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

MLG-Stereo_test1	0.21 17	0.33 184	0.61 25	0.23 48	0.21 222	0.45 117	0.13 9	0.33 11	0.46 166	0.13 1	0.09 1	0.18 56	0.12 7	0.32 82	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 17	0.33 184	0.60 23	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.13 9	0.39 35	0.46 166	0.13 1	0.10 2	0.17 46	0.13 13	0.35 112	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MatchStereo	0.24 52	0.38 231	1.37 146	0.20 5	0.10 2	0.22 4	0.14 19	0.41 49	0.40 103	0.14 3	0.25 84	0.15 31	0.15 27	0.25 13	0.18 22	0.09 85	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

StereoAnything_RVC	0.35 135	1.25 552	1.82 286	0.20 5	0.12 9	0.26 8	0.15 32	0.43 64	0.37 73	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 86	0.46 205	0.14 1	0.11 259	0.09 207	0.08 42	0.05 1	0.76 566	0.18 322

BridgeDepth_RVC	0.20 6	0.20 14	0.74 55	0.17 1	0.12 9	0.32 29	0.12 4	0.33 11	0.46 166	0.15 5	0.15 16	0.16 37	0.19 86	0.23 6	0.18 22	0.10 184	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
S2M2_XL	0.20 6	0.32 175	1.10 96	0.19 2	0.13 25	0.16 1	0.11 2	0.27 3	0.17 1	0.15 5	0.19 32	0.15 31	0.14 15	0.19 1	0.21 81	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.21 17	0.36 217	0.68 48	0.21 13	0.17 122	0.45 117	0.12 4	0.35 16	0.42 125	0.15 5	0.11 4	0.22 79	0.10 2	0.28 43	0.16 6	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

GREAT-IGEV	0.37 153	0.28 131	1.48 172	0.25 87	0.38 458	0.46 135	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.15 5	0.29 116	0.15 31	0.17 45	0.36 125	0.23 115	0.07 23	0.76 591	0.07 1	0.26 481	0.21 314	1.03 590

FoundationStereo	0.20 6	0.30 155	0.81 63	0.21 13	0.22 249	0.21 3	0.16 47	0.25 2	0.38 78	0.15 5	0.11 4	0.18 56	0.17 45	0.23 6	0.16 6	0.09 85	0.13 355	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

dual_stereo	0.23 46	0.25 81	0.66 46	0.21 13	0.15 66	0.27 9	0.15 32	0.62 213	0.40 103	0.15 5	0.13 11	0.18 56	0.14 15	0.37 136	0.19 39	0.09 85	0.31 533	0.07 1	0.10 170	0.07 4	0.07 9

Pro-Stereo	0.22 38	0.25 81	0.66 46	0.22 35	0.14 41	0.49 161	0.15 32	0.23 1	0.35 43	0.16 11	0.13 11	0.14 14	0.09 1	0.49 234	0.18 22	0.08 40	0.06 23	0.09 102	0.37 538	0.08 28	0.09 63

MonSter++	0.18 1	0.19 8	0.65 39	0.20 5	0.12 9	0.30 18	0.14 19	0.29 5	0.28 12	0.16 11	0.13 11	0.18 56	0.15 27	0.25 13	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

HiDET	0.19 3	0.20 14	0.62 31	0.20 5	0.13 25	0.36 54	0.13 9	0.35 16	0.31 16	0.16 11	0.14 15	0.17 46	0.15 27	0.25 13	0.23 115	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

LCMNet	0.20 6	0.21 26	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 73	0.14 19	0.34 15	0.34 36	0.16 11	0.16 21	0.16 37	0.15 27	0.27 31	0.22 102	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

BridgeDepth	0.19 3	0.30 155	0.55 14	0.23 48	0.09 1	0.38 69	0.15 32	0.32 9	0.33 30	0.16 11	0.12 8	0.23 88	0.19 86	0.27 31	0.15 2	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
MonStereo	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

LG-Stereo_L1	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.28 11	0.21 125	0.38 28	0.26 6	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 136	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

MonSter	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.21 13	0.17 122	0.33 33	0.15 32	0.46 85	0.32 21	0.16 11	0.17 22	0.14 14	0.11 3	0.27 31	0.23 115	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

zero-FE	0.80 500	0.27 106	8.23 607	0.49 488	0.98 571	0.33 33	0.20 102	0.48 108	1.28 559	0.17 20	0.20 39	0.77 455	0.22 118	0.60 283	0.97 471	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.10 170	0.33 454	0.14 216

AdaDepth	0.24 52	0.18 5	1.03 86	0.25 87	0.21 222	0.46 135	0.16 47	0.30 6	0.27 8	0.17 20	0.19 32	0.14 14	0.18 65	0.35 112	0.17 20	0.07 23	0.07 47	0.08 42	0.25 473	0.10 65	0.10 92

LG-Stereo_L2	0.21 17	0.31 167	0.85 67	0.22 35	0.14 41	0.31 23	0.22 152	0.38 28	0.25 4	0.17 20	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 82	0.18 22	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LGtest1	0.21 17	0.37 220	0.70 50	0.22 35	0.12 9	0.31 23	0.11 2	0.36 21	0.39 90	0.17 20	0.13 11	0.16 37	0.14 15	0.25 13	0.27 177	0.10 184	0.09 207	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.10 92

S2M2_L	0.24 52	0.29 142	0.90 75	0.23 48	0.17 122	0.24 6	0.09 1	0.36 21	0.45 155	0.17 20	0.25 84	0.23 88	0.17 45	0.24 8	0.28 187	0.15 411	0.12 331	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 71	0.43 266	0.93 79	0.28 167	0.17 122	0.53 211	0.21 125	0.55 168	0.45 155	0.17 20	0.26 95	0.32 180	0.17 45	0.33 94	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.29 493	0.13 131	0.06 1

U	3.37 604	0.17 1	0.91 76	0.26 119	13.79 620	19.19 625	0.15 32	0.41 49	0.31 16	0.17 20	0.18 29	0.27 143	0.15 27	0.21 2	0.16 6	0.09 85	0.06 23	17.88 630	12.81 624	0.10 65	0.08 40

CSFM-Stereo	0.19 3	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 73	0.15 32	0.35 16	0.27 8	0.18 27	0.15 16	0.17 46	0.16 37	0.26 24	0.21 81	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

VIP-Stereo	0.28 71	0.56 335	1.05 89	0.23 48	0.19 193	0.52 202	0.17 57	0.44 72	0.39 90	0.18 27	0.25 84	0.24 102	0.15 27	0.33 94	0.19 39	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.14 155	0.32 480

LG-Stereo	0.27 64	0.25 81	0.95 82	0.25 87	0.15 66	0.43 104	0.21 125	0.50 122	0.40 103	0.18 27	0.29 116	0.25 115	0.16 37	0.28 43	0.35 277	0.07 23	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.24 362	0.10 92

GIP-stereo	0.26 60	0.22 42	0.78 60	0.29 199	0.20 208	0.42 100	0.17 57	0.64 224	0.39 90	0.18 27	0.24 77	0.23 88	0.18 65	0.25 13	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.08 40

IGEV-Stereo++	0.23 46	0.23 60	0.64 34	0.24 68	0.22 249	0.47 142	0.13 9	0.52 144	0.33 30	0.18 27	0.24 77	0.17 46	0.22 118	0.32 82	0.19 39	0.08 40	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 234	0.09 63

IGEV-Stereo+	0.29 82	0.29 142	0.86 69	0.25 87	0.34 418	0.30 18	0.14 19	0.32 9	0.53 239	0.18 27	0.12 8	0.18 56	0.19 86	0.49 234	0.17 20	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.20 443	0.46 534	0.59 552

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 14	0.51 2	0.22 35	0.17 122	0.35 46	0.14 19	0.27 3	0.25 4	0.19 33	0.21 46	0.14 14	0.15 27	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 216

LG-G_1	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LG-G	0.23 46	0.37 220	0.71 52	0.23 48	0.11 3	0.51 183	0.12 4	0.44 72	0.39 90	0.19 33	0.15 16	0.19 63	0.15 27	0.36 125	0.16 6	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

SGD-Stereo	0.22 38	0.28 131	0.77 59	0.22 35	0.11 3	0.40 80	0.16 47	0.31 8	0.36 65	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.17 45	0.37 136	0.16 6	0.10 184	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 65	0.07 9

SCV	0.35 135	0.59 342	1.37 146	0.34 329	0.22 249	0.28 11	0.23 187	0.72 264	0.35 43	0.19 33	0.30 130	0.24 102	0.20 98	0.64 294	0.19 39	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.29 493	0.34 465	0.29 456

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 71	0.28 131	1.09 94	0.33 298	0.15 66	0.30 18	0.16 47	0.58 186	0.42 125	0.19 33	0.19 32	0.17 46	0.26 179	0.38 144	0.37 287	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.25 473	0.10 65	0.06 1

DEFOM-Stereo	0.22 38	0.22 42	0.91 76	0.23 48	0.13 25	0.49 161	0.18 73	0.30 6	0.28 12	0.19 33	0.17 22	0.14 14	0.14 15	0.41 160	0.16 6	0.08 40	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MaDis-Stereo	0.29 82	0.54 324	1.44 161	0.24 68	0.29 353	0.29 15	0.16 47	0.45 82	0.37 73	0.19 33	0.21 46	0.28 152	0.22 118	0.30 66	0.29 202	0.10 184	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.11 88	0.11 117

NLSM3	0.26 60	0.39 241	0.75 56	0.25 87	0.24 282	0.43 104	0.19 82	0.58 186	0.45 155	0.20 41	0.26 95	0.20 65	0.25 163	0.29 57	0.24 140	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.09 132	0.10 65	0.07 9

GEAStereo	0.35 135	0.32 175	1.17 106	0.53 507	0.60 541	0.55 234	0.21 125	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.22 58	0.16 37	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.33 454	0.71 562

gasm-f	0.36 145	0.34 199	1.13 98	0.53 507	0.44 492	0.54 219	0.27 291	0.40 39	0.27 8	0.20 41	0.33 158	0.16 37	0.22 118	0.36 125	0.25 155	0.11 259	0.37 545	0.08 42	0.06 14	0.38 498	0.71 562

IGEV	0.22 38	0.28 131	0.88 71	0.21 13	0.24 282	0.42 100	0.17 57	0.35 16	0.37 73	0.20 41	0.22 58	0.14 14	0.12 7	0.24 8	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

999	0.29 82	0.25 81	1.05 89	0.26 119	0.18 160	0.49 161	0.23 187	0.38 28	0.37 73	0.20 41	0.32 149	0.23 88	0.18 65	0.73 328	0.36 281	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.10 92

ours_stereo	0.27 64	0.25 81	1.21 116	0.25 87	0.17 122	0.35 46	0.23 187	0.38 28	0.35 43	0.20 41	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

fffy	0.28 71	0.24 73	1.19 110	0.27 139	0.15 66	0.37 58	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.20 41	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.44 181	0.20 62	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.18 322

RAStereo	0.28 71	0.48 300	1.52 181	0.26 119	0.18 160	0.25 7	0.19 82	0.42 56	0.35 43	0.20 41	0.25 84	0.20 65	0.16 37	0.24 8	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.12 99	0.08 40

RSM++	0.27 64	0.26 98	0.87 70	0.28 167	0.13 25	0.39 73	0.20 102	0.45 82	0.45 155	0.20 41	0.24 77	0.24 102	0.17 45	0.36 125	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.26 396	0.18 322

Monster-pub-mixall	0.21 17	0.31 167	0.69 49	0.21 13	0.13 25	0.27 9	0.12 4	0.37 24	0.26 6	0.21 50	0.19 32	0.15 31	0.12 7	0.47 216	0.29 202	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 156

2.5w	0.21 17	0.23 60	0.50 1	0.22 35	0.15 66	0.39 73	0.19 82	0.47 100	0.36 65	0.21 50	0.22 58	0.13 4	0.17 45	0.33 94	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.5w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.55 14	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.14 19	0.43 64	0.33 30	0.21 50	0.24 77	0.14 14	0.18 65	0.34 106	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

MLG-Stereo_test3	0.21 17	0.35 208	0.65 39	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.37 24	0.40 103	0.21 50	0.12 8	0.17 46	0.12 7	0.25 13	0.16 6	0.08 40	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.10 92

fffft	0.29 82	0.21 26	1.10 96	0.24 68	0.15 66	0.42 100	0.24 223	0.42 56	0.38 78	0.21 50	0.18 29	0.20 65	0.16 37	0.44 181	0.70 432	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.28 412	0.20 355
1: 1. 1
mms	0.27 64	0.26 98	0.91 76	0.25 87	0.18 160	0.32 29	0.23 187	0.37 24	0.31 16	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.17 45	0.46 205	0.21 81	0.08 40	0.10 250	0.10 158	0.08 97	0.22 331	0.47 535

AIO-Stereo	0.30 92	0.27 106	1.25 122	0.27 139	0.24 282	0.37 58	0.20 102	0.52 144	0.36 65	0.21 50	0.30 130	0.23 88	0.14 15	0.31 73	0.20 62	0.08 40	0.07 47	0.09 102	0.38 539	0.19 282	0.31 474

RSM	0.28 71	0.26 98	0.97 83	0.25 87	0.24 282	0.37 58	0.21 125	0.49 115	0.44 140	0.21 50	0.27 102	0.28 152	0.17 45	0.38 144	0.20 62	0.07 23	0.07 47	0.09 102	0.34 523	0.21 314	0.16 284

Selective-IGEV	0.29 82	0.23 60	1.28 127	0.27 139	0.30 368	0.35 46	0.20 102	0.56 175	0.38 78	0.21 50	0.30 130	0.22 79	0.18 65	0.37 136	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 361	0.16 211	0.29 456

ProNet	0.30 92	0.54 324	1.29 128	0.25 87	0.15 66	0.47 142	0.25 244	0.48 108	0.39 90	0.21 50	0.23 67	0.22 79	0.20 98	0.44 181	0.19 39	0.08 40	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.12 156

CroCo-Stereo	0.30 92	0.45 285	1.08 92	0.31 246	0.17 122	0.19 2	0.21 125	0.73 276	0.50 204	0.21 50	0.24 77	0.55 325	0.22 118	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.12 99	0.09 63
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
BStereo	0.28 71	0.33 184	1.34 139	0.23 48	0.29 353	0.33 33	0.20 102	0.46 85	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

Wave_Phase_stereo	0.31 100	0.33 184	1.34 139	0.23 48	0.29 353	0.98 528	0.20 102	0.49 115	0.35 43	0.22 61	0.17 22	0.20 65	0.14 15	0.28 43	0.25 155	0.07 23	0.07 47	0.16 432	0.21 449	0.12 99	0.11 117

GSStereo	0.36 145	0.32 175	1.17 106	0.34 329	0.60 541	0.55 234	0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 572

GS-Stereo							0.21 125	0.62 213	0.41 114	0.22 61	0.22 58	0.17 46	0.18 65	0.44 181	0.16 6	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.33 454	0.84 572

Replicate-Monster	0.23 46	0.40 247	0.94 81	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.13 9	0.40 39	0.36 65	0.22 61	0.15 16	0.15 31	0.15 27	0.40 155	0.15 2	0.08 40	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 254

asda	0.22 38	0.25 81	0.70 50	0.21 13	0.16 93	0.43 104	0.16 47	0.44 72	0.35 43	0.22 61	0.20 39	0.14 14	0.20 98	0.25 13	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 17	0.23 60	0.64 34	0.22 35	0.18 160	0.41 87	0.17 57	0.41 49	0.35 43	0.22 61	0.21 46	0.14 14	0.18 65	0.25 13	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4w-stereo	0.20 6	0.21 26	0.57 19	0.21 13	0.15 66	0.39 73	0.13 9	0.39 35	0.33 30	0.22 61	0.21 46	0.13 4	0.20 98	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.75w	0.21 17	0.21 26	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.30 15	0.22 61	0.20 39	0.13 4	0.18 65	0.29 57	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 17	0.22 42	0.59 22	0.22 35	0.12 9	0.37 58	0.22 152	0.50 122	0.38 78	0.22 61	0.21 46	0.12 2	0.22 118	0.26 24	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

111111	0.24 52	0.21 26	0.82 65	0.24 68	0.21 222	0.43 104	0.13 9	0.45 82	0.35 43	0.22 61	0.27 102	0.18 56	0.16 37	0.35 112	0.18 22	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 376	0.08 40

castereo	0.30 92	0.44 277	0.81 63	0.24 68	0.29 353	0.41 87	0.27 291	0.72 264	0.45 155	0.22 61	0.30 130	0.24 102	0.31 250	0.25 13	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.31 510	0.12 99	0.09 63

Pointernet	0.29 82	0.25 81	1.49 175	0.24 68	0.20 208	0.47 142	0.15 32	0.62 213	0.47 185	0.22 61	0.29 116	0.26 130	0.20 98	0.28 43	0.20 62	0.10 184	0.07 47	0.07 1	0.12 275	0.10 65	0.07 9

IGEV++	0.34 124	0.43 266	1.32 134	0.31 246	0.14 41	0.32 29	0.21 125	0.70 256	0.34 36	0.22 61	0.28 110	0.22 79	0.27 200	0.35 112	0.27 177	0.09 85	0.39 556	0.08 42	0.15 361	0.25 376	0.45 532

LoS_RVC	0.29 82	0.33 184	1.19 110	0.25 87	0.34 418	0.43 104	0.22 152	0.42 56	0.32 21	0.22 61	0.33 158	0.23 88	0.24 147	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.05 1	0.10 65	0.31 474

CAS	0.35 135	0.25 81	1.30 131	0.79 555	0.34 418	0.51 183	0.23 187	0.46 85	0.39 90	0.22 61	0.31 143	0.20 65	0.17 45	0.28 43	0.23 115	0.73 572	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 49	0.37 509

CES	0.30 92	0.27 106	1.09 94	0.23 48	0.50 513	0.40 80	0.20 102	0.46 85	0.44 140	0.22 61	0.28 110	0.26 130	0.19 86	0.33 94	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.49 539

CroCo-Stereo Lap2	0.33 116	0.61 348	1.47 169	0.32 275	0.38 458	0.23 5	0.22 152	0.58 186	0.46 166	0.22 61	0.27 102	0.29 162	0.23 135	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.14 216

sCroCo_RVC	0.33 116	0.32 175	1.89 319	0.34 329	0.27 331	0.30 18	0.22 152	0.48 108	0.44 140	0.22 61	0.33 158	0.25 115	0.25 163	0.32 82	0.24 140	0.14 391	0.16 420	0.12 289	0.12 275	0.15 175	0.13 193

DA	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 543

GGEV	0.32 107	0.26 98	0.89 73	0.29 199	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.60 205	0.39 90	0.23 82	0.30 130	0.24 102	0.26 179	0.60 283	0.18 22	0.10 184	0.12 331	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.52 543

2.25w	0.21 17	0.22 42	0.51 2	0.21 13	0.14 41	0.36 54	0.13 9	0.42 56	0.34 36	0.23 82	0.27 102	0.14 14	0.18 65	0.33 94	0.24 140	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 6	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 41	0.37 58	0.14 19	0.43 64	0.35 43	0.23 82	0.21 46	0.16 37	0.18 65	0.27 31	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

SMoEStereo_RVC	0.29 82	0.26 98	1.03 86	0.25 87	0.14 41	0.46 135	0.22 152	0.36 21	0.38 78	0.23 82	0.23 67	0.21 76	0.18 65	0.45 196	0.60 407	0.07 23	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.20 355

rvit_stereo_0083	0.25 57	0.19 8	0.58 21	0.28 167	0.18 160	0.28 11	0.22 152	0.38 28	0.54 252	0.23 82	0.30 130	0.27 143	0.26 179	0.37 136	0.24 140	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.12 99	0.10 92

rvit_stereo_ft	0.31 100	0.61 348	1.18 108	0.32 275	0.21 222	0.28 11	0.27 291	0.55 168	0.48 188	0.23 82	0.27 102	0.28 152	0.26 179	0.32 82	0.25 155	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.11 235	0.13 131	0.14 216

plain	0.37 153	0.47 297	2.15 400	0.27 139	0.19 193	0.33 33	0.20 102	0.58 186	0.46 166	0.23 82	0.37 180	0.23 88	0.25 163	0.45 196	0.28 187	0.11 259	0.08 136	0.13 348	0.09 132	0.42 522	0.12 156

FlowAnything_test	0.23 46	0.32 175	0.52 5	0.28 167	0.17 122	0.37 58	0.20 102	0.38 28	0.24 2	0.24 91	0.20 39	0.21 76	0.17 45	0.26 24	0.25 155	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.17 234	0.12 156

asd	0.20 6	0.22 42	0.65 39	0.22 35	0.17 122	0.41 87	0.14 19	0.35 16	0.32 21	0.24 91	0.20 39	0.15 31	0.18 65	0.26 24	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

2.75w_new	0.21 17	0.21 26	0.57 19	0.20 5	0.14 41	0.40 80	0.18 73	0.47 100	0.36 65	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.19 86	0.31 73	0.21 81	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

monsters	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.23 48	0.28 345	0.42 100	0.14 19	0.46 85	0.31 16	0.24 91	0.20 39	0.13 4	0.14 15	0.43 172	0.20 62	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

