Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.93 1	0.78 23	3.42 17	1.97 3	0.27 10	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 9	2.70 34	1.74 54	1.21 32	1.17 1	1.00 43	0.00 1	0.01 25	0.01 170	0.00 1	0.02 5	0.02 10
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	1.26 2	0.73 16	2.84 4	2.65 41	0.58 60	2.31 13	0.61 51	3.40 2	1.57 9	1.89 33	0.09 3	2.61 73	2.90 98	2.37 4	0.60 7	0.04 201	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.03 31

MS-F	1.28 3	0.63 5	2.88 5	2.00 5	0.32 15	2.14 11	0.01 1	4.86 9	2.56 25	1.63 23	0.45 9	2.17 69	1.25 34	3.81 17	0.84 23	0.01 101	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 10

HiDET	1.32 4	0.56 1	3.12 13	2.54 37	0.43 39	1.92 8	0.02 3	5.70 17	2.72 33	1.35 14	0.52 10	1.27 45	0.97 26	4.05 18	1.19 55	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.02 10

MLG-Stereo	1.48 5	0.65 11	3.04 10	2.52 33	0.79 106	3.11 30	0.16 21	6.26 38	1.80 13	0.84 1	0.10 5	1.51 49	0.65 15	7.44 85	0.53 3	0.02 158	0.09 241	0.00 1	0.03 192	0.03 29	0.02 10

LGtest1	1.48 5	0.75 19	4.03 53	2.33 19	0.65 74	3.02 26	0.11 14	6.12 33	1.51 5	1.41 20	1.48 19	0.65 34	0.93 25	5.60 43	0.81 17	0.03 185	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.10 99	0.04 49

CSFM-Stereo	1.49 7	0.59 3	3.11 12	2.47 30	0.31 14	3.07 27	0.15 19	6.28 43	2.36 22	2.48 53	1.08 14	1.50 48	1.10 29	4.29 26	0.89 26	0.02 158	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.03 31

MLG-Stereo_test1	1.51 8	0.65 11	3.00 8	2.47 30	2.46 265	2.84 22	0.16 21	5.64 16	1.77 11	0.98 5	0.09 3	1.53 50	0.52 8	7.44 85	0.56 4	0.02 158	0.09 241	0.00 1	0.03 192	0.03 29	0.02 10

252Zero-FE	1.52 9	0.84 42	3.49 23	2.85 51	0.54 53	1.97 10	0.08 8	6.14 34	4.11 64	1.76 27	3.45 44	0.16 1	0.27 2	3.61 16	0.82 18	0.01 101	0.10 257	0.08 273	0.04 214	0.04 37	0.03 31

MLG-Stereo_test2	1.52 9	0.64 6	2.81 3	2.52 33	1.79 218	2.76 20	0.16 21	4.70 6	1.80 13	1.75 25	0.08 2	3.21 80	0.17 1	7.28 79	0.64 8	0.02 158	0.11 275	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 31

MLG-Stereo_test3	1.57 11	0.69 14	3.82 40	2.19 8	1.34 173	3.92 56	0.25 29	5.89 26	1.27 3	0.91 3	1.07 13	1.99 65	0.64 14	6.09 56	1.10 48	0.03 185	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.05 47	0.04 49

dual_stereo	1.57 11	0.64 6	2.56 1	2.33 19	0.47 42	2.62 17	0.08 8	4.85 8	1.95 16	1.01 7	0.69 12	1.90 61	0.61 12	10.34 174	0.96 32	0.01 101	0.20 351	0.00 1	0.18 333	0.01 1	0.03 31

OmniDepth	1.59 13	0.74 17	2.65 2	1.86 1	0.15 2	6.66 223	0.05 5	5.75 19	2.52 24	1.38 19	0.38 7	1.98 63	2.79 95	4.44 29	0.44 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	1.59 13	0.87 49	4.31 68	2.54 37	0.69 80	2.76 20	0.44 38	6.85 56	1.57 9	1.59 21	0.39 8	0.39 23	0.52 8	7.85 94	0.82 18	0.04 201	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.02 10

LG-Stereo_L1	1.59 13	0.89 55	4.07 59	2.55 39	0.95 126	2.93 23	0.50 43	6.75 53	1.54 6	1.32 13	0.24 6	0.50 27	0.59 11	7.91 95	0.85 24	0.04 201	0.12 286	0.01 170	0.00 1	0.03 29	0.02 10

Wavelet-MonSter	1.61 16	0.84 42	4.03 53	2.47 30	2.55 271	2.93 23	0.03 4	4.71 7	1.40 4	1.96 34	4.34 60	0.34 20	0.83 22	4.87 34	0.90 27	0.00 1	0.03 103	0.02 188	0.00 1	0.02 5	0.03 31

LCMNet	1.70 17	0.59 3	2.97 7	1.86 1	0.58 60	1.95 9	0.09 11	6.27 40	7.21 147	1.23 10	1.48 19	1.25 44	1.34 36	6.03 54	1.05 46	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 10

MonSter	1.74 18	0.74 17	3.64 28	2.27 12	1.62 199	6.01 196	0.13 16	6.02 28	2.88 41	1.35 14	2.11 22	0.30 14	0.36 3	6.50 62	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 5	0.02 10

Monster-pub-eth3d	1.75 19	0.75 19	3.64 28	2.27 12	1.62 199	6.02 199	0.14 17	6.02 28	2.87 40	1.35 14	2.11 22	0.30 14	0.36 3	6.59 65	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 5	0.02 10

MonStereo	1.76 20	0.75 19	3.64 28	2.27 12	1.61 198	6.04 200	0.14 17	6.02 28	2.88 41	1.35 14	2.11 22	0.30 14	0.36 3	6.84 73	0.83 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.02 5	0.02 10

4.5_new	1.82 21	0.79 27	3.44 19	2.35 21	1.84 219	5.69 175	1.28 97	5.59 14	2.60 27	3.74 87	3.37 41	0.43 24	0.97 26	3.16 8	0.98 34	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.16 177

4.5w-stereo	1.83 22	0.79 27	3.45 21	2.35 21	1.84 219	5.69 175	1.29 99	5.59 14	2.60 27	3.75 88	3.37 41	0.43 24	0.97 26	3.16 8	0.98 34	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.16 177

Monster-pub-mixall	1.84 23	0.85 47	3.45 21	2.27 12	0.94 125	2.43 15	0.54 48	6.32 44	2.65 31	3.04 70	3.56 45	0.38 22	0.49 7	8.93 134	0.74 15	0.01 101	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.04 49

IGEV	1.86 24	0.58 2	3.90 45	2.40 25	3.49 322	4.20 66	0.97 78	7.16 61	3.22 49	2.00 40	4.16 56	0.26 11	0.62 13	3.40 11	0.65 9	0.03 185	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.02 10

SGD-Stereo	1.88 25	0.76 22	3.80 38	2.37 23	0.33 21	3.48 42	0.93 75	6.52 48	2.22 18	3.84 92	1.08 14	1.78 56	1.34 36	8.32 107	0.70 12	0.09 254	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.03 31

GEAStereo	1.94 26	0.95 64	3.61 25	3.84 115	0.64 70	4.39 78	1.50 113	8.01 76	2.33 20	2.24 46	2.61 30	1.19 42	2.25 72	3.50 12	1.15 51	0.01 101	0.06 180	0.05 234	0.00 1	0.22 159	0.14 153

4.25_new	1.94 26	0.81 30	3.74 33	2.82 47	2.69 279	4.37 74	2.37 212	5.76 20	2.78 35	1.99 37	3.60 46	0.23 4	2.40 81	4.13 19	0.99 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.07 84

4.5w_new	1.94 26	0.81 30	3.74 33	2.82 47	2.69 279	4.37 74	2.37 212	5.76 20	2.78 35	1.99 37	3.60 46	0.23 4	2.40 81	4.13 19	0.99 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.07 84

4.25w-stereo	1.94 26	0.81 30	3.74 33	2.82 47	2.69 279	4.37 74	2.37 212	5.76 20	2.78 35	1.99 37	3.60 46	0.23 4	2.40 81	4.13 19	0.99 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.07 84

asda	1.95 30	0.81 30	4.14 66	2.66 43	1.93 233	3.30 37	0.86 70	5.92 27	3.10 48	2.41 51	3.10 37	0.63 33	2.99 100	5.57 42	1.48 64	0.02 158	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.07 84

4w-stereo	2.03 31	0.98 72	4.12 64	2.31 18	1.96 234	3.70 52	0.61 51	6.37 45	2.37 23	2.10 42	4.19 57	0.33 18	3.33 108	7.03 76	1.12 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.08 99

asd	2.06 32	0.78 23	3.85 41	2.45 27	2.18 247	3.99 58	0.35 32	6.94 57	2.60 27	2.99 67	2.79 35	0.52 28	2.27 76	8.33 108	0.93 28	0.02 158	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.11 126

S2M2_L	2.06 32	1.28 133	4.05 58	3.20 66	1.14 150	2.31 13	0.06 6	6.26 38	6.67 129	1.75 25	4.48 65	4.47 105	0.81 20	2.36 3	1.52 67	0.25 334	0.10 257	0.03 206	0.00 1	0.49 316	0.03 31
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	2.10 34	0.78 23	4.30 67	2.96 55	1.85 222	3.22 32	2.25 203	6.05 31	2.69 32	1.80 30	5.44 94	0.23 4	2.01 62	7.36 82	1.01 45	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.06 74

2.75w_new	2.10 34	0.82 34	3.93 47	2.18 7	1.44 181	3.52 46	2.30 207	5.52 12	2.91 44	4.14 103	3.93 54	0.27 12	2.38 78	6.17 58	2.32 136	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.06 74

LG-G_1	2.14 36	0.64 6	4.04 55	3.18 64	0.37 23	11.00 303	0.60 49	6.27 40	1.55 7	1.28 11	1.15 16	1.34 46	2.14 67	8.08 101	0.99 36	0.04 201	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.03 31

LG-G	2.14 36	0.64 6	4.04 55	3.18 64	0.37 23	11.00 303	0.60 49	6.27 40	1.55 7	1.28 11	1.15 16	1.34 46	2.14 67	8.08 101	0.99 36	0.04 201	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.03 31

GSStereo	2.16 38	0.95 64	3.61 25	4.08 124	0.64 70	4.39 78	1.50 113	8.60 92	4.56 72	2.71 60	2.61 30	1.86 58	2.25 72	3.50 12	1.15 51	0.00 1	0.07 207	0.00 1	0.39 434	0.22 159	0.15 170

GREAT-IGEV	2.18 39	1.15 109	4.04 55	2.89 52	0.69 80	2.95 25	0.20 26	5.82 25	5.88 111	0.92 4	5.07 85	1.08 40	1.46 43	9.60 155	0.86 25	0.00 1	0.13 300	0.00 1	0.24 375	0.14 116	0.46 324

AdaDepth	2.20 40	0.82 34	4.90 93	3.27 71	2.91 294	3.54 49	0.70 57	5.30 11	3.05 47	1.73 24	3.31 40	0.49 26	1.60 45	10.91 202	0.96 32	0.03 185	0.11 275	0.00 1	0.23 365	0.04 37	0.03 31

IGEV-Stereo++	2.20 40	0.79 27	3.67 31	3.72 108	3.17 303	3.39 39	0.10 12	8.37 87	3.77 59	2.11 43	4.25 58	2.01 66	4.78 174	2.96 6	0.59 5	0.01 101	0.02 71	0.08 273	0.00 1	0.06 52	0.05 63

monsters	2.21 42	1.25 128	4.09 61	3.59 97	4.35 371	2.20 12	0.18 25	8.31 86	2.84 39	4.11 101	2.86 36	0.20 2	0.76 18	8.41 109	0.95 31	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.01 2

DEFOM-Stereo	2.21 42	0.88 51	3.63 27	3.42 80	0.89 119	13.14 339	0.83 67	4.68 5	1.96 17	2.72 62	1.66 21	0.59 30	0.54 10	8.53 113	0.68 10	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 10

3.25w_new	2.24 44	0.88 51	3.97 49	2.28 16	1.34 173	6.00 193	1.19 92	6.56 49	3.26 51	3.90 94	3.77 50	0.62 31	2.46 85	7.46 88	0.99 36	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.06 74

3.25w	2.24 44	0.88 51	3.97 49	2.28 16	1.34 173	6.01 196	1.19 92	6.56 49	3.26 51	3.90 94	3.77 50	0.62 31	2.46 85	7.44 85	0.99 36	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.06 74

qwe	2.30 46	0.82 34	3.76 36	2.60 40	2.75 285	4.59 87	0.28 30	6.62 51	2.90 43	4.62 114	4.62 71	0.55 29	0.89 23	8.78 126	2.09 118	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.14 153

StereoAnything_RVC	2.31 47	11.20 519	4.65 79	2.23 10	0.14 1	1.49 4	0.17 24	4.50 4	1.24 2	1.03 8	0.06 1	0.20 2	3.60 121	8.05 99	0.59 5	0.02 158	0.11 275	0.00 1	0.00 1	6.97 519	0.03 31

3.75w	2.32 48	0.89 55	3.85 41	2.45 27	3.23 308	8.15 258	1.42 106	5.77 23	2.79 38	2.60 56	4.64 72	0.31 17	2.77 94	6.56 64	0.94 29	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.05 63

RAStereo	2.32 48	1.08 94	6.36 158	3.73 109	1.39 180	1.81 7	0.12 15	7.70 70	7.44 154	2.27 49	3.94 55	3.43 81	0.81 20	3.55 15	2.47 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 213	0.07 84

2.25w	2.37 50	0.87 49	4.69 82	2.52 33	1.76 213	3.53 47	0.41 35	6.10 32	2.56 25	3.93 96	6.70 108	0.35 21	2.47 87	8.53 113	2.97 179	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 10

2w_stereo	2.37 50	0.83 37	4.12 64	2.73 44	1.22 156	4.67 91	3.90 281	6.98 58	3.62 57	3.48 80	5.01 84	0.24 8	4.36 142	4.43 28	1.70 84	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.03 31

gasm-f	2.39 52	0.96 69	3.77 37	3.84 115	0.50 47	4.50 83	2.54 227	8.01 76	2.33 20	2.24 46	5.92 102	1.19 42	4.05 132	6.12 57	1.31 58	0.01 101	0.06 180	0.05 234	0.00 1	0.25 184	0.14 153

monsterstereo	2.41 53	0.98 72	4.33 69	4.12 128	4.48 375	1.80 5	0.08 8	5.78 24	5.21 97	3.36 77	7.40 122	0.25 9	0.37 6	8.92 133	1.00 43	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.01 2

LG-Stereo	2.43 54	1.44 177	7.64 216	3.73 109	0.82 111	3.64 51	1.24 95	6.41 47	5.30 100	1.97 35	7.31 118	0.84 39	0.74 16	4.85 33	2.21 131	0.05 220	0.04 116	0.01 170	0.03 192	0.33 249	0.10 113

111111	2.45 55	1.01 78	3.89 44	3.60 98	4.13 352	3.49 45	0.23 28	8.63 94	3.25 50	2.15 44	4.26 59	2.29 70	2.03 63	8.86 132	0.94 29	0.01 101	0.02 71	0.08 273	0.00 1	0.14 116	0.04 49

3.5w_stereo	2.46 56	1.21 118	4.40 73	2.23 10	1.53 192	6.00 193	1.12 87	6.82 55	2.60 27	3.48 80	4.35 62	0.33 18	2.08 66	9.99 167	3.03 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 74

3w_stereo	2.49 57	0.84 42	5.43 116	2.46 29	0.46 41	5.44 148	6.54 370	7.07 59	3.41 56	3.30 75	4.77 77	0.28 13	4.24 140	4.24 25	1.30 57	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.07 84

fffft	2.58 58	0.86 48	5.15 106	3.15 63	1.32 168	4.44 81	4.17 288	8.04 79	3.29 53	3.03 69	2.20 25	1.88 60	1.45 42	10.41 177	1.80 89	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.10 113
1: 1. 1
AIO_test	2.59 59	0.89 55	4.07 59	3.70 107	2.35 259	5.35 143	2.39 216	8.10 80	4.33 68	1.35 14	4.60 69	4.27 101	1.35 38	7.29 80	0.71 14	0.76 442	0.07 207	0.00 1	0.09 282	0.06 52	0.03 31

Replicate-Monster	2.63 60	3.33 413	11.97 380	2.38 24	1.08 138	3.13 31	0.44 38	6.76 54	4.42 71	3.79 89	1.30 18	0.66 35	1.15 30	8.78 126	0.48 2	0.01 101	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.26 195	2.68 476

GIP-stereo	2.66 61	1.00 77	4.00 51	4.99 196	3.41 314	3.38 38	0.77 64	8.73 97	5.69 109	2.08 41	5.38 88	4.13 97	3.21 102	5.21 37	1.05 46	0.01 101	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.07 70	0.04 49

Zero-FE251	2.73 62	1.57 226	5.05 99	4.17 131	1.92 232	7.26 239	0.75 61	7.75 73	3.01 45	4.88 125	2.40 26	5.44 132	4.17 137	4.39 27	1.31 58	0.27 340	0.06 180	0.04 226	0.03 192	0.03 29	0.12 133

MaDis-Stereo	2.73 62	1.56 222	6.21 156	2.96 55	2.45 264	1.80 5	0.28 30	7.43 65	5.07 89	2.57 54	3.43 43	7.13 164	4.71 169	5.74 48	2.91 175	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.15 124	0.12 133

HUF	2.75 64	1.32 146	5.28 111	2.83 50	0.55 55	5.23 138	2.19 194	8.97 98	4.23 66	1.97 35	4.39 63	5.03 118	2.64 90	6.86 74	1.44 63	0.73 439	0.63 473	0.09 285	0.00 1	0.17 141	0.44 318

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 65	0.90 58	5.49 120	4.91 192	1.75 212	3.75 53	0.85 69	7.14 60	3.33 54	3.51 83	10.67 165	2.03 67	5.26 187	3.11 7	1.80 89	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.19 346	0.43 289	0.19 206

IGEV-Stereo+	2.77 65	0.92 60	4.09 61	3.14 61	4.62 380	2.57 16	0.70 57	4.34 3	2.29 19	1.76 27	0.59 11	0.77 38	3.49 115	8.65 121	0.68 10	0.03 185	0.10 257	0.00 1	0.24 375	5.77 513	10.68 553

AIO_rvc	2.81 67	1.10 100	4.88 91	3.63 101	2.59 273	5.36 144	1.85 168	8.21 84	4.37 70	1.60 22	4.74 75	4.74 113	1.16 31	10.10 169	1.13 50	0.47 397	0.04 116	0.00 1	0.04 214	0.15 124	0.12 133

