Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pro-Stereo	0.22 41	0.25 82	0.66 48	0.22 40	0.14 45	0.49 171	0.15 33	0.23 2	0.35 44	0.16 14	0.13 12	0.14 15	0.09 1	0.49 241	0.18 24	0.08 41	0.06 23	0.09 107	0.37 547	0.08 29	0.09 65

BTL-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 26	0.21 17	0.13 28	0.15 1	0.16 50	0.21 1	0.36 66	0.11 1	0.17 24	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 42	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.08 106	0.08 29	0.11 119

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 222	0.68 50	0.21 17	0.17 127	0.45 126	0.12 4	0.35 19	0.42 133	0.15 6	0.11 4	0.22 84	0.10 2	0.28 45	0.16 8	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

MonStereo	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.28 13	0.21 135	0.38 33	0.26 6	0.16 14	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 142	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

MonSter	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

252Zero-FE	0.62 418	0.27 107	0.83 69	0.24 74	0.13 28	0.31 26	0.13 9	0.39 40	0.32 22	8.03 623	0.23 72	0.12 2	0.12 8	0.26 29	0.44 344	0.09 88	0.12 342	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.12 161

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 172	0.69 51	0.21 17	0.13 28	0.27 10	0.12 4	0.37 27	0.26 6	0.21 55	0.19 37	0.15 33	0.12 8	0.47 223	0.29 209	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 29	0.12 161

IGEV	0.22 41	0.28 134	0.88 74	0.21 17	0.24 290	0.42 107	0.17 61	0.35 19	0.37 76	0.20 45	0.22 63	0.14 15	0.12 8	0.24 10	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.31 26	0.22 162	0.38 33	0.25 4	0.17 24	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 87	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 213	0.65 41	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.37 27	0.40 107	0.21 55	0.12 9	0.17 49	0.12 8	0.25 15	0.16 8	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.10 95

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 189	0.61 26	0.23 53	0.21 229	0.45 126	0.13 9	0.33 14	0.46 175	0.13 2	0.09 1	0.18 60	0.12 8	0.32 87	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

Test_v1	0.21 19	0.27 107	0.95 85	0.20 6	0.14 45	0.28 13	0.15 33	0.37 27	0.27 8	0.16 14	0.18 33	0.15 33	0.13 14	0.25 15	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.11 119

monsterstereo	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.25 93	0.27 340	0.39 76	0.14 20	0.51 136	0.33 30	0.25 116	0.27 110	0.13 4	0.13 14	0.38 150	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 189	0.60 23	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.13 9	0.39 40	0.46 175	0.13 2	0.10 2	0.17 49	0.13 14	0.35 118	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

LACA2	0.25 61	0.74 418	1.30 136	0.20 6	0.10 2	0.39 76	0.17 61	0.32 11	0.36 66	0.15 6	0.15 17	0.18 60	0.14 17	0.22 4	0.14 1	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1

BStereo	0.28 77	0.33 189	1.34 145	0.23 53	0.29 361	0.33 36	0.20 110	0.46 90	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

Wave_Phase_stereo	0.31 106	0.33 189	1.34 145	0.23 53	0.29 361	0.98 537	0.20 110	0.49 121	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

S2M2_XL	0.20 8	0.32 180	1.10 100	0.19 2	0.13 28	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 37	0.15 33	0.14 17	0.19 2	0.21 90	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.08 41
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 19	0.22 43	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.41 94	0.15 33	0.46 90	0.35 44	0.26 134	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.31 75	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5_new	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

monsters	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.23 53	0.28 353	0.42 107	0.14 20	0.46 90	0.31 17	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.14 17	0.43 179	0.20 70	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 106	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 19	0.37 225	0.70 53	0.22 40	0.12 11	0.31 26	0.11 2	0.36 24	0.39 94	0.17 24	0.13 12	0.16 40	0.14 17	0.25 15	0.27 185	0.10 192	0.09 219	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.10 95

DEFOM-Stereo	0.22 41	0.22 43	0.91 79	0.23 53	0.13 28	0.49 171	0.18 79	0.30 7	0.28 13	0.19 37	0.17 24	0.14 15	0.14 17	0.41 166	0.16 8	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.09 65

dual_stereo	0.23 49	0.25 82	0.66 48	0.21 17	0.15 71	0.27 10	0.15 33	0.62 221	0.40 107	0.15 6	0.13 12	0.18 60	0.14 17	0.37 142	0.19 42	0.09 88	0.31 543	0.07 1	0.10 181	0.07 4	0.07 10

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 158	1.34 574	1.24 125	0.23 53	0.12 11	0.33 36	0.20 110	0.40 44	0.33 30	0.25 116	0.21 51	0.16 40	0.14 17	0.27 34	0.63 422	0.55 573	0.06 23	0.11 236	0.13 320	0.25 385	0.49 549

AIO-Stereo	0.30 98	0.27 107	1.25 126	0.27 146	0.24 290	0.37 61	0.20 110	0.52 150	0.36 66	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.14 17	0.31 75	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.38 548	0.19 291	0.31 484

LACA1	0.19 4	0.39 246	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 107	0.15 33	0.31 9	0.34 36	0.15 6	0.11 4	0.14 15	0.15 30	0.25 15	0.15 3	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

MatchStereo	0.24 55	0.38 236	1.37 152	0.20 6	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 54	0.40 107	0.14 4	0.25 89	0.15 33	0.15 30	0.25 15	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 41	0.20 6	0.12 11	0.30 21	0.14 20	0.29 6	0.28 13	0.16 14	0.13 12	0.18 60	0.15 30	0.25 15	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 33	0.20 6	0.13 28	0.36 57	0.13 9	0.35 19	0.31 17	0.16 14	0.14 16	0.17 49	0.15 30	0.25 15	0.23 123	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

LCMNet	0.20 8	0.21 27	0.61 26	0.20 6	0.13 28	0.39 76	0.14 20	0.34 18	0.34 36	0.16 14	0.16 23	0.16 40	0.15 30	0.27 34	0.22 112	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 41

VIP-Stereo	0.28 77	0.56 341	1.05 93	0.23 53	0.19 200	0.52 213	0.17 61	0.44 77	0.39 94	0.18 31	0.25 89	0.24 110	0.15 30	0.33 100	0.19 42	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.14 164	0.32 490

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 40	0.17 127	0.35 49	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 37	0.21 51	0.14 15	0.15 30	0.27 34	0.16 8	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 221

Replicate-Monster	0.23 49	0.40 253	0.94 84	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.13 9	0.40 44	0.36 66	0.22 66	0.15 17	0.15 33	0.15 30	0.40 161	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.15 260

LG-G_1	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LG-G	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

U	3.37 613	0.17 1	0.91 79	0.26 125	13.79 629	19.19 634	0.15 33	0.41 54	0.31 17	0.17 24	0.18 33	0.27 151	0.15 30	0.21 3	0.16 8	0.09 88	0.06 23	17.88 640	12.81 633	0.10 69	0.08 41

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 6	0.11 5	0.39 76	0.15 33	0.35 19	0.27 8	0.18 31	0.15 17	0.17 49	0.16 41	0.26 29	0.21 90	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 65

111111	0.24 55	0.21 27	0.82 68	0.24 74	0.21 229	0.43 113	0.13 9	0.45 87	0.35 44	0.22 66	0.27 110	0.18 60	0.16 41	0.35 118	0.18 24	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.25 385	0.08 41

LG-Stereo	0.27 70	0.25 82	0.95 85	0.25 93	0.15 71	0.43 113	0.21 135	0.50 128	0.40 107	0.18 31	0.29 124	0.25 123	0.16 41	0.28 45	0.35 285	0.07 23	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.24 371	0.10 95

HART	0.38 168	0.53 324	1.66 209	0.26 125	0.15 71	0.30 21	0.19 89	0.67 251	0.46 175	0.29 157	0.52 306	0.38 218	0.16 41	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.68 593	0.09 107	0.07 70	0.34 475	0.21 375

AIO_rvc	0.41 197	0.64 376	1.29 133	0.58 534	0.39 471	0.37 61	0.24 231	0.50 128	0.43 144	0.28 151	0.23 72	0.25 123	0.16 41	0.99 373	0.19 42	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.25 385	0.85 583

fffft	0.29 88	0.21 27	1.10 100	0.24 74	0.15 71	0.42 107	0.24 231	0.42 61	0.38 81	0.21 55	0.18 33	0.20 70	0.16 41	0.44 188	0.70 440	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.28 422	0.20 363
1: 1. 1
RAStereo	0.28 77	0.48 306	1.52 187	0.26 125	0.18 167	0.25 8	0.19 89	0.42 61	0.35 44	0.20 45	0.25 89	0.20 70	0.16 41	0.24 10	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.12 103	0.08 41

CAS++	0.31 106	0.33 189	1.43 165	0.25 93	0.17 127	0.31 26	0.20 110	0.78 340	0.41 119	0.30 162	0.30 138	0.21 81	0.16 41	0.33 100	0.18 24	0.15 422	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.90 526	0.29 144	5.46 605	4.31 620	3.82 613	0.47 151	0.19 89	0.63 229	0.44 148	0.25 116	0.29 124	0.27 151	0.16 41	0.66 315	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.12 103	0.11 119

DispViT+	0.24 55	0.57 346	0.69 51	0.23 53	0.23 276	0.27 10	0.13 9	0.46 90	0.47 194	0.20 45	0.17 24	0.17 49	0.17 50	0.25 15	0.22 112	0.11 269	0.18 461	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.08 41

WQFJA1++	2.30 597	0.22 43	6.03 607	1.08 580	1.15 591	0.29 18	0.14 20	0.39 40	0.24 2	13.61 630	0.19 37	3.34 605	0.17 50	0.33 100	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.07 70	18.19 639	0.14 221

DLNR-FE	13.43 629	20.01 634	23.53 634	121.73 650	33.87 643	0.46 144	0.15 33	8.09 628	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.75 340	0.29 209	6.68 629	0.26 527	0.09 107	0.38 548	50.82 650	0.18 329

FlowAnything_test	0.23 49	0.32 180	0.52 5	0.28 174	0.17 127	0.37 61	0.20 110	0.38 33	0.24 2	0.24 97	0.20 44	0.21 81	0.17 50	0.26 29	0.25 163	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.17 243	0.12 161

2.5w	0.21 19	0.23 61	0.50 1	0.22 40	0.15 71	0.39 76	0.19 89	0.47 106	0.36 66	0.21 55	0.22 63	0.13 4	0.17 50	0.33 100	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

S2M2_L	0.24 55	0.29 144	0.90 78	0.23 53	0.17 127	0.24 7	0.09 1	0.36 24	0.45 164	0.17 24	0.25 89	0.23 93	0.17 50	0.24 10	0.28 195	0.15 422	0.12 342	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 41	0.28 134	0.77 62	0.22 40	0.11 5	0.40 87	0.16 50	0.31 9	0.36 66	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.17 50	0.37 142	0.16 8	0.10 192	0.06 23	0.08 45	0.07 70	0.10 69	0.07 10

GREAT-IGEV	0.37 158	0.28 134	1.48 178	0.25 93	0.38 465	0.46 144	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.15 6	0.29 124	0.15 33	0.17 50	0.36 131	0.23 123	0.07 23	0.76 600	0.07 1	0.26 491	0.21 323	1.03 599
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 8	0.30 158	0.81 66	0.21 17	0.22 256	0.21 4	0.16 50	0.25 3	0.38 81	0.15 6	0.11 4	0.18 60	0.17 50	0.23 8	0.16 8	0.09 88	0.13 366	0.08 45	0.06 14	0.07 4	0.07 10

AIO_test	0.39 183	0.37 225	1.19 114	0.73 554	0.67 556	0.35 49	0.25 253	0.47 106	0.34 36	0.34 182	0.22 63	0.33 194	0.17 50	1.31 410	0.19 42	0.11 269	0.15 412	0.08 45	0.21 461	0.15 184	0.23 414

castereo++	0.28 77	0.43 272	0.93 82	0.28 174	0.17 127	0.53 222	0.21 135	0.55 174	0.45 164	0.17 24	0.26 100	0.32 188	0.17 50	0.33 100	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.29 503	0.13 137	0.06 1

mms	0.27 70	0.26 99	0.91 79	0.25 93	0.18 167	0.32 32	0.23 196	0.37 27	0.31 17	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.17 50	0.46 212	0.21 90	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.47 545

ours_stereo	0.27 70	0.25 82	1.21 120	0.25 93	0.17 127	0.35 49	0.23 196	0.38 33	0.35 44	0.20 45	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

RSM++	0.27 70	0.26 99	0.87 73	0.28 174	0.13 28	0.39 76	0.20 110	0.45 87	0.45 164	0.20 45	0.24 82	0.24 110	0.17 50	0.36 131	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.26 406	0.18 329

RSM	0.28 77	0.26 99	0.97 87	0.25 93	0.24 290	0.37 61	0.21 135	0.49 121	0.44 148	0.21 55	0.27 110	0.28 161	0.17 50	0.38 150	0.20 70	0.07 23	0.07 50	0.09 107	0.34 532	0.21 323	0.16 290

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 165	0.28 174	0.28 353	0.55 244	0.22 162	0.78 340	0.48 198	0.46 252	0.38 199	0.36 208	0.17 50	0.33 100	0.23 123	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.09 65

GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 548	0.30 158	8.77 615	3.21 615	5.80 617	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

MSKI-zero shot	0.46 265	0.38 236	2.47 472	0.27 146	0.43 498	0.56 260	0.20 110	0.77 325	0.43 144	0.60 417	0.51 292	0.44 268	0.17 50	0.68 320	0.21 90	0.09 88	0.29 538	0.09 107	0.32 525	0.14 164	0.10 95

DLNR_Zeroshot_test	13.43 629	19.94 633	23.55 635	121.61 649	35.03 644	0.46 144	0.15 33	8.02 627	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.76 344	0.29 209	6.42 628	0.26 527	0.09 107	0.38 548	50.13 649	0.18 329

CASnet	0.28 77	0.31 172	1.20 118	0.28 174	0.11 5	0.47 151	0.19 89	0.44 77	0.44 148	0.38 201	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.29 59	0.19 42	0.10 192	0.06 23	0.15 422	0.12 287	0.16 220	0.07 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	1.12 550	0.30 158	9.21 617	3.22 616	5.94 619	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.17 309

GCAPDPT-zeroshot	1.09 548	0.30 158	8.70 614	3.22 616	5.88 618	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

CAS	0.35 141	0.25 82	1.30 136	0.79 561	0.34 425	0.51 194	0.23 196	0.46 90	0.39 94	0.22 66	0.31 151	0.20 70	0.17 50	0.28 45	0.23 123	0.73 583	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 52	0.37 519

EGLCR-Stereo	0.29 88	0.27 107	0.97 87	0.30 226	0.19 200	0.56 260	0.17 61	0.68 255	0.36 66	0.30 162	0.18 33	0.27 151	0.17 50	0.38 150	0.19 42	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.35 504

GEAStereo	0.35 141	0.32 180	1.17 110	0.53 514	0.60 547	0.55 244	0.21 135	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.22 63	0.16 40	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.33 464	0.71 571

GSStereo	0.36 151	0.32 180	1.17 110	0.34 337	0.60 547	0.55 244	0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 581

GS-Stereo							0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 581

AdaDepth	0.24 55	0.18 5	1.03 90	0.25 93	0.21 229	0.46 144	0.16 50	0.30 7	0.27 8	0.17 24	0.19 37	0.14 15	0.18 74	0.35 118	0.17 22	0.07 23	0.07 50	0.08 45	0.25 483	0.10 69	0.10 95

asd	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.22 40	0.17 127	0.41 94	0.14 20	0.35 19	0.32 22	0.24 97	0.20 44	0.15 33	0.18 74	0.26 29	0.16 8	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

2.25w	0.21 19	0.22 43	0.51 2	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.42 61	0.34 36	0.23 88	0.27 110	0.14 15	0.18 74	0.33 100	0.24 148	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5w_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.75w	0.21 19	0.21 27	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.30 16	0.22 66	0.20 44	0.13 4	0.18 74	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.55 14	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.14 20	0.43 69	0.33 30	0.21 55	0.24 82	0.14 15	0.18 74	0.34 112	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

GIP-stereo	0.26 65	0.22 43	0.78 63	0.29 205	0.20 215	0.42 107	0.17 61	0.64 233	0.39 94	0.18 31	0.24 82	0.23 93	0.18 74	0.25 15	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.08 41

SMoEStereo_RVC	0.29 88	0.26 99	1.03 90	0.25 93	0.14 45	0.46 144	0.22 162	0.36 24	0.38 81	0.23 88	0.23 72	0.21 81	0.18 74	0.45 203	0.60 415	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.20 363

tt45	0.29 88	0.24 74	1.06 95	0.25 93	0.17 127	0.55 244	0.22 162	0.41 54	0.35 44	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.18 74	0.64 301	0.34 274	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.11 119

999	0.29 88	0.25 82	1.05 93	0.26 125	0.18 167	0.49 171	0.23 196	0.38 33	0.37 76	0.20 45	0.32 158	0.23 93	0.18 74	0.73 336	0.36 289	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.10 95

MGS-Stereo	0.32 113	0.34 204	1.70 218	0.25 93	0.14 45	0.40 87	0.22 162	0.38 33	0.43 144	0.24 97	0.51 292	0.25 123	0.18 74	0.31 75	0.20 70	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.08 106	0.47 546	0.08 41

UniTT-Stereo	0.30 98	0.36 222	1.68 213	0.27 146	0.24 290	0.29 18	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.26 134	0.37 189	0.18 60	0.18 74	0.31 75	0.27 185	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.25 385	0.08 41

Selective-IGEV	0.29 88	0.23 61	1.28 132	0.27 146	0.30 376	0.35 49	0.20 110	0.56 180	0.38 81	0.21 55	0.30 138	0.22 84	0.18 74	0.37 142	0.18 24	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.15 373	0.16 220	0.29 466

XX-TBD	0.34 130	0.77 431	1.75 238	0.34 337	0.13 28	0.51 194	0.17 61	0.43 69	0.50 215	0.37 193	0.49 279	0.23 93	0.18 74	0.28 45	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 58	0.17 1	0.12 11	0.32 32	0.12 4	0.33 14	0.46 175	0.15 6	0.15 17	0.16 40	0.19 95	0.23 8	0.18 24	0.10 192	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 4	0.30 158	0.55 14	0.23 53	0.09 1	0.38 72	0.15 33	0.32 11	0.33 30	0.16 14	0.12 9	0.23 93	0.19 95	0.27 34	0.15 3	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.56 379	0.29 144	1.27 131	0.26 125	0.16 98	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.35 44	5.31 620	0.19 37	0.22 84	0.19 95	0.24 10	1.08 501	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.13 198

2.75w_new	0.21 19	0.21 27	0.57 19	0.20 6	0.14 45	0.40 87	0.18 79	0.47 106	0.36 66	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.19 95	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 10

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 562	1.82 293	0.20 6	0.12 11	0.26 9	0.15 33	0.43 69	0.37 76	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 95	0.46 212	0.14 1	0.11 269	0.09 219	0.08 45	0.05 1	0.76 577	0.18 329

HUF	0.59 399	0.65 383	2.46 467	0.45 475	0.77 567	0.34 44	0.24 231	0.46 90	0.39 94	0.31 167	0.28 118	0.25 123	0.19 95	0.67 317	0.18 24	0.12 329	2.03 620	0.08 45	0.06 14	0.31 446	1.59 613

IGEV-Stereo+	0.29 88	0.29 144	0.86 72	0.25 93	0.34 425	0.30 21	0.14 20	0.32 11	0.53 247	0.18 31	0.12 9	0.18 60	0.19 95	0.49 241	0.17 22	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.20 455	0.46 545	0.59 561

4D-IteraStereo	0.44 236	0.96 501	2.63 501	0.27 146	0.30 376	0.45 126	0.25 253	0.52 150	0.50 215	0.40 209	0.31 151	0.40 233	0.19 95	0.35 118	0.32 254	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.11 247	0.19 291	0.30 476

CES	0.30 98	0.27 107	1.09 98	0.23 53	0.50 520	0.40 87	0.20 110	0.46 90	0.44 148	0.22 66	0.28 118	0.26 137	0.19 95	0.33 100	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.49 549

