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.

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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_XL	0.93 1	0.78 18	3.42 12	1.97 1	0.27 9	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 9	2.70 26	1.74 50	1.21 30	1.17 1	1.00 40	0.00 1	0.01 25	0.01 162	0.00 1	0.02 3	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	1.26 2	0.73 12	2.84 3	2.65 36	0.58 56	2.31 10	0.61 46	3.40 2	1.57 9	1.89 28	0.09 3	2.61 64	2.90 89	2.37 4	0.60 6	0.04 193	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 27

MLG-Stereo	1.48 3	0.65 7	3.04 7	2.52 29	0.79 99	3.11 26	0.16 16	6.26 34	1.80 13	0.84 1	0.10 5	1.51 45	0.65 15	7.44 77	0.53 2	0.02 150	0.09 232	0.00 1	0.03 185	0.03 24	0.02 9

LGtest1	1.48 3	0.75 14	4.03 46	2.33 16	0.65 67	3.02 23	0.11 10	6.12 29	1.51 5	1.41 17	1.48 15	0.65 34	0.93 25	5.60 36	0.81 16	0.03 176	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.10 93	0.04 44

MLG-Stereo_test1	1.51 5	0.65 7	3.00 5	2.47 27	2.46 258	2.84 19	0.16 16	5.64 15	1.77 11	0.98 5	0.09 3	1.53 46	0.52 8	7.44 77	0.56 3	0.02 150	0.09 232	0.00 1	0.03 185	0.03 24	0.02 9

252Zero-FE	1.52 6	0.84 37	3.49 18	2.85 46	0.54 49	1.97 8	0.08 5	6.14 30	4.11 58	1.76 23	3.45 36	0.16 1	0.27 2	3.61 13	0.82 17	0.01 95	0.10 248	0.08 264	0.04 207	0.04 33	0.03 27

MLG-Stereo_test2	1.52 6	0.64 2	2.81 2	2.52 29	1.79 211	2.76 17	0.16 16	4.70 6	1.80 13	1.75 21	0.08 2	3.21 71	0.17 1	7.28 71	0.64 7	0.02 150	0.11 266	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.03 27

MLG-Stereo_test3	1.57 8	0.69 10	3.82 33	2.19 5	1.34 166	3.92 52	0.25 24	5.89 22	1.27 3	0.91 3	1.07 10	1.99 58	0.64 14	6.09 48	1.10 44	0.03 176	0.09 232	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.04 44

dual_stereo	1.57 8	0.64 2	2.56 1	2.33 16	0.47 38	2.62 14	0.08 5	4.85 8	1.95 16	1.01 7	0.69 9	1.90 55	0.61 12	10.34 165	0.96 29	0.01 95	0.20 342	0.00 1	0.18 326	0.01 1	0.03 27

LG-Stereo_L2	1.59 10	0.87 44	4.31 61	2.54 33	0.69 73	2.76 17	0.44 33	6.85 50	1.57 9	1.59 18	0.39 7	0.39 23	0.52 8	7.85 86	0.82 17	0.04 193	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.02 9

LG-Stereo_L1	1.59 10	0.89 50	4.07 52	2.55 34	0.95 119	2.93 20	0.50 38	6.75 47	1.54 6	1.32 12	0.24 6	0.50 27	0.59 11	7.91 87	0.85 22	0.04 193	0.12 278	0.01 162	0.00 1	0.03 24	0.02 9

Wavelet-MonSter	1.61 12	0.84 37	4.03 46	2.47 27	2.55 264	2.93 20	0.03 2	4.71 7	1.40 4	1.96 29	4.34 52	0.34 20	0.83 22	4.87 26	0.90 24	0.00 1	0.03 98	0.02 180	0.00 1	0.02 3	0.03 27

MonSter	1.74 13	0.74 13	3.64 21	2.27 9	1.62 192	6.01 190	0.13 12	6.02 24	2.88 36	1.35 13	2.11 17	0.30 14	0.36 3	6.50 54	0.83 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.02 3	0.02 9

Monster-pub-eth3d	1.75 14	0.75 14	3.64 21	2.27 9	1.62 192	6.02 193	0.14 13	6.02 24	2.87 35	1.35 13	2.11 17	0.30 14	0.36 3	6.59 57	0.83 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.02 3	0.02 9

MonStereo	1.76 15	0.75 14	3.64 21	2.27 9	1.61 191	6.04 194	0.14 13	6.02 24	2.88 36	1.35 13	2.11 17	0.30 14	0.36 3	6.84 65	0.83 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.02 3	0.02 9

4.5_new	1.82 16	0.79 22	3.44 14	2.35 18	1.84 212	5.69 169	1.28 92	5.59 13	2.60 23	3.74 78	3.37 33	0.43 24	0.97 26	3.16 8	0.98 31	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 64	0.16 168

4.5w-stereo	1.83 17	0.79 22	3.45 16	2.35 18	1.84 212	5.69 169	1.29 94	5.59 13	2.60 23	3.75 79	3.37 33	0.43 24	0.97 26	3.16 8	0.98 31	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 64	0.16 168

Monster-pub-mixall	1.84 18	0.85 42	3.45 16	2.27 9	0.94 118	2.43 12	0.54 43	6.32 38	2.65 27	3.04 61	3.56 37	0.38 22	0.49 7	8.93 126	0.74 14	0.01 95	0.06 175	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.04 44

IGEV	1.86 19	0.58 1	3.90 38	2.40 22	3.49 315	4.20 62	0.97 73	7.16 55	3.22 44	2.00 35	4.16 48	0.26 11	0.62 13	3.40 11	0.65 8	0.03 176	0.09 232	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.02 9

SGD-Stereo	1.88 20	0.76 17	3.80 31	2.37 20	0.33 18	3.48 38	0.93 70	6.52 42	2.22 18	3.84 83	1.08 11	1.78 52	1.34 33	8.32 99	0.70 11	0.09 245	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.03 27

4.25_new	1.94 21	0.81 25	3.74 26	2.82 42	2.69 272	4.37 70	2.37 203	5.76 16	2.78 30	1.99 32	3.60 38	0.23 4	2.40 73	4.13 14	0.99 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 79

4.5w_new	1.94 21	0.81 25	3.74 26	2.82 42	2.69 272	4.37 70	2.37 203	5.76 16	2.78 30	1.99 32	3.60 38	0.23 4	2.40 73	4.13 14	0.99 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 79

4.25w-stereo	1.94 21	0.81 25	3.74 26	2.82 42	2.69 272	4.37 70	2.37 203	5.76 16	2.78 30	1.99 32	3.60 38	0.23 4	2.40 73	4.13 14	0.99 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 79

asda	1.95 24	0.81 25	4.14 59	2.66 38	1.93 226	3.30 33	0.86 65	5.92 23	3.10 43	2.41 45	3.10 29	0.63 33	2.99 91	5.57 35	1.48 56	0.02 150	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 64	0.07 79

4w-stereo	2.03 25	0.98 65	4.12 57	2.31 15	1.96 227	3.70 48	0.61 46	6.37 39	2.37 21	2.10 37	4.19 49	0.33 18	3.33 99	7.03 68	1.12 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.08 94

asd	2.06 26	0.78 18	3.85 34	2.45 24	2.18 240	3.99 54	0.35 27	6.94 51	2.60 23	2.99 58	2.79 27	0.52 28	2.27 68	8.33 100	0.93 25	0.02 150	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 64	0.11 121

S2M2_L	2.06 26	1.28 126	4.05 51	3.20 60	1.14 143	2.31 10	0.06 3	6.26 34	6.67 122	1.75 21	4.48 57	4.47 96	0.81 20	2.36 3	1.52 59	0.25 325	0.10 248	0.03 198	0.00 1	0.49 307	0.03 27
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	2.10 28	0.78 18	4.30 60	2.96 50	1.85 215	3.22 28	2.25 194	6.05 27	2.69 28	1.80 26	5.44 85	0.23 4	2.01 57	7.36 74	1.01 42	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 69

2.75w_new	2.10 28	0.82 30	3.93 40	2.18 4	1.44 174	3.52 42	2.30 198	5.52 11	2.91 39	4.14 93	3.93 46	0.27 12	2.38 70	6.17 50	2.32 127	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 69

LG-G_1	2.14 30	0.64 2	4.04 48	3.18 58	0.37 20	11.00 296	0.60 44	6.27 36	1.55 7	1.28 10	1.15 12	1.34 43	2.14 62	8.08 93	0.99 33	0.04 193	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.03 27

LG-G	2.14 30	0.64 2	4.04 48	3.18 58	0.37 20	11.00 296	0.60 44	6.27 36	1.55 7	1.28 10	1.15 12	1.34 43	2.14 62	8.08 93	0.99 33	0.04 193	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.03 27

GREAT-IGEV	2.18 32	1.15 102	4.04 48	2.89 47	0.69 73	2.95 22	0.20 21	5.82 21	5.88 104	0.92 4	5.07 77	1.08 40	1.46 39	9.60 146	0.86 23	0.00 1	0.13 291	0.00 1	0.24 368	0.14 110	0.46 315

AdaDepth	2.20 33	0.82 30	4.90 84	3.27 65	2.91 287	3.54 45	0.70 52	5.30 10	3.05 42	1.73 20	3.31 32	0.49 26	1.60 41	10.91 193	0.96 29	0.03 176	0.11 266	0.00 1	0.23 358	0.04 33	0.03 27

IGEV-Stereo++	2.20 33	0.79 22	3.67 24	3.72 102	3.17 296	3.39 35	0.10 8	8.37 80	3.77 53	2.11 38	4.25 50	2.01 59	4.78 164	2.96 6	0.59 4	0.01 95	0.02 69	0.08 264	0.00 1	0.06 48	0.05 58

monsters	2.21 35	1.25 121	4.09 54	3.59 91	4.35 363	2.20 9	0.18 20	8.31 79	2.84 34	4.11 91	2.86 28	0.20 2	0.76 18	8.41 101	0.95 28	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

DEFOM-Stereo	2.21 35	0.88 46	3.63 20	3.42 74	0.89 112	13.14 332	0.83 62	4.68 5	1.96 17	2.72 53	1.66 16	0.59 30	0.54 10	8.53 105	0.68 9	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

3.25w_new	2.24 37	0.88 46	3.97 42	2.28 13	1.34 166	6.00 187	1.19 87	6.56 43	3.26 46	3.90 85	3.77 42	0.62 31	2.46 77	7.46 80	0.99 33	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.06 69

3.25w	2.24 37	0.88 46	3.97 42	2.28 13	1.34 166	6.01 190	1.19 87	6.56 43	3.26 46	3.90 85	3.77 42	0.62 31	2.46 77	7.44 77	0.99 33	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.06 69

qwe	2.30 39	0.82 30	3.76 29	2.60 35	2.75 278	4.59 81	0.28 25	6.62 45	2.90 38	4.62 104	4.62 63	0.55 29	0.89 23	8.78 118	2.09 109	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 64	0.14 147

StereoAnything_RVC	2.31 40	11.20 509	4.65 72	2.23 7	0.14 1	1.49 4	0.17 19	4.50 4	1.24 2	1.03 8	0.06 1	0.20 2	3.60 112	8.05 91	0.59 4	0.02 150	0.11 266	0.00 1	0.00 1	6.97 509	0.03 27

3.75w	2.32 41	0.89 50	3.85 34	2.45 24	3.23 301	8.15 251	1.42 101	5.77 19	2.79 33	2.60 49	4.64 64	0.31 17	2.77 86	6.56 56	0.94 26	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.05 58

RAStereo	2.32 41	1.08 87	6.36 150	3.73 103	1.39 173	1.81 7	0.12 11	7.70 64	7.44 145	2.27 43	3.94 47	3.43 72	0.81 20	3.55 12	2.47 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 204	0.07 79

2.25w	2.37 43	0.87 44	4.69 75	2.52 29	1.76 206	3.53 43	0.41 30	6.10 28	2.56 22	3.93 87	6.70 99	0.35 21	2.47 79	8.53 105	2.97 170	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

2w_stereo	2.37 43	0.83 33	4.12 57	2.73 39	1.22 149	4.67 85	3.90 272	6.98 52	3.62 52	3.48 71	5.01 76	0.24 8	4.36 133	4.43 21	1.70 75	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 27

gasm-f	2.39 45	0.96 62	3.77 30	3.84 109	0.50 43	4.50 77	2.54 218	8.01 70	2.33 20	2.24 41	5.92 93	1.19 42	4.05 123	6.12 49	1.31 50	0.01 95	0.06 175	0.05 226	0.00 1	0.25 175	0.14 147

monsterstereo	2.41 46	0.98 65	4.33 62	4.12 120	4.48 367	1.80 5	0.08 5	5.78 20	5.21 89	3.36 68	7.40 113	0.25 9	0.37 6	8.92 125	1.00 40	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

LG-Stereo	2.43 47	1.44 169	7.64 208	3.73 103	0.82 104	3.64 47	1.24 90	6.41 41	5.30 92	1.97 30	7.31 109	0.84 39	0.74 16	4.85 25	2.21 122	0.05 212	0.04 111	0.01 162	0.03 185	0.33 240	0.10 108

111111	2.45 48	1.01 71	3.89 37	3.60 92	4.13 345	3.49 41	0.23 23	8.63 85	3.25 45	2.15 39	4.26 51	2.29 62	2.03 58	8.86 124	0.94 26	0.01 95	0.02 69	0.08 264	0.00 1	0.14 110	0.04 44

3.5w_stereo	2.46 49	1.21 111	4.40 66	2.23 7	1.53 185	6.00 187	1.12 82	6.82 49	2.60 23	3.48 71	4.35 54	0.33 18	2.08 61	9.99 158	3.03 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 69

3w_stereo	2.49 50	0.84 37	5.43 108	2.46 26	0.46 37	5.44 142	6.54 361	7.07 53	3.41 51	3.30 66	4.77 69	0.28 13	4.24 131	4.24 19	1.30 49	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 79

fffft	2.58 51	0.86 43	5.15 98	3.15 57	1.32 161	4.44 75	4.17 279	8.04 72	3.29 48	3.03 60	2.20 20	1.88 54	1.45 38	10.41 168	1.80 80	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.31 223	0.10 108
1: 1. 1
AIO_test	2.59 52	0.89 50	4.07 52	3.70 101	2.35 252	5.35 137	2.39 207	8.10 73	4.33 62	1.35 13	4.60 61	4.27 92	1.35 34	7.29 72	0.71 13	0.76 432	0.07 201	0.00 1	0.09 275	0.06 48	0.03 27

Replicate-Monster	2.63 53	3.33 405	11.97 371	2.38 21	1.08 131	3.13 27	0.44 33	6.76 48	4.42 65	3.79 80	1.30 14	0.66 35	1.15 28	8.78 118	0.48 1	0.01 95	0.08 221	0.00 1	0.00 1	0.26 186	2.68 466

GIP-stereo	2.66 54	1.00 70	4.00 44	4.99 189	3.41 307	3.38 34	0.77 59	8.73 88	5.69 101	2.08 36	5.38 80	4.13 88	3.21 93	5.21 30	1.05 43	0.01 95	0.06 175	0.00 1	0.00 1	0.07 64	0.04 44

Zero-FE251	2.73 55	1.57 218	5.05 91	4.17 123	1.92 225	7.26 232	0.75 56	7.75 67	3.01 40	4.88 116	2.40 21	5.44 124	4.17 128	4.39 20	1.31 50	0.27 331	0.06 175	0.04 218	0.03 185	0.03 24	0.12 128

MaDis-Stereo	2.73 55	1.56 214	6.21 148	2.96 50	2.45 257	1.80 5	0.28 25	7.43 59	5.07 81	2.57 47	3.43 35	7.13 155	4.71 159	5.74 41	2.91 166	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.00 1	0.15 118	0.12 128

HUF	2.75 57	1.32 139	5.28 103	2.83 45	0.55 51	5.23 132	2.19 185	8.97 89	4.23 60	1.97 30	4.39 55	5.03 110	2.64 82	6.86 66	1.44 55	0.73 429	0.63 464	0.09 276	0.00 1	0.17 135	0.44 309

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 58	0.90 53	5.49 112	4.91 184	1.75 205	3.75 49	0.85 64	7.14 54	3.33 49	3.51 74	10.67 156	2.03 60	5.26 178	3.11 7	1.80 80	0.00 1	0.06 175	0.00 1	0.19 339	0.43 280	0.19 197

IGEV-Stereo+	2.77 58	0.92 55	4.09 54	3.14 55	4.62 372	2.57 13	0.70 52	4.34 3	2.29 19	1.76 23	0.59 8	0.77 38	3.49 106	8.65 113	0.68 9	0.03 176	0.10 248	0.00 1	0.24 368	5.77 503	10.68 541

AIO_rvc	2.81 60	1.10 93	4.88 82	3.63 95	2.59 266	5.36 138	1.85 159	8.21 77	4.37 64	1.60 19	4.74 67	4.74 105	1.16 29	10.10 160	1.13 46	0.47 387	0.04 111	0.00 1	0.04 207	0.15 118	0.12 128

SMoEStereo_RVC	2.81 60	1.07 84	5.08 93	3.86 111	0.60 61	6.39 207	1.91 167	7.82 68	3.79 54	3.87 84	3.69 41	2.78 66	2.25 67	10.60 175	1.99 96	0.00 1	0.02 69	0.03 198	0.00 1	0.25 175	0.17 176

mms	2.86 62	1.38 152	5.26 101	3.68 98	1.84 212	4.23 64	4.01 273	8.01 70	4.29 61	2.43 46	5.53 90	3.05 68	1.35 34	9.22 136	2.06 105	0.00 1	0.06 175	0.00 1	0.00 1	0.36 251	0.44 309

UniTT-Stereo	2.89 63	0.90 53	6.74 163	4.08 117	2.42 255	2.63 15	0.42 31	5.57 12	4.88 73	5.36 121	7.63 115	1.09 41	1.47 40	8.80 121	5.11 264	0.03 176	0.07 201	0.00 1	0.01 132	0.48 298	0.11 121

1w_stereo	2.90 64	0.72 11	3.59 19	3.30 66	2.15 238	4.37 70	6.74 370	6.40 40	5.23 90	2.83 55	7.30 108	0.25 9	4.36 133	8.30 98	2.44 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

ours_stereo	2.91 65	1.34 142	5.14 96	3.67 96	1.49 181	3.87 51	2.80 231	8.10 73	6.28 113	2.15 39	5.66 92	3.98 84	1.84 54	9.38 141	1.77 79	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.32 233	0.34 277

AIO-Stereo	2.91 65	1.19 108	5.14 96	4.15 122	0.79 99	4.67 85	1.76 148	9.59 99	5.19 87	2.66 52	4.76 68	5.40 123	0.78 19	10.30 164	1.23 48	0.00 1	0.06 175	0.00 1	0.36 418	0.09 82	0.15 163

EGLCR-Stereo	2.92 67	1.06 79	5.28 103	3.38 72	0.55 51	4.59 81	0.66 48	10.43 119	4.81 71	3.30 66	3.23 31	7.93 169	1.71 49	9.22 136	1.62 69	0.05 212	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.23 165	0.16 168

IGEV++	2.98 68	1.27 124	5.17 99	5.41 239	0.47 38	4.63 83	1.71 139	9.97 109	4.75 69	2.58 48	6.27 97	4.35 94	4.44 140	4.98 28	3.05 179	0.00 1	0.07 201	0.00 1	0.08 262	0.24 171	0.18 184

IGEV-RUCA	3.00 69	1.12 98	4.51 69	4.78 173	2.30 247	6.18 197	1.80 153	7.24 57	4.79 70	2.63 51	4.91 73	4.06 85	2.44 76	9.70 149	1.50 57	0.14 266	0.26 388	0.21 365	0.29 391	0.74 377	0.35 282

zero-FE	3.01 70	1.06 79	4.57 71	4.18 127	4.04 340	3.24 29	1.51 109	6.17 32	1.87 15	1.00 6	2.52 22	1.72 49	4.92 167	6.19 51	2.77 157	0.27 331	0.10 248	0.00 1	0.05 231	13.94 541	0.09 99

MSCF	3.01 70	1.87 296	5.23 100	3.98 115	0.70 75	5.42 141	1.48 103	8.59 83	4.59 67	5.05 117	6.40 98	1.76 51	7.07 233	5.69 39	1.36 52	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.63 454	0.16 125	0.24 233

Selective-IGEV	3.06 72	1.11 95	4.98 86	3.56 86	1.66 195	4.73 89	2.14 184	10.73 128	4.56 66	2.93 56	4.60 61	5.54 126	1.77 52	10.82 190	1.69 73	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.14 308	0.06 48	0.13 142

RSM++	3.08 73	1.04 77	5.27 102	4.25 137	0.50 43	5.04 124	2.63 222	10.11 110	4.34 63	3.16 63	4.66 65	6.73 145	1.87 55	9.96 156	1.69 73	0.00 1	0.00 1	0.01 162	0.18 326	0.14 110	0.10 108

RSM	3.10 74	0.98 65	4.86 81	4.17 123	1.08 131	4.76 97	1.83 156	10.14 111	4.21 59	3.38 70	4.34 52	7.82 166	1.75 51	10.69 179	1.64 72	0.00 1	0.03 98	0.00 1	0.18 326	0.13 105	0.07 79

FlowAnything_test	3.13 75	1.42 159	6.59 156	8.69 404	1.35 169	8.70 257	2.51 214	7.60 62	3.03 41	4.10 90	2.67 25	3.52 77	0.75 17	5.86 45	4.48 244	0.06 229	0.03 98	0.15 335	0.66 456	0.16 125	0.18 184

DDF-Stereo	3.17 76	1.08 87	4.40 66	4.63 163	4.02 339	3.40 36	1.51 109	5.27 9	1.78 12	0.85 2	2.57 24	1.68 48	4.63 153	8.01 90	2.80 160	0.27 331	0.13 291	0.00 1	0.14 308	16.19 545	0.09 99

AEACV	3.17 76	1.11 95	5.39 107	4.55 156	5.35 414	4.29 67	1.60 118	6.21 33	5.43 95	3.08 62	7.85 118	4.23 90	6.55 220	5.51 33	1.56 61	0.00 1	0.09 232	0.03 198	0.32 406	0.20 146	0.12 128

GASTEREO	3.18 78	1.99 317	5.13 95	4.28 140	0.70 75	5.59 153	1.49 107	8.66 86	4.94 75	5.17 120	6.84 103	1.58 47	7.14 234	7.72 84	1.38 53	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.64 455	0.08 76	0.23 226

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 78	6.90 476	3.85 34	10.48 457	1.59 189	4.71 88	0.47 36	8.39 81	2.76 29	2.34 44	3.12 30	0.74 36	7.20 237	9.02 133	1.62 69	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.19 339	0.02 3	0.03 27

SCV	3.20 80	1.40 154	5.96 132	4.71 167	0.71 79	4.21 63	1.70 127	10.94 129	6.06 108	1.85 27	4.80 71	6.16 133	2.74 85	9.82 151	1.74 77	0.05 212	0.09 232	0.00 1	0.24 368	0.50 313	0.30 261

tt45	3.20 80	0.95 59	4.36 64	3.73 103	1.86 216	8.19 252	2.05 182	9.12 94	3.36 50	5.60 124	4.42 56	4.61 103	2.39 72	11.00 196	1.96 91	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.01 132	0.32 233	0.10 108

MoCha-V2	3.20 80	0.92 55	4.82 80	5.09 197	0.40 24	4.63 83	1.37 99	9.81 105	5.41 94	5.58 123	5.26 79	2.63 65	6.48 217	9.90 154	1.15 47	0.02 150	0.24 377	0.00 1	0.25 374	0.07 64	0.04 44

Pointernet	3.22 83	0.84 37	5.79 126	3.22 63	0.35 19	5.27 135	0.37 28	16.46 229	5.96 106	4.11 91	6.81 102	4.84 108	2.73 84	4.78 24	2.52 142	0.00 1	0.15 313	0.00 1	0.22 349	0.04 33	0.02 9

