Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.93 1	0.78 32	3.42 25	1.97 7	0.27 13	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 3	1.17 12	2.70 45	1.74 63	1.21 39	1.17 1	1.00 50	0.00 1	0.01 29	0.01 187	0.00 1	0.02 8	0.02 14
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Foundation-i32	0.97 2	0.54 3	2.57 2	2.24 19	0.21 7	1.31 5	0.09 13	4.21 5	0.95 2	1.20 13	0.42 10	2.79 89	0.29 5	1.78 2	0.54 6	0.02 172	0.08 249	0.03 226	0.00 1	0.03 34	0.03 40

BTL-Stereo	0.99 3	0.51 2	3.10 18	2.65 50	0.36 27	0.56 2	0.27 36	1.94 2	1.86 19	1.00 7	2.57 39	1.18 48	0.15 1	1.90 3	1.49 74	0.14 300	0.01 29	0.00 1	0.02 195	0.03 34	0.03 40

LACA1	1.12 4	0.73 23	2.61 3	1.25 1	0.59 70	2.50 22	0.45 49	4.45 7	0.93 1	1.64 32	0.22 6	0.47 26	1.78 69	4.39 32	0.36 1	0.00 1	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

LACA2	1.22 5	1.14 126	4.34 83	1.32 2	0.20 5	3.03 38	0.14 20	5.79 30	1.12 4	1.06 11	0.67 15	0.56 31	0.80 25	3.67 20	0.44 2	0.00 1	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 3

FoundationStereo	1.26 6	0.73 23	2.84 7	2.65 50	0.58 67	2.31 17	0.61 63	3.40 4	1.57 12	1.89 43	0.09 3	2.61 86	2.90 113	2.37 6	0.60 10	0.04 219	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 40

MonSter++	1.28 7	0.63 10	2.88 8	2.00 9	0.32 18	2.14 14	0.01 1	4.86 14	2.56 32	1.63 31	0.45 11	2.17 80	1.25 41	3.81 21	0.84 27	0.01 107	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 14

GeoVLM	1.29 8	0.62 9	2.88 8	2.04 10	0.32 18	2.13 13	0.01 1	4.81 12	2.57 34	1.67 33	0.50 12	2.09 79	1.29 43	3.91 22	0.85 28	0.01 107	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

HiDET	1.32 9	0.56 4	3.12 20	2.54 45	0.43 44	1.92 10	0.02 5	5.70 22	2.72 41	1.35 19	0.52 13	1.27 52	0.97 32	4.05 23	1.19 63	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 14

BridgeDepth_RVC	1.46 10	0.72 21	2.76 5	1.47 3	0.75 110	4.05 74	0.01 1	5.97 35	1.58 14	1.29 17	1.19 22	1.02 45	2.98 115	3.52 17	0.87 31	0.79 475	0.08 249	0.12 346	0.05 262	0.01 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo	1.48 11	0.65 17	3.04 16	2.52 41	0.79 115	3.11 42	0.16 25	6.26 47	1.80 17	0.84 1	0.10 5	1.51 58	0.65 18	7.44 95	0.53 5	0.02 172	0.09 265	0.00 1	0.03 216	0.03 34	0.02 14

LGtest1	1.48 11	0.75 27	4.03 63	2.33 27	0.65 82	3.02 37	0.11 17	6.12 42	1.51 8	1.41 25	1.48 25	0.65 36	0.93 31	5.60 48	0.81 21	0.03 202	0.12 314	0.00 1	0.00 1	0.10 119	0.04 60

CSFM-Stereo	1.49 13	0.59 6	3.11 19	2.47 38	0.31 17	3.07 39	0.15 23	6.28 52	2.36 29	2.48 63	1.08 18	1.50 57	1.10 36	4.29 31	0.89 32	0.02 172	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 40

MLG-Stereo_test1	1.51 14	0.65 17	3.00 13	2.47 38	2.46 281	2.84 32	0.16 25	5.64 21	1.77 15	0.98 6	0.09 3	1.53 59	0.52 11	7.44 95	0.56 7	0.02 172	0.09 265	0.00 1	0.03 216	0.03 34	0.02 14

252Zero-FE	1.52 15	0.84 52	3.49 31	2.85 62	0.54 60	1.97 12	0.08 10	6.14 43	4.11 73	1.76 37	3.45 56	0.16 1	0.27 4	3.61 19	0.82 22	0.01 107	0.10 283	0.08 298	0.04 237	0.04 47	0.03 40

MLG-Stereo_test2	1.52 15	0.64 12	2.81 6	2.52 41	1.79 233	2.76 30	0.16 25	4.70 10	1.80 17	1.75 35	0.08 2	3.21 94	0.17 3	7.28 89	0.64 11	0.02 172	0.11 303	0.00 1	0.00 1	0.04 47	0.03 40

MLG-Stereo_test3	1.57 17	0.69 20	3.82 48	2.19 15	1.34 187	3.92 70	0.25 35	5.89 33	1.27 6	0.91 4	1.07 17	1.99 75	0.64 17	6.09 62	1.10 56	0.03 202	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.05 57	0.04 60

dual_stereo	1.57 17	0.64 12	2.56 1	2.33 27	0.47 47	2.62 24	0.08 10	4.85 13	1.95 22	1.01 9	0.69 16	1.90 71	0.61 15	10.34 193	0.96 39	0.01 107	0.20 379	0.00 1	0.18 361	0.01 1	0.03 40

Pro-Stereo	1.58 19	0.49 1	3.02 15	2.86 63	0.49 53	5.49 168	0.77 76	2.05 3	1.90 21	1.48 28	1.19 22	1.46 55	0.15 1	8.09 116	1.54 78	0.16 311	0.03 114	0.00 1	0.30 433	0.04 47	0.02 14

BridgeDepth	1.59 20	0.74 25	2.65 4	1.86 5	0.15 3	6.66 243	0.05 7	5.75 24	2.52 31	1.38 24	0.38 8	1.98 73	2.79 110	4.44 35	0.44 2	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	1.59 20	0.87 61	4.31 80	2.54 45	0.69 88	2.76 30	0.44 47	6.85 66	1.57 12	1.59 29	0.39 9	0.39 23	0.52 11	7.85 107	0.82 22	0.04 219	0.12 314	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.02 14

LG-Stereo_L1	1.59 20	0.89 68	4.07 69	2.55 47	0.95 135	2.93 33	0.50 53	6.75 63	1.54 9	1.32 18	0.24 7	0.50 28	0.59 14	7.91 108	0.85 28	0.04 219	0.12 314	0.01 187	0.00 1	0.03 34	0.02 14

Test_v1	1.60 23	0.76 30	3.26 21	2.18 13	1.25 172	2.17 15	0.16 25	7.01 69	3.12 57	1.44 27	2.91 48	1.49 56	1.02 35	4.48 36	0.68 13	0.01 107	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.04 60

Wavelet-MonSter	1.61 24	0.84 52	4.03 63	2.47 38	2.55 287	2.93 33	0.03 6	4.71 11	1.40 7	1.96 44	4.34 72	0.34 20	0.83 28	4.87 41	0.90 33	0.00 1	0.03 114	0.02 208	0.00 1	0.02 8	0.03 40

MatchStereo	1.70 25	0.88 63	3.85 49	2.11 11	0.14 1	2.35 19	0.33 40	5.87 32	4.80 88	0.90 3	4.35 74	0.81 43	1.32 44	4.93 42	1.30 66	0.01 107	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 3
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	1.70 25	0.59 6	2.97 12	1.86 5	0.58 67	1.95 11	0.09 13	6.27 49	7.21 160	1.23 14	1.48 25	1.25 51	1.34 45	6.03 60	1.05 54	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

MonSter	1.74 27	0.74 25	3.64 36	2.27 20	1.62 213	6.01 215	0.13 19	6.02 36	2.88 49	1.35 19	2.11 31	0.30 14	0.36 6	6.50 69	0.83 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.02 8	0.02 14

Monster-pub-eth3d	1.75 28	0.75 27	3.64 36	2.27 20	1.62 213	6.02 218	0.14 20	6.02 36	2.87 48	1.35 19	2.11 31	0.30 14	0.36 6	6.59 73	0.83 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.02 8	0.02 14

MonStereo	1.76 29	0.75 27	3.64 36	2.27 20	1.61 212	6.04 219	0.14 20	6.02 36	2.88 49	1.35 19	2.11 31	0.30 14	0.36 6	6.84 81	0.83 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 157	0.02 8	0.02 14

4.5_new	1.82 30	0.79 36	3.44 27	2.35 29	1.84 234	5.69 194	1.28 112	5.59 19	2.60 35	3.74 102	3.37 53	0.43 24	0.97 32	3.16 10	0.98 41	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 82	0.16 201

4.5w-stereo	1.83 31	0.79 36	3.45 29	2.35 29	1.84 234	5.69 194	1.29 114	5.59 19	2.60 35	3.75 103	3.37 53	0.43 24	0.97 32	3.16 10	0.98 41	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 82	0.16 201

Monster-pub-mixall	1.84 32	0.85 58	3.45 29	2.27 20	0.94 134	2.43 20	0.54 58	6.32 53	2.65 39	3.04 83	3.56 57	0.38 22	0.49 10	8.93 147	0.74 19	0.01 107	0.06 199	0.00 1	0.00 1	0.04 47	0.04 60

IGEV	1.86 33	0.58 5	3.90 54	2.40 33	3.49 339	4.20 81	0.97 91	7.16 73	3.22 58	2.00 50	4.16 68	0.26 11	0.62 16	3.40 13	0.65 12	0.03 202	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.02 14

SGD-Stereo	1.88 34	0.76 30	3.80 46	2.37 31	0.33 25	3.48 56	0.93 88	6.52 57	2.22 25	3.84 107	1.08 18	1.78 65	1.34 45	8.32 120	0.70 16	0.09 277	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.03 40

GEAStereo	1.94 35	0.95 77	3.61 33	3.84 139	0.64 78	4.39 94	1.50 129	8.01 88	2.33 27	2.24 56	2.61 41	1.19 49	2.25 88	3.50 14	1.15 59	0.01 107	0.06 199	0.05 258	0.00 1	0.22 184	0.14 173

4.25_new	1.94 35	0.81 39	3.74 41	2.82 58	2.69 295	4.37 89	2.37 232	5.76 25	2.78 43	1.99 47	3.60 58	0.23 4	2.40 98	4.13 24	0.99 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 98

4.5w_new	1.94 35	0.81 39	3.74 41	2.82 58	2.69 295	4.37 89	2.37 232	5.76 25	2.78 43	1.99 47	3.60 58	0.23 4	2.40 98	4.13 24	0.99 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 98

4.25w-stereo	1.94 35	0.81 39	3.74 41	2.82 58	2.69 295	4.37 89	2.37 232	5.76 25	2.78 43	1.99 47	3.60 58	0.23 4	2.40 98	4.13 24	0.99 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 98

asda	1.95 39	0.81 39	4.14 76	2.66 53	1.93 249	3.30 51	0.86 83	5.92 34	3.10 56	2.41 61	3.10 49	0.63 35	2.99 116	5.57 47	1.48 73	0.02 172	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 82	0.07 98

4w-stereo	2.03 40	0.98 85	4.12 74	2.31 26	1.96 250	3.70 66	0.61 63	6.37 54	2.37 30	2.10 52	4.19 69	0.33 18	3.33 124	7.03 84	1.12 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.08 113

asd	2.06 41	0.78 32	3.85 49	2.45 35	2.18 263	3.99 72	0.35 41	6.94 67	2.60 35	2.99 80	2.79 46	0.52 29	2.27 92	8.33 121	0.93 34	0.02 172	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 82	0.11 143

S2M2_L	2.06 41	1.28 158	4.05 68	3.20 82	1.14 161	2.31 17	0.06 8	6.26 47	6.67 142	1.75 35	4.48 78	4.47 121	0.81 26	2.36 5	1.52 77	0.25 361	0.10 283	0.03 226	0.00 1	0.49 345	0.03 40
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 43	0.78 32	4.30 79	2.96 69	1.85 237	3.22 45	2.25 223	6.05 40	2.69 40	1.80 40	5.44 110	0.23 4	2.01 78	7.36 92	1.01 53	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.06 87

2.75w_new	2.10 43	0.82 44	3.93 57	2.18 13	1.44 195	3.52 60	2.30 227	5.52 17	2.91 52	4.14 119	3.93 66	0.27 12	2.38 95	6.17 64	2.32 152	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.06 87

LG-G_1	2.14 45	0.64 12	4.04 65	3.18 80	0.37 28	11.00 322	0.60 61	6.27 49	1.55 10	1.28 15	1.15 20	1.34 53	2.14 83	8.08 114	0.99 43	0.04 219	0.12 314	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.03 40

LG-G	2.14 45	0.64 12	4.04 65	3.18 80	0.37 28	11.00 322	0.60 61	6.27 49	1.55 10	1.28 15	1.15 20	1.34 53	2.14 83	8.08 114	0.99 43	0.04 219	0.12 314	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.03 40

GSStereo	2.16 47	0.95 77	3.61 33	4.08 149	0.64 78	4.39 94	1.50 129	8.60 102	4.56 82	2.71 70	2.61 41	1.86 68	2.25 88	3.50 14	1.15 59	0.00 1	0.07 226	0.00 1	0.39 461	0.22 184	0.15 193

GREAT-IGEV	2.18 48	1.15 129	4.04 65	2.89 64	0.69 88	2.95 35	0.20 31	5.82 31	5.88 124	0.92 5	5.07 100	1.08 46	1.46 53	9.60 169	0.86 30	0.00 1	0.13 328	0.00 1	0.24 403	0.14 140	0.46 352
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AdaDepth	2.20 49	0.82 44	4.90 106	3.27 88	2.91 310	3.54 63	0.70 69	5.30 16	3.05 55	1.73 34	3.31 52	0.49 27	1.60 56	10.91 223	0.96 39	0.03 202	0.11 303	0.00 1	0.23 393	0.04 47	0.03 40

IGEV-Stereo++	2.20 49	0.79 36	3.67 39	3.72 131	3.17 320	3.39 53	0.10 15	8.37 99	3.77 68	2.11 53	4.25 70	2.01 76	4.78 194	2.96 8	0.59 8	0.01 107	0.02 80	0.08 298	0.00 1	0.06 62	0.05 76

monsters	2.21 51	1.25 153	4.09 71	3.59 120	4.35 393	2.20 16	0.18 30	8.31 98	2.84 47	4.11 117	2.86 47	0.20 2	0.76 21	8.41 122	0.95 37	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.01 3

DEFOM-Stereo	2.21 51	0.88 63	3.63 35	3.42 98	0.89 128	13.14 362	0.83 80	4.68 9	1.96 23	2.72 72	1.66 27	0.59 32	0.54 13	8.53 126	0.68 13	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

3.25w_new	2.24 53	0.88 63	3.97 59	2.28 24	1.34 187	6.00 212	1.19 107	6.56 59	3.26 60	3.90 110	3.77 62	0.62 33	2.46 102	7.46 98	0.99 43	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.06 87

3.25w	2.24 53	0.88 63	3.97 59	2.28 24	1.34 187	6.01 215	1.19 107	6.56 59	3.26 60	3.90 110	3.77 62	0.62 33	2.46 102	7.44 95	0.99 43	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.06 87

DispViT+	2.30 55	0.81 39	5.78 155	3.03 73	3.88 355	4.38 93	0.21 33	6.52 57	5.74 122	1.41 25	1.89 30	0.80 42	1.57 55	5.96 58	1.74 98	0.59 444	1.57 540	0.00 1	0.00 1	0.11 126	0.02 14

qwe	2.30 55	0.82 44	3.76 44	2.60 49	2.75 301	4.59 104	0.28 37	6.62 61	2.90 51	4.62 131	4.62 85	0.55 30	0.89 29	8.78 139	2.09 134	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 82	0.14 173

StereoAnything_RVC	2.31 57	11.20 546	4.65 92	2.23 17	0.14 1	1.49 6	0.17 29	4.50 8	1.24 5	1.03 10	0.06 1	0.20 2	3.60 137	8.05 112	0.59 8	0.02 172	0.11 303	0.00 1	0.00 1	6.97 547	0.03 40

3.75w	2.32 58	0.89 68	3.85 49	2.45 35	3.23 326	8.15 276	1.42 122	5.77 28	2.79 46	2.60 66	4.64 86	0.31 17	2.77 109	6.56 71	0.94 35	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.05 76

RAStereo	2.32 58	1.08 111	6.36 182	3.73 132	1.39 194	1.81 9	0.12 18	7.70 82	7.44 167	2.27 59	3.94 67	3.43 96	0.81 26	3.55 18	2.47 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 242	0.07 98

2.25w	2.37 60	0.87 61	4.69 95	2.52 41	1.76 228	3.53 61	0.41 44	6.10 41	2.56 32	3.93 112	6.70 130	0.35 21	2.47 104	8.53 126	2.97 194	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

2w_stereo	2.37 60	0.83 47	4.12 74	2.73 55	1.22 169	4.67 108	3.90 306	6.98 68	3.62 66	3.48 95	5.01 99	0.24 8	4.36 159	4.43 34	1.70 96	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 40

WQFJA1++	2.38 62	0.59 6	4.21 78	2.66 53	1.85 237	2.47 21	0.29 39	7.02 70	2.10 24	3.41 94	2.43 36	0.68 38	1.63 59	7.27 88	1.00 50	0.01 107	0.05 164	0.01 187	0.01 157	9.83 563	0.09 118

gasm-f	2.39 63	0.96 82	3.77 45	3.84 139	0.50 54	4.50 100	2.54 247	8.01 88	2.33 27	2.24 56	5.92 121	1.19 49	4.05 149	6.12 63	1.31 68	0.01 107	0.06 199	0.05 258	0.00 1	0.25 211	0.14 173

monsterstereo	2.41 64	0.98 85	4.33 81	4.12 153	4.48 397	1.80 7	0.08 10	5.78 29	5.21 106	3.36 90	7.40 145	0.25 9	0.37 9	8.92 146	1.00 50	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.01 3

LG-Stereo	2.43 65	1.44 205	7.64 241	3.73 132	0.82 120	3.64 65	1.24 110	6.41 56	5.30 109	1.97 45	7.31 141	0.84 44	0.74 19	4.85 40	2.21 147	0.05 241	0.04 132	0.01 187	0.03 216	0.33 278	0.10 128

111111	2.45 66	1.01 92	3.89 53	3.60 121	4.13 374	3.49 59	0.23 34	8.63 104	3.25 59	2.15 54	4.26 71	2.29 81	2.03 79	8.86 145	0.94 35	0.01 107	0.02 80	0.08 298	0.00 1	0.14 140	0.04 60

3.5w_stereo	2.46 67	1.21 141	4.40 86	2.23 17	1.53 206	6.00 212	1.12 101	6.82 65	2.60 35	3.48 95	4.35 74	0.33 18	2.08 82	9.99 185	3.03 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 87

3w_stereo	2.49 68	0.84 52	5.43 131	2.46 37	0.46 46	5.44 166	6.54 397	7.07 71	3.41 65	3.30 88	4.77 91	0.28 13	4.24 157	4.24 30	1.30 66	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 98

fffft	2.58 69	0.86 59	5.15 120	3.15 79	1.32 182	4.44 97	4.17 314	8.04 91	3.29 62	3.03 82	2.20 34	1.88 70	1.45 52	10.41 196	1.80 102	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.31 261	0.10 128
1: 1. 1
AIO_test	2.59 70	0.89 68	4.07 69	3.70 130	2.35 275	5.35 161	2.39 236	8.10 92	4.33 77	1.35 19	4.60 82	4.27 116	1.35 47	7.29 90	0.71 18	0.76 469	0.07 226	0.00 1	0.09 307	0.06 62	0.03 40

Replicate-Monster	2.63 71	3.33 443	11.97 405	2.38 32	1.08 149	3.13 43	0.44 47	6.76 64	4.42 80	3.79 104	1.30 24	0.66 37	1.15 37	8.78 139	0.48 4	0.01 107	0.08 249	0.00 1	0.00 1	0.26 222	2.68 504

GIP-stereo	2.66 72	1.00 91	4.00 61	4.99 223	3.41 332	3.38 52	0.77 76	8.73 107	5.69 121	2.08 51	5.38 104	4.13 112	3.21 118	5.21 45	1.05 54	0.01 107	0.06 199	0.00 1	0.00 1	0.07 82	0.04 60

Zero-FE251	2.73 73	1.57 254	5.05 113	4.17 156	1.92 248	7.26 259	0.75 73	7.75 85	3.01 53	4.88 144	2.40 35	5.44 149	4.17 154	4.39 32	1.31 68	0.27 367	0.06 199	0.04 247	0.03 216	0.03 34	0.12 150

MaDis-Stereo	2.73 73	1.56 250	6.21 179	2.96 69	2.45 280	1.80 7	0.28 37	7.43 77	5.07 99	2.57 64	3.43 55	7.13 186	4.71 188	5.74 53	2.91 190	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.15 148	0.12 150

HUF	2.75 75	1.32 172	5.28 125	2.83 61	0.55 62	5.23 156	2.19 214	8.97 111	4.23 75	1.97 45	4.39 76	5.03 135	2.64 105	6.86 82	1.44 72	0.73 466	0.63 502	0.09 310	0.00 1	0.17 166	0.44 346

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 76	0.90 71	5.49 137	4.91 218	1.75 227	3.75 67	0.85 82	7.14 72	3.33 63	3.51 98	10.67 190	2.03 77	5.26 211	3.11 9	1.80 102	0.00 1	0.06 199	0.00 1	0.19 374	0.43 318	0.19 233

IGEV-Stereo+	2.77 76	0.92 73	4.09 71	3.14 77	4.62 403	2.57 23	0.70 69	4.34 6	2.29 26	1.76 37	0.59 14	0.77 41	3.49 131	8.65 134	0.68 13	0.03 202	0.10 283	0.00 1	0.24 403	5.77 541	10.68 579

AIO_rvc	2.81 78	1.10 118	4.88 104	3.63 124	2.59 289	5.36 162	1.85 186	8.21 96	4.37 79	1.60 30	4.74 89	4.74 130	1.16 38	10.10 188	1.13 58	0.47 423	0.04 132	0.00 1	0.04 237	0.15 148	0.12 150

SMoEStereo_RVC	2.81 78	1.07 108	5.08 115	3.86 142	0.60 74	6.39 233	1.91 194	7.82 86	3.79 69	3.87 109	3.69 61	2.78 88	2.25 88	10.60 203	1.99 121	0.00 1	0.02 80	0.03 226	0.00 1	0.25 211	0.17 210

mms	2.86 80	1.38 186	5.26 123	3.68 127	1.84 234	4.23 83	4.01 308	8.01 88	4.29 76	2.43 62	5.53 118	3.05 91	1.35 47	9.22 157	2.06 130	0.00 1	0.06 199	0.00 1	0.00 1	0.36 290	0.44 346

UniTT-Stereo	2.89 81	0.90 71	6.74 195	4.08 149	2.42 278	2.63 25	0.42 45	5.57 18	4.88 91	5.36 153	7.63 147	1.09 47	1.47 54	8.80 142	5.11 293	0.03 202	0.07 226	0.00 1	0.01 157	0.48 336	0.11 143

1w_stereo	2.90 82	0.72 21	3.59 32	3.30 90	2.15 261	4.37 89	6.74 406	6.40 55	5.23 107	2.83 76	7.30 140	0.25 9	4.36 159	8.30 119	2.44 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

ours_stereo	2.91 83	1.34 176	5.14 118	3.67 125	1.49 202	3.87 69	2.80 262	8.10 92	6.28 133	2.15 54	5.66 120	3.98 108	1.84 75	9.38 163	1.77 101	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.32 271	0.34 314

AIO-Stereo	2.91 83	1.19 138	5.14 118	4.15 155	0.79 115	4.67 108	1.76 176	9.59 121	5.19 105	2.66 69	4.76 90	5.40 148	0.78 22	10.30 192	1.23 64	0.00 1	0.06 199	0.00 1	0.36 452	0.09 103	0.15 193

EGLCR-Stereo	2.92 85	1.06 100	5.28 125	3.38 96	0.55 62	4.59 104	0.66 65	10.43 143	4.81 89	3.30 88	3.23 51	7.93 205	1.71 65	9.22 157	1.62 88	0.05 241	0.12 314	0.00 1	0.00 1	0.23 199	0.16 201

IGEV++	2.98 86	1.27 156	5.17 121	5.41 274	0.47 47	4.63 106	1.71 168	9.97 131	4.75 86	2.58 65	6.27 125	4.35 118	4.44 166	4.98 43	3.05 204	0.00 1	0.07 226	0.00 1	0.08 294	0.24 206	0.18 220

IGEV-RUCA	3.00 87	1.12 124	4.51 89	4.78 207	2.30 270	6.18 222	1.80 181	7.24 75	4.79 87	2.63 68	4.91 95	4.06 109	2.44 101	9.70 175	1.50 75	0.14 300	0.26 425	0.21 400	0.29 426	0.74 415	0.35 319

zero-FE	3.01 88	1.06 100	4.57 91	4.18 160	4.04 369	3.24 46	1.51 133	6.17 45	1.87 20	1.00 7	2.52 37	1.72 62	4.92 198	6.19 65	2.77 181	0.27 367	0.10 283	0.00 1	0.05 262	13.94 580	0.09 118

