Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

StereoAnything_RVC	0.45 126	1.43 564	0.48 78	0.35 3	0.20 4	0.26 4	0.21 17	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 84	1.27 276	0.22 1	0.21 268	0.11 31	0.14 4	0.10 2	2.37 571	0.11 2

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

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

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

OmniDepth	0.29 18	0.19 10	0.37 6	0.40 45	0.17 1	0.58 181	0.32 100	0.60 37	0.29 12	0.26 5	0.26 10	0.39 71	0.43 119	0.47 26	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 49	0.15 49	0.12 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 16	0.36 3	0.37 13	0.22 22	0.35 25	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 56	0.20 1	0.77 125	0.23 2	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.11 9	0.13 5	0.11 2

IGEV-Stereo+	0.45 126	0.21 35	0.43 46	0.41 55	0.39 310	0.15 1	0.19 7	0.44 4	0.36 37	0.26 5	0.25 7	0.31 41	0.41 105	1.43 320	0.30 60	0.17 111	0.12 61	0.15 30	0.11 9	1.16 560	1.70 575

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 1	0.24 94	0.39 19	0.34 1	0.24 44	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 15	0.40 39	0.24 9	0.23 11	0.32 1	0.26 23	0.20 234	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.18 137	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.31 33	0.20 16	0.44 50	0.42 63	0.20 4	0.64 218	0.18 2	0.70 67	0.25 7	0.29 15	0.29 19	0.36 60	0.35 75	0.87 165	0.24 5	0.16 67	0.12 61	0.16 61	0.11 9	0.13 5	0.13 42

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.34 50	0.28 197	0.45 63	0.40 45	0.30 165	0.31 17	0.16 1	0.60 37	0.64 134	0.31 22	0.48 72	0.47 99	0.34 67	0.38 4	0.32 85	0.25 367	0.22 412	0.20 191	0.22 339	0.25 334	0.22 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.35 60	0.22 56	0.44 50	0.43 70	0.27 100	0.57 178	0.44 249	0.79 96	0.41 51	0.32 28	0.47 68	0.46 92	0.30 39	0.69 100	0.30 60	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.13 80	0.15 49	0.12 13

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

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

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

RAStereo	0.34 50	0.21 35	0.66 198	0.47 130	0.27 100	0.26 4	0.29 74	0.69 63	0.63 129	0.32 28	0.42 44	0.45 88	0.31 46	0.45 16	0.34 119	0.17 111	0.15 244	0.19 153	0.15 129	0.18 137	0.13 42

DDF-Stereo	0.37 68	0.22 56	0.47 74	0.48 157	0.42 334	0.31 17	0.24 40	0.53 11	0.33 26	0.33 33	0.40 39	0.37 65	0.48 162	0.91 175	0.32 85	0.23 324	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.86 546	0.16 143

zero-FE	0.36 62	0.22 56	0.47 74	0.45 109	0.43 345	0.30 14	0.24 40	0.61 39	0.33 26	0.33 33	0.41 42	0.37 65	0.50 177	0.64 86	0.32 85	0.22 297	0.11 31	0.18 128	0.12 49	0.83 544	0.16 143

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

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

gasm-f	0.34 50	0.22 56	0.42 40	0.43 70	0.31 191	0.39 38	0.44 249	0.74 78	0.33 26	0.34 36	0.64 123	0.32 44	0.46 139	0.55 52	0.28 45	0.21 268	0.12 61	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.14 73

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

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.30 23	0.19 10	0.39 19	0.36 5	0.21 10	0.28 10	0.18 2	0.58 26	0.34 32	0.36 44	0.34 27	0.26 17	0.20 1	1.40 317	0.24 5	0.15 44	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 42

LG-Stereo	0.34 50	0.25 122	0.78 301	0.47 130	0.26 75	0.37 32	0.30 84	0.71 71	0.52 100	0.36 44	0.57 107	0.29 33	0.21 3	0.50 34	0.36 139	0.13 22	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.12 13

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

U	9.45 595	0.21 35	0.58 152	0.47 130	53.11 618	61.27 623	0.24 40	0.70 67	0.52 100	0.36 44	0.28 15	0.29 33	0.35 75	0.33 2	0.26 23	0.19 195	0.11 31	60.50 621	8.88 605	0.17 102	0.13 42

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

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

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

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

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

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

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

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

asda	0.30 23	0.24 94	0.42 40	0.38 28	0.23 28	0.43 64	0.34 121	0.58 26	0.37 40	0.38 57	0.42 44	0.27 22	0.34 67	0.52 39	0.30 60	0.11 1	0.09 1	0.14 4	0.11 9	0.14 26	0.12 13

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 87	0.67 504	0.42 40	0.64 404	0.29 142	0.48 93	0.25 45	0.85 123	0.44 61	0.38 57	0.36 30	0.30 38	0.70 273	1.15 245	0.29 49	0.16 67	0.11 31	0.16 61	0.11 9	0.18 137	0.12 13

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

CroCo-Stereo Lap2	0.44 118	0.34 349	0.77 293	0.61 373	0.79 511	0.28 10	0.35 129	0.75 81	0.71 167	0.38 57	0.50 83	0.72 207	0.55 204	0.57 60	0.47 249	0.17 111	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.21 258	0.20 270

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

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

asd	0.30 23	0.21 35	0.41 31	0.39 36	0.24 44	0.47 87	0.30 84	0.69 63	0.30 16	0.41 67	0.39 38	0.28 31	0.33 57	0.62 82	0.27 33	0.13 22	0.09 1	0.14 4	0.12 49	0.14 26	0.12 13

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

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

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

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

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

Replicate-Monster	0.41 95	0.26 145	2.03 527	0.36 5	0.21 10	0.46 80	0.23 34	0.67 61	0.48 77	0.42 73	0.27 14	0.31 41	0.30 39	0.98 199	0.24 5	0.14 34	0.10 9	0.14 4	0.11 9	0.13 5	0.28 397

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.40 87	0.31 287	0.73 256	0.58 334	0.27 100	0.26 4	0.33 109	0.95 166	0.81 197	0.42 73	0.47 68	0.65 185	0.47 149	0.39 6	0.34 119	0.18 151	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.19 181	0.16 143
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
3.5w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.45 63	0.37 13	0.24 44	0.54 157	0.35 129	0.66 55	0.36 37	0.43 79	0.44 57	0.29 33	0.34 67	0.77 125	0.39 171	0.11 1	0.09 1	0.15 30	0.11 9	0.14 26	0.13 42

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

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

plain	0.46 133	0.27 175	1.01 394	0.50 187	0.40 321	0.35 25	0.37 167	0.87 126	0.56 110	0.43 79	0.76 160	0.42 75	0.40 102	1.13 242	0.45 228	0.21 268	0.15 244	0.24 315	0.19 233	0.24 322	0.16 143

3w_stereo	0.33 46	0.25 122	0.52 110	0.40 45	0.21 10	0.53 149	0.54 338	0.65 50	0.46 70	0.44 83	0.48 72	0.23 4	0.45 132	0.46 19	0.29 49	0.12 8	0.10 9	0.15 30	0.12 49	0.15 49	0.15 110

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

fffft	0.38 74	0.23 73	0.51 101	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.48 294	0.76 84	0.36 37	0.44 83	0.34 27	0.38 70	0.31 46	1.31 284	0.32 85	0.14 34	0.11 31	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	0.70 296	3.18 594	2.55 547	0.39 36	0.23 28	0.44 70	0.23 34	0.63 44	0.42 54	0.44 83	0.44 57	0.34 56	0.28 29	0.56 55	0.29 49	1.35 568	0.10 9	0.22 257	0.19 233	0.46 494	1.31 568

LoS_RVC	0.42 99	0.26 145	0.40 25	0.44 95	0.82 520	0.51 136	0.44 249	0.64 46	0.41 51	0.44 83	0.78 164	0.44 80	0.47 149	0.56 55	0.36 139	0.13 22	0.12 61	0.14 4	0.10 2	0.13 5	0.84 552

CES	0.48 146	0.20 16	0.37 6	0.39 36	1.39 564	0.55 166	0.35 129	0.98 178	0.66 151	0.44 83	0.66 128	0.35 58	0.27 25	0.56 55	0.33 102	0.15 44	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.19 181	1.46 570

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

sCroCo_RVC	0.49 152	0.40 406	1.02 401	0.65 418	0.60 454	0.52 140	0.40 197	0.83 119	0.61 124	0.44 83	0.74 156	0.49 112	0.50 177	0.63 85	0.48 254	0.26 390	0.27 457	0.23 295	0.22 339	0.29 390	0.25 351

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

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

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

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

MIF-Stereo (partial)	0.45 126	0.25 122	0.70 226	0.50 187	0.52 415	0.35 25	0.26 56	0.91 142	0.59 122	0.45 91	0.71 146	0.51 122	0.51 181	1.11 236	0.45 228	0.20 234	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.24 322	0.18 197

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

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

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

rvit_stereo_ft	0.47 140	0.35 370	0.87 337	0.67 437	0.42 334	0.40 41	0.59 388	0.81 109	0.74 174	0.46 96	0.55 101	0.57 153	0.49 171	0.65 93	0.50 268	0.25 367	0.17 314	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.17 171

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

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

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

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

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

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

AE-Stereo	0.49 152	0.27 175	0.67 203	0.60 359	0.39 310	0.67 247	0.46 276	1.18 259	1.09 313	0.47 101	0.75 158	0.69 199	0.47 149	0.59 64	0.40 179	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.19 181	0.15 110

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

rrr	0.46 133	0.28 197	0.73 256	0.43 70	0.33 234	0.49 105	0.38 174	0.76 84	0.50 84	0.47 101	0.48 72	0.48 104	0.46 139	2.03 414	0.30 60	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.16 143

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

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

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

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

CAS	0.63 250	0.18 1	0.37 6	2.27 573	0.84 522	0.57 178	0.54 338	0.79 96	0.62 126	0.48 109	0.70 143	0.36 60	0.26 22	0.45 16	0.35 129	2.24 574	0.10 9	0.14 4	0.09 1	0.15 49	1.06 564

LoS	0.40 87	0.21 35	0.44 50	0.37 13	0.22 22	0.50 119	0.40 197	1.00 184	0.94 239	0.48 109	0.66 128	0.48 104	0.40 102	0.60 76	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.16 61	0.11 9	0.14 26	0.14 73
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Zero-FE251	0.34 50	0.23 73	0.51 101	0.45 109	0.29 142	0.58 181	0.24 40	0.82 114	0.34 32	0.49 115	0.38 34	0.52 129	0.42 111	0.47 26	0.27 33	0.18 151	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.14 26	0.13 42

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

rvit_stereo_0083	0.47 140	0.33 325	0.81 310	0.56 311	0.36 267	0.50 119	0.44 249	0.68 62	0.95 241	0.49 115	0.57 107	0.55 142	0.49 171	0.88 167	0.46 242	0.25 367	0.25 442	0.24 315	0.20 265	0.24 322	0.17 171

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.43 105	0.27 175	0.54 122	0.45 109	0.32 213	0.50 119	0.42 217	0.90 141	0.51 93	0.49 115	0.53 91	0.47 99	0.47 149	1.32 288	0.33 102	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.15 129	0.18 137	0.18 197
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MSCF	0.38 74	0.25 122	0.52 110	0.47 130	0.25 65	0.62 211	0.37 167	0.81 109	0.47 74	0.50 124	0.71 146	0.32 44	0.65 260	0.54 45	0.28 45	0.19 195	0.12 61	0.17 90	0.14 110	0.17 102	0.14 73

rvit_stereo_0080	0.44 118	0.32 303	0.71 238	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

whm_eth	0.44 118	0.32 303	0.71 238	0.47 130	0.36 267	0.42 55	0.55 356	0.82 114	0.68 156	0.50 124	0.60 113	0.55 142	0.47 149	0.59 64	0.44 214	0.26 390	0.21 394	0.20 191	0.20 265	0.31 410	0.19 237

sAnonymous2	0.55 202	0.56 474	1.46 487	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 546	0.56 522

CroCo_RVC	0.55 202	0.56 474	1.46 487	0.60 359	0.51 403	0.48 93	0.52 324	0.79 96	0.68 156	0.50 124	0.67 132	0.46 92	0.62 245	0.59 64	0.40 179	0.22 297	0.17 314	0.22 257	0.21 310	0.86 546	0.56 522

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

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

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

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

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

test_xeample3	0.42 99	0.28 197	0.69 220	0.43 70	0.33 234	0.56 173	0.38 174	0.79 96	0.45 63	0.53 132	0.46 66	0.44 80	0.44 128	1.38 306	0.31 80	0.18 151	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.17 102	0.16 143

FSD	0.54 186	0.52 459	0.65 190	0.62 385	0.50 391	0.54 157	0.58 379	0.65 50	0.53 104	0.54 135	0.52 88	0.56 150	0.52 186	0.57 60	0.55 297	0.51 528	0.47 546	0.50 525	0.49 533	0.50 504	0.49 507

rvit_0105_6	0.53 170	0.37 387	0.98 383	0.65 418	0.38 300	0.51 136	0.51 313	0.77 87	1.20 385	0.54 135	0.55 101	0.65 185	0.53 192	0.94 187	0.44 214	0.32 451	0.32 494	0.28 405	0.24 375	0.28 379	0.21 287

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

rvit_0105_4	0.56 211	0.38 394	1.06 414	0.66 425	0.38 300	0.53 149	0.53 332	0.84 122	1.17 365	0.56 138	0.61 115	0.72 207	0.59 228	0.98 199	0.45 228	0.32 451	0.33 499	0.29 416	0.25 390	0.29 390	0.23 325

AIO-test1	0.56 211	0.25 122	0.55 132	0.64 404	0.78 508	0.80 320	0.36 145	1.18 259	1.34 450	0.57 139	0.88 189	0.61 171	0.50 177	1.12 240	0.35 129	0.17 111	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.18 137	0.23 325

tt1	0.62 243	0.32 303	0.51 101	0.54 273	0.26 75	1.16 427	0.48 294	0.95 166	2.47 556	0.57 139	0.77 162	0.49 112	0.81 320	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.15 129	0.19 181	0.20 270

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

rvit_stereo_0081_aga	0.44 118	0.34 349	0.73 256	0.51 219	0.41 329	0.50 119	0.40 197	0.81 109	0.57 112	0.58 141	0.56 104	0.53 135	0.43 119	0.66 95	0.40 179	0.26 390	0.21 394	0.22 257	0.20 265	0.26 346	0.18 197

ACVNet-DCA	0.56 211	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	1.42 321	0.78 189	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.22 282	0.21 287

xx1	0.67 286	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 569	0.58 141	0.79 170	0.95 301	0.77 299	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

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

cc1	0.64 262	0.31 287	0.50 94	0.54 273	0.26 75	1.18 430	0.51 313	0.93 154	3.05 569	0.58 141	0.79 170	0.48 104	0.88 358	1.46 326	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.25 354	0.15 129	0.19 181	0.19 237

Selective-RAFT	0.52 160	0.28 197	0.79 304	0.55 297	0.27 100	0.91 359	0.33 109	0.80 104	0.88 217	0.58 141	0.63 120	0.81 233	0.77 299	1.29 282	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.19 181	0.17 171

CREStereo	0.39 78	0.21 35	0.38 13	0.34 1	0.22 22	0.53 149	0.29 74	0.77 87	1.11 322	0.58 141	0.71 146	0.51 122	0.41 105	0.54 45	0.34 119	0.18 151	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.14 26	0.14 73
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MM-Stereo_test2	0.43 105	0.24 94	0.67 203	0.51 219	0.32 213	0.55 166	0.45 269	0.97 174	0.77 186	0.59 149	0.51 86	0.49 112	0.42 111	0.80 137	0.30 60	0.15 44	0.13 130	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.14 73

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

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

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

H2IRNET	0.56 211	0.26 145	0.66 198	0.47 130	0.35 256	0.41 47	0.26 56	0.92 145	1.17 365	0.61 152	1.28 355	1.08 342	0.86 348	0.99 203	0.63 326	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.25 390	0.21 258	0.18 197

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 133	0.36 380	0.71 238	0.47 130	0.36 267	0.67 247	0.35 129	0.78 91	1.12 326	0.61 152	0.62 118	0.39 71	0.39 98	0.71 108	0.39 171	0.20 234	0.17 314	0.22 257	0.18 210	0.23 307	0.19 237

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

AIO-test2	0.57 218	0.28 197	0.63 176	0.61 373	0.58 443	0.79 312	0.51 313	1.18 259	1.40 482	0.63 156	1.15 304	0.51 122	0.43 119	1.09 230	0.35 129	0.21 268	0.17 314	0.26 373	0.30 461	0.20 217	0.19 237

rvit_0105_5	0.58 224	0.39 399	1.05 410	0.66 425	0.37 283	0.58 181	0.56 364	0.94 161	1.18 372	0.64 157	0.68 135	0.75 212	0.63 250	0.88 167	0.50 268	0.32 451	0.32 494	0.30 429	0.27 419	0.28 379	0.25 351

PMTNet	0.46 133	0.21 35	0.38 13	0.37 13	0.23 28	0.71 271	0.27 63	0.74 78	1.04 285	0.64 157	0.70 143	0.55 142	0.47 149	0.86 162	0.35 129	1.00 557	0.13 130	0.15 30	0.10 2	0.15 49	0.13 42

xyz-stereo-finetune2	0.58 224	0.27 175	0.57 146	0.40 45	0.24 44	1.09 413	0.32 100	0.79 96	0.53 104	0.65 159	1.07 258	0.58 158	0.80 316	2.47 456	0.80 383	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.16 71	0.17 171

GCAP-Stereo	0.40 87	0.28 197	0.68 207	0.47 130	0.25 65	0.53 149	0.32 100	0.82 114	0.58 114	0.65 159	0.69 139	0.58 158	0.42 111	0.47 26	0.29 49	0.17 111	0.14 185	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.14 73

XX-Stereo	0.63 250	0.26 145	1.90 522	0.81 503	0.67 476	0.43 64	0.23 34	1.03 196	0.58 114	0.65 159	1.56 447	1.41 425	0.39 98	1.28 278	0.35 129	0.20 234	0.14 185	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.14 73

DLNR-FE	23.17 608	48.55 625	42.94 612	176.85 627	78.48 620	0.35 25	0.21 17	23.51 609	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.55 345	0.44 214	9.85 608	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 624	0.16 143

DLNR_Zeroshot_test	23.17 608	48.52 624	43.29 613	176.68 626	78.69 621	0.35 25	0.21 17	23.41 608	0.75 175	0.66 162	0.86 183	0.59 165	0.30 39	1.56 348	0.44 214	9.57 606	0.12 61	0.18 128	0.14 110	76.92 624	0.16 143

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

HH	0.63 250	0.30 252	0.77 293	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 469	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

