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.

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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

derf	0.31 10	0.15 2	0.76 9	0.20 173	0.12 130	1.07 26	0.05 82	1.63 20	0.88 82	0.15 23	0.02 1	0.07 44	0.09 30	0.66 53	0.07 2	0.01 309	0.06 460	0.00 1	0.21 547	0.00 1	0.01 26

MGA	0.37 22	0.27 99	1.12 29	0.06 67	0.71 375	1.44 141	0.10 133	0.95 7	0.91 95	0.31 90	0.02 1	0.07 44	0.05 7	1.15 114	0.14 35	0.01 309	0.08 499	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114

CAR	0.35 14	0.29 115	1.09 26	0.08 105	0.39 293	1.31 102	0.05 82	1.15 15	0.56 6	0.24 61	0.02 1	0.06 24	0.05 7	1.44 134	0.17 52	0.01 309	0.10 528	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114

MSE-Stereo	0.34 11	0.27 99	1.09 26	0.06 67	0.39 293	1.31 102	0.05 82	1.15 15	0.56 6	0.31 90	0.02 1	0.06 24	0.05 7	1.15 114	0.14 35	0.01 309	0.08 499	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114

PipStereo	0.35 14	0.29 115	0.82 13	0.07 85	0.09 83	0.11 2	0.06 95	3.39 115	0.70 11	0.03 2	0.02 1	0.42 191	0.07 17	0.63 48	0.24 82	0.02 433	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

PSi22b	0.36 19	0.29 115	0.80 10	0.07 85	0.09 83	0.12 4	0.06 95	3.36 111	0.70 11	0.03 2	0.02 1	0.47 200	0.07 17	0.70 63	0.24 82	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114

PSi22a	0.37 22	0.28 107	0.69 7	0.05 48	0.08 68	0.49 11	0.06 95	3.30 101	0.70 11	0.02 1	0.02 1	0.69 223	0.09 30	0.71 64	0.09 7	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

Foundation-i32	0.38 24	0.27 99	1.00 21	0.07 85	0.08 68	0.40 6	0.06 95	3.18 77	0.74 30	0.08 11	0.02 1	0.88 235	0.08 21	0.51 28	0.13 24	0.01 309	0.07 485	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

LACA1	0.35 14	0.23 55	0.80 10	0.02 12	0.04 18	1.09 27	0.00 1	2.95 48	0.68 10	0.18 36	0.02 1	0.12 90	0.05 7	0.66 53	0.06 1	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

BridgeDepth	0.38 24	0.26 86	1.19 40	0.01 2	0.04 18	1.19 42	0.03 53	2.97 51	0.73 27	0.21 48	0.02 1	0.15 100	0.10 38	0.64 51	0.09 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.64 65	0.33 168	1.46 83	0.10 118	0.18 192	1.30 98	0.19 197	3.53 143	0.72 21	0.20 43	0.02 1	0.06 24	0.07 17	4.19 251	0.36 133	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

LG-Stereo_L1	0.69 79	0.32 150	1.21 48	0.10 118	0.16 166	1.38 120	0.20 203	2.44 33	0.72 21	0.20 43	0.02 1	0.06 24	0.06 14	6.49 359	0.36 133	0.01 309	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

MLG-Stereo_test2	0.57 55	0.28 107	1.20 44	0.07 85	0.68 368	1.34 114	0.02 43	3.39 115	1.41 136	0.06 6	0.02 1	0.12 90	0.10 38	2.37 185	0.31 119	0.01 309	0.08 499	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

StereoAnything_RVC	1.52 232	7.77 648	2.81 285	0.05 48	0.02 6	1.11 30	0.06 95	3.26 94	0.75 33	0.12 14	0.02 1	0.07 44	0.68 212	6.69 376	0.13 24	0.02 433	0.08 499	0.00 1	0.00 1	6.69 654	0.02 114

mm2	0.18 1	0.17 14	0.61 1	0.01 2	0.09 83	0.40 6	0.00 1	0.95 7	0.70 11	0.07 9	0.03 15	0.06 24	0.08 21	0.31 3	0.13 24	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

mm1	0.29 9	0.17 14	0.61 1	0.01 2	0.09 83	0.40 6	0.00 1	3.20 82	0.70 11	0.07 9	0.03 15	0.06 24	0.08 21	0.31 3	0.13 24	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

qqai	0.40 26	0.15 2	0.81 12	0.22 182	0.13 140	0.97 23	0.06 95	3.33 104	0.88 82	0.13 19	0.03 15	0.12 90	0.10 38	0.68 60	0.09 7	0.01 309	0.05 433	0.00 1	0.25 566	0.00 1	0.01 26

LiteMatch*	0.35 14	0.17 14	2.21 207	0.01 2	0.07 48	1.32 109	0.00 1	1.16 17	0.77 37	0.21 48	0.03 15	0.06 24	0.08 21	0.37 14	0.40 155	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 26

LACA3	0.25 4	0.16 7	0.88 18	0.01 2	0.19 205	1.16 32	0.01 15	1.09 13	0.76 34	0.12 14	0.03 15	0.08 63	0.06 14	0.46 21	0.08 3	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

LiteMatch	0.42 29	0.84 460	0.64 4	0.32 210	0.08 68	1.22 54	0.41 261	0.96 10	0.70 11	0.31 90	0.03 15	0.06 24	1.19 287	0.31 3	1.28 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 241

GeoVLM	0.25 4	0.17 14	0.61 1	0.01 2	0.08 68	1.22 54	0.00 1	0.95 7	0.70 11	0.35 110	0.03 15	0.06 24	0.10 38	0.31 3	0.36 133	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

Pro-Stereo	0.70 85	0.22 47	0.87 17	0.10 118	0.04 18	3.79 430	0.04 64	0.46 1	0.94 101	0.10 12	0.03 15	0.03 2	0.04 1	6.91 391	0.14 35	0.02 433	0.01 204	0.00 1	0.27 577	0.01 44	0.01 26

MonSter++	0.25 4	0.17 14	0.64 4	0.01 2	0.08 68	1.24 75	0.00 1	0.96 10	0.70 11	0.32 97	0.03 15	0.06 24	0.11 51	0.31 3	0.37 141	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

MLG-Stereo	0.72 95	0.23 55	1.13 30	0.06 67	0.16 166	1.24 75	0.00 1	3.84 178	1.40 135	0.06 6	0.03 15	0.08 63	0.10 38	5.71 314	0.16 45	0.01 309	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

LG-G_1	0.62 59	0.31 136	1.19 40	0.07 85	0.11 113	1.81 198	0.02 43	3.74 168	0.88 82	0.23 56	0.03 15	0.09 75	0.08 21	3.39 219	0.27 107	0.02 433	0.08 499	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.02 114

LG-G	0.62 59	0.31 136	1.19 40	0.07 85	0.11 113	1.81 198	0.02 43	3.74 168	0.88 82	0.23 56	0.03 15	0.09 75	0.08 21	3.39 219	0.27 107	0.02 433	0.08 499	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.02 114

FoundationStereo	0.26 8	0.29 115	1.25 51	0.24 190	0.10 96	0.41 9	0.07 110	0.57 3	0.80 47	0.24 61	0.03 15	0.09 75	0.37 140	0.46 21	0.12 17	0.03 486	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

dual_stereo	0.56 53	0.32 150	1.08 25	0.07 85	0.11 113	0.77 16	0.03 53	3.60 149	1.17 129	0.12 14	0.03 15	0.20 125	0.11 51	2.77 198	0.51 200	0.00 1	0.14 562	0.00 1	0.16 515	0.00 1	0.02 114

IGEV-Stereo+	1.69 247	0.43 275	1.59 101	0.37 231	3.10 560	2.10 228	0.07 110	1.86 22	0.91 95	0.39 131	0.03 15	0.20 125	0.41 162	7.05 405	0.16 45	0.02 433	0.07 485	0.00 1	0.18 530	5.14 648	9.77 669

PointNet	0.40 26	0.19 28	0.82 13	0.00 1	0.06 36	1.34 114	0.00 1	3.63 153	0.76 34	0.34 105	0.04 30	0.05 10	0.08 21	0.48 26	0.15 43	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.02 418	0.00 1	0.02 114

CSFM-Stereo	0.36 19	0.16 7	0.83 15	0.01 2	0.10 96	1.19 42	0.00 1	2.37 32	0.71 19	0.52 171	0.04 30	0.07 44	0.26 104	0.36 13	0.43 166	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

Wavelet-MonSter	0.35 14	0.28 107	1.43 73	0.03 20	0.40 297	1.20 46	0.00 1	1.14 14	0.82 55	0.27 70	0.04 30	0.05 10	0.08 21	0.96 98	0.20 67	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 114

MLG-Stereo_test1	0.67 71	0.23 55	1.05 23	0.06 67	1.40 466	1.24 75	0.00 1	3.56 145	1.36 134	0.06 6	0.04 30	0.08 63	0.10 38	4.03 245	0.14 35	0.01 309	0.07 485	0.00 1	0.01 389	0.01 44	0.02 114

LCMNet	0.34 11	0.16 7	0.75 8	0.02 12	0.10 96	1.21 48	0.01 15	2.64 38	0.73 27	0.24 61	0.05 34	0.06 24	0.17 75	0.32 8	0.39 148	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

GCAP-Stereo-DPT-36K	2.15 307	8.26 650	21.67 645	0.18 169	2.29 532	1.20 46	0.99 451	4.48 222	1.04 117	0.28 71	0.06 35	0.10 84	0.17 75	0.72 65	0.19 64	0.03 486	0.09 514	0.00 1	0.41 609	0.01 44	0.79 602

HiDET	0.34 11	0.16 7	0.67 6	0.01 2	0.10 96	1.18 41	0.01 15	2.53 34	0.71 19	0.29 78	0.06 35	0.07 44	0.12 58	0.35 11	0.42 164	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

MCSU-Stereo	0.49 40	0.15 2	1.84 127	0.13 147	0.10 96	1.56 158	0.03 53	1.89 24	0.96 104	0.15 23	0.07 37	1.71 273	0.10 38	0.75 74	0.37 141	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

LACA2	0.41 28	0.49 309	1.83 126	0.01 2	0.11 113	1.09 27	0.01 15	2.98 53	0.79 44	0.19 40	0.07 37	0.12 90	0.06 14	0.34 10	0.08 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1++	1.15 186	0.17 14	1.86 130	0.47 253	0.69 369	1.21 48	0.03 53	2.79 43	0.47 4	2.59 261	0.07 37	0.24 145	0.18 80	2.69 197	0.50 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 389	8.92 658	0.07 333

Replicate-Monster	1.25 204	1.94 589	10.24 591	0.08 105	0.32 271	1.32 109	0.03 53	3.71 158	0.89 91	1.07 219	0.07 37	0.08 63	0.10 38	4.74 273	0.14 35	0.01 309	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.22 511

MLG-Stereo_test3	0.45 34	0.31 136	1.35 64	0.06 67	0.17 177	1.30 98	0.01 15	3.52 141	0.77 37	0.15 23	0.07 37	0.06 24	0.07 17	0.74 68	0.22 72	0.02 433	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

LGtest1	0.42 29	0.33 168	1.42 70	0.13 147	0.16 166	0.98 25	0.01 15	2.30 31	0.96 104	0.21 48	0.07 37	0.08 63	0.10 38	1.10 109	0.31 119	0.01 309	0.09 514	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.02 114

EGLCR-Stereo	1.04 168	0.20 35	2.00 160	1.14 357	0.16 166	2.50 277	0.11 141	4.96 262	2.61 191	0.79 201	0.07 37	1.46 262	0.37 140	3.96 242	0.23 74	0.01 309	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333

aanet-new-90k	0.81 124	0.68 402	2.61 251	0.25 192	0.87 396	1.26 88	0.50 298	3.44 131	0.89 91	0.18 36	0.08 44	0.06 24	0.22 90	4.77 275	0.09 7	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.17 481

IGEV	0.50 44	0.22 47	1.52 92	0.08 105	1.85 505	1.34 114	0.37 250	2.03 26	0.93 99	0.29 78	0.08 44	0.07 44	0.09 30	0.90 92	0.22 72	0.02 433	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

aanet-new-60k	0.68 74	0.75 430	2.50 236	0.08 105	0.11 113	1.51 153	0.84 409	3.61 150	0.88 82	0.24 61	0.09 46	0.05 10	0.16 74	2.56 194	0.08 3	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.11 408

DispViT+	0.94 143	0.14 1	1.55 95	0.04 35	4.59 628	0.74 15	0.01 15	2.00 25	2.85 210	0.38 121	0.09 46	0.13 97	0.23 93	5.85 319	0.11 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

DDF-Stereo	0.95 147	0.28 107	1.59 101	0.30 201	1.76 495	1.79 196	0.83 403	3.02 55	0.78 41	0.17 31	0.09 46	0.28 158	0.49 184	4.53 264	1.13 318	0.02 433	0.04 412	0.00 1	0.11 497	1.70 627	0.04 241

aanet-new-12k	0.62 59	0.37 220	2.56 243	0.21 178	0.10 96	1.25 80	0.97 446	4.04 191	0.85 62	0.17 31	0.11 49	0.11 87	0.27 107	0.98 101	0.26 94	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.01 26

aanet-new-10k	0.71 92	0.60 365	3.31 349	0.15 156	0.19 205	1.57 159	1.06 462	3.29 98	0.85 62	0.66 193	0.12 50	0.26 149	0.51 187	0.92 94	0.62 213	0.00 1	0.08 499	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

GCAP-Stereo-DPT-50K	2.48 352	7.70 647	29.25 662	0.09 113	2.06 517	1.32 109	0.77 384	4.54 228	1.10 119	0.29 78	0.12 50	0.12 90	0.19 81	0.54 30	0.17 52	0.02 433	0.10 528	0.00 1	0.38 600	0.04 236	0.76 600

zero-FE	0.88 135	0.27 99	2.12 187	0.21 178	1.63 478	1.75 192	0.83 403	3.08 58	0.61 8	0.15 23	0.13 52	0.29 161	0.44 175	3.38 218	1.07 309	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.05 466	1.47 623	0.03 182

DN	1.02 162	0.27 99	1.97 155	0.35 225	1.00 423	1.54 155	0.04 64	4.07 193	3.26 249	0.83 205	0.15 53	3.38 331	0.37 140	2.19 180	0.45 176	0.00 1	0.10 528	0.09 589	0.26 575	0.02 131	0.11 408

GCAP-BAT	0.77 115	0.27 99	2.87 296	0.74 294	1.15 437	1.41 132	0.61 336	4.07 193	1.14 126	1.54 240	0.15 53	0.11 87	0.12 58	0.74 68	0.23 74	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.11 408

GCAPDPT-zeroshot	0.77 115	0.27 99	2.85 289	0.74 294	1.15 437	1.41 132	0.61 336	4.07 193	1.14 126	1.54 240	0.15 53	0.11 87	0.12 58	0.74 68	0.23 74	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.11 408

2.75w_new	0.55 51	0.23 55	1.43 73	0.04 35	0.12 130	1.25 80	0.08 119	3.20 82	0.86 68	0.39 131	0.16 56	0.07 44	0.88 239	1.99 171	0.24 82	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

3.25w_new	0.45 34	0.25 76	1.29 54	0.02 12	0.08 68	1.25 80	0.01 15	3.39 115	0.91 95	0.33 103	0.16 56	0.07 44	0.42 168	0.57 37	0.25 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

3.25w	0.45 34	0.25 76	1.29 54	0.02 12	0.08 68	1.25 80	0.01 15	3.39 115	0.91 95	0.33 103	0.16 56	0.06 24	0.42 168	0.57 37	0.25 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

IGEV-RUCA	0.81 124	0.15 2	1.13 30	0.52 258	0.32 271	2.13 233	0.51 302	3.46 133	1.71 144	0.95 212	0.16 56	0.24 145	0.55 194	2.81 200	0.41 158	0.12 560	0.21 602	0.20 610	0.25 566	0.21 492	0.20 504

rvit_stereo_0081_aga	0.76 112	0.51 319	3.29 346	0.11 128	0.25 232	1.73 190	0.22 210	3.68 156	2.54 189	0.26 69	0.16 56	0.27 154	0.30 124	1.31 123	0.36 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.04 241

IGEVStereo-DCA	1.06 172	0.45 290	2.06 169	0.32 210	0.06 36	2.74 312	0.84 409	3.71 158	2.27 170	0.39 131	0.16 56	0.20 125	0.29 115	6.47 356	0.87 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 515	0.06 298	0.06 312

rrr	1.05 170	0.45 290	3.18 338	0.32 210	0.06 36	2.74 312	0.95 440	3.49 137	1.12 122	0.39 131	0.16 56	0.20 125	0.29 115	6.47 356	0.87 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 547	0.06 298	0.10 392

BridgeDepth_RVC	0.36 19	0.20 35	1.10 28	0.02 12	0.29 254	0.97 23	0.00 1	2.19 29	0.73 27	0.13 19	0.17 63	0.09 75	0.55 194	0.68 60	0.13 24	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monster-pro	0.45 34	0.23 55	1.44 76	0.05 48	0.77 384	1.17 34	0.01 15	3.17 72	0.72 21	0.28 71	0.18 64	0.07 44	0.04 1	0.61 45	0.17 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.01 26

MonStereo	0.44 32	0.23 55	1.44 76	0.05 48	0.77 384	1.17 34	0.01 15	3.17 72	0.72 21	0.28 71	0.18 64	0.06 24	0.04 1	0.54 30	0.17 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.01 26

Monster-pub-eth3d	0.44 32	0.23 55	1.44 76	0.05 48	0.77 384	1.17 34	0.01 15	3.17 72	0.72 21	0.28 71	0.18 64	0.06 24	0.04 1	0.55 33	0.17 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.01 26

MonSter	0.46 38	0.23 55	1.44 76	0.05 48	0.77 384	1.17 34	0.01 15	3.17 72	0.72 21	0.28 71	0.18 64	0.07 44	0.04 1	0.83 83	0.17 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.01 26

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.69 79	0.21 41	1.75 121	0.21 178	1.01 424	1.21 48	0.82 396	3.48 136	1.11 121	0.38 121	0.19 68	0.09 75	1.08 261	0.63 48	0.19 64	0.01 309	0.05 433	0.00 1	0.40 607	0.01 44	0.93 608

BStereo	0.94 143	0.43 275	8.86 578	0.53 259	0.44 307	1.17 34	0.09 127	3.17 72	1.00 110	0.54 176	0.19 68	0.36 181	0.10 38	1.04 104	0.78 257	0.01 309	0.01 204	0.02 533	0.03 437	0.02 131	0.06 312

Wave_Phase_stereo	1.19 191	0.43 275	8.86 578	0.53 259	0.44 307	5.87 501	0.09 127	3.42 128	1.00 110	0.54 176	0.19 68	0.36 181	0.10 38	1.04 104	0.78 257	0.01 309	0.01 204	0.02 533	0.03 437	0.02 131	0.06 312

AEACV	0.80 121	0.29 115	1.70 117	0.96 327	0.24 229	2.03 223	0.88 425	3.50 138	0.88 82	0.34 105	0.20 71	0.29 161	2.01 348	1.77 158	0.33 126	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.29 580	0.10 363	0.09 365

LoS	0.91 141	0.34 184	2.10 184	0.38 235	0.13 140	2.47 273	0.26 223	5.00 268	2.74 203	0.89 208	0.21 72	0.49 203	0.36 137	1.97 170	0.67 225	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 26
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
aanet-new-70k	0.79 119	0.68 402	2.63 257	0.18 169	0.13 140	1.38 120	0.59 327	3.34 107	0.79 44	0.21 48	0.22 73	0.05 10	0.40 152	5.01 288	0.09 7	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 351

DepthFocus	0.25 4	0.26 86	1.04 22	0.07 85	0.14 149	0.92 20	0.03 53	0.83 5	0.37 3	0.05 5	0.22 73	0.04 5	0.15 71	0.67 56	0.17 52	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

Zero-FE251	0.62 59	0.53 332	2.17 196	0.37 231	0.30 256	1.84 200	0.06 95	2.60 36	0.31 2	2.21 249	0.23 75	0.09 75	0.39 149	0.67 56	0.52 202	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.07 333

3.75w	0.62 59	0.16 7	1.33 62	0.02 12	1.27 450	1.25 80	0.01 15	3.23 87	0.87 75	0.38 121	0.23 75	0.07 44	0.40 152	2.96 203	0.26 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

test_xeample3	1.08 174	0.43 275	3.39 356	0.49 255	0.05 24	2.58 290	0.93 436	3.32 102	1.77 145	0.23 56	0.23 75	0.19 118	0.28 111	6.34 347	0.85 273	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.26 575	0.06 298	0.10 392

aanet-new-78k	0.84 130	0.62 375	3.67 382	0.31 206	0.14 149	1.25 80	0.15 175	3.63 153	0.81 49	0.12 14	0.24 78	0.05 10	1.41 303	4.09 249	0.08 3	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.13 438

GCAP-Stereo-DPT-FT	1.45 225	0.26 86	16.85 633	0.13 147	1.77 497	1.58 160	0.88 425	4.83 253	0.95 103	0.36 112	0.24 78	0.23 140	0.40 152	0.35 11	0.17 52	0.02 433	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

FSD					0.10 96	0.53 12	0.06 95	3.21 85	0.81 49	0.16 28	0.24 78	1.06 244	0.12 58	0.63 48	0.24 82	0.02 433	0.07 485	0.00 1	0.00 1	0.01 44

Foundation-i1a	0.82 127	0.19 28	1.27 53	0.06 67	0.01 1	0.81 18	0.07 110	5.05 271	2.04 156	0.78 200	0.26 81	0.74 229	1.63 327	3.13 211	0.31 119	0.01 309	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

rvit_0105_6	1.26 206	0.87 468	4.85 467	0.61 276	0.07 48	1.60 164	0.32 239	3.79 175	5.87 393	0.25 67	0.26 81	1.09 246	0.29 115	4.60 269	0.62 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.06 312

asda	0.52 46	0.19 28	1.61 103	0.03 20	0.61 355	1.26 88	0.08 119	3.20 82	0.84 57	0.41 139	0.29 83	0.05 10	0.72 218	0.77 79	0.26 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

rvit_stereo_0081	0.88 135	0.28 107	1.81 123	0.62 278	0.13 140	1.34 114	0.12 149	3.14 67	4.59 338	0.43 148	0.30 84	0.54 210	0.11 51	3.89 235	0.36 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

rvit_stereo_0082	0.88 135	0.28 107	1.81 123	0.62 278	0.13 140	1.34 114	0.12 149	3.14 67	4.59 338	0.43 148	0.30 84	0.54 210	0.11 51	3.89 235	0.36 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

WQFJA1	1.26 206	0.34 184	1.49 86	0.14 150	4.66 630	2.76 318	0.13 159	5.38 306	3.79 283	0.44 150	0.31 86	0.69 223	1.09 264	1.43 132	2.48 435	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.02 114

NLMM	1.26 206	0.34 184	1.50 90	0.14 150	4.66 630	2.76 318	0.13 159	5.38 306	3.79 283	0.44 150	0.31 86	0.69 223	1.09 264	1.41 127	2.48 435	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.02 114

gcap-zeroshot	0.75 104	0.26 86	2.20 203	0.05 48	3.75 593	1.22 54	0.45 277	3.36 111	0.99 108	1.13 224	0.31 86	0.16 101	0.13 62	0.55 33	0.26 94	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 241

testlalala	0.75 104	0.26 86	2.20 203	0.05 48	3.75 593	1.22 54	0.45 277	3.36 111	0.99 108	1.13 224	0.31 86	0.16 101	0.13 62	0.55 33	0.26 94	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 241

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.65 68	0.26 86	1.39 67	0.09 113	1.85 505	1.25 80	0.74 378	2.99 54	1.13 124	0.46 157	0.34 90	0.23 140	0.54 192	0.44 20	0.35 130	0.01 309	0.22 605	0.00 1	0.40 607	0.01 44	0.23 518

qwe	0.66 69	0.19 28	1.64 108	0.05 48	1.17 442	1.23 62	0.03 53	3.35 109	0.88 82	0.51 168	0.38 91	0.04 5	0.17 75	3.22 212	0.26 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

MaDis-Stereo	0.80 121	0.69 410	3.02 310	0.33 217	1.83 503	1.22 54	0.06 95	3.41 125	1.49 138	0.31 90	0.38 91	0.42 191	0.51 187	1.14 113	1.21 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.05 289

Monster-pub-mixall	0.72 95	0.39 233	0.98 19	0.04 35	0.12 130	1.23 62	0.01 15	2.74 42	0.86 68	0.86 206	0.39 93	0.07 44	0.09 30	6.24 336	0.32 124	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

aanet-new-16k	0.59 57	0.65 389	2.18 199	0.05 48	0.15 157	1.31 102	0.86 420	3.39 115	0.93 99	0.34 105	0.40 94	0.20 125	0.85 237	0.39 15	0.13 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 289

AdaDepth	0.57 55	0.22 47	2.33 217	0.12 131	1.26 447	1.59 163	0.07 110	1.03 12	0.97 106	0.21 48	0.42 95	0.08 63	0.30 124	2.28 183	0.26 94	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.20 541	0.01 44	0.01 26

GIP-stereo	0.70 85	0.44 283	1.70 117	1.52 412	0.75 380	1.48 146	0.05 82	4.18 201	1.10 119	0.18 36	0.42 95	0.58 214	0.38 145	0.65 52	0.46 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.01 26

BLMT-Stereo	0.18 1	0.21 41	0.86 16	0.07 85	0.02 6	0.09 1	0.01 15	0.47 2	0.79 44	0.04 4	0.43 97	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 89	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

