Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.93 1	0.78 29	3.42 22	1.97 7	0.27 12	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 2	1.17 12	2.70 43	1.74 63	1.21 38	1.17 1	1.00 48	0.00 1	0.01 29	0.01 184	0.00 1	0.02 8	0.02 14
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BTL-Stereo	0.99 2	0.51 2	3.10 15	2.65 48	0.36 25	0.56 2	0.27 34	1.94 2	1.86 18	1.00 7	2.57 37	1.18 48	0.15 1	1.90 2	1.49 71	0.14 295	0.01 29	0.00 1	0.02 192	0.03 33	0.03 39

LACA1	1.12 3	0.73 20	2.61 2	1.25 1	0.59 68	2.50 20	0.45 47	4.45 6	0.93 1	1.64 31	0.22 6	0.47 26	1.78 67	4.39 30	0.36 1	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

LACA2	1.22 4	1.14 122	4.34 80	1.32 2	0.20 5	3.03 36	0.14 18	5.79 28	1.12 3	1.06 11	0.67 13	0.56 31	0.80 24	3.67 19	0.44 2	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 3

FoundationStereo	1.26 5	0.73 20	2.84 6	2.65 48	0.58 65	2.31 15	0.61 61	3.40 4	1.57 11	1.89 41	0.09 3	2.61 85	2.90 110	2.37 5	0.60 9	0.04 215	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 39

MonSter++	1.28 6	0.63 8	2.88 7	2.00 9	0.32 17	2.14 12	0.01 1	4.86 12	2.56 31	1.63 30	0.45 10	2.17 79	1.25 40	3.81 20	0.84 26	0.01 106	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 14

HiDET	1.32 7	0.56 3	3.12 17	2.54 43	0.43 42	1.92 9	0.02 4	5.70 20	2.72 39	1.35 18	0.52 11	1.27 52	0.97 31	4.05 21	1.19 61	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 14

BridgeDepth_RVC	1.46 8	0.72 18	2.76 4	1.47 3	0.75 108	4.05 72	0.01 1	5.97 33	1.58 13	1.29 16	1.19 20	1.02 45	2.98 112	3.52 16	0.87 29	0.79 470	0.08 247	0.12 342	0.05 259	0.01 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo	1.48 9	0.65 14	3.04 13	2.52 39	0.79 113	3.11 40	0.16 23	6.26 45	1.80 16	0.84 1	0.10 5	1.51 58	0.65 17	7.44 92	0.53 5	0.02 170	0.09 262	0.00 1	0.03 213	0.03 33	0.02 14

LGtest1	1.48 9	0.75 24	4.03 60	2.33 25	0.65 80	3.02 35	0.11 15	6.12 40	1.51 7	1.41 24	1.48 23	0.65 36	0.93 30	5.60 46	0.81 20	0.03 198	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.10 115	0.04 58

CSFM-Stereo	1.49 11	0.59 5	3.11 16	2.47 36	0.31 16	3.07 37	0.15 21	6.28 50	2.36 28	2.48 61	1.08 16	1.50 57	1.10 35	4.29 29	0.89 30	0.02 170	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 39

MLG-Stereo_test1	1.51 12	0.65 14	3.00 10	2.47 36	2.46 278	2.84 30	0.16 23	5.64 19	1.77 14	0.98 6	0.09 3	1.53 59	0.52 10	7.44 92	0.56 6	0.02 170	0.09 262	0.00 1	0.03 213	0.03 33	0.02 14

252Zero-FE	1.52 13	0.84 49	3.49 28	2.85 60	0.54 58	1.97 11	0.08 9	6.14 41	4.11 71	1.76 35	3.45 54	0.16 1	0.27 4	3.61 18	0.82 21	0.01 106	0.10 279	0.08 294	0.04 234	0.04 44	0.03 39

MLG-Stereo_test2	1.52 13	0.64 9	2.81 5	2.52 39	1.79 230	2.76 28	0.16 23	4.70 9	1.80 16	1.75 33	0.08 2	3.21 92	0.17 3	7.28 86	0.64 10	0.02 170	0.11 299	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.03 39

MLG-Stereo_test3	1.57 15	0.69 17	3.82 45	2.19 14	1.34 185	3.92 68	0.25 33	5.89 31	1.27 5	0.91 4	1.07 15	1.99 75	0.64 16	6.09 60	1.10 54	0.03 198	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.05 54	0.04 58

dual_stereo	1.57 15	0.64 9	2.56 1	2.33 25	0.47 45	2.62 22	0.08 9	4.85 11	1.95 21	1.01 9	0.69 14	1.90 71	0.61 14	10.34 190	0.96 37	0.01 106	0.20 375	0.00 1	0.18 357	0.01 1	0.03 39

Pro-Stereo	1.58 17	0.49 1	3.02 12	2.86 61	0.49 51	5.49 165	0.77 74	2.05 3	1.90 20	1.48 27	1.19 20	1.46 55	0.15 1	8.09 113	1.54 75	0.16 306	0.03 112	0.00 1	0.30 429	0.04 44	0.02 14

BridgeDepth	1.59 18	0.74 22	2.65 3	1.86 5	0.15 3	6.66 239	0.05 6	5.75 22	2.52 30	1.38 23	0.38 8	1.98 73	2.79 107	4.44 33	0.44 2	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	1.59 18	0.87 58	4.31 77	2.54 43	0.69 86	2.76 28	0.44 45	6.85 64	1.57 11	1.59 28	0.39 9	0.39 23	0.52 10	7.85 104	0.82 21	0.04 215	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.02 14

LG-Stereo_L1	1.59 18	0.89 65	4.07 66	2.55 45	0.95 133	2.93 31	0.50 51	6.75 61	1.54 8	1.32 17	0.24 7	0.50 28	0.59 13	7.91 105	0.85 27	0.04 215	0.12 310	0.01 184	0.00 1	0.03 33	0.02 14

Test_v1	1.60 21	0.76 27	3.26 18	2.18 12	1.25 170	2.17 13	0.16 23	7.01 67	3.12 55	1.44 26	2.91 46	1.49 56	1.02 34	4.48 34	0.68 12	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.04 58

Wavelet-MonSter	1.61 22	0.84 49	4.03 60	2.47 36	2.55 284	2.93 31	0.03 5	4.71 10	1.40 6	1.96 42	4.34 70	0.34 20	0.83 27	4.87 39	0.90 31	0.00 1	0.03 112	0.02 205	0.00 1	0.02 8	0.03 39

MatchStereo	1.70 23	0.88 60	3.85 46	2.11 10	0.14 1	2.35 17	0.33 38	5.87 30	4.80 85	0.90 3	4.35 72	0.81 43	1.32 42	4.93 40	1.30 63	0.01 106	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 3
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	1.70 23	0.59 5	2.97 9	1.86 5	0.58 65	1.95 10	0.09 12	6.27 47	7.21 156	1.23 13	1.48 23	1.25 51	1.34 43	6.03 58	1.05 52	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

MonSter	1.74 25	0.74 22	3.64 33	2.27 18	1.62 211	6.01 212	0.13 17	6.02 34	2.88 47	1.35 18	2.11 29	0.30 14	0.36 5	6.50 66	0.83 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.02 8	0.02 14

Monster-pub-eth3d	1.75 26	0.75 24	3.64 33	2.27 18	1.62 211	6.02 215	0.14 18	6.02 34	2.87 46	1.35 18	2.11 29	0.30 14	0.36 5	6.59 70	0.83 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.02 8	0.02 14

MonStereo	1.76 27	0.75 24	3.64 33	2.27 18	1.61 210	6.04 216	0.14 18	6.02 34	2.88 47	1.35 18	2.11 29	0.30 14	0.36 5	6.84 78	0.83 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.02 8	0.02 14

4.5_new	1.82 28	0.79 33	3.44 24	2.35 27	1.84 231	5.69 191	1.28 110	5.59 17	2.60 33	3.74 99	3.37 51	0.43 24	0.97 31	3.16 9	0.98 39	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.16 197

4.5w-stereo	1.83 29	0.79 33	3.45 26	2.35 27	1.84 231	5.69 191	1.29 112	5.59 17	2.60 33	3.75 100	3.37 51	0.43 24	0.97 31	3.16 9	0.98 39	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.16 197

Monster-pub-mixall	1.84 30	0.85 55	3.45 26	2.27 18	0.94 132	2.43 18	0.54 56	6.32 51	2.65 37	3.04 80	3.56 55	0.38 22	0.49 9	8.93 144	0.74 18	0.01 106	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.04 58

IGEV	1.86 31	0.58 4	3.90 51	2.40 31	3.49 335	4.20 79	0.97 89	7.16 71	3.22 56	2.00 48	4.16 66	0.26 11	0.62 15	3.40 12	0.65 11	0.03 198	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.02 14

SGD-Stereo	1.88 32	0.76 27	3.80 43	2.37 29	0.33 23	3.48 54	0.93 86	6.52 55	2.22 24	3.84 104	1.08 16	1.78 65	1.34 43	8.32 117	0.70 15	0.09 273	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.03 39

GEAStereo	1.94 33	0.95 74	3.61 30	3.84 135	0.64 76	4.39 92	1.50 127	8.01 86	2.33 26	2.24 54	2.61 39	1.19 49	2.25 85	3.50 13	1.15 57	0.01 106	0.06 197	0.05 254	0.00 1	0.22 180	0.14 169

4.25_new	1.94 33	0.81 36	3.74 38	2.82 56	2.69 292	4.37 87	2.37 229	5.76 23	2.78 41	1.99 45	3.60 56	0.23 4	2.40 95	4.13 22	0.99 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 95

4.5w_new	1.94 33	0.81 36	3.74 38	2.82 56	2.69 292	4.37 87	2.37 229	5.76 23	2.78 41	1.99 45	3.60 56	0.23 4	2.40 95	4.13 22	0.99 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 95

4.25w-stereo	1.94 33	0.81 36	3.74 38	2.82 56	2.69 292	4.37 87	2.37 229	5.76 23	2.78 41	1.99 45	3.60 56	0.23 4	2.40 95	4.13 22	0.99 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 95

asda	1.95 37	0.81 36	4.14 73	2.66 51	1.93 246	3.30 49	0.86 81	5.92 32	3.10 54	2.41 59	3.10 47	0.63 35	2.99 113	5.57 45	1.48 70	0.02 170	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.07 95

4w-stereo	2.03 38	0.98 82	4.12 71	2.31 24	1.96 247	3.70 64	0.61 61	6.37 52	2.37 29	2.10 50	4.19 67	0.33 18	3.33 121	7.03 81	1.12 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.08 110

asd	2.06 39	0.78 29	3.85 46	2.45 33	2.18 260	3.99 70	0.35 39	6.94 65	2.60 33	2.99 77	2.79 44	0.52 29	2.27 89	8.33 118	0.93 32	0.02 170	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.11 140

S2M2_L	2.06 39	1.28 154	4.05 65	3.20 80	1.14 159	2.31 15	0.06 7	6.26 45	6.67 138	1.75 33	4.48 76	4.47 119	0.81 25	2.36 4	1.52 74	0.25 356	0.10 279	0.03 223	0.00 1	0.49 340	0.03 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	2.10 41	0.78 29	4.30 76	2.96 67	1.85 234	3.22 43	2.25 220	6.05 38	2.69 38	1.80 38	5.44 107	0.23 4	2.01 75	7.36 89	1.01 51	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.06 84

2.75w_new	2.10 41	0.82 41	3.93 54	2.18 12	1.44 193	3.52 58	2.30 224	5.52 15	2.91 50	4.14 116	3.93 64	0.27 12	2.38 92	6.17 62	2.32 148	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.06 84

LG-G_1	2.14 43	0.64 9	4.04 62	3.18 78	0.37 26	11.00 318	0.60 59	6.27 47	1.55 9	1.28 14	1.15 18	1.34 53	2.14 80	8.08 111	0.99 41	0.04 215	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.03 39

LG-G	2.14 43	0.64 9	4.04 62	3.18 78	0.37 26	11.00 318	0.60 59	6.27 47	1.55 9	1.28 14	1.15 18	1.34 53	2.14 80	8.08 111	0.99 41	0.04 215	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.03 39

GSStereo	2.16 45	0.95 74	3.61 30	4.08 145	0.64 76	4.39 92	1.50 127	8.60 100	4.56 79	2.71 68	2.61 39	1.86 68	2.25 85	3.50 13	1.15 57	0.00 1	0.07 224	0.00 1	0.39 457	0.22 180	0.15 189

GREAT-IGEV	2.18 46	1.15 125	4.04 62	2.89 62	0.69 86	2.95 33	0.20 29	5.82 29	5.88 120	0.92 5	5.07 97	1.08 46	1.46 51	9.60 166	0.86 28	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.24 399	0.14 136	0.46 348
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AdaDepth	2.20 47	0.82 41	4.90 103	3.27 85	2.91 307	3.54 61	0.70 67	5.30 14	3.05 53	1.73 32	3.31 50	0.49 27	1.60 54	10.91 219	0.96 37	0.03 198	0.11 299	0.00 1	0.23 389	0.04 44	0.03 39

IGEV-Stereo++	2.20 47	0.79 33	3.67 36	3.72 127	3.17 316	3.39 51	0.10 13	8.37 97	3.77 66	2.11 51	4.25 68	2.01 76	4.78 191	2.96 7	0.59 7	0.01 106	0.02 79	0.08 294	0.00 1	0.06 59	0.05 73

monsters	2.21 49	1.25 149	4.09 68	3.59 116	4.35 388	2.20 14	0.18 28	8.31 96	2.84 45	4.11 114	2.86 45	0.20 2	0.76 20	8.41 119	0.95 35	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.01 3

DEFOM-Stereo	2.21 49	0.88 60	3.63 32	3.42 95	0.89 126	13.14 358	0.83 78	4.68 8	1.96 22	2.72 70	1.66 25	0.59 32	0.54 12	8.53 123	0.68 12	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

3.25w_new	2.24 51	0.88 60	3.97 56	2.28 22	1.34 185	6.00 209	1.19 105	6.56 57	3.26 58	3.90 107	3.77 60	0.62 33	2.46 99	7.46 95	0.99 41	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.06 84

3.25w	2.24 51	0.88 60	3.97 56	2.28 22	1.34 185	6.01 212	1.19 105	6.56 57	3.26 58	3.90 107	3.77 60	0.62 33	2.46 99	7.44 92	0.99 41	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.06 84

DispViT+	2.30 53	0.81 36	5.78 151	3.03 71	3.88 350	4.38 91	0.21 31	6.52 55	5.74 118	1.41 24	1.89 28	0.80 42	1.57 53	5.96 56	1.74 94	0.59 439	1.57 535	0.00 1	0.00 1	0.11 122	0.02 14

qwe	2.30 53	0.82 41	3.76 41	2.60 47	2.75 298	4.59 102	0.28 35	6.62 59	2.90 49	4.62 128	4.62 82	0.55 30	0.89 28	8.78 136	2.09 130	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.14 169

StereoAnything_RVC	2.31 55	11.20 541	4.65 89	2.23 16	0.14 1	1.49 5	0.17 27	4.50 7	1.24 4	1.03 10	0.06 1	0.20 2	3.60 134	8.05 109	0.59 7	0.02 170	0.11 299	0.00 1	0.00 1	6.97 542	0.03 39

3.75w	2.32 56	0.89 65	3.85 46	2.45 33	3.23 322	8.15 272	1.42 120	5.77 26	2.79 44	2.60 64	4.64 83	0.31 17	2.77 106	6.56 68	0.94 33	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.05 73

RAStereo	2.32 56	1.08 108	6.36 178	3.73 128	1.39 192	1.81 8	0.12 16	7.70 80	7.44 163	2.27 57	3.94 65	3.43 94	0.81 25	3.55 17	2.47 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 237	0.07 95

2.25w	2.37 58	0.87 58	4.69 92	2.52 39	1.76 225	3.53 59	0.41 42	6.10 39	2.56 31	3.93 109	6.70 126	0.35 21	2.47 101	8.53 123	2.97 190	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

2w_stereo	2.37 58	0.83 44	4.12 71	2.73 53	1.22 167	4.67 106	3.90 303	6.98 66	3.62 64	3.48 92	5.01 96	0.24 8	4.36 156	4.43 32	1.70 92	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.03 39

WQFJA1++	2.38 60	0.59 5	4.21 75	2.66 51	1.85 234	2.47 19	0.29 37	7.02 68	2.10 23	3.41 91	2.43 34	0.68 38	1.63 57	7.27 85	1.00 48	0.01 106	0.05 162	0.01 184	0.01 154	9.83 558	0.09 115

gasm-f	2.39 61	0.96 79	3.77 42	3.84 135	0.50 52	4.50 98	2.54 244	8.01 86	2.33 26	2.24 54	5.92 118	1.19 49	4.05 146	6.12 61	1.31 65	0.01 106	0.06 197	0.05 254	0.00 1	0.25 207	0.14 169

monsterstereo	2.41 62	0.98 82	4.33 78	4.12 149	4.48 392	1.80 6	0.08 9	5.78 27	5.21 103	3.36 87	7.40 141	0.25 9	0.37 8	8.92 143	1.00 48	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.01 3

LG-Stereo	2.43 63	1.44 200	7.64 237	3.73 128	0.82 118	3.64 63	1.24 108	6.41 54	5.30 106	1.97 43	7.31 137	0.84 44	0.74 18	4.85 38	2.21 143	0.05 237	0.04 130	0.01 184	0.03 213	0.33 273	0.10 125

111111	2.45 64	1.01 89	3.89 50	3.60 117	4.13 369	3.49 57	0.23 32	8.63 102	3.25 57	2.15 52	4.26 69	2.29 80	2.03 76	8.86 142	0.94 33	0.01 106	0.02 79	0.08 294	0.00 1	0.14 136	0.04 58

3.5w_stereo	2.46 65	1.21 137	4.40 83	2.23 16	1.53 204	6.00 209	1.12 99	6.82 63	2.60 33	3.48 92	4.35 72	0.33 18	2.08 79	9.99 182	3.03 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 84

3w_stereo	2.49 66	0.84 49	5.43 127	2.46 35	0.46 44	5.44 163	6.54 393	7.07 69	3.41 63	3.30 85	4.77 88	0.28 13	4.24 154	4.24 28	1.30 63	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.07 95

fffft	2.58 67	0.86 56	5.15 116	3.15 77	1.32 180	4.44 95	4.17 311	8.04 89	3.29 60	3.03 79	2.20 32	1.88 70	1.45 50	10.41 193	1.80 98	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.31 256	0.10 125
1: 1. 1
AIO_test	2.59 68	0.89 65	4.07 66	3.70 126	2.35 272	5.35 158	2.39 233	8.10 90	4.33 75	1.35 18	4.60 80	4.27 114	1.35 45	7.29 87	0.71 17	0.76 464	0.07 224	0.00 1	0.09 304	0.06 59	0.03 39

Replicate-Monster	2.63 69	3.33 438	11.97 400	2.38 30	1.08 147	3.13 41	0.44 45	6.76 62	4.42 78	3.79 101	1.30 22	0.66 37	1.15 36	8.78 136	0.48 4	0.01 106	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.26 218	2.68 499

GIP-stereo	2.66 70	1.00 88	4.00 58	4.99 219	3.41 328	3.38 50	0.77 74	8.73 105	5.69 117	2.08 49	5.38 101	4.13 110	3.21 115	5.21 43	1.05 52	0.01 106	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.04 58

Zero-FE251	2.73 71	1.57 249	5.05 109	4.17 152	1.92 245	7.26 255	0.75 71	7.75 83	3.01 51	4.88 141	2.40 33	5.44 147	4.17 151	4.39 30	1.31 65	0.27 362	0.06 197	0.04 243	0.03 213	0.03 33	0.12 147

MaDis-Stereo	2.73 71	1.56 245	6.21 175	2.96 67	2.45 277	1.80 6	0.28 35	7.43 75	5.07 96	2.57 62	3.43 53	7.13 183	4.71 185	5.74 51	2.91 186	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.15 144	0.12 147

HUF	2.75 73	1.32 168	5.28 121	2.83 59	0.55 60	5.23 153	2.19 211	8.97 109	4.23 73	1.97 43	4.39 74	5.03 133	2.64 102	6.86 79	1.44 69	0.73 461	0.63 497	0.09 306	0.00 1	0.17 162	0.44 342

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 74	0.90 68	5.49 133	4.91 214	1.75 224	3.75 65	0.85 80	7.14 70	3.33 61	3.51 95	10.67 186	2.03 77	5.26 207	3.11 8	1.80 98	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.19 370	0.43 313	0.19 229

IGEV-Stereo+	2.77 74	0.92 70	4.09 68	3.14 75	4.62 398	2.57 21	0.70 67	4.34 5	2.29 25	1.76 35	0.59 12	0.77 41	3.49 128	8.65 131	0.68 12	0.03 198	0.10 279	0.00 1	0.24 399	5.77 536	10.68 574

AIO_rvc	2.81 76	1.10 115	4.88 101	3.63 120	2.59 286	5.36 159	1.85 184	8.21 94	4.37 77	1.60 29	4.74 86	4.74 128	1.16 37	10.10 185	1.13 56	0.47 418	0.04 130	0.00 1	0.04 234	0.15 144	0.12 147

SMoEStereo_RVC	2.81 76	1.07 105	5.08 111	3.86 138	0.60 72	6.39 229	1.91 192	7.82 84	3.79 67	3.87 106	3.69 59	2.78 87	2.25 85	10.60 200	1.99 117	0.00 1	0.02 79	0.03 223	0.00 1	0.25 207	0.17 206

mms	2.86 78	1.38 181	5.26 119	3.68 123	1.84 231	4.23 81	4.01 305	8.01 86	4.29 74	2.43 60	5.53 115	3.05 89	1.35 45	9.22 154	2.06 126	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.36 285	0.44 342

UniTT-Stereo	2.89 79	0.90 68	6.74 191	4.08 145	2.42 275	2.63 23	0.42 43	5.57 16	4.88 88	5.36 150	7.63 143	1.09 47	1.47 52	8.80 139	5.11 289	0.03 198	0.07 224	0.00 1	0.01 154	0.48 331	0.11 140

1w_stereo	2.90 80	0.72 18	3.59 29	3.30 87	2.15 258	4.37 87	6.74 402	6.40 53	5.23 104	2.83 74	7.30 136	0.25 9	4.36 156	8.30 116	2.44 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.02 14

ours_stereo	2.91 81	1.34 171	5.14 114	3.67 121	1.49 200	3.87 67	2.80 259	8.10 90	6.28 129	2.15 52	5.66 117	3.98 106	1.84 72	9.38 160	1.77 97	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.32 266	0.34 310

AIO-Stereo	2.91 81	1.19 134	5.14 114	4.15 151	0.79 113	4.67 106	1.76 174	9.59 119	5.19 102	2.66 67	4.76 87	5.40 146	0.78 21	10.30 189	1.23 62	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.36 448	0.09 99	0.15 189

EGLCR-Stereo	2.92 83	1.06 97	5.28 121	3.38 93	0.55 60	4.59 102	0.66 63	10.43 141	4.81 86	3.30 85	3.23 49	7.93 201	1.71 63	9.22 154	1.62 85	0.05 237	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.23 195	0.16 197

IGEV++	2.98 84	1.27 152	5.17 117	5.41 270	0.47 45	4.63 104	1.71 166	9.97 129	4.75 83	2.58 63	6.27 121	4.35 116	4.44 163	4.98 41	3.05 200	0.00 1	0.07 224	0.00 1	0.08 291	0.24 202	0.18 216

IGEV-RUCA	3.00 85	1.12 120	4.51 86	4.78 203	2.30 267	6.18 219	1.80 179	7.24 73	4.79 84	2.63 66	4.91 92	4.06 107	2.44 98	9.70 172	1.50 72	0.14 295	0.26 421	0.21 396	0.29 422	0.74 410	0.35 315

zero-FE	3.01 86	1.06 97	4.57 88	4.18 156	4.04 364	3.24 44	1.51 131	6.17 43	1.87 19	1.00 7	2.52 35	1.72 62	4.92 194	6.19 63	2.77 177	0.27 362	0.10 279	0.00 1	0.05 259	13.94 575	0.09 115

MSCF	3.01 86	1.87 327	5.23 118	3.98 142	0.70 88	5.42 162	1.48 122	8.59 99	4.59 82	5.05 145	6.40 122	1.76 64	7.07 264	5.69 49	1.36 67	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.63 485	0.16 152	0.24 264

BStereo	3.05 88	1.51 223	15.51 457	2.95 64	1.03 137	5.97 207	3.41 283	6.02 34	5.56 113	2.75 72	1.76 26	2.49 83	0.78 21	7.72 99	3.07 201	0.01 106	0.03 112	0.04 243	0.09 304	0.09 99	0.17 206

Selective-IGEV	3.06 89	1.11 117	4.98 104	3.56 111	1.66 214	4.73 110	2.14 210	10.73 151	4.56 79	2.93 75	4.60 80	5.54 149	1.77 66	10.82 215	1.69 90	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.14 339	0.06 59	0.13 161

