Low-res two-view results

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

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

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

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

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

Pro-Stereo	1.58 15	0.49 1	3.02 11	2.86 56	0.49 49	5.49 156	0.77 70	2.05 3	1.90 18	1.48 25	1.19 18	1.46 53	0.15 1	8.09 111	1.54 72	0.16 299	0.03 112	0.00 1	0.30 421	0.04 41	0.02 13

BPD-Stereo	0.99 2	0.51 2	3.10 14	2.65 43	0.36 24	0.56 2	0.27 32	1.94 2	1.86 16	1.00 7	2.57 35	1.18 46	0.15 1	1.90 2	1.49 68	0.14 288	0.01 29	0.00 1	0.02 184	0.03 31	0.03 36

HiDET	1.32 5	0.56 3	3.12 16	2.54 39	0.43 41	1.92 9	0.02 4	5.70 19	2.72 37	1.35 17	0.52 10	1.27 50	0.97 30	4.05 20	1.19 57	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 13

IGEV	1.86 28	0.58 4	3.90 49	2.40 27	3.49 331	4.20 71	0.97 85	7.16 68	3.22 53	2.00 45	4.16 63	0.26 11	0.62 15	3.40 12	0.65 9	0.03 197	0.09 258	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.02 13

WQFJA1++	2.38 57	0.59 5	4.21 72	2.66 46	1.85 230	2.47 18	0.29 35	7.02 65	2.10 21	3.41 88	2.43 32	0.68 36	1.63 54	7.27 84	1.00 44	0.01 104	0.05 159	0.01 180	0.01 149	9.83 551	0.09 113

LCMNet	1.70 20	0.59 5	2.97 8	1.86 2	0.58 63	1.95 10	0.09 12	6.27 45	7.21 155	1.23 12	1.48 21	1.25 49	1.34 41	6.03 58	1.05 48	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.02 13

CSFM-Stereo	1.49 9	0.59 5	3.11 15	2.47 32	0.31 15	3.07 30	0.15 20	6.28 48	2.36 26	2.48 58	1.08 14	1.50 54	1.10 33	4.29 28	0.89 27	0.02 169	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.03 36

MonSter++	1.28 4	0.63 8	2.88 6	2.00 6	0.32 16	2.14 12	0.01 1	4.86 11	2.56 29	1.63 28	0.45 9	2.17 76	1.25 38	3.81 19	0.84 23	0.01 104	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 13

MLG-Stereo_test2	1.52 11	0.64 9	2.81 4	2.52 35	1.79 226	2.76 23	0.16 22	4.70 8	1.80 14	1.75 30	0.08 2	3.21 89	0.17 3	7.28 85	0.64 8	0.02 169	0.11 292	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.03 36

LG-G_1	2.14 40	0.64 9	4.04 60	3.18 73	0.37 25	11.00 312	0.60 55	6.27 45	1.55 7	1.28 13	1.15 16	1.34 51	2.14 74	8.08 109	0.99 37	0.04 213	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.03 36

LG-G	2.14 40	0.64 9	4.04 60	3.18 73	0.37 25	11.00 312	0.60 55	6.27 45	1.55 7	1.28 13	1.15 16	1.34 51	2.14 74	8.08 109	0.99 37	0.04 213	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.03 36

dual_stereo	1.57 13	0.64 9	2.56 1	2.33 21	0.47 44	2.62 20	0.08 9	4.85 10	1.95 19	1.01 9	0.69 12	1.90 68	0.61 14	10.34 185	0.96 33	0.01 104	0.20 367	0.00 1	0.18 349	0.01 1	0.03 36

U	3.65 120	0.64 9	5.91 151	3.91 132	11.89 553	11.50 320	0.20 27	7.66 76	5.38 106	1.79 34	2.55 34	0.76 38	1.61 52	2.34 3	0.70 12	0.00 1	0.04 128	10.60 567	5.47 556	0.04 41	0.02 13

MLG-Stereo_test1	1.51 10	0.65 14	3.00 9	2.47 32	2.46 274	2.84 25	0.16 22	5.64 18	1.77 12	0.98 6	0.09 3	1.53 56	0.52 10	7.44 91	0.56 4	0.02 169	0.09 258	0.00 1	0.03 205	0.03 31	0.02 13

MLG-Stereo	1.48 7	0.65 14	3.04 12	2.52 35	0.79 110	3.11 33	0.16 22	6.26 43	1.80 14	0.84 1	0.10 5	1.51 55	0.65 17	7.44 91	0.53 3	0.02 169	0.09 258	0.00 1	0.03 205	0.03 31	0.02 13

Reg-Stereo(zero)	4.54 150	0.68 16	4.39 78	3.20 75	1.30 170	3.29 40	0.89 79	16.64 258	12.89 236	10.01 194	10.70 182	10.29 227	4.51 166	8.83 139	2.63 164	0.01 104	0.14 333	0.00 1	0.13 325	0.03 31	0.17 200

MLG-Stereo_test3	1.57 13	0.69 17	3.82 43	2.19 10	1.34 181	3.92 60	0.25 31	5.89 29	1.27 3	0.91 4	1.07 13	1.99 72	0.64 16	6.09 60	1.10 50	0.03 197	0.09 258	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.04 55

BridgeDepth_RVC	1.46 6	0.72 18	2.76 3	1.47 1	0.75 105	4.05 64	0.01 1	5.97 31	1.58 11	1.29 15	1.19 18	1.02 43	2.98 107	3.52 16	0.87 26	0.79 463	0.08 244	0.12 337	0.05 250	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
1w_stereo	2.90 77	0.72 18	3.59 27	3.30 82	2.15 254	4.37 79	6.74 397	6.40 51	5.23 103	2.83 71	7.30 131	0.25 9	4.36 151	8.30 115	2.44 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.02 13

FoundationStereo	1.26 3	0.73 20	2.84 5	2.65 43	0.58 63	2.31 14	0.61 57	3.40 4	1.57 9	1.89 38	0.09 3	2.61 82	2.90 105	2.37 5	0.60 7	0.04 213	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.03 36

BridgeDepth	1.59 16	0.74 21	2.65 2	1.86 2	0.15 3	6.66 231	0.05 6	5.75 21	2.52 28	1.38 22	0.38 7	1.98 70	2.79 102	4.44 31	0.44 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter	1.74 22	0.74 21	3.64 31	2.27 14	1.62 207	6.01 204	0.13 17	6.02 32	2.88 45	1.35 17	2.11 27	0.30 14	0.36 5	6.50 66	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.02 7	0.02 13

MonStereo	1.76 24	0.75 23	3.64 31	2.27 14	1.61 206	6.04 208	0.14 18	6.02 32	2.88 45	1.35 17	2.11 27	0.30 14	0.36 5	6.84 77	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.02 7	0.02 13

Monster-pub-eth3d	1.75 23	0.75 23	3.64 31	2.27 14	1.62 207	6.02 207	0.14 18	6.02 32	2.87 44	1.35 17	2.11 27	0.30 14	0.36 5	6.59 69	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 184	0.02 7	0.02 13

LGtest1	1.48 7	0.75 23	4.03 58	2.33 21	0.65 77	3.02 29	0.11 15	6.12 38	1.51 5	1.41 23	1.48 21	0.65 34	0.93 29	5.60 46	0.81 17	0.03 197	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.10 109	0.04 55

SGD-Stereo	1.88 29	0.76 26	3.80 41	2.37 25	0.33 22	3.48 46	0.93 82	6.52 53	2.22 22	3.84 101	1.08 14	1.78 62	1.34 41	8.32 116	0.70 12	0.09 267	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.03 36

S2M2_XL	0.93 1	0.78 27	3.42 20	1.97 4	0.27 11	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 11	2.70 41	1.74 60	1.21 36	1.17 1	1.00 44	0.00 1	0.01 29	0.01 180	0.00 1	0.02 7	0.02 13
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	2.06 36	0.78 27	3.85 44	2.45 29	2.18 256	3.99 62	0.35 37	6.94 63	2.60 31	2.99 74	2.79 42	0.52 28	2.27 83	8.33 117	0.93 29	0.02 169	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.11 138

2.5w	2.10 38	0.78 27	4.30 73	2.96 62	1.85 230	3.22 36	2.25 215	6.05 36	2.69 36	1.80 35	5.44 104	0.23 4	2.01 69	7.36 88	1.01 47	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.06 81

CAS	5.20 173	0.78 27	3.30 17	17.06 547	7.59 506	8.07 264	6.31 374	9.46 113	9.09 192	4.57 122	10.67 180	1.91 69	1.22 37	4.18 26	2.16 133	10.33 568	0.02 79	0.00 1	0.02 184	0.44 308	6.83 544

4.5_new	1.82 25	0.79 31	3.44 22	2.35 23	1.84 227	5.69 182	1.28 105	5.59 16	2.60 31	3.74 96	3.37 48	0.43 24	0.97 30	3.16 9	0.98 35	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.16 192

4.5w-stereo	1.83 26	0.79 31	3.45 24	2.35 23	1.84 227	5.69 182	1.29 107	5.59 16	2.60 31	3.75 97	3.37 48	0.43 24	0.97 30	3.16 9	0.98 35	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.16 192

IGEV-Stereo++	2.20 44	0.79 31	3.67 34	3.72 120	3.17 312	3.39 43	0.10 13	8.37 94	3.77 63	2.11 48	4.25 65	2.01 73	4.78 185	2.96 7	0.59 5	0.01 104	0.02 79	0.08 289	0.00 1	0.06 57	0.05 70

DispViT+	2.30 50	0.81 34	5.78 147	3.03 66	3.88 343	4.38 83	0.21 29	6.52 53	5.74 117	1.41 23	1.89 26	0.80 40	1.57 50	5.96 56	1.74 91	0.59 432	1.57 528	0.00 1	0.00 1	0.11 116	0.02 13

asda	1.95 34	0.81 34	4.14 71	2.66 46	1.93 242	3.30 41	0.86 77	5.92 30	3.10 52	2.41 56	3.10 44	0.63 33	2.99 108	5.57 45	1.48 67	0.02 169	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.07 92

4.25_new	1.94 30	0.81 34	3.74 36	2.82 51	2.69 288	4.37 79	2.37 224	5.76 22	2.78 39	1.99 42	3.60 53	0.23 4	2.40 88	4.13 21	0.99 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.07 92

4.5w_new	1.94 30	0.81 34	3.74 36	2.82 51	2.69 288	4.37 79	2.37 224	5.76 22	2.78 39	1.99 42	3.60 53	0.23 4	2.40 88	4.13 21	0.99 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.07 92

4.25w-stereo	1.94 30	0.81 34	3.74 36	2.82 51	2.69 288	4.37 79	2.37 224	5.76 22	2.78 39	1.99 42	3.60 53	0.23 4	2.40 88	4.13 21	0.99 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.07 92

AdaDepth	2.20 44	0.82 39	4.90 99	3.27 80	2.91 303	3.54 53	0.70 63	5.30 13	3.05 51	1.73 29	3.31 47	0.49 26	1.60 51	10.91 214	0.96 33	0.03 197	0.11 292	0.00 1	0.23 381	0.04 41	0.03 36

qwe	2.30 50	0.82 39	3.76 39	2.60 42	2.75 294	4.59 93	0.28 33	6.62 57	2.90 47	4.62 123	4.62 79	0.55 29	0.89 27	8.78 135	2.09 124	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.14 167

2.75w_new	2.10 38	0.82 39	3.93 52	2.18 9	1.44 189	3.52 50	2.30 219	5.52 14	2.91 48	4.14 112	3.93 61	0.27 12	2.38 85	6.17 62	2.32 142	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.06 81

DA	3.70 124	0.83 42	4.78 90	5.07 217	0.70 85	16.50 431	1.94 192	9.42 111	7.22 156	4.02 106	6.78 122	5.96 153	4.49 163	4.16 24	1.54 72	0.05 232	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.26 268

GGEV	3.70 124	0.83 42	4.78 90	5.07 217	0.70 85	16.50 431	1.94 192	9.42 111	7.22 156	4.02 106	6.78 122	5.96 153	4.49 163	4.16 24	1.54 72	0.05 232	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.26 268

2w_stereo	2.37 55	0.83 42	4.12 69	2.73 48	1.22 164	4.67 97	3.90 298	6.98 64	3.62 61	3.48 89	5.01 93	0.24 8	4.36 151	4.43 30	1.70 89	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.03 36

xyz-stereo	13.23 454	0.83 42	38.70 544	2.53 38	0.83 117	41.19 569	4.82 329	13.68 198	26.28 404	22.98 451	37.78 500	29.35 472	18.53 479	18.11 437	7.85 350	0.22 329	0.03 112	0.64 457	0.01 149	0.13 124	0.06 81

Selective-RAFT	5.78 215	0.83 42	10.24 362	6.70 356	0.72 99	15.49 405	1.13 97	13.82 208	15.41 270	6.97 164	6.97 129	11.63 247	8.27 284	12.32 295	4.73 269	0.10 273	0.01 29	0.00 1	0.26 401	0.07 75	0.03 36

252Zero-FE	1.52 11	0.84 47	3.49 26	2.85 55	0.54 56	1.97 11	0.08 9	6.14 39	4.11 68	1.76 32	3.45 51	0.16 1	0.27 4	3.61 18	0.82 18	0.01 104	0.10 274	0.08 289	0.04 226	0.04 41	0.03 36

Wavelet-MonSter	1.61 19	0.84 47	4.03 58	2.47 32	2.55 280	2.93 26	0.03 5	4.71 9	1.40 4	1.96 39	4.34 67	0.34 20	0.83 26	4.87 36	0.90 28	0.00 1	0.03 112	0.02 201	0.00 1	0.02 7	0.03 36

water-stereo	3.66 121	0.84 47	4.79 93	3.60 110	0.79 110	5.03 135	0.89 79	12.93 179	5.45 110	5.82 147	14.74 221	6.51 168	4.76 184	3.37 11	3.26 209	0.03 197	0.13 317	0.09 301	0.04 226	0.06 57	0.07 92

3w_stereo	2.49 63	0.84 47	5.43 123	2.46 31	0.46 43	5.44 154	6.54 388	7.07 66	3.41 60	3.30 82	4.77 85	0.28 13	4.24 149	4.24 27	1.30 59	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.07 92

Pointernet	3.22 99	0.84 47	5.79 148	3.22 78	0.35 23	5.27 147	0.37 38	16.46 255	5.96 121	4.11 110	6.81 125	4.84 127	2.73 99	4.78 34	2.52 157	0.00 1	0.15 339	0.00 1	0.22 372	0.04 41	0.02 13

Monster-pub-mixall	1.84 27	0.85 52	3.45 24	2.27 14	0.94 129	2.43 17	0.54 53	6.32 49	2.65 35	3.04 77	3.56 52	0.38 22	0.49 9	8.93 143	0.74 15	0.01 104	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.04 55

NLSM3	3.19 95	0.86 53	3.90 49	3.11 68	4.00 355	3.18 35	0.55 54	13.79 207	8.23 177	3.39 87	6.88 128	1.79 64	3.97 137	7.12 83	3.01 188	0.01 104	0.00 1	0.05 249	0.00 1	0.03 31	0.01 3

fffft	2.58 64	0.86 53	5.15 112	3.15 72	1.32 176	4.44 87	4.17 306	8.04 86	3.29 57	3.03 76	2.20 30	1.88 67	1.45 47	10.41 188	1.80 95	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.31 248	0.10 123
1: 1. 1
2.25w	2.37 55	0.87 55	4.69 88	2.52 35	1.76 221	3.53 51	0.41 40	6.10 37	2.56 29	3.93 105	6.70 121	0.35 21	2.47 94	8.53 122	2.97 185	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.02 13

LG-Stereo_L2	1.59 16	0.87 55	4.31 74	2.54 39	0.69 83	2.76 23	0.44 43	6.85 62	1.57 9	1.59 26	0.39 8	0.39 23	0.52 10	7.85 102	0.82 18	0.04 213	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.02 13

MatchStereo	1.70 20	0.88 57	3.85 44	2.11 7	0.14 1	2.35 16	0.33 36	5.87 28	4.80 83	0.90 3	4.35 69	0.81 41	1.32 40	4.93 37	1.30 59	0.01 104	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 3

3.25w_new	2.24 48	0.88 57	3.97 54	2.28 18	1.34 181	6.00 201	1.19 100	6.56 55	3.26 55	3.90 103	3.77 57	0.62 31	2.46 92	7.46 94	0.99 37	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.06 81

3.25w	2.24 48	0.88 57	3.97 54	2.28 18	1.34 181	6.01 204	1.19 100	6.56 55	3.26 55	3.90 103	3.77 57	0.62 31	2.46 92	7.44 91	0.99 37	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.06 81

DEFOM-Stereo	2.21 46	0.88 57	3.63 30	3.42 90	0.89 123	13.14 353	0.83 74	4.68 7	1.96 20	2.72 67	1.66 23	0.59 30	0.54 12	8.53 122	0.68 10	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.02 13

s12784h	5.87 217	0.88 57	4.11 68	3.01 64	0.51 52	18.49 455	0.98 87	18.89 298	17.60 300	12.52 224	12.46 203	7.87 193	5.01 191	11.05 221	3.13 202	0.73 454	0.01 29	0.04 239	0.00 1	0.07 75	0.01 3

3.75w	2.32 53	0.89 62	3.85 44	2.45 29	3.23 317	8.15 266	1.42 115	5.77 25	2.79 42	2.60 61	4.64 80	0.31 17	2.77 101	6.56 68	0.94 30	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.05 70

LG-Stereo_L1	1.59 16	0.89 62	4.07 64	2.55 41	0.95 130	2.93 26	0.50 48	6.75 59	1.54 6	1.32 16	0.24 6	0.50 27	0.59 13	7.91 103	0.85 24	0.04 213	0.12 303	0.01 180	0.00 1	0.03 31	0.02 13

AIO_test	2.59 65	0.89 62	4.07 64	3.70 119	2.35 268	5.35 149	2.39 228	8.10 87	4.33 72	1.35 17	4.60 77	4.27 110	1.35 43	7.29 86	0.71 14	0.76 457	0.07 221	0.00 1	0.09 296	0.06 57	0.03 36

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 71	0.90 65	5.49 129	4.91 207	1.75 220	3.75 57	0.85 76	7.14 67	3.33 58	3.51 92	10.67 180	2.03 74	5.26 201	3.11 8	1.80 95	0.00 1	0.06 194	0.00 1	0.19 362	0.43 305	0.19 223

UniTT-Stereo	2.89 76	0.90 65	6.74 186	4.08 138	2.42 271	2.63 21	0.42 41	5.57 15	4.88 86	5.36 142	7.63 138	1.09 45	1.47 49	8.80 138	5.11 284	0.03 197	0.07 221	0.00 1	0.01 149	0.48 323	0.11 138

999	3.44 108	0.92 67	4.78 90	4.69 189	2.34 267	7.58 257	2.20 207	9.81 121	6.11 125	2.96 73	4.79 86	5.07 130	2.27 83	12.10 285	2.76 171	0.03 197	0.09 258	0.00 1	0.00 1	0.29 229	0.10 123

IGEV-Stereo+	2.77 71	0.92 67	4.09 66	3.14 70	4.62 390	2.57 19	0.70 63	4.34 5	2.29 23	1.76 32	0.59 11	0.77 39	3.49 123	8.65 130	0.68 10	0.03 197	0.10 274	0.00 1	0.24 391	5.77 529	10.68 569

MoCha-V2	3.20 96	0.92 67	4.82 94	5.09 220	0.40 29	4.63 95	1.37 112	9.81 121	5.41 107	5.58 144	5.26 97	2.63 83	6.48 242	9.90 173	1.15 53	0.02 169	0.24 402	0.00 1	0.25 397	0.07 75	0.04 55

RAFT-Stereo-weight	5.07 168	0.93 70	5.57 136	4.24 154	0.72 99	6.05 209	1.63 140	17.77 274	17.16 290	10.99 207	10.22 173	12.06 262	1.67 59	9.25 155	2.69 166	0.06 251	0.11 292	0.00 1	0.00 1	0.15 137	0.12 145

GEAStereo	1.94 30	0.95 71	3.61 28	3.84 128	0.64 73	4.39 84	1.50 122	8.01 83	2.33 24	2.24 51	2.61 37	1.19 47	2.25 79	3.50 13	1.15 53	0.01 104	0.06 194	0.05 249	0.00 1	0.22 173	0.14 167

GSStereo	2.16 42	0.95 71	3.61 28	4.08 138	0.64 73	4.39 84	1.50 122	8.60 99	4.56 76	2.71 65	2.61 37	1.86 65	2.25 79	3.50 13	1.15 53	0.00 1	0.07 221	0.00 1	0.39 451	0.22 173	0.15 184

tt45	3.20 96	0.95 71	4.36 77	3.73 121	1.86 232	8.19 267	2.05 203	9.12 110	3.36 59	5.60 145	4.42 72	4.61 123	2.39 87	11.00 218	1.96 106	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.01 149	0.32 258	0.10 123

trnet	3.62 119	0.95 71	3.30 17	2.21 11	0.56 60	5.67 180	0.42 41	10.62 143	13.30 245	6.89 157	10.45 178	5.78 149	3.69 131	5.80 52	2.61 160	0.00 1	0.02 79	0.03 219	0.01 149	0.04 41	0.02 13

MC-Stereo	3.99 139	0.95 71	4.70 89	5.09 220	0.44 42	3.77 58	1.79 171	9.86 123	7.05 154	6.34 151	13.35 212	6.83 173	6.34 239	10.80 208	1.75 93	0.00 1	0.11 292	0.06 267	0.24 391	0.12 118	0.14 167

gasm-f	2.39 58	0.96 76	3.77 40	3.84 128	0.50 50	4.50 89	2.54 239	8.01 83	2.33 24	2.24 51	5.92 115	1.19 47	4.05 141	6.12 61	1.31 61	0.01 104	0.06 194	0.05 249	0.00 1	0.25 199	0.14 167

WCG-NET	3.86 131	0.96 76	5.80 149	2.92 58	0.28 13	4.48 88	1.80 173	7.23 69	15.03 262	8.77 183	9.58 159	6.94 178	4.20 147	6.92 79	2.05 118	0.00 1	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.14 129	0.08 108

PMTNet	5.36 185	0.97 78	3.42 20	1.97 4	1.30 170	8.96 274	0.69 62	12.33 164	12.16 225	8.50 178	11.35 190	6.09 155	4.50 165	9.34 157	2.70 167	22.71 584	0.01 29	0.04 239	0.02 184	0.06 57	0.01 3

4w-stereo	2.03 35	0.98 79	4.12 69	2.31 20	1.96 243	3.70 56	0.61 57	6.37 50	2.37 27	2.10 47	4.19 64	0.33 18	3.33 116	7.03 80	1.12 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.08 108

monsterstereo	2.41 59	0.98 79	4.33 75	4.12 142	4.48 385	1.80 6	0.08 9	5.78 26	5.21 102	3.36 84	7.40 136	0.25 9	0.37 8	8.92 142	1.00 44	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.01 3

RSM	3.10 88	0.98 79	4.86 96	4.17 145	1.08 144	4.76 109	1.83 176	10.14 127	4.21 69	3.38 86	4.34 67	7.82 191	1.75 62	10.69 199	1.64 85	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.18 349	0.13 124	0.07 92

test_4	5.47 188	0.98 79	5.56 135	6.55 345	0.62 72	5.53 159	1.88 182	11.68 152	6.00 122	12.60 234	30.86 428	7.48 190	3.87 133	12.25 293	2.97 185	0.00 1	0.07 221	0.03 219	0.14 331	0.34 271	0.04 55

CREStereo++_RVC	4.61 156	0.99 83	3.70 35	4.08 138	2.01 248	3.94 61	0.10 13	9.10 109	16.94 289	8.65 182	16.77 244	4.46 114	2.18 76	5.72 50	3.12 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 576	0.02 7	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
GIP-stereo	2.66 67	1.00 84	4.00 56	4.99 211	3.41 323	3.38 42	0.77 70	8.73 104	5.69 116	2.08 46	5.38 98	4.13 106	3.21 110	5.21 40	1.05 48	0.01 104	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.04 55

111111	2.45 61	1.01 85	3.89 48	3.60 110	4.13 362	3.49 49	0.23 30	8.63 101	3.25 54	2.15 49	4.26 66	2.29 77	2.03 70	8.86 141	0.94 30	0.01 104	0.02 79	0.08 289	0.00 1	0.14 129	0.04 55

FENet	7.94 307	1.01 85	6.72 183	5.87 291	2.07 251	11.11 315	2.03 200	21.39 330	20.81 333	17.14 343	22.65 328	14.43 301	11.54 354	12.97 329	7.89 351	0.15 297	0.24 402	0.03 219	0.02 184	0.14 129	0.62 371