3w_stereo	0.53 50	0.23 55	1.53 93	0.03 20	0.02 6	1.25 80	0.02 43	3.34 107	0.88 82	0.44 150	0.43 97	0.07 44	1.04 257	1.04 104	0.26 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

U	2.12 301	0.25 76	2.47 232	0.17 164	8.09 655	10.63 584	0.00 1	3.08 58	0.87 75	0.24 61	0.45 99	0.17 111	0.08 21	0.69 62	0.15 43	0.00 1	0.00 1	9.89 662	5.19 670	0.01 44	0.01 26

monsters	0.87 133	0.28 107	1.54 94	0.47 253	2.71 550	1.38 120	0.01 15	3.14 67	0.81 49	0.32 97	0.48 100	0.05 10	0.13 62	5.72 315	0.42 164	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

asd	0.49 40	0.16 7	1.57 98	0.04 35	0.72 378	1.24 75	0.05 82	2.80 44	0.84 57	0.45 154	0.50 101	0.06 24	0.56 196	0.58 42	0.24 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

SGD-Stereo	0.69 79	0.30 130	1.15 37	0.25 192	0.12 130	1.26 88	0.29 231	1.87 23	0.62 9	0.50 167	0.51 102	0.08 63	0.11 51	6.67 375	0.09 7	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 26

DEFOM-Stereo	0.70 85	0.29 115	1.62 105	0.16 161	0.06 36	1.95 210	0.45 277	0.88 6	0.74 30	0.55 179	0.51 102	0.14 99	0.09 30	6.32 345	0.20 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.75 104	0.26 86	2.03 164	0.05 48	3.77 597	1.23 62	0.49 293	3.23 87	1.03 114	1.13 224	0.54 104	0.16 101	0.13 62	0.57 37	0.26 94	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 241

test_for_model	0.75 104	0.26 86	2.03 164	0.05 48	3.77 597	1.23 62	0.49 293	3.23 87	1.03 114	1.13 224	0.54 104	0.16 101	0.13 62	0.57 37	0.26 94	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 241

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.75 104	0.25 76	2.17 196	0.05 48	3.81 600	1.22 54	0.41 261	3.27 96	1.03 114	1.11 223	0.56 106	0.18 115	0.13 62	0.56 36	0.25 89	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

2.5w	0.68 74	0.23 55	1.29 54	0.04 35	0.31 267	1.26 88	0.09 127	3.24 91	0.86 68	0.42 145	0.59 107	0.03 2	0.56 196	4.36 260	0.24 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

Occ-G	0.98 152	0.38 229	1.82 125	0.15 156	0.18 192	1.45 142	0.69 361	3.15 70	2.25 169	1.45 236	0.59 107	5.06 412	0.54 192	0.75 74	0.77 254	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.17 523	0.16 437	0.01 26

Test_v1	0.42 29	0.34 184	1.26 52	0.06 67	0.13 140	1.31 102	0.05 82	2.71 39	0.86 68	0.16 28	0.60 109	0.08 63	0.05 7	0.62 47	0.12 17	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

fffft	0.97 150	0.29 115	1.69 116	0.03 20	0.05 24	2.12 232	0.65 349	3.44 131	1.87 153	0.34 105	0.60 109	0.23 140	0.20 86	6.69 376	0.89 288	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.18 467	0.09 365
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	4.24 515	25.07 670	26.53 658	0.44 246	0.07 48	1.50 151	0.54 308	2.09 27	1.57 140	0.51 168	0.62 111	0.21 136	0.20 86	1.44 134	0.53 203	12.03 673	0.01 204	0.00 1	0.08 479	1.75 629	9.69 667

Foundation-i1b	0.70 85	0.23 55	1.20 44	0.06 67	0.05 24	0.78 17	0.04 64	5.01 270	1.58 141	0.40 136	0.64 112	1.08 245	1.16 279	1.45 138	0.31 119	0.01 309	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

GEAStereo	0.59 57	0.22 47	1.14 35	0.16 161	0.19 205	1.96 213	0.73 372	3.39 115	0.84 57	0.52 171	0.65 113	0.19 118	0.48 181	0.83 83	0.14 35	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.17 451	0.12 427

GSStereo	0.75 104	0.22 47	1.14 35	0.69 291	0.19 205	1.96 213	0.73 372	4.64 238	2.10 158	0.31 90	0.65 113	0.43 193	0.48 181	0.83 83	0.14 35	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.12 502	0.17 451	0.13 438

GS-Stereo							0.73 372	4.64 238	2.10 158	0.31 90	0.65 113	0.43 193	0.48 181	0.83 83	0.14 35	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.12 502	0.17 451	0.13 438

4.5_new	0.49 40	0.17 14	1.73 119	0.06 67	0.30 256	1.23 62	0.07 110	3.11 61	0.87 75	0.45 154	0.66 116	0.05 10	0.19 81	0.67 56	0.26 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

4.5w-stereo	0.49 40	0.17 14	1.73 119	0.06 67	0.30 256	1.23 62	0.07 110	3.11 61	0.87 75	0.45 154	0.66 116	0.05 10	0.19 81	0.67 56	0.26 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 121	0.33 168	2.51 237	0.25 192	0.53 341	1.93 208	0.27 226	5.07 274	1.05 118	0.47 160	0.68 118	0.64 219	0.22 90	0.95 97	0.65 220	0.00 1	0.05 433	0.00 1	0.19 538	0.03 203	0.16 474

GREAT-IGEV	0.72 95	0.29 115	1.91 139	1.31 379	0.40 297	1.41 132	0.08 119	2.29 30	2.48 180	0.18 36	0.69 119	0.10 84	0.34 134	1.72 152	0.37 141	0.00 1	0.09 514	0.00 1	0.22 556	0.10 363	0.41 565
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.90 140	0.40 245	1.67 114	0.14 150	0.16 166	2.97 352	0.83 403	3.61 150	2.67 194	0.29 78	0.71 120	1.50 264	0.29 115	2.37 185	0.13 24	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.08 479	0.03 203	0.03 182

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.74 101	0.24 70	1.38 66	0.05 48	3.67 587	1.47 144	0.89 427	4.01 189	0.81 49	0.60 186	0.72 121	0.12 90	0.33 133	0.32 8	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

S2M2_XL	0.22 3	0.33 168	1.17 38	0.07 85	0.11 113	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 14	0.73 122	0.07 44	0.17 75	0.39 15	0.20 67	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2w_stereo	0.56 53	0.19 28	1.31 59	0.03 20	0.10 96	1.22 54	0.04 64	3.42 128	0.81 49	0.79 201	0.73 122	0.07 44	1.24 292	0.81 82	0.37 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

rvit_0105_4	1.38 219	0.98 495	5.52 509	0.61 276	0.05 24	1.62 167	0.41 261	3.95 183	5.80 390	0.31 90	0.73 122	1.37 255	0.53 191	4.89 284	0.78 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 241

GCAP-Stereo-DPT26K	0.62 59	0.63 379	2.08 177	0.06 67	0.41 302	1.30 98	0.98 447	3.78 171	0.81 49	0.21 48	0.74 125	0.08 63	0.10 38	0.76 77	0.13 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 559	0.01 44	0.04 241

FlowAnything_test	0.51 45	0.33 168	2.09 179	0.15 156	0.15 157	1.71 186	0.03 53	1.76 21	0.49 5	1.10 222	0.77 126	0.03 2	0.05 7	0.61 45	0.66 223	0.05 522	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.02 114

4.25_new	0.52 46	0.18 22	1.42 70	0.03 20	0.88 398	1.23 62	0.04 64	3.18 77	0.85 62	0.32 97	0.77 126	0.05 10	0.42 168	0.83 83	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

4.5w_new	0.52 46	0.18 22	1.42 70	0.03 20	0.88 398	1.23 62	0.04 64	3.18 77	0.85 62	0.32 97	0.77 126	0.05 10	0.42 168	0.83 83	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

4.25w-stereo	0.52 46	0.18 22	1.43 73	0.03 20	0.88 398	1.23 62	0.04 64	3.18 77	0.85 62	0.32 97	0.77 126	0.05 10	0.42 168	0.83 83	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

rvit_stereo_0083	1.03 165	0.26 86	3.09 328	0.49 255	0.09 83	1.27 94	0.24 216	2.72 40	4.60 340	0.38 121	0.77 126	0.78 233	1.18 284	4.35 259	0.33 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

Foundation-i1c-attn	0.73 99	0.21 41	1.13 30	0.07 85	0.01 1	0.88 19	0.04 64	4.81 250	1.85 152	0.36 112	0.78 131	0.35 180	1.66 329	2.16 179	0.30 111	0.02 433	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 241

gcap_with_dpt	0.75 104	0.23 55	1.96 154	0.04 35	3.43 576	1.23 62	0.44 274	3.43 130	1.00 110	1.38 234	0.79 132	0.17 111	0.13 62	0.52 29	0.23 74	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

MM-Stereo_test2	0.99 156	0.29 115	2.26 212	1.34 383	0.12 130	1.78 195	0.53 305	4.71 245	3.31 254	0.76 198	0.80 133	0.50 206	0.35 135	1.86 163	0.73 238	0.00 1	0.05 433	0.00 1	0.07 474	0.26 521	0.06 312

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 152	2.14 595	1.55 95	0.88 310	0.26 239	0.56 14	0.04 64	2.80 44	0.86 68	0.30 85	0.80 133	0.21 136	2.33 365	6.17 331	0.37 141	0.00 1	0.07 485	0.00 1	0.17 523	0.01 44	0.01 26

4w-stereo	0.55 51	0.18 22	1.39 67	0.02 12	0.35 282	1.26 88	0.06 95	3.13 66	0.86 68	0.28 71	0.82 135	0.06 24	0.67 209	1.59 146	0.25 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

aanet-new	0.99 156	0.55 341	2.74 273	0.11 128	1.32 459	1.73 190	1.06 462	3.39 115	0.87 75	0.24 61	0.83 136	0.07 44	2.41 368	4.32 258	0.16 45	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182

aanet-new-8k	0.70 85	0.59 360	2.05 168	0.36 228	0.07 48	1.42 135	1.03 459	3.57 146	0.86 68	0.20 43	0.84 137	0.16 101	1.45 307	0.73 66	0.62 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182

NLMM1	1.55 235	0.35 200	1.65 109	0.05 48	4.55 627	2.00 220	0.13 159	5.67 323	5.17 364	0.57 183	0.86 138	0.45 198	0.80 231	6.82 382	1.92 397	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.02 114

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.74 101	0.24 70	2.06 169	0.05 48	3.53 579	1.21 48	0.41 261	3.12 65	1.01 113	1.22 232	0.87 139	0.19 118	0.14 69	0.50 27	0.27 107	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 241

NLSM3	0.78 118	0.33 168	1.31 59	0.06 67	1.93 511	1.22 54	0.05 82	3.26 94	1.87 153	0.34 105	0.87 139	0.12 90	1.04 257	2.53 193	0.74 240	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

S2M2_L	0.46 38	0.39 233	1.17 38	0.37 231	0.17 177	1.14 31	0.01 15	1.46 19	1.83 150	0.19 40	0.87 139	0.13 97	0.19 81	0.57 37	0.43 166	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_ft	1.00 160	0.78 447	3.84 401	0.84 305	0.36 285	1.23 62	0.24 216	3.81 176	3.76 281	0.37 117	0.87 139	0.74 229	1.12 267	1.18 119	0.76 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.06 312

GCAP-Stereo-DPT-20K	1.16 187	0.25 76	2.66 260	0.07 85	0.63 356	1.40 130	0.82 396	3.73 165	1.24 131	0.62 187	1.02 143	0.16 101	1.00 249	0.59 43	0.23 74	0.02 433	0.05 433	0.00 1	0.18 530	0.32 542	8.23 662

GCAPDPT-zeroshot4090	1.16 187	0.25 76	2.60 248	0.07 85	0.63 356	1.40 130	0.82 396	3.73 165	1.24 131	0.62 187	1.02 143	0.16 101	1.00 249	0.59 43	0.23 74	0.02 433	0.05 433	0.00 1	0.18 530	0.32 542	8.23 662

4D-IteraStereo	1.72 250	0.86 465	3.01 308	0.09 113	2.86 555	3.57 410	1.06 462	3.92 180	5.31 368	5.28 352	1.02 143	3.92 359	0.38 145	1.83 161	1.04 307	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.09 365

ff7	1.12 177	0.57 350	2.06 169	0.03 20	0.07 48	2.80 325	0.84 409	3.71 158	2.27 170	0.38 121	1.06 146	0.20 125	0.40 152	7.12 412	0.49 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 515	0.09 352	0.06 312

ffff	1.12 177	0.57 350	2.06 169	0.03 20	0.07 48	2.80 325	0.84 409	3.71 158	2.27 170	0.38 121	1.06 146	0.20 125	0.40 152	7.12 412	0.49 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 515	0.09 352	0.06 312

11t	1.12 177	0.57 350	2.06 169	0.03 20	0.07 48	2.80 325	0.84 409	3.71 158	2.27 170	0.38 121	1.06 146	0.20 125	0.40 152	7.12 412	0.49 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 515	0.09 352	0.06 312

ccc-4	1.12 177	0.57 350	2.06 169	0.03 20	0.07 48	2.80 325	0.84 409	3.71 158	2.27 170	0.38 121	1.06 146	0.20 125	0.40 152	7.12 412	0.49 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 515	0.09 352	0.06 312

CES	1.56 236	0.35 200	1.44 76	0.42 241	7.70 654	2.66 308	0.13 159	4.89 257	2.53 187	0.25 67	1.10 150	0.33 175	0.31 128	1.61 148	0.58 211	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.54 583	6.26 653

IGEV-Stereo	1.12 177	0.59 360	1.66 110	0.03 20	0.07 48	2.82 336	0.82 396	4.09 199	2.30 176	0.41 139	1.11 151	0.30 163	0.41 162	7.05 405	0.49 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.10 363	0.05 289
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	1.35 216	1.66 571	8.14 570	0.55 265	0.46 316	1.23 62	0.24 216	4.00 187	3.47 266	0.40 136	1.11 151	0.23 140	1.42 305	0.96 98	0.57 207	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.20 541	2.07 633	0.22 511

CroCo_RVC	1.35 216	1.66 571	8.14 570	0.55 265	0.46 316	1.23 62	0.24 216	4.00 187	3.47 266	0.40 136	1.11 151	0.23 140	1.42 305	0.96 98	0.57 207	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.20 541	2.07 633	0.22 511

aanet-new-32k	0.69 79	0.75 430	2.20 203	0.14 150	0.94 410	1.69 179	0.96 442	3.99 185	0.78 41	0.17 31	1.12 154	0.08 63	0.39 149	0.47 24	0.13 24	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 241

aanet-new-30k	0.69 79	0.75 430	2.17 196	0.14 150	0.94 410	1.69 179	0.96 442	3.99 185	0.78 41	0.17 31	1.12 154	0.08 63	0.39 149	0.47 24	0.13 24	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 241

anonymousdsp	1.12 177	0.59 360	1.66 110	0.03 20	0.07 48	2.81 333	0.82 396	4.07 193	2.30 176	0.41 139	1.12 154	0.30 163	0.40 152	7.05 405	0.49 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.10 363	0.05 289

MatchStereo	0.70 85	0.35 200	2.06 169	0.05 48	0.01 1	0.93 22	0.01 15	4.29 206	3.44 265	0.10 12	1.13 157	0.18 115	0.25 97	0.76 77	0.39 148	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	1.53 234	0.34 184	1.49 86	0.04 35	4.03 608	2.23 245	0.16 182	5.56 315	3.84 288	0.53 174	1.13 157	0.68 220	0.89 240	7.80 456	1.74 382	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.02 114

rvit_stereo_0080	0.88 135	0.51 319	3.12 331	0.07 85	0.12 130	1.31 102	0.37 250	3.78 171	3.29 252	0.56 180	1.13 157	0.40 184	0.76 222	1.71 149	0.47 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 241

whm_eth	0.88 135	0.51 319	3.12 331	0.07 85	0.12 130	1.31 102	0.37 250	3.78 171	3.29 252	0.56 180	1.13 157	0.40 184	0.76 222	1.71 149	0.47 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 241

2.25w	0.67 71	0.20 35	1.40 69	0.04 35	0.13 140	1.21 48	0.05 82	3.23 87	0.87 75	0.36 112	1.17 161	0.07 44	0.69 213	3.67 229	0.30 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

GCAP-Stereo	0.95 147	0.62 375	1.99 158	0.30 201	0.03 16	1.66 173	0.01 15	4.43 215	3.00 225	1.63 242	1.17 161	1.39 256	0.76 222	1.31 123	0.55 205	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.02 114

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.71 92	0.24 70	1.86 130	0.23 187	0.63 356	1.17 34	0.84 409	4.44 217	1.22 130	0.37 117	1.19 163	0.16 101	0.47 180	0.66 53	0.13 24	0.02 433	0.06 460	0.00 1	0.39 604	0.01 44	0.20 504

SMoEStereo_RVC	0.95 147	0.35 200	1.37 65	0.63 283	0.07 48	2.07 225	0.16 182	2.88 47	1.68 142	0.30 85	1.23 164	0.19 118	0.28 111	6.80 381	0.84 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 384	0.13 438

VIP-Stereo	0.76 112	0.66 396	2.08 177	0.09 113	0.27 242	1.99 218	0.11 141	3.32 102	0.80 47	0.48 161	1.27 165	0.28 158	0.11 51	3.06 207	0.41 158	0.00 1	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.12 427

PMTNet	1.41 221	0.37 220	2.06 169	0.26 195	0.15 157	2.94 350	0.34 245	3.39 115	5.33 370	1.00 213	1.27 165	0.28 158	0.93 243	4.04 246	0.74 240	5.00 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.01 26

water-stereo	0.70 85	0.29 115	3.07 326	0.08 105	0.07 48	1.54 155	0.15 175	4.01 189	1.41 136	0.59 184	1.31 167	0.26 149	0.24 94	0.43 19	0.39 148	0.02 433	0.06 460	0.00 1	0.02 418	0.02 131	0.01 26

aanet-new-40k	0.73 99	0.73 421	2.49 233	0.05 48	1.66 484	1.64 169	0.96 442	3.62 152	0.88 82	0.21 48	1.32 168	0.04 5	0.09 30	0.74 68	0.10 13	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.10 392

VMStereo-Base	0.83 128	0.29 115	1.79 122	0.04 35	0.11 113	1.38 120	0.03 53	2.87 46	3.42 262	0.53 174	1.32 168	0.73 228	0.41 162	3.01 205	0.54 204	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	1.20 194	0.60 365	2.00 160	0.26 195	0.08 68	2.73 311	0.68 356	5.00 268	2.52 185	0.29 78	1.32 168	0.37 183	0.36 137	6.94 398	0.44 172	0.00 1	0.07 485	0.00 1	0.00 1	0.17 451	0.07 333

riskmin	1.88 273	0.15 2	2.11 185	1.38 392	0.88 398	2.40 266	0.04 64	5.93 340	6.10 411	2.25 253	1.34 171	6.06 446	5.08 512	2.78 199	1.01 305	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.06 312

WQFJX	1.49 230	0.32 150	1.86 130	0.06 67	4.78 635	2.43 270	0.43 269	5.57 316	3.85 289	0.48 161	1.38 172	0.56 212	1.37 302	4.54 265	2.09 409	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.05 289

aanet-32k-new	0.76 112	0.95 494	3.13 333	0.23 187	0.45 314	1.28 96	0.98 447	3.37 114	0.74 30	0.15 23	1.39 173	0.08 63	0.67 209	1.38 125	0.31 119	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.09 365

CASnet	0.98 152	0.32 150	1.62 105	0.65 286	0.07 48	2.11 230	0.14 169	3.50 138	4.03 305	3.77 302	1.41 174	0.31 168	0.29 115	0.80 80	0.57 207	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.01 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.68 74	0.42 264	3.15 335	0.18 169	0.52 340	1.17 34	0.02 43	3.16 71	0.98 107	0.51 168	1.43 175	0.16 101	0.22 90	0.75 74	0.83 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.02 114

monsterstereo	0.93 142	0.30 130	1.91 139	0.43 245	2.63 546	1.21 48	0.01 15	3.11 61	0.76 34	0.46 157	1.44 176	0.05 10	0.09 30	5.66 310	0.50 198	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

GCAP-Stereo-cres-4k	0.71 92	0.31 136	2.00 160	0.07 85	1.28 453	2.29 250	0.92 435	3.25 93	0.87 75	0.29 78	1.45 177	0.22 138	0.11 51	0.74 68	0.18 62	0.00 1	0.09 514	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.09 365

aanet-new-22k	0.68 74	0.76 436	2.63 257	0.06 67	0.16 166	1.43 137	1.39 493	3.11 61	0.85 62	0.23 56	1.46 178	0.09 75	0.31 128	0.80 80	0.23 74	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 289

depthmonostereo	1.01 161	0.50 312	3.16 336	0.12 131	0.09 83	1.43 137	0.04 64	4.97 263	1.51 139	0.90 209	1.46 178	0.98 240	0.94 245	3.45 224	0.46 182	0.02 433	0.10 528	0.00 1	0.02 418	0.04 236	0.01 26

3.5w_stereo	0.69 79	0.23 55	1.44 76	0.02 12	0.14 149	1.24 75	0.03 53	3.53 143	0.90 93	0.20 43	1.48 180	0.07 44	0.50 186	3.73 231	0.30 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

MyStereo07	1.31 212	0.79 448	1.61 103	1.03 338	1.11 431	2.63 301	0.46 280	5.48 309	2.24 168	0.64 191	1.48 180	0.27 154	0.59 203	7.03 404	0.45 176	0.00 1	0.09 514	0.00 1	0.01 389	0.11 384	0.09 365

GLC_STEREO	0.75 104	0.29 115	1.19 40	0.55 265	0.01 1	1.98 216	0.57 325	3.07 56	3.02 228	0.90 209	1.48 180	0.19 118	0.40 152	0.93 95	0.36 133	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.02 114

CREStereo	0.98 152	0.42 264	1.86 130	0.07 85	0.22 221	1.65 171	0.02 43	4.07 193	6.33 427	0.72 196	1.54 183	0.43 193	0.64 207	1.22 120	0.44 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1
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
trnet	0.99 156	0.37 220	1.89 137	0.08 105	0.19 205	1.68 177	0.02 43	4.12 200	6.41 431	0.70 195	1.57 184	0.46 199	0.67 209	1.15 114	0.41 158	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

rvit_0105_5	1.48 229	0.89 475	5.43 500	0.46 248	0.04 18	1.60 164	0.60 333	4.65 241	5.90 396	0.76 198	1.59 185	1.75 275	0.78 228	4.20 253	0.88 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.06 312

AIO_rvc	1.02 162	0.59 360	1.95 151	0.15 156	0.09 83	3.42 387	0.99 451	4.46 218	2.73 202	0.28 71	1.62 186	1.32 254	0.28 111	2.10 177	0.21 71	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.04 459	0.11 384	0.11 408

CAS	2.24 317	0.25 76	1.86 130	11.21 658	3.86 602	1.67 174	0.02 43	3.87 179	2.67 194	0.41 139	1.63 187	0.24 145	0.27 107	1.50 140	0.74 240	9.43 666	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	5.21 650

rvit_0105_3	1.71 249	0.90 478	5.93 520	0.78 297	0.02 6	1.62 167	1.69 509	5.15 278	5.99 405	2.22 252	1.64 188	1.97 284	1.17 281	4.19 251	0.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

MM-Stereo_test1	1.57 237	0.36 213	2.19 201	1.17 360	0.35 282	2.39 265	0.56 315	4.53 224	5.21 365	3.67 299	1.65 189	0.40 184	0.84 236	6.90 390	0.80 264	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.31 538	0.03 182

aanet-new-36k	0.64 65	0.74 427	2.21 207	0.10 118	0.06 36	1.47 144	0.49 293	3.65 155	0.90 93	0.23 56	1.66 190	0.05 10	0.42 168	0.46 21	0.17 52	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.09 365

IGEV-Stereo++	0.74 101	0.23 55	1.31 59	0.06 67	1.62 477	1.95 210	0.01 15	3.29 98	1.81 147	0.38 121	1.68 191	0.10 84	1.16 279	0.91 93	0.19 64	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.01 26

NLSM1	1.45 225	0.40 245	2.26 212	0.50 257	5.10 637	2.85 340	0.17 189	4.66 243	2.76 205	0.56 180	1.70 192	0.30 163	0.62 205	4.87 278	2.19 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 26

test_1	1.85 268	0.21 41	2.45 226	1.02 336	0.22 221	1.37 119	0.82 396	4.66 243	5.06 357	7.02 443	1.73 193	4.09 366	0.41 162	6.51 362	0.76 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 580	0.18 467	0.14 451

252Zero-FE	0.66 69	0.23 55	1.24 49	1.10 349	0.07 48	1.31 102	0.02 43	3.33 104	1.14 126	1.34 233	1.74 194	0.04 5	0.05 7	1.11 110	0.40 155	0.00 1	0.05 433	0.00 1	0.02 418	0.02 131	0.02 114

plain	1.34 214	0.51 319	5.09 482	0.30 201	0.05 24	1.58 160	0.08 119	4.47 220	3.77 282	0.42 145	1.76 195	0.60 218	0.74 220	6.11 328	0.94 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 571	0.02 114

xyz-stereo-finetune	1.20 194	0.44 283	2.19 201	0.08 105	0.05 24	3.16 373	0.68 356	3.41 125	2.58 190	0.81 203	1.77 196	0.68 220	0.37 140	6.20 334	1.63 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.02 114