RSM++	3.08 90	1.04 95	5.27 120	4.25 166	0.50 52	5.04 145	2.63 249	10.11 131	4.34 76	3.16 82	4.66 84	6.73 173	1.87 74	9.96 180	1.69 90	0.00 1	0.00 1	0.01 184	0.18 357	0.14 136	0.10 125

RSM	3.10 91	0.98 82	4.86 100	4.17 152	1.08 147	4.76 118	1.83 182	10.14 132	4.21 72	3.38 89	4.34 70	7.82 198	1.75 65	10.69 204	1.64 88	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.18 357	0.13 130	0.07 95

VIP-Stereo	3.13 92	1.39 183	4.85 99	3.02 70	4.34 386	15.03 397	1.76 174	5.70 20	3.66 65	1.87 40	5.38 101	2.42 81	1.84 72	9.45 162	1.65 89	0.00 1	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.13 161

FlowAnything_test	3.13 92	1.42 190	6.59 184	8.69 436	1.35 188	8.70 278	2.51 240	7.60 78	3.03 52	4.10 113	2.67 42	3.52 99	0.75 19	5.86 55	4.48 268	0.06 256	0.03 112	0.15 366	0.66 487	0.16 152	0.18 216

DDF-Stereo	3.17 94	1.08 108	4.40 83	4.63 193	4.02 363	3.40 52	1.51 131	5.27 13	1.78 15	0.85 2	2.57 37	1.68 61	4.63 179	8.01 108	2.80 180	0.27 362	0.13 324	0.00 1	0.14 339	16.19 579	0.09 115

AEACV	3.17 94	1.11 117	5.39 126	4.55 186	5.35 440	4.29 84	1.60 145	6.21 44	5.43 109	3.08 81	7.85 146	4.23 112	6.55 250	5.51 44	1.56 78	0.00 1	0.09 262	0.03 223	0.32 437	0.20 173	0.12 147

GASTEREO	3.18 96	1.99 348	5.13 113	4.28 169	0.70 88	5.59 175	1.49 126	8.66 103	4.94 90	5.17 148	6.84 131	1.58 60	7.14 265	7.72 99	1.38 68	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.64 486	0.08 93	0.23 257

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 96	6.90 508	3.85 46	10.48 490	1.59 208	4.71 109	0.47 49	8.39 98	2.76 40	2.34 58	3.12 48	0.74 39	7.20 268	9.02 151	1.62 85	0.00 1	0.14 340	0.00 1	0.19 370	0.02 8	0.03 39

NLSM3	3.19 98	0.86 56	3.90 51	3.11 73	4.00 362	3.18 42	0.55 57	13.79 212	8.23 178	3.39 90	6.88 133	1.79 67	3.97 142	7.12 84	3.01 193	0.01 106	0.00 1	0.05 254	0.00 1	0.03 33	0.01 3

SCV	3.20 99	1.40 185	5.96 158	4.71 197	0.71 93	4.21 80	1.70 154	10.94 152	6.06 124	1.85 39	4.80 90	6.16 159	2.74 105	9.82 174	1.74 94	0.05 237	0.09 262	0.00 1	0.24 399	0.50 345	0.30 294

tt45	3.20 99	0.95 74	4.36 81	3.73 128	1.86 236	8.19 273	2.05 208	9.12 114	3.36 62	5.60 153	4.42 75	4.61 127	2.39 94	11.00 223	1.96 112	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.01 154	0.32 266	0.10 125

MoCha-V2	3.20 99	0.92 70	4.82 98	5.09 228	0.40 30	4.63 104	1.37 117	9.81 125	5.41 108	5.58 152	5.26 100	2.63 86	6.48 247	9.90 178	1.15 57	0.02 170	0.24 410	0.00 1	0.25 405	0.07 78	0.04 58

Pointernet	3.22 102	0.84 49	5.79 152	3.22 83	0.35 24	5.27 156	0.37 40	16.46 260	5.96 122	4.11 114	6.81 130	4.84 131	2.73 104	4.78 37	2.52 163	0.00 1	0.15 346	0.00 1	0.22 380	0.04 44	0.02 14

SCV_C0	3.23 103	1.31 165	6.44 180	3.20 80	0.82 118	4.84 125	1.61 146	10.34 139	6.85 143	2.74 71	4.91 92	6.26 163	1.81 70	11.06 227	1.50 72	0.11 284	0.06 197	0.00 1	0.23 389	0.33 273	0.11 140

MGS-Stereo	3.26 104	1.29 158	6.73 189	3.30 87	0.47 45	4.89 128	1.55 136	6.15 42	8.88 191	4.31 118	10.15 176	5.48 148	1.27 41	8.09 113	1.97 114	0.04 215	0.01 29	0.02 205	0.00 1	0.57 369	0.04 58

rrr	3.26 104	1.57 249	7.72 241	3.36 91	0.60 72	4.93 131	1.59 142	10.72 150	5.11 100	3.79 101	4.58 78	4.53 123	4.00 144	10.13 186	2.09 130	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.22 380	0.12 124	0.18 216

CroCo-Stereo	3.27 106	1.90 330	7.18 211	8.50 434	1.11 149	0.96 3	0.97 89	10.18 133	8.20 176	3.59 96	4.69 85	8.02 205	4.53 172	2.75 6	2.34 150	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 256	0.11 140
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
fffy	3.28 107	1.20 135	5.94 157	3.67 121	0.85 121	4.84 125	1.75 171	10.18 133	6.44 132	2.60 64	6.15 119	6.33 166	3.16 114	10.08 184	1.62 85	0.00 1	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.30 244	0.33 306

IGEVStereo-DCA	3.31 108	1.57 249	6.20 170	3.36 91	0.60 72	4.93 131	1.70 154	13.26 191	5.04 91	3.79 101	4.58 78	4.53 123	4.00 144	10.13 186	2.09 130	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.18 357	0.12 124	0.14 169

test_xeample3	3.34 109	1.54 233	7.67 238	3.33 90	0.68 82	5.74 193	1.63 148	12.05 163	3.88 70	6.71 160	3.81 63	3.17 91	3.34 122	10.59 199	2.07 127	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.27 415	0.13 130	0.16 197

GLC_STEREO	3.40 110	1.06 97	3.44 24	6.52 349	0.20 5	4.76 118	1.66 150	8.97 109	6.59 136	5.39 151	9.04 156	5.23 141	2.03 76	9.76 173	2.77 177	0.01 106	0.03 112	0.21 396	0.00 1	0.23 195	0.06 84

VMStereo-Base	3.41 111	0.84 49	4.19 74	1.72 4	0.47 45	3.01 34	0.57 58	10.10 130	14.58 263	3.85 105	9.11 158	7.48 196	2.36 91	7.75 102	1.90 106	0.07 267	0.08 247	0.04 243	0.00 1	0.06 59	0.02 14

999	3.44 112	0.92 70	4.78 94	4.69 196	2.34 271	7.58 265	2.20 212	9.81 125	6.11 126	2.96 76	4.79 89	5.07 134	2.27 89	12.10 290	2.76 176	0.03 198	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.29 237	0.10 125

ff7	3.48 113	1.76 308	6.20 170	3.45 96	1.13 153	5.02 139	1.70 154	13.26 191	5.04 91	4.66 132	5.47 110	3.49 95	4.70 181	11.14 232	2.01 119	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.30 244	0.14 169

ffff	3.48 113	1.76 308	6.20 170	3.45 96	1.13 153	5.02 139	1.70 154	13.26 191	5.04 91	4.66 132	5.47 110	3.49 95	4.70 181	11.14 232	2.01 119	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.30 244	0.14 169

11t	3.48 113	1.76 308	6.20 170	3.45 96	1.13 153	5.02 139	1.70 154	13.26 191	5.04 91	4.66 132	5.47 110	3.49 95	4.70 181	11.14 232	2.01 119	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.30 244	0.14 169

ccc-4	3.48 113	1.76 308	6.20 170	3.45 96	1.13 153	5.02 139	1.70 154	13.26 191	5.04 91	4.66 132	5.47 110	3.49 95	4.70 181	11.14 232	2.01 119	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.30 244	0.14 169

anonymousdsp	3.51 117	1.75 304	5.66 144	3.49 105	1.13 153	5.04 145	1.74 168	13.69 204	5.07 96	4.83 137	5.42 105	4.25 113	4.44 163	11.14 232	1.98 115	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.31 256	0.13 161

castereo++	3.52 118	1.28 154	3.96 55	3.76 132	2.61 287	16.87 441	1.95 200	7.57 76	8.51 183	2.26 56	4.54 77	5.10 135	2.04 78	8.75 135	0.74 18	0.00 1	0.15 346	0.00 1	0.35 445	0.05 54	0.02 14

IGEV-Stereo	3.52 118	1.75 304	5.67 145	3.49 105	1.12 151	5.04 145	1.73 167	13.70 205	5.07 96	4.83 137	5.42 105	4.27 114	4.43 162	11.15 237	1.98 115	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.18 357	0.31 256	0.12 147
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	3.58 120	1.05 96	3.35 21	2.17 11	0.59 68	5.61 176	0.40 41	10.50 142	13.34 250	6.93 167	10.44 183	5.29 144	3.47 126	5.82 53	2.62 168	0.01 106	0.01 29	0.02 205	0.01 154	0.04 44	0.01 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LoS	3.59 121	1.07 105	3.81 44	2.80 55	0.52 57	4.98 135	1.18 104	10.35 140	12.97 240	4.54 125	10.75 189	3.89 105	3.27 118	8.78 136	2.63 170	0.03 198	0.03 112	0.09 306	0.00 1	0.12 124	0.04 58
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	3.61 122	1.91 333	6.17 169	3.31 89	0.67 81	5.51 166	6.46 389	12.60 179	6.23 127	3.18 83	4.80 90	3.64 101	3.57 130	11.15 237	2.11 134	0.02 170	0.21 382	0.01 184	0.01 154	0.41 308	0.14 169

trnet	3.62 123	0.95 74	3.30 19	2.21 15	0.56 62	5.67 189	0.42 43	10.62 148	13.30 248	6.89 165	10.45 184	5.78 152	3.69 136	5.80 52	2.61 166	0.00 1	0.02 79	0.03 223	0.01 154	0.04 44	0.02 14

GCAPDPT-zeroshot4090	3.64 124	1.06 97	7.34 224	3.45 96	3.60 338	2.73 26	1.55 136	8.93 106	12.15 225	4.61 127	6.47 123	7.18 186	1.81 70	9.68 169	1.81 100	0.04 215	0.10 279	0.00 1	0.01 154	0.07 78	0.14 169

testlalala	3.64 124	1.06 97	7.36 226	3.46 101	3.60 338	2.72 24	1.55 136	8.93 106	12.16 226	4.62 128	6.47 123	7.18 186	1.80 68	9.68 169	1.81 100	0.04 215	0.10 279	0.00 1	0.01 154	0.07 78	0.14 169

GCAPDPT-zeroshot	3.64 124	1.06 97	7.35 225	3.46 101	3.60 338	2.72 24	1.55 136	8.93 106	12.16 226	4.62 128	6.47 123	7.18 186	1.80 68	9.68 169	1.81 100	0.04 215	0.10 279	0.00 1	0.01 154	0.07 78	0.14 169

U	3.65 127	0.64 9	5.91 155	3.91 139	11.89 559	11.50 326	0.20 29	7.66 79	5.38 107	1.79 37	2.55 36	0.76 40	1.61 55	2.34 3	0.70 15	0.00 1	0.04 130	10.60 572	5.47 561	0.04 44	0.02 14

water-stereo	3.66 128	0.84 49	4.79 97	3.60 117	0.79 113	5.03 144	0.89 83	12.93 183	5.45 111	5.82 155	14.74 226	6.51 171	4.76 190	3.37 11	3.26 214	0.03 198	0.13 324	0.09 306	0.04 234	0.06 59	0.07 95

Wave_Phase_stereo	3.68 129	1.51 223	15.51 457	2.95 64	1.03 137	12.63 349	3.41 283	11.91 160	5.56 113	2.75 72	1.76 26	2.49 83	0.78 21	7.72 99	3.07 201	0.01 106	0.03 112	0.04 243	0.09 304	0.09 99	0.17 206

Occ-G	3.68 129	1.07 105	4.68 90	3.11 73	1.26 172	3.63 62	6.75 403	7.88 85	4.90 89	4.37 122	8.36 147	9.68 227	4.39 159	9.65 167	3.23 213	0.00 1	0.11 299	0.00 1	0.19 370	0.19 169	0.07 95

DA	3.70 131	0.83 44	4.78 94	5.07 225	0.70 88	16.50 436	1.94 197	9.42 115	7.22 157	4.02 110	6.78 127	5.96 156	4.49 168	4.16 25	1.54 75	0.05 237	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.26 275

GGEV	3.70 131	0.83 44	4.78 94	5.07 225	0.70 88	16.50 436	1.94 197	9.42 115	7.22 157	4.02 110	6.78 127	5.96 156	4.49 168	4.16 25	1.54 75	0.05 237	0.12 310	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.26 275

rvit_stereo_0081_aga	3.72 133	2.39 396	8.60 287	5.27 257	2.99 314	5.02 139	1.94 197	8.12 92	6.24 128	6.74 161	6.85 132	5.85 154	3.28 119	7.31 88	3.04 198	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 375	0.22 249

GCAP-Stereo	3.72 133	1.60 259	7.39 227	4.24 161	0.37 26	5.78 195	1.12 99	12.28 167	6.53 135	8.35 183	9.69 166	6.62 172	3.57 130	4.58 36	1.91 108	0.00 1	0.07 224	0.05 254	0.00 1	0.25 207	0.04 58

LoS_RVC	3.72 133	2.57 408	3.90 51	4.27 168	7.61 514	5.39 161	2.90 263	7.29 74	3.84 68	3.67 98	10.20 177	3.66 102	4.48 167	6.19 63	2.14 138	0.01 106	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.06 59	6.15 541

HART	3.80 136	1.52 227	5.45 130	4.85 209	0.51 54	4.41 94	0.76 72	12.59 178	5.08 99	5.95 157	12.76 212	6.87 177	1.72 64	10.71 206	1.84 104	0.00 1	0.13 324	0.10 325	0.00 1	0.45 318	0.26 275

CES	3.85 137	1.14 122	2.91 8	3.05 72	11.37 554	5.37 160	1.02 93	9.52 118	8.82 188	3.50 94	9.21 162	1.78 65	0.90 29	6.53 67	2.37 152	0.02 170	0.04 130	0.01 184	0.00 1	1.62 459	7.74 562

WCG-NET	3.86 138	0.96 79	5.80 153	2.92 63	0.28 14	4.48 96	1.80 179	7.23 72	15.03 266	8.77 192	9.58 165	6.94 181	4.20 152	6.92 80	2.05 124	0.00 1	0.08 247	0.00 1	0.00 1	0.14 136	0.08 110

test_for_model	3.89 139	0.99 86	6.35 177	2.58 46	3.17 316	3.29 47	1.13 101	12.78 182	16.86 292	4.97 144	10.14 175	3.26 93	1.42 49	9.37 159	0.95 35	0.03 198	0.09 262	0.00 1	0.04 234	0.13 130	0.16 197

CASnet	3.91 140	1.03 94	4.68 90	4.98 217	0.27 12	4.99 137	2.95 264	11.02 154	11.02 212	10.61 210	11.76 202	4.15 111	1.65 60	5.85 54	1.91 108	0.50 424	0.00 1	0.59 457	0.12 328	0.13 130	0.02 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
rvit_stereo_0081	3.93 141	1.78 317	8.60 287	6.26 334	1.73 221	3.48 54	2.36 226	7.71 81	15.81 282	4.41 123	5.39 103	5.14 137	3.94 140	7.95 106	3.57 221	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.01 154	0.39 300	0.10 125

rvit_stereo_0082	3.93 141	1.78 317	8.60 287	6.26 334	1.73 221	3.48 54	2.36 226	7.71 81	15.81 282	4.41 123	5.39 103	5.14 137	3.94 140	7.95 106	3.57 221	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.01 154	0.39 300	0.10 125

castereo	3.96 143	1.45 202	4.33 78	3.73 128	1.04 140	6.35 227	7.23 418	9.95 128	15.86 285	3.01 78	7.69 144	3.59 100	7.43 271	5.17 42	1.88 105	0.03 198	0.13 324	0.00 1	0.26 409	0.07 78	0.03 39

rvit_stereo_0080	3.98 144	2.11 373	7.62 235	3.68 123	1.90 243	4.16 74	7.60 424	9.69 121	8.13 173	5.08 146	7.39 139	6.27 164	4.44 163	6.73 76	3.92 245	0.20 325	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.55 361	0.12 147

whm_eth	3.98 144	2.11 373	7.62 235	3.68 123	1.90 243	4.16 74	7.60 424	9.69 121	8.13 173	5.08 146	7.39 139	6.27 164	4.44 163	6.73 76	3.92 245	0.20 325	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.55 361	0.12 147

MC-Stereo	3.99 146	0.95 74	4.70 93	5.09 228	0.44 43	3.77 66	1.79 177	9.86 127	7.05 155	6.34 159	13.35 218	6.83 176	6.34 244	10.80 213	1.75 96	0.00 1	0.11 299	0.06 272	0.24 399	0.12 124	0.14 169

CroCo-Stereo Lap2	4.01 147	2.03 363	8.14 263	9.82 469	6.03 472	1.11 4	0.79 76	9.71 123	7.98 169	3.26 84	4.99 94	9.08 218	5.80 223	6.08 59	4.39 265	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.71 400	0.30 294

depthmonostereo	4.02 148	1.64 275	5.29 123	4.40 176	1.19 163	8.04 270	1.16 103	15.24 233	12.52 231	4.62 128	7.49 142	4.11 109	4.80 192	6.61 71	2.71 174	0.04 215	0.21 382	0.11 338	0.07 287	0.07 78	0.02 14

MM-Stereo_test2	4.03 149	1.20 135	7.42 228	5.18 246	0.76 109	7.24 254	2.26 221	14.57 220	8.19 175	6.89 165	5.13 98	4.85 132	3.80 137	10.49 196	1.96 112	0.00 1	0.12 310	0.00 1	0.09 304	0.33 273	0.08 110

CAS++	4.07 150	1.67 282	6.02 162	4.17 152	1.02 136	4.26 83	1.68 151	19.10 307	10.01 202	9.18 195	9.17 160	1.98 73	1.41 48	9.54 164	1.73 93	0.02 170	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.32 266	0.11 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 151	1.67 282	9.97 358	4.86 210	2.97 313	3.27 45	1.41 118	8.20 93	5.51 112	3.37 88	16.69 247	3.03 88	2.71 103	14.44 373	3.91 244	0.14 295	0.00 1	0.03 223	0.01 154	0.69 395	0.14 169

DilatedVolume-Stereo	4.23 152	1.38 181	5.58 142	3.85 137	1.58 206	10.80 310	1.02 93	11.59 156	5.65 115	11.75 219	9.98 168	4.54 125	3.29 120	9.83 175	3.01 193	0.05 237	0.18 364	0.08 294	0.23 389	0.08 93	0.06 84

MIF-Stereo (partial)	4.33 153	1.23 143	7.27 217	5.04 221	5.31 438	3.47 53	0.95 88	9.06 112	7.41 162	4.15 117	15.76 237	5.38 145	5.22 204	11.56 256	4.21 258	0.04 215	0.02 79	0.05 254	0.03 213	0.34 279	0.12 147

MyStereo07	4.38 154	1.92 337	5.06 110	6.09 321	4.31 382	6.54 235	9.96 460	15.35 237	5.15 101	4.34 120	5.65 116	3.15 90	5.77 222	11.33 245	1.81 100	0.06 256	0.10 279	0.03 223	0.04 234	0.63 384	0.30 294

gcap_with_dpt	4.43 155	1.22 138	6.04 163	4.96 216	4.49 393	4.49 97	2.72 252	13.49 198	10.96 211	7.08 173	11.31 196	7.44 195	4.53 172	6.56 68	2.62 168	0.10 279	0.16 355	0.00 1	0.00 1	0.23 195	0.24 264

XX-TBD	4.45 156	10.67 534	3.01 11	10.28 486	0.57 64	5.84 199	0.07 8	7.57 76	12.24 229	11.43 218	14.74 226	4.07 108	1.66 61	4.51 35	2.05 124	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.26 218	0.01 3

rvit_stereo_0083	4.53 157	1.94 341	9.94 356	7.12 387	1.67 215	4.98 135	2.80 259	8.25 95	18.22 315	4.76 136	7.78 145	6.41 168	4.87 193	7.54 96	3.74 233	0.11 284	0.04 130	0.00 1	0.01 154	0.24 202	0.16 197

FE-Mocha	4.54 158	2.08 369	9.99 360	4.36 175	2.16 259	4.76 118	0.81 77	13.59 201	4.81 86	13.39 264	11.04 192	11.38 249	3.45 123	5.97 57	2.12 137	0.03 198	0.14 340	0.14 359	0.38 454	0.12 124	0.18 216

Reg-Stereo(zero)	4.54 158	0.68 16	4.39 82	3.20 80	1.30 174	3.29 47	0.89 83	16.64 263	12.89 239	10.01 203	10.70 188	10.29 232	4.51 171	8.83 140	2.63 170	0.01 106	0.14 340	0.00 1	0.13 333	0.03 33	0.17 206

NLMM	4.55 160	1.18 132	5.44 128	3.48 103	5.88 470	13.44 364	1.59 142	11.98 162	8.84 189	4.92 142	5.44 107	6.20 161	5.05 198	9.85 176	7.60 346	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.10 125

WQFJA1	4.56 161	1.18 132	5.44 128	3.48 103	5.88 470	13.44 364	1.59 142	11.97 161	8.85 190	4.92 142	5.44 107	6.20 161	5.05 198	10.03 183	7.60 346	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.10 125

GCAP-BAT	4.57 162	2.24 388	7.50 230	3.14 75	4.24 373	5.93 206	1.88 187	9.03 111	5.80 119	13.03 254	12.47 210	8.46 211	2.89 109	11.02 224	2.94 188	0.00 1	0.12 310	0.01 184	0.28 418	0.05 54	0.28 285

WCG-NET（raft）	4.57 162	1.16 126	6.01 161	2.95 64	0.19 4	5.09 149	2.01 203	10.28 136	15.34 273	8.64 190	11.43 199	9.63 226	5.06 200	10.96 221	2.19 141	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.01 154	0.14 136	0.12 147

CREStereo++_RVC	4.61 164	0.99 86	3.70 37	4.08 145	2.01 252	3.94 69	0.10 13	9.10 113	16.94 294	8.65 191	16.77 249	4.46 118	2.18 82	5.72 50	3.12 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 581	0.02 8	0.01 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
WQFJX1	4.68 165	1.09 113	5.54 138	4.07 143	5.82 465	10.92 317	3.99 304	10.31 138	10.17 203	5.90 156	4.99 94	5.79 153	5.18 201	12.80 325	6.89 328	0.01 106	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.15 144	0.06 84

iRaftStereo_RVC	4.68 165	1.51 223	6.89 202	4.91 214	0.72 102	5.26 155	0.46 48	17.60 275	10.47 206	9.53 199	15.13 230	5.75 151	3.24 117	8.93 144	2.22 144	0.00 1	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.46 322	0.41 332

WQFJX	4.69 167	1.22 138	5.36 125	3.29 86	5.73 461	14.19 379	1.93 195	11.24 155	8.68 185	5.78 154	5.47 110	5.72 150	5.99 230	12.05 283	6.87 326	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 122	0.15 189

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 167	2.56 407	8.72 292	4.26 167	3.52 336	9.22 286	1.48 122	13.54 199	18.88 322	7.47 177	7.08 135	2.04 78	2.24 84	9.66 168	2.27 147	0.05 237	0.02 79	0.07 284	0.00 1	0.53 355	0.21 242

TANstereo	4.70 169	1.08 108	4.01 59	3.53 110	0.47 45	14.26 380	0.15 21	8.67 104	12.54 232	12.50 230	18.43 266	5.20 139	4.54 175	5.68 48	2.07 127	0.00 1	0.13 324	0.00 1	0.01 154	0.02 8	0.63 379

rvit_stereo_ft	4.73 170	2.68 413	9.30 325	11.34 512	2.74 297	4.18 78	8.45 434	9.77 124	9.90 201	4.04 112	6.26 120	6.73 173	4.72 186	8.99 147	5.03 287	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 229	0.09 115

MSKI-zero shot	4.76 171	1.56 245	5.98 159	5.14 239	1.13 153	6.55 237	1.55 136	12.76 181	8.06 171	10.44 208	11.50 200	13.47 296	2.38 92	12.07 288	1.90 106	0.01 106	0.20 375	0.02 205	0.29 422	0.14 136	0.14 169

NLSM1	4.91 172	1.17 129	5.72 148	4.31 174	5.71 460	13.78 368	1.41 118	14.12 215	9.85 200	5.22 149	10.88 191	4.43 117	4.74 188	10.99 222	5.64 306	0.00 1	0.00 1	0.01 184	0.00 1	0.09 99	0.04 58