HanStereo	0.63 250	0.30 252	0.77 293	0.50 187	0.32 213	0.49 105	0.46 276	1.65 387	0.64 134	0.69 165	1.09 268	1.63 469	0.85 340	1.90 400	0.37 151	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.16 143

RAFT+CT+SA	0.58 224	0.29 232	0.60 164	0.66 425	0.37 283	0.42 55	0.55 356	1.27 290	1.03 280	0.70 167	1.22 329	0.60 167	0.70 273	1.64 361	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.22 339	0.21 258	0.18 197

RALCasStereoNet	0.54 186	0.30 252	0.66 198	0.59 347	0.51 403	0.61 202	0.52 324	0.94 161	0.93 236	0.70 167	1.01 229	0.78 223	0.44 128	1.33 291	0.47 249	0.20 234	0.16 284	0.18 128	0.16 171	0.20 217	0.19 237

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

CAS++	0.47 140	0.31 287	0.56 136	0.47 130	0.32 213	0.42 55	0.28 69	1.76 419	0.72 168	0.71 169	0.72 150	0.37 65	0.28 29	0.69 100	0.33 102	0.27 406	0.22 412	0.26 373	0.21 310	0.29 390	0.19 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
StereoVision	0.65 270	0.34 349	0.86 326	0.59 347	0.40 321	0.50 119	0.41 213	1.09 233	0.93 236	0.71 169	2.50 540	0.82 238	0.57 218	1.03 212	0.49 262	0.25 367	0.28 465	0.29 416	0.28 440	0.36 442	0.20 270

EKT-Stereo	0.53 170	0.30 252	0.73 256	0.58 334	0.60 454	0.51 136	0.48 294	0.94 161	0.90 224	0.71 169	0.88 189	0.77 219	0.43 119	1.07 225	0.40 179	0.22 297	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.22 305

EAI-Stereo	0.65 270	0.28 197	0.69 220	0.53 258	0.27 100	0.60 196	0.40 197	2.28 541	0.64 134	0.71 169	3.18 553	0.57 153	0.43 119	1.06 221	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.17 192	0.17 102	0.17 171

Anonymous3	0.61 239	0.44 424	1.11 431	0.59 347	0.49 384	0.93 370	0.65 406	0.93 154	0.81 197	0.72 174	0.88 189	0.65 185	0.69 268	1.06 221	0.53 287	0.35 478	0.30 480	0.26 373	0.26 408	0.31 410	0.27 385

testlalala_base	0.77 345	0.40 406	0.70 226	0.65 418	0.50 391	0.79 312	0.28 69	1.50 342	0.51 93	0.73 175	0.90 193	0.69 199	0.54 197	0.66 95	0.40 179	2.82 580	0.14 185	0.17 90	0.12 49	2.68 576	0.19 237

riskmin	0.56 211	0.27 175	0.60 164	0.43 70	0.31 191	0.83 337	0.42 217	1.14 248	1.04 285	0.73 175	0.75 158	1.11 358	1.01 420	0.81 143	0.51 273	0.20 234	0.14 185	0.24 315	0.15 129	0.24 322	0.25 351

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

rvit_stereo_0075_2	0.64 262	0.46 433	1.05 410	0.66 425	0.66 472	0.53 149	0.48 294	1.20 271	1.12 326	0.76 177	0.92 197	0.78 223	0.53 192	1.03 212	0.59 309	0.37 486	0.28 465	0.40 503	0.31 468	0.37 446	0.32 434

test_5	0.65 270	0.30 252	0.75 276	0.67 437	0.50 391	0.92 366	0.52 324	1.39 315	1.12 326	0.76 177	1.11 280	1.00 318	0.90 365	1.53 341	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.23 295	0.22 339	0.21 258	0.19 237

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

XX-TBD	0.46 133	0.70 512	0.35 1	0.79 497	0.25 65	0.58 181	0.26 56	0.69 63	1.27 420	0.76 177	1.00 223	0.45 88	0.33 57	0.47 26	0.37 151	0.19 195	0.15 244	0.15 30	0.11 9	0.17 102	0.14 73

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

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 305	0.35 370	1.70 507	0.49 175	0.56 431	0.63 215	0.38 174	2.41 552	0.65 149	0.77 182	1.07 258	1.82 497	0.95 390	0.93 184	0.43 211	0.20 234	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.28 379	0.26 375

anonymousdsp2	0.53 170	0.27 175	0.74 272	0.48 157	0.29 142	0.76 293	0.47 283	1.61 378	0.82 202	0.77 182	0.77 162	0.75 212	0.47 149	1.03 212	0.40 179	0.18 151	0.13 130	0.18 128	0.13 80	0.19 181	0.18 197

DCRE	0.82 371	0.26 145	0.70 226	0.58 334	0.44 354	0.54 157	0.48 294	0.95 166	0.78 189	0.78 185	7.33 585	0.86 258	0.52 186	0.76 122	0.41 190	0.16 67	0.16 284	0.19 153	0.17 192	0.18 137	0.17 171

dd	0.59 230	0.48 442	0.97 380	0.55 297	0.32 213	0.64 218	0.47 283	1.02 191	1.34 450	0.78 185	0.86 183	0.58 158	0.54 197	1.01 208	0.86 400	0.28 420	0.18 336	0.26 373	0.19 233	0.32 419	0.24 339

test-1	0.52 160	0.26 145	1.04 409	0.56 311	0.32 213	0.61 202	0.38 174	1.10 236	0.91 229	0.78 185	1.01 229	0.77 219	0.52 186	0.60 76	0.42 201	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.23 325

iRaft-Stereo_5w	0.85 386	0.29 232	0.91 358	0.53 258	0.43 345	0.49 105	0.68 419	0.99 180	0.87 213	0.79 188	1.34 381	1.46 437	0.91 368	5.11 521	1.11 444	0.17 111	0.14 185	0.22 257	0.18 210	0.20 217	0.20 270

TRStereo	0.60 233	0.60 492	0.97 380	0.74 483	0.67 476	0.46 80	0.38 174	1.85 449	0.89 220	0.79 188	0.80 175	0.88 266	0.39 98	1.10 233	0.41 190	0.23 324	0.15 244	0.23 295	0.24 375	0.17 102	0.15 110

qqq	0.57 218	0.34 349	0.71 238	0.47 130	0.27 100	0.64 218	0.62 397	1.42 321	0.78 189	0.80 190	0.92 197	0.95 301	0.77 299	0.88 167	0.59 309	0.21 268	0.20 372	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.21 287

CREStereo++_RVC	0.47 140	0.21 35	0.38 13	0.45 109	0.38 300	0.45 74	0.25 45	0.75 81	1.29 429	0.80 190	1.21 327	0.47 99	0.37 89	0.53 42	0.44 214	0.16 67	0.11 31	0.15 30	0.80 562	0.18 137	0.11 2
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.64 262	0.39 399	0.71 238	0.51 219	0.27 100	0.56 173	0.42 217	1.03 196	0.91 229	0.80 190	1.00 223	0.68 194	0.52 186	3.25 485	0.45 228	0.22 297	0.15 244	0.24 315	0.18 210	0.27 360	0.16 143

111	0.60 233	0.23 73	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.72 274	0.42 217	1.18 259	1.41 487	0.80 190	1.38 395	1.10 354	0.79 310	0.96 190	0.58 306	0.18 151	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.19 237

ACV-stereo	0.99 427	0.51 455	1.41 478	0.56 311	0.41 329	2.43 546	0.57 375	1.15 250	1.18 372	0.81 194	1.01 229	3.39 561	2.14 553	1.60 354	1.07 435	0.27 406	0.22 412	0.22 257	0.22 339	0.28 379	0.32 434

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

UDGNet	0.72 305	1.17 554	0.80 309	0.77 493	0.41 329	0.77 301	0.38 174	0.97 174	1.34 450	0.81 194	0.88 189	0.71 206	0.60 231	1.21 261	0.54 293	0.52 529	0.19 354	1.02 564	0.26 408	0.71 540	0.31 427

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

rvit_0105_3	0.63 250	0.44 424	1.08 423	0.72 471	0.40 321	0.64 218	0.71 428	1.03 196	1.17 365	0.82 198	0.70 143	0.80 229	0.70 273	0.91 175	0.56 300	0.35 478	0.34 501	0.34 470	0.32 476	0.27 360	0.28 397

GMStereo	0.55 202	0.45 431	0.94 368	0.50 187	0.32 213	0.64 218	0.43 236	1.00 184	1.40 482	0.82 198	0.73 152	0.51 122	0.45 132	0.85 158	0.55 297	0.24 340	0.15 244	0.20 191	0.21 310	0.31 410	0.24 339
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
tg	0.52 160	0.24 94	0.61 167	0.49 175	0.30 165	0.90 355	0.29 74	1.07 225	0.83 203	0.83 200	1.02 237	0.62 176	0.43 119	1.35 296	0.41 190	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.17 102	0.15 110

CASnet	0.41 95	0.25 122	0.48 78	0.50 187	0.20 4	0.50 119	0.36 145	0.81 109	0.80 194	0.83 200	0.68 135	0.48 104	0.31 46	0.54 45	0.32 85	0.18 151	0.12 61	0.27 390	0.22 339	0.23 307	0.14 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PSMNet-ADL	0.72 305	0.35 370	0.62 173	0.69 452	0.46 373	1.14 419	0.44 249	1.37 308	1.01 273	0.83 200	1.17 312	1.33 410	0.96 397	1.43 320	0.95 416	0.33 460	0.22 412	0.21 226	0.23 362	0.27 360	0.29 403

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

11t1	0.52 160	0.28 197	0.68 207	0.51 219	0.28 125	0.83 337	0.39 189	1.22 280	0.63 129	0.84 203	0.74 156	0.68 194	0.68 265	0.91 175	0.57 303	0.21 268	0.18 336	0.19 153	0.16 171	0.20 217	0.21 287

ToySt	0.66 277	0.33 325	1.23 449	0.51 219	0.33 234	0.86 349	0.68 419	1.10 236	0.97 253	0.84 203	1.08 263	1.25 389	0.94 385	1.01 208	0.74 357	0.19 195	0.19 354	0.24 315	0.24 375	0.27 360	0.23 325

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

iRaftStereo_RVC	0.47 140	0.26 145	0.64 183	0.50 187	0.29 142	0.53 149	0.33 109	1.05 210	0.77 186	0.84 203	1.00 223	0.55 142	0.37 89	0.81 143	0.40 179	0.17 111	0.12 61	0.22 257	0.20 265	0.19 181	0.15 110

model_zeroshot	0.48 146	0.29 232	0.86 326	0.51 219	0.36 267	0.69 259	0.37 167	1.12 244	0.62 126	0.85 208	0.84 180	0.66 189	0.37 89	0.73 115	0.34 119	0.20 234	0.16 284	0.19 153	0.16 171	0.17 102	0.16 143

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

FACV-RUCA	0.63 250	0.34 349	0.82 313	0.62 385	0.65 469	0.81 329	0.41 213	1.44 328	1.07 298	0.86 210	1.14 296	0.61 171	0.69 268	0.80 137	0.53 287	0.28 420	0.19 354	0.47 520	0.21 310	0.35 435	0.25 351

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

test_sample2	0.62 243	0.29 232	0.74 272	0.50 187	0.28 125	0.80 320	0.61 394	1.61 378	1.00 270	0.88 212	0.99 219	0.94 292	0.83 333	1.16 249	0.51 273	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.22 305

gcap-zeroshot	0.53 170	0.28 197	0.89 351	0.49 175	0.28 125	0.76 293	0.37 167	1.34 302	0.73 172	0.89 213	0.67 132	1.35 415	0.51 181	0.79 134	0.33 102	0.18 151	0.15 244	0.18 128	0.15 129	0.17 102	0.16 143

FADNet_RVC	0.83 377	0.51 455	1.83 520	0.54 273	0.42 334	1.19 434	0.46 276	1.51 349	1.09 313	0.89 213	1.24 335	0.91 278	0.87 353	2.11 422	1.11 444	0.27 406	0.22 412	0.31 435	0.28 440	0.43 478	0.38 468

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

test_sample1	0.61 239	0.29 232	0.75 276	0.50 187	0.31 191	0.76 293	0.48 294	1.59 371	0.84 207	0.90 215	0.94 203	0.88 266	0.95 390	1.16 249	0.67 337	0.22 297	0.18 336	0.20 191	0.19 233	0.21 258	0.21 287

testlalala2	0.58 224	0.27 175	0.68 207	1.72 566	1.27 562	0.68 254	0.42 217	0.93 154	0.70 162	0.90 215	0.93 200	0.76 216	0.34 67	0.52 39	0.40 179	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.13 80	0.17 102	0.17 171

ICVP	0.63 250	0.33 325	0.57 146	0.61 373	0.40 321	0.80 320	0.58 379	1.61 378	0.89 220	0.90 215	1.24 335	0.88 266	0.73 283	0.72 111	0.88 402	0.29 431	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.24 322	0.27 385
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.88 396	0.67 504	1.93 524	0.60 359	0.48 380	0.91 359	0.60 392	1.71 404	1.18 372	0.90 215	0.96 207	1.36 417	0.92 371	2.25 437	1.17 453	0.30 436	0.29 476	0.32 451	0.32 476	0.41 467	0.35 451

MyStereo04	0.67 286	0.29 232	1.07 419	0.55 297	0.45 361	0.59 188	0.79 448	1.50 342	1.40 482	0.91 220	0.91 195	0.74 209	0.86 348	1.52 337	0.62 322	0.17 111	0.16 284	0.24 315	0.20 265	0.23 307	0.20 270

MSKI-zero shot	0.55 202	0.26 145	0.57 146	0.51 219	0.26 75	0.69 259	0.28 69	1.18 259	0.64 134	0.91 220	1.32 372	0.82 238	0.33 57	1.92 402	0.32 85	0.17 111	0.12 61	0.17 90	0.13 80	0.16 71	0.16 143

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

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

ACVNet	0.63 250	0.31 287	0.54 122	0.54 273	0.36 267	0.80 320	0.46 276	1.37 308	1.07 298	0.93 223	1.30 359	1.08 342	0.85 340	0.80 137	0.94 412	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.22 282	0.18 197

CFNet-ft	0.72 305	0.32 303	0.54 122	0.66 425	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 456	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

FADNet	0.92 406	0.61 494	1.81 516	0.62 385	0.55 428	0.96 381	0.57 375	1.78 427	1.33 447	0.93 223	1.01 229	1.36 417	1.01 420	2.71 466	0.75 362	0.33 460	0.34 501	0.31 435	0.34 492	0.59 524	0.40 472

CFNet_RVC	0.72 305	0.32 303	0.54 122	0.66 425	0.54 422	0.83 337	0.55 356	1.37 308	1.15 353	0.93 223	1.28 355	1.57 456	0.97 400	1.35 296	0.81 385	0.26 390	0.20 372	0.33 460	0.25 390	0.30 401	0.23 325

PSMNet-RUCA	1.02 441	0.97 537	1.44 480	1.23 558	1.10 545	1.40 468	0.62 397	1.69 397	1.38 472	0.94 228	1.53 436	0.97 309	0.83 333	1.17 253	0.93 410	0.69 550	0.34 501	0.99 562	0.60 551	0.97 551	0.64 539

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 425	0.39 399	3.21 556	0.50 187	0.63 464	0.64 218	0.39 189	2.36 547	0.75 175	0.95 230	4.63 569	1.81 494	0.56 209	0.96 190	0.41 190	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.26 408	0.32 419	0.35 451

GANet-ADL	0.60 233	0.35 370	0.72 244	0.64 404	0.40 321	0.68 254	0.51 313	1.49 338	1.12 326	0.95 230	1.08 263	0.91 278	0.57 218	0.76 122	0.55 297	0.26 390	0.18 336	0.18 128	0.16 171	0.23 307	0.25 351

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

Anonymous_2	1.30 486	0.55 470	0.82 313	0.52 240	0.58 443	1.01 394	0.64 404	1.25 288	0.97 253	0.96 232	0.78 164	1.33 410	1.29 482	1.03 212	0.74 357	0.62 545	0.64 566	1.06 565	9.63 606	1.16 560	0.49 507

SA	0.66 277	0.30 252	0.82 313	0.61 373	0.30 165	0.58 181	0.38 174	1.44 328	1.30 435	0.96 232	1.36 388	0.66 189	0.95 390	1.85 396	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.25 354	0.23 362	0.21 258	0.17 171

TestStereo1	0.63 250	0.28 197	0.75 276	0.76 490	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

RAFT_CTSACE	0.63 250	0.26 145	0.88 345	0.55 297	0.51 403	0.71 271	0.44 249	0.80 104	0.97 253	0.97 235	1.84 495	1.18 372	0.68 265	1.47 330	0.36 139	0.16 67	0.15 244	0.21 226	0.20 265	0.20 217	0.14 73

SA-5K	0.63 250	0.28 197	0.75 276	0.76 490	0.31 191	0.48 93	0.43 236	1.30 295	1.21 391	0.97 235	1.31 365	0.64 182	0.77 299	1.75 381	0.42 201	0.20 234	0.15 244	0.22 257	0.18 210	0.21 258	0.17 171

UCFNet_RVC	0.69 292	0.35 370	0.49 85	0.64 404	0.39 310	0.85 348	0.58 379	1.75 413	1.14 341	0.97 235	1.19 321	1.17 369	0.93 380	0.99 203	0.62 322	0.28 420	0.20 372	0.34 470	0.31 468	0.32 419	0.27 385

UGAM	1.14 468	0.27 175	0.95 372	0.53 258	0.42 334	0.70 266	0.72 431	0.95 166	1.32 443	0.98 239	1.48 427	1.78 493	0.87 353	9.65 593	0.87 401	0.21 268	0.18 336	0.30 429	0.24 375	0.19 181	0.16 143

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

AnonymousM	0.59 230	1.11 549	0.41 31	0.44 95	0.32 213	0.43 64	0.47 283	1.05 210	0.64 134	0.98 239	0.63 120	0.67 192	0.43 119	0.59 64	0.41 190	0.20 234	0.15 244	1.84 573	0.84 564	0.14 26	0.13 42

DFGA-Net	0.72 305	0.40 406	1.40 473	0.52 240	0.45 361	0.83 337	0.44 249	1.28 294	1.08 304	0.99 242	1.19 321	0.70 203	0.55 204	2.14 424	1.16 450	0.18 151	0.16 284	0.24 315	0.23 362	0.27 360	0.25 351

rvit_105_1	0.72 305	0.52 459	1.01 394	0.78 495	0.49 384	0.75 287	0.87 470	1.12 244	1.18 372	0.99 242	0.79 170	0.90 275	0.77 299	1.26 273	0.75 362	0.41 500	0.36 517	0.36 486	0.41 514	0.30 401	0.33 441