SCV_C0	3.23 84	1.31 136	6.44 153	3.20 60	0.82 104	4.84 104	1.61 119	10.34 117	6.85 127	2.74 54	4.91 73	6.26 135	1.81 53	11.06 200	1.50 57	0.11 255	0.06 175	0.00 1	0.23 358	0.33 240	0.11 121

MGS-Stereo	3.26 85	1.29 130	6.73 161	3.30 66	0.47 38	4.89 107	1.55 114	6.15 31	8.88 169	4.31 95	10.15 146	5.48 125	1.27 32	8.09 95	1.97 93	0.04 193	0.01 25	0.02 180	0.00 1	0.57 336	0.04 44

rrr	3.26 85	1.57 218	7.72 212	3.36 70	0.60 61	4.93 110	1.59 117	10.72 127	5.11 85	3.79 80	4.58 59	4.53 100	4.00 121	10.13 161	2.09 109	0.00 1	0.06 175	0.00 1	0.22 349	0.12 99	0.18 184

CroCo-Stereo	3.27 87	1.90 299	7.18 184	8.50 403	1.11 133	0.96 2	0.97 73	10.18 112	8.20 158	3.59 75	4.69 66	8.02 173	4.53 148	2.75 5	2.34 129	0.01 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 223	0.11 121
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
fffy	3.28 88	1.20 109	5.94 131	3.67 96	0.85 107	4.84 104	1.75 144	10.18 112	6.44 116	2.60 49	6.15 95	6.33 138	3.16 92	10.08 159	1.62 69	0.00 1	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.30 211	0.33 273

IGEVStereo-DCA	3.31 89	1.57 218	6.20 143	3.36 70	0.60 61	4.93 110	1.70 127	13.26 164	5.04 76	3.79 80	4.58 59	4.53 100	4.00 121	10.13 161	2.09 109	0.00 1	0.06 175	0.00 1	0.18 326	0.12 99	0.14 147

test_xeample3	3.34 90	1.54 202	7.67 209	3.33 69	0.68 69	5.74 171	1.63 121	12.05 137	3.88 57	6.71 129	3.81 45	3.17 70	3.34 100	10.59 174	2.07 106	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.27 384	0.13 105	0.16 168

GLC_STEREO	3.40 91	1.06 79	3.44 14	6.52 317	0.20 3	4.76 97	1.66 123	8.97 89	6.59 120	5.39 122	9.04 127	5.23 117	2.03 58	9.76 150	2.77 157	0.01 95	0.03 98	0.21 365	0.00 1	0.23 165	0.06 69

999	3.44 92	0.92 55	4.78 77	4.69 166	2.34 251	7.58 242	2.20 186	9.81 105	6.11 110	2.96 57	4.79 70	5.07 111	2.27 68	12.10 260	2.76 156	0.03 176	0.09 232	0.00 1	0.00 1	0.29 204	0.10 108

ff7	3.48 93	1.76 277	6.20 143	3.45 76	1.13 137	5.02 118	1.70 127	13.26 164	5.04 76	4.66 107	5.47 86	3.49 73	4.70 155	11.14 205	2.01 98	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.18 326	0.30 211	0.14 147

ffff	3.48 93	1.76 277	6.20 143	3.45 76	1.13 137	5.02 118	1.70 127	13.26 164	5.04 76	4.66 107	5.47 86	3.49 73	4.70 155	11.14 205	2.01 98	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.18 326	0.30 211	0.14 147

11t	3.48 93	1.76 277	6.20 143	3.45 76	1.13 137	5.02 118	1.70 127	13.26 164	5.04 76	4.66 107	5.47 86	3.49 73	4.70 155	11.14 205	2.01 98	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.18 326	0.30 211	0.14 147

ccc-4	3.48 93	1.76 277	6.20 143	3.45 76	1.13 137	5.02 118	1.70 127	13.26 164	5.04 76	4.66 107	5.47 86	3.49 73	4.70 155	11.14 205	2.01 98	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.18 326	0.30 211	0.14 147

anonymousdsp	3.51 97	1.75 273	5.66 122	3.49 80	1.13 137	5.04 124	1.74 141	13.69 176	5.07 81	4.83 112	5.42 83	4.25 91	4.44 140	11.14 205	1.98 94	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.18 326	0.31 223	0.13 142

castereo++	3.52 98	1.28 126	3.96 41	3.76 107	2.61 267	16.87 409	1.95 174	7.57 60	8.51 164	2.26 42	4.54 58	5.10 112	2.04 60	8.75 117	0.74 14	0.00 1	0.15 313	0.00 1	0.35 414	0.05 43	0.02 9

IGEV-Stereo	3.52 98	1.75 273	5.67 123	3.49 80	1.12 135	5.04 124	1.73 140	13.70 177	5.07 81	4.83 112	5.42 83	4.27 92	4.43 139	11.15 210	1.98 94	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.18 326	0.31 223	0.12 128
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	3.58 100	1.05 78	3.35 11	2.17 3	0.59 58	5.61 154	0.40 29	10.50 120	13.34 223	6.93 136	10.44 153	5.29 121	3.47 104	5.82 43	2.62 147	0.01 95	0.01 25	0.02 180	0.01 132	0.04 33	0.01 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LoS	3.59 101	1.07 84	3.81 32	2.80 41	0.52 48	4.98 114	1.18 86	10.35 118	12.97 213	4.54 102	10.75 159	3.89 83	3.27 96	8.78 118	2.63 149	0.03 176	0.03 98	0.09 276	0.00 1	0.12 99	0.04 44
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	3.61 102	1.91 302	6.17 142	3.31 68	0.67 68	5.51 144	6.46 357	12.60 152	6.23 111	3.18 64	4.80 71	3.64 79	3.57 108	11.15 210	2.11 113	0.02 150	0.21 349	0.01 162	0.01 132	0.41 275	0.14 147

trnet	3.62 103	0.95 59	3.30 9	2.21 6	0.56 53	5.67 167	0.42 31	10.62 126	13.30 221	6.89 134	10.45 154	5.78 128	3.69 114	5.80 42	2.61 145	0.00 1	0.02 69	0.03 198	0.01 132	0.04 33	0.02 9

U	3.65 104	0.64 2	5.91 129	3.91 112	11.89 526	11.50 302	0.20 21	7.66 63	5.38 93	1.79 25	2.55 23	0.76 37	1.61 42	2.34 2	0.70 11	0.00 1	0.04 111	10.60 541	5.47 529	0.04 33	0.02 9

water-stereo	3.66 105	0.84 37	4.79 79	3.60 92	0.79 99	5.03 123	0.89 67	12.93 156	5.45 97	5.82 125	14.74 196	6.51 143	4.76 163	3.37 10	3.26 191	0.03 176	0.13 291	0.09 276	0.04 207	0.06 48	0.07 79

Occ-G	3.68 106	1.07 84	4.68 73	3.11 54	1.26 153	3.63 46	6.75 371	7.88 69	4.90 74	4.37 99	8.36 119	9.68 197	4.39 136	9.65 147	3.23 190	0.00 1	0.11 266	0.00 1	0.19 339	0.19 142	0.07 79

DA2	3.70 107	0.83 33	4.78 77	5.07 195	0.70 75	16.50 405	1.94 172	9.42 95	7.22 140	4.02 88	6.78 100	5.96 131	4.49 145	4.16 17	1.54 60	0.05 212	0.12 278	0.00 1	0.00 1	0.06 48	0.26 243

rvit_stereo_0081_aga	3.72 108	2.39 364	8.60 259	5.27 226	2.99 294	5.02 118	1.94 172	8.12 75	6.24 112	6.74 130	6.85 105	5.85 129	3.28 97	7.31 73	3.04 177	0.02 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 342	0.22 218

GCAP-Stereo	3.72 108	1.60 227	7.39 198	4.24 132	0.37 20	5.78 173	1.12 82	12.28 140	6.53 119	8.35 150	9.69 136	6.62 144	3.57 108	4.58 23	1.91 86	0.00 1	0.07 201	0.05 226	0.00 1	0.25 175	0.04 44

LoS_RVC	3.72 108	2.57 375	3.90 38	4.27 139	7.61 481	5.39 140	2.90 235	7.29 58	3.84 55	3.67 77	10.20 147	3.66 80	4.48 144	6.19 51	2.14 117	0.01 95	0.03 98	0.00 1	0.00 1	0.06 48	6.15 507

HART	3.80 111	1.52 195	5.45 109	4.85 179	0.51 45	4.41 74	0.76 57	12.59 151	5.08 84	5.95 126	12.76 181	6.87 149	1.72 50	10.71 181	1.84 83	0.00 1	0.13 291	0.10 295	0.00 1	0.45 285	0.26 243

GGEV	3.81 112	0.81 25	4.91 85	4.91 184	0.75 94	19.58 434	1.92 170	9.50 97	5.78 102	4.64 106	6.84 103	4.64 104	5.00 170	4.93 27	1.57 63	0.03 176	0.11 266	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.21 210

CES	3.85 113	1.14 100	2.91 4	3.05 53	11.37 521	5.37 139	1.02 77	9.52 98	8.82 167	3.50 73	9.21 132	1.78 52	0.90 24	6.53 55	2.37 131	0.02 150	0.04 111	0.01 162	0.00 1	1.62 426	7.74 528

WCG-NET	3.86 114	0.96 62	5.80 127	2.92 48	0.28 11	4.48 76	1.80 153	7.23 56	15.03 237	8.77 158	9.58 135	6.94 153	4.20 129	6.92 67	2.05 103	0.00 1	0.08 221	0.00 1	0.00 1	0.14 110	0.08 94

CASnet	3.91 115	1.03 76	4.68 73	4.98 187	0.27 9	4.99 116	2.95 236	11.02 131	11.02 188	10.61 177	11.76 170	4.15 89	1.65 46	5.85 44	1.91 86	0.50 393	0.00 1	0.59 426	0.12 297	0.13 105	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	3.91 115	1.52 195	6.96 178	3.43 75	3.47 313	8.07 249	1.75 144	8.59 83	4.60 68	12.85 214	9.85 138	7.14 156	1.93 56	5.51 33	1.93 88	0.01 95	0.10 248	0.00 1	0.31 402	0.04 33	0.04 44

rvit_stereo_0081	3.93 117	1.78 286	8.60 259	6.26 301	1.73 202	3.48 38	2.36 200	7.71 65	15.81 252	4.41 100	5.39 81	5.14 114	3.94 118	7.95 88	3.57 198	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.01 132	0.39 267	0.10 108

rvit_stereo_0082	3.93 117	1.78 286	8.60 259	6.26 301	1.73 202	3.48 38	2.36 200	7.71 65	15.81 252	4.41 100	5.39 81	5.14 114	3.94 118	7.95 88	3.57 198	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.01 132	0.39 267	0.10 108

castereo	3.96 119	1.45 171	4.33 62	3.73 103	1.04 124	6.35 205	7.23 386	9.95 108	15.86 255	3.01 59	7.69 116	3.59 78	7.43 240	5.17 29	1.88 84	0.03 176	0.13 291	0.00 1	0.26 378	0.07 64	0.03 27

rvit_stereo_0080	3.98 120	2.11 342	7.62 206	3.68 98	1.90 223	4.16 57	7.60 392	9.69 101	8.13 155	5.08 118	7.39 111	6.27 136	4.44 140	6.73 63	3.92 221	0.20 294	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.55 329	0.12 128

whm_eth	3.98 120	2.11 342	7.62 206	3.68 98	1.90 223	4.16 57	7.60 392	9.69 101	8.13 155	5.08 118	7.39 111	6.27 136	4.44 140	6.73 63	3.92 221	0.20 294	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.55 329	0.12 128

MC-Stereo	3.99 122	0.95 59	4.70 76	5.09 197	0.44 36	3.77 50	1.79 151	9.86 107	7.05 139	6.34 128	13.35 187	6.83 148	6.34 214	10.80 188	1.75 78	0.00 1	0.11 266	0.06 242	0.24 368	0.12 99	0.14 147

CroCo-Stereo Lap2	4.01 123	2.03 332	8.14 235	9.82 437	6.03 439	1.11 3	0.79 60	9.71 103	7.98 151	3.26 65	4.99 75	9.08 188	5.80 195	6.08 47	4.39 241	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.00 1	0.71 367	0.30 261

depthmonostereo	4.02 124	1.64 244	5.29 105	4.40 146	1.19 146	8.04 248	1.16 85	15.24 202	12.52 204	4.62 104	7.49 114	4.11 87	4.80 165	6.61 58	2.71 153	0.04 193	0.21 349	0.11 309	0.07 258	0.07 64	0.02 9

MM-Stereo_test2	4.03 125	1.20 109	7.42 199	5.18 215	0.76 95	7.24 231	2.26 195	14.57 189	8.19 157	6.89 134	5.13 78	4.85 109	3.80 115	10.49 171	1.96 91	0.00 1	0.12 278	0.00 1	0.09 275	0.33 240	0.08 94

CAS++	4.07 126	1.67 251	6.02 136	4.17 123	1.02 122	4.26 66	1.68 124	19.10 276	10.01 180	9.18 161	9.17 130	1.98 57	1.41 37	9.54 144	1.73 76	0.02 150	0.05 142	0.00 1	0.00 1	0.32 233	0.11 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 127	1.67 251	9.97 330	4.86 180	2.97 293	3.27 30	1.41 100	8.20 76	5.51 98	3.37 69	16.69 216	3.03 67	2.71 83	14.44 341	3.91 220	0.14 266	0.00 1	0.03 198	0.01 132	0.69 362	0.14 147

DilatedVolume-Stereo	4.23 128	1.38 152	5.58 120	3.85 110	1.58 187	10.80 289	1.02 77	11.59 132	5.65 99	11.75 186	9.98 139	4.54 102	3.29 98	9.83 152	3.01 173	0.05 212	0.18 330	0.08 264	0.23 358	0.08 76	0.06 69

MIF-Stereo (partial)	4.33 129	1.23 115	7.27 190	5.04 191	5.31 412	3.47 37	0.95 72	9.06 92	7.41 144	4.15 94	15.76 206	5.38 122	5.22 175	11.56 229	4.21 234	0.04 193	0.02 69	0.05 226	0.03 185	0.34 246	0.12 128

MyStereo07	4.38 130	1.92 306	5.06 92	6.09 289	4.31 358	6.54 213	9.96 428	15.35 206	5.15 86	4.34 97	5.65 91	3.15 69	5.77 194	11.33 218	1.81 82	0.06 229	0.10 248	0.03 198	0.04 207	0.63 351	0.30 261

XX-TBD	4.45 131	10.67 502	3.01 6	10.28 454	0.57 55	5.84 178	0.07 4	7.57 60	12.24 202	11.43 185	14.74 196	4.07 86	1.66 47	4.51 22	2.05 103	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.26 186	0.01 1

rvit_stereo_0083	4.53 132	1.94 310	9.94 328	7.12 355	1.67 196	4.98 114	2.80 231	8.25 78	18.22 284	4.76 111	7.78 117	6.41 140	4.87 166	7.54 81	3.74 209	0.11 255	0.04 111	0.00 1	0.01 132	0.24 171	0.16 168

FE-Mocha	4.54 133	2.08 338	9.99 332	4.36 145	2.16 239	4.76 97	0.81 61	13.59 173	4.81 71	13.39 232	11.04 161	11.38 218	3.45 101	5.97 46	2.12 116	0.03 176	0.14 307	0.14 328	0.38 424	0.12 99	0.18 184

Reg-Stereo(zero)	4.54 133	0.68 9	4.39 65	3.20 60	1.30 155	3.29 32	0.89 67	16.64 232	12.89 212	10.01 169	10.70 158	10.29 202	4.51 147	8.83 122	2.63 149	0.01 95	0.14 307	0.00 1	0.13 302	0.03 24	0.17 176

GCAP-BAT	4.57 135	2.24 357	7.50 201	3.14 55	4.24 349	5.93 185	1.88 162	9.03 91	5.80 103	13.03 221	12.47 179	8.46 179	2.89 88	11.02 197	2.94 168	0.00 1	0.12 278	0.01 162	0.28 387	0.05 43	0.28 252

WCG-NET（raft）	4.57 135	1.16 103	6.01 135	2.95 49	0.19 2	5.09 128	2.01 177	10.28 115	15.34 243	8.64 156	11.43 167	9.63 196	5.06 172	10.96 195	2.19 120	0.00 1	0.13 291	0.00 1	0.01 132	0.14 110	0.12 128

CREStereo++_RVC	4.61 137	0.99 69	3.70 25	4.08 117	2.01 232	3.94 53	0.10 8	9.10 93	16.94 263	8.65 157	16.77 218	4.46 95	2.18 64	5.72 40	3.12 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 548	0.02 3	0.01 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
iRaftStereo_RVC	4.68 138	1.51 193	6.89 174	4.91 184	0.72 88	5.26 134	0.46 35	17.60 244	10.47 183	9.53 165	15.13 200	5.75 127	3.24 95	8.93 126	2.22 123	0.00 1	0.09 232	0.00 1	0.00 1	0.46 289	0.41 299

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 139	2.56 374	8.72 264	4.26 138	3.52 316	9.22 265	1.48 103	13.54 171	18.88 291	7.47 144	7.08 107	2.04 61	2.24 66	9.66 148	2.27 126	0.05 212	0.02 69	0.07 254	0.00 1	0.53 323	0.21 210

TANstereo	4.70 140	1.08 87	4.01 45	3.53 85	0.47 38	14.26 351	0.15 15	8.67 87	12.54 205	12.50 197	18.43 235	5.20 116	4.54 150	5.68 38	2.07 106	0.00 1	0.13 291	0.00 1	0.01 132	0.02 3	0.63 346

rvit_stereo_ft	4.73 141	2.68 380	9.30 297	11.34 479	2.74 277	4.18 61	8.45 402	9.77 104	9.90 179	4.04 89	6.26 96	6.73 145	4.72 160	8.99 129	5.03 262	0.01 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 197	0.09 99

MSKI-zero shot	4.76 142	1.56 214	5.98 133	5.14 208	1.13 137	6.55 215	1.55 114	12.76 154	8.06 153	10.44 175	11.50 168	13.47 264	2.38 70	12.07 258	1.90 85	0.01 95	0.20 342	0.02 180	0.29 391	0.14 110	0.14 147

MM-Stereo_test1	5.04 143	1.17 106	6.08 138	5.38 235	0.80 102	4.99 116	7.07 379	13.43 170	12.00 199	12.94 217	10.20 147	5.92 130	6.69 222	11.26 216	2.19 120	0.01 95	0.11 266	0.00 1	0.00 1	0.42 278	0.07 79

sCroCo_RVC	5.06 144	3.29 403	16.45 438	10.72 461	6.64 455	5.83 176	2.74 226	9.67 100	8.06 153	3.66 76	9.20 131	4.81 107	4.95 168	8.12 96	4.64 247	0.64 419	0.50 447	0.06 242	0.03 185	0.70 365	0.42 302

RAFT-Stereo-weight	5.07 145	0.93 58	5.57 118	4.24 132	0.72 88	6.05 195	1.63 121	17.77 248	17.16 264	10.99 182	10.22 149	12.06 235	1.67 48	9.25 138	2.69 151	0.06 229	0.11 266	0.00 1	0.00 1	0.15 118	0.12 128

tg	5.09 146	1.48 179	6.73 161	4.83 175	1.23 151	7.57 241	0.49 37	18.35 260	11.87 195	9.28 163	14.61 193	7.15 157	4.12 125	10.58 172	2.74 154	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.45 285	0.36 285

model_zeroshot	5.12 147	1.53 198	9.70 320	5.33 231	1.54 186	8.71 258	2.23 192	15.60 213	8.29 160	13.74 235	10.02 144	10.57 205	2.97 90	8.47 103	2.61 145	0.02 150	0.18 330	0.14 328	0.25 374	0.06 48	0.34 277

AE-Stereo	5.15 148	1.56 214	7.99 227	8.70 405	2.18 240	9.12 264	3.02 239	11.78 134	13.30 221	4.34 97	12.84 182	10.83 208	4.53 148	8.71 115	2.82 161	0.04 193	0.44 431	0.05 226	0.33 410	0.20 146	0.17 176

4D-IteraStereo	5.15 148	1.47 174	7.98 225	4.89 183	4.69 375	6.25 199	1.85 159	13.23 163	16.30 256	14.18 241	11.26 164	8.33 176	1.61 42	8.07 92	2.42 132	0.00 1	0.05 142	0.08 264	0.01 132	0.19 142	0.15 163

CAS	5.20 150	0.78 18	3.30 9	17.06 520	7.59 480	8.07 249	6.31 348	9.46 96	9.09 170	4.57 103	10.67 156	1.91 56	1.22 31	4.18 18	2.16 118	10.33 539	0.02 69	0.00 1	0.02 165	0.44 283	6.83 516

test_1	5.20 150	1.06 79	7.72 212	4.21 130	0.59 58	6.69 217	3.03 240	12.98 159	17.51 273	12.35 195	8.66 122	13.20 255	4.12 125	9.00 131	2.11 113	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.32 406	0.25 175	0.18 184

test-3	5.21 152	1.06 79	7.71 211	4.19 128	0.59 58	6.72 220	3.01 238	12.96 157	17.49 272	12.53 205	8.65 120	13.20 255	4.14 127	9.00 131	2.11 113	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.32 406	0.25 175	0.18 184

EAI-Stereo	5.21 152	1.74 264	8.46 251	5.69 252	1.37 172	5.67 167	3.52 258	18.77 269	5.65 99	9.75 166	16.08 210	6.36 139	3.57 108	11.73 241	3.64 203	0.01 95	0.33 409	0.03 198	1.06 480	0.21 150	0.65 354

tt1	5.27 154	1.99 317	5.11 94	6.02 285	0.26 4	10.59 284	4.22 283	18.45 262	16.31 257	6.75 131	8.95 126	4.75 106	9.15 274	10.82 190	1.61 67	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.04 207	0.26 186	0.14 147

IGEV-FE	5.28 155	2.03 332	14.26 411	6.10 292	1.33 163	4.32 68	1.03 80	14.46 185	6.50 117	13.33 230	11.86 171	11.00 210	3.47 104	10.71 181	3.65 205	0.03 176	0.22 359	0.15 335	0.26 378	0.80 381	0.20 202

ACVNet-DCA	5.28 155	2.00 319	4.99 87	5.89 268	0.26 4	10.85 291	5.38 312	20.20 288	11.88 196	6.95 137	10.01 140	4.49 97	9.78 290	10.79 185	1.59 64	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.04 207	0.25 175	0.20 202

IGEV_Zeroshot_test	5.28 155	2.03 332	14.26 411	6.09 289	1.33 163	4.32 68	1.03 80	14.46 185	6.50 117	13.33 230	11.89 172	11.01 211	3.45 101	10.71 181	3.64 203	0.03 176	0.22 359	0.15 335	0.26 378	0.80 381	0.20 202

RCA-Stereo	5.32 158	1.08 87	5.91 129	4.29 143	0.51 45	5.65 157	4.12 277	16.97 236	18.67 289	8.27 149	14.16 190	8.86 183	8.90 269	6.45 53	2.18 119	0.00 1	0.07 201	0.10 295	0.00 1	0.10 93	0.07 79

gcap-zeroshot	5.34 159	1.50 189	10.42 342	4.65 164	1.22 149	9.78 269	1.70 127	10.29 116	6.36 115	15.08 261	9.84 137	17.96 338	5.21 174	9.43 142	1.99 96	0.10 251	0.36 414	0.06 242	0.29 391	0.05 43	0.43 305

cc1	5.34 159	2.00 319	4.99 87	5.89 268	0.26 4	10.85 291	5.38 312	17.85 252	15.48 245	6.95 137	10.01 140	4.49 97	9.78 290	10.79 185	1.59 64	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.04 207	0.30 211	0.13 142

