 400	0.26 454

EDNetEfficientorigin	9.93 614	1.15 580	175.16 639	0.48 428	0.36 457	1.04 505	0.68 515	1.24 513	2.69 592	3.17 602	2.50 571	2.30 573	2.07 587	1.76 566	2.21 577	0.20 372	0.18 425	0.24 434	0.19 371	0.51 549	0.50 563

S-Stereo	0.74 483	0.35 454	0.96 509	0.56 513	0.45 514	0.82 461	0.60 493	1.24 513	1.60 566	0.96 463	1.41 512	1.12 490	0.94 516	0.80 415	1.04 527	0.26 464	0.31 536	0.28 487	0.25 477	0.32 486	0.47 556

LSM	4.74 608	0.77 558	10.16 607	0.70 557	56.56 632	1.02 498	1.00 567	1.24 513	1.62 567	2.04 577	2.34 566	1.33 524	1.17 543	1.38 547	1.09 531	0.33 520	0.49 578	0.39 534	0.46 556	0.51 549	10.09 620

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 346	0.21 232	1.26 544	0.39 209	0.51 535	0.28 91	0.30 178	1.25 517	0.44 168	0.68 283	1.11 438	0.86 405	0.33 200	0.67 340	0.27 147	0.15 182	0.11 159	0.17 218	0.20 396	0.22 400	0.24 441

ADCP+	1.06 539	0.35 454	1.51 566	0.49 443	0.51 535	1.45 553	0.55 478	1.25 517	1.03 469	1.16 521	1.15 460	1.10 486	1.07 534	1.56 553	6.75 609	0.19 349	0.16 385	0.23 417	0.21 418	0.28 461	0.21 408

DGSMNet	0.76 486	0.55 532	1.29 547	0.58 521	0.62 557	0.94 481	0.70 525	1.26 519	1.11 498	0.83 388	1.24 481	1.00 453	0.71 445	1.03 495	0.81 473	0.34 526	0.29 522	0.41 541	0.40 545	0.57 560	0.55 568

XQC	0.89 514	0.65 546	1.31 549	0.67 551	0.52 539	1.22 534	0.68 515	1.26 519	1.52 556	1.14 520	1.11 438	1.28 512	1.04 531	1.40 548	1.77 564	0.38 539	0.24 490	0.37 529	0.31 520	0.53 554	0.47 556

CoDeX	0.47 334	0.20 195	0.49 330	0.42 327	0.25 236	0.75 431	0.36 302	1.27 521	0.80 342	0.82 376	0.96 372	0.62 291	0.57 353	0.60 271	0.36 272	0.17 283	0.12 217	0.17 218	0.15 227	0.16 242	0.14 220

pcwnet_v2	0.58 440	0.28 405	0.84 490	0.45 391	0.35 452	0.61 360	0.35 280	1.27 521	1.21 517	0.99 475	1.27 486	0.72 346	0.58 362	0.67 340	0.48 375	0.27 474	0.21 465	0.24 434	0.23 452	0.29 465	0.29 478

edge stereo	0.76 486	0.38 476	0.74 469	0.52 486	0.43 503	0.80 448	0.53 470	1.28 523	1.06 485	1.28 539	1.38 509	1.81 559	1.11 537	1.08 504	0.85 482	0.33 520	0.32 542	0.41 541	0.28 504	0.32 486	0.36 518

anonymity	0.97 525	0.89 568	1.05 519	0.92 570	1.03 581	0.97 489	0.81 545	1.29 524	0.91 414	1.07 506	0.98 386	1.00 453	0.95 519	1.02 493	0.92 507	0.96 583	0.95 606	0.90 579	0.91 594	0.92 574	0.94 583

RGC	0.79 495	0.59 537	0.71 455	0.65 545	0.65 560	0.92 480	0.58 488	1.29 524	1.05 479	1.07 506	1.45 523	1.47 542	1.03 529	1.21 524	0.88 492	0.32 512	0.30 527	0.48 555	0.40 545	0.37 514	0.37 523

ADCL	1.04 534	0.38 476	1.35 554	0.50 457	0.39 479	1.61 562	0.89 554	1.29 524	1.39 545	1.29 540	1.50 527	1.24 506	1.24 549	1.37 546	4.87 602	0.21 389	0.19 443	0.25 447	0.25 477	0.29 465	0.27 464

Consistency-Raft	1.01 529	0.81 561	1.24 542	0.84 566	0.97 576	0.81 453	0.84 549	1.30 527	1.59 563	1.05 499	1.68 542	1.12 490	0.91 505	0.92 468	1.11 532	0.65 573	0.74 590	0.79 575	0.90 591	1.06 581	0.79 577

222	1.18 552	0.22 273	0.44 257	0.37 150	0.22 133	0.79 445	0.37 318	1.31 528	0.89 404	0.92 448	1.08 432	0.72 346	0.71 445	0.66 329	13.89 617	0.20 372	0.15 353	0.17 218	0.16 261	0.18 303	0.19 367

WZ-Net	1.19 553	0.59 537	4.07 597	0.62 537	0.51 535	1.34 543	1.31 588	1.32 529	1.74 570	1.53 555	1.65 537	1.74 558	1.28 553	2.25 587	2.01 573	0.27 474	0.21 465	0.23 417	0.25 477	0.40 521	0.39 532

xxxx	1.01 529	0.22 273	0.43 246	0.36 133	0.21 111	0.82 461	0.36 302	1.32 529	0.88 391	0.71 305	0.94 359	0.97 444	0.63 391	0.64 314	10.58 613	0.20 372	0.16 385	0.18 268	0.17 314	0.19 337	0.19 367

