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

StereoAnything_RVC	0.35 136	1.25 553	1.82 287	0.20 5	0.12 9	0.26 9	0.15 32	0.43 65	0.37 74	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 87	0.46 206	0.14 1	0.11 260	0.09 208	0.08 42	0.05 1	0.76 567	0.18 323

252Zero-FE	0.62 414	0.27 107	0.83 67	0.24 69	0.13 25	0.31 24	0.13 9	0.39 36	0.32 21	8.03 615	0.23 68	0.12 2	0.12 8	0.26 25	0.44 337	0.09 86	0.12 332	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.12 157

3w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.59 22	0.22 36	0.12 9	0.37 59	0.22 153	0.50 123	0.38 79	0.22 62	0.21 47	0.12 2	0.22 119	0.26 25	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

BPD-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 25	0.21 13	0.13 25	0.15 1	0.16 47	0.21 1	0.36 65	0.11 1	0.17 22	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 39	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.08 97	0.08 28	0.11 117

4w-stereo	0.20 7	0.21 27	0.57 19	0.21 13	0.15 67	0.39 74	0.13 9	0.39 36	0.33 30	0.22 62	0.21 47	0.13 4	0.20 99	0.29 58	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 18	0.23 61	0.50 1	0.22 36	0.15 67	0.39 74	0.19 83	0.47 101	0.36 65	0.21 51	0.22 59	0.13 4	0.17 46	0.33 95	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 18	0.21 27	0.57 19	0.20 5	0.14 42	0.40 81	0.18 74	0.47 101	0.36 65	0.24 92	0.20 40	0.13 4	0.19 87	0.31 74	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 18	0.21 27	0.61 25	0.21 13	0.20 209	0.44 112	0.16 47	0.44 73	0.30 15	0.22 62	0.20 40	0.13 4	0.18 66	0.29 58	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

2w_stereo	0.21 18	0.19 8	0.51 2	0.22 36	0.13 25	0.41 88	0.20 103	0.50 123	0.34 36	0.25 111	0.23 68	0.13 4	0.23 136	0.24 9	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 39	0.17 1	0.52 5	0.23 49	0.16 94	0.44 112	0.22 153	0.55 169	0.40 104	0.25 111	0.29 117	0.13 4	0.26 180	0.28 44	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.25 88	0.27 332	0.39 74	0.14 19	0.51 131	0.33 30	0.25 111	0.27 103	0.13 4	0.13 14	0.38 145	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.23 49	0.28 346	0.42 101	0.14 19	0.46 86	0.31 16	0.24 92	0.20 40	0.13 4	0.14 16	0.43 173	0.20 63	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 97	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 18	0.31 168	0.85 68	0.22 36	0.14 42	0.31 24	0.22 153	0.38 29	0.25 4	0.17 21	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 83	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.21 18	0.31 168	0.85 68	0.22 36	0.14 42	0.28 12	0.21 126	0.38 29	0.26 6	0.16 12	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 137	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 92

Pro-Stereo	0.22 39	0.25 82	0.66 47	0.22 36	0.14 42	0.49 162	0.15 32	0.23 2	0.35 43	0.16 12	0.13 11	0.14 15	0.09 1	0.49 235	0.18 22	0.08 41	0.06 23	0.09 103	0.37 539	0.08 28	0.09 63

MonStereo	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 36	0.17 123	0.35 47	0.14 19	0.27 4	0.25 4	0.19 34	0.21 47	0.14 15	0.15 28	0.27 32	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 217

Monster-pub-eth3d	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 87	0.25 88	0.21 223	0.46 136	0.16 47	0.30 7	0.27 8	0.17 21	0.19 33	0.14 15	0.18 66	0.35 113	0.17 20	0.07 23	0.07 48	0.08 42	0.25 474	0.10 66	0.10 92

asda	0.22 39	0.25 82	0.70 51	0.21 13	0.16 94	0.43 105	0.16 47	0.44 73	0.35 43	0.22 62	0.20 40	0.14 15	0.20 99	0.25 14	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

qwe	0.21 18	0.22 43	0.61 25	0.21 13	0.20 209	0.41 88	0.15 32	0.46 86	0.35 43	0.26 128	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.31 74	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 18	0.22 43	0.51 2	0.21 13	0.14 42	0.36 55	0.13 9	0.42 57	0.34 36	0.23 83	0.27 103	0.14 15	0.18 66	0.33 95	0.24 141	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	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 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.17 58	0.40 40	0.35 43	0.25 111	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.17 58	0.40 40	0.35 43	0.25 111	0.22 59	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 161	0.41 88	0.17 58	0.41 50	0.35 43	0.22 62	0.21 47	0.14 15	0.18 66	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.5w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.55 14	0.21 13	0.15 67	0.40 81	0.14 19	0.43 65	0.33 30	0.21 51	0.24 78	0.14 15	0.18 66	0.34 107	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

IGEV	0.22 39	0.28 132	0.88 72	0.21 13	0.24 283	0.42 101	0.17 58	0.35 17	0.37 74	0.20 42	0.22 59	0.14 15	0.12 8	0.24 9	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

MonSter	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 34	0.15 32	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 32	0.23 116	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 63

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.22 43	0.91 77	0.23 49	0.13 25	0.49 162	0.18 74	0.30 7	0.28 12	0.19 34	0.17 22	0.14 15	0.14 16	0.41 161	0.16 6	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.09 63

MatchStereo	0.24 53	0.38 232	1.37 147	0.20 5	0.10 2	0.22 5	0.14 19	0.41 50	0.40 104	0.14 4	0.25 85	0.15 32	0.15 28	0.25 14	0.18 22	0.09 86	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

Monster-pub-mixall	0.21 18	0.31 168	0.69 50	0.21 13	0.13 25	0.27 10	0.12 4	0.37 25	0.26 6	0.21 51	0.19 33	0.15 32	0.12 8	0.47 217	0.29 203	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 157

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 248	0.94 82	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.13 9	0.40 40	0.36 65	0.22 62	0.15 16	0.15 32	0.15 28	0.40 156	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 255

S2M2_XL	0.20 7	0.32 176	1.10 97	0.19 2	0.13 25	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 33	0.15 32	0.14 16	0.19 2	0.21 82	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.22 36	0.17 123	0.41 88	0.14 19	0.35 17	0.32 21	0.24 92	0.20 40	0.15 32	0.18 66	0.26 25	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

GREAT-IGEV	0.37 154	0.28 132	1.48 173	0.25 88	0.38 459	0.46 136	0.18 74	0.33 12	0.34 36	0.15 6	0.29 117	0.15 32	0.17 46	0.36 126	0.23 116	0.07 23	0.76 592	0.07 1	0.26 482	0.21 315	1.03 591

BridgeDepth_RVC	0.20 7	0.20 14	0.74 56	0.17 1	0.12 9	0.32 30	0.12 4	0.33 12	0.46 167	0.15 6	0.15 16	0.16 38	0.19 87	0.23 7	0.18 22	0.10 185	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
LCMNet	0.20 7	0.21 27	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 74	0.14 19	0.34 16	0.34 36	0.16 12	0.16 21	0.16 38	0.15 28	0.27 32	0.22 103	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

GEAStereo	0.35 136	0.32 176	1.17 107	0.53 508	0.60 542	0.55 235	0.21 126	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.22 59	0.16 38	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.11 260	0.37 546	0.08 42	0.06 14	0.33 455	0.71 563

gasm-f	0.36 146	0.34 200	1.13 99	0.53 508	0.44 493	0.54 220	0.27 292	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.33 159	0.16 38	0.22 119	0.36 126	0.25 156	0.11 260	0.37 546	0.08 42	0.06 14	0.38 499	0.71 563

GASTEREO	0.35 136	0.72 402	1.15 103	0.56 522	0.20 209	0.52 203	0.22 153	0.56 176	0.40 104	0.30 153	0.31 144	0.16 38	0.31 251	0.35 113	0.26 168	0.09 86	0.14 377	0.08 42	0.28 490	0.14 156	0.20 356

3.25w_new	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.14 19	0.43 65	0.35 43	0.23 83	0.21 47	0.16 38	0.18 66	0.27 32	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 59	0.14 19	0.43 65	0.35 43	0.23 83	0.21 47	0.16 38	0.18 66	0.27 32	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

LGtest1	0.21 18	0.37 221	0.70 51	0.22 36	0.12 9	0.31 24	0.11 2	0.36 22	0.39 91	0.17 21	0.13 11	0.16 38	0.14 16	0.25 14	0.27 178	0.10 185	0.09 208	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 92

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 154	1.34 565	1.24 122	0.23 49	0.12 9	0.33 34	0.20 103	0.40 40	0.33 30	0.25 111	0.21 47	0.16 38	0.14 16	0.27 32	0.63 415	0.55 563	0.06 23	0.11 230	0.13 309	0.25 377	0.49 540

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 32	0.20 5	0.13 25	0.36 55	0.13 9	0.35 17	0.31 16	0.16 12	0.14 15	0.17 47	0.15 28	0.25 14	0.23 116	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 74	0.15 32	0.35 17	0.27 8	0.18 28	0.15 16	0.17 47	0.16 38	0.26 25	0.21 82	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

GSStereo	0.36 146	0.32 176	1.17 107	0.34 330	0.60 542	0.55 235	0.21 126	0.62 214	0.41 115	0.22 62	0.22 59	0.17 47	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.33 455	0.84 573

GS-Stereo							0.21 126	0.62 214	0.41 115	0.22 62	0.22 59	0.17 47	0.18 66	0.44 182	0.16 6	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.33 455	0.84 573

MSCF	0.35 136	0.72 402	1.15 103	0.58 528	0.21 223	0.50 174	0.22 153	0.56 176	0.38 79	0.29 148	0.29 117	0.17 47	0.30 242	0.35 113	0.26 168	0.09 86	0.12 332	0.08 42	0.29 494	0.15 176	0.21 368

MLG-Stereo_test3	0.21 18	0.35 209	0.65 40	0.21 13	0.14 42	0.36 55	0.13 9	0.37 25	0.40 104	0.21 51	0.12 8	0.17 47	0.12 8	0.25 14	0.16 6	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.10 92

MLG-Stereo	0.21 18	0.33 185	0.60 23	0.23 49	0.12 9	0.44 112	0.13 9	0.39 36	0.46 167	0.13 2	0.10 2	0.17 47	0.13 14	0.35 113	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

SGD-Stereo	0.22 39	0.28 132	0.77 60	0.22 36	0.11 3	0.40 81	0.16 47	0.31 9	0.36 65	0.19 34	0.19 33	0.17 47	0.17 46	0.37 137	0.16 6	0.10 185	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 66	0.07 9

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 72	0.28 132	1.09 95	0.33 299	0.15 67	0.30 19	0.16 47	0.58 187	0.42 126	0.19 34	0.19 33	0.17 47	0.26 180	0.38 145	0.37 288	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.25 474	0.10 66	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 61	0.64 35	0.24 69	0.22 250	0.47 143	0.13 9	0.52 145	0.33 30	0.18 28	0.24 78	0.17 47	0.22 119	0.32 83	0.19 39	0.08 41	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 235	0.09 63

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 40	0.20 5	0.12 9	0.30 19	0.14 19	0.29 6	0.28 12	0.16 12	0.13 11	0.18 57	0.15 28	0.25 14	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

111111	0.24 53	0.21 27	0.82 66	0.24 69	0.21 223	0.43 105	0.13 9	0.45 83	0.35 43	0.22 62	0.27 103	0.18 57	0.16 38	0.35 113	0.18 22	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 377	0.08 40

MLG-Stereo_test1	0.21 18	0.33 185	0.61 25	0.23 49	0.21 223	0.45 118	0.13 9	0.33 12	0.46 167	0.13 2	0.09 1	0.18 57	0.12 8	0.32 83	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

FoundationStereo	0.20 7	0.30 156	0.81 64	0.21 13	0.22 250	0.21 4	0.16 47	0.25 3	0.38 79	0.15 6	0.11 4	0.18 57	0.17 46	0.23 7	0.16 6	0.09 86	0.13 356	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

dual_stereo	0.23 47	0.25 82	0.66 47	0.21 13	0.15 67	0.27 10	0.15 32	0.62 214	0.40 104	0.15 6	0.13 11	0.18 57	0.14 16	0.37 137	0.19 39	0.09 86	0.31 534	0.07 1	0.10 171	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo+	0.29 83	0.29 143	0.86 70	0.25 88	0.34 419	0.30 19	0.14 19	0.32 10	0.53 240	0.18 28	0.12 8	0.18 57	0.19 87	0.49 235	0.17 20	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.20 444	0.46 535	0.59 553

UniTT-Stereo	0.30 93	0.36 218	1.68 208	0.27 140	0.24 283	0.29 16	0.18 74	0.33 12	0.34 36	0.26 128	0.37 181	0.18 57	0.18 66	0.31 74	0.27 178	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.25 377	0.08 40

LG-G_1	0.23 47	0.37 221	0.71 53	0.23 49	0.11 3	0.51 184	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 64	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 117

LG-G	0.23 47	0.37 221	0.71 53	0.23 49	0.11 3	0.51 184	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 64	0.15 28	0.36 126	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 117

BStereo	0.28 72	0.33 185	1.34 140	0.23 49	0.29 354	0.33 34	0.20 103	0.46 86	0.35 43	0.22 62	0.17 22	0.20 66	0.14 16	0.28 44	0.25 156	0.07 23	0.07 48	0.16 433	0.21 450	0.12 100	0.11 117

Wave_Phase_stereo	0.31 101	0.33 185	1.34 140	0.23 49	0.29 354	0.98 529	0.20 103	0.49 116	0.35 43	0.22 62	0.17 22	0.20 66	0.14 16	0.28 44	0.25 156	0.07 23	0.07 48	0.16 433	0.21 450	0.12 100	0.11 117

NLSM3	0.26 61	0.39 242	0.75 57	0.25 88	0.24 283	0.43 105	0.19 83	0.58 187	0.45 156	0.20 42	0.26 96	0.20 66	0.25 164	0.29 58	0.24 141	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.09 133	0.10 66	0.07 9

fffft	0.29 83	0.21 27	1.10 97	0.24 69	0.15 67	0.42 101	0.24 224	0.42 57	0.38 79	0.21 51	0.18 30	0.20 66	0.16 38	0.44 182	0.70 433	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.28 413	0.20 356
1: 1. 1
RAStereo	0.28 72	0.48 301	1.52 182	0.26 120	0.18 161	0.25 8	0.19 83	0.42 57	0.35 43	0.20 42	0.25 85	0.20 66	0.16 38	0.24 9	0.24 141	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.12 100	0.08 40

MyStereo07	0.34 125	0.40 248	1.46 166	0.29 200	0.23 270	0.60 317	0.31 356	0.53 154	0.42 126	0.25 111	0.25 85	0.20 66	0.26 180	0.57 268	0.19 39	0.09 86	0.18 452	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.19 340

ff7	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

ffff	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

11t	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

CAS	0.35 136	0.25 82	1.30 132	0.79 556	0.34 419	0.51 184	0.23 188	0.46 86	0.39 91	0.22 62	0.31 144	0.20 66	0.17 46	0.28 44	0.23 116	0.73 573	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 50	0.37 510

ccc-4	0.32 108	0.52 314	1.38 149	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.23 68	0.20 66	0.23 136	0.48 224	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.18 414	0.23 346	0.22 383

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 176	0.52 5	0.28 168	0.17 123	0.37 59	0.20 103	0.38 29	0.24 2	0.24 92	0.20 40	0.21 77	0.17 46	0.26 25	0.25 156	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.16 382	0.17 235	0.12 157

SMoEStereo_RVC	0.29 83	0.26 99	1.03 87	0.25 88	0.14 42	0.46 136	0.22 153	0.36 22	0.38 79	0.23 83	0.23 68	0.21 77	0.18 66	0.45 197	0.60 408	0.07 23	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.20 356

CAS++	0.31 101	0.33 185	1.43 160	0.25 88	0.17 123	0.31 24	0.20 103	0.78 331	0.41 115	0.30 153	0.30 131	0.21 77	0.16 38	0.33 95	0.18 22	0.15 412	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.15 176	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Zero-FE251	0.56 375	0.29 143	1.27 127	0.26 120	0.16 94	0.44 112	0.16 47	0.44 73	0.35 43	5.31 612	0.19 33	0.22 80	0.19 87	0.24 9	1.08 493	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.13 194

MLG-Stereo_test2	0.21 18	0.36 218	0.68 49	0.21 13	0.17 123	0.45 118	0.12 4	0.35 17	0.42 126	0.15 6	0.11 4	0.22 80	0.10 2	0.28 44	0.16 6	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 63

IGEV++	0.34 125	0.43 267	1.32 135	0.31 247	0.14 42	0.32 30	0.21 126	0.70 257	0.34 36	0.22 62	0.28 111	0.22 80	0.27 201	0.35 113	0.27 178	0.09 86	0.39 557	0.08 42	0.15 362	0.25 377	0.45 533

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 313	0.33 185	0.93 80	0.26 120	0.22 250	0.46 136	0.20 103	1.10 547	1.34 563	3.16 607	0.32 150	0.22 80	0.20 99	0.30 67	0.22 103	0.10 185	0.09 208	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.19 340

AEACV	0.33 117	0.24 74	1.44 162	0.28 168	0.35 432	0.47 143	0.21 126	0.43 65	0.28 12	0.26 128	0.25 85	0.22 80	0.38 300	0.30 67	0.18 22	0.09 86	0.35 542	0.09 103	0.36 536	0.23 346	0.25 428

anonymousdsp	0.34 125	0.53 319	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.49 116	0.40 104	0.25 111	0.24 78	0.22 80	0.24 148	0.55 264	0.19 39	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.18 414	0.24 363	0.29 457

Selective-IGEV	0.29 83	0.23 61	1.28 128	0.27 140	0.30 369	0.35 47	0.20 103	0.56 176	0.38 79	0.21 51	0.30 131	0.22 80	0.18 66	0.37 137	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 362	0.16 212	0.29 457

ProNet	0.30 93	0.54 325	1.29 129	0.25 88	0.15 67	0.47 143	0.25 245	0.48 109	0.39 91	0.21 51	0.23 68	0.22 80	0.20 99	0.44 182	0.19 39	0.08 41	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.12 157

IGEV-Stereo	0.34 125	0.54 325	1.47 170	0.25 88	0.16 94	0.56 252	0.23 188	0.49 116	0.40 104	0.25 111	0.24 78	0.22 80	0.24 148	0.54 260	0.19 39	0.09 86	0.10 251	0.10 159	0.18 414	0.24 363	0.29 457
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
BridgeDepth	0.19 4	0.30 156	0.55 14	0.23 49	0.09 1	0.38 70	0.15 32	0.32 10	0.33 30	0.16 12	0.12 8	0.23 89	0.19 87	0.27 32	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
S2M2_L	0.24 53	0.29 143	0.90 76	0.23 49	0.17 123	0.24 7	0.09 1	0.36 22	0.45 156	0.17 21	0.25 85	0.23 89	0.17 46	0.24 9	0.28 188	0.15 412	0.12 332	0.11 230	0.12 276	0.15 176	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.38 164	0.28 132	2.46 463	0.43 448	0.15 67	0.50 174	0.25 245	0.47 101	0.38 79	0.33 171	0.26 96	0.23 89	0.22 119	0.34 107	0.29 203	0.08 41	0.09 208	0.09 103	0.10 171	0.36 484	0.22 383

GIP-stereo	0.26 61	0.22 43	0.78 61	0.29 200	0.20 209	0.42 101	0.17 58	0.64 225	0.39 91	0.18 28	0.24 78	0.23 89	0.18 66	0.25 14	0.47 352	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.17 235	0.08 40

999	0.29 83	0.25 82	1.05 90	0.26 120	0.18 161	0.49 162	0.23 188	0.38 29	0.37 74	0.20 42	0.32 150	0.23 89	0.18 66	0.73 329	0.36 282	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.24 363	0.10 92

mms	0.27 65	0.26 99	0.91 77	0.25 88	0.18 161	0.32 30	0.23 188	0.37 25	0.31 16	0.21 51	0.30 131	0.23 89	0.17 46	0.46 206	0.21 82	0.08 41	0.10 251	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.47 536

ours_stereo	0.27 65	0.25 82	1.21 117	0.25 88	0.17 123	0.35 47	0.23 188	0.38 29	0.35 43	0.20 42	0.31 144	0.23 89	0.17 46	0.41 161	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.18 323

AIO-Stereo	0.30 93	0.27 107	1.25 123	0.27 140	0.24 283	0.37 59	0.20 103	0.52 145	0.36 65	0.21 51	0.30 131	0.23 89	0.14 16	0.31 74	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.38 540	0.19 283	0.31 475

plain	0.37 154	0.47 298	2.15 401	0.27 140	0.19 194	0.33 34	0.20 103	0.58 187	0.46 167	0.23 83	0.37 181	0.23 89	0.25 164	0.45 197	0.28 188	0.11 260	0.08 137	0.13 349	0.09 133	0.42 523	0.12 157

CASnet	0.28 72	0.31 168	1.20 115	0.28 168	0.11 3	0.47 143	0.19 83	0.44 73	0.44 141	0.38 192	0.31 144	0.23 89	0.17 46	0.29 58	0.19 39	0.10 185	0.06 23	0.15 414	0.12 276	0.16 212	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 83	0.33 185	1.19 111	0.25 88	0.34 419	0.43 105	0.22 153	0.42 57	0.32 21	0.22 62	0.33 159	0.23 89	0.24 148	0.31 74	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 475

XX-TBD	0.34 125	0.77 424	1.75 233	0.34 330	0.13 25	0.51 184	0.17 58	0.43 65	0.50 205	0.37 184	0.49 272	0.23 89	0.18 66	0.28 44	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

sAnonymous2	0.38 164	0.62 355	2.15 401	0.31 247	0.24 283	0.34 42	0.27 292	0.53 154	0.46 167	0.24 92	0.29 117	0.23 89	0.28 218	0.28 44	0.22 103	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.13 309	0.38 499	0.35 495

CroCo_RVC	0.38 164	0.62 355	2.15 401	0.31 247	0.24 283	0.34 42	0.27 292	0.53 154	0.46 167	0.24 92	0.29 117	0.23 89	0.28 218	0.28 44	0.22 103	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.13 309	0.38 499	0.35 495

VIP-Stereo	0.28 72	0.56 336	1.05 90	0.23 49	0.19 194	0.52 203	0.17 58	0.44 73	0.39 91	0.18 28	0.25 85	0.24 103	0.15 28	0.33 95	0.19 39	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.14 156	0.32 481

DA	0.32 108	0.26 99	0.89 74	0.29 200	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.60 206	0.39 91	0.23 83	0.30 131	0.24 103	0.26 180	0.60 284	0.18 22	0.10 185	0.12 332	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.52 544