PMTNet	5.36 161	0.97 64	3.42 12	1.97 1	1.30 155	8.96 259	0.69 51	12.33 141	12.16 201	8.50 153	11.35 165	6.09 132	4.50 146	9.34 140	2.70 152	22.71 555	0.01 25	0.04 218	0.02 165	0.06 48	0.01 1

cross-raft	5.37 162	1.23 115	6.66 159	5.91 273	1.25 152	6.00 187	1.48 103	15.82 219	7.70 148	12.95 218	20.80 274	11.63 221	4.42 137	8.59 107	2.23 124	0.01 95	0.21 349	0.00 1	0.22 349	0.21 150	0.10 108

xyz-stereo-finetune	5.39 163	1.47 174	5.53 116	2.65 36	0.30 12	11.94 309	3.28 245	12.96 157	21.28 316	8.14 146	12.32 177	6.19 134	3.62 113	11.80 245	5.98 285	0.01 95	0.02 69	0.00 1	0.02 165	0.16 125	0.04 44

HH	5.47 164	2.08 338	9.00 279	4.88 181	1.07 129	4.93 110	3.60 265	16.68 233	6.83 125	8.39 151	12.14 174	15.05 285	9.06 272	12.68 287	1.93 88	0.02 150	0.17 324	0.18 349	0.00 1	0.28 197	0.48 320

HanStereo	5.47 164	2.08 338	9.00 279	4.88 181	1.07 129	4.93 110	3.60 265	16.68 233	6.83 125	8.39 151	12.14 174	15.05 285	9.06 272	12.68 287	1.93 88	0.02 150	0.17 324	0.18 349	0.00 1	0.28 197	0.48 320

test_4	5.47 164	0.98 65	5.56 117	6.55 321	0.62 64	5.53 146	1.88 162	11.68 133	6.00 107	12.60 209	30.86 399	7.48 165	3.87 116	12.25 268	2.97 170	0.00 1	0.07 201	0.03 198	0.14 308	0.34 246	0.04 44

HUI-Stereo	5.48 167	1.74 264	9.01 281	5.08 196	0.42 31	5.65 157	2.77 228	12.55 150	7.03 138	12.54 207	18.10 229	13.07 253	6.71 223	9.92 155	3.74 209	0.61 413	0.08 221	0.09 276	0.00 1	0.22 153	0.23 226

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 167	1.66 250	7.56 203	3.49 80	0.40 24	2.75 16	0.67 49	16.07 224	14.76 235	12.27 192	18.67 240	11.95 230	8.08 255	7.84 85	2.89 163	0.01 95	0.06 175	0.00 1	0.00 1	0.37 258	0.04 44

ROB_FTStereo	5.49 169	1.74 264	8.96 276	5.09 197	0.42 31	5.65 157	1.68 124	12.53 149	7.00 131	12.53 205	18.00 226	13.02 249	6.74 225	11.51 226	3.81 215	0.60 409	0.09 232	0.09 276	0.00 1	0.22 153	0.22 218

PSM-adaLoss	5.50 170	1.74 264	9.03 285	5.09 197	0.42 31	5.66 162	1.98 176	12.50 144	7.01 136	12.52 199	18.13 232	12.96 245	6.77 229	11.11 203	3.83 216	0.72 425	0.09 232	0.09 276	0.00 1	0.22 153	0.22 218

ROB_FTStereo_v2	5.53 171	1.74 264	8.97 278	5.09 197	0.42 31	5.64 156	2.02 178	12.50 144	7.00 131	12.51 198	18.10 229	12.99 246	6.72 224	11.50 225	4.04 232	0.70 421	0.09 232	0.09 276	0.00 1	0.22 153	0.23 226

CRE-IMP	5.53 171	1.63 243	9.62 310	5.65 248	0.48 42	7.02 228	1.70 127	11.84 135	8.33 161	12.99 220	16.02 209	11.08 213	6.23 206	12.06 256	5.06 263	0.28 335	0.07 201	0.09 276	0.00 1	0.24 171	0.21 210

RAFT-IKP	5.53 171	1.74 264	8.95 273	5.09 197	0.41 26	5.45 143	2.08 183	12.52 146	7.00 131	12.52 199	18.13 232	12.93 244	6.79 230	11.59 233	3.99 227	0.80 439	0.09 232	0.09 276	0.00 1	0.22 153	0.22 218

LL-Strereo2	5.54 174	2.17 349	9.12 290	5.65 248	2.54 263	6.48 209	2.27 196	15.08 197	7.79 150	10.99 182	10.26 150	15.94 298	3.50 107	13.25 313	3.63 202	0.00 1	0.13 291	1.34 478	0.10 284	0.30 211	0.19 197

iGMRVC	5.54 174	1.74 264	9.01 281	5.09 197	0.42 31	5.66 162	1.81 155	12.61 153	7.02 137	12.52 199	18.11 231	13.02 249	6.64 221	11.57 230	4.16 233	0.82 441	0.09 232	0.09 276	0.00 1	0.22 153	0.21 210

Gwc-CoAtRS	5.54 174	1.22 112	8.40 245	4.28 140	1.36 171	6.93 226	1.31 95	15.48 208	15.03 237	12.62 210	13.32 186	12.74 242	5.71 191	8.61 108	2.98 172	0.01 95	0.22 359	0.00 1	0.29 391	0.28 197	0.07 79

test_3	5.55 177	1.02 73	8.07 232	6.18 296	0.54 49	9.00 260	3.28 245	13.55 172	18.66 288	11.97 189	8.89 125	13.98 269	4.05 123	8.96 128	2.10 112	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.31 402	0.26 186	0.18 184

CFNet-RSSM	5.55 177	1.08 87	8.60 259	4.30 144	1.21 148	6.42 208	1.25 91	16.12 225	17.84 277	13.12 222	11.14 163	11.84 226	5.52 181	9.14 135	2.35 130	0.01 95	0.20 342	0.00 1	0.36 418	0.34 246	0.07 79

Patchmatch Stereo++	5.56 179	1.74 264	9.01 281	5.09 197	0.41 26	5.66 162	2.40 208	12.52 146	7.00 131	12.52 199	18.08 227	13.02 249	6.74 225	11.59 233	4.01 229	0.78 434	0.09 232	0.09 276	0.00 1	0.22 153	0.22 218
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	5.56 179	1.74 264	9.01 281	5.09 197	0.41 26	5.66 162	2.40 208	12.52 146	7.00 131	12.52 199	18.08 227	13.02 249	6.74 225	11.59 233	4.01 229	0.78 434	0.09 232	0.09 276	0.00 1	0.22 153	0.22 218

raftrobust	5.56 179	1.42 159	6.00 134	7.04 349	5.11 397	4.90 109	1.88 162	17.13 239	13.72 225	11.87 187	11.58 169	7.82 166	9.21 275	10.28 163	2.92 167	0.02 150	0.05 142	0.00 1	0.00 1	0.22 153	0.11 121

1test111	5.59 182	2.00 319	4.99 87	5.89 268	0.26 4	10.85 291	5.38 312	20.20 288	11.88 196	6.95 137	10.01 140	4.49 97	9.78 290	11.09 201	7.45 309	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.04 207	0.25 175	0.20 202

xyz-stereo-finetune2	5.60 183	1.64 244	5.87 128	2.44 23	0.32 13	15.39 375	1.90 166	10.59 125	5.28 91	10.58 176	17.82 224	7.37 164	8.93 270	14.86 349	8.46 338	0.01 95	0.02 69	0.08 264	0.14 308	0.23 165	0.04 44

test-1	5.62 184	1.53 198	14.78 422	7.44 368	1.11 133	7.99 247	1.19 87	13.03 161	12.04 200	9.39 164	15.23 202	11.15 216	5.56 183	7.06 69	3.57 198	0.07 240	0.50 447	0.00 1	0.10 284	0.16 125	0.47 316

DeepStereo_RVC	5.65 185	1.65 246	9.06 287	5.21 221	0.56 53	5.55 151	1.84 158	12.16 139	7.22 140	13.94 237	14.96 198	12.58 238	10.27 299	11.25 215	5.81 283	0.39 367	0.10 248	0.11 309	0.00 1	0.18 138	0.22 218

MM-Stereo_test3	5.71 186	1.22 112	5.59 121	5.84 266	5.43 418	4.74 94	6.54 361	19.30 278	23.72 348	8.53 154	11.36 166	7.15 157	2.84 87	8.62 109	2.51 141	0.05 212	0.07 201	0.00 1	0.00 1	0.45 285	0.17 176

EKT-Stereo	5.73 187	1.42 159	7.85 217	7.16 357	5.35 414	5.22 131	4.41 287	18.13 259	14.05 227	8.77 158	12.85 183	9.55 195	4.26 132	11.19 212	2.45 138	0.45 381	0.23 366	0.07 254	0.10 284	0.16 125	0.87 386

NRIStereo	5.73 187	1.67 251	8.42 247	5.72 258	0.41 26	6.71 219	2.60 220	14.73 193	10.71 187	12.39 196	15.07 199	11.58 220	6.23 206	12.06 256	4.78 251	0.61 413	0.17 324	0.11 309	0.00 1	0.28 197	0.27 248

rvit_0105_6	5.74 189	2.76 381	14.29 413	9.83 439	1.73 202	5.18 130	5.24 307	10.21 114	20.31 302	6.26 127	6.78 100	10.10 201	6.43 216	11.20 214	3.33 193	0.18 282	0.29 397	0.00 1	0.00 1	0.51 317	0.14 147

RAFT-Test	5.75 190	1.32 139	6.77 168	4.07 116	1.71 200	9.95 271	1.56 116	15.78 218	8.34 163	12.73 213	23.83 313	11.80 224	4.69 154	8.99 129	2.57 144	0.01 95	0.29 397	0.00 1	0.38 424	0.16 125	0.07 79

Selective-RAFT	5.78 191	0.83 33	10.24 338	6.70 332	0.72 88	15.49 380	1.13 84	13.82 183	15.41 244	6.97 141	6.97 106	11.63 221	8.27 258	12.32 270	4.73 249	0.10 251	0.01 25	0.00 1	0.26 378	0.07 64	0.03 27

11t1	5.86 192	1.10 93	7.74 214	5.18 215	1.44 174	13.82 342	2.36 200	14.92 196	7.26 142	12.98 219	11.10 162	11.24 217	9.30 277	11.59 233	6.54 294	0.10 251	0.16 322	0.00 1	0.01 132	0.18 138	0.23 226

s12784h	5.87 193	0.88 46	4.11 56	3.01 52	0.51 45	18.49 427	0.98 75	18.89 272	17.60 274	12.52 199	12.46 178	7.87 168	5.01 171	11.05 199	3.13 184	0.73 429	0.01 25	0.04 218	0.00 1	0.07 64	0.01 1

H2IRNET	5.89 194	1.14 100	6.65 158	4.13 121	2.24 243	4.15 56	0.73 55	12.10 138	13.21 217	7.09 142	20.45 266	15.74 295	10.74 304	10.36 166	7.84 322	0.06 229	0.00 1	0.07 254	0.53 447	0.37 258	0.16 168

testlalala2	5.91 195	1.62 238	8.59 258	15.36 514	10.36 514	7.93 246	3.62 267	12.89 155	9.73 176	15.55 277	12.18 176	8.57 181	2.50 80	5.35 32	2.62 147	0.01 95	0.26 388	0.00 1	0.50 442	0.49 307	0.07 79

anonymousdsp2	5.93 196	1.54 202	8.34 240	4.43 151	0.38 23	9.24 266	4.11 275	21.92 316	17.36 269	12.28 194	10.08 145	10.05 199	4.42 137	11.04 198	2.54 143	0.01 95	0.02 69	0.30 396	0.18 326	0.21 150	0.18 184

GMStereo	5.94 197	3.84 423	10.86 354	5.13 207	0.71 79	7.27 233	2.66 224	12.38 142	25.14 364	12.01 191	10.66 155	5.12 113	3.46 103	11.39 221	6.16 291	0.45 381	0.02 69	0.05 226	0.31 402	0.86 387	0.25 240
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	5.95 198	2.02 329	7.09 183	7.06 350	5.10 396	6.36 206	5.44 318	13.97 184	13.25 219	9.93 168	17.45 220	10.37 204	3.89 117	11.64 238	4.24 237	0.02 150	0.46 438	0.10 295	0.00 1	0.20 146	0.31 269

GMOStereo	5.97 199	1.55 205	7.18 184	5.17 210	0.71 79	5.54 147	2.21 187	10.54 121	12.86 208	18.29 344	22.01 291	17.06 314	6.27 208	6.62 59	2.43 133	0.00 1	0.23 366	0.12 313	0.00 1	0.46 289	0.10 108

error version	5.97 199	1.55 205	7.18 184	5.17 210	0.71 79	5.54 147	2.21 187	10.54 121	12.86 208	18.29 344	22.01 291	17.06 314	6.27 208	6.62 59	2.43 133	0.00 1	0.23 366	0.12 313	0.00 1	0.46 289	0.10 108

test-v	5.97 199	1.55 205	7.18 184	5.17 210	0.71 79	5.54 147	2.21 187	10.54 121	12.86 208	18.29 344	22.01 291	17.06 314	6.27 208	6.62 59	2.43 133	0.00 1	0.23 366	0.12 313	0.00 1	0.46 289	0.10 108

test-2	5.97 199	1.55 205	7.18 184	5.17 210	0.71 79	5.54 147	2.21 187	10.54 121	12.86 208	18.29 344	22.01 291	17.06 314	6.27 208	6.62 59	2.43 133	0.00 1	0.23 366	0.12 313	0.00 1	0.46 289	0.10 108

xx1	5.99 203	2.00 319	4.99 87	5.89 268	0.26 4	10.85 291	5.38 312	17.84 250	15.48 245	6.95 137	10.01 140	16.02 301	11.15 315	10.79 185	1.59 64	0.00 1	0.05 142	0.02 180	0.05 231	0.25 175	0.20 202

rafts_anoy	6.02 204	1.67 251	6.27 149	6.53 318	4.98 387	5.30 136	2.53 215	13.77 181	21.01 310	12.70 212	16.23 212	8.56 180	5.65 189	9.09 134	5.22 268	0.04 193	0.31 402	0.09 276	0.03 185	0.25 175	0.17 176

TestStereo	6.02 204	2.55 373	7.33 197	5.57 244	1.68 199	6.05 195	1.78 149	13.73 178	16.40 260	10.87 181	23.79 312	9.00 186	5.63 188	11.26 216	3.96 224	0.09 245	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.69 362	0.01 1

Any-RAFT	6.04 206	1.16 103	4.52 70	4.47 152	1.20 147	10.46 278	1.97 175	21.84 311	15.52 247	11.21 184	19.37 247	13.34 258	4.72 160	8.65 113	2.03 102	0.01 95	0.19 337	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.08 94

iRaft-Stereo_20w	6.06 207	1.84 293	12.04 373	4.23 131	1.67 196	6.77 223	2.22 191	18.73 268	6.08 109	14.72 250	10.33 151	13.42 263	8.14 256	15.88 372	3.08 181	0.01 95	0.24 377	0.13 324	0.39 427	0.61 345	0.71 364

DCRE	6.07 208	1.75 273	8.41 246	7.20 358	3.82 326	6.48 209	4.18 282	15.52 210	10.42 182	9.24 162	22.47 301	11.71 223	5.46 180	10.62 176	3.02 175	0.02 150	0.26 388	0.05 226	0.30 398	0.15 118	0.24 233

XX-Stereo	6.14 209	1.47 174	9.11 289	11.87 486	6.76 459	3.27 30	0.93 70	15.13 199	5.43 95	8.79 160	28.46 363	13.71 267	2.22 65	11.51 226	2.07 106	0.20 294	0.24 377	0.08 264	0.29 391	1.04 398	0.13 142

AFF-stereo	6.17 210	1.61 232	7.02 180	4.08 117	0.64 65	3.53 43	0.76 57	16.00 223	13.14 215	12.86 215	25.42 328	15.67 294	7.86 249	11.12 204	3.21 189	0.02 150	0.06 175	0.00 1	0.00 1	0.40 272	0.08 94

knoymous	6.19 211	1.49 185	4.49 68	3.81 108	1.87 219	5.84 178	5.76 326	14.51 187	14.18 229	13.31 229	21.59 287	12.64 239	6.49 218	12.41 275	4.03 231	0.12 260	0.13 291	0.12 313	0.00 1	0.71 367	0.35 282

TRStereo	6.22 212	6.09 462	11.30 359	9.19 418	7.41 476	4.75 96	1.74 141	19.70 281	11.74 194	10.61 177	8.65 120	10.67 206	3.22 94	13.81 328	3.60 201	0.31 341	0.23 366	0.12 313	0.36 418	0.48 298	0.38 289

AnonymousM	6.33 213	11.42 510	3.06 8	3.93 113	1.49 181	4.54 78	3.29 247	11.00 130	7.70 148	16.52 301	9.38 133	9.07 187	3.97 120	7.10 70	3.01 173	0.43 377	0.07 201	22.69 550	7.67 539	0.06 48	0.21 210

AIO-test1	6.38 214	1.41 158	5.70 125	9.77 435	5.61 424	9.09 262	1.79 151	21.63 309	20.69 306	6.75 131	17.68 222	8.19 174	4.99 169	10.38 167	3.16 185	0.01 95	0.01 25	0.00 1	0.13 302	0.28 197	0.26 243

MyStereo06	6.40 215	1.76 277	13.15 388	6.19 297	4.40 364	7.09 229	9.95 426	16.68 233	6.98 130	12.91 216	10.76 160	17.84 335	5.71 191	9.97 157	3.39 196	0.06 229	0.10 248	0.02 180	0.04 207	0.73 372	0.29 258

DCANet-4	6.41 216	1.02 73	9.66 314	3.41 73	0.68 69	4.73 89	1.70 127	17.70 246	24.33 357	15.10 262	20.25 260	6.45 141	8.65 262	8.47 103	5.31 272	0.01 95	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.09 82	0.63 346

riskmin	6.42 217	1.29 130	6.76 167	3.95 114	2.25 244	10.49 279	2.53 215	15.11 198	17.60 274	9.77 167	12.91 184	15.25 290	12.04 340	11.58 231	5.11 264	0.14 266	0.24 377	0.13 324	0.03 185	0.61 345	0.69 359

DisPM	6.43 218	1.31 136	8.36 241	6.61 327	1.06 128	5.83 176	3.82 270	13.04 162	11.63 193	16.38 297	23.88 315	12.80 243	6.50 219	13.03 309	3.04 177	0.51 396	0.01 25	0.08 264	0.15 316	0.10 93	0.42 302

DCANet	6.46 219	1.59 223	7.28 191	3.51 84	0.68 69	4.77 102	1.75 144	15.33 204	23.62 343	15.55 277	20.73 273	7.31 161	11.56 330	8.83 122	5.26 270	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.00 1	0.26 186	1.11 407

RALAANet	6.49 220	2.49 371	9.69 319	7.09 351	4.98 387	6.23 198	1.68 124	19.90 285	14.26 230	15.04 260	14.56 192	12.69 241	4.38 135	12.91 299	3.07 180	0.02 150	0.07 201	0.00 1	0.10 284	0.51 317	0.15 163

Pruner-Stereo	6.59 221	1.51 193	8.71 263	6.34 306	0.85 107	5.66 162	4.15 278	13.74 179	11.02 188	18.11 339	22.09 296	15.86 297	5.80 195	11.75 243	5.15 266	0.60 409	0.02 69	0.18 349	0.10 284	0.07 64	0.16 168

sAnonymous2	6.59 221	6.21 464	19.05 460	8.91 408	5.27 408	4.58 79	6.69 367	15.56 211	11.12 191	4.86 114	8.71 123	3.81 81	7.93 250	7.38 75	2.89 163	0.09 245	0.07 201	0.05 226	0.28 387	11.25 532	7.10 521

CroCo_RVC	6.59 221	6.21 464	19.05 460	8.91 408	5.27 408	4.58 79	6.69 367	15.56 211	11.12 191	4.86 114	8.71 123	3.81 81	7.93 250	7.38 75	2.89 163	0.09 245	0.07 201	0.05 226	0.28 387	11.25 532	7.10 521

SST-Stereo	6.60 224	1.46 172	8.37 242	6.68 330	0.77 96	6.01 190	1.93 171	14.68 192	9.24 172	19.09 362	20.43 265	16.86 312	8.59 261	13.49 319	3.80 214	0.22 305	0.05 142	0.13 324	0.00 1	0.08 76	0.05 58

PSM-softLoss	6.61 225	1.60 227	9.42 303	6.48 313	0.88 110	5.65 157	2.04 180	22.64 321	8.77 165	13.95 238	22.11 298	13.01 247	5.22 175	12.73 291	6.05 286	0.49 390	0.06 175	0.27 381	0.56 449	0.16 125	0.06 69

KMStereo	6.61 225	1.60 227	9.42 303	6.48 313	0.88 110	5.65 157	2.04 180	22.64 321	8.77 165	13.95 238	22.11 298	13.01 247	5.22 175	12.73 291	6.05 286	0.49 390	0.06 175	0.27 381	0.56 449	0.16 125	0.06 69

ADStereo(finetuned)	6.68 227	1.59 223	9.70 320	3.49 80	0.68 69	4.79 103	1.75 144	15.33 204	23.64 344	15.56 279	20.68 268	7.30 160	13.85 376	8.71 115	5.17 267	0.00 1	0.05 142	0.00 1	0.00 1	0.25 175	1.05 404

PFNet+	6.68 227	1.40 154	9.60 309	5.64 247	0.85 107	5.79 175	1.74 141	13.63 174	15.30 242	17.88 332	21.38 285	14.52 276	6.07 201	12.74 293	4.89 259	0.63 417	0.20 342	0.11 309	0.30 398	0.05 43	0.91 391

rvit_0105_4	6.69 229	2.81 383	15.46 426	10.22 451	1.58 187	5.99 186	5.81 327	13.77 181	23.65 345	7.16 143	9.46 134	12.64 239	7.78 247	12.03 251	3.83 216	0.19 286	0.47 440	0.00 1	0.01 132	0.60 343	0.37 286

raft+_RVC	6.69 229	1.61 232	5.57 118	6.37 307	4.62 372	6.51 212	6.18 345	20.39 295	23.38 340	10.62 179	17.82 224	9.89 198	5.65 189	10.70 180	3.67 207	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.00 1	0.34 246	0.27 248

NF-Stereo	6.72 231	1.59 223	8.93 269	6.60 325	0.73 93	6.27 201	3.38 253	20.21 294	18.01 280	13.22 228	19.46 251	11.82 225	6.16 202	12.39 274	4.74 250	0.33 344	0.06 175	0.20 360	0.23 358	0.08 76	0.05 58

RE-Stereo	6.73 232	1.58 221	8.94 271	6.59 322	0.71 79	6.27 201	3.51 256	20.20 288	17.99 278	13.21 225	19.46 251	11.94 228	6.20 204	12.34 271	4.79 254	0.34 348	0.05 142	0.20 360	0.23 358	0.09 82	0.05 58

TVStereo	6.73 232	1.58 221	8.94 271	6.59 322	0.71 79	6.27 201	3.51 256	20.20 288	17.99 278	13.21 225	19.46 251	11.94 228	6.20 204	12.34 271	4.79 254	0.34 348	0.05 142	0.20 360	0.23 358	0.09 82	0.05 58

OCTAStereo	6.74 234	1.59 223	8.96 276	6.60 325	0.72 88	6.25 199	3.50 254	20.20 288	18.03 281	13.21 225	19.45 249	12.07 236	6.16 202	12.36 273	4.78 251	0.35 351	0.06 175	0.20 360	0.23 358	0.09 82	0.05 58