NLCSM	4.99 173	1.39 183	5.75 149	5.86 298	5.86 469	11.21 323	3.80 299	10.71 149	8.54 184	8.36 184	5.25 99	4.57 126	6.65 252	13.57 354	7.59 345	0.29 368	0.01 29	0.00 1	0.01 154	0.24 202	0.13 161

MM-Stereo_test1	5.04 174	1.17 129	6.08 165	5.38 266	0.80 116	4.99 137	7.07 411	13.43 197	12.00 223	12.94 250	10.20 177	5.92 155	6.69 253	11.26 243	2.19 141	0.01 106	0.11 299	0.00 1	0.00 1	0.42 311	0.07 95

sCroCo_RVC	5.06 175	3.29 436	16.45 470	10.72 494	6.64 488	5.83 197	2.74 254	9.67 120	8.06 171	3.66 97	9.20 161	4.81 130	4.95 195	8.12 115	4.64 272	0.64 451	0.50 479	0.06 272	0.03 213	0.70 398	0.42 335

RAFT-Stereo-weight	5.07 176	0.93 73	5.57 140	4.24 161	0.72 102	6.05 217	1.63 148	17.77 279	17.16 295	10.99 215	10.22 179	12.06 267	1.67 62	9.25 156	2.69 172	0.06 256	0.11 299	0.00 1	0.00 1	0.15 144	0.12 147

tg	5.09 177	1.48 210	6.73 189	4.83 205	1.23 169	7.57 264	0.49 50	18.35 291	11.87 219	9.28 197	14.61 223	7.15 184	4.12 148	10.58 197	2.74 175	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.45 318	0.36 318

model_zeroshot	5.12 178	1.53 229	9.70 348	5.33 262	1.54 205	8.71 279	2.23 218	15.60 244	8.29 179	13.74 267	10.02 173	10.57 236	2.97 111	8.47 121	2.61 166	0.02 170	0.18 364	0.14 359	0.25 405	0.06 59	0.34 310

AE-Stereo	5.15 179	1.56 245	7.99 255	8.70 437	2.18 260	9.12 285	3.02 267	11.78 158	13.30 248	4.34 120	12.84 213	10.83 239	4.53 172	8.71 133	2.82 181	0.04 215	0.44 463	0.05 254	0.33 441	0.20 173	0.17 206

4D-IteraStereo	5.15 179	1.47 205	7.98 253	4.89 213	4.69 401	6.25 221	1.85 184	13.23 190	16.30 286	14.18 273	11.26 195	8.33 208	1.61 55	8.07 110	2.42 153	0.00 1	0.05 162	0.08 294	0.01 154	0.19 169	0.15 189

CAS	5.20 181	0.78 29	3.30 19	17.06 553	7.59 513	8.07 271	6.31 379	9.46 117	9.09 192	4.57 126	10.67 186	1.91 72	1.22 39	4.18 27	2.16 139	10.33 574	0.02 79	0.00 1	0.02 192	0.44 316	6.83 550

test_1	5.20 181	1.06 97	7.72 241	4.21 159	0.59 68	6.69 240	3.03 268	12.98 186	17.51 304	12.35 228	8.66 151	13.20 287	4.12 148	9.00 149	2.11 134	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.32 437	0.25 207	0.18 216

NLMM1	5.21 183	1.29 158	6.55 183	3.79 133	5.49 447	12.43 346	3.31 280	12.18 166	15.22 269	7.19 176	8.46 148	5.22 140	4.60 177	12.03 279	6.29 319	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.00 1	0.10 115	0.07 95

test-3	5.21 183	1.06 97	7.71 240	4.19 157	0.59 68	6.72 243	3.01 266	12.96 184	17.49 303	12.53 238	8.65 149	13.20 287	4.14 150	9.00 149	2.11 134	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.32 437	0.25 207	0.18 216

EAI-Stereo	5.21 183	1.74 295	8.46 280	5.69 283	1.37 191	5.67 189	3.52 289	18.77 300	5.65 115	9.75 200	16.08 241	6.36 167	3.57 130	11.73 269	3.64 226	0.01 106	0.33 441	0.03 223	1.06 511	0.21 177	0.65 387

tt1	5.27 186	1.99 348	5.11 112	6.02 317	0.26 7	10.59 305	4.22 315	18.45 293	16.31 287	6.75 162	8.95 155	4.75 129	9.15 305	10.82 215	1.61 83	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.04 234	0.26 218	0.14 169

IGEV-FE	5.28 187	2.03 363	14.26 441	6.10 324	1.33 182	4.32 85	1.03 96	14.46 216	6.50 133	13.33 262	11.86 203	11.00 241	3.47 126	10.71 206	3.65 228	0.03 198	0.22 392	0.15 366	0.26 409	0.80 414	0.20 234

ACVNet-DCA	5.28 187	2.00 350	4.99 105	5.89 300	0.26 7	10.85 312	5.38 343	20.20 319	11.88 220	6.95 168	10.01 169	4.49 120	9.78 320	10.79 210	1.59 80	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.04 234	0.25 207	0.20 234

IGEV_Zeroshot_test	5.28 187	2.03 363	14.26 441	6.09 321	1.33 182	4.32 85	1.03 96	14.46 216	6.50 133	13.33 262	11.89 204	11.01 242	3.45 123	10.71 206	3.64 226	0.03 198	0.22 392	0.15 366	0.26 409	0.80 414	0.20 234

RCA-Stereo	5.32 190	1.08 108	5.91 155	4.29 172	0.51 54	5.65 179	4.12 309	16.97 267	18.67 320	8.27 182	14.16 220	8.86 214	8.90 300	6.45 65	2.18 140	0.00 1	0.07 224	0.10 325	0.00 1	0.10 115	0.07 95

gcap-zeroshot	5.34 191	1.50 219	10.42 371	4.65 194	1.22 167	9.78 290	1.70 154	10.29 137	6.36 131	15.08 292	9.84 167	17.96 370	5.21 203	9.43 161	1.99 117	0.10 279	0.36 446	0.06 272	0.29 422	0.05 54	0.43 338

cc1	5.34 191	2.00 350	4.99 105	5.89 300	0.26 7	10.85 312	5.38 343	17.85 283	15.48 275	6.95 168	10.01 169	4.49 120	9.78 320	10.79 210	1.59 80	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.04 234	0.30 244	0.13 161

PMTNet	5.36 193	0.97 81	3.42 22	1.97 7	1.30 174	8.96 280	0.69 66	12.33 168	12.16 226	8.50 187	11.35 197	6.09 158	4.50 170	9.34 158	2.70 173	22.71 589	0.01 29	0.04 243	0.02 192	0.06 59	0.01 3

cross-raft	5.37 194	1.23 143	6.66 187	5.91 305	1.25 170	6.00 209	1.48 122	15.82 250	7.70 166	12.95 251	20.80 305	11.63 252	4.42 160	8.59 125	2.23 145	0.01 106	0.21 382	0.00 1	0.22 380	0.21 177	0.10 125

xyz-stereo-finetune	5.39 195	1.47 205	5.53 137	2.65 48	0.30 15	11.94 334	3.28 273	12.96 184	21.28 347	8.14 179	12.32 208	6.19 160	3.62 135	11.80 273	5.98 311	0.01 106	0.02 79	0.00 1	0.02 192	0.16 152	0.04 58

HH	5.47 196	2.08 369	9.00 307	4.88 211	1.07 145	4.93 131	3.60 296	16.68 264	6.83 141	8.39 185	12.14 206	15.05 317	9.06 303	12.68 317	1.93 110	0.02 170	0.17 358	0.18 380	0.00 1	0.28 229	0.48 353

HanStereo	5.47 196	2.08 369	9.00 307	4.88 211	1.07 145	4.93 131	3.60 296	16.68 264	6.83 141	8.39 185	12.14 206	15.05 317	9.06 303	12.68 317	1.93 110	0.02 170	0.17 358	0.18 380	0.00 1	0.28 229	0.48 353

test_4	5.47 196	0.98 82	5.56 139	6.55 353	0.62 75	5.53 168	1.88 187	11.68 157	6.00 123	12.60 242	30.86 433	7.48 196	3.87 138	12.25 298	2.97 190	0.00 1	0.07 224	0.03 223	0.14 339	0.34 279	0.04 58

HUI-Stereo	5.48 199	1.74 295	9.01 309	5.08 227	0.42 37	5.65 179	2.77 256	12.55 177	7.03 154	12.54 240	18.10 260	13.07 285	6.71 254	9.92 179	3.74 233	0.61 445	0.08 247	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.23 257

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 199	1.66 281	7.56 232	3.49 105	0.40 30	2.75 27	0.67 64	16.07 255	14.76 264	12.27 225	18.67 271	11.95 262	8.08 286	7.84 103	2.89 183	0.01 106	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.37 292	0.04 58

ROB_FTStereo	5.49 201	1.74 295	8.96 304	5.09 228	0.42 37	5.65 179	1.68 151	12.53 176	7.00 147	12.53 238	18.00 257	13.02 281	6.74 256	11.51 253	3.81 239	0.60 441	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249

PSM-adaLoss	5.50 202	1.74 295	9.03 313	5.09 228	0.42 37	5.66 184	1.98 202	12.50 171	7.01 152	12.52 232	18.13 263	12.96 277	6.77 260	11.11 230	3.83 240	0.72 457	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249

ROB_FTStereo_v2	5.53 203	1.74 295	8.97 306	5.09 228	0.42 37	5.64 178	2.02 204	12.50 171	7.00 147	12.51 231	18.10 260	12.99 278	6.72 255	11.50 252	4.04 256	0.70 453	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.23 257

CRE-IMP	5.53 203	1.63 274	9.62 338	5.65 279	0.48 50	7.02 251	1.70 154	11.84 159	8.33 180	12.99 253	16.02 240	11.08 244	6.23 236	12.06 286	5.06 288	0.28 366	0.07 224	0.09 306	0.00 1	0.24 202	0.21 242

RAFT-IKP	5.53 203	1.74 295	8.95 301	5.09 228	0.41 32	5.45 164	2.08 209	12.52 173	7.00 147	12.52 232	18.13 263	12.93 276	6.79 261	11.59 260	3.99 251	0.80 472	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249

LL-Strereo2	5.54 206	2.17 380	9.12 318	5.65 279	2.54 283	6.48 231	2.27 222	15.08 228	7.79 168	10.99 215	10.26 180	15.94 330	3.50 129	13.25 344	3.63 225	0.00 1	0.13 324	1.34 509	0.10 315	0.30 244	0.19 229

iGMRVC	5.54 206	1.74 295	9.01 309	5.09 228	0.42 37	5.66 184	1.81 181	12.61 180	7.02 153	12.52 232	18.11 262	13.02 281	6.64 251	11.57 257	4.16 257	0.82 474	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.21 242

Gwc-CoAtRS	5.54 206	1.22 138	8.40 274	4.28 169	1.36 190	6.93 249	1.31 113	15.48 239	15.03 266	12.62 243	13.32 217	12.74 274	5.71 220	8.61 126	2.98 192	0.01 106	0.22 392	0.00 1	0.29 422	0.28 229	0.07 95

test_3	5.55 209	1.02 91	8.07 260	6.18 329	0.54 58	9.00 281	3.28 273	13.55 200	18.66 319	11.97 222	8.89 154	13.98 301	4.05 146	8.96 146	2.10 133	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.31 434	0.26 218	0.18 216

CFNet-RSSM	5.55 209	1.08 108	8.60 287	4.30 173	1.21 166	6.42 230	1.25 109	16.12 256	17.84 308	13.12 255	11.14 194	11.84 257	5.52 210	9.14 153	2.35 151	0.01 106	0.20 375	0.00 1	0.36 448	0.34 279	0.07 95

Patchmatch Stereo++	5.56 211	1.74 295	9.01 309	5.09 228	0.41 32	5.66 184	2.40 234	12.52 173	7.00 147	12.52 232	18.08 258	13.02 281	6.74 256	11.59 260	4.01 253	0.78 466	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	5.56 211	1.74 295	9.01 309	5.09 228	0.41 32	5.66 184	2.40 234	12.52 173	7.00 147	12.52 232	18.08 258	13.02 281	6.74 256	11.59 260	4.01 253	0.78 466	0.09 262	0.09 306	0.00 1	0.22 180	0.22 249

raftrobust	5.56 211	1.42 190	6.00 160	7.04 381	5.11 423	4.90 130	1.88 187	17.13 270	13.72 252	11.87 220	11.58 201	7.82 198	9.21 306	10.28 188	2.92 187	0.02 170	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.22 180	0.11 140

1test111	5.59 214	2.00 350	4.99 105	5.89 300	0.26 7	10.85 312	5.38 343	20.20 319	11.88 220	6.95 168	10.01 169	4.49 120	9.78 320	11.09 228	7.45 338	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.04 234	0.25 207	0.20 234

xyz-stereo-finetune2	5.60 215	1.64 275	5.87 154	2.44 32	0.32 17	15.39 405	1.90 191	10.59 147	5.28 105	10.58 209	17.82 255	7.37 194	8.93 301	14.86 381	8.46 370	0.01 106	0.02 79	0.08 294	0.14 339	0.23 195	0.04 58

test-1	5.62 216	1.53 229	14.78 452	7.44 400	1.11 149	7.99 269	1.19 105	13.03 188	12.04 224	9.39 198	15.23 232	11.15 247	5.56 212	7.06 82	3.57 221	0.07 267	0.50 479	0.00 1	0.10 315	0.16 152	0.47 349

DeepStereo_RVC	5.65 217	1.65 277	9.06 315	5.21 252	0.56 62	5.55 173	1.84 183	12.16 165	7.22 157	13.94 269	14.96 228	12.58 270	10.27 329	11.25 242	5.81 309	0.39 398	0.10 279	0.11 338	0.00 1	0.18 165	0.22 249

MM-Stereo_test3	5.71 218	1.22 138	5.59 143	5.84 297	5.43 444	4.74 115	6.54 393	19.30 309	23.72 379	8.53 188	11.36 198	7.15 184	2.84 108	8.62 127	2.51 162	0.05 237	0.07 224	0.00 1	0.00 1	0.45 318	0.17 206

EKT-Stereo	5.73 219	1.42 190	7.85 245	7.16 389	5.35 440	5.22 152	4.41 319	18.13 290	14.05 254	8.77 192	12.85 214	9.55 225	4.26 155	11.19 239	2.45 159	0.45 412	0.23 399	0.07 284	0.10 315	0.16 152	0.87 419

NRIStereo	5.73 219	1.67 282	8.42 276	5.72 289	0.41 32	6.71 242	2.60 246	14.73 224	10.71 210	12.39 229	15.07 229	11.58 251	6.23 236	12.06 286	4.78 276	0.61 445	0.17 358	0.11 338	0.00 1	0.28 229	0.27 281

rvit_0105_6	5.74 221	2.76 414	14.29 443	9.83 471	1.73 221	5.18 151	5.24 338	10.21 135	20.31 333	6.26 158	6.78 127	10.10 231	6.43 246	11.20 241	3.33 216	0.18 313	0.29 429	0.00 1	0.00 1	0.51 349	0.14 169

RAFT-Test	5.75 222	1.32 168	6.77 196	4.07 143	1.71 219	9.95 292	1.56 141	15.78 249	8.34 182	12.73 246	23.83 344	11.80 255	4.69 180	8.99 147	2.57 165	0.01 106	0.29 429	0.00 1	0.38 454	0.16 152	0.07 95

Selective-RAFT	5.78 223	0.83 44	10.24 367	6.70 364	0.72 102	15.49 410	1.13 101	13.82 213	15.41 274	6.97 172	6.97 134	11.63 252	8.27 289	12.32 300	4.73 274	0.10 279	0.01 29	0.00 1	0.26 409	0.07 78	0.03 39

11t1	5.86 224	1.10 115	7.74 243	5.18 246	1.44 193	13.82 371	2.36 226	14.92 227	7.26 160	12.98 252	11.10 193	11.24 248	9.30 308	11.59 260	6.54 321	0.10 279	0.16 355	0.00 1	0.01 154	0.18 165	0.23 257

s12784h	5.87 225	0.88 60	4.11 70	3.01 69	0.51 54	18.49 460	0.98 91	18.89 303	17.60 305	12.52 232	12.46 209	7.87 200	5.01 197	11.05 226	3.13 207	0.73 461	0.01 29	0.04 243	0.00 1	0.07 78	0.01 3

H2IRNET	5.89 226	1.14 122	6.65 186	4.13 150	2.24 263	4.15 73	0.73 70	12.10 164	13.21 244	7.09 174	20.45 297	15.74 327	10.74 334	10.36 191	7.84 354	0.06 256	0.00 1	0.07 284	0.53 478	0.37 292	0.16 197

anonymousdsp2	5.93 227	1.54 233	8.34 268	4.43 181	0.38 29	9.24 287	4.11 307	21.92 347	17.36 300	12.28 227	10.08 174	10.05 229	4.42 160	11.04 225	2.54 164	0.01 106	0.02 79	0.30 427	0.18 357	0.21 177	0.18 216

GMStereo	5.94 228	3.84 455	10.86 383	5.13 238	0.71 93	7.27 256	2.66 251	12.38 169	25.14 395	12.01 224	10.66 185	5.12 136	3.46 125	11.39 248	6.16 317	0.45 412	0.02 79	0.05 254	0.31 434	0.86 420	0.25 272
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	5.95 229	2.02 360	7.09 210	7.06 382	5.10 422	6.36 228	5.44 349	13.97 214	13.25 246	9.93 202	17.45 251	10.37 234	3.89 139	11.64 265	4.24 261	0.02 170	0.46 470	0.10 325	0.00 1	0.20 173	0.31 302

GMOStereo	5.97 230	1.55 236	7.18 211	5.17 241	0.71 93	5.54 169	2.21 213	10.54 143	12.86 235	18.29 376	22.01 322	17.06 346	6.27 238	6.62 72	2.43 154	0.00 1	0.23 399	0.12 342	0.00 1	0.46 322	0.10 125

error version	5.97 230	1.55 236	7.18 211	5.17 241	0.71 93	5.54 169	2.21 213	10.54 143	12.86 235	18.29 376	22.01 322	17.06 346	6.27 238	6.62 72	2.43 154	0.00 1	0.23 399	0.12 342	0.00 1	0.46 322	0.10 125

test-v	5.97 230	1.55 236	7.18 211	5.17 241	0.71 93	5.54 169	2.21 213	10.54 143	12.86 235	18.29 376	22.01 322	17.06 346	6.27 238	6.62 72	2.43 154	0.00 1	0.23 399	0.12 342	0.00 1	0.46 322	0.10 125

test-2	5.97 230	1.55 236	7.18 211	5.17 241	0.71 93	5.54 169	2.21 213	10.54 143	12.86 235	18.29 376	22.01 322	17.06 346	6.27 238	6.62 72	2.43 154	0.00 1	0.23 399	0.12 342	0.00 1	0.46 322	0.10 125

xx1	5.99 234	2.00 350	4.99 105	5.89 300	0.26 7	10.85 312	5.38 343	17.84 281	15.48 275	6.95 168	10.01 169	16.02 333	11.15 345	10.79 210	1.59 80	0.00 1	0.05 162	0.02 205	0.05 259	0.25 207	0.20 234

rafts_anoy	6.02 235	1.67 282	6.27 176	6.53 350	4.98 413	5.30 157	2.53 241	13.77 210	21.01 341	12.70 245	16.23 243	8.56 212	5.65 218	9.09 152	5.22 293	0.04 215	0.31 434	0.09 306	0.03 213	0.25 207	0.17 206

TestStereo	6.02 235	2.55 406	7.33 223	5.57 275	1.68 218	6.05 217	1.78 176	13.73 207	16.40 290	10.87 214	23.79 343	9.00 216	5.63 217	11.26 243	3.96 248	0.09 273	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.69 395	0.01 3

Any-RAFT	6.04 237	1.16 126	4.52 87	4.47 182	1.20 164	10.46 299	1.97 201	21.84 342	15.52 277	11.21 217	19.37 278	13.34 290	4.72 186	8.65 131	2.03 123	0.01 106	0.19 371	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.08 110

iRaft-Stereo_20w	6.06 238	1.84 324	12.04 402	4.23 160	1.67 215	6.77 246	2.22 217	18.73 299	6.08 125	14.72 282	10.33 181	13.42 295	8.14 287	15.88 403	3.08 204	0.01 106	0.24 410	0.13 354	0.39 457	0.61 378	0.71 397

DCRE	6.07 239	1.75 304	8.41 275	7.20 390	3.82 349	6.48 231	4.18 314	15.52 241	10.42 205	9.24 196	22.47 332	11.71 254	5.46 209	10.62 201	3.02 196	0.02 170	0.26 421	0.05 254	0.30 429	0.15 144	0.24 264

XX-Stereo	6.14 240	1.47 205	9.11 317	11.87 519	6.76 492	3.27 45	0.93 86	15.13 230	5.43 109	8.79 194	28.46 396	13.71 299	2.22 83	11.51 253	2.07 127	0.20 325	0.24 410	0.08 294	0.29 422	1.04 431	0.13 161

AFF-stereo	6.17 241	1.61 264	7.02 207	4.08 145	0.64 76	3.53 59	0.76 72	16.00 254	13.14 242	12.86 247	25.42 360	15.67 326	7.86 280	11.12 231	3.21 212	0.02 170	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.40 305	0.08 110

knoymous	6.19 242	1.49 216	4.49 85	3.81 134	1.87 239	5.84 199	5.76 357	14.51 218	14.18 257	13.31 261	21.59 318	12.64 271	6.49 248	12.41 305	4.03 255	0.12 289	0.13 324	0.12 342	0.00 1	0.71 400	0.35 315

TRStereo	6.22 243	6.09 494	11.30 388	9.19 450	7.41 509	4.75 117	1.74 168	19.70 312	11.74 218	10.61 210	8.65 149	10.67 237	3.22 116	13.81 360	3.60 224	0.31 373	0.23 399	0.12 342	0.36 448	0.48 331	0.38 322

AnonymousM	6.33 244	11.42 542	3.06 14	3.93 140	1.49 200	4.54 99	3.29 275	11.00 153	7.70 166	16.52 332	9.38 163	9.07 217	3.97 142	7.10 83	3.01 193	0.43 408	0.07 224	22.69 583	7.67 571	0.06 59	0.21 242

AIO-test1	6.38 245	1.41 189	5.70 147	9.77 467	5.61 451	9.09 283	1.79 177	21.63 340	20.69 337	6.75 162	17.68 253	8.19 206	4.99 196	10.38 192	3.16 208	0.01 106	0.01 29	0.00 1	0.13 333	0.28 229	0.26 275

MyStereo06	6.40 246	1.76 308	13.15 417	6.19 330	4.40 389	7.09 252	9.95 458	16.68 264	6.98 146	12.91 248	10.76 190	17.84 367	5.71 220	9.97 181	3.39 219	0.06 256	0.10 279	0.02 205	0.04 234	0.73 405	0.29 291

DCANet-4	6.41 247	1.02 91	9.66 342	3.41 94	0.68 82	4.73 110	1.70 154	17.70 277	24.33 388	15.10 293	20.25 291	6.45 169	8.65 293	8.47 121	5.31 297	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.63 379

riskmin	6.42 248	1.29 158	6.76 195	3.95 141	2.25 264	10.49 300	2.53 241	15.11 229	17.60 305	9.77 201	12.91 215	15.25 322	12.04 370	11.58 258	5.11 289	0.14 295	0.24 410	0.13 354	0.03 213	0.61 378	0.69 392

DisPM	6.43 249	1.31 165	8.36 270	6.61 359	1.06 144	5.83 197	3.82 301	13.04 189	11.63 217	16.38 328	23.88 346	12.80 275	6.50 249	13.03 340	3.04 198	0.51 427	0.01 29	0.08 294	0.15 347	0.10 115	0.42 335

DCANet	6.46 250	1.59 255	7.28 218	3.51 109	0.68 82	4.77 123	1.75 171	15.33 235	23.62 374	15.55 308	20.73 304	7.31 191	11.56 360	8.83 140	5.26 295	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.26 218	1.11 440

RALAANet	6.49 251	2.49 403	9.69 347	7.09 383	4.98 413	6.23 220	1.68 151	19.90 316	14.26 258	15.04 291	14.56 222	12.69 273	4.38 158	12.91 330	3.07 201	0.02 170	0.07 224	0.00 1	0.10 315	0.51 349	0.15 189

Pruner-Stereo	6.59 252	1.51 223	8.71 291	6.34 339	0.85 121	5.66 184	4.15 310	13.74 208	11.02 212	18.11 371	22.09 327	15.86 329	5.80 223	11.75 271	5.15 291	0.60 441	0.02 79	0.18 380	0.10 315	0.07 78	0.16 197

sAnonymous2	6.59 252	6.21 496	19.05 492	8.91 440	5.27 434	4.58 100	6.69 399	15.56 242	11.12 215	4.86 139	8.71 152	3.81 103	7.93 281	7.38 90	2.89 183	0.09 273	0.07 224	0.05 254	0.28 418	11.25 566	7.10 555