GGEV	0.32 108	0.26 99	0.89 74	0.29 200	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.60 206	0.39 91	0.23 83	0.30 131	0.24 103	0.26 180	0.60 284	0.18 22	0.10 185	0.12 332	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.52 544

SCV	0.35 136	0.59 343	1.37 147	0.34 330	0.22 250	0.28 12	0.23 188	0.72 265	0.35 43	0.19 34	0.30 131	0.24 103	0.20 99	0.64 295	0.19 39	0.11 260	0.08 137	0.09 103	0.29 494	0.34 466	0.29 457

castereo	0.30 93	0.44 278	0.81 64	0.24 69	0.29 354	0.41 88	0.27 292	0.72 265	0.45 156	0.22 62	0.30 131	0.24 103	0.31 251	0.25 14	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.31 511	0.12 100	0.09 63

RSM++	0.27 65	0.26 99	0.87 71	0.28 168	0.13 25	0.39 74	0.20 103	0.45 83	0.45 156	0.20 42	0.24 78	0.24 103	0.17 46	0.36 126	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.26 397	0.18 323

trnet	0.28 72	0.26 99	1.32 135	0.19 2	0.12 9	0.54 220	0.15 32	0.48 109	0.46 167	0.27 137	0.33 159	0.24 103	0.21 110	0.30 67	0.21 82	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.09 50	0.07 9

ACVNet-DCA	0.42 213	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.76 305	0.52 221	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

1test111	0.44 232	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.76 305	0.52 221	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.96 363	0.30 223	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

cc1	0.47 278	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	1.01 534	0.31 158	0.38 191	0.24 103	0.38 300	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.25 377	0.40 523

CREStereo++_RVC	0.33 117	0.29 143	1.74 227	0.24 69	0.16 94	0.54 220	0.15 32	0.40 40	0.55 260	0.37 184	0.51 285	0.24 103	0.19 87	0.27 32	0.26 168	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.30 504	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
test_xeample3	0.46 261	0.34 200	2.99 547	0.37 389	0.16 94	0.49 162	0.33 387	1.06 541	0.44 141	0.25 111	0.23 68	0.24 103	0.25 164	0.49 235	0.56 395	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.40 546	0.17 235	0.26 438

CREStereo	0.28 72	0.30 156	1.33 137	0.19 2	0.13 25	0.55 235	0.17 58	0.48 109	0.46 167	0.27 137	0.33 159	0.24 103	0.21 110	0.31 74	0.21 82	0.11 260	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.10 66	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
NLSM1	0.39 179	0.24 74	0.56 17	0.27 140	0.40 475	0.49 162	0.21 126	1.44 572	1.64 576	0.25 111	0.33 159	0.25 116	0.26 180	0.40 156	0.32 248	0.10 185	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.22 332	0.13 194

DilatedVolume-Stereo	0.26 61	0.20 14	0.64 35	0.25 88	0.15 67	0.41 88	0.18 74	0.42 57	0.35 43	0.34 173	0.34 167	0.25 116	0.23 136	0.43 173	0.53 380	0.09 86	0.09 208	0.08 42	0.10 171	0.12 100	0.11 117

LG-Stereo	0.27 65	0.25 82	0.95 83	0.25 88	0.15 67	0.43 105	0.21 126	0.50 123	0.40 104	0.18 28	0.29 117	0.25 116	0.16 38	0.28 44	0.35 278	0.07 23	0.07 48	0.11 230	0.10 171	0.24 363	0.10 92

AIO_rvc	0.41 193	0.64 370	1.29 129	0.58 528	0.39 465	0.37 59	0.24 224	0.50 123	0.43 137	0.28 142	0.23 68	0.25 116	0.16 38	0.99 366	0.19 39	0.10 185	0.16 421	0.08 42	0.11 236	0.25 377	0.85 575

HUF	0.59 395	0.65 377	2.46 463	0.45 469	0.77 562	0.34 42	0.24 224	0.46 86	0.39 91	0.31 158	0.28 111	0.25 116	0.19 87	0.67 310	0.18 22	0.12 319	2.03 612	0.08 42	0.06 14	0.31 437	1.59 605

tt45	0.29 83	0.24 74	1.06 92	0.25 88	0.17 123	0.55 235	0.22 153	0.41 50	0.35 43	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.18 66	0.64 295	0.34 268	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.21 315	0.11 117

rvit_stereo_0081	0.25 58	0.21 27	0.61 25	0.28 168	0.17 123	0.31 24	0.22 153	0.42 57	0.53 240	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.21 110	0.34 107	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 58	0.21 27	0.61 25	0.28 168	0.17 123	0.31 24	0.22 153	0.42 57	0.53 240	0.24 92	0.25 85	0.25 116	0.21 110	0.34 107	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.09 63

test_for_model	0.64 425	1.60 576	1.82 287	1.23 584	1.02 579	0.53 212	0.23 188	0.75 292	0.50 205	0.57 367	0.29 117	0.25 116	0.20 99	0.26 25	0.22 103	0.76 576	0.31 534	0.08 42	0.07 66	1.68 599	0.50 543

MGS-Stereo	0.32 108	0.34 200	1.70 213	0.25 88	0.14 42	0.40 81	0.22 153	0.38 29	0.43 137	0.24 92	0.51 285	0.25 116	0.18 66	0.31 74	0.20 63	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.08 97	0.47 536	0.08 40

tt1	0.44 232	0.64 370	1.83 293	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	0.88 512	0.31 158	0.37 181	0.25 116	0.35 274	0.63 293	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.11 230	0.09 133	0.25 377	0.36 503

MIF-Stereo (partial)	0.34 125	0.41 255	1.93 337	0.26 120	0.24 283	0.32 30	0.17 58	0.53 154	0.42 126	0.25 111	0.37 181	0.25 116	0.26 180	0.44 182	0.31 235	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.19 283	0.14 217

GLC_STEREO	0.28 72	0.27 107	1.36 144	0.28 168	0.12 9	0.41 88	0.20 103	0.37 25	0.38 79	0.26 128	0.30 131	0.25 116	0.19 87	0.33 95	0.24 141	0.09 86	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.09 63

sCroCo_RVC	0.33 117	0.32 176	1.89 320	0.34 330	0.27 332	0.30 19	0.22 153	0.48 109	0.44 141	0.22 62	0.33 159	0.25 116	0.25 164	0.32 83	0.24 141	0.14 392	0.16 421	0.12 290	0.12 276	0.15 176	0.13 194

GMStereo	0.38 164	0.99 509	1.91 331	0.27 140	0.16 94	0.39 74	0.23 188	0.47 101	0.62 333	0.38 192	0.34 167	0.25 116	0.25 164	0.39 151	0.29 203	0.14 392	0.08 137	0.10 159	0.12 276	0.15 176	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
NLMM1	0.46 261	0.27 107	0.53 11	0.27 140	0.38 459	0.49 162	0.24 224	1.97 595	2.38 596	0.28 142	0.27 103	0.26 131	0.25 164	0.47 217	0.31 235	0.10 185	0.11 301	0.10 159	0.09 133	0.23 346	0.15 255

DLNR-FE	13.43 621	20.01 626	23.53 626	121.73 641	33.87 634	0.46 136	0.15 32	8.09 620	0.35 43	0.28 142	0.37 181	0.26 131	0.17 46	0.75 333	0.29 203	6.68 621	0.26 517	0.09 103	0.38 540	50.82 641	0.18 323

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 72	0.24 69	0.14 42	0.37 59	0.17 58	0.43 65	0.32 21	0.26 128	0.35 172	0.26 131	0.24 148	0.22 4	0.25 156	0.09 86	0.09 208	0.09 103	0.08 97	0.10 66	0.10 92

depthmonostereo	0.26 61	0.23 61	0.65 40	0.41 433	0.13 25	0.41 88	0.19 83	0.51 131	0.40 104	0.25 111	0.29 117	0.26 131	0.28 218	0.44 182	0.23 116	0.09 86	0.10 251	0.09 103	0.07 66	0.10 66	0.08 40

MM-Stereo_test1	0.41 193	0.39 242	2.29 431	0.38 405	0.26 318	0.44 112	0.28 311	0.63 222	0.51 213	0.40 200	0.32 150	0.26 131	0.26 180	0.46 206	0.22 103	0.09 86	0.21 485	0.10 159	0.09 133	0.39 509	0.15 255

fffy	0.28 72	0.24 74	1.19 111	0.27 140	0.15 67	0.37 59	0.22 153	0.42 57	0.32 21	0.20 42	0.29 117	0.26 131	0.20 99	0.44 182	0.20 63	0.08 41	0.10 251	0.10 159	0.08 97	0.22 332	0.18 323

WCG-NET	0.30 93	0.42 262	1.26 125	0.24 69	0.12 9	0.43 105	0.24 224	0.40 40	0.56 271	0.35 175	0.37 181	0.26 131	0.24 148	0.29 58	0.19 39	0.08 41	0.12 332	0.08 42	0.07 66	0.22 332	0.10 92

Pointernet	0.29 83	0.25 82	1.49 176	0.24 69	0.20 209	0.47 143	0.15 32	0.62 214	0.47 186	0.22 62	0.29 117	0.26 131	0.20 99	0.28 44	0.20 63	0.10 185	0.07 48	0.07 1	0.12 276	0.10 66	0.07 9

IGEVStereo-DCA	0.33 117	0.34 200	1.38 149	0.27 140	0.16 94	0.45 118	0.23 188	0.46 86	0.41 115	0.24 92	0.21 47	0.26 131	0.25 164	0.64 295	0.52 376	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.18 414	0.16 212	0.22 383

rrr	0.46 261	0.34 200	3.08 553	0.27 140	0.16 94	0.45 118	0.28 311	1.09 546	0.51 213	0.24 92	0.21 47	0.26 131	0.25 164	0.64 295	0.52 376	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.29 494	0.16 212	0.25 428

DLNR_Zeroshot_test	13.43 621	19.94 625	23.55 627	121.61 640	35.03 635	0.46 136	0.15 32	8.02 619	0.35 43	0.28 142	0.37 181	0.26 131	0.17 46	0.76 337	0.29 203	6.42 620	0.26 517	0.09 103	0.38 540	50.13 640	0.18 323

CES	0.30 93	0.27 107	1.09 95	0.23 49	0.50 514	0.40 81	0.20 103	0.46 86	0.44 141	0.22 62	0.28 111	0.26 131	0.19 87	0.33 95	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.15 176	0.49 540

TANstereo	0.33 117	0.49 304	1.75 233	0.23 49	0.12 9	0.54 220	0.16 47	0.40 40	0.45 156	0.45 236	0.51 285	0.26 131	0.22 119	0.29 58	0.20 63	0.10 185	0.10 251	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

AIO-test2	0.49 302	1.15 540	1.96 359	0.42 444	0.37 453	0.50 174	0.23 188	0.79 347	0.70 410	0.33 171	0.53 310	0.27 144	0.22 119	0.67 310	0.29 203	0.73 573	0.08 137	0.13 349	0.17 401	0.17 235	0.18 323

rvit_stereo_0083	0.25 58	0.19 8	0.58 21	0.28 168	0.18 161	0.28 12	0.22 153	0.38 29	0.54 253	0.23 83	0.30 131	0.27 144	0.26 180	0.37 137	0.24 141	0.14 392	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.12 100	0.10 92

rvit_stereo_0081_aga	0.27 65	0.29 143	1.08 93	0.26 120	0.20 209	0.33 34	0.21 126	0.41 50	0.42 126	0.26 128	0.28 111	0.27 144	0.21 110	0.31 74	0.21 82	0.14 392	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.10 92

U	3.37 605	0.17 1	0.91 77	0.26 120	13.79 621	19.19 626	0.15 32	0.41 50	0.31 16	0.17 21	0.18 30	0.27 144	0.15 28	0.21 3	0.16 6	0.09 86	0.06 23	17.88 631	12.81 625	0.10 66	0.08 40

rvit_stereo_0080	0.27 65	0.38 232	0.76 58	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 292	0.54 165	0.44 141	0.24 92	0.26 96	0.27 144	0.22 119	0.29 58	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.10 159	0.10 171	0.15 176	0.11 117

whm_eth	0.27 65	0.38 232	0.76 58	0.24 69	0.18 161	0.34 42	0.27 292	0.54 165	0.44 141	0.24 92	0.26 96	0.27 144	0.22 119	0.29 58	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.10 159	0.10 171	0.15 176	0.11 117

EGLCR-Stereo	0.29 83	0.27 107	0.97 84	0.30 220	0.19 194	0.56 252	0.17 58	0.68 246	0.36 65	0.30 153	0.18 30	0.27 144	0.17 46	0.38 145	0.19 39	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.10 66	0.35 495

MC-Stereo	0.32 108	0.31 168	1.46 166	0.31 247	0.15 67	0.53 212	0.19 83	0.44 73	0.35 43	0.36 180	0.38 191	0.27 144	0.27 201	0.42 169	0.19 39	0.09 86	0.13 356	0.09 103	0.16 382	0.20 299	0.13 194

PMTNet	0.31 101	0.35 209	1.30 132	0.20 5	0.14 42	0.57 270	0.25 245	0.46 86	0.42 126	0.27 137	0.32 150	0.27 144	0.24 148	0.39 151	0.23 116	0.43 552	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.18 262	0.07 9

WQFJA1	0.42 213	0.24 74	0.53 11	0.26 120	0.38 459	0.48 152	0.23 188	1.72 583	2.07 592	0.25 111	0.25 85	0.28 153	0.27 201	0.32 83	0.34 268	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.13 194

WQFJX	0.42 213	0.25 82	0.55 14	0.26 120	0.39 465	0.47 143	0.23 188	1.76 585	1.82 586	0.26 128	0.26 96	0.28 153	0.28 218	0.42 169	0.32 248	0.10 185	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.24 363	0.16 285

NLMM	0.42 213	0.24 74	0.53 11	0.26 120	0.38 459	0.48 152	0.23 188	1.72 583	2.06 591	0.25 111	0.25 85	0.28 153	0.27 201	0.32 83	0.34 268	0.09 86	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.20 299	0.13 194

rvit_stereo_ft	0.31 101	0.61 349	1.18 109	0.32 276	0.21 223	0.28 12	0.27 292	0.55 169	0.48 189	0.23 83	0.27 103	0.28 153	0.26 180	0.32 83	0.25 156	0.13 349	0.09 208	0.11 230	0.11 236	0.13 132	0.14 217

RSM	0.28 72	0.26 99	0.97 84	0.25 88	0.24 283	0.37 59	0.21 126	0.49 116	0.44 141	0.21 51	0.27 103	0.28 153	0.17 46	0.38 145	0.20 63	0.07 23	0.07 48	0.09 103	0.34 524	0.21 315	0.16 285

MoCha-V2	0.36 146	0.32 176	1.41 155	0.36 365	0.31 388	0.35 47	0.19 83	0.57 181	0.39 91	0.30 153	0.32 150	0.28 153	0.27 201	0.47 217	0.24 141	0.08 41	0.56 574	0.08 42	0.38 540	0.18 262	0.12 157

MaDis-Stereo	0.29 83	0.54 325	1.44 162	0.24 69	0.29 354	0.29 16	0.16 47	0.45 83	0.37 74	0.19 34	0.21 47	0.28 153	0.22 119	0.30 67	0.29 203	0.10 185	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.11 89	0.11 117

RCA-Stereo	0.34 125	0.32 176	1.30 132	0.26 120	0.14 42	0.58 288	0.23 188	0.78 331	0.62 333	0.40 200	0.44 225	0.28 153	0.35 274	0.29 58	0.20 63	0.09 86	0.10 251	0.09 103	0.07 66	0.19 283	0.08 40

DCANet-4	0.40 186	0.27 107	2.21 412	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.47 243	0.28 153	0.37 293	0.37 137	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

s12784h	0.36 146	0.28 132	1.58 190	0.23 49	0.11 3	0.62 357	0.24 224	0.79 347	0.64 353	0.44 225	0.52 299	0.28 153	0.26 180	0.50 242	0.24 141	0.11 260	0.06 23	0.09 103	0.06 14	0.16 212	0.06 1

WQFJX1	0.45 250	0.28 132	0.56 17	0.27 140	0.35 432	0.48 152	0.25 245	1.98 596	2.08 593	0.26 128	0.26 96	0.29 163	0.28 218	0.50 242	0.31 235	0.10 185	0.11 301	0.10 159	0.08 97	0.23 346	0.14 217

NLCSM	0.46 261	0.37 221	0.72 55	0.29 200	0.36 441	0.49 162	0.27 292	1.33 566	1.59 575	0.29 148	0.29 117	0.29 163	0.31 251	1.44 416	0.35 278	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.10 171	0.35 477	0.14 217

xyz-stereo-finetune	0.31 101	0.46 289	0.79 62	0.21 13	0.12 9	0.53 212	0.25 245	0.52 145	0.54 253	0.28 142	0.32 150	0.29 163	0.23 136	0.59 278	0.55 387	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.13 132	0.08 40

SCV_C0	0.33 117	0.43 267	1.42 159	0.25 88	0.16 94	0.35 47	0.20 103	0.68 246	0.44 141	0.24 92	0.27 103	0.29 163	0.20 99	0.58 272	0.18 22	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.30 504	0.26 397	0.17 304

AIO-test1	0.45 250	0.87 461	2.27 427	0.33 299	0.33 409	0.50 174	0.22 153	0.74 281	0.66 381	0.29 148	0.41 208	0.29 163	0.22 119	0.73 329	0.29 203	0.09 86	0.08 137	0.12 290	0.14 337	0.30 429	0.22 383

GCAP-Stereo	0.34 125	0.89 468	1.76 239	0.26 120	0.12 9	0.52 203	0.14 19	0.49 116	0.38 79	0.29 148	0.30 131	0.29 163	0.22 119	0.30 67	0.20 63	0.09 86	0.17 441	0.09 103	0.07 66	0.21 315	0.11 117

CroCo-Stereo Lap2	0.33 117	0.61 349	1.47 170	0.32 276	0.38 459	0.23 6	0.22 153	0.58 187	0.46 167	0.22 62	0.27 103	0.29 163	0.23 136	0.32 83	0.26 168	0.09 86	0.09 208	0.10 159	0.08 97	0.21 315	0.14 217

xyz-stereo-finetune2	0.35 136	0.45 286	1.04 89	0.21 13	0.12 9	0.58 288	0.23 188	0.50 123	0.45 156	0.31 158	0.46 237	0.30 170	0.41 333	0.81 348	0.51 373	0.08 41	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.09 63

AnonymousM	0.37 154	0.44 278	1.50 179	0.25 88	0.15 67	0.52 203	0.23 188	0.60 206	0.42 126	0.42 214	0.32 150	0.30 170	0.25 164	0.34 107	0.23 116	0.11 260	0.09 208	0.71 574	0.36 536	0.12 100	0.07 9

DIP-Stereo	0.37 154	0.34 200	1.50 179	0.27 140	0.18 161	0.63 374	0.17 58	0.92 448	0.53 240	0.49 276	0.48 255	0.30 170	0.30 242	0.39 151	0.30 223	0.10 185	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.15 176	0.12 157
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
testlalala	0.36 146	0.30 156	1.77 248	0.28 168	0.33 409	0.60 317	0.22 153	0.55 169	0.51 213	0.55 346	0.35 172	0.31 173	0.20 99	0.26 25	0.22 103	0.10 185	0.13 356	0.09 103	0.24 467	0.08 28	0.07 9

testlalala_base	0.46 261	0.30 156	1.82 287	0.34 330	0.27 332	0.55 235	0.21 126	0.85 386	0.32 21	0.32 167	0.39 199	0.31 173	0.23 136	0.30 67	0.28 188	0.95 583	0.30 532	0.09 103	0.21 450	1.03 579	0.18 323

fff	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

ADStereo(finetuned)	0.45 250	0.77 424	2.12 393	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.48 255	0.31 173	0.76 506	0.37 137	0.38 295	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.13 132	0.23 407

raftrobust	0.38 164	0.68 389	1.54 184	0.32 276	0.46 508	0.52 203	0.21 126	0.56 176	0.42 126	0.52 305	0.35 172	0.31 173	0.33 264	0.37 137	0.30 223	0.10 185	0.11 301	0.08 42	0.07 66	0.21 315	0.19 340

DCANet	0.42 213	0.77 424	1.95 350	0.25 88	0.14 42	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.72 430	0.54 328	0.48 255	0.31 173	0.41 333	0.36 126	0.39 306	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.13 132	0.23 407

csc	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

cscssc	0.43 222	0.77 424	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.51 184	0.22 153	0.77 316	0.75 462	0.54 328	0.47 243	0.31 173	0.65 476	0.36 126	0.34 268	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 383

MM-Stereo_test3	0.40 186	0.58 341	1.75 233	0.36 365	0.30 369	0.45 118	0.30 343	0.72 265	0.59 293	0.31 158	0.43 214	0.32 181	0.23 136	0.35 113	0.29 203	0.10 185	0.20 476	0.10 159	0.08 97	0.40 514	0.11 117

castereo++	0.28 72	0.43 267	0.93 80	0.28 168	0.17 123	0.53 212	0.21 126	0.55 169	0.45 156	0.17 21	0.26 96	0.32 181	0.17 46	0.33 95	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.29 494	0.13 132	0.06 1

rvit_0105_6	0.31 101	0.29 143	1.00 86	0.31 247	0.18 161	0.35 47	0.25 245	0.51 131	0.61 315	0.25 111	0.28 111	0.32 181	0.25 164	0.39 151	0.25 156	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.13 309	0.14 156	0.13 194

11t1	0.33 117	0.19 8	1.41 155	0.33 299	0.16 94	0.48 152	0.21 126	0.67 242	0.48 189	0.40 200	0.34 167	0.32 181	0.33 264	0.42 169	0.27 178	0.11 260	0.12 332	0.10 159	0.08 97	0.13 132	0.14 217

HHNet	0.60 401	0.65 377	2.60 496	0.36 365	0.25 301	0.64 387	0.61 519	0.64 225	0.62 333	0.55 346	1.13 541	0.32 181	0.60 455	0.42 169	1.79 548	0.15 412	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.18 262	0.15 255

raft+_RVC	0.44 232	0.67 386	1.85 298	0.34 330	0.71 556	0.51 184	0.25 245	0.64 225	0.51 213	0.35 175	0.45 229	0.32 181	0.28 218	0.43 173	0.32 248	0.09 86	0.19 465	0.10 159	0.09 133	0.20 299	0.40 523