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

CFNet	0.96 415	0.36 380	1.01 394	0.62 385	0.42 334	0.99 391	0.47 283	1.90 464	1.32 443	0.99 242	1.39 399	1.10 354	0.86 348	5.58 537	0.79 379	0.23 324	0.17 314	0.28 405	0.27 419	0.26 346	0.21 287

NVstereo2D	0.92 406	0.41 414	1.48 492	0.72 471	0.72 489	1.20 436	0.87 470	1.75 413	1.38 472	0.99 242	1.13 292	1.26 393	0.98 408	2.21 434	0.89 405	0.43 509	0.20 372	0.38 492	0.24 375	0.57 520	0.63 535

FE-Mocha	0.49 152	0.30 252	0.87 337	0.48 157	0.36 267	0.45 74	0.22 23	1.58 369	0.49 79	1.00 247	1.09 268	0.74 209	0.41 105	0.55 52	0.30 60	0.18 151	0.12 61	0.21 226	0.20 265	0.17 102	0.15 110

IGEV-FE	0.53 170	0.30 252	0.99 384	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.94 292	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

IGEV_Zeroshot_test	0.53 170	0.30 252	0.99 384	0.56 311	0.35 256	0.41 47	0.32 100	1.37 308	0.63 129	1.00 247	1.09 268	0.95 301	0.41 105	0.83 148	0.39 171	0.18 151	0.12 61	0.19 153	0.18 210	0.19 181	0.17 171

MIM_Stereo	0.57 218	0.24 94	0.92 362	0.46 119	0.30 165	0.54 157	0.28 69	1.27 290	0.75 175	1.00 247	1.16 309	0.93 289	0.53 192	1.45 324	0.61 319	0.16 67	0.16 284	0.20 191	0.19 233	0.17 102	0.14 73

FENet	0.60 233	0.28 197	0.63 176	0.54 273	0.33 234	0.83 337	0.38 174	1.27 290	1.07 298	1.00 247	0.86 183	0.99 317	0.85 340	0.96 190	0.68 341	0.22 297	0.15 244	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.23 325

UGAM-zero	1.00 432	0.30 252	0.93 364	0.47 130	0.30 165	0.57 178	0.25 45	2.25 537	0.63 129	1.01 252	1.10 274	2.73 550	1.85 537	6.26 549	0.40 179	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.15 129	0.16 71	0.17 171

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

Gwc-CoAtRS	0.52 160	0.24 94	0.68 207	0.48 157	0.29 142	0.64 218	0.25 45	1.16 252	1.08 304	1.01 252	1.00 223	1.12 359	0.56 209	0.69 100	0.37 151	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.15 129	0.15 49	0.15 110

NOSS_ROB	1.26 482	0.46 433	0.62 173	0.56 311	0.38 300	1.06 405	0.78 445	1.73 406	1.40 482	1.01 252	1.43 408	1.10 354	0.75 287	10.62 598	0.65 331	0.45 515	0.43 535	0.48 522	0.45 523	0.44 484	0.41 477

PAM_32	0.77 345	0.28 197	1.03 405	0.52 240	0.30 165	1.32 453	0.35 129	1.97 484	0.65 149	1.02 256	1.06 254	3.05 555	1.49 507	0.96 190	0.36 139	0.19 195	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.19 181	0.19 237

GES	0.66 277	0.34 349	0.90 355	0.59 347	0.38 300	0.94 371	0.57 375	2.11 510	0.86 209	1.02 256	1.11 280	0.66 189	0.79 310	0.99 203	0.61 319	0.27 406	0.19 354	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.30 417

HCRNet	0.70 296	0.39 399	0.73 256	0.60 359	0.59 451	0.76 293	0.35 129	1.22 280	1.13 338	1.02 256	0.99 219	1.02 327	0.76 295	2.19 432	0.70 345	0.28 420	0.19 354	0.28 405	0.23 362	0.25 334	0.23 325

RASNet	1.12 463	0.30 252	0.91 358	0.66 425	0.77 506	0.97 385	0.57 375	1.37 308	1.35 460	1.02 256	1.34 381	2.11 526	1.43 497	7.09 566	1.39 482	0.19 195	0.17 314	0.17 90	0.19 233	0.18 137	0.16 143

MyStereo06	0.61 239	0.28 197	0.95 372	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.78 427	0.67 152	1.03 260	1.12 287	1.13 364	0.56 209	0.78 130	0.41 190	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

4D-IteraStereo	0.48 146	0.24 94	0.76 286	0.50 187	0.44 354	0.66 243	0.31 91	0.87 126	1.02 276	1.03 260	0.72 150	0.78 223	0.32 53	0.64 86	0.37 151	0.17 111	0.11 31	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.13 42

DN-CSS_ROB	0.64 262	0.32 303	1.05 410	0.55 297	0.40 321	0.54 157	0.45 269	1.21 272	0.93 236	1.03 260	1.47 422	0.69 199	0.63 250	1.76 386	0.49 262	0.18 151	0.14 185	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.20 270

GANet-RSSM	0.72 305	0.28 197	0.63 176	0.64 404	0.58 443	0.80 320	0.58 379	1.89 461	1.08 304	1.04 263	1.25 339	1.15 367	1.04 429	1.49 332	0.62 322	0.25 367	0.19 354	0.22 257	0.22 339	0.22 282	0.21 287

Select-FE	0.74 328	0.39 399	1.56 497	0.55 297	0.46 373	0.40 41	0.22 23	1.86 452	0.68 156	1.05 264	1.31 365	1.82 497	1.74 527	1.11 236	0.38 162	0.21 268	0.16 284	0.21 226	0.25 390	0.19 181	0.31 427

PAM	0.76 343	0.29 232	1.08 423	0.52 240	0.33 234	1.38 464	0.39 189	2.01 493	0.67 152	1.06 265	0.96 207	2.89 554	1.43 497	0.86 162	0.35 129	0.19 195	0.12 61	0.19 153	0.17 192	0.19 181	0.20 270

MIPNet	0.56 211	0.28 197	0.94 368	0.49 175	0.33 234	0.66 243	0.38 174	1.35 305	1.08 304	1.06 265	0.92 197	0.60 167	0.79 310	0.73 115	0.52 280	0.17 111	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

CFNet-RSSM	0.54 186	0.24 94	0.70 226	0.48 157	0.28 125	0.60 196	0.27 63	1.49 338	1.14 341	1.06 265	0.93 200	1.08 342	0.54 197	0.70 104	0.35 129	0.16 67	0.12 61	0.17 90	0.15 129	0.16 71	0.14 73

mmm	0.63 250	0.35 370	0.72 244	0.51 219	0.30 165	0.86 349	0.54 338	1.59 371	0.86 209	1.07 268	1.38 395	0.79 227	0.75 287	0.91 175	0.58 306	0.22 297	0.18 336	0.29 416	0.25 390	0.25 334	0.23 325

test_sample3	0.68 290	0.32 303	0.88 345	0.52 240	0.30 165	0.97 385	0.52 324	1.86 452	1.15 353	1.08 269	1.11 280	0.88 266	0.71 278	1.17 253	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.25 354	0.25 390	0.25 334	0.25 351

AACVNet	0.86 391	0.35 370	0.79 304	0.82 511	0.39 310	0.76 293	0.49 304	1.61 378	0.81 197	1.08 269	1.33 374	1.30 404	0.93 380	4.34 506	0.74 357	0.25 367	0.21 394	0.28 405	0.22 339	0.29 390	0.25 351

GwcNet-ADL	0.64 262	0.31 287	0.79 304	0.56 311	0.41 329	0.60 196	0.58 379	1.41 319	1.26 414	1.08 269	1.13 292	0.91 278	0.60 231	1.04 218	0.78 373	0.27 406	0.18 336	0.18 128	0.18 210	0.25 334	0.29 403

RAFT	0.64 262	0.30 252	0.73 256	0.59 347	0.33 234	0.68 254	0.58 379	1.04 202	0.76 182	1.08 269	1.19 321	1.65 475	0.93 380	1.06 221	0.56 300	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.24 375	0.22 282	0.17 171

APVNet	1.06 448	0.53 464	1.42 479	0.84 515	0.79 511	1.92 521	0.82 459	1.90 464	1.08 304	1.08 269	1.43 408	1.56 455	1.13 453	3.07 478	1.58 506	0.31 444	0.34 501	0.42 508	0.36 502	0.36 442	0.37 462

FADNet-RVC-Resample	0.84 382	0.47 438	2.10 531	0.61 373	0.45 361	1.07 407	0.61 394	1.59 371	1.20 385	1.08 269	0.98 217	1.03 331	0.98 408	2.17 427	0.72 353	0.23 324	0.22 412	0.30 429	0.32 476	0.35 435	0.34 446

CBFPSM	0.92 406	0.33 325	1.86 521	0.49 175	0.38 300	1.75 502	0.84 461	1.39 315	1.12 326	1.09 275	0.99 219	2.37 536	1.66 524	1.32 288	1.42 491	0.19 195	0.18 336	0.20 191	0.20 265	0.21 258	0.33 441

TransformOpticalFlow	0.96 415	0.28 197	0.89 351	0.52 240	0.31 191	0.66 243	0.54 338	1.75 413	1.12 326	1.09 275	1.44 413	1.37 420	1.01 420	6.70 561	0.42 201	0.19 195	0.12 61	0.20 191	0.19 233	0.18 137	0.19 237

CRE-IMP	0.55 202	0.30 252	0.74 272	0.52 240	0.29 142	0.79 312	0.25 45	1.04 202	0.72 168	1.09 275	0.95 204	0.81 233	0.57 218	1.10 233	0.50 268	0.21 268	0.14 185	0.23 295	0.19 233	0.28 379	0.22 305

RALAANet	0.60 233	0.33 325	0.87 337	0.62 385	0.50 391	0.69 259	0.31 91	1.21 272	1.06 293	1.09 275	1.16 309	0.88 266	0.46 139	1.22 262	0.42 201	0.19 195	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.17 171

xxxx	1.51 507	0.28 197	0.68 207	0.54 273	0.28 125	1.16 427	0.44 249	2.19 530	1.29 429	1.09 275	1.36 388	1.22 378	0.85 340	1.79 389	15.70 600	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.20 265	0.22 282	0.23 325

PSMNet-RSSM	0.72 305	0.30 252	0.61 167	0.63 395	0.42 334	0.73 278	0.56 364	1.92 471	1.10 320	1.09 275	1.37 390	1.22 378	0.98 408	1.28 278	0.72 353	0.27 406	0.19 354	0.27 390	0.29 452	0.24 322	0.24 339

GwcNet-RSSM	0.77 345	0.32 303	1.01 394	0.62 385	0.54 422	0.78 306	0.51 313	1.73 406	1.20 385	1.09 275	1.37 390	1.46 437	0.85 340	1.53 341	1.09 438	0.25 367	0.18 336	0.23 295	0.24 375	0.20 217	0.19 237

PSMNet_ROB	0.90 401	0.52 459	1.17 443	0.72 471	0.61 457	1.27 445	1.12 518	1.76 419	1.12 326	1.09 275	1.28 355	1.45 434	0.89 364	1.65 362	1.42 491	0.33 460	0.25 442	0.37 489	0.39 509	0.35 435	0.29 403

DCANet-4	0.54 186	0.26 145	1.07 419	0.42 63	0.24 44	0.48 93	0.36 145	0.99 180	1.30 435	1.10 283	1.02 237	0.56 150	0.75 287	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

fff	0.53 170	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

ASMatch	0.88 396	0.26 145	0.69 220	0.51 219	0.35 256	0.48 93	0.37 167	1.12 244	0.92 234	1.10 283	3.28 554	0.96 307	0.98 408	4.90 518	0.49 262	0.19 195	0.16 284	0.22 257	0.19 233	0.19 181	0.27 385

csc	0.53 170	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

cscssc	0.53 170	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.48 93	0.36 145	1.07 225	1.25 409	1.10 283	1.02 237	0.57 153	1.06 436	0.73 115	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.15 49	0.19 237

CC-Net-ROB	1.49 504	1.26 557	1.27 458	0.88 530	0.79 511	1.76 504	1.00 502	1.79 433	1.26 414	1.10 283	1.61 460	1.21 376	0.99 416	8.13 581	0.84 395	1.09 564	0.41 532	2.20 575	0.46 526	1.20 563	0.48 503

TCMNet	1.01 438	0.60 492	2.10 531	0.86 522	1.33 563	1.14 419	0.67 415	1.69 397	1.23 400	1.11 289	1.57 451	1.30 404	0.97 400	2.01 412	1.50 503	0.31 444	0.31 486	0.38 492	0.34 492	0.42 472	0.36 457

test_sample5	0.69 292	0.34 349	0.87 337	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.11 289	1.25 339	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

z-ln-s-r	1.02 441	0.55 470	2.09 530	0.52 240	0.55 428	0.78 306	0.87 470	1.47 334	1.34 450	1.12 291	1.62 463	1.37 420	1.06 436	2.62 463	3.32 553	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.17 192	0.27 360	0.21 287

GMStereo_Zeroshot	0.67 286	0.61 494	1.01 394	0.64 404	0.37 283	0.84 345	0.35 129	1.05 210	1.12 326	1.12 291	1.06 254	1.27 397	0.54 197	1.19 257	0.59 309	0.32 451	0.17 314	0.31 435	0.18 210	0.52 511	0.22 305

ADStereo(finetuned)	0.57 218	0.24 94	1.06 414	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.35 129	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	1.20 467	0.84 153	0.51 273	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

Patchmatch Stereo++	0.55 202	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
STrans-v2	1.04 447	0.28 197	0.96 378	0.49 175	0.32 213	0.68 254	0.79 448	2.47 556	1.12 326	1.12 291	1.46 421	1.40 422	1.46 502	6.70 561	0.43 211	0.18 151	0.13 130	0.20 191	0.18 210	0.18 137	0.18 197

PSM-adaLoss	0.54 186	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.41 213	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.82 238	0.61 240	1.06 221	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

ROB_FTStereo_v2	0.54 186	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.42 217	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.12 240	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

ROB_FTStereo	0.54 186	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.64 218	0.25 45	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.95 204	0.82 238	0.61 240	1.15 245	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

HUI-Stereo	0.52 160	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.30 84	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	0.79 134	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

iGMRVC	0.56 211	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.38 174	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.52 337	0.46 242	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

iRAFT	0.55 202	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.65 234	0.29 74	1.05 210	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.60 231	1.37 302	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

RAFT-IKP	0.54 186	0.30 252	0.73 256	0.50 187	0.27 100	0.59 188	0.36 145	1.04 202	0.64 134	1.12 291	0.96 207	0.83 245	0.61 240	1.22 262	0.45 228	0.22 297	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.26 346	0.18 197

DCANet	0.54 186	0.24 94	0.70 226	0.43 70	0.24 44	0.49 105	0.36 145	1.05 210	1.30 435	1.12 291	1.03 247	0.58 158	0.92 371	0.81 143	0.52 280	0.16 67	0.13 130	0.17 90	0.13 80	0.18 137	0.19 237

TDLM	1.06 448	0.44 424	0.79 304	0.63 395	0.50 391	0.89 352	1.44 542	1.48 336	1.26 414	1.12 291	1.40 401	1.08 342	0.98 408	6.65 557	0.78 373	0.33 460	0.21 394	0.33 460	0.26 408	0.37 446	0.24 339

AdaStereo	0.70 296	0.43 421	0.75 276	0.73 479	0.37 283	0.92 366	0.53 332	1.85 449	1.18 372	1.12 291	1.23 333	1.07 341	0.65 260	0.96 190	0.63 326	0.31 444	0.15 244	0.32 451	0.21 310	0.29 390	0.22 305
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ITSA-stereo	0.82 371	0.36 380	0.82 313	0.54 273	0.31 191	0.80 320	0.47 283	2.17 526	1.67 516	1.13 306	1.13 292	0.94 292	0.86 348	2.46 454	1.00 426	0.26 390	0.23 424	0.28 405	0.27 419	0.28 379	0.36 457

1111x	1.70 525	0.29 232	0.86 326	0.51 219	0.27 100	1.01 394	0.68 419	2.22 534	1.28 425	1.13 306	1.40 401	1.21 376	1.10 445	5.53 534	15.20 598	0.22 297	0.21 394	0.22 257	0.22 339	0.24 322	0.22 305

cf-r	0.73 323	0.30 252	0.77 293	0.55 297	0.63 464	0.78 306	0.48 294	1.79 433	1.15 353	1.13 306	1.26 346	1.43 427	0.87 353	1.40 317	0.85 398	0.25 367	0.18 336	0.22 257	0.23 362	0.19 181	0.19 237

test_sample6	0.71 303	0.34 349	0.87 337	0.52 240	0.30 165	0.82 331	0.58 379	1.79 433	1.15 353	1.14 309	1.33 374	0.91 278	0.79 310	1.31 284	0.74 357	0.27 406	0.21 394	0.27 390	0.29 452	0.28 379	0.27 385

test_sample4	0.69 292	0.33 325	0.91 358	0.51 219	0.30 165	0.92 366	0.52 324	1.87 455	1.15 353	1.14 309	1.18 314	0.87 262	0.75 287	1.18 255	0.68 341	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.26 408	0.26 346	0.25 351

DualNet	0.70 296	0.34 349	0.87 337	0.52 240	0.30 165	0.84 345	0.54 338	1.83 445	1.14 341	1.14 309	1.33 374	0.88 266	0.78 306	1.23 264	0.65 331	0.26 390	0.20 372	0.27 390	0.27 419	0.27 360	0.26 375

NINENet	0.77 345	0.37 387	0.78 301	0.62 385	0.51 403	2.34 542	0.42 217	1.83 445	1.04 285	1.14 309	1.23 333	1.03 331	0.62 245	1.24 269	0.70 345	0.28 420	0.23 424	0.31 435	0.21 310	0.26 346	0.25 351

NRIStereo	0.60 233	0.29 232	0.69 220	0.53 258	0.28 125	0.63 215	0.33 109	1.08 231	0.87 213	1.14 309	0.87 187	0.91 278	0.59 228	2.24 435	0.49 262	0.20 234	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.21 258	0.17 171

PS-NSSS	0.99 427	0.58 481	0.93 364	0.58 334	0.57 434	0.91 359	0.80 454	1.81 439	1.14 341	1.14 309	1.67 475	1.00 318	0.83 333	4.62 511	0.78 373	0.37 486	0.31 486	0.52 529	0.32 476	0.45 488	0.38 468