GLC_STEREO	0.28 77	0.27 107	1.36 149	0.28 174	0.12 11	0.41 94	0.20 110	0.37 27	0.38 81	0.26 134	0.30 138	0.25 123	0.19 95	0.33 100	0.24 148	0.09 88	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.09 65

CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 232	0.24 74	0.16 98	0.54 229	0.15 33	0.40 44	0.55 267	0.37 193	0.51 292	0.24 110	0.19 95	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.30 512	0.08 29	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 371	0.54 330	3.50 582	0.48 493	0.39 471	0.54 229	0.17 61	0.89 429	0.40 107	0.44 233	0.65 433	0.85 496	0.19 95	0.77 348	0.21 90	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.32 525	0.17 243	0.14 221

asda	0.22 41	0.25 82	0.70 53	0.21 17	0.16 98	0.43 113	0.16 50	0.44 77	0.35 44	0.22 66	0.20 44	0.14 15	0.20 107	0.25 15	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4w-stereo	0.20 8	0.21 27	0.57 19	0.21 17	0.15 71	0.39 76	0.13 9	0.39 40	0.33 30	0.22 66	0.21 51	0.13 4	0.20 107	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

SCV_C0	0.33 122	0.43 272	1.42 164	0.25 93	0.16 98	0.35 49	0.20 110	0.68 255	0.44 148	0.24 97	0.27 110	0.29 171	0.20 107	0.58 278	0.18 24	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.30 512	0.26 406	0.17 309

SCV	0.35 141	0.59 349	1.37 152	0.34 337	0.22 256	0.28 13	0.23 196	0.72 274	0.35 44	0.19 37	0.30 138	0.24 110	0.20 107	0.64 301	0.19 42	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.29 503	0.34 475	0.29 466

fffy	0.28 77	0.24 74	1.19 114	0.27 146	0.15 71	0.37 61	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.20 45	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.44 188	0.20 70	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

model_zeroshot	0.44 236	0.68 395	1.97 368	0.28 174	0.18 167	0.69 439	0.21 135	0.63 229	0.40 107	1.00 547	0.34 176	0.42 253	0.20 107	0.69 326	0.24 148	0.10 192	0.22 501	0.10 165	0.22 471	0.12 103	0.10 95

Pointernet	0.29 88	0.25 82	1.49 181	0.24 74	0.20 215	0.47 151	0.15 33	0.62 221	0.47 194	0.22 66	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.28 45	0.20 70	0.10 192	0.07 50	0.07 1	0.12 287	0.10 69	0.07 10

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 316	0.33 189	0.93 82	0.26 125	0.22 256	0.46 144	0.20 110	1.10 555	1.34 571	3.16 615	0.32 158	0.22 84	0.20 107	0.30 69	0.22 112	0.10 192	0.09 219	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

ProNet	0.30 98	0.54 330	1.29 133	0.25 93	0.15 71	0.47 151	0.25 253	0.48 114	0.39 94	0.21 55	0.23 72	0.22 84	0.20 107	0.44 188	0.19 42	0.08 41	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.12 161

VMStereo-Base	0.26 65	0.27 107	1.26 128	0.20 6	0.12 11	0.42 107	0.17 61	0.37 27	0.40 107	0.22 66	0.31 151	0.29 171	0.21 116	0.32 87	0.20 70	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

gcap_with_dpt	0.67 446	0.30 158	8.53 613	0.26 125	0.25 308	0.50 183	0.21 135	0.73 286	0.38 81	0.32 176	0.33 167	0.26 137	0.21 116	0.29 59	0.21 90	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.14 221

rvit_stereo_0081_aga	0.27 70	0.29 144	1.08 96	0.26 125	0.20 215	0.33 36	0.21 135	0.41 54	0.42 133	0.26 134	0.28 118	0.27 151	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.14 402	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.10 95

rvit_stereo_0081	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

rvit_stereo_0082	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

trnet	0.28 77	0.26 99	1.32 140	0.19 2	0.12 11	0.54 229	0.15 33	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.30 69	0.21 90	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.09 52	0.07 10

LL-Strereo2	0.41 197	0.90 481	1.83 297	0.44 461	0.24 290	0.54 229	0.27 300	0.58 191	0.45 164	0.41 217	0.33 167	0.44 268	0.21 116	0.44 188	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.16 441	0.14 348	0.17 243	0.17 309

test-3	0.43 226	0.20 14	1.70 218	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.51 304	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 535	0.29 427	0.28 460

test_1	0.43 226	0.20 14	1.70 218	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.50 291	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 535	0.29 427	0.29 466

CREStereo	0.28 77	0.30 158	1.33 142	0.19 2	0.13 28	0.55 244	0.17 61	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.11 269	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.10 69	0.07 10
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
gasm-f	0.36 151	0.34 204	1.13 102	0.53 514	0.44 499	0.54 229	0.27 300	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.33 167	0.16 40	0.22 126	0.36 131	0.25 163	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.38 509	0.71 571

zero-FE	0.80 505	0.27 107	8.23 612	0.49 495	0.98 577	0.33 36	0.20 110	0.48 114	1.28 568	0.17 24	0.20 44	0.77 464	0.22 126	0.60 290	0.97 480	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.10 181	0.33 464	0.14 221

3w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.59 22	0.22 40	0.12 11	0.37 61	0.22 162	0.50 128	0.38 81	0.22 66	0.21 51	0.12 2	0.22 126	0.26 29	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 158	0.37 225	1.21 120	0.26 125	0.18 167	0.73 461	0.18 79	0.53 159	0.41 119	0.35 184	0.30 138	0.58 359	0.22 126	0.33 100	0.95 478	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.13 137	0.15 260

MM-Stereo_test2	0.38 168	0.28 134	2.46 467	0.43 454	0.15 71	0.50 183	0.25 253	0.47 106	0.38 81	0.33 180	0.26 100	0.23 93	0.22 126	0.34 112	0.29 209	0.08 41	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.36 494	0.22 390

AIO-test2	0.49 305	1.15 549	1.96 363	0.42 450	0.37 459	0.50 183	0.23 196	0.79 355	0.70 418	0.33 180	0.53 317	0.27 151	0.22 126	0.67 317	0.29 209	0.73 583	0.08 141	0.13 357	0.17 412	0.17 243	0.18 329

AIO-test1	0.45 253	0.87 469	2.27 431	0.33 306	0.33 416	0.50 183	0.22 162	0.74 291	0.66 388	0.29 157	0.41 215	0.29 171	0.22 126	0.73 336	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.14 348	0.30 438	0.22 390

IGEV-Stereo++	0.23 49	0.23 61	0.64 36	0.24 74	0.22 256	0.47 151	0.13 9	0.52 150	0.33 30	0.18 31	0.24 82	0.17 49	0.22 126	0.32 87	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.09 65

Occ-G	0.30 98	0.30 158	1.33 142	0.23 53	0.15 71	0.36 57	0.25 253	0.43 69	0.31 17	0.26 134	0.35 181	0.46 289	0.22 126	0.30 69	0.25 163	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.16 393	0.31 446	0.08 41

rvit_stereo_0080	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

whm_eth	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

MaDis-Stereo	0.29 88	0.54 330	1.44 167	0.24 74	0.29 361	0.29 18	0.16 50	0.45 87	0.37 76	0.19 37	0.21 51	0.28 161	0.22 126	0.30 69	0.29 209	0.10 192	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.11 92	0.11 119

GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 477	1.76 246	0.26 125	0.12 11	0.52 213	0.14 20	0.49 121	0.38 81	0.29 157	0.30 138	0.29 171	0.22 126	0.30 69	0.20 70	0.09 88	0.17 450	0.09 107	0.07 70	0.21 323	0.11 119

test_4	0.40 190	0.37 225	2.01 372	0.29 205	0.21 229	0.50 183	0.28 319	0.47 106	0.39 94	0.42 222	0.76 484	0.38 218	0.22 126	0.52 256	0.33 267	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.15 373	0.28 422	0.07 10

test_3	0.44 236	0.20 14	1.70 218	0.36 371	0.32 403	0.47 151	0.30 351	0.73 286	0.49 205	0.50 291	0.30 138	0.45 277	0.22 126	0.59 284	0.98 482	0.08 41	0.10 262	0.11 236	0.35 535	0.29 427	0.28 460

CroCo-Stereo	0.30 98	0.45 291	1.08 96	0.31 253	0.17 127	0.19 3	0.21 135	0.73 286	0.50 215	0.21 55	0.24 82	0.55 334	0.22 126	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.09 65
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
TANstereo	0.33 122	0.49 309	1.75 238	0.23 53	0.12 11	0.54 229	0.16 50	0.40 44	0.45 164	0.45 244	0.51 292	0.26 137	0.22 126	0.29 59	0.20 70	0.10 192	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.11 119

DDF-Stereo	0.37 158	0.27 107	0.79 64	0.39 421	0.29 361	0.38 72	0.21 135	0.47 106	0.51 222	0.32 176	0.17 24	0.79 473	0.23 143	0.64 301	1.04 497	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.12 287	0.35 487	0.15 260

DilatedVolume-Stereo	0.26 65	0.20 14	0.64 36	0.25 93	0.15 71	0.41 94	0.18 79	0.42 61	0.35 44	0.34 182	0.34 176	0.25 123	0.23 143	0.43 179	0.53 387	0.09 88	0.09 219	0.08 45	0.10 181	0.12 103	0.11 119

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 2	0.22 40	0.13 28	0.41 94	0.20 110	0.50 128	0.34 36	0.25 116	0.23 72	0.13 4	0.23 143	0.24 10	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

xyz-stereo-finetune	0.31 106	0.46 294	0.79 64	0.21 17	0.12 11	0.53 222	0.25 253	0.52 150	0.54 260	0.28 151	0.32 158	0.29 171	0.23 143	0.59 284	0.55 394	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.08 41

MM-Stereo_test3	0.40 190	0.58 347	1.75 238	0.36 371	0.30 376	0.45 126	0.30 351	0.72 274	0.59 300	0.31 167	0.43 221	0.32 188	0.23 143	0.35 118	0.29 209	0.10 192	0.20 486	0.10 165	0.08 106	0.40 524	0.11 119

ff7	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

ffff	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

11t	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 355	1.47 175	0.32 282	0.38 465	0.23 6	0.22 162	0.58 191	0.46 175	0.22 66	0.27 110	0.29 171	0.23 143	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.14 221

ccc-4	0.32 113	0.52 319	1.38 154	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

iRaftStereo_RVC	0.37 158	0.53 324	1.41 160	0.28 174	0.15 71	0.52 213	0.20 110	0.54 170	0.46 175	0.37 193	0.43 221	0.41 239	0.23 143	0.36 131	0.26 175	0.09 88	0.15 412	0.12 297	0.11 247	0.41 527	0.37 519

water-stereo	0.24 55	0.17 1	0.88 74	0.24 74	0.14 45	0.37 61	0.17 61	0.43 69	0.32 22	0.26 134	0.35 181	0.26 137	0.24 154	0.22 4	0.25 163	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.08 106	0.10 69	0.10 95

tg	0.37 158	0.55 339	1.35 148	0.28 174	0.16 98	0.57 278	0.18 79	0.57 185	0.49 205	0.37 193	0.44 232	0.38 218	0.24 154	0.46 212	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.43 535	0.36 512

WCG-NET	0.30 98	0.42 267	1.26 128	0.24 74	0.12 11	0.43 113	0.24 231	0.40 44	0.56 278	0.35 184	0.37 189	0.26 137	0.24 154	0.29 59	0.19 42	0.08 41	0.12 342	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.10 95

GCAP-BAT	0.43 226	0.31 172	1.82 293	0.25 93	0.26 326	0.65 408	0.23 196	0.48 114	0.37 76	0.67 469	0.82 497	0.44 268	0.24 154	0.48 230	0.87 470	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.22 471	0.08 29	0.09 65

gcap-zeroshot	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.31 253	0.32 403	0.69 439	0.21 135	0.74 291	0.52 229	0.43 227	0.35 181	0.62 375	0.24 154	0.41 166	0.24 148	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.31 519	0.08 29	0.09 65

AE-Stereo	0.42 217	0.29 144	1.65 205	0.43 454	0.47 516	0.56 260	0.23 196	0.86 404	0.46 175	0.31 167	0.41 215	0.43 257	0.24 154	0.34 112	0.24 148	0.09 88	0.48 578	0.11 236	0.45 562	0.22 340	0.19 345

RAFT-Test	0.44 236	0.38 236	2.01 372	0.27 146	0.44 499	0.64 394	0.37 424	0.72 274	0.57 282	0.45 244	0.48 262	0.65 392	0.24 154	0.35 118	0.29 209	0.09 88	0.11 311	0.09 107	0.38 548	0.10 69	0.11 119

LoS_RVC	0.29 88	0.33 189	1.19 114	0.25 93	0.34 425	0.43 113	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.22 66	0.33 167	0.23 93	0.24 154	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 69	0.31 484

anonymousdsp	0.34 130	0.53 324	1.47 175	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.55 270	0.19 42	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 466

LoS	0.31 106	0.30 158	1.52 187	0.23 53	0.13 28	0.54 229	0.20 110	0.48 114	0.49 205	0.25 116	0.28 118	0.37 210	0.24 154	0.38 150	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.07 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 330	1.47 175	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.54 266	0.19 42	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 466
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 333	0.27 107	1.78 259	1.79 601	0.19 200	0.62 364	0.45 474	0.57 185	0.60 305	0.61 426	0.48 262	0.41 239	0.24 154	0.46 212	1.00 488	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.12 103	0.13 198

test-1	0.44 236	0.48 306	1.69 214	0.30 226	0.27 340	0.50 183	0.28 319	0.80 359	0.43 144	0.40 209	0.54 329	0.41 239	0.24 154	0.31 75	1.16 514	0.09 88	0.20 486	0.10 165	0.17 412	0.11 92	0.26 447

PMTNet	0.31 106	0.35 213	1.30 136	0.20 6	0.14 45	0.57 278	0.25 253	0.46 90	0.42 133	0.27 146	0.32 158	0.27 151	0.24 154	0.39 156	0.23 123	0.43 562	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.18 270	0.07 10

R-Stereo Train	0.36 151	0.21 27	1.70 218	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 151	0.21 27	1.70 218	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.46 265	0.27 107	0.53 11	0.27 146	0.38 465	0.49 171	0.24 231	1.97 603	2.38 604	0.28 151	0.27 110	0.26 137	0.25 170	0.47 223	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.15 260

NLSM3	0.26 65	0.39 246	0.75 59	0.25 93	0.24 290	0.43 113	0.19 89	0.58 191	0.45 164	0.20 45	0.26 100	0.20 70	0.25 170	0.29 59	0.24 148	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.09 142	0.10 69	0.07 10

rvit_0105_6	0.31 106	0.29 144	1.00 89	0.31 253	0.18 167	0.35 49	0.25 253	0.51 136	0.61 322	0.25 116	0.28 118	0.32 188	0.25 170	0.39 156	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.14 164	0.13 198

WCG-NET（raft）	0.32 113	0.53 324	1.21 120	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.24 231	0.40 44	0.50 215	0.35 184	0.35 181	0.47 297	0.25 170	0.35 118	0.20 70	0.08 41	0.29 538	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.11 119

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 204	1.38 154	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.18 425	0.16 220	0.22 390

rrr	0.46 265	0.34 204	3.08 556	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.28 319	1.09 554	0.51 222	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.29 503	0.16 220	0.25 437

plain	0.37 158	0.47 303	2.15 405	0.27 146	0.19 200	0.33 36	0.20 110	0.58 191	0.46 175	0.23 88	0.37 189	0.23 93	0.25 170	0.45 203	0.28 195	0.11 269	0.08 141	0.13 357	0.09 142	0.42 533	0.12 161

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 74	1.16 109	0.28 174	0.15 71	0.57 278	0.23 196	0.79 355	0.47 194	0.38 201	0.37 189	0.40 233	0.25 170	0.47 223	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.13 320	0.19 291	0.27 454

knoymous	0.34 130	0.25 82	1.75 238	0.24 74	0.18 167	0.45 126	0.24 231	0.57 185	0.38 81	0.41 217	0.39 208	0.55 334	0.25 170	0.38 150	0.23 123	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.07 70	0.13 137	0.12 161

PSM-softLoss	0.48 287	0.27 107	1.85 302	0.51 504	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 456	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

KMStereo	0.48 287	0.27 107	1.85 302	0.51 504	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 456	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

AnonymousM	0.37 158	0.44 283	1.50 184	0.25 93	0.15 71	0.52 213	0.23 196	0.60 213	0.42 133	0.42 222	0.32 158	0.30 179	0.25 170	0.34 112	0.23 123	0.11 269	0.09 219	0.71 582	0.36 544	0.12 103	0.07 10

cross-raft	0.40 190	0.27 107	2.22 420	0.30 226	0.17 127	0.49 171	0.35 408	0.71 269	0.39 94	0.43 227	0.45 236	0.64 387	0.25 170	0.32 87	0.25 163	0.08 41	0.08 141	0.09 107	0.23 475	0.11 92	0.14 221

sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 180	1.89 324	0.34 337	0.27 340	0.30 21	0.22 162	0.48 114	0.44 148	0.22 66	0.33 167	0.25 123	0.25 170	0.32 87	0.24 148	0.14 402	0.16 430	0.12 297	0.12 287	0.15 184	0.13 198

test_xeample3	0.46 265	0.34 204	2.99 550	0.37 395	0.16 98	0.49 171	0.33 395	1.06 549	0.44 148	0.25 116	0.23 72	0.24 110	0.25 170	0.49 241	0.56 402	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.40 554	0.17 243	0.26 447

GMStereo	0.38 168	0.99 518	1.91 335	0.27 146	0.16 98	0.39 76	0.23 196	0.47 106	0.62 340	0.38 201	0.34 176	0.25 123	0.25 170	0.39 156	0.29 209	0.14 402	0.08 141	0.10 165	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 183	0.24 74	0.56 17	0.27 146	0.40 481	0.49 171	0.21 135	1.44 580	1.64 584	0.25 116	0.33 167	0.25 123	0.26 186	0.40 161	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.13 198

DA	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 552

GGEV	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 552

1w_stereo	0.22 41	0.17 1	0.52 5	0.23 53	0.16 98	0.44 120	0.22 162	0.55 174	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.13 4	0.26 186	0.28 45	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

MM-Stereo_test1	0.41 197	0.39 246	2.29 435	0.38 411	0.26 326	0.44 120	0.28 319	0.63 229	0.51 222	0.40 209	0.32 158	0.26 137	0.26 186	0.46 212	0.22 112	0.09 88	0.21 495	0.10 165	0.09 142	0.39 519	0.15 260

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 77	0.28 134	1.09 98	0.33 306	0.15 71	0.30 21	0.16 50	0.58 191	0.42 133	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.26 186	0.38 150	0.37 295	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.25 483	0.10 69	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 61	0.19 8	0.58 21	0.28 174	0.18 167	0.28 13	0.22 162	0.38 33	0.54 260	0.23 88	0.30 138	0.27 151	0.26 186	0.37 142	0.24 148	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.12 103	0.10 95

rvit_stereo_ft	0.31 106	0.61 355	1.18 112	0.32 282	0.21 229	0.28 13	0.27 300	0.55 174	0.48 198	0.23 88	0.27 110	0.28 161	0.26 186	0.32 87	0.25 163	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.11 247	0.13 137	0.14 221

MyStereo07	0.34 130	0.40 253	1.46 171	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.25 89	0.20 70	0.26 186	0.57 274	0.19 42	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 260	1.93 341	0.26 125	0.24 290	0.32 32	0.17 61	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.37 189	0.25 123	0.26 186	0.44 188	0.31 241	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.19 291	0.14 221

DCRE	0.50 316	0.63 372	2.13 399	0.30 226	0.23 276	0.45 126	0.24 231	0.59 200	0.53 247	0.50 291	2.10 583	0.42 253	0.26 186	0.35 118	0.23 123	0.09 88	0.14 386	0.10 165	0.32 525	0.16 220	0.15 260