CroCo_RVC	6.59 252	6.21 496	19.05 492	8.91 440	5.27 434	4.58 100	6.69 399	15.56 242	11.12 215	4.86 139	8.71 152	3.81 103	7.93 281	7.38 90	2.89 183	0.09 273	0.07 224	0.05 254	0.28 418	11.25 566	7.10 555

SST-Stereo	6.60 255	1.46 203	8.37 271	6.68 362	0.77 110	6.01 212	1.93 195	14.68 223	9.24 194	19.09 394	20.43 296	16.86 344	8.59 292	13.49 350	3.80 238	0.22 336	0.05 162	0.13 354	0.00 1	0.08 93	0.05 73

PSM-softLoss	6.61 256	1.60 259	9.42 331	6.48 345	0.88 124	5.65 179	2.04 206	22.64 352	8.77 186	13.95 270	22.11 329	13.01 279	5.22 204	12.73 321	6.05 312	0.49 421	0.06 197	0.27 412	0.56 480	0.16 152	0.06 84

KMStereo	6.61 256	1.60 259	9.42 331	6.48 345	0.88 124	5.65 179	2.04 206	22.64 352	8.77 186	13.95 270	22.11 329	13.01 279	5.22 204	12.73 321	6.05 312	0.49 421	0.06 197	0.27 412	0.56 480	0.16 152	0.06 84

ADStereo(finetuned)	6.68 258	1.59 255	9.70 348	3.49 105	0.68 82	4.79 124	1.75 171	15.33 235	23.64 375	15.56 309	20.68 299	7.30 190	13.85 406	8.71 133	5.17 292	0.00 1	0.05 162	0.00 1	0.00 1	0.25 207	1.05 437

PFNet+	6.68 258	1.40 185	9.60 337	5.64 278	0.85 121	5.79 196	1.74 168	13.63 202	15.30 272	17.88 364	21.38 316	14.52 309	6.07 231	12.74 323	4.89 284	0.63 449	0.20 375	0.11 338	0.30 429	0.05 54	0.91 424

rvit_0105_4	6.69 260	2.81 416	15.46 456	10.22 483	1.58 206	5.99 208	5.81 358	13.77 210	23.65 376	7.16 175	9.46 164	12.64 271	7.78 278	12.03 279	3.83 240	0.19 317	0.47 472	0.00 1	0.01 154	0.60 376	0.37 319

raft+_RVC	6.69 260	1.61 264	5.57 140	6.37 340	4.62 398	6.51 234	6.18 376	20.39 326	23.38 371	10.62 212	17.82 255	9.89 228	5.65 218	10.70 205	3.67 230	0.00 1	0.14 340	0.00 1	0.00 1	0.34 279	0.27 281

NF-Stereo	6.72 262	1.59 255	8.93 297	6.60 357	0.73 107	6.27 223	3.38 282	20.21 325	18.01 311	13.22 260	19.46 282	11.82 256	6.16 232	12.39 304	4.74 275	0.33 376	0.06 197	0.20 391	0.23 389	0.08 93	0.05 73

RE-Stereo	6.73 263	1.58 252	8.94 299	6.59 354	0.71 93	6.27 223	3.51 287	20.20 319	17.99 309	13.21 257	19.46 282	11.94 260	6.20 234	12.34 301	4.79 279	0.34 380	0.05 162	0.20 391	0.23 389	0.09 99	0.05 73

TVStereo	6.73 263	1.58 252	8.94 299	6.59 354	0.71 93	6.27 223	3.51 287	20.20 319	17.99 309	13.21 257	19.46 282	11.94 260	6.20 234	12.34 301	4.79 279	0.34 380	0.05 162	0.20 391	0.23 389	0.09 99	0.05 73

OCTAStereo	6.74 265	1.59 255	8.96 304	6.60 357	0.72 102	6.25 221	3.50 285	20.20 319	18.03 312	13.21 257	19.45 280	12.07 268	6.16 232	12.36 303	4.78 276	0.35 383	0.06 197	0.20 391	0.23 389	0.09 99	0.05 73

DIP-Stereo	6.74 265	1.93 340	10.02 364	4.28 169	1.64 213	13.54 366	1.52 133	15.16 231	6.63 137	14.30 278	26.81 378	10.90 240	5.19 202	14.78 380	7.56 342	0.00 1	0.06 197	0.05 254	0.00 1	0.17 162	0.17 206
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MIPNet	6.75 267	1.67 282	12.34 404	4.67 195	1.47 195	10.01 293	2.24 219	26.43 396	17.22 296	14.72 282	12.75 211	7.02 182	9.68 318	8.44 120	5.26 295	0.01 106	0.04 130	0.05 254	0.09 304	0.35 283	0.55 365

RAFT-345	6.79 268	1.29 158	6.80 198	5.06 224	0.91 129	5.61 176	3.32 281	13.36 196	10.17 203	13.73 266	43.66 545	9.12 219	5.38 208	12.29 299	4.44 266	0.32 374	0.05 162	0.09 306	0.06 278	0.06 59	0.03 39

x	6.80 269	1.36 175	6.94 204	4.58 190	1.88 240	10.78 309	4.55 322	19.79 315	10.62 207	12.69 244	19.54 285	14.87 315	10.11 326	9.52 163	8.03 361	0.07 267	0.15 346	0.04 243	0.04 234	0.24 202	0.22 249

PAM_32	6.82 270	1.73 292	14.16 438	5.34 264	1.47 195	13.84 372	0.88 82	14.75 225	6.34 130	14.22 276	9.14 159	24.94 448	11.87 366	12.50 312	2.79 179	0.14 295	0.27 425	0.09 306	0.42 463	0.54 357	0.89 420

fff	6.83 271	1.55 236	7.28 218	3.56 111	0.32 17	4.73 110	1.70 154	15.75 246	31.87 455	15.11 294	20.25 291	6.90 178	12.80 385	8.63 128	5.33 298	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.63 379

csc	6.83 271	1.55 236	7.28 218	3.56 111	0.32 17	4.73 110	1.70 154	15.75 246	31.87 455	15.11 294	20.25 291	6.90 178	12.80 385	8.63 128	5.33 298	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.63 379

cscssc	6.83 271	1.55 236	7.28 218	3.56 111	0.32 17	4.73 110	1.70 154	15.75 246	31.87 455	15.11 294	20.25 291	6.90 178	12.80 385	8.63 128	5.33 298	0.01 106	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.63 379

Hybrid-DGEV-03	6.90 274	1.58 252	5.75 149	6.11 325	1.20 164	11.62 327	2.60 246	13.70 205	14.15 256	16.58 334	29.44 409	14.00 302	5.86 225	10.87 218	3.69 231	0.00 1	0.07 224	0.13 354	0.00 1	0.35 283	0.28 285

UGAM-zero	6.91 275	1.47 205	13.65 429	4.24 161	1.67 215	5.51 166	0.72 69	17.44 273	6.74 139	14.56 279	15.84 238	24.16 436	14.20 415	12.79 324	3.96 248	0.00 1	0.22 392	0.02 205	0.58 482	0.14 136	0.27 281

RAFT_R40	6.91 275	1.53 229	8.45 279	6.79 370	0.77 110	5.86 203	3.82 301	14.85 226	14.53 262	18.05 370	20.03 289	17.06 346	8.69 294	13.40 347	3.84 242	0.14 295	0.02 79	0.14 359	0.00 1	0.09 99	0.05 73

OMP-Stereo	6.93 277	2.57 408	9.03 313	10.63 492	1.72 220	4.89 128	1.91 192	17.84 281	15.56 278	16.69 338	14.16 220	17.70 364	7.33 269	12.93 331	4.83 282	0.24 350	0.03 112	0.06 272	0.02 192	0.19 169	0.39 325

PAM	6.94 278	1.65 277	14.88 453	5.38 266	1.98 249	14.76 394	1.28 110	14.54 219	6.77 140	15.52 306	9.10 157	24.15 435	11.60 362	12.46 309	2.33 149	0.04 215	0.28 428	0.07 284	0.42 463	0.57 369	0.99 432

qqq	6.96 279	1.40 185	8.15 264	4.50 183	1.03 137	8.55 277	6.93 409	20.20 319	11.88 220	12.00 223	18.19 265	16.02 333	11.15 345	11.09 228	7.45 338	0.06 256	0.13 324	0.02 205	0.05 259	0.25 207	0.20 234

AIO-test2	7.01 280	2.23 387	6.87 200	8.42 432	5.28 436	9.03 282	5.32 340	25.92 389	23.54 372	6.78 164	20.55 298	5.25 142	3.58 133	9.56 165	2.50 161	3.96 543	0.04 130	0.03 223	0.47 470	0.56 367	0.33 306

MIM_Stereo	7.02 281	1.55 236	10.78 380	4.17 152	0.58 65	5.25 154	1.32 115	19.03 304	12.59 234	16.74 340	28.83 399	13.20 287	5.53 211	12.89 328	7.11 331	0.00 1	0.23 399	0.00 1	0.01 154	0.38 297	0.28 285

R-Stereo Train	7.04 282	1.34 171	7.89 248	6.23 332	2.30 267	7.51 260	5.54 351	23.96 364	6.94 144	16.26 325	33.57 478	12.04 265	5.61 213	7.67 97	3.74 233	0.01 106	0.05 162	0.01 184	0.00 1	0.10 115	0.12 147

RAFT-Stereo	7.04 282	1.34 171	7.89 248	6.23 332	2.30 267	7.51 260	5.54 351	23.96 364	6.94 144	16.26 325	33.57 478	12.04 265	5.61 213	7.67 97	3.74 233	0.01 106	0.05 162	0.01 184	0.00 1	0.10 115	0.12 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ACRE	7.07 284	2.38 395	13.26 418	7.36 395	4.86 404	10.28 296	4.40 317	15.51 240	13.69 251	17.22 350	19.23 277	8.00 203	4.20 152	10.64 202	8.50 371	0.33 376	0.32 437	0.03 223	0.14 339	0.37 292	0.77 407

MyStereo8	7.13 285	2.48 401	10.86 383	6.81 372	4.98 413	10.73 306	1.42 120	14.58 221	9.73 198	15.75 311	23.16 338	12.17 269	7.96 284	9.85 176	10.21 400	0.04 215	0.19 371	0.08 294	0.21 377	0.58 373	0.82 410

IPLGR	7.14 286	1.31 165	13.14 416	4.24 161	1.15 160	9.78 290	0.98 91	23.98 366	21.70 354	16.22 324	18.43 266	8.45 210	7.66 273	9.26 157	5.45 303	0.21 330	0.05 162	0.04 243	0.06 278	0.32 266	0.38 322

CIPLG	7.15 287	2.44 398	12.82 411	7.38 396	4.93 408	10.51 301	4.56 323	15.17 232	13.25 246	17.45 355	19.75 286	8.42 209	4.60 177	11.41 249	8.31 366	0.33 376	0.32 437	0.03 223	0.14 339	0.37 292	0.72 399

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 288	3.12 433	14.04 436	4.74 198	6.89 498	6.58 238	0.68 65	21.97 348	9.36 197	10.84 213	17.38 250	17.36 360	9.24 307	12.45 308	4.44 266	0.04 215	0.24 410	0.10 325	1.00 509	1.36 452	1.43 459

IPLGR_C	7.16 288	2.48 401	12.98 414	7.52 405	4.91 407	10.56 302	4.59 325	15.63 245	14.12 255	17.42 353	18.87 273	8.00 203	4.59 176	10.76 209	8.81 375	0.32 374	0.32 437	0.03 223	0.13 333	0.36 285	0.76 404

IPLG	7.20 290	1.43 194	12.55 408	5.17 241	4.32 385	11.11 321	1.48 122	21.79 341	15.10 268	19.16 395	20.23 290	5.26 143	5.61 213	11.68 266	8.14 363	0.05 237	0.06 197	0.03 223	0.07 287	0.33 273	0.50 358

StereoVision	7.21 291	2.17 380	9.29 324	9.43 454	3.91 354	5.09 149	1.91 192	20.04 317	17.37 301	8.57 189	29.59 412	11.08 244	6.76 259	12.44 306	4.71 273	0.54 431	0.05 162	0.16 373	0.03 213	0.82 416	0.30 294

111	7.26 292	1.65 277	7.28 218	3.56 111	0.32 17	10.76 307	3.53 290	20.55 328	27.51 420	10.07 204	16.62 246	14.30 304	9.53 316	12.02 278	5.87 310	0.14 295	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.31 256	1.14 444

HHNet	7.39 293	1.75 304	7.24 216	3.26 84	3.18 318	5.04 145	6.40 386	19.04 305	15.70 280	20.71 425	32.13 457	10.69 238	5.91 226	10.45 195	4.60 271	0.40 401	0.07 224	0.21 396	0.13 333	0.54 357	0.41 332

ASMatch	7.40 294	1.42 190	8.49 282	5.09 228	2.00 251	4.74 115	2.62 248	16.54 262	13.17 243	17.08 345	34.75 486	13.13 286	10.33 331	12.04 282	4.82 281	0.05 237	0.24 410	0.21 396	0.17 355	0.16 152	0.97 428

IIG-Stereo	7.41 295	2.13 378	8.55 284	10.02 477	1.76 225	6.82 247	1.53 134	17.17 271	15.84 284	18.74 389	20.30 295	18.01 371	8.39 290	12.89 328	5.22 293	0.27 362	0.03 112	0.03 223	0.00 1	0.16 152	0.30 294

RAFT+CT+SA	7.44 296	1.46 203	6.46 182	10.73 495	3.34 327	4.70 108	7.45 422	16.45 259	25.89 403	10.18 205	27.15 382	7.27 189	8.00 285	15.11 383	3.19 211	0.02 170	0.00 1	0.18 380	0.46 469	0.30 244	0.47 349

LCNet	7.52 297	1.23 143	5.35 124	6.42 343	1.29 173	9.27 288	5.64 354	17.85 283	10.63 208	16.54 333	24.54 351	14.85 314	11.29 349	11.74 270	3.88 243	0.02 170	0.02 79	0.22 400	2.04 533	0.90 425	6.76 548

rvit_0105_5	7.60 298	3.13 434	16.37 469	9.97 476	1.59 208	7.41 258	6.27 378	17.78 280	25.62 400	10.30 206	10.39 182	14.79 313	8.95 302	12.51 313	4.87 283	0.17 310	0.42 457	0.00 1	0.11 325	0.62 381	0.71 397

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 299	27.25 581	41.87 558	2.73 53	0.41 32	4.25 82	1.50 127	6.63 60	3.87 69	4.31 118	3.78 62	2.48 82	1.39 47	5.67 47	1.56 78	25.09 591	0.05 162	0.01 184	0.08 291	4.67 524	14.58 581

TestStereo1	7.62 300	1.62 270	7.60 233	10.47 488	1.86 236	4.76 118	2.48 238	19.73 313	22.33 361	16.79 341	26.02 366	9.33 221	9.30 308	15.92 406	3.37 217	0.01 106	0.02 79	0.02 205	0.05 259	0.55 361	0.28 285

SA-5K	7.62 300	1.62 270	7.60 233	10.47 488	1.86 236	4.76 118	2.48 238	19.73 313	22.33 361	16.79 341	26.02 366	9.33 221	9.30 308	15.92 406	3.37 217	0.01 106	0.02 79	0.02 205	0.05 259	0.55 361	0.28 285

Select-FE	7.63 302	3.47 442	20.76 506	6.30 336	3.70 342	4.03 71	0.92 85	18.82 301	5.95 121	12.56 241	23.32 339	19.63 394	12.90 388	13.98 364	3.39 219	0.09 273	0.51 483	0.05 254	0.70 490	0.29 237	1.21 451

FACV-RUCA	7.66 303	1.94 341	9.40 330	7.72 414	6.03 472	12.99 356	3.10 270	19.47 310	18.51 317	12.27 225	18.43 266	8.28 207	10.16 327	11.38 247	5.62 305	0.36 385	0.62 496	4.36 544	0.30 429	1.72 466	0.55 365

test_sample1	7.66 303	1.26 151	8.87 295	5.04 221	2.61 287	14.61 391	4.58 324	20.08 318	9.81 199	13.83 268	21.62 319	18.21 377	12.26 372	11.71 267	8.01 359	0.11 284	0.11 299	0.02 205	0.02 192	0.20 173	0.17 206

mmm	7.72 305	1.50 219	8.56 285	5.29 258	1.89 241	14.14 378	5.70 356	18.42 292	11.02 212	16.04 319	23.78 342	17.00 345	10.03 325	12.03 279	7.54 341	0.12 289	0.07 224	0.50 448	0.20 375	0.31 256	0.18 216

RAFT-RH_RVC	7.73 306	1.25 149	6.99 206	4.83 205	0.90 128	11.76 329	1.53 134	13.00 187	14.43 261	17.51 357	46.41 558	11.02 243	6.30 242	12.68 317	4.93 285	0.51 427	0.04 130	0.12 342	0.13 333	0.09 99	0.09 115

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 307	3.78 451	19.59 495	5.04 221	10.79 550	5.87 205	1.85 184	19.52 311	7.33 161	14.18 273	21.16 312	16.50 339	5.97 229	13.73 359	3.79 237	0.04 215	0.17 358	0.04 243	1.30 520	2.45 484	2.15 489

TransformOpticalFlow	7.76 307	1.90 330	9.31 326	5.50 273	1.18 162	6.97 250	8.27 430	17.86 285	13.21 244	14.58 280	29.13 401	19.01 382	10.85 336	12.51 313	3.69 231	0.01 106	0.04 130	0.20 391	0.04 234	0.17 162	0.84 413

HITNet	7.83 309	2.93 424	8.39 272	4.76 202	1.48 198	12.75 352	4.64 326	20.97 330	14.37 260	15.14 298	22.15 331	14.57 310	10.62 332	14.38 372	8.14 363	0.04 215	0.01 29	0.48 446	0.02 192	0.57 369	0.10 125
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	7.86 310	1.27 152	7.98 253	5.00 220	2.29 266	13.33 362	6.88 406	20.42 327	15.24 270	13.95 270	21.58 317	18.96 381	12.12 371	12.07 288	5.36 301	0.12 289	0.10 279	0.07 284	0.03 213	0.28 229	0.19 229

PFNet	7.91 311	1.44 200	11.60 394	7.03 379	2.42 275	7.60 266	6.03 371	23.36 361	17.24 298	20.29 417	17.67 252	15.44 325	7.71 275	13.02 339	5.71 307	0.24 350	0.20 375	0.12 342	0.19 370	0.31 256	0.61 377

SA	7.93 312	1.54 233	9.13 320	7.98 421	0.64 76	5.85 201	2.29 223	22.27 349	24.54 393	13.17 256	31.07 437	8.87 215	10.32 330	16.49 422	3.12 205	0.04 215	0.12 310	0.17 375	0.30 429	0.45 318	0.17 206

AAGNet	7.94 313	1.48 210	9.34 328	7.13 388	0.70 88	5.85 201	5.16 336	15.40 238	14.01 253	20.13 414	24.03 347	15.28 323	11.52 356	12.05 283	15.47 452	0.63 449	0.06 197	0.32 429	0.01 154	0.12 124	0.09 115

FENet	7.94 313	1.01 89	6.72 188	5.87 299	2.07 255	11.11 321	2.03 205	21.39 335	20.81 338	17.14 348	22.65 333	14.43 306	11.54 359	12.97 334	7.89 356	0.15 304	0.24 410	0.03 223	0.02 192	0.14 136	0.62 378

dd	7.96 315	4.08 459	11.49 393	6.53 350	0.93 131	8.28 276	4.03 306	16.53 261	33.82 474	15.17 300	16.50 245	6.79 175	5.96 228	14.30 369	9.90 391	1.13 498	0.42 457	0.17 375	0.44 466	2.01 477	0.79 408

raft_robust	7.97 316	2.26 390	6.75 192	5.83 295	0.72 102	5.57 174	0.84 79	33.59 492	34.21 480	18.17 372	19.88 288	6.50 170	5.62 216	15.33 386	2.83 182	0.03 198	0.23 399	0.00 1	0.37 452	0.32 266	0.39 325

STrans-v2	7.98 317	1.84 324	9.42 331	4.84 208	1.48 198	12.23 341	10.05 463	19.06 306	12.32 230	13.63 265	26.06 370	18.13 376	12.35 375	12.99 336	3.99 251	0.01 106	0.01 29	0.18 380	0.01 154	0.22 180	0.83 411

Prome-Stereo	8.10 318	1.28 154	5.48 132	6.50 347	1.51 202	6.70 241	9.42 449	21.08 332	9.13 193	20.88 426	32.84 466	11.95 262	11.86 365	11.75 271	3.97 250	0.01 106	0.02 79	0.18 380	0.12 328	0.41 308	7.01 553

ffm	8.12 319	1.43 194	9.67 343	5.70 284	3.44 329	11.96 335	6.35 380	18.45 293	16.31 287	15.83 314	31.44 445	17.22 355	10.87 338	10.82 215	1.61 83	0.00 1	0.05 162	0.80 476	0.08 291	0.26 218	0.14 169

CASS	8.15 320	1.67 282	7.68 239	8.25 430	1.52 203	14.39 383	2.72 252	22.65 354	17.23 297	15.42 304	22.68 334	13.47 296	11.87 366	12.44 306	6.07 315	0.96 487	0.05 162	0.12 342	0.01 154	0.71 400	3.14 512
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Hybrid-DGEV-2	8.17 321	2.51 405	8.34 268	8.55 435	1.17 161	11.10 320	1.08 98	30.90 456	27.91 421	12.92 249	15.67 234	11.91 259	14.50 425	11.71 267	4.55 269	0.05 237	0.08 247	0.00 1	0.05 259	0.28 229	0.13 161

DN-CSS_ROB	8.17 321	2.59 410	14.14 437	6.11 325	3.22 321	6.31 226	3.53 290	22.92 358	20.59 336	16.66 336	30.05 420	9.31 220	7.95 283	13.49 350	4.78 276	0.72 457	0.00 1	0.45 443	0.00 1	0.54 357	0.09 115

RAFT_CTSACE	8.24 323	1.97 345	8.39 272	6.89 376	5.11 423	5.86 203	2.63 249	14.62 222	16.88 293	23.52 463	34.77 487	16.02 333	7.37 270	17.91 438	2.23 145	0.00 1	0.12 310	0.00 1	0.03 213	0.39 300	0.05 73

HI	8.30 324	2.00 350	6.75 192	4.58 190	5.15 426	4.16 74	0.50 51	17.99 287	9.24 194	25.03 477	28.22 392	20.23 396	12.47 378	17.93 439	11.49 417	0.00 1	0.10 279	0.00 1	0.05 259	0.08 93	0.05 73

CoSv	8.30 324	2.00 350	6.75 192	4.58 190	5.15 426	4.16 74	0.50 51	17.99 287	9.24 194	25.03 477	28.22 392	20.23 396	12.47 378	17.93 439	11.49 417	0.00 1	0.10 279	0.00 1	0.05 259	0.08 93	0.05 73

GMM-Stereo	8.34 326	1.09 113	6.42 179	6.14 328	2.52 280	10.30 298	9.64 454	23.44 362	10.64 209	17.84 362	29.89 416	17.37 361	7.75 277	11.55 255	4.36 263	0.05 237	0.01 29	0.23 404	0.90 499	0.46 322	6.26 542

GANet-ADL	8.36 327	2.31 393	8.44 278	7.39 398	2.65 291	12.58 348	5.24 338	29.55 438	25.24 396	14.19 275	16.70 248	17.07 351	6.91 262	10.65 203	6.26 318	0.38 389	0.39 449	0.10 325	0.12 328	0.75 411	0.28 285

Sa-1000	8.38 328	1.50 219	8.13 262	7.56 407	0.89 126	14.39 383	2.47 237	24.31 371	23.74 380	15.18 301	28.35 395	11.42 250	8.85 299	16.20 417	3.28 215	0.17 310	0.23 399	0.15 366	0.23 389	0.46 322	0.19 229

GwcNet-ADL	8.48 329	1.70 290	9.38 329	7.10 385	2.78 300	6.74 245	6.57 396	30.15 443	26.01 407	15.15 299	17.77 254	13.93 300	6.96 263	12.96 333	9.91 392	0.48 420	0.72 503	0.01 184	0.01 154	0.51 349	0.84 413

ARAFT	8.50 330	3.19 435	16.58 471	5.52 274	0.91 129	12.13 340	11.20 483	17.19 272	18.28 316	18.40 383	16.33 244	17.10 352	8.58 291	18.56 445	5.00 286	0.11 284	0.04 130	0.00 1	0.00 1	0.55 361	0.25 272

test_5	8.51 331	1.50 219	8.19 267	11.06 504	5.00 416	6.91 248	5.67 355	17.50 274	22.09 358	16.07 320	29.63 413	15.28 323	10.78 335	15.94 408	3.65 228	0.00 1	0.00 1	0.26 411	0.08 291	0.31 256	0.35 315

RAFT	8.51 331	2.16 379	8.93 297	8.14 425	0.81 117	12.63 349	8.49 436	16.34 257	15.56 278	22.31 446	18.99 275	19.29 389	11.39 354	17.57 434	6.05 312	0.01 106	0.19 371	0.27 412	0.02 192	0.64 388	0.45 346