DCANet-4	6.41 240	1.02 87	9.66 337	3.41 89	0.68 79	4.73 101	1.70 146	17.70 272	24.33 383	15.10 287	20.25 286	6.45 166	8.65 288	8.47 120	5.31 292	0.01 104	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.09 93	0.63 372

tt	89.96 623	1.02 87	100.00 634	99.40 630	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	78.36 612	67.94 599	99.99 637	100.00 634	100.00 637	100.00 637	95.81 628	99.93 633	87.43 621	86.39 621	95.11 630	87.89 619

test_3	5.55 201	1.02 87	8.07 254	6.18 321	0.54 56	9.00 275	3.28 267	13.55 195	18.66 314	11.97 214	8.89 149	13.98 296	4.05 141	8.96 145	2.10 127	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.31 426	0.26 210	0.18 210

CASnet	3.91 132	1.03 90	4.68 86	4.98 209	0.27 11	4.99 128	2.95 258	11.02 149	11.02 212	10.61 202	11.76 195	4.15 107	1.65 57	5.85 54	1.91 101	0.50 417	0.00 1	0.59 452	0.12 320	0.13 124	0.02 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RSM++	3.08 87	1.04 91	5.27 116	4.25 159	0.50 50	5.04 136	2.63 244	10.11 126	4.34 73	3.16 79	4.66 81	6.73 170	1.87 67	9.96 175	1.69 87	0.00 1	0.00 1	0.01 180	0.18 349	0.14 129	0.10 123

CREStereo	3.58 116	1.05 92	3.35 19	2.17 8	0.59 66	5.61 167	0.40 39	10.50 137	13.34 247	6.93 159	10.44 177	5.29 141	3.47 121	5.82 53	2.62 162	0.01 104	0.01 29	0.02 201	0.01 149	0.04 41	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
zero-FE	3.01 83	1.06 93	4.57 84	4.18 149	4.04 357	3.24 37	1.51 126	6.17 41	1.87 17	1.00 7	2.52 33	1.72 59	4.92 188	6.19 63	2.77 172	0.27 355	0.10 274	0.00 1	0.05 250	13.94 568	0.09 113

EGLCR-Stereo	2.92 80	1.06 93	5.28 117	3.38 88	0.55 58	4.59 93	0.66 59	10.43 136	4.81 84	3.30 82	3.23 46	7.93 194	1.71 60	9.22 153	1.62 82	0.05 232	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.23 188	0.16 192

GLC_STEREO	3.40 107	1.06 93	3.44 22	6.52 341	0.20 5	4.76 109	1.66 142	8.97 105	6.59 135	5.39 143	9.04 151	5.23 137	2.03 70	9.76 168	2.77 172	0.01 104	0.03 112	0.21 391	0.00 1	0.23 188	0.06 81

test-3	5.21 175	1.06 93	7.71 233	4.19 150	0.59 66	6.72 235	3.01 260	12.96 180	17.49 298	12.53 230	8.65 144	13.20 282	4.14 145	9.00 148	2.11 128	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.32 430	0.25 199	0.18 210

test_1	5.20 173	1.06 93	7.72 234	4.21 152	0.59 66	6.69 232	3.03 262	12.98 182	17.51 299	12.35 220	8.66 146	13.20 282	4.12 143	9.00 148	2.11 128	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.32 430	0.25 199	0.18 210

SMoEStereo_RVC	2.81 73	1.07 98	5.08 107	3.86 131	0.60 69	6.39 221	1.91 187	7.82 81	3.79 64	3.87 102	3.69 56	2.78 84	2.25 79	10.60 195	1.99 111	0.00 1	0.02 79	0.03 219	0.00 1	0.25 199	0.17 200

Occ-G	3.68 122	1.07 98	4.68 86	3.11 68	1.26 168	3.63 54	6.75 398	7.88 82	4.90 87	4.37 118	8.36 142	9.68 222	4.39 154	9.65 165	3.23 208	0.00 1	0.11 292	0.00 1	0.19 362	0.19 162	0.07 92

LoS	3.59 117	1.07 98	3.81 42	2.80 50	0.52 55	4.98 126	1.18 99	10.35 135	12.97 237	4.54 121	10.75 183	3.89 101	3.27 113	8.78 135	2.63 164	0.03 197	0.03 112	0.09 301	0.00 1	0.12 118	0.04 55
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DDF-Stereo	3.17 91	1.08 101	4.40 79	4.63 186	4.02 356	3.40 44	1.51 126	5.27 12	1.78 13	0.85 2	2.57 35	1.68 58	4.63 173	8.01 106	2.80 175	0.27 355	0.13 317	0.00 1	0.14 331	16.19 572	0.09 113

RAStereo	2.32 53	1.08 101	6.36 172	3.73 121	1.39 188	1.81 8	0.12 16	7.70 77	7.44 162	2.27 54	3.94 62	3.43 90	0.81 24	3.55 17	2.47 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 229	0.07 92

RCA-Stereo	5.32 182	1.08 101	5.91 151	4.29 165	0.51 52	5.65 170	4.12 304	16.97 262	18.67 315	8.27 173	14.16 215	8.86 208	8.90 295	6.45 65	2.18 134	0.00 1	0.07 221	0.10 320	0.00 1	0.10 109	0.07 92

TANstereo	4.70 161	1.08 101	4.01 57	3.53 103	0.47 44	14.26 375	0.15 20	8.67 103	12.54 229	12.50 222	18.43 261	5.20 135	4.54 169	5.68 48	2.07 121	0.00 1	0.13 317	0.00 1	0.01 149	0.02 7	0.63 372

CFNet-RSSM	5.55 201	1.08 101	8.60 282	4.30 166	1.21 163	6.42 222	1.25 104	16.12 251	17.84 303	13.12 248	11.14 188	11.84 252	5.52 204	9.14 152	2.35 145	0.01 104	0.20 367	0.00 1	0.36 442	0.34 271	0.07 92

WQFJX1	4.68 157	1.09 106	5.54 134	4.07 136	5.82 458	10.92 311	3.99 299	10.31 133	10.17 204	5.90 148	4.99 91	5.79 150	5.18 195	12.80 320	6.89 323	0.01 104	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.15 137	0.06 81

GMM-Stereo	8.34 320	1.09 106	6.42 174	6.14 320	2.52 276	10.30 292	9.64 449	23.44 357	10.64 210	17.84 357	29.89 411	17.37 356	7.75 272	11.55 250	4.36 258	0.05 232	0.01 29	0.23 399	0.90 494	0.46 314	6.26 536

AIO_rvc	2.81 73	1.10 108	4.88 97	3.63 113	2.59 282	5.36 150	1.85 179	8.21 91	4.37 74	1.60 27	4.74 83	4.74 124	1.16 35	10.10 180	1.13 52	0.47 411	0.04 128	0.00 1	0.04 226	0.15 137	0.12 145

11t1	5.86 216	1.10 108	7.74 236	5.18 238	1.44 189	13.82 366	2.36 221	14.92 222	7.26 159	12.98 245	11.10 187	11.24 243	9.30 303	11.59 255	6.54 316	0.10 273	0.16 348	0.00 1	0.01 149	0.18 158	0.23 251

AEACV	3.17 91	1.11 110	5.39 122	4.55 179	5.35 433	4.29 76	1.60 137	6.21 42	5.43 108	3.08 78	7.85 141	4.23 108	6.55 245	5.51 43	1.56 75	0.00 1	0.09 258	0.03 219	0.32 430	0.20 166	0.12 145

Selective-IGEV	3.06 86	1.11 110	4.98 100	3.56 104	1.66 210	4.73 101	2.14 205	10.73 146	4.56 76	2.93 72	4.60 77	5.54 146	1.77 63	10.82 210	1.69 87	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 331	0.06 57	0.13 159

KYRaft	9.04 339	1.11 110	7.02 203	6.50 339	0.97 132	8.27 269	8.19 424	22.86 352	8.20 175	21.30 433	31.38 437	22.64 414	8.20 283	11.99 272	2.96 184	0.02 169	0.02 79	0.05 249	0.68 484	0.40 297	18.09 584

IGEV-RUCA	3.00 82	1.12 113	4.51 82	4.78 196	2.30 263	6.18 211	1.80 173	7.24 70	4.79 82	2.63 63	4.91 89	4.06 103	2.44 91	9.70 167	1.50 69	0.14 288	0.26 413	0.21 391	0.29 414	0.74 403	0.35 308

FTStereo	8.67 330	1.13 114	6.04 159	6.04 310	2.39 270	7.86 260	12.05 491	17.72 273	8.33 179	20.16 410	41.41 524	16.10 332	12.64 378	10.80 208	4.37 259	0.18 306	0.01 29	0.09 301	0.16 342	0.15 137	5.71 530

H2IRNET	5.89 218	1.14 115	6.65 181	4.13 143	2.24 259	4.15 65	0.73 66	12.10 160	13.21 241	7.09 165	20.45 292	15.74 322	10.74 329	10.36 186	7.84 349	0.06 251	0.00 1	0.07 279	0.53 473	0.37 284	0.16 192

CES	3.85 130	1.14 115	2.91 7	3.05 67	11.37 548	5.37 151	1.02 89	9.52 114	8.82 187	3.50 91	9.21 156	1.78 62	0.90 28	6.53 67	2.37 146	0.02 169	0.04 128	0.01 180	0.00 1	1.62 452	7.74 556

GREAT-IGEV	2.18 43	1.15 117	4.04 60	2.89 57	0.69 83	2.95 28	0.20 27	5.82 27	5.88 119	0.92 5	5.07 94	1.08 44	1.46 48	9.60 164	0.86 25	0.00 1	0.13 317	0.00 1	0.24 391	0.14 129	0.46 341
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
WCG-NET（raft）	4.57 154	1.16 118	6.01 157	2.95 59	0.19 4	5.09 140	2.01 198	10.28 131	15.34 269	8.64 181	11.43 192	9.63 221	5.06 194	10.96 216	2.19 135	0.00 1	0.13 317	0.00 1	0.01 149	0.14 129	0.12 145

Any-RAFT	6.04 230	1.16 118	4.52 83	4.47 175	1.20 161	10.46 293	1.97 196	21.84 337	15.52 273	11.21 209	19.37 273	13.34 285	4.72 180	8.65 130	2.03 117	0.01 104	0.19 363	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.08 108

xxxx	11.74 424	1.16 118	7.88 241	5.61 269	1.99 246	20.46 468	3.12 265	33.99 492	23.76 377	15.53 301	30.67 421	26.88 459	14.50 420	12.98 330	35.48 558	0.19 310	0.18 356	0.01 180	0.02 184	0.22 173	0.27 274

NLSM1	4.91 164	1.17 121	5.72 144	4.31 167	5.71 453	13.78 363	1.41 113	14.12 210	9.85 201	5.22 141	10.88 185	4.43 113	4.74 182	10.99 217	5.64 301	0.00 1	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.09 93	0.04 55

MM-Stereo_test1	5.04 166	1.17 121	6.08 160	5.38 258	0.80 113	4.99 128	7.07 406	13.43 193	12.00 223	12.94 243	10.20 171	5.92 152	6.69 248	11.26 238	2.19 135	0.01 104	0.11 292	0.00 1	0.00 1	0.42 303	0.07 92

GrayStereo	8.86 337	1.17 121	6.94 199	8.09 415	2.82 297	10.58 298	11.40 483	17.93 281	15.74 277	22.43 444	30.95 429	17.80 361	12.44 372	11.19 234	4.57 265	0.02 169	0.02 79	0.18 375	0.79 491	0.31 248	1.90 472

WQFJA1	4.56 153	1.18 124	5.44 124	3.48 96	5.88 463	13.44 359	1.59 134	11.97 157	8.85 190	4.92 135	5.44 104	6.20 158	5.05 192	10.03 178	7.60 341	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.09 93	0.10 123

NLMM	4.55 152	1.18 124	5.44 124	3.48 96	5.88 463	13.44 359	1.59 134	11.98 158	8.84 189	4.92 135	5.44 104	6.20 158	5.05 192	9.85 171	7.60 341	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.09 93	0.10 123

AIO-Stereo	2.91 78	1.19 126	5.14 110	4.15 144	0.79 110	4.67 97	1.76 167	9.59 115	5.19 100	2.66 64	4.76 84	5.40 143	0.78 21	10.30 184	1.23 58	0.00 1	0.06 194	0.00 1	0.36 442	0.09 93	0.15 184

MM-Stereo_test2	4.03 142	1.20 127	7.42 221	5.18 238	0.76 106	7.24 246	2.26 216	14.57 215	8.19 174	6.89 157	5.13 95	4.85 128	3.80 132	10.49 191	1.96 106	0.00 1	0.12 303	0.00 1	0.09 296	0.33 265	0.08 108

fffy	3.28 104	1.20 127	5.94 153	3.67 114	0.85 118	4.84 116	1.75 163	10.18 128	6.44 131	2.60 61	6.15 117	6.33 163	3.16 109	10.08 179	1.62 82	0.00 1	0.12 303	0.00 1	0.00 1	0.30 236	0.33 299

3.5w_stereo	2.46 62	1.21 129	4.40 79	2.23 12	1.53 200	6.00 201	1.12 95	6.82 61	2.60 31	3.48 89	4.35 69	0.33 18	2.08 73	9.99 177	3.03 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 81

WQFJX	4.69 159	1.22 130	5.36 121	3.29 81	5.73 454	14.19 374	1.93 190	11.24 150	8.68 184	5.78 146	5.47 107	5.72 147	5.99 225	12.05 278	6.87 321	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 116	0.15 184

MM-Stereo_test3	5.71 210	1.22 130	5.59 139	5.84 289	5.43 437	4.74 106	6.54 388	19.30 304	23.72 374	8.53 179	11.36 191	7.15 182	2.84 103	8.62 126	2.51 156	0.05 232	0.07 221	0.00 1	0.00 1	0.45 310	0.17 200

PSM-AAD	8.62 329	1.22 130	5.69 142	6.31 330	1.12 148	12.74 346	10.01 457	19.29 303	15.25 267	21.54 435	25.11 351	14.24 298	13.47 391	12.15 288	3.93 242	0.01 104	0.06 194	2.48 524	0.16 342	0.38 289	7.28 552

Gwc-CoAtRS	5.54 198	1.22 130	8.40 268	4.28 162	1.36 186	6.93 241	1.31 108	15.48 234	15.03 262	12.62 235	13.32 211	12.74 269	5.71 214	8.61 125	2.98 187	0.01 104	0.22 384	0.00 1	0.29 414	0.28 221	0.07 92

MIF-Stereo (partial)	4.33 146	1.23 134	7.27 213	5.04 213	5.31 431	3.47 45	0.95 84	9.06 108	7.41 161	4.15 113	15.76 232	5.38 142	5.22 198	11.56 251	4.21 253	0.04 213	0.02 79	0.05 249	0.03 205	0.34 271	0.12 145

LCNet	7.52 291	1.23 134	5.35 120	6.42 335	1.29 169	9.27 282	5.64 349	17.85 278	10.63 209	16.54 328	24.54 346	14.85 309	11.29 344	11.74 265	3.88 238	0.02 169	0.02 79	0.22 395	2.04 528	0.90 418	6.76 542

DRaft	9.27 349	1.23 134	9.08 311	3.62 112	0.78 109	13.27 356	5.89 354	16.97 262	29.57 426	21.15 431	38.46 507	10.09 225	13.98 405	11.58 253	7.91 352	0.43 401	0.30 424	0.06 267	0.26 401	0.26 210	0.45 339

cross-raft	5.37 186	1.23 134	6.66 182	5.91 297	1.25 167	6.00 201	1.48 117	15.82 245	7.70 165	12.95 244	20.80 300	11.63 247	4.42 155	8.59 124	2.23 139	0.01 104	0.21 374	0.00 1	0.22 372	0.21 170	0.10 123

HSM-Net_RVC	10.88 409	1.23 134	5.46 127	5.57 267	2.63 286	20.12 466	6.06 368	27.67 407	28.35 422	20.63 418	25.51 356	34.01 513	14.38 415	16.18 408	9.29 380	0.11 277	0.07 221	0.01 180	0.00 1	0.13 124	0.14 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 417	1.24 139	7.50 223	5.22 246	2.18 256	17.40 441	6.49 386	31.14 454	22.77 362	17.90 360	33.09 465	18.48 374	14.61 422	13.51 347	37.38 567	0.16 299	0.13 317	0.01 180	0.03 205	0.23 188	0.24 258

monsters	2.21 46	1.25 140	4.09 66	3.59 109	4.35 381	2.20 13	0.18 26	8.31 93	2.84 43	4.11 110	2.86 43	0.20 2	0.76 20	8.41 118	0.95 32	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 7	0.01 3

RAFT-RH_RVC	7.73 300	1.25 140	6.99 202	4.83 198	0.90 125	11.76 323	1.53 129	13.00 183	14.43 258	17.51 352	46.41 553	11.02 238	6.30 237	12.68 312	4.93 280	0.51 420	0.04 128	0.12 337	0.13 325	0.09 93	0.09 113

test_sample1	7.66 297	1.26 142	8.87 290	5.04 213	2.61 283	14.61 386	4.58 319	20.08 313	9.81 200	13.83 262	21.62 314	18.21 372	12.26 367	11.71 262	8.01 354	0.11 277	0.11 292	0.02 201	0.02 184	0.20 166	0.17 200

test_sample2	7.86 304	1.27 143	7.98 247	5.00 212	2.29 262	13.33 357	6.88 401	20.42 322	15.24 266	13.95 264	21.58 312	18.96 376	12.12 366	12.07 283	5.36 296	0.12 282	0.10 274	0.07 279	0.03 205	0.28 221	0.19 223

IGEV++	2.98 81	1.27 143	5.17 113	5.41 262	0.47 44	4.63 95	1.71 158	9.97 125	4.75 81	2.58 60	6.27 119	4.35 112	4.44 158	4.98 38	3.05 195	0.00 1	0.07 221	0.00 1	0.08 283	0.24 194	0.18 210

S2M2_L	2.06 36	1.28 145	4.05 63	3.20 75	1.14 156	2.31 14	0.06 7	6.26 43	6.67 137	1.75 30	4.48 73	4.47 115	0.81 24	2.36 4	1.52 71	0.25 349	0.10 274	0.03 219	0.00 1	0.49 332	0.03 36
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	3.52 114	1.28 145	3.96 53	3.76 125	2.61 283	16.87 436	1.95 195	7.57 73	8.51 182	2.26 53	4.54 74	5.10 131	2.04 72	8.75 134	0.74 15	0.00 1	0.15 339	0.00 1	0.35 438	0.05 52	0.02 13

UGAM	10.01 381	1.28 145	9.19 318	6.53 342	4.31 375	6.72 235	10.45 469	15.31 229	25.98 400	20.56 416	27.42 379	22.70 415	11.49 350	26.30 512	10.64 402	0.00 1	0.00 1	0.46 439	0.03 205	0.39 292	0.43 331

Prome-Stereo	8.10 312	1.28 145	5.48 128	6.50 339	1.51 198	6.70 233	9.42 444	21.08 327	9.13 193	20.88 421	32.84 461	11.95 257	11.86 360	11.75 266	3.97 245	0.01 104	0.02 79	0.18 375	0.12 320	0.41 300	7.01 547

NLMM1	5.21 175	1.29 149	6.55 178	3.79 126	5.49 440	12.43 340	3.31 274	12.18 162	15.22 265	7.19 167	8.46 143	5.22 136	4.60 171	12.03 274	6.29 314	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.10 109	0.07 92

MGS-Stereo	3.26 101	1.29 149	6.73 184	3.30 82	0.47 44	4.89 119	1.55 131	6.15 40	8.88 191	4.31 114	10.15 170	5.48 145	1.27 39	8.09 111	1.97 108	0.04 213	0.01 29	0.02 201	0.00 1	0.57 362	0.04 55

riskmin	6.42 241	1.29 149	6.76 190	3.95 134	2.25 260	10.49 294	2.53 236	15.11 224	17.60 300	9.77 192	12.91 209	15.25 317	12.04 365	11.58 253	5.11 284	0.14 288	0.24 402	0.13 349	0.03 205	0.61 371	0.69 385

CrosDoStereo	9.24 345	1.29 149	8.16 259	4.56 181	1.04 137	7.52 254	15.00 518	15.85 246	24.31 381	24.27 461	33.44 470	13.37 286	13.82 399	12.23 291	8.86 373	0.01 104	0.11 292	0.09 301	0.04 226	0.36 277	0.53 355

DeepStereo_LL	9.24 345	1.29 149	8.16 259	4.56 181	1.04 137	7.52 254	15.00 518	15.85 246	24.31 381	24.27 461	33.44 470	13.37 286	13.82 399	12.23 291	8.86 373	0.01 104	0.11 292	0.09 301	0.04 226	0.36 277	0.53 355

RAFT-345	6.79 261	1.29 149	6.80 193	5.06 216	0.91 126	5.61 167	3.32 275	13.36 192	10.17 204	13.73 260	43.66 540	9.12 214	5.38 202	12.29 294	4.44 261	0.32 367	0.05 159	0.09 301	0.06 269	0.06 57	0.03 36

222	12.33 435	1.29 149	8.09 255	6.06 311	2.14 253	19.51 461	2.53 236	33.63 488	23.55 368	21.72 437	30.51 420	20.11 390	16.77 454	13.22 338	46.51 589	0.15 297	0.14 333	0.01 180	0.03 205	0.26 210	0.26 268

SCV_C0	3.23 100	1.31 156	6.44 175	3.20 75	0.82 115	4.84 116	1.61 138	10.34 134	6.85 142	2.74 68	4.91 89	6.26 160	1.81 64	11.06 222	1.50 69	0.11 277	0.06 194	0.00 1	0.23 381	0.33 265	0.11 138

DisPM	6.43 242	1.31 156	8.36 264	6.61 351	1.06 141	5.83 189	3.82 296	13.04 185	11.63 217	16.38 323	23.88 341	12.80 270	6.50 244	13.03 335	3.04 193	0.51 420	0.01 29	0.08 289	0.15 339	0.10 109	0.42 328

IPLGR	7.14 279	1.31 156	13.14 411	4.24 154	1.15 157	9.78 284	0.98 87	23.98 361	21.70 349	16.22 319	18.43 261	8.45 203	7.66 268	9.26 156	5.45 298	0.21 323	0.05 159	0.04 239	0.06 269	0.32 258	0.38 315

HUF	2.75 70	1.32 159	5.28 117	2.83 54	0.55 58	5.23 144	2.19 206	8.97 105	4.23 70	1.97 40	4.39 71	5.03 129	2.64 97	6.86 78	1.44 66	0.73 454	0.63 490	0.09 301	0.00 1	0.17 155	0.44 335

RAFT-Test	5.75 214	1.32 159	6.77 191	4.07 136	1.71 215	9.95 286	1.56 133	15.78 244	8.34 181	12.73 238	23.83 339	11.80 250	4.69 174	8.99 146	2.57 159	0.01 104	0.29 422	0.00 1	0.38 448	0.16 145	0.07 92

GANet-RSSM	9.48 358	1.32 159	6.45 176	6.72 358	5.51 441	12.78 348	6.03 366	26.55 392	18.96 318	14.92 280	27.95 383	25.41 448	14.69 424	13.52 348	7.60 341	0.10 273	0.10 274	0.16 368	0.01 149	0.51 342	0.39 318

ours_stereo	2.91 78	1.34 162	5.14 110	3.67 114	1.49 196	3.87 59	2.80 253	8.10 87	6.28 128	2.15 49	5.66 114	3.98 102	1.84 65	9.38 158	1.77 94	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.32 258	0.34 303

1111x	11.32 412	1.34 162	8.95 296	5.20 242	1.96 243	14.46 384	7.75 422	35.65 512	28.23 421	15.66 305	26.66 372	26.65 454	14.76 426	15.88 398	22.27 498	0.24 343	0.13 317	0.04 239	0.06 269	0.30 236	0.24 258

R-Stereo Train	7.04 275	1.34 162	7.89 242	6.23 324	2.30 263	7.51 252	5.54 346	23.96 359	6.94 143	16.26 320	33.57 473	12.04 260	5.61 207	7.67 96	3.74 228	0.01 104	0.05 159	0.01 180	0.00 1	0.10 109	0.12 145

RAFT-Stereo	7.04 275	1.34 162	7.89 242	6.23 324	2.30 263	7.51 252	5.54 346	23.96 359	6.94 143	16.26 320	33.57 473	12.04 260	5.61 207	7.67 96	3.74 228	0.01 104	0.05 159	0.01 180	0.00 1	0.10 109	0.12 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 262	1.36 166	6.94 199	4.58 183	1.88 236	10.78 303	4.55 317	19.79 310	10.62 208	12.69 236	19.54 280	14.87 310	10.11 321	9.52 161	8.03 356	0.07 262	0.15 339	0.04 239	0.04 226	0.24 194	0.22 243

DEmStereo	8.85 335	1.36 166	9.99 355	4.24 154	1.05 140	11.49 319	5.91 355	13.76 204	26.68 408	22.03 439	32.92 463	11.86 253	15.27 436	11.48 245	8.08 357	0.16 299	0.15 339	0.02 201	0.09 296	0.09 93	0.44 335

