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

S2M2_L	0.34 54	0.28 211	0.45 68	0.40 50	0.30 172	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 142	0.31 25	0.48 79	0.47 107	0.34 73	0.38 5	0.32 90	0.25 383	0.22 428	0.20 202	0.22 354	0.25 349	0.22 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 30	0.26 20	0.20 2	1.40 331	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

S2M2_XL	0.24 2	0.24 100	0.39 22	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 45	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 249	0.18 345	0.18 134	0.16 174	0.18 144	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 15	0.22 24	0.35 27	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 60	0.20 2	0.77 134	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 225	0.18 2	0.70 74	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 225	0.18 2	0.70 74	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 65	0.35 81	0.87 174	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 91	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 58	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 60	0.24 46	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 74	0.31 25	0.33 29	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 50	0.23 30	0.47 91	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 63	0.21 5	0.60 79	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.42 58	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 36	0.55 55	0.25 12	0.18 161	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.14 29	0.13 44

IGEV-Stereo+	0.45 132	0.21 38	0.43 50	0.41 60	0.39 317	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 45	0.41 112	1.43 334	0.30 63	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 571	1.70 588

WQFJA1++	1.55 523	0.22 61	0.45 68	0.38 30	0.28 128	0.38 37	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 63	0.39 43	0.34 60	0.39 104	0.64 90	0.27 34	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.12 51	25.04 624	0.14 78

MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 15	0.24 46	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 81	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 30	0.24 46	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 56	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 15	0.24 46	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 119	0.28 11	0.32 28	0.33 56	0.29 36	0.54 48	0.30 63	0.14 38	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 68	0.37 15	0.25 67	0.26 6	0.20 12	0.78 99	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 184	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 9	0.19 12	0.38 16	0.40 50	0.24 46	0.38 37	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 56	0.27 28	0.90 183	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 60	0.20 6	0.42 58	0.20 12	0.66 61	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 56	0.28 32	1.09 241	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 39	0.29 148	0.63 221	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 365	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 134	0.17 200	0.13 5	0.12 14

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 39	0.21 12	0.40 44	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 45	0.29 36	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

DLNR-FE	23.17 622	48.55 639	42.94 626	176.85 640	78.48 634	0.35 27	0.21 19	23.51 624	0.75 186	0.66 177	0.86 198	0.59 180	0.30 44	1.55 359	0.44 222	9.85 624	0.12 64	0.18 134	0.14 113	76.92 638	0.16 151

IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 15	0.31 198	0.45 78	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 59	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 15	0.26 77	0.29 14	0.21 19	0.66 61	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 280	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 132	1.43 578	0.48 84	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 90	1.27 287	0.22 1	0.21 283	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 585	0.11 2

DLNR_Zeroshot_test	23.17 622	48.52 638	43.29 627	176.68 639	78.69 635	0.35 27	0.21 19	23.41 623	0.75 186	0.66 177	0.86 198	0.59 180	0.30 44	1.56 362	0.44 222	9.57 622	0.12 64	0.18 134	0.14 113	76.92 638	0.16 151

VIP-Stereo	0.35 64	0.22 61	0.49 91	0.40 50	0.43 352	0.82 344	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 103	0.37 70	0.31 51	0.83 157	0.27 34	0.17 118	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

FE-Mocha	0.49 161	0.30 267	0.87 348	0.48 169	0.36 274	0.45 78	0.22 26	1.58 383	0.49 84	1.00 262	1.09 283	0.74 225	0.41 112	0.55 55	0.30 63	0.18 161	0.12 64	0.21 239	0.20 280	0.17 109	0.15 116

Select-FE	0.74 341	0.39 414	1.56 511	0.55 312	0.46 380	0.40 44	0.22 26	1.86 468	0.68 166	1.05 279	1.31 380	1.82 512	1.74 540	1.11 247	0.38 168	0.21 283	0.16 292	0.21 239	0.25 404	0.19 188	0.31 442

111111	0.34 54	0.20 19	0.41 35	0.45 116	0.42 341	0.37 34	0.22 26	0.95 175	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 81	0.27 28	0.96 200	0.26 23	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 66	0.23 79	0.54 131	0.50 201	0.28 128	0.36 32	0.22 26	1.02 201	0.39 47	0.42 81	0.64 136	0.36 65	0.51 193	0.39 7	0.29 52	0.18 161	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.18 209

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 30	0.19 3	0.43 67	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 81	0.34 30	0.27 26	0.35 81	1.15 256	0.30 63	0.20 249	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 109	0.13 44

FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 30	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 42	0.33 63	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

castereo++	0.38 79	0.23 79	0.41 35	0.43 77	0.31 198	0.97 398	0.22 26	0.86 134	0.58 121	0.32 31	0.44 63	0.51 132	0.39 104	0.93 193	0.24 5	0.17 118	0.11 32	0.17 96	0.12 51	0.14 29	0.14 78

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 39	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 70	0.24 15	0.83 157	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 127	0.30 172	0.33 23	0.22 26	0.75 89	0.45 67	0.32 31	0.41 48	0.32 48	0.48 171	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

EGLCR-Stereo	0.37 73	0.22 61	0.51 107	0.43 77	0.26 77	0.44 74	0.22 26	0.99 190	0.48 81	0.42 81	0.42 50	0.67 207	0.29 36	0.86 171	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.17 109	0.15 116

MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 55	0.48 81	0.27 9	0.47 74	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 84	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

Replicate-Monster	0.41 101	0.26 154	2.03 540	0.36 7	0.21 12	0.46 84	0.23 37	0.67 67	0.48 81	0.42 81	0.27 15	0.31 45	0.30 44	0.98 209	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 413

IGEV-RUCA	0.37 73	0.23 79	0.48 84	0.49 189	0.36 274	0.60 202	0.23 37	0.64 51	0.49 84	0.39 72	0.49 87	0.44 88	0.31 51	0.85 167	0.30 63	0.24 356	0.13 136	0.16 65	0.12 51	0.20 227	0.19 250

GIP-stereo	0.34 54	0.23 79	0.45 68	0.50 201	0.36 274	0.38 37	0.23 37	0.78 99	0.52 105	0.34 39	0.51 94	0.46 100	0.38 102	0.51 39	0.27 34	0.20 249	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.16 77	0.14 78

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 68	0.28 128	0.80 333	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 55	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 270	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 78

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 309	3.18 609	2.55 561	0.39 39	0.23 30	0.44 74	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 91	0.44 63	0.34 60	0.28 32	0.56 58	0.29 52	1.35 583	0.10 9	0.22 272	0.19 246	0.46 507	1.31 581

XX-Stereo	0.63 263	0.26 154	1.90 536	0.81 516	0.67 484	0.43 67	0.23 37	1.03 206	0.58 121	0.65 174	1.56 463	1.41 440	0.39 104	1.28 289	0.35 134	0.20 249	0.14 191	0.20 202	0.19 246	0.18 144	0.14 78

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 39	0.26 77	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 65	0.16 174	0.13 5	0.13 44

DDF-Stereo	0.37 73	0.22 61	0.47 80	0.48 169	0.42 341	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 45	0.37 70	0.48 171	0.91 184	0.32 90	0.23 339	0.11 32	0.18 134	0.12 51	0.86 558	0.16 151

Zero-FE251	0.34 54	0.23 79	0.51 107	0.45 116	0.29 148	0.58 187	0.24 44	0.82 122	0.34 36	0.49 123	0.38 39	0.52 140	0.42 118	0.47 28	0.27 34	0.18 161	0.14 191	0.17 96	0.12 51	0.14 29	0.13 44

zero-FE	0.36 66	0.22 61	0.47 80	0.45 116	0.43 352	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 48	0.37 70	0.50 187	0.64 90	0.32 90	0.22 312	0.11 32	0.18 134	0.12 51	0.83 556	0.16 151

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 91	0.44 102	0.27 103	0.44 74	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 38	0.26 20	0.32 58	0.79 143	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 116

U	9.45 610	0.21 38	0.58 164	0.47 141	53.11 632	61.27 638	0.24 44	0.70 74	0.52 105	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 81	0.33 2	0.26 23	0.19 208	0.11 32	60.50 636	8.88 621	0.17 109	0.13 44

Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.26 77	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 74	0.28 35	0.32 58	0.49 34	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

2.25w	0.32 42	0.24 100	0.48 84	0.37 15	0.24 46	0.45 78	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 99	0.58 122	0.27 26	0.32 58	0.74 130	0.35 134	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 78

Reg-Stereo(zero)	0.44 124	0.22 61	0.45 68	0.43 77	0.23 30	0.38 37	0.25 50	0.76 92	1.08 320	0.90 230	0.78 179	0.90 291	0.47 157	0.70 111	0.36 145	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 116

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 93	0.67 518	0.42 44	0.64 417	0.29 148	0.48 98	0.25 50	0.85 132	0.44 65	0.38 63	0.36 35	0.30 42	0.70 288	1.15 256	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.18 144	0.12 14

UGAM-zero	1.00 444	0.30 267	0.93 375	0.47 141	0.30 172	0.57 184	0.25 50	2.25 552	0.63 137	1.01 267	1.10 289	2.73 565	1.85 550	6.26 563	0.40 187	0.17 118	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.17 183

IGEV++	0.40 93	0.22 61	0.51 107	0.52 254	0.29 148	0.45 78	0.25 50	1.65 401	0.46 74	0.37 55	0.57 119	0.46 100	0.45 140	0.50 37	0.38 168	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 116

Any-RAFT	0.53 182	0.24 100	0.47 80	0.47 141	0.27 103	1.00 406	0.25 50	1.58 383	1.05 305	0.85 223	0.99 234	1.06 351	0.47 157	0.70 111	0.32 90	0.18 161	0.13 136	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.16 151

ROB_FTStereo	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.64 225	0.25 50	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.95 219	0.82 254	0.61 254	1.15 256	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

CRE-IMP	0.55 213	0.30 267	0.74 283	0.52 254	0.29 148	0.79 323	0.25 50	1.04 212	0.72 179	1.09 290	0.95 219	0.81 249	0.57 232	1.10 244	0.50 276	0.21 283	0.14 191	0.23 310	0.19 246	0.28 394	0.22 321

CREStereo++_RVC	0.47 147	0.21 38	0.38 16	0.45 116	0.38 307	0.45 78	0.25 50	0.75 89	1.29 444	0.80 205	1.21 342	0.47 107	0.37 95	0.53 45	0.44 222	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 575	0.18 144	0.11 2
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
Gwc-CoAtRS	0.52 171	0.24 100	0.68 218	0.48 169	0.29 148	0.64 225	0.25 50	1.16 264	1.08 320	1.01 267	1.00 238	1.12 374	0.56 223	0.69 107	0.37 157	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.15 132	0.15 52	0.15 116

water-stereo	0.39 84	0.20 19	0.48 84	0.44 102	0.27 103	0.50 124	0.26 61	0.92 154	0.51 98	0.53 143	0.78 179	0.55 156	0.49 181	0.42 12	0.42 209	0.16 72	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.15 116

H2IRNET	0.56 222	0.26 154	0.66 209	0.47 141	0.35 263	0.41 50	0.26 61	0.92 154	1.17 380	0.61 166	1.28 370	1.08 357	0.86 362	0.99 214	0.63 338	0.19 208	0.16 292	0.22 272	0.25 404	0.21 271	0.18 209

MIF-Stereo (partial)	0.45 132	0.25 128	0.70 237	0.50 201	0.52 423	0.35 27	0.26 61	0.91 151	0.59 130	0.45 99	0.71 160	0.51 132	0.51 193	1.11 247	0.45 236	0.20 249	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.24 336	0.18 209

IIG-Stereo	0.96 427	0.31 302	0.72 255	0.88 543	0.33 241	0.61 208	0.26 61	1.19 281	1.03 295	1.69 519	1.37 405	1.46 452	0.75 302	6.96 581	0.51 281	0.19 208	0.14 191	0.23 310	0.18 221	0.20 227	0.14 78

SST-Stereo	0.83 390	0.28 211	0.72 255	0.59 362	0.31 198	0.72 283	0.26 61	1.09 243	0.86 223	1.47 475	1.10 289	1.00 333	0.87 367	5.73 555	0.45 236	0.22 312	0.13 136	0.23 310	0.19 246	0.23 321	0.18 209

TANstereo	0.44 124	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.65 241	0.26 61	0.79 104	0.83 217	0.93 238	0.98 232	0.51 132	0.46 147	0.54 48	0.35 134	0.18 161	0.24 449	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.26 391

XX-TBD	0.46 140	0.70 525	0.35 3	0.79 510	0.25 67	0.58 187	0.26 61	0.69 69	1.27 435	0.76 192	1.00 238	0.45 96	0.33 63	0.47 28	0.37 157	0.19 208	0.15 252	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

4w-stereo	0.30 26	0.24 100	0.44 55	0.37 15	0.23 30	0.46 84	0.27 68	0.63 49	0.31 23	0.41 74	0.44 63	0.27 26	0.36 90	0.59 67	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

monsters	0.34 54	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.36 274	0.34 24	0.27 68	0.66 61	0.43 60	0.47 109	0.40 45	0.22 3	0.23 13	1.33 303	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

Pointernet	0.37 73	0.20 19	0.57 158	0.43 77	0.28 128	0.51 141	0.27 68	0.93 163	0.61 132	0.47 109	0.63 133	0.49 122	0.38 102	0.49 34	0.33 107	0.17 118	0.13 136	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

RAFT-Test	0.54 198	0.25 128	0.64 195	0.47 141	0.30 172	0.97 398	0.27 68	1.24 298	0.81 211	0.96 247	1.12 302	1.28 415	0.48 171	0.71 115	0.36 145	0.17 118	0.13 136	0.17 96	0.14 113	0.16 77	0.16 151

CFNet-RSSM	0.54 198	0.24 100	0.70 237	0.48 169	0.28 128	0.60 202	0.27 68	1.49 352	1.14 356	1.06 280	0.93 215	1.08 357	0.54 210	0.70 111	0.35 134	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.14 78

PMTNet	0.46 140	0.21 38	0.38 16	0.37 15	0.23 30	0.71 280	0.27 68	0.74 86	1.04 300	0.64 172	0.70 157	0.55 156	0.47 157	0.86 171	0.35 134	1.00 572	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 15	0.29 148	0.36 32	0.28 74	0.56 24	0.58 121	0.28 11	0.50 90	0.29 37	0.29 36	0.84 162	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

CAS++	0.47 147	0.31 302	0.56 148	0.47 141	0.32 220	0.42 58	0.28 74	1.76 434	0.72 179	0.71 184	0.72 164	0.37 70	0.28 32	0.69 107	0.33 107	0.27 422	0.22 428	0.26 388	0.21 325	0.29 405	0.19 250
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	0.55 213	0.26 154	0.57 158	0.51 233	0.26 77	0.69 268	0.28 74	1.18 271	0.64 142	0.91 235	1.32 387	0.82 254	0.33 63	1.92 417	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.16 151

MIM_Stereo	0.57 230	0.24 100	0.92 373	0.46 127	0.30 172	0.54 162	0.28 74	1.27 302	0.75 186	1.00 262	1.16 324	0.93 304	0.53 205	1.45 338	0.61 331	0.16 72	0.16 292	0.20 202	0.19 246	0.17 109	0.14 78

testlalala_base	0.77 358	0.40 421	0.70 237	0.65 431	0.50 398	0.79 323	0.28 74	1.50 356	0.51 98	0.73 190	0.90 208	0.69 214	0.54 210	0.66 102	0.40 187	2.82 596	0.14 191	0.17 96	0.12 51	2.68 590	0.19 250

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 15	0.26 77	0.49 110	0.29 79	0.64 51	0.39 47	0.49 123	0.48 79	0.26 20	0.27 28	0.80 146	0.34 124	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

DilatedVolume-Stereo	0.43 111	0.21 38	0.55 142	0.43 77	0.32 220	0.72 283	0.29 79	0.80 112	0.51 98	0.77 197	0.73 166	0.48 113	0.40 109	1.13 253	0.39 179	0.15 49	0.14 191	0.15 32	0.14 113	0.16 77	0.14 78

monsterstereo	0.34 54	0.20 19	0.44 55	0.45 116	0.35 263	0.27 11	0.29 79	0.53 13	0.51 98	0.44 91	0.61 127	0.26 20	0.25 18	1.19 268	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.10 1

HART	0.45 132	0.22 61	0.54 131	0.50 201	0.26 77	0.41 50	0.29 79	1.03 206	0.50 89	0.58 154	1.45 431	0.61 186	0.35 81	1.08 240	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.14 113	0.19 188	0.14 78

tg	0.52 171	0.24 100	0.61 179	0.49 189	0.30 172	0.90 369	0.29 79	1.07 235	0.83 217	0.83 215	1.02 252	0.62 191	0.43 126	1.35 309	0.41 198	0.17 118	0.12 64	0.22 272	0.20 280	0.17 109	0.15 116

RAStereo	0.34 54	0.21 38	0.66 209	0.47 141	0.27 103	0.26 6	0.29 79	0.69 69	0.63 137	0.32 31	0.42 50	0.45 96	0.31 51	0.45 18	0.34 124	0.17 118	0.15 252	0.19 160	0.15 132	0.18 144	0.13 44

trnet	0.39 84	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 154	0.29 79	0.78 99	1.12 341	0.59 162	0.71 160	0.53 146	0.42 118	0.54 48	0.34 124	0.18 161	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.29 79	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.37 316	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209
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
iRAFT	0.55 213	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.29 79	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.37 316	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

CREStereo	0.39 84	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 154	0.29 79	0.77 95	1.11 337	0.58 154	0.71 160	0.51 132	0.41 112	0.54 48	0.34 124	0.18 161	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 78
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
asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 39	0.24 46	0.47 91	0.30 89	0.69 69	0.30 20	0.41 74	0.39 43	0.28 35	0.33 63	0.62 86	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

LG-Stereo	0.34 54	0.25 128	0.78 312	0.47 141	0.26 77	0.37 34	0.30 89	0.71 78	0.52 105	0.36 48	0.57 119	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 145	0.13 23	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.18 144	0.12 14

MaDis-Stereo	0.36 66	0.25 128	0.58 164	0.44 102	0.34 259	0.30 16	0.30 89	0.72 79	0.50 89	0.37 55	0.36 35	0.58 173	0.49 181	0.52 42	0.36 145	0.19 208	0.16 292	0.19 160	0.15 132	0.18 144	0.14 78

LL-Strereo2	0.52 171	0.33 341	0.69 231	0.52 254	0.37 291	0.70 275	0.30 89	1.13 259	0.67 162	0.94 243	0.78 179	0.91 294	0.42 118	1.05 231	0.42 209	0.17 118	0.16 292	0.29 430	0.25 404	0.21 271	0.16 151

iRaft-Stereo_20w	0.65 283	0.31 302	1.00 401	0.47 141	0.34 259	0.73 288	0.30 89	2.96 581	0.70 172	1.15 330	1.14 311	0.76 232	0.65 275	1.11 247	0.38 168	0.17 118	0.13 136	0.18 134	0.16 174	0.19 188	0.18 209

GLC_STEREO	0.39 84	0.25 128	0.41 35	0.54 288	0.23 30	0.48 98	0.30 89	0.73 82	0.58 121	0.52 142	0.73 166	0.51 132	0.31 51	0.64 90	0.42 209	0.17 118	0.20 383	0.23 310	0.19 246	0.21 271	0.17 183

HUI-Stereo	0.52 171	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.30 89	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	0.79 143	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

NLSM1	0.49 161	0.25 128	0.55 142	0.48 169	1.08 559	0.83 350	0.31 96	0.83 127	0.66 160	0.51 139	0.76 174	0.47 107	0.48 171	0.98 209	0.55 305	0.18 161	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.15 116

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 63	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 58	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

SCV_C0	0.43 111	0.26 154	0.65 202	0.43 77	0.29 148	0.47 91	0.31 96	1.34 315	0.73 183	0.38 63	0.49 87	0.54 151	0.29 36	1.24 280	0.30 63	0.17 118	0.13 136	0.16 65	0.13 83	0.20 227	0.15 116

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 171	0.31 96	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 58	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

999	0.48 153	0.22 61	0.49 91	0.48 169	0.34 259	0.75 297	0.31 96	0.85 132	0.55 115	0.37 55	0.48 79	0.50 128	0.36 90	2.45 466	0.39 179	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.16 77	0.19 250

GCST	1.08 465	1.47 580	0.93 375	1.73 582	1.14 567	1.30 464	0.31 96	1.33 310	1.16 377	1.29 405	0.97 231	0.98 326	0.49 181	2.08 434	0.46 250	1.19 582	0.70 584	1.30 583	0.85 579	1.02 567	0.89 567

4D-IteraStereo	0.48 153	0.24 100	0.76 297	0.50 201	0.44 361	0.66 250	0.31 96	0.87 135	1.02 291	1.03 275	0.72 164	0.78 239	0.32 58	0.64 90	0.37 157	0.17 118	0.11 32	0.23 310	0.19 246	0.19 188	0.13 44

PFNet+	0.59 243	0.28 211	0.77 304	0.53 273	0.30 172	0.59 194	0.31 96	0.92 154	1.14 356	1.33 435	1.10 289	0.79 243	0.57 232	1.31 295	0.49 270	0.25 383	0.17 322	0.28 419	0.26 422	0.21 271	0.25 367

RALAANet	0.60 246	0.33 341	0.87 348	0.62 399	0.50 398	0.69 268	0.31 96	1.21 284	1.06 309	1.09 290	1.16 324	0.88 282	0.46 147	1.22 273	0.42 209	0.19 208	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.27 375	0.17 183

NLSM3	0.36 66	0.21 38	0.43 50	0.45 116	0.36 274	0.43 67	0.32 106	0.69 69	0.58 121	0.41 74	0.68 148	0.39 78	0.43 126	0.60 79	0.35 134	0.14 38	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.16 77	0.13 44

