Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.31 19	0.20 13	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 29	0.34 72	0.15 2	0.27 70	0.17 3	0.28 7	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 44	0.15 4	0.32 24	0.20 13	0.11 26	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.19 57	0.20 9	0.18 11	0.30 11	0.21 13	0.18 4	0.15 3	0.19 18	0.18 22	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 40	0.30 9	0.20 84	0.20 9	0.19 18	0.27 6	0.19 8	0.15 1	0.15 3	0.18 13	0.17 14	0.33 37	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.17 21	0.38 203	0.18 11	0.30 11	0.19 8	0.24 34	0.15 3	0.26 58	0.17 14	0.32 24	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LGtest1	0.19 7	0.14 14	0.29 47	0.34 72	0.16 10	0.26 56	0.17 3	0.32 18	0.20 11	0.21 15	0.15 3	0.23 44	0.20 39	0.32 24	0.20 13	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.11 77

IGEV-Stereo+	0.23 49	0.14 14	0.26 20	0.32 42	0.19 57	0.12 1	0.17 3	0.29 9	0.29 50	0.21 15	0.15 3	0.22 34	0.22 60	0.40 82	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.15 187	0.86 566

FoundationStereo	0.17 1	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.16 10	0.23 25	0.20 29	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 24	0.19 31	0.26 2	0.21 21	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 21	0.68 536	0.39 180	0.28 3	0.15 2	0.23 25	0.18 11	0.20 1	0.19 8	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 60	0.30 15	0.18 1	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.08 1	0.16 231	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.24 37	0.17 3	0.25 4	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 34	0.14 1	0.32 24	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.09 4

OmniDepth	0.21 21	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.14 1	0.40 215	0.27 127	0.28 7	0.22 15	0.18 4	0.19 11	0.28 69	0.29 147	0.32 24	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.10 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.20 84	0.61 350	0.21 49	0.30 11	0.31 60	0.23 27	0.19 11	0.18 13	0.18 22	0.41 90	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.11 20	0.11 77

MS-F	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.30 9	0.19 57	0.27 70	0.19 18	0.31 14	0.24 24	0.21 15	0.20 13	0.29 71	0.19 31	0.29 9	0.21 21	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

111111	0.21 21	0.14 14	0.27 29	0.37 144	0.22 129	0.21 15	0.19 18	0.43 86	0.27 35	0.20 9	0.20 13	0.29 71	0.14 1	0.41 90	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.12 56	0.12 124

dual_stereo	0.19 7	0.14 14	0.24 6	0.31 22	0.16 10	0.16 3	0.20 29	0.29 9	0.20 11	0.23 27	0.20 13	0.22 34	0.14 1	0.52 176	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LCMNet	0.21 21	0.14 14	0.25 12	0.30 9	0.20 84	0.26 56	0.19 18	0.38 49	0.43 155	0.21 15	0.21 16	0.27 63	0.17 14	0.36 52	0.23 62	0.12 36	0.11 154	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

CSFM-Stereo	0.20 12	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.17 21	0.29 100	0.20 29	0.39 54	0.22 15	0.22 23	0.21 16	0.26 58	0.20 39	0.30 15	0.20 13	0.13 68	0.12 212	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

252Zero-FE	0.20 12	0.15 34	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.41 68	0.34 84	0.22 23	0.21 16	0.19 18	0.18 22	0.28 7	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.10 6	0.10 36

Monster-pub-mixall	0.19 7	0.13 2	0.25 12	0.31 22	0.16 10	0.19 6	0.17 3	0.42 73	0.24 24	0.23 27	0.21 16	0.17 4	0.16 11	0.45 119	0.19 5	0.13 68	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 77

Replicate-Monster	0.26 79	0.15 34	1.07 507	0.30 9	0.17 21	0.38 203	0.19 18	0.43 86	0.39 139	0.23 27	0.21 16	0.23 44	0.21 48	0.45 119	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.09 1	0.14 211

AdaDepth	0.22 35	0.17 80	0.32 84	0.37 144	0.18 37	0.34 165	0.22 59	0.33 28	0.23 19	0.21 15	0.21 16	0.20 24	0.20 39	0.56 207	0.21 21	0.10 13	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.12 124

LG-G_1	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

LG-G	0.21 21	0.13 2	0.30 59	0.34 72	0.16 10	0.52 286	0.17 3	0.34 30	0.18 6	0.21 15	0.21 16	0.26 58	0.19 31	0.37 61	0.20 13	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.10 36

asd	0.21 21	0.18 107	0.29 47	0.32 42	0.18 37	0.27 70	0.22 59	0.35 33	0.22 15	0.31 78	0.22 24	0.19 18	0.21 48	0.44 115	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

RSM++	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.36 127	0.20 84	0.28 88	0.30 172	0.51 119	0.32 73	0.25 39	0.22 24	0.37 124	0.21 48	0.50 162	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.10 36

HiDET	0.20 12	0.13 2	0.26 20	0.30 9	0.19 57	0.23 25	0.18 11	0.36 37	0.26 33	0.20 9	0.23 26	0.27 63	0.16 11	0.30 15	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

HUF	0.24 58	0.16 52	0.33 99	0.32 42	0.18 37	0.25 51	0.40 359	0.42 73	0.34 84	0.25 39	0.23 26	0.32 86	0.28 133	0.34 42	0.24 76	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.10 36

castereo++	0.26 79	0.16 52	0.26 20	0.33 55	0.19 57	0.75 417	0.20 29	0.37 40	0.47 180	0.23 27	0.23 26	0.35 111	0.28 133	0.39 75	0.19 5	0.14 109	0.09 25	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.10 36

fffft	0.25 68	0.17 80	0.37 149	0.36 127	0.22 129	0.28 88	0.36 288	0.42 73	0.24 24	0.36 110	0.23 26	0.27 63	0.22 60	0.52 176	0.27 143	0.12 36	0.09 25	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.12 124
1: 1. 1
U	0.45 294	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.71 550	3.55 584	0.20 29	0.41 68	0.38 129	0.26 44	0.23 26	0.24 51	0.22 60	0.26 2	0.22 35	0.15 173	0.09 25	0.88 563	0.13 160	0.13 92	0.11 77

RSM	0.25 68	0.18 107	0.33 99	0.36 127	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.51 119	0.27 35	0.26 44	0.23 26	0.39 137	0.21 48	0.56 207	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.14 137	0.10 36

CroCo-Stereo	0.26 79	0.22 258	0.36 133	0.48 415	0.22 129	0.20 9	0.29 156	0.51 119	0.44 162	0.28 61	0.23 26	0.42 165	0.26 108	0.29 9	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124
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
asda	0.21 21	0.19 145	0.29 47	0.31 22	0.17 21	0.25 51	0.23 76	0.36 37	0.28 41	0.27 57	0.24 33	0.18 13	0.21 48	0.40 82	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.10 36

4w-stereo	0.21 21	0.19 145	0.31 71	0.31 22	0.17 21	0.29 100	0.19 18	0.31 14	0.21 13	0.31 78	0.24 33	0.20 24	0.24 82	0.41 90	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 68	0.31 417	0.24 6	0.51 460	0.19 57	0.29 100	0.22 59	0.40 62	0.37 122	0.26 44	0.24 33	0.24 51	0.31 173	0.44 115	0.22 35	0.14 109	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.14 137	0.10 36

AIO_rvc	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.34 72	0.19 57	0.26 56	0.33 229	0.40 62	0.22 15	0.26 44	0.24 33	0.34 102	0.15 4	0.51 169	0.24 76	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.10 36

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 413	3.08 596	2.43 569	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.32 73	0.28 61	0.24 33	0.18 13	0.18 22	0.31 19	0.22 35	1.09 574	0.08 2	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.97 575

MonStereo	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.39 75	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

MonSter	0.20 12	0.14 14	0.25 12	0.31 22	0.15 2	0.22 18	0.22 59	0.39 54	0.33 79	0.20 9	0.25 38	0.17 4	0.15 4	0.38 69	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Selective-IGEV	0.24 58	0.18 107	0.35 126	0.35 107	0.19 57	0.27 70	0.25 98	0.55 140	0.23 19	0.27 57	0.25 38	0.34 102	0.19 31	0.58 240	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.10 36

DDF-Stereo	0.26 79	0.15 34	0.30 59	0.36 127	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.32 18	0.31 60	0.26 44	0.26 42	0.29 71	0.29 147	0.38 69	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.70 555	0.12 124

FlowAnything_test	0.29 109	0.19 145	0.39 180	0.47 408	0.26 274	0.46 262	0.25 98	0.43 86	0.31 60	0.29 68	0.26 42	0.35 111	0.26 108	0.40 82	0.37 280	0.21 374	0.15 345	0.22 382	0.26 478	0.16 231	0.16 281

S2M2_XL	0.19 7	0.18 107	0.27 29	0.27 1	0.20 84	0.15 2	0.16 2	0.22 2	0.15 4	0.21 15	0.26 42	0.17 4	0.17 14	0.24 1	0.21 21	0.17 268	0.16 377	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.12 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 21	0.18 107	0.28 40	0.29 5	0.17 21	0.23 25	0.34 242	0.36 37	0.28 41	0.34 99	0.26 42	0.17 4	0.22 60	0.36 52	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.29 47	0.30 9	0.18 37	0.27 70	0.23 76	0.37 40	0.28 41	0.31 78	0.26 42	0.22 34	0.26 108	0.50 162	0.24 76	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

MaDis-Stereo	0.26 79	0.18 107	0.36 133	0.36 127	0.26 274	0.27 70	0.27 127	0.43 86	0.35 98	0.27 57	0.26 42	0.41 155	0.28 133	0.40 82	0.28 164	0.16 226	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.12 124

zero-FE	0.25 68	0.15 34	0.30 59	0.35 107	0.29 356	0.19 6	0.20 29	0.35 33	0.31 60	0.26 44	0.27 48	0.29 71	0.29 147	0.33 37	0.24 76	0.17 268	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.64 552	0.12 124

4.25_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.5w_new	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 35	0.21 219	0.32 84	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.27 127	0.32 18	0.24 24	0.29 68	0.27 48	0.20 24	0.23 72	0.34 42	0.23 62	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

3.75w	0.22 35	0.17 80	0.30 59	0.31 22	0.19 57	0.43 240	0.24 90	0.35 33	0.24 24	0.31 78	0.27 48	0.17 4	0.22 60	0.37 61	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

3w_stereo	0.24 58	0.20 182	0.37 149	0.33 55	0.16 10	0.32 147	0.42 384	0.41 68	0.38 129	0.31 78	0.27 48	0.16 2	0.26 108	0.34 42	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.11 77

tt45	0.27 91	0.17 80	0.34 116	0.35 107	0.23 169	0.38 203	0.28 146	0.46 99	0.28 41	0.40 140	0.27 48	0.38 132	0.25 91	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.12 56	0.14 211

MoCha-V2	0.25 68	0.15 34	0.29 47	0.40 241	0.18 37	0.27 70	0.26 111	0.49 109	0.27 35	0.36 110	0.27 48	0.33 98	0.35 201	0.49 156	0.22 35	0.12 36	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.11 77

EGLCR-Stereo	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.34 72	0.20 84	0.35 174	0.20 29	0.52 128	0.36 106	0.28 61	0.27 48	0.41 155	0.18 22	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.13 92	0.11 77

CroCo-Stereo Lap2	0.28 98	0.24 316	0.39 180	0.50 444	0.29 356	0.20 9	0.31 198	0.49 109	0.38 129	0.24 34	0.27 48	0.46 190	0.31 173	0.39 75	0.30 187	0.14 109	0.15 345	0.16 167	0.13 160	0.16 231	0.15 235

GEAStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.28 58	0.24 51	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

GSStereo	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.25 230	0.36 183	0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

GS-Stereo							0.30 172	0.42 73	0.27 35	0.30 75	0.28 58	0.23 44	0.21 48	0.32 24	0.22 35	0.16 226	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.14 137	0.12 124

4.5_new	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 21	0.20 182	0.29 47	0.30 9	0.17 21	0.24 37	0.26 111	0.32 18	0.28 41	0.32 91	0.28 58	0.19 18	0.17 14	0.29 9	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.09 4

3.25w_new	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

3.25w	0.23 49	0.17 80	0.32 84	0.31 22	0.17 21	0.43 240	0.20 29	0.37 40	0.30 55	0.37 117	0.28 58	0.22 34	0.25 91	0.42 98	0.22 35	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 36

SCV	0.26 79	0.19 145	0.33 99	0.35 107	0.21 109	0.27 70	0.34 242	0.56 142	0.28 41	0.24 34	0.28 58	0.37 124	0.23 72	0.49 156	0.22 35	0.18 302	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.15 187	0.11 77

AIO_test	0.23 49	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.30 113	0.39 348	0.38 49	0.25 31	0.25 39	0.28 58	0.32 86	0.22 60	0.38 69	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 21	0.15 34	0.27 29	0.37 144	0.19 57	0.22 18	0.18 11	0.42 73	0.35 98	0.22 23	0.28 58	0.24 51	0.18 22	0.27 5	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.10 36

Zero-FE251	0.23 49	0.16 52	0.30 59	0.33 55	0.20 84	0.44 248	0.19 18	0.37 40	0.25 31	0.27 57	0.29 68	0.38 132	0.24 82	0.32 24	0.22 35	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

SGD-Stereo	0.22 35	0.15 34	0.27 29	0.31 22	0.15 2	0.29 100	0.20 29	0.37 40	0.29 50	0.24 34	0.29 68	0.21 33	0.27 119	0.36 52	0.25 96	0.16 226	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.10 36

VIP-Stereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.32 42	0.21 109	0.64 374	0.19 18	0.31 14	0.37 122	0.23 27	0.30 70	0.27 63	0.19 31	0.47 141	0.22 35	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.09 10	0.12 56	0.09 4

qwe	0.22 35	0.18 107	0.28 40	0.31 22	0.18 37	0.29 100	0.21 49	0.38 49	0.32 73	0.35 106	0.30 70	0.20 24	0.20 39	0.43 104	0.21 21	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 56	0.09 4

monsters	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.31 22	0.19 57	0.23 25	0.19 18	0.44 93	0.33 79	0.36 110	0.30 70	0.16 2	0.18 22	0.43 104	0.19 5	0.11 26	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

GREAT-IGEV	0.22 35	0.15 34	0.31 71	0.29 5	0.22 129	0.21 15	0.26 111	0.33 28	0.31 60	0.20 9	0.30 70	0.22 34	0.22 60	0.47 141	0.22 35	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.10 36

SMoEStereo_RVC	0.26 79	0.19 145	0.35 126	0.35 107	0.22 129	0.36 183	0.32 219	0.39 54	0.34 84	0.37 117	0.30 70	0.33 98	0.24 82	0.53 185	0.24 76	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.12 126	0.12 56	0.11 77

999	0.27 91	0.16 52	0.35 126	0.36 127	0.24 198	0.31 130	0.27 127	0.49 109	0.38 129	0.26 44	0.30 70	0.39 137	0.23 72	0.63 288	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.14 211

AIO-Stereo	0.25 68	0.18 107	0.34 116	0.37 144	0.18 37	0.28 88	0.30 172	0.48 106	0.27 35	0.29 68	0.30 70	0.32 86	0.17 14	0.52 176	0.23 62	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.10 36

IGEVStereo-DCA	0.29 109	0.22 258	0.38 161	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.12 126	0.13 92	0.15 235

rrr	0.29 109	0.22 258	0.41 202	0.35 107	0.27 305	0.37 190	0.32 219	0.52 128	0.42 153	0.38 126	0.30 70	0.35 111	0.27 119	0.51 169	0.22 35	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.14 211

ProNet	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.35 107	0.24 198	0.32 147	0.43 391	0.57 147	0.37 122	0.33 96	0.30 70	0.32 86	0.28 133	0.57 220	0.26 125	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.13 167

IGEV-RUCA	0.25 68	0.16 52	0.34 116	0.39 203	0.27 305	0.33 154	0.20 29	0.38 49	0.36 106	0.26 44	0.31 80	0.25 57	0.21 48	0.48 152	0.24 76	0.20 357	0.11 154	0.13 64	0.10 61	0.17 266	0.15 235

test_for_model	0.82 486	3.60 597	0.39 180	2.35 585	2.07 586	0.39 211	0.28 146	0.42 73	0.45 171	0.71 291	0.31 80	0.30 76	0.27 119	0.34 42	0.25 96	0.34 513	0.11 154	0.13 64	0.09 10	3.49 598	0.18 319

test_xeample3	0.29 109	0.21 219	0.41 202	0.35 107	0.26 274	0.35 174	0.32 219	0.56 142	0.36 106	0.43 152	0.32 82	0.34 102	0.28 133	0.54 192	0.23 62	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.13 167

GASTEREO	0.25 68	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.20 84	0.22 18	0.30 172	0.43 86	0.31 60	0.37 117	0.33 83	0.22 34	0.35 201	0.41 90	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.11 77

MSCF	0.25 68	0.16 52	0.33 99	0.39 203	0.20 84	0.20 9	0.31 198	0.43 86	0.31 60	0.36 110	0.33 83	0.23 44	0.35 201	0.36 52	0.23 62	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.13 92	0.11 77

2w_stereo	0.22 35	0.18 107	0.30 59	0.32 42	0.16 10	0.28 88	0.38 325	0.38 49	0.35 98	0.32 91	0.33 83	0.17 4	0.18 22	0.29 9	0.22 35	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.12 56	0.10 36

ff7	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

ffff	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

11t	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

anonymousdsp	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

ccc-4	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.36 127	0.26 274	0.31 130	0.35 266	0.62 180	0.34 84	0.38 126	0.33 83	0.32 86	0.29 147	0.58 240	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235

IGEV-Stereo	0.29 109	0.21 219	0.38 161	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.35 266	0.63 188	0.35 98	0.39 134	0.33 83	0.33 98	0.28 133	0.59 255	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.12 126	0.14 137	0.15 235
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Wavelet-MonSter	0.20 12	0.13 2	0.27 29	0.33 55	0.18 37	0.17 4	0.21 49	0.32 18	0.23 19	0.25 39	0.34 92	0.22 34	0.24 82	0.27 5	0.21 21	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

IGEV	0.20 12	0.12 1	0.23 1	0.31 22	0.20 84	0.23 25	0.19 18	0.40 62	0.29 50	0.22 23	0.34 92	0.20 24	0.15 4	0.31 19	0.19 5	0.11 26	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.10 6	0.10 36

mms	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.37 144	0.25 230	0.30 113	0.33 229	0.40 62	0.32 73	0.28 61	0.34 92	0.34 102	0.20 39	0.45 119	0.26 125	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.11 77

ours_stereo	0.26 79	0.21 219	0.33 99	0.38 174	0.23 169	0.30 113	0.33 229	0.42 73	0.38 129	0.26 44	0.34 92	0.35 111	0.23 72	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.12 126	0.14 137	0.10 36

RAStereo	0.24 58	0.17 80	0.29 47	0.40 241	0.21 109	0.23 25	0.26 111	0.42 73	0.45 171	0.23 27	0.34 92	0.30 76	0.19 31	0.34 42	0.25 96	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

MyStereo07	0.32 138	0.22 258	0.34 116	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	0.72 267	0.37 122	0.37 117	0.34 92	0.32 86	0.31 173	0.59 255	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

gasm-f	0.24 58	0.16 52	0.27 29	0.33 55	0.25 230	0.25 51	0.36 288	0.42 73	0.28 41	0.26 44	0.35 98	0.24 51	0.30 165	0.36 52	0.23 62	0.18 302	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.15 187	0.12 124

2.5w	0.21 21	0.18 107	0.31 71	0.32 42	0.18 37	0.31 130	0.25 98	0.31 14	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.18 13	0.17 14	0.39 75	0.21 21	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 61	0.11 20	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 126	0.18 107	0.39 180	0.40 241	0.24 198	0.42 237	0.42 384	0.63 188	0.41 145	0.37 117	0.35 98	0.32 86	0.26 108	0.53 185	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.15 187	0.10 36

IGEV++	0.24 58	0.17 80	0.31 71	0.38 174	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.50 117	0.23 19	0.28 61	0.35 98	0.30 76	0.22 60	0.31 19	0.28 164	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.13 167

S2M2_L	0.26 79	0.22 258	0.33 99	0.31 22	0.25 230	0.24 37	0.13 1	0.35 33	0.41 145	0.25 39	0.36 102	0.30 76	0.25 91	0.30 15	0.26 125	0.22 400	0.19 428	0.17 207	0.19 357	0.21 364	0.18 319
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 79	0.18 107	0.34 116	0.35 107	0.24 198	0.23 25	0.28 146	0.51 119	0.36 106	0.31 78	0.36 102	0.37 124	0.20 39	0.57 220	0.22 35	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.16 231	0.12 124