MSCF	3.01 88	1.87 332	5.23 122	3.98 146	0.70 90	5.42 165	1.48 124	8.59 101	4.59 85	5.05 148	6.40 126	1.76 64	7.07 269	5.69 51	1.36 70	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.63 489	0.16 156	0.24 268

BStereo	3.05 90	1.51 228	15.51 462	2.95 66	1.03 139	5.97 210	3.41 286	6.02 36	5.56 117	2.75 74	1.76 28	2.49 84	0.78 22	7.72 102	3.07 205	0.01 107	0.03 114	0.04 247	0.09 307	0.09 103	0.17 210

Selective-IGEV-i32	3.06 91	1.11 120	4.98 107	3.56 114	1.63 215	4.72 112	2.15 213	10.74 154	4.55 81	2.94 78	4.60 82	5.53 151	1.78 69	10.82 218	1.69 93	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 342	0.06 62	0.13 164

Selective-IGEV	3.06 91	1.11 120	4.98 107	3.56 114	1.66 217	4.73 113	2.14 212	10.73 153	4.56 82	2.93 77	4.60 82	5.54 152	1.77 68	10.82 218	1.69 93	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 342	0.06 62	0.13 164

RSM++	3.08 93	1.04 98	5.27 124	4.25 170	0.50 54	5.04 148	2.63 252	10.11 133	4.34 78	3.16 85	4.66 87	6.73 176	1.87 77	9.96 183	1.69 93	0.00 1	0.00 1	0.01 187	0.18 361	0.14 140	0.10 128

RSM	3.10 94	0.98 85	4.86 103	4.17 156	1.08 149	4.76 121	1.83 184	10.14 134	4.21 74	3.38 92	4.34 72	7.82 202	1.75 67	10.69 207	1.64 91	0.00 1	0.03 114	0.00 1	0.18 361	0.13 134	0.07 98

VIP-Stereo	3.13 95	1.39 188	4.85 102	3.02 72	4.34 391	15.03 402	1.76 176	5.70 22	3.66 67	1.87 42	5.38 104	2.42 82	1.84 75	9.45 165	1.65 92	0.00 1	0.08 249	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.13 164

FlowAnything_test	3.13 95	1.42 195	6.59 188	8.69 441	1.35 190	8.70 282	2.51 243	7.60 80	3.03 54	4.10 116	2.67 44	3.52 101	0.75 20	5.86 57	4.48 272	0.06 260	0.03 114	0.15 370	0.66 491	0.16 156	0.18 220

DDF-Stereo	3.17 97	1.08 111	4.40 86	4.63 197	4.02 368	3.40 54	1.51 133	5.27 15	1.78 16	0.85 2	2.57 39	1.68 61	4.63 182	8.01 111	2.80 184	0.27 367	0.13 328	0.00 1	0.14 342	16.19 584	0.09 118

AEACV	3.17 97	1.11 120	5.39 130	4.55 190	5.35 445	4.29 86	1.60 147	6.21 46	5.43 113	3.08 84	7.85 150	4.23 114	6.55 255	5.51 46	1.56 81	0.00 1	0.09 265	0.03 226	0.32 441	0.20 177	0.12 150

GASTEREO	3.18 99	1.99 353	5.13 117	4.28 173	0.70 90	5.59 178	1.49 128	8.66 105	4.94 93	5.17 151	6.84 135	1.58 60	7.14 270	7.72 102	1.38 71	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.64 490	0.08 97	0.23 261

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 99	6.90 513	3.85 49	10.48 495	1.59 210	4.71 111	0.47 51	8.39 100	2.76 42	2.34 60	3.12 50	0.74 39	7.20 273	9.02 154	1.62 88	0.00 1	0.14 344	0.00 1	0.19 374	0.02 8	0.03 40

NLSM3	3.19 101	0.86 59	3.90 54	3.11 75	4.00 367	3.18 44	0.55 59	13.79 216	8.23 182	3.39 93	6.88 137	1.79 67	3.97 145	7.12 87	3.01 197	0.01 107	0.00 1	0.05 258	0.00 1	0.03 34	0.01 3

SCV	3.20 102	1.40 190	5.96 162	4.71 201	0.71 95	4.21 82	1.70 156	10.94 155	6.06 128	1.85 41	4.80 93	6.16 162	2.74 108	9.82 177	1.74 98	0.05 241	0.09 265	0.00 1	0.24 403	0.50 350	0.30 298

tt45	3.20 102	0.95 77	4.36 84	3.73 132	1.86 239	8.19 277	2.05 210	9.12 116	3.36 64	5.60 156	4.42 77	4.61 129	2.39 97	11.00 227	1.96 116	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.01 157	0.32 271	0.10 128

MoCha-V2	3.20 102	0.92 73	4.82 101	5.09 232	0.40 32	4.63 106	1.37 119	9.81 127	5.41 112	5.58 155	5.26 103	2.63 87	6.48 252	9.90 181	1.15 59	0.02 172	0.24 414	0.00 1	0.25 409	0.07 82	0.04 60

Pointernet	3.22 105	0.84 52	5.79 156	3.22 86	0.35 26	5.27 159	0.37 42	16.46 264	5.96 126	4.11 117	6.81 134	4.84 133	2.73 107	4.78 39	2.52 167	0.00 1	0.15 350	0.00 1	0.22 384	0.04 47	0.02 14

SCV_C0	3.23 106	1.31 169	6.44 184	3.20 82	0.82 120	4.84 128	1.61 148	10.34 141	6.85 147	2.74 73	4.91 95	6.26 166	1.81 73	11.06 231	1.50 75	0.11 289	0.06 199	0.00 1	0.23 393	0.33 278	0.11 143

MGS-Stereo	3.26 107	1.29 162	6.73 193	3.30 90	0.47 47	4.89 131	1.55 138	6.15 44	8.88 195	4.31 121	10.15 180	5.48 150	1.27 42	8.09 116	1.97 118	0.04 219	0.01 29	0.02 208	0.00 1	0.57 374	0.04 60

rrr	3.26 107	1.57 254	7.72 245	3.36 94	0.60 74	4.93 134	1.59 144	10.72 152	5.11 103	3.79 104	4.58 80	4.53 125	4.00 147	10.13 189	2.09 134	0.00 1	0.06 199	0.00 1	0.22 384	0.12 128	0.18 220

CroCo-Stereo	3.27 109	1.90 335	7.18 215	8.50 439	1.11 151	0.96 3	0.97 91	10.18 135	8.20 180	3.59 99	4.69 88	8.02 209	4.53 175	2.75 7	2.34 154	0.01 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 261	0.11 143
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	3.28 110	1.20 139	5.94 161	3.67 125	0.85 123	4.84 128	1.75 173	10.18 135	6.44 136	2.60 66	6.15 122	6.33 169	3.16 117	10.08 187	1.62 88	0.00 1	0.12 314	0.00 1	0.00 1	0.30 249	0.33 310

IGEVStereo-DCA	3.31 111	1.57 254	6.20 174	3.36 94	0.60 74	4.93 134	1.70 156	13.26 195	5.04 94	3.79 104	4.58 80	4.53 125	4.00 147	10.13 189	2.09 134	0.00 1	0.06 199	0.00 1	0.18 361	0.12 128	0.14 173

test_xeample3	3.34 112	1.54 238	7.67 242	3.33 93	0.68 84	5.74 196	1.63 150	12.05 166	3.88 72	6.71 164	3.81 65	3.17 93	3.34 125	10.59 202	2.07 131	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.27 419	0.13 134	0.16 201

GLC_STEREO	3.40 113	1.06 100	3.44 27	6.52 354	0.20 5	4.76 121	1.66 152	8.97 111	6.59 140	5.39 154	9.04 160	5.23 143	2.03 79	9.76 176	2.77 181	0.01 107	0.03 114	0.21 400	0.00 1	0.23 199	0.06 87

VMStereo-Base	3.41 114	0.84 52	4.19 77	1.72 4	0.47 47	3.01 36	0.57 60	10.10 132	14.58 267	3.85 108	9.11 162	7.48 200	2.36 94	7.75 105	1.90 110	0.07 271	0.08 249	0.04 247	0.00 1	0.06 62	0.02 14

999	3.44 115	0.92 73	4.78 97	4.69 200	2.34 274	7.58 269	2.20 215	9.81 127	6.11 130	2.96 79	4.79 92	5.07 136	2.27 92	12.10 295	2.76 180	0.03 202	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.29 242	0.10 128

ff7	3.48 116	1.76 313	6.20 174	3.45 99	1.13 155	5.02 142	1.70 156	13.26 195	5.04 94	4.66 135	5.47 113	3.49 97	4.70 184	11.14 236	2.01 123	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.18 361	0.30 249	0.14 173

ffff	3.48 116	1.76 313	6.20 174	3.45 99	1.13 155	5.02 142	1.70 156	13.26 195	5.04 94	4.66 135	5.47 113	3.49 97	4.70 184	11.14 236	2.01 123	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.18 361	0.30 249	0.14 173

11t	3.48 116	1.76 313	6.20 174	3.45 99	1.13 155	5.02 142	1.70 156	13.26 195	5.04 94	4.66 135	5.47 113	3.49 97	4.70 184	11.14 236	2.01 123	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.18 361	0.30 249	0.14 173

ccc-4	3.48 116	1.76 313	6.20 174	3.45 99	1.13 155	5.02 142	1.70 156	13.26 195	5.04 94	4.66 135	5.47 113	3.49 97	4.70 184	11.14 236	2.01 123	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.18 361	0.30 249	0.14 173

anonymousdsp	3.51 120	1.75 309	5.66 148	3.49 108	1.13 155	5.04 148	1.74 170	13.69 208	5.07 99	4.83 140	5.42 108	4.25 115	4.44 166	11.14 236	1.98 119	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.18 361	0.31 261	0.13 164

castereo++	3.52 121	1.28 158	3.96 58	3.76 136	2.61 290	16.87 446	1.95 202	7.57 78	8.51 187	2.26 58	4.54 79	5.10 137	2.04 81	8.75 138	0.74 19	0.00 1	0.15 350	0.00 1	0.35 449	0.05 57	0.02 14

IGEV-Stereo	3.52 121	1.75 309	5.67 149	3.49 108	1.12 153	5.04 148	1.73 169	13.70 209	5.07 99	4.83 140	5.42 108	4.27 116	4.43 165	11.15 241	1.98 119	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.18 361	0.31 261	0.12 150
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Foundation-i1	3.56 123	0.63 10	2.94 11	3.20 82	3.52 340	6.18 222	4.51 325	12.68 184	5.38 110	5.96 161	6.16 123	7.37 197	4.87 196	6.38 67	1.27 65	0.02 172	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.04 60

CREStereo	3.58 124	1.05 99	3.35 24	2.17 12	0.59 70	5.61 179	0.40 43	10.50 144	13.34 254	6.93 171	10.44 187	5.29 146	3.47 129	5.82 55	2.62 172	0.01 107	0.01 29	0.02 208	0.01 157	0.04 47	0.01 3
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	3.59 125	1.07 108	3.81 47	2.80 57	0.52 59	4.98 138	1.18 106	10.35 142	12.97 244	4.54 128	10.75 193	3.89 107	3.27 121	8.78 139	2.63 174	0.03 202	0.03 114	0.09 310	0.00 1	0.12 128	0.04 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	3.61 126	1.91 338	6.17 173	3.31 92	0.67 83	5.51 169	6.46 393	12.60 182	6.23 131	3.18 86	4.80 93	3.64 103	3.57 133	11.15 241	2.11 138	0.02 172	0.21 386	0.01 187	0.01 157	0.41 313	0.14 173

trnet	3.62 127	0.95 77	3.30 22	2.21 16	0.56 64	5.67 192	0.42 45	10.62 150	13.30 252	6.89 169	10.45 188	5.78 155	3.69 139	5.80 54	2.61 170	0.00 1	0.02 80	0.03 226	0.01 157	0.04 47	0.02 14

GCAPDPT-zeroshot4090	3.64 128	1.06 100	7.34 228	3.45 99	3.60 343	2.73 28	1.55 138	8.93 108	12.15 229	4.61 130	6.47 127	7.18 189	1.81 73	9.68 172	1.81 104	0.04 219	0.10 283	0.00 1	0.01 157	0.07 82	0.14 173

testlalala	3.64 128	1.06 100	7.36 230	3.46 104	3.60 343	2.72 26	1.55 138	8.93 108	12.16 230	4.62 131	6.47 127	7.18 189	1.80 71	9.68 172	1.81 104	0.04 219	0.10 283	0.00 1	0.01 157	0.07 82	0.14 173

GCAPDPT-zeroshot	3.64 128	1.06 100	7.35 229	3.46 104	3.60 343	2.72 26	1.55 138	8.93 108	12.16 230	4.62 131	6.47 127	7.18 189	1.80 71	9.68 172	1.81 104	0.04 219	0.10 283	0.00 1	0.01 157	0.07 82	0.14 173

U	3.65 131	0.64 12	5.91 159	3.91 143	11.89 564	11.50 330	0.20 31	7.66 81	5.38 110	1.79 39	2.55 38	0.76 40	1.61 57	2.34 4	0.70 16	0.00 1	0.04 132	10.60 577	5.47 566	0.04 47	0.02 14

water-stereo	3.66 132	0.84 52	4.79 100	3.60 121	0.79 115	5.03 147	0.89 85	12.93 187	5.45 115	5.82 158	14.74 230	6.51 174	4.76 193	3.37 12	3.26 218	0.03 202	0.13 328	0.09 310	0.04 237	0.06 62	0.07 98

Wave_Phase_stereo	3.68 133	1.51 228	15.51 462	2.95 66	1.03 139	12.63 353	3.41 286	11.91 163	5.56 117	2.75 74	1.76 28	2.49 84	0.78 22	7.72 102	3.07 205	0.01 107	0.03 114	0.04 247	0.09 307	0.09 103	0.17 210

Occ-G	3.68 133	1.07 108	4.68 93	3.11 75	1.26 174	3.63 64	6.75 407	7.88 87	4.90 92	4.37 125	8.36 151	9.68 231	4.39 162	9.65 170	3.23 217	0.00 1	0.11 303	0.00 1	0.19 374	0.19 173	0.07 98

DA	3.70 135	0.83 47	4.78 97	5.07 229	0.70 90	16.50 441	1.94 199	9.42 117	7.22 161	4.02 113	6.78 131	5.96 159	4.49 171	4.16 27	1.54 78	0.05 241	0.12 314	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.26 279

GGEV	3.70 135	0.83 47	4.78 97	5.07 229	0.70 90	16.50 441	1.94 199	9.42 117	7.22 161	4.02 113	6.78 131	5.96 159	4.49 171	4.16 27	1.54 78	0.05 241	0.12 314	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.26 279

rvit_stereo_0081_aga	3.72 137	2.39 401	8.60 291	5.27 261	2.99 317	5.02 142	1.94 199	8.12 94	6.24 132	6.74 165	6.85 136	5.85 157	3.28 122	7.31 91	3.04 202	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 380	0.22 253

GCAP-Stereo	3.72 137	1.60 264	7.39 231	4.24 165	0.37 28	5.78 198	1.12 101	12.28 170	6.53 139	8.35 187	9.69 170	6.62 175	3.57 133	4.58 38	1.91 112	0.00 1	0.07 226	0.05 258	0.00 1	0.25 211	0.04 60

LoS_RVC	3.72 137	2.57 413	3.90 54	4.27 172	7.61 519	5.39 164	2.90 266	7.29 76	3.84 70	3.67 101	10.20 181	3.66 104	4.48 170	6.19 65	2.14 142	0.01 107	0.03 114	0.00 1	0.00 1	0.06 62	6.15 546

HART	3.80 140	1.52 232	5.45 134	4.85 213	0.51 56	4.41 96	0.76 74	12.59 181	5.08 102	5.95 160	12.76 216	6.87 180	1.72 66	10.71 209	1.84 108	0.00 1	0.13 328	0.10 329	0.00 1	0.45 323	0.26 279

CES	3.85 141	1.14 126	2.91 10	3.05 74	11.37 559	5.37 163	1.02 95	9.52 120	8.82 192	3.50 97	9.21 166	1.78 65	0.90 30	6.53 70	2.37 156	0.02 172	0.04 132	0.01 187	0.00 1	1.62 464	7.74 567

WCG-NET	3.86 142	0.96 82	5.80 157	2.92 65	0.28 15	4.48 98	1.80 181	7.23 74	15.03 270	8.77 196	9.58 169	6.94 184	4.20 155	6.92 83	2.05 128	0.00 1	0.08 249	0.00 1	0.00 1	0.14 140	0.08 113

test_for_model	3.89 143	0.99 89	6.35 181	2.58 48	3.17 320	3.29 49	1.13 103	12.78 186	16.86 296	4.97 147	10.14 179	3.26 95	1.42 51	9.37 162	0.95 37	0.03 202	0.09 265	0.00 1	0.04 237	0.13 134	0.16 201

CASnet	3.91 144	1.03 97	4.68 93	4.98 221	0.27 13	4.99 140	2.95 267	11.02 157	11.02 216	10.61 214	11.76 206	4.15 113	1.65 62	5.85 56	1.91 112	0.50 429	0.00 1	0.59 461	0.12 331	0.13 134	0.02 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
rvit_stereo_0081	3.93 145	1.78 322	8.60 291	6.26 339	1.73 224	3.48 56	2.36 229	7.71 83	15.81 286	4.41 126	5.39 106	5.14 139	3.94 143	7.95 109	3.57 225	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.01 157	0.39 305	0.10 128

rvit_stereo_0082	3.93 145	1.78 322	8.60 291	6.26 339	1.73 224	3.48 56	2.36 229	7.71 83	15.81 286	4.41 126	5.39 106	5.14 139	3.94 143	7.95 109	3.57 225	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.01 157	0.39 305	0.10 128

castereo	3.96 147	1.45 207	4.33 81	3.73 132	1.04 142	6.35 231	7.23 422	9.95 130	15.86 289	3.01 81	7.69 148	3.59 102	7.43 276	5.17 44	1.88 109	0.03 202	0.13 328	0.00 1	0.26 413	0.07 82	0.03 40

rvit_stereo_0080	3.98 148	2.11 378	7.62 239	3.68 127	1.90 246	4.16 76	7.60 428	9.69 123	8.13 177	5.08 149	7.39 143	6.27 167	4.44 166	6.73 79	3.92 249	0.20 330	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.55 366	0.12 150

whm_eth	3.98 148	2.11 378	7.62 239	3.68 127	1.90 246	4.16 76	7.60 428	9.69 123	8.13 177	5.08 149	7.39 143	6.27 167	4.44 166	6.73 79	3.92 249	0.20 330	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.55 366	0.12 150

MC-Stereo	3.99 150	0.95 77	4.70 96	5.09 232	0.44 45	3.77 68	1.79 179	9.86 129	7.05 159	6.34 163	13.35 222	6.83 179	6.34 249	10.80 216	1.75 100	0.00 1	0.11 303	0.06 276	0.24 403	0.12 128	0.14 173

CroCo-Stereo Lap2	4.01 151	2.03 368	8.14 267	9.82 474	6.03 477	1.11 4	0.79 78	9.71 125	7.98 173	3.26 87	4.99 97	9.08 222	5.80 227	6.08 61	4.39 269	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.71 405	0.30 298

depthmonostereo	4.02 152	1.64 280	5.29 127	4.40 180	1.19 165	8.04 274	1.16 105	15.24 237	12.52 235	4.62 131	7.49 146	4.11 111	4.80 195	6.61 74	2.71 178	0.04 219	0.21 386	0.11 342	0.07 290	0.07 82	0.02 14

MM-Stereo_test2	4.03 153	1.20 139	7.42 232	5.18 250	0.76 111	7.24 258	2.26 224	14.57 224	8.19 179	6.89 169	5.13 101	4.85 134	3.80 140	10.49 199	1.96 116	0.00 1	0.12 314	0.00 1	0.09 307	0.33 278	0.08 113

CAS++	4.07 154	1.67 287	6.02 166	4.17 156	1.02 138	4.26 85	1.68 153	19.10 311	10.01 206	9.18 199	9.17 164	1.98 73	1.41 50	9.54 167	1.73 97	0.02 172	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.32 271	0.11 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 155	1.67 287	9.97 362	4.86 214	2.97 316	3.27 47	1.41 120	8.20 95	5.51 116	3.37 91	16.69 251	3.03 90	2.71 106	14.44 378	3.91 248	0.14 300	0.00 1	0.03 226	0.01 157	0.69 400	0.14 173

DilatedVolume-Stereo	4.23 156	1.38 186	5.58 146	3.85 141	1.58 208	10.80 314	1.02 95	11.59 159	5.65 119	11.75 223	9.98 172	4.54 127	3.29 123	9.83 178	3.01 197	0.05 241	0.18 368	0.08 298	0.23 393	0.08 97	0.06 87

MIF-Stereo (partial)	4.33 157	1.23 147	7.27 221	5.04 225	5.31 443	3.47 55	0.95 90	9.06 114	7.41 166	4.15 120	15.76 241	5.38 147	5.22 208	11.56 261	4.21 262	0.04 219	0.02 80	0.05 258	0.03 216	0.34 284	0.12 150

MyStereo07	4.38 158	1.92 342	5.06 114	6.09 326	4.31 387	6.54 239	9.96 464	15.35 241	5.15 104	4.34 123	5.65 119	3.15 92	5.77 226	11.33 250	1.81 104	0.06 260	0.10 283	0.03 226	0.04 237	0.63 389	0.30 298

gcap_with_dpt	4.43 159	1.22 142	6.04 167	4.96 220	4.49 398	4.49 99	2.72 255	13.49 202	10.96 215	7.08 177	11.31 200	7.44 199	4.53 175	6.56 71	2.62 172	0.10 283	0.16 359	0.00 1	0.00 1	0.23 199	0.24 268

XX-TBD	4.45 160	10.67 539	3.01 14	10.28 491	0.57 66	5.84 202	0.07 9	7.57 78	12.24 233	11.43 222	14.74 230	4.07 110	1.66 63	4.51 37	2.05 128	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.26 222	0.01 3

rvit_stereo_0083	4.53 161	1.94 346	9.94 360	7.12 392	1.67 218	4.98 138	2.80 262	8.25 97	18.22 319	4.76 139	7.78 149	6.41 171	4.87 196	7.54 99	3.74 237	0.11 289	0.04 132	0.00 1	0.01 157	0.24 206	0.16 201

FE-Mocha	4.54 162	2.08 374	9.99 364	4.36 179	2.16 262	4.76 121	0.81 79	13.59 205	4.81 89	13.39 268	11.04 196	11.38 253	3.45 126	5.97 59	2.12 141	0.03 202	0.14 344	0.14 363	0.38 458	0.12 128	0.18 220

Reg-Stereo(zero)	4.54 162	0.68 19	4.39 85	3.20 82	1.30 176	3.29 49	0.89 85	16.64 267	12.89 243	10.01 207	10.70 192	10.29 236	4.51 174	8.83 143	2.63 174	0.01 107	0.14 344	0.00 1	0.13 336	0.03 34	0.17 210

NLMM	4.55 164	1.18 136	5.44 132	3.48 106	5.88 475	13.44 368	1.59 144	11.98 165	8.84 193	4.92 145	5.44 110	6.20 164	5.05 202	9.85 179	7.60 351	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.10 128

WQFJA1	4.56 165	1.18 136	5.44 132	3.48 106	5.88 475	13.44 368	1.59 144	11.97 164	8.85 194	4.92 145	5.44 110	6.20 164	5.05 202	10.03 186	7.60 351	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.10 128

GCAP-BAT	4.57 166	2.24 393	7.50 234	3.14 77	4.24 378	5.93 209	1.88 189	9.03 113	5.80 123	13.03 258	12.47 214	8.46 215	2.89 112	11.02 228	2.94 192	0.00 1	0.12 314	0.01 187	0.28 422	0.05 57	0.28 289

WCG-NET（raft）	4.57 166	1.16 130	6.01 165	2.95 66	0.19 4	5.09 152	2.01 205	10.28 138	15.34 277	8.64 194	11.43 203	9.63 230	5.06 204	10.96 225	2.19 145	0.00 1	0.13 328	0.00 1	0.01 157	0.14 140	0.12 150

CREStereo++_RVC	4.61 168	0.99 89	3.70 40	4.08 149	2.01 255	3.94 71	0.10 15	9.10 115	16.94 298	8.65 195	16.77 253	4.46 120	2.18 85	5.72 52	3.12 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 586	0.02 8	0.01 3
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
WQFJX1	4.68 169	1.09 116	5.54 142	4.07 147	5.82 470	10.92 321	3.99 307	10.31 140	10.17 207	5.90 159	4.99 97	5.79 156	5.18 205	12.80 330	6.89 333	0.01 107	0.00 1	0.01 187	0.00 1	0.15 148	0.06 87

iRaftStereo_RVC	4.68 169	1.51 228	6.89 206	4.91 218	0.72 104	5.26 158	0.46 50	17.60 279	10.47 210	9.53 203	15.13 234	5.75 154	3.24 120	8.93 147	2.22 148	0.00 1	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.46 327	0.41 336

WQFJX	4.69 171	1.22 142	5.36 129	3.29 89	5.73 466	14.19 384	1.93 197	11.24 158	8.68 189	5.78 157	5.47 113	5.72 153	5.99 234	12.05 288	6.87 331	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 126	0.15 193

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 171	2.56 412	8.72 296	4.26 171	3.52 340	9.22 290	1.48 124	13.54 203	18.88 326	7.47 181	7.08 139	2.04 78	2.24 87	9.66 171	2.27 151	0.05 241	0.02 80	0.07 288	0.00 1	0.53 360	0.21 246