SFCPSM	0.47 334	0.21 232	0.55 379	0.40 251	0.27 315	0.87 472	0.37 318	1.33 531	0.77 321	0.80 354	0.84 311	0.54 238	0.49 305	0.57 230	0.37 288	0.18 317	0.13 288	0.18 268	0.20 396	0.16 242	0.15 249

PWCDC_ROB	0.89 514	0.49 512	0.80 487	0.74 561	0.40 484	1.03 501	0.39 362	1.33 531	2.35 588	1.02 488	3.77 594	0.81 392	0.92 510	1.20 520	0.90 504	0.34 526	0.22 472	0.24 434	0.20 396	0.34 499	0.29 478

DStereoSA	1.73 577	0.63 544	1.57 568	0.80 565	0.79 567	1.26 539	1.30 584	1.34 533	1.43 548	1.24 536	7.52 615	0.92 432	7.68 612	1.65 564	2.29 583	0.41 546	0.29 522	0.63 569	0.60 577	1.04 579	1.18 599

Wz-Net-SNSev	0.91 518	0.73 553	2.13 579	0.56 513	0.45 514	0.95 484	1.13 574	1.34 533	1.24 522	1.02 488	1.30 495	1.46 539	0.86 495	1.81 568	1.50 554	0.25 454	0.23 482	0.25 447	0.26 491	0.32 486	0.29 478

RTSC	0.87 510	0.48 508	1.23 541	0.52 486	0.37 464	1.13 521	0.50 447	1.34 533	1.79 572	1.51 552	1.24 481	1.12 490	0.81 481	1.62 557	2.16 576	0.25 454	0.19 443	0.23 417	0.24 468	0.30 474	0.31 495

SGM+DAISY	1.35 562	0.94 572	1.25 543	0.96 571	1.00 579	1.52 557	1.02 568	1.34 533	1.21 517	2.64 591	2.65 578	2.44 577	1.56 567	1.64 560	1.26 544	0.97 585	0.95 606	0.90 579	0.90 591	0.94 575	0.96 586

Ntro	1.09 544	0.97 576	0.91 505	1.44 585	1.19 585	1.69 568	0.80 544	1.35 537	1.25 528	1.00 480	1.29 492	1.31 516	0.97 522	1.26 530	0.84 478	0.84 580	0.43 572	1.36 586	0.50 570	1.56 586	0.78 575

FCDSN-DC	1.39 565	0.56 533	0.65 425	0.74 561	0.59 554	1.38 545	0.63 501	1.35 537	1.39 545	3.26 603	4.50 606	4.61 598	2.63 595	1.58 555	1.03 524	0.46 555	0.42 567	0.48 555	0.47 563	0.50 548	0.50 563
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.80 496	0.31 431	0.71 455	0.59 525	0.50 531	1.72 569	0.48 436	1.35 537	1.37 542	1.00 480	1.46 525	1.56 551	0.95 519	1.29 533	0.84 478	0.28 484	0.29 522	0.29 495	0.25 477	0.38 518	0.38 529

FAT-Stereo	0.73 482	0.33 443	0.75 473	0.49 443	0.37 464	0.71 416	0.59 491	1.36 540	1.30 537	1.03 496	1.40 510	1.59 554	1.15 540	0.87 447	0.86 483	0.28 484	0.28 517	0.28 487	0.23 452	0.28 461	0.38 529

PWC_ROB	0.87 510	0.52 527	1.28 545	0.50 457	0.32 424	0.91 476	0.37 318	1.36 540	1.46 553	1.61 559	2.59 576	1.16 501	1.01 528	1.34 540	1.40 553	0.25 454	0.18 425	0.28 487	0.20 396	0.29 465	0.28 471

DispFullNet	1.60 572	2.63 610	2.75 587	2.56 605	1.79 597	1.24 537	0.47 428	1.37 542	1.45 552	1.87 571	1.50 527	1.55 550	2.46 590	2.04 579	1.04 527	0.59 571	0.18 425	2.32 603	0.68 582	2.29 602	1.14 594

ccnet	0.82 500	0.57 535	0.75 473	0.54 503	0.59 554	1.09 515	0.66 508	1.38 543	0.94 432	1.12 517	1.44 520	1.29 513	0.92 510	0.95 483	1.24 542	0.49 561	0.42 567	0.50 560	0.47 563	0.51 549	0.46 551

RTS	1.98 583	0.96 573	11.36 609	0.65 545	0.57 551	2.77 588	1.40 592	1.39 544	2.26 582	1.89 572	2.56 573	1.32 521	1.25 550	5.20 608	4.05 597	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

RTSA	1.98 583	0.96 573	11.36 609	0.65 545	0.57 551	2.77 588	1.40 592	1.39 544	2.26 582	1.89 572	2.56 573	1.32 521	1.25 550	5.20 608	4.05 597	0.31 501	0.22 472	0.29 495	0.29 510	0.40 521	0.37 523