Pointernet	0.27 91	0.14 14	0.33 99	0.35 107	0.23 169	0.35 174	0.21 49	0.72 267	0.38 129	0.39 134	0.36 102	0.34 102	0.25 91	0.36 52	0.25 96	0.15 173	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 155	0.27 377	0.45 258	0.36 127	0.25 230	0.48 270	0.30 172	0.58 153	0.90 393	0.42 149	0.36 102	0.30 76	0.29 147	0.49 156	0.30 187	0.16 226	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.18 290	0.15 235

2.25w	0.22 35	0.18 107	0.31 71	0.31 22	0.18 37	0.31 130	0.18 11	0.32 18	0.31 60	0.31 78	0.37 106	0.20 24	0.22 60	0.45 119	0.24 76	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 36

fffy	0.28 98	0.21 219	0.34 116	0.37 144	0.23 169	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.41 145	0.32 91	0.37 106	0.39 137	0.27 119	0.50 162	0.27 143	0.12 36	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.11 77

1w_stereo	0.24 58	0.15 34	0.29 47	0.34 72	0.18 37	0.31 130	0.41 374	0.40 62	0.43 155	0.31 78	0.38 108	0.17 4	0.24 82	0.45 119	0.23 62	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 20	0.09 4

Selective-RAFT	0.35 171	0.23 279	0.51 345	0.44 355	0.21 109	0.64 374	0.27 127	0.59 158	0.63 231	0.40 140	0.38 108	0.55 228	0.40 244	0.57 220	0.35 248	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.16 231	0.13 167

DA	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

GGEV	0.29 109	0.17 80	0.31 71	0.40 241	0.20 84	0.74 412	0.33 229	0.47 102	0.44 162	0.34 99	0.39 110	0.39 137	0.32 178	0.32 24	0.24 76	0.15 173	0.11 154	0.16 167	0.11 95	0.15 187	0.10 36

GIP-stereo	0.24 58	0.18 107	0.30 59	0.37 144	0.24 198	0.26 56	0.20 29	0.46 99	0.36 106	0.24 34	0.39 110	0.35 111	0.20 39	0.31 19	0.21 21	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.12 56	0.11 77

monsterstereo	0.22 35	0.14 14	0.26 20	0.34 72	0.18 37	0.21 15	0.20 29	0.37 40	0.35 98	0.33 96	0.40 113	0.19 18	0.18 22	0.45 119	0.21 21	0.11 26	0.09 25	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.08 1

rvit_stereo_0081	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

rvit_stereo_0082	0.32 138	0.24 316	0.47 287	0.43 336	0.26 274	0.30 113	0.37 303	0.42 73	0.55 205	0.36 110	0.40 113	0.39 137	0.35 201	0.43 104	0.33 216	0.22 400	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.19 324	0.13 167

castereo	0.28 98	0.16 52	0.32 84	0.35 107	0.21 109	0.40 215	0.42 384	0.50 117	0.66 246	0.26 44	0.41 116	0.37 124	0.36 219	0.33 37	0.24 76	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.10 61	0.11 20	0.10 36

rvit_stereo_ft	0.33 149	0.25 341	0.47 287	0.52 472	0.32 411	0.33 154	0.47 414	0.49 109	0.50 188	0.34 99	0.41 116	0.41 155	0.32 178	0.48 152	0.34 231	0.22 400	0.14 315	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.14 211

TRStereo	0.37 206	0.27 377	0.59 382	0.47 408	0.41 477	0.29 100	0.30 172	0.84 322	0.59 216	0.52 186	0.41 116	0.52 215	0.26 108	0.73 366	0.27 143	0.17 268	0.12 212	0.19 295	0.19 357	0.13 92	0.11 77

depthmonostereo	0.29 109	0.14 14	0.31 71	0.35 107	0.17 21	0.46 262	0.27 127	0.69 239	0.57 213	0.35 106	0.42 119	0.31 83	0.35 201	0.35 50	0.27 143	0.14 109	0.12 212	0.13 64	0.12 126	0.11 20	0.10 36

rvit_stereo_0080	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

whm_eth	0.31 132	0.25 341	0.40 192	0.39 203	0.28 329	0.27 70	0.46 407	0.49 109	0.44 162	0.35 106	0.42 119	0.40 149	0.28 133	0.41 90	0.33 216	0.22 400	0.17 397	0.17 207	0.16 250	0.22 386	0.15 235

Occ-G	0.26 79	0.14 14	0.28 40	0.34 72	0.20 84	0.27 70	0.34 242	0.41 68	0.31 60	0.29 68	0.43 122	0.49 204	0.25 91	0.47 141	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.12 124

LG-Stereo	0.24 58	0.18 107	0.40 192	0.39 203	0.20 84	0.22 18	0.27 127	0.32 18	0.36 106	0.26 44	0.44 123	0.22 34	0.16 11	0.37 61	0.27 143	0.11 26	0.12 212	0.16 167	0.15 218	0.13 92	0.09 4

PAM_32	0.46 304	0.19 145	0.67 423	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.27 127	0.95 369	0.34 84	0.68 269	0.44 123	1.91 550	0.65 395	0.62 277	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.15 218	0.14 137	0.13 167

rvit_stereo_0081_aga	0.31 132	0.28 391	0.44 246	0.42 315	0.29 356	0.34 165	0.31 198	0.44 93	0.40 141	0.39 134	0.44 123	0.40 149	0.32 178	0.42 98	0.29 181	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.16 250	0.20 340	0.15 235

rvit_0105_6	0.38 221	0.28 391	0.64 407	0.50 444	0.30 373	0.39 211	0.38 325	0.51 119	0.67 249	0.40 140	0.45 126	0.50 207	0.41 250	0.54 192	0.36 264	0.27 460	0.26 491	0.24 421	0.21 405	0.22 386	0.16 281

CAS++	0.32 138	0.24 316	0.36 133	0.37 144	0.26 274	0.28 88	0.23 76	0.87 336	0.50 188	0.47 169	0.45 126	0.26 58	0.21 48	0.49 156	0.24 76	0.23 417	0.19 428	0.22 382	0.17 300	0.21 364	0.16 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test-3	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.22 59	0.63 188	0.78 316	0.71 291	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

test_1	0.34 155	0.16 52	0.43 234	0.39 203	0.21 109	0.43 240	0.23 76	0.63 188	0.78 316	0.68 269	0.45 126	0.64 285	0.27 119	0.43 104	0.31 194	0.12 36	0.09 25	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.10 36

test_3	0.36 189	0.19 145	0.44 246	0.44 355	0.23 169	0.48 270	0.36 288	0.66 211	0.82 340	0.64 238	0.45 126	0.68 311	0.25 91	0.41 90	0.31 194	0.12 36	0.10 60	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

PAM	0.46 304	0.19 145	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.75 417	0.33 229	0.85 325	0.34 84	0.70 284	0.46 131	1.83 545	0.63 378	0.61 269	0.26 125	0.15 173	0.10 60	0.16 167	0.14 191	0.14 137	0.13 167

tt1	0.36 189	0.24 316	0.32 84	0.41 275	0.22 129	0.54 300	0.38 325	0.68 231	1.04 461	0.41 144	0.46 131	0.35 111	0.45 273	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.16 281

UniTT-Stereo	0.27 91	0.17 80	0.37 149	0.40 241	0.27 305	0.30 113	0.28 146	0.39 54	0.31 60	0.29 68	0.46 131	0.27 63	0.25 91	0.47 141	0.34 231	0.17 268	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.14 137	0.12 124

AEACV	0.27 91	0.17 80	0.31 71	0.34 72	0.45 500	0.26 56	0.28 146	0.37 40	0.32 73	0.30 75	0.46 131	0.31 83	0.37 223	0.36 52	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.11 77

sAnonymous2	0.40 249	0.39 469	0.85 478	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 532

CroCo_RVC	0.40 249	0.39 469	0.85 478	0.48 415	0.37 450	0.40 215	0.46 407	0.57 147	0.52 193	0.38 126	0.46 131	0.35 111	0.42 252	0.43 104	0.30 187	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.17 300	0.57 547	0.44 532

rvit_stereo_0083	0.34 155	0.24 316	0.50 332	0.44 355	0.27 305	0.34 165	0.35 266	0.45 97	0.62 220	0.37 117	0.47 137	0.42 165	0.35 201	0.40 82	0.36 264	0.22 400	0.20 440	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.14 211

GLC_STEREO	0.29 109	0.19 145	0.27 29	0.44 355	0.19 57	0.31 130	0.26 111	0.47 102	0.43 155	0.37 117	0.47 137	0.41 155	0.23 72	0.50 162	0.34 231	0.14 109	0.18 414	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.13 167

FSD					0.46 507	0.48 270	0.52 451	0.53 138	0.48 183	0.48 172	0.48 139	0.49 204	0.48 287	0.51 169	0.49 363	0.45 538	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.46 527

rvit_0105_4	0.41 260	0.29 403	0.71 443	0.50 444	0.29 356	0.41 230	0.41 374	0.55 140	0.73 281	0.45 158	0.48 139	0.55 228	0.44 268	0.57 220	0.36 264	0.28 471	0.26 491	0.25 434	0.22 423	0.23 403	0.18 319

CES	0.28 98	0.14 14	0.23 1	0.30 9	0.70 549	0.37 190	0.27 127	0.48 106	0.46 175	0.34 99	0.48 139	0.27 63	0.22 60	0.39 75	0.23 62	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.13 92	0.17 301

sCroCo_RVC	0.35 171	0.28 391	0.69 434	0.51 460	0.39 465	0.41 230	0.31 198	0.49 109	0.45 171	0.31 78	0.48 139	0.38 132	0.32 178	0.46 134	0.32 204	0.21 374	0.22 458	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.20 375

WCG-NET	0.28 98	0.15 34	0.33 99	0.33 55	0.19 57	0.33 154	0.27 127	0.39 54	0.80 327	0.46 164	0.49 143	0.39 137	0.25 91	0.40 82	0.25 96	0.12 36	0.09 25	0.13 64	0.11 95	0.12 56	0.10 36

testlalala	0.28 98	0.19 145	0.43 234	0.34 72	0.23 169	0.45 257	0.30 172	0.43 86	0.29 50	0.68 269	0.49 143	0.35 111	0.25 91	0.32 24	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.09 10	0.11 20	0.11 77

GCAP-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.38 174	0.19 57	0.38 203	0.23 76	0.57 147	0.41 145	0.45 158	0.49 143	0.39 137	0.27 119	0.33 37	0.23 62	0.14 109	0.12 212	0.14 97	0.11 95	0.12 56	0.11 77

AnonymousM	0.41 260	0.81 546	0.29 47	0.34 72	0.22 129	0.28 88	0.38 325	0.53 138	0.41 145	0.70 284	0.49 143	0.47 193	0.27 119	0.41 90	0.31 194	0.15 173	0.12 212	1.51 572	0.26 478	0.12 56	0.10 36

DilatedVolume-Stereo	0.30 126	0.15 34	0.34 116	0.33 55	0.20 84	0.53 294	0.25 98	0.56 142	0.43 155	0.56 198	0.50 147	0.35 111	0.29 147	0.49 156	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.12 31	0.11 95	0.11 20	0.10 36

MM-Stereo_test1	0.33 149	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.23 169	0.36 183	0.45 403	0.58 153	0.54 200	0.60 209	0.50 147	0.38 132	0.37 223	0.60 261	0.26 125	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.12 124

model_zeroshot	0.33 149	0.18 107	0.48 307	0.39 203	0.28 329	0.45 257	0.25 98	0.63 188	0.45 171	0.61 217	0.50 147	0.51 211	0.25 91	0.45 119	0.26 125	0.16 226	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.13 167

gcap-zeroshot	0.34 155	0.18 107	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.49 275	0.27 127	0.52 128	0.34 84	0.64 238	0.50 147	0.83 380	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.13 68	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.12 124

ACVNet-DCA	0.35 171	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

xx1	0.39 237	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.65 298	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

1test111	0.36 189	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.85 325	0.54 200	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.55 197	0.45 340	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.18 290	0.17 301

cc1	0.37 206	0.23 279	0.33 99	0.41 275	0.22 129	0.55 305	0.38 325	0.67 221	1.06 472	0.41 144	0.50 147	0.34 102	0.49 291	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.19 295	0.13 160	0.16 231	0.15 235

anonymousdsp2	0.35 171	0.20 182	0.43 234	0.37 144	0.24 198	0.48 270	0.31 198	0.86 329	0.65 243	0.55 195	0.50 147	0.50 207	0.34 198	0.56 207	0.31 194	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.16 231	0.14 211

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 49	0.16 52	0.32 84	0.39 203	0.21 109	0.18 5	0.21 49	0.34 30	0.26 33	0.28 61	0.51 156	0.28 69	0.29 147	0.26 2	0.24 76	0.14 109	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.14 137	0.12 124

rvit_0105_5	0.42 267	0.31 417	0.73 451	0.50 444	0.29 356	0.44 248	0.42 384	0.61 174	0.74 288	0.51 180	0.51 156	0.60 265	0.47 282	0.57 220	0.38 289	0.27 460	0.25 485	0.25 434	0.23 439	0.22 386	0.18 319

RAFT-Stereo-weight	0.32 138	0.18 107	0.33 99	0.39 203	0.22 129	0.26 56	0.29 156	0.67 221	0.80 327	0.53 189	0.51 156	0.58 244	0.20 39	0.47 141	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.11 77

trnet	0.27 91	0.14 14	0.23 1	0.28 3	0.15 2	0.37 190	0.23 76	0.52 128	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.34 102	0.26 108	0.39 75	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.11 20	0.10 36

MGS-Stereo	0.28 98	0.19 145	0.40 192	0.36 127	0.23 169	0.37 190	0.30 172	0.39 54	0.44 162	0.31 78	0.51 156	0.40 149	0.24 82	0.43 104	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.14 137	0.13 167

LL-Strereo2	0.35 171	0.24 316	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.35 174	0.24 90	0.67 221	0.44 162	0.54 193	0.51 156	0.66 303	0.25 91	0.66 317	0.30 187	0.14 109	0.12 212	0.23 404	0.20 382	0.18 290	0.13 167

LoS_RVC	0.27 91	0.16 52	0.27 29	0.32 42	0.30 373	0.44 248	0.34 242	0.41 68	0.33 79	0.31 78	0.51 156	0.29 71	0.32 178	0.36 52	0.28 164	0.11 26	0.10 60	0.11 1	0.08 1	0.11 20	0.19 352

GMStereo	0.39 237	0.37 452	0.54 362	0.40 241	0.26 274	0.42 237	0.36 288	0.59 158	1.04 461	0.55 195	0.51 156	0.37 124	0.35 201	0.54 192	0.41 306	0.19 334	0.13 281	0.16 167	0.17 300	0.24 416	0.18 319
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.28 98	0.15 34	0.24 6	0.27 1	0.17 21	0.37 190	0.25 98	0.51 119	0.72 274	0.42 149	0.51 156	0.32 86	0.26 108	0.38 69	0.25 96	0.16 226	0.11 154	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77
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
MM-Stereo_test3	0.34 155	0.19 145	0.31 71	0.41 275	0.25 230	0.35 174	0.44 400	0.72 267	0.92 405	0.46 164	0.52 165	0.41 155	0.29 147	0.44 115	0.28 164	0.16 226	0.15 345	0.17 207	0.13 160	0.14 137	0.13 167

Reg-Stereo(zero)	0.30 126	0.16 52	0.28 40	0.34 72	0.18 37	0.32 147	0.20 29	0.63 188	0.68 254	0.50 177	0.52 165	0.51 211	0.30 165	0.45 119	0.25 96	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.10 61	0.12 56	0.11 77

CAS	0.34 155	0.13 2	0.25 12	1.28 567	0.30 373	0.46 262	0.38 325	0.48 106	0.47 180	0.34 99	0.52 165	0.24 51	0.19 31	0.29 9	0.27 143	0.69 560	0.08 2	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.15 235

LoS	0.29 109	0.15 34	0.30 59	0.29 5	0.18 37	0.33 154	0.29 156	0.51 119	0.72 274	0.34 99	0.52 165	0.41 155	0.28 133	0.47 141	0.28 164	0.15 173	0.11 154	0.13 64	0.09 10	0.11 20	0.11 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
11t1	0.36 189	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.62 358	0.29 156	0.69 239	0.43 155	0.60 209	0.53 169	0.53 219	0.48 287	0.56 207	0.40 302	0.18 302	0.14 315	0.16 167	0.13 160	0.17 266	0.17 301

iRaft-Stereo_20w	0.39 237	0.19 145	0.57 377	0.37 144	0.27 305	0.31 130	0.24 90	1.44 536	0.29 50	0.69 278	0.53 169	0.60 265	0.42 252	0.83 414	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.15 187	0.13 167

xyz-stereo-finetune	0.33 149	0.18 107	0.36 133	0.33 55	0.18 37	0.57 323	0.31 198	0.58 153	0.69 261	0.45 158	0.54 171	0.38 132	0.33 190	0.56 207	0.36 264	0.12 36	0.12 212	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

MyStereo06	0.38 221	0.21 219	0.61 389	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.95 369	0.35 98	0.62 219	0.54 171	0.76 357	0.27 119	0.50 162	0.29 181	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

CASnet	0.30 126	0.20 182	0.33 99	0.41 275	0.16 10	0.26 56	0.24 90	0.52 128	0.53 196	0.52 186	0.54 171	0.39 137	0.24 82	0.40 82	0.26 125	0.14 109	0.10 60	0.22 382	0.18 327	0.18 290	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 149	0.18 107	0.40 192	0.40 241	0.24 198	0.32 147	0.27 127	0.58 153	0.72 274	0.65 247	0.54 171	0.42 165	0.23 72	0.45 119	0.28 164	0.14 109	0.09 25	0.19 295	0.16 250	0.16 231	0.11 77

CFNet-RSSM	0.34 155	0.17 80	0.45 258	0.39 203	0.22 129	0.35 174	0.23 76	0.73 278	0.84 350	0.65 247	0.54 171	0.57 236	0.28 133	0.46 134	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.11 77

PMTNet	0.32 138	0.16 52	0.24 6	0.29 5	0.18 37	0.45 257	0.22 59	0.56 142	0.63 231	0.46 164	0.54 171	0.39 137	0.34 198	0.48 152	0.24 76	0.75 562	0.10 60	0.12 31	0.08 1	0.12 56	0.11 77

WCG-NET（raft）	0.31 132	0.15 34	0.36 133	0.32 42	0.19 57	0.35 174	0.27 127	0.51 119	0.78 316	0.45 158	0.55 177	0.48 198	0.27 119	0.54 192	0.26 125	0.13 68	0.10 60	0.12 31	0.11 95	0.12 56	0.11 77

AE-Stereo	0.34 155	0.21 219	0.42 223	0.48 415	0.31 395	0.48 270	0.35 266	0.61 174	0.62 220	0.32 91	0.55 177	0.52 215	0.27 119	0.47 141	0.29 181	0.13 68	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.12 124

raftrobust	0.34 155	0.19 145	0.36 133	0.41 275	0.27 305	0.30 113	0.25 98	0.71 262	0.63 231	0.58 203	0.55 177	0.45 182	0.46 278	0.51 169	0.29 181	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.13 167

FE-Mocha	0.32 138	0.19 145	0.50 332	0.38 174	0.27 305	0.30 113	0.20 29	0.71 262	0.36 106	0.65 247	0.56 180	0.54 223	0.25 91	0.38 69	0.22 35	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.16 250	0.13 92	0.12 124

testlalala2	0.36 189	0.18 107	0.45 258	0.89 553	0.53 525	0.44 248	0.26 111	0.61 174	0.49 184	0.68 269	0.56 180	0.44 180	0.24 82	0.34 42	0.31 194	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.10 61	0.13 92	0.13 167

testlalala_base	0.46 304	0.25 341	0.41 202	0.46 399	0.33 422	0.58 329	0.25 98	0.57 147	0.34 84	0.51 180	0.56 180	0.46 190	0.30 165	0.43 104	0.31 194	1.47 583	0.11 154	0.14 97	0.09 10	1.59 571	0.13 167

riskmin	0.38 221	0.20 182	0.39 180	0.32 42	0.23 169	0.53 294	0.30 172	0.63 188	0.80 327	0.49 174	0.56 180	0.73 343	0.58 349	0.55 197	0.36 264	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.13 160	0.19 324	0.20 375

IGEV-FE	0.34 155	0.18 107	0.67 423	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

IGEV_Zeroshot_test	0.34 155	0.18 107	0.67 423	0.39 203	0.28 329	0.30 113	0.25 98	0.74 280	0.31 60	0.62 219	0.57 184	0.54 223	0.25 91	0.53 185	0.27 143	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

