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

S2M2_L	0.34 50	0.28 197	0.45 63	0.40 45	0.30 165	0.31 17	0.16 1	0.60 37	0.64 134	0.31 22	0.48 72	0.47 99	0.34 67	0.38 4	0.32 85	0.25 367	0.22 412	0.20 191	0.22 339	0.25 334	0.22 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.30 23	0.19 10	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.28 10	0.18 2	0.58 26	0.34 32	0.36 44	0.34 27	0.26 17	0.20 1	1.40 317	0.24 5	0.15 44	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 42

S2M2_XL	0.24 1	0.24 94	0.39 19	0.34 1	0.24 44	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 15	0.40 39	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 234	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.18 137	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 16	0.36 3	0.37 13	0.22 22	0.35 25	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 56	0.20 1	0.77 125	0.23 2	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.11 2

LG-G_1	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LG-G	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

252Zero-FE	0.27 7	0.22 56	0.40 25	0.41 55	0.24 44	0.29 12	0.19 7	0.59 28	0.46 70	0.31 22	0.33 26	0.22 2	0.25 15	0.40 8	0.29 49	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

MLG-Stereo_test3	0.28 12	0.18 1	0.42 40	0.40 45	0.23 28	0.47 87	0.19 7	0.61 39	0.29 12	0.35 39	0.21 2	0.35 58	0.21 3	0.60 76	0.25 12	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LGtest1	0.27 7	0.21 35	0.44 50	0.41 55	0.21 10	0.42 55	0.19 7	0.56 20	0.26 9	0.29 15	0.24 6	0.29 33	0.29 33	0.55 52	0.25 12	0.18 151	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.14 26	0.13 42

IGEV-Stereo+	0.45 126	0.21 35	0.43 46	0.41 55	0.39 310	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 37	0.26 5	0.25 7	0.31 41	0.41 105	1.43 320	0.30 60	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	1.16 558	1.70 573

MS-F	0.26 3	0.19 10	0.37 6	0.37 13	0.24 44	0.34 22	0.20 11	0.49 8	0.31 19	0.29 15	0.26 10	0.40 73	0.26 22	0.45 16	0.27 33	0.13 22	0.12 61	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.12 13

HiDET	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.38 28	0.24 44	0.30 14	0.20 11	0.54 15	0.33 26	0.27 8	0.30 22	0.33 52	0.25 15	0.46 19	0.30 60	0.14 34	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LCMNet	0.28 12	0.18 1	0.36 3	0.37 13	0.24 44	0.31 17	0.20 11	0.57 24	0.57 112	0.28 9	0.32 25	0.33 52	0.29 33	0.54 45	0.30 60	0.14 34	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

LG-Stereo_L2	0.29 18	0.20 16	0.45 63	0.37 13	0.25 65	0.26 4	0.20 11	0.78 91	0.28 11	0.28 9	0.26 10	0.24 9	0.26 22	0.91 175	0.23 2	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.14 26	0.11 2

MLG-Stereo_test1	0.27 7	0.19 10	0.38 13	0.40 45	0.24 44	0.38 35	0.20 11	0.59 28	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 52	0.27 25	0.90 174	0.25 12	0.14 34	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.12 13

MLG-Stereo	0.29 18	0.19 10	0.38 13	0.41 55	0.20 4	0.42 55	0.20 11	0.66 55	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 52	0.28 29	1.09 230	0.25 12	0.14 34	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.12 13

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 1	0.37 6	0.39 36	0.21 10	0.40 41	0.21 17	0.53 11	0.29 12	0.30 20	0.28 15	0.31 41	0.29 33	0.47 26	0.25 12	0.15 44	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.11 2

DLNR-FE	23.17 605	48.55 622	42.94 609	176.85 623	78.48 617	0.35 25	0.21 17	23.51 607	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.55 345	0.44 214	9.85 607	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 621	0.16 143

IGEV	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.37 13	0.31 191	0.45 74	0.21 17	0.59 28	0.40 47	0.31 22	0.43 53	0.26 17	0.21 3	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.12 1	0.12 13

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.20 16	0.44 50	0.37 13	0.26 75	0.29 12	0.21 17	0.66 55	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 9	0.22 9	1.24 269	0.23 2	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.14 26	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 126	1.43 562	0.48 78	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 17	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 84	1.27 276	0.22 1	0.21 268	0.11 31	0.14 4	0.10 2	2.37 569	0.11 2

DLNR_Zeroshot_test	23.17 605	48.52 621	43.29 610	176.68 622	78.69 618	0.35 25	0.21 17	23.41 606	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.56 348	0.44 214	9.57 605	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 621	0.16 143

VIP-Stereo	0.35 60	0.22 56	0.49 85	0.40 45	0.43 345	0.82 331	0.22 23	0.59 28	0.45 63	0.31 22	0.53 91	0.37 65	0.31 46	0.83 148	0.27 33	0.17 111	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.15 49	0.12 13

FE-Mocha	0.49 152	0.30 252	0.87 336	0.48 157	0.36 267	0.45 74	0.22 23	1.58 369	0.49 79	1.00 247	1.09 268	0.74 209	0.41 105	0.55 52	0.30 60	0.18 151	0.12 61	0.21 226	0.20 265	0.17 102	0.15 110

Select-FE	0.74 327	0.39 399	1.56 496	0.55 297	0.46 373	0.40 41	0.22 23	1.86 452	0.68 156	1.05 264	1.31 365	1.82 496	1.74 526	1.11 236	0.38 162	0.21 268	0.16 284	0.21 226	0.25 390	0.19 181	0.31 427

111111	0.34 50	0.20 16	0.41 31	0.45 109	0.42 334	0.37 32	0.22 23	0.95 166	0.38 42	0.31 22	0.31 23	0.40 73	0.27 25	0.96 190	0.26 23	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	0.15 49	0.13 42

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 62	0.23 73	0.54 122	0.50 187	0.28 125	0.36 30	0.22 23	1.02 191	0.39 43	0.42 73	0.64 123	0.36 60	0.51 181	0.39 6	0.29 49	0.18 151	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.18 197

SGD-Stereo	0.32 38	0.20 16	0.40 25	0.38 28	0.19 2	0.43 64	0.22 23	0.64 46	0.33 26	0.42 73	0.34 27	0.27 22	0.35 75	1.15 245	0.30 60	0.20 234	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.17 102	0.13 42

FoundationStereo	0.24 1	0.21 35	0.36 3	0.38 28	0.22 22	0.32 20	0.22 23	0.39 2	0.23 6	0.30 20	0.25 7	0.30 38	0.33 57	0.34 3	0.26 23	0.16 67	0.12 61	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.12 13

castereo++	0.38 74	0.23 73	0.41 31	0.43 70	0.31 191	0.97 385	0.22 23	0.86 125	0.58 114	0.32 28	0.44 57	0.51 122	0.39 98	0.93 184	0.24 5	0.17 111	0.11 31	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.14 73

dual_stereo	0.27 7	0.19 10	0.35 1	0.39 36	0.21 10	0.25 3	0.22 23	0.48 6	0.31 19	0.32 28	0.26 10	0.37 65	0.24 13	0.83 148	0.29 49	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

IGEV-Stereo++	0.30 23	0.20 16	0.40 25	0.46 119	0.30 165	0.33 21	0.22 23	0.75 81	0.45 63	0.32 28	0.41 42	0.32 44	0.48 162	0.38 4	0.27 33	0.15 44	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.13 42

EGLCR-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.51 101	0.43 70	0.26 75	0.44 70	0.22 23	0.99 180	0.48 77	0.42 73	0.42 44	0.67 192	0.29 33	0.86 162	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.17 102	0.15 110

Replicate-Monster	0.41 95	0.26 145	2.03 525	0.36 5	0.21 10	0.46 80	0.23 34	0.67 61	0.48 77	0.42 73	0.27 14	0.31 41	0.30 39	0.98 199	0.24 5	0.14 34	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.28 397

IGEV-RUCA	0.37 68	0.23 73	0.48 78	0.49 175	0.36 267	0.60 196	0.23 34	0.64 46	0.49 79	0.39 65	0.49 80	0.44 80	0.31 46	0.85 158	0.30 60	0.24 340	0.13 130	0.16 61	0.12 49	0.20 217	0.19 237

GIP-stereo	0.34 50	0.23 73	0.45 63	0.50 187	0.36 267	0.38 35	0.23 34	0.78 91	0.52 100	0.34 36	0.51 86	0.46 92	0.38 96	0.51 36	0.27 33	0.20 234	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.16 71	0.14 73

DEFOM-Stereo	0.33 46	0.20 16	0.40 25	0.42 63	0.28 125	0.80 320	0.23 34	0.48 6	0.37 40	0.37 49	0.31 23	0.23 4	0.24 13	1.20 259	0.27 33	0.16 67	0.12 61	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.14 73

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 295	3.18 592	2.55 545	0.39 36	0.23 28	0.44 70	0.23 34	0.63 44	0.42 54	0.44 83	0.44 57	0.34 56	0.28 29	0.56 55	0.29 49	1.35 567	0.10 9	0.22 257	0.19 233	0.46 494	1.31 566

XX-Stereo	0.63 249	0.26 145	1.90 521	0.81 502	0.67 476	0.43 64	0.23 34	1.03 196	0.58 114	0.65 159	1.56 447	1.41 424	0.39 98	1.28 278	0.35 129	0.20 234	0.14 185	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.14 73

DDF-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.47 74	0.48 157	0.42 334	0.31 17	0.24 40	0.53 11	0.33 26	0.33 33	0.40 39	0.37 65	0.48 162	0.91 175	0.32 85	0.23 324	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.86 545	0.16 143

Zero-FE251	0.34 50	0.23 73	0.51 101	0.45 109	0.29 142	0.58 181	0.24 40	0.82 114	0.34 32	0.49 115	0.38 34	0.52 129	0.42 111	0.47 26	0.27 33	0.18 151	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.13 42

zero-FE	0.36 62	0.22 56	0.47 74	0.45 109	0.43 345	0.30 14	0.24 40	0.61 39	0.33 26	0.33 33	0.41 42	0.37 65	0.50 177	0.64 86	0.32 85	0.22 297	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.83 543	0.16 143

AdaDepth	0.30 23	0.22 56	0.49 85	0.44 95	0.27 100	0.44 70	0.24 40	0.52 10	0.30 16	0.31 22	0.37 33	0.26 17	0.32 53	0.79 134	0.25 12	0.12 8	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.15 110

U	9.45 593	0.21 35	0.58 152	0.47 130	53.11 615	61.27 621	0.24 40	0.70 67	0.52 100	0.36 44	0.28 15	0.29 33	0.35 75	0.33 2	0.26 23	0.19 195	0.11 31	60.50 619	8.88 604	0.17 102	0.13 42

Wavelet-MonSter	0.27 7	0.20 16	0.41 31	0.39 36	0.26 75	0.26 4	0.25 45	0.49 8	0.29 12	0.36 44	0.47 68	0.28 31	0.32 53	0.49 32	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

2.25w	0.32 38	0.24 94	0.48 78	0.37 13	0.24 44	0.45 74	0.25 45	0.62 42	0.40 47	0.45 91	0.58 110	0.27 22	0.32 53	0.74 121	0.35 129	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.12 49	0.13 5	0.14 73

Reg-Stereo(zero)	0.44 118	0.22 56	0.45 63	0.43 70	0.23 28	0.38 35	0.25 45	0.76 84	1.08 304	0.90 215	0.78 164	0.90 275	0.47 149	0.70 104	0.36 139	0.15 44	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 87	0.67 503	0.42 40	0.64 403	0.29 142	0.48 93	0.25 45	0.85 123	0.44 61	0.38 57	0.36 30	0.30 38	0.70 273	1.15 245	0.29 49	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.18 137	0.12 13

UGAM-zero	1.00 431	0.30 252	0.93 363	0.47 130	0.30 165	0.57 178	0.25 45	2.25 537	0.63 129	1.01 252	1.10 274	2.73 549	1.85 536	6.26 549	0.40 179	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.17 171

IGEV++	0.40 87	0.22 56	0.51 101	0.52 240	0.29 142	0.45 74	0.25 45	1.65 387	0.46 70	0.37 49	0.57 107	0.46 92	0.45 132	0.50 34	0.38 162	0.19 195	0.12 61	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.15 110

Any-RAFT	0.53 170	0.24 94	0.47 74	0.47 130	0.27 100	1.00 393	0.25 45	1.58 369	1.05 289	0.85 208	0.99 219	1.06 336	0.47 149	0.70 104	0.32 85	0.18 151	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.16 143

ROB_FTStereo	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.25 45	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.95 204	0.82 238	0.61 240	1.15 245	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

CRE-IMP	0.55 201	0.30 252	0.74 271	0.52 240	0.29 142	0.79 312	0.25 45	1.04 202	0.72 168	1.09 275	0.95 204	0.81 233	0.57 218	1.10 233	0.50 268	0.21 268	0.14 185	0.23 295	0.19 233	0.28 379	0.22 305

CREStereo++_RVC	0.47 140	0.21 35	0.38 13	0.45 109	0.38 300	0.45 74	0.25 45	0.75 81	1.29 429	0.80 190	1.21 327	0.47 99	0.37 89	0.53 42	0.44 214	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.80 561	0.18 137	0.11 2
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
Gwc-CoAtRS	0.52 160	0.24 94	0.68 206	0.48 157	0.29 142	0.64 218	0.25 45	1.16 252	1.08 304	1.01 252	1.00 223	1.12 359	0.56 209	0.69 100	0.37 151	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.15 49	0.15 110

water-stereo	0.39 78	0.20 16	0.48 78	0.44 95	0.27 100	0.50 119	0.26 56	0.92 145	0.51 93	0.53 132	0.78 164	0.55 142	0.49 171	0.42 11	0.42 201	0.16 67	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.15 110

H2IRNET	0.56 210	0.26 145	0.66 197	0.47 130	0.35 256	0.41 47	0.26 56	0.92 145	1.17 365	0.61 152	1.28 355	1.08 342	0.86 348	0.99 203	0.63 326	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.25 390	0.21 258	0.18 197

MIF-Stereo (partial)	0.45 126	0.25 122	0.70 225	0.50 187	0.52 415	0.35 25	0.26 56	0.91 142	0.59 122	0.45 91	0.71 146	0.51 122	0.51 181	1.11 236	0.45 228	0.20 234	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.24 322	0.18 197

IIG-Stereo	0.96 414	0.31 287	0.72 243	0.88 529	0.33 234	0.61 202	0.26 56	1.19 269	1.03 280	1.69 504	1.37 390	1.46 436	0.75 287	6.96 565	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.23 295	0.18 210	0.20 217	0.14 73

SST-Stereo	0.83 376	0.28 197	0.72 243	0.59 347	0.31 191	0.72 274	0.26 56	1.09 233	0.86 209	1.47 461	1.10 274	1.00 318	0.87 353	5.73 540	0.45 228	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.23 307	0.18 197

TANstereo	0.44 118	0.21 35	0.44 50	0.41 55	0.21 10	0.65 234	0.26 56	0.79 96	0.83 203	0.93 223	0.98 217	0.51 122	0.46 139	0.54 45	0.35 129	0.18 151	0.24 433	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.26 375

XX-TBD	0.46 133	0.70 510	0.35 1	0.79 496	0.25 65	0.58 181	0.26 56	0.69 63	1.27 420	0.76 177	1.00 223	0.45 88	0.33 57	0.47 26	0.37 151	0.19 195	0.15 244	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

4w-stereo	0.30 23	0.24 94	0.44 50	0.37 13	0.23 28	0.46 80	0.27 63	0.63 44	0.31 19	0.41 67	0.44 57	0.27 22	0.36 84	0.59 64	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.12 49	0.13 5	0.12 13

monsters	0.34 50	0.20 16	0.41 31	0.39 36	0.36 267	0.34 22	0.27 63	0.66 55	0.43 56	0.47 101	0.40 39	0.22 2	0.23 11	1.33 291	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.13 42

Pointernet	0.37 68	0.20 16	0.57 146	0.43 70	0.28 125	0.51 136	0.27 63	0.93 154	0.61 124	0.47 101	0.63 120	0.49 112	0.38 96	0.49 32	0.33 102	0.17 111	0.13 130	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

RAFT-Test	0.54 186	0.25 122	0.64 183	0.47 130	0.30 165	0.97 385	0.27 63	1.24 286	0.81 197	0.96 232	1.12 287	1.28 400	0.48 162	0.71 108	0.36 139	0.17 111	0.13 130	0.17 90	0.14 110	0.16 71	0.16 143

CFNet-RSSM	0.54 186	0.24 94	0.70 225	0.48 157	0.28 125	0.60 196	0.27 63	1.49 338	1.14 341	1.06 265	0.93 200	1.08 342	0.54 197	0.70 104	0.35 129	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.14 73

PMTNet	0.46 133	0.21 35	0.38 13	0.37 13	0.23 28	0.71 271	0.27 63	0.74 78	1.04 285	0.64 157	0.70 143	0.55 142	0.47 149	0.86 162	0.35 129	1.00 556	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.15 49	0.13 42

GREAT-IGEV	0.32 38	0.20 16	0.42 40	0.37 13	0.29 142	0.36 30	0.28 69	0.56 20	0.58 114	0.28 9	0.50 83	0.29 33	0.29 33	0.84 153	0.27 33	0.14 34	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

CAS++	0.47 140	0.31 287	0.56 136	0.47 130	0.32 213	0.42 55	0.28 69	1.76 419	0.72 168	0.71 169	0.72 150	0.37 65	0.28 29	0.69 100	0.33 102	0.27 406	0.22 412	0.26 373	0.21 310	0.29 390	0.19 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	0.55 201	0.26 145	0.57 146	0.51 219	0.26 75	0.69 259	0.28 69	1.18 259	0.64 134	0.91 220	1.32 372	0.82 238	0.33 57	1.92 402	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.16 143

MIM_Stereo	0.57 217	0.24 94	0.92 361	0.46 119	0.30 165	0.54 157	0.28 69	1.27 290	0.75 175	1.00 247	1.16 309	0.93 289	0.53 192	1.45 324	0.61 319	0.16 67	0.16 284	0.20 191	0.19 233	0.17 102	0.14 73

testlalala_base	0.77 344	0.40 406	0.70 225	0.65 417	0.50 391	0.79 312	0.28 69	1.50 342	0.51 93	0.73 175	0.90 193	0.69 199	0.54 197	0.66 95	0.40 179	2.82 579	0.14 185	0.17 90	0.12 49	2.68 574	0.19 237

qwe	0.32 38	0.21 35	0.40 25	0.37 13	0.26 75	0.49 105	0.29 74	0.64 46	0.39 43	0.49 115	0.48 72	0.26 17	0.27 25	0.80 137	0.34 119	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.15 49	0.12 13

DilatedVolume-Stereo	0.43 105	0.21 35	0.55 132	0.43 70	0.32 213	0.72 274	0.29 74	0.80 104	0.51 93	0.77 182	0.73 152	0.48 104	0.40 102	1.13 242	0.39 171	0.15 44	0.14 185	0.15 30	0.14 110	0.16 71	0.14 73

monsterstereo	0.34 50	0.20 16	0.44 50	0.45 109	0.35 256	0.27 9	0.29 74	0.53 11	0.51 93	0.44 83	0.61 115	0.26 17	0.25 15	1.19 257	0.27 33	0.13 22	0.11 31	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.10 1

HART	0.45 126	0.22 56	0.54 122	0.50 187	0.26 75	0.41 47	0.29 74	1.03 196	0.50 84	0.58 141	1.45 415	0.61 171	0.35 75	1.08 229	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.14 110	0.19 181	0.14 73

tg	0.52 160	0.24 94	0.61 167	0.49 175	0.30 165	0.90 355	0.29 74	1.07 225	0.83 203	0.83 200	1.02 237	0.62 176	0.43 119	1.35 296	0.41 190	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.17 102	0.15 110

RAStereo	0.34 50	0.21 35	0.66 197	0.47 130	0.27 100	0.26 4	0.29 74	0.69 63	0.63 129	0.32 28	0.42 44	0.45 88	0.31 46	0.45 16	0.34 119	0.17 111	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.13 42

trnet	0.39 78	0.21 35	0.37 6	0.36 5	0.20 4	0.53 149	0.29 74	0.78 91	1.12 326	0.59 149	0.71 146	0.53 135	0.42 111	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.13 42

Patchmatch Stereo++	0.55 201	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.55 201	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