GES	8.51 331	1.98 347	11.82 397	6.39 342	1.77 227	12.36 345	6.22 377	21.55 337	21.34 348	19.02 393	26.02 366	8.79 213	9.34 311	13.94 363	7.24 333	0.38 389	0.10 279	0.30 427	0.14 339	0.69 395	0.73 400

DMCA	8.51 331	1.90 330	9.96 357	5.16 240	4.14 370	10.29 297	4.46 321	25.52 381	19.55 325	16.33 327	20.69 300	17.59 362	11.26 348	10.42 194	11.36 416	0.50 424	0.08 247	0.35 432	0.05 259	0.36 285	0.31 302

PSM-AAD	8.62 335	1.22 138	5.69 146	6.31 338	1.12 151	12.74 351	10.01 462	19.29 308	15.25 271	21.54 440	25.11 356	14.24 303	13.47 396	12.15 293	3.93 247	0.01 106	0.06 197	2.48 529	0.16 350	0.38 297	7.28 558

FTStereo	8.67 336	1.13 121	6.04 163	6.04 318	2.39 274	7.86 268	12.05 496	17.72 278	8.33 180	20.16 415	41.41 529	16.10 337	12.64 383	10.80 213	4.37 264	0.18 313	0.01 29	0.09 306	0.16 350	0.15 144	5.71 536

iRaft-Stereo_5w	8.70 337	1.81 322	9.33 327	5.83 295	3.78 345	4.87 127	11.12 482	15.86 253	14.80 265	15.23 302	26.36 372	21.49 407	12.91 389	15.94 408	12.73 425	0.58 435	0.05 162	0.08 294	0.09 304	0.85 419	0.33 306

test_sample3	8.76 338	1.62 270	9.99 360	5.21 252	2.61 287	17.43 447	5.37 341	26.91 403	19.77 328	17.13 347	20.82 306	16.55 341	9.70 319	12.52 315	8.59 372	0.21 330	0.07 224	0.05 254	0.04 234	0.39 300	0.30 294

IRAFT_RVC	8.76 338	1.47 205	9.55 336	7.31 392	1.77 227	6.49 233	10.43 472	25.94 390	27.33 416	17.50 356	19.85 287	17.93 369	10.21 328	12.88 327	5.44 302	0.17 310	0.30 431	0.19 388	0.05 259	0.22 180	0.12 147

HCRNet	8.80 340	1.43 194	7.74 243	14.41 540	5.25 430	10.85 312	2.56 245	26.07 392	18.04 313	15.48 305	25.03 354	18.63 380	9.93 323	13.01 337	6.76 324	0.04 215	0.04 130	0.10 325	0.01 154	0.18 165	0.38 322

DEmStereo	8.85 341	1.36 175	9.99 360	4.24 161	1.05 143	11.49 325	5.91 360	13.76 209	26.68 413	22.03 444	32.92 468	11.86 258	15.27 441	11.48 250	8.08 362	0.16 306	0.15 346	0.02 205	0.09 304	0.09 99	0.44 342

SFCPSM	8.85 341	1.40 185	11.34 389	5.23 256	3.47 334	16.55 438	7.18 417	30.71 454	25.24 396	16.45 329	19.45 280	11.10 246	9.61 317	11.88 275	5.52 304	0.22 336	0.17 358	0.36 435	0.22 380	0.29 237	0.58 372

GrayStereo	8.86 343	1.17 129	6.94 204	8.09 423	2.82 301	10.58 304	11.40 488	17.93 286	15.74 281	22.43 449	30.95 434	17.80 366	12.44 377	11.19 239	4.57 270	0.02 170	0.02 79	0.18 380	0.79 496	0.31 256	1.90 478

anonymousa	9.03 344	1.62 270	8.03 259	4.19 157	5.53 449	15.37 404	3.81 300	18.55 296	21.20 346	18.28 375	30.99 435	20.79 399	13.42 394	10.58 197	7.57 343	0.00 1	0.05 162	0.29 423	0.18 357	0.10 115	0.11 140

KYRaft	9.04 345	1.11 117	7.02 207	6.50 347	0.97 135	8.27 275	8.19 429	22.86 357	8.20 176	21.30 438	31.38 442	22.64 419	8.20 288	11.99 277	2.96 189	0.02 170	0.02 79	0.05 254	0.68 489	0.40 305	18.09 589

DFGA-Net	9.06 346	3.56 444	17.96 487	5.71 288	3.89 351	10.76 307	3.08 269	25.17 378	29.50 429	16.21 323	18.47 269	9.49 224	6.31 243	15.80 399	12.54 422	0.05 237	0.00 1	0.06 272	0.09 304	1.76 467	0.83 411

rvit_stereo_0075_2	9.10 347	3.87 456	19.26 494	11.81 517	8.82 536	5.75 194	4.40 317	22.77 355	17.68 307	11.90 221	28.34 394	16.05 336	6.35 245	14.30 369	7.67 351	0.52 429	0.34 444	0.51 449	0.08 291	0.38 297	1.14 444

test_sample4	9.10 347	1.65 277	9.91 355	5.19 249	2.57 285	16.59 439	5.38 343	27.37 408	19.80 329	17.80 361	27.52 385	15.01 316	11.21 347	12.69 320	8.15 365	0.21 330	0.07 224	0.06 272	0.03 213	0.43 313	0.30 294

BUS	9.20 349	1.48 210	7.93 250	6.74 367	3.96 355	17.62 453	2.79 257	33.06 487	21.58 351	17.99 367	21.34 313	14.49 307	9.40 313	14.18 366	10.57 404	0.19 317	0.13 324	0.14 359	0.04 234	0.30 244	0.09 115

rvit_0105_3	9.23 350	3.67 447	17.68 483	11.75 515	1.89 241	9.37 289	8.48 435	18.68 297	30.64 445	15.02 290	14.72 225	17.87 368	9.94 324	15.66 395	6.54 321	0.36 385	0.43 461	0.01 184	0.41 461	0.50 345	1.01 435

MyStereo04	9.24 351	1.92 337	8.78 293	6.09 321	4.31 382	6.54 235	9.96 460	32.24 478	41.99 526	14.26 277	11.98 205	12.00 264	12.01 369	13.93 361	7.53 340	0.06 256	0.10 279	0.03 223	0.04 234	0.63 384	0.30 294

CoDeX	9.24 351	1.77 314	9.54 335	6.08 320	3.79 347	16.45 435	6.76 404	26.15 393	25.03 394	17.18 349	25.12 357	14.69 312	11.68 363	12.22 295	6.71 323	0.30 370	0.20 375	0.15 366	0.02 192	0.23 195	0.68 390

CrosDoStereo	9.24 351	1.29 158	8.16 265	4.56 188	1.04 140	7.52 262	15.00 523	15.85 251	24.31 386	24.27 466	33.44 475	13.37 291	13.82 404	12.23 296	8.86 378	0.01 106	0.11 299	0.09 306	0.04 234	0.36 285	0.53 362

DeepStereo_LL	9.24 351	1.29 158	8.16 265	4.56 188	1.04 140	7.52 262	15.00 523	15.85 251	24.31 386	24.27 466	33.44 475	13.37 291	13.82 404	12.23 296	8.86 378	0.01 106	0.11 299	0.09 306	0.04 234	0.36 285	0.53 362

DRaft	9.27 355	1.23 143	9.08 316	3.62 119	0.78 112	13.27 361	5.89 359	16.97 267	29.57 431	21.15 436	38.46 512	10.09 230	13.98 410	11.58 258	7.91 357	0.43 408	0.30 431	0.06 272	0.26 409	0.26 218	0.45 346

MyStereo05	9.29 356	1.76 308	8.95 301	6.19 330	4.40 389	7.09 252	9.95 458	31.21 460	40.82 518	17.31 351	12.93 216	10.33 233	12.52 381	13.93 361	7.05 330	0.06 256	0.10 279	0.02 205	0.04 234	0.73 405	0.29 291

MLCV	9.32 357	2.22 385	12.55 408	5.22 254	1.32 180	13.79 370	1.35 116	21.14 334	23.65 376	21.91 443	31.37 441	17.14 353	7.57 272	16.00 411	10.18 398	0.22 336	0.01 29	0.03 223	0.02 192	0.40 305	0.29 291

DispNO	9.33 358	1.78 317	15.84 461	5.73 290	5.74 462	12.24 342	4.81 333	25.06 376	21.10 343	16.70 339	20.86 307	17.78 365	11.76 364	16.74 426	8.85 377	0.22 336	0.15 346	0.03 223	0.12 328	0.41 308	0.64 385

test_sample5	9.36 359	1.61 264	9.63 339	5.30 259	2.52 280	15.42 407	6.00 367	27.25 406	19.96 330	18.36 381	31.81 451	15.99 331	11.29 349	13.21 341	7.66 349	0.23 345	0.08 247	0.07 284	0.04 234	0.48 331	0.34 310

BEATNet_4x	9.37 360	4.85 472	12.05 403	5.48 272	1.35 188	13.15 359	6.15 375	25.06 376	16.74 291	16.18 322	24.65 352	17.29 359	12.51 380	16.91 428	10.92 409	0.38 389	0.18 364	0.81 481	0.05 259	1.95 473	0.65 387

THIR-Stereo	9.38 361	1.78 317	8.50 283	4.74 198	0.71 93	15.92 417	11.93 494	16.39 258	21.56 350	24.27 466	32.07 455	14.40 305	14.14 414	11.49 251	8.39 369	0.05 237	0.25 418	0.10 325	0.05 259	0.33 273	0.58 372

ff1	9.41 362	1.43 194	9.67 343	5.70 284	3.44 329	11.96 335	6.35 380	18.45 293	16.31 287	15.83 314	31.44 445	17.22 355	10.87 338	16.19 414	21.98 498	0.00 1	0.05 162	0.80 476	0.08 291	0.26 218	0.14 169

G2L-ROB	9.43 363	1.49 216	8.01 257	5.66 281	4.08 365	11.74 328	7.70 426	29.33 434	18.14 314	19.72 405	21.64 320	22.32 417	11.02 343	16.47 421	10.74 408	0.02 170	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.19 169	0.33 306

GANet-RSSM	9.48 364	1.32 168	6.45 181	6.72 366	5.51 448	12.78 353	6.03 371	26.55 397	18.96 323	14.92 286	27.95 388	25.41 453	14.69 429	13.52 353	7.60 346	0.10 279	0.10 279	0.16 373	0.01 154	0.51 349	0.39 325

UCFNet_RVC	9.48 364	2.12 376	4.89 102	7.03 379	3.78 345	16.05 418	6.37 384	28.25 418	20.00 332	15.93 318	23.07 337	25.21 450	12.79 384	12.57 316	8.01 359	0.07 267	0.04 130	1.17 499	0.23 389	1.31 450	0.69 392

DualNet	9.49 366	1.61 264	9.63 339	5.30 259	2.52 280	15.42 407	6.00 367	27.25 406	19.96 330	19.40 397	33.22 471	15.99 331	11.29 349	13.21 341	7.66 349	0.23 345	0.08 247	0.07 284	0.04 234	0.48 331	0.34 310

CFNet_pseudo	9.58 367	1.91 333	10.73 378	4.53 185	2.91 307	14.26 380	2.75 255	26.73 401	32.14 462	17.10 346	23.02 336	22.14 414	8.74 297	12.17 294	7.43 336	0.20 325	0.45 468	1.24 508	0.24 399	2.49 486	0.49 357

Anonymous3	9.60 368	3.45 441	29.83 531	9.58 462	4.75 402	24.51 499	10.20 469	24.04 368	18.77 321	10.42 207	14.64 224	7.97 202	8.75 298	14.05 365	5.80 308	2.44 528	1.39 530	0.08 294	0.06 278	0.73 405	0.48 353

ccs_rob	9.61 369	1.92 337	10.72 377	4.55 186	2.89 304	14.33 382	2.86 262	26.85 402	32.36 465	17.05 344	22.91 335	22.12 413	8.70 295	12.10 290	7.44 337	0.19 317	0.44 463	1.38 510	0.25 405	2.68 489	0.57 370

PCWNet_CMD	9.64 370	1.77 314	10.59 374	4.80 204	2.90 305	16.25 432	2.42 236	29.37 436	34.10 478	17.41 352	22.04 326	19.10 385	7.70 274	12.05 283	6.86 325	0.22 336	0.45 468	0.80 476	0.22 380	3.11 501	0.69 392

MSMDNet	9.64 370	1.77 314	10.63 375	4.83 205	2.90 305	16.35 433	2.37 229	29.33 434	34.29 481	17.43 354	22.10 328	19.05 384	7.79 279	12.11 292	6.87 326	0.23 345	0.46 470	0.67 465	0.21 377	2.77 492	0.60 375

DCVSM-stereo	9.70 372	1.83 323	11.36 390	5.81 292	3.59 337	10.57 303	3.00 265	18.71 298	22.11 359	23.79 464	19.02 276	29.73 479	17.68 472	13.33 345	9.11 383	0.21 330	1.14 524	0.27 412	0.06 278	0.75 411	1.89 477

BSDual-CNN	9.70 372	1.48 210	7.93 250	6.74 367	3.96 355	16.10 422	7.13 414	33.06 487	21.58 351	17.99 367	21.34 313	22.28 415	11.53 357	14.18 366	7.81 352	0.19 317	0.13 324	0.14 359	0.04 234	0.30 244	0.09 115

PSMNet-RSSM	9.71 374	1.73 292	6.09 166	7.47 403	4.27 376	10.06 294	6.00 367	29.14 430	21.74 355	15.76 312	32.88 467	22.63 418	13.18 391	12.94 332	9.12 384	0.09 273	0.02 79	0.07 284	0.10 315	0.70 398	0.24 264

IER	9.78 375	1.55 236	9.97 358	4.51 184	5.23 428	13.78 368	5.11 335	26.66 399	22.79 368	19.69 404	29.45 410	16.42 338	18.52 483	13.64 358	7.57 343	0.06 256	0.03 112	0.18 380	0.09 304	0.18 165	0.23 257

test_sample6	9.79 376	1.61 264	9.84 352	5.35 265	2.35 272	15.59 411	6.60 398	28.40 419	20.96 340	19.40 397	33.22 471	17.17 354	11.58 361	13.43 349	8.82 376	0.26 360	0.10 279	0.10 325	0.06 278	0.50 345	0.41 332

psmg	9.80 377	1.48 210	7.93 250	5.18 246	3.96 355	15.85 416	7.93 428	29.11 429	21.58 351	20.93 427	25.06 355	22.28 415	11.53 357	14.18 366	7.81 352	0.19 317	0.13 324	0.17 375	0.04 234	0.36 285	0.21 242

gwcnet-sp	9.81 378	2.82 417	13.47 425	5.99 311	4.27 376	16.20 428	5.91 360	25.55 382	24.34 389	21.01 429	20.69 300	15.22 319	14.96 433	14.50 375	9.97 393	0.05 237	0.15 346	0.02 205	0.08 291	0.49 340	0.51 359

scenet	9.81 378	2.82 417	13.47 425	5.99 311	4.27 376	16.20 428	5.91 360	25.55 382	24.34 389	21.01 429	20.69 300	15.22 319	14.96 433	14.50 375	9.97 393	0.05 237	0.15 346	0.02 205	0.08 291	0.49 340	0.51 359

ssnet	9.81 378	2.82 417	13.47 425	5.99 311	4.27 376	16.20 428	5.91 360	25.55 382	24.34 389	21.01 429	20.69 300	15.22 319	14.96 433	14.50 375	9.97 393	0.05 237	0.15 346	0.02 205	0.08 291	0.49 340	0.51 359

CFNet-ft	9.87 381	2.18 383	5.49 133	7.45 401	5.25 430	15.76 413	5.98 365	21.89 344	21.87 356	14.96 287	30.02 418	25.68 454	13.68 400	12.46 309	10.94 411	0.08 271	0.06 197	1.83 515	0.22 380	1.09 433	0.43 338

CFNet_RVC	9.87 381	2.18 383	5.49 133	7.45 401	5.25 430	15.76 413	5.98 365	21.89 344	21.87 356	14.96 287	30.02 418	25.68 454	13.68 400	12.46 309	10.94 411	0.08 271	0.06 197	1.83 515	0.22 380	1.09 433	0.43 338

PSMNet-ADL	9.88 383	2.01 358	6.80 198	9.18 449	4.26 375	15.11 399	3.50 285	27.12 405	24.42 392	14.72 282	18.96 274	25.32 452	13.43 395	15.76 398	14.04 438	0.79 470	0.78 509	0.00 1	0.02 192	0.26 218	1.18 448

qqq1	9.96 384	1.37 177	13.37 420	4.41 177	1.30 174	14.40 386	3.29 275	30.25 445	29.81 435	19.55 399	29.37 403	18.06 372	14.40 421	15.42 389	3.18 209	0.38 389	0.21 382	0.00 1	0.01 154	0.29 237	0.18 216

fff1	9.96 384	1.37 177	13.37 420	4.41 177	1.30 174	14.40 386	3.29 275	30.25 445	29.81 435	19.55 399	29.37 403	18.06 372	14.40 421	15.42 389	3.18 209	0.38 389	0.21 382	0.00 1	0.01 154	0.29 237	0.18 216

UGAM	10.01 386	1.28 154	9.19 323	6.53 350	4.31 382	6.72 243	10.45 474	15.31 234	25.98 405	20.56 421	27.42 384	22.70 420	11.49 355	26.30 517	10.64 407	0.00 1	0.00 1	0.46 444	0.03 213	0.39 300	0.43 338

UDGNet	10.05 387	13.89 552	10.00 363	9.36 453	2.69 292	7.82 267	1.88 187	18.86 302	34.64 483	17.52 358	13.70 219	13.40 293	7.18 267	13.01 337	6.30 320	5.30 552	0.08 247	12.57 575	2.80 542	8.19 552	1.71 472

cf-r	10.06 388	1.60 259	7.99 255	5.82 293	5.70 459	12.92 355	4.78 329	24.18 370	27.47 419	16.91 343	31.02 436	25.12 449	14.05 411	11.63 264	11.01 414	0.03 198	0.03 112	0.05 254	0.03 213	0.43 313	0.39 325

ICVP	10.07 389	1.73 292	6.11 167	9.08 445	3.31 325	12.25 343	6.56 395	26.30 395	22.52 364	16.49 331	31.80 450	26.94 465	12.42 376	11.35 246	10.92 409	1.17 501	0.57 492	0.17 375	0.10 315	0.58 373	1.07 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G2L-Stereo	10.09 390	1.97 345	9.53 334	7.09 383	4.21 372	9.10 284	8.53 437	29.05 428	22.51 363	19.28 396	25.57 362	22.70 420	10.67 333	15.44 393	14.88 448	0.25 356	0.04 130	0.08 294	0.01 154	0.36 285	0.42 335

hknet	10.13 391	1.56 245	10.27 368	6.74 367	3.72 343	16.10 422	7.13 414	33.06 487	21.12 344	17.99 367	21.34 313	23.11 423	14.95 432	16.43 420	8.34 368	0.14 295	0.13 324	0.14 359	0.04 234	0.30 244	0.09 115

AdaStereo	10.22 392	3.63 445	9.14 322	9.15 447	3.24 323	15.79 415	5.39 348	31.94 469	25.42 398	18.39 382	26.47 373	19.44 390	9.50 315	16.60 424	8.59 372	0.44 410	0.05 162	0.40 440	0.00 1	0.57 369	0.16 197
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CFNet_ucs	10.25 393	1.91 333	11.88 398	4.98 217	4.08 365	15.11 399	3.57 294	28.02 415	31.98 461	18.21 374	25.20 358	23.27 426	9.38 312	13.38 346	7.22 332	0.23 345	0.81 510	1.65 514	0.22 380	3.01 497	0.93 425

iResNet	10.26 394	3.10 432	15.72 460	7.35 394	2.13 256	13.86 373	7.07 411	22.80 356	28.01 422	20.10 413	30.40 424	16.79 343	11.06 344	14.46 374	10.29 403	0.39 398	0.05 162	0.00 1	0.07 287	0.73 405	0.73 400

RAFT + AFF	10.27 395	3.77 450	17.13 473	10.24 484	4.97 411	13.08 357	11.52 489	25.69 385	25.80 401	14.72 282	16.12 242	19.16 386	11.35 353	16.24 418	9.04 382	0.30 370	1.46 532	0.66 464	0.20 375	2.03 479	1.94 479

ACVNet	10.36 396	1.68 288	5.49 133	6.01 314	2.75 298	12.78 353	3.56 292	21.89 344	34.81 484	14.96 287	30.78 430	24.72 445	13.88 408	15.81 400	17.20 465	0.13 293	0.01 29	0.06 272	0.06 278	0.51 349	0.15 189

G2L-Stereo_test	10.39 397	1.61 264	7.86 246	4.75 201	4.34 386	11.83 330	11.94 495	32.49 479	22.58 365	23.08 458	24.40 348	21.48 406	11.95 368	15.64 394	13.00 426	0.04 215	0.06 197	0.01 184	0.02 192	0.32 266	0.37 319

test_sample7	10.45 398	2.24 388	9.90 354	5.32 261	2.01 252	14.98 396	7.44 421	28.75 422	23.91 383	24.38 471	21.03 309	24.64 441	17.82 475	13.58 355	9.82 389	0.59 439	0.87 515	0.39 439	0.12 328	0.66 394	0.47 349

tta	10.45 398	1.37 177	13.37 420	4.41 177	1.30 174	14.39 383	3.29 275	30.25 445	29.81 435	19.55 399	29.37 403	18.06 372	14.40 421	15.42 389	12.69 423	0.38 389	0.21 382	0.28 419	0.03 213	0.29 237	0.18 216

SMFormer	10.46 400	1.37 177	13.37 420	4.41 177	1.30 174	14.40 386	3.29 275	30.25 445	29.81 435	19.55 399	29.37 403	18.06 372	14.40 421	15.42 389	12.70 424	0.38 389	0.21 382	0.28 419	0.03 213	0.33 273	0.31 302

ToySt	10.51 401	2.00 350	15.67 459	5.33 262	0.95 133	14.97 395	9.51 451	24.02 367	27.37 417	14.61 281	24.67 353	24.56 439	14.70 430	16.86 427	13.35 430	0.06 256	0.23 399	0.03 223	0.09 304	0.62 381	0.67 389

AACVNet	10.58 402	2.86 420	9.78 351	8.95 442	3.30 324	10.80 310	4.78 329	22.37 350	12.55 233	27.50 504	29.84 415	30.06 485	15.99 450	19.10 454	11.60 419	0.40 401	0.18 364	0.22 400	0.03 213	0.62 381	0.73 400

GwcNet-RSSM	10.65 403	1.94 341	8.57 286	6.89 376	5.26 433	12.26 344	5.21 337	25.80 388	31.50 452	16.67 337	33.52 477	23.70 433	13.88 408	12.84 326	13.67 434	0.05 237	0.10 279	0.14 359	0.02 192	0.65 390	0.39 325

CFNet	10.67 404	2.33 394	8.90 296	6.66 361	4.09 367	16.05 418	4.26 316	30.44 451	31.01 448	18.53 384	26.48 374	23.69 432	13.68 400	15.27 384	10.59 406	0.05 237	0.02 79	0.44 441	0.05 259	0.73 405	0.23 257

DDVS	10.70 405	3.00 428	11.95 399	6.84 374	3.80 348	15.73 412	2.83 261	23.57 363	17.37 301	20.98 428	29.89 416	31.40 495	8.70 295	19.22 457	13.19 428	0.74 463	1.53 534	0.07 284	0.21 377	0.84 418	2.11 484

mmx	10.71 406	1.43 194	9.67 343	5.70 284	3.44 329	11.96 335	6.35 380	32.18 473	28.03 423	15.83 314	31.44 445	17.22 355	10.87 338	16.19 414	21.98 498	0.22 336	0.06 197	0.80 476	0.08 291	0.48 331	0.21 242

xxx	10.71 406	1.43 194	9.67 343	5.70 284	3.44 329	11.96 335	6.35 380	32.18 473	28.03 423	15.83 314	31.44 445	17.22 355	10.87 338	16.19 414	21.98 498	0.22 336	0.06 197	0.80 476	0.08 291	0.48 331	0.21 242

NINENet	10.74 408	2.29 391	10.44 372	8.03 422	5.09 420	17.62 453	2.79 257	38.69 543	33.24 473	18.35 380	26.31 371	14.49 307	9.40 313	15.88 403	10.57 404	0.41 403	0.21 382	0.29 423	0.00 1	0.42 311	0.23 257

LMCR-Stereo	10.75 409	4.13 461	10.67 376	13.11 527	3.99 360	16.68 440	5.91 360	25.30 379	22.69 366	22.04 445	21.80 321	14.67 311	14.24 417	20.55 484	15.86 454	1.90 517	0.04 130	0.00 1	0.02 192	1.29 447	0.18 216