HH	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

HanStereo	0.35 171	0.20 182	0.47 287	0.40 241	0.25 230	0.33 154	0.31 198	0.76 294	0.38 129	0.43 152	0.57 184	0.79 367	0.44 268	0.71 355	0.25 96	0.15 173	0.11 154	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.12 124

s12784h	0.36 189	0.15 34	0.24 6	0.34 72	0.15 2	0.77 424	0.29 156	0.80 310	0.83 345	0.56 198	0.57 184	0.43 173	0.40 244	0.57 220	0.33 216	0.12 36	0.10 60	0.14 97	0.09 10	0.14 137	0.09 4

MyStereo04	0.44 284	0.22 258	0.44 246	0.42 315	0.28 329	0.40 215	0.50 433	1.00 385	1.08 481	0.62 219	0.58 189	0.55 228	0.57 340	0.71 355	0.44 331	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.16 281

rvit_0105_3	0.47 320	0.34 434	0.77 470	0.54 489	0.31 395	0.49 275	0.47 414	0.63 188	0.79 325	0.65 247	0.59 190	0.64 285	0.50 302	0.65 309	0.39 295	0.29 478	0.27 500	0.29 483	0.28 491	0.21 364	0.20 375

Gwc-CoAtRS	0.34 155	0.17 80	0.44 246	0.39 203	0.23 169	0.34 165	0.22 59	0.70 254	0.75 291	0.60 209	0.59 190	0.58 244	0.29 147	0.45 119	0.26 125	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.12 124

Anonymous_2	0.82 486	0.44 487	0.63 402	0.40 241	0.43 489	0.80 434	0.52 451	0.72 267	0.77 306	0.71 291	0.60 192	0.87 397	0.76 449	0.75 379	0.58 400	0.52 550	0.54 564	0.54 551	4.82 603	0.56 545	0.40 521

UDGNet	0.48 332	0.77 543	0.50 332	0.48 415	0.31 395	0.41 230	0.34 242	0.70 254	0.92 405	0.65 247	0.60 192	0.58 244	0.43 258	0.63 288	0.41 306	0.32 499	0.15 345	0.66 557	0.19 357	0.36 497	0.21 393

MIPNet	0.37 206	0.21 219	0.59 382	0.39 203	0.25 230	0.50 278	0.28 146	0.77 297	0.70 262	0.65 247	0.60 192	0.40 149	0.49 291	0.44 115	0.37 280	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.14 137	0.13 167

UGAM-zero	0.46 304	0.19 145	0.62 392	0.37 144	0.23 169	0.34 165	0.21 49	1.15 454	0.39 139	0.66 260	0.61 195	1.70 542	0.91 492	0.75 379	0.25 96	0.14 109	0.11 154	0.15 139	0.12 126	0.13 92	0.13 167

MyStereo05	0.44 284	0.21 219	0.45 258	0.41 275	0.28 329	0.41 230	0.50 433	0.93 357	1.09 483	0.76 324	0.61 195	0.51 211	0.57 340	0.73 366	0.42 310	0.14 109	0.13 281	0.18 255	0.17 300	0.17 266	0.15 235

MC-Stereo	0.28 98	0.17 80	0.32 84	0.38 174	0.20 84	0.26 56	0.26 111	0.49 109	0.37 122	0.37 117	0.61 195	0.41 155	0.31 173	0.55 197	0.25 96	0.13 68	0.09 25	0.14 97	0.12 126	0.12 56	0.11 77

water-stereo	0.28 98	0.14 14	0.29 47	0.35 107	0.19 57	0.36 183	0.23 76	0.62 180	0.38 129	0.39 134	0.62 198	0.41 155	0.35 201	0.28 7	0.27 143	0.14 109	0.13 281	0.13 64	0.12 126	0.12 56	0.10 36

MIF-Stereo (partial)	0.31 132	0.18 107	0.37 149	0.41 275	0.31 395	0.28 88	0.23 76	0.47 102	0.42 153	0.31 78	0.63 199	0.36 122	0.35 201	0.57 220	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.14 211

EKT-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.39 180	0.43 336	0.29 356	0.38 203	0.31 198	0.69 239	0.64 238	0.45 158	0.63 199	0.49 204	0.27 119	0.56 207	0.33 216	0.18 302	0.14 315	0.18 255	0.15 218	0.16 231	0.16 281

NRIStereo	0.36 189	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.23 169	0.34 165	0.26 111	0.65 202	0.55 205	0.64 238	0.63 199	0.56 231	0.37 223	0.65 309	0.37 280	0.15 173	0.11 154	0.18 255	0.15 218	0.17 266	0.14 211

GCAP-BAT	0.30 126	0.21 219	0.42 223	0.33 55	0.27 305	0.26 56	0.27 127	0.45 97	0.30 55	0.60 209	0.64 202	0.45 182	0.23 72	0.56 207	0.26 125	0.15 173	0.12 212	0.15 139	0.10 61	0.12 56	0.11 77

MSKI-zero shot	0.32 138	0.17 80	0.34 116	0.39 203	0.21 109	0.32 147	0.22 59	0.61 174	0.43 155	0.52 186	0.64 202	0.61 270	0.20 39	0.74 373	0.25 96	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.10 61	0.12 56	0.12 124

OMP-Stereo	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.52 472	0.24 198	0.36 183	0.25 98	0.71 262	0.78 316	0.77 330	0.64 202	0.89 406	0.39 238	0.91 451	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.20 325	0.15 218	0.15 187	0.12 124

HART	0.29 109	0.16 52	0.32 84	0.40 241	0.21 109	0.32 147	0.26 111	0.62 180	0.31 60	0.33 96	0.65 205	0.41 155	0.22 60	0.55 197	0.25 96	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.11 95	0.15 187	0.11 77

tg	0.33 149	0.18 107	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.38 203	0.26 111	0.70 254	0.56 211	0.47 169	0.65 205	0.42 165	0.24 82	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.14 137	0.11 77

GCST	0.83 493	1.22 566	0.74 456	1.58 570	1.01 564	1.06 494	0.23 76	0.78 303	0.78 316	0.97 455	0.65 205	0.78 365	0.35 201	0.92 454	0.34 231	0.96 568	0.65 570	1.20 569	0.81 572	0.91 559	0.70 558

RCA-Stereo	0.35 171	0.17 80	0.34 116	0.38 174	0.22 129	0.31 130	0.34 242	0.68 231	1.24 509	0.45 158	0.65 205	0.47 193	0.43 258	0.38 69	0.27 143	0.13 68	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.11 77

dd	0.43 277	0.38 462	0.55 367	0.44 355	0.25 230	0.47 267	0.38 325	0.70 254	1.05 465	0.59 205	0.65 205	0.42 165	0.39 238	0.66 317	0.50 365	0.24 429	0.15 345	0.21 367	0.15 218	0.22 386	0.18 319

Anonymous3	0.46 304	0.34 434	0.86 483	0.50 444	0.37 450	0.81 439	0.50 433	0.72 267	0.65 243	0.51 180	0.65 205	0.45 182	0.45 273	0.64 302	0.38 289	0.24 429	0.24 477	0.22 382	0.21 405	0.23 403	0.23 418

RALAANet	0.38 221	0.23 279	0.48 307	0.42 315	0.29 356	0.35 174	0.25 98	0.86 329	0.64 238	0.67 263	0.65 205	0.60 265	0.29 147	0.60 261	0.34 231	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.21 364	0.13 167

DLNR-FE	20.05 605	36.38 613	38.08 609	170.06 623	60.08 617	0.23 25	0.20 29	14.13 606	0.36 106	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.63 288	0.28 164	5.38 603	0.10 60	0.15 139	0.11 95	73.09 622	0.11 77

plain	0.31 132	0.20 182	0.50 332	0.39 203	0.29 356	0.27 70	0.30 172	0.44 93	0.35 98	0.31 78	0.66 212	0.30 76	0.31 173	0.65 309	0.31 194	0.17 268	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.17 266	0.12 124

DLNR_Zeroshot_test	20.09 606	36.28 612	38.04 608	169.85 622	61.80 618	0.23 25	0.20 29	13.88 605	0.37 122	0.44 155	0.66 212	0.43 173	0.21 48	0.62 277	0.28 164	5.46 604	0.10 60	0.15 139	0.11 95	72.60 621	0.11 77

rafts_anoy	0.37 206	0.21 219	0.36 133	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.33 229	0.67 221	0.90 393	0.58 203	0.66 212	0.45 182	0.33 190	0.47 141	0.39 295	0.16 226	0.11 154	0.21 367	0.23 439	0.17 266	0.14 211

iRaftStereo_RVC	0.32 138	0.19 145	0.37 149	0.39 203	0.22 129	0.31 130	0.29 156	0.68 231	0.51 190	0.49 174	0.66 212	0.37 124	0.23 72	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.18 255	0.17 300	0.15 187	0.12 124

DeepStereo_RVC	0.36 189	0.21 219	0.47 287	0.40 241	0.24 198	0.26 56	0.22 59	0.60 168	0.38 129	0.69 278	0.67 217	0.57 236	0.51 307	0.56 207	0.39 295	0.16 226	0.12 212	0.18 255	0.15 218	0.19 324	0.18 319

test-1	0.36 189	0.19 145	0.71 443	0.46 399	0.26 274	0.44 248	0.36 288	0.60 168	0.59 216	0.48 172	0.67 217	0.53 219	0.36 219	0.40 82	0.29 181	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.16 281

TANstereo	0.30 126	0.15 34	0.31 71	0.30 9	0.17 21	0.55 305	0.23 76	0.44 93	0.55 205	0.59 205	0.68 219	0.37 124	0.26 108	0.35 50	0.27 143	0.15 173	0.16 377	0.12 31	0.10 61	0.13 92	0.14 211

rvit_105_1	0.54 400	0.40 474	0.76 465	0.58 507	0.37 450	0.59 342	0.68 500	0.70 254	0.94 418	0.82 362	0.69 220	0.73 343	0.58 349	0.78 394	0.54 390	0.32 499	0.29 509	0.31 492	0.34 518	0.23 403	0.20 375

qqq	0.40 249	0.26 360	0.44 246	0.36 127	0.22 129	0.46 262	0.36 288	0.85 325	0.54 200	0.56 198	0.69 220	0.65 298	0.53 313	0.55 197	0.45 340	0.17 268	0.16 377	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.17 301

XX-TBD	0.32 138	0.53 517	0.26 20	0.51 460	0.20 84	0.37 190	0.24 90	0.40 62	0.73 281	0.54 193	0.69 220	0.31 83	0.25 91	0.32 24	0.27 143	0.16 226	0.10 60	0.12 31	0.09 10	0.13 92	0.11 77

knoymous	0.36 189	0.20 182	0.31 71	0.31 22	0.22 129	0.36 183	0.29 156	0.61 174	0.64 238	0.67 263	0.70 223	0.60 265	0.40 244	0.58 240	0.34 231	0.17 268	0.11 154	0.20 325	0.11 95	0.17 266	0.18 319

x	0.39 237	0.24 316	0.41 202	0.34 72	0.23 169	0.52 286	0.32 219	0.86 329	0.52 193	0.57 201	0.70 223	0.59 259	0.50 302	0.49 156	0.46 350	0.17 268	0.15 345	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.16 281

AIO-test1	0.38 221	0.18 107	0.38 161	0.50 444	0.24 198	0.46 262	0.30 172	0.70 254	1.19 500	0.40 140	0.71 225	0.45 182	0.29 147	0.53 185	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.13 92	0.17 301

GANet-ADL	0.42 267	0.25 341	0.45 258	0.43 336	0.29 356	0.54 300	0.35 266	0.89 343	0.86 363	0.63 228	0.72 226	0.68 311	0.42 252	0.52 176	0.41 306	0.21 374	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.19 352

CRE-IMP	0.36 189	0.23 279	0.49 319	0.42 315	0.24 198	0.41 230	0.21 49	0.57 147	0.41 145	0.65 247	0.72 226	0.53 219	0.37 223	0.61 269	0.38 289	0.17 268	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.21 364	0.18 319

RALCasStereoNet	0.36 189	0.21 219	0.37 149	0.42 315	0.26 274	0.35 174	0.38 325	0.63 188	0.64 238	0.50 177	0.72 226	0.51 211	0.29 147	0.59 255	0.36 264	0.16 226	0.14 315	0.15 139	0.13 160	0.17 266	0.16 281

FENet	0.42 267	0.22 258	0.38 161	0.39 203	0.24 198	0.55 305	0.32 219	0.79 307	0.70 262	0.71 291	0.72 226	0.63 278	0.57 340	0.62 277	0.44 331	0.19 334	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.18 290	0.19 352

Any-RAFT	0.35 171	0.16 52	0.30 59	0.34 72	0.21 109	0.52 286	0.22 59	0.88 341	0.73 281	0.53 189	0.73 230	0.64 285	0.28 133	0.46 134	0.24 76	0.15 173	0.10 60	0.13 64	0.10 61	0.13 92	0.12 124

Patchmatch Stereo++	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.56 207	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo_v2	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.31 198	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.57 220	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

ROB_FTStereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.25 51	0.21 49	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.57 220	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

HUI-Stereo	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.60 168	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.50 162	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

iGMRVC	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.30 172	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

iRAFT	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.22 59	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.58 244	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

RAFT-IKP	0.35 171	0.23 279	0.47 287	0.41 275	0.22 129	0.24 37	0.28 146	0.59 158	0.36 106	0.63 228	0.73 230	0.57 236	0.38 227	0.58 240	0.36 264	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.20 340	0.15 235

rvit_stereo_0075_2	0.47 320	0.37 452	0.70 438	0.53 482	0.46 507	0.43 240	0.36 288	0.81 314	0.67 249	0.55 195	0.74 239	0.59 259	0.43 258	0.63 288	0.43 315	0.32 499	0.23 468	0.35 507	0.25 464	0.30 462	0.25 434

PFNet	0.42 267	0.18 107	0.58 381	0.43 336	0.24 198	0.43 240	0.32 219	0.74 280	0.78 316	1.00 467	0.74 239	0.68 311	0.39 238	0.72 360	0.37 280	0.16 226	0.10 60	0.20 325	0.15 218	0.16 231	0.13 167

G2L-ROB	0.47 320	0.19 145	0.42 223	0.35 107	0.22 129	0.57 323	0.42 384	1.14 450	0.71 273	0.84 381	0.75 241	1.09 466	0.53 313	0.74 373	0.53 385	0.17 268	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.19 352

DFGA-Net	0.45 294	0.29 403	0.80 474	0.42 315	0.32 411	0.53 294	0.35 266	0.78 303	0.89 390	0.66 260	0.75 241	0.48 198	0.39 238	0.74 373	0.60 408	0.15 173	0.13 281	0.19 295	0.18 327	0.20 340	0.17 301

DCVSM-stereo	0.49 350	0.27 377	0.53 358	0.39 203	0.29 356	0.51 282	0.26 111	0.75 287	0.75 291	1.11 503	0.75 241	1.05 454	0.72 436	0.60 261	0.47 357	0.20 357	0.19 428	0.24 421	0.20 382	0.25 426	0.30 474

test_sample1	0.42 267	0.22 258	0.46 275	0.34 72	0.23 169	0.58 329	0.35 266	0.99 381	0.49 184	0.62 219	0.75 241	0.69 315	0.61 366	0.58 240	0.44 331	0.18 302	0.14 315	0.17 207	0.15 218	0.17 266	0.17 301

ARAFT	0.47 320	0.24 316	0.79 472	0.42 315	0.25 230	0.55 305	0.55 464	0.75 287	0.81 335	0.89 414	0.75 241	0.73 343	0.47 282	0.88 436	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.23 404	0.22 423	0.14 137	0.13 167

EAI-Stereo	0.34 155	0.19 145	0.44 246	0.39 203	0.21 109	0.31 130	0.30 172	1.15 454	0.30 55	0.49 174	0.75 241	0.36 122	0.28 133	0.62 277	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.13 160	0.13 92	0.12 124

gwcnet-sp	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

scenet	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

ssnet	0.48 332	0.23 279	0.70 438	0.40 241	0.26 274	0.81 439	0.41 374	0.89 343	0.84 350	0.91 426	0.76 247	0.66 303	0.61 366	0.66 317	0.50 365	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.18 319

Pruner-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.40 241	0.25 230	0.22 18	0.24 90	0.67 221	0.55 205	0.89 414	0.76 247	0.68 311	0.29 147	0.62 277	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.17 300	0.17 266	0.18 319

ACV-stereo	0.62 440	0.34 434	1.00 499	0.43 336	0.31 395	1.20 518	0.40 359	0.75 287	0.83 345	0.64 238	0.77 251	2.10 554	1.03 516	0.81 403	0.64 421	0.21 374	0.17 397	0.18 255	0.18 327	0.21 364	0.21 393

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 267	0.20 182	0.74 456	0.38 174	0.43 489	0.39 211	0.26 111	0.94 362	0.49 184	0.53 189	0.77 251	0.93 420	0.45 273	0.63 288	0.24 76	0.16 226	0.10 60	0.17 207	0.18 327	0.20 340	0.20 375

test_sample2	0.42 267	0.22 258	0.43 234	0.33 55	0.21 109	0.58 329	0.39 348	0.95 369	0.67 249	0.63 228	0.77 251	0.69 315	0.57 340	0.61 269	0.38 289	0.19 334	0.14 315	0.18 255	0.16 250	0.19 324	0.18 319

ADStereo(finetuned)	0.37 206	0.16 52	0.49 319	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.69 415	0.45 119	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

IPLGR	0.39 237	0.21 219	0.63 402	0.39 203	0.22 129	0.49 275	0.29 156	0.76 294	0.74 288	0.78 334	0.77 251	0.44 180	0.42 252	0.47 141	0.38 289	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.15 187	0.13 167

NF-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.45 258	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.57 236	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

OCTAStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

RE-Stereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

TVStereo	0.38 221	0.20 182	0.46 275	0.41 275	0.25 230	0.26 56	0.31 198	0.69 239	0.70 262	0.65 247	0.77 251	0.58 244	0.30 165	0.67 328	0.35 248	0.18 302	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.16 231	0.27 450

cross-raft	0.34 155	0.20 182	0.37 149	0.44 355	0.23 169	0.32 147	0.35 266	0.74 280	0.40 141	0.60 209	0.77 251	0.57 236	0.27 119	0.43 104	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.15 187	0.11 77

DCANet	0.36 189	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.30 113	0.30 172	0.68 231	0.91 400	0.70 284	0.77 251	0.43 173	0.57 340	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

xyz-stereo-finetune2	0.36 189	0.19 145	0.38 161	0.32 42	0.19 57	0.82 447	0.29 156	0.52 128	0.32 73	0.51 180	0.78 262	0.43 173	0.45 273	0.69 344	0.44 331	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.13 160	0.12 56	0.13 167

LL-Strereo	0.57 420	0.27 377	0.68 428	0.48 415	0.34 431	0.39 211	0.48 422	0.94 362	0.97 428	0.83 374	0.78 262	1.10 470	1.18 531	1.33 523	0.49 363	0.17 268	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.16 231	0.17 301

DCANet-4	0.36 189	0.20 182	0.48 307	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.66 211	0.92 405	0.69 278	0.78 262	0.40 149	0.47 282	0.45 119	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

fff	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

GwcNet-ADL	0.44 284	0.22 258	0.48 307	0.45 378	0.30 373	0.40 215	0.37 303	0.92 355	0.97 428	0.71 291	0.78 262	0.61 270	0.42 252	0.62 277	0.50 365	0.19 334	0.14 315	0.15 139	0.14 191	0.18 290	0.18 319

RAFT_R40	0.40 249	0.19 145	0.44 246	0.43 336	0.25 230	0.23 25	0.26 111	0.67 221	0.67 249	0.98 460	0.78 262	0.72 332	0.43 258	0.76 383	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.18 290	0.14 211

TestStereo	0.38 221	0.31 417	0.40 192	0.45 378	0.20 84	0.40 215	0.37 303	0.66 211	0.65 243	0.53 189	0.78 262	0.47 193	0.40 244	0.55 197	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.20 325	0.15 218	0.22 386	0.13 167

raft+_RVC	0.38 221	0.19 145	0.35 126	0.37 144	0.25 230	0.45 257	0.37 303	0.78 303	0.89 390	0.51 180	0.78 262	0.50 207	0.29 147	0.53 185	0.40 302	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.12 124

csc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

cscssc	0.37 206	0.16 52	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.29 100	0.30 172	0.69 239	1.06 472	0.69 278	0.78 262	0.42 165	0.63 378	0.46 134	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.11 95	0.11 20	0.13 167

test_sample3	0.46 304	0.25 341	0.50 332	0.35 107	0.23 169	0.69 393	0.37 303	1.15 454	0.81 335	0.75 317	0.79 272	0.66 303	0.49 291	0.63 288	0.46 350	0.21 374	0.15 345	0.20 325	0.19 357	0.21 364	0.19 352

PFNet+	0.40 249	0.19 145	0.49 319	0.39 203	0.25 230	0.28 88	0.23 76	0.64 201	0.70 262	0.85 385	0.79 272	0.64 285	0.35 201	0.72 360	0.34 231	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.20 382	0.16 231	0.20 375