TANstereo	4.70 173	1.08 111	4.01 62	3.53 113	0.47 47	14.26 385	0.15 23	8.67 106	12.54 236	12.50 234	18.43 270	5.20 141	4.54 178	5.68 50	2.07 131	0.00 1	0.13 328	0.00 1	0.01 157	0.02 8	0.63 384

rvit_stereo_ft	4.73 174	2.68 418	9.30 329	11.34 517	2.74 300	4.18 80	8.45 438	9.77 126	9.90 205	4.04 115	6.26 124	6.73 176	4.72 189	8.99 150	5.03 291	0.01 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 234	0.09 118

MSKI-zero shot	4.76 175	1.56 250	5.98 163	5.14 243	1.13 155	6.55 241	1.55 138	12.76 185	8.06 175	10.44 212	11.50 204	13.47 300	2.38 95	12.07 293	1.90 110	0.01 107	0.20 379	0.02 208	0.29 426	0.14 140	0.14 173

NLSM1	4.91 176	1.17 133	5.72 152	4.31 178	5.71 465	13.78 373	1.41 120	14.12 219	9.85 204	5.22 152	10.88 195	4.43 119	4.74 191	10.99 226	5.64 310	0.00 1	0.00 1	0.01 187	0.00 1	0.09 103	0.04 60

NLCSM	4.99 177	1.39 188	5.75 153	5.86 302	5.86 474	11.21 327	3.80 302	10.71 151	8.54 188	8.36 188	5.25 102	4.57 128	6.65 257	13.57 359	7.59 350	0.29 373	0.01 29	0.00 1	0.01 157	0.24 206	0.13 164

MM-Stereo_test1	5.04 178	1.17 133	6.08 169	5.38 270	0.80 118	4.99 140	7.07 415	13.43 201	12.00 227	12.94 254	10.20 181	5.92 158	6.69 258	11.26 248	2.19 145	0.01 107	0.11 303	0.00 1	0.00 1	0.42 316	0.07 98

sCroCo_RVC	5.06 179	3.29 441	16.45 475	10.72 499	6.64 493	5.83 200	2.74 257	9.67 122	8.06 175	3.66 100	9.20 165	4.81 132	4.95 199	8.12 118	4.64 276	0.64 456	0.50 484	0.06 276	0.03 216	0.70 403	0.42 339

RAFT-Stereo-weight	5.07 180	0.93 76	5.57 144	4.24 165	0.72 104	6.05 220	1.63 150	17.77 283	17.16 299	10.99 219	10.22 183	12.06 271	1.67 64	9.25 159	2.69 176	0.06 260	0.11 303	0.00 1	0.00 1	0.15 148	0.12 150

tg	5.09 181	1.48 215	6.73 193	4.83 209	1.23 171	7.57 268	0.49 52	18.35 295	11.87 223	9.28 201	14.61 227	7.15 187	4.12 151	10.58 200	2.74 179	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.45 323	0.36 322

model_zeroshot	5.12 182	1.53 234	9.70 352	5.33 266	1.54 207	8.71 283	2.23 221	15.60 248	8.29 183	13.74 271	10.02 177	10.57 240	2.97 114	8.47 124	2.61 170	0.02 172	0.18 368	0.14 363	0.25 409	0.06 62	0.34 314

AE-Stereo	5.15 183	1.56 250	7.99 259	8.70 442	2.18 263	9.12 289	3.02 270	11.78 161	13.30 252	4.34 123	12.84 217	10.83 243	4.53 175	8.71 136	2.82 185	0.04 219	0.44 468	0.05 258	0.33 445	0.20 177	0.17 210

4D-IteraStereo	5.15 183	1.47 210	7.98 257	4.89 217	4.69 406	6.25 225	1.85 186	13.23 194	16.30 290	14.18 277	11.26 199	8.33 212	1.61 57	8.07 113	2.42 157	0.00 1	0.05 164	0.08 298	0.01 157	0.19 173	0.15 193

CAS	5.20 185	0.78 32	3.30 22	17.06 558	7.59 518	8.07 275	6.31 383	9.46 119	9.09 196	4.57 129	10.67 190	1.91 72	1.22 40	4.18 29	2.16 143	10.33 579	0.02 80	0.00 1	0.02 195	0.44 321	6.83 555

test_1	5.20 185	1.06 100	7.72 245	4.21 163	0.59 70	6.69 244	3.03 271	12.98 190	17.51 308	12.35 232	8.66 155	13.20 291	4.12 151	9.00 152	2.11 138	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.32 441	0.25 211	0.18 220

NLMM1	5.21 187	1.29 162	6.55 187	3.79 137	5.49 452	12.43 350	3.31 283	12.18 169	15.22 273	7.19 180	8.46 152	5.22 142	4.60 180	12.03 284	6.29 324	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.10 119	0.07 98

test-3	5.21 187	1.06 100	7.71 244	4.19 161	0.59 70	6.72 247	3.01 269	12.96 188	17.49 307	12.53 242	8.65 153	13.20 291	4.14 153	9.00 152	2.11 138	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.32 441	0.25 211	0.18 220

EAI-Stereo	5.21 187	1.74 300	8.46 284	5.69 287	1.37 193	5.67 192	3.52 292	18.77 304	5.65 119	9.75 204	16.08 245	6.36 170	3.57 133	11.73 274	3.64 230	0.01 107	0.33 446	0.03 226	1.06 515	0.21 181	0.65 392

tt1	5.27 190	1.99 353	5.11 116	6.02 322	0.26 8	10.59 309	4.22 318	18.45 297	16.31 291	6.75 166	8.95 159	4.75 131	9.15 310	10.82 218	1.61 86	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.04 237	0.26 222	0.14 173

IGEV-FE	5.28 191	2.03 368	14.26 446	6.10 329	1.33 184	4.32 87	1.03 98	14.46 220	6.50 137	13.33 266	11.86 207	11.00 245	3.47 129	10.71 209	3.65 232	0.03 202	0.22 396	0.15 370	0.26 413	0.80 419	0.20 238

ACVNet-DCA	5.28 191	2.00 355	4.99 109	5.89 304	0.26 8	10.85 316	5.38 347	20.20 323	11.88 224	6.95 172	10.01 173	4.49 122	9.78 325	10.79 213	1.59 83	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.04 237	0.25 211	0.20 238

IGEV_Zeroshot_test	5.28 191	2.03 368	14.26 446	6.09 326	1.33 184	4.32 87	1.03 98	14.46 220	6.50 137	13.33 266	11.89 208	11.01 246	3.45 126	10.71 209	3.64 230	0.03 202	0.22 396	0.15 370	0.26 413	0.80 419	0.20 238

RCA-Stereo	5.32 194	1.08 111	5.91 159	4.29 176	0.51 56	5.65 182	4.12 312	16.97 271	18.67 324	8.27 186	14.16 224	8.86 218	8.90 305	6.45 68	2.18 144	0.00 1	0.07 226	0.10 329	0.00 1	0.10 119	0.07 98

gcap-zeroshot	5.34 195	1.50 224	10.42 375	4.65 198	1.22 169	9.78 294	1.70 156	10.29 139	6.36 135	15.08 297	9.84 171	17.96 374	5.21 207	9.43 164	1.99 121	0.10 283	0.36 451	0.06 276	0.29 426	0.05 57	0.43 342

cc1	5.34 195	2.00 355	4.99 109	5.89 304	0.26 8	10.85 316	5.38 347	17.85 287	15.48 279	6.95 172	10.01 173	4.49 122	9.78 325	10.79 213	1.59 83	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.04 237	0.30 249	0.13 164

PMTNet	5.36 197	0.97 84	3.42 25	1.97 7	1.30 176	8.96 284	0.69 68	12.33 171	12.16 230	8.50 191	11.35 201	6.09 161	4.50 173	9.34 161	2.70 177	22.71 594	0.01 29	0.04 247	0.02 195	0.06 62	0.01 3

cross-raft	5.37 198	1.23 147	6.66 191	5.91 309	1.25 172	6.00 212	1.48 124	15.82 254	7.70 170	12.95 255	20.80 310	11.63 256	4.42 163	8.59 128	2.23 149	0.01 107	0.21 386	0.00 1	0.22 384	0.21 181	0.10 128

xyz-stereo-finetune	5.39 199	1.47 210	5.53 141	2.65 50	0.30 16	11.94 338	3.28 276	12.96 188	21.28 351	8.14 183	12.32 212	6.19 163	3.62 138	11.80 278	5.98 316	0.01 107	0.02 80	0.00 1	0.02 195	0.16 156	0.04 60

HH	5.47 200	2.08 374	9.00 311	4.88 215	1.07 147	4.93 134	3.60 299	16.68 268	6.83 145	8.39 189	12.14 210	15.05 321	9.06 308	12.68 322	1.93 114	0.02 172	0.17 362	0.18 384	0.00 1	0.28 234	0.48 357

HanStereo	5.47 200	2.08 374	9.00 311	4.88 215	1.07 147	4.93 134	3.60 299	16.68 268	6.83 145	8.39 189	12.14 210	15.05 321	9.06 308	12.68 322	1.93 114	0.02 172	0.17 362	0.18 384	0.00 1	0.28 234	0.48 357

test_4	5.47 200	0.98 85	5.56 143	6.55 358	0.62 77	5.53 171	1.88 189	11.68 160	6.00 127	12.60 246	30.86 438	7.48 200	3.87 141	12.25 303	2.97 194	0.00 1	0.07 226	0.03 226	0.14 342	0.34 284	0.04 60

HUI-Stereo	5.48 203	1.74 300	9.01 313	5.08 231	0.42 39	5.65 182	2.77 259	12.55 180	7.03 158	12.54 244	18.10 264	13.07 289	6.71 259	9.92 182	3.74 237	0.61 450	0.08 249	0.09 310	0.00 1	0.22 184	0.23 261

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 203	1.66 286	7.56 236	3.49 108	0.40 32	2.75 29	0.67 66	16.07 259	14.76 268	12.27 229	18.67 275	11.95 266	8.08 291	7.84 106	2.89 187	0.01 107	0.06 199	0.00 1	0.00 1	0.37 297	0.04 60

ROB_FTStereo	5.49 205	1.74 300	8.96 308	5.09 232	0.42 39	5.65 182	1.68 153	12.53 179	7.00 151	12.53 242	18.00 261	13.02 285	6.74 261	11.51 258	3.81 243	0.60 446	0.09 265	0.09 310	0.00 1	0.22 184	0.22 253

PSM-adaLoss	5.50 206	1.74 300	9.03 317	5.09 232	0.42 39	5.66 187	1.98 204	12.50 174	7.01 156	12.52 236	18.13 267	12.96 281	6.77 265	11.11 234	3.83 244	0.72 462	0.09 265	0.09 310	0.00 1	0.22 184	0.22 253

ROB_FTStereo_v2	5.53 207	1.74 300	8.97 310	5.09 232	0.42 39	5.64 181	2.02 206	12.50 174	7.00 151	12.51 235	18.10 264	12.99 282	6.72 260	11.50 257	4.04 260	0.70 458	0.09 265	0.09 310	0.00 1	0.22 184	0.23 261

CRE-IMP	5.53 207	1.63 279	9.62 342	5.65 283	0.48 52	7.02 255	1.70 156	11.84 162	8.33 184	12.99 257	16.02 244	11.08 248	6.23 241	12.06 291	5.06 292	0.28 371	0.07 226	0.09 310	0.00 1	0.24 206	0.21 246

RAFT-IKP	5.53 207	1.74 300	8.95 305	5.09 232	0.41 34	5.45 167	2.08 211	12.52 176	7.00 151	12.52 236	18.13 267	12.93 280	6.79 266	11.59 265	3.99 255	0.80 477	0.09 265	0.09 310	0.00 1	0.22 184	0.22 253

LL-Strereo2	5.54 210	2.17 385	9.12 322	5.65 283	2.54 286	6.48 235	2.27 225	15.08 232	7.79 172	10.99 219	10.26 184	15.94 334	3.50 132	13.25 349	3.63 229	0.00 1	0.13 328	1.34 514	0.10 318	0.30 249	0.19 233

iGMRVC	5.54 210	1.74 300	9.01 313	5.09 232	0.42 39	5.66 187	1.81 183	12.61 183	7.02 157	12.52 236	18.11 266	13.02 285	6.64 256	11.57 262	4.16 261	0.82 479	0.09 265	0.09 310	0.00 1	0.22 184	0.21 246

Gwc-CoAtRS	5.54 210	1.22 142	8.40 278	4.28 173	1.36 192	6.93 253	1.31 115	15.48 243	15.03 270	12.62 247	13.32 221	12.74 278	5.71 224	8.61 129	2.98 196	0.01 107	0.22 396	0.00 1	0.29 426	0.28 234	0.07 98

test_3	5.55 213	1.02 94	8.07 264	6.18 334	0.54 60	9.00 285	3.28 276	13.55 204	18.66 323	11.97 226	8.89 158	13.98 305	4.05 149	8.96 149	2.10 137	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.31 438	0.26 222	0.18 220

CFNet-RSSM	5.55 213	1.08 111	8.60 291	4.30 177	1.21 168	6.42 234	1.25 111	16.12 260	17.84 312	13.12 259	11.14 198	11.84 261	5.52 214	9.14 156	2.35 155	0.01 107	0.20 379	0.00 1	0.36 452	0.34 284	0.07 98

Patchmatch Stereo++	5.56 215	1.74 300	9.01 313	5.09 232	0.41 34	5.66 187	2.40 237	12.52 176	7.00 151	12.52 236	18.08 262	13.02 285	6.74 261	11.59 265	4.01 257	0.78 471	0.09 265	0.09 310	0.00 1	0.22 184	0.22 253
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	5.56 215	1.74 300	9.01 313	5.09 232	0.41 34	5.66 187	2.40 237	12.52 176	7.00 151	12.52 236	18.08 262	13.02 285	6.74 261	11.59 265	4.01 257	0.78 471	0.09 265	0.09 310	0.00 1	0.22 184	0.22 253

raftrobust	5.56 215	1.42 195	6.00 164	7.04 386	5.11 428	4.90 133	1.88 189	17.13 274	13.72 256	11.87 224	11.58 205	7.82 202	9.21 311	10.28 191	2.92 191	0.02 172	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.22 184	0.11 143

1test111	5.59 218	2.00 355	4.99 109	5.89 304	0.26 8	10.85 316	5.38 347	20.20 323	11.88 224	6.95 172	10.01 173	4.49 122	9.78 325	11.09 232	7.45 343	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.04 237	0.25 211	0.20 238

xyz-stereo-finetune2	5.60 219	1.64 280	5.87 158	2.44 34	0.32 18	15.39 410	1.90 193	10.59 149	5.28 108	10.58 213	17.82 259	7.37 197	8.93 306	14.86 386	8.46 375	0.01 107	0.02 80	0.08 298	0.14 342	0.23 199	0.04 60

test-1	5.62 220	1.53 234	14.78 457	7.44 405	1.11 151	7.99 273	1.19 107	13.03 192	12.04 228	9.39 202	15.23 236	11.15 251	5.56 216	7.06 85	3.57 225	0.07 271	0.50 484	0.00 1	0.10 318	0.16 156	0.47 353

DeepStereo_RVC	5.65 221	1.65 282	9.06 319	5.21 256	0.56 64	5.55 176	1.84 185	12.16 168	7.22 161	13.94 273	14.96 232	12.58 274	10.27 334	11.25 247	5.81 314	0.39 403	0.10 283	0.11 342	0.00 1	0.18 169	0.22 253

MM-Stereo_test3	5.71 222	1.22 142	5.59 147	5.84 301	5.43 449	4.74 118	6.54 397	19.30 313	23.72 383	8.53 192	11.36 202	7.15 187	2.84 111	8.62 130	2.51 166	0.05 241	0.07 226	0.00 1	0.00 1	0.45 323	0.17 210

EKT-Stereo	5.73 223	1.42 195	7.85 249	7.16 394	5.35 445	5.22 155	4.41 322	18.13 294	14.05 258	8.77 196	12.85 218	9.55 229	4.26 158	11.19 243	2.45 163	0.45 417	0.23 403	0.07 288	0.10 318	0.16 156	0.87 424

NRIStereo	5.73 223	1.67 287	8.42 280	5.72 293	0.41 34	6.71 246	2.60 249	14.73 228	10.71 214	12.39 233	15.07 233	11.58 255	6.23 241	12.06 291	4.78 280	0.61 450	0.17 362	0.11 342	0.00 1	0.28 234	0.27 285

rvit_0105_6	5.74 225	2.76 419	14.29 448	9.83 476	1.73 224	5.18 154	5.24 342	10.21 137	20.31 337	6.26 162	6.78 131	10.10 235	6.43 251	11.20 245	3.33 220	0.18 318	0.29 433	0.00 1	0.00 1	0.51 354	0.14 173

RAFT-Test	5.75 226	1.32 172	6.77 200	4.07 147	1.71 222	9.95 296	1.56 143	15.78 253	8.34 186	12.73 250	23.83 349	11.80 259	4.69 183	8.99 150	2.57 169	0.01 107	0.29 433	0.00 1	0.38 458	0.16 156	0.07 98

Selective-RAFT	5.78 227	0.83 47	10.24 371	6.70 369	0.72 104	15.49 415	1.13 103	13.82 217	15.41 278	6.97 176	6.97 138	11.63 256	8.27 294	12.32 305	4.73 278	0.10 283	0.01 29	0.00 1	0.26 413	0.07 82	0.03 40

11t1	5.86 228	1.10 118	7.74 247	5.18 250	1.44 195	13.82 376	2.36 229	14.92 231	7.26 164	12.98 256	11.10 197	11.24 252	9.30 313	11.59 265	6.54 326	0.10 283	0.16 359	0.00 1	0.01 157	0.18 169	0.23 261

s12784h	5.87 229	0.88 63	4.11 73	3.01 71	0.51 56	18.49 465	0.98 93	18.89 307	17.60 309	12.52 236	12.46 213	7.87 204	5.01 201	11.05 230	3.13 211	0.73 466	0.01 29	0.04 247	0.00 1	0.07 82	0.01 3

H2IRNET	5.89 230	1.14 126	6.65 190	4.13 154	2.24 266	4.15 75	0.73 72	12.10 167	13.21 248	7.09 178	20.45 302	15.74 331	10.74 339	10.36 194	7.84 359	0.06 260	0.00 1	0.07 288	0.53 482	0.37 297	0.16 201

anonymousdsp2	5.93 231	1.54 238	8.34 272	4.43 185	0.38 31	9.24 291	4.11 310	21.92 351	17.36 304	12.28 231	10.08 178	10.05 233	4.42 163	11.04 229	2.54 168	0.01 107	0.02 80	0.30 431	0.18 361	0.21 181	0.18 220

GMStereo	5.94 232	3.84 460	10.86 388	5.13 242	0.71 95	7.27 260	2.66 254	12.38 172	25.14 399	12.01 228	10.66 189	5.12 138	3.46 128	11.39 253	6.16 322	0.45 417	0.02 80	0.05 258	0.31 438	0.86 425	0.25 276
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	5.95 233	2.02 365	7.09 214	7.06 387	5.10 427	6.36 232	5.44 353	13.97 218	13.25 250	9.93 206	17.45 255	10.37 238	3.89 142	11.64 270	4.24 265	0.02 172	0.46 475	0.10 329	0.00 1	0.20 177	0.31 306

GMOStereo	5.97 234	1.55 241	7.18 215	5.17 245	0.71 95	5.54 172	2.21 216	10.54 145	12.86 239	18.29 381	22.01 327	17.06 350	6.27 243	6.62 75	2.43 158	0.00 1	0.23 403	0.12 346	0.00 1	0.46 327	0.10 128

error version	5.97 234	1.55 241	7.18 215	5.17 245	0.71 95	5.54 172	2.21 216	10.54 145	12.86 239	18.29 381	22.01 327	17.06 350	6.27 243	6.62 75	2.43 158	0.00 1	0.23 403	0.12 346	0.00 1	0.46 327	0.10 128

test-v	5.97 234	1.55 241	7.18 215	5.17 245	0.71 95	5.54 172	2.21 216	10.54 145	12.86 239	18.29 381	22.01 327	17.06 350	6.27 243	6.62 75	2.43 158	0.00 1	0.23 403	0.12 346	0.00 1	0.46 327	0.10 128

test-2	5.97 234	1.55 241	7.18 215	5.17 245	0.71 95	5.54 172	2.21 216	10.54 145	12.86 239	18.29 381	22.01 327	17.06 350	6.27 243	6.62 75	2.43 158	0.00 1	0.23 403	0.12 346	0.00 1	0.46 327	0.10 128

xx1	5.99 238	2.00 355	4.99 109	5.89 304	0.26 8	10.85 316	5.38 347	17.84 285	15.48 279	6.95 172	10.01 173	16.02 337	11.15 350	10.79 213	1.59 83	0.00 1	0.05 164	0.02 208	0.05 262	0.25 211	0.20 238

rafts_anoy	6.02 239	1.67 287	6.27 180	6.53 355	4.98 418	5.30 160	2.53 244	13.77 214	21.01 345	12.70 249	16.23 247	8.56 216	5.65 222	9.09 155	5.22 297	0.04 219	0.31 439	0.09 310	0.03 216	0.25 211	0.17 210

TestStereo	6.02 239	2.55 411	7.33 227	5.57 279	1.68 221	6.05 220	1.78 178	13.73 211	16.40 294	10.87 218	23.79 348	9.00 220	5.63 221	11.26 248	3.96 252	0.09 277	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.69 400	0.01 3

Any-RAFT	6.04 241	1.16 130	4.52 90	4.47 186	1.20 166	10.46 303	1.97 203	21.84 346	15.52 281	11.21 221	19.37 282	13.34 294	4.72 189	8.65 134	2.03 127	0.01 107	0.19 375	0.00 1	0.00 1	0.04 47	0.08 113

iRaft-Stereo_20w	6.06 242	1.84 329	12.04 407	4.23 164	1.67 218	6.77 250	2.22 220	18.73 303	6.08 129	14.72 286	10.33 185	13.42 299	8.14 292	15.88 408	3.08 208	0.01 107	0.24 414	0.13 358	0.39 461	0.61 383	0.71 402

DCRE	6.07 243	1.75 309	8.41 279	7.20 395	3.82 354	6.48 235	4.18 317	15.52 245	10.42 209	9.24 200	22.47 337	11.71 258	5.46 213	10.62 204	3.02 200	0.02 172	0.26 425	0.05 258	0.30 433	0.15 148	0.24 268

XX-Stereo	6.14 244	1.47 210	9.11 321	11.87 524	6.76 497	3.27 47	0.93 88	15.13 234	5.43 113	8.79 198	28.46 401	13.71 303	2.22 86	11.51 258	2.07 131	0.20 330	0.24 414	0.08 298	0.29 426	1.04 436	0.13 164

AFF-stereo	6.17 245	1.61 269	7.02 211	4.08 149	0.64 78	3.53 61	0.76 74	16.00 258	13.14 246	12.86 251	25.42 365	15.67 330	7.86 285	11.12 235	3.21 216	0.02 172	0.06 199	0.00 1	0.00 1	0.40 310	0.08 113

knoymous	6.19 246	1.49 221	4.49 88	3.81 138	1.87 242	5.84 202	5.76 361	14.51 222	14.18 261	13.31 265	21.59 323	12.64 275	6.49 253	12.41 310	4.03 259	0.12 294	0.13 328	0.12 346	0.00 1	0.71 405	0.35 319

TRStereo	6.22 247	6.09 499	11.30 393	9.19 455	7.41 514	4.75 120	1.74 170	19.70 316	11.74 222	10.61 214	8.65 153	10.67 241	3.22 119	13.81 365	3.60 228	0.31 378	0.23 403	0.12 346	0.36 452	0.48 336	0.38 326

AnonymousM	6.33 248	11.42 547	3.06 17	3.93 144	1.49 202	4.54 101	3.29 278	11.00 156	7.70 170	16.52 337	9.38 167	9.07 221	3.97 145	7.10 86	3.01 197	0.43 413	0.07 226	22.69 588	7.67 576	0.06 62	0.21 246

AIO-test1	6.38 249	1.41 194	5.70 151	9.77 472	5.61 456	9.09 287	1.79 179	21.63 344	20.69 341	6.75 166	17.68 257	8.19 210	4.99 200	10.38 195	3.16 212	0.01 107	0.01 29	0.00 1	0.13 336	0.28 234	0.26 279

MyStereo06	6.40 250	1.76 313	13.15 422	6.19 335	4.40 394	7.09 256	9.95 462	16.68 268	6.98 150	12.91 252	10.76 194	17.84 371	5.71 224	9.97 184	3.39 223	0.06 260	0.10 283	0.02 208	0.04 237	0.73 410	0.29 295

DCANet-4	6.41 251	1.02 94	9.66 346	3.41 97	0.68 84	4.73 113	1.70 156	17.70 281	24.33 392	15.10 298	20.25 296	6.45 172	8.65 298	8.47 124	5.31 301	0.01 107	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.63 384

riskmin	6.42 252	1.29 162	6.76 199	3.95 145	2.25 267	10.49 304	2.53 244	15.11 233	17.60 309	9.77 205	12.91 219	15.25 326	12.04 375	11.58 263	5.11 293	0.14 300	0.24 414	0.13 358	0.03 216	0.61 383	0.69 397