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 50	0.17 1	0.58 187	0.32 106	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 78	0.43 126	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 52	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.53 182	0.30 267	0.99 395	0.56 326	0.35 263	0.41 50	0.32 106	1.37 321	0.63 137	1.00 262	1.09 283	0.94 307	0.41 112	0.83 157	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 160	0.18 221	0.19 188	0.17 183

xyz-stereo-finetune2	0.58 237	0.27 185	0.57 158	0.40 50	0.24 46	1.09 426	0.32 106	0.79 104	0.53 111	0.65 174	1.07 273	0.58 173	0.80 330	2.47 471	0.80 398	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.16 77	0.17 183

tt45	0.45 132	0.23 79	0.46 77	0.45 116	0.33 241	0.79 323	0.32 106	0.78 99	0.41 55	0.51 139	0.44 63	0.49 122	0.37 95	2.14 439	0.34 124	0.16 72	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.18 209

WCG-NET	0.42 105	0.21 38	0.54 131	0.40 50	0.25 67	0.47 91	0.32 106	0.73 82	1.15 368	0.76 192	0.73 166	0.58 173	0.45 140	0.60 79	0.34 124	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.14 113	0.15 52	0.13 44

IGEV_Zeroshot_test	0.53 182	0.30 267	0.99 395	0.56 326	0.35 263	0.41 50	0.32 106	1.37 321	0.63 137	1.00 262	1.09 283	0.95 316	0.41 112	0.83 157	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 160	0.18 221	0.19 188	0.17 183

UniTT-Stereo	0.36 66	0.23 79	0.59 171	0.48 169	0.36 274	0.40 44	0.32 106	0.53 13	0.49 84	0.54 147	0.55 113	0.36 65	0.31 51	0.58 66	0.51 281	0.20 249	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.19 188	0.15 116

GCAP-Stereo	0.40 93	0.28 211	0.68 218	0.47 141	0.25 67	0.53 154	0.32 106	0.82 122	0.58 121	0.65 174	0.69 153	0.58 173	0.42 118	0.47 28	0.29 52	0.17 118	0.14 191	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.14 78

MC-Stereo	0.43 111	0.23 79	0.48 84	0.51 233	0.28 128	0.39 41	0.32 106	0.88 143	0.68 166	0.60 165	0.84 195	0.56 165	0.61 254	1.03 223	0.31 84	0.17 118	0.11 32	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.13 44

test_for_model	1.30 497	3.71 612	0.58 164	3.22 602	2.84 603	0.59 194	0.33 116	1.40 330	0.83 217	1.42 468	0.61 127	0.52 140	0.37 95	0.51 39	0.33 107	2.46 592	0.15 252	0.16 65	0.11 10	4.39 613	1.50 584

MoCha-V2	0.40 93	0.20 19	0.49 91	0.50 201	0.21 12	0.44 74	0.33 116	0.93 163	0.53 111	0.53 143	0.53 103	0.42 83	0.58 241	1.09 241	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.17 109	0.15 116

Selective-IGEV	0.39 84	0.24 100	0.50 100	0.44 102	0.25 67	0.46 84	0.33 116	1.25 300	0.40 51	0.35 43	0.45 68	0.52 140	0.30 44	1.07 236	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.13 44

Selective-RAFT	0.52 171	0.28 211	0.79 315	0.55 312	0.27 103	0.91 373	0.33 116	0.80 112	0.88 231	0.58 154	0.63 133	0.81 249	0.77 313	1.29 293	0.48 262	0.19 208	0.14 191	0.17 96	0.15 132	0.19 188	0.17 183

IPLG	0.69 305	0.27 185	0.97 391	0.51 233	0.43 352	0.79 323	0.33 116	1.21 284	1.06 309	1.30 413	1.10 289	0.52 140	0.55 217	3.16 498	0.63 338	0.16 72	0.14 191	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.17 183

IPLGR	0.58 237	0.27 185	1.14 450	0.48 169	0.28 128	0.65 241	0.33 116	1.22 292	1.13 353	1.18 354	1.05 267	0.69 214	0.66 278	0.96 200	0.52 288	0.17 118	0.15 252	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.18 209

NRIStereo	0.60 246	0.29 247	0.69 231	0.53 273	0.28 128	0.63 221	0.33 116	1.08 241	0.87 227	1.14 324	0.87 202	0.91 294	0.59 242	2.24 450	0.49 270	0.20 249	0.14 191	0.21 239	0.19 246	0.21 271	0.17 183

DeepStereo_RVC	0.55 213	0.29 247	0.72 255	0.51 233	0.30 172	0.59 194	0.33 116	1.03 206	0.70 172	1.16 340	0.93 215	0.83 261	0.94 399	0.96 200	0.54 301	0.21 283	0.14 191	0.21 239	0.19 246	0.24 336	0.24 355

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 100	0.67 214	0.49 189	0.28 128	0.81 342	0.33 116	0.83 127	1.08 320	2.05 550	4.65 585	1.04 349	0.57 232	5.98 562	0.50 276	0.18 161	0.13 136	0.26 388	0.20 280	0.16 77	0.17 183

CroCo-Stereo	0.40 93	0.31 302	0.73 267	0.58 349	0.27 103	0.26 6	0.33 116	0.95 175	0.81 211	0.42 81	0.47 74	0.65 200	0.47 157	0.39 7	0.34 124	0.18 161	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.19 188	0.16 151
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
iRaftStereo_RVC	0.47 147	0.26 154	0.64 195	0.50 201	0.29 148	0.53 154	0.33 116	1.05 220	0.77 199	0.84 218	1.00 238	0.55 156	0.37 95	0.81 152	0.40 187	0.17 118	0.12 64	0.22 272	0.20 280	0.19 188	0.15 116

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 267	0.83 329	0.48 169	0.36 274	0.95 388	0.33 116	2.37 564	0.67 162	1.25 390	1.00 238	0.68 209	0.51 193	0.91 184	0.61 331	0.18 161	0.15 252	0.21 239	0.17 200	0.19 188	0.19 250
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
asda	0.30 26	0.24 100	0.42 44	0.38 30	0.23 30	0.43 67	0.34 128	0.58 30	0.37 44	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.52 42	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.38 30	0.23 30	0.52 145	0.34 128	0.65 55	0.39 47	0.47 109	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 84	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.37 15	0.23 30	0.52 145	0.34 128	0.65 55	0.39 47	0.47 109	0.45 68	0.32 48	0.35 81	0.61 84	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

ISRNet	0.80 373	0.33 341	1.07 430	0.81 516	0.66 480	0.60 202	0.34 128	1.19 281	1.13 353	1.59 506	1.53 452	1.35 431	0.77 313	1.27 287	0.94 428	0.39 507	0.34 514	0.43 523	0.38 520	0.34 446	0.49 521

MGS-Stereo	0.42 105	0.26 154	0.58 164	0.44 102	0.28 128	0.50 124	0.34 128	0.57 28	0.83 217	0.46 104	1.31 380	0.52 140	0.33 63	0.65 100	0.36 145	0.19 208	0.16 292	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.16 151

s12784h	0.52 171	0.20 19	0.38 16	0.41 60	0.19 3	0.96 394	0.34 128	1.17 266	1.25 424	0.81 209	0.90 208	0.63 194	0.50 187	1.45 338	0.42 209	0.14 38	0.12 64	0.17 96	0.11 10	0.18 144	0.11 2

raftrobust	0.52 171	0.25 128	0.56 148	0.65 431	0.52 423	0.49 110	0.34 128	0.98 188	0.91 243	1.30 413	0.87 202	0.63 194	0.81 334	0.78 139	0.41 198	0.19 208	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.15 52	0.16 151

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 198	0.25 128	0.68 218	0.43 77	0.24 46	0.40 44	0.34 128	1.04 212	1.09 328	1.32 427	1.60 472	0.80 245	0.68 280	0.67 105	0.39 179	0.13 23	0.10 9	0.18 134	0.17 200	0.17 109	0.13 44

depthmonostereo	0.41 101	0.23 79	0.53 123	0.47 141	0.23 30	0.61 208	0.35 136	1.00 194	0.76 195	0.48 117	0.65 140	0.47 107	0.49 181	0.67 105	0.37 157	0.16 72	0.15 252	0.16 65	0.14 113	0.16 77	0.15 116

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.45 68	0.37 15	0.24 46	0.54 162	0.35 136	0.66 61	0.36 41	0.43 87	0.44 63	0.29 37	0.34 73	0.77 134	0.39 179	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

fffy	0.42 105	0.27 185	0.57 158	0.46 127	0.29 148	0.48 98	0.35 136	0.91 151	0.55 115	0.40 73	0.58 122	0.55 156	0.41 112	1.26 284	0.36 145	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.14 78

PAM_32	0.77 358	0.28 211	1.03 416	0.52 254	0.30 172	1.32 467	0.35 136	1.97 500	0.65 157	1.02 271	1.06 269	3.05 570	1.49 520	0.96 200	0.36 145	0.19 208	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.19 188	0.19 250

GCAP-BAT	0.49 161	0.31 302	0.64 195	0.41 60	0.46 380	0.70 275	0.35 136	0.77 95	0.64 142	0.86 225	1.00 238	0.77 235	0.37 95	1.18 266	0.36 145	0.18 161	0.14 191	0.18 134	0.13 83	0.17 109	0.15 116

RAFT-Stereo-weight	0.47 147	0.24 100	0.53 123	0.48 169	0.27 103	0.60 202	0.35 136	1.02 201	1.07 314	0.99 257	0.78 179	0.76 232	0.28 32	0.76 131	0.36 145	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.15 132	0.16 77	0.15 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 140	0.36 395	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.67 254	0.35 136	0.78 99	1.12 341	0.61 166	0.62 130	0.39 78	0.39 104	0.71 115	0.39 179	0.20 249	0.17 322	0.22 272	0.18 221	0.23 321	0.19 250

MyStereo8	0.65 283	0.29 247	1.00 401	0.58 349	0.49 391	0.91 373	0.35 136	1.18 271	1.31 454	1.16 340	1.27 364	0.90 291	0.64 269	0.72 119	0.95 432	0.18 161	0.14 191	0.20 202	0.18 221	0.22 295	0.26 391

GMStereo_Zeroshot	0.67 299	0.61 508	1.01 405	0.64 417	0.37 291	0.84 359	0.35 136	1.05 220	1.12 341	1.12 306	1.06 269	1.27 412	0.54 210	1.19 268	0.59 319	0.32 466	0.17 322	0.31 449	0.18 221	0.52 524	0.22 321

CES	0.48 153	0.20 19	0.37 8	0.39 39	1.39 579	0.55 171	0.35 136	0.98 188	0.66 160	0.44 91	0.66 141	0.35 63	0.27 28	0.56 58	0.33 107	0.15 49	0.13 136	0.15 32	0.10 2	0.19 188	1.46 583

CroCo-Stereo Lap2	0.44 124	0.34 365	0.77 304	0.61 388	0.79 523	0.28 12	0.35 136	0.75 89	0.71 177	0.38 63	0.50 90	0.72 222	0.55 217	0.57 63	0.47 257	0.17 118	0.18 345	0.19 160	0.16 174	0.21 271	0.20 283

ADStereo(finetuned)	0.57 230	0.24 100	1.06 425	0.43 77	0.24 46	0.49 110	0.35 136	1.05 220	1.30 450	1.12 306	1.03 262	0.58 173	1.20 480	0.84 162	0.51 281	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.19 250

raft_robust	0.68 303	0.30 267	0.64 195	0.52 254	0.26 77	0.54 162	0.35 136	1.33 310	1.24 421	1.16 340	1.07 273	0.60 182	0.54 210	3.58 510	0.37 157	0.18 161	0.14 191	0.20 202	0.22 354	0.20 227	0.16 151

test-3	0.54 198	0.22 61	0.68 218	0.47 141	0.27 103	0.58 187	0.35 136	0.92 154	1.00 285	1.32 427	0.69 153	0.87 278	0.45 140	1.68 387	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 202	0.16 174	0.17 109	0.13 44

test_1	0.54 198	0.22 61	0.68 218	0.47 141	0.27 103	0.58 187	0.35 136	0.92 154	1.00 285	1.28 399	0.68 148	0.87 278	0.45 140	1.67 382	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 202	0.16 174	0.17 109	0.13 44

HCRNet	0.70 309	0.39 414	0.73 267	0.60 374	0.59 459	0.76 304	0.35 136	1.22 292	1.13 353	1.02 271	0.99 234	1.02 342	0.76 310	2.19 447	0.70 359	0.28 436	0.19 363	0.28 419	0.23 377	0.25 349	0.23 341

GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 77	0.31 198	0.46 84	0.36 152	0.74 86	0.33 30	0.34 39	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.21 283	0.12 64	0.17 96	0.12 51	0.17 109	0.14 78

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 116	0.31 198	0.46 84	0.36 152	0.92 154	0.47 78	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.19 208	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 116

GS-Stereo							0.36 152	0.92 154	0.47 78	0.37 55	0.38 39	0.32 48	0.33 63	0.43 13	0.26 23	0.19 208	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 116

FlowAnything_test	0.39 84	0.26 154	0.61 179	0.59 362	0.33 241	0.62 217	0.36 152	0.62 46	0.40 51	0.45 99	0.36 35	0.45 96	0.37 95	0.53 45	0.48 262	0.24 356	0.18 345	0.28 419	0.33 500	0.21 271	0.19 250

GASTEREO	0.40 93	0.25 128	0.51 107	0.48 169	0.25 67	0.65 241	0.36 152	0.81 117	0.49 84	0.51 139	0.82 192	0.30 42	0.66 278	0.62 86	0.28 47	0.19 208	0.12 64	0.16 65	0.14 113	0.16 77	0.14 78

4.5_new	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 145	0.36 152	0.56 24	0.34 36	0.45 99	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 145	0.36 152	0.56 24	0.34 36	0.45 99	0.42 50	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

3.75w	0.32 42	0.23 79	0.44 55	0.37 15	0.29 148	0.62 217	0.36 152	0.59 32	0.32 28	0.41 74	0.47 74	0.25 17	0.34 73	0.64 90	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

HI	0.64 275	0.32 318	0.68 218	0.47 141	0.51 411	0.41 50	0.36 152	1.04 212	0.75 186	1.31 423	1.43 423	1.62 480	1.12 462	0.94 196	0.88 417	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.20 280	0.20 227	0.18 209

CoSv	0.64 275	0.32 318	0.68 218	0.47 141	0.51 411	0.41 50	0.36 152	1.04 212	0.75 186	1.31 423	1.43 423	1.62 480	1.12 462	0.94 196	0.88 417	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.20 280	0.20 227	0.18 209

AIO-test1	0.56 222	0.25 128	0.55 142	0.64 417	0.78 520	0.80 333	0.36 152	1.18 271	1.34 465	0.57 152	0.88 204	0.61 186	0.50 187	1.12 251	0.35 134	0.17 118	0.17 322	0.22 272	0.24 390	0.18 144	0.23 341

SMoEStereo_RVC	0.39 84	0.25 128	0.50 100	0.45 116	0.30 172	0.61 208	0.36 152	0.72 79	0.45 67	0.46 104	0.43 59	0.42 83	0.35 81	1.39 325	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 202	0.15 132	0.16 77	0.15 116

WCG-NET（raft）	0.45 132	0.21 38	0.55 142	0.40 50	0.24 46	0.50 124	0.36 152	0.73 82	1.09 328	0.71 184	0.76 174	0.92 302	0.51 193	0.84 162	0.34 124	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 113	0.14 29	0.14 78

CASnet	0.41 101	0.25 128	0.48 84	0.50 201	0.20 6	0.50 124	0.36 152	0.81 117	0.80 208	0.83 215	0.68 148	0.48 113	0.31 51	0.54 48	0.32 90	0.18 161	0.12 64	0.27 404	0.22 354	0.23 321	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 198	0.26 154	1.07 430	0.42 68	0.24 46	0.48 98	0.36 152	0.99 190	1.30 450	1.10 298	1.02 252	0.56 165	0.75 302	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

fff	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

OMP-Stereo	0.94 424	0.33 341	0.72 255	0.90 547	0.31 198	0.49 110	0.36 152	1.16 264	1.06 309	1.58 505	1.12 302	1.46 452	0.69 283	6.94 579	0.49 270	0.19 208	0.14 191	0.24 330	0.18 221	0.20 227	0.14 78

RAFT-IKP	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.59 194	0.36 152	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.61 254	1.22 273	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

DCANet	0.54 198	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.49 110	0.36 152	1.05 220	1.30 450	1.12 306	1.03 262	0.58 173	0.92 385	0.81 152	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.19 250

csc	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

cscssc	0.53 182	0.24 100	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.48 98	0.36 152	1.07 235	1.25 424	1.10 298	1.02 252	0.57 168	1.06 449	0.73 124	0.52 288	0.16 72	0.13 136	0.17 96	0.13 83	0.15 52	0.19 250

iResNet_ROB	0.77 358	0.30 267	0.99 395	0.57 343	0.36 274	0.83 350	0.36 152	2.33 558	1.58 524	1.27 397	1.30 374	1.25 404	0.84 351	1.65 377	0.79 394	0.20 249	0.14 191	0.17 96	0.12 51	0.18 144	0.27 401

MSCF	0.38 79	0.25 128	0.52 116	0.47 141	0.25 67	0.62 217	0.37 174	0.81 117	0.47 78	0.50 132	0.71 160	0.32 48	0.65 275	0.54 48	0.28 47	0.19 208	0.12 64	0.17 96	0.14 113	0.17 109	0.14 78

model_zeroshot	0.48 153	0.29 247	0.86 337	0.51 233	0.36 274	0.69 268	0.37 174	1.12 255	0.62 134	0.85 223	0.84 195	0.66 204	0.37 95	0.73 124	0.34 124	0.20 249	0.16 292	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.16 151

gcap-zeroshot	0.53 182	0.28 211	0.89 362	0.49 189	0.28 128	0.76 304	0.37 174	1.34 315	0.73 183	0.89 228	0.67 145	1.35 431	0.51 193	0.79 143	0.33 107	0.18 161	0.15 252	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.16 151

plain	0.46 140	0.27 185	1.01 405	0.50 201	0.40 328	0.35 27	0.37 174	0.87 135	0.56 117	0.43 87	0.76 174	0.42 83	0.40 109	1.13 253	0.45 236	0.21 283	0.15 252	0.24 330	0.19 246	0.24 336	0.16 151

Sa-1000	0.72 318	0.29 247	0.76 297	0.59 362	0.30 172	0.73 288	0.37 174	1.62 396	1.33 462	1.28 399	2.04 531	0.86 274	0.75 302	1.84 409	0.38 168	0.19 208	0.14 191	0.25 369	0.23 377	0.20 227	0.16 151

ASMatch	0.88 409	0.26 154	0.69 231	0.51 233	0.35 263	0.48 98	0.37 174	1.12 255	0.92 249	1.10 298	3.28 568	0.96 322	0.98 421	4.90 533	0.49 270	0.19 208	0.16 292	0.22 272	0.19 246	0.19 188	0.27 401

cross-raft	0.54 198	0.25 128	0.61 179	0.52 254	0.29 148	0.68 261	0.37 174	1.46 346	0.76 195	1.01 267	1.06 269	1.28 415	0.46 147	0.71 115	0.35 134	0.15 49	0.12 64	0.18 134	0.16 174	0.19 188	0.14 78

SCV	0.46 140	0.26 154	0.55 142	0.47 141	0.25 67	0.39 41	0.38 181	1.98 502	0.60 131	0.35 43	0.48 79	0.55 156	0.36 90	1.28 289	0.32 90	0.24 356	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.18 144	0.14 78

AIO_rvc	0.36 66	0.23 79	0.49 91	0.43 77	0.27 103	0.59 194	0.38 181	0.94 170	0.45 67	0.33 36	0.46 72	0.49 122	0.22 11	0.84 162	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.13 44

DCVSM-stereo	0.72 318	0.35 385	0.76 297	0.55 312	0.42 341	0.73 288	0.38 181	1.21 284	1.02 291	1.79 529	1.04 265	1.62 480	1.03 440	1.04 229	0.79 394	0.24 356	0.27 472	0.29 430	0.24 390	0.30 415	0.36 471

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 318	0.35 385	1.70 521	0.49 189	0.56 439	0.63 221	0.38 181	2.41 567	0.65 157	0.77 197	1.07 273	1.82 512	0.95 404	0.93 193	0.43 219	0.20 249	0.13 136	0.21 239	0.25 404	0.28 394	0.26 391

rrr	0.46 140	0.28 211	0.73 267	0.43 77	0.33 241	0.49 110	0.38 181	0.76 92	0.50 89	0.47 109	0.48 79	0.48 113	0.46 147	2.03 429	0.30 63	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.16 151

AEACV	0.37 73	0.24 100	0.52 116	0.47 141	0.51 411	0.37 34	0.38 181	0.65 55	0.53 111	0.42 81	0.56 116	0.46 100	0.60 245	0.53 45	0.30 63	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.17 109	0.14 78

SA	0.66 290	0.30 267	0.82 324	0.61 388	0.30 172	0.58 187	0.38 181	1.44 341	1.30 450	0.96 247	1.36 403	0.66 204	0.95 404	1.85 412	0.42 209	0.19 208	0.15 252	0.25 369	0.23 377	0.21 271	0.17 183

UDGNet	0.72 318	1.17 568	0.80 320	0.77 506	0.41 336	0.77 312	0.38 181	0.97 184	1.34 465	0.81 209	0.88 204	0.71 221	0.60 245	1.21 272	0.54 301	0.52 543	0.19 363	1.02 578	0.26 422	0.71 553	0.31 442

MIPNet	0.56 222	0.28 211	0.94 379	0.49 189	0.33 241	0.66 250	0.38 181	1.35 318	1.08 320	1.06 280	0.92 212	0.60 182	0.79 324	0.73 124	0.52 288	0.17 118	0.14 191	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.17 183

TRStereo	0.60 246	0.60 506	0.97 391	0.74 496	0.67 484	0.46 84	0.38 181	1.85 465	0.89 234	0.79 203	0.80 190	0.88 282	0.39 104	1.10 244	0.41 198	0.23 339	0.15 252	0.23 310	0.24 390	0.17 109	0.15 116

iGMRVC	0.56 222	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.38 181	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.52 351	0.46 250	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

test-1	0.52 171	0.26 154	1.04 420	0.56 326	0.32 220	0.61 208	0.38 181	1.10 246	0.91 243	0.78 200	1.01 244	0.77 235	0.52 199	0.60 79	0.42 209	0.17 118	0.14 191	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.23 341

test_xeample3	0.42 105	0.28 211	0.69 231	0.43 77	0.33 241	0.56 179	0.38 181	0.79 104	0.45 67	0.53 143	0.46 72	0.44 88	0.44 136	1.38 320	0.31 84	0.18 161	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.17 109	0.16 151