AIO_test	0.39 179	0.37 221	1.19 111	0.73 549	0.67 551	0.35 47	0.25 245	0.47 101	0.34 36	0.34 173	0.22 59	0.33 187	0.17 46	1.31 402	0.19 39	0.11 260	0.15 403	0.08 42	0.21 450	0.15 176	0.23 407

FACV-RUCA	0.58 387	0.40 248	1.78 253	0.43 448	1.67 600	0.48 152	0.28 311	0.69 249	0.62 333	0.40 200	0.53 310	0.33 187	0.63 472	0.40 156	0.31 235	0.13 349	0.11 301	0.62 569	0.12 276	0.70 561	0.98 583

rafts_anoy	0.43 222	0.89 468	1.96 359	0.32 276	0.30 369	0.48 152	0.24 224	0.62 214	0.49 195	0.37 184	0.38 191	0.33 187	0.30 242	0.51 246	0.34 268	0.10 185	0.39 557	0.13 349	0.15 362	0.17 235	0.15 255

Anonymous3	0.42 213	0.35 209	2.09 385	0.33 299	0.24 283	0.72 447	0.31 356	0.74 281	0.55 260	0.35 175	0.40 204	0.33 187	0.29 234	0.44 182	0.28 188	0.18 460	0.18 452	0.13 349	0.13 309	0.17 235	0.17 304

R-Stereo Train	0.36 146	0.21 27	1.70 213	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.78 331	0.36 65	0.57 367	0.67 431	0.33 187	0.24 148	0.32 83	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.12 157

RAFT-Stereo	0.36 146	0.21 27	1.70 213	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.78 331	0.36 65	0.57 367	0.67 431	0.33 187	0.24 148	0.32 83	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.12 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT+CT+SA	0.50 313	0.86 458	1.82 287	0.37 389	0.75 558	0.54 220	0.34 392	0.77 316	0.63 345	0.38 192	0.55 332	0.34 193	0.29 234	0.68 313	0.27 178	0.09 86	0.07 48	0.11 230	0.51 562	0.29 418	0.41 528

UDGNet	0.44 232	1.02 519	1.74 227	0.35 346	0.19 194	0.58 288	0.23 188	0.49 116	0.66 381	0.41 209	0.38 191	0.34 193	0.29 234	0.53 256	0.30 223	0.24 516	0.10 251	0.37 549	0.19 434	0.27 407	0.15 255

dd	0.42 213	0.96 492	1.77 248	0.31 247	0.17 123	0.57 270	0.26 268	0.49 116	0.68 392	0.41 209	0.40 204	0.34 193	0.27 201	0.45 197	0.40 314	0.17 448	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.21 315	0.12 157

TestStereo	0.45 250	0.54 325	2.11 390	0.29 200	0.16 94	0.43 105	0.24 224	0.54 165	0.45 156	0.37 184	0.46 237	0.34 193	0.27 201	1.98 515	0.27 178	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.14 156	0.08 40

DFGA-Net	0.51 330	1.06 524	1.75 233	0.30 220	0.24 283	0.54 220	0.22 153	0.63 222	0.60 298	0.48 264	0.51 285	0.35 197	0.27 201	1.82 488	0.53 380	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.12 276	0.37 492	0.15 255

rvit_0105_4	0.35 136	0.35 209	1.45 165	0.31 247	0.18 161	0.37 59	0.28 311	0.59 196	0.62 333	0.27 137	0.31 144	0.35 197	0.27 201	0.43 173	0.25 156	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.12 157

TestStereo1	0.49 302	0.81 441	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 252	0.34 392	0.75 292	0.69 401	0.44 225	0.63 401	0.35 197	0.42 351	0.64 295	0.29 203	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.33 455	0.26 438

SA-5K	0.49 302	0.81 441	1.85 298	0.39 415	0.57 533	0.56 252	0.34 392	0.75 292	0.69 401	0.44 225	0.63 401	0.35 197	0.42 351	0.64 295	0.29 203	0.10 185	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.33 455	0.26 438

RAFT-Stereo-weight	0.34 125	0.29 143	1.43 160	0.28 168	0.28 346	0.55 235	0.22 153	0.78 331	0.48 189	0.46 244	0.38 191	0.36 201	0.17 46	0.33 95	0.23 116	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.07 66	0.09 50	0.09 63

RALCasStereoNet	0.45 250	0.88 465	1.85 298	0.30 220	0.26 318	0.49 162	0.26 268	0.58 187	0.51 213	0.36 180	0.48 255	0.36 201	0.28 218	0.55 264	0.34 268	0.10 185	0.53 572	0.09 103	0.08 97	0.25 377	0.34 493

FSD					0.29 354	0.35 47	0.33 387	0.44 73	0.46 167	0.32 167	0.32 150	0.37 203	0.32 259	0.35 113	0.32 248	0.28 534	0.27 524	0.31 535	0.30 504	0.31 437

rvit_0105_5	0.36 146	0.39 242	1.48 173	0.30 220	0.18 161	0.41 88	0.30 343	0.64 225	0.62 333	0.30 153	0.33 159	0.37 203	0.29 234	0.41 161	0.28 188	0.18 460	0.16 421	0.15 414	0.15 362	0.15 176	0.14 217

LoS	0.31 101	0.30 156	1.52 182	0.23 49	0.13 25	0.54 220	0.20 103	0.48 109	0.49 195	0.25 111	0.28 111	0.37 203	0.24 148	0.38 145	0.23 116	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.05 1	0.15 176	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.69 455	0.84 451	2.43 458	0.35 346	0.21 223	1.65 573	0.61 519	1.36 568	0.58 286	1.39 573	0.51 285	0.37 203	0.87 523	1.41 414	0.36 282	0.09 86	0.07 48	0.14 384	0.12 276	0.32 446	0.11 117

NF-Stereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.44 459	0.66 233	0.61 315	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.45 421	0.79 455	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.16 285

OCTAStereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.61 315	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.80 456	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

RE-Stereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.60 298	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.78 451	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

TVStereo	0.48 284	0.25 82	1.81 281	0.52 502	0.16 94	0.61 337	0.43 448	0.66 233	0.60 298	0.50 283	0.47 243	0.37 203	0.26 180	1.44 416	0.78 451	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.13 132	0.17 304

HART	0.38 164	0.53 319	1.66 204	0.26 120	0.15 67	0.30 19	0.19 83	0.67 242	0.46 167	0.29 148	0.52 299	0.38 211	0.16 38	0.41 161	0.20 63	0.08 41	0.68 585	0.09 103	0.07 66	0.34 466	0.21 368

tg	0.37 154	0.55 334	1.35 143	0.28 168	0.16 94	0.57 270	0.18 74	0.57 181	0.49 195	0.37 184	0.44 225	0.38 211	0.24 148	0.46 206	0.24 141	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.43 525	0.36 503

DisPM	0.43 222	0.33 185	1.78 253	0.57 526	0.18 161	0.59 305	0.63 526	0.53 154	0.61 315	0.60 409	0.53 310	0.38 211	0.26 180	0.75 333	0.29 203	0.12 319	0.07 48	0.12 290	0.11 236	0.11 89	0.14 217

SA	0.50 313	0.75 414	1.95 350	0.31 247	0.61 546	0.57 270	0.31 356	0.91 439	0.73 445	0.42 214	0.62 388	0.38 211	0.47 396	0.68 313	0.29 203	0.09 86	0.09 208	0.13 349	0.32 517	0.30 429	0.10 92

test_4	0.40 186	0.37 221	2.01 368	0.29 200	0.21 223	0.50 174	0.28 311	0.47 101	0.39 91	0.42 214	0.76 477	0.38 211	0.22 119	0.52 250	0.33 261	0.08 41	0.07 48	0.11 230	0.15 362	0.28 413	0.07 9

DRaft	0.62 414	0.38 232	1.76 239	0.24 69	0.16 94	0.64 387	0.66 529	0.53 154	0.53 240	0.67 461	0.99 523	0.38 211	1.00 539	1.44 416	2.10 562	0.10 185	0.14 377	0.10 159	0.14 337	0.18 262	0.21 368

PFNet+	0.45 250	0.37 221	1.86 306	0.46 474	0.18 161	0.58 288	0.77 549	0.52 145	0.64 353	0.56 356	0.48 255	0.39 217	0.26 180	0.93 359	0.32 248	0.13 349	0.09 208	0.14 384	0.13 309	0.12 100	0.15 255

PSM-softLoss	0.48 284	0.27 107	1.85 298	0.51 498	0.17 123	0.61 337	0.40 431	0.61 210	0.57 275	0.52 305	0.48 255	0.39 217	0.25 164	1.46 422	0.77 449	0.12 319	0.08 137	0.13 349	0.12 276	0.12 100	0.14 217

KMStereo	0.48 284	0.27 107	1.85 298	0.51 498	0.17 123	0.61 337	0.40 431	0.61 210	0.57 275	0.52 305	0.48 255	0.39 217	0.25 164	1.46 422	0.77 449	0.12 319	0.08 137	0.13 349	0.12 276	0.12 100	0.14 217

DeepStereo_RVC	0.44 232	0.28 132	1.92 334	0.49 489	0.17 123	0.60 317	0.59 513	0.50 123	0.52 221	0.49 276	0.45 229	0.39 217	0.86 522	0.45 197	0.33 261	0.11 260	0.08 137	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.19 340

LMCR-Stereo	0.52 343	0.71 398	2.39 449	0.40 426	0.21 223	0.74 459	0.31 356	1.02 528	0.64 353	0.61 418	0.63 401	0.39 217	0.51 417	0.62 290	0.42 322	0.19 475	0.09 208	0.12 290	0.09 133	0.23 346	0.12 157

RALAANet	0.43 222	0.98 504	1.90 325	0.32 276	0.23 270	0.48 152	0.19 83	0.67 242	0.53 240	0.48 264	0.45 229	0.39 217	0.30 242	0.48 224	0.37 288	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.14 337	0.27 407	0.10 92

GES	0.44 232	0.28 132	1.88 313	0.30 220	0.18 161	0.61 337	0.30 343	0.88 415	0.46 167	0.47 246	0.52 299	0.39 217	0.42 351	0.58 272	0.67 426	0.15 412	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.15 176	0.17 304

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 213	0.86 458	1.78 253	0.28 168	0.17 123	0.52 203	0.20 103	0.62 214	0.61 315	0.50 283	0.61 383	0.39 217	0.32 259	0.35 113	0.30 223	0.07 23	0.10 251	0.09 103	0.09 133	0.35 477	0.10 92

rvit_0105_3	0.39 179	0.47 298	1.46 166	0.33 299	0.19 194	0.45 118	0.35 400	0.69 249	0.65 366	0.37 184	0.37 181	0.40 225	0.31 251	0.44 182	0.30 223	0.18 460	0.17 441	0.17 454	0.18 414	0.15 176	0.15 255

rvit_stereo_0075_2	0.40 186	0.40 248	1.88 313	0.33 299	0.32 396	0.41 88	0.22 153	0.58 187	0.53 240	0.38 192	0.51 285	0.40 225	0.27 201	0.44 182	0.29 203	0.20 485	0.15 403	0.22 500	0.15 362	0.18 262	0.23 407

4D-IteraStereo	0.44 232	0.96 492	2.63 498	0.27 140	0.30 369	0.45 118	0.25 245	0.52 145	0.50 205	0.40 200	0.31 144	0.40 225	0.19 87	0.35 113	0.32 248	0.09 86	0.06 23	0.12 290	0.11 236	0.19 283	0.30 467

anonymousdsp2	0.34 125	0.24 74	1.16 106	0.28 168	0.15 67	0.57 270	0.23 188	0.79 347	0.47 186	0.38 192	0.37 181	0.40 225	0.25 164	0.47 217	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.13 309	0.19 283	0.27 445

CASS	0.39 179	0.30 156	1.61 197	0.32 276	0.17 123	0.53 212	0.24 224	0.70 257	0.49 195	0.59 400	0.54 322	0.40 225	0.40 322	0.41 161	0.30 223	0.17 448	0.10 251	0.14 384	0.11 236	0.18 262	0.17 304
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 136	0.26 99	1.48 173	0.31 247	0.15 67	0.61 337	0.19 83	0.60 206	0.54 253	0.28 142	0.29 117	0.40 225	0.33 264	0.50 242	0.27 178	0.10 185	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.19 283	0.08 40

FE-Mocha	0.41 193	0.31 168	1.44 162	0.28 168	0.33 409	0.41 88	0.17 58	0.69 249	0.45 156	0.44 225	0.50 280	0.41 231	0.45 373	0.36 126	1.17 508	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.21 450	0.13 132	0.13 194

mmm	0.38 164	0.21 27	1.18 109	0.35 346	0.17 123	0.49 162	0.26 268	0.78 331	0.52 221	0.50 283	0.57 352	0.41 231	0.37 293	0.71 326	0.31 235	0.11 260	0.13 356	0.14 384	0.13 309	0.15 176	0.14 217

CIPLG	0.56 375	1.19 546	2.46 463	0.80 557	0.31 388	0.61 337	0.57 509	0.76 305	0.57 275	0.56 356	0.63 401	0.41 231	0.30 242	0.45 197	0.40 314	0.11 260	0.20 476	0.13 349	0.13 309	0.35 477	0.19 340

IPLGR_C	0.58 387	1.25 553	2.72 511	0.80 557	0.31 388	0.60 317	0.61 519	0.76 305	0.58 286	0.56 356	0.62 388	0.41 231	0.31 251	0.43 173	0.40 314	0.11 260	0.22 491	0.13 349	0.15 362	0.35 477	0.19 340

GMOStereo	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

error version	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

test-v	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

ACRE	0.56 375	1.14 536	2.77 522	0.76 553	0.28 346	0.60 317	0.56 505	0.76 305	0.58 286	0.55 346	0.62 388	0.41 231	0.29 234	0.44 182	0.39 306	0.11 260	0.19 465	0.13 349	0.14 337	0.36 484	0.18 323

LCNet	0.54 355	0.37 221	1.78 253	0.92 566	0.22 250	0.96 526	0.30 343	0.59 196	0.58 286	0.51 296	0.55 332	0.41 231	0.76 506	0.84 351	0.26 168	0.09 86	0.06 23	0.12 290	0.18 414	0.98 578	0.39 519

Pruner-Stereo	0.51 330	0.27 107	1.78 253	1.79 597	0.19 194	0.62 357	0.45 466	0.57 181	0.60 298	0.61 418	0.48 255	0.41 231	0.24 148	0.46 206	1.00 480	0.12 319	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.12 100	0.13 194

test-2	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.28 168	0.36 441	0.51 184	0.31 356	0.53 154	0.44 141	0.57 367	0.48 255	0.41 231	0.27 201	0.28 44	0.23 116	0.08 41	0.38 550	0.13 349	0.11 236	0.34 466	0.11 117

test-1	0.44 232	0.48 301	1.69 209	0.30 220	0.27 332	0.50 174	0.28 311	0.80 351	0.43 137	0.40 200	0.54 322	0.41 231	0.24 148	0.31 74	1.16 506	0.09 86	0.20 476	0.10 159	0.17 401	0.11 89	0.26 438

iRaftStereo_RVC	0.37 154	0.53 319	1.41 155	0.28 168	0.15 67	0.52 203	0.20 103	0.54 165	0.46 167	0.37 184	0.43 214	0.41 231	0.23 136	0.36 126	0.26 168	0.09 86	0.15 403	0.12 290	0.11 236	0.41 517	0.37 510

DN-CSS_ROB	0.48 284	1.23 550	1.99 365	0.39 415	0.22 250	0.56 252	0.19 83	0.75 292	0.61 315	0.45 236	0.62 388	0.41 231	0.31 251	0.70 324	0.32 248	0.11 260	0.08 137	0.14 384	0.13 309	0.36 484	0.12 157

model_zeroshot	0.44 232	0.68 389	1.97 364	0.28 168	0.18 161	0.69 432	0.21 126	0.63 222	0.40 104	1.00 539	0.34 167	0.42 245	0.20 99	0.69 319	0.24 141	0.10 185	0.22 491	0.10 159	0.22 461	0.12 100	0.10 92

DCRE	0.50 313	0.63 366	2.13 395	0.30 220	0.23 270	0.45 118	0.24 224	0.59 196	0.53 240	0.50 283	2.10 575	0.42 245	0.26 180	0.35 113	0.23 116	0.09 86	0.14 377	0.10 159	0.32 517	0.16 212	0.15 255

x	0.35 136	0.20 14	1.36 144	0.33 299	0.17 123	0.47 143	0.24 224	0.75 292	0.54 253	0.40 200	0.40 204	0.42 245	0.34 272	0.45 197	0.32 248	0.11 260	0.14 377	0.11 230	0.09 133	0.12 100	0.14 217

Sa-1000	0.51 330	0.72 402	1.90 325	0.31 247	0.60 542	0.60 317	0.31 356	0.94 465	0.71 420	0.52 305	0.83 491	0.42 245	0.33 264	0.68 313	0.28 188	0.10 185	0.09 208	0.13 349	0.29 494	0.29 418	0.10 92

AE-Stereo	0.42 213	0.29 143	1.65 200	0.43 448	0.47 510	0.56 252	0.23 188	0.86 396	0.46 167	0.31 158	0.41 208	0.43 249	0.24 148	0.34 107	0.24 141	0.09 86	0.48 570	0.11 230	0.45 554	0.22 332	0.19 340

EKT-Stereo	1.47 570	0.49 304	1.93 337	2.57 607	19.31 624	0.55 235	0.22 153	0.69 249	0.42 126	0.38 192	0.36 178	0.43 249	0.27 201	0.69 319	0.26 168	0.12 319	0.14 377	0.11 230	0.16 382	0.20 299	0.15 255

MIM_Stereo	0.41 193	0.60 345	1.88 313	0.31 247	0.21 223	0.50 174	0.19 83	0.64 225	0.44 141	0.43 219	0.53 310	0.43 249	0.27 201	0.51 246	0.28 188	0.08 41	0.14 377	0.11 230	0.10 171	0.26 397	0.26 438

Patchmatch Stereo++	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.16 94	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.54 260	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157
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
ROB_FTStereo	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.26 268	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.49 235	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

RAFT-345	0.53 349	0.30 156	2.34 439	0.38 405	0.34 419	0.58 288	0.42 441	0.47 101	0.61 315	0.51 296	1.00 525	0.43 249	0.28 218	1.57 442	0.82 458	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.10 66	0.08 40

iRAFT	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.16 94	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.54 260	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

RAFT-IKP	0.38 164	0.27 107	1.79 274	0.44 455	0.16 94	0.60 317	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.43 249	0.28 218	0.50 242	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

Prome-Stereo	0.49 302	0.30 156	1.76 239	0.60 537	0.23 270	0.63 374	0.42 441	0.62 214	0.60 298	0.59 400	1.03 530	0.43 249	0.72 495	0.60 284	0.33 261	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.09 133	0.11 89	0.43 530

SFCPSM	0.46 261	0.24 74	2.35 442	0.27 140	0.27 332	0.70 439	0.32 379	0.96 484	0.63 345	0.49 276	0.52 299	0.43 249	0.36 280	0.52 250	0.43 331	0.12 319	0.09 208	0.12 290	0.16 382	0.16 212	0.12 157

iResNet	0.51 330	0.76 415	2.59 493	0.41 433	0.17 123	0.64 387	0.27 292	0.82 362	0.70 410	0.57 367	0.64 417	0.43 249	0.36 280	0.70 324	0.52 376	0.10 185	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.21 315	0.13 194

rvit_105_1	0.44 232	0.54 325	1.46 166	0.36 365	0.24 283	0.51 184	0.45 466	0.75 292	0.74 449	0.45 236	0.44 225	0.44 260	0.36 280	0.62 290	0.38 295	0.20 485	0.18 452	0.18 474	0.22 461	0.18 262	0.18 323

GCAP-BAT	0.43 222	0.31 168	1.82 287	0.25 88	0.26 318	0.65 401	0.23 188	0.48 109	0.37 74	0.67 461	0.82 490	0.44 260	0.24 148	0.48 224	0.87 463	0.09 86	0.13 356	0.09 103	0.22 461	0.08 28	0.09 63

MSKI-zero shot	0.46 261	0.38 232	2.47 468	0.27 140	0.43 492	0.56 252	0.20 103	0.77 316	0.43 137	0.60 409	0.51 285	0.44 260	0.17 46	0.68 313	0.21 82	0.09 86	0.29 528	0.09 103	0.32 517	0.14 156	0.10 92

LL-Strereo2	0.41 193	0.90 472	1.83 293	0.44 455	0.24 283	0.54 220	0.27 292	0.58 187	0.45 156	0.41 209	0.33 159	0.44 260	0.21 110	0.44 182	0.34 268	0.09 86	0.08 137	0.16 433	0.14 337	0.17 235	0.17 304

PSM-adaLoss	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.60 317	0.29 335	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.47 217	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

ROB_FTStereo_v2	0.38 164	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.47 217	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

HUI-Stereo	0.38 164	0.27 107	1.79 274	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.28 311	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.45 197	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

iGMRVC	0.39 179	0.27 107	1.78 253	0.44 455	0.17 123	0.61 337	0.27 292	0.51 131	0.52 221	0.47 246	0.43 214	0.44 260	0.28 218	0.55 264	0.28 188	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.10 171	0.17 235	0.12 157

test_xeample	0.72 471	0.21 27	1.36 144	0.27 140	0.17 123	0.59 305	0.28 311	1.01 525	0.70 410	0.55 346	0.67 431	0.44 260	0.39 314	1.88 505	5.17 606	0.12 319	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.13 132	0.15 255

test_sample5	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 276	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.92 448	0.65 366	0.53 315	0.59 361	0.45 269	0.36 280	1.87 497	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

test_sample4	0.50 313	0.42 262	1.88 313	0.32 276	0.19 194	0.56 252	0.26 268	0.93 456	0.65 366	0.54 328	0.54 322	0.45 269	0.36 280	1.79 480	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

test_sample1	0.40 186	0.18 5	1.19 111	0.31 247	0.18 161	0.48 152	0.23 188	0.78 331	0.49 195	0.44 225	0.44 225	0.45 269	0.41 333	1.39 410	0.33 261	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.12 100	0.13 194

testlalala2	0.44 232	0.28 132	2.59 493	0.64 541	0.56 530	0.57 270	0.20 103	0.78 331	0.52 221	0.40 200	0.39 199	0.45 269	0.21 110	0.27 32	0.22 103	0.09 86	0.10 251	0.08 42	0.29 494	0.12 100	0.10 92

DualNet	0.51 330	0.43 267	1.83 293	0.32 276	0.18 161	0.55 235	0.26 268	0.92 448	0.65 366	0.54 328	0.62 388	0.45 269	0.36 280	1.87 497	0.36 282	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.17 235	0.16 285