CREStereo	0.39 78	0.21 35	0.38 13	0.34 1	0.22 22	0.53 149	0.29 74	0.77 87	1.11 322	0.58 141	0.71 146	0.51 122	0.41 105	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.14 73
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
asd	0.30 23	0.21 35	0.41 31	0.39 36	0.24 44	0.47 87	0.30 84	0.69 63	0.30 16	0.41 67	0.39 38	0.28 31	0.33 57	0.62 82	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

LG-Stereo	0.34 50	0.25 122	0.78 300	0.47 130	0.26 75	0.37 32	0.30 84	0.71 71	0.52 100	0.36 44	0.57 107	0.29 33	0.21 3	0.50 34	0.36 139	0.13 22	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.12 13

MaDis-Stereo	0.36 62	0.25 122	0.58 152	0.44 95	0.34 252	0.30 14	0.30 84	0.72 72	0.50 84	0.37 49	0.36 30	0.58 158	0.49 171	0.52 39	0.36 139	0.19 195	0.16 284	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.14 73

LL-Strereo2	0.52 160	0.33 325	0.69 219	0.52 240	0.37 283	0.70 266	0.30 84	1.13 247	0.67 152	0.94 228	0.78 164	0.91 278	0.42 111	1.05 220	0.42 201	0.17 111	0.16 284	0.29 416	0.25 390	0.21 258	0.16 143

iRaft-Stereo_20w	0.65 269	0.31 287	1.00 389	0.47 130	0.34 252	0.73 278	0.30 84	2.96 565	0.70 162	1.15 315	1.14 296	0.76 216	0.65 260	1.11 236	0.38 162	0.17 111	0.13 130	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.18 197

GLC_STEREO	0.39 78	0.25 122	0.41 31	0.54 273	0.23 28	0.48 93	0.30 84	0.73 74	0.58 114	0.52 131	0.73 152	0.51 122	0.31 46	0.64 86	0.42 201	0.17 111	0.20 372	0.23 295	0.19 233	0.21 258	0.17 171

HUI-Stereo	0.52 160	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.30 84	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	0.79 134	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

MonStereo	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.57 60	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.28 15	0.23 4	0.21 3	0.56 55	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

SCV_C0	0.43 105	0.26 145	0.65 190	0.43 70	0.29 142	0.47 87	0.31 91	1.34 302	0.73 172	0.38 57	0.49 80	0.54 137	0.29 33	1.24 269	0.30 60	0.17 111	0.13 130	0.16 61	0.13 80	0.20 217	0.15 110

MonSter	0.28 12	0.18 1	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.55 166	0.31 91	0.55 17	0.43 56	0.28 9	0.29 19	0.23 4	0.21 3	0.56 55	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.11 2

999	0.48 146	0.22 56	0.49 85	0.48 157	0.34 252	0.75 287	0.31 91	0.85 123	0.55 108	0.37 49	0.48 72	0.50 118	0.36 84	2.45 451	0.39 171	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.16 71	0.19 237

GCST	1.08 452	1.47 564	0.93 363	1.73 565	1.14 552	1.30 450	0.31 91	1.33 297	1.16 362	1.29 392	0.97 216	0.98 311	0.49 171	2.08 419	0.46 242	1.19 566	0.70 568	1.30 567	0.85 565	1.02 554	0.89 552

4D-IteraStereo	0.48 146	0.24 94	0.76 285	0.50 187	0.44 354	0.66 243	0.31 91	0.87 126	1.02 276	1.03 260	0.72 150	0.78 223	0.32 53	0.64 86	0.37 151	0.17 111	0.11 31	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.13 42

PFNet+	0.59 229	0.28 197	0.77 292	0.53 258	0.30 165	0.59 188	0.31 91	0.92 145	1.14 341	1.33 422	1.10 274	0.79 227	0.57 218	1.31 284	0.49 262	0.25 367	0.17 314	0.28 405	0.26 408	0.21 258	0.25 351

RALAANet	0.60 232	0.33 325	0.87 336	0.62 385	0.50 391	0.69 259	0.31 91	1.21 272	1.06 293	1.09 275	1.16 309	0.88 266	0.46 139	1.22 262	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.17 171

OmniDepth	0.29 18	0.19 10	0.37 6	0.40 45	0.17 1	0.58 181	0.32 100	0.60 37	0.29 12	0.26 5	0.26 10	0.39 71	0.43 119	0.47 26	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 49	0.15 49	0.12 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.53 170	0.30 252	0.99 383	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.94 292	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

xyz-stereo-finetune2	0.58 223	0.27 175	0.57 146	0.40 45	0.24 44	1.09 413	0.32 100	0.79 96	0.53 104	0.65 159	1.07 258	0.58 158	0.80 316	2.47 456	0.80 383	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.16 71	0.17 171

tt45	0.45 126	0.23 73	0.46 71	0.45 109	0.33 234	0.79 312	0.32 100	0.78 91	0.41 51	0.51 129	0.44 57	0.49 112	0.37 89	2.14 424	0.34 119	0.16 67	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.18 197

WCG-NET	0.42 99	0.21 35	0.54 122	0.40 45	0.25 65	0.47 87	0.32 100	0.73 74	1.15 353	0.76 177	0.73 152	0.58 158	0.45 132	0.60 76	0.34 119	0.15 44	0.11 31	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.13 42

IGEV_Zeroshot_test	0.53 170	0.30 252	0.99 383	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.95 301	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

UniTT-Stereo	0.36 62	0.23 73	0.59 159	0.48 157	0.36 267	0.40 41	0.32 100	0.53 11	0.49 79	0.54 135	0.55 101	0.36 60	0.31 46	0.58 63	0.51 273	0.20 234	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.15 110

GCAP-Stereo	0.40 87	0.28 197	0.68 206	0.47 130	0.25 65	0.53 149	0.32 100	0.82 114	0.58 114	0.65 159	0.69 139	0.58 158	0.42 111	0.47 26	0.29 49	0.17 111	0.14 185	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.14 73

MC-Stereo	0.43 105	0.23 73	0.48 78	0.51 219	0.28 125	0.39 38	0.32 100	0.88 134	0.68 156	0.60 151	0.84 180	0.56 150	0.61 240	1.03 212	0.31 80	0.17 111	0.11 31	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.13 42

test_for_model	1.30 485	3.71 595	0.58 152	3.22 585	2.84 586	0.59 188	0.33 109	1.40 317	0.83 203	1.42 454	0.61 115	0.52 129	0.37 89	0.51 36	0.33 102	2.46 575	0.15 244	0.16 61	0.11 9	4.39 597	1.50 569

MoCha-V2	0.40 87	0.20 16	0.49 85	0.50 187	0.21 10	0.44 70	0.33 109	0.93 154	0.53 104	0.53 132	0.53 91	0.42 75	0.58 227	1.09 230	0.27 33	0.14 34	0.12 61	0.15 30	0.12 49	0.17 102	0.15 110

Selective-IGEV	0.39 78	0.24 94	0.50 94	0.44 95	0.25 65	0.46 80	0.33 109	1.25 288	0.40 47	0.35 39	0.45 62	0.52 129	0.30 39	1.07 225	0.30 60	0.14 34	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.13 42

Selective-RAFT	0.52 160	0.28 197	0.79 303	0.55 297	0.27 100	0.91 359	0.33 109	0.80 104	0.88 217	0.58 141	0.63 120	0.81 233	0.77 299	1.29 282	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.17 171

IPLG	0.69 291	0.27 175	0.97 379	0.51 219	0.43 345	0.79 312	0.33 109	1.21 272	1.06 293	1.30 400	1.10 274	0.52 129	0.55 204	3.16 483	0.63 326	0.16 67	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

IPLGR	0.58 223	0.27 175	1.14 438	0.48 157	0.28 125	0.65 234	0.33 109	1.22 280	1.13 338	1.18 339	1.05 252	0.69 199	0.66 263	0.96 190	0.52 280	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.18 197

NRIStereo	0.60 232	0.29 232	0.69 219	0.53 258	0.28 125	0.63 215	0.33 109	1.08 231	0.87 213	1.14 309	0.87 187	0.91 278	0.59 228	2.24 435	0.49 262	0.20 234	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.21 258	0.17 171

DeepStereo_RVC	0.55 201	0.29 232	0.72 243	0.51 219	0.30 165	0.59 188	0.33 109	1.03 196	0.70 162	1.16 325	0.93 200	0.83 245	0.94 385	0.96 190	0.54 293	0.21 268	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.24 322	0.24 339

RAFT-RH_RVC	1.03 443	0.24 94	0.67 202	0.49 175	0.28 125	0.81 329	0.33 109	0.83 119	1.08 304	2.05 534	4.65 570	1.04 334	0.57 218	5.98 548	0.50 268	0.18 151	0.13 130	0.26 373	0.20 265	0.16 71	0.17 171

CroCo-Stereo	0.40 87	0.31 287	0.73 255	0.58 334	0.27 100	0.26 4	0.33 109	0.95 166	0.81 197	0.42 73	0.47 68	0.65 185	0.47 149	0.39 6	0.34 119	0.18 151	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.19 181	0.16 143
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
iRaftStereo_RVC	0.47 140	0.26 145	0.64 183	0.50 187	0.29 142	0.53 149	0.33 109	1.05 210	0.77 186	0.84 203	1.00 223	0.55 142	0.37 89	0.81 143	0.40 179	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.19 181	0.15 110

DIP-Stereo	0.62 242	0.30 252	0.83 317	0.48 157	0.36 267	0.95 375	0.33 109	2.37 548	0.67 152	1.25 377	1.00 223	0.68 194	0.51 181	0.91 175	0.61 319	0.18 151	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.19 181	0.19 237
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
asda	0.30 23	0.24 94	0.42 40	0.38 28	0.23 28	0.43 64	0.34 121	0.58 26	0.37 40	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.52 39	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

3.25w_new	0.32 38	0.21 35	0.45 63	0.38 28	0.23 28	0.52 140	0.34 121	0.65 50	0.39 43	0.47 101	0.45 62	0.32 44	0.35 75	0.61 80	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.12 1	0.12 13

3.25w	0.32 38	0.21 35	0.45 63	0.37 13	0.23 28	0.52 140	0.34 121	0.65 50	0.39 43	0.47 101	0.45 62	0.32 44	0.35 75	0.61 80	0.27 33	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.12 1	0.12 13

ISRNet	0.80 359	0.33 325	1.07 418	0.81 502	0.66 472	0.60 196	0.34 121	1.19 269	1.13 338	1.59 491	1.53 436	1.35 415	0.77 299	1.27 276	0.94 412	0.39 493	0.34 500	0.43 510	0.38 507	0.34 432	0.49 507

MGS-Stereo	0.42 99	0.26 145	0.58 152	0.44 95	0.28 125	0.50 119	0.34 121	0.57 24	0.83 203	0.46 96	1.31 365	0.52 129	0.33 57	0.65 93	0.36 139	0.19 195	0.16 284	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

s12784h	0.52 160	0.20 16	0.38 13	0.41 55	0.19 2	0.96 381	0.34 121	1.17 254	1.25 409	0.81 194	0.90 193	0.63 179	0.50 177	1.45 324	0.42 201	0.14 34	0.12 61	0.17 90	0.11 9	0.18 137	0.11 2

raftrobust	0.52 160	0.25 122	0.56 136	0.65 417	0.52 415	0.49 105	0.34 121	0.98 178	0.91 229	1.30 400	0.87 187	0.63 179	0.81 320	0.78 130	0.41 190	0.19 195	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.16 143

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 186	0.25 122	0.68 206	0.43 70	0.24 44	0.40 41	0.34 121	1.04 202	1.09 313	1.32 414	1.60 456	0.80 229	0.68 265	0.67 98	0.39 171	0.13 22	0.10 9	0.18 128	0.17 192	0.17 102	0.13 42

depthmonostereo	0.41 95	0.23 73	0.53 116	0.47 130	0.23 28	0.61 202	0.35 129	1.00 184	0.76 182	0.48 109	0.65 127	0.47 99	0.49 171	0.67 98	0.37 151	0.16 67	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.16 71	0.15 110

3.5w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.45 63	0.37 13	0.24 44	0.54 157	0.35 129	0.66 55	0.36 37	0.43 79	0.44 57	0.29 33	0.34 67	0.77 125	0.39 171	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.13 42

fffy	0.42 99	0.27 175	0.57 146	0.46 119	0.29 142	0.48 93	0.35 129	0.91 142	0.55 108	0.40 66	0.58 110	0.55 142	0.41 105	1.26 273	0.36 139	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.14 73

PAM_32	0.77 344	0.28 197	1.03 404	0.52 240	0.30 165	1.32 453	0.35 129	1.97 484	0.65 149	1.02 256	1.06 254	3.05 554	1.49 506	0.96 190	0.36 139	0.19 195	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.19 181	0.19 237

GCAP-BAT	0.49 152	0.31 287	0.64 183	0.41 55	0.46 373	0.70 266	0.35 129	0.77 87	0.64 134	0.86 210	1.00 223	0.77 219	0.37 89	1.18 255	0.36 139	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.13 80	0.17 102	0.15 110

RAFT-Stereo-weight	0.47 140	0.24 94	0.53 116	0.48 157	0.27 100	0.60 196	0.35 129	1.02 191	1.07 298	0.99 242	0.78 164	0.76 216	0.28 29	0.76 122	0.36 139	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.15 110

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 133	0.36 380	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.67 247	0.35 129	0.78 91	1.12 326	0.61 152	0.62 118	0.39 71	0.39 98	0.71 108	0.39 171	0.20 234	0.17 314	0.22 257	0.18 210	0.23 307	0.19 237

MyStereo8	0.65 269	0.29 232	1.00 389	0.58 334	0.49 384	0.91 359	0.35 129	1.18 259	1.31 439	1.16 325	1.27 349	0.90 275	0.64 254	0.72 111	0.95 416	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.18 210	0.22 282	0.26 375

GMStereo_Zeroshot	0.67 285	0.61 493	1.01 393	0.64 403	0.37 283	0.84 345	0.35 129	1.05 210	1.12 326	1.12 291	1.06 254	1.27 397	0.54 197	1.19 257	0.59 309	0.32 451	0.17 314	0.31 435	0.18 210	0.52 511	0.22 305

CES	0.48 146	0.20 16	0.37 6	0.39 36	1.39 563	0.55 166	0.35 129	0.98 178	0.66 151	0.44 83	0.66 128	0.35 58	0.27 25	0.56 55	0.33 102	0.15 44	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.19 181	1.46 568

CroCo-Stereo Lap2	0.44 118	0.34 349	0.77 292	0.61 373	0.79 511	0.28 10	0.35 129	0.75 81	0.71 167	0.38 57	0.50 83	0.72 207	0.55 204	0.57 60	0.47 249	0.17 111	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.21 258	0.20 270

ADStereo(finetuned)	0.57 217	0.24 94	1.06 413	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.35 129	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	1.20 467	0.84 153	0.51 273	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

raft_robust	0.68 289	0.30 252	0.64 183	0.52 240	0.26 75	0.54 157	0.35 129	1.33 297	1.24 406	1.16 325	1.07 258	0.60 167	0.54 197	3.58 495	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.16 143

test-3	0.54 186	0.22 56	0.68 206	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.32 414	0.69 139	0.87 262	0.45 132	1.68 372	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

test_1	0.54 186	0.22 56	0.68 206	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.28 386	0.68 135	0.87 262	0.45 132	1.67 367	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

HCRNet	0.70 295	0.39 399	0.73 255	0.60 359	0.59 451	0.76 293	0.35 129	1.22 280	1.13 338	1.02 256	0.99 219	1.02 327	0.76 295	2.19 432	0.70 345	0.28 420	0.19 354	0.28 405	0.23 362	0.25 334	0.23 325

GEAStereo	0.31 33	0.21 35	0.43 46	0.43 70	0.31 191	0.46 80	0.36 145	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.17 102	0.14 73

GSStereo	0.33 46	0.21 35	0.43 46	0.45 109	0.31 191	0.46 80	0.36 145	0.92 145	0.47 74	0.37 49	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.19 195	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.17 102	0.15 110

GS-Stereo							0.36 145	0.92 145	0.47 74	0.37 49	0.38 34	0.32 44	0.33 57	0.43 12	0.26 23	0.19 195	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.17 102	0.15 110

FlowAnything_test	0.39 78	0.26 145	0.61 167	0.59 347	0.33 234	0.62 211	0.36 145	0.62 42	0.40 47	0.45 91	0.36 30	0.45 88	0.37 89	0.53 42	0.48 254	0.24 340	0.18 336	0.28 405	0.33 486	0.21 258	0.19 237

GASTEREO	0.40 87	0.25 122	0.51 101	0.48 157	0.25 65	0.65 234	0.36 145	0.81 109	0.49 79	0.51 129	0.82 177	0.30 38	0.66 263	0.62 82	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.16 61	0.14 110	0.16 71	0.14 73

4.5_new	0.29 18	0.25 122	0.41 31	0.36 5	0.23 28	0.52 140	0.36 145	0.56 20	0.34 32	0.45 91	0.42 44	0.27 22	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.16 71	0.12 13

4.5w-stereo	0.29 18	0.25 122	0.41 31	0.36 5	0.23 28	0.52 140	0.36 145	0.56 20	0.34 32	0.45 91	0.42 44	0.27 22	0.25 15	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 30	0.13 80	0.16 71	0.12 13

3.75w	0.32 38	0.23 73	0.44 50	0.37 13	0.29 142	0.62 211	0.36 145	0.59 28	0.32 24	0.41 67	0.47 68	0.25 15	0.34 67	0.64 86	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.13 5	0.12 13

HI	0.64 261	0.32 303	0.68 206	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 410	1.43 408	1.62 463	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

CoSv	0.64 261	0.32 303	0.68 206	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 410	1.43 408	1.62 463	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

AIO-test1	0.56 210	0.25 122	0.55 132	0.64 403	0.78 508	0.80 320	0.36 145	1.18 259	1.34 450	0.57 139	0.88 189	0.61 171	0.50 177	1.12 240	0.35 129	0.17 111	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.18 137	0.23 325

SMoEStereo_RVC	0.39 78	0.25 122	0.50 94	0.45 109	0.30 165	0.61 202	0.36 145	0.72 72	0.45 63	0.46 96	0.43 53	0.42 75	0.35 75	1.39 311	0.29 49	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.15 129	0.16 71	0.15 110

WCG-NET（raft）	0.45 126	0.21 35	0.55 132	0.40 45	0.24 44	0.50 119	0.36 145	0.73 74	1.09 313	0.71 169	0.76 160	0.92 287	0.51 181	0.84 153	0.34 119	0.16 67	0.12 61	0.15 30	0.14 110	0.14 26	0.14 73

CASnet	0.41 95	0.25 122	0.48 78	0.50 187	0.20 4	0.50 119	0.36 145	0.81 109	0.80 194	0.83 200	0.68 135	0.48 104	0.31 46	0.54 45	0.32 85	0.18 151	0.12 61	0.27 390	0.22 339	0.23 307	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 186	0.26 145	1.07 418	0.42 63	0.24 44	0.48 93	0.36 145	0.99 180	1.30 435	1.10 283	1.02 237	0.56 150	0.75 287	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

fff	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

OMP-Stereo	0.94 410	0.33 325	0.72 243	0.90 533	0.31 191	0.49 105	0.36 145	1.16 252	1.06 293	1.58 490	1.12 287	1.46 436	0.69 268	6.94 564	0.49 262	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.18 210	0.20 217	0.14 73

RAFT-IKP	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.59 188	0.36 145	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.61 240	1.22 262	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

DCANet	0.54 186	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.36 145	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	0.92 371	0.81 143	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

csc	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

cscssc	0.53 170	0.24 94	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

iResNet_ROB	0.77 344	0.30 252	0.99 383	0.57 328	0.36 267	0.83 337	0.36 145	2.33 543	1.58 510	1.27 384	1.30 359	1.25 389	0.84 337	1.65 362	0.79 379	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.27 385

MSCF	0.38 74	0.25 122	0.52 110	0.47 130	0.25 65	0.62 211	0.37 167	0.81 109	0.47 74	0.50 124	0.71 146	0.32 44	0.65 260	0.54 45	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.17 102	0.14 73

model_zeroshot	0.48 146	0.29 232	0.86 325	0.51 219	0.36 267	0.69 259	0.37 167	1.12 244	0.62 126	0.85 208	0.84 180	0.66 189	0.37 89	0.73 115	0.34 119	0.20 234	0.16 284	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

gcap-zeroshot	0.53 170	0.28 197	0.89 350	0.49 175	0.28 125	0.76 293	0.37 167	1.34 302	0.73 172	0.89 213	0.67 132	1.35 415	0.51 181	0.79 134	0.33 102	0.18 151	0.15 244	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

plain	0.46 133	0.27 175	1.01 393	0.50 187	0.40 321	0.35 25	0.37 167	0.87 126	0.56 110	0.43 79	0.76 160	0.42 75	0.40 102	1.13 242	0.45 228	0.21 268	0.15 244	0.24 315	0.19 233	0.24 322	0.16 143