AFF-stereo	0.58 237	0.25 128	0.64 195	0.46 127	0.29 148	0.34 24	0.38 181	1.15 262	1.14 356	1.17 349	1.60 472	1.10 369	0.71 293	0.97 208	0.43 219	0.13 23	0.11 32	0.19 160	0.19 246	0.17 109	0.14 78

FENet	0.60 246	0.28 211	0.63 188	0.54 288	0.33 241	0.83 350	0.38 181	1.27 302	1.07 314	1.00 262	0.86 198	0.99 332	0.85 354	0.96 200	0.68 355	0.22 312	0.15 252	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.23 341

BStereo	0.38 79	0.25 128	1.42 491	0.42 68	0.28 128	0.55 171	0.39 196	0.55 20	0.52 105	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 90	0.38 168	0.13 23	0.14 191	0.15 32	0.19 246	0.15 52	0.16 151

Wave_Phase_stereo	0.45 132	0.25 128	1.42 491	0.42 68	0.28 128	1.78 521	0.39 196	0.72 79	0.52 105	0.36 48	0.35 33	0.37 70	0.29 36	0.64 90	0.38 168	0.13 23	0.14 191	0.15 32	0.19 246	0.15 52	0.16 151

WQFJA1	0.48 153	0.27 185	0.53 123	0.46 127	0.85 537	0.79 323	0.39 196	1.11 252	0.75 186	0.50 132	0.52 97	0.53 146	0.50 187	0.71 115	0.65 343	0.17 118	0.21 407	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.16 151

WQFJX	0.51 169	0.27 185	0.52 116	0.46 127	0.87 543	0.75 297	0.39 196	1.29 307	0.77 199	0.53 143	0.52 97	0.55 156	0.55 217	0.95 199	0.60 327	0.17 118	0.19 363	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.18 209

NLMM	0.48 153	0.27 185	0.53 123	0.46 127	0.85 537	0.79 323	0.39 196	1.12 255	0.75 186	0.50 132	0.52 97	0.53 146	0.50 187	0.72 119	0.65 343	0.17 118	0.21 407	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.16 151

2.5w	0.31 36	0.23 79	0.46 77	0.39 39	0.24 46	0.42 58	0.39 196	0.61 43	0.30 20	0.37 55	0.53 103	0.24 11	0.25 18	0.77 134	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

PAM	0.76 356	0.29 247	1.08 434	0.52 254	0.33 241	1.38 477	0.39 196	2.01 509	0.67 162	1.06 280	0.96 222	2.89 569	1.43 510	0.86 171	0.35 134	0.19 208	0.12 64	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.20 283

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 414	3.21 570	0.50 201	0.63 472	0.64 225	0.39 196	2.36 562	0.75 186	0.95 245	4.63 583	1.81 509	0.56 223	0.96 200	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.21 239	0.26 422	0.32 433	0.35 465

AIO-Stereo	0.37 73	0.25 128	0.51 107	0.47 141	0.23 30	0.45 78	0.39 196	1.07 235	0.52 105	0.41 74	0.48 79	0.52 140	0.25 18	0.72 119	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.16 77	0.13 44

11t1	0.52 171	0.28 211	0.68 218	0.51 233	0.28 128	0.83 350	0.39 196	1.22 292	0.63 137	0.84 218	0.74 170	0.68 209	0.68 280	0.91 184	0.57 312	0.21 283	0.18 345	0.19 160	0.16 174	0.20 227	0.21 303

testlalala	0.45 132	0.28 211	0.59 171	0.42 68	0.39 317	0.71 280	0.39 196	1.08 241	0.45 67	1.24 384	0.80 190	0.61 186	0.36 90	0.54 48	0.33 107	0.20 249	0.13 136	0.18 134	0.12 51	0.15 52	0.15 116

test_4	0.53 182	0.22 61	0.56 148	0.54 288	0.32 220	0.64 225	0.39 196	0.80 112	0.62 134	0.92 237	1.87 516	0.68 209	0.42 118	1.16 260	0.37 157	0.15 49	0.13 136	0.20 202	0.22 354	0.20 227	0.15 116

MLCV	0.72 318	0.34 365	1.10 440	0.51 233	0.23 30	0.91 373	0.39 196	1.33 310	1.23 415	1.46 474	1.55 459	1.01 340	0.64 269	1.95 422	0.80 398	0.18 161	0.12 64	0.18 134	0.14 113	0.19 188	0.17 183

4.25_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.31 23	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.31 23	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 110	0.40 209	0.59 32	0.32 28	0.38 63	0.42 50	0.27 26	0.34 73	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

rvit_stereo_0081_aga	0.44 124	0.34 365	0.73 267	0.51 233	0.41 336	0.50 124	0.40 209	0.81 117	0.57 119	0.58 154	0.56 116	0.53 146	0.43 126	0.66 102	0.40 187	0.26 406	0.21 407	0.22 272	0.20 280	0.26 361	0.18 209

RSM	0.39 84	0.24 100	0.49 91	0.46 127	0.26 77	0.47 91	0.40 209	0.92 154	0.44 65	0.41 74	0.42 50	0.65 200	0.33 63	1.07 236	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.13 44

PCWNet_CMD	0.66 290	0.32 318	0.88 356	0.49 189	0.37 291	0.78 317	0.40 209	1.42 334	1.31 454	1.16 340	1.31 380	1.25 404	0.62 260	0.89 181	0.57 312	0.20 249	0.16 292	0.27 404	0.19 246	0.40 477	0.25 367

LoS	0.40 93	0.21 38	0.44 55	0.37 15	0.22 24	0.50 124	0.40 209	1.00 194	0.94 254	0.48 117	0.66 141	0.48 113	0.40 109	0.60 79	0.37 157	0.18 161	0.14 191	0.16 65	0.11 10	0.14 29	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 213	0.23 79	0.71 249	0.53 273	0.28 128	0.61 208	0.40 209	0.92 154	1.05 305	1.19 358	0.68 148	0.93 304	0.44 136	1.67 382	0.39 179	0.15 49	0.12 64	0.22 272	0.19 246	0.21 271	0.14 78

PSM-softLoss	0.78 366	0.31 302	0.77 304	0.58 349	0.32 220	0.56 179	0.40 209	1.18 271	0.70 172	1.24 384	1.07 273	0.83 261	0.52 199	5.36 542	0.53 295	0.24 356	0.15 252	0.25 369	0.22 354	0.20 227	0.25 367

KMStereo	0.78 366	0.31 302	0.77 304	0.58 349	0.32 220	0.56 179	0.40 209	1.18 271	0.70 172	1.24 384	1.07 273	0.83 261	0.52 199	5.36 542	0.53 295	0.24 356	0.15 252	0.25 369	0.22 354	0.20 227	0.25 367

rafts_anoy	0.52 171	0.29 247	0.59 171	0.59 362	0.50 398	0.53 154	0.40 209	1.11 252	1.03 295	0.84 218	0.83 193	0.68 209	0.54 210	0.72 119	0.51 281	0.19 208	0.14 191	0.24 330	0.26 422	0.21 271	0.18 209

CFNet_pseudo	0.66 290	0.32 318	0.86 337	0.48 169	0.39 317	0.70 275	0.40 209	1.33 310	1.22 412	1.16 340	1.34 396	1.24 400	0.64 269	0.98 209	0.59 319	0.21 283	0.16 292	0.33 473	0.19 246	0.36 456	0.25 367

sCroCo_RVC	0.49 161	0.40 421	1.02 412	0.65 431	0.60 462	0.52 145	0.40 209	0.83 127	0.61 132	0.44 91	0.74 170	0.49 122	0.50 187	0.63 89	0.48 262	0.26 406	0.27 472	0.23 310	0.22 354	0.29 405	0.25 367

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 211	0.69 231	0.53 273	0.27 103	0.60 202	0.40 209	2.28 555	0.64 142	0.71 184	3.18 567	0.57 168	0.43 126	1.06 232	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.17 96	0.17 200	0.17 109	0.17 183

MSMDNet	0.66 290	0.32 318	0.87 348	0.49 189	0.37 291	0.79 323	0.40 209	1.43 340	1.31 454	1.15 330	1.31 380	1.24 400	0.63 265	0.88 176	0.57 312	0.21 283	0.16 292	0.26 388	0.19 246	0.39 473	0.24 355

ccs_rob	0.66 290	0.33 341	0.86 337	0.48 169	0.39 317	0.70 275	0.40 209	1.33 310	1.22 412	1.16 340	1.34 396	1.23 398	0.64 269	0.98 209	0.59 319	0.21 283	0.16 292	0.35 491	0.20 280	0.37 460	0.25 367

FACV-RUCA	0.63 263	0.34 365	0.82 324	0.62 399	0.65 477	0.81 342	0.41 225	1.44 341	1.07 314	0.86 225	1.14 311	0.61 186	0.69 283	0.80 146	0.53 295	0.28 436	0.19 363	0.47 533	0.21 325	0.35 449	0.25 367

RSM++	0.38 79	0.24 100	0.51 107	0.47 141	0.26 77	0.50 124	0.41 225	0.79 104	0.45 67	0.37 55	0.45 68	0.60 182	0.35 81	1.02 222	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.17 96	0.14 113	0.18 144	0.13 44

StereoVision	0.65 283	0.34 365	0.86 337	0.59 362	0.40 328	0.50 124	0.41 225	1.09 243	0.93 251	0.71 184	2.50 554	0.82 254	0.57 232	1.03 223	0.49 270	0.25 383	0.28 479	0.29 430	0.28 454	0.36 456	0.20 283

PSM-adaLoss	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.65 241	0.41 225	1.04 212	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.82 254	0.61 254	1.06 232	0.45 236	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

2.75w_new	0.31 36	0.23 79	0.43 50	0.35 5	0.23 30	0.42 58	0.42 229	0.54 17	0.35 40	0.47 109	0.43 59	0.24 11	0.30 44	0.66 102	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

xyz-stereo-finetune	0.48 153	0.25 128	0.54 131	0.42 68	0.23 30	0.80 333	0.42 229	0.80 112	0.80 208	0.61 166	0.62 130	0.54 151	0.43 126	1.70 389	0.58 316	0.15 49	0.15 252	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.15 116

testlalala2	0.58 237	0.27 185	0.68 218	1.72 581	1.27 576	0.68 261	0.42 229	0.93 163	0.70 172	0.90 230	0.93 215	0.76 232	0.34 73	0.52 42	0.40 187	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.13 83	0.17 109	0.17 183

ff7	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

IGEVStereo-DCA	0.46 140	0.28 211	0.56 148	0.43 77	0.33 241	0.49 110	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.47 109	0.48 79	0.48 113	0.46 147	2.03 429	0.30 63	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.18 209

ffff	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

11t	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

anonymousdsp	0.43 111	0.27 185	0.53 123	0.44 102	0.32 220	0.50 124	0.42 229	0.89 144	0.51 98	0.49 123	0.53 103	0.47 107	0.47 157	1.33 303	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

CASS	0.65 283	0.34 365	0.72 255	0.56 326	0.27 103	0.78 317	0.42 229	1.59 385	0.86 223	1.30 413	1.25 354	0.87 278	0.84 351	0.84 162	0.54 301	0.35 492	0.19 363	0.26 388	0.21 325	0.28 394	0.42 495
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 222	0.27 185	0.60 175	0.43 77	0.31 198	0.83 350	0.42 229	1.14 260	1.04 300	0.73 190	0.75 172	1.11 373	1.01 433	0.81 152	0.51 281	0.20 249	0.14 191	0.24 330	0.15 132	0.24 336	0.25 367

ccc-4	0.43 111	0.27 185	0.56 148	0.44 102	0.33 241	0.50 124	0.42 229	0.87 135	0.50 89	0.49 123	0.53 103	0.44 88	0.48 171	1.38 320	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209

BUS	0.74 341	0.32 318	0.68 218	0.54 288	0.44 361	2.34 557	0.42 229	2.16 536	0.98 273	1.20 362	1.11 295	1.03 346	0.62 260	0.91 184	0.70 359	0.24 356	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

NINENet	0.77 358	0.37 402	0.78 312	0.62 399	0.51 411	2.34 557	0.42 229	1.83 460	1.04 300	1.14 324	1.23 348	1.03 346	0.62 260	1.24 280	0.70 359	0.28 436	0.23 440	0.31 449	0.21 325	0.26 361	0.25 367

IGEV-Stereo	0.43 111	0.27 185	0.54 131	0.45 116	0.32 220	0.50 124	0.42 229	0.90 150	0.51 98	0.49 123	0.53 103	0.47 107	0.47 157	1.32 299	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.15 132	0.18 144	0.18 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 198	0.30 267	0.73 267	0.50 201	0.27 103	0.64 225	0.42 229	1.05 220	0.64 142	1.12 306	0.96 222	0.83 261	0.60 245	1.12 251	0.46 250	0.22 312	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.26 361	0.18 209

RAFT-345	0.84 395	0.25 128	0.66 209	0.50 201	0.27 103	0.54 162	0.42 229	0.83 127	1.11 337	1.32 427	2.34 545	0.86 274	0.54 210	5.72 554	0.47 257	0.18 161	0.13 136	0.22 272	0.17 200	0.17 109	0.16 151

TestStereo	0.64 275	0.39 414	0.71 249	0.51 233	0.27 103	0.56 179	0.42 229	1.03 206	0.91 243	0.80 205	1.00 238	0.68 209	0.52 199	3.25 500	0.45 236	0.22 312	0.15 252	0.24 330	0.18 221	0.27 375	0.16 151

222	1.61 530	0.29 247	0.67 214	0.56 326	0.29 148	1.06 418	0.42 229	2.17 542	1.31 454	1.31 423	1.52 451	0.92 302	0.94 399	1.76 402	17.65 617	0.24 356	0.20 383	0.21 239	0.19 246	0.22 295	0.23 341

111	0.60 246	0.23 79	0.70 237	0.43 77	0.24 46	0.72 283	0.42 229	1.18 271	1.41 501	0.80 205	1.38 410	1.10 369	0.79 324	0.96 200	0.58 316	0.18 161	0.13 136	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.19 250

NLMM1	0.56 222	0.27 185	0.60 175	0.47 141	0.74 505	0.68 261	0.43 248	1.83 460	1.04 300	0.59 162	0.62 130	0.51 132	0.47 157	1.33 303	0.57 312	0.18 161	0.21 407	0.20 202	0.17 200	0.20 227	0.15 116

DDVS	0.78 366	0.41 429	0.94 379	0.60 374	0.43 352	1.30 464	0.43 248	1.40 330	0.91 243	1.20 362	1.15 319	1.43 442	0.64 269	2.18 445	0.89 420	0.28 436	0.22 428	0.26 388	0.23 377	0.31 424	0.33 455

SMFormer	0.75 350	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.82 405	0.24 356	0.20 383	0.22 272	0.21 325	0.23 321	0.24 355

tta	0.75 350	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.82 405	0.24 356	0.20 383	0.22 272	0.21 325	0.18 144	0.18 209

qqq1	0.72 318	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.44 222	0.24 356	0.20 383	0.18 134	0.15 132	0.18 144	0.18 209

fff1	0.72 318	0.30 267	0.86 337	0.46 127	0.26 77	0.82 344	0.43 248	2.05 516	1.39 491	1.23 377	1.47 438	0.98 326	0.95 404	1.71 391	0.44 222	0.24 356	0.20 383	0.18 134	0.15 132	0.18 144	0.18 209

TestStereo1	0.63 263	0.28 211	0.75 287	0.76 503	0.31 198	0.48 98	0.43 248	1.30 308	1.21 406	0.97 250	1.31 380	0.64 197	0.77 313	1.75 397	0.42 209	0.20 249	0.15 252	0.22 272	0.18 221	0.21 271	0.17 183

SA-5K	0.63 263	0.28 211	0.75 287	0.76 503	0.31 198	0.48 98	0.43 248	1.30 308	1.21 406	0.97 250	1.31 380	0.64 197	0.77 313	1.75 397	0.42 209	0.20 249	0.15 252	0.22 272	0.18 221	0.21 271	0.17 183

GMOStereo	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

error version	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

test-v	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

Pruner-Stereo	0.62 256	0.29 247	0.70 237	0.61 388	0.31 198	0.63 221	0.43 248	1.17 266	0.99 280	1.53 489	1.08 278	0.95 316	0.55 217	1.35 309	0.51 281	0.23 339	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.21 271	0.23 341

test-2	0.53 182	0.26 154	0.65 202	0.50 201	0.29 148	0.52 145	0.43 248	0.89 144	0.96 261	1.41 462	1.14 311	0.85 270	0.56 223	0.59 67	0.38 168	0.16 72	0.14 191	0.24 330	0.21 325	0.20 227	0.15 116

GMStereo	0.55 213	0.45 446	0.94 379	0.50 201	0.32 220	0.64 225	0.43 248	1.00 194	1.40 496	0.82 213	0.73 166	0.51 132	0.45 140	0.85 167	0.55 305	0.24 356	0.15 252	0.20 202	0.21 325	0.31 424	0.24 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
gasm-f	0.34 54	0.22 61	0.42 44	0.43 77	0.31 198	0.39 41	0.44 262	0.74 86	0.33 30	0.34 39	0.64 136	0.32 48	0.46 147	0.55 55	0.28 47	0.21 283	0.12 64	0.17 96	0.12 51	0.18 144	0.14 78

DA	0.43 111	0.23 79	0.49 91	0.50 201	0.25 67	1.08 421	0.44 262	1.18 271	0.58 121	0.46 104	0.64 136	0.54 151	0.47 157	0.46 21	0.32 90	0.19 208	0.13 136	0.19 160	0.13 83	0.18 144	0.14 78

GGEV	0.43 111	0.23 79	0.49 91	0.50 201	0.25 67	1.08 421	0.44 262	1.18 271	0.58 121	0.46 104	0.64 136	0.54 151	0.47 157	0.46 21	0.32 90	0.19 208	0.13 136	0.19 160	0.13 83	0.18 144	0.14 78

DFGA-Net	0.72 318	0.40 421	1.40 484	0.52 254	0.45 368	0.83 350	0.44 262	1.28 306	1.08 320	0.99 257	1.19 336	0.70 218	0.55 217	2.14 439	1.16 466	0.18 161	0.16 292	0.24 330	0.23 377	0.27 375	0.25 367

AIO_test	0.35 64	0.22 61	0.44 55	0.43 77	0.27 103	0.57 184	0.44 262	0.79 104	0.41 55	0.32 31	0.47 74	0.46 100	0.30 44	0.69 107	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.15 52	0.12 14

ours_stereo	0.39 84	0.28 211	0.51 107	0.46 127	0.30 172	0.40 44	0.44 262	0.73 82	0.56 117	0.35 43	0.56 116	0.46 100	0.33 63	1.11 247	0.32 90	0.16 72	0.13 136	0.19 160	0.15 132	0.19 188	0.14 78

rvit_stereo_0083	0.47 147	0.33 341	0.81 321	0.56 326	0.36 274	0.50 124	0.44 262	0.68 68	0.95 256	0.49 123	0.57 119	0.55 156	0.49 181	0.88 176	0.46 250	0.25 383	0.25 458	0.24 330	0.20 280	0.24 336	0.17 183

rvit_stereo_0081	0.44 124	0.33 341	0.64 195	0.54 288	0.35 263	0.41 50	0.44 262	0.66 61	0.95 256	0.48 117	0.52 97	0.50 128	0.46 147	0.82 155	0.44 222	0.25 383	0.20 383	0.22 272	0.19 246	0.25 349	0.17 183

rvit_stereo_0082	0.44 124	0.33 341	0.64 195	0.54 288	0.35 263	0.41 50	0.44 262	0.66 61	0.95 256	0.48 117	0.52 97	0.50 128	0.46 147	0.82 155	0.44 222	0.25 383	0.20 383	0.22 272	0.19 246	0.25 349	0.17 183

CFNet_ucs	0.70 309	0.33 341	0.88 356	0.50 201	0.43 352	0.74 292	0.44 262	1.60 389	1.29 444	1.22 371	1.54 457	1.09 367	0.63 265	0.99 214	0.59 319	0.25 383	0.20 383	0.37 502	0.21 325	0.40 477	0.28 413

LoS_RVC	0.42 105	0.26 154	0.40 29	0.44 102	0.82 532	0.51 141	0.44 262	0.64 51	0.41 55	0.44 91	0.78 179	0.44 88	0.47 157	0.56 58	0.36 145	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 565

RAFT_CTSACE	0.63 263	0.26 154	0.88 356	0.55 312	0.51 411	0.71 280	0.44 262	0.80 112	0.97 268	0.97 250	1.84 511	1.18 387	0.68 280	1.47 344	0.36 145	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.20 280	0.20 227	0.14 78

dad	0.86 404	0.66 517	1.06 425	0.56 326	0.37 291	0.76 304	0.44 262	1.17 266	1.50 514	1.44 470	1.27 364	1.34 430	0.75 302	2.52 473	0.84 410	0.42 518	0.27 472	0.83 568	0.26 422	0.41 480	0.29 419

PSMNet-ADL	0.72 318	0.35 385	0.62 185	0.69 466	0.46 380	1.14 432	0.44 262	1.37 321	1.01 288	0.83 215	1.17 327	1.33 426	0.96 411	1.43 334	0.95 432	0.33 475	0.22 428	0.21 239	0.23 377	0.27 375	0.29 419

NF-Stereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.02 252	0.82 254	0.57 232	5.40 547	0.48 262	0.23 339	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

OCTAStereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.82 254	0.57 232	5.35 541	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

RAFT_R40	0.83 390	0.28 211	0.73 267	0.59 362	0.31 198	0.69 268	0.44 262	1.10 246	0.95 256	1.47 475	1.10 289	1.00 333	0.85 354	5.53 549	0.46 250	0.22 312	0.13 136	0.23 310	0.20 280	0.23 321	0.18 209

RE-Stereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.81 249	0.57 232	5.37 544	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