DisPM	6.43 253	1.31 169	8.36 274	6.61 364	1.06 146	5.83 200	3.82 304	13.04 193	11.63 221	16.38 333	23.88 351	12.80 279	6.50 254	13.03 345	3.04 202	0.51 432	0.01 29	0.08 298	0.15 351	0.10 119	0.42 339

DCANet	6.46 254	1.59 260	7.28 222	3.51 112	0.68 84	4.77 126	1.75 173	15.33 239	23.62 378	15.55 313	20.73 309	7.31 194	11.56 365	8.83 143	5.26 299	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.26 222	1.11 445

RALAANet	6.49 255	2.49 408	9.69 351	7.09 388	4.98 418	6.23 224	1.68 153	19.90 320	14.26 262	15.04 296	14.56 226	12.69 277	4.38 161	12.91 335	3.07 205	0.02 172	0.07 226	0.00 1	0.10 318	0.51 354	0.15 193

Pruner-Stereo	6.59 256	1.51 228	8.71 295	6.34 344	0.85 123	5.66 187	4.15 313	13.74 212	11.02 216	18.11 376	22.09 332	15.86 333	5.80 227	11.75 276	5.15 295	0.60 446	0.02 80	0.18 384	0.10 318	0.07 82	0.16 201

sAnonymous2	6.59 256	6.21 501	19.05 497	8.91 445	5.27 439	4.58 102	6.69 403	15.56 246	11.12 219	4.86 142	8.71 156	3.81 105	7.93 286	7.38 93	2.89 187	0.09 277	0.07 226	0.05 258	0.28 422	11.25 571	7.10 560

CroCo_RVC	6.59 256	6.21 501	19.05 497	8.91 445	5.27 439	4.58 102	6.69 403	15.56 246	11.12 219	4.86 142	8.71 156	3.81 105	7.93 286	7.38 93	2.89 187	0.09 277	0.07 226	0.05 258	0.28 422	11.25 571	7.10 560

SST-Stereo	6.60 259	1.46 208	8.37 275	6.68 367	0.77 112	6.01 215	1.93 197	14.68 227	9.24 198	19.09 399	20.43 301	16.86 348	8.59 297	13.49 355	3.80 242	0.22 341	0.05 164	0.13 358	0.00 1	0.08 97	0.05 76

PSM-softLoss	6.61 260	1.60 264	9.42 335	6.48 350	0.88 126	5.65 182	2.04 208	22.64 356	8.77 190	13.95 274	22.11 334	13.01 283	5.22 208	12.73 326	6.05 317	0.49 426	0.06 199	0.27 416	0.56 484	0.16 156	0.06 87

KMStereo	6.61 260	1.60 264	9.42 335	6.48 350	0.88 126	5.65 182	2.04 208	22.64 356	8.77 190	13.95 274	22.11 334	13.01 283	5.22 208	12.73 326	6.05 317	0.49 426	0.06 199	0.27 416	0.56 484	0.16 156	0.06 87

ADStereo(finetuned)	6.68 262	1.59 260	9.70 352	3.49 108	0.68 84	4.79 127	1.75 173	15.33 239	23.64 379	15.56 314	20.68 304	7.30 193	13.85 411	8.71 136	5.17 296	0.00 1	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.25 211	1.05 442

PFNet+	6.68 262	1.40 190	9.60 341	5.64 282	0.85 123	5.79 199	1.74 170	13.63 206	15.30 276	17.88 369	21.38 321	14.52 313	6.07 235	12.74 328	4.89 288	0.63 454	0.20 379	0.11 342	0.30 433	0.05 57	0.91 429

rvit_0105_4	6.69 264	2.81 421	15.46 461	10.22 488	1.58 208	5.99 211	5.81 362	13.77 214	23.65 380	7.16 179	9.46 168	12.64 275	7.78 283	12.03 284	3.83 244	0.19 322	0.47 477	0.00 1	0.01 157	0.60 381	0.37 323

raft+_RVC	6.69 264	1.61 269	5.57 144	6.37 345	4.62 403	6.51 238	6.18 380	20.39 330	23.38 375	10.62 216	17.82 259	9.89 232	5.65 222	10.70 208	3.67 234	0.00 1	0.14 344	0.00 1	0.00 1	0.34 284	0.27 285

NF-Stereo	6.72 266	1.59 260	8.93 301	6.60 362	0.73 109	6.27 227	3.38 285	20.21 329	18.01 315	13.22 264	19.46 286	11.82 260	6.16 237	12.39 309	4.74 279	0.33 381	0.06 199	0.20 395	0.23 393	0.08 97	0.05 76

RE-Stereo	6.73 267	1.58 257	8.94 303	6.59 359	0.71 95	6.27 227	3.51 290	20.20 323	17.99 313	13.21 261	19.46 286	11.94 264	6.20 239	12.34 306	4.79 283	0.34 385	0.05 164	0.20 395	0.23 393	0.09 103	0.05 76

TVStereo	6.73 267	1.58 257	8.94 303	6.59 359	0.71 95	6.27 227	3.51 290	20.20 323	17.99 313	13.21 261	19.46 286	11.94 264	6.20 239	12.34 306	4.79 283	0.34 385	0.05 164	0.20 395	0.23 393	0.09 103	0.05 76

OCTAStereo	6.74 269	1.59 260	8.96 308	6.60 362	0.72 104	6.25 225	3.50 288	20.20 323	18.03 316	13.21 261	19.45 284	12.07 272	6.16 237	12.36 308	4.78 280	0.35 388	0.06 199	0.20 395	0.23 393	0.09 103	0.05 76

DIP-Stereo	6.74 269	1.93 345	10.02 368	4.28 173	1.64 216	13.54 370	1.52 135	15.16 235	6.63 141	14.30 282	26.81 383	10.90 244	5.19 206	14.78 385	7.56 347	0.00 1	0.06 199	0.05 258	0.00 1	0.17 166	0.17 210
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	6.75 271	1.67 287	12.34 409	4.67 199	1.47 197	10.01 297	2.24 222	26.43 401	17.22 300	14.72 286	12.75 215	7.02 185	9.68 323	8.44 123	5.26 299	0.01 107	0.04 132	0.05 258	0.09 307	0.35 288	0.55 370

RAFT-345	6.79 272	1.29 162	6.80 202	5.06 228	0.91 131	5.61 179	3.32 284	13.36 200	10.17 207	13.73 270	43.66 550	9.12 223	5.38 212	12.29 304	4.44 270	0.32 379	0.05 164	0.09 310	0.06 281	0.06 62	0.03 40

x	6.80 273	1.36 180	6.94 208	4.58 194	1.88 243	10.78 313	4.55 326	19.79 319	10.62 211	12.69 248	19.54 289	14.87 319	10.11 331	9.52 166	8.03 366	0.07 271	0.15 350	0.04 247	0.04 237	0.24 206	0.22 253

PAM_32	6.82 274	1.73 297	14.16 443	5.34 268	1.47 197	13.84 377	0.88 84	14.75 229	6.34 134	14.22 280	9.14 163	24.94 453	11.87 371	12.50 317	2.79 183	0.14 300	0.27 429	0.09 310	0.42 467	0.54 362	0.89 425

fff	6.83 275	1.55 241	7.28 222	3.56 114	0.32 18	4.73 113	1.70 156	15.75 250	31.87 460	15.11 299	20.25 296	6.90 181	12.80 390	8.63 131	5.33 302	0.01 107	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.63 384

csc	6.83 275	1.55 241	7.28 222	3.56 114	0.32 18	4.73 113	1.70 156	15.75 250	31.87 460	15.11 299	20.25 296	6.90 181	12.80 390	8.63 131	5.33 302	0.01 107	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.63 384

cscssc	6.83 275	1.55 241	7.28 222	3.56 114	0.32 18	4.73 113	1.70 156	15.75 250	31.87 460	15.11 299	20.25 296	6.90 181	12.80 390	8.63 131	5.33 302	0.01 107	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.63 384

Hybrid-DGEV-03	6.90 278	1.58 257	5.75 153	6.11 330	1.20 166	11.62 331	2.60 249	13.70 209	14.15 260	16.58 339	29.44 414	14.00 306	5.86 229	10.87 222	3.69 235	0.00 1	0.07 226	0.13 358	0.00 1	0.35 288	0.28 289

UGAM-zero	6.91 279	1.47 210	13.65 434	4.24 165	1.67 218	5.51 169	0.72 71	17.44 277	6.74 143	14.56 283	15.84 242	24.16 441	14.20 420	12.79 329	3.96 252	0.00 1	0.22 396	0.02 208	0.58 486	0.14 140	0.27 285

RAFT_R40	6.91 279	1.53 234	8.45 283	6.79 375	0.77 112	5.86 206	3.82 304	14.85 230	14.53 266	18.05 375	20.03 294	17.06 350	8.69 299	13.40 352	3.84 246	0.14 300	0.02 80	0.14 363	0.00 1	0.09 103	0.05 76

OMP-Stereo	6.93 281	2.57 413	9.03 317	10.63 497	1.72 223	4.89 131	1.91 194	17.84 285	15.56 282	16.69 343	14.16 224	17.70 368	7.33 274	12.93 336	4.83 286	0.24 355	0.03 114	0.06 276	0.02 195	0.19 173	0.39 329

PAM	6.94 282	1.65 282	14.88 458	5.38 270	1.98 252	14.76 399	1.28 112	14.54 223	6.77 144	15.52 311	9.10 161	24.15 440	11.60 367	12.46 314	2.33 153	0.04 219	0.28 432	0.07 288	0.42 467	0.57 374	0.99 437

qqq	6.96 283	1.40 190	8.15 268	4.50 187	1.03 139	8.55 281	6.93 413	20.20 323	11.88 224	12.00 227	18.19 269	16.02 337	11.15 350	11.09 232	7.45 343	0.06 260	0.13 328	0.02 208	0.05 262	0.25 211	0.20 238

AIO-test2	7.01 284	2.23 392	6.87 204	8.42 437	5.28 441	9.03 286	5.32 344	25.92 394	23.54 376	6.78 168	20.55 303	5.25 144	3.58 136	9.56 168	2.50 165	3.96 548	0.04 132	0.03 226	0.47 474	0.56 372	0.33 310

MIM_Stereo	7.02 285	1.55 241	10.78 385	4.17 156	0.58 67	5.25 157	1.32 117	19.03 308	12.59 238	16.74 345	28.83 404	13.20 291	5.53 215	12.89 333	7.11 336	0.00 1	0.23 403	0.00 1	0.01 157	0.38 302	0.28 289

R-Stereo Train	7.04 286	1.34 176	7.89 252	6.23 337	2.30 270	7.51 264	5.54 355	23.96 368	6.94 148	16.26 330	33.57 483	12.04 269	5.61 217	7.67 100	3.74 237	0.01 107	0.05 164	0.01 187	0.00 1	0.10 119	0.12 150

RAFT-Stereo	7.04 286	1.34 176	7.89 252	6.23 337	2.30 270	7.51 264	5.54 355	23.96 368	6.94 148	16.26 330	33.57 483	12.04 269	5.61 217	7.67 100	3.74 237	0.01 107	0.05 164	0.01 187	0.00 1	0.10 119	0.12 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ACRE	7.07 288	2.38 400	13.26 423	7.36 400	4.86 409	10.28 300	4.40 320	15.51 244	13.69 255	17.22 355	19.23 281	8.00 207	4.20 155	10.64 205	8.50 376	0.33 381	0.32 442	0.03 226	0.14 342	0.37 297	0.77 412

MyStereo8	7.13 289	2.48 406	10.86 388	6.81 377	4.98 418	10.73 310	1.42 122	14.58 225	9.73 202	15.75 316	23.16 343	12.17 273	7.96 289	9.85 179	10.21 405	0.04 219	0.19 375	0.08 298	0.21 381	0.58 378	0.82 415

IPLGR	7.14 290	1.31 169	13.14 421	4.24 165	1.15 162	9.78 294	0.98 93	23.98 370	21.70 358	16.22 329	18.43 270	8.45 214	7.66 278	9.26 160	5.45 307	0.21 335	0.05 164	0.04 247	0.06 281	0.32 271	0.38 326

CIPLG	7.15 291	2.44 403	12.82 416	7.38 401	4.93 413	10.51 305	4.56 327	15.17 236	13.25 250	17.45 360	19.75 290	8.42 213	4.60 180	11.41 254	8.31 371	0.33 381	0.32 442	0.03 226	0.14 342	0.37 297	0.72 404

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 292	3.12 438	14.04 441	4.74 202	6.89 503	6.58 242	0.68 67	21.97 352	9.36 201	10.84 217	17.38 254	17.36 364	9.24 312	12.45 313	4.44 270	0.04 219	0.24 414	0.10 329	1.00 513	1.36 457	1.43 464

IPLGR_C	7.16 292	2.48 406	12.98 419	7.52 410	4.91 412	10.56 306	4.59 329	15.63 249	14.12 259	17.42 358	18.87 277	8.00 207	4.59 179	10.76 212	8.81 380	0.32 379	0.32 442	0.03 226	0.13 336	0.36 290	0.76 409

IPLG	7.20 294	1.43 199	12.55 413	5.17 245	4.32 390	11.11 325	1.48 124	21.79 345	15.10 272	19.16 400	20.23 295	5.26 145	5.61 217	11.68 271	8.14 368	0.05 241	0.06 199	0.03 226	0.07 290	0.33 278	0.50 362

StereoVision	7.21 295	2.17 385	9.29 328	9.43 459	3.91 359	5.09 152	1.91 194	20.04 321	17.37 305	8.57 193	29.59 417	11.08 248	6.76 264	12.44 311	4.71 277	0.54 436	0.05 164	0.16 377	0.03 216	0.82 421	0.30 298

111	7.26 296	1.65 282	7.28 222	3.56 114	0.32 18	10.76 311	3.53 293	20.55 332	27.51 424	10.07 208	16.62 250	14.30 308	9.53 321	12.02 283	5.87 315	0.14 300	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.31 261	1.14 449

HHNet	7.39 297	1.75 309	7.24 220	3.26 87	3.18 322	5.04 148	6.40 390	19.04 309	15.70 284	20.71 430	32.13 462	10.69 242	5.91 230	10.45 198	4.60 275	0.40 406	0.07 226	0.21 400	0.13 336	0.54 362	0.41 336

ASMatch	7.40 298	1.42 195	8.49 286	5.09 232	2.00 254	4.74 118	2.62 251	16.54 266	13.17 247	17.08 350	34.75 491	13.13 290	10.33 336	12.04 287	4.82 285	0.05 241	0.24 414	0.21 400	0.17 359	0.16 156	0.97 433

IIG-Stereo	7.41 299	2.13 383	8.55 288	10.02 482	1.76 228	6.82 251	1.53 136	17.17 275	15.84 288	18.74 394	20.30 300	18.01 375	8.39 295	12.89 333	5.22 297	0.27 367	0.03 114	0.03 226	0.00 1	0.16 156	0.30 298

RAFT+CT+SA	7.44 300	1.46 208	6.46 186	10.73 500	3.34 331	4.70 110	7.45 426	16.45 263	25.89 407	10.18 209	27.15 387	7.27 192	8.00 290	15.11 388	3.19 215	0.02 172	0.00 1	0.18 384	0.46 473	0.30 249	0.47 353

LCNet	7.52 301	1.23 147	5.35 128	6.42 348	1.29 175	9.27 292	5.64 358	17.85 287	10.63 212	16.54 338	24.54 356	14.85 318	11.29 354	11.74 275	3.88 247	0.02 172	0.02 80	0.22 404	2.04 538	0.90 430	6.76 553

rvit_0105_5	7.60 302	3.13 439	16.37 474	9.97 481	1.59 210	7.41 262	6.27 382	17.78 284	25.62 404	10.30 210	10.39 186	14.79 317	8.95 307	12.51 318	4.87 287	0.17 315	0.42 462	0.00 1	0.11 328	0.62 386	0.71 402

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 303	27.25 586	41.87 563	2.73 55	0.41 34	4.25 84	1.50 129	6.63 62	3.87 71	4.31 121	3.78 64	2.48 83	1.39 49	5.67 49	1.56 81	25.09 596	0.05 164	0.01 187	0.08 294	4.67 529	14.58 586

TestStereo1	7.62 304	1.62 275	7.60 237	10.47 493	1.86 239	4.76 121	2.48 241	19.73 317	22.33 365	16.79 346	26.02 371	9.33 225	9.30 313	15.92 411	3.37 221	0.01 107	0.02 80	0.02 208	0.05 262	0.55 366	0.28 289

SA-5K	7.62 304	1.62 275	7.60 237	10.47 493	1.86 239	4.76 121	2.48 241	19.73 317	22.33 365	16.79 346	26.02 371	9.33 225	9.30 313	15.92 411	3.37 221	0.01 107	0.02 80	0.02 208	0.05 262	0.55 366	0.28 289

Select-FE	7.63 306	3.47 447	20.76 511	6.30 341	3.70 347	4.03 73	0.92 87	18.82 305	5.95 125	12.56 245	23.32 344	19.63 399	12.90 393	13.98 369	3.39 223	0.09 277	0.51 488	0.05 258	0.70 494	0.29 242	1.21 456

FACV-RUCA	7.66 307	1.94 346	9.40 334	7.72 419	6.03 477	12.99 360	3.10 273	19.47 314	18.51 321	12.27 229	18.43 270	8.28 211	10.16 332	11.38 252	5.62 309	0.36 390	0.62 501	4.36 549	0.30 433	1.72 471	0.55 370

test_sample1	7.66 307	1.26 155	8.87 299	5.04 225	2.61 290	14.61 396	4.58 328	20.08 322	9.81 203	13.83 272	21.62 324	18.21 381	12.26 377	11.71 272	8.01 364	0.11 289	0.11 303	0.02 208	0.02 195	0.20 177	0.17 210

mmm	7.72 309	1.50 224	8.56 289	5.29 262	1.89 244	14.14 383	5.70 360	18.42 296	11.02 216	16.04 324	23.78 347	17.00 349	10.03 330	12.03 284	7.54 346	0.12 294	0.07 226	0.50 452	0.20 379	0.31 261	0.18 220

RAFT-RH_RVC	7.73 310	1.25 153	6.99 210	4.83 209	0.90 130	11.76 333	1.53 136	13.00 191	14.43 265	17.51 362	46.41 563	11.02 247	6.30 247	12.68 322	4.93 289	0.51 432	0.04 132	0.12 346	0.13 336	0.09 103	0.09 118

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 311	3.78 456	19.59 500	5.04 225	10.79 555	5.87 208	1.85 186	19.52 315	7.33 165	14.18 277	21.16 317	16.50 343	5.97 233	13.73 364	3.79 241	0.04 219	0.17 362	0.04 247	1.30 525	2.45 489	2.15 494

TransformOpticalFlow	7.76 311	1.90 335	9.31 330	5.50 277	1.18 164	6.97 254	8.27 434	17.86 289	13.21 248	14.58 284	29.13 406	19.01 387	10.85 341	12.51 318	3.69 235	0.01 107	0.04 132	0.20 395	0.04 237	0.17 166	0.84 418

HITNet	7.83 313	2.93 429	8.39 276	4.76 206	1.48 200	12.75 356	4.64 330	20.97 334	14.37 264	15.14 303	22.15 336	14.57 314	10.62 337	14.38 377	8.14 368	0.04 219	0.01 29	0.48 450	0.02 195	0.57 374	0.10 128
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	7.86 314	1.27 156	7.98 257	5.00 224	2.29 269	13.33 366	6.88 410	20.42 331	15.24 274	13.95 274	21.58 322	18.96 386	12.12 376	12.07 293	5.36 305	0.12 294	0.10 283	0.07 288	0.03 216	0.28 234	0.19 233

PFNet	7.91 315	1.44 205	11.60 399	7.03 384	2.42 278	7.60 270	6.03 375	23.36 365	17.24 302	20.29 422	17.67 256	15.44 329	7.71 280	13.02 344	5.71 312	0.24 355	0.20 379	0.12 346	0.19 374	0.31 261	0.61 382

SA	7.93 316	1.54 238	9.13 324	7.98 426	0.64 78	5.85 204	2.29 226	22.27 353	24.54 397	13.17 260	31.07 442	8.87 219	10.32 335	16.49 427	3.12 209	0.04 219	0.12 314	0.17 379	0.30 433	0.45 323	0.17 210

AAGNet	7.94 317	1.48 215	9.34 332	7.13 393	0.70 90	5.85 204	5.16 340	15.40 242	14.01 257	20.13 419	24.03 352	15.28 327	11.52 361	12.05 288	15.47 457	0.63 454	0.06 199	0.32 433	0.01 157	0.12 128	0.09 118

FENet	7.94 317	1.01 92	6.72 192	5.87 303	2.07 258	11.11 325	2.03 207	21.39 339	20.81 342	17.14 353	22.65 338	14.43 310	11.54 364	12.97 339	7.89 361	0.15 309	0.24 414	0.03 226	0.02 195	0.14 140	0.62 383

dd	7.96 319	4.08 464	11.49 398	6.53 355	0.93 133	8.28 280	4.03 309	16.53 265	33.82 479	15.17 305	16.50 249	6.79 178	5.96 232	14.30 374	9.90 396	1.13 503	0.42 462	0.17 379	0.44 470	2.01 482	0.79 413

raft_robust	7.97 320	2.26 395	6.75 196	5.83 299	0.72 104	5.57 177	0.84 81	33.59 497	34.21 485	18.17 377	19.88 293	6.50 173	5.62 220	15.33 391	2.83 186	0.03 202	0.23 403	0.00 1	0.37 456	0.32 271	0.39 329

STrans-v2	7.98 321	1.84 329	9.42 335	4.84 212	1.48 200	12.23 345	10.05 467	19.06 310	12.32 234	13.63 269	26.06 375	18.13 380	12.35 380	12.99 341	3.99 255	0.01 107	0.01 29	0.18 384	0.01 157	0.22 184	0.83 416

Prome-Stereo	8.10 322	1.28 158	5.48 136	6.50 352	1.51 204	6.70 245	9.42 453	21.08 336	9.13 197	20.88 431	32.84 471	11.95 266	11.86 370	11.75 276	3.97 254	0.01 107	0.02 80	0.18 384	0.12 331	0.41 313	7.01 558

ffm	8.12 323	1.43 199	9.67 347	5.70 288	3.44 333	11.96 339	6.35 384	18.45 297	16.31 291	15.83 319	31.44 450	17.22 359	10.87 343	10.82 218	1.61 86	0.00 1	0.05 164	0.80 480	0.08 294	0.26 222	0.14 173

CASS	8.15 324	1.67 287	7.68 243	8.25 435	1.52 205	14.39 388	2.72 255	22.65 358	17.23 301	15.42 309	22.68 339	13.47 300	11.87 371	12.44 311	6.07 320	0.96 492	0.05 164	0.12 346	0.01 157	0.71 405	3.14 517
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Hybrid-DGEV-2	8.17 325	2.51 410	8.34 272	8.55 440	1.17 163	11.10 324	1.08 100	30.90 461	27.91 425	12.92 253	15.67 238	11.91 263	14.50 430	11.71 272	4.55 273	0.05 241	0.08 249	0.00 1	0.05 262	0.28 234	0.13 164

DN-CSS_ROB	8.17 325	2.59 415	14.14 442	6.11 330	3.22 325	6.31 230	3.53 293	22.92 362	20.59 340	16.66 341	30.05 425	9.31 224	7.95 288	13.49 355	4.78 280	0.72 462	0.00 1	0.45 447	0.00 1	0.54 362	0.09 118

RAFT_CTSACE	8.24 327	1.97 350	8.39 276	6.89 381	5.11 428	5.86 206	2.63 252	14.62 226	16.88 297	23.52 468	34.77 492	16.02 337	7.37 275	17.91 443	2.23 149	0.00 1	0.12 314	0.00 1	0.03 216	0.39 305	0.05 76

HI	8.30 328	2.00 355	6.75 196	4.58 194	5.15 431	4.16 76	0.50 53	17.99 291	9.24 198	25.03 482	28.22 397	20.23 401	12.47 383	17.93 444	11.49 422	0.00 1	0.10 283	0.00 1	0.05 262	0.08 97	0.05 76

CoSv	8.30 328	2.00 355	6.75 196	4.58 194	5.15 431	4.16 76	0.50 53	17.99 291	9.24 198	25.03 482	28.22 397	20.23 401	12.47 383	17.93 444	11.49 422	0.00 1	0.10 283	0.00 1	0.05 262	0.08 97	0.05 76

GMM-Stereo	8.34 330	1.09 116	6.42 183	6.14 333	2.52 283	10.30 302	9.64 458	23.44 366	10.64 213	17.84 367	29.89 421	17.37 365	7.75 282	11.55 260	4.36 267	0.05 241	0.01 29	0.23 408	0.90 503	0.46 327	6.26 547

GANet-ADL	8.36 331	2.31 398	8.44 282	7.39 403	2.65 294	12.58 352	5.24 342	29.55 443	25.24 400	14.19 279	16.70 252	17.07 355	6.91 267	10.65 206	6.26 323	0.38 394	0.39 454	0.10 329	0.12 331	0.75 416	0.28 289

Sa-1000	8.38 332	1.50 224	8.13 266	7.56 412	0.89 128	14.39 388	2.47 240	24.31 376	23.74 384	15.18 306	28.35 400	11.42 254	8.85 304	16.20 422	3.28 219	0.17 315	0.23 403	0.15 370	0.23 393	0.46 327	0.19 233