StereoVision	0.45 250	0.72 402	1.94 347	0.33 299	0.32 396	0.47 143	0.26 268	0.68 246	0.57 275	0.32 167	0.89 507	0.45 269	0.27 201	0.49 235	0.36 282	0.13 349	0.15 403	0.16 433	0.15 362	0.19 283	0.13 194

test_5	0.51 330	0.87 461	1.99 365	0.37 389	0.65 550	0.58 288	0.35 400	0.78 331	0.62 333	0.48 264	0.55 332	0.45 269	0.40 322	0.72 328	0.30 223	0.09 86	0.07 48	0.12 290	0.12 276	0.33 455	0.38 513

test-3	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 330	0.32 396	0.45 118	0.23 188	0.71 260	0.46 167	0.51 296	0.29 117	0.45 269	0.21 110	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.35 527	0.29 418	0.28 451

test_1	0.43 222	0.20 14	1.70 213	0.34 330	0.32 396	0.45 118	0.23 188	0.71 260	0.46 167	0.50 283	0.29 117	0.45 269	0.21 110	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.07 48	0.10 159	0.35 527	0.29 418	0.29 457

test_3	0.44 232	0.20 14	1.70 213	0.36 365	0.32 396	0.47 143	0.30 343	0.73 277	0.49 195	0.50 283	0.30 131	0.45 269	0.22 119	0.59 278	0.98 474	0.08 41	0.10 251	0.11 230	0.35 527	0.29 418	0.28 451

DEmStereo	0.68 450	0.31 168	2.25 424	0.42 444	0.17 123	0.66 408	0.89 559	0.51 131	0.59 293	0.60 409	1.01 526	0.45 269	1.26 556	1.54 436	2.26 568	0.10 185	0.08 137	0.10 159	0.10 171	0.10 66	0.11 117

PFNet	0.60 401	0.33 185	2.47 468	0.41 433	0.55 527	0.62 357	0.27 292	0.61 210	0.63 345	0.61 418	0.56 344	0.45 269	0.32 259	1.88 505	1.14 502	0.28 534	0.09 208	0.12 290	0.16 382	0.26 397	0.20 356

CRE-IMP	0.41 193	0.22 43	1.76 239	0.48 487	0.17 123	0.79 486	0.69 537	0.52 145	0.52 221	0.47 246	0.42 212	0.45 269	0.26 180	0.41 161	0.31 235	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.09 133	0.17 235	0.23 407

Occ-G	0.30 93	0.30 156	1.33 137	0.23 49	0.15 67	0.36 55	0.25 245	0.43 65	0.31 16	0.26 128	0.35 172	0.46 282	0.22 119	0.30 67	0.25 156	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.16 382	0.31 437	0.08 40

test_sample2	0.41 193	0.19 8	1.23 120	0.31 247	0.17 123	0.51 184	0.27 292	0.81 355	0.55 260	0.44 225	0.45 229	0.46 282	0.38 300	1.51 432	0.30 223	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.14 217

xx1	0.46 261	0.64 370	2.07 379	0.35 346	0.14 42	0.76 469	0.25 245	0.74 281	1.01 534	0.31 158	0.38 191	0.46 282	0.36 280	0.69 319	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.12 290	0.12 276	0.12 100	0.14 217

gwcnet-sp	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

scenet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

ssnet	0.49 302	0.43 267	2.54 485	0.31 247	0.22 250	0.67 414	0.31 356	0.78 331	0.65 366	0.58 386	0.47 243	0.46 282	0.43 361	0.76 337	0.46 343	0.11 260	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.15 176	0.14 217

qqq	0.38 164	0.21 27	1.34 140	0.28 168	0.15 67	0.45 118	0.26 268	0.76 305	0.52 221	0.39 198	0.41 208	0.46 282	0.36 280	0.96 363	0.30 223	0.11 260	0.14 377	0.12 290	0.12 276	0.12 100	0.14 217

222	0.78 497	0.23 61	1.23 120	0.28 168	0.18 161	0.62 357	0.24 224	1.02 528	0.70 410	0.58 386	0.66 428	0.46 282	0.42 351	1.80 484	6.53 613	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.17 304

WCG-NET（raft）	0.32 108	0.53 319	1.21 117	0.23 49	0.12 9	0.44 112	0.24 224	0.40 40	0.50 205	0.35 175	0.35 172	0.47 290	0.25 164	0.35 113	0.20 63	0.08 41	0.29 528	0.08 42	0.07 66	0.22 332	0.11 117

GCST	0.72 471	1.10 529	2.15 401	1.11 579	0.59 537	0.62 357	0.19 83	0.75 292	0.53 240	0.56 356	0.63 401	0.47 290	0.31 251	1.11 381	0.33 261	0.75 575	0.45 562	0.84 577	0.64 581	0.69 560	0.54 546

test_sample6	0.52 343	0.44 278	1.81 281	0.33 299	0.18 161	0.55 235	0.27 292	0.94 465	0.66 381	0.54 328	0.62 388	0.47 290	0.36 280	1.97 514	0.38 295	0.14 392	0.10 251	0.13 349	0.13 309	0.17 235	0.16 285

test_sample3	0.50 313	0.41 255	1.88 313	0.32 276	0.19 194	0.57 270	0.25 245	0.92 448	0.64 353	0.52 305	0.49 272	0.47 290	0.35 274	1.79 480	0.37 288	0.13 349	0.10 251	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.16 285

H2IRNET	0.40 186	0.61 349	1.90 325	0.29 200	0.17 123	0.54 220	0.18 74	0.52 145	0.50 205	0.27 137	0.56 344	0.47 290	0.35 274	0.46 206	0.33 261	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.14 337	0.32 446	0.12 157

IPLGR	0.54 355	0.56 336	2.68 505	0.36 365	0.18 161	0.62 357	0.54 497	1.02 528	0.64 353	0.73 488	0.46 237	0.47 290	0.45 373	1.12 384	0.29 203	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.09 133	0.19 283	0.12 157

TRStereo	0.53 349	0.76 415	2.38 447	0.42 444	0.29 354	0.69 432	0.23 188	1.81 588	0.55 260	0.36 180	0.32 150	0.47 290	0.40 322	0.46 206	0.25 156	0.12 319	0.11 301	0.11 230	0.41 549	0.13 132	0.32 481

ASMatch	0.60 401	0.43 267	2.58 491	0.91 565	0.36 441	0.56 252	0.25 245	0.52 145	0.61 315	0.47 246	1.21 544	0.47 290	0.66 481	1.34 405	0.94 468	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.10 66	0.16 285

RAFT-RH_RVC	0.61 409	0.50 310	2.33 437	0.36 365	0.29 354	0.60 317	0.18 74	0.44 73	0.58 286	0.76 496	1.91 571	0.47 290	0.29 234	1.60 449	1.23 516	0.14 392	0.07 48	0.13 349	0.13 309	0.10 66	0.09 63

GMM-Stereo	0.50 313	0.23 61	2.41 452	0.54 513	0.24 283	0.77 477	0.46 469	0.59 196	0.57 275	0.58 386	0.73 468	0.47 290	0.43 361	0.68 313	0.27 178	0.10 185	0.06 23	0.13 349	0.13 309	0.14 156	0.44 532

FINET	0.65 434	0.95 489	3.06 552	0.35 346	0.40 475	0.58 288	0.48 481	0.92 448	1.10 546	0.57 367	0.68 438	0.47 290	0.44 369	1.15 389	0.60 408	0.23 508	0.21 485	0.17 454	0.15 362	0.26 397	0.25 428

HCRNet	0.46 261	0.49 304	1.65 200	0.38 405	0.29 354	0.58 288	0.22 153	0.75 292	0.62 333	0.47 246	0.49 272	0.48 301	0.36 280	1.12 384	0.37 288	0.15 412	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.17 235	0.17 304

HITNet	0.46 261	0.92 474	2.09 385	0.33 299	0.14 42	0.55 235	0.22 153	0.83 368	0.56 271	0.51 296	0.49 272	0.48 301	0.37 293	0.48 224	0.54 386	0.09 86	0.06 23	0.10 159	0.08 97	0.23 346	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
IRAFT_RVC	0.54 355	0.53 319	1.78 253	0.46 474	0.21 223	0.58 288	0.43 448	0.65 231	0.66 381	0.54 328	0.50 280	0.49 303	0.51 417	1.58 446	1.01 484	0.11 260	0.25 515	0.13 349	0.10 171	0.15 176	0.13 194

ICVP	0.46 261	0.29 143	2.41 452	0.33 299	0.22 250	0.59 305	0.55 500	0.75 292	0.50 205	0.44 225	0.60 376	0.49 303	0.35 274	0.53 256	0.37 288	0.16 433	0.16 421	0.14 384	0.11 236	0.15 176	0.15 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.44 232	0.96 492	1.78 253	0.31 247	0.15 67	0.50 174	0.21 126	0.64 225	0.63 345	0.47 246	0.64 417	0.49 303	0.34 272	0.46 206	0.31 235	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.10 171	0.37 492	0.10 92

MyStereo8	0.54 355	0.80 436	2.76 519	0.32 276	0.33 409	0.71 441	0.20 103	0.87 406	0.57 275	0.51 296	0.59 361	0.50 306	0.33 264	0.68 313	0.55 387	0.10 185	0.29 528	0.10 159	0.13 309	0.21 315	0.34 493

AAGNet	0.88 519	0.33 185	1.79 274	0.54 513	0.98 572	0.62 357	0.46 469	0.50 123	0.60 298	0.58 386	0.53 310	0.50 306	0.73 498	1.23 396	7.48 614	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.14 156	0.09 63

EAI-Stereo	0.78 497	0.25 82	1.67 206	0.54 513	0.59 537	1.95 582	2.05 601	1.11 551	0.64 353	0.95 536	1.49 560	0.50 306	0.67 483	0.59 278	1.44 532	0.09 86	0.19 465	0.09 103	0.49 558	0.13 132	0.22 383

SMFormer	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.49 363	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.15 176	0.16 285

tta	0.50 313	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.49 363	0.13 349	0.10 251	0.11 230	0.10 171	0.14 156	0.11 117

qqq1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.14 156	0.11 117

fff1	0.48 284	0.46 289	1.60 193	0.30 220	0.15 67	0.45 118	0.24 224	0.90 427	0.72 430	0.56 356	0.64 417	0.51 309	0.41 333	1.87 497	0.23 116	0.13 349	0.10 251	0.09 103	0.08 97	0.14 156	0.11 117

MyStereo05	0.49 302	0.41 255	2.72 511	0.30 220	0.23 270	0.60 317	0.30 343	0.82 362	0.77 476	0.52 305	0.37 181	0.51 309	0.42 351	0.52 250	0.38 295	0.09 86	0.17 441	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.20 356

PS-NSSS	0.63 421	1.00 511	1.81 281	0.30 220	0.31 388	0.63 374	0.34 392	0.98 497	0.69 401	0.54 328	0.74 471	0.51 309	0.41 333	2.43 557	0.48 358	0.24 516	0.17 441	0.27 523	0.18 414	0.27 407	0.21 368

CoDeX	0.52 343	0.43 267	2.25 424	0.29 200	0.26 318	0.61 337	0.32 379	0.99 509	0.68 392	0.48 264	0.55 332	0.52 315	0.40 322	1.60 449	0.35 278	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.13 132	0.12 157

SST-Stereo	0.52 343	0.20 14	1.76 239	0.62 539	0.53 522	0.62 357	0.66 529	0.55 169	0.61 315	0.58 386	0.53 310	0.52 315	0.60 455	1.59 448	0.29 203	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.10 92

PSMNet-RUCA	0.58 387	0.82 445	1.89 320	0.59 533	0.56 530	0.64 387	0.36 407	0.84 379	0.69 401	0.51 296	0.68 438	0.53 317	0.43 361	0.56 267	0.43 331	0.34 546	0.18 452	0.44 557	0.29 494	0.48 537	0.30 467

ITSA-stereo	0.48 284	0.33 185	1.20 115	0.33 299	0.18 161	0.60 317	0.29 335	0.94 465	0.80 488	0.50 283	0.49 272	0.53 317	0.59 451	1.25 400	0.64 420	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	0.18 262	0.23 407

MyStereo04	0.48 284	0.40 248	2.65 502	0.29 200	0.23 270	0.60 317	0.31 356	0.83 368	0.75 462	0.47 246	0.36 178	0.53 317	0.42 351	0.53 256	0.39 306	0.09 86	0.18 452	0.12 290	0.11 236	0.16 212	0.19 340

CrosDoStereo	0.94 527	0.37 221	2.53 479	0.25 88	0.32 396	0.54 220	3.76 613	0.72 265	0.60 298	0.70 476	1.40 557	0.53 317	1.49 572	1.78 476	3.09 582	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.21 315	0.11 117

KYRaft	0.48 284	0.29 143	1.75 233	0.33 299	0.21 223	0.75 465	0.44 459	0.58 187	0.57 275	0.64 448	0.93 514	0.53 317	0.72 495	0.60 284	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.14 337	0.12 100	0.54 546

DeepStereo_LL	0.94 527	0.37 221	2.53 479	0.25 88	0.32 396	0.54 220	3.76 613	0.72 265	0.60 298	0.70 476	1.40 557	0.53 317	1.49 572	1.78 476	3.09 582	0.10 185	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.21 315	0.11 117

Reg-Stereo(zero)	0.46 261	0.17 1	2.10 389	0.24 69	0.34 419	0.51 184	0.42 441	0.50 123	0.54 253	0.37 184	0.46 237	0.54 323	0.60 455	0.43 173	1.10 496	0.08 41	0.09 208	0.08 42	0.22 461	0.12 100	0.22 383

Any-RAFT	0.38 164	0.25 82	1.89 320	0.27 140	0.17 123	0.68 426	0.21 126	0.78 331	0.53 240	0.43 219	0.43 214	0.54 323	0.30 242	0.41 161	0.20 63	0.10 185	0.12 332	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 63

CFNet-RSSM	0.41 193	0.32 176	2.20 411	0.27 140	0.44 493	0.52 203	0.19 83	0.76 305	0.48 189	0.43 219	0.36 178	0.54 323	0.26 180	0.33 95	0.25 156	0.09 86	0.08 137	0.09 103	0.38 540	0.10 66	0.09 63

DualNet (step1)	0.59 395	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.11 381	0.38 295	0.61 565	0.14 377	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

test_sample9	0.94 527	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.91 508	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

test_sample7	0.47 278	0.33 185	1.49 176	0.34 330	0.20 209	0.51 184	0.30 343	0.93 456	0.66 381	0.57 367	0.51 285	0.55 326	0.45 373	1.11 381	0.38 295	0.17 448	0.14 377	0.16 433	0.15 362	0.19 283	0.18 323

knoymous	0.34 125	0.25 82	1.75 233	0.24 69	0.18 161	0.45 118	0.24 224	0.57 181	0.38 79	0.41 209	0.39 199	0.55 326	0.25 164	0.38 145	0.23 116	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.07 66	0.13 132	0.12 157

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.76 415	2.07 379	0.35 346	0.30 369	0.54 220	0.30 343	0.61 210	0.48 189	0.49 276	0.76 477	0.55 326	0.36 280	0.58 272	0.22 103	0.08 41	0.13 356	0.11 230	0.10 171	0.41 517	0.08 40

iRaft-Stereo_20w	0.58 387	0.39 242	1.96 359	0.45 469	0.32 396	0.92 522	0.57 509	1.14 552	0.56 271	0.81 511	0.40 204	0.55 326	0.69 488	0.65 306	1.04 489	0.09 86	0.16 421	0.09 103	0.36 536	0.17 235	0.25 428

AASNet	0.56 375	1.03 520	2.34 439	0.37 389	0.33 409	0.65 401	0.29 335	0.96 484	0.73 445	0.54 328	0.60 376	0.55 326	0.38 300	0.59 278	0.58 404	0.14 392	0.12 332	0.13 349	0.10 171	0.43 525	0.24 419

RAFT_R40	0.50 313	0.21 27	1.76 239	0.50 493	0.40 475	0.61 337	0.53 493	0.56 176	0.60 298	0.56 356	0.54 322	0.55 326	0.51 417	1.57 442	0.53 380	0.11 260	0.07 48	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.09 63

CroCo-Stereo	0.30 93	0.45 286	1.08 93	0.31 247	0.17 123	0.19 3	0.21 126	0.73 277	0.50 205	0.21 51	0.24 78	0.55 326	0.22 119	0.27 32	0.26 168	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.12 100	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
ARAFT	0.60 401	1.23 550	3.10 556	0.28 168	0.16 94	0.64 387	0.36 407	0.90 427	0.67 390	0.61 418	0.49 272	0.55 326	0.31 251	1.24 399	0.32 248	0.10 185	0.08 137	0.14 384	0.13 309	0.37 492	0.21 368

FENet	0.44 232	0.30 156	2.42 454	0.32 276	0.17 123	0.58 288	0.22 153	0.77 316	0.59 293	0.47 246	0.42 212	0.55 326	0.38 300	0.49 235	0.47 352	0.12 319	0.09 208	0.12 290	0.11 236	0.13 132	0.16 285

MLCV	0.48 284	0.89 468	1.85 298	0.29 200	0.14 42	0.59 305	0.23 188	0.72 265	0.59 293	0.66 457	0.66 428	0.55 326	0.36 280	1.03 372	0.49 363	0.09 86	0.06 23	0.09 103	0.07 66	0.19 283	0.11 117

DAS	0.56 375	0.35 209	1.55 186	0.33 299	0.34 419	0.50 174	0.42 441	0.83 368	0.74 449	0.83 517	0.68 438	0.56 338	0.48 405	2.40 552	0.46 343	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.18 262	0.15 255

SepStereo	0.52 343	0.35 209	1.55 186	0.33 299	0.34 419	0.50 174	0.42 441	0.83 368	0.74 449	0.83 517	0.68 438	0.56 338	0.48 405	1.56 438	0.46 343	0.12 319	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.18 262	0.15 255

GwcNet-ADL	0.50 313	0.74 412	2.90 538	0.31 247	0.20 209	0.58 288	0.29 335	0.87 406	0.64 353	0.47 246	0.47 243	0.56 338	0.33 264	0.46 206	0.46 343	0.13 349	0.12 332	0.09 103	0.09 133	0.14 156	0.21 368

GANet-ADL	0.44 232	0.41 255	2.31 433	0.33 299	0.20 209	0.57 270	0.25 245	0.75 292	0.54 253	0.42 214	0.59 361	0.56 338	0.30 242	0.40 156	0.38 295	0.14 392	0.11 301	0.09 103	0.08 97	0.22 332	0.17 304

GrayStereo	0.66 439	0.19 8	1.76 239	0.90 564	0.23 270	0.62 357	1.42 595	0.62 214	0.60 298	0.72 484	0.78 481	0.56 338	3.07 599	0.60 284	0.26 168	0.09 86	0.08 137	0.10 159	0.21 450	0.11 89	0.18 323

111	0.48 284	1.09 528	1.95 350	0.24 69	0.13 25	0.59 305	0.26 268	0.83 368	0.78 480	0.48 264	0.52 299	0.56 338	0.38 300	0.49 235	0.38 295	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.07 66	0.23 346	0.35 495

1111x	0.74 483	0.21 27	1.93 337	0.31 247	0.17 123	0.63 374	0.32 379	1.03 535	0.74 449	0.52 305	0.62 388	0.57 344	0.47 396	2.38 548	4.25 601	0.12 319	0.14 377	0.11 230	0.12 276	0.12 100	0.14 217

RAFT + AFF	0.64 425	1.20 547	1.95 350	0.34 330	0.33 409	0.67 414	0.52 489	0.99 509	0.74 449	0.53 315	0.58 358	0.57 344	0.80 511	1.76 472	0.51 373	0.12 319	0.27 524	0.15 414	0.14 337	0.43 525	0.29 457

Gwc-CoAtRS	0.38 164	0.33 185	1.92 334	0.27 140	0.41 483	0.48 152	0.19 83	0.59 196	0.46 167	0.43 219	0.39 199	0.57 344	0.26 180	0.32 83	0.26 168	0.09 86	0.09 208	0.09 103	0.31 511	0.11 89	0.09 63

DMCA	0.41 193	0.52 314	1.26 125	0.31 247	0.24 283	0.59 305	0.26 268	0.77 316	0.63 345	0.58 386	0.48 255	0.57 344	0.35 274	0.40 156	0.50 368	0.14 392	0.10 251	0.14 384	0.10 171	0.15 176	0.15 255

FADNet-RVC-Resample	0.67 443	1.16 545	3.16 562	0.37 389	0.29 354	0.62 357	0.38 423	0.86 396	0.63 345	0.51 296	0.50 280	0.57 344	0.45 373	1.57 442	0.49 363	0.24 516	0.32 540	0.23 507	0.19 434	0.27 407	0.62 556

BEATNet_4x	0.47 278	0.73 409	1.91 331	0.33 299	0.15 67	0.56 252	0.25 245	0.85 386	0.58 286	0.54 328	0.51 285	0.57 344	0.42 351	0.57 268	0.61 411	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.09 133	0.20 299	0.16 285

iResNet_ROB	0.50 313	1.15 540	1.73 223	0.31 247	0.21 223	0.58 288	0.22 153	0.95 479	0.82 496	0.58 386	0.62 388	0.57 344	0.39 314	0.84 351	0.40 314	0.11 260	0.08 137	0.09 103	0.06 14	0.21 315	0.13 194

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 154	0.37 221	1.21 117	0.26 120	0.18 161	0.73 454	0.18 74	0.53 154	0.41 115	0.35 175	0.30 131	0.58 351	0.22 119	0.33 95	0.95 470	0.09 86	0.07 48	0.09 103	0.35 527	0.13 132	0.15 255

xxxx	0.70 459	0.21 27	1.33 137	0.28 168	0.18 161	0.63 374	0.24 224	1.02 528	0.69 401	0.50 283	0.62 388	0.58 351	0.38 300	1.47 429	5.21 607	0.13 349	0.12 332	0.11 230	0.10 171	0.12 100	0.15 255

CFNet	0.58 387	0.96 492	1.78 253	0.33 299	0.25 301	0.63 374	0.22 153	0.88 415	0.75 462	0.46 244	0.59 361	0.58 351	0.40 322	2.29 541	0.48 358	0.12 319	0.09 208	0.15 414	0.14 337	0.30 429	0.15 255

DStereoRT	0.81 509	0.53 319	2.23 420	0.36 365	0.33 409	0.92 522	0.36 407	0.86 396	0.80 488	0.57 367	0.62 388	0.59 354	1.15 553	1.76 472	1.04 489	0.14 392	0.13 356	2.17 612	0.78 587	0.16 212	0.66 561