TVStereo	0.80 373	0.30 267	0.75 287	0.60 374	0.31 198	0.64 225	0.44 262	1.21 284	0.90 238	1.29 405	1.01 244	0.81 249	0.57 232	5.37 544	0.48 262	0.24 356	0.14 191	0.24 330	0.20 280	0.20 227	0.30 432

xxxx	1.51 520	0.28 211	0.68 218	0.54 288	0.28 128	1.16 440	0.44 262	2.19 545	1.29 444	1.09 290	1.36 403	1.22 393	0.85 354	1.79 405	15.70 616	0.24 356	0.21 407	0.21 239	0.20 280	0.22 295	0.23 341

MM-Stereo_test2	0.43 111	0.24 100	0.67 214	0.51 233	0.32 220	0.55 171	0.45 282	0.97 184	0.77 199	0.59 162	0.51 94	0.49 122	0.42 118	0.80 146	0.30 63	0.15 49	0.13 136	0.18 134	0.14 113	0.19 188	0.14 78

SDNR	1.62 531	0.51 470	2.17 549	0.53 273	0.56 439	3.80 589	0.45 282	1.54 374	1.29 444	1.33 435	2.41 549	1.08 357	0.96 411	11.18 615	1.16 466	0.66 563	0.63 579	0.43 523	0.32 490	0.64 544	0.67 554

anonymousa	0.72 318	0.27 185	0.75 287	0.47 141	0.63 472	1.43 487	0.45 282	1.24 298	0.89 234	1.28 399	1.75 501	1.62 480	1.13 466	0.69 107	0.59 319	0.19 208	0.16 292	0.23 310	0.25 404	0.20 227	0.18 209

RCA-Stereo	0.50 167	0.23 79	0.58 164	0.48 169	0.33 241	0.55 171	0.45 282	0.97 184	1.38 486	0.68 179	1.05 267	0.63 194	0.80 330	0.59 67	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 96	0.14 113	0.16 77	0.14 78

DisPM	0.66 290	0.28 211	0.72 255	0.61 388	0.35 263	0.62 217	0.45 282	1.02 201	0.99 280	1.56 499	1.10 289	0.80 245	0.59 242	2.37 461	0.41 198	0.23 339	0.14 191	0.23 310	0.21 325	0.20 227	0.25 367

pcwnet_v2	0.97 433	0.37 402	4.33 578	0.62 399	0.54 430	0.79 323	0.45 282	2.02 513	1.58 524	1.42 468	1.64 483	1.09 367	0.79 324	1.24 280	0.67 351	0.32 466	0.25 458	0.29 430	0.27 433	0.37 460	0.35 465

DN-CSS_ROB	0.64 275	0.32 318	1.05 421	0.55 312	0.40 328	0.54 162	0.45 282	1.21 284	0.93 251	1.03 275	1.47 438	0.69 214	0.63 265	1.76 402	0.49 270	0.18 161	0.14 191	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.20 283

NLCSM	0.52 171	0.28 211	0.55 142	0.52 254	0.74 505	0.72 283	0.46 289	0.96 182	0.65 157	0.63 170	0.51 94	0.48 113	0.61 254	1.32 299	0.70 359	0.19 208	0.20 383	0.21 239	0.18 221	0.22 295	0.20 283

mms	0.40 93	0.27 185	0.52 116	0.46 127	0.32 220	0.43 67	0.46 289	0.70 74	0.46 74	0.35 43	0.58 122	0.44 88	0.30 44	1.36 314	0.33 107	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.15 132	0.19 188	0.15 116

AE-Stereo	0.49 161	0.27 185	0.67 214	0.60 374	0.39 317	0.67 254	0.46 289	1.18 271	1.09 328	0.47 109	0.75 172	0.69 214	0.47 157	0.59 67	0.40 187	0.16 72	0.15 252	0.21 239	0.20 280	0.19 188	0.15 116

HH	0.63 263	0.30 267	0.77 304	0.50 201	0.32 220	0.49 110	0.46 289	1.65 401	0.64 142	0.69 180	1.09 283	1.63 485	0.85 354	1.90 415	0.37 157	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.16 151

HanStereo	0.63 263	0.30 267	0.77 304	0.50 201	0.32 220	0.49 110	0.46 289	1.65 401	0.64 142	0.69 180	1.09 283	1.63 485	0.85 354	1.90 415	0.37 157	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.19 188	0.16 151

ACVNet	0.63 263	0.31 302	0.54 131	0.54 288	0.36 274	0.80 333	0.46 289	1.37 321	1.07 314	0.93 238	1.30 374	1.08 357	0.85 354	0.80 146	0.94 428	0.21 283	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.22 295	0.18 209

hitnet-ft	0.79 370	0.35 385	0.57 158	0.58 349	0.42 341	0.96 394	0.46 289	1.47 348	1.33 462	1.19 358	1.22 344	1.81 509	0.98 421	1.66 381	0.94 428	0.33 475	0.28 479	0.34 483	0.27 433	0.35 449	0.31 442

FADNet_RVC	0.83 390	0.51 470	1.83 534	0.54 288	0.42 341	1.19 447	0.46 289	1.51 363	1.09 328	0.89 228	1.24 350	0.91 294	0.87 367	2.11 437	1.11 460	0.27 422	0.22 428	0.31 449	0.28 454	0.43 491	0.38 482

WQFJX1	0.57 230	0.26 154	0.54 131	0.48 169	0.72 497	0.68 261	0.47 297	2.46 571	0.71 177	0.54 147	0.50 90	0.53 146	0.51 193	1.36 314	0.60 327	0.18 161	0.20 383	0.20 202	0.16 174	0.20 227	0.20 283

2w_stereo	0.32 42	0.24 100	0.45 68	0.39 39	0.22 24	0.46 84	0.47 297	0.69 69	0.42 58	0.43 87	0.50 90	0.24 11	0.45 140	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

HUF	0.36 66	0.23 79	0.52 116	0.40 50	0.22 24	0.54 162	0.47 297	0.82 122	0.43 60	0.36 48	0.43 59	0.50 128	0.42 118	0.64 90	0.29 52	0.17 118	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.14 78

ITSA-stereo	0.82 384	0.36 395	0.82 324	0.54 288	0.31 198	0.80 333	0.47 297	2.17 542	1.67 531	1.13 321	1.13 307	0.94 307	0.86 362	2.46 469	1.00 442	0.26 406	0.23 440	0.28 419	0.27 433	0.28 394	0.36 471

anonymousdsp2	0.53 182	0.27 185	0.74 283	0.48 169	0.29 148	0.76 304	0.47 297	1.61 392	0.82 216	0.77 197	0.77 177	0.75 228	0.47 157	1.03 223	0.40 187	0.18 161	0.13 136	0.18 134	0.13 83	0.19 188	0.18 209

x	0.54 198	0.31 302	0.61 179	0.47 141	0.30 172	0.67 254	0.47 297	1.53 371	0.79 207	0.81 209	0.83 193	0.78 239	0.70 288	0.70 111	0.62 334	0.21 283	0.19 363	0.22 272	0.19 246	0.21 271	0.20 283

dd	0.59 243	0.48 457	0.97 391	0.55 312	0.32 220	0.64 225	0.47 297	1.02 201	1.34 465	0.78 200	0.86 198	0.58 173	0.54 210	1.01 219	0.86 415	0.28 436	0.18 345	0.26 388	0.19 246	0.32 433	0.24 355

ACRE	0.61 252	0.33 341	1.01 405	0.58 349	0.49 391	0.75 297	0.47 297	1.06 233	0.95 256	1.37 447	1.55 459	0.62 191	0.46 147	0.83 157	0.70 359	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.18 144	0.21 303

AnonymousM	0.59 243	1.11 562	0.41 35	0.44 102	0.32 220	0.43 67	0.47 297	1.05 220	0.64 142	0.98 254	0.63 133	0.67 207	0.43 126	0.59 67	0.41 198	0.20 249	0.15 252	1.84 588	0.84 577	0.14 29	0.13 44

DMCA-RVC	0.74 341	0.40 421	1.27 469	0.66 438	0.49 391	0.77 312	0.47 297	1.35 318	1.01 288	1.53 489	1.01 244	1.29 418	0.82 339	1.31 295	0.78 388	0.27 422	0.21 407	0.35 491	0.27 433	0.32 433	0.24 355

DMCA	0.67 299	0.34 365	0.90 366	0.51 233	0.44 361	0.86 363	0.47 297	1.42 334	1.02 291	1.17 349	1.12 302	1.23 398	0.75 302	0.78 139	0.95 432	0.25 383	0.19 363	0.27 404	0.19 246	0.24 336	0.27 401

CFNet	0.96 427	0.36 395	1.01 405	0.62 399	0.42 341	0.99 404	0.47 297	1.90 480	1.32 458	0.99 257	1.39 414	1.10 369	0.86 362	5.58 552	0.79 394	0.23 339	0.17 322	0.28 419	0.27 433	0.26 361	0.21 303

fffft	0.38 79	0.23 79	0.51 107	0.44 102	0.32 220	0.43 67	0.48 309	0.76 92	0.36 41	0.44 91	0.34 30	0.38 77	0.31 51	1.31 295	0.32 90	0.14 38	0.11 32	0.19 160	0.15 132	0.16 77	0.16 151
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 275	0.46 448	1.05 421	0.66 438	0.66 480	0.53 154	0.48 309	1.20 283	1.12 341	0.76 192	0.92 212	0.78 239	0.53 205	1.03 223	0.59 319	0.37 500	0.28 479	0.40 516	0.31 482	0.37 460	0.32 449

test_sample1	0.61 252	0.29 247	0.75 287	0.50 201	0.31 198	0.76 304	0.48 309	1.59 385	0.84 221	0.90 230	0.94 218	0.88 282	0.95 404	1.16 260	0.67 351	0.22 312	0.18 345	0.20 202	0.19 246	0.21 271	0.21 303

tt1	0.62 256	0.32 318	0.51 107	0.54 288	0.26 77	1.16 440	0.48 309	0.95 175	2.47 571	0.57 152	0.77 177	0.49 122	0.81 334	1.55 359	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.15 132	0.19 188	0.20 283

EKT-Stereo	0.53 182	0.30 267	0.73 267	0.58 349	0.60 462	0.51 141	0.48 309	0.94 170	0.90 238	0.71 184	0.88 204	0.77 235	0.43 126	1.07 236	0.40 187	0.22 312	0.16 292	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.22 321

DCRE	0.82 384	0.26 154	0.70 237	0.58 349	0.44 361	0.54 162	0.48 309	0.95 175	0.78 203	0.78 200	7.33 600	0.86 274	0.52 199	0.76 131	0.41 198	0.16 72	0.16 292	0.19 160	0.17 200	0.18 144	0.17 183

CIPLG	0.62 256	0.33 341	0.96 389	0.58 349	0.50 398	0.75 297	0.48 309	1.05 220	0.96 261	1.40 460	1.57 467	0.64 197	0.48 171	0.89 181	0.70 359	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.21 303

IPLGR_C	0.62 256	0.33 341	0.99 395	0.58 349	0.49 391	0.76 304	0.48 309	1.10 246	0.96 261	1.40 460	1.56 463	0.62 191	0.48 171	0.80 146	0.71 365	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.16 174	0.19 188	0.21 303

cf-r	0.73 336	0.30 267	0.77 304	0.55 312	0.63 472	0.78 317	0.48 309	1.79 448	1.15 368	1.13 321	1.26 361	1.43 442	0.87 367	1.40 331	0.85 413	0.25 383	0.18 345	0.22 272	0.23 377	0.19 188	0.19 250

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 429	0.88 356	0.62 399	0.42 341	1.33 469	0.48 309	1.52 365	1.17 380	1.45 472	1.44 428	1.44 447	0.90 379	1.26 284	1.24 475	0.20 249	0.16 292	0.27 404	0.24 390	0.25 349	0.28 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xyz-stereo	7.16 606	0.22 61	69.90 637	0.42 68	0.21 12	32.92 629	0.49 319	0.87 135	0.76 195	1.38 453	27.04 625	1.19 388	1.16 469	4.69 527	0.97 437	0.16 72	0.12 64	0.20 202	0.14 113	0.16 77	0.12 14

DispNO	0.93 422	0.30 267	1.34 481	0.55 312	0.55 436	0.89 366	0.49 319	1.48 350	1.21 406	1.17 349	1.27 364	1.19 388	0.90 379	5.23 539	0.74 372	0.22 312	0.17 322	0.24 330	0.21 325	0.19 188	0.20 283

AACVNet	0.86 404	0.35 385	0.79 315	0.82 524	0.39 317	0.76 304	0.49 319	1.61 392	0.81 211	1.08 284	1.33 389	1.30 419	0.93 394	4.34 521	0.74 372	0.25 383	0.21 407	0.28 419	0.22 354	0.29 405	0.25 367

MMNet	0.84 395	0.32 318	1.09 437	0.60 374	0.59 459	1.85 529	0.49 319	1.51 363	1.27 435	1.37 447	1.15 319	1.26 408	1.18 474	1.67 382	1.22 473	0.19 208	0.18 345	0.23 310	0.22 354	0.25 349	0.21 303

UNet	0.83 390	0.34 365	1.31 473	0.58 349	0.74 505	1.58 500	0.49 319	1.41 332	1.04 300	1.21 366	1.08 278	1.54 468	1.12 462	1.65 377	1.09 454	0.23 339	0.17 322	0.25 369	0.20 280	0.25 349	0.22 321

HITNet	0.65 283	0.40 421	0.77 304	0.48 169	0.24 46	1.05 415	0.49 319	1.76 434	1.02 291	1.18 354	1.18 329	0.89 290	0.80 330	0.85 167	0.79 394	0.17 118	0.12 64	0.21 239	0.17 200	0.29 405	0.15 116
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
CBMV_ROB	0.90 414	0.44 439	0.63 188	0.51 233	0.37 291	1.25 457	0.49 319	1.77 438	1.27 435	1.41 462	2.00 527	1.33 426	1.08 454	2.17 442	0.76 380	0.43 523	0.42 547	0.47 533	0.44 535	0.41 480	0.36 471

PWC_ROB	1.24 491	0.76 534	2.46 559	0.72 484	0.78 520	1.15 438	0.49 319	1.75 428	1.92 551	2.31 558	3.07 565	1.59 476	1.40 507	2.46 469	2.10 544	0.33 475	0.22 428	0.35 491	0.24 390	0.38 469	0.41 491

AIO-test2	0.57 230	0.28 211	0.63 188	0.61 388	0.58 451	0.79 323	0.51 327	1.18 271	1.40 496	0.63 170	1.15 319	0.51 132	0.43 126	1.09 241	0.35 134	0.21 283	0.17 322	0.26 388	0.30 475	0.20 227	0.19 250

rvit_0105_6	0.53 182	0.37 402	0.98 394	0.65 431	0.38 307	0.51 141	0.51 327	0.77 95	1.20 400	0.54 147	0.55 113	0.65 200	0.53 205	0.94 196	0.44 222	0.32 466	0.32 508	0.28 419	0.24 390	0.28 394	0.21 303

ACVNet-DCA	0.56 222	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	1.42 334	0.78 203	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.22 295	0.21 303

xx1	0.67 299	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	0.93 163	3.05 584	0.58 154	0.79 185	0.95 316	0.77 313	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.21 303

1test111	0.54 198	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	1.42 334	0.78 203	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	0.88 176	0.59 319	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.22 295	0.21 303

cc1	0.64 275	0.31 302	0.50 100	0.54 288	0.26 77	1.18 443	0.51 327	0.93 163	3.05 584	0.58 154	0.79 185	0.48 113	0.88 372	1.46 340	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.25 369	0.15 132	0.19 188	0.19 250

IER	0.70 309	0.31 302	1.02 412	0.48 169	0.52 423	1.34 471	0.51 327	1.17 266	0.99 280	1.23 377	1.34 396	1.12 374	1.11 459	0.99 214	0.71 365	0.20 249	0.16 292	0.21 239	0.21 325	0.20 227	0.19 250

GANet-ADL	0.60 246	0.35 385	0.72 255	0.64 417	0.40 328	0.68 261	0.51 327	1.49 352	1.12 341	0.95 245	1.08 278	0.91 294	0.57 232	0.76 131	0.55 305	0.26 406	0.18 345	0.18 134	0.16 174	0.23 321	0.25 367

AAGNet	1.83 545	0.28 211	0.72 255	0.61 388	0.32 220	0.67 254	0.51 327	0.96 182	0.98 273	1.47 475	1.20 340	1.00 333	1.18 474	2.83 484	22.77 624	0.22 312	0.13 136	0.22 272	0.19 246	0.23 321	0.15 116

GwcNet-RSSM	0.77 358	0.32 318	1.01 405	0.62 399	0.54 430	0.78 317	0.51 327	1.73 420	1.20 400	1.09 290	1.37 405	1.46 452	0.85 354	1.53 355	1.09 454	0.25 383	0.18 345	0.23 310	0.24 390	0.20 227	0.19 250

DANet	1.08 465	0.61 508	1.32 476	0.85 533	0.72 497	1.37 474	0.51 327	1.54 374	1.15 368	1.78 526	1.54 457	2.01 534	1.11 459	2.90 487	2.00 540	0.33 475	0.30 494	0.40 516	0.30 475	0.44 497	0.45 507
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 305	0.33 341	0.91 369	0.51 233	0.30 172	0.92 380	0.52 338	1.87 471	1.15 368	1.14 324	1.18 329	0.87 278	0.75 302	1.18 266	0.68 355	0.25 383	0.20 383	0.26 388	0.26 422	0.26 361	0.25 367

test_sample3	0.68 303	0.32 318	0.88 356	0.52 254	0.30 172	0.97 398	0.52 338	1.86 468	1.15 368	1.08 284	1.11 295	0.88 282	0.71 293	1.17 264	0.68 355	0.25 383	0.20 383	0.25 369	0.25 404	0.25 349	0.25 367

ProNet	0.43 111	0.28 211	0.58 164	0.43 77	0.30 172	0.56 179	0.52 338	1.00 194	0.58 121	0.44 91	0.49 87	0.43 86	0.43 126	1.28 289	0.36 145	0.15 49	0.13 136	0.19 160	0.16 174	0.17 109	0.16 151

test_5	0.65 283	0.30 267	0.75 287	0.67 450	0.50 398	0.92 380	0.52 338	1.39 328	1.12 341	0.76 192	1.11 295	1.00 333	0.90 379	1.53 355	0.45 236	0.18 161	0.13 136	0.23 310	0.22 354	0.21 271	0.19 250

sAnonymous2	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 374	0.51 411	0.48 98	0.52 338	0.79 104	0.68 166	0.50 132	0.67 145	0.46 100	0.62 260	0.59 67	0.40 187	0.22 312	0.17 322	0.22 272	0.21 325	0.86 558	0.56 535

CroCo_RVC	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 374	0.51 411	0.48 98	0.52 338	0.79 104	0.68 166	0.50 132	0.67 145	0.46 100	0.62 260	0.59 67	0.40 187	0.22 312	0.17 322	0.22 272	0.21 325	0.86 558	0.56 535

RALCasStereoNet	0.54 198	0.30 267	0.66 209	0.59 362	0.51 411	0.61 208	0.52 338	0.94 170	0.93 251	0.70 182	1.01 244	0.78 239	0.44 136	1.33 303	0.47 257	0.20 249	0.16 292	0.18 134	0.16 174	0.20 227	0.19 250

PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 533	1.33 478	1.05 561	0.88 545	1.73 513	0.52 338	1.89 477	3.28 586	1.29 405	4.88 588	1.22 393	1.46 515	1.77 404	1.45 510	0.60 557	0.26 464	0.29 430	0.25 404	0.52 524	0.37 476

MM-Stereo_test3	0.50 167	0.24 100	0.54 131	0.54 288	0.74 505	0.49 110	0.53 346	1.09 243	1.05 305	0.62 169	0.95 219	0.61 186	0.42 118	0.77 134	0.38 168	0.20 249	0.17 322	0.20 202	0.16 174	0.18 144	0.18 209

rvit_0105_4	0.56 222	0.38 409	1.06 425	0.66 438	0.38 307	0.53 154	0.53 346	0.84 131	1.17 380	0.56 151	0.61 127	0.72 222	0.59 242	0.98 209	0.45 236	0.32 466	0.33 513	0.29 430	0.25 404	0.29 405	0.23 341

DRaft	0.80 373	0.24 100	0.70 237	0.45 116	0.30 172	0.97 398	0.53 346	1.05 220	0.97 268	1.78 526	2.02 530	0.80 245	1.74 540	2.73 482	0.72 368	0.17 118	0.14 191	0.20 202	0.20 280	0.18 144	0.21 303

acv_ft	0.75 350	0.31 302	0.95 383	0.70 472	0.86 541	1.24 455	0.53 346	1.44 341	1.07 314	1.24 384	1.30 374	1.08 357	0.92 385	0.80 146	1.34 488	0.21 283	0.19 363	0.21 239	0.18 221	0.21 271	0.18 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 436	1.05 421	0.64 417	0.58 451	0.95 388	0.53 346	1.53 371	1.18 387	1.37 447	1.15 319	1.43 442	0.88 372	1.61 371	0.84 410	0.25 383	0.22 428	0.27 404	0.27 433	0.29 405	0.29 419
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 309	0.43 436	0.75 287	0.73 492	0.37 291	0.92 380	0.53 346	1.85 465	1.18 387	1.12 306	1.23 348	1.07 356	0.65 275	0.96 200	0.63 338	0.31 459	0.15 252	0.32 464	0.21 325	0.29 405	0.22 321
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.
3w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.52 116	0.40 50	0.21 12	0.53 154	0.54 352	0.65 55	0.46 74	0.44 91	0.48 79	0.23 5	0.45 140	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 116

1w_stereo	0.34 54	0.20 19	0.42 44	0.43 77	0.26 77	0.47 91	0.54 352	0.59 32	0.50 89	0.41 74	0.66 141	0.25 17	0.44 136	0.62 86	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