DIP-Stereo	6.74 234	1.93 309	10.02 336	4.28 140	1.64 194	13.54 338	1.52 111	15.16 200	6.63 121	14.30 246	26.81 346	10.90 209	5.19 173	14.78 348	7.56 313	0.00 1	0.06 175	0.05 226	0.00 1	0.17 135	0.17 176
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MIPNet	6.75 236	1.67 251	12.34 375	4.67 165	1.47 176	10.01 272	2.24 193	26.43 365	17.22 265	14.72 250	12.75 180	7.02 154	9.68 288	8.44 102	5.26 270	0.01 95	0.04 111	0.05 226	0.09 275	0.35 250	0.55 332

RAFT-345	6.79 237	1.29 130	6.80 170	5.06 194	0.91 115	5.61 154	3.32 252	13.36 169	10.17 181	13.73 234	43.66 511	9.12 189	5.38 179	12.29 269	4.44 242	0.32 342	0.05 142	0.09 276	0.06 248	0.06 48	0.03 27

x	6.80 238	1.36 146	6.94 176	4.58 160	1.88 220	10.78 288	4.55 290	19.79 284	10.62 184	12.69 211	19.54 254	14.87 283	10.11 296	9.52 143	8.03 329	0.07 240	0.15 313	0.04 218	0.04 207	0.24 171	0.22 218

PAM_32	6.82 239	1.73 261	14.16 408	5.34 233	1.47 176	13.84 343	0.88 66	14.75 194	6.34 114	14.22 244	9.14 129	24.94 416	11.87 336	12.50 282	2.79 159	0.14 266	0.27 393	0.09 276	0.42 431	0.54 325	0.89 387

fff	6.83 240	1.55 205	7.28 191	3.56 86	0.32 13	4.73 89	1.70 127	15.75 215	31.87 423	15.11 263	20.25 260	6.90 150	12.80 355	8.63 110	5.33 273	0.01 95	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.09 82	0.63 346

csc	6.83 240	1.55 205	7.28 191	3.56 86	0.32 13	4.73 89	1.70 127	15.75 215	31.87 423	15.11 263	20.25 260	6.90 150	12.80 355	8.63 110	5.33 273	0.01 95	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.09 82	0.63 346

cscssc	6.83 240	1.55 205	7.28 191	3.56 86	0.32 13	4.73 89	1.70 127	15.75 215	31.87 423	15.11 263	20.25 260	6.90 150	12.80 355	8.63 110	5.33 273	0.01 95	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.09 82	0.63 346

UGAM-zero	6.91 243	1.47 174	13.65 400	4.24 132	1.67 196	5.51 144	0.72 54	17.44 242	6.74 123	14.56 247	15.84 207	24.16 404	14.20 385	12.79 294	3.96 224	0.00 1	0.22 359	0.02 180	0.58 451	0.14 110	0.27 248

RAFT_R40	6.91 243	1.53 198	8.45 250	6.79 338	0.77 96	5.86 182	3.82 270	14.85 195	14.53 234	18.05 338	20.03 258	17.06 314	8.69 263	13.40 316	3.84 218	0.14 266	0.02 69	0.14 328	0.00 1	0.09 82	0.05 58

OMP-Stereo	6.93 245	2.57 375	9.03 285	10.63 459	1.72 201	4.89 107	1.91 167	17.84 250	15.56 248	16.69 306	14.16 190	17.70 332	7.33 238	12.93 300	4.83 257	0.24 319	0.03 98	0.06 242	0.02 165	0.19 142	0.39 292

PAM	6.94 246	1.65 246	14.88 423	5.38 235	1.98 229	14.76 365	1.28 92	14.54 188	6.77 124	15.52 275	9.10 128	24.15 403	11.60 332	12.46 279	2.33 128	0.04 193	0.28 396	0.07 254	0.42 431	0.57 336	0.99 399

qqq	6.96 247	1.40 154	8.15 236	4.50 153	1.03 123	8.55 256	6.93 377	20.20 288	11.88 196	12.00 190	18.19 234	16.02 301	11.15 315	11.09 201	7.45 309	0.06 229	0.13 291	0.02 180	0.05 231	0.25 175	0.20 202

AIO-test2	7.01 248	2.23 356	6.87 172	8.42 401	5.28 410	9.03 261	5.32 309	25.92 358	23.54 341	6.78 133	20.55 267	5.25 118	3.58 111	9.56 145	2.50 140	3.96 509	0.04 111	0.03 198	0.47 438	0.56 335	0.33 273

MIM_Stereo	7.02 249	1.55 205	10.78 351	4.17 123	0.58 56	5.25 133	1.32 97	19.03 273	12.59 207	16.74 308	28.83 366	13.20 255	5.53 182	12.89 297	7.11 302	0.00 1	0.23 366	0.00 1	0.01 132	0.38 264	0.28 252

R-Stereo Train	7.04 250	1.34 142	7.89 220	6.23 299	2.30 247	7.51 237	5.54 320	23.96 333	6.94 128	16.26 294	33.57 445	12.04 233	5.61 184	7.67 82	3.74 209	0.01 95	0.05 142	0.01 162	0.00 1	0.10 93	0.12 128

RAFT-Stereo	7.04 250	1.34 142	7.89 220	6.23 299	2.30 247	7.51 237	5.54 320	23.96 333	6.94 128	16.26 294	33.57 445	12.04 233	5.61 184	7.67 82	3.74 209	0.01 95	0.05 142	0.01 162	0.00 1	0.10 93	0.12 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ACRE	7.07 252	2.38 363	13.26 389	7.36 363	4.86 378	10.28 275	4.40 285	15.51 209	13.69 224	17.22 318	19.23 246	8.00 171	4.20 129	10.64 177	8.50 339	0.33 344	0.32 405	0.03 198	0.14 308	0.37 258	0.77 374

MyStereo8	7.13 253	2.48 369	10.86 354	6.81 340	4.98 387	10.73 285	1.42 101	14.58 190	9.73 176	15.75 281	23.16 307	12.17 237	7.96 253	9.85 153	10.21 367	0.04 193	0.19 337	0.08 264	0.21 346	0.58 340	0.82 377

IPLGR	7.14 254	1.31 136	13.14 387	4.24 132	1.15 144	9.78 269	0.98 75	23.98 335	21.70 323	16.22 293	18.43 235	8.45 178	7.66 242	9.26 139	5.45 278	0.21 299	0.05 142	0.04 218	0.06 248	0.32 233	0.38 289

CIPLG	7.15 255	2.44 366	12.82 382	7.38 364	4.93 382	10.51 280	4.56 291	15.17 201	13.25 219	17.45 323	19.75 255	8.42 177	4.60 152	11.41 222	8.31 334	0.33 344	0.32 405	0.03 198	0.14 308	0.37 258	0.72 366

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 256	3.12 400	14.04 406	4.74 168	6.89 465	6.58 216	0.68 50	21.97 317	9.36 175	10.84 180	17.38 219	17.36 328	9.24 276	12.45 278	4.44 242	0.04 193	0.24 377	0.10 295	1.00 478	1.36 419	1.43 426

IPLGR_C	7.16 256	2.48 369	12.98 385	7.52 373	4.91 381	10.56 281	4.59 293	15.63 214	14.12 228	17.42 321	18.87 242	8.00 171	4.59 151	10.76 184	8.81 343	0.32 342	0.32 405	0.03 198	0.13 302	0.36 251	0.76 371

IPLG	7.20 258	1.43 163	12.55 379	5.17 210	4.32 361	11.11 298	1.48 103	21.79 310	15.10 239	19.16 363	20.23 259	5.26 119	5.61 184	11.68 239	8.14 331	0.05 212	0.06 175	0.03 198	0.07 258	0.33 240	0.50 325

StereoVision	7.21 259	2.17 349	9.29 296	9.43 422	3.91 330	5.09 128	1.91 167	20.04 286	17.37 270	8.57 155	29.59 378	11.08 213	6.76 228	12.44 276	4.71 248	0.54 400	0.05 142	0.16 342	0.03 185	0.82 383	0.30 261

111	7.26 260	1.65 246	7.28 191	3.56 86	0.32 13	10.76 286	3.53 259	20.55 297	27.51 388	10.07 170	16.62 215	14.30 271	9.53 285	12.02 250	5.87 284	0.14 266	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.31 223	1.14 411

testlalala_base	7.28 261	3.39 406	7.80 216	8.27 399	5.04 391	12.56 321	1.83 156	11.93 136	5.19 87	10.18 171	13.62 188	8.87 184	5.72 193	8.22 97	2.75 155	15.38 549	2.41 517	0.00 1	0.35 414	20.24 550	1.89 444

HHNet	7.39 262	1.75 273	7.24 189	3.26 64	3.18 297	5.04 124	6.40 354	19.04 274	15.70 250	20.71 393	32.13 424	10.69 207	5.91 197	10.45 170	4.60 246	0.40 370	0.07 201	0.21 365	0.13 302	0.54 325	0.41 299

ASMatch	7.40 263	1.42 159	8.49 253	5.09 197	2.00 231	4.74 94	2.62 221	16.54 231	13.17 216	17.08 313	34.75 453	13.13 254	10.33 301	12.04 253	4.82 256	0.05 212	0.24 377	0.21 365	0.17 324	0.16 125	0.97 395

IIG-Stereo	7.41 264	2.13 347	8.55 255	10.02 445	1.76 206	6.82 224	1.53 112	17.17 240	15.84 254	18.74 357	20.30 264	18.01 339	8.39 259	12.89 297	5.22 268	0.27 331	0.03 98	0.03 198	0.00 1	0.16 125	0.30 261

RAFT+CT+SA	7.44 265	1.46 172	6.46 155	10.73 462	3.34 306	4.70 87	7.45 390	16.45 228	25.89 372	10.18 171	27.15 350	7.27 159	8.00 254	15.11 351	3.19 188	0.02 150	0.00 1	0.18 349	0.46 437	0.30 211	0.47 316

LCNet	7.52 266	1.23 115	5.35 106	6.42 310	1.29 154	9.27 267	5.64 323	17.85 252	10.63 185	16.54 302	24.54 319	14.85 282	11.29 319	11.74 242	3.88 219	0.02 150	0.02 69	0.22 369	2.04 502	0.90 392	6.76 514

rvit_0105_5	7.60 267	3.13 401	16.37 437	9.97 444	1.59 189	7.41 235	6.27 347	17.78 249	25.62 369	10.30 173	10.39 152	14.79 280	8.95 271	12.51 283	4.87 258	0.17 279	0.42 425	0.00 1	0.11 294	0.62 348	0.71 364

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 268	27.25 546	41.87 524	2.73 39	0.41 26	4.25 65	1.50 108	6.63 46	3.87 56	4.31 95	3.78 44	2.48 63	1.39 36	5.67 37	1.56 61	25.09 557	0.05 142	0.01 162	0.08 262	4.67 491	14.58 548

TestStereo1	7.62 269	1.62 238	7.60 204	10.47 455	1.86 216	4.76 97	2.48 212	19.73 282	22.33 330	16.79 309	26.02 334	9.33 191	9.30 277	15.92 375	3.37 194	0.01 95	0.02 69	0.02 180	0.05 231	0.55 329	0.28 252

SA-5K	7.62 269	1.62 238	7.60 204	10.47 455	1.86 216	4.76 97	2.48 212	19.73 282	22.33 330	16.79 309	26.02 334	9.33 191	9.30 277	15.92 375	3.37 194	0.01 95	0.02 69	0.02 180	0.05 231	0.55 329	0.28 252

Select-FE	7.63 271	3.47 410	20.76 474	6.30 303	3.70 319	4.03 55	0.92 69	18.82 270	5.95 105	12.56 208	23.32 308	19.63 362	12.90 358	13.98 332	3.39 196	0.09 245	0.51 451	0.05 226	0.70 459	0.29 204	1.21 418

FACV-RUCA	7.66 272	1.94 310	9.40 302	7.72 382	6.03 439	12.99 330	3.10 242	19.47 279	18.51 286	12.27 192	18.43 235	8.28 175	10.16 297	11.38 220	5.62 280	0.36 353	0.62 463	4.36 513	0.30 398	1.72 433	0.55 332

test_sample1	7.66 272	1.26 123	8.87 267	5.04 191	2.61 267	14.61 362	4.58 292	20.08 287	9.81 178	13.83 236	21.62 288	18.21 345	12.26 342	11.71 240	8.01 327	0.11 255	0.11 266	0.02 180	0.02 165	0.20 146	0.17 176

mmm	7.72 274	1.50 189	8.56 256	5.29 227	1.89 221	14.14 350	5.70 325	18.42 261	11.02 188	16.04 288	23.78 311	17.00 313	10.03 295	12.03 251	7.54 312	0.12 260	0.07 201	0.50 417	0.20 344	0.31 223	0.18 184

RAFT-RH_RVC	7.73 275	1.25 121	6.99 179	4.83 175	0.90 114	11.76 304	1.53 112	13.00 160	14.43 233	17.51 325	46.41 523	11.02 212	6.30 212	12.68 287	4.93 260	0.51 396	0.04 111	0.12 313	0.13 302	0.09 82	0.09 99

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 276	3.78 419	19.59 463	5.04 191	10.79 517	5.87 184	1.85 159	19.52 280	7.33 143	14.18 241	21.16 281	16.50 307	5.97 200	13.73 327	3.79 213	0.04 193	0.17 324	0.04 218	1.30 489	2.45 451	2.15 456

TransformOpticalFlow	7.76 276	1.90 299	9.31 298	5.50 242	1.18 145	6.97 227	8.27 398	17.86 254	13.21 217	14.58 248	29.13 368	19.01 350	10.85 306	12.51 283	3.69 208	0.01 95	0.04 111	0.20 360	0.04 207	0.17 135	0.84 380

HITNet	7.83 278	2.93 391	8.39 243	4.76 172	1.48 179	12.75 326	4.64 294	20.97 299	14.37 232	15.14 267	22.15 300	14.57 277	10.62 302	14.38 340	8.14 331	0.04 193	0.01 25	0.48 415	0.02 165	0.57 336	0.10 108
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
test_sample2	7.86 279	1.27 124	7.98 225	5.00 190	2.29 246	13.33 336	6.88 374	20.42 296	15.24 240	13.95 238	21.58 286	18.96 349	12.12 341	12.07 258	5.36 276	0.12 260	0.10 248	0.07 254	0.03 185	0.28 197	0.19 197

PFNet	7.91 280	1.44 169	11.60 365	7.03 347	2.42 255	7.60 243	6.03 340	23.36 330	17.24 267	20.29 385	17.67 221	15.44 293	7.71 244	13.02 308	5.71 281	0.24 319	0.20 342	0.12 313	0.19 339	0.31 223	0.61 344

SA	7.93 281	1.54 202	9.13 292	7.98 389	0.64 65	5.85 180	2.29 197	22.27 318	24.54 362	13.17 224	31.07 404	8.87 184	10.32 300	16.49 391	3.12 182	0.04 193	0.12 278	0.17 344	0.30 398	0.45 285	0.17 176

AAGNet	7.94 282	1.48 179	9.34 300	7.13 356	0.70 75	5.85 180	5.16 305	15.40 207	14.01 226	20.13 382	24.03 316	15.28 291	11.52 326	12.05 254	15.47 420	0.63 417	0.06 175	0.32 398	0.01 132	0.12 99	0.09 99

FENet	7.94 282	1.01 71	6.72 160	5.87 267	2.07 235	11.11 298	2.03 179	21.39 304	20.81 307	17.14 316	22.65 302	14.43 273	11.54 329	12.97 303	7.89 324	0.15 274	0.24 377	0.03 198	0.02 165	0.14 110	0.62 345

dd	7.96 284	4.08 427	11.49 364	6.53 318	0.93 117	8.28 255	4.03 274	16.53 230	33.82 442	15.17 269	16.50 214	6.79 147	5.96 199	14.30 337	9.90 358	1.13 465	0.42 425	0.17 344	0.44 434	2.01 444	0.79 375

raft_robust	7.97 285	2.26 359	6.75 164	5.83 264	0.72 88	5.57 152	0.84 63	33.59 460	34.21 448	18.17 340	19.88 257	6.50 142	5.62 187	15.33 354	2.83 162	0.03 176	0.23 366	0.00 1	0.37 422	0.32 233	0.39 292

STrans-v2	7.98 286	1.84 293	9.42 303	4.84 178	1.48 179	12.23 316	10.05 431	19.06 275	12.32 203	13.63 233	26.06 338	18.13 344	12.35 345	12.99 305	3.99 227	0.01 95	0.01 25	0.18 349	0.01 132	0.22 153	0.83 378

Prome-Stereo	8.10 287	1.28 126	5.48 111	6.50 315	1.51 183	6.70 218	9.42 417	21.08 301	9.13 171	20.88 394	32.84 433	11.95 230	11.86 335	11.75 243	3.97 226	0.01 95	0.02 69	0.18 349	0.12 297	0.41 275	7.01 519

ffm	8.12 288	1.43 163	9.67 315	5.70 253	3.44 308	11.96 310	6.35 349	18.45 262	16.31 257	15.83 283	31.44 412	17.22 323	10.87 308	10.82 190	1.61 67	0.00 1	0.05 142	0.80 445	0.08 262	0.26 186	0.14 147

CASS	8.15 289	1.67 251	7.68 210	8.25 398	1.52 184	14.39 354	2.72 225	22.65 323	17.23 266	15.42 273	22.68 303	13.47 264	11.87 336	12.44 276	6.07 289	0.96 454	0.05 142	0.12 313	0.01 132	0.71 367	3.14 479
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DN-CSS_ROB	8.17 290	2.59 377	14.14 407	6.11 293	3.22 300	6.31 204	3.53 259	22.92 327	20.59 305	16.66 304	30.05 386	9.31 190	7.95 252	13.49 319	4.78 251	0.72 425	0.00 1	0.45 412	0.00 1	0.54 325	0.09 99

RAFT_CTSACE	8.24 291	1.97 314	8.39 243	6.89 344	5.11 397	5.86 182	2.63 222	14.62 191	16.88 262	23.52 431	34.77 454	16.02 301	7.37 239	17.91 406	2.23 124	0.00 1	0.12 278	0.00 1	0.03 185	0.39 267	0.05 58

HI	8.30 292	2.00 319	6.75 164	4.58 160	5.15 400	4.16 57	0.50 38	17.99 256	9.24 172	25.03 445	28.22 359	20.23 364	12.47 348	17.93 407	11.49 385	0.00 1	0.10 248	0.00 1	0.05 231	0.08 76	0.05 58

CoSv	8.30 292	2.00 319	6.75 164	4.58 160	5.15 400	4.16 57	0.50 38	17.99 256	9.24 172	25.03 445	28.22 359	20.23 364	12.47 348	17.93 407	11.49 385	0.00 1	0.10 248	0.00 1	0.05 231	0.08 76	0.05 58

GMM-Stereo	8.34 294	1.09 92	6.42 152	6.14 295	2.52 260	10.30 277	9.64 422	23.44 331	10.64 186	17.84 330	29.89 382	17.37 329	7.75 246	11.55 228	4.36 239	0.05 212	0.01 25	0.23 373	0.90 468	0.46 289	6.26 508

GANet-ADL	8.36 295	2.31 361	8.44 249	7.39 366	2.65 271	12.58 323	5.24 307	29.55 406	25.24 365	14.19 243	16.70 217	17.07 319	6.91 231	10.65 178	6.26 292	0.38 357	0.39 417	0.10 295	0.12 297	0.75 378	0.28 252

Sa-1000	8.38 296	1.50 189	8.13 234	7.56 375	0.89 112	14.39 354	2.47 211	24.31 340	23.74 349	15.18 270	28.35 362	11.42 219	8.85 268	16.20 386	3.28 192	0.17 279	0.23 366	0.15 335	0.23 358	0.46 289	0.19 197

GwcNet-ADL	8.48 297	1.70 259	9.38 301	7.10 353	2.78 280	6.74 222	6.57 364	30.15 411	26.01 376	15.15 268	17.77 223	13.93 268	6.96 232	12.96 302	9.91 359	0.48 389	0.72 470	0.01 162	0.01 132	0.51 317	0.84 380

ARAFT	8.50 298	3.19 402	16.58 439	5.52 243	0.91 115	12.13 315	11.20 451	17.19 241	18.28 285	18.40 351	16.33 213	17.10 320	8.58 260	18.56 413	5.00 261	0.11 255	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.55 329	0.25 240

test_5	8.51 299	1.50 189	8.19 239	11.06 471	5.00 390	6.91 225	5.67 324	17.50 243	22.09 327	16.07 289	29.63 379	15.28 291	10.78 305	15.94 377	3.65 205	0.00 1	0.00 1	0.26 380	0.08 262	0.31 223	0.35 282

RAFT	8.51 299	2.16 348	8.93 269	8.14 393	0.81 103	12.63 324	8.49 404	16.34 226	15.56 248	22.31 414	18.99 244	19.29 357	11.39 324	17.57 402	6.05 286	0.01 95	0.19 337	0.27 381	0.02 165	0.64 355	0.45 313

GES	8.51 299	1.98 316	11.82 368	6.39 309	1.77 208	12.36 320	6.22 346	21.55 306	21.34 317	19.02 361	26.02 334	8.79 182	9.34 280	13.94 331	7.24 304	0.38 357	0.10 248	0.30 396	0.14 308	0.69 362	0.73 367

DMCA	8.51 299	1.90 299	9.96 329	5.16 209	4.14 346	10.29 276	4.46 289	25.52 350	19.55 294	16.33 296	20.69 269	17.59 330	11.26 318	10.42 169	11.36 383	0.50 393	0.08 221	0.35 401	0.05 231	0.36 251	0.31 269

PSM-AAD	8.62 303	1.22 112	5.69 124	6.31 305	1.12 135	12.74 325	10.01 430	19.29 277	15.25 241	21.54 408	25.11 324	14.24 270	13.47 366	12.15 263	3.93 223	0.01 95	0.06 175	2.48 498	0.16 319	0.38 264	7.28 524

FTStereo	8.67 304	1.13 99	6.04 137	6.04 286	2.39 254	7.86 245	12.05 464	17.72 247	8.33 161	20.16 383	41.41 495	16.10 305	12.64 353	10.80 188	4.37 240	0.18 282	0.01 25	0.09 276	0.16 319	0.15 118	5.71 503

iRaft-Stereo_5w	8.70 305	1.81 291	9.33 299	5.83 264	3.78 322	4.87 106	11.12 450	15.86 222	14.80 236	15.23 271	26.36 340	21.49 375	12.91 359	15.94 377	12.73 393	0.58 404	0.05 142	0.08 264	0.09 275	0.85 386	0.33 273

test_sample3	8.76 306	1.62 238	9.99 332	5.21 221	2.61 267	17.43 415	5.37 310	26.91 372	19.77 297	17.13 315	20.82 275	16.55 309	9.70 289	12.52 285	8.59 340	0.21 299	0.07 201	0.05 226	0.04 207	0.39 267	0.30 261

IRAFT_RVC	8.76 306	1.47 174	9.55 308	7.31 360	1.77 208	6.49 211	10.43 440	25.94 359	27.33 384	17.50 324	19.85 256	17.93 337	10.21 298	12.88 296	5.44 277	0.17 279	0.30 399	0.19 357	0.05 231	0.22 153	0.12 128

HCRNet	8.80 308	1.43 163	7.74 214	14.41 507	5.25 404	10.85 291	2.56 219	26.07 361	18.04 282	15.48 274	25.03 322	18.63 348	9.93 293	13.01 306	6.76 297	0.04 193	0.04 111	0.10 295	0.01 132	0.18 138	0.38 289

DEmStereo	8.85 309	1.36 146	9.99 332	4.24 132	1.05 127	11.49 301	5.91 329	13.76 180	26.68 381	22.03 412	32.92 435	11.86 227	15.27 409	11.48 223	8.08 330	0.16 276	0.15 313	0.02 180	0.09 275	0.09 82	0.44 309

SFCPSM	8.85 309	1.40 154	11.34 360	5.23 225	3.47 313	16.55 406	7.18 385	30.71 422	25.24 365	16.45 298	19.45 249	11.10 215	9.61 286	11.88 247	5.52 279	0.22 305	0.17 324	0.36 404	0.22 349	0.29 204	0.58 339

