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

ITERv30	0.21 50	0.14 41	0.26 49	0.29 5	0.19 64	0.23 26	0.19 30	0.33 32	0.21 28	0.18 4	0.26 67	0.32 119	0.22 90	0.55 231	0.22 64	0.15 202	0.16 408	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.10 65

ITERv28	0.21 50	0.13 7	0.26 49	0.30 12	0.20 106	0.31 159	0.20 54	0.34 37	0.24 48	0.20 14	0.24 50	0.25 74	0.17 20	0.42 125	0.21 42	0.14 132	0.15 372	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.10 65

yuret106	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.26 67	0.18 14	0.37 59	0.19 14	0.19 10	0.23 34	0.33 132	0.16 12	0.32 39	0.21 42	0.14 132	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

uio108cc	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.31 46	0.18 41	0.32 178	0.21 79	0.41 96	0.21 28	0.20 14	0.23 34	0.27 89	0.20 64	0.29 11	0.20 17	0.15 202	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

oiu110	0.21 50	0.14 41	0.23 3	0.30 12	0.20 106	0.26 67	0.19 30	0.39 78	0.25 59	0.19 10	0.22 28	0.30 107	0.21 77	0.32 39	0.21 42	0.15 202	0.16 408	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

ITERv24	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.28 108	0.19 30	0.45 131	0.18 8	0.21 31	0.27 76	0.26 80	0.17 20	0.30 21	0.22 64	0.14 132	0.15 372	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

hj116sk	0.21 50	0.13 7	0.24 16	0.29 5	0.21 140	0.27 83	0.17 3	0.44 126	0.27 65	0.19 10	0.22 28	0.30 107	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv21	0.20 20	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.21 140	0.28 108	0.19 30	0.38 72	0.24 48	0.19 10	0.18 11	0.28 98	0.17 20	0.42 125	0.22 64	0.15 202	0.14 340	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v20iiwwt	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.31 159	0.20 54	0.42 105	0.22 36	0.23 55	0.22 28	0.24 64	0.20 64	0.31 27	0.23 97	0.13 85	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv19	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.30 138	0.19 30	0.40 87	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.27 89	0.16 12	0.30 21	0.22 64	0.15 202	0.16 408	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

dddd17k	0.19 7	0.14 41	0.23 3	0.31 46	0.19 64	0.25 55	0.19 30	0.37 59	0.18 8	0.21 31	0.25 58	0.21 34	0.18 39	0.30 21	0.20 17	0.14 132	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

zxcv128	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.20 106	0.23 26	0.19 30	0.40 87	0.17 6	0.20 14	0.25 58	0.27 89	0.19 51	0.31 27	0.20 17	0.14 132	0.14 340	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

iked130	0.19 7	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.24 39	0.20 54	0.40 87	0.17 6	0.20 14	0.21 19	0.23 51	0.17 20	0.28 8	0.20 17	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv14	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.25 55	0.19 30	0.41 96	0.18 8	0.20 14	0.23 34	0.22 37	0.16 12	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

v134_o9	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.21 140	0.28 108	0.19 30	0.41 96	0.20 18	0.21 31	0.25 58	0.24 64	0.16 12	0.31 27	0.19 5	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv12	0.19 7	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.21 140	0.25 55	0.18 14	0.34 37	0.23 40	0.20 14	0.26 67	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

vnu138km	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.20 106	0.27 83	0.19 30	0.36 52	0.24 48	0.20 14	0.23 34	0.23 51	0.15 4	0.33 57	0.21 42	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv10	0.19 7	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.20 106	0.24 39	0.18 14	0.36 52	0.23 40	0.20 14	0.23 34	0.24 64	0.17 20	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

99wein	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.30 12	0.19 64	0.25 55	0.18 14	0.37 59	0.26 62	0.21 31	0.25 58	0.23 51	0.16 12	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv8	0.20 20	0.13 7	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.18 14	0.36 52	0.21 28	0.21 31	0.26 67	0.25 74	0.17 20	0.32 39	0.20 17	0.13 85	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

ITERv7	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.19 30	0.34 37	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.25 74	0.17 20	0.29 11	0.20 17	0.12 47	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

s6wercc	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.19 30	0.34 37	0.20 18	0.21 31	0.23 34	0.25 74	0.17 20	0.30 21	0.20 17	0.12 47	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

a5sdf	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.30 12	0.19 64	0.27 83	0.18 14	0.35 46	0.21 28	0.20 14	0.23 34	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 114	0.15 69	1.07 542	0.30 12	0.17 25	0.38 237	0.19 30	0.43 119	0.39 175	0.23 55	0.21 19	0.23 51	0.21 77	0.45 150	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.09 1	0.14 246

3.25w_new	0.23 84	0.17 115	0.32 119	0.31 46	0.17 25	0.43 274	0.20 54	0.37 59	0.30 91	0.37 152	0.28 88	0.22 37	0.25 123	0.42 125	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

3.25w	0.23 84	0.17 115	0.32 119	0.31 46	0.17 25	0.43 274	0.20 54	0.37 59	0.30 91	0.37 152	0.28 88	0.22 37	0.25 123	0.42 125	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 65

uiiii_40	0.19 7	0.13 7	0.22 1	0.30 12	0.20 106	0.25 55	0.17 3	0.29 9	0.20 18	0.20 14	0.20 14	0.27 89	0.27 151	0.41 115	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

4.5w_L	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.30 12	0.20 106	0.25 55	0.18 14	0.30 12	0.21 28	0.21 31	0.21 19	0.24 64	0.28 166	0.48 183	0.19 5	0.12 47	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

StePilot	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.31 46	0.20 106	0.25 55	0.17 3	0.30 12	0.24 48	0.21 31	0.23 34	0.23 51	0.28 166	0.49 188	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

SteFusion	0.20 20	0.12 1	0.25 34	0.31 46	0.19 64	0.30 138	0.22 90	0.34 37	0.29 85	0.21 31	0.25 58	0.21 34	0.16 12	0.43 134	0.20 17	0.09 1	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.09 6

PyraSte	0.20 20	0.13 7	0.25 34	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.19 30	0.33 32	0.21 28	0.23 55	0.27 76	0.26 80	0.18 39	0.37 83	0.20 17	0.10 14	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.08 1

tim_s	0.20 20	0.12 1	0.26 49	0.32 72	0.18 41	0.29 123	0.20 54	0.33 32	0.23 40	0.21 31	0.24 50	0.26 80	0.17 20	0.31 27	0.20 17	0.10 14	0.11 167	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

qyd29nn	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.17 25	0.22 18	0.19 30	0.32 21	0.18 8	0.20 14	0.21 19	0.28 98	0.20 64	0.49 188	0.21 42	0.15 202	0.17 431	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.10 65

dd23bbn	0.20 20	0.13 7	0.22 1	0.30 12	0.18 41	0.32 178	0.20 54	0.39 78	0.20 18	0.23 55	0.29 98	0.23 51	0.19 51	0.31 27	0.22 64	0.12 47	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITER124	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.30 12	0.19 64	0.29 123	0.20 54	0.35 46	0.20 18	0.22 51	0.20 14	0.23 51	0.20 64	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.13 305	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITERv4	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.29 5	0.16 10	0.26 67	0.18 14	0.41 96	0.27 65	0.29 101	0.44 157	0.20 24	0.23 103	0.35 71	0.26 159	0.11 32	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.09 6

zaero_v3	0.21 50	0.13 7	0.29 80	0.31 46	0.16 10	0.44 282	0.18 14	0.37 59	0.26 62	0.29 101	0.32 114	0.22 37	0.17 20	0.36 74	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITERv2	0.21 50	0.13 7	0.31 105	0.31 46	0.16 10	0.35 207	0.18 14	0.38 72	0.24 48	0.25 70	0.29 98	0.22 37	0.19 51	0.41 115	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

ITER	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.30 12	0.16 10	0.27 83	0.19 30	0.31 17	0.20 18	0.27 89	0.36 135	0.22 37	0.19 51	0.42 125	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.10 1	0.09 10	0.10 27	0.10 65

252Zero-FE	0.20 20	0.15 69	0.26 49	0.33 89	0.19 64	0.23 26	0.18 14	0.41 96	0.34 120	0.22 51	0.21 19	0.19 18	0.18 39	0.28 8	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.10 65

Wavelet-MonSter	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.18 41	0.17 4	0.21 79	0.32 21	0.23 40	0.25 70	0.34 125	0.22 37	0.24 114	0.27 6	0.21 42	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 7	0.25 34	0.31 46	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 105	0.24 48	0.23 55	0.21 19	0.17 4	0.16 12	0.45 150	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 27	0.11 112

2.25w	0.22 69	0.18 142	0.31 105	0.31 46	0.18 41	0.31 159	0.18 14	0.32 21	0.31 96	0.31 113	0.37 140	0.20 24	0.22 90	0.45 150	0.24 110	0.10 14	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 65

2.75w_new	0.21 50	0.18 142	0.28 73	0.29 5	0.17 25	0.23 26	0.34 277	0.36 52	0.28 75	0.34 134	0.26 67	0.17 4	0.22 90	0.36 74	0.23 97	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

monsters	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.31 46	0.19 64	0.23 26	0.19 30	0.44 126	0.33 115	0.36 145	0.30 102	0.16 2	0.18 39	0.43 134	0.19 5	0.11 32	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.10 65

IGEV	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.31 46	0.20 106	0.23 26	0.19 30	0.40 87	0.29 85	0.22 51	0.34 125	0.20 24	0.15 4	0.31 27	0.19 5	0.11 32	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.10 27	0.10 65

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 7	0.28 73	0.30 12	0.19 64	0.20 9	0.18 14	0.30 12	0.21 28	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 39	0.33 57	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.10 27	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.17 25	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 4	0.31 27	0.20 17	0.12 47	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 7	0.27 61	0.34 106	0.15 2	0.27 83	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 51	0.15 4	0.32 39	0.20 17	0.11 32	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.10 27	0.09 6

FoundationStereo	0.17 1	0.14 41	0.25 34	0.30 12	0.16 10	0.23 26	0.20 54	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 51	0.26 2	0.21 42	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.10 27	0.09 6

dual_stereo	0.19 7	0.14 41	0.24 16	0.31 46	0.16 10	0.16 3	0.20 54	0.29 9	0.20 18	0.23 55	0.20 14	0.22 37	0.14 1	0.52 210	0.24 110	0.13 85	0.10 66	0.11 2	0.09 10	0.10 27	0.09 6

xxxad45	0.20 20	0.13 7	0.23 3	0.32 72	0.19 64	0.30 138	0.23 108	0.36 52	0.28 75	0.21 31	0.20 14	0.27 89	0.20 64	0.29 11	0.20 17	0.10 14	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

ACW_4w	0.20 20	0.12 1	0.24 16	0.32 72	0.19 64	0.27 83	0.23 108	0.34 37	0.27 65	0.20 14	0.24 50	0.25 74	0.18 39	0.39 99	0.20 17	0.10 14	0.12 230	0.12 59	0.10 93	0.11 52	0.08 1

5w_v4	0.20 20	0.12 1	0.23 3	0.32 72	0.19 64	0.29 123	0.23 108	0.36 52	0.27 65	0.21 31	0.22 28	0.29 102	0.19 51	0.26 2	0.21 42	0.10 14	0.12 230	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

OmniDepth	0.21 50	0.14 41	0.26 49	0.34 106	0.14 1	0.40 249	0.27 162	0.28 7	0.22 36	0.18 4	0.19 12	0.28 98	0.29 182	0.32 39	0.20 17	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.10 65

Zero-FE251	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.20 106	0.44 282	0.19 30	0.37 59	0.25 59	0.27 89	0.29 98	0.38 167	0.24 114	0.32 39	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.10 65

MonStereo	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.39 99	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.39 99	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

AdaDepth	0.22 69	0.17 115	0.32 119	0.37 179	0.18 41	0.34 198	0.22 90	0.33 32	0.23 40	0.21 31	0.21 19	0.20 24	0.20 64	0.56 242	0.21 42	0.10 14	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.12 159

asda	0.21 50	0.19 180	0.29 80	0.31 46	0.17 25	0.25 55	0.23 108	0.36 52	0.28 75	0.27 89	0.24 50	0.18 13	0.21 77	0.40 107	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.10 65

asd	0.21 50	0.18 142	0.29 80	0.32 72	0.18 41	0.27 83	0.22 90	0.35 46	0.22 36	0.31 113	0.22 28	0.19 18	0.21 77	0.44 146	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

depthmonostereo	0.29 144	0.14 41	0.31 105	0.35 142	0.17 25	0.46 297	0.27 162	0.69 274	0.57 248	0.35 141	0.42 153	0.31 116	0.35 236	0.35 71	0.27 178	0.14 132	0.12 230	0.13 99	0.12 161	0.11 52	0.10 65

DilatedVolume-Stereo	0.30 161	0.15 69	0.34 151	0.33 89	0.20 106	0.53 329	0.25 133	0.56 177	0.43 191	0.56 233	0.50 182	0.35 146	0.29 182	0.49 188	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.12 59	0.11 130	0.11 52	0.10 65

4.25_new	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

4.5w_new	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 69	0.21 254	0.32 119	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.27 162	0.32 21	0.24 48	0.29 101	0.27 76	0.20 24	0.23 103	0.34 63	0.23 97	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

4w-stereo	0.21 50	0.19 180	0.31 105	0.31 46	0.17 25	0.29 123	0.19 30	0.31 17	0.21 28	0.31 113	0.24 50	0.20 24	0.24 114	0.41 115	0.22 64	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

2.5w	0.21 50	0.18 142	0.31 105	0.32 72	0.18 41	0.31 159	0.25 133	0.31 17	0.23 40	0.28 94	0.35 131	0.18 13	0.17 20	0.39 99	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.11 52	0.09 6

3.75w	0.22 69	0.17 115	0.30 93	0.31 46	0.19 64	0.43 274	0.24 125	0.35 46	0.24 48	0.31 113	0.27 76	0.17 4	0.22 90	0.37 83	0.20 17	0.10 14	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 69	0.18 142	0.29 80	0.30 12	0.18 41	0.27 83	0.23 108	0.37 59	0.28 75	0.31 113	0.26 67	0.22 37	0.26 140	0.50 196	0.24 110	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

1w_stereo	0.24 93	0.15 69	0.29 80	0.34 106	0.18 41	0.31 159	0.41 409	0.40 87	0.43 191	0.31 113	0.38 142	0.17 4	0.24 114	0.45 150	0.23 97	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 7	0.28 73	0.30 12	0.20 106	0.20 9	0.19 30	0.27 6	0.19 14	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 20	0.33 57	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 20	0.13 7	0.27 61	0.33 89	0.17 25	0.38 237	0.18 14	0.30 12	0.19 14	0.24 65	0.15 3	0.26 80	0.17 20	0.32 39	0.21 42	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.10 65

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 7	0.25 34	0.31 46	0.16 10	0.24 39	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 37	0.14 1	0.32 39	0.19 5	0.13 85	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.09 6

LG-G_1	0.21 50	0.13 7	0.30 93	0.34 106	0.16 10	0.52 321	0.17 3	0.34 37	0.18 8	0.21 31	0.21 19	0.26 80	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.10 65

LG-G	0.21 50	0.13 7	0.30 93	0.34 106	0.16 10	0.52 321	0.17 3	0.34 37	0.18 8	0.21 31	0.21 19	0.26 80	0.19 51	0.37 83	0.20 17	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.10 65

castereo++	0.26 114	0.16 87	0.26 49	0.33 89	0.19 64	0.75 452	0.20 54	0.37 59	0.47 215	0.23 55	0.23 34	0.35 146	0.28 166	0.39 99	0.19 5	0.14 132	0.09 25	0.14 132	0.09 10	0.11 52	0.10 65

castereo	0.28 133	0.16 87	0.32 119	0.35 142	0.21 140	0.40 249	0.42 419	0.50 152	0.66 281	0.26 76	0.41 150	0.37 159	0.36 254	0.33 57	0.24 110	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.11 52	0.10 65

MonSter	0.20 20	0.14 41	0.25 34	0.31 46	0.15 2	0.22 18	0.22 90	0.39 78	0.33 115	0.20 14	0.25 58	0.17 4	0.15 4	0.38 93	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 52	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 69	0.15 69	0.26 49	0.33 89	0.20 106	0.61 385	0.21 79	0.30 12	0.31 96	0.23 55	0.19 12	0.18 13	0.18 39	0.41 115	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.11 52	0.11 112

Pointernet	0.27 126	0.14 41	0.33 134	0.35 142	0.23 204	0.35 207	0.21 79	0.72 302	0.38 165	0.39 169	0.36 135	0.34 137	0.25 123	0.36 74	0.25 130	0.15 202	0.10 66	0.12 59	0.08 1	0.11 52	0.10 65

trnet	0.27 126	0.14 41	0.23 3	0.28 3	0.15 2	0.37 224	0.23 108	0.52 163	0.72 309	0.42 184	0.51 191	0.34 137	0.26 140	0.39 99	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.11 52	0.10 65

testlalala	0.28 133	0.19 180	0.43 269	0.34 106	0.23 204	0.45 292	0.30 207	0.43 119	0.29 85	0.68 304	0.49 178	0.35 146	0.25 123	0.32 39	0.25 130	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.09 10	0.11 52	0.11 112

LoS_RVC	0.27 126	0.16 87	0.27 61	0.32 72	0.30 408	0.44 282	0.34 277	0.41 96	0.33 115	0.31 113	0.51 191	0.29 102	0.32 213	0.36 74	0.28 199	0.11 32	0.10 66	0.11 2	0.08 1	0.11 52	0.19 387

LoS	0.29 144	0.15 69	0.30 93	0.29 5	0.18 41	0.33 187	0.29 191	0.51 154	0.72 309	0.34 134	0.52 200	0.41 190	0.28 166	0.47 172	0.28 199	0.15 202	0.11 167	0.13 99	0.09 10	0.11 52	0.11 112
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 206	0.17 115	0.34 151	0.38 209	0.22 164	0.31 159	0.34 277	0.68 266	1.24 543	0.45 193	0.65 240	0.47 228	0.43 293	0.38 93	0.27 178	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.11 112

DCANet-4	0.36 224	0.20 217	0.48 342	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.66 246	0.92 439	0.69 313	0.78 297	0.40 184	0.47 317	0.45 150	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

fff	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

csc	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

cscssc	0.37 241	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.29 123	0.30 207	0.69 274	1.06 506	0.69 313	0.78 297	0.42 200	0.63 413	0.46 165	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.11 52	0.13 202

VIP-Stereo	0.24 93	0.17 115	0.29 80	0.32 72	0.21 140	0.64 409	0.19 30	0.31 17	0.37 158	0.23 55	0.30 102	0.27 89	0.19 51	0.47 172	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.09 6

GASTEREO	0.25 103	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.20 106	0.22 18	0.30 207	0.43 119	0.31 96	0.37 152	0.33 116	0.22 37	0.35 236	0.41 115	0.23 97	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.12 91	0.11 112

water-stereo	0.28 133	0.14 41	0.29 80	0.35 142	0.19 64	0.36 217	0.23 108	0.62 215	0.38 165	0.39 169	0.62 233	0.41 190	0.35 236	0.28 8	0.27 178	0.14 132	0.13 305	0.13 99	0.12 161	0.12 91	0.10 65

qwe	0.22 69	0.18 142	0.28 73	0.31 46	0.18 41	0.29 123	0.21 79	0.38 72	0.32 109	0.35 141	0.30 102	0.20 24	0.20 64	0.43 134	0.21 42	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 91	0.09 6

3w_stereo	0.24 93	0.20 217	0.37 184	0.33 89	0.16 10	0.32 178	0.42 419	0.41 96	0.38 165	0.31 113	0.27 76	0.16 2	0.26 140	0.34 63	0.22 64	0.10 14	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 91	0.11 112

2w_stereo	0.22 69	0.18 142	0.30 93	0.32 72	0.16 10	0.28 108	0.38 360	0.38 72	0.35 134	0.32 126	0.33 116	0.17 4	0.18 39	0.29 11	0.22 64	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 93	0.12 91	0.10 65

xyz-stereo-finetune2	0.36 224	0.19 180	0.38 196	0.32 72	0.19 64	0.82 482	0.29 191	0.52 163	0.32 109	0.51 215	0.78 297	0.43 208	0.45 308	0.69 379	0.44 366	0.13 85	0.12 230	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.13 202

111111	0.21 50	0.14 41	0.27 61	0.37 179	0.22 164	0.21 15	0.19 30	0.43 119	0.27 65	0.20 14	0.20 14	0.29 102	0.14 1	0.41 115	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.12 91	0.12 159

LGtest1	0.19 7	0.14 41	0.29 80	0.34 106	0.16 10	0.26 67	0.17 3	0.32 21	0.20 18	0.21 31	0.15 3	0.23 51	0.20 64	0.32 39	0.20 17	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.11 112

Reg-Stereo(zero)	0.30 161	0.16 87	0.28 73	0.34 106	0.18 41	0.32 178	0.20 54	0.63 223	0.68 289	0.50 212	0.52 200	0.51 246	0.30 200	0.45 150	0.25 130	0.13 85	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.12 91	0.11 112

AIO_rvc	0.23 84	0.16 87	0.32 119	0.34 106	0.19 64	0.26 67	0.33 264	0.40 87	0.22 36	0.26 76	0.24 50	0.34 137	0.15 4	0.51 203	0.24 110	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.10 65

HUF	0.24 93	0.16 87	0.33 134	0.32 72	0.18 41	0.25 55	0.40 394	0.42 105	0.34 120	0.25 70	0.23 34	0.32 119	0.28 166	0.34 63	0.24 110	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.09 10	0.12 91	0.10 65

AIO_test	0.23 84	0.16 87	0.28 73	0.34 106	0.20 106	0.30 138	0.39 383	0.38 72	0.25 59	0.25 70	0.28 88	0.32 119	0.22 90	0.38 93	0.25 130	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.09 6

GIP-stereo	0.24 93	0.18 142	0.30 93	0.37 179	0.24 233	0.26 67	0.20 54	0.46 134	0.36 142	0.24 65	0.39 144	0.35 146	0.20 64	0.31 27	0.21 42	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.12 91	0.11 112

fffft	0.25 103	0.17 115	0.37 184	0.36 162	0.22 164	0.28 108	0.36 323	0.42 105	0.24 48	0.36 145	0.23 34	0.27 89	0.22 90	0.52 210	0.27 178	0.12 47	0.09 25	0.16 202	0.12 161	0.12 91	0.12 159
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 114	0.19 180	0.35 161	0.35 142	0.22 164	0.36 217	0.32 254	0.39 78	0.34 120	0.37 152	0.30 102	0.33 132	0.24 114	0.53 219	0.24 110	0.12 47	0.10 66	0.16 202	0.12 161	0.12 91	0.11 112

tt45	0.27 126	0.17 115	0.34 151	0.35 142	0.23 204	0.38 237	0.28 181	0.46 134	0.28 75	0.40 175	0.27 76	0.38 167	0.25 123	0.57 255	0.26 159	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.12 91	0.14 246