SST-Stereo	0.40 249	0.19 145	0.45 258	0.42 315	0.25 230	0.25 51	0.21 49	0.66 211	0.47 180	1.08 497	0.79 272	0.72 332	0.43 258	0.77 390	0.35 248	0.16 226	0.11 154	0.20 325	0.16 250	0.19 324	0.15 235

ssnet_v2	0.58 427	0.28 391	0.56 373	0.43 336	0.29 356	0.95 471	0.59 477	1.13 441	0.99 437	0.93 439	0.80 275	0.99 434	0.64 389	0.82 406	0.94 494	0.25 440	0.22 458	0.23 404	0.24 455	0.20 340	0.19 352

BUS	0.45 294	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.70 398	0.34 242	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.65 298	0.49 291	0.64 302	0.51 375	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

BSDual-CNN	0.46 304	0.25 341	0.43 234	0.45 378	0.28 329	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.76 299	0.75 317	0.80 275	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

hknet	0.49 350	0.25 341	0.51 345	0.45 378	0.29 356	0.77 424	0.40 359	0.94 362	0.83 345	0.75 317	0.80 275	0.97 429	0.61 366	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.14 315	0.22 382	0.19 357	0.18 290	0.18 319

PSMNet-ADL	0.48 332	0.27 377	0.40 192	0.48 415	0.30 373	0.68 391	0.37 303	0.90 348	0.80 327	0.61 217	0.80 275	0.92 418	0.62 372	0.72 360	0.63 418	0.23 417	0.18 414	0.18 255	0.20 382	0.22 386	0.20 375

IRAFT_RVC	0.42 267	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.24 198	0.27 70	0.54 460	0.74 280	0.77 306	0.76 324	0.80 275	0.73 343	0.51 307	0.70 350	0.36 264	0.17 268	0.10 60	0.21 367	0.16 250	0.16 231	0.14 211

CREStereo++_RVC	0.32 138	0.15 34	0.23 1	0.31 22	0.24 198	0.27 70	0.22 59	0.46 99	0.88 377	0.46 164	0.80 275	0.30 76	0.26 108	0.36 52	0.33 216	0.13 68	0.09 25	0.13 64	0.51 558	0.13 92	0.09 4
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
ITSA-stereo	0.53 388	0.28 391	0.52 350	0.40 241	0.23 169	0.56 318	0.34 242	1.24 498	1.24 509	0.80 340	0.81 282	0.72 332	0.58 349	0.82 406	0.65 423	0.21 374	0.17 397	0.23 404	0.21 405	0.22 386	0.26 440

CBFPSM	0.59 434	0.22 258	1.31 534	0.38 174	0.27 305	1.12 506	0.65 491	0.79 307	0.82 340	0.80 340	0.81 282	1.35 514	0.87 485	0.67 328	0.76 449	0.16 226	0.15 345	0.15 139	0.16 250	0.17 266	0.22 411

IPLG	0.39 237	0.20 182	0.59 382	0.40 241	0.24 198	0.54 300	0.27 127	0.75 287	0.63 231	0.84 381	0.81 282	0.32 86	0.32 178	0.60 261	0.45 340	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.13 92	0.12 124

HCRNet	0.44 284	0.34 434	0.41 202	0.53 482	0.26 274	0.53 294	0.29 156	0.83 319	0.63 231	0.71 291	0.81 282	0.77 363	0.50 302	0.66 317	0.36 264	0.24 429	0.16 377	0.24 421	0.20 382	0.21 364	0.18 319

test_sample4	0.47 320	0.26 360	0.50 332	0.35 107	0.22 129	0.69 393	0.38 325	1.15 454	0.81 335	0.78 334	0.82 286	0.62 276	0.53 313	0.63 288	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.21 367	0.19 357	0.21 364	0.19 352

GASNet	0.67 452	0.72 537	0.96 494	0.70 543	0.48 512	0.62 358	0.47 414	1.08 421	1.03 455	0.94 442	0.82 286	0.93 420	0.83 477	1.33 523	0.80 456	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.28 491	0.44 520	0.24 426

PSM-softLoss	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

KMStereo	0.38 221	0.20 182	0.48 307	0.41 275	0.26 274	0.30 113	0.35 266	0.69 239	0.46 175	0.62 219	0.82 286	0.59 259	0.33 190	0.70 350	0.39 295	0.19 334	0.12 212	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.22 411

RAFT	0.45 294	0.22 258	0.45 258	0.47 408	0.26 274	0.54 300	0.47 414	0.66 211	0.58 215	0.80 340	0.82 286	0.94 422	0.57 340	0.75 379	0.34 231	0.17 268	0.15 345	0.22 382	0.20 382	0.16 231	0.12 124

HITNet	0.41 260	0.26 360	0.45 258	0.33 55	0.17 21	0.63 367	0.30 172	0.93 357	0.64 238	0.71 291	0.82 286	0.64 285	0.52 309	0.59 255	0.43 315	0.14 109	0.10 60	0.15 139	0.13 160	0.19 324	0.12 124
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
ToySt	0.49 350	0.27 377	0.75 460	0.40 241	0.27 305	0.64 374	0.49 428	0.84 322	0.77 306	0.60 209	0.83 292	0.88 402	0.66 402	0.70 350	0.56 397	0.16 226	0.17 397	0.21 367	0.20 382	0.21 364	0.19 352

GES	0.44 284	0.23 279	0.57 377	0.40 241	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.96 373	0.68 254	0.74 315	0.83 292	0.47 193	0.48 287	0.67 328	0.43 315	0.22 400	0.16 377	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.23 418

ac_64	0.52 382	0.22 258	0.50 332	0.45 378	0.28 329	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.61 219	0.91 426	0.83 292	1.07 461	0.68 411	0.74 373	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.18 290	0.15 235

DMCA	0.45 294	0.26 360	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.51 282	0.34 242	0.93 357	0.68 254	0.75 317	0.83 292	0.79 367	0.53 313	0.51 169	0.54 390	0.21 374	0.16 377	0.21 367	0.16 250	0.19 324	0.21 393

BEATNet_4x	0.46 304	0.32 421	0.56 373	0.37 144	0.19 57	0.63 367	0.35 266	1.01 394	0.72 274	0.77 330	0.83 292	0.70 319	0.59 356	0.68 338	0.53 385	0.16 226	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.24 416	0.16 281

FACV-RUCA	0.43 277	0.28 391	0.47 287	0.45 378	0.33 422	0.58 329	0.34 242	0.82 316	0.73 281	0.57 201	0.84 297	0.47 193	0.50 302	0.54 192	0.39 295	0.22 400	0.15 345	0.35 507	0.16 250	0.28 449	0.21 393

DispNO	0.47 320	0.23 279	0.71 443	0.39 203	0.31 395	0.60 348	0.38 325	0.89 343	0.77 306	0.75 317	0.84 297	0.72 332	0.54 325	0.73 366	0.46 350	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.18 327	0.16 231	0.17 301

GMOStereo	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

error version	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test-v	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

test-2	0.37 206	0.19 145	0.38 161	0.43 336	0.24 198	0.37 190	0.38 325	0.52 128	0.62 220	0.87 400	0.84 297	0.64 285	0.35 201	0.37 61	0.28 164	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.18 327	0.15 187	0.11 77

SFCPSM	0.47 320	0.21 219	0.55 367	0.40 241	0.27 305	0.87 458	0.37 303	1.33 516	0.77 306	0.80 340	0.84 297	0.54 223	0.49 291	0.57 220	0.37 280	0.18 302	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.15 235

DSFCA	0.55 402	0.25 341	0.62 392	0.40 241	0.36 443	0.74 412	0.52 451	1.04 404	0.82 340	1.06 490	0.84 297	0.89 406	0.63 378	0.99 470	0.58 400	0.25 440	0.21 450	0.21 367	0.21 405	0.21 364	0.19 352

FADNet-RVC	0.60 437	0.53 517	1.14 514	0.46 399	0.39 465	0.61 350	0.39 348	1.12 439	0.87 372	0.70 284	0.84 297	1.04 450	0.55 331	0.94 467	0.69 433	0.26 450	0.25 485	0.28 475	0.28 491	0.31 468	0.31 482

FADNet	0.61 439	0.51 506	1.10 509	0.45 378	0.44 496	0.65 382	0.41 374	1.19 471	1.05 465	0.70 284	0.84 297	0.98 433	0.66 402	0.82 406	0.50 365	0.29 478	0.30 513	0.27 467	0.30 499	0.46 527	0.35 503

RAFT-Test	0.34 155	0.18 107	0.37 149	0.38 174	0.23 169	0.50 278	0.23 76	0.69 239	0.40 141	0.60 209	0.85 307	0.61 270	0.28 133	0.46 134	0.27 143	0.14 109	0.11 154	0.14 97	0.11 95	0.13 92	0.12 124

CASS	0.45 294	0.27 377	0.42 223	0.48 415	0.22 129	0.61 350	0.34 242	0.97 376	0.62 220	0.71 291	0.85 307	0.61 270	0.55 331	0.57 220	0.41 306	0.29 478	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.22 386	0.28 457
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.55 402	0.29 403	0.63 402	0.49 430	0.31 395	0.70 398	0.54 460	1.22 486	0.92 405	0.82 362	0.85 307	0.85 386	0.63 378	0.90 444	0.65 423	0.24 429	0.16 377	0.19 295	0.16 250	0.21 364	0.22 411

G2L-Stereo	0.49 350	0.23 279	0.48 307	0.43 336	0.26 274	0.47 267	0.42 384	0.93 357	0.78 316	0.84 381	0.86 310	0.91 413	0.52 309	0.78 394	0.70 436	0.20 357	0.17 397	0.22 382	0.18 327	0.17 266	0.21 393

DualNet (step1)	0.57 420	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.41 533	0.20 440	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

test_sample9	1.05 524	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	1.20 506	1.36 535	0.41 533	8.41 603	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

test_sample7	0.52 382	0.29 403	0.50 332	0.36 127	0.27 305	0.62 358	0.41 374	1.06 413	0.88 377	0.92 434	0.86 310	0.85 386	0.69 415	0.68 338	0.50 365	0.26 450	0.20 440	0.27 467	0.26 478	0.27 445	0.24 426

AAGNet	1.43 552	0.20 182	0.48 307	0.44 355	0.25 230	0.29 100	0.31 198	0.65 202	0.68 254	0.97 455	0.86 310	0.67 310	0.62 372	0.64 302	20.63 605	0.16 226	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.19 324	0.12 124

DMCA-RVC	0.51 373	0.30 412	0.59 382	0.50 444	0.32 411	0.54 300	0.38 325	0.86 329	0.68 254	0.94 442	0.86 310	0.91 413	0.68 411	0.70 350	0.59 405	0.23 417	0.18 414	0.31 492	0.23 439	0.26 433	0.19 352

DIP-Stereo	0.39 237	0.21 219	0.50 332	0.41 275	0.28 329	0.62 358	0.27 127	0.77 297	0.40 141	0.64 238	0.86 310	0.52 215	0.33 190	0.66 317	0.42 310	0.15 173	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.15 187	0.15 235
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NVstereo2D	0.60 437	0.30 412	0.75 460	0.48 415	0.43 489	0.89 459	0.48 422	1.05 409	1.15 493	0.66 260	0.86 310	0.88 402	0.70 428	0.99 470	0.65 423	0.32 499	0.15 345	0.28 475	0.20 382	0.40 509	0.36 505

AIO-test2	0.39 237	0.21 219	0.41 202	0.47 408	0.25 230	0.45 257	0.35 266	0.77 297	1.27 519	0.36 110	0.87 318	0.37 124	0.30 165	0.47 141	0.27 143	0.15 173	0.13 281	0.21 367	0.23 439	0.15 187	0.13 167

DisPM	0.39 237	0.19 145	0.44 246	0.41 275	0.27 305	0.24 37	0.31 198	0.65 202	0.57 213	0.87 400	0.87 318	0.60 265	0.32 178	0.76 383	0.32 204	0.18 302	0.12 212	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.20 375

raft_robust	0.41 260	0.23 279	0.36 133	0.42 315	0.21 109	0.40 215	0.33 229	0.79 307	0.98 432	0.79 338	0.87 318	0.39 137	0.33 190	0.84 419	0.29 181	0.13 68	0.12 212	0.16 167	0.17 300	0.15 187	0.12 124

RAFT + AFF	0.53 388	0.29 403	0.75 460	0.51 460	0.32 411	0.63 367	0.60 479	1.00 385	0.91 400	0.78 334	0.87 318	0.83 380	0.58 349	0.80 400	0.47 357	0.17 268	0.20 440	0.23 404	0.22 423	0.18 290	0.18 319

FADNet-RVC-Resample	0.56 413	0.33 429	1.16 515	0.49 430	0.34 431	0.71 403	0.43 391	1.01 394	0.93 411	0.82 362	0.87 318	0.74 349	0.67 405	0.73 366	0.45 340	0.18 302	0.18 414	0.26 453	0.27 485	0.26 433	0.27 450

RYNet	0.72 467	0.35 440	0.64 407	0.53 482	0.67 545	1.31 527	0.67 495	1.20 476	1.18 498	1.05 486	0.87 318	1.27 494	0.93 502	0.93 460	1.27 532	0.22 400	0.16 377	0.26 453	0.23 439	0.40 509	0.39 518

StereoDRNet	0.64 443	0.33 429	0.68 428	0.51 460	0.43 489	1.03 488	0.53 456	1.47 538	0.99 437	1.10 501	0.87 318	1.07 461	0.71 432	0.82 406	0.88 478	0.23 417	0.19 428	0.25 434	0.23 439	0.27 445	0.19 352

NOSS_ROB	0.57 420	0.39 469	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.73 411	0.54 460	1.03 401	1.08 481	0.67 263	0.87 318	0.76 357	0.57 340	0.77 390	0.47 357	0.38 526	0.38 542	0.44 533	0.42 541	0.37 502	0.34 498

psm_up	0.55 402	0.26 360	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.65 382	0.56 470	1.04 404	0.82 340	0.82 362	0.88 326	1.01 441	0.94 503	0.74 373	0.61 412	0.21 374	0.25 485	0.26 453	0.23 439	0.21 364	0.20 375

UPFNet	0.53 388	0.24 316	0.51 345	0.45 378	0.38 459	0.84 453	0.49 428	0.99 381	0.75 291	0.87 400	0.88 326	0.86 391	0.64 389	0.80 400	0.71 441	0.20 357	0.20 440	0.20 325	0.20 382	0.19 324	0.15 235

PA-Net	0.67 452	0.43 482	0.83 476	0.50 444	0.53 525	0.94 468	0.68 500	1.10 427	1.14 492	0.80 340	0.88 326	0.87 397	0.77 456	1.02 479	0.88 478	0.24 429	0.41 549	0.29 483	0.44 542	0.26 433	0.34 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 350	0.26 360	0.35 126	0.39 203	0.26 274	0.64 374	0.36 288	1.15 454	0.84 350	0.67 263	0.88 326	0.88 402	0.59 356	0.58 240	0.45 340	0.24 429	0.17 397	0.27 467	0.27 485	0.25 426	0.23 418

DDVS	0.52 382	0.30 412	0.56 373	0.41 275	0.31 395	0.71 403	0.34 242	0.91 353	0.67 249	0.85 385	0.89 330	1.12 474	0.46 278	0.86 431	0.60 408	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.18 327	0.25 426	0.26 440

RAFT+CT+SA	0.39 237	0.23 279	0.36 133	0.51 460	0.27 305	0.29 100	0.46 407	0.75 287	0.80 327	0.51 180	0.89 330	0.41 155	0.40 244	0.78 394	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.15 187	0.14 211

iRaft-Stereo_5w	0.45 294	0.21 219	0.48 307	0.42 315	0.28 329	0.31 130	0.54 460	0.63 188	0.62 220	0.62 219	0.89 330	1.01 441	0.69 415	0.75 379	0.66 426	0.13 68	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.15 235

UNet	0.54 400	0.26 360	0.66 419	0.44 355	0.40 470	0.99 481	0.41 374	0.98 379	0.75 291	0.83 374	0.89 330	1.04 450	0.72 436	0.73 366	0.62 415	0.19 334	0.14 315	0.20 325	0.17 300	0.20 340	0.17 301

H2IRNET	0.37 206	0.20 182	0.33 99	0.38 174	0.25 230	0.27 70	0.23 76	0.59 158	0.72 274	0.39 134	0.90 334	0.74 349	0.55 331	0.52 176	0.43 315	0.15 173	0.13 281	0.18 255	0.20 382	0.16 231	0.13 167

FADNet_RVC	0.55 402	0.37 452	1.17 519	0.44 355	0.31 395	0.56 318	0.34 242	1.06 413	0.88 377	0.67 263	0.90 334	0.61 270	0.65 395	0.93 460	0.70 436	0.21 374	0.18 414	0.26 453	0.23 439	0.31 468	0.28 457

STTStereo	0.55 402	0.37 452	0.76 465	0.44 355	0.31 395	0.60 348	0.44 400	0.96 373	0.86 363	0.99 462	0.90 334	0.96 427	0.58 349	0.71 355	0.61 412	0.25 440	0.23 468	0.26 453	0.32 513	0.24 416	0.23 418

test_5	0.43 277	0.24 316	0.43 234	0.52 472	0.28 329	0.28 88	0.42 384	0.72 267	0.82 340	0.62 219	0.91 337	0.72 332	0.55 331	0.79 399	0.35 248	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.16 281

111	0.40 249	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.19 57	0.52 286	0.28 146	0.74 280	1.16 494	0.50 177	0.91 337	0.63 278	0.48 287	0.61 269	0.35 248	0.14 109	0.10 60	0.14 97	0.12 126	0.13 92	0.13 167

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 388	0.32 421	0.64 407	0.44 355	0.30 373	0.66 385	0.44 400	1.04 404	0.88 377	0.91 426	0.91 337	0.99 434	0.60 360	0.68 338	0.60 408	0.21 374	0.17 397	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.51 373	0.24 316	0.41 202	0.39 203	0.24 198	0.75 417	0.40 359	1.22 486	0.75 291	0.81 353	0.91 337	1.21 487	0.69 415	0.87 433	0.46 350	0.17 268	0.13 281	0.17 207	0.14 191	0.17 266	0.17 301

IPLGR_C	0.40 249	0.21 219	0.64 407	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.34 242	0.66 211	0.62 220	0.82 362	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.46 350	0.17 268	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

AASNet	0.53 388	0.25 341	0.52 350	0.49 430	0.32 411	0.74 412	0.40 359	1.50 542	0.86 363	0.86 392	0.92 341	0.64 285	0.59 356	0.59 255	0.79 454	0.23 417	0.19 428	0.20 325	0.16 250	0.21 364	0.19 352

ACRE	0.40 249	0.21 219	0.65 413	0.45 378	0.33 422	0.51 282	0.33 229	0.66 211	0.63 231	0.80 340	0.92 341	0.45 182	0.32 178	0.52 176	0.45 340	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

MMNet	0.55 402	0.25 341	0.61 389	0.43 336	0.34 431	1.07 495	0.39 348	0.87 336	0.91 400	0.91 426	0.93 344	0.86 391	0.76 449	0.81 403	0.76 449	0.15 173	0.14 315	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.16 281

G2L-Stereo_test	0.48 332	0.20 182	0.40 192	0.34 72	0.23 169	0.57 323	0.58 474	1.10 427	0.77 306	0.86 392	0.94 345	0.95 424	0.54 325	0.68 338	0.60 408	0.16 226	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.15 235

test_sample5	0.47 320	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.77 330	0.94 345	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

GMStereo_Zeroshot	0.49 350	0.44 487	0.74 456	0.49 430	0.27 305	0.56 318	0.29 156	0.73 278	0.76 299	0.86 392	0.94 345	0.91 413	0.36 219	0.74 373	0.43 315	0.26 450	0.14 315	0.26 453	0.15 218	0.36 497	0.18 319

DCRE	0.37 206	0.18 107	0.46 275	0.45 378	0.32 411	0.42 237	0.37 303	0.63 188	0.51 190	0.47 169	0.94 345	0.56 231	0.36 219	0.52 176	0.32 204	0.14 109	0.13 281	0.15 139	0.14 191	0.14 137	0.13 167

IER	0.46 304	0.23 279	0.50 332	0.38 174	0.28 329	0.69 393	0.35 266	0.80 310	0.66 246	0.83 374	0.94 345	0.75 351	0.77 456	0.60 261	0.42 310	0.17 268	0.14 315	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