LG-Stereo	0.79 119	0.32 150	3.96 407	0.04 35	0.15 157	1.19 42	0.18 195	3.52 141	2.95 216	0.32 97	1.77 196	0.22 138	0.14 69	0.39 15	0.43 166	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.11 384	0.02 114

knoymous	1.36 218	0.21 41	1.68 115	0.20 173	0.49 330	1.58 160	0.11 141	5.15 278	2.40 179	4.62 324	1.77 196	4.56 391	0.45 178	3.23 213	0.63 218	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 26

aanet-new-28k	0.67 71	0.72 416	2.36 221	0.18 169	0.09 83	1.45 142	1.08 469	3.47 135	0.77 37	0.17 31	1.78 199	0.06 24	0.44 175	0.40 18	0.10 13	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.27 577	0.01 44	0.03 182

test-3	1.86 269	0.21 41	2.46 229	1.03 338	0.22 221	1.38 120	0.83 403	4.65 241	5.04 356	7.26 460	1.78 199	4.10 368	0.41 162	6.53 365	0.76 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 580	0.18 467	0.14 451

CroCo-Stereo	0.99 156	0.89 475	3.19 339	0.46 248	0.44 307	0.38 5	0.05 82	4.61 233	3.95 299	0.48 161	1.78 199	1.01 241	0.27 107	1.11 110	1.07 309	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 241
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
test_3	1.88 273	0.22 47	2.75 274	0.96 327	0.22 221	1.28 96	0.77 384	4.62 235	5.87 393	6.55 425	1.84 202	4.28 379	0.45 178	6.48 358	0.76 248	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.28 579	0.17 451	0.14 451

NLCSM	1.57 237	0.40 245	1.44 76	0.28 200	4.08 610	2.16 238	0.17 189	4.83 253	3.06 231	0.69 194	1.86 203	0.59 216	1.24 292	7.85 460	2.53 440	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 451	0.02 114

Foundation-i1	0.94 143	0.24 70	1.30 57	0.10 118	1.38 463	1.10 29	0.05 82	5.89 337	2.14 160	0.54 176	1.93 204	1.14 248	1.05 260	1.56 143	0.30 111	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

FENet	2.19 313	0.34 184	3.04 315	2.05 513	0.26 239	2.82 336	0.13 159	7.02 392	5.55 378	4.97 338	1.94 205	4.91 404	3.39 419	4.71 272	2.50 437	0.02 433	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 509

RSM++	1.02 162	0.24 70	1.33 62	0.86 308	0.04 18	2.78 322	0.30 237	2.63 37	2.67 194	0.48 161	1.95 206	0.52 207	0.25 97	5.50 306	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.11 384	0.09 365

Selective-RAFT	1.69 247	0.32 150	3.29 346	0.92 318	0.18 192	3.89 436	0.06 95	4.22 203	4.00 302	1.47 237	1.98 207	3.07 321	2.81 394	6.35 349	0.89 288	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.21 547	0.05 270	0.00 1

SCV_C0	1.40 220	0.49 309	3.06 325	0.12 131	0.21 217	2.29 250	0.09 127	6.46 368	3.81 285	0.63 189	2.00 208	0.24 145	0.41 162	7.31 424	0.43 166	0.01 309	0.05 433	0.00 1	0.21 547	0.16 437	0.07 333

PSi22	1.45 225	0.68 402	1.50 90	0.99 333	0.07 48	1.86 203	0.11 141	3.71 158	4.91 352	0.86 206	2.03 209	2.07 287	0.19 81	9.02 540	0.77 254	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.18 467	0.03 182

tt45	1.09 175	0.35 200	1.49 86	0.39 238	0.23 226	3.50 399	0.14 169	3.35 109	1.81 147	0.36 112	2.04 210	0.27 154	0.26 104	6.84 385	0.63 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 437	0.03 182

rvit_105_1	2.44 345	0.80 452	5.08 481	1.77 458	0.09 83	1.95 210	3.62 567	5.62 322	8.21 499	4.85 334	2.07 211	3.15 324	1.58 323	7.08 409	2.71 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.04 236	0.08 351

DilatedVolume-Stereo	1.13 183	0.41 258	2.75 274	1.04 343	0.11 113	2.21 242	0.10 133	2.96 50	1.32 133	2.40 257	2.09 212	0.33 175	0.58 201	5.62 307	0.43 166	0.03 486	0.06 460	0.00 1	0.14 508	0.04 236	0.04 241

UniTT-Stereo	0.83 128	0.33 168	1.98 156	0.92 318	1.27 450	0.54 13	0.11 141	1.35 18	2.94 215	1.67 243	2.09 212	0.20 125	0.31 128	1.57 144	1.07 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 437	0.01 26

AnonymousM	2.71 371	6.75 640	0.98 19	0.73 292	0.06 36	2.41 268	0.53 305	5.30 295	3.05 229	4.75 332	2.09 212	1.89 279	1.01 251	1.88 167	0.51 200	0.01 309	0.02 313	17.42 669	4.76 666	0.02 131	0.01 26

Pointernet	0.84 130	0.35 200	2.00 160	0.12 131	0.13 140	1.77 193	0.06 95	4.87 256	2.53 187	0.14 21	2.11 215	0.76 232	0.44 175	1.02 102	0.32 124	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.15 512	0.02 131	0.01 26

IGEV++	1.14 185	0.51 319	1.66 110	0.55 265	0.08 68	2.52 278	1.01 456	6.51 372	3.16 238	0.59 184	2.11 215	0.43 193	1.18 284	1.44 134	0.79 261	0.00 1	0.05 433	0.00 1	0.05 466	0.11 384	0.11 408

rafts_anoy	1.72 250	0.79 448	2.58 246	2.03 507	1.75 493	2.47 273	0.16 182	5.48 309	6.01 407	3.24 284	2.11 215	1.92 283	1.33 296	3.08 208	1.13 318	0.01 309	0.18 587	0.00 1	0.01 389	0.03 203	0.07 333

x	1.73 252	0.28 107	2.49 233	1.91 479	0.17 177	2.10 228	0.83 403	8.74 441	3.55 272	3.28 285	2.12 218	3.10 322	1.96 346	2.90 202	1.12 316	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

DNS	1.04 168	0.24 70	2.20 203	0.38 235	0.28 250	1.68 177	0.04 64	4.58 232	2.48 180	2.85 270	2.14 219	0.89 236	1.08 261	1.05 107	0.69 228	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.03 437	0.02 131	0.16 474

castereo++	1.18 189	0.54 337	1.95 151	0.30 201	0.51 337	4.56 466	1.00 454	4.61 233	1.12 122	0.29 78	2.14 219	1.89 279	0.15 71	3.94 241	0.18 62	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.31 588	0.03 203	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	1.24 201	0.88 472	3.39 356	0.95 325	4.59 628	0.47 10	0.08 119	3.51 140	2.80 207	1.17 230	2.24 221	1.57 267	0.20 86	1.48 139	1.14 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.12 427

GMStereo	1.83 266	0.99 498	4.55 451	0.57 271	0.05 24	2.53 281	0.01 15	4.95 260	11.14 556	3.52 294	2.24 221	0.53 209	0.49 184	3.76 233	0.80 264	0.20 582	0.00 1	0.00 1	0.12 502	0.12 400	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanet-new-14k	0.86 132	0.48 305	3.07 326	0.23 187	0.10 96	1.32 109	1.01 456	3.57 146	0.82 55	0.46 157	2.25 223	0.09 75	2.22 357	1.07 108	0.41 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

TS12	0.77 115	0.22 47	1.20 44	0.04 35	0.06 36	1.43 137	0.02 43	4.56 230	2.17 163	0.21 48	2.27 224	0.16 101	0.09 30	2.65 195	0.24 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

Anonymous_2	4.14 505	0.62 375	3.21 340	1.40 394	1.43 468	5.19 481	0.32 239	6.63 376	4.38 326	4.48 320	2.30 225	8.08 495	7.00 556	5.37 301	2.29 422	0.23 587	0.75 643	5.20 658	18.12 688	5.66 649	0.23 518

aanet-new-34k	0.68 74	0.72 416	2.37 223	0.04 35	0.06 36	1.30 98	0.85 417	3.82 177	0.94 101	0.19 40	2.31 226	0.07 44	0.38 145	0.28 1	0.12 17	0.00 1	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.09 365

CAS++	1.18 189	0.55 341	1.99 158	0.17 164	0.27 242	1.85 202	0.63 343	8.48 428	3.07 232	1.71 244	2.32 227	0.18 115	0.20 86	1.91 169	0.30 111	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSCF	1.24 201	0.77 440	1.95 151	0.42 241	0.46 316	3.85 434	0.85 417	4.26 205	2.02 155	2.21 249	2.34 228	0.17 111	2.74 390	1.75 154	0.39 148	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.54 620	0.04 236	0.05 289

1w_stereo	0.64 65	0.16 7	1.24 49	0.09 113	0.50 333	1.19 42	0.08 119	3.24 91	0.84 57	0.48 161	2.37 229	0.04 5	1.57 322	0.84 90	0.10 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

RSM	1.21 197	0.20 35	1.30 57	0.12 131	0.06 36	2.48 275	0.51 302	3.78 171	2.74 203	0.48 161	2.38 230	2.18 289	0.28 111	6.77 380	0.56 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 515	0.07 319	0.05 289

MIF-Stereo (partial)	1.29 211	0.33 168	3.02 310	0.03 20	1.12 433	1.26 88	0.13 159	4.46 218	3.75 279	0.35 110	2.39 231	0.31 168	0.74 220	6.09 327	1.76 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.04 241

DA	1.19 191	0.37 220	1.94 146	0.62 278	0.30 256	6.06 506	0.59 327	5.55 313	2.23 166	0.37 117	2.42 232	0.41 187	1.17 281	1.24 121	0.16 45	0.01 309	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.20 504

GGEV	1.19 191	0.37 220	1.94 146	0.62 278	0.30 256	6.06 506	0.59 327	5.55 313	2.23 166	0.37 117	2.42 232	0.41 187	1.17 281	1.24 121	0.16 45	0.01 309	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.20 504

LL-Strereo2	1.86 269	0.83 459	2.33 217	0.36 228	0.17 177	3.79 430	1.52 499	5.82 335	4.04 307	4.43 316	2.51 234	4.23 373	0.37 140	5.66 310	0.99 302	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.05 466	0.06 298	0.11 408

aanet-new-24k	0.72 95	0.71 414	1.85 129	0.07 85	0.89 402	2.01 221	0.98 447	3.07 56	0.77 37	0.14 21	2.52 235	0.06 24	0.24 94	0.54 30	0.30 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 547	0.01 44	0.02 114

castereo	0.87 133	0.60 365	1.07 24	0.34 222	0.17 177	1.89 204	0.79 391	4.84 255	2.05 157	0.65 192	2.55 236	0.31 168	0.40 152	1.02 102	0.38 147	0.01 309	0.09 514	0.00 1	0.24 562	0.03 203	0.02 114

LoS_RVC	1.26 206	1.43 550	1.91 139	0.42 241	3.77 597	1.71 186	0.04 64	2.58 35	2.49 183	0.42 145	2.58 237	0.30 163	0.57 199	1.71 149	0.66 223	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.02 131	4.49 647

fffy	1.13 183	0.51 319	2.15 188	1.01 335	0.09 83	2.30 256	0.19 197	4.07 193	1.13 124	0.16 28	2.66 238	0.20 125	0.38 145	6.98 401	0.35 130	0.00 1	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.14 425	0.16 474

RT-Monster	1.32 213	0.34 184	2.22 209	0.38 235	2.36 534	1.39 128	0.10 133	4.18 201	5.14 361	3.39 291	2.68 239	0.58 214	0.61 204	2.49 191	0.36 133	0.03 486	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

SCV	1.59 239	0.58 355	2.57 244	2.72 576	0.31 267	2.15 236	0.79 391	6.88 387	2.72 199	0.20 43	2.68 239	0.68 220	0.58 201	7.60 440	0.41 158	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.22 556	0.37 561	0.24 524

UDGNet	2.73 374	7.09 643	3.90 406	2.71 574	0.06 36	2.98 353	0.20 203	4.63 236	8.58 512	2.69 262	2.70 241	0.95 239	1.01 251	6.27 338	1.51 353	1.28 636	0.00 1	5.24 659	0.94 637	1.70 627	0.13 438

HUF	1.05 170	0.64 381	2.33 217	0.35 225	0.22 221	3.09 363	0.41 261	3.73 165	2.89 212	0.36 112	2.71 242	0.33 175	0.30 124	2.28 183	0.23 74	0.00 1	0.61 641	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.39 560

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 206	0.42 264	2.36 221	0.59 274	1.26 447	2.43 270	0.01 15	3.29 98	7.76 484	1.71 244	2.78 243	0.27 154	0.32 131	1.16 118	0.58 211	0.04 508	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.10 392

AIO-test1	2.22 316	0.76 436	2.78 281	0.30 201	4.38 615	2.48 275	0.96 442	5.59 318	14.64 587	0.74 197	2.86 244	0.92 237	0.30 124	5.64 308	1.67 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.17 451	0.14 451

111111	0.97 150	0.19 28	1.49 86	0.06 67	1.12 433	1.43 137	0.05 82	4.77 248	1.70 143	0.44 150	2.88 245	0.09 75	0.17 75	4.66 271	0.20 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.01 26

anonymousdsp2	1.78 255	0.39 233	3.40 358	1.10 349	0.04 18	3.63 411	0.50 298	7.80 409	2.77 206	2.91 274	2.88 245	3.17 325	1.01 251	5.15 294	0.43 166	0.00 1	0.01 204	0.02 533	0.15 512	0.05 270	0.12 427

DLNR-FE	24.70 670	50.76 689	90.20 701	98.11 709	97.18 708	1.38 120	0.12 149	22.82 660	3.09 236	1.07 219	2.93 247	0.72 227	0.29 115	6.93 393	2.29 422	38.52 691	0.38 627	0.00 1	0.30 585	76.91 704	0.09 365

mms	1.03 165	0.54 337	1.58 100	0.05 48	0.36 285	1.52 154	0.08 119	2.97 51	1.84 151	0.38 121	2.94 248	0.32 171	0.25 97	6.82 382	0.39 148	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.17 451	0.28 543

DLNR_Zeroshot_test	24.70 670	50.77 690	90.11 700	98.11 709	97.34 709	1.38 120	0.12 149	22.79 659	3.09 236	1.07 219	2.95 249	0.71 226	0.29 115	6.93 393	2.29 422	38.56 692	0.37 626	0.00 1	0.30 585	76.73 703	0.09 365

Reg-Stereo(zero)	1.60 241	0.19 28	2.59 247	0.45 247	0.47 325	1.64 169	0.23 214	3.22 86	5.87 393	4.29 312	3.01 250	4.49 389	1.64 328	2.47 190	1.16 323	0.00 1	0.08 499	0.00 1	0.13 507	0.01 44	0.10 392

11t1	1.62 242	0.26 86	2.53 239	2.37 555	0.24 229	2.58 290	0.06 95	6.66 378	3.00 225	3.40 292	3.01 250	1.14 248	1.94 345	4.18 250	0.91 292	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.03 182

ours_stereo	1.03 165	0.55 341	1.86 130	0.12 131	0.32 271	1.16 32	0.09 127	3.27 96	2.18 164	0.39 131	3.02 252	0.34 179	0.26 104	6.32 345	0.37 141	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.18 467	0.13 438

TRStereo	2.36 337	3.10 612	4.70 461	1.99 496	2.08 518	2.61 296	1.11 471	8.79 443	3.73 277	3.19 282	3.04 253	3.96 360	0.77 225	5.92 321	1.44 347	0.03 486	0.14 562	0.00 1	0.29 580	0.08 333	0.25 529

sCroCo_RVC	1.21 197	0.65 389	5.16 488	1.09 348	1.29 455	0.92 20	0.19 197	3.92 180	2.68 197	0.30 85	3.04 253	0.52 207	1.56 321	1.58 145	0.78 257	0.09 551	0.25 615	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.11 408

WCG-NET（raft）	1.49 230	0.50 312	1.55 95	0.21 178	0.08 68	2.15 236	1.01 456	2.72 40	6.26 422	2.79 267	3.06 255	4.38 384	1.04 257	3.53 226	0.26 94	0.00 1	0.12 546	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.08 351

gasm-f	0.81 124	0.25 76	1.66 110	0.16 161	0.28 250	2.77 321	0.91 432	3.39 115	0.84 57	0.52 171	3.10 256	0.19 118	0.71 217	0.73 66	0.28 110	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.12 427

MoCha-V2	1.41 221	0.42 264	2.61 251	0.81 299	0.23 226	2.53 281	0.20 203	4.81 250	3.16 238	0.82 204	3.15 257	0.30 163	1.61 326	6.66 374	0.40 155	0.00 1	0.20 598	0.00 1	0.24 562	0.05 270	0.02 114

AE-Stereo	1.44 223	0.32 150	2.69 263	1.58 426	0.20 214	2.24 246	0.59 327	6.01 341	5.70 384	1.18 231	3.17 258	1.02 243	0.78 228	1.73 153	0.83 268	0.02 433	0.18 587	0.00 1	0.29 580	0.11 384	0.07 333

Selective-IGEV-i32	1.23 199	0.18 22	1.13 30	0.07 85	0.16 166	2.35 259	0.54 308	6.11 346	2.52 185	0.41 139	3.19 259	0.26 149	0.29 115	6.94 398	0.16 45	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.11 497	0.04 236	0.10 392

Hybrid-DGEV-2	2.79 379	1.21 529	2.93 301	1.69 442	0.02 6	5.36 489	0.27 226	7.21 395	9.79 530	6.79 430	3.19 259	5.20 416	5.05 509	5.48 305	1.29 334	0.04 508	0.01 204	0.00 1	0.02 418	0.16 437	0.07 333

999	1.25 204	0.37 220	1.63 107	1.15 358	0.34 279	3.03 358	0.66 352	3.41 125	2.27 170	0.30 85	3.20 261	0.19 118	0.25 97	7.23 421	0.85 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 437	0.01 26

Selective-IGEV	1.23 199	0.18 22	1.13 30	0.07 85	0.17 177	2.38 264	0.54 308	6.10 345	2.51 184	0.41 139	3.20 261	0.26 149	0.29 115	6.94 398	0.16 45	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.11 497	0.04 236	0.10 392

Anonymous3	1.76 254	0.44 283	6.37 535	0.33 217	0.50 333	4.33 455	0.54 308	4.43 215	2.48 180	2.21 249	3.24 263	1.53 266	1.14 271	5.64 308	1.29 334	0.17 575	0.23 609	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.15 462

DF	1.06 172	0.30 130	2.15 188	0.55 265	0.31 267	1.65 171	0.95 440	4.05 192	1.80 146	0.90 209	3.29 264	1.01 241	0.10 38	3.12 209	0.45 176	0.00 1	0.13 556	0.00 1	0.25 566	0.02 131	0.11 408

AIO-Stereo	0.94 143	0.22 47	1.20 44	0.06 67	0.08 68	2.36 260	0.62 342	5.50 312	2.61 191	0.30 85	3.32 265	0.41 187	0.25 97	1.12 112	0.17 52	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.35 598	0.06 298	0.12 427

ACVNet-DCA	2.01 293	0.65 389	2.15 188	2.30 543	0.02 6	5.80 497	0.56 315	8.45 424	3.33 256	1.03 214	3.33 266	0.32 171	3.71 438	8.05 475	0.45 176	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.03 437	0.02 131	0.03 182

xx1	2.33 334	0.65 389	2.15 188	2.30 543	0.02 6	5.80 497	0.56 315	4.31 207	10.41 543	1.03 214	3.33 266	4.67 394	2.70 384	8.05 475	0.45 176	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

1test111	1.86 269	0.65 389	2.15 188	2.30 543	0.02 6	5.80 497	0.56 315	8.45 424	3.33 256	1.03 214	3.33 266	0.32 171	3.71 438	4.40 261	0.96 297	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.03 437	0.02 131	0.03 182

cc1	2.17 310	0.65 389	2.15 188	2.30 543	0.02 6	5.80 497	0.56 315	4.31 207	10.41 543	1.03 214	3.33 266	0.32 171	3.71 438	8.05 475	0.45 176	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.03 437	0.10 363	0.05 289

NRIStereo	2.14 305	0.35 200	2.65 259	1.10 349	0.14 149	3.05 360	0.86 420	5.35 300	3.18 244	6.24 401	3.36 270	4.17 372	1.82 343	8.12 483	2.01 404	0.00 1	0.10 528	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.19 497

RAFT-Stereo-weight	1.67 245	0.31 136	1.57 98	0.97 330	0.15 157	3.19 375	0.77 384	5.06 272	6.19 421	4.96 337	3.38 271	2.83 307	0.35 135	2.87 201	0.74 240	0.01 309	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

tt1	2.14 305	0.63 379	2.22 209	2.27 539	0.02 6	5.71 495	0.63 343	4.53 224	10.19 538	1.16 229	3.39 272	0.33 175	3.05 405	8.00 468	0.46 182	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.03 437	0.10 363	0.04 241

WCG-NET	1.24 201	0.43 275	1.46 83	0.33 217	0.08 68	2.14 234	1.08 469	3.09 60	6.86 449	2.73 265	3.43 273	0.74 229	0.94 245	0.89 91	0.33 126	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.05 289

MC-Stereo	1.47 228	0.36 213	2.54 240	1.99 496	0.12 130	1.90 205	0.12 149	4.47 220	2.83 208	3.31 289	3.44 274	0.56 212	1.47 309	5.39 302	0.47 189	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.21 547	0.07 319	0.04 241

EKT-Stereo	1.91 279	0.48 305	2.77 279	2.19 530	4.36 614	1.42 135	0.24 216	4.63 236	3.51 268	2.94 275	3.47 275	3.55 345	2.25 360	5.26 296	0.85 273	0.04 508	0.12 546	0.00 1	0.09 490	0.06 298	0.05 289

GASTEREO	1.34 214	0.98 495	1.86 130	0.53 259	0.46 316	3.97 442	0.86 420	4.25 204	2.16 162	2.34 256	3.48 276	0.17 111	2.87 399	1.88 167	0.39 148	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.54 620	0.04 236	0.05 289

FADNet-RVC	3.98 498	1.84 582	12.48 607	1.69 442	0.44 307	4.33 455	1.31 488	11.84 538	7.15 461	3.53 295	3.50 277	10.63 545	4.43 478	9.12 543	6.25 540	0.03 486	0.10 528	0.00 1	0.03 437	0.60 591	0.25 529

dd	2.16 308	1.22 530	4.82 465	0.68 288	0.12 130	1.39 128	0.17 189	5.14 276	11.22 560	2.70 264	3.51 278	1.52 265	1.23 291	5.08 290	3.96 495	0.12 560	0.01 204	0.04 565	0.21 547	0.07 319	0.01 26

model_zeroshot	1.52 232	0.42 264	4.10 424	1.25 367	0.11 113	3.04 359	0.14 169	5.79 332	2.84 209	3.12 279	3.65 279	2.05 286	0.42 168	2.38 187	0.71 235	0.01 309	0.10 528	0.00 1	0.20 541	0.02 131	0.04 241

qqq	1.93 281	0.30 130	2.96 305	1.40 394	0.05 24	1.96 213	0.39 256	8.45 424	3.33 256	3.06 277	3.84 280	4.67 394	2.70 384	4.40 261	0.96 297	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

MyStereo05	2.94 398	0.66 396	5.25 495	1.10 349	0.96 414	2.57 288	0.10 133	8.53 430	12.34 574	6.28 407	3.88 281	3.18 326	3.30 412	7.81 457	2.37 429	0.01 309	0.08 499	0.00 1	0.01 389	0.13 415	0.15 462

raftrobust	1.86 269	0.74 427	1.94 146	2.15 526	2.24 529	2.74 312	0.53 305	4.89 257	4.05 309	6.09 388	3.89 282	1.64 269	2.55 377	2.44 188	1.12 316	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.08 351

MyStereo04	2.95 399	0.79 448	5.38 498	1.03 338	1.11 431	2.63 301	0.46 280	10.00 481	12.44 575	4.19 311	3.91 283	3.04 319	3.60 431	7.34 427	2.74 449	0.00 1	0.09 514	0.00 1	0.01 389	0.11 384	0.09 365

test_sample1	2.31 330	0.26 86	3.29 346	2.08 515	0.46 316	2.62 299	0.05 82	9.88 474	4.23 321	3.90 304	3.92 284	3.49 341	4.44 479	5.67 312	1.88 393	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.03 182

MIPNet	2.06 298	0.69 410	4.57 455	0.32 210	0.21 217	1.92 207	0.19 197	6.89 388	5.64 383	5.48 357	4.02 285	2.02 285	3.50 425	3.32 216	2.01 404	0.00 1	0.01 204	0.01 501	0.01 389	0.20 481	0.13 438

rvit_stereo_0075_2	2.00 291	0.32 150	5.49 504	0.60 275	1.98 513	1.77 193	0.10 133	7.24 396	5.70 384	2.90 273	4.06 286	3.11 323	0.56 196	5.32 298	0.76 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.16 474

DeepStereo_RVC	2.05 297	0.39 233	2.87 296	0.14 150	0.17 177	3.51 402	0.70 364	5.21 282	3.00 225	6.27 406	4.13 287	3.47 339	4.53 486	4.81 276	1.49 352	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 352	0.18 486

CRE-IMP	1.95 283	0.35 200	2.68 261	0.27 199	0.17 177	3.90 437	0.85 417	5.14 276	2.87 211	5.74 362	4.14 288	3.49 341	0.83 233	6.40 350	1.80 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.19 497

FADNet-RVC-Resample	3.79 478	1.62 567	12.06 601	1.43 400	0.66 364	5.94 503	2.41 526	10.18 490	8.58 512	6.28 407	4.22 289	5.33 423	4.80 501	7.71 449	3.19 460	0.17 575	0.21 602	0.17 606	0.12 502	0.41 574	0.29 545