MM-Stereo_test1	0.49 161	0.24 100	0.56 148	0.51 233	0.30 172	0.50 124	0.54 352	0.91 151	1.03 295	0.84 218	0.69 153	0.54 151	0.60 245	1.16 260	0.33 107	0.18 161	0.16 292	0.20 202	0.17 200	0.19 188	0.15 116

test_sample5	0.69 305	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.84 359	0.54 352	1.83 460	1.14 356	1.11 304	1.25 354	0.88 282	0.78 320	1.23 275	0.65 343	0.26 406	0.20 383	0.27 404	0.27 433	0.27 375	0.26 391

mmm	0.63 263	0.35 385	0.72 255	0.51 233	0.30 172	0.86 363	0.54 352	1.59 385	0.86 223	1.07 283	1.38 410	0.79 243	0.75 302	0.91 184	0.58 316	0.22 312	0.18 345	0.29 430	0.25 404	0.25 349	0.23 341

DualNet	0.70 309	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.84 359	0.54 352	1.83 460	1.14 356	1.14 324	1.33 389	0.88 282	0.78 320	1.23 275	0.65 343	0.26 406	0.20 383	0.27 404	0.27 433	0.27 375	0.26 391

CAS	0.63 263	0.18 3	0.37 8	2.27 587	0.84 534	0.57 184	0.54 352	0.79 104	0.62 134	0.48 117	0.70 157	0.36 65	0.26 25	0.45 18	0.35 134	2.24 589	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 577

gwcnet-sp	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

scenet	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

ssnet	0.74 341	0.33 341	1.44 494	0.57 343	0.45 368	1.40 481	0.54 352	1.50 356	1.14 356	1.30 413	1.02 252	0.94 307	0.82 339	1.39 325	0.76 380	0.21 283	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.22 295	0.22 321

LCNet	0.72 318	0.28 211	0.52 116	0.55 312	0.31 198	0.69 268	0.54 352	1.00 194	0.88 231	1.19 358	1.34 396	0.97 324	1.34 503	2.56 474	0.45 236	0.18 161	0.13 136	0.21 239	0.25 404	0.27 375	0.73 560

TransformOpticalFlow	0.96 427	0.28 211	0.89 362	0.52 254	0.31 198	0.66 250	0.54 352	1.75 428	1.12 341	1.09 290	1.44 428	1.37 436	1.01 433	6.70 576	0.42 209	0.19 208	0.12 64	0.20 202	0.19 246	0.18 144	0.19 250

raft+_RVC	0.53 182	0.26 154	0.54 131	0.60 374	0.47 386	0.54 162	0.54 352	1.27 302	0.99 280	0.76 192	1.03 262	0.70 218	0.56 223	0.93 193	0.47 257	0.18 161	0.14 191	0.19 160	0.18 221	0.18 144	0.15 116

ac_64	0.82 384	0.29 247	0.81 321	0.71 480	0.60 462	1.05 415	0.54 352	1.99 504	0.92 249	1.18 354	1.06 269	1.99 532	1.08 454	1.94 421	0.97 437	0.27 422	0.22 428	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.19 250

STTStereo	0.78 366	0.50 467	1.22 459	0.64 417	0.54 430	0.89 366	0.54 352	1.44 341	1.11 337	1.38 453	1.09 283	1.27 412	0.85 354	1.43 334	0.83 407	0.29 447	0.27 472	0.33 473	0.39 522	0.32 433	0.30 432

R-Stereo Train	0.57 230	0.26 154	0.63 188	0.54 288	0.36 274	0.69 268	0.54 352	1.22 292	0.72 179	1.61 507	1.50 448	0.75 228	0.53 205	0.64 90	0.44 222	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.17 183

RAFT-Stereo	0.57 230	0.26 154	0.63 188	0.54 288	0.36 274	0.69 268	0.54 352	1.22 292	0.72 179	1.61 507	1.50 448	0.75 228	0.53 205	0.64 90	0.44 222	0.18 161	0.15 252	0.17 96	0.15 132	0.17 109	0.17 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 341	0.48 457	0.87 348	0.57 343	0.44 361	0.79 323	0.54 352	1.73 420	0.96 261	1.38 453	1.27 364	1.24 400	0.73 298	1.43 334	0.73 371	0.34 485	0.28 479	0.27 404	0.26 422	0.31 424	0.31 442

rvit_stereo_0080	0.44 124	0.32 318	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.42 58	0.55 370	0.82 122	0.68 166	0.50 132	0.60 125	0.55 156	0.47 157	0.59 67	0.44 222	0.26 406	0.21 407	0.20 202	0.20 280	0.31 424	0.19 250

whm_eth	0.44 124	0.32 318	0.71 249	0.47 141	0.36 274	0.42 58	0.55 370	0.82 122	0.68 166	0.50 132	0.60 125	0.55 156	0.47 157	0.59 67	0.44 222	0.26 406	0.21 407	0.20 202	0.20 280	0.31 424	0.19 250

knoymous	0.51 169	0.29 247	0.47 80	0.43 77	0.30 172	0.55 171	0.55 370	1.02 201	0.77 199	0.98 254	0.85 197	0.94 307	0.56 223	0.85 167	0.45 236	0.20 249	0.14 191	0.26 388	0.14 113	0.23 321	0.23 341

RAFT+CT+SA	0.58 237	0.29 247	0.60 175	0.66 438	0.37 291	0.42 58	0.55 370	1.27 302	1.03 295	0.70 182	1.22 344	0.60 182	0.70 288	1.64 376	0.41 198	0.18 161	0.13 136	0.22 272	0.22 354	0.21 271	0.18 209

CFNet-ft	0.72 318	0.32 318	0.54 131	0.66 438	0.54 430	0.83 350	0.55 370	1.37 321	1.15 368	0.93 238	1.28 370	1.57 472	0.97 414	1.35 309	0.81 400	0.26 406	0.20 383	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 341

BEATNet_4x	0.73 336	0.49 460	1.17 454	0.53 273	0.26 77	1.03 412	0.55 370	1.82 455	1.06 309	1.21 366	1.22 344	0.96 322	0.91 382	1.01 219	1.06 448	0.21 283	0.14 191	0.24 330	0.19 246	0.37 460	0.21 303

HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 247	0.53 123	0.53 273	0.30 172	1.15 438	0.55 370	3.57 590	1.28 440	1.53 489	1.74 498	1.68 494	0.93 394	1.49 346	0.77 386	0.22 312	0.17 322	0.19 160	0.18 221	0.20 227	0.19 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 318	0.32 318	0.54 131	0.66 438	0.54 430	0.83 350	0.55 370	1.37 321	1.15 368	0.93 238	1.28 370	1.57 472	0.97 414	1.35 309	0.81 400	0.26 406	0.20 383	0.33 473	0.25 404	0.30 415	0.23 341

castereo	0.41 101	0.22 61	0.46 77	0.44 102	0.30 172	0.61 208	0.56 378	0.97 184	0.80 208	0.38 63	0.69 153	0.45 96	0.69 283	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.12 14

rvit_0105_5	0.58 237	0.39 414	1.05 421	0.66 438	0.37 291	0.58 187	0.56 378	0.94 170	1.18 387	0.64 172	0.68 148	0.75 228	0.63 265	0.88 176	0.50 276	0.32 466	0.32 508	0.30 443	0.27 433	0.28 394	0.25 367

ffm	0.72 318	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	0.95 175	2.47 571	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	1.55 359	0.32 90	0.20 249	0.12 64	0.31 449	0.27 433	0.19 188	0.20 283

ff1	1.37 507	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	0.95 175	2.47 571	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.20 249	0.12 64	0.31 449	0.27 433	0.19 188	0.20 283

mmx	1.39 510	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	2.13 527	1.37 482	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.24 356	0.19 363	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 367

xxx	1.39 510	0.33 341	0.85 331	0.53 273	0.37 291	0.74 292	0.56 378	2.13 527	1.37 482	1.15 330	1.45 431	1.06 351	0.82 339	7.22 584	7.61 592	0.24 356	0.19 363	0.31 449	0.27 433	0.30 415	0.25 367

AASNet	0.76 356	0.35 385	0.91 369	0.79 510	0.81 530	1.14 432	0.56 378	2.02 513	1.08 320	1.22 371	1.24 350	0.93 304	0.76 310	0.77 134	1.16 466	0.27 422	0.23 440	0.24 330	0.20 280	0.28 394	0.24 355

DEmStereo	0.97 433	0.23 79	0.79 315	0.47 141	0.32 220	1.04 414	0.56 378	0.93 163	0.89 234	1.39 459	2.14 537	1.02 342	2.07 563	5.64 553	0.77 386	0.17 118	0.15 252	0.20 202	0.20 280	0.18 144	0.20 283

PFNet	0.91 417	0.26 154	1.10 440	0.63 408	0.32 220	0.64 225	0.56 378	1.17 266	0.99 280	1.47 475	1.08 278	0.98 326	0.69 283	6.62 571	0.54 301	0.20 249	0.12 64	0.24 330	0.19 246	0.20 227	0.17 183

LMCR-Stereo	0.82 384	0.46 448	0.88 356	0.75 500	0.43 352	1.33 469	0.56 378	2.43 569	0.98 273	1.53 489	1.49 445	0.74 225	1.00 431	1.63 374	0.89 420	0.28 436	0.17 322	0.22 272	0.17 200	0.29 405	0.20 283

PSMNet-RSSM	0.72 318	0.30 267	0.61 179	0.63 408	0.42 341	0.73 288	0.56 378	1.92 487	1.10 335	1.09 290	1.37 405	1.22 393	0.98 421	1.28 289	0.72 368	0.27 422	0.19 363	0.27 404	0.29 466	0.24 336	0.24 355

ACV-stereo	0.99 439	0.51 470	1.41 489	0.56 326	0.41 336	2.43 561	0.57 389	1.15 262	1.18 387	0.81 209	1.01 244	3.39 576	2.14 566	1.60 369	1.07 451	0.27 422	0.22 428	0.22 272	0.22 354	0.28 394	0.32 449

GES	0.66 290	0.34 365	0.90 366	0.59 362	0.38 307	0.94 385	0.57 389	2.11 526	0.86 223	1.02 271	1.11 295	0.66 204	0.79 324	0.99 214	0.61 331	0.27 422	0.19 363	0.20 202	0.20 280	0.21 271	0.30 432

FADNet	0.92 419	0.61 508	1.81 530	0.62 399	0.55 436	0.96 394	0.57 389	1.78 442	1.33 462	0.93 238	1.01 244	1.36 433	1.01 433	2.71 481	0.75 377	0.33 475	0.34 514	0.31 449	0.34 506	0.59 537	0.40 486

RASNet	1.12 475	0.30 267	0.91 369	0.66 438	0.77 518	0.97 398	0.57 389	1.37 321	1.35 474	1.02 271	1.34 396	2.11 541	1.43 510	7.09 583	1.39 497	0.19 208	0.17 322	0.17 96	0.19 246	0.18 144	0.16 151

FSD					0.50 398	0.54 162	0.58 393	0.65 55	0.53 111	0.54 147	0.52 97	0.56 165	0.52 199	0.57 63	0.55 305	0.51 542	0.47 560	0.50 538	0.49 547	0.50 517

test_sample6	0.71 316	0.34 365	0.87 348	0.52 254	0.30 172	0.82 344	0.58 393	1.79 448	1.15 368	1.14 324	1.33 389	0.91 294	0.79 324	1.31 295	0.74 372	0.27 422	0.21 407	0.27 404	0.29 466	0.28 394	0.27 401

GwcNet-ADL	0.64 275	0.31 302	0.79 315	0.56 326	0.41 336	0.60 202	0.58 393	1.41 332	1.26 429	1.08 284	1.13 307	0.91 294	0.60 245	1.04 229	0.78 388	0.27 422	0.18 345	0.18 134	0.18 221	0.25 349	0.29 419

HHNet	0.62 256	0.26 154	0.63 188	0.43 77	0.45 368	0.50 124	0.58 393	1.07 235	1.01 288	1.25 390	2.23 540	0.70 218	0.61 254	1.07 236	0.47 257	0.20 249	0.13 136	0.23 310	0.19 246	0.19 188	0.30 432

RAFT	0.64 275	0.30 267	0.73 267	0.59 362	0.33 241	0.68 261	0.58 393	1.04 212	0.76 195	1.08 284	1.19 336	1.65 491	0.93 394	1.06 232	0.56 309	0.21 283	0.18 345	0.27 404	0.24 390	0.22 295	0.17 183

ICVP	0.63 263	0.33 341	0.57 158	0.61 388	0.40 328	0.80 333	0.58 393	1.61 392	0.89 234	0.90 230	1.24 350	0.88 282	0.73 298	0.72 119	0.88 417	0.29 447	0.21 407	0.22 272	0.21 325	0.24 336	0.27 401
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 399	0.38 409	0.94 379	0.80 513	1.03 555	1.17 442	0.58 393	1.52 365	1.20 400	1.19 358	1.62 478	1.13 379	1.20 480	1.80 406	1.06 448	0.24 356	0.24 449	0.24 330	0.21 325	0.23 321	0.27 401

GANet-RSSM	0.72 318	0.28 211	0.63 188	0.64 417	0.58 451	0.80 333	0.58 393	1.89 477	1.08 320	1.04 278	1.25 354	1.15 382	1.04 442	1.49 346	0.62 334	0.25 383	0.19 363	0.22 272	0.22 354	0.22 295	0.21 303

UCFNet_RVC	0.69 305	0.35 385	0.49 91	0.64 417	0.39 317	0.85 362	0.58 393	1.75 428	1.14 356	0.97 250	1.19 336	1.17 384	0.93 394	0.99 214	0.62 334	0.28 436	0.20 383	0.34 483	0.31 482	0.32 433	0.27 401

rvit_stereo_ft	0.47 147	0.35 385	0.87 348	0.67 450	0.42 341	0.40 44	0.59 402	0.81 117	0.74 185	0.46 104	0.55 113	0.57 168	0.49 181	0.65 100	0.50 276	0.25 383	0.17 322	0.22 272	0.22 354	0.24 336	0.17 183

test_xeample	1.45 516	0.28 211	0.65 202	0.51 233	0.28 128	0.94 385	0.59 402	2.14 531	1.29 444	1.24 384	1.51 450	0.88 282	0.86 362	1.46 340	15.10 613	0.22 312	0.20 383	0.22 272	0.20 280	0.22 295	0.22 321

HSM	1.19 489	0.32 318	0.65 202	0.57 343	0.38 307	1.23 454	0.59 402	2.25 552	1.19 395	1.30 413	1.25 354	1.94 526	1.03 440	9.32 605	0.71 365	0.22 312	0.16 292	0.20 202	0.16 174	0.21 271	0.21 303

iResNet	0.75 350	0.40 421	1.36 482	0.67 450	0.29 148	0.92 380	0.59 402	1.52 365	1.25 424	1.28 399	1.48 443	0.94 307	0.76 310	1.62 372	0.78 388	0.18 161	0.14 191	0.18 134	0.15 132	0.22 295	0.23 341

DStereoRT	1.36 505	0.32 318	1.41 489	0.67 450	0.50 398	2.07 544	0.60 406	1.44 341	0.91 243	1.37 447	1.44 428	0.73 224	1.30 498	6.39 567	0.90 423	0.23 339	0.17 322	4.29 616	1.94 606	0.24 336	0.20 283

coex_refinement	0.80 373	0.28 211	0.73 267	0.70 472	0.51 411	0.95 388	0.60 406	1.78 442	1.23 415	1.36 444	1.37 405	1.82 512	0.81 334	1.32 299	1.13 463	0.26 406	0.17 322	0.19 160	0.20 280	0.24 336	0.25 367

FADNet-RVC	0.88 409	0.67 518	1.93 538	0.60 374	0.48 387	0.91 373	0.60 406	1.71 418	1.18 387	0.90 230	0.96 222	1.36 433	0.92 385	2.25 452	1.17 469	0.30 452	0.29 490	0.32 464	0.32 490	0.41 480	0.35 465

test_sample2	0.62 256	0.29 247	0.74 283	0.50 201	0.28 128	0.80 333	0.61 409	1.61 392	1.00 285	0.88 227	0.99 234	0.94 307	0.83 347	1.16 260	0.51 281	0.23 339	0.18 345	0.22 272	0.21 325	0.23 321	0.22 321

CoDeX	0.73 336	0.29 247	0.93 375	0.54 288	0.36 274	1.14 432	0.61 409	2.34 561	1.17 380	1.16 340	1.25 354	0.91 294	0.87 367	1.33 303	0.64 342	0.20 249	0.16 292	0.21 239	0.18 221	0.20 227	0.18 209

FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 453	2.10 544	0.61 388	0.45 368	1.07 420	0.61 409	1.59 385	1.20 400	1.08 284	0.98 232	1.03 346	0.98 421	2.17 442	0.72 368	0.23 339	0.22 428	0.30 443	0.32 490	0.35 449	0.34 460

YMNet	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 537	1.87 531	0.62 412	1.55 378	1.18 387	1.63 513	1.99 525	1.77 506	0.97 414	1.50 348	1.45 510	0.33 475	0.37 532	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 419

YMNet_1	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 537	1.87 531	0.62 412	1.55 378	1.18 387	1.63 513	1.99 525	1.77 506	0.97 414	1.50 348	1.45 510	0.33 475	0.37 532	0.31 449	0.32 490	0.32 433	0.29 419

PSMNet-RUCA	1.02 453	0.97 550	1.44 494	1.23 571	1.10 560	1.40 481	0.62 412	1.69 411	1.38 486	0.94 243	1.53 452	0.97 324	0.83 347	1.17 264	0.93 426	0.69 565	0.34 514	0.99 576	0.60 564	0.97 563	0.64 552

Occ-G	0.42 105	0.21 38	0.48 84	0.41 60	0.26 77	0.42 58	0.62 412	0.77 95	0.49 84	0.43 87	0.66 141	1.02 342	0.46 147	0.78 139	0.41 198	0.16 72	0.13 136	0.18 134	0.13 83	0.16 77	0.16 151

qqq	0.57 230	0.34 365	0.71 249	0.47 141	0.27 103	0.64 225	0.62 412	1.42 334	0.78 203	0.80 205	0.92 212	0.95 316	0.77 313	0.88 176	0.59 319	0.21 283	0.20 383	0.24 330	0.23 377	0.22 295	0.21 303

DAS	0.84 395	0.34 365	1.03 416	0.64 417	0.69 492	0.77 312	0.63 417	1.54 374	1.20 400	1.79 529	1.55 459	0.95 316	1.04 442	2.83 484	0.60 327	0.21 283	0.16 292	0.25 369	0.18 221	0.27 375	0.22 321

SepStereo	0.82 384	0.34 365	1.03 416	0.64 417	0.69 492	0.77 312	0.63 417	1.54 374	1.20 400	1.79 529	1.55 459	0.95 316	1.04 442	2.30 456	0.60 327	0.21 283	0.16 292	0.25 369	0.18 221	0.27 375	0.22 321

Anonymous_2	1.30 497	0.55 484	0.82 324	0.52 254	0.58 451	1.01 407	0.64 419	1.25 300	0.97 268	0.96 247	0.78 179	1.33 426	1.29 494	1.03 223	0.74 372	0.62 559	0.64 580	1.06 579	9.63 622	1.16 571	0.49 521

iResNetv2_ROB	0.80 373	0.37 402	1.71 523	0.56 326	0.37 291	0.94 385	0.64 419	1.73 420	1.34 465	1.23 377	1.42 419	1.26 408	0.92 385	1.85 412	0.56 309	0.23 339	0.15 252	0.19 160	0.14 113	0.24 336	0.19 250

BSDual-CNN	0.71 316	0.32 318	0.68 218	0.54 288	0.44 361	1.27 459	0.65 421	2.16 536	0.98 273	1.20 362	1.11 295	1.12 374	0.74 300	0.91 184	0.66 348	0.24 356	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

hknet	0.77 358	0.32 318	0.95 383	0.54 288	0.38 307	1.27 459	0.65 421	2.16 536	1.07 314	1.20 362	1.11 295	1.59 476	0.81 334	1.37 316	0.66 348	0.22 312	0.17 322	0.25 369	0.22 354	0.22 295	0.22 321

Anonymous3	0.61 252	0.44 439	1.11 442	0.59 362	0.49 391	0.93 384	0.65 421	0.93 163	0.81 211	0.72 189	0.88 204	0.65 200	0.69 283	1.06 232	0.53 295	0.35 492	0.30 494	0.26 388	0.26 422	0.31 424	0.27 401

SHD	1.31 499	0.71 527	2.34 556	0.86 535	0.75 514	1.77 519	0.65 421	2.22 549	2.50 574	2.40 565	1.71 494	1.91 521	1.60 529	1.93 420	2.37 549	0.38 504	0.31 500	0.38 505	0.40 526	0.48 513	0.50 523

RTSC	1.29 495	0.73 528	2.44 558	0.83 527	0.57 442	1.85 529	0.65 421	1.88 474	2.00 556	2.20 555	1.66 488	1.60 478	1.26 491	2.33 458	3.92 574	0.32 466	0.23 440	0.27 404	0.29 466	0.37 460	0.37 476

G2L-ROB	0.73 336	0.25 128	0.76 297	0.54 288	0.39 317	0.95 388	0.66 426	1.66 406	1.09 328	1.24 384	1.02 252	1.64 488	0.71 293	1.63 374	1.02 444	0.20 249	0.14 191	0.17 96	0.15 132	0.20 227	0.22 321

LL-Strereo	1.33 502	0.39 414	1.38 483	0.61 388	0.61 465	0.75 297	0.66 426	1.63 398	1.17 380	1.56 499	1.60 472	2.03 537	2.12 565	9.72 611	0.97 437	0.21 283	0.18 345	0.27 404	0.23 377	0.22 295	0.25 367

SFCPSM	0.70 309	0.28 211	1.02 412	0.51 233	0.38 307	1.37 474	0.66 426	2.00 505	1.03 295	1.17 349	1.21 342	0.82 254	0.78 320	1.03 223	0.53 295	0.21 283	0.17 322	0.22 272	0.24 390	0.21 271	0.19 250

Nwc_Net	1.09 468	0.49 460	1.33 478	0.89 546	0.80 528	1.49 493	0.66 426	2.19 545	1.27 435	1.32 427	2.26 541	1.96 529	1.54 523	1.92 417	1.34 488	0.40 510	0.30 494	0.43 523	0.45 537	0.38 469	0.37 476