GwcNet-ADL	8.48 333	1.70 295	9.38 333	7.10 390	2.78 303	6.74 249	6.57 400	30.15 448	26.01 411	15.15 304	17.77 258	13.93 304	6.96 268	12.96 338	9.91 397	0.48 425	0.72 508	0.01 187	0.01 157	0.51 354	0.84 418

ARAFT	8.50 334	3.19 440	16.58 476	5.52 278	0.91 131	12.13 344	11.20 488	17.19 276	18.28 320	18.40 388	16.33 248	17.10 356	8.58 296	18.56 450	5.00 290	0.11 289	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.55 366	0.25 276

test_5	8.51 335	1.50 224	8.19 271	11.06 509	5.00 421	6.91 252	5.67 359	17.50 278	22.09 362	16.07 325	29.63 418	15.28 327	10.78 340	15.94 413	3.65 232	0.00 1	0.00 1	0.26 415	0.08 294	0.31 261	0.35 319

RAFT	8.51 335	2.16 384	8.93 301	8.14 430	0.81 119	12.63 353	8.49 440	16.34 261	15.56 282	22.31 451	18.99 279	19.29 394	11.39 359	17.57 439	6.05 317	0.01 107	0.19 375	0.27 416	0.02 195	0.64 393	0.45 350

GES	8.51 335	1.98 352	11.82 402	6.39 347	1.77 230	12.36 349	6.22 381	21.55 341	21.34 352	19.02 398	26.02 371	8.79 217	9.34 316	13.94 368	7.24 338	0.38 394	0.10 283	0.30 431	0.14 342	0.69 400	0.73 405

DMCA	8.51 335	1.90 335	9.96 361	5.16 244	4.14 375	10.29 301	4.46 324	25.52 386	19.55 329	16.33 332	20.69 305	17.59 366	11.26 353	10.42 197	11.36 421	0.50 429	0.08 249	0.35 436	0.05 262	0.36 290	0.31 306

PSM-AAD	8.62 339	1.22 142	5.69 150	6.31 343	1.12 153	12.74 355	10.01 466	19.29 312	15.25 275	21.54 445	25.11 361	14.24 307	13.47 401	12.15 298	3.93 251	0.01 107	0.06 199	2.48 534	0.16 354	0.38 302	7.28 563

FTStereo	8.67 340	1.13 125	6.04 167	6.04 323	2.39 277	7.86 272	12.05 501	17.72 282	8.33 184	20.16 420	41.41 534	16.10 341	12.64 388	10.80 216	4.37 268	0.18 318	0.01 29	0.09 310	0.16 354	0.15 148	5.71 541

iRaft-Stereo_5w	8.70 341	1.81 327	9.33 331	5.83 299	3.78 350	4.87 130	11.12 487	15.86 257	14.80 269	15.23 307	26.36 377	21.49 412	12.91 394	15.94 413	12.73 430	0.58 440	0.05 164	0.08 298	0.09 307	0.85 424	0.33 310

test_sample3	8.76 342	1.62 275	9.99 364	5.21 256	2.61 290	17.43 452	5.37 345	26.91 408	19.77 332	17.13 352	20.82 311	16.55 345	9.70 324	12.52 320	8.59 377	0.21 335	0.07 226	0.05 258	0.04 237	0.39 305	0.30 298

IRAFT_RVC	8.76 342	1.47 210	9.55 340	7.31 397	1.77 230	6.49 237	10.43 477	25.94 395	27.33 420	17.50 361	19.85 292	17.93 373	10.21 333	12.88 332	5.44 306	0.17 315	0.30 436	0.19 392	0.05 262	0.22 184	0.12 150

HCRNet	8.80 344	1.43 199	7.74 247	14.41 545	5.25 435	10.85 316	2.56 248	26.07 397	18.04 317	15.48 310	25.03 359	18.63 384	9.93 328	13.01 342	6.76 329	0.04 219	0.04 132	0.10 329	0.01 157	0.18 169	0.38 326

DEmStereo	8.85 345	1.36 180	9.99 364	4.24 165	1.05 145	11.49 329	5.91 364	13.76 213	26.68 417	22.03 449	32.92 473	11.86 262	15.27 446	11.48 255	8.08 367	0.16 311	0.15 350	0.02 208	0.09 307	0.09 103	0.44 346

SFCPSM	8.85 345	1.40 190	11.34 394	5.23 260	3.47 338	16.55 443	7.18 421	30.71 459	25.24 400	16.45 334	19.45 284	11.10 250	9.61 322	11.88 280	5.52 308	0.22 341	0.17 362	0.36 439	0.22 384	0.29 242	0.58 377

Selective-IGEV-i1	8.86 347	1.33 175	10.58 378	5.92 310	2.99 317	13.65 372	10.07 468	24.12 374	28.99 433	14.85 290	19.75 290	18.80 385	6.10 236	11.22 246	5.69 311	0.10 283	0.29 433	0.92 493	1.10 517	0.26 222	0.51 363

GrayStereo	8.86 347	1.17 133	6.94 208	8.09 428	2.82 304	10.58 308	11.40 493	17.93 290	15.74 285	22.43 454	30.95 439	17.80 370	12.44 382	11.19 243	4.57 274	0.02 172	0.02 80	0.18 384	0.79 500	0.31 261	1.90 483

anonymousa	9.03 349	1.62 275	8.03 263	4.19 161	5.53 454	15.37 409	3.81 303	18.55 300	21.20 350	18.28 380	30.99 440	20.79 404	13.42 399	10.58 200	7.57 348	0.00 1	0.05 164	0.29 427	0.18 361	0.10 119	0.11 143

KYRaft	9.04 350	1.11 120	7.02 211	6.50 352	0.97 137	8.27 279	8.19 433	22.86 361	8.20 180	21.30 443	31.38 447	22.64 424	8.20 293	11.99 282	2.96 193	0.02 172	0.02 80	0.05 258	0.68 493	0.40 310	18.09 594

DFGA-Net	9.06 351	3.56 449	17.96 492	5.71 292	3.89 356	10.76 311	3.08 272	25.17 383	29.50 434	16.21 328	18.47 273	9.49 228	6.31 248	15.80 404	12.54 427	0.05 241	0.00 1	0.06 276	0.09 307	1.76 472	0.83 416

rvit_stereo_0075_2	9.10 352	3.87 461	19.26 499	11.81 522	8.82 541	5.75 197	4.40 320	22.77 359	17.68 311	11.90 225	28.34 399	16.05 340	6.35 250	14.30 374	7.67 356	0.52 434	0.34 449	0.51 453	0.08 294	0.38 302	1.14 449

test_sample4	9.10 352	1.65 282	9.91 359	5.19 253	2.57 288	16.59 444	5.38 347	27.37 413	19.80 333	17.80 366	27.52 390	15.01 320	11.21 352	12.69 325	8.15 370	0.21 335	0.07 226	0.06 276	0.03 216	0.43 318	0.30 298

BUS	9.20 354	1.48 215	7.93 254	6.74 372	3.96 360	17.62 458	2.79 260	33.06 492	21.58 355	17.99 372	21.34 318	14.49 311	9.40 318	14.18 371	10.57 409	0.19 322	0.13 328	0.14 363	0.04 237	0.30 249	0.09 118

rvit_0105_3	9.23 355	3.67 452	17.68 488	11.75 520	1.89 244	9.37 293	8.48 439	18.68 301	30.64 450	15.02 295	14.72 229	17.87 372	9.94 329	15.66 400	6.54 326	0.36 390	0.43 466	0.01 187	0.41 465	0.50 350	1.01 440

MyStereo04	9.24 356	1.92 342	8.78 297	6.09 326	4.31 387	6.54 239	9.96 464	32.24 483	41.99 531	14.26 281	11.98 209	12.00 268	12.01 374	13.93 366	7.53 345	0.06 260	0.10 283	0.03 226	0.04 237	0.63 389	0.30 298

CoDeX	9.24 356	1.77 319	9.54 339	6.08 325	3.79 352	16.45 440	6.76 408	26.15 398	25.03 398	17.18 354	25.12 362	14.69 316	11.68 368	12.22 300	6.71 328	0.30 375	0.20 379	0.15 370	0.02 195	0.23 199	0.68 395

CrosDoStereo	9.24 356	1.29 162	8.16 269	4.56 192	1.04 142	7.52 266	15.00 528	15.85 255	24.31 390	24.27 471	33.44 480	13.37 295	13.82 409	12.23 301	8.86 383	0.01 107	0.11 303	0.09 310	0.04 237	0.36 290	0.53 367

DeepStereo_LL	9.24 356	1.29 162	8.16 269	4.56 192	1.04 142	7.52 266	15.00 528	15.85 255	24.31 390	24.27 471	33.44 480	13.37 295	13.82 409	12.23 301	8.86 383	0.01 107	0.11 303	0.09 310	0.04 237	0.36 290	0.53 367

DRaft	9.27 360	1.23 147	9.08 320	3.62 123	0.78 114	13.27 365	5.89 363	16.97 271	29.57 436	21.15 441	38.46 517	10.09 234	13.98 415	11.58 263	7.91 362	0.43 413	0.30 436	0.06 276	0.26 413	0.26 222	0.45 350

MyStereo05	9.29 361	1.76 313	8.95 305	6.19 335	4.40 394	7.09 256	9.95 462	31.21 465	40.82 523	17.31 356	12.93 220	10.33 237	12.52 386	13.93 366	7.05 335	0.06 260	0.10 283	0.02 208	0.04 237	0.73 410	0.29 295

MLCV	9.32 362	2.22 390	12.55 413	5.22 258	1.32 182	13.79 375	1.35 118	21.14 338	23.65 380	21.91 448	31.37 446	17.14 357	7.57 277	16.00 416	10.18 403	0.22 341	0.01 29	0.03 226	0.02 195	0.40 310	0.29 295

DispNO	9.33 363	1.78 322	15.84 466	5.73 294	5.74 467	12.24 346	4.81 337	25.06 381	21.10 347	16.70 344	20.86 312	17.78 369	11.76 369	16.74 431	8.85 382	0.22 341	0.15 350	0.03 226	0.12 331	0.41 313	0.64 390

test_sample5	9.36 364	1.61 269	9.63 343	5.30 263	2.52 283	15.42 412	6.00 371	27.25 411	19.96 334	18.36 386	31.81 456	15.99 335	11.29 354	13.21 346	7.66 354	0.23 350	0.08 249	0.07 288	0.04 237	0.48 336	0.34 314

BEATNet_4x	9.37 365	4.85 477	12.05 408	5.48 276	1.35 190	13.15 363	6.15 379	25.06 381	16.74 295	16.18 327	24.65 357	17.29 363	12.51 385	16.91 433	10.92 414	0.38 394	0.18 368	0.81 485	0.05 262	1.95 478	0.65 392

THIR-Stereo	9.38 366	1.78 322	8.50 287	4.74 202	0.71 95	15.92 422	11.93 499	16.39 262	21.56 354	24.27 471	32.07 460	14.40 309	14.14 419	11.49 256	8.39 374	0.05 241	0.25 422	0.10 329	0.05 262	0.33 278	0.58 377

ff1	9.41 367	1.43 199	9.67 347	5.70 288	3.44 333	11.96 339	6.35 384	18.45 297	16.31 291	15.83 319	31.44 450	17.22 359	10.87 343	16.19 419	21.98 503	0.00 1	0.05 164	0.80 480	0.08 294	0.26 222	0.14 173

G2L-ROB	9.43 368	1.49 221	8.01 261	5.66 285	4.08 370	11.74 332	7.70 430	29.33 439	18.14 318	19.72 410	21.64 325	22.32 422	11.02 348	16.47 426	10.74 413	0.02 172	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.19 173	0.33 310

GANet-RSSM	9.48 369	1.32 172	6.45 185	6.72 371	5.51 453	12.78 357	6.03 375	26.55 402	18.96 327	14.92 291	27.95 393	25.41 458	14.69 434	13.52 358	7.60 351	0.10 283	0.10 283	0.16 377	0.01 157	0.51 354	0.39 329

UCFNet_RVC	9.48 369	2.12 381	4.89 105	7.03 384	3.78 350	16.05 423	6.37 388	28.25 423	20.00 336	15.93 323	23.07 342	25.21 455	12.79 389	12.57 321	8.01 364	0.07 271	0.04 132	1.17 504	0.23 393	1.31 455	0.69 397

DualNet	9.49 371	1.61 269	9.63 343	5.30 263	2.52 283	15.42 412	6.00 371	27.25 411	19.96 334	19.40 402	33.22 476	15.99 335	11.29 354	13.21 346	7.66 354	0.23 350	0.08 249	0.07 288	0.04 237	0.48 336	0.34 314

CFNet_pseudo	9.58 372	1.91 338	10.73 383	4.53 189	2.91 310	14.26 385	2.75 258	26.73 406	32.14 467	17.10 351	23.02 341	22.14 419	8.74 302	12.17 299	7.43 341	0.20 330	0.45 473	1.24 513	0.24 403	2.49 491	0.49 361

Anonymous3	9.60 373	3.45 446	29.83 536	9.58 467	4.75 407	24.51 504	10.20 474	24.04 372	18.77 325	10.42 211	14.64 228	7.97 206	8.75 303	14.05 370	5.80 313	2.44 533	1.39 535	0.08 298	0.06 281	0.73 410	0.48 357

ccs_rob	9.61 374	1.92 342	10.72 382	4.55 190	2.89 307	14.33 387	2.86 265	26.85 407	32.36 470	17.05 349	22.91 340	22.12 418	8.70 300	12.10 295	7.44 342	0.19 322	0.44 468	1.38 515	0.25 409	2.68 494	0.57 375

PCWNet_CMD	9.64 375	1.77 319	10.59 379	4.80 208	2.90 308	16.25 437	2.42 239	29.37 441	34.10 483	17.41 357	22.04 331	19.10 390	7.70 279	12.05 288	6.86 330	0.22 341	0.45 473	0.80 480	0.22 384	3.11 506	0.69 397

MSMDNet	9.64 375	1.77 319	10.63 380	4.83 209	2.90 308	16.35 438	2.37 232	29.33 439	34.29 486	17.43 359	22.10 333	19.05 389	7.79 284	12.11 297	6.87 331	0.23 350	0.46 475	0.67 469	0.21 381	2.77 497	0.60 380

DCVSM-stereo	9.70 377	1.83 328	11.36 395	5.81 296	3.59 342	10.57 307	3.00 268	18.71 302	22.11 363	23.79 469	19.02 280	29.73 484	17.68 477	13.33 350	9.11 388	0.21 335	1.14 529	0.27 416	0.06 281	0.75 416	1.89 482

BSDual-CNN	9.70 377	1.48 215	7.93 254	6.74 372	3.96 360	16.10 427	7.13 418	33.06 492	21.58 355	17.99 372	21.34 318	22.28 420	11.53 362	14.18 371	7.81 357	0.19 322	0.13 328	0.14 363	0.04 237	0.30 249	0.09 118

PSMNet-RSSM	9.71 379	1.73 297	6.09 170	7.47 408	4.27 381	10.06 298	6.00 371	29.14 435	21.74 359	15.76 317	32.88 472	22.63 423	13.18 396	12.94 337	9.12 389	0.09 277	0.02 80	0.07 288	0.10 318	0.70 403	0.24 268

IER	9.78 380	1.55 241	9.97 362	4.51 188	5.23 433	13.78 373	5.11 339	26.66 404	22.79 372	19.69 409	29.45 415	16.42 342	18.52 488	13.64 363	7.57 348	0.06 260	0.03 114	0.18 384	0.09 307	0.18 169	0.23 261

test_sample6	9.79 381	1.61 269	9.84 356	5.35 269	2.35 275	15.59 416	6.60 402	28.40 424	20.96 344	19.40 402	33.22 476	17.17 358	11.58 366	13.43 354	8.82 381	0.26 365	0.10 283	0.10 329	0.06 281	0.50 350	0.41 336

psmg	9.80 382	1.48 215	7.93 254	5.18 250	3.96 360	15.85 421	7.93 432	29.11 434	21.58 355	20.93 432	25.06 360	22.28 420	11.53 362	14.18 371	7.81 357	0.19 322	0.13 328	0.17 379	0.04 237	0.36 290	0.21 246

gwcnet-sp	9.81 383	2.82 422	13.47 430	5.99 316	4.27 381	16.20 433	5.91 364	25.55 387	24.34 393	21.01 434	20.69 305	15.22 323	14.96 438	14.50 380	9.97 398	0.05 241	0.15 350	0.02 208	0.08 294	0.49 345	0.51 363

scenet	9.81 383	2.82 422	13.47 430	5.99 316	4.27 381	16.20 433	5.91 364	25.55 387	24.34 393	21.01 434	20.69 305	15.22 323	14.96 438	14.50 380	9.97 398	0.05 241	0.15 350	0.02 208	0.08 294	0.49 345	0.51 363

ssnet	9.81 383	2.82 422	13.47 430	5.99 316	4.27 381	16.20 433	5.91 364	25.55 387	24.34 393	21.01 434	20.69 305	15.22 323	14.96 438	14.50 380	9.97 398	0.05 241	0.15 350	0.02 208	0.08 294	0.49 345	0.51 363

CFNet-ft	9.87 386	2.18 388	5.49 137	7.45 406	5.25 435	15.76 418	5.98 369	21.89 348	21.87 360	14.96 292	30.02 423	25.68 459	13.68 405	12.46 314	10.94 416	0.08 275	0.06 199	1.83 520	0.22 384	1.09 438	0.43 342

CFNet_RVC	9.87 386	2.18 388	5.49 137	7.45 406	5.25 435	15.76 418	5.98 369	21.89 348	21.87 360	14.96 292	30.02 423	25.68 459	13.68 405	12.46 314	10.94 416	0.08 275	0.06 199	1.83 520	0.22 384	1.09 438	0.43 342

PSMNet-ADL	9.88 388	2.01 363	6.80 202	9.18 454	4.26 380	15.11 404	3.50 288	27.12 410	24.42 396	14.72 286	18.96 278	25.32 457	13.43 400	15.76 403	14.04 443	0.79 475	0.78 514	0.00 1	0.02 195	0.26 222	1.18 453

qqq1	9.96 389	1.37 182	13.37 425	4.41 181	1.30 176	14.40 391	3.29 278	30.25 450	29.81 440	19.55 404	29.37 408	18.06 376	14.40 426	15.42 394	3.18 213	0.38 394	0.21 386	0.00 1	0.01 157	0.29 242	0.18 220

fff1	9.96 389	1.37 182	13.37 425	4.41 181	1.30 176	14.40 391	3.29 278	30.25 450	29.81 440	19.55 404	29.37 408	18.06 376	14.40 426	15.42 394	3.18 213	0.38 394	0.21 386	0.00 1	0.01 157	0.29 242	0.18 220

UGAM	10.01 391	1.28 158	9.19 327	6.53 355	4.31 387	6.72 247	10.45 479	15.31 238	25.98 409	20.56 426	27.42 389	22.70 425	11.49 360	26.30 522	10.64 412	0.00 1	0.00 1	0.46 448	0.03 216	0.39 305	0.43 342

UDGNet	10.05 392	13.89 557	10.00 367	9.36 458	2.69 295	7.82 271	1.88 189	18.86 306	34.64 488	17.52 363	13.70 223	13.40 297	7.18 272	13.01 342	6.30 325	5.30 557	0.08 249	12.57 580	2.80 547	8.19 557	1.71 477

cf-r	10.06 393	1.60 264	7.99 259	5.82 297	5.70 464	12.92 359	4.78 333	24.18 375	27.47 423	16.91 348	31.02 441	25.12 454	14.05 416	11.63 269	11.01 419	0.03 202	0.03 114	0.05 258	0.03 216	0.43 318	0.39 329

ICVP	10.07 394	1.73 297	6.11 171	9.08 450	3.31 329	12.25 347	6.56 399	26.30 400	22.52 368	16.49 336	31.80 455	26.94 470	12.42 381	11.35 251	10.92 414	1.17 506	0.57 497	0.17 379	0.10 318	0.58 378	1.07 444
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G2L-Stereo	10.09 395	1.97 350	9.53 338	7.09 388	4.21 377	9.10 288	8.53 441	29.05 433	22.51 367	19.28 401	25.57 367	22.70 425	10.67 338	15.44 398	14.88 453	0.25 361	0.04 132	0.08 298	0.01 157	0.36 290	0.42 339

hknet	10.13 396	1.56 250	10.27 372	6.74 372	3.72 348	16.10 427	7.13 418	33.06 492	21.12 348	17.99 372	21.34 318	23.11 428	14.95 437	16.43 425	8.34 373	0.14 300	0.13 328	0.14 363	0.04 237	0.30 249	0.09 118

AdaStereo	10.22 397	3.63 450	9.14 326	9.15 452	3.24 327	15.79 420	5.39 352	31.94 474	25.42 402	18.39 387	26.47 378	19.44 395	9.50 320	16.60 429	8.59 377	0.44 415	0.05 164	0.40 444	0.00 1	0.57 374	0.16 201
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	10.25 398	1.91 338	11.88 403	4.98 221	4.08 370	15.11 404	3.57 297	28.02 420	31.98 466	18.21 379	25.20 363	23.27 431	9.38 317	13.38 351	7.22 337	0.23 350	0.81 515	1.65 519	0.22 384	3.01 502	0.93 430

iResNet	10.26 399	3.10 437	15.72 465	7.35 399	2.13 259	13.86 378	7.07 415	22.80 360	28.01 426	20.10 418	30.40 429	16.79 347	11.06 349	14.46 379	10.29 408	0.39 403	0.05 164	0.00 1	0.07 290	0.73 410	0.73 405

RAFT + AFF	10.27 400	3.77 455	17.13 478	10.24 489	4.97 416	13.08 361	11.52 494	25.69 390	25.80 405	14.72 286	16.12 246	19.16 391	11.35 358	16.24 423	9.04 387	0.30 375	1.46 537	0.66 468	0.20 379	2.03 484	1.94 484

ACVNet	10.36 401	1.68 293	5.49 137	6.01 319	2.75 301	12.78 357	3.56 295	21.89 348	34.81 489	14.96 292	30.78 435	24.72 450	13.88 413	15.81 405	17.20 470	0.13 298	0.01 29	0.06 276	0.06 281	0.51 354	0.15 193

G2L-Stereo_test	10.39 402	1.61 269	7.86 250	4.75 205	4.34 391	11.83 334	11.94 500	32.49 484	22.58 369	23.08 463	24.40 353	21.48 411	11.95 373	15.64 399	13.00 431	0.04 219	0.06 199	0.01 187	0.02 195	0.32 271	0.37 323

test_sample7	10.45 403	2.24 393	9.90 358	5.32 265	2.01 255	14.98 401	7.44 425	28.75 427	23.91 387	24.38 476	21.03 314	24.64 446	17.82 480	13.58 360	9.82 394	0.59 444	0.87 520	0.39 443	0.12 331	0.66 399	0.47 353

tta	10.45 403	1.37 182	13.37 425	4.41 181	1.30 176	14.39 388	3.29 278	30.25 450	29.81 440	19.55 404	29.37 408	18.06 376	14.40 426	15.42 394	12.69 428	0.38 394	0.21 386	0.28 423	0.03 216	0.29 242	0.18 220

SMFormer	10.46 405	1.37 182	13.37 425	4.41 181	1.30 176	14.40 391	3.29 278	30.25 450	29.81 440	19.55 404	29.37 408	18.06 376	14.40 426	15.42 394	12.70 429	0.38 394	0.21 386	0.28 423	0.03 216	0.33 278	0.31 306

ToySt	10.51 406	2.00 355	15.67 464	5.33 266	0.95 135	14.97 400	9.51 455	24.02 371	27.37 421	14.61 285	24.67 358	24.56 444	14.70 435	16.86 432	13.35 435	0.06 260	0.23 403	0.03 226	0.09 307	0.62 386	0.67 394

AACVNet	10.58 407	2.86 425	9.78 355	8.95 447	3.30 328	10.80 314	4.78 333	22.37 354	12.55 237	27.50 509	29.84 420	30.06 490	15.99 455	19.10 459	11.60 424	0.40 406	0.18 368	0.22 404	0.03 216	0.62 386	0.73 405

GwcNet-RSSM	10.65 408	1.94 346	8.57 290	6.89 381	5.26 438	12.26 348	5.21 341	25.80 393	31.50 457	16.67 342	33.52 482	23.70 438	13.88 413	12.84 331	13.67 439	0.05 241	0.10 283	0.14 363	0.02 195	0.65 395	0.39 329

CFNet	10.67 409	2.33 399	8.90 300	6.66 366	4.09 372	16.05 423	4.26 319	30.44 456	31.01 453	18.53 389	26.48 379	23.69 437	13.68 405	15.27 389	10.59 411	0.05 241	0.02 80	0.44 445	0.05 262	0.73 410	0.23 261

DDVS	10.70 410	3.00 433	11.95 404	6.84 379	3.80 353	15.73 417	2.83 264	23.57 367	17.37 305	20.98 433	29.89 421	31.40 500	8.70 300	19.22 462	13.19 433	0.74 468	1.53 539	0.07 288	0.21 381	0.84 423	2.11 489

mmx	10.71 411	1.43 199	9.67 347	5.70 288	3.44 333	11.96 339	6.35 384	32.18 478	28.03 427	15.83 319	31.44 450	17.22 359	10.87 343	16.19 419	21.98 503	0.22 341	0.06 199	0.80 480	0.08 294	0.48 336	0.21 246

xxx	10.71 411	1.43 199	9.67 347	5.70 288	3.44 333	11.96 339	6.35 384	32.18 478	28.03 427	15.83 319	31.44 450	17.22 359	10.87 343	16.19 419	21.98 503	0.22 341	0.06 199	0.80 480	0.08 294	0.48 336	0.21 246