DisPM	0.43 226	0.33 189	1.78 259	0.57 532	0.18 167	0.59 313	0.63 534	0.53 159	0.61 322	0.60 417	0.53 317	0.38 218	0.26 186	0.75 340	0.29 209	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.14 221

PFNet+	0.45 253	0.37 225	1.86 310	0.46 480	0.18 167	0.58 295	0.77 557	0.52 150	0.64 360	0.56 364	0.48 262	0.39 224	0.26 186	0.93 366	0.32 254	0.13 359	0.09 219	0.14 392	0.13 320	0.12 103	0.15 260

NF-Stereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.44 467	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.45 429	0.79 462	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.16 290

OCTAStereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.80 463	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

RE-Stereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 458	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

TVStereo	0.48 287	0.25 82	1.81 287	0.52 508	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 458	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

CRE-IMP	0.41 197	0.22 43	1.76 246	0.48 493	0.17 127	0.79 494	0.69 545	0.52 150	0.52 229	0.47 254	0.42 219	0.45 277	0.26 186	0.41 166	0.31 241	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.23 414

s12784h	0.36 151	0.28 134	1.58 195	0.23 53	0.11 5	0.62 364	0.24 231	0.79 355	0.64 360	0.44 233	0.52 306	0.28 161	0.26 186	0.50 248	0.24 148	0.11 269	0.06 23	0.09 107	0.06 14	0.16 220	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 197	0.32 180	2.20 415	0.27 146	0.44 499	0.52 213	0.19 89	0.76 314	0.48 198	0.43 227	0.36 186	0.54 331	0.26 186	0.33 100	0.25 163	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.38 548	0.10 69	0.09 65

Gwc-CoAtRS	0.38 168	0.33 189	1.92 338	0.27 146	0.41 489	0.48 161	0.19 89	0.59 200	0.46 175	0.43 227	0.39 208	0.57 352	0.26 186	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.31 519	0.11 92	0.09 65

WQFJA1	0.42 217	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 591	2.07 600	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

NLMM	0.42 217	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 591	2.06 599	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

DFGA-Net	0.51 333	1.06 533	1.75 238	0.30 226	0.24 290	0.54 229	0.22 162	0.63 229	0.60 305	0.48 272	0.51 292	0.35 204	0.27 207	1.82 496	0.53 387	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.12 287	0.37 502	0.15 260

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 213	1.45 170	0.31 253	0.18 167	0.37 61	0.28 319	0.59 200	0.62 340	0.27 146	0.31 151	0.35 204	0.27 207	0.43 179	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.12 161

rvit_stereo_0075_2	0.40 190	0.40 253	1.88 317	0.33 306	0.32 403	0.41 94	0.22 162	0.58 191	0.53 247	0.38 201	0.51 292	0.40 233	0.27 207	0.44 188	0.29 209	0.20 495	0.15 412	0.22 508	0.15 373	0.18 270	0.23 414

MoCha-V2	0.36 151	0.32 180	1.41 160	0.36 371	0.31 395	0.35 49	0.19 89	0.57 185	0.39 94	0.30 162	0.32 158	0.28 161	0.27 207	0.47 223	0.24 148	0.08 41	0.56 582	0.08 45	0.38 548	0.18 270	0.12 161

IGEV++	0.34 130	0.43 272	1.32 140	0.31 253	0.14 45	0.32 32	0.21 135	0.70 266	0.34 36	0.22 66	0.28 118	0.22 84	0.27 207	0.35 118	0.27 185	0.09 88	0.39 565	0.08 45	0.15 373	0.25 385	0.45 542

StereoVision	0.45 253	0.72 408	1.94 351	0.33 306	0.32 403	0.47 151	0.26 276	0.68 255	0.57 282	0.32 176	0.89 514	0.45 277	0.27 207	0.49 241	0.36 289	0.13 359	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.13 198

EKT-Stereo	1.47 578	0.49 309	1.93 341	2.57 611	19.31 632	0.55 244	0.22 162	0.69 258	0.42 133	0.38 201	0.36 186	0.43 257	0.27 207	0.69 326	0.26 175	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.16 393	0.20 307	0.15 260

MIM_Stereo	0.41 197	0.60 351	1.88 317	0.31 253	0.21 229	0.50 183	0.19 89	0.64 233	0.44 148	0.43 227	0.53 317	0.43 257	0.27 207	0.51 252	0.28 195	0.08 41	0.14 386	0.11 236	0.10 181	0.26 406	0.26 447

MC-Stereo	0.32 113	0.31 172	1.46 171	0.31 253	0.15 71	0.53 222	0.19 89	0.44 77	0.35 44	0.36 189	0.38 199	0.27 151	0.27 207	0.42 175	0.19 42	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.16 393	0.20 307	0.13 198

dd	0.42 217	0.96 501	1.77 255	0.31 253	0.17 127	0.57 278	0.26 276	0.49 121	0.68 399	0.41 217	0.40 211	0.34 200	0.27 207	0.45 203	0.40 321	0.17 458	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.21 323	0.12 161

GMOStereo	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

error version	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-v	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-2	0.41 197	0.62 361	1.78 259	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

TestStereo	0.45 253	0.54 330	2.11 394	0.29 205	0.16 98	0.43 113	0.24 231	0.54 170	0.45 164	0.37 193	0.46 244	0.34 200	0.27 207	1.98 523	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.14 164	0.08 41

Hybrid-DGEV-03	0.45 253	0.88 473	1.75 238	0.29 205	0.17 127	0.58 295	0.24 231	0.65 239	0.48 198	0.59 407	1.01 533	0.39 224	0.28 224	0.41 166	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.34 475	0.24 427

WQFJX1	0.45 253	0.28 134	0.56 17	0.27 146	0.35 438	0.48 161	0.25 253	1.98 604	2.08 601	0.26 134	0.26 100	0.29 171	0.28 224	0.50 248	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.14 221

WQFJX	0.42 217	0.25 82	0.55 14	0.26 125	0.39 471	0.47 151	0.23 196	1.76 593	1.82 594	0.26 134	0.26 100	0.28 161	0.28 224	0.42 175	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.16 290

depthmonostereo	0.26 65	0.23 61	0.65 41	0.41 439	0.13 28	0.41 94	0.19 89	0.51 136	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.26 137	0.28 224	0.44 188	0.23 123	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.08 41

Patchmatch Stereo++	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.60 325	0.29 343	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 168	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.26 276	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.49 241	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 168	0.27 107	1.79 280	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.45 203	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

iGMRVC	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.17 127	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.55 270	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

RAFT-345	0.53 353	0.30 158	2.34 443	0.38 411	0.34 425	0.58 295	0.42 449	0.47 106	0.61 322	0.51 304	1.00 532	0.43 257	0.28 224	1.57 450	0.82 465	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.10 69	0.08 41

iRAFT	0.39 183	0.27 107	1.78 259	0.44 461	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 168	0.27 107	1.79 280	0.44 461	0.16 98	0.60 325	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.50 248	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

raft+_RVC	0.44 236	0.67 392	1.85 302	0.34 337	0.71 561	0.51 194	0.25 253	0.64 233	0.51 222	0.35 184	0.45 236	0.32 188	0.28 224	0.43 179	0.32 254	0.09 88	0.19 475	0.10 165	0.09 142	0.20 307	0.40 532

sAnonymous2	0.38 168	0.62 361	2.15 405	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 509	0.35 504

CroCo_RVC	0.38 168	0.62 361	2.15 405	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 509	0.35 504

RALCasStereoNet	0.45 253	0.88 473	1.85 302	0.30 226	0.26 326	0.49 171	0.26 276	0.58 191	0.51 222	0.36 189	0.48 262	0.36 208	0.28 224	0.55 270	0.34 274	0.10 192	0.53 580	0.09 107	0.08 106	0.25 385	0.34 502

rvit_0105_5	0.36 151	0.39 246	1.48 178	0.30 226	0.18 167	0.41 94	0.30 351	0.64 233	0.62 340	0.30 162	0.33 167	0.37 210	0.29 241	0.41 166	0.28 195	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.15 373	0.15 184	0.14 221

GMStereo_Zeroshot	0.41 197	0.36 222	1.54 189	0.41 439	0.19 200	0.52 213	0.19 89	0.59 200	0.52 229	0.57 375	0.59 368	0.63 378	0.29 241	0.58 278	0.33 267	0.15 422	0.09 219	0.16 441	0.09 142	0.24 371	0.12 161

RAFT+CT+SA	0.50 316	0.86 466	1.82 293	0.37 395	0.75 563	0.54 229	0.34 400	0.77 325	0.63 352	0.38 201	0.55 339	0.34 200	0.29 241	0.68 320	0.27 185	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.51 570	0.29 427	0.41 537

UDGNet	0.44 236	1.02 528	1.74 232	0.35 352	0.19 200	0.58 295	0.23 196	0.49 121	0.66 388	0.41 217	0.38 199	0.34 200	0.29 241	0.53 262	0.30 229	0.24 526	0.10 262	0.37 557	0.19 445	0.27 416	0.15 260

ACRE	0.56 379	1.14 545	2.77 525	0.76 558	0.28 353	0.60 325	0.56 513	0.76 314	0.58 293	0.55 355	0.62 395	0.41 239	0.29 241	0.44 188	0.39 313	0.11 269	0.19 475	0.13 357	0.14 348	0.36 494	0.18 329

NRIStereo	0.46 265	0.25 82	1.77 255	0.47 485	0.16 98	0.95 533	0.74 553	0.51 136	0.56 278	0.48 272	0.39 208	0.59 362	0.29 241	0.77 348	0.32 254	0.11 269	0.13 366	0.11 236	0.09 142	0.21 323	0.24 427

RAFT-RH_RVC	0.61 413	0.50 315	2.33 441	0.36 371	0.29 361	0.60 325	0.18 79	0.44 77	0.58 293	0.76 504	1.91 579	0.47 297	0.29 241	1.60 457	1.23 524	0.14 402	0.07 50	0.13 357	0.13 320	0.10 69	0.09 65

Anonymous3	0.42 217	0.35 213	2.09 389	0.33 306	0.24 290	0.72 454	0.31 364	0.74 291	0.55 267	0.35 184	0.40 211	0.33 194	0.29 241	0.44 188	0.28 195	0.18 470	0.18 461	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.17 309

MSCF	0.35 141	0.72 408	1.15 106	0.58 534	0.21 229	0.50 183	0.22 162	0.56 180	0.38 81	0.29 157	0.29 124	0.17 49	0.30 249	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.12 342	0.08 45	0.29 503	0.15 184	0.21 375

Any-RAFT	0.38 168	0.25 82	1.89 324	0.27 146	0.17 127	0.68 433	0.21 135	0.78 340	0.53 247	0.43 227	0.43 221	0.54 331	0.30 249	0.41 166	0.20 70	0.10 192	0.12 342	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.09 65

BUS	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.30 226	0.21 229	0.91 528	0.23 196	1.00 525	0.61 322	0.63 446	0.53 317	0.66 399	0.30 249	0.43 179	0.32 254	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

NINENet	0.50 316	0.33 189	1.69 214	0.55 526	0.25 308	0.91 528	0.23 196	0.98 505	0.71 428	0.53 324	0.55 339	0.66 399	0.30 249	1.22 402	0.32 254	0.15 422	0.13 366	0.16 441	0.11 247	0.16 220	0.13 198

CIPLG	0.56 379	1.19 555	2.46 467	0.80 562	0.31 395	0.61 344	0.57 517	0.76 314	0.57 282	0.56 364	0.63 408	0.41 239	0.30 249	0.45 203	0.40 321	0.11 269	0.20 486	0.13 357	0.13 320	0.35 487	0.19 345

GANet-ADL	0.44 236	0.41 260	2.31 437	0.33 306	0.20 215	0.57 278	0.25 253	0.75 302	0.54 260	0.42 222	0.59 368	0.56 346	0.30 249	0.40 161	0.38 302	0.14 402	0.11 311	0.09 107	0.08 106	0.22 340	0.17 309

rafts_anoy	0.43 226	0.89 477	1.96 363	0.32 282	0.30 376	0.48 161	0.24 231	0.62 221	0.49 205	0.37 193	0.38 199	0.33 194	0.30 249	0.51 252	0.34 274	0.10 192	0.39 565	0.13 357	0.15 373	0.17 243	0.15 260

RALAANet	0.43 226	0.98 513	1.90 329	0.32 282	0.23 276	0.48 161	0.19 89	0.67 251	0.53 247	0.48 272	0.45 236	0.39 224	0.30 249	0.48 230	0.37 295	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.14 348	0.27 416	0.10 95

DIP-Stereo	0.37 158	0.34 204	1.50 184	0.27 146	0.18 167	0.63 381	0.17 61	0.92 456	0.53 247	0.49 284	0.48 262	0.30 179	0.30 249	0.39 156	0.30 229	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCSM	0.46 265	0.37 225	0.72 57	0.29 205	0.36 447	0.49 171	0.27 300	1.33 574	1.59 583	0.29 157	0.29 124	0.29 171	0.31 258	1.44 424	0.35 285	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.10 181	0.35 487	0.14 221

GASTEREO	0.35 141	0.72 408	1.15 106	0.56 528	0.20 215	0.52 213	0.22 162	0.56 180	0.40 107	0.30 162	0.31 151	0.16 40	0.31 258	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.14 386	0.08 45	0.28 499	0.14 164	0.20 363

castereo	0.30 98	0.44 283	0.81 66	0.24 74	0.29 361	0.41 94	0.27 300	0.72 274	0.45 164	0.22 66	0.30 138	0.24 110	0.31 258	0.25 15	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.31 519	0.12 103	0.09 65

rvit_0105_3	0.39 183	0.47 303	1.46 171	0.33 306	0.19 200	0.45 126	0.35 408	0.69 258	0.65 373	0.37 193	0.37 189	0.40 233	0.31 258	0.44 188	0.30 229	0.18 470	0.17 450	0.17 462	0.18 425	0.15 184	0.15 260

GCST	0.72 475	1.10 538	2.15 405	1.11 584	0.59 542	0.62 364	0.19 89	0.75 302	0.53 247	0.56 364	0.63 408	0.47 297	0.31 258	1.11 389	0.33 267	0.75 585	0.45 570	0.84 585	0.64 589	0.69 570	0.54 554

IPLGR_C	0.58 391	1.25 562	2.72 514	0.80 562	0.31 395	0.60 325	0.61 527	0.76 314	0.58 293	0.56 364	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.43 179	0.40 321	0.11 269	0.22 501	0.13 357	0.15 373	0.35 487	0.19 345

ARAFT	0.60 405	1.23 559	3.10 559	0.28 174	0.16 98	0.64 394	0.36 415	0.90 435	0.67 397	0.61 426	0.49 279	0.55 334	0.31 258	1.24 407	0.32 254	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.37 502	0.21 375

DN-CSS_ROB	0.48 287	1.23 559	1.99 369	0.39 421	0.22 256	0.56 260	0.19 89	0.75 302	0.61 322	0.45 244	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.70 331	0.32 254	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.36 494	0.12 161

FSD					0.29 361	0.35 49	0.33 395	0.44 77	0.46 175	0.32 176	0.32 158	0.37 210	0.32 266	0.35 118	0.32 254	0.28 544	0.27 534	0.31 543	0.30 512	0.31 446

G2L-ROB	0.51 333	0.95 498	1.96 363	0.29 205	0.22 256	0.59 313	0.28 319	0.76 314	0.57 282	0.55 355	0.45 236	0.70 432	0.32 266	1.38 417	0.47 359	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.20 307	0.13 198

OMP-Stereo	0.59 399	0.65 383	1.74 232	0.56 528	0.37 459	0.60 325	0.26 276	0.70 266	0.65 373	0.66 465	0.60 383	0.69 422	0.32 266	2.09 538	1.20 520	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.10 95

PFNet	0.60 405	0.33 189	2.47 472	0.41 439	0.55 533	0.62 364	0.27 300	0.61 217	0.63 352	0.61 426	0.56 351	0.45 277	0.32 266	1.88 513	1.14 510	0.28 544	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.26 406	0.20 363

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 217	0.86 466	1.78 259	0.28 174	0.17 127	0.52 213	0.20 110	0.62 221	0.61 322	0.50 291	0.61 390	0.39 224	0.32 266	0.35 118	0.30 229	0.07 23	0.10 262	0.09 107	0.09 142	0.35 487	0.10 95

MyStereo8	0.54 359	0.80 443	2.76 522	0.32 282	0.33 416	0.71 448	0.20 110	0.87 414	0.57 282	0.51 304	0.59 368	0.50 313	0.33 271	0.68 320	0.55 394	0.10 192	0.29 538	0.10 165	0.13 320	0.21 323	0.34 502

11t1	0.33 122	0.19 8	1.41 160	0.33 306	0.16 98	0.48 161	0.21 135	0.67 251	0.48 198	0.40 209	0.34 176	0.32 188	0.33 271	0.42 175	0.27 185	0.11 269	0.12 342	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.14 221

Selective-RAFT	0.35 141	0.26 99	1.48 178	0.31 253	0.15 71	0.61 344	0.19 89	0.60 213	0.54 260	0.28 151	0.29 124	0.40 233	0.33 271	0.50 248	0.27 185	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.35 535	0.19 291	0.08 41

Sa-1000	0.51 333	0.72 408	1.90 329	0.31 253	0.60 547	0.60 325	0.31 364	0.94 473	0.71 428	0.52 313	0.83 498	0.42 253	0.33 271	0.68 320	0.28 195	0.10 192	0.09 219	0.13 357	0.29 503	0.29 427	0.10 95

dad	0.51 333	1.01 524	1.74 232	0.29 205	0.19 200	0.60 325	0.26 276	0.52 150	0.75 470	0.63 446	0.63 408	0.63 378	0.33 271	0.85 360	0.47 359	0.27 540	0.15 412	0.40 560	0.18 425	0.22 340	0.14 221

GwcNet-ADL	0.50 316	0.74 418	2.90 541	0.31 253	0.20 215	0.58 295	0.29 343	0.87 414	0.64 360	0.47 254	0.47 250	0.56 346	0.33 271	0.46 212	0.46 350	0.13 359	0.12 342	0.09 107	0.09 142	0.14 164	0.21 375

raftrobust	0.38 168	0.68 395	1.54 189	0.32 282	0.46 514	0.52 213	0.21 135	0.56 180	0.42 133	0.52 313	0.35 181	0.31 182	0.33 271	0.37 142	0.30 229	0.10 192	0.11 311	0.08 45	0.07 70	0.21 323	0.19 345

AdaStereo	0.44 236	0.38 236	1.79 280	0.34 337	0.20 215	0.57 278	0.28 319	0.92 456	0.69 408	0.52 313	0.55 339	0.61 371	0.33 271	0.48 230	0.39 313	0.17 458	0.08 141	0.17 462	0.11 247	0.18 270	0.12 161
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.
x	0.35 141	0.20 14	1.36 149	0.33 306	0.17 127	0.47 151	0.24 231	0.75 302	0.54 260	0.40 209	0.40 211	0.42 253	0.34 279	0.45 203	0.32 254	0.11 269	0.14 386	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

AFF-stereo	0.44 236	0.96 501	1.78 259	0.31 253	0.15 71	0.50 183	0.21 135	0.64 233	0.63 352	0.47 254	0.64 424	0.49 310	0.34 279	0.46 212	0.31 241	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.37 502	0.10 95

test_sample3	0.50 316	0.41 260	1.88 317	0.32 282	0.19 200	0.57 278	0.25 253	0.92 456	0.64 360	0.52 313	0.49 279	0.47 297	0.35 281	1.79 488	0.37 295	0.13 359	0.10 262	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.16 290

H2IRNET	0.40 190	0.61 355	1.90 329	0.29 205	0.17 127	0.54 229	0.18 79	0.52 150	0.50 215	0.27 146	0.56 351	0.47 297	0.35 281	0.46 212	0.33 267	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.32 455	0.12 161

tt1	0.44 236	0.64 376	1.83 297	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	0.88 520	0.31 167	0.37 189	0.25 123	0.35 281	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.36 512

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 180	1.30 136	0.26 125	0.14 45	0.58 295	0.23 196	0.78 340	0.62 340	0.40 209	0.44 232	0.28 161	0.35 281	0.29 59	0.20 70	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.08 41