SMoEStereo_RVC	2.81 67	1.07 91	5.08 101	3.86 118	0.60 66	6.39 213	1.91 176	7.82 74	3.79 60	3.87 93	3.69 49	2.78 75	2.25 72	10.60 184	1.99 105	0.00 1	0.02 71	0.03 206	0.00 1	0.25 184	0.17 185

mms	2.86 69	1.38 159	5.26 109	3.68 104	1.84 219	4.23 68	4.01 282	8.01 76	4.29 67	2.43 52	5.53 99	3.05 77	1.35 38	9.22 144	2.06 114	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.36 260	0.44 318

UniTT-Stereo	2.89 70	0.90 58	6.74 171	4.08 124	2.42 262	2.63 18	0.42 36	5.57 13	4.88 81	5.36 130	7.63 124	1.09 41	1.47 44	8.80 129	5.11 273	0.03 185	0.07 207	0.00 1	0.01 139	0.48 307	0.11 126

1w_stereo	2.90 71	0.72 15	3.59 24	3.30 72	2.15 245	4.37 74	6.74 379	6.40 46	5.23 98	2.83 64	7.30 117	0.25 9	4.36 142	8.30 106	2.44 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 10

ours_stereo	2.91 72	1.34 149	5.14 104	3.67 102	1.49 188	3.87 55	2.80 240	8.10 80	6.28 120	2.15 44	5.66 101	3.98 93	1.84 58	9.38 149	1.77 88	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.32 242	0.34 286

AIO-Stereo	2.91 72	1.19 115	5.14 104	4.15 130	0.79 106	4.67 91	1.76 156	9.59 108	5.19 95	2.66 59	4.76 76	5.40 131	0.78 19	10.30 173	1.23 56	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.36 425	0.09 88	0.15 170

EGLCR-Stereo	2.92 74	1.06 86	5.28 111	3.38 78	0.55 55	4.59 87	0.66 53	10.43 128	4.81 79	3.30 75	3.23 39	7.93 178	1.71 53	9.22 144	1.62 77	0.05 220	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.23 174	0.16 177

IGEV++	2.98 75	1.27 131	5.17 107	5.41 247	0.47 42	4.63 89	1.71 147	9.97 118	4.75 77	2.58 55	6.27 106	4.35 103	4.44 149	4.98 35	3.05 188	0.00 1	0.07 207	0.00 1	0.08 269	0.24 180	0.18 193

IGEV-RUCA	3.00 76	1.12 105	4.51 76	4.78 181	2.30 254	6.18 203	1.80 162	7.24 63	4.79 78	2.63 58	4.91 81	4.06 94	2.44 84	9.70 158	1.50 65	0.14 275	0.26 397	0.21 374	0.29 398	0.74 386	0.35 291

zero-FE	3.01 77	1.06 86	4.57 78	4.18 135	4.04 347	3.24 33	1.51 117	6.17 36	1.87 15	1.00 6	2.52 27	1.72 53	4.92 177	6.19 59	2.77 166	0.27 340	0.10 257	0.00 1	0.05 238	13.94 551	0.09 104

MSCF	3.01 77	1.87 304	5.23 108	3.98 122	0.70 82	5.42 147	1.48 108	8.59 90	4.59 75	5.05 126	6.40 107	1.76 55	7.07 242	5.69 46	1.36 60	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.63 463	0.16 131	0.24 241

Selective-IGEV	3.06 79	1.11 102	4.98 94	3.56 92	1.66 202	4.73 95	2.14 193	10.73 137	4.56 72	2.93 65	4.60 69	5.54 134	1.77 56	10.82 199	1.69 82	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.14 315	0.06 52	0.13 147

RSM++	3.08 80	1.04 84	5.27 110	4.25 145	0.50 47	5.04 130	2.63 231	10.11 119	4.34 69	3.16 72	4.66 73	6.73 154	1.87 60	9.96 165	1.69 82	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.18 333	0.14 116	0.10 113

RSM	3.10 81	0.98 72	4.86 90	4.17 131	1.08 138	4.76 103	1.83 165	10.14 120	4.21 65	3.38 79	4.34 60	7.82 175	1.75 55	10.69 188	1.64 80	0.00 1	0.03 103	0.00 1	0.18 333	0.13 111	0.07 84

VIP-Stereo	3.13 82	1.39 161	4.85 89	3.02 58	4.34 369	15.03 375	1.76 156	5.70 17	3.66 58	1.87 32	5.38 88	2.42 71	1.84 58	9.45 151	1.65 81	0.00 1	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.13 147

FlowAnything_test	3.13 82	1.42 167	6.59 164	8.69 412	1.35 176	8.70 264	2.51 223	7.60 68	3.03 46	4.10 100	2.67 33	3.52 86	0.75 17	5.86 52	4.48 253	0.06 238	0.03 103	0.15 344	0.66 465	0.16 131	0.18 193

DDF-Stereo	3.17 84	1.08 94	4.40 73	4.63 171	4.02 346	3.40 40	1.51 117	5.27 10	1.78 12	0.85 2	2.57 29	1.68 52	4.63 163	8.01 98	2.80 169	0.27 340	0.13 300	0.00 1	0.14 315	16.19 556	0.09 104

AEACV	3.17 84	1.11 102	5.39 115	4.55 164	5.35 422	4.29 71	1.60 126	6.21 37	5.43 103	3.08 71	7.85 127	4.23 99	6.55 229	5.51 40	1.56 70	0.00 1	0.09 241	0.03 206	0.32 413	0.20 152	0.12 133

GASTEREO	3.18 86	1.99 325	5.13 103	4.28 148	0.70 82	5.59 159	1.49 112	8.66 95	4.94 83	5.17 129	6.84 113	1.58 51	7.14 243	7.72 92	1.38 61	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.64 464	0.08 82	0.23 234

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 86	6.90 485	3.85 41	10.48 465	1.59 196	4.71 94	0.47 41	8.39 88	2.76 34	2.34 50	3.12 38	0.74 36	7.20 246	9.02 141	1.62 77	0.00 1	0.14 316	0.00 1	0.19 346	0.02 5	0.03 31

SCV	3.20 88	1.40 162	5.96 140	4.71 175	0.71 87	4.21 67	1.70 135	10.94 138	6.06 115	1.85 31	4.80 79	6.16 142	2.74 93	9.82 160	1.74 86	0.05 220	0.09 241	0.00 1	0.24 375	0.50 322	0.30 270

tt45	3.20 88	0.95 64	4.36 71	3.73 109	1.86 223	8.19 259	2.05 191	9.12 103	3.36 55	5.60 133	4.42 64	4.61 112	2.39 80	11.00 205	1.96 100	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.01 139	0.32 242	0.10 113

MoCha-V2	3.20 88	0.92 60	4.82 88	5.09 205	0.40 27	4.63 89	1.37 104	9.81 114	5.41 102	5.58 132	5.26 87	2.63 74	6.48 226	9.90 163	1.15 51	0.02 158	0.24 386	0.00 1	0.25 381	0.07 70	0.04 49

Pointernet	3.22 91	0.84 42	5.79 134	3.22 69	0.35 22	5.27 141	0.37 33	16.46 238	5.96 113	4.11 101	6.81 112	4.84 116	2.73 92	4.78 32	2.52 151	0.00 1	0.15 322	0.00 1	0.22 356	0.04 37	0.02 10

SCV_C0	3.23 92	1.31 143	6.44 161	3.20 66	0.82 111	4.84 110	1.61 127	10.34 126	6.85 134	2.74 63	4.91 81	6.26 144	1.81 57	11.06 209	1.50 65	0.11 264	0.06 180	0.00 1	0.23 365	0.33 249	0.11 126

MGS-Stereo	3.26 93	1.29 137	6.73 169	3.30 72	0.47 42	4.89 113	1.55 122	6.15 35	8.88 178	4.31 105	10.15 155	5.48 133	1.27 35	8.09 103	1.97 102	0.04 201	0.01 25	0.02 188	0.00 1	0.57 345	0.04 49

rrr	3.26 93	1.57 226	7.72 220	3.36 76	0.60 66	4.93 116	1.59 125	10.72 136	5.11 93	3.79 89	4.58 67	4.53 109	4.00 130	10.13 170	2.09 118	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.22 356	0.12 105	0.18 193

CroCo-Stereo	3.27 95	1.90 307	7.18 192	8.50 411	1.11 140	0.96 2	0.97 78	10.18 121	8.20 167	3.59 84	4.69 74	8.02 182	4.53 158	2.75 5	2.34 138	0.01 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.11 126
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
fffy	3.28 96	1.20 116	5.94 139	3.67 102	0.85 114	4.84 110	1.75 152	10.18 121	6.44 123	2.60 56	6.15 104	6.33 147	3.16 101	10.08 168	1.62 77	0.00 1	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.30 220	0.33 282

IGEVStereo-DCA	3.31 97	1.57 226	6.20 151	3.36 76	0.60 66	4.93 116	1.70 135	13.26 173	5.04 84	3.79 89	4.58 67	4.53 109	4.00 130	10.13 170	2.09 118	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.18 333	0.12 105	0.14 153

test_xeample3	3.34 98	1.54 210	7.67 217	3.33 75	0.68 76	5.74 177	1.63 129	12.05 146	3.88 63	6.71 138	3.81 53	3.17 79	3.34 109	10.59 183	2.07 115	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.27 391	0.13 111	0.16 177

GLC_STEREO	3.40 99	1.06 86	3.44 19	6.52 325	0.20 4	4.76 103	1.66 131	8.97 98	6.59 127	5.39 131	9.04 136	5.23 125	2.03 63	9.76 159	2.77 166	0.01 101	0.03 103	0.21 374	0.00 1	0.23 174	0.06 74

999	3.44 100	0.92 60	4.78 84	4.69 174	2.34 258	7.58 249	2.20 195	9.81 114	6.11 117	2.96 66	4.79 78	5.07 119	2.27 76	12.10 269	2.76 165	0.03 185	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.29 213	0.10 113

ff7	3.48 101	1.76 285	6.20 151	3.45 82	1.13 144	5.02 124	1.70 135	13.26 173	5.04 84	4.66 116	5.47 95	3.49 82	4.70 165	11.14 214	2.01 107	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.30 220	0.14 153

ffff	3.48 101	1.76 285	6.20 151	3.45 82	1.13 144	5.02 124	1.70 135	13.26 173	5.04 84	4.66 116	5.47 95	3.49 82	4.70 165	11.14 214	2.01 107	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.30 220	0.14 153

11t	3.48 101	1.76 285	6.20 151	3.45 82	1.13 144	5.02 124	1.70 135	13.26 173	5.04 84	4.66 116	5.47 95	3.49 82	4.70 165	11.14 214	2.01 107	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.30 220	0.14 153

ccc-4	3.48 101	1.76 285	6.20 151	3.45 82	1.13 144	5.02 124	1.70 135	13.26 173	5.04 84	4.66 116	5.47 95	3.49 82	4.70 165	11.14 214	2.01 107	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.30 220	0.14 153

anonymousdsp	3.51 105	1.75 281	5.66 130	3.49 86	1.13 144	5.04 130	1.74 149	13.69 185	5.07 89	4.83 121	5.42 92	4.25 100	4.44 149	11.14 214	1.98 103	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.31 232	0.13 147

castereo++	3.52 106	1.28 133	3.96 48	3.76 113	2.61 274	16.87 418	1.95 183	7.57 66	8.51 173	2.26 48	4.54 66	5.10 120	2.04 65	8.75 125	0.74 15	0.00 1	0.15 322	0.00 1	0.35 421	0.05 47	0.02 10

IGEV-Stereo	3.52 106	1.75 281	5.67 131	3.49 86	1.12 142	5.04 130	1.73 148	13.70 186	5.07 89	4.83 121	5.42 92	4.27 101	4.43 148	11.15 219	1.98 103	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.18 333	0.31 232	0.12 133
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	3.58 108	1.05 85	3.35 16	2.17 6	0.59 63	5.61 160	0.40 34	10.50 129	13.34 232	6.93 145	10.44 162	5.29 129	3.47 113	5.82 50	2.62 156	0.01 101	0.01 25	0.02 188	0.01 139	0.04 37	0.01 2
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
LoS	3.59 109	1.07 91	3.81 39	2.80 46	0.52 52	4.98 120	1.18 91	10.35 127	12.97 222	4.54 112	10.75 168	3.89 92	3.27 105	8.78 126	2.63 158	0.03 185	0.03 103	0.09 285	0.00 1	0.12 105	0.04 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	3.61 110	1.91 310	6.17 150	3.31 74	0.67 75	5.51 150	6.46 366	12.60 161	6.23 118	3.18 73	4.80 79	3.64 88	3.57 117	11.15 219	2.11 122	0.02 158	0.21 358	0.01 170	0.01 139	0.41 284	0.14 153

trnet	3.62 111	0.95 64	3.30 14	2.21 9	0.56 57	5.67 173	0.42 36	10.62 135	13.30 230	6.89 143	10.45 163	5.78 136	3.69 123	5.80 49	2.61 154	0.00 1	0.02 71	0.03 206	0.01 139	0.04 37	0.02 10

U	3.65 112	0.64 6	5.91 137	3.91 119	11.89 534	11.50 309	0.20 26	7.66 69	5.38 101	1.79 29	2.55 28	0.76 37	1.61 46	2.34 2	0.70 12	0.00 1	0.04 116	10.60 552	5.47 540	0.04 37	0.02 10

water-stereo	3.66 113	0.84 42	4.79 87	3.60 98	0.79 106	5.03 129	0.89 72	12.93 165	5.45 105	5.82 134	14.74 205	6.51 152	4.76 173	3.37 10	3.26 200	0.03 185	0.13 300	0.09 285	0.04 214	0.06 52	0.07 84

Occ-G	3.68 114	1.07 91	4.68 80	3.11 60	1.26 160	3.63 50	6.75 380	7.88 75	4.90 82	4.37 109	8.36 128	9.68 206	4.39 145	9.65 156	3.23 199	0.00 1	0.11 275	0.00 1	0.19 346	0.19 148	0.07 84

DA	3.70 115	0.83 37	4.78 84	5.07 202	0.70 82	16.50 413	1.94 180	9.42 104	7.22 148	4.02 97	6.78 109	5.96 139	4.49 154	4.16 22	1.54 68	0.05 220	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.26 251

GGEV	3.70 115	0.83 37	4.78 84	5.07 202	0.70 82	16.50 413	1.94 180	9.42 104	7.22 148	4.02 97	6.78 109	5.96 139	4.49 154	4.16 22	1.54 68	0.05 220	0.12 286	0.00 1	0.00 1	0.06 52	0.26 251

rvit_stereo_0081_aga	3.72 117	2.39 372	8.60 267	5.27 234	2.99 301	5.02 124	1.94 180	8.12 82	6.24 119	6.74 139	6.85 114	5.85 137	3.28 106	7.31 81	3.04 186	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 351	0.22 226

GCAP-Stereo	3.72 117	1.60 235	7.39 206	4.24 140	0.37 23	5.78 179	1.12 87	12.28 149	6.53 126	8.35 159	9.69 145	6.62 153	3.57 117	4.58 31	1.91 95	0.00 1	0.07 207	0.05 234	0.00 1	0.25 184	0.04 49

LoS_RVC	3.72 117	2.57 383	3.90 45	4.27 147	7.61 489	5.39 146	2.90 244	7.29 64	3.84 61	3.67 86	10.20 156	3.66 89	4.48 153	6.19 59	2.14 126	0.01 101	0.03 103	0.00 1	0.00 1	0.06 52	6.15 519

HART	3.80 120	1.52 203	5.45 117	4.85 187	0.51 49	4.41 80	0.76 62	12.59 160	5.08 92	5.95 135	12.76 190	6.87 158	1.72 54	10.71 190	1.84 92	0.00 1	0.13 300	0.10 304	0.00 1	0.45 294	0.26 251

CES	3.85 121	1.14 107	2.91 6	3.05 59	11.37 529	5.37 145	1.02 82	9.52 107	8.82 176	3.50 82	9.21 141	1.78 56	0.90 24	6.53 63	2.37 140	0.02 158	0.04 116	0.01 170	0.00 1	1.62 435	7.74 540

WCG-NET	3.86 122	0.96 69	5.80 135	2.92 53	0.28 12	4.48 82	1.80 162	7.23 62	15.03 246	8.77 167	9.58 144	6.94 162	4.20 138	6.92 75	2.05 112	0.00 1	0.08 229	0.00 1	0.00 1	0.14 116	0.08 99

CASnet	3.91 123	1.03 83	4.68 80	4.98 194	0.27 10	4.99 122	2.95 245	11.02 140	11.02 197	10.61 186	11.76 179	4.15 98	1.65 50	5.85 51	1.91 95	0.50 403	0.00 1	0.59 435	0.12 304	0.13 111	0.02 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	3.91 123	1.52 203	6.96 186	3.43 81	3.47 320	8.07 256	1.75 152	8.59 90	4.60 76	12.85 223	9.85 147	7.14 165	1.93 61	5.51 40	1.93 97	0.01 101	0.10 257	0.00 1	0.31 409	0.04 37	0.04 49

rvit_stereo_0081	3.93 125	1.78 294	8.60 267	6.26 309	1.73 209	3.48 42	2.36 209	7.71 71	15.81 261	4.41 110	5.39 90	5.14 122	3.94 127	7.95 96	3.57 207	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.01 139	0.39 276	0.10 113

rvit_stereo_0082	3.93 125	1.78 294	8.60 267	6.26 309	1.73 209	3.48 42	2.36 209	7.71 71	15.81 261	4.41 110	5.39 90	5.14 122	3.94 127	7.95 96	3.57 207	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.01 139	0.39 276	0.10 113

castereo	3.96 127	1.45 179	4.33 69	3.73 109	1.04 131	6.35 211	7.23 395	9.95 117	15.86 264	3.01 68	7.69 125	3.59 87	7.43 249	5.17 36	1.88 93	0.03 185	0.13 300	0.00 1	0.26 385	0.07 70	0.03 31

rvit_stereo_0080	3.98 128	2.11 350	7.62 214	3.68 104	1.90 230	4.16 61	7.60 401	9.69 110	8.13 164	5.08 127	7.39 120	6.27 145	4.44 149	6.73 71	3.92 230	0.20 303	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.55 338	0.12 133

whm_eth	3.98 128	2.11 350	7.62 214	3.68 104	1.90 230	4.16 61	7.60 401	9.69 110	8.13 164	5.08 127	7.39 120	6.27 145	4.44 149	6.73 71	3.92 230	0.20 303	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.55 338	0.12 133