ROB_FTStereo	1.90 277	0.42 264	2.86 292	0.12 131	0.19 205	3.71 419	0.75 381	5.24 289	2.95 216	5.87 376	4.26 290	3.41 332	1.51 310	5.80 317	0.65 220	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.08 351

s12784h	1.89 276	0.30 130	2.57 244	0.11 128	0.09 83	4.18 449	0.13 159	6.61 375	7.44 470	3.62 297	4.28 291	0.59 216	0.81 232	6.61 370	0.46 182	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1

Patchmatch Stereo++	1.95 283	0.40 245	2.86 292	0.12 131	0.18 192	3.74 424	0.66 352	5.24 289	2.96 219	5.86 371	4.32 292	3.46 336	1.52 315	6.88 387	0.70 231	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.09 365
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	1.95 283	0.40 245	2.86 292	0.12 131	0.18 192	3.74 424	0.66 352	5.24 289	2.96 219	5.86 371	4.32 292	3.46 336	1.52 315	6.88 387	0.70 231	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.09 365

PSM-adaLoss	1.88 273	0.40 245	2.86 292	0.12 131	0.19 205	3.75 427	0.71 367	5.23 283	2.96 219	5.86 371	4.33 294	3.45 334	1.51 310	5.40 303	0.69 228	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.09 365

HUI-Stereo	1.80 259	0.41 258	2.85 289	0.12 131	0.18 192	3.72 422	0.65 349	5.23 283	2.97 223	5.87 376	4.34 295	3.45 334	1.52 315	3.93 240	0.65 220	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.10 392

RAFT-IKP	1.90 277	0.42 264	2.83 286	0.12 131	0.18 192	3.50 399	0.64 347	5.24 289	2.96 219	5.86 371	4.34 295	3.50 343	1.51 310	5.99 324	0.76 248	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.08 351

ROB_FTStereo_v2	1.91 279	0.41 258	2.85 289	0.12 131	0.19 205	3.71 419	0.73 372	5.23 283	2.95 216	5.86 371	4.36 297	3.46 336	1.51 310	5.86 320	0.69 228	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.08 351

iGMRVC	1.96 286	0.40 245	2.88 298	0.12 131	0.19 205	3.74 424	0.73 372	5.23 283	2.97 223	5.87 376	4.37 298	3.48 340	1.52 315	6.73 379	0.74 240	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.08 351

CFNet-RSSM	2.11 300	0.33 168	2.71 267	1.04 343	0.30 256	3.21 377	0.41 261	6.67 379	6.96 452	5.62 360	4.58 299	5.40 424	1.71 332	1.86 163	0.87 280	0.00 1	0.08 499	0.00 1	0.32 590	0.02 131	0.02 114

GCST	9.08 608	17.31 665	3.98 412	52.92 690	10.66 663	11.29 593	0.20 203	6.97 390	6.47 435	9.46 546	4.68 300	4.75 397	1.51 310	9.34 554	1.31 336	8.19 663	0.05 433	22.38 673	0.34 595	6.17 652	3.53 640

PAM	3.38 438	0.31 136	5.61 512	1.37 390	0.71 375	7.60 545	0.38 255	8.94 445	3.55 272	5.54 358	4.69 301	16.09 604	7.03 558	3.67 229	1.02 306	0.00 1	0.21 602	0.00 1	0.38 600	0.07 319	0.41 565

MM-Stereo_test3	1.83 266	0.59 360	1.93 143	1.43 400	3.99 606	2.44 272	0.81 394	5.81 334	6.70 444	1.73 246	4.79 302	1.23 253	0.65 208	3.30 214	0.85 273	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.33 548	0.05 289

HCRNet	2.56 358	0.53 332	3.35 352	0.24 190	3.39 573	2.19 240	0.23 214	6.89 388	5.50 374	5.26 351	4.79 302	5.27 418	2.78 392	7.71 449	2.89 450	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.04 241

TANstereo	1.20 194	0.49 309	2.04 166	0.34 222	0.10 96	1.80 197	0.01 15	3.40 124	4.10 313	4.37 315	4.82 304	0.41 187	0.70 214	0.94 96	0.46 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	4.87 534	0.94 491	14.70 622	1.51 410	1.15 437	11.49 594	2.55 534	7.28 398	6.47 435	6.23 400	4.83 305	15.30 597	8.99 593	6.88 387	8.20 574	0.03 486	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.40 571	0.42 569

Any-RAFT	2.18 312	0.25 76	1.94 146	1.37 390	0.80 390	5.01 478	0.56 315	8.51 429	5.58 381	4.01 308	4.85 306	5.44 425	2.26 362	2.45 189	0.35 130	0.00 1	0.15 569	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114

test_sample2	2.32 332	0.25 76	3.38 354	2.08 515	0.41 302	2.58 290	0.15 175	9.50 461	4.97 355	3.66 298	4.86 307	4.29 381	3.26 411	5.83 318	1.09 313	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.03 182

DIP-Stereo	1.97 289	0.64 381	2.95 303	0.17 164	0.10 96	4.83 473	0.13 159	8.60 436	4.06 312	6.42 417	4.92 308	0.44 197	0.72 218	3.57 227	1.80 388	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 241
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iRaftStereo_RVC	1.62 242	0.68 402	1.98 156	0.67 287	0.05 24	2.99 354	0.04 64	5.36 302	3.74 278	3.82 303	4.96 309	2.54 299	0.62 205	3.35 217	0.97 300	0.00 1	0.07 485	0.00 1	0.00 1	0.30 533	0.27 539

TestStereo	1.74 253	1.02 502	3.64 380	0.20 173	0.28 250	1.33 113	0.01 15	5.24 289	4.01 304	3.18 281	4.97 310	2.07 287	0.70 214	7.32 425	0.75 246	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

XX-TBD	1.44 223	0.85 464	2.04 166	2.45 562	0.05 24	2.34 258	0.01 15	3.46 133	7.51 471	2.88 272	4.98 311	0.26 149	0.25 97	1.15 114	0.46 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	2.02 294	0.33 168	2.61 251	1.04 343	0.30 256	3.56 407	0.40 260	5.89 337	5.94 400	5.08 345	5.01 312	5.55 428	1.72 334	1.60 147	0.91 292	0.01 309	0.09 514	0.00 1	0.25 566	0.01 44	0.02 114

test-1	1.82 264	0.45 290	5.42 499	0.89 312	0.41 302	2.14 234	0.56 315	5.75 326	4.15 318	3.28 285	5.11 313	3.61 348	0.70 214	1.53 142	1.56 361	0.02 433	0.34 621	0.00 1	0.08 479	0.02 131	0.30 547

RALCasStereoNet	1.93 281	1.01 500	2.75 274	1.88 475	1.75 493	2.88 346	0.18 195	4.64 238	4.36 325	2.27 254	5.14 314	2.22 291	0.79 230	7.10 411	1.00 304	0.00 1	0.34 621	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.16 474

DCANet-4	2.03 295	0.34 184	5.30 496	0.31 206	0.18 192	1.69 179	0.12 149	4.95 260	8.55 511	5.78 363	5.17 315	1.12 247	2.82 395	2.11 178	1.92 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.18 486

fff	2.28 326	0.61 370	3.81 395	0.22 182	0.07 48	1.69 179	0.11 141	5.37 303	11.84 567	5.80 365	5.17 315	1.44 259	5.41 519	2.00 172	1.92 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.18 486

csc	2.28 326	0.61 370	3.81 395	0.22 182	0.07 48	1.69 179	0.11 141	5.37 303	11.84 567	5.80 365	5.17 315	1.44 259	5.41 519	2.00 172	1.92 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.18 486

cscssc	2.28 326	0.61 370	3.81 395	0.22 182	0.07 48	1.69 179	0.11 141	5.37 303	11.84 567	5.80 365	5.17 315	1.44 259	5.41 519	2.00 172	1.92 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.18 486

DMCA-RVC	3.17 416	1.26 536	6.39 537	2.10 521	1.51 471	3.02 357	0.56 315	7.84 412	5.06 357	9.23 540	5.19 319	8.46 503	2.72 389	6.31 343	3.22 461	0.06 533	0.11 539	0.09 589	0.02 418	0.16 437	0.08 351

OCTAStereo	2.24 317	0.33 168	3.03 312	2.04 509	0.10 96	3.45 389	0.43 269	6.50 369	3.17 241	6.84 434	5.20 320	2.65 301	1.33 296	8.18 491	1.56 361	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 26

RE-Stereo	2.25 322	0.33 168	3.03 312	2.04 509	0.10 96	3.47 392	0.43 269	6.50 369	3.18 244	6.84 434	5.20 320	2.65 301	1.34 298	8.18 491	1.58 363	0.01 309	0.00 1	0.01 501	0.00 1	0.02 131	0.01 26

TVStereo	2.25 322	0.33 168	3.03 312	2.04 509	0.10 96	3.47 392	0.43 269	6.50 369	3.18 244	6.84 434	5.20 320	2.65 301	1.34 298	8.18 491	1.58 363	0.01 309	0.00 1	0.01 501	0.00 1	0.02 131	0.01 26

ACV-stereo	4.46 523	0.76 436	9.94 588	1.91 479	1.06 427	11.61 596	1.28 485	6.25 354	7.09 458	3.09 278	5.21 323	16.88 611	10.23 608	7.96 465	5.47 526	0.06 533	0.15 569	0.01 501	0.00 1	0.12 400	0.14 451

tg	1.96 286	0.64 381	2.15 188	0.68 288	0.12 130	4.40 462	0.04 64	5.74 325	4.19 320	4.00 307	5.23 324	2.58 300	0.93 243	7.12 412	0.77 254	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.31 538	0.25 529

NF-Stereo	2.24 317	0.33 168	3.00 306	2.04 509	0.10 96	3.46 390	0.43 269	6.51 372	3.17 241	6.84 434	5.24 325	2.67 304	1.34 298	8.17 490	1.53 357	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 26

FADNet	4.23 513	1.65 570	11.75 600	1.64 438	0.80 390	4.80 472	0.77 384	13.76 591	11.65 565	3.97 306	5.24 325	9.62 523	5.14 513	8.40 504	3.78 489	0.21 584	0.04 412	0.07 582	0.05 466	1.14 615	0.10 392

gwcnet-sp	3.31 427	1.47 553	7.26 555	1.73 453	0.69 369	7.57 542	1.14 473	8.59 432	6.17 418	8.57 518	5.25 327	4.26 376	3.36 414	6.46 353	3.44 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.11 408

scenet	3.31 427	1.47 553	7.26 555	1.73 453	0.69 369	7.57 542	1.14 473	8.59 432	6.17 418	8.57 518	5.25 327	4.26 376	3.36 414	6.46 353	3.44 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.11 408

ssnet	3.31 427	1.47 553	7.26 555	1.73 453	0.69 369	7.57 542	1.14 473	8.59 432	6.17 418	8.57 518	5.25 327	4.26 376	3.36 414	6.46 353	3.44 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.11 408

PAM_32	3.50 452	0.32 150	5.22 492	1.32 380	0.53 341	7.49 539	0.39 256	9.52 464	3.91 296	5.22 349	5.28 330	16.75 610	7.44 566	4.61 270	0.90 291	0.00 1	0.20 598	0.00 1	0.39 604	0.09 352	0.39 560

ADStereo(finetuned)	2.26 325	0.64 381	5.22 492	0.31 206	0.18 192	1.71 186	0.25 221	5.23 283	8.46 506	6.06 386	5.30 331	1.41 257	6.37 541	1.87 165	1.87 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.18 486

DCANet	2.08 299	0.64 381	3.81 395	0.31 206	0.17 177	1.70 185	0.25 221	5.23 283	8.47 507	6.07 387	5.30 331	1.41 257	4.23 464	1.85 162	2.02 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.19 497

G2L-ROB	3.43 446	0.77 440	3.89 404	1.71 450	1.16 441	4.51 464	0.44 274	11.70 533	5.70 384	7.51 472	5.34 333	11.24 558	1.71 332	7.66 445	5.10 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.10 392

IGEV_i1	2.68 366	0.39 233	4.36 437	2.12 522	0.18 192	4.28 452	0.52 304	9.64 466	3.41 261	5.01 339	5.35 334	5.98 445	2.41 368	7.18 418	1.63 371	0.05 522	0.05 433	0.23 615	0.61 623	0.08 333	0.13 438

IGEV-FE	2.13 303	0.50 312	4.90 469	1.41 397	0.18 192	2.63 301	0.36 247	7.80 409	3.87 290	5.04 341	5.42 335	4.72 396	1.03 254	3.48 225	0.80 264	0.00 1	0.16 578	0.00 1	0.18 530	0.17 451	0.04 241

IGEV_Zeroshot_test	2.13 303	0.50 312	4.91 471	1.41 397	0.18 192	2.62 299	0.36 247	7.80 409	3.87 290	5.04 341	5.42 335	4.77 398	1.03 254	3.43 221	0.79 261	0.00 1	0.16 578	0.00 1	0.18 530	0.17 451	0.04 241

raft+_RVC	1.79 256	0.84 460	2.32 216	2.40 557	0.85 395	1.38 120	0.09 127	6.36 359	4.75 348	2.85 270	5.46 337	1.17 251	1.36 301	4.54 265	0.91 292	0.00 1	0.10 528	0.00 1	0.00 1	0.11 384	0.22 511

IRAFT_RVC	2.85 384	0.41 258	3.32 350	2.09 518	0.41 302	2.92 348	5.22 598	6.41 366	3.63 275	6.53 424	5.48 338	5.09 413	4.88 504	8.20 494	2.15 414	0.01 309	0.17 583	0.01 501	0.00 1	0.02 131	0.04 241

RCA-Stereo	1.99 290	0.34 184	2.71 267	0.26 195	0.06 36	2.29 250	0.48 283	4.89 257	14.65 589	2.81 269	5.51 339	0.78 233	3.21 410	1.44 134	0.33 126	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.02 114

cross-raft	2.03 295	0.35 200	2.78 281	1.10 349	0.16 166	3.77 428	0.48 283	7.03 393	3.75 279	5.06 344	5.55 340	6.26 452	1.41 303	1.75 154	0.89 288	0.01 309	0.07 485	0.00 1	0.19 538	0.03 203	0.03 182

DCVSM-stereo	3.13 412	0.37 220	2.95 303	1.51 410	0.80 390	2.75 317	0.49 293	6.79 384	5.25 366	11.43 590	5.57 341	10.79 548	5.30 516	5.25 295	2.95 452	0.03 486	0.09 514	0.03 552	0.00 1	0.12 400	0.09 365

FE-Mocha	1.79 256	0.44 283	4.10 424	0.83 303	0.23 226	3.23 378	0.16 182	7.48 403	2.19 165	5.05 343	5.62 342	2.84 308	0.85 237	1.81 159	0.67 225	0.00 1	0.05 433	0.00 1	0.20 541	0.02 131	0.05 289

IPLGR	2.28 326	0.51 319	6.00 522	0.15 156	0.15 157	1.99 218	0.22 210	6.34 358	6.04 409	6.80 432	5.76 343	2.87 310	2.31 364	4.88 279	1.28 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 352	0.18 486

ac_64	3.70 469	0.47 298	3.50 367	2.87 583	3.50 578	5.91 502	0.72 371	10.17 489	4.34 324	8.16 498	5.80 344	10.82 549	5.64 528	7.08 409	4.73 514	0.03 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.14 451

UGAM-zero	3.51 453	0.33 168	4.44 441	0.88 310	0.65 363	3.52 405	0.16 182	11.35 521	2.71 198	5.09 346	5.82 345	15.28 596	9.14 597	8.38 502	1.61 367	0.00 1	0.16 578	0.00 1	0.46 615	0.02 131	0.19 497

GANet-ADL	2.20 314	0.50 312	3.27 345	2.02 503	0.11 113	2.21 242	0.48 283	8.64 438	6.79 447	4.56 321	5.83 346	3.98 361	1.27 295	2.68 196	1.43 346	0.04 508	0.08 499	0.02 533	0.00 1	0.15 430	0.03 182

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 388	0.99 498	7.52 565	1.52 412	0.92 406	2.94 350	0.03 53	9.31 457	3.81 285	2.42 258	5.86 347	9.23 517	4.64 491	4.31 257	2.19 418	0.02 433	0.18 587	0.00 1	0.54 620	0.35 555	0.35 555

PFNet	2.93 397	0.40 245	5.51 507	2.13 525	0.84 394	3.11 367	0.75 381	6.78 383	4.79 349	9.98 561	6.00 348	4.78 399	2.13 352	8.33 498	2.11 410	0.19 579	0.06 460	0.00 1	0.11 497	0.20 481	0.35 555

RALAANet	2.46 350	1.09 514	3.70 387	2.55 568	0.80 390	3.37 386	0.15 175	7.44 402	5.54 377	5.65 361	6.01 349	3.54 344	1.13 270	6.34 347	1.58 363	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.05 466	0.21 492	0.03 182

MyStereo06	2.35 335	0.66 396	4.54 448	1.10 349	0.96 414	2.57 288	0.10 133	9.30 456	4.05 309	5.22 349	6.09 350	5.95 443	2.38 367	3.00 204	0.73 238	0.01 309	0.08 499	0.00 1	0.01 389	0.13 415	0.15 462

Pruner-Stereo	2.49 353	0.40 245	2.46 229	1.80 462	0.25 232	3.51 402	0.77 384	6.03 342	4.92 353	8.91 531	6.09 350	4.45 386	1.11 266	6.99 402	2.11 410	0.02 433	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.01 44	0.04 241

HH	2.42 341	0.73 421	3.76 389	0.91 314	0.14 149	2.78 322	0.71 367	7.92 413	2.72 199	1.53 238	6.10 352	7.93 490	4.01 453	8.60 515	0.44 172	0.00 1	0.09 514	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 241

HanStereo	2.42 341	0.73 421	3.76 389	0.91 314	0.14 149	2.78 322	0.71 367	7.92 413	2.72 199	1.53 238	6.10 352	7.93 490	4.01 453	8.60 515	0.44 172	0.00 1	0.09 514	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 241

MGS-Stereo	1.10 176	0.26 86	2.45 226	0.58 272	0.06 36	1.84 200	0.67 355	2.16 28	3.42 262	1.03 214	6.13 354	0.49 203	0.36 137	1.43 132	0.62 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 580	0.00 1

BUS	2.49 353	0.32 150	3.05 320	0.46 248	0.46 316	7.12 530	0.50 298	9.05 448	4.69 343	6.11 390	6.15 355	5.29 419	0.83 233	3.91 237	1.77 385	0.01 309	0.03 374	0.03 552	0.00 1	0.04 236	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 367	0.32 150	3.05 320	0.46 248	0.46 316	7.13 532	1.63 505	9.05 448	4.69 343	6.11 390	6.15 355	6.26 452	2.54 375	3.91 237	1.91 395	0.01 309	0.03 374	0.03 552	0.00 1	0.04 236	0.00 1

hknet	3.31 427	0.42 264	4.68 459	0.46 248	1.17 442	7.13 532	1.63 505	9.05 448	6.91 450	6.11 390	6.15 355	9.66 524	2.85 397	7.48 436	2.45 434	0.01 309	0.03 374	0.03 552	0.00 1	0.04 236	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	1.82 264	0.51 319	2.22 209	0.10 118	0.05 24	6.49 516	0.17 189	3.59 148	2.15 161	0.63 189	6.19 358	0.49 203	3.44 423	6.93 393	3.48 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.01 26

SST-Stereo	2.75 375	0.31 136	2.78 281	1.33 381	0.33 277	3.99 443	0.82 396	5.60 319	3.93 297	10.92 582	6.19 358	5.00 409	4.23 464	8.66 520	0.74 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.03 182

IPLG	2.43 343	0.66 396	4.77 464	0.54 262	0.31 267	3.01 356	0.26 223	6.15 349	5.55 378	7.69 478	6.21 360	1.89 279	1.74 337	7.19 419	2.35 427	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.24 517	0.12 427

OMP-Stereo	3.03 403	0.93 488	2.72 269	4.21 633	0.51 337	2.19 240	1.25 481	6.19 353	6.00 406	7.99 494	6.21 360	8.50 507	2.49 373	9.44 559	1.74 382	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.05 289

iRaft-Stereo_20w	2.56 358	0.35 200	4.98 474	0.37 231	0.67 366	3.47 392	0.59 327	12.57 568	3.89 293	6.10 389	6.23 362	1.49 263	2.24 358	6.65 373	0.86 278	0.00 1	0.19 594	0.00 1	0.33 593	0.08 333	0.22 511

ssnet_v2	4.46 523	0.87 468	5.18 489	1.57 425	0.67 366	9.14 564	4.73 590	11.84 538	9.68 527	8.79 525	6.24 363	9.91 530	4.34 474	6.28 339	9.30 589	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.28 530	0.30 547

ToySt	2.69 367	0.55 341	7.03 550	1.03 338	0.10 96	3.49 397	1.04 460	6.38 365	4.55 337	2.69 262	6.28 364	7.95 494	4.38 475	5.08 290	2.58 442	0.01 309	0.11 539	0.00 1	0.04 459	0.28 530	0.19 497

PSM-softLoss	2.24 317	0.34 184	3.42 360	1.81 464	0.17 177	2.74 312	0.39 256	6.17 351	2.92 213	6.26 404	6.29 365	2.96 313	0.97 247	8.68 521	1.71 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114

KMStereo	2.24 317	0.34 184	3.42 360	1.81 464	0.17 177	2.74 312	0.39 256	6.17 351	2.92 213	6.26 404	6.29 365	2.96 313	0.97 247	8.68 521	1.71 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114

DFGA-Net	2.78 377	1.91 587	7.35 559	1.52 412	0.36 285	3.36 385	0.20 203	6.64 377	5.93 399	4.88 335	6.31 367	2.18 289	1.12 267	7.43 431	5.98 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 561	0.04 241

RAFT_R40	2.71 371	0.33 168	3.00 306	1.26 368	0.30 256	3.83 433	1.00 454	5.69 324	4.29 322	9.69 553	6.33 368	5.02 411	4.02 455	8.58 514	0.86 278	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.02 114

PFNet+	2.35 335	0.31 136	3.69 384	0.79 298	0.17 177	3.15 372	0.75 381	4.52 223	6.30 424	7.90 489	6.34 369	2.53 298	1.18 284	7.72 451	1.62 368	0.03 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

UNet	3.97 497	0.61 370	6.50 540	1.68 441	3.22 565	9.82 572	0.31 238	9.50 461	5.32 369	7.20 457	6.35 370	10.59 542	5.91 533	6.93 393	5.49 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 26

quiztm	1.64 244	0.64 381	2.11 185	0.35 225	2.72 551	2.40 266	0.61 336	5.89 337	3.82 287	3.28 285	6.38 371	1.61 268	0.27 107	1.39 126	1.05 308	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.03 437	0.19 476	0.03 182

test_sample3	2.87 390	0.37 220	4.45 442	1.95 489	0.59 348	4.69 470	0.16 182	11.50 527	6.45 434	5.82 368	6.44 372	3.76 356	2.64 380	6.01 325	2.41 432	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.05 289

DMCA	2.82 383	0.64 381	4.45 442	1.61 431	0.89 402	3.86 435	0.57 325	9.18 452	5.10 359	6.24 401	6.49 373	7.17 479	2.13 352	3.31 215	4.73 514	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.02 114

GEStereo_RVC	3.74 471	0.73 421	4.95 473	2.01 501	1.24 446	4.36 458	3.07 549	11.77 537	7.80 486	6.87 438	6.52 374	7.70 486	4.31 473	8.98 539	4.19 501	0.03 486	0.01 204	0.02 533	0.02 418	0.13 415	0.11 408

GES	2.49 353	0.38 229	4.29 431	1.58 426	0.05 24	4.58 467	1.07 466	9.70 469	3.39 260	5.21 348	6.64 375	1.84 278	3.36 414	4.86 277	2.54 441	0.06 533	0.01 204	0.06 576	0.01 389	0.12 400	0.03 182

ITSA-stereo	3.76 475	0.54 337	3.80 393	1.91 479	0.29 254	3.09 363	0.70 364	13.22 581	15.64 597	6.79 430	6.66 376	4.15 371	3.52 428	8.30 497	5.00 520	0.09 551	0.07 485	0.11 593	0.10 495	0.18 467	0.95 609

GwcNet-ADL	2.65 365	0.48 305	3.84 401	0.82 301	0.33 277	2.04 224	0.69 361	8.07 416	9.42 523	6.05 384	6.66 376	4.14 370	1.73 335	5.40 303	3.01 454	0.08 546	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 182

PSMNet-ADL	2.98 400	0.43 275	2.41 224	1.43 400	0.40 297	5.94 503	0.28 228	8.45 424	5.13 360	3.36 290	6.77 378	8.41 501	4.61 489	7.20 420	4.55 511	0.02 433	0.09 514	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

DSFCA	4.21 512	0.50 312	5.45 502	1.34 383	1.68 487	7.04 528	4.51 585	10.73 503	7.00 454	10.78 579	6.80 379	8.48 505	4.63 490	9.91 565	5.12 522	0.02 433	0.06 460	0.02 533	0.03 437	0.08 333	0.03 182

Selective-IGEV-i1	2.90 393	0.35 200	3.88 403	1.63 437	1.13 436	5.13 480	1.85 516	10.14 488	7.18 462	3.76 301	6.81 380	6.71 466	1.54 320	4.88 279	1.58 363	0.04 508	0.05 433	0.32 623	0.65 625	0.06 298	0.23 518

test_sample4	2.87 390	0.40 245	4.54 448	1.80 462	0.54 343	3.95 440	0.15 175	11.48 526	6.49 437	6.33 413	6.81 380	3.68 352	2.65 382	6.11 328	2.36 428	0.02 433	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.05 289