999	0.27 126	0.16 87	0.35 161	0.36 162	0.24 233	0.31 159	0.27 162	0.49 144	0.38 165	0.26 76	0.30 102	0.39 172	0.23 103	0.63 323	0.25 130	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.14 246

WCG-NET	0.28 133	0.15 69	0.33 134	0.33 89	0.19 64	0.33 187	0.27 162	0.39 78	0.80 362	0.46 199	0.49 178	0.39 172	0.25 123	0.40 107	0.25 130	0.12 47	0.09 25	0.13 99	0.11 130	0.12 91	0.10 65

GCAP-BAT	0.30 161	0.21 254	0.42 258	0.33 89	0.27 340	0.26 67	0.27 162	0.45 131	0.30 91	0.60 244	0.64 237	0.45 217	0.23 103	0.56 242	0.26 159	0.15 202	0.12 230	0.15 174	0.10 93	0.12 91	0.11 112

IGEV-Stereo++	0.21 50	0.15 69	0.27 61	0.37 179	0.19 64	0.22 18	0.18 14	0.42 105	0.35 134	0.22 51	0.28 88	0.24 64	0.18 39	0.27 6	0.22 64	0.12 47	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.12 91	0.10 65

Occ-G	0.26 114	0.14 41	0.28 73	0.34 106	0.20 106	0.27 83	0.34 277	0.41 96	0.31 96	0.29 101	0.43 156	0.49 239	0.25 123	0.47 172	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.12 159

WCG-NET（raft）	0.31 167	0.15 69	0.36 168	0.32 72	0.19 64	0.35 207	0.27 162	0.51 154	0.78 351	0.45 193	0.55 212	0.48 233	0.27 151	0.54 226	0.26 159	0.13 85	0.10 66	0.12 59	0.11 130	0.12 91	0.11 112

MSKI-zero shot	0.32 173	0.17 115	0.34 151	0.39 238	0.21 140	0.32 178	0.22 90	0.61 209	0.43 191	0.52 221	0.64 237	0.61 305	0.20 64	0.74 408	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.12 91	0.12 159

GCAP-Stereo	0.28 133	0.19 180	0.40 227	0.38 209	0.19 64	0.38 237	0.23 108	0.57 182	0.41 181	0.45 193	0.49 178	0.39 172	0.27 151	0.33 57	0.23 97	0.14 132	0.12 230	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.11 112

CAS	0.34 190	0.13 7	0.25 34	1.28 601	0.30 408	0.46 297	0.38 360	0.48 141	0.47 215	0.34 134	0.52 200	0.24 64	0.19 51	0.29 11	0.27 178	0.69 594	0.08 2	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.15 270

Selective-IGEV	0.24 93	0.18 142	0.35 161	0.35 142	0.19 64	0.27 83	0.25 133	0.55 175	0.23 40	0.27 89	0.25 58	0.34 137	0.19 51	0.58 275	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.12 91	0.10 65

MC-Stereo	0.28 133	0.17 115	0.32 119	0.38 209	0.20 106	0.26 67	0.26 146	0.49 144	0.37 158	0.37 152	0.61 230	0.41 190	0.31 208	0.55 231	0.25 130	0.13 85	0.09 25	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.11 112

test-3	0.34 190	0.16 87	0.43 269	0.39 238	0.21 140	0.43 274	0.22 90	0.63 223	0.78 351	0.71 326	0.45 161	0.64 320	0.27 151	0.43 134	0.31 229	0.12 47	0.09 25	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.10 65

test_1	0.34 190	0.16 87	0.43 269	0.39 238	0.21 140	0.43 274	0.23 108	0.63 223	0.78 351	0.68 304	0.45 161	0.64 320	0.27 151	0.43 134	0.31 229	0.12 47	0.09 25	0.17 242	0.13 195	0.12 91	0.10 65

RAFT-RH_RVC	0.56 448	0.17 115	0.41 237	0.37 179	0.23 204	0.57 358	0.24 125	0.60 203	0.70 297	1.19 547	3.94 618	0.56 266	0.38 262	0.65 344	0.36 299	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.14 226	0.12 91	0.13 202

AnonymousM	0.41 295	0.81 580	0.29 80	0.34 106	0.22 164	0.28 108	0.38 360	0.53 173	0.41 181	0.70 319	0.49 178	0.47 228	0.27 151	0.41 115	0.31 229	0.15 202	0.12 230	1.51 606	0.26 513	0.12 91	0.10 65

raftrobust	0.34 190	0.19 180	0.36 168	0.41 310	0.27 340	0.30 138	0.25 133	0.71 297	0.63 266	0.58 238	0.55 212	0.45 217	0.46 313	0.51 203	0.29 216	0.16 261	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.13 202

Gwc-CoAtRS	0.34 190	0.17 115	0.44 281	0.39 238	0.23 204	0.34 198	0.22 90	0.70 289	0.75 326	0.60 244	0.59 225	0.58 279	0.29 182	0.45 150	0.26 159	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.12 91	0.12 159

CREStereo	0.28 133	0.15 69	0.24 16	0.27 1	0.17 25	0.37 224	0.25 133	0.51 154	0.72 309	0.42 184	0.51 191	0.32 119	0.26 140	0.38 93	0.25 130	0.16 261	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.11 112
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 173	0.16 87	0.24 16	0.29 5	0.18 41	0.45 292	0.22 90	0.56 177	0.63 266	0.46 199	0.54 206	0.39 172	0.34 233	0.48 183	0.24 110	0.75 596	0.10 66	0.12 59	0.08 1	0.12 91	0.11 112

FE-Mocha	0.32 173	0.19 180	0.50 367	0.38 209	0.27 340	0.30 138	0.20 54	0.71 297	0.36 142	0.65 282	0.56 215	0.54 258	0.25 123	0.38 93	0.22 64	0.15 202	0.10 66	0.17 242	0.16 285	0.13 127	0.12 159

MSCF	0.25 103	0.16 87	0.33 134	0.39 238	0.20 106	0.20 9	0.31 233	0.43 119	0.31 96	0.36 145	0.33 116	0.23 51	0.35 236	0.36 74	0.23 97	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.13 127	0.11 112

4.5_new	0.21 50	0.20 217	0.29 80	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 146	0.32 21	0.28 75	0.32 126	0.28 88	0.19 18	0.17 20	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 50	0.20 217	0.29 80	0.30 12	0.17 25	0.24 39	0.26 146	0.32 21	0.28 75	0.32 126	0.28 88	0.19 18	0.17 20	0.29 11	0.21 42	0.10 14	0.08 2	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.09 6

monsterstereo	0.22 69	0.14 41	0.26 49	0.34 106	0.18 41	0.21 15	0.20 54	0.37 59	0.35 134	0.33 131	0.40 147	0.19 18	0.18 39	0.45 150	0.21 42	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 184	0.18 142	0.36 168	0.33 89	0.18 41	0.57 358	0.31 233	0.58 188	0.69 296	0.45 193	0.54 206	0.38 167	0.33 225	0.56 242	0.36 299	0.12 47	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.12 159

xyz-stereo	4.23 623	0.17 115	61.76 653	0.34 106	0.16 10	12.16 634	0.37 338	0.58 188	0.68 289	1.01 506	3.36 611	0.77 398	0.82 506	1.21 545	0.40 337	0.12 47	0.10 66	0.16 202	0.11 130	0.13 127	0.10 65

LG-Stereo	0.24 93	0.18 142	0.40 227	0.39 238	0.20 106	0.22 18	0.27 162	0.32 21	0.36 142	0.26 76	0.44 157	0.22 37	0.16 12	0.37 83	0.27 178	0.11 32	0.12 230	0.16 202	0.15 253	0.13 127	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 69	0.15 69	0.27 61	0.31 46	0.15 2	0.29 123	0.20 54	0.37 59	0.29 85	0.24 65	0.29 98	0.21 34	0.27 151	0.36 74	0.25 130	0.16 261	0.09 25	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.10 65

GREAT-IGEV	0.22 69	0.15 69	0.31 105	0.29 5	0.22 164	0.21 15	0.26 146	0.33 32	0.31 96	0.20 14	0.30 102	0.22 37	0.22 90	0.47 172	0.22 64	0.11 32	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.10 65

AIO-test1	0.38 256	0.18 142	0.38 196	0.50 479	0.24 233	0.46 297	0.30 207	0.70 289	1.19 534	0.40 175	0.71 260	0.45 217	0.29 182	0.53 219	0.27 178	0.15 202	0.13 305	0.19 330	0.21 440	0.13 127	0.17 336

UGAM-zero	0.46 339	0.19 180	0.62 427	0.37 179	0.23 204	0.34 198	0.21 79	1.15 489	0.39 175	0.66 295	0.61 230	1.70 576	0.91 526	0.75 414	0.25 130	0.14 132	0.11 167	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.13 202

model_zeroshot	0.33 184	0.18 142	0.48 342	0.39 238	0.28 364	0.45 292	0.25 133	0.63 223	0.45 206	0.61 252	0.50 182	0.51 246	0.25 123	0.45 150	0.26 159	0.16 261	0.13 305	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.13 202

U	0.45 329	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.71 585	3.55 618	0.20 54	0.41 96	0.38 165	0.26 76	0.23 34	0.24 64	0.22 90	0.26 2	0.22 64	0.15 202	0.09 25	0.88 597	0.13 195	0.13 127	0.11 112

AIO-Stereo	0.25 103	0.18 142	0.34 151	0.37 179	0.18 41	0.28 108	0.30 207	0.48 141	0.27 65	0.29 101	0.30 102	0.32 119	0.17 20	0.52 210	0.23 97	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.10 65

RAFT-Stereo-weight	0.32 173	0.18 142	0.33 134	0.39 238	0.22 164	0.26 67	0.29 191	0.67 256	0.80 362	0.53 224	0.51 191	0.58 279	0.20 64	0.47 172	0.27 178	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.11 112

gcap-zeroshot	0.34 190	0.18 142	0.52 385	0.38 209	0.22 164	0.49 310	0.27 162	0.52 163	0.34 120	0.64 273	0.50 182	0.83 415	0.34 233	0.48 183	0.24 110	0.13 85	0.11 167	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.12 159

testlalala2	0.36 224	0.18 142	0.45 293	0.89 587	0.53 560	0.44 282	0.26 146	0.61 209	0.49 219	0.68 304	0.56 215	0.44 215	0.24 114	0.34 63	0.31 229	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.10 93	0.13 127	0.13 202

MoCha-V2	0.25 103	0.15 69	0.29 80	0.40 276	0.18 41	0.27 83	0.26 146	0.49 144	0.27 65	0.36 145	0.27 76	0.33 132	0.35 236	0.49 188	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.11 112

IGEV++	0.24 93	0.17 115	0.31 105	0.38 209	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.50 152	0.23 40	0.28 94	0.35 131	0.30 107	0.22 90	0.31 27	0.28 199	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.13 202

IGEVStereo-DCA	0.29 144	0.22 293	0.38 196	0.35 142	0.27 340	0.37 224	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.30 102	0.35 146	0.27 151	0.51 203	0.22 64	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.12 161	0.13 127	0.15 270

rrr	0.29 144	0.22 293	0.41 237	0.35 142	0.27 340	0.37 224	0.32 254	0.52 163	0.42 189	0.38 161	0.30 102	0.35 146	0.27 151	0.51 203	0.22 64	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.14 246

AEACV	0.27 126	0.17 115	0.31 105	0.34 106	0.45 535	0.26 67	0.28 181	0.37 59	0.32 109	0.30 110	0.46 166	0.31 116	0.37 258	0.36 74	0.24 110	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.12 161	0.13 127	0.11 112

Any-RAFT	0.35 206	0.16 87	0.30 93	0.34 106	0.21 140	0.52 321	0.22 90	0.88 376	0.73 316	0.53 224	0.73 265	0.64 320	0.28 166	0.46 165	0.24 110	0.15 202	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.13 127	0.12 159

RAFT-Test	0.34 190	0.18 142	0.37 184	0.38 209	0.23 204	0.50 313	0.23 108	0.69 274	0.40 177	0.60 244	0.85 342	0.61 305	0.28 166	0.46 165	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

CES	0.28 133	0.14 41	0.23 3	0.30 12	0.70 584	0.37 224	0.27 162	0.48 141	0.46 210	0.34 134	0.48 174	0.27 89	0.22 90	0.39 99	0.23 97	0.13 85	0.11 167	0.12 59	0.08 1	0.13 127	0.17 336

EGLCR-Stereo	0.25 103	0.16 87	0.33 134	0.34 106	0.20 106	0.35 207	0.20 54	0.52 163	0.36 142	0.28 94	0.27 76	0.41 190	0.18 39	0.45 150	0.26 159	0.14 132	0.10 66	0.16 202	0.14 226	0.13 127	0.11 112

ProNet	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.35 142	0.24 233	0.32 178	0.43 426	0.57 182	0.37 158	0.33 131	0.30 102	0.32 119	0.28 166	0.57 255	0.26 159	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.13 202

ADStereo(finetuned)	0.37 241	0.16 87	0.49 354	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.30 207	0.68 266	0.91 434	0.70 319	0.77 286	0.43 208	0.69 450	0.45 150	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

CIPLG	0.41 295	0.21 254	0.63 437	0.45 413	0.33 457	0.52 321	0.33 264	0.65 237	0.60 253	0.82 397	0.96 393	0.46 225	0.32 213	0.55 231	0.44 366	0.16 261	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

IPLG	0.39 272	0.20 217	0.59 417	0.40 276	0.24 233	0.54 335	0.27 162	0.75 322	0.63 266	0.84 416	0.81 317	0.32 119	0.32 213	0.60 296	0.45 375	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.13 127	0.12 159

IPLGR_C	0.40 284	0.21 254	0.64 442	0.45 413	0.33 457	0.52 321	0.34 277	0.66 246	0.62 255	0.82 397	0.92 376	0.45 217	0.32 213	0.52 210	0.46 385	0.17 303	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

ACRE	0.40 284	0.21 254	0.65 448	0.45 413	0.33 457	0.51 317	0.33 264	0.66 246	0.63 266	0.80 375	0.92 376	0.45 217	0.32 213	0.52 210	0.45 375	0.16 261	0.12 230	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.14 246

TRStereo	0.37 241	0.27 412	0.59 417	0.47 443	0.41 512	0.29 123	0.30 207	0.84 357	0.59 251	0.52 221	0.41 150	0.52 250	0.26 140	0.73 401	0.27 178	0.17 303	0.12 230	0.19 330	0.19 392	0.13 127	0.11 112

STrans-v2	0.46 339	0.20 217	0.48 342	0.40 276	0.24 233	0.55 340	0.50 468	1.07 452	0.73 316	0.65 282	1.05 440	0.72 367	0.69 450	0.72 395	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.14 226	0.13 127	0.12 159

RAFT-345	0.40 284	0.18 142	0.40 227	0.38 209	0.22 164	0.33 187	0.26 146	0.61 209	0.51 225	0.74 350	1.79 567	0.45 217	0.33 225	0.66 352	0.36 299	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.14 226	0.13 127	0.13 202

CREStereo++_RVC	0.32 173	0.15 69	0.23 3	0.31 46	0.24 233	0.27 83	0.22 90	0.46 134	0.88 411	0.46 199	0.80 310	0.30 107	0.26 140	0.36 74	0.33 251	0.13 85	0.09 25	0.13 99	0.51 592	0.13 127	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 161	0.15 69	0.31 105	0.30 12	0.17 25	0.55 340	0.23 108	0.44 126	0.55 240	0.59 240	0.68 254	0.37 159	0.26 140	0.35 71	0.27 178	0.15 202	0.16 408	0.12 59	0.10 93	0.13 127	0.14 246

XX-TBD	0.32 173	0.53 551	0.26 49	0.51 495	0.20 106	0.37 224	0.24 125	0.40 87	0.73 316	0.54 228	0.69 255	0.31 116	0.25 123	0.32 39	0.27 178	0.16 261	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.13 127	0.11 112

DCANet	0.36 224	0.16 87	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.30 138	0.30 207	0.68 266	0.91 434	0.70 319	0.77 286	0.43 208	0.57 375	0.45 150	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.13 127	0.12 159

111	0.40 284	0.17 115	0.41 237	0.34 106	0.19 64	0.52 321	0.28 181	0.74 315	1.16 528	0.50 212	0.91 372	0.63 313	0.48 322	0.61 304	0.35 283	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.13 127	0.13 202

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 224	0.17 115	0.41 237	0.35 142	0.19 64	0.33 187	0.29 191	0.65 237	0.73 316	0.68 304	1.01 417	0.56 266	0.40 279	0.42 125	0.30 222	0.11 32	0.09 25	0.15 174	0.14 226	0.13 127	0.10 65

AFF-stereo	0.38 256	0.19 180	0.39 215	0.37 179	0.21 140	0.27 83	0.31 233	0.65 237	0.66 281	0.64 273	1.13 470	0.76 392	0.39 273	0.55 231	0.33 251	0.11 32	0.09 25	0.16 202	0.16 285	0.13 127	0.11 112

EAI-Stereo	0.34 190	0.19 180	0.44 281	0.39 238	0.21 140	0.31 159	0.30 207	1.15 489	0.30 91	0.49 209	0.75 276	0.36 157	0.28 166	0.62 312	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.13 195	0.13 127	0.12 159

CFNet-RSSM	0.34 190	0.17 115	0.45 293	0.39 238	0.22 164	0.35 207	0.23 108	0.73 313	0.84 385	0.65 282	0.54 206	0.57 271	0.28 166	0.46 165	0.26 159	0.13 85	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.13 127	0.11 112

GEAStereo	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.25 265	0.36 217	0.30 207	0.42 105	0.28 75	0.26 76	0.28 88	0.24 64	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.18 337	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.14 172	0.12 159

GSStereo	0.23 84	0.16 87	0.30 93	0.33 89	0.25 265	0.36 217	0.30 207	0.42 105	0.27 65	0.30 110	0.28 88	0.23 51	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.14 172	0.12 159

GS-Stereo							0.30 207	0.42 105	0.27 65	0.30 110	0.28 88	0.23 51	0.21 77	0.32 39	0.22 64	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.10 93	0.14 172	0.12 159

IGEV-FE	0.34 190	0.18 142	0.67 458	0.39 238	0.28 364	0.30 138	0.25 133	0.74 315	0.31 96	0.62 254	0.57 219	0.54 258	0.25 123	0.53 219	0.27 178	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 84	0.16 87	0.32 119	0.39 238	0.21 140	0.18 5	0.21 79	0.34 37	0.26 62	0.28 94	0.51 191	0.28 98	0.29 182	0.26 2	0.24 110	0.14 132	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.14 172	0.12 159

MM-Stereo_test3	0.34 190	0.19 180	0.31 105	0.41 310	0.25 265	0.35 207	0.44 435	0.72 302	0.92 439	0.46 199	0.52 200	0.41 190	0.29 182	0.44 146	0.28 199	0.16 261	0.15 372	0.17 242	0.13 195	0.14 172	0.13 202

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 103	0.31 452	0.24 16	0.51 495	0.19 64	0.29 123	0.22 90	0.40 87	0.37 158	0.26 76	0.24 50	0.24 64	0.31 208	0.44 146	0.22 64	0.14 132	0.09 25	0.12 59	0.09 10	0.14 172	0.10 65

mms	0.26 114	0.21 254	0.33 134	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.33 264	0.40 87	0.32 109	0.28 94	0.34 125	0.34 137	0.20 64	0.45 150	0.26 159	0.12 47	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.11 112

ours_stereo	0.26 114	0.21 254	0.33 134	0.38 209	0.23 204	0.30 138	0.33 264	0.42 105	0.38 165	0.26 76	0.34 125	0.35 146	0.23 103	0.47 172	0.27 178	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.10 65

fffy	0.28 133	0.21 254	0.34 151	0.37 179	0.23 204	0.33 187	0.29 191	0.51 154	0.41 181	0.32 126	0.37 140	0.39 172	0.27 151	0.50 196	0.27 178	0.12 47	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.11 112

tg	0.33 184	0.18 142	0.37 184	0.39 238	0.22 164	0.38 237	0.26 146	0.70 289	0.56 246	0.47 204	0.65 240	0.42 200	0.24 114	0.55 231	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.18 290	0.17 335	0.14 172	0.11 112

PAM_32	0.46 339	0.19 180	0.67 458	0.39 238	0.24 233	0.75 452	0.27 162	0.95 404	0.34 120	0.68 304	0.44 157	1.91 584	0.65 430	0.62 312	0.26 159	0.15 202	0.10 66	0.16 202	0.15 253	0.14 172	0.13 202

PAM	0.46 339	0.19 180	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.75 452	0.33 264	0.85 360	0.34 120	0.70 319	0.46 166	1.83 579	0.63 413	0.61 304	0.26 159	0.15 202	0.10 66	0.16 202	0.14 226	0.14 172	0.13 202

RAStereo	0.24 93	0.17 115	0.29 80	0.40 276	0.21 140	0.23 26	0.26 146	0.42 105	0.45 206	0.23 55	0.34 125	0.30 107	0.19 51	0.34 63	0.25 130	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.11 112

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 448	3.08 630	2.43 603	0.31 46	0.18 41	0.29 123	0.20 54	0.37 59	0.32 109	0.28 94	0.24 50	0.18 13	0.18 39	0.31 27	0.22 64	1.09 608	0.08 2	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.97 609

RSM++	0.25 103	0.18 142	0.34 151	0.36 162	0.20 106	0.28 108	0.30 207	0.51 154	0.32 109	0.25 70	0.22 28	0.37 159	0.21 77	0.50 196	0.24 110	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.10 65

RSM	0.25 103	0.18 142	0.33 134	0.36 162	0.20 106	0.27 83	0.34 277	0.51 154	0.27 65	0.26 76	0.23 34	0.39 172	0.21 77	0.56 242	0.22 64	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.14 172	0.10 65

MGS-Stereo	0.28 133	0.19 180	0.40 227	0.36 162	0.23 204	0.37 224	0.30 207	0.39 78	0.44 197	0.31 113	0.51 191	0.40 184	0.24 114	0.43 134	0.26 159	0.15 202	0.12 230	0.15 174	0.13 195	0.14 172	0.13 202

ff7	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

ffff	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

11t	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

MaDis-Stereo	0.26 114	0.18 142	0.36 168	0.36 162	0.26 309	0.27 83	0.27 162	0.43 119	0.35 134	0.27 89	0.26 67	0.41 190	0.28 166	0.40 107	0.28 199	0.16 261	0.14 340	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.12 159

IGEV_Zeroshot_test	0.34 190	0.18 142	0.67 458	0.39 238	0.28 364	0.30 138	0.25 133	0.74 315	0.31 96	0.62 254	0.57 219	0.54 258	0.25 123	0.53 219	0.27 178	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

UniTT-Stereo	0.27 126	0.17 115	0.37 184	0.40 276	0.27 340	0.30 138	0.28 181	0.39 78	0.31 96	0.29 101	0.46 166	0.27 89	0.25 123	0.47 172	0.34 266	0.17 303	0.13 305	0.13 99	0.12 161	0.14 172	0.12 159