NINENet	0.50 366	0.29 403	0.51 345	0.45 378	0.32 411	0.70 398	0.34 242	1.10 427	0.88 377	0.80 340	0.94 345	0.65 298	0.49 291	0.73 366	0.51 375	0.22 400	0.20 440	0.25 434	0.18 327	0.22 386	0.21 393

psmg	0.49 350	0.25 341	0.43 234	0.41 275	0.28 329	0.85 454	0.43 391	0.99 381	0.76 299	0.91 426	0.94 345	0.76 357	0.54 325	0.64 302	0.43 315	0.20 357	0.15 345	0.20 325	0.20 382	0.18 290	0.18 319

xxxx	1.01 515	0.22 258	0.43 234	0.36 127	0.21 109	0.82 447	0.36 288	1.32 514	0.88 377	0.71 291	0.94 345	0.97 429	0.63 378	0.64 302	10.58 597	0.20 357	0.16 377	0.18 255	0.17 300	0.19 324	0.19 352

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 452	0.81 546	0.73 451	0.53 482	0.37 450	1.40 531	0.53 456	1.04 404	0.79 325	0.88 410	0.94 345	0.95 424	0.53 313	0.93 460	0.58 400	0.39 528	0.30 513	0.57 553	0.31 507	0.53 541	0.30 474

test_sample8	1.25 543	0.36 445	0.72 448	0.38 174	0.30 373	0.71 403	0.43 391	1.13 441	0.75 291	1.50 536	0.95 354	3.29 575	1.59 556	1.20 506	1.36 535	0.41 533	8.41 603	0.40 525	0.41 537	0.36 497	0.33 491

CSP-Net	0.56 413	0.27 377	0.49 319	0.41 275	0.28 329	1.22 520	0.50 433	1.23 491	0.72 274	0.95 449	0.95 354	0.89 406	0.62 372	0.83 414	0.62 415	0.26 450	0.17 397	0.17 207	0.17 300	0.18 290	0.17 301

IIG-Stereo	0.43 277	0.21 219	0.44 246	0.50 444	0.25 230	0.44 248	0.21 49	0.71 262	0.76 299	0.83 374	0.95 354	0.83 380	0.43 258	0.90 444	0.35 248	0.15 173	0.12 212	0.19 295	0.14 191	0.15 187	0.11 77

ICVP	0.46 304	0.25 341	0.38 161	0.48 415	0.28 329	0.58 329	0.43 391	1.00 385	0.70 262	0.67 263	0.95 354	0.75 351	0.55 331	0.53 185	0.54 390	0.23 417	0.17 397	0.19 295	0.17 300	0.19 324	0.20 375
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	0.47 320	0.20 182	0.49 319	0.42 315	0.25 230	0.75 417	0.36 288	1.27 506	0.80 327	0.82 362	0.96 358	0.62 276	0.57 340	0.60 261	0.36 264	0.17 268	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.16 231	0.14 211

ffm	0.44 284	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	0.57 220	0.25 96	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

ff1	0.49 350	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	0.68 231	1.04 461	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.16 226	0.10 60	0.25 434	0.21 405	0.16 231	0.16 281

mmx	0.53 388	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

xxx	0.53 388	0.26 360	0.49 319	0.37 144	0.25 230	0.55 305	0.37 303	1.16 461	1.03 455	0.73 310	0.96 358	0.71 323	0.53 313	1.01 474	0.88 478	0.20 357	0.15 345	0.25 434	0.21 405	0.22 386	0.20 375

TestStereo1	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

SA-5K	0.43 277	0.23 279	0.41 202	0.51 460	0.24 198	0.34 165	0.40 359	0.77 297	0.90 393	0.68 269	0.96 358	0.48 198	0.46 278	0.91 451	0.32 204	0.16 226	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.14 137	0.13 167

CIPLG	0.41 260	0.21 219	0.63 402	0.45 378	0.33 422	0.52 286	0.33 229	0.65 202	0.60 218	0.82 362	0.96 358	0.46 190	0.32 178	0.55 197	0.44 331	0.16 226	0.12 212	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.14 211

delet	0.55 402	0.24 316	0.55 367	0.44 355	0.33 422	1.07 495	0.50 433	1.00 385	0.86 363	0.85 385	0.96 358	0.90 411	0.63 378	0.83 414	0.74 447	0.18 302	0.18 414	0.20 325	0.21 405	0.16 231	0.15 235

ACVNet	0.46 304	0.23 279	0.36 133	0.39 203	0.28 329	0.58 329	0.40 359	0.87 336	0.80 327	0.64 238	0.96 358	0.79 367	0.60 360	0.63 288	0.67 429	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.18 290	0.15 235

acv_ft	0.51 373	0.23 279	0.56 373	0.44 355	0.28 329	0.86 457	0.39 348	0.91 353	0.80 327	0.97 455	0.96 358	0.79 367	0.59 356	0.63 288	0.87 475	0.17 268	0.15 345	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235

NCCL2	0.72 467	0.41 478	0.65 413	0.64 526	0.44 496	0.98 480	1.20 562	1.11 433	1.00 443	0.98 460	0.96 358	1.49 529	0.87 485	0.90 444	0.79 454	0.31 488	0.26 491	0.39 522	0.39 530	0.32 474	0.32 486

NaN_ROB	0.69 457	0.44 487	0.69 434	0.51 460	0.33 422	0.97 476	1.06 554	1.22 486	1.19 500	1.24 522	0.96 358	1.08 463	0.78 461	1.20 506	0.67 429	0.24 429	0.30 513	0.23 404	0.24 455	0.23 403	0.25 434

UDG	0.88 499	0.82 549	0.67 423	1.00 558	0.96 559	1.02 485	0.57 473	1.13 441	0.99 437	0.90 421	0.97 371	1.31 500	0.99 511	0.85 426	0.84 464	0.54 555	0.32 527	1.77 576	0.40 532	0.94 561	0.66 557

MyStereo8	0.40 249	0.20 182	0.54 362	0.41 275	0.29 356	0.53 294	0.29 156	0.65 202	0.49 184	0.71 291	0.98 372	0.58 244	0.43 258	0.50 162	0.51 375	0.15 173	0.12 212	0.16 167	0.14 191	0.19 324	0.19 352

anonymity	0.97 511	0.89 552	1.05 503	0.92 554	1.03 565	0.97 476	0.81 531	1.29 509	0.91 400	1.07 493	0.98 372	1.00 437	0.95 506	1.02 479	0.92 493	0.96 568	0.95 590	0.90 564	0.91 579	0.92 560	0.94 569

CRFU-Net	0.57 420	0.27 377	0.57 377	0.46 399	0.30 373	1.20 518	0.52 451	1.10 427	0.56 211	1.00 467	0.98 372	1.06 456	0.79 463	0.81 403	0.71 441	0.21 374	0.19 428	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.19 352

ADLNet2	0.55 402	0.25 341	0.65 413	0.47 408	0.30 373	0.83 450	0.50 433	1.05 409	0.95 424	0.80 340	0.98 372	0.99 434	0.69 415	0.77 390	0.73 444	0.20 357	0.16 377	0.17 207	0.18 327	0.21 364	0.21 393

ADLNet	0.55 402	0.27 377	0.51 345	0.44 355	0.35 438	0.78 428	0.46 407	1.08 421	0.86 363	0.99 462	0.98 372	0.92 418	0.63 378	0.69 344	0.81 459	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.21 393

1111x	0.55 402	0.22 258	0.46 275	0.38 174	0.20 84	0.66 385	0.43 391	1.23 491	0.99 437	0.71 291	0.99 377	0.95 424	0.69 415	0.90 444	1.08 515	0.18 302	0.17 397	0.18 255	0.19 357	0.20 340	0.18 319

AdaStereo	0.50 366	0.32 421	0.47 287	0.48 415	0.25 230	0.67 389	0.32 219	1.17 466	0.88 377	0.75 317	0.99 377	0.75 351	0.49 291	0.67 328	0.46 350	0.27 460	0.12 212	0.28 475	0.18 327	0.23 403	0.18 319
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.
MIM_Stereo	0.38 221	0.17 80	0.53 358	0.37 144	0.24 198	0.27 70	0.24 90	0.70 254	0.54 200	0.72 303	1.00 379	0.63 278	0.29 147	0.64 302	0.38 289	0.13 68	0.14 315	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.11 77

CFNet-ft	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

CFNet_RVC	0.48 332	0.23 279	0.36 133	0.40 241	0.26 274	0.64 374	0.37 303	0.87 336	0.85 358	0.64 238	1.00 379	1.01 441	0.64 389	0.61 269	0.53 385	0.23 417	0.15 345	0.24 421	0.21 405	0.23 403	0.18 319

Select-FE	0.46 304	0.24 316	0.88 485	0.42 315	0.35 438	0.33 154	0.19 18	0.90 348	0.37 122	0.60 209	1.01 382	0.97 429	0.80 467	0.72 360	0.28 164	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.20 382	0.15 187	0.24 426

SMFormer	0.51 373	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.18 290	0.18 319

tta	0.51 373	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.55 395	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.14 211

qqq1	0.49 350	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

fff1	0.49 350	0.23 279	0.62 392	0.34 72	0.20 84	0.62 358	0.34 242	1.21 478	1.02 450	0.81 353	1.01 382	0.71 323	0.65 395	0.84 419	0.34 231	0.19 334	0.15 345	0.14 97	0.12 126	0.15 187	0.14 211

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 189	0.17 80	0.41 202	0.35 107	0.19 57	0.33 154	0.29 156	0.65 202	0.73 281	0.68 269	1.01 382	0.56 231	0.40 244	0.42 98	0.30 187	0.11 26	0.09 25	0.15 139	0.14 191	0.13 92	0.10 36

hitnet-ft	0.55 402	0.27 377	0.39 180	0.41 275	0.28 329	0.78 428	0.40 359	0.92 355	0.90 393	0.82 362	1.01 382	1.13 480	0.70 428	0.78 394	0.67 429	0.28 471	0.20 440	0.28 475	0.22 423	0.29 453	0.26 440

GANet-RSSM	0.47 320	0.21 219	0.37 149	0.38 174	0.25 230	0.58 329	0.36 288	1.07 417	0.78 316	0.68 269	1.01 382	0.86 391	0.67 405	0.62 277	0.44 331	0.21 374	0.15 345	0.18 255	0.18 327	0.18 290	0.17 301

DeepPrunerF	0.89 501	0.52 513	3.43 576	0.68 540	0.81 552	0.72 410	0.72 518	1.22 486	1.99 562	0.93 439	1.01 382	0.87 397	0.86 482	1.08 490	0.95 497	0.34 513	0.28 504	0.43 531	0.39 530	0.30 462	0.32 486

GANetREF_RVC	0.80 482	0.75 540	0.86 483	0.66 534	0.42 483	1.15 510	0.98 548	1.14 450	1.19 500	1.01 472	1.02 391	1.10 470	0.90 491	1.15 499	0.76 449	0.48 544	0.39 546	0.57 553	0.38 526	0.63 551	0.46 537
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
ccs_rob	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.31 198	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.02 391	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

iResNet_ROB	0.52 382	0.21 219	0.53 358	0.37 144	0.21 109	0.61 350	0.29 156	1.51 545	1.32 525	0.90 421	1.02 391	0.80 375	0.62 372	0.76 383	0.43 315	0.16 226	0.12 212	0.13 64	0.09 10	0.15 187	0.18 319

PSMNet_ROB	0.64 443	0.37 452	0.65 413	0.56 499	0.42 483	0.97 476	0.83 532	1.21 478	0.92 405	0.79 338	1.02 391	1.08 463	0.63 378	0.82 406	0.91 492	0.29 478	0.20 440	0.31 492	0.31 507	0.26 433	0.23 418

test_sample6	0.49 350	0.26 360	0.50 332	0.37 144	0.22 129	0.63 367	0.40 359	1.12 439	0.83 345	0.80 340	1.03 395	0.66 303	0.55 331	0.67 328	0.46 350	0.22 400	0.16 377	0.22 382	0.22 423	0.23 403	0.21 393

DualNet	0.48 332	0.26 360	0.49 319	0.36 127	0.22 129	0.64 374	0.39 348	1.13 441	0.81 335	0.80 340	1.03 395	0.64 285	0.54 325	0.65 309	0.43 315	0.21 374	0.16 377	0.22 382	0.20 382	0.22 386	0.20 375

SA	0.44 284	0.25 341	0.46 275	0.46 399	0.24 198	0.43 240	0.36 288	0.75 287	0.96 425	0.59 205	1.03 395	0.48 198	0.52 309	0.94 467	0.32 204	0.16 226	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

AACVNet	0.50 366	0.23 279	0.49 319	0.46 399	0.29 356	0.52 286	0.38 325	0.90 348	0.55 205	0.81 353	1.03 395	1.00 437	0.70 428	0.83 414	0.54 390	0.21 374	0.18 414	0.24 421	0.18 327	0.23 403	0.20 375

LCNet	0.41 260	0.20 182	0.32 84	0.44 355	0.24 198	0.47 267	0.29 156	0.67 221	0.53 196	0.72 303	1.03 395	0.66 303	0.60 360	0.58 240	0.34 231	0.14 109	0.10 60	0.19 295	0.19 357	0.21 364	0.36 505

CFNet_pseudo	0.46 304	0.24 316	0.52 350	0.37 144	0.27 305	0.58 329	0.30 172	0.86 329	0.88 377	0.82 362	1.03 395	0.75 351	0.47 282	0.58 240	0.44 331	0.17 268	0.12 212	0.24 421	0.16 250	0.24 416	0.19 352

LMCR-Stereo	0.53 388	0.30 412	0.53 358	0.58 507	0.30 373	0.83 450	0.36 288	1.19 471	0.76 299	0.88 410	1.04 401	0.56 231	0.62 372	0.82 406	0.67 429	0.19 334	0.15 345	0.19 295	0.14 191	0.23 403	0.17 301

test_xeample	1.01 515	0.21 219	0.42 223	0.35 107	0.21 109	0.71 403	0.39 348	1.23 491	0.86 363	0.81 353	1.04 401	0.69 315	0.61 366	0.69 344	10.93 598	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.17 300	0.18 290	0.17 301

RASNet	0.53 388	0.22 258	0.52 350	0.38 174	0.22 129	0.68 391	0.38 325	0.97 376	0.88 377	0.73 310	1.04 401	1.03 448	0.92 497	0.90 444	0.86 469	0.16 226	0.14 315	0.14 97	0.17 300	0.15 187	0.13 167

CVANet_RVC	0.57 420	0.33 429	0.44 246	0.47 408	0.32 411	0.67 389	0.61 484	1.05 409	0.93 411	0.85 385	1.04 401	1.01 441	0.73 439	0.83 414	0.52 382	0.29 478	0.19 428	0.27 467	0.25 464	0.31 468	0.21 393

mmm	0.44 284	0.27 377	0.46 275	0.38 174	0.24 198	0.61 350	0.35 266	0.94 362	0.53 196	0.72 303	1.05 405	0.63 278	0.50 302	0.57 220	0.45 340	0.18 302	0.15 345	0.23 404	0.20 382	0.20 340	0.18 319

SQANet	0.82 486	0.74 539	0.67 423	1.13 562	0.98 562	1.11 503	0.47 414	1.07 417	0.83 345	0.91 426	1.05 405	1.03 448	0.74 441	1.01 474	0.64 421	0.61 557	0.24 477	1.03 567	0.35 521	1.18 568	0.58 555

STrans-v2	0.46 304	0.20 182	0.48 307	0.40 241	0.24 198	0.55 305	0.50 433	1.07 417	0.73 281	0.65 247	1.05 405	0.72 332	0.69 415	0.72 360	0.33 216	0.14 109	0.10 60	0.17 207	0.14 191	0.13 92	0.12 124

cf-r	0.47 320	0.23 279	0.41 202	0.39 203	0.23 169	0.59 342	0.37 303	0.88 341	0.85 358	0.72 303	1.05 405	0.94 422	0.62 372	0.56 207	0.54 390	0.21 374	0.14 315	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.15 235

DeepPruner_ROB	0.53 388	0.34 434	0.59 382	0.41 275	0.30 373	0.50 278	0.43 391	1.19 471	0.70 262	0.85 385	1.05 405	0.86 391	0.55 331	0.84 419	0.51 375	0.29 478	0.23 468	0.22 382	0.22 423	0.26 433	0.25 434

DISCO	0.70 459	0.26 360	0.68 428	0.44 355	0.31 395	1.14 508	0.51 448	1.23 491	1.23 507	0.81 353	1.05 405	1.50 530	0.85 480	1.82 554	1.03 509	0.19 334	0.15 345	0.18 255	0.16 250	0.24 416	0.23 418

SACVNet	0.58 427	0.34 434	0.55 367	0.55 496	0.36 443	0.63 367	0.48 422	1.13 441	0.77 306	1.02 475	1.06 411	1.02 446	0.74 441	0.90 444	0.51 375	0.27 460	0.21 450	0.25 434	0.24 455	0.29 453	0.36 505

PSMNet-RSSM	0.48 332	0.22 258	0.38 161	0.42 315	0.25 230	0.50 278	0.37 303	1.10 427	0.77 306	0.70 284	1.06 411	0.84 384	0.64 389	0.62 277	0.47 357	0.23 417	0.15 345	0.23 404	0.25 464	0.20 340	0.19 352

iResNetv2_ROB	0.52 382	0.27 377	0.69 434	0.38 174	0.25 230	0.62 358	0.35 266	1.17 466	1.01 447	0.99 462	1.06 411	0.88 402	0.67 405	0.66 317	0.39 295	0.19 334	0.13 281	0.15 139	0.11 95	0.18 290	0.16 281

PCWNet_CMD	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.95 369	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.21 367	0.16 250	0.24 416	0.19 352

MSMDNet	0.48 332	0.24 316	0.52 350	0.39 203	0.27 305	0.63 367	0.30 172	0.96 373	0.96 425	0.86 392	1.07 414	0.79 367	0.44 268	0.57 220	0.43 315	0.17 268	0.12 212	0.20 325	0.16 250	0.23 403	0.19 352

CFNet	0.51 373	0.29 403	0.46 275	0.41 275	0.27 305	0.70 398	0.32 219	1.13 441	1.00 443	0.72 303	1.07 414	0.85 386	0.60 360	0.76 383	0.52 382	0.19 334	0.14 315	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.16 281

ttt	0.51 373	0.25 341	0.43 234	0.38 174	0.24 198	0.65 382	0.38 325	1.18 469	1.05 465	0.72 303	1.08 417	0.63 278	0.49 291	0.84 419	0.59 405	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.20 382	0.24 416	0.24 426

222	1.18 538	0.22 258	0.44 246	0.37 144	0.22 129	0.79 431	0.37 303	1.31 513	0.89 390	0.92 434	1.08 417	0.72 332	0.71 432	0.66 317	13.89 601	0.20 357	0.15 345	0.17 207	0.16 250	0.18 290	0.19 352

StereoDRNet-Refined	0.58 427	0.32 421	0.54 362	0.46 399	0.30 373	0.96 474	0.40 359	1.00 385	0.94 418	1.12 504	1.08 417	0.96 427	0.67 405	0.90 444	0.89 488	0.17 268	0.13 281	0.22 382	0.21 405	0.20 340	0.19 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 447	0.32 421	0.66 419	0.50 444	0.39 465	1.15 510	0.61 484	1.49 541	1.01 447	1.12 504	1.08 417	1.06 456	0.69 415	0.77 390	0.94 494	0.23 417	0.17 397	0.26 453	0.25 464	0.25 426	0.21 393

SuperB	1.04 520	0.37 452	4.81 584	0.43 336	0.31 395	0.99 481	0.46 407	1.02 397	2.09 563	1.09 499	1.09 421	0.75 351	0.81 468	1.06 484	1.76 548	0.19 334	0.15 345	0.17 207	0.15 218	2.82 593	0.26 440

DN-CSS_ROB	0.43 277	0.26 360	0.62 392	0.40 241	0.29 356	0.44 248	0.27 127	0.77 297	0.75 291	0.72 303	1.09 421	0.48 198	0.43 258	0.69 344	0.37 280	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.18 290	0.16 281

TDLM	0.57 420	0.33 429	0.49 319	0.51 460	0.30 373	0.66 385	0.73 520	1.03 401	1.01 447	0.82 362	1.10 423	0.84 384	0.70 428	0.86 431	0.58 400	0.28 471	0.17 397	0.25 434	0.22 423	0.26 433	0.19 352

PSMNet-RUCA	0.76 472	0.75 540	1.08 508	1.01 559	0.90 554	0.69 393	0.50 433	1.11 433	1.03 455	0.78 334	1.11 424	0.80 375	0.72 436	0.88 436	0.63 418	0.53 554	0.27 500	0.76 559	0.46 543	0.66 553	0.47 542

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 332	0.21 219	1.26 529	0.39 203	0.51 520	0.28 88	0.30 172	1.25 502	0.44 162	0.68 269	1.11 424	0.86 391	0.33 190	0.67 328	0.27 143	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.20 382	0.22 386	0.24 426

XQC	0.89 501	0.65 532	1.31 534	0.67 537	0.52 524	1.22 520	0.68 500	1.26 504	1.52 541	1.14 507	1.11 424	1.28 496	1.04 518	1.40 533	1.77 549	0.38 526	0.24 477	0.37 517	0.31 507	0.53 541	0.47 542