GrayStereo	8.86 311	1.17 106	6.94 176	8.09 391	2.82 281	10.58 283	11.40 456	17.93 255	15.74 251	22.43 417	30.95 400	17.80 334	12.44 347	11.19 212	4.57 245	0.02 150	0.02 69	0.18 349	0.79 465	0.31 223	1.90 446

anonymousa	9.03 312	1.62 238	8.03 231	4.19 128	5.53 422	15.37 374	3.81 269	18.55 265	21.20 315	18.28 343	30.99 402	20.79 367	13.42 364	10.58 172	7.57 314	0.00 1	0.05 142	0.29 392	0.18 326	0.10 93	0.11 121

KYRaft	9.04 313	1.11 95	7.02 180	6.50 315	0.97 121	8.27 254	8.19 397	22.86 326	8.20 158	21.30 406	31.38 409	22.64 387	8.20 257	11.99 249	2.96 169	0.02 150	0.02 69	0.05 226	0.68 458	0.40 272	18.09 554

DFGA-Net	9.06 314	3.56 412	17.96 455	5.71 257	3.89 327	10.76 286	3.08 241	25.17 347	29.50 396	16.21 292	18.47 238	9.49 194	6.31 213	15.80 368	12.54 390	0.05 212	0.00 1	0.06 242	0.09 275	1.76 434	0.83 378

rvit_stereo_0075_2	9.10 315	3.87 424	19.26 462	11.81 484	8.82 502	5.75 172	4.40 285	22.77 324	17.68 276	11.90 188	28.34 361	16.05 304	6.35 215	14.30 337	7.67 319	0.52 398	0.34 412	0.51 418	0.08 262	0.38 264	1.14 411

test_sample4	9.10 315	1.65 246	9.91 327	5.19 218	2.57 265	16.59 407	5.38 312	27.37 376	19.80 298	17.80 329	27.52 353	15.01 284	11.21 317	12.69 290	8.15 333	0.21 299	0.07 201	0.06 242	0.03 185	0.43 280	0.30 261

BUS	9.20 317	1.48 179	7.93 222	6.74 335	3.96 332	17.62 421	2.79 229	33.06 455	21.58 320	17.99 335	21.34 282	14.49 274	9.40 282	14.18 334	10.57 371	0.19 286	0.13 291	0.14 328	0.04 207	0.30 211	0.09 99

rvit_0105_3	9.23 318	3.67 415	17.68 451	11.75 482	1.89 221	9.37 268	8.48 403	18.68 266	30.64 413	15.02 259	14.72 195	17.87 336	9.94 294	15.66 364	6.54 294	0.36 353	0.43 429	0.01 162	0.41 429	0.50 313	1.01 402

MyStereo04	9.24 319	1.92 306	8.78 265	6.09 289	4.31 358	6.54 213	9.96 428	32.24 445	41.99 493	14.26 245	11.98 173	12.00 232	12.01 339	13.93 329	7.53 311	0.06 229	0.10 248	0.03 198	0.04 207	0.63 351	0.30 261

CoDeX	9.24 319	1.77 283	9.54 307	6.08 288	3.79 324	16.45 404	6.76 372	26.15 362	25.03 363	17.18 317	25.12 325	14.69 279	11.68 333	12.22 265	6.71 296	0.30 338	0.20 342	0.15 335	0.02 165	0.23 165	0.68 357

CrosDoStereo	9.24 319	1.29 130	8.16 237	4.56 158	1.04 124	7.52 239	15.00 490	15.85 220	24.31 355	24.27 434	33.44 442	13.37 259	13.82 374	12.23 266	8.86 346	0.01 95	0.11 266	0.09 276	0.04 207	0.36 251	0.53 329

DeepStereo_LL	9.24 319	1.29 130	8.16 237	4.56 158	1.04 124	7.52 239	15.00 490	15.85 220	24.31 355	24.27 434	33.44 442	13.37 259	13.82 374	12.23 266	8.86 346	0.01 95	0.11 266	0.09 276	0.04 207	0.36 251	0.53 329

DRaft	9.27 323	1.23 115	9.08 288	3.62 94	0.78 98	13.27 335	5.89 328	16.97 236	29.57 398	21.15 404	38.46 478	10.09 200	13.98 380	11.58 231	7.91 325	0.43 377	0.30 399	0.06 242	0.26 378	0.26 186	0.45 313

MyStereo05	9.29 324	1.76 277	8.95 273	6.19 297	4.40 364	7.09 229	9.95 426	31.21 427	40.82 485	17.31 319	12.93 185	10.33 203	12.52 351	13.93 329	7.05 301	0.06 229	0.10 248	0.02 180	0.04 207	0.73 372	0.29 258

MLCV	9.32 325	2.22 354	12.55 379	5.22 223	1.32 161	13.79 341	1.35 98	21.14 303	23.65 345	21.91 411	31.37 408	17.14 321	7.57 241	16.00 380	10.18 365	0.22 305	0.01 25	0.03 198	0.02 165	0.40 272	0.29 258

DispNO	9.33 326	1.78 286	15.84 429	5.73 259	5.74 433	12.24 317	4.81 301	25.06 345	21.10 312	16.70 307	20.86 276	17.78 333	11.76 334	16.74 395	8.85 345	0.22 305	0.15 313	0.03 198	0.12 297	0.41 275	0.64 352

test_sample5	9.36 327	1.61 232	9.63 311	5.30 228	2.52 260	15.42 377	6.00 336	27.25 374	19.96 299	18.36 349	31.81 418	15.99 299	11.29 319	13.21 310	7.66 317	0.23 314	0.08 221	0.07 254	0.04 207	0.48 298	0.34 277

BEATNet_4x	9.37 328	4.85 440	12.05 374	5.48 241	1.35 169	13.15 333	6.15 344	25.06 345	16.74 261	16.18 291	24.65 320	17.29 327	12.51 350	16.91 397	10.92 376	0.38 357	0.18 330	0.81 450	0.05 231	1.95 440	0.65 354

THIR-Stereo	9.38 329	1.78 286	8.50 254	4.74 168	0.71 79	15.92 387	11.93 462	16.39 227	21.56 319	24.27 434	32.07 422	14.40 272	14.14 384	11.49 224	8.39 337	0.05 212	0.25 385	0.10 295	0.05 231	0.33 240	0.58 339

ff1	9.41 330	1.43 163	9.67 315	5.70 253	3.44 308	11.96 310	6.35 349	18.45 262	16.31 257	15.83 283	31.44 412	17.22 323	10.87 308	16.19 383	21.98 466	0.00 1	0.05 142	0.80 445	0.08 262	0.26 186	0.14 147

G2L-ROB	9.43 331	1.49 185	8.01 229	5.66 250	4.08 341	11.74 303	7.70 394	29.33 402	18.14 283	19.72 373	21.64 289	22.32 385	11.02 313	16.47 390	10.74 375	0.02 150	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.19 142	0.33 273

GANet-RSSM	9.48 332	1.32 139	6.45 154	6.72 334	5.51 421	12.78 327	6.03 340	26.55 366	18.96 292	14.92 255	27.95 356	25.41 421	14.69 397	13.52 322	7.60 316	0.10 251	0.10 248	0.16 342	0.01 132	0.51 317	0.39 292

UCFNet_RVC	9.48 332	2.12 345	4.89 83	7.03 347	3.78 322	16.05 388	6.37 353	28.25 386	20.00 301	15.93 287	23.07 306	25.21 418	12.79 354	12.57 286	8.01 327	0.07 240	0.04 111	1.17 468	0.23 358	1.31 417	0.69 359

DualNet	9.49 334	1.61 232	9.63 311	5.30 228	2.52 260	15.42 377	6.00 336	27.25 374	19.96 299	19.40 365	33.22 438	15.99 299	11.29 319	13.21 310	7.66 317	0.23 314	0.08 221	0.07 254	0.04 207	0.48 298	0.34 277

CFNet_pseudo	9.58 335	1.91 302	10.73 349	4.53 155	2.91 287	14.26 351	2.75 227	26.73 370	32.14 430	17.10 314	23.02 305	22.14 382	8.74 266	12.17 264	7.43 307	0.20 294	0.45 436	1.24 477	0.24 368	2.49 453	0.49 324

Anonymous3	9.60 336	3.45 409	29.83 498	9.58 430	4.75 376	24.51 467	10.20 437	24.04 337	18.77 290	10.42 174	14.64 194	7.97 170	8.75 267	14.05 333	5.80 282	2.44 494	1.39 497	0.08 264	0.06 248	0.73 372	0.48 320

ccs_rob	9.61 337	1.92 306	10.72 348	4.55 156	2.89 284	14.33 353	2.86 234	26.85 371	32.36 433	17.05 312	22.91 304	22.12 381	8.70 264	12.10 260	7.44 308	0.19 286	0.44 431	1.38 479	0.25 374	2.68 456	0.57 337

PCWNet_CMD	9.64 338	1.77 283	10.59 345	4.80 174	2.90 285	16.25 402	2.42 210	29.37 404	34.10 446	17.41 320	22.04 295	19.10 353	7.70 243	12.05 254	6.86 298	0.22 305	0.45 436	0.80 445	0.22 349	3.11 468	0.69 359

MSMDNet	9.64 338	1.77 283	10.63 346	4.83 175	2.90 285	16.35 403	2.37 203	29.33 402	34.29 449	17.43 322	22.10 297	19.05 352	7.79 248	12.11 262	6.87 299	0.23 314	0.46 438	0.67 434	0.21 346	2.77 459	0.60 342

DCVSM-stereo	9.70 340	1.83 292	11.36 361	5.81 261	3.59 317	10.57 282	3.00 237	18.71 267	22.11 328	23.79 432	19.02 245	29.73 446	17.68 440	13.33 314	9.11 351	0.21 299	1.14 491	0.27 381	0.06 248	0.75 378	1.89 444

BSDual-CNN	9.70 340	1.48 179	7.93 222	6.74 335	3.96 332	16.10 392	7.13 382	33.06 455	21.58 320	17.99 335	21.34 282	22.28 383	11.53 327	14.18 334	7.81 320	0.19 286	0.13 291	0.14 328	0.04 207	0.30 211	0.09 99

PSMNet-RSSM	9.71 342	1.73 261	6.09 139	7.47 371	4.27 352	10.06 273	6.00 336	29.14 398	21.74 324	15.76 282	32.88 434	22.63 386	13.18 361	12.94 301	9.12 352	0.09 245	0.02 69	0.07 254	0.10 284	0.70 365	0.24 233

test_for_model	9.76 343	30.79 548	6.40 151	27.43 544	18.83 544	5.78 173	1.78 149	8.51 82	8.82 167	13.12 222	5.92 93	5.28 120	2.60 81	5.21 30	1.43 54	9.57 536	2.41 517	0.00 1	0.06 248	33.29 559	8.04 530

IER	9.78 344	1.55 205	9.97 330	4.51 154	5.23 402	13.78 340	5.11 304	26.66 368	22.79 337	19.69 372	29.45 376	16.42 306	18.52 451	13.64 326	7.57 314	0.06 229	0.03 98	0.18 349	0.09 275	0.18 138	0.23 226

test_sample6	9.79 345	1.61 232	9.84 324	5.35 234	2.35 252	15.59 381	6.60 366	28.40 387	20.96 309	19.40 365	33.22 438	17.17 322	11.58 331	13.43 318	8.82 344	0.26 329	0.10 248	0.10 295	0.06 248	0.50 313	0.41 299

psmg	9.80 346	1.48 179	7.93 222	5.18 215	3.96 332	15.85 386	7.93 396	29.11 397	21.58 320	20.93 395	25.06 323	22.28 383	11.53 327	14.18 334	7.81 320	0.19 286	0.13 291	0.17 344	0.04 207	0.36 251	0.21 210

gwcnet-sp	9.81 347	2.82 384	13.47 396	5.99 279	4.27 352	16.20 398	5.91 329	25.55 351	24.34 358	21.01 397	20.69 269	15.22 287	14.96 401	14.50 343	9.97 360	0.05 212	0.15 313	0.02 180	0.08 262	0.49 307	0.51 326

scenet	9.81 347	2.82 384	13.47 396	5.99 279	4.27 352	16.20 398	5.91 329	25.55 351	24.34 358	21.01 397	20.69 269	15.22 287	14.96 401	14.50 343	9.97 360	0.05 212	0.15 313	0.02 180	0.08 262	0.49 307	0.51 326

ssnet	9.81 347	2.82 384	13.47 396	5.99 279	4.27 352	16.20 398	5.91 329	25.55 351	24.34 358	21.01 397	20.69 269	15.22 287	14.96 401	14.50 343	9.97 360	0.05 212	0.15 313	0.02 180	0.08 262	0.49 307	0.51 326

CFNet-ft	9.87 350	2.18 352	5.49 112	7.45 369	5.25 404	15.76 383	5.98 334	21.89 313	21.87 325	14.96 256	30.02 384	25.68 422	13.68 370	12.46 279	10.94 378	0.08 243	0.06 175	1.83 484	0.22 349	1.09 400	0.43 305

CFNet_RVC	9.87 350	2.18 352	5.49 112	7.45 369	5.25 404	15.76 383	5.98 334	21.89 313	21.87 325	14.96 256	30.02 384	25.68 422	13.68 370	12.46 279	10.94 378	0.08 243	0.06 175	1.83 484	0.22 349	1.09 400	0.43 305

PSMNet-ADL	9.88 352	2.01 327	6.80 170	9.18 417	4.26 351	15.11 369	3.50 254	27.12 373	24.42 361	14.72 250	18.96 243	25.32 420	13.43 365	15.76 367	14.04 406	0.79 438	0.78 476	0.00 1	0.02 165	0.26 186	1.18 415

qqq1	9.96 353	1.37 148	13.37 391	4.41 147	1.30 155	14.40 357	3.29 247	30.25 413	29.81 402	19.55 367	29.37 370	18.06 340	14.40 391	15.42 358	3.18 186	0.38 357	0.21 349	0.00 1	0.01 132	0.29 204	0.18 184

fff1	9.96 353	1.37 148	13.37 391	4.41 147	1.30 155	14.40 357	3.29 247	30.25 413	29.81 402	19.55 367	29.37 370	18.06 340	14.40 391	15.42 358	3.18 186	0.38 357	0.21 349	0.00 1	0.01 132	0.29 204	0.18 184

ttt	9.98 355	1.49 185	7.30 196	6.43 311	3.95 331	14.02 346	5.06 303	33.03 454	29.84 406	14.90 254	30.95 400	14.81 281	9.66 287	15.36 356	11.38 384	0.38 357	0.19 337	0.10 295	0.03 185	0.37 258	0.28 252

UGAM	10.01 356	1.28 126	9.19 295	6.53 318	4.31 358	6.72 220	10.45 442	15.31 203	25.98 374	20.56 389	27.42 352	22.70 388	11.49 325	26.30 485	10.64 374	0.00 1	0.00 1	0.46 413	0.03 185	0.39 267	0.43 305

UDGNet	10.05 357	13.89 520	10.00 335	9.36 421	2.69 272	7.82 244	1.88 162	18.86 271	34.64 451	17.52 326	13.70 189	13.40 261	7.18 236	13.01 306	6.30 293	5.30 518	0.08 221	12.57 544	2.80 511	8.19 519	1.71 439

cf-r	10.06 358	1.60 227	7.99 227	5.82 262	5.70 432	12.92 329	4.78 297	24.18 339	27.47 387	16.91 311	31.02 403	25.12 417	14.05 381	11.63 237	11.01 381	0.03 176	0.03 98	0.05 226	0.03 185	0.43 280	0.39 292

ICVP	10.07 359	1.73 261	6.11 140	9.08 413	3.31 304	12.25 318	6.56 363	26.30 364	22.52 333	16.49 300	31.80 417	26.94 433	12.42 346	11.35 219	10.92 376	1.17 468	0.57 459	0.17 344	0.10 284	0.58 340	1.07 406
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G2L-Stereo	10.09 360	1.97 314	9.53 306	7.09 351	4.21 348	9.10 263	8.53 405	29.05 396	22.51 332	19.28 364	25.57 330	22.70 388	10.67 303	15.44 362	14.88 416	0.25 325	0.04 111	0.08 264	0.01 132	0.36 251	0.42 302

hknet	10.13 361	1.56 214	10.27 339	6.74 335	3.72 320	16.10 392	7.13 382	33.06 455	21.12 313	17.99 335	21.34 282	23.11 391	14.95 400	16.43 389	8.34 336	0.14 266	0.13 291	0.14 328	0.04 207	0.30 211	0.09 99

AdaStereo	10.22 362	3.63 413	9.14 294	9.15 415	3.24 302	15.79 385	5.39 317	31.94 436	25.42 367	18.39 350	26.47 341	19.44 358	9.50 284	16.60 393	8.59 340	0.44 379	0.05 142	0.40 409	0.00 1	0.57 336	0.16 168
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.
CFNet_ucs	10.25 363	1.91 302	11.88 369	4.98 187	4.08 341	15.11 369	3.57 263	28.02 383	31.98 429	18.21 342	25.20 326	23.27 394	9.38 281	13.38 315	7.22 303	0.23 314	0.81 477	1.65 483	0.22 349	3.01 464	0.93 392

iResNet	10.26 364	3.10 399	15.72 428	7.35 362	2.13 236	13.86 344	7.07 379	22.80 325	28.01 389	20.10 381	30.40 390	16.79 311	11.06 314	14.46 342	10.29 370	0.39 367	0.05 142	0.00 1	0.07 258	0.73 372	0.73 367

RAFT + AFF	10.27 365	3.77 418	17.13 441	10.24 452	4.97 385	13.08 331	11.52 457	25.69 354	25.80 370	14.72 250	16.12 211	19.16 354	11.35 323	16.24 387	9.04 350	0.30 338	1.46 499	0.66 433	0.20 344	2.03 446	1.94 447

ACVNet	10.36 366	1.68 257	5.49 112	6.01 282	2.75 278	12.78 327	3.56 261	21.89 313	34.81 452	14.96 256	30.78 396	24.72 413	13.88 378	15.81 369	17.20 433	0.13 264	0.01 25	0.06 242	0.06 248	0.51 317	0.15 163

G2L-Stereo_test	10.39 367	1.61 232	7.86 218	4.75 171	4.34 362	11.83 305	11.94 463	32.49 446	22.58 334	23.08 426	24.40 317	21.48 374	11.95 338	15.64 363	13.00 394	0.04 193	0.06 175	0.01 162	0.02 165	0.32 233	0.37 286

test_sample7	10.45 368	2.24 357	9.90 326	5.32 230	2.01 232	14.98 367	7.44 389	28.75 390	23.91 352	24.38 439	21.03 278	24.64 409	17.82 443	13.58 323	9.82 356	0.59 408	0.87 482	0.39 408	0.12 297	0.66 361	0.47 316

tta	10.45 368	1.37 148	13.37 391	4.41 147	1.30 155	14.39 354	3.29 247	30.25 413	29.81 402	19.55 367	29.37 370	18.06 340	14.40 391	15.42 358	12.69 391	0.38 357	0.21 349	0.28 388	0.03 185	0.29 204	0.18 184

SMFormer	10.46 370	1.37 148	13.37 391	4.41 147	1.30 155	14.40 357	3.29 247	30.25 413	29.81 402	19.55 367	29.37 370	18.06 340	14.40 391	15.42 358	12.70 392	0.38 357	0.21 349	0.28 388	0.03 185	0.33 240	0.31 269

ToySt	10.51 371	2.00 319	15.67 427	5.33 231	0.95 119	14.97 366	9.51 419	24.02 336	27.37 385	14.61 249	24.67 321	24.56 407	14.70 398	16.86 396	13.35 398	0.06 229	0.23 366	0.03 198	0.09 275	0.62 348	0.67 356

AACVNet	10.58 372	2.86 387	9.78 323	8.95 410	3.30 303	10.80 289	4.78 297	22.37 319	12.55 206	27.50 471	29.84 381	30.06 452	15.99 418	19.10 422	11.60 387	0.40 370	0.18 330	0.22 369	0.03 185	0.62 348	0.73 367

GwcNet-RSSM	10.65 373	1.94 310	8.57 257	6.89 344	5.26 407	12.26 319	5.21 306	25.80 357	31.50 420	16.67 305	33.52 444	23.70 401	13.88 378	12.84 295	13.67 402	0.05 212	0.10 248	0.14 328	0.02 165	0.65 357	0.39 292

CFNet	10.67 374	2.33 362	8.90 268	6.66 329	4.09 343	16.05 388	4.26 284	30.44 419	31.01 416	18.53 352	26.48 342	23.69 400	13.68 370	15.27 352	10.59 373	0.05 212	0.02 69	0.44 410	0.05 231	0.73 372	0.23 226

DDVS	10.70 375	3.00 395	11.95 370	6.84 342	3.80 325	15.73 382	2.83 233	23.57 332	17.37 270	20.98 396	29.89 382	31.40 462	8.70 264	19.22 425	13.19 396	0.74 431	1.53 501	0.07 254	0.21 346	0.84 385	2.11 451

mmx	10.71 376	1.43 163	9.67 315	5.70 253	3.44 308	11.96 310	6.35 349	32.18 440	28.03 390	15.83 283	31.44 412	17.22 323	10.87 308	16.19 383	21.98 466	0.22 305	0.06 175	0.80 445	0.08 262	0.48 298	0.21 210

xxx	10.71 376	1.43 163	9.67 315	5.70 253	3.44 308	11.96 310	6.35 349	32.18 440	28.03 390	15.83 283	31.44 412	17.22 323	10.87 308	16.19 383	21.98 466	0.22 305	0.06 175	0.80 445	0.08 262	0.48 298	0.21 210

NINENet	10.74 378	2.29 360	10.44 343	8.03 390	5.09 394	17.62 421	2.79 229	38.69 510	33.24 441	18.35 348	26.31 339	14.49 274	9.40 282	15.88 372	10.57 371	0.41 372	0.21 349	0.29 392	0.00 1	0.42 278	0.23 226

LMCR-Stereo	10.75 379	4.13 429	10.67 347	13.11 494	3.99 337	16.68 408	5.91 329	25.30 348	22.69 335	22.04 413	21.80 290	14.67 278	14.24 387	20.55 452	15.86 422	1.90 483	0.04 111	0.00 1	0.02 165	1.29 414	0.18 184

DeepPruner_ROB	10.77 380	4.56 435	13.13 386	6.37 307	4.28 357	10.14 274	6.86 373	36.42 491	19.59 295	17.87 331	27.37 351	23.19 393	12.26 342	19.09 421	10.23 368	1.05 461	0.48 442	0.23 373	0.15 316	0.89 390	1.17 413

LL-Strereo	10.79 381	3.52 411	12.54 378	8.77 406	5.44 419	7.49 236	9.26 415	35.15 479	28.70 395	16.47 299	15.85 208	21.06 371	17.42 438	21.62 458	9.72 355	0.21 299	0.22 359	0.74 439	0.08 262	0.98 394	0.60 342

DAS	10.80 382	2.03 332	13.96 403	9.01 411	6.23 446	14.67 363	7.38 387	21.59 307	32.58 436	18.67 355	28.13 357	19.20 355	17.08 433	16.54 392	7.31 305	0.58 404	0.01 25	0.29 392	0.01 132	0.47 296	0.20 202

GMStereo_Zeroshot	10.83 383	7.81 482	19.95 469	9.55 428	2.47 259	11.83 305	1.31 95	20.84 298	20.52 303	22.73 420	35.93 459	24.76 415	5.94 198	19.68 429	7.04 300	0.45 381	0.02 69	0.25 377	0.01 132	5.38 501	0.19 197