MIM_Stereo	0.38 256	0.17 115	0.53 393	0.37 179	0.24 233	0.27 83	0.24 125	0.70 289	0.54 235	0.72 338	1.00 414	0.63 313	0.29 182	0.64 337	0.38 324	0.13 85	0.14 340	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.11 112

HH	0.35 206	0.20 217	0.47 322	0.40 276	0.25 265	0.33 187	0.31 233	0.76 329	0.38 165	0.43 187	0.57 219	0.79 402	0.44 303	0.71 390	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

HanStereo	0.35 206	0.20 217	0.47 322	0.40 276	0.25 265	0.33 187	0.31 233	0.76 329	0.38 165	0.43 187	0.57 219	0.79 402	0.44 303	0.71 390	0.25 130	0.15 202	0.11 167	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.12 159

anonymousdsp	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.35 301	0.63 223	0.35 134	0.39 169	0.33 116	0.33 132	0.28 166	0.59 290	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

DCRE	0.37 241	0.18 142	0.46 310	0.45 413	0.32 446	0.42 271	0.37 338	0.63 223	0.51 225	0.47 204	0.94 380	0.56 266	0.36 254	0.52 210	0.32 239	0.14 132	0.13 305	0.15 174	0.14 226	0.14 172	0.13 202

TestStereo1	0.43 312	0.23 314	0.41 237	0.51 495	0.24 233	0.34 198	0.40 394	0.77 332	0.90 427	0.68 304	0.96 393	0.48 233	0.46 313	0.91 486	0.32 239	0.16 261	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.14 172	0.13 202

ccc-4	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.36 162	0.26 309	0.31 159	0.35 301	0.62 215	0.34 120	0.38 161	0.33 116	0.32 119	0.29 182	0.58 275	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270

SA-5K	0.43 312	0.23 314	0.41 237	0.51 495	0.24 233	0.34 198	0.40 394	0.77 332	0.90 427	0.68 304	0.96 393	0.48 233	0.46 313	0.91 486	0.32 239	0.16 261	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.14 172	0.13 202

IGEV-Stereo	0.29 144	0.21 254	0.38 196	0.37 179	0.25 265	0.30 138	0.35 301	0.63 223	0.35 134	0.39 169	0.33 116	0.33 132	0.28 166	0.59 290	0.25 130	0.14 132	0.10 66	0.17 242	0.12 161	0.14 172	0.15 270
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 329	0.21 254	0.48 342	0.42 350	0.28 364	0.31 159	0.54 495	0.63 223	0.62 255	0.62 254	0.89 365	1.01 476	0.69 450	0.75 414	0.66 461	0.13 85	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.15 270

MIPNet	0.37 241	0.21 254	0.59 417	0.39 238	0.25 265	0.50 313	0.28 181	0.77 332	0.70 297	0.65 282	0.60 227	0.40 184	0.49 326	0.44 146	0.37 315	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.14 172	0.13 202

CrosDoStereo	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.24 233	0.40 249	1.18 594	0.67 256	0.86 398	0.94 476	1.37 524	0.63 313	0.77 490	0.65 344	0.45 375	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.14 246

TransformOpticalFlow	0.44 319	0.20 217	0.47 322	0.41 310	0.23 204	0.37 224	0.47 449	0.94 397	0.76 334	0.65 282	1.14 475	0.73 378	0.56 373	0.76 418	0.32 239	0.15 202	0.10 66	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.13 202

ASMatch	0.48 367	0.19 180	0.45 293	0.39 238	0.28 364	0.37 224	0.26 146	0.74 315	0.68 289	0.76 359	2.34 585	0.61 305	0.52 344	0.62 312	0.37 315	0.14 132	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.21 428

DeepStereo_LL	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.24 233	0.40 249	1.18 594	0.67 256	0.86 398	0.94 476	1.37 524	0.63 313	0.77 490	0.65 344	0.45 375	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.14 246

DEmStereo	0.48 367	0.17 115	0.50 367	0.38 209	0.25 265	0.59 377	0.34 277	0.63 223	0.74 323	0.89 449	1.66 559	0.58 279	1.06 553	0.60 296	0.42 345	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.16 285	0.14 172	0.15 270

THIR-Stereo	0.50 401	0.18 142	0.45 293	0.38 209	0.23 204	0.75 452	0.67 530	0.66 246	0.87 407	1.02 509	1.40 530	0.72 367	0.76 483	0.62 312	0.42 345	0.15 202	0.11 167	0.17 242	0.18 362	0.14 172	0.15 270

DRaft	0.49 385	0.17 115	0.47 322	0.37 179	0.25 265	0.58 364	0.40 394	0.65 237	0.85 393	1.02 509	1.75 566	0.50 242	0.82 506	0.63 323	0.40 337	0.13 85	0.11 167	0.16 202	0.16 285	0.14 172	0.15 270

s12784h	0.36 224	0.15 69	0.24 16	0.34 106	0.15 2	0.77 459	0.29 191	0.80 345	0.83 380	0.56 233	0.57 219	0.43 208	0.40 279	0.57 255	0.33 251	0.12 47	0.10 66	0.14 132	0.09 10	0.14 172	0.09 6

raft+_RVC	0.38 256	0.19 180	0.35 161	0.37 179	0.25 265	0.45 292	0.37 338	0.78 338	0.89 424	0.51 215	0.78 297	0.50 242	0.29 182	0.53 219	0.40 337	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.14 172	0.12 159

XX-Stereo	0.37 241	0.17 115	0.45 293	0.55 531	0.36 478	0.38 237	0.20 54	0.60 203	0.30 91	0.46 199	1.30 515	0.73 378	0.26 140	0.56 242	0.26 159	0.16 261	0.11 167	0.17 242	0.16 285	0.14 172	0.10 65

test_xeample3	0.29 144	0.21 254	0.41 237	0.35 142	0.26 309	0.35 207	0.32 254	0.56 177	0.36 142	0.43 187	0.32 114	0.34 137	0.28 166	0.54 226	0.23 97	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.12 161	0.14 172	0.13 202

ARAFT	0.47 355	0.24 351	0.79 507	0.42 350	0.25 265	0.55 340	0.55 499	0.75 322	0.81 370	0.89 449	0.75 276	0.73 378	0.47 317	0.88 471	0.37 315	0.15 202	0.12 230	0.23 439	0.22 458	0.14 172	0.13 202

R-Stereo Train	0.39 272	0.18 142	0.42 258	0.42 350	0.26 309	0.40 249	0.32 254	0.72 302	0.34 120	0.89 449	1.28 508	0.57 271	0.35 236	0.42 125	0.32 239	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.13 202

RAFT-Stereo	0.39 272	0.18 142	0.42 258	0.42 350	0.26 309	0.40 249	0.32 254	0.72 302	0.34 120	0.89 449	1.28 508	0.57 271	0.35 236	0.42 125	0.32 239	0.15 202	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.14 172	0.13 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 355	0.24 351	0.61 424	0.37 179	0.17 25	0.61 385	0.33 264	0.80 345	0.87 407	0.94 476	1.13 470	0.72 367	0.43 293	0.89 477	0.51 410	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.14 172	0.12 159

gasm-f	0.24 93	0.16 87	0.27 61	0.33 89	0.25 265	0.25 55	0.36 323	0.42 105	0.28 75	0.26 76	0.35 131	0.24 64	0.30 200	0.36 74	0.23 97	0.18 337	0.10 66	0.13 99	0.10 93	0.15 222	0.12 159

Select-FE	0.46 339	0.24 351	0.88 520	0.42 350	0.35 473	0.33 187	0.19 30	0.90 383	0.37 158	0.60 244	1.01 417	0.97 464	0.80 501	0.72 395	0.28 199	0.16 261	0.12 230	0.17 242	0.20 417	0.15 222	0.24 461

DA	0.29 144	0.17 115	0.31 105	0.40 276	0.20 106	0.74 447	0.33 264	0.47 137	0.44 197	0.34 134	0.39 144	0.39 172	0.32 213	0.32 39	0.24 110	0.15 202	0.11 167	0.16 202	0.11 130	0.15 222	0.10 65

GGEV	0.29 144	0.17 115	0.31 105	0.40 276	0.20 106	0.74 447	0.33 264	0.47 137	0.44 197	0.34 134	0.39 144	0.39 172	0.32 213	0.32 39	0.24 110	0.15 202	0.11 167	0.16 202	0.11 130	0.15 222	0.10 65

S2M2_XL	0.19 7	0.18 142	0.27 61	0.27 1	0.20 106	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 31	0.26 67	0.17 4	0.17 20	0.24 1	0.21 42	0.17 303	0.16 408	0.15 174	0.13 195	0.15 222	0.12 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 367	0.20 217	0.40 227	0.34 106	0.23 204	0.57 358	0.58 509	1.10 462	0.77 341	0.86 427	0.94 380	0.95 459	0.54 360	0.68 373	0.60 443	0.16 261	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.15 270

MM-Stereo_test2	0.30 161	0.18 142	0.39 215	0.40 276	0.24 233	0.42 271	0.42 419	0.63 223	0.41 181	0.37 152	0.35 131	0.32 119	0.26 140	0.53 219	0.25 130	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.12 161	0.15 222	0.10 65

MM-Stereo_test1	0.33 184	0.19 180	0.36 168	0.41 310	0.23 204	0.36 217	0.45 438	0.58 188	0.54 235	0.60 244	0.50 182	0.38 167	0.37 258	0.60 296	0.26 159	0.15 202	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.15 222	0.12 159

HART	0.29 144	0.16 87	0.32 119	0.40 276	0.21 140	0.32 178	0.26 146	0.62 215	0.31 96	0.33 131	0.65 240	0.41 190	0.22 90	0.55 231	0.25 130	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.11 130	0.15 222	0.11 112

SCV	0.26 114	0.19 180	0.33 134	0.35 142	0.21 140	0.27 83	0.34 277	0.56 177	0.28 75	0.24 65	0.28 88	0.37 159	0.23 103	0.49 188	0.22 64	0.18 337	0.10 66	0.14 132	0.11 130	0.15 222	0.11 112

AIO-test2	0.39 272	0.21 254	0.41 237	0.47 443	0.25 265	0.45 292	0.35 301	0.77 332	1.27 553	0.36 145	0.87 353	0.37 159	0.30 200	0.47 172	0.27 178	0.15 202	0.13 305	0.21 402	0.23 474	0.15 222	0.13 202

UGAM	0.52 417	0.22 293	0.46 310	0.45 413	0.25 265	0.41 264	0.52 486	0.62 215	1.16 528	0.76 359	1.13 470	1.32 540	0.57 375	1.00 508	0.53 420	0.17 303	0.14 340	0.25 469	0.21 440	0.15 222	0.13 202

IGEV-Stereo+	0.23 84	0.14 41	0.26 49	0.32 72	0.19 64	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 85	0.21 31	0.15 3	0.22 37	0.22 90	0.40 107	0.22 64	0.14 132	0.10 66	0.12 59	0.09 10	0.15 222	0.86 600

tta	0.51 408	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.55 430	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.14 246

qqq1	0.49 385	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.34 266	0.19 369	0.15 372	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.14 246

fff1	0.49 385	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.34 266	0.19 369	0.15 372	0.14 132	0.12 161	0.15 222	0.14 246

AE-Stereo	0.34 190	0.21 254	0.42 258	0.48 450	0.31 430	0.48 305	0.35 301	0.61 209	0.62 255	0.32 126	0.55 212	0.52 250	0.27 151	0.47 172	0.29 216	0.13 85	0.13 305	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.12 159

DisPM	0.39 272	0.19 180	0.44 281	0.41 310	0.27 340	0.24 39	0.31 233	0.65 237	0.57 248	0.87 435	0.87 353	0.60 300	0.32 213	0.76 418	0.32 239	0.18 337	0.12 230	0.19 330	0.17 335	0.15 222	0.20 410

raft_robust	0.41 295	0.23 314	0.36 168	0.42 350	0.21 140	0.40 249	0.33 264	0.79 342	0.98 466	0.79 373	0.87 353	0.39 172	0.33 225	0.84 454	0.29 216	0.13 85	0.12 230	0.16 202	0.17 335	0.15 222	0.12 159

RAFT_CTSACE	0.45 329	0.20 217	0.44 281	0.45 413	0.27 340	0.34 198	0.39 383	0.60 203	0.73 316	0.76 359	1.44 540	0.83 415	0.38 262	1.08 525	0.26 159	0.12 47	0.13 305	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.11 112

RAFT+CT+SA	0.39 272	0.23 314	0.36 168	0.51 495	0.27 340	0.29 123	0.46 442	0.75 322	0.80 362	0.51 215	0.89 365	0.41 190	0.40 279	0.78 429	0.32 239	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.18 362	0.15 222	0.14 246

Sa-1000	0.48 367	0.24 351	0.41 237	0.45 413	0.25 265	0.59 377	0.34 277	0.81 349	0.93 445	0.82 397	1.50 547	0.53 254	0.45 308	0.92 489	0.30 222	0.15 202	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.15 222	0.13 202

SA	0.44 319	0.25 376	0.46 310	0.46 434	0.24 233	0.43 274	0.36 323	0.75 322	0.96 459	0.59 240	1.03 430	0.48 233	0.52 344	0.94 502	0.32 239	0.16 261	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.15 222	0.13 202

test_4	0.36 224	0.18 142	0.31 105	0.44 390	0.25 265	0.20 9	0.34 277	0.56 177	0.41 181	0.59 240	1.45 543	0.43 208	0.25 123	0.63 323	0.28 199	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.19 392	0.15 222	0.11 112

iRaft-Stereo_20w	0.39 272	0.19 180	0.57 412	0.37 179	0.27 340	0.31 159	0.24 125	1.44 571	0.29 85	0.69 313	0.53 204	0.60 300	0.42 287	0.83 449	0.27 178	0.14 132	0.11 167	0.14 132	0.13 195	0.15 222	0.13 202

IPLGR	0.39 272	0.21 254	0.63 437	0.39 238	0.22 164	0.49 310	0.29 191	0.76 329	0.74 323	0.78 369	0.77 286	0.44 215	0.42 287	0.47 172	0.38 324	0.13 85	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.15 222	0.13 202

GMOStereo	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

error version	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

test-v	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

test_3	0.36 224	0.19 180	0.44 281	0.44 390	0.23 204	0.48 305	0.36 323	0.66 246	0.82 375	0.64 273	0.45 161	0.68 346	0.25 123	0.41 115	0.31 229	0.12 47	0.10 66	0.18 290	0.16 285	0.15 222	0.11 112

HHNet	0.41 295	0.17 115	0.41 237	0.34 106	0.37 485	0.33 187	0.34 277	0.69 274	0.75 326	0.86 427	1.30 515	0.52 250	0.32 213	0.52 210	0.35 283	0.15 202	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.15 222	0.24 461

OMP-Stereo	0.42 302	0.22 293	0.46 310	0.52 507	0.24 233	0.36 217	0.25 133	0.71 297	0.78 351	0.77 365	0.64 237	0.89 441	0.39 273	0.91 486	0.35 283	0.15 202	0.12 230	0.20 360	0.15 253	0.15 222	0.12 159

IIG-Stereo	0.43 312	0.21 254	0.44 281	0.50 479	0.25 265	0.44 282	0.21 79	0.71 297	0.76 334	0.83 409	0.95 389	0.83 415	0.43 293	0.90 479	0.35 283	0.15 202	0.12 230	0.19 330	0.14 226	0.15 222	0.11 112

FTStereo	0.56 448	0.20 217	0.37 184	0.41 310	0.25 265	0.40 249	0.79 563	0.66 246	0.43 191	1.09 533	3.27 606	0.70 354	0.73 474	0.55 231	0.33 251	0.14 132	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.15 222	0.30 508

GrayStereo	0.49 385	0.19 180	0.42 258	0.46 434	0.28 364	0.53 329	0.67 530	0.69 274	0.63 266	1.02 509	1.47 546	0.78 400	0.76 483	0.56 242	0.33 251	0.14 132	0.12 230	0.17 242	0.17 335	0.15 222	0.29 499

test-2	0.37 241	0.19 180	0.38 196	0.43 371	0.24 233	0.37 224	0.38 360	0.52 163	0.62 255	0.87 435	0.84 332	0.64 320	0.35 236	0.37 83	0.28 199	0.13 85	0.11 167	0.20 360	0.18 362	0.15 222	0.11 112

cross-raft	0.34 190	0.20 217	0.37 184	0.44 390	0.23 204	0.32 178	0.35 301	0.74 315	0.40 177	0.60 244	0.77 286	0.57 271	0.27 151	0.43 134	0.28 199	0.12 47	0.10 66	0.15 174	0.13 195	0.15 222	0.11 112

test-1	0.36 224	0.19 180	0.71 478	0.46 434	0.26 309	0.44 282	0.36 323	0.60 203	0.59 251	0.48 207	0.67 252	0.53 254	0.36 254	0.40 107	0.29 216	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.14 226	0.15 222	0.16 316

iRaftStereo_RVC	0.32 173	0.19 180	0.37 184	0.39 238	0.22 164	0.31 159	0.29 191	0.68 266	0.51 225	0.49 209	0.66 247	0.37 159	0.23 103	0.45 150	0.33 251	0.14 132	0.10 66	0.18 290	0.17 335	0.15 222	0.12 159

cf-r	0.47 355	0.23 314	0.41 237	0.39 238	0.23 204	0.59 377	0.37 338	0.88 376	0.85 393	0.72 338	1.05 440	0.94 457	0.62 407	0.56 242	0.54 425	0.21 409	0.14 340	0.17 242	0.19 392	0.15 222	0.15 270

DIP-Stereo	0.39 272	0.21 254	0.50 367	0.41 310	0.28 364	0.62 393	0.27 162	0.77 332	0.40 177	0.64 273	0.86 345	0.52 250	0.33 225	0.66 352	0.42 345	0.15 202	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.15 222	0.15 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 423	0.22 293	0.52 385	0.38 209	0.22 164	0.68 426	0.38 360	0.97 411	0.88 411	0.73 345	1.04 436	1.03 483	0.92 531	0.90 479	0.86 504	0.16 261	0.14 340	0.14 132	0.17 335	0.15 222	0.13 202

iResNet_ROB	0.52 417	0.21 254	0.53 393	0.37 179	0.21 140	0.61 385	0.29 191	1.51 580	1.32 559	0.90 456	1.02 426	0.80 410	0.62 407	0.76 418	0.43 350	0.16 261	0.12 230	0.13 99	0.09 10	0.15 222	0.18 354

pmcnn	1.23 575	0.29 438	0.96 529	0.40 276	0.23 204	0.95 505	0.69 540	1.16 496	1.28 555	1.67 583	2.33 584	11.15 635	0.86 516	0.93 495	0.88 513	0.15 202	0.12 230	0.12 59	0.10 93	0.15 222	0.15 270

FlowAnything_test	0.29 144	0.19 180	0.39 215	0.47 443	0.26 309	0.46 297	0.25 133	0.43 119	0.31 96	0.29 101	0.26 67	0.35 146	0.26 140	0.40 107	0.37 315	0.21 409	0.15 372	0.22 417	0.26 513	0.16 266	0.16 316

SCV_C0	0.26 114	0.18 142	0.34 151	0.35 142	0.24 233	0.23 26	0.28 181	0.51 154	0.36 142	0.31 113	0.36 135	0.37 159	0.20 64	0.57 255	0.22 64	0.13 85	0.10 66	0.13 99	0.11 130	0.16 266	0.12 159

StereoAnything_RVC	0.21 50	0.68 570	0.39 215	0.28 3	0.15 2	0.23 26	0.18 14	0.20 1	0.19 14	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 90	0.30 21	0.18 1	0.16 261	0.09 25	0.12 59	0.08 1	0.16 266	0.09 6

H2IRNET	0.37 241	0.20 217	0.33 134	0.38 209	0.25 265	0.27 83	0.23 108	0.59 193	0.72 309	0.39 169	0.90 369	0.74 384	0.55 366	0.52 210	0.43 350	0.15 202	0.13 305	0.18 290	0.20 417	0.16 266	0.13 202

DispNO	0.47 355	0.23 314	0.71 478	0.39 238	0.31 430	0.60 383	0.38 360	0.89 378	0.77 341	0.75 352	0.84 332	0.72 367	0.54 360	0.73 401	0.46 385	0.19 369	0.14 340	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.17 336

CoDeX	0.47 355	0.20 217	0.49 354	0.42 350	0.25 265	0.75 452	0.36 323	1.27 541	0.80 362	0.82 397	0.96 393	0.62 311	0.57 375	0.60 296	0.36 299	0.17 303	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.16 266	0.14 246

cc1	0.37 241	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.67 256	1.06 506	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.16 266	0.15 270

ffm	0.44 319	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	0.68 266	1.04 495	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.25 469	0.21 440	0.16 266	0.16 316

ff1	0.49 385	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	0.68 266	1.04 495	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.16 261	0.10 66	0.25 469	0.21 440	0.16 266	0.16 316

tt1	0.36 224	0.24 351	0.32 119	0.41 310	0.22 164	0.54 335	0.38 360	0.68 266	1.04 495	0.41 179	0.46 166	0.35 146	0.45 308	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.16 266	0.16 316

EKT-Stereo	0.35 206	0.23 314	0.39 215	0.43 371	0.29 391	0.38 237	0.31 233	0.69 274	0.64 273	0.45 193	0.63 234	0.49 239	0.27 151	0.56 242	0.33 251	0.18 337	0.14 340	0.18 290	0.15 253	0.16 266	0.16 316

LL-Strereo	0.57 455	0.27 412	0.68 463	0.48 450	0.34 466	0.39 245	0.48 457	0.94 397	0.97 462	0.83 409	0.78 297	1.10 505	1.18 565	1.33 558	0.49 398	0.17 303	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.16 266	0.17 336

4D-IteraStereo	0.33 184	0.18 142	0.40 227	0.40 276	0.24 233	0.32 178	0.27 162	0.58 188	0.72 309	0.65 282	0.54 206	0.42 200	0.23 103	0.45 150	0.28 199	0.14 132	0.09 25	0.19 330	0.16 285	0.16 266	0.11 112

anonymousdsp2	0.35 206	0.20 217	0.43 269	0.37 179	0.24 233	0.48 305	0.31 233	0.86 364	0.65 278	0.55 230	0.50 182	0.50 242	0.34 233	0.56 242	0.31 229	0.14 132	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.16 266	0.14 246

anonymousa	0.49 385	0.20 217	0.42 258	0.38 209	0.23 204	0.91 497	0.35 301	0.75 322	0.62 255	0.85 420	1.54 552	1.06 491	0.66 437	0.51 203	0.43 350	0.16 261	0.13 305	0.19 330	0.21 440	0.16 266	0.14 246

Selective-RAFT	0.35 206	0.23 314	0.51 380	0.44 390	0.21 140	0.64 409	0.27 162	0.59 193	0.63 266	0.40 175	0.38 142	0.55 263	0.40 279	0.57 255	0.35 283	0.13 85	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.16 266	0.13 202