ICVP	0.46 265	0.29 144	2.41 456	0.33 306	0.22 256	0.59 313	0.55 508	0.75 302	0.50 215	0.44 233	0.60 383	0.49 310	0.35 281	0.53 262	0.37 295	0.16 443	0.16 430	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.15 260
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 197	0.52 319	1.26 128	0.31 253	0.24 290	0.59 313	0.26 276	0.77 325	0.63 352	0.58 393	0.48 262	0.57 352	0.35 281	0.40 161	0.50 375	0.14 402	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.15 184	0.15 260

G2L-Stereo	0.55 371	0.85 463	2.18 412	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.27 300	0.77 325	0.55 267	0.54 337	0.52 306	0.71 437	0.36 287	1.75 479	0.50 375	0.13 359	0.11 311	0.13 357	0.11 247	0.29 427	0.15 260

rvit_105_1	0.44 236	0.54 330	1.46 171	0.36 371	0.24 290	0.51 194	0.45 474	0.75 302	0.74 457	0.45 244	0.44 232	0.44 268	0.36 287	0.62 296	0.38 302	0.20 495	0.18 461	0.18 482	0.22 471	0.18 270	0.18 329

test_sample6	0.52 347	0.44 283	1.81 287	0.33 306	0.18 167	0.55 244	0.27 300	0.94 473	0.66 388	0.54 337	0.62 395	0.47 297	0.36 287	1.97 522	0.38 302	0.14 402	0.10 262	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.16 290

test_sample5	0.51 333	0.43 272	1.83 297	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.53 324	0.59 368	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

test_sample4	0.50 316	0.42 267	1.88 317	0.32 282	0.19 200	0.56 260	0.26 276	0.93 464	0.65 373	0.54 337	0.54 329	0.45 277	0.36 287	1.79 488	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

xx1	0.46 265	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 542	0.31 167	0.38 199	0.46 289	0.36 287	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

DualNet	0.51 333	0.43 272	1.83 297	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.54 337	0.62 395	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

qqq	0.38 168	0.21 27	1.34 145	0.28 174	0.15 71	0.45 126	0.26 276	0.76 314	0.52 229	0.39 207	0.41 215	0.46 289	0.36 287	0.96 370	0.30 229	0.11 269	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

RAFT_CTSACE	0.46 265	0.76 422	2.07 383	0.35 352	0.30 376	0.54 229	0.30 351	0.61 217	0.48 198	0.49 284	0.76 484	0.55 334	0.36 287	0.58 278	0.22 112	0.08 41	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.41 527	0.08 41

HCRNet	0.46 265	0.49 309	1.65 205	0.38 411	0.29 361	0.58 295	0.22 162	0.75 302	0.62 340	0.47 254	0.49 279	0.48 308	0.36 287	1.12 392	0.37 295	0.15 422	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.17 243	0.17 309

SFCPSM	0.46 265	0.24 74	2.35 446	0.27 146	0.27 340	0.70 446	0.32 387	0.96 492	0.63 352	0.49 284	0.52 306	0.43 257	0.36 287	0.52 256	0.43 338	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.16 220	0.12 161

MLCV	0.48 287	0.89 477	1.85 302	0.29 205	0.14 45	0.59 313	0.23 196	0.72 274	0.59 300	0.66 465	0.66 435	0.55 334	0.36 287	1.03 380	0.49 370	0.09 88	0.06 23	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.11 119

iResNet	0.51 333	0.76 422	2.59 497	0.41 439	0.17 127	0.64 394	0.27 300	0.82 370	0.70 418	0.57 375	0.64 424	0.43 257	0.36 287	0.70 331	0.52 383	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.21 323	0.13 198

DDVS	0.62 418	0.40 253	1.40 159	2.21 608	0.35 438	0.87 520	1.00 576	0.69 258	0.50 215	0.53 324	0.56 351	0.90 512	0.37 300	1.22 402	0.47 359	0.15 422	0.14 386	0.14 392	0.12 287	0.19 291	0.22 390

UGAM	0.58 391	0.47 303	2.21 416	0.30 226	0.19 200	0.53 222	0.34 400	0.59 200	0.63 352	0.44 233	0.73 475	0.78 468	0.37 300	2.58 577	0.39 313	0.10 192	0.08 141	0.17 462	0.14 348	0.42 533	0.17 309

mmm	0.38 168	0.21 27	1.18 112	0.35 352	0.17 127	0.49 171	0.26 276	0.78 340	0.52 229	0.50 291	0.57 359	0.41 239	0.37 300	0.71 333	0.31 241	0.11 269	0.13 366	0.14 392	0.13 320	0.15 184	0.14 221

DCANet-4	0.40 190	0.27 107	2.21 416	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.47 250	0.28 161	0.37 300	0.37 142	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

BSDual-CNN	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.30 226	0.21 229	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.61 322	0.63 446	0.53 317	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

psmg	0.41 197	0.27 107	1.13 102	0.27 146	0.21 229	0.75 473	0.36 415	0.90 435	0.61 322	0.59 407	0.59 368	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.13 137	0.11 119

HITNet	0.46 265	0.92 483	2.09 389	0.33 306	0.14 45	0.55 244	0.22 162	0.83 376	0.56 278	0.51 304	0.49 279	0.48 308	0.37 300	0.48 230	0.54 393	0.09 88	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.09 65
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	0.41 197	0.19 8	1.23 123	0.31 253	0.17 127	0.51 194	0.27 300	0.81 363	0.55 267	0.44 233	0.45 236	0.46 289	0.38 307	1.51 440	0.30 229	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.14 221

ACVNet-DCA	0.42 217	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

1test111	0.44 236	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.96 370	0.30 229	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

cc1	0.47 281	0.64 376	2.07 383	0.35 352	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 542	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.40 532

AEACV	0.33 122	0.24 74	1.44 167	0.28 174	0.35 438	0.47 151	0.21 135	0.43 69	0.28 13	0.26 134	0.25 89	0.22 84	0.38 307	0.30 69	0.18 24	0.09 88	0.35 550	0.09 107	0.36 544	0.23 354	0.25 437

hknet	0.47 281	0.29 144	1.70 218	0.30 226	0.24 290	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.64 360	0.63 446	0.53 317	0.80 477	0.38 307	0.77 348	0.37 295	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

AASNet	0.56 379	1.03 529	2.34 443	0.37 395	0.33 416	0.65 408	0.29 343	0.96 492	0.73 453	0.54 337	0.60 383	0.55 334	0.38 307	0.59 284	0.58 411	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.43 535	0.24 427

IIG-Stereo	0.59 399	0.65 383	1.74 232	0.54 519	0.23 276	0.61 344	0.21 135	0.73 286	0.65 373	0.64 456	0.69 454	0.69 422	0.38 307	2.09 538	1.39 536	0.11 269	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.09 65

111	0.48 287	1.09 537	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.59 313	0.26 276	0.83 376	0.78 488	0.48 272	0.52 306	0.56 346	0.38 307	0.49 241	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.23 354	0.35 504

xxxx	0.70 463	0.21 27	1.33 142	0.28 174	0.18 167	0.63 381	0.24 231	1.02 536	0.69 408	0.50 291	0.62 395	0.58 359	0.38 307	1.47 437	5.21 615	0.13 359	0.12 342	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.15 260

FENet	0.44 236	0.30 158	2.42 458	0.32 282	0.17 127	0.58 295	0.22 162	0.77 325	0.59 300	0.47 254	0.42 219	0.55 334	0.38 307	0.49 241	0.47 359	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.16 290

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 497	1.04 530	2.06 381	0.94 573	0.35 438	0.89 525	0.40 439	0.85 395	0.63 352	0.55 355	0.63 408	0.75 456	0.38 307	2.38 556	0.48 365	1.10 599	0.31 543	0.36 553	0.21 461	0.53 558	0.55 557

DeepPruner_ROB	0.50 316	0.70 402	1.94 351	0.29 205	0.26 326	0.63 381	0.31 364	0.80 359	0.48 198	0.61 426	0.55 339	0.66 399	0.38 307	0.98 372	0.40 321	0.19 485	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.23 354	0.17 309

NOSS_ROB	0.64 429	0.65 383	1.62 203	0.46 480	0.25 308	0.67 421	0.30 351	0.93 464	0.77 484	0.59 407	0.57 359	0.77 464	0.38 307	2.78 589	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.28 534	0.26 491	0.27 416	0.39 528

G2L-Stereo_test	0.55 371	0.97 509	1.89 324	0.33 306	0.24 290	0.75 473	0.38 431	0.79 355	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.74 450	0.39 321	1.56 446	0.43 338	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.08 106	0.28 422	0.13 198

ISRNet	0.47 281	0.44 283	1.55 191	0.37 395	0.31 395	0.49 171	0.19 89	0.75 302	0.66 388	0.63 446	0.71 468	0.67 408	0.39 321	0.58 278	0.44 344	0.23 518	0.16 430	0.21 505	0.20 455	0.21 323	0.25 437

ffm	0.47 281	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 520	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 512

ff1	0.73 484	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 520	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 512

mmx	0.72 475	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

xxx	0.72 475	0.23 61	2.01 372	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 601	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

test_xeample	0.72 475	0.21 27	1.36 149	0.27 146	0.17 127	0.59 313	0.28 319	1.01 533	0.70 418	0.55 355	0.67 438	0.44 268	0.39 321	1.88 513	5.17 614	0.12 329	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.15 260

iResNet_ROB	0.50 316	1.15 549	1.73 228	0.31 253	0.21 229	0.58 295	0.22 162	0.95 487	0.82 504	0.58 393	0.62 395	0.57 352	0.39 321	0.84 358	0.40 321	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.06 14	0.21 323	0.13 198

CoDeX	0.52 347	0.43 272	2.25 428	0.29 205	0.26 326	0.61 344	0.32 387	0.99 517	0.68 399	0.48 272	0.55 339	0.52 322	0.40 329	1.60 457	0.35 285	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.12 161

CASS	0.39 183	0.30 158	1.61 202	0.32 282	0.17 127	0.53 222	0.24 231	0.70 266	0.49 205	0.59 407	0.54 329	0.40 233	0.40 329	0.41 166	0.30 229	0.17 458	0.10 262	0.14 392	0.11 247	0.18 270	0.17 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 333	0.87 469	1.99 369	0.37 395	0.65 555	0.58 295	0.35 408	0.78 340	0.62 340	0.48 272	0.55 339	0.45 277	0.40 329	0.72 335	0.30 229	0.09 88	0.07 50	0.12 297	0.12 287	0.33 464	0.38 522

CSP-Net	0.50 316	0.39 246	1.25 126	0.29 205	0.23 276	0.77 485	0.35 408	0.86 404	0.57 282	0.59 407	0.59 368	0.65 392	0.40 329	1.77 483	0.44 344	0.16 443	0.11 311	0.10 165	0.10 181	0.20 307	0.14 221

TRStereo	0.53 353	0.76 422	2.38 451	0.42 450	0.29 361	0.69 439	0.23 196	1.81 596	0.55 267	0.36 189	0.32 158	0.47 297	0.40 329	0.46 212	0.25 163	0.12 329	0.11 311	0.11 236	0.41 557	0.13 137	0.32 490

RAFT	0.45 253	0.92 483	1.59 196	0.34 337	0.19 200	0.46 144	0.35 408	0.65 239	0.49 205	0.49 284	0.49 279	0.70 432	0.40 329	0.47 223	0.32 254	0.11 269	0.16 430	0.14 392	0.13 320	0.51 554	0.13 198

UPFNet	0.46 265	0.28 134	1.73 228	0.33 306	0.32 403	0.65 408	0.38 431	0.83 376	0.59 300	0.57 375	0.52 306	0.61 371	0.40 329	0.75 340	0.52 383	0.13 359	0.12 342	0.13 357	0.12 287	0.15 184	0.11 119

ACVNet	0.45 253	0.44 283	1.79 280	0.28 174	0.21 229	0.59 313	0.36 415	0.66 242	0.68 399	0.45 244	0.59 368	0.69 422	0.40 329	0.44 188	0.55 394	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.34 475	0.10 95

cf-r	0.53 353	0.81 448	2.15 405	0.33 306	0.28 353	0.60 325	0.28 319	0.78 340	0.64 360	0.51 304	0.60 383	0.75 456	0.40 329	1.32 411	0.43 338	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.14 221

GwcNet-RSSM	0.57 386	0.94 491	2.13 399	0.32 282	0.25 308	0.60 325	0.30 351	0.80 359	0.66 388	0.52 313	0.64 424	0.71 437	0.40 329	1.79 488	0.50 375	0.13 359	0.09 219	0.12 297	0.12 287	0.21 323	0.15 260

CFNet	0.58 391	0.96 501	1.78 259	0.33 306	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.88 423	0.75 470	0.46 252	0.59 368	0.58 359	0.40 329	2.29 549	0.48 365	0.12 329	0.09 219	0.15 422	0.14 348	0.30 438	0.15 260

IGEV-FE	0.53 353	0.34 204	2.91 542	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 519	0.51 292	0.70 432	0.41 340	0.48 230	1.13 508	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 535	0.19 291	0.09 65

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 291	1.04 92	0.21 17	0.12 11	0.58 295	0.23 196	0.50 128	0.45 164	0.31 167	0.46 244	0.30 179	0.41 340	0.81 355	0.51 380	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.09 65

test_sample1	0.40 190	0.18 5	1.19 114	0.31 253	0.18 167	0.48 161	0.23 196	0.78 340	0.49 205	0.44 233	0.44 232	0.45 277	0.41 340	1.39 418	0.33 267	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.13 198

SMFormer	0.50 316	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.15 184	0.16 290

tta	0.50 316	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.11 119

qqq1	0.48 287	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

fff1	0.48 287	0.46 294	1.60 198	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

IGEV_Zeroshot_test	0.53 353	0.33 189	2.91 542	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 519	0.51 292	0.71 437	0.41 340	0.48 230	1.13 508	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 535	0.19 291	0.09 65

HH	0.49 305	0.49 309	2.78 527	0.50 499	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 446	0.48 262	0.87 504	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

HanStereo	0.49 305	0.49 309	2.78 527	0.50 499	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 446	0.48 262	0.87 504	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

AACVNet	0.54 359	0.78 439	1.73 228	0.36 371	0.21 229	0.57 278	0.25 253	0.71 269	0.51 222	0.55 355	0.59 368	0.64 387	0.41 340	2.13 541	0.41 327	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.11 247	0.33 464	0.15 260

DCANet	0.42 217	0.77 431	1.95 354	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.41 340	0.36 131	0.39 313	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

CFNet-ft	0.51 333	0.76 422	1.79 280	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 450	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 534	0.13 320	0.18 270	0.14 221

CFNet_RVC	0.51 333	0.76 422	1.79 280	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 450	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 534	0.13 320	0.18 270	0.14 221

UCFNet_RVC	0.48 287	0.82 452	1.85 302	0.30 226	0.27 340	0.64 394	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.48 272	0.53 317	0.63 378	0.41 340	0.88 365	0.38 302	0.15 422	0.10 262	0.17 462	0.17 412	0.18 270	0.15 260

AANet_RVC	0.68 454	1.00 520	2.09 389	0.33 306	0.25 308	0.58 295	0.32 387	0.81 363	0.80 496	0.61 426	0.94 522	0.80 477	0.41 340	2.46 568	1.02 494	0.36 559	0.14 386	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.22 390

PS-NSSS	0.63 425	1.00 520	1.81 287	0.30 226	0.31 395	0.63 381	0.34 400	0.98 505	0.69 408	0.54 337	0.74 478	0.51 316	0.41 340	2.43 565	0.48 365	0.24 526	0.17 450	0.27 531	0.18 425	0.27 416	0.21 375

iResNetv2_ROB	0.59 399	1.43 577	2.96 545	0.40 432	0.22 256	0.58 295	0.28 319	0.91 447	0.73 453	0.57 375	0.63 408	0.60 369	0.41 340	0.74 339	0.35 285	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.07 70	0.43 535	0.17 309

Hybrid-DGEV-2	0.51 333	0.84 458	1.75 238	0.32 282	0.17 127	0.73 461	0.18 79	0.83 376	0.69 408	0.52 313	0.38 199	0.53 324	0.42 358	0.99 373	0.92 473	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.10 181	0.25 385	0.23 414

MyStereo05	0.49 305	0.41 260	2.72 514	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.82 370	0.77 484	0.52 313	0.37 189	0.51 316	0.42 358	0.52 256	0.38 302	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

MyStereo04	0.48 287	0.40 253	2.65 505	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.83 376	0.75 470	0.47 254	0.36 186	0.53 324	0.42 358	0.53 262	0.39 313	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

TestStereo1	0.49 305	0.81 448	1.85 302	0.39 421	0.57 538	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

SA-5K	0.49 305	0.81 448	1.85 302	0.39 421	0.57 538	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

GES	0.44 236	0.28 134	1.88 317	0.30 226	0.18 167	0.61 344	0.30 351	0.88 423	0.46 175	0.47 254	0.52 306	0.39 224	0.42 358	0.58 278	0.67 433	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.15 184	0.17 309

222	0.78 501	0.23 61	1.23 123	0.28 174	0.18 167	0.62 364	0.24 231	1.02 536	0.70 418	0.58 393	0.66 435	0.46 289	0.42 358	1.80 492	6.53 621	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.17 309

FADNet_RVC	0.81 513	1.14 545	2.42 458	0.30 226	0.24 290	0.71 448	0.24 231	0.95 487	0.61 322	0.44 233	0.56 351	0.59 362	0.42 358	1.52 442	0.68 436	0.94 591	0.96 607	0.28 534	1.00 605	0.90 584	1.36 607

BEATNet_4x	0.47 281	0.73 415	1.91 335	0.33 306	0.15 71	0.56 260	0.25 253	0.85 395	0.58 293	0.54 337	0.51 292	0.57 352	0.42 358	0.57 274	0.61 418	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.20 307	0.16 290

HSM-Net_RVC	0.67 446	0.34 204	2.23 424	0.26 125	0.19 200	0.67 421	0.29 343	1.26 571	0.69 408	0.72 492	0.70 464	0.78 468	0.42 358	3.77 609	0.41 327	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.11 119
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 316	0.41 260	1.50 184	0.33 306	0.21 229	0.68 433	0.26 276	0.81 363	0.68 399	0.67 469	0.68 445	0.73 444	0.42 358	1.10 386	0.59 413	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.14 348	0.25 385	0.21 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 391	0.82 452	1.89 324	0.59 539	0.56 536	0.64 394	0.36 415	0.84 388	0.69 408	0.51 304	0.68 445	0.53 324	0.43 369	0.56 273	0.43 338	0.34 556	0.18 461	0.44 565	0.29 503	0.48 547	0.30 476

gwcnet-sp	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

scenet	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

ToySt	0.44 236	0.61 355	1.89 324	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.35 408	0.67 251	0.53 247	0.39 207	0.50 287	0.59 362	0.43 369	0.51 252	0.49 370	0.10 192	0.12 342	0.13 357	0.16 393	0.24 371	0.19 345

ssnet	0.49 305	0.43 272	2.54 489	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

GMM-Stereo	0.50 316	0.23 61	2.41 456	0.54 519	0.24 290	0.77 485	0.46 477	0.59 200	0.57 282	0.58 393	0.73 475	0.47 297	0.43 369	0.68 320	0.27 185	0.10 192	0.06 23	0.13 357	0.13 320	0.14 164	0.44 541

PSMNet-RSSM	0.53 353	0.82 452	1.78 259	0.31 253	0.25 308	0.58 295	0.28 319	0.84 388	0.60 305	0.50 291	0.61 390	0.67 408	0.43 369	1.68 467	0.42 329	0.15 422	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.15 184	0.13 198

STTStereo	0.51 333	0.69 399	2.14 404	0.36 371	0.30 376	0.61 344	0.32 387	0.77 325	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.67 408	0.43 369	0.86 361	0.42 329	0.16 443	0.15 412	0.17 462	0.20 455	0.16 220	0.15 260

CFNet_ucs	0.48 287	0.50 315	2.32 438	0.26 125	0.22 256	0.57 278	0.22 162	0.85 395	0.65 373	0.53 324	0.64 424	0.68 415	0.44 377	0.54 266	0.31 241	0.13 359	0.12 342	0.16 441	0.11 247	0.19 291	0.17 309