HSM-Net_RVC	10.88 384	1.23 115	5.46 110	5.57 244	2.63 270	20.12 439	6.06 342	27.67 380	28.35 394	20.63 391	25.51 329	34.01 484	14.38 390	16.18 382	9.29 353	0.11 255	0.07 201	0.01 162	0.00 1	0.13 105	0.14 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	10.99 385	3.81 421	6.88 173	6.69 331	2.30 247	16.06 390	10.94 447	30.06 410	32.41 434	16.10 290	18.72 241	22.78 390	14.21 386	17.52 401	8.62 342	2.35 489	1.84 506	3.32 510	1.57 494	2.06 447	1.52 431

ac_64	11.10 386	1.49 185	9.88 325	8.24 397	5.45 420	19.12 430	6.46 357	24.10 338	14.34 231	22.80 422	23.87 314	33.28 477	15.54 413	18.87 417	17.26 435	0.28 335	0.12 278	0.02 180	0.02 165	0.26 186	0.63 346

1111x	11.32 387	1.34 142	8.95 273	5.20 219	1.96 227	14.46 360	7.75 395	35.65 484	28.23 393	15.66 280	26.66 345	26.65 427	14.76 399	15.88 372	22.27 471	0.24 319	0.13 291	0.04 218	0.06 248	0.30 211	0.24 233

HSM	11.33 388	1.80 290	7.04 182	6.13 294	3.99 337	16.16 396	6.92 376	29.69 408	19.39 293	22.95 423	26.05 337	41.08 519	15.79 416	20.25 443	8.89 349	0.02 150	0.03 98	0.01 162	0.00 1	0.15 118	0.34 277

SepStereo	11.34 389	2.03 332	13.96 403	9.01 411	6.23 446	14.67 363	7.38 387	21.59 307	32.58 436	18.67 355	28.13 357	19.20 355	17.08 433	27.36 490	7.31 305	0.58 404	0.01 25	0.29 392	0.01 132	0.47 296	0.20 202

DMCA-RVC	11.41 390	3.32 404	11.68 366	10.12 447	4.81 377	11.92 308	4.11 275	24.67 343	23.66 347	20.06 380	28.51 364	26.71 428	24.96 490	15.95 379	14.82 413	0.41 372	0.34 412	0.56 424	0.16 319	0.72 371	0.69 359

ITSA-stereo	11.44 391	2.03 332	10.92 356	5.90 272	1.78 210	12.05 314	4.17 279	36.77 494	49.15 521	18.17 340	18.53 239	21.79 377	12.59 352	15.74 366	14.05 407	0.45 381	0.39 417	0.28 388	0.29 391	0.98 394	2.81 467

test_xeample	11.49 392	1.24 120	7.50 201	5.22 223	2.18 240	17.40 414	6.49 359	31.14 426	22.77 336	17.90 333	33.09 437	18.48 347	14.61 396	13.51 321	37.38 537	0.16 276	0.13 291	0.01 162	0.03 185	0.23 165	0.24 233

coex_refinement	11.56 393	1.53 198	7.45 200	8.18 394	5.09 394	17.10 411	7.07 379	31.05 425	32.20 432	18.57 353	30.81 398	25.84 424	12.31 344	13.41 317	19.47 448	0.23 314	0.04 111	0.02 180	0.10 284	0.44 283	0.37 286

RASNet	11.59 394	1.71 260	10.36 341	6.30 303	5.66 428	15.48 379	6.12 343	34.50 473	20.86 308	16.61 303	32.51 429	22.04 380	23.00 474	19.44 426	16.15 426	0.71 423	0.03 98	0.05 226	0.01 132	0.15 118	0.13 142

ACV-stereo	11.65 395	5.15 447	28.84 492	6.80 339	3.33 305	20.38 440	6.59 365	21.03 300	20.57 304	17.67 328	20.95 277	26.81 430	16.69 425	20.19 441	13.26 397	0.72 425	1.11 490	0.15 335	0.09 275	0.65 357	2.13 452

iResNet_ROB	11.71 396	1.96 313	10.77 350	6.01 282	3.68 318	15.13 371	2.34 199	31.72 434	37.58 470	26.16 460	32.77 431	25.88 425	15.34 411	16.35 388	7.94 326	0.19 286	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.31 223	0.12 128

UPFNet	11.72 397	1.52 195	10.33 340	7.38 364	7.14 470	20.05 438	9.62 421	28.90 395	25.94 373	20.02 378	29.73 380	20.91 368	16.34 421	18.61 415	16.17 427	0.26 329	0.17 324	0.25 377	0.03 185	0.55 329	0.56 336

FADNet-RVC-Resample	11.72 397	4.35 433	30.33 501	9.46 426	3.90 328	14.11 347	7.17 384	25.78 355	23.31 339	23.27 428	29.52 377	19.50 360	15.00 405	15.38 357	8.33 335	0.53 399	0.50 447	0.49 416	0.50 442	1.38 421	1.67 437

xxxx	11.74 399	1.16 103	7.88 219	5.61 246	1.99 230	20.46 441	3.12 243	33.99 464	23.76 351	15.53 276	30.67 392	26.88 432	14.50 395	12.98 304	35.48 528	0.19 286	0.18 330	0.01 162	0.02 165	0.22 153	0.27 248

CBMV_ROB	11.77 400	2.89 388	6.92 175	5.20 219	2.88 283	14.12 348	4.79 299	26.69 369	29.84 406	26.17 461	31.92 419	23.61 399	20.74 466	20.20 442	10.18 365	1.78 480	1.80 505	2.17 492	1.26 488	1.61 425	0.55 332

DSFCA	11.85 401	2.01 327	12.93 384	5.40 238	6.87 463	15.36 373	10.45 442	30.68 421	31.84 422	25.99 457	23.52 309	22.03 379	14.05 381	20.28 446	12.46 389	0.57 403	0.41 421	0.28 388	0.38 424	1.02 396	0.47 316

FADNet_RVC	11.94 402	5.17 448	39.74 517	6.44 312	3.46 312	11.42 300	4.17 279	29.16 399	26.89 382	17.97 334	25.96 331	13.41 262	15.67 414	15.84 371	13.54 401	0.90 450	0.75 474	0.55 422	1.20 485	3.65 482	2.85 468

iResNetv2_ROB	12.00 403	2.91 390	13.46 395	5.82 262	3.73 321	13.15 333	6.45 356	34.15 466	36.02 461	25.25 449	33.81 448	29.79 448	14.24 387	13.61 325	6.10 290	0.21 299	0.02 69	0.12 313	0.00 1	0.82 383	0.25 240

hitnet-ft	12.04 404	2.11 342	6.14 141	7.27 359	3.90 328	25.98 482	3.56 261	22.56 320	23.74 349	20.55 387	33.81 448	31.59 463	18.67 454	19.47 427	17.20 433	0.42 376	1.36 496	0.35 401	0.07 258	1.11 403	0.86 384

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 405	3.43 408	16.25 434	7.62 377	5.58 423	14.57 361	6.00 336	32.98 453	27.41 386	21.69 409	31.40 410	25.21 418	13.47 366	14.96 350	15.60 421	0.84 444	0.33 409	0.35 401	0.35 414	1.29 414	1.78 440
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
acv_ft	12.16 406	1.68 257	11.97 371	7.70 379	6.20 443	19.61 435	5.52 319	25.78 355	34.81 452	25.62 455	30.78 396	24.72 413	13.20 363	15.81 369	18.80 444	0.13 264	0.01 25	0.06 242	0.06 248	0.63 351	0.15 163

dad	12.24 407	10.20 496	13.68 401	6.64 328	1.47 176	13.55 339	3.58 264	17.62 245	35.33 457	27.15 470	32.65 430	30.85 456	10.86 307	14.33 339	10.04 363	2.95 499	0.55 457	7.92 534	0.91 471	3.35 477	1.17 413

ISRNet	12.26 408	2.02 329	17.38 442	12.71 491	6.24 448	7.39 234	1.62 120	29.23 401	31.94 428	22.65 419	35.28 455	24.62 408	15.27 409	15.28 353	13.76 404	0.78 434	1.00 488	2.30 495	0.52 445	0.92 393	4.29 491

pcwnet_v2	12.32 409	2.00 319	17.53 446	7.79 384	5.69 431	17.06 410	3.69 268	36.52 492	46.17 512	20.55 387	29.39 375	16.50 307	13.00 360	15.70 365	9.32 354	0.50 393	1.00 488	0.34 400	0.24 368	2.00 443	1.38 423

222	12.33 410	1.29 130	8.09 233	6.06 287	2.14 237	19.51 433	2.53 215	33.63 461	23.55 342	21.72 410	30.51 391	20.11 363	16.77 427	13.22 312	46.51 559	0.15 274	0.14 307	0.01 162	0.03 185	0.26 186	0.26 243

ADLNet	12.34 411	2.22 354	10.14 337	8.38 400	6.78 461	17.56 417	9.05 409	33.21 458	26.28 378	27.06 467	26.01 333	26.80 429	13.76 373	16.99 398	18.74 443	0.24 319	0.39 417	0.23 373	0.10 284	0.64 355	2.16 457

CBFPSM	12.42 412	2.59 377	28.96 495	4.74 168	3.20 299	22.33 453	16.31 502	21.13 302	21.03 311	21.04 400	27.81 354	30.24 453	15.99 418	14.59 347	14.80 412	0.04 193	0.49 445	0.10 295	0.16 319	0.51 317	2.34 461

DualNet (step1)	12.44 413	4.86 441	17.49 443	5.97 276	2.94 290	17.57 418	8.30 399	28.75 390	23.91 352	24.38 439	21.03 278	24.64 409	17.82 443	13.58 323	9.82 356	6.44 526	0.87 482	6.62 523	7.44 535	3.20 473	3.11 475

ADLNet2	12.44 413	2.17 349	12.84 383	9.17 416	5.82 436	20.00 437	10.13 435	32.53 448	36.22 464	18.62 354	19.39 248	21.96 378	17.07 432	21.43 457	19.42 447	0.24 319	0.15 313	0.06 242	0.08 262	0.86 387	0.57 337

AASNet	12.49 415	2.46 368	10.49 344	9.82 437	6.86 462	17.33 413	6.73 369	41.09 524	37.86 473	22.53 418	29.11 367	16.68 310	13.48 368	14.54 346	17.87 439	0.20 294	0.02 69	0.78 441	0.05 231	1.18 406	0.76 371

HBP-ISP	12.52 416	7.82 483	8.47 252	7.57 376	4.27 352	12.56 321	6.42 355	28.68 389	29.56 397	21.11 402	35.69 457	15.85 296	18.42 450	20.44 449	11.00 380	3.03 500	2.63 521	7.09 532	3.97 520	3.58 480	2.27 459

CRFU-Net	12.56 417	2.89 388	11.77 367	8.18 394	5.80 435	24.84 470	10.46 446	24.56 341	13.12 214	30.06 489	29.37 370	29.09 440	19.64 459	19.96 434	18.53 442	0.82 441	0.48 442	0.27 381	0.15 316	0.53 323	0.68 357

UNet	12.64 418	2.02 329	13.36 390	6.85 343	7.76 484	25.31 479	4.74 296	34.10 465	28.19 392	20.03 379	31.07 404	27.02 435	17.36 436	20.18 440	13.87 405	0.06 229	0.05 142	0.27 381	0.01 132	0.23 165	0.39 292

delet	12.65 419	1.85 295	11.36 361	7.71 381	6.22 445	22.52 455	10.22 439	28.14 385	37.67 471	19.66 371	29.24 369	21.00 370	15.99 418	21.97 459	17.77 438	0.03 176	0.07 201	0.19 357	0.04 207	0.60 343	0.75 370

HGLStereo	12.72 420	2.66 379	12.34 375	9.93 441	7.55 478	16.16 396	7.45 390	31.48 432	27.01 383	20.01 377	35.31 456	26.98 434	18.90 455	17.87 405	18.90 445	0.33 344	0.16 322	0.07 254	0.05 231	0.48 298	0.70 363

GEStereo_RVC	12.81 421	2.49 371	13.64 399	9.68 433	4.97 385	18.16 423	11.30 453	31.26 428	47.47 514	19.84 374	26.97 347	19.03 351	13.19 362	20.14 439	14.86 415	0.83 443	0.51 451	0.10 295	0.13 302	0.54 325	0.99 399

CSP-Net	12.85 422	2.95 392	9.64 313	5.94 275	3.96 332	25.85 480	9.93 425	28.81 394	26.00 375	29.31 485	32.44 428	30.00 450	15.16 407	20.25 443	14.30 410	0.55 402	0.19 337	0.03 198	0.00 1	0.65 357	0.98 398

SGM-Forest	12.92 423	1.87 296	6.61 157	5.68 251	2.05 234	23.19 461	11.30 453	34.24 469	30.77 414	26.54 463	31.99 420	29.98 449	15.74 415	21.17 456	13.36 399	1.05 461	0.33 409	0.84 452	0.01 132	0.71 367	0.97 395
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MMNet	12.97 424	2.08 338	12.74 381	6.98 346	6.27 450	26.39 487	4.73 295	23.10 328	41.79 490	25.48 453	32.29 427	21.09 372	17.79 441	19.52 428	17.90 440	0.19 286	0.07 201	0.10 295	0.00 1	0.37 258	0.59 341

STTStereo	12.97 424	4.88 444	26.57 489	7.54 374	5.41 416	13.43 337	6.49 359	30.53 420	26.35 380	25.14 448	31.43 411	32.00 465	14.12 383	16.01 381	14.83 414	0.29 337	0.31 402	0.67 434	1.08 481	1.21 408	1.11 407

TDLM	12.98 426	3.78 419	9.77 322	10.75 464	4.94 383	16.10 392	14.08 480	35.05 477	31.87 423	22.36 415	26.51 344	26.09 426	14.97 404	24.73 478	13.11 395	1.05 461	0.05 142	1.21 472	0.27 384	1.83 436	1.00 401

AANet_RVC	13.16 427	5.34 451	10.83 353	8.20 396	4.44 366	14.13 349	9.46 418	28.78 393	37.67 471	23.44 430	37.47 469	23.48 397	15.83 417	22.39 463	16.63 429	1.67 477	0.86 480	0.24 376	0.02 165	0.63 351	1.60 433

psm_up	13.18 428	1.91 302	8.81 266	9.59 431	5.84 438	15.17 372	11.37 455	38.74 511	30.81 415	20.66 392	30.32 389	30.00 450	23.12 475	19.19 423	16.02 423	0.58 404	0.10 248	0.17 344	0.01 132	0.65 357	0.55 332

xyz-stereo	13.23 429	0.83 33	38.70 515	2.53 32	0.83 106	41.19 540	4.82 302	13.68 175	26.28 378	22.98 424	37.78 471	29.35 445	18.53 452	18.11 410	7.85 323	0.22 305	0.03 98	0.64 431	0.01 132	0.13 105	0.06 69

ssnet_v2	13.23 429	2.43 365	11.25 358	7.34 361	2.92 289	23.05 460	12.95 470	35.93 487	32.92 440	21.23 405	25.38 327	28.81 439	15.22 408	22.57 464	19.81 451	0.18 282	0.08 221	0.19 357	0.05 231	1.24 411	1.06 405

CVANet_RVC	13.24 431	3.39 406	8.43 248	8.42 401	5.04 391	18.52 428	11.72 460	32.03 438	33.85 443	23.17 427	32.77 431	29.78 447	16.51 424	23.20 468	11.28 382	0.94 451	0.04 111	1.19 471	0.47 438	3.13 469	1.01 402

FADNet-RVC	13.27 432	11.57 511	39.71 516	7.94 387	4.50 368	15.41 376	6.95 378	27.96 381	22.98 338	20.37 386	30.73 395	26.86 431	11.31 322	20.50 451	14.28 409	0.14 266	0.14 307	0.13 324	0.18 326	2.83 460	0.86 384

DLCB_ROB	13.35 433	3.00 395	9.12 290	9.43 422	5.68 429	21.80 450	10.12 434	29.19 400	29.92 408	27.71 472	31.45 416	32.37 468	19.50 458	19.02 419	16.73 430	0.22 305	0.04 111	0.38 407	0.06 248	0.49 307	0.85 383

StereoDRNet-Refined	13.36 434	2.80 382	10.82 352	7.94 387	3.10 295	18.95 429	4.45 288	28.47 388	29.65 400	29.11 481	41.47 496	24.44 406	17.64 439	23.34 469	21.66 462	0.16 276	0.07 201	0.53 420	0.32 406	0.77 380	1.64 435
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SACVNet	13.38 435	4.08 427	11.41 363	11.67 481	5.79 434	17.28 412	9.39 416	32.77 450	22.29 329	28.11 475	33.35 440	32.48 469	21.86 470	19.75 430	10.28 369	1.00 457	0.48 442	0.85 453	0.29 391	1.31 417	3.08 473

iinet-f	13.51 436	4.29 430	45.90 530	6.01 282	3.96 332	21.00 444	13.40 475	27.40 378	21.12 313	21.11 402	30.72 394	21.49 375	16.96 430	15.33 354	19.50 449	0.12 260	0.42 425	0.09 276	0.05 231	0.89 390	0.39 292

rvit_105_1	13.56 437	5.57 454	19.88 468	13.22 495	4.58 371	15.04 368	28.61 550	26.56 367	42.75 496	18.83 358	24.53 318	20.93 369	13.85 376	18.02 409	11.90 388	1.74 478	0.60 461	0.25 377	2.10 505	0.61 345	1.64 435

CBMV	13.69 438	3.63 413	8.02 230	5.93 274	2.69 272	22.57 456	12.44 467	29.81 409	31.57 421	31.20 494	33.79 447	31.04 457	17.41 437	25.28 481	14.11 408	0.71 423	0.60 461	0.60 427	0.11 294	1.11 403	1.13 410
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PS-NSSS	13.70 439	7.41 480	14.68 419	6.70 332	5.63 426	18.43 426	12.59 468	38.89 513	25.56 368	20.27 384	35.71 458	21.11 373	16.35 422	17.16 399	17.56 436	2.28 487	0.53 454	5.37 516	0.36 418	4.28 488	3.09 474

FADNet	14.18 440	10.92 505	37.56 512	7.79 384	6.64 455	17.48 416	6.91 375	34.73 475	34.03 444	18.85 359	27.02 348	28.26 437	14.24 387	17.77 404	10.09 364	0.41 372	0.67 468	0.37 405	0.37 422	8.13 517	1.34 420

fast-acv-ft	14.25 441	4.00 426	16.20 432	7.51 372	5.14 399	26.38 486	9.77 423	24.62 342	34.84 454	25.30 451	37.27 467	32.09 466	20.38 464	18.32 411	19.50 449	0.36 353	0.32 405	0.63 429	0.47 438	1.18 406	0.76 371

pmcnn	14.59 442	3.68 416	19.78 467	6.83 341	4.51 369	21.27 447	14.67 485	27.37 376	30.54 411	27.09 469	40.19 488	38.71 505	18.53 452	17.70 403	19.27 446	0.84 444	0.09 232	0.00 1	0.00 1	0.48 298	0.31 269

Anonymous_2	14.95 443	6.75 473	17.63 448	5.45 240	7.10 469	26.19 483	11.58 458	18.06 258	17.30 268	17.61 327	15.47 203	23.33 395	20.95 468	20.55 452	14.63 411	11.05 544	12.86 554	11.27 542	25.12 558	11.32 534	4.82 499

z-ln-s-r	14.97 444	6.05 458	40.55 519	5.39 237	5.41 416	13.95 345	13.34 474	21.84 311	36.75 467	18.86 360	43.90 514	23.71 402	16.41 423	22.64 466	28.99 515	0.02 150	0.02 69	0.00 1	0.00 1	1.04 398	0.48 320

test_sample9	15.04 445	4.86 441	17.49 443	5.97 276	2.94 290	17.57 418	8.30 399	28.75 390	23.91 352	24.38 439	21.03 278	24.64 409	17.82 443	20.07 437	20.17 453	6.44 526	36.07 565	6.62 523	7.44 535	3.20 473	3.11 475

NVstereo2D	15.15 446	2.97 393	16.28 435	9.23 419	7.56 479	30.03 501	9.53 420	42.80 534	42.72 495	15.11 263	27.03 349	23.16 392	16.93 429	24.28 474	15.45 419	3.07 502	0.43 429	1.44 480	0.61 452	6.74 507	7.60 526

TCMNet	15.19 447	6.68 471	19.70 465	13.83 500	12.53 529	26.35 485	13.66 476	29.47 405	35.21 455	24.71 443	31.20 406	23.44 396	15.13 406	18.97 418	22.59 474	1.13 465	0.65 465	2.04 488	0.97 476	3.18 470	2.31 460

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 448	3.68 416	27.36 491	7.11 354	5.83 437	24.88 472	12.12 465	30.19 412	36.12 463	27.08 468	45.98 518	29.10 441	13.65 369	20.45 450	20.26 456	0.67 420	0.00 1	0.10 295	0.00 1	0.32 233	0.26 243

StereoDRNet	15.30 449	4.47 434	14.35 415	10.71 460	8.69 497	25.02 475	11.03 448	39.66 515	35.62 459	29.17 482	28.81 365	34.05 485	17.80 442	18.80 416	23.77 480	0.41 372	0.30 399	0.15 335	0.14 308	1.64 428	1.42 425

FINET	15.49 450	6.08 459	24.99 484	8.12 392	7.69 482	21.80 450	22.35 530	33.76 463	48.27 516	25.99 457	32.27 426	19.48 359	16.83 428	19.07 420	16.38 428	1.37 472	0.70 469	0.95 459	0.27 384	2.61 455	0.90 388

DRN-Test	15.88 451	3.83 422	14.70 420	9.96 443	8.02 491	28.93 499	14.65 484	42.34 529	38.25 476	28.18 476	34.31 452	29.22 443	18.35 449	20.01 435	22.68 475	0.37 356	0.41 421	0.46 413	0.28 387	1.28 413	1.34 420

YMNet	15.91 452	5.68 456	21.74 476	10.94 467	8.77 499	25.22 477	9.21 412	32.22 443	31.35 417	33.81 512	38.84 479	34.00 482	17.83 446	19.95 432	21.57 460	0.87 447	1.30 492	1.22 474	0.91 471	1.64 428	1.18 415

YMNet_1	15.91 452	5.68 456	21.74 476	10.94 467	8.77 499	25.22 477	9.21 412	32.22 443	31.35 417	33.81 512	38.84 479	34.00 482	17.83 446	19.95 432	21.57 460	0.87 447	1.30 492	1.22 474	0.91 471	1.64 428	1.18 415

SDNR	16.15 454	5.23 449	28.92 494	5.73 259	6.05 442	56.85 560	3.26 244	23.18 329	29.73 401	20.62 390	36.48 462	13.59 266	16.97 431	18.43 412	13.44 400	10.56 540	13.84 555	3.10 507	0.44 434	7.80 513	8.81 534

PA-Net	16.29 455	6.88 475	27.34 490	9.88 440	11.12 519	21.77 449	28.15 549	32.06 439	39.49 477	19.99 376	27.91 355	23.50 398	20.59 465	20.25 443	24.04 483	0.24 319	2.26 515	0.22 369	4.59 524	1.13 405	4.48 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	16.36 456	1.88 298	16.15 431	7.78 383	4.19 347	26.92 490	10.21 438	30.31 417	44.26 505	21.35 407	33.91 450	35.80 495	22.40 472	35.65 524	33.87 523	0.18 282	0.08 221	0.04 218	0.04 207	1.71 432	0.54 331

GwcNet	16.48 457	5.23 449	20.03 470	10.24 452	8.48 494	28.79 496	10.09 432	38.60 509	44.51 506	23.29 429	36.95 465	31.29 460	19.79 462	20.42 448	25.70 496	0.54 400	0.72 470	0.57 425	0.39 427	1.37 420	2.64 464

NaN_ROB	16.51 458	6.51 468	16.22 433	10.53 458	4.64 374	31.76 511	17.78 513	37.00 498	43.37 500	29.68 487	31.29 407	32.67 474	20.32 463	28.00 496	16.06 424	0.38 357	0.41 421	0.32 398	0.41 429	0.87 389	1.94 447