CroCo-Stereo Lap2	0.28 133	0.24 351	0.39 215	0.50 479	0.29 391	0.20 9	0.31 233	0.49 144	0.38 165	0.24 65	0.27 76	0.46 225	0.31 208	0.39 99	0.30 222	0.14 132	0.15 372	0.16 202	0.13 195	0.16 266	0.15 270

GLC_STEREO	0.29 144	0.19 180	0.27 61	0.44 390	0.19 64	0.31 159	0.26 146	0.47 137	0.43 191	0.37 152	0.47 172	0.41 190	0.23 103	0.50 196	0.34 266	0.14 132	0.18 449	0.19 330	0.16 285	0.16 266	0.13 202

PFNet+	0.40 284	0.19 180	0.49 354	0.39 238	0.25 265	0.28 108	0.23 108	0.64 236	0.70 297	0.85 420	0.79 307	0.64 320	0.35 236	0.72 395	0.34 266	0.19 369	0.14 340	0.23 439	0.20 417	0.16 266	0.20 410

NF-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.45 293	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.57 271	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

OCTAStereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

PSM-softLoss	0.38 256	0.20 217	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.35 301	0.69 274	0.46 210	0.62 254	0.82 321	0.59 294	0.33 225	0.70 385	0.39 330	0.19 369	0.12 230	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.22 446

KMStereo	0.38 256	0.20 217	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.35 301	0.69 274	0.46 210	0.62 254	0.82 321	0.59 294	0.33 225	0.70 385	0.39 330	0.19 369	0.12 230	0.20 360	0.18 362	0.16 266	0.22 446

KYRaft	0.48 367	0.20 217	0.38 196	0.44 390	0.23 204	0.44 282	0.37 338	0.66 246	0.41 181	0.94 476	1.73 563	0.79 402	0.41 285	0.63 323	0.31 229	0.16 261	0.11 167	0.18 290	0.22 458	0.16 266	0.78 595

PFNet	0.42 302	0.18 142	0.58 416	0.43 371	0.24 233	0.43 274	0.32 254	0.74 315	0.78 351	1.00 501	0.74 274	0.68 346	0.39 273	0.72 395	0.37 315	0.16 261	0.10 66	0.20 360	0.15 253	0.16 266	0.13 202

RE-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

TVStereo	0.38 256	0.20 217	0.46 310	0.41 310	0.25 265	0.26 67	0.31 233	0.69 274	0.70 297	0.65 282	0.77 286	0.58 279	0.30 200	0.67 363	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.16 266	0.27 485

IRAFT_RVC	0.42 302	0.20 217	0.48 342	0.44 390	0.24 233	0.27 83	0.54 495	0.74 315	0.77 341	0.76 359	0.80 310	0.73 378	0.51 342	0.70 385	0.36 299	0.17 303	0.10 66	0.21 402	0.16 285	0.16 266	0.14 246

CroCo-Stereo	0.26 114	0.22 293	0.36 168	0.48 450	0.22 164	0.20 9	0.29 191	0.51 154	0.44 197	0.28 94	0.23 34	0.42 200	0.26 140	0.29 11	0.26 159	0.15 202	0.13 305	0.13 99	0.11 130	0.16 266	0.12 159
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
RAFT	0.45 329	0.22 293	0.45 293	0.47 443	0.26 309	0.54 335	0.47 449	0.66 246	0.58 250	0.80 375	0.82 321	0.94 457	0.57 375	0.75 414	0.34 266	0.17 303	0.15 372	0.22 417	0.20 417	0.16 266	0.12 159

GMM-Stereo	0.44 319	0.19 180	0.36 168	0.42 350	0.25 265	0.51 317	0.47 449	0.71 297	0.53 231	0.76 359	1.37 524	0.76 392	0.38 262	0.60 296	0.33 251	0.15 202	0.10 66	0.20 360	0.19 392	0.16 266	0.27 485

Prome-Stereo	0.46 339	0.19 180	0.35 161	0.44 390	0.26 309	0.40 249	0.45 438	0.68 266	0.44 197	0.96 484	1.84 570	0.59 294	0.67 440	0.61 304	0.32 239	0.14 132	0.11 167	0.16 202	0.14 226	0.16 266	0.29 499

SFCPSM	0.47 355	0.21 254	0.55 402	0.40 276	0.27 340	0.87 493	0.37 338	1.33 551	0.77 341	0.80 375	0.84 332	0.54 258	0.49 326	0.57 255	0.37 315	0.18 337	0.13 305	0.18 290	0.20 417	0.16 266	0.15 270

delet	0.55 437	0.24 351	0.55 402	0.44 390	0.33 457	1.07 529	0.50 468	1.00 420	0.86 398	0.85 420	0.96 393	0.90 446	0.63 413	0.83 449	0.74 482	0.18 337	0.18 449	0.20 360	0.21 440	0.16 266	0.15 270

GwcNet-RSSM	0.49 385	0.24 351	0.42 258	0.40 276	0.23 204	0.55 340	0.38 360	0.93 392	0.93 445	0.71 326	1.16 486	0.86 426	0.60 395	0.62 312	0.66 461	0.21 409	0.14 340	0.19 330	0.20 417	0.16 266	0.15 270

G2L-ROB	0.47 355	0.19 180	0.42 258	0.35 142	0.22 164	0.57 358	0.42 419	1.14 485	0.71 308	0.84 416	0.75 276	1.09 501	0.53 348	0.74 408	0.53 420	0.17 303	0.12 230	0.14 132	0.12 161	0.17 301	0.19 387

G2L-Stereo	0.49 385	0.23 314	0.48 342	0.43 371	0.26 309	0.47 302	0.42 419	0.93 392	0.78 351	0.84 416	0.86 345	0.91 448	0.52 344	0.78 429	0.70 471	0.20 392	0.17 431	0.22 417	0.18 362	0.17 301	0.21 428

HI	0.45 329	0.21 254	0.36 168	0.34 106	0.35 473	0.28 108	0.31 233	0.72 302	0.46 210	0.87 435	1.13 470	1.09 501	0.76 483	0.69 379	0.56 432	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

CoSv	0.45 329	0.21 254	0.36 168	0.34 106	0.35 473	0.28 108	0.31 233	0.72 302	0.46 210	0.87 435	1.13 470	1.09 501	0.76 483	0.69 379	0.56 432	0.12 47	0.10 66	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

IGEV-RUCA	0.25 103	0.16 87	0.34 151	0.39 238	0.27 340	0.33 187	0.20 54	0.38 72	0.36 142	0.26 76	0.31 112	0.25 74	0.21 77	0.48 183	0.24 110	0.20 392	0.11 167	0.13 99	0.10 93	0.17 301	0.15 270

test_sample1	0.42 302	0.22 293	0.46 310	0.34 106	0.23 204	0.58 364	0.35 301	0.99 416	0.49 219	0.62 254	0.75 276	0.69 350	0.61 401	0.58 275	0.44 366	0.18 337	0.14 340	0.17 242	0.15 253	0.17 301	0.17 336

MyStereo07	0.32 173	0.22 293	0.34 151	0.42 350	0.28 364	0.40 249	0.50 468	0.72 302	0.37 158	0.37 152	0.34 125	0.32 119	0.31 208	0.59 290	0.27 178	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.16 316

MyStereo06	0.38 256	0.21 254	0.61 424	0.41 310	0.28 364	0.41 264	0.50 468	0.95 404	0.35 134	0.62 254	0.54 206	0.76 392	0.27 151	0.50 196	0.29 216	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.15 270

MyStereo05	0.44 319	0.21 254	0.45 293	0.41 310	0.28 364	0.41 264	0.50 468	0.93 392	1.09 517	0.76 359	0.61 230	0.51 246	0.57 375	0.73 401	0.42 345	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.15 270

MyStereo04	0.44 319	0.22 293	0.44 281	0.42 350	0.28 364	0.40 249	0.50 468	1.00 420	1.08 515	0.62 254	0.58 224	0.55 263	0.57 375	0.71 390	0.44 366	0.14 132	0.13 305	0.18 290	0.17 335	0.17 301	0.16 316

11t1	0.36 224	0.21 254	0.42 258	0.35 142	0.22 164	0.62 393	0.29 191	0.69 274	0.43 191	0.60 244	0.53 204	0.53 254	0.48 322	0.56 242	0.40 337	0.18 337	0.14 340	0.16 202	0.13 195	0.17 301	0.17 336

plain	0.31 167	0.20 217	0.50 367	0.39 238	0.29 391	0.27 83	0.30 207	0.44 126	0.35 134	0.31 113	0.66 247	0.30 107	0.31 208	0.65 344	0.31 229	0.17 303	0.13 305	0.20 360	0.15 253	0.17 301	0.12 159

CBFPSM	0.59 469	0.22 293	1.31 568	0.38 209	0.27 340	1.12 540	0.65 526	0.79 342	0.82 375	0.80 375	0.81 317	1.35 549	0.87 519	0.67 363	0.76 484	0.16 261	0.15 372	0.15 174	0.16 285	0.17 301	0.22 446

knoymous	0.36 224	0.20 217	0.31 105	0.31 46	0.22 164	0.36 217	0.29 191	0.61 209	0.64 273	0.67 298	0.70 258	0.60 300	0.40 279	0.58 275	0.34 266	0.17 303	0.11 167	0.20 360	0.11 130	0.17 301	0.18 354

x	0.39 272	0.24 351	0.41 237	0.34 106	0.23 204	0.52 321	0.32 254	0.86 364	0.52 228	0.57 236	0.70 258	0.59 294	0.50 337	0.49 188	0.46 385	0.17 303	0.15 372	0.17 242	0.15 253	0.17 301	0.16 316

IER	0.46 339	0.23 314	0.50 367	0.38 209	0.28 364	0.69 428	0.35 301	0.80 345	0.66 281	0.83 409	0.94 380	0.75 386	0.77 490	0.60 296	0.42 345	0.17 303	0.14 340	0.17 242	0.17 335	0.17 301	0.15 270

NRIStereo	0.36 224	0.20 217	0.45 293	0.41 310	0.23 204	0.34 198	0.26 146	0.65 237	0.55 240	0.64 273	0.63 234	0.56 266	0.37 258	0.65 344	0.37 315	0.15 202	0.11 167	0.18 290	0.15 253	0.17 301	0.14 246

Pruner-Stereo	0.38 256	0.20 217	0.45 293	0.40 276	0.25 265	0.22 18	0.24 125	0.67 256	0.55 240	0.89 449	0.76 282	0.68 346	0.29 182	0.62 312	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.17 335	0.17 301	0.18 354

rafts_anoy	0.37 241	0.21 254	0.36 168	0.41 310	0.26 309	0.30 138	0.33 264	0.67 256	0.90 427	0.58 238	0.66 247	0.45 217	0.33 225	0.47 172	0.39 330	0.16 261	0.11 167	0.21 402	0.23 474	0.17 301	0.14 246

RALCasStereoNet	0.36 224	0.21 254	0.37 184	0.42 350	0.26 309	0.35 207	0.38 360	0.63 223	0.64 273	0.50 212	0.72 261	0.51 246	0.29 182	0.59 290	0.36 299	0.16 261	0.14 340	0.15 174	0.13 195	0.17 301	0.16 316

acv_ft	0.51 408	0.23 314	0.56 408	0.44 390	0.28 364	0.86 492	0.39 383	0.91 388	0.80 362	0.97 489	0.96 393	0.79 402	0.59 391	0.63 323	0.87 510	0.17 303	0.15 372	0.16 202	0.15 253	0.17 301	0.15 270

HSM-Net_RVC	0.53 423	0.22 293	0.35 161	0.37 179	0.21 140	0.85 489	0.37 338	1.23 526	0.93 445	0.90 456	1.15 481	1.26 527	0.63 413	0.72 395	0.48 396	0.17 303	0.13 305	0.16 202	0.15 253	0.17 301	0.15 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 408	0.24 351	0.41 237	0.39 238	0.24 233	0.75 452	0.40 394	1.22 521	0.75 326	0.81 388	0.91 372	1.21 522	0.69 450	0.87 468	0.46 385	0.17 303	0.13 305	0.17 242	0.14 226	0.17 301	0.17 336

iResNet	0.49 385	0.29 438	0.79 507	0.42 350	0.21 140	0.61 385	0.40 394	0.82 351	0.99 471	0.87 435	1.12 463	0.69 350	0.53 348	0.78 429	0.51 410	0.15 202	0.11 167	0.14 132	0.12 161	0.17 301	0.15 270

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 190	0.27 412	0.45 293	0.36 162	0.25 265	0.48 305	0.30 207	0.58 188	0.90 427	0.42 184	0.36 135	0.30 107	0.29 182	0.49 188	0.30 222	0.16 261	0.14 340	0.18 290	0.15 253	0.18 325	0.15 270

SMFormer	0.51 408	0.23 314	0.62 427	0.34 106	0.20 106	0.62 393	0.34 277	1.21 513	1.02 484	0.81 388	1.01 417	0.71 358	0.65 430	0.84 454	0.55 430	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.18 325	0.18 354

ACVNet-DCA	0.35 206	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.85 360	0.54 235	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.18 325	0.17 336

xx1	0.39 272	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.67 256	1.06 506	0.41 179	0.50 182	0.65 333	0.53 348	0.57 255	0.25 130	0.16 261	0.10 66	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.17 336

1test111	0.36 224	0.23 314	0.33 134	0.41 310	0.22 164	0.55 340	0.38 360	0.85 360	0.54 235	0.41 179	0.50 182	0.34 137	0.49 326	0.55 231	0.45 375	0.16 261	0.10 66	0.19 330	0.13 195	0.18 325	0.17 336

MIF-Stereo (partial)	0.31 167	0.18 142	0.37 184	0.41 310	0.31 430	0.28 108	0.23 108	0.47 137	0.42 189	0.31 113	0.63 234	0.36 157	0.35 236	0.57 255	0.31 229	0.17 303	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.18 325	0.14 246

CASnet	0.30 161	0.20 217	0.33 134	0.41 310	0.16 10	0.26 67	0.24 125	0.52 163	0.53 231	0.52 221	0.54 206	0.39 172	0.24 114	0.40 107	0.26 159	0.14 132	0.10 66	0.22 417	0.18 362	0.18 325	0.11 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 206	0.24 351	0.48 342	0.41 310	0.26 309	0.35 207	0.24 125	0.67 256	0.44 197	0.54 228	0.51 191	0.66 338	0.25 123	0.66 352	0.30 222	0.14 132	0.12 230	0.23 439	0.20 417	0.18 325	0.13 202

gwcnet-sp	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

scenet	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

ssnet	0.48 367	0.23 314	0.70 473	0.40 276	0.26 309	0.81 474	0.41 409	0.89 378	0.84 385	0.91 461	0.76 282	0.66 338	0.61 401	0.66 352	0.50 400	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.18 354

qqq	0.40 284	0.26 395	0.44 281	0.36 162	0.22 164	0.46 297	0.36 323	0.85 360	0.54 235	0.56 233	0.69 255	0.65 333	0.53 348	0.55 231	0.45 375	0.17 303	0.16 408	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.17 336

BUS	0.45 329	0.25 376	0.43 269	0.45 413	0.28 364	0.70 433	0.34 277	0.94 397	0.76 334	0.75 352	0.80 310	0.65 333	0.49 326	0.64 337	0.51 410	0.20 392	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

CRFU-Net	0.57 455	0.27 412	0.57 412	0.46 434	0.30 408	1.20 552	0.52 486	1.10 462	0.56 246	1.00 501	0.98 407	1.06 491	0.79 497	0.81 438	0.71 476	0.21 409	0.19 463	0.18 290	0.16 285	0.18 325	0.19 387

test_5	0.43 312	0.24 351	0.43 269	0.52 507	0.28 364	0.28 108	0.42 419	0.72 302	0.82 375	0.62 254	0.91 372	0.72 367	0.55 366	0.79 434	0.35 283	0.14 132	0.11 167	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.16 316

BSDual-CNN	0.46 339	0.25 376	0.43 269	0.45 413	0.28 364	0.77 459	0.40 394	0.94 397	0.76 334	0.75 352	0.80 310	0.76 392	0.54 360	0.64 337	0.43 350	0.20 392	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

hknet	0.49 385	0.25 376	0.51 380	0.45 413	0.29 391	0.77 459	0.40 394	0.94 397	0.83 380	0.75 352	0.80 310	0.97 464	0.61 401	0.73 401	0.45 375	0.18 337	0.14 340	0.22 417	0.19 392	0.18 325	0.18 354

psmg	0.49 385	0.25 376	0.43 269	0.41 310	0.28 364	0.85 489	0.43 426	0.99 416	0.76 334	0.91 461	0.94 380	0.76 392	0.54 360	0.64 337	0.43 350	0.20 392	0.15 372	0.20 360	0.20 417	0.18 325	0.18 354

CSP-Net	0.56 448	0.27 412	0.49 354	0.41 310	0.28 364	1.22 554	0.50 468	1.23 526	0.72 309	0.95 483	0.95 389	0.89 441	0.62 407	0.83 449	0.62 450	0.26 485	0.17 431	0.17 242	0.17 335	0.18 325	0.17 336

GwcNet-ADL	0.44 319	0.22 293	0.48 342	0.45 413	0.30 408	0.40 249	0.37 338	0.92 390	0.97 462	0.71 326	0.78 297	0.61 305	0.42 287	0.62 312	0.50 400	0.19 369	0.14 340	0.15 174	0.14 226	0.18 325	0.18 354

GANet-ADL	0.42 302	0.25 376	0.45 293	0.43 371	0.29 391	0.54 335	0.35 301	0.89 378	0.86 398	0.63 263	0.72 261	0.68 346	0.42 287	0.52 210	0.41 341	0.21 409	0.14 340	0.15 174	0.13 195	0.18 325	0.19 387

PSM-AAD	0.48 367	0.20 217	0.37 184	0.43 371	0.23 204	0.56 353	0.50 468	0.65 237	0.70 297	1.07 527	1.12 463	0.58 279	0.92 531	0.61 304	0.32 239	0.15 202	0.11 167	0.25 469	0.26 513	0.18 325	0.43 565

RAFT_R40	0.40 284	0.19 180	0.44 281	0.43 371	0.25 265	0.23 26	0.26 146	0.67 256	0.67 284	0.98 494	0.78 297	0.72 367	0.43 293	0.76 418	0.35 283	0.16 261	0.11 167	0.20 360	0.16 285	0.18 325	0.14 246

GES	0.44 319	0.23 314	0.57 412	0.40 276	0.30 408	0.59 377	0.36 323	0.96 408	0.68 289	0.74 350	0.83 327	0.47 228	0.48 322	0.67 363	0.43 350	0.22 435	0.16 408	0.17 242	0.16 285	0.18 325	0.23 453

222	1.18 572	0.22 293	0.44 281	0.37 179	0.22 164	0.79 466	0.37 338	1.31 548	0.89 424	0.92 469	1.08 452	0.72 367	0.71 467	0.66 352	13.89 635	0.20 392	0.15 372	0.17 242	0.16 285	0.18 325	0.19 387

test_xeample	1.01 549	0.21 254	0.42 258	0.35 142	0.21 140	0.71 438	0.39 383	1.23 526	0.86 398	0.81 388	1.04 436	0.69 350	0.61 401	0.69 379	10.93 632	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.17 335	0.18 325	0.17 336

RAFT + AFF	0.53 423	0.29 438	0.75 495	0.51 495	0.32 446	0.63 402	0.60 514	1.00 420	0.91 434	0.78 369	0.87 353	0.83 415	0.58 384	0.80 435	0.47 392	0.17 303	0.20 475	0.23 439	0.22 458	0.18 325	0.18 354

FENet	0.42 302	0.22 293	0.38 196	0.39 238	0.24 233	0.55 340	0.32 254	0.79 342	0.70 297	0.71 326	0.72 261	0.63 313	0.57 375	0.62 312	0.44 366	0.19 369	0.13 305	0.19 330	0.17 335	0.18 325	0.19 387

ac_64	0.52 417	0.22 293	0.50 367	0.45 413	0.28 364	0.80 469	0.45 438	1.02 432	0.61 254	0.91 461	0.83 327	1.07 496	0.68 446	0.74 408	0.70 471	0.21 409	0.18 449	0.20 360	0.19 392	0.18 325	0.15 270

ACVNet	0.46 339	0.23 314	0.36 168	0.39 238	0.28 364	0.58 364	0.40 394	0.87 371	0.80 362	0.64 273	0.96 393	0.79 402	0.60 395	0.63 323	0.67 464	0.17 303	0.15 372	0.16 202	0.15 253	0.18 325	0.15 270

GANet-RSSM	0.47 355	0.21 254	0.37 184	0.38 209	0.25 265	0.58 364	0.36 323	1.07 452	0.78 351	0.68 304	1.01 417	0.86 426	0.67 440	0.62 312	0.44 366	0.21 409	0.15 372	0.18 290	0.18 362	0.18 325	0.17 336

AANet_RVC	0.57 455	0.32 456	0.54 397	0.45 413	0.27 340	0.57 358	0.48 457	1.00 420	1.28 555	0.86 427	1.33 519	0.87 432	0.58 384	1.07 522	0.75 483	0.18 337	0.12 230	0.15 174	0.13 195	0.18 325	0.18 354

iResNetv2_ROB	0.52 417	0.27 412	0.69 469	0.38 209	0.25 265	0.62 393	0.35 301	1.17 501	1.01 481	0.99 496	1.06 446	0.88 437	0.67 440	0.66 352	0.39 330	0.19 369	0.13 305	0.15 174	0.11 130	0.18 325	0.16 316

DN-CSS_ROB	0.43 312	0.26 395	0.62 427	0.40 276	0.29 391	0.44 282	0.27 162	0.77 332	0.75 326	0.72 338	1.09 456	0.48 233	0.43 293	0.69 379	0.37 315	0.15 202	0.12 230	0.21 402	0.19 392	0.18 325	0.16 316

rvit_stereo_0081	0.32 173	0.24 351	0.47 322	0.43 371	0.26 309	0.30 138	0.37 338	0.42 105	0.55 240	0.36 145	0.40 147	0.39 172	0.35 236	0.43 134	0.33 251	0.22 435	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.19 359	0.13 202

rvit_stereo_0082	0.32 173	0.24 351	0.47 322	0.43 371	0.26 309	0.30 138	0.37 338	0.42 105	0.55 240	0.36 145	0.40 147	0.39 172	0.35 236	0.43 134	0.33 251	0.22 435	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.19 359	0.13 202

rvit_stereo_ft	0.33 184	0.25 376	0.47 322	0.52 507	0.32 446	0.33 187	0.47 449	0.49 144	0.50 223	0.34 134	0.41 150	0.41 190	0.32 213	0.48 183	0.34 266	0.22 435	0.14 340	0.19 330	0.18 362	0.19 359	0.14 246

test_sample2	0.42 302	0.22 293	0.43 269	0.33 89	0.21 140	0.58 364	0.39 383	0.95 404	0.67 284	0.63 263	0.77 286	0.69 350	0.57 375	0.61 304	0.38 324	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.16 285	0.19 359	0.18 354