MyStereo05	0.66 277	0.28 197	1.07 419	0.56 311	0.46 373	0.61 202	0.73 432	1.34 302	1.41 487	1.15 315	0.91 195	0.77 219	0.80 316	1.41 319	0.63 326	0.17 111	0.16 284	0.23 295	0.20 265	0.22 282	0.20 270

ffm	0.72 305	0.33 325	0.85 320	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 556	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	1.55 345	0.32 85	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

ff1	1.37 495	0.33 325	0.85 320	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	0.95 166	2.47 556	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 577	0.20 234	0.12 61	0.31 435	0.27 419	0.19 181	0.20 270

mmx	1.39 498	0.33 325	0.85 320	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 577	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

xxx	1.39 498	0.33 325	0.85 320	0.53 258	0.37 283	0.74 282	0.56 364	2.13 511	1.37 468	1.15 315	1.45 415	1.06 336	0.82 325	7.22 567	7.61 577	0.24 340	0.19 354	0.31 435	0.27 419	0.30 401	0.25 351

iRaft-Stereo_20w	0.65 270	0.31 287	1.00 390	0.47 130	0.34 252	0.73 278	0.30 84	2.96 566	0.70 162	1.15 315	1.14 296	0.76 216	0.65 260	1.11 236	0.38 162	0.17 111	0.13 130	0.18 128	0.16 171	0.19 181	0.18 197

FINET	0.97 421	0.54 465	1.60 501	0.63 395	0.79 511	1.08 408	1.07 513	1.56 367	2.20 550	1.15 315	1.49 429	0.94 292	0.88 358	2.32 442	1.05 430	0.42 504	0.35 512	0.32 451	0.28 440	0.43 478	0.38 468

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 458	1.02 542	1.00 390	0.82 511	0.67 476	1.93 522	0.93 487	1.62 382	1.11 322	1.15 315	1.25 339	1.50 446	0.79 310	1.96 408	0.76 365	1.89 570	0.34 501	0.79 555	0.36 502	1.25 564	0.83 551

MSMDNet	0.66 277	0.32 303	0.87 337	0.49 175	0.37 283	0.79 312	0.40 197	1.43 327	1.31 439	1.15 315	1.31 365	1.24 385	0.63 250	0.88 167	0.57 303	0.21 268	0.16 284	0.26 373	0.19 233	0.39 459	0.24 339

DISCO	1.03 444	0.34 349	1.11 431	0.69 452	0.45 361	2.07 531	0.84 461	2.13 511	1.50 500	1.15 315	1.33 374	2.40 538	1.07 440	2.60 461	1.51 504	0.23 324	0.18 336	0.22 257	0.20 265	0.31 410	0.27 385

MyStereo8	0.65 270	0.29 232	1.00 390	0.58 334	0.49 384	0.91 359	0.35 129	1.18 259	1.31 439	1.16 325	1.27 349	0.90 275	0.64 254	0.72 111	0.95 416	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.18 210	0.22 282	0.26 375

CoDeX	0.73 323	0.29 232	0.93 364	0.54 273	0.36 267	1.14 419	0.61 394	2.34 546	1.17 365	1.16 325	1.25 339	0.91 278	0.87 353	1.33 291	0.64 330	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.18 210	0.20 217	0.18 197

PCWNet_CMD	0.66 277	0.32 303	0.88 345	0.49 175	0.37 283	0.78 306	0.40 197	1.42 321	1.31 439	1.16 325	1.31 365	1.25 389	0.62 245	0.89 172	0.57 303	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.19 233	0.40 464	0.25 351

raft_robust	0.68 290	0.30 252	0.64 183	0.52 240	0.26 75	0.54 157	0.35 129	1.33 297	1.24 406	1.16 325	1.07 258	0.60 167	0.54 197	3.58 495	0.37 151	0.18 151	0.14 185	0.20 191	0.22 339	0.20 217	0.16 143

DeepStereo_RVC	0.55 202	0.29 232	0.72 244	0.51 219	0.30 165	0.59 188	0.33 109	1.03 196	0.70 162	1.16 325	0.93 200	0.83 245	0.94 385	0.96 190	0.54 293	0.21 268	0.14 185	0.21 226	0.19 233	0.24 322	0.24 339

GEStereo_RVC	0.90 401	0.37 387	0.99 384	0.64 404	0.50 391	0.95 375	0.79 448	2.42 553	1.17 365	1.16 325	1.11 280	1.26 393	0.92 371	3.24 484	0.90 408	0.29 431	0.19 354	0.23 295	0.20 265	0.27 360	0.29 403

CFNet_pseudo	0.66 277	0.32 303	0.86 326	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.24 385	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.33 460	0.19 233	0.36 442	0.25 351

PA-Net	1.01 438	0.57 478	1.29 460	0.64 404	0.74 495	1.19 434	0.84 461	1.69 397	1.43 492	1.16 325	1.19 321	1.32 409	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 431	0.45 542	0.33 460	0.49 533	0.32 419	0.47 500
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.66 277	0.33 325	0.86 326	0.48 157	0.39 310	0.70 266	0.40 197	1.33 297	1.22 397	1.16 325	1.34 381	1.23 383	0.64 254	0.98 199	0.59 309	0.21 268	0.16 284	0.35 478	0.20 265	0.37 446	0.25 351

DispNO	0.93 409	0.30 252	1.34 470	0.55 297	0.55 428	0.89 352	0.49 304	1.48 336	1.21 391	1.17 334	1.27 349	1.19 373	0.90 365	5.23 524	0.74 357	0.22 297	0.17 314	0.24 315	0.21 310	0.19 181	0.20 270

AFF-stereo	0.58 224	0.25 122	0.64 183	0.46 119	0.29 142	0.34 22	0.38 174	1.15 250	1.14 341	1.17 334	1.60 456	1.10 354	0.71 278	0.97 198	0.43 211	0.13 22	0.11 31	0.19 153	0.19 233	0.17 102	0.14 73

SFCPSM	0.70 296	0.28 197	1.02 401	0.51 219	0.38 300	1.37 461	0.66 411	2.00 489	1.03 280	1.17 334	1.21 327	0.82 238	0.78 306	1.03 212	0.53 287	0.21 268	0.17 314	0.22 257	0.24 375	0.21 258	0.19 237

DMCA	0.67 286	0.34 349	0.90 355	0.51 219	0.44 354	0.86 349	0.47 283	1.42 321	1.02 276	1.17 334	1.12 287	1.23 383	0.75 287	0.78 130	0.95 416	0.25 367	0.19 354	0.27 390	0.19 233	0.24 322	0.27 385

DeepPrunerF	1.60 515	0.73 516	5.81 573	0.88 530	1.19 557	0.91 359	0.95 492	2.19 530	5.24 588	1.17 334	1.30 359	1.19 373	1.30 486	4.90 518	1.66 511	0.42 504	0.34 501	0.52 529	0.47 528	0.41 467	0.40 472

iinet-f	0.99 427	0.45 431	3.71 561	0.55 297	0.43 345	1.81 511	0.68 419	1.14 248	1.14 341	1.18 339	1.42 404	1.58 459	1.44 499	1.34 295	1.59 508	0.24 340	0.23 424	0.20 191	0.19 233	0.26 346	0.25 351

IPLGR	0.58 224	0.27 175	1.14 439	0.48 157	0.28 125	0.65 234	0.33 109	1.22 280	1.13 338	1.18 339	1.05 252	0.69 199	0.66 263	0.96 190	0.52 280	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.17 192	0.20 217	0.18 197

ac_64	0.82 371	0.29 232	0.81 310	0.71 466	0.60 454	1.05 402	0.54 338	1.99 488	0.92 234	1.18 339	1.06 254	1.99 517	1.08 441	1.94 406	0.97 421	0.27 406	0.22 412	0.24 315	0.23 362	0.22 282	0.19 237

HITNet	0.65 270	0.40 406	0.77 293	0.48 157	0.24 44	1.05 402	0.49 304	1.76 419	1.02 276	1.18 339	1.18 314	0.89 274	0.80 316	0.85 158	0.79 379	0.17 111	0.12 61	0.21 226	0.17 192	0.29 390	0.15 110
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.55 202	0.23 73	0.71 238	0.53 258	0.28 125	0.61 202	0.40 197	0.92 145	1.05 289	1.19 343	0.68 135	0.93 289	0.44 128	1.67 367	0.39 171	0.15 44	0.12 61	0.22 257	0.19 233	0.21 258	0.14 73

LCNet	0.72 305	0.28 197	0.52 110	0.55 297	0.31 191	0.69 259	0.54 338	1.00 184	0.88 217	1.19 343	1.34 381	0.97 309	1.34 490	2.56 459	0.45 228	0.18 151	0.13 130	0.21 226	0.25 390	0.27 360	0.73 547

HGLStereo	0.85 386	0.38 394	0.94 368	0.80 500	1.03 541	1.17 429	0.58 379	1.52 351	1.20 385	1.19 343	1.62 463	1.13 364	1.20 467	1.80 390	1.06 432	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.21 310	0.23 307	0.27 385

hitnet-ft	0.79 357	0.35 370	0.57 146	0.58 334	0.42 334	0.96 381	0.46 276	1.47 334	1.33 447	1.19 343	1.22 329	1.81 494	0.98 408	1.66 366	0.94 412	0.33 460	0.28 465	0.34 470	0.27 419	0.35 435	0.31 427

DDVS	0.78 353	0.41 414	0.94 368	0.60 359	0.43 345	1.30 450	0.43 236	1.40 317	0.91 229	1.20 347	1.15 304	1.43 427	0.64 254	2.18 430	0.89 405	0.28 420	0.22 412	0.26 373	0.23 362	0.31 410	0.33 441

BUS	0.74 328	0.32 303	0.68 207	0.54 273	0.44 354	2.34 542	0.42 217	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.03 331	0.62 245	0.91 175	0.70 345	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

BSDual-CNN	0.71 303	0.32 303	0.68 207	0.54 273	0.44 354	1.27 445	0.65 406	2.16 520	0.98 258	1.20 347	1.11 280	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

hknet	0.77 345	0.32 303	0.95 372	0.54 273	0.38 300	1.27 445	0.65 406	2.16 520	1.07 298	1.20 347	1.11 280	1.59 460	0.81 320	1.37 302	0.66 334	0.22 297	0.17 314	0.25 354	0.22 339	0.22 282	0.22 305

Ntro	1.64 519	1.15 552	1.23 449	2.48 578	1.83 569	2.09 532	1.16 523	1.96 480	1.38 472	1.21 351	1.62 463	1.62 464	1.29 482	1.87 399	1.11 444	3.04 583	0.56 560	1.82 572	0.64 553	2.80 579	2.05 579

psmg	0.72 305	0.32 303	0.68 207	0.50 187	0.44 354	1.48 478	0.75 437	1.94 477	0.98 258	1.21 351	1.33 374	1.12 359	0.74 285	0.91 175	0.66 334	0.24 340	0.19 354	0.25 354	0.25 390	0.23 307	0.22 305

ADLNet2	0.88 396	0.34 349	1.17 443	0.77 493	0.64 467	1.12 417	0.76 440	1.74 411	1.24 406	1.21 351	1.65 470	1.71 482	1.05 433	1.67 367	1.17 453	0.24 340	0.21 394	0.21 226	0.22 339	0.26 346	0.29 403

UNet	0.83 377	0.34 349	1.31 462	0.58 334	0.74 495	1.58 488	0.49 304	1.41 319	1.04 285	1.21 351	1.08 263	1.54 452	1.12 449	1.65 362	1.09 438	0.23 324	0.17 314	0.25 354	0.20 265	0.25 334	0.22 305

BEATNet_4x	0.73 323	0.49 445	1.17 443	0.53 258	0.26 75	1.03 399	0.55 356	1.82 440	1.06 293	1.21 351	1.22 329	0.96 307	0.91 368	1.01 208	1.06 432	0.21 268	0.14 185	0.24 315	0.19 233	0.37 446	0.21 287

NLCSM	1.27 483	0.70 512	1.67 505	0.71 466	0.92 533	1.33 455	1.05 509	2.66 561	1.08 304	1.22 356	1.99 509	1.76 490	0.97 400	5.87 543	1.47 499	0.33 460	0.27 457	0.31 435	0.35 497	0.39 459	0.32 434

DualNet (step1)	0.83 377	0.49 445	1.13 435	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.57 538	0.28 465	0.62 548	0.67 555	0.45 488	0.42 481

test_sample9	1.86 535	0.49 445	1.13 435	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	2.27 439	7.92 581	0.57 538	12.61 612	0.62 548	0.67 555	0.45 488	0.42 481

test_sample7	0.74 328	0.37 387	0.76 286	0.52 240	0.35 256	0.91 359	0.67 415	1.78 427	1.21 391	1.22 356	1.18 314	1.08 342	0.92 371	1.23 264	0.67 337	0.31 444	0.28 465	0.32 451	0.31 468	0.33 428	0.29 403

CFNet_ucs	0.70 296	0.33 325	0.88 345	0.50 187	0.43 345	0.74 282	0.44 249	1.60 375	1.29 429	1.22 356	1.54 441	1.09 352	0.63 250	0.99 203	0.59 309	0.25 367	0.20 372	0.37 489	0.21 310	0.40 464	0.28 397

AASNet	0.76 343	0.35 370	0.91 358	0.79 497	0.81 518	1.14 419	0.56 364	2.02 497	1.08 304	1.22 356	1.24 335	0.93 289	0.76 295	0.77 125	1.16 450	0.27 406	0.23 424	0.24 315	0.20 265	0.28 379	0.24 339

IRAFT_RVC	0.88 396	0.28 197	0.76 286	0.63 395	0.31 191	0.65 234	1.02 505	1.22 280	0.94 239	1.22 356	1.04 250	1.01 325	0.98 408	5.82 542	0.53 287	0.22 297	0.12 61	0.25 354	0.20 265	0.20 217	0.19 237

SMFormer	0.75 337	0.30 252	0.86 326	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.23 307	0.24 339

tta	0.75 337	0.30 252	0.86 326	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.82 390	0.24 340	0.20 372	0.22 257	0.21 310	0.18 137	0.18 197

qqq1	0.72 305	0.30 252	0.86 326	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

fff1	0.72 305	0.30 252	0.86 326	0.46 119	0.26 75	0.82 331	0.43 236	2.05 500	1.39 477	1.23 363	1.47 422	0.98 311	0.95 390	1.71 376	0.44 214	0.24 340	0.20 372	0.18 128	0.15 129	0.18 137	0.18 197

ttt	0.94 411	0.34 349	0.59 159	0.61 373	0.37 283	0.94 371	0.50 312	2.17 526	1.34 450	1.23 363	1.61 460	0.91 278	0.76 295	1.85 396	3.97 562	0.30 436	0.26 448	0.26 373	0.24 375	0.29 390	0.29 403

IER	0.70 296	0.31 287	1.02 401	0.48 157	0.52 415	1.34 458	0.51 313	1.17 254	0.99 265	1.23 363	1.34 381	1.12 359	1.11 446	0.99 203	0.71 350	0.20 234	0.16 284	0.21 226	0.21 310	0.20 217	0.19 237

UDG	1.41 501	2.65 590	0.99 384	1.44 564	1.64 568	1.34 458	0.80 454	1.60 375	1.23 400	1.23 363	1.71 478	2.01 519	1.34 490	1.47 330	1.41 487	0.90 555	0.54 559	2.29 577	0.75 559	1.84 567	1.04 561

iResNetv2_ROB	0.80 360	0.37 387	1.71 509	0.56 311	0.37 283	0.94 371	0.64 404	1.73 406	1.34 450	1.23 363	1.42 404	1.26 393	0.92 371	1.85 396	0.56 300	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.14 110	0.24 322	0.19 237

G2L-ROB	0.73 323	0.25 122	0.76 286	0.54 273	0.39 310	0.95 375	0.66 411	1.66 392	1.09 313	1.24 371	1.02 237	1.64 472	0.71 278	1.63 359	1.02 428	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.15 129	0.20 217	0.22 305

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

PSM-softLoss	0.78 353	0.31 287	0.77 293	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

KMStereo	0.78 353	0.31 287	0.77 293	0.58 334	0.32 213	0.56 173	0.40 197	1.18 259	0.70 162	1.24 371	1.07 258	0.83 245	0.52 186	5.36 527	0.53 287	0.24 340	0.15 244	0.25 354	0.22 339	0.20 217	0.25 351

test_xeample	1.45 503	0.28 197	0.65 190	0.51 219	0.28 125	0.94 371	0.59 388	2.14 515	1.29 429	1.24 371	1.51 434	0.88 266	0.86 348	1.46 326	15.10 597	0.22 297	0.20 372	0.22 257	0.20 265	0.22 282	0.22 305

acv_ft	0.75 337	0.31 287	0.95 372	0.70 458	0.86 527	1.24 441	0.53 332	1.44 328	1.07 298	1.24 371	1.30 359	1.08 342	0.92 371	0.80 137	1.34 473	0.21 268	0.19 354	0.21 226	0.18 210	0.21 258	0.18 197

CSP-Net	0.97 421	0.38 394	0.83 318	0.53 258	0.41 329	1.63 492	0.77 443	2.00 489	1.05 289	1.25 377	1.20 325	1.33 410	0.83 333	4.93 520	0.85 398	0.32 451	0.22 412	0.20 191	0.20 265	0.23 307	0.25 351

HHNet	0.62 243	0.26 145	0.63 176	0.43 70	0.45 361	0.50 119	0.58 379	1.07 225	1.01 273	1.25 377	2.23 526	0.70 203	0.61 240	1.07 225	0.47 249	0.20 234	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.19 181	0.30 417

Syn2CoEx	1.14 468	0.69 509	1.66 504	0.80 500	0.67 476	1.40 468	0.88 473	2.06 505	1.54 506	1.25 377	1.58 454	1.42 426	1.50 509	4.09 500	1.40 483	0.36 482	0.32 494	0.34 470	0.29 452	0.29 390	0.34 446

DIP-Stereo	0.62 243	0.30 252	0.83 318	0.48 157	0.36 267	0.95 375	0.33 109	2.37 549	0.67 152	1.25 377	1.00 223	0.68 194	0.51 181	0.91 175	0.61 319	0.18 151	0.15 244	0.21 226	0.17 192	0.19 181	0.19 237
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-4b	2.15 547	1.41 562	1.64 502	2.80 580	2.31 579	2.31 541	1.24 529	2.32 543	2.14 548	1.26 381	2.39 533	2.66 547	1.48 505	5.95 547	1.06 432	3.20 587	0.45 542	2.37 579	0.89 567	2.83 582	2.37 584

DGSMNet	1.14 468	0.76 522	2.49 546	0.81 503	0.86 527	1.39 466	1.39 539	2.13 511	1.35 460	1.26 381	1.63 467	1.48 444	0.98 408	1.75 381	1.10 441	0.45 515	0.43 535	0.55 540	0.49 533	0.75 543	0.70 544

psm_up	0.77 345	0.34 349	0.70 226	0.66 425	0.58 443	1.05 402	0.92 483	1.52 351	1.12 326	1.26 381	1.16 309	1.31 408	1.23 473	1.20 259	0.81 385	0.25 367	0.29 476	0.31 435	0.27 419	0.27 360	0.25 351