ToySt	0.44 232	0.61 349	1.89 320	0.29 200	0.18 161	0.55 235	0.35 400	0.67 242	0.53 240	0.39 198	0.50 280	0.59 354	0.43 361	0.51 246	0.49 363	0.10 185	0.12 332	0.13 349	0.16 382	0.24 363	0.19 340

NRIStereo	0.46 261	0.25 82	1.77 248	0.47 479	0.16 94	0.95 525	0.74 545	0.51 131	0.56 271	0.48 264	0.39 199	0.59 354	0.29 234	0.77 341	0.32 248	0.11 260	0.13 356	0.11 230	0.09 133	0.21 315	0.24 419

GEStereo_RVC	0.54 355	0.87 461	1.95 350	0.47 479	0.25 301	0.62 357	0.37 416	1.00 517	0.74 449	0.53 315	0.54 322	0.59 354	0.44 369	1.10 378	0.46 343	0.15 412	0.11 301	0.12 290	0.10 171	0.26 397	0.19 340

MMNet	0.50 313	0.48 301	1.93 337	0.33 299	0.27 332	0.79 486	0.28 311	0.81 355	0.74 449	0.60 409	0.56 344	0.59 354	0.55 432	0.79 346	0.59 406	0.10 185	0.09 208	0.12 290	0.11 236	0.13 132	0.14 217

DMCA-RVC	0.62 414	0.96 492	2.63 498	0.36 365	0.90 568	0.56 252	0.31 356	0.69 249	0.57 275	0.68 468	0.52 299	0.59 354	0.56 436	1.23 396	0.53 380	0.16 433	0.38 550	0.20 489	0.15 362	0.20 299	0.15 255

FADNet_RVC	0.81 509	1.14 536	2.42 454	0.30 220	0.24 283	0.71 441	0.24 224	0.95 479	0.61 315	0.44 225	0.56 344	0.59 354	0.42 351	1.52 434	0.68 429	0.94 582	0.96 599	0.28 526	1.00 597	0.90 574	1.36 599

IER	0.43 222	0.38 232	1.69 209	0.26 120	0.25 301	0.66 408	0.26 268	0.71 260	0.55 260	0.54 328	0.59 361	0.60 361	0.53 424	0.52 250	0.39 306	0.11 260	0.08 137	0.11 230	0.11 236	0.14 156	0.11 117

iResNetv2_ROB	0.59 395	1.43 568	2.96 542	0.40 426	0.22 250	0.58 288	0.28 311	0.91 439	0.73 445	0.57 367	0.63 401	0.60 361	0.41 333	0.74 332	0.35 278	0.11 260	0.08 137	0.10 159	0.07 66	0.43 525	0.17 304

UPFNet	0.46 261	0.28 132	1.73 223	0.33 299	0.32 396	0.65 401	0.38 423	0.83 368	0.59 293	0.57 367	0.52 299	0.61 363	0.40 322	0.75 333	0.52 376	0.13 349	0.12 332	0.13 349	0.12 276	0.15 176	0.11 117

ADCRef	0.80 501	0.96 492	2.29 431	0.37 389	0.35 432	0.96 526	0.51 486	0.87 406	0.75 462	0.88 524	0.83 491	0.61 363	1.36 565	1.02 370	3.27 587	0.13 349	0.11 301	0.17 454	0.19 434	0.25 377	0.21 368

TDLM	0.67 443	0.92 474	1.76 239	0.37 389	0.24 283	0.66 408	0.56 505	0.82 362	0.74 449	1.16 552	0.62 388	0.61 363	0.48 405	2.70 577	0.50 368	0.20 485	0.11 301	0.35 543	0.14 337	0.32 446	0.16 285

AdaStereo	0.44 232	0.38 232	1.79 274	0.34 330	0.20 209	0.57 270	0.28 311	0.92 448	0.69 401	0.52 305	0.55 332	0.61 363	0.33 264	0.48 224	0.39 306	0.17 448	0.08 137	0.17 454	0.11 236	0.18 262	0.12 157
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.
gcap-zeroshot	0.41 193	0.62 355	1.78 253	0.31 247	0.32 396	0.69 432	0.21 126	0.74 281	0.52 221	0.43 219	0.35 172	0.62 367	0.24 148	0.41 161	0.24 141	0.09 86	0.16 421	0.09 103	0.31 511	0.08 28	0.09 63

iRaft-Stereo_5w	0.54 355	1.01 515	2.08 384	0.27 140	0.21 223	0.49 162	0.28 311	0.73 277	0.58 286	0.40 200	0.61 383	0.62 367	0.46 388	1.78 476	0.47 352	0.09 86	0.07 48	0.11 230	0.10 171	0.39 509	0.12 157

FADNet-RVC	0.61 409	1.26 555	2.12 393	0.33 299	0.26 318	0.59 305	0.29 335	0.86 396	0.62 333	0.45 236	0.50 280	0.62 367	0.46 388	1.73 467	0.55 387	0.17 448	0.20 476	0.17 454	0.18 414	0.59 552	0.28 451

TCMNet	0.66 439	0.85 455	2.55 490	0.50 493	0.52 521	0.72 447	0.39 428	0.87 406	0.72 430	0.58 386	0.68 438	0.63 370	0.46 388	1.70 462	0.63 415	0.18 460	0.18 452	0.23 507	0.18 414	0.38 499	0.27 445

GMStereo_Zeroshot	0.41 193	0.36 218	1.54 184	0.41 433	0.19 194	0.52 203	0.19 83	0.59 196	0.52 221	0.57 367	0.59 361	0.63 370	0.29 234	0.58 272	0.33 261	0.15 412	0.09 208	0.16 433	0.09 133	0.24 363	0.12 157

BSDual-CNN	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.30 220	0.21 223	0.76 469	0.31 356	1.00 517	0.61 315	0.63 438	0.53 310	0.63 370	0.37 293	0.43 173	0.38 295	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

psmg	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.27 140	0.21 223	0.75 465	0.36 407	0.90 427	0.61 315	0.59 400	0.59 361	0.63 370	0.37 293	0.43 173	0.38 295	0.13 349	0.10 251	0.13 349	0.12 276	0.13 132	0.11 117

dad	0.51 330	1.01 515	1.74 227	0.29 200	0.19 194	0.60 317	0.26 268	0.52 145	0.75 462	0.63 438	0.63 401	0.63 370	0.33 264	0.85 353	0.47 352	0.27 530	0.15 403	0.40 552	0.18 414	0.22 332	0.14 217

pcwnet_v2	0.64 425	0.49 304	4.41 594	0.32 276	0.27 332	0.60 317	0.25 245	0.97 493	0.88 512	0.59 400	0.70 457	0.63 370	0.55 432	0.66 309	0.37 288	0.17 448	0.15 403	0.15 414	0.14 337	0.21 315	0.23 407

GANet-RSSM	0.55 367	0.73 409	1.90 325	0.36 365	0.26 318	0.59 305	0.27 292	0.78 331	0.52 221	0.47 246	0.57 352	0.63 370	0.45 373	1.92 512	0.43 331	0.14 392	0.10 251	0.25 519	0.11 236	0.34 466	0.14 217

SuperB	1.15 547	1.14 536	5.43 601	0.36 365	0.26 318	0.81 494	0.89 559	0.88 415	1.17 552	0.67 461	0.68 438	0.63 370	1.39 568	1.74 469	3.37 591	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	2.80 609	0.25 428

UCFNet_RVC	0.48 284	0.82 445	1.85 298	0.30 220	0.27 332	0.64 387	0.26 268	0.74 281	0.55 260	0.48 264	0.53 310	0.63 370	0.41 333	0.88 358	0.38 295	0.15 412	0.10 251	0.17 454	0.17 401	0.18 262	0.15 255

z-ln-s-r	0.64 425	0.89 468	2.23 420	0.32 276	0.26 318	0.57 270	0.37 416	0.84 379	0.76 471	0.51 296	0.81 485	0.64 379	0.45 373	2.06 524	1.27 520	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.24 363	0.13 194

xyz-stereo	3.02 601	0.29 143	30.64 638	0.23 49	0.12 9	15.52 621	0.24 224	0.51 131	0.47 186	0.59 400	7.99 614	0.64 379	0.47 396	1.39 410	0.50 368	0.09 86	0.07 48	0.34 542	0.07 66	0.13 132	0.08 40

AACVNet	0.54 355	0.78 432	1.73 223	0.36 365	0.21 223	0.57 270	0.25 245	0.71 260	0.51 213	0.55 346	0.59 361	0.64 379	0.41 333	2.13 533	0.41 320	0.14 392	0.11 301	0.14 384	0.11 236	0.33 455	0.15 255

cross-raft	0.40 186	0.27 107	2.22 416	0.30 220	0.17 123	0.49 162	0.35 400	0.71 260	0.39 91	0.43 219	0.45 229	0.64 379	0.25 164	0.32 83	0.25 156	0.08 41	0.08 137	0.09 103	0.23 465	0.11 89	0.14 217

PWCDC_ROB	0.72 471	1.06 524	2.09 385	0.47 479	0.36 441	0.78 482	0.26 268	0.98 497	1.34 563	0.61 418	2.07 573	0.64 379	0.61 464	0.83 349	0.71 436	0.31 541	0.14 377	0.15 414	0.12 276	0.60 555	0.21 368

HI	0.41 193	0.63 366	1.72 220	0.27 140	0.21 223	0.45 118	0.19 83	0.55 169	0.41 115	0.57 367	0.59 361	0.65 384	0.45 373	0.45 197	0.39 306	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.11 236	0.20 299	0.10 92

CoSv	0.41 193	0.63 366	1.72 220	0.27 140	0.21 223	0.45 118	0.19 83	0.55 169	0.41 115	0.57 367	0.59 361	0.65 384	0.45 373	0.45 197	0.39 306	0.08 41	0.09 208	0.10 159	0.11 236	0.20 299	0.10 92

RAFT-Test	0.44 232	0.38 232	2.01 368	0.27 140	0.44 493	0.64 387	0.37 416	0.72 265	0.57 275	0.45 236	0.48 255	0.65 384	0.24 148	0.35 113	0.29 203	0.09 86	0.11 301	0.09 103	0.38 540	0.10 66	0.11 117

CSP-Net	0.50 313	0.39 242	1.25 123	0.29 200	0.23 270	0.77 477	0.35 400	0.86 396	0.57 275	0.59 400	0.59 361	0.65 384	0.40 322	1.77 475	0.44 337	0.16 433	0.11 301	0.10 159	0.10 171	0.20 299	0.14 217

Consistency-Raft	0.88 519	0.93 480	3.23 570	0.99 572	0.64 549	0.77 477	0.55 500	0.98 497	0.97 528	0.61 418	1.03 530	0.65 384	1.05 544	0.79 346	1.38 527	0.44 553	0.46 564	0.51 563	0.58 574	0.65 557	0.47 536

DeepPrunerF	0.86 516	0.86 458	2.91 539	0.45 469	0.50 514	0.64 387	0.48 481	1.14 552	2.64 601	0.63 438	0.61 383	0.65 384	0.62 469	2.21 537	1.31 522	0.23 508	0.19 465	0.30 534	0.28 490	0.36 484	0.25 428

CC-Net-ROB	0.85 515	1.15 540	2.13 395	0.88 563	0.38 459	0.88 516	0.44 459	1.06 541	0.79 485	0.58 386	0.69 447	0.65 384	0.50 415	2.74 580	0.51 373	0.93 580	0.39 557	0.87 578	0.29 494	0.54 549	0.54 546

ffm	0.47 278	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.74 281	0.88 512	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	0.63 293	0.19 39	0.10 185	0.24 502	0.15 414	0.13 309	0.25 377	0.36 503

ff1	0.73 480	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.74 281	0.88 512	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.10 185	0.24 502	0.15 414	0.13 309	0.25 377	0.36 503

mmx	0.72 471	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.99 509	0.76 471	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.13 349	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.15 255

xxx	0.72 471	0.23 61	2.01 368	0.30 220	0.21 223	0.57 270	0.26 268	0.99 509	0.76 471	0.53 315	0.63 401	0.66 391	0.39 314	2.52 565	3.43 593	0.13 349	0.10 251	0.15 414	0.13 309	0.15 176	0.15 255

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 382	0.87 461	2.11 390	0.32 276	0.30 369	0.84 502	0.40 431	0.88 415	0.72 430	0.65 455	0.73 468	0.66 391	0.57 442	0.93 359	0.71 436	0.13 349	0.07 48	0.10 159	0.08 97	0.15 176	0.14 217

BUS	0.41 193	0.27 107	1.13 99	0.30 220	0.21 223	0.91 520	0.23 188	1.00 517	0.61 315	0.63 438	0.53 310	0.66 391	0.30 242	0.43 173	0.32 248	0.13 349	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

NINENet	0.50 313	0.33 185	1.69 209	0.55 520	0.25 301	0.91 520	0.23 188	0.98 497	0.71 420	0.53 315	0.55 332	0.66 391	0.30 242	1.22 394	0.32 248	0.15 412	0.13 356	0.16 433	0.11 236	0.16 212	0.13 194

FADNet	0.64 425	1.22 549	2.06 377	0.32 276	0.30 369	0.66 408	0.29 335	0.88 415	0.72 430	0.44 225	0.48 255	0.66 391	0.57 442	1.84 494	0.45 342	0.46 557	0.20 476	0.17 454	0.19 434	0.59 552	0.24 419

DeepPruner_ROB	0.50 313	0.70 396	1.94 347	0.29 200	0.26 318	0.63 374	0.31 356	0.80 351	0.48 189	0.61 418	0.55 332	0.66 391	0.38 300	0.98 365	0.40 314	0.19 475	0.14 377	0.14 384	0.14 337	0.23 346	0.17 304

ISRNet	0.47 278	0.44 278	1.55 186	0.37 389	0.31 388	0.49 162	0.19 83	0.75 292	0.66 381	0.63 438	0.71 461	0.67 400	0.39 314	0.58 272	0.44 337	0.23 508	0.16 421	0.21 497	0.20 444	0.21 315	0.25 428

anonymity	0.80 501	0.66 384	1.29 129	0.59 533	0.75 558	0.67 414	0.52 489	0.95 479	0.71 420	0.94 534	0.70 457	0.67 400	0.87 523	0.71 326	1.35 525	0.64 568	0.62 578	0.58 566	1.44 605	0.60 555	0.65 559

delet	0.52 343	0.54 325	1.62 198	0.31 247	0.35 432	0.74 459	0.46 469	0.85 386	0.74 449	0.55 346	0.60 376	0.67 400	0.50 415	1.12 384	0.57 399	0.11 260	0.11 301	0.13 349	0.14 337	0.16 212	0.12 157

PSMNet-RSSM	0.53 349	0.82 445	1.78 253	0.31 247	0.25 301	0.58 288	0.28 311	0.84 379	0.60 298	0.50 283	0.61 383	0.67 400	0.43 361	1.68 459	0.42 322	0.15 412	0.10 251	0.14 384	0.16 382	0.15 176	0.13 194

DSFCA	0.54 355	0.35 209	1.41 155	0.28 168	0.28 346	0.79 486	0.88 558	0.76 305	0.70 410	0.72 484	0.66 428	0.67 400	0.57 442	1.17 390	0.63 415	0.16 433	0.14 377	0.13 349	0.14 337	0.16 212	0.13 194

STTStereo	0.51 330	0.69 393	2.14 400	0.36 365	0.30 369	0.61 337	0.32 379	0.77 316	0.60 298	0.60 409	0.54 322	0.67 400	0.43 361	0.86 354	0.42 322	0.16 433	0.15 403	0.17 454	0.20 444	0.16 212	0.15 255

NVstereo2D	0.58 387	0.40 248	2.03 375	0.35 346	0.35 432	0.69 432	0.39 428	0.91 439	0.80 488	0.47 246	0.53 310	0.67 400	0.46 388	1.99 518	0.48 358	0.19 475	0.11 301	0.17 454	0.13 309	0.25 377	0.25 428

PCWNet_CMD	0.46 261	0.45 286	2.28 429	0.26 120	0.20 209	0.55 235	0.21 126	0.75 292	0.64 353	0.48 264	0.55 332	0.68 407	0.57 442	0.46 206	0.30 223	0.11 260	0.10 251	0.14 384	0.10 171	0.18 262	0.14 217

CFNet_ucs	0.48 284	0.50 310	2.32 434	0.26 120	0.22 250	0.57 270	0.22 153	0.85 386	0.65 366	0.53 315	0.64 417	0.68 407	0.44 369	0.54 260	0.31 235	0.13 349	0.12 332	0.16 433	0.11 236	0.19 283	0.17 304

HBP-ISP	0.76 489	1.30 558	3.19 566	0.35 346	0.26 318	0.85 506	0.54 497	1.03 535	0.72 430	0.80 505	0.69 447	0.68 407	0.83 515	2.04 522	0.44 337	0.23 508	0.24 502	0.29 533	0.25 474	0.28 413	0.24 419

PSM-AAD	0.63 421	0.22 43	1.77 248	0.37 389	0.23 270	0.86 508	1.17 580	0.59 196	0.60 298	0.64 448	0.71 461	0.68 407	2.93 596	0.65 306	0.31 235	0.09 86	0.07 48	0.17 454	0.15 362	0.13 132	0.33 489

psm_up	0.57 382	0.61 349	1.83 293	0.35 346	0.30 369	0.64 387	0.37 416	0.90 427	0.68 392	0.59 400	0.55 332	0.68 407	0.54 427	1.91 508	0.46 343	0.16 433	0.15 403	0.16 433	0.15 362	0.23 346	0.13 194

MSMDNet	0.46 261	0.44 278	2.28 429	0.26 120	0.20 209	0.55 235	0.21 126	0.75 292	0.64 353	0.48 264	0.55 332	0.68 407	0.56 436	0.46 206	0.30 223	0.11 260	0.10 251	0.13 349	0.10 171	0.18 262	0.15 255

CVANet_RVC	0.65 434	0.80 436	2.13 395	0.36 365	0.26 318	0.62 357	0.42 441	0.84 379	0.72 430	0.69 470	0.68 438	0.68 407	0.52 422	2.64 572	0.42 322	0.19 475	0.12 332	0.22 500	0.17 401	0.37 492	0.15 255

riskmin	0.37 154	0.22 43	1.74 227	0.32 276	0.20 209	0.48 152	0.20 103	0.66 233	0.46 167	0.36 180	0.34 167	0.69 414	0.45 373	0.39 151	0.27 178	0.11 260	0.08 137	0.12 290	0.08 97	0.13 132	0.16 285

SACVNet	0.60 401	0.74 412	1.90 325	0.37 389	0.28 346	0.64 387	0.37 416	0.86 396	0.61 315	0.65 455	0.62 388	0.69 414	0.44 369	2.08 528	0.42 322	0.18 460	0.14 377	0.16 433	0.15 362	0.38 499	0.24 419

OMP-Stereo	0.59 395	0.65 377	1.74 227	0.56 522	0.37 453	0.60 317	0.26 268	0.70 257	0.65 366	0.66 457	0.60 376	0.69 414	0.32 259	2.09 530	1.20 512	0.10 185	0.07 48	0.12 290	0.09 133	0.17 235	0.10 92

IIG-Stereo	0.59 395	0.65 377	1.74 227	0.54 513	0.23 270	0.61 337	0.21 126	0.73 277	0.65 366	0.64 448	0.69 447	0.69 414	0.38 300	2.09 530	1.39 528	0.11 260	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.15 176	0.09 63

CFNet_pseudo	0.45 250	0.46 289	2.23 420	0.25 88	0.19 194	0.56 252	0.21 126	0.77 316	0.60 298	0.49 276	0.56 344	0.69 414	0.47 396	0.52 250	0.31 235	0.11 260	0.10 251	0.15 414	0.10 171	0.17 235	0.14 217

ACVNet	0.45 250	0.44 278	1.79 274	0.28 168	0.21 223	0.59 305	0.36 407	0.66 233	0.68 392	0.45 236	0.59 361	0.69 414	0.40 322	0.44 182	0.55 387	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.34 466	0.10 92

acv_ft	0.48 284	0.44 278	1.76 239	0.32 276	0.41 483	0.63 374	0.28 311	0.81 355	0.68 392	0.61 418	0.59 361	0.69 414	0.45 373	0.44 182	0.63 415	0.11 260	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.41 517	0.10 92

HGLStereo	0.54 355	0.69 393	2.00 367	0.35 346	0.40 475	0.66 408	0.30 343	0.83 368	0.62 333	0.57 367	0.69 447	0.69 414	0.54 427	1.07 375	0.55 387	0.13 349	0.13 356	0.13 349	0.11 236	0.19 283	0.17 304

ccs_rob	0.45 250	0.46 289	2.22 416	0.26 120	0.19 194	0.56 252	0.21 126	0.77 316	0.60 298	0.49 276	0.56 344	0.69 414	0.47 396	0.52 250	0.31 235	0.11 260	0.09 208	0.16 433	0.10 171	0.17 235	0.14 217

DRN-Test	0.64 425	0.43 267	2.44 460	0.39 415	0.44 493	0.80 493	0.41 437	1.02 528	0.78 480	0.80 505	0.63 401	0.69 414	0.56 436	1.79 480	0.69 431	0.15 412	0.12 332	0.17 454	0.16 382	0.18 262	0.17 304

IGEV-FE	0.53 349	0.34 200	2.91 539	0.32 276	0.18 161	0.54 220	0.21 126	0.72 265	0.42 126	0.81 511	0.51 285	0.70 424	0.41 333	0.48 224	1.13 500	0.09 86	0.15 403	0.10 159	0.35 527	0.19 283	0.09 63

G2L-ROB	0.51 330	0.95 489	1.96 359	0.29 200	0.22 250	0.59 305	0.28 311	0.76 305	0.57 275	0.55 346	0.45 229	0.70 424	0.32 259	1.38 409	0.47 352	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.08 97	0.20 299	0.13 194

PSMNet-ADL	0.51 330	0.38 232	1.65 200	0.35 346	0.21 223	0.67 414	0.26 268	0.74 281	0.55 260	0.42 214	0.52 299	0.70 424	0.45 373	1.91 508	0.57 399	0.15 412	0.13 356	0.11 230	0.13 309	0.15 176	0.20 356

RAFT	0.45 250	0.92 474	1.59 191	0.34 330	0.19 194	0.46 136	0.35 400	0.65 231	0.49 195	0.49 276	0.49 272	0.70 424	0.40 322	0.47 217	0.32 248	0.11 260	0.16 421	0.14 384	0.13 309	0.51 544	0.13 194