MyStereo8	0.40 284	0.20 217	0.54 397	0.41 310	0.29 391	0.53 329	0.29 191	0.65 237	0.49 219	0.71 326	0.98 407	0.58 279	0.43 293	0.50 196	0.51 410	0.15 202	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.19 359	0.19 387

riskmin	0.38 256	0.20 217	0.39 215	0.32 72	0.23 204	0.53 329	0.30 207	0.63 223	0.80 362	0.49 209	0.56 215	0.73 378	0.58 384	0.55 231	0.36 299	0.17 303	0.11 167	0.19 330	0.13 195	0.19 359	0.20 410

AAGNet	1.43 586	0.20 217	0.48 342	0.44 390	0.25 265	0.29 123	0.31 233	0.65 237	0.68 289	0.97 489	0.86 345	0.67 345	0.62 407	0.64 337	20.63 639	0.16 261	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.19 359	0.12 159

SST-Stereo	0.40 284	0.19 180	0.45 293	0.42 350	0.25 265	0.25 55	0.21 79	0.66 246	0.47 215	1.08 531	0.79 307	0.72 367	0.43 293	0.77 425	0.35 283	0.16 261	0.11 167	0.20 360	0.16 285	0.19 359	0.15 270

DeepStereo_RVC	0.36 224	0.21 254	0.47 322	0.40 276	0.24 233	0.26 67	0.22 90	0.60 203	0.38 165	0.69 313	0.67 252	0.57 271	0.51 342	0.56 242	0.39 330	0.16 261	0.12 230	0.18 290	0.15 253	0.19 359	0.18 354

ICVP	0.46 339	0.25 376	0.38 196	0.48 450	0.28 364	0.58 364	0.43 426	1.00 420	0.70 297	0.67 298	0.95 389	0.75 386	0.55 366	0.53 219	0.54 425	0.23 452	0.17 431	0.19 330	0.17 335	0.19 359	0.20 410
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 549	0.22 293	0.43 269	0.36 162	0.21 140	0.82 482	0.36 323	1.32 549	0.88 411	0.71 326	0.94 380	0.97 464	0.63 413	0.64 337	10.58 631	0.20 392	0.16 408	0.18 290	0.17 335	0.19 359	0.19 387

UPFNet	0.53 423	0.24 351	0.51 380	0.45 413	0.38 494	0.84 488	0.49 463	0.99 416	0.75 326	0.87 435	0.88 361	0.86 426	0.64 424	0.80 435	0.71 476	0.20 392	0.20 475	0.20 360	0.20 417	0.19 359	0.15 270

HGLStereo	0.56 448	0.28 426	0.57 412	0.50 479	0.37 485	0.80 469	0.45 438	1.02 432	0.78 351	0.86 427	1.14 475	0.89 441	0.82 506	0.76 418	0.73 479	0.21 409	0.20 475	0.19 330	0.18 362	0.19 359	0.21 428

DMCA	0.45 329	0.26 395	0.50 367	0.38 209	0.28 364	0.51 317	0.34 277	0.93 392	0.68 289	0.75 352	0.83 327	0.79 402	0.53 348	0.51 203	0.54 425	0.21 409	0.16 408	0.21 402	0.16 285	0.19 359	0.21 428

HITNet	0.41 295	0.26 395	0.45 293	0.33 89	0.17 25	0.63 402	0.30 207	0.93 392	0.64 273	0.71 326	0.82 321	0.64 320	0.52 344	0.59 290	0.43 350	0.14 132	0.10 66	0.15 174	0.13 195	0.19 359	0.12 159
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
LE_ROB	4.42 624	0.24 351	2.75 605	0.42 350	0.23 204	1.57 579	0.90 577	1.71 597	17.88 643	16.56 645	4.88 627	5.17 623	18.85 645	1.63 579	14.62 636	0.17 303	0.14 340	0.16 202	0.16 285	0.19 359	0.17 336

z-ln-s-r	0.66 482	0.36 480	1.30 567	0.39 238	0.26 309	0.57 358	0.63 522	0.80 345	1.03 489	0.80 375	1.43 537	0.91 448	0.76 483	1.08 525	1.87 589	0.16 261	0.12 230	0.17 242	0.14 226	0.20 375	0.16 316

DFGA-Net	0.45 329	0.29 438	0.80 509	0.42 350	0.32 446	0.53 329	0.35 301	0.78 338	0.89 424	0.66 295	0.75 276	0.48 233	0.39 273	0.74 408	0.60 443	0.15 202	0.13 305	0.19 330	0.18 362	0.20 375	0.17 336

coex_refinement	0.53 423	0.21 254	0.39 215	0.44 390	0.30 408	0.76 458	0.39 383	1.09 460	0.90 427	0.85 420	1.12 463	1.00 472	0.56 373	0.63 323	0.81 494	0.21 409	0.13 305	0.16 202	0.16 285	0.20 375	0.21 428

rvit_stereo_0083	0.34 190	0.24 351	0.50 367	0.44 390	0.27 340	0.34 198	0.35 301	0.45 131	0.62 255	0.37 152	0.47 172	0.42 200	0.35 236	0.40 107	0.36 299	0.22 435	0.20 475	0.20 360	0.17 335	0.20 375	0.14 246

rvit_stereo_0081_aga	0.31 167	0.28 426	0.44 281	0.42 350	0.29 391	0.34 198	0.31 233	0.44 126	0.40 177	0.39 169	0.44 157	0.40 184	0.32 213	0.42 125	0.29 216	0.23 452	0.17 431	0.19 330	0.16 285	0.20 375	0.15 270

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 302	0.20 217	0.74 491	0.38 209	0.43 524	0.39 245	0.26 146	0.94 397	0.49 219	0.53 224	0.77 286	0.93 455	0.45 308	0.63 323	0.24 110	0.16 261	0.10 66	0.17 242	0.18 362	0.20 375	0.20 410

mmm	0.44 319	0.27 412	0.46 310	0.38 209	0.24 233	0.61 385	0.35 301	0.94 397	0.53 231	0.72 338	1.05 440	0.63 313	0.50 337	0.57 255	0.45 375	0.18 337	0.15 372	0.23 439	0.20 417	0.20 375	0.18 354

1111x	0.55 437	0.22 293	0.46 310	0.38 209	0.20 106	0.66 420	0.43 426	1.23 526	0.99 471	0.71 326	0.99 412	0.95 459	0.69 450	0.90 479	1.08 550	0.18 337	0.17 431	0.18 290	0.19 392	0.20 375	0.18 354

iinet-f	0.67 487	0.26 395	2.15 598	0.39 238	0.31 430	1.19 551	0.56 505	0.84 357	0.84 385	0.80 375	1.17 488	1.05 489	0.84 513	0.71 390	1.21 561	0.20 392	0.18 449	0.17 242	0.15 253	0.20 375	0.20 410

ssnet_v2	0.58 462	0.28 426	0.56 408	0.43 371	0.29 391	0.95 505	0.59 512	1.13 476	0.99 471	0.93 473	0.80 310	0.99 469	0.64 424	0.82 441	0.94 529	0.25 475	0.22 493	0.23 439	0.24 490	0.20 375	0.19 387

DAS	0.51 408	0.25 376	0.60 422	0.48 450	0.31 430	0.58 364	0.41 409	0.83 354	0.97 462	0.89 449	1.12 463	0.70 354	0.75 480	0.82 441	0.43 350	0.17 303	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.20 375	0.18 354

SepStereo	0.51 408	0.25 376	0.60 422	0.48 450	0.31 430	0.58 364	0.41 409	0.83 354	0.97 462	0.89 449	1.12 463	0.70 354	0.75 480	0.93 495	0.43 350	0.17 303	0.13 305	0.18 290	0.15 253	0.20 375	0.18 354

Patchmatch Stereo++	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270
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	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.31 233	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.56 242	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

ROB_FTStereo_v2	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.31 233	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.57 271	0.38 262	0.57 255	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

ROB_FTStereo	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.25 55	0.21 79	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.57 255	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

HUI-Stereo	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.60 203	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.50 196	0.35 283	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

iGMRVC	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.30 207	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

iRAFT	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.22 90	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.58 279	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

RAFT-IKP	0.35 206	0.23 314	0.47 322	0.41 310	0.22 164	0.24 39	0.28 181	0.59 193	0.36 142	0.63 263	0.73 265	0.57 271	0.38 262	0.58 275	0.36 299	0.18 337	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.20 375	0.15 270

MMNet	0.55 437	0.25 376	0.61 424	0.43 371	0.34 466	1.07 529	0.39 383	0.87 371	0.91 434	0.91 461	0.93 379	0.86 426	0.76 483	0.81 438	0.76 484	0.15 202	0.14 340	0.18 290	0.19 392	0.20 375	0.16 316

UNet	0.54 435	0.26 395	0.66 454	0.44 390	0.40 505	0.99 515	0.41 409	0.98 414	0.75 326	0.83 409	0.89 365	1.04 485	0.72 471	0.73 401	0.62 450	0.19 369	0.14 340	0.20 360	0.17 335	0.20 375	0.17 336

PSMNet-RSSM	0.48 367	0.22 293	0.38 196	0.42 350	0.25 265	0.50 313	0.37 338	1.10 462	0.77 341	0.70 319	1.06 446	0.84 419	0.64 424	0.62 312	0.47 392	0.23 452	0.15 372	0.23 439	0.25 499	0.20 375	0.19 387

StereoDRNet-Refined	0.58 462	0.32 456	0.54 397	0.46 434	0.30 408	0.96 508	0.40 394	1.00 420	0.94 452	1.12 538	1.08 452	0.96 462	0.67 440	0.90 479	0.89 523	0.17 303	0.13 305	0.22 417	0.21 440	0.20 375	0.19 387
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
S2M2_L	0.26 114	0.22 293	0.33 134	0.31 46	0.25 265	0.24 39	0.13 1	0.35 46	0.41 181	0.25 70	0.36 135	0.30 107	0.25 123	0.30 21	0.26 159	0.22 435	0.19 463	0.17 242	0.19 392	0.21 399	0.18 354
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 355	0.34 469	0.77 505	0.54 524	0.31 430	0.49 310	0.47 449	0.63 223	0.79 360	0.65 282	0.59 225	0.64 320	0.50 337	0.65 344	0.39 330	0.29 512	0.27 534	0.29 517	0.28 526	0.21 399	0.20 410

ACV-stereo	0.62 475	0.34 469	1.00 534	0.43 371	0.31 430	1.20 552	0.40 394	0.75 322	0.83 380	0.64 273	0.77 286	2.10 588	1.03 550	0.81 438	0.64 456	0.21 409	0.17 431	0.18 290	0.18 362	0.21 399	0.21 428

test_sample4	0.47 355	0.26 395	0.50 367	0.35 142	0.22 164	0.69 428	0.38 360	1.15 489	0.81 370	0.78 369	0.82 321	0.62 311	0.53 348	0.63 323	0.44 366	0.21 409	0.15 372	0.21 402	0.19 392	0.21 399	0.19 387

test_sample3	0.46 339	0.25 376	0.50 367	0.35 142	0.23 204	0.69 428	0.37 338	1.15 489	0.81 370	0.75 352	0.79 307	0.66 338	0.49 326	0.63 323	0.46 385	0.21 409	0.15 372	0.20 360	0.19 392	0.21 399	0.19 387

CAS++	0.32 173	0.24 351	0.36 168	0.37 179	0.26 309	0.28 108	0.23 108	0.87 371	0.50 223	0.47 204	0.45 161	0.26 80	0.21 77	0.49 188	0.24 110	0.23 452	0.19 463	0.22 417	0.17 335	0.21 399	0.16 316
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 478	0.30 447	0.73 486	0.45 413	0.34 466	1.17 548	0.49 463	0.86 364	0.98 466	1.02 509	1.36 521	1.29 532	0.85 514	0.76 418	0.81 494	0.21 409	0.23 503	0.23 439	0.23 474	0.21 399	0.20 410

ToySt	0.49 385	0.27 412	0.75 495	0.40 276	0.27 340	0.64 409	0.49 463	0.84 357	0.77 341	0.60 244	0.83 327	0.88 437	0.66 437	0.70 385	0.56 432	0.16 261	0.17 431	0.21 402	0.20 417	0.21 399	0.19 387

AASNet	0.53 423	0.25 376	0.52 385	0.49 465	0.32 446	0.74 447	0.40 394	1.50 577	0.86 398	0.86 427	0.92 376	0.64 320	0.59 391	0.59 290	0.79 489	0.23 452	0.19 463	0.20 360	0.16 285	0.21 399	0.19 387

ADLNet2	0.55 437	0.25 376	0.65 448	0.47 443	0.30 408	0.83 485	0.50 468	1.05 444	0.95 458	0.80 375	0.98 407	0.99 469	0.69 450	0.77 425	0.73 479	0.20 392	0.16 408	0.17 242	0.18 362	0.21 399	0.21 428

LCNet	0.41 295	0.20 217	0.32 119	0.44 390	0.24 233	0.47 302	0.29 191	0.67 256	0.53 231	0.72 338	1.03 430	0.66 338	0.60 395	0.58 275	0.34 266	0.14 132	0.10 66	0.19 330	0.19 392	0.21 399	0.36 539

CRE-IMP	0.36 224	0.23 314	0.49 354	0.42 350	0.24 233	0.41 264	0.21 79	0.57 182	0.41 181	0.65 282	0.72 261	0.53 254	0.37 258	0.61 304	0.38 324	0.17 303	0.11 167	0.19 330	0.15 253	0.21 399	0.18 354

GEStereo_RVC	0.55 437	0.29 438	0.63 437	0.49 465	0.31 430	0.70 433	0.54 495	1.22 521	0.92 439	0.82 397	0.85 342	0.85 421	0.63 413	0.90 479	0.65 458	0.24 464	0.16 408	0.19 330	0.16 285	0.21 399	0.22 446

RALAANet	0.38 256	0.23 314	0.48 342	0.42 350	0.29 391	0.35 207	0.25 133	0.86 364	0.64 273	0.67 298	0.65 240	0.60 300	0.29 182	0.60 296	0.34 266	0.15 202	0.12 230	0.17 242	0.15 253	0.21 399	0.13 202

sCroCo_RVC	0.35 206	0.28 426	0.69 469	0.51 495	0.39 500	0.41 264	0.31 233	0.49 144	0.45 206	0.31 113	0.48 174	0.38 167	0.32 213	0.46 165	0.32 239	0.21 409	0.22 493	0.19 330	0.19 392	0.21 399	0.20 410

ADLNet	0.55 437	0.27 412	0.51 380	0.44 390	0.35 473	0.78 463	0.46 442	1.08 456	0.86 398	0.99 496	0.98 407	0.92 453	0.63 413	0.69 379	0.81 494	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.21 428

HCRNet	0.44 319	0.34 469	0.41 237	0.53 517	0.26 309	0.53 329	0.29 191	0.83 354	0.63 266	0.71 326	0.81 317	0.77 398	0.50 337	0.66 352	0.36 299	0.24 464	0.16 408	0.24 456	0.20 417	0.21 399	0.18 354

psm_up	0.55 437	0.26 395	0.47 322	0.49 465	0.32 446	0.65 417	0.56 505	1.04 439	0.82 375	0.82 397	0.88 361	1.01 476	0.94 537	0.74 408	0.61 447	0.21 409	0.25 519	0.26 488	0.23 474	0.21 399	0.20 410

DSFCA	0.55 437	0.25 376	0.62 427	0.40 276	0.36 478	0.74 447	0.52 486	1.04 439	0.82 375	1.06 524	0.84 332	0.89 441	0.63 413	0.99 505	0.58 435	0.25 475	0.21 485	0.21 402	0.21 440	0.21 399	0.19 387

CFNet	0.51 408	0.29 438	0.46 310	0.41 310	0.27 340	0.70 433	0.32 254	1.13 476	1.00 477	0.72 338	1.07 449	0.85 421	0.60 395	0.76 418	0.52 417	0.19 369	0.14 340	0.23 439	0.23 474	0.21 399	0.16 316

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 423	0.32 456	0.64 442	0.44 390	0.30 408	0.66 420	0.44 435	1.04 439	0.88 411	0.91 461	0.91 372	0.99 469	0.60 395	0.68 373	0.60 443	0.21 409	0.17 431	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.21 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 462	0.28 426	0.47 322	0.49 465	0.32 446	0.77 459	0.50 468	0.99 416	0.92 439	1.04 518	1.14 475	1.21 522	0.69 450	0.88 471	0.69 468	0.20 392	0.20 475	0.22 417	0.22 458	0.21 399	0.18 354

rvit_0105_6	0.38 256	0.28 426	0.64 442	0.50 479	0.30 408	0.39 245	0.38 360	0.51 154	0.67 284	0.40 175	0.45 161	0.50 242	0.41 285	0.54 226	0.36 299	0.27 495	0.26 525	0.24 456	0.21 440	0.22 421	0.16 316

rvit_0105_5	0.42 302	0.31 452	0.73 486	0.50 479	0.29 391	0.44 282	0.42 419	0.61 209	0.74 323	0.51 215	0.51 191	0.60 300	0.47 317	0.57 255	0.38 324	0.27 495	0.25 519	0.25 469	0.23 474	0.22 421	0.18 354

ITSA-stereo	0.53 423	0.28 426	0.52 385	0.40 276	0.23 204	0.56 353	0.34 277	1.24 533	1.24 543	0.80 375	0.81 317	0.72 367	0.58 384	0.82 441	0.65 458	0.21 409	0.17 431	0.23 439	0.21 440	0.22 421	0.26 475

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 367	0.21 254	1.26 563	0.39 238	0.51 555	0.28 108	0.30 207	1.25 537	0.44 197	0.68 304	1.11 459	0.86 426	0.33 225	0.67 363	0.27 178	0.15 202	0.11 167	0.17 242	0.20 417	0.22 421	0.24 461

rvit_stereo_0080	0.31 167	0.25 376	0.40 227	0.39 238	0.28 364	0.27 83	0.46 442	0.49 144	0.44 197	0.35 141	0.42 153	0.40 184	0.28 166	0.41 115	0.33 251	0.22 435	0.17 431	0.17 242	0.16 285	0.22 421	0.15 270

test_sample5	0.47 355	0.26 395	0.49 354	0.36 162	0.22 164	0.64 409	0.39 383	1.13 476	0.81 370	0.77 365	0.94 380	0.64 320	0.54 360	0.65 344	0.43 350	0.21 409	0.16 408	0.22 417	0.20 417	0.22 421	0.20 410

DualNet	0.48 367	0.26 395	0.49 354	0.36 162	0.22 164	0.64 409	0.39 383	1.13 476	0.81 370	0.80 375	1.03 430	0.64 320	0.54 360	0.65 344	0.43 350	0.21 409	0.16 408	0.22 417	0.20 417	0.22 421	0.20 410

mmx	0.53 423	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	1.16 496	1.03 489	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.20 392	0.15 372	0.25 469	0.21 440	0.22 421	0.20 410

whm_eth	0.31 167	0.25 376	0.40 227	0.39 238	0.28 364	0.27 83	0.46 442	0.49 144	0.44 197	0.35 141	0.42 153	0.40 184	0.28 166	0.41 115	0.33 251	0.22 435	0.17 431	0.17 242	0.16 285	0.22 421	0.15 270

xxx	0.53 423	0.26 395	0.49 354	0.37 179	0.25 265	0.55 340	0.37 338	1.16 496	1.03 489	0.73 345	0.96 393	0.71 358	0.53 348	1.01 509	0.88 513	0.20 392	0.15 372	0.25 469	0.21 440	0.22 421	0.20 410

CASS	0.45 329	0.27 412	0.42 258	0.48 450	0.22 164	0.61 385	0.34 277	0.97 411	0.62 255	0.71 326	0.85 342	0.61 305	0.55 366	0.57 255	0.41 341	0.29 512	0.16 408	0.22 417	0.18 362	0.22 421	0.28 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 477	0.28 426	0.99 533	0.40 276	0.30 408	1.03 522	0.56 505	1.10 462	0.99 471	0.97 489	1.22 496	1.06 491	0.69 450	1.07 522	0.95 532	0.19 369	0.11 167	0.16 202	0.13 195	0.22 421	0.21 428

NINENet	0.50 401	0.29 438	0.51 380	0.45 413	0.32 446	0.70 433	0.34 277	1.10 462	0.88 411	0.80 375	0.94 380	0.65 333	0.49 326	0.73 401	0.51 410	0.22 435	0.20 475	0.25 469	0.18 362	0.22 421	0.21 428

dd	0.43 312	0.38 497	0.55 402	0.44 390	0.25 265	0.47 302	0.38 360	0.70 289	1.05 499	0.59 240	0.65 240	0.42 200	0.39 273	0.66 352	0.50 400	0.24 464	0.15 372	0.21 402	0.15 253	0.22 421	0.18 354

PSMNet-ADL	0.48 367	0.27 412	0.40 227	0.48 450	0.30 408	0.68 426	0.37 338	0.90 383	0.80 362	0.61 252	0.80 310	0.92 453	0.62 407	0.72 395	0.63 453	0.23 452	0.18 449	0.18 290	0.20 417	0.22 421	0.20 410

TestStereo	0.38 256	0.31 452	0.40 227	0.45 413	0.20 106	0.40 249	0.37 338	0.66 246	0.65 278	0.53 224	0.78 297	0.47 228	0.40 279	0.55 231	0.37 315	0.18 337	0.13 305	0.20 360	0.15 253	0.22 421	0.13 202

ADCRef	0.80 517	0.43 517	1.32 570	0.50 479	0.45 535	1.07 529	0.51 483	1.07 452	0.98 466	1.17 543	1.42 534	0.87 432	0.91 526	0.85 461	3.19 608	0.18 337	0.16 408	0.23 439	0.23 474	0.22 421	0.21 428

rvit_0105_4	0.41 295	0.29 438	0.71 478	0.50 479	0.29 391	0.41 264	0.41 409	0.55 175	0.73 316	0.45 193	0.48 174	0.55 263	0.44 303	0.57 255	0.36 299	0.28 505	0.26 525	0.25 469	0.22 458	0.23 438	0.18 354

rvit_105_1	0.54 435	0.40 509	0.76 500	0.58 542	0.37 485	0.59 377	0.68 535	0.70 289	0.94 452	0.82 397	0.69 255	0.73 378	0.58 384	0.78 429	0.54 425	0.32 533	0.29 543	0.31 526	0.34 552	0.23 438	0.20 410

test_sample6	0.49 385	0.26 395	0.50 367	0.37 179	0.22 164	0.63 402	0.40 394	1.12 474	0.83 380	0.80 375	1.03 430	0.66 338	0.55 366	0.67 363	0.46 385	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.22 458	0.23 438	0.21 428

AACVNet	0.50 401	0.23 314	0.49 354	0.46 434	0.29 391	0.52 321	0.38 360	0.90 383	0.55 240	0.81 388	1.03 430	1.00 472	0.70 463	0.83 449	0.54 425	0.21 409	0.18 449	0.24 456	0.18 362	0.23 438	0.20 410