DeepPruner_ROB	10.77 410	4.56 467	13.13 415	6.37 340	4.28 381	10.14 295	6.86 405	36.42 524	19.59 326	17.87 363	27.37 383	23.19 425	12.26 372	19.09 453	10.23 401	1.05 494	0.48 474	0.23 404	0.15 347	0.89 423	1.17 446

LL-Strereo	10.79 411	3.52 443	12.54 407	8.77 438	5.44 445	7.49 259	9.26 447	35.15 512	28.70 428	16.47 330	15.85 239	21.06 403	17.42 470	21.62 490	9.72 388	0.21 330	0.22 392	0.74 470	0.08 291	0.98 427	0.60 375

DAS	10.80 412	2.03 363	13.96 433	9.01 443	6.23 479	14.67 392	7.38 419	21.59 338	32.58 468	18.67 387	28.13 390	19.20 387	17.08 465	16.54 423	7.31 334	0.58 435	0.01 29	0.29 423	0.01 154	0.47 329	0.20 234

GMStereo_Zeroshot	10.83 413	7.81 514	19.95 501	9.55 460	2.47 279	11.83 330	1.31 113	20.84 329	20.52 334	22.73 452	35.93 492	24.76 447	5.94 227	19.68 461	7.04 329	0.45 412	0.02 79	0.25 408	0.01 154	5.38 534	0.19 229

HSM-Net_RVC	10.88 414	1.23 143	5.46 131	5.57 275	2.63 290	20.12 471	6.06 373	27.67 412	28.35 427	20.63 423	25.51 361	34.01 518	14.38 420	16.18 413	9.29 385	0.11 284	0.07 224	0.01 184	0.00 1	0.13 130	0.14 169
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	10.99 415	3.81 453	6.88 201	6.69 363	2.30 267	16.06 420	10.94 479	30.06 442	32.41 466	16.10 321	18.72 272	22.78 422	14.21 416	17.52 433	8.62 374	2.35 523	1.84 540	3.32 541	1.57 525	2.06 480	1.52 464

ac_64	11.10 416	1.49 216	9.88 353	8.24 429	5.45 446	19.12 463	6.46 389	24.10 369	14.34 259	22.80 454	23.87 345	33.28 511	15.54 445	18.87 449	17.26 467	0.28 366	0.12 310	0.02 205	0.02 192	0.26 218	0.63 379

1111x	11.32 417	1.34 171	8.95 301	5.20 250	1.96 247	14.46 389	7.75 427	35.65 517	28.23 426	15.66 310	26.66 377	26.65 459	14.76 431	15.88 403	22.27 503	0.24 350	0.13 324	0.04 243	0.06 278	0.30 244	0.24 264

HSM	11.33 418	1.80 321	7.04 209	6.13 327	3.99 360	16.16 426	6.92 408	29.69 440	19.39 324	22.95 455	26.05 369	41.08 554	15.79 448	20.25 475	8.89 381	0.02 170	0.03 112	0.01 184	0.00 1	0.15 144	0.34 310

SepStereo	11.34 419	2.03 363	13.96 433	9.01 443	6.23 479	14.67 392	7.38 419	21.59 338	32.58 468	18.67 387	28.13 390	19.20 387	17.08 465	27.36 522	7.31 334	0.58 435	0.01 29	0.29 423	0.01 154	0.47 329	0.20 234

DMCA-RVC	11.41 420	3.32 437	11.68 395	10.12 479	4.81 403	11.92 333	4.11 307	24.67 374	23.66 378	20.06 412	28.51 397	26.71 460	24.96 522	15.95 410	14.82 445	0.41 403	0.34 444	0.56 455	0.16 350	0.72 404	0.69 392

ITSA-stereo	11.44 421	2.03 363	10.92 385	5.90 304	1.78 229	12.05 339	4.17 311	36.77 527	49.15 555	18.17 372	18.53 270	21.79 409	12.59 382	15.74 397	14.05 439	0.45 412	0.39 449	0.28 419	0.29 422	0.98 427	2.81 500

test_xeample	11.49 422	1.24 148	7.50 230	5.22 254	2.18 260	17.40 446	6.49 391	31.14 459	22.77 367	17.90 365	33.09 470	18.48 379	14.61 427	13.51 352	37.38 572	0.16 306	0.13 324	0.01 184	0.03 213	0.23 195	0.24 264

coex_refinement	11.56 423	1.53 229	7.45 229	8.18 426	5.09 420	17.10 443	7.07 411	31.05 458	32.20 464	18.57 385	30.81 432	25.84 456	12.31 374	13.41 348	19.47 480	0.23 345	0.04 130	0.02 205	0.10 315	0.44 316	0.37 319

RASNet	11.59 424	1.71 291	10.36 370	6.30 336	5.66 455	15.48 409	6.12 374	34.50 506	20.86 339	16.61 335	32.51 462	22.04 412	23.00 506	19.44 458	16.15 458	0.71 455	0.03 112	0.05 254	0.01 154	0.15 144	0.13 161

ACV-stereo	11.65 425	5.15 479	28.84 524	6.80 371	3.33 326	20.38 472	6.59 397	21.03 331	20.57 335	17.67 360	20.95 308	26.81 462	16.69 457	20.19 473	13.26 429	0.72 457	1.11 523	0.15 366	0.09 304	0.65 390	2.13 485

iResNet_ROB	11.71 426	1.96 344	10.77 379	6.01 314	3.68 341	15.13 401	2.34 225	31.72 467	37.58 502	26.16 492	32.77 464	25.88 457	15.34 443	16.35 419	7.94 358	0.19 317	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.31 256	0.12 147

UPFNet	11.72 427	1.52 227	10.33 369	7.38 396	7.14 503	20.05 470	9.62 453	28.90 427	25.94 404	20.02 410	29.73 414	20.91 400	16.34 453	18.61 447	16.17 459	0.26 360	0.17 358	0.25 408	0.03 213	0.55 361	0.56 369

FADNet-RVC-Resample	11.72 427	4.35 465	30.33 534	9.46 458	3.90 352	14.11 375	7.17 416	25.78 386	23.31 370	23.27 460	29.52 411	19.50 392	15.00 437	15.38 388	8.33 367	0.53 430	0.50 479	0.49 447	0.50 474	1.38 454	1.67 470

xxxx	11.74 429	1.16 126	7.88 247	5.61 277	1.99 250	20.46 473	3.12 271	33.99 497	23.76 382	15.53 307	30.67 426	26.88 464	14.50 425	12.98 335	35.48 563	0.19 317	0.18 364	0.01 184	0.02 192	0.22 180	0.27 281

CBMV_ROB	11.77 430	2.89 421	6.92 203	5.20 250	2.88 303	14.12 376	4.79 331	26.69 400	29.84 439	26.17 493	31.92 452	23.61 431	20.74 498	20.20 474	10.18 398	1.78 514	1.80 539	2.17 523	1.26 519	1.61 458	0.55 365

DSFCA	11.85 431	2.01 358	12.93 413	5.40 269	6.87 496	15.36 403	10.45 474	30.68 453	31.84 454	25.99 489	23.52 340	22.03 411	14.05 411	20.28 478	12.46 421	0.57 434	0.41 453	0.28 419	0.38 454	1.02 429	0.47 349

FADNet_RVC	11.94 432	5.17 480	39.74 551	6.44 344	3.46 333	11.42 324	4.17 311	29.16 431	26.89 414	17.97 366	25.96 363	13.41 294	15.67 446	15.84 402	13.54 433	0.90 483	0.75 507	0.55 453	1.20 516	3.65 515	2.85 501

iResNetv2_ROB	12.00 433	2.91 423	13.46 424	5.82 293	3.73 344	13.15 359	6.45 388	34.15 499	36.02 493	25.25 481	33.81 481	29.79 481	14.24 417	13.61 357	6.10 316	0.21 330	0.02 79	0.12 342	0.00 1	0.82 416	0.25 272

hitnet-ft	12.04 434	2.11 373	6.14 168	7.27 391	3.90 352	25.98 514	3.56 292	22.56 351	23.74 380	20.55 419	33.81 481	31.59 496	18.67 486	19.47 459	17.20 465	0.42 407	1.36 529	0.35 432	0.07 287	1.11 436	0.86 417

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 435	3.43 440	16.25 466	7.62 409	5.58 450	14.57 390	6.00 367	32.98 486	27.41 418	21.69 441	31.40 443	25.21 450	13.47 396	14.96 382	15.60 453	0.84 477	0.33 441	0.35 432	0.35 445	1.29 447	1.78 473
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
acv_ft	12.16 436	1.68 288	11.97 400	7.70 411	6.20 476	19.61 467	5.52 350	25.78 386	34.81 484	25.62 487	30.78 430	24.72 445	13.20 393	15.81 400	18.80 476	0.13 293	0.01 29	0.06 272	0.06 278	0.63 384	0.15 189

dad	12.24 437	10.20 528	13.68 430	6.64 360	1.47 195	13.55 367	3.58 295	17.62 276	35.33 489	27.15 503	32.65 463	30.85 489	10.86 337	14.33 371	10.04 396	2.95 533	0.55 490	7.92 565	0.91 502	3.35 510	1.17 446

ISRNet	12.26 438	2.02 360	17.38 474	12.71 524	6.24 481	7.39 257	1.62 147	29.23 433	31.94 460	22.65 451	35.28 488	24.62 440	15.27 441	15.28 385	13.76 436	0.78 466	1.00 521	2.30 526	0.52 476	0.92 426	4.29 524

pcwnet_v2	12.32 439	2.00 350	17.53 478	7.79 416	5.69 458	17.06 442	3.69 298	36.52 525	46.17 545	20.55 419	29.39 408	16.50 339	13.00 390	15.70 396	9.32 386	0.50 424	1.00 521	0.34 431	0.24 399	2.00 476	1.38 456

222	12.33 440	1.29 158	8.09 261	6.06 319	2.14 257	19.51 466	2.53 241	33.63 493	23.55 373	21.72 442	30.51 425	20.11 395	16.77 459	13.22 343	46.51 594	0.15 304	0.14 340	0.01 184	0.03 213	0.26 218	0.26 275

ADLNet	12.34 441	2.22 385	10.14 366	8.38 431	6.78 494	17.56 449	9.05 441	33.21 490	26.28 409	27.06 500	26.01 365	26.80 461	13.76 403	16.99 429	18.74 475	0.24 350	0.39 449	0.23 404	0.10 315	0.64 388	2.16 490

CBFPSM	12.42 442	2.59 410	28.96 527	4.74 198	3.20 320	22.33 485	16.31 536	21.13 333	21.03 342	21.04 432	27.81 386	30.24 486	15.99 450	14.59 379	14.80 444	0.04 215	0.49 477	0.10 325	0.16 350	0.51 349	2.34 494

DualNet (step1)	12.44 443	4.86 473	17.49 475	5.97 308	2.94 310	17.57 450	8.30 431	28.75 422	23.91 383	24.38 471	21.03 309	24.64 441	17.82 475	13.58 355	9.82 389	6.44 560	0.87 515	6.62 554	7.44 567	3.20 506	3.11 508

ADLNet2	12.44 443	2.17 380	12.84 412	9.17 448	5.82 465	20.00 469	10.13 467	32.53 481	36.22 496	18.62 386	19.39 279	21.96 410	17.07 464	21.43 489	19.42 479	0.24 350	0.15 346	0.06 272	0.08 291	0.86 420	0.57 370

AASNet	12.49 445	2.46 400	10.49 373	9.82 469	6.86 495	17.33 445	6.73 401	41.09 557	37.86 505	22.53 450	29.11 400	16.68 342	13.48 398	14.54 378	17.87 471	0.20 325	0.02 79	0.78 472	0.05 259	1.18 439	0.76 404

HBP-ISP	12.52 446	7.82 515	8.47 281	7.57 408	4.27 376	12.56 347	6.42 387	28.68 421	29.56 430	21.11 434	35.69 490	15.85 328	18.42 482	20.44 481	11.00 413	3.03 534	2.63 553	7.09 563	3.97 552	3.58 513	2.27 492

CRFU-Net	12.56 447	2.89 421	11.77 396	8.18 426	5.80 464	24.84 502	10.46 478	24.56 372	13.12 241	30.06 522	29.37 403	29.09 472	19.64 491	19.96 466	18.53 474	0.82 474	0.48 474	0.27 412	0.15 347	0.53 355	0.68 390

UNet	12.64 448	2.02 360	13.36 419	6.85 375	7.76 517	25.31 511	4.74 328	34.10 498	28.19 425	20.03 411	31.07 437	27.02 467	17.36 468	20.18 472	13.87 437	0.06 256	0.05 162	0.27 412	0.01 154	0.23 195	0.39 325

delet	12.65 449	1.85 326	11.36 390	7.71 413	6.22 478	22.52 487	10.22 471	28.14 417	37.67 503	19.66 403	29.24 402	21.00 402	15.99 450	21.97 491	17.77 470	0.03 198	0.07 224	0.19 388	0.04 234	0.60 376	0.75 403

HGLStereo	12.72 450	2.66 412	12.34 404	9.93 473	7.55 511	16.16 426	7.45 422	31.48 465	27.01 415	20.01 409	35.31 489	26.98 466	18.90 487	17.87 437	18.90 477	0.33 376	0.16 355	0.07 284	0.05 259	0.48 331	0.70 396

GEStereo_RVC	12.81 451	2.49 403	13.64 428	9.68 465	4.97 411	18.16 455	11.30 485	31.26 461	47.47 548	19.84 406	26.97 379	19.03 383	13.19 392	20.14 471	14.86 447	0.83 476	0.51 483	0.10 325	0.13 333	0.54 357	0.99 432

CSP-Net	12.85 452	2.95 425	9.64 341	5.94 307	3.96 355	25.85 512	9.93 457	28.81 426	26.00 406	29.31 518	32.44 461	30.00 483	15.16 439	20.25 475	14.30 442	0.55 433	0.19 371	0.03 223	0.00 1	0.65 390	0.98 431

SGM-Forest	12.92 453	1.87 327	6.61 185	5.68 282	2.05 254	23.19 493	11.30 485	34.24 502	30.77 446	26.54 495	31.99 453	29.98 482	15.74 447	21.17 488	13.36 431	1.05 494	0.33 441	0.84 483	0.01 154	0.71 400	0.97 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MMNet	12.97 454	2.08 369	12.74 410	6.98 378	6.27 483	26.39 519	4.73 327	23.10 359	41.79 523	25.48 485	32.29 460	21.09 404	17.79 473	19.52 460	17.90 472	0.19 317	0.07 224	0.10 325	0.00 1	0.37 292	0.59 374

STTStereo	12.97 454	4.88 476	26.57 521	7.54 406	5.41 442	13.43 363	6.49 391	30.53 452	26.35 411	25.14 480	31.43 444	32.00 499	14.12 413	16.01 412	14.83 446	0.29 368	0.31 434	0.67 465	1.08 512	1.21 441	1.11 440

TDLM	12.98 456	3.78 451	9.77 350	10.75 497	4.94 409	16.10 422	14.08 513	35.05 510	31.87 455	22.36 447	26.51 376	26.09 458	14.97 436	24.73 510	13.11 427	1.05 494	0.05 162	1.21 503	0.27 415	1.83 469	1.00 434

AANet_RVC	13.16 457	5.34 483	10.83 382	8.20 428	4.44 391	14.13 377	9.46 450	28.78 425	37.67 503	23.44 462	37.47 503	23.48 429	15.83 449	22.39 495	16.63 461	1.67 511	0.86 513	0.24 407	0.02 192	0.63 384	1.60 466

psm_up	13.18 458	1.91 333	8.81 294	9.59 463	5.84 468	15.17 402	11.37 487	38.74 544	30.81 447	20.66 424	30.32 423	30.00 483	23.12 507	19.19 455	16.02 455	0.58 435	0.10 279	0.17 375	0.01 154	0.65 390	0.55 365

xyz-stereo	13.23 459	0.83 44	38.70 549	2.53 42	0.83 120	41.19 574	4.82 334	13.68 203	26.28 409	22.98 456	37.78 505	29.35 477	18.53 484	18.11 442	7.85 355	0.22 336	0.03 112	0.64 462	0.01 154	0.13 130	0.06 84

ssnet_v2	13.23 459	2.43 397	11.25 387	7.34 393	2.92 309	23.05 492	12.95 502	35.93 520	32.92 472	21.23 437	25.38 359	28.81 471	15.22 440	22.57 496	19.81 483	0.18 313	0.08 247	0.19 388	0.05 259	1.24 444	1.06 438

CVANet_RVC	13.24 461	3.39 439	8.43 277	8.42 432	5.04 418	18.52 461	11.72 492	32.03 471	33.85 475	23.17 459	32.77 464	29.78 480	16.51 456	23.20 500	11.28 415	0.94 484	0.04 130	1.19 502	0.47 470	3.13 502	1.01 435

FADNet-RVC	13.27 462	11.57 543	39.71 550	7.94 419	4.50 394	15.41 406	6.95 410	27.96 413	22.98 369	20.37 418	30.73 429	26.86 463	11.31 352	20.50 483	14.28 441	0.14 295	0.14 340	0.13 354	0.18 357	2.83 493	0.86 417

DLCB_ROB	13.35 463	3.00 428	9.12 318	9.43 454	5.68 456	21.80 482	10.12 466	29.19 432	29.92 440	27.71 505	31.45 449	32.37 502	19.50 490	19.02 451	16.73 462	0.22 336	0.04 130	0.38 438	0.06 278	0.49 340	0.85 416

StereoDRNet-Refined	13.36 464	2.80 415	10.82 381	7.94 419	3.10 315	18.95 462	4.45 320	28.47 420	29.65 433	29.11 514	41.47 530	24.44 438	17.64 471	23.34 501	21.66 494	0.16 306	0.07 224	0.53 451	0.32 437	0.77 413	1.64 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SACVNet	13.38 465	4.08 459	11.41 392	11.67 514	5.79 463	17.28 444	9.39 448	32.77 483	22.29 360	28.11 508	33.35 473	32.48 503	21.86 502	19.75 462	10.28 402	1.00 490	0.48 474	0.85 484	0.29 422	1.31 450	3.08 506

iinet-f	13.51 466	4.29 462	45.90 564	6.01 314	3.96 355	21.00 476	13.40 508	27.40 410	21.12 344	21.11 434	30.72 428	21.49 407	16.96 462	15.33 386	19.50 481	0.12 289	0.42 457	0.09 306	0.05 259	0.89 423	0.39 325

rvit_105_1	13.56 467	5.57 486	19.88 500	13.22 528	4.58 397	15.04 398	28.61 585	26.56 398	42.75 529	18.83 390	24.53 350	20.93 401	13.85 406	18.02 441	11.90 420	1.74 512	0.60 494	0.25 408	2.10 536	0.61 378	1.64 468

CBMV	13.69 468	3.63 445	8.02 258	5.93 306	2.69 292	22.57 488	12.44 499	29.81 441	31.57 453	31.20 528	33.79 480	31.04 490	17.41 469	25.28 513	14.11 440	0.71 455	0.60 494	0.60 458	0.11 325	1.11 436	1.13 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PS-NSSS	13.70 469	7.41 512	14.68 449	6.70 364	5.63 453	18.43 459	12.59 500	38.89 546	25.56 399	20.27 416	35.71 491	21.11 405	16.35 454	17.16 431	17.56 468	2.28 521	0.53 487	5.37 547	0.36 448	4.28 521	3.09 507

FADNet	14.18 470	10.92 537	37.56 546	7.79 416	6.64 488	17.48 448	6.91 407	34.73 508	34.03 476	18.85 391	27.02 380	28.26 469	14.24 417	17.77 436	10.09 397	0.41 403	0.67 501	0.37 436	0.37 452	8.13 550	1.34 453

fast-acv-ft	14.25 471	4.00 458	16.20 464	7.51 404	5.14 425	26.38 518	9.77 455	24.62 373	34.84 486	25.30 483	37.27 501	32.09 500	20.38 496	18.32 443	19.50 481	0.36 385	0.32 437	0.63 460	0.47 470	1.18 439	0.76 404

DStereoRT	14.31 472	2.30 392	10.03 365	10.45 487	5.01 417	18.36 456	6.38 385	27.11 404	26.47 412	15.77 313	24.40 348	10.48 235	14.62 428	17.08 430	9.45 387	1.32 505	0.51 483	57.89 603	25.93 593	0.56 367	2.01 482

pmcnn	14.59 473	3.68 448	19.78 499	6.83 373	4.51 395	21.27 479	14.67 518	27.37 408	30.54 443	27.09 502	40.19 522	38.71 540	18.53 484	17.70 435	19.27 478	0.84 477	0.09 262	0.00 1	0.00 1	0.48 331	0.31 302

Anonymous_2	14.95 474	6.75 505	17.63 480	5.45 271	7.10 502	26.19 515	11.58 490	18.06 289	17.30 299	17.61 359	15.47 233	23.33 427	20.95 500	20.55 484	14.63 443	11.05 579	12.86 589	11.27 573	25.12 592	11.32 568	4.82 532

z-ln-s-r	14.97 475	6.05 490	40.55 553	5.39 268	5.41 442	13.95 374	13.34 507	21.84 342	36.75 499	18.86 392	43.90 548	23.71 434	16.41 455	22.64 498	28.99 549	0.02 170	0.02 79	0.00 1	0.00 1	1.04 431	0.48 353

test_sample9	15.04 476	4.86 473	17.49 475	5.97 308	2.94 310	17.57 450	8.30 431	28.75 422	23.91 383	24.38 471	21.03 309	24.64 441	17.82 475	20.07 469	20.17 485	6.44 560	36.07 600	6.62 554	7.44 567	3.20 506	3.11 508

NVstereo2D	15.15 477	2.97 426	16.28 467	9.23 451	7.56 512	30.03 535	9.53 452	42.80 567	42.72 528	15.11 294	27.03 381	23.16 424	16.93 461	24.28 506	15.45 451	3.07 536	0.43 461	1.44 511	0.61 483	6.74 540	7.60 560

TCMNet	15.19 478	6.68 503	19.70 497	13.83 533	12.53 563	26.35 517	13.66 509	29.47 437	35.21 487	24.71 475	31.20 439	23.44 428	15.13 438	18.97 450	22.59 506	1.13 498	0.65 498	2.04 519	0.97 507	3.18 503	2.31 493

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 479	3.68 448	27.36 523	7.11 386	5.83 467	24.88 504	12.12 497	30.19 444	36.12 495	27.08 501	45.98 553	29.10 473	13.65 399	20.45 482	20.26 488	0.67 452	0.00 1	0.10 325	0.00 1	0.32 266	0.26 275

StereoDRNet	15.30 480	4.47 466	14.35 445	10.71 493	8.69 531	25.02 507	11.03 480	39.66 548	35.62 491	29.17 515	28.81 398	34.05 519	17.80 474	18.80 448	23.77 512	0.41 403	0.30 431	0.15 366	0.14 339	1.64 461	1.42 458

FINET	15.49 481	6.08 491	24.99 516	8.12 424	7.69 515	21.80 482	22.35 565	33.76 495	48.27 550	25.99 489	32.27 459	19.48 391	16.83 460	19.07 452	16.38 460	1.37 506	0.70 502	0.95 490	0.27 415	2.61 488	0.90 421

DRN-Test	15.88 482	3.83 454	14.70 450	9.96 475	8.02 524	28.93 532	14.65 517	42.34 562	38.25 508	28.18 509	34.31 485	29.22 475	18.35 481	20.01 467	22.68 507	0.37 388	0.41 453	0.46 444	0.28 418	1.28 446	1.34 453

YMNet	15.91 483	5.68 488	21.74 508	10.94 500	8.77 533	25.22 509	9.21 444	32.22 476	31.35 449	33.81 546	38.84 513	34.00 516	17.83 478	19.95 464	21.57 492	0.87 480	1.30 525	1.22 505	0.91 502	1.64 461	1.18 448

YMNet_1	15.91 483	5.68 488	21.74 508	10.94 500	8.77 533	25.22 509	9.21 444	32.22 476	31.35 449	33.81 546	38.84 513	34.00 516	17.83 478	19.95 464	21.57 492	0.87 480	1.30 525	1.22 505	0.91 502	1.64 461	1.18 448

SDNR	16.15 485	5.23 481	28.92 526	5.73 290	6.05 475	56.85 594	3.26 272	23.18 360	29.73 434	20.62 422	36.48 495	13.59 298	16.97 463	18.43 444	13.44 432	10.56 575	13.84 590	3.10 538	0.44 466	7.80 546	8.81 567

PA-Net	16.29 486	6.88 507	27.34 522	9.88 472	11.12 552	21.77 481	28.15 584	32.06 472	39.49 509	19.99 408	27.91 387	23.50 430	20.59 497	20.25 475	24.04 515	0.24 350	2.26 549	0.22 400	4.59 556	1.13 438	4.48 528
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	16.36 487	1.88 329	16.15 463	7.78 415	4.19 371	26.92 522	10.21 470	30.31 449	44.26 538	21.35 439	33.91 483	35.80 529	22.40 504	35.65 556	33.87 558	0.18 313	0.08 247	0.04 243	0.04 234	1.71 465	0.54 364