Sa-1000	0.72 304	0.29 232	0.76 285	0.59 347	0.30 165	0.73 278	0.37 167	1.62 382	1.33 447	1.28 386	2.04 516	0.86 258	0.75 287	1.84 393	0.38 162	0.19 195	0.14 185	0.25 354	0.23 362	0.20 217	0.16 143

ASMatch	0.88 395	0.26 145	0.69 219	0.51 219	0.35 256	0.48 93	0.37 167	1.12 244	0.92 234	1.10 283	3.28 553	0.96 307	0.98 408	4.90 518	0.49 262	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.19 233	0.19 181	0.27 385

cross-raft	0.54 186	0.25 122	0.61 167	0.52 240	0.29 142	0.68 254	0.37 167	1.46 332	0.76 182	1.01 252	1.06 254	1.28 400	0.46 139	0.71 108	0.35 129	0.15 44	0.12 61	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.14 73

SCV	0.46 133	0.26 145	0.55 132	0.47 130	0.25 65	0.39 38	0.38 174	1.98 486	0.60 123	0.35 39	0.48 72	0.55 142	0.36 84	1.28 278	0.32 85	0.24 340	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.14 73

AIO_rvc	0.36 62	0.23 73	0.49 85	0.43 70	0.27 100	0.59 188	0.38 174	0.94 161	0.45 63	0.33 33	0.46 66	0.49 112	0.22 9	0.84 153	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.12 49	0.15 49	0.13 42

DCVSM-stereo	0.72 304	0.35 370	0.76 285	0.55 297	0.42 334	0.73 278	0.38 174	1.21 272	1.02 276	1.79 514	1.04 250	1.62 463	1.03 427	1.04 218	0.79 379	0.24 340	0.27 457	0.29 416	0.24 375	0.30 401	0.36 457

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 304	0.35 370	1.70 506	0.49 175	0.56 431	0.63 215	0.38 174	2.41 551	0.65 149	0.77 182	1.07 258	1.82 496	0.95 390	0.93 184	0.43 211	0.20 234	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.28 379	0.26 375

rrr	0.46 133	0.28 197	0.73 255	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.38 174	0.76 84	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143

AEACV	0.37 68	0.24 94	0.52 110	0.47 130	0.51 403	0.37 32	0.38 174	0.65 50	0.53 104	0.42 73	0.56 104	0.46 92	0.60 231	0.53 42	0.30 60	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.14 73

SA	0.66 276	0.30 252	0.82 312	0.61 373	0.30 165	0.58 181	0.38 174	1.44 328	1.30 435	0.96 232	1.36 388	0.66 189	0.95 390	1.85 396	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.25 354	0.23 362	0.21 258	0.17 171

UDGNet	0.72 304	1.17 552	0.80 308	0.77 492	0.41 329	0.77 301	0.38 174	0.97 174	1.34 450	0.81 194	0.88 189	0.71 206	0.60 231	1.21 261	0.54 293	0.52 529	0.19 354	1.02 563	0.26 408	0.71 540	0.31 427

MIPNet	0.56 210	0.28 197	0.94 367	0.49 175	0.33 234	0.66 243	0.38 174	1.35 305	1.08 304	1.06 265	0.92 197	0.60 167	0.79 310	0.73 115	0.52 280	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

TRStereo	0.60 232	0.60 491	0.97 379	0.74 482	0.67 476	0.46 80	0.38 174	1.85 449	0.89 220	0.79 188	0.80 175	0.88 266	0.39 98	1.10 233	0.41 190	0.23 324	0.15 244	0.23 295	0.24 375	0.17 102	0.15 110

iGMRVC	0.56 210	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.38 174	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.52 337	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

test-1	0.52 160	0.26 145	1.04 408	0.56 311	0.32 213	0.61 202	0.38 174	1.10 236	0.91 229	0.78 185	1.01 229	0.77 219	0.52 186	0.60 76	0.42 201	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.23 325

test_xeample3	0.42 99	0.28 197	0.69 219	0.43 70	0.33 234	0.56 173	0.38 174	0.79 96	0.45 63	0.53 132	0.46 66	0.44 80	0.44 128	1.38 306	0.31 80	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.17 102	0.16 143

AFF-stereo	0.58 223	0.25 122	0.64 183	0.46 119	0.29 142	0.34 22	0.38 174	1.15 250	1.14 341	1.17 334	1.60 456	1.10 354	0.71 278	0.97 198	0.43 211	0.13 22	0.11 31	0.19 153	0.19 233	0.17 102	0.14 73

FENet	0.60 232	0.28 197	0.63 176	0.54 273	0.33 234	0.83 337	0.38 174	1.27 290	1.07 298	1.00 247	0.86 183	0.99 317	0.85 340	0.96 190	0.68 341	0.22 297	0.15 244	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.23 325

2.5w	0.31 33	0.23 73	0.46 71	0.39 36	0.24 44	0.42 55	0.39 189	0.61 39	0.30 16	0.37 49	0.53 91	0.24 9	0.25 15	0.77 125	0.28 45	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

PAM	0.76 342	0.29 232	1.08 422	0.52 240	0.33 234	1.38 464	0.39 189	2.01 493	0.67 152	1.06 265	0.96 207	2.89 553	1.43 496	0.86 162	0.35 129	0.19 195	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.20 270

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 424	0.39 399	3.21 554	0.50 187	0.63 464	0.64 218	0.39 189	2.36 546	0.75 175	0.95 230	4.63 568	1.81 493	0.56 209	0.96 190	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.26 408	0.32 419	0.35 451

AIO-Stereo	0.37 68	0.25 122	0.51 101	0.47 130	0.23 28	0.45 74	0.39 189	1.07 225	0.52 100	0.41 67	0.48 72	0.52 129	0.25 15	0.72 111	0.30 60	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.13 42

11t1	0.52 160	0.28 197	0.68 206	0.51 219	0.28 125	0.83 337	0.39 189	1.22 280	0.63 129	0.84 203	0.74 156	0.68 194	0.68 265	0.91 175	0.57 303	0.21 268	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.20 217	0.21 287

testlalala	0.45 126	0.28 197	0.59 159	0.42 63	0.39 310	0.71 271	0.39 189	1.08 231	0.45 63	1.24 371	0.80 175	0.61 171	0.36 84	0.54 45	0.33 102	0.20 234	0.13 130	0.18 128	0.12 49	0.15 49	0.15 110

test_4	0.53 170	0.22 56	0.56 136	0.54 273	0.32 213	0.64 218	0.39 189	0.80 104	0.62 126	0.92 222	1.87 500	0.68 194	0.42 111	1.16 249	0.37 151	0.15 44	0.13 130	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.15 110

MLCV	0.72 304	0.34 349	1.10 428	0.51 219	0.23 28	0.91 359	0.39 189	1.33 297	1.23 400	1.46 460	1.55 443	1.01 325	0.64 254	1.95 407	0.80 383	0.18 151	0.12 61	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.17 171

4.25_new	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.31 19	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4.5w_new	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.31 19	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

4.25w-stereo	0.30 23	0.26 145	0.44 50	0.38 28	0.26 75	0.49 105	0.40 197	0.59 28	0.32 24	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.46 19	0.31 80	0.12 8	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.12 13

rvit_stereo_0081_aga	0.44 118	0.34 349	0.73 255	0.51 219	0.41 329	0.50 119	0.40 197	0.81 109	0.57 112	0.58 141	0.56 104	0.53 135	0.43 119	0.66 95	0.40 179	0.26 390	0.21 394	0.22 257	0.20 265	0.26 346	0.18 197

RSM	0.39 78	0.24 94	0.49 85	0.46 119	0.26 75	0.47 87	0.40 197	0.92 145	0.44 61	0.41 67	0.42 44	0.65 185	0.33 57	1.07 225	0.29 49	0.15 44	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.13 42

PCWNet_CMD	0.66 276	0.32 303	0.88 344	0.49 175	0.37 283	0.78 306	0.40 197	1.42 321	1.31 439	1.16 325	1.31 365	1.25 389	0.62 245	0.89 172	0.57 303	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.19 233	0.40 464	0.25 351

LoS	0.40 87	0.21 35	0.44 50	0.37 13	0.22 22	0.50 119	0.40 197	1.00 184	0.94 239	0.48 109	0.66 128	0.48 104	0.40 102	0.60 76	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.16 61	0.11 9	0.14 26	0.14 73
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 201	0.23 73	0.71 237	0.53 258	0.28 125	0.61 202	0.40 197	0.92 145	1.05 289	1.19 343	0.68 135	0.93 289	0.44 128	1.67 367	0.39 171	0.15 44	0.12 61	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.14 73

PSM-softLoss	0.78 352	0.31 287	0.77 292	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

KMStereo	0.78 352	0.31 287	0.77 292	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

rafts_anoy	0.52 160	0.29 232	0.59 159	0.59 347	0.50 391	0.53 149	0.40 197	1.11 242	1.03 280	0.84 203	0.83 178	0.68 194	0.54 197	0.72 111	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.26 408	0.21 258	0.18 197

CFNet_pseudo	0.66 276	0.32 303	0.86 325	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.24 385	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.33 460	0.19 233	0.36 442	0.25 351

sCroCo_RVC	0.49 152	0.40 406	1.02 400	0.65 417	0.60 454	0.52 140	0.40 197	0.83 119	0.61 124	0.44 83	0.74 156	0.49 112	0.50 177	0.63 85	0.48 254	0.26 390	0.27 457	0.23 295	0.22 339	0.29 390	0.25 351

EAI-Stereo	0.65 269	0.28 197	0.69 219	0.53 258	0.27 100	0.60 196	0.40 197	2.28 540	0.64 134	0.71 169	3.18 552	0.57 153	0.43 119	1.06 221	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.17 192	0.17 102	0.17 171

MSMDNet	0.66 276	0.32 303	0.87 336	0.49 175	0.37 283	0.79 312	0.40 197	1.43 327	1.31 439	1.15 315	1.31 365	1.24 385	0.63 250	0.88 167	0.57 303	0.21 268	0.16 284	0.26 373	0.19 233	0.39 459	0.24 339

ccs_rob	0.66 276	0.33 325	0.86 325	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.23 383	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.35 478	0.20 265	0.37 446	0.25 351

FACV-RUCA	0.63 249	0.34 349	0.82 312	0.62 385	0.65 469	0.81 329	0.41 213	1.44 328	1.07 298	0.86 210	1.14 296	0.61 171	0.69 268	0.80 137	0.53 287	0.28 420	0.19 354	0.47 520	0.21 310	0.35 435	0.25 351

RSM++	0.38 74	0.24 94	0.51 101	0.47 130	0.26 75	0.50 119	0.41 213	0.79 96	0.45 63	0.37 49	0.45 62	0.60 167	0.35 75	1.02 211	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.17 90	0.14 110	0.18 137	0.13 42

StereoVision	0.65 269	0.34 349	0.86 325	0.59 347	0.40 321	0.50 119	0.41 213	1.09 233	0.93 236	0.71 169	2.50 539	0.82 238	0.57 218	1.03 212	0.49 262	0.25 367	0.28 465	0.29 416	0.28 440	0.36 442	0.20 270

PSM-adaLoss	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.41 213	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.82 238	0.61 240	1.06 221	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

2.75w_new	0.31 33	0.23 73	0.43 46	0.35 3	0.23 28	0.42 55	0.42 217	0.54 15	0.35 36	0.47 101	0.43 53	0.24 9	0.30 39	0.66 95	0.33 102	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.12 13

xyz-stereo-finetune	0.48 146	0.25 122	0.54 122	0.42 63	0.23 28	0.80 320	0.42 217	0.80 104	0.80 194	0.61 152	0.62 118	0.54 137	0.43 119	1.70 374	0.58 306	0.15 44	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.15 110

testlalala2	0.58 223	0.27 175	0.68 206	1.72 564	1.27 561	0.68 254	0.42 217	0.93 154	0.70 162	0.90 215	0.93 200	0.76 216	0.34 67	0.52 39	0.40 179	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.17 171

ff7	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

IGEVStereo-DCA	0.46 133	0.28 197	0.56 136	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.18 197

ffff	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

11t	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

anonymousdsp	0.43 105	0.27 175	0.53 116	0.44 95	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.89 135	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.33 291	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

CASS	0.65 269	0.34 349	0.72 243	0.56 311	0.27 100	0.78 306	0.42 217	1.59 371	0.86 209	1.30 400	1.25 339	0.87 262	0.84 337	0.84 153	0.54 293	0.35 478	0.19 354	0.26 373	0.21 310	0.28 379	0.42 481
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 210	0.27 175	0.60 164	0.43 70	0.31 191	0.83 337	0.42 217	1.14 248	1.04 285	0.73 175	0.75 158	1.11 358	1.01 420	0.81 143	0.51 273	0.20 234	0.14 185	0.24 315	0.15 129	0.24 322	0.25 351

ccc-4	0.43 105	0.27 175	0.56 136	0.44 95	0.33 234	0.50 119	0.42 217	0.87 126	0.50 84	0.49 115	0.53 91	0.44 80	0.48 162	1.38 306	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197

BUS	0.74 327	0.32 303	0.68 206	0.54 273	0.44 354	2.34 541	0.42 217	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.03 331	0.62 245	0.91 175	0.70 345	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

NINENet	0.77 344	0.37 387	0.78 300	0.62 385	0.51 403	2.34 541	0.42 217	1.83 445	1.04 285	1.14 309	1.23 333	1.03 331	0.62 245	1.24 269	0.70 345	0.28 420	0.23 424	0.31 435	0.21 310	0.26 346	0.25 351

IGEV-Stereo	0.43 105	0.27 175	0.54 122	0.45 109	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.90 141	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.32 288	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 186	0.30 252	0.73 255	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.42 217	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.12 240	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

RAFT-345	0.84 381	0.25 122	0.66 197	0.50 187	0.27 100	0.54 157	0.42 217	0.83 119	1.11 322	1.32 414	2.34 530	0.86 258	0.54 197	5.72 539	0.47 249	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.17 192	0.17 102	0.16 143

TestStereo	0.64 261	0.39 399	0.71 237	0.51 219	0.27 100	0.56 173	0.42 217	1.03 196	0.91 229	0.80 190	1.00 223	0.68 194	0.52 186	3.25 485	0.45 228	0.22 297	0.15 244	0.24 315	0.18 210	0.27 360	0.16 143

222	1.61 515	0.29 232	0.67 202	0.56 311	0.29 142	1.06 405	0.42 217	2.17 526	1.31 439	1.31 410	1.52 435	0.92 287	0.94 385	1.76 386	17.65 600	0.24 340	0.20 372	0.21 226	0.19 233	0.22 282	0.23 325

111	0.60 232	0.23 73	0.70 225	0.43 70	0.24 44	0.72 274	0.42 217	1.18 259	1.41 487	0.80 190	1.38 395	1.10 354	0.79 310	0.96 190	0.58 306	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.19 237

DDVS	0.78 352	0.41 414	0.94 367	0.60 359	0.43 345	1.30 450	0.43 236	1.40 317	0.91 229	1.20 347	1.15 304	1.43 426	0.64 254	2.18 430	0.89 405	0.28 420	0.22 412	0.26 373	0.23 362	0.31 410	0.33 441

SMFormer	0.75 336	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.24 339

tta	0.75 336	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.18 137	0.18 197

qqq1	0.72 304	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

fff1	0.72 304	0.30 252	0.86 325	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

TestStereo1	0.63 249	0.28 197	0.75 275	0.76 489	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

SA-5K	0.63 249	0.28 197	0.75 275	0.76 489	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

GMOStereo	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

error version	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-v	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

Pruner-Stereo	0.62 242	0.29 232	0.70 225	0.61 373	0.31 191	0.63 215	0.43 236	1.17 254	0.99 265	1.53 474	1.08 263	0.95 301	0.55 204	1.35 296	0.51 273	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.21 258	0.23 325

test-2	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 448	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

GMStereo	0.55 201	0.45 431	0.94 367	0.50 187	0.32 213	0.64 218	0.43 236	1.00 184	1.40 482	0.82 198	0.73 152	0.51 122	0.45 132	0.85 158	0.55 297	0.24 340	0.15 244	0.20 191	0.21 310	0.31 410	0.24 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
gasm-f	0.34 50	0.22 56	0.42 40	0.43 70	0.31 191	0.39 38	0.44 249	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.64 123	0.32 44	0.46 139	0.55 52	0.28 45	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.14 73

DA	0.43 105	0.23 73	0.49 85	0.50 187	0.25 65	1.08 408	0.44 249	1.18 259	0.58 114	0.46 96	0.64 123	0.54 137	0.47 149	0.46 19	0.32 85	0.19 195	0.13 130	0.19 153	0.13 80	0.18 137	0.14 73

GGEV	0.43 105	0.23 73	0.49 85	0.50 187	0.25 65	1.08 408	0.44 249	1.18 259	0.58 114	0.46 96	0.64 123	0.54 137	0.47 149	0.46 19	0.32 85	0.19 195	0.13 130	0.19 153	0.13 80	0.18 137	0.14 73

DFGA-Net	0.72 304	0.40 406	1.40 472	0.52 240	0.45 361	0.83 337	0.44 249	1.28 294	1.08 304	0.99 242	1.19 321	0.70 203	0.55 204	2.14 424	1.16 450	0.18 151	0.16 284	0.24 315	0.23 362	0.27 360	0.25 351

AIO_test	0.35 60	0.22 56	0.44 50	0.43 70	0.27 100	0.57 178	0.44 249	0.79 96	0.41 51	0.32 28	0.47 68	0.46 92	0.30 39	0.69 100	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.15 49	0.12 13

ours_stereo	0.39 78	0.28 197	0.51 101	0.46 119	0.30 165	0.40 41	0.44 249	0.73 74	0.56 110	0.35 39	0.56 104	0.46 92	0.33 57	1.11 236	0.32 85	0.16 67	0.13 130	0.19 153	0.15 129	0.19 181	0.14 73

rvit_stereo_0083	0.47 140	0.33 325	0.81 309	0.56 311	0.36 267	0.50 119	0.44 249	0.68 62	0.95 241	0.49 115	0.57 107	0.55 142	0.49 171	0.88 167	0.46 242	0.25 367	0.25 442	0.24 315	0.20 265	0.24 322	0.17 171

rvit_stereo_0081	0.44 118	0.33 325	0.64 183	0.54 273	0.35 256	0.41 47	0.44 249	0.66 55	0.95 241	0.48 109	0.52 88	0.50 118	0.46 139	0.82 146	0.44 214	0.25 367	0.20 372	0.22 257	0.19 233	0.25 334	0.17 171

rvit_stereo_0082	0.44 118	0.33 325	0.64 183	0.54 273	0.35 256	0.41 47	0.44 249	0.66 55	0.95 241	0.48 109	0.52 88	0.50 118	0.46 139	0.82 146	0.44 214	0.25 367	0.20 372	0.22 257	0.19 233	0.25 334	0.17 171

CFNet_ucs	0.70 295	0.33 325	0.88 344	0.50 187	0.43 345	0.74 282	0.44 249	1.60 375	1.29 429	1.22 356	1.54 441	1.09 352	0.63 250	0.99 203	0.59 309	0.25 367	0.20 372	0.37 489	0.21 310	0.40 464	0.28 397

LoS_RVC	0.42 99	0.26 145	0.40 25	0.44 95	0.82 520	0.51 136	0.44 249	0.64 46	0.41 51	0.44 83	0.78 164	0.44 80	0.47 149	0.56 55	0.36 139	0.13 22	0.12 61	0.14 4	0.10 2	0.13 5	0.84 550

RAFT_CTSACE	0.63 249	0.26 145	0.88 344	0.55 297	0.51 403	0.71 271	0.44 249	0.80 104	0.97 253	0.97 235	1.84 495	1.18 372	0.68 265	1.47 330	0.36 139	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.20 217	0.14 73

dad	0.86 390	0.66 502	1.06 413	0.56 311	0.37 283	0.76 293	0.44 249	1.17 254	1.50 500	1.44 456	1.27 349	1.34 414	0.75 287	2.52 458	0.84 395	0.42 504	0.27 457	0.83 555	0.26 408	0.41 467	0.29 403