Selective-IGEV-i16pc	4.90 535	0.51 319	10.53 593	2.09 518	0.14 149	23.35 649	7.41 629	5.79 332	17.27 610	3.15 280	6.83 382	5.44 425	1.97 347	8.34 500	3.37 467	0.34 602	0.51 638	0.07 582	0.21 547	0.34 553	0.41 565

StereoDRNet	5.59 547	1.75 576	6.80 545	3.12 596	4.45 620	10.61 583	4.35 581	18.80 636	9.73 528	12.22 596	6.87 383	11.44 562	4.65 492	8.09 482	8.26 575	0.02 433	0.11 539	0.00 1	0.03 437	0.20 481	0.28 543

NVstereo2D	4.51 527	0.82 457	6.86 548	3.28 603	3.38 571	8.16 550	3.13 551	10.51 495	15.15 594	4.90 336	6.89 384	7.87 487	4.78 499	9.88 564	3.91 494	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.06 473	0.02 131	0.58 589

GMOStereo	1.81 260	0.47 298	2.09 179	0.10 118	0.27 242	1.49 147	0.89 427	4.40 210	4.51 333	8.16 498	6.97 385	2.96 313	1.15 273	1.42 128	0.88 283	0.00 1	0.14 562	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.03 182

error version	1.81 260	0.47 298	2.09 179	0.10 118	0.27 242	1.49 147	0.89 427	4.40 210	4.51 333	8.16 498	6.97 385	2.96 313	1.15 273	1.42 128	0.88 283	0.00 1	0.14 562	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.03 182

test-v	1.81 260	0.47 298	2.09 179	0.10 118	0.27 242	1.49 147	0.89 427	4.40 210	4.51 333	8.16 498	6.97 385	2.96 313	1.15 273	1.42 128	0.88 283	0.00 1	0.14 562	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.03 182

test-2	1.81 260	0.47 298	2.09 179	0.10 118	0.27 242	1.49 147	0.89 427	4.40 210	4.51 333	8.16 498	6.97 385	2.96 313	1.15 273	1.42 128	0.88 283	0.00 1	0.14 562	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.03 182

STTStereo	3.60 463	0.93 488	6.34 534	2.71 574	2.23 528	3.68 416	0.63 343	9.42 459	6.73 445	9.87 557	6.97 385	8.84 514	3.65 433	6.85 386	3.04 455	0.00 1	0.02 313	0.01 501	0.00 1	0.02 131	0.02 114

RYNet	6.34 566	0.89 475	5.88 517	1.41 397	4.48 624	15.97 624	4.18 576	13.41 584	16.49 602	10.81 580	7.00 390	14.33 588	8.72 588	9.43 556	13.71 625	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.07 333

GMStereo_Zeroshot	2.77 376	1.98 592	5.14 486	1.53 417	0.36 285	3.56 407	0.10 133	5.57 316	5.91 398	6.89 439	7.02 391	8.50 507	0.91 241	6.01 325	1.65 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 481	0.01 26

RAFT-Test	2.17 310	0.36 213	3.40 358	1.05 346	0.34 279	4.90 475	0.69 361	6.27 355	3.98 300	4.65 329	7.02 391	6.30 455	1.12 267	1.81 159	0.99 302	0.01 309	0.17 583	0.00 1	0.34 595	0.02 131	0.02 114

GASNet	5.19 540	4.61 627	9.38 583	4.73 637	2.10 520	3.80 432	1.57 502	12.07 549	10.96 554	8.92 532	7.03 393	8.21 497	7.67 574	14.02 616	7.36 556	0.02 433	0.15 569	0.00 1	0.00 1	0.69 598	0.42 569

DisPM	2.43 343	0.32 150	3.04 315	1.76 456	0.18 192	3.46 390	0.65 349	5.13 275	4.88 351	8.59 521	7.04 394	2.84 308	1.03 254	8.85 533	0.83 268	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 114

ARAFT	3.13 412	1.11 518	7.34 558	0.42 241	0.14 149	4.52 465	2.99 546	7.41 401	5.97 403	8.85 529	7.06 395	5.20 416	1.25 294	8.49 509	1.44 347	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.33 548	0.11 408

test_5	2.90 393	0.70 412	3.69 384	2.01 501	3.17 564	4.61 469	1.32 489	6.69 380	7.02 456	2.79 267	7.18 396	4.99 406	4.14 458	7.96 465	1.31 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.19 476	0.26 535

raft_robust	2.64 364	1.20 528	2.62 254	1.10 349	0.28 250	1.50 151	0.12 149	6.28 356	9.04 516	6.80 432	7.19 397	3.73 355	2.13 352	9.06 542	1.07 309	0.03 486	0.12 546	0.00 1	0.21 547	0.17 451	0.22 511

FACV-RUCA	2.21 315	0.34 184	3.59 373	1.30 377	2.90 557	2.22 244	1.25 481	7.98 415	5.71 389	3.59 296	7.21 398	1.14 248	1.60 325	3.12 209	1.46 350	0.01 309	0.03 374	0.10 592	0.04 459	0.35 555	0.17 481

RAFT	2.57 360	0.76 436	3.09 328	0.91 314	0.09 83	2.41 268	0.94 438	5.35 300	2.65 193	6.11 390	7.21 398	9.43 521	4.30 471	5.73 316	1.77 385	0.00 1	0.12 546	0.00 1	0.02 418	0.46 579	0.08 351

EAI-Stereo	2.31 330	0.44 283	2.72 269	0.68 288	0.56 346	3.51 402	2.62 535	11.42 524	4.14 316	2.09 248	7.23 400	1.21 252	0.91 241	5.67 312	1.51 353	0.01 309	0.25 615	0.00 1	0.88 635	0.04 236	0.26 535

HITNet	2.79 379	0.77 440	4.02 415	2.03 507	0.11 113	5.58 492	0.59 327	9.24 454	5.15 363	6.42 417	7.26 401	3.66 351	2.92 401	4.07 247	3.87 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.02 114
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
AIO-test2	2.70 370	1.23 532	3.52 368	1.24 365	3.05 559	2.65 305	0.06 95	6.30 357	15.40 596	2.58 260	7.30 402	0.48 202	0.57 199	5.36 300	0.96 297	3.06 650	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.16 437	0.15 462

psm_up	3.85 484	0.82 457	3.01 308	2.00 500	2.58 545	5.28 487	3.34 559	10.85 508	6.33 427	7.27 461	7.32 403	10.15 535	9.02 594	6.19 332	2.51 438	0.22 586	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.03 182

G2L-Stereo	3.40 442	0.93 488	4.73 463	1.61 431	2.05 515	2.88 346	0.60 333	8.94 445	5.84 392	7.42 467	7.33 404	8.61 510	2.16 355	8.44 508	6.11 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 517	0.18 486

CREStereo++_RVC	1.59 239	0.39 233	2.26 212	0.36 228	0.01 1	1.67 174	0.01 15	2.95 48	8.12 495	3.69 300	7.44 405	0.47 200	0.32 131	0.74 68	0.39 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 657	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSKI-zero shot	2.00 291	0.36 213	2.15 188	0.81 299	0.25 232	2.69 310	0.29 231	6.16 350	2.34 178	4.31 313	7.52 406	3.70 353	0.25 97	8.42 506	0.41 158	0.01 309	0.13 556	0.00 1	0.25 566	0.03 203	0.02 114

UPFNet	3.82 482	0.47 298	4.34 436	2.21 533	3.38 571	7.26 534	2.69 537	9.89 475	5.96 401	7.98 493	7.53 407	7.89 489	3.15 407	7.72 451	5.88 535	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.06 312

DualNet (step1)	3.91 491	1.11 518	6.15 527	1.27 370	0.60 350	5.22 483	2.54 530	10.66 499	7.73 481	8.36 508	7.55 408	6.55 459	4.27 466	6.58 368	1.62 368	1.49 640	0.03 374	3.10 648	2.99 654	0.20 481	0.15 462

test_sample9	5.87 551	1.11 518	6.15 527	1.27 370	0.60 350	5.22 483	2.54 530	10.66 499	7.73 481	8.36 508	7.55 408	6.55 459	4.27 466	11.68 594	11.44 613	1.49 640	24.31 694	3.10 648	2.99 654	0.20 481	0.15 462

test_sample7	3.30 425	0.47 298	3.43 363	1.98 494	0.35 282	4.33 455	1.88 517	10.66 499	7.73 481	8.36 508	7.55 408	6.55 459	4.27 466	6.58 368	1.62 368	0.06 533	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.06 312

PA-Net	4.98 537	1.47 553	7.42 561	2.40 557	2.14 522	8.73 559	3.64 568	12.42 560	13.11 577	7.03 445	7.57 411	7.88 488	6.52 544	10.16 572	7.82 563	0.02 433	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.11 384	1.07 613
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CASS	2.44 345	0.44 283	3.56 371	0.85 307	0.38 291	3.14 369	0.22 210	9.64 466	4.00 302	6.78 429	7.62 412	3.57 346	3.58 430	3.80 234	1.10 314	0.02 433	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.01 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDVS	3.59 461	0.53 332	4.53 447	2.02 503	1.27 450	6.63 520	0.49 293	8.73 440	4.10 313	7.14 451	7.63 413	12.68 574	2.25 360	8.69 523	4.09 499	0.08 546	0.20 598	0.01 501	0.00 1	0.14 425	0.59 592

SFCPSM	3.29 424	0.43 275	5.11 483	0.34 222	0.94 410	8.48 552	2.15 523	14.51 601	5.29 367	7.00 442	7.65 414	3.43 333	2.59 379	5.11 292	2.37 429	0.01 309	0.03 374	0.01 501	0.07 474	0.13 415	0.15 462

UCFNet_RVC	3.09 408	0.77 440	2.27 215	2.35 553	1.79 499	3.50 399	1.06 462	12.12 553	6.91 450	4.71 331	7.67 415	7.58 483	4.40 477	4.95 285	1.67 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 384	0.01 26

HART	1.68 246	0.67 400	2.72 269	0.04 35	0.27 242	1.72 189	0.04 64	5.60 319	3.16 238	1.44 235	7.73 416	2.41 295	0.15 71	6.44 352	0.62 213	0.00 1	0.12 546	0.00 1	0.00 1	0.24 517	0.17 481

BEATNet_4x	3.24 420	1.27 538	5.89 518	1.56 424	0.10 96	5.26 486	1.07 466	10.08 485	5.50 374	6.89 439	7.73 416	4.53 390	4.13 457	5.05 289	5.27 523	0.04 508	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.23 518

AAGNet	3.41 444	0.34 184	2.45 226	1.78 460	0.39 293	3.69 417	1.05 461	4.79 249	4.61 341	9.62 551	7.74 418	4.98 405	6.38 542	7.34 427	13.02 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.04 241

DispNO	3.25 421	0.72 416	6.85 547	1.95 489	1.34 461	3.49 397	0.84 409	8.14 417	6.30 424	6.34 414	7.76 419	6.30 455	4.28 470	6.93 393	3.51 478	0.00 1	0.03 374	0.03 552	0.12 502	0.07 319	0.07 333

H2IRNET	2.16 308	0.45 290	2.60 248	1.22 363	0.03 16	1.98 216	0.13 159	4.73 246	7.04 457	1.15 228	7.79 420	5.88 441	3.39 419	4.97 287	1.45 349	0.01 309	0.00 1	0.04 565	0.17 523	0.19 476	0.03 182

iRaft-Stereo_5w	2.86 388	0.86 465	4.08 423	0.06 67	0.25 232	2.76 318	0.60 333	4.97 263	4.10 313	2.98 276	7.85 421	10.17 536	4.17 461	8.16 487	5.83 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.26 521	0.06 312

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 483	1.06 509	5.23 494	2.72 576	3.27 567	4.36 458	0.61 336	10.71 502	7.56 473	8.75 524	7.89 422	9.86 529	3.90 450	7.15 417	3.44 471	0.14 567	0.02 313	0.02 533	0.03 437	0.04 236	0.03 182
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AASNet	3.90 488	0.92 485	4.41 438	3.56 614	4.00 607	6.70 521	1.26 484	18.71 634	6.14 415	7.35 465	7.91 423	4.35 383	2.58 378	3.04 206	6.62 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 568	0.14 451

RAFT+CT+SA	2.36 337	0.71 414	2.46 229	0.83 303	2.26 530	3.18 374	0.93 436	6.82 386	5.48 373	2.55 259	8.07 424	1.64 269	1.59 324	8.54 511	1.15 321	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.38 600	0.19 476	0.36 557

FADNet_RVC	3.91 491	1.67 573	12.95 613	0.96 327	0.75 380	5.71 495	0.54 308	10.83 507	6.60 441	3.46 293	8.09 425	4.10 368	3.40 421	9.43 556	6.33 541	0.36 604	0.44 633	0.17 606	0.46 615	0.91 609	0.95 609

HSM	4.00 499	0.79 448	3.16 336	1.59 429	2.17 524	6.77 523	1.11 471	12.28 558	6.35 429	6.75 427	8.11 426	13.90 583	5.37 518	8.85 533	2.71 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114

LL-Strereo	4.71 533	1.64 569	7.51 564	1.15 358	4.31 613	3.71 419	1.45 495	9.21 453	8.36 503	8.37 512	8.17 427	10.82 549	11.36 615	12.51 605	4.82 517	0.00 1	0.12 546	0.00 1	0.00 1	0.31 538	0.32 552

MMNet	4.16 508	0.77 440	5.47 503	1.40 394	1.67 485	10.78 587	0.63 343	8.64 438	8.47 507	8.80 527	8.33 428	7.51 482	6.61 545	7.53 437	6.54 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.05 289

test_sample5	2.91 396	0.40 245	4.33 433	1.81 464	0.50 333	3.33 383	0.17 189	11.27 517	6.55 438	6.18 396	8.35 429	3.65 349	2.71 387	6.61 370	2.15 414	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.05 289

NINENet	3.09 408	0.56 348	3.22 341	1.61 431	1.37 462	7.12 530	0.50 298	11.88 540	5.63 382	6.63 426	8.40 430	5.29 419	0.83 233	6.51 362	1.77 385	0.15 569	0.07 485	0.07 582	0.00 1	0.09 352	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 425	0.46 296	2.62 254	2.08 515	1.01 424	5.60 493	0.74 378	10.37 492	11.48 563	5.15 347	8.43 431	5.67 434	1.73 335	7.97 467	2.34 425	0.02 433	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.14 451

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 555	5.36 632	5.02 475	3.75 622	3.57 582	15.81 622	4.27 578	11.72 535	6.96 452	7.23 458	8.47 432	9.09 516	2.66 383	9.36 555	2.71 445	7.49 660	2.32 656	2.01 645	0.08 479	6.77 655	4.67 648

CSP-Net	4.12 503	1.28 541	3.70 387	1.54 419	1.06 427	13.28 614	2.33 525	12.96 576	5.45 372	8.87 530	8.54 433	8.43 502	3.03 403	8.16 487	3.65 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 467	0.03 182

psmg	3.10 411	0.32 150	3.05 320	0.54 262	0.46 316	8.68 558	2.84 543	9.87 473	4.69 343	8.08 495	8.69 434	6.26 452	2.54 375	3.91 237	1.91 395	0.01 309	0.04 412	0.06 576	0.00 1	0.11 384	0.00 1

IER	3.20 419	0.54 337	5.13 485	0.58 272	1.59 474	7.29 535	0.56 315	6.36 359	4.95 354	7.44 469	8.84 435	6.20 450	6.26 538	4.88 279	3.29 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 26

NCCL2	5.88 553	1.59 564	5.44 501	1.87 472	0.92 406	9.55 569	11.55 655	12.11 551	9.94 535	9.67 552	8.85 436	22.28 640	7.41 565	8.78 530	7.17 555	0.01 309	0.00 1	0.03 552	0.00 1	0.13 415	0.23 518

G2L-Stereo_test	3.57 459	0.86 465	3.66 381	2.79 580	1.52 472	4.11 448	1.17 477	11.35 521	6.27 423	7.97 492	8.87 437	9.39 520	2.26 362	6.55 366	4.33 504	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.22 499	0.13 438

delet	4.27 518	0.72 416	4.50 445	1.07 347	3.75 593	10.79 588	4.04 573	9.95 476	7.89 487	8.09 496	8.89 438	8.46 503	3.81 448	7.56 438	5.80 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 384	0.02 114

111	2.78 377	0.92 485	3.81 395	0.22 182	0.07 48	2.83 338	0.70 364	6.03 342	14.00 582	3.22 283	8.93 439	5.48 427	3.30 412	3.66 228	2.03 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.29 545

CoDeX	3.43 446	0.68 402	4.49 444	0.98 331	1.65 481	6.37 512	2.14 522	13.23 582	6.07 410	7.23 458	8.95 440	4.09 366	3.79 446	6.31 343	2.37 429	0.03 486	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.07 319	0.15 462

NaN_ROB	6.00 559	1.24 534	6.29 532	1.34 383	1.68 487	9.60 571	10.31 649	15.09 607	15.79 599	12.62 599	8.95 440	11.67 566	5.83 529	11.78 598	6.41 543	0.05 522	0.13 556	0.08 586	0.20 541	0.22 499	0.79 602

RAFT + AFF	4.30 520	1.55 561	5.84 516	1.43 400	2.36 534	5.94 503	6.72 620	10.01 482	7.56 473	7.55 473	8.96 442	7.09 477	6.73 551	8.57 513	4.02 496	0.02 433	0.47 636	0.00 1	0.01 389	0.56 585	0.54 586

ICVP	2.32 332	0.38 229	2.89 300	0.92 318	0.70 374	2.55 285	0.87 424	9.97 477	3.99 301	4.13 310	8.97 443	2.71 305	1.69 331	2.52 192	3.52 482	0.05 522	0.24 614	0.01 501	0.01 389	0.11 384	0.13 438
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	4.51 527	0.31 136	2.77 279	1.69 442	0.47 325	7.74 547	0.07 110	14.04 593	7.91 489	5.82 368	8.97 443	9.34 518	3.41 422	7.33 426	20.24 646	0.05 522	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.04 241

test_sample8	7.99 598	1.11 518	6.15 527	1.27 370	0.60 350	5.22 483	2.54 530	12.04 548	6.15 416	17.46 629	9.02 445	24.67 642	18.16 640	11.68 594	11.44 613	1.49 640	24.31 694	3.10 648	2.99 654	0.20 481	0.15 462

ACRE	2.41 340	1.08 512	5.11 483	0.55 265	2.05 515	2.65 305	0.78 390	5.26 294	4.67 342	7.59 476	9.20 446	1.70 272	1.08 261	3.74 232	2.18 417	0.01 309	0.18 587	0.02 533	0.08 479	0.22 499	0.10 392

anonymity	7.68 591	3.83 621	12.39 604	7.04 649	12.67 668	8.18 551	2.00 520	17.50 625	6.85 448	13.56 612	9.21 447	9.97 532	7.82 576	11.28 589	5.58 529	6.27 658	4.98 680	3.68 652	2.96 653	3.33 643	4.48 646

ffm	2.90 393	0.31 136	3.97 408	1.34 383	0.98 417	2.80 325	0.48 283	4.53 224	10.19 538	6.29 409	9.23 448	5.59 429	3.72 442	8.00 468	0.46 182	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.04 241

ff1	3.45 451	0.31 136	3.97 408	1.34 383	0.98 417	2.80 325	0.48 283	4.53 224	10.19 538	6.29 409	9.23 448	5.59 429	3.72 442	10.11 567	9.35 590	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.04 241

mmx	3.86 485	0.31 136	3.97 408	1.34 383	0.98 417	2.80 325	0.48 283	12.18 556	10.66 551	6.29 409	9.23 448	5.59 429	3.72 442	10.11 567	9.35 590	0.05 522	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.04 241

xxx	3.86 485	0.31 136	3.98 412	1.34 383	0.98 417	2.80 325	0.48 283	12.18 556	10.66 551	6.29 409	9.23 448	5.59 429	3.72 442	10.11 567	9.35 590	0.05 522	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.04 241

IPLGR_C	2.44 345	1.17 526	4.94 472	0.62 278	2.08 518	2.65 305	0.80 393	5.60 319	4.79 349	7.87 486	9.23 448	1.67 271	1.15 273	3.43 221	2.23 420	0.01 309	0.19 594	0.02 533	0.08 479	0.22 499	0.10 392

DCRE	1.79 256	0.68 402	2.55 241	1.66 440	0.27 242	1.27 94	0.05 82	4.57 231	4.04 307	3.30 288	9.24 453	3.83 357	1.20 289	2.08 176	0.67 225	0.00 1	0.12 546	0.00 1	0.24 562	0.04 236	0.09 365

TestStereo1	2.85 384	0.81 454	3.48 364	3.11 594	0.44 307	2.52 278	1.50 497	6.37 361	8.18 497	4.62 324	9.24 453	2.23 292	3.69 435	9.19 547	1.26 328	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.27 528	0.09 365

SA-5K	2.85 384	0.81 454	3.48 364	3.11 594	0.44 307	2.52 278	1.50 497	6.37 361	8.18 497	4.62 324	9.24 453	2.23 292	3.69 435	9.19 547	1.26 328	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.27 528	0.09 365

ACVNet	2.58 361	0.53 332	2.69 263	0.84 305	0.59 348	2.61 296	0.55 313	8.35 420	5.70 384	4.45 317	9.26 456	5.77 437	3.50 425	2.24 181	4.41 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 451	0.01 26

acv_ft	3.69 468	0.53 332	4.58 456	2.31 549	4.71 633	7.44 538	0.86 420	8.54 431	5.70 384	9.29 542	9.26 456	5.77 437	4.15 459	2.24 181	8.13 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 532	0.01 26

CRFU-Net	4.45 522	0.67 400	5.02 475	2.78 579	1.32 459	12.67 608	3.35 560	11.26 515	3.52 269	10.06 563	9.30 458	10.91 552	6.92 555	7.26 422	3.24 463	0.15 569	0.16 578	0.16 603	0.00 1	0.26 521	0.05 289

IIG-Stereo	3.16 415	0.75 430	2.83 286	4.08 628	0.21 217	2.56 287	0.74 378	6.55 374	5.56 380	8.39 513	9.38 459	7.94 492	2.79 393	9.50 561	1.89 394	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 241

UDG	8.58 606	9.31 655	4.89 468	10.00 655	9.52 659	10.36 579	2.41 526	12.07 549	9.82 532	7.81 483	9.55 460	16.52 606	9.81 604	7.84 458	7.88 565	4.20 652	2.51 660	18.53 670	3.71 662	9.55 659	5.28 651

CIPLG	2.47 351	1.10 516	4.71 462	0.63 283	2.15 523	2.67 309	0.77 384	5.19 281	4.73 346	7.85 485	9.56 461	1.72 274	1.14 271	4.20 253	2.34 425	0.01 309	0.19 594	0.02 533	0.09 490	0.23 506	0.08 351

ADLNet	4.32 521	0.80 452	4.33 433	3.60 615	3.56 581	6.87 525	2.48 529	11.20 514	7.58 475	9.87 557	9.62 462	8.39 500	4.95 505	6.16 330	6.60 548	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.01 389	0.12 400	0.25 529

AdaStereo	3.09 408	0.58 355	3.04 315	2.84 582	0.48 327	4.08 445	1.29 487	12.16 555	7.77 485	6.03 383	9.62 462	5.79 439	1.53 319	4.56 268	1.93 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.02 114
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.
MyStereo8	2.88 392	1.19 527	5.03 477	1.61 431	3.75 593	4.30 454	0.07 110	6.14 348	6.16 417	6.22 399	9.64 464	4.28 379	1.45 307	2.05 175	4.76 516	0.00 1	0.16 578	0.00 1	0.14 508	0.26 521	0.43 571

1111x	4.25 516	0.30 130	4.31 432	1.47 406	0.37 289	5.10 479	0.32 239	12.86 573	9.82 532	6.01 382	9.73 465	8.78 512	5.97 534	9.43 556	10.39 603	0.06 533	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.04 241

ADLNet2	4.46 523	0.90 478	6.06 524	2.74 578	3.91 603	6.79 524	3.01 548	10.95 511	8.40 505	7.27 461	9.80 466	9.85 528	5.43 522	7.29 423	6.44 544	0.01 309	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.15 430	0.11 408

RT-IGEV	3.81 481	0.26 86	4.55 451	2.38 556	0.63 356	5.19 481	2.72 540	12.31 559	3.90 295	8.17 504	9.88 467	12.51 573	5.99 535	5.32 298	1.51 353	0.00 1	0.20 598	0.00 1	0.32 590	0.14 425	0.24 524

CFNet-ft	3.31 427	0.94 491	2.69 263	1.50 407	2.38 536	2.81 333	0.68 356	8.35 420	7.43 468	4.45 317	9.94 468	10.20 537	4.60 487	6.50 361	3.41 469	0.00 1	0.00 1	0.03 552	0.00 1	0.22 499	0.03 182

CFNet_RVC	3.31 427	0.94 491	2.69 263	1.50 407	2.38 536	2.81 333	0.68 356	8.35 420	7.43 468	4.45 317	9.94 468	10.20 537	4.60 487	6.49 359	3.41 469	0.00 1	0.00 1	0.03 552	0.00 1	0.22 499	0.03 182

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 301	0.58 355	2.43 225	1.27 370	0.16 166	1.60 164	0.14 169	5.17 280	5.90 396	7.10 449	10.10 470	3.06 320	1.74 337	1.87 165	0.97 300	0.01 309	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.02 114