TCMNet	1.01 450	0.60 506	2.10 544	0.86 535	1.33 578	1.14 432	0.67 430	1.69 411	1.23 415	1.11 304	1.57 467	1.30 419	0.97 414	2.01 427	1.50 517	0.31 459	0.31 500	0.38 505	0.34 506	0.42 485	0.36 471

test_sample7	0.74 341	0.37 402	0.76 297	0.52 254	0.35 263	0.91 373	0.67 430	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	1.23 275	0.67 351	0.31 459	0.28 479	0.32 464	0.31 482	0.33 442	0.29 419

GASNet	0.99 439	0.97 550	1.72 524	0.98 556	0.68 490	0.83 350	0.67 430	1.60 389	1.28 440	1.31 423	1.22 344	1.22 393	1.21 483	2.41 464	1.41 502	0.43 523	0.26 464	0.36 499	0.34 506	0.55 530	0.31 442

DispFullNet	2.34 567	2.85 607	3.66 573	3.08 601	2.27 591	1.97 538	0.67 430	2.00 505	1.70 534	2.52 568	2.00 527	2.23 543	5.86 603	3.44 507	1.58 520	1.01 573	0.32 508	2.64 603	1.94 606	2.85 597	2.24 595

1111x	1.70 538	0.29 247	0.86 337	0.51 233	0.27 103	1.01 407	0.68 434	2.22 549	1.28 440	1.13 321	1.40 416	1.21 391	1.10 458	5.53 549	15.20 614	0.22 312	0.21 407	0.22 272	0.22 354	0.24 336	0.22 321

iinet-f	0.99 439	0.45 446	3.71 575	0.55 312	0.43 352	1.81 524	0.68 434	1.14 260	1.14 356	1.18 354	1.42 419	1.58 475	1.44 512	1.34 308	1.59 522	0.24 356	0.23 440	0.20 202	0.19 246	0.26 361	0.25 367

ToySt	0.66 290	0.33 341	1.23 460	0.51 233	0.33 241	0.86 363	0.68 434	1.10 246	0.97 268	0.84 218	1.08 278	1.25 404	0.94 399	1.01 219	0.74 372	0.19 208	0.19 363	0.24 330	0.24 390	0.27 375	0.23 341

iRaft-Stereo_5w	0.85 399	0.29 247	0.91 369	0.53 273	0.43 352	0.49 110	0.68 434	0.99 190	0.87 227	0.79 203	1.34 396	1.46 452	0.91 382	5.11 536	1.11 460	0.17 118	0.14 191	0.22 272	0.18 221	0.20 227	0.20 283

G2L-Stereo	0.80 373	0.32 318	0.95 383	0.60 374	0.42 341	0.78 317	0.69 438	1.50 356	1.09 328	1.33 435	1.14 311	1.45 449	0.72 296	2.45 466	1.10 457	0.25 383	0.20 383	0.26 388	0.21 325	0.20 227	0.26 391

fast-acv-ft	0.94 424	0.44 439	1.40 484	0.58 349	0.51 411	1.77 519	0.69 438	1.36 320	1.42 504	1.29 405	1.86 514	1.74 502	1.25 489	1.52 351	1.38 494	0.26 406	0.28 479	0.28 419	0.28 454	0.27 375	0.26 391

AANet_RVC	1.16 486	0.52 474	1.49 508	0.65 431	0.45 368	0.75 297	0.69 438	1.42 334	1.55 522	1.34 439	1.87 516	1.53 467	0.78 320	7.43 589	1.38 494	0.25 383	0.17 322	0.19 160	0.16 174	0.22 295	0.26 391

psmorigin	1.52 521	0.69 522	10.52 603	0.68 462	0.59 459	1.13 431	0.70 441	1.57 382	1.19 395	1.99 546	1.79 505	2.26 545	1.47 517	2.09 435	1.36 492	0.39 507	0.40 543	0.34 483	0.33 500	0.43 491	0.56 535

GwcNet	1.08 465	0.51 470	2.33 555	0.79 510	1.18 570	1.76 516	0.70 441	1.68 409	1.47 510	1.41 462	1.64 483	1.74 502	1.04 442	2.20 448	1.41 502	0.30 452	0.29 490	0.29 430	0.27 433	0.30 415	0.35 465

rvit_0105_3	0.63 263	0.44 439	1.08 434	0.72 484	0.40 328	0.64 225	0.71 443	1.03 206	1.17 380	0.82 213	0.70 157	0.80 245	0.70 288	0.91 184	0.56 309	0.35 492	0.34 514	0.34 483	0.32 490	0.27 375	0.28 413

AF-Net	1.13 478	0.52 474	1.33 478	0.86 535	0.91 546	1.38 477	0.71 443	2.16 536	1.62 526	1.56 499	2.40 548	1.99 532	1.65 533	1.81 408	1.48 515	0.48 537	0.28 479	0.49 537	0.33 500	0.39 473	0.32 449

stereogan	1.15 484	0.42 433	1.40 484	0.86 535	0.84 534	2.38 559	0.71 443	1.88 474	1.73 538	1.72 521	1.94 523	2.31 548	1.29 494	2.07 433	1.08 452	0.36 496	0.35 525	0.39 511	0.31 482	0.51 522	0.46 510

UGAM	1.14 480	0.27 185	0.95 383	0.53 273	0.42 341	0.70 275	0.72 446	0.95 175	1.32 458	0.98 254	1.48 443	1.78 508	0.87 367	9.65 610	0.87 416	0.21 283	0.18 345	0.30 443	0.24 390	0.19 188	0.16 151

DualNet (step1)	0.83 390	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	1.23 275	0.67 351	0.57 552	0.28 479	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

test_sample9	1.86 548	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.78 442	1.21 406	1.22 371	1.18 329	1.08 357	0.92 385	2.27 454	7.92 596	0.57 552	12.61 626	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

test_sample8	2.19 562	0.49 460	1.13 446	0.56 326	0.39 317	1.02 409	0.73 447	1.82 455	1.15 368	2.26 556	1.30 374	4.94 592	2.52 578	2.27 454	7.92 596	0.57 552	12.61 626	0.62 560	0.67 568	0.45 501	0.42 495

MyStereo06	0.61 252	0.28 211	0.95 383	0.56 326	0.46 380	0.61 208	0.73 447	1.78 442	0.67 162	1.03 275	1.12 302	1.13 379	0.56 223	0.78 139	0.41 198	0.17 118	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.20 283

MyStereo05	0.66 290	0.28 211	1.07 430	0.56 326	0.46 380	0.61 208	0.73 447	1.34 315	1.41 501	1.15 330	0.91 210	0.77 235	0.80 330	1.41 333	0.63 338	0.17 118	0.16 292	0.23 310	0.20 280	0.22 295	0.20 283

SQANet	1.31 499	0.88 546	1.08 434	1.83 584	1.44 580	1.44 488	0.75 452	1.74 425	1.09 328	1.32 427	1.26 361	1.28 415	1.01 433	1.50 348	0.83 407	2.50 593	0.34 514	1.47 584	0.55 557	2.32 584	1.57 585

psmg	0.72 318	0.32 318	0.68 218	0.50 201	0.44 361	1.48 491	0.75 452	1.94 493	0.98 273	1.21 366	1.33 389	1.12 374	0.74 300	0.91 184	0.66 348	0.24 356	0.19 363	0.25 369	0.25 404	0.23 321	0.22 321

edge stereo	1.11 473	0.50 467	1.30 472	0.71 480	0.65 477	1.14 432	0.75 452	1.93 491	1.37 482	1.71 520	1.83 509	2.54 558	1.44 512	2.43 465	1.23 474	0.42 518	0.41 545	0.54 548	0.35 511	0.42 485	0.46 510

HBP-ISP	0.96 427	0.58 495	0.72 255	0.61 388	0.46 380	1.64 506	0.76 455	1.86 468	1.28 440	1.30 413	1.53 452	0.86 274	0.94 399	3.27 501	0.69 358	0.45 529	0.44 551	0.54 548	0.48 544	0.47 508	0.40 486

ADLNet2	0.88 409	0.34 365	1.17 454	0.77 506	0.64 475	1.12 430	0.76 455	1.74 425	1.24 421	1.21 366	1.65 485	1.71 498	1.05 446	1.67 382	1.17 469	0.24 356	0.21 407	0.21 239	0.22 354	0.26 361	0.29 419

ADLNet	0.85 399	0.36 395	0.89 362	0.85 533	0.72 497	1.24 455	0.76 455	1.82 455	1.36 478	1.52 487	1.35 402	1.27 412	0.99 429	1.23 275	1.15 465	0.27 422	0.20 383	0.26 388	0.25 404	0.28 394	0.30 432

CSP-Net	0.97 433	0.38 409	0.83 329	0.53 273	0.41 336	1.63 504	0.77 458	2.00 505	1.05 305	1.25 390	1.20 340	1.33 426	0.83 347	4.93 535	0.85 413	0.32 466	0.22 428	0.20 202	0.20 280	0.23 321	0.25 367

RGC	1.14 480	0.79 536	1.26 466	0.91 550	0.96 553	1.52 495	0.77 458	1.92 487	1.26 429	1.54 495	1.93 521	2.02 536	1.54 523	2.25 452	1.31 485	0.44 528	0.35 525	0.58 558	0.48 544	0.47 508	0.46 510

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 439	0.40 421	1.82 532	0.66 438	0.62 471	2.05 543	0.78 460	1.91 484	1.29 444	1.54 495	1.42 419	1.51 463	1.23 485	1.99 425	1.33 486	0.23 339	0.14 191	0.20 202	0.15 132	0.27 375	0.26 391

ADCRef	1.35 504	0.55 484	2.37 557	0.72 484	0.77 518	1.94 536	0.78 460	1.91 484	1.27 435	1.57 503	1.59 471	1.36 433	1.41 508	1.54 357	7.53 591	0.23 339	0.20 383	0.32 464	0.30 475	0.29 405	0.29 419

NOSS_ROB	1.26 494	0.46 448	0.62 185	0.56 326	0.38 307	1.06 418	0.78 460	1.73 420	1.40 496	1.01 267	1.43 423	1.10 369	0.75 302	10.62 614	0.65 343	0.45 529	0.43 548	0.48 535	0.45 537	0.44 497	0.41 491

MyStereo07	0.48 153	0.29 247	0.50 100	0.55 312	0.45 368	0.59 194	0.79 463	1.05 220	0.51 98	0.48 117	0.53 103	0.43 86	0.55 217	1.30 294	0.34 124	0.17 118	0.16 292	0.24 330	0.20 280	0.23 321	0.20 283

MyStereo04	0.67 299	0.29 247	1.07 430	0.55 312	0.45 368	0.59 194	0.79 463	1.50 356	1.40 496	0.91 235	0.91 210	0.74 225	0.86 362	1.52 351	0.62 334	0.17 118	0.16 292	0.24 330	0.20 280	0.23 321	0.20 283

SACVNet	0.85 399	0.46 448	0.85 331	0.81 516	0.56 439	0.80 333	0.79 463	1.68 409	1.12 341	1.34 439	1.33 389	1.25 404	0.94 399	2.39 463	0.76 380	0.34 485	0.26 464	0.31 449	0.29 466	0.35 449	0.44 505

STrans-v2	1.04 459	0.28 211	0.96 389	0.49 189	0.32 220	0.68 261	0.79 463	2.47 572	1.12 341	1.12 306	1.46 437	1.40 438	1.46 515	6.70 576	0.43 219	0.18 161	0.13 136	0.20 202	0.18 221	0.18 144	0.18 209

GEStereo_RVC	0.90 414	0.37 402	0.99 395	0.64 417	0.50 398	0.95 388	0.79 463	2.42 568	1.17 380	1.16 340	1.11 295	1.26 408	0.92 385	3.24 499	0.90 423	0.29 447	0.19 363	0.23 310	0.20 280	0.27 375	0.29 419

DRN-Test	1.00 444	0.44 439	1.13 446	0.70 472	0.81 530	1.62 503	0.79 463	2.14 531	1.44 507	1.78 526	1.33 389	1.43 442	1.05 446	2.18 445	1.53 519	0.27 422	0.21 407	0.31 449	0.30 475	0.32 433	0.28 413

UDG	1.41 513	2.65 605	0.99 395	1.44 578	1.64 583	1.34 471	0.80 469	1.60 389	1.23 415	1.23 377	1.71 494	2.01 534	1.34 503	1.47 344	1.41 502	0.90 570	0.54 573	2.29 592	0.75 572	1.84 580	1.04 574

UPFNet	0.80 373	0.32 318	0.90 366	0.59 362	0.74 505	1.26 458	0.80 469	1.52 365	1.10 335	1.30 413	1.12 302	1.30 419	0.84 351	1.67 382	1.09 454	0.24 356	0.24 449	0.24 330	0.23 377	0.25 349	0.18 209

PS-NSSS	0.99 439	0.58 495	0.93 375	0.58 349	0.57 442	0.91 373	0.80 469	1.81 454	1.14 356	1.14 324	1.67 490	1.00 333	0.83 347	4.62 526	0.78 388	0.37 500	0.31 500	0.52 542	0.32 490	0.45 501	0.38 482

G2L-Stereo_test	0.73 336	0.27 185	0.74 283	0.49 189	0.40 328	0.90 369	0.81 472	1.53 371	1.14 356	1.28 399	1.27 364	1.52 466	0.72 296	1.62 372	0.94 428	0.19 208	0.14 191	0.16 65	0.15 132	0.18 144	0.19 250

LRCNet_RVC	22.74 621	32.10 627	21.97 614	29.84 624	26.23 622	4.42 597	0.81 472	22.66 622	2.02 557	26.93 628	29.26 628	23.06 629	15.59 618	23.84 625	18.88 618	31.75 633	19.90 634	34.65 632	32.13 633	30.54 631	28.32 632

ARAFT	0.77 358	0.36 395	1.49 508	0.51 233	0.31 198	0.90 369	0.82 474	1.90 480	1.06 309	1.62 511	1.24 350	1.02 342	0.64 269	1.84 409	0.50 276	0.18 161	0.14 191	0.28 419	0.27 433	0.17 109	0.16 151

APVNet	1.06 460	0.53 478	1.42 491	0.84 528	0.79 523	1.92 534	0.82 474	1.90 480	1.08 320	1.08 284	1.43 423	1.56 471	1.13 466	3.07 493	1.58 520	0.31 459	0.34 514	0.42 521	0.36 515	0.36 456	0.37 476

zh-mn7	1.70 538	1.21 569	8.30 597	0.69 466	0.53 426	1.45 489	0.84 476	1.70 416	2.09 561	2.41 566	2.67 558	1.68 494	1.23 485	4.49 522	2.87 558	0.30 452	0.26 464	0.27 404	0.27 433	0.31 424	0.35 465

CBFPSM	0.92 419	0.33 341	1.86 535	0.49 189	0.38 307	1.75 514	0.84 476	1.39 328	1.12 341	1.09 290	0.99 234	2.37 551	1.66 537	1.32 299	1.42 506	0.19 208	0.18 345	0.20 202	0.20 280	0.21 271	0.33 455

delet	0.85 399	0.32 318	0.95 383	0.65 431	0.66 480	1.64 506	0.84 476	1.75 428	1.35 474	1.32 427	1.30 374	1.30 419	0.88 372	1.68 387	1.10 457	0.21 283	0.21 407	0.24 330	0.24 390	0.21 271	0.21 303

RP	1.09 468	0.50 467	1.12 444	0.90 547	1.04 556	1.11 427	0.84 476	1.80 451	1.62 526	1.55 498	2.00 527	1.90 520	1.78 544	1.84 409	1.25 476	0.52 543	0.36 530	0.48 535	0.36 515	0.45 501	0.43 502

PA-Net	1.01 450	0.57 492	1.29 471	0.64 417	0.74 505	1.19 447	0.84 476	1.69 411	1.43 506	1.16 340	1.19 336	1.32 424	1.19 477	3.42 505	1.25 476	0.29 447	0.45 555	0.33 473	0.49 547	0.32 433	0.47 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 456	0.34 365	1.11 442	0.69 466	0.45 368	2.07 544	0.84 476	2.13 527	1.50 514	1.15 330	1.33 389	2.40 553	1.07 453	2.60 476	1.51 518	0.23 339	0.18 345	0.22 272	0.20 280	0.31 424	0.27 401

DLCB_ROB	0.86 404	0.40 421	0.78 312	0.68 462	0.54 430	1.11 427	0.84 476	1.49 352	1.23 415	1.64 515	1.65 485	1.70 497	0.91 382	1.70 389	1.05 446	0.25 383	0.24 449	0.26 388	0.27 433	0.27 375	0.24 355

CRFU-Net	0.86 404	0.39 414	1.00 401	0.65 431	0.57 442	1.78 521	0.86 483	2.15 533	0.81 211	1.38 453	1.18 329	1.64 488	1.19 477	1.35 309	0.90 423	0.26 406	0.22 428	0.21 239	0.19 246	0.23 321	0.24 355

KYRaft	0.75 350	0.28 211	0.62 185	0.56 326	0.29 148	0.67 254	0.86 483	0.94 170	0.84 221	1.62 511	2.21 539	1.16 383	1.02 438	1.57 363	0.40 187	0.20 249	0.13 136	0.22 272	0.28 454	0.20 227	1.02 572

z-ln-s-r	1.02 453	0.55 484	2.09 543	0.52 254	0.55 436	0.78 317	0.87 485	1.47 348	1.34 465	1.12 306	1.62 478	1.37 436	1.06 449	2.62 478	3.32 568	0.19 208	0.14 191	0.21 239	0.17 200	0.27 375	0.21 303

rvit_105_1	0.72 318	0.52 474	1.01 405	0.78 508	0.49 391	0.75 297	0.87 485	1.12 255	1.18 387	0.99 257	0.79 185	0.90 291	0.77 313	1.26 284	0.75 377	0.41 514	0.36 530	0.36 499	0.41 527	0.30 415	0.33 455

NVstereo2D	0.92 419	0.41 429	1.48 506	0.72 484	0.72 497	1.20 449	0.87 485	1.75 428	1.38 486	0.99 257	1.13 307	1.26 408	0.98 421	2.21 449	0.89 420	0.43 523	0.20 383	0.38 505	0.24 390	0.57 533	0.63 548

Syn2CoEx	1.14 480	0.69 522	1.66 518	0.80 513	0.67 484	1.40 481	0.88 488	2.06 521	1.54 520	1.25 390	1.58 470	1.42 441	1.50 522	4.09 515	1.40 498	0.36 496	0.32 508	0.34 483	0.29 466	0.29 405	0.34 460

SuperB	2.53 574	0.59 498	18.45 610	0.69 466	0.50 398	1.87 531	0.88 488	1.67 408	2.39 568	1.50 484	1.42 419	1.14 381	1.15 468	4.28 520	5.07 581	0.24 356	0.19 363	0.22 272	0.19 246	7.86 618	0.34 460

anonymity	1.12 475	0.97 550	1.21 457	1.07 564	1.12 564	1.08 421	0.89 490	1.95 495	1.16 377	1.29 405	1.26 361	1.22 393	1.09 457	1.15 256	1.01 443	1.02 575	1.00 600	0.97 573	0.97 585	0.98 564	0.99 571

FAT-Stereo	1.07 462	0.41 429	1.32 476	0.72 484	0.58 451	1.08 421	0.89 490	1.96 496	1.65 529	1.75 523	1.98 524	2.03 537	1.48 518	2.02 428	1.18 472	0.42 518	0.35 525	0.34 483	0.29 466	0.35 449	0.53 529

NCC-stereo	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 550	1.29 462	0.89 490	2.01 509	1.34 465	1.32 427	1.74 498	1.88 516	1.74 540	2.35 459	1.25 476	0.45 529	0.37 532	0.45 528	0.58 560	0.42 485	0.42 495

Abc-Net	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 550	1.29 462	0.89 490	2.01 509	1.34 465	1.32 427	1.74 498	1.88 516	1.74 540	2.35 459	1.25 476	0.45 529	0.37 532	0.45 528	0.58 560	0.42 485	0.42 495
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 507	0.87 544	2.56 562	0.84 528	0.69 492	1.83 527	0.89 490	2.07 522	1.88 547	1.88 539	1.53 452	1.91 521	1.55 525	2.85 486	3.05 560	0.48 537	0.29 490	0.44 527	0.39 522	0.69 551	0.60 545

G-Net	1.66 533	0.63 513	1.56 511	1.11 566	0.74 505	2.98 578	0.91 495	1.55 378	1.22 412	2.76 576	8.18 607	2.32 549	2.53 579	1.92 417	1.87 532	0.48 537	0.44 551	0.45 528	0.31 482	0.60 541	0.57 539

StereoDRNet	0.98 437	0.47 453	1.70 521	0.76 503	0.94 550	1.51 494	0.91 495	1.92 487	1.32 458	1.61 507	1.13 307	1.47 457	0.97 414	1.75 397	1.46 513	0.28 436	0.23 440	0.29 430	0.27 433	0.35 449	0.27 401

DDUNet	1.50 519	2.69 606	1.12 444	1.77 583	1.88 585	1.84 528	0.92 497	1.70 416	1.16 377	1.38 453	1.79 505	1.60 478	1.12 462	1.37 316	1.08 452	1.10 580	0.76 585	2.37 594	0.94 583	2.00 581	1.37 582

psm_up	0.77 358	0.34 365	0.70 237	0.66 438	0.58 451	1.05 415	0.92 497	1.52 365	1.12 341	1.26 394	1.16 324	1.31 423	1.23 485	1.20 270	0.81 400	0.25 383	0.29 490	0.31 449	0.27 433	0.27 375	0.25 367

RYNet	1.17 487	0.49 460	1.24 463	0.70 472	0.97 554	1.71 510	0.92 497	1.91 484	1.46 509	1.38 453	1.14 311	1.88 516	1.30 498	4.24 517	1.87 532	0.26 406	0.21 407	0.35 491	0.27 433	0.55 530	0.54 531

PDISCO_ROB	1.32 501	0.65 516	1.44 494	1.36 573	1.46 581	2.55 564	0.92 497	2.45 570	2.07 560	1.37 447	1.49 445	1.65 491	1.00 431	2.82 483	1.35 491	1.01 573	0.27 472	0.54 548	0.47 542	0.71 553	0.73 560

w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 508	4.25 577	0.68 462	0.61 465	1.20 449	0.93 501	1.63 398	1.35 474	1.66 516	1.53 452	1.47 457	1.37 506	3.00 492	1.74 527	0.25 383	0.24 449	0.29 430	0.26 422	0.33 442	0.28 413