PSMNet-ADL	0.72 304	0.35 370	0.62 173	0.69 451	0.46 373	1.14 419	0.44 249	1.37 308	1.01 273	0.83 200	1.17 312	1.33 410	0.96 397	1.43 320	0.95 416	0.33 460	0.22 412	0.21 226	0.23 362	0.27 360	0.29 403

NF-Stereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.02 237	0.82 238	0.57 218	5.40 532	0.48 254	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

OCTAStereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.82 238	0.57 218	5.35 526	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

RAFT_R40	0.83 376	0.28 197	0.73 255	0.59 347	0.31 191	0.69 259	0.44 249	1.10 236	0.95 241	1.47 461	1.10 274	1.00 318	0.85 340	5.53 534	0.46 242	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.20 265	0.23 307	0.18 197

RE-Stereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

TVStereo	0.80 359	0.30 252	0.75 275	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

xxxx	1.51 506	0.28 197	0.68 206	0.54 273	0.28 125	1.16 427	0.44 249	2.19 530	1.29 429	1.09 275	1.36 388	1.22 378	0.85 340	1.79 389	15.70 599	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.20 265	0.22 282	0.23 325

MM-Stereo_test2	0.43 105	0.24 94	0.67 202	0.51 219	0.32 213	0.55 166	0.45 269	0.97 174	0.77 186	0.59 149	0.51 86	0.49 112	0.42 111	0.80 137	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.14 73

SDNR	1.62 516	0.51 455	2.17 534	0.53 258	0.56 431	3.80 573	0.45 269	1.54 360	1.29 429	1.33 422	2.41 534	1.08 342	0.96 397	11.18 598	1.16 450	0.66 549	0.63 564	0.43 510	0.32 476	0.64 531	0.67 539

anonymousa	0.72 304	0.27 175	0.75 275	0.47 130	0.63 464	1.43 474	0.45 269	1.24 286	0.89 220	1.28 386	1.75 485	1.62 463	1.13 453	0.69 100	0.59 309	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.25 390	0.20 217	0.18 197

RCA-Stereo	0.50 157	0.23 73	0.58 152	0.48 157	0.33 234	0.55 166	0.45 269	0.97 174	1.38 472	0.68 164	1.05 252	0.63 179	0.80 316	0.59 64	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.16 71	0.14 73

DisPM	0.66 276	0.28 197	0.72 243	0.61 373	0.35 256	0.62 211	0.45 269	1.02 191	0.99 265	1.56 484	1.10 274	0.80 229	0.59 228	2.37 446	0.41 190	0.23 324	0.14 185	0.23 295	0.21 310	0.20 217	0.25 351

pcwnet_v2	0.97 420	0.37 387	4.33 562	0.62 385	0.54 422	0.79 312	0.45 269	2.02 497	1.58 510	1.42 454	1.64 468	1.09 352	0.79 310	1.24 269	0.67 337	0.32 451	0.25 442	0.29 416	0.27 419	0.37 446	0.35 451

DN-CSS_ROB	0.64 261	0.32 303	1.05 409	0.55 297	0.40 321	0.54 157	0.45 269	1.21 272	0.93 236	1.03 260	1.47 422	0.69 199	0.63 250	1.76 386	0.49 262	0.18 151	0.14 185	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.20 270

mms	0.40 87	0.27 175	0.52 110	0.46 119	0.32 213	0.43 64	0.46 276	0.70 67	0.46 70	0.35 39	0.58 110	0.44 80	0.30 39	1.36 301	0.33 102	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.15 129	0.19 181	0.15 110

AE-Stereo	0.49 152	0.27 175	0.67 202	0.60 359	0.39 310	0.67 247	0.46 276	1.18 259	1.09 313	0.47 101	0.75 158	0.69 199	0.47 149	0.59 64	0.40 179	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.19 181	0.15 110

HH	0.63 249	0.30 252	0.77 292	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 468	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

HanStereo	0.63 249	0.30 252	0.77 292	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 468	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

ACVNet	0.63 249	0.31 287	0.54 122	0.54 273	0.36 267	0.80 320	0.46 276	1.37 308	1.07 298	0.93 223	1.30 359	1.08 342	0.85 340	0.80 137	0.94 412	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.22 282	0.18 197

hitnet-ft	0.79 356	0.35 370	0.57 146	0.58 334	0.42 334	0.96 381	0.46 276	1.47 334	1.33 447	1.19 343	1.22 329	1.81 493	0.98 408	1.66 366	0.94 412	0.33 460	0.28 465	0.34 470	0.27 419	0.35 435	0.31 427

FADNet_RVC	0.83 376	0.51 455	1.83 519	0.54 273	0.42 334	1.19 434	0.46 276	1.51 349	1.09 313	0.89 213	1.24 335	0.91 278	0.87 353	2.11 422	1.11 444	0.27 406	0.22 412	0.31 435	0.28 440	0.43 478	0.38 468

2w_stereo	0.32 38	0.24 94	0.45 63	0.39 36	0.22 22	0.46 80	0.47 283	0.69 63	0.42 54	0.43 79	0.50 83	0.24 9	0.45 132	0.47 26	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.13 42

HUF	0.36 62	0.23 73	0.52 110	0.40 45	0.22 22	0.54 157	0.47 283	0.82 114	0.43 56	0.36 44	0.43 53	0.50 118	0.42 111	0.64 86	0.29 49	0.17 111	0.12 61	0.16 61	0.12 49	0.15 49	0.14 73

ITSA-stereo	0.82 370	0.36 380	0.82 312	0.54 273	0.31 191	0.80 320	0.47 283	2.17 526	1.67 516	1.13 306	1.13 292	0.94 292	0.86 348	2.46 454	1.00 426	0.26 390	0.23 424	0.28 405	0.27 419	0.28 379	0.36 457

anonymousdsp2	0.53 170	0.27 175	0.74 271	0.48 157	0.29 142	0.76 293	0.47 283	1.61 378	0.82 202	0.77 182	0.77 162	0.75 212	0.47 149	1.03 212	0.40 179	0.18 151	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.19 181	0.18 197

x	0.54 186	0.31 287	0.61 167	0.47 130	0.30 165	0.67 247	0.47 283	1.53 357	0.79 193	0.81 194	0.83 178	0.78 223	0.70 273	0.70 104	0.62 322	0.21 268	0.19 354	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.20 270

dd	0.59 229	0.48 442	0.97 379	0.55 297	0.32 213	0.64 218	0.47 283	1.02 191	1.34 450	0.78 185	0.86 183	0.58 158	0.54 197	1.01 208	0.86 400	0.28 420	0.18 336	0.26 373	0.19 233	0.32 419	0.24 339

ACRE	0.61 238	0.33 325	1.01 393	0.58 334	0.49 384	0.75 287	0.47 283	1.06 223	0.95 241	1.37 434	1.55 443	0.62 176	0.46 139	0.83 148	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.21 287

AnonymousM	0.59 229	1.11 547	0.41 31	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.47 283	1.05 210	0.64 134	0.98 239	0.63 120	0.67 192	0.43 119	0.59 64	0.41 190	0.20 234	0.15 244	1.84 572	0.84 563	0.14 26	0.13 42

DMCA-RVC	0.74 327	0.40 406	1.27 457	0.66 424	0.49 384	0.77 301	0.47 283	1.35 305	1.01 273	1.53 474	1.01 229	1.29 403	0.82 325	1.31 284	0.78 373	0.27 406	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.32 419	0.24 339

DMCA	0.67 285	0.34 349	0.90 354	0.51 219	0.44 354	0.86 349	0.47 283	1.42 321	1.02 276	1.17 334	1.12 287	1.23 383	0.75 287	0.78 130	0.95 416	0.25 367	0.19 354	0.27 390	0.19 233	0.24 322	0.27 385

CFNet	0.96 414	0.36 380	1.01 393	0.62 385	0.42 334	0.99 391	0.47 283	1.90 464	1.32 443	0.99 242	1.39 399	1.10 354	0.86 348	5.58 537	0.79 379	0.23 324	0.17 314	0.28 405	0.27 419	0.26 346	0.21 287

fffft	0.38 74	0.23 73	0.51 101	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.48 294	0.76 84	0.36 37	0.44 83	0.34 27	0.38 70	0.31 46	1.31 284	0.32 85	0.14 34	0.11 31	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 261	0.46 433	1.05 409	0.66 424	0.66 472	0.53 149	0.48 294	1.20 271	1.12 326	0.76 177	0.92 197	0.78 223	0.53 192	1.03 212	0.59 309	0.37 486	0.28 465	0.40 503	0.31 468	0.37 446	0.32 434

test_sample1	0.61 238	0.29 232	0.75 275	0.50 187	0.31 191	0.76 293	0.48 294	1.59 371	0.84 207	0.90 215	0.94 203	0.88 266	0.95 390	1.16 249	0.67 337	0.22 297	0.18 336	0.20 191	0.19 233	0.21 258	0.21 287

tt1	0.62 242	0.32 303	0.51 101	0.54 273	0.26 75	1.16 427	0.48 294	0.95 166	2.47 555	0.57 139	0.77 162	0.49 112	0.81 320	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.15 129	0.19 181	0.20 270

EKT-Stereo	0.53 170	0.30 252	0.73 255	0.58 334	0.60 454	0.51 136	0.48 294	0.94 161	0.90 224	0.71 169	0.88 189	0.77 219	0.43 119	1.07 225	0.40 179	0.22 297	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.22 305

DCRE	0.82 370	0.26 145	0.70 225	0.58 334	0.44 354	0.54 157	0.48 294	0.95 166	0.78 189	0.78 185	7.33 584	0.86 258	0.52 186	0.76 122	0.41 190	0.16 67	0.16 284	0.19 153	0.17 192	0.18 137	0.17 171

CIPLG	0.62 242	0.33 325	0.96 377	0.58 334	0.50 391	0.75 287	0.48 294	1.05 210	0.96 246	1.40 446	1.57 451	0.64 182	0.48 162	0.89 172	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

IPLGR_C	0.62 242	0.33 325	0.99 383	0.58 334	0.49 384	0.76 293	0.48 294	1.10 236	0.96 246	1.40 446	1.56 447	0.62 176	0.48 162	0.80 137	0.71 350	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

cf-r	0.73 322	0.30 252	0.77 292	0.55 297	0.63 464	0.78 306	0.48 294	1.79 433	1.15 353	1.13 306	1.26 346	1.43 426	0.87 353	1.40 317	0.85 398	0.25 367	0.18 336	0.22 257	0.23 362	0.19 181	0.19 237

StereoDRNet-Refined	0.80 359	0.41 414	0.88 344	0.62 385	0.42 334	1.33 455	0.48 294	1.52 351	1.17 365	1.45 458	1.44 413	1.44 431	0.90 365	1.26 273	1.24 459	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.24 375	0.25 334	0.28 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xyz-stereo	7.16 589	0.22 56	69.90 620	0.42 63	0.21 10	32.92 612	0.49 304	0.87 126	0.76 182	1.38 439	27.04 608	1.19 373	1.16 456	4.69 512	0.97 421	0.16 67	0.12 61	0.20 191	0.14 110	0.16 71	0.12 13

DispNO	0.93 408	0.30 252	1.34 469	0.55 297	0.55 428	0.89 352	0.49 304	1.48 336	1.21 391	1.17 334	1.27 349	1.19 373	0.90 365	5.23 524	0.74 357	0.22 297	0.17 314	0.24 315	0.21 310	0.19 181	0.20 270

AACVNet	0.86 390	0.35 370	0.79 303	0.82 510	0.39 310	0.76 293	0.49 304	1.61 378	0.81 197	1.08 269	1.33 374	1.30 404	0.93 380	4.34 506	0.74 357	0.25 367	0.21 394	0.28 405	0.22 339	0.29 390	0.25 351

MMNet	0.84 381	0.32 303	1.09 425	0.60 359	0.59 451	1.85 515	0.49 304	1.51 349	1.27 420	1.37 434	1.15 304	1.26 393	1.18 461	1.67 367	1.22 457	0.19 195	0.18 336	0.23 295	0.22 339	0.25 334	0.21 287

UNet	0.83 376	0.34 349	1.31 461	0.58 334	0.74 495	1.58 487	0.49 304	1.41 319	1.04 285	1.21 351	1.08 263	1.54 451	1.12 449	1.65 362	1.09 438	0.23 324	0.17 314	0.25 354	0.20 265	0.25 334	0.22 305

HITNet	0.65 269	0.40 406	0.77 292	0.48 157	0.24 44	1.05 402	0.49 304	1.76 419	1.02 276	1.18 339	1.18 314	0.89 274	0.80 316	0.85 158	0.79 379	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.17 192	0.29 390	0.15 110
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
CBMV_ROB	0.90 400	0.44 424	0.63 176	0.51 219	0.37 283	1.25 443	0.49 304	1.77 423	1.27 420	1.41 448	2.00 512	1.33 410	1.08 441	2.17 427	0.76 365	0.43 509	0.42 533	0.47 520	0.44 521	0.41 467	0.36 457

PWC_ROB	1.24 478	0.76 520	2.46 543	0.72 470	0.78 508	1.15 425	0.49 304	1.75 413	1.92 536	2.31 542	3.07 550	1.59 459	1.40 493	2.46 454	2.10 528	0.33 460	0.22 412	0.35 478	0.24 375	0.38 455	0.41 477

ttt	0.94 410	0.34 349	0.59 159	0.61 373	0.37 283	0.94 371	0.50 312	2.17 526	1.34 450	1.23 363	1.61 460	0.91 278	0.76 295	1.85 396	3.97 561	0.30 436	0.26 448	0.26 373	0.24 375	0.29 390	0.29 403

AIO-test2	0.57 217	0.28 197	0.63 176	0.61 373	0.58 443	0.79 312	0.51 313	1.18 259	1.40 482	0.63 156	1.15 304	0.51 122	0.43 119	1.09 230	0.35 129	0.21 268	0.17 314	0.26 373	0.30 461	0.20 217	0.19 237

rvit_0105_6	0.53 170	0.37 387	0.98 382	0.65 417	0.38 300	0.51 136	0.51 313	0.77 87	1.20 385	0.54 135	0.55 101	0.65 185	0.53 192	0.94 187	0.44 214	0.32 451	0.32 494	0.28 405	0.24 375	0.28 379	0.21 287

ACVNet-DCA	0.56 210	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

xx1	0.67 285	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 568	0.58 141	0.79 170	0.95 301	0.77 299	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

1test111	0.54 186	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	0.88 167	0.59 309	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

cc1	0.64 261	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 568	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.19 181	0.19 237

IER	0.70 295	0.31 287	1.02 400	0.48 157	0.52 415	1.34 458	0.51 313	1.17 254	0.99 265	1.23 363	1.34 381	1.12 359	1.11 446	0.99 203	0.71 350	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.21 310	0.20 217	0.19 237

GANet-ADL	0.60 232	0.35 370	0.72 243	0.64 403	0.40 321	0.68 254	0.51 313	1.49 338	1.12 326	0.95 230	1.08 263	0.91 278	0.57 218	0.76 122	0.55 297	0.26 390	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.23 307	0.25 351

AAGNet	1.83 530	0.28 197	0.72 243	0.61 373	0.32 213	0.67 247	0.51 313	0.96 173	0.98 258	1.47 461	1.20 325	1.00 318	1.18 461	2.83 469	22.77 607	0.22 297	0.13 130	0.22 257	0.19 233	0.23 307	0.15 110

GwcNet-RSSM	0.77 344	0.32 303	1.01 393	0.62 385	0.54 422	0.78 306	0.51 313	1.73 406	1.20 385	1.09 275	1.37 390	1.46 436	0.85 340	1.53 341	1.09 438	0.25 367	0.18 336	0.23 295	0.24 375	0.20 217	0.19 237

DANet	1.08 452	0.61 493	1.32 464	0.85 519	0.72 489	1.37 461	0.51 313	1.54 360	1.15 353	1.78 511	1.54 441	2.01 518	1.11 446	2.90 472	2.00 524	0.33 460	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 484	0.45 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 291	0.33 325	0.91 357	0.51 219	0.30 165	0.92 366	0.52 324	1.87 455	1.15 353	1.14 309	1.18 314	0.87 262	0.75 287	1.18 255	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.26 408	0.26 346	0.25 351

test_sample3	0.68 289	0.32 303	0.88 344	0.52 240	0.30 165	0.97 385	0.52 324	1.86 452	1.15 353	1.08 269	1.11 280	0.88 266	0.71 278	1.17 253	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.25 354	0.25 390	0.25 334	0.25 351

ProNet	0.43 105	0.28 197	0.58 152	0.43 70	0.30 165	0.56 173	0.52 324	1.00 184	0.58 114	0.44 83	0.49 80	0.43 78	0.43 119	1.28 278	0.36 139	0.15 44	0.13 130	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

test_5	0.65 269	0.30 252	0.75 275	0.67 436	0.50 391	0.92 366	0.52 324	1.39 315	1.12 326	0.76 177	1.11 280	1.00 318	0.90 365	1.53 341	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.23 295	0.22 339	0.21 258	0.19 237

sAnonymous2	0.55 201	0.56 473	1.46 486	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 545	0.56 520

CroCo_RVC	0.55 201	0.56 473	1.46 486	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 545	0.56 520

RALCasStereoNet	0.54 186	0.30 252	0.66 197	0.59 347	0.51 403	0.61 202	0.52 324	0.94 161	0.93 236	0.70 167	1.01 229	0.78 223	0.44 128	1.33 291	0.47 249	0.20 234	0.16 284	0.18 128	0.16 171	0.20 217	0.19 237

PWCDC_ROB	1.29 483	0.75 519	1.33 466	1.05 547	0.88 530	1.73 500	0.52 324	1.89 461	3.28 570	1.29 392	4.88 573	1.22 378	1.46 501	1.77 388	1.45 494	0.60 543	0.26 448	0.29 416	0.25 390	0.52 511	0.37 462

MM-Stereo_test3	0.50 157	0.24 94	0.54 122	0.54 273	0.74 495	0.49 105	0.53 332	1.09 233	1.05 289	0.62 155	0.95 204	0.61 171	0.42 111	0.77 125	0.38 162	0.20 234	0.17 314	0.20 191	0.16 171	0.18 137	0.18 197

rvit_0105_4	0.56 210	0.38 394	1.06 413	0.66 424	0.38 300	0.53 149	0.53 332	0.84 122	1.17 365	0.56 138	0.61 115	0.72 207	0.59 228	0.98 199	0.45 228	0.32 451	0.33 499	0.29 416	0.25 390	0.29 390	0.23 325

DRaft	0.80 359	0.24 94	0.70 225	0.45 109	0.30 165	0.97 385	0.53 332	1.05 210	0.97 253	1.78 511	2.02 515	0.80 229	1.74 526	2.73 467	0.72 353	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.21 287

acv_ft	0.75 336	0.31 287	0.95 371	0.70 457	0.86 527	1.24 441	0.53 332	1.44 328	1.07 298	1.24 371	1.30 359	1.08 342	0.92 371	0.80 137	1.34 472	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.21 258	0.18 197

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 356	0.43 421	1.05 409	0.64 403	0.58 443	0.95 375	0.53 332	1.53 357	1.18 372	1.37 434	1.15 304	1.43 426	0.88 358	1.61 356	0.84 395	0.25 367	0.22 412	0.27 390	0.27 419	0.29 390	0.29 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 295	0.43 421	0.75 275	0.73 478	0.37 283	0.92 366	0.53 332	1.85 449	1.18 372	1.12 291	1.23 333	1.07 341	0.65 260	0.96 190	0.63 326	0.31 444	0.15 244	0.32 451	0.21 310	0.29 390	0.22 305
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.
3w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.52 110	0.40 45	0.21 10	0.53 149	0.54 338	0.65 50	0.46 70	0.44 83	0.48 72	0.23 4	0.45 132	0.46 19	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

1w_stereo	0.34 50	0.20 16	0.42 40	0.43 70	0.26 75	0.47 87	0.54 338	0.59 28	0.50 84	0.41 67	0.66 128	0.25 15	0.44 128	0.62 82	0.33 102	0.12 8	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

MM-Stereo_test1	0.49 152	0.24 94	0.56 136	0.51 219	0.30 165	0.50 119	0.54 338	0.91 142	1.03 280	0.84 203	0.69 139	0.54 137	0.60 231	1.16 249	0.33 102	0.18 151	0.16 284	0.20 191	0.17 192	0.19 181	0.15 110

test_sample5	0.69 291	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.11 289	1.25 339	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

mmm	0.63 249	0.35 370	0.72 243	0.51 219	0.30 165	0.86 349	0.54 338	1.59 371	0.86 209	1.07 268	1.38 395	0.79 227	0.75 287	0.91 175	0.58 306	0.22 297	0.18 336	0.29 416	0.25 390	0.25 334	0.23 325