GANetREF_RVC	1.07 450	0.86 531	1.31 462	0.82 511	0.53 418	1.41 473	1.31 535	1.76 419	1.52 503	1.27 384	1.31 365	1.46 437	1.24 476	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 542	0.67 551	0.50 537	0.88 549	0.59 529
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
iResNet_ROB	0.77 345	0.30 252	0.99 384	0.57 328	0.36 267	0.83 337	0.36 145	2.33 544	1.58 510	1.27 384	1.30 359	1.25 389	0.84 337	1.65 362	0.79 379	0.20 234	0.14 185	0.17 90	0.12 49	0.18 137	0.27 385

G2L-Stereo_test	0.73 323	0.27 175	0.74 272	0.49 175	0.40 321	0.90 355	0.81 457	1.53 357	1.14 341	1.28 386	1.27 349	1.52 450	0.72 281	1.62 357	0.94 412	0.19 195	0.14 185	0.16 61	0.15 129	0.18 137	0.19 237

anonymousa	0.72 305	0.27 175	0.75 276	0.47 130	0.63 464	1.43 474	0.45 269	1.24 286	0.89 220	1.28 386	1.75 485	1.62 464	1.13 453	0.69 100	0.59 309	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.25 390	0.20 217	0.18 197

Wz-Net-LNSev	1.03 444	0.67 504	2.71 552	0.64 404	0.84 522	1.75 502	1.00 502	1.80 436	1.32 443	1.28 386	1.25 339	1.65 475	1.22 471	1.39 311	1.40 483	0.28 420	0.26 448	0.24 315	0.23 362	0.33 428	0.32 434

Sa-1000	0.72 305	0.29 232	0.76 286	0.59 347	0.30 165	0.73 278	0.37 167	1.62 382	1.33 447	1.28 386	2.04 517	0.86 258	0.75 287	1.84 393	0.38 162	0.19 195	0.14 185	0.25 354	0.23 362	0.20 217	0.16 143

test_1	0.54 186	0.22 56	0.68 207	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.28 386	0.68 135	0.87 262	0.45 132	1.67 367	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

iResNet	0.75 337	0.40 406	1.36 471	0.67 437	0.29 142	0.92 366	0.59 388	1.52 351	1.25 409	1.28 386	1.48 427	0.94 292	0.76 295	1.62 357	0.78 373	0.18 151	0.14 185	0.18 128	0.15 129	0.22 282	0.23 325

GCST	1.08 453	1.47 566	0.93 364	1.73 567	1.14 553	1.30 450	0.31 91	1.33 297	1.16 362	1.29 392	0.97 216	0.98 311	0.49 171	2.08 419	0.46 242	1.19 567	0.70 569	1.30 568	0.85 566	1.02 555	0.89 554

fast-acv-ft	0.94 411	0.44 424	1.40 473	0.58 334	0.51 403	1.77 507	0.69 423	1.36 307	1.42 490	1.29 392	1.86 498	1.74 486	1.25 477	1.52 337	1.38 479	0.26 390	0.28 465	0.28 405	0.28 440	0.27 360	0.26 375

anonymity	1.12 463	0.97 537	1.21 446	1.07 552	1.12 549	1.08 408	0.89 475	1.95 479	1.16 362	1.29 392	1.26 346	1.22 378	1.09 444	1.15 245	1.01 427	1.02 560	1.00 585	0.97 560	0.97 572	0.98 552	0.99 558

NF-Stereo	0.80 360	0.30 252	0.75 276	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.02 237	0.82 238	0.57 218	5.40 532	0.48 254	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

OCTAStereo	0.80 360	0.30 252	0.75 276	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.82 238	0.57 218	5.35 526	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

RE-Stereo	0.80 360	0.30 252	0.75 276	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

TVStereo	0.80 360	0.30 252	0.75 276	0.60 359	0.31 191	0.64 218	0.44 249	1.21 272	0.90 224	1.29 392	1.01 229	0.81 233	0.57 218	5.37 529	0.48 254	0.24 340	0.14 185	0.24 315	0.20 265	0.20 217	0.30 417

STTRV1_RVC	1.58 512	0.68 508	1.96 526	0.88 530	1.12 549	1.57 487	0.90 480	2.25 537	1.75 526	1.29 392	2.02 515	1.40 422	1.22 471	9.77 595	1.31 469	0.81 553	0.33 499	0.54 535	0.49 533	0.73 542	0.52 516

PWCDC_ROB	1.29 484	0.75 521	1.33 467	1.05 549	0.88 530	1.73 501	0.52 324	1.89 461	3.28 571	1.29 392	4.88 574	1.22 378	1.46 502	1.77 388	1.45 495	0.60 543	0.26 448	0.29 416	0.25 390	0.52 511	0.37 462

gwcnet-sp	0.74 328	0.33 325	1.44 480	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 401	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

scenet	0.74 328	0.33 325	1.44 480	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 401	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

CASS	0.65 270	0.34 349	0.72 244	0.56 311	0.27 100	0.78 306	0.42 217	1.59 371	0.86 209	1.30 401	1.25 339	0.87 262	0.84 337	0.84 153	0.54 293	0.35 478	0.19 354	0.26 373	0.21 310	0.28 379	0.42 481
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 328	0.33 325	1.44 480	0.57 328	0.45 361	1.40 468	0.54 338	1.50 342	1.14 341	1.30 401	1.02 237	0.94 292	0.82 325	1.39 311	0.76 365	0.21 268	0.21 394	0.22 257	0.21 310	0.22 282	0.22 305

HBP-ISP	0.96 415	0.58 481	0.72 244	0.61 373	0.46 373	1.64 494	0.76 440	1.86 452	1.28 425	1.30 401	1.53 436	0.86 258	0.94 385	3.27 486	0.69 344	0.45 515	0.44 538	0.54 535	0.48 530	0.47 495	0.40 472

IPLG	0.69 292	0.27 175	0.97 380	0.51 219	0.43 345	0.79 312	0.33 109	1.21 272	1.06 293	1.30 401	1.10 274	0.52 129	0.55 204	3.16 483	0.63 326	0.16 67	0.14 185	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.17 171

raftrobust	0.52 160	0.25 122	0.56 136	0.65 418	0.52 415	0.49 105	0.34 121	0.98 178	0.91 229	1.30 401	0.87 187	0.63 179	0.81 320	0.78 130	0.41 190	0.19 195	0.15 244	0.16 61	0.14 110	0.15 49	0.16 143

RAFT + AFF	1.00 432	0.42 418	1.09 426	0.67 437	0.50 391	1.22 439	1.24 529	2.24 536	1.19 380	1.30 401	1.56 447	1.17 369	1.49 507	3.44 492	0.83 392	0.21 268	0.25 442	0.30 429	0.26 408	0.27 360	0.27 385

UPFNet	0.80 360	0.32 303	0.90 355	0.59 347	0.74 495	1.26 444	0.80 454	1.52 351	1.10 320	1.30 401	1.12 287	1.30 404	0.84 337	1.67 367	1.09 438	0.24 340	0.24 433	0.24 315	0.23 362	0.25 334	0.18 197

HSM	1.19 477	0.32 303	0.65 190	0.57 328	0.38 300	1.23 440	0.59 388	2.25 537	1.19 380	1.30 401	1.25 339	1.94 511	1.03 427	9.32 588	0.71 350	0.22 297	0.16 284	0.20 191	0.16 171	0.21 258	0.21 287

HI	0.64 262	0.32 303	0.68 207	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 411	1.43 408	1.62 464	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

CoSv	0.64 262	0.32 303	0.68 207	0.47 130	0.51 403	0.41 47	0.36 145	1.04 202	0.75 175	1.31 411	1.43 408	1.62 464	1.12 449	0.94 187	0.88 402	0.15 44	0.12 61	0.20 191	0.20 265	0.20 217	0.18 197

GASNet	0.99 427	0.97 537	1.72 510	0.98 544	0.68 482	0.83 337	0.67 415	1.60 375	1.28 425	1.31 411	1.22 329	1.22 378	1.21 470	2.41 449	1.41 487	0.43 509	0.26 448	0.36 486	0.34 492	0.55 517	0.31 427

222	1.61 517	0.29 232	0.67 203	0.56 311	0.29 142	1.06 405	0.42 217	2.17 526	1.31 439	1.31 411	1.52 435	0.92 287	0.94 385	1.76 386	17.65 601	0.24 340	0.20 372	0.21 226	0.19 233	0.22 282	0.23 325

SQANet	1.31 488	0.88 534	1.08 423	1.83 569	1.44 565	1.44 475	0.75 437	1.74 411	1.09 313	1.32 415	1.26 346	1.28 400	1.01 420	1.50 334	0.83 392	2.50 577	0.34 501	1.47 569	0.55 544	2.32 570	1.57 572

test-3	0.54 186	0.22 56	0.68 207	0.47 130	0.27 100	0.58 181	0.35 129	0.92 145	1.00 270	1.32 415	0.69 139	0.87 262	0.45 132	1.68 372	0.37 151	0.16 67	0.11 31	0.20 191	0.16 171	0.17 102	0.13 42

RAFT-345	0.84 382	0.25 122	0.66 198	0.50 187	0.27 100	0.54 157	0.42 217	0.83 119	1.11 322	1.32 415	2.34 531	0.86 258	0.54 197	5.72 539	0.47 249	0.18 151	0.13 130	0.22 257	0.17 192	0.17 102	0.16 143

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 186	0.25 122	0.68 207	0.43 70	0.24 44	0.40 41	0.34 121	1.04 202	1.09 313	1.32 415	1.60 456	0.80 229	0.68 265	0.67 98	0.39 171	0.13 22	0.10 9	0.18 128	0.17 192	0.17 102	0.13 42

delet	0.85 386	0.32 303	0.95 372	0.65 418	0.66 472	1.64 494	0.84 461	1.75 413	1.35 460	1.32 415	1.30 359	1.30 404	0.88 358	1.68 372	1.10 441	0.21 268	0.21 394	0.24 315	0.24 375	0.21 258	0.21 287

NCC-stereo	1.10 458	0.54 465	1.24 452	0.84 515	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 415	1.74 482	1.88 501	1.74 527	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 519	0.45 515	0.58 547	0.42 472	0.42 481

Nwc_Net	1.09 456	0.49 445	1.33 467	0.89 534	0.80 516	1.49 480	0.66 411	2.19 530	1.27 420	1.32 415	2.26 527	1.96 514	1.54 510	1.92 402	1.34 473	0.40 496	0.30 480	0.43 510	0.45 523	0.38 455	0.37 462

Abc-Net	1.10 458	0.54 465	1.24 452	0.84 515	0.94 536	1.29 448	0.89 475	2.01 493	1.34 450	1.32 415	1.74 482	1.88 501	1.74 527	2.35 444	1.25 460	0.45 515	0.37 519	0.45 515	0.58 547	0.42 472	0.42 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
G2L-Stereo	0.80 360	0.32 303	0.95 372	0.60 359	0.42 334	0.78 306	0.69 423	1.50 342	1.09 313	1.33 423	1.14 296	1.45 434	0.72 281	2.45 451	1.10 441	0.25 367	0.20 372	0.26 373	0.21 310	0.20 217	0.26 375

SDNR	1.62 518	0.51 455	2.17 536	0.53 258	0.56 431	3.80 574	0.45 269	1.54 360	1.29 429	1.33 423	2.41 535	1.08 342	0.96 397	11.18 599	1.16 450	0.66 549	0.63 565	0.43 510	0.32 476	0.64 531	0.67 541

PFNet+	0.59 230	0.28 197	0.77 293	0.53 258	0.30 165	0.59 188	0.31 91	0.92 145	1.14 341	1.33 423	1.10 274	0.79 227	0.57 218	1.31 284	0.49 262	0.25 367	0.17 314	0.28 405	0.26 408	0.21 258	0.25 351

CVANet_RVC	1.07 450	0.43 421	0.76 286	0.60 359	0.50 391	0.90 355	0.97 495	1.52 351	1.26 414	1.33 423	1.38 395	1.24 385	1.18 461	6.75 563	0.75 362	0.34 471	0.23 424	0.34 470	0.29 452	0.42 472	0.27 385

SACVNet	0.85 386	0.46 433	0.85 320	0.81 503	0.56 431	0.80 320	0.79 448	1.68 395	1.12 326	1.34 427	1.33 374	1.25 389	0.94 385	2.39 448	0.76 365	0.34 471	0.26 448	0.31 435	0.29 452	0.35 435	0.44 491

CrosDoStereo	1.58 512	0.24 94	0.72 244	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 601	1.10 236	0.98 258	1.34 427	1.75 485	1.00 318	1.89 539	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

DeepStereo_LL	1.58 512	0.24 94	0.72 244	0.48 157	0.29 142	0.67 247	12.49 601	1.10 236	0.98 258	1.34 427	1.75 485	1.00 318	1.89 539	6.65 557	0.81 385	0.19 195	0.15 244	0.20 191	0.22 339	0.18 137	0.19 237

THIR-Stereo	1.02 441	0.27 175	0.69 220	0.49 175	0.28 125	0.95 375	1.34 537	1.03 196	0.97 253	1.34 427	1.90 503	1.17 369	1.58 513	6.44 553	0.78 373	0.19 195	0.14 185	0.21 226	0.22 339	0.19 181	0.20 270

AANet_RVC	1.16 474	0.52 459	1.49 494	0.65 418	0.45 361	0.75 287	0.69 423	1.42 321	1.55 508	1.34 427	1.87 500	1.53 451	0.78 306	7.43 572	1.38 479	0.25 367	0.17 314	0.19 153	0.16 171	0.22 282	0.26 375

coex_refinement	0.80 360	0.28 197	0.73 256	0.70 458	0.51 403	0.95 375	0.60 392	1.78 427	1.23 400	1.36 432	1.37 390	1.82 497	0.81 320	1.32 288	1.13 447	0.26 390	0.17 314	0.19 153	0.20 265	0.24 322	0.25 351

Consistency-Raft	1.25 481	0.99 540	1.93 524	1.02 548	1.21 558	0.96 381	1.01 504	1.75 413	1.92 537	1.36 432	2.12 521	1.44 432	1.01 420	1.14 244	1.40 483	0.72 551	0.82 572	0.89 558	0.98 574	1.31 565	0.95 556

GMM-Stereo	0.74 328	0.25 122	0.59 159	0.54 273	0.34 252	0.72 274	0.99 500	1.01 190	0.87 213	1.36 432	1.78 488	1.12 359	0.81 320	2.09 420	0.46 242	0.18 151	0.12 61	0.25 354	0.25 390	0.20 217	0.85 553

ssnet_v2	0.88 396	0.36 380	1.02 401	0.62 385	0.38 300	1.32 453	0.97 495	2.07 506	1.34 450	1.37 435	1.18 314	1.54 452	0.92 371	1.10 233	1.65 509	0.30 436	0.27 457	0.30 429	0.28 440	0.27 360	0.26 375

ACRE	0.61 239	0.33 325	1.01 394	0.58 334	0.49 384	0.75 287	0.47 283	1.06 223	0.95 241	1.37 435	1.55 443	0.62 176	0.46 139	0.83 148	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.18 137	0.21 287

MMNet	0.84 382	0.32 303	1.09 426	0.60 359	0.59 451	1.85 516	0.49 304	1.51 349	1.27 420	1.37 435	1.15 304	1.26 393	1.18 461	1.67 367	1.22 457	0.19 195	0.18 336	0.23 295	0.22 339	0.25 334	0.21 287

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 357	0.43 421	1.05 410	0.64 404	0.58 443	0.95 375	0.53 332	1.53 357	1.18 372	1.37 435	1.15 304	1.43 427	0.88 358	1.61 356	0.84 395	0.25 367	0.22 412	0.27 390	0.27 419	0.29 390	0.29 403
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	1.32 490	0.65 502	1.44 480	1.36 559	1.46 566	2.55 549	0.92 483	2.45 555	2.07 546	1.37 435	1.49 429	1.65 475	1.00 418	2.82 468	1.35 476	1.01 558	0.27 457	0.54 535	0.47 528	0.71 540	0.73 547

xyz-stereo	7.16 591	0.22 56	69.90 623	0.42 63	0.21 10	32.92 614	0.49 304	0.87 126	0.76 182	1.38 440	27.04 610	1.19 373	1.16 456	4.69 512	0.97 421	0.16 67	0.12 61	0.20 191	0.14 110	0.16 71	0.12 13

CRFU-Net	0.86 391	0.39 399	1.00 390	0.65 418	0.57 434	1.78 509	0.86 468	2.15 517	0.81 197	1.38 440	1.18 314	1.64 472	1.19 464	1.35 296	0.90 408	0.26 390	0.22 412	0.21 226	0.19 233	0.23 307	0.24 339

DDUNet	1.50 506	2.69 591	1.12 433	1.77 568	1.88 570	1.84 515	0.92 483	1.70 402	1.16 362	1.38 440	1.79 489	1.60 462	1.12 449	1.37 302	1.08 436	1.10 565	0.76 570	2.37 579	0.94 570	2.00 568	1.37 569

STTStereo	0.78 353	0.50 452	1.22 448	0.64 404	0.54 422	0.89 352	0.54 338	1.44 328	1.11 322	1.38 440	1.09 268	1.27 397	0.85 340	1.43 320	0.83 392	0.29 431	0.27 457	0.33 460	0.39 509	0.32 419	0.30 417

RYNet	1.17 475	0.49 445	1.24 452	0.70 458	0.97 540	1.71 498	0.92 483	1.91 468	1.46 495	1.38 440	1.14 296	1.88 501	1.30 486	4.24 502	1.87 517	0.26 390	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.55 517	0.54 518

DeepPruner_ROB	0.74 328	0.48 442	0.87 337	0.57 328	0.44 354	0.79 312	0.54 338	1.73 406	0.96 246	1.38 440	1.27 349	1.24 385	0.73 283	1.43 320	0.73 356	0.34 471	0.28 465	0.27 390	0.26 408	0.31 410	0.31 427

DEmStereo	0.97 421	0.23 73	0.79 304	0.47 130	0.32 213	1.04 401	0.56 364	0.93 154	0.89 220	1.39 446	2.14 523	1.02 327	2.07 550	5.64 538	0.77 371	0.17 111	0.15 244	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.20 270

CIPLG	0.62 243	0.33 325	0.96 378	0.58 334	0.50 391	0.75 287	0.48 294	1.05 210	0.96 246	1.40 447	1.57 451	0.64 182	0.48 162	0.89 172	0.70 345	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