DSFCA	0.93 422	0.34 365	1.06 425	0.52 254	0.65 477	1.55 498	0.93 501	1.49 352	1.19 395	1.56 499	1.15 319	1.50 461	0.96 411	3.07 493	1.02 444	0.30 452	0.26 464	0.25 369	0.25 404	0.28 394	0.24 355

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 470	1.02 555	1.00 401	0.82 524	0.67 484	1.93 535	0.93 501	1.62 396	1.11 337	1.15 330	1.25 354	1.50 461	0.79 324	1.96 423	0.76 380	1.89 585	0.34 514	0.79 567	0.36 515	1.25 575	0.83 564

FCDSN-DC	2.32 566	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 514	2.23 551	0.94 504	2.09 525	1.80 543	5.45 608	7.72 604	7.77 605	6.93 610	3.39 502	1.80 530	0.52 543	0.48 562	0.52 542	0.51 553	0.57 533	0.58 540
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 557	0.59 498	0.89 362	0.70 472	0.61 465	3.95 591	0.94 504	1.80 451	1.79 542	4.41 598	4.43 579	8.17 606	3.66 593	3.40 503	1.33 486	0.52 543	0.48 562	0.54 548	0.58 560	0.53 526	0.50 523

w-ln-seven	1.38 509	0.70 525	3.91 576	0.75 500	0.72 497	2.69 570	0.95 506	2.02 513	1.99 555	1.99 546	1.73 496	1.82 512	1.17 470	2.45 466	2.84 557	0.28 436	0.25 458	0.31 449	0.30 475	0.41 480	0.33 455

MFN_U_SF_RVC	1.52 521	0.84 539	3.42 571	0.87 542	0.66 480	2.56 565	0.95 506	2.36 562	1.70 534	1.98 545	1.86 514	2.45 556	1.79 545	2.95 488	2.58 552	0.52 543	0.48 562	0.55 552	0.59 563	0.59 537	0.61 546

DeepPrunerF	1.60 528	0.73 528	5.81 587	0.88 543	1.19 571	0.91 373	0.95 506	2.19 545	5.24 603	1.17 349	1.30 374	1.19 388	1.30 498	4.90 533	1.66 525	0.42 518	0.34 514	0.52 542	0.47 542	0.41 480	0.40 486

MSAF-DinoV2	1.97 555	0.80 538	10.38 602	0.86 535	0.48 387	1.39 479	0.97 509	2.55 575	1.72 537	1.53 489	1.65 485	3.59 578	2.20 569	5.39 546	3.94 575	0.27 422	0.17 322	0.26 388	0.28 454	0.47 508	0.46 510

ssnet_v2	0.88 409	0.36 395	1.02 412	0.62 399	0.38 307	1.32 467	0.97 509	2.07 522	1.34 465	1.37 447	1.18 329	1.54 468	0.92 385	1.10 244	1.65 523	0.30 452	0.27 472	0.30 443	0.28 454	0.27 375	0.26 391

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 185	0.53 123	0.55 312	0.32 220	0.59 194	0.97 509	0.89 144	0.88 231	1.45 472	2.46 552	0.91 294	1.41 508	1.58 365	0.44 222	0.18 161	0.13 136	0.19 160	0.17 200	0.20 227	0.92 568

PVD	1.70 538	0.84 539	2.26 554	0.94 555	0.83 533	2.48 562	0.97 509	2.59 576	3.35 587	3.01 584	2.77 560	2.34 550	2.47 577	2.67 480	3.14 563	0.47 536	0.45 555	0.59 559	0.48 544	0.59 537	0.75 562

CVANet_RVC	1.07 462	0.43 436	0.76 297	0.60 374	0.50 398	0.90 369	0.97 509	1.52 365	1.26 429	1.33 435	1.38 410	1.24 400	1.18 474	6.75 578	0.75 377	0.34 485	0.23 440	0.34 483	0.29 466	0.42 485	0.27 401

GMM-Stereo	0.74 341	0.25 128	0.59 171	0.54 288	0.34 259	0.72 283	0.99 514	1.01 200	0.87 227	1.36 444	1.78 504	1.12 374	0.81 334	2.09 435	0.46 250	0.18 161	0.12 64	0.25 369	0.25 404	0.20 227	0.85 566

ccnet	1.12 475	0.67 518	1.01 405	0.78 508	0.73 504	1.72 512	0.99 514	1.84 464	1.26 429	1.47 475	1.85 513	1.75 505	1.29 494	1.75 397	1.88 534	0.57 552	0.53 570	0.57 557	0.55 557	0.59 537	0.54 531

Wz-Net-LNSev	1.03 456	0.67 518	2.71 566	0.64 417	0.84 534	1.75 514	1.00 516	1.80 451	1.32 458	1.28 399	1.25 354	1.65 491	1.22 484	1.39 325	1.40 498	0.28 436	0.26 464	0.24 330	0.23 377	0.33 442	0.32 449

CC-Net-ROB	1.49 517	1.26 571	1.27 469	0.88 543	0.79 523	1.76 516	1.00 516	1.79 448	1.26 429	1.10 298	1.61 476	1.21 391	0.99 429	8.13 598	0.84 410	1.09 579	0.41 545	2.20 590	0.46 540	1.20 574	0.48 517

Consistency-Raft	1.25 493	0.99 553	1.93 538	1.02 560	1.21 572	0.96 394	1.01 518	1.75 428	1.92 551	1.36 444	2.12 535	1.44 447	1.01 433	1.14 255	1.40 498	0.72 566	0.82 587	0.89 571	0.98 587	1.31 577	0.95 569

IRAFT_RVC	0.88 409	0.28 211	0.76 297	0.63 408	0.31 198	0.65 241	1.02 519	1.22 292	0.94 254	1.22 371	1.04 265	1.01 340	0.98 421	5.82 557	0.53 295	0.22 312	0.12 64	0.25 369	0.20 280	0.20 227	0.19 250

MeshStereo	2.26 564	0.56 488	0.92 373	0.61 388	0.49 391	2.60 566	1.02 519	3.18 584	2.05 559	7.40 615	4.98 589	7.58 603	2.98 585	6.37 566	1.96 538	0.43 523	0.43 548	0.45 528	0.39 522	0.43 491	0.42 495
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
z-mn7	1.56 525	0.84 539	4.36 580	0.71 480	0.51 411	2.60 566	1.04 521	1.73 420	2.70 580	1.53 489	2.99 564	1.94 526	1.34 503	4.78 530	2.41 550	0.29 447	0.24 449	0.27 404	0.24 390	0.34 446	0.31 442

FC-DCNN	2.72 581	0.59 498	0.86 337	0.73 492	0.57 442	2.91 575	1.04 521	3.01 582	2.60 575	6.83 610	7.64 602	9.92 610	6.33 608	5.21 538	3.14 563	0.53 549	0.48 562	0.51 540	0.50 550	0.53 526	0.51 527

FC-DCNN v2	2.81 582	0.59 498	0.85 331	0.73 492	0.57 442	2.97 577	1.05 523	3.39 588	2.61 576	6.98 611	7.67 603	10.38 613	6.31 607	5.75 556	3.37 569	0.53 549	0.48 562	0.51 540	0.50 550	0.53 526	0.51 527

ADCP+	1.99 557	0.48 457	7.73 593	0.66 438	0.91 546	2.30 555	1.05 523	1.82 455	1.34 465	1.54 495	1.32 387	1.74 502	1.61 530	2.17 442	13.37 609	0.24 356	0.21 407	0.32 464	0.28 454	0.37 460	0.29 419

aanetorigin	1.23 490	0.79 536	2.78 568	0.70 472	0.79 523	0.99 404	1.06 525	1.06 233	1.37 482	3.52 589	2.61 556	1.72 499	1.63 531	1.99 425	1.78 529	0.25 383	0.24 449	0.26 388	0.25 404	0.38 469	0.45 507

FINET	0.97 433	0.54 479	1.60 515	0.63 408	0.79 523	1.08 421	1.07 526	1.56 381	2.20 564	1.15 330	1.49 445	0.94 307	0.88 372	2.32 457	1.05 446	0.42 518	0.35 525	0.32 464	0.28 454	0.43 491	0.38 482

PASM	1.34 503	0.92 547	2.62 564	0.86 535	0.87 543	1.03 412	1.08 527	1.50 356	1.51 516	1.82 534	1.41 418	1.68 494	1.26 491	4.87 532	1.34 488	0.61 558	0.65 582	0.68 564	0.78 574	0.69 551	0.68 556

FBW_ROB	1.71 541	0.62 512	1.45 499	0.67 450	0.61 465	1.81 524	1.08 527	2.52 573	1.70 534	1.77 525	1.73 496	1.98 531	1.25 489	12.57 617	1.84 531	0.34 485	0.37 532	0.56 555	0.38 520	0.45 501	0.43 502

MDST_ROB	1.67 534	0.34 365	1.58 514	0.92 552	0.58 451	4.26 595	1.11 529	2.83 578	1.41 501	4.49 600	2.55 555	1.45 449	0.97 414	7.79 595	1.17 469	0.31 459	0.25 458	0.37 502	0.33 500	0.31 424	0.30 432

SPS-STEREO	1.67 534	1.04 556	1.23 460	1.21 569	1.13 566	1.82 526	1.11 529	2.16 536	1.52 517	3.07 586	2.32 543	2.82 567	1.80 546	4.11 516	2.04 541	1.03 576	0.99 599	0.97 573	0.94 583	1.03 569	1.02 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 474	1.17 454	0.72 484	0.61 465	1.27 459	1.12 531	1.76 434	1.12 341	1.09 290	1.28 370	1.45 449	0.89 378	1.65 377	1.42 506	0.33 475	0.25 458	0.37 502	0.39 522	0.35 449	0.29 419

ETE_ROB	0.96 427	0.64 515	1.16 452	0.69 466	0.48 387	1.14 432	1.13 532	1.77 438	1.19 395	1.91 543	1.45 431	1.73 500	1.05 446	1.60 369	1.14 464	0.32 466	0.26 464	0.38 505	0.34 506	0.39 473	0.41 491

ADCMid	1.89 552	0.73 528	5.06 582	0.72 484	0.67 484	2.00 541	1.14 533	1.97 500	1.48 511	2.86 579	1.81 508	2.37 551	2.05 562	2.24 450	10.39 605	0.33 475	0.31 500	0.39 511	0.43 533	0.50 517	0.44 505

XPNet_ROB	0.96 427	0.49 460	1.09 437	0.72 484	0.57 442	1.11 427	1.14 533	1.66 406	1.23 415	1.85 536	1.39 414	1.64 488	1.11 459	1.80 406	1.42 506	0.38 504	0.30 494	0.33 473	0.29 466	0.37 460	0.34 460

WCMA_ROB	1.84 546	0.47 453	1.31 473	0.69 466	0.57 442	2.11 547	1.14 533	1.87 471	1.73 538	4.04 594	6.43 594	5.62 597	3.61 592	2.59 475	1.94 537	0.52 543	0.44 551	0.39 511	0.42 530	0.48 513	0.47 514

Ntro	1.64 532	1.15 566	1.23 460	2.48 592	1.83 584	2.09 546	1.16 536	1.96 496	1.38 486	1.21 366	1.62 478	1.62 480	1.29 494	1.87 414	1.11 460	3.04 599	0.56 574	1.82 587	0.64 566	2.80 593	2.05 593

EDNetEfficientorigin	10.57 612	1.47 580	177.42 640	0.67 450	0.53 426	1.58 500	1.16 536	1.90 480	3.37 588	4.71 602	3.38 569	3.10 574	2.69 581	3.13 497	3.58 570	0.25 383	0.23 440	0.33 473	0.27 433	0.83 556	0.81 563

SGM_RVC	1.68 536	0.36 395	0.61 179	0.59 362	0.29 148	2.25 552	1.18 538	2.38 565	1.68 533	3.60 590	2.67 558	3.69 580	2.42 575	8.13 598	1.90 535	0.31 459	0.31 500	0.30 443	0.28 454	0.30 415	0.29 419
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 484	0.46 448	2.17 549	0.81 516	0.80 528	1.21 451	1.19 539	1.93 491	2.02 557	1.47 475	2.11 534	1.57 472	1.17 470	2.05 432	1.41 502	0.40 510	0.40 543	0.35 491	0.31 482	0.44 497	0.70 557

pmcnn	2.37 568	0.42 433	2.71 566	0.63 408	0.43 352	1.54 497	1.19 539	2.01 509	1.53 519	2.64 572	7.60 601	18.07 620	1.45 514	3.44 507	2.78 556	0.18 161	0.15 252	0.15 32	0.12 51	0.20 227	0.18 209

ADCPNet	1.85 547	0.69 522	8.07 594	0.71 480	0.58 451	2.79 573	1.22 541	1.94 493	1.54 520	1.88 539	1.69 492	2.46 557	2.04 560	2.37 461	6.48 586	0.38 504	0.37 532	0.38 505	0.43 533	0.47 508	0.45 507

otaku	1.60 528	1.11 562	1.21 457	2.20 586	1.56 582	1.97 538	1.24 542	2.07 522	1.36 478	1.44 470	1.62 478	1.73 500	1.19 477	1.73 395	0.98 440	2.89 598	0.57 575	1.74 585	0.60 564	2.78 592	1.94 591

ACVNet-4b	2.15 560	1.41 576	1.64 516	2.80 594	2.31 593	2.31 556	1.24 542	2.32 557	2.14 562	1.26 394	2.39 547	2.66 562	1.48 518	5.95 561	1.06 448	3.20 603	0.45 555	2.37 594	0.89 580	2.83 596	2.37 598

PSM-AAD	0.79 370	0.27 185	0.53 123	0.55 312	0.28 128	0.77 312	1.24 542	0.99 190	0.91 243	1.66 516	1.57 467	0.81 249	2.19 568	1.65 377	0.44 222	0.19 208	0.14 191	0.38 505	0.32 490	0.21 271	0.70 557

RAFT + AFF	1.00 444	0.42 433	1.09 437	0.67 450	0.50 398	1.22 453	1.24 542	2.24 551	1.19 395	1.30 413	1.56 463	1.17 384	1.49 520	3.44 507	0.83 407	0.21 283	0.25 458	0.30 443	0.26 422	0.27 375	0.27 401

DStereoFS	3.67 589	1.49 582	2.18 551	1.32 572	1.32 577	4.41 596	1.26 546	3.75 593	9.27 609	3.36 588	6.80 595	4.81 590	13.54 616	6.95 580	4.76 580	0.73 567	0.69 583	1.17 581	2.40 612	1.27 576	1.95 592

LALA_ROB	1.01 450	0.59 498	1.16 452	0.67 450	0.51 411	1.63 504	1.26 546	1.69 411	1.38 486	1.81 533	1.37 405	1.94 526	1.02 438	1.58 365	1.38 494	0.37 500	0.27 472	0.43 523	0.37 518	0.43 491	0.37 476

SGM-Forest	1.24 491	0.38 409	0.60 175	0.52 254	0.37 291	1.56 499	1.30 548	1.65 401	1.36 478	2.11 553	1.79 505	1.63 485	0.93 394	7.48 591	0.95 432	0.36 496	0.37 532	0.39 511	0.34 506	0.37 460	0.32 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 544	1.38 572	6.58 590	0.74 496	0.72 497	1.78 521	1.31 549	1.88 474	1.56 523	1.86 538	2.47 553	1.81 509	2.08 564	5.12 537	3.80 573	0.32 466	0.32 508	0.32 464	0.32 490	0.44 497	0.40 486

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 543	1.31 473	0.82 524	0.53 426	1.41 486	1.31 549	1.76 434	1.52 517	1.27 397	1.31 380	1.46 452	1.24 488	2.03 429	0.96 436	0.56 551	0.45 555	0.67 563	0.50 550	0.88 561	0.59 542
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
THIR-Stereo	1.02 453	0.27 185	0.69 231	0.49 189	0.28 128	0.95 388	1.34 551	1.03 206	0.97 268	1.34 439	1.90 519	1.17 384	1.58 526	6.44 568	0.78 388	0.19 208	0.14 191	0.21 239	0.22 354	0.19 188	0.20 283

SGM+DAISY	2.41 571	1.07 557	2.14 548	1.18 568	1.10 560	2.14 549	1.36 552	1.96 496	1.66 530	5.46 609	7.07 598	4.95 593	4.32 599	5.50 548	2.26 547	1.04 577	1.02 602	0.99 576	0.97 585	1.02 567	1.04 574

DGSMNet	1.14 480	0.76 534	2.49 560	0.81 516	0.86 541	1.39 479	1.39 553	2.13 527	1.35 474	1.26 394	1.63 482	1.48 459	0.98 421	1.75 397	1.10 457	0.45 529	0.43 548	0.55 552	0.49 547	0.75 555	0.70 557

Wz-Net-SNSev	1.49 517	1.23 570	6.27 589	0.68 462	0.67 484	1.37 474	1.41 554	2.00 505	1.39 491	1.48 481	1.61 476	2.29 546	1.32 501	3.93 512	2.14 545	0.31 459	0.28 479	0.31 449	0.33 500	0.42 485	0.36 471

MFMNet_re	1.40 512	1.14 565	1.68 519	1.39 575	1.07 557	1.48 491	1.43 555	1.87 471	1.82 545	2.26 556	2.19 538	1.51 463	1.86 551	1.52 351	1.25 476	0.93 571	0.83 588	0.84 569	0.80 575	0.99 566	1.05 576

TDLM	1.06 460	0.44 439	0.79 315	0.63 408	0.50 398	0.89 366	1.44 556	1.48 350	1.26 429	1.12 306	1.40 416	1.08 357	0.98 421	6.65 572	0.78 388	0.33 475	0.21 407	0.33 473	0.26 422	0.37 460	0.24 355

ACVNet_1	2.18 561	1.45 579	1.72 524	2.85 596	2.33 595	2.28 553	1.46 557	3.08 583	2.22 565	1.82 534	2.05 532	3.56 577	1.98 558	3.09 496	1.40 498	3.17 600	0.60 577	2.40 598	0.92 582	2.91 599	2.37 598

Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 495	2.23 553	0.66 438	0.71 495	1.95 537	1.46 557	1.98 502	1.45 508	1.79 529	1.43 423	1.49 460	1.33 502	1.97 424	1.42 506	0.27 422	0.23 440	0.28 419	0.28 454	0.34 446	0.31 442

NVStereoNet_ROB	1.88 549	1.07 557	1.45 499	1.07 564	1.17 568	1.47 490	1.48 559	1.89 477	1.93 553	1.94 544	4.67 586	3.08 573	1.80 546	6.51 569	1.65 523	1.06 578	0.86 594	1.08 580	1.32 593	0.93 562	1.26 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-8	4.40 592	1.82 591	1.79 528	2.34 588	2.20 587	9.19 607	1.53 560	6.09 608	16.46 617	3.94 592	7.84 605	7.32 600	3.72 595	9.41 608	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 587	1.68 586

Venus	4.40 592	1.82 591	1.79 528	2.34 588	2.20 587	9.19 607	1.53 560	6.09 608	16.46 617	3.94 592	7.84 605	7.32 600	3.72 595	9.41 608	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 587	1.68 586

DStereoO	1.44 515	1.11 562	1.69 520	1.16 567	0.72 497	1.21 451	1.56 562	1.74 425	1.63 528	1.52 487	1.67 490	1.51 463	3.16 587	1.73 395	1.72 526	2.35 591	0.45 555	0.97 573	0.42 530	2.01 582	0.53 529

coex-ft	8.13 608	2.13 600	98.04 639	0.67 450	0.53 426	1.71 510	1.56 562	1.65 401	11.11 611	18.17 626	3.75 574	3.88 582	7.61 611	2.98 491	6.49 587	0.30 452	0.30 494	0.32 464	0.31 482	0.66 548	0.50 523

EDNetEfficient	2.37 568	1.10 559	8.08 595	0.74 496	0.71 495	0.98 403	1.56 562	1.46 346	4.06 595	4.90 603	2.82 561	2.25 544	3.48 591	2.95 488	9.97 601	0.26 406	0.24 449	0.26 388	0.30 475	0.68 550	0.61 546

SANet	1.88 549	0.57 492	2.18 551	0.63 408	0.40 328	2.80 574	1.57 565	2.39 566	5.88 605	2.36 563	3.57 572	3.72 581	2.97 584	4.74 528	1.76 528	0.34 485	0.30 494	0.32 464	0.29 466	0.48 513	0.37 476

MonStereo1	3.14 586	1.66 585	1.81 530	2.43 591	2.32 594	5.80 604	1.58 566	3.52 589	4.70 601	3.09 587	8.22 608	4.76 589	3.36 589	6.52 570	2.29 548	2.33 590	0.61 578	1.91 589	1.05 591	2.44 586	2.34 597

WZ-Net	1.95 553	0.95 549	10.10 599	0.86 535	0.78 520	1.69 509	1.60 567	2.20 548	1.98 554	2.08 551	1.93 521	2.30 547	1.97 557	5.30 540	3.17 565	0.34 485	0.26 464	0.29 430	0.31 482	0.51 522	0.47 514

DPSNet	1.69 537	0.59 498	4.33 578	0.70 472	0.57 442	2.02 542	1.62 568	3.35 587	1.78 541	1.48 481	1.38 410	2.17 542	2.84 582	4.77 529	3.66 571	0.48 537	0.31 500	0.29 430	0.25 404	0.64 544	0.48 517

CBMV	0.95 426	0.44 439	0.66 209	0.53 273	0.35 263	1.53 496	1.63 569	1.69 411	1.42 504	2.00 549	1.60 472	1.43 442	1.17 470	1.59 368	0.99 441	0.34 485	0.34 514	0.39 511	0.33 500	0.33 442	0.32 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 444	0.56 488	1.06 425	0.75 500	0.57 442	1.31 466	1.72 570	1.77 438	1.36 478	1.50 484	1.17 327	1.91 521	1.17 470	1.54 357	1.29 483	0.35 492	0.31 500	0.45 528	0.44 535	0.40 477	0.40 486