MFMNet_re	1.14 547	0.97 576	1.19 537	0.99 572	0.95 574	1.25 538	1.22 580	1.39 544	1.55 559	1.69 566	1.67 541	1.21 503	1.53 564	1.12 511	0.99 518	0.87 582	0.75 594	0.79 575	0.75 584	0.90 572	0.94 583

otaku	1.04 534	0.93 570	0.88 498	1.33 584	1.05 583	1.66 565	0.70 525	1.40 547	1.18 511	1.08 510	1.32 498	1.33 524	0.91 505	1.23 527	0.76 463	0.72 576	0.46 577	1.24 585	0.50 570	1.40 584	0.75 573

APVNet	0.71 476	0.37 466	0.89 502	0.56 513	0.45 514	1.18 530	0.68 515	1.41 548	0.85 373	0.81 367	1.15 460	1.04 466	0.81 481	1.10 508	1.17 538	0.26 464	0.28 517	0.32 510	0.31 520	0.29 465	0.30 487

NVStereoNet_ROB	1.24 556	0.90 569	1.13 529	0.86 567	0.88 569	1.11 517	0.99 565	1.42 549	1.53 557	1.59 558	2.48 570	2.24 572	1.53 564	1.96 576	1.30 547	0.76 578	0.70 587	0.78 574	1.00 596	0.71 569	0.88 581
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.07 541	0.41 492	1.06 520	0.48 428	0.30 386	1.41 548	0.94 560	1.42 549	3.36 599	1.58 556	2.43 569	2.33 575	1.70 574	1.34 540	1.07 529	0.28 484	0.24 490	0.26 466	0.23 452	0.34 499	0.30 487

AnyNet_C01	1.56 570	1.05 578	7.45 604	0.64 540	0.54 543	1.99 575	1.38 591	1.43 551	1.36 540	1.63 562	1.92 554	1.84 561	1.33 555	2.40 589	4.03 596	0.33 520	0.32 542	0.32 510	0.34 531	0.44 533	0.45 550

iRaft-Stereo_20w	0.39 251	0.19 154	0.57 389	0.37 150	0.27 315	0.31 133	0.24 94	1.44 552	0.29 54	0.69 292	0.53 182	0.60 280	0.42 266	0.83 429	0.27 147	0.14 114	0.11 159	0.14 102	0.13 163	0.15 197	0.13 173

SAMSARA	1.07 541	0.65 546	1.19 537	1.06 577	0.90 570	1.76 571	1.76 603	1.46 553	1.44 551	1.51 552	1.16 465	2.00 568	1.14 539	1.48 549	1.31 548	0.39 541	0.44 574	0.35 519	0.38 539	0.49 546	0.49 562

StereoDRNet	0.64 456	0.33 443	0.68 440	0.51 473	0.43 503	1.03 501	0.53 470	1.47 554	0.99 451	1.10 514	0.87 332	1.07 477	0.71 445	0.82 421	0.88 492	0.23 432	0.19 443	0.25 447	0.23 452	0.27 457	0.19 367

Wz-Net-TNSev	1.14 547	1.06 579	4.32 599	0.49 443	0.42 497	1.51 556	1.11 573	1.48 555	1.40 547	1.22 533	1.26 485	1.58 553	1.43 560	1.76 566	1.70 559	0.32 512	0.31 536	0.26 466	0.30 512	0.41 527	0.41 538

Syn2CoEx	0.71 476	0.51 520	0.95 507	0.64 540	0.45 514	0.91 476	0.53 470	1.48 555	1.13 502	0.93 452	1.35 500	1.02 462	0.99 524	0.92 468	0.80 470	0.30 498	0.27 513	0.28 487	0.24 468	0.23 417	0.24 441

DRN-Test	0.66 460	0.32 435	0.66 431	0.50 457	0.39 479	1.15 524	0.61 498	1.49 557	1.01 461	1.12 517	1.08 432	1.06 472	0.69 428	0.77 405	0.94 508	0.23 432	0.17 405	0.26 466	0.25 477	0.25 439	0.21 408

AASNet	0.53 401	0.25 356	0.52 362	0.49 443	0.32 424	0.74 425	0.40 373	1.50 558	0.86 378	0.86 406	0.92 355	0.64 299	0.59 369	0.59 265	0.79 468	0.23 432	0.19 443	0.20 339	0.16 261	0.21 378	0.19 367

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 560	0.87 567	1.76 573	0.86 567	0.56 548	4.29 604	1.79 604	1.50 558	1.98 577	1.61 559	1.85 551	1.84 561	1.41 558	1.89 571	1.36 549	0.48 559	0.40 564	0.56 564	0.57 575	0.69 567	0.48 559

FBW_ROB	0.88 512	0.50 516	0.85 491	0.55 510	0.40 484	1.17 528	0.78 541	1.50 558	1.37 542	1.33 543	1.27 486	1.48 543	1.00 527	2.57 593	0.98 517	0.25 454	0.32 542	0.45 546	0.30 512	0.34 499	0.28 471

iResNet_ROB	0.52 395	0.21 232	0.53 370	0.37 150	0.21 111	0.61 360	0.29 162	1.51 561	1.32 539	0.90 435	1.02 405	0.80 389	0.62 385	0.76 397	0.43 329	0.16 237	0.12 217	0.13 68	0.09 10	0.15 197	0.18 334