SACVNet	0.60 405	0.74 418	1.90 329	0.37 395	0.28 353	0.64 394	0.37 424	0.86 404	0.61 322	0.65 463	0.62 395	0.69 422	0.44 377	2.08 536	0.42 329	0.18 470	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.38 509	0.24 427

GEStereo_RVC	0.54 359	0.87 469	1.95 354	0.47 485	0.25 308	0.62 364	0.37 424	1.00 525	0.74 457	0.53 324	0.54 329	0.59 362	0.44 377	1.10 386	0.46 350	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.26 406	0.19 345

FINET	0.65 437	0.95 498	3.06 555	0.35 352	0.40 481	0.58 295	0.48 489	0.92 456	1.10 554	0.57 375	0.68 445	0.47 297	0.44 377	1.15 397	0.60 415	0.23 518	0.21 495	0.17 462	0.15 373	0.26 406	0.25 437

FE-Mocha	0.41 197	0.31 172	1.44 167	0.28 174	0.33 416	0.41 94	0.17 61	0.69 258	0.45 164	0.44 233	0.50 287	0.41 239	0.45 381	0.36 131	1.17 516	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.21 461	0.13 137	0.13 198

z-ln-s-r	0.64 429	0.89 477	2.23 424	0.32 282	0.26 326	0.57 278	0.37 424	0.84 388	0.76 479	0.51 304	0.81 492	0.64 387	0.45 381	2.06 532	1.27 528	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.24 371	0.13 198

HI	0.41 197	0.63 372	1.72 225	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

CoSv	0.41 197	0.63 372	1.72 225	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

DualNet (step1)	0.59 399	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.61 575	0.14 386	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

test_sample9	0.94 532	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.91 516	2.55 583	0.61 575	4.16 625	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

test_sample7	0.47 281	0.33 189	1.49 181	0.34 337	0.20 215	0.51 194	0.30 351	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.17 458	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.18 329

riskmin	0.37 158	0.22 43	1.74 232	0.32 282	0.20 215	0.48 161	0.20 110	0.66 242	0.46 175	0.36 189	0.34 176	0.69 422	0.45 381	0.39 156	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.08 106	0.13 137	0.16 290

IPLGR	0.54 359	0.56 341	2.68 508	0.36 371	0.18 167	0.62 364	0.54 505	1.02 536	0.64 360	0.73 496	0.46 244	0.47 297	0.45 381	1.12 392	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.19 291	0.12 161

PSMNet-ADL	0.51 333	0.38 236	1.65 205	0.35 352	0.21 229	0.67 421	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.42 222	0.52 306	0.70 432	0.45 381	1.91 516	0.57 406	0.15 422	0.13 366	0.11 236	0.13 320	0.15 184	0.20 363

ADLNet	0.60 405	0.71 404	1.95 354	0.35 352	0.34 425	0.67 421	0.34 400	0.90 435	0.74 457	0.68 476	0.62 395	0.80 477	0.45 381	1.78 484	0.64 427	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.29 427	0.21 375

acv_ft	0.48 287	0.44 283	1.76 246	0.32 282	0.41 489	0.63 381	0.28 319	0.81 363	0.68 399	0.61 426	0.59 368	0.69 422	0.45 381	0.44 188	0.63 422	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.41 527	0.10 95

GANet-RSSM	0.55 371	0.73 415	1.90 329	0.36 371	0.26 326	0.59 313	0.27 300	0.78 340	0.52 229	0.47 254	0.57 359	0.63 378	0.45 381	1.92 520	0.43 338	0.14 402	0.10 262	0.25 527	0.11 247	0.34 475	0.14 221

FADNet-RVC-Resample	0.67 446	1.16 554	3.16 565	0.37 395	0.29 361	0.62 364	0.38 431	0.86 404	0.63 352	0.51 304	0.50 287	0.57 352	0.45 381	1.57 450	0.49 370	0.24 526	0.32 548	0.23 515	0.19 445	0.27 416	0.62 564

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 371	0.92 483	2.36 449	0.38 411	0.37 459	0.60 325	0.28 319	0.82 370	0.62 340	0.62 437	0.55 339	0.72 440	0.45 381	1.00 376	0.43 338	0.15 422	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.15 184	0.16 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TCMNet	0.66 442	0.85 463	2.55 494	0.50 499	0.52 527	0.72 454	0.39 436	0.87 414	0.72 438	0.58 393	0.68 445	0.63 378	0.46 396	1.70 470	0.63 422	0.18 470	0.18 461	0.23 515	0.18 425	0.38 509	0.27 454

YMNet	0.62 418	0.72 408	1.93 341	0.41 439	0.41 489	0.87 520	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 499	0.81 492	0.83 487	0.46 396	0.86 361	0.93 474	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 527	0.21 375

YMNet_1	0.62 418	0.72 408	1.93 341	0.41 439	0.41 489	0.87 520	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 499	0.81 492	0.83 487	0.46 396	0.86 361	0.93 474	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 527	0.21 375

anonymousa	0.48 287	0.46 294	2.44 464	0.29 205	0.34 425	0.61 344	0.25 253	0.66 242	0.54 260	0.53 324	0.77 487	0.73 444	0.46 396	0.33 100	0.31 241	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.29 503	0.10 69	0.19 345

iRaft-Stereo_5w	0.54 359	1.01 524	2.08 388	0.27 146	0.21 229	0.49 171	0.28 319	0.73 286	0.58 293	0.40 209	0.61 390	0.62 375	0.46 396	1.78 484	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.39 519	0.12 161

FADNet-RVC	0.61 413	1.26 564	2.12 397	0.33 306	0.26 326	0.59 313	0.29 343	0.86 404	0.62 340	0.45 244	0.50 287	0.62 375	0.46 396	1.73 475	0.55 394	0.17 458	0.20 486	0.17 462	0.18 425	0.59 562	0.28 460

NVstereo2D	0.58 391	0.40 253	2.03 379	0.35 352	0.35 438	0.69 439	0.39 436	0.91 447	0.80 496	0.47 254	0.53 317	0.67 408	0.46 396	1.99 526	0.48 365	0.19 485	0.11 311	0.17 462	0.13 320	0.25 385	0.25 437

DLCB_ROB	0.54 359	0.55 339	1.49 181	0.36 371	0.25 308	0.65 408	0.36 415	0.80 359	0.70 418	0.72 492	0.69 454	0.83 487	0.46 396	1.53 443	0.60 415	0.13 359	0.12 342	0.14 392	0.14 348	0.14 164	0.13 198

xyz-stereo	3.02 609	0.29 144	30.64 647	0.23 53	0.12 11	15.52 629	0.24 231	0.51 136	0.47 194	0.59 407	7.99 622	0.64 387	0.47 404	1.39 418	0.50 375	0.09 88	0.07 50	0.34 550	0.07 70	0.13 137	0.08 41

DispNO	0.67 446	0.98 513	2.58 495	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.29 343	0.83 376	0.68 399	0.53 324	0.79 491	0.83 487	0.47 404	2.46 568	0.68 436	0.12 329	0.10 262	0.19 488	0.31 519	0.16 220	0.17 309

1111x	0.74 487	0.21 27	1.93 341	0.31 253	0.17 127	0.63 381	0.32 387	1.03 543	0.74 457	0.52 313	0.62 395	0.57 352	0.47 404	2.38 556	4.25 609	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.12 287	0.12 103	0.14 221

ssnet_v2	0.55 371	0.60 351	1.86 310	0.32 282	0.22 256	0.72 454	0.44 467	0.94 473	0.74 457	0.63 446	0.54 329	0.81 480	0.47 404	0.77 348	0.70 440	0.16 443	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.30 438	0.30 476

SA	0.50 316	0.75 421	1.95 354	0.31 253	0.61 551	0.57 278	0.31 364	0.91 447	0.73 453	0.42 222	0.62 395	0.38 218	0.47 404	0.68 320	0.29 209	0.09 88	0.09 219	0.13 357	0.32 525	0.30 438	0.10 95

CFNet_pseudo	0.45 253	0.46 294	2.23 424	0.25 93	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.10 262	0.15 422	0.10 181	0.17 243	0.14 221

ccs_rob	0.45 253	0.46 294	2.22 420	0.26 125	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.09 219	0.16 441	0.10 181	0.17 243	0.14 221

StereoDRNet	0.64 429	0.88 473	2.35 446	0.41 439	0.45 508	0.73 461	0.47 485	0.94 473	0.74 457	0.75 501	0.54 329	0.74 450	0.47 404	1.70 470	0.72 447	0.15 422	0.14 386	0.15 422	0.14 348	0.20 307	0.19 345

PSMNet_ROB	0.66 442	1.01 524	2.33 441	0.38 411	0.31 395	0.72 454	0.55 508	0.86 404	0.69 408	0.54 337	0.60 383	0.75 456	0.47 404	2.00 527	0.82 465	0.17 458	0.13 366	0.19 488	0.19 445	0.24 371	0.27 454

coex_refinement	0.58 391	0.94 491	1.87 315	0.38 411	0.25 308	0.64 394	0.34 400	0.83 376	0.65 373	0.60 417	0.63 408	0.81 480	0.48 413	1.85 504	0.56 402	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.16 220	0.16 290

DCVSM-stereo	0.49 305	0.29 144	2.49 476	0.29 205	0.22 256	0.53 222	0.52 497	0.58 191	0.49 205	0.69 478	0.46 244	0.79 473	0.48 413	0.53 262	0.42 329	0.13 359	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.20 307	0.20 363

DAS	0.56 379	0.35 213	1.55 191	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 525	0.68 445	0.56 346	0.48 413	2.40 560	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

SepStereo	0.52 347	0.35 213	1.55 191	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 525	0.68 445	0.56 346	0.48 413	1.56 446	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

ADLNet2	0.68 454	0.84 458	3.19 569	0.33 306	0.36 447	0.64 394	0.37 424	0.89 429	0.79 493	0.54 337	0.65 433	0.93 520	0.48 413	2.07 534	0.56 402	0.13 359	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.33 464	0.18 329

ac_64	0.55 371	0.46 294	1.92 338	0.36 371	0.34 425	0.63 381	0.31 364	0.82 370	0.61 322	0.55 355	0.51 292	0.89 510	0.48 413	1.83 497	0.55 394	0.14 402	0.11 311	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.12 161

TDLM	0.67 446	0.92 483	1.76 246	0.37 395	0.24 290	0.66 415	0.56 513	0.82 370	0.74 457	1.16 560	0.62 395	0.61 371	0.48 413	2.70 585	0.50 375	0.20 495	0.11 311	0.35 551	0.14 348	0.32 455	0.16 290

GwcNet	0.69 459	0.71 404	3.12 562	0.36 371	0.45 508	0.81 502	0.44 467	0.86 404	0.84 510	0.60 417	0.74 478	0.82 485	0.49 420	1.65 463	0.66 430	0.16 443	0.15 412	0.15 422	0.15 373	0.31 446	0.24 427

ETE_ROB	0.60 405	0.71 404	1.55 191	0.37 395	0.25 308	0.69 439	0.51 494	1.47 581	0.70 418	0.80 513	0.69 454	0.85 496	0.49 420	1.36 415	0.58 411	0.16 443	0.13 366	0.19 488	0.16 393	0.21 323	0.23 414

LALA_ROB	0.60 405	0.76 422	1.69 214	0.36 371	0.29 361	0.79 494	0.55 508	0.94 473	0.77 484	0.81 519	0.67 438	0.94 524	0.49 420	0.99 373	0.73 450	0.21 502	0.15 412	0.20 497	0.18 425	0.23 354	0.21 375

delet	0.52 347	0.54 330	1.62 203	0.31 253	0.35 438	0.74 467	0.46 477	0.85 395	0.74 457	0.55 355	0.60 383	0.67 408	0.50 423	1.12 392	0.57 406	0.11 269	0.11 311	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.12 161

CC-Net-ROB	0.85 519	1.15 549	2.13 399	0.88 568	0.38 465	0.88 524	0.44 467	1.06 549	0.79 493	0.58 393	0.69 454	0.65 392	0.50 423	2.74 588	0.51 380	0.93 589	0.39 565	0.87 586	0.29 503	0.54 559	0.54 554

SQANet	0.80 505	1.58 584	2.53 483	0.76 558	0.83 568	0.76 477	0.36 415	0.83 376	0.64 360	0.63 446	0.69 454	0.73 444	0.51 425	1.21 400	0.53 387	0.77 586	0.29 538	0.59 576	0.29 503	0.86 583	0.61 563

SDNR	1.22 563	0.80 443	2.71 512	0.33 306	1.48 601	1.98 595	0.23 196	1.93 600	2.44 605	0.89 534	2.52 593	1.36 572	0.51 425	3.65 607	1.93 559	0.30 549	0.31 543	0.22 508	0.16 393	0.33 464	0.36 512

RAFT_R40	0.50 316	0.21 27	1.76 246	0.50 499	0.40 481	0.61 344	0.53 501	0.56 180	0.60 305	0.56 364	0.54 329	0.55 334	0.51 425	1.57 450	0.53 387	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.09 65

IRAFT_RVC	0.54 359	0.53 324	1.78 259	0.46 480	0.21 229	0.58 295	0.43 456	0.65 239	0.66 388	0.54 337	0.50 287	0.49 310	0.51 425	1.58 454	1.01 492	0.11 269	0.25 525	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.13 198

LMCR-Stereo	0.52 347	0.71 404	2.39 453	0.40 432	0.21 229	0.74 467	0.31 364	1.02 536	0.64 360	0.61 426	0.63 408	0.39 224	0.51 425	0.62 296	0.42 329	0.19 485	0.09 219	0.12 297	0.09 142	0.23 354	0.12 161

DDUNet	0.77 497	1.12 540	1.88 317	0.76 558	0.69 559	0.84 510	0.43 456	0.85 395	0.65 373	0.67 469	0.75 481	0.91 514	0.52 430	1.03 380	0.57 406	0.54 571	0.37 554	0.95 592	0.52 572	0.71 573	0.57 558

CVANet_RVC	0.65 437	0.80 443	2.13 399	0.36 371	0.26 326	0.62 364	0.42 449	0.84 388	0.72 438	0.69 478	0.68 445	0.68 415	0.52 430	2.64 580	0.42 329	0.19 485	0.12 342	0.22 508	0.17 412	0.37 502	0.15 260

IER	0.43 226	0.38 236	1.69 214	0.26 125	0.25 308	0.66 415	0.26 276	0.71 269	0.55 267	0.54 337	0.59 368	0.60 369	0.53 432	0.52 256	0.39 313	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.14 164	0.11 119

DISCO	0.57 386	0.34 204	1.87 315	0.45 475	0.34 425	0.84 510	0.35 408	0.84 388	0.78 488	0.59 407	0.63 408	1.06 549	0.53 432	1.10 386	0.82 465	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.18 329

XPNet_ROB	0.61 413	0.72 408	1.66 209	0.37 395	0.27 340	0.67 421	0.47 485	0.89 429	0.71 428	0.78 510	0.70 464	0.81 480	0.53 432	1.70 470	0.76 454	0.21 502	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.20 307	0.21 375

psm_up	0.57 386	0.61 355	1.83 297	0.35 352	0.30 376	0.64 394	0.37 424	0.90 435	0.68 399	0.59 407	0.55 339	0.68 415	0.54 435	1.91 516	0.46 350	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.23 354	0.13 198

UNet	0.54 359	0.44 283	2.83 532	0.31 253	0.33 416	0.74 467	0.27 300	0.82 370	0.61 322	0.53 324	0.54 329	0.72 440	0.54 435	0.78 352	0.56 402	0.11 269	0.09 219	0.13 357	0.11 247	0.14 164	0.12 161

HGLStereo	0.54 359	0.69 399	2.00 371	0.35 352	0.40 481	0.66 415	0.30 351	0.83 376	0.62 340	0.57 375	0.69 454	0.69 422	0.54 435	1.07 383	0.55 394	0.13 359	0.13 366	0.13 357	0.11 247	0.19 291	0.17 309

PA-Net	0.84 518	1.00 520	3.49 581	0.63 546	0.40 481	0.70 446	0.52 497	0.86 404	0.84 510	0.52 313	0.59 368	0.70 432	0.54 435	2.35 552	2.23 574	0.17 458	0.27 534	0.19 488	0.28 499	0.22 340	0.36 512
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 437	0.94 491	1.96 363	0.43 454	0.30 376	0.71 448	0.68 543	0.84 388	0.65 373	0.70 484	0.60 383	0.86 502	0.54 435	1.56 446	0.57 406	0.20 495	0.16 430	0.67 580	0.25 483	0.22 340	0.24 427

GASNet	0.73 484	1.47 579	3.04 553	0.47 485	0.33 416	0.57 278	0.34 400	0.91 447	0.75 470	0.58 393	0.58 365	0.74 450	0.55 440	2.03 528	0.65 429	0.21 502	0.15 412	0.19 488	0.17 412	0.51 554	0.28 460

pcwnet_v2	0.64 429	0.49 309	4.41 597	0.32 282	0.27 340	0.60 325	0.25 253	0.97 501	0.88 520	0.59 407	0.70 464	0.63 378	0.55 440	0.66 315	0.37 295	0.17 458	0.15 412	0.15 422	0.14 348	0.21 323	0.23 414

APVNet	0.70 463	0.67 392	2.71 512	0.38 411	0.36 447	0.85 514	0.43 456	0.91 447	0.68 399	0.55 355	0.69 454	0.75 456	0.55 440	2.31 550	0.78 458	0.17 458	0.17 450	0.24 522	0.19 445	0.33 464	0.23 414

MMNet	0.50 316	0.48 306	1.93 341	0.33 306	0.27 340	0.79 494	0.28 319	0.81 363	0.74 457	0.60 417	0.56 351	0.59 362	0.55 440	0.79 353	0.59 413	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.14 221

MultiAttention	2.38 598	0.50 315	1.93 341	1.80 602	2.56 611	10.86 625	2.30 612	1.22 565	0.80 496	0.62 437	1.16 550	1.13 558	0.56 444	16.09 634	1.18 517	0.20 495	0.09 219	0.43 564	1.62 616	0.94 586	1.58 612

Wz-Net-LNSev	0.59 399	0.96 501	2.47 472	0.34 337	0.37 459	0.79 494	0.44 467	0.86 404	0.77 484	0.61 426	0.67 438	0.79 473	0.56 444	0.64 301	0.62 420	0.15 422	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.19 345

DMCA-RVC	0.62 418	0.96 501	2.63 501	0.36 371	0.90 573	0.56 260	0.31 364	0.69 258	0.57 282	0.68 476	0.52 306	0.59 362	0.56 444	1.23 404	0.53 387	0.16 443	0.38 558	0.20 497	0.15 373	0.20 307	0.15 260

MSMDNet	0.46 265	0.44 283	2.28 433	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.56 444	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.13 357	0.10 181	0.18 270	0.15 260

DANet	0.80 505	0.65 383	2.21 416	1.19 587	0.48 518	0.74 467	1.25 591	0.89 429	1.53 580	0.89 534	0.71 468	0.96 527	0.56 444	1.83 497	0.96 479	0.18 470	0.16 430	0.19 488	0.16 393	0.26 406	0.29 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 429	0.43 272	2.44 464	0.39 421	0.44 499	0.80 501	0.41 445	1.02 536	0.78 488	0.80 513	0.63 408	0.69 422	0.56 444	1.79 488	0.69 438	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.17 309

zh-mn7	0.80 505	1.54 582	3.00 551	0.35 352	0.27 340	0.72 454	0.41 445	0.93 464	1.11 556	1.00 547	1.28 556	0.75 456	0.57 450	1.87 505	1.18 517	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.26 406	0.21 375

w-ln-seven	0.74 487	1.05 531	2.54 489	0.37 395	0.34 425	1.03 545	0.47 485	1.00 525	1.08 551	0.90 536	0.85 505	0.85 496	0.57 450	1.37 416	1.26 527	0.14 402	0.13 366	0.16 441	0.15 373	0.31 446	0.20 363

PCWNet_CMD	0.46 265	0.45 291	2.28 433	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.57 450	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.18 270	0.14 221