SCV_C0	0.33 116	0.43 266	1.42 158	0.25 87	0.16 93	0.35 46	0.20 102	0.68 245	0.44 140	0.24 91	0.27 102	0.29 162	0.20 98	0.58 271	0.18 22	0.09 85	0.08 136	0.08 42	0.30 503	0.26 396	0.17 303

tt45	0.29 82	0.24 73	1.06 91	0.25 87	0.17 122	0.55 234	0.22 152	0.41 49	0.35 43	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.18 65	0.64 294	0.34 267	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.21 314	0.11 117

rvit_stereo_0081	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 57	0.21 26	0.61 25	0.28 167	0.17 122	0.31 23	0.22 152	0.42 56	0.53 239	0.24 91	0.25 84	0.25 115	0.21 109	0.34 106	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.09 63

rvit_stereo_0080	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

MGS-Stereo	0.32 107	0.34 199	1.70 212	0.25 87	0.14 41	0.40 80	0.22 152	0.38 28	0.43 136	0.24 91	0.51 284	0.25 115	0.18 65	0.31 73	0.20 62	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.08 97	0.47 535	0.08 40

ff7	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

IGEVStereo-DCA	0.33 116	0.34 199	1.38 148	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.18 413	0.16 211	0.22 382

ffff	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

rrr	0.46 260	0.34 199	3.08 552	0.27 139	0.16 93	0.45 117	0.28 310	1.09 545	0.51 212	0.24 91	0.21 46	0.26 130	0.25 163	0.64 294	0.52 375	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.29 493	0.16 211	0.25 427

11t	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

whm_eth	0.27 64	0.38 231	0.76 57	0.24 68	0.18 160	0.34 41	0.27 291	0.54 164	0.44 140	0.24 91	0.26 95	0.27 143	0.22 118	0.29 57	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.10 158	0.10 170	0.15 175	0.11 117

ccc-4	0.32 107	0.52 313	1.38 148	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.46 85	0.41 114	0.24 91	0.23 67	0.20 65	0.23 135	0.48 223	0.19 39	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.18 413	0.23 345	0.22 382

sAnonymous2	0.38 163	0.62 354	2.15 400	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 498	0.35 494

CroCo_RVC	0.38 163	0.62 354	2.15 400	0.31 246	0.24 282	0.34 41	0.27 291	0.53 153	0.46 166	0.24 91	0.29 116	0.23 88	0.28 217	0.28 43	0.22 102	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.13 308	0.38 498	0.35 494

WQFJA1	0.42 212	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 582	2.07 591	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

NLMM	0.42 212	0.24 73	0.53 11	0.26 119	0.38 458	0.48 151	0.23 187	1.72 582	2.06 590	0.25 110	0.25 84	0.28 152	0.27 200	0.32 82	0.34 267	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.20 298	0.13 193

NLSM1	0.39 178	0.24 73	0.56 17	0.27 139	0.40 474	0.49 161	0.21 125	1.44 571	1.64 575	0.25 110	0.33 158	0.25 115	0.26 179	0.40 155	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.13 193

depthmonostereo	0.26 60	0.23 60	0.65 39	0.41 432	0.13 25	0.41 87	0.19 82	0.51 130	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.26 130	0.28 217	0.44 181	0.23 115	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.10 65	0.08 40

4.5_new	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 17	0.22 42	0.63 32	0.21 13	0.15 66	0.40 80	0.17 57	0.40 39	0.35 43	0.25 110	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.22 3	0.21 81	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2w_stereo	0.21 17	0.19 8	0.51 2	0.22 35	0.13 25	0.41 87	0.20 102	0.50 122	0.34 36	0.25 110	0.23 67	0.13 4	0.23 135	0.24 8	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 38	0.17 1	0.52 5	0.23 48	0.16 93	0.44 111	0.22 152	0.55 168	0.40 103	0.25 110	0.29 116	0.13 4	0.26 179	0.28 43	0.20 62	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 38	0.22 42	0.52 5	0.25 87	0.27 331	0.39 73	0.14 19	0.51 130	0.33 30	0.25 110	0.27 102	0.13 4	0.13 13	0.38 144	0.21 81	0.07 23	0.07 47	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

rvit_0105_6	0.31 100	0.29 142	1.00 85	0.31 246	0.18 160	0.35 46	0.25 244	0.51 130	0.61 314	0.25 110	0.28 110	0.32 180	0.25 163	0.39 150	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.14 155	0.13 193

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 153	1.34 564	1.24 121	0.23 48	0.12 9	0.33 33	0.20 102	0.40 39	0.33 30	0.25 110	0.21 46	0.16 37	0.14 15	0.27 31	0.63 414	0.55 562	0.06 23	0.11 229	0.13 308	0.25 376	0.49 539

MyStereo07	0.34 124	0.40 247	1.46 165	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.25 84	0.20 65	0.26 179	0.57 267	0.19 39	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

MIF-Stereo (partial)	0.34 124	0.41 254	1.93 336	0.26 119	0.24 282	0.32 29	0.17 57	0.53 153	0.42 125	0.25 110	0.37 180	0.25 115	0.26 179	0.44 181	0.31 234	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.19 282	0.14 216

anonymousdsp	0.34 124	0.53 318	1.47 169	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.55 263	0.19 39	0.09 85	0.11 300	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 456

LoS	0.31 100	0.30 155	1.52 181	0.23 48	0.13 25	0.54 219	0.20 102	0.48 108	0.49 194	0.25 110	0.28 110	0.37 202	0.24 147	0.38 144	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.05 1	0.15 175	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 124	0.54 324	1.47 169	0.25 87	0.16 93	0.56 251	0.23 187	0.49 115	0.40 103	0.25 110	0.24 77	0.22 79	0.24 147	0.54 259	0.19 39	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.18 413	0.24 362	0.29 456
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.46 260	0.34 199	2.99 546	0.37 388	0.16 93	0.49 161	0.33 386	1.06 540	0.44 140	0.25 110	0.23 67	0.24 102	0.25 163	0.49 234	0.56 394	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.40 545	0.17 234	0.26 437

WQFJX1	0.45 249	0.28 131	0.56 17	0.27 139	0.35 431	0.48 151	0.25 244	1.98 595	2.08 592	0.26 127	0.26 95	0.29 162	0.28 217	0.50 241	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.14 216

WQFJX	0.42 212	0.25 81	0.55 14	0.26 119	0.39 464	0.47 142	0.23 187	1.76 584	1.82 585	0.26 127	0.26 95	0.28 152	0.28 217	0.42 168	0.32 247	0.10 184	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.24 362	0.16 284

water-stereo	0.24 52	0.17 1	0.88 71	0.24 68	0.14 41	0.37 58	0.17 57	0.43 64	0.32 21	0.26 127	0.35 171	0.26 130	0.24 147	0.22 3	0.25 155	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.08 97	0.10 65	0.10 92

qwe	0.21 17	0.22 42	0.61 25	0.21 13	0.20 208	0.41 87	0.15 32	0.46 85	0.35 43	0.26 127	0.22 58	0.14 14	0.14 15	0.31 73	0.22 102	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

rvit_stereo_0081_aga	0.27 64	0.29 142	1.08 92	0.26 119	0.20 208	0.33 33	0.21 125	0.41 49	0.42 125	0.26 127	0.28 110	0.27 143	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.14 391	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.10 92

Occ-G	0.30 92	0.30 155	1.33 136	0.23 48	0.15 66	0.36 54	0.25 244	0.43 64	0.31 16	0.26 127	0.35 171	0.46 281	0.22 118	0.30 66	0.25 155	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.16 381	0.31 436	0.08 40

UniTT-Stereo	0.30 92	0.36 217	1.68 207	0.27 139	0.24 282	0.29 15	0.18 73	0.33 11	0.34 36	0.26 127	0.37 180	0.18 56	0.18 65	0.31 73	0.27 177	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.07 66	0.25 376	0.08 40

AEACV	0.33 116	0.24 73	1.44 161	0.28 167	0.35 431	0.47 142	0.21 125	0.43 64	0.28 12	0.26 127	0.25 84	0.22 79	0.38 299	0.30 66	0.18 22	0.09 85	0.35 541	0.09 102	0.36 535	0.23 345	0.25 427

GLC_STEREO	0.28 71	0.27 106	1.36 143	0.28 167	0.12 9	0.41 87	0.20 102	0.37 24	0.38 78	0.26 127	0.30 130	0.25 115	0.19 86	0.33 94	0.24 140	0.09 85	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.09 63

rvit_0105_4	0.35 135	0.35 208	1.45 164	0.31 246	0.18 160	0.37 58	0.28 310	0.59 195	0.62 332	0.27 136	0.31 143	0.35 196	0.27 200	0.43 172	0.25 155	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.12 156

trnet	0.28 71	0.26 98	1.32 134	0.19 2	0.12 9	0.54 219	0.15 32	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.30 66	0.21 81	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.09 49	0.07 9

H2IRNET	0.40 185	0.61 348	1.90 324	0.29 199	0.17 122	0.54 219	0.18 73	0.52 144	0.50 204	0.27 136	0.56 343	0.47 289	0.35 273	0.46 205	0.33 260	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.32 445	0.12 156

CREStereo	0.28 71	0.30 155	1.33 136	0.19 2	0.13 25	0.55 234	0.17 57	0.48 108	0.46 166	0.27 136	0.33 158	0.24 102	0.21 109	0.31 73	0.21 81	0.11 259	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.10 65	0.07 9
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
PMTNet	0.31 100	0.35 208	1.30 131	0.20 5	0.14 41	0.57 269	0.25 244	0.46 85	0.42 125	0.27 136	0.32 149	0.27 143	0.24 147	0.39 150	0.23 115	0.43 551	0.07 47	0.08 42	0.05 1	0.18 261	0.07 9

NLMM1	0.46 260	0.27 106	0.53 11	0.27 139	0.38 458	0.49 161	0.24 223	1.97 594	2.38 595	0.28 141	0.27 102	0.26 130	0.25 163	0.47 216	0.31 234	0.10 184	0.11 300	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.15 254

DLNR-FE	13.43 620	20.01 625	23.53 625	121.73 640	33.87 633	0.46 135	0.15 32	8.09 619	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.75 332	0.29 202	6.68 620	0.26 516	0.09 102	0.38 539	50.82 640	0.18 322

xyz-stereo-finetune	0.31 100	0.46 288	0.79 61	0.21 13	0.12 9	0.53 211	0.25 244	0.52 144	0.54 252	0.28 141	0.32 149	0.29 162	0.23 135	0.59 277	0.55 386	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.08 40

AIO_rvc	0.41 192	0.64 369	1.29 128	0.58 527	0.39 464	0.37 58	0.24 223	0.50 122	0.43 136	0.28 141	0.23 67	0.25 115	0.16 37	0.99 365	0.19 39	0.10 184	0.16 420	0.08 42	0.11 235	0.25 376	0.85 574

DLNR_Zeroshot_test	13.43 620	19.94 624	23.55 626	121.61 639	35.03 634	0.46 135	0.15 32	8.02 618	0.35 43	0.28 141	0.37 180	0.26 130	0.17 45	0.76 336	0.29 202	6.42 619	0.26 516	0.09 102	0.38 539	50.13 639	0.18 322

Selective-RAFT	0.35 135	0.26 98	1.48 172	0.31 246	0.15 66	0.61 336	0.19 82	0.60 205	0.54 252	0.28 141	0.29 116	0.40 224	0.33 263	0.50 241	0.27 177	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.19 282	0.08 40

NLCSM	0.46 260	0.37 220	0.72 54	0.29 199	0.36 440	0.49 161	0.27 291	1.33 565	1.59 574	0.29 147	0.29 116	0.29 162	0.31 250	1.44 415	0.35 277	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.10 170	0.35 476	0.14 216

MSCF	0.35 135	0.72 401	1.15 102	0.58 527	0.21 222	0.50 173	0.22 152	0.56 175	0.38 78	0.29 147	0.29 116	0.17 46	0.30 241	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.12 331	0.08 42	0.29 493	0.15 175	0.21 367

HART	0.38 163	0.53 318	1.66 203	0.26 119	0.15 66	0.30 18	0.19 82	0.67 241	0.46 166	0.29 147	0.52 298	0.38 210	0.16 37	0.41 160	0.20 62	0.08 40	0.68 584	0.09 102	0.07 66	0.34 465	0.21 367

AIO-test1	0.45 249	0.87 460	2.27 426	0.33 298	0.33 408	0.50 173	0.22 152	0.74 280	0.66 380	0.29 147	0.41 207	0.29 162	0.22 118	0.73 328	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.12 289	0.14 336	0.30 428	0.22 382

GCAP-Stereo	0.34 124	0.89 467	1.76 238	0.26 119	0.12 9	0.52 202	0.14 19	0.49 115	0.38 78	0.29 147	0.30 130	0.29 162	0.22 118	0.30 66	0.20 62	0.09 85	0.17 440	0.09 102	0.07 66	0.21 314	0.11 117

GASTEREO	0.35 135	0.72 401	1.15 102	0.56 521	0.20 208	0.52 202	0.22 152	0.56 175	0.40 103	0.30 152	0.31 143	0.16 37	0.31 250	0.35 112	0.26 167	0.09 85	0.14 376	0.08 42	0.28 489	0.14 155	0.20 355

rvit_0105_5	0.36 145	0.39 241	1.48 172	0.30 219	0.18 160	0.41 87	0.30 342	0.64 224	0.62 332	0.30 152	0.33 158	0.37 202	0.29 233	0.41 160	0.28 187	0.18 459	0.16 420	0.15 413	0.15 361	0.15 175	0.14 216

CAS++	0.31 100	0.33 184	1.43 159	0.25 87	0.17 122	0.31 23	0.20 102	0.78 330	0.41 114	0.30 152	0.30 130	0.21 76	0.16 37	0.33 94	0.18 22	0.15 411	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.36 145	0.32 175	1.41 154	0.36 364	0.31 387	0.35 46	0.19 82	0.57 180	0.39 90	0.30 152	0.32 149	0.28 152	0.27 200	0.47 216	0.24 140	0.08 40	0.56 573	0.08 42	0.38 539	0.18 261	0.12 156

EGLCR-Stereo	0.29 82	0.27 106	0.97 83	0.30 219	0.19 193	0.56 251	0.17 57	0.68 245	0.36 65	0.30 152	0.18 29	0.27 143	0.17 45	0.38 144	0.19 39	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.10 65	0.35 494

xyz-stereo-finetune2	0.35 135	0.45 285	1.04 88	0.21 13	0.12 9	0.58 287	0.23 187	0.50 122	0.45 155	0.31 157	0.46 236	0.30 169	0.41 332	0.81 347	0.51 372	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.09 63

MM-Stereo_test3	0.40 185	0.58 340	1.75 232	0.36 364	0.30 368	0.45 117	0.30 342	0.72 264	0.59 292	0.31 157	0.43 213	0.32 180	0.23 135	0.35 112	0.29 202	0.10 184	0.20 475	0.10 158	0.08 97	0.40 513	0.11 117

HUF	0.59 394	0.65 376	2.46 462	0.45 468	0.77 561	0.34 41	0.24 223	0.46 85	0.39 90	0.31 157	0.28 110	0.25 115	0.19 86	0.67 309	0.18 22	0.12 318	2.03 611	0.08 42	0.06 14	0.31 436	1.59 604

AE-Stereo	0.42 212	0.29 142	1.65 199	0.43 447	0.47 509	0.56 251	0.23 187	0.86 395	0.46 166	0.31 157	0.41 207	0.43 248	0.24 147	0.34 106	0.24 140	0.09 85	0.48 569	0.11 229	0.45 553	0.22 331	0.19 339

ACVNet-DCA	0.42 212	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

xx1	0.46 260	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 533	0.31 157	0.38 190	0.46 281	0.36 279	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

1test111	0.44 231	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.76 304	0.52 220	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.96 362	0.30 222	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

cc1	0.47 277	0.64 369	2.07 378	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	1.01 533	0.31 157	0.38 190	0.24 102	0.38 299	0.69 318	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.40 522

tt1	0.44 231	0.64 369	1.83 292	0.35 345	0.14 41	0.76 468	0.25 244	0.74 280	0.88 511	0.31 157	0.37 180	0.25 115	0.35 273	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.11 229	0.09 132	0.25 376	0.36 502

DDF-Stereo	0.37 153	0.27 106	0.79 61	0.39 414	0.29 353	0.38 69	0.21 125	0.47 100	0.51 212	0.32 166	0.17 22	0.79 464	0.23 135	0.64 294	1.04 488	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.12 275	0.35 476	0.15 254

FSD					0.29 353	0.35 46	0.33 386	0.44 72	0.46 166	0.32 166	0.32 149	0.37 202	0.32 258	0.35 112	0.32 247	0.28 533	0.27 523	0.31 534	0.30 503	0.31 436

StereoVision	0.45 249	0.72 401	1.94 346	0.33 298	0.32 395	0.47 142	0.26 267	0.68 245	0.57 274	0.32 166	0.89 506	0.45 268	0.27 200	0.49 234	0.36 281	0.13 348	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.13 193

testlalala_base	0.46 260	0.30 155	1.82 286	0.34 329	0.27 331	0.55 234	0.21 125	0.85 385	0.32 21	0.32 166	0.39 198	0.31 172	0.23 135	0.30 66	0.28 187	0.95 582	0.30 531	0.09 102	0.21 449	1.03 578	0.18 322

MM-Stereo_test2	0.38 163	0.28 131	2.46 462	0.43 447	0.15 66	0.50 173	0.25 244	0.47 100	0.38 78	0.33 170	0.26 95	0.23 88	0.22 118	0.34 106	0.29 202	0.08 40	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.36 483	0.22 382

AIO-test2	0.49 301	1.15 539	1.96 358	0.42 443	0.37 452	0.50 173	0.23 187	0.79 346	0.70 409	0.33 170	0.53 309	0.27 143	0.22 118	0.67 309	0.29 202	0.73 572	0.08 136	0.13 348	0.17 400	0.17 234	0.18 322

DilatedVolume-Stereo	0.26 60	0.20 14	0.64 34	0.25 87	0.15 66	0.41 87	0.18 73	0.42 56	0.35 43	0.34 172	0.34 166	0.25 115	0.23 135	0.43 172	0.53 379	0.09 85	0.09 207	0.08 42	0.10 170	0.12 99	0.11 117

AIO_test	0.39 178	0.37 220	1.19 110	0.73 548	0.67 550	0.35 46	0.25 244	0.47 100	0.34 36	0.34 172	0.22 58	0.33 186	0.17 45	1.31 401	0.19 39	0.11 259	0.15 402	0.08 42	0.21 449	0.15 175	0.23 406

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 153	0.37 220	1.21 116	0.26 119	0.18 160	0.73 453	0.18 73	0.53 153	0.41 114	0.35 174	0.30 130	0.58 350	0.22 118	0.33 94	0.95 469	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.35 526	0.13 131	0.15 254

WCG-NET	0.30 92	0.42 261	1.26 124	0.24 68	0.12 9	0.43 104	0.24 223	0.40 39	0.56 270	0.35 174	0.37 180	0.26 130	0.24 147	0.29 57	0.19 39	0.08 40	0.12 331	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.10 92

WCG-NET（raft）	0.32 107	0.53 318	1.21 116	0.23 48	0.12 9	0.44 111	0.24 223	0.40 39	0.50 204	0.35 174	0.35 171	0.47 289	0.25 163	0.35 112	0.20 62	0.08 40	0.29 527	0.08 42	0.07 66	0.22 331	0.11 117

Anonymous3	0.42 212	0.35 208	2.09 384	0.33 298	0.24 282	0.72 446	0.31 355	0.74 280	0.55 259	0.35 174	0.40 203	0.33 186	0.29 233	0.44 181	0.28 187	0.18 459	0.18 451	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.17 303

raft+_RVC	0.44 231	0.67 385	1.85 297	0.34 329	0.71 555	0.51 183	0.25 244	0.64 224	0.51 212	0.35 174	0.45 228	0.32 180	0.28 217	0.43 172	0.32 247	0.09 85	0.19 464	0.10 158	0.09 132	0.20 298	0.40 522

riskmin	0.37 153	0.22 42	1.74 226	0.32 275	0.20 208	0.48 151	0.20 102	0.66 232	0.46 166	0.36 179	0.34 166	0.69 413	0.45 372	0.39 150	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.08 97	0.13 131	0.16 284

MC-Stereo	0.32 107	0.31 167	1.46 165	0.31 246	0.15 66	0.53 211	0.19 82	0.44 72	0.35 43	0.36 179	0.38 190	0.27 143	0.27 200	0.42 168	0.19 39	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.16 381	0.20 298	0.13 193

TRStereo	0.53 348	0.76 414	2.38 446	0.42 443	0.29 353	0.69 431	0.23 187	1.81 587	0.55 259	0.36 179	0.32 149	0.47 289	0.40 321	0.46 205	0.25 155	0.12 318	0.11 300	0.11 229	0.41 548	0.13 131	0.32 480

RALCasStereoNet	0.45 249	0.88 464	1.85 297	0.30 219	0.26 317	0.49 161	0.26 267	0.58 186	0.51 212	0.36 179	0.48 254	0.36 200	0.28 217	0.55 263	0.34 267	0.10 184	0.53 571	0.09 102	0.08 97	0.25 376	0.34 492

Reg-Stereo(zero)	0.46 260	0.17 1	2.10 388	0.24 68	0.34 418	0.51 183	0.42 440	0.50 122	0.54 252	0.37 183	0.46 236	0.54 322	0.60 454	0.43 172	1.10 495	0.08 40	0.09 207	0.08 42	0.22 460	0.12 99	0.22 382

tg	0.37 153	0.55 333	1.35 142	0.28 167	0.16 93	0.57 269	0.18 73	0.57 180	0.49 194	0.37 183	0.44 224	0.38 210	0.24 147	0.46 205	0.24 140	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.43 524	0.36 502

rvit_0105_3	0.39 178	0.47 297	1.46 165	0.33 298	0.19 193	0.45 117	0.35 399	0.69 248	0.65 365	0.37 183	0.37 180	0.40 224	0.31 250	0.44 181	0.30 222	0.18 459	0.17 440	0.17 453	0.18 413	0.15 175	0.15 254

rafts_anoy	0.43 221	0.89 467	1.96 358	0.32 275	0.30 368	0.48 151	0.24 223	0.62 213	0.49 194	0.37 183	0.38 190	0.33 186	0.30 241	0.51 245	0.34 267	0.10 184	0.39 556	0.13 348	0.15 361	0.17 234	0.15 254

iRaftStereo_RVC	0.37 153	0.53 318	1.41 154	0.28 167	0.15 66	0.52 202	0.20 102	0.54 164	0.46 166	0.37 183	0.43 213	0.41 230	0.23 135	0.36 125	0.26 167	0.09 85	0.15 402	0.12 289	0.11 235	0.41 516	0.37 509