MIM_Stereo	2.50 356	0.75 430	4.26 429	1.18 361	0.11 113	3.08 361	0.33 243	6.07 344	3.28 251	5.01 339	10.12 471	4.29 381	1.74 337	8.06 479	1.27 330	0.00 1	0.12 546	0.00 1	0.01 389	0.18 467	0.15 462

hitnet-ft	3.66 466	0.65 389	2.79 284	0.89 312	0.72 378	4.25 450	0.55 313	9.11 451	7.52 472	7.14 451	10.19 472	12.49 571	4.70 493	7.44 432	4.41 507	0.03 486	0.00 1	0.06 576	0.00 1	0.20 481	0.04 241

GANet-RSSM	3.27 422	0.60 365	3.38 354	2.94 589	2.00 514	2.61 296	0.48 283	10.93 510	6.11 414	5.47 356	10.20 473	6.57 463	5.44 525	6.25 337	2.23 420	0.00 1	0.00 1	0.08 586	0.00 1	0.17 451	0.03 182

SMFormer	3.54 456	0.39 233	3.61 375	1.69 442	0.11 113	2.85 340	0.29 231	12.46 561	10.41 543	7.16 453	10.23 474	4.78 399	4.45 480	8.71 525	3.51 478	0.07 541	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.04 241

tta	3.54 456	0.39 233	3.61 375	1.69 442	0.11 113	2.85 340	0.29 231	12.46 561	10.41 543	7.16 453	10.23 474	4.78 399	4.45 480	8.71 525	3.51 478	0.07 541	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 182

qqq1	3.38 438	0.39 233	3.61 375	1.69 442	0.11 113	2.85 340	0.29 231	12.46 561	10.41 543	7.16 453	10.23 474	4.78 399	4.45 480	8.71 525	0.30 111	0.07 541	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 182

fff1	3.38 438	0.39 233	3.61 375	1.69 442	0.11 113	2.85 340	0.29 231	12.46 561	10.41 543	7.16 453	10.23 474	4.78 399	4.45 480	8.71 525	0.30 111	0.07 541	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 182

Select-FE	3.44 449	0.73 421	8.39 572	1.44 404	0.96 414	2.01 221	0.10 133	8.84 444	3.94 298	5.36 355	10.32 478	9.73 525	8.82 589	6.28 339	0.83 268	0.01 309	0.22 605	0.01 501	0.49 618	0.03 203	0.30 547

ccs_rob	2.81 381	0.42 264	4.06 420	0.33 217	0.25 232	2.59 293	0.12 149	8.19 418	7.68 478	7.02 443	10.37 479	6.54 458	2.06 351	4.88 279	1.53 357	0.00 1	0.02 313	0.01 501	0.00 1	0.05 270	0.07 333

CFNet_pseudo	2.81 381	0.42 264	4.04 418	0.33 217	0.24 229	2.59 293	0.12 149	8.20 419	7.66 477	7.04 446	10.42 480	6.56 462	2.05 350	4.88 279	1.53 357	0.00 1	0.02 313	0.01 501	0.00 1	0.05 270	0.07 333

DeepPrunerF	6.75 573	2.69 605	23.31 649	3.68 618	7.16 648	3.78 429	4.29 579	13.42 585	20.13 625	8.13 497	10.46 481	7.18 480	8.06 579	11.10 586	9.44 593	0.24 590	0.15 569	0.29 619	0.42 611	0.66 597	0.45 575

PSMNet_ROB	5.02 539	1.63 568	6.03 523	1.90 478	1.83 503	9.57 570	6.35 615	15.58 614	7.23 464	6.15 395	10.48 482	12.22 569	4.16 460	8.02 471	8.71 582	0.02 433	0.01 204	0.01 501	0.10 495	0.20 481	0.12 427

iResNet_ROB	4.23 513	1.02 502	4.90 469	2.18 529	0.93 409	2.92 348	0.37 250	15.10 609	16.91 606	7.89 488	10.51 483	7.03 472	3.07 406	8.16 487	3.46 475	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.02 114

Lsterematch	1.96 286	0.84 460	3.11 330	0.32 210	0.08 68	2.28 249	0.41 261	3.19 81	5.43 371	4.57 322	10.52 484	2.45 296	1.19 287	3.44 223	1.28 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.04 241

LCNet	2.85 384	0.42 264	1.90 138	0.95 325	0.56 346	2.07 225	1.60 503	4.99 267	3.57 274	6.05 384	10.59 485	4.59 392	6.79 553	7.46 433	0.72 237	0.01 309	0.00 1	0.01 501	0.77 632	0.30 533	3.57 641

GANetREF_RVC	6.56 570	2.89 608	7.58 566	3.41 605	0.40 297	12.96 610	9.58 644	15.09 607	17.25 609	10.33 567	10.62 486	12.27 570	8.16 581	12.21 602	4.53 510	0.41 610	0.00 1	0.00 1	0.02 418	3.12 641	0.39 560
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
AACVNet	3.33 435	1.03 504	3.56 371	3.46 608	0.63 356	3.09 363	0.28 228	8.78 442	3.43 264	5.99 381	10.64 487	10.08 534	4.03 456	8.69 523	2.51 438	0.03 486	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.26 521	0.06 312

StereoVision	2.25 322	0.72 416	4.00 414	1.03 338	2.64 547	1.91 206	0.28 228	5.83 336	4.43 328	1.89 247	10.65 488	3.88 358	0.52 190	5.13 293	1.98 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 352	0.03 182

LMCR-Stereo	3.63 464	1.29 543	4.20 428	2.54 566	0.17 177	8.08 549	1.52 499	11.46 525	4.73 346	8.45 516	10.66 489	1.91 282	5.03 507	7.69 447	3.58 483	0.92 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 560	0.02 114

mmm	2.50 356	0.29 115	3.22 341	1.98 494	0.32 271	3.72 422	0.12 149	9.45 460	4.05 309	5.84 370	10.80 490	2.47 297	2.86 398	4.07 247	0.75 246	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.01 389	0.03 203	0.02 114

SA	3.06 405	0.74 427	3.79 392	1.60 430	0.30 256	3.19 375	1.43 494	6.72 381	9.06 517	4.63 328	10.80 490	2.89 311	4.71 494	9.62 562	1.18 326	0.00 1	0.09 514	0.00 1	0.19 538	0.23 506	0.02 114

CVANet_RVC	4.16 508	1.16 525	3.60 374	1.94 488	1.46 469	3.92 439	4.68 588	10.89 509	8.34 502	7.58 475	10.84 492	10.27 539	6.62 548	8.56 512	2.69 444	0.39 607	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.21 492	0.09 365

DeepPruner_ROB	3.52 454	1.14 523	4.06 420	1.12 356	1.65 481	3.65 412	0.83 403	13.96 592	4.47 332	7.80 482	10.84 492	7.05 476	2.16 355	8.14 485	3.08 457	0.07 541	0.03 374	0.00 1	0.01 389	0.32 542	0.06 312

DStereoRT	7.14 584	1.05 506	6.27 531	2.26 538	1.39 465	10.94 590	1.76 513	7.53 404	4.14 316	7.55 473	10.86 494	2.79 306	6.79 553	8.01 470	4.49 509	0.13 565	0.18 587	49.57 692	15.74 687	0.23 506	1.13 614

test_sample6	3.14 414	0.41 258	4.42 439	1.92 483	0.49 330	3.25 379	0.21 208	11.30 519	6.69 443	6.50 421	10.86 494	4.03 363	2.93 402	7.06 408	2.65 443	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.06 312

DualNet	3.05 404	0.40 245	4.33 433	1.81 464	0.50 333	3.33 383	0.17 189	11.27 517	6.55 438	6.50 421	10.86 494	3.65 349	2.71 387	6.61 370	2.15 414	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.05 289

test_xeample	4.13 504	0.36 213	2.75 274	1.23 364	0.51 337	3.96 441	0.13 159	12.63 569	7.65 476	7.49 471	10.86 494	3.29 329	3.36 414	6.71 378	21.53 651	0.02 433	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.04 241

STrans-v2	3.43 446	0.73 421	4.82 465	0.26 195	0.60 350	3.00 355	1.19 478	10.41 494	7.22 463	5.79 364	10.97 498	6.75 468	7.03 558	8.25 496	1.40 343	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.18 486

222	5.36 544	0.40 245	2.72 269	1.50 407	0.48 327	6.15 508	0.07 110	13.73 590	8.06 492	8.79 525	11.03 499	3.71 354	4.21 462	7.47 435	38.74 684	0.03 486	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.05 289

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 460	1.29 543	12.46 605	1.53 417	0.98 417	3.48 396	0.81 394	11.99 544	4.40 327	4.33 314	11.05 500	8.83 513	2.02 349	4.52 263	1.66 374	0.01 309	0.14 562	0.00 1	0.68 629	0.86 608	0.44 573

SACVNet	4.15 507	1.26 536	3.81 395	3.12 596	1.68 487	3.09 363	2.85 544	11.91 541	5.96 401	10.52 573	11.20 501	10.59 542	3.95 451	8.97 538	3.25 464	0.08 546	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.32 542	0.44 573

DISCO	6.28 564	0.57 350	5.78 515	3.43 607	1.17 442	11.22 591	3.39 562	12.14 554	16.16 601	6.52 423	11.22 502	16.96 612	6.32 540	19.51 646	10.74 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 555	0.11 408

CFNet	3.72 470	1.10 516	5.03 477	2.49 564	1.59 474	4.90 475	0.22 210	11.38 523	9.88 534	4.80 333	11.25 503	6.44 457	3.68 434	8.33 498	3.00 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 499	0.07 333

MSMDNet	2.99 401	0.39 233	4.02 415	0.40 240	0.25 232	2.53 281	0.16 182	9.35 458	9.25 519	7.08 448	11.39 504	6.93 469	2.43 371	4.01 243	1.34 340	0.01 309	0.02 313	0.02 533	0.00 1	0.05 270	0.07 333

iResNetv2_ROB	4.28 519	1.43 550	7.17 554	2.91 584	1.26 447	4.36 458	1.62 504	13.64 589	10.25 542	9.83 555	11.41 505	7.68 485	4.00 452	7.75 453	1.85 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 561	0.09 365

RASNet	4.52 530	0.61 370	4.42 439	3.42 606	4.68 632	4.58 467	0.99 451	9.54 465	8.01 491	5.28 352	11.42 506	10.34 541	8.88 591	9.28 551	8.68 581	0.15 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.04 241

PSMNet-RSSM	3.33 435	0.77 440	3.22 341	2.12 522	1.90 510	2.33 257	0.71 367	11.17 512	5.83 391	5.90 379	11.43 507	7.04 474	4.83 503	5.96 323	3.17 459	0.00 1	0.00 1	0.02 533	0.00 1	0.08 333	0.02 114

SQANet	7.64 590	3.40 618	5.49 504	11.73 660	9.62 661	11.96 602	2.82 542	11.33 520	6.10 411	8.33 507	11.49 508	11.00 554	5.16 514	10.12 571	2.72 448	8.92 664	2.21 655	10.41 663	1.58 648	11.13 664	7.39 657

PCWNet_CMD	2.99 401	0.39 233	4.02 415	0.39 238	0.26 239	2.53 281	0.15 175	9.24 454	9.22 518	7.12 450	11.53 509	6.94 470	2.41 368	4.02 244	1.33 338	0.01 309	0.02 313	0.02 533	0.00 1	0.05 270	0.07 333

cf-r	3.42 445	0.81 454	3.97 408	2.41 560	2.78 552	2.85 340	0.64 347	8.44 423	6.32 426	6.25 403	11.57 510	8.97 515	3.54 429	5.93 322	3.83 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 352	0.07 333

StereoDRNet-Refined	4.46 523	0.62 375	3.80 393	1.92 483	0.40 297	9.35 566	0.15 175	10.02 483	8.83 515	12.69 600	11.62 511	9.34 518	3.87 449	8.06 479	8.02 567	0.00 1	0.00 1	0.01 501	0.05 466	0.20 481	0.26 535
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	5.60 548	4.62 628	11.61 598	10.29 656	7.55 653	7.08 529	1.94 518	12.01 545	10.52 550	3.90 304	11.88 512	4.43 385	1.75 340	7.56 438	4.24 502	1.68 643	0.12 546	4.78 657	0.67 628	4.74 646	0.68 597

PSM-AAD	3.33 435	0.20 35	1.47 85	0.73 292	0.54 343	2.55 285	6.19 607	4.97 263	3.27 250	10.92 582	11.92 513	2.95 312	9.59 602	7.90 462	0.82 267	0.01 309	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.04 236	2.47 636

UGAM	3.90 488	0.48 305	4.69 460	0.17 164	0.08 68	3.67 413	1.22 479	4.81 250	14.45 586	4.59 323	11.94 514	14.20 586	3.80 447	9.92 566	3.61 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 418	0.32 542	0.07 333

XQC	8.43 604	3.58 619	16.40 628	2.92 586	2.17 524	13.22 613	3.60 564	14.64 603	25.86 642	11.87 594	12.04 515	15.06 593	10.67 611	15.24 627	19.41 643	0.39 607	0.08 499	0.05 572	0.07 474	0.84 607	0.45 575

DAS	3.74 471	0.35 200	5.19 490	1.99 496	3.74 589	2.36 260	3.22 554	7.77 407	9.27 520	8.70 522	12.08 516	4.45 386	5.43 522	8.39 503	1.71 378	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.02 114

SepStereo	3.78 477	0.35 200	5.19 490	1.99 496	3.74 589	2.36 260	3.22 554	7.77 407	9.27 520	8.70 522	12.08 516	4.45 386	5.43 522	9.18 546	1.71 378	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.02 114

AFF-stereo	2.59 362	0.68 402	2.35 220	1.55 421	0.17 177	1.67 174	0.08 119	5.75 326	6.60 441	6.20 398	12.13 518	6.16 449	2.36 366	4.75 274	1.11 315	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.05 289

FINET	5.32 542	1.14 523	10.04 589	2.17 528	3.67 587	6.49 516	6.76 621	11.68 532	22.08 634	7.42 467	12.15 519	4.24 374	3.61 432	9.25 550	5.35 525	0.04 508	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.17 451	0.09 365

HSM-Net_RVC	4.20 510	0.32 150	2.76 278	0.63 283	0.69 369	6.95 527	1.69 509	11.96 543	8.36 503	8.83 528	12.17 520	15.18 595	4.21 462	6.91 391	3.30 466	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SuperB	8.10 600	3.15 615	24.67 652	2.65 572	1.23 445	9.88 573	4.29 579	10.18 490	30.07 649	11.53 592	12.18 521	6.12 448	6.65 549	10.50 575	14.47 629	0.14 567	0.11 539	0.35 625	0.25 566	13.06 668	0.48 578

DN-CSS_ROB	2.69 367	1.40 549	5.34 497	2.31 549	0.75 380	3.14 369	0.06 95	6.11 346	3.87 290	5.34 354	12.18 521	2.34 294	1.22 290	7.84 458	1.48 351	0.03 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 555	0.03 182

MLCV	3.44 449	0.88 472	5.60 511	1.39 393	0.25 232	4.36 458	0.33 243	7.25 397	7.28 465	9.17 539	12.24 523	5.09 413	2.47 372	9.15 545	3.23 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.02 114

DRN-Test	5.87 551	0.98 495	5.89 518	2.69 573	3.65 585	12.37 605	3.35 560	20.07 653	10.20 541	11.93 595	12.31 524	11.06 556	5.31 517	7.89 461	9.05 585	0.04 508	0.05 433	0.04 565	0.04 459	0.18 467	0.25 529

Selective-IGEV-i16pb	6.09 562	0.58 355	14.62 620	2.02 503	0.55 345	18.63 637	7.27 628	9.98 478	20.66 628	4.62 324	12.40 525	9.76 526	5.05 509	8.60 515	4.25 503	0.51 618	0.62 642	0.20 610	0.31 588	0.55 584	0.61 594

HGLStereo	4.25 516	0.52 328	4.65 457	3.09 592	5.18 638	6.51 519	0.73 372	10.37 492	6.74 446	7.32 463	12.44 526	7.00 471	7.21 562	7.46 433	5.51 528	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.10 392

TDLM	4.11 502	1.11 518	3.54 369	1.62 435	1.04 426	3.91 438	7.41 629	10.60 497	10.67 553	6.38 415	12.59 527	5.95 443	4.77 497	8.79 531	3.04 455	0.58 619	0.00 1	0.01 501	0.00 1	0.19 476	0.12 427

CFNet_ucs	3.07 407	0.44 283	4.05 419	0.54 262	0.37 289	3.08 361	0.19 197	9.80 471	8.49 509	7.64 477	12.62 528	5.67 434	1.76 341	4.96 286	1.51 353	0.00 1	0.04 412	0.01 501	0.00 1	0.09 352	0.11 408

HI	3.18 417	0.90 478	3.05 320	1.28 375	0.15 157	2.29 250	0.04 64	5.31 297	3.52 269	7.96 490	12.69 529	11.43 560	6.61 545	4.26 255	4.02 496	0.00 1	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.01 26

CoSv	3.18 417	0.90 478	3.05 320	1.28 375	0.15 157	2.29 250	0.04 64	5.31 297	3.52 269	7.96 490	12.69 529	11.43 560	6.61 545	4.26 255	4.02 496	0.00 1	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.01 26

iResNet	3.68 467	0.91 482	7.94 568	2.97 591	0.34 279	4.44 463	0.48 283	7.70 405	9.74 529	7.72 480	12.74 531	4.03 363	2.87 399	8.05 475	3.37 467	0.02 433	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.09 365

TCMNet	5.22 541	1.96 590	9.78 586	4.11 629	6.57 646	8.83 560	1.35 492	10.74 504	8.07 493	6.39 416	12.76 532	8.32 499	4.75 496	8.62 518	10.09 602	0.11 556	0.18 587	0.31 621	0.09 490	0.75 603	0.57 588

DLCB_ROB	4.51 527	0.91 482	3.78 391	2.19 530	1.07 430	6.28 509	3.09 550	9.78 470	7.72 479	10.65 576	12.97 533	13.91 584	3.71 438	8.72 529	5.30 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.10 392

LALA_ROB	6.58 571	1.80 579	6.25 530	1.26 368	0.94 410	10.08 574	9.02 639	16.00 616	11.51 564	12.74 601	13.02 534	24.77 643	5.25 515	10.56 576	8.02 567	0.04 508	0.05 433	0.00 1	0.02 418	0.10 363	0.25 529

SAMSARA	14.63 648	2.74 607	12.38 603	12.65 661	6.74 647	36.50 674	72.93 700	19.36 646	23.77 639	16.20 626	13.04 535	29.21 653	12.78 622	16.98 636	15.21 631	0.11 556	0.26 617	0.03 552	0.14 508	0.76 604	0.77 601

DDUNet	9.47 614	11.32 662	6.14 526	12.93 662	11.65 665	10.45 580	3.87 570	11.70 533	7.89 487	9.27 541	13.28 536	16.18 605	6.14 537	8.80 532	5.77 532	6.64 659	3.38 672	20.90 671	4.28 664	11.01 663	7.80 658

TransformOpticalFlow	3.38 438	0.70 412	4.54 448	1.00 334	0.30 256	3.56 407	0.14 169	9.67 468	7.30 466	5.55 359	13.34 537	6.74 467	5.03 507	8.22 495	1.34 340	0.00 1	0.01 204	0.01 501	0.00 1	0.04 236	0.11 408

APVNet	5.98 556	1.72 574	8.72 575	3.21 601	4.04 609	12.31 604	1.81 514	19.09 642	6.10 411	6.13 394	13.41 538	10.69 547	6.30 539	11.26 588	13.90 626	0.05 522	0.02 313	0.11 593	0.03 437	0.53 582	0.20 504

coex_refinement	4.04 500	0.87 468	3.55 370	2.96 590	1.40 466	4.28 452	0.32 239	11.18 513	7.72 479	8.32 506	13.44 539	10.01 533	3.48 424	6.28 339	6.76 551	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.16 474

SGM-Forest	4.96 536	0.32 150	2.84 288	1.21 362	0.64 362	10.23 577	6.64 619	11.55 528	10.98 555	10.94 584	13.59 540	11.65 563	4.30 471	8.94 537	4.63 512	0.11 556	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.46 577
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	10.14 621	1.88 585	16.82 630	1.85 470	1.73 491	24.84 651	17.20 677	19.92 652	27.41 644	12.23 598	13.62 541	16.52 606	18.35 641	14.42 620	12.50 619	0.78 624	0.54 640	0.08 586	0.25 566	1.18 616	0.59 592

HHNet	2.59 362	0.55 341	2.55 241	0.20 173	0.32 271	2.84 339	0.94 438	5.77 331	5.14 361	7.33 464	13.80 542	0.94 238	3.20 409	5.27 297	2.41 432	0.13 565	0.02 313	0.06 576	0.00 1	0.23 506	0.03 182

DStereoO	9.97 619	5.99 635	7.04 551	5.64 643	2.87 556	6.47 515	9.22 641	11.59 529	17.24 608	13.54 611	13.92 543	9.80 527	15.27 632	15.07 625	9.86 600	31.68 689	1.56 651	4.41 655	1.68 649	15.15 671	1.45 620

PASM	7.90 596	4.22 623	21.97 647	3.25 602	3.29 568	5.39 491	6.57 617	10.57 496	19.09 616	12.77 602	13.92 543	18.11 618	9.51 601	13.79 615	10.77 609	0.19 579	0.45 634	0.29 619	1.08 640	1.49 624	1.19 616

CC-Net-ROB	7.68 591	9.21 654	7.46 562	3.82 623	3.66 586	15.68 621	5.02 595	17.95 628	10.45 549	6.44 420	14.00 545	7.63 484	4.77 497	10.75 580	3.10 458	5.99 657	2.46 658	16.28 668	1.08 640	6.30 653	1.56 624

DGSMNet	6.47 569	2.61 604	13.64 616	3.46 608	3.74 589	8.97 562	6.01 605	14.15 596	13.01 576	7.46 470	14.10 546	9.94 531	4.79 500	10.44 574	6.22 539	1.30 637	1.70 653	1.80 642	1.52 647	2.27 636	2.35 634

PDISCO_ROB	9.62 617	1.99 593	11.51 597	9.88 654	9.61 660	21.48 645	3.83 569	19.33 645	28.49 647	11.27 589	14.17 547	19.92 629	5.02 506	16.35 634	9.18 587	5.28 655	0.41 630	0.14 601	0.09 490	2.05 632	2.36 635

CBMV_ROB	4.14 505	0.52 328	3.14 334	1.30 377	0.77 384	6.92 526	1.97 519	10.11 487	9.58 526	8.92 532	14.20 548	7.12 478	5.90 532	8.65 519	3.50 477	0.01 309	0.05 433	0.00 1	0.00 1	0.04 236	0.09 365

pcwnet_v2	4.20 510	0.36 213	8.53 574	1.33 381	1.12 433	3.43 388	0.41 261	12.85 572	14.16 584	9.90 559	14.29 549	5.90 442	3.03 403	6.20 334	2.06 408	0.01 309	0.05 433	0.04 565	0.02 418	0.16 437	0.18 486

iinet-f	5.94 554	1.60 565	26.88 659	1.79 461	1.38 463	11.92 601	1.47 496	6.80 385	7.11 459	6.90 441	14.43 550	10.64 546	7.97 577	7.00 403	12.12 617	0.02 433	0.03 374	0.05 572	0.00 1	0.63 594	0.02 114

HBP-ISP	4.09 501	1.05 506	4.10 424	1.87 472	1.31 458	7.56 541	3.98 571	11.26 515	9.94 535	7.81 483	14.44 551	3.23 327	4.27 466	8.89 536	1.87 391	0.06 533	0.06 460	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.04 241

GwcNet-RSSM	3.77 476	1.05 506	5.06 479	2.21 533	1.87 507	2.36 260	1.52 499	8.98 447	7.96 490	5.91 380	14.59 552	7.94 492	3.50 425	6.43 351	5.70 531	0.00 1	0.00 1	0.04 565	0.00 1	0.20 481	0.08 351

PS-NSSS	3.90 488	1.84 582	4.55 451	0.87 309	2.95 558	4.10 447	2.00 520	10.77 505	8.23 500	6.75 427	14.63 553	5.01 410	2.24 358	8.41 505	2.91 451	0.33 601	0.03 374	0.83 635	0.00 1	0.82 606	0.70 598

CBMV	5.35 543	0.91 482	3.67 382	1.62 435	0.44 307	10.09 575	7.19 626	12.49 565	12.33 573	12.22 596	14.69 554	10.93 553	6.48 543	8.51 510	4.96 519	0.02 433	0.15 569	0.00 1	0.00 1	0.17 451	0.17 481
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ETE_ROB	5.80 550	1.77 577	6.33 533	1.44 404	0.78 389	6.43 514	6.90 622	12.53 566	8.08 494	12.93 605	14.89 555	21.13 637	5.87 531	9.83 563	6.57 547	0.04 508	0.01 204	0.00 1	0.02 418	0.08 333	0.33 553

FBW_ROB	8.50 605	1.03 504	7.98 569	1.93 487	1.28 453	13.10 611	6.23 610	22.50 657	18.98 615	18.82 633	14.91 556	19.06 624	10.04 606	18.41 641	9.83 597	0.62 621	0.22 605	1.82 644	0.82 634	0.99 612	1.36 619

XPNet_ROB	6.03 561	1.22 530	5.61 512	2.56 569	0.90 405	6.32 510	7.07 624	12.92 575	8.30 501	14.76 620	15.13 557	19.84 628	6.66 550	10.36 573	8.58 579	0.02 433	0.04 412	0.00 1	0.03 437	0.11 384	0.24 524

S-Stereo	6.63 572	0.84 460	9.67 585	3.15 598	3.48 577	6.49 516	6.22 609	12.99 577	22.84 636	9.48 547	15.51 558	12.00 568	8.43 583	8.04 472	10.70 606	0.12 560	0.17 583	0.00 1	0.38 600	0.13 415	1.92 628