SMFormer	10.46 395	1.37 168	13.37 415	4.41 170	1.30 170	14.40 381	3.29 269	30.25 440	29.81 430	19.55 394	29.37 398	18.06 367	14.40 416	15.42 384	12.70 419	0.38 382	0.21 374	0.28 414	0.03 205	0.33 265	0.31 295

tta	10.45 393	1.37 168	13.37 415	4.41 170	1.30 170	14.39 378	3.29 269	30.25 440	29.81 430	19.55 394	29.37 398	18.06 367	14.40 416	15.42 384	12.69 418	0.38 382	0.21 374	0.28 414	0.03 205	0.29 229	0.18 210

qqq1	9.96 379	1.37 168	13.37 415	4.41 170	1.30 170	14.40 381	3.29 269	30.25 440	29.81 430	19.55 394	29.37 398	18.06 367	14.40 416	15.42 384	3.18 204	0.38 382	0.21 374	0.00 1	0.01 149	0.29 229	0.18 210

fff1	9.96 379	1.37 168	13.37 415	4.41 170	1.30 170	14.40 381	3.29 269	30.25 440	29.81 430	19.55 394	29.37 398	18.06 367	14.40 416	15.42 384	3.18 204	0.38 382	0.21 374	0.00 1	0.01 149	0.29 229	0.18 210

DilatedVolume-Stereo	4.23 145	1.38 172	5.58 138	3.85 130	1.58 202	10.80 304	1.02 89	11.59 151	5.65 114	11.75 211	9.98 163	4.54 121	3.29 115	9.83 170	3.01 188	0.05 232	0.18 356	0.08 289	0.23 381	0.08 87	0.06 81

mms	2.86 75	1.38 172	5.26 115	3.68 116	1.84 227	4.23 73	4.01 300	8.01 83	4.29 71	2.43 57	5.53 112	3.05 86	1.35 43	9.22 153	2.06 120	0.00 1	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.36 277	0.44 335

NLCSM	4.99 165	1.39 174	5.75 145	5.86 290	5.86 462	11.21 317	3.80 294	10.71 144	8.54 183	8.36 175	5.25 96	4.57 122	6.65 247	13.57 349	7.59 340	0.29 361	0.01 29	0.00 1	0.01 149	0.24 194	0.13 159

VIP-Stereo	3.13 89	1.39 174	4.85 95	3.02 65	4.34 379	15.03 392	1.76 167	5.70 19	3.66 62	1.87 37	5.38 98	2.42 78	1.84 65	9.45 160	1.65 86	0.00 1	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.06 57	0.13 159

SCV	3.20 96	1.40 176	5.96 154	4.71 190	0.71 90	4.21 72	1.70 146	10.94 147	6.06 123	1.85 36	4.80 87	6.16 156	2.74 100	9.82 169	1.74 91	0.05 232	0.09 258	0.00 1	0.24 391	0.50 338	0.30 287

qqq	6.96 272	1.40 176	8.15 258	4.50 176	1.03 134	8.55 271	6.93 404	20.20 314	11.88 220	12.00 215	18.19 260	16.02 328	11.15 340	11.09 223	7.45 333	0.06 251	0.13 317	0.02 201	0.05 250	0.25 199	0.20 228

PFNet+	6.68 251	1.40 176	9.60 332	5.64 270	0.85 118	5.79 188	1.74 160	13.63 197	15.30 268	17.88 359	21.38 311	14.52 304	6.07 226	12.74 318	4.89 279	0.63 442	0.20 367	0.11 333	0.30 421	0.05 52	0.91 417

SFCPSM	8.85 335	1.40 176	11.34 384	5.23 248	3.47 329	16.55 433	7.18 412	30.71 449	25.24 391	16.45 324	19.45 275	11.10 241	9.61 312	11.88 270	5.52 299	0.22 329	0.17 350	0.36 430	0.22 372	0.29 229	0.58 365

AIO-test1	6.38 238	1.41 180	5.70 143	9.77 460	5.61 444	9.09 277	1.79 171	21.63 335	20.69 332	6.75 154	17.68 248	8.19 199	4.99 190	10.38 187	3.16 203	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.13 325	0.28 221	0.26 268

FlowAnything_test	3.13 89	1.42 181	6.59 179	8.69 429	1.35 184	8.70 272	2.51 235	7.60 75	3.03 50	4.10 109	2.67 40	3.52 95	0.75 19	5.86 55	4.48 263	0.06 251	0.03 112	0.15 361	0.66 482	0.16 145	0.18 210

EKT-Stereo	5.73 211	1.42 181	7.85 239	7.16 381	5.35 433	5.22 143	4.41 314	18.13 285	14.05 251	8.77 183	12.85 208	9.55 220	4.26 150	11.19 234	2.45 153	0.45 405	0.23 391	0.07 279	0.10 307	0.16 145	0.87 412

ASMatch	7.40 288	1.42 181	8.49 276	5.09 220	2.00 247	4.74 106	2.62 243	16.54 257	13.17 240	17.08 340	34.75 481	13.13 281	10.33 326	12.04 277	4.82 276	0.05 232	0.24 402	0.21 391	0.17 347	0.16 145	0.97 421

raftrobust	5.56 203	1.42 181	6.00 156	7.04 373	5.11 416	4.90 121	1.88 182	17.13 265	13.72 249	11.87 212	11.58 194	7.82 191	9.21 301	10.28 183	2.92 182	0.02 169	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.22 173	0.11 138

ffm	8.12 313	1.43 185	9.67 338	5.70 276	3.44 324	11.96 329	6.35 375	18.45 288	16.31 283	15.83 309	31.44 440	17.22 350	10.87 333	10.82 210	1.61 80	0.00 1	0.05 159	0.80 471	0.08 283	0.26 210	0.14 167

ff1	9.41 356	1.43 185	9.67 338	5.70 276	3.44 324	11.96 329	6.35 375	18.45 288	16.31 283	15.83 309	31.44 440	17.22 350	10.87 333	16.19 409	21.98 493	0.00 1	0.05 159	0.80 471	0.08 283	0.26 210	0.14 167

mmx	10.71 401	1.43 185	9.67 338	5.70 276	3.44 324	11.96 329	6.35 375	32.18 468	28.03 418	15.83 309	31.44 440	17.22 350	10.87 333	16.19 409	21.98 493	0.22 329	0.06 194	0.80 471	0.08 283	0.48 323	0.21 236

xxx	10.71 401	1.43 185	9.67 338	5.70 276	3.44 324	11.96 329	6.35 375	32.18 468	28.03 418	15.83 309	31.44 440	17.22 350	10.87 333	16.19 409	21.98 493	0.22 329	0.06 194	0.80 471	0.08 283	0.48 323	0.21 236

IPLG	7.20 283	1.43 185	12.55 403	5.17 233	4.32 378	11.11 315	1.48 117	21.79 336	15.10 264	19.16 390	20.23 285	5.26 139	5.61 207	11.68 261	8.14 358	0.05 232	0.06 194	0.03 219	0.07 279	0.33 265	0.50 351

HCRNet	8.80 334	1.43 185	7.74 236	14.41 533	5.25 423	10.85 306	2.56 240	26.07 387	18.04 308	15.48 299	25.03 349	18.63 375	9.93 318	13.01 332	6.76 319	0.04 213	0.04 128	0.10 320	0.01 149	0.18 158	0.38 315

LG-Stereo	2.43 60	1.44 191	7.64 230	3.73 121	0.82 115	3.64 55	1.24 103	6.41 52	5.30 105	1.97 40	7.31 132	0.84 42	0.74 18	4.85 35	2.21 137	0.05 232	0.04 128	0.01 180	0.03 205	0.33 265	0.10 123

PFNet	7.91 305	1.44 191	11.60 389	7.03 371	2.42 271	7.60 258	6.03 366	23.36 356	17.24 293	20.29 412	17.67 247	15.44 320	7.71 270	13.02 334	5.71 302	0.24 343	0.20 367	0.12 337	0.19 362	0.31 248	0.61 370

castereo	3.96 136	1.45 193	4.33 75	3.73 121	1.04 137	6.35 219	7.23 413	9.95 124	15.86 281	3.01 75	7.69 139	3.59 96	7.43 266	5.17 39	1.88 99	0.03 197	0.13 317	0.00 1	0.26 401	0.07 75	0.03 36

RAFT+CT+SA	7.44 290	1.46 194	6.46 177	10.73 488	3.34 322	4.70 99	7.45 417	16.45 254	25.89 398	10.18 196	27.15 377	7.27 184	8.00 280	15.11 378	3.19 206	0.02 169	0.00 1	0.18 375	0.46 463	0.30 236	0.47 342

SST-Stereo	6.60 248	1.46 194	8.37 265	6.68 354	0.77 107	6.01 204	1.93 190	14.68 218	9.24 194	19.09 389	20.43 291	16.86 339	8.59 287	13.49 345	3.80 233	0.22 329	0.05 159	0.13 349	0.00 1	0.08 87	0.05 70

xyz-stereo-finetune	5.39 187	1.47 196	5.53 133	2.65 43	0.30 14	11.94 328	3.28 267	12.96 180	21.28 342	8.14 170	12.32 202	6.19 157	3.62 130	11.80 268	5.98 306	0.01 104	0.02 79	0.00 1	0.02 184	0.16 145	0.04 55

UGAM-zero	6.91 268	1.47 196	13.65 424	4.24 154	1.67 211	5.51 157	0.72 65	17.44 268	6.74 138	14.56 273	15.84 233	24.16 431	14.20 410	12.79 319	3.96 243	0.00 1	0.22 384	0.02 201	0.58 477	0.14 129	0.27 274

4D-IteraStereo	5.15 171	1.47 196	7.98 247	4.89 206	4.69 393	6.25 213	1.85 179	13.23 186	16.30 282	14.18 267	11.26 189	8.33 201	1.61 52	8.07 108	2.42 147	0.00 1	0.05 159	0.08 289	0.01 149	0.19 162	0.15 184

IRAFT_RVC	8.76 332	1.47 196	9.55 331	7.31 384	1.77 223	6.49 225	10.43 467	25.94 385	27.33 411	17.50 351	19.85 282	17.93 364	10.21 323	12.88 322	5.44 297	0.17 303	0.30 424	0.19 383	0.05 250	0.22 173	0.12 145

XX-Stereo	6.14 233	1.47 196	9.11 312	11.87 512	6.76 485	3.27 38	0.93 82	15.13 225	5.43 108	8.79 185	28.46 391	13.71 294	2.22 77	11.51 248	2.07 121	0.20 318	0.24 402	0.08 289	0.29 414	1.04 424	0.13 159

MultiAttention	21.34 532	1.48 201	14.65 443	12.08 513	4.10 361	63.05 598	95.71 625	42.52 559	41.89 519	15.33 297	30.20 417	28.14 463	7.73 271	44.07 578	13.67 429	0.84 470	0.27 418	1.06 488	1.58 521	4.47 515	3.88 513

tg	5.09 169	1.48 201	6.73 184	4.83 198	1.23 166	7.57 256	0.49 47	18.35 286	11.87 219	9.28 188	14.61 218	7.15 182	4.12 143	10.58 192	2.74 169	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.45 310	0.36 311

BUS	9.20 343	1.48 201	7.93 244	6.74 359	3.96 348	17.62 448	2.79 251	33.06 482	21.58 346	17.99 362	21.34 308	14.49 302	9.40 308	14.18 361	10.57 399	0.19 310	0.13 317	0.14 354	0.04 226	0.30 236	0.09 113

BSDual-CNN	9.70 366	1.48 201	7.93 244	6.74 359	3.96 348	16.10 417	7.13 409	33.06 482	21.58 346	17.99 362	21.34 308	22.28 410	11.53 352	14.18 361	7.81 347	0.19 310	0.13 317	0.14 354	0.04 226	0.30 236	0.09 113

psmg	9.80 372	1.48 201	7.93 244	5.18 238	3.96 348	15.85 411	7.93 423	29.11 424	21.58 346	20.93 422	25.06 350	22.28 410	11.53 352	14.18 361	7.81 347	0.19 310	0.13 317	0.17 370	0.04 226	0.36 277	0.21 236

AAGNet	7.94 307	1.48 201	9.34 323	7.13 380	0.70 85	5.85 193	5.16 331	15.40 233	14.01 250	20.13 409	24.03 342	15.28 318	11.52 351	12.05 278	15.47 447	0.63 442	0.06 194	0.32 424	0.01 149	0.12 118	0.09 113

G2L-ROB	9.43 357	1.49 207	8.01 251	5.66 273	4.08 358	11.74 322	7.70 421	29.33 429	18.14 309	19.72 400	21.64 315	22.32 412	11.02 338	16.47 416	10.74 403	0.02 169	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.19 162	0.33 299

knoymous	6.19 235	1.49 207	4.49 81	3.81 127	1.87 235	5.84 191	5.76 352	14.51 213	14.18 254	13.31 255	21.59 313	12.64 266	6.49 243	12.41 300	4.03 250	0.12 282	0.13 317	0.12 337	0.00 1	0.71 393	0.35 308

ac_64	11.10 411	1.49 207	9.88 348	8.24 421	5.45 439	19.12 458	6.46 384	24.10 364	14.34 256	22.80 449	23.87 340	33.28 506	15.54 440	18.87 444	17.26 462	0.28 359	0.12 303	0.02 201	0.02 184	0.26 210	0.63 372

gcap-zeroshot	5.34 183	1.50 210	10.42 366	4.65 187	1.22 164	9.78 284	1.70 146	10.29 132	6.36 130	15.08 286	9.84 161	17.96 365	5.21 197	9.43 159	1.99 111	0.10 273	0.36 439	0.06 267	0.29 414	0.05 52	0.43 331

mmm	7.72 299	1.50 210	8.56 279	5.29 250	1.89 237	14.14 373	5.70 351	18.42 287	11.02 212	16.04 314	23.78 337	17.00 340	10.03 320	12.03 274	7.54 336	0.12 282	0.07 221	0.50 443	0.20 367	0.31 248	0.18 210

test_5	8.51 325	1.50 210	8.19 261	11.06 497	5.00 408	6.91 240	5.67 350	17.50 269	22.09 353	16.07 315	29.63 408	15.28 318	10.78 330	15.94 403	3.65 223	0.00 1	0.00 1	0.26 406	0.08 283	0.31 248	0.35 308

Sa-1000	8.38 322	1.50 210	8.13 256	7.56 399	0.89 123	14.39 378	2.47 232	24.31 366	23.74 375	15.18 295	28.35 390	11.42 245	8.85 294	16.20 412	3.28 210	0.17 303	0.23 391	0.15 361	0.23 381	0.46 314	0.19 223

BStereo	3.05 85	1.51 214	15.51 452	2.95 59	1.03 134	5.97 199	3.41 277	6.02 32	5.56 112	2.75 69	1.76 24	2.49 80	0.78 21	7.72 98	3.07 196	0.01 104	0.03 112	0.04 239	0.09 296	0.09 93	0.17 200

Wave_Phase_stereo	3.68 122	1.51 214	15.51 452	2.95 59	1.03 134	12.63 344	3.41 277	11.91 155	5.56 112	2.75 69	1.76 24	2.49 80	0.78 21	7.72 98	3.07 196	0.01 104	0.03 112	0.04 239	0.09 296	0.09 93	0.17 200

Pruner-Stereo	6.59 245	1.51 214	8.71 286	6.34 331	0.85 118	5.66 175	4.15 305	13.74 203	11.02 212	18.11 366	22.09 322	15.86 324	5.80 218	11.75 266	5.15 286	0.60 434	0.02 79	0.18 375	0.10 307	0.07 75	0.16 192

iRaftStereo_RVC	4.68 157	1.51 214	6.89 197	4.91 207	0.72 99	5.26 146	0.46 45	17.60 270	10.47 207	9.53 190	15.13 225	5.75 148	3.24 112	8.93 143	2.22 138	0.00 1	0.09 258	0.00 1	0.00 1	0.46 314	0.41 325

HART	3.80 129	1.52 218	5.45 126	4.85 202	0.51 52	4.41 86	0.76 68	12.59 174	5.08 97	5.95 149	12.76 206	6.87 174	1.72 61	10.71 201	1.84 98	0.00 1	0.13 317	0.10 320	0.00 1	0.45 310	0.26 268

testlalala	3.91 132	1.52 218	6.96 201	3.43 91	3.47 329	8.07 264	1.75 163	8.59 97	4.60 80	12.85 239	9.85 162	7.14 181	1.93 68	5.51 43	1.93 103	0.01 104	0.10 274	0.00 1	0.31 426	0.04 41	0.04 55

UPFNet	11.72 422	1.52 218	10.33 364	7.38 388	7.14 496	20.05 465	9.62 448	28.90 422	25.94 399	20.02 405	29.73 409	20.91 395	16.34 448	18.61 442	16.17 454	0.26 353	0.17 350	0.25 403	0.03 205	0.55 354	0.56 362

coex_refinement	11.56 418	1.53 221	7.45 222	8.18 418	5.09 413	17.10 438	7.07 406	31.05 453	32.20 459	18.57 380	30.81 427	25.84 451	12.31 369	13.41 343	19.47 475	0.23 338	0.04 128	0.02 201	0.10 307	0.44 308	0.37 312

model_zeroshot	5.12 170	1.53 221	9.70 343	5.33 254	1.54 201	8.71 273	2.23 213	15.60 239	8.29 178	13.74 261	10.02 168	10.57 231	2.97 106	8.47 120	2.61 160	0.02 169	0.18 356	0.14 354	0.25 397	0.06 57	0.34 303

RAFT_R40	6.91 268	1.53 221	8.45 273	6.79 362	0.77 107	5.86 195	3.82 296	14.85 221	14.53 259	18.05 365	20.03 284	17.06 341	8.69 289	13.40 342	3.84 237	0.14 288	0.02 79	0.14 354	0.00 1	0.09 93	0.05 70

test-1	5.62 208	1.53 221	14.78 447	7.44 392	1.11 146	7.99 262	1.19 100	13.03 184	12.04 224	9.39 189	15.23 227	11.15 242	5.56 206	7.06 81	3.57 216	0.07 262	0.50 472	0.00 1	0.10 307	0.16 145	0.47 342

anonymousdsp2	5.93 220	1.54 225	8.34 262	4.43 174	0.38 28	9.24 281	4.11 302	21.92 342	17.36 295	12.28 219	10.08 169	10.05 224	4.42 155	11.04 220	2.54 158	0.01 104	0.02 79	0.30 422	0.18 349	0.21 170	0.18 210

SA	7.93 306	1.54 225	9.13 315	7.98 413	0.64 73	5.85 193	2.29 218	22.27 344	24.54 388	13.17 250	31.07 432	8.87 209	10.32 325	16.49 417	3.12 200	0.04 213	0.12 303	0.17 370	0.30 421	0.45 310	0.17 200

test_xeample3	3.34 106	1.54 225	7.67 231	3.33 85	0.68 79	5.74 184	1.63 140	12.05 159	3.88 67	6.71 152	3.81 60	3.17 88	3.34 117	10.59 194	2.07 121	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.27 407	0.13 124	0.16 192

MIM_Stereo	7.02 274	1.55 228	10.78 375	4.17 145	0.58 63	5.25 145	1.32 110	19.03 299	12.59 231	16.74 335	28.83 394	13.20 282	5.53 205	12.89 323	7.11 326	0.00 1	0.23 391	0.00 1	0.01 149	0.38 289	0.28 278

fff	6.83 264	1.55 228	7.28 214	3.56 104	0.32 16	4.73 101	1.70 146	15.75 241	31.87 450	15.11 288	20.25 286	6.90 175	12.80 380	8.63 127	5.33 293	0.01 104	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.09 93	0.63 372

IER	9.78 370	1.55 228	9.97 353	4.51 177	5.23 421	13.78 363	5.11 330	26.66 394	22.79 363	19.69 399	29.45 405	16.42 333	18.52 478	13.64 353	7.57 338	0.06 251	0.03 112	0.18 375	0.09 296	0.18 158	0.23 251

GMOStereo	5.97 223	1.55 228	7.18 207	5.17 233	0.71 90	5.54 160	2.21 208	10.54 138	12.86 232	18.29 371	22.01 317	17.06 341	6.27 233	6.62 71	2.43 148	0.00 1	0.23 391	0.12 337	0.00 1	0.46 314	0.10 123

error version	5.97 223	1.55 228	7.18 207	5.17 233	0.71 90	5.54 160	2.21 208	10.54 138	12.86 232	18.29 371	22.01 317	17.06 341	6.27 233	6.62 71	2.43 148	0.00 1	0.23 391	0.12 337	0.00 1	0.46 314	0.10 123

test-v	5.97 223	1.55 228	7.18 207	5.17 233	0.71 90	5.54 160	2.21 208	10.54 138	12.86 232	18.29 371	22.01 317	17.06 341	6.27 233	6.62 71	2.43 148	0.00 1	0.23 391	0.12 337	0.00 1	0.46 314	0.10 123

test-2	5.97 223	1.55 228	7.18 207	5.17 233	0.71 90	5.54 160	2.21 208	10.54 138	12.86 232	18.29 371	22.01 317	17.06 341	6.27 233	6.62 71	2.43 148	0.00 1	0.23 391	0.12 337	0.00 1	0.46 314	0.10 123

csc	6.83 264	1.55 228	7.28 214	3.56 104	0.32 16	4.73 101	1.70 146	15.75 241	31.87 450	15.11 288	20.25 286	6.90 175	12.80 380	8.63 127	5.33 293	0.01 104	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.09 93	0.63 372

cscssc	6.83 264	1.55 228	7.28 214	3.56 104	0.32 16	4.73 101	1.70 146	15.75 241	31.87 450	15.11 288	20.25 286	6.90 175	12.80 380	8.63 127	5.33 293	0.01 104	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.09 93	0.63 372

AE-Stereo	5.15 171	1.56 237	7.99 249	8.70 430	2.18 256	9.12 279	3.02 261	11.78 153	13.30 245	4.34 116	12.84 207	10.83 234	4.53 167	8.71 132	2.82 176	0.04 213	0.44 456	0.05 249	0.33 434	0.20 166	0.17 200

MaDis-Stereo	2.73 68	1.56 237	6.21 170	2.96 62	2.45 273	1.80 6	0.28 33	7.43 72	5.07 94	2.57 59	3.43 50	7.13 180	4.71 179	5.74 51	2.91 181	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.15 137	0.12 145

MSKI-zero shot	4.76 163	1.56 237	5.98 155	5.14 231	1.13 150	6.55 229	1.55 131	12.76 177	8.06 170	10.44 200	11.50 193	13.47 291	2.38 85	12.07 283	1.90 100	0.01 104	0.20 367	0.02 201	0.29 414	0.14 129	0.14 167

hknet	10.13 386	1.56 237	10.27 363	6.74 359	3.72 336	16.10 417	7.13 409	33.06 482	21.12 339	17.99 362	21.34 308	23.11 418	14.95 427	16.43 415	8.34 363	0.14 288	0.13 317	0.14 354	0.04 226	0.30 236	0.09 113

Zero-FE251	2.73 68	1.57 241	5.05 105	4.17 145	1.92 241	7.26 247	0.75 67	7.75 80	3.01 49	4.88 134	2.40 31	5.44 144	4.17 146	4.39 29	1.31 61	0.27 355	0.06 194	0.04 239	0.03 205	0.03 31	0.12 145

IGEVStereo-DCA	3.31 105	1.57 241	6.20 165	3.36 86	0.60 69	4.93 122	1.70 146	13.26 187	5.04 89	3.79 98	4.58 75	4.53 119	4.00 139	10.13 181	2.09 124	0.00 1	0.06 194	0.00 1	0.18 349	0.12 118	0.14 167

rrr	3.26 101	1.57 241	7.72 234	3.36 86	0.60 69	4.93 122	1.59 134	10.72 145	5.11 98	3.79 98	4.58 75	4.53 119	4.00 139	10.13 181	2.09 124	0.00 1	0.06 194	0.00 1	0.22 372	0.12 118	0.18 210

Hybrid-DGEV-03	6.90 267	1.58 244	5.75 145	6.11 317	1.20 161	11.62 321	2.60 241	13.70 200	14.15 253	16.58 329	29.44 404	14.00 297	5.86 220	10.87 213	3.69 226	0.00 1	0.07 221	0.13 349	0.00 1	0.35 275	0.28 278

RE-Stereo	6.73 256	1.58 244	8.94 294	6.59 346	0.71 90	6.27 215	3.51 281	20.20 314	17.99 304	13.21 251	19.46 277	11.94 255	6.20 229	12.34 296	4.79 274	0.34 373	0.05 159	0.20 386	0.23 381	0.09 93	0.05 70

TVStereo	6.73 256	1.58 244	8.94 294	6.59 346	0.71 90	6.27 215	3.51 281	20.20 314	17.99 304	13.21 251	19.46 277	11.94 255	6.20 229	12.34 296	4.79 274	0.34 373	0.05 159	0.20 386	0.23 381	0.09 93	0.05 70