CREStereo++_RVC	0.33 116	0.29 142	1.74 226	0.24 68	0.16 93	0.54 219	0.15 32	0.40 39	0.55 259	0.37 183	0.51 284	0.24 102	0.19 86	0.27 31	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.08 42	0.30 503	0.08 28	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
TestStereo	0.45 249	0.54 324	2.11 389	0.29 199	0.16 93	0.43 104	0.24 223	0.54 164	0.45 155	0.37 183	0.46 236	0.34 192	0.27 200	1.98 514	0.27 177	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.14 155	0.08 40

XX-TBD	0.34 124	0.77 423	1.75 232	0.34 329	0.13 25	0.51 183	0.17 57	0.43 64	0.50 204	0.37 183	0.49 271	0.23 88	0.18 65	0.28 43	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

rvit_stereo_0075_2	0.40 185	0.40 247	1.88 312	0.33 298	0.32 395	0.41 87	0.22 152	0.58 186	0.53 239	0.38 191	0.51 284	0.40 224	0.27 200	0.44 181	0.29 202	0.20 484	0.15 402	0.22 499	0.15 361	0.18 261	0.23 406

EKT-Stereo	1.47 569	0.49 303	1.93 336	2.57 606	19.31 623	0.55 234	0.22 152	0.69 248	0.42 125	0.38 191	0.36 177	0.43 248	0.27 200	0.69 318	0.26 167	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.16 381	0.20 298	0.15 254

CASnet	0.28 71	0.31 167	1.20 114	0.28 167	0.11 3	0.47 142	0.19 82	0.44 72	0.44 140	0.38 191	0.31 143	0.23 88	0.17 45	0.29 57	0.19 39	0.10 184	0.06 23	0.15 413	0.12 275	0.16 211	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.34 124	0.24 73	1.16 105	0.28 167	0.15 66	0.57 269	0.23 187	0.79 346	0.47 185	0.38 191	0.37 180	0.40 224	0.25 163	0.47 216	0.21 81	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.13 308	0.19 282	0.27 444

RAFT+CT+SA	0.50 312	0.86 457	1.82 286	0.37 388	0.75 557	0.54 219	0.34 391	0.77 315	0.63 344	0.38 191	0.55 331	0.34 192	0.29 233	0.68 312	0.27 177	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.51 561	0.29 417	0.41 527

GMStereo	0.38 163	0.99 508	1.91 330	0.27 139	0.16 93	0.39 73	0.23 187	0.47 100	0.62 332	0.38 191	0.34 166	0.25 115	0.25 163	0.39 150	0.29 202	0.14 391	0.08 136	0.10 158	0.12 275	0.15 175	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ToySt	0.44 231	0.61 348	1.89 319	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.35 399	0.67 241	0.53 239	0.39 197	0.50 279	0.59 353	0.43 360	0.51 245	0.49 362	0.10 184	0.12 331	0.13 348	0.16 381	0.24 362	0.19 339

qqq	0.38 163	0.21 26	1.34 139	0.28 167	0.15 66	0.45 117	0.26 267	0.76 304	0.52 220	0.39 197	0.41 207	0.46 281	0.36 279	0.96 362	0.30 222	0.11 259	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.12 99	0.14 216

MM-Stereo_test1	0.41 192	0.39 241	2.29 430	0.38 404	0.26 317	0.44 111	0.28 310	0.63 221	0.51 212	0.40 199	0.32 149	0.26 130	0.26 179	0.46 205	0.22 102	0.09 85	0.21 484	0.10 158	0.09 132	0.39 508	0.15 254

FACV-RUCA	0.58 386	0.40 247	1.78 252	0.43 447	1.67 599	0.48 151	0.28 310	0.69 248	0.62 332	0.40 199	0.53 309	0.33 186	0.63 471	0.40 155	0.31 234	0.13 348	0.11 300	0.62 568	0.12 275	0.70 560	0.98 582

testlalala2	0.44 231	0.28 131	2.59 492	0.64 540	0.56 529	0.57 269	0.20 102	0.78 330	0.52 220	0.40 199	0.39 198	0.45 268	0.21 109	0.27 31	0.22 102	0.09 85	0.10 250	0.08 42	0.29 493	0.12 99	0.10 92

11t1	0.33 116	0.19 8	1.41 154	0.33 298	0.16 93	0.48 151	0.21 125	0.67 241	0.48 188	0.40 199	0.34 166	0.32 180	0.33 263	0.42 168	0.27 177	0.11 259	0.12 331	0.10 158	0.08 97	0.13 131	0.14 216

4D-IteraStereo	0.44 231	0.96 491	2.63 497	0.27 139	0.30 368	0.45 117	0.25 244	0.52 144	0.50 204	0.40 199	0.31 143	0.40 224	0.19 86	0.35 112	0.32 247	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.11 235	0.19 282	0.30 466

RCA-Stereo	0.34 124	0.32 175	1.30 131	0.26 119	0.14 41	0.58 287	0.23 187	0.78 330	0.62 332	0.40 199	0.44 224	0.28 152	0.35 273	0.29 57	0.20 62	0.09 85	0.10 250	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.08 40

x	0.35 135	0.20 14	1.36 143	0.33 298	0.17 122	0.47 142	0.24 223	0.75 291	0.54 252	0.40 199	0.40 203	0.42 244	0.34 271	0.45 196	0.32 247	0.11 259	0.14 376	0.11 229	0.09 132	0.12 99	0.14 216

iRaft-Stereo_5w	0.54 354	1.01 514	2.08 383	0.27 139	0.21 222	0.49 161	0.28 310	0.73 276	0.58 285	0.40 199	0.61 382	0.62 366	0.46 387	1.78 475	0.47 351	0.09 85	0.07 47	0.11 229	0.10 170	0.39 508	0.12 156

test-1	0.44 231	0.48 300	1.69 208	0.30 219	0.27 331	0.50 173	0.28 310	0.80 350	0.43 136	0.40 199	0.54 321	0.41 230	0.24 147	0.31 73	1.16 505	0.09 85	0.20 475	0.10 158	0.17 400	0.11 88	0.26 437

ACV-stereo	0.66 438	0.76 414	2.86 529	0.32 275	0.25 300	1.01 533	0.60 514	0.59 195	0.52 220	0.41 208	0.45 228	1.55 571	0.94 533	1.40 412	0.69 430	0.14 391	0.13 355	0.12 289	0.11 235	0.20 298	0.19 339

LL-Strereo2	0.41 192	0.90 471	1.83 292	0.44 454	0.24 282	0.54 219	0.27 291	0.58 186	0.45 155	0.41 208	0.33 158	0.44 259	0.21 109	0.44 181	0.34 267	0.09 85	0.08 136	0.16 432	0.14 336	0.17 234	0.17 303

knoymous	0.34 124	0.25 81	1.75 232	0.24 68	0.18 160	0.45 117	0.24 223	0.57 180	0.38 78	0.41 208	0.39 198	0.55 325	0.25 163	0.38 144	0.23 115	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.07 66	0.13 131	0.12 156

UDGNet	0.44 231	1.02 518	1.74 226	0.35 345	0.19 193	0.58 287	0.23 187	0.49 115	0.66 380	0.41 208	0.38 190	0.34 192	0.29 233	0.53 255	0.30 222	0.24 515	0.10 250	0.37 548	0.19 433	0.27 406	0.15 254

dd	0.42 212	0.96 491	1.77 247	0.31 246	0.17 122	0.57 269	0.26 267	0.49 115	0.68 391	0.41 208	0.40 203	0.34 192	0.27 200	0.45 196	0.40 313	0.17 447	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.21 314	0.12 156

SA	0.50 312	0.75 413	1.95 349	0.31 246	0.61 545	0.57 269	0.31 355	0.91 438	0.73 444	0.42 213	0.62 387	0.38 210	0.47 395	0.68 312	0.29 202	0.09 85	0.09 207	0.13 348	0.32 516	0.30 428	0.10 92

test_4	0.40 185	0.37 220	2.01 367	0.29 199	0.21 222	0.50 173	0.28 310	0.47 100	0.39 90	0.42 213	0.76 476	0.38 210	0.22 118	0.52 249	0.33 260	0.08 40	0.07 47	0.11 229	0.15 361	0.28 412	0.07 9

PSMNet-ADL	0.51 329	0.38 231	1.65 199	0.35 345	0.21 222	0.67 413	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.42 213	0.52 298	0.70 423	0.45 372	1.91 507	0.57 398	0.15 411	0.13 355	0.11 229	0.13 308	0.15 175	0.20 355

GANet-ADL	0.44 231	0.41 254	2.31 432	0.33 298	0.20 208	0.57 269	0.25 244	0.75 291	0.54 252	0.42 213	0.59 360	0.56 337	0.30 241	0.40 155	0.38 294	0.14 391	0.11 300	0.09 102	0.08 97	0.22 331	0.17 303

AnonymousM	0.37 153	0.44 277	1.50 178	0.25 87	0.15 66	0.52 202	0.23 187	0.60 205	0.42 125	0.42 213	0.32 149	0.30 169	0.25 163	0.34 106	0.23 115	0.11 259	0.09 207	0.71 573	0.36 535	0.12 99	0.07 9

gcap-zeroshot	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.31 246	0.32 395	0.69 431	0.21 125	0.74 280	0.52 220	0.43 218	0.35 171	0.62 366	0.24 147	0.41 160	0.24 140	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.31 510	0.08 28	0.09 63

MIM_Stereo	0.41 192	0.60 344	1.88 312	0.31 246	0.21 222	0.50 173	0.19 82	0.64 224	0.44 140	0.43 218	0.53 309	0.43 248	0.27 200	0.51 245	0.28 187	0.08 40	0.14 376	0.11 229	0.10 170	0.26 396	0.26 437

Any-RAFT	0.38 163	0.25 81	1.89 319	0.27 139	0.17 122	0.68 425	0.21 125	0.78 330	0.53 239	0.43 218	0.43 213	0.54 322	0.30 241	0.41 160	0.20 62	0.10 184	0.12 331	0.08 42	0.06 14	0.10 65	0.09 63

cross-raft	0.40 185	0.27 106	2.22 415	0.30 219	0.17 122	0.49 161	0.35 399	0.71 259	0.39 90	0.43 218	0.45 228	0.64 378	0.25 163	0.32 82	0.25 155	0.08 40	0.08 136	0.09 102	0.23 464	0.11 88	0.14 216

CFNet-RSSM	0.41 192	0.32 175	2.20 410	0.27 139	0.44 492	0.52 202	0.19 82	0.76 304	0.48 188	0.43 218	0.36 177	0.54 322	0.26 179	0.33 94	0.25 155	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.38 539	0.10 65	0.09 63

Gwc-CoAtRS	0.38 163	0.33 184	1.92 333	0.27 139	0.41 482	0.48 151	0.19 82	0.59 195	0.46 166	0.43 218	0.39 198	0.57 343	0.26 179	0.32 82	0.26 167	0.09 85	0.09 207	0.09 102	0.31 510	0.11 88	0.09 63

FE-Mocha	0.41 192	0.31 167	1.44 161	0.28 167	0.33 408	0.41 87	0.17 57	0.69 248	0.45 155	0.44 224	0.50 279	0.41 230	0.45 372	0.36 125	1.17 507	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.21 449	0.13 131	0.13 193

UGAM	0.58 386	0.47 297	2.21 411	0.30 219	0.19 193	0.53 211	0.34 391	0.59 195	0.63 344	0.44 224	0.73 467	0.78 459	0.37 292	2.58 568	0.39 305	0.10 184	0.08 136	0.17 453	0.14 336	0.42 522	0.17 303

test_sample2	0.41 192	0.19 8	1.23 119	0.31 246	0.17 122	0.51 183	0.27 291	0.81 354	0.55 259	0.44 224	0.45 228	0.46 281	0.38 299	1.51 431	0.30 222	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.14 216

test_sample1	0.40 185	0.18 5	1.19 110	0.31 246	0.18 160	0.48 151	0.23 187	0.78 330	0.49 194	0.44 224	0.44 224	0.45 268	0.41 332	1.39 409	0.33 260	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.13 193

TestStereo1	0.49 301	0.81 440	1.85 297	0.39 414	0.57 532	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

SA-5K	0.49 301	0.81 440	1.85 297	0.39 414	0.57 532	0.56 251	0.34 391	0.75 291	0.69 400	0.44 224	0.63 400	0.35 196	0.42 350	0.64 294	0.29 202	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.33 454	0.26 437

ICVP	0.46 260	0.29 142	2.41 451	0.33 298	0.22 249	0.59 304	0.55 499	0.75 291	0.50 204	0.44 224	0.60 375	0.49 302	0.35 273	0.53 255	0.37 287	0.16 432	0.16 420	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.15 254
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.36 145	0.28 131	1.58 189	0.23 48	0.11 3	0.62 356	0.24 223	0.79 346	0.64 352	0.44 224	0.52 298	0.28 152	0.26 179	0.50 241	0.24 140	0.11 259	0.06 23	0.09 102	0.06 14	0.16 211	0.06 1

XX-Stereo	0.55 366	0.54 324	3.50 578	0.48 486	0.39 464	0.54 219	0.17 57	0.89 420	0.40 103	0.44 224	0.65 425	0.85 487	0.19 86	0.77 340	0.21 81	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.32 516	0.17 234	0.14 216

FADNet_RVC	0.81 508	1.14 535	2.42 453	0.30 219	0.24 282	0.71 440	0.24 223	0.95 478	0.61 314	0.44 224	0.56 343	0.59 353	0.42 350	1.52 433	0.68 428	0.94 581	0.96 598	0.28 525	1.00 596	0.90 573	1.36 598

FADNet	0.64 424	1.22 548	2.06 376	0.32 275	0.30 368	0.66 407	0.29 334	0.88 414	0.72 429	0.44 224	0.48 254	0.66 390	0.57 441	1.84 493	0.45 341	0.46 556	0.20 475	0.17 453	0.19 433	0.59 551	0.24 418

rvit_105_1	0.44 231	0.54 324	1.46 165	0.36 364	0.24 282	0.51 183	0.45 465	0.75 291	0.74 448	0.45 235	0.44 224	0.44 259	0.36 279	0.62 289	0.38 294	0.20 484	0.18 451	0.18 473	0.22 460	0.18 261	0.18 322

RAFT-Test	0.44 231	0.38 231	2.01 367	0.27 139	0.44 492	0.64 386	0.37 415	0.72 264	0.57 274	0.45 235	0.48 254	0.65 383	0.24 147	0.35 112	0.29 202	0.09 85	0.11 300	0.09 102	0.38 539	0.10 65	0.11 117

TANstereo	0.33 116	0.49 303	1.75 232	0.23 48	0.12 9	0.54 219	0.16 47	0.40 39	0.45 155	0.45 235	0.51 284	0.26 130	0.22 118	0.29 57	0.20 62	0.10 184	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

ACVNet	0.45 249	0.44 277	1.79 273	0.28 167	0.21 222	0.59 304	0.36 406	0.66 232	0.68 391	0.45 235	0.59 360	0.69 413	0.40 321	0.44 181	0.55 386	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.34 465	0.10 92

CFNet-ft	0.51 329	0.76 414	1.79 273	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 441	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 525	0.13 308	0.18 261	0.14 216

FADNet-RVC	0.61 408	1.26 554	2.12 392	0.33 298	0.26 317	0.59 304	0.29 334	0.86 395	0.62 332	0.45 235	0.50 279	0.62 366	0.46 387	1.73 466	0.55 386	0.17 447	0.20 475	0.17 453	0.18 413	0.59 551	0.28 450

CFNet_RVC	0.51 329	0.76 414	1.79 273	0.28 167	0.30 368	0.63 373	0.28 310	0.66 232	0.55 259	0.45 235	0.57 351	0.74 441	0.41 332	1.46 421	0.42 321	0.14 391	0.10 250	0.28 525	0.13 308	0.18 261	0.14 216

DN-CSS_ROB	0.48 283	1.23 549	1.99 364	0.39 414	0.22 249	0.56 251	0.19 82	0.75 291	0.61 314	0.45 235	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.70 323	0.32 247	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.36 483	0.12 156

RAFT-Stereo-weight	0.34 124	0.29 142	1.43 159	0.28 167	0.28 345	0.55 234	0.22 152	0.78 330	0.48 188	0.46 243	0.38 190	0.36 200	0.17 45	0.33 94	0.23 115	0.09 85	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.09 63

CFNet	0.58 386	0.96 491	1.78 252	0.33 298	0.25 300	0.63 373	0.22 152	0.88 414	0.75 461	0.46 243	0.59 360	0.58 350	0.40 321	2.29 540	0.48 357	0.12 318	0.09 207	0.15 413	0.14 336	0.30 428	0.15 254

MyStereo04	0.48 283	0.40 247	2.65 501	0.29 199	0.23 269	0.60 316	0.31 355	0.83 367	0.75 461	0.47 245	0.36 177	0.53 316	0.42 350	0.53 255	0.39 305	0.09 85	0.18 451	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.19 339

GwcNet-ADL	0.50 312	0.74 411	2.90 537	0.31 246	0.20 208	0.58 287	0.29 334	0.87 405	0.64 352	0.47 245	0.47 242	0.56 337	0.33 263	0.46 205	0.46 342	0.13 348	0.12 331	0.09 102	0.09 132	0.14 155	0.21 367

Patchmatch Stereo++	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156
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	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.60 316	0.29 334	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo_v2	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.47 216	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ROB_FTStereo	0.38 163	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.26 267	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.49 234	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

HUI-Stereo	0.38 163	0.27 106	1.79 273	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.45 196	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

ASMatch	0.60 400	0.43 266	2.58 490	0.91 564	0.36 440	0.56 251	0.25 244	0.52 144	0.61 314	0.47 245	1.21 543	0.47 289	0.66 480	1.34 404	0.94 467	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.10 65	0.16 284

iGMRVC	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.17 122	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.44 259	0.28 217	0.55 263	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

iRAFT	0.39 178	0.27 106	1.78 252	0.44 454	0.16 93	0.61 336	0.27 291	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.54 259	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

CRE-IMP	0.41 192	0.22 42	1.76 238	0.48 486	0.17 122	0.79 485	0.69 536	0.52 144	0.52 220	0.47 245	0.42 211	0.45 268	0.26 179	0.41 160	0.31 234	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.23 406

RAFT-IKP	0.38 163	0.27 106	1.79 273	0.44 454	0.16 93	0.60 316	0.28 310	0.51 130	0.52 220	0.47 245	0.43 213	0.43 248	0.28 217	0.50 241	0.28 187	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.10 170	0.17 234	0.12 156

GES	0.44 231	0.28 131	1.88 312	0.30 219	0.18 160	0.61 336	0.30 342	0.88 414	0.46 166	0.47 245	0.52 298	0.39 216	0.42 350	0.58 271	0.67 425	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.15 175	0.17 303

HCRNet	0.46 260	0.49 303	1.65 199	0.38 404	0.29 353	0.58 287	0.22 152	0.75 291	0.62 332	0.47 245	0.49 271	0.48 300	0.36 279	1.12 383	0.37 287	0.15 411	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.17 234	0.17 303

AFF-stereo	0.44 231	0.96 491	1.78 252	0.31 246	0.15 66	0.50 173	0.21 125	0.64 224	0.63 344	0.47 245	0.64 416	0.49 302	0.34 271	0.46 205	0.31 234	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.37 491	0.10 92

FENet	0.44 231	0.30 155	2.42 453	0.32 275	0.17 122	0.58 287	0.22 152	0.77 315	0.59 292	0.47 245	0.42 211	0.55 325	0.38 299	0.49 234	0.47 351	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.16 284

GANet-RSSM	0.55 366	0.73 408	1.90 324	0.36 364	0.26 317	0.59 304	0.27 291	0.78 330	0.52 220	0.47 245	0.57 351	0.63 369	0.45 372	1.92 511	0.43 330	0.14 391	0.10 250	0.25 518	0.11 235	0.34 465	0.14 216

NVstereo2D	0.58 386	0.40 247	2.03 374	0.35 345	0.35 431	0.69 431	0.39 427	0.91 438	0.80 487	0.47 245	0.53 309	0.67 399	0.46 387	1.99 517	0.48 357	0.19 474	0.11 300	0.17 453	0.13 308	0.25 376	0.25 427

DFGA-Net	0.51 329	1.06 523	1.75 232	0.30 219	0.24 282	0.54 219	0.22 152	0.63 221	0.60 297	0.48 263	0.51 284	0.35 196	0.27 200	1.82 487	0.53 379	0.10 184	0.08 136	0.12 289	0.12 275	0.37 491	0.15 254

CoDeX	0.52 342	0.43 266	2.25 423	0.29 199	0.26 317	0.61 336	0.32 378	0.99 508	0.68 391	0.48 263	0.55 331	0.52 314	0.40 321	1.60 448	0.35 277	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.12 156

PCWNet_CMD	0.46 260	0.45 285	2.28 428	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.57 441	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.18 261	0.14 216

Anonymous_2	0.74 482	0.32 175	1.65 199	0.33 298	0.30 368	0.67 413	0.32 378	0.69 248	0.46 166	0.48 263	0.41 207	0.84 483	0.58 447	0.51 245	0.40 313	0.32 541	0.38 549	1.43 600	3.69 617	0.80 569	0.27 444

raft_robust	0.55 366	0.84 450	1.73 222	0.28 167	0.54 523	0.53 211	0.25 244	0.88 414	0.75 461	0.48 263	0.46 236	0.76 453	0.75 503	1.46 421	0.27 177	0.09 85	0.10 250	0.10 158	0.30 503	0.26 396	0.16 284

test_5	0.51 329	0.87 460	1.99 364	0.37 388	0.65 549	0.58 287	0.35 399	0.78 330	0.62 332	0.48 263	0.55 331	0.45 268	0.40 321	0.72 327	0.30 222	0.09 85	0.07 47	0.12 289	0.12 275	0.33 454	0.38 512