GANet	1.36 505	0.47 453	0.86 337	0.67 450	0.45 368	1.34 471	1.73 571	1.64 400	1.24 421	1.49 483	2.38 546	1.55 470	1.20 480	9.30 604	0.93 426	0.30 452	0.31 500	0.33 473	0.28 454	0.39 473	0.30 432

CSAN	1.41 513	0.59 498	1.26 466	0.70 472	0.50 398	1.76 516	1.78 572	1.77 438	1.90 550	2.35 561	2.32 543	1.92 524	1.94 556	5.56 551	1.49 516	0.43 523	0.35 525	0.40 516	0.41 527	0.43 491	0.41 491

ADCS	2.25 563	0.99 553	5.55 584	0.81 516	0.74 505	2.19 550	1.80 573	2.27 554	2.14 562	2.80 578	2.13 536	2.40 553	2.03 559	2.64 479	13.69 610	0.41 514	0.39 541	0.40 516	0.45 537	0.58 535	0.56 535

RainbowNet	1.97 555	1.76 587	1.57 513	2.81 595	2.21 589	1.98 540	1.81 574	2.54 574	1.89 548	1.50 484	1.84 511	1.96 529	1.65 533	2.14 439	1.25 476	3.33 605	0.85 592	2.39 597	0.98 587	2.82 595	2.22 594

MADNet+	2.69 578	3.22 610	11.53 604	1.44 578	1.12 564	3.19 580	1.81 574	2.85 579	2.37 567	1.68 518	2.07 533	2.85 568	2.18 567	7.41 588	5.23 582	0.79 568	0.76 585	0.69 566	0.65 567	0.98 564	0.95 569

Wz-Net-TNSev	1.88 549	2.08 599	7.66 592	0.67 450	0.64 475	2.42 560	1.83 576	2.33 558	1.74 540	1.57 503	1.56 463	2.58 559	1.90 554	4.86 531	3.12 562	0.39 507	0.37 532	0.33 473	0.37 518	0.53 526	0.58 540

ADCL	1.72 542	0.57 492	3.66 573	0.67 450	0.61 465	2.61 568	1.85 577	1.96 496	1.67 531	1.90 542	1.83 509	2.06 540	1.90 554	2.13 438	9.15 600	0.26 406	0.24 449	0.34 483	0.32 490	0.38 469	0.35 465

GrayStereo	0.82 384	0.26 154	0.58 164	0.63 408	0.37 291	0.76 304	1.86 578	1.11 252	0.87 227	1.99 546	1.89 518	1.08 357	1.82 549	1.39 325	0.48 262	0.19 208	0.14 191	0.19 160	0.21 325	0.18 144	0.39 485

FTStereo	0.91 417	0.26 154	0.56 148	0.54 288	0.33 241	0.66 250	1.87 579	1.00 194	0.75 186	1.75 523	4.15 578	1.04 349	1.65 533	1.57 363	0.46 250	0.19 208	0.16 292	0.23 310	0.21 325	0.18 144	0.63 548

ACVNet_2	2.43 572	1.41 576	2.04 541	2.62 593	2.24 590	2.63 569	1.88 580	3.31 585	3.01 583	2.19 554	3.45 571	4.62 585	2.04 560	4.50 524	1.47 514	2.55 594	0.64 580	2.22 591	0.84 577	2.69 591	2.29 596

LSM	6.33 602	1.10 559	13.19 605	1.41 577	68.17 633	1.64 506	1.90 581	1.92 487	2.46 570	2.99 582	3.11 566	1.88 516	1.80 546	2.61 477	2.06 543	0.41 514	0.58 576	0.50 538	0.57 559	0.64 544	17.66 626

SAMSARA	1.55 523	0.84 539	2.61 563	1.22 570	1.07 557	2.50 563	1.93 582	2.05 516	1.89 548	2.75 575	1.66 488	2.81 566	1.69 538	3.08 495	1.97 539	0.46 535	0.51 568	0.42 521	0.46 540	0.58 535	0.59 542

WAO-7	2.66 575	1.40 575	1.73 526	1.39 575	1.17 568	3.93 590	1.94 583	4.11 596	3.88 594	2.92 580	5.50 590	4.18 583	3.00 586	7.63 593	3.71 572	1.13 581	1.00 600	1.17 581	1.13 592	1.18 573	1.09 578

RTS	2.67 576	1.38 572	15.28 608	0.99 557	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 533	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 564	5.71 584	0.40 510	0.28 479	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 517

RTSA	2.67 576	1.38 572	15.28 608	0.99 557	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 533	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 564	5.71 584	0.40 510	0.28 479	0.35 491	0.35 511	0.50 517	0.48 517

IMH	3.21 587	1.85 593	1.48 506	3.25 603	2.69 601	4.07 593	2.02 586	4.41 599	3.80 593	2.72 573	7.11 599	4.75 588	2.92 583	5.92 559	2.55 551	3.85 613	0.88 595	2.78 606	1.36 596	3.19 603	2.59 604

NaN_ROB	1.13 478	0.55 484	1.15 451	0.64 417	0.48 387	1.61 502	2.03 587	1.72 419	1.48 511	2.09 552	1.27 364	1.40 438	1.08 454	3.94 513	1.30 484	0.28 436	0.34 514	0.28 419	0.28 454	0.30 415	0.33 455

IMH-64-1	2.70 579	1.79 589	1.46 501	3.26 604	2.66 599	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 518	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 601	2.60 605

IMH-64	2.70 579	1.79 589	1.46 501	3.26 604	2.66 599	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 518	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 601	2.60 605

TorneroNet-64	5.30 600	2.03 595	1.74 527	3.43 606	2.81 602	10.09 609	2.12 590	9.10 615	17.12 622	4.96 605	9.27 611	10.72 615	3.70 594	9.20 603	4.55 579	3.31 604	0.84 589	2.88 607	1.55 601	3.49 604	3.04 608

notaker	3.98 591	2.40 604	2.68 565	3.82 611	3.27 609	3.97 592	2.14 591	4.78 602	3.45 590	4.12 597	6.94 597	7.65 604	3.26 588	7.82 596	5.30 583	4.04 614	1.41 608	3.36 613	2.10 609	3.88 607	3.31 611

Dean	2.91 585	1.53 583	2.07 542	2.96 600	2.51 597	3.15 579	2.14 591	4.75 601	4.41 599	2.76 576	6.10 593	5.53 596	2.37 573	2.97 490	1.92 536	3.18 601	0.85 592	2.51 601	1.04 590	2.88 598	2.47 602

AnyNet_C01	2.26 564	1.78 588	10.22 601	0.93 553	0.74 505	2.92 576	2.20 593	2.29 556	1.80 543	2.53 569	2.41 549	2.71 564	1.73 539	3.41 504	6.72 588	0.41 514	0.39 541	0.40 516	0.42 530	0.67 549	0.63 548

TorneroNet	10.70 613	2.03 595	1.82 532	3.43 606	3.01 605	43.83 630	2.22 594	8.87 614	67.47 642	7.17 614	27.36 626	10.68 614	3.85 597	8.67 601	7.65 595	3.59 607	0.88 595	3.04 608	1.57 602	3.71 605	3.17 609

LVE	3.31 588	1.67 586	1.64 516	2.85 596	2.42 596	3.20 581	2.26 595	4.78 602	5.05 602	2.35 561	6.91 596	6.02 598	2.37 573	9.15 602	2.17 546	3.19 602	1.08 605	2.38 596	1.47 600	2.81 594	2.40 600

WAO-6	2.81 582	1.60 584	1.46 501	2.36 590	2.28 592	3.55 584	2.29 596	4.21 597	4.56 600	2.36 563	4.51 580	4.88 591	2.66 580	4.60 525	4.07 577	1.72 584	1.15 606	2.31 593	1.46 599	2.31 583	1.85 589

ELAS	2.37 568	0.74 531	1.54 510	0.99 557	0.92 548	4.78 598	2.33 597	3.33 586	3.37 588	5.05 606	4.77 587	3.67 579	4.53 600	3.42 505	4.50 578	0.62 559	0.53 570	0.55 552	0.53 555	0.63 542	0.64 552
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 554	1.10 559	5.17 583	0.90 547	1.11 562	2.12 548	2.37 598	1.85 465	1.48 511	2.45 567	1.70 493	2.05 539	1.64 532	2.50 472	10.28 604	0.37 500	0.34 514	0.35 491	0.41 527	0.49 516	0.54 531

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 559	1.15 566	3.10 569	1.05 561	0.76 517	5.03 601	2.40 599	2.16 536	2.62 577	1.89 541	2.28 542	2.69 563	1.65 533	9.35 606	2.04 541	0.64 562	0.51 568	0.68 564	0.71 571	1.09 570	0.67 554

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 543	0.87 544	3.56 572	0.80 513	0.75 514	3.72 586	2.44 600	1.82 455	1.82 545	1.74 522	1.91 520	1.92 524	1.26 491	7.69 594	1.28 482	0.45 529	0.47 560	0.52 542	0.77 573	0.50 517	0.50 523

KSHMR	8.75 609	2.06 598	2.11 546	3.53 608	3.11 606	4.13 594	2.69 601	5.60 605	61.37 641	3.00 583	55.83 639	4.98 595	2.45 576	4.49 522	2.61 555	3.46 606	1.55 610	3.14 610	1.94 606	3.72 606	3.18 610

MANE	6.19 601	0.59 498	1.03 416	0.93 553	1.22 573	13.38 614	2.69 601	12.81 618	17.94 623	8.21 616	10.82 614	14.72 616	11.68 612	11.39 616	11.90 608	0.59 556	0.50 567	0.52 542	1.76 603	0.55 530	0.54 531

UNDER WATER	5.08 598	2.33 602	5.55 584	3.94 613	3.51 610	5.20 602	2.72 603	5.61 606	16.52 619	3.84 591	4.60 582	9.21 608	5.89 604	5.90 558	8.66 599	3.75 609	1.34 607	3.18 611	1.88 604	4.33 612	3.61 613

HanzoNet	11.04 614	3.62 611	8.10 596	4.08 614	3.55 612	4.90 600	2.73 604	7.19 612	10.10 610	31.86 635	28.92 627	21.96 627	36.36 629	18.08 621	10.17 603	7.94 620	3.32 615	3.47 614	3.31 614	7.06 617	4.04 615

LE_ROB	8.05 607	0.37 402	23.53 615	0.74 496	0.33 241	2.77 572	2.87 605	3.71 592	27.24 627	25.39 627	8.87 609	8.46 607	26.71 627	6.65 572	21.99 620	0.21 283	0.19 363	0.20 202	0.21 325	0.25 349	0.22 321

ktn	4.70 596	2.38 603	2.12 547	3.76 609	3.24 607	4.85 599	2.95 606	5.52 604	7.37 608	4.07 596	19.32 622	7.46 602	3.47 590	7.39 587	2.95 559	4.04 614	1.85 611	3.26 612	2.22 610	3.08 600	2.65 607

UNDER WATER-64	5.27 599	2.32 601	8.78 598	3.93 612	3.54 611	7.61 605	3.03 607	5.84 607	14.19 613	4.04 594	4.04 577	9.39 609	6.26 606	5.93 560	8.48 598	3.60 608	1.51 609	3.13 609	1.88 604	4.29 611	3.61 613

PWCK	2.88 584	2.05 597	5.72 586	2.08 585	1.11 562	3.55 584	3.90 608	2.86 580	3.54 592	3.03 585	3.63 573	3.10 574	2.31 572	8.15 600	3.09 561	2.12 588	0.91 597	1.75 586	0.98 587	2.57 589	1.18 579

ELAS_RVC	2.48 573	0.74 531	1.90 536	1.05 561	0.92 548	2.76 571	4.01 609	2.76 577	4.11 596	4.69 601	4.63 583	4.62 585	5.96 605	3.97 514	3.96 576	0.63 561	0.53 570	0.56 555	0.52 554	0.64 544	0.63 548
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 597	3.14 608	4.91 581	4.55 615	3.94 613	5.20 602	4.41 610	4.40 598	4.13 597	4.95 604	6.08 592	4.74 587	5.37 601	9.40 607	10.67 606	4.65 616	4.15 617	3.97 615	3.34 615	4.09 609	4.08 616

MultiAttention	4.51 595	0.33 341	0.82 324	0.73 492	0.45 368	30.98 627	4.50 611	2.18 544	1.40 496	1.61 507	2.41 549	2.43 555	0.70 288	38.42 630	1.36 492	0.22 312	0.15 252	0.29 430	0.30 475	0.47 508	0.43 502

SGM-ForestM	6.52 603	0.38 409	1.26 466	0.63 408	0.35 263	13.59 615	5.32 612	6.32 611	6.70 607	11.14 618	9.18 610	22.51 628	13.93 617	16.89 619	20.07 619	0.36 496	0.37 532	0.36 499	0.35 511	0.36 456	0.34 460

JetBlue	3.97 590	2.01 594	10.19 600	1.38 574	2.84 603	10.53 610	9.54 613	3.60 591	2.41 569	2.73 574	3.39 570	4.54 584	4.31 598	7.85 597	6.84 589	0.88 569	0.93 598	0.89 571	0.91 581	1.74 579	1.91 590

TCMNet-wrong-test	10.31 611	11.40 618	14.84 607	20.96 620	18.45 618	13.80 616	10.76 614	15.78 620	3.53 591	5.20 607	5.52 591	16.26 618	12.61 613	7.51 592	10.15 602	7.43 619	2.37 613	4.31 617	3.43 616	11.36 620	10.61 620

JetRed	6.91 605	8.80 616	25.96 619	2.85 596	3.25 608	13.98 617	11.87 615	6.25 610	4.28 598	4.45 599	4.56 581	6.69 599	5.46 602	7.46 590	14.05 611	2.59 595	3.31 614	2.59 602	2.29 611	4.20 610	3.36 612

CrosDoStereo	1.58 526	0.24 100	0.72 255	0.48 169	0.29 148	0.67 254	12.49 616	1.10 246	0.98 273	1.34 439	1.75 501	1.00 333	1.89 552	6.65 572	0.81 400	0.19 208	0.15 252	0.20 202	0.22 354	0.18 144	0.19 250

DeepStereo_LL	1.58 526	0.24 100	0.72 255	0.48 169	0.29 148	0.67 254	12.49 616	1.10 246	0.98 273	1.34 439	1.75 501	1.00 333	1.89 552	6.65 572	0.81 400	0.19 208	0.15 252	0.20 202	0.22 354	0.18 144	0.19 250

DStereoSA	4.44 594	0.92 547	6.79 591	1.58 580	2.54 598	2.29 554	14.04 618	2.33 558	2.31 566	1.85 536	10.58 613	1.32 424	13.05 614	7.07 582	11.18 607	0.67 564	1.97 612	0.88 570	3.29 613	1.69 578	2.44 601

DPSimNet_ROB	11.20 615	4.98 613	35.43 623	2.90 599	4.52 614	7.89 606	17.09 619	4.66 600	6.06 606	14.89 622	10.93 615	17.29 619	36.81 631	13.18 618	15.68 615	2.86 597	6.29 619	5.75 620	5.09 618	3.91 608	7.70 618

tt	6.58 604	0.26 154	6.10 588	3.77 610	2.16 586	11.55 611	19.63 620	13.33 619	5.74 604	2.96 581	2.65 557	4.97 594	6.33 608	3.81 511	7.24 590	9.15 621	11.32 625	5.89 621	6.24 620	6.03 614	2.55 603

BEATNet-Init1	26.87 624	13.43 619	70.68 638	0.91 550	0.68 490	57.02 637	21.06 621	32.82 632	32.67 629	52.12 641	53.61 638	66.05 639	49.56 639	48.79 640	34.71 631	0.49 541	0.44 551	0.53 547	0.53 555	0.63 542	0.59 542

HaxPig	38.92 630	41.40 635	41.64 624	29.95 625	32.27 623	28.90 622	27.60 622	29.73 628	37.71 636	43.82 636	43.87 635	33.17 630	35.56 628	41.53 631	40.37 633	43.94 637	47.51 639	45.82 633	47.08 635	42.38 632	44.15 635

AVERAGE_ROB	40.43 631	42.37 636	42.73 625	36.96 627	35.58 625	30.50 623	27.61 623	36.71 634	38.39 637	44.91 637	44.36 636	37.45 632	36.70 630	41.88 632	40.35 632	45.43 638	46.81 638	47.11 634	46.35 634	42.51 633	43.87 634

MEDIAN_ROB	42.00 632	44.40 637	44.29 628	35.15 626	34.95 624	31.28 628	29.60 624	35.88 633	40.02 638	47.20 640	46.64 637	37.37 631	38.48 638	44.35 639	42.45 634	48.03 639	49.39 640	49.71 635	49.03 636	45.14 634	46.65 636

DGTPSM_ROB	13.01 616	8.23 614	21.87 612	9.51 617	18.10 616	11.56 612	32.01 625	10.63 616	16.20 615	7.03 612	19.48 623	10.15 611	16.66 619	9.83 612	22.42 621	4.75 617	8.68 620	5.37 618	10.25 623	6.16 615	11.36 621

DPSMNet_ROB	13.02 617	8.23 614	21.91 613	9.53 618	18.11 617	11.56 612	32.02 626	10.64 617	16.23 616	7.05 613	19.49 624	10.16 612	16.66 619	9.85 613	22.43 622	4.77 618	8.68 620	5.38 619	10.26 624	6.17 616	11.36 621

USTest	14.33 618	14.94 620	21.04 611	17.44 619	16.05 615	23.26 618	33.84 627	21.73 621	11.80 612	9.36 617	10.14 612	15.97 617	13.20 615	17.28 620	22.43 622	3.78 612	5.01 618	6.17 622	6.16 619	9.25 619	7.72 619

Anonymous_1	43.04 634	18.73 621	24.79 616	21.81 621	46.26 631	27.80 619	37.60 628	28.08 627	16.14 614	14.66 621	14.30 616	20.65 621	17.88 621	21.56 622	25.94 625	117.93 642	8.92 622	100.65 637	126.50 639	158.64 642	12.08 623

DPSM_ROB	19.08 619	19.14 622	25.17 617	22.15 622	20.85 620	28.17 620	37.82 629	26.56 625	16.85 620	14.14 619	14.84 617	21.70 622	18.75 622	21.87 623	26.55 626	10.16 625	9.30 623	10.47 624	10.42 625	14.03 621	12.61 624

DPSM	19.08 619	19.14 622	25.17 617	22.15 622	20.85 620	28.17 620	37.82 629	26.56 625	16.85 620	14.14 619	14.84 617	21.70 622	18.75 622	21.87 623	26.55 626	10.16 625	9.30 623	10.47 624	10.42 625	14.03 621	12.61 624

xxxxx1	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

tt_ll	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

ff	54.10 636	25.67 624	27.13 620	113.43 636	96.96 636	30.69 624	47.44 631	32.38 629	25.60 624	17.75 623	17.27 619	21.81 624	21.02 624	24.43 626	33.82 628	33.37 634	40.54 635	157.71 640	175.86 640	66.16 635	72.93 639

LSM0	42.82 633	38.75 634	50.81 634	47.07 633	109.38 641	57.00 636	76.02 634	53.74 640	33.71 630	29.02 634	30.41 634	43.87 638	37.22 632	43.91 638	53.54 640	20.52 632	18.62 628	21.10 631	21.11 631	28.41 630	42.22 633

FlowAnything	38.37 628	38.41 629	50.38 632	44.76 632	41.94 629	56.64 631	76.34 635	53.28 639	34.23 635	28.25 629	29.72 632	43.60 633	37.79 636	43.83 634	53.38 636	20.39 631	18.71 633	21.07 626	21.14 632	28.23 625	25.29 627

CasAABBNet	38.33 627	38.46 632	50.35 631	44.75 631	41.84 626	56.68 632	76.37 636	53.22 635	33.83 633	28.31 632	29.54 631	43.62 635	37.71 635	43.84 637	53.41 637	20.30 627	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.24 626	25.34 628

RAFT-FEzeroshot	38.32 625	38.45 630	50.28 629	44.74 629	41.87 627	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.76 631	28.29 630	29.37 629	43.69 636	37.66 633	43.83 634	53.41 637	20.32 628	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.25 627	25.35 629

RAFT-FE	38.32 625	38.45 630	50.28 629	44.74 629	41.87 627	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.76 631	28.29 630	29.37 629	43.69 636	37.66 633	43.83 634	53.41 637	20.32 628	18.70 629	21.07 626	21.07 628	28.25 627	25.35 629

Selective-RAFT-Error	38.39 629	38.47 633	50.44 633	44.73 628	41.97 630	56.68 632	76.38 637	53.24 636	33.92 634	28.34 633	29.85 633	43.60 633	38.20 637	43.75 633	53.34 635	20.38 630	18.70 629	21.09 630	21.05 627	28.30 629	25.43 631

RSGM-EC	88.84 639	82.86 640	51.22 635	105.38 634	99.51 639	94.51 639	125.67 640	90.02 641	46.43 639	45.14 638	57.50 640	101.22 641	88.55 641	154.40 641	153.26 641	105.54 640	59.55 641	113.88 638	53.02 637	92.89 640	56.17 637

acva	88.84 639	82.86 640	51.22 635	105.38 634	99.51 639	94.51 639	125.67 640	90.02 641	46.43 639	45.14 638	57.50 640	101.22 641	88.55 641	154.40 641	153.26 641	105.54 640	59.55 641	113.88 638	53.02 637	92.89 640	56.17 637

test_example2	192.40 641	210.76 642	206.48 641	199.83 641	204.73 642	172.94 642	183.52 642	133.93 643	133.41 643	191.38 643	196.19 642	187.13 643	178.77 643	205.33 643	208.00 643	222.09 643	238.72 643	186.54 643	190.54 643	227.34 643	170.31 642

PML	51.67 635	36.25 628	13.28 606	7.46 616	20.81 619	108.69 641	232.22 643	8.72 613	27.82 628	87.01 642	269.67 643	69.67 640	61.95 640	24.76 629	14.20 612	9.74 623	3.40 616	9.62 623	4.70 617	18.74 623	4.72 617

ccccc		492.34 643		530.87 642	530.37 643	478.08 643		491.76 644		448.18 644		476.12 644		541.64 644		663.49 644	459.54 644	353.94 644	309.79 644	586.66 644

ASD4		10.99 617

Low-res two-view benchmark