NINENet	10.74 413	2.29 396	10.44 376	8.03 427	5.09 425	17.62 458	2.79 260	38.69 548	33.24 478	18.35 385	26.31 376	14.49 311	9.40 318	15.88 408	10.57 409	0.41 408	0.21 386	0.29 427	0.00 1	0.42 316	0.23 261

LMCR-Stereo	10.75 414	4.13 466	10.67 381	13.11 532	3.99 365	16.68 445	5.91 364	25.30 384	22.69 370	22.04 450	21.80 326	14.67 315	14.24 422	20.55 489	15.86 459	1.90 522	0.04 132	0.00 1	0.02 195	1.29 452	0.18 220

DeepPruner_ROB	10.77 415	4.56 472	13.13 420	6.37 345	4.28 386	10.14 299	6.86 409	36.42 529	19.59 330	17.87 368	27.37 388	23.19 430	12.26 377	19.09 458	10.23 406	1.05 499	0.48 479	0.23 408	0.15 351	0.89 428	1.17 451

LL-Strereo	10.79 416	3.52 448	12.54 412	8.77 443	5.44 450	7.49 263	9.26 451	35.15 517	28.70 432	16.47 335	15.85 243	21.06 408	17.42 475	21.62 495	9.72 393	0.21 335	0.22 396	0.74 474	0.08 294	0.98 432	0.60 380

DAS	10.80 417	2.03 368	13.96 438	9.01 448	6.23 484	14.67 397	7.38 423	21.59 342	32.58 473	18.67 392	28.13 395	19.20 392	17.08 470	16.54 428	7.31 339	0.58 440	0.01 29	0.29 427	0.01 157	0.47 334	0.20 238

GMStereo_Zeroshot	10.83 418	7.81 519	19.95 506	9.55 465	2.47 282	11.83 334	1.31 115	20.84 333	20.52 338	22.73 457	35.93 497	24.76 452	5.94 231	19.68 466	7.04 334	0.45 417	0.02 80	0.25 412	0.01 157	5.38 539	0.19 233

HSM-Net_RVC	10.88 419	1.23 147	5.46 135	5.57 279	2.63 293	20.12 476	6.06 377	27.67 417	28.35 431	20.63 428	25.51 366	34.01 523	14.38 425	16.18 418	9.29 390	0.11 289	0.07 226	0.01 187	0.00 1	0.13 134	0.14 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	10.99 420	3.81 458	6.88 205	6.69 368	2.30 270	16.06 425	10.94 484	30.06 447	32.41 471	16.10 326	18.72 276	22.78 427	14.21 421	17.52 438	8.62 379	2.35 528	1.84 545	3.32 546	1.57 530	2.06 485	1.52 469

ac_64	11.10 421	1.49 221	9.88 357	8.24 434	5.45 451	19.12 468	6.46 393	24.10 373	14.34 263	22.80 459	23.87 350	33.28 516	15.54 450	18.87 454	17.26 472	0.28 371	0.12 314	0.02 208	0.02 195	0.26 222	0.63 384

1111x	11.32 422	1.34 176	8.95 305	5.20 254	1.96 250	14.46 394	7.75 431	35.65 522	28.23 430	15.66 315	26.66 382	26.65 464	14.76 436	15.88 408	22.27 508	0.24 355	0.13 328	0.04 247	0.06 281	0.30 249	0.24 268

HSM	11.33 423	1.80 326	7.04 213	6.13 332	3.99 365	16.16 431	6.92 412	29.69 445	19.39 328	22.95 460	26.05 374	41.08 559	15.79 453	20.25 480	8.89 386	0.02 172	0.03 114	0.01 187	0.00 1	0.15 148	0.34 314

SepStereo	11.34 424	2.03 368	13.96 438	9.01 448	6.23 484	14.67 397	7.38 423	21.59 342	32.58 473	18.67 392	28.13 395	19.20 392	17.08 470	27.36 527	7.31 339	0.58 440	0.01 29	0.29 427	0.01 157	0.47 334	0.20 238

DMCA-RVC	11.41 425	3.32 442	11.68 400	10.12 484	4.81 408	11.92 337	4.11 310	24.67 379	23.66 382	20.06 417	28.51 402	26.71 465	24.96 527	15.95 415	14.82 450	0.41 408	0.34 449	0.56 459	0.16 354	0.72 409	0.69 397

ITSA-stereo	11.44 426	2.03 368	10.92 390	5.90 308	1.78 232	12.05 343	4.17 314	36.77 532	49.15 560	18.17 377	18.53 274	21.79 414	12.59 387	15.74 402	14.05 444	0.45 417	0.39 454	0.28 423	0.29 426	0.98 432	2.81 505

test_xeample	11.49 427	1.24 152	7.50 234	5.22 258	2.18 263	17.40 451	6.49 395	31.14 464	22.77 371	17.90 370	33.09 475	18.48 383	14.61 432	13.51 357	37.38 577	0.16 311	0.13 328	0.01 187	0.03 216	0.23 199	0.24 268

coex_refinement	11.56 428	1.53 234	7.45 233	8.18 431	5.09 425	17.10 448	7.07 415	31.05 463	32.20 469	18.57 390	30.81 437	25.84 461	12.31 379	13.41 353	19.47 485	0.23 350	0.04 132	0.02 208	0.10 318	0.44 321	0.37 323

RASNet	11.59 429	1.71 296	10.36 374	6.30 341	5.66 460	15.48 414	6.12 378	34.50 511	20.86 343	16.61 340	32.51 467	22.04 417	23.00 511	19.44 463	16.15 463	0.71 460	0.03 114	0.05 258	0.01 157	0.15 148	0.13 164

ACV-stereo	11.65 430	5.15 484	28.84 529	6.80 376	3.33 330	20.38 477	6.59 401	21.03 335	20.57 339	17.67 365	20.95 313	26.81 467	16.69 462	20.19 478	13.26 434	0.72 462	1.11 528	0.15 370	0.09 307	0.65 395	2.13 490

iResNet_ROB	11.71 431	1.96 349	10.77 384	6.01 319	3.68 346	15.13 406	2.34 228	31.72 472	37.58 507	26.16 497	32.77 469	25.88 462	15.34 448	16.35 424	7.94 363	0.19 322	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.31 261	0.12 150

UPFNet	11.72 432	1.52 232	10.33 373	7.38 401	7.14 508	20.05 475	9.62 457	28.90 432	25.94 408	20.02 415	29.73 419	20.91 405	16.34 458	18.61 452	16.17 464	0.26 365	0.17 362	0.25 412	0.03 216	0.55 366	0.56 374

FADNet-RVC-Resample	11.72 432	4.35 470	30.33 539	9.46 463	3.90 357	14.11 380	7.17 420	25.78 391	23.31 374	23.27 465	29.52 416	19.50 397	15.00 442	15.38 393	8.33 372	0.53 435	0.50 484	0.49 451	0.50 478	1.38 459	1.67 475

xxxx	11.74 434	1.16 130	7.88 251	5.61 281	1.99 253	20.46 478	3.12 274	33.99 502	23.76 386	15.53 312	30.67 431	26.88 469	14.50 430	12.98 340	35.48 568	0.19 322	0.18 368	0.01 187	0.02 195	0.22 184	0.27 285

CBMV_ROB	11.77 435	2.89 426	6.92 207	5.20 254	2.88 306	14.12 381	4.79 335	26.69 405	29.84 444	26.17 498	31.92 457	23.61 436	20.74 503	20.20 479	10.18 403	1.78 519	1.80 544	2.17 528	1.26 524	1.61 463	0.55 370

DSFCA	11.85 436	2.01 363	12.93 418	5.40 273	6.87 501	15.36 408	10.45 479	30.68 458	31.84 459	25.99 494	23.52 345	22.03 416	14.05 416	20.28 483	12.46 426	0.57 439	0.41 458	0.28 423	0.38 458	1.02 434	0.47 353

FADNet_RVC	11.94 437	5.17 485	39.74 556	6.44 349	3.46 337	11.42 328	4.17 314	29.16 436	26.89 418	17.97 371	25.96 368	13.41 298	15.67 451	15.84 407	13.54 438	0.90 488	0.75 512	0.55 457	1.20 521	3.65 520	2.85 506

iResNetv2_ROB	12.00 438	2.91 428	13.46 429	5.82 297	3.73 349	13.15 363	6.45 392	34.15 504	36.02 498	25.25 486	33.81 486	29.79 486	14.24 422	13.61 362	6.10 321	0.21 335	0.02 80	0.12 346	0.00 1	0.82 421	0.25 276

hitnet-ft	12.04 439	2.11 378	6.14 172	7.27 396	3.90 357	25.98 519	3.56 295	22.56 355	23.74 384	20.55 424	33.81 486	31.59 501	18.67 491	19.47 464	17.20 470	0.42 412	1.36 534	0.35 436	0.07 290	1.11 441	0.86 422

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 440	3.43 445	16.25 471	7.62 414	5.58 455	14.57 395	6.00 371	32.98 491	27.41 422	21.69 446	31.40 448	25.21 455	13.47 401	14.96 387	15.60 458	0.84 482	0.33 446	0.35 436	0.35 449	1.29 452	1.78 478
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	12.16 441	1.68 293	11.97 405	7.70 416	6.20 481	19.61 472	5.52 354	25.78 391	34.81 489	25.62 492	30.78 435	24.72 450	13.20 398	15.81 405	18.80 481	0.13 298	0.01 29	0.06 276	0.06 281	0.63 389	0.15 193

dad	12.24 442	10.20 533	13.68 435	6.64 365	1.47 197	13.55 371	3.58 298	17.62 280	35.33 494	27.15 508	32.65 468	30.85 494	10.86 342	14.33 376	10.04 401	2.95 538	0.55 495	7.92 570	0.91 506	3.35 515	1.17 451

ISRNet	12.26 443	2.02 365	17.38 479	12.71 529	6.24 486	7.39 261	1.62 149	29.23 438	31.94 465	22.65 456	35.28 493	24.62 445	15.27 446	15.28 390	13.76 441	0.78 471	1.00 526	2.30 531	0.52 480	0.92 431	4.29 529

pcwnet_v2	12.32 444	2.00 355	17.53 483	7.79 421	5.69 463	17.06 447	3.69 301	36.52 530	46.17 550	20.55 424	29.39 413	16.50 343	13.00 395	15.70 401	9.32 391	0.50 429	1.00 526	0.34 435	0.24 403	2.00 481	1.38 461

222	12.33 445	1.29 162	8.09 265	6.06 324	2.14 260	19.51 471	2.53 244	33.63 498	23.55 377	21.72 447	30.51 430	20.11 400	16.77 464	13.22 348	46.51 599	0.15 309	0.14 344	0.01 187	0.03 216	0.26 222	0.26 279

ADLNet	12.34 446	2.22 390	10.14 370	8.38 436	6.78 499	17.56 454	9.05 445	33.21 495	26.28 413	27.06 505	26.01 370	26.80 466	13.76 408	16.99 434	18.74 480	0.24 355	0.39 454	0.23 408	0.10 318	0.64 393	2.16 495

CBFPSM	12.42 447	2.59 415	28.96 532	4.74 202	3.20 324	22.33 490	16.31 541	21.13 337	21.03 346	21.04 437	27.81 391	30.24 491	15.99 455	14.59 384	14.80 449	0.04 219	0.49 482	0.10 329	0.16 354	0.51 354	2.34 499

DualNet (step1)	12.44 448	4.86 478	17.49 480	5.97 313	2.94 313	17.57 455	8.30 435	28.75 427	23.91 387	24.38 476	21.03 314	24.64 446	17.82 480	13.58 360	9.82 394	6.44 565	0.87 520	6.62 559	7.44 572	3.20 511	3.11 513

ADLNet2	12.44 448	2.17 385	12.84 417	9.17 453	5.82 470	20.00 474	10.13 472	32.53 486	36.22 501	18.62 391	19.39 283	21.96 415	17.07 469	21.43 494	19.42 484	0.24 355	0.15 350	0.06 276	0.08 294	0.86 425	0.57 375

AASNet	12.49 450	2.46 405	10.49 377	9.82 474	6.86 500	17.33 450	6.73 405	41.09 562	37.86 510	22.53 455	29.11 405	16.68 346	13.48 403	14.54 383	17.87 476	0.20 330	0.02 80	0.78 476	0.05 262	1.18 444	0.76 409

HBP-ISP	12.52 451	7.82 520	8.47 285	7.57 413	4.27 381	12.56 351	6.42 391	28.68 426	29.56 435	21.11 439	35.69 495	15.85 332	18.42 487	20.44 486	11.00 418	3.03 539	2.63 558	7.09 568	3.97 557	3.58 518	2.27 497

CRFU-Net	12.56 452	2.89 426	11.77 401	8.18 431	5.80 469	24.84 507	10.46 483	24.56 377	13.12 245	30.06 527	29.37 408	29.09 477	19.64 496	19.96 471	18.53 479	0.82 479	0.48 479	0.27 416	0.15 351	0.53 360	0.68 395

UNet	12.64 453	2.02 365	13.36 424	6.85 380	7.76 522	25.31 516	4.74 332	34.10 503	28.19 429	20.03 416	31.07 442	27.02 472	17.36 473	20.18 477	13.87 442	0.06 260	0.05 164	0.27 416	0.01 157	0.23 199	0.39 329

delet	12.65 454	1.85 331	11.36 395	7.71 418	6.22 483	22.52 492	10.22 476	28.14 422	37.67 508	19.66 408	29.24 407	21.00 407	15.99 455	21.97 496	17.77 475	0.03 202	0.07 226	0.19 392	0.04 237	0.60 381	0.75 408

HGLStereo	12.72 455	2.66 417	12.34 409	9.93 478	7.55 516	16.16 431	7.45 426	31.48 470	27.01 419	20.01 414	35.31 494	26.98 471	18.90 492	17.87 442	18.90 482	0.33 381	0.16 359	0.07 288	0.05 262	0.48 336	0.70 401

GEStereo_RVC	12.81 456	2.49 408	13.64 433	9.68 470	4.97 416	18.16 460	11.30 490	31.26 466	47.47 553	19.84 411	26.97 384	19.03 388	13.19 397	20.14 476	14.86 452	0.83 481	0.51 488	0.10 329	0.13 336	0.54 362	0.99 437

CSP-Net	12.85 457	2.95 430	9.64 345	5.94 312	3.96 360	25.85 517	9.93 461	28.81 431	26.00 410	29.31 523	32.44 466	30.00 488	15.16 444	20.25 480	14.30 447	0.55 438	0.19 375	0.03 226	0.00 1	0.65 395	0.98 436

SGM-Forest	12.92 458	1.87 332	6.61 189	5.68 286	2.05 257	23.19 498	11.30 490	34.24 507	30.77 451	26.54 500	31.99 458	29.98 487	15.74 452	21.17 493	13.36 436	1.05 499	0.33 446	0.84 487	0.01 157	0.71 405	0.97 433
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MMNet	12.97 459	2.08 374	12.74 415	6.98 383	6.27 488	26.39 524	4.73 331	23.10 363	41.79 528	25.48 490	32.29 465	21.09 409	17.79 478	19.52 465	17.90 477	0.19 322	0.07 226	0.10 329	0.00 1	0.37 297	0.59 379

STTStereo	12.97 459	4.88 481	26.57 526	7.54 411	5.41 447	13.43 367	6.49 395	30.53 457	26.35 415	25.14 485	31.43 449	32.00 504	14.12 418	16.01 417	14.83 451	0.29 373	0.31 439	0.67 469	1.08 516	1.21 446	1.11 445

TDLM	12.98 461	3.78 456	9.77 354	10.75 502	4.94 414	16.10 427	14.08 518	35.05 515	31.87 460	22.36 452	26.51 381	26.09 463	14.97 441	24.73 515	13.11 432	1.05 499	0.05 164	1.21 508	0.27 419	1.83 474	1.00 439

AANet_RVC	13.16 462	5.34 488	10.83 387	8.20 433	4.44 396	14.13 382	9.46 454	28.78 430	37.67 508	23.44 467	37.47 508	23.48 434	15.83 454	22.39 500	16.63 466	1.67 516	0.86 518	0.24 411	0.02 195	0.63 389	1.60 471

psm_up	13.18 463	1.91 338	8.81 298	9.59 468	5.84 473	15.17 407	11.37 492	38.74 549	30.81 452	20.66 429	30.32 428	30.00 488	23.12 512	19.19 460	16.02 460	0.58 440	0.10 283	0.17 379	0.01 157	0.65 395	0.55 370

xyz-stereo	13.23 464	0.83 47	38.70 554	2.53 44	0.83 122	41.19 579	4.82 338	13.68 207	26.28 413	22.98 461	37.78 510	29.35 482	18.53 489	18.11 447	7.85 360	0.22 341	0.03 114	0.64 466	0.01 157	0.13 134	0.06 87

ssnet_v2	13.23 464	2.43 402	11.25 392	7.34 398	2.92 312	23.05 497	12.95 507	35.93 525	32.92 477	21.23 442	25.38 364	28.81 476	15.22 445	22.57 501	19.81 488	0.18 318	0.08 249	0.19 392	0.05 262	1.24 449	1.06 443

CVANet_RVC	13.24 466	3.39 444	8.43 281	8.42 437	5.04 423	18.52 466	11.72 497	32.03 476	33.85 480	23.17 464	32.77 469	29.78 485	16.51 461	23.20 505	11.28 420	0.94 489	0.04 132	1.19 507	0.47 474	3.13 507	1.01 440

FADNet-RVC	13.27 467	11.57 548	39.71 555	7.94 424	4.50 399	15.41 411	6.95 414	27.96 418	22.98 373	20.37 423	30.73 434	26.86 468	11.31 357	20.50 488	14.28 446	0.14 300	0.14 344	0.13 358	0.18 361	2.83 498	0.86 422

DLCB_ROB	13.35 468	3.00 433	9.12 322	9.43 459	5.68 461	21.80 487	10.12 471	29.19 437	29.92 445	27.71 510	31.45 454	32.37 507	19.50 495	19.02 456	16.73 467	0.22 341	0.04 132	0.38 442	0.06 281	0.49 345	0.85 421

StereoDRNet-Refined	13.36 469	2.80 420	10.82 386	7.94 424	3.10 319	18.95 467	4.45 323	28.47 425	29.65 438	29.11 519	41.47 535	24.44 443	17.64 476	23.34 506	21.66 499	0.16 311	0.07 226	0.53 455	0.32 441	0.77 418	1.64 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SACVNet	13.38 470	4.08 464	11.41 397	11.67 519	5.79 468	17.28 449	9.39 452	32.77 488	22.29 364	28.11 513	33.35 478	32.48 508	21.86 507	19.75 467	10.28 407	1.00 495	0.48 479	0.85 488	0.29 426	1.31 455	3.08 511

iinet-f	13.51 471	4.29 467	45.90 569	6.01 319	3.96 360	21.00 481	13.40 513	27.40 415	21.12 348	21.11 439	30.72 433	21.49 412	16.96 467	15.33 391	19.50 486	0.12 294	0.42 462	0.09 310	0.05 262	0.89 428	0.39 329

rvit_105_1	13.56 472	5.57 491	19.88 505	13.22 533	4.58 402	15.04 403	28.61 590	26.56 403	42.75 534	18.83 395	24.53 355	20.93 406	13.85 411	18.02 446	11.90 425	1.74 517	0.60 499	0.25 412	2.10 541	0.61 383	1.64 473

CBMV	13.69 473	3.63 450	8.02 262	5.93 311	2.69 295	22.57 493	12.44 504	29.81 446	31.57 458	31.20 533	33.79 485	31.04 495	17.41 474	25.28 518	14.11 445	0.71 460	0.60 499	0.60 462	0.11 328	1.11 441	1.13 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PS-NSSS	13.70 474	7.41 517	14.68 454	6.70 369	5.63 458	18.43 464	12.59 505	38.89 551	25.56 403	20.27 421	35.71 496	21.11 410	16.35 459	17.16 436	17.56 473	2.28 526	0.53 492	5.37 552	0.36 452	4.28 526	3.09 512

FADNet	14.18 475	10.92 542	37.56 551	7.79 421	6.64 493	17.48 453	6.91 411	34.73 513	34.03 481	18.85 396	27.02 385	28.26 474	14.24 422	17.77 441	10.09 402	0.41 408	0.67 506	0.37 440	0.37 456	8.13 555	1.34 458

fast-acv-ft	14.25 476	4.00 463	16.20 469	7.51 409	5.14 430	26.38 523	9.77 459	24.62 378	34.84 491	25.30 488	37.27 506	32.09 505	20.38 501	18.32 448	19.50 486	0.36 390	0.32 442	0.63 464	0.47 474	1.18 444	0.76 409

DStereoRT	14.31 477	2.30 397	10.03 369	10.45 492	5.01 422	18.36 461	6.38 389	27.11 409	26.47 416	15.77 318	24.40 353	10.48 239	14.62 433	17.08 435	9.45 392	1.32 510	0.51 488	57.89 608	25.93 598	0.56 372	2.01 487

pmcnn	14.59 478	3.68 453	19.78 504	6.83 378	4.51 400	21.27 484	14.67 523	27.37 413	30.54 448	27.09 507	40.19 527	38.71 545	18.53 489	17.70 440	19.27 483	0.84 482	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.48 336	0.31 306

Anonymous_2	14.95 479	6.75 510	17.63 485	5.45 275	7.10 507	26.19 520	11.58 495	18.06 293	17.30 303	17.61 364	15.47 237	23.33 432	20.95 505	20.55 489	14.63 448	11.05 584	12.86 594	11.27 578	25.12 597	11.32 573	4.82 537

z-ln-s-r	14.97 480	6.05 495	40.55 558	5.39 272	5.41 447	13.95 379	13.34 512	21.84 346	36.75 504	18.86 397	43.90 553	23.71 439	16.41 460	22.64 503	28.99 554	0.02 172	0.02 80	0.00 1	0.00 1	1.04 436	0.48 357

test_sample9	15.04 481	4.86 478	17.49 480	5.97 313	2.94 313	17.57 455	8.30 435	28.75 427	23.91 387	24.38 476	21.03 314	24.64 446	17.82 480	20.07 474	20.17 490	6.44 565	36.07 605	6.62 559	7.44 572	3.20 511	3.11 513

NVstereo2D	15.15 482	2.97 431	16.28 472	9.23 456	7.56 517	30.03 540	9.53 456	42.80 572	42.72 533	15.11 299	27.03 386	23.16 429	16.93 466	24.28 511	15.45 456	3.07 541	0.43 466	1.44 516	0.61 487	6.74 545	7.60 565

TCMNet	15.19 483	6.68 508	19.70 502	13.83 538	12.53 568	26.35 522	13.66 514	29.47 442	35.21 492	24.71 480	31.20 444	23.44 433	15.13 443	18.97 455	22.59 511	1.13 503	0.65 503	2.04 524	0.97 511	3.18 508	2.31 498

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 484	3.68 453	27.36 528	7.11 391	5.83 472	24.88 509	12.12 502	30.19 449	36.12 500	27.08 506	45.98 558	29.10 478	13.65 404	20.45 487	20.26 493	0.67 457	0.00 1	0.10 329	0.00 1	0.32 271	0.26 279

StereoDRNet	15.30 485	4.47 471	14.35 450	10.71 498	8.69 536	25.02 512	11.03 485	39.66 553	35.62 496	29.17 520	28.81 403	34.05 524	17.80 479	18.80 453	23.77 517	0.41 408	0.30 436	0.15 370	0.14 342	1.64 466	1.42 463

FINET	15.49 486	6.08 496	24.99 521	8.12 429	7.69 520	21.80 487	22.35 570	33.76 500	48.27 555	25.99 494	32.27 464	19.48 396	16.83 465	19.07 457	16.38 465	1.37 511	0.70 507	0.95 495	0.27 419	2.61 493	0.90 426

DRN-Test	15.88 487	3.83 459	14.70 455	9.96 480	8.02 529	28.93 537	14.65 522	42.34 567	38.25 513	28.18 514	34.31 490	29.22 480	18.35 486	20.01 472	22.68 512	0.37 393	0.41 458	0.46 448	0.28 422	1.28 451	1.34 458

YMNet	15.91 488	5.68 493	21.74 513	10.94 505	8.77 538	25.22 514	9.21 448	32.22 481	31.35 454	33.81 551	38.84 518	34.00 521	17.83 483	19.95 469	21.57 497	0.87 485	1.30 530	1.22 510	0.91 506	1.64 466	1.18 453

YMNet_1	15.91 488	5.68 493	21.74 513	10.94 505	8.77 538	25.22 514	9.21 448	32.22 481	31.35 454	33.81 551	38.84 518	34.00 521	17.83 483	19.95 469	21.57 497	0.87 485	1.30 530	1.22 510	0.91 506	1.64 466	1.18 453

SDNR	16.15 490	5.23 486	28.92 531	5.73 294	6.05 480	56.85 599	3.26 275	23.18 364	29.73 439	20.62 427	36.48 500	13.59 302	16.97 468	18.43 449	13.44 437	10.56 580	13.84 595	3.10 543	0.44 470	7.80 551	8.81 572