RTSC	9.15 609	3.00 610	13.57 615	3.72 620	1.76 495	11.82 600	0.46 280	16.95 620	36.83 668	15.80 624	15.53 559	12.91 576	7.46 569	20.01 650	21.76 653	0.31 598	0.13 556	0.01 501	0.08 479	0.57 587	0.41 565

DANet	6.02 560	1.23 532	8.45 573	3.86 625	3.94 605	7.64 546	1.34 490	9.51 463	7.00 454	13.39 609	15.53 559	15.99 602	7.02 557	12.14 601	12.37 618	0.19 579	0.12 546	0.02 533	0.03 437	0.13 415	0.56 587
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	7.62 589	1.60 565	6.56 541	1.83 469	0.66 364	12.40 606	10.52 652	14.45 600	21.32 631	14.19 616	15.98 561	17.84 615	13.02 625	12.32 603	8.38 576	0.09 551	0.07 485	0.03 552	0.04 459	0.33 548	0.67 596

XX-Stereo	2.71 371	0.38 229	5.96 521	2.25 537	2.20 527	1.54 155	0.21 208	5.44 308	3.05 229	2.28 255	16.16 562	7.03 472	0.24 94	6.19 332	0.79 261	0.00 1	0.15 569	0.00 1	0.23 559	0.13 415	0.04 241

Wz-Net-LNSev	6.46 568	1.93 588	16.44 629	1.52 412	4.15 611	12.66 607	4.96 594	13.05 578	12.10 571	10.55 575	16.23 563	11.32 559	7.19 560	8.43 507	8.48 578	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.06 312

YMNet	5.52 545	1.83 580	8.79 576	3.47 610	4.46 621	10.72 585	0.91 432	9.99 479	6.43 432	13.76 614	16.35 564	11.65 563	4.49 484	7.95 463	8.03 569	0.12 560	0.35 623	0.12 596	0.08 479	0.71 600	0.27 539

YMNet_1	5.52 545	1.83 580	8.79 576	3.47 610	4.46 621	10.72 585	0.91 432	9.99 479	6.43 432	13.76 614	16.35 564	11.65 563	4.49 484	7.95 463	8.03 569	0.12 560	0.35 623	0.12 596	0.08 479	0.71 600	0.27 539

Ntro	12.35 637	8.88 652	7.80 567	13.79 664	12.42 667	26.54 657	6.98 623	18.54 632	22.14 635	9.82 554	16.45 566	20.30 632	9.29 600	15.95 631	6.61 549	9.53 667	2.47 659	14.93 667	2.77 652	13.11 669	8.63 665

CrosDoStereo	3.96 494	0.45 290	3.04 315	0.32 210	0.20 214	3.28 380	11.63 656	5.76 328	4.45 330	9.04 535	16.58 567	4.99 406	7.45 567	8.04 472	3.72 487	0.00 1	0.02 313	0.01 501	0.00 1	0.16 437	0.10 392

DeepStereo_LL	3.96 494	0.45 290	3.04 315	0.32 210	0.20 214	3.28 380	11.63 656	5.76 328	4.45 330	9.04 535	16.58 567	4.99 406	7.45 567	8.04 472	3.72 487	0.00 1	0.02 313	0.01 501	0.00 1	0.16 437	0.10 392

GrayStereo	3.74 471	0.20 35	1.94 146	1.55 421	0.60 350	3.12 368	8.22 634	5.76 328	3.32 255	10.40 570	16.66 569	5.81 440	8.60 587	6.57 367	1.37 342	0.01 309	0.00 1	0.01 501	0.63 624	0.02 131	0.04 241

GMM-Stereo	3.32 433	0.27 99	2.52 238	0.82 301	0.48 327	2.27 248	4.91 593	5.06 272	3.08 233	7.06 447	16.72 570	6.21 451	3.70 437	7.60 440	1.16 323	0.04 508	0.00 1	0.00 1	0.04 459	0.10 363	4.45 645

dad	4.66 532	1.89 586	5.51 507	0.94 321	0.09 83	2.16 238	0.37 250	7.10 394	14.43 585	10.13 564	16.84 571	14.97 592	1.90 344	6.82 382	4.15 500	1.09 633	0.11 539	4.08 654	0.46 615	0.17 451	0.06 312

NCC-stereo	6.77 575	1.49 557	6.48 538	2.92 586	4.40 616	7.43 536	3.61 565	19.52 649	13.29 578	8.39 513	16.91 572	15.96 600	12.13 617	12.85 607	7.70 561	1.47 638	0.11 539	0.01 501	0.42 611	0.14 425	0.24 524

Abc-Net	6.77 575	1.49 557	6.48 538	2.92 586	4.40 616	7.43 536	3.61 565	19.52 649	13.29 578	8.39 513	16.91 572	15.96 600	12.13 617	12.85 607	7.70 561	1.47 638	0.11 539	0.01 501	0.42 611	0.14 425	0.24 524
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-TNSev	11.35 634	10.56 659	35.88 672	2.28 541	1.73 491	18.25 636	11.42 654	15.88 615	20.88 629	14.44 617	16.97 574	19.57 626	19.04 645	19.31 645	18.67 642	0.01 309	0.06 460	0.00 1	0.16 515	0.62 592	1.25 617

Wz-Net-MNSev	7.43 587	2.35 601	15.22 623	2.34 552	3.41 575	17.27 633	8.55 635	11.91 541	13.48 580	13.37 608	17.05 575	13.70 579	7.47 570	11.90 599	9.99 601	0.40 609	0.03 374	0.00 1	0.01 389	0.16 437	0.07 333

ADCP+	8.09 599	1.79 578	14.50 619	1.54 419	4.28 612	16.57 627	5.20 597	12.80 571	11.20 559	12.83 604	17.07 576	11.02 555	10.80 612	17.59 638	23.18 660	0.03 486	0.05 433	0.01 501	0.18 530	0.39 568	0.81 604

THIR-Stereo	3.86 485	0.77 440	2.62 254	0.12 131	0.13 140	4.25 450	6.63 618	5.30 295	4.18 319	10.33 567	17.13 577	6.58 464	7.62 573	7.78 454	3.51 478	0.01 309	0.07 485	0.07 582	0.00 1	0.11 384	0.02 114

FAT-Stereo	6.78 577	0.68 402	6.80 545	2.30 543	1.77 497	5.63 494	4.20 577	18.79 635	18.62 614	10.53 574	17.15 578	18.52 621	13.74 628	8.86 535	7.38 557	0.03 486	0.15 569	0.01 501	0.07 474	0.12 400	0.26 535

DispFullNet	17.47 660	26.01 672	33.98 669	22.58 672	20.86 678	13.84 617	1.28 485	16.50 617	26.27 643	19.97 638	17.17 579	20.52 635	18.49 642	22.86 658	10.76 608	5.13 654	2.83 665	30.72 681	7.72 675	20.86 678	11.01 674

GwcNet	6.42 567	1.97 591	10.92 595	2.59 571	5.58 641	11.55 595	2.21 524	14.10 595	16.52 605	10.04 562	17.19 580	10.86 551	5.61 527	9.23 549	8.84 584	0.01 309	0.06 460	0.03 552	0.08 479	0.56 585	0.40 563

otaku	11.73 636	7.51 646	7.07 552	13.22 663	10.85 664	26.61 658	7.25 627	18.84 637	19.16 618	11.58 593	17.23 581	20.19 631	8.09 580	15.11 626	4.64 513	9.13 665	2.42 657	13.08 664	1.83 650	12.48 667	8.22 660

test_4	2.38 339	0.34 184	2.68 261	0.08 105	0.11 113	3.69 417	1.14 473	3.33 104	3.34 259	4.03 309	17.35 582	3.31 330	0.51 187	6.28 339	1.15 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 497	0.16 437	0.01 26

Sa-1000	3.55 458	0.75 430	3.63 379	1.91 479	0.30 256	3.55 406	1.63 505	7.39 400	8.54 510	7.70 479	17.44 583	4.00 362	2.82 395	9.44 559	1.33 338	0.00 1	0.10 528	0.00 1	0.18 530	0.21 492	0.04 241

R-Stereo Train	2.44 345	0.32 150	1.93 143	0.94 321	0.16 166	3.67 413	0.61 336	6.37 361	3.08 233	9.14 537	17.44 583	1.80 276	0.77 225	1.76 156	0.70 231	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182

RAFT-Stereo	2.44 345	0.32 150	1.93 143	0.94 321	0.16 166	3.67 413	0.61 336	6.37 361	3.08 233	9.14 537	17.44 583	1.80 276	0.77 225	1.76 156	0.70 231	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CCAANet	3.53 455	0.58 355	3.89 404	1.69 442	1.15 437	5.37 490	0.56 315	9.82 472	6.03 408	2.78 266	17.53 586	5.74 436	3.16 408	8.34 500	3.88 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

RAFT_CTSACE	3.40 442	1.07 510	4.52 446	1.27 370	3.14 561	4.00 444	1.07 466	3.93 182	4.43 328	4.66 330	17.94 587	7.21 481	2.76 391	10.82 581	0.85 273	0.00 1	0.07 485	0.00 1	0.00 1	0.30 533	0.01 26

ISRNet	3.93 493	0.55 341	5.49 504	3.20 600	2.69 549	2.11 230	0.26 223	7.01 391	6.40 430	11.00 585	17.99 588	8.31 498	2.64 380	6.51 362	4.36 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 333	0.02 114

AANet_RVC	5.01 538	1.74 575	6.38 536	1.96 492	1.29 455	2.26 247	1.69 509	10.07 484	18.53 613	7.88 487	18.15 589	8.49 506	2.70 384	10.59 577	7.04 554	0.96 631	0.15 569	0.02 533	0.00 1	0.13 415	0.12 427

edge stereo	6.76 574	1.01 500	6.76 544	2.20 532	2.45 540	6.41 513	2.45 528	14.84 605	11.98 570	15.29 622	18.31 590	22.02 638	12.56 620	10.82 581	7.49 558	0.03 486	0.06 460	0.11 593	0.03 437	0.30 533	0.14 451

MSAF-DinoV2	10.24 624	4.39 625	12.68 609	3.62 617	2.55 544	8.48 552	4.69 589	14.24 598	21.89 633	10.74 578	18.74 591	29.30 655	16.17 634	21.96 655	28.10 671	0.32 599	0.15 569	0.25 617	0.81 633	2.83 640	2.90 638

stereogan	7.69 593	0.88 472	7.08 553	3.49 613	3.93 604	18.98 638	3.23 556	16.52 618	19.58 621	9.93 560	18.92 592	20.50 634	9.04 595	14.07 617	6.14 538	0.26 593	0.04 412	0.21 612	0.03 437	0.63 594	0.33 553

RGC	6.88 580	2.23 597	6.13 525	4.05 627	4.73 634	8.94 561	2.78 541	15.19 611	11.74 566	11.13 586	19.34 593	17.86 616	10.42 610	13.02 610	8.03 569	0.73 623	0.01 204	0.24 616	0.41 609	0.31 538	0.38 559

KYRaft	3.59 461	0.31 136	1.84 127	0.76 296	0.46 316	2.29 250	4.04 573	4.75 247	3.25 248	8.93 534	19.47 594	6.62 465	5.07 511	7.79 455	0.71 235	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.01 389	0.04 236	5.38 652

anonymousa	3.80 480	0.55 341	3.35 352	1.24 365	3.74 589	9.04 563	0.36 247	6.74 382	4.03 305	7.72 480	19.64 595	10.62 544	6.01 536	1.52 141	1.40 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 466	0.00 1	0.03 182

DEmStereo	3.79 478	0.37 220	3.69 384	0.17 164	0.17 177	5.28 487	2.54 530	4.35 209	3.70 276	8.21 505	20.15 596	5.13 415	10.38 609	7.65 443	3.85 491	0.01 309	0.01 204	0.01 501	0.00 1	0.02 131	0.06 312

ccnet	6.87 579	0.92 485	5.15 487	3.09 592	2.18 526	11.78 599	4.90 592	17.97 629	8.79 514	12.79 603	20.20 597	16.00 603	8.35 582	9.12 543	14.17 628	0.42 613	0.33 620	0.25 617	0.09 490	0.40 571	0.48 578

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 556	1.55 561	9.92 587	2.40 557	3.22 565	10.28 578	3.14 552	11.64 530	9.79 530	9.54 549	20.22 598	11.16 557	6.77 552	10.61 578	9.16 586	0.06 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 203	0.04 241

fast-acv-ft	5.62 549	1.39 548	7.01 549	2.02 503	1.89 509	12.23 603	1.82 515	7.35 399	9.45 524	10.46 572	20.27 599	14.55 590	7.71 575	7.41 430	7.61 560	0.10 554	0.09 514	0.16 603	0.07 474	0.59 589	0.13 438

w-ln-seven-2	7.09 583	2.32 599	23.44 650	1.71 450	1.06 427	7.81 548	3.98 571	12.02 546	14.65 589	13.06 607	20.38 600	11.70 567	9.83 605	10.65 579	8.66 580	0.02 433	0.05 433	0.00 1	0.02 418	0.32 542	0.14 451

AnyNet_C32	10.98 631	5.58 633	22.79 648	4.16 630	5.83 642	15.64 620	14.30 665	13.18 579	17.15 607	16.44 628	20.52 601	14.68 591	13.44 626	22.46 656	30.08 675	0.17 575	0.26 617	0.36 627	0.36 599	1.23 617	0.91 607

Prome-Stereo	3.65 465	0.29 115	1.92 142	0.91 314	0.49 330	2.07 225	4.75 591	4.41 214	3.23 247	9.32 543	20.63 602	4.06 365	7.19 560	7.70 448	1.17 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	4.72 649

Hybrid-DGEV-03	3.06 405	0.64 381	2.49 233	0.98 331	0.08 68	3.47 392	0.98 447	4.54 228	6.57 440	9.43 544	20.79 603	3.58 347	1.15 273	4.54 265	1.42 345	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.26 521	0.16 474

MultiAttention	13.72 644	0.34 184	3.24 344	2.22 536	1.79 499	56.78 695	83.85 701	18.93 639	15.06 593	8.16 498	20.91 604	13.25 577	2.53 374	33.18 672	6.90 552	0.20 582	0.06 460	0.74 632	1.00 638	2.69 639	2.60 637

Syn2CoEx	6.32 565	2.72 606	9.33 582	2.45 562	1.67 485	8.59 555	3.32 558	18.08 630	12.27 572	8.53 517	21.08 605	10.30 540	9.80 603	9.30 552	7.86 564	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 594	0.43 571

SHD	9.61 616	2.60 603	12.46 605	3.69 619	3.54 580	9.47 568	1.25 481	20.16 654	37.84 671	18.19 632	21.24 606	16.96 612	12.83 624	14.47 621	16.05 633	0.32 599	0.13 556	0.01 501	0.08 479	0.38 564	0.48 578

ADCPNet	9.54 615	2.39 602	31.46 664	2.09 518	1.60 476	16.71 629	6.39 616	12.11 551	11.45 562	13.53 610	21.45 607	19.41 625	10.94 613	14.38 619	21.54 652	0.27 596	1.16 647	0.39 629	1.49 645	0.58 588	1.45 620

DRaft	3.74 471	0.43 275	2.60 248	0.12 131	0.15 157	4.76 471	1.34 490	5.33 299	4.31 323	10.30 566	21.91 608	3.27 328	8.83 590	7.36 429	3.66 486	0.05 522	0.10 528	0.00 1	0.14 508	0.10 363	0.14 451

ACVNet-4b	15.90 652	22.00 667	12.37 602	16.40 666	15.14 671	31.87 667	7.50 631	19.04 641	27.85 645	11.48 591	22.02 609	31.86 659	9.16 599	17.95 639	5.69 530	10.43 669	2.58 661	24.44 676	4.87 668	16.04 673	9.28 666

ADCMid	10.24 624	3.13 613	20.70 642	2.21 533	2.39 538	11.23 592	6.19 607	14.17 597	11.19 558	23.20 648	22.25 610	17.89 617	19.54 647	18.51 642	26.21 668	0.45 615	0.42 632	1.10 638	1.29 642	1.56 626	1.18 615

ASMatch	3.32 433	0.50 312	3.32 350	1.72 452	0.45 314	1.93 208	0.68 356	6.42 367	3.89 293	6.18 396	22.30 611	4.61 393	4.82 502	7.65 443	1.70 377	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.03 437	0.01 44	0.18 486

RP	6.84 578	1.29 543	5.53 510	3.92 626	5.18 638	6.32 510	3.53 563	11.73 536	15.31 595	9.54 549	22.38 612	18.25 619	14.47 630	10.11 567	7.49 558	0.91 629	0.01 204	0.12 596	0.15 512	0.33 548	0.19 497

psmorigin	7.34 586	1.58 563	18.31 635	2.35 553	0.87 396	6.72 522	1.70 512	10.63 498	7.14 460	19.77 637	22.71 613	20.13 630	11.34 614	12.96 609	9.49 594	0.04 508	0.17 583	0.06 576	0.17 523	0.21 492	0.50 582

MDST_ROB	8.37 602	0.32 150	9.03 580	4.18 632	2.42 539	26.86 659	6.14 606	19.36 646	13.52 581	27.09 654	22.75 614	9.47 522	4.74 495	15.06 624	6.34 542	0.02 433	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.13 438

Wz-Net-SNSev	9.23 611	6.70 639	24.28 651	1.87 472	1.81 502	8.57 554	12.29 662	17.37 624	20.39 627	10.43 571	23.11 615	16.66 608	8.03 578	14.47 621	17.86 640	0.00 1	0.02 313	0.01 501	0.00 1	0.41 574	0.30 547

Nwc_Net	6.97 581	1.25 535	6.63 542	3.82 623	3.37 570	10.83 589	1.67 508	19.56 651	11.35 561	8.36 508	23.62 616	17.19 614	11.44 616	11.21 587	8.08 572	0.80 625	0.00 1	0.00 1	0.02 418	0.13 415	0.09 365

AF-Net	7.78 595	1.44 552	6.68 543	3.37 604	4.50 625	8.61 556	2.69 537	17.07 622	20.17 626	9.52 548	24.02 617	20.31 633	14.59 631	11.58 592	9.84 598	0.61 620	0.00 1	0.12 596	0.00 1	0.38 564	0.12 427

pmcnn	7.72 594	1.27 538	9.42 584	2.91 584	3.14 561	9.44 567	6.23 610	12.56 567	16.51 603	14.53 618	24.08 618	27.44 649	8.49 585	9.32 553	8.44 577	0.06 533	0.08 499	0.00 1	0.00 1	0.30 533	0.15 462

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 618	4.27 624	14.47 618	2.29 542	2.85 554	23.40 650	13.62 664	13.60 587	19.54 620	19.42 635	24.27 619	16.74 609	8.59 586	17.05 637	7.98 566	1.25 635	1.68 652	0.17 606	2.63 651	0.72 602	1.04 611

ACVNet_1	18.70 663	25.08 671	12.72 610	17.33 668	15.18 672	26.02 652	9.62 645	28.44 671	34.49 661	24.39 650	24.32 620	37.22 668	20.13 650	16.67 635	13.39 622	10.45 670	2.59 662	24.77 677	4.92 669	16.57 674	9.75 668

SGM_RVC	10.08 620	0.60 365	3.42 360	2.30 543	0.32 271	19.41 641	6.33 614	18.95 640	14.64 587	25.14 653	24.32 620	33.34 661	18.79 644	19.86 647	12.55 620	0.25 591	0.26 617	0.22 613	0.24 562	0.34 553	0.40 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	13.02 641	4.93 631	28.38 661	3.17 599	2.67 548	13.61 616	10.83 653	18.70 633	33.46 656	22.59 643	24.78 622	19.59 627	18.51 643	23.40 660	32.16 678	0.10 554	0.19 594	0.37 628	0.18 530	1.26 618	1.46 622

xyz-stereo	6.97 581	0.29 115	36.85 673	0.20 173	0.07 48	30.65 665	0.19 197	3.97 184	1.82 149	10.21 565	24.87 623	6.06 446	7.29 563	11.62 593	4.87 518	0.01 309	0.02 313	0.35 625	0.00 1	0.06 298	0.02 114

RAFT-345	3.27 422	0.41 258	2.88 298	1.02 336	0.21 217	2.63 301	0.48 283	3.76 170	5.51 376	7.35 465	24.88 624	4.25 375	1.76 341	8.15 486	2.13 412	0.01 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 26

G-Net	8.41 603	1.54 560	10.97 596	5.73 644	3.60 583	26.19 653	4.41 583	10.10 486	7.42 467	19.71 636	24.99 625	14.38 589	15.83 633	10.99 583	9.53 595	0.50 617	0.46 635	0.19 609	0.25 566	0.80 605	0.66 595

z-ln-s-r	5.99 558	1.34 546	15.55 625	1.52 412	1.95 512	3.28 380	2.71 539	7.72 406	11.16 557	6.43 419	25.06 626	8.76 511	5.86 530	11.03 585	17.17 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 517	0.11 408

SDNR	7.50 588	2.32 599	15.58 626	1.82 468	0.63 356	44.66 682	0.44 274	8.59 432	9.52 525	9.84 556	25.18 627	5.30 422	4.38 475	11.46 591	6.49 545	0.05 522	0.03 374	0.00 1	0.01 389	1.79 630	1.87 627

DStereoSA	12.36 638	4.42 626	14.05 617	8.00 651	9.08 657	13.92 618	12.01 659	16.97 621	21.15 630	13.71 613	25.23 628	8.57 509	23.71 660	18.03 640	15.50 632	2.83 649	6.21 682	3.68 652	8.21 676	10.45 662	11.36 675

ADCRef	7.27 585	1.38 547	16.37 627	2.52 565	3.30 569	11.63 597	3.16 553	10.80 506	9.35 522	13.03 606	25.27 629	8.17 496	8.92 592	8.06 479	21.81 654	0.15 569	0.08 499	0.16 603	0.34 595	0.38 564	0.58 589

w-ln-seven	10.20 623	3.08 611	26.36 656	2.06 514	2.49 541	15.81 622	4.39 582	17.80 627	33.50 657	20.47 640	25.79 630	15.12 594	7.40 564	11.75 597	17.48 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 577	0.13 438

ADCL	10.16 622	2.11 594	19.36 638	1.92 483	1.88 508	22.23 646	8.91 638	14.04 593	23.56 638	14.62 619	26.19 631	12.75 575	13.59 627	16.06 633	22.95 658	0.26 593	0.18 587	0.75 633	0.65 625	0.69 598	0.58 589

RainbowNet	18.01 662	26.22 673	19.95 639	18.59 669	14.88 670	27.38 660	10.46 650	27.39 667	34.54 662	14.91 621	27.01 632	25.65 645	12.44 619	18.94 644	9.23 588	13.91 678	3.46 673	23.36 675	4.86 667	16.03 672	10.91 672

DStereoFS	13.91 646	8.09 649	10.27 592	7.48 650	5.93 643	16.06 625	6.27 613	25.18 663	17.56 611	17.52 630	27.57 633	20.59 636	29.20 668	26.58 665	19.78 645	3.27 651	4.31 678	6.54 661	7.13 674	7.92 657	10.95 673

WZ-Net	13.00 640	4.64 629	41.07 676	3.48 612	3.15 563	19.12 640	15.66 675	14.81 604	31.33 651	15.71 623	27.88 634	22.22 639	14.01 629	20.44 652	25.03 664	0.64 622	0.00 1	0.01 501	0.03 437	0.39 568	0.37 558

SANet	10.64 628	1.86 584	10.91 594	1.76 456	0.71 375	14.62 619	9.23 642	19.18 643	37.14 669	19.22 634	27.96 635	25.86 647	19.11 646	13.02 610	10.63 605	0.08 546	0.06 460	0.03 552	0.02 418	0.62 592	0.81 604

PWC_ROB	8.24 601	3.13 613	12.74 611	2.43 561	4.43 619	7.51 540	1.22 479	16.63 619	19.24 619	16.08 625	28.29 636	13.99 585	10.16 607	13.63 614	14.06 627	0.42 613	0.00 1	0.05 572	0.00 1	0.59 589	0.27 539

MFMNet_re	13.29 642	8.60 651	18.29 634	9.75 653	7.25 650	19.65 642	14.84 669	20.71 656	30.72 650	23.03 646	28.77 637	18.85 623	26.09 665	13.55 613	9.82 596	2.44 646	1.35 650	0.34 624	0.23 559	4.78 647	6.69 655

MFN_U_SF_RVC	12.94 639	3.66 620	25.81 655	3.61 616	2.26 530	22.77 647	4.55 586	27.10 666	20.06 624	23.90 649	28.99 638	30.53 657	16.98 637	19.92 648	20.26 647	1.24 634	1.07 646	0.98 637	1.33 643	1.80 631	2.04 630

GANet	6.22 563	1.07 510	4.07 422	2.27 539	0.89 402	9.19 565	9.52 643	12.02 546	8.13 496	10.72 577	29.09 639	13.86 582	7.52 571	11.00 584	4.39 506	0.36 604	0.00 1	0.02 533	0.02 418	0.12 400	0.08 351

SPS-STEREO	15.04 649	6.23 637	13.21 614	11.34 659	11.65 665	23.30 648	7.15 625	24.16 661	15.65 598	31.78 662	29.19 640	31.62 658	21.32 654	24.62 661	19.50 644	7.59 661	4.19 677	3.22 651	1.48 644	6.99 656	6.54 654
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	9.42 613	4.74 630	12.66 608	5.30 641	9.08 657	4.08 445	5.26 599	19.26 644	24.87 640	11.17 587	29.85 641	13.57 578	5.51 526	7.67 446	13.40 623	0.36 604	0.35 623	1.81 643	4.24 663	11.61 665	3.57 641