MC-Stereo	3.99 130	0.95 64	4.70 83	5.09 205	0.44 40	3.77 54	1.79 160	9.86 116	7.05 146	6.34 137	13.35 196	6.83 157	6.34 223	10.80 197	1.75 87	0.00 1	0.11 275	0.06 251	0.24 375	0.12 105	0.14 153

CroCo-Stereo Lap2	4.01 131	2.03 340	8.14 243	9.82 445	6.03 447	1.11 3	0.79 65	9.71 112	7.98 160	3.26 74	4.99 83	9.08 197	5.80 204	6.08 55	4.39 250	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.71 376	0.30 270

depthmonostereo	4.02 132	1.64 252	5.29 113	4.40 154	1.19 153	8.04 255	1.16 90	15.24 211	12.52 213	4.62 114	7.49 123	4.11 96	4.80 175	6.61 66	2.71 162	0.04 201	0.21 358	0.11 318	0.07 265	0.07 70	0.02 10

MM-Stereo_test2	4.03 133	1.20 116	7.42 207	5.18 223	0.76 102	7.24 238	2.26 204	14.57 198	8.19 166	6.89 143	5.13 86	4.85 117	3.80 124	10.49 180	1.96 100	0.00 1	0.12 286	0.00 1	0.09 282	0.33 249	0.08 99

CAS++	4.07 134	1.67 259	6.02 144	4.17 131	1.02 129	4.26 70	1.68 132	19.10 285	10.01 189	9.18 170	9.17 139	1.98 63	1.41 41	9.54 153	1.73 85	0.02 158	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.32 242	0.11 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 135	1.67 259	9.97 338	4.86 188	2.97 300	3.27 34	1.41 105	8.20 83	5.51 106	3.37 78	16.69 225	3.03 76	2.71 91	14.44 350	3.91 229	0.14 275	0.00 1	0.03 206	0.01 139	0.69 371	0.14 153

DilatedVolume-Stereo	4.23 136	1.38 159	5.58 128	3.85 117	1.58 194	10.80 296	1.02 82	11.59 141	5.65 107	11.75 195	9.98 148	4.54 111	3.29 107	9.83 161	3.01 182	0.05 220	0.18 339	0.08 273	0.23 365	0.08 82	0.06 74

MIF-Stereo (partial)	4.33 137	1.23 122	7.27 198	5.04 198	5.31 420	3.47 41	0.95 77	9.06 101	7.41 153	4.15 104	15.76 215	5.38 130	5.22 184	11.56 238	4.21 243	0.04 201	0.02 71	0.05 234	0.03 192	0.34 255	0.12 133

MyStereo07	4.38 138	1.92 314	5.06 100	6.09 297	4.31 365	6.54 219	9.96 437	15.35 215	5.15 94	4.34 107	5.65 100	3.15 78	5.77 203	11.33 227	1.81 91	0.06 238	0.10 257	0.03 206	0.04 214	0.63 360	0.30 270

XX-TBD	4.45 139	10.67 511	3.01 9	10.28 462	0.57 59	5.84 184	0.07 7	7.57 66	12.24 211	11.43 194	14.74 205	4.07 95	1.66 51	4.51 30	2.05 112	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.26 195	0.01 2

rvit_stereo_0083	4.53 140	1.94 318	9.94 336	7.12 363	1.67 203	4.98 120	2.80 240	8.25 85	18.22 293	4.76 120	7.78 126	6.41 149	4.87 176	7.54 89	3.74 218	0.11 264	0.04 116	0.00 1	0.01 139	0.24 180	0.16 177

FE-Mocha	4.54 141	2.08 346	9.99 340	4.36 153	2.16 246	4.76 103	0.81 66	13.59 182	4.81 79	13.39 241	11.04 170	11.38 227	3.45 110	5.97 53	2.12 125	0.03 185	0.14 316	0.14 337	0.38 431	0.12 105	0.18 193

Reg-Stereo(zero)	4.54 141	0.68 13	4.39 72	3.20 66	1.30 162	3.29 36	0.89 72	16.64 241	12.89 221	10.01 178	10.70 167	10.29 211	4.51 157	8.83 130	2.63 158	0.01 101	0.14 316	0.00 1	0.13 309	0.03 29	0.17 185

GCAP-BAT	4.57 143	2.24 365	7.50 209	3.14 61	4.24 356	5.93 191	1.88 171	9.03 100	5.80 110	13.03 230	12.47 188	8.46 188	2.89 97	11.02 206	2.94 177	0.00 1	0.12 286	0.01 170	0.28 394	0.05 47	0.28 261

WCG-NET（raft）	4.57 143	1.16 110	6.01 143	2.95 54	0.19 3	5.09 134	2.01 186	10.28 124	15.34 252	8.64 165	11.43 176	9.63 205	5.06 181	10.96 204	2.19 129	0.00 1	0.13 300	0.00 1	0.01 139	0.14 116	0.12 133

CREStereo++_RVC	4.61 145	0.99 76	3.70 32	4.08 124	2.01 239	3.94 57	0.10 12	9.10 102	16.94 272	8.65 166	16.77 227	4.46 104	2.18 69	5.72 47	3.12 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 559	0.02 5	0.01 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
iRaftStereo_RVC	4.68 146	1.51 201	6.89 182	4.91 192	0.72 96	5.26 140	0.46 40	17.60 253	10.47 192	9.53 174	15.13 209	5.75 135	3.24 104	8.93 134	2.22 132	0.00 1	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.46 298	0.41 308

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 147	2.56 382	8.72 272	4.26 146	3.52 323	9.22 272	1.48 108	13.54 180	18.88 300	7.47 153	7.08 116	2.04 68	2.24 71	9.66 157	2.27 135	0.05 220	0.02 71	0.07 263	0.00 1	0.53 332	0.21 219

TANstereo	4.70 148	1.08 94	4.01 52	3.53 91	0.47 42	14.26 358	0.15 19	8.67 96	12.54 214	12.50 206	18.43 244	5.20 124	4.54 160	5.68 45	2.07 115	0.00 1	0.13 300	0.00 1	0.01 139	0.02 5	0.63 355

rvit_stereo_ft	4.73 149	2.68 388	9.30 305	11.34 487	2.74 284	4.18 65	8.45 411	9.77 113	9.90 188	4.04 99	6.26 105	6.73 154	4.72 170	8.99 137	5.03 271	0.01 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 206	0.09 104

MSKI-zero shot	4.76 150	1.56 222	5.98 141	5.14 216	1.13 144	6.55 221	1.55 122	12.76 163	8.06 162	10.44 184	11.50 177	13.47 273	2.38 78	12.07 267	1.90 94	0.01 101	0.20 351	0.02 188	0.29 398	0.14 116	0.14 153

MM-Stereo_test1	5.04 151	1.17 113	6.08 146	5.38 243	0.80 109	4.99 122	7.07 388	13.43 179	12.00 208	12.94 226	10.20 156	5.92 138	6.69 231	11.26 225	2.19 129	0.01 101	0.11 275	0.00 1	0.00 1	0.42 287	0.07 84

sCroCo_RVC	5.06 152	3.29 411	16.45 447	10.72 469	6.64 463	5.83 182	2.74 235	9.67 109	8.06 162	3.66 85	9.20 140	4.81 115	4.95 178	8.12 104	4.64 256	0.64 429	0.50 456	0.06 251	0.03 192	0.70 374	0.42 311

RAFT-Stereo-weight	5.07 153	0.93 63	5.57 126	4.24 140	0.72 96	6.05 201	1.63 129	17.77 257	17.16 273	10.99 191	10.22 158	12.06 244	1.67 52	9.25 146	2.69 160	0.06 238	0.11 275	0.00 1	0.00 1	0.15 124	0.12 133

tg	5.09 154	1.48 187	6.73 169	4.83 183	1.23 158	7.57 248	0.49 42	18.35 269	11.87 204	9.28 172	14.61 202	7.15 166	4.12 134	10.58 181	2.74 163	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.45 294	0.36 294

model_zeroshot	5.12 155	1.53 206	9.70 328	5.33 239	1.54 193	8.71 265	2.23 201	15.60 222	8.29 169	13.74 244	10.02 153	10.57 214	2.97 99	8.47 111	2.61 154	0.02 158	0.18 339	0.14 337	0.25 381	0.06 52	0.34 286

AE-Stereo	5.15 156	1.56 222	7.99 235	8.70 413	2.18 247	9.12 271	3.02 248	11.78 143	13.30 230	4.34 107	12.84 191	10.83 217	4.53 158	8.71 123	2.82 170	0.04 201	0.44 440	0.05 234	0.33 417	0.20 152	0.17 185

4D-IteraStereo	5.15 156	1.47 182	7.98 233	4.89 191	4.69 383	6.25 205	1.85 168	13.23 172	16.30 265	14.18 250	11.26 173	8.33 185	1.61 46	8.07 100	2.42 141	0.00 1	0.05 147	0.08 273	0.01 139	0.19 148	0.15 170

CAS	5.20 158	0.78 23	3.30 14	17.06 531	7.59 488	8.07 256	6.31 357	9.46 106	9.09 179	4.57 113	10.67 165	1.91 62	1.22 33	4.18 24	2.16 127	10.33 549	0.02 71	0.00 1	0.02 172	0.44 292	6.83 528

test_1	5.20 158	1.06 86	7.72 220	4.21 138	0.59 63	6.69 224	3.03 249	12.98 168	17.51 282	12.35 204	8.66 131	13.20 264	4.12 134	9.00 139	2.11 122	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.32 413	0.25 184	0.18 193

test-3	5.21 160	1.06 86	7.71 219	4.19 136	0.59 63	6.72 227	3.01 247	12.96 166	17.49 281	12.53 214	8.65 129	13.20 264	4.14 136	9.00 139	2.11 122	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.32 413	0.25 184	0.18 193

EAI-Stereo	5.21 160	1.74 272	8.46 259	5.69 260	1.37 179	5.67 173	3.52 267	18.77 278	5.65 107	9.75 175	16.08 219	6.36 148	3.57 117	11.73 250	3.64 212	0.01 101	0.33 418	0.03 206	1.06 489	0.21 156	0.65 363

tt1	5.27 162	1.99 325	5.11 102	6.02 293	0.26 5	10.59 291	4.22 292	18.45 271	16.31 266	6.75 140	8.95 135	4.75 114	9.15 283	10.82 199	1.61 75	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.04 214	0.26 195	0.14 153

IGEV-FE	5.28 163	2.03 340	14.26 420	6.10 300	1.33 170	4.32 72	1.03 85	14.46 194	6.50 124	13.33 239	11.86 180	11.00 219	3.47 113	10.71 190	3.65 214	0.03 185	0.22 368	0.15 344	0.26 385	0.80 390	0.20 211

ACVNet-DCA	5.28 163	2.00 327	4.99 95	5.89 276	0.26 5	10.85 298	5.38 321	20.20 297	11.88 205	6.95 146	10.01 149	4.49 106	9.78 299	10.79 194	1.59 72	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.04 214	0.25 184	0.20 211

IGEV_Zeroshot_test	5.28 163	2.03 340	14.26 420	6.09 297	1.33 170	4.32 72	1.03 85	14.46 194	6.50 124	13.33 239	11.89 181	11.01 220	3.45 110	10.71 190	3.64 212	0.03 185	0.22 368	0.15 344	0.26 385	0.80 390	0.20 211

RCA-Stereo	5.32 166	1.08 94	5.91 137	4.29 151	0.51 49	5.65 163	4.12 286	16.97 245	18.67 298	8.27 158	14.16 199	8.86 192	8.90 278	6.45 61	2.18 128	0.00 1	0.07 207	0.10 304	0.00 1	0.10 99	0.07 84

gcap-zeroshot	5.34 167	1.50 197	10.42 350	4.65 172	1.22 156	9.78 276	1.70 135	10.29 125	6.36 122	15.08 270	9.84 146	17.96 347	5.21 183	9.43 150	1.99 105	0.10 260	0.36 423	0.06 251	0.29 398	0.05 47	0.43 314

cc1	5.34 167	2.00 327	4.99 95	5.89 276	0.26 5	10.85 298	5.38 321	17.85 261	15.48 254	6.95 146	10.01 149	4.49 106	9.78 299	10.79 194	1.59 72	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.04 214	0.30 220	0.13 147

PMTNet	5.36 169	0.97 71	3.42 17	1.97 3	1.30 162	8.96 266	0.69 56	12.33 150	12.16 210	8.50 162	11.35 174	6.09 141	4.50 156	9.34 148	2.70 161	22.71 566	0.01 25	0.04 226	0.02 172	0.06 52	0.01 2

cross-raft	5.37 170	1.23 122	6.66 167	5.91 281	1.25 159	6.00 193	1.48 108	15.82 228	7.70 157	12.95 227	20.80 283	11.63 230	4.42 146	8.59 115	2.23 133	0.01 101	0.21 358	0.00 1	0.22 356	0.21 156	0.10 113

xyz-stereo-finetune	5.39 171	1.47 182	5.53 124	2.65 41	0.30 13	11.94 316	3.28 254	12.96 166	21.28 325	8.14 155	12.32 186	6.19 143	3.62 122	11.80 254	5.98 294	0.01 101	0.02 71	0.00 1	0.02 172	0.16 131	0.04 49

HH	5.47 172	2.08 346	9.00 287	4.88 189	1.07 136	4.93 116	3.60 274	16.68 242	6.83 132	8.39 160	12.14 183	15.05 294	9.06 281	12.68 296	1.93 97	0.02 158	0.17 333	0.18 358	0.00 1	0.28 206	0.48 329

HanStereo	5.47 172	2.08 346	9.00 287	4.88 189	1.07 136	4.93 116	3.60 274	16.68 242	6.83 132	8.39 160	12.14 183	15.05 294	9.06 281	12.68 296	1.93 97	0.02 158	0.17 333	0.18 358	0.00 1	0.28 206	0.48 329

test_4	5.47 172	0.98 72	5.56 125	6.55 329	0.62 69	5.53 152	1.88 171	11.68 142	6.00 114	12.60 218	30.86 409	7.48 174	3.87 125	12.25 277	2.97 179	0.00 1	0.07 207	0.03 206	0.14 315	0.34 255	0.04 49

HUI-Stereo	5.48 175	1.74 272	9.01 289	5.08 204	0.42 34	5.65 163	2.77 237	12.55 159	7.03 145	12.54 216	18.10 238	13.07 262	6.71 232	9.92 164	3.74 218	0.61 423	0.08 229	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.23 234

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 175	1.66 258	7.56 211	3.49 86	0.40 27	2.75 19	0.67 54	16.07 233	14.76 244	12.27 201	18.67 249	11.95 239	8.08 264	7.84 93	2.89 172	0.01 101	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.37 267	0.04 49

ROB_FTStereo	5.49 177	1.74 272	8.96 284	5.09 205	0.42 34	5.65 163	1.68 132	12.53 158	7.00 138	12.53 214	18.00 235	13.02 258	6.74 234	11.51 235	3.81 224	0.60 419	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226

PSM-adaLoss	5.50 178	1.74 272	9.03 293	5.09 205	0.42 34	5.66 168	1.98 185	12.50 153	7.01 143	12.52 208	18.13 241	12.96 254	6.77 238	11.11 212	3.83 225	0.72 435	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226

ROB_FTStereo_v2	5.53 179	1.74 272	8.97 286	5.09 205	0.42 34	5.64 162	2.02 187	12.50 153	7.00 138	12.51 207	18.10 238	12.99 255	6.72 233	11.50 234	4.04 241	0.70 431	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.23 234

CRE-IMP	5.53 179	1.63 251	9.62 318	5.65 256	0.48 46	7.02 235	1.70 135	11.84 144	8.33 170	12.99 229	16.02 218	11.08 222	6.23 215	12.06 265	5.06 272	0.28 344	0.07 207	0.09 285	0.00 1	0.24 180	0.21 219

RAFT-IKP	5.53 179	1.74 272	8.95 281	5.09 205	0.41 29	5.45 149	2.08 192	12.52 155	7.00 138	12.52 208	18.13 241	12.93 253	6.79 239	11.59 242	3.99 236	0.80 449	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226

LL-Strereo2	5.54 182	2.17 357	9.12 298	5.65 256	2.54 270	6.48 215	2.27 205	15.08 206	7.79 159	10.99 191	10.26 159	15.94 307	3.50 116	13.25 322	3.63 211	0.00 1	0.13 300	1.34 488	0.10 291	0.30 220	0.19 206

iGMRVC	5.54 182	1.74 272	9.01 289	5.09 205	0.42 34	5.66 168	1.81 164	12.61 162	7.02 144	12.52 208	18.11 240	13.02 258	6.64 230	11.57 239	4.16 242	0.82 451	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.21 219

Gwc-CoAtRS	5.54 182	1.22 119	8.40 253	4.28 148	1.36 178	6.93 233	1.31 100	15.48 217	15.03 246	12.62 219	13.32 195	12.74 251	5.71 200	8.61 116	2.98 181	0.01 101	0.22 368	0.00 1	0.29 398	0.28 206	0.07 84

test_3	5.55 185	1.02 80	8.07 240	6.18 304	0.54 53	9.00 267	3.28 254	13.55 181	18.66 297	11.97 198	8.89 134	13.98 278	4.05 132	8.96 136	2.10 121	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.31 409	0.26 195	0.18 193

CFNet-RSSM	5.55 185	1.08 94	8.60 267	4.30 152	1.21 155	6.42 214	1.25 96	16.12 234	17.84 286	13.12 231	11.14 172	11.84 235	5.52 190	9.14 143	2.35 139	0.01 101	0.20 351	0.00 1	0.36 425	0.34 255	0.07 84

Patchmatch Stereo++	5.56 187	1.74 272	9.01 289	5.09 205	0.41 29	5.66 168	2.40 217	12.52 155	7.00 138	12.52 208	18.08 236	13.02 258	6.74 234	11.59 242	4.01 238	0.78 444	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	5.56 187	1.74 272	9.01 289	5.09 205	0.41 29	5.66 168	2.40 217	12.52 155	7.00 138	12.52 208	18.08 236	13.02 258	6.74 234	11.59 242	4.01 238	0.78 444	0.09 241	0.09 285	0.00 1	0.22 159	0.22 226

raftrobust	5.56 187	1.42 167	6.00 142	7.04 357	5.11 405	4.90 115	1.88 171	17.13 248	13.72 234	11.87 196	11.58 178	7.82 175	9.21 284	10.28 172	2.92 176	0.02 158	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.22 159	0.11 126