FAT-Stereo	16.81 459	2.97 393	17.56 447	9.80 436	6.21 444	16.12 395	13.23 473	38.18 508	39.67 479	27.00 466	39.73 486	37.55 501	31.30 520	20.39 447	21.52 459	3.44 504	2.05 508	0.81 450	1.10 482	1.89 439	5.72 504

S-Stereo	16.85 460	3.95 425	20.67 473	12.08 487	8.91 503	21.68 448	12.61 469	32.20 442	44.61 507	22.37 416	38.42 477	29.15 442	28.02 504	18.58 414	22.36 473	2.88 498	3.11 530	0.87 457	1.82 499	3.58 480	9.08 536

DANet	16.85 460	8.00 484	26.04 488	14.56 509	7.25 472	20.59 442	5.37 310	26.22 363	26.02 377	32.17 502	36.00 460	37.20 499	29.77 512	30.75 504	24.62 488	1.14 467	1.34 494	2.21 493	0.51 444	3.18 470	4.07 489
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MaskLacGwcNet_RVC	16.87 462	16.27 526	17.93 454	11.24 475	6.69 458	28.95 500	10.44 441	41.23 526	21.49 318	29.68 487	34.27 451	32.48 469	11.00 312	20.05 436	15.09 417	8.22 531	2.59 520	12.23 543	0.75 463	10.40 527	6.34 510

PSMNet_ROB	16.90 463	5.45 452	14.16 408	13.77 498	7.25 472	27.65 493	32.74 555	43.21 537	37.88 474	24.00 433	32.97 436	34.55 489	16.69 425	17.41 400	23.96 482	0.38 357	0.22 359	0.93 458	2.05 503	1.83 436	0.96 394

GANet	16.92 464	4.32 432	12.46 377	10.84 466	4.24 349	23.04 459	15.36 497	39.91 518	34.47 450	32.42 503	45.10 517	40.04 514	27.54 499	23.61 472	20.20 455	1.02 460	0.08 221	0.67 434	0.22 349	1.87 438	0.97 395

Syn2CoEx	17.03 465	10.40 499	25.65 487	20.35 527	8.02 491	26.28 484	11.27 452	37.16 500	32.69 438	28.89 479	40.17 487	29.27 444	26.63 494	19.19 423	17.63 437	0.98 455	0.54 455	1.23 476	0.23 358	1.82 435	2.24 458

test_sample8	17.19 466	4.86 441	17.49 443	5.97 276	2.94 290	17.57 418	8.30 399	31.87 435	18.55 287	33.54 509	26.00 332	40.64 517	32.90 524	20.07 437	20.17 453	6.44 526	36.07 565	6.62 523	7.44 535	3.20 473	3.11 475

NCCL2	17.23 467	6.37 467	14.30 414	23.45 538	7.18 471	24.16 465	17.05 509	34.39 471	25.88 371	31.55 496	38.01 473	42.09 524	26.81 495	20.94 455	22.69 476	0.45 381	0.23 366	2.63 500	1.80 498	2.02 445	2.57 462

GASNet	17.30 468	19.38 534	30.46 502	20.66 529	9.36 507	16.06 390	9.06 410	43.89 541	40.04 482	25.35 452	23.73 310	32.90 475	15.37 412	28.91 498	17.05 431	3.04 501	0.27 393	1.88 486	0.45 436	6.73 506	1.37 422

ADCRef	17.30 468	6.73 472	42.01 525	10.11 446	8.78 501	26.61 488	10.45 442	31.29 430	32.75 439	31.19 493	41.62 499	18.47 346	19.78 461	24.29 475	34.06 525	0.76 432	0.42 425	2.16 491	1.79 497	1.23 410	1.56 432

XPNet_ROB	17.33 470	4.84 439	15.44 425	11.15 472	6.64 455	20.88 443	16.10 500	36.26 490	39.54 478	31.80 500	41.32 494	41.30 521	23.91 479	24.67 476	27.40 502	1.07 464	0.74 472	0.79 443	0.25 374	1.10 402	1.31 419

w-ln-seven-2	17.58 471	7.62 481	41.78 523	11.29 477	6.55 454	23.49 462	14.08 480	29.64 407	39.85 481	28.44 478	42.38 502	30.45 454	27.66 501	22.16 461	22.15 469	0.44 379	0.49 445	0.65 432	0.17 324	1.58 424	0.81 376

RP	17.58 471	4.92 445	15.27 424	15.44 515	11.95 527	21.05 445	11.75 461	27.64 379	45.09 510	22.99 425	42.05 501	39.39 510	27.74 502	25.54 482	22.33 472	5.45 519	0.59 460	4.33 512	1.62 496	3.53 479	2.86 470

SuperB	17.60 473	6.22 466	56.40 549	7.91 386	5.07 393	19.70 436	9.03 408	24.87 344	50.15 528	26.25 462	39.13 481	17.61 331	20.84 467	22.28 462	25.31 492	0.70 421	0.31 402	1.10 466	0.71 460	16.58 546	1.86 441

ETE_ROB	17.67 474	9.48 491	17.66 449	13.60 496	4.57 370	23.03 458	21.09 525	32.49 446	35.24 456	30.49 490	38.06 474	46.18 537	24.49 482	26.40 486	24.21 485	0.46 386	0.24 377	1.14 467	0.84 466	1.52 423	2.13 452

APVNet	17.75 475	5.46 453	20.35 472	12.31 489	8.40 493	30.16 503	24.10 539	41.14 525	30.12 409	25.08 447	41.09 492	31.24 458	23.12 475	27.07 489	27.86 508	0.34 348	0.56 458	3.02 505	0.52 445	1.68 431	1.45 427

PWCDC_ROB	17.80 476	9.62 492	18.38 456	17.95 522	7.74 483	24.61 469	5.56 322	34.41 472	52.79 532	29.66 486	50.20 533	20.63 366	19.69 460	29.85 503	20.87 457	6.18 523	0.26 388	0.10 295	0.05 231	5.36 500	2.00 449

MDST_ROB	17.92 477	1.60 227	13.68 401	13.88 502	6.44 452	43.05 542	14.86 487	42.74 533	41.66 488	43.25 537	42.85 506	28.43 438	17.28 435	29.35 500	16.06 424	0.88 449	0.11 266	0.63 429	0.47 438	0.50 313	0.64 352

Nwc_Net	17.98 478	4.67 437	17.79 453	14.26 505	11.65 525	25.14 476	14.88 488	40.85 522	39.83 480	21.07 401	43.24 508	34.50 488	27.64 500	26.44 488	25.03 489	3.22 503	0.18 330	2.52 499	3.18 512	1.98 441	1.51 430

ADCP+	18.16 479	4.61 436	32.94 505	9.31 420	10.23 512	28.87 497	11.69 459	33.43 459	36.49 465	29.28 484	40.49 489	24.18 405	24.61 485	33.89 513	35.33 527	0.25 325	0.40 420	2.00 487	1.17 484	2.16 448	1.87 443

Wz-Net-LNSev	18.19 480	10.57 501	41.33 521	10.19 449	7.94 489	24.29 466	15.28 495	34.15 466	43.38 501	32.90 506	43.72 512	31.94 464	22.21 471	20.81 454	22.26 470	0.47 387	0.22 359	0.00 1	0.02 165	1.22 409	0.94 393

PWC_ROB	18.37 481	10.55 500	25.19 485	10.21 450	6.29 451	23.75 463	4.79 299	35.93 487	48.75 520	32.56 504	44.46 516	34.68 490	24.78 487	30.99 505	25.72 497	1.38 474	0.08 221	1.57 481	0.26 378	2.18 449	3.17 480

AF-Net	18.38 482	5.60 455	14.21 410	15.95 516	10.78 516	22.26 452	10.45 442	35.39 481	50.22 529	24.71 443	37.77 470	41.55 522	29.24 510	29.11 499	26.67 498	4.35 514	0.06 175	4.56 514	0.90 468	2.42 450	1.38 423

stereogan	18.62 483	3.07 397	16.31 436	13.04 493	9.99 510	35.74 525	9.09 411	38.17 507	45.27 511	24.39 442	41.24 493	39.93 512	25.46 491	31.29 507	24.33 487	1.80 481	0.91 486	2.71 502	0.75 463	5.15 498	3.70 481

edge stereo	18.75 484	5.12 446	17.66 449	10.77 465	7.84 487	22.41 454	11.03 448	35.23 480	42.07 494	34.62 514	42.74 504	41.28 520	35.50 529	25.14 480	24.17 484	2.42 493	2.42 519	6.35 522	1.45 492	2.89 463	3.80 482

RYNet	18.92 485	4.69 438	16.88 440	10.99 469	15.84 536	46.72 545	16.57 505	37.84 504	48.03 515	26.92 465	26.48 342	37.84 504	24.92 489	19.80 431	31.04 521	0.25 325	0.25 385	0.62 428	0.03 185	6.34 505	6.39 511

Wz-Net-MNSev	18.98 486	6.53 469	33.16 507	10.15 448	7.26 474	38.37 533	16.45 503	34.19 468	43.20 499	30.65 491	40.76 490	40.51 516	19.24 457	27.56 491	28.06 513	0.81 440	0.26 388	0.05 226	0.10 284	1.45 422	0.84 380

LALA_ROB	19.19 487	7.15 478	15.93 430	12.96 492	5.30 411	28.30 495	23.21 537	42.51 530	36.69 466	33.45 508	40.81 491	50.96 548	24.53 483	27.92 493	25.66 495	0.60 409	0.44 431	2.04 488	1.22 486	2.54 454	1.47 428

aanetorigin	19.21 488	12.59 513	53.50 539	9.67 432	7.83 486	11.85 307	13.87 478	17.05 238	34.15 447	49.18 547	48.89 529	34.05 485	30.22 514	22.86 467	28.00 512	1.01 459	0.75 474	0.67 434	0.89 467	3.07 466	4.14 490

SGM_RVC	19.52 489	2.12 345	6.79 169	6.59 322	1.33 163	38.20 532	15.74 498	38.13 506	34.07 445	45.71 542	41.91 500	51.41 549	38.10 535	38.77 540	27.80 507	0.61 413	0.36 414	0.51 418	0.33 410	1.03 397	0.90 388
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	19.64 490	9.36 488	31.06 503	10.99 469	6.24 448	28.10 494	10.14 436	37.50 503	58.34 554	31.74 498	36.70 464	32.50 471	21.03 469	36.00 529	37.24 536	1.23 470	0.44 431	0.12 313	0.31 402	1.98 441	1.69 438

NCC-stereo	19.75 491	6.08 459	23.96 480	15.05 510	16.17 537	18.42 424	21.45 526	43.31 539	41.00 486	24.30 437	38.12 475	34.98 491	26.92 496	35.46 521	25.65 493	4.29 512	2.07 510	3.24 508	8.90 544	2.86 461	2.86 470

Abc-Net	19.75 491	6.08 459	23.96 480	15.05 510	16.17 537	18.42 424	21.45 526	43.31 539	41.00 486	24.30 437	38.12 475	34.98 491	26.92 496	35.46 521	25.65 493	4.29 512	2.07 510	3.24 508	8.90 544	2.86 461	2.86 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DGSMNet	19.79 493	12.06 512	33.43 508	13.79 499	16.23 539	22.97 457	15.88 499	35.41 482	41.96 492	19.90 375	32.16 425	35.60 494	18.14 448	29.48 502	23.10 477	3.85 508	3.89 540	6.16 521	4.75 525	13.56 538	13.44 547

RGC	19.90 494	13.26 516	20.24 471	18.19 523	14.06 534	21.21 446	14.33 482	34.97 476	43.60 503	27.73 473	41.49 497	39.76 511	27.98 503	34.52 516	21.37 458	3.66 507	0.54 455	8.67 535	4.16 522	4.19 486	4.02 487

DeepPrunerF	19.92 495	11.02 508	44.29 526	20.74 530	17.75 541	19.19 431	22.57 531	36.86 497	49.93 524	25.48 453	36.62 463	24.69 412	23.97 480	23.44 470	21.79 463	2.68 497	1.63 503	5.70 518	3.95 519	3.38 478	2.67 465

WCMA_ROB	20.02 496	4.30 431	19.72 466	9.47 427	7.00 467	32.71 517	13.99 479	31.97 437	32.48 435	41.51 532	52.00 537	44.09 528	36.14 531	32.43 509	24.29 486	6.19 524	2.79 526	1.09 465	1.10 482	3.95 483	3.13 478

MSAF-DinoV2	20.61 497	7.35 479	24.41 482	11.43 480	4.88 380	30.12 502	16.70 506	39.67 516	54.27 536	22.75 421	32.01 421	48.05 542	30.44 516	37.52 534	40.45 544	0.72 425	0.50 447	0.44 410	1.23 487	4.64 490	4.54 496

psmorigin	20.95 498	10.24 498	35.84 509	9.75 434	7.05 468	24.59 468	10.11 433	32.85 452	32.17 431	43.09 535	54.57 546	42.79 525	36.62 532	35.99 528	27.41 503	1.58 476	2.72 524	0.79 443	1.05 479	3.26 476	6.50 512

SANet	20.96 499	6.60 470	29.81 497	8.83 407	3.19 298	31.27 510	20.56 524	41.86 528	56.09 547	39.30 527	43.62 510	44.95 530	31.93 522	27.83 492	23.67 479	0.94 451	0.52 453	0.99 461	0.42 431	4.72 492	2.03 450

FBW_ROB	21.00 500	10.23 497	22.72 478	13.71 497	6.77 460	30.49 508	16.46 504	44.58 542	43.57 502	44.25 540	39.59 484	43.27 527	26.12 493	33.96 514	21.80 464	2.58 496	1.84 506	7.14 533	2.78 510	4.00 484	4.06 488

w-ln-seven	21.04 501	9.30 487	55.15 547	11.32 478	9.98 509	30.27 504	18.05 515	37.06 499	55.12 543	36.70 519	43.26 509	33.73 481	22.90 473	22.63 465	29.52 516	0.39 367	0.18 330	0.85 453	0.16 319	2.75 458	1.47 428

z-mn7	21.05 502	9.91 494	45.96 531	11.27 476	5.23 402	33.41 519	15.27 494	35.65 484	57.07 550	26.62 464	53.08 539	32.21 467	24.80 488	35.65 524	30.93 520	0.49 390	0.25 385	0.55 422	0.11 294	1.62 426	0.90 388

SQANet	21.24 503	24.08 543	19.60 464	26.40 543	18.74 543	30.87 509	9.24 414	32.70 449	29.58 399	25.25 449	33.37 441	33.47 479	19.19 456	28.11 497	18.32 441	10.87 541	2.92 528	26.49 555	5.65 530	18.43 549	11.48 542

G-Net	21.25 504	8.24 485	37.97 514	15.14 513	9.26 506	50.87 551	16.80 508	27.96 381	30.54 411	38.92 524	42.93 507	33.27 476	32.17 523	27.99 495	25.25 491	4.40 515	3.83 538	3.60 511	0.97 476	7.91 516	6.95 518

SHD	21.32 505	10.03 495	30.16 500	14.30 506	8.68 496	24.15 464	8.93 406	40.82 521	61.17 558	35.79 517	44.15 515	38.73 506	30.20 513	33.88 512	31.09 522	2.00 484	0.81 477	1.17 468	1.55 493	4.08 485	4.78 498

MultiAttention	21.34 506	1.48 179	14.65 418	12.08 487	4.10 344	63.05 569	95.71 593	42.52 531	41.89 491	15.33 272	30.20 388	28.14 436	7.73 245	44.07 549	13.67 402	0.84 444	0.27 393	1.06 462	1.58 495	4.47 489	3.88 486

CSAN	21.34 506	9.45 490	23.34 479	20.99 532	4.95 384	32.57 515	34.26 556	38.83 512	49.95 526	36.97 521	39.72 485	44.97 531	31.73 521	26.05 483	23.94 481	1.52 475	0.47 440	0.85 453	1.43 491	2.73 457	2.14 455

UDG	21.45 508	14.84 522	14.44 416	21.30 535	20.08 546	32.05 514	13.76 477	35.98 489	35.52 458	25.93 456	30.69 393	37.26 500	30.66 517	21.97 459	19.89 452	10.88 542	5.55 545	22.78 551	7.65 538	14.83 543	13.05 546

ADCL	21.64 509	6.20 463	47.32 533	9.93 441	6.91 466	38.69 536	19.97 522	31.26 428	54.04 534	27.89 474	47.97 526	31.35 461	30.66 517	33.18 511	36.62 531	0.99 456	0.92 487	2.63 500	1.82 499	2.45 451	2.13 452

ADCPNet	21.93 510	9.38 489	57.92 550	11.76 483	6.88 464	36.03 526	18.44 517	32.80 451	35.93 460	32.91 507	43.80 513	39.21 509	26.99 498	31.14 506	36.94 533	2.05 485	2.67 523	2.30 495	3.45 515	4.22 487	3.82 483

zh-mn7	21.99 511	13.21 515	53.55 540	10.73 462	5.68 429	27.38 492	14.94 489	34.53 474	56.55 548	40.02 528	57.13 550	31.28 459	23.73 478	35.83 526	30.28 518	0.95 453	0.44 431	0.22 369	0.19 339	1.26 412	1.86 441

CC-Net-ROB	22.04 512	22.91 540	28.86 493	14.05 503	8.73 498	33.79 520	15.26 493	46.84 546	36.06 462	33.72 510	32.10 423	35.47 493	24.02 481	23.57 471	27.88 509	8.95 534	2.95 529	24.94 553	3.68 516	12.41 536	4.62 497

MeshStereo	22.27 513	6.87 474	11.15 357	7.69 378	4.87 379	37.70 530	13.06 471	41.64 527	36.95 468	50.92 550	53.41 542	58.12 554	41.93 545	37.73 536	27.62 506	2.52 495	2.37 516	2.99 504	2.07 504	3.09 467	2.60 463
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
DDUNet	22.66 514	19.69 536	14.64 417	24.11 539	22.38 550	24.84 470	17.71 512	30.36 418	30.32 410	29.02 480	37.31 468	37.63 502	24.66 486	24.67 476	17.08 432	18.42 552	7.92 551	26.43 554	11.81 550	17.23 547	16.95 551

Wz-Net-SNSev	22.67 515	16.94 528	45.69 529	13.85 501	8.52 495	28.89 498	27.06 546	39.39 514	55.04 541	31.77 499	53.23 540	39.18 508	23.41 477	26.40 486	36.25 529	0.78 434	0.21 349	1.21 472	0.90 468	3.03 465	1.62 434

ADCMid	22.76 516	10.75 503	41.73 522	11.23 474	7.97 490	27.26 491	19.18 521	35.44 483	38.02 475	40.23 529	46.38 521	36.56 497	42.70 546	38.20 538	40.75 545	1.77 479	1.43 498	3.05 506	3.81 518	4.96 494	3.82 483

MSMD_ROB	22.90 517	9.64 493	14.76 421	17.46 521	9.88 508	34.94 522	18.83 518	33.67 462	37.47 469	40.97 531	59.80 554	45.93 535	38.34 537	31.74 508	23.24 478	6.22 525	3.58 535	8.78 536	11.03 549	6.76 508	5.06 502

LE_ROB	22.93 518	3.07 397	14.02 405	7.70 379	2.86 282	31.99 513	17.35 511	28.10 384	67.19 570	70.51 572	55.61 549	49.07 543	47.62 552	24.76 479	36.49 530	0.35 351	0.20 342	0.27 381	0.55 448	0.48 298	0.44 309

zh-sn7	23.03 519	15.48 524	50.25 535	14.08 504	7.77 485	26.71 489	23.32 538	36.59 493	48.43 518	33.80 511	51.71 535	33.34 478	33.77 526	39.91 543	37.07 534	0.60 409	0.86 480	0.54 421	0.35 414	3.18 470	2.85 468

AnyNet_C32	23.37 520	13.28 517	40.29 518	12.36 490	11.44 522	30.39 505	29.15 551	31.36 431	44.90 509	35.36 515	48.86 527	33.61 480	34.20 527	43.15 548	41.62 551	1.27 471	1.35 495	1.18 470	2.58 508	4.77 493	6.27 509

SGM-ForestM	23.72 521	2.44 366	9.13 292	7.43 367	2.25 244	44.80 544	19.11 520	44.90 543	49.97 527	50.74 549	51.18 534	62.06 562	45.83 550	44.96 550	33.88 524	1.00 457	0.84 479	0.78 441	0.62 453	1.29 414	1.11 407

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 522	13.60 518	30.09 499	25.46 541	10.02 511	38.51 534	20.40 523	35.77 486	43.76 504	42.15 533	47.10 525	39.99 513	28.20 506	35.96 527	27.06 500	3.64 506	3.85 539	6.66 526	16.30 555	4.97 495	4.98 501

ccnet	24.02 523	16.16 525	21.70 475	11.83 485	17.75 541	37.87 531	16.18 501	45.46 545	31.93 427	36.99 522	46.46 524	38.76 507	29.52 511	37.55 535	40.93 548	9.20 535	6.29 546	9.63 538	7.71 540	11.19 531	7.21 523

PSMNet-RUCA	24.03 524	26.83 545	40.96 520	35.46 551	34.27 557	16.24 401	9.79 424	39.82 517	31.45 419	31.49 495	41.54 498	36.82 498	26.02 492	27.92 493	15.09 417	11.51 546	2.06 509	20.58 549	8.10 542	15.83 544	8.74 533

XQC	24.10 525	16.76 527	50.68 536	21.37 536	11.01 518	35.24 524	18.84 519	37.28 502	55.11 542	31.64 497	30.06 387	37.71 503	30.31 515	37.17 532	39.66 541	4.20 511	0.41 421	2.76 503	1.89 501	11.46 535	8.42 532

FC-DCNN	24.37 526	10.99 507	19.02 459	18.44 524	9.16 504	36.98 527	23.07 535	40.44 519	43.05 498	46.25 544	53.58 544	50.44 545	37.86 534	35.45 520	27.57 505	6.87 530	3.37 531	6.01 519	4.88 526	7.86 515	6.05 506

DPSNet	24.40 527	6.97 477	33.14 506	11.16 473	6.54 453	53.33 554	43.32 564	51.28 555	59.37 556	30.89 492	39.36 482	40.35 515	34.30 528	32.57 510	25.09 490	4.65 517	1.62 502	0.37 405	0.66 456	8.51 521	4.44 494

FC-DCNN v2	24.44 528	10.97 506	18.53 457	18.49 525	9.18 505	37.41 529	23.03 534	40.91 523	43.02 497	46.46 545	54.06 545	50.67 546	38.26 536	35.41 519	27.52 504	6.85 529	3.38 532	6.03 520	4.89 527	7.82 514	5.94 505

PDISCO_ROB	24.45 529	9.24 486	29.28 496	28.68 547	19.96 545	37.14 528	15.33 496	45.04 544	54.69 538	29.24 483	42.67 503	46.07 536	28.17 505	35.35 518	30.30 519	9.92 538	2.13 512	6.90 527	3.20 513	8.74 522	6.87 517

Wz-Net-TNSev	25.12 530	20.16 537	57.98 551	9.56 429	7.42 477	42.73 541	22.27 529	35.14 478	53.46 533	35.97 518	42.74 504	45.83 533	39.87 541	36.56 530	34.73 526	1.82 482	1.51 500	0.76 440	1.34 490	5.84 504	6.80 515

EDNetEfficient	25.16 531	22.23 539	77.22 574	9.09 414	7.38 475	19.38 432	16.78 507	21.41 305	55.74 546	61.52 563	53.51 543	36.22 496	40.65 544	24.22 473	38.27 538	0.62 416	0.74 472	0.86 456	2.60 509	7.70 512	7.09 520

WZ-Net	25.17 532	12.95 514	63.02 555	15.13 512	10.42 515	38.51 534	27.42 548	40.46 520	54.17 535	28.32 477	52.95 538	40.81 518	28.36 507	37.07 531	41.35 550	1.21 469	0.21 349	0.73 438	0.94 474	5.42 502	3.87 485