ADStereo(finetuned)	6.68 251	1.59 247	9.70 343	3.49 98	0.68 79	4.79 115	1.75 163	15.33 230	23.64 370	15.56 304	20.68 294	7.30 185	13.85 401	8.71 132	5.17 287	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.25 199	1.05 430

NF-Stereo	6.72 255	1.59 247	8.93 292	6.60 349	0.73 104	6.27 215	3.38 276	20.21 320	18.01 306	13.22 254	19.46 277	11.82 251	6.16 227	12.39 299	4.74 270	0.33 369	0.06 194	0.20 386	0.23 381	0.08 87	0.05 70

OCTAStereo	6.74 258	1.59 247	8.96 299	6.60 349	0.72 99	6.25 213	3.50 279	20.20 314	18.03 307	13.21 251	19.45 275	12.07 263	6.16 227	12.36 298	4.78 271	0.35 376	0.06 194	0.20 386	0.23 381	0.09 93	0.05 70

DCANet	6.46 243	1.59 247	7.28 214	3.51 102	0.68 79	4.77 114	1.75 163	15.33 230	23.62 369	15.55 302	20.73 299	7.31 186	11.56 355	8.83 139	5.26 290	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.26 210	1.11 433

GCAP-Stereo	3.72 126	1.60 251	7.39 220	4.24 154	0.37 25	5.78 186	1.12 95	12.28 163	6.53 134	8.35 174	9.69 160	6.62 169	3.57 125	4.58 33	1.91 101	0.00 1	0.07 221	0.05 249	0.00 1	0.25 199	0.04 55

PSM-softLoss	6.61 249	1.60 251	9.42 326	6.48 337	0.88 121	5.65 170	2.04 201	22.64 347	8.77 185	13.95 264	22.11 324	13.01 274	5.22 198	12.73 316	6.05 307	0.49 414	0.06 194	0.27 407	0.56 475	0.16 145	0.06 81

KMStereo	6.61 249	1.60 251	9.42 326	6.48 337	0.88 121	5.65 170	2.04 201	22.64 347	8.77 185	13.95 264	22.11 324	13.01 274	5.22 198	12.73 316	6.05 307	0.49 414	0.06 194	0.27 407	0.56 475	0.16 145	0.06 81

cf-r	10.06 383	1.60 251	7.99 249	5.82 285	5.70 452	12.92 350	4.78 324	24.18 365	27.47 414	16.91 338	31.02 431	25.12 444	14.05 406	11.63 259	11.01 409	0.03 197	0.03 112	0.05 249	0.03 205	0.43 305	0.39 318

MDST_ROB	17.92 503	1.60 251	13.68 425	13.88 528	6.44 478	43.05 571	14.86 515	42.74 561	41.66 516	43.25 567	42.85 535	28.43 465	17.28 462	29.35 527	16.06 451	0.88 475	0.11 292	0.63 455	0.47 464	0.50 338	0.64 378

G2L-Stereo_test	10.39 392	1.61 256	7.86 240	4.75 194	4.34 379	11.83 324	11.94 490	32.49 474	22.58 360	23.08 453	24.40 343	21.48 401	11.95 363	15.64 389	13.00 421	0.04 213	0.06 194	0.01 180	0.02 184	0.32 258	0.37 312

test_sample6	9.79 371	1.61 256	9.84 347	5.35 257	2.35 268	15.59 406	6.60 393	28.40 414	20.96 335	19.40 392	33.22 466	17.17 349	11.58 356	13.43 344	8.82 371	0.26 353	0.10 274	0.10 320	0.06 269	0.50 338	0.41 325

test_sample5	9.36 353	1.61 256	9.63 334	5.30 251	2.52 276	15.42 402	6.00 362	27.25 401	19.96 325	18.36 376	31.81 446	15.99 326	11.29 344	13.21 336	7.66 344	0.23 338	0.08 244	0.07 279	0.04 226	0.48 323	0.34 303

DualNet	9.49 360	1.61 256	9.63 334	5.30 251	2.52 276	15.42 402	6.00 362	27.25 401	19.96 325	19.40 392	33.22 466	15.99 326	11.29 344	13.21 336	7.66 344	0.23 338	0.08 244	0.07 279	0.04 226	0.48 323	0.34 303

raft+_RVC	6.69 253	1.61 256	5.57 136	6.37 332	4.62 390	6.51 226	6.18 371	20.39 321	23.38 366	10.62 204	17.82 250	9.89 223	5.65 212	10.70 200	3.67 225	0.00 1	0.14 333	0.00 1	0.00 1	0.34 271	0.27 274

AFF-stereo	6.17 234	1.61 256	7.02 203	4.08 138	0.64 73	3.53 51	0.76 68	16.00 249	13.14 239	12.86 240	25.42 355	15.67 321	7.86 275	11.12 226	3.21 207	0.02 169	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.40 297	0.08 108

test_sample3	8.76 332	1.62 262	9.99 355	5.21 244	2.61 283	17.43 442	5.37 336	26.91 398	19.77 323	17.13 342	20.82 301	16.55 336	9.70 314	12.52 310	8.59 367	0.21 323	0.07 221	0.05 249	0.04 226	0.39 292	0.30 287

testlalala2	5.91 219	1.62 262	8.59 281	15.36 541	10.36 541	7.93 261	3.62 292	12.89 178	9.73 198	15.55 302	12.18 201	8.57 206	2.50 95	5.35 42	2.62 162	0.01 104	0.26 413	0.00 1	0.50 468	0.49 332	0.07 92

anonymousa	9.03 338	1.62 262	8.03 253	4.19 150	5.53 442	15.37 399	3.81 295	18.55 291	21.20 341	18.28 370	30.99 430	20.79 394	13.42 389	10.58 192	7.57 338	0.00 1	0.05 159	0.29 418	0.18 349	0.10 109	0.11 138

TestStereo1	7.62 294	1.62 262	7.60 226	10.47 481	1.86 232	4.76 109	2.48 233	19.73 308	22.33 356	16.79 336	26.02 361	9.33 216	9.30 303	15.92 401	3.37 212	0.01 104	0.02 79	0.02 201	0.05 250	0.55 354	0.28 278

SA-5K	7.62 294	1.62 262	7.60 226	10.47 481	1.86 232	4.76 109	2.48 233	19.73 308	22.33 356	16.79 336	26.02 361	9.33 216	9.30 303	15.92 401	3.37 212	0.01 104	0.02 79	0.02 201	0.05 250	0.55 354	0.28 278

CRE-IMP	5.53 195	1.63 267	9.62 333	5.65 271	0.48 48	7.02 243	1.70 146	11.84 154	8.33 179	12.99 246	16.02 235	11.08 239	6.23 231	12.06 281	5.06 283	0.28 359	0.07 221	0.09 301	0.00 1	0.24 194	0.21 236

depthmonostereo	4.02 141	1.64 268	5.29 119	4.40 169	1.19 160	8.04 263	1.16 98	15.24 228	12.52 228	4.62 123	7.49 137	4.11 105	4.80 186	6.61 70	2.71 168	0.04 213	0.21 374	0.11 333	0.07 279	0.07 75	0.02 13

xyz-stereo-finetune2	5.60 207	1.64 268	5.87 150	2.44 28	0.32 16	15.39 400	1.90 186	10.59 142	5.28 104	10.58 201	17.82 250	7.37 189	8.93 296	14.86 376	8.46 365	0.01 104	0.02 79	0.08 289	0.14 331	0.23 188	0.04 55

PAM	6.94 271	1.65 270	14.88 448	5.38 258	1.98 245	14.76 389	1.28 105	14.54 214	6.77 139	15.52 300	9.10 152	24.15 430	11.60 357	12.46 304	2.33 143	0.04 213	0.28 421	0.07 279	0.42 457	0.57 362	0.99 425

test_sample4	9.10 341	1.65 270	9.91 350	5.19 241	2.57 281	16.59 434	5.38 338	27.37 403	19.80 324	17.80 356	27.52 380	15.01 311	11.21 342	12.69 315	8.15 360	0.21 323	0.07 221	0.06 267	0.03 205	0.43 305	0.30 287

DeepStereo_RVC	5.65 209	1.65 270	9.06 310	5.21 244	0.56 60	5.55 164	1.84 178	12.16 161	7.22 156	13.94 263	14.96 223	12.58 265	10.27 324	11.25 237	5.81 304	0.39 391	0.10 274	0.11 333	0.00 1	0.18 158	0.22 243

111	7.26 285	1.65 270	7.28 214	3.56 104	0.32 16	10.76 301	3.53 284	20.55 323	27.51 415	10.07 195	16.62 241	14.30 299	9.53 311	12.02 273	5.87 305	0.14 288	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.31 248	1.14 437

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 191	1.66 274	7.56 225	3.49 98	0.40 29	2.75 22	0.67 60	16.07 250	14.76 260	12.27 217	18.67 266	11.95 257	8.08 281	7.84 101	2.89 178	0.01 104	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.37 284	0.04 55

CAS++	4.07 143	1.67 275	6.02 158	4.17 145	1.02 133	4.26 75	1.68 143	19.10 302	10.01 203	9.18 186	9.17 154	1.98 70	1.41 46	9.54 162	1.73 90	0.02 169	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.32 258	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 144	1.67 275	9.97 353	4.86 203	2.97 309	3.27 38	1.41 113	8.20 90	5.51 111	3.37 85	16.69 242	3.03 85	2.71 98	14.44 368	3.91 239	0.14 288	0.00 1	0.03 219	0.01 149	0.69 388	0.14 167

CASS	8.15 314	1.67 275	7.68 232	8.25 422	1.52 199	14.39 378	2.72 247	22.65 349	17.23 292	15.42 298	22.68 329	13.47 291	11.87 361	12.44 301	6.07 310	0.96 480	0.05 159	0.12 337	0.01 149	0.71 393	3.14 506
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 260	1.67 275	12.34 399	4.67 188	1.47 191	10.01 287	2.24 214	26.43 391	17.22 291	14.72 276	12.75 205	7.02 179	9.68 313	8.44 119	5.26 290	0.01 104	0.04 128	0.05 249	0.09 296	0.35 275	0.55 358

NRIStereo	5.73 211	1.67 275	8.42 270	5.72 281	0.41 31	6.71 234	2.60 241	14.73 219	10.71 211	12.39 221	15.07 224	11.58 246	6.23 231	12.06 281	4.78 271	0.61 438	0.17 350	0.11 333	0.00 1	0.28 221	0.27 274

rafts_anoy	6.02 228	1.67 275	6.27 171	6.53 342	4.98 405	5.30 148	2.53 236	13.77 205	21.01 336	12.70 237	16.23 238	8.56 205	5.65 212	9.09 151	5.22 288	0.04 213	0.31 427	0.09 301	0.03 205	0.25 199	0.17 200

ACVNet	10.36 391	1.68 281	5.49 129	6.01 306	2.75 294	12.78 348	3.56 286	21.89 339	34.81 479	14.96 281	30.78 425	24.72 440	13.88 403	15.81 395	17.20 460	0.13 286	0.01 29	0.06 267	0.06 269	0.51 342	0.15 184

acv_ft	12.16 431	1.68 281	11.97 395	7.70 403	6.20 469	19.61 462	5.52 345	25.78 381	34.81 479	25.62 482	30.78 425	24.72 440	13.20 388	15.81 395	18.80 471	0.13 286	0.01 29	0.06 267	0.06 269	0.63 377	0.15 184

GwcNet-ADL	8.48 323	1.70 283	9.38 324	7.10 377	2.78 296	6.74 237	6.57 391	30.15 438	26.01 402	15.15 293	17.77 249	13.93 295	6.96 258	12.96 328	9.91 387	0.48 413	0.72 496	0.01 180	0.01 149	0.51 342	0.84 406

RASNet	11.59 419	1.71 284	10.36 365	6.30 328	5.66 448	15.48 404	6.12 369	34.50 501	20.86 334	16.61 330	32.51 457	22.04 407	23.00 501	19.44 453	16.15 453	0.71 448	0.03 112	0.05 249	0.01 149	0.15 137	0.13 159

PAM_32	6.82 263	1.73 285	14.16 433	5.34 256	1.47 191	13.84 367	0.88 78	14.75 220	6.34 129	14.22 270	9.14 153	24.94 443	11.87 361	12.50 307	2.79 174	0.14 288	0.27 418	0.09 301	0.42 457	0.54 350	0.89 413

ICVP	10.07 384	1.73 285	6.11 162	9.08 438	3.31 320	12.25 337	6.56 390	26.30 390	22.52 359	16.49 326	31.80 445	26.94 460	12.42 371	11.35 241	10.92 404	1.17 494	0.57 485	0.17 370	0.10 307	0.58 366	1.07 432
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 368	1.73 285	6.09 161	7.47 395	4.27 369	10.06 288	6.00 362	29.14 425	21.74 350	15.76 307	32.88 462	22.63 413	13.18 386	12.94 327	9.12 379	0.09 267	0.02 79	0.07 279	0.10 307	0.70 391	0.24 258

Patchmatch Stereo++	5.56 203	1.74 288	9.01 304	5.09 220	0.41 31	5.66 175	2.40 229	12.52 169	7.00 146	12.52 224	18.08 253	13.02 276	6.74 251	11.59 255	4.01 248	0.78 459	0.09 258	0.09 301	0.00 1	0.22 173	0.22 243
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	5.50 194	1.74 288	9.03 308	5.09 220	0.42 36	5.66 175	1.98 197	12.50 167	7.01 151	12.52 224	18.13 258	12.96 272	6.77 255	11.11 225	3.83 235	0.72 450	0.09 258	0.09 301	0.00 1	0.22 173	0.22 243

ROB_FTStereo_v2	5.53 195	1.74 288	8.97 301	5.09 220	0.42 36	5.64 169	2.02 199	12.50 167	7.00 146	12.51 223	18.10 255	12.99 273	6.72 250	11.50 247	4.04 251	0.70 446	0.09 258	0.09 301	0.00 1	0.22 173	0.23 251

ROB_FTStereo	5.49 193	1.74 288	8.96 299	5.09 220	0.42 36	5.65 170	1.68 143	12.53 172	7.00 146	12.53 230	18.00 252	13.02 276	6.74 251	11.51 248	3.81 234	0.60 434	0.09 258	0.09 301	0.00 1	0.22 173	0.22 243

HUI-Stereo	5.48 191	1.74 288	9.01 304	5.08 219	0.42 36	5.65 170	2.77 250	12.55 173	7.03 153	12.54 232	18.10 255	13.07 280	6.71 249	9.92 174	3.74 228	0.61 438	0.08 244	0.09 301	0.00 1	0.22 173	0.23 251

iGMRVC	5.54 198	1.74 288	9.01 304	5.09 220	0.42 36	5.66 175	1.81 175	12.61 176	7.02 152	12.52 224	18.11 257	13.02 276	6.64 246	11.57 252	4.16 252	0.82 467	0.09 258	0.09 301	0.00 1	0.22 173	0.21 236

iRAFT	5.56 203	1.74 288	9.01 304	5.09 220	0.41 31	5.66 175	2.40 229	12.52 169	7.00 146	12.52 224	18.08 253	13.02 276	6.74 251	11.59 255	4.01 248	0.78 459	0.09 258	0.09 301	0.00 1	0.22 173	0.22 243

RAFT-IKP	5.53 195	1.74 288	8.95 296	5.09 220	0.41 31	5.45 155	2.08 204	12.52 169	7.00 146	12.52 224	18.13 258	12.93 271	6.79 256	11.59 255	3.99 246	0.80 465	0.09 258	0.09 301	0.00 1	0.22 173	0.22 243

EAI-Stereo	5.21 175	1.74 288	8.46 274	5.69 275	1.37 187	5.67 180	3.52 283	18.77 295	5.65 114	9.75 191	16.08 236	6.36 164	3.57 125	11.73 264	3.64 221	0.01 104	0.33 434	0.03 219	1.06 506	0.21 170	0.65 380

anonymousdsp	3.51 113	1.75 297	5.66 140	3.49 98	1.13 150	5.04 136	1.74 160	13.69 199	5.07 94	4.83 130	5.42 102	4.25 109	4.44 158	11.14 227	1.98 109	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.18 349	0.31 248	0.13 159

DCRE	6.07 232	1.75 297	8.41 269	7.20 382	3.82 342	6.48 223	4.18 309	15.52 236	10.42 206	9.24 187	22.47 327	11.71 249	5.46 203	10.62 196	3.02 191	0.02 169	0.26 413	0.05 249	0.30 421	0.15 137	0.24 258

IGEV-Stereo	3.52 114	1.75 297	5.67 141	3.49 98	1.12 148	5.04 136	1.73 159	13.70 200	5.07 94	4.83 130	5.42 102	4.27 110	4.43 157	11.15 232	1.98 109	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.18 349	0.31 248	0.12 145
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 287	1.75 297	7.24 212	3.26 79	3.18 313	5.04 136	6.40 381	19.04 300	15.70 276	20.71 420	32.13 452	10.69 233	5.91 221	10.45 190	4.60 266	0.40 394	0.07 221	0.21 391	0.13 325	0.54 350	0.41 325

MyStereo06	6.40 239	1.76 301	13.15 412	6.19 322	4.40 382	7.09 244	9.95 453	16.68 259	6.98 145	12.91 241	10.76 184	17.84 362	5.71 214	9.97 176	3.39 214	0.06 251	0.10 274	0.02 201	0.04 226	0.73 398	0.29 284

MyStereo05	9.29 350	1.76 301	8.95 296	6.19 322	4.40 382	7.09 244	9.95 453	31.21 455	40.82 513	17.31 346	12.93 210	10.33 228	12.52 376	13.93 356	7.05 325	0.06 251	0.10 274	0.02 201	0.04 226	0.73 398	0.29 284

ff7	3.48 109	1.76 301	6.20 165	3.45 92	1.13 150	5.02 130	1.70 146	13.26 187	5.04 89	4.66 125	5.47 107	3.49 91	4.70 175	11.14 227	2.01 113	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.18 349	0.30 236	0.14 167

ffff	3.48 109	1.76 301	6.20 165	3.45 92	1.13 150	5.02 130	1.70 146	13.26 187	5.04 89	4.66 125	5.47 107	3.49 91	4.70 175	11.14 227	2.01 113	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.18 349	0.30 236	0.14 167

11t	3.48 109	1.76 301	6.20 165	3.45 92	1.13 150	5.02 130	1.70 146	13.26 187	5.04 89	4.66 125	5.47 107	3.49 91	4.70 175	11.14 227	2.01 113	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.18 349	0.30 236	0.14 167

ccc-4	3.48 109	1.76 301	6.20 165	3.45 92	1.13 150	5.02 130	1.70 146	13.26 187	5.04 89	4.66 125	5.47 107	3.49 91	4.70 175	11.14 227	2.01 113	0.00 1	0.04 128	0.00 1	0.18 349	0.30 236	0.14 167

CoDeX	9.24 345	1.77 307	9.54 330	6.08 312	3.79 340	16.45 430	6.76 399	26.15 388	25.03 389	17.18 344	25.12 352	14.69 307	11.68 358	12.22 290	6.71 318	0.30 363	0.20 367	0.15 361	0.02 184	0.23 188	0.68 383

PCWNet_CMD	9.64 364	1.77 307	10.59 369	4.80 197	2.90 301	16.25 427	2.42 231	29.37 431	34.10 473	17.41 347	22.04 321	19.10 380	7.70 269	12.05 278	6.86 320	0.22 329	0.45 461	0.80 471	0.22 372	3.11 494	0.69 385

MSMDNet	9.64 364	1.77 307	10.63 370	4.83 198	2.90 301	16.35 428	2.37 224	29.33 429	34.29 476	17.43 349	22.10 323	19.05 379	7.79 274	12.11 287	6.87 321	0.23 338	0.46 463	0.67 460	0.21 369	2.77 485	0.60 368

rvit_stereo_0081	3.93 134	1.78 310	8.60 282	6.26 326	1.73 217	3.48 46	2.36 221	7.71 78	15.81 278	4.41 119	5.39 100	5.14 133	3.94 135	7.95 104	3.57 216	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.01 149	0.39 292	0.10 123

rvit_stereo_0082	3.93 134	1.78 310	8.60 282	6.26 326	1.73 217	3.48 46	2.36 221	7.71 78	15.81 278	4.41 119	5.39 100	5.14 133	3.94 135	7.95 104	3.57 216	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.01 149	0.39 292	0.10 123

DispNO	9.33 352	1.78 310	15.84 456	5.73 282	5.74 455	12.24 336	4.81 328	25.06 371	21.10 338	16.70 334	20.86 302	17.78 360	11.76 359	16.74 421	8.85 372	0.22 329	0.15 339	0.03 219	0.12 320	0.41 300	0.64 378

THIR-Stereo	9.38 355	1.78 310	8.50 277	4.74 191	0.71 90	15.92 412	11.93 489	16.39 253	21.56 345	24.27 461	32.07 450	14.40 300	14.14 409	11.49 246	8.39 364	0.05 232	0.25 410	0.10 320	0.05 250	0.33 265	0.58 365

HSM	11.33 413	1.80 314	7.04 205	6.13 319	3.99 353	16.16 421	6.92 403	29.69 435	19.39 319	22.95 450	26.05 364	41.08 549	15.79 443	20.25 470	8.89 376	0.02 169	0.03 112	0.01 180	0.00 1	0.15 137	0.34 303

iRaft-Stereo_5w	8.70 331	1.81 315	9.33 322	5.83 287	3.78 338	4.87 118	11.12 477	15.86 248	14.80 261	15.23 296	26.36 367	21.49 402	12.91 384	15.94 403	12.73 420	0.58 428	0.05 159	0.08 289	0.09 296	0.85 412	0.33 299

DCVSM-stereo	9.70 366	1.83 316	11.36 385	5.81 284	3.59 333	10.57 297	3.00 259	18.71 293	22.11 354	23.79 459	19.02 271	29.73 474	17.68 467	13.33 340	9.11 378	0.21 323	1.14 517	0.27 407	0.06 269	0.75 404	1.89 470

iRaft-Stereo_20w	6.06 231	1.84 317	12.04 397	4.23 153	1.67 211	6.77 238	2.22 212	18.73 294	6.08 124	14.72 276	10.33 175	13.42 290	8.14 282	15.88 398	3.08 199	0.01 104	0.24 402	0.13 349	0.39 451	0.61 371	0.71 390

STrans-v2	7.98 311	1.84 317	9.42 326	4.84 201	1.48 194	12.23 335	10.05 458	19.06 301	12.32 227	13.63 259	26.06 365	18.13 371	12.35 370	12.99 331	3.99 246	0.01 104	0.01 29	0.18 375	0.01 149	0.22 173	0.83 404

delet	12.65 444	1.85 319	11.36 385	7.71 405	6.22 471	22.52 482	10.22 466	28.14 412	37.67 498	19.66 398	29.24 397	21.00 397	15.99 445	21.97 486	17.77 465	0.03 197	0.07 221	0.19 383	0.04 226	0.60 369	0.75 396

MSCF	3.01 83	1.87 320	5.23 114	3.98 135	0.70 85	5.42 153	1.48 117	8.59 97	4.59 79	5.05 137	6.40 120	1.76 61	7.07 259	5.69 49	1.36 63	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.63 480	0.16 145	0.24 258

SGM-Forest	12.92 448	1.87 320	6.61 180	5.68 274	2.05 250	23.19 488	11.30 480	34.24 497	30.77 441	26.54 490	31.99 448	29.98 477	15.74 442	21.17 483	13.36 426	1.05 487	0.33 434	0.84 478	0.01 149	0.71 393	0.97 421
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 482	1.88 322	16.15 458	7.78 407	4.19 364	26.92 517	10.21 465	30.31 444	44.26 533	21.35 434	33.91 478	35.80 524	22.40 499	35.65 551	33.87 553	0.18 306	0.08 244	0.04 239	0.04 226	1.71 458	0.54 357

TransformOpticalFlow	7.76 301	1.90 323	9.31 321	5.50 265	1.18 159	6.97 242	8.27 425	17.86 280	13.21 241	14.58 274	29.13 396	19.01 377	10.85 331	12.51 308	3.69 226	0.01 104	0.04 128	0.20 386	0.04 226	0.17 155	0.84 406

CroCo-Stereo	3.27 103	1.90 323	7.18 207	8.50 427	1.11 146	0.96 3	0.97 85	10.18 128	8.20 175	3.59 93	4.69 82	8.02 198	4.53 167	2.75 6	2.34 144	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 248	0.11 138
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
DMCA	8.51 325	1.90 323	9.96 352	5.16 232	4.14 363	10.29 291	4.46 316	25.52 376	19.55 320	16.33 322	20.69 295	17.59 357	11.26 343	10.42 189	11.36 411	0.50 417	0.08 244	0.35 427	0.05 250	0.36 277	0.31 295

CFNet_ucs	10.25 388	1.91 326	11.88 393	4.98 209	4.08 358	15.11 394	3.57 288	28.02 410	31.98 456	18.21 369	25.20 353	23.27 421	9.38 307	13.38 341	7.22 327	0.23 338	0.81 503	1.65 509	0.22 372	3.01 490	0.93 418