DualNet	0.70 295	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.14 309	1.33 374	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

CAS	0.63 249	0.18 1	0.37 6	2.27 570	0.84 522	0.57 178	0.54 338	0.79 96	0.62 126	0.48 109	0.70 143	0.36 60	0.26 22	0.45 16	0.35 129	2.24 573	0.10 9	0.14 4	0.09 1	0.15 49	1.06 562

gwcnet-sp	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

scenet	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

ssnet	0.74 327	0.33 325	1.44 479	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 400	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

LCNet	0.72 304	0.28 197	0.52 110	0.55 297	0.31 191	0.69 259	0.54 338	1.00 184	0.88 217	1.19 343	1.34 381	0.97 309	1.34 489	2.56 459	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.27 360	0.73 545

TransformOpticalFlow	0.96 414	0.28 197	0.89 350	0.52 240	0.31 191	0.66 243	0.54 338	1.75 413	1.12 326	1.09 275	1.44 413	1.37 420	1.01 420	6.70 561	0.42 201	0.19 195	0.12 61	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.19 237

raft+_RVC	0.53 170	0.26 145	0.54 122	0.60 359	0.47 379	0.54 157	0.54 338	1.27 290	0.99 265	0.76 177	1.03 247	0.70 203	0.56 209	0.93 184	0.47 249	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.18 210	0.18 137	0.15 110

ac_64	0.82 370	0.29 232	0.81 309	0.71 465	0.60 454	1.05 402	0.54 338	1.99 488	0.92 234	1.18 339	1.06 254	1.99 516	1.08 441	1.94 406	0.97 421	0.27 406	0.22 412	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.19 237

STTStereo	0.78 352	0.50 452	1.22 447	0.64 403	0.54 422	0.89 352	0.54 338	1.44 328	1.11 322	1.38 439	1.09 268	1.27 397	0.85 340	1.43 320	0.83 392	0.29 431	0.27 457	0.33 460	0.39 509	0.32 419	0.30 417

R-Stereo Train	0.57 217	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 492	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171

RAFT-Stereo	0.57 217	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 492	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 327	0.48 442	0.87 336	0.57 328	0.44 354	0.79 312	0.54 338	1.73 406	0.96 246	1.38 439	1.27 349	1.24 385	0.73 283	1.43 320	0.73 356	0.34 471	0.28 465	0.27 390	0.26 408	0.31 410	0.31 427

rvit_stereo_0080	0.44 118	0.32 303	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

whm_eth	0.44 118	0.32 303	0.71 237	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

knoymous	0.51 159	0.29 232	0.47 74	0.43 70	0.30 165	0.55 166	0.55 356	1.02 191	0.77 186	0.98 239	0.85 182	0.94 292	0.56 209	0.85 158	0.45 228	0.20 234	0.14 185	0.26 373	0.14 110	0.23 307	0.23 325

RAFT+CT+SA	0.58 223	0.29 232	0.60 164	0.66 424	0.37 283	0.42 55	0.55 356	1.27 290	1.03 280	0.70 167	1.22 329	0.60 167	0.70 273	1.64 361	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.22 339	0.21 258	0.18 197

CFNet-ft	0.72 304	0.32 303	0.54 122	0.66 424	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 455	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

BEATNet_4x	0.73 322	0.49 445	1.17 442	0.53 258	0.26 75	1.03 399	0.55 356	1.82 440	1.06 293	1.21 351	1.22 329	0.96 307	0.91 368	1.01 208	1.06 432	0.21 268	0.14 185	0.24 315	0.19 233	0.37 446	0.21 287

HSM-Net_RVC	0.87 394	0.29 232	0.53 116	0.53 258	0.30 165	1.15 425	0.55 356	3.57 574	1.28 425	1.53 474	1.74 482	1.68 477	0.93 380	1.49 332	0.77 371	0.22 297	0.17 314	0.19 153	0.18 210	0.20 217	0.19 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 304	0.32 303	0.54 122	0.66 424	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 455	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

castereo	0.41 95	0.22 56	0.46 71	0.44 95	0.30 165	0.61 202	0.56 364	0.97 174	0.80 194	0.38 57	0.69 139	0.45 88	0.69 268	0.51 36	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.16 71	0.12 13

rvit_0105_5	0.58 223	0.39 399	1.05 409	0.66 424	0.37 283	0.58 181	0.56 364	0.94 161	1.18 372	0.64 157	0.68 135	0.75 212	0.63 250	0.88 167	0.50 268	0.32 451	0.32 494	0.30 429	0.27 419	0.28 379	0.25 351

ffm	0.72 304	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 555	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

ff1	1.37 494	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 555	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

mmx	1.39 497	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

xxx	1.39 497	0.33 325	0.85 319	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 576	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

AASNet	0.76 342	0.35 370	0.91 357	0.79 496	0.81 518	1.14 419	0.56 364	2.02 497	1.08 304	1.22 356	1.24 335	0.93 289	0.76 295	0.77 125	1.16 450	0.27 406	0.23 424	0.24 315	0.20 265	0.28 379	0.24 339

DEmStereo	0.97 420	0.23 73	0.79 303	0.47 130	0.32 213	1.04 401	0.56 364	0.93 154	0.89 220	1.39 445	2.14 522	1.02 327	2.07 549	5.64 538	0.77 371	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.20 270

PFNet	0.91 403	0.26 145	1.10 428	0.63 394	0.32 213	0.64 218	0.56 364	1.17 254	0.99 265	1.47 461	1.08 263	0.98 311	0.69 268	6.62 556	0.54 293	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.19 233	0.20 217	0.17 171

LMCR-Stereo	0.82 370	0.46 433	0.88 344	0.75 486	0.43 345	1.33 455	0.56 364	2.43 553	0.98 258	1.53 474	1.49 429	0.74 209	1.00 418	1.63 359	0.89 405	0.28 420	0.17 314	0.22 257	0.17 192	0.29 390	0.20 270

PSMNet-RSSM	0.72 304	0.30 252	0.61 167	0.63 394	0.42 334	0.73 278	0.56 364	1.92 471	1.10 320	1.09 275	1.37 390	1.22 378	0.98 408	1.28 278	0.72 353	0.27 406	0.19 354	0.27 390	0.29 452	0.24 322	0.24 339

ACV-stereo	0.99 426	0.51 455	1.41 477	0.56 311	0.41 329	2.43 545	0.57 375	1.15 250	1.18 372	0.81 194	1.01 229	3.39 560	2.14 552	1.60 354	1.07 435	0.27 406	0.22 412	0.22 257	0.22 339	0.28 379	0.32 434

GES	0.66 276	0.34 349	0.90 354	0.59 347	0.38 300	0.94 371	0.57 375	2.11 510	0.86 209	1.02 256	1.11 280	0.66 189	0.79 310	0.99 203	0.61 319	0.27 406	0.19 354	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.30 417

FADNet	0.92 405	0.61 493	1.81 515	0.62 385	0.55 428	0.96 381	0.57 375	1.78 427	1.33 447	0.93 223	1.01 229	1.36 417	1.01 420	2.71 466	0.75 362	0.33 460	0.34 500	0.31 435	0.34 492	0.59 524	0.40 472

RASNet	1.12 462	0.30 252	0.91 357	0.66 424	0.77 506	0.97 385	0.57 375	1.37 308	1.35 460	1.02 256	1.34 381	2.11 525	1.43 496	7.09 566	1.39 481	0.19 195	0.17 314	0.17 90	0.19 233	0.18 137	0.16 143

FSD					0.50 391	0.54 157	0.58 379	0.65 50	0.53 104	0.54 135	0.52 88	0.56 150	0.52 186	0.57 60	0.55 297	0.51 528	0.47 545	0.50 525	0.49 533	0.50 504

test_sample6	0.71 302	0.34 349	0.87 336	0.52 240	0.30 165	0.82 331	0.58 379	1.79 433	1.15 353	1.14 309	1.33 374	0.91 278	0.79 310	1.31 284	0.74 357	0.27 406	0.21 394	0.27 390	0.29 452	0.28 379	0.27 385

GwcNet-ADL	0.64 261	0.31 287	0.79 303	0.56 311	0.41 329	0.60 196	0.58 379	1.41 319	1.26 414	1.08 269	1.13 292	0.91 278	0.60 231	1.04 218	0.78 373	0.27 406	0.18 336	0.18 128	0.18 210	0.25 334	0.29 403

HHNet	0.62 242	0.26 145	0.63 176	0.43 70	0.45 361	0.50 119	0.58 379	1.07 225	1.01 273	1.25 377	2.23 525	0.70 203	0.61 240	1.07 225	0.47 249	0.20 234	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.30 417

RAFT	0.64 261	0.30 252	0.73 255	0.59 347	0.33 234	0.68 254	0.58 379	1.04 202	0.76 182	1.08 269	1.19 321	1.65 474	0.93 380	1.06 221	0.56 300	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.24 375	0.22 282	0.17 171

ICVP	0.63 249	0.33 325	0.57 146	0.61 373	0.40 321	0.80 320	0.58 379	1.61 378	0.89 220	0.90 215	1.24 335	0.88 266	0.73 283	0.72 111	0.88 402	0.29 431	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.24 322	0.27 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 385	0.38 394	0.94 367	0.80 499	1.03 541	1.17 429	0.58 379	1.52 351	1.20 385	1.19 343	1.62 463	1.13 364	1.20 467	1.80 390	1.06 432	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.21 310	0.23 307	0.27 385

GANet-RSSM	0.72 304	0.28 197	0.63 176	0.64 403	0.58 443	0.80 320	0.58 379	1.89 461	1.08 304	1.04 263	1.25 339	1.15 367	1.04 429	1.49 332	0.62 322	0.25 367	0.19 354	0.22 257	0.22 339	0.22 282	0.21 287

UCFNet_RVC	0.69 291	0.35 370	0.49 85	0.64 403	0.39 310	0.85 348	0.58 379	1.75 413	1.14 341	0.97 235	1.19 321	1.17 369	0.93 380	0.99 203	0.62 322	0.28 420	0.20 372	0.34 470	0.31 468	0.32 419	0.27 385

rvit_stereo_ft	0.47 140	0.35 370	0.87 336	0.67 436	0.42 334	0.40 41	0.59 388	0.81 109	0.74 174	0.46 96	0.55 101	0.57 153	0.49 171	0.65 93	0.50 268	0.25 367	0.17 314	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.17 171

test_xeample	1.45 502	0.28 197	0.65 190	0.51 219	0.28 125	0.94 371	0.59 388	2.14 515	1.29 429	1.24 371	1.51 434	0.88 266	0.86 348	1.46 326	15.10 596	0.22 297	0.20 372	0.22 257	0.20 265	0.22 282	0.22 305

HSM	1.19 476	0.32 303	0.65 190	0.57 328	0.38 300	1.23 440	0.59 388	2.25 537	1.19 380	1.30 400	1.25 339	1.94 510	1.03 427	9.32 588	0.71 350	0.22 297	0.16 284	0.20 191	0.16 171	0.21 258	0.21 287

iResNet	0.75 336	0.40 406	1.36 470	0.67 436	0.29 142	0.92 366	0.59 388	1.52 351	1.25 409	1.28 386	1.48 427	0.94 292	0.76 295	1.62 357	0.78 373	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.15 129	0.22 282	0.23 325

coex_refinement	0.80 359	0.28 197	0.73 255	0.70 457	0.51 403	0.95 375	0.60 392	1.78 427	1.23 400	1.36 431	1.37 390	1.82 496	0.81 320	1.32 288	1.13 447	0.26 390	0.17 314	0.19 153	0.20 265	0.24 322	0.25 351

FADNet-RVC	0.88 395	0.67 503	1.93 523	0.60 359	0.48 380	0.91 359	0.60 392	1.71 404	1.18 372	0.90 215	0.96 207	1.36 417	0.92 371	2.25 437	1.17 453	0.30 436	0.29 476	0.32 451	0.32 476	0.41 467	0.35 451

test_sample2	0.62 242	0.29 232	0.74 271	0.50 187	0.28 125	0.80 320	0.61 394	1.61 378	1.00 270	0.88 212	0.99 219	0.94 292	0.83 333	1.16 249	0.51 273	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.22 305

CoDeX	0.73 322	0.29 232	0.93 363	0.54 273	0.36 267	1.14 419	0.61 394	2.34 545	1.17 365	1.16 325	1.25 339	0.91 278	0.87 353	1.33 291	0.64 330	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.18 197

FADNet-RVC-Resample	0.84 381	0.47 438	2.10 529	0.61 373	0.45 361	1.07 407	0.61 394	1.59 371	1.20 385	1.08 269	0.98 217	1.03 331	0.98 408	2.17 427	0.72 353	0.23 324	0.22 412	0.30 429	0.32 476	0.35 435	0.34 446

YMNet	1.00 431	0.54 464	1.40 472	0.81 502	0.85 525	1.87 517	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 498	1.99 509	1.77 490	0.97 400	1.50 334	1.45 494	0.33 460	0.37 518	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

YMNet_1	1.00 431	0.54 464	1.40 472	0.81 502	0.85 525	1.87 517	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 498	1.99 509	1.77 490	0.97 400	1.50 334	1.45 494	0.33 460	0.37 518	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

PSMNet-RUCA	1.02 440	0.97 535	1.44 479	1.23 556	1.10 545	1.40 468	0.62 397	1.69 397	1.38 472	0.94 228	1.53 436	0.97 309	0.83 333	1.17 253	0.93 410	0.69 550	0.34 500	0.99 561	0.60 550	0.97 550	0.64 537

Occ-G	0.42 99	0.21 35	0.48 78	0.41 55	0.26 75	0.42 55	0.62 397	0.77 87	0.49 79	0.43 79	0.66 128	1.02 327	0.46 139	0.78 130	0.41 190	0.16 67	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.16 71	0.16 143

qqq	0.57 217	0.34 349	0.71 237	0.47 130	0.27 100	0.64 218	0.62 397	1.42 321	0.78 189	0.80 190	0.92 197	0.95 301	0.77 299	0.88 167	0.59 309	0.21 268	0.20 372	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

DAS	0.84 381	0.34 349	1.03 404	0.64 403	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 514	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.83 469	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

SepStereo	0.82 370	0.34 349	1.03 404	0.64 403	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 514	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.30 441	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

Anonymous_2	1.30 485	0.55 469	0.82 312	0.52 240	0.58 443	1.01 394	0.64 404	1.25 288	0.97 253	0.96 232	0.78 164	1.33 410	1.29 481	1.03 212	0.74 357	0.62 545	0.64 565	1.06 564	9.63 605	1.16 558	0.49 507

iResNetv2_ROB	0.80 359	0.37 387	1.71 508	0.56 311	0.37 283	0.94 371	0.64 404	1.73 406	1.34 450	1.23 363	1.42 404	1.26 393	0.92 371	1.85 396	0.56 300	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.14 110	0.24 322	0.19 237

BSDual-CNN	0.71 302	0.32 303	0.68 206	0.54 273	0.44 354	1.27 445	0.65 406	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

hknet	0.77 344	0.32 303	0.95 371	0.54 273	0.38 300	1.27 445	0.65 406	2.16 520	1.07 298	1.20 347	1.11 280	1.59 459	0.81 320	1.37 302	0.66 334	0.22 297	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

Anonymous3	0.61 238	0.44 424	1.11 430	0.59 347	0.49 384	0.93 370	0.65 406	0.93 154	0.81 197	0.72 174	0.88 189	0.65 185	0.69 268	1.06 221	0.53 287	0.35 478	0.30 480	0.26 373	0.26 408	0.31 410	0.27 385

SHD	1.31 487	0.71 513	2.34 540	0.86 521	0.75 502	1.77 506	0.65 406	2.22 534	2.50 558	2.40 549	1.71 478	1.91 505	1.60 515	1.93 405	2.37 533	0.38 490	0.31 486	0.38 492	0.40 513	0.48 500	0.50 509

RTSC	1.29 483	0.73 514	2.44 542	0.83 513	0.57 434	1.85 515	0.65 406	1.88 458	2.00 541	2.20 539	1.66 473	1.60 461	1.26 478	2.33 443	3.92 558	0.32 451	0.23 424	0.27 390	0.29 452	0.37 446	0.37 462

G2L-ROB	0.73 322	0.25 122	0.76 285	0.54 273	0.39 310	0.95 375	0.66 411	1.66 392	1.09 313	1.24 371	1.02 237	1.64 471	0.71 278	1.63 359	1.02 428	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.20 217	0.22 305

LL-Strereo	1.33 490	0.39 399	1.38 471	0.61 373	0.61 457	0.75 287	0.66 411	1.63 384	1.17 365	1.56 484	1.60 456	2.03 521	2.12 551	9.72 594	0.97 421	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.23 362	0.22 282	0.25 351

SFCPSM	0.70 295	0.28 197	1.02 400	0.51 219	0.38 300	1.37 461	0.66 411	2.00 489	1.03 280	1.17 334	1.21 327	0.82 238	0.78 306	1.03 212	0.53 287	0.21 268	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.21 258	0.19 237

Nwc_Net	1.09 455	0.49 445	1.33 466	0.89 532	0.80 516	1.49 480	0.66 411	2.19 530	1.27 420	1.32 414	2.26 526	1.96 513	1.54 509	1.92 402	1.34 472	0.40 496	0.30 480	0.43 510	0.45 523	0.38 455	0.37 462

TCMNet	1.01 437	0.60 491	2.10 529	0.86 521	1.33 562	1.14 419	0.67 415	1.69 397	1.23 400	1.11 289	1.57 451	1.30 404	0.97 400	2.01 412	1.50 502	0.31 444	0.31 486	0.38 492	0.34 492	0.42 472	0.36 457

test_sample7	0.74 327	0.37 387	0.76 285	0.52 240	0.35 256	0.91 359	0.67 415	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.31 444	0.28 465	0.32 451	0.31 468	0.33 428	0.29 403

GASNet	0.99 426	0.97 535	1.72 509	0.98 542	0.68 482	0.83 337	0.67 415	1.60 375	1.28 425	1.31 410	1.22 329	1.22 378	1.21 470	2.41 449	1.41 486	0.43 509	0.26 448	0.36 486	0.34 492	0.55 517	0.31 427

DispFullNet	2.34 552	2.85 590	3.66 557	3.08 584	2.27 575	1.97 524	0.67 415	2.00 489	1.70 519	2.52 552	2.00 512	2.23 527	5.86 588	3.44 492	1.58 505	1.01 557	0.32 494	2.64 587	1.94 592	2.85 581	2.24 579

1111x	1.70 523	0.29 232	0.86 325	0.51 219	0.27 100	1.01 394	0.68 419	2.22 534	1.28 425	1.13 306	1.40 401	1.21 376	1.10 445	5.53 534	15.20 597	0.22 297	0.21 394	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.22 305

iinet-f	0.99 426	0.45 431	3.71 559	0.55 297	0.43 345	1.81 510	0.68 419	1.14 248	1.14 341	1.18 339	1.42 404	1.58 458	1.44 498	1.34 295	1.59 507	0.24 340	0.23 424	0.20 191	0.19 233	0.26 346	0.25 351

ToySt	0.66 276	0.33 325	1.23 448	0.51 219	0.33 234	0.86 349	0.68 419	1.10 236	0.97 253	0.84 203	1.08 263	1.25 389	0.94 385	1.01 208	0.74 357	0.19 195	0.19 354	0.24 315	0.24 375	0.27 360	0.23 325

iRaft-Stereo_5w	0.85 385	0.29 232	0.91 357	0.53 258	0.43 345	0.49 105	0.68 419	0.99 180	0.87 213	0.79 188	1.34 381	1.46 436	0.91 368	5.11 521	1.11 444	0.17 111	0.14 185	0.22 257	0.18 210	0.20 217	0.20 270

G2L-Stereo	0.80 359	0.32 303	0.95 371	0.60 359	0.42 334	0.78 306	0.69 423	1.50 342	1.09 313	1.33 422	1.14 296	1.45 433	0.72 281	2.45 451	1.10 441	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.21 310	0.20 217	0.26 375

fast-acv-ft	0.94 410	0.44 424	1.40 472	0.58 334	0.51 403	1.77 506	0.69 423	1.36 307	1.42 490	1.29 392	1.86 498	1.74 485	1.25 476	1.52 337	1.38 478	0.26 390	0.28 465	0.28 405	0.28 440	0.27 360	0.26 375