PA-Net	0.84 514	1.00 511	3.49 578	0.63 540	0.40 475	0.70 439	0.52 489	0.86 396	0.84 502	0.52 305	0.59 361	0.70 424	0.54 427	2.35 544	2.23 566	0.17 448	0.27 524	0.19 480	0.28 490	0.22 332	0.36 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G2L-Stereo	0.55 367	0.85 455	2.18 408	0.31 247	0.27 332	0.59 305	0.27 292	0.77 316	0.55 260	0.54 328	0.52 299	0.71 429	0.36 280	1.75 471	0.50 368	0.13 349	0.11 301	0.13 349	0.11 236	0.29 418	0.15 255

IGEV_Zeroshot_test	0.53 349	0.33 185	2.91 539	0.32 276	0.18 161	0.54 220	0.21 126	0.72 265	0.42 126	0.81 511	0.51 285	0.71 429	0.41 333	0.48 224	1.13 500	0.09 86	0.15 403	0.10 159	0.35 527	0.19 283	0.09 63

GwcNet-RSSM	0.57 382	0.94 482	2.13 395	0.32 276	0.25 301	0.60 317	0.30 343	0.80 351	0.66 381	0.52 305	0.64 417	0.71 429	0.40 322	1.79 480	0.50 368	0.13 349	0.09 208	0.12 290	0.12 276	0.21 315	0.15 255

w-ln-seven-2	0.68 450	1.13 534	2.46 463	0.36 365	0.27 332	0.65 401	0.44 459	0.87 406	0.83 499	0.69 470	0.75 474	0.72 432	0.63 472	1.56 438	1.15 504	0.13 349	0.13 356	0.15 414	0.14 337	0.35 477	0.19 340

UNet	0.54 355	0.44 278	2.83 529	0.31 247	0.33 409	0.74 459	0.27 292	0.82 362	0.61 315	0.53 315	0.54 322	0.72 432	0.54 427	0.78 345	0.56 395	0.11 260	0.09 208	0.13 349	0.11 236	0.14 156	0.12 157

GANetREF_RVC	0.75 486	1.15 540	2.46 463	0.47 479	0.26 318	0.83 500	0.61 519	0.97 493	0.89 516	0.62 429	0.61 383	0.72 432	0.59 451	2.42 554	0.55 387	0.32 542	0.25 515	0.36 545	0.24 467	0.39 509	0.31 475
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	0.55 367	0.92 474	2.36 445	0.38 405	0.37 453	0.60 317	0.28 311	0.82 362	0.62 333	0.62 429	0.55 332	0.72 432	0.45 373	1.00 368	0.43 331	0.15 412	0.11 301	0.14 384	0.14 337	0.15 176	0.16 285
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SQANet	0.80 501	1.58 575	2.53 479	0.76 553	0.83 563	0.76 469	0.36 407	0.83 368	0.64 353	0.63 438	0.69 447	0.73 436	0.51 417	1.21 392	0.53 380	0.77 577	0.29 528	0.59 568	0.29 494	0.86 573	0.61 555

iinet-f	0.57 382	0.93 480	2.27 427	0.31 247	0.25 301	0.83 500	0.33 387	0.81 355	0.65 366	0.54 328	0.63 401	0.73 436	0.67 483	0.73 329	0.67 426	0.13 349	0.13 356	0.11 230	0.10 171	0.43 525	0.16 285

anonymousa	0.48 284	0.46 289	2.44 460	0.29 200	0.34 419	0.61 337	0.25 245	0.66 233	0.54 253	0.53 315	0.77 480	0.73 436	0.46 388	0.33 95	0.31 235	0.10 185	0.09 208	0.12 290	0.29 494	0.10 66	0.19 340

Wz-Net-MNSev	0.65 434	0.97 500	2.19 410	0.36 365	0.33 409	0.90 518	0.60 515	0.92 448	0.81 495	0.75 493	0.72 466	0.73 436	0.65 476	1.39 410	0.71 436	0.16 433	0.13 356	0.14 384	0.14 337	0.24 363	0.18 323

MIPNet	0.83 512	0.81 441	2.40 451	0.61 538	0.18 161	1.48 563	1.39 591	1.60 580	0.74 449	1.94 584	0.85 498	0.73 436	1.68 579	0.87 357	0.31 235	0.09 86	0.08 137	0.11 230	0.32 517	0.25 377	0.12 157

StereoDRNet-Refined	0.50 313	0.41 255	1.50 179	0.33 299	0.21 223	0.68 426	0.26 268	0.81 355	0.68 392	0.67 461	0.68 438	0.73 436	0.42 351	1.10 378	0.59 406	0.11 260	0.08 137	0.14 384	0.14 337	0.25 377	0.21 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo_test	0.55 367	0.97 500	1.89 320	0.33 299	0.24 283	0.75 465	0.38 423	0.79 347	0.60 298	0.60 409	0.54 322	0.74 442	0.39 314	1.56 438	0.43 331	0.10 185	0.08 137	0.08 42	0.08 97	0.28 413	0.13 194

GASNet	0.73 480	1.47 570	3.04 550	0.47 479	0.33 409	0.57 270	0.34 392	0.91 439	0.75 462	0.58 386	0.58 358	0.74 442	0.55 432	2.03 520	0.65 422	0.21 492	0.15 403	0.19 480	0.17 401	0.51 544	0.28 451

Syn2CoEx	0.70 459	1.07 527	2.74 517	0.43 448	0.30 369	0.64 387	0.42 441	0.99 509	0.78 480	0.62 429	0.78 481	0.74 442	0.72 495	1.92 512	0.61 411	0.20 485	0.17 441	0.19 480	0.15 362	0.29 418	0.22 383

CFNet-ft	0.51 330	0.76 415	1.79 274	0.28 168	0.30 369	0.63 374	0.28 311	0.66 233	0.55 260	0.45 236	0.57 352	0.74 442	0.41 333	1.46 422	0.42 322	0.14 392	0.10 251	0.28 526	0.13 309	0.18 262	0.14 217

CFNet_RVC	0.51 330	0.76 415	1.79 274	0.28 168	0.30 369	0.63 374	0.28 311	0.66 233	0.55 260	0.45 236	0.57 352	0.74 442	0.41 333	1.46 422	0.42 322	0.14 392	0.10 251	0.28 526	0.13 309	0.18 262	0.14 217

StereoDRNet	0.64 425	0.88 465	2.35 442	0.41 433	0.45 502	0.73 454	0.47 477	0.94 465	0.74 449	0.75 493	0.54 322	0.74 442	0.47 396	1.70 462	0.72 440	0.15 412	0.14 377	0.15 414	0.14 337	0.20 299	0.19 340

DStereoO	0.99 532	0.66 384	1.67 206	0.75 552	0.99 575	0.73 454	1.33 587	0.94 465	0.91 519	0.70 476	1.06 535	0.75 448	1.75 583	0.95 362	2.39 572	1.20 595	0.41 560	0.48 560	0.59 576	0.85 572	0.60 554

zh-mn7	0.80 501	1.54 573	3.00 548	0.35 346	0.27 332	0.72 447	0.41 437	0.93 456	1.11 548	1.00 539	1.28 548	0.75 448	0.57 442	1.87 497	1.18 509	0.16 433	0.13 356	0.14 384	0.14 337	0.26 397	0.21 368

APVNet	0.70 459	0.67 386	2.71 509	0.38 405	0.36 441	0.85 506	0.43 448	0.91 439	0.68 392	0.55 346	0.69 447	0.75 448	0.55 432	2.31 542	0.78 451	0.17 448	0.17 441	0.24 514	0.19 434	0.33 455	0.23 407

cf-r	0.53 349	0.81 441	2.15 401	0.33 299	0.28 346	0.60 317	0.28 311	0.78 331	0.64 353	0.51 296	0.60 376	0.75 448	0.40 322	1.32 403	0.43 331	0.13 349	0.09 208	0.11 230	0.12 276	0.15 176	0.14 217

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 493	1.04 521	2.06 377	0.94 568	0.35 432	0.89 517	0.40 431	0.85 386	0.63 345	0.55 346	0.63 401	0.75 448	0.38 300	2.38 548	0.48 358	1.10 591	0.31 534	0.36 545	0.21 450	0.53 548	0.55 549

PSMNet_ROB	0.66 439	1.01 515	2.33 437	0.38 405	0.31 388	0.72 447	0.55 500	0.86 396	0.69 401	0.54 328	0.60 376	0.75 448	0.47 396	2.00 519	0.82 458	0.17 448	0.13 356	0.19 480	0.19 434	0.24 363	0.27 445

fast-acv-ft	0.63 421	0.88 465	3.10 556	0.38 405	0.30 369	0.79 486	0.48 481	0.69 249	0.72 430	0.58 386	0.78 481	0.76 454	0.60 455	0.67 310	0.73 443	0.15 412	0.15 403	0.18 474	0.17 401	0.37 492	0.16 285

raft_robust	0.55 367	0.84 451	1.73 223	0.28 168	0.54 524	0.53 212	0.25 245	0.88 415	0.75 462	0.48 264	0.46 237	0.76 454	0.75 504	1.46 422	0.27 178	0.09 86	0.10 251	0.10 159	0.30 504	0.26 397	0.16 285

zero-FE	0.80 501	0.27 107	8.23 608	0.49 489	0.98 572	0.33 34	0.20 103	0.48 109	1.28 560	0.17 21	0.20 40	0.77 456	0.22 119	0.60 284	0.97 472	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.10 171	0.33 455	0.14 217

NaN_ROB	1.14 545	0.94 482	2.96 542	0.53 508	0.56 530	1.13 551	0.99 565	0.98 497	1.00 532	1.09 547	0.87 502	0.77 456	1.06 546	5.90 610	2.72 577	0.16 433	0.23 499	0.16 433	0.24 467	0.22 332	0.36 503

NOSS_ROB	0.64 425	0.65 377	1.62 198	0.46 474	0.25 301	0.67 414	0.30 343	0.93 456	0.77 476	0.59 400	0.57 352	0.77 456	0.38 300	2.78 581	0.44 337	0.23 508	0.24 502	0.28 526	0.26 482	0.27 407	0.39 519

PWC_ROB	0.70 459	0.94 482	1.88 313	0.39 415	0.39 465	0.62 357	0.30 343	0.98 497	0.94 524	0.91 530	1.29 550	0.77 456	0.62 469	1.62 453	1.03 488	0.18 460	0.11 301	0.18 474	0.13 309	0.51 544	0.22 383

UGAM	0.58 387	0.47 298	2.21 412	0.30 220	0.19 194	0.53 212	0.34 392	0.59 196	0.63 345	0.44 225	0.73 468	0.78 460	0.37 293	2.58 569	0.39 306	0.10 185	0.08 137	0.17 454	0.14 337	0.42 523	0.17 304

MyStereo06	0.54 355	0.41 255	2.68 505	0.30 220	0.23 270	0.60 317	0.30 343	0.81 355	0.44 141	0.84 519	0.52 299	0.78 460	0.58 448	0.48 224	1.10 496	0.09 86	0.17 441	0.12 290	0.10 171	0.16 212	0.20 356

CRFU-Net	0.56 375	0.38 232	1.86 306	0.46 474	0.26 318	0.82 497	0.36 407	0.90 427	0.49 195	0.62 429	0.59 361	0.78 460	1.35 564	1.00 368	0.48 358	0.15 412	0.14 377	0.17 454	0.10 171	0.19 283	0.14 217

RTSC	0.72 471	1.00 511	2.22 416	0.40 426	0.29 354	0.82 497	0.31 356	0.96 484	1.10 546	0.92 531	0.81 485	0.78 460	0.58 448	1.23 396	1.55 537	0.18 460	0.17 441	0.14 384	0.17 401	0.43 525	0.30 467

HSM-Net_RVC	0.67 443	0.34 200	2.23 420	0.26 120	0.19 194	0.67 414	0.29 335	1.26 563	0.69 401	0.72 484	0.70 457	0.78 460	0.42 351	3.77 601	0.41 320	0.13 349	0.09 208	0.10 159	0.09 133	0.12 100	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	0.37 154	0.27 107	0.79 62	0.39 415	0.29 354	0.38 70	0.21 126	0.47 101	0.51 213	0.32 167	0.17 22	0.79 465	0.23 136	0.64 295	1.04 489	0.11 260	0.07 48	0.09 103	0.12 276	0.35 477	0.15 255

DCVSM-stereo	0.49 302	0.29 143	2.49 472	0.29 200	0.22 250	0.53 212	0.52 489	0.58 187	0.49 195	0.69 470	0.46 237	0.79 465	0.48 405	0.53 256	0.42 322	0.13 349	0.14 377	0.15 414	0.12 276	0.20 299	0.20 356

Wz-Net-LNSev	0.59 395	0.96 492	2.47 468	0.34 330	0.37 453	0.79 486	0.44 459	0.86 396	0.77 476	0.61 418	0.67 431	0.79 465	0.56 436	0.64 295	0.62 413	0.15 412	0.14 377	0.12 290	0.12 276	0.18 262	0.19 340

DGSMNet	2.89 598	0.63 366	3.18 565	3.43 611	4.17 611	2.57 598	6.98 618	0.97 493	0.83 499	0.56 356	1.86 570	0.79 465	0.62 469	1.64 454	1.39 528	4.61 615	5.01 619	5.17 620	4.71 619	4.44 615	4.19 616

hknet	0.47 278	0.29 143	1.70 213	0.30 220	0.24 283	0.76 469	0.31 356	1.00 517	0.64 353	0.63 438	0.53 310	0.80 469	0.38 300	0.77 341	0.37 288	0.11 260	0.10 251	0.14 384	0.12 276	0.12 100	0.11 117

ADLNet	0.60 401	0.71 398	1.95 350	0.35 346	0.34 419	0.67 414	0.34 392	0.90 427	0.74 449	0.68 468	0.62 388	0.80 469	0.45 373	1.78 476	0.64 420	0.14 392	0.11 301	0.14 384	0.14 337	0.29 418	0.21 368

AANet_RVC	0.68 450	1.00 511	2.09 385	0.33 299	0.25 301	0.58 288	0.32 379	0.81 355	0.80 488	0.61 418	0.94 515	0.80 469	0.41 333	2.46 560	1.02 486	0.36 549	0.14 377	0.10 159	0.09 133	0.23 346	0.22 383

coex_refinement	0.58 387	0.94 482	1.87 311	0.38 405	0.25 301	0.64 387	0.34 392	0.83 368	0.65 366	0.60 409	0.63 401	0.81 472	0.48 405	1.85 496	0.56 395	0.13 349	0.09 208	0.10 159	0.10 171	0.16 212	0.16 285

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 459	0.65 377	3.45 577	0.50 493	0.60 542	0.75 465	0.23 188	0.96 484	0.60 298	0.76 496	1.30 551	0.81 472	0.60 455	0.57 268	0.82 458	0.10 185	0.16 421	0.11 230	0.43 552	0.31 437	0.22 383

ssnet_v2	0.55 367	0.60 345	1.86 306	0.32 276	0.22 250	0.72 447	0.44 459	0.94 465	0.74 449	0.63 438	0.54 322	0.81 472	0.47 396	0.77 341	0.70 433	0.16 433	0.14 377	0.14 384	0.14 337	0.30 429	0.30 467

aanetorigin	0.77 493	0.80 436	2.59 493	0.43 448	0.44 493	0.58 288	1.01 570	0.57 181	0.68 392	1.53 579	1.23 545	0.81 472	1.08 547	1.07 375	1.07 492	0.18 460	0.15 403	0.17 454	0.21 450	0.54 549	0.30 467

XPNet_ROB	0.61 409	0.72 402	1.66 204	0.37 389	0.27 332	0.67 414	0.47 477	0.89 421	0.71 420	0.78 502	0.70 457	0.81 472	0.53 424	1.70 462	0.76 447	0.21 492	0.16 421	0.16 433	0.15 362	0.20 299	0.21 368

ccnet	0.71 468	0.41 255	1.59 191	0.40 426	0.45 502	1.06 540	0.55 500	0.98 497	0.71 420	0.88 524	0.97 520	0.82 477	0.88 527	1.68 459	0.94 468	0.32 542	0.26 517	0.32 539	0.27 487	0.34 466	0.30 467

GwcNet	0.69 455	0.71 398	3.12 559	0.36 365	0.45 502	0.81 494	0.44 459	0.86 396	0.84 502	0.60 409	0.74 471	0.82 477	0.49 412	1.65 455	0.66 423	0.16 433	0.15 403	0.15 414	0.15 362	0.31 437	0.24 419

YMNet	0.62 414	0.72 402	1.93 337	0.41 433	0.41 483	0.87 512	0.43 448	0.87 406	0.71 420	0.74 491	0.81 485	0.83 479	0.46 388	0.86 354	0.93 466	0.19 475	0.22 491	0.20 489	0.17 401	0.41 517	0.21 368

YMNet_1	0.62 414	0.72 402	1.93 337	0.41 433	0.41 483	0.87 512	0.43 448	0.87 406	0.71 420	0.74 491	0.81 485	0.83 479	0.46 388	0.86 354	0.93 466	0.19 475	0.22 491	0.20 489	0.17 401	0.41 517	0.21 368

DispNO	0.67 443	0.98 504	2.58 491	0.31 247	0.27 332	0.59 305	0.29 335	0.83 368	0.68 392	0.53 315	0.79 484	0.83 479	0.47 396	2.46 560	0.68 429	0.12 319	0.10 251	0.19 480	0.31 511	0.16 212	0.17 304

S-Stereo	0.80 501	0.69 393	3.89 585	0.39 415	0.37 453	0.69 432	0.70 540	0.94 465	0.98 531	0.62 429	0.91 508	0.83 479	0.60 455	2.37 545	0.66 423	0.18 460	0.21 485	0.17 454	0.18 414	0.30 429	0.35 495

DLCB_ROB	0.54 355	0.55 334	1.49 176	0.36 365	0.25 301	0.65 401	0.36 407	0.80 351	0.70 410	0.72 484	0.69 447	0.83 479	0.46 388	1.53 435	0.60 408	0.13 349	0.12 332	0.14 384	0.14 337	0.14 156	0.13 194

zh-sn7	0.89 521	1.73 587	3.09 555	0.39 415	0.30 369	0.82 497	0.63 526	0.96 484	0.87 508	0.79 504	1.12 539	0.84 484	0.87 523	2.42 554	1.63 540	0.16 433	0.17 441	0.16 433	0.16 382	0.34 466	0.29 457

Anonymous_2	0.74 483	0.32 176	1.65 200	0.33 299	0.30 369	0.67 414	0.32 379	0.69 249	0.46 167	0.48 264	0.41 208	0.84 484	0.58 448	0.51 246	0.40 314	0.32 542	0.38 550	1.43 601	3.69 618	0.80 570	0.27 445

GANet	0.75 486	0.84 451	2.01 368	0.40 426	0.25 301	0.74 459	0.66 529	0.87 406	0.73 445	0.71 481	1.07 536	0.84 484	0.59 451	2.71 579	1.15 504	0.17 448	0.16 421	0.44 557	0.16 382	0.31 437	0.20 356

MFMNet_re	0.92 525	1.28 556	2.53 479	0.82 561	0.76 561	0.90 518	0.75 546	0.98 497	1.04 537	1.03 542	1.05 534	0.84 484	0.94 534	0.83 349	0.72 440	0.68 570	0.60 576	0.63 570	0.60 577	0.77 568	0.74 565

z-mn7	0.80 501	1.52 572	2.62 497	0.36 365	0.28 346	1.01 534	0.48 481	0.90 427	1.29 561	0.69 470	1.35 556	0.85 488	0.59 451	2.03 520	1.09 495	0.14 392	0.12 332	0.14 384	0.12 276	0.32 446	0.20 356

w-ln-seven	0.74 483	1.05 522	2.54 485	0.37 389	0.34 419	1.03 537	0.47 477	1.00 517	1.08 543	0.90 528	0.85 498	0.85 488	0.57 442	1.37 408	1.26 519	0.14 392	0.13 356	0.16 433	0.15 362	0.31 437	0.20 356

LL-Strereo	0.72 471	1.29 557	2.49 472	0.36 365	0.45 502	0.55 235	0.32 379	0.93 456	0.71 420	0.67 461	0.58 358	0.85 488	0.79 510	2.67 576	0.46 343	0.10 185	0.18 452	0.14 384	0.12 276	0.40 514	0.42 529

XX-Stereo	0.55 367	0.54 325	3.50 579	0.48 487	0.39 465	0.54 220	0.17 58	0.89 421	0.40 104	0.44 225	0.65 426	0.85 488	0.19 87	0.77 341	0.21 82	0.10 185	0.14 377	0.10 159	0.32 517	0.17 235	0.14 217

ADCP+	0.94 527	1.12 531	3.14 560	0.34 330	0.39 465	1.06 540	0.79 550	0.89 421	0.80 488	0.66 457	0.67 431	0.85 488	1.55 575	0.93 359	4.55 603	0.13 349	0.11 301	0.16 433	0.15 362	0.26 397	0.25 428

ETE_ROB	0.60 401	0.71 398	1.55 186	0.37 389	0.25 301	0.69 432	0.51 486	1.47 573	0.70 410	0.80 505	0.69 447	0.85 488	0.49 412	1.36 407	0.58 404	0.16 433	0.13 356	0.19 480	0.16 382	0.21 315	0.23 407

NCCL2	0.65 434	0.94 482	1.96 359	0.43 448	0.30 369	0.71 441	0.68 535	0.84 379	0.65 366	0.70 476	0.60 376	0.86 494	0.54 427	1.56 438	0.57 399	0.20 485	0.16 421	0.67 572	0.25 474	0.22 332	0.24 419

CBMV	0.71 468	0.76 415	2.64 500	0.33 299	0.20 209	0.78 482	0.79 550	0.98 497	0.78 480	0.85 523	0.71 461	0.86 494	1.10 549	1.46 422	0.62 413	0.18 460	0.20 476	0.21 497	0.19 434	0.25 377	0.33 489
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 493	0.41 483	0.38 70	0.23 188	0.72 265	0.38 79	0.63 438	0.48 255	0.87 496	0.41 333	0.64 295	0.21 82	0.09 86	0.17 441	0.10 159	0.09 133	0.16 212	0.12 157

HanStereo	0.49 302	0.49 304	2.78 524	0.50 493	0.41 483	0.38 70	0.23 188	0.72 265	0.38 79	0.63 438	0.48 255	0.87 496	0.41 333	0.64 295	0.21 82	0.09 86	0.17 441	0.10 159	0.09 133	0.16 212	0.12 157

AnyNet_C32	1.00 536	1.33 564	2.53 479	0.49 489	0.54 524	1.15 553	1.14 578	0.91 439	0.89 516	1.11 548	0.95 517	0.87 496	0.93 531	1.50 431	4.07 598	0.21 492	0.20 476	0.25 519	0.24 467	0.38 499	0.33 489