1test111	5.59 190	2.00 327	4.99 95	5.89 276	0.26 5	10.85 298	5.38 321	20.20 297	11.88 205	6.95 146	10.01 149	4.49 106	9.78 299	11.09 210	7.45 318	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.04 214	0.25 184	0.20 211

xyz-stereo-finetune2	5.60 191	1.64 252	5.87 136	2.44 26	0.32 15	15.39 383	1.90 175	10.59 134	5.28 99	10.58 185	17.82 233	7.37 173	8.93 279	14.86 358	8.46 347	0.01 101	0.02 71	0.08 273	0.14 315	0.23 174	0.04 49

test-1	5.62 192	1.53 206	14.78 431	7.44 376	1.11 140	7.99 254	1.19 92	13.03 170	12.04 209	9.39 173	15.23 211	11.15 225	5.56 192	7.06 77	3.57 207	0.07 249	0.50 456	0.00 1	0.10 291	0.16 131	0.47 325

DeepStereo_RVC	5.65 193	1.65 254	9.06 295	5.21 229	0.56 57	5.55 157	1.84 167	12.16 148	7.22 148	13.94 246	14.96 207	12.58 247	10.27 308	11.25 224	5.81 292	0.39 377	0.10 257	0.11 318	0.00 1	0.18 144	0.22 226

MM-Stereo_test3	5.71 194	1.22 119	5.59 129	5.84 274	5.43 426	4.74 100	6.54 370	19.30 287	23.72 357	8.53 163	11.36 175	7.15 166	2.84 96	8.62 117	2.51 150	0.05 220	0.07 207	0.00 1	0.00 1	0.45 294	0.17 185

EKT-Stereo	5.73 195	1.42 167	7.85 225	7.16 365	5.35 422	5.22 137	4.41 296	18.13 268	14.05 236	8.77 167	12.85 192	9.55 204	4.26 141	11.19 221	2.45 147	0.45 391	0.23 375	0.07 263	0.10 291	0.16 131	0.87 395

NRIStereo	5.73 195	1.67 259	8.42 255	5.72 266	0.41 29	6.71 226	2.60 229	14.73 202	10.71 196	12.39 205	15.07 208	11.58 229	6.23 215	12.06 265	4.78 260	0.61 423	0.17 333	0.11 318	0.00 1	0.28 206	0.27 257

rvit_0105_6	5.74 197	2.76 389	14.29 422	9.83 447	1.73 209	5.18 136	5.24 316	10.21 123	20.31 311	6.26 136	6.78 109	10.10 210	6.43 225	11.20 223	3.33 202	0.18 291	0.29 406	0.00 1	0.00 1	0.51 326	0.14 153

RAFT-Test	5.75 198	1.32 146	6.77 176	4.07 123	1.71 207	9.95 278	1.56 124	15.78 227	8.34 172	12.73 222	23.83 323	11.80 233	4.69 164	8.99 137	2.57 153	0.01 101	0.29 406	0.00 1	0.38 431	0.16 131	0.07 84

Selective-RAFT	5.78 199	0.83 37	10.24 346	6.70 340	0.72 96	15.49 388	1.13 89	13.82 192	15.41 253	6.97 150	6.97 115	11.63 230	8.27 267	12.32 279	4.73 258	0.10 260	0.01 25	0.00 1	0.26 385	0.07 70	0.03 31

11t1	5.86 200	1.10 100	7.74 222	5.18 223	1.44 181	13.82 349	2.36 209	14.92 205	7.26 151	12.98 228	11.10 171	11.24 226	9.30 286	11.59 242	6.54 303	0.10 260	0.16 331	0.00 1	0.01 139	0.18 144	0.23 234

s12784h	5.87 201	0.88 51	4.11 63	3.01 57	0.51 49	18.49 436	0.98 80	18.89 281	17.60 283	12.52 208	12.46 187	7.87 177	5.01 180	11.05 208	3.13 193	0.73 439	0.01 25	0.04 226	0.00 1	0.07 70	0.01 2

H2IRNET	5.89 202	1.14 107	6.65 166	4.13 129	2.24 250	4.15 60	0.73 60	12.10 147	13.21 226	7.09 151	20.45 275	15.74 304	10.74 313	10.36 175	7.84 331	0.06 238	0.00 1	0.07 263	0.53 456	0.37 267	0.16 177

testlalala2	5.91 203	1.62 246	8.59 266	15.36 523	10.36 522	7.93 253	3.62 276	12.89 164	9.73 185	15.55 286	12.18 185	8.57 190	2.50 88	5.35 39	2.62 156	0.01 101	0.26 397	0.00 1	0.50 451	0.49 316	0.07 84

anonymousdsp2	5.93 204	1.54 210	8.34 248	4.43 159	0.38 26	9.24 273	4.11 284	21.92 325	17.36 278	12.28 203	10.08 154	10.05 208	4.42 146	11.04 207	2.54 152	0.01 101	0.02 71	0.30 405	0.18 333	0.21 156	0.18 193

GMStereo	5.94 205	3.84 431	10.86 362	5.13 215	0.71 87	7.27 240	2.66 233	12.38 151	25.14 373	12.01 200	10.66 164	5.12 121	3.46 112	11.39 230	6.16 300	0.45 391	0.02 71	0.05 234	0.31 409	0.86 396	0.25 248
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	5.95 206	2.02 337	7.09 191	7.06 358	5.10 404	6.36 212	5.44 327	13.97 193	13.25 228	9.93 177	17.45 229	10.37 213	3.89 126	11.64 247	4.24 246	0.02 158	0.46 447	0.10 304	0.00 1	0.20 152	0.31 278

GMOStereo	5.97 207	1.55 213	7.18 192	5.17 218	0.71 87	5.54 153	2.21 196	10.54 130	12.86 217	18.29 353	22.01 301	17.06 323	6.27 217	6.62 67	2.43 142	0.00 1	0.23 375	0.12 322	0.00 1	0.46 298	0.10 113

error version	5.97 207	1.55 213	7.18 192	5.17 218	0.71 87	5.54 153	2.21 196	10.54 130	12.86 217	18.29 353	22.01 301	17.06 323	6.27 217	6.62 67	2.43 142	0.00 1	0.23 375	0.12 322	0.00 1	0.46 298	0.10 113

test-v	5.97 207	1.55 213	7.18 192	5.17 218	0.71 87	5.54 153	2.21 196	10.54 130	12.86 217	18.29 353	22.01 301	17.06 323	6.27 217	6.62 67	2.43 142	0.00 1	0.23 375	0.12 322	0.00 1	0.46 298	0.10 113

test-2	5.97 207	1.55 213	7.18 192	5.17 218	0.71 87	5.54 153	2.21 196	10.54 130	12.86 217	18.29 353	22.01 301	17.06 323	6.27 217	6.62 67	2.43 142	0.00 1	0.23 375	0.12 322	0.00 1	0.46 298	0.10 113

xx1	5.99 211	2.00 327	4.99 95	5.89 276	0.26 5	10.85 298	5.38 321	17.84 259	15.48 254	6.95 146	10.01 149	16.02 310	11.15 324	10.79 194	1.59 72	0.00 1	0.05 147	0.02 188	0.05 238	0.25 184	0.20 211

rafts_anoy	6.02 212	1.67 259	6.27 157	6.53 326	4.98 395	5.30 142	2.53 224	13.77 190	21.01 319	12.70 221	16.23 221	8.56 189	5.65 198	9.09 142	5.22 277	0.04 201	0.31 411	0.09 285	0.03 192	0.25 184	0.17 185

TestStereo	6.02 212	2.55 381	7.33 205	5.57 252	1.68 206	6.05 201	1.78 158	13.73 187	16.40 269	10.87 190	23.79 322	9.00 195	5.63 197	11.26 225	3.96 233	0.09 254	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.69 371	0.01 2

Any-RAFT	6.04 214	1.16 110	4.52 77	4.47 160	1.20 154	10.46 285	1.97 184	21.84 320	15.52 256	11.21 193	19.37 256	13.34 267	4.72 170	8.65 121	2.03 111	0.01 101	0.19 346	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.08 99

iRaft-Stereo_20w	6.06 215	1.84 301	12.04 382	4.23 139	1.67 203	6.77 230	2.22 200	18.73 277	6.08 116	14.72 259	10.33 160	13.42 272	8.14 265	15.88 381	3.08 190	0.01 101	0.24 386	0.13 333	0.39 434	0.61 354	0.71 373

DCRE	6.07 216	1.75 281	8.41 254	7.20 366	3.82 333	6.48 215	4.18 291	15.52 219	10.42 191	9.24 171	22.47 311	11.71 232	5.46 189	10.62 185	3.02 184	0.02 158	0.26 397	0.05 234	0.30 405	0.15 124	0.24 241

XX-Stereo	6.14 217	1.47 182	9.11 297	11.87 494	6.76 467	3.27 34	0.93 75	15.13 208	5.43 103	8.79 169	28.46 373	13.71 276	2.22 70	11.51 235	2.07 115	0.20 303	0.24 386	0.08 273	0.29 398	1.04 407	0.13 147

AFF-stereo	6.17 218	1.61 240	7.02 188	4.08 124	0.64 70	3.53 47	0.76 62	16.00 232	13.14 224	12.86 224	25.42 338	15.67 303	7.86 258	11.12 213	3.21 198	0.02 158	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.40 281	0.08 99

knoymous	6.19 219	1.49 193	4.49 75	3.81 114	1.87 226	5.84 184	5.76 335	14.51 196	14.18 238	13.31 238	21.59 297	12.64 248	6.49 227	12.41 284	4.03 240	0.12 269	0.13 300	0.12 322	0.00 1	0.71 376	0.35 291

TRStereo	6.22 220	6.09 470	11.30 367	9.19 426	7.41 484	4.75 102	1.74 149	19.70 290	11.74 203	10.61 186	8.65 129	10.67 215	3.22 103	13.81 337	3.60 210	0.31 350	0.23 375	0.12 322	0.36 425	0.48 307	0.38 298

AnonymousM	6.33 221	11.42 520	3.06 11	3.93 120	1.49 188	4.54 84	3.29 256	11.00 139	7.70 157	16.52 310	9.38 142	9.07 196	3.97 129	7.10 78	3.01 182	0.43 387	0.07 207	22.69 561	7.67 550	0.06 52	0.21 219

AIO-test1	6.38 222	1.41 166	5.70 133	9.77 443	5.61 432	9.09 269	1.79 160	21.63 318	20.69 315	6.75 140	17.68 231	8.19 183	4.99 179	10.38 176	3.16 194	0.01 101	0.01 25	0.00 1	0.13 309	0.28 206	0.26 251

MyStereo06	6.40 223	1.76 285	13.15 397	6.19 305	4.40 372	7.09 236	9.95 435	16.68 242	6.98 137	12.91 225	10.76 169	17.84 344	5.71 200	9.97 166	3.39 205	0.06 238	0.10 257	0.02 188	0.04 214	0.73 381	0.29 267

DCANet-4	6.41 224	1.02 80	9.66 322	3.41 79	0.68 76	4.73 95	1.70 135	17.70 255	24.33 366	15.10 271	20.25 269	6.45 150	8.65 271	8.47 111	5.31 281	0.01 101	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 88	0.63 355

riskmin	6.42 225	1.29 137	6.76 175	3.95 121	2.25 251	10.49 286	2.53 224	15.11 207	17.60 283	9.77 176	12.91 193	15.25 299	12.04 349	11.58 240	5.11 273	0.14 275	0.24 386	0.13 333	0.03 192	0.61 354	0.69 368

DisPM	6.43 226	1.31 143	8.36 249	6.61 335	1.06 135	5.83 182	3.82 279	13.04 171	11.63 202	16.38 306	23.88 325	12.80 252	6.50 228	13.03 318	3.04 186	0.51 406	0.01 25	0.08 273	0.15 323	0.10 99	0.42 311

DCANet	6.46 227	1.59 231	7.28 199	3.51 90	0.68 76	4.77 108	1.75 152	15.33 213	23.62 352	15.55 286	20.73 282	7.31 170	11.56 339	8.83 130	5.26 279	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.26 195	1.11 416

RALAANet	6.49 228	2.49 379	9.69 327	7.09 359	4.98 395	6.23 204	1.68 132	19.90 294	14.26 239	15.04 269	14.56 201	12.69 250	4.38 144	12.91 308	3.07 189	0.02 158	0.07 207	0.00 1	0.10 291	0.51 326	0.15 170

Pruner-Stereo	6.59 229	1.51 201	8.71 271	6.34 314	0.85 114	5.66 168	4.15 287	13.74 188	11.02 197	18.11 348	22.09 306	15.86 306	5.80 204	11.75 252	5.15 275	0.60 419	0.02 71	0.18 358	0.10 291	0.07 70	0.16 177

sAnonymous2	6.59 229	6.21 472	19.05 469	8.91 416	5.27 416	4.58 85	6.69 376	15.56 220	11.12 200	4.86 123	8.71 132	3.81 90	7.93 259	7.38 83	2.89 172	0.09 254	0.07 207	0.05 234	0.28 394	11.25 542	7.10 533

CroCo_RVC	6.59 229	6.21 472	19.05 469	8.91 416	5.27 416	4.58 85	6.69 376	15.56 220	11.12 200	4.86 123	8.71 132	3.81 90	7.93 259	7.38 83	2.89 172	0.09 254	0.07 207	0.05 234	0.28 394	11.25 542	7.10 533

SST-Stereo	6.60 232	1.46 180	8.37 250	6.68 338	0.77 103	6.01 196	1.93 179	14.68 201	9.24 181	19.09 371	20.43 274	16.86 321	8.59 270	13.49 328	3.80 223	0.22 314	0.05 147	0.13 333	0.00 1	0.08 82	0.05 63

PSM-softLoss	6.61 233	1.60 235	9.42 311	6.48 321	0.88 117	5.65 163	2.04 189	22.64 330	8.77 174	13.95 247	22.11 308	13.01 256	5.22 184	12.73 300	6.05 295	0.49 400	0.06 180	0.27 390	0.56 458	0.16 131	0.06 74

KMStereo	6.61 233	1.60 235	9.42 311	6.48 321	0.88 117	5.65 163	2.04 189	22.64 330	8.77 174	13.95 247	22.11 308	13.01 256	5.22 184	12.73 300	6.05 295	0.49 400	0.06 180	0.27 390	0.56 458	0.16 131	0.06 74

ADStereo(finetuned)	6.68 235	1.59 231	9.70 328	3.49 86	0.68 76	4.79 109	1.75 152	15.33 213	23.64 353	15.56 288	20.68 277	7.30 169	13.85 385	8.71 123	5.17 276	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.25 184	1.05 413

PFNet+	6.68 235	1.40 162	9.60 317	5.64 255	0.85 114	5.79 181	1.74 149	13.63 183	15.30 251	17.88 341	21.38 295	14.52 285	6.07 210	12.74 302	4.89 268	0.63 427	0.20 351	0.11 318	0.30 405	0.05 47	0.91 400

rvit_0105_4	6.69 237	2.81 391	15.46 435	10.22 459	1.58 194	5.99 192	5.81 336	13.77 190	23.65 354	7.16 152	9.46 143	12.64 248	7.78 256	12.03 260	3.83 225	0.19 295	0.47 449	0.00 1	0.01 139	0.60 352	0.37 295

raft+_RVC	6.69 237	1.61 240	5.57 126	6.37 315	4.62 380	6.51 218	6.18 354	20.39 304	23.38 349	10.62 188	17.82 233	9.89 207	5.65 198	10.70 189	3.67 216	0.00 1	0.14 316	0.00 1	0.00 1	0.34 255	0.27 257

NF-Stereo	6.72 239	1.59 231	8.93 277	6.60 333	0.73 101	6.27 207	3.38 262	20.21 303	18.01 289	13.22 237	19.46 260	11.82 234	6.16 211	12.39 283	4.74 259	0.33 353	0.06 180	0.20 369	0.23 365	0.08 82	0.05 63

RE-Stereo	6.73 240	1.58 229	8.94 279	6.59 330	0.71 87	6.27 207	3.51 265	20.20 297	17.99 287	13.21 234	19.46 260	11.94 237	6.20 213	12.34 280	4.79 263	0.34 358	0.05 147	0.20 369	0.23 365	0.09 88	0.05 63

TVStereo	6.73 240	1.58 229	8.94 279	6.59 330	0.71 87	6.27 207	3.51 265	20.20 297	17.99 287	13.21 234	19.46 260	11.94 237	6.20 213	12.34 280	4.79 263	0.34 358	0.05 147	0.20 369	0.23 365	0.09 88	0.05 63

OCTAStereo	6.74 242	1.59 231	8.96 284	6.60 333	0.72 96	6.25 205	3.50 263	20.20 297	18.03 290	13.21 234	19.45 258	12.07 245	6.16 211	12.36 282	4.78 260	0.35 361	0.06 180	0.20 369	0.23 365	0.09 88	0.05 63

DIP-Stereo	6.74 242	1.93 317	10.02 344	4.28 148	1.64 201	13.54 345	1.52 119	15.16 209	6.63 128	14.30 255	26.81 356	10.90 218	5.19 182	14.78 357	7.56 322	0.00 1	0.06 180	0.05 234	0.00 1	0.17 141	0.17 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MIPNet	6.75 244	1.67 259	12.34 384	4.67 173	1.47 183	10.01 279	2.24 202	26.43 374	17.22 274	14.72 259	12.75 189	7.02 163	9.68 297	8.44 110	5.26 279	0.01 101	0.04 116	0.05 234	0.09 282	0.35 259	0.55 341

RAFT-345	6.79 245	1.29 137	6.80 178	5.06 201	0.91 122	5.61 160	3.32 261	13.36 178	10.17 190	13.73 243	43.66 523	9.12 198	5.38 188	12.29 278	4.44 251	0.32 351	0.05 147	0.09 285	0.06 255	0.06 52	0.03 31

x	6.80 246	1.36 153	6.94 184	4.58 168	1.88 227	10.78 295	4.55 299	19.79 293	10.62 193	12.69 220	19.54 263	14.87 292	10.11 305	9.52 152	8.03 338	0.07 249	0.15 322	0.04 226	0.04 214	0.24 180	0.22 226

PAM_32	6.82 247	1.73 269	14.16 417	5.34 241	1.47 183	13.84 350	0.88 71	14.75 203	6.34 121	14.22 253	9.14 138	24.94 425	11.87 345	12.50 291	2.79 168	0.14 275	0.27 402	0.09 285	0.42 440	0.54 334	0.89 396

fff	6.83 248	1.55 213	7.28 199	3.56 92	0.32 15	4.73 95	1.70 135	15.75 224	31.87 433	15.11 272	20.25 269	6.90 159	12.80 364	8.63 118	5.33 282	0.01 101	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 88	0.63 355

csc	6.83 248	1.55 213	7.28 199	3.56 92	0.32 15	4.73 95	1.70 135	15.75 224	31.87 433	15.11 272	20.25 269	6.90 159	12.80 364	8.63 118	5.33 282	0.01 101	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 88	0.63 355

cscssc	6.83 248	1.55 213	7.28 199	3.56 92	0.32 15	4.73 95	1.70 135	15.75 224	31.87 433	15.11 272	20.25 269	6.90 159	12.80 364	8.63 118	5.33 282	0.01 101	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 88	0.63 355