GANetREF_RVC	25.41 533	29.28 547	24.63 483	25.18 540	6.04 441	30.44 506	35.39 559	47.84 548	50.60 530	36.88 520	36.04 461	34.11 487	31.23 519	37.46 533	27.96 511	8.58 532	2.66 522	16.29 546	4.95 528	14.37 542	8.32 531
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
FCDSN-DC	25.59 534	14.91 523	18.83 458	28.55 546	15.68 535	39.29 537	18.16 516	42.83 536	41.69 489	44.43 541	51.94 536	50.82 547	39.22 540	34.59 517	27.29 501	6.05 522	3.63 536	7.01 530	6.41 531	10.35 526	10.17 540
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	26.20 535	13.71 519	46.90 532	14.51 508	10.34 513	30.46 507	22.72 533	42.81 535	57.61 553	42.58 534	49.37 531	41.91 523	40.43 542	41.90 547	44.58 556	2.37 490	2.19 514	2.37 497	3.29 514	7.32 510	6.52 513

DLNR_Zeroshot_test	27.62 536	51.32 562	91.46 586	98.51 596	98.03 597	3.10 24	0.50 38	30.95 424	7.65 146	8.16 147	15.68 205	7.31 161	1.63 44	11.87 246	4.21 234	40.37 563	0.87 482	0.06 242	0.34 412	80.23 586	0.24 233

DLNR-FE	27.66 537	51.31 561	91.55 588	98.52 597	97.91 596	3.10 24	0.50 38	31.55 433	7.66 147	8.18 148	15.67 204	7.31 161	1.63 44	11.88 247	4.21 234	40.23 562	0.89 485	0.06 242	0.34 412	80.38 587	0.24 233

MFN_U_SF_RVC	28.16 538	14.14 521	53.23 538	21.11 533	7.91 488	39.97 538	13.13 472	51.65 557	46.34 513	47.41 546	53.38 541	55.32 552	40.53 543	38.47 539	39.74 542	5.67 521	4.46 541	6.98 529	8.73 543	7.47 511	7.44 525

PASM	28.19 539	17.35 529	48.18 534	22.49 537	22.20 549	25.92 481	25.84 544	34.35 470	49.45 522	35.37 516	39.48 483	46.72 539	33.36 525	34.28 515	36.77 532	11.73 547	14.94 557	17.43 548	22.18 557	13.45 537	12.32 545

EDNetEfficientorigin	28.98 540	35.45 554	99.82 600	9.43 422	5.65 427	24.97 473	14.79 486	26.06 360	54.82 539	60.87 559	57.59 551	45.42 532	50.27 555	26.11 484	43.62 553	0.30 338	0.37 416	1.61 482	2.35 506	10.17 525	9.99 539

AnyNet_C01	29.76 541	25.78 544	75.37 572	17.03 519	11.34 520	49.00 549	27.12 547	37.99 505	40.05 483	40.73 530	65.13 565	46.98 540	38.86 539	46.63 551	48.19 561	2.14 486	2.13 512	2.13 490	2.56 507	8.14 518	7.98 529

LSM	29.98 542	19.52 535	55.11 546	19.06 526	53.75 569	32.57 515	23.17 536	42.61 532	48.57 519	45.97 543	55.04 548	42.93 526	36.02 530	35.63 523	27.03 499	2.33 488	9.19 552	4.87 515	7.71 540	10.65 529	27.91 561

RTS	30.15 543	23.12 541	96.33 590	16.71 517	11.63 523	58.66 563	24.28 540	36.80 495	62.63 562	43.79 538	46.10 519	32.56 472	43.90 547	51.29 558	40.92 546	2.38 491	0.66 466	1.06 462	0.74 461	5.11 496	4.34 492

RTSA	30.15 543	23.12 541	96.33 590	16.71 517	11.63 523	58.66 563	24.28 540	36.80 495	62.63 562	43.79 538	46.10 519	32.56 472	43.90 547	51.29 558	40.92 546	2.38 491	0.66 466	1.06 462	0.74 461	5.11 496	4.34 492

DispFullNet	30.27 545	31.74 549	58.63 552	30.13 548	28.18 554	31.79 512	8.94 407	37.16 500	54.68 537	32.60 505	37.99 472	44.62 529	28.80 509	41.55 546	27.93 510	11.94 548	3.46 533	35.53 559	12.34 551	30.08 557	17.26 552

coex-ft	30.77 546	38.58 557	93.29 589	9.44 425	5.62 425	34.95 523	25.30 543	30.83 423	59.36 555	73.23 576	58.53 552	45.92 534	47.29 551	29.44 501	45.30 557	1.37 472	1.65 504	0.95 459	0.96 475	8.35 520	4.96 500

MANE	31.97 547	10.75 503	17.71 452	20.94 531	13.77 532	47.80 547	26.85 545	53.00 560	55.20 544	59.29 555	64.30 562	64.93 565	56.31 565	51.83 561	38.69 540	9.61 537	4.72 542	6.91 528	19.93 556	9.20 523	7.64 527

otaku	33.18 548	35.99 555	52.93 537	40.01 554	21.41 547	55.08 555	17.25 510	43.30 538	61.58 559	39.25 526	49.16 530	46.61 538	28.49 508	39.77 542	28.76 514	18.56 553	7.00 550	31.82 557	9.61 546	21.53 552	15.48 549

PVD	33.19 549	18.59 531	37.64 513	26.09 542	16.99 540	33.25 518	42.25 563	51.42 556	66.03 568	52.65 553	64.31 563	51.93 550	55.13 561	51.61 560	40.40 543	4.00 510	3.51 534	9.53 537	4.26 523	10.62 528	23.56 556

ELAS	33.68 550	18.95 532	36.71 511	20.64 528	13.61 531	56.43 556	35.14 558	50.03 554	49.90 523	60.58 558	63.83 560	58.64 557	53.36 557	50.73 556	44.44 555	11.03 543	6.58 548	10.02 539	7.43 534	13.58 540	11.94 544
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 551	19.15 533	35.97 510	21.28 534	13.79 533	52.58 552	36.11 560	48.96 551	55.66 545	61.47 562	62.91 556	58.35 556	53.55 558	53.37 563	42.23 552	11.25 545	6.64 549	10.32 540	7.05 533	13.56 538	11.58 543
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	34.43 552	18.53 530	31.91 504	55.34 563	35.34 558	75.99 583	94.71 592	47.97 549	50.84 531	37.47 523	36.99 466	53.12 551	38.55 538	39.56 541	38.65 539	3.59 505	5.40 544	2.22 494	3.72 517	9.43 524	9.29 538

Ntro	34.97 553	37.63 556	54.53 543	43.26 558	22.45 551	57.73 561	21.97 528	47.14 547	64.21 565	39.12 525	48.86 527	47.93 541	36.94 533	40.66 544	29.83 517	17.16 551	6.51 547	32.70 558	10.17 547	24.06 553	16.48 550

BEATNet-Init1	35.08 554	20.64 538	54.70 545	27.43 544	12.00 528	58.29 562	31.01 553	52.58 559	57.49 552	60.36 557	62.98 557	69.98 568	55.54 563	53.00 562	44.40 554	4.61 516	2.84 527	7.05 531	6.89 532	10.97 530	8.94 535

ACVNet-4b	36.40 555	52.20 563	56.11 548	42.45 557	21.78 548	48.56 548	14.37 483	49.50 552	60.15 557	43.17 536	46.38 521	55.62 553	24.56 484	38.15 537	21.97 465	25.13 558	3.66 537	46.93 562	33.56 562	25.97 554	17.74 553

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 556	34.69 552	53.68 541	37.47 553	12.55 530	56.80 559	22.63 532	52.02 558	63.29 564	66.20 568	63.82 559	58.12 554	53.73 560	51.21 557	46.48 558	8.79 533	5.31 543	14.69 545	15.22 554	17.27 548	9.21 537

GCST	37.32 557	40.98 558	25.25 486	92.15 591	35.59 559	25.00 474	1.02 77	25.45 349	19.73 296	26.01 459	15.21 201	19.51 361	4.75 162	16.71 394	4.32 238	80.90 586	35.46 564	87.50 592	74.71 582	73.21 582	42.99 569

ACVNet_1	41.30 558	49.46 560	64.91 560	44.67 559	25.07 552	49.43 550	25.23 542	55.33 562	65.87 567	59.72 556	59.33 553	63.43 563	48.79 554	49.63 554	37.09 535	19.05 554	9.82 553	38.29 560	13.97 553	28.67 555	18.23 555

Consistency-Raft	41.82 559	35.10 553	44.56 528	32.85 549	41.39 563	46.76 546	34.76 557	57.01 564	54.94 540	32.10 501	65.22 566	30.82 455	48.46 553	40.81 545	48.77 562	27.39 559	34.28 563	42.92 561	51.66 572	39.28 560	27.28 558

NVStereoNet_ROB	41.93 560	32.40 550	44.55 527	36.60 552	27.78 553	34.52 521	32.38 554	48.84 550	57.18 551	69.34 571	75.62 577	66.07 567	64.86 569	47.34 552	60.78 573	15.72 550	23.99 560	23.40 552	32.06 561	21.34 551	23.86 557
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	45.10 561	33.36 551	54.69 544	33.57 550	31.94 556	43.06 543	17.79 514	49.52 553	56.61 549	50.97 551	64.04 561	70.09 569	53.57 559	49.77 555	53.19 567	53.87 570	14.08 556	54.69 568	35.89 563	41.66 561	39.69 567

RainbowNet	51.25 562	62.74 571	64.52 559	60.13 564	39.00 562	58.72 565	30.83 552	57.31 565	79.18 582	50.24 548	65.35 567	60.13 559	44.25 549	49.47 553	41.16 549	46.52 567	46.06 571	52.72 566	31.78 560	52.33 567	32.47 562

anonymity	52.32 563	58.23 567	63.91 556	41.12 556	59.25 573	53.27 553	41.04 562	55.69 563	40.20 484	54.85 554	49.49 532	49.13 544	55.48 562	59.07 565	49.65 565	55.86 571	50.03 577	51.00 564	51.08 570	51.71 565	56.36 571

MADNet+	53.31 564	68.61 572	98.75 597	67.03 568	37.58 560	79.83 589	81.74 588	60.38 567	61.61 560	51.43 552	54.92 547	61.11 561	59.29 567	69.66 574	76.71 589	23.88 556	24.03 561	17.08 547	12.35 552	32.47 558	27.69 560

JetBlue	54.08 565	45.10 559	74.15 570	51.17 561	47.68 564	75.66 582	60.97 573	63.63 568	62.09 561	63.32 566	64.88 564	78.86 576	68.17 570	68.15 572	75.09 588	36.86 560	24.88 562	29.01 556	29.12 559	28.71 556	34.13 563

SGM+DAISY	54.67 566	56.61 564	62.73 554	40.21 555	53.22 567	61.95 568	48.59 566	55.05 561	44.62 508	61.03 561	63.68 558	60.46 560	55.62 564	60.68 567	55.34 569	56.34 573	48.56 574	50.16 563	49.63 569	52.25 566	56.76 573

SPS-STEREO	55.62 567	59.14 568	64.16 557	45.05 560	53.84 570	59.88 566	44.00 565	59.53 566	49.94 525	62.33 564	61.09 555	59.80 558	56.82 566	60.06 566	57.85 570	58.41 574	48.34 573	51.07 565	49.21 568	55.41 569	56.48 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	57.39 568	61.72 570	72.56 569	66.35 567	38.29 561	61.93 567	48.64 567	71.64 580	81.91 585	79.28 584	88.72 592	76.25 573	72.87 575	54.33 564	46.74 560	37.13 561	23.36 559	54.52 567	37.80 564	46.22 562	27.59 559

IMH-64-1	59.25 569	58.09 565	67.69 564	66.06 565	50.51 565	56.45 557	49.45 568	68.83 573	67.75 571	67.58 569	80.37 581	70.15 570	74.28 577	72.16 579	48.94 563	42.00 564	42.87 568	65.57 569	47.02 565	51.52 563	37.76 565

IMH-64	59.25 569	58.09 565	67.69 564	66.06 565	50.51 565	56.45 557	49.45 568	68.83 573	67.75 571	67.58 569	80.37 581	70.15 570	74.28 577	72.16 579	48.94 563	42.00 564	42.87 568	65.57 569	47.02 565	51.52 563	37.76 565

IMH	62.95 571	60.33 569	67.78 566	69.51 569	53.65 568	65.09 572	54.21 570	72.00 581	73.28 576	72.49 574	81.93 583	72.96 572	79.81 581	76.65 585	51.41 566	43.57 566	49.82 576	67.81 571	51.14 571	54.83 568	40.67 568

TorneroNet-64	65.66 572	70.70 574	71.20 568	76.52 573	59.70 575	66.78 573	58.05 571	67.53 572	80.00 583	62.67 565	67.40 568	83.09 581	69.42 572	67.34 569	62.05 576	48.31 569	44.07 570	72.93 573	63.88 574	68.05 573	53.58 570

PWCK	65.90 573	88.63 590	79.40 577	80.32 581	29.96 555	63.85 571	39.45 561	72.07 582	71.26 574	78.74 583	68.99 570	77.82 575	61.77 568	82.81 589	62.64 577	80.17 585	39.88 567	81.90 583	47.37 567	73.54 583	37.51 564

WAO-6	70.64 574	73.02 576	66.25 561	79.92 580	61.74 577	68.74 574	59.08 572	75.27 585	87.02 589	74.72 577	79.40 580	79.19 577	84.60 587	67.70 571	60.53 572	67.85 577	48.88 575	81.48 581	73.29 579	65.57 571	58.60 574

TorneroNet	71.21 575	73.44 577	75.82 573	80.82 582	65.65 579	70.53 576	64.39 576	71.42 579	75.97 578	71.47 573	73.68 575	84.17 584	74.00 576	69.85 575	69.09 580	59.37 575	48.19 572	79.67 577	73.51 580	74.93 584	68.26 583

LVE	71.50 576	72.46 575	83.91 581	75.21 572	55.29 572	74.81 577	62.76 575	77.22 586	83.77 587	82.09 586	87.11 591	83.38 582	82.41 586	75.93 583	64.49 578	48.28 568	57.24 583	74.61 575	62.53 573	65.49 570	61.01 575

MFMNet_re	72.05 577	79.64 583	64.23 558	52.73 562	84.71 588	77.93 585	68.35 577	63.96 569	66.93 569	61.00 560	71.29 573	63.84 564	68.91 571	72.42 581	61.11 574	82.03 589	74.22 590	80.34 580	74.44 581	83.62 590	89.34 591

notaker	72.18 578	79.78 584	78.84 576	78.75 577	68.52 581	63.26 570	61.68 574	69.22 576	75.95 577	77.58 581	78.85 579	79.69 579	84.79 588	77.39 586	58.43 571	69.68 580	60.79 584	77.46 576	68.48 576	69.62 575	64.92 580

WAO-7	72.21 579	78.21 579	54.04 542	79.33 579	69.31 583	70.20 575	72.09 583	77.85 589	84.90 588	77.35 580	86.03 587	79.37 578	79.88 582	65.32 568	65.33 579	62.33 576	69.70 588	70.51 572	73.21 578	67.23 572	62.02 576

ktn	72.58 580	80.06 586	69.96 567	79.14 578	69.86 584	75.40 581	70.43 582	69.01 575	76.90 579	72.88 575	77.46 578	77.43 574	77.41 580	72.78 582	55.00 568	79.09 583	65.99 585	80.09 579	68.29 575	71.46 580	62.98 577

UNDER WATER-64	73.11 581	74.48 578	87.70 582	74.03 571	55.20 571	78.24 586	75.71 585	65.33 570	67.91 573	75.60 579	69.32 571	84.41 585	76.93 579	68.43 573	72.45 583	81.18 587	56.77 582	82.46 584	80.34 585	68.22 574	67.48 582

LRCNet_RVC	73.59 582	69.80 573	74.41 571	77.63 575	60.56 576	40.33 539	15.08 492	71.04 578	48.36 517	88.07 592	94.62 594	90.11 590	81.83 584	80.58 588	61.26 575	97.12 598	72.30 589	96.65 597	97.58 598	77.13 585	77.30 587

DPSimNet_ROB	74.29 583	83.27 588	59.30 553	77.19 574	65.13 578	75.14 579	74.95 584	73.99 584	76.94 580	81.99 585	75.48 576	80.18 580	71.76 573	67.39 570	84.00 591	81.87 588	51.14 578	79.99 578	76.70 584	70.17 576	79.21 588

UNDER WATER	75.92 584	79.25 582	87.75 583	84.39 583	66.43 580	77.08 584	77.22 586	66.90 571	72.16 575	75.32 578	71.56 574	85.89 589	82.15 585	70.11 576	74.99 587	79.34 584	53.61 579	86.40 590	84.53 589	71.29 579	72.11 585

TCMNet-wrong-test	76.74 585	91.47 593	89.31 584	97.64 594	97.35 595	94.87 592	92.51 591	69.78 577	65.29 566	63.44 567	71.10 572	65.66 566	51.44 556	85.29 591	74.70 586	56.06 572	20.22 558	83.11 588	82.39 586	95.02 597	88.18 590

WAO-8	76.87 586	78.41 580	66.45 562	86.81 585	72.47 585	79.27 587	68.59 579	77.75 587	89.01 591	83.09 588	86.98 588	85.87 587	84.97 589	72.12 577	69.11 581	74.93 581	55.23 580	87.79 593	83.50 587	70.47 577	64.56 578

Venus	76.87 586	78.41 580	66.45 562	86.81 585	72.47 585	79.27 587	68.59 579	77.75 587	89.01 591	83.09 588	86.98 588	85.87 587	84.97 589	72.12 577	69.11 581	74.93 581	55.23 580	87.79 593	83.50 587	70.48 578	64.56 578

HanzoNet	77.61 588	81.11 587	82.83 578	77.82 576	69.15 582	75.25 580	69.06 581	73.49 583	77.84 581	82.19 587	82.80 584	85.42 586	86.67 591	85.99 592	73.64 585	85.24 593	68.38 587	81.71 582	75.47 583	71.98 581	66.24 581

JetRed	79.55 589	79.88 585	91.52 587	71.05 570	75.80 587	91.66 591	80.11 587	79.14 590	80.44 584	84.35 590	84.23 586	83.38 582	72.48 574	79.43 587	85.44 592	69.33 579	81.58 591	73.66 574	72.56 577	82.35 588	72.60 586

Dean	80.72 590	85.82 589	83.27 579	84.91 584	59.53 574	75.11 578	68.39 578	81.59 591	88.05 590	92.41 593	86.98 588	92.41 592	93.02 593	83.11 590	73.31 584	68.01 578	66.13 586	94.82 596	84.66 590	83.28 589	69.50 584

KSHMR	88.54 591	93.03 594	83.31 580	95.54 592	91.74 592	82.37 590	83.41 589	84.43 592	81.99 586	87.89 591	84.05 585	91.94 591	81.33 583	76.34 584	81.76 590	96.44 597	96.14 596	96.69 598	97.12 597	92.52 596	92.67 596

tt	89.96 592	1.02 73	100.00 603	99.40 599	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	78.36 582	67.94 569	99.99 605	100.00 602	100.00 605	100.00 605	95.81 596	99.93 601	87.43 591	86.39 591	95.11 598	87.89 589

xxxxx1	91.92 593	95.33 596	98.45 594	87.29 587	89.24 589	98.50 595	98.17 597	92.95 593	93.21 594	93.55 594	95.36 595	96.99 594	96.28 594	94.65 594	94.94 593	83.26 590	84.17 592	82.90 585	88.32 593	85.49 592	89.37 592

tt_ll	91.92 593	95.33 596	98.45 594	87.29 587	89.24 589	98.50 595	98.17 597	92.95 593	93.21 594	93.55 594	95.36 595	96.99 594	96.28 594	94.65 594	94.94 593	83.26 590	84.17 592	82.90 585	88.32 593	85.49 592	89.37 592

ff	91.92 593	95.33 596	98.45 594	87.29 587	89.24 589	98.50 595	98.17 597	92.95 593	93.21 594	93.55 594	95.36 595	96.99 594	96.28 594	94.65 594	94.94 593	83.26 590	84.17 592	82.90 585	88.32 593	85.49 592	89.37 592

USTest	93.52 596	90.92 592	77.74 575	87.90 590	92.63 593	100.00 602	100.00 602	99.79 601	99.80 599	99.21 600	99.52 599	98.03 597	99.15 599	89.52 593	99.31 600	90.37 594	98.47 597	84.34 589	87.43 592	84.58 591	91.71 595

MADNet++	94.16 597	94.02 595	90.25 585	96.28 593	96.84 594	97.17 594	90.16 590	94.71 596	91.69 593	97.07 597	93.71 593	94.62 593	92.63 592	96.15 597	95.18 596	95.42 595	95.89 595	92.80 595	92.23 596	92.10 595	94.30 598

PML	99.19 598	100.00 605	98.08 593	99.28 598	99.53 599	100.00 602	99.73 600	98.24 597	99.44 598	100.00 604	99.57 600	98.76 599	99.84 600	100.00 605	98.88 599	100.00 601	99.54 598	100.00 602	99.50 600	99.90 601	93.55 597

MEDIAN_ROB	99.19 598	99.84 600	99.62 599	98.49 595	98.51 598	98.58 598	97.81 596	98.80 599	98.56 597	99.36 601	99.49 598	99.56 600	99.06 598	98.35 598	98.31 598	99.99 600	99.63 599	100.00 602	100.00 603	99.81 600	99.95 600

HaxPig	99.40 600	99.99 602	97.38 592	100.00 601	100.00 602	96.91 593	97.35 594	99.59 600	99.99 601	100.00 604	100.00 602	99.99 605	99.99 601	99.04 599	97.77 597	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	99.99 601

Anonymous_1	99.65 601	99.95 601	99.93 601	99.80 600	99.60 600	100.00 602	100.00 602	99.82 603	99.98 600	99.62 602	99.94 601	99.75 602	100.00 602	99.66 600	99.88 601	98.45 599	99.84 600	98.73 599	99.26 599	99.41 599	99.36 599

test_example2	99.68 602	99.99 602	99.99 602	100.00 601	99.99 601	99.86 601	99.99 601	98.29 598	100.00 602	100.00 604	100.00 602	98.15 598	98.39 597	99.98 602	99.98 602	100.00 601	99.99 602	99.40 600	99.53 601	100.00 602	100.00 602

AVERAGE_ROB	99.80 603	99.99 602	99.40 598	100.00 601	100.00 602	98.99 599	97.72 595	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

DPSMNet_ROB	99.95 604	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	99.15 599	100.00 602	99.96 603	100.00 602	99.99 603	99.99 603	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

DGTPSM_ROB	99.95 604	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	99.14 598	100.00 602	99.96 603	100.00 602	99.99 603	99.99 603	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

RAFT-FEzeroshot	100.00 606	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

RAFT-FE	100.00 606	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

FlowAnything	100.00 606	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

Selective-RAFT-Error	100.00 606	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

CasAABBNet	100.00 606	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

LSM0	100.00 606	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

DPSM_ROB	100.00 606	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

DPSM	100.00 606	100.00 605	100.00 603	100.00 601	100.00 602	100.00 602	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 604	100.00 602	100.00 607	100.00 602	100.00 605	100.00 605	100.00 601	100.00 603	100.00 602	100.00 603	100.00 602	100.00 602

FSD					5.31 412	8.20 253	12.18 466	12.39 143	7.98 151	7.94 145	7.35 110	9.35 193	7.17 235	10.94 194	8.86 346	5.58 520	2.77 525	5.46 517	4.09 521	5.17 499

ccccc		98.19 599		100.00 601	100.00 602	99.32 600		99.79 601		99.63 603		99.69 601		99.95 601		100.00 601	100.00 603	99.97 601	99.90 602	100.00 602

ASD4		90.49 591

Low-res two-view benchmark