NRIStereo	0.46 260	0.25 81	1.77 247	0.47 478	0.16 93	0.95 524	0.74 544	0.51 130	0.56 270	0.48 263	0.39 198	0.59 353	0.29 233	0.77 340	0.32 247	0.11 259	0.13 355	0.11 229	0.09 132	0.21 314	0.24 418

RALAANet	0.43 221	0.98 503	1.90 324	0.32 275	0.23 269	0.48 151	0.19 82	0.67 241	0.53 239	0.48 263	0.45 228	0.39 216	0.30 241	0.48 223	0.37 287	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.14 336	0.27 406	0.10 92

111	0.48 283	1.09 527	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.59 304	0.26 267	0.83 367	0.78 479	0.48 263	0.52 298	0.56 337	0.38 299	0.49 234	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.23 345	0.35 494

RASNet	0.61 408	0.68 388	2.03 374	0.35 345	0.46 507	0.65 400	0.28 310	0.78 330	0.70 409	0.48 263	0.64 416	0.93 511	0.61 463	2.21 536	0.73 442	0.12 318	0.09 207	0.09 102	0.10 170	0.14 155	0.11 117

MSMDNet	0.46 260	0.44 277	2.28 428	0.26 119	0.20 208	0.55 234	0.21 125	0.75 291	0.64 352	0.48 263	0.55 331	0.68 406	0.56 435	0.46 205	0.30 222	0.11 259	0.10 250	0.13 348	0.10 170	0.18 261	0.15 254

UCFNet_RVC	0.48 283	0.82 444	1.85 297	0.30 219	0.27 331	0.64 386	0.26 267	0.74 280	0.55 259	0.48 263	0.53 309	0.63 369	0.41 332	0.88 357	0.38 294	0.15 411	0.10 250	0.17 453	0.17 400	0.18 261	0.15 254

RAFT_CTSACE	0.46 260	0.76 414	2.07 378	0.35 345	0.30 368	0.54 219	0.30 342	0.61 209	0.48 188	0.49 275	0.76 476	0.55 325	0.36 279	0.58 271	0.22 102	0.08 40	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.41 516	0.08 40

DeepStereo_RVC	0.44 231	0.28 131	1.92 333	0.49 488	0.17 122	0.60 316	0.59 512	0.50 122	0.52 220	0.49 275	0.45 228	0.39 216	0.86 521	0.45 196	0.33 260	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

RAFT	0.45 249	0.92 473	1.59 190	0.34 329	0.19 193	0.46 135	0.35 399	0.65 230	0.49 194	0.49 275	0.49 271	0.70 423	0.40 321	0.47 216	0.32 247	0.11 259	0.16 420	0.14 383	0.13 308	0.51 543	0.13 193

CFNet_pseudo	0.45 249	0.46 288	2.23 419	0.25 87	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.10 250	0.15 413	0.10 170	0.17 234	0.14 216

SFCPSM	0.46 260	0.24 73	2.35 441	0.27 139	0.27 331	0.70 438	0.32 378	0.96 483	0.63 344	0.49 275	0.52 298	0.43 248	0.36 279	0.52 249	0.43 330	0.12 318	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.16 211	0.12 156

DIP-Stereo	0.37 153	0.34 199	1.50 178	0.27 139	0.18 160	0.63 373	0.17 57	0.92 447	0.53 239	0.49 275	0.48 254	0.30 169	0.30 241	0.39 150	0.30 222	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.12 156
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.45 249	0.46 288	2.22 415	0.26 119	0.19 193	0.56 251	0.21 125	0.77 315	0.60 297	0.49 275	0.56 343	0.69 413	0.47 395	0.52 249	0.31 234	0.11 259	0.09 207	0.16 432	0.10 170	0.17 234	0.14 216

ITSA-stereo	0.48 283	0.33 184	1.20 114	0.33 298	0.18 160	0.60 316	0.29 334	0.94 464	0.80 487	0.50 282	0.49 271	0.53 316	0.59 450	1.25 399	0.64 419	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.23 406

mmm	0.38 163	0.21 26	1.18 108	0.35 345	0.17 122	0.49 161	0.26 267	0.78 330	0.52 220	0.50 282	0.57 351	0.41 230	0.37 292	0.71 325	0.31 234	0.11 259	0.13 355	0.14 383	0.13 308	0.15 175	0.14 216

CBFPSM	0.56 374	0.91 472	1.82 286	0.28 167	0.23 269	0.71 440	0.37 415	0.72 264	0.64 352	0.50 282	0.49 271	1.03 533	0.83 514	0.62 289	1.35 524	0.10 184	0.12 331	0.10 158	0.10 170	0.18 261	0.19 339

DCRE	0.50 312	0.63 365	2.13 394	0.30 219	0.23 269	0.45 117	0.24 223	0.59 195	0.53 239	0.50 282	2.10 574	0.42 244	0.26 179	0.35 112	0.23 115	0.09 85	0.14 376	0.10 158	0.32 516	0.16 211	0.15 254

test_1	0.43 221	0.20 14	1.70 212	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.50 282	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 526	0.29 417	0.29 456

test_3	0.44 231	0.20 14	1.70 212	0.36 364	0.32 395	0.47 142	0.30 342	0.73 276	0.49 194	0.50 282	0.30 130	0.45 268	0.22 118	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.10 250	0.11 229	0.35 526	0.29 417	0.28 450

NF-Stereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.44 458	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.45 420	0.79 454	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.16 284

OCTAStereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.61 314	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.80 455	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

RE-Stereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 450	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

TVStereo	0.48 283	0.25 81	1.81 280	0.52 501	0.16 93	0.61 336	0.43 447	0.66 232	0.60 297	0.50 282	0.47 242	0.37 202	0.26 179	1.44 415	0.78 450	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.13 131	0.17 303

xxxx	0.70 458	0.21 26	1.33 136	0.28 167	0.18 160	0.63 373	0.24 223	1.02 527	0.69 400	0.50 282	0.62 387	0.58 350	0.38 299	1.47 428	5.21 606	0.13 348	0.12 331	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.15 254

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 212	0.86 457	1.78 252	0.28 167	0.17 122	0.52 202	0.20 102	0.62 213	0.61 314	0.50 282	0.61 382	0.39 216	0.32 258	0.35 112	0.30 222	0.07 23	0.10 250	0.09 102	0.09 132	0.35 476	0.10 92

PSMNet-RSSM	0.53 348	0.82 444	1.78 252	0.31 246	0.25 300	0.58 287	0.28 310	0.84 378	0.60 297	0.50 282	0.61 382	0.67 399	0.43 360	1.68 458	0.42 321	0.15 411	0.10 250	0.14 383	0.16 381	0.15 175	0.13 193

z-ln-s-r	0.64 424	0.89 467	2.23 419	0.32 275	0.26 317	0.57 269	0.37 415	0.84 378	0.76 470	0.51 295	0.81 484	0.64 378	0.45 372	2.06 523	1.27 519	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.24 362	0.13 193

PSMNet-RUCA	0.58 386	0.82 444	1.89 319	0.59 532	0.56 529	0.64 386	0.36 406	0.84 378	0.69 400	0.51 295	0.68 437	0.53 316	0.43 360	0.56 266	0.43 330	0.34 545	0.18 451	0.44 556	0.29 493	0.48 536	0.30 466

MyStereo8	0.54 354	0.80 435	2.76 518	0.32 275	0.33 408	0.71 440	0.20 102	0.87 405	0.57 274	0.51 295	0.59 360	0.50 305	0.33 263	0.68 312	0.55 386	0.10 184	0.29 527	0.10 158	0.13 308	0.21 314	0.34 492

test-3	0.43 221	0.20 14	1.70 212	0.34 329	0.32 395	0.45 117	0.23 187	0.71 259	0.46 166	0.51 295	0.29 116	0.45 268	0.21 109	0.59 277	0.98 473	0.08 40	0.07 47	0.10 158	0.35 526	0.29 417	0.28 450

LCNet	0.54 354	0.37 220	1.78 252	0.92 565	0.22 249	0.96 525	0.30 342	0.59 195	0.58 285	0.51 295	0.55 331	0.41 230	0.76 505	0.84 350	0.26 167	0.09 85	0.06 23	0.12 289	0.18 413	0.98 577	0.39 518

RAFT-345	0.53 348	0.30 155	2.34 438	0.38 404	0.34 418	0.58 287	0.42 440	0.47 100	0.61 314	0.51 295	1.00 524	0.43 248	0.28 217	1.57 441	0.82 457	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.10 65	0.08 40

cf-r	0.53 348	0.81 440	2.15 400	0.33 298	0.28 345	0.60 316	0.28 310	0.78 330	0.64 352	0.51 295	0.60 375	0.75 447	0.40 321	1.32 402	0.43 330	0.13 348	0.09 207	0.11 229	0.12 275	0.15 175	0.14 216

FADNet-RVC-Resample	0.67 442	1.16 544	3.16 561	0.37 388	0.29 353	0.62 356	0.38 422	0.86 395	0.63 344	0.51 295	0.50 279	0.57 343	0.45 372	1.57 441	0.49 362	0.24 515	0.32 539	0.23 506	0.19 433	0.27 406	0.62 555

HITNet	0.46 260	0.92 473	2.09 384	0.33 298	0.14 41	0.55 234	0.22 152	0.83 367	0.56 270	0.51 295	0.49 271	0.48 300	0.37 292	0.48 223	0.54 385	0.09 85	0.06 23	0.10 158	0.08 97	0.23 345	0.09 63
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_sample3	0.50 312	0.41 254	1.88 312	0.32 275	0.19 193	0.57 269	0.25 244	0.92 447	0.64 352	0.52 304	0.49 271	0.47 289	0.35 273	1.79 479	0.37 287	0.13 348	0.10 250	0.12 289	0.11 235	0.16 211	0.16 284

MyStereo05	0.49 301	0.41 254	2.72 510	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.82 361	0.77 475	0.52 304	0.37 180	0.51 308	0.42 350	0.52 249	0.38 294	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

1111x	0.74 482	0.21 26	1.93 336	0.31 246	0.17 122	0.63 373	0.32 378	1.03 534	0.74 448	0.52 304	0.62 387	0.57 343	0.47 395	2.38 547	4.25 600	0.12 318	0.14 376	0.11 229	0.12 275	0.12 99	0.14 216

Sa-1000	0.51 329	0.72 401	1.90 324	0.31 246	0.60 541	0.60 316	0.31 355	0.94 464	0.71 419	0.52 304	0.83 490	0.42 244	0.33 263	0.68 312	0.28 187	0.10 184	0.09 207	0.13 348	0.29 493	0.29 417	0.10 92

PSM-softLoss	0.48 283	0.27 106	1.85 297	0.51 497	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 448	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

KMStereo	0.48 283	0.27 106	1.85 297	0.51 497	0.17 122	0.61 336	0.40 430	0.61 209	0.57 274	0.52 304	0.48 254	0.39 216	0.25 163	1.46 421	0.77 448	0.12 318	0.08 136	0.13 348	0.12 275	0.12 99	0.14 216

raftrobust	0.38 163	0.68 388	1.54 183	0.32 275	0.46 507	0.52 202	0.21 125	0.56 175	0.42 125	0.52 304	0.35 171	0.31 172	0.33 263	0.37 136	0.30 222	0.10 184	0.11 300	0.08 42	0.07 66	0.21 314	0.19 339

GwcNet-RSSM	0.57 381	0.94 481	2.13 394	0.32 275	0.25 300	0.60 316	0.30 342	0.80 350	0.66 380	0.52 304	0.64 416	0.71 428	0.40 321	1.79 479	0.50 367	0.13 348	0.09 207	0.12 289	0.12 275	0.21 314	0.15 254

PA-Net	0.84 513	1.00 510	3.49 577	0.63 539	0.40 474	0.70 438	0.52 488	0.86 395	0.84 501	0.52 304	0.59 360	0.70 423	0.54 426	2.35 543	2.23 565	0.17 447	0.27 523	0.19 479	0.28 489	0.22 331	0.36 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AdaStereo	0.44 231	0.38 231	1.79 273	0.34 329	0.20 208	0.57 269	0.28 310	0.92 447	0.69 400	0.52 304	0.55 331	0.61 362	0.33 263	0.48 223	0.39 305	0.17 447	0.08 136	0.17 453	0.11 235	0.18 261	0.12 156
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.
DDVS	0.62 413	0.40 247	1.40 153	2.21 603	0.35 431	0.87 511	1.00 567	0.69 248	0.50 204	0.53 314	0.56 343	0.90 503	0.37 292	1.22 393	0.47 351	0.15 411	0.14 376	0.14 383	0.12 275	0.19 282	0.22 382

test_sample5	0.51 329	0.43 266	1.83 292	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.53 314	0.59 360	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

DispNO	0.67 442	0.98 503	2.58 490	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.29 334	0.83 367	0.68 391	0.53 314	0.79 483	0.83 478	0.47 395	2.46 559	0.68 428	0.12 318	0.10 250	0.19 479	0.31 510	0.16 211	0.17 303

ffm	0.47 277	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 511	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	0.63 292	0.19 39	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 502

ff1	0.73 479	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.74 280	0.88 511	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.10 184	0.24 501	0.15 413	0.13 308	0.25 376	0.36 502

mmx	0.72 470	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

xxx	0.72 470	0.23 60	2.01 367	0.30 219	0.21 222	0.57 269	0.26 267	0.99 508	0.76 470	0.53 314	0.63 400	0.66 390	0.39 313	2.52 564	3.43 592	0.13 348	0.10 250	0.15 413	0.13 308	0.15 175	0.15 254

CFNet_ucs	0.48 283	0.50 309	2.32 433	0.26 119	0.22 249	0.57 269	0.22 152	0.85 385	0.65 365	0.53 314	0.64 416	0.68 406	0.44 368	0.54 259	0.31 234	0.13 348	0.12 331	0.16 432	0.11 235	0.19 282	0.17 303

anonymousa	0.48 283	0.46 288	2.44 459	0.29 199	0.34 418	0.61 336	0.25 244	0.66 232	0.54 252	0.53 314	0.77 479	0.73 435	0.46 387	0.33 94	0.31 234	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.29 493	0.10 65	0.19 339

NINENet	0.50 312	0.33 184	1.69 208	0.55 519	0.25 300	0.91 519	0.23 187	0.98 496	0.71 419	0.53 314	0.55 331	0.66 390	0.30 241	1.22 393	0.32 247	0.15 411	0.13 355	0.16 432	0.11 235	0.16 211	0.13 193

GEStereo_RVC	0.54 354	0.87 460	1.95 349	0.47 478	0.25 300	0.62 356	0.37 415	1.00 516	0.74 448	0.53 314	0.54 321	0.59 353	0.44 368	1.10 377	0.46 342	0.15 411	0.11 300	0.12 289	0.10 170	0.26 396	0.19 339

RAFT + AFF	0.64 424	1.20 546	1.95 349	0.34 329	0.33 408	0.67 413	0.52 488	0.99 508	0.74 448	0.53 314	0.58 357	0.57 343	0.80 510	1.76 471	0.51 372	0.12 318	0.27 523	0.15 413	0.14 336	0.43 524	0.29 456

UNet	0.54 354	0.44 277	2.83 528	0.31 246	0.33 408	0.74 458	0.27 291	0.82 361	0.61 314	0.53 314	0.54 321	0.72 431	0.54 426	0.78 344	0.56 394	0.11 259	0.09 207	0.13 348	0.11 235	0.14 155	0.12 156

G2L-Stereo	0.55 366	0.85 454	2.18 407	0.31 246	0.27 331	0.59 304	0.27 291	0.77 315	0.55 259	0.54 327	0.52 298	0.71 428	0.36 279	1.75 470	0.50 367	0.13 348	0.11 300	0.13 348	0.11 235	0.29 417	0.15 254

test_sample6	0.52 342	0.44 277	1.81 280	0.33 298	0.18 160	0.55 234	0.27 291	0.94 464	0.66 380	0.54 327	0.62 387	0.47 289	0.36 279	1.97 513	0.38 294	0.14 391	0.10 250	0.13 348	0.13 308	0.17 234	0.16 284

test_sample4	0.50 312	0.42 261	1.88 312	0.32 275	0.19 193	0.56 251	0.26 267	0.93 455	0.65 365	0.54 327	0.54 321	0.45 268	0.36 279	1.79 479	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

DualNet	0.51 329	0.43 266	1.83 292	0.32 275	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.92 447	0.65 365	0.54 327	0.62 387	0.45 268	0.36 279	1.87 496	0.36 281	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.17 234	0.16 284

iinet-f	0.57 381	0.93 479	2.27 426	0.31 246	0.25 300	0.83 499	0.33 386	0.81 354	0.65 365	0.54 327	0.63 400	0.73 435	0.67 482	0.73 328	0.67 425	0.13 348	0.13 355	0.11 229	0.10 170	0.43 524	0.16 284

DCANet-4	0.40 185	0.27 106	2.21 411	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.47 242	0.28 152	0.37 292	0.37 136	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

fff	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

ADStereo(finetuned)	0.45 249	0.77 423	2.12 392	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.76 505	0.37 136	0.38 294	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

IER	0.43 221	0.38 231	1.69 208	0.26 119	0.25 300	0.66 407	0.26 267	0.71 259	0.55 259	0.54 327	0.59 360	0.60 360	0.53 423	0.52 249	0.39 305	0.11 259	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.14 155	0.11 117

AASNet	0.56 374	1.03 519	2.34 438	0.37 388	0.33 408	0.65 400	0.29 334	0.96 483	0.73 444	0.54 327	0.60 375	0.55 325	0.38 299	0.59 277	0.58 403	0.14 391	0.12 331	0.13 348	0.10 170	0.43 524	0.24 418

ADLNet2	0.68 449	0.84 450	3.19 565	0.33 298	0.36 440	0.64 386	0.37 415	0.89 420	0.79 484	0.54 327	0.65 425	0.93 511	0.48 404	2.07 525	0.56 394	0.13 348	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.33 454	0.18 322

IRAFT_RVC	0.54 354	0.53 318	1.78 252	0.46 473	0.21 222	0.58 287	0.43 447	0.65 230	0.66 380	0.54 327	0.50 279	0.49 302	0.51 416	1.58 445	1.01 483	0.11 259	0.25 514	0.13 348	0.10 170	0.15 175	0.13 193

DCANet	0.42 212	0.77 423	1.95 349	0.25 87	0.14 41	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.72 429	0.54 327	0.48 254	0.31 172	0.41 332	0.36 125	0.39 305	0.09 85	0.07 47	0.09 102	0.07 66	0.13 131	0.23 406

csc	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

cscssc	0.43 221	0.77 423	1.95 349	0.24 68	0.13 25	0.51 183	0.22 152	0.77 315	0.75 461	0.54 327	0.47 242	0.31 172	0.65 475	0.36 125	0.34 267	0.09 85	0.07 47	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 382

BEATNet_4x	0.47 277	0.73 408	1.91 330	0.33 298	0.15 66	0.56 251	0.25 244	0.85 385	0.58 285	0.54 327	0.51 284	0.57 343	0.42 350	0.57 267	0.61 410	0.11 259	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.20 298	0.16 284

PS-NSSS	0.63 420	1.00 510	1.81 280	0.30 219	0.31 387	0.63 373	0.34 391	0.98 496	0.69 400	0.54 327	0.74 470	0.51 308	0.41 332	2.43 556	0.48 357	0.24 515	0.17 440	0.27 522	0.18 413	0.27 406	0.21 367

PSMNet_ROB	0.66 438	1.01 514	2.33 436	0.38 404	0.31 387	0.72 446	0.55 499	0.86 395	0.69 400	0.54 327	0.60 375	0.75 447	0.47 395	2.00 518	0.82 457	0.17 447	0.13 355	0.19 479	0.19 433	0.24 362	0.27 444

G2L-ROB	0.51 329	0.95 488	1.96 358	0.29 199	0.22 249	0.59 304	0.28 310	0.76 304	0.57 274	0.55 345	0.45 228	0.70 423	0.32 258	1.38 408	0.47 351	0.11 259	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.20 298	0.13 193

testlalala	0.36 145	0.30 155	1.77 247	0.28 167	0.33 408	0.60 316	0.22 152	0.55 168	0.51 212	0.55 345	0.35 171	0.31 172	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.10 184	0.13 355	0.09 102	0.24 466	0.08 28	0.07 9

ACRE	0.56 374	1.14 535	2.77 521	0.76 552	0.28 345	0.60 316	0.56 504	0.76 304	0.58 285	0.55 345	0.62 387	0.41 230	0.29 233	0.44 181	0.39 305	0.11 259	0.19 464	0.13 348	0.14 336	0.36 483	0.18 322

AACVNet	0.54 354	0.78 431	1.73 222	0.36 364	0.21 222	0.57 269	0.25 244	0.71 259	0.51 212	0.55 345	0.59 360	0.64 378	0.41 332	2.13 532	0.41 319	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.11 235	0.33 454	0.15 254

HHNet	0.60 400	0.65 376	2.60 495	0.36 364	0.25 300	0.64 386	0.61 518	0.64 224	0.62 332	0.55 345	1.13 540	0.32 180	0.60 454	0.42 168	1.79 547	0.15 411	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.18 261	0.15 254

test_xeample	0.72 470	0.21 26	1.36 143	0.27 139	0.17 122	0.59 304	0.28 310	1.01 524	0.70 409	0.55 345	0.67 430	0.44 259	0.39 313	1.88 504	5.17 605	0.12 318	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.13 131	0.15 254