UGAM-zero	6.91 251	1.47 182	13.65 409	4.24 140	1.67 203	5.51 150	0.72 59	17.44 251	6.74 130	14.56 256	15.84 216	24.16 413	14.20 394	12.79 303	3.96 233	0.00 1	0.22 368	0.02 188	0.58 460	0.14 116	0.27 257

RAFT_R40	6.91 251	1.53 206	8.45 258	6.79 346	0.77 103	5.86 188	3.82 279	14.85 204	14.53 243	18.05 347	20.03 267	17.06 323	8.69 272	13.40 325	3.84 227	0.14 275	0.02 71	0.14 337	0.00 1	0.09 88	0.05 63

OMP-Stereo	6.93 253	2.57 383	9.03 293	10.63 467	1.72 208	4.89 113	1.91 176	17.84 259	15.56 257	16.69 315	14.16 199	17.70 341	7.33 247	12.93 309	4.83 266	0.24 328	0.03 103	0.06 251	0.02 172	0.19 148	0.39 301

PAM	6.94 254	1.65 254	14.88 432	5.38 243	1.98 236	14.76 372	1.28 97	14.54 197	6.77 131	15.52 284	9.10 137	24.15 412	11.60 341	12.46 288	2.33 137	0.04 201	0.28 405	0.07 263	0.42 440	0.57 345	0.99 408

qqq	6.96 255	1.40 162	8.15 244	4.50 161	1.03 130	8.55 263	6.93 386	20.20 297	11.88 205	12.00 199	18.19 243	16.02 310	11.15 324	11.09 210	7.45 318	0.06 238	0.13 300	0.02 188	0.05 238	0.25 184	0.20 211

AIO-test2	7.01 256	2.23 364	6.87 180	8.42 409	5.28 418	9.03 268	5.32 318	25.92 367	23.54 350	6.78 142	20.55 276	5.25 126	3.58 120	9.56 154	2.50 149	3.96 519	0.04 116	0.03 206	0.47 447	0.56 344	0.33 282

MIM_Stereo	7.02 257	1.55 213	10.78 359	4.17 131	0.58 60	5.25 139	1.32 102	19.03 282	12.59 216	16.74 317	28.83 376	13.20 264	5.53 191	12.89 306	7.11 311	0.00 1	0.23 375	0.00 1	0.01 139	0.38 273	0.28 261

R-Stereo Train	7.04 258	1.34 149	7.89 228	6.23 307	2.30 254	7.51 244	5.54 329	23.96 342	6.94 135	16.26 303	33.57 455	12.04 242	5.61 193	7.67 90	3.74 218	0.01 101	0.05 147	0.01 170	0.00 1	0.10 99	0.12 133

RAFT-Stereo	7.04 258	1.34 149	7.89 228	6.23 307	2.30 254	7.51 244	5.54 329	23.96 342	6.94 135	16.26 303	33.57 455	12.04 242	5.61 193	7.67 90	3.74 218	0.01 101	0.05 147	0.01 170	0.00 1	0.10 99	0.12 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ACRE	7.07 260	2.38 371	13.26 398	7.36 371	4.86 386	10.28 282	4.40 294	15.51 218	13.69 233	17.22 327	19.23 255	8.00 180	4.20 138	10.64 186	8.50 348	0.33 353	0.32 414	0.03 206	0.14 315	0.37 267	0.77 383

MyStereo8	7.13 261	2.48 377	10.86 362	6.81 348	4.98 395	10.73 292	1.42 106	14.58 199	9.73 185	15.75 290	23.16 317	12.17 246	7.96 262	9.85 162	10.21 376	0.04 201	0.19 346	0.08 273	0.21 353	0.58 349	0.82 386

IPLGR	7.14 262	1.31 143	13.14 396	4.24 140	1.15 151	9.78 276	0.98 80	23.98 344	21.70 332	16.22 302	18.43 244	8.45 187	7.66 251	9.26 147	5.45 287	0.21 308	0.05 147	0.04 226	0.06 255	0.32 242	0.38 298

CIPLG	7.15 263	2.44 374	12.82 391	7.38 372	4.93 390	10.51 287	4.56 300	15.17 210	13.25 228	17.45 332	19.75 264	8.42 186	4.60 162	11.41 231	8.31 343	0.33 353	0.32 414	0.03 206	0.14 315	0.37 267	0.72 375

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 264	3.12 408	14.04 415	4.74 176	6.89 473	6.58 222	0.68 55	21.97 326	9.36 184	10.84 189	17.38 228	17.36 337	9.24 285	12.45 287	4.44 251	0.04 201	0.24 386	0.10 304	1.00 487	1.36 428	1.43 435

IPLGR_C	7.16 264	2.48 377	12.98 394	7.52 381	4.91 389	10.56 288	4.59 302	15.63 223	14.12 237	17.42 330	18.87 251	8.00 180	4.59 161	10.76 193	8.81 352	0.32 351	0.32 414	0.03 206	0.13 309	0.36 260	0.76 380

IPLG	7.20 266	1.43 171	12.55 388	5.17 218	4.32 368	11.11 305	1.48 108	21.79 319	15.10 248	19.16 372	20.23 268	5.26 127	5.61 193	11.68 248	8.14 340	0.05 220	0.06 180	0.03 206	0.07 265	0.33 249	0.50 334

StereoVision	7.21 267	2.17 357	9.29 304	9.43 430	3.91 337	5.09 134	1.91 176	20.04 295	17.37 279	8.57 164	29.59 388	11.08 222	6.76 237	12.44 285	4.71 257	0.54 410	0.05 147	0.16 351	0.03 192	0.82 392	0.30 270

111	7.26 268	1.65 254	7.28 199	3.56 92	0.32 15	10.76 293	3.53 268	20.55 306	27.51 397	10.07 179	16.62 224	14.30 280	9.53 294	12.02 259	5.87 293	0.14 275	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.31 232	1.14 420

testlalala_base	7.28 269	3.39 414	7.80 224	8.27 407	5.04 399	12.56 328	1.83 165	11.93 145	5.19 95	10.18 180	13.62 197	8.87 193	5.72 202	8.22 105	2.75 164	15.38 560	2.41 527	0.00 1	0.35 421	20.24 562	1.89 453

HHNet	7.39 270	1.75 281	7.24 197	3.26 70	3.18 304	5.04 130	6.40 363	19.04 283	15.70 259	20.71 402	32.13 434	10.69 216	5.91 206	10.45 179	4.60 255	0.40 380	0.07 207	0.21 374	0.13 309	0.54 334	0.41 308

ASMatch	7.40 271	1.42 167	8.49 261	5.09 205	2.00 238	4.74 100	2.62 230	16.54 240	13.17 225	17.08 322	34.75 463	13.13 263	10.33 310	12.04 262	4.82 265	0.05 220	0.24 386	0.21 374	0.17 331	0.16 131	0.97 404

IIG-Stereo	7.41 272	2.13 355	8.55 263	10.02 453	1.76 213	6.82 231	1.53 120	17.17 249	15.84 263	18.74 366	20.30 273	18.01 348	8.39 268	12.89 306	5.22 277	0.27 340	0.03 103	0.03 206	0.00 1	0.16 131	0.30 270

RAFT+CT+SA	7.44 273	1.46 180	6.46 163	10.73 470	3.34 313	4.70 93	7.45 399	16.45 237	25.89 381	10.18 180	27.15 360	7.27 168	8.00 263	15.11 360	3.19 197	0.02 158	0.00 1	0.18 358	0.46 446	0.30 220	0.47 325

LCNet	7.52 274	1.23 122	5.35 114	6.42 318	1.29 161	9.27 274	5.64 332	17.85 261	10.63 194	16.54 311	24.54 329	14.85 291	11.29 328	11.74 251	3.88 228	0.02 158	0.02 71	0.22 378	2.04 512	0.90 401	6.76 526

rvit_0105_5	7.60 275	3.13 409	16.37 446	9.97 452	1.59 196	7.41 242	6.27 356	17.78 258	25.62 378	10.30 182	10.39 161	14.79 289	8.95 280	12.51 292	4.87 267	0.17 288	0.42 434	0.00 1	0.11 301	0.62 357	0.71 373

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 276	27.25 557	41.87 535	2.73 44	0.41 29	4.25 69	1.50 113	6.63 52	3.87 62	4.31 105	3.78 52	2.48 72	1.39 40	5.67 44	1.56 70	25.09 568	0.05 147	0.01 170	0.08 269	4.67 501	14.58 560

TestStereo1	7.62 277	1.62 246	7.60 212	10.47 463	1.86 223	4.76 103	2.48 221	19.73 291	22.33 339	16.79 318	26.02 344	9.33 200	9.30 286	15.92 384	3.37 203	0.01 101	0.02 71	0.02 188	0.05 238	0.55 338	0.28 261

SA-5K	7.62 277	1.62 246	7.60 212	10.47 463	1.86 223	4.76 103	2.48 221	19.73 291	22.33 339	16.79 318	26.02 344	9.33 200	9.30 286	15.92 384	3.37 203	0.01 101	0.02 71	0.02 188	0.05 238	0.55 338	0.28 261

Select-FE	7.63 279	3.47 418	20.76 483	6.30 311	3.70 326	4.03 59	0.92 74	18.82 279	5.95 112	12.56 217	23.32 318	19.63 371	12.90 367	13.98 341	3.39 205	0.09 254	0.51 460	0.05 234	0.70 468	0.29 213	1.21 427

FACV-RUCA	7.66 280	1.94 318	9.40 310	7.72 390	6.03 447	12.99 337	3.10 251	19.47 288	18.51 295	12.27 201	18.43 244	8.28 184	10.16 306	11.38 229	5.62 289	0.36 363	0.62 472	4.36 523	0.30 405	1.72 442	0.55 341

test_sample1	7.66 280	1.26 130	8.87 275	5.04 198	2.61 274	14.61 369	4.58 301	20.08 296	9.81 187	13.83 245	21.62 298	18.21 354	12.26 351	11.71 249	8.01 336	0.11 264	0.11 275	0.02 188	0.02 172	0.20 152	0.17 185

mmm	7.72 282	1.50 197	8.56 264	5.29 235	1.89 228	14.14 357	5.70 334	18.42 270	11.02 197	16.04 297	23.78 321	17.00 322	10.03 304	12.03 260	7.54 321	0.12 269	0.07 207	0.50 426	0.20 351	0.31 232	0.18 193

RAFT-RH_RVC	7.73 283	1.25 128	6.99 187	4.83 183	0.90 121	11.76 311	1.53 120	13.00 169	14.43 242	17.51 334	46.41 535	11.02 221	6.30 221	12.68 296	4.93 269	0.51 406	0.04 116	0.12 322	0.13 309	0.09 88	0.09 104

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 284	3.78 427	19.59 472	5.04 198	10.79 525	5.87 190	1.85 168	19.52 289	7.33 152	14.18 250	21.16 291	16.50 316	5.97 209	13.73 336	3.79 222	0.04 201	0.17 333	0.04 226	1.30 499	2.45 460	2.15 466

TransformOpticalFlow	7.76 284	1.90 307	9.31 306	5.50 250	1.18 152	6.97 234	8.27 407	17.86 263	13.21 226	14.58 257	29.13 378	19.01 359	10.85 315	12.51 292	3.69 217	0.01 101	0.04 116	0.20 369	0.04 214	0.17 141	0.84 389

FSD	7.83 286	6.74 481	11.67 374	13.63 505	5.31 420	8.20 260	12.18 475	12.39 152	7.98 160	7.94 154	7.35 119	9.35 202	7.17 244	10.94 203	8.86 355	5.58 530	2.77 535	5.46 527	4.09 531	5.17 509	3.91 497

HITNet	7.83 286	2.93 399	8.39 251	4.76 180	1.48 186	12.75 333	4.64 303	20.97 308	14.37 241	15.14 276	22.15 310	14.57 286	10.62 311	14.38 349	8.14 340	0.04 201	0.01 25	0.48 424	0.02 172	0.57 345	0.10 113
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_sample2	7.86 288	1.27 131	7.98 233	5.00 197	2.29 253	13.33 343	6.88 383	20.42 305	15.24 249	13.95 247	21.58 296	18.96 358	12.12 350	12.07 267	5.36 285	0.12 269	0.10 257	0.07 263	0.03 192	0.28 206	0.19 206

PFNet	7.91 289	1.44 177	11.60 373	7.03 355	2.42 262	7.60 250	6.03 349	23.36 339	17.24 276	20.29 394	17.67 230	15.44 302	7.71 253	13.02 317	5.71 290	0.24 328	0.20 351	0.12 322	0.19 346	0.31 232	0.61 353

SA	7.93 290	1.54 210	9.13 300	7.98 397	0.64 70	5.85 186	2.29 206	22.27 327	24.54 371	13.17 233	31.07 414	8.87 193	10.32 309	16.49 400	3.12 191	0.04 201	0.12 286	0.17 353	0.30 405	0.45 294	0.17 185

AAGNet	7.94 291	1.48 187	9.34 308	7.13 364	0.70 82	5.85 186	5.16 314	15.40 216	14.01 235	20.13 391	24.03 326	15.28 300	11.52 335	12.05 263	15.47 429	0.63 427	0.06 180	0.32 407	0.01 139	0.12 105	0.09 104

FENet	7.94 291	1.01 78	6.72 168	5.87 275	2.07 242	11.11 305	2.03 188	21.39 313	20.81 316	17.14 325	22.65 312	14.43 282	11.54 338	12.97 312	7.89 333	0.15 283	0.24 386	0.03 206	0.02 172	0.14 116	0.62 354

dd	7.96 293	4.08 435	11.49 372	6.53 326	0.93 124	8.28 262	4.03 283	16.53 239	33.82 452	15.17 278	16.50 223	6.79 156	5.96 208	14.30 346	9.90 367	1.13 475	0.42 434	0.17 353	0.44 443	2.01 453	0.79 384

raft_robust	7.97 294	2.26 367	6.75 172	5.83 272	0.72 96	5.57 158	0.84 68	33.59 469	34.21 459	18.17 349	19.88 266	6.50 151	5.62 196	15.33 363	2.83 171	0.03 185	0.23 375	0.00 1	0.37 429	0.32 242	0.39 301

STrans-v2	7.98 295	1.84 301	9.42 311	4.84 186	1.48 186	12.23 323	10.05 440	19.06 284	12.32 212	13.63 242	26.06 348	18.13 353	12.35 354	12.99 314	3.99 236	0.01 101	0.01 25	0.18 358	0.01 139	0.22 159	0.83 387

Prome-Stereo	8.10 296	1.28 133	5.48 119	6.50 323	1.51 190	6.70 225	9.42 426	21.08 310	9.13 180	20.88 403	32.84 443	11.95 239	11.86 344	11.75 252	3.97 235	0.01 101	0.02 71	0.18 358	0.12 304	0.41 284	7.01 531

ffm	8.12 297	1.43 171	9.67 323	5.70 261	3.44 315	11.96 317	6.35 358	18.45 271	16.31 266	15.83 292	31.44 422	17.22 332	10.87 317	10.82 199	1.61 75	0.00 1	0.05 147	0.80 454	0.08 269	0.26 195	0.14 153

CASS	8.15 298	1.67 259	7.68 218	8.25 406	1.52 191	14.39 361	2.72 234	22.65 332	17.23 275	15.42 282	22.68 313	13.47 273	11.87 345	12.44 285	6.07 298	0.96 464	0.05 147	0.12 322	0.01 139	0.71 376	3.14 489
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DN-CSS_ROB	8.17 299	2.59 385	14.14 416	6.11 301	3.22 307	6.31 210	3.53 268	22.92 336	20.59 314	16.66 313	30.05 396	9.31 199	7.95 261	13.49 328	4.78 260	0.72 435	0.00 1	0.45 421	0.00 1	0.54 334	0.09 104

RAFT_CTSACE	8.24 300	1.97 322	8.39 251	6.89 352	5.11 405	5.86 188	2.63 231	14.62 200	16.88 271	23.52 440	34.77 464	16.02 310	7.37 248	17.91 415	2.23 133	0.00 1	0.12 286	0.00 1	0.03 192	0.39 276	0.05 63

HI	8.30 301	2.00 327	6.75 172	4.58 168	5.15 408	4.16 61	0.50 43	17.99 265	9.24 181	25.03 454	28.22 369	20.23 373	12.47 357	17.93 416	11.49 394	0.00 1	0.10 257	0.00 1	0.05 238	0.08 82	0.05 63

CoSv	8.30 301	2.00 327	6.75 172	4.58 168	5.15 408	4.16 61	0.50 43	17.99 265	9.24 181	25.03 454	28.22 369	20.23 373	12.47 357	17.93 416	11.49 394	0.00 1	0.10 257	0.00 1	0.05 238	0.08 82	0.05 63

GMM-Stereo	8.34 303	1.09 99	6.42 160	6.14 303	2.52 267	10.30 284	9.64 431	23.44 340	10.64 195	17.84 339	29.89 392	17.37 338	7.75 255	11.55 237	4.36 248	0.05 220	0.01 25	0.23 382	0.90 477	0.46 298	6.26 520

GANet-ADL	8.36 304	2.31 369	8.44 257	7.39 374	2.65 278	12.58 330	5.24 316	29.55 415	25.24 374	14.19 252	16.70 226	17.07 328	6.91 240	10.65 187	6.26 301	0.38 367	0.39 426	0.10 304	0.12 304	0.75 387	0.28 261

Sa-1000	8.38 305	1.50 197	8.13 242	7.56 383	0.89 119	14.39 361	2.47 220	24.31 349	23.74 358	15.18 279	28.35 372	11.42 228	8.85 277	16.20 395	3.28 201	0.17 288	0.23 375	0.15 344	0.23 365	0.46 298	0.19 206

GwcNet-ADL	8.48 306	1.70 267	9.38 309	7.10 361	2.78 287	6.74 229	6.57 373	30.15 420	26.01 385	15.15 277	17.77 232	13.93 277	6.96 241	12.96 311	9.91 368	0.48 399	0.72 480	0.01 170	0.01 139	0.51 326	0.84 389