SGM_RVC	0.97 525	0.28 405	0.41 214	0.39 209	0.22 133	1.55 558	0.73 535	1.51 561	1.25 528	2.25 585	1.92 554	2.58 580	1.56 567	2.02 578	1.19 540	0.27 474	0.27 513	0.27 479	0.25 477	0.25 439	0.25 448
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.25 557	0.93 570	1.06 520	1.04 576	1.03 581	1.41 548	0.91 558	1.51 561	1.19 513	2.09 579	1.83 549	1.94 566	1.39 557	1.62 557	1.39 552	0.97 585	0.94 605	0.90 579	0.89 590	0.96 577	0.96 586
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSAF-DinoV2	1.04 534	0.38 476	1.32 551	0.54 503	0.29 368	0.89 473	0.72 533	1.52 564	1.24 522	1.05 499	1.41 512	2.98 583	1.49 563	2.74 594	2.83 588	0.22 415	0.14 323	0.20 339	0.22 436	0.32 486	0.32 499

ACVNet-4b	1.35 562	1.31 585	1.10 525	1.90 594	1.59 589	1.92 573	0.77 539	1.52 564	1.62 567	1.05 499	1.60 536	2.11 570	0.94 516	1.64 560	0.77 467	1.30 594	0.35 552	2.03 598	0.67 581	1.88 596	0.84 578

NCC-stereo	0.78 492	0.40 488	0.76 478	0.61 533	0.67 561	0.81 453	0.69 520	1.54 566	1.11 498	0.90 435	1.36 501	1.33 524	1.16 541	1.19 518	0.88 492	0.31 501	0.30 527	0.37 529	0.48 565	0.33 493	0.33 504

Abc-Net	0.78 492	0.40 488	0.76 478	0.61 533	0.67 561	0.81 453	0.69 520	1.54 566	1.11 498	0.90 435	1.36 501	1.33 524	1.16 541	1.19 518	0.88 492	0.31 501	0.30 527	0.37 529	0.48 565	0.33 493	0.33 504
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCS	1.51 569	0.61 540	3.42 591	0.59 525	0.51 535	1.27 540	1.08 572	1.59 568	1.81 573	1.91 575	1.66 539	1.51 548	1.42 559	1.94 575	8.60 611	0.33 520	0.32 542	0.33 515	0.36 535	0.44 533	0.42 539

MultiAttention	3.58 600	0.24 331	0.62 404	0.54 503	0.34 445	22.90 622	2.72 613	1.60 569	1.13 502	0.80 354	1.81 548	1.14 499	0.43 272	35.29 631	0.61 426	0.17 283	0.12 217	0.23 417	0.23 452	0.34 499	0.29 478

MDST_ROB	0.91 518	0.27 391	0.85 491	0.63 539	0.41 491	2.53 582	0.71 531	1.60 569	1.13 502	2.83 595	1.73 543	0.97 444	0.69 428	1.61 556	0.73 458	0.25 454	0.22 472	0.32 510	0.28 504	0.25 439	0.24 441

RainbowNet	1.35 562	1.49 590	1.19 537	1.88 593	1.45 587	1.48 554	1.07 571	1.61 571	1.55 559	1.20 531	1.59 535	1.54 549	1.13 538	1.34 540	0.97 514	1.36 597	0.70 587	1.82 592	0.79 586	1.71 589	1.07 592

AF-Net	0.81 499	0.39 483	0.68 440	0.64 540	0.54 543	0.91 476	0.51 462	1.61 571	1.31 538	0.96 463	2.02 559	1.46 539	1.26 552	1.11 510	0.99 518	0.32 512	0.24 490	0.39 534	0.27 498	0.30 474	0.25 448

PDISCO_ROB	0.91 518	0.48 508	1.06 520	0.99 572	0.97 576	1.67 567	0.63 501	1.64 573	1.59 563	1.06 503	1.18 469	1.31 516	0.79 476	1.55 551	0.97 514	0.49 561	0.22 472	0.45 546	0.40 545	0.45 537	0.37 523

FC-DCNN	1.59 571	0.51 520	0.66 431	0.61 533	0.49 529	1.56 559	0.70 525	1.66 574	1.53 557	4.64 610	4.62 607	5.85 607	3.34 604	1.84 570	1.11 532	0.46 555	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 544	0.46 551

w-ln-seven	0.96 523	0.48 508	2.41 584	0.54 503	0.50 531	1.41 548	0.70 525	1.67 575	1.81 573	1.49 549	1.50 527	1.26 508	0.87 498	1.15 513	1.80 568	0.23 432	0.21 465	0.25 447	0.25 477	0.31 480	0.26 454

Nwc_Net	0.78 492	0.38 476	0.73 464	0.60 531	0.55 545	1.05 506	0.55 478	1.67 575	1.05 479	0.88 424	1.86 552	1.40 535	1.09 535	1.10 508	0.87 489	0.30 498	0.25 498	0.36 524	0.38 539	0.29 465	0.29 478

SHD	0.93 521	0.50 516	1.18 536	0.59 525	0.46 522	0.97 489	0.48 436	1.70 577	2.15 580	1.58 556	1.37 504	1.42 536	1.19 546	1.31 536	1.60 557	0.31 501	0.26 504	0.32 510	0.33 529	0.40 521	0.42 539

LE_ROB	4.42 606	0.24 331	2.75 587	0.42 327	0.23 175	1.57 560	0.90 557	1.71 578	17.88 625	16.56 627	4.88 608	5.17 605	18.85 627	1.63 559	14.62 618	0.17 283	0.14 323	0.16 173	0.16 261	0.19 337	0.17 316