ProNet	3.61 118	1.91 326	6.17 164	3.31 84	0.67 78	5.51 157	6.46 384	12.60 175	6.23 126	3.18 80	4.80 87	3.64 97	3.57 125	11.15 232	2.11 128	0.02 169	0.21 374	0.01 180	0.01 149	0.41 300	0.14 167

CFNet_pseudo	9.58 361	1.91 326	10.73 373	4.53 178	2.91 303	14.26 375	2.75 249	26.73 396	32.14 457	17.10 341	23.02 331	22.14 409	8.74 292	12.17 289	7.43 331	0.20 318	0.45 461	1.24 503	0.24 391	2.49 479	0.49 350

psm_up	13.18 453	1.91 326	8.81 289	9.59 456	5.84 461	15.17 397	11.37 482	38.74 539	30.81 442	20.66 419	30.32 418	30.00 478	23.12 502	19.19 450	16.02 450	0.58 428	0.10 274	0.17 370	0.01 149	0.65 383	0.55 358

MyStereo07	4.38 147	1.92 330	5.06 106	6.09 313	4.31 375	6.54 227	9.96 455	15.35 232	5.15 99	4.34 116	5.65 113	3.15 87	5.77 217	11.33 240	1.81 97	0.06 251	0.10 274	0.03 219	0.04 226	0.63 377	0.30 287

MyStereo04	9.24 345	1.92 330	8.78 288	6.09 313	4.31 375	6.54 227	9.96 455	32.24 473	41.99 521	14.26 271	11.98 198	12.00 259	12.01 364	13.93 356	7.53 335	0.06 251	0.10 274	0.03 219	0.04 226	0.63 377	0.30 287

ccs_rob	9.61 363	1.92 330	10.72 372	4.55 179	2.89 300	14.33 377	2.86 256	26.85 397	32.36 460	17.05 339	22.91 330	22.12 408	8.70 290	12.10 285	7.44 332	0.19 310	0.44 456	1.38 505	0.25 397	2.68 482	0.57 363

DIP-Stereo	6.74 258	1.93 333	10.02 359	4.28 162	1.64 209	13.54 361	1.52 128	15.16 226	6.63 136	14.30 272	26.81 373	10.90 235	5.19 196	14.78 375	7.56 337	0.00 1	0.06 194	0.05 249	0.00 1	0.17 155	0.17 200
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	7.66 297	1.94 334	9.40 325	7.72 406	6.03 465	12.99 351	3.10 264	19.47 305	18.51 312	12.27 217	18.43 261	8.28 200	10.16 322	11.38 242	5.62 300	0.36 378	0.62 489	4.36 539	0.30 421	1.72 459	0.55 358

rvit_stereo_0083	4.53 149	1.94 334	9.94 351	7.12 379	1.67 211	4.98 126	2.80 253	8.25 92	18.22 310	4.76 129	7.78 140	6.41 165	4.87 187	7.54 95	3.74 228	0.11 277	0.04 128	0.00 1	0.01 149	0.24 194	0.16 192

GwcNet-RSSM	10.65 398	1.94 334	8.57 280	6.89 368	5.26 426	12.26 338	5.21 332	25.80 383	31.50 447	16.67 332	33.52 472	23.70 428	13.88 403	12.84 321	13.67 429	0.05 232	0.10 274	0.14 354	0.02 184	0.65 383	0.39 318

iResNet_ROB	11.71 421	1.96 337	10.77 374	6.01 306	3.68 334	15.13 396	2.34 220	31.72 462	37.58 497	26.16 487	32.77 459	25.88 452	15.34 438	16.35 414	7.94 353	0.19 310	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.31 248	0.12 145

G2L-Stereo	10.09 385	1.97 338	9.53 329	7.09 375	4.21 365	9.10 278	8.53 432	29.05 423	22.51 358	19.28 391	25.57 357	22.70 415	10.67 328	15.44 388	14.88 443	0.25 349	0.04 128	0.08 289	0.01 149	0.36 277	0.42 328

RAFT_CTSACE	8.24 317	1.97 338	8.39 266	6.89 368	5.11 416	5.86 195	2.63 244	14.62 217	16.88 288	23.52 458	34.77 482	16.02 328	7.37 265	17.91 433	2.23 139	0.00 1	0.12 303	0.00 1	0.03 205	0.39 292	0.05 70

GES	8.51 325	1.98 340	11.82 392	6.39 334	1.77 223	12.36 339	6.22 372	21.55 332	21.34 343	19.02 388	26.02 361	8.79 207	9.34 306	13.94 358	7.24 328	0.38 382	0.10 274	0.30 422	0.14 331	0.69 388	0.73 393

GASTEREO	3.18 93	1.99 341	5.13 109	4.28 162	0.70 85	5.59 166	1.49 121	8.66 102	4.94 88	5.17 140	6.84 126	1.58 57	7.14 260	7.72 98	1.38 64	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.64 481	0.08 87	0.23 251

tt1	5.27 178	1.99 341	5.11 108	6.02 309	0.26 6	10.59 299	4.22 310	18.45 288	16.31 283	6.75 154	8.95 150	4.75 125	9.15 300	10.82 210	1.61 80	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.04 226	0.26 210	0.14 167

HI	8.30 318	2.00 343	6.75 187	4.58 183	5.15 419	4.16 66	0.50 48	17.99 282	9.24 194	25.03 472	28.22 387	20.23 391	12.47 373	17.93 434	11.49 412	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.05 250	0.08 87	0.05 70

CoSv	8.30 318	2.00 343	6.75 187	4.58 183	5.15 419	4.16 66	0.50 48	17.99 282	9.24 194	25.03 472	28.22 387	20.23 391	12.47 373	17.93 434	11.49 412	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.05 250	0.08 87	0.05 70

ACVNet-DCA	5.28 179	2.00 343	4.99 101	5.89 292	0.26 6	10.85 306	5.38 338	20.20 314	11.88 220	6.95 160	10.01 164	4.49 116	9.78 315	10.79 205	1.59 77	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.04 226	0.25 199	0.20 228

xx1	5.99 227	2.00 343	4.99 101	5.89 292	0.26 6	10.85 306	5.38 338	17.84 276	15.48 271	6.95 160	10.01 164	16.02 328	11.15 340	10.79 205	1.59 77	0.00 1	0.05 159	0.02 201	0.05 250	0.25 199	0.20 228

1test111	5.59 206	2.00 343	4.99 101	5.89 292	0.26 6	10.85 306	5.38 338	20.20 314	11.88 220	6.95 160	10.01 164	4.49 116	9.78 315	11.09 223	7.45 333	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.04 226	0.25 199	0.20 228

cc1	5.34 183	2.00 343	4.99 101	5.89 292	0.26 6	10.85 306	5.38 338	17.85 278	15.48 271	6.95 160	10.01 164	4.49 116	9.78 315	10.79 205	1.59 77	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.04 226	0.30 236	0.13 159

ToySt	10.51 396	2.00 343	15.67 454	5.33 254	0.95 130	14.97 390	9.51 446	24.02 362	27.37 412	14.61 275	24.67 348	24.56 434	14.70 425	16.86 422	13.35 425	0.06 251	0.23 391	0.03 219	0.09 296	0.62 374	0.67 382

pcwnet_v2	12.32 434	2.00 343	17.53 473	7.79 408	5.69 451	17.06 437	3.69 293	36.52 520	46.17 540	20.55 414	29.39 403	16.50 334	13.00 385	15.70 391	9.32 381	0.50 417	1.00 514	0.34 426	0.24 391	2.00 469	1.38 449

PSMNet-ADL	9.88 378	2.01 351	6.80 193	9.18 442	4.26 368	15.11 394	3.50 279	27.12 400	24.42 387	14.72 276	18.96 269	25.32 447	13.43 390	15.76 393	14.04 433	0.79 463	0.78 502	0.00 1	0.02 184	0.26 210	1.18 441

DSFCA	11.85 426	2.01 351	12.93 408	5.40 261	6.87 489	15.36 398	10.45 469	30.68 448	31.84 449	25.99 484	23.52 335	22.03 406	14.05 406	20.28 473	12.46 416	0.57 427	0.41 446	0.28 414	0.38 448	1.02 422	0.47 342

ISRNet	12.26 433	2.02 353	17.38 469	12.71 517	6.24 474	7.39 249	1.62 139	29.23 428	31.94 455	22.65 446	35.28 483	24.62 435	15.27 436	15.28 380	13.76 431	0.78 459	1.00 514	2.30 521	0.52 471	0.92 419	4.29 518

RALCasStereoNet	5.95 222	2.02 353	7.09 206	7.06 374	5.10 415	6.36 220	5.44 344	13.97 209	13.25 243	9.93 193	17.45 246	10.37 229	3.89 134	11.64 260	4.24 256	0.02 169	0.46 463	0.10 320	0.00 1	0.20 166	0.31 295

UNet	12.64 443	2.02 353	13.36 414	6.85 367	7.76 510	25.31 506	4.74 323	34.10 493	28.19 420	20.03 406	31.07 432	27.02 462	17.36 463	20.18 467	13.87 432	0.06 251	0.05 159	0.27 407	0.01 149	0.23 188	0.39 318

IGEV-FE	5.28 179	2.03 356	14.26 436	6.10 316	1.33 178	4.32 77	1.03 92	14.46 211	6.50 132	13.33 256	11.86 196	11.00 236	3.47 121	10.71 201	3.65 223	0.03 197	0.22 384	0.15 361	0.26 401	0.80 407	0.20 228

ITSA-stereo	11.44 416	2.03 356	10.92 380	5.90 296	1.78 225	12.05 333	4.17 306	36.77 522	49.15 550	18.17 367	18.53 265	21.79 404	12.59 377	15.74 392	14.05 434	0.45 405	0.39 442	0.28 414	0.29 414	0.98 420	2.81 494

IGEV_Zeroshot_test	5.28 179	2.03 356	14.26 436	6.09 313	1.33 178	4.32 77	1.03 92	14.46 211	6.50 132	13.33 256	11.89 197	11.01 237	3.45 118	10.71 201	3.64 221	0.03 197	0.22 384	0.15 361	0.26 401	0.80 407	0.20 228

CroCo-Stereo Lap2	4.01 140	2.03 356	8.14 257	9.82 462	6.03 465	1.11 4	0.79 72	9.71 119	7.98 168	3.26 81	4.99 91	9.08 213	5.80 218	6.08 59	4.39 260	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.71 393	0.30 287

DAS	10.80 407	2.03 356	13.96 428	9.01 436	6.23 472	14.67 387	7.38 414	21.59 333	32.58 463	18.67 382	28.13 385	19.20 382	17.08 460	16.54 418	7.31 329	0.58 428	0.01 29	0.29 418	0.01 149	0.47 321	0.20 228

SepStereo	11.34 414	2.03 356	13.96 428	9.01 436	6.23 472	14.67 387	7.38 414	21.59 333	32.58 463	18.67 382	28.13 385	19.20 382	17.08 460	27.36 517	7.31 329	0.58 428	0.01 29	0.29 418	0.01 149	0.47 321	0.20 228

FE-Mocha	4.54 150	2.08 362	9.99 355	4.36 168	2.16 255	4.76 109	0.81 73	13.59 196	4.81 84	13.39 258	11.04 186	11.38 244	3.45 118	5.97 57	2.12 131	0.03 197	0.14 333	0.14 354	0.38 448	0.12 118	0.18 210

HH	5.47 188	2.08 362	9.00 302	4.88 204	1.07 142	4.93 122	3.60 290	16.68 259	6.83 140	8.39 176	12.14 199	15.05 312	9.06 298	12.68 312	1.93 103	0.02 169	0.17 350	0.18 375	0.00 1	0.28 221	0.48 346

HanStereo	5.47 188	2.08 362	9.00 302	4.88 204	1.07 142	4.93 122	3.60 290	16.68 259	6.83 140	8.39 176	12.14 199	15.05 312	9.06 298	12.68 312	1.93 103	0.02 169	0.17 350	0.18 375	0.00 1	0.28 221	0.48 346

MMNet	12.97 449	2.08 362	12.74 405	6.98 370	6.27 476	26.39 514	4.73 322	23.10 354	41.79 518	25.48 480	32.29 455	21.09 399	17.79 468	19.52 455	17.90 467	0.19 310	0.07 221	0.10 320	0.00 1	0.37 284	0.59 367

rvit_stereo_0080	3.98 137	2.11 366	7.62 228	3.68 116	1.90 239	4.16 66	7.60 419	9.69 117	8.13 172	5.08 138	7.39 134	6.27 161	4.44 158	6.73 75	3.92 240	0.20 318	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.55 354	0.12 145

whm_eth	3.98 137	2.11 366	7.62 228	3.68 116	1.90 239	4.16 66	7.60 419	9.69 117	8.13 172	5.08 138	7.39 134	6.27 161	4.44 158	6.73 75	3.92 240	0.20 318	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.55 354	0.12 145

hitnet-ft	12.04 429	2.11 366	6.14 163	7.27 383	3.90 345	25.98 509	3.56 286	22.56 346	23.74 375	20.55 414	33.81 476	31.59 491	18.67 481	19.47 454	17.20 460	0.42 400	1.36 522	0.35 427	0.07 279	1.11 429	0.86 410

UCFNet_RVC	9.48 358	2.12 369	4.89 98	7.03 371	3.78 338	16.05 413	6.37 379	28.25 413	20.00 327	15.93 313	23.07 332	25.21 445	12.79 379	12.57 311	8.01 354	0.07 262	0.04 128	1.17 494	0.23 381	1.31 443	0.69 385

SGM_RVC	19.52 515	2.12 369	6.79 192	6.59 346	1.33 178	38.20 561	15.74 526	38.13 534	34.07 472	45.71 572	41.91 529	51.41 579	38.10 564	38.77 567	27.80 536	0.61 438	0.36 439	0.51 444	0.33 434	1.03 423	0.90 414
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 289	2.13 371	8.55 278	10.02 470	1.76 221	6.82 239	1.53 129	17.17 266	15.84 280	18.74 384	20.30 290	18.01 366	8.39 285	12.89 323	5.22 288	0.27 355	0.03 112	0.03 219	0.00 1	0.16 145	0.30 287

RAFT	8.51 325	2.16 372	8.93 292	8.14 417	0.81 114	12.63 344	8.49 431	16.34 252	15.56 274	22.31 441	18.99 270	19.29 384	11.39 349	17.57 429	6.05 307	0.01 104	0.19 363	0.27 407	0.02 184	0.64 381	0.45 339

StereoVision	7.21 284	2.17 373	9.29 319	9.43 447	3.91 347	5.09 140	1.91 187	20.04 312	17.37 296	8.57 180	29.59 407	11.08 239	6.76 254	12.44 301	4.71 268	0.54 424	0.05 159	0.16 368	0.03 205	0.82 409	0.30 287

LL-Strereo2	5.54 198	2.17 373	9.12 313	5.65 271	2.54 279	6.48 223	2.27 217	15.08 223	7.79 167	10.99 207	10.26 174	15.94 325	3.50 124	13.25 339	3.63 220	0.00 1	0.13 317	1.34 504	0.10 307	0.30 236	0.19 223

ADLNet2	12.44 438	2.17 373	12.84 407	9.17 441	5.82 458	20.00 464	10.13 462	32.53 476	36.22 491	18.62 381	19.39 274	21.96 405	17.07 459	21.43 484	19.42 474	0.24 343	0.15 339	0.06 267	0.08 283	0.86 413	0.57 363

CFNet-ft	9.87 376	2.18 376	5.49 129	7.45 393	5.25 423	15.76 408	5.98 360	21.89 339	21.87 351	14.96 281	30.02 413	25.68 449	13.68 395	12.46 304	10.94 406	0.08 265	0.06 194	1.83 510	0.22 372	1.09 426	0.43 331

CFNet_RVC	9.87 376	2.18 376	5.49 129	7.45 393	5.25 423	15.76 408	5.98 360	21.89 339	21.87 351	14.96 281	30.02 413	25.68 449	13.68 395	12.46 304	10.94 406	0.08 265	0.06 194	1.83 510	0.22 372	1.09 426	0.43 331

ADLNet	12.34 436	2.22 378	10.14 361	8.38 424	6.78 487	17.56 444	9.05 436	33.21 485	26.28 404	27.06 495	26.01 360	26.80 456	13.76 398	16.99 424	18.74 470	0.24 343	0.39 442	0.23 399	0.10 307	0.64 381	2.16 484

MLCV	9.32 351	2.22 378	12.55 403	5.22 246	1.32 176	13.79 365	1.35 111	21.14 329	23.65 371	21.91 438	31.37 436	17.14 348	7.57 267	16.00 406	10.18 393	0.22 329	0.01 29	0.03 219	0.02 184	0.40 297	0.29 284

AIO-test2	7.01 273	2.23 380	6.87 195	8.42 425	5.28 429	9.03 276	5.32 335	25.92 384	23.54 367	6.78 156	20.55 293	5.25 138	3.58 128	9.56 163	2.50 155	3.96 536	0.04 128	0.03 219	0.47 464	0.56 360	0.33 299

GCAP-BAT	4.57 154	2.24 381	7.50 223	3.14 70	4.24 366	5.93 198	1.88 182	9.03 107	5.80 118	13.03 247	12.47 204	8.46 204	2.89 104	11.02 219	2.94 183	0.00 1	0.12 303	0.01 180	0.28 410	0.05 52	0.28 278

test_sample7	10.45 393	2.24 381	9.90 349	5.32 253	2.01 248	14.98 391	7.44 416	28.75 417	23.91 378	24.38 466	21.03 304	24.64 436	17.82 470	13.58 350	9.82 384	0.59 432	0.87 508	0.39 434	0.12 320	0.66 387	0.47 342

raft_robust	7.97 310	2.26 383	6.75 187	5.83 287	0.72 99	5.57 165	0.84 75	33.59 487	34.21 475	18.17 367	19.88 283	6.50 167	5.62 210	15.33 381	2.83 177	0.03 197	0.23 391	0.00 1	0.37 446	0.32 258	0.39 318

NINENet	10.74 403	2.29 384	10.44 367	8.03 414	5.09 413	17.62 448	2.79 251	38.69 538	33.24 468	18.35 375	26.31 366	14.49 302	9.40 308	15.88 398	10.57 399	0.41 396	0.21 374	0.29 418	0.00 1	0.42 303	0.23 251

DStereoRT	14.31 467	2.30 385	10.03 360	10.45 480	5.01 409	18.36 451	6.38 380	27.11 399	26.47 407	15.77 308	24.40 343	10.48 230	14.62 423	17.08 425	9.45 382	1.32 498	0.51 476	57.89 598	25.93 588	0.56 360	2.01 476

GANet-ADL	8.36 321	2.31 386	8.44 272	7.39 390	2.65 287	12.58 343	5.24 333	29.55 433	25.24 391	14.19 269	16.70 243	17.07 346	6.91 257	10.65 198	6.26 313	0.38 382	0.39 442	0.10 320	0.12 320	0.75 404	0.28 278

CFNet	10.67 399	2.33 387	8.90 291	6.66 353	4.09 360	16.05 413	4.26 311	30.44 446	31.01 443	18.53 379	26.48 369	23.69 427	13.68 395	15.27 379	10.59 401	0.05 232	0.02 79	0.44 436	0.05 250	0.73 398	0.23 251

ACRE	7.07 277	2.38 388	13.26 413	7.36 387	4.86 396	10.28 290	4.40 312	15.51 235	13.69 248	17.22 345	19.23 272	8.00 196	4.20 147	10.64 197	8.50 366	0.33 369	0.32 430	0.03 219	0.14 331	0.37 284	0.77 400

rvit_stereo_0081_aga	3.72 126	2.39 389	8.60 282	5.27 249	2.99 310	5.02 130	1.94 192	8.12 89	6.24 127	6.74 153	6.85 127	5.85 151	3.28 114	7.31 87	3.04 193	0.02 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 368	0.22 243

ssnet_v2	13.23 454	2.43 390	11.25 382	7.34 385	2.92 305	23.05 487	12.95 497	35.93 515	32.92 467	21.23 432	25.38 354	28.81 466	15.22 435	22.57 491	19.81 478	0.18 306	0.08 244	0.19 383	0.05 250	1.24 437	1.06 431

CIPLG	7.15 280	2.44 391	12.82 406	7.38 388	4.93 400	10.51 295	4.56 318	15.17 227	13.25 243	17.45 350	19.75 281	8.42 202	4.60 171	11.41 244	8.31 361	0.33 369	0.32 430	0.03 219	0.14 331	0.37 284	0.72 392

SGM-ForestM	23.72 548	2.44 391	9.13 315	7.43 391	2.25 260	44.80 573	19.11 549	44.90 571	49.97 556	50.74 579	51.18 564	62.06 592	45.83 580	44.96 579	33.88 554	1.00 483	0.84 505	0.78 467	0.62 479	1.29 440	1.11 433

AASNet	12.49 440	2.46 393	10.49 368	9.82 462	6.86 488	17.33 440	6.73 396	41.09 552	37.86 500	22.53 445	29.11 395	16.68 337	13.48 393	14.54 373	17.87 466	0.20 318	0.02 79	0.78 467	0.05 250	1.18 432	0.76 397

MyStereo8	7.13 278	2.48 394	10.86 378	6.81 364	4.98 405	10.73 300	1.42 115	14.58 216	9.73 198	15.75 306	23.16 333	12.17 264	7.96 279	9.85 171	10.21 395	0.04 213	0.19 363	0.08 289	0.21 369	0.58 366	0.82 403

IPLGR_C	7.16 281	2.48 394	12.98 409	7.52 397	4.91 399	10.56 296	4.59 320	15.63 240	14.12 252	17.42 348	18.87 268	8.00 196	4.59 170	10.76 204	8.81 370	0.32 367	0.32 430	0.03 219	0.13 325	0.36 277	0.76 397

GEStereo_RVC	12.81 446	2.49 396	13.64 423	9.68 458	4.97 403	18.16 450	11.30 480	31.26 456	47.47 543	19.84 401	26.97 374	19.03 378	13.19 387	20.14 466	14.86 442	0.83 469	0.51 476	0.10 320	0.13 325	0.54 350	0.99 425

RALAANet	6.49 244	2.49 396	9.69 342	7.09 375	4.98 405	6.23 212	1.68 143	19.90 311	14.26 255	15.04 285	14.56 217	12.69 268	4.38 153	12.91 325	3.07 196	0.02 169	0.07 221	0.00 1	0.10 307	0.51 342	0.15 184

Hybrid-DGEV-2	8.17 315	2.51 398	8.34 262	8.55 428	1.17 158	11.10 314	1.08 94	30.90 451	27.91 416	12.92 242	15.67 229	11.91 254	14.50 420	11.71 262	4.55 264	0.05 232	0.08 244	0.00 1	0.05 250	0.28 221	0.13 159

TestStereo	6.02 228	2.55 399	7.33 219	5.57 267	1.68 214	6.05 209	1.78 169	13.73 202	16.40 286	10.87 206	23.79 338	9.00 211	5.63 211	11.26 238	3.96 243	0.09 267	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.69 388	0.01 3

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 159	2.56 400	8.72 287	4.26 160	3.52 332	9.22 280	1.48 117	13.54 194	18.88 317	7.47 168	7.08 130	2.04 75	2.24 78	9.66 166	2.27 141	0.05 232	0.02 79	0.07 279	0.00 1	0.53 348	0.21 236

LoS_RVC	3.72 126	2.57 401	3.90 49	4.27 161	7.61 507	5.39 152	2.90 257	7.29 71	3.84 65	3.67 95	10.20 171	3.66 98	4.48 162	6.19 63	2.14 132	0.01 104	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.06 57	6.15 535

OMP-Stereo	6.93 270	2.57 401	9.03 308	10.63 485	1.72 216	4.89 119	1.91 187	17.84 276	15.56 274	16.69 333	14.16 215	17.70 359	7.33 264	12.93 326	4.83 277	0.24 343	0.03 112	0.06 267	0.02 184	0.19 162	0.39 318

CBFPSM	12.42 437	2.59 403	28.96 522	4.74 191	3.20 315	22.33 480	16.31 531	21.13 328	21.03 337	21.04 427	27.81 381	30.24 481	15.99 445	14.59 374	14.80 439	0.04 213	0.49 470	0.10 320	0.16 342	0.51 342	2.34 488

DN-CSS_ROB	8.17 315	2.59 403	14.14 432	6.11 317	3.22 316	6.31 218	3.53 284	22.92 353	20.59 331	16.66 331	30.05 415	9.31 215	7.95 278	13.49 345	4.78 271	0.72 450	0.00 1	0.45 438	0.00 1	0.54 350	0.09 113