PASM	0.72 471	0.68 389	1.91 331	0.47 479	0.44 493	0.60 317	0.51 486	0.76 305	0.80 488	0.77 500	0.67 431	0.87 496	0.61 464	2.40 552	0.67 426	0.32 542	0.35 542	0.36 545	0.41 549	0.45 534	0.39 519

XQC	0.73 480	0.98 504	2.39 449	0.46 474	0.35 432	0.81 494	0.46 469	1.00 517	1.00 532	0.80 505	0.69 447	0.88 500	0.74 503	1.32 403	1.20 512	0.24 516	0.16 421	0.23 507	0.20 444	0.41 517	0.33 489

CBMV_ROB	0.76 489	0.42 262	2.68 505	0.33 299	0.22 250	0.74 459	0.47 477	0.96 484	0.76 471	1.04 544	0.96 518	0.88 500	0.93 531	2.06 524	1.19 511	0.22 505	0.24 502	0.27 523	0.25 474	0.25 377	0.28 451

STrans-v2	0.67 443	0.56 336	2.64 500	0.27 140	0.23 270	0.57 270	0.33 387	0.96 484	0.69 401	0.92 531	0.85 498	0.89 502	0.93 531	1.83 489	1.21 514	0.09 86	0.07 48	0.10 159	0.09 133	0.11 89	0.12 157

ac_64	0.55 367	0.46 289	1.92 334	0.36 365	0.34 419	0.63 374	0.31 356	0.82 362	0.61 315	0.55 346	0.51 285	0.89 502	0.48 405	1.83 489	0.55 387	0.14 392	0.11 301	0.12 290	0.12 276	0.18 262	0.12 157

DDVS	0.62 414	0.40 248	1.40 154	2.21 604	0.35 432	0.87 512	1.00 568	0.69 249	0.50 205	0.53 315	0.56 344	0.90 504	0.37 293	1.22 394	0.47 352	0.15 412	0.14 377	0.14 384	0.12 276	0.19 283	0.22 383

SHD	0.72 471	0.77 424	2.36 445	0.45 469	0.40 475	0.71 441	0.32 379	1.02 528	1.25 557	1.07 545	0.84 494	0.90 504	0.73 498	1.09 377	0.98 474	0.21 492	0.18 452	0.20 489	0.21 450	0.32 446	0.31 475

Select-FE	0.65 434	0.67 386	2.76 519	0.49 489	0.55 527	0.79 486	0.16 47	0.90 427	0.53 240	0.84 519	0.55 332	0.91 506	0.75 504	0.57 268	1.16 506	0.11 260	0.18 452	0.11 230	0.49 558	0.14 156	0.31 475

DDUNet	0.77 493	1.12 531	1.88 313	0.76 553	0.69 554	0.84 502	0.43 448	0.85 386	0.65 366	0.67 461	0.75 474	0.91 506	0.52 422	1.03 372	0.57 399	0.54 561	0.37 546	0.95 584	0.52 564	0.71 563	0.57 550

TransformOpticalFlow	0.64 425	0.56 336	2.66 503	0.44 455	0.26 318	0.62 357	0.28 311	0.83 368	0.71 420	0.76 496	0.74 471	0.91 506	0.85 519	1.83 489	0.81 457	0.10 185	0.07 48	0.11 230	0.09 133	0.11 89	0.12 157

NCC-stereo	0.79 499	0.94 482	2.42 454	0.59 533	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 509	0.72 430	0.64 448	0.84 494	0.91 506	0.73 498	1.80 484	1.00 480	0.27 530	0.19 465	0.23 507	0.31 511	0.24 363	0.22 383

Abc-Net	0.79 499	0.94 482	2.42 454	0.59 533	0.45 502	1.90 580	0.46 469	0.99 509	0.72 430	0.64 448	0.84 494	0.91 506	0.73 498	1.80 484	1.00 480	0.27 530	0.19 465	0.23 507	0.31 511	0.24 363	0.22 383
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 459	0.56 336	2.25 424	0.35 346	0.41 483	0.86 508	0.43 448	0.94 465	0.82 496	0.62 429	0.53 310	0.91 506	0.60 455	2.70 577	1.00 480	0.14 392	0.11 301	0.16 433	0.14 337	0.25 377	0.27 445

Ntro	1.00 536	1.68 583	2.80 526	0.95 569	0.85 564	1.06 540	0.53 493	0.98 497	0.90 518	0.62 429	0.76 477	0.93 512	0.66 481	1.66 456	0.98 474	0.99 586	0.45 562	0.75 576	0.40 546	1.19 585	0.75 567

ADLNet2	0.68 450	0.84 451	3.19 566	0.33 299	0.36 441	0.64 387	0.37 416	0.89 421	0.79 485	0.54 328	0.65 426	0.93 512	0.48 405	2.07 526	0.56 395	0.13 349	0.11 301	0.11 230	0.11 236	0.33 455	0.18 323

RASNet	0.61 409	0.68 389	2.03 375	0.35 346	0.46 508	0.65 401	0.28 311	0.78 331	0.70 410	0.48 264	0.64 417	0.93 512	0.61 464	2.21 537	0.73 443	0.12 319	0.09 208	0.09 103	0.10 171	0.14 156	0.11 117

LSM	3.31 604	1.11 530	5.29 600	9.40 618	30.65 633	0.84 502	1.12 577	0.91 439	1.22 555	1.36 569	2.19 578	0.93 512	0.83 515	1.66 456	0.90 464	0.21 492	0.31 534	0.24 514	0.28 490	0.39 509	6.33 619

FAT-Stereo	0.70 459	0.54 325	2.88 532	0.36 365	0.29 354	0.62 357	0.54 497	0.97 493	0.87 508	0.76 496	0.92 510	0.94 516	0.80 511	1.84 494	0.57 399	0.18 460	0.19 465	0.17 454	0.16 382	0.22 332	0.25 428

DPSNet	0.86 516	0.60 345	2.34 439	0.58 528	0.36 441	1.07 545	0.75 546	1.30 564	1.05 538	0.70 476	0.68 438	0.94 516	1.29 557	2.08 528	1.82 549	0.26 525	0.23 499	0.16 433	0.17 401	0.48 537	0.40 523

LALA_ROB	0.60 401	0.76 415	1.69 209	0.36 365	0.29 354	0.79 486	0.55 500	0.94 465	0.77 476	0.81 511	0.67 431	0.94 516	0.49 412	0.99 366	0.73 443	0.21 492	0.15 403	0.20 489	0.18 414	0.23 346	0.21 368

Wz-Net-SNSev	0.76 489	1.32 562	3.11 558	0.40 426	0.31 388	0.71 441	0.60 515	0.98 497	0.87 508	0.67 461	0.83 491	0.96 519	0.60 455	1.67 458	0.97 472	0.16 433	0.15 403	0.16 433	0.17 401	0.36 484	0.24 419

DANet	0.80 501	0.65 377	2.21 412	1.19 582	0.48 512	0.74 459	1.25 583	0.89 421	1.53 572	0.89 526	0.71 461	0.96 519	0.56 436	1.83 489	0.96 471	0.18 460	0.16 421	0.19 480	0.16 382	0.26 397	0.29 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 486	1.06 524	2.11 390	0.64 541	0.59 537	1.13 551	0.43 448	1.14 552	1.05 538	0.64 448	0.71 461	0.96 519	0.61 464	1.21 392	0.76 447	0.37 550	0.18 452	0.27 523	0.24 467	0.56 551	0.32 481

THIR-Stereo	0.86 516	0.62 355	2.13 395	0.25 88	0.16 94	0.58 288	2.74 609	0.59 196	0.51 213	0.62 429	1.62 564	0.97 522	1.80 584	1.69 461	2.25 567	0.10 185	0.08 137	0.14 384	0.11 236	0.15 176	0.11 117

otaku	1.03 539	1.68 583	2.72 511	0.95 569	0.73 557	1.03 537	0.59 513	0.99 509	0.86 505	0.69 470	1.61 563	0.98 523	0.64 474	1.46 422	1.14 502	0.95 583	0.46 564	0.72 575	0.40 546	1.24 589	0.78 570

Nwc_Net	0.68 450	0.83 449	2.53 479	0.41 433	0.39 465	0.77 477	0.38 423	1.01 525	0.70 410	0.60 409	0.99 523	0.98 523	0.68 486	1.41 414	0.63 415	0.23 508	0.15 403	0.23 507	0.25 474	0.23 346	0.18 323

MDST_ROB	1.17 550	0.42 262	3.87 584	0.54 513	0.44 493	4.11 608	0.58 511	1.31 565	0.84 502	2.12 586	1.12 539	0.98 523	0.71 492	4.24 605	0.99 479	0.16 433	0.14 377	0.19 480	0.17 401	0.18 262	0.35 495

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 409	0.61 349	3.35 576	0.33 299	0.58 535	0.66 408	0.20 103	0.98 497	0.55 260	0.73 488	0.52 299	0.99 526	0.65 476	0.58 272	0.29 203	0.10 185	0.16 421	0.10 159	0.41 549	0.29 418	0.20 356

RP	0.67 443	0.82 445	1.94 347	0.43 448	0.44 493	0.65 401	0.45 466	0.89 421	0.82 496	0.66 457	0.92 510	0.99 526	0.76 506	1.55 437	0.66 423	0.25 521	0.18 452	0.23 507	0.20 444	0.31 437	0.22 383

DStereoSA	2.12 586	0.98 504	2.80 526	1.25 585	2.23 605	1.97 585	4.62 615	1.22 557	2.54 600	1.16 552	3.84 607	1.00 528	4.05 605	2.07 526	5.29 608	0.93 580	1.48 606	0.48 560	1.51 607	0.95 577	1.95 609

ADCL	0.99 532	0.79 434	2.43 458	0.39 415	0.32 396	1.50 565	1.90 599	0.92 448	0.97 528	1.26 566	1.27 547	1.00 528	1.42 570	1.14 387	3.31 589	0.17 448	0.14 377	0.22 500	0.21 450	0.30 429	0.22 383

UDG	0.77 493	1.23 550	2.15 401	0.67 546	0.59 537	0.78 482	0.38 423	0.90 427	0.70 410	0.61 418	0.69 447	1.01 530	0.67 483	1.02 370	0.73 443	0.45 555	0.34 541	0.87 578	0.51 562	0.67 559	0.46 535

RGC	0.71 468	0.97 500	2.18 408	0.44 455	0.44 493	0.73 454	0.40 431	0.94 465	0.71 420	0.71 481	1.04 533	1.01 530	0.71 492	1.74 469	0.70 433	0.23 508	0.18 452	0.28 526	0.26 482	0.29 418	0.27 445

ADCMid	0.96 531	1.32 562	2.74 517	0.38 405	0.35 432	0.99 530	0.58 511	0.94 465	0.86 505	1.23 562	1.01 526	1.01 530	1.00 539	1.05 374	3.97 596	0.21 492	0.19 465	0.42 554	0.32 517	0.40 514	0.29 457

FBW_ROB	0.83 512	0.77 424	1.77 248	0.44 455	0.30 369	0.87 512	0.46 469	1.10 547	0.91 519	0.81 511	0.75 474	1.01 530	0.61 464	3.66 600	1.23 516	0.26 525	0.23 499	0.36 545	0.25 474	0.27 407	0.62 556

CBFPSM	0.56 375	0.91 473	1.82 287	0.28 168	0.23 270	0.71 441	0.37 416	0.72 265	0.64 353	0.50 283	0.49 272	1.03 534	0.83 515	0.62 290	1.35 525	0.10 185	0.12 332	0.10 159	0.10 171	0.18 262	0.19 340

hitnet-ft	0.67 443	0.80 436	1.90 325	0.28 168	0.22 250	0.69 432	0.36 407	0.85 386	0.65 366	0.56 356	0.84 494	1.03 534	0.95 537	2.32 543	0.55 387	0.23 508	0.14 377	0.41 553	0.13 309	0.24 363	0.17 304

SGM-Forest	1.04 540	0.42 262	3.59 581	0.41 433	0.32 396	1.05 539	1.32 586	0.94 465	0.83 499	1.16 552	2.23 581	1.03 534	1.39 568	2.49 563	2.35 570	0.21 492	0.21 485	0.20 489	0.19 434	0.23 346	0.32 481
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 455	0.92 474	2.21 412	0.41 433	0.40 475	0.68 426	0.40 431	1.02 528	0.86 505	0.69 470	1.03 530	1.04 537	0.84 518	1.19 391	0.78 451	0.22 505	0.14 377	0.25 519	0.17 401	0.30 429	0.18 323

CSAN	1.25 556	1.12 531	3.04 550	0.51 498	0.37 453	1.06 540	1.15 579	1.22 557	1.08 543	1.17 558	1.91 571	1.04 537	1.31 560	5.96 611	2.43 573	0.26 525	0.22 491	0.24 514	0.24 467	0.31 437	0.30 467

EDNetEfficient	1.27 557	0.70 396	4.05 590	0.64 541	0.98 572	0.94 524	1.40 592	0.85 386	1.75 581	2.34 595	1.33 554	1.05 539	2.21 590	1.58 446	4.15 599	0.15 412	0.19 465	0.14 384	0.27 487	0.38 499	0.32 481

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 538	1.67 581	2.32 434	0.47 479	0.39 465	1.47 562	0.95 562	0.95 479	0.91 519	0.84 519	0.94 515	1.05 539	0.60 455	2.95 587	0.72 440	0.41 551	0.72 591	0.32 539	0.55 565	0.74 564	1.22 596

WZ-Net	0.92 525	1.31 559	3.76 582	0.41 433	0.36 441	0.86 508	0.71 541	1.00 517	1.06 541	0.82 516	0.92 510	1.06 541	1.05 544	2.16 534	1.61 539	0.19 475	0.13 356	0.15 414	0.16 382	0.32 446	0.28 451

DISCO	0.57 382	0.34 200	1.87 311	0.45 469	0.34 419	0.84 502	0.35 400	0.84 379	0.78 480	0.59 400	0.63 401	1.06 541	0.53 424	1.10 378	0.82 458	0.12 319	0.09 208	0.11 230	0.10 171	0.22 332	0.18 323

ADCS	1.05 541	1.36 567	2.98 546	0.42 444	0.36 441	0.96 526	0.81 554	1.06 541	1.12 549	1.25 563	0.97 520	1.08 543	0.90 529	1.25 400	4.86 605	0.21 492	0.21 485	0.22 500	0.23 465	0.36 484	0.38 513

ADCPNet	0.99 532	0.99 509	3.93 588	0.37 389	0.68 553	1.36 559	0.62 524	0.87 406	0.76 471	0.78 502	0.81 485	1.08 543	1.18 554	1.14 387	2.49 574	0.21 492	0.69 587	0.21 497	0.95 595	0.29 418	0.37 510

RainbowNet	1.15 547	1.78 589	2.72 511	1.12 580	0.91 569	1.06 540	0.76 548	1.16 556	1.13 551	0.75 493	0.97 520	1.09 545	0.80 511	1.60 449	1.21 514	1.17 593	1.26 603	1.01 588	0.57 571	1.13 583	0.88 580

Wz-Net-TNSev	0.91 523	1.73 587	3.08 553	0.36 365	0.31 388	1.00 533	0.71 541	1.06 541	0.97 528	0.71 481	0.72 466	1.09 545	0.87 523	2.42 554	1.59 538	0.20 485	0.20 476	0.16 433	0.20 444	0.44 533	0.35 495

RTS	1.21 552	1.31 559	6.39 605	0.52 502	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 535	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 573	2.08 559	0.21 492	0.24 502	0.18 474	0.18 414	0.43 525	0.32 481

RTSA	1.21 552	1.31 559	6.39 605	0.52 502	0.51 519	1.61 569	0.79 550	1.03 535	1.37 565	1.13 549	1.30 551	1.10 547	0.85 519	2.65 573	2.08 559	0.21 492	0.24 502	0.18 474	0.18 414	0.43 525	0.32 481

PVD	0.90 522	0.85 455	2.15 401	0.53 508	0.50 514	0.99 530	0.56 505	1.15 555	1.64 576	1.41 575	1.41 559	1.11 549	1.13 552	1.35 406	1.31 522	0.26 525	0.28 527	0.28 526	0.26 482	0.37 492	0.49 540

MultiAttention	2.38 590	0.50 310	1.93 337	1.80 598	2.56 607	10.86 617	2.30 604	1.22 557	0.80 488	0.62 429	1.16 542	1.13 550	0.56 436	16.09 626	1.18 509	0.20 485	0.09 208	0.43 556	1.62 608	0.94 576	1.58 604

DispFullNet	1.67 577	2.10 603	5.22 598	1.53 592	8.90 612	0.86 508	0.31 356	0.96 484	0.96 527	1.37 572	1.01 526	1.13 550	1.98 587	1.51 432	0.91 465	0.54 561	0.31 534	1.18 591	0.63 580	1.13 583	0.80 571

edge stereo	0.81 509	0.73 409	3.30 572	0.37 389	1.21 589	0.62 357	0.39 428	0.93 456	0.79 485	0.80 505	0.88 505	1.14 552	0.71 492	2.18 535	0.71 436	0.21 492	0.20 476	0.26 522	0.18 414	0.38 499	0.26 438

stereogan	0.69 455	0.51 313	2.44 460	0.39 415	0.39 465	1.01 534	0.41 437	0.94 465	0.92 523	0.73 488	0.85 498	1.15 553	0.69 488	1.57 442	0.53 380	0.19 475	0.18 452	0.20 489	0.16 382	0.36 484	0.24 419

AnyNet_C01	1.14 545	1.49 571	4.23 593	0.54 513	0.53 522	1.51 566	1.37 589	1.04 539	1.07 542	1.17 558	1.33 554	1.15 553	1.08 547	1.61 452	2.74 578	0.25 521	0.22 491	0.28 526	0.24 467	0.48 537	0.40 523

UGAM-zero	0.63 421	0.39 242	2.49 472	0.30 220	0.49 513	0.67 414	0.19 83	0.91 439	0.45 156	0.77 500	0.45 229	1.16 555	0.82 514	2.05 523	0.29 203	0.09 86	0.15 403	0.09 103	0.44 553	0.11 89	0.22 383

psmorigin	1.36 563	0.60 345	13.80 619	0.37 389	0.29 354	0.62 357	0.33 387	0.77 316	0.61 315	0.96 537	0.88 505	1.17 556	0.73 498	4.00 602	0.86 462	0.19 475	0.22 491	0.17 454	0.18 414	0.24 363	0.29 457

PAM_32	0.70 459	0.35 209	2.73 516	0.54 513	0.61 546	1.07 545	0.43 448	0.84 379	0.49 195	0.90 528	0.91 508	1.23 557	0.77 509	0.65 306	1.10 496	0.10 185	0.19 465	0.10 159	0.49 558	0.15 176	0.38 513

PAM	0.70 459	0.35 209	2.72 511	0.56 522	0.62 548	1.08 547	0.53 493	0.85 386	0.44 141	0.93 533	0.92 510	1.24 558	0.68 486	0.64 295	1.01 484	0.10 185	0.19 465	0.10 159	0.48 556	0.14 156	0.38 513

MADNet+	1.36 563	1.93 600	5.95 602	0.81 560	0.59 537	1.57 568	1.09 574	1.39 571	1.22 555	0.84 519	1.01 526	1.25 559	1.12 551	3.19 592	2.36 571	0.45 555	0.47 567	0.38 551	0.34 524	0.59 552	0.57 550

FTStereo	0.76 489	0.18 5	2.35 442	0.71 548	0.21 223	0.73 454	1.79 598	0.57 181	0.53 240	1.07 545	1.63 565	1.29 560	2.13 588	0.75 333	0.29 203	0.19 475	0.08 137	0.12 290	0.11 236	0.11 89	0.40 523

EDNetEfficientorigin	8.18 615	0.98 504	145.96 641	0.51 498	0.89 567	0.72 447	0.48 481	0.85 386	1.56 574	2.12 586	1.49 560	1.29 560	1.31 560	1.83 489	2.13 563	0.13 349	0.12 332	0.17 454	0.18 414	0.39 509	0.45 533

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 561	1.70 585	2.50 476	0.56 522	0.40 475	2.15 592	0.99 565	1.24 561	1.26 558	1.02 541	1.10 538	1.29 560	0.88 527	3.10 591	1.08 493	1.66 604	0.83 595	0.68 573	0.88 592	1.57 596	1.80 608

G-Net	0.99 532	0.64 370	2.76 519	0.57 526	0.67 551	2.03 588	0.72 544	0.76 305	0.67 390	1.14 551	2.56 587	1.30 563	1.02 541	1.48 430	1.74 546	0.25 521	0.24 502	0.24 514	0.26 482	0.37 492	0.31 475

SDNR	1.22 555	0.80 436	2.71 509	0.33 299	1.48 597	1.98 587	0.23 188	1.93 592	2.44 597	0.89 526	2.52 585	1.36 564	0.51 417	3.65 599	1.93 551	0.30 539	0.31 534	0.22 500	0.16 382	0.33 455	0.36 503

SAMSARA	0.91 523	0.97 500	2.22 416	0.80 557	0.58 535	1.32 557	1.31 585	1.01 525	0.94 524	1.36 569	0.87 502	1.38 565	0.90 529	1.72 466	1.02 486	0.24 516	0.30 532	0.22 500	0.25 474	0.36 484	0.35 495

HSM	0.62 414	0.76 415	1.72 220	0.30 220	0.29 354	0.64 387	0.28 311	0.94 465	0.62 333	0.58 386	0.57 352	1.40 566	0.64 474	2.59 570	0.42 322	0.11 260	0.08 137	0.10 159	0.08 97	0.14 156	0.11 117

MFN_U_SF_RVC	1.55 575	2.39 611	3.16 562	0.65 544	0.41 483	1.12 549	0.46 469	1.23 560	1.33 562	1.61 580	1.20 543	1.43 567	0.98 538	1.76 472	1.97 553	1.90 607	1.80 607	1.98 610	2.15 612	1.63 597	1.77 607

SPS-STEREO	1.07 542	1.13 534	2.88 532	0.65 544	0.69 554	0.99 530	0.68 535	1.05 540	0.87 508	1.36 569	1.23 545	1.46 568	0.94 534	1.87 497	1.72 545	0.66 569	0.61 577	0.58 566	0.57 571	0.65 557	0.77 569
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.16 549	0.95 489	2.54 485	0.58 528	0.55 527	0.78 482	0.63 526	1.00 517	1.08 543	1.03 542	4.07 608	1.48 569	1.22 555	2.88 586	1.27 520	0.50 558	0.46 564	0.54 564	0.62 578	0.50 542	0.63 558
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.39 566	1.64 579	1.86 306	1.36 587	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 515	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 583