APVNet	0.70 458	0.67 385	2.71 508	0.38 404	0.36 440	0.85 505	0.43 447	0.91 438	0.68 391	0.55 345	0.69 446	0.75 447	0.55 431	2.31 541	0.78 450	0.17 447	0.17 440	0.24 513	0.19 433	0.33 454	0.23 406

delet	0.52 342	0.54 324	1.62 197	0.31 246	0.35 431	0.74 458	0.46 468	0.85 385	0.74 448	0.55 345	0.60 375	0.67 399	0.50 414	1.12 383	0.57 398	0.11 259	0.11 300	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.12 156

ac_64	0.55 366	0.46 288	1.92 333	0.36 364	0.34 418	0.63 373	0.31 355	0.82 361	0.61 314	0.55 345	0.51 284	0.89 501	0.48 404	1.83 488	0.55 386	0.14 391	0.11 300	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.12 156

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 492	1.04 520	2.06 376	0.94 567	0.35 431	0.89 516	0.40 430	0.85 385	0.63 344	0.55 345	0.63 400	0.75 447	0.38 299	2.38 547	0.48 357	1.10 590	0.31 533	0.36 544	0.21 449	0.53 547	0.55 548

GCST	0.72 470	1.10 528	2.15 400	1.11 578	0.59 536	0.62 356	0.19 82	0.75 291	0.53 239	0.56 355	0.63 400	0.47 289	0.31 250	1.11 380	0.33 260	0.75 574	0.45 561	0.84 576	0.64 580	0.69 559	0.54 545

SMFormer	0.50 312	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.15 175	0.16 284

tta	0.50 312	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.49 362	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.14 155	0.11 117

qqq1	0.48 283	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

fff1	0.48 283	0.46 288	1.60 192	0.30 219	0.15 66	0.45 117	0.24 223	0.90 426	0.72 429	0.56 355	0.64 416	0.51 308	0.41 332	1.87 496	0.23 115	0.13 348	0.10 250	0.09 102	0.08 97	0.14 155	0.11 117

CIPLG	0.56 374	1.19 545	2.46 462	0.80 556	0.31 387	0.61 336	0.57 508	0.76 304	0.57 274	0.56 355	0.63 400	0.41 230	0.30 241	0.45 196	0.40 313	0.11 259	0.20 475	0.13 348	0.13 308	0.35 476	0.19 339

IPLGR_C	0.58 386	1.25 552	2.72 510	0.80 556	0.31 387	0.60 316	0.61 518	0.76 304	0.58 285	0.56 355	0.62 387	0.41 230	0.31 250	0.43 172	0.40 313	0.11 259	0.22 490	0.13 348	0.15 361	0.35 476	0.19 339

PFNet+	0.45 249	0.37 220	1.86 305	0.46 473	0.18 160	0.58 287	0.77 548	0.52 144	0.64 352	0.56 355	0.48 254	0.39 216	0.26 179	0.93 358	0.32 247	0.13 348	0.09 207	0.14 383	0.13 308	0.12 99	0.15 254

RAFT_R40	0.50 312	0.21 26	1.76 238	0.50 492	0.40 474	0.61 336	0.53 492	0.56 175	0.60 297	0.56 355	0.54 321	0.55 325	0.51 416	1.57 441	0.53 379	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.09 63

DGSMNet	2.89 597	0.63 365	3.18 564	3.43 610	4.17 610	2.57 597	6.98 617	0.97 492	0.83 498	0.56 355	1.86 569	0.79 464	0.62 468	1.64 453	1.39 527	4.61 614	5.01 618	5.17 619	4.71 618	4.44 614	4.19 615

hitnet-ft	0.67 442	0.80 435	1.90 324	0.28 167	0.22 249	0.69 431	0.36 406	0.85 385	0.65 365	0.56 355	0.84 493	1.03 533	0.95 536	2.32 542	0.55 386	0.23 507	0.14 376	0.41 552	0.13 308	0.24 362	0.17 303

DStereoRT	0.81 508	0.53 318	2.23 419	0.36 364	0.33 408	0.92 521	0.36 406	0.86 395	0.80 487	0.57 366	0.62 387	0.59 353	1.15 552	1.76 471	1.04 488	0.14 391	0.13 355	2.17 611	0.78 586	0.16 211	0.66 560

HI	0.41 192	0.63 365	1.72 219	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

CoSv	0.41 192	0.63 365	1.72 219	0.27 139	0.21 222	0.45 117	0.19 82	0.55 168	0.41 114	0.57 366	0.59 360	0.65 383	0.45 372	0.45 196	0.39 305	0.08 40	0.09 207	0.10 158	0.11 235	0.20 298	0.10 92

DualNet (step1)	0.59 394	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.61 564	0.14 376	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

test_sample9	0.94 526	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.91 507	2.55 574	0.61 564	4.16 616	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

test_sample7	0.47 277	0.33 184	1.49 175	0.34 329	0.20 208	0.51 183	0.30 342	0.93 455	0.66 380	0.57 366	0.51 284	0.55 325	0.45 372	1.11 380	0.38 294	0.17 447	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.19 282	0.18 322

test_for_model	0.64 424	1.60 575	1.82 286	1.23 583	1.02 578	0.53 211	0.23 187	0.75 291	0.50 204	0.57 366	0.29 116	0.25 115	0.20 98	0.26 24	0.22 102	0.76 575	0.31 533	0.08 42	0.07 66	1.68 598	0.50 542

GMStereo_Zeroshot	0.41 192	0.36 217	1.54 183	0.41 432	0.19 193	0.52 202	0.19 82	0.59 195	0.52 220	0.57 366	0.59 360	0.63 369	0.29 233	0.58 271	0.33 260	0.15 411	0.09 207	0.16 432	0.09 132	0.24 362	0.12 156

GMOStereo	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

error version	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-v	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

test-2	0.41 192	0.62 354	1.78 252	0.28 167	0.36 440	0.51 183	0.31 355	0.53 153	0.44 140	0.57 366	0.48 254	0.41 230	0.27 200	0.28 43	0.23 115	0.08 40	0.38 549	0.13 348	0.11 235	0.34 465	0.11 117

FINET	0.65 433	0.95 488	3.06 551	0.35 345	0.40 474	0.58 287	0.48 480	0.92 447	1.10 545	0.57 366	0.68 437	0.47 289	0.44 368	1.15 388	0.60 407	0.23 507	0.21 484	0.17 453	0.15 361	0.26 396	0.25 427

UPFNet	0.46 260	0.28 131	1.73 222	0.33 298	0.32 395	0.65 400	0.38 422	0.83 367	0.59 292	0.57 366	0.52 298	0.61 362	0.40 321	0.75 332	0.52 375	0.13 348	0.12 331	0.13 348	0.12 275	0.15 175	0.11 117

HGLStereo	0.54 354	0.69 392	2.00 366	0.35 345	0.40 474	0.66 407	0.30 342	0.83 367	0.62 332	0.57 366	0.69 446	0.69 413	0.54 426	1.07 374	0.55 386	0.13 348	0.13 355	0.13 348	0.11 235	0.19 282	0.17 303

R-Stereo Train	0.36 145	0.21 26	1.70 212	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156

RAFT-Stereo	0.36 145	0.21 26	1.70 212	0.29 199	0.18 160	0.55 234	0.26 267	0.78 330	0.36 65	0.57 366	0.67 430	0.33 186	0.24 147	0.32 82	0.23 115	0.10 184	0.08 136	0.09 102	0.07 66	0.09 49	0.12 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 394	1.43 567	2.96 541	0.40 425	0.22 249	0.58 287	0.28 310	0.91 438	0.73 444	0.57 366	0.63 400	0.60 360	0.41 332	0.74 331	0.35 277	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.07 66	0.43 524	0.17 303

iResNet	0.51 329	0.76 414	2.59 492	0.41 432	0.17 122	0.64 386	0.27 291	0.82 361	0.70 409	0.57 366	0.64 416	0.43 248	0.36 279	0.70 323	0.52 375	0.10 184	0.07 47	0.09 102	0.08 97	0.21 314	0.13 193

TCMNet	0.66 438	0.85 454	2.55 489	0.50 492	0.52 520	0.72 446	0.39 427	0.87 405	0.72 429	0.58 385	0.68 437	0.63 369	0.46 387	1.70 461	0.63 414	0.18 459	0.18 451	0.23 506	0.18 413	0.38 498	0.27 444

fast-acv-ft	0.63 420	0.88 464	3.10 555	0.38 404	0.30 368	0.79 485	0.48 480	0.69 248	0.72 429	0.58 385	0.78 480	0.76 453	0.60 454	0.67 309	0.73 442	0.15 411	0.15 402	0.18 473	0.17 400	0.37 491	0.16 284

GASNet	0.73 479	1.47 569	3.04 549	0.47 478	0.33 408	0.57 269	0.34 391	0.91 438	0.75 461	0.58 385	0.58 357	0.74 441	0.55 431	2.03 519	0.65 421	0.21 491	0.15 402	0.19 479	0.17 400	0.51 543	0.28 450

gwcnet-sp	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

scenet	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

ssnet	0.49 301	0.43 266	2.54 484	0.31 246	0.22 249	0.67 413	0.31 355	0.78 330	0.65 365	0.58 385	0.47 242	0.46 281	0.43 360	0.76 336	0.46 342	0.11 259	0.11 300	0.11 229	0.11 235	0.15 175	0.14 216

AAGNet	0.88 518	0.33 184	1.79 273	0.54 512	0.98 571	0.62 356	0.46 468	0.50 122	0.60 297	0.58 385	0.53 309	0.50 305	0.73 497	1.23 395	7.48 613	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.14 155	0.09 63

SST-Stereo	0.52 342	0.20 14	1.76 238	0.62 538	0.53 521	0.62 356	0.66 528	0.55 168	0.61 314	0.58 385	0.53 309	0.52 314	0.60 454	1.59 447	0.29 202	0.11 259	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.10 92

GMM-Stereo	0.50 312	0.23 60	2.41 451	0.54 512	0.24 282	0.77 476	0.46 468	0.59 195	0.57 274	0.58 385	0.73 467	0.47 289	0.43 360	0.68 312	0.27 177	0.10 184	0.06 23	0.13 348	0.13 308	0.14 155	0.44 531

222	0.78 496	0.23 60	1.23 119	0.28 167	0.18 160	0.62 356	0.24 223	1.02 527	0.70 409	0.58 385	0.66 427	0.46 281	0.42 350	1.80 483	6.53 612	0.13 348	0.10 250	0.11 229	0.10 170	0.12 99	0.17 303

DMCA	0.41 192	0.52 313	1.26 124	0.31 246	0.24 282	0.59 304	0.26 267	0.77 315	0.63 344	0.58 385	0.48 254	0.57 343	0.35 273	0.40 155	0.50 367	0.14 391	0.10 250	0.14 383	0.10 170	0.15 175	0.15 254

CC-Net-ROB	0.85 514	1.15 539	2.13 394	0.88 562	0.38 458	0.88 515	0.44 458	1.06 540	0.79 484	0.58 385	0.69 446	0.65 383	0.50 414	2.74 579	0.51 372	0.93 579	0.39 556	0.87 577	0.29 493	0.54 548	0.54 545

HSM	0.62 413	0.76 414	1.72 219	0.30 219	0.29 353	0.64 386	0.28 310	0.94 464	0.62 332	0.58 385	0.57 351	1.40 565	0.64 473	2.59 569	0.42 321	0.11 259	0.08 136	0.10 158	0.08 97	0.14 155	0.11 117

iResNet_ROB	0.50 312	1.15 539	1.73 222	0.31 246	0.21 222	0.58 287	0.22 152	0.95 478	0.82 495	0.58 385	0.62 387	0.57 343	0.39 313	0.84 350	0.40 313	0.11 259	0.08 136	0.09 102	0.06 14	0.21 314	0.13 193

xyz-stereo	3.02 600	0.29 142	30.64 637	0.23 48	0.12 9	15.52 620	0.24 223	0.51 130	0.47 185	0.59 399	7.99 613	0.64 378	0.47 395	1.39 409	0.50 367	0.09 85	0.07 47	0.34 541	0.07 66	0.13 131	0.08 40

CASS	0.39 178	0.30 155	1.61 196	0.32 275	0.17 122	0.53 211	0.24 223	0.70 256	0.49 194	0.59 399	0.54 321	0.40 224	0.40 321	0.41 160	0.30 222	0.17 447	0.10 250	0.14 383	0.11 235	0.18 261	0.17 303
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmg	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.27 139	0.21 222	0.75 464	0.36 406	0.90 426	0.61 314	0.59 399	0.59 360	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.13 348	0.12 275	0.13 131	0.11 117

CSP-Net	0.50 312	0.39 241	1.25 122	0.29 199	0.23 269	0.77 476	0.35 399	0.86 395	0.57 274	0.59 399	0.59 360	0.65 383	0.40 321	1.77 474	0.44 336	0.16 432	0.11 300	0.10 158	0.10 170	0.20 298	0.14 216

Prome-Stereo	0.49 301	0.30 155	1.76 238	0.60 536	0.23 269	0.63 373	0.42 440	0.62 213	0.60 297	0.59 399	1.03 529	0.43 248	0.72 494	0.60 283	0.33 260	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.43 529

pcwnet_v2	0.64 424	0.49 303	4.41 593	0.32 275	0.27 331	0.60 316	0.25 244	0.97 492	0.88 511	0.59 399	0.70 456	0.63 369	0.55 431	0.66 308	0.37 287	0.17 447	0.15 402	0.15 413	0.14 336	0.21 314	0.23 406

psm_up	0.57 381	0.61 348	1.83 292	0.35 345	0.30 368	0.64 386	0.37 415	0.90 426	0.68 391	0.59 399	0.55 331	0.68 406	0.54 426	1.91 507	0.46 342	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.15 361	0.23 345	0.13 193

DISCO	0.57 381	0.34 199	1.87 310	0.45 468	0.34 418	0.84 501	0.35 399	0.84 378	0.78 479	0.59 399	0.63 400	1.06 540	0.53 423	1.10 377	0.82 457	0.12 318	0.09 207	0.11 229	0.10 170	0.22 331	0.18 322

NOSS_ROB	0.64 424	0.65 376	1.62 197	0.46 473	0.25 300	0.67 413	0.30 342	0.93 455	0.77 475	0.59 399	0.57 351	0.77 455	0.38 299	2.78 580	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.28 525	0.26 481	0.27 406	0.39 518

G2L-Stereo_test	0.55 366	0.97 499	1.89 319	0.33 298	0.24 282	0.75 464	0.38 422	0.79 346	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.74 441	0.39 313	1.56 437	0.43 330	0.10 184	0.08 136	0.08 42	0.08 97	0.28 412	0.13 193

coex_refinement	0.58 386	0.94 481	1.87 310	0.38 404	0.25 300	0.64 386	0.34 391	0.83 367	0.65 365	0.60 408	0.63 400	0.81 471	0.48 404	1.85 495	0.56 394	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.10 170	0.16 211	0.16 284

MSKI-zero shot	0.46 260	0.38 231	2.47 467	0.27 139	0.43 491	0.56 251	0.20 102	0.77 315	0.43 136	0.60 408	0.51 284	0.44 259	0.17 45	0.68 312	0.21 81	0.09 85	0.29 527	0.09 102	0.32 516	0.14 155	0.10 92

DisPM	0.43 221	0.33 184	1.78 252	0.57 525	0.18 160	0.59 304	0.63 525	0.53 153	0.61 314	0.60 408	0.53 309	0.38 210	0.26 179	0.75 332	0.29 202	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.14 216

DEmStereo	0.68 449	0.31 167	2.25 423	0.42 443	0.17 122	0.66 407	0.89 558	0.51 130	0.59 292	0.60 408	1.01 525	0.45 268	1.26 555	1.54 435	2.26 567	0.10 184	0.08 136	0.10 158	0.10 170	0.10 65	0.11 117

MMNet	0.50 312	0.48 300	1.93 336	0.33 298	0.27 331	0.79 485	0.28 310	0.81 354	0.74 448	0.60 408	0.56 343	0.59 353	0.55 431	0.79 345	0.59 405	0.10 184	0.09 207	0.12 289	0.11 235	0.13 131	0.14 216

GwcNet	0.69 454	0.71 397	3.12 558	0.36 364	0.45 501	0.81 493	0.44 458	0.86 395	0.84 501	0.60 408	0.74 470	0.82 476	0.49 411	1.65 454	0.66 422	0.16 432	0.15 402	0.15 413	0.15 361	0.31 436	0.24 418

STTStereo	0.51 329	0.69 392	2.14 399	0.36 364	0.30 368	0.61 336	0.32 378	0.77 315	0.60 297	0.60 408	0.54 321	0.67 399	0.43 360	0.86 353	0.42 321	0.16 432	0.15 402	0.17 453	0.20 443	0.16 211	0.15 254

Nwc_Net	0.68 449	0.83 448	2.53 478	0.41 432	0.39 464	0.77 476	0.38 422	1.01 524	0.70 409	0.60 408	0.99 522	0.98 522	0.68 485	1.41 413	0.63 414	0.23 507	0.15 402	0.23 506	0.25 473	0.23 345	0.18 322

Wz-Net-LNSev	0.59 394	0.96 491	2.47 467	0.34 329	0.37 452	0.79 485	0.44 458	0.86 395	0.77 475	0.61 417	0.67 430	0.79 464	0.56 435	0.64 294	0.62 412	0.15 411	0.14 376	0.12 289	0.12 275	0.18 261	0.19 339

UDG	0.77 492	1.23 549	2.15 400	0.67 545	0.59 536	0.78 481	0.38 422	0.90 426	0.70 409	0.61 417	0.69 446	1.01 529	0.67 482	1.02 369	0.73 442	0.45 554	0.34 540	0.87 577	0.51 561	0.67 558	0.46 534

Consistency-Raft	0.88 518	0.93 479	3.23 569	0.99 571	0.64 548	0.77 476	0.55 499	0.98 496	0.97 527	0.61 417	1.03 529	0.65 383	1.05 543	0.79 345	1.38 526	0.44 552	0.46 563	0.51 562	0.58 573	0.65 556	0.47 535

PFNet	0.60 400	0.33 184	2.47 467	0.41 432	0.55 526	0.62 356	0.27 291	0.61 209	0.63 344	0.61 417	0.56 343	0.45 268	0.32 258	1.88 504	1.14 501	0.28 533	0.09 207	0.12 289	0.16 381	0.26 396	0.20 355

Pruner-Stereo	0.51 329	0.27 106	1.78 252	1.79 596	0.19 193	0.62 356	0.45 465	0.57 180	0.60 297	0.61 417	0.48 254	0.41 230	0.24 147	0.46 205	1.00 479	0.12 318	0.07 47	0.12 289	0.10 170	0.12 99	0.13 193

LMCR-Stereo	0.52 342	0.71 397	2.39 448	0.40 425	0.21 222	0.74 458	0.31 355	1.02 527	0.64 352	0.61 417	0.63 400	0.39 216	0.51 416	0.62 289	0.42 321	0.19 474	0.09 207	0.12 289	0.09 132	0.23 345	0.12 156

ARAFT	0.60 400	1.23 549	3.10 555	0.28 167	0.16 93	0.64 386	0.36 406	0.90 426	0.67 389	0.61 417	0.49 271	0.55 325	0.31 250	1.24 398	0.32 247	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.13 308	0.37 491	0.21 367

acv_ft	0.48 283	0.44 277	1.76 238	0.32 275	0.41 482	0.63 373	0.28 310	0.81 354	0.68 391	0.61 417	0.59 360	0.69 413	0.45 372	0.44 181	0.63 414	0.11 259	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.41 516	0.10 92

AANet_RVC	0.68 449	1.00 510	2.09 384	0.33 298	0.25 300	0.58 287	0.32 378	0.81 354	0.80 487	0.61 417	0.94 514	0.80 468	0.41 332	2.46 559	1.02 485	0.36 548	0.14 376	0.10 158	0.09 132	0.23 345	0.22 382

DeepPruner_ROB	0.50 312	0.70 395	1.94 346	0.29 199	0.26 317	0.63 373	0.31 355	0.80 350	0.48 188	0.61 417	0.55 331	0.66 390	0.38 299	0.98 364	0.40 313	0.19 474	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.23 345	0.17 303

PWCDC_ROB	0.72 470	1.06 523	2.09 384	0.47 478	0.36 440	0.78 481	0.26 267	0.98 496	1.34 562	0.61 417	2.07 572	0.64 378	0.61 463	0.83 348	0.71 435	0.31 540	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.60 554	0.21 367

MultiAttention	2.38 589	0.50 309	1.93 336	1.80 597	2.56 606	10.86 616	2.30 603	1.22 556	0.80 487	0.62 428	1.16 541	1.13 549	0.56 435	16.09 625	1.18 508	0.20 484	0.09 207	0.43 555	1.62 607	0.94 575	1.58 603

Ntro	1.00 535	1.68 582	2.80 525	0.95 568	0.85 563	1.06 539	0.53 492	0.98 496	0.90 517	0.62 428	0.76 476	0.93 511	0.66 480	1.66 455	0.98 473	0.99 585	0.45 561	0.75 575	0.40 545	1.19 584	0.75 566

CRFU-Net	0.56 374	0.38 231	1.86 305	0.46 473	0.26 317	0.82 496	0.36 406	0.90 426	0.49 194	0.62 428	0.59 360	0.78 459	1.35 563	1.00 367	0.48 357	0.15 411	0.14 376	0.17 453	0.10 170	0.19 282	0.14 216

THIR-Stereo	0.86 515	0.62 354	2.13 394	0.25 87	0.16 93	0.58 287	2.74 608	0.59 195	0.51 212	0.62 428	1.62 563	0.97 521	1.80 583	1.69 460	2.25 566	0.10 184	0.08 136	0.14 383	0.11 235	0.15 175	0.11 117

Syn2CoEx	0.70 458	1.07 526	2.74 516	0.43 447	0.30 368	0.64 386	0.42 440	0.99 508	0.78 479	0.62 428	0.78 480	0.74 441	0.72 494	1.92 511	0.61 410	0.20 484	0.17 440	0.19 479	0.15 361	0.29 417	0.22 382