LMCR-Stereo	0.53 423	0.30 447	0.53 393	0.58 542	0.30 408	0.83 485	0.36 323	1.19 506	0.76 334	0.88 445	1.04 436	0.56 266	0.62 407	0.82 441	0.67 464	0.19 369	0.15 372	0.19 330	0.14 226	0.23 438	0.17 336

Anonymous3	0.46 339	0.34 469	0.86 518	0.50 479	0.37 485	0.81 474	0.50 468	0.72 302	0.65 278	0.51 215	0.65 240	0.45 217	0.45 308	0.64 337	0.38 324	0.24 464	0.24 511	0.22 417	0.21 440	0.23 438	0.23 453

Syn2CoEx	0.71 498	0.51 541	0.95 527	0.64 560	0.45 535	0.91 497	0.53 491	1.48 574	1.13 523	0.93 473	1.35 520	1.02 481	0.99 545	0.92 489	0.80 491	0.30 519	0.27 534	0.28 509	0.24 490	0.23 438	0.24 461

GwcNet	0.69 492	0.36 480	1.10 544	0.51 495	0.42 518	1.08 533	0.50 468	1.21 513	1.16 528	1.00 501	1.37 524	1.06 491	0.79 497	0.92 489	0.94 529	0.25 475	0.24 511	0.24 456	0.22 458	0.23 438	0.26 475

CFNet-ft	0.48 367	0.23 314	0.36 168	0.40 276	0.26 309	0.64 409	0.37 338	0.87 371	0.85 393	0.64 273	1.00 414	1.01 476	0.64 424	0.61 304	0.53 420	0.23 452	0.15 372	0.24 456	0.21 440	0.23 438	0.18 354

MSMDNet	0.48 367	0.24 351	0.52 385	0.39 238	0.27 340	0.63 402	0.30 207	0.96 408	0.96 459	0.86 427	1.07 449	0.79 402	0.44 303	0.57 255	0.43 350	0.17 303	0.12 230	0.20 360	0.16 285	0.23 438	0.19 387

CFNet_RVC	0.48 367	0.23 314	0.36 168	0.40 276	0.26 309	0.64 409	0.37 338	0.87 371	0.85 393	0.64 273	1.00 414	1.01 476	0.64 424	0.61 304	0.53 420	0.23 452	0.15 372	0.24 456	0.21 440	0.23 438	0.18 354

AdaStereo	0.50 401	0.32 456	0.47 322	0.48 450	0.25 265	0.67 424	0.32 254	1.17 501	0.88 411	0.75 352	0.99 412	0.75 386	0.49 326	0.67 363	0.46 385	0.27 495	0.12 230	0.28 509	0.18 362	0.23 438	0.18 354
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.
NaN_ROB	0.69 492	0.44 522	0.69 469	0.51 495	0.33 457	0.97 510	1.06 588	1.22 521	1.19 534	1.24 556	0.96 393	1.08 498	0.78 495	1.20 541	0.67 464	0.24 464	0.30 547	0.23 439	0.24 490	0.23 438	0.25 469

YMNet	0.66 482	0.38 497	0.90 523	0.52 507	0.46 542	1.08 533	0.49 463	1.00 420	0.77 341	1.18 545	1.29 512	1.12 509	0.74 476	0.85 461	0.86 504	0.27 495	0.31 556	0.25 469	0.25 499	0.24 451	0.23 453

YMNet_1	0.66 482	0.38 497	0.90 523	0.52 507	0.46 542	1.08 533	0.49 463	1.00 420	0.77 341	1.18 545	1.29 512	1.12 509	0.74 476	0.85 461	0.86 504	0.27 495	0.31 556	0.25 469	0.25 499	0.24 451	0.23 453

ttt	0.51 408	0.25 376	0.43 269	0.38 209	0.24 233	0.65 417	0.38 360	1.18 504	1.05 499	0.72 338	1.08 452	0.63 313	0.49 326	0.84 454	0.59 440	0.24 464	0.21 485	0.22 417	0.20 417	0.24 451	0.24 461

PCWNet_CMD	0.48 367	0.24 351	0.52 385	0.39 238	0.27 340	0.63 402	0.30 207	0.95 404	0.96 459	0.86 427	1.07 449	0.79 402	0.44 303	0.57 255	0.43 350	0.17 303	0.12 230	0.21 402	0.16 285	0.24 451	0.19 387

CFNet_pseudo	0.46 339	0.24 351	0.52 385	0.37 179	0.27 340	0.58 364	0.30 207	0.86 364	0.88 411	0.82 397	1.03 430	0.75 386	0.47 317	0.58 275	0.44 366	0.17 303	0.12 230	0.24 456	0.16 285	0.24 451	0.19 387

GMStereo	0.39 272	0.37 487	0.54 397	0.40 276	0.26 309	0.42 271	0.36 323	0.59 193	1.04 495	0.55 230	0.51 191	0.37 159	0.35 236	0.54 226	0.41 341	0.19 369	0.13 305	0.16 202	0.17 335	0.24 451	0.18 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 437	0.37 487	0.76 500	0.44 390	0.31 430	0.60 383	0.44 435	0.96 408	0.86 398	0.99 496	0.90 369	0.96 462	0.58 384	0.71 390	0.61 447	0.25 475	0.23 503	0.26 488	0.32 547	0.24 451	0.23 453

BEATNet_4x	0.46 339	0.32 456	0.56 408	0.37 179	0.19 64	0.63 402	0.35 301	1.01 429	0.72 309	0.77 365	0.83 327	0.70 354	0.59 391	0.68 373	0.53 420	0.16 261	0.12 230	0.16 202	0.14 226	0.24 451	0.16 316

ccs_rob	0.46 339	0.24 351	0.52 385	0.37 179	0.27 340	0.58 364	0.31 233	0.86 364	0.88 411	0.82 397	1.02 426	0.75 386	0.47 317	0.58 275	0.44 366	0.17 303	0.12 230	0.24 456	0.16 285	0.24 451	0.19 387

DISCO	0.70 494	0.26 395	0.68 463	0.44 390	0.31 430	1.14 542	0.51 483	1.23 526	1.23 541	0.81 388	1.05 440	1.50 564	0.85 514	1.82 588	1.03 544	0.19 369	0.15 372	0.18 290	0.16 285	0.24 451	0.23 453

zh-mn7	1.08 563	0.65 566	4.00 614	0.52 507	0.38 494	1.16 547	0.62 521	1.15 489	1.77 589	1.74 585	2.31 582	1.17 521	0.91 526	2.10 599	1.77 583	0.24 464	0.21 485	0.22 417	0.22 458	0.25 461	0.28 492

DDVS	0.52 417	0.30 447	0.56 408	0.41 310	0.31 430	0.71 438	0.34 277	0.91 388	0.67 284	0.85 420	0.89 365	1.12 509	0.46 313	0.86 466	0.60 443	0.22 435	0.16 408	0.22 417	0.18 362	0.25 461	0.26 475

DCVSM-stereo	0.49 385	0.27 412	0.53 393	0.39 238	0.29 391	0.51 317	0.26 146	0.75 322	0.75 326	1.11 537	0.75 276	1.05 489	0.72 471	0.60 296	0.47 392	0.20 392	0.19 463	0.24 456	0.20 417	0.25 461	0.30 508

UCFNet_RVC	0.49 385	0.26 395	0.35 161	0.39 238	0.26 309	0.64 409	0.36 323	1.15 489	0.84 385	0.67 298	0.88 361	0.88 437	0.59 391	0.58 275	0.45 375	0.24 464	0.17 431	0.27 501	0.27 520	0.25 461	0.23 453

DRN-Test	0.66 482	0.32 456	0.66 454	0.50 479	0.39 500	1.15 544	0.61 519	1.49 576	1.01 481	1.12 538	1.08 452	1.06 491	0.69 450	0.77 425	0.94 529	0.23 452	0.17 431	0.26 488	0.25 499	0.25 461	0.21 428

MDST_ROB	0.91 539	0.27 412	0.85 513	0.63 559	0.41 512	2.53 600	0.71 551	1.60 588	1.13 523	2.83 613	1.73 563	0.97 464	0.69 450	1.61 576	0.73 479	0.25 475	0.22 493	0.32 532	0.28 526	0.25 461	0.24 461

SGM_RVC	0.97 545	0.28 426	0.41 237	0.39 238	0.22 164	1.55 577	0.73 555	1.51 580	1.25 549	2.25 603	1.92 573	2.58 598	1.56 588	2.02 597	1.19 560	0.27 495	0.27 534	0.27 501	0.25 499	0.25 461	0.25 469
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven-2	0.76 507	0.43 517	2.32 600	0.52 507	0.38 494	0.90 496	0.65 526	1.11 468	1.12 522	1.19 547	1.28 508	1.09 501	0.99 545	1.07 522	0.87 510	0.20 392	0.19 463	0.23 439	0.22 458	0.26 468	0.22 446

StereoVision	0.42 302	0.28 426	0.45 293	0.49 465	0.28 364	0.38 237	0.38 360	0.72 302	0.62 255	0.44 190	1.14 475	0.54 258	0.39 273	0.56 242	0.34 266	0.21 409	0.24 511	0.25 469	0.24 490	0.26 468	0.16 316

CFNet_ucs	0.50 401	0.24 351	0.55 402	0.38 209	0.31 430	0.58 364	0.33 264	0.98 414	0.93 445	0.88 445	1.19 494	0.80 410	0.49 326	0.63 323	0.43 350	0.21 409	0.15 372	0.26 488	0.18 362	0.26 468	0.22 446

Wz-Net-LNSev	0.71 498	0.51 541	1.36 577	0.50 479	0.41 512	1.15 544	0.69 540	1.21 513	1.07 512	1.02 509	1.12 463	1.08 498	0.87 519	0.89 477	0.89 523	0.24 464	0.22 493	0.21 402	0.19 392	0.26 468	0.26 475

DMCA-RVC	0.51 408	0.30 447	0.59 417	0.50 479	0.32 446	0.54 335	0.38 360	0.86 364	0.68 289	0.94 476	0.86 345	0.91 448	0.68 446	0.70 385	0.59 440	0.23 452	0.18 449	0.31 526	0.23 474	0.26 468	0.19 387

FADNet-RVC-Resample	0.56 448	0.33 464	1.16 550	0.49 465	0.34 466	0.71 438	0.43 426	1.01 429	0.93 445	0.82 397	0.87 353	0.74 384	0.67 440	0.73 401	0.45 375	0.18 337	0.18 449	0.26 488	0.27 520	0.26 468	0.27 485

PA-Net	0.67 487	0.43 517	0.83 511	0.50 479	0.53 560	0.94 502	0.68 535	1.10 462	1.14 526	0.80 375	0.88 361	0.87 432	0.77 490	1.02 514	0.88 513	0.24 464	0.41 583	0.29 517	0.44 576	0.26 468	0.34 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 455	0.33 464	0.49 354	0.51 495	0.30 408	0.66 420	0.73 555	1.03 436	1.01 481	0.82 397	1.10 458	0.84 419	0.70 463	0.86 466	0.58 435	0.28 505	0.17 431	0.25 469	0.22 458	0.26 468	0.19 387

DeepPruner_ROB	0.53 423	0.34 469	0.59 417	0.41 310	0.30 408	0.50 313	0.43 426	1.19 506	0.70 297	0.85 420	1.05 440	0.86 426	0.55 366	0.84 454	0.51 410	0.29 512	0.23 503	0.22 417	0.22 458	0.26 468	0.25 469

PSMNet_ROB	0.64 478	0.37 487	0.65 448	0.56 534	0.42 518	0.97 510	0.83 566	1.21 513	0.92 439	0.79 373	1.02 426	1.08 498	0.63 413	0.82 441	0.91 527	0.29 512	0.20 475	0.31 526	0.31 541	0.26 468	0.23 453

CBMV	0.64 478	0.35 475	0.41 237	0.42 350	0.25 265	1.01 517	0.77 559	1.13 476	1.09 517	1.17 543	1.22 496	1.04 485	0.75 480	0.88 471	0.63 453	0.28 505	0.30 547	0.34 539	0.30 534	0.26 468	0.26 475
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 548	0.50 537	1.70 589	0.53 517	0.36 478	1.75 589	0.71 551	1.22 521	2.28 602	0.96 484	2.54 591	1.42 555	0.95 540	2.19 604	1.54 575	0.22 435	0.19 463	0.21 402	0.20 417	0.27 479	0.25 469

test_sample7	0.52 417	0.29 438	0.50 367	0.36 162	0.27 340	0.62 393	0.41 409	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	0.68 373	0.50 400	0.26 485	0.20 475	0.27 501	0.26 513	0.27 479	0.24 461

aanetorigin	0.83 527	0.56 554	1.87 593	0.49 465	0.38 494	0.56 353	0.66 528	0.70 289	1.00 477	2.42 606	2.02 578	1.31 535	1.18 565	0.93 495	1.13 557	0.20 392	0.18 449	0.20 360	0.19 392	0.27 479	0.30 508

StereoDRNet	0.64 478	0.33 464	0.68 463	0.51 495	0.43 524	1.03 522	0.53 491	1.47 573	0.99 471	1.10 535	0.87 353	1.07 496	0.71 467	0.82 441	0.88 513	0.23 452	0.19 463	0.25 469	0.23 474	0.27 479	0.19 387

FACV-RUCA	0.43 312	0.28 426	0.47 322	0.45 413	0.33 457	0.58 364	0.34 277	0.82 351	0.73 316	0.57 236	0.84 332	0.47 228	0.50 337	0.54 226	0.39 330	0.22 435	0.15 372	0.35 541	0.16 285	0.28 483	0.21 428

Wz-Net-MNSev	0.76 507	0.40 509	1.34 572	0.50 479	0.40 505	1.44 571	0.83 566	1.15 489	1.16 528	1.25 557	1.20 495	1.13 515	0.81 502	1.16 536	1.00 542	0.22 435	0.19 463	0.24 456	0.23 474	0.28 483	0.26 475

FAT-Stereo	0.73 504	0.33 464	0.75 495	0.49 465	0.37 485	0.71 438	0.59 512	1.36 559	1.30 557	1.03 517	1.40 530	1.59 573	1.15 561	0.87 468	0.86 504	0.28 505	0.28 538	0.28 509	0.23 474	0.28 483	0.38 550

ADCP+	1.06 559	0.35 475	1.51 585	0.49 465	0.51 555	1.45 572	0.55 499	1.25 537	1.03 489	1.16 542	1.15 481	1.10 505	1.07 555	1.56 573	6.75 627	0.19 369	0.16 408	0.23 439	0.21 440	0.28 483	0.21 428

dad	0.58 462	0.50 537	0.64 442	0.43 371	0.30 408	0.59 377	0.36 323	0.78 338	1.25 549	1.01 506	1.17 488	1.15 519	0.53 348	0.68 373	0.50 400	0.35 552	0.23 503	0.37 551	0.21 440	0.29 487	0.20 410

SACVNet	0.58 462	0.34 469	0.55 402	0.55 531	0.36 478	0.63 402	0.48 457	1.13 476	0.77 341	1.02 509	1.06 446	1.02 481	0.74 476	0.90 479	0.51 410	0.27 495	0.21 485	0.25 469	0.24 490	0.29 487	0.36 539

pcwnet_v2	0.58 462	0.28 426	0.84 512	0.45 413	0.35 473	0.61 385	0.35 301	1.27 541	1.21 538	0.99 496	1.27 506	0.72 367	0.58 384	0.67 363	0.48 396	0.27 495	0.21 485	0.24 456	0.23 474	0.29 487	0.29 499

APVNet	0.71 498	0.37 487	0.89 522	0.56 534	0.45 535	1.18 550	0.68 535	1.41 567	0.85 393	0.81 388	1.15 481	1.04 485	0.81 502	1.10 529	1.17 558	0.26 485	0.28 538	0.32 532	0.31 541	0.29 487	0.30 508

hitnet-ft	0.55 437	0.27 412	0.39 215	0.41 310	0.28 364	0.78 463	0.40 394	0.92 390	0.90 427	0.82 397	1.01 417	1.13 515	0.70 463	0.78 429	0.67 464	0.28 505	0.20 475	0.28 509	0.22 458	0.29 487	0.26 475

Nwc_Net	0.78 513	0.38 497	0.73 486	0.60 552	0.55 565	1.05 527	0.55 499	1.67 594	1.05 499	0.88 445	1.86 572	1.40 554	1.09 556	1.10 529	0.87 510	0.30 519	0.25 519	0.36 546	0.38 560	0.29 487	0.29 499

ADCL	1.04 554	0.38 497	1.35 573	0.50 479	0.39 500	1.61 581	0.89 574	1.29 544	1.39 565	1.29 559	1.50 547	1.24 525	1.24 570	1.37 566	4.87 620	0.21 409	0.19 463	0.25 469	0.25 499	0.29 487	0.27 485

SGM-ForestM	4.04 621	0.32 456	0.46 310	0.43 371	0.27 340	7.50 629	1.45 614	3.84 624	4.24 624	8.19 635	6.76 633	19.00 643	9.08 632	10.74 636	6.62 626	0.31 522	0.33 567	0.32 532	0.32 547	0.29 487	0.29 499

PWC_ROB	0.87 531	0.52 548	1.28 564	0.50 479	0.32 446	0.91 497	0.37 338	1.36 559	1.46 572	1.61 577	2.59 595	1.16 520	1.01 549	1.34 560	1.40 573	0.25 475	0.18 449	0.28 509	0.20 417	0.29 487	0.28 492

ISRNet	0.56 448	0.24 351	0.66 454	0.56 534	0.36 478	0.44 282	0.25 133	0.82 351	0.84 385	1.07 527	1.25 503	0.91 448	0.60 395	0.66 352	0.58 435	0.35 552	0.26 525	0.36 546	0.33 550	0.30 496	0.42 559

rvit_stereo_0075_2	0.47 355	0.37 487	0.70 473	0.53 517	0.46 542	0.43 274	0.36 323	0.81 349	0.67 284	0.55 230	0.74 274	0.59 294	0.43 293	0.63 323	0.43 350	0.32 533	0.23 503	0.35 541	0.25 499	0.30 496	0.25 469

AF-Net	0.81 520	0.39 504	0.68 463	0.64 560	0.54 563	0.91 497	0.51 483	1.61 590	1.31 558	0.96 484	2.02 578	1.46 558	1.26 573	1.11 531	0.99 539	0.32 533	0.24 511	0.39 556	0.27 520	0.30 496	0.25 469

RTSC	0.87 531	0.48 529	1.23 560	0.52 507	0.37 485	1.13 541	0.50 468	1.34 553	1.79 590	1.51 571	1.24 501	1.12 509	0.81 502	1.62 577	2.16 595	0.25 475	0.19 463	0.23 439	0.24 490	0.30 496	0.31 516

DeepPrunerF	0.89 535	0.52 548	3.43 610	0.68 574	0.81 586	0.72 445	0.72 553	1.22 521	1.99 596	0.93 473	1.01 417	0.87 432	0.86 516	1.08 525	0.95 532	0.34 547	0.28 538	0.43 565	0.39 564	0.30 496	0.32 520

SGM-Forest	0.62 475	0.32 456	0.39 215	0.43 371	0.30 408	1.02 519	0.55 499	1.09 460	1.05 499	1.06 524	1.18 490	1.10 505	0.67 440	0.88 471	0.62 450	0.31 522	0.33 567	0.33 537	0.30 534	0.30 496	0.28 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.96 544	0.48 529	2.41 602	0.54 524	0.50 551	1.41 567	0.70 545	1.67 594	1.81 591	1.49 568	1.50 547	1.26 527	0.87 519	1.15 534	1.80 587	0.23 452	0.21 485	0.25 469	0.25 499	0.31 502	0.26 475

FADNet_RVC	0.55 437	0.37 487	1.17 554	0.44 390	0.31 430	0.56 353	0.34 277	1.06 448	0.88 411	0.67 298	0.90 369	0.61 305	0.65 430	0.93 495	0.70 471	0.21 409	0.18 449	0.26 488	0.23 474	0.31 502	0.28 492

FADNet-RVC	0.60 472	0.53 551	1.14 549	0.46 434	0.39 500	0.61 385	0.39 383	1.12 474	0.87 407	0.70 319	0.84 332	1.04 485	0.55 366	0.94 502	0.69 468	0.26 485	0.25 519	0.28 509	0.28 526	0.31 502	0.31 516

GANet	0.70 494	0.37 487	0.55 402	0.51 495	0.34 466	0.94 502	0.96 581	1.08 456	0.94 452	1.04 518	1.98 576	1.13 515	0.88 523	1.12 532	0.66 461	0.25 475	0.26 525	0.27 501	0.22 458	0.31 502	0.22 446

CVANet_RVC	0.57 455	0.33 464	0.44 281	0.47 443	0.32 446	0.67 424	0.61 519	1.05 444	0.93 445	0.85 420	1.04 436	1.01 476	0.73 474	0.83 449	0.52 417	0.29 512	0.19 463	0.27 501	0.25 499	0.31 502	0.21 428

XPNet_ROB	0.70 494	0.35 475	0.68 463	0.52 507	0.40 505	0.79 466	0.85 572	1.16 496	0.94 452	1.33 562	1.15 481	1.38 551	0.83 511	1.03 516	0.90 525	0.32 533	0.25 519	0.26 488	0.24 490	0.31 502	0.28 492

MSAF-DinoV2	1.04 554	0.38 497	1.32 570	0.54 524	0.29 391	0.89 494	0.72 553	1.52 583	1.24 543	1.05 520	1.41 532	2.98 601	1.49 584	2.74 613	2.83 606	0.22 435	0.14 340	0.20 360	0.22 458	0.32 508	0.32 520

TCMNet	0.66 482	0.39 504	0.98 532	0.59 546	0.61 576	0.96 508	0.55 499	1.05 444	0.90 427	0.84 416	1.14 475	0.89 441	0.65 430	0.85 461	1.01 543	0.26 485	0.26 525	0.31 526	0.28 526	0.32 508	0.29 499

Wz-Net-SNSev	0.91 539	0.73 572	2.13 597	0.56 534	0.45 535	0.95 505	1.13 593	1.34 553	1.24 543	1.02 509	1.30 515	1.46 558	0.86 516	1.81 587	1.50 574	0.25 475	0.23 503	0.25 469	0.26 513	0.32 508	0.29 499

S-Stereo	0.74 505	0.35 475	0.96 529	0.56 534	0.45 535	0.82 482	0.60 514	1.24 533	1.60 584	0.96 484	1.41 532	1.12 509	0.94 537	0.80 435	1.04 547	0.26 485	0.31 556	0.28 509	0.25 499	0.32 508	0.47 576

edge stereo	0.76 507	0.38 497	0.74 491	0.52 507	0.43 524	0.80 469	0.53 491	1.28 543	1.06 506	1.28 558	1.38 529	1.81 578	1.11 558	1.08 525	0.85 503	0.33 541	0.32 561	0.41 563	0.28 526	0.32 508	0.36 539