DPSNet	0.99 513	0.42 480	1.88 560	0.53 482	0.41 477	1.59 546	1.26 568	2.21 572	1.43 534	1.10 501	1.11 424	1.46 524	1.95 570	1.34 525	1.26 530	0.34 513	0.25 485	0.25 434	0.21 405	0.46 527	0.37 510

coex_refinement	0.53 388	0.21 219	0.39 180	0.44 355	0.30 373	0.76 423	0.39 348	1.09 425	0.90 393	0.85 385	1.12 428	1.00 437	0.56 338	0.63 288	0.81 459	0.21 374	0.13 281	0.16 167	0.16 250	0.20 340	0.21 393

Wz-Net-LNSev	0.71 463	0.51 506	1.36 543	0.50 444	0.41 477	1.15 510	0.69 505	1.21 478	1.07 478	1.02 475	1.12 428	1.08 463	0.87 485	0.89 442	0.89 488	0.24 429	0.22 458	0.21 367	0.19 357	0.26 433	0.26 440

DAS	0.51 373	0.25 341	0.60 387	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.82 406	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

SepStereo	0.51 373	0.25 341	0.60 387	0.48 415	0.31 395	0.58 329	0.41 374	0.83 319	0.97 428	0.89 414	1.12 428	0.70 319	0.75 446	0.93 460	0.43 315	0.17 268	0.13 281	0.18 255	0.15 218	0.20 340	0.18 319

PSM-AAD	0.48 332	0.20 182	0.37 149	0.43 336	0.23 169	0.56 318	0.50 433	0.65 202	0.70 262	1.07 493	1.12 428	0.58 244	0.92 497	0.61 269	0.32 204	0.15 173	0.11 154	0.25 434	0.26 478	0.18 290	0.43 531

iResNet	0.49 350	0.29 403	0.79 472	0.42 315	0.21 109	0.61 350	0.40 359	0.82 316	0.99 437	0.87 400	1.12 428	0.69 315	0.53 313	0.78 394	0.51 375	0.15 173	0.11 154	0.14 97	0.12 126	0.17 266	0.15 235

LALA_ROB	0.74 470	0.43 482	0.69 434	0.54 489	0.40 470	1.01 483	0.95 546	1.21 478	1.07 478	1.22 519	1.12 428	1.56 536	0.79 463	1.04 483	0.86 469	0.33 507	0.22 458	0.35 507	0.30 499	0.35 492	0.31 482

HI	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

CoSv	0.45 294	0.21 219	0.36 133	0.34 72	0.35 438	0.28 88	0.31 198	0.72 267	0.46 175	0.87 400	1.13 435	1.09 466	0.76 449	0.69 344	0.56 397	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.17 300	0.17 266	0.15 235

UGAM	0.52 382	0.22 258	0.46 275	0.45 378	0.25 230	0.41 230	0.52 451	0.62 180	1.16 494	0.76 324	1.13 435	1.32 505	0.57 340	1.00 473	0.53 385	0.17 268	0.14 315	0.25 434	0.21 405	0.15 187	0.13 167

AFF-stereo	0.38 221	0.19 145	0.39 180	0.37 144	0.21 109	0.27 70	0.31 198	0.65 202	0.66 246	0.64 238	1.13 435	0.76 357	0.39 238	0.55 197	0.33 216	0.11 26	0.09 25	0.16 167	0.16 250	0.13 92	0.11 77

MLCV	0.47 320	0.24 316	0.61 389	0.37 144	0.17 21	0.61 350	0.33 229	0.80 310	0.87 372	0.94 442	1.13 435	0.72 332	0.43 258	0.89 442	0.51 375	0.13 68	0.10 60	0.13 64	0.11 95	0.14 137	0.12 124

TCMNet	0.66 447	0.39 469	0.98 497	0.59 512	0.61 541	0.96 474	0.55 464	1.05 409	0.90 393	0.84 381	1.14 440	0.89 406	0.65 395	0.85 426	1.01 508	0.26 450	0.26 491	0.31 492	0.28 491	0.32 474	0.29 465

StereoVision	0.42 267	0.28 391	0.45 258	0.49 430	0.28 329	0.38 203	0.38 325	0.72 267	0.62 220	0.44 155	1.14 440	0.54 223	0.39 238	0.56 207	0.34 231	0.21 374	0.24 477	0.25 434	0.24 455	0.26 433	0.16 281

TransformOpticalFlow	0.44 284	0.20 182	0.47 287	0.41 275	0.23 169	0.37 190	0.47 414	0.94 362	0.76 299	0.65 247	1.14 440	0.73 343	0.56 338	0.76 383	0.32 204	0.15 173	0.10 60	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.13 167

FINET	0.67 452	0.42 480	1.00 499	0.46 399	0.43 489	0.83 450	0.89 540	1.08 421	1.50 540	0.87 400	1.14 440	0.71 323	0.68 411	0.92 454	0.70 436	0.36 522	0.30 513	0.26 453	0.24 455	0.35 492	0.33 491

HGLStereo	0.56 413	0.28 391	0.57 377	0.50 444	0.37 450	0.80 434	0.45 403	1.02 397	0.78 316	0.86 392	1.14 440	0.89 406	0.82 472	0.76 383	0.73 444	0.21 374	0.20 440	0.19 295	0.18 327	0.19 324	0.21 393

DLCB_ROB	0.58 427	0.28 391	0.47 287	0.49 430	0.32 411	0.77 424	0.50 433	0.99 381	0.92 405	1.04 484	1.14 440	1.21 487	0.69 415	0.88 436	0.69 433	0.20 357	0.20 440	0.22 382	0.22 423	0.21 364	0.18 319

APVNet	0.71 463	0.37 452	0.89 487	0.56 499	0.45 500	1.18 516	0.68 500	1.41 532	0.85 358	0.81 353	1.15 446	1.04 450	0.81 468	1.10 494	1.17 524	0.26 450	0.28 504	0.32 498	0.31 507	0.29 453	0.30 474

ADCP+	1.06 525	0.35 440	1.51 551	0.49 430	0.51 520	1.45 538	0.55 464	1.25 502	1.03 455	1.16 508	1.15 446	1.10 470	1.07 521	1.56 539	6.75 593	0.19 334	0.16 377	0.23 404	0.21 405	0.28 449	0.21 393

HSM-Net_RVC	0.53 388	0.22 258	0.35 126	0.37 144	0.21 109	0.85 454	0.37 303	1.23 491	0.93 411	0.90 421	1.15 446	1.26 492	0.63 378	0.72 360	0.48 361	0.17 268	0.13 281	0.16 167	0.15 218	0.17 266	0.15 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.90 504	0.64 531	1.69 553	0.69 542	0.69 548	0.78 428	0.84 535	1.03 401	1.26 518	1.19 513	1.15 446	1.31 500	0.98 510	1.24 514	1.03 509	0.52 550	0.56 566	0.59 556	0.66 565	0.56 545	0.54 553

XPNet_ROB	0.70 459	0.35 440	0.68 428	0.52 472	0.40 470	0.79 431	0.85 538	1.16 461	0.94 418	1.33 528	1.15 446	1.38 516	0.83 477	1.03 481	0.90 490	0.32 499	0.25 485	0.26 453	0.24 455	0.31 468	0.28 457

GwcNet-RSSM	0.49 350	0.24 316	0.42 223	0.40 241	0.23 169	0.55 305	0.38 325	0.93 357	0.93 411	0.71 291	1.16 451	0.86 391	0.60 360	0.62 277	0.66 426	0.21 374	0.14 315	0.19 295	0.20 382	0.16 231	0.15 235

SAMSARA	1.07 527	0.65 532	1.19 521	1.06 561	0.90 554	1.76 556	1.76 587	1.46 537	1.44 536	1.51 537	1.16 451	2.00 553	1.14 526	1.48 534	1.31 534	0.39 528	0.44 558	0.35 507	0.38 526	0.49 533	0.49 548

iinet-f	0.67 452	0.26 360	2.15 564	0.39 203	0.31 395	1.19 517	0.56 470	0.84 322	0.84 350	0.80 340	1.17 453	1.05 454	0.84 479	0.71 355	1.21 527	0.20 357	0.18 414	0.17 207	0.15 218	0.20 340	0.20 375

dad	0.58 427	0.50 502	0.64 407	0.43 336	0.30 373	0.59 342	0.36 288	0.78 303	1.25 515	1.01 472	1.17 453	1.15 484	0.53 313	0.68 338	0.50 365	0.35 518	0.23 468	0.37 517	0.21 405	0.29 453	0.20 375

HBP-ISP	0.59 434	0.45 491	0.43 234	0.45 378	0.33 422	0.70 398	0.28 146	1.11 433	1.00 443	0.83 374	1.18 455	0.65 298	0.68 411	0.88 436	0.52 382	0.35 518	0.38 542	0.47 538	0.41 537	0.38 506	0.31 482

ETE_ROB	0.70 459	0.49 498	0.73 451	0.56 499	0.36 443	0.79 431	0.87 539	1.14 450	0.93 411	1.19 513	1.18 455	1.39 517	0.82 472	0.99 470	0.80 456	0.26 450	0.21 450	0.31 492	0.26 478	0.33 481	0.34 498

PDISCO_ROB	0.91 505	0.48 494	1.06 504	0.99 556	0.97 560	1.67 552	0.63 487	1.64 557	1.59 547	1.06 490	1.18 455	1.31 500	0.79 463	1.55 537	0.97 500	0.49 546	0.22 458	0.45 534	0.40 532	0.45 524	0.37 510

SGM-Forest	0.62 440	0.32 421	0.39 180	0.43 336	0.30 373	1.02 485	0.55 464	1.09 425	1.05 465	1.06 490	1.18 455	1.10 470	0.67 405	0.88 436	0.62 415	0.31 488	0.33 533	0.33 503	0.30 499	0.30 462	0.28 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet_ucs	0.50 366	0.24 316	0.55 367	0.38 174	0.31 395	0.58 329	0.33 229	0.98 379	0.93 411	0.88 410	1.19 459	0.80 375	0.49 291	0.63 288	0.43 315	0.21 374	0.15 345	0.26 453	0.18 327	0.26 433	0.22 411

Wz-Net-MNSev	0.76 472	0.40 474	1.34 538	0.50 444	0.40 470	1.44 537	0.83 532	1.15 454	1.16 494	1.25 523	1.20 460	1.13 480	0.81 468	1.16 501	1.00 507	0.22 400	0.19 428	0.24 421	0.23 439	0.28 449	0.26 440

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 442	0.28 391	0.99 498	0.40 241	0.30 373	1.03 488	0.56 470	1.10 427	0.99 437	0.97 455	1.22 461	1.06 456	0.69 415	1.07 487	0.95 497	0.19 334	0.11 154	0.16 167	0.13 160	0.22 386	0.21 393

DDUNet	1.06 525	2.56 593	0.68 428	1.21 564	1.26 570	1.03 488	0.69 505	1.11 433	0.94 418	0.96 450	1.22 461	1.27 494	0.82 472	0.93 460	0.72 443	0.84 565	0.38 542	1.99 579	0.60 563	1.10 567	0.85 565

DANet	0.71 463	0.45 491	0.91 490	0.59 512	0.40 470	0.81 439	0.40 359	0.97 376	0.84 350	1.20 517	1.22 461	1.33 508	0.88 489	1.16 501	1.24 528	0.27 460	0.23 468	0.31 492	0.25 464	0.35 492	0.32 486
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.64 443	0.35 440	0.41 202	0.42 315	0.25 230	1.01 483	0.77 524	1.13 441	1.09 483	1.17 509	1.22 461	1.04 450	0.75 446	0.88 436	0.63 418	0.28 471	0.30 513	0.34 505	0.30 499	0.26 433	0.26 440
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CC-Net-ROB	0.82 486	0.96 557	0.85 478	0.58 507	0.45 500	1.27 525	0.70 510	1.17 466	1.02 450	0.83 374	1.23 465	0.90 411	0.77 456	1.06 484	0.69 433	0.46 540	0.34 535	1.71 575	0.38 526	0.59 550	0.36 505

DGSMNet	0.76 472	0.55 519	1.29 532	0.58 507	0.62 542	0.94 468	0.70 510	1.26 504	1.11 485	0.83 374	1.24 466	1.00 437	0.71 432	1.03 481	0.81 459	0.34 513	0.29 509	0.41 529	0.40 532	0.57 547	0.55 554

RTSC	0.87 497	0.48 494	1.23 526	0.52 472	0.37 450	1.13 507	0.50 433	1.34 518	1.79 556	1.51 537	1.24 466	1.12 474	0.81 468	1.62 543	2.16 561	0.25 440	0.19 428	0.23 404	0.24 455	0.30 462	0.31 482

ISRNet	0.56 413	0.24 316	0.66 419	0.56 499	0.36 443	0.44 248	0.25 98	0.82 316	0.84 350	1.07 493	1.25 468	0.91 413	0.60 360	0.66 317	0.58 400	0.35 518	0.26 491	0.36 512	0.33 516	0.30 462	0.42 525

CBMV_ROB	0.59 434	0.37 452	0.38 161	0.39 203	0.28 329	0.74 412	0.28 146	1.00 385	0.98 432	0.94 442	1.25 468	0.81 378	0.78 461	0.87 433	0.50 365	0.36 522	0.37 540	0.43 531	0.40 532	0.33 481	0.30 474

Wz-Net-TNSev	1.14 533	1.06 563	4.32 583	0.49 430	0.42 483	1.51 541	1.11 558	1.48 539	1.40 533	1.22 519	1.26 470	1.58 538	1.43 547	1.76 551	1.70 545	0.32 499	0.31 522	0.26 453	0.30 499	0.41 515	0.41 524

pcwnet_v2	0.58 427	0.28 391	0.84 477	0.45 378	0.35 438	0.61 350	0.35 266	1.27 506	1.21 504	0.99 462	1.27 471	0.72 332	0.58 349	0.67 328	0.48 361	0.27 460	0.21 450	0.24 421	0.23 439	0.29 453	0.29 465

FBW_ROB	0.88 499	0.50 502	0.85 478	0.55 496	0.40 470	1.17 514	0.78 526	1.50 542	1.37 528	1.33 528	1.27 471	1.48 528	1.00 514	2.57 578	0.98 503	0.25 440	0.32 527	0.45 534	0.30 499	0.34 487	0.28 457

w-ln-seven-2	0.76 472	0.43 482	2.32 566	0.52 472	0.38 459	0.90 461	0.65 491	1.11 433	1.12 488	1.19 513	1.28 473	1.09 466	0.99 511	1.07 487	0.87 475	0.20 357	0.19 428	0.23 404	0.22 423	0.26 433	0.22 411

R-Stereo Train	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167

RAFT-Stereo	0.39 237	0.18 107	0.42 223	0.42 315	0.26 274	0.40 215	0.32 219	0.72 267	0.34 84	0.89 414	1.28 473	0.57 236	0.35 201	0.42 98	0.32 204	0.15 173	0.12 212	0.14 97	0.12 126	0.14 137	0.13 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 427	0.44 487	0.62 392	0.42 315	0.33 422	0.66 385	0.58 474	1.02 397	0.86 363	0.77 330	1.28 473	0.72 332	0.64 389	0.82 406	0.59 405	0.31 488	0.26 491	0.40 525	0.27 485	0.33 481	0.26 440

YMNet	0.66 447	0.38 462	0.90 488	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 511	1.29 477	1.12 474	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 522	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

YMNet_1	0.66 447	0.38 462	0.90 488	0.52 472	0.46 507	1.08 499	0.49 428	1.00 385	0.77 306	1.18 511	1.29 477	1.12 474	0.74 441	0.85 426	0.86 469	0.27 460	0.31 522	0.25 434	0.25 464	0.24 416	0.23 418

Ntro	1.09 530	0.97 560	0.91 490	1.44 569	1.19 569	1.69 553	0.80 530	1.35 521	1.25 515	1.00 467	1.29 477	1.31 500	0.97 509	1.26 516	0.84 464	0.84 565	0.43 556	1.36 571	0.50 556	1.56 570	0.78 561

Wz-Net-SNSev	0.91 505	0.73 538	2.13 563	0.56 499	0.45 500	0.95 471	1.13 559	1.34 518	1.24 509	1.02 475	1.30 480	1.46 524	0.86 482	1.81 553	1.50 540	0.25 440	0.23 468	0.25 434	0.26 478	0.32 474	0.29 465

HHNet	0.41 260	0.17 80	0.41 202	0.34 72	0.37 450	0.33 154	0.34 242	0.69 239	0.75 291	0.86 392	1.30 480	0.52 215	0.32 178	0.52 176	0.35 248	0.15 173	0.11 154	0.19 295	0.15 218	0.15 187	0.24 426

XX-Stereo	0.37 206	0.17 80	0.45 258	0.55 496	0.36 443	0.38 203	0.20 29	0.60 168	0.30 55	0.46 164	1.30 480	0.73 343	0.26 108	0.56 207	0.26 125	0.16 226	0.11 154	0.17 207	0.16 250	0.14 137	0.10 36

otaku	1.04 520	0.93 554	0.88 485	1.33 568	1.05 567	1.66 550	0.70 510	1.40 531	1.18 498	1.08 497	1.32 483	1.33 508	0.91 492	1.23 513	0.76 449	0.72 561	0.46 561	1.24 570	0.50 556	1.40 569	0.75 559

AANet_RVC	0.57 420	0.32 421	0.54 362	0.45 378	0.27 305	0.57 323	0.48 422	1.00 385	1.28 521	0.86 392	1.33 484	0.87 397	0.58 349	1.07 487	0.75 448	0.18 302	0.12 212	0.15 139	0.13 160	0.18 290	0.18 319

Syn2CoEx	0.71 463	0.51 506	0.95 492	0.64 526	0.45 500	0.91 462	0.53 456	1.48 539	1.13 489	0.93 439	1.35 485	1.02 446	0.99 511	0.92 454	0.80 456	0.30 485	0.27 500	0.28 475	0.24 455	0.23 403	0.24 426

fast-acv-ft	0.64 443	0.30 412	0.73 451	0.45 378	0.34 431	1.17 514	0.49 428	0.86 329	0.98 432	1.02 475	1.36 486	1.29 497	0.85 480	0.76 383	0.81 459	0.21 374	0.23 468	0.23 404	0.23 439	0.21 364	0.20 375

NCC-stereo	0.78 478	0.40 474	0.76 465	0.61 520	0.67 545	0.81 439	0.69 505	1.54 550	1.11 485	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 528	1.19 504	0.88 478	0.31 488	0.30 513	0.37 517	0.48 551	0.33 481	0.33 491

Abc-Net	0.78 478	0.40 474	0.76 465	0.61 520	0.67 545	0.81 439	0.69 505	1.54 550	1.11 485	0.90 421	1.36 486	1.33 508	1.16 528	1.19 504	0.88 478	0.31 488	0.30 513	0.37 517	0.48 551	0.33 481	0.33 491
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CrosDoStereo	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 560	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 489	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

DeepStereo_LL	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.24 198	0.40 215	1.18 560	0.67 221	0.86 363	0.94 442	1.37 489	0.63 278	0.77 456	0.65 309	0.45 340	0.15 173	0.12 212	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.14 211

GMM-Stereo	0.44 284	0.19 145	0.36 133	0.42 315	0.25 230	0.51 282	0.47 414	0.71 262	0.53 196	0.76 324	1.37 489	0.76 357	0.38 227	0.60 261	0.33 216	0.15 173	0.10 60	0.20 325	0.19 357	0.16 231	0.27 450

GwcNet	0.69 457	0.36 445	1.10 509	0.51 460	0.42 483	1.08 499	0.50 433	1.21 478	1.16 494	1.00 467	1.37 489	1.06 456	0.79 463	0.92 454	0.94 494	0.25 440	0.24 477	0.24 421	0.22 423	0.23 403	0.26 440

SHD	0.93 508	0.50 502	1.18 520	0.59 512	0.46 507	0.97 476	0.48 422	1.70 561	2.15 564	1.58 540	1.37 489	1.42 521	1.19 533	1.31 521	1.60 543	0.31 488	0.26 491	0.32 498	0.33 516	0.40 509	0.42 525

edge stereo	0.76 472	0.38 462	0.74 456	0.52 472	0.43 489	0.80 434	0.53 456	1.28 508	1.06 472	1.28 524	1.38 494	1.81 544	1.11 524	1.08 490	0.85 468	0.33 507	0.32 527	0.41 529	0.28 491	0.32 474	0.36 505

THIR-Stereo	0.50 366	0.18 107	0.45 258	0.38 174	0.23 169	0.75 417	0.67 495	0.66 211	0.87 372	1.02 475	1.40 495	0.72 332	0.76 449	0.62 277	0.42 310	0.15 173	0.11 154	0.17 207	0.18 327	0.14 137	0.15 235