IPLGR_C	0.62 243	0.33 325	0.99 384	0.58 334	0.49 384	0.76 293	0.48 294	1.10 236	0.96 246	1.40 447	1.56 447	0.62 176	0.48 162	0.80 137	0.71 350	0.23 324	0.15 244	0.19 153	0.16 171	0.19 181	0.21 287

GMOStereo	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 449	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

error version	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 449	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-v	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 449	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

test-2	0.53 170	0.26 145	0.65 190	0.50 187	0.29 142	0.52 140	0.43 236	0.89 135	0.96 246	1.41 449	1.14 296	0.85 254	0.56 209	0.59 64	0.38 162	0.16 67	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.20 217	0.15 110

GwcNet	1.08 453	0.51 455	2.33 541	0.79 497	1.18 556	1.76 504	0.70 426	1.68 395	1.47 496	1.41 449	1.64 468	1.74 486	1.04 429	2.20 433	1.41 487	0.30 436	0.29 476	0.29 416	0.27 419	0.30 401	0.35 451

CBMV_ROB	0.90 401	0.44 424	0.63 176	0.51 219	0.37 283	1.25 443	0.49 304	1.77 423	1.27 420	1.41 449	2.00 512	1.33 410	1.08 441	2.17 427	0.76 365	0.43 509	0.42 534	0.47 520	0.44 521	0.41 467	0.36 457

test_for_model	1.30 486	3.71 597	0.58 152	3.22 588	2.84 588	0.59 188	0.33 109	1.40 317	0.83 203	1.42 455	0.61 115	0.52 129	0.37 89	0.51 36	0.33 102	2.46 576	0.15 244	0.16 61	0.11 9	4.39 599	1.50 571

pcwnet_v2	0.97 421	0.37 387	4.33 564	0.62 385	0.54 422	0.79 312	0.45 269	2.02 497	1.58 510	1.42 455	1.64 468	1.09 352	0.79 310	1.24 269	0.67 337	0.32 451	0.25 442	0.29 416	0.27 419	0.37 446	0.35 451

otaku	1.60 515	1.11 549	1.21 446	2.20 572	1.56 567	1.97 525	1.24 529	2.07 506	1.36 464	1.44 457	1.62 463	1.73 484	1.19 464	1.73 380	0.98 424	2.89 582	0.57 561	1.74 570	0.60 551	2.78 578	1.94 578

dad	0.86 391	0.66 503	1.06 414	0.56 311	0.37 283	0.76 293	0.44 249	1.17 254	1.50 500	1.44 457	1.27 349	1.34 414	0.75 287	2.52 458	0.84 395	0.42 504	0.27 457	0.83 556	0.26 408	0.41 467	0.29 403

Prome-Stereo	0.75 337	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.32 213	0.59 188	0.97 495	0.89 135	0.88 217	1.45 459	2.46 538	0.91 278	1.41 495	1.58 351	0.44 214	0.18 151	0.13 130	0.19 153	0.17 192	0.20 217	0.92 555

StereoDRNet-Refined	0.80 360	0.41 414	0.88 345	0.62 385	0.42 334	1.33 455	0.48 294	1.52 351	1.17 365	1.45 459	1.44 413	1.44 432	0.90 365	1.26 273	1.24 459	0.20 234	0.16 284	0.27 390	0.24 375	0.25 334	0.28 397
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.72 305	0.34 349	1.10 429	0.51 219	0.23 28	0.91 359	0.39 189	1.33 297	1.23 400	1.46 461	1.55 443	1.01 325	0.64 254	1.95 407	0.80 383	0.18 151	0.12 61	0.18 128	0.14 110	0.19 181	0.17 171

AAGNet	1.83 532	0.28 197	0.72 244	0.61 373	0.32 213	0.67 247	0.51 313	0.96 173	0.98 258	1.47 462	1.20 325	1.00 318	1.18 461	2.83 469	22.77 608	0.22 297	0.13 130	0.22 257	0.19 233	0.23 307	0.15 110

SST-Stereo	0.83 377	0.28 197	0.72 244	0.59 347	0.31 191	0.72 274	0.26 56	1.09 233	0.86 209	1.47 462	1.10 274	1.00 318	0.87 353	5.73 540	0.45 228	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.19 233	0.23 307	0.18 197

RAFT_R40	0.83 377	0.28 197	0.73 256	0.59 347	0.31 191	0.69 259	0.44 249	1.10 236	0.95 241	1.47 462	1.10 274	1.00 318	0.85 340	5.53 534	0.46 242	0.22 297	0.13 130	0.23 295	0.20 265	0.23 307	0.18 197

PFNet	0.91 404	0.26 145	1.10 429	0.63 395	0.32 213	0.64 218	0.56 364	1.17 254	0.99 265	1.47 462	1.08 263	0.98 311	0.69 268	6.62 556	0.54 293	0.20 234	0.12 61	0.24 315	0.19 233	0.20 217	0.17 171

ccnet	1.12 463	0.67 504	1.01 394	0.78 495	0.73 494	1.72 500	0.99 500	1.84 448	1.26 414	1.47 462	1.85 497	1.75 489	1.29 482	1.75 381	1.88 519	0.57 538	0.53 556	0.57 545	0.55 544	0.59 524	0.54 518

S-Stereo	1.15 472	0.46 433	2.17 536	0.81 503	0.80 516	1.21 438	1.19 526	1.93 475	2.02 543	1.47 462	2.11 520	1.57 456	1.17 457	2.05 417	1.41 487	0.40 496	0.40 530	0.35 478	0.31 468	0.44 484	0.70 544

Wz-Net-SNSev	1.49 504	1.23 556	6.27 575	0.68 448	0.67 476	1.37 461	1.41 540	2.00 489	1.39 477	1.48 468	1.61 460	2.29 531	1.32 488	3.93 497	2.14 530	0.31 444	0.28 465	0.31 435	0.33 486	0.42 472	0.36 457

DPSNet	1.69 524	0.59 484	4.33 564	0.70 458	0.57 434	2.02 529	1.62 553	3.35 572	1.78 527	1.48 468	1.38 395	2.17 527	2.84 569	4.77 514	3.66 556	0.48 523	0.31 486	0.29 416	0.25 390	0.64 531	0.48 503

GANet	1.36 494	0.47 438	0.86 326	0.67 437	0.45 361	1.34 458	1.73 556	1.64 386	1.24 406	1.49 470	2.38 532	1.55 454	1.20 467	9.30 587	0.93 410	0.30 436	0.31 486	0.33 460	0.28 440	0.39 459	0.30 417

RainbowNet	1.97 542	1.76 572	1.57 499	2.81 581	2.21 575	1.98 527	1.81 559	2.54 558	1.89 534	1.50 471	1.84 495	1.96 514	1.65 520	2.14 424	1.25 460	3.33 589	0.85 577	2.39 582	0.98 574	2.82 581	2.22 580

SuperB	2.53 561	0.59 484	18.45 595	0.69 452	0.50 391	1.87 518	0.88 473	1.67 394	2.39 553	1.50 471	1.42 404	1.14 366	1.15 455	4.28 505	5.07 566	0.24 340	0.19 354	0.22 257	0.19 233	7.86 604	0.34 446

NCCL2	1.00 432	0.56 474	1.06 414	0.75 487	0.57 434	1.31 452	1.72 555	1.77 423	1.36 464	1.50 471	1.17 312	1.91 506	1.17 457	1.54 343	1.29 467	0.35 478	0.31 486	0.45 515	0.44 521	0.40 464	0.40 472

ADLNet	0.85 386	0.36 380	0.89 351	0.85 520	0.72 489	1.24 441	0.76 440	1.82 440	1.36 464	1.52 474	1.35 387	1.27 397	0.99 416	1.23 264	1.15 449	0.27 406	0.20 372	0.26 373	0.25 390	0.28 379	0.30 417

MSAF-DinoV2	1.97 542	0.80 526	10.38 587	0.86 522	0.48 380	1.39 466	0.97 495	2.55 559	1.72 522	1.53 475	1.65 470	3.59 563	2.20 556	5.39 531	3.94 560	0.27 406	0.17 314	0.26 373	0.28 440	0.47 495	0.46 496

z-mn7	1.56 511	0.84 527	4.36 566	0.71 466	0.51 403	2.60 551	1.04 507	1.73 406	2.70 565	1.53 475	2.99 550	1.94 511	1.34 490	4.78 515	2.41 535	0.29 431	0.24 433	0.27 390	0.24 375	0.34 432	0.31 427

Pruner-Stereo	0.62 243	0.29 232	0.70 226	0.61 373	0.31 191	0.63 215	0.43 236	1.17 254	0.99 265	1.53 475	1.08 263	0.95 301	0.55 204	1.35 296	0.51 273	0.23 324	0.14 185	0.24 315	0.21 310	0.21 258	0.23 325

LMCR-Stereo	0.82 371	0.46 433	0.88 345	0.75 487	0.43 345	1.33 455	0.56 364	2.43 554	0.98 258	1.53 475	1.49 429	0.74 209	1.00 418	1.63 359	0.89 405	0.28 420	0.17 314	0.22 257	0.17 192	0.29 390	0.20 270

DMCA-RVC	0.74 328	0.40 406	1.27 458	0.66 425	0.49 384	0.77 301	0.47 283	1.35 305	1.01 273	1.53 475	1.01 229	1.29 403	0.82 325	1.31 284	0.78 373	0.27 406	0.21 394	0.35 478	0.27 419	0.32 419	0.24 339

HSM-Net_RVC	0.87 395	0.29 232	0.53 116	0.53 258	0.30 165	1.15 425	0.55 356	3.57 575	1.28 425	1.53 475	1.74 482	1.68 478	0.93 380	1.49 332	0.77 371	0.22 297	0.17 314	0.19 153	0.18 210	0.20 217	0.19 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 427	0.40 406	1.82 518	0.66 425	0.62 463	2.05 530	0.78 445	1.91 468	1.29 429	1.54 481	1.42 404	1.51 448	1.23 473	1.99 410	1.33 471	0.23 324	0.14 185	0.20 191	0.15 129	0.27 360	0.26 375

RGC	1.14 468	0.79 524	1.26 455	0.91 538	0.96 539	1.52 482	0.77 443	1.92 471	1.26 414	1.54 481	1.93 505	2.02 521	1.54 510	2.25 437	1.31 469	0.44 514	0.35 512	0.58 546	0.48 530	0.47 495	0.46 496

ADCP+	1.99 544	0.48 442	7.73 578	0.66 425	0.91 531	2.30 540	1.05 509	1.82 440	1.34 450	1.54 481	1.32 372	1.74 486	1.61 517	2.17 427	13.37 593	0.24 340	0.21 394	0.32 451	0.28 440	0.37 446	0.29 403

RP	1.09 456	0.50 452	1.12 433	0.90 535	1.04 542	1.11 414	0.84 461	1.80 436	1.62 512	1.55 484	2.00 512	1.90 505	1.78 531	1.84 393	1.25 460	0.52 529	0.36 517	0.48 522	0.36 502	0.45 488	0.43 488

LL-Strereo	1.33 491	0.39 399	1.38 472	0.61 373	0.61 457	0.75 287	0.66 411	1.63 384	1.17 365	1.56 485	1.60 456	2.03 522	2.12 552	9.72 594	0.97 421	0.21 268	0.18 336	0.27 390	0.23 362	0.22 282	0.25 351

DisPM	0.66 277	0.28 197	0.72 244	0.61 373	0.35 256	0.62 211	0.45 269	1.02 191	0.99 265	1.56 485	1.10 274	0.80 229	0.59 228	2.37 446	0.41 190	0.23 324	0.14 185	0.23 295	0.21 310	0.20 217	0.25 351

DSFCA	0.93 409	0.34 349	1.06 414	0.52 240	0.65 469	1.55 485	0.93 487	1.49 338	1.19 380	1.56 485	1.15 304	1.50 446	0.96 397	3.07 478	1.02 428	0.30 436	0.26 448	0.25 354	0.25 390	0.28 379	0.24 339

AF-Net	1.13 466	0.52 459	1.33 467	0.86 522	0.91 531	1.38 464	0.71 428	2.16 520	1.62 512	1.56 485	2.40 534	1.99 517	1.65 520	1.81 392	1.48 501	0.48 523	0.28 465	0.49 524	0.33 486	0.39 459	0.32 434

Wz-Net-TNSev	1.88 536	2.08 584	7.66 577	0.67 437	0.64 467	2.42 545	1.83 561	2.33 544	1.74 525	1.57 489	1.56 447	2.58 544	1.90 541	4.86 516	3.12 547	0.39 493	0.37 519	0.33 460	0.37 505	0.53 513	0.58 527

ADCRef	1.35 493	0.55 470	2.37 543	0.72 471	0.77 506	1.94 523	0.78 445	1.91 468	1.27 420	1.57 489	1.59 455	1.36 417	1.41 495	1.54 343	7.53 576	0.23 324	0.20 372	0.32 451	0.30 461	0.29 390	0.29 403

OMP-Stereo	0.94 411	0.33 325	0.72 244	0.90 535	0.31 191	0.49 105	0.36 145	1.16 252	1.06 293	1.58 491	1.12 287	1.46 437	0.69 268	6.94 564	0.49 262	0.19 195	0.14 185	0.24 315	0.18 210	0.20 217	0.14 73

ISRNet	0.80 360	0.33 325	1.07 419	0.81 503	0.66 472	0.60 196	0.34 121	1.19 269	1.13 338	1.59 492	1.53 436	1.35 415	0.77 299	1.27 276	0.94 412	0.39 493	0.34 501	0.43 510	0.38 507	0.34 432	0.49 507

MultiAttention	4.51 580	0.33 325	0.82 313	0.73 479	0.45 361	30.98 612	4.50 596	2.18 529	1.40 482	1.61 493	2.41 535	2.43 540	0.70 273	38.42 615	1.36 477	0.22 297	0.15 244	0.29 416	0.30 461	0.47 495	0.43 488

R-Stereo Train	0.57 218	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 493	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171

RAFT-Stereo	0.57 218	0.26 145	0.63 176	0.54 273	0.36 267	0.69 259	0.54 338	1.22 280	0.72 168	1.61 493	1.50 432	0.75 212	0.53 192	0.64 86	0.44 214	0.18 151	0.15 244	0.17 90	0.15 129	0.17 102	0.17 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet	0.98 425	0.47 438	1.70 507	0.76 490	0.94 536	1.51 481	0.91 481	1.92 471	1.32 443	1.61 493	1.13 292	1.47 442	0.97 400	1.75 381	1.46 498	0.28 420	0.23 424	0.29 416	0.27 419	0.35 435	0.27 385

KYRaft	0.75 337	0.28 197	0.62 173	0.56 311	0.29 142	0.67 247	0.86 468	0.94 161	0.84 207	1.62 497	2.21 525	1.16 368	1.02 425	1.57 349	0.40 179	0.20 234	0.13 130	0.22 257	0.28 440	0.20 217	1.02 559

ARAFT	0.77 345	0.36 380	1.49 494	0.51 219	0.31 191	0.90 355	0.82 459	1.90 464	1.06 293	1.62 497	1.24 335	1.02 327	0.64 254	1.84 393	0.50 268	0.18 151	0.14 185	0.28 405	0.27 419	0.17 102	0.16 143

YMNet	1.00 432	0.54 465	1.40 473	0.81 503	0.85 525	1.87 518	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 499	1.99 509	1.77 491	0.97 400	1.50 334	1.45 495	0.33 460	0.37 519	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

YMNet_1	1.00 432	0.54 465	1.40 473	0.81 503	0.85 525	1.87 518	0.62 397	1.55 364	1.18 372	1.63 499	1.99 509	1.77 491	0.97 400	1.50 334	1.45 495	0.33 460	0.37 519	0.31 435	0.32 476	0.32 419	0.29 403

DLCB_ROB	0.86 391	0.40 406	0.78 301	0.68 448	0.54 422	1.11 414	0.84 461	1.49 338	1.23 400	1.64 501	1.65 470	1.70 481	0.91 368	1.70 374	1.05 430	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.27 419	0.27 360	0.24 339

w-ln-seven-2	1.18 476	0.61 494	4.25 563	0.68 448	0.61 457	1.20 436	0.93 487	1.63 384	1.35 460	1.66 502	1.53 436	1.47 442	1.37 493	3.00 477	1.74 512	0.25 367	0.24 433	0.29 416	0.26 408	0.33 428	0.28 397

PSM-AAD	0.79 357	0.27 175	0.53 116	0.55 297	0.28 125	0.77 301	1.24 529	0.99 180	0.91 229	1.66 502	1.57 451	0.81 233	2.19 555	1.65 362	0.44 214	0.19 195	0.14 185	0.38 492	0.32 476	0.21 258	0.70 544

MADNet+	2.69 565	3.22 595	11.53 589	1.44 564	1.12 549	3.19 565	1.81 559	2.85 564	2.37 552	1.68 504	2.07 519	2.85 553	2.18 554	7.41 571	5.23 567	0.79 552	0.76 570	0.69 554	0.65 554	0.98 552	0.95 556

IIG-Stereo	0.96 415	0.31 287	0.72 244	0.88 530	0.33 234	0.61 202	0.26 56	1.19 269	1.03 280	1.69 505	1.37 390	1.46 437	0.75 287	6.96 565	0.51 273	0.19 195	0.14 185	0.23 295	0.18 210	0.20 217	0.14 73

edge stereo	1.11 461	0.50 452	1.30 461	0.71 466	0.65 469	1.14 419	0.75 437	1.93 475	1.37 468	1.71 506	1.83 493	2.54 543	1.44 499	2.43 450	1.23 458	0.42 504	0.41 532	0.54 535	0.35 497	0.42 472	0.46 496

stereogan	1.15 472	0.42 418	1.40 473	0.86 522	0.84 522	2.38 544	0.71 428	1.88 458	1.73 523	1.72 507	1.94 507	2.31 533	1.29 482	2.07 418	1.08 436	0.36 482	0.35 512	0.39 498	0.31 468	0.51 509	0.46 496

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 530	0.87 532	3.56 558	0.80 500	0.75 502	3.72 571	2.44 585	1.82 440	1.82 531	1.74 508	1.91 504	1.92 509	1.26 479	7.69 577	1.28 466	0.45 515	0.47 546	0.52 529	0.77 560	0.50 504	0.50 510

FTStereo	0.91 404	0.26 145	0.56 136	0.54 273	0.33 234	0.66 243	1.87 564	1.00 184	0.75 175	1.75 509	4.15 564	1.04 334	1.65 520	1.57 349	0.46 242	0.19 195	0.16 284	0.23 295	0.21 310	0.18 137	0.63 535

FAT-Stereo	1.07 450	0.41 414	1.32 465	0.72 471	0.58 443	1.08 408	0.89 475	1.96 480	1.65 514	1.75 509	1.98 508	2.03 522	1.48 505	2.02 413	1.18 456	0.42 504	0.35 512	0.34 470	0.29 452	0.35 435	0.53 517