NCCL2	0.72 502	0.41 513	0.65 448	0.64 560	0.44 531	0.98 514	1.20 596	1.11 468	1.00 477	0.98 494	0.96 393	1.49 563	0.87 519	0.90 479	0.79 489	0.31 522	0.26 525	0.39 556	0.39 564	0.32 508	0.32 520

MeshStereo	1.34 580	0.43 517	0.54 397	0.44 390	0.34 466	1.66 584	0.60 514	1.94 600	1.37 562	4.47 627	3.25 604	4.71 618	1.94 603	1.92 592	1.17 558	0.35 552	0.35 571	0.37 551	0.31 541	0.32 508	0.32 520
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
psmorigin	0.82 521	0.51 541	2.09 596	0.49 465	0.41 512	0.85 489	0.50 468	1.04 439	0.88 411	1.45 567	1.43 537	1.50 564	1.06 553	1.22 547	0.97 535	0.31 522	0.32 561	0.27 501	0.27 520	0.33 515	0.42 559

NCC-stereo	0.78 513	0.40 509	0.76 500	0.61 554	0.67 580	0.81 474	0.69 540	1.54 585	1.11 519	0.90 456	1.36 521	1.33 543	1.16 562	1.19 539	0.88 513	0.31 522	0.30 547	0.37 551	0.48 585	0.33 515	0.33 525

Abc-Net	0.78 513	0.40 509	0.76 500	0.61 554	0.67 580	0.81 474	0.69 540	1.54 585	1.11 519	0.90 456	1.36 521	1.33 543	1.16 562	1.19 539	0.88 513	0.31 522	0.30 547	0.37 551	0.48 585	0.33 515	0.33 525
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 462	0.44 522	0.62 427	0.42 350	0.33 457	0.66 420	0.58 509	1.02 432	0.86 398	0.77 365	1.28 508	0.72 367	0.64 424	0.82 441	0.59 440	0.31 522	0.26 525	0.40 559	0.27 520	0.33 515	0.26 475

CBMV_ROB	0.59 469	0.37 487	0.38 196	0.39 238	0.28 364	0.74 447	0.28 181	1.00 420	0.98 466	0.94 476	1.25 503	0.81 413	0.78 495	0.87 468	0.50 400	0.36 556	0.37 574	0.43 565	0.40 566	0.33 515	0.30 508

ETE_ROB	0.70 494	0.49 533	0.73 486	0.56 534	0.36 478	0.79 466	0.87 573	1.14 485	0.93 445	1.19 547	1.18 490	1.39 552	0.82 506	0.99 505	0.80 491	0.26 485	0.21 485	0.31 526	0.26 513	0.33 515	0.34 532

MultiAttention	3.58 618	0.24 351	0.62 427	0.54 524	0.34 466	22.90 640	2.72 631	1.60 588	1.13 523	0.80 375	1.81 568	1.14 518	0.43 293	35.29 649	0.61 447	0.17 303	0.12 230	0.23 439	0.23 474	0.34 521	0.29 499

RP	0.76 507	0.36 480	0.63 437	0.66 568	0.58 573	0.80 469	0.55 499	1.14 485	1.22 540	0.97 489	1.65 557	1.43 557	1.32 575	1.01 509	0.84 499	0.33 541	0.30 547	0.36 546	0.30 534	0.34 521	0.34 532

FBW_ROB	0.88 533	0.50 537	0.85 513	0.55 531	0.40 505	1.17 548	0.78 561	1.50 577	1.37 562	1.33 562	1.27 506	1.48 562	1.00 548	2.57 612	0.98 538	0.25 475	0.32 561	0.45 568	0.30 534	0.34 521	0.28 492

SANet	1.07 561	0.41 513	1.06 539	0.48 450	0.30 408	1.41 567	0.94 579	1.42 568	3.36 617	1.58 574	2.43 588	2.33 594	1.70 595	1.34 560	1.07 549	0.28 505	0.24 511	0.26 488	0.23 474	0.34 521	0.30 508

PWCDC_ROB	0.89 535	0.49 533	0.80 509	0.74 581	0.40 505	1.03 522	0.39 383	1.33 551	2.35 606	1.02 509	3.77 613	0.81 413	0.92 531	1.20 541	0.90 525	0.34 547	0.22 493	0.24 456	0.20 417	0.34 521	0.29 499

zh-sn7	1.09 564	0.75 574	3.23 608	0.57 540	0.42 518	1.11 537	0.89 574	1.19 506	1.27 553	1.41 566	1.98 576	1.25 526	1.47 583	1.99 596	2.62 603	0.26 485	0.26 525	0.26 488	0.27 520	0.35 526	0.30 508

FINET	0.67 487	0.42 515	1.00 534	0.46 434	0.43 524	0.83 485	0.89 574	1.08 456	1.50 574	0.87 435	1.14 475	0.71 358	0.68 446	0.92 489	0.70 471	0.36 556	0.30 547	0.26 488	0.24 490	0.35 526	0.33 525

DANet	0.71 498	0.45 526	0.91 525	0.59 546	0.40 505	0.81 474	0.40 394	0.97 411	0.84 385	1.20 551	1.22 496	1.33 543	0.88 523	1.16 536	1.24 562	0.27 495	0.23 503	0.31 526	0.25 499	0.35 526	0.32 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 527	0.49 533	0.77 505	0.60 552	0.41 512	1.14 542	1.06 588	1.19 506	1.46 572	1.32 560	1.43 537	1.37 550	1.19 567	1.27 553	0.86 504	0.39 562	0.31 556	0.36 546	0.37 557	0.35 526	0.34 532

LALA_ROB	0.74 505	0.43 517	0.69 469	0.54 524	0.40 505	1.01 517	0.95 580	1.21 513	1.07 512	1.22 553	1.12 463	1.56 570	0.79 497	1.04 518	0.86 504	0.33 541	0.22 493	0.35 541	0.30 534	0.35 526	0.31 516

DualNet (step1)	0.57 455	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	0.68 373	0.50 400	0.41 567	0.20 475	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

test_sample9	1.05 558	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.06 448	0.88 411	0.92 469	0.86 345	0.85 421	0.69 450	1.20 541	1.36 569	0.41 567	8.41 637	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

test_sample8	1.25 577	0.36 480	0.72 483	0.38 209	0.30 408	0.71 438	0.43 426	1.13 476	0.75 326	1.50 570	0.95 389	3.29 609	1.59 590	1.20 541	1.36 569	0.41 567	8.41 637	0.40 559	0.41 571	0.36 531	0.33 525

GMStereo_Zeroshot	0.49 385	0.44 522	0.74 491	0.49 465	0.27 340	0.56 353	0.29 191	0.73 313	0.76 334	0.86 427	0.94 380	0.91 448	0.36 254	0.74 408	0.43 350	0.26 485	0.14 340	0.26 488	0.15 253	0.36 531	0.18 354

UDGNet	0.48 367	0.77 577	0.50 367	0.48 450	0.31 430	0.41 264	0.34 277	0.70 289	0.92 439	0.65 282	0.60 227	0.58 279	0.43 293	0.63 323	0.41 341	0.32 533	0.15 372	0.66 591	0.19 392	0.36 531	0.21 428

RGC	0.79 516	0.59 558	0.71 478	0.65 565	0.65 579	0.92 501	0.58 509	1.29 544	1.05 499	1.07 527	1.45 543	1.47 561	1.03 550	1.21 545	0.88 513	0.32 533	0.30 547	0.48 577	0.40 566	0.37 536	0.37 544

ADCMid	1.14 567	0.52 548	2.23 599	0.53 517	0.43 524	1.07 529	0.75 557	1.23 526	1.05 499	2.15 599	1.44 540	1.50 564	1.43 581	1.56 573	5.01 621	0.26 485	0.24 511	0.29 517	0.31 541	0.37 536	0.33 525

ADCPNet	1.03 553	0.48 529	2.70 604	0.54 524	0.42 518	1.40 565	0.75 557	1.13 476	1.07 512	1.22 553	1.42 534	1.68 575	1.09 556	1.36 565	3.45 612	0.30 519	0.28 538	0.29 517	0.32 547	0.37 536	0.35 537

NOSS_ROB	0.57 455	0.39 504	0.39 215	0.44 390	0.30 408	0.73 446	0.54 495	1.03 436	1.08 515	0.67 298	0.87 353	0.76 392	0.57 375	0.77 425	0.47 392	0.38 560	0.38 576	0.44 567	0.42 575	0.37 536	0.34 532

HBP-ISP	0.59 469	0.45 526	0.43 269	0.45 413	0.33 457	0.70 433	0.28 181	1.11 468	1.00 477	0.83 409	1.18 490	0.65 333	0.68 446	0.88 471	0.52 417	0.35 552	0.38 576	0.47 572	0.41 571	0.38 540	0.31 516

stereogan	0.80 517	0.31 452	0.71 478	0.59 546	0.50 551	1.72 588	0.48 457	1.35 556	1.37 562	1.00 501	1.46 545	1.56 570	0.95 540	1.29 554	0.84 499	0.28 505	0.29 543	0.29 517	0.25 499	0.38 540	0.38 550

AnyNet_C32	1.16 571	0.62 564	2.40 601	0.57 540	0.55 565	1.41 567	1.34 607	1.18 504	1.24 543	1.49 568	1.42 534	1.39 552	1.20 569	1.55 571	4.82 619	0.29 512	0.28 538	0.29 517	0.34 552	0.38 540	0.42 559

WZ-Net	1.19 573	0.59 558	4.07 615	0.62 558	0.51 555	1.34 562	1.31 606	1.32 549	1.74 588	1.53 573	1.65 557	1.74 577	1.28 574	2.25 606	2.01 592	0.27 495	0.21 485	0.23 439	0.25 499	0.40 543	0.39 552

SHD	0.93 542	0.50 537	1.18 555	0.59 546	0.46 542	0.97 510	0.48 457	1.70 596	2.15 598	1.58 574	1.37 524	1.42 555	1.19 567	1.31 556	1.60 577	0.31 522	0.26 525	0.32 532	0.33 550	0.40 543	0.42 559

RTS	1.98 601	0.96 591	11.36 627	0.65 565	0.57 571	2.77 606	1.40 610	1.39 563	2.26 600	1.89 590	2.56 592	1.32 540	1.25 571	5.20 626	4.05 615	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.29 532	0.40 543	0.37 544

RTSA	1.98 601	0.96 591	11.36 627	0.65 565	0.57 571	2.77 606	1.40 610	1.39 563	2.26 600	1.89 590	2.56 592	1.32 540	1.25 571	5.20 626	4.05 615	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.29 532	0.40 543	0.37 544

RYNet	0.72 502	0.35 475	0.64 442	0.53 517	0.67 580	1.31 561	0.67 530	1.20 511	1.18 532	1.05 520	0.87 353	1.27 529	0.93 536	0.93 495	1.27 566	0.22 435	0.16 408	0.26 488	0.23 474	0.40 543	0.39 552

NVstereo2D	0.60 472	0.30 447	0.75 495	0.48 450	0.43 524	0.89 494	0.48 457	1.05 444	1.15 527	0.66 295	0.86 345	0.88 437	0.70 463	0.99 505	0.65 458	0.32 533	0.15 372	0.28 509	0.20 417	0.40 543	0.36 539

Wz-Net-TNSev	1.14 567	1.06 597	4.32 617	0.49 465	0.42 518	1.51 575	1.11 592	1.48 574	1.40 567	1.22 553	1.26 505	1.58 572	1.43 581	1.76 585	1.70 579	0.32 533	0.31 556	0.26 488	0.30 534	0.41 549	0.41 558

EDNetEfficient	1.46 587	0.80 579	6.12 620	0.47 443	0.39 500	0.69 428	0.83 566	0.90 383	2.77 611	3.50 623	1.96 575	1.66 574	2.03 606	1.26 551	4.18 617	0.21 409	0.18 449	0.21 402	0.20 417	0.41 549	0.39 552

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 552	0.57 556	1.51 585	0.67 571	0.50 551	2.57 601	1.66 617	1.20 511	1.43 568	1.38 564	1.57 554	1.33 543	0.92 531	1.64 580	0.88 513	0.37 559	0.39 580	0.46 571	0.60 597	0.41 549	0.40 555

WCMA_ROB	1.14 567	0.36 480	0.76 500	0.49 465	0.44 531	1.23 556	0.67 530	1.11 468	1.23 541	2.84 614	3.95 619	3.28 608	1.83 600	1.25 550	0.99 539	0.44 571	0.34 569	0.34 539	0.37 557	0.41 549	0.40 555

SDNR	0.86 530	0.37 487	1.47 583	0.40 276	0.38 494	3.38 617	0.33 264	0.90 383	0.98 466	0.99 496	2.09 581	0.59 294	0.71 467	1.29 554	0.70 471	0.51 583	0.56 600	0.36 546	0.26 513	0.43 553	0.46 571

GASNet	0.67 487	0.72 571	0.96 529	0.70 577	0.48 547	0.62 393	0.47 449	1.08 456	1.03 489	0.94 476	0.82 321	0.93 455	0.83 511	1.33 558	0.80 491	0.31 522	0.22 493	0.29 517	0.28 526	0.44 554	0.24 461

MFN_U_SF_RVC	1.09 564	0.59 558	1.97 595	0.67 571	0.44 531	1.93 593	0.60 514	1.85 599	1.36 560	1.61 577	1.54 552	1.95 586	1.37 577	1.64 580	1.73 580	0.40 566	0.37 574	0.45 568	0.48 585	0.44 554	0.44 566

ADCS	1.51 589	0.61 561	3.42 609	0.59 546	0.51 555	1.27 559	1.08 591	1.59 587	1.81 591	1.91 593	1.66 559	1.51 567	1.42 580	1.94 594	8.60 629	0.33 541	0.32 561	0.33 537	0.36 556	0.44 554	0.42 559

AnyNet_C01	1.56 590	1.05 596	7.45 622	0.64 560	0.54 563	1.99 594	1.38 609	1.43 570	1.36 560	1.63 580	1.92 573	1.84 580	1.33 576	2.40 608	4.03 614	0.33 541	0.32 561	0.32 532	0.34 552	0.44 554	0.45 570

coex-ft	6.43 629	1.51 610	87.33 654	0.49 465	0.38 494	1.34 562	1.21 598	1.16 496	8.09 629	12.12 637	2.79 599	2.77 600	3.31 622	1.16 536	3.15 607	0.24 464	0.23 503	0.27 501	0.24 490	0.45 558	0.37 544

G-Net	0.95 543	0.46 528	1.04 537	0.64 560	0.48 547	2.12 596	0.64 525	1.01 429	0.87 407	1.75 586	2.82 602	1.30 534	1.64 594	1.06 519	0.96 534	0.36 556	0.29 543	0.35 541	0.25 499	0.45 558	0.42 559

PDISCO_ROB	0.91 539	0.48 529	1.06 539	0.99 590	0.97 594	1.67 586	0.63 522	1.64 592	1.59 581	1.06 524	1.18 490	1.31 535	0.79 497	1.55 571	0.97 535	0.49 580	0.22 493	0.45 568	0.40 566	0.45 558	0.37 544

FSD					0.46 542	0.48 305	0.52 486	0.53 173	0.48 218	0.48 207	0.48 174	0.49 239	0.48 322	0.51 203	0.49 398	0.45 572	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.46 561

FADNet	0.61 474	0.51 541	1.10 544	0.45 413	0.44 531	0.65 417	0.41 409	1.19 506	1.05 499	0.70 319	0.84 332	0.98 468	0.66 437	0.82 441	0.50 400	0.29 512	0.30 547	0.27 501	0.30 534	0.46 561	0.35 537

DPSNet	0.99 547	0.42 515	1.88 594	0.53 517	0.41 512	1.59 580	1.26 602	2.21 606	1.43 568	1.10 535	1.11 459	1.46 558	1.95 604	1.34 560	1.26 564	0.34 547	0.25 519	0.25 469	0.21 440	0.46 561	0.37 544

MSMD_ROB	1.21 574	0.49 533	0.62 427	0.59 546	0.50 551	1.62 583	0.67 530	1.23 526	1.24 543	2.45 607	3.77 613	3.09 605	2.98 620	1.32 557	0.81 494	0.45 572	0.41 583	0.49 580	0.51 592	0.47 564	0.44 566

FC-DCNN v2	1.65 595	0.51 541	0.65 448	0.61 554	0.49 549	1.61 581	0.70 545	1.75 598	1.56 580	4.74 631	4.91 628	6.46 629	3.31 622	1.91 591	1.11 552	0.46 574	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.48 565	0.46 571

FC-DCNN	1.59 591	0.51 541	0.66 454	0.61 554	0.49 549	1.56 578	0.70 545	1.66 593	1.53 576	4.64 628	4.62 626	5.85 625	3.34 624	1.84 589	1.11 552	0.46 574	0.42 585	0.47 572	0.46 577	0.48 565	0.46 571

SAMSARA	1.07 561	0.65 566	1.19 556	1.06 595	0.90 588	1.76 590	1.76 621	1.46 572	1.44 570	1.51 571	1.16 486	2.00 587	1.14 560	1.48 569	1.31 568	0.39 562	0.44 592	0.35 541	0.38 560	0.49 567	0.49 582

MANE	4.13 622	0.51 541	0.64 442	0.66 568	0.56 568	6.89 628	0.99 584	7.55 632	12.04 632	6.68 634	8.57 635	10.69 634	9.45 633	7.59 633	6.39 625	0.49 580	0.43 590	0.48 577	0.98 614	0.49 567	0.48 579

FCDSN-DC	1.39 585	0.56 554	0.65 448	0.74 581	0.59 574	1.38 564	0.63 522	1.35 556	1.39 565	3.26 621	4.50 625	4.61 616	2.63 615	1.58 575	1.03 544	0.46 574	0.42 585	0.48 577	0.47 583	0.50 569	0.50 583
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 521	0.57 556	0.75 495	0.54 524	0.59 574	1.09 536	0.66 528	1.38 562	0.94 452	1.12 538	1.44 540	1.29 532	0.92 531	0.95 504	1.24 562	0.49 580	0.42 585	0.50 582	0.47 583	0.51 570	0.46 571

EDNetEfficientorigin	9.93 632	1.15 598	175.16 655	0.48 450	0.36 478	1.04 526	0.68 535	1.24 533	2.69 610	3.17 620	2.50 590	2.30 592	2.07 607	1.76 585	2.21 596	0.20 392	0.18 449	0.24 456	0.19 392	0.51 570	0.50 583

BEATNet-Init1	15.13 636	0.82 583	50.86 652	0.72 580	0.53 560	38.10 649	7.03 635	11.83 637	14.25 637	29.78 653	30.17 653	48.21 656	22.64 647	26.78 647	18.11 638	0.42 570	0.38 576	0.47 572	0.46 577	0.51 570	0.48 579

PVD	1.28 579	0.67 569	1.28 564	0.74 581	0.62 577	1.50 574	0.84 569	1.99 602	2.96 612	2.18 600	2.36 587	1.85 582	1.95 604	1.92 592	1.94 590	0.39 562	0.36 573	0.49 580	0.37 557	0.51 570	0.64 590

LSM	4.74 626	0.77 577	10.16 625	0.70 577	56.56 650	1.02 519	1.00 586	1.24 533	1.62 585	2.04 595	2.34 585	1.33 543	1.17 564	1.38 567	1.09 551	0.33 541	0.49 596	0.39 556	0.46 577	0.51 570	10.09 638

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 487	0.81 580	0.73 486	0.53 517	0.37 485	1.40 565	0.53 491	1.04 439	0.79 360	0.88 445	0.94 380	0.95 459	0.53 348	0.93 495	0.58 435	0.39 562	0.30 547	0.57 587	0.31 541	0.53 575	0.30 508

XQC	0.89 535	0.65 566	1.31 568	0.67 571	0.52 559	1.22 554	0.68 535	1.26 539	1.52 575	1.14 541	1.11 459	1.28 531	1.04 552	1.40 568	1.77 583	0.38 560	0.24 511	0.37 551	0.31 541	0.53 575	0.47 576

ELAS_RVC	1.60 592	0.61 561	1.01 536	0.70 577	0.56 568	2.00 595	1.89 624	1.96 601	2.65 609	3.33 622	3.26 605	3.03 602	3.41 625	2.49 610	2.09 594	0.52 584	0.45 593	0.50 582	0.48 585	0.54 577	0.52 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 594	0.61 561	0.95 527	0.68 574	0.55 565	3.01 615	1.55 615	2.39 608	2.33 605	3.64 624	3.89 617	2.75 599	2.90 619	2.15 602	2.27 601	0.52 584	0.45 593	0.50 582	0.48 585	0.54 577	0.52 585
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 521	0.44 522	0.63 437	0.40 276	0.43 524	0.80 469	0.52 486	0.72 302	0.77 341	0.71 326	0.60 227	0.87 432	0.76 483	0.75 414	0.58 435	0.52 584	0.54 598	0.54 585	4.82 637	0.56 579	0.40 555

PASM	0.90 538	0.64 565	1.69 587	0.69 576	0.69 583	0.78 463	0.84 569	1.03 436	1.26 552	1.19 547	1.15 481	1.31 535	0.98 544	1.24 549	1.03 544	0.52 584	0.56 600	0.59 590	0.66 599	0.56 579	0.54 587

sAnonymous2	0.40 284	0.39 504	0.85 513	0.48 450	0.37 485	0.40 249	0.46 442	0.57 182	0.52 228	0.38 161	0.46 166	0.35 146	0.42 287	0.43 134	0.30 222	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.17 335	0.57 581	0.44 566

CroCo_RVC	0.40 284	0.39 504	0.85 513	0.48 450	0.37 485	0.40 249	0.46 442	0.57 182	0.52 228	0.38 161	0.46 166	0.35 146	0.42 287	0.43 134	0.30 222	0.19 369	0.14 340	0.18 290	0.17 335	0.57 581	0.44 566

DGSMNet	0.76 507	0.55 553	1.29 566	0.58 542	0.62 577	0.94 502	0.70 545	1.26 539	1.11 519	0.83 409	1.24 501	1.00 472	0.71 467	1.03 516	0.81 494	0.34 547	0.29 543	0.41 563	0.40 566	0.57 581	0.55 588

CC-Net-ROB	0.82 521	0.96 591	0.85 513	0.58 542	0.45 535	1.27 559	0.70 545	1.17 501	1.02 484	0.83 409	1.23 500	0.90 446	0.77 490	1.06 519	0.69 468	0.46 574	0.34 569	1.71 609	0.38 560	0.59 584	0.36 539

GANetREF_RVC	0.80 517	0.75 574	0.86 518	0.66 568	0.42 518	1.15 544	0.98 582	1.14 485	1.19 534	1.01 506	1.02 426	1.10 505	0.90 525	1.15 534	0.76 484	0.48 578	0.39 580	0.57 587	0.38 560	0.63 585	0.46 571
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
zero-FE	0.25 103	0.15 69	0.30 93	0.35 142	0.29 391	0.19 6	0.20 54	0.35 46	0.31 96	0.26 76	0.27 76	0.29 102	0.29 182	0.33 57	0.24 110	0.17 303	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.64 586	0.12 159