ARAFT	8.50 307	3.19 410	16.58 448	5.52 251	0.91 122	12.13 322	11.20 460	17.19 250	18.28 294	18.40 360	16.33 222	17.10 329	8.58 269	18.56 422	5.00 270	0.11 264	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.55 338	0.25 248

test_5	8.51 308	1.50 197	8.19 247	11.06 479	5.00 398	6.91 232	5.67 333	17.50 252	22.09 336	16.07 298	29.63 389	15.28 300	10.78 314	15.94 386	3.65 214	0.00 1	0.00 1	0.26 389	0.08 269	0.31 232	0.35 291

RAFT	8.51 308	2.16 356	8.93 277	8.14 401	0.81 110	12.63 331	8.49 413	16.34 235	15.56 257	22.31 423	18.99 253	19.29 366	11.39 333	17.57 411	6.05 295	0.01 101	0.19 346	0.27 390	0.02 172	0.64 364	0.45 322

GES	8.51 308	1.98 324	11.82 377	6.39 317	1.77 215	12.36 327	6.22 355	21.55 315	21.34 326	19.02 370	26.02 344	8.79 191	9.34 289	13.94 340	7.24 313	0.38 367	0.10 257	0.30 405	0.14 315	0.69 371	0.73 376

DMCA	8.51 308	1.90 307	9.96 337	5.16 217	4.14 353	10.29 283	4.46 298	25.52 359	19.55 303	16.33 305	20.69 278	17.59 339	11.26 327	10.42 178	11.36 392	0.50 403	0.08 229	0.35 410	0.05 238	0.36 260	0.31 278

PSM-AAD	8.62 312	1.22 119	5.69 132	6.31 313	1.12 142	12.74 332	10.01 439	19.29 286	15.25 250	21.54 417	25.11 334	14.24 279	13.47 375	12.15 272	3.93 232	0.01 101	0.06 180	2.48 508	0.16 326	0.38 273	7.28 536

FTStereo	8.67 313	1.13 106	6.04 145	6.04 294	2.39 261	7.86 252	12.05 473	17.72 256	8.33 170	20.16 392	41.41 506	16.10 314	12.64 362	10.80 197	4.37 249	0.18 291	0.01 25	0.09 285	0.16 326	0.15 124	5.71 515

iRaft-Stereo_5w	8.70 314	1.81 299	9.33 307	5.83 272	3.78 329	4.87 112	11.12 459	15.86 231	14.80 245	15.23 280	26.36 350	21.49 384	12.91 368	15.94 386	12.73 402	0.58 414	0.05 147	0.08 273	0.09 282	0.85 395	0.33 282

test_sample3	8.76 315	1.62 246	9.99 340	5.21 229	2.61 274	17.43 424	5.37 319	26.91 381	19.77 306	17.13 324	20.82 284	16.55 318	9.70 298	12.52 294	8.59 349	0.21 308	0.07 207	0.05 234	0.04 214	0.39 276	0.30 270

IRAFT_RVC	8.76 315	1.47 182	9.55 316	7.31 368	1.77 215	6.49 217	10.43 449	25.94 368	27.33 393	17.50 333	19.85 265	17.93 346	10.21 307	12.88 305	5.44 286	0.17 288	0.30 408	0.19 366	0.05 238	0.22 159	0.12 133

HCRNet	8.80 317	1.43 171	7.74 222	14.41 516	5.25 412	10.85 298	2.56 228	26.07 370	18.04 291	15.48 283	25.03 332	18.63 357	9.93 302	13.01 315	6.76 306	0.04 201	0.04 116	0.10 304	0.01 139	0.18 144	0.38 298

DEmStereo	8.85 318	1.36 153	9.99 340	4.24 140	1.05 134	11.49 308	5.91 338	13.76 189	26.68 390	22.03 421	32.92 445	11.86 236	15.27 418	11.48 232	8.08 339	0.16 285	0.15 322	0.02 188	0.09 282	0.09 88	0.44 318

SFCPSM	8.85 318	1.40 162	11.34 368	5.23 233	3.47 320	16.55 415	7.18 394	30.71 431	25.24 374	16.45 307	19.45 258	11.10 224	9.61 295	11.88 256	5.52 288	0.22 314	0.17 333	0.36 413	0.22 356	0.29 213	0.58 348

GrayStereo	8.86 320	1.17 113	6.94 184	8.09 399	2.82 288	10.58 290	11.40 465	17.93 264	15.74 260	22.43 426	30.95 410	17.80 343	12.44 356	11.19 221	4.57 254	0.02 158	0.02 71	0.18 358	0.79 474	0.31 232	1.90 456

anonymousa	9.03 321	1.62 246	8.03 239	4.19 136	5.53 430	15.37 382	3.81 278	18.55 274	21.20 324	18.28 352	30.99 412	20.79 376	13.42 373	10.58 181	7.57 323	0.00 1	0.05 147	0.29 401	0.18 333	0.10 99	0.11 126

KYRaft	9.04 322	1.11 102	7.02 188	6.50 323	0.97 128	8.27 261	8.19 406	22.86 335	8.20 167	21.30 415	31.38 419	22.64 396	8.20 266	11.99 258	2.96 178	0.02 158	0.02 71	0.05 234	0.68 467	0.40 281	18.09 567

DFGA-Net	9.06 323	3.56 420	17.96 464	5.71 265	3.89 334	10.76 293	3.08 250	25.17 356	29.50 405	16.21 301	18.47 247	9.49 203	6.31 222	15.80 377	12.54 399	0.05 220	0.00 1	0.06 251	0.09 282	1.76 443	0.83 387

rvit_stereo_0075_2	9.10 324	3.87 432	19.26 471	11.81 492	8.82 510	5.75 178	4.40 294	22.77 333	17.68 285	11.90 197	28.34 371	16.05 313	6.35 224	14.30 346	7.67 328	0.52 408	0.34 421	0.51 427	0.08 269	0.38 273	1.14 420

test_sample4	9.10 324	1.65 254	9.91 335	5.19 226	2.57 272	16.59 416	5.38 321	27.37 385	19.80 307	17.80 338	27.52 363	15.01 293	11.21 326	12.69 299	8.15 342	0.21 308	0.07 207	0.06 251	0.03 192	0.43 289	0.30 270

BUS	9.20 326	1.48 187	7.93 230	6.74 343	3.96 339	17.62 430	2.79 238	33.06 464	21.58 329	17.99 344	21.34 292	14.49 283	9.40 291	14.18 343	10.57 380	0.19 295	0.13 300	0.14 337	0.04 214	0.30 220	0.09 104

rvit_0105_3	9.23 327	3.67 423	17.68 460	11.75 490	1.89 228	9.37 275	8.48 412	18.68 275	30.64 423	15.02 268	14.72 204	17.87 345	9.94 303	15.66 373	6.54 303	0.36 363	0.43 438	0.01 170	0.41 438	0.50 322	1.01 411

MyStereo04	9.24 328	1.92 314	8.78 273	6.09 297	4.31 365	6.54 219	9.96 437	32.24 454	41.99 504	14.26 254	11.98 182	12.00 241	12.01 348	13.93 338	7.53 320	0.06 238	0.10 257	0.03 206	0.04 214	0.63 360	0.30 270

CoDeX	9.24 328	1.77 291	9.54 315	6.08 296	3.79 331	16.45 412	6.76 381	26.15 371	25.03 372	17.18 326	25.12 335	14.69 288	11.68 342	12.22 274	6.71 305	0.30 347	0.20 351	0.15 344	0.02 172	0.23 174	0.68 366

CrosDoStereo	9.24 328	1.29 137	8.16 245	4.56 166	1.04 131	7.52 246	15.00 499	15.85 229	24.31 364	24.27 443	33.44 452	13.37 268	13.82 383	12.23 275	8.86 355	0.01 101	0.11 275	0.09 285	0.04 214	0.36 260	0.53 338

DeepStereo_LL	9.24 328	1.29 137	8.16 245	4.56 166	1.04 131	7.52 246	15.00 499	15.85 229	24.31 364	24.27 443	33.44 452	13.37 268	13.82 383	12.23 275	8.86 355	0.01 101	0.11 275	0.09 285	0.04 214	0.36 260	0.53 338

DRaft	9.27 332	1.23 122	9.08 296	3.62 100	0.78 105	13.27 342	5.89 337	16.97 245	29.57 407	21.15 413	38.46 489	10.09 209	13.98 389	11.58 240	7.91 334	0.43 387	0.30 408	0.06 251	0.26 385	0.26 195	0.45 322

MyStereo05	9.29 333	1.76 285	8.95 281	6.19 305	4.40 372	7.09 236	9.95 435	31.21 436	40.82 496	17.31 328	12.93 194	10.33 212	12.52 360	13.93 338	7.05 310	0.06 238	0.10 257	0.02 188	0.04 214	0.73 381	0.29 267

MLCV	9.32 334	2.22 362	12.55 388	5.22 231	1.32 168	13.79 348	1.35 103	21.14 312	23.65 354	21.91 420	31.37 418	17.14 330	7.57 250	16.00 389	10.18 374	0.22 314	0.01 25	0.03 206	0.02 172	0.40 281	0.29 267

DispNO	9.33 335	1.78 294	15.84 438	5.73 267	5.74 441	12.24 324	4.81 310	25.06 354	21.10 321	16.70 316	20.86 285	17.78 342	11.76 343	16.74 404	8.85 354	0.22 314	0.15 322	0.03 206	0.12 304	0.41 284	0.64 361

test_sample5	9.36 336	1.61 240	9.63 319	5.30 236	2.52 267	15.42 385	6.00 345	27.25 383	19.96 308	18.36 358	31.81 428	15.99 308	11.29 328	13.21 319	7.66 326	0.23 323	0.08 229	0.07 263	0.04 214	0.48 307	0.34 286

BEATNet_4x	9.37 337	4.85 448	12.05 383	5.48 249	1.35 176	13.15 340	6.15 353	25.06 354	16.74 270	16.18 300	24.65 330	17.29 336	12.51 359	16.91 406	10.92 385	0.38 367	0.18 339	0.81 459	0.05 238	1.95 449	0.65 363

THIR-Stereo	9.38 338	1.78 294	8.50 262	4.74 176	0.71 87	15.92 395	11.93 471	16.39 236	21.56 328	24.27 443	32.07 432	14.40 281	14.14 393	11.49 233	8.39 346	0.05 220	0.25 394	0.10 304	0.05 238	0.33 249	0.58 348

ff1	9.41 339	1.43 171	9.67 323	5.70 261	3.44 315	11.96 317	6.35 358	18.45 271	16.31 266	15.83 292	31.44 422	17.22 332	10.87 317	16.19 392	21.98 475	0.00 1	0.05 147	0.80 454	0.08 269	0.26 195	0.14 153

G2L-ROB	9.43 340	1.49 193	8.01 237	5.66 258	4.08 348	11.74 310	7.70 403	29.33 411	18.14 292	19.72 382	21.64 299	22.32 394	11.02 322	16.47 399	10.74 384	0.02 158	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.19 148	0.33 282

GANet-RSSM	9.48 341	1.32 146	6.45 162	6.72 342	5.51 429	12.78 334	6.03 349	26.55 375	18.96 301	14.92 264	27.95 366	25.41 430	14.69 406	13.52 331	7.60 325	0.10 260	0.10 257	0.16 351	0.01 139	0.51 326	0.39 301

UCFNet_RVC	9.48 341	2.12 353	4.89 92	7.03 355	3.78 329	16.05 396	6.37 362	28.25 395	20.00 310	15.93 296	23.07 316	25.21 427	12.79 363	12.57 295	8.01 336	0.07 249	0.04 116	1.17 478	0.23 365	1.31 426	0.69 368

DualNet	9.49 343	1.61 240	9.63 319	5.30 236	2.52 267	15.42 385	6.00 345	27.25 383	19.96 308	19.40 374	33.22 448	15.99 308	11.29 328	13.21 319	7.66 326	0.23 323	0.08 229	0.07 263	0.04 214	0.48 307	0.34 286

CFNet_pseudo	9.58 344	1.91 310	10.73 357	4.53 163	2.91 294	14.26 358	2.75 236	26.73 379	32.14 440	17.10 323	23.02 315	22.14 391	8.74 275	12.17 273	7.43 316	0.20 303	0.45 445	1.24 487	0.24 375	2.49 462	0.49 333

Anonymous3	9.60 345	3.45 417	29.83 508	9.58 438	4.75 384	24.51 475	10.20 446	24.04 346	18.77 299	10.42 183	14.64 203	7.97 179	8.75 276	14.05 342	5.80 291	2.44 504	1.39 507	0.08 273	0.06 255	0.73 381	0.48 329

ccs_rob	9.61 346	1.92 314	10.72 356	4.55 164	2.89 291	14.33 360	2.86 243	26.85 380	32.36 443	17.05 321	22.91 314	22.12 390	8.70 273	12.10 269	7.44 317	0.19 295	0.44 440	1.38 489	0.25 381	2.68 465	0.57 346

PCWNet_CMD	9.64 347	1.77 291	10.59 353	4.80 182	2.90 292	16.25 410	2.42 219	29.37 413	34.10 456	17.41 329	22.04 305	19.10 362	7.70 252	12.05 263	6.86 307	0.22 314	0.45 445	0.80 454	0.22 356	3.11 477	0.69 368

MSMDNet	9.64 347	1.77 291	10.63 354	4.83 183	2.90 292	16.35 411	2.37 212	29.33 411	34.29 460	17.43 331	22.10 307	19.05 361	7.79 257	12.11 271	6.87 308	0.23 323	0.46 447	0.67 443	0.21 353	2.77 468	0.60 351

DCVSM-stereo	9.70 349	1.83 300	11.36 369	5.81 269	3.59 324	10.57 289	3.00 246	18.71 276	22.11 337	23.79 441	19.02 254	29.73 455	17.68 449	13.33 323	9.11 360	0.21 308	1.14 501	0.27 390	0.06 255	0.75 387	1.89 453

BSDual-CNN	9.70 349	1.48 187	7.93 230	6.74 343	3.96 339	16.10 400	7.13 391	33.06 464	21.58 329	17.99 344	21.34 292	22.28 392	11.53 336	14.18 343	7.81 329	0.19 295	0.13 300	0.14 337	0.04 214	0.30 220	0.09 104

PSMNet-RSSM	9.71 351	1.73 269	6.09 147	7.47 379	4.27 359	10.06 280	6.00 345	29.14 407	21.74 333	15.76 291	32.88 444	22.63 395	13.18 370	12.94 310	9.12 361	0.09 254	0.02 71	0.07 263	0.10 291	0.70 374	0.24 241

test_for_model	9.76 352	30.79 559	6.40 159	27.43 555	18.83 552	5.78 179	1.78 158	8.51 89	8.82 176	13.12 231	5.92 102	5.28 128	2.60 89	5.21 37	1.43 62	9.57 546	2.41 527	0.00 1	0.06 255	33.29 571	8.04 542

IER	9.78 353	1.55 213	9.97 338	4.51 162	5.23 410	13.78 347	5.11 313	26.66 377	22.79 346	19.69 381	29.45 386	16.42 315	18.52 460	13.64 335	7.57 323	0.06 238	0.03 103	0.18 358	0.09 282	0.18 144	0.23 234

test_sample6	9.79 354	1.61 240	9.84 332	5.35 242	2.35 259	15.59 389	6.60 375	28.40 396	20.96 318	19.40 374	33.22 448	17.17 331	11.58 340	13.43 327	8.82 353	0.26 338	0.10 257	0.10 304	0.06 255	0.50 322	0.41 308

psmg	9.80 355	1.48 187	7.93 230	5.18 223	3.96 339	15.85 394	7.93 405	29.11 406	21.58 329	20.93 404	25.06 333	22.28 392	11.53 336	14.18 343	7.81 329	0.19 295	0.13 300	0.17 353	0.04 214	0.36 260	0.21 219

gwcnet-sp	9.81 356	2.82 392	13.47 405	5.99 287	4.27 359	16.20 406	5.91 338	25.55 360	24.34 367	21.01 406	20.69 278	15.22 296	14.96 410	14.50 352	9.97 369	0.05 220	0.15 322	0.02 188	0.08 269	0.49 316	0.51 335

scenet	9.81 356	2.82 392	13.47 405	5.99 287	4.27 359	16.20 406	5.91 338	25.55 360	24.34 367	21.01 406	20.69 278	15.22 296	14.96 410	14.50 352	9.97 369	0.05 220	0.15 322	0.02 188	0.08 269	0.49 316	0.51 335

ssnet	9.81 356	2.82 392	13.47 405	5.99 287	4.27 359	16.20 406	5.91 338	25.55 360	24.34 367	21.01 406	20.69 278	15.22 296	14.96 410	14.50 352	9.97 369	0.05 220	0.15 322	0.02 188	0.08 269	0.49 316	0.51 335

CFNet-ft	9.87 359	2.18 360	5.49 120	7.45 377	5.25 412	15.76 391	5.98 343	21.89 322	21.87 334	14.96 265	30.02 394	25.68 431	13.68 379	12.46 288	10.94 387	0.08 252	0.06 180	1.83 494	0.22 356	1.09 409	0.43 314

CFNet_RVC	9.87 359	2.18 360	5.49 120	7.45 377	5.25 412	15.76 391	5.98 343	21.89 322	21.87 334	14.96 265	30.02 394	25.68 431	13.68 379	12.46 288	10.94 387	0.08 252	0.06 180	1.83 494	0.22 356	1.09 409	0.43 314

PSMNet-ADL	9.88 361	2.01 335	6.80 178	9.18 425	4.26 358	15.11 377	3.50 263	27.12 382	24.42 370	14.72 259	18.96 252	25.32 429	13.43 374	15.76 376	14.04 415	0.79 448	0.78 486	0.00 1	0.02 172	0.26 195	1.18 424

qqq1	9.96 362	1.37 155	13.37 400	4.41 155	1.30 162	14.40 364	3.29 256	30.25 422	29.81 412	19.55 376	29.37 380	18.06 349	14.40 400	15.42 367	3.18 195	0.38 367	0.21 358	0.00 1	0.01 139	0.29 213	0.18 193

fff1	9.96 362	1.37 155	13.37 400	4.41 155	1.30 162	14.40 364	3.29 256	30.25 422	29.81 412	19.55 376	29.37 380	18.06 349	14.40 400	15.42 367	3.18 195	0.38 367	0.21 358	0.00 1	0.01 139	0.29 213	0.18 193

ttt	9.98 364	1.49 193	7.30 204	6.43 319	3.95 338	14.02 353	5.06 312	33.03 463	29.84 416	14.90 263	30.95 410	14.81 290	9.66 296	15.36 365	11.38 393	0.38 367	0.19 346	0.10 304	0.03 192	0.37 267	0.28 261

UGAM	10.01 365	1.28 133	9.19 303	6.53 326	4.31 365	6.72 227	10.45 451	15.31 212	25.98 383	20.56 398	27.42 362	22.70 397	11.49 334	26.30 494	10.64 383	0.00 1	0.00 1	0.46 422	0.03 192	0.39 276	0.43 314