IMH-64	1.39 566	1.64 579	1.86 306	1.36 587	1.11 584	1.39 560	1.19 581	1.76 585	1.45 569	1.16 552	2.21 579	1.53 570	1.38 566	1.98 515	1.52 535	1.29 596	0.67 581	1.27 595	0.69 582	1.29 591	0.98 583

ACV-stereo	0.66 439	0.76 415	2.86 530	0.32 276	0.25 301	1.01 534	0.60 515	0.59 196	0.52 221	0.41 209	0.45 229	1.55 572	0.94 534	1.40 413	0.69 431	0.14 392	0.13 356	0.12 290	0.11 236	0.20 299	0.19 340

MSAF-DinoV2	3.10 602	1.86 595	10.68 612	3.61 612	0.30 369	3.34 602	0.82 555	2.81 604	1.79 583	0.80 505	0.87 502	1.56 573	1.10 549	26.49 638	1.96 552	0.17 448	0.13 356	0.19 480	1.63 609	0.92 575	0.99 588

coex-ft	5.95 612	1.67 581	60.57 639	0.34 330	0.30 369	0.77 477	0.69 537	0.74 281	4.41 607	19.22 628	2.15 577	1.62 574	7.97 615	1.81 487	8.96 616	0.44 553	2.08 613	0.18 474	0.19 434	0.38 499	4.62 617

SANet	1.20 551	1.21 548	3.33 575	0.38 405	0.27 332	1.73 577	0.85 556	1.10 547	2.49 599	1.16 552	1.83 569	1.72 575	1.50 574	2.37 545	2.84 580	0.18 460	0.16 421	0.16 433	0.15 362	0.32 446	0.32 481

PWCK	1.49 572	1.90 597	3.22 569	1.09 577	0.54 524	1.71 575	1.73 597	1.49 575	1.53 572	1.44 577	1.80 568	1.82 576	1.30 559	3.34 595	1.76 547	1.07 590	0.56 574	0.97 586	0.58 574	1.38 595	0.65 559

ELAS	1.39 566	0.79 434	2.86 530	0.53 508	0.50 514	2.81 599	2.20 603	1.61 581	1.50 571	2.28 594	2.35 582	1.82 576	2.13 588	1.73 467	2.22 565	0.35 547	0.37 546	0.35 543	0.35 527	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.48 571	1.63 577	2.49 472	0.93 567	0.75 558	1.72 576	1.10 575	1.84 590	1.96 590	1.43 576	2.54 586	1.97 578	1.61 578	3.06 589	2.08 559	0.69 571	0.66 580	0.94 583	0.74 585	0.80 570	0.69 562

ACVNet-4b	1.93 582	1.85 593	4.10 591	1.07 574	0.86 565	1.15 553	0.53 493	1.06 541	1.12 549	0.64 448	1.09 537	1.99 579	0.70 490	2.20 536	9.86 619	5.62 617	0.41 560	1.03 589	0.55 565	1.86 602	0.85 575

ELAS_RVC	1.37 565	0.78 432	3.21 568	0.55 520	0.50 514	1.49 564	2.48 607	1.48 574	1.71 580	2.13 589	2.09 574	2.07 580	2.56 594	1.90 507	2.02 556	0.35 547	0.36 544	0.37 549	0.34 524	0.49 540	0.47 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 569	1.81 590	3.23 570	1.08 575	0.92 570	1.32 557	0.85 556	1.49 575	1.69 578	1.19 561	1.73 567	2.13 581	1.03 542	2.50 564	1.40 530	0.91 579	0.53 572	1.00 587	0.55 565	2.11 604	0.85 575

WAO-6	1.58 576	1.54 573	2.32 434	1.14 581	1.00 576	2.30 594	1.03 571	1.82 589	2.85 603	1.25 563	2.61 589	2.20 582	1.56 576	2.47 562	1.99 555	0.95 583	0.67 581	1.19 594	0.83 590	1.08 580	0.88 580

IMH	2.02 585	2.15 609	2.69 508	1.68 594	1.12 586	1.66 574	0.92 561	2.10 597	1.92 588	1.32 568	2.66 591	2.21 583	1.69 580	5.78 609	1.68 542	5.54 616	0.96 599	1.31 597	0.71 584	1.32 594	0.99 588

MonStereo1	1.98 584	1.01 515	1.78 253	1.19 582	1.04 580	3.58 603	0.61 519	1.53 578	1.93 589	1.39 573	3.37 602	2.23 584	10.80 619	2.84 585	1.25 518	1.04 588	0.38 550	0.96 585	0.57 571	1.10 581	1.00 590

DStereoFS	2.23 587	2.10 603	2.47 468	1.61 593	1.88 604	3.81 604	2.06 602	1.95 593	3.33 605	2.38 596	3.31 601	2.37 585	4.92 607	2.45 559	3.27 587	1.03 587	1.27 605	0.55 565	1.04 598	0.70 561	2.05 610

JetBlue	1.78 578	1.63 577	3.92 586	0.73 549	1.21 589	4.38 609	3.35 610	1.59 579	1.20 554	1.26 566	1.52 562	2.37 585	1.88 585	3.23 593	3.00 581	0.53 559	0.47 567	0.48 560	0.49 558	1.29 591	0.97 582

SGM_RVC	1.89 581	0.92 474	2.50 476	0.96 571	0.93 571	1.63 571	1.37 589	1.52 577	12.43 617	1.85 583	1.69 566	2.40 587	1.74 582	2.81 584	1.71 544	0.53 559	0.47 567	0.42 554	0.47 555	0.74 564	0.74 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.12 543	0.62 355	1.93 337	0.27 140	0.22 250	0.68 426	0.31 356	0.95 479	0.61 315	1.18 560	0.56 344	2.53 588	1.31 560	1.91 508	2.55 575	0.61 565	4.16 617	0.87 578	0.56 568	0.25 377	0.23 407

SGM+DAISY	1.83 580	1.43 568	3.81 583	0.87 562	1.01 577	2.38 596	2.53 608	1.36 568	1.75 581	2.92 604	3.22 600	2.65 589	2.93 596	2.22 540	3.10 584	0.72 572	0.69 587	0.63 570	0.62 578	0.77 568	0.98 583

MADNet++	2.79 595	2.11 606	2.97 545	2.49 606	2.28 606	2.95 600	2.31 605	2.67 601	2.47 598	3.03 606	3.13 599	2.70 590	2.92 595	4.10 603	4.48 602	2.68 611	2.24 615	3.04 617	2.44 614	2.37 606	2.34 611

MeshStereo	1.21 552	1.15 540	3.01 549	0.34 330	0.28 346	1.10 548	0.69 537	1.35 567	1.01 534	2.71 601	2.41 584	2.96 591	1.45 571	2.80 583	1.40 530	0.22 505	0.22 491	0.22 500	0.19 434	0.50 542	0.26 438
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
JetRed	3.29 603	4.93 613	10.17 611	1.45 589	1.72 601	7.44 613	5.05 616	3.06 605	2.12 594	2.41 597	2.39 583	2.99 592	2.37 591	3.51 598	6.44 611	1.32 599	1.90 611	1.37 599	1.23 604	2.21 605	1.76 606

ACVNet_1	1.33 560	1.91 598	4.03 589	1.09 577	0.88 566	1.19 556	0.66 529	1.24 561	1.17 552	0.94 534	0.96 518	3.09 593	1.04 543	2.37 545	1.11 499	1.04 588	0.48 570	1.03 589	0.48 556	1.12 582	0.83 572

WCMA_ROB	1.12 543	0.83 449	2.66 503	0.58 528	0.34 419	1.17 555	0.71 541	0.93 456	0.94 524	1.74 582	2.63 590	3.09 593	1.71 581	1.70 462	1.84 550	0.26 525	0.21 485	0.20 489	0.21 450	0.28 413	0.43 530

WAO-8	2.80 596	2.14 607	2.89 535	1.91 602	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 610	2.15 590	3.37 602	3.31 595	2.41 592	11.84 618	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 578

Venus	2.80 596	2.14 607	2.89 535	1.91 602	1.04 580	3.98 606	0.96 563	3.26 608	6.17 610	2.15 590	3.37 602	3.31 595	2.41 592	11.84 618	2.03 557	2.05 608	1.86 609	1.54 603	0.92 593	1.22 586	0.87 578

WQFJA1++	2.30 589	0.22 43	6.03 603	1.08 575	1.15 587	0.29 16	0.14 19	0.39 36	0.24 2	13.61 622	0.19 33	3.34 597	0.17 46	0.33 95	0.24 141	0.10 185	0.07 48	0.08 42	0.07 66	18.19 630	0.14 217

FCDSN-DC	1.29 558	0.54 325	2.50 476	0.47 479	0.41 483	1.12 549	0.60 515	1.10 547	1.27 559	2.23 592	2.87 593	3.67 598	3.12 601	2.39 551	1.69 543	0.30 539	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.35 477	0.38 513
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 593	2.07 602	3.31 574	2.61 608	1.43 592	1.76 578	1.11 576	2.76 603	1.79 583	2.26 593	11.53 621	3.96 599	4.29 606	3.09 590	2.76 579	1.55 603	0.88 597	1.70 608	1.07 600	2.00 603	1.35 598

UNDER WATER-64	2.47 591	1.89 596	4.86 596	1.82 601	1.44 594	3.18 601	1.57 596	2.62 600	5.64 609	2.05 585	2.13 576	4.13 600	3.76 603	2.62 571	3.42 592	1.47 601	0.85 596	1.57 605	1.07 600	1.82 601	1.49 601

TorneroNet-64	2.65 592	1.83 591	3.30 572	1.46 590	1.20 588	3.89 605	0.99 565	3.51 612	6.71 613	2.56 598	4.60 610	4.22 601	3.85 604	3.33 594	3.14 585	1.19 594	0.65 579	1.39 600	0.79 589	3.31 611	1.15 594

FC-DCNN	1.49 572	0.59 343	2.88 532	0.44 455	0.39 465	1.97 585	0.66 529	1.67 582	1.70 579	2.72 602	2.89 594	4.22 601	2.97 598	2.55 568	2.19 564	0.29 536	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.32 446	0.39 519

LVE	1.96 583	2.17 610	3.14 560	1.68 594	1.80 602	1.63 571	1.03 571	2.34 599	2.81 602	1.25 563	2.89 594	4.24 603	1.29 557	2.79 582	1.44 532	2.85 612	0.91 598	1.18 591	1.46 606	1.23 588	1.10 593

Dean	1.79 579	1.83 591	3.92 586	1.29 586	1.07 583	1.55 567	1.00 568	1.95 593	2.33 595	1.47 578	4.19 609	4.26 604	1.33 563	2.21 537	1.48 534	1.14 592	0.68 585	1.18 591	0.74 585	1.24 589	0.98 583

FC-DCNN v2	1.54 574	0.58 341	2.80 526	0.44 455	0.39 465	2.05 589	0.66 529	1.90 591	1.84 587	2.79 603	2.97 597	4.41 605	3.07 599	2.65 573	2.30 569	0.29 536	0.26 517	0.31 535	0.30 504	0.32 446	0.38 513

tt	4.93 609	0.27 107	4.20 592	2.29 605	1.58 599	10.20 616	16.97 623	9.42 621	5.02 608	1.67 581	1.28 548	4.68 606	5.03 609	3.37 597	5.92 609	6.16 618	9.47 626	2.82 615	3.18 616	3.60 612	1.53 603

MSMD_ROB	1.34 561	0.96 492	2.38 447	0.39 415	0.32 396	1.96 583	0.62 524	0.91 439	1.43 567	2.94 605	2.60 588	4.77 607	1.95 586	2.43 557	1.33 524	0.29 536	0.26 517	0.32 539	0.32 517	0.30 429	0.30 467

IGEV-RUCA	2.28 588	0.30 156	1.15 103	0.40 426	1.86 603	2.06 590	1.90 599	1.36 568	1.80 585	3.70 609	3.76 605	5.02 608	8.19 616	2.12 532	1.63 540	0.25 521	0.76 592	2.72 614	1.91 610	2.39 607	2.36 612

LE_ROB	4.43 608	1.35 566	9.38 610	2.79 609	3.93 609	2.43 597	3.46 612	2.68 602	11.19 616	11.66 620	4.73 611	5.26 609	10.46 618	4.50 607	9.49 617	0.82 578	0.69 587	1.34 598	0.98 596	0.75 566	0.76 568

UNDER WATER	2.74 594	1.85 593	4.54 595	1.81 600	1.44 594	2.34 595	1.40 592	3.24 607	6.60 612	2.60 599	2.76 592	5.75 610	5.24 610	3.02 588	4.01 597	1.45 600	0.81 594	1.59 606	1.06 599	1.80 600	1.51 602

MANE	2.90 599	1.14 536	2.96 542	1.03 573	1.01 577	5.01 610	2.45 606	5.36 614	6.88 614	3.58 608	4.76 612	5.99 611	4.99 608	4.23 604	4.61 604	0.56 564	0.67 581	0.44 557	0.78 587	0.51 544	1.03 591

pmcnn	1.32 559	1.05 522	2.77 522	0.74 551	1.43 592	0.72 447	0.56 505	0.96 484	0.91 519	0.99 538	2.92 596	6.01 612	0.70 490	2.38 548	3.32 590	0.13 349	0.10 251	0.08 42	0.06 14	0.34 466	0.22 383

DGTPSM_ROB	8.89 616	5.62 614	12.25 614	5.92 614	11.32 615	8.54 614	24.18 626	6.40 616	13.49 619	5.15 611	11.46 619	6.19 613	10.92 620	7.00 613	13.72 622	4.47 614	7.65 620	3.92 618	7.45 622	4.38 614	7.87 621

DPSMNet_ROB	9.48 617	5.64 615	13.01 618	8.82 616	11.82 616	8.54 614	24.20 627	6.41 617	13.65 622	5.32 613	11.47 620	6.33 614	10.92 620	7.69 614	13.89 623	7.25 624	8.19 622	5.06 619	7.78 623	5.31 617	8.26 622

USTest	8.10 614	7.17 617	8.96 609	9.25 617	9.05 613	15.27 620	23.78 625	9.96 622	9.47 615	5.94 614	6.75 613	7.80 615	7.48 614	8.83 617	11.21 621	2.21 610	3.56 616	2.86 616	3.20 617	5.02 616	4.16 615

TCMNet-wrong-test	5.51 611	6.62 616	6.20 604	13.02 622	11.90 617	7.14 612	5.53 617	6.99 618	1.44 568	2.65 600	3.10 598	8.37 616	5.95 612	4.75 608	6.05 610	3.07 613	0.98 601	2.38 613	1.99 611	6.62 618	5.43 618

KSHMR	4.10 606	1.97 601	5.27 599	1.71 596	1.47 596	1.96 583	1.28 584	3.19 606	17.33 628	2.12 586	15.91 623	9.18 617	1.57 577	8.42 615	1.98 554	1.52 602	1.26 603	1.67 607	1.19 602	1.67 598	1.40 600

SGM-ForestM	2.98 600	1.70 585	3.52 580	0.67 546	0.47 510	5.18 611	3.36 611	3.30 610	2.86 604	4.44 610	3.79 606	9.80 618	5.50 611	6.29 612	6.52 612	0.27 530	0.36 544	0.24 514	0.27 487	0.38 499	0.58 552

HanzoNet	7.64 613	2.86 612	5.05 597	7.01 615	3.97 610	2.18 593	1.34 588	3.37 611	4.05 606	13.17 621	10.58 615	10.73 619	16.52 625	8.45 616	10.51 620	10.48 625	9.72 627	5.59 621	13.46 626	6.84 619	6.83 620

ktn	4.35 607	2.10 603	2.89 535	1.80 598	1.49 598	2.13 591	1.41 594	2.26 598	12.72 618	11.41 619	16.43 624	11.15 620	3.75 602	4.36 606	3.18 586	1.82 606	0.98 601	1.73 609	1.21 603	2.97 610	1.27 597

Anonymous_1	22.91 626	11.20 619	12.13 613	12.75 619	26.28 632	19.43 627	27.92 631	14.08 625	13.61 620	14.96 623	10.58 615	11.26 621	11.19 622	12.55 622	14.57 625	38.28 640	7.88 621	34.96 637	63.99 639	89.57 642	10.94 625

TorneroNet	5.50 610	1.92 599	3.16 562	1.47 591	1.25 591	14.07 619	1.06 573	4.90 613	20.99 633	10.17 616	16.48 625	11.88 622	6.93 613	3.34 595	4.20 600	1.30 598	0.69 587	1.45 602	0.86 591	2.61 608	1.20 595

DPSM_ROB	12.34 619	11.21 620	12.51 615	12.91 620	12.80 619	19.84 629	28.28 632	14.38 627	14.28 624	10.58 617	11.26 617	12.03 623	11.85 623	13.15 624	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 620	8.31 623

DPSM	12.34 619	11.21 620	12.51 615	12.91 620	12.80 619	19.84 629	28.28 632	14.38 627	14.28 624	10.58 617	11.26 617	12.03 623	11.85 623	13.15 624	15.34 627	7.11 622	8.31 623	6.50 623	7.35 620	8.84 620	8.31 623

LRCNet_RVC	13.74 623	19.30 623	12.75 617	19.46 625	12.69 618	1.86 579	0.41 437	12.33 623	1.05 538	15.77 624	18.83 629	12.62 625	8.70 617	12.21 621	9.62 618	22.22 633	8.37 625	25.85 634	24.01 634	19.32 631	17.44 632

xxxxx1	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

tt_ll	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

ff	28.96 636	20.11 627	14.07 620	49.74 634	39.15 636	18.98 623	26.64 628	21.94 631	20.21 630	16.45 625	17.48 626	18.36 626	21.56 628	16.21 627	20.88 630	23.07 634	26.55 636	66.40 640	78.70 640	30.27 634	32.51 639

HaxPig	19.86 625	22.40 631	22.34 625	17.95 624	17.95 623	11.77 618	11.89 620	16.02 629	15.89 627	21.10 630	21.41 631	18.74 629	18.39 626	20.08 631	19.69 629	23.63 637	23.22 635	24.06 633	23.69 633	23.00 632	23.95 634

DPSimNet_ROB	17.97 624	20.20 630	24.98 631	17.62 623	15.92 622	21.53 631	21.00 624	13.70 624	15.61 626	23.89 639	14.69 622	22.87 630	24.58 639	12.70 623	14.56 624	18.48 632	12.91 628	20.21 632	12.05 624	17.76 623	14.17 626

MEDIAN_ROB	23.96 628	27.05 638	26.39 635	22.16 626	22.13 625	16.12 622	13.97 621	20.24 630	20.05 629	25.50 640	25.31 638	22.96 631	22.63 631	24.39 632	23.24 633	28.20 638	27.23 639	28.62 635	27.75 637	27.50 633	27.76 637

RAFT-FEzeroshot	24.80 629	22.55 634	24.73 628	26.10 629	25.76 628	39.84 635	57.07 638	28.84 635	28.79 638	21.14 631	22.48 633	24.18 632	23.88 634	26.38 633	30.87 636	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 626	16.72 629

RAFT-FE	24.80 629	22.55 634	24.73 628	26.10 629	25.76 628	39.84 635	57.07 638	28.84 635	28.79 638	21.14 631	22.48 633	24.18 632	23.88 634	26.38 633	30.87 636	14.26 627	16.71 630	13.09 625	14.82 629	17.79 626	16.72 629

FlowAnything	24.85 632	22.54 633	25.10 632	26.11 631	25.76 628	39.86 637	57.00 635	28.89 638	28.87 641	21.31 636	22.68 637	24.22 634	23.87 633	26.39 636	30.89 640	14.26 627	16.78 634	13.10 628	14.90 632	17.78 624	16.69 627

CasAABBNet	24.81 631	22.53 632	24.83 630	26.08 628	25.74 627	39.86 637	57.06 637	28.87 637	28.83 640	21.16 634	22.54 635	24.22 634	23.89 637	26.38 633	30.87 636	14.25 626	16.71 630	13.09 625	14.81 628	17.78 624	16.71 628

Selective-RAFT-Error	24.87 633	22.59 636	25.14 633	26.13 632	25.82 631	39.93 639	57.03 636	28.97 639	28.95 642	21.21 635	22.65 636	24.25 636	23.98 638	26.43 637	30.83 635	14.27 630	16.71 630	13.10 628	14.82 629	17.82 628	16.76 631

LSM0	26.58 634	22.63 637	25.88 634	30.13 633	52.21 641	39.94 640	56.74 634	28.97 639	28.72 637	21.14 631	22.26 632	24.43 637	23.88 634	26.54 639	30.87 636	14.32 631	16.55 629	13.12 630	14.71 627	17.92 629	20.60 633

AVERAGE_ROB	26.93 635	30.34 639	29.27 637	25.82 627	25.34 626	19.48 628	15.17 622	23.55 634	23.00 636	28.45 641	27.87 639	26.25 638	25.86 640	26.96 640	25.55 634	31.30 639	30.07 640	31.76 636	30.81 638	30.79 637	30.93 638

BEATNet-Init1	12.10 618	11.19 618	27.29 636	2.99 610	3.51 608	21.84 632	11.10 619	14.34 626	13.83 623	20.34 629	20.33 630	26.35 639	20.03 627	19.06 630	14.80 626	1.74 605	1.81 608	2.05 611	2.49 615	3.69 613	3.12 614

PML	23.15 627	16.83 622	7.78 607	5.49 613	9.93 614	51.13 641	104.50 642	5.76 615	13.62 621	37.30 642	105.93 642	30.86 640	23.50 632	12.07 620	7.87 615	6.30 619	2.12 614	6.32 622	2.43 613	10.44 622	2.90 613

RSGM-EC	41.56 639	31.72 640	19.92 623	51.66 637	47.86 639	38.70 633	61.61 640	33.83 641	22.80 634	23.45 637	29.29 640	43.76 641	35.31 641	66.76 641	70.17 641	66.40 641	37.60 641	48.67 638	25.68 635	48.86 638	27.21 635

acva	41.56 639	31.72 640	19.92 623	51.66 637	47.86 639	38.70 633	61.61 640	33.83 641	22.80 634	23.45 637	29.29 640	43.76 641	35.31 641	66.76 641	70.17 641	66.40 641	37.60 641	48.67 638	25.68 635	48.86 638	27.21 635

test_example2	115.39 641	123.23 642	94.57 640	115.52 639	123.55 642	101.63 642	114.33 643	53.41 643	99.48 643	134.90 643	135.05 643	85.83 643	85.11 643	111.32 643	106.15 643	152.55 643	205.26 643	99.78 643	114.96 643	140.96 643	110.20 642

ccccc		297.21 643		374.70 642	380.44 643	203.92 643		216.32 644		203.37 644		215.01 644		312.78 644		412.57 644	356.13 644	256.09 644	227.69 644	428.88 644

ASD4		19.65 624

Low-res two-view benchmark