DStereoFS	1.87 580	0.85 566	1.03 517	0.75 564	0.62 557	2.04 577	0.65 505	1.74 579	1.55 559	1.52 554	1.90 553	2.36 576	12.92 617	3.85 604	1.74 561	0.44 551	0.31 536	0.82 577	0.46 556	0.84 571	1.10 593

FC-DCNN v2	1.65 575	0.51 520	0.65 425	0.61 533	0.49 529	1.61 562	0.70 525	1.75 580	1.56 562	4.74 613	4.91 609	6.46 611	3.31 602	1.91 572	1.11 532	0.46 555	0.42 567	0.47 550	0.46 556	0.48 544	0.46 551

MFN_U_SF_RVC	1.09 544	0.59 537	1.97 577	0.67 551	0.44 510	1.93 574	0.60 493	1.85 581	1.36 540	1.61 559	1.54 532	1.95 567	1.37 556	1.64 560	1.73 560	0.40 545	0.37 556	0.45 546	0.48 565	0.44 533	0.44 546

MeshStereo	1.34 560	0.43 496	0.54 374	0.44 367	0.34 445	1.66 565	0.60 493	1.94 582	1.37 542	4.47 609	3.25 585	4.71 600	1.94 583	1.92 573	1.17 538	0.35 531	0.35 552	0.37 529	0.31 520	0.32 486	0.32 499
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
ELAS_RVC	1.60 572	0.61 540	1.01 516	0.70 557	0.56 548	2.00 576	1.89 606	1.96 583	2.65 591	3.33 604	3.26 586	3.03 584	3.41 605	2.49 591	2.09 575	0.52 565	0.45 575	0.50 560	0.48 565	0.54 556	0.52 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.28 559	0.67 549	1.28 545	0.74 561	0.62 557	1.50 555	0.84 549	1.99 584	2.96 594	2.18 582	2.36 568	1.85 563	1.95 584	1.92 573	1.94 571	0.39 541	0.36 555	0.49 558	0.37 536	0.51 549	0.64 570

ACVNet_1	1.46 567	1.33 586	1.12 528	1.91 595	1.62 590	1.83 572	0.98 563	2.00 585	1.85 575	1.39 546	1.53 531	2.32 574	1.53 564	1.34 540	1.11 532	1.30 594	0.50 579	2.06 600	0.58 576	1.93 598	0.95 585

PWCK	1.92 582	1.66 598	3.12 589	1.65 587	0.91 572	2.84 590	2.26 609	2.10 586	2.41 589	2.36 587	2.31 563	2.22 571	1.82 578	3.43 598	2.03 574	1.61 601	0.71 589	1.51 587	0.82 588	1.69 588	0.91 582

MADNet+	2.23 590	2.43 606	10.85 608	1.22 581	0.91 572	2.76 587	1.40 592	2.12 587	1.67 569	1.32 541	1.74 545	1.86 564	1.74 576	6.25 610	4.41 600	0.65 573	0.64 585	0.58 567	0.54 574	0.80 570	0.76 574

DPSNet	0.99 527	0.42 494	1.88 576	0.53 496	0.41 491	1.59 561	1.26 583	2.21 588	1.43 548	1.10 514	1.11 438	1.46 539	1.95 584	1.34 540	1.26 544	0.34 526	0.25 498	0.25 447	0.21 418	0.46 540	0.37 523

ACVNet_2	1.65 575	1.27 584	1.41 561	1.75 589	1.62 590	2.22 579	1.20 577	2.30 589	2.62 590	1.78 569	2.56 573	3.03 584	1.61 570	1.54 550	1.12 536	1.06 588	0.58 584	1.82 592	0.70 583	1.82 592	0.96 586

ELAS	1.63 574	0.61 540	0.95 507	0.68 554	0.55 545	3.01 597	1.55 597	2.39 590	2.33 587	3.64 606	3.89 598	2.75 581	2.90 599	2.15 583	2.27 582	0.52 565	0.45 575	0.50 560	0.48 565	0.54 556	0.52 565
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	1.98 583	1.48 589	1.43 563	1.81 592	1.69 595	2.88 593	0.78 541	2.47 591	3.47 600	2.20 583	4.36 605	3.39 593	2.50 592	2.18 584	1.58 556	1.19 590	0.54 580	1.65 589	0.87 589	1.78 591	1.29 603

JetBlue	2.78 593	1.26 583	7.04 603	1.16 579	1.48 588	8.00 612	6.02 616	2.60 592	1.92 576	2.12 580	2.64 577	3.34 592	3.05 601	6.49 611	3.39 592	0.78 579	0.76 595	0.75 571	0.76 585	0.97 578	1.18 599

LVE	2.12 589	1.44 588	1.36 558	1.99 596	1.78 596	2.75 586	1.79 604	2.82 593	3.95 605	1.90 574	4.33 604	3.52 595	1.81 577	2.24 586	1.74 561	1.74 603	0.87 599	2.06 600	1.13 602	1.91 597	1.35 604

IMH-64-1	1.86 578	1.62 595	1.16 531	2.20 598	1.89 599	2.33 580	1.30 584	2.89 594	2.29 585	1.66 563	2.80 581	2.49 578	1.61 570	2.10 580	1.78 566	1.60 599	0.74 590	2.43 604	1.02 597	2.12 599	1.17 597