PA-Net	16.29 491	6.88 512	27.34 527	9.88 477	11.12 557	21.77 486	28.15 589	32.06 477	39.49 514	19.99 413	27.91 392	23.50 435	20.59 502	20.25 480	24.04 520	0.24 355	2.26 554	0.22 404	4.59 561	1.13 443	4.48 533
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	16.36 492	1.88 334	16.15 468	7.78 420	4.19 376	26.92 527	10.21 475	30.31 454	44.26 543	21.35 444	33.91 488	35.80 534	22.40 509	35.65 561	33.87 563	0.18 318	0.08 249	0.04 247	0.04 237	1.71 470	0.54 369

GwcNet	16.48 493	5.23 486	20.03 507	10.24 489	8.48 533	28.79 534	10.09 469	38.60 547	44.51 544	23.29 466	36.95 504	31.29 498	19.79 499	20.42 485	25.70 533	0.54 436	0.72 508	0.57 460	0.39 461	1.37 458	2.64 502

NaN_ROB	16.51 494	6.51 505	16.22 470	10.53 496	4.64 405	31.76 550	17.78 552	37.00 536	43.37 538	29.68 525	31.29 445	32.67 513	20.32 500	28.00 533	16.06 461	0.38 394	0.41 458	0.32 433	0.41 465	0.87 427	1.94 484

FAT-Stereo	16.81 495	2.97 431	17.56 484	9.80 473	6.21 482	16.12 430	13.23 511	38.18 546	39.67 517	27.00 504	39.73 525	37.55 541	31.30 557	20.39 484	21.52 496	3.44 543	2.05 547	0.81 485	1.10 517	1.89 477	5.72 542

S-Stereo	16.85 496	3.95 462	20.67 510	12.08 525	8.91 542	21.68 485	12.61 506	32.20 480	44.61 545	22.37 453	38.42 516	29.15 479	28.02 541	18.58 451	22.36 510	2.88 537	3.11 567	0.87 492	1.82 535	3.58 518	9.08 574

DANet	16.85 496	8.00 521	26.04 525	14.56 547	7.25 510	20.59 479	5.37 345	26.22 399	26.02 412	32.17 541	36.00 498	37.20 539	29.77 549	30.75 541	24.62 525	1.14 505	1.34 532	2.21 529	0.51 479	3.18 508	4.07 527
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	16.87 498	16.27 565	17.93 491	11.24 513	6.69 496	28.95 538	10.44 478	41.23 564	21.49 353	29.68 525	34.27 489	32.48 508	11.00 347	20.05 473	15.09 454	8.22 572	2.59 557	12.23 579	0.75 498	10.40 566	6.34 549

PSMNet_ROB	16.90 499	5.45 489	14.16 443	13.77 536	7.25 510	27.65 530	32.74 595	43.21 575	37.88 511	24.00 470	32.97 474	34.55 528	16.69 462	17.41 437	23.96 519	0.38 394	0.22 396	0.93 494	2.05 539	1.83 474	0.96 432

GANet	16.92 500	4.32 469	12.46 411	10.84 504	4.24 378	23.04 496	15.36 535	39.91 556	34.47 487	32.42 542	45.10 557	40.04 554	27.54 536	23.61 509	20.20 492	1.02 498	0.08 249	0.67 469	0.22 384	1.87 476	0.97 433

Syn2CoEx	17.03 501	10.40 536	25.65 524	20.35 566	8.02 529	26.28 521	11.27 489	37.16 538	32.69 475	28.89 517	40.17 526	29.27 481	26.63 531	19.19 460	17.63 474	0.98 493	0.54 493	1.23 512	0.23 393	1.82 473	2.24 496

test_sample8	17.19 502	4.86 478	17.49 480	5.97 313	2.94 313	17.57 455	8.30 435	31.87 473	18.55 322	33.54 548	26.00 369	40.64 557	32.90 562	20.07 474	20.17 490	6.44 565	36.07 605	6.62 559	7.44 572	3.20 511	3.11 513

NCCL2	17.23 503	6.37 504	14.30 449	23.45 578	7.18 509	24.16 502	17.05 548	34.39 509	25.88 406	31.55 535	38.01 512	42.09 564	26.81 532	20.94 492	22.69 513	0.45 417	0.23 403	2.63 536	1.80 534	2.02 483	2.57 500

GASNet	17.30 504	19.38 573	30.46 540	20.66 568	9.36 546	16.06 425	9.06 446	43.89 579	40.04 520	25.35 489	23.73 346	32.90 514	15.37 449	28.91 535	17.05 468	3.04 540	0.27 429	1.88 522	0.45 472	6.73 544	1.37 460

ADCRef	17.30 504	6.73 509	42.01 564	10.11 483	8.78 540	26.61 525	10.45 479	31.29 468	32.75 476	31.19 532	41.62 538	18.47 382	19.78 498	24.29 512	34.06 565	0.76 469	0.42 462	2.16 527	1.79 533	1.23 448	1.56 470

XPNet_ROB	17.33 506	4.84 476	15.44 460	11.15 510	6.64 493	20.88 480	16.10 538	36.26 528	39.54 515	31.80 539	41.32 533	41.30 561	23.91 516	24.67 513	27.40 541	1.07 502	0.74 510	0.79 478	0.25 409	1.10 440	1.31 457

w-ln-seven-2	17.58 507	7.62 518	41.78 562	11.29 515	6.55 492	23.49 499	14.08 518	29.64 444	39.85 519	28.44 516	42.38 541	30.45 492	27.66 538	22.16 498	22.15 506	0.44 415	0.49 482	0.65 467	0.17 359	1.58 462	0.81 414

RP	17.58 507	4.92 482	15.27 459	15.44 553	11.95 565	21.05 482	11.75 498	27.64 416	45.09 548	22.99 462	42.05 540	39.39 550	27.74 539	25.54 519	22.33 509	5.45 558	0.59 498	4.33 548	1.62 532	3.53 517	2.86 508

SuperB	17.60 509	6.22 503	56.40 590	7.91 423	5.07 424	19.70 473	9.03 444	24.87 380	50.15 567	26.25 499	39.13 520	17.61 367	20.84 504	22.28 499	25.31 529	0.70 458	0.31 439	1.10 502	0.71 495	16.58 585	1.86 479

ETE_ROB	17.67 510	9.48 528	17.66 486	13.60 534	4.57 401	23.03 495	21.09 565	32.49 484	35.24 493	30.49 529	38.06 513	46.18 577	24.49 519	26.40 523	24.21 522	0.46 422	0.24 414	1.14 503	0.84 501	1.52 461	2.13 490

APVNet	17.75 511	5.46 490	20.35 509	12.31 527	8.40 532	30.16 542	24.10 579	41.14 563	30.12 446	25.08 484	41.09 531	31.24 496	23.12 512	27.07 526	27.86 547	0.34 385	0.56 496	3.02 541	0.52 480	1.68 469	1.45 465

PWCDC_ROB	17.80 512	9.62 529	18.38 493	17.95 560	7.74 521	24.61 506	5.56 357	34.41 510	52.79 571	29.66 524	50.20 573	20.63 403	19.69 497	29.85 540	20.87 494	6.18 562	0.26 425	0.10 329	0.05 262	5.36 538	2.00 486

MDST_ROB	17.92 513	1.60 264	13.68 435	13.88 540	6.44 490	43.05 581	14.86 525	42.74 571	41.66 526	43.25 577	42.85 545	28.43 475	17.28 472	29.35 537	16.06 461	0.88 487	0.11 303	0.63 464	0.47 474	0.50 350	0.64 390

Nwc_Net	17.98 514	4.67 474	17.79 490	14.26 543	11.65 563	25.14 513	14.88 526	40.85 560	39.83 518	21.07 438	43.24 547	34.50 527	27.64 537	26.44 525	25.03 526	3.22 542	0.18 368	2.52 535	3.18 548	1.98 479	1.51 468

ADCP+	18.16 515	4.61 473	32.94 543	9.31 457	10.23 551	28.87 535	11.69 496	33.43 496	36.49 502	29.28 522	40.49 528	24.18 442	24.61 522	33.89 550	35.33 567	0.25 361	0.40 457	2.00 523	1.17 520	2.16 486	1.87 481

Wz-Net-LNSev	18.19 516	10.57 538	41.33 560	10.19 486	7.94 527	24.29 503	15.28 533	34.15 504	43.38 539	32.90 545	43.72 551	31.94 503	22.21 508	20.81 491	22.26 507	0.47 423	0.22 396	0.00 1	0.02 195	1.22 447	0.94 431

PWC_ROB	18.37 517	10.55 537	25.19 522	10.21 487	6.29 489	23.75 500	4.79 335	35.93 525	48.75 559	32.56 543	44.46 556	34.68 529	24.78 524	30.99 542	25.72 534	1.38 513	0.08 249	1.57 517	0.26 413	2.18 487	3.17 518

AF-Net	18.38 518	5.60 492	14.21 445	15.95 554	10.78 554	22.26 489	10.45 479	35.39 519	50.22 568	24.71 480	37.77 509	41.55 562	29.24 547	29.11 536	26.67 535	4.35 553	0.06 199	4.56 550	0.90 503	2.42 488	1.38 461

stereogan	18.62 519	3.07 435	16.31 473	13.04 531	9.99 549	35.74 564	9.09 447	38.17 545	45.27 549	24.39 479	41.24 532	39.93 552	25.46 528	31.29 544	24.33 524	1.80 520	0.91 524	2.71 538	0.75 498	5.15 536	3.70 519

edge stereo	18.75 520	5.12 483	17.66 486	10.77 503	7.84 525	22.41 491	11.03 485	35.23 518	42.07 532	34.62 553	42.74 543	41.28 560	35.50 567	25.14 517	24.17 521	2.42 532	2.42 556	6.35 558	1.45 528	2.89 501	3.80 520

RYNet	18.92 521	4.69 475	16.88 477	10.99 507	15.84 576	46.72 584	16.57 544	37.84 542	48.03 554	26.92 502	26.48 379	37.84 544	24.92 526	19.80 468	31.04 560	0.25 361	0.25 422	0.62 463	0.03 216	6.34 543	6.39 550

Wz-Net-MNSev	18.98 522	6.53 506	33.16 545	10.15 485	7.26 512	38.37 572	16.45 542	34.19 506	43.20 537	30.65 530	40.76 529	40.51 556	19.24 494	27.56 528	28.06 552	0.81 478	0.26 425	0.05 258	0.10 318	1.45 460	0.84 418

LALA_ROB	19.19 523	7.15 515	15.93 467	12.96 530	5.30 442	28.30 533	23.21 577	42.51 568	36.69 503	33.45 547	40.81 530	50.96 588	24.53 520	27.92 530	25.66 532	0.60 446	0.44 468	2.04 524	1.22 522	2.54 492	1.47 466

aanetorigin	19.21 524	12.59 550	53.50 578	9.67 469	7.83 524	11.85 336	13.87 516	17.05 273	34.15 484	49.18 587	48.89 569	34.05 524	30.22 551	22.86 504	28.00 551	1.01 497	0.75 512	0.67 469	0.89 502	3.07 504	4.14 528

SGM_RVC	19.52 525	2.12 381	6.79 201	6.59 359	1.33 184	38.20 571	15.74 536	38.13 544	34.07 482	45.71 582	41.91 539	51.41 589	38.10 574	38.77 577	27.80 546	0.61 450	0.36 451	0.51 453	0.33 445	1.03 435	0.90 426
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	19.64 526	9.36 525	31.06 541	10.99 507	6.24 486	28.10 532	10.14 473	37.50 541	58.34 593	31.74 537	36.70 502	32.50 510	21.03 506	36.00 566	37.24 576	1.23 508	0.44 468	0.12 346	0.31 438	1.98 479	1.69 476

NCC-stereo	19.75 527	6.08 496	23.96 517	15.05 549	16.17 577	18.42 462	21.45 566	43.31 577	41.00 524	24.30 474	38.12 514	34.98 530	26.92 533	35.46 558	25.65 530	4.29 551	2.07 549	3.24 544	8.90 581	2.86 499	2.86 508

Abc-Net	19.75 527	6.08 496	23.96 517	15.05 549	16.17 577	18.42 462	21.45 566	43.31 577	41.00 524	24.30 474	38.12 514	34.98 530	26.92 533	35.46 558	25.65 530	4.29 551	2.07 549	3.24 544	8.90 581	2.86 499	2.86 508
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DGSMNet	19.79 529	12.06 549	33.43 546	13.79 537	16.23 579	22.97 494	15.88 537	35.41 520	41.96 530	19.90 412	32.16 463	35.60 533	18.14 485	29.48 539	23.10 514	3.85 547	3.89 578	6.16 557	4.75 562	13.56 577	13.44 585

RGC	19.90 530	13.26 553	20.24 508	18.19 561	14.06 574	21.21 483	14.33 520	34.97 514	43.60 541	27.73 511	41.49 536	39.76 551	27.98 540	34.52 553	21.37 495	3.66 546	0.54 493	8.67 571	4.16 559	4.19 524	4.02 525

DeepPrunerF	19.92 531	11.02 545	44.29 565	20.74 569	17.75 581	19.19 469	22.57 571	36.86 535	49.93 563	25.48 490	36.62 501	24.69 449	23.97 517	23.44 507	21.79 500	2.68 536	1.63 542	5.70 554	3.95 556	3.38 516	2.67 503

WCMA_ROB	20.02 532	4.30 468	19.72 503	9.47 464	7.00 505	32.71 556	13.99 517	31.97 475	32.48 472	41.51 572	52.00 577	44.09 568	36.14 569	32.43 546	24.29 523	6.19 563	2.79 563	1.09 501	1.10 517	3.95 521	3.13 516

MSAF-DinoV2	20.61 533	7.35 516	24.41 519	11.43 518	4.88 411	30.12 541	16.70 545	39.67 554	54.27 575	22.75 458	32.01 459	48.05 582	30.44 553	37.52 571	40.45 584	0.72 462	0.50 484	0.44 445	1.23 523	4.64 528	4.54 534

psmorigin	20.95 534	10.24 535	35.84 547	9.75 471	7.05 506	24.59 505	10.11 470	32.85 490	32.17 468	43.09 575	54.57 586	42.79 565	36.62 570	35.99 565	27.41 542	1.58 515	2.72 561	0.79 478	1.05 514	3.26 514	6.50 551

SANet	20.96 535	6.60 507	29.81 535	8.83 444	3.19 323	31.27 549	20.56 563	41.86 566	56.09 586	39.30 567	43.62 549	44.95 570	31.93 559	27.83 529	23.67 516	0.94 489	0.52 491	0.99 497	0.42 467	4.72 530	2.03 488

FBW_ROB	21.00 536	10.23 534	22.72 515	13.71 535	6.77 498	30.49 547	16.46 543	44.58 580	43.57 540	44.25 580	39.59 523	43.27 567	26.12 530	33.96 551	21.80 501	2.58 535	1.84 545	7.14 569	2.78 546	4.00 522	4.06 526

w-ln-seven	21.04 537	9.30 524	55.15 588	11.32 516	9.98 548	30.27 543	18.05 554	37.06 537	55.12 582	36.70 559	43.26 548	33.73 520	22.90 510	22.63 502	29.52 555	0.39 403	0.18 368	0.85 488	0.16 354	2.75 496	1.47 466

z-mn7	21.05 538	9.91 531	45.96 570	11.27 514	5.23 433	33.41 558	15.27 532	35.65 522	57.07 589	26.62 501	53.08 579	32.21 506	24.80 525	35.65 561	30.93 559	0.49 426	0.25 422	0.55 457	0.11 328	1.62 464	0.90 426

SQANet	21.24 539	24.08 583	19.60 501	26.40 583	18.74 583	30.87 548	9.24 450	32.70 487	29.58 437	25.25 486	33.37 479	33.47 518	19.19 493	28.11 534	18.32 478	10.87 581	2.92 565	26.49 593	5.65 567	18.43 589	11.48 580

G-Net	21.25 540	8.24 522	37.97 553	15.14 552	9.26 545	50.87 590	16.80 547	27.96 418	30.54 448	38.92 564	42.93 546	33.27 515	32.17 560	27.99 532	25.25 528	4.40 554	3.83 575	3.60 547	0.97 511	7.91 554	6.95 557

SHD	21.32 541	10.03 532	30.16 538	14.30 544	8.68 535	24.15 501	8.93 442	40.82 559	61.17 598	35.79 556	44.15 554	38.73 546	30.20 550	33.88 549	31.09 561	2.00 523	0.81 515	1.17 504	1.55 529	4.08 523	4.78 536

MultiAttention	21.34 542	1.48 215	14.65 453	12.08 525	4.10 373	63.05 608	95.71 635	42.52 569	41.89 529	15.33 308	30.20 427	28.14 473	7.73 281	44.07 588	13.67 439	0.84 482	0.27 429	1.06 498	1.58 531	4.47 527	3.88 524

CSAN	21.34 542	9.45 527	23.34 516	20.99 571	4.95 415	32.57 554	34.26 596	38.83 550	49.95 565	36.97 561	39.72 524	44.97 571	31.73 558	26.05 520	23.94 518	1.52 514	0.47 477	0.85 488	1.43 527	2.73 495	2.14 493

UDG	21.45 544	14.84 559	14.44 451	21.30 574	20.08 585	32.05 553	13.76 515	35.98 527	35.52 495	25.93 493	30.69 432	37.26 540	30.66 554	21.97 496	19.89 489	10.88 582	5.55 583	22.78 589	7.65 575	14.83 582	13.05 584

ADCL	21.64 545	6.20 500	47.32 572	9.93 478	6.91 504	38.69 575	19.97 561	31.26 466	54.04 573	27.89 512	47.97 566	31.35 499	30.66 554	33.18 548	36.62 571	0.99 494	0.92 525	2.63 536	1.82 535	2.45 489	2.13 490

ADCPNet	21.93 546	9.38 526	57.92 591	11.76 521	6.88 502	36.03 565	18.44 556	32.80 489	35.93 497	32.91 546	43.80 552	39.21 549	26.99 535	31.14 543	36.94 573	2.05 524	2.67 560	2.30 531	3.45 552	4.22 525	3.82 521

zh-mn7	21.99 547	13.21 552	53.55 581	10.73 500	5.68 461	27.38 529	14.94 527	34.53 512	56.55 587	40.02 568	57.13 590	31.28 497	23.73 515	35.83 563	30.28 557	0.95 491	0.44 468	0.22 404	0.19 374	1.26 450	1.86 479

CC-Net-ROB	22.04 548	22.91 580	28.86 530	14.05 541	8.73 537	33.79 559	15.26 531	46.84 584	36.06 499	33.72 549	32.10 461	35.47 532	24.02 518	23.57 508	27.88 548	8.95 575	2.95 566	24.94 591	3.68 553	12.41 575	4.62 535

MeshStereo	22.27 549	6.87 511	11.15 391	7.69 415	4.87 410	37.70 569	13.06 509	41.64 565	36.95 505	50.92 590	53.41 582	58.12 594	41.93 585	37.73 573	27.62 545	2.52 534	2.37 555	2.99 540	2.07 540	3.09 505	2.60 501
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	22.66 550	19.69 575	14.64 452	24.11 579	22.38 589	24.84 507	17.71 551	30.36 455	30.32 447	29.02 518	37.31 507	37.63 542	24.66 523	24.67 513	17.08 469	18.42 591	7.92 591	26.43 592	11.81 589	17.23 586	16.95 591

Wz-Net-SNSev	22.67 551	16.94 567	45.69 568	13.85 539	8.52 534	28.89 536	27.06 586	39.39 552	55.04 580	31.77 538	53.23 580	39.18 548	23.41 514	26.40 523	36.25 569	0.78 471	0.21 386	1.21 508	0.90 503	3.03 503	1.62 472

ADCMid	22.76 552	10.75 540	41.73 561	11.23 512	7.97 528	27.26 528	19.18 560	35.44 521	38.02 512	40.23 569	46.38 561	36.56 537	42.70 586	38.20 575	40.75 585	1.77 518	1.43 536	3.05 542	3.81 555	4.96 532	3.82 521

MSMD_ROB	22.90 553	9.64 530	14.76 456	17.46 559	9.88 547	34.94 561	18.83 557	33.67 499	37.47 506	40.97 571	59.80 594	45.93 575	38.34 576	31.74 545	23.24 515	6.22 564	3.58 572	8.78 572	11.03 587	6.76 546	5.06 540

LE_ROB	22.93 554	3.07 435	14.02 440	7.70 416	2.86 305	31.99 552	17.35 550	28.10 421	67.19 610	70.51 612	55.61 589	49.07 583	47.62 592	24.76 516	36.49 570	0.35 388	0.20 379	0.27 416	0.55 483	0.48 336	0.44 346

zh-sn7	23.03 555	15.48 561	50.25 574	14.08 542	7.77 523	26.71 526	23.32 578	36.59 531	48.43 557	33.80 550	51.71 575	33.34 517	33.77 564	39.91 581	37.07 574	0.60 446	0.86 518	0.54 456	0.35 449	3.18 508	2.85 506

DStereoO	23.30 556	15.58 562	13.92 437	14.76 548	8.35 531	16.44 439	16.19 540	33.98 501	39.60 516	30.48 528	28.08 394	31.65 502	32.30 561	41.39 584	27.39 540	48.20 607	3.83 575	28.72 594	3.33 551	25.98 595	5.78 543

AnyNet_C32	23.37 557	13.28 554	40.29 557	12.36 528	11.44 560	30.39 544	29.15 591	31.36 469	44.90 547	35.36 554	48.86 567	33.61 519	34.20 565	43.15 587	41.62 591	1.27 509	1.35 533	1.18 506	2.58 544	4.77 531	6.27 548

SGM-ForestM	23.72 558	2.44 403	9.13 324	7.43 404	2.25 267	44.80 583	19.11 559	44.90 581	49.97 566	50.74 589	51.18 574	62.06 602	45.83 590	44.96 589	33.88 564	1.00 495	0.84 517	0.78 476	0.62 488	1.29 452	1.11 445

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 559	13.60 555	30.09 537	25.46 581	10.02 550	38.51 573	20.40 562	35.77 524	43.76 542	42.15 573	47.10 565	39.99 553	28.20 543	35.96 564	27.06 538	3.64 545	3.85 577	6.66 562	16.30 594	4.97 533	4.98 539

ccnet	24.02 560	16.16 564	21.70 512	11.83 523	17.75 581	37.87 570	16.18 539	45.46 583	31.93 464	36.99 562	46.46 564	38.76 547	29.52 548	37.55 572	40.93 588	9.20 576	6.29 585	9.63 574	7.71 577	11.19 570	7.21 562

PSMNet-RUCA	24.03 561	26.83 585	40.96 559	35.46 590	34.27 596	16.24 436	9.79 460	39.82 555	31.45 456	31.49 534	41.54 537	36.82 538	26.02 529	27.92 530	15.09 454	11.51 586	2.06 548	20.58 587	8.10 579	15.83 583	8.74 571

XQC	24.10 562	16.76 566	50.68 575	21.37 575	11.01 556	35.24 563	18.84 558	37.28 540	55.11 581	31.64 536	30.06 426	37.71 543	30.31 552	37.17 569	39.66 581	4.20 550	0.41 458	2.76 539	1.89 537	11.46 574	8.42 570

FC-DCNN	24.37 563	10.99 544	19.02 496	18.44 562	9.16 543	36.98 566	23.07 575	40.44 557	43.05 536	46.25 584	53.58 584	50.44 585	37.86 573	35.45 557	27.57 544	6.87 569	3.37 568	6.01 555	4.88 563	7.86 553	6.05 545

DPSNet	24.40 564	6.97 514	33.14 544	11.16 511	6.54 491	53.33 593	43.32 604	51.28 595	59.37 596	30.89 531	39.36 521	40.35 555	34.30 566	32.57 547	25.09 527	4.65 556	1.62 541	0.37 440	0.66 491	8.51 559	4.44 532

FC-DCNN v2	24.44 565	10.97 543	18.53 494	18.49 563	9.18 544	37.41 568	23.03 574	40.91 561	43.02 535	46.46 585	54.06 585	50.67 586	38.26 575	35.41 556	27.52 543	6.85 568	3.38 569	6.03 556	4.89 564	7.82 552	5.94 544

PDISCO_ROB	24.45 566	9.24 523	29.28 533	28.68 586	19.96 584	37.14 567	15.33 534	45.04 582	54.69 577	29.24 521	42.67 542	46.07 576	28.17 542	35.35 555	30.30 558	9.92 578	2.13 551	6.90 563	3.20 549	8.74 560	6.87 556

Wz-Net-TNSev	25.12 567	20.16 576	57.98 592	9.56 466	7.42 515	42.73 580	22.27 569	35.14 516	53.46 572	35.97 558	42.74 543	45.83 573	39.87 580	36.56 567	34.73 566	1.82 521	1.51 538	0.76 475	1.34 526	5.84 542	6.80 554

EDNetEfficient	25.16 568	22.23 579	77.22 615	9.09 451	7.38 513	19.38 470	16.78 546	21.41 340	55.74 585	61.52 603	53.51 583	36.22 535	40.65 583	24.22 510	38.27 578	0.62 453	0.74 510	0.86 491	2.60 545	7.70 550	7.09 559

WZ-Net	25.17 569	12.95 551	63.02 596	15.13 551	10.42 553	38.51 573	27.42 588	40.46 558	54.17 574	28.32 515	52.95 578	40.81 558	28.36 544	37.07 568	41.35 590	1.21 507	0.21 386	0.73 473	0.94 509	5.42 540	3.87 523