UDGNet	10.05 366	13.89 530	10.00 343	9.36 429	2.69 279	7.82 251	1.88 171	18.86 280	34.64 462	17.52 335	13.70 198	13.40 270	7.18 245	13.01 315	6.30 302	5.30 528	0.08 229	12.57 555	2.80 521	8.19 529	1.71 448

cf-r	10.06 367	1.60 235	7.99 235	5.82 270	5.70 440	12.92 336	4.78 306	24.18 348	27.47 396	16.91 320	31.02 413	25.12 426	14.05 390	11.63 246	11.01 390	0.03 185	0.03 103	0.05 234	0.03 192	0.43 289	0.39 301

ICVP	10.07 368	1.73 269	6.11 148	9.08 421	3.31 311	12.25 325	6.56 372	26.30 373	22.52 342	16.49 309	31.80 427	26.94 442	12.42 355	11.35 228	10.92 385	1.17 478	0.57 468	0.17 353	0.10 291	0.58 349	1.07 415
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G2L-Stereo	10.09 369	1.97 322	9.53 314	7.09 359	4.21 355	9.10 270	8.53 414	29.05 405	22.51 341	19.28 373	25.57 340	22.70 397	10.67 312	15.44 371	14.88 425	0.25 334	0.04 116	0.08 273	0.01 139	0.36 260	0.42 311

hknet	10.13 370	1.56 222	10.27 347	6.74 343	3.72 327	16.10 400	7.13 391	33.06 464	21.12 322	17.99 344	21.34 292	23.11 400	14.95 409	16.43 398	8.34 345	0.14 275	0.13 300	0.14 337	0.04 214	0.30 220	0.09 104

AdaStereo	10.22 371	3.63 421	9.14 302	9.15 423	3.24 309	15.79 393	5.39 326	31.94 445	25.42 376	18.39 359	26.47 351	19.44 367	9.50 293	16.60 402	8.59 349	0.44 389	0.05 147	0.40 418	0.00 1	0.57 345	0.16 177
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.
CFNet_ucs	10.25 372	1.91 310	11.88 378	4.98 194	4.08 348	15.11 377	3.57 272	28.02 392	31.98 439	18.21 351	25.20 336	23.27 403	9.38 290	13.38 324	7.22 312	0.23 323	0.81 487	1.65 493	0.22 356	3.01 473	0.93 401

iResNet	10.26 373	3.10 407	15.72 437	7.35 370	2.13 243	13.86 351	7.07 388	22.80 334	28.01 398	20.10 390	30.40 400	16.79 320	11.06 323	14.46 351	10.29 379	0.39 377	0.05 147	0.00 1	0.07 265	0.73 381	0.73 376

RAFT + AFF	10.27 374	3.77 426	17.13 450	10.24 460	4.97 393	13.08 338	11.52 466	25.69 363	25.80 379	14.72 259	16.12 220	19.16 363	11.35 332	16.24 396	9.04 359	0.30 347	1.46 509	0.66 442	0.20 351	2.03 455	1.94 457

ACVNet	10.36 375	1.68 265	5.49 120	6.01 290	2.75 285	12.78 334	3.56 270	21.89 322	34.81 463	14.96 265	30.78 406	24.72 422	13.88 387	15.81 378	17.20 442	0.13 273	0.01 25	0.06 251	0.06 255	0.51 326	0.15 170

G2L-Stereo_test	10.39 376	1.61 240	7.86 226	4.75 179	4.34 369	11.83 312	11.94 472	32.49 455	22.58 343	23.08 435	24.40 327	21.48 383	11.95 347	15.64 372	13.00 403	0.04 201	0.06 180	0.01 170	0.02 172	0.32 242	0.37 295

test_sample7	10.45 377	2.24 365	9.90 334	5.32 238	2.01 239	14.98 374	7.44 398	28.75 399	23.91 361	24.38 448	21.03 288	24.64 418	17.82 452	13.58 332	9.82 365	0.59 418	0.87 492	0.39 417	0.12 304	0.66 370	0.47 325

tta	10.45 377	1.37 155	13.37 400	4.41 155	1.30 162	14.39 361	3.29 256	30.25 422	29.81 412	19.55 376	29.37 380	18.06 349	14.40 400	15.42 367	12.69 400	0.38 367	0.21 358	0.28 397	0.03 192	0.29 213	0.18 193

SMFormer	10.46 379	1.37 155	13.37 400	4.41 155	1.30 162	14.40 364	3.29 256	30.25 422	29.81 412	19.55 376	29.37 380	18.06 349	14.40 400	15.42 367	12.70 401	0.38 367	0.21 358	0.28 397	0.03 192	0.33 249	0.31 278

ToySt	10.51 380	2.00 327	15.67 436	5.33 239	0.95 126	14.97 373	9.51 428	24.02 345	27.37 394	14.61 258	24.67 331	24.56 416	14.70 407	16.86 405	13.35 407	0.06 238	0.23 375	0.03 206	0.09 282	0.62 357	0.67 365

AACVNet	10.58 381	2.86 395	9.78 331	8.95 418	3.30 310	10.80 296	4.78 306	22.37 328	12.55 215	27.50 480	29.84 391	30.06 461	15.99 427	19.10 431	11.60 396	0.40 380	0.18 339	0.22 378	0.03 192	0.62 357	0.73 376

GwcNet-RSSM	10.65 382	1.94 318	8.57 265	6.89 352	5.26 415	12.26 326	5.21 315	25.80 366	31.50 430	16.67 314	33.52 454	23.70 410	13.88 387	12.84 304	13.67 411	0.05 220	0.10 257	0.14 337	0.02 172	0.65 366	0.39 301

CFNet	10.67 383	2.33 370	8.90 276	6.66 337	4.09 350	16.05 396	4.26 293	30.44 428	31.01 426	18.53 361	26.48 352	23.69 409	13.68 379	15.27 361	10.59 382	0.05 220	0.02 71	0.44 419	0.05 238	0.73 381	0.23 234

DDVS	10.70 384	3.00 403	11.95 379	6.84 350	3.80 332	15.73 390	2.83 242	23.57 341	17.37 279	20.98 405	29.89 392	31.40 471	8.70 273	19.22 434	13.19 405	0.74 441	1.53 511	0.07 263	0.21 353	0.84 394	2.11 461

mmx	10.71 385	1.43 171	9.67 323	5.70 261	3.44 315	11.96 317	6.35 358	32.18 449	28.03 399	15.83 292	31.44 422	17.22 332	10.87 317	16.19 392	21.98 475	0.22 314	0.06 180	0.80 454	0.08 269	0.48 307	0.21 219

xxx	10.71 385	1.43 171	9.67 323	5.70 261	3.44 315	11.96 317	6.35 358	32.18 449	28.03 399	15.83 292	31.44 422	17.22 332	10.87 317	16.19 392	21.98 475	0.22 314	0.06 180	0.80 454	0.08 269	0.48 307	0.21 219

NINENet	10.74 387	2.29 368	10.44 351	8.03 398	5.09 402	17.62 430	2.79 238	38.69 520	33.24 451	18.35 357	26.31 349	14.49 283	9.40 291	15.88 381	10.57 380	0.41 382	0.21 358	0.29 401	0.00 1	0.42 287	0.23 234

LMCR-Stereo	10.75 388	4.13 437	10.67 355	13.11 502	3.99 344	16.68 417	5.91 338	25.30 357	22.69 344	22.04 422	21.80 300	14.67 287	14.24 396	20.55 461	15.86 431	1.90 493	0.04 116	0.00 1	0.02 172	1.29 423	0.18 193

DeepPruner_ROB	10.77 389	4.56 443	13.13 395	6.37 315	4.28 364	10.14 281	6.86 382	36.42 501	19.59 304	17.87 340	27.37 361	23.19 402	12.26 351	19.09 430	10.23 377	1.05 471	0.48 451	0.23 382	0.15 323	0.89 399	1.17 422

LL-Strereo	10.79 390	3.52 419	12.54 387	8.77 414	5.44 427	7.49 243	9.26 424	35.15 489	28.70 404	16.47 308	15.85 217	21.06 380	17.42 447	21.62 467	9.72 364	0.21 308	0.22 368	0.74 448	0.08 269	0.98 403	0.60 351

DAS	10.80 391	2.03 340	13.96 412	9.01 419	6.23 454	14.67 370	7.38 396	21.59 316	32.58 446	18.67 364	28.13 367	19.20 364	17.08 442	16.54 401	7.31 314	0.58 414	0.01 25	0.29 401	0.01 139	0.47 305	0.20 211

GMStereo_Zeroshot	10.83 392	7.81 491	19.95 478	9.55 436	2.47 266	11.83 312	1.31 100	20.84 307	20.52 312	22.73 429	35.93 470	24.76 424	5.94 207	19.68 438	7.04 309	0.45 391	0.02 71	0.25 386	0.01 139	5.38 511	0.19 206

HSM-Net_RVC	10.88 393	1.23 122	5.46 118	5.57 252	2.63 277	20.12 447	6.06 351	27.67 389	28.35 403	20.63 400	25.51 339	34.01 494	14.38 399	16.18 391	9.29 362	0.11 264	0.07 207	0.01 170	0.00 1	0.13 111	0.14 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	10.99 394	3.81 429	6.88 181	6.69 339	2.30 254	16.06 398	10.94 456	30.06 419	32.41 444	16.10 299	18.72 250	22.78 399	14.21 395	17.52 410	8.62 351	2.35 499	1.84 516	3.32 520	1.57 504	2.06 456	1.52 440

ac_64	11.10 395	1.49 193	9.88 333	8.24 405	5.45 428	19.12 439	6.46 366	24.10 347	14.34 240	22.80 431	23.87 324	33.28 487	15.54 422	18.87 426	17.26 444	0.28 344	0.12 286	0.02 188	0.02 172	0.26 195	0.63 355

1111x	11.32 396	1.34 149	8.95 281	5.20 227	1.96 234	14.46 367	7.75 404	35.65 494	28.23 402	15.66 289	26.66 355	26.65 436	14.76 408	15.88 381	22.27 480	0.24 328	0.13 300	0.04 226	0.06 255	0.30 220	0.24 241

HSM	11.33 397	1.80 298	7.04 190	6.13 302	3.99 344	16.16 404	6.92 385	29.69 417	19.39 302	22.95 432	26.05 347	41.08 530	15.79 425	20.25 452	8.89 358	0.02 158	0.03 103	0.01 170	0.00 1	0.15 124	0.34 286

SepStereo	11.34 398	2.03 340	13.96 412	9.01 419	6.23 454	14.67 370	7.38 396	21.59 316	32.58 446	18.67 364	28.13 367	19.20 364	17.08 442	27.36 499	7.31 314	0.58 414	0.01 25	0.29 401	0.01 139	0.47 305	0.20 211

DMCA-RVC	11.41 399	3.32 412	11.68 375	10.12 455	4.81 385	11.92 315	4.11 284	24.67 352	23.66 356	20.06 389	28.51 374	26.71 437	24.96 499	15.95 388	14.82 422	0.41 382	0.34 421	0.56 433	0.16 326	0.72 380	0.69 368

ITSA-stereo	11.44 400	2.03 340	10.92 364	5.90 280	1.78 217	12.05 321	4.17 288	36.77 504	49.15 532	18.17 349	18.53 248	21.79 386	12.59 361	15.74 375	14.05 416	0.45 391	0.39 426	0.28 397	0.29 398	0.98 403	2.81 477

test_xeample	11.49 401	1.24 127	7.50 209	5.22 231	2.18 247	17.40 423	6.49 368	31.14 435	22.77 345	17.90 342	33.09 447	18.48 356	14.61 405	13.51 330	37.38 547	0.16 285	0.13 300	0.01 170	0.03 192	0.23 174	0.24 241

coex_refinement	11.56 402	1.53 206	7.45 208	8.18 402	5.09 402	17.10 420	7.07 388	31.05 434	32.20 442	18.57 362	30.81 408	25.84 433	12.31 353	13.41 326	19.47 457	0.23 323	0.04 116	0.02 188	0.10 291	0.44 292	0.37 295

RASNet	11.59 403	1.71 268	10.36 349	6.30 311	5.66 436	15.48 387	6.12 352	34.50 482	20.86 317	16.61 312	32.51 439	22.04 389	23.00 483	19.44 435	16.15 435	0.71 433	0.03 103	0.05 234	0.01 139	0.15 124	0.13 147

ACV-stereo	11.65 404	5.15 455	28.84 502	6.80 347	3.33 312	20.38 448	6.59 374	21.03 309	20.57 313	17.67 337	20.95 287	26.81 439	16.69 434	20.19 450	13.26 406	0.72 435	1.11 500	0.15 344	0.09 282	0.65 366	2.13 462

iResNet_ROB	11.71 405	1.96 321	10.77 358	6.01 290	3.68 325	15.13 379	2.34 208	31.72 443	37.58 481	26.16 469	32.77 441	25.88 434	15.34 420	16.35 397	7.94 335	0.19 295	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.12 133

UPFNet	11.72 406	1.52 203	10.33 348	7.38 372	7.14 478	20.05 446	9.62 430	28.90 404	25.94 382	20.02 387	29.73 390	20.91 377	16.34 430	18.61 424	16.17 436	0.26 338	0.17 333	0.25 386	0.03 192	0.55 338	0.56 345

FADNet-RVC-Resample	11.72 406	4.35 441	30.33 511	9.46 434	3.90 335	14.11 354	7.17 393	25.78 364	23.31 348	23.27 437	29.52 387	19.50 369	15.00 414	15.38 366	8.33 344	0.53 409	0.50 456	0.49 425	0.50 451	1.38 430	1.67 446

xxxx	11.74 408	1.16 110	7.88 227	5.61 254	1.99 237	20.46 449	3.12 252	33.99 473	23.76 360	15.53 285	30.67 402	26.88 441	14.50 404	12.98 313	35.48 538	0.19 295	0.18 339	0.01 170	0.02 172	0.22 159	0.27 257

CBMV_ROB	11.77 409	2.89 396	6.92 183	5.20 227	2.88 290	14.12 355	4.79 308	26.69 378	29.84 416	26.17 470	31.92 429	23.61 408	20.74 475	20.20 451	10.18 374	1.78 490	1.80 515	2.17 502	1.26 498	1.61 434	0.55 341

DSFCA	11.85 410	2.01 335	12.93 393	5.40 246	6.87 471	15.36 381	10.45 451	30.68 430	31.84 432	25.99 466	23.52 319	22.03 388	14.05 390	20.28 455	12.46 398	0.57 413	0.41 430	0.28 397	0.38 431	1.02 405	0.47 325

FADNet_RVC	11.94 411	5.17 456	39.74 528	6.44 320	3.46 319	11.42 307	4.17 288	29.16 408	26.89 391	17.97 343	25.96 341	13.41 271	15.67 423	15.84 380	13.54 410	0.90 460	0.75 484	0.55 431	1.20 495	3.65 491	2.85 478

iResNetv2_ROB	12.00 412	2.91 398	13.46 404	5.82 270	3.73 328	13.15 340	6.45 365	34.15 475	36.02 472	25.25 458	33.81 458	29.79 457	14.24 396	13.61 334	6.10 299	0.21 308	0.02 71	0.12 322	0.00 1	0.82 392	0.25 248

hitnet-ft	12.04 413	2.11 350	6.14 149	7.27 367	3.90 335	25.98 490	3.56 270	22.56 329	23.74 358	20.55 396	33.81 458	31.59 472	18.67 463	19.47 436	17.20 442	0.42 386	1.36 506	0.35 410	0.07 265	1.11 412	0.86 393

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 414	3.43 416	16.25 443	7.62 385	5.58 431	14.57 368	6.00 345	32.98 462	27.41 395	21.69 418	31.40 420	25.21 427	13.47 375	14.96 359	15.60 430	0.84 454	0.33 418	0.35 410	0.35 421	1.29 423	1.78 449
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
acv_ft	12.16 415	1.68 265	11.97 380	7.70 387	6.20 451	19.61 443	5.52 328	25.78 364	34.81 463	25.62 464	30.78 406	24.72 422	13.20 372	15.81 378	18.80 453	0.13 273	0.01 25	0.06 251	0.06 255	0.63 360	0.15 170

dad	12.24 416	10.20 505	13.68 410	6.64 336	1.47 183	13.55 346	3.58 273	17.62 254	35.33 468	27.15 479	32.65 440	30.85 465	10.86 316	14.33 348	10.04 372	2.95 509	0.55 466	7.92 545	0.91 480	3.35 486	1.17 422

ISRNet	12.26 417	2.02 337	17.38 451	12.71 499	6.24 456	7.39 241	1.62 128	29.23 410	31.94 438	22.65 428	35.28 466	24.62 417	15.27 418	15.28 362	13.76 413	0.78 444	1.00 498	2.30 505	0.52 454	0.92 402	4.29 502

pcwnet_v2	12.32 418	2.00 327	17.53 455	7.79 392	5.69 439	17.06 419	3.69 277	36.52 502	46.17 523	20.55 396	29.39 385	16.50 316	13.00 369	15.70 374	9.32 363	0.50 403	1.00 498	0.34 409	0.24 375	2.00 452	1.38 432

222	12.33 419	1.29 137	8.09 241	6.06 295	2.14 244	19.51 442	2.53 224	33.63 470	23.55 351	21.72 419	30.51 401	20.11 372	16.77 436	13.22 321	46.51 569	0.15 283	0.14 316	0.01 170	0.03 192	0.26 195	0.26 251

ADLNet	12.34 420	2.22 362	10.14 345	8.38 408	6.78 469	17.56 426	9.05 418	33.21 467	26.28 387	27.06 476	26.01 343	26.80 438	13.76 382	16.99 407	18.74 452	0.24 328	0.39 426	0.23 382	0.10 291	0.64 364	2.16 467

CBFPSM	12.42 421	2.59 385	28.96 505	4.74 176	3.20 306	22.33 461	16.31 512	21.13 311	21.03 320	21.04 409	27.81 364	30.24 462	15.99 427	14.59 356	14.80 421	0.04 201	0.49 454	0.10 304	0.16 326	0.51 326	2.34 471

DualNet (step1)	12.44 422	4.86 449	17.49 452	5.97 284	2.94 297	17.57 427	8.30 408	28.75 399	23.91 361	24.38 448	21.03 288	24.64 418	17.82 452	13.58 332	9.82 365	6.44 536	0.87 492	6.62 534	7.44 546	3.20 482	3.11 485