IMH-64	1.86 578	1.62 595	1.16 531	2.20 598	1.89 599	2.33 580	1.30 584	2.89 594	2.29 585	1.66 563	2.80 581	2.49 578	1.61 570	2.10 580	1.78 566	1.60 599	0.74 590	2.43 604	1.02 597	2.12 599	1.17 597

WAO-6	2.04 587	1.50 591	1.16 531	1.70 588	1.67 594	2.69 584	1.44 595	3.06 596	3.63 603	1.98 576	3.27 587	3.54 596	2.07 587	2.36 588	2.22 579	1.31 596	0.91 601	2.04 599	1.22 606	1.73 590	1.27 602

IMH	2.04 587	1.62 595	1.20 540	2.20 598	1.89 599	2.91 596	1.30 584	3.11 597	3.03 595	1.81 570	3.35 591	3.03 584	1.90 581	2.48 590	1.80 568	1.66 602	0.77 596	2.45 606	1.04 600	2.15 601	1.19 601

DPSimNet_ROB	3.58 600	2.45 607	8.57 605	2.53 603	2.37 606	2.88 593	3.77 615	3.14 598	3.23 598	4.71 612	3.86 597	4.68 599	4.87 610	4.07 606	5.62 604	2.33 612	2.33 614	2.47 607	2.52 614	2.51 606	2.64 613

WAO-7	1.90 581	1.20 581	1.35 554	1.27 582	1.06 584	2.84 590	1.56 598	3.23 599	3.06 597	2.23 584	3.33 590	3.17 588	2.28 589	3.12 595	2.21 577	1.02 587	0.91 601	1.06 583	1.03 599	1.04 579	0.97 589

notaker	2.76 592	2.29 605	1.80 574	2.96 609	2.58 611	2.90 595	1.75 602	3.24 600	3.05 596	2.78 594	4.24 603	6.15 610	2.51 593	3.34 597	2.75 587	2.31 611	1.18 609	3.00 614	1.65 611	2.84 610	1.97 608

KSHMR	2.57 591	1.93 601	1.69 569	2.63 607	2.42 607	2.86 592	2.07 607	3.27 601	6.50 609	2.49 590	3.36 592	3.41 594	1.92 582	2.49 591	1.94 571	2.13 609	1.40 611	2.79 613	1.50 610	2.73 607	1.77 607

UNDER WATER	3.46 598	2.07 603	3.64 594	3.09 610	2.48 608	3.75 602	2.42 611	3.31 602	13.77 618	2.90 600	2.95 584	5.84 606	3.69 606	3.69 601	3.48 595	2.07 608	1.11 608	2.70 611	1.40 608	2.84 610	1.98 609

Dean	1.98 583	1.36 587	1.36 558	2.12 597	1.81 598	2.74 585	1.36 590	3.37 603	3.80 604	2.08 578	3.32 589	3.21 589	1.82 578	1.71 565	1.67 558	1.27 591	0.77 596	1.99 594	0.90 591	1.86 593	1.03 591

UNDER WATER-64	3.53 599	2.01 602	3.94 595	3.22 612	2.49 609	5.41 608	2.60 612	3.43 604	12.41 615	3.03 601	2.68 579	6.07 609	4.04 607	3.79 603	3.33 591	2.02 607	1.24 610	2.63 609	1.46 609	2.78 608	2.08 611

ktn	2.98 596	2.25 604	1.73 572	2.84 608	2.53 610	3.76 603	2.15 608	3.70 605	5.47 608	2.75 593	5.17 612	5.94 608	2.48 591	3.23 596	2.46 584	2.34 613	1.44 612	2.78 612	2.03 613	2.45 605	2.01 610

SGM-ForestM	4.04 603	0.32 435	0.46 286	0.43 348	0.27 315	7.50 611	1.45 596	3.84 606	4.24 606	8.19 617	6.76 614	19.00 625	9.08 613	10.74 618	6.62 608	0.31 501	0.33 548	0.32 510	0.32 526	0.29 465	0.29 478

MADNet++	4.03 602	2.70 611	3.44 593	3.72 614	3.44 614	4.44 605	3.52 614	3.95 607	3.61 602	4.46 608	4.98 610	4.10 597	4.58 609	7.00 613	5.89 605	3.74 615	3.67 617	3.27 616	2.71 616	3.70 615	3.66 616

JetRed	5.27 609	5.84 614	12.81 612	2.36 602	2.83 612	12.23 617	10.50 619	4.46 608	3.60 601	3.86 607	3.83 596	4.85 603	4.18 608	6.78 612	11.96 615	2.17 610	2.96 616	2.18 602	1.97 612	3.38 613	2.68 614

WAO-8	2.92 594	1.55 593	1.35 554	1.79 590	1.63 592	5.23 606	1.22 580	4.58 609	12.56 616	2.84 596	4.07 602	4.83 601	2.72 597	3.49 599	2.25 580	1.27 591	0.91 601	1.99 594	1.15 604	1.86 593	1.15 595

Venus	2.92 594	1.55 593	1.35 554	1.79 590	1.63 592	5.23 606	1.22 580	4.58 609	12.56 616	2.84 596	4.06 601	4.83 601	2.72 597	3.49 599	2.25 580	1.27 591	0.91 601	1.99 594	1.15 604	1.86 593	1.15 595

TorneroNet-64	3.44 597	1.86 599	1.42 562	2.58 606	2.28 605	6.87 609	1.68 600	4.70 611	12.03 613	2.31 586	5.59 613	8.25 613	2.55 594	3.97 605	2.73 586	1.81 604	0.74 590	2.57 608	1.07 601	2.35 603	1.44 605