FAT-Stereo	0.73 469	0.33 429	0.75 460	0.49 430	0.37 450	0.71 403	0.59 477	1.36 524	1.30 523	1.03 483	1.40 495	1.59 539	1.15 527	0.87 433	0.86 469	0.28 471	0.28 504	0.28 475	0.23 439	0.28 449	0.38 516

MSAF-DinoV2	1.04 520	0.38 462	1.32 536	0.54 489	0.29 356	0.89 459	0.72 518	1.52 548	1.24 509	1.05 486	1.41 497	2.98 567	1.49 550	2.74 579	2.83 572	0.22 400	0.14 315	0.20 325	0.22 423	0.32 474	0.32 486

S-Stereo	0.74 470	0.35 440	0.96 494	0.56 499	0.45 500	0.82 447	0.60 479	1.24 498	1.60 550	0.96 450	1.41 497	1.12 474	0.94 503	0.80 400	1.04 512	0.26 450	0.31 522	0.28 475	0.25 464	0.32 474	0.47 542

ADCRef	0.80 482	0.43 482	1.32 536	0.50 444	0.45 500	1.07 495	0.51 448	1.07 417	0.98 432	1.17 509	1.42 499	0.87 397	0.91 492	0.85 426	3.19 574	0.18 302	0.16 377	0.23 404	0.23 439	0.22 386	0.21 393

AnyNet_C32	1.16 537	0.62 530	2.40 567	0.57 505	0.55 530	1.41 533	1.34 573	1.18 469	1.24 509	1.49 534	1.42 499	1.39 517	1.20 535	1.55 537	4.82 585	0.29 478	0.28 504	0.29 483	0.34 518	0.38 506	0.42 525

ADCPNet	1.03 519	0.48 494	2.70 570	0.54 489	0.42 483	1.40 531	0.75 522	1.13 441	1.07 478	1.22 519	1.42 499	1.68 541	1.09 522	1.36 530	3.45 578	0.30 485	0.28 504	0.29 483	0.32 513	0.37 502	0.35 503

z-ln-s-r	0.66 447	0.36 445	1.30 533	0.39 203	0.26 274	0.57 323	0.63 487	0.80 310	1.03 455	0.80 340	1.43 502	0.91 413	0.76 449	1.08 490	1.87 555	0.16 226	0.12 212	0.17 207	0.14 191	0.20 340	0.16 281

psmorigin	0.82 486	0.51 506	2.09 562	0.49 430	0.41 477	0.85 454	0.50 433	1.04 404	0.88 377	1.45 533	1.43 502	1.50 530	1.06 519	1.22 512	0.97 500	0.31 488	0.32 527	0.27 467	0.27 485	0.33 481	0.42 525

CSAN	0.83 493	0.49 498	0.77 470	0.60 518	0.41 477	1.14 508	1.06 554	1.19 471	1.46 538	1.32 526	1.43 502	1.37 515	1.19 533	1.27 518	0.86 469	0.39 528	0.31 522	0.36 512	0.37 523	0.35 492	0.34 498

RAFT_CTSACE	0.45 294	0.20 182	0.44 246	0.45 378	0.27 305	0.34 165	0.39 348	0.60 168	0.73 281	0.76 324	1.44 505	0.83 380	0.38 227	1.08 490	0.26 125	0.12 36	0.13 281	0.18 255	0.16 250	0.15 187	0.11 77

ccnet	0.82 486	0.57 522	0.75 460	0.54 489	0.59 539	1.09 502	0.66 493	1.38 527	0.94 418	1.12 504	1.44 505	1.29 497	0.92 497	0.95 469	1.24 528	0.49 546	0.42 551	0.50 548	0.47 549	0.51 536	0.46 537

ADCMid	1.14 533	0.52 513	2.23 565	0.53 482	0.43 489	1.07 495	0.75 522	1.23 491	1.05 465	2.15 565	1.44 505	1.50 530	1.43 547	1.56 539	5.01 587	0.26 450	0.24 477	0.29 483	0.31 507	0.37 502	0.33 491

test_4	0.36 189	0.18 107	0.31 71	0.44 355	0.25 230	0.20 9	0.34 242	0.56 142	0.41 145	0.59 205	1.45 508	0.43 173	0.25 91	0.63 288	0.28 164	0.12 36	0.10 60	0.17 207	0.19 357	0.15 187	0.11 77

RGC	0.79 481	0.59 524	0.71 443	0.65 531	0.65 544	0.92 466	0.58 474	1.29 509	1.05 465	1.07 493	1.45 508	1.47 527	1.03 516	1.21 510	0.88 478	0.32 499	0.30 513	0.48 543	0.40 532	0.37 502	0.37 510

stereogan	0.80 482	0.31 417	0.71 443	0.59 512	0.50 516	1.72 554	0.48 422	1.35 521	1.37 528	1.00 467	1.46 510	1.56 536	0.95 506	1.29 519	0.84 464	0.28 471	0.29 509	0.29 483	0.25 464	0.38 506	0.38 516

GrayStereo	0.49 350	0.19 145	0.42 223	0.46 399	0.28 329	0.53 294	0.67 495	0.69 239	0.63 231	1.02 475	1.47 511	0.78 365	0.76 449	0.56 207	0.33 216	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.17 300	0.15 187	0.29 465

w-ln-seven	0.96 510	0.48 494	2.41 568	0.54 489	0.50 516	1.41 533	0.70 510	1.67 559	1.81 557	1.49 534	1.50 512	1.26 492	0.87 485	1.15 499	1.80 553	0.23 417	0.21 450	0.25 434	0.25 464	0.31 468	0.26 440

Sa-1000	0.48 332	0.24 316	0.41 202	0.45 378	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.81 314	0.93 411	0.82 362	1.50 512	0.53 219	0.45 273	0.92 454	0.30 187	0.15 173	0.12 212	0.21 367	0.19 357	0.15 187	0.13 167

ADCL	1.04 520	0.38 462	1.35 539	0.50 444	0.39 465	1.61 547	0.89 540	1.29 509	1.39 531	1.29 525	1.50 512	1.24 490	1.24 536	1.37 531	4.87 586	0.21 374	0.19 428	0.25 434	0.25 464	0.29 453	0.27 450

DispFullNet	1.60 558	2.63 594	2.75 571	2.56 589	1.79 581	1.24 523	0.47 414	1.37 526	1.45 537	1.87 555	1.50 512	1.55 535	2.46 576	2.04 564	1.04 512	0.59 556	0.18 414	2.32 588	0.68 567	2.29 586	1.14 579

ACVNet_1	1.46 553	1.33 570	1.12 512	1.91 579	1.62 574	1.83 557	0.98 548	2.00 569	1.85 559	1.39 531	1.53 516	2.32 559	1.53 551	1.34 525	1.11 518	1.30 579	0.50 563	2.06 585	0.58 562	1.93 582	0.95 571

anonymousa	0.49 350	0.20 182	0.42 223	0.38 174	0.23 169	0.91 462	0.35 266	0.75 287	0.62 220	0.85 385	1.54 517	1.06 456	0.66 402	0.51 169	0.43 315	0.16 226	0.13 281	0.19 295	0.21 405	0.16 231	0.14 211

MFN_U_SF_RVC	1.09 530	0.59 524	1.97 561	0.67 537	0.44 496	1.93 559	0.60 479	1.85 565	1.36 526	1.61 543	1.54 517	1.95 552	1.37 543	1.64 546	1.73 546	0.40 532	0.37 540	0.45 534	0.48 551	0.44 520	0.44 532

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 518	0.57 522	1.51 551	0.67 537	0.50 516	2.57 567	1.66 583	1.20 476	1.43 534	1.38 530	1.57 519	1.33 508	0.92 497	1.64 546	0.88 478	0.37 525	0.39 546	0.46 537	0.60 563	0.41 515	0.40 521

RainbowNet	1.35 548	1.49 574	1.19 521	1.88 577	1.45 571	1.48 539	1.07 556	1.61 555	1.55 544	1.20 517	1.59 520	1.54 534	1.13 525	1.34 525	0.97 500	1.36 582	0.70 571	1.82 577	0.79 571	1.71 573	1.07 578

ACVNet-4b	1.35 548	1.31 569	1.10 509	1.90 578	1.59 573	1.92 558	0.77 524	1.52 548	1.62 551	1.05 486	1.60 521	2.11 555	0.94 503	1.64 546	0.77 453	1.30 579	0.35 537	2.03 583	0.67 566	1.88 580	0.84 564

WZ-Net	1.19 539	0.59 524	4.07 581	0.62 524	0.51 520	1.34 528	1.31 572	1.32 514	1.74 554	1.53 539	1.65 522	1.74 543	1.28 540	2.25 572	2.01 558	0.27 460	0.21 450	0.23 404	0.25 464	0.40 509	0.39 518

RP	0.76 472	0.36 445	0.63 402	0.66 534	0.58 538	0.80 434	0.55 464	1.14 450	1.22 506	0.97 455	1.65 522	1.43 523	1.32 541	1.01 474	0.84 464	0.33 507	0.30 513	0.36 512	0.30 499	0.34 487	0.34 498

DEmStereo	0.48 332	0.17 80	0.50 332	0.38 174	0.25 230	0.59 342	0.34 242	0.63 188	0.74 288	0.89 414	1.66 524	0.58 244	1.06 519	0.60 261	0.42 310	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

ADCS	1.51 555	0.61 527	3.42 575	0.59 512	0.51 520	1.27 525	1.08 557	1.59 552	1.81 557	1.91 559	1.66 524	1.51 533	1.42 546	1.94 560	8.60 595	0.33 507	0.32 527	0.33 503	0.36 522	0.44 520	0.42 525

MFMNet_re	1.14 533	0.97 560	1.19 521	0.99 556	0.95 558	1.25 524	1.22 565	1.39 528	1.55 544	1.69 550	1.67 526	1.21 487	1.53 551	1.12 497	0.99 504	0.87 567	0.75 578	0.79 561	0.75 569	0.90 558	0.94 569

Consistency-Raft	1.01 515	0.81 546	1.24 527	0.84 550	0.97 560	0.81 439	0.84 535	1.30 512	1.59 547	1.05 486	1.68 527	1.12 474	0.91 492	0.92 454	1.11 518	0.65 558	0.74 574	0.79 561	0.90 576	1.06 566	0.79 563

KYRaft	0.48 332	0.20 182	0.38 161	0.44 355	0.23 169	0.44 248	0.37 303	0.66 211	0.41 145	0.94 442	1.73 528	0.79 367	0.41 250	0.63 288	0.31 194	0.16 226	0.11 154	0.18 255	0.22 423	0.16 231	0.78 561

MDST_ROB	0.91 505	0.27 377	0.85 478	0.63 525	0.41 477	2.53 566	0.71 516	1.60 553	1.13 489	2.83 579	1.73 528	0.97 429	0.69 415	1.61 542	0.73 444	0.25 440	0.22 458	0.32 498	0.28 491	0.25 426	0.24 426

MADNet+	2.23 574	2.43 590	10.85 592	1.22 565	0.91 556	2.76 571	1.40 576	2.12 571	1.67 553	1.32 526	1.74 530	1.86 549	1.74 562	6.25 594	4.41 584	0.65 558	0.64 569	0.58 555	0.54 560	0.80 557	0.76 560

DRaft	0.49 350	0.17 80	0.47 287	0.37 144	0.25 230	0.58 329	0.40 359	0.65 202	0.85 358	1.02 475	1.75 531	0.50 207	0.82 472	0.63 288	0.40 302	0.13 68	0.11 154	0.16 167	0.16 250	0.14 137	0.15 235

RAFT-345	0.40 249	0.18 107	0.40 192	0.38 174	0.22 129	0.33 154	0.26 111	0.61 174	0.51 190	0.74 315	1.79 532	0.45 182	0.33 190	0.66 317	0.36 264	0.14 109	0.11 154	0.18 255	0.14 191	0.13 92	0.13 167

MultiAttention	3.58 584	0.24 316	0.62 392	0.54 489	0.34 431	22.90 606	2.72 597	1.60 553	1.13 489	0.80 340	1.81 533	1.14 483	0.43 258	35.29 615	0.61 412	0.17 268	0.12 212	0.23 404	0.23 439	0.34 487	0.29 465

SPS-STEREO	1.25 543	0.93 554	1.06 504	1.04 560	1.03 565	1.41 533	0.91 544	1.51 545	1.19 500	2.09 563	1.83 534	1.94 551	1.39 544	1.62 543	1.39 538	0.97 570	0.94 589	0.90 564	0.89 575	0.96 563	0.96 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Prome-Stereo	0.46 304	0.19 145	0.35 126	0.44 355	0.26 274	0.40 215	0.45 403	0.68 231	0.44 162	0.96 450	1.84 535	0.59 259	0.67 405	0.61 269	0.32 204	0.14 109	0.11 154	0.16 167	0.14 191	0.16 231	0.29 465

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 546	0.87 551	1.76 557	0.86 551	0.56 533	4.29 588	1.79 588	1.50 542	1.98 561	1.61 543	1.85 536	1.84 546	1.41 545	1.89 556	1.36 535	0.48 544	0.40 548	0.56 552	0.57 561	0.69 554	0.48 545

NLCSM	0.82 486	0.52 513	1.19 521	0.58 507	0.73 551	0.92 466	0.78 526	1.75 563	0.87 372	0.92 434	1.86 537	1.40 519	0.74 441	1.52 535	1.09 516	0.27 460	0.23 468	0.26 453	0.30 499	0.26 433	0.28 457

Nwc_Net	0.78 478	0.38 462	0.73 451	0.60 518	0.55 530	1.05 493	0.55 464	1.67 559	1.05 465	0.88 410	1.86 537	1.40 519	1.09 522	1.10 494	0.87 475	0.30 485	0.25 485	0.36 512	0.38 526	0.29 453	0.29 465

AnyNet_C01	1.56 556	1.05 562	7.45 588	0.64 526	0.54 528	1.99 560	1.38 575	1.43 535	1.36 526	1.63 546	1.92 539	1.84 546	1.33 542	2.40 574	4.03 580	0.33 507	0.32 527	0.32 498	0.34 518	0.44 520	0.45 536

SGM_RVC	0.97 511	0.28 391	0.41 202	0.39 203	0.22 129	1.55 543	0.73 520	1.51 545	1.25 515	2.25 569	1.92 539	2.58 564	1.56 554	2.02 563	1.19 526	0.27 460	0.27 500	0.27 467	0.25 464	0.25 426	0.25 434
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	1.46 553	0.80 545	6.12 586	0.47 408	0.39 465	0.69 393	0.83 532	0.90 348	2.77 577	3.50 589	1.96 541	1.66 540	2.03 572	1.26 516	4.18 583	0.21 374	0.18 414	0.21 367	0.20 382	0.41 515	0.39 518

zh-sn7	1.09 530	0.75 540	3.23 574	0.57 505	0.42 483	1.11 503	0.89 540	1.19 471	1.27 519	1.41 532	1.98 542	1.25 491	1.47 549	1.99 562	2.62 569	0.26 450	0.26 491	0.26 453	0.27 485	0.35 492	0.30 474

GANet	0.70 459	0.37 452	0.55 367	0.51 460	0.34 431	0.94 468	0.96 547	1.08 421	0.94 418	1.04 484	1.98 542	1.13 480	0.88 489	1.12 497	0.66 426	0.25 440	0.26 491	0.27 467	0.22 423	0.31 468	0.22 411

aanetorigin	0.83 493	0.56 520	1.87 559	0.49 430	0.38 459	0.56 318	0.66 493	0.70 254	1.00 443	2.42 572	2.02 544	1.31 500	1.18 531	0.93 460	1.13 523	0.20 357	0.18 414	0.20 325	0.19 357	0.27 445	0.30 474

AF-Net	0.81 485	0.39 469	0.68 428	0.64 526	0.54 528	0.91 462	0.51 448	1.61 555	1.31 524	0.96 450	2.02 544	1.46 524	1.26 539	1.11 496	0.99 504	0.32 499	0.24 477	0.39 522	0.27 485	0.30 462	0.25 434

tt	6.20 594	0.20 182	5.89 585	3.55 597	2.07 586	11.26 599	19.21 604	11.74 602	5.46 591	2.69 576	2.04 546	4.87 588	6.25 597	3.70 587	7.09 594	8.32 606	11.17 610	4.93 603	5.41 605	5.74 600	2.37 596

SDNR	0.86 496	0.37 452	1.47 549	0.40 241	0.38 459	3.38 583	0.33 229	0.90 348	0.98 432	0.99 462	2.09 547	0.59 259	0.71 432	1.29 519	0.70 436	0.51 549	0.56 566	0.36 512	0.26 478	0.43 519	0.46 537

zh-mn7	1.08 529	0.65 532	4.00 580	0.52 472	0.38 459	1.16 513	0.62 486	1.15 454	1.77 555	1.74 551	2.31 548	1.17 486	0.91 492	2.10 565	1.77 549	0.24 429	0.21 450	0.22 382	0.22 423	0.25 426	0.28 457

PWCK	1.92 566	1.66 582	3.12 573	1.65 571	0.91 556	2.84 574	2.26 593	2.10 570	2.41 573	2.36 571	2.31 548	2.22 556	1.82 564	3.43 583	2.03 559	1.61 586	0.71 573	1.51 572	0.82 573	1.69 572	0.91 568

pmcnn	1.23 541	0.29 403	0.96 494	0.40 241	0.23 169	0.95 471	0.69 505	1.16 461	1.28 521	1.67 549	2.33 550	11.15 601	0.86 482	0.93 460	0.88 478	0.15 173	0.12 212	0.12 31	0.10 61	0.15 187	0.15 235

ASMatch	0.48 332	0.19 145	0.45 258	0.39 203	0.28 329	0.37 190	0.26 111	0.74 280	0.68 254	0.76 324	2.34 551	0.61 270	0.52 309	0.62 277	0.37 280	0.14 109	0.12 212	0.17 207	0.15 218	0.14 137	0.21 393

LSM	4.74 592	0.77 543	10.16 591	0.70 543	56.56 616	1.02 485	1.00 552	1.24 498	1.62 551	2.04 561	2.34 551	1.33 508	1.17 530	1.38 532	1.09 516	0.33 507	0.49 562	0.39 522	0.46 543	0.51 536	10.09 604

PVD	1.28 545	0.67 535	1.28 530	0.74 547	0.62 542	1.50 540	0.84 535	1.99 568	2.96 578	2.18 566	2.36 553	1.85 548	1.95 570	1.92 558	1.94 556	0.39 528	0.36 539	0.49 546	0.37 523	0.51 536	0.64 556

SANet	1.07 527	0.41 478	1.06 504	0.48 415	0.30 373	1.41 533	0.94 545	1.42 533	3.36 583	1.58 540	2.43 554	2.33 560	1.70 561	1.34 525	1.07 514	0.28 471	0.24 477	0.26 453	0.23 439	0.34 487	0.30 474

NVStereoNet_ROB	1.24 542	0.90 553	1.13 513	0.86 551	0.88 553	1.11 503	0.99 550	1.42 533	1.53 542	1.59 542	2.48 555	2.24 557	1.53 551	1.96 561	1.30 533	0.76 563	0.70 571	0.78 560	1.00 581	0.71 556	0.88 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 598	1.15 564	175.16 623	0.48 415	0.36 443	1.04 492	0.68 500	1.24 498	2.69 576	3.17 586	2.50 556	2.30 558	2.07 573	1.76 551	2.21 562	0.20 357	0.18 414	0.24 421	0.19 357	0.51 536	0.50 549

z-mn7	1.00 514	0.50 502	1.70 555	0.53 482	0.36 443	1.75 555	0.71 516	1.22 486	2.28 568	0.96 450	2.54 557	1.42 521	0.95 506	2.19 570	1.54 541	0.22 400	0.19 428	0.21 367	0.20 382	0.27 445	0.25 434

ACVNet_2	1.65 561	1.27 568	1.41 546	1.75 573	1.62 574	2.22 563	1.20 562	2.30 573	2.62 574	1.78 553	2.56 558	3.03 568	1.61 557	1.54 536	1.12 522	1.06 573	0.58 568	1.82 577	0.70 568	1.82 576	0.96 572

RTS	1.98 567	0.96 557	11.36 593	0.65 531	0.57 536	2.77 572	1.40 576	1.39 528	2.26 566	1.89 556	2.56 558	1.32 505	1.25 537	5.20 592	4.05 581	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

RTSA	1.98 567	0.96 557	11.36 593	0.65 531	0.57 536	2.77 572	1.40 576	1.39 528	2.26 566	1.89 556	2.56 558	1.32 505	1.25 537	5.20 592	4.05 581	0.31 488	0.22 458	0.29 483	0.29 497	0.40 509	0.37 510