PSMNet-RUCA	0.76 507	0.75 574	1.08 543	1.01 593	0.90 588	0.69 428	0.50 468	1.11 468	1.03 489	0.78 369	1.11 459	0.80 410	0.72 471	0.88 471	0.63 453	0.53 588	0.27 534	0.76 593	0.46 577	0.66 587	0.47 576

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 580	0.87 585	1.76 591	0.86 585	0.56 568	4.29 622	1.79 622	1.50 577	1.98 595	1.61 577	1.85 571	1.84 580	1.41 579	1.89 590	1.36 569	0.48 578	0.40 582	0.56 586	0.57 595	0.69 588	0.48 579

DDF-Stereo	0.26 114	0.15 69	0.30 93	0.36 162	0.29 391	0.19 6	0.20 54	0.32 21	0.31 96	0.26 76	0.26 67	0.29 102	0.29 182	0.38 93	0.24 110	0.17 303	0.10 66	0.14 132	0.10 93	0.70 589	0.12 159

NVStereoNet_ROB	1.24 576	0.90 587	1.13 548	0.86 585	0.88 587	1.11 537	0.99 584	1.42 568	1.53 576	1.59 576	2.48 589	2.24 591	1.53 585	1.96 595	1.30 567	0.76 597	0.70 605	0.78 594	1.00 615	0.71 590	0.88 601
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 608	2.43 624	10.85 626	1.22 599	0.91 590	2.76 605	1.40 610	2.12 605	1.67 587	1.32 560	1.74 565	1.86 583	1.74 596	6.25 628	4.41 618	0.65 592	0.64 603	0.58 589	0.54 594	0.80 591	0.76 594

MFMNet_re	1.14 567	0.97 594	1.19 556	0.99 590	0.95 592	1.25 558	1.22 599	1.39 563	1.55 578	1.69 584	1.67 561	1.21 522	1.53 585	1.12 532	0.99 539	0.87 601	0.75 612	0.79 595	0.75 603	0.90 592	0.94 603

GCST	0.83 527	1.22 600	0.74 491	1.58 604	1.01 598	1.06 528	0.23 108	0.78 338	0.78 351	0.97 489	0.65 240	0.78 400	0.35 236	0.92 489	0.34 266	0.96 602	0.65 604	1.20 603	0.81 606	0.91 593	0.70 592

anonymity	0.97 545	0.89 586	1.05 538	0.92 588	1.03 599	0.97 510	0.81 565	1.29 544	0.91 434	1.07 527	0.98 407	1.00 472	0.95 540	1.02 514	0.92 528	0.96 602	0.95 624	0.90 598	0.91 613	0.92 594	0.94 603

UDG	0.88 533	0.82 583	0.67 458	1.00 592	0.96 593	1.02 519	0.57 508	1.13 476	0.99 471	0.90 456	0.97 406	1.31 535	0.99 545	0.85 461	0.84 499	0.54 589	0.32 561	1.77 610	0.40 566	0.94 595	0.66 591

SGM+DAISY	1.35 582	0.94 590	1.25 562	0.96 589	1.00 597	1.52 576	1.02 587	1.34 553	1.21 538	2.64 609	2.65 597	2.44 595	1.56 588	1.64 580	1.26 564	0.97 604	0.95 624	0.90 598	0.90 610	0.94 595	0.96 606

SPS-STEREO	1.25 577	0.93 588	1.06 539	1.04 594	1.03 599	1.41 567	0.91 578	1.51 580	1.19 534	2.09 597	1.83 569	1.94 585	1.39 578	1.62 577	1.39 572	0.97 604	0.94 623	0.90 598	0.89 609	0.96 597	0.96 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 611	1.26 601	7.04 621	1.16 597	1.48 606	8.00 630	6.02 634	2.60 610	1.92 594	2.12 598	2.64 596	3.34 610	3.05 621	6.49 629	3.39 610	0.78 598	0.76 613	0.75 592	0.76 604	0.97 598	1.18 618

WAO-7	1.90 599	1.20 599	1.35 573	1.27 600	1.06 602	2.84 608	1.56 616	3.23 617	3.06 615	2.23 602	3.33 609	3.17 606	2.28 609	3.12 614	2.21 596	1.02 606	0.91 619	1.06 602	1.03 618	1.04 599	0.97 609

Consistency-Raft	1.01 549	0.81 580	1.24 561	0.84 584	0.97 594	0.81 474	0.84 569	1.30 547	1.59 581	1.05 520	1.68 562	1.12 509	0.91 526	0.92 489	1.11 552	0.65 592	0.74 608	0.79 595	0.90 610	1.06 600	0.79 597

DDUNet	1.06 559	2.56 627	0.68 463	1.21 598	1.26 604	1.03 522	0.69 540	1.11 468	0.94 452	0.96 484	1.22 496	1.27 529	0.82 506	0.93 495	0.72 478	0.84 599	0.38 576	1.99 613	0.60 597	1.10 601	0.85 599

SQANet	0.82 521	0.74 573	0.67 458	1.13 596	0.98 596	1.11 537	0.47 449	1.07 452	0.83 380	0.91 461	1.05 440	1.03 483	0.74 476	1.01 509	0.64 456	0.61 591	0.24 511	1.03 601	0.35 555	1.18 602	0.58 589

otaku	1.04 554	0.93 588	0.88 520	1.33 602	1.05 601	1.66 584	0.70 545	1.40 566	1.18 532	1.08 531	1.32 518	1.33 543	0.91 526	1.23 548	0.76 484	0.72 595	0.46 595	1.24 604	0.50 590	1.40 603	0.75 593

Ntro	1.09 564	0.97 594	0.91 525	1.44 603	1.19 603	1.69 587	0.80 564	1.35 556	1.25 549	1.00 501	1.29 512	1.31 535	0.97 543	1.26 551	0.84 499	0.84 599	0.43 590	1.36 605	0.50 590	1.56 604	0.78 595

testlalala_base	0.46 339	0.25 376	0.41 237	0.46 434	0.33 457	0.58 364	0.25 133	0.57 182	0.34 120	0.51 215	0.56 215	0.46 225	0.30 200	0.43 134	0.31 229	1.47 617	0.11 167	0.14 132	0.09 10	1.59 605	0.13 202

PWCK	1.92 600	1.66 616	3.12 607	1.65 605	0.91 590	2.84 608	2.26 627	2.10 604	2.41 607	2.36 605	2.31 582	2.22 590	1.82 598	3.43 617	2.03 593	1.61 620	0.71 607	1.51 606	0.82 607	1.69 606	0.91 602

RainbowNet	1.35 582	1.49 608	1.19 556	1.88 611	1.45 605	1.48 573	1.07 590	1.61 590	1.55 578	1.20 551	1.59 555	1.54 568	1.13 559	1.34 560	0.97 535	1.36 616	0.70 605	1.82 611	0.79 605	1.71 607	1.07 612

WAO-6	2.04 605	1.50 609	1.16 550	1.70 606	1.67 612	2.69 602	1.44 613	3.06 614	3.63 621	1.98 594	3.27 606	3.54 614	2.07 607	2.36 607	2.22 598	1.31 615	0.91 619	2.04 618	1.22 625	1.73 608	1.27 620

MonStereo1	1.98 601	1.48 607	1.43 582	1.81 610	1.69 613	2.88 611	0.78 561	2.47 609	3.47 618	2.20 601	4.36 624	3.39 611	2.50 612	2.18 603	1.58 576	1.19 609	0.54 598	1.65 608	0.87 608	1.78 609	1.29 621

ACVNet_2	1.65 595	1.27 602	1.41 580	1.75 607	1.62 608	2.22 597	1.20 596	2.30 607	2.62 608	1.78 587	2.56 592	3.03 602	1.61 591	1.54 570	1.12 556	1.06 607	0.58 602	1.82 611	0.70 602	1.82 610	0.96 606

WAO-8	2.92 612	1.55 611	1.35 573	1.79 608	1.63 610	5.23 624	1.22 599	4.58 627	12.56 634	2.84 614	4.07 621	4.83 619	2.72 617	3.49 618	2.25 599	1.27 610	0.91 619	1.99 613	1.15 623	1.86 611	1.15 614

Venus	2.92 612	1.55 611	1.35 573	1.79 608	1.63 610	5.23 624	1.22 599	4.58 627	12.56 634	2.84 614	4.06 620	4.83 619	2.72 617	3.49 618	2.25 599	1.27 610	0.91 619	1.99 613	1.15 623	1.86 611	1.15 614

Dean	1.98 601	1.36 605	1.36 577	2.12 615	1.81 616	2.74 603	1.36 608	3.37 621	3.80 622	2.08 596	3.32 608	3.21 607	1.82 598	1.71 584	1.67 578	1.27 610	0.77 614	1.99 613	0.90 610	1.86 611	1.03 611

ACVNet-4b	1.35 582	1.31 603	1.10 544	1.90 612	1.59 607	1.92 592	0.77 559	1.52 583	1.62 585	1.05 520	1.60 556	2.11 589	0.94 537	1.64 580	0.77 488	1.30 613	0.35 571	2.03 617	0.67 600	1.88 614	0.84 598

LVE	2.12 607	1.44 606	1.36 577	1.99 614	1.78 614	2.75 604	1.79 622	2.82 611	3.95 623	1.90 592	4.33 623	3.52 613	1.81 597	2.24 605	1.74 581	1.74 622	0.87 617	2.06 619	1.13 621	1.91 615	1.35 622

ACVNet_1	1.46 587	1.33 604	1.12 547	1.91 613	1.62 608	1.83 591	0.98 582	2.00 603	1.85 593	1.39 565	1.53 551	2.32 593	1.53 585	1.34 560	1.11 552	1.30 613	0.50 597	2.06 619	0.58 596	1.93 616	0.95 605

IMH-64-1	1.86 597	1.62 613	1.16 550	2.20 616	1.89 617	2.33 598	1.30 603	2.89 612	2.29 603	1.66 581	2.80 600	2.49 596	1.61 591	2.10 599	1.78 585	1.60 618	0.74 608	2.43 623	1.02 616	2.12 617	1.17 616

IMH-64	1.86 597	1.62 613	1.16 550	2.20 616	1.89 617	2.33 598	1.30 603	2.89 612	2.29 603	1.66 581	2.80 600	2.49 596	1.61 591	2.10 599	1.78 585	1.60 618	0.74 608	2.43 623	1.02 616	2.12 617	1.17 616

IMH	2.04 605	1.62 613	1.20 559	2.20 616	1.89 617	2.91 614	1.30 603	3.11 615	3.03 613	1.81 588	3.35 610	3.03 602	1.90 601	2.48 609	1.80 587	1.66 621	0.77 614	2.45 625	1.04 619	2.15 619	1.19 619

DispFullNet	1.60 592	2.63 628	2.75 605	2.56 623	1.79 615	1.24 557	0.47 449	1.37 561	1.45 571	1.87 589	1.50 547	1.55 569	2.46 610	2.04 598	1.04 547	0.59 590	0.18 449	2.32 622	0.68 601	2.29 620	1.14 613

TorneroNet-64	3.44 615	1.86 617	1.42 581	2.58 624	2.28 623	6.87 627	1.68 618	4.70 629	12.03 631	2.31 604	5.59 632	8.25 631	2.55 614	3.97 623	2.73 604	1.81 623	0.74 608	2.57 627	1.07 620	2.35 621	1.44 623

TorneroNet	4.53 625	1.89 618	1.48 584	2.55 622	2.27 622	13.78 637	1.69 619	4.84 631	23.73 648	2.89 617	7.70 634	7.06 630	2.69 616	4.26 625	3.42 611	1.84 624	0.77 614	2.68 629	1.13 621	2.42 622	1.47 624

ktn	2.98 614	2.25 622	1.73 590	2.84 626	2.53 628	3.76 621	2.15 626	3.70 623	5.47 626	2.75 611	5.17 631	5.94 626	2.48 611	3.23 615	2.46 602	2.34 631	1.44 630	2.78 631	2.03 631	2.45 623	2.01 628

DPSimNet_ROB	3.58 618	2.45 625	8.57 623	2.53 621	2.37 624	2.88 611	3.77 633	3.14 616	3.23 616	4.71 630	3.86 616	4.68 617	4.87 630	4.07 624	5.62 622	2.33 630	2.33 632	2.47 626	2.52 632	2.51 624	2.64 631

KSHMR	2.57 609	1.93 619	1.69 587	2.63 625	2.42 625	2.86 610	2.07 625	3.27 619	6.50 627	2.49 608	3.36 611	3.41 612	1.92 602	2.49 610	1.94 590	2.13 627	1.40 629	2.79 632	1.50 628	2.73 625	1.77 625

UNDER WATER-64	3.53 617	2.01 620	3.94 613	3.22 630	2.49 627	5.41 626	2.60 630	3.43 622	12.41 633	3.03 619	2.68 598	6.07 627	4.04 627	3.79 622	3.33 609	2.02 625	1.24 628	2.63 628	1.46 627	2.78 626	2.08 629

SuperB	1.04 554	0.37 487	4.81 618	0.43 371	0.31 430	0.99 515	0.46 442	1.02 432	2.09 597	1.09 533	1.09 456	0.75 386	0.81 502	1.06 519	1.76 582	0.19 369	0.15 372	0.17 242	0.15 253	2.82 627	0.26 475

UNDER WATER	3.46 616	2.07 621	3.64 612	3.09 628	2.48 626	3.75 620	2.42 629	3.31 620	13.77 636	2.90 618	2.95 603	5.84 624	3.69 626	3.69 620	3.48 613	2.07 626	1.11 626	2.70 630	1.40 626	2.84 628	1.98 627

notaker	2.76 610	2.29 623	1.80 592	2.96 627	2.58 629	2.90 613	1.75 620	3.24 618	3.05 614	2.78 612	4.24 622	6.15 628	2.51 613	3.34 616	2.75 605	2.31 629	1.18 627	3.00 633	1.65 629	2.84 628	1.97 626

HanzoNet	6.76 630	2.45 625	4.22 616	3.19 629	2.94 631	3.62 619	2.28 628	4.79 630	7.20 628	14.00 641	13.19 640	17.49 641	22.30 646	13.25 637	6.19 624	4.20 634	1.93 631	3.10 634	2.56 633	3.35 630	2.88 633

JetRed	5.27 627	5.84 632	12.81 630	2.36 620	2.83 630	12.23 635	10.50 637	4.46 626	3.60 619	3.86 625	3.83 615	4.85 621	4.18 628	6.78 630	11.96 633	2.17 628	2.96 634	2.18 621	1.97 630	3.38 631	2.68 632

test_for_model	0.82 521	3.60 631	0.39 215	2.35 619	2.07 620	0.39 245	0.28 181	0.42 105	0.45 206	0.71 326	0.31 112	0.30 107	0.27 151	0.34 63	0.25 130	0.34 547	0.11 167	0.13 99	0.09 10	3.49 632	0.18 354

MADNet++	4.03 620	2.70 629	3.44 611	3.72 632	3.44 632	4.44 623	3.52 632	3.95 625	3.61 620	4.46 626	4.98 629	4.10 615	4.58 629	7.00 631	5.89 623	3.74 633	3.67 635	3.27 635	2.71 634	3.70 633	3.66 634

tt	6.20 628	0.20 217	5.89 619	3.55 631	2.07 620	11.26 633	19.21 638	11.74 636	5.46 625	2.69 610	2.04 580	4.87 622	6.25 631	3.70 621	7.09 628	8.32 640	11.17 644	4.93 637	5.41 639	5.74 634	2.37 630

DPSMNet_ROB	12.08 634	8.00 633	21.00 633	8.97 635	16.79 636	10.67 631	30.89 643	9.02 635	15.17 639	6.51 633	15.41 644	9.04 632	14.85 637	9.27 635	21.67 641	4.58 636	8.57 639	5.09 640	9.29 641	5.90 635	10.95 639

DGTPSM_ROB	12.07 633	8.00 633	20.99 632	8.93 634	16.78 635	10.67 631	30.87 642	9.01 634	15.16 638	6.50 632	15.41 644	9.04 632	14.85 637	9.25 634	21.67 641	4.57 635	8.57 639	5.08 638	9.28 640	5.90 635	10.95 639

USTest	12.99 635	14.18 637	20.00 631	16.24 636	14.97 634	20.80 639	31.95 644	16.20 641	10.91 630	8.79 636	9.48 636	13.94 636	10.50 634	16.11 638	21.44 640	3.17 632	4.82 636	5.08 638	5.36 638	8.81 637	7.13 636

TCMNet-wrong-test	8.97 631	10.42 636	8.74 624	19.56 637	17.61 637	12.53 636	9.01 636	13.59 638	2.18 599	4.64 628	5.11 630	14.63 637	11.09 635	7.19 632	9.73 630	5.56 639	0.89 618	3.77 636	3.11 635	10.34 638	9.80 637

PML	40.80 655	29.24 644	11.87 629	7.20 633	14.47 633	92.13 656	213.69 658	7.63 633	23.35 647	74.72 657	190.14 658	50.17 657	26.15 648	21.39 642	12.70 634	8.76 641	2.92 633	8.45 641	3.25 636	13.26 639	4.42 635

DPSM_ROB	17.78 637	18.63 639	24.31 639	20.90 639	19.47 638	25.97 642	36.21 646	21.23 647	16.24 641	13.38 639	14.06 642	19.18 644	16.30 640	20.78 640	25.67 644	9.38 642	9.23 642	9.49 642	9.82 642	13.51 640	11.91 642

DPSM	17.78 637	18.63 639	24.31 639	20.90 639	19.47 638	25.97 642	36.21 646	21.23 647	16.24 641	13.38 639	14.06 642	19.18 644	16.30 640	20.78 640	25.67 644	9.38 642	9.23 642	9.49 642	9.82 642	13.51 640	11.91 642

FlowAnything	35.81 647	37.53 653	48.80 650	42.20 645	39.22 646	52.25 651	73.16 656	42.56 652	32.89 655	26.76 649	28.30 651	38.69 654	33.09 654	41.63 652	51.62 653	18.76 651	18.59 654	19.21 649	19.92 649	27.16 642	23.91 644

CasAABBNet	35.74 646	37.43 649	48.72 649	42.22 646	39.20 645	52.24 650	73.12 653	42.61 653	32.62 653	26.78 650	27.95 648	38.58 652	32.60 652	41.67 653	51.65 654	18.74 648	18.57 650	19.15 645	19.77 645	27.20 643	23.98 645

RAFT-FEzeroshot	35.73 644	37.45 650	48.67 647	42.23 647	39.22 646	52.25 651	73.13 654	42.62 654	32.59 650	26.71 647	27.70 646	38.57 650	32.57 650	41.68 654	51.67 655	18.75 649	18.58 651	19.15 645	19.78 646	27.21 644	23.98 645

RAFT-FE	35.73 644	37.45 650	48.67 647	42.23 647	39.22 646	52.25 651	73.13 654	42.62 654	32.59 650	26.71 647	27.70 646	38.57 650	32.57 650	41.68 654	51.67 655	18.75 649	18.58 651	19.15 645	19.78 646	27.21 644	23.98 645

Selective-RAFT-Error	35.84 648	37.49 652	48.83 651	42.26 649	39.24 649	52.30 654	73.09 652	42.66 656	32.61 652	26.80 651	28.30 651	38.84 655	33.51 655	41.68 654	51.59 652	18.82 652	18.58 651	19.17 648	19.80 648	27.28 646	24.05 648

LSM0	38.95 654	37.60 654	48.58 646	43.57 650	91.06 656	52.57 655	72.57 651	43.17 657	32.63 654	26.97 652	27.97 649	38.65 653	32.94 653	41.86 657	51.78 657	18.89 653	18.41 646	19.13 644	19.63 644	27.29 647	33.77 650

xxxxx1	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

tt_ll	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

ff	36.64 649	19.51 641	24.21 636	61.66 651	64.63 653	27.28 645	40.10 648	20.25 642	18.63 644	14.07 642	12.97 637	17.26 638	17.36 642	21.70 643	27.93 646	13.18 644	18.50 647	111.26 655	133.37 655	29.24 648	39.73 651

LRCNet_RVC	21.24 641	31.15 645	21.41 634	28.98 642	23.82 641	3.13 616	0.60 514	20.96 646	1.59 581	25.58 646	28.15 650	21.99 646	14.79 636	21.94 646	16.41 637	28.89 654	14.87 645	33.53 650	31.28 650	29.51 651	26.16 649

HaxPig	31.96 642	37.24 648	34.27 641	24.37 641	24.88 642	18.26 638	19.86 639	20.64 645	28.52 649	35.97 654	38.75 654	25.57 647	28.72 649	33.88 648	34.39 649	35.94 655	38.87 655	37.80 651	40.48 651	39.68 652	41.15 654

AVERAGE_ROB	37.58 653	40.13 655	40.15 644	34.81 644	33.82 644	28.55 648	25.10 641	32.02 651	34.06 657	41.28 655	40.66 655	34.46 649	34.81 657	39.18 650	37.57 651	42.78 656	43.44 656	43.82 652	43.03 652	40.47 653	41.51 655

MEDIAN_ROB	37.38 652	40.85 656	40.60 645	32.31 643	31.85 643	27.20 644	24.55 640	29.10 650	33.19 656	42.09 656	41.76 656	33.35 648	34.39 656	39.78 651	37.07 650	43.64 657	44.10 657	44.12 653	43.40 653	41.51 654	42.76 656

DLNR_Zeroshot_test	20.09 640	36.28 646	38.04 642	169.85 654	61.80 652	0.23 26	0.20 54	13.88 639	0.37 158	0.44 190	0.66 247	0.43 208	0.21 77	0.62 312	0.28 199	5.46 638	0.10 66	0.15 174	0.11 130	72.60 655	0.11 112

DLNR-FE	20.05 639	36.38 647	38.08 643	170.06 655	60.08 651	0.23 26	0.20 54	14.13 640	0.36 142	0.44 190	0.66 247	0.43 208	0.21 77	0.63 323	0.28 199	5.38 637	0.10 66	0.15 174	0.11 130	73.09 656	0.11 112

Anonymous_1	33.25 643	18.26 638	23.92 635	20.54 638	21.28 640	25.59 641	35.94 645	22.01 649	15.57 640	13.33 638	13.49 641	18.08 642	15.29 639	20.36 639	24.60 643	16.28 647	8.84 641	66.59 654	118.00 654	155.73 657	11.23 641

test_example2	176.61 656	205.14 657	198.86 656	188.60 656	190.98 657	152.67 657	170.61 657	94.86 658	123.55 658	178.88 658	179.48 657	158.94 658	141.34 658	192.61 658	198.96 658	203.76 658	236.37 658	164.13 658	173.55 658	218.58 658	160.41 657

ccccc		429.19 658		507.10 657	501.20 658	356.95 658		380.82 659		334.51 659		372.86 659		499.17 659		561.44 659	431.22 659	334.28 659	290.86 659	540.88 659

ASD4		8.86 635

Low-res two-view benchmark