HGLStereo	12.72 445	2.66 405	12.34 399	9.93 466	7.55 504	16.16 421	7.45 417	31.48 460	27.01 410	20.01 404	35.31 484	26.98 461	18.90 482	17.87 432	18.90 472	0.33 369	0.16 348	0.07 279	0.05 250	0.48 323	0.70 389

rvit_stereo_ft	4.73 162	2.68 406	9.30 320	11.34 505	2.74 293	4.18 70	8.45 429	9.77 120	9.90 202	4.04 108	6.26 118	6.73 170	4.72 180	8.99 146	5.03 282	0.01 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 221	0.09 113

rvit_0105_6	5.74 213	2.76 407	14.29 438	9.83 464	1.73 217	5.18 142	5.24 333	10.21 130	20.31 328	6.26 150	6.78 122	10.10 226	6.43 241	11.20 236	3.33 211	0.18 306	0.29 422	0.00 1	0.00 1	0.51 342	0.14 167

StereoDRNet-Refined	13.36 459	2.80 408	10.82 376	7.94 411	3.10 311	18.95 457	4.45 315	28.47 415	29.65 428	29.11 509	41.47 525	24.44 433	17.64 466	23.34 496	21.66 489	0.16 299	0.07 221	0.53 446	0.32 430	0.77 406	1.64 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_4	6.69 253	2.81 409	15.46 451	10.22 476	1.58 202	5.99 200	5.81 353	13.77 205	23.65 371	7.16 166	9.46 158	12.64 266	7.78 273	12.03 274	3.83 235	0.19 310	0.47 465	0.00 1	0.01 149	0.60 369	0.37 312

gwcnet-sp	9.81 373	2.82 410	13.47 420	5.99 303	4.27 369	16.20 423	5.91 355	25.55 377	24.34 384	21.01 424	20.69 295	15.22 314	14.96 428	14.50 370	9.97 388	0.05 232	0.15 339	0.02 201	0.08 283	0.49 332	0.51 352

scenet	9.81 373	2.82 410	13.47 420	5.99 303	4.27 369	16.20 423	5.91 355	25.55 377	24.34 384	21.01 424	20.69 295	15.22 314	14.96 428	14.50 370	9.97 388	0.05 232	0.15 339	0.02 201	0.08 283	0.49 332	0.51 352

ssnet	9.81 373	2.82 410	13.47 420	5.99 303	4.27 369	16.20 423	5.91 355	25.55 377	24.34 384	21.01 424	20.69 295	15.22 314	14.96 428	14.50 370	9.97 388	0.05 232	0.15 339	0.02 201	0.08 283	0.49 332	0.51 352

AACVNet	10.58 397	2.86 413	9.78 346	8.95 435	3.30 319	10.80 304	4.78 324	22.37 345	12.55 230	27.50 499	29.84 410	30.06 480	15.99 445	19.10 449	11.60 414	0.40 394	0.18 356	0.22 395	0.03 205	0.62 374	0.73 393

CRFU-Net	12.56 442	2.89 414	11.77 391	8.18 418	5.80 457	24.84 497	10.46 473	24.56 367	13.12 238	30.06 517	29.37 398	29.09 467	19.64 486	19.96 461	18.53 469	0.82 467	0.48 467	0.27 407	0.15 339	0.53 348	0.68 383

CBMV_ROB	11.77 425	2.89 414	6.92 198	5.20 242	2.88 299	14.12 371	4.79 326	26.69 395	29.84 434	26.17 488	31.92 447	23.61 426	20.74 493	20.20 469	10.18 393	1.78 507	1.80 532	2.17 518	1.26 514	1.61 451	0.55 358

iResNetv2_ROB	12.00 428	2.91 416	13.46 419	5.82 285	3.73 337	13.15 354	6.45 383	34.15 494	36.02 488	25.25 476	33.81 476	29.79 476	14.24 412	13.61 352	6.10 311	0.21 323	0.02 79	0.12 337	0.00 1	0.82 409	0.25 265

HITNet	7.83 303	2.93 417	8.39 266	4.76 195	1.48 194	12.75 347	4.64 321	20.97 325	14.37 257	15.14 292	22.15 326	14.57 305	10.62 327	14.38 367	8.14 358	0.04 213	0.01 29	0.48 441	0.02 184	0.57 362	0.10 123
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
CSP-Net	12.85 447	2.95 418	9.64 336	5.94 299	3.96 348	25.85 507	9.93 452	28.81 421	26.00 401	29.31 513	32.44 456	30.00 478	15.16 434	20.25 470	14.30 437	0.55 426	0.19 363	0.03 219	0.00 1	0.65 383	0.98 424

FAT-Stereo	16.81 485	2.97 419	17.56 474	9.80 461	6.21 470	16.12 420	13.23 501	38.18 536	39.67 507	27.00 494	39.73 515	37.55 531	31.30 547	20.39 474	21.52 486	3.44 531	2.05 535	0.81 476	1.10 508	1.89 465	5.72 531

NVstereo2D	15.15 472	2.97 419	16.28 462	9.23 444	7.56 505	30.03 530	9.53 447	42.80 562	42.72 523	15.11 288	27.03 376	23.16 419	16.93 456	24.28 501	15.45 446	3.07 529	0.43 454	1.44 506	0.61 478	6.74 533	7.60 554

DDVS	10.70 400	3.00 421	11.95 394	6.84 366	3.80 341	15.73 407	2.83 255	23.57 358	17.37 296	20.98 423	29.89 411	31.40 490	8.70 290	19.22 452	13.19 423	0.74 456	1.53 527	0.07 279	0.21 369	0.84 411	2.11 478

DLCB_ROB	13.35 458	3.00 421	9.12 313	9.43 447	5.68 449	21.80 477	10.12 461	29.19 427	29.92 435	27.71 500	31.45 444	32.37 497	19.50 485	19.02 446	16.73 457	0.22 329	0.04 128	0.38 433	0.06 269	0.49 332	0.85 409

stereogan	18.62 509	3.07 423	16.31 463	13.04 519	9.99 537	35.74 554	9.09 438	38.17 535	45.27 539	24.39 469	41.24 522	39.93 542	25.46 518	31.29 534	24.33 514	1.80 508	0.91 512	2.71 528	0.75 489	5.15 524	3.70 508

LE_ROB	22.93 544	3.07 423	14.02 430	7.70 403	2.86 298	31.99 542	17.35 540	28.10 411	67.19 600	70.51 602	55.61 579	49.07 573	47.62 582	24.76 506	36.49 560	0.35 376	0.20 367	0.27 407	0.55 474	0.48 323	0.44 335

iResNet	10.26 389	3.10 425	15.72 455	7.35 386	2.13 252	13.86 368	7.07 406	22.80 351	28.01 417	20.10 408	30.40 419	16.79 338	11.06 339	14.46 369	10.29 398	0.39 391	0.05 159	0.00 1	0.07 279	0.73 398	0.73 393

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 281	3.12 426	14.04 431	4.74 191	6.89 491	6.58 230	0.68 61	21.97 343	9.36 197	10.84 205	17.38 245	17.36 355	9.24 302	12.45 303	4.44 261	0.04 213	0.24 402	0.10 320	1.00 504	1.36 445	1.43 452

rvit_0105_5	7.60 292	3.13 427	16.37 464	9.97 469	1.59 204	7.41 250	6.27 373	17.78 275	25.62 395	10.30 198	10.39 176	14.79 308	8.95 297	12.51 308	4.87 278	0.17 303	0.42 450	0.00 1	0.11 317	0.62 374	0.71 390

ARAFT	8.50 324	3.19 428	16.58 466	5.52 266	0.91 126	12.13 334	11.20 478	17.19 267	18.28 311	18.40 378	16.33 239	17.10 347	8.58 286	18.56 440	5.00 281	0.11 277	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.55 354	0.25 265

sCroCo_RVC	5.06 167	3.29 429	16.45 465	10.72 487	6.64 481	5.83 189	2.74 248	9.67 116	8.06 170	3.66 94	9.20 155	4.81 126	4.95 189	8.12 113	4.64 267	0.64 444	0.50 472	0.06 267	0.03 205	0.70 391	0.42 328

DMCA-RVC	11.41 415	3.32 430	11.68 390	10.12 472	4.81 395	11.92 327	4.11 302	24.67 369	23.66 373	20.06 407	28.51 392	26.71 455	24.96 517	15.95 405	14.82 440	0.41 396	0.34 437	0.56 450	0.16 342	0.72 397	0.69 385

Replicate-Monster	2.63 66	3.33 431	11.97 395	2.38 26	1.08 144	3.13 34	0.44 43	6.76 60	4.42 75	3.79 98	1.30 20	0.66 35	1.15 34	8.78 135	0.48 2	0.01 104	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.26 210	2.68 493

testlalala_base	7.28 286	3.39 432	7.80 238	8.27 423	5.04 410	12.56 341	1.83 176	11.93 156	5.19 100	10.18 196	13.62 213	8.87 209	5.72 216	8.22 114	2.75 170	15.38 578	2.41 544	0.00 1	0.35 438	20.24 578	1.89 470

CVANet_RVC	13.24 456	3.39 432	8.43 271	8.42 425	5.04 410	18.52 456	11.72 487	32.03 466	33.85 470	23.17 454	32.77 459	29.78 475	16.51 451	23.20 495	11.28 410	0.94 477	0.04 128	1.19 497	0.47 464	3.13 495	1.01 428

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 430	3.43 434	16.25 461	7.62 401	5.58 443	14.57 385	6.00 362	32.98 481	27.41 413	21.69 436	31.40 438	25.21 445	13.47 391	14.96 377	15.60 448	0.84 470	0.33 434	0.35 427	0.35 438	1.29 440	1.78 466
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 362	3.45 435	29.83 526	9.58 455	4.75 394	24.51 494	10.20 464	24.04 363	18.77 316	10.42 199	14.64 219	7.97 195	8.75 293	14.05 360	5.80 303	2.44 521	1.39 523	0.08 289	0.06 269	0.73 398	0.48 346

Select-FE	7.63 296	3.47 436	20.76 501	6.30 328	3.70 335	4.03 63	0.92 81	18.82 296	5.95 120	12.56 233	23.32 334	19.63 389	12.90 383	13.98 359	3.39 214	0.09 267	0.51 476	0.05 249	0.70 485	0.29 229	1.21 444

LL-Strereo	10.79 406	3.52 437	12.54 402	8.77 431	5.44 438	7.49 251	9.26 442	35.15 507	28.70 423	16.47 325	15.85 234	21.06 398	17.42 465	21.62 485	9.72 383	0.21 323	0.22 384	0.74 465	0.08 283	0.98 420	0.60 368

DFGA-Net	9.06 340	3.56 438	17.96 482	5.71 280	3.89 344	10.76 301	3.08 263	25.17 373	29.50 424	16.21 318	18.47 264	9.49 219	6.31 238	15.80 394	12.54 417	0.05 232	0.00 1	0.06 267	0.09 296	1.76 460	0.83 404

AdaStereo	10.22 387	3.63 439	9.14 317	9.15 440	3.24 318	15.79 410	5.39 343	31.94 464	25.42 393	18.39 377	26.47 368	19.44 385	9.50 310	16.60 419	8.59 367	0.44 403	0.05 159	0.40 435	0.00 1	0.57 362	0.16 192
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.
CBMV	13.69 463	3.63 439	8.02 252	5.93 298	2.69 288	22.57 483	12.44 494	29.81 436	31.57 448	31.20 523	33.79 475	31.04 485	17.41 464	25.28 508	14.11 435	0.71 448	0.60 487	0.60 453	0.11 317	1.11 429	1.13 436
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	9.23 344	3.67 441	17.68 478	11.75 508	1.89 237	9.37 283	8.48 430	18.68 292	30.64 440	15.02 284	14.72 220	17.87 363	9.94 319	15.66 390	6.54 316	0.36 378	0.43 454	0.01 180	0.41 455	0.50 338	1.01 428

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 474	3.68 442	27.36 518	7.11 378	5.83 460	24.88 499	12.12 492	30.19 439	36.12 490	27.08 496	45.98 548	29.10 468	13.65 394	20.45 477	20.26 483	0.67 445	0.00 1	0.10 320	0.00 1	0.32 258	0.26 268

pmcnn	14.59 468	3.68 442	19.78 494	6.83 365	4.51 387	21.27 474	14.67 513	27.37 403	30.54 438	27.09 497	40.19 517	38.71 535	18.53 479	17.70 430	19.27 473	0.84 470	0.09 258	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.31 295

RAFT + AFF	10.27 390	3.77 444	17.13 468	10.24 477	4.97 403	13.08 352	11.52 484	25.69 380	25.80 396	14.72 276	16.12 237	19.16 381	11.35 348	16.24 413	9.04 377	0.30 363	1.46 525	0.66 459	0.20 367	2.03 472	1.94 473

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 301	3.78 445	19.59 490	5.04 213	10.79 544	5.87 197	1.85 179	19.52 306	7.33 160	14.18 267	21.16 307	16.50 334	5.97 224	13.73 354	3.79 232	0.04 213	0.17 350	0.04 239	1.30 515	2.45 477	2.15 483

TDLM	12.98 451	3.78 445	9.77 345	10.75 490	4.94 401	16.10 417	14.08 508	35.05 505	31.87 450	22.36 442	26.51 371	26.09 453	14.97 431	24.73 505	13.11 422	1.05 487	0.05 159	1.21 498	0.27 407	1.83 462	1.00 427

NOSS_ROB	10.99 410	3.81 447	6.88 196	6.69 355	2.30 263	16.06 415	10.94 474	30.06 437	32.41 461	16.10 316	18.72 267	22.78 417	14.21 411	17.52 428	8.62 369	2.35 516	1.84 533	3.32 536	1.57 520	2.06 473	1.52 457

DRN-Test	15.88 477	3.83 448	14.70 445	9.96 468	8.02 517	28.93 527	14.65 512	42.34 557	38.25 503	28.18 504	34.31 480	29.22 470	18.35 476	20.01 462	22.68 502	0.37 381	0.41 446	0.46 439	0.28 410	1.28 439	1.34 446

GMStereo	5.94 221	3.84 449	10.86 378	5.13 230	0.71 90	7.27 248	2.66 246	12.38 165	25.14 390	12.01 216	10.66 179	5.12 132	3.46 120	11.39 243	6.16 312	0.45 405	0.02 79	0.05 249	0.31 426	0.86 413	0.25 265
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	9.10 341	3.87 450	19.26 489	11.81 510	8.82 529	5.75 185	4.40 312	22.77 350	17.68 302	11.90 213	28.34 389	16.05 331	6.35 240	14.30 364	7.67 346	0.52 422	0.34 437	0.51 444	0.08 283	0.38 289	1.14 437

S-Stereo	16.85 486	3.95 451	20.67 500	12.08 513	8.91 530	21.68 475	12.61 496	32.20 470	44.61 535	22.37 443	38.42 506	29.15 469	28.02 531	18.58 441	22.36 500	2.88 525	3.11 557	0.87 483	1.82 525	3.58 506	9.08 564

fast-acv-ft	14.25 466	4.00 452	16.20 459	7.51 396	5.14 418	26.38 513	9.77 450	24.62 368	34.84 481	25.30 478	37.27 496	32.09 495	20.38 491	18.32 438	19.50 476	0.36 378	0.32 430	0.63 455	0.47 464	1.18 432	0.76 397

dd	7.96 309	4.08 453	11.49 388	6.53 342	0.93 128	8.28 270	4.03 301	16.53 256	33.82 469	15.17 294	16.50 240	6.79 172	5.96 223	14.30 364	9.90 386	1.13 491	0.42 450	0.17 370	0.44 460	2.01 470	0.79 401

SACVNet	13.38 460	4.08 453	11.41 387	11.67 507	5.79 456	17.28 439	9.39 443	32.77 478	22.29 355	28.11 503	33.35 468	32.48 498	21.86 497	19.75 457	10.28 397	1.00 483	0.48 467	0.85 479	0.29 414	1.31 443	3.08 500

LMCR-Stereo	10.75 404	4.13 455	10.67 371	13.11 520	3.99 353	16.68 435	5.91 355	25.30 374	22.69 361	22.04 440	21.80 316	14.67 306	14.24 412	20.55 479	15.86 449	1.90 510	0.04 128	0.00 1	0.02 184	1.29 440	0.18 210

iinet-f	13.51 461	4.29 456	45.90 559	6.01 306	3.96 348	21.00 471	13.40 503	27.40 405	21.12 339	21.11 429	30.72 423	21.49 402	16.96 457	15.33 381	19.50 476	0.12 282	0.42 450	0.09 301	0.05 250	0.89 416	0.39 318

WCMA_ROB	20.02 522	4.30 457	19.72 493	9.47 452	7.00 493	32.71 546	13.99 507	31.97 465	32.48 462	41.51 562	52.00 567	44.09 558	36.14 559	32.43 536	24.29 513	6.19 551	2.79 553	1.09 491	1.10 508	3.95 509	3.13 505

GANet	16.92 490	4.32 458	12.46 401	10.84 492	4.24 366	23.04 486	15.36 525	39.91 546	34.47 477	32.42 532	45.10 547	40.04 544	27.54 526	23.61 499	20.20 482	1.02 486	0.08 244	0.67 460	0.22 372	1.87 464	0.97 421

FADNet-RVC-Resample	11.72 422	4.35 459	30.33 529	9.46 451	3.90 345	14.11 370	7.17 411	25.78 381	23.31 365	23.27 455	29.52 406	19.50 387	15.00 432	15.38 383	8.33 362	0.53 423	0.50 472	0.49 442	0.50 468	1.38 447	1.67 463

StereoDRNet	15.30 475	4.47 460	14.35 440	10.71 486	8.69 524	25.02 502	11.03 475	39.66 543	35.62 486	29.17 510	28.81 393	34.05 514	17.80 469	18.80 443	23.77 507	0.41 396	0.30 424	0.15 361	0.14 331	1.64 454	1.42 451

DeepPruner_ROB	10.77 405	4.56 461	13.13 410	6.37 332	4.28 374	10.14 289	6.86 400	36.42 519	19.59 321	17.87 358	27.37 378	23.19 420	12.26 367	19.09 448	10.23 396	1.05 487	0.48 467	0.23 399	0.15 339	0.89 416	1.17 439

ADCP+	18.16 505	4.61 462	32.94 533	9.31 445	10.23 539	28.87 525	11.69 486	33.43 486	36.49 492	29.28 512	40.49 518	24.18 432	24.61 512	33.89 540	35.33 557	0.25 349	0.40 445	2.00 513	1.17 510	2.16 474	1.87 469

Nwc_Net	17.98 504	4.67 463	17.79 480	14.26 531	11.65 552	25.14 503	14.88 516	40.85 550	39.83 508	21.07 428	43.24 537	34.50 517	27.64 527	26.44 515	25.03 516	3.22 530	0.18 356	2.52 525	3.18 538	1.98 467	1.51 456

RYNet	18.92 511	4.69 464	16.88 467	10.99 495	15.84 565	46.72 574	16.57 534	37.84 532	48.03 544	26.92 492	26.48 369	37.84 534	24.92 516	19.80 458	31.04 550	0.25 349	0.25 410	0.62 454	0.03 205	6.34 531	6.39 539

XPNet_ROB	17.33 496	4.84 465	15.44 450	11.15 498	6.64 481	20.88 470	16.10 528	36.26 518	39.54 505	31.80 529	41.32 523	41.30 551	23.91 506	24.67 503	27.40 531	1.07 490	0.74 498	0.79 469	0.25 397	1.10 428	1.31 445

BEATNet_4x	9.37 354	4.85 466	12.05 398	5.48 264	1.35 184	13.15 354	6.15 370	25.06 371	16.74 287	16.18 317	24.65 347	17.29 354	12.51 375	16.91 423	10.92 404	0.38 382	0.18 356	0.81 476	0.05 250	1.95 466	0.65 380

DualNet (step1)	12.44 438	4.86 467	17.49 470	5.97 300	2.94 306	17.57 445	8.30 426	28.75 417	23.91 378	24.38 466	21.03 304	24.64 436	17.82 470	13.58 350	9.82 384	6.44 553	0.87 508	6.62 549	7.44 562	3.20 499	3.11 502

test_sample9	15.04 471	4.86 467	17.49 470	5.97 300	2.94 306	17.57 445	8.30 426	28.75 417	23.91 378	24.38 466	21.03 304	24.64 436	17.82 470	20.07 464	20.17 480	6.44 553	36.07 595	6.62 549	7.44 562	3.20 499	3.11 502

test_sample8	17.19 492	4.86 467	17.49 470	5.97 300	2.94 306	17.57 445	8.30 426	31.87 463	18.55 313	33.54 538	26.00 359	40.64 547	32.90 552	20.07 464	20.17 480	6.44 553	36.07 595	6.62 549	7.44 562	3.20 499	3.11 502

STTStereo	12.97 449	4.88 470	26.57 516	7.54 398	5.41 435	13.43 358	6.49 386	30.53 447	26.35 406	25.14 475	31.43 439	32.00 494	14.12 408	16.01 407	14.83 441	0.29 361	0.31 427	0.67 460	1.08 507	1.21 434	1.11 433

RP	17.58 497	4.92 471	15.27 449	15.44 542	11.95 554	21.05 472	11.75 488	27.64 406	45.09 538	22.99 452	42.05 530	39.39 540	27.74 529	25.54 509	22.33 499	5.45 546	0.59 486	4.33 538	1.62 522	3.53 505	2.86 497

edge stereo	18.75 510	5.12 472	17.66 476	10.77 491	7.84 513	22.41 481	11.03 475	35.23 508	42.07 522	34.62 543	42.74 533	41.28 550	35.50 557	25.14 507	24.17 511	2.42 520	2.42 546	6.35 548	1.45 518	2.89 489	3.80 509

ACV-stereo	11.65 420	5.15 473	28.84 519	6.80 363	3.33 321	20.38 467	6.59 392	21.03 326	20.57 330	17.67 355	20.95 303	26.81 457	16.69 452	20.19 468	13.26 424	0.72 450	1.11 516	0.15 361	0.09 296	0.65 383	2.13 479

FADNet_RVC	11.94 427	5.17 474	39.74 546	6.44 336	3.46 328	11.42 318	4.17 306	29.16 426	26.89 409	17.97 361	25.96 358	13.41 289	15.67 441	15.84 397	13.54 428	0.90 476	0.75 500	0.55 448	1.20 511	3.65 508	2.85 495

SDNR	16.15 480	5.23 475	28.92 521	5.73 282	6.05 468	56.85 589	3.26 266	23.18 355	29.73 429	20.62 417	36.48 490	13.59 293	16.97 458	18.43 439	13.44 427	10.56 569	13.84 585	3.10 533	0.44 460	7.80 539	8.81 562

GwcNet	16.48 483	5.23 475	20.03 497	10.24 477	8.48 521	28.79 524	10.09 459	38.60 537	44.51 534	23.29 456	36.95 494	31.29 488	19.79 489	20.42 475	25.70 523	0.54 424	0.72 496	0.57 451	0.39 451	1.37 446	2.64 491

AANet_RVC	13.16 452	5.34 477	10.83 377	8.20 420	4.44 384	14.13 372	9.46 445	28.78 420	37.67 498	23.44 457	37.47 498	23.48 424	15.83 444	22.39 490	16.63 456	1.67 504	0.86 506	0.24 402	0.02 184	0.63 377	1.60 459

PSMNet_ROB	16.90 489	5.45 478	14.16 433	13.77 524	7.25 498	27.65 520	32.74 585	43.21 565	37.88 501	24.00 460	32.97 464	34.55 518	16.69 452	17.41 427	23.96 509	0.38 382	0.22 384	0.93 484	2.05 529	1.83 462	0.96 420

APVNet	17.75 501	5.46 479	20.35 499	12.31 515	8.40 520	30.16 532	24.10 569	41.14 553	30.12 436	25.08 474	41.09 521	31.24 486	23.12 502	27.07 516	27.86 537	0.34 373	0.56 484	3.02 531	0.52 471	1.68 457	1.45 453

rvit_105_1	13.56 462	5.57 480	19.88 495	13.22 521	4.58 389	15.04 393	28.61 580	26.56 393	42.75 524	18.83 385	24.53 345	20.93 396	13.85 401	18.02 436	11.90 415	1.74 505	0.60 487	0.25 403	2.10 531	0.61 371	1.64 461

AF-Net	18.38 508	5.60 481	14.21 435	15.95 543	10.78 543	22.26 479	10.45 469	35.39 509	50.22 558	24.71 470	37.77 499	41.55 552	29.24 537	29.11 526	26.67 525	4.35 541	0.06 194	4.56 540	0.90 494	2.42 476	1.38 449

YMNet	15.91 478	5.68 482	21.74 503	10.94 493	8.77 526	25.22 504	9.21 439	32.22 471	31.35 444	33.81 541	38.84 508	34.00 511	17.83 473	19.95 459	21.57 487	0.87 473	1.30 518	1.22 500	0.91 497	1.64 454	1.18 441