PWC_ROB	0.87 497	0.52 513	1.28 530	0.50 444	0.32 411	0.91 462	0.37 303	1.36 524	1.46 538	1.61 543	2.59 561	1.16 485	1.01 515	1.34 525	1.40 539	0.25 440	0.18 414	0.28 475	0.20 382	0.29 453	0.28 457

JetBlue	2.78 577	1.26 567	7.04 587	1.16 563	1.48 572	8.00 596	6.02 600	2.60 576	1.92 560	2.12 564	2.64 562	3.34 576	3.05 587	6.49 595	3.39 576	0.78 564	0.76 579	0.75 558	0.76 570	0.97 564	1.18 584

SGM+DAISY	1.35 548	0.94 556	1.25 528	0.96 555	1.00 563	1.52 542	1.02 553	1.34 518	1.21 504	2.64 575	2.65 563	2.44 561	1.56 554	1.64 546	1.26 530	0.97 570	0.95 590	0.90 564	0.90 576	0.94 561	0.96 572

UNDER WATER-64	3.53 583	2.01 586	3.94 579	3.22 596	2.49 593	5.41 592	2.60 596	3.43 588	12.41 599	3.03 585	2.68 564	6.07 593	4.04 593	3.79 588	3.33 575	2.02 591	1.24 594	2.63 594	1.46 593	2.78 592	2.08 595

coex-ft	6.43 595	1.51 576	87.33 622	0.49 430	0.38 459	1.34 528	1.21 564	1.16 461	8.09 595	12.12 603	2.79 565	2.77 566	3.31 588	1.16 501	3.15 573	0.24 429	0.23 468	0.27 467	0.24 455	0.45 524	0.37 510

IMH-64-1	1.86 563	1.62 579	1.16 515	2.20 582	1.89 583	2.33 564	1.30 569	2.89 578	2.29 569	1.66 547	2.80 566	2.49 562	1.61 557	2.10 565	1.78 551	1.60 584	0.74 574	2.43 589	1.02 582	2.12 583	1.17 582

IMH-64	1.86 563	1.62 579	1.16 515	2.20 582	1.89 583	2.33 564	1.30 569	2.89 578	2.29 569	1.66 547	2.80 566	2.49 562	1.61 557	2.10 565	1.78 551	1.60 584	0.74 574	2.43 589	1.02 582	2.12 583	1.17 582

G-Net	0.95 509	0.46 493	1.04 502	0.64 526	0.48 512	2.12 562	0.64 490	1.01 394	0.87 372	1.75 552	2.82 568	1.30 499	1.64 560	1.06 484	0.96 499	0.36 522	0.29 509	0.35 507	0.25 464	0.45 524	0.42 525

UNDER WATER	3.46 582	2.07 587	3.64 578	3.09 594	2.48 592	3.75 586	2.42 595	3.31 586	13.77 602	2.90 584	2.95 569	5.84 590	3.69 592	3.69 586	3.48 579	2.07 592	1.11 592	2.70 596	1.40 592	2.84 594	1.98 593

MeshStereo	1.34 546	0.43 482	0.54 362	0.44 355	0.34 431	1.66 550	0.60 479	1.94 566	1.37 528	4.47 593	3.25 570	4.71 584	1.94 569	1.92 558	1.17 524	0.35 518	0.35 537	0.37 517	0.31 507	0.32 474	0.32 486
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
ELAS_RVC	1.60 558	0.61 527	1.01 501	0.70 543	0.56 533	2.00 561	1.89 590	1.96 567	2.65 575	3.33 588	3.26 571	3.03 568	3.41 591	2.49 576	2.09 560	0.52 550	0.45 559	0.50 548	0.48 551	0.54 543	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.04 571	1.50 575	1.16 515	1.70 572	1.67 578	2.69 568	1.44 579	3.06 580	3.63 587	1.98 560	3.27 572	3.54 580	2.07 573	2.36 573	2.22 564	1.31 581	0.91 585	2.04 584	1.22 591	1.73 574	1.27 586

FTStereo	0.56 413	0.20 182	0.37 149	0.41 275	0.25 230	0.40 215	0.79 529	0.66 211	0.43 155	1.09 499	3.27 572	0.70 319	0.73 439	0.55 197	0.33 216	0.14 109	0.13 281	0.19 295	0.17 300	0.15 187	0.30 474

Dean	1.98 567	1.36 571	1.36 543	2.12 581	1.81 582	2.74 569	1.36 574	3.37 587	3.80 588	2.08 562	3.32 574	3.21 573	1.82 564	1.71 550	1.67 544	1.27 576	0.77 580	1.99 579	0.90 576	1.86 577	1.03 577

WAO-7	1.90 565	1.20 565	1.35 539	1.27 566	1.06 568	2.84 574	1.56 582	3.23 583	3.06 581	2.23 568	3.33 575	3.17 572	2.28 575	3.12 580	2.21 562	1.02 572	0.91 585	1.06 568	1.03 584	1.04 565	0.97 575

IMH	2.04 571	1.62 579	1.20 525	2.20 582	1.89 583	2.91 580	1.30 569	3.11 581	3.03 579	1.81 554	3.35 576	3.03 568	1.90 567	2.48 575	1.80 553	1.66 587	0.77 580	2.45 591	1.04 585	2.15 585	1.19 585

xyz-stereo	4.23 589	0.17 80	61.76 621	0.34 72	0.16 10	12.16 600	0.37 303	0.58 153	0.68 254	1.01 472	3.36 577	0.77 363	0.82 472	1.21 510	0.40 302	0.12 36	0.10 60	0.16 167	0.11 95	0.13 92	0.10 36

KSHMR	2.57 575	1.93 585	1.69 553	2.63 591	2.42 591	2.86 576	2.07 591	3.27 585	6.50 593	2.49 574	3.36 577	3.41 578	1.92 568	2.49 576	1.94 556	2.13 593	1.40 595	2.79 598	1.50 594	2.73 591	1.77 591

MSMD_ROB	1.21 540	0.49 498	0.62 392	0.59 512	0.50 516	1.62 549	0.67 495	1.23 491	1.24 509	2.45 573	3.77 579	3.09 571	2.98 586	1.32 522	0.81 459	0.45 538	0.41 549	0.49 546	0.51 558	0.47 530	0.44 532

PWCDC_ROB	0.89 501	0.49 498	0.80 474	0.74 547	0.40 470	1.03 488	0.39 348	1.33 516	2.35 572	1.02 475	3.77 579	0.81 378	0.92 497	1.20 506	0.90 490	0.34 513	0.22 458	0.24 421	0.20 382	0.34 487	0.29 465

JetRed	5.27 593	5.84 598	12.81 596	2.36 586	2.83 596	12.23 601	10.50 603	4.46 592	3.60 585	3.86 591	3.83 581	4.85 587	4.18 594	6.78 596	11.96 599	2.17 594	2.96 600	2.18 587	1.97 596	3.38 597	2.68 598

DPSimNet_ROB	3.58 584	2.45 591	8.57 589	2.53 587	2.37 590	2.88 577	3.77 599	3.14 582	3.23 582	4.71 596	3.86 582	4.68 583	4.87 596	4.07 590	5.62 588	2.33 596	2.33 598	2.47 592	2.52 598	2.51 590	2.64 597

ELAS	1.63 560	0.61 527	0.95 492	0.68 540	0.55 530	3.01 581	1.55 581	2.39 574	2.33 571	3.64 590	3.89 583	2.75 565	2.90 585	2.15 568	2.27 567	0.52 550	0.45 559	0.50 548	0.48 551	0.54 543	0.52 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	0.56 413	0.17 80	0.41 202	0.37 144	0.23 169	0.57 323	0.24 90	0.60 168	0.70 262	1.19 513	3.94 584	0.56 231	0.38 227	0.65 309	0.36 264	0.13 68	0.11 154	0.20 325	0.14 191	0.12 56	0.13 167

WCMA_ROB	1.14 533	0.36 445	0.76 465	0.49 430	0.44 496	1.23 522	0.67 495	1.11 433	1.23 507	2.84 580	3.95 585	3.28 574	1.83 566	1.25 515	0.99 504	0.44 537	0.34 535	0.34 505	0.37 523	0.41 515	0.40 521

Venus	2.92 578	1.55 577	1.35 539	1.79 574	1.63 576	5.23 590	1.22 565	4.58 593	12.56 600	2.84 580	4.06 586	4.83 585	2.72 583	3.49 584	2.25 565	1.27 576	0.91 585	1.99 579	1.15 589	1.86 577	1.15 580

WAO-8	2.92 578	1.55 577	1.35 539	1.79 574	1.63 576	5.23 590	1.22 565	4.58 593	12.56 600	2.84 580	4.07 587	4.83 585	2.72 583	3.49 584	2.25 565	1.27 576	0.91 585	1.99 579	1.15 589	1.86 577	1.15 580

notaker	2.76 576	2.29 589	1.80 558	2.96 593	2.58 595	2.90 579	1.75 586	3.24 584	3.05 580	2.78 578	4.24 588	6.15 594	2.51 579	3.34 582	2.75 571	2.31 595	1.18 593	3.00 599	1.65 595	2.84 594	1.97 592

LVE	2.12 573	1.44 572	1.36 543	1.99 580	1.78 580	2.75 570	1.79 588	2.82 577	3.95 589	1.90 558	4.33 589	3.52 579	1.81 563	2.24 571	1.74 547	1.74 588	0.87 583	2.06 585	1.13 587	1.91 581	1.35 588

MonStereo1	1.98 567	1.48 573	1.43 548	1.81 576	1.69 579	2.88 577	0.78 526	2.47 575	3.47 584	2.20 567	4.36 590	3.39 577	2.50 578	2.18 569	1.58 542	1.19 575	0.54 564	1.65 574	0.87 574	1.78 575	1.29 587

FCDSN-DC	1.39 551	0.56 520	0.65 413	0.74 547	0.59 539	1.38 530	0.63 487	1.35 521	1.39 531	3.26 587	4.50 591	4.61 582	2.63 581	1.58 541	1.03 509	0.46 540	0.42 551	0.48 543	0.47 549	0.50 535	0.50 549
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 557	0.51 506	0.66 419	0.61 520	0.49 514	1.56 544	0.70 510	1.66 558	1.53 542	4.64 594	4.62 592	5.85 591	3.34 590	1.84 555	1.11 518	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.48 531	0.46 537

LE_ROB	4.42 590	0.24 316	2.75 571	0.42 315	0.23 169	1.57 545	0.90 543	1.71 562	17.88 609	16.56 611	4.88 593	5.17 589	18.85 611	1.63 545	14.62 602	0.17 268	0.14 315	0.16 167	0.16 250	0.19 324	0.17 301

FC-DCNN v2	1.65 561	0.51 506	0.65 413	0.61 520	0.49 514	1.61 547	0.70 510	1.75 563	1.56 546	4.74 597	4.91 594	6.46 595	3.31 588	1.91 557	1.11 518	0.46 540	0.42 551	0.47 538	0.46 543	0.48 531	0.46 537

MADNet++	4.03 586	2.70 595	3.44 577	3.72 598	3.44 598	4.44 589	3.52 598	3.95 591	3.61 586	4.46 592	4.98 595	4.10 581	4.58 595	7.00 597	5.89 589	3.74 599	3.67 601	3.27 601	2.71 600	3.70 599	3.66 600

TCMNet-wrong-test	8.97 597	10.42 602	8.74 590	19.56 603	17.61 603	12.53 602	9.01 602	13.59 604	2.18 565	4.64 594	5.11 596	14.63 603	11.09 601	7.19 598	9.73 596	5.56 605	0.89 584	3.77 602	3.11 601	10.34 604	9.80 603

ktn	2.98 580	2.25 588	1.73 556	2.84 592	2.53 594	3.76 587	2.15 592	3.70 589	5.47 592	2.75 577	5.17 597	5.94 592	2.48 577	3.23 581	2.46 568	2.34 597	1.44 596	2.78 597	2.03 597	2.45 589	2.01 594

TorneroNet-64	3.44 581	1.86 583	1.42 547	2.58 590	2.28 589	6.87 593	1.68 584	4.70 595	12.03 597	2.31 570	5.59 598	8.25 597	2.55 580	3.97 589	2.73 570	1.81 589	0.74 574	2.57 593	1.07 586	2.35 587	1.44 589

SGM-ForestM	4.04 587	0.32 421	0.46 275	0.43 336	0.27 305	7.50 595	1.45 580	3.84 590	4.24 590	8.19 601	6.76 599	19.00 609	9.08 598	10.74 602	6.62 592	0.31 488	0.33 533	0.32 498	0.32 513	0.29 453	0.29 465

TorneroNet	4.53 591	1.89 584	1.48 550	2.55 588	2.27 588	13.78 603	1.69 585	4.84 597	23.73 614	2.89 583	7.70 600	7.06 596	2.69 582	4.26 591	3.42 577	1.84 590	0.77 580	2.68 595	1.13 587	2.42 588	1.47 590

MANE	4.13 588	0.51 506	0.64 407	0.66 534	0.56 533	6.89 594	0.99 550	7.55 598	12.04 598	6.68 600	8.57 601	10.69 600	9.45 599	7.59 599	6.39 591	0.49 546	0.43 556	0.48 543	0.98 580	0.49 533	0.48 545

USTest	12.99 601	14.18 603	20.00 597	16.24 602	14.97 600	20.80 605	31.95 610	16.20 607	10.91 596	8.79 602	9.48 602	13.94 602	10.50 600	16.11 604	21.44 606	3.17 598	4.82 602	5.08 604	5.36 604	8.81 603	7.13 602

xxxxx1	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

tt_ll	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

ff	36.64 615	19.51 607	24.21 602	61.66 617	64.63 619	27.28 611	40.10 614	20.25 608	18.63 610	14.07 608	12.97 603	17.26 604	17.36 608	21.70 609	27.93 612	13.18 610	18.50 613	111.26 623	133.37 623	29.24 614	39.73 617

HanzoNet	6.76 596	2.45 591	4.22 582	3.19 595	2.94 597	3.62 585	2.28 594	4.79 596	7.20 594	14.00 607	13.19 606	17.49 607	22.30 612	13.25 603	6.19 590	4.20 600	1.93 597	3.10 600	2.56 599	3.35 596	2.88 599

Anonymous_1	33.25 609	18.26 604	23.92 601	20.54 604	21.28 606	25.59 607	35.94 611	22.01 615	15.57 606	13.33 604	13.49 607	18.08 608	15.29 605	20.36 605	24.60 609	16.28 613	8.84 607	66.59 620	118.00 622	155.73 625	11.23 607

DPSM_ROB	17.78 603	18.63 605	24.31 605	20.90 605	19.47 604	25.97 608	36.21 612	21.23 613	16.24 607	13.38 605	14.06 608	19.18 610	16.30 606	20.78 606	25.67 610	9.38 608	9.23 608	9.49 608	9.82 608	13.51 606	11.91 608

DPSM	17.78 603	18.63 605	24.31 605	20.90 605	19.47 604	25.97 608	36.21 612	21.23 613	16.24 607	13.38 605	14.06 608	19.18 610	16.30 606	20.78 606	25.67 610	9.38 608	9.23 608	9.49 608	9.82 608	13.51 606	11.91 608

DPSMNet_ROB	12.08 600	8.00 599	21.00 599	8.97 601	16.79 602	10.67 597	30.89 609	9.02 601	15.17 605	6.51 599	15.41 610	9.04 598	14.85 603	9.27 601	21.67 607	4.58 602	8.57 605	5.09 606	9.29 607	5.90 601	10.95 605

DGTPSM_ROB	12.07 599	8.00 599	20.99 598	8.93 600	16.78 601	10.67 597	30.87 608	9.01 600	15.16 604	6.50 598	15.41 610	9.04 598	14.85 603	9.25 600	21.67 607	4.57 601	8.57 605	5.08 604	9.28 606	5.90 601	10.95 605

RAFT-FEzeroshot	35.73 610	37.45 616	48.67 615	42.23 613	39.22 612	52.25 617	73.13 620	42.62 620	32.59 616	26.71 613	27.70 612	38.57 616	32.57 616	41.68 620	51.67 621	18.75 615	18.58 617	19.15 611	19.78 612	27.21 610	23.98 611

RAFT-FE	35.73 610	37.45 616	48.67 615	42.23 613	39.22 612	52.25 617	73.13 620	42.62 620	32.59 616	26.71 613	27.70 612	38.57 616	32.57 616	41.68 620	51.67 621	18.75 615	18.58 617	19.15 611	19.78 612	27.21 610	23.98 611

CasAABBNet	35.74 612	37.43 615	48.72 617	42.22 612	39.20 611	52.24 616	73.12 619	42.61 619	32.62 619	26.78 616	27.95 614	38.58 618	32.60 618	41.67 619	51.65 620	18.74 614	18.57 616	19.15 611	19.77 611	27.20 609	23.98 611

LSM0	38.95 620	37.60 620	48.58 614	43.57 616	91.06 622	52.57 621	72.57 617	43.17 623	32.63 620	26.97 618	27.97 615	38.65 619	32.94 619	41.86 623	51.78 623	18.89 619	18.41 612	19.13 610	19.63 610	27.29 613	33.77 616

LRCNet_RVC	21.24 607	31.15 611	21.41 600	28.98 608	23.82 607	3.13 582	0.60 479	20.96 612	1.59 547	25.58 612	28.15 616	21.99 612	14.79 602	21.94 612	16.41 603	28.89 620	14.87 611	33.53 616	31.28 616	29.51 617	26.16 615

FlowAnything	35.81 613	37.53 619	48.80 618	42.20 611	39.22 612	52.25 617	73.16 622	42.56 618	32.89 621	26.76 615	28.30 617	38.69 620	33.09 620	41.63 618	51.62 619	18.76 617	18.59 620	19.21 615	19.92 615	27.16 608	23.91 610

Selective-RAFT-Error	35.84 614	37.49 618	48.83 619	42.26 615	39.24 615	52.30 620	73.09 618	42.66 622	32.61 618	26.80 617	28.30 617	38.84 621	33.51 621	41.68 620	51.59 618	18.82 618	18.58 617	19.17 614	19.80 614	27.28 612	24.05 614

BEATNet-Init1	15.13 602	0.82 549	50.86 620	0.72 546	0.53 525	38.10 615	7.03 601	11.83 603	14.25 603	29.78 619	30.17 619	48.21 622	22.64 613	26.78 613	18.11 604	0.42 536	0.38 542	0.47 538	0.46 543	0.51 536	0.48 545

HaxPig	31.96 608	37.24 614	34.27 607	24.37 607	24.88 608	18.26 604	19.86 605	20.64 611	28.52 615	35.97 620	38.75 620	25.57 613	28.72 615	33.88 614	34.39 615	35.94 621	38.87 621	37.80 617	40.48 619	39.68 618	41.15 620

AVERAGE_ROB	37.58 619	40.13 621	40.15 610	34.81 610	33.82 610	28.55 614	25.10 607	32.02 617	34.06 623	41.28 623	40.66 621	34.46 615	34.81 623	39.18 616	37.57 617	42.78 622	43.44 622	43.82 618	43.03 620	40.47 619	41.51 621

MEDIAN_ROB	37.38 618	40.85 622	40.60 611	32.31 609	31.85 609	27.20 610	24.55 606	29.10 616	33.19 622	42.09 624	41.76 622	33.35 614	34.39 622	39.78 617	37.07 616	43.64 623	44.10 623	44.12 619	43.40 621	41.51 620	42.76 622

RSGM-EC	74.81 622	63.03 623	41.60 612	97.74 620	92.11 623	74.93 622	114.81 623	53.77 624	38.96 624	39.88 621	48.98 623	90.73 624	64.81 624	139.63 624	128.53 624	93.27 624	53.96 624	95.12 621	38.31 617	81.45 623	44.63 623

acva	74.81 622	63.03 623	41.60 612	97.74 620	92.11 623	74.93 622	114.81 623	53.77 624	38.96 624	39.88 621	48.98 623	90.73 624	64.81 624	139.63 624	128.53 624	93.27 624	53.96 624	95.12 621	38.31 617	81.45 623	44.63 623

test_example2	176.61 624	205.14 625	198.86 624	188.60 624	190.98 625	152.67 625	170.61 625	94.86 626	123.55 626	178.88 626	179.48 625	158.94 626	141.34 626	192.61 626	198.96 626	203.76 626	236.37 626	164.13 626	173.55 626	218.58 626	160.41 625

PML	40.80 621	29.24 610	11.87 595	7.20 599	14.47 599	92.13 624	213.69 626	7.63 599	23.35 613	74.72 625	190.14 626	50.17 623	26.15 614	21.39 608	12.70 600	8.76 607	2.92 599	8.45 607	3.25 602	13.26 605	4.42 601

ccccc		429.19 626		507.10 625	501.20 626	356.95 626		380.82 627		334.51 627		372.86 627		499.17 627		561.44 627	431.22 627	334.28 627	290.86 627	540.88 627

ASD4		8.86 601

Low-res two-view benchmark