FBW_ROB	1.71 528	0.62 498	1.45 485	0.67 437	0.61 457	1.81 511	1.08 514	2.52 557	1.70 519	1.77 511	1.73 480	1.98 516	1.25 477	12.57 601	1.84 516	0.34 471	0.37 519	0.56 543	0.38 507	0.45 488	0.43 488

DRaft	0.80 360	0.24 94	0.70 226	0.45 109	0.30 165	0.97 385	0.53 332	1.05 210	0.97 253	1.78 512	2.02 515	0.80 229	1.74 527	2.73 467	0.72 353	0.17 111	0.14 185	0.20 191	0.20 265	0.18 137	0.21 287

DANet	1.08 453	0.61 494	1.32 465	0.85 520	0.72 489	1.37 461	0.51 313	1.54 360	1.15 353	1.78 512	1.54 441	2.01 519	1.11 446	2.90 472	2.00 525	0.33 460	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 484	0.45 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 432	0.44 424	1.13 435	0.70 458	0.81 518	1.62 491	0.79 448	2.14 515	1.44 493	1.78 512	1.33 374	1.43 427	1.05 433	2.18 430	1.53 505	0.27 406	0.21 394	0.31 435	0.30 461	0.32 419	0.28 397

DCVSM-stereo	0.72 305	0.35 370	0.76 286	0.55 297	0.42 334	0.73 278	0.38 174	1.21 272	1.02 276	1.79 515	1.04 250	1.62 464	1.03 427	1.04 218	0.79 379	0.24 340	0.27 457	0.29 416	0.24 375	0.30 401	0.36 457

Wz-Net-MNSev	1.11 461	0.58 481	2.23 539	0.66 425	0.71 487	1.95 524	1.46 543	1.98 486	1.45 494	1.79 515	1.43 408	1.49 445	1.33 489	1.97 409	1.42 491	0.27 406	0.23 424	0.28 405	0.28 440	0.34 432	0.31 427

DAS	0.84 382	0.34 349	1.03 405	0.64 404	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 515	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.83 469	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

SepStereo	0.82 371	0.34 349	1.03 405	0.64 404	0.69 484	0.77 301	0.63 402	1.54 360	1.20 385	1.79 515	1.55 443	0.95 301	1.04 429	2.30 441	0.60 317	0.21 268	0.16 284	0.25 354	0.18 210	0.27 360	0.22 305

LALA_ROB	1.01 438	0.59 484	1.16 441	0.67 437	0.51 403	1.63 492	1.26 533	1.69 397	1.38 472	1.81 519	1.37 390	1.94 511	1.02 425	1.58 351	1.38 479	0.37 486	0.27 457	0.43 510	0.37 505	0.43 478	0.37 462

ACVNet_1	2.18 548	1.45 565	1.72 510	2.85 582	2.33 581	2.28 539	1.46 543	3.08 568	2.22 551	1.82 520	2.05 518	3.56 562	1.98 545	3.09 481	1.40 483	3.17 584	0.60 563	2.40 583	0.92 569	2.91 585	2.37 584

PASM	1.34 492	0.92 535	2.62 550	0.86 522	0.87 529	1.03 399	1.08 514	1.50 342	1.51 502	1.82 520	1.41 403	1.68 478	1.26 479	4.87 517	1.34 473	0.61 544	0.65 568	0.68 552	0.78 561	0.69 538	0.68 543

XPNet_ROB	0.96 415	0.49 445	1.09 426	0.72 471	0.57 434	1.11 414	1.14 520	1.66 392	1.23 400	1.85 522	1.39 399	1.64 472	1.11 446	1.80 390	1.42 491	0.38 490	0.30 480	0.33 460	0.29 452	0.37 446	0.34 446

zh-sn7	1.76 531	1.38 558	6.58 576	0.74 483	0.72 489	1.78 509	1.31 535	1.88 458	1.56 509	1.86 523	2.47 539	1.81 494	2.08 551	5.12 522	3.80 558	0.32 451	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 484	0.40 472

XQC	1.37 495	0.87 532	2.56 548	0.84 515	0.69 484	1.83 514	0.89 475	2.07 506	1.88 533	1.88 524	1.53 436	1.91 506	1.55 512	2.85 471	3.05 545	0.48 523	0.29 476	0.44 514	0.39 509	0.69 538	0.60 532

ADCPNet	1.85 534	0.69 509	8.07 579	0.71 466	0.58 443	2.79 558	1.22 528	1.94 477	1.54 506	1.88 524	1.69 476	2.46 542	2.04 547	2.37 446	6.48 571	0.38 490	0.37 519	0.38 492	0.43 519	0.47 495	0.45 493

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 546	1.15 552	3.10 555	1.05 549	0.76 505	5.03 585	2.40 584	2.16 520	2.62 562	1.89 526	2.28 528	2.69 548	1.65 520	9.35 589	2.04 526	0.64 548	0.51 554	0.68 552	0.71 558	1.09 559	0.67 541

ADCL	1.72 529	0.57 478	3.66 559	0.67 437	0.61 457	2.61 553	1.85 562	1.96 480	1.67 516	1.90 527	1.83 493	2.06 525	1.90 541	2.13 423	9.15 585	0.26 390	0.24 433	0.34 470	0.32 476	0.38 455	0.35 451

ETE_ROB	0.96 415	0.64 501	1.16 441	0.69 452	0.48 380	1.14 419	1.13 519	1.77 423	1.19 380	1.91 528	1.45 415	1.73 484	1.05 433	1.60 354	1.14 448	0.32 451	0.26 448	0.38 492	0.34 492	0.39 459	0.41 477

NVStereoNet_ROB	1.88 536	1.07 544	1.45 485	1.07 552	1.17 554	1.47 477	1.48 545	1.89 461	1.93 539	1.94 529	4.67 572	3.08 558	1.80 533	6.51 554	1.65 509	1.06 563	0.86 579	1.08 566	1.32 580	0.93 550	1.26 567
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.52 508	0.84 527	3.42 557	0.87 529	0.66 472	2.56 550	0.95 492	2.36 547	1.70 519	1.98 530	1.86 498	2.45 541	1.79 532	2.95 473	2.58 537	0.52 529	0.48 548	0.55 540	0.59 550	0.59 524	0.61 533

w-ln-seven	1.38 497	0.70 512	3.91 562	0.75 487	0.72 489	2.69 555	0.95 492	2.02 497	1.99 541	1.99 531	1.73 480	1.82 497	1.17 457	2.45 451	2.84 542	0.28 420	0.25 442	0.31 435	0.30 461	0.41 467	0.33 441

GrayStereo	0.82 371	0.26 145	0.58 152	0.63 395	0.37 283	0.76 293	1.86 563	1.11 242	0.87 213	1.99 531	1.89 502	1.08 342	1.82 536	1.39 311	0.48 254	0.19 195	0.14 185	0.19 153	0.21 310	0.18 137	0.39 471

psmorigin	1.52 508	0.69 509	10.52 588	0.68 448	0.59 451	1.13 418	0.70 426	1.57 368	1.19 380	1.99 531	1.79 489	2.26 530	1.47 504	2.09 420	1.36 477	0.39 493	0.40 530	0.34 470	0.33 486	0.43 478	0.56 522

CBMV	0.95 414	0.44 424	0.66 198	0.53 258	0.35 256	1.53 483	1.63 554	1.69 397	1.42 490	2.00 534	1.60 456	1.43 427	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 471	0.34 501	0.39 498	0.33 486	0.33 428	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	1.03 444	0.24 94	0.67 203	0.49 175	0.28 125	0.81 329	0.33 109	0.83 119	1.08 304	2.05 535	4.65 571	1.04 334	0.57 218	5.98 548	0.50 268	0.18 151	0.13 130	0.26 373	0.20 265	0.16 71	0.17 171

WZ-Net	1.95 540	0.95 536	10.10 584	0.86 522	0.78 508	1.69 497	1.60 552	2.20 533	1.98 540	2.08 536	1.93 505	2.30 532	1.97 544	5.30 525	3.17 550	0.34 471	0.26 448	0.29 416	0.31 468	0.51 509	0.47 500

NaN_ROB	1.13 466	0.55 470	1.15 440	0.64 404	0.48 380	1.61 490	2.03 572	1.72 405	1.48 497	2.09 537	1.27 349	1.40 422	1.08 441	3.94 498	1.30 468	0.28 420	0.34 501	0.28 405	0.28 440	0.30 401	0.33 441

SGM-Forest	1.24 479	0.38 394	0.60 164	0.52 240	0.37 283	1.56 486	1.30 534	1.65 387	1.36 464	2.11 538	1.79 489	1.63 469	0.93 380	7.48 574	0.95 416	0.36 482	0.37 519	0.39 498	0.34 492	0.37 446	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	2.43 559	1.41 562	2.04 528	2.62 579	2.24 576	2.63 554	1.88 565	3.31 570	3.01 568	2.19 539	3.45 557	4.62 571	2.04 547	4.50 509	1.47 499	2.55 578	0.64 566	2.22 576	0.84 564	2.69 577	2.29 582

RTSC	1.29 484	0.73 516	2.44 544	0.83 514	0.57 434	1.85 516	0.65 406	1.88 458	2.00 542	2.20 540	1.66 473	1.60 462	1.26 479	2.33 443	3.92 559	0.32 451	0.23 424	0.27 390	0.29 452	0.37 446	0.37 462

test_sample8	2.19 549	0.49 445	1.13 435	0.56 311	0.39 310	1.02 396	0.73 432	1.82 440	1.15 353	2.26 541	1.30 359	4.94 577	2.52 565	2.27 439	7.92 581	0.57 538	12.61 612	0.62 548	0.67 555	0.45 488	0.42 481

MFMNet_re	1.40 500	1.14 551	1.68 506	1.39 561	1.07 543	1.48 478	1.43 541	1.87 455	1.82 531	2.26 541	2.19 524	1.51 448	1.86 538	1.52 337	1.25 460	0.93 556	0.83 573	0.84 557	0.80 562	0.99 554	1.05 563

PWC_ROB	1.24 479	0.76 522	2.46 545	0.72 471	0.78 508	1.15 425	0.49 304	1.75 413	1.92 537	2.31 543	3.07 551	1.59 460	1.40 494	2.46 454	2.10 529	0.33 460	0.22 412	0.35 478	0.24 375	0.38 455	0.41 477

IMH-64-1	2.70 566	1.79 574	1.46 487	3.26 590	2.66 584	3.23 567	2.10 573	4.08 578	2.75 566	2.34 544	3.81 561	3.06 556	2.22 557	4.25 503	2.59 538	3.75 593	0.84 574	2.75 589	1.35 581	3.15 587	2.60 590

IMH-64	2.70 566	1.79 574	1.46 487	3.26 590	2.66 584	3.23 567	2.10 573	4.08 578	2.75 566	2.34 544	3.81 561	3.06 556	2.22 557	4.25 503	2.59 538	3.75 593	0.84 574	2.75 589	1.35 581	3.15 587	2.60 590

LVE	3.31 575	1.67 571	1.64 502	2.85 582	2.42 582	3.20 566	2.26 580	4.78 586	5.05 587	2.35 546	6.91 581	6.02 583	2.37 560	9.15 585	2.17 531	3.19 586	1.08 590	2.38 581	1.47 587	2.81 580	2.40 586

CSAN	1.41 501	0.59 484	1.26 455	0.70 458	0.50 391	1.76 504	1.78 557	1.77 423	1.90 536	2.35 546	2.32 529	1.92 509	1.94 543	5.56 536	1.49 502	0.43 509	0.35 512	0.40 503	0.41 514	0.43 478	0.41 477

WAO-6	2.81 569	1.60 569	1.46 487	2.36 576	2.28 578	3.55 569	2.29 581	4.21 581	4.56 585	2.36 548	4.51 566	4.88 576	2.66 567	4.60 510	4.07 563	1.72 569	1.15 591	2.31 578	1.46 586	2.31 569	1.85 576

SANet	1.88 536	0.57 478	2.18 538	0.63 395	0.40 321	2.80 559	1.57 550	2.39 551	5.88 590	2.36 548	3.57 558	3.72 566	2.97 571	4.74 513	1.76 513	0.34 471	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 500	0.37 462

SHD	1.31 488	0.71 515	2.34 542	0.86 522	0.75 502	1.77 507	0.65 406	2.22 534	2.50 559	2.40 550	1.71 478	1.91 506	1.60 516	1.93 405	2.37 534	0.38 490	0.31 486	0.38 492	0.40 513	0.48 500	0.50 510

zh-mn7	1.70 525	1.21 555	8.30 582	0.69 452	0.53 418	1.45 476	0.84 461	1.70 402	2.09 547	2.41 551	2.67 544	1.68 478	1.23 473	4.49 507	2.87 543	0.30 436	0.26 448	0.27 390	0.27 419	0.31 410	0.35 451

AnyNet_C32	1.96 541	1.10 546	5.17 569	0.90 535	1.11 547	2.12 534	2.37 583	1.85 449	1.48 497	2.45 552	1.70 477	2.05 524	1.64 519	2.50 457	10.28 589	0.37 486	0.34 501	0.35 478	0.41 514	0.49 503	0.54 518

DispFullNet	2.34 554	2.85 592	3.66 559	3.08 587	2.27 577	1.97 525	0.67 415	2.00 489	1.70 519	2.52 553	2.00 512	2.23 528	5.86 589	3.44 492	1.58 506	1.01 558	0.32 494	2.64 588	1.94 593	2.85 583	2.24 581

AnyNet_C01	2.26 551	1.78 573	10.22 586	0.93 541	0.74 495	2.92 561	2.20 578	2.29 542	1.80 529	2.53 554	2.41 535	2.71 549	1.73 526	3.41 489	6.72 573	0.41 500	0.39 528	0.40 503	0.42 517	0.67 536	0.63 535

RTS	2.67 563	1.38 558	15.28 593	0.99 545	1.26 560	3.78 572	1.96 569	2.15 517	2.62 562	2.61 555	2.85 548	2.60 545	1.59 514	6.27 550	5.71 569	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

RTSA	2.67 563	1.38 558	15.28 593	0.99 545	1.26 560	3.78 572	1.96 569	2.15 517	2.62 562	2.61 555	2.85 548	2.60 545	1.59 514	6.27 550	5.71 569	0.40 496	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 504	0.48 503

pmcnn	2.37 555	0.42 418	2.71 552	0.63 395	0.43 345	1.54 484	1.19 526	2.01 493	1.53 505	2.64 557	7.60 586	18.07 606	1.45 501	3.44 492	2.78 541	0.18 151	0.15 244	0.15 30	0.12 49	0.20 217	0.18 197

IMH	3.21 574	1.85 578	1.48 492	3.25 589	2.69 586	4.07 578	2.02 571	4.41 583	3.80 578	2.72 558	7.11 584	4.75 574	2.92 570	5.92 545	2.55 536	3.85 597	0.88 580	2.78 591	1.36 583	3.19 589	2.59 589

JetBlue	3.97 576	2.01 579	10.19 585	1.38 560	2.84 588	10.53 594	9.54 598	3.60 576	2.41 554	2.73 559	3.39 556	4.54 570	4.31 584	7.85 580	6.84 574	0.88 554	0.93 583	0.89 558	0.91 568	1.74 566	1.91 577

SAMSARA	1.55 510	0.84 527	2.61 549	1.22 557	1.07 543	2.50 548	1.93 567	2.05 500	1.89 534	2.75 560	1.66 473	2.81 551	1.69 525	3.08 480	1.97 524	0.46 521	0.51 554	0.42 508	0.46 526	0.58 522	0.59 529

Dean	2.91 572	1.53 568	2.07 529	2.96 586	2.51 583	3.15 564	2.14 576	4.75 585	4.41 584	2.76 561	6.10 579	5.53 581	2.37 560	2.97 475	1.92 521	3.18 585	0.85 577	2.51 586	1.04 577	2.88 584	2.47 587

G-Net	1.66 520	0.63 499	1.56 497	1.11 554	0.74 495	2.98 563	0.91 481	1.55 364	1.22 397	2.76 561	8.18 592	2.32 534	2.53 566	1.92 402	1.87 517	0.48 523	0.44 538	0.45 515	0.31 468	0.60 528	0.57 526

ADCS	2.25 550	0.99 540	5.55 570	0.81 503	0.74 495	2.19 536	1.80 558	2.27 540	2.14 548	2.80 563	2.13 522	2.40 538	2.03 546	2.64 464	13.69 594	0.41 500	0.39 528	0.40 503	0.45 523	0.58 522	0.56 522

ADCMid	1.89 539	0.73 516	5.06 568	0.72 471	0.67 476	2.00 528	1.14 520	1.97 484	1.48 497	2.86 564	1.81 492	2.37 536	2.05 549	2.24 435	10.39 590	0.33 460	0.31 486	0.39 498	0.43 519	0.50 504	0.44 491

WAO-7	2.66 562	1.40 561	1.73 512	1.39 561	1.17 554	3.93 575	1.94 568	4.11 580	3.88 579	2.92 565	5.50 576	4.18 569	3.00 573	7.63 576	3.71 557	1.13 566	1.00 585	1.17 567	1.13 579	1.18 562	1.09 565

tt	6.58 589	0.26 145	6.10 574	3.77 596	2.16 572	11.55 595	19.63 604	13.33 603	5.74 589	2.96 566	2.65 543	4.97 579	6.33 594	3.81 496	7.24 575	9.15 605	11.32 611	5.89 605	6.24 604	6.03 600	2.55 588

LSM	6.33 587	1.10 546	13.19 590	1.41 563	68.17 619	1.64 494	1.90 566	1.92 471	2.46 555	2.99 567	3.11 552	1.88 501	1.80 533	2.61 462	2.06 528	0.41 500	0.58 562	0.50 525	0.57 546	0.64 531	17.66 612

KSHMR	8.75 594	2.06 583	2.11 533	3.53 594	3.11 591	4.13 579	2.69 586	5.60 589	61.37 626	3.00 568	55.83 624	4.98 580	2.45 563	4.49 507	2.61 540	3.46 590	1.55 595	3.14 595	1.94 593	3.72 592	3.18 595

PVD	1.70 525	0.84 527	2.26 540	0.94 543	0.83 521	2.48 547	0.97 495	2.59 560	3.35 572	3.01 569	2.77 546	2.34 535	2.47 564	2.67 465	3.14 548	0.47 522	0.45 542	0.59 547	0.48 530	0.59 524	0.75 549

PWCK	2.88 571	2.05 582	5.72 572	2.08 571	1.11 547	3.55 569	3.90 593	2.86 565	3.54 577	3.03 570	3.63 559	3.10 559	2.31 559	8.15 583	3.09 546	2.12 573	0.91 582	1.75 571	0.98 574	2.57 575	1.18 566