MADNet+	27.07 674	33.84 679	90.97 702	20.14 670	7.47 652	48.43 686	47.10 696	35.43 675	36.46 667	20.11 639	30.05 642	25.29 644	35.08 675	45.50 687	50.28 693	2.13 644	2.00 654	1.19 641	0.76 631	4.71 645	4.43 644

FTStereo	4.55 531	0.36 213	2.18 199	0.94 321	0.38 291	2.60 295	8.82 637	4.98 266	3.17 241	10.88 581	30.35 643	5.60 433	7.60 572	7.62 442	1.55 360	0.17 575	0.00 1	0.05 572	0.00 1	0.03 203	3.80 643

EDNetEfficient	13.82 645	6.19 636	54.79 687	2.83 581	3.60 583	4.86 474	8.57 636	8.61 437	32.90 655	40.77 677	30.59 644	18.33 620	21.87 657	11.38 590	25.36 665	0.15 569	0.23 609	0.06 576	1.03 639	2.54 637	1.79 625

PWCDC_ROB	7.92 597	3.17 616	7.48 563	5.73 644	4.40 616	10.45 580	0.35 246	14.52 602	28.19 646	10.36 569	31.27 645	7.04 474	9.14 597	13.22 612	8.78 583	2.74 648	0.02 313	0.00 1	0.00 1	1.31 620	0.17 481

aanetorigin	8.72 607	3.29 617	27.55 660	1.95 489	3.84 601	4.93 477	5.39 602	5.49 311	10.05 537	27.85 655	31.47 646	15.80 599	12.78 622	9.04 541	11.98 615	0.25 591	0.22 605	0.22 613	0.25 566	1.28 619	0.84 606

zh-sn7	11.12 632	7.26 644	33.16 666	2.32 551	2.31 533	11.66 598	7.80 633	13.53 586	17.94 612	16.39 627	31.80 647	14.22 587	16.88 636	23.07 659	23.00 659	0.00 1	0.13 556	0.00 1	0.00 1	0.52 581	0.48 578

AANet	13.33 643	10.25 658	51.23 684	2.56 569	1.54 473	8.62 557	3.24 557	14.89 606	32.17 653	29.65 658	31.98 648	28.58 651	20.69 651	12.06 600	17.35 638	0.01 309	0.03 374	0.03 552	0.04 459	0.99 612	0.72 599

RAFT-RH_RVC	3.96 494	0.46 296	2.93 301	1.55 421	0.42 306	3.14 369	0.14 169	3.70 157	5.98 404	11.25 588	32.23 649	5.29 419	1.68 330	8.13 484	2.14 413	0.08 546	0.00 1	0.00 1	0.03 437	0.01 44	0.00 1

RTS	18.87 664	9.32 656	86.48 697	4.95 639	6.10 644	42.08 678	14.70 667	15.49 612	41.06 674	22.65 644	32.32 650	13.77 580	19.54 647	37.98 679	28.96 672	0.41 610	0.23 609	0.00 1	0.02 418	0.91 609	0.50 582

RTSA	18.87 664	9.32 656	86.48 697	4.95 639	6.10 644	42.08 678	14.70 667	15.49 612	41.06 674	22.65 644	32.32 650	13.77 580	19.54 647	37.98 679	28.96 672	0.41 610	0.23 609	0.00 1	0.02 418	0.91 609	0.50 582

LSM	14.01 647	5.95 634	33.49 667	6.78 648	43.61 693	10.22 576	9.98 648	15.16 610	22.93 637	23.07 647	32.34 652	18.52 621	12.67 621	15.45 628	11.10 610	0.16 574	0.51 638	0.09 589	0.32 590	1.08 614	16.85 686

FCDSN-DC	10.24 624	0.56 348	3.49 366	1.96 492	1.29 455	16.90 630	4.59 587	17.16 623	19.10 617	24.64 652	32.46 653	33.82 662	22.14 658	15.93 630	10.45 604	0.04 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.21 509
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	9.21 610	0.87 468	7.37 560	2.54 566	2.13 521	13.59 615	5.80 604	11.64 530	14.01 583	24.43 651	32.99 654	27.09 648	18.02 639	12.51 605	9.85 599	0.81 626	0.07 485	0.01 501	0.01 389	0.16 437	0.23 518

light-stereo	21.82 668	11.04 661	35.82 671	37.02 682	31.68 689	20.21 644	2.99 546	25.68 665	31.48 652	32.20 663	33.32 655	41.11 671	16.21 635	29.08 667	14.97 630	13.77 677	13.20 689	2.04 646	3.65 661	20.75 677	20.21 689

SGM+DAISY	15.62 651	7.26 644	19.28 637	8.94 652	10.11 662	26.25 654	10.49 651	19.36 646	14.65 589	30.64 660	33.59 656	33.00 660	22.32 659	24.96 662	16.42 634	7.90 662	6.25 683	4.51 656	3.37 658	5.86 650	7.20 656

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 655	6.93 642	21.83 646	5.94 646	2.81 553	38.71 676	14.59 666	24.55 662	34.87 666	33.66 668	34.35 657	29.24 654	24.20 661	22.59 657	17.95 641	2.52 647	2.81 664	1.17 640	1.51 646	5.89 651	2.16 631

FC-DCNN	10.72 629	0.52 328	4.27 430	1.88 475	1.63 478	17.18 631	5.29 600	18.20 631	19.69 622	28.50 656	34.51 658	34.03 663	21.48 655	15.89 629	11.15 611	0.03 486	0.01 204	0.02 533	0.01 389	0.07 319	0.09 365

MeshStereo	11.52 635	1.52 559	4.55 451	1.89 477	1.46 469	19.87 643	5.11 596	20.66 655	15.91 600	32.67 664	34.51 658	39.34 670	21.15 653	18.74 643	12.10 616	0.11 556	0.06 460	0.01 501	0.00 1	0.45 578	0.22 511
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN v2	10.88 630	0.52 328	4.17 427	1.92 483	1.63 478	17.79 635	5.35 601	18.87 638	19.88 623	28.77 657	34.99 660	34.62 665	21.72 656	16.03 632	11.16 612	0.03 486	0.01 204	0.02 533	0.00 1	0.06 298	0.08 351

z-mn7	10.46 627	4.14 622	20.35 640	2.15 526	1.68 487	19.07 639	5.72 603	13.28 583	34.58 663	9.45 545	35.20 661	15.69 598	9.13 596	21.16 653	17.07 636	0.00 1	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.35 555	0.19 497

PWCK	30.53 680	44.32 686	47.25 682	29.76 674	7.23 649	40.78 677	27.10 687	44.73 680	44.32 677	47.31 683	36.37 662	47.16 675	26.05 664	41.26 683	31.87 677	21.83 683	4.03 676	29.50 680	4.67 665	27.17 687	7.80 658

EDNetEfficientorigin	17.87 661	14.00 663	99.53 710	1.64 438	0.92 406	10.55 582	6.26 612	13.21 580	34.84 665	38.20 674	36.91 663	27.47 650	26.32 666	14.71 623	25.69 666	0.04 508	0.06 460	0.14 601	0.52 619	3.16 642	3.27 639

AnyNet_C01	16.12 654	10.81 660	59.36 689	4.42 635	2.49 541	30.06 663	15.15 673	17.51 626	16.51 603	17.88 631	37.69 664	24.04 641	17.54 638	29.60 669	33.29 679	0.28 597	0.38 627	0.43 630	0.42 611	2.57 638	1.98 629

coex-ft	19.78 667	19.39 666	87.73 699	1.77 458	1.80 501	17.25 632	13.50 663	12.63 569	42.10 676	60.18 692	38.90 665	28.72 652	28.74 667	11.74 596	27.40 670	0.21 584	0.23 609	0.04 565	0.30 585	1.36 621	1.54 623

zh-mn7	11.13 633	6.28 638	31.79 665	1.85 470	0.98 417	13.11 612	2.98 545	12.88 574	33.65 659	21.57 641	39.07 666	12.50 572	8.46 584	19.94 649	16.74 635	0.23 587	0.01 204	0.00 1	0.01 389	0.33 548	0.30 547

JetBlue	29.12 677	15.72 664	54.12 686	15.93 665	20.98 679	60.90 696	30.62 688	39.38 676	34.62 664	34.08 669	39.69 667	57.35 684	43.17 684	50.71 693	50.60 694	2.41 645	3.79 675	2.81 647	3.45 659	9.57 660	12.59 679

MSMD_ROB	9.28 612	1.09 514	4.65 457	1.58 426	0.39 293	16.52 626	4.41 583	13.60 587	14.87 592	22.34 642	39.89 668	25.67 646	20.71 652	12.42 604	6.98 553	0.34 602	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.05 270	0.09 365

SGM-ForestM	16.99 659	1.08 512	5.74 514	2.12 522	0.75 380	31.63 666	12.21 660	27.80 669	32.25 654	37.88 672	39.99 669	52.96 681	35.20 676	33.60 674	24.47 662	0.26 593	0.39 629	0.31 621	0.39 604	0.26 521	0.53 585

ELAS_RVC	16.54 656	2.26 598	10.09 590	5.50 642	4.46 621	28.28 662	16.72 676	25.55 664	33.54 658	40.19 675	40.30 670	36.68 667	30.03 669	29.40 668	20.61 648	0.98 632	1.21 648	0.86 636	0.70 630	1.39 622	2.16 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 658	1.28 541	11.61 598	3.72 620	1.65 481	16.67 628	9.17 640	14.39 599	55.91 685	63.81 696	40.86 671	35.94 666	37.73 679	14.24 618	26.87 669	0.05 522	0.10 528	0.13 600	0.22 556	0.12 400	0.15 462

UNDER WATER-64	45.16 689	46.99 687	66.69 691	43.90 687	27.64 687	55.58 694	41.87 693	39.42 677	48.42 680	51.73 688	43.08 672	67.76 696	56.69 695	48.02 691	48.34 691	39.50 693	17.64 691	51.78 694	38.93 694	36.62 690	32.61 692

PVD	15.44 650	2.93 609	14.67 621	4.21 633	3.39 573	17.43 634	4.16 575	27.84 670	48.84 681	31.02 661	43.54 673	29.76 656	30.81 671	25.97 663	21.40 650	0.23 587	0.41 630	0.04 565	0.33 593	0.41 574	1.33 618

ELAS	16.72 657	2.14 595	9.23 581	4.92 638	4.53 626	32.66 670	15.11 672	27.40 668	28.68 648	40.27 676	44.90 674	38.33 669	30.50 670	26.44 664	21.94 655	0.88 627	1.23 649	0.67 631	0.89 636	1.49 624	2.18 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	45.09 688	48.60 688	67.37 692	49.30 689	31.41 688	53.80 693	37.39 690	40.25 678	52.48 682	50.24 685	45.37 675	68.37 697	57.76 696	51.03 694	49.88 692	29.97 688	13.75 690	51.22 693	36.57 692	37.87 691	29.12 691

NVStereoNet_ROB	16.04 653	6.75 640	12.90 612	6.37 647	7.42 651	12.89 609	9.74 646	22.78 658	25.12 641	30.32 659	46.19 676	34.37 664	25.38 662	21.48 654	21.38 649	5.94 656	3.10 669	6.07 660	10.09 679	4.01 644	8.54 664
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	25.07 672	22.70 668	26.51 657	25.39 673	21.15 681	27.38 660	7.54 632	29.21 672	38.74 673	34.17 670	46.61 677	50.27 676	33.31 674	28.57 666	25.83 667	12.28 674	0.79 644	26.32 678	5.80 672	26.02 685	12.81 680

TorneroNet-64	32.42 681	31.89 678	30.52 663	34.73 681	21.13 680	46.99 685	18.82 679	43.10 679	59.42 688	32.70 665	46.98 678	62.01 688	36.98 677	43.97 686	33.88 680	14.10 680	3.22 670	35.28 686	11.72 683	26.84 686	14.07 681

WAO-6	34.74 683	36.76 683	15.36 624	37.53 683	24.15 686	35.99 673	19.36 680	48.96 687	68.54 696	43.84 680	47.58 679	52.77 680	52.60 690	32.63 671	34.73 682	26.20 686	7.74 686	42.78 690	21.64 691	28.07 688	17.62 688

tt	83.26 701	0.34 184	99.99 712	79.40 702	93.18 705	100.00 712	100.00 713	100.00 717	99.95 711	60.33 693	47.63 680	99.98 718	99.96 712	99.98 714	100.00 717	92.42 706	99.82 712	73.83 706	73.63 702	88.42 706	56.35 699

BEATNet-Init1	23.31 669	9.03 653	41.67 677	4.17 631	2.53 543	45.68 684	19.47 681	33.43 673	38.45 672	47.59 684	49.10 681	59.31 685	41.80 683	38.35 681	29.21 674	0.47 616	0.50 637	0.81 634	0.66 627	2.10 635	1.86 626

DPSimNet_ROB	53.45 694	64.73 699	44.39 679	53.97 691	45.39 694	53.66 692	54.83 697	55.15 695	57.87 687	64.16 697	50.83 682	63.40 692	53.34 692	46.45 688	65.81 699	63.13 699	26.54 697	57.94 696	51.11 698	45.52 692	50.69 698

IMH-64-1	27.21 675	28.77 674	16.84 631	31.57 676	20.76 676	26.43 655	15.10 670	47.11 681	45.20 678	33.53 666	51.16 683	41.42 672	31.10 672	36.48 675	22.39 656	13.48 675	2.87 667	33.95 683	10.70 680	23.50 680	11.75 676

IMH-64	27.21 675	28.77 674	16.84 631	31.57 676	20.76 676	26.43 655	15.10 670	47.11 681	45.20 678	33.53 666	51.16 683	41.42 672	31.10 672	36.48 675	22.39 656	13.48 675	2.87 667	33.95 683	10.70 680	23.50 680	11.75 676

MANE	19.47 666	1.27 538	5.07 480	4.69 636	5.55 640	30.49 664	9.94 647	34.01 674	37.27 670	44.13 681	51.57 685	52.51 679	40.41 681	33.58 673	24.81 663	0.89 628	0.86 645	1.11 639	9.72 677	0.38 564	1.06 612

TorneroNet	35.11 685	33.92 680	33.82 668	37.86 684	22.01 683	49.64 688	21.58 685	48.09 685	55.23 684	37.50 671	53.79 686	62.81 691	43.66 685	46.71 689	41.25 688	14.80 681	3.53 674	36.72 687	14.57 686	28.28 689	16.49 684

ktn	48.94 693	57.58 693	38.86 675	59.57 694	43.27 692	50.37 689	43.38 694	48.07 684	61.11 689	51.30 687	54.25 687	54.96 683	52.88 691	47.30 690	35.83 683	57.77 698	24.88 696	62.69 698	43.55 695	50.70 694	40.41 694

IMH	29.82 679	29.11 676	18.51 636	34.28 680	21.40 682	32.33 669	15.39 674	49.40 688	53.07 683	37.88 672	55.32 688	45.05 674	39.54 680	40.63 682	24.12 661	14.03 679	3.27 671	34.93 685	11.24 682	24.69 682	12.21 678

ACVNet_2	26.45 673	29.35 677	25.14 653	20.27 671	15.43 673	34.97 672	12.23 661	48.37 686	66.25 695	42.69 678	56.73 689	51.77 677	25.59 663	20.39 651	13.52 624	10.13 668	2.59 662	22.78 674	3.52 660	17.57 675	9.80 670

notaker	47.42 690	55.20 692	49.13 683	56.52 693	40.18 690	38.52 675	32.97 689	47.21 683	56.08 686	57.21 691	57.24 690	60.09 686	59.19 698	53.93 695	41.64 689	40.61 694	19.93 693	57.21 695	37.41 693	49.02 693	39.02 693

WAO-7	29.39 678	24.43 669	20.47 641	32.71 679	13.83 669	34.70 671	20.27 684	52.19 692	65.03 693	43.29 679	59.35 691	52.19 678	44.68 686	31.71 670	30.56 676	10.98 671	4.94 679	13.71 666	12.52 684	12.06 666	8.22 660

Dean	34.67 682	38.70 684	25.33 654	29.89 675	17.21 674	45.24 683	11.98 658	56.90 696	76.55 697	63.47 695	60.22 692	67.36 695	48.14 689	37.24 677	39.01 685	11.00 672	2.83 665	28.35 679	5.60 671	18.14 676	10.31 671

LVE	34.99 684	40.10 685	34.97 670	32.49 678	18.61 675	51.45 691	26.82 686	52.15 691	65.94 694	47.21 682	61.04 693	53.99 682	37.30 678	37.95 678	34.09 681	15.55 682	5.95 681	31.01 682	13.81 685	22.58 679	16.72 685

TCMNet-wrong-test	67.23 699	85.83 705	81.56 695	95.63 705	94.73 706	89.35 700	85.42 702	51.73 690	33.71 660	51.26 686	61.71 694	61.33 687	41.23 682	77.26 701	64.71 698	48.76 696	9.03 687	70.12 701	68.11 700	90.76 709	82.37 705

KSHMR	55.63 695	63.60 698	37.85 674	74.69 696	49.56 695	49.01 687	45.73 695	57.46 697	63.97 692	61.61 694	62.07 695	72.39 699	47.01 687	50.65 692	43.29 690	54.10 697	62.21 699	66.10 699	53.94 699	51.25 696	46.11 696

HanzoNet	56.48 696	59.32 694	58.25 688	55.32 692	41.94 691	50.95 690	41.33 692	51.12 689	61.40 690	65.62 698	65.59 696	71.66 698	69.41 700	70.77 698	60.03 696	63.99 700	34.70 698	61.96 697	50.54 697	51.00 695	44.71 695

WAO-8	38.15 686	35.51 681	21.50 643	43.67 685	23.92 684	44.44 680	20.26 682	52.83 693	76.62 698	53.57 689	66.79 697	62.63 689	54.56 693	42.03 684	39.18 686	22.71 684	6.65 684	37.08 688	19.08 689	24.72 684	15.24 682

Venus	38.15 686	35.51 681	21.50 643	43.67 685	23.92 684	44.44 680	20.26 682	52.83 693	76.62 698	53.57 689	66.81 698	62.63 689	54.56 693	42.03 684	39.18 686	22.71 684	6.65 684	37.08 688	19.08 689	24.70 683	15.24 682

JetRed	61.02 697	61.05 697	82.56 696	46.09 688	56.80 697	83.19 697	63.76 698	59.26 698	63.61 691	69.29 699	68.85 699	66.59 694	47.62 688	61.57 696	74.09 703	45.58 695	66.14 701	46.59 691	45.06 696	63.17 697	49.58 697

Selective-IGEV-i1pa	48.43 692	65.43 700	42.34 678	16.87 667	8.81 656	90.19 701	37.63 691	70.30 700	78.04 700	78.09 701	79.55 700	65.25 693	59.08 697	90.94 707	64.41 697	36.32 690	18.26 692	21.83 672	9.97 678	13.82 670	21.46 690

MADNet++	82.84 700	82.38 704	73.57 694	87.72 704	82.97 701	93.14 702	69.15 699	86.42 705	82.50 701	93.46 708	86.70 701	86.28 704	80.92 704	88.34 703	88.84 704	86.83 705	84.17 705	72.64 702	68.92 701	80.47 705	81.42 704

Selective-IGEV-i16pa	47.56 691	54.61 691	52.44 685	10.51 657	5.01 636	94.09 704	18.20 678	75.27 701	90.92 705	76.97 700	87.46 702	73.72 700	64.48 699	93.84 708	69.31 700	27.42 687	10.49 688	13.34 665	6.50 673	9.62 661	17.02 687

LRCNet_RVC	66.23 698	65.67 701	67.63 693	71.47 695	54.32 696	32.17 668	2.66 536	63.19 699	21.35 632	81.79 702	91.26 703	83.62 703	71.62 701	69.32 697	52.57 695	95.49 709	64.45 700	95.07 709	95.19 709	71.52 698	74.31 700

xxxxx1	85.63 704	90.31 706	96.68 705	76.54 697	80.57 698	97.44 707	96.86 708	85.53 702	88.53 702	88.68 703	91.71 704	94.23 706	92.93 705	90.02 704	91.98 705	70.60 701	70.39 702	73.68 703	81.46 704	74.61 699	79.86 701

tt_ll	85.63 704	90.31 706	96.68 705	76.54 697	80.57 698	97.44 707	96.86 708	85.53 702	88.53 702	88.68 703	91.71 704	94.23 706	92.93 705	90.02 704	91.98 705	70.60 701	70.39 702	73.68 703	81.46 704	74.61 699	79.86 701

ff	85.63 704	90.31 706	96.68 705	76.54 697	80.57 698	97.44 707	96.86 708	85.53 702	88.53 702	88.68 703	91.71 704	94.23 706	92.93 705	90.02 704	91.98 705	70.60 701	70.39 702	73.68 703	81.46 704	74.61 699	79.86 701

RSGM-EC	84.07 702	59.96 695	46.25 680	78.03 700	83.22 703	89.06 698	90.25 703	92.04 706	94.92 706	90.68 706	97.34 707	83.40 701	78.92 702	76.48 699	72.91 701	93.35 707	97.50 707	88.11 707	92.75 707	88.89 707	87.40 707

acva	84.07 702	59.96 695	46.25 680	78.03 700	83.22 703	89.06 698	90.25 703	92.04 706	94.92 706	90.68 706	97.34 707	83.40 701	78.92 702	76.48 699	72.91 701	93.35 707	97.50 707	88.11 707	92.75 707	88.89 707	87.40 707

PML	97.88 708	100.00 715	96.45 704	98.01 708	97.88 710	100.00 712	99.35 711	96.88 708	97.72 709	100.00 716	97.36 709	97.38 710	99.60 711	100.00 717	96.32 709	99.99 716	97.55 709	100.00 713	96.01 710	99.18 711	87.92 709

MEDIAN_ROB	98.41 709	99.70 710	99.30 709	97.09 706	97.02 707	96.89 705	95.77 707	97.66 710	97.28 708	98.79 712	98.94 710	99.18 711	98.14 709	96.89 709	96.88 710	99.96 715	99.16 710	100.00 713	99.99 714	99.69 712	99.88 713

USTest	87.63 707	76.50 702	65.53 690	81.26 703	83.10 702	100.00 712	100.00 713	99.53 712	99.60 710	98.32 709	99.02 711	90.87 705	98.33 710	84.28 702	98.23 711	79.97 704	96.20 706	69.82 700	73.75 703	75.48 702	82.80 706

Anonymous_1	99.08 711	99.91 711	99.85 711	97.63 707	99.10 711	100.00 712	100.00 713	99.61 714	99.96 712	99.28 714	99.86 712	99.54 713	99.99 713	99.29 711	99.75 712	96.05 710	99.59 711	97.31 710	98.57 711	97.71 710	98.63 710

fast-reg	100.00 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

iinet-test	99.90 714	100.00 715	100.00 716	99.59 712	99.85 712	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	99.95 716	100.00 715	100.00 717	100.00 717	99.21 711	100.00 715	100.00 713	100.00 716	99.82 714	99.66 711

IINet	99.90 714	100.00 715	100.00 716	99.58 711	99.85 712	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	99.95 716	100.00 715	100.00 717	100.00 717	99.21 711	100.00 715	100.00 713	100.00 716	99.81 713	99.66 711

Hybrid-DGEV	100.00 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

RAFT-FEzeroshot	100.00 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

RAFT-FE	100.00 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

FlowAnything	100.00 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

HaxPig	98.85 710	99.94 712	95.08 703	99.99 715	100.00 715	94.03 703	94.78 705	99.15 711	99.98 713	99.99 715	100.00 713	99.98 718	99.99 713	98.12 710	95.97 708	100.00 718	99.99 714	100.00 713	99.99 714	100.00 717	99.99 716

Selective-RAFT-Error	100.00 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

CasAABBNet	100.00 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

test_example2	99.39 712	99.98 714	99.99 712	100.00 718	99.98 714	99.72 711	99.99 712	97.34 709	100.00 714	100.00 716	100.00 713	96.42 709	96.66 708	99.97 713	99.96 713	100.00 718	99.97 713	98.66 711	99.15 712	100.00 717	100.00 718

LSM0	100.00 720	100.00 715	100.00 716	100.00 718	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	99.99 716

DPSMNet_ROB	99.91 717	100.00 715	99.99 712	99.99 715	100.00 715	100.00 712	100.00 713	99.98 716	100.00 714	98.35 710	100.00 713	99.84 714	100.00 715	99.98 714	99.99 714	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

DGTPSM_ROB	99.90 714	100.00 715	99.99 712	99.99 715	100.00 715	100.00 712	100.00 713	99.97 715	100.00 714	98.35 710	100.00 713	99.84 714	100.00 715	99.98 714	99.99 714	99.99 716	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

DPSM_ROB	99.95 718	100.00 715	100.00 716	99.76 713	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	99.21 711	100.00 715	100.00 713	100.00 716	99.99 715	99.95 714

DPSM	99.95 718	100.00 715	100.00 716	99.76 713	100.00 715	100.00 712	100.00 713	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	100.00 717	99.21 711	100.00 715	100.00 713	100.00 716	99.99 715	99.95 714

AVERAGE_ROB	99.62 713	99.95 713	98.81 708	100.00 718	100.00 715	98.08 710	95.47 706	100.00 717	100.00 714	100.00 716	100.00 713	100.00 720	100.00 715	100.00 717	99.99 714	100.00 718	100.00 715	100.00 713	100.00 716	100.00 717	100.00 718

ccccc		96.61 709		100.00 718	100.00 715	97.41 706		99.56 713		99.27 713		99.35 712		99.92 712		100.00 718	100.00 715	99.95 712	99.77 713	100.00 717

ASD4		81.57 703

Low-res two-view benchmark