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 386	0.87 469	2.11 394	0.32 282	0.30 376	0.84 510	0.40 439	0.88 423	0.72 438	0.65 463	0.73 475	0.66 399	0.57 450	0.93 366	0.71 443	0.13 359	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.14 221

DSFCA	0.54 359	0.35 213	1.41 160	0.28 174	0.28 353	0.79 494	0.88 566	0.76 314	0.70 418	0.72 492	0.66 435	0.67 408	0.57 450	1.17 398	0.63 422	0.16 443	0.14 386	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.13 198

FADNet	0.64 429	1.22 558	2.06 381	0.32 282	0.30 376	0.66 415	0.29 343	0.88 423	0.72 438	0.44 233	0.48 262	0.66 399	0.57 450	1.84 502	0.45 349	0.46 567	0.20 486	0.17 462	0.19 445	0.59 562	0.24 427

MyStereo06	0.54 359	0.41 260	2.68 508	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.81 363	0.44 148	0.84 527	0.52 306	0.78 468	0.58 456	0.48 230	1.10 504	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

Anonymous_2	0.74 487	0.32 180	1.65 205	0.33 306	0.30 376	0.67 421	0.32 387	0.69 258	0.46 175	0.48 272	0.41 215	0.84 492	0.58 456	0.51 252	0.40 321	0.32 552	0.38 558	1.43 609	3.69 626	0.80 580	0.27 454

RTSC	0.72 475	1.00 520	2.22 420	0.40 432	0.29 361	0.82 505	0.31 364	0.96 492	1.10 554	0.92 539	0.81 492	0.78 468	0.58 456	1.23 404	1.55 545	0.18 470	0.17 450	0.14 392	0.17 412	0.43 535	0.30 476

z-mn7	0.80 505	1.52 581	2.62 500	0.36 371	0.28 353	1.01 542	0.48 489	0.90 435	1.29 569	0.69 478	1.35 564	0.85 496	0.59 459	2.03 528	1.09 503	0.14 402	0.12 342	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.20 363

ITSA-stereo	0.48 287	0.33 189	1.20 118	0.33 306	0.18 167	0.60 325	0.29 343	0.94 473	0.80 496	0.50 291	0.49 279	0.53 324	0.59 459	1.25 408	0.64 427	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.23 414

GANetREF_RVC	0.75 490	1.15 549	2.46 467	0.47 485	0.26 326	0.83 508	0.61 527	0.97 501	0.89 524	0.62 437	0.61 390	0.72 440	0.59 459	2.42 562	0.55 394	0.32 552	0.25 525	0.36 553	0.24 477	0.39 519	0.31 484
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
GANet	0.75 490	0.84 458	2.01 372	0.40 432	0.25 308	0.74 467	0.66 537	0.87 414	0.73 453	0.71 489	1.07 544	0.84 492	0.59 459	2.71 587	1.15 512	0.17 458	0.16 430	0.44 565	0.16 393	0.31 446	0.20 363

Reg-Stereo(zero)	0.46 265	0.17 1	2.10 393	0.24 74	0.34 425	0.51 194	0.42 449	0.50 128	0.54 260	0.37 193	0.46 244	0.54 331	0.60 463	0.43 179	1.10 504	0.08 41	0.09 219	0.08 45	0.22 471	0.12 103	0.22 390

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 463	0.65 383	3.45 580	0.50 499	0.60 547	0.75 473	0.23 196	0.96 492	0.60 305	0.76 504	1.30 559	0.81 480	0.60 463	0.57 274	0.82 465	0.10 192	0.16 430	0.11 236	0.43 560	0.31 446	0.22 390

fast-acv-ft	0.63 425	0.88 473	3.10 559	0.38 411	0.30 376	0.79 494	0.48 489	0.69 258	0.72 438	0.58 393	0.78 488	0.76 462	0.60 463	0.67 317	0.73 450	0.15 422	0.15 412	0.18 482	0.17 412	0.37 502	0.16 290

Wz-Net-SNSev	0.76 493	1.32 571	3.11 561	0.40 432	0.31 395	0.71 448	0.60 523	0.98 505	0.87 516	0.67 469	0.83 498	0.96 527	0.60 463	1.67 466	0.97 480	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.17 412	0.36 494	0.24 427

HHNet	0.60 405	0.65 383	2.60 499	0.36 371	0.25 308	0.64 394	0.61 527	0.64 233	0.62 340	0.55 355	1.13 549	0.32 188	0.60 463	0.42 175	1.79 556	0.15 422	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.18 270	0.15 260

SST-Stereo	0.52 347	0.20 14	1.76 246	0.62 545	0.53 528	0.62 364	0.66 537	0.55 174	0.61 322	0.58 393	0.53 317	0.52 322	0.60 463	1.59 456	0.29 209	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.10 95

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 543	1.67 589	2.32 438	0.47 485	0.39 471	1.47 570	0.95 570	0.95 487	0.91 527	0.84 527	0.94 522	1.05 547	0.60 463	2.95 595	0.72 447	0.41 561	0.72 599	0.32 547	0.55 573	0.74 574	1.22 604

S-Stereo	0.80 505	0.69 399	3.89 588	0.39 421	0.37 459	0.69 439	0.70 548	0.94 473	0.98 539	0.62 437	0.91 515	0.83 487	0.60 463	2.37 553	0.66 430	0.18 470	0.21 495	0.17 462	0.18 425	0.30 438	0.35 504

RYNet	0.70 463	0.56 341	2.25 428	0.35 352	0.41 489	0.86 516	0.43 456	0.94 473	0.82 504	0.62 437	0.53 317	0.91 514	0.60 463	2.70 585	1.00 488	0.14 402	0.11 311	0.16 441	0.14 348	0.25 385	0.27 454

RASNet	0.61 413	0.68 395	2.03 379	0.35 352	0.46 514	0.65 408	0.28 319	0.78 340	0.70 418	0.48 272	0.64 424	0.93 520	0.61 472	2.21 545	0.73 450	0.12 329	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.14 164	0.11 119

PASM	0.72 475	0.68 395	1.91 335	0.47 485	0.44 499	0.60 325	0.51 494	0.76 314	0.80 496	0.77 508	0.67 438	0.87 504	0.61 472	2.40 560	0.67 433	0.32 552	0.35 550	0.36 553	0.41 557	0.45 544	0.39 528

FBW_ROB	0.83 516	0.77 431	1.77 255	0.44 461	0.30 376	0.87 520	0.46 477	1.10 555	0.91 527	0.81 519	0.75 481	1.01 538	0.61 472	3.66 608	1.23 524	0.26 535	0.23 509	0.36 553	0.25 483	0.27 416	0.62 564

PDISCO_ROB	0.75 490	1.06 533	2.11 394	0.64 547	0.59 542	1.13 559	0.43 456	1.14 560	1.05 546	0.64 456	0.71 468	0.96 527	0.61 472	1.21 400	0.76 454	0.37 560	0.18 461	0.27 531	0.24 477	0.56 561	0.32 490

PWCDC_ROB	0.72 475	1.06 533	2.09 389	0.47 485	0.36 447	0.78 490	0.26 276	0.98 505	1.34 571	0.61 426	2.07 581	0.64 387	0.61 472	0.83 356	0.71 443	0.31 551	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.60 565	0.21 375

DGSMNet	2.89 606	0.63 372	3.18 568	3.43 618	4.17 616	2.57 606	6.98 626	0.97 501	0.83 507	0.56 364	1.86 578	0.79 473	0.62 477	1.64 462	1.39 536	4.61 623	5.01 627	5.17 628	4.71 627	4.44 623	4.19 624

DeepPrunerF	0.86 520	0.86 466	2.91 542	0.45 475	0.50 520	0.64 394	0.48 489	1.14 560	2.64 609	0.63 446	0.61 390	0.65 392	0.62 477	2.21 545	1.31 530	0.23 518	0.19 475	0.30 542	0.28 499	0.36 494	0.25 437

PWC_ROB	0.70 463	0.94 491	1.88 317	0.39 421	0.39 471	0.62 364	0.30 351	0.98 505	0.94 532	0.91 538	1.29 558	0.77 464	0.62 477	1.62 461	1.03 496	0.18 470	0.11 311	0.18 482	0.13 320	0.51 554	0.22 390

w-ln-seven-2	0.68 454	1.13 543	2.46 467	0.36 371	0.27 340	0.65 408	0.44 467	0.87 414	0.83 507	0.69 478	0.75 481	0.72 440	0.63 480	1.56 446	1.15 512	0.13 359	0.13 366	0.15 422	0.14 348	0.35 487	0.19 345

FACV-RUCA	0.58 391	0.40 253	1.78 259	0.43 454	1.67 604	0.48 161	0.28 319	0.69 258	0.62 340	0.40 209	0.53 317	0.33 194	0.63 480	0.40 161	0.31 241	0.13 359	0.11 311	0.62 577	0.12 287	0.70 571	0.98 591

otaku	1.03 544	1.68 591	2.72 514	0.95 574	0.73 562	1.03 545	0.59 521	0.99 517	0.86 513	0.69 478	1.61 571	0.98 531	0.64 482	1.46 430	1.14 510	0.95 592	0.46 572	0.72 583	0.40 554	1.24 598	0.78 578

HSM	0.62 418	0.76 422	1.72 225	0.30 226	0.29 361	0.64 394	0.28 319	0.94 473	0.62 340	0.58 393	0.57 359	1.40 574	0.64 482	2.59 578	0.42 329	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.14 164	0.11 119

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 413	0.61 355	3.35 579	0.33 306	0.58 540	0.66 415	0.20 110	0.98 505	0.55 267	0.73 496	0.52 306	0.99 534	0.65 484	0.58 278	0.29 209	0.10 192	0.16 430	0.10 165	0.41 557	0.29 427	0.20 363

fff	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

Wz-Net-MNSev	0.65 437	0.97 509	2.19 414	0.36 371	0.33 416	0.90 526	0.60 523	0.92 456	0.81 503	0.75 501	0.72 473	0.73 444	0.65 484	1.39 418	0.71 443	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.24 371	0.18 329

csc	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

cscssc	0.43 226	0.77 431	1.95 354	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 484	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

Ntro	1.00 541	1.68 591	2.80 529	0.95 574	0.85 569	1.06 548	0.53 501	0.98 505	0.90 526	0.62 437	0.76 484	0.93 520	0.66 489	1.66 464	0.98 482	0.99 594	0.45 570	0.75 584	0.40 554	1.19 594	0.75 575

ASMatch	0.60 405	0.43 272	2.58 495	0.91 570	0.36 447	0.56 260	0.25 253	0.52 150	0.61 322	0.47 254	1.21 552	0.47 297	0.66 489	1.34 413	0.94 476	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.10 69	0.16 290

iinet-f	0.57 386	0.93 489	2.27 431	0.31 253	0.25 308	0.83 508	0.33 395	0.81 363	0.65 373	0.54 337	0.63 408	0.73 444	0.67 491	0.73 336	0.67 433	0.13 359	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.43 535	0.16 290

UDG	0.77 497	1.23 559	2.15 405	0.67 551	0.59 542	0.78 490	0.38 431	0.90 435	0.70 418	0.61 426	0.69 454	1.01 538	0.67 491	1.02 378	0.73 450	0.45 565	0.34 549	0.87 586	0.51 570	0.67 569	0.46 544

EAI-Stereo	0.78 501	0.25 82	1.67 211	0.54 519	0.59 542	1.95 590	2.05 609	1.11 559	0.64 360	0.95 544	1.49 568	0.50 313	0.67 491	0.59 284	1.44 540	0.09 88	0.19 475	0.09 107	0.49 566	0.13 137	0.22 390

PAM	0.70 463	0.35 213	2.72 514	0.56 528	0.62 553	1.08 555	0.53 501	0.85 395	0.44 148	0.93 541	0.92 517	1.24 566	0.68 494	0.64 301	1.01 492	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.48 564	0.14 164	0.38 522

Nwc_Net	0.68 454	0.83 456	2.53 483	0.41 439	0.39 471	0.77 485	0.38 431	1.01 533	0.70 418	0.60 417	0.99 530	0.98 531	0.68 494	1.41 422	0.63 422	0.23 518	0.15 412	0.23 515	0.25 483	0.23 354	0.18 329

iRaft-Stereo_20w	0.58 391	0.39 246	1.96 363	0.45 475	0.32 403	0.92 530	0.57 517	1.14 560	0.56 278	0.81 519	0.40 211	0.55 334	0.69 496	0.65 312	1.04 497	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.36 544	0.17 243	0.25 437

stereogan	0.69 459	0.51 318	2.44 464	0.39 421	0.39 471	1.01 542	0.41 445	0.94 473	0.92 531	0.73 496	0.85 505	1.15 561	0.69 496	1.57 450	0.53 387	0.19 485	0.18 461	0.20 497	0.16 393	0.36 494	0.24 427

ACVNet-4b	1.93 590	1.85 601	4.10 594	1.07 579	0.86 570	1.15 561	0.53 501	1.06 549	1.12 557	0.64 456	1.09 545	1.99 587	0.70 498	2.20 544	9.86 627	5.62 625	0.41 568	1.03 597	0.55 573	1.86 610	0.85 583

pmcnn	1.32 567	1.05 531	2.77 525	0.74 556	1.43 596	0.72 454	0.56 513	0.96 492	0.91 527	0.99 546	2.92 604	6.01 620	0.70 498	2.38 556	3.32 598	0.13 359	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.34 475	0.22 390

RGC	0.71 472	0.97 509	2.18 412	0.44 461	0.44 499	0.73 461	0.40 439	0.94 473	0.71 428	0.71 489	1.04 541	1.01 538	0.71 500	1.74 477	0.70 440	0.23 518	0.18 461	0.28 534	0.26 491	0.29 427	0.27 454

edge stereo	0.81 513	0.73 415	3.30 575	0.37 395	1.21 593	0.62 364	0.39 436	0.93 464	0.79 493	0.80 513	0.88 512	1.14 560	0.71 500	2.18 543	0.71 443	0.21 502	0.20 486	0.26 530	0.18 425	0.38 509	0.26 447

MDST_ROB	1.17 558	0.42 267	3.87 587	0.54 519	0.44 499	4.11 616	0.58 519	1.31 573	0.84 510	2.12 594	1.12 547	0.98 531	0.71 500	4.24 613	0.99 487	0.16 443	0.14 386	0.19 488	0.17 412	0.18 270	0.35 504

KYRaft	0.48 287	0.29 144	1.75 238	0.33 306	0.21 229	0.75 473	0.44 467	0.58 191	0.57 282	0.64 456	0.93 521	0.53 324	0.72 503	0.60 290	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.12 103	0.54 554

Prome-Stereo	0.49 305	0.30 158	1.76 246	0.60 543	0.23 276	0.63 381	0.42 449	0.62 221	0.60 305	0.59 407	1.03 538	0.43 257	0.72 503	0.60 290	0.33 267	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.43 539

Syn2CoEx	0.70 463	1.07 536	2.74 520	0.43 454	0.30 376	0.64 394	0.42 449	0.99 517	0.78 488	0.62 437	0.78 488	0.74 450	0.72 503	1.92 520	0.61 418	0.20 495	0.17 450	0.19 488	0.15 373	0.29 427	0.22 390

AAGNet	0.88 523	0.33 189	1.79 280	0.54 519	0.98 577	0.62 364	0.46 477	0.50 128	0.60 305	0.58 393	0.53 317	0.50 313	0.73 506	1.23 404	7.48 622	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.14 164	0.09 65

psmorigin	1.36 571	0.60 351	13.80 627	0.37 395	0.29 361	0.62 364	0.33 395	0.77 325	0.61 322	0.96 545	0.88 512	1.17 564	0.73 506	4.00 610	0.86 469	0.19 485	0.22 501	0.17 462	0.18 425	0.24 371	0.29 466

NCC-stereo	0.79 503	0.94 491	2.42 458	0.59 539	0.45 508	1.90 588	0.46 477	0.99 517	0.72 438	0.64 456	0.84 501	0.91 514	0.73 506	1.80 492	1.00 488	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 519	0.24 371	0.22 390

Abc-Net	0.79 503	0.94 491	2.42 458	0.59 539	0.45 508	1.90 588	0.46 477	0.99 517	0.72 438	0.64 456	0.84 501	0.91 514	0.73 506	1.80 492	1.00 488	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 519	0.24 371	0.22 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 475	0.77 431	2.36 449	0.45 475	0.40 481	0.71 448	0.32 387	1.02 536	1.25 565	1.07 553	0.84 501	0.90 512	0.73 506	1.09 385	0.98 482	0.21 502	0.18 461	0.20 497	0.21 461	0.32 455	0.31 484

XQC	0.73 484	0.98 513	2.39 453	0.46 480	0.35 438	0.81 502	0.46 477	1.00 525	1.00 540	0.80 513	0.69 454	0.88 508	0.74 511	1.32 411	1.20 520	0.24 526	0.16 430	0.23 515	0.20 455	0.41 527	0.33 498

Select-FE	0.65 437	0.67 392	2.76 522	0.49 495	0.55 533	0.79 494	0.16 50	0.90 435	0.53 247	0.84 527	0.55 339	0.91 514	0.75 512	0.57 274	1.16 514	0.11 269	0.18 461	0.11 236	0.49 566	0.14 164	0.31 484

raft_robust	0.55 371	0.84 458	1.73 228	0.28 174	0.54 530	0.53 222	0.25 253	0.88 423	0.75 470	0.48 272	0.46 244	0.76 462	0.75 512	1.46 430	0.27 185	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.30 512	0.26 406	0.16 290

ADStereo(finetuned)	0.45 253	0.77 431	2.12 397	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.76 514	0.37 142	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

LCNet	0.54 359	0.37 225	1.78 259	0.92 571	0.22 256	0.96 534	0.30 351	0.59 200	0.58 293	0.51 304	0.55 339	0.41 239	0.76 514	0.84 358	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.18 425	0.98 588	0.39 528

RP	0.67 446	0.82 452	1.94 351	0.43 454	0.44 499	0.65 408	0.45 474	0.89 429	0.82 504	0.66 465	0.92 517	0.99 534	0.76 514	1.55 445	0.66 430	0.25 531	0.18 461	0.23 515	0.20 455	0.31 446	0.22 390

PAM_32	0.70 463	0.35 213	2.73 519	0.54 519	0.61 551	1.07 553	0.43 456	0.84 388	0.49 205	0.90 536	0.91 515	1.23 565	0.77 517	0.65 312	1.10 504	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.49 566	0.15 184	0.38 522

LL-Strereo	0.72 475	1.29 566	2.49 476	0.36 371	0.45 508	0.55 244	0.32 387	0.93 464	0.71 428	0.67 469	0.58 365	0.85 496	0.79 518	2.67 584	0.46 350	0.10 192	0.18 461	0.14 392	0.12 287	0.40 524	0.42 538

RainbowNet	1.15 555	1.78 597	2.72 514	1.12 585	0.91 574	1.06 548	0.76 556	1.16 564	1.13 559	0.75 501	0.97 527	1.09 553	0.80 519	1.60 457	1.21 522	1.17 601	1.26 611	1.01 596	0.57 579	1.13 592	0.88 588

RAFT + AFF	0.64 429	1.20 556	1.95 354	0.34 337	0.33 416	0.67 421	0.52 497	0.99 517	0.74 457	0.53 324	0.58 365	0.57 352	0.80 519	1.76 480	0.51 380	0.12 329	0.27 534	0.15 422	0.14 348	0.43 535	0.29 466

FAT-Stereo	0.70 463	0.54 330	2.88 535	0.36 371	0.29 361	0.62 364	0.54 505	0.97 501	0.87 516	0.76 504	0.92 517	0.94 524	0.80 519	1.84 502	0.57 406	0.18 470	0.19 475	0.17 462	0.16 393	0.22 340	0.25 437

UGAM-zero	0.63 425	0.39 246	2.49 476	0.30 226	0.49 519	0.67 421	0.19 89	0.91 447	0.45 164	0.77 508	0.45 236	1.16 563	0.82 522	2.05 531	0.29 209	0.09 88	0.15 412	0.09 107	0.44 561	0.11 92	0.22 390