SPS-STEREO	1.67 521	1.04 543	1.23 449	1.21 556	1.13 552	1.82 513	1.11 516	2.16 520	1.52 503	3.07 571	2.32 529	2.82 552	1.80 533	4.11 501	2.04 526	1.03 561	0.99 584	0.97 560	0.94 570	1.03 557	1.02 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	3.14 573	1.66 570	1.81 516	2.43 577	2.32 580	5.80 588	1.58 551	3.52 574	4.70 586	3.09 572	8.22 593	4.76 575	3.36 575	6.52 555	2.29 533	2.33 575	0.61 564	1.91 574	1.05 578	2.44 572	2.34 583

aanetorigin	1.23 478	0.79 524	2.78 554	0.70 458	0.79 511	0.99 391	1.06 512	1.06 223	1.37 468	3.52 573	2.61 542	1.72 483	1.63 518	1.99 410	1.78 514	0.25 367	0.24 433	0.26 373	0.25 390	0.38 455	0.45 493

SGM_RVC	1.68 523	0.36 380	0.61 167	0.59 347	0.29 142	2.25 538	1.18 525	2.38 550	1.68 518	3.60 574	2.67 544	3.69 565	2.42 562	8.13 581	1.90 520	0.31 444	0.31 486	0.30 429	0.28 440	0.30 401	0.29 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	5.08 583	2.33 587	5.55 570	3.94 599	3.51 595	5.20 586	2.72 588	5.61 590	16.52 604	3.84 575	4.60 568	9.21 593	5.89 590	5.90 544	8.66 584	3.75 593	1.34 592	3.18 596	1.88 591	4.33 598	3.61 598

WAO-8	4.40 578	1.82 576	1.79 514	2.34 574	2.20 573	9.19 591	1.53 546	6.09 592	16.46 602	3.94 576	7.84 590	7.32 585	3.72 581	9.41 591	3.31 551	2.00 571	1.07 588	2.44 584	1.37 584	2.50 573	1.68 573

Venus	4.40 578	1.82 576	1.79 514	2.34 574	2.20 573	9.19 591	1.53 546	6.09 592	16.46 602	3.94 576	7.84 590	7.32 585	3.72 581	9.41 591	3.31 551	2.00 571	1.07 588	2.44 584	1.37 584	2.50 573	1.68 573

UNDER WATER-64	5.27 584	2.32 586	8.78 583	3.93 598	3.54 596	7.61 589	3.03 592	5.84 591	14.19 598	4.04 578	4.04 563	9.39 594	6.26 592	5.93 546	8.48 583	3.60 592	1.51 594	3.13 594	1.88 591	4.29 597	3.61 598

WCMA_ROB	1.84 533	0.47 438	1.31 462	0.69 452	0.57 434	2.11 533	1.14 520	1.87 455	1.73 523	4.04 578	6.43 580	5.62 582	3.61 578	2.59 460	1.94 522	0.52 529	0.44 538	0.39 498	0.42 517	0.48 500	0.47 500

ktn	4.70 581	2.38 588	2.12 534	3.76 595	3.24 592	4.85 583	2.95 591	5.52 588	7.37 593	4.07 580	19.32 607	7.46 587	3.47 576	7.39 570	2.95 544	4.04 598	1.85 596	3.26 597	2.22 596	3.08 586	2.65 592

notaker	3.98 577	2.40 589	2.68 551	3.82 597	3.27 594	3.97 577	2.14 576	4.78 586	3.45 575	4.12 581	6.94 582	7.65 589	3.26 574	7.82 579	5.30 568	4.04 598	1.41 593	3.36 598	2.10 595	3.88 593	3.31 596

MSMD_ROB	1.99 544	0.59 484	0.89 351	0.70 458	0.61 457	3.95 576	0.94 490	1.80 436	1.79 528	4.41 582	4.43 565	8.17 591	3.66 579	3.40 488	1.33 471	0.52 529	0.48 548	0.54 535	0.58 547	0.53 513	0.50 510

JetRed	6.91 590	8.80 602	25.96 605	2.85 582	3.25 593	13.98 601	11.87 600	6.25 594	4.28 583	4.45 583	4.56 567	6.69 584	5.46 588	7.46 573	14.05 595	2.59 579	3.31 599	2.59 587	2.29 597	4.20 596	3.36 597

MDST_ROB	1.67 521	0.34 349	1.58 500	0.92 540	0.58 443	4.26 580	1.11 516	2.83 563	1.41 487	4.49 584	2.55 541	1.45 434	0.97 400	7.79 578	1.17 453	0.31 444	0.25 442	0.37 489	0.33 486	0.31 410	0.30 417

ELAS_RVC	2.48 560	0.74 519	1.90 522	1.05 549	0.92 533	2.76 556	4.01 594	2.76 562	4.11 581	4.69 585	4.63 569	4.62 571	5.96 591	3.97 499	3.96 561	0.63 547	0.53 556	0.56 543	0.52 541	0.64 531	0.63 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.57 597	1.47 566	177.42 626	0.67 437	0.53 418	1.58 488	1.16 523	1.90 464	3.37 573	4.71 586	3.38 555	3.10 559	2.69 568	3.13 482	3.58 555	0.25 367	0.23 424	0.33 460	0.27 419	0.83 544	0.81 550

EDNetEfficient	2.37 555	1.10 546	8.08 580	0.74 483	0.71 487	0.98 390	1.56 548	1.46 332	4.06 580	4.90 587	2.82 547	2.25 529	3.48 577	2.95 473	9.97 586	0.26 390	0.24 433	0.26 373	0.30 461	0.68 537	0.61 533

MADNet++	5.01 582	3.14 593	4.91 567	4.55 601	3.94 598	5.20 586	4.41 595	4.40 582	4.13 582	4.95 588	6.08 578	4.74 573	5.37 587	9.40 590	10.67 591	4.65 600	4.15 602	3.97 600	3.34 599	4.09 595	4.08 601

TorneroNet-64	5.30 585	2.03 580	1.74 513	3.43 592	2.81 587	10.09 593	2.12 575	9.10 599	17.12 607	4.96 589	9.27 596	10.72 600	3.70 580	9.20 586	4.55 565	3.31 588	0.84 574	2.88 592	1.55 588	3.49 590	3.04 593

ELAS	2.37 555	0.74 519	1.54 496	0.99 545	0.92 533	4.78 582	2.33 582	3.33 571	3.37 573	5.05 590	4.77 573	3.67 564	4.53 586	3.42 490	4.50 564	0.62 545	0.53 556	0.55 540	0.53 542	0.63 529	0.64 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	10.31 596	11.40 604	14.84 592	20.96 607	18.45 604	13.80 600	10.76 599	15.78 604	3.53 576	5.20 591	5.52 577	16.26 604	12.61 599	7.51 575	10.15 587	7.43 603	2.37 597	4.31 601	3.43 600	11.36 606	10.61 605

FCDSN-DC	2.32 553	0.63 499	0.81 310	0.84 515	0.75 502	2.23 537	0.94 490	2.09 509	1.80 529	5.45 592	7.72 589	7.77 590	6.93 596	3.39 487	1.80 515	0.52 529	0.48 548	0.52 529	0.51 540	0.57 520	0.58 527
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	2.41 558	1.07 544	2.14 535	1.18 555	1.10 545	2.14 535	1.36 538	1.96 480	1.66 515	5.46 593	7.07 583	4.95 578	4.32 585	5.50 533	2.26 532	1.04 562	1.02 587	0.99 562	0.97 572	1.02 555	1.04 561

FC-DCNN	2.72 568	0.59 484	0.86 326	0.73 479	0.57 434	2.91 560	1.04 507	3.01 567	2.60 560	6.83 594	7.64 587	9.92 595	6.33 594	5.21 523	3.14 548	0.53 535	0.48 548	0.51 527	0.50 537	0.53 513	0.51 514

FC-DCNN v2	2.81 569	0.59 484	0.85 320	0.73 479	0.57 434	2.97 562	1.05 509	3.39 573	2.61 561	6.98 595	7.67 588	10.38 598	6.31 593	5.75 541	3.37 554	0.53 535	0.48 548	0.51 527	0.50 537	0.53 513	0.51 514

DGTPSM_ROB	13.01 601	8.23 600	21.87 598	9.51 603	18.10 602	11.56 596	32.01 610	10.63 600	16.20 600	7.03 596	19.48 608	10.15 596	16.66 604	9.83 596	22.42 605	4.75 601	8.68 605	5.37 602	10.25 607	6.16 601	11.36 606

DPSMNet_ROB	13.02 602	8.23 600	21.91 599	9.53 604	18.11 603	11.56 596	32.02 611	10.64 601	16.23 601	7.05 597	19.49 609	10.16 597	16.66 604	9.85 597	22.43 606	4.77 602	8.68 605	5.38 603	10.26 608	6.17 602	11.36 606

TorneroNet	10.70 598	2.03 580	1.82 518	3.43 592	3.01 590	43.83 615	2.22 579	8.87 598	67.47 627	7.17 598	27.36 611	10.68 599	3.85 583	8.67 584	7.65 580	3.59 591	0.88 580	3.04 593	1.57 589	3.71 591	3.17 594

MeshStereo	2.26 551	0.56 474	0.92 362	0.61 373	0.49 384	2.60 551	1.02 505	3.18 569	2.05 545	7.40 599	4.98 575	7.58 588	2.98 572	6.37 552	1.96 523	0.43 509	0.43 535	0.45 515	0.39 509	0.43 478	0.42 481
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MANE	6.19 586	0.59 484	1.03 405	0.93 541	1.22 559	13.38 598	2.69 586	12.81 602	17.94 608	8.21 600	10.82 599	14.72 602	11.68 598	11.39 600	11.90 592	0.59 542	0.50 553	0.52 529	1.76 590	0.55 517	0.54 518

USTest	14.33 603	14.94 606	21.04 597	17.44 606	16.05 601	23.26 603	33.84 612	21.73 606	11.80 597	9.36 601	10.14 597	15.97 603	13.20 601	17.28 605	22.43 606	3.78 596	5.01 603	6.17 606	6.16 603	9.25 605	7.72 604

ASD4	15.85 604	10.99 603	19.63 596	10.21 605	11.70 600	19.24 602	31.10 609	19.35 605	10.68 595	11.14 602	10.18 598	12.59 601	12.64 600	14.74 603	24.83 609	12.93 611	9.94 610	26.83 616	19.40 611	16.23 609	12.70 611

SGM-ForestM	6.52 588	0.38 394	1.26 455	0.63 395	0.35 256	13.59 599	5.32 597	6.32 595	6.70 592	11.14 602	9.18 595	22.51 614	13.93 602	16.89 604	20.07 603	0.36 482	0.37 519	0.36 486	0.35 497	0.36 442	0.34 446

DPSM_ROB	19.08 605	19.14 608	25.17 603	22.15 609	20.85 606	28.17 605	37.82 614	26.56 610	16.85 605	14.14 604	14.84 602	21.70 608	18.75 607	21.87 608	26.55 611	10.16 609	9.30 608	10.47 608	10.42 609	14.03 607	12.61 609

DPSM	19.08 605	19.14 608	25.17 603	22.15 609	20.85 606	28.17 605	37.82 614	26.56 610	16.85 605	14.14 604	14.84 602	21.70 608	18.75 607	21.87 608	26.55 611	10.16 609	9.30 608	10.47 608	10.42 609	14.03 607	12.61 609

Anonymous_1	43.04 620	18.73 607	24.79 602	21.81 608	46.26 617	27.80 604	37.60 613	28.08 612	16.14 599	14.66 606	14.30 601	20.65 607	17.88 606	21.56 607	25.94 610	117.93 627	8.92 607	100.65 622	126.50 624	158.64 628	12.08 608

DPSimNet_ROB	11.20 600	4.98 599	35.43 609	2.90 585	4.52 599	7.89 590	17.09 603	4.66 584	6.06 591	14.89 607	10.93 600	17.29 605	36.81 616	13.18 602	15.68 599	2.86 581	6.29 604	5.75 604	5.09 602	3.91 594	7.70 603

xxxxx1	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 614	25.60 609	17.75 608	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 611	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 625

tt_ll	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 614	25.60 609	17.75 608	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 611	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 625

ff	54.10 622	25.67 610	27.13 606	113.43 623	96.96 622	30.69 609	47.44 616	32.38 614	25.60 609	17.75 608	17.27 604	21.81 610	21.02 609	24.43 611	33.82 613	33.37 619	40.54 621	157.71 626	175.86 626	66.16 621	72.93 625

coex-ft	8.13 593	2.13 585	98.04 625	0.67 437	0.53 418	1.71 498	1.56 548	1.65 387	11.11 596	18.17 611	3.75 560	3.88 567	7.61 597	2.98 476	6.49 572	0.30 436	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 535	0.50 510

LE_ROB	8.05 592	0.37 387	23.53 601	0.74 483	0.33 234	2.77 557	2.87 590	3.71 577	27.24 612	25.39 612	8.87 594	8.46 592	26.71 612	6.65 557	21.99 604	0.21 268	0.19 354	0.20 191	0.21 310	0.25 334	0.22 305

LRCNet_RVC	22.74 607	32.10 613	21.97 600	29.84 611	26.23 608	4.42 581	0.81 457	22.66 607	2.02 543	26.93 613	29.26 613	23.06 615	15.59 603	23.84 610	18.88 602	31.75 618	19.90 620	34.65 617	32.13 618	30.54 617	28.32 618

FlowAnything	38.37 614	38.41 615	50.38 618	44.76 619	41.94 615	56.64 616	76.34 620	53.28 624	34.23 620	28.25 614	29.72 617	43.60 619	37.79 621	43.83 619	53.38 621	20.39 616	18.71 619	21.07 610	21.14 617	28.23 611	25.29 613

RAFT-FEzeroshot	38.32 611	38.45 616	50.28 615	44.74 616	41.87 613	56.68 617	76.38 622	53.24 621	33.76 616	28.29 615	29.37 614	43.69 622	37.66 618	43.83 619	53.41 622	20.32 613	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.25 613	25.35 615

RAFT-FE	38.32 611	38.45 616	50.28 615	44.74 616	41.87 613	56.68 617	76.38 622	53.24 621	33.76 616	28.29 615	29.37 614	43.69 622	37.66 618	43.83 619	53.41 622	20.32 613	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.25 613	25.35 615

CasAABBNet	38.33 613	38.46 618	50.35 617	44.75 618	41.84 612	56.68 617	76.37 621	53.22 620	33.83 618	28.31 617	29.54 616	43.62 621	37.71 620	43.84 622	53.41 622	20.30 612	18.70 615	21.07 610	21.07 613	28.24 612	25.34 614

Selective-RAFT-Error	38.39 615	38.47 619	50.44 619	44.73 615	41.97 616	56.68 617	76.38 622	53.24 621	33.92 619	28.34 618	29.85 618	43.60 619	38.20 622	43.75 618	53.34 620	20.38 615	18.70 615	21.09 614	21.05 612	28.30 615	25.43 617

LSM0	42.82 619	38.75 620	50.81 620	47.07 620	109.38 627	57.00 621	76.02 619	53.74 625	33.71 615	29.02 619	30.41 619	43.87 624	37.22 617	43.91 623	53.54 625	20.52 617	18.62 614	21.10 615	21.11 616	28.41 616	42.22 619

HanzoNet	11.04 599	3.62 596	8.10 581	4.08 600	3.55 597	4.90 584	2.73 589	7.19 596	10.10 594	31.86 620	28.92 612	21.96 613	36.36 614	18.08 606	10.17 588	7.94 604	3.32 600	3.47 599	3.31 598	7.06 603	4.04 600

HaxPig	38.92 616	41.40 621	41.64 610	29.95 612	32.27 609	28.90 607	27.60 606	29.73 613	37.71 621	43.82 621	43.87 620	33.17 616	35.56 613	41.53 616	40.37 618	43.94 622	47.51 625	45.82 618	47.08 620	42.38 618	44.15 621

AVERAGE_ROB	40.43 617	42.37 622	42.73 611	36.96 614	35.58 611	30.50 608	27.61 607	36.71 619	38.39 622	44.91 622	44.36 621	37.45 618	36.70 615	41.88 617	40.35 617	45.43 623	46.81 624	47.11 619	46.35 619	42.51 619	43.87 620

RSGM-EC	88.84 625	82.86 626	51.22 621	105.38 621	99.51 625	94.51 624	125.67 625	90.02 626	46.43 624	45.14 623	57.50 625	101.22 627	88.55 626	154.40 626	153.26 626	105.54 625	59.55 627	113.88 623	53.02 622	92.89 626	56.17 623

acva	88.84 625	82.86 626	51.22 621	105.38 621	99.51 625	94.51 624	125.67 625	90.02 626	46.43 624	45.14 623	57.50 625	101.22 627	88.55 626	154.40 626	153.26 626	105.54 625	59.55 627	113.88 623	53.02 622	92.89 626	56.17 623

MEDIAN_ROB	42.00 618	44.40 623	44.29 614	35.15 613	34.95 610	31.28 613	29.60 608	35.88 618	40.02 623	47.20 625	46.64 622	37.37 617	38.48 623	44.35 624	42.45 619	48.03 624	49.39 626	49.71 620	49.03 621	45.14 620	46.65 622

BEATNet-Init1	26.87 610	13.43 605	70.68 624	0.91 538	0.68 482	57.02 622	21.06 605	32.82 617	32.67 614	52.12 626	53.61 623	66.05 625	49.56 624	48.79 625	34.71 616	0.49 527	0.44 538	0.53 534	0.53 542	0.63 529	0.59 529

PML	51.67 621	36.25 614	13.28 591	7.46 602	20.81 605	108.69 626	232.22 628	8.72 597	27.82 613	87.01 627	269.67 628	69.67 626	61.95 625	24.76 614	14.20 596	9.74 607	3.40 601	9.62 607	4.70 601	18.74 610	4.72 602

test_example2	192.40 627	210.76 628	206.48 627	199.83 628	204.73 628	172.94 627	183.52 627	133.93 628	133.41 628	191.38 628	196.19 627	187.13 629	178.77 628	205.33 628	208.00 628	222.09 629	238.72 629	186.54 629	190.54 629	227.34 629	170.31 628

ccccc	497.63 628	492.34 629	595.97 628	530.87 629	530.37 629	478.08 628	442.62 629	491.76 629	343.70 629	448.18 629	520.80 629	476.12 630	550.57 629	541.64 629	605.32 629	663.49 630	459.54 630	353.94 630	309.79 630	586.66 630	530.90 629

FADE		4.78 598		1.89 570	1.92 571							4.13 568				188.09 628	2.77 598	123.78 625	127.92 625	1.06 558

Low-res two-view benchmark