GwcNet	16.48 488	5.23 481	20.03 502	10.24 484	8.48 528	28.79 529	10.09 464	38.60 542	44.51 539	23.29 461	36.95 499	31.29 493	19.79 494	20.42 480	25.70 528	0.54 431	0.72 503	0.57 456	0.39 457	1.37 453	2.64 497

NaN_ROB	16.51 489	6.51 500	16.22 465	10.53 491	4.64 400	31.76 545	17.78 547	37.00 531	43.37 533	29.68 520	31.29 440	32.67 508	20.32 495	28.00 528	16.06 456	0.38 389	0.41 453	0.32 429	0.41 461	0.87 422	1.94 479

FAT-Stereo	16.81 490	2.97 426	17.56 479	9.80 468	6.21 477	16.12 425	13.23 506	38.18 541	39.67 512	27.00 499	39.73 520	37.55 536	31.30 552	20.39 479	21.52 491	3.44 538	2.05 542	0.81 481	1.10 513	1.89 472	5.72 537

S-Stereo	16.85 491	3.95 457	20.67 505	12.08 520	8.91 537	21.68 480	12.61 501	32.20 475	44.61 540	22.37 448	38.42 511	29.15 474	28.02 536	18.58 446	22.36 505	2.88 532	3.11 562	0.87 488	1.82 530	3.58 513	9.08 569

DANet	16.85 491	8.00 516	26.04 520	14.56 542	7.25 505	20.59 474	5.37 341	26.22 394	26.02 408	32.17 536	36.00 493	37.20 534	29.77 544	30.75 536	24.62 520	1.14 500	1.34 527	2.21 524	0.51 475	3.18 503	4.07 522
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MaskLacGwcNet_RVC	16.87 493	16.27 560	17.93 486	11.24 508	6.69 491	28.95 533	10.44 473	41.23 559	21.49 349	29.68 520	34.27 484	32.48 503	11.00 342	20.05 468	15.09 449	8.22 567	2.59 552	12.23 574	0.75 494	10.40 561	6.34 544

PSMNet_ROB	16.90 494	5.45 484	14.16 438	13.77 531	7.25 505	27.65 525	32.74 590	43.21 570	37.88 506	24.00 465	32.97 469	34.55 523	16.69 457	17.41 432	23.96 514	0.38 389	0.22 392	0.93 489	2.05 534	1.83 469	0.96 427

GANet	16.92 495	4.32 464	12.46 406	10.84 499	4.24 373	23.04 491	15.36 530	39.91 551	34.47 482	32.42 537	45.10 552	40.04 549	27.54 531	23.61 504	20.20 487	1.02 493	0.08 247	0.67 465	0.22 380	1.87 471	0.97 428

Syn2CoEx	17.03 496	10.40 531	25.65 519	20.35 561	8.02 524	26.28 516	11.27 484	37.16 533	32.69 470	28.89 512	40.17 521	29.27 476	26.63 526	19.19 455	17.63 469	0.98 488	0.54 488	1.23 507	0.23 389	1.82 468	2.24 491

test_sample8	17.19 497	4.86 473	17.49 475	5.97 308	2.94 310	17.57 450	8.30 431	31.87 468	18.55 318	33.54 543	26.00 364	40.64 552	32.90 557	20.07 469	20.17 485	6.44 560	36.07 600	6.62 554	7.44 567	3.20 506	3.11 508

NCCL2	17.23 498	6.37 499	14.30 444	23.45 573	7.18 504	24.16 497	17.05 543	34.39 504	25.88 402	31.55 530	38.01 507	42.09 559	26.81 527	20.94 487	22.69 508	0.45 412	0.23 399	2.63 531	1.80 529	2.02 478	2.57 495

GASNet	17.30 499	19.38 568	30.46 535	20.66 563	9.36 541	16.06 420	9.06 442	43.89 574	40.04 515	25.35 484	23.73 341	32.90 509	15.37 444	28.91 530	17.05 463	3.04 535	0.27 425	1.88 517	0.45 468	6.73 539	1.37 455

ADCRef	17.30 499	6.73 504	42.01 559	10.11 478	8.78 535	26.61 520	10.45 474	31.29 463	32.75 471	31.19 527	41.62 533	18.47 378	19.78 493	24.29 507	34.06 560	0.76 464	0.42 457	2.16 522	1.79 528	1.23 443	1.56 465

XPNet_ROB	17.33 501	4.84 471	15.44 455	11.15 505	6.64 488	20.88 475	16.10 533	36.26 523	39.54 510	31.80 534	41.32 528	41.30 556	23.91 511	24.67 508	27.40 536	1.07 497	0.74 505	0.79 474	0.25 405	1.10 435	1.31 452

w-ln-seven-2	17.58 502	7.62 513	41.78 557	11.29 510	6.55 487	23.49 494	14.08 513	29.64 439	39.85 514	28.44 511	42.38 536	30.45 487	27.66 533	22.16 493	22.15 501	0.44 410	0.49 477	0.65 463	0.17 355	1.58 457	0.81 409

RP	17.58 502	4.92 477	15.27 454	15.44 548	11.95 560	21.05 477	11.75 493	27.64 411	45.09 543	22.99 457	42.05 535	39.39 545	27.74 534	25.54 514	22.33 504	5.45 553	0.59 493	4.33 543	1.62 527	3.53 512	2.86 503

SuperB	17.60 504	6.22 498	56.40 585	7.91 418	5.07 419	19.70 468	9.03 440	24.87 375	50.15 562	26.25 494	39.13 515	17.61 363	20.84 499	22.28 494	25.31 524	0.70 453	0.31 434	1.10 497	0.71 491	16.58 580	1.86 474

ETE_ROB	17.67 505	9.48 523	17.66 481	13.60 529	4.57 396	23.03 490	21.09 560	32.49 479	35.24 488	30.49 524	38.06 508	46.18 572	24.49 514	26.40 518	24.21 517	0.46 417	0.24 410	1.14 498	0.84 497	1.52 456	2.13 485

APVNet	17.75 506	5.46 485	20.35 504	12.31 522	8.40 527	30.16 537	24.10 574	41.14 558	30.12 441	25.08 479	41.09 526	31.24 491	23.12 507	27.07 521	27.86 542	0.34 380	0.56 491	3.02 536	0.52 476	1.68 464	1.45 460

PWCDC_ROB	17.80 507	9.62 524	18.38 488	17.95 555	7.74 516	24.61 501	5.56 353	34.41 505	52.79 566	29.66 519	50.20 568	20.63 398	19.69 492	29.85 535	20.87 489	6.18 557	0.26 421	0.10 325	0.05 259	5.36 533	2.00 481

MDST_ROB	17.92 508	1.60 259	13.68 430	13.88 535	6.44 485	43.05 576	14.86 520	42.74 566	41.66 521	43.25 572	42.85 540	28.43 470	17.28 467	29.35 532	16.06 456	0.88 482	0.11 299	0.63 460	0.47 470	0.50 345	0.64 385

Nwc_Net	17.98 509	4.67 469	17.79 485	14.26 538	11.65 558	25.14 508	14.88 521	40.85 555	39.83 513	21.07 433	43.24 542	34.50 522	27.64 532	26.44 520	25.03 521	3.22 537	0.18 364	2.52 530	3.18 543	1.98 474	1.51 463

ADCP+	18.16 510	4.61 468	32.94 538	9.31 452	10.23 546	28.87 530	11.69 491	33.43 491	36.49 497	29.28 517	40.49 523	24.18 437	24.61 517	33.89 545	35.33 562	0.25 356	0.40 452	2.00 518	1.17 515	2.16 481	1.87 476

Wz-Net-LNSev	18.19 511	10.57 533	41.33 555	10.19 481	7.94 522	24.29 498	15.28 528	34.15 499	43.38 534	32.90 540	43.72 546	31.94 498	22.21 503	20.81 486	22.26 502	0.47 418	0.22 392	0.00 1	0.02 192	1.22 442	0.94 426

PWC_ROB	18.37 512	10.55 532	25.19 517	10.21 482	6.29 484	23.75 495	4.79 331	35.93 520	48.75 554	32.56 538	44.46 551	34.68 524	24.78 519	30.99 537	25.72 529	1.38 508	0.08 247	1.57 512	0.26 409	2.18 482	3.17 513

AF-Net	18.38 513	5.60 487	14.21 440	15.95 549	10.78 549	22.26 484	10.45 474	35.39 514	50.22 563	24.71 475	37.77 504	41.55 557	29.24 542	29.11 531	26.67 530	4.35 548	0.06 197	4.56 545	0.90 499	2.42 483	1.38 456

stereogan	18.62 514	3.07 430	16.31 468	13.04 526	9.99 544	35.74 559	9.09 443	38.17 540	45.27 544	24.39 474	41.24 527	39.93 547	25.46 523	31.29 539	24.33 519	1.80 515	0.91 519	2.71 533	0.75 494	5.15 531	3.70 514

edge stereo	18.75 515	5.12 478	17.66 481	10.77 498	7.84 520	22.41 486	11.03 480	35.23 513	42.07 527	34.62 548	42.74 538	41.28 555	35.50 562	25.14 512	24.17 516	2.42 527	2.42 551	6.35 553	1.45 523	2.89 496	3.80 515

RYNet	18.92 516	4.69 470	16.88 472	10.99 502	15.84 571	46.72 579	16.57 539	37.84 537	48.03 549	26.92 497	26.48 374	37.84 539	24.92 521	19.80 463	31.04 555	0.25 356	0.25 418	0.62 459	0.03 213	6.34 538	6.39 545

Wz-Net-MNSev	18.98 517	6.53 501	33.16 540	10.15 480	7.26 507	38.37 567	16.45 537	34.19 501	43.20 532	30.65 525	40.76 524	40.51 551	19.24 489	27.56 523	28.06 547	0.81 473	0.26 421	0.05 254	0.10 315	1.45 455	0.84 413

LALA_ROB	19.19 518	7.15 510	15.93 462	12.96 525	5.30 437	28.30 528	23.21 572	42.51 563	36.69 498	33.45 542	40.81 525	50.96 583	24.53 515	27.92 525	25.66 527	0.60 441	0.44 463	2.04 519	1.22 517	2.54 487	1.47 461

aanetorigin	19.21 519	12.59 545	53.50 573	9.67 464	7.83 519	11.85 332	13.87 511	17.05 269	34.15 479	49.18 582	48.89 564	34.05 519	30.22 546	22.86 499	28.00 546	1.01 492	0.75 507	0.67 465	0.89 498	3.07 499	4.14 523

SGM_RVC	19.52 520	2.12 376	6.79 197	6.59 354	1.33 182	38.20 566	15.74 531	38.13 539	34.07 477	45.71 577	41.91 534	51.41 584	38.10 569	38.77 572	27.80 541	0.61 445	0.36 446	0.51 449	0.33 441	1.03 430	0.90 421
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	19.64 521	9.36 520	31.06 536	10.99 502	6.24 481	28.10 527	10.14 468	37.50 536	58.34 588	31.74 532	36.70 497	32.50 505	21.03 501	36.00 561	37.24 571	1.23 503	0.44 463	0.12 342	0.31 434	1.98 474	1.69 471

NCC-stereo	19.75 522	6.08 491	23.96 512	15.05 544	16.17 572	18.42 457	21.45 561	43.31 572	41.00 519	24.30 469	38.12 509	34.98 525	26.92 528	35.46 553	25.65 525	4.29 546	2.07 544	3.24 539	8.90 576	2.86 494	2.86 503

Abc-Net	19.75 522	6.08 491	23.96 512	15.05 544	16.17 572	18.42 457	21.45 561	43.31 572	41.00 519	24.30 469	38.12 509	34.98 525	26.92 528	35.46 553	25.65 525	4.29 546	2.07 544	3.24 539	8.90 576	2.86 494	2.86 503
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DGSMNet	19.79 524	12.06 544	33.43 541	13.79 532	16.23 574	22.97 489	15.88 532	35.41 515	41.96 525	19.90 407	32.16 458	35.60 528	18.14 480	29.48 534	23.10 509	3.85 542	3.89 573	6.16 552	4.75 557	13.56 572	13.44 580

RGC	19.90 525	13.26 548	20.24 503	18.19 556	14.06 569	21.21 478	14.33 515	34.97 509	43.60 536	27.73 506	41.49 531	39.76 546	27.98 535	34.52 548	21.37 490	3.66 541	0.54 488	8.67 566	4.16 554	4.19 519	4.02 520

DeepPrunerF	19.92 526	11.02 540	44.29 560	20.74 564	17.75 576	19.19 464	22.57 566	36.86 530	49.93 558	25.48 485	36.62 496	24.69 444	23.97 512	23.44 502	21.79 495	2.68 531	1.63 537	5.70 549	3.95 551	3.38 511	2.67 498

WCMA_ROB	20.02 527	4.30 463	19.72 498	9.47 459	7.00 500	32.71 551	13.99 512	31.97 470	32.48 467	41.51 567	52.00 572	44.09 563	36.14 564	32.43 541	24.29 518	6.19 558	2.79 558	1.09 496	1.10 513	3.95 516	3.13 511

MSAF-DinoV2	20.61 528	7.35 511	24.41 514	11.43 513	4.88 406	30.12 536	16.70 540	39.67 549	54.27 570	22.75 453	32.01 454	48.05 577	30.44 548	37.52 566	40.45 579	0.72 457	0.50 479	0.44 441	1.23 518	4.64 523	4.54 529

psmorigin	20.95 529	10.24 530	35.84 542	9.75 466	7.05 501	24.59 500	10.11 465	32.85 485	32.17 463	43.09 570	54.57 581	42.79 560	36.62 565	35.99 560	27.41 537	1.58 510	2.72 556	0.79 474	1.05 510	3.26 509	6.50 546

SANet	20.96 530	6.60 502	29.81 530	8.83 439	3.19 319	31.27 544	20.56 558	41.86 561	56.09 581	39.30 562	43.62 544	44.95 565	31.93 554	27.83 524	23.67 511	0.94 484	0.52 486	0.99 492	0.42 463	4.72 525	2.03 483

FBW_ROB	21.00 531	10.23 529	22.72 510	13.71 530	6.77 493	30.49 542	16.46 538	44.58 575	43.57 535	44.25 575	39.59 518	43.27 562	26.12 525	33.96 546	21.80 496	2.58 530	1.84 540	7.14 564	2.78 541	4.00 517	4.06 521

w-ln-seven	21.04 532	9.30 519	55.15 583	11.32 511	9.98 543	30.27 538	18.05 549	37.06 532	55.12 577	36.70 554	43.26 543	33.73 515	22.90 505	22.63 497	29.52 550	0.39 398	0.18 364	0.85 484	0.16 350	2.75 491	1.47 461

z-mn7	21.05 533	9.91 526	45.96 565	11.27 509	5.23 428	33.41 553	15.27 527	35.65 517	57.07 584	26.62 496	53.08 574	32.21 501	24.80 520	35.65 556	30.93 554	0.49 421	0.25 418	0.55 453	0.11 325	1.62 459	0.90 421

SQANet	21.24 534	24.08 578	19.60 496	26.40 578	18.74 578	30.87 543	9.24 446	32.70 482	29.58 432	25.25 481	33.37 474	33.47 513	19.19 488	28.11 529	18.32 473	10.87 576	2.92 560	26.49 588	5.65 562	18.43 584	11.48 575

G-Net	21.25 535	8.24 517	37.97 548	15.14 547	9.26 540	50.87 585	16.80 542	27.96 413	30.54 443	38.92 559	42.93 541	33.27 510	32.17 555	27.99 527	25.25 523	4.40 549	3.83 570	3.60 542	0.97 507	7.91 549	6.95 552

SHD	21.32 536	10.03 527	30.16 533	14.30 539	8.68 530	24.15 496	8.93 438	40.82 554	61.17 593	35.79 551	44.15 549	38.73 541	30.20 545	33.88 544	31.09 556	2.00 518	0.81 510	1.17 499	1.55 524	4.08 518	4.78 531

MultiAttention	21.34 537	1.48 210	14.65 448	12.08 520	4.10 368	63.05 603	95.71 630	42.52 564	41.89 524	15.33 303	30.20 422	28.14 468	7.73 276	44.07 583	13.67 434	0.84 477	0.27 425	1.06 493	1.58 526	4.47 522	3.88 519

CSAN	21.34 537	9.45 522	23.34 511	20.99 566	4.95 410	32.57 549	34.26 591	38.83 545	49.95 560	36.97 556	39.72 519	44.97 566	31.73 553	26.05 515	23.94 513	1.52 509	0.47 472	0.85 484	1.43 522	2.73 490	2.14 488

UDG	21.45 539	14.84 554	14.44 446	21.30 569	20.08 580	32.05 548	13.76 510	35.98 522	35.52 490	25.93 488	30.69 427	37.26 535	30.66 549	21.97 491	19.89 484	10.88 577	5.55 578	22.78 584	7.65 570	14.83 577	13.05 579

ADCL	21.64 540	6.20 495	47.32 567	9.93 473	6.91 499	38.69 570	19.97 556	31.26 461	54.04 568	27.89 507	47.97 561	31.35 494	30.66 549	33.18 543	36.62 566	0.99 489	0.92 520	2.63 531	1.82 530	2.45 484	2.13 485

ADCPNet	21.93 541	9.38 521	57.92 586	11.76 516	6.88 497	36.03 560	18.44 551	32.80 484	35.93 492	32.91 541	43.80 547	39.21 544	26.99 530	31.14 538	36.94 568	2.05 519	2.67 555	2.30 526	3.45 547	4.22 520	3.82 516

zh-mn7	21.99 542	13.21 547	53.55 576	10.73 495	5.68 456	27.38 524	14.94 522	34.53 507	56.55 582	40.02 563	57.13 585	31.28 492	23.73 510	35.83 558	30.28 552	0.95 486	0.44 463	0.22 400	0.19 370	1.26 445	1.86 474

CC-Net-ROB	22.04 543	22.91 575	28.86 525	14.05 536	8.73 532	33.79 554	15.26 526	46.84 579	36.06 494	33.72 544	32.10 456	35.47 527	24.02 513	23.57 503	27.88 543	8.95 570	2.95 561	24.94 586	3.68 548	12.41 570	4.62 530

MeshStereo	22.27 544	6.87 506	11.15 386	7.69 410	4.87 405	37.70 564	13.06 504	41.64 560	36.95 500	50.92 585	53.41 577	58.12 589	41.93 580	37.73 568	27.62 540	2.52 529	2.37 550	2.99 535	2.07 535	3.09 500	2.60 496
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DDUNet	22.66 545	19.69 570	14.64 447	24.11 574	22.38 584	24.84 502	17.71 546	30.36 450	30.32 442	29.02 513	37.31 502	37.63 537	24.66 518	24.67 508	17.08 464	18.42 586	7.92 586	26.43 587	11.81 584	17.23 581	16.95 586

Wz-Net-SNSev	22.67 546	16.94 562	45.69 563	13.85 534	8.52 529	28.89 531	27.06 581	39.39 547	55.04 575	31.77 533	53.23 575	39.18 543	23.41 509	26.40 518	36.25 564	0.78 466	0.21 382	1.21 503	0.90 499	3.03 498	1.62 467

ADCMid	22.76 547	10.75 535	41.73 556	11.23 507	7.97 523	27.26 523	19.18 555	35.44 516	38.02 507	40.23 564	46.38 556	36.56 532	42.70 581	38.20 570	40.75 580	1.77 513	1.43 531	3.05 537	3.81 550	4.96 527	3.82 516

MSMD_ROB	22.90 548	9.64 525	14.76 451	17.46 554	9.88 542	34.94 556	18.83 552	33.67 494	37.47 501	40.97 566	59.80 589	45.93 570	38.34 571	31.74 540	23.24 510	6.22 559	3.58 567	8.78 567	11.03 582	6.76 541	5.06 535

LE_ROB	22.93 549	3.07 430	14.02 435	7.70 411	2.86 302	31.99 547	17.35 545	28.10 416	67.19 605	70.51 607	55.61 584	49.07 578	47.62 587	24.76 511	36.49 565	0.35 383	0.20 375	0.27 412	0.55 479	0.48 331	0.44 342

zh-sn7	23.03 550	15.48 556	50.25 569	14.08 537	7.77 518	26.71 521	23.32 573	36.59 526	48.43 552	33.80 545	51.71 570	33.34 512	33.77 559	39.91 576	37.07 569	0.60 441	0.86 513	0.54 452	0.35 445	3.18 503	2.85 501

DStereoO	23.30 551	15.58 557	13.92 432	14.76 543	8.35 526	16.44 434	16.19 535	33.98 496	39.60 511	30.48 523	28.08 389	31.65 497	32.30 556	41.39 579	27.39 535	48.20 602	3.83 570	28.72 589	3.33 546	25.98 590	5.78 538

AnyNet_C32	23.37 552	13.28 549	40.29 552	12.36 523	11.44 555	30.39 539	29.15 586	31.36 464	44.90 542	35.36 549	48.86 562	33.61 514	34.20 560	43.15 582	41.62 586	1.27 504	1.35 528	1.18 501	2.58 539	4.77 526	6.27 543

SGM-ForestM	23.72 553	2.44 398	9.13 320	7.43 399	2.25 264	44.80 578	19.11 554	44.90 576	49.97 561	50.74 584	51.18 569	62.06 597	45.83 585	44.96 584	33.88 559	1.00 490	0.84 512	0.78 472	0.62 484	1.29 447	1.11 440

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 554	13.60 550	30.09 532	25.46 576	10.02 545	38.51 568	20.40 557	35.77 519	43.76 537	42.15 568	47.10 560	39.99 548	28.20 538	35.96 559	27.06 533	3.64 540	3.85 572	6.66 557	16.30 589	4.97 528	4.98 534

ccnet	24.02 555	16.16 559	21.70 507	11.83 518	17.75 576	37.87 565	16.18 534	45.46 578	31.93 459	36.99 557	46.46 559	38.76 542	29.52 543	37.55 567	40.93 583	9.20 571	6.29 580	9.63 569	7.71 572	11.19 565	7.21 557

PSMNet-RUCA	24.03 556	26.83 580	40.96 554	35.46 585	34.27 591	16.24 431	9.79 456	39.82 550	31.45 451	31.49 529	41.54 532	36.82 533	26.02 524	27.92 525	15.09 449	11.51 581	2.06 543	20.58 582	8.10 574	15.83 578	8.74 566

XQC	24.10 557	16.76 561	50.68 570	21.37 570	11.01 551	35.24 558	18.84 553	37.28 535	55.11 576	31.64 531	30.06 421	37.71 538	30.31 547	37.17 564	39.66 576	4.20 545	0.41 453	2.76 534	1.89 532	11.46 569	8.42 565

FC-DCNN	24.37 558	10.99 539	19.02 491	18.44 557	9.16 538	36.98 561	23.07 570	40.44 552	43.05 531	46.25 579	53.58 579	50.44 580	37.86 568	35.45 552	27.57 539	6.87 564	3.37 563	6.01 550	4.88 558	7.86 548	6.05 540

DPSNet	24.40 559	6.97 509	33.14 539	11.16 506	6.54 486	53.33 588	43.32 599	51.28 590	59.37 591	30.89 526	39.36 516	40.35 550	34.30 561	32.57 542	25.09 522	4.65 551	1.62 536	0.37 436	0.66 487	8.51 554	4.44 527

FC-DCNN v2	24.44 560	10.97 538	18.53 489	18.49 558	9.18 539	37.41 563	23.03 569	40.91 556	43.02 530	46.46 580	54.06 580	50.67 581	38.26 570	35.41 551	27.52 538	6.85 563	3.38 564	6.03 551	4.89 559	7.82 547	5.94 539

PDISCO_ROB	24.45 561	9.24 518	29.28 528	28.68 581	19.96 579	37.14 562	15.33 529	45.04 577	54.69 572	29.24 516	42.67 537	46.07 571	28.17 537	35.35 550	30.30 553	9.92 573	2.13 546	6.90 558	3.20 544	8.74 555	6.87 551

Wz-Net-TNSev	25.12 562	20.16 571	57.98 587	9.56 461	7.42 510	42.73 575	22.27 564	35.14 511	53.46 567	35.97 553	42.74 538	45.83 568	39.87 575	36.56 562	34.73 561	1.82 516	1.51 533	0.76 471	1.34 521	5.84 537	6.80 549

EDNetEfficient	25.16 563	22.23 574	77.22 610	9.09 446	7.38 508	19.38 465	16.78 541	21.41 336	55.74 580	61.52 598	53.51 578	36.22 530	40.65 578	24.22 505	38.27 573	0.62 448	0.74 505	0.86 487	2.60 540	7.70 545	7.09 554

WZ-Net	25.17 564	12.95 546	63.02 591	15.13 546	10.42 548	38.51 568	27.42 583	40.46 553	54.17 569	28.32 510	52.95 573	40.81 553	28.36 539	37.07 563	41.35 585	1.21 502	0.21 382	0.73 469	0.94 505	5.42 535	3.87 518