CBFPSM	0.56 379	0.91 482	1.82 293	0.28 174	0.23 276	0.71 448	0.37 424	0.72 274	0.64 360	0.50 291	0.49 279	1.03 542	0.83 523	0.62 296	1.35 533	0.10 192	0.12 342	0.10 165	0.10 181	0.18 270	0.19 345

HBP-ISP	0.76 493	1.30 567	3.19 569	0.35 352	0.26 326	0.85 514	0.54 505	1.03 543	0.72 438	0.80 513	0.69 454	0.68 415	0.83 523	2.04 530	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.29 541	0.25 483	0.28 422	0.24 427

LSM	3.31 612	1.11 539	5.29 603	9.40 626	30.65 642	0.84 510	1.12 585	0.91 447	1.22 563	1.36 577	2.19 586	0.93 520	0.83 523	1.66 464	0.90 471	0.21 502	0.31 543	0.24 522	0.28 499	0.39 519	6.33 627

AF-Net	0.69 459	0.92 483	2.21 416	0.41 439	0.40 481	0.68 433	0.40 439	1.02 536	0.86 513	0.69 478	1.03 538	1.04 545	0.84 526	1.19 399	0.78 458	0.22 515	0.14 386	0.25 527	0.17 412	0.30 438	0.18 329

TransformOpticalFlow	0.64 429	0.56 341	2.66 506	0.44 461	0.26 326	0.62 364	0.28 319	0.83 376	0.71 428	0.76 504	0.74 478	0.91 514	0.85 527	1.83 497	0.81 464	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.11 92	0.12 161

RTS	1.21 560	1.31 568	6.39 609	0.52 508	0.51 525	1.61 577	0.79 558	1.03 543	1.37 573	1.13 557	1.30 559	1.10 555	0.85 527	2.65 581	2.08 567	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 535	0.32 490

RTSA	1.21 560	1.31 568	6.39 609	0.52 508	0.51 525	1.61 577	0.79 558	1.03 543	1.37 573	1.13 557	1.30 559	1.10 555	0.85 527	2.65 581	2.08 567	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 535	0.32 490

DeepStereo_RVC	0.44 236	0.28 134	1.92 338	0.49 495	0.17 127	0.60 325	0.59 521	0.50 128	0.52 229	0.49 284	0.45 236	0.39 224	0.86 530	0.45 203	0.33 267	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

zh-sn7	0.89 525	1.73 595	3.09 558	0.39 421	0.30 376	0.82 505	0.63 534	0.96 492	0.87 516	0.79 512	1.12 547	0.84 492	0.87 531	2.42 562	1.63 548	0.16 443	0.17 450	0.16 441	0.16 393	0.34 475	0.29 466

Wz-Net-TNSev	0.91 528	1.73 595	3.08 556	0.36 371	0.31 395	1.00 541	0.71 549	1.06 549	0.97 536	0.71 489	0.72 473	1.09 553	0.87 531	2.42 562	1.59 546	0.20 495	0.20 486	0.16 441	0.20 455	0.44 543	0.35 504

anonymity	0.80 505	0.66 390	1.29 133	0.59 539	0.75 563	0.67 421	0.52 497	0.95 487	0.71 428	0.94 542	0.70 464	0.67 408	0.87 531	0.71 333	1.35 533	0.64 578	0.62 586	0.58 574	1.44 613	0.60 565	0.65 567

IPLG	0.69 459	0.84 458	2.43 462	0.35 352	0.21 229	1.65 581	0.61 527	1.36 576	0.58 293	1.39 581	0.51 292	0.37 210	0.87 531	1.41 422	0.36 289	0.09 88	0.07 50	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.11 119

ccnet	0.71 472	0.41 260	1.59 196	0.40 432	0.45 508	1.06 548	0.55 508	0.98 505	0.71 428	0.88 532	0.97 527	0.82 485	0.88 535	1.68 467	0.94 476	0.32 552	0.26 527	0.32 547	0.27 496	0.34 475	0.30 476

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 569	1.70 593	2.50 480	0.56 528	0.40 481	2.15 600	0.99 573	1.24 569	1.26 566	1.02 549	1.10 546	1.29 568	0.88 535	3.10 599	1.08 501	1.66 612	0.83 603	0.68 581	0.88 600	1.57 605	1.80 616

SAMSARA	0.91 528	0.97 509	2.22 420	0.80 562	0.58 540	1.32 565	1.31 593	1.01 533	0.94 532	1.36 577	0.87 509	1.38 573	0.90 537	1.72 474	1.02 494	0.24 526	0.30 542	0.22 508	0.25 483	0.36 494	0.35 504

ADCS	1.05 546	1.36 576	2.98 549	0.42 450	0.36 447	0.96 534	0.81 562	1.06 549	1.12 557	1.25 571	0.97 527	1.08 551	0.90 537	1.25 408	4.86 613	0.21 502	0.21 495	0.22 508	0.23 475	0.36 494	0.38 522

STrans-v2	0.67 446	0.56 341	2.64 503	0.27 146	0.23 276	0.57 278	0.33 395	0.96 492	0.69 408	0.92 539	0.85 505	0.89 510	0.93 539	1.83 497	1.21 522	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.12 161

AnyNet_C32	1.00 541	1.33 573	2.53 483	0.49 495	0.54 530	1.15 561	1.14 586	0.91 447	0.89 524	1.11 556	0.95 524	0.87 504	0.93 539	1.50 439	4.07 606	0.21 502	0.20 486	0.25 527	0.24 477	0.38 509	0.33 498

CBMV_ROB	0.76 493	0.42 267	2.68 508	0.33 306	0.22 256	0.74 467	0.47 485	0.96 492	0.76 479	1.04 552	0.96 525	0.88 508	0.93 539	2.06 532	1.19 519	0.22 515	0.24 512	0.27 531	0.25 483	0.25 385	0.28 460

ACV-stereo	0.66 442	0.76 422	2.86 533	0.32 282	0.25 308	1.01 542	0.60 523	0.59 200	0.52 229	0.41 217	0.45 236	1.55 580	0.94 542	1.40 421	0.69 438	0.14 402	0.13 366	0.12 297	0.11 247	0.20 307	0.19 345

MFMNet_re	0.92 530	1.28 565	2.53 483	0.82 566	0.76 566	0.90 526	0.75 554	0.98 505	1.04 545	1.03 550	1.05 542	0.84 492	0.94 542	0.83 356	0.72 447	0.68 580	0.60 584	0.63 578	0.60 585	0.77 578	0.74 573

SPS-STEREO	1.07 547	1.13 543	2.88 535	0.65 549	0.69 559	0.99 538	0.68 543	1.05 548	0.87 516	1.36 577	1.23 553	1.46 576	0.94 542	1.87 505	1.72 553	0.66 579	0.61 585	0.58 574	0.57 579	0.65 567	0.77 577
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 446	0.80 443	1.90 329	0.28 174	0.22 256	0.69 439	0.36 415	0.85 395	0.65 373	0.56 364	0.84 501	1.03 542	0.95 545	2.32 551	0.55 394	0.23 518	0.14 386	0.41 561	0.13 320	0.24 371	0.17 309

MFN_U_SF_RVC	1.55 583	2.39 619	3.16 565	0.65 549	0.41 489	1.12 557	0.46 477	1.23 568	1.33 570	1.61 588	1.20 551	1.43 575	0.98 546	1.76 480	1.97 561	1.90 615	1.80 615	1.98 618	2.15 620	1.63 606	1.77 615

DRaft	0.62 418	0.38 236	1.76 246	0.24 74	0.16 98	0.64 394	0.66 537	0.53 159	0.53 247	0.67 469	0.99 530	0.38 218	1.00 547	1.44 424	2.10 570	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.14 348	0.18 270	0.21 375

ADCMid	0.96 536	1.32 571	2.74 520	0.38 411	0.35 438	0.99 538	0.58 519	0.94 473	0.86 513	1.23 570	1.01 533	1.01 538	1.00 547	1.05 382	3.97 604	0.21 502	0.19 475	0.42 562	0.32 525	0.40 524	0.29 466

G-Net	0.99 537	0.64 376	2.76 522	0.57 532	0.67 556	2.03 596	0.72 552	0.76 314	0.67 397	1.14 559	2.56 595	1.30 571	1.02 549	1.48 438	1.74 554	0.25 531	0.24 512	0.24 522	0.26 491	0.37 502	0.31 484

ACVNet_2	1.42 577	1.81 598	3.23 573	1.08 580	0.92 575	1.32 565	0.85 564	1.49 583	1.69 586	1.19 569	1.73 575	2.13 589	1.03 550	2.50 572	1.40 538	0.91 588	0.53 580	1.00 595	0.55 573	2.11 612	0.85 583

ACVNet_1	1.33 568	1.91 606	4.03 592	1.09 582	0.88 571	1.19 564	0.66 537	1.24 569	1.17 560	0.94 542	0.96 525	3.09 601	1.04 551	2.37 553	1.11 507	1.04 596	0.48 578	1.03 597	0.48 564	1.12 591	0.83 580

WZ-Net	0.92 530	1.31 568	3.76 585	0.41 439	0.36 447	0.86 516	0.71 549	1.00 525	1.06 549	0.82 524	0.92 517	1.06 549	1.05 552	2.16 542	1.61 547	0.19 485	0.13 366	0.15 422	0.16 393	0.32 455	0.28 460

Consistency-Raft	0.88 523	0.93 489	3.23 573	0.99 577	0.64 554	0.77 485	0.55 508	0.98 505	0.97 536	0.61 426	1.03 538	0.65 392	1.05 552	0.79 353	1.38 535	0.44 563	0.46 572	0.51 571	0.58 582	0.65 567	0.47 545

NaN_ROB	1.14 553	0.94 491	2.96 545	0.53 514	0.56 536	1.13 559	0.99 573	0.98 505	1.00 540	1.09 555	0.87 509	0.77 464	1.06 554	5.90 618	2.72 585	0.16 443	0.23 509	0.16 441	0.24 477	0.22 340	0.36 512

aanetorigin	0.77 497	0.80 443	2.59 497	0.43 454	0.44 499	0.58 295	1.01 578	0.57 185	0.68 399	1.53 587	1.23 553	0.81 480	1.08 555	1.07 383	1.07 500	0.18 470	0.15 412	0.17 462	0.21 461	0.54 559	0.30 476

AnyNet_C01	1.14 553	1.49 580	4.23 596	0.54 519	0.53 528	1.51 574	1.37 597	1.04 547	1.07 550	1.17 566	1.33 562	1.15 561	1.08 555	1.61 460	2.74 586	0.25 531	0.22 501	0.28 534	0.24 477	0.48 547	0.40 532

MSAF-DinoV2	3.10 610	1.86 603	10.68 620	3.61 619	0.30 376	3.34 610	0.82 563	2.81 612	1.79 591	0.80 513	0.87 509	1.56 581	1.10 557	26.49 647	1.96 560	0.17 458	0.13 366	0.19 488	1.63 617	0.92 585	0.99 596

CBMV	0.71 472	0.76 422	2.64 503	0.33 306	0.20 215	0.78 490	0.79 558	0.98 505	0.78 488	0.85 531	0.71 468	0.86 502	1.10 557	1.46 430	0.62 420	0.18 470	0.20 486	0.21 505	0.19 445	0.25 385	0.33 498
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 571	1.93 608	5.95 606	0.81 565	0.59 542	1.57 576	1.09 582	1.39 579	1.22 563	0.84 527	1.01 533	1.25 567	1.12 559	3.19 600	2.36 579	0.45 565	0.47 575	0.38 559	0.34 532	0.59 562	0.57 558

PVD	0.90 526	0.85 463	2.15 405	0.53 514	0.50 520	0.99 538	0.56 513	1.15 563	1.64 584	1.41 583	1.41 567	1.11 557	1.13 560	1.35 414	1.31 530	0.26 535	0.28 537	0.28 534	0.26 491	0.37 502	0.49 549

DStereoRT	0.81 513	0.53 324	2.23 424	0.36 371	0.33 416	0.92 530	0.36 415	0.86 404	0.80 496	0.57 375	0.62 395	0.59 362	1.15 561	1.76 480	1.04 497	0.14 402	0.13 366	2.17 620	0.78 595	0.16 220	0.66 569

ADCPNet	0.99 537	0.99 518	3.93 591	0.37 395	0.68 558	1.36 567	0.62 532	0.87 414	0.76 479	0.78 510	0.81 492	1.08 551	1.18 562	1.14 395	2.49 582	0.21 502	0.69 595	0.21 505	0.95 603	0.29 427	0.37 519

NVStereoNet_ROB	1.16 557	0.95 498	2.54 489	0.58 534	0.55 533	0.78 490	0.63 534	1.00 525	1.08 551	1.03 550	4.07 616	1.48 577	1.22 563	2.88 594	1.27 528	0.50 568	0.46 572	0.54 572	0.62 586	0.50 552	0.63 566
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 454	0.31 172	2.25 428	0.42 450	0.17 127	0.66 415	0.89 567	0.51 136	0.59 300	0.60 417	1.01 533	0.45 277	1.26 564	1.54 444	2.26 576	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.10 181	0.10 69	0.11 119

LVE	1.96 591	2.17 618	3.14 563	1.68 598	1.80 606	1.63 579	1.03 579	2.34 607	2.81 610	1.25 571	2.89 602	4.24 611	1.29 565	2.79 590	1.44 540	2.85 620	0.91 606	1.18 599	1.46 614	1.23 597	1.10 601

DPSNet	0.86 520	0.60 351	2.34 443	0.58 534	0.36 447	1.07 553	0.75 554	1.30 572	1.05 546	0.70 484	0.68 445	0.94 524	1.29 565	2.08 536	1.82 557	0.26 535	0.23 509	0.16 441	0.17 412	0.48 547	0.40 532

PWCK	1.49 580	1.90 605	3.22 572	1.09 582	0.54 530	1.71 583	1.73 605	1.49 583	1.53 580	1.44 585	1.80 576	1.82 584	1.30 567	3.34 603	1.76 555	1.07 598	0.56 582	0.97 594	0.58 582	1.38 604	0.65 567

test_sample8	1.12 550	0.62 361	1.93 341	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.95 487	0.61 322	1.18 568	0.56 351	2.53 596	1.31 568	1.91 516	2.55 583	0.61 575	4.16 625	0.87 586	0.56 576	0.25 385	0.23 414

EDNetEfficientorigin	8.18 623	0.98 513	145.96 650	0.51 504	0.89 572	0.72 454	0.48 489	0.85 395	1.56 582	2.12 594	1.49 568	1.29 568	1.31 568	1.83 497	2.13 571	0.13 359	0.12 342	0.17 462	0.18 425	0.39 519	0.45 542

CSAN	1.25 564	1.12 540	3.04 553	0.51 504	0.37 459	1.06 548	1.15 587	1.22 565	1.08 551	1.17 566	1.91 579	1.04 545	1.31 568	5.96 619	2.43 581	0.26 535	0.22 501	0.24 522	0.24 477	0.31 446	0.30 476

Dean	1.79 587	1.83 599	3.92 589	1.29 590	1.07 587	1.55 575	1.00 576	1.95 601	2.33 603	1.47 586	4.19 617	4.26 612	1.33 571	2.21 545	1.48 542	1.14 600	0.68 593	1.18 599	0.74 593	1.24 598	0.98 591

CRFU-Net	0.56 379	0.38 236	1.86 310	0.46 480	0.26 326	0.82 505	0.36 415	0.90 435	0.49 205	0.62 437	0.59 368	0.78 468	1.35 572	1.00 376	0.48 365	0.15 422	0.14 386	0.17 462	0.10 181	0.19 291	0.14 221

ADCRef	0.80 505	0.96 501	2.29 435	0.37 395	0.35 438	0.96 534	0.51 494	0.87 414	0.75 470	0.88 532	0.83 498	0.61 371	1.36 573	1.02 378	3.27 595	0.13 359	0.11 311	0.17 462	0.19 445	0.25 385	0.21 375

IMH-64-1	1.39 574	1.64 587	1.86 310	1.36 591	1.11 588	1.39 568	1.19 589	1.76 593	1.45 577	1.16 560	2.21 587	1.53 578	1.38 574	1.98 523	1.52 543	1.29 604	0.67 589	1.27 603	0.69 590	1.29 600	0.98 591

IMH-64	1.39 574	1.64 587	1.86 310	1.36 591	1.11 588	1.39 568	1.19 589	1.76 593	1.45 577	1.16 560	2.21 587	1.53 578	1.38 574	1.98 523	1.52 543	1.29 604	0.67 589	1.27 603	0.69 590	1.29 600	0.98 591

SuperB	1.15 555	1.14 545	5.43 604	0.36 371	0.26 326	0.81 502	0.89 567	0.88 423	1.17 560	0.67 469	0.68 445	0.63 378	1.39 576	1.74 477	3.37 599	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	2.80 617	0.25 437

SGM-Forest	1.04 545	0.42 267	3.59 584	0.41 439	0.32 403	1.05 547	1.32 594	0.94 473	0.83 507	1.16 560	2.23 589	1.03 542	1.39 576	2.49 571	2.35 578	0.21 502	0.21 495	0.20 497	0.19 445	0.23 354	0.32 490
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 537	0.79 441	2.43 462	0.39 421	0.32 403	1.50 573	1.90 607	0.92 456	0.97 536	1.26 574	1.27 555	1.00 536	1.42 578	1.14 395	3.31 597	0.17 458	0.14 386	0.22 508	0.21 461	0.30 438	0.22 390

MeshStereo	1.21 560	1.15 549	3.01 552	0.34 337	0.28 353	1.10 556	0.69 545	1.35 575	1.01 542	2.71 609	2.41 592	2.96 599	1.45 579	2.80 591	1.40 538	0.22 515	0.22 501	0.22 508	0.19 445	0.50 552	0.26 447
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
CrosDoStereo	0.94 532	0.37 225	2.53 483	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 621	0.72 274	0.60 305	0.70 484	1.40 565	0.53 324	1.49 580	1.78 484	3.09 590	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

DeepStereo_LL	0.94 532	0.37 225	2.53 483	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 621	0.72 274	0.60 305	0.70 484	1.40 565	0.53 324	1.49 580	1.78 484	3.09 590	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

SANet	1.20 559	1.21 557	3.33 578	0.38 411	0.27 340	1.73 585	0.85 564	1.10 555	2.49 607	1.16 560	1.83 577	1.72 583	1.50 582	2.37 553	2.84 588	0.18 470	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.32 455	0.32 490

ADCP+	0.94 532	1.12 540	3.14 563	0.34 337	0.39 471	1.06 548	0.79 558	0.89 429	0.80 496	0.66 465	0.67 438	0.85 496	1.55 583	0.93 366	4.55 611	0.13 359	0.11 311	0.16 441	0.15 373	0.26 406	0.25 437

WAO-6	1.58 584	1.54 582	2.32 438	1.14 586	1.00 581	2.30 602	1.03 579	1.82 597	2.85 611	1.25 571	2.61 597	2.20 590	1.56 584	2.47 570	1.99 563	0.95 592	0.67 589	1.19 602	0.83 598	1.08 589	0.88 588

KSHMR	4.10 614	1.97 609	5.27 602	1.71 600	1.47 600	1.96 591	1.28 592	3.19 614	17.33 636	2.12 594	15.91 631	9.18 625	1.57 585	8.42 623	1.98 562	1.52 610	1.26 611	1.67 615	1.19 610	1.67 607	1.40 608

WAO-7	1.48 579	1.63 585	2.49 476	0.93 572	0.75 563	1.72 584	1.10 583	1.84 598	1.96 598	1.43 584	2.54 594	1.97 586	1.61 586	3.06 597	2.08 567	0.69 581	0.66 588	0.94 591	0.74 593	0.80 580	0.69 570

MIPNet	0.83 516	0.81 448	2.40 455	0.61 544	0.18 167	1.48 571	1.39 599	1.60 588	0.74 457	1.94 592	0.85 505	0.73 444	1.68 587	0.87 364	0.31 241	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.32 525	0.25 385	0.12 161

IMH	2.02 593	2.15 617	2.69 511	1.68 598	1.12 590	1.66 582	0.92 569	2.10 605	1.92 596	1.32 576	2.66 599	2.21 591	1.69 588	5.78 617	1.68 550	5.54 624	0.96 607	1.31 605	0.71 592	1.32 603	0.99 596