AANet_RVC	1.16 473	0.52 459	1.49 493	0.65 417	0.45 361	0.75 287	0.69 423	1.42 321	1.55 508	1.34 426	1.87 500	1.53 450	0.78 306	7.43 572	1.38 478	0.25 367	0.17 314	0.19 153	0.16 171	0.22 282	0.26 375

psmorigin	1.52 507	0.69 507	10.52 586	0.68 447	0.59 451	1.13 418	0.70 426	1.57 368	1.19 380	1.99 530	1.79 489	2.26 529	1.47 503	2.09 420	1.36 476	0.39 493	0.40 529	0.34 470	0.33 486	0.43 478	0.56 520

GwcNet	1.08 452	0.51 455	2.33 539	0.79 496	1.18 555	1.76 503	0.70 426	1.68 395	1.47 496	1.41 448	1.64 468	1.74 485	1.04 429	2.20 433	1.41 486	0.30 436	0.29 476	0.29 416	0.27 419	0.30 401	0.35 451

rvit_0105_3	0.63 249	0.44 424	1.08 422	0.72 470	0.40 321	0.64 218	0.71 428	1.03 196	1.17 365	0.82 198	0.70 143	0.80 229	0.70 273	0.91 175	0.56 300	0.35 478	0.34 500	0.34 470	0.32 476	0.27 360	0.28 397

AF-Net	1.13 465	0.52 459	1.33 466	0.86 521	0.91 531	1.38 464	0.71 428	2.16 520	1.62 512	1.56 484	2.40 533	1.99 516	1.65 519	1.81 392	1.48 500	0.48 523	0.28 465	0.49 524	0.33 486	0.39 459	0.32 434

stereogan	1.15 471	0.42 418	1.40 472	0.86 521	0.84 522	2.38 543	0.71 428	1.88 458	1.73 523	1.72 506	1.94 507	2.31 532	1.29 481	2.07 418	1.08 436	0.36 482	0.35 511	0.39 498	0.31 468	0.51 509	0.46 496

UGAM	1.14 467	0.27 175	0.95 371	0.53 258	0.42 334	0.70 266	0.72 431	0.95 166	1.32 443	0.98 239	1.48 427	1.78 492	0.87 353	9.65 593	0.87 401	0.21 268	0.18 336	0.30 429	0.24 375	0.19 181	0.16 143

DualNet (step1)	0.83 376	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.57 538	0.28 465	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

test_sample9	1.86 533	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	2.27 439	7.92 580	0.57 538	12.61 609	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

test_sample8	2.19 547	0.49 445	1.13 434	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.82 440	1.15 353	2.26 540	1.30 359	4.94 575	2.52 564	2.27 439	7.92 580	0.57 538	12.61 609	0.62 547	0.67 554	0.45 488	0.42 481

MyStereo06	0.61 238	0.28 197	0.95 371	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.78 427	0.67 152	1.03 260	1.12 287	1.13 364	0.56 209	0.78 130	0.41 190	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

MyStereo05	0.66 276	0.28 197	1.07 418	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.34 302	1.41 487	1.15 315	0.91 195	0.77 219	0.80 316	1.41 319	0.63 326	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

SQANet	1.31 487	0.88 532	1.08 422	1.83 567	1.44 564	1.44 475	0.75 437	1.74 411	1.09 313	1.32 414	1.26 346	1.28 400	1.01 420	1.50 334	0.83 392	2.50 576	0.34 500	1.47 568	0.55 543	2.32 568	1.57 570

psmg	0.72 304	0.32 303	0.68 206	0.50 187	0.44 354	1.48 478	0.75 437	1.94 477	0.98 258	1.21 351	1.33 374	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.19 354	0.25 354	0.25 390	0.23 307	0.22 305

edge stereo	1.11 460	0.50 452	1.30 460	0.71 465	0.65 469	1.14 419	0.75 437	1.93 475	1.37 468	1.71 505	1.83 493	2.54 542	1.44 498	2.43 450	1.23 458	0.42 504	0.41 531	0.54 535	0.35 497	0.42 472	0.46 496

HBP-ISP	0.96 414	0.58 480	0.72 243	0.61 373	0.46 373	1.64 493	0.76 440	1.86 452	1.28 425	1.30 400	1.53 436	0.86 258	0.94 385	3.27 486	0.69 344	0.45 515	0.44 537	0.54 535	0.48 530	0.47 495	0.40 472

ADLNet2	0.88 395	0.34 349	1.17 442	0.77 492	0.64 467	1.12 417	0.76 440	1.74 411	1.24 406	1.21 351	1.65 470	1.71 481	1.05 433	1.67 367	1.17 453	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.22 339	0.26 346	0.29 403

ADLNet	0.85 385	0.36 380	0.89 350	0.85 519	0.72 489	1.24 441	0.76 440	1.82 440	1.36 464	1.52 473	1.35 387	1.27 397	0.99 416	1.23 264	1.15 449	0.27 406	0.20 372	0.26 373	0.25 390	0.28 379	0.30 417

CSP-Net	0.97 420	0.38 394	0.83 317	0.53 258	0.41 329	1.63 491	0.77 443	2.00 489	1.05 289	1.25 377	1.20 325	1.33 410	0.83 333	4.93 520	0.85 398	0.32 451	0.22 412	0.20 191	0.20 265	0.23 307	0.25 351

RGC	1.14 467	0.79 522	1.26 454	0.91 536	0.96 539	1.52 482	0.77 443	1.92 471	1.26 414	1.54 480	1.93 505	2.02 520	1.54 509	2.25 437	1.31 469	0.44 514	0.35 511	0.58 545	0.48 530	0.47 495	0.46 496

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 426	0.40 406	1.82 517	0.66 424	0.62 463	2.05 529	0.78 445	1.91 468	1.29 429	1.54 480	1.42 404	1.51 447	1.23 472	1.99 410	1.33 470	0.23 324	0.14 185	0.20 191	0.15 129	0.27 360	0.26 375

ADCRef	1.35 492	0.55 469	2.37 541	0.72 470	0.77 506	1.94 522	0.78 445	1.91 468	1.27 420	1.57 488	1.59 455	1.36 417	1.41 494	1.54 343	7.53 575	0.23 324	0.20 372	0.32 451	0.30 461	0.29 390	0.29 403

NOSS_ROB	1.26 481	0.46 433	0.62 173	0.56 311	0.38 300	1.06 405	0.78 445	1.73 406	1.40 482	1.01 252	1.43 408	1.10 354	0.75 287	10.62 597	0.65 331	0.45 515	0.43 534	0.48 522	0.45 523	0.44 484	0.41 477

MyStereo07	0.48 146	0.29 232	0.50 94	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.05 210	0.51 93	0.48 109	0.53 91	0.43 78	0.55 204	1.30 283	0.34 119	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

MyStereo04	0.67 285	0.29 232	1.07 418	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.50 342	1.40 482	0.91 220	0.91 195	0.74 209	0.86 348	1.52 337	0.62 322	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

SACVNet	0.85 385	0.46 433	0.85 319	0.81 502	0.56 431	0.80 320	0.79 448	1.68 395	1.12 326	1.34 426	1.33 374	1.25 389	0.94 385	2.39 448	0.76 365	0.34 471	0.26 448	0.31 435	0.29 452	0.35 435	0.44 491

STrans-v2	1.04 446	0.28 197	0.96 377	0.49 175	0.32 213	0.68 254	0.79 448	2.47 555	1.12 326	1.12 291	1.46 421	1.40 422	1.46 501	6.70 561	0.43 211	0.18 151	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.18 197

GEStereo_RVC	0.90 400	0.37 387	0.99 383	0.64 403	0.50 391	0.95 375	0.79 448	2.42 552	1.17 365	1.16 325	1.11 280	1.26 393	0.92 371	3.24 484	0.90 408	0.29 431	0.19 354	0.23 295	0.20 265	0.27 360	0.29 403

DRN-Test	1.00 431	0.44 424	1.13 434	0.70 457	0.81 518	1.62 490	0.79 448	2.14 515	1.44 493	1.78 511	1.33 374	1.43 426	1.05 433	2.18 430	1.53 504	0.27 406	0.21 394	0.31 435	0.30 461	0.32 419	0.28 397

UDG	1.41 500	2.65 588	0.99 383	1.44 562	1.64 567	1.34 458	0.80 454	1.60 375	1.23 400	1.23 363	1.71 478	2.01 518	1.34 489	1.47 330	1.41 486	0.90 554	0.54 558	2.29 576	0.75 558	1.84 565	1.04 559

UPFNet	0.80 359	0.32 303	0.90 354	0.59 347	0.74 495	1.26 444	0.80 454	1.52 351	1.10 320	1.30 400	1.12 287	1.30 404	0.84 337	1.67 367	1.09 438	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.23 362	0.25 334	0.18 197

PS-NSSS	0.99 426	0.58 480	0.93 363	0.58 334	0.57 434	0.91 359	0.80 454	1.81 439	1.14 341	1.14 309	1.67 475	1.00 318	0.83 333	4.62 511	0.78 373	0.37 486	0.31 486	0.52 529	0.32 476	0.45 488	0.38 468

G2L-Stereo_test	0.73 322	0.27 175	0.74 271	0.49 175	0.40 321	0.90 355	0.81 457	1.53 357	1.14 341	1.28 386	1.27 349	1.52 449	0.72 281	1.62 357	0.94 412	0.19 195	0.14 185	0.16 61	0.15 129	0.18 137	0.19 237

LRCNet_RVC	22.74 604	32.10 610	21.97 597	29.84 607	26.23 605	4.42 580	0.81 457	22.66 605	2.02 542	26.93 611	29.26 611	23.06 612	15.59 601	23.84 608	18.88 601	31.75 616	19.90 617	34.65 615	32.13 616	30.54 614	28.32 615

ARAFT	0.77 344	0.36 380	1.49 493	0.51 219	0.31 191	0.90 355	0.82 459	1.90 464	1.06 293	1.62 496	1.24 335	1.02 327	0.64 254	1.84 393	0.50 268	0.18 151	0.14 185	0.28 405	0.27 419	0.17 102	0.16 143

APVNet	1.06 447	0.53 463	1.42 478	0.84 514	0.79 511	1.92 520	0.82 459	1.90 464	1.08 304	1.08 269	1.43 408	1.56 454	1.13 453	3.07 478	1.58 505	0.31 444	0.34 500	0.42 508	0.36 502	0.36 442	0.37 462

zh-mn7	1.70 523	1.21 553	8.30 580	0.69 451	0.53 418	1.45 476	0.84 461	1.70 402	2.09 546	2.41 550	2.67 543	1.68 477	1.23 472	4.49 507	2.87 542	0.30 436	0.26 448	0.27 390	0.27 419	0.31 410	0.35 451

CBFPSM	0.92 405	0.33 325	1.86 520	0.49 175	0.38 300	1.75 501	0.84 461	1.39 315	1.12 326	1.09 275	0.99 219	2.37 535	1.66 523	1.32 288	1.42 490	0.19 195	0.18 336	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.33 441

delet	0.85 385	0.32 303	0.95 371	0.65 417	0.66 472	1.64 493	0.84 461	1.75 413	1.35 460	1.32 414	1.30 359	1.30 404	0.88 358	1.68 372	1.10 441	0.21 268	0.21 394	0.24 315	0.24 375	0.21 258	0.21 287

RP	1.09 455	0.50 452	1.12 432	0.90 533	1.04 542	1.11 414	0.84 461	1.80 436	1.62 512	1.55 483	2.00 512	1.90 504	1.78 530	1.84 393	1.25 460	0.52 529	0.36 516	0.48 522	0.36 502	0.45 488	0.43 488

PA-Net	1.01 437	0.57 477	1.29 459	0.64 403	0.74 495	1.19 434	0.84 461	1.69 397	1.43 492	1.16 325	1.19 321	1.32 409	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 431	0.45 541	0.33 460	0.49 533	0.32 419	0.47 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 443	0.34 349	1.11 430	0.69 451	0.45 361	2.07 530	0.84 461	2.13 511	1.50 500	1.15 315	1.33 374	2.40 537	1.07 440	2.60 461	1.51 503	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.20 265	0.31 410	0.27 385

DLCB_ROB	0.86 390	0.40 406	0.78 300	0.68 447	0.54 422	1.11 414	0.84 461	1.49 338	1.23 400	1.64 500	1.65 470	1.70 480	0.91 368	1.70 374	1.05 430	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.27 419	0.27 360	0.24 339

CRFU-Net	0.86 390	0.39 399	1.00 389	0.65 417	0.57 434	1.78 508	0.86 468	2.15 517	0.81 197	1.38 439	1.18 314	1.64 471	1.19 464	1.35 296	0.90 408	0.26 390	0.22 412	0.21 226	0.19 233	0.23 307	0.24 339

KYRaft	0.75 336	0.28 197	0.62 173	0.56 311	0.29 142	0.67 247	0.86 468	0.94 161	0.84 207	1.62 496	2.21 524	1.16 368	1.02 425	1.57 349	0.40 179	0.20 234	0.13 130	0.22 257	0.28 440	0.20 217	1.02 557

z-ln-s-r	1.02 440	0.55 469	2.09 528	0.52 240	0.55 428	0.78 306	0.87 470	1.47 334	1.34 450	1.12 291	1.62 463	1.37 420	1.06 436	2.62 463	3.32 552	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.21 287

rvit_105_1	0.72 304	0.52 459	1.01 393	0.78 494	0.49 384	0.75 287	0.87 470	1.12 244	1.18 372	0.99 242	0.79 170	0.90 275	0.77 299	1.26 273	0.75 362	0.41 500	0.36 516	0.36 486	0.41 514	0.30 401	0.33 441

NVstereo2D	0.92 405	0.41 414	1.48 491	0.72 470	0.72 489	1.20 436	0.87 470	1.75 413	1.38 472	0.99 242	1.13 292	1.26 393	0.98 408	2.21 434	0.89 405	0.43 509	0.20 372	0.38 492	0.24 375	0.57 520	0.63 533

Syn2CoEx	1.14 467	0.69 507	1.66 503	0.80 499	0.67 476	1.40 468	0.88 473	2.06 505	1.54 506	1.25 377	1.58 454	1.42 425	1.50 508	4.09 500	1.40 482	0.36 482	0.32 494	0.34 470	0.29 452	0.29 390	0.34 446

SuperB	2.53 559	0.59 483	18.45 593	0.69 451	0.50 391	1.87 517	0.88 473	1.67 394	2.39 552	1.50 470	1.42 404	1.14 366	1.15 455	4.28 505	5.07 565	0.24 340	0.19 354	0.22 257	0.19 233	7.86 602	0.34 446

anonymity	1.12 462	0.97 535	1.21 445	1.07 550	1.12 549	1.08 408	0.89 475	1.95 479	1.16 362	1.29 392	1.26 346	1.22 378	1.09 444	1.15 245	1.01 427	1.02 559	1.00 584	0.97 559	0.97 571	0.98 551	0.99 556

FAT-Stereo	1.07 449	0.41 414	1.32 464	0.72 470	0.58 443	1.08 408	0.89 475	1.96 480	1.65 514	1.75 508	1.98 508	2.03 521	1.48 504	2.02 413	1.18 456	0.42 504	0.35 511	0.34 470	0.29 452	0.35 435	0.53 515

NCC-stereo	1.10 457	0.54 464	1.24 451	0.84 514	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 414	1.74 482	1.88 500	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 518	0.45 515	0.58 546	0.42 472	0.42 481

Abc-Net	1.10 457	0.54 464	1.24 451	0.84 514	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 414	1.74 482	1.88 500	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 518	0.45 515	0.58 546	0.42 472	0.42 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 494	0.87 530	2.56 546	0.84 514	0.69 484	1.83 513	0.89 475	2.07 506	1.88 532	1.88 523	1.53 436	1.91 505	1.55 511	2.85 471	3.05 544	0.48 523	0.29 476	0.44 514	0.39 509	0.69 538	0.60 530

G-Net	1.66 518	0.63 498	1.56 496	1.11 552	0.74 495	2.98 562	0.91 480	1.55 364	1.22 397	2.76 560	8.18 591	2.32 533	2.53 565	1.92 402	1.87 516	0.48 523	0.44 537	0.45 515	0.31 468	0.60 528	0.57 524

StereoDRNet	0.98 424	0.47 438	1.70 506	0.76 489	0.94 536	1.51 481	0.91 480	1.92 471	1.32 443	1.61 492	1.13 292	1.47 441	0.97 400	1.75 381	1.46 497	0.28 420	0.23 424	0.29 416	0.27 419	0.35 435	0.27 385

DDUNet	1.50 505	2.69 589	1.12 432	1.77 566	1.88 569	1.84 514	0.92 482	1.70 402	1.16 362	1.38 439	1.79 489	1.60 461	1.12 449	1.37 302	1.08 436	1.10 564	0.76 569	2.37 578	0.94 569	2.00 566	1.37 567

psm_up	0.77 344	0.34 349	0.70 225	0.66 424	0.58 443	1.05 402	0.92 482	1.52 351	1.12 326	1.26 381	1.16 309	1.31 408	1.23 472	1.20 259	0.81 385	0.25 367	0.29 476	0.31 435	0.27 419	0.27 360	0.25 351

RYNet	1.17 474	0.49 445	1.24 451	0.70 457	0.97 540	1.71 497	0.92 482	1.91 468	1.46 495	1.38 439	1.14 296	1.88 500	1.30 485	4.24 502	1.87 516	0.26 390	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.55 517	0.54 516

PDISCO_ROB	1.32 489	0.65 501	1.44 479	1.36 557	1.46 565	2.55 548	0.92 482	2.45 554	2.07 545	1.37 434	1.49 429	1.65 474	1.00 418	2.82 468	1.35 475	1.01 557	0.27 457	0.54 535	0.47 528	0.71 540	0.73 545

w-ln-seven-2	1.18 475	0.61 493	4.25 561	0.68 447	0.61 457	1.20 436	0.93 486	1.63 384	1.35 460	1.66 501	1.53 436	1.47 441	1.37 492	3.00 477	1.74 511	0.25 367	0.24 433	0.29 416	0.26 408	0.33 428	0.28 397

DSFCA	0.93 408	0.34 349	1.06 413	0.52 240	0.65 469	1.55 485	0.93 486	1.49 338	1.19 380	1.56 484	1.15 304	1.50 445	0.96 397	3.07 478	1.02 428	0.30 436	0.26 448	0.25 354	0.25 390	0.28 379	0.24 339

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 457	1.02 540	1.00 389	0.82 510	0.67 476	1.93 521	0.93 486	1.62 382	1.11 322	1.15 315	1.25 339	1.50 445	0.79 310	1.96 408	0.76 365	1.89 569	0.34 500	0.79 554	0.36 502	1.25 562	0.83 549

FCDSN-DC	2.32 551	0.63 498	0.81 309	0.84 514	0.75 502	2.23 536	0.94 489	2.09 509	1.80 528	5.45 591	7.72 588	7.77 588	6.93 595	3.39 487	1.80 514	0.52 529	0.48 547	0.52 529	0.51 539	0.57 520	0.58 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 542	0.59 483	0.89 350	0.70 457	0.61 457	3.95 575	0.94 489	1.80 436	1.79 527	4.41 581	4.43 564	8.17 589	3.66 578	3.40 488	1.33 470	0.52 529	0.48 547	0.54 535	0.58 546	0.53 513	0.50 509

w-ln-seven	1.38 496	0.70 510	3.91 560	0.75 486	0.72 489	2.69 554	0.95 491	2.02 497	1.99 540	1.99 530	1.73 480	1.82 496	1.17 457	2.45 451	2.84 541	0.28 420	0.25 442	0.31 435	0.30 461	0.41 467	0.33 441

MFN_U_SF_RVC	1.52 507	0.84 525	3.42 555	0.87 528	0.66 472	2.56 549	0.95 491	2.36 546	1.70 519	1.98 529	1.86 498	2.45 540	1.79 531	2.95 473	2.58 536	0.52 529	0.48 547	0.55 539	0.59 549	0.59 524	0.61 531

DeepPrunerF	1.60 513	0.73 514	5.81 571	0.88 529	1.19 556	0.91 359	0.95 491	2.19 530	5.24 587	1.17 334	1.30 359	1.19 373	1.30 485	4.90 518	1.66 510	0.42 504	0.34 500	0.52 529	0.47 528	0.41 467	0.40 472