GANetREF_RVC	25.41 570	29.28 587	24.63 520	25.18 580	6.04 479	30.44 545	35.39 599	47.84 586	50.60 569	36.88 560	36.04 499	34.11 526	31.23 556	37.46 570	27.96 550	8.58 573	2.66 559	16.29 584	4.95 565	14.37 581	8.32 569
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	25.59 571	14.91 560	18.83 495	28.55 585	15.68 575	39.29 576	18.16 555	42.83 574	41.69 527	44.43 581	51.94 576	50.82 587	39.22 579	34.59 554	27.29 539	6.05 561	3.63 573	7.01 566	6.41 568	10.35 565	10.17 578
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoSA	26.02 572	16.00 563	36.80 550	23.05 577	13.50 570	27.80 531	20.87 564	49.24 590	58.93 594	26.92 502	36.89 503	29.48 483	37.74 572	38.81 578	26.96 536	7.13 570	7.34 590	15.03 582	11.26 588	21.25 590	15.34 587

ADCS	26.20 573	13.71 556	46.90 571	14.51 546	10.34 552	30.46 546	22.72 573	42.81 573	57.61 592	42.58 574	49.37 571	41.91 563	40.43 581	41.90 586	44.58 596	2.37 529	2.19 553	2.37 533	3.29 550	7.32 548	6.52 552

DStereoFS	26.88 574	21.28 578	29.50 534	18.65 564	12.35 567	29.13 539	13.04 508	50.34 594	47.29 552	35.95 557	44.38 555	36.32 536	41.02 584	51.90 601	33.82 562	7.92 571	5.83 584	15.86 583	9.22 583	17.41 588	16.41 589

DLNR_Zeroshot_test	27.62 575	51.32 601	91.46 627	98.51 637	98.03 638	3.10 40	0.50 53	30.95 462	7.65 168	8.16 184	15.68 240	7.31 194	1.63 59	11.87 279	4.21 262	40.37 602	0.87 520	0.06 276	0.34 447	80.23 626	0.24 268

DLNR-FE	27.66 576	51.31 600	91.55 629	98.52 638	97.91 637	3.10 40	0.50 53	31.55 471	7.66 169	8.18 185	15.67 238	7.31 194	1.63 59	11.88 280	4.21 262	40.23 601	0.89 523	0.06 276	0.34 447	80.38 627	0.24 268

MFN_U_SF_RVC	28.16 577	14.14 558	53.23 577	21.11 572	7.91 526	39.97 577	13.13 510	51.65 597	46.34 551	47.41 586	53.38 581	55.32 592	40.53 582	38.47 576	39.74 582	5.67 560	4.46 579	6.98 565	8.73 580	7.47 549	7.44 564

PASM	28.19 578	17.35 568	48.18 573	22.49 576	22.20 588	25.92 518	25.84 584	34.35 508	49.45 561	35.37 555	39.48 522	46.72 579	33.36 563	34.28 552	36.77 572	11.73 587	14.94 597	17.43 586	22.18 596	13.45 576	12.32 583

EDNetEfficientorigin	28.98 579	35.45 593	99.82 641	9.43 459	5.65 459	24.97 510	14.79 524	26.06 396	54.82 578	60.87 599	57.59 591	45.42 572	50.27 595	26.11 521	43.62 593	0.30 375	0.37 453	1.61 518	2.35 542	10.17 564	9.99 577

AnyNet_C01	29.76 580	25.78 584	75.37 613	17.03 557	11.34 558	49.00 588	27.12 587	37.99 543	40.05 521	40.73 570	65.13 605	46.98 580	38.86 578	46.63 590	48.19 601	2.14 525	2.13 551	2.13 526	2.56 543	8.14 556	7.98 568

LSM	29.98 581	19.52 574	55.11 587	19.06 565	53.75 608	32.57 554	23.17 576	42.61 570	48.57 558	45.97 583	55.04 588	42.93 566	36.02 568	35.63 560	27.03 537	2.33 527	9.19 592	4.87 551	7.71 577	10.65 568	27.91 601

RTS	30.15 582	23.12 581	96.33 631	16.71 555	11.63 561	58.66 602	24.28 580	36.80 533	62.63 602	43.79 578	46.10 559	32.56 511	43.90 587	51.29 597	40.92 586	2.38 530	0.66 504	1.06 498	0.74 496	5.11 534	4.34 530

RTSA	30.15 582	23.12 581	96.33 631	16.71 555	11.63 561	58.66 602	24.28 580	36.80 533	62.63 602	43.79 578	46.10 559	32.56 511	43.90 587	51.29 597	40.92 586	2.38 530	0.66 504	1.06 498	0.74 496	5.11 534	4.34 530

DispFullNet	30.27 584	31.74 588	58.63 593	30.13 587	28.18 593	31.79 551	8.94 443	37.16 538	54.68 576	32.60 544	37.99 511	44.62 569	28.80 546	41.55 585	27.93 549	11.94 588	3.46 570	35.53 598	12.34 590	30.08 598	17.26 592

coex-ft	30.77 585	38.58 596	93.29 630	9.44 462	5.62 457	34.95 562	25.30 583	30.83 460	59.36 595	73.23 616	58.53 592	45.92 574	47.29 591	29.44 538	45.30 597	1.37 511	1.65 543	0.95 495	0.96 510	8.35 558	4.96 538

MANE	31.97 586	10.75 540	17.71 489	20.94 570	13.77 572	47.80 586	26.85 585	53.00 600	55.20 583	59.29 595	64.30 602	64.93 605	56.31 605	51.83 600	38.69 580	9.61 577	4.72 580	6.91 564	19.93 595	9.20 561	7.64 566

otaku	33.18 587	35.99 594	52.93 576	40.01 593	21.41 586	55.08 594	17.25 549	43.30 576	61.58 599	39.25 566	49.16 570	46.61 578	28.49 545	39.77 580	28.76 553	18.56 592	7.00 589	31.82 596	9.61 584	21.53 592	15.48 588

PVD	33.19 588	18.59 570	37.64 552	26.09 582	16.99 580	33.25 557	42.25 603	51.42 596	66.03 608	52.65 593	64.31 603	51.93 590	55.13 601	51.61 599	40.40 583	4.00 549	3.51 571	9.53 573	4.26 560	10.62 567	23.56 596

ELAS	33.68 589	18.95 571	36.71 549	20.64 567	13.61 571	56.43 595	35.14 598	50.03 593	49.90 562	60.58 598	63.83 600	58.64 597	53.36 597	50.73 595	44.44 595	11.03 583	6.58 587	10.02 575	7.43 571	13.58 579	11.94 582
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 590	19.15 572	35.97 548	21.28 573	13.79 573	52.58 591	36.11 600	48.96 589	55.66 584	61.47 602	62.91 596	58.35 596	53.55 598	53.37 603	42.23 592	11.25 585	6.64 588	10.32 576	7.05 570	13.56 577	11.58 581
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	34.43 591	18.53 569	31.91 542	55.34 602	35.34 597	75.99 622	94.71 634	47.97 587	50.84 570	37.47 563	36.99 505	53.12 591	38.55 577	39.56 579	38.65 579	3.59 544	5.40 582	2.22 530	3.72 554	9.43 562	9.29 576

Ntro	34.97 592	37.63 595	54.53 584	43.26 597	22.45 590	57.73 600	21.97 568	47.14 585	64.21 605	39.12 565	48.86 567	47.93 581	36.94 571	40.66 582	29.83 556	17.16 590	6.51 586	32.70 597	10.17 585	24.06 593	16.48 590

BEATNet-Init1	35.08 593	20.64 577	54.70 586	27.43 584	12.00 566	58.29 601	31.01 593	52.58 599	57.49 591	60.36 597	62.98 597	69.98 608	55.54 603	53.00 602	44.40 594	4.61 555	2.84 564	7.05 567	6.89 569	10.97 569	8.94 573

ACVNet-4b	36.40 594	52.20 602	56.11 589	42.45 596	21.78 587	48.56 587	14.37 521	49.50 591	60.15 597	43.17 576	46.38 561	55.62 593	24.56 521	38.15 574	21.97 502	25.13 597	3.66 574	46.93 601	33.56 602	25.97 594	17.74 593

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 595	34.69 591	53.68 582	37.47 592	12.55 569	56.80 598	22.63 572	52.02 598	63.29 604	66.20 608	63.82 599	58.12 594	53.73 600	51.21 596	46.48 598	8.79 574	5.31 581	14.69 581	15.22 593	17.27 587	9.21 575

GCST	37.32 596	40.98 597	25.25 523	92.15 632	35.59 598	25.00 511	1.02 95	25.45 385	19.73 331	26.01 496	15.21 235	19.51 398	4.75 192	16.71 430	4.32 266	80.90 626	35.46 604	87.50 632	74.71 622	73.21 622	42.99 609

ACVNet_1	41.30 597	49.46 599	64.91 601	44.67 598	25.07 591	49.43 589	25.23 582	55.33 602	65.87 607	59.72 596	59.33 593	63.43 603	48.79 594	49.63 593	37.09 575	19.05 593	9.82 593	38.29 599	13.97 592	28.67 596	18.23 595

Consistency-Raft	41.82 598	35.10 592	44.56 567	32.85 588	41.39 602	46.76 585	34.76 597	57.01 604	54.94 579	32.10 540	65.22 606	30.82 493	48.46 593	40.81 583	48.77 602	27.39 598	34.28 603	42.92 600	51.66 612	39.28 600	27.28 598

NVStereoNet_ROB	41.93 599	32.40 589	44.55 566	36.60 591	27.78 592	34.52 560	32.38 594	48.84 588	57.18 590	69.34 611	75.62 617	66.07 607	64.86 609	47.34 591	60.78 613	15.72 589	23.99 600	23.40 590	32.06 601	21.34 591	23.86 597
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	45.10 600	33.36 590	54.69 585	33.57 589	31.94 595	43.06 582	17.79 553	49.52 592	56.61 588	50.97 591	64.04 601	70.09 609	53.57 599	49.77 594	53.19 607	53.87 610	14.08 596	54.69 607	35.89 603	41.66 601	39.69 607

RainbowNet	51.25 601	62.74 610	64.52 600	60.13 603	39.00 601	58.72 604	30.83 592	57.31 605	79.18 622	50.24 588	65.35 607	60.13 599	44.25 589	49.47 592	41.16 589	46.52 606	46.06 611	52.72 605	31.78 600	52.33 607	32.47 602

anonymity	52.32 602	58.23 606	63.91 597	41.12 595	59.25 612	53.27 592	41.04 602	55.69 603	40.20 522	54.85 594	49.49 572	49.13 584	55.48 602	59.07 605	49.65 605	55.86 611	50.03 617	51.00 603	51.08 610	51.71 605	56.36 611

MADNet+	53.31 603	68.61 613	98.75 638	67.03 607	37.58 599	79.83 628	81.74 628	60.38 607	61.61 600	51.43 592	54.92 587	61.11 601	59.29 607	69.66 614	76.71 629	23.88 595	24.03 601	17.08 585	12.35 591	32.47 599	27.69 600

JetBlue	54.08 604	45.10 598	74.15 611	51.17 600	47.68 603	75.66 621	60.97 613	63.63 608	62.09 601	63.32 606	64.88 604	78.86 616	68.17 610	68.15 612	75.09 628	36.86 599	24.88 602	29.01 595	29.12 599	28.71 597	34.13 603

SGM+DAISY	54.67 605	56.61 603	62.73 595	40.21 594	53.22 606	61.95 607	48.59 606	55.05 601	44.62 546	61.03 601	63.68 598	60.46 600	55.62 604	60.68 607	55.34 609	56.34 613	48.56 614	50.16 602	49.63 609	52.25 606	56.76 613

SPS-STEREO	55.62 606	59.14 607	64.16 598	45.05 599	53.84 609	59.88 605	44.00 605	59.53 606	49.94 564	62.33 604	61.09 595	59.80 598	56.82 606	60.06 606	57.85 610	58.41 614	48.34 613	51.07 604	49.21 608	55.41 609	56.48 612
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	57.39 607	61.72 609	72.56 610	66.35 606	38.29 600	61.93 606	48.64 607	71.64 620	81.91 625	79.28 624	88.72 632	76.25 613	72.87 615	54.33 604	46.74 600	37.13 600	23.36 599	54.52 606	37.80 604	46.22 602	27.59 599

IMH-64-1	59.25 608	58.09 604	67.69 605	66.06 604	50.51 604	56.45 596	49.45 608	68.83 613	67.75 611	67.58 609	80.37 621	70.15 610	74.28 617	72.16 619	48.94 603	42.00 603	42.87 608	65.57 609	47.02 605	51.52 603	37.76 605

IMH-64	59.25 608	58.09 604	67.69 605	66.06 604	50.51 604	56.45 596	49.45 608	68.83 613	67.75 611	67.58 609	80.37 621	70.15 610	74.28 617	72.16 619	48.94 603	42.00 603	42.87 608	65.57 609	47.02 605	51.52 603	37.76 605

IMH	62.95 610	60.33 608	67.78 607	69.51 608	53.65 607	65.09 611	54.21 610	72.00 621	73.28 616	72.49 614	81.93 623	72.96 612	79.81 621	76.65 625	51.41 606	43.57 605	49.82 616	67.81 611	51.14 611	54.83 608	40.67 608

TorneroNet-64	65.66 611	70.70 615	71.20 609	76.52 612	59.70 614	66.78 612	58.05 611	67.53 612	80.00 623	62.67 605	67.40 608	83.09 621	69.42 612	67.34 609	62.05 616	48.31 609	44.07 610	72.93 613	63.88 614	68.05 613	53.58 610

PWCK	65.90 612	88.63 631	79.40 618	80.32 620	29.96 594	63.85 610	39.45 601	72.07 622	71.26 614	78.74 623	68.99 610	77.82 615	61.77 608	82.81 631	62.64 617	80.17 625	39.88 607	81.90 623	47.37 607	73.54 623	37.51 604

WAO-6	70.64 613	73.02 617	66.25 602	79.92 619	61.74 616	68.74 613	59.08 612	75.27 625	87.02 629	74.72 617	79.40 620	79.19 617	84.60 629	67.70 611	60.53 612	67.85 617	48.88 615	81.48 621	73.29 619	65.57 611	58.60 614

TorneroNet	71.21 614	73.44 618	75.82 614	80.82 621	65.65 618	70.53 615	64.39 616	71.42 619	75.97 618	71.47 613	73.68 615	84.17 624	74.00 616	69.85 615	69.09 620	59.37 615	48.19 612	79.67 617	73.51 620	74.93 624	68.26 623

LVE	71.50 615	72.46 616	83.91 622	75.21 611	55.29 611	74.81 616	62.76 615	77.22 626	83.77 627	82.09 626	87.11 631	83.38 622	82.41 626	75.93 623	64.49 618	48.28 608	57.24 623	74.61 615	62.53 613	65.49 610	61.01 615

MFMNet_re	72.05 616	79.64 624	64.23 599	52.73 601	84.71 627	77.93 624	68.35 617	63.96 609	66.93 609	61.00 600	71.29 613	63.84 604	68.91 611	72.42 621	61.11 614	82.03 629	74.22 630	80.34 620	74.44 621	83.62 630	89.34 631

notaker	72.18 617	79.78 625	78.84 617	78.75 616	68.52 620	63.26 609	61.68 614	69.22 616	75.95 617	77.58 621	78.85 619	79.69 619	84.79 630	77.39 626	58.43 611	69.68 620	60.79 624	77.46 616	68.48 616	69.62 615	64.92 620

WAO-7	72.21 618	78.21 620	54.04 583	79.33 618	69.31 622	70.20 614	72.09 623	77.85 629	84.90 628	77.35 620	86.03 627	79.37 618	79.88 622	65.32 608	65.33 619	62.33 616	69.70 628	70.51 612	73.21 618	67.23 612	62.02 616

ktn	72.58 619	80.06 627	69.96 608	79.14 617	69.86 623	75.40 620	70.43 622	69.01 615	76.90 619	72.88 615	77.46 618	77.43 614	77.41 620	72.78 622	55.00 608	79.09 623	65.99 625	80.09 619	68.29 615	71.46 620	62.98 617

UNDER WATER-64	73.11 620	74.48 619	87.70 623	74.03 610	55.20 610	78.24 625	75.71 625	65.33 610	67.91 613	75.60 619	69.32 611	84.41 625	76.93 619	68.43 613	72.45 623	81.18 627	56.77 622	82.46 624	80.34 625	68.22 614	67.48 622

LRCNet_RVC	73.59 621	69.80 614	74.41 612	77.63 614	60.56 615	40.33 578	15.08 530	71.04 618	48.36 556	88.07 632	94.62 634	90.11 632	81.83 624	80.58 630	61.26 615	97.12 640	72.30 629	96.65 639	97.58 640	77.13 625	77.30 627

DPSimNet_ROB	74.29 622	83.27 629	59.30 594	77.19 613	65.13 617	75.14 618	74.95 624	73.99 624	76.94 620	81.99 625	75.48 616	80.18 620	71.76 613	67.39 610	84.00 633	81.87 628	51.14 618	79.99 618	76.70 624	70.17 616	79.21 628

UNDER WATER	75.92 623	79.25 623	87.75 624	84.39 622	66.43 619	77.08 623	77.22 626	66.90 611	72.16 615	75.32 618	71.56 614	85.89 631	82.15 625	70.11 616	74.99 627	79.34 624	53.61 619	86.40 630	84.53 629	71.29 619	72.11 625

TCMNet-wrong-test	76.74 624	91.47 634	89.31 625	97.64 635	97.35 636	94.87 633	92.51 633	69.78 617	65.29 606	63.44 607	71.10 612	65.66 606	51.44 596	85.29 633	74.70 626	56.06 612	20.22 598	83.11 628	82.39 626	95.02 637	88.18 630

WAO-8	76.87 625	78.41 621	66.45 603	86.81 626	72.47 624	79.27 626	68.59 619	77.75 627	89.01 631	83.09 628	86.98 628	85.87 629	84.97 631	72.12 617	69.11 621	74.93 621	55.23 620	87.79 633	83.50 627	70.47 617	64.56 618

Venus	76.87 625	78.41 621	66.45 603	86.81 626	72.47 624	79.27 626	68.59 619	77.75 627	89.01 631	83.09 628	86.98 628	85.87 629	84.97 631	72.12 617	69.11 621	74.93 621	55.23 620	87.79 633	83.50 627	70.48 618	64.56 618

HanzoNet	77.61 627	81.11 628	82.83 619	77.82 615	69.15 621	75.25 619	69.06 621	73.49 623	77.84 621	82.19 627	82.80 624	85.42 626	86.67 633	85.99 634	73.64 625	85.24 633	68.38 627	81.71 622	75.47 623	71.98 621	66.24 621

JetRed	79.55 628	79.88 626	91.52 628	71.05 609	75.80 626	91.66 630	80.11 627	79.14 630	80.44 624	84.35 630	84.23 626	83.38 622	72.48 614	79.43 627	85.44 634	69.33 619	81.58 631	73.66 614	72.56 617	82.35 628	72.60 626

Dean	80.72 629	85.82 630	83.27 620	84.91 625	59.53 613	75.11 617	68.39 618	81.59 631	88.05 630	92.41 633	86.98 628	92.41 634	93.02 635	83.11 632	73.31 624	68.01 618	66.13 626	94.82 638	84.66 630	83.28 629	69.50 624

RSGM-EC	88.03 630	67.44 611	53.54 579	84.82 623	87.13 628	94.34 631	92.20 631	94.86 637	98.29 637	95.56 637	98.06 638	85.65 627	83.07 627	79.52 628	79.00 630	95.80 636	97.66 637	91.52 635	95.19 637	95.05 638	91.80 636

acva	88.03 630	67.44 611	53.54 579	84.82 623	87.13 628	94.34 631	92.20 631	94.86 637	98.29 637	95.56 637	98.06 638	85.65 627	83.07 627	79.52 628	79.00 630	95.80 636	97.66 637	91.52 635	95.19 637	95.05 638	91.80 636

KSHMR	88.54 632	93.03 635	83.31 621	95.54 633	91.74 633	82.37 629	83.41 629	84.43 632	81.99 626	87.89 631	84.05 625	91.94 633	81.33 623	76.34 624	81.76 632	96.44 639	96.14 636	96.69 640	97.12 639	92.52 636	92.67 638

tt	89.96 633	1.02 94	100.00 644	99.40 640	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	78.36 622	67.94 609	99.99 647	100.00 644	100.00 647	100.00 647	95.81 638	99.93 643	87.43 631	86.39 631	95.11 640	87.89 629

xxxxx1	91.92 634	95.33 637	98.45 635	87.29 628	89.24 630	98.50 636	98.17 639	92.95 633	93.21 634	93.55 634	95.36 635	96.99 636	96.28 636	94.65 636	94.94 635	83.26 630	84.17 632	82.90 625	88.32 633	85.49 632	89.37 632

tt_ll	91.92 634	95.33 637	98.45 635	87.29 628	89.24 630	98.50 636	98.17 639	92.95 633	93.21 634	93.55 634	95.36 635	96.99 636	96.28 636	94.65 636	94.94 635	83.26 630	84.17 632	82.90 625	88.32 633	85.49 632	89.37 632

ff	91.92 634	95.33 637	98.45 635	87.29 628	89.24 630	98.50 636	98.17 639	92.95 633	93.21 634	93.55 634	95.36 635	96.99 636	96.28 636	94.65 636	94.94 635	83.26 630	84.17 632	82.90 625	88.32 633	85.49 632	89.37 632

USTest	93.52 637	90.92 633	77.74 616	87.90 631	92.63 634	100.00 643	100.00 644	99.79 643	99.80 641	99.21 642	99.52 641	98.03 639	99.15 641	89.52 635	99.31 642	90.37 634	98.47 639	84.34 629	87.43 632	84.58 631	91.71 635

MADNet++	94.16 638	94.02 636	90.25 626	96.28 634	96.84 635	97.17 635	90.16 630	94.71 636	91.69 633	97.07 639	93.71 633	94.62 635	92.63 634	96.15 639	95.18 638	95.42 635	95.89 635	92.80 637	92.23 636	92.10 635	94.30 640

PML	99.19 639	100.00 646	98.08 634	99.28 639	99.53 640	100.00 643	99.73 642	98.24 639	99.44 640	100.00 646	99.57 642	98.76 641	99.84 642	100.00 647	98.88 641	100.00 643	99.54 640	100.00 644	99.50 642	99.90 643	93.55 639

MEDIAN_ROB	99.19 639	99.84 641	99.62 640	98.49 636	98.51 639	98.58 639	97.81 638	98.80 641	98.56 639	99.36 643	99.49 640	99.56 642	99.06 640	98.35 640	98.31 640	99.99 642	99.63 641	100.00 644	100.00 645	99.81 642	99.95 642

HaxPig	99.40 641	99.99 643	97.38 633	100.00 642	100.00 643	96.91 634	97.35 636	99.59 642	99.99 643	100.00 646	100.00 644	99.99 647	99.99 643	99.04 641	97.77 639	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	99.99 643

Anonymous_1	99.65 642	99.95 642	99.93 642	99.80 641	99.60 641	100.00 643	100.00 644	99.82 645	99.98 642	99.62 644	99.94 643	99.75 644	100.00 644	99.66 642	99.88 643	98.45 641	99.84 642	98.73 641	99.26 641	99.41 641	99.36 641

test_example2	99.68 643	99.99 643	99.99 643	100.00 642	99.99 642	99.86 642	99.99 643	98.29 640	100.00 644	100.00 646	100.00 644	98.15 640	98.39 639	99.98 644	99.98 644	100.00 643	99.99 644	99.40 642	99.53 643	100.00 644	100.00 644

AVERAGE_ROB	99.80 644	99.99 643	99.40 639	100.00 642	100.00 643	98.99 640	97.72 637	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

DPSMNet_ROB	99.95 645	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	99.15 641	100.00 644	99.96 645	100.00 644	99.99 645	99.99 645	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

DGTPSM_ROB	99.95 645	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	99.14 640	100.00 644	99.96 645	100.00 644	99.99 645	99.99 645	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

Hybrid-DGEV	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

RAFT-FEzeroshot	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

RAFT-FE	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

FlowAnything	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

Selective-RAFT-Error	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

CasAABBNet	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

LSM0	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

DPSM_ROB	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

DPSM	100.00 647	100.00 646	100.00 644	100.00 642	100.00 643	100.00 643	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 646	100.00 644	100.00 649	100.00 644	100.00 647	100.00 647	100.00 643	100.00 645	100.00 644	100.00 645	100.00 644	100.00 644

GS-Stereo							1.50 129	8.60 102	4.56 82	2.71 70	2.61 41	1.86 68	2.25 88	3.50 14	1.15 59	0.00 1	0.07 226	0.00 1	0.39 461	0.22 184	0.15 193

FSD					5.31 443	8.20 278	12.18 503	12.39 173	7.98 173	7.94 182	7.35 142	9.35 227	7.17 271	10.94 224	8.86 383	5.58 559	2.77 562	5.46 553	4.09 558	5.17 537

ccccc		98.19 640		100.00 642	100.00 643	99.32 641		99.79 643		99.63 645		99.69 643		99.95 643		100.00 643	100.00 645	99.97 643	99.90 644	100.00 644

ASD4		90.49 632

Low-res two-view benchmark