YMNet_1	15.91 478	5.68 482	21.74 503	10.94 493	8.77 526	25.22 504	9.21 439	32.22 471	31.35 444	33.81 541	38.84 508	34.00 511	17.83 473	19.95 459	21.57 487	0.87 473	1.30 518	1.22 500	0.91 497	1.64 454	1.18 441

z-ln-s-r	14.97 470	6.05 484	40.55 548	5.39 260	5.41 435	13.95 369	13.34 502	21.84 337	36.75 494	18.86 387	43.90 543	23.71 429	16.41 450	22.64 493	28.99 544	0.02 169	0.02 79	0.00 1	0.00 1	1.04 424	0.48 346

FINET	15.49 476	6.08 485	24.99 511	8.12 416	7.69 508	21.80 477	22.35 560	33.76 490	48.27 545	25.99 484	32.27 454	19.48 386	16.83 455	19.07 447	16.38 455	1.37 499	0.70 495	0.95 485	0.27 407	2.61 481	0.90 414

NCC-stereo	19.75 517	6.08 485	23.96 507	15.05 537	16.17 566	18.42 452	21.45 556	43.31 567	41.00 514	24.30 464	38.12 504	34.98 520	26.92 523	35.46 548	25.65 520	4.29 539	2.07 537	3.24 534	8.90 571	2.86 487	2.86 497

Abc-Net	19.75 517	6.08 485	23.96 507	15.05 537	16.17 566	18.42 452	21.45 556	43.31 567	41.00 514	24.30 464	38.12 504	34.98 520	26.92 523	35.46 548	25.65 520	4.29 539	2.07 537	3.24 534	8.90 571	2.86 487	2.86 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 236	6.09 488	11.30 383	9.19 443	7.41 502	4.75 108	1.74 160	19.70 307	11.74 218	10.61 202	8.65 144	10.67 232	3.22 111	13.81 355	3.60 219	0.31 366	0.23 391	0.12 337	0.36 442	0.48 323	0.38 315

ADCL	21.64 535	6.20 489	47.32 562	9.93 466	6.91 492	38.69 565	19.97 551	31.26 456	54.04 563	27.89 502	47.97 556	31.35 489	30.66 544	33.18 538	36.62 561	0.99 482	0.92 513	2.63 526	1.82 525	2.45 477	2.13 479

sAnonymous2	6.59 245	6.21 490	19.05 487	8.91 433	5.27 427	4.58 91	6.69 394	15.56 237	11.12 215	4.86 132	8.71 147	3.81 99	7.93 276	7.38 89	2.89 178	0.09 267	0.07 221	0.05 249	0.28 410	11.25 559	7.10 549

CroCo_RVC	6.59 245	6.21 490	19.05 487	8.91 433	5.27 427	4.58 91	6.69 394	15.56 237	11.12 215	4.86 132	8.71 147	3.81 99	7.93 276	7.38 89	2.89 178	0.09 267	0.07 221	0.05 249	0.28 410	11.25 559	7.10 549

SuperB	17.60 499	6.22 492	56.40 580	7.91 410	5.07 412	19.70 463	9.03 435	24.87 370	50.15 557	26.25 489	39.13 510	17.61 358	20.84 494	22.28 489	25.31 519	0.70 446	0.31 427	1.10 492	0.71 486	16.58 573	1.86 467

NCCL2	17.23 493	6.37 493	14.30 439	23.45 567	7.18 497	24.16 492	17.05 538	34.39 499	25.88 397	31.55 525	38.01 502	42.09 554	26.81 522	20.94 482	22.69 503	0.45 405	0.23 391	2.63 526	1.80 524	2.02 471	2.57 489

NaN_ROB	16.51 484	6.51 494	16.22 460	10.53 484	4.64 392	31.76 540	17.78 542	37.00 526	43.37 528	29.68 515	31.29 435	32.67 503	20.32 490	28.00 523	16.06 451	0.38 382	0.41 446	0.32 424	0.41 455	0.87 415	1.94 473

Wz-Net-MNSev	18.98 512	6.53 495	33.16 535	10.15 473	7.26 500	38.37 562	16.45 532	34.19 496	43.20 527	30.65 520	40.76 519	40.51 546	19.24 484	27.56 518	28.06 542	0.81 466	0.26 413	0.05 249	0.10 307	1.45 448	0.84 406

SANet	20.96 525	6.60 496	29.81 525	8.83 432	3.19 314	31.27 539	20.56 553	41.86 556	56.09 576	39.30 557	43.62 539	44.95 560	31.93 549	27.83 519	23.67 506	0.94 477	0.52 479	0.99 487	0.42 457	4.72 518	2.03 477

TCMNet	15.19 473	6.68 497	19.70 492	13.83 526	12.53 557	26.35 512	13.66 504	29.47 432	35.21 482	24.71 470	31.20 434	23.44 423	15.13 433	18.97 445	22.59 501	1.13 491	0.65 491	2.04 514	0.97 502	3.18 496	2.31 487

ADCRef	17.30 494	6.73 498	42.01 554	10.11 471	8.78 528	26.61 515	10.45 469	31.29 458	32.75 466	31.19 522	41.62 528	18.47 373	19.78 488	24.29 502	34.06 555	0.76 457	0.42 450	2.16 517	1.79 523	1.23 436	1.56 458

Anonymous_2	14.95 469	6.75 499	17.63 475	5.45 263	7.10 495	26.19 510	11.58 485	18.06 284	17.30 294	17.61 354	15.47 228	23.33 422	20.95 495	20.55 479	14.63 438	11.05 573	12.86 584	11.27 568	25.12 587	11.32 561	4.82 526

MeshStereo	22.27 539	6.87 500	11.15 381	7.69 402	4.87 397	37.70 559	13.06 499	41.64 555	36.95 495	50.92 580	53.41 572	58.12 584	41.93 575	37.73 563	27.62 535	2.52 522	2.37 543	2.99 530	2.07 530	3.09 493	2.60 490
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
PA-Net	16.29 481	6.88 501	27.34 517	9.88 465	11.12 546	21.77 476	28.15 579	32.06 467	39.49 504	19.99 403	27.91 382	23.50 425	20.59 492	20.25 470	24.04 510	0.24 343	2.26 542	0.22 395	4.59 551	1.13 431	4.48 522
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DEFOM-Stereo_RVC	3.18 93	6.90 502	3.85 44	10.48 483	1.59 204	4.71 100	0.47 46	8.39 95	2.76 38	2.34 55	3.12 45	0.74 37	7.20 263	9.02 150	1.62 82	0.00 1	0.14 333	0.00 1	0.19 362	0.02 7	0.03 36

DPSNet	24.40 554	6.97 503	33.14 534	11.16 499	6.54 479	53.33 583	43.32 594	51.28 585	59.37 586	30.89 521	39.36 511	40.35 545	34.30 556	32.57 537	25.09 517	4.65 544	1.62 529	0.37 431	0.66 482	8.51 547	4.44 521

LALA_ROB	19.19 513	7.15 504	15.93 457	12.96 518	5.30 430	28.30 523	23.21 567	42.51 558	36.69 493	33.45 537	40.81 520	50.96 578	24.53 510	27.92 520	25.66 522	0.60 434	0.44 456	2.04 514	1.22 512	2.54 480	1.47 454

MSAF-DinoV2	20.61 523	7.35 505	24.41 509	11.43 506	4.88 398	30.12 531	16.70 535	39.67 544	54.27 565	22.75 448	32.01 449	48.05 572	30.44 543	37.52 561	40.45 574	0.72 450	0.50 472	0.44 436	1.23 513	4.64 516	4.54 523

PS-NSSS	13.70 464	7.41 506	14.68 444	6.70 356	5.63 446	18.43 454	12.59 495	38.89 541	25.56 394	20.27 411	35.71 486	21.11 400	16.35 449	17.16 426	17.56 463	2.28 514	0.53 480	5.37 542	0.36 442	4.28 514	3.09 501

w-ln-seven-2	17.58 497	7.62 507	41.78 552	11.29 503	6.55 480	23.49 489	14.08 508	29.64 434	39.85 509	28.44 506	42.38 531	30.45 482	27.66 528	22.16 488	22.15 496	0.44 403	0.49 470	0.65 458	0.17 347	1.58 450	0.81 402

GMStereo_Zeroshot	10.83 408	7.81 508	19.95 496	9.55 453	2.47 275	11.83 324	1.31 108	20.84 324	20.52 329	22.73 447	35.93 487	24.76 442	5.94 222	19.68 456	7.04 324	0.45 405	0.02 79	0.25 403	0.01 149	5.38 527	0.19 223

HBP-ISP	12.52 441	7.82 509	8.47 275	7.57 400	4.27 369	12.56 341	6.42 382	28.68 416	29.56 425	21.11 429	35.69 485	15.85 323	18.42 477	20.44 476	11.00 408	3.03 527	2.63 548	7.09 558	3.97 547	3.58 506	2.27 486

DANet	16.85 486	8.00 510	26.04 515	14.56 535	7.25 498	20.59 469	5.37 336	26.22 389	26.02 403	32.17 531	36.00 488	37.20 529	29.77 539	30.75 531	24.62 515	1.14 493	1.34 520	2.21 519	0.51 470	3.18 496	4.07 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 530	8.24 511	37.97 543	15.14 540	9.26 533	50.87 580	16.80 537	27.96 408	30.54 438	38.92 554	42.93 536	33.27 505	32.17 550	27.99 522	25.25 518	4.40 542	3.83 565	3.60 537	0.97 502	7.91 542	6.95 546

PDISCO_ROB	24.45 556	9.24 512	29.28 523	28.68 576	19.96 574	37.14 557	15.33 524	45.04 572	54.69 567	29.24 511	42.67 532	46.07 566	28.17 532	35.35 545	30.30 548	9.92 567	2.13 539	6.90 553	3.20 539	8.74 548	6.87 545

w-ln-seven	21.04 527	9.30 513	55.15 578	11.32 504	9.98 536	30.27 533	18.05 544	37.06 527	55.12 572	36.70 549	43.26 538	33.73 510	22.90 500	22.63 492	29.52 545	0.39 391	0.18 356	0.85 479	0.16 342	2.75 484	1.47 454

RTSC	19.64 516	9.36 514	31.06 531	10.99 495	6.24 474	28.10 522	10.14 463	37.50 531	58.34 583	31.74 527	36.70 492	32.50 500	21.03 496	36.00 556	37.24 566	1.23 496	0.44 456	0.12 337	0.31 426	1.98 467	1.69 464

ADCPNet	21.93 536	9.38 515	57.92 581	11.76 509	6.88 490	36.03 555	18.44 546	32.80 479	35.93 487	32.91 536	43.80 542	39.21 539	26.99 525	31.14 533	36.94 563	2.05 512	2.67 550	2.30 521	3.45 542	4.22 513	3.82 510

CSAN	21.34 532	9.45 516	23.34 506	20.99 560	4.95 402	32.57 544	34.26 586	38.83 540	49.95 555	36.97 551	39.72 514	44.97 561	31.73 548	26.05 510	23.94 508	1.52 502	0.47 465	0.85 479	1.43 517	2.73 483	2.14 482

ETE_ROB	17.67 500	9.48 517	17.66 476	13.60 522	4.57 388	23.03 485	21.09 555	32.49 474	35.24 483	30.49 519	38.06 503	46.18 567	24.49 509	26.40 513	24.21 512	0.46 410	0.24 402	1.14 493	0.84 492	1.52 449	2.13 479

PWCDC_ROB	17.80 502	9.62 518	18.38 483	17.95 549	7.74 509	24.61 496	5.56 348	34.41 500	52.79 561	29.66 514	50.20 563	20.63 393	19.69 487	29.85 530	20.87 484	6.18 550	0.26 413	0.10 320	0.05 250	5.36 526	2.00 475

MSMD_ROB	22.90 543	9.64 519	14.76 446	17.46 548	9.88 535	34.94 551	18.83 547	33.67 489	37.47 496	40.97 561	59.80 584	45.93 565	38.34 566	31.74 535	23.24 505	6.22 552	3.58 562	8.78 562	11.03 577	6.76 534	5.06 529

z-mn7	21.05 528	9.91 520	45.96 560	11.27 502	5.23 421	33.41 548	15.27 522	35.65 512	57.07 579	26.62 491	53.08 569	32.21 496	24.80 515	35.65 551	30.93 549	0.49 414	0.25 410	0.55 448	0.11 317	1.62 452	0.90 414

SHD	21.32 531	10.03 521	30.16 528	14.30 532	8.68 523	24.15 491	8.93 433	40.82 549	61.17 588	35.79 546	44.15 544	38.73 536	30.20 540	33.88 539	31.09 551	2.00 511	0.81 503	1.17 494	1.55 519	4.08 511	4.78 525

dad	12.24 432	10.20 522	13.68 425	6.64 352	1.47 191	13.55 362	3.58 289	17.62 271	35.33 484	27.15 498	32.65 458	30.85 484	10.86 332	14.33 366	10.04 391	2.95 526	0.55 483	7.92 560	0.91 497	3.35 503	1.17 439

FBW_ROB	21.00 526	10.23 523	22.72 505	13.71 523	6.77 486	30.49 537	16.46 533	44.58 570	43.57 530	44.25 570	39.59 513	43.27 557	26.12 520	33.96 541	21.80 491	2.58 523	1.84 533	7.14 559	2.78 536	4.00 510	4.06 515

psmorigin	20.95 524	10.24 524	35.84 537	9.75 459	7.05 494	24.59 495	10.11 460	32.85 480	32.17 458	43.09 565	54.57 576	42.79 555	36.62 560	35.99 555	27.41 532	1.58 503	2.72 551	0.79 469	1.05 505	3.26 502	6.50 540

Syn2CoEx	17.03 491	10.40 525	25.65 514	20.35 555	8.02 517	26.28 511	11.27 479	37.16 528	32.69 465	28.89 507	40.17 516	29.27 471	26.63 521	19.19 450	17.63 464	0.98 481	0.54 481	1.23 502	0.23 381	1.82 461	2.24 485

PWC_ROB	18.37 507	10.55 526	25.19 512	10.21 475	6.29 477	23.75 490	4.79 326	35.93 515	48.75 549	32.56 533	44.46 546	34.68 519	24.78 514	30.99 532	25.72 524	1.38 501	0.08 244	1.57 507	0.26 401	2.18 475	3.17 507

Wz-Net-LNSev	18.19 506	10.57 527	41.33 550	10.19 474	7.94 515	24.29 493	15.28 523	34.15 494	43.38 529	32.90 535	43.72 541	31.94 493	22.21 498	20.81 481	22.26 497	0.47 411	0.22 384	0.00 1	0.02 184	1.22 435	0.94 419

XX-TBD	4.45 148	10.67 528	3.01 10	10.28 479	0.57 62	5.84 191	0.07 8	7.57 73	12.24 226	11.43 210	14.74 221	4.07 104	1.66 58	4.51 32	2.05 118	0.01 104	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.26 210	0.01 3

ADCMid	22.76 542	10.75 529	41.73 551	11.23 500	7.97 516	27.26 518	19.18 550	35.44 511	38.02 502	40.23 559	46.38 551	36.56 527	42.70 576	38.20 565	40.75 575	1.77 506	1.43 524	3.05 532	3.81 545	4.96 520	3.82 510

MANE	31.97 576	10.75 529	17.71 479	20.94 559	13.77 561	47.80 576	26.85 575	53.00 590	55.20 573	59.29 585	64.30 592	64.93 595	56.31 595	51.83 590	38.69 570	9.61 566	4.72 570	6.91 554	19.93 585	9.20 549	7.64 555

FADNet	14.18 465	10.92 531	37.56 541	7.79 408	6.64 481	17.48 443	6.91 402	34.73 503	34.03 471	18.85 386	27.02 375	28.26 464	14.24 412	17.77 431	10.09 392	0.41 396	0.67 494	0.37 431	0.37 446	8.13 543	1.34 446

FC-DCNN v2	24.44 555	10.97 532	18.53 484	18.49 552	9.18 532	37.41 558	23.03 564	40.91 551	43.02 525	46.46 575	54.06 575	50.67 576	38.26 565	35.41 546	27.52 533	6.85 556	3.38 559	6.03 546	4.89 554	7.82 540	5.94 533

FC-DCNN	24.37 553	10.99 533	19.02 486	18.44 551	9.16 531	36.98 556	23.07 565	40.44 547	43.05 526	46.25 574	53.58 574	50.44 575	37.86 563	35.45 547	27.57 534	6.87 557	3.37 558	6.01 545	4.88 553	7.86 541	6.05 534

DeepPrunerF	19.92 521	11.02 534	44.29 555	20.74 558	17.75 570	19.19 459	22.57 561	36.86 525	49.93 553	25.48 480	36.62 491	24.69 439	23.97 507	23.44 497	21.79 490	2.68 524	1.63 530	5.70 544	3.95 546	3.38 504	2.67 492

StereoAnything_RVC	2.31 52	11.20 535	4.65 85	2.23 12	0.14 1	1.49 5	0.17 25	4.50 6	1.24 2	1.03 10	0.06 1	0.20 2	3.60 129	8.05 107	0.59 5	0.02 169	0.11 292	0.00 1	0.00 1	6.97 535	0.03 36

AnonymousM	6.33 237	11.42 536	3.06 13	3.93 133	1.49 196	4.54 90	3.29 269	11.00 148	7.70 165	16.52 327	9.38 157	9.07 212	3.97 137	7.10 82	3.01 188	0.43 401	0.07 221	22.69 578	7.67 566	0.06 57	0.21 236

FADNet-RVC	13.27 457	11.57 537	39.71 545	7.94 411	4.50 386	15.41 401	6.95 405	27.96 408	22.98 364	20.37 413	30.73 424	26.86 458	11.31 347	20.50 478	14.28 436	0.14 288	0.14 333	0.13 349	0.18 349	2.83 486	0.86 410

DGSMNet	19.79 519	12.06 538	33.43 536	13.79 525	16.23 568	22.97 484	15.88 527	35.41 510	41.96 520	19.90 402	32.16 453	35.60 523	18.14 475	29.48 529	23.10 504	3.85 535	3.89 568	6.16 547	4.75 552	13.56 565	13.44 575

aanetorigin	19.21 514	12.59 539	53.50 568	9.67 457	7.83 512	11.85 326	13.87 506	17.05 264	34.15 474	49.18 577	48.89 559	34.05 514	30.22 541	22.86 494	28.00 541	1.01 485	0.75 500	0.67 460	0.89 493	3.07 492	4.14 517

WZ-Net	25.17 559	12.95 540	63.02 586	15.13 539	10.42 542	38.51 563	27.42 578	40.46 548	54.17 564	28.32 505	52.95 568	40.81 548	28.36 534	37.07 558	41.35 580	1.21 495	0.21 374	0.73 464	0.94 500	5.42 528	3.87 512

zh-mn7	21.99 537	13.21 541	53.55 571	10.73 488	5.68 449	27.38 519	14.94 517	34.53 502	56.55 577	40.02 558	57.13 580	31.28 487	23.73 505	35.83 553	30.28 547	0.95 479	0.44 456	0.22 395	0.19 362	1.26 438	1.86 467

RGC	19.90 520	13.26 542	20.24 498	18.19 550	14.06 563	21.21 473	14.33 510	34.97 504	43.60 531	27.73 501	41.49 526	39.76 541	27.98 530	34.52 543	21.37 485	3.66 534	0.54 481	8.67 561	4.16 549	4.19 512	4.02 514

AnyNet_C32	23.37 547	13.28 543	40.29 547	12.36 516	11.44 549	30.39 534	29.15 581	31.36 459	44.90 537	35.36 544	48.86 557	33.61 509	34.20 555	43.15 577	41.62 581	1.27 497	1.35 521	1.18 496	2.58 534	4.77 519	6.27 537

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 549	13.60 544	30.09 527	25.46 570	10.02 538	38.51 563	20.40 552	35.77 514	43.76 532	42.15 563	47.10 555	39.99 543	28.20 533	35.96 554	27.06 528	3.64 533	3.85 567	6.66 552	16.30 584	4.97 521	4.98 528

ADCS	26.20 563	13.71 545	46.90 561	14.51 534	10.34 540	30.46 536	22.72 563	42.81 563	57.61 582	42.58 564	49.37 561	41.91 553	40.43 571	41.90 576	44.58 586	2.37 517	2.19 541	2.37 523	3.29 540	7.32 536	6.52 541

UDGNet	10.05 382	13.89 546	10.00 358	9.36 446	2.69 288	7.82 259	1.88 182	18.86 297	34.64 478	17.52 353	13.70 214	13.40 288	7.18 262	13.01 332	6.30 315	5.30 545	0.08 244	12.57 570	2.80 537	8.19 545	1.71 465

MFN_U_SF_RVC	28.16 567	14.14 547	53.23 567	21.11 561	7.91 514	39.97 567	13.13 500	51.65 587	46.34 541	47.41 576	53.38 571	55.32 582	40.53 572	38.47 566	39.74 572	5.67 548	4.46 569	6.98 555	8.73 570	7.47 537	7.44 553

UDG	21.45 534	14.84 548	14.44 441	21.30 563	20.08 575	32.05 543	13.76 505	35.98 517	35.52 485	25.93 483	30.69 422	37.26 530	30.66 544	21.97 486	19.89 479	10.88 571	5.55 573	22.78 579	7.65 565	14.83 570	13.05 574

FCDSN-DC	25.59 561	14.91 549	18.83 485	28.55 575	15.68 564	39.29 566	18.16 545	42.83 564	41.69 517	44.43 571	51.94 566	50.82 577	39.22 569	34.59 544	27.29 529	6.05 549	3.63 563	7.01 556	6.41 558	10.35 553	10.17 568
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zh-sn7	23.03 545	15.48 550	50.25 564	14.08 530	7.77 511	26.71 516	23.32 568	36.59 521	48.43 547	33.80 540	51.71 565	33.34 507	33.77 554	39.91 571	37.07 564	0.60 434	0.86 506	0.54 447	0.35 438	3.18 496	2.85 495

DStereoO	23.30 546	15.58 551	13.92 427	14.76 536	8.35 519	16.44 429	16.19 530	33.98 491	39.60 506	30.48 518	28.08 384	31.65 492	32.30 551	41.39 574	27.39 530	48.20 597	3.83 565	28.72 584	3.33 541	25.98 584	5.78 532

DStereoSA	26.02 562	16.00 552	36.80 540	23.05 566	13.50 559	27.80 521	20.87 554	49.24 580	58.93 584	26.92 492	36.89 493	29.48 473	37.74 562	38.81 568	26.96 526	7.13 558	7.34 580	15.03 572	11.26 578	21.25 579	15.34 577

ccnet	24.02 550	16.16 553	21.70 502	11.83 511	17.75 570	37.87 560	16.18 529	45.46 573	31.93 454	36.99 552	46.46 554	38.76 537	29.52 538	37.55 562	40.93 578	9.20 564	6.29 575	9.63 564	7.71 567	11.19 558	7.21 551

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 488	16.27 554	17.93 481	11.24 501	6.69 484	28.95 528	10.44 468	41.23 554	21.49 344	29.68 515	34.27 479	32.48 498	11.00 337	20.05 463	15.09 444	8.22 560	2.59 547	12.23 569	0.75 489	10.40 554	6.34 538

XQC	24.10 552	16.76 555	50.68 565	21.37 564	11.01 545	35.24 553	18.84 548	37.28 530	55.11 571	31.64 526	30.06 416	37.71 533	30.31 542	37.17 559	39.66 571	4.20 538	0.41 446	2.76 529	1.89 527	11.46 562	8.42 560

Wz-Net-SNSev	22.67 541	16.94 556	45.69 558	13.85 527	8.52 522	28.89 526	27.06 576	39.39 542	55.04 570	31.77 528	53.23 570	39.18 538	23.41 504	26.40 513	36.25 559	0.78 459	0.21 374	1.21 498	0.90 494	3.03 491	1.62 460

PASM	28.19 568	17.35 557	48.18 563	22.49 565	22.20 578	25.92 508	25.84 574	34.35 498	49.45 551	35.37 545	39.48 512	46.72 569	33.36 553	34.28 542	36.77 562	11.73 576	14.94 587	17.43 576	22.18 586	13.45 564	12.32 573

SAMSARA	34.43 581	18.53 558	31.91 532	55.34 592	35.34 587	75.99 612	94.71 624	47.97 577	50.84 560	37.47 553	36.99 495	53.12 581	38.55 567	39.56 569	38.65 569	3.59 532	5.40 572	2.22 520	3.72 544	9.43 550	9.29 566

PVD	33.19 578	18.59 559	37.64 542	26.09 571	16.99 569	33.25 547	42.25 593	51.42 586	66.03 598	52.65 583	64.31 593	51.93 580	55.13 591	51.61 589	40.40 573	4.00 537	3.51 561	9.53 563	4.26 550	10.62 555	23.56 586