GANetREF_RVC	25.41 565	29.28 582	24.63 515	25.18 575	6.04 474	30.44 540	35.39 594	47.84 581	50.60 564	36.88 555	36.04 494	34.11 521	31.23 551	37.46 565	27.96 545	8.58 568	2.66 554	16.29 579	4.95 560	14.37 576	8.32 564
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FCDSN-DC	25.59 566	14.91 555	18.83 490	28.55 580	15.68 570	39.29 571	18.16 550	42.83 569	41.69 522	44.43 576	51.94 571	50.82 582	39.22 574	34.59 549	27.29 534	6.05 556	3.63 568	7.01 561	6.41 563	10.35 560	10.17 573
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoSA	26.02 567	16.00 558	36.80 545	23.05 572	13.50 565	27.80 526	20.87 559	49.24 585	58.93 589	26.92 497	36.89 498	29.48 478	37.74 567	38.81 573	26.96 531	7.13 565	7.34 585	15.03 577	11.26 583	21.25 585	15.34 582

ADCS	26.20 568	13.71 551	46.90 566	14.51 541	10.34 547	30.46 541	22.72 568	42.81 568	57.61 587	42.58 569	49.37 566	41.91 558	40.43 576	41.90 581	44.58 591	2.37 524	2.19 548	2.37 528	3.29 545	7.32 543	6.52 547

DStereoFS	26.88 569	21.28 573	29.50 529	18.65 559	12.35 562	29.13 534	13.04 503	50.34 589	47.29 547	35.95 552	44.38 550	36.32 531	41.02 579	51.90 596	33.82 557	7.92 566	5.83 579	15.86 578	9.22 578	17.41 583	16.41 584

DLNR_Zeroshot_test	27.62 570	51.32 596	91.46 622	98.51 632	98.03 633	3.10 38	0.50 51	30.95 457	7.65 164	8.16 180	15.68 236	7.31 191	1.63 57	11.87 274	4.21 258	40.37 597	0.87 515	0.06 272	0.34 443	80.23 621	0.24 264

DLNR-FE	27.66 571	51.31 595	91.55 624	98.52 633	97.91 632	3.10 38	0.50 51	31.55 466	7.66 165	8.18 181	15.67 234	7.31 191	1.63 57	11.88 275	4.21 258	40.23 596	0.89 518	0.06 272	0.34 443	80.38 622	0.24 264

MFN_U_SF_RVC	28.16 572	14.14 553	53.23 572	21.11 567	7.91 521	39.97 572	13.13 505	51.65 592	46.34 546	47.41 581	53.38 576	55.32 587	40.53 577	38.47 571	39.74 577	5.67 555	4.46 574	6.98 560	8.73 575	7.47 544	7.44 559

PASM	28.19 573	17.35 563	48.18 568	22.49 571	22.20 583	25.92 513	25.84 579	34.35 503	49.45 556	35.37 550	39.48 517	46.72 574	33.36 558	34.28 547	36.77 567	11.73 582	14.94 592	17.43 581	22.18 591	13.45 571	12.32 578

EDNetEfficientorigin	28.98 574	35.45 588	99.82 636	9.43 454	5.65 454	24.97 505	14.79 519	26.06 391	54.82 573	60.87 594	57.59 586	45.42 567	50.27 590	26.11 516	43.62 588	0.30 370	0.37 448	1.61 513	2.35 537	10.17 559	9.99 572

AnyNet_C01	29.76 575	25.78 579	75.37 608	17.03 552	11.34 553	49.00 583	27.12 582	37.99 538	40.05 516	40.73 565	65.13 600	46.98 575	38.86 573	46.63 585	48.19 596	2.14 520	2.13 546	2.13 521	2.56 538	8.14 551	7.98 563

LSM	29.98 576	19.52 569	55.11 582	19.06 560	53.75 603	32.57 549	23.17 571	42.61 565	48.57 553	45.97 578	55.04 583	42.93 561	36.02 563	35.63 555	27.03 532	2.33 522	9.19 587	4.87 546	7.71 572	10.65 563	27.91 596

RTS	30.15 577	23.12 576	96.33 626	16.71 550	11.63 556	58.66 597	24.28 575	36.80 528	62.63 597	43.79 573	46.10 554	32.56 506	43.90 582	51.29 592	40.92 581	2.38 525	0.66 499	1.06 493	0.74 492	5.11 529	4.34 525

RTSA	30.15 577	23.12 576	96.33 626	16.71 550	11.63 556	58.66 597	24.28 575	36.80 528	62.63 597	43.79 573	46.10 554	32.56 506	43.90 582	51.29 592	40.92 581	2.38 525	0.66 499	1.06 493	0.74 492	5.11 529	4.34 525

DispFullNet	30.27 579	31.74 583	58.63 588	30.13 582	28.18 588	31.79 546	8.94 439	37.16 533	54.68 571	32.60 539	37.99 506	44.62 564	28.80 541	41.55 580	27.93 544	11.94 583	3.46 565	35.53 593	12.34 585	30.08 593	17.26 587

coex-ft	30.77 580	38.58 591	93.29 625	9.44 457	5.62 452	34.95 557	25.30 578	30.83 455	59.36 590	73.23 611	58.53 587	45.92 569	47.29 586	29.44 533	45.30 592	1.37 506	1.65 538	0.95 490	0.96 506	8.35 553	4.96 533

MANE	31.97 581	10.75 535	17.71 484	20.94 565	13.77 567	47.80 581	26.85 580	53.00 595	55.20 578	59.29 590	64.30 597	64.93 600	56.31 600	51.83 595	38.69 575	9.61 572	4.72 575	6.91 559	19.93 590	9.20 556	7.64 561

otaku	33.18 582	35.99 589	52.93 571	40.01 588	21.41 581	55.08 589	17.25 544	43.30 571	61.58 594	39.25 561	49.16 565	46.61 573	28.49 540	39.77 575	28.76 548	18.56 587	7.00 584	31.82 591	9.61 579	21.53 587	15.48 583

PVD	33.19 583	18.59 565	37.64 547	26.09 577	16.99 575	33.25 552	42.25 598	51.42 591	66.03 603	52.65 588	64.31 598	51.93 585	55.13 596	51.61 594	40.40 578	4.00 544	3.51 566	9.53 568	4.26 555	10.62 562	23.56 591

ELAS	33.68 584	18.95 566	36.71 544	20.64 562	13.61 566	56.43 590	35.14 593	50.03 588	49.90 557	60.58 593	63.83 595	58.64 592	53.36 592	50.73 590	44.44 590	11.03 578	6.58 582	10.02 570	7.43 566	13.58 574	11.94 577
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 585	19.15 567	35.97 543	21.28 568	13.79 568	52.58 586	36.11 595	48.96 584	55.66 579	61.47 597	62.91 591	58.35 591	53.55 593	53.37 598	42.23 587	11.25 580	6.64 583	10.32 571	7.05 565	13.56 572	11.58 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	34.43 586	18.53 564	31.91 537	55.34 597	35.34 592	75.99 617	94.71 629	47.97 582	50.84 565	37.47 558	36.99 500	53.12 586	38.55 572	39.56 574	38.65 574	3.59 539	5.40 577	2.22 525	3.72 549	9.43 557	9.29 571

Ntro	34.97 587	37.63 590	54.53 579	43.26 592	22.45 585	57.73 595	21.97 563	47.14 580	64.21 600	39.12 560	48.86 562	47.93 576	36.94 566	40.66 577	29.83 551	17.16 585	6.51 581	32.70 592	10.17 580	24.06 588	16.48 585

BEATNet-Init1	35.08 588	20.64 572	54.70 581	27.43 579	12.00 561	58.29 596	31.01 588	52.58 594	57.49 586	60.36 592	62.98 592	69.98 603	55.54 598	53.00 597	44.40 589	4.61 550	2.84 559	7.05 562	6.89 564	10.97 564	8.94 568

ACVNet-4b	36.40 589	52.20 597	56.11 584	42.45 591	21.78 582	48.56 582	14.37 516	49.50 586	60.15 592	43.17 571	46.38 556	55.62 588	24.56 516	38.15 569	21.97 497	25.13 592	3.66 569	46.93 596	33.56 597	25.97 589	17.74 588

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 590	34.69 586	53.68 577	37.47 587	12.55 564	56.80 593	22.63 567	52.02 593	63.29 599	66.20 603	63.82 594	58.12 589	53.73 595	51.21 591	46.48 593	8.79 569	5.31 576	14.69 576	15.22 588	17.27 582	9.21 570

GCST	37.32 591	40.98 592	25.25 518	92.15 627	35.59 593	25.00 506	1.02 93	25.45 380	19.73 327	26.01 491	15.21 231	19.51 393	4.75 189	16.71 425	4.32 262	80.90 621	35.46 599	87.50 627	74.71 617	73.21 617	42.99 604

ACVNet_1	41.30 592	49.46 594	64.91 596	44.67 593	25.07 586	49.43 584	25.23 577	55.33 597	65.87 602	59.72 591	59.33 588	63.43 598	48.79 589	49.63 588	37.09 570	19.05 588	9.82 588	38.29 594	13.97 587	28.67 591	18.23 590

Consistency-Raft	41.82 593	35.10 587	44.56 562	32.85 583	41.39 597	46.76 580	34.76 592	57.01 599	54.94 574	32.10 535	65.22 601	30.82 488	48.46 588	40.81 578	48.77 597	27.39 593	34.28 598	42.92 595	51.66 607	39.28 595	27.28 593

NVStereoNet_ROB	41.93 594	32.40 584	44.55 561	36.60 586	27.78 587	34.52 555	32.38 589	48.84 583	57.18 585	69.34 606	75.62 612	66.07 602	64.86 604	47.34 586	60.78 608	15.72 584	23.99 595	23.40 585	32.06 596	21.34 586	23.86 592
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	45.10 595	33.36 585	54.69 580	33.57 584	31.94 590	43.06 577	17.79 548	49.52 587	56.61 583	50.97 586	64.04 596	70.09 604	53.57 594	49.77 589	53.19 602	53.87 605	14.08 591	54.69 602	35.89 598	41.66 596	39.69 602

RainbowNet	51.25 596	62.74 605	64.52 595	60.13 598	39.00 596	58.72 599	30.83 587	57.31 600	79.18 617	50.24 583	65.35 602	60.13 594	44.25 584	49.47 587	41.16 584	46.52 601	46.06 606	52.72 600	31.78 595	52.33 602	32.47 597

anonymity	52.32 597	58.23 601	63.91 592	41.12 590	59.25 607	53.27 587	41.04 597	55.69 598	40.20 517	54.85 589	49.49 567	49.13 579	55.48 597	59.07 600	49.65 600	55.86 606	50.03 612	51.00 598	51.08 605	51.71 600	56.36 606

MADNet+	53.31 598	68.61 608	98.75 633	67.03 602	37.58 594	79.83 623	81.74 623	60.38 602	61.61 595	51.43 587	54.92 582	61.11 596	59.29 602	69.66 609	76.71 624	23.88 590	24.03 596	17.08 580	12.35 586	32.47 594	27.69 595

JetBlue	54.08 599	45.10 593	74.15 606	51.17 595	47.68 598	75.66 616	60.97 608	63.63 603	62.09 596	63.32 601	64.88 599	78.86 611	68.17 605	68.15 607	75.09 623	36.86 594	24.88 597	29.01 590	29.12 594	28.71 592	34.13 598

SGM+DAISY	54.67 600	56.61 598	62.73 590	40.21 589	53.22 601	61.95 602	48.59 601	55.05 596	44.62 541	61.03 596	63.68 593	60.46 595	55.62 599	60.68 602	55.34 604	56.34 608	48.56 609	50.16 597	49.63 604	52.25 601	56.76 608

SPS-STEREO	55.62 601	59.14 602	64.16 593	45.05 594	53.84 604	59.88 600	44.00 600	59.53 601	49.94 559	62.33 599	61.09 590	59.80 593	56.82 601	60.06 601	57.85 605	58.41 609	48.34 608	51.07 599	49.21 603	55.41 604	56.48 607
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	57.39 602	61.72 604	72.56 605	66.35 601	38.29 595	61.93 601	48.64 602	71.64 615	81.91 620	79.28 619	88.72 627	76.25 608	72.87 610	54.33 599	46.74 595	37.13 595	23.36 594	54.52 601	37.80 599	46.22 597	27.59 594

IMH-64-1	59.25 603	58.09 599	67.69 600	66.06 599	50.51 599	56.45 591	49.45 603	68.83 608	67.75 606	67.58 604	80.37 616	70.15 605	74.28 612	72.16 614	48.94 598	42.00 598	42.87 603	65.57 604	47.02 600	51.52 598	37.76 600

IMH-64	59.25 603	58.09 599	67.69 600	66.06 599	50.51 599	56.45 591	49.45 603	68.83 608	67.75 606	67.58 604	80.37 616	70.15 605	74.28 612	72.16 614	48.94 598	42.00 598	42.87 603	65.57 604	47.02 600	51.52 598	37.76 600

IMH	62.95 605	60.33 603	67.78 602	69.51 603	53.65 602	65.09 606	54.21 605	72.00 616	73.28 611	72.49 609	81.93 618	72.96 607	79.81 616	76.65 620	51.41 601	43.57 600	49.82 611	67.81 606	51.14 606	54.83 603	40.67 603

TorneroNet-64	65.66 606	70.70 610	71.20 604	76.52 607	59.70 609	66.78 607	58.05 606	67.53 607	80.00 618	62.67 600	67.40 603	83.09 616	69.42 607	67.34 604	62.05 611	48.31 604	44.07 605	72.93 608	63.88 609	68.05 608	53.58 605

PWCK	65.90 607	88.63 626	79.40 613	80.32 615	29.96 589	63.85 605	39.45 596	72.07 617	71.26 609	78.74 618	68.99 605	77.82 610	61.77 603	82.81 626	62.64 612	80.17 620	39.88 602	81.90 618	47.37 602	73.54 618	37.51 599

WAO-6	70.64 608	73.02 612	66.25 597	79.92 614	61.74 611	68.74 608	59.08 607	75.27 620	87.02 624	74.72 612	79.40 615	79.19 612	84.60 624	67.70 606	60.53 607	67.85 612	48.88 610	81.48 616	73.29 614	65.57 606	58.60 609

TorneroNet	71.21 609	73.44 613	75.82 609	80.82 616	65.65 613	70.53 610	64.39 611	71.42 614	75.97 613	71.47 608	73.68 610	84.17 619	74.00 611	69.85 610	69.09 615	59.37 610	48.19 607	79.67 612	73.51 615	74.93 619	68.26 618

LVE	71.50 610	72.46 611	83.91 617	75.21 606	55.29 606	74.81 611	62.76 610	77.22 621	83.77 622	82.09 621	87.11 626	83.38 617	82.41 621	75.93 618	64.49 613	48.28 603	57.24 618	74.61 610	62.53 608	65.49 605	61.01 610

MFMNet_re	72.05 611	79.64 619	64.23 594	52.73 596	84.71 622	77.93 619	68.35 612	63.96 604	66.93 604	61.00 595	71.29 608	63.84 599	68.91 606	72.42 616	61.11 609	82.03 624	74.22 625	80.34 615	74.44 616	83.62 625	89.34 626

notaker	72.18 612	79.78 620	78.84 612	78.75 611	68.52 615	63.26 604	61.68 609	69.22 611	75.95 612	77.58 616	78.85 614	79.69 614	84.79 625	77.39 621	58.43 606	69.68 615	60.79 619	77.46 611	68.48 611	69.62 610	64.92 615

WAO-7	72.21 613	78.21 615	54.04 578	79.33 613	69.31 617	70.20 609	72.09 618	77.85 624	84.90 623	77.35 615	86.03 622	79.37 613	79.88 617	65.32 603	65.33 614	62.33 611	69.70 623	70.51 607	73.21 613	67.23 607	62.02 611

ktn	72.58 614	80.06 622	69.96 603	79.14 612	69.86 618	75.40 615	70.43 617	69.01 610	76.90 614	72.88 610	77.46 613	77.43 609	77.41 615	72.78 617	55.00 603	79.09 618	65.99 620	80.09 614	68.29 610	71.46 615	62.98 612

UNDER WATER-64	73.11 615	74.48 614	87.70 618	74.03 605	55.20 605	78.24 620	75.71 620	65.33 605	67.91 608	75.60 614	69.32 606	84.41 620	76.93 614	68.43 608	72.45 618	81.18 622	56.77 617	82.46 619	80.34 620	68.22 609	67.48 617

LRCNet_RVC	73.59 616	69.80 609	74.41 607	77.63 609	60.56 610	40.33 573	15.08 525	71.04 613	48.36 551	88.07 627	94.62 629	90.11 627	81.83 619	80.58 625	61.26 610	97.12 635	72.30 624	96.65 634	97.58 635	77.13 620	77.30 622

DPSimNet_ROB	74.29 617	83.27 624	59.30 589	77.19 608	65.13 612	75.14 613	74.95 619	73.99 619	76.94 615	81.99 620	75.48 611	80.18 615	71.76 608	67.39 605	84.00 628	81.87 623	51.14 613	79.99 613	76.70 619	70.17 611	79.21 623

UNDER WATER	75.92 618	79.25 618	87.75 619	84.39 617	66.43 614	77.08 618	77.22 621	66.90 606	72.16 610	75.32 613	71.56 609	85.89 626	82.15 620	70.11 611	74.99 622	79.34 619	53.61 614	86.40 625	84.53 624	71.29 614	72.11 620

TCMNet-wrong-test	76.74 619	91.47 629	89.31 620	97.64 630	97.35 631	94.87 628	92.51 628	69.78 612	65.29 601	63.44 602	71.10 607	65.66 601	51.44 591	85.29 628	74.70 621	56.06 607	20.22 593	83.11 623	82.39 621	95.02 632	88.18 625

WAO-8	76.87 620	78.41 616	66.45 598	86.81 621	72.47 619	79.27 621	68.59 614	77.75 622	89.01 626	83.09 623	86.98 623	85.87 624	84.97 626	72.12 612	69.11 616	74.93 616	55.23 615	87.79 628	83.50 622	70.47 612	64.56 613

Venus	76.87 620	78.41 616	66.45 598	86.81 621	72.47 619	79.27 621	68.59 614	77.75 622	89.01 626	83.09 623	86.98 623	85.87 624	84.97 626	72.12 612	69.11 616	74.93 616	55.23 615	87.79 628	83.50 622	70.48 613	64.56 613

HanzoNet	77.61 622	81.11 623	82.83 614	77.82 610	69.15 616	75.25 614	69.06 616	73.49 618	77.84 616	82.19 622	82.80 619	85.42 621	86.67 628	85.99 629	73.64 620	85.24 628	68.38 622	81.71 617	75.47 618	71.98 616	66.24 616

JetRed	79.55 623	79.88 621	91.52 623	71.05 604	75.80 621	91.66 625	80.11 622	79.14 625	80.44 619	84.35 625	84.23 621	83.38 617	72.48 609	79.43 622	85.44 629	69.33 614	81.58 626	73.66 609	72.56 612	82.35 623	72.60 621

Dean	80.72 624	85.82 625	83.27 615	84.91 620	59.53 608	75.11 612	68.39 613	81.59 626	88.05 625	92.41 628	86.98 623	92.41 629	93.02 630	83.11 627	73.31 619	68.01 613	66.13 621	94.82 633	84.66 625	83.28 624	69.50 619

RSGM-EC	88.03 625	67.44 606	53.54 574	84.82 618	87.13 623	94.34 626	92.20 626	94.86 632	98.29 632	95.56 632	98.06 633	85.65 622	83.07 622	79.52 623	79.00 625	95.80 631	97.66 632	91.52 630	95.19 632	95.05 633	91.80 631

acva	88.03 625	67.44 606	53.54 574	84.82 618	87.13 623	94.34 626	92.20 626	94.86 632	98.29 632	95.56 632	98.06 633	85.65 622	83.07 622	79.52 623	79.00 625	95.80 631	97.66 632	91.52 630	95.19 632	95.05 633	91.80 631

KSHMR	88.54 627	93.03 630	83.31 616	95.54 628	91.74 628	82.37 624	83.41 624	84.43 627	81.99 621	87.89 626	84.05 620	91.94 628	81.33 618	76.34 619	81.76 627	96.44 634	96.14 631	96.69 635	97.12 634	92.52 631	92.67 633

tt	89.96 628	1.02 91	100.00 639	99.40 635	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	78.36 617	67.94 604	99.99 642	100.00 639	100.00 642	100.00 642	95.81 633	99.93 638	87.43 626	86.39 626	95.11 635	87.89 624

xxxxx1	91.92 629	95.33 632	98.45 630	87.29 623	89.24 625	98.50 631	98.17 634	92.95 628	93.21 629	93.55 629	95.36 630	96.99 631	96.28 631	94.65 631	94.94 630	83.26 625	84.17 627	82.90 620	88.32 628	85.49 627	89.37 627

tt_ll	91.92 629	95.33 632	98.45 630	87.29 623	89.24 625	98.50 631	98.17 634	92.95 628	93.21 629	93.55 629	95.36 630	96.99 631	96.28 631	94.65 631	94.94 630	83.26 625	84.17 627	82.90 620	88.32 628	85.49 627	89.37 627

ff	91.92 629	95.33 632	98.45 630	87.29 623	89.24 625	98.50 631	98.17 634	92.95 628	93.21 629	93.55 629	95.36 630	96.99 631	96.28 631	94.65 631	94.94 630	83.26 625	84.17 627	82.90 620	88.32 628	85.49 627	89.37 627

USTest	93.52 632	90.92 628	77.74 611	87.90 626	92.63 629	100.00 638	100.00 639	99.79 638	99.80 636	99.21 637	99.52 636	98.03 634	99.15 636	89.52 630	99.31 637	90.37 629	98.47 634	84.34 624	87.43 627	84.58 626	91.71 630

MADNet++	94.16 633	94.02 631	90.25 621	96.28 629	96.84 630	97.17 630	90.16 625	94.71 631	91.69 628	97.07 634	93.71 628	94.62 630	92.63 629	96.15 634	95.18 633	95.42 630	95.89 630	92.80 632	92.23 631	92.10 630	94.30 635

PML	99.19 634	100.00 641	98.08 629	99.28 634	99.53 635	100.00 638	99.73 637	98.24 634	99.44 635	100.00 641	99.57 637	98.76 636	99.84 637	100.00 642	98.88 636	100.00 638	99.54 635	100.00 639	99.50 637	99.90 638	93.55 634

MEDIAN_ROB	99.19 634	99.84 636	99.62 635	98.49 631	98.51 634	98.58 634	97.81 633	98.80 636	98.56 634	99.36 638	99.49 635	99.56 637	99.06 635	98.35 635	98.31 635	99.99 637	99.63 636	100.00 639	100.00 640	99.81 637	99.95 637

HaxPig	99.40 636	99.99 638	97.38 628	100.00 637	100.00 638	96.91 629	97.35 631	99.59 637	99.99 638	100.00 641	100.00 639	99.99 642	99.99 638	99.04 636	97.77 634	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	99.99 638

Anonymous_1	99.65 637	99.95 637	99.93 637	99.80 636	99.60 636	100.00 638	100.00 639	99.82 640	99.98 637	99.62 639	99.94 638	99.75 639	100.00 639	99.66 637	99.88 638	98.45 636	99.84 637	98.73 636	99.26 636	99.41 636	99.36 636

test_example2	99.68 638	99.99 638	99.99 638	100.00 637	99.99 637	99.86 637	99.99 638	98.29 635	100.00 639	100.00 641	100.00 639	98.15 635	98.39 634	99.98 639	99.98 639	100.00 638	99.99 639	99.40 637	99.53 638	100.00 639	100.00 639

AVERAGE_ROB	99.80 639	99.99 638	99.40 634	100.00 637	100.00 638	98.99 635	97.72 632	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

DPSMNet_ROB	99.95 640	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	99.15 636	100.00 639	99.96 640	100.00 639	99.99 640	99.99 640	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

DGTPSM_ROB	99.95 640	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	99.14 635	100.00 639	99.96 640	100.00 639	99.99 640	99.99 640	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

Hybrid-DGEV	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

RAFT-FEzeroshot	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

RAFT-FE	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

FlowAnything	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

Selective-RAFT-Error	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

CasAABBNet	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

LSM0	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

DPSM_ROB	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

DPSM	100.00 642	100.00 641	100.00 639	100.00 637	100.00 638	100.00 638	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 641	100.00 639	100.00 644	100.00 639	100.00 642	100.00 642	100.00 638	100.00 640	100.00 639	100.00 640	100.00 639	100.00 639

GS-Stereo							1.50 127	8.60 100	4.56 79	2.71 68	2.61 39	1.86 68	2.25 85	3.50 13	1.15 57	0.00 1	0.07 224	0.00 1	0.39 457	0.22 180	0.15 189

FSD					5.31 438	8.20 274	12.18 498	12.39 170	7.98 169	7.94 178	7.35 138	9.35 223	7.17 266	10.94 220	8.86 378	5.58 554	2.77 557	5.46 548	4.09 553	5.17 532

ccccc		98.19 635		100.00 637	100.00 638	99.32 636		99.79 638		99.63 640		99.69 638		99.95 638		100.00 638	100.00 640	99.97 638	99.90 639	100.00 639

ASD4		90.49 627

Low-res two-view benchmark