MSAF-DinoV2	1.97 540	0.80 524	10.38 585	0.86 521	0.48 380	1.39 466	0.97 494	2.55 558	1.72 522	1.53 474	1.65 470	3.59 562	2.20 555	5.39 531	3.94 559	0.27 406	0.17 314	0.26 373	0.28 440	0.47 495	0.46 496

ssnet_v2	0.88 395	0.36 380	1.02 400	0.62 385	0.38 300	1.32 453	0.97 494	2.07 506	1.34 450	1.37 434	1.18 314	1.54 451	0.92 371	1.10 233	1.65 508	0.30 436	0.27 457	0.30 429	0.28 440	0.27 360	0.26 375

Prome-Stereo	0.75 336	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.32 213	0.59 188	0.97 494	0.89 135	0.88 217	1.45 458	2.46 537	0.91 278	1.41 494	1.58 351	0.44 214	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.20 217	0.92 553

PVD	1.70 523	0.84 525	2.26 538	0.94 541	0.83 521	2.48 546	0.97 494	2.59 559	3.35 571	3.01 568	2.77 545	2.34 534	2.47 563	2.67 465	3.14 547	0.47 522	0.45 541	0.59 546	0.48 530	0.59 524	0.75 547

CVANet_RVC	1.07 449	0.43 421	0.76 285	0.60 359	0.50 391	0.90 355	0.97 494	1.52 351	1.26 414	1.33 422	1.38 395	1.24 385	1.18 461	6.75 563	0.75 362	0.34 471	0.23 424	0.34 470	0.29 452	0.42 472	0.27 385

GMM-Stereo	0.74 327	0.25 122	0.59 159	0.54 273	0.34 252	0.72 274	0.99 499	1.01 190	0.87 213	1.36 431	1.78 488	1.12 359	0.81 320	2.09 420	0.46 242	0.18 151	0.12 61	0.25 354	0.25 390	0.20 217	0.85 551

ccnet	1.12 462	0.67 503	1.01 393	0.78 494	0.73 494	1.72 499	0.99 499	1.84 448	1.26 414	1.47 461	1.85 497	1.75 488	1.29 481	1.75 381	1.88 518	0.57 538	0.53 555	0.57 544	0.55 543	0.59 524	0.54 516

Wz-Net-LNSev	1.03 443	0.67 503	2.71 550	0.64 403	0.84 522	1.75 501	1.00 501	1.80 436	1.32 443	1.28 386	1.25 339	1.65 474	1.22 471	1.39 311	1.40 482	0.28 420	0.26 448	0.24 315	0.23 362	0.33 428	0.32 434

CC-Net-ROB	1.49 503	1.26 555	1.27 457	0.88 529	0.79 511	1.76 503	1.00 501	1.79 433	1.26 414	1.10 283	1.61 460	1.21 376	0.99 416	8.13 581	0.84 395	1.09 563	0.41 531	2.20 574	0.46 526	1.20 561	0.48 503

Consistency-Raft	1.25 480	0.99 538	1.93 523	1.02 546	1.21 557	0.96 381	1.01 503	1.75 413	1.92 536	1.36 431	2.12 520	1.44 431	1.01 420	1.14 244	1.40 482	0.72 551	0.82 571	0.89 557	0.98 573	1.31 563	0.95 554

IRAFT_RVC	0.88 395	0.28 197	0.76 285	0.63 394	0.31 191	0.65 234	1.02 504	1.22 280	0.94 239	1.22 356	1.04 250	1.01 325	0.98 408	5.82 542	0.53 287	0.22 297	0.12 61	0.25 354	0.20 265	0.20 217	0.19 237

MeshStereo	2.26 549	0.56 473	0.92 361	0.61 373	0.49 384	2.60 550	1.02 504	3.18 568	2.05 544	7.40 598	4.98 574	7.58 586	2.98 571	6.37 552	1.96 522	0.43 509	0.43 534	0.45 515	0.39 509	0.43 478	0.42 481
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
z-mn7	1.56 510	0.84 525	4.36 564	0.71 465	0.51 403	2.60 550	1.04 506	1.73 406	2.70 564	1.53 474	2.99 549	1.94 510	1.34 489	4.78 515	2.41 534	0.29 431	0.24 433	0.27 390	0.24 375	0.34 432	0.31 427

FC-DCNN	2.72 566	0.59 483	0.86 325	0.73 478	0.57 434	2.91 559	1.04 506	3.01 566	2.60 559	6.83 593	7.64 586	9.92 593	6.33 593	5.21 523	3.14 547	0.53 535	0.48 547	0.51 527	0.50 536	0.53 513	0.51 513

NLCSM	1.27 482	0.70 510	1.67 504	0.71 465	0.92 533	1.33 455	1.05 508	2.66 560	1.08 304	1.22 356	1.99 509	1.76 489	0.97 400	5.87 543	1.47 498	0.33 460	0.27 457	0.31 435	0.35 497	0.39 459	0.32 434

FC-DCNN v2	2.81 567	0.59 483	0.85 319	0.73 478	0.57 434	2.97 561	1.05 508	3.39 572	2.61 560	6.98 594	7.67 587	10.38 596	6.31 592	5.75 541	3.37 553	0.53 535	0.48 547	0.51 527	0.50 536	0.53 513	0.51 513

ADCP+	1.99 542	0.48 442	7.73 576	0.66 424	0.91 531	2.30 539	1.05 508	1.82 440	1.34 450	1.54 480	1.32 372	1.74 485	1.61 516	2.17 427	13.37 592	0.24 340	0.21 394	0.32 451	0.28 440	0.37 446	0.29 403

aanetorigin	1.23 477	0.79 522	2.78 552	0.70 457	0.79 511	0.99 391	1.06 511	1.06 223	1.37 468	3.52 572	2.61 541	1.72 482	1.63 517	1.99 410	1.78 513	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.25 390	0.38 455	0.45 493

FINET	0.97 420	0.54 464	1.60 500	0.63 394	0.79 511	1.08 408	1.07 512	1.56 367	2.20 549	1.15 315	1.49 429	0.94 292	0.88 358	2.32 442	1.05 430	0.42 504	0.35 511	0.32 451	0.28 440	0.43 478	0.38 468

PASM	1.34 491	0.92 533	2.62 548	0.86 521	0.87 529	1.03 399	1.08 513	1.50 342	1.51 502	1.82 519	1.41 403	1.68 477	1.26 478	4.87 517	1.34 472	0.61 544	0.65 567	0.68 551	0.78 560	0.69 538	0.68 541

FBW_ROB	1.71 526	0.62 497	1.45 484	0.67 436	0.61 457	1.81 510	1.08 513	2.52 556	1.70 519	1.77 510	1.73 480	1.98 515	1.25 476	12.57 600	1.84 515	0.34 471	0.37 518	0.56 542	0.38 507	0.45 488	0.43 488

MDST_ROB	1.67 519	0.34 349	1.58 499	0.92 538	0.58 443	4.26 579	1.11 515	2.83 562	1.41 487	4.49 583	2.55 540	1.45 433	0.97 400	7.79 578	1.17 453	0.31 444	0.25 442	0.37 489	0.33 486	0.31 410	0.30 417

SPS-STEREO	1.67 519	1.04 541	1.23 448	1.21 554	1.13 551	1.82 512	1.11 515	2.16 520	1.52 503	3.07 570	2.32 528	2.82 551	1.80 532	4.11 501	2.04 525	1.03 560	0.99 583	0.97 559	0.94 569	1.03 556	1.02 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 400	0.52 459	1.17 442	0.72 470	0.61 457	1.27 445	1.12 517	1.76 419	1.12 326	1.09 275	1.28 355	1.45 433	0.89 364	1.65 362	1.42 490	0.33 460	0.25 442	0.37 489	0.39 509	0.35 435	0.29 403

ETE_ROB	0.96 414	0.64 500	1.16 440	0.69 451	0.48 380	1.14 419	1.13 518	1.77 423	1.19 380	1.91 527	1.45 415	1.73 483	1.05 433	1.60 354	1.14 448	0.32 451	0.26 448	0.38 492	0.34 492	0.39 459	0.41 477

ADCMid	1.89 537	0.73 514	5.06 566	0.72 470	0.67 476	2.00 527	1.14 519	1.97 484	1.48 497	2.86 563	1.81 492	2.37 535	2.05 548	2.24 435	10.39 589	0.33 460	0.31 486	0.39 498	0.43 519	0.50 504	0.44 491

XPNet_ROB	0.96 414	0.49 445	1.09 425	0.72 470	0.57 434	1.11 414	1.14 519	1.66 392	1.23 400	1.85 521	1.39 399	1.64 471	1.11 446	1.80 390	1.42 490	0.38 490	0.30 480	0.33 460	0.29 452	0.37 446	0.34 446

WCMA_ROB	1.84 531	0.47 438	1.31 461	0.69 451	0.57 434	2.11 532	1.14 519	1.87 455	1.73 523	4.04 577	6.43 579	5.62 580	3.61 577	2.59 460	1.94 521	0.52 529	0.44 537	0.39 498	0.42 517	0.48 500	0.47 500

Ntro	1.64 517	1.15 550	1.23 448	2.48 575	1.83 568	2.09 531	1.16 522	1.96 480	1.38 472	1.21 351	1.62 463	1.62 463	1.29 481	1.87 399	1.11 444	3.04 582	0.56 559	1.82 571	0.64 552	2.80 577	2.05 577

EDNetEfficientorigin	10.57 595	1.47 564	177.42 623	0.67 436	0.53 418	1.58 487	1.16 522	1.90 464	3.37 572	4.71 585	3.38 554	3.10 558	2.69 567	3.13 482	3.58 554	0.25 367	0.23 424	0.33 460	0.27 419	0.83 543	0.81 548

SGM_RVC	1.68 521	0.36 380	0.61 167	0.59 347	0.29 142	2.25 537	1.18 524	2.38 549	1.68 518	3.60 573	2.67 543	3.69 564	2.42 561	8.13 581	1.90 519	0.31 444	0.31 486	0.30 429	0.28 440	0.30 401	0.29 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 471	0.46 433	2.17 534	0.81 502	0.80 516	1.21 438	1.19 525	1.93 475	2.02 542	1.47 461	2.11 519	1.57 455	1.17 457	2.05 417	1.41 486	0.40 496	0.40 529	0.35 478	0.31 468	0.44 484	0.70 542

pmcnn	2.37 553	0.42 418	2.71 550	0.63 394	0.43 345	1.54 484	1.19 525	2.01 493	1.53 505	2.64 556	7.60 585	18.07 603	1.45 500	3.44 492	2.78 540	0.18 151	0.15 244	0.15 30	0.12 49	0.20 217	0.18 197

ADCPNet	1.85 532	0.69 507	8.07 577	0.71 465	0.58 443	2.79 557	1.22 527	1.94 477	1.54 506	1.88 523	1.69 476	2.46 541	2.04 546	2.37 446	6.48 570	0.38 490	0.37 518	0.38 492	0.43 519	0.47 495	0.45 493

otaku	1.60 513	1.11 547	1.21 445	2.20 569	1.56 566	1.97 524	1.24 528	2.07 506	1.36 464	1.44 456	1.62 463	1.73 483	1.19 464	1.73 380	0.98 424	2.89 581	0.57 560	1.74 569	0.60 550	2.78 576	1.94 576

ACVNet-4b	2.15 545	1.41 560	1.64 501	2.80 577	2.31 577	2.31 540	1.24 528	2.32 542	2.14 547	1.26 381	2.39 532	2.66 546	1.48 504	5.95 547	1.06 432	3.20 586	0.45 541	2.37 578	0.89 566	2.83 580	2.37 582

PSM-AAD	0.79 356	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.28 125	0.77 301	1.24 528	0.99 180	0.91 229	1.66 501	1.57 451	0.81 233	2.19 554	1.65 362	0.44 214	0.19 195	0.14 185	0.38 492	0.32 476	0.21 258	0.70 542

RAFT + AFF	1.00 431	0.42 418	1.09 425	0.67 436	0.50 391	1.22 439	1.24 528	2.24 536	1.19 380	1.30 400	1.56 447	1.17 369	1.49 506	3.44 492	0.83 392	0.21 268	0.25 442	0.30 429	0.26 408	0.27 360	0.27 385

LALA_ROB	1.01 437	0.59 483	1.16 440	0.67 436	0.51 403	1.63 491	1.26 532	1.69 397	1.38 472	1.81 518	1.37 390	1.94 510	1.02 425	1.58 351	1.38 478	0.37 486	0.27 457	0.43 510	0.37 505	0.43 478	0.37 462

SGM-Forest	1.24 478	0.38 394	0.60 164	0.52 240	0.37 283	1.56 486	1.30 533	1.65 387	1.36 464	2.11 537	1.79 489	1.63 468	0.93 380	7.48 574	0.95 416	0.36 482	0.37 518	0.39 498	0.34 492	0.37 446	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 529	1.38 556	6.58 574	0.74 482	0.72 489	1.78 508	1.31 534	1.88 458	1.56 509	1.86 522	2.47 538	1.81 493	2.08 550	5.12 522	3.80 557	0.32 451	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 484	0.40 472

GANetREF_RVC	1.07 449	0.86 529	1.31 461	0.82 510	0.53 418	1.41 473	1.31 534	1.76 419	1.52 503	1.27 384	1.31 365	1.46 436	1.24 475	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 541	0.67 550	0.50 536	0.88 548	0.59 527
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
THIR-Stereo	1.02 440	0.27 175	0.69 219	0.49 175	0.28 125	0.95 375	1.34 536	1.03 196	0.97 253	1.34 426	1.90 503	1.17 369	1.58 512	6.44 553	0.78 373	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.22 339	0.19 181	0.20 270

SGM+DAISY	2.41 556	1.07 542	2.14 533	1.18 553	1.10 545	2.14 534	1.36 537	1.96 480	1.66 515	5.46 592	7.07 582	4.95 576	4.32 584	5.50 533	2.26 531	1.04 561	1.02 586	0.99 561	0.97 571	1.02 554	1.04 559

DGSMNet	1.14 467	0.76 520	2.49 544	0.81 502	0.86 527	1.39 466	1.39 538	2.13 511	1.35 460	1.26 381	1.63 467	1.48 443	0.98 408	1.75 381	1.10 441	0.45 515	0.43 534	0.55 539	0.49 533	0.75 542	0.70 542

Wz-Net-SNSev	1.49 503	1.23 554	6.27 573	0.68 447	0.67 476	1.37 461	1.41 539	2.00 489	1.39 477	1.48 467	1.61 460	2.29 530	1.32 487	3.93 497	2.14 529	0.31 444	0.28 465	0.31 435	0.33 486	0.42 472	0.36 457

MFMNet_re	1.40 499	1.14 549	1.68 505	1.39 559	1.07 543	1.48 478	1.43 540	1.87 455	1.82 530	2.26 540	2.19 523	1.51 447	1.86 537	1.52 337	1.25 460	0.93 555	0.83 572	0.84 556	0.80 561	0.99 553	1.05 561

TDLM	1.06 447	0.44 424	0.79 303	0.63 394	0.50 391	0.89 352	1.44 541	1.48 336	1.26 414	1.12 291	1.40 401	1.08 342	0.98 408	6.65 557	0.78 373	0.33 460	0.21 394	0.33 460	0.26 408	0.37 446	0.24 339

ACVNet_1	2.18 546	1.45 563	1.72 509	2.85 579	2.33 579	2.28 538	1.46 542	3.08 567	2.22 550	1.82 519	2.05 517	3.56 561	1.98 544	3.09 481	1.40 482	3.17 583	0.60 562	2.40 582	0.92 568	2.91 583	2.37 582

Wz-Net-MNSev	1.11 460	0.58 480	2.23 537	0.66 424	0.71 487	1.95 523	1.46 542	1.98 486	1.45 494	1.79 514	1.43 408	1.49 444	1.33 488	1.97 409	1.42 490	0.27 406	0.23 424	0.28 405	0.28 440	0.34 432	0.31 427

NVStereoNet_ROB	1.88 534	1.07 542	1.45 484	1.07 550	1.17 553	1.47 477	1.48 544	1.89 461	1.93 538	1.94 528	4.67 571	3.08 557	1.80 532	6.51 554	1.65 508	1.06 562	0.86 578	1.08 565	1.32 579	0.93 549	1.26 565
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-8	4.40 576	1.82 574	1.79 513	2.34 571	2.20 571	9.19 590	1.53 545	6.09 591	16.46 600	3.94 575	7.84 589	7.32 583	3.72 580	9.41 591	3.31 550	2.00 570	1.07 587	2.44 583	1.37 583	2.50 571	1.68 571

Venus	4.40 576	1.82 574	1.79 513	2.34 571	2.20 571	9.19 590	1.53 545	6.09 591	16.46 600	3.94 575	7.84 589	7.32 583	3.72 580	9.41 591	3.31 550	2.00 570	1.07 587	2.44 583	1.37 583	2.50 571	1.68 571

coex-ft	8.13 591	2.13 583	98.04 622	0.67 436	0.53 418	1.71 497	1.56 547	1.65 387	11.11 594	18.17 609	3.75 559	3.88 566	7.61 596	2.98 476	6.49 571	0.30 436	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 535	0.50 509

EDNetEfficient	2.37 553	1.10 544	8.08 578	0.74 482	0.71 487	0.98 390	1.56 547	1.46 332	4.06 579	4.90 586	2.82 546	2.25 528	3.48 576	2.95 473	9.97 585	0.26 390	0.24 433	0.26 373	0.30 461	0.68 537	0.61 531

SANet	1.88 534	0.57 477	2.18 536	0.63 394	0.40 321	2.80 558	1.57 549	2.39 550	5.88 589	2.36 547	3.57 557	3.72 565	2.97 570	4.74 513	1.76 512	0.34 471	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 500	0.37 462

MonStereo1	3.14 571	1.66 568	1.81 515	2.43 574	2.32 578	5.80 587	1.58 550	3.52 573	4.70 585	3.09 571	8.22 592	4.76 573	3.36 574	6.52 555	2.29 532	2.33 574	0.61 563	1.91 573	1.05 577	2.44 570	2.34 581

WZ-Net	1.95 538	0.95 534	10.10 582	0.86 521	0.78 508	1.69 496	1.60 551	2.20 533	1.98 539	2.08 535	1.93 505	2.30 531	1.97 543	5.30 525	3.17 549	0.34 471	0.26 448	0.29 416	0.31 468	0.51 509	0.47 500

DPSNet	1.69 522	0.59 483	4.33 562	0.70 457	0.57 434	2.02 528	1.62 552	3.35 571	1.78 526	1.48 467	1.38 395	2.17 526	2.84 568	4.77 514	3.66 555	0.48 523	0.31 486	0.29 416	0.25 390	0.64 531	0.48 503

CBMV	0.95 413	0.44 424	0.66 197	0.53 258	0.35 256	1.53 483	1.63 553	1.69 397	1.42 490	2.00 533	1.60 456	1.43 426	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 471	0.34 500	0.39 498	0.33 486	0.33 428	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 431	0.56 473	1.06 413	0.75 486	0.57 434	1.31 452	1.72 554	1.77 423	1.36 464	1.50 470	1.17 312	1.91 505	1.17 457	1.54 343	1.29 467	0.35 478	0.31 486	0.45 515	0.44 521	0.40 464	0.40 472

GANet	1.36 493	0.47 438	0.86 325	0.67 436	0.45 361	1.34 458	1.73 555	1.64 386	1.24 406	1.49 469	2.38 531	1.55 453	1.20 467	9.30 587	0.93 410	0.30 436	0.31 486	0.33 460	0.28 440	0.39 459	0.30 417

CSAN	1.41 500	0.59 483	1.26 454	0.70 457	0.50 391	1.76 503	1.78 556	1.77 423	1.90 535	2.35 545	2.32 528	1.92 508	1.94 542	5.56 536	1.49 501	0.43 509	0.35 511	0.40 503	0.41 514	0.43 478	0.41 477

ADCS	2.25 548	0.99 538	5.55 568	0.81 502	0.74 495	2.19 535	1.80 557	2.27 539	2.14 547	2.80 562	2.13 521	2.40 537	2.03 545	2.64 464	13.69 593	0.41 500	0.39 527	0.40 503	0.45 523	0.58 522	0.56 520

RainbowNet	1.97 540	1.76 570	1.57 498	2.81 578	2.21 573	1.98 526	1.81 558	2.54 557	1.89 533	1.50 470	1.84 495	1.96 513	1.65 519	2.14 424	1.25 460	3.33 588	0.85 576	2.39 581	0.98 573	2.82 579	2.22 578

MADNet+	2.69 563	3.22 593	11.53 587	1.44 562	1.12 549	3.19 564	1.81 558	2.85 563	2.37 551	1.68 503	2.07 518	2.85 552	2.18 553	7.41 571	5.23 566	0.79 552	0.76 569	0.69 553	0.65 553	0.98 551	0.95 554