S-Stereo	0.80 500	0.69 392	3.89 584	0.39 414	0.37 452	0.69 431	0.70 539	0.94 464	0.98 530	0.62 428	0.91 507	0.83 478	0.60 454	2.37 544	0.66 422	0.18 459	0.21 484	0.17 453	0.18 413	0.30 428	0.35 494

RYNet	0.70 458	0.56 335	2.25 423	0.35 345	0.41 482	0.86 507	0.43 447	0.94 464	0.82 495	0.62 428	0.53 309	0.91 505	0.60 454	2.70 576	1.00 479	0.14 391	0.11 300	0.16 432	0.14 336	0.25 376	0.27 444

GANetREF_RVC	0.75 485	1.15 539	2.46 462	0.47 478	0.26 317	0.83 499	0.61 518	0.97 492	0.89 515	0.62 428	0.61 382	0.72 431	0.59 450	2.42 553	0.55 386	0.32 541	0.25 514	0.36 544	0.24 466	0.39 508	0.31 474
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 366	0.92 473	2.36 444	0.38 404	0.37 452	0.60 316	0.28 310	0.82 361	0.62 332	0.62 428	0.55 331	0.72 431	0.45 372	1.00 367	0.43 330	0.15 411	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.15 175	0.16 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ISRNet	0.47 277	0.44 277	1.55 185	0.37 388	0.31 387	0.49 161	0.19 82	0.75 291	0.66 380	0.63 437	0.71 460	0.67 399	0.39 313	0.58 271	0.44 336	0.23 507	0.16 420	0.21 496	0.20 443	0.21 314	0.25 427

SQANet	0.80 500	1.58 574	2.53 478	0.76 552	0.83 562	0.76 468	0.36 406	0.83 367	0.64 352	0.63 437	0.69 446	0.73 435	0.51 416	1.21 391	0.53 379	0.77 576	0.29 527	0.59 567	0.29 493	0.86 572	0.61 554

HH	0.49 301	0.49 303	2.78 523	0.50 492	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 437	0.48 254	0.87 495	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

HanStereo	0.49 301	0.49 303	2.78 523	0.50 492	0.41 482	0.38 69	0.23 187	0.72 264	0.38 78	0.63 437	0.48 254	0.87 495	0.41 332	0.64 294	0.21 81	0.09 85	0.17 440	0.10 158	0.09 132	0.16 211	0.12 156

ssnet_v2	0.55 366	0.60 344	1.86 305	0.32 275	0.22 249	0.72 446	0.44 458	0.94 464	0.74 448	0.63 437	0.54 321	0.81 471	0.47 395	0.77 340	0.70 432	0.16 432	0.14 376	0.14 383	0.14 336	0.30 428	0.30 466

BUS	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.30 219	0.21 222	0.91 519	0.23 187	1.00 516	0.61 314	0.63 437	0.53 309	0.66 390	0.30 241	0.43 172	0.32 247	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

BSDual-CNN	0.41 192	0.27 106	1.13 98	0.30 219	0.21 222	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.61 314	0.63 437	0.53 309	0.63 369	0.37 292	0.43 172	0.38 294	0.13 348	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

hknet	0.47 277	0.29 142	1.70 212	0.30 219	0.24 282	0.76 468	0.31 355	1.00 516	0.64 352	0.63 437	0.53 309	0.80 468	0.38 299	0.77 340	0.37 287	0.11 259	0.10 250	0.14 383	0.12 275	0.12 99	0.11 117

dad	0.51 329	1.01 514	1.74 226	0.29 199	0.19 193	0.60 316	0.26 267	0.52 144	0.75 461	0.63 437	0.63 400	0.63 369	0.33 263	0.85 352	0.47 351	0.27 529	0.15 402	0.40 551	0.18 413	0.22 331	0.14 216

DeepPrunerF	0.86 515	0.86 457	2.91 538	0.45 468	0.50 513	0.64 386	0.48 480	1.14 551	2.64 600	0.63 437	0.61 382	0.65 383	0.62 468	2.21 536	1.31 521	0.23 507	0.19 464	0.30 533	0.28 489	0.36 483	0.25 427

ACVNet-4b	1.93 581	1.85 592	4.10 590	1.07 573	0.86 564	1.15 552	0.53 492	1.06 540	1.12 548	0.64 447	1.09 536	1.99 578	0.70 489	2.20 535	9.86 618	5.62 616	0.41 559	1.03 588	0.55 564	1.86 601	0.85 574

IIG-Stereo	0.59 394	0.65 376	1.74 226	0.54 512	0.23 269	0.61 336	0.21 125	0.73 276	0.65 365	0.64 447	0.69 446	0.69 413	0.38 299	2.09 529	1.39 527	0.11 259	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.09 63

PSM-AAD	0.63 420	0.22 42	1.77 247	0.37 388	0.23 269	0.86 507	1.17 579	0.59 195	0.60 297	0.64 447	0.71 460	0.68 406	2.93 595	0.65 305	0.31 234	0.09 85	0.07 47	0.17 453	0.15 361	0.13 131	0.33 488

KYRaft	0.48 283	0.29 142	1.75 232	0.33 298	0.21 222	0.75 464	0.44 458	0.58 186	0.57 274	0.64 447	0.93 513	0.53 316	0.72 494	0.60 283	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.14 336	0.12 99	0.54 545

NCC-stereo	0.79 498	0.94 481	2.42 453	0.59 532	0.45 501	1.90 579	0.46 468	0.99 508	0.72 429	0.64 447	0.84 493	0.91 505	0.73 497	1.80 483	1.00 479	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 510	0.24 362	0.22 382

Abc-Net	0.79 498	0.94 481	2.42 453	0.59 532	0.45 501	1.90 579	0.46 468	0.99 508	0.72 429	0.64 447	0.84 493	0.91 505	0.73 497	1.80 483	1.00 479	0.27 529	0.19 464	0.23 506	0.31 510	0.24 362	0.22 382
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.75 485	1.06 523	2.11 389	0.64 540	0.59 536	1.13 550	0.43 447	1.14 551	1.05 537	0.64 447	0.71 460	0.96 518	0.61 463	1.21 391	0.76 446	0.37 549	0.18 451	0.27 522	0.24 466	0.56 550	0.32 480

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 381	0.87 460	2.11 389	0.32 275	0.30 368	0.84 501	0.40 430	0.88 414	0.72 429	0.65 454	0.73 467	0.66 390	0.57 441	0.93 358	0.71 435	0.13 348	0.07 47	0.10 158	0.08 97	0.15 175	0.14 216

SACVNet	0.60 400	0.74 411	1.90 324	0.37 388	0.28 345	0.64 386	0.37 415	0.86 395	0.61 314	0.65 454	0.62 387	0.69 413	0.44 368	2.08 527	0.42 321	0.18 459	0.14 376	0.16 432	0.15 361	0.38 498	0.24 418

OMP-Stereo	0.59 394	0.65 376	1.74 226	0.56 521	0.37 452	0.60 316	0.26 267	0.70 256	0.65 365	0.66 456	0.60 375	0.69 413	0.32 258	2.09 529	1.20 511	0.10 184	0.07 47	0.12 289	0.09 132	0.17 234	0.10 92

RP	0.67 442	0.82 444	1.94 346	0.43 447	0.44 492	0.65 400	0.45 465	0.89 420	0.82 495	0.66 456	0.92 509	0.99 525	0.76 505	1.55 436	0.66 422	0.25 520	0.18 451	0.23 506	0.20 443	0.31 436	0.22 382

ADCP+	0.94 526	1.12 530	3.14 559	0.34 329	0.39 464	1.06 539	0.79 549	0.89 420	0.80 487	0.66 456	0.67 430	0.85 487	1.55 574	0.93 358	4.55 602	0.13 348	0.11 300	0.16 432	0.15 361	0.26 396	0.25 427

MLCV	0.48 283	0.89 467	1.85 297	0.29 199	0.14 41	0.59 304	0.23 187	0.72 264	0.59 292	0.66 456	0.66 427	0.55 325	0.36 279	1.03 371	0.49 362	0.09 85	0.06 23	0.09 102	0.07 66	0.19 282	0.11 117

GCAP-BAT	0.43 221	0.31 167	1.82 286	0.25 87	0.26 317	0.65 400	0.23 187	0.48 108	0.37 73	0.67 460	0.82 489	0.44 259	0.24 147	0.48 223	0.87 462	0.09 85	0.13 355	0.09 102	0.22 460	0.08 28	0.09 63

LL-Strereo	0.72 470	1.29 556	2.49 471	0.36 364	0.45 501	0.55 234	0.32 378	0.93 455	0.71 419	0.67 460	0.58 357	0.85 487	0.79 509	2.67 575	0.46 342	0.10 184	0.18 451	0.14 383	0.12 275	0.40 513	0.42 528

Wz-Net-SNSev	0.76 488	1.32 561	3.11 557	0.40 425	0.31 387	0.71 440	0.60 514	0.98 496	0.87 507	0.67 460	0.83 490	0.96 518	0.60 454	1.67 457	0.97 471	0.16 432	0.15 402	0.16 432	0.17 400	0.36 483	0.24 418

DDUNet	0.77 492	1.12 530	1.88 312	0.76 552	0.69 553	0.84 501	0.43 447	0.85 385	0.65 365	0.67 460	0.75 473	0.91 505	0.52 421	1.03 371	0.57 398	0.54 560	0.37 545	0.95 583	0.52 563	0.71 562	0.57 549

DRaft	0.62 413	0.38 231	1.76 238	0.24 68	0.16 93	0.64 386	0.66 528	0.53 153	0.53 239	0.67 460	0.99 522	0.38 210	1.00 538	1.44 415	2.10 561	0.10 184	0.14 376	0.10 158	0.14 336	0.18 261	0.21 367

SuperB	1.15 546	1.14 535	5.43 600	0.36 364	0.26 317	0.81 493	0.89 558	0.88 414	1.17 551	0.67 460	0.68 437	0.63 369	1.39 567	1.74 468	3.37 590	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	2.80 608	0.25 427

StereoDRNet-Refined	0.50 312	0.41 254	1.50 178	0.33 298	0.21 222	0.68 425	0.26 267	0.81 354	0.68 391	0.67 460	0.68 437	0.73 435	0.42 350	1.10 377	0.59 405	0.11 259	0.08 136	0.14 383	0.14 336	0.25 376	0.21 367
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	0.60 400	0.71 397	1.95 349	0.35 345	0.34 418	0.67 413	0.34 391	0.90 426	0.74 448	0.68 467	0.62 387	0.80 468	0.45 372	1.78 475	0.64 419	0.14 391	0.11 300	0.14 383	0.14 336	0.29 417	0.21 367

DMCA-RVC	0.62 413	0.96 491	2.63 497	0.36 364	0.90 567	0.56 251	0.31 355	0.69 248	0.57 274	0.68 467	0.52 298	0.59 353	0.56 435	1.23 395	0.53 379	0.16 432	0.38 549	0.20 488	0.15 361	0.20 298	0.15 254

z-mn7	0.80 500	1.52 571	2.62 496	0.36 364	0.28 345	1.01 533	0.48 480	0.90 426	1.29 560	0.69 469	1.35 555	0.85 487	0.59 450	2.03 519	1.09 494	0.14 391	0.12 331	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.20 355

w-ln-seven-2	0.68 449	1.13 533	2.46 462	0.36 364	0.27 331	0.65 400	0.44 458	0.87 405	0.83 498	0.69 469	0.75 473	0.72 431	0.63 471	1.56 437	1.15 503	0.13 348	0.13 355	0.15 413	0.14 336	0.35 476	0.19 339

DCVSM-stereo	0.49 301	0.29 142	2.49 471	0.29 199	0.22 249	0.53 211	0.52 488	0.58 186	0.49 194	0.69 469	0.46 236	0.79 464	0.48 404	0.53 255	0.42 321	0.13 348	0.14 376	0.15 413	0.12 275	0.20 298	0.20 355

otaku	1.03 538	1.68 582	2.72 510	0.95 568	0.73 556	1.03 536	0.59 512	0.99 508	0.86 504	0.69 469	1.61 562	0.98 522	0.64 473	1.46 421	1.14 501	0.95 582	0.46 563	0.72 574	0.40 545	1.24 588	0.78 569

AF-Net	0.69 454	0.92 473	2.21 411	0.41 432	0.40 474	0.68 425	0.40 430	1.02 527	0.86 504	0.69 469	1.03 529	1.04 536	0.84 517	1.19 390	0.78 450	0.22 504	0.14 376	0.25 518	0.17 400	0.30 428	0.18 322

CVANet_RVC	0.65 433	0.80 435	2.13 394	0.36 364	0.26 317	0.62 356	0.42 440	0.84 378	0.72 429	0.69 469	0.68 437	0.68 406	0.52 421	2.64 571	0.42 321	0.19 474	0.12 331	0.22 499	0.17 400	0.37 491	0.15 254

DStereoO	0.99 531	0.66 383	1.67 205	0.75 551	0.99 574	0.73 453	1.33 586	0.94 464	0.91 518	0.70 475	1.06 534	0.75 447	1.75 582	0.95 361	2.39 571	1.20 594	0.41 559	0.48 559	0.59 575	0.85 571	0.60 553

CrosDoStereo	0.94 526	0.37 220	2.53 478	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 612	0.72 264	0.60 297	0.70 475	1.40 556	0.53 316	1.49 571	1.78 475	3.09 581	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

DeepStereo_LL	0.94 526	0.37 220	2.53 478	0.25 87	0.32 395	0.54 219	3.76 612	0.72 264	0.60 297	0.70 475	1.40 556	0.53 316	1.49 571	1.78 475	3.09 581	0.10 184	0.08 136	0.11 229	0.11 235	0.21 314	0.11 117

DPSNet	0.86 515	0.60 344	2.34 438	0.58 527	0.36 440	1.07 544	0.75 545	1.30 563	1.05 537	0.70 475	0.68 437	0.94 515	1.29 556	2.08 527	1.82 548	0.26 524	0.23 498	0.16 432	0.17 400	0.48 536	0.40 522

NCCL2	0.65 433	0.94 481	1.96 358	0.43 447	0.30 368	0.71 440	0.68 534	0.84 378	0.65 365	0.70 475	0.60 375	0.86 493	0.54 426	1.56 437	0.57 398	0.20 484	0.16 420	0.67 571	0.25 473	0.22 331	0.24 418

Wz-Net-TNSev	0.91 522	1.73 586	3.08 552	0.36 364	0.31 387	1.00 532	0.71 540	1.06 540	0.97 527	0.71 480	0.72 465	1.09 544	0.87 522	2.42 553	1.59 537	0.20 484	0.20 475	0.16 432	0.20 443	0.44 532	0.35 494

RGC	0.71 467	0.97 499	2.18 407	0.44 454	0.44 492	0.73 453	0.40 430	0.94 464	0.71 419	0.71 480	1.04 532	1.01 529	0.71 491	1.74 468	0.70 432	0.23 507	0.18 451	0.28 525	0.26 481	0.29 417	0.27 444

GANet	0.75 485	0.84 450	2.01 367	0.40 425	0.25 300	0.74 458	0.66 528	0.87 405	0.73 444	0.71 480	1.07 535	0.84 483	0.59 450	2.71 578	1.15 503	0.17 447	0.16 420	0.44 556	0.16 381	0.31 436	0.20 355

GrayStereo	0.66 438	0.19 8	1.76 238	0.90 563	0.23 269	0.62 356	1.42 594	0.62 213	0.60 297	0.72 483	0.78 480	0.56 337	3.07 598	0.60 283	0.26 167	0.09 85	0.08 136	0.10 158	0.21 449	0.11 88	0.18 322

DSFCA	0.54 354	0.35 208	1.41 154	0.28 167	0.28 345	0.79 485	0.88 557	0.76 304	0.70 409	0.72 483	0.66 427	0.67 399	0.57 441	1.17 389	0.63 414	0.16 432	0.14 376	0.13 348	0.14 336	0.16 211	0.13 193

HSM-Net_RVC	0.67 442	0.34 199	2.23 419	0.26 119	0.19 193	0.67 413	0.29 334	1.26 562	0.69 400	0.72 483	0.70 456	0.78 459	0.42 350	3.77 600	0.41 319	0.13 348	0.09 207	0.10 158	0.09 132	0.12 99	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 354	0.55 333	1.49 175	0.36 364	0.25 300	0.65 400	0.36 406	0.80 350	0.70 409	0.72 483	0.69 446	0.83 478	0.46 387	1.53 434	0.60 407	0.13 348	0.12 331	0.14 383	0.14 336	0.14 155	0.13 193

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 408	0.61 348	3.35 575	0.33 298	0.58 534	0.66 407	0.20 102	0.98 496	0.55 259	0.73 487	0.52 298	0.99 525	0.65 475	0.58 271	0.29 202	0.10 184	0.16 420	0.10 158	0.41 548	0.29 417	0.20 355

IPLGR	0.54 354	0.56 335	2.68 504	0.36 364	0.18 160	0.62 356	0.54 496	1.02 527	0.64 352	0.73 487	0.46 236	0.47 289	0.45 372	1.12 383	0.29 202	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.09 132	0.19 282	0.12 156

stereogan	0.69 454	0.51 312	2.44 459	0.39 414	0.39 464	1.01 533	0.41 436	0.94 464	0.92 522	0.73 487	0.85 497	1.15 552	0.69 487	1.57 441	0.53 379	0.19 474	0.18 451	0.20 488	0.16 381	0.36 483	0.24 418

YMNet	0.62 413	0.72 401	1.93 336	0.41 432	0.41 482	0.87 511	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 490	0.81 484	0.83 478	0.46 387	0.86 353	0.93 465	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 516	0.21 367

YMNet_1	0.62 413	0.72 401	1.93 336	0.41 432	0.41 482	0.87 511	0.43 447	0.87 405	0.71 419	0.74 490	0.81 484	0.83 478	0.46 387	0.86 353	0.93 465	0.19 474	0.22 490	0.20 488	0.17 400	0.41 516	0.21 367

RainbowNet	1.15 546	1.78 588	2.72 510	1.12 579	0.91 568	1.06 539	0.76 547	1.16 555	1.13 550	0.75 492	0.97 519	1.09 544	0.80 510	1.60 448	1.21 513	1.17 592	1.26 602	1.01 587	0.57 570	1.13 582	0.88 579

Wz-Net-MNSev	0.65 433	0.97 499	2.19 409	0.36 364	0.33 408	0.90 517	0.60 514	0.92 447	0.81 494	0.75 492	0.72 465	0.73 435	0.65 475	1.39 409	0.71 435	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.24 362	0.18 322

StereoDRNet	0.64 424	0.88 464	2.35 441	0.41 432	0.45 501	0.73 453	0.47 476	0.94 464	0.74 448	0.75 492	0.54 321	0.74 441	0.47 395	1.70 461	0.72 439	0.15 411	0.14 376	0.15 413	0.14 336	0.20 298	0.19 339

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 458	0.65 376	3.45 576	0.50 492	0.60 541	0.75 464	0.23 187	0.96 483	0.60 297	0.76 495	1.30 550	0.81 471	0.60 454	0.57 267	0.82 457	0.10 184	0.16 420	0.11 229	0.43 551	0.31 436	0.22 382

TransformOpticalFlow	0.64 424	0.56 335	2.66 502	0.44 454	0.26 317	0.62 356	0.28 310	0.83 367	0.71 419	0.76 495	0.74 470	0.91 505	0.85 518	1.83 488	0.81 456	0.10 184	0.07 47	0.11 229	0.09 132	0.11 88	0.12 156

RAFT-RH_RVC	0.61 408	0.50 309	2.33 436	0.36 364	0.29 353	0.60 316	0.18 73	0.44 72	0.58 285	0.76 495	1.91 570	0.47 289	0.29 233	1.60 448	1.23 515	0.14 391	0.07 47	0.13 348	0.13 308	0.10 65	0.09 63

FAT-Stereo	0.70 458	0.54 324	2.88 531	0.36 364	0.29 353	0.62 356	0.54 496	0.97 492	0.87 507	0.76 495	0.92 509	0.94 515	0.80 510	1.84 493	0.57 398	0.18 459	0.19 464	0.17 453	0.16 381	0.22 331	0.25 427

UGAM-zero	0.63 420	0.39 241	2.49 471	0.30 219	0.49 512	0.67 413	0.19 82	0.91 438	0.45 155	0.77 499	0.45 228	1.16 554	0.82 513	2.05 522	0.29 202	0.09 85	0.15 402	0.09 102	0.44 552	0.11 88	0.22 382

PASM	0.72 470	0.68 388	1.91 330	0.47 478	0.44 492	0.60 316	0.51 485	0.76 304	0.80 487	0.77 499	0.67 430	0.87 495	0.61 463	2.40 551	0.67 425	0.32 541	0.35 541	0.36 544	0.41 548	0.45 533	0.39 518

ADCPNet	0.99 531	0.99 508	3.93 587	0.37 388	0.68 552	1.36 558	0.62 523	0.87 405	0.76 470	0.78 501	0.81 484	1.08 542	1.18 553	1.14 386	2.49 573	0.21 491	0.69 586	0.21 496	0.95 594	0.29 417	0.37 509

XPNet_ROB	0.61 408	0.72 401	1.66 203	0.37 388	0.27 331	0.67 413	0.47 476	0.89 420	0.71 419	0.78 501	0.70 456	0.81 471	0.53 423	1.70 461	0.76 446	0.21 491	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.20 298	0.21 367

zh-sn7	0.89 520	1.73 586	3.09 554	0.39 414	0.30 368	0.82 496	0.63 525	0.96 483	0.87 507	0.79 503	1.12 538	0.84 483	0.87 522	2.42 553	1.63 539	0.16 432	0.17 440	0.16 432	0.16 381	0.34 465	0.29 456