HanzoNet	6.76 612	2.45 607	4.22 598	3.19 611	2.94 613	3.62 601	2.28 610	4.79 612	7.20 610	14.00 623	13.19 622	17.49 623	22.30 628	13.25 619	6.19 606	4.20 616	1.93 613	3.10 615	2.56 615	3.35 612	2.88 615

TorneroNet	4.53 607	1.89 600	1.48 565	2.55 604	2.27 604	13.78 619	1.69 601	4.84 613	23.73 630	2.89 599	7.70 616	7.06 612	2.69 596	4.26 607	3.42 593	1.84 605	0.77 596	2.68 610	1.13 602	2.42 604	1.47 606

MANE	4.13 604	0.51 520	0.64 419	0.66 548	0.56 548	6.89 610	0.99 565	7.55 614	12.04 614	6.68 616	8.57 617	10.69 616	9.45 614	7.59 615	6.39 607	0.49 561	0.43 572	0.48 555	0.98 595	0.49 546	0.48 559

PML	40.80 637	29.24 626	11.87 611	7.20 615	14.47 615	92.13 640	213.69 642	7.63 615	23.35 629	74.72 641	190.14 642	50.17 639	26.15 630	21.39 624	12.70 616	8.76 623	2.92 615	8.45 623	3.25 618	13.26 621	4.42 617

DGTPSM_ROB	12.07 615	8.00 615	20.99 614	8.93 616	16.78 617	10.67 613	30.87 624	9.01 616	15.16 620	6.50 614	15.41 626	9.04 614	14.85 619	9.25 616	21.67 623	4.57 617	8.57 621	5.08 620	9.28 622	5.90 617	10.95 621

DPSMNet_ROB	12.08 616	8.00 615	21.00 615	8.97 617	16.79 618	10.67 613	30.89 625	9.02 617	15.17 621	6.51 615	15.41 626	9.04 614	14.85 619	9.27 617	21.67 623	4.58 618	8.57 621	5.09 622	9.29 623	5.90 617	10.95 621

tt	6.20 610	0.20 195	5.89 601	3.55 613	2.07 602	11.26 615	19.21 620	11.74 618	5.46 607	2.69 592	2.04 561	4.87 604	6.25 611	3.70 602	7.09 610	8.32 622	11.17 626	4.93 619	5.41 621	5.74 616	2.37 612

BEATNet-Init1	15.13 618	0.82 564	50.86 636	0.72 560	0.53 540	38.10 631	7.03 617	11.83 619	14.25 619	29.78 635	30.17 635	48.21 638	22.64 629	26.78 629	18.11 620	0.42 550	0.38 558	0.47 550	0.46 556	0.51 549	0.48 559

TCMNet-wrong-test	8.97 613	10.42 618	8.74 606	19.56 619	17.61 619	12.53 618	9.01 618	13.59 620	2.18 581	4.64 610	5.11 611	14.63 619	11.09 616	7.19 614	9.73 612	5.56 621	0.89 600	3.77 617	3.11 617	10.34 620	9.80 619

DLNR_Zeroshot_test	20.09 622	36.28 628	38.04 624	169.85 638	61.80 634	0.23 28	0.20 32	13.88 621	0.37 126	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.62 288	0.28 169	5.46 620	0.10 62	0.15 144	0.11 98	72.60 637	0.11 81

DLNR-FE	20.05 621	36.38 629	38.08 625	170.06 639	60.08 633	0.23 28	0.20 32	14.13 622	0.36 110	0.44 168	0.66 226	0.43 187	0.21 52	0.63 299	0.28 169	5.38 619	0.10 62	0.15 144	0.11 98	73.09 638	0.11 81

USTest	12.99 617	14.18 619	20.00 613	16.24 618	14.97 616	20.80 621	31.95 626	16.20 623	10.91 612	8.79 618	9.48 618	13.94 618	10.50 615	16.11 620	21.44 622	3.17 614	4.82 618	5.08 620	5.36 620	8.81 619	7.13 618

xxxxx1	36.64 631	19.51 623	24.21 618	61.66 633	64.63 635	27.28 627	40.10 630	20.25 624	18.63 626	14.07 624	12.97 619	17.26 620	17.36 624	21.70 625	27.93 628	13.18 626	18.50 629	111.26 639	133.37 639	29.24 630	39.73 633

tt_ll	36.64 631	19.51 623	24.21 618	61.66 633	64.63 635	27.28 627	40.10 630	20.25 624	18.63 626	14.07 624	12.97 619	17.26 620	17.36 624	21.70 625	27.93 628	13.18 626	18.50 629	111.26 639	133.37 639	29.24 630	39.73 633

ff	36.64 631	19.51 623	24.21 618	61.66 633	64.63 635	27.28 627	40.10 630	20.25 624	18.63 626	14.07 624	12.97 619	17.26 620	17.36 624	21.70 625	27.93 628	13.18 626	18.50 629	111.26 639	133.37 639	29.24 630	39.73 633

HaxPig	31.96 624	37.24 630	34.27 623	24.37 623	24.88 624	18.26 620	19.86 621	20.64 627	28.52 631	35.97 636	38.75 636	25.57 629	28.72 631	33.88 630	34.39 631	35.94 637	38.87 637	37.80 633	40.48 635	39.68 634	41.15 636