Wz-Net-TNSev	1.88 534	2.08 582	7.66 575	0.67 436	0.64 467	2.42 544	1.83 560	2.33 543	1.74 525	1.57 488	1.56 447	2.58 543	1.90 540	4.86 516	3.12 546	0.39 493	0.37 518	0.33 460	0.37 505	0.53 513	0.58 525

ADCL	1.72 527	0.57 477	3.66 557	0.67 436	0.61 457	2.61 552	1.85 561	1.96 480	1.67 516	1.90 526	1.83 493	2.06 524	1.90 540	2.13 423	9.15 584	0.26 390	0.24 433	0.34 470	0.32 476	0.38 455	0.35 451

GrayStereo	0.82 370	0.26 145	0.58 152	0.63 394	0.37 283	0.76 293	1.86 562	1.11 242	0.87 213	1.99 530	1.89 502	1.08 342	1.82 535	1.39 311	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.21 310	0.18 137	0.39 471

FTStereo	0.91 403	0.26 145	0.56 136	0.54 273	0.33 234	0.66 243	1.87 563	1.00 184	0.75 175	1.75 508	4.15 563	1.04 334	1.65 519	1.57 349	0.46 242	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.21 310	0.18 137	0.63 533

ACVNet_2	2.43 557	1.41 560	2.04 526	2.62 576	2.24 574	2.63 553	1.88 564	3.31 569	3.01 567	2.19 538	3.45 556	4.62 569	2.04 546	4.50 509	1.47 498	2.55 577	0.64 565	2.22 575	0.84 563	2.69 575	2.29 580

LSM	6.33 585	1.10 544	13.19 588	1.41 561	68.17 616	1.64 493	1.90 565	1.92 471	2.46 554	2.99 566	3.11 551	1.88 500	1.80 532	2.61 462	2.06 527	0.41 500	0.58 561	0.50 525	0.57 545	0.64 531	17.66 609

SAMSARA	1.55 509	0.84 525	2.61 547	1.22 555	1.07 543	2.50 547	1.93 566	2.05 500	1.89 533	2.75 559	1.66 473	2.81 550	1.69 524	3.08 480	1.97 523	0.46 521	0.51 553	0.42 508	0.46 526	0.58 522	0.59 527

WAO-7	2.66 560	1.40 559	1.73 511	1.39 559	1.17 553	3.93 574	1.94 567	4.11 579	3.88 578	2.92 564	5.50 575	4.18 567	3.00 572	7.63 576	3.71 556	1.13 565	1.00 584	1.17 566	1.13 578	1.18 560	1.09 563

RTS	2.67 561	1.38 556	15.28 591	0.99 543	1.26 559	3.78 571	1.96 568	2.15 517	2.62 561	2.61 554	2.85 547	2.60 544	1.59 513	6.27 550	5.71 568	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

RTSA	2.67 561	1.38 556	15.28 591	0.99 543	1.26 559	3.78 571	1.96 568	2.15 517	2.62 561	2.61 554	2.85 547	2.60 544	1.59 513	6.27 550	5.71 568	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

IMH	3.21 572	1.85 576	1.48 491	3.25 586	2.69 584	4.07 577	2.02 570	4.41 582	3.80 577	2.72 557	7.11 583	4.75 572	2.92 569	5.92 545	2.55 535	3.85 596	0.88 579	2.78 590	1.36 582	3.19 587	2.59 587

NaN_ROB	1.13 465	0.55 469	1.15 439	0.64 403	0.48 380	1.61 489	2.03 571	1.72 405	1.48 497	2.09 536	1.27 349	1.40 422	1.08 441	3.94 498	1.30 468	0.28 420	0.34 500	0.28 405	0.28 440	0.30 401	0.33 441

IMH-64-1	2.70 564	1.79 572	1.46 486	3.26 587	2.66 582	3.23 566	2.10 572	4.08 577	2.75 565	2.34 543	3.81 560	3.06 555	2.22 556	4.25 503	2.59 537	3.75 592	0.84 573	2.75 588	1.35 580	3.15 585	2.60 588

IMH-64	2.70 564	1.79 572	1.46 486	3.26 587	2.66 582	3.23 566	2.10 572	4.08 577	2.75 565	2.34 543	3.81 560	3.06 555	2.22 556	4.25 503	2.59 537	3.75 592	0.84 573	2.75 588	1.35 580	3.15 585	2.60 588

TorneroNet-64	5.30 583	2.03 578	1.74 512	3.43 589	2.81 585	10.09 592	2.12 574	9.10 598	17.12 605	4.96 588	9.27 595	10.72 598	3.70 579	9.20 586	4.55 564	3.31 587	0.84 573	2.88 591	1.55 587	3.49 588	3.04 591

notaker	3.98 575	2.40 587	2.68 549	3.82 594	3.27 592	3.97 576	2.14 575	4.78 585	3.45 574	4.12 580	6.94 581	7.65 587	3.26 573	7.82 579	5.30 567	4.04 597	1.41 592	3.36 597	2.10 594	3.88 591	3.31 594

Dean	2.91 570	1.53 566	2.07 527	2.96 583	2.51 581	3.15 563	2.14 575	4.75 584	4.41 583	2.76 560	6.10 578	5.53 579	2.37 559	2.97 475	1.92 520	3.18 584	0.85 576	2.51 585	1.04 576	2.88 582	2.47 585

AnyNet_C01	2.26 549	1.78 571	10.22 584	0.93 539	0.74 495	2.92 560	2.20 577	2.29 541	1.80 528	2.53 553	2.41 534	2.71 548	1.73 525	3.41 489	6.72 572	0.41 500	0.39 527	0.40 503	0.42 517	0.67 536	0.63 533

TorneroNet	10.70 596	2.03 578	1.82 517	3.43 589	3.01 588	43.83 613	2.22 578	8.87 597	67.47 625	7.17 597	27.36 609	10.68 597	3.85 582	8.67 584	7.65 579	3.59 590	0.88 579	3.04 592	1.57 588	3.71 589	3.17 592

LVE	3.31 573	1.67 569	1.64 501	2.85 579	2.42 580	3.20 565	2.26 579	4.78 585	5.05 586	2.35 545	6.91 580	6.02 581	2.37 559	9.15 585	2.17 530	3.19 585	1.08 589	2.38 580	1.47 586	2.81 578	2.40 584

WAO-6	2.81 567	1.60 567	1.46 486	2.36 573	2.28 576	3.55 568	2.29 580	4.21 580	4.56 584	2.36 547	4.51 565	4.88 574	2.66 566	4.60 510	4.07 562	1.72 568	1.15 590	2.31 577	1.46 585	2.31 567	1.85 574

ELAS	2.37 553	0.74 517	1.54 495	0.99 543	0.92 533	4.78 581	2.33 581	3.33 570	3.37 572	5.05 589	4.77 572	3.67 563	4.53 585	3.42 490	4.50 563	0.62 545	0.53 555	0.55 539	0.53 541	0.63 529	0.64 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 539	1.10 544	5.17 567	0.90 533	1.11 547	2.12 533	2.37 582	1.85 449	1.48 497	2.45 551	1.70 477	2.05 523	1.64 518	2.50 457	10.28 588	0.37 486	0.34 500	0.35 478	0.41 514	0.49 503	0.54 516

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 544	1.15 550	3.10 553	1.05 547	0.76 505	5.03 584	2.40 583	2.16 520	2.62 561	1.89 525	2.28 527	2.69 547	1.65 519	9.35 589	2.04 525	0.64 548	0.51 553	0.68 551	0.71 557	1.09 557	0.67 539

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 528	0.87 530	3.56 556	0.80 499	0.75 502	3.72 570	2.44 584	1.82 440	1.82 530	1.74 507	1.91 504	1.92 508	1.26 478	7.69 577	1.28 466	0.45 515	0.47 545	0.52 529	0.77 559	0.50 504	0.50 509

KSHMR	8.75 592	2.06 581	2.11 531	3.53 591	3.11 589	4.13 578	2.69 585	5.60 588	61.37 624	3.00 567	55.83 622	4.98 578	2.45 562	4.49 507	2.61 539	3.46 589	1.55 594	3.14 594	1.94 592	3.72 590	3.18 593

MANE	6.19 584	0.59 483	1.03 404	0.93 539	1.22 558	13.38 597	2.69 585	12.81 601	17.94 606	8.21 599	10.82 597	14.72 599	11.68 597	11.39 599	11.90 591	0.59 542	0.50 552	0.52 529	1.76 589	0.55 517	0.54 516

UNDER WATER	5.08 581	2.33 585	5.55 568	3.94 596	3.51 593	5.20 585	2.72 587	5.61 589	16.52 602	3.84 574	4.60 567	9.21 591	5.89 589	5.90 544	8.66 583	3.75 592	1.34 591	3.18 595	1.88 590	4.33 596	3.61 596

HanzoNet	11.04 597	3.62 594	8.10 579	4.08 597	3.55 595	4.90 583	2.73 588	7.19 595	10.10 593	31.86 618	28.92 610	21.96 610	36.36 612	18.08 604	10.17 587	7.94 603	3.32 598	3.47 598	3.31 597	7.06 601	4.04 598

LE_ROB	8.05 590	0.37 387	23.53 598	0.74 482	0.33 234	2.77 556	2.87 589	3.71 576	27.24 610	25.39 610	8.87 593	8.46 590	26.71 610	6.65 557	21.99 603	0.21 268	0.19 354	0.20 191	0.21 310	0.25 334	0.22 305

ktn	4.70 579	2.38 586	2.12 532	3.76 592	3.24 590	4.85 582	2.95 590	5.52 587	7.37 592	4.07 579	19.32 605	7.46 585	3.47 575	7.39 570	2.95 543	4.04 597	1.85 595	3.26 596	2.22 595	3.08 584	2.65 590

UNDER WATER-64	5.27 582	2.32 584	8.78 581	3.93 595	3.54 594	7.61 588	3.03 591	5.84 590	14.19 596	4.04 577	4.04 562	9.39 592	6.26 591	5.93 546	8.48 582	3.60 591	1.51 593	3.13 593	1.88 590	4.29 595	3.61 596

PWCK	2.88 569	2.05 580	5.72 570	2.08 568	1.11 547	3.55 568	3.90 592	2.86 564	3.54 576	3.03 569	3.63 558	3.10 558	2.31 558	8.15 583	3.09 545	2.12 572	0.91 581	1.75 570	0.98 573	2.57 573	1.18 564

ELAS_RVC	2.48 558	0.74 517	1.90 521	1.05 547	0.92 533	2.76 555	4.01 593	2.76 561	4.11 580	4.69 584	4.63 568	4.62 569	5.96 590	3.97 499	3.96 560	0.63 547	0.53 555	0.56 542	0.52 540	0.64 531	0.63 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 580	3.14 591	4.91 565	4.55 598	3.94 596	5.20 585	4.41 594	4.40 581	4.13 581	4.95 587	6.08 577	4.74 571	5.37 586	9.40 590	10.67 590	4.65 599	4.15 600	3.97 599	3.34 598	4.09 593	4.08 599

MultiAttention	4.51 578	0.33 325	0.82 312	0.73 478	0.45 361	30.98 610	4.50 595	2.18 529	1.40 482	1.61 492	2.41 534	2.43 539	0.70 273	38.42 613	1.36 476	0.22 297	0.15 244	0.29 416	0.30 461	0.47 495	0.43 488

SGM-ForestM	6.52 586	0.38 394	1.26 454	0.63 394	0.35 256	13.59 598	5.32 596	6.32 594	6.70 591	11.14 601	9.18 594	22.51 611	13.93 600	16.89 602	20.07 602	0.36 482	0.37 518	0.36 486	0.35 497	0.36 442	0.34 446

JetBlue	3.97 574	2.01 577	10.19 583	1.38 558	2.84 586	10.53 593	9.54 597	3.60 575	2.41 553	2.73 558	3.39 555	4.54 568	4.31 583	7.85 580	6.84 573	0.88 553	0.93 582	0.89 557	0.91 567	1.74 564	1.91 575

TCMNet-wrong-test	10.31 594	11.40 601	14.84 590	20.96 603	18.45 601	13.80 599	10.76 598	15.78 603	3.53 575	5.20 590	5.52 576	16.26 601	12.61 598	7.51 575	10.15 586	7.43 602	2.37 596	4.31 600	3.43 599	11.36 604	10.61 603

JetRed	6.91 588	8.80 599	25.96 602	2.85 579	3.25 591	13.98 600	11.87 599	6.25 593	4.28 582	4.45 582	4.56 566	6.69 582	5.46 587	7.46 573	14.05 594	2.59 578	3.31 597	2.59 586	2.29 596	4.20 594	3.36 595

CrosDoStereo	1.58 511	0.24 94	0.72 243	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 600	1.10 236	0.98 258	1.34 426	1.75 485	1.00 318	1.89 538	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

DeepStereo_LL	1.58 511	0.24 94	0.72 243	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 600	1.10 236	0.98 258	1.34 426	1.75 485	1.00 318	1.89 538	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

DPSimNet_ROB	11.20 598	4.98 596	35.43 606	2.90 582	4.52 597	7.89 589	17.09 602	4.66 583	6.06 590	14.89 605	10.93 598	17.29 602	36.81 614	13.18 601	15.68 598	2.86 580	6.29 602	5.75 603	5.09 601	3.91 592	7.70 601

tt	6.58 587	0.26 145	6.10 572	3.77 593	2.16 570	11.55 594	19.63 603	13.33 602	5.74 588	2.96 565	2.65 542	4.97 577	6.33 593	3.81 496	7.24 574	9.15 604	11.32 608	5.89 604	6.24 603	6.03 598	2.55 586

BEATNet-Init1	26.87 607	13.43 602	70.68 621	0.91 536	0.68 482	57.02 620	21.06 604	32.82 615	32.67 612	52.12 624	53.61 621	66.05 622	49.56 622	48.79 623	34.71 614	0.49 527	0.44 537	0.53 534	0.53 541	0.63 529	0.59 527

HaxPig	38.92 613	41.40 618	41.64 607	29.95 608	32.27 606	28.90 605	27.60 605	29.73 611	37.71 619	43.82 619	43.87 618	33.17 613	35.56 611	41.53 614	40.37 616	43.94 620	47.51 622	45.82 616	47.08 618	42.38 615	44.15 618

AVERAGE_ROB	40.43 614	42.37 619	42.73 608	36.96 610	35.58 608	30.50 606	27.61 606	36.71 617	38.39 620	44.91 620	44.36 619	37.45 615	36.70 613	41.88 615	40.35 615	45.43 621	46.81 621	47.11 617	46.35 617	42.51 616	43.87 617

MEDIAN_ROB	42.00 615	44.40 620	44.29 611	35.15 609	34.95 607	31.28 611	29.60 607	35.88 616	40.02 621	47.20 623	46.64 620	37.37 614	38.48 621	44.35 622	42.45 617	48.03 622	49.39 623	49.71 618	49.03 619	45.14 617	46.65 619

DGTPSM_ROB	13.01 599	8.23 597	21.87 595	9.51 600	18.10 599	11.56 595	32.01 608	10.63 599	16.20 598	7.03 595	19.48 606	10.15 594	16.66 602	9.83 595	22.42 604	4.75 600	8.68 603	5.37 601	10.25 606	6.16 599	11.36 604

DPSMNet_ROB	13.02 600	8.23 597	21.91 596	9.53 601	18.11 600	11.56 595	32.02 609	10.64 600	16.23 599	7.05 596	19.49 607	10.16 595	16.66 602	9.85 596	22.43 605	4.77 601	8.68 603	5.38 602	10.26 607	6.17 600	11.36 604

USTest	14.33 601	14.94 603	21.04 594	17.44 602	16.05 598	23.26 601	33.84 610	21.73 604	11.80 595	9.36 600	10.14 596	15.97 600	13.20 599	17.28 603	22.43 605	3.78 595	5.01 601	6.17 605	6.16 602	9.25 603	7.72 602

Anonymous_1	43.04 617	18.73 604	24.79 599	21.81 604	46.26 614	27.80 602	37.60 611	28.08 610	16.14 597	14.66 604	14.30 599	20.65 604	17.88 604	21.56 605	25.94 608	117.93 625	8.92 605	100.65 620	126.50 622	158.64 625	12.08 606

DPSM_ROB	19.08 602	19.14 605	25.17 600	22.15 605	20.85 603	28.17 603	37.82 612	26.56 608	16.85 603	14.14 602	14.84 600	21.70 605	18.75 605	21.87 606	26.55 609	10.16 608	9.30 606	10.47 607	10.42 608	14.03 605	12.61 607

DPSM	19.08 602	19.14 605	25.17 600	22.15 605	20.85 603	28.17 603	37.82 612	26.56 608	16.85 603	14.14 602	14.84 600	21.70 605	18.75 605	21.87 606	26.55 609	10.16 608	9.30 606	10.47 607	10.42 608	14.03 605	12.61 607

xxxxx1	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

tt_ll	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

ff	54.10 619	25.67 607	27.13 603	113.43 619	96.96 619	30.69 607	47.44 614	32.38 612	25.60 607	17.75 606	17.27 602	21.81 607	21.02 607	24.43 609	33.82 611	33.37 617	40.54 618	157.71 623	175.86 623	66.16 618	72.93 622

LSM0	42.82 616	38.75 617	50.81 617	47.07 616	109.38 624	57.00 619	76.02 617	53.74 623	33.71 613	29.02 617	30.41 617	43.87 621	37.22 615	43.91 621	53.54 623	20.52 615	18.62 611	21.10 614	21.11 614	28.41 613	42.22 616

FlowAnything	38.37 611	38.41 612	50.38 615	44.76 615	41.94 612	56.64 614	76.34 618	53.28 622	34.23 618	28.25 612	29.72 615	43.60 616	37.79 619	43.83 617	53.38 619	20.39 614	18.71 616	21.07 609	21.14 615	28.23 608	25.29 610

CasAABBNet	38.33 610	38.46 615	50.35 614	44.75 614	41.84 609	56.68 615	76.37 619	53.22 618	33.83 616	28.31 615	29.54 614	43.62 618	37.71 618	43.84 620	53.41 620	20.30 610	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.24 609	25.34 611

RAFT-FEzeroshot	38.32 608	38.45 613	50.28 612	44.74 612	41.87 610	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.76 614	28.29 613	29.37 612	43.69 619	37.66 616	43.83 617	53.41 620	20.32 611	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.25 610	25.35 612

RAFT-FE	38.32 608	38.45 613	50.28 612	44.74 612	41.87 610	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.76 614	28.29 613	29.37 612	43.69 619	37.66 616	43.83 617	53.41 620	20.32 611	18.70 612	21.07 609	21.07 611	28.25 610	25.35 612

Selective-RAFT-Error	38.39 612	38.47 616	50.44 616	44.73 611	41.97 613	56.68 615	76.38 620	53.24 619	33.92 617	28.34 616	29.85 616	43.60 616	38.20 620	43.75 616	53.34 618	20.38 613	18.70 612	21.09 613	21.05 610	28.30 612	25.43 614

RSGM-EC	88.84 622	82.86 623	51.22 618	105.38 617	99.51 622	94.51 622	125.67 623	90.02 624	46.43 622	45.14 621	57.50 623	101.22 624	88.55 624	154.40 624	153.26 624	105.54 623	59.55 624	113.88 621	53.02 620	92.89 623	56.17 620

acva	88.84 622	82.86 623	51.22 618	105.38 617	99.51 622	94.51 622	125.67 623	90.02 624	46.43 622	45.14 621	57.50 623	101.22 624	88.55 624	154.40 624	153.26 624	105.54 623	59.55 624	113.88 621	53.02 620	92.89 623	56.17 620

test_example2	192.40 624	210.76 625	206.48 624	199.83 624	204.73 625	172.94 625	183.52 625	133.93 626	133.41 626	191.38 626	196.19 625	187.13 626	178.77 626	205.33 626	208.00 626	222.09 626	238.72 626	186.54 626	190.54 626	227.34 626	170.31 625

PML	51.67 618	36.25 611	13.28 589	7.46 599	20.81 602	108.69 624	232.22 626	8.72 596	27.82 611	87.01 625	269.67 626	69.67 623	61.95 623	24.76 612	14.20 595	9.74 606	3.40 599	9.62 606	4.70 600	18.74 607	4.72 600

ccccc		492.34 626		530.87 625	530.37 626	478.08 626		491.76 627		448.18 627		476.12 627		541.64 627		663.49 627	459.54 627	353.94 627	309.79 627	586.66 627

ASD4		10.99 600

Low-res two-view benchmark