MSAF-DinoV2	3.10 601	1.86 594	10.68 611	3.61 611	0.30 368	3.34 601	0.82 554	2.81 603	1.79 582	0.80 504	0.87 501	1.56 572	1.10 548	26.49 637	1.96 551	0.17 447	0.13 355	0.19 479	1.63 608	0.92 574	0.99 587

HBP-ISP	0.76 488	1.30 557	3.19 565	0.35 345	0.26 317	0.85 505	0.54 496	1.03 534	0.72 429	0.80 504	0.69 446	0.68 406	0.83 514	2.04 521	0.44 336	0.23 507	0.24 501	0.29 532	0.25 473	0.28 412	0.24 418

edge stereo	0.81 508	0.73 408	3.30 571	0.37 388	1.21 588	0.62 356	0.39 427	0.93 455	0.79 484	0.80 504	0.88 504	1.14 551	0.71 491	2.18 534	0.71 435	0.21 491	0.20 475	0.26 521	0.18 413	0.38 498	0.26 437

XQC	0.73 479	0.98 503	2.39 448	0.46 473	0.35 431	0.81 493	0.46 468	1.00 516	1.00 531	0.80 504	0.69 446	0.88 499	0.74 502	1.32 402	1.20 511	0.24 515	0.16 420	0.23 506	0.20 443	0.41 516	0.33 488

DRN-Test	0.64 424	0.43 266	2.44 459	0.39 414	0.44 492	0.80 492	0.41 436	1.02 527	0.78 479	0.80 504	0.63 400	0.69 413	0.56 435	1.79 479	0.69 430	0.15 411	0.12 331	0.17 453	0.16 381	0.18 261	0.17 303

ETE_ROB	0.60 400	0.71 397	1.55 185	0.37 388	0.25 300	0.69 431	0.51 485	1.47 572	0.70 409	0.80 504	0.69 446	0.85 487	0.49 411	1.36 406	0.58 403	0.16 432	0.13 355	0.19 479	0.16 381	0.21 314	0.23 406

IGEV-FE	0.53 348	0.34 199	2.91 538	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 510	0.51 284	0.70 423	0.41 332	0.48 223	1.13 499	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 526	0.19 282	0.09 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 348	0.33 184	2.91 538	0.32 275	0.18 160	0.54 219	0.21 125	0.72 264	0.42 125	0.81 510	0.51 284	0.71 428	0.41 332	0.48 223	1.13 499	0.09 85	0.15 402	0.10 158	0.35 526	0.19 282	0.09 63

iRaft-Stereo_20w	0.58 386	0.39 241	1.96 358	0.45 468	0.32 395	0.92 521	0.57 508	1.14 551	0.56 270	0.81 510	0.40 203	0.55 325	0.69 487	0.65 305	1.04 488	0.09 85	0.16 420	0.09 102	0.36 535	0.17 234	0.25 427

FBW_ROB	0.83 511	0.77 423	1.77 247	0.44 454	0.30 368	0.87 511	0.46 468	1.10 546	0.91 518	0.81 510	0.75 473	1.01 529	0.61 463	3.66 599	1.23 515	0.26 524	0.23 498	0.36 544	0.25 473	0.27 406	0.62 555

LALA_ROB	0.60 400	0.76 414	1.69 208	0.36 364	0.29 353	0.79 485	0.55 499	0.94 464	0.77 475	0.81 510	0.67 430	0.94 515	0.49 411	0.99 365	0.73 442	0.21 491	0.15 402	0.20 488	0.18 413	0.23 345	0.21 367

WZ-Net	0.92 524	1.31 558	3.76 581	0.41 432	0.36 440	0.86 507	0.71 540	1.00 516	1.06 540	0.82 515	0.92 509	1.06 540	1.05 543	2.16 533	1.61 538	0.19 474	0.13 355	0.15 413	0.16 381	0.32 445	0.28 450

DAS	0.56 374	0.35 208	1.55 185	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 516	0.68 437	0.56 337	0.48 404	2.40 551	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

SepStereo	0.52 342	0.35 208	1.55 185	0.33 298	0.34 418	0.50 173	0.42 440	0.83 367	0.74 448	0.83 516	0.68 437	0.56 337	0.48 404	1.56 437	0.46 342	0.12 318	0.08 136	0.12 289	0.09 132	0.18 261	0.15 254

Select-FE	0.65 433	0.67 385	2.76 518	0.49 488	0.55 526	0.79 485	0.16 47	0.90 426	0.53 239	0.84 518	0.55 331	0.91 505	0.75 503	0.57 267	1.16 505	0.11 259	0.18 451	0.11 229	0.49 557	0.14 155	0.31 474

MyStereo06	0.54 354	0.41 254	2.68 504	0.30 219	0.23 269	0.60 316	0.30 342	0.81 354	0.44 140	0.84 518	0.52 298	0.78 459	0.58 447	0.48 223	1.10 495	0.09 85	0.17 440	0.12 289	0.10 170	0.16 211	0.20 355

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 537	1.67 580	2.32 433	0.47 478	0.39 464	1.47 561	0.95 561	0.95 478	0.91 518	0.84 518	0.94 514	1.05 538	0.60 454	2.95 586	0.72 439	0.41 550	0.72 590	0.32 538	0.55 564	0.74 563	1.22 595

MADNet+	1.36 562	1.93 599	5.95 601	0.81 559	0.59 536	1.57 567	1.09 573	1.39 570	1.22 554	0.84 518	1.01 525	1.25 558	1.12 550	3.19 591	2.36 570	0.45 554	0.47 566	0.38 550	0.34 523	0.59 551	0.57 549

CBMV	0.71 467	0.76 414	2.64 499	0.33 298	0.20 208	0.78 481	0.79 549	0.98 496	0.78 479	0.85 522	0.71 460	0.86 493	1.10 548	1.46 421	0.62 412	0.18 459	0.20 475	0.21 496	0.19 433	0.25 376	0.33 488
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	0.71 467	0.41 254	1.59 190	0.40 425	0.45 501	1.06 539	0.55 499	0.98 496	0.71 419	0.88 523	0.97 519	0.82 476	0.88 526	1.68 458	0.94 467	0.32 541	0.26 516	0.32 538	0.27 486	0.34 465	0.30 466

ADCRef	0.80 500	0.96 491	2.29 430	0.37 388	0.35 431	0.96 525	0.51 485	0.87 405	0.75 461	0.88 523	0.83 490	0.61 362	1.36 564	1.02 369	3.27 586	0.13 348	0.11 300	0.17 453	0.19 433	0.25 376	0.21 367

SDNR	1.22 554	0.80 435	2.71 508	0.33 298	1.48 596	1.98 586	0.23 187	1.93 591	2.44 596	0.89 525	2.52 584	1.36 563	0.51 416	3.65 598	1.93 550	0.30 538	0.31 533	0.22 499	0.16 381	0.33 454	0.36 502

DANet	0.80 500	0.65 376	2.21 411	1.19 581	0.48 511	0.74 458	1.25 582	0.89 420	1.53 571	0.89 525	0.71 460	0.96 518	0.56 435	1.83 488	0.96 470	0.18 459	0.16 420	0.19 479	0.16 381	0.26 396	0.29 456
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.74 482	1.05 521	2.54 484	0.37 388	0.34 418	1.03 536	0.47 476	1.00 516	1.08 542	0.90 527	0.85 497	0.85 487	0.57 441	1.37 407	1.26 518	0.14 391	0.13 355	0.16 432	0.15 361	0.31 436	0.20 355

PAM_32	0.70 458	0.35 208	2.73 515	0.54 512	0.61 545	1.07 544	0.43 447	0.84 378	0.49 194	0.90 527	0.91 507	1.23 556	0.77 508	0.65 305	1.10 495	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.49 557	0.15 175	0.38 512

PWC_ROB	0.70 458	0.94 481	1.88 312	0.39 414	0.39 464	0.62 356	0.30 342	0.98 496	0.94 523	0.91 529	1.29 549	0.77 455	0.62 468	1.62 452	1.03 487	0.18 459	0.11 300	0.18 473	0.13 308	0.51 543	0.22 382

STrans-v2	0.67 442	0.56 335	2.64 499	0.27 139	0.23 269	0.57 269	0.33 386	0.96 483	0.69 400	0.92 530	0.85 497	0.89 501	0.93 530	1.83 488	1.21 513	0.09 85	0.07 47	0.10 158	0.09 132	0.11 88	0.12 156

RTSC	0.72 470	1.00 510	2.22 415	0.40 425	0.29 353	0.82 496	0.31 355	0.96 483	1.10 545	0.92 530	0.81 484	0.78 459	0.58 447	1.23 395	1.55 536	0.18 459	0.17 440	0.14 383	0.17 400	0.43 524	0.30 466

PAM	0.70 458	0.35 208	2.72 510	0.56 521	0.62 547	1.08 546	0.53 492	0.85 385	0.44 140	0.93 532	0.92 509	1.24 557	0.68 485	0.64 294	1.01 483	0.10 184	0.19 464	0.10 158	0.48 555	0.14 155	0.38 512

ACVNet_1	1.33 559	1.91 597	4.03 588	1.09 576	0.88 565	1.19 555	0.66 528	1.24 560	1.17 551	0.94 533	0.96 517	3.09 592	1.04 542	2.37 544	1.11 498	1.04 587	0.48 569	1.03 588	0.48 555	1.12 581	0.83 571

anonymity	0.80 500	0.66 383	1.29 128	0.59 532	0.75 557	0.67 413	0.52 488	0.95 478	0.71 419	0.94 533	0.70 456	0.67 399	0.87 522	0.71 325	1.35 524	0.64 567	0.62 577	0.58 565	1.44 604	0.60 554	0.65 558

EAI-Stereo	0.78 496	0.25 81	1.67 205	0.54 512	0.59 536	1.95 581	2.05 600	1.11 550	0.64 352	0.95 535	1.49 559	0.50 305	0.67 482	0.59 277	1.44 531	0.09 85	0.19 464	0.09 102	0.49 557	0.13 131	0.22 382

psmorigin	1.36 562	0.60 344	13.80 618	0.37 388	0.29 353	0.62 356	0.33 386	0.77 315	0.61 314	0.96 536	0.88 504	1.17 555	0.73 497	4.00 601	0.86 461	0.19 474	0.22 490	0.17 453	0.18 413	0.24 362	0.29 456

pmcnn	1.32 558	1.05 521	2.77 521	0.74 550	1.43 591	0.72 446	0.56 504	0.96 483	0.91 518	0.99 537	2.92 595	6.01 611	0.70 489	2.38 547	3.32 589	0.13 348	0.10 250	0.08 42	0.06 14	0.34 465	0.22 382

zh-mn7	0.80 500	1.54 572	3.00 547	0.35 345	0.27 331	0.72 446	0.41 436	0.93 455	1.11 547	1.00 538	1.28 547	0.75 447	0.57 441	1.87 496	1.18 508	0.16 432	0.13 355	0.14 383	0.14 336	0.26 396	0.21 367

model_zeroshot	0.44 231	0.68 388	1.97 363	0.28 167	0.18 160	0.69 431	0.21 125	0.63 221	0.40 103	1.00 538	0.34 166	0.42 244	0.20 98	0.69 318	0.24 140	0.10 184	0.22 490	0.10 158	0.22 460	0.12 99	0.10 92

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 560	1.70 584	2.50 475	0.56 521	0.40 474	2.15 591	0.99 564	1.24 560	1.26 557	1.02 540	1.10 537	1.29 559	0.88 526	3.10 590	1.08 492	1.66 603	0.83 594	0.68 572	0.88 591	1.57 595	1.80 607

MFMNet_re	0.92 524	1.28 555	2.53 478	0.82 560	0.76 560	0.90 517	0.75 545	0.98 496	1.04 536	1.03 541	1.05 533	0.84 483	0.94 533	0.83 348	0.72 439	0.68 569	0.60 575	0.63 569	0.60 576	0.77 567	0.74 564

NVStereoNet_ROB	1.16 548	0.95 488	2.54 484	0.58 527	0.55 526	0.78 481	0.63 525	1.00 516	1.08 542	1.03 541	4.07 607	1.48 568	1.22 554	2.88 585	1.27 519	0.50 557	0.46 563	0.54 563	0.62 577	0.50 541	0.63 557
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBMV_ROB	0.76 488	0.42 261	2.68 504	0.33 298	0.22 249	0.74 458	0.47 476	0.96 483	0.76 470	1.04 543	0.96 517	0.88 499	0.93 530	2.06 523	1.19 510	0.22 504	0.24 501	0.27 522	0.25 473	0.25 376	0.28 450

FTStereo	0.76 488	0.18 5	2.35 441	0.71 547	0.21 222	0.73 453	1.79 597	0.57 180	0.53 239	1.07 544	1.63 564	1.29 559	2.13 587	0.75 332	0.29 202	0.19 474	0.08 136	0.12 289	0.11 235	0.11 88	0.40 522

SHD	0.72 470	0.77 423	2.36 444	0.45 468	0.40 474	0.71 440	0.32 378	1.02 527	1.25 556	1.07 544	0.84 493	0.90 503	0.73 497	1.09 376	0.98 473	0.21 491	0.18 451	0.20 488	0.21 449	0.32 445	0.31 474

NaN_ROB	1.14 544	0.94 481	2.96 541	0.53 507	0.56 529	1.13 550	0.99 564	0.98 496	1.00 531	1.09 546	0.87 501	0.77 455	1.06 545	5.90 609	2.72 576	0.16 432	0.23 498	0.16 432	0.24 466	0.22 331	0.36 502

AnyNet_C32	1.00 535	1.33 563	2.53 478	0.49 488	0.54 523	1.15 552	1.14 577	0.91 438	0.89 515	1.11 547	0.95 516	0.87 495	0.93 530	1.50 430	4.07 597	0.21 491	0.20 475	0.25 518	0.24 466	0.38 498	0.33 488

RTS	1.21 551	1.31 558	6.39 604	0.52 501	0.51 518	1.61 568	0.79 549	1.03 534	1.37 564	1.13 548	1.30 550	1.10 546	0.85 518	2.65 572	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 524	0.32 480

RTSA	1.21 551	1.31 558	6.39 604	0.52 501	0.51 518	1.61 568	0.79 549	1.03 534	1.37 564	1.13 548	1.30 550	1.10 546	0.85 518	2.65 572	2.08 558	0.21 491	0.24 501	0.18 473	0.18 413	0.43 524	0.32 480

G-Net	0.99 531	0.64 369	2.76 518	0.57 525	0.67 550	2.03 587	0.72 543	0.76 304	0.67 389	1.14 550	2.56 586	1.30 562	1.02 540	1.48 429	1.74 545	0.25 520	0.24 501	0.24 513	0.26 481	0.37 491	0.31 474

DStereoSA	2.12 585	0.98 503	2.80 525	1.25 584	2.23 604	1.97 584	4.62 614	1.22 556	2.54 599	1.16 551	3.84 606	1.00 527	4.05 604	2.07 525	5.29 607	0.93 579	1.48 605	0.48 559	1.51 606	0.95 576	1.95 608

IMH-64-1	1.39 565	1.64 578	1.86 305	1.36 586	1.11 583	1.39 559	1.19 580	1.76 584	1.45 568	1.16 551	2.21 578	1.53 569	1.38 565	1.98 514	1.52 534	1.29 595	0.67 580	1.27 594	0.69 581	1.29 590	0.98 582

IMH-64	1.39 565	1.64 578	1.86 305	1.36 586	1.11 583	1.39 559	1.19 580	1.76 584	1.45 568	1.16 551	2.21 578	1.53 569	1.38 565	1.98 514	1.52 534	1.29 595	0.67 580	1.27 594	0.69 581	1.29 590	0.98 582

TDLM	0.67 442	0.92 473	1.76 238	0.37 388	0.24 282	0.66 407	0.56 504	0.82 361	0.74 448	1.16 551	0.62 387	0.61 362	0.48 404	2.70 576	0.50 367	0.20 484	0.11 300	0.35 542	0.14 336	0.32 445	0.16 284

SANet	1.20 550	1.21 547	3.33 574	0.38 404	0.27 331	1.73 576	0.85 555	1.10 546	2.49 598	1.16 551	1.83 568	1.72 574	1.50 573	2.37 544	2.84 579	0.18 459	0.16 420	0.16 432	0.15 361	0.32 445	0.32 480

SGM-Forest	1.04 539	0.42 261	3.59 580	0.41 432	0.32 395	1.05 538	1.32 585	0.94 464	0.83 498	1.16 551	2.23 580	1.03 533	1.39 567	2.49 562	2.35 569	0.21 491	0.21 484	0.20 488	0.19 433	0.23 345	0.32 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	1.14 544	1.49 570	4.23 592	0.54 512	0.53 521	1.51 565	1.37 588	1.04 538	1.07 541	1.17 557	1.33 553	1.15 552	1.08 546	1.61 451	2.74 577	0.25 520	0.22 490	0.28 525	0.24 466	0.48 536	0.40 522

CSAN	1.25 555	1.12 530	3.04 549	0.51 497	0.37 452	1.06 539	1.15 578	1.22 556	1.08 542	1.17 557	1.91 570	1.04 536	1.31 559	5.96 610	2.43 572	0.26 524	0.22 490	0.24 513	0.24 466	0.31 436	0.30 466

test_sample8	1.12 542	0.62 354	1.93 336	0.27 139	0.22 249	0.68 425	0.31 355	0.95 478	0.61 314	1.18 559	0.56 343	2.53 587	1.31 559	1.91 507	2.55 574	0.61 564	4.16 616	0.87 577	0.56 567	0.25 376	0.23 406

ACVNet_2	1.42 568	1.81 589	3.23 569	1.08 574	0.92 569	1.32 556	0.85 555	1.49 574	1.69 577	1.19 560	1.73 566	2.13 580	1.03 541	2.50 563	1.40 529	0.91 578	0.53 571	1.00 586	0.55 564	2.11 603	0.85 574

ADCMid	0.96 530	1.32 561	2.74 516	0.38 404	0.35 431	0.99 529	0.58 510	0.94 464	0.86 504	1.23 561	1.01 525	1.01 529	1.00 538	1.05 373	3.97 595	0.21 491	0.19 464	0.42 553	0.32 516	0.40 513	0.29 456

WAO-6	1.58 575	1.54 572	2.32 433	1.14 580	1.00 575	2.30 593	1.03 570	1.82 588	2.85 602	1.25 562	2.61 588	2.20 581	1.56 575	2.47 561	1.99 554	0.95 582	0.67 580	1.19 593	0.83 589	1.08 579	0.88 579

LVE	1.96 582	2.17 609	3.14 559	1.68 593	1.80 601	1.63 570	1.03 570	2.34 598	2.81 601	1.25 562	2.89 593	4.24 602	1.29 556	2.79 581	1.44 531	2.85 611	0.91 597	1.18 590	1.46 605	1.23 587	1.10 592

ADCS	1.05 540	1.36 566	2.98 545	0.42 443	0.36 440	0.96 525	0.81 553	1.06 540	1.12 548	1.25 562	0.97 519	1.08 542	0.90 528	1.25 399	4.86 604	0.21 491	0.21 484	0.22 499	0.23 464	0.36 483	0.38 512

JetBlue	1.78 577	1.63 576	3.92 585	0.73 548	1.21 588	4.38 608	3.35 609	1.59 578	1.20 553	1.26 565	1.52 561	2.37 584	1.88 584	3.23 592	3.00 580	0.53 558	0.47 566	0.48 559	0.49 557	1.29 590	0.97 581

ADCL	0.99 531	0.79 433	2.43 457	0.39 414	0.32 395	1.50 564	1.90 598	0.92 447	0.97 527	1.26 565	1.27 546	1.00 527	1.42 569	1.14 386	3.31 588	0.17 447	0.14 376	0.22 499	0.21 449	0.30 428	0.22 382

IMH	2.02 584	2.15 608	2.69 507	1.68 593	1.12 585	1.66 573	0.92 560	2.10 596	1.92 587	1.32 567	2.66 590	2.21 582	1.69 579	5.78 608	1.68 541	5.54 615	0.96 598	1.31 596	0.71 583	1.32 593	0.99 587

SAMSARA	0.91 522	0.97 499	2.22 415	0.80 556	0.58 534	1.32 556	1.31 584	1.01 524	0.94 523	1.36 568	0.87 501	1.38 564	0.90 528	1.72 465	1.02 485	0.24 515	0.30 531	0.22 499	0.25 473	0.36 483	0.35 494

LSM	3.31 603	1.11 529	5.29 599	9.40 617	30.65 632	0.84 501	1.12 576	0.91 438	1.22 554	1.36 568	2.19 577	0.93 511	0.83 514	1.66 455	0.90 463	0.21 491	0.31 533	0.24 513	0.28 489	0.39 508	6.33 618

SPS-STEREO	1.07 541	1.13 533	2.88 531	0.65 543	0.69 553	0.99 529	0.68 534	1.05 539	0.87 507	1.36 568	1.23 544	1.46 567	0.94 533	1.87 496	1.72 544	0.66 568	0.61 576	0.58 565	0.57 570	0.65 556	0.77 568
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	1.67 576	2.10 602	5.22 597	1.53 591	8.90 611	0.86 507	0.31 355	0.96 483	0.96 526	1.37 571	1.01 525	1.13 549	1.98 586	1.51 431	0.91 464	0.54 560	0.31 533	1.18 590	0.63 579	1.13 582	0.80 570

MonStereo1	1.98 583	1.01 514	1.78 252	1.19 581	1.04 579	3.58 602	0.61 518	1.53 577	1.93 588	1.39 572	3.37 601	2.23 583	10.80 618	2.84 584	1.25 517	1.04 587	0.38 549	0.96 584	0.57 570	1.10 580	1.00 589

IPLG	0.69 454	0.84 450	2.43 457	0.35 345	0.21 222	1.65 572	0.61 518	1.36 567	0.58 285	1.39 572	0.51 284	0.37 202	0.87 522	1.41 413	0.36 281	0.09 85	0.07 47	0.14 383	0.12 275	0.32 445	0.11 117