LRCNet_RVC	21.24 623	31.15 627	21.41 616	28.98 624	23.82 623	3.13 598	0.60 493	20.96 628	1.59 563	25.58 628	28.15 632	21.99 628	14.79 618	21.94 628	16.41 619	28.89 636	14.87 627	33.53 632	31.28 632	29.51 633	26.16 631

DPSM_ROB	17.78 619	18.63 621	24.31 621	20.90 621	19.47 620	25.97 624	36.21 628	21.23 629	16.24 623	13.38 621	14.06 624	19.18 626	16.30 622	20.78 622	25.67 626	9.38 624	9.23 624	9.49 624	9.82 624	13.51 622	11.91 624

DPSM	17.78 619	18.63 621	24.31 621	20.90 621	19.47 620	25.97 624	36.21 628	21.23 629	16.24 623	13.38 621	14.06 624	19.18 626	16.30 622	20.78 622	25.67 626	9.38 624	9.23 624	9.49 624	9.82 624	13.51 622	11.91 624

Anonymous_1	33.25 625	18.26 620	23.92 617	20.54 620	21.28 622	25.59 623	35.94 627	22.01 631	15.57 622	13.33 620	13.49 623	18.08 624	15.29 621	20.36 621	24.60 625	16.28 629	8.84 623	66.59 636	118.00 638	155.73 641	11.23 623

MEDIAN_ROB	37.38 634	40.85 638	40.60 627	32.31 625	31.85 625	27.20 626	24.55 622	29.10 632	33.19 638	42.09 640	41.76 638	33.35 630	34.39 638	39.78 633	37.07 632	43.64 639	44.10 639	44.12 635	43.40 637	41.51 636	42.76 638

AVERAGE_ROB	37.58 635	40.13 637	40.15 626	34.81 626	33.82 626	28.55 630	25.10 623	32.02 633	34.06 639	41.28 639	40.66 637	34.46 631	34.81 639	39.18 632	37.57 633	42.78 638	43.44 638	43.82 634	43.03 636	40.47 635	41.51 637

FlowAnything	35.81 629	37.53 635	48.80 634	42.20 627	39.22 628	52.25 633	73.16 638	42.56 634	32.89 637	26.76 631	28.30 633	38.69 636	33.09 636	41.63 634	51.62 635	18.76 633	18.59 636	19.21 631	19.92 631	27.16 624	23.91 626

CasAABBNet	35.74 628	37.43 631	48.72 633	42.22 628	39.20 627	52.24 632	73.12 635	42.61 635	32.62 635	26.78 632	27.95 630	38.58 634	32.60 634	41.67 635	51.65 636	18.74 630	18.57 632	19.15 627	19.77 627	27.20 625	23.98 627

RAFT-FEzeroshot	35.73 626	37.45 632	48.67 631	42.23 629	39.22 628	52.25 633	73.13 636	42.62 636	32.59 632	26.71 629	27.70 628	38.57 632	32.57 632	41.68 636	51.67 637	18.75 631	18.58 633	19.15 627	19.78 628	27.21 626	23.98 627

RAFT-FE	35.73 626	37.45 632	48.67 631	42.23 629	39.22 628	52.25 633	73.13 636	42.62 636	32.59 632	26.71 629	27.70 628	38.57 632	32.57 632	41.68 636	51.67 637	18.75 631	18.58 633	19.15 627	19.78 628	27.21 626	23.98 627

Selective-RAFT-Error	35.84 630	37.49 634	48.83 635	42.26 631	39.24 631	52.30 636	73.09 634	42.66 638	32.61 634	26.80 633	28.30 633	38.84 637	33.51 637	41.68 636	51.59 634	18.82 634	18.58 633	19.17 630	19.80 630	27.28 628	24.05 630

LSM0	38.95 636	37.60 636	48.58 630	43.57 632	91.06 638	52.57 637	72.57 633	43.17 639	32.63 636	26.97 634	27.97 631	38.65 635	32.94 635	41.86 639	51.78 639	18.89 635	18.41 628	19.13 626	19.63 626	27.29 629	33.77 632

RSGM-EC	74.81 638	63.03 639	41.60 628	97.74 636	92.11 639	74.93 638	114.81 639	53.77 640	38.96 640	39.88 637	48.98 639	90.73 640	64.81 640	139.63 640	128.53 640	93.27 640	53.96 640	95.12 637	38.31 633	81.45 639	44.63 639

acva	74.81 638	63.03 639	41.60 628	97.74 636	92.11 639	74.93 638	114.81 639	53.77 640	38.96 640	39.88 637	48.98 639	90.73 640	64.81 640	139.63 640	128.53 640	93.27 640	53.96 640	95.12 637	38.31 633	81.45 639	44.63 639

test_example2	176.61 640	205.14 641	198.86 640	188.60 640	190.98 641	152.67 641	170.61 641	94.86 642	123.55 642	178.88 642	179.48 641	158.94 642	141.34 642	192.61 642	198.96 642	203.76 642	236.37 642	164.13 642	173.55 642	218.58 642	160.41 641

ccccc		429.19 642		507.10 641	501.20 642	356.95 642		380.82 643		334.51 643		372.86 643		499.17 643		561.44 643	431.22 643	334.28 643	290.86 643	540.88 643

ASD4		8.86 617

Low-res two-view benchmark