ELAS	33.68 579	18.95 560	36.71 539	20.64 556	13.61 560	56.43 585	35.14 588	50.03 583	49.90 552	60.58 588	63.83 590	58.64 587	53.36 587	50.73 585	44.44 585	11.03 572	6.58 577	10.02 565	7.43 561	13.58 567	11.94 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 580	19.15 561	35.97 538	21.28 562	13.79 562	52.58 581	36.11 590	48.96 579	55.66 574	61.47 592	62.91 586	58.35 586	53.55 588	53.37 593	42.23 582	11.25 574	6.64 578	10.32 566	7.05 560	13.56 565	11.58 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 494	19.38 562	30.46 530	20.66 557	9.36 534	16.06 415	9.06 437	43.89 569	40.04 510	25.35 479	23.73 336	32.90 504	15.37 439	28.91 525	17.05 458	3.04 528	0.27 418	1.88 512	0.45 462	6.73 532	1.37 448

LSM	29.98 571	19.52 563	55.11 577	19.06 554	53.75 598	32.57 544	23.17 566	42.61 560	48.57 548	45.97 573	55.04 578	42.93 556	36.02 558	35.63 550	27.03 527	2.33 515	9.19 582	4.87 541	7.71 567	10.65 556	27.91 591

DDUNet	22.66 540	19.69 564	14.64 442	24.11 568	22.38 579	24.84 497	17.71 541	30.36 445	30.32 437	29.02 508	37.31 497	37.63 532	24.66 513	24.67 503	17.08 459	18.42 581	7.92 581	26.43 582	11.81 579	17.23 574	16.95 581

Wz-Net-TNSev	25.12 557	20.16 565	57.98 582	9.56 454	7.42 503	42.73 570	22.27 559	35.14 506	53.46 562	35.97 548	42.74 533	45.83 563	39.87 570	36.56 557	34.73 556	1.82 509	1.51 526	0.76 466	1.34 516	5.84 530	6.80 543

BEATNet-Init1	35.08 583	20.64 566	54.70 576	27.43 573	12.00 555	58.29 591	31.01 583	52.58 589	57.49 581	60.36 587	62.98 587	69.98 598	55.54 593	53.00 592	44.40 584	4.61 543	2.84 554	7.05 557	6.89 559	10.97 557	8.94 563

DStereoFS	26.88 564	21.28 567	29.50 524	18.65 553	12.35 556	29.13 529	13.04 498	50.34 584	47.29 542	35.95 547	44.38 545	36.32 526	41.02 574	51.90 591	33.82 552	7.92 559	5.83 574	15.86 573	9.22 573	17.41 576	16.41 579

EDNetEfficient	25.16 558	22.23 568	77.22 605	9.09 439	7.38 501	19.38 460	16.78 536	21.41 331	55.74 575	61.52 593	53.51 573	36.22 525	40.65 573	24.22 500	38.27 568	0.62 441	0.74 498	0.86 482	2.60 535	7.70 538	7.09 548

CC-Net-ROB	22.04 538	22.91 569	28.86 520	14.05 529	8.73 525	33.79 549	15.26 521	46.84 574	36.06 489	33.72 539	32.10 451	35.47 522	24.02 508	23.57 498	27.88 538	8.95 563	2.95 556	24.94 581	3.68 543	12.41 563	4.62 524

RTS	30.15 572	23.12 570	96.33 621	16.71 544	11.63 550	58.66 592	24.28 570	36.80 523	62.63 592	43.79 568	46.10 549	32.56 501	43.90 577	51.29 587	40.92 576	2.38 518	0.66 492	1.06 488	0.74 487	5.11 522	4.34 519

RTSA	30.15 572	23.12 570	96.33 621	16.71 544	11.63 550	58.66 592	24.28 570	36.80 523	62.63 592	43.79 568	46.10 549	32.56 501	43.90 577	51.29 587	40.92 576	2.38 518	0.66 492	1.06 488	0.74 487	5.11 522	4.34 519

SQANet	21.24 529	24.08 572	19.60 491	26.40 572	18.74 572	30.87 538	9.24 441	32.70 477	29.58 427	25.25 476	33.37 469	33.47 508	19.19 483	28.11 524	18.32 468	10.87 570	2.92 555	26.49 583	5.65 557	18.43 577	11.48 570

AnyNet_C01	29.76 570	25.78 573	75.37 603	17.03 546	11.34 547	49.00 578	27.12 577	37.99 533	40.05 511	40.73 560	65.13 595	46.98 570	38.86 568	46.63 580	48.19 591	2.14 513	2.13 539	2.13 516	2.56 533	8.14 544	7.98 557

PSMNet-RUCA	24.03 551	26.83 574	40.96 549	35.46 580	34.27 586	16.24 426	9.79 451	39.82 545	31.45 446	31.49 524	41.54 527	36.82 528	26.02 519	27.92 520	15.09 444	11.51 575	2.06 536	20.58 577	8.10 569	15.83 571	8.74 561

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 293	27.25 575	41.87 553	2.73 48	0.41 31	4.25 74	1.50 122	6.63 58	3.87 66	4.31 114	3.78 59	2.48 79	1.39 45	5.67 47	1.56 75	25.09 586	0.05 159	0.01 180	0.08 283	4.67 517	14.58 576

GANetREF_RVC	25.41 560	29.28 576	24.63 510	25.18 569	6.04 467	30.44 535	35.39 589	47.84 576	50.60 559	36.88 550	36.04 489	34.11 516	31.23 546	37.46 560	27.96 540	8.58 561	2.66 549	16.29 574	4.95 555	14.37 569	8.32 559
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
test_for_model	9.76 369	30.79 577	6.40 173	27.43 573	18.83 573	5.78 186	1.78 169	8.51 96	8.82 187	13.12 248	5.92 115	5.28 140	2.60 96	5.21 40	1.43 65	9.57 565	2.41 544	0.00 1	0.06 269	33.29 589	8.04 558

DispFullNet	30.27 574	31.74 578	58.63 583	30.13 577	28.18 583	31.79 541	8.94 434	37.16 528	54.68 566	32.60 534	37.99 501	44.62 559	28.80 536	41.55 575	27.93 539	11.94 577	3.46 560	35.53 588	12.34 580	30.08 587	17.26 582

NVStereoNet_ROB	41.93 589	32.40 579	44.55 556	36.60 581	27.78 582	34.52 550	32.38 584	48.84 578	57.18 580	69.34 601	75.62 607	66.07 597	64.86 599	47.34 581	60.78 603	15.72 579	23.99 590	23.40 580	32.06 591	21.34 580	23.86 587
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	45.10 590	33.36 580	54.69 575	33.57 579	31.94 585	43.06 572	17.79 543	49.52 582	56.61 578	50.97 581	64.04 591	70.09 599	53.57 589	49.77 584	53.19 597	53.87 600	14.08 586	54.69 597	35.89 593	41.66 591	39.69 597

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 585	34.69 581	53.68 572	37.47 582	12.55 558	56.80 588	22.63 562	52.02 588	63.29 594	66.20 598	63.82 589	58.12 584	53.73 590	51.21 586	46.48 588	8.79 562	5.31 571	14.69 571	15.22 583	17.27 575	9.21 565

Consistency-Raft	41.82 588	35.10 582	44.56 557	32.85 578	41.39 592	46.76 575	34.76 587	57.01 594	54.94 569	32.10 530	65.22 596	30.82 483	48.46 583	40.81 573	48.77 592	27.39 588	34.28 593	42.92 590	51.66 602	39.28 590	27.28 588

EDNetEfficientorigin	28.98 569	35.45 583	99.82 631	9.43 447	5.65 447	24.97 500	14.79 514	26.06 386	54.82 568	60.87 589	57.59 581	45.42 562	50.27 585	26.11 511	43.62 583	0.30 363	0.37 441	1.61 508	2.35 532	10.17 552	9.99 567

otaku	33.18 577	35.99 584	52.93 566	40.01 583	21.41 576	55.08 584	17.25 539	43.30 566	61.58 589	39.25 556	49.16 560	46.61 568	28.49 535	39.77 570	28.76 543	18.56 582	7.00 579	31.82 586	9.61 574	21.53 581	15.48 578

Ntro	34.97 582	37.63 585	54.53 574	43.26 587	22.45 580	57.73 590	21.97 558	47.14 575	64.21 595	39.12 555	48.86 557	47.93 571	36.94 561	40.66 572	29.83 546	17.16 580	6.51 576	32.70 587	10.17 575	24.06 582	16.48 580

coex-ft	30.77 575	38.58 586	93.29 620	9.44 450	5.62 445	34.95 552	25.30 573	30.83 450	59.36 585	73.23 606	58.53 582	45.92 564	47.29 581	29.44 528	45.30 587	1.37 499	1.65 531	0.95 485	0.96 501	8.35 546	4.96 527

GCST	37.32 586	40.98 587	25.25 513	92.15 622	35.59 588	25.00 501	1.02 89	25.45 375	19.73 322	26.01 486	15.21 226	19.51 388	4.75 183	16.71 420	4.32 257	80.90 616	35.46 594	87.50 622	74.71 612	73.21 612	42.99 599

JetBlue	54.08 594	45.10 588	74.15 601	51.17 590	47.68 593	75.66 611	60.97 603	63.63 598	62.09 591	63.32 596	64.88 594	78.86 606	68.17 600	68.15 602	75.09 618	36.86 589	24.88 592	29.01 585	29.12 589	28.71 586	34.13 593

ACVNet_1	41.30 587	49.46 589	64.91 591	44.67 588	25.07 581	49.43 579	25.23 572	55.33 592	65.87 597	59.72 586	59.33 583	63.43 593	48.79 584	49.63 583	37.09 565	19.05 583	9.82 583	38.29 589	13.97 582	28.67 585	18.23 585

DLNR-FE	27.66 566	51.31 590	91.55 619	98.52 628	97.91 627	3.10 31	0.50 48	31.55 461	7.66 164	8.18 172	15.67 229	7.31 186	1.63 54	11.88 270	4.21 253	40.23 591	0.89 511	0.06 267	0.34 436	80.38 617	0.24 258

DLNR_Zeroshot_test	27.62 565	51.32 591	91.46 617	98.51 627	98.03 628	3.10 31	0.50 48	30.95 452	7.65 163	8.16 171	15.68 231	7.31 186	1.63 54	11.87 269	4.21 253	40.37 592	0.87 508	0.06 267	0.34 436	80.23 616	0.24 258

ACVNet-4b	36.40 584	52.20 592	56.11 579	42.45 586	21.78 577	48.56 577	14.37 511	49.50 581	60.15 587	43.17 566	46.38 551	55.62 583	24.56 511	38.15 564	21.97 492	25.13 587	3.66 564	46.93 591	33.56 592	25.97 583	17.74 583

SGM+DAISY	54.67 595	56.61 593	62.73 585	40.21 584	53.22 596	61.95 597	48.59 596	55.05 591	44.62 536	61.03 591	63.68 588	60.46 590	55.62 594	60.68 597	55.34 599	56.34 603	48.56 604	50.16 592	49.63 599	52.25 596	56.76 603

IMH-64-1	59.25 598	58.09 594	67.69 595	66.06 594	50.51 594	56.45 586	49.45 598	68.83 603	67.75 601	67.58 599	80.37 611	70.15 600	74.28 607	72.16 609	48.94 593	42.00 593	42.87 598	65.57 599	47.02 595	51.52 593	37.76 595

IMH-64	59.25 598	58.09 594	67.69 595	66.06 594	50.51 594	56.45 586	49.45 598	68.83 603	67.75 601	67.58 599	80.37 611	70.15 600	74.28 607	72.16 609	48.94 593	42.00 593	42.87 598	65.57 599	47.02 595	51.52 593	37.76 595

anonymity	52.32 592	58.23 596	63.91 587	41.12 585	59.25 602	53.27 582	41.04 592	55.69 593	40.20 512	54.85 584	49.49 562	49.13 574	55.48 592	59.07 595	49.65 595	55.86 601	50.03 607	51.00 593	51.08 600	51.71 595	56.36 601

SPS-STEREO	55.62 596	59.14 597	64.16 588	45.05 589	53.84 599	59.88 595	44.00 595	59.53 596	49.94 554	62.33 594	61.09 585	59.80 588	56.82 596	60.06 596	57.85 600	58.41 604	48.34 603	51.07 594	49.21 598	55.41 599	56.48 602
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 600	60.33 598	67.78 597	69.51 598	53.65 597	65.09 601	54.21 600	72.00 611	73.28 606	72.49 604	81.93 613	72.96 602	79.81 611	76.65 615	51.41 596	43.57 595	49.82 606	67.81 601	51.14 601	54.83 598	40.67 598

ACVNet_2	57.39 597	61.72 599	72.56 600	66.35 596	38.29 590	61.93 596	48.64 597	71.64 610	81.91 615	79.28 614	88.72 622	76.25 603	72.87 605	54.33 594	46.74 590	37.13 590	23.36 589	54.52 596	37.80 594	46.22 592	27.59 589

RainbowNet	51.25 591	62.74 600	64.52 590	60.13 593	39.00 591	58.72 594	30.83 582	57.31 595	79.18 612	50.24 578	65.35 597	60.13 589	44.25 579	49.47 582	41.16 579	46.52 596	46.06 601	52.72 595	31.78 590	52.33 597	32.47 592

RSGM-EC	88.03 620	67.44 601	53.54 569	84.82 613	87.13 618	94.34 621	92.20 621	94.86 627	98.29 627	95.56 627	98.06 628	85.65 617	83.07 617	79.52 618	79.00 620	95.80 626	97.66 627	91.52 625	95.19 627	95.05 628	91.80 626

acva	88.03 620	67.44 601	53.54 569	84.82 613	87.13 618	94.34 621	92.20 621	94.86 627	98.29 627	95.56 627	98.06 628	85.65 617	83.07 617	79.52 618	79.00 620	95.80 626	97.66 627	91.52 625	95.19 627	95.05 628	91.80 626

MADNet+	53.31 593	68.61 603	98.75 628	67.03 597	37.58 589	79.83 618	81.74 618	60.38 597	61.61 590	51.43 582	54.92 577	61.11 591	59.29 597	69.66 604	76.71 619	23.88 585	24.03 591	17.08 575	12.35 581	32.47 588	27.69 590

LRCNet_RVC	73.59 611	69.80 604	74.41 602	77.63 604	60.56 605	40.33 568	15.08 520	71.04 608	48.36 546	88.07 622	94.62 624	90.11 622	81.83 614	80.58 620	61.26 605	97.12 630	72.30 619	96.65 629	97.58 630	77.13 615	77.30 617

TorneroNet-64	65.66 601	70.70 605	71.20 599	76.52 602	59.70 604	66.78 602	58.05 601	67.53 602	80.00 613	62.67 595	67.40 598	83.09 611	69.42 602	67.34 599	62.05 606	48.31 599	44.07 600	72.93 603	63.88 604	68.05 603	53.58 600

LVE	71.50 605	72.46 606	83.91 612	75.21 601	55.29 601	74.81 606	62.76 605	77.22 616	83.77 617	82.09 616	87.11 621	83.38 612	82.41 616	75.93 613	64.49 608	48.28 598	57.24 613	74.61 605	62.53 603	65.49 600	61.01 605

WAO-6	70.64 603	73.02 607	66.25 592	79.92 609	61.74 606	68.74 603	59.08 602	75.27 615	87.02 619	74.72 607	79.40 610	79.19 607	84.60 619	67.70 601	60.53 602	67.85 607	48.88 605	81.48 611	73.29 609	65.57 601	58.60 604

TorneroNet	71.21 604	73.44 608	75.82 604	80.82 611	65.65 608	70.53 605	64.39 606	71.42 609	75.97 608	71.47 603	73.68 605	84.17 614	74.00 606	69.85 605	69.09 610	59.37 605	48.19 602	79.67 607	73.51 610	74.93 614	68.26 613

UNDER WATER-64	73.11 610	74.48 609	87.70 613	74.03 600	55.20 600	78.24 615	75.71 615	65.33 600	67.91 603	75.60 609	69.32 601	84.41 615	76.93 609	68.43 603	72.45 613	81.18 617	56.77 612	82.46 614	80.34 615	68.22 604	67.48 612

WAO-7	72.21 608	78.21 610	54.04 573	79.33 608	69.31 612	70.20 604	72.09 613	77.85 619	84.90 618	77.35 610	86.03 617	79.37 608	79.88 612	65.32 598	65.33 609	62.33 606	69.70 618	70.51 602	73.21 608	67.23 602	62.02 606

WAO-8	76.87 615	78.41 611	66.45 593	86.81 616	72.47 614	79.27 616	68.59 609	77.75 617	89.01 621	83.09 618	86.98 618	85.87 619	84.97 621	72.12 607	69.11 611	74.93 611	55.23 610	87.79 623	83.50 617	70.47 607	64.56 608

Venus	76.87 615	78.41 611	66.45 593	86.81 616	72.47 614	79.27 616	68.59 609	77.75 617	89.01 621	83.09 618	86.98 618	85.87 619	84.97 621	72.12 607	69.11 611	74.93 611	55.23 610	87.79 623	83.50 617	70.48 608	64.56 608

UNDER WATER	75.92 613	79.25 613	87.75 614	84.39 612	66.43 609	77.08 613	77.22 616	66.90 601	72.16 605	75.32 608	71.56 604	85.89 621	82.15 615	70.11 606	74.99 617	79.34 614	53.61 609	86.40 620	84.53 619	71.29 609	72.11 615

MFMNet_re	72.05 606	79.64 614	64.23 589	52.73 591	84.71 617	77.93 614	68.35 607	63.96 599	66.93 599	61.00 590	71.29 603	63.84 594	68.91 601	72.42 611	61.11 604	82.03 619	74.22 620	80.34 610	74.44 611	83.62 620	89.34 621

notaker	72.18 607	79.78 615	78.84 607	78.75 606	68.52 610	63.26 599	61.68 604	69.22 606	75.95 607	77.58 611	78.85 609	79.69 609	84.79 620	77.39 616	58.43 601	69.68 610	60.79 614	77.46 606	68.48 606	69.62 605	64.92 610

JetRed	79.55 618	79.88 616	91.52 618	71.05 599	75.80 616	91.66 620	80.11 617	79.14 620	80.44 614	84.35 620	84.23 616	83.38 612	72.48 604	79.43 617	85.44 624	69.33 609	81.58 621	73.66 604	72.56 607	82.35 618	72.60 616

ktn	72.58 609	80.06 617	69.96 598	79.14 607	69.86 613	75.40 610	70.43 612	69.01 605	76.90 609	72.88 605	77.46 608	77.43 604	77.41 610	72.78 612	55.00 598	79.09 613	65.99 615	80.09 609	68.29 605	71.46 610	62.98 607

HanzoNet	77.61 617	81.11 618	82.83 609	77.82 605	69.15 611	75.25 609	69.06 611	73.49 613	77.84 611	82.19 617	82.80 614	85.42 616	86.67 623	85.99 624	73.64 615	85.24 623	68.38 617	81.71 612	75.47 613	71.98 611	66.24 611

DPSimNet_ROB	74.29 612	83.27 619	59.30 584	77.19 603	65.13 607	75.14 608	74.95 614	73.99 614	76.94 610	81.99 615	75.48 606	80.18 610	71.76 603	67.39 600	84.00 623	81.87 618	51.14 608	79.99 608	76.70 614	70.17 606	79.21 618

Dean	80.72 619	85.82 620	83.27 610	84.91 615	59.53 603	75.11 607	68.39 608	81.59 621	88.05 620	92.41 623	86.98 618	92.41 624	93.02 625	83.11 622	73.31 614	68.01 608	66.13 616	94.82 628	84.66 620	83.28 619	69.50 614

PWCK	65.90 602	88.63 621	79.40 608	80.32 610	29.96 584	63.85 600	39.45 591	72.07 612	71.26 604	78.74 613	68.99 600	77.82 605	61.77 598	82.81 621	62.64 607	80.17 615	39.88 597	81.90 613	47.37 597	73.54 613	37.51 594

ASD4		90.49 622

USTest	93.52 627	90.92 623	77.74 606	87.90 621	92.63 624	100.00 633	100.00 634	99.79 633	99.80 631	99.21 632	99.52 631	98.03 629	99.15 631	89.52 625	99.31 632	90.37 624	98.47 629	84.34 619	87.43 622	84.58 621	91.71 625

TCMNet-wrong-test	76.74 614	91.47 624	89.31 615	97.64 625	97.35 626	94.87 623	92.51 623	69.78 607	65.29 596	63.44 597	71.10 602	65.66 596	51.44 586	85.29 623	74.70 616	56.06 602	20.22 588	83.11 618	82.39 616	95.02 627	88.18 620

KSHMR	88.54 622	93.03 625	83.31 611	95.54 623	91.74 623	82.37 619	83.41 619	84.43 622	81.99 616	87.89 621	84.05 615	91.94 623	81.33 613	76.34 614	81.76 622	96.44 629	96.14 626	96.69 630	97.12 629	92.52 626	92.67 628

MADNet++	94.16 628	94.02 626	90.25 616	96.28 624	96.84 625	97.17 625	90.16 620	94.71 626	91.69 623	97.07 629	93.71 623	94.62 625	92.63 624	96.15 629	95.18 628	95.42 625	95.89 625	92.80 627	92.23 626	92.10 625	94.30 630

xxxxx1	91.92 624	95.33 627	98.45 625	87.29 618	89.24 620	98.50 626	98.17 629	92.95 623	93.21 624	93.55 624	95.36 625	96.99 626	96.28 626	94.65 626	94.94 625	83.26 620	84.17 622	82.90 615	88.32 623	85.49 622	89.37 622

tt_ll	91.92 624	95.33 627	98.45 625	87.29 618	89.24 620	98.50 626	98.17 629	92.95 623	93.21 624	93.55 624	95.36 625	96.99 626	96.28 626	94.65 626	94.94 625	83.26 620	84.17 622	82.90 615	88.32 623	85.49 622	89.37 622

ff	91.92 624	95.33 627	98.45 625	87.29 618	89.24 620	98.50 626	98.17 629	92.95 623	93.21 624	93.55 624	95.36 625	96.99 626	96.28 626	94.65 626	94.94 625	83.26 620	84.17 622	82.90 615	88.32 623	85.49 622	89.37 622

ccccc		98.19 630		100.00 632	100.00 633	99.32 631		99.79 633		99.63 635		99.69 633		99.95 633		100.00 633	100.00 635	99.97 633	99.90 634	100.00 634

MEDIAN_ROB	99.19 629	99.84 631	99.62 630	98.49 626	98.51 629	98.58 629	97.81 628	98.80 631	98.56 629	99.36 633	99.49 630	99.56 632	99.06 630	98.35 630	98.31 630	99.99 632	99.63 631	100.00 634	100.00 635	99.81 632	99.95 632

Anonymous_1	99.65 632	99.95 632	99.93 632	99.80 631	99.60 631	100.00 633	100.00 634	99.82 635	99.98 632	99.62 634	99.94 633	99.75 634	100.00 634	99.66 632	99.88 633	98.45 631	99.84 632	98.73 631	99.26 631	99.41 631	99.36 631

HaxPig	99.40 631	99.99 633	97.38 623	100.00 632	100.00 633	96.91 624	97.35 626	99.59 632	99.99 633	100.00 636	100.00 634	99.99 637	99.99 633	99.04 631	97.77 629	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	99.99 633

test_example2	99.68 633	99.99 633	99.99 633	100.00 632	99.99 632	99.86 632	99.99 633	98.29 630	100.00 634	100.00 636	100.00 634	98.15 630	98.39 629	99.98 634	99.98 634	100.00 633	99.99 634	99.40 632	99.53 633	100.00 634	100.00 634

AVERAGE_ROB	99.80 634	99.99 633	99.40 629	100.00 632	100.00 633	98.99 630	97.72 627	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

Hybrid-DGEV	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

RAFT-FEzeroshot	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

RAFT-FE	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

FlowAnything	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

Selective-RAFT-Error	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

PML	99.19 629	100.00 636	98.08 624	99.28 629	99.53 630	100.00 633	99.73 632	98.24 629	99.44 630	100.00 636	99.57 632	98.76 631	99.84 632	100.00 637	98.88 631	100.00 633	99.54 630	100.00 634	99.50 632	99.90 633	93.55 629

CasAABBNet	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

LSM0	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

DPSMNet_ROB	99.95 635	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	99.15 631	100.00 634	99.96 635	100.00 634	99.99 635	99.99 635	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

DGTPSM_ROB	99.95 635	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	99.14 630	100.00 634	99.96 635	100.00 634	99.99 635	99.99 635	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

DPSM_ROB	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

DPSM	100.00 637	100.00 636	100.00 634	100.00 632	100.00 633	100.00 633	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 636	100.00 634	100.00 639	100.00 634	100.00 637	100.00 637	100.00 633	100.00 635	100.00 634	100.00 635	100.00 634	100.00 634

GS-Stereo							1.50 122	8.60 99	4.56 76	2.71 65	2.61 37	1.86 65	2.25 79	3.50 13	1.15 53	0.00 1	0.07 221	0.00 1	0.39 451	0.22 173	0.15 184

FSD					5.31 431	8.20 268	12.18 493	12.39 166	7.98 168	7.94 169	7.35 133	9.35 218	7.17 261	10.94 215	8.86 373	5.58 547	2.77 552	5.46 543	4.09 548	5.17 525

Low-res two-view benchmark