PVD	0.90 521	0.85 454	2.15 400	0.53 507	0.50 513	0.99 529	0.56 504	1.15 554	1.64 575	1.41 574	1.41 558	1.11 548	1.13 551	1.35 405	1.31 521	0.26 524	0.28 526	0.28 525	0.26 481	0.37 491	0.49 539

WAO-7	1.48 570	1.63 576	2.49 471	0.93 566	0.75 557	1.72 575	1.10 574	1.84 589	1.96 589	1.43 575	2.54 585	1.97 577	1.61 577	3.06 588	2.08 558	0.69 570	0.66 579	0.94 582	0.74 584	0.80 569	0.69 561

PWCK	1.49 571	1.90 596	3.22 568	1.09 576	0.54 523	1.71 574	1.73 596	1.49 574	1.53 571	1.44 576	1.80 567	1.82 575	1.30 558	3.34 594	1.76 546	1.07 589	0.56 573	0.97 585	0.58 573	1.38 594	0.65 558

Dean	1.79 578	1.83 590	3.92 585	1.29 585	1.07 582	1.55 566	1.00 567	1.95 592	2.33 594	1.47 577	4.19 608	4.26 603	1.33 562	2.21 536	1.48 533	1.14 591	0.68 584	1.18 590	0.74 584	1.24 588	0.98 582

aanetorigin	0.77 492	0.80 435	2.59 492	0.43 447	0.44 492	0.58 287	1.01 569	0.57 180	0.68 391	1.53 578	1.23 544	0.81 471	1.08 546	1.07 374	1.07 491	0.18 459	0.15 402	0.17 453	0.21 449	0.54 548	0.30 466

MFN_U_SF_RVC	1.55 574	2.39 610	3.16 561	0.65 543	0.41 482	1.12 548	0.46 468	1.23 559	1.33 561	1.61 579	1.20 542	1.43 566	0.98 537	1.76 471	1.97 552	1.90 606	1.80 606	1.98 609	2.15 611	1.63 596	1.77 606

tt	4.93 608	0.27 106	4.20 591	2.29 604	1.58 598	10.20 615	16.97 622	9.42 620	5.02 607	1.67 580	1.28 547	4.68 605	5.03 608	3.37 596	5.92 608	6.16 617	9.47 625	2.82 614	3.18 615	3.60 611	1.53 602

WCMA_ROB	1.12 542	0.83 448	2.66 502	0.58 527	0.34 418	1.17 554	0.71 540	0.93 455	0.94 523	1.74 581	2.63 589	3.09 592	1.71 580	1.70 461	1.84 549	0.26 524	0.21 484	0.20 488	0.21 449	0.28 412	0.43 529

SGM_RVC	1.89 580	0.92 473	2.50 475	0.96 570	0.93 570	1.63 570	1.37 588	1.52 576	12.43 616	1.85 582	1.69 565	2.40 586	1.74 581	2.81 583	1.71 543	0.53 558	0.47 566	0.42 553	0.47 554	0.74 563	0.74 564
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 511	0.81 440	2.40 450	0.61 537	0.18 160	1.48 562	1.39 590	1.60 579	0.74 448	1.94 583	0.85 497	0.73 435	1.68 578	0.87 356	0.31 234	0.09 85	0.08 136	0.11 229	0.32 516	0.25 376	0.12 156

UNDER WATER-64	2.47 590	1.89 595	4.86 595	1.82 600	1.44 593	3.18 600	1.57 595	2.62 599	5.64 608	2.05 584	2.13 575	4.13 599	3.76 602	2.62 570	3.42 591	1.47 600	0.85 595	1.57 604	1.07 599	1.82 600	1.49 600

KSHMR	4.10 605	1.97 600	5.27 598	1.71 595	1.47 595	1.96 582	1.28 583	3.19 605	17.33 627	2.12 585	15.91 622	9.18 616	1.57 576	8.42 614	1.98 553	1.52 601	1.26 602	1.67 606	1.19 601	1.67 597	1.40 599

EDNetEfficientorigin	8.18 614	0.98 503	145.96 640	0.51 497	0.89 566	0.72 446	0.48 480	0.85 385	1.56 573	2.12 585	1.49 559	1.29 559	1.31 559	1.83 488	2.13 562	0.13 348	0.12 331	0.17 453	0.18 413	0.39 508	0.45 532

MDST_ROB	1.17 549	0.42 261	3.87 583	0.54 512	0.44 492	4.11 607	0.58 510	1.31 564	0.84 501	2.12 585	1.12 538	0.98 522	0.71 491	4.24 604	0.99 478	0.16 432	0.14 376	0.19 479	0.17 400	0.18 261	0.35 494

ELAS_RVC	1.37 564	0.78 431	3.21 567	0.55 519	0.50 513	1.49 563	2.48 606	1.48 573	1.71 579	2.13 588	2.09 573	2.07 579	2.56 593	1.90 506	2.02 555	0.35 546	0.36 543	0.37 548	0.34 523	0.49 539	0.47 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.80 595	2.14 606	2.89 534	1.91 601	1.04 579	3.98 605	0.96 562	3.26 607	6.17 609	2.15 589	3.37 601	3.31 594	2.41 591	11.84 617	2.03 556	2.05 607	1.86 608	1.54 602	0.92 592	1.22 585	0.87 577

Venus	2.80 595	2.14 606	2.89 534	1.91 601	1.04 579	3.98 605	0.96 562	3.26 607	6.17 609	2.15 589	3.37 601	3.31 594	2.41 591	11.84 617	2.03 556	2.05 607	1.86 608	1.54 602	0.92 592	1.22 585	0.87 577

FCDSN-DC	1.29 557	0.54 324	2.50 475	0.47 478	0.41 482	1.12 548	0.60 514	1.10 546	1.27 558	2.23 591	2.87 592	3.67 597	3.12 600	2.39 550	1.69 542	0.30 538	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.35 476	0.38 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 592	2.07 601	3.31 573	2.61 607	1.43 591	1.76 577	1.11 575	2.76 602	1.79 582	2.26 592	11.53 620	3.96 598	4.29 605	3.09 589	2.76 578	1.55 602	0.88 596	1.70 607	1.07 599	2.00 602	1.35 597

ELAS	1.39 565	0.79 433	2.86 529	0.53 507	0.50 513	2.81 598	2.20 602	1.61 580	1.50 570	2.28 593	2.35 581	1.82 575	2.13 587	1.73 466	2.22 564	0.35 546	0.37 545	0.35 542	0.35 526	0.49 539	0.47 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 556	0.70 395	4.05 589	0.64 540	0.98 571	0.94 523	1.40 591	0.85 385	1.75 580	2.34 594	1.33 553	1.05 538	2.21 589	1.58 445	4.15 598	0.15 411	0.19 464	0.14 383	0.27 486	0.38 498	0.32 480

DStereoFS	2.23 586	2.10 602	2.47 467	1.61 592	1.88 603	3.81 603	2.06 601	1.95 592	3.33 604	2.38 595	3.31 600	2.37 584	4.92 606	2.45 558	3.27 586	1.03 586	1.27 604	0.55 564	1.04 597	0.70 560	2.05 609

JetRed	3.29 602	4.93 612	10.17 610	1.45 588	1.72 600	7.44 612	5.05 615	3.06 604	2.12 593	2.41 596	2.39 582	2.99 591	2.37 590	3.51 597	6.44 610	1.32 598	1.90 610	1.37 598	1.23 603	2.21 604	1.76 605

TorneroNet-64	2.65 591	1.83 590	3.30 571	1.46 589	1.20 587	3.89 604	0.99 564	3.51 611	6.71 612	2.56 597	4.60 609	4.22 600	3.85 603	3.33 593	3.14 584	1.19 593	0.65 578	1.39 599	0.79 588	3.31 610	1.15 593

UNDER WATER	2.74 593	1.85 592	4.54 594	1.81 599	1.44 593	2.34 594	1.40 591	3.24 606	6.60 611	2.60 598	2.76 591	5.75 609	5.24 609	3.02 587	4.01 596	1.45 599	0.81 593	1.59 605	1.06 598	1.80 599	1.51 601

TCMNet-wrong-test	5.51 610	6.62 615	6.20 603	13.02 621	11.90 616	7.14 611	5.53 616	6.99 617	1.44 567	2.65 599	3.10 597	8.37 615	5.95 611	4.75 607	6.05 609	3.07 612	0.98 600	2.38 612	1.99 610	6.62 617	5.43 617

MeshStereo	1.21 551	1.15 539	3.01 548	0.34 329	0.28 345	1.10 547	0.69 536	1.35 566	1.01 533	2.71 600	2.41 583	2.96 590	1.45 570	2.80 582	1.40 529	0.22 504	0.22 490	0.22 499	0.19 433	0.50 541	0.26 437
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
FC-DCNN	1.49 571	0.59 342	2.88 531	0.44 454	0.39 464	1.97 584	0.66 528	1.67 581	1.70 578	2.72 601	2.89 593	4.22 600	2.97 597	2.55 567	2.19 563	0.29 535	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.32 445	0.39 518

FC-DCNN v2	1.54 573	0.58 340	2.80 525	0.44 454	0.39 464	2.05 588	0.66 528	1.90 590	1.84 586	2.79 602	2.97 596	4.41 604	3.07 598	2.65 572	2.30 568	0.29 535	0.26 516	0.31 534	0.30 503	0.32 445	0.38 512

SGM+DAISY	1.83 579	1.43 567	3.81 582	0.87 561	1.01 576	2.38 595	2.53 607	1.36 567	1.75 580	2.92 603	3.22 599	2.65 588	2.93 595	2.22 539	3.10 583	0.72 571	0.69 586	0.63 569	0.62 577	0.77 567	0.98 582

MSMD_ROB	1.34 560	0.96 491	2.38 446	0.39 414	0.32 395	1.96 582	0.62 523	0.91 438	1.43 566	2.94 604	2.60 587	4.77 606	1.95 585	2.43 556	1.33 523	0.29 535	0.26 516	0.32 538	0.32 516	0.30 428	0.30 466

MADNet++	2.79 594	2.11 605	2.97 544	2.49 605	2.28 605	2.95 599	2.31 604	2.67 600	2.47 597	3.03 605	3.13 598	2.70 589	2.92 594	4.10 602	4.48 601	2.68 610	2.24 614	3.04 616	2.44 613	2.37 605	2.34 610

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 312	0.33 184	0.93 79	0.26 119	0.22 249	0.46 135	0.20 102	1.10 546	1.34 562	3.16 606	0.32 149	0.22 79	0.20 98	0.30 66	0.22 102	0.10 184	0.09 207	0.11 229	0.09 132	0.15 175	0.19 339

MANE	2.90 598	1.14 535	2.96 541	1.03 572	1.01 576	5.01 609	2.45 605	5.36 613	6.88 613	3.58 607	4.76 611	5.99 610	4.99 607	4.23 603	4.61 603	0.56 563	0.67 580	0.44 556	0.78 586	0.51 543	1.03 590

IGEV-RUCA	2.28 587	0.30 155	1.15 102	0.40 425	1.86 602	2.06 589	1.90 598	1.36 567	1.80 584	3.70 608	3.76 604	5.02 607	8.19 615	2.12 531	1.63 539	0.25 520	0.76 591	2.72 613	1.91 609	2.39 606	2.36 611

SGM-ForestM	2.98 599	1.70 584	3.52 579	0.67 545	0.47 509	5.18 610	3.36 610	3.30 609	2.86 603	4.44 609	3.79 605	9.80 617	5.50 610	6.29 611	6.52 611	0.27 529	0.36 543	0.24 513	0.27 486	0.38 498	0.58 551

DGTPSM_ROB	8.89 615	5.62 613	12.25 613	5.92 613	11.32 614	8.54 613	24.18 625	6.40 615	13.49 618	5.15 610	11.46 618	6.19 612	10.92 619	7.00 612	13.72 621	4.47 613	7.65 619	3.92 617	7.45 621	4.38 613	7.87 620

Zero-FE251	0.56 374	0.29 142	1.27 126	0.26 119	0.16 93	0.44 111	0.16 47	0.44 72	0.35 43	5.31 611	0.19 32	0.22 79	0.19 86	0.24 8	1.08 492	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.13 193

DPSMNet_ROB	9.48 616	5.64 614	13.01 617	8.82 615	11.82 615	8.54 613	24.20 626	6.41 616	13.65 621	5.32 612	11.47 619	6.33 613	10.92 619	7.69 613	13.89 622	7.25 623	8.19 621	5.06 618	7.78 622	5.31 616	8.26 621

USTest	8.10 613	7.17 616	8.96 608	9.25 616	9.05 612	15.27 619	23.78 624	9.96 621	9.47 614	5.94 613	6.75 612	7.80 614	7.48 613	8.83 616	11.21 620	2.21 609	3.56 615	2.86 615	3.20 616	5.02 615	4.16 614

252Zero-FE	0.62 413	0.27 106	0.83 66	0.24 68	0.13 25	0.31 23	0.13 9	0.39 35	0.32 21	8.03 614	0.23 67	0.12 2	0.12 7	0.26 24	0.44 336	0.09 85	0.12 331	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.12 156

TorneroNet	5.50 609	1.92 598	3.16 561	1.47 590	1.25 590	14.07 618	1.06 572	4.90 612	20.99 632	10.17 615	16.48 624	11.88 621	6.93 612	3.34 594	4.20 599	1.30 597	0.69 586	1.45 601	0.86 590	2.61 607	1.20 594

DPSM_ROB	12.34 618	11.21 619	12.51 614	12.91 619	12.80 618	19.84 628	28.28 631	14.38 626	14.28 623	10.58 616	11.26 616	12.03 622	11.85 622	13.15 623	15.34 626	7.11 621	8.31 622	6.50 622	7.35 619	8.84 619	8.31 622

DPSM	12.34 618	11.21 619	12.51 614	12.91 619	12.80 618	19.84 628	28.28 631	14.38 626	14.28 623	10.58 616	11.26 616	12.03 622	11.85 622	13.15 623	15.34 626	7.11 621	8.31 622	6.50 622	7.35 619	8.84 619	8.31 622

ktn	4.35 606	2.10 602	2.89 534	1.80 597	1.49 597	2.13 590	1.41 593	2.26 597	12.72 617	11.41 618	16.43 623	11.15 619	3.75 601	4.36 605	3.18 585	1.82 605	0.98 600	1.73 608	1.21 602	2.97 609	1.27 596

LE_ROB	4.43 607	1.35 565	9.38 609	2.79 608	3.93 608	2.43 596	3.46 611	2.68 601	11.19 615	11.66 619	4.73 610	5.26 608	10.46 617	4.50 606	9.49 616	0.82 577	0.69 586	1.34 597	0.98 595	0.75 565	0.76 567

HanzoNet	7.64 612	2.86 611	5.05 596	7.01 614	3.97 609	2.18 592	1.34 587	3.37 610	4.05 605	13.17 620	10.58 614	10.73 618	16.52 624	8.45 615	10.51 619	10.48 624	9.72 626	5.59 620	13.46 625	6.84 618	6.83 619

WQFJA1++	2.30 588	0.22 42	6.03 602	1.08 574	1.15 586	0.29 15	0.14 19	0.39 35	0.24 2	13.61 621	0.19 32	3.34 596	0.17 45	0.33 94	0.24 140	0.10 184	0.07 47	0.08 42	0.07 66	18.19 629	0.14 216

Anonymous_1	22.91 625	11.20 618	12.13 612	12.75 618	26.28 631	19.43 626	27.92 630	14.08 624	13.61 619	14.96 622	10.58 614	11.26 620	11.19 621	12.55 621	14.57 624	38.28 639	7.88 620	34.96 636	63.99 638	89.57 641	10.94 624

LRCNet_RVC	13.74 622	19.30 622	12.75 616	19.46 624	12.69 617	1.86 578	0.41 436	12.33 622	1.05 537	15.77 623	18.83 628	12.62 624	8.70 616	12.21 620	9.62 617	22.22 632	8.37 624	25.85 633	24.01 633	19.32 630	17.44 631

xxxxx1	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

tt_ll	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

ff	28.96 635	20.11 626	14.07 619	49.74 633	39.15 635	18.98 622	26.64 627	21.94 630	20.21 629	16.45 624	17.48 625	18.36 625	21.56 627	16.21 626	20.88 629	23.07 633	26.55 635	66.40 639	78.70 639	30.27 633	32.51 638

coex-ft	5.95 611	1.67 580	60.57 638	0.34 329	0.30 368	0.77 476	0.69 536	0.74 280	4.41 606	19.22 627	2.15 576	1.62 573	7.97 614	1.81 486	8.96 615	0.44 552	2.08 612	0.18 473	0.19 433	0.38 498	4.62 616

BEATNet-Init1	12.10 617	11.19 617	27.29 635	2.99 609	3.51 607	21.84 631	11.10 618	14.34 625	13.83 622	20.34 628	20.33 629	26.35 638	20.03 626	19.06 629	14.80 625	1.74 604	1.81 607	2.05 610	2.49 614	3.69 612	3.12 613

HaxPig	19.86 624	22.40 630	22.34 624	17.95 623	17.95 622	11.77 617	11.89 619	16.02 628	15.89 626	21.10 629	21.41 630	18.74 628	18.39 625	20.08 630	19.69 628	23.63 636	23.22 634	24.06 632	23.69 632	23.00 631	23.95 633

RAFT-FEzeroshot	24.80 628	22.55 633	24.73 627	26.10 628	25.76 627	39.84 634	57.07 637	28.84 634	28.79 637	21.14 630	22.48 632	24.18 631	23.88 633	26.38 632	30.87 635	14.26 626	16.71 629	13.09 624	14.82 628	17.79 625	16.72 628

RAFT-FE	24.80 628	22.55 633	24.73 627	26.10 628	25.76 627	39.84 634	57.07 637	28.84 634	28.79 637	21.14 630	22.48 632	24.18 631	23.88 633	26.38 632	30.87 635	14.26 626	16.71 629	13.09 624	14.82 628	17.79 625	16.72 628

LSM0	26.58 633	22.63 636	25.88 633	30.13 632	52.21 640	39.94 639	56.74 633	28.97 638	28.72 636	21.14 630	22.26 631	24.43 636	23.88 633	26.54 638	30.87 635	14.32 630	16.55 628	13.12 629	14.71 626	17.92 628	20.60 632

CasAABBNet	24.81 630	22.53 631	24.83 629	26.08 627	25.74 626	39.86 636	57.06 636	28.87 636	28.83 639	21.16 633	22.54 634	24.22 633	23.89 636	26.38 632	30.87 635	14.25 625	16.71 629	13.09 624	14.81 627	17.78 623	16.71 627

Selective-RAFT-Error	24.87 632	22.59 635	25.14 632	26.13 631	25.82 630	39.93 638	57.03 635	28.97 638	28.95 641	21.21 634	22.65 635	24.25 635	23.98 637	26.43 636	30.83 634	14.27 629	16.71 629	13.10 627	14.82 628	17.82 627	16.76 630

FlowAnything	24.85 631	22.54 632	25.10 631	26.11 630	25.76 627	39.86 636	57.00 634	28.89 637	28.87 640	21.31 635	22.68 636	24.22 633	23.87 632	26.39 635	30.89 639	14.26 626	16.78 633	13.10 627	14.90 631	17.78 623	16.69 626

RSGM-EC	41.56 638	31.72 639	19.92 622	51.66 636	47.86 638	38.70 632	61.61 639	33.83 640	22.80 633	23.45 636	29.29 639	43.76 640	35.31 640	66.76 640	70.17 640	66.40 640	37.60 640	48.67 637	25.68 634	48.86 637	27.21 634

acva	41.56 638	31.72 639	19.92 622	51.66 636	47.86 638	38.70 632	61.61 639	33.83 640	22.80 633	23.45 636	29.29 639	43.76 640	35.31 640	66.76 640	70.17 640	66.40 640	37.60 640	48.67 637	25.68 634	48.86 637	27.21 634

DPSimNet_ROB	17.97 623	20.20 629	24.98 630	17.62 622	15.92 621	21.53 630	21.00 623	13.70 623	15.61 625	23.89 638	14.69 621	22.87 629	24.58 638	12.70 622	14.56 623	18.48 631	12.91 627	20.21 631	12.05 623	17.76 622	14.17 625

MEDIAN_ROB	23.96 627	27.05 637	26.39 634	22.16 625	22.13 624	16.12 621	13.97 620	20.24 629	20.05 628	25.50 639	25.31 637	22.96 630	22.63 630	24.39 631	23.24 632	28.20 637	27.23 638	28.62 634	27.75 636	27.50 632	27.76 636

AVERAGE_ROB	26.93 634	30.34 638	29.27 636	25.82 626	25.34 625	19.48 627	15.17 621	23.55 633	23.00 635	28.45 640	27.87 638	26.25 637	25.86 639	26.96 639	25.55 633	31.30 638	30.07 639	31.76 635	30.81 637	30.79 636	30.93 637

PML	23.15 626	16.83 621	7.78 606	5.49 612	9.93 613	51.13 640	104.50 641	5.76 614	13.62 620	37.30 641	105.93 641	30.86 639	23.50 631	12.07 619	7.87 614	6.30 618	2.12 613	6.32 621	2.43 612	10.44 621	2.90 612

test_example2	115.39 640	123.23 641	94.57 639	115.52 638	123.55 641	101.63 641	114.33 642	53.41 642	99.48 642	134.90 642	135.05 642	85.83 642	85.11 642	111.32 642	106.15 642	152.55 642	205.26 642	99.78 642	114.96 642	140.96 642	110.20 641

ccccc		297.21 642		374.70 641	380.44 642	203.92 642		216.32 643		203.37 643		215.01 643		312.78 643		412.57 643	356.13 643	256.09 643	227.69 643	428.88 643

ASD4		19.65 623

Low-res two-view benchmark