WCMA_ROB	1.12 550	0.83 456	2.66 506	0.58 534	0.34 425	1.17 563	0.71 549	0.93 464	0.94 532	1.74 590	2.63 598	3.09 601	1.71 589	1.70 470	1.84 558	0.26 535	0.21 495	0.20 497	0.21 461	0.28 422	0.43 539

SGM_RVC	1.89 589	0.92 483	2.50 480	0.96 576	0.93 576	1.63 579	1.37 597	1.52 585	12.43 625	1.85 591	1.69 574	2.40 595	1.74 590	2.81 592	1.71 552	0.53 569	0.47 575	0.42 562	0.47 563	0.74 574	0.74 573
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 537	0.66 390	1.67 211	0.75 557	0.99 580	0.73 461	1.33 595	0.94 473	0.91 527	0.70 484	1.06 543	0.75 456	1.75 591	0.95 369	2.39 580	1.20 603	0.41 568	0.48 568	0.59 584	0.85 582	0.60 562

THIR-Stereo	0.86 520	0.62 361	2.13 399	0.25 93	0.16 98	0.58 295	2.74 617	0.59 200	0.51 222	0.62 437	1.62 572	0.97 530	1.80 592	1.69 469	2.25 575	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.11 119

JetBlue	1.78 586	1.63 585	3.92 589	0.73 554	1.21 593	4.38 617	3.35 618	1.59 587	1.20 562	1.26 574	1.52 570	2.37 593	1.88 593	3.23 601	3.00 589	0.53 569	0.47 575	0.48 568	0.49 566	1.29 600	0.97 590

MSMD_ROB	1.34 569	0.96 501	2.38 451	0.39 421	0.32 403	1.96 591	0.62 532	0.91 447	1.43 575	2.94 613	2.60 596	4.77 615	1.95 594	2.43 565	1.33 532	0.29 546	0.26 527	0.32 547	0.32 525	0.30 438	0.30 476

DispFullNet	1.67 585	2.10 611	5.22 601	1.53 596	8.90 620	0.86 516	0.31 364	0.96 492	0.96 535	1.37 580	1.01 533	1.13 558	1.98 595	1.51 440	0.91 472	0.54 571	0.31 543	1.18 599	0.63 588	1.13 592	0.80 579

FTStereo	0.76 493	0.18 5	2.35 446	0.71 553	0.21 229	0.73 461	1.79 606	0.57 185	0.53 247	1.07 553	1.63 573	1.29 568	2.13 596	0.75 340	0.29 209	0.19 485	0.08 141	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.40 532

ELAS	1.39 574	0.79 441	2.86 533	0.53 514	0.50 520	2.81 607	2.20 611	1.61 589	1.50 579	2.28 602	2.35 590	1.82 584	2.13 596	1.73 475	2.22 573	0.35 557	0.37 554	0.35 551	0.35 535	0.49 550	0.47 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 565	0.70 402	4.05 593	0.64 547	0.98 577	0.94 532	1.40 600	0.85 395	1.75 589	2.34 603	1.33 562	1.05 547	2.21 598	1.58 454	4.15 607	0.15 422	0.19 475	0.14 392	0.27 496	0.38 509	0.32 490

JetRed	3.29 611	4.93 621	10.17 619	1.45 593	1.72 605	7.44 621	5.05 624	3.06 613	2.12 602	2.41 605	2.39 591	2.99 600	2.37 599	3.51 606	6.44 619	1.32 607	1.90 619	1.37 607	1.23 612	2.21 613	1.76 614

WAO-8	2.80 604	2.14 615	2.89 538	1.91 606	1.04 584	3.98 614	0.96 571	3.26 616	6.17 618	2.15 598	3.37 610	3.31 603	2.41 600	11.84 626	2.03 565	2.05 616	1.86 617	1.54 611	0.92 601	1.22 595	0.87 586

Venus	2.80 604	2.14 615	2.89 538	1.91 606	1.04 584	3.98 614	0.96 571	3.26 616	6.17 618	2.15 598	3.37 610	3.31 603	2.41 600	11.84 626	2.03 565	2.05 616	1.86 617	1.54 611	0.92 601	1.22 595	0.87 586

ELAS_RVC	1.37 573	0.78 439	3.21 571	0.55 526	0.50 520	1.49 572	2.48 615	1.48 582	1.71 588	2.13 597	2.09 582	2.07 588	2.56 602	1.90 515	2.02 564	0.35 557	0.36 552	0.37 557	0.34 532	0.49 550	0.47 545
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 603	2.11 614	2.97 548	2.49 610	2.28 610	2.95 608	2.31 613	2.67 609	2.47 606	3.03 614	3.13 607	2.70 598	2.92 603	4.10 611	4.48 610	2.68 619	2.24 623	3.04 625	2.44 622	2.37 614	2.34 619

PSM-AAD	0.63 425	0.22 43	1.77 255	0.37 395	0.23 276	0.86 516	1.17 588	0.59 200	0.60 305	0.64 456	0.71 468	0.68 415	2.93 604	0.65 312	0.31 241	0.09 88	0.07 50	0.17 462	0.15 373	0.13 137	0.33 498

SGM+DAISY	1.83 588	1.43 577	3.81 586	0.87 567	1.01 582	2.38 604	2.53 616	1.36 576	1.75 589	2.92 612	3.22 608	2.65 597	2.93 604	2.22 548	3.10 592	0.72 582	0.69 595	0.63 578	0.62 586	0.77 578	0.98 591

FC-DCNN	1.49 580	0.59 349	2.88 535	0.44 461	0.39 471	1.97 593	0.66 537	1.67 590	1.70 587	2.72 610	2.89 602	4.22 609	2.97 606	2.55 576	2.19 572	0.29 546	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.32 455	0.39 528

FC-DCNN v2	1.54 582	0.58 347	2.80 529	0.44 461	0.39 471	2.05 597	0.66 537	1.90 599	1.84 595	2.79 611	2.97 605	4.41 613	3.07 607	2.65 581	2.30 577	0.29 546	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.32 455	0.38 522

GrayStereo	0.66 442	0.19 8	1.76 246	0.90 569	0.23 276	0.62 364	1.42 603	0.62 221	0.60 305	0.72 492	0.78 488	0.56 346	3.07 607	0.60 290	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.21 461	0.11 92	0.18 329

FCDSN-DC	1.29 566	0.54 330	2.50 480	0.47 485	0.41 489	1.12 557	0.60 523	1.10 555	1.27 567	2.23 600	2.87 601	3.67 606	3.12 609	2.39 559	1.69 551	0.30 549	0.26 527	0.31 543	0.30 512	0.35 487	0.38 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 615	2.10 611	2.89 538	1.80 602	1.49 602	2.13 599	1.41 602	2.26 606	12.72 626	11.41 627	16.43 632	11.15 628	3.75 610	4.36 614	3.18 594	1.82 614	0.98 609	1.73 617	1.21 611	2.97 618	1.27 605

UNDER WATER-64	2.47 599	1.89 604	4.86 599	1.82 605	1.44 598	3.18 609	1.57 604	2.62 608	5.64 617	2.05 593	2.13 584	4.13 608	3.76 611	2.62 579	3.42 600	1.47 609	0.85 604	1.57 613	1.07 608	1.82 609	1.49 609

TorneroNet-64	2.65 600	1.83 599	3.30 575	1.46 594	1.20 592	3.89 613	0.99 573	3.51 620	6.71 621	2.56 606	4.60 618	4.22 609	3.85 612	3.33 602	3.14 593	1.19 602	0.65 587	1.39 608	0.79 597	3.31 619	1.15 602

DStereoSA	2.12 594	0.98 513	2.80 529	1.25 589	2.23 609	1.97 593	4.62 623	1.22 565	2.54 608	1.16 560	3.84 615	1.00 536	4.05 613	2.07 534	5.29 616	0.93 589	1.48 614	0.48 568	1.51 615	0.95 587	1.95 617

notaker	2.66 601	2.07 610	3.31 577	2.61 612	1.43 596	1.76 586	1.11 584	2.76 611	1.79 591	2.26 601	11.53 629	3.96 607	4.29 614	3.09 598	2.76 587	1.55 611	0.88 605	1.70 616	1.07 608	2.00 611	1.35 606

DStereoFS	2.23 595	2.10 611	2.47 472	1.61 597	1.88 608	3.81 612	2.06 610	1.95 601	3.33 613	2.38 604	3.31 609	2.37 593	4.92 615	2.45 567	3.27 595	1.03 595	1.27 613	0.55 573	1.04 606	0.70 571	2.05 618

MANE	2.90 607	1.14 545	2.96 545	1.03 578	1.01 582	5.01 618	2.45 614	5.36 622	6.88 622	3.58 616	4.76 620	5.99 619	4.99 616	4.23 612	4.61 612	0.56 574	0.67 589	0.44 565	0.78 595	0.51 554	1.03 599

tt	4.93 617	0.27 107	4.20 595	2.29 609	1.58 603	10.20 624	16.97 631	9.42 629	5.02 616	1.67 589	1.28 556	4.68 614	5.03 617	3.37 605	5.92 617	6.16 626	9.47 634	2.82 623	3.18 624	3.60 620	1.53 611

UNDER WATER	2.74 602	1.85 601	4.54 598	1.81 604	1.44 598	2.34 603	1.40 600	3.24 615	6.60 620	2.60 607	2.76 600	5.75 618	5.24 618	3.02 596	4.01 605	1.45 608	0.81 602	1.59 614	1.06 607	1.80 608	1.51 610

SGM-ForestM	2.98 608	1.70 593	3.52 583	0.67 551	0.47 516	5.18 619	3.36 619	3.30 618	2.86 612	4.44 618	3.79 614	9.80 626	5.50 619	6.29 620	6.52 620	0.27 540	0.36 552	0.24 522	0.27 496	0.38 509	0.58 560

TCMNet-wrong-test	5.51 619	6.62 624	6.20 608	13.02 630	11.90 625	7.14 620	5.53 625	6.99 626	1.44 576	2.65 608	3.10 606	8.37 624	5.95 620	4.75 616	6.05 618	3.07 621	0.98 609	2.38 621	1.99 619	6.62 626	5.43 626

TorneroNet	5.50 618	1.92 607	3.16 565	1.47 595	1.25 595	14.07 627	1.06 581	4.90 621	20.99 641	10.17 624	16.48 633	11.88 630	6.93 621	3.34 603	4.20 608	1.30 606	0.69 595	1.45 610	0.86 599	2.61 616	1.20 603

USTest	8.10 622	7.17 625	8.96 616	9.25 625	9.05 621	15.27 628	23.78 633	9.96 630	9.47 623	5.94 622	6.75 621	7.80 623	7.48 622	8.83 625	11.21 629	2.21 618	3.56 624	2.86 624	3.20 625	5.02 624	4.16 623

coex-ft	5.95 620	1.67 589	60.57 648	0.34 337	0.30 376	0.77 485	0.69 545	0.74 291	4.41 615	19.22 636	2.15 585	1.62 582	7.97 623	1.81 495	8.96 624	0.44 563	2.08 621	0.18 482	0.19 445	0.38 509	4.62 625

IGEV-RUCA	2.28 596	0.30 158	1.15 106	0.40 432	1.86 607	2.06 598	1.90 607	1.36 576	1.80 593	3.70 617	3.76 613	5.02 616	8.19 624	2.12 540	1.63 548	0.25 531	0.76 600	2.72 622	1.91 618	2.39 615	2.36 620

LRCNet_RVC	13.74 631	19.30 631	12.75 625	19.46 633	12.69 626	1.86 587	0.41 445	12.33 631	1.05 546	15.77 632	18.83 637	12.62 633	8.70 625	12.21 629	9.62 626	22.22 642	8.37 633	25.85 643	24.01 643	19.32 640	17.44 641

LE_ROB	4.43 616	1.35 575	9.38 618	2.79 613	3.93 614	2.43 605	3.46 620	2.68 610	11.19 624	11.66 628	4.73 619	5.26 617	10.46 626	4.50 615	9.49 625	0.82 587	0.69 595	1.34 606	0.98 604	0.75 576	0.76 576

MonStereo1	1.98 592	1.01 524	1.78 259	1.19 587	1.04 584	3.58 611	0.61 527	1.53 586	1.93 597	1.39 581	3.37 610	2.23 592	10.80 627	2.84 593	1.25 526	1.04 596	0.38 558	0.96 593	0.57 579	1.10 590	1.00 598

DPSMNet_ROB	9.48 625	5.64 623	13.01 626	8.82 624	11.82 624	8.54 622	24.20 635	6.41 625	13.65 630	5.32 621	11.47 628	6.33 622	10.92 628	7.69 622	13.89 631	7.25 632	8.19 630	5.06 627	7.78 631	5.31 625	8.26 630

DGTPSM_ROB	8.89 624	5.62 622	12.25 622	5.92 622	11.32 623	8.54 622	24.18 634	6.40 624	13.49 627	5.15 619	11.46 627	6.19 621	10.92 628	7.00 621	13.72 630	4.47 622	7.65 628	3.92 626	7.45 630	4.38 622	7.87 629

Anonymous_1	22.91 634	11.20 627	12.13 621	12.75 627	26.28 641	19.43 635	27.92 639	14.08 633	13.61 628	14.96 631	10.58 623	11.26 629	11.19 630	12.55 630	14.57 633	38.28 649	7.88 629	34.96 646	63.99 648	89.57 651	10.94 633

DPSM_ROB	12.34 627	11.21 628	12.51 623	12.91 628	12.80 627	19.84 637	28.28 640	14.38 635	14.28 632	10.58 625	11.26 625	12.03 631	11.85 631	13.15 632	15.34 635	7.11 630	8.31 631	6.50 631	7.35 628	8.84 628	8.31 631

DPSM	12.34 627	11.21 628	12.51 623	12.91 628	12.80 627	19.84 637	28.28 640	14.38 635	14.28 632	10.58 625	11.26 625	12.03 631	11.85 631	13.15 632	15.34 635	7.11 630	8.31 631	6.50 631	7.35 628	8.84 628	8.31 631

HanzoNet	7.64 621	2.86 620	5.05 600	7.01 623	3.97 615	2.18 601	1.34 596	3.37 619	4.05 614	13.17 629	10.58 623	10.73 627	16.52 633	8.45 624	10.51 628	10.48 633	9.72 635	5.59 629	13.46 634	6.84 627	6.83 628

HaxPig	19.86 633	22.40 639	22.34 633	17.95 632	17.95 631	11.77 626	11.89 628	16.02 637	15.89 635	21.10 638	21.41 639	18.74 637	18.39 634	20.08 639	19.69 637	23.63 646	23.22 644	24.06 642	23.69 642	23.00 641	23.95 643

BEATNet-Init1	12.10 626	11.19 626	27.29 645	2.99 614	3.51 612	21.84 640	11.10 627	14.34 634	13.83 631	20.34 637	20.33 638	26.35 648	20.03 635	19.06 638	14.80 634	1.74 613	1.81 616	2.05 619	2.49 623	3.69 621	3.12 622

xxxxx1	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

tt_ll	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

ff	28.96 645	20.11 635	14.07 628	49.74 643	39.15 645	18.98 631	26.64 636	21.94 639	20.21 638	16.45 633	17.48 634	18.36 634	21.56 636	16.21 635	20.88 638	23.07 643	26.55 645	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 648

MEDIAN_ROB	23.96 636	27.05 647	26.39 644	22.16 634	22.13 633	16.12 630	13.97 629	20.24 638	20.05 637	25.50 649	25.31 647	22.96 639	22.63 639	24.39 640	23.24 641	28.20 647	27.23 648	28.62 644	27.75 646	27.50 642	27.76 646

PML	23.15 635	16.83 630	7.78 611	5.49 621	9.93 622	51.13 650	104.50 651	5.76 623	13.62 629	37.30 651	105.93 651	30.86 649	23.50 640	12.07 628	7.87 623	6.30 627	2.12 622	6.32 630	2.43 621	10.44 630	2.90 621

FlowAnything	24.85 640	22.54 641	25.10 640	26.11 639	25.76 636	39.86 645	57.00 643	28.89 646	28.87 649	21.31 645	22.68 646	24.22 643	23.87 641	26.39 644	30.89 649	14.26 635	16.78 643	13.10 637	14.90 641	17.78 632	16.69 635

RAFT-FEzeroshot	24.80 637	22.55 642	24.73 636	26.10 637	25.76 636	39.84 643	57.07 647	28.84 643	28.79 646	21.14 640	22.48 641	24.18 641	23.88 642	26.38 641	30.87 645	14.26 635	16.71 639	13.09 633	14.82 637	17.79 635	16.72 638

RAFT-FE	24.80 637	22.55 642	24.73 636	26.10 637	25.76 636	39.84 643	57.07 647	28.84 643	28.79 646	21.14 640	22.48 641	24.18 641	23.88 642	26.38 641	30.87 645	14.26 635	16.71 639	13.09 633	14.82 637	17.79 635	16.72 638

LSM0	26.58 643	22.63 646	25.88 643	30.13 642	52.21 650	39.94 649	56.74 642	28.97 647	28.72 645	21.14 640	22.26 640	24.43 646	23.88 642	26.54 648	30.87 645	14.32 640	16.55 637	13.12 639	14.71 635	17.92 638	20.60 642

CasAABBNet	24.81 639	22.53 640	24.83 638	26.08 636	25.74 635	39.86 645	57.06 645	28.87 645	28.83 648	21.16 643	22.54 643	24.22 643	23.89 645	26.38 641	30.87 645	14.25 634	16.71 639	13.09 633	14.81 636	17.78 632	16.71 636

Hybrid-DGEV	24.86 641	22.58 644	25.22 642	26.11 639	25.76 636	39.92 647	57.06 645	29.03 649	29.01 651	21.12 639	22.64 644	24.13 640	23.91 646	26.46 646	30.82 643	14.27 638	16.70 638	13.09 633	14.83 640	17.78 632	16.71 636

Selective-RAFT-Error	24.87 642	22.59 645	25.14 641	26.13 641	25.82 640	39.93 648	57.03 644	28.97 647	28.95 650	21.21 644	22.65 645	24.25 645	23.98 647	26.43 645	30.83 644	14.27 638	16.71 639	13.10 637	14.82 637	17.82 637	16.76 640

DPSimNet_ROB	17.97 632	20.20 638	24.98 639	17.62 631	15.92 630	21.53 639	21.00 632	13.70 632	15.61 634	23.89 648	14.69 630	22.87 638	24.58 648	12.70 631	14.56 632	18.48 641	12.91 636	20.21 641	12.05 632	17.76 631	14.17 634

AVERAGE_ROB	26.93 644	30.34 648	29.27 646	25.82 635	25.34 634	19.48 636	15.17 630	23.55 642	23.00 644	28.45 650	27.87 648	26.25 647	25.86 649	26.96 649	25.55 642	31.30 648	30.07 649	31.76 645	30.81 647	30.79 646	30.93 647

RSGM-EC	41.56 648	31.72 649	19.92 631	51.66 646	47.86 648	38.70 641	61.61 649	33.83 650	22.80 642	23.45 646	29.29 649	43.76 650	35.31 650	66.76 650	70.17 650	66.40 650	37.60 650	48.67 647	25.68 644	48.86 647	27.21 644

acva	41.56 648	31.72 649	19.92 631	51.66 646	47.86 648	38.70 641	61.61 649	33.83 650	22.80 642	23.45 646	29.29 649	43.76 650	35.31 650	66.76 650	70.17 650	66.40 650	37.60 650	48.67 647	25.68 644	48.86 647	27.21 644

test_example2	115.39 650	123.23 651	94.57 649	115.52 648	123.55 651	101.63 651	114.33 652	53.41 652	99.48 652	134.90 652	135.05 652	85.83 652	85.11 652	111.32 652	106.15 652	152.55 652	205.26 652	99.78 652	114.96 652	140.96 652	110.20 651

ccccc		297.21 652		374.70 651	380.44 652	203.92 652		216.32 653		203.37 653		215.01 653		312.78 653		412.57 653	356.13 653	256.09 653	227.69 653	428.88 653

ASD4		19.65 632

Low-res two-view benchmark