ADLNet2	12.44 422	2.17 357	12.84 392	9.17 424	5.82 444	20.00 445	10.13 444	32.53 457	36.22 475	18.62 363	19.39 257	21.96 387	17.07 441	21.43 466	19.42 456	0.24 328	0.15 322	0.06 251	0.08 269	0.86 396	0.57 346

AASNet	12.49 424	2.46 376	10.49 352	9.82 445	6.86 470	17.33 422	6.73 378	41.09 534	37.86 484	22.53 427	29.11 377	16.68 319	13.48 377	14.54 355	17.87 448	0.20 303	0.02 71	0.78 450	0.05 238	1.18 415	0.76 380

HBP-ISP	12.52 425	7.82 492	8.47 260	7.57 384	4.27 359	12.56 328	6.42 364	28.68 398	29.56 406	21.11 411	35.69 468	15.85 305	18.42 459	20.44 458	11.00 389	3.03 510	2.63 531	7.09 543	3.97 530	3.58 489	2.27 469

CRFU-Net	12.56 426	2.89 396	11.77 376	8.18 402	5.80 443	24.84 478	10.46 455	24.56 350	13.12 223	30.06 499	29.37 380	29.09 449	19.64 468	19.96 443	18.53 451	0.82 451	0.48 451	0.27 390	0.15 323	0.53 332	0.68 366

UNet	12.64 427	2.02 337	13.36 399	6.85 351	7.76 492	25.31 487	4.74 305	34.10 474	28.19 401	20.03 388	31.07 414	27.02 444	17.36 445	20.18 449	13.87 414	0.06 238	0.05 147	0.27 390	0.01 139	0.23 174	0.39 301

delet	12.65 428	1.85 303	11.36 369	7.71 389	6.22 453	22.52 463	10.22 448	28.14 394	37.67 482	19.66 380	29.24 379	21.00 379	15.99 427	21.97 468	17.77 447	0.03 185	0.07 207	0.19 366	0.04 214	0.60 352	0.75 379

HGLStereo	12.72 429	2.66 387	12.34 384	9.93 449	7.55 486	16.16 404	7.45 399	31.48 441	27.01 392	20.01 386	35.31 467	26.98 443	18.90 464	17.87 414	18.90 454	0.33 353	0.16 331	0.07 263	0.05 238	0.48 307	0.70 372

GEStereo_RVC	12.81 430	2.49 379	13.64 408	9.68 441	4.97 393	18.16 432	11.30 462	31.26 437	47.47 525	19.84 383	26.97 357	19.03 360	13.19 371	20.14 448	14.86 424	0.83 453	0.51 460	0.10 304	0.13 309	0.54 334	0.99 408

CSP-Net	12.85 431	2.95 400	9.64 321	5.94 283	3.96 339	25.85 488	9.93 434	28.81 403	26.00 384	29.31 495	32.44 438	30.00 459	15.16 416	20.25 452	14.30 419	0.55 412	0.19 346	0.03 206	0.00 1	0.65 366	0.98 407

SGM-Forest	12.92 432	1.87 304	6.61 165	5.68 259	2.05 241	23.19 469	11.30 462	34.24 478	30.77 424	26.54 472	31.99 430	29.98 458	15.74 424	21.17 465	13.36 408	1.05 471	0.33 418	0.84 461	0.01 139	0.71 376	0.97 404
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MMNet	12.97 433	2.08 346	12.74 390	6.98 354	6.27 458	26.39 495	4.73 304	23.10 337	41.79 501	25.48 462	32.29 437	21.09 381	17.79 450	19.52 437	17.90 449	0.19 295	0.07 207	0.10 304	0.00 1	0.37 267	0.59 350

STTStereo	12.97 433	4.88 452	26.57 499	7.54 382	5.41 424	13.43 344	6.49 368	30.53 429	26.35 389	25.14 457	31.43 421	32.00 475	14.12 392	16.01 390	14.83 423	0.29 346	0.31 411	0.67 443	1.08 490	1.21 417	1.11 416

TDLM	12.98 435	3.78 427	9.77 330	10.75 472	4.94 391	16.10 400	14.08 489	35.05 487	31.87 433	22.36 424	26.51 354	26.09 435	14.97 413	24.73 487	13.11 404	1.05 471	0.05 147	1.21 482	0.27 391	1.83 445	1.00 410

AANet_RVC	13.16 436	5.34 459	10.83 361	8.20 404	4.44 374	14.13 356	9.46 427	28.78 402	37.67 482	23.44 439	37.47 480	23.48 406	15.83 426	22.39 472	16.63 438	1.67 487	0.86 490	0.24 385	0.02 172	0.63 360	1.60 442

psm_up	13.18 437	1.91 310	8.81 274	9.59 439	5.84 446	15.17 380	11.37 464	38.74 521	30.81 425	20.66 401	30.32 399	30.00 459	23.12 484	19.19 432	16.02 432	0.58 414	0.10 257	0.17 353	0.01 139	0.65 366	0.55 341

xyz-stereo	13.23 438	0.83 37	38.70 525	2.53 36	0.83 113	41.19 551	4.82 311	13.68 184	26.28 387	22.98 433	37.78 482	29.35 454	18.53 461	18.11 419	7.85 332	0.22 314	0.03 103	0.64 440	0.01 139	0.13 111	0.06 74

ssnet_v2	13.23 438	2.43 373	11.25 366	7.34 369	2.92 296	23.05 468	12.95 479	35.93 497	32.92 450	21.23 414	25.38 337	28.81 448	15.22 417	22.57 473	19.81 460	0.18 291	0.08 229	0.19 366	0.05 238	1.24 420	1.06 414

CVANet_RVC	13.24 440	3.39 414	8.43 256	8.42 409	5.04 399	18.52 437	11.72 469	32.03 447	33.85 453	23.17 436	32.77 441	29.78 456	16.51 433	23.20 477	11.28 391	0.94 461	0.04 116	1.19 481	0.47 447	3.13 478	1.01 411

FADNet-RVC	13.27 441	11.57 521	39.71 527	7.94 395	4.50 376	15.41 384	6.95 387	27.96 390	22.98 347	20.37 395	30.73 405	26.86 440	11.31 331	20.50 460	14.28 418	0.14 275	0.14 316	0.13 333	0.18 333	2.83 469	0.86 393

DLCB_ROB	13.35 442	3.00 403	9.12 298	9.43 430	5.68 437	21.80 458	10.12 443	29.19 409	29.92 418	27.71 481	31.45 426	32.37 478	19.50 467	19.02 428	16.73 439	0.22 314	0.04 116	0.38 416	0.06 255	0.49 316	0.85 392

StereoDRNet-Refined	13.36 443	2.80 390	10.82 360	7.94 395	3.10 302	18.95 438	4.45 297	28.47 397	29.65 409	29.11 490	41.47 507	24.44 415	17.64 448	23.34 478	21.66 471	0.16 285	0.07 207	0.53 429	0.32 413	0.77 389	1.64 444
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SACVNet	13.38 444	4.08 435	11.41 371	11.67 489	5.79 442	17.28 421	9.39 425	32.77 459	22.29 338	28.11 484	33.35 450	32.48 479	21.86 479	19.75 439	10.28 378	1.00 467	0.48 451	0.85 462	0.29 398	1.31 426	3.08 483

iinet-f	13.51 445	4.29 438	45.90 541	6.01 290	3.96 339	21.00 452	13.40 484	27.40 387	21.12 322	21.11 411	30.72 404	21.49 384	16.96 439	15.33 363	19.50 458	0.12 269	0.42 434	0.09 285	0.05 238	0.89 399	0.39 301

rvit_105_1	13.56 446	5.57 462	19.88 477	13.22 503	4.58 379	15.04 376	28.61 562	26.56 376	42.75 507	18.83 367	24.53 328	20.93 378	13.85 385	18.02 418	11.90 397	1.74 488	0.60 470	0.25 386	2.10 515	0.61 354	1.64 444

CBMV	13.69 447	3.63 421	8.02 238	5.93 282	2.69 279	22.57 464	12.44 476	29.81 418	31.57 431	31.20 504	33.79 457	31.04 466	17.41 446	25.28 490	14.11 417	0.71 433	0.60 470	0.60 436	0.11 301	1.11 412	1.13 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PS-NSSS	13.70 448	7.41 489	14.68 428	6.70 340	5.63 434	18.43 435	12.59 477	38.89 523	25.56 377	20.27 393	35.71 469	21.11 382	16.35 431	17.16 408	17.56 445	2.28 497	0.53 463	5.37 526	0.36 425	4.28 498	3.09 484

FADNet	14.18 449	10.92 514	37.56 522	7.79 392	6.64 463	17.48 425	6.91 384	34.73 484	34.03 454	18.85 368	27.02 358	28.26 446	14.24 396	17.77 413	10.09 373	0.41 382	0.67 478	0.37 414	0.37 429	8.13 527	1.34 429

fast-acv-ft	14.25 450	4.00 434	16.20 441	7.51 380	5.14 407	26.38 494	9.77 432	24.62 351	34.84 465	25.30 460	37.27 478	32.09 476	20.38 473	18.32 420	19.50 458	0.36 363	0.32 414	0.63 438	0.47 447	1.18 415	0.76 380

pmcnn	14.59 451	3.68 424	19.78 476	6.83 349	4.51 377	21.27 455	14.67 494	27.37 385	30.54 421	27.09 478	40.19 499	38.71 515	18.53 461	17.70 412	19.27 455	0.84 454	0.09 241	0.00 1	0.00 1	0.48 307	0.31 278

Anonymous_2	14.95 452	6.75 482	17.63 457	5.45 248	7.10 477	26.19 491	11.58 467	18.06 267	17.30 277	17.61 336	15.47 212	23.33 404	20.95 477	20.55 461	14.63 420	11.05 554	12.86 565	11.27 553	25.12 569	11.32 544	4.82 510

z-ln-s-r	14.97 453	6.05 466	40.55 530	5.39 245	5.41 424	13.95 352	13.34 483	21.84 320	36.75 478	18.86 369	43.90 526	23.71 411	16.41 432	22.64 475	28.99 525	0.02 158	0.02 71	0.00 1	0.00 1	1.04 407	0.48 329

test_sample9	15.04 454	4.86 449	17.49 452	5.97 284	2.94 297	17.57 427	8.30 408	28.75 399	23.91 361	24.38 448	21.03 288	24.64 418	17.82 452	20.07 446	20.17 462	6.44 536	36.07 577	6.62 534	7.44 546	3.20 482	3.11 485

NVstereo2D	15.15 455	2.97 401	16.28 444	9.23 427	7.56 487	30.03 511	9.53 429	42.80 544	42.72 506	15.11 272	27.03 359	23.16 401	16.93 438	24.28 483	15.45 428	3.07 512	0.43 438	1.44 490	0.61 461	6.74 517	7.60 538

TCMNet	15.19 456	6.68 479	19.70 474	13.83 509	12.53 537	26.35 493	13.66 485	29.47 414	35.21 466	24.71 452	31.20 416	23.44 405	15.13 415	18.97 427	22.59 483	1.13 475	0.65 474	2.04 498	0.97 485	3.18 479	2.31 470

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 457	3.68 424	27.36 501	7.11 362	5.83 445	24.88 480	12.12 474	30.19 421	36.12 474	27.08 477	45.98 530	29.10 450	13.65 378	20.45 459	20.26 465	0.67 430	0.00 1	0.10 304	0.00 1	0.32 242	0.26 251

StereoDRNet	15.30 458	4.47 442	14.35 424	10.71 468	8.69 505	25.02 483	11.03 457	39.66 525	35.62 470	29.17 491	28.81 375	34.05 495	17.80 451	18.80 425	23.77 490	0.41 382	0.30 408	0.15 344	0.14 315	1.64 437	1.42 434

FINET	15.49 459	6.08 467	24.99 493	8.12 400	7.69 490	21.80 458	22.35 541	33.76 472	48.27 527	25.99 466	32.27 436	19.48 368	16.83 437	19.07 429	16.38 437	1.37 482	0.70 479	0.95 468	0.27 391	2.61 464	0.90 397

DRN-Test	15.88 460	3.83 430	14.70 429	9.96 451	8.02 499	28.93 508	14.65 493	42.34 539	38.25 487	28.18 485	34.31 462	29.22 452	18.35 458	20.01 444	22.68 484	0.37 366	0.41 430	0.46 422	0.28 394	1.28 422	1.34 429

YMNet	15.91 461	5.68 464	21.74 485	10.94 475	8.77 507	25.22 485	9.21 421	32.22 452	31.35 427	33.81 522	38.84 490	34.00 492	17.83 455	19.95 441	21.57 469	0.87 457	1.30 502	1.22 484	0.91 480	1.64 437	1.18 424

YMNet_1	15.91 461	5.68 464	21.74 485	10.94 475	8.77 507	25.22 485	9.21 421	32.22 452	31.35 427	33.81 522	38.84 490	34.00 492	17.83 455	19.95 441	21.57 469	0.87 457	1.30 502	1.22 484	0.91 480	1.64 437	1.18 424

SDNR	16.15 463	5.23 457	28.92 504	5.73 267	6.05 450	56.85 571	3.26 253	23.18 338	29.73 411	20.62 399	36.48 473	13.59 275	16.97 440	18.43 421	13.44 409	10.56 550	13.84 566	3.10 517	0.44 443	7.80 523	8.81 546

PA-Net	16.29 464	6.88 484	27.34 500	9.88 448	11.12 527	21.77 457	28.15 561	32.06 448	39.49 488	19.99 385	27.91 365	23.50 407	20.59 474	20.25 452	24.04 493	0.24 328	2.26 525	0.22 378	4.59 534	1.13 414	4.48 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	16.36 465	1.88 306	16.15 440	7.78 391	4.19 354	26.92 498	10.21 447	30.31 426	44.26 516	21.35 416	33.91 460	35.80 505	22.40 481	35.65 534	33.87 533	0.18 291	0.08 229	0.04 226	0.04 214	1.71 441	0.54 340

GwcNet	16.48 466	5.23 457	20.03 479	10.24 460	8.48 502	28.79 505	10.09 441	38.60 519	44.51 517	23.29 438	36.95 476	31.29 469	19.79 471	20.42 457	25.70 506	0.54 410	0.72 480	0.57 434	0.39 434	1.37 429	2.64 474

NaN_ROB	16.51 467	6.51 476	16.22 442	10.53 466	4.64 382	31.76 521	17.78 523	37.00 508	43.37 511	29.68 497	31.29 417	32.67 484	20.32 472	28.00 505	16.06 433	0.38 367	0.41 430	0.32 407	0.41 438	0.87 398	1.94 457

FAT-Stereo	16.81 468	2.97 401	17.56 456	9.80 444	6.21 452	16.12 403	13.23 482	38.18 518	39.67 490	27.00 475	39.73 497	37.55 511	31.30 530	20.39 456	21.52 468	3.44 514	2.05 518	0.81 459	1.10 492	1.89 448	5.72 516

S-Stereo	16.85 469	3.95 433	20.67 482	12.08 495	8.91 511	21.68 456	12.61 478	32.20 451	44.61 518	22.37 425	38.42 488	29.15 451	28.02 513	18.58 423	22.36 482	2.88 508	3.11 540	0.87 466	1.82 509	3.58 489	9.08 548

DANet	16.85 469	8.00 493	26.04 497	14.56 518	7.25 480	20.59 450	5.37 319	26.22 372	26.02 386	32.17 512	36.00 471	37.20 509	29.77 522	30.75 514	24.62 498	1.14 477	1.34 504	2.21 503	0.51 453	3.18 479	4.07 500
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MaskLacGwcNet_RVC	16.87 471	16.27 536	17.93 463	11.24 483	6.69 466	28.95 509	10.44 450	41.23 536	21.49 327	29.68 497	34.27 461	32.48 479	11.00 321	20.05 445	15.09 426	8.22 541	2.59 530	12.23 554	0.75 472	10.40 537	6.34 522

PSMNet_ROB	16.90 472	5.45 460	14.16 417	13.77 507	7.25 480	27.65 501	32.74 567	43.21 547	37.88 485	24.00 442	32.97 446	34.55 499	16.69 434	17.41 409	23.96 492	0.38 367	0.22 368	0.93 467	2.05 513	1.83 445	0.96 403

GANet	16.92 473	4.32 440	12.46 386	10.84 474	4.24 356	23.04 467	15.36 506	39.91 528	34.47 461	32.42 513	45.10 529	40.04 525	27.54 508	23.61 481	20.20 464	1.02 470	0.08 229	0.67 443	0.22 356	1.87 447	0.97 404

Syn2CoEx	17.03 474	10.40 508	25.65 496	20.35 538	8.02 499	26.28 492	11.27 461	37.16 510	32.69 448	28.89 488	40.17 498	29.27 453	26.63 503	19.19 432	17.63 446	0.98 465	0.54 464	1.23 486	0.23 365	1.82 444	2.24 468

test_sample8	17.19 475	4.86 449	17.49 452	5.97 284	2.94 297	17.57 427	8.30 408	31.87 444	18.55 296	33.54 519	26.00 342	40.64 528	32.90 535	20.07 446	20.17 462	6.44 536	36.07 577	6.62 534	7.44 546	3.20 482	3.11 485

NCCL2	17.23 476	6.37 475	14.30 423	23.45 549	7.18 479	24.16 473	17.05 519	34.39 480	25.88 380	31.55 506	38.01 484	42.09 535	26.81 504	20.94 464	22.69 485	0.45 391	0.23 375	2.63 510	1.80 508	2.02 454	2.57 472

GASNet	17.30 477	19.38 545	30.46 512	20.66 540	9.36 515	16.06 398	9.06 419	43.89 551	40.04 493	25.35 461	23.73 320	32.90 485	15.37 421	28.91 508	17.05 440	3.04 511	0.27 402	1.88 496	0.45 445	6.73 516	1.37 431

ADCRef	17.30 477	6.73 480	42.01 536	10.11 454	8.78 509	26.61 496	10.45 451	31.29 439	32.75 449	31.19 503	41.62 510	18.47 355	19.78 470	24.29 484	34.06 535	0.76 442	0.42 434	2.16 501	1.79 507	1.23 419	1.56 441

XPNet_ROB	17.33 479	4.84 447	15.44 434	11.15 480	6.64 463	20.88 451	16.10 510	36.26 500	39.54 489	31.80 510	41.32 505	41.30 532	23.91 488	24.67 485	27.40 512	1.07 474	0.74 482	0.79 452	0.25 381	1.10 411	1.31 428

w-ln-seven-2	17.58 480	7.62 490	41.78 534	11.29 485	6.55 462	23.49 470	14.08 489	29.64 416	39.85 492	28.44 487	42.38 514	30.45 463	27.66 510	22.16 470	22.15 478	0.44 389	0.49 454	0.65 441	0.17 331	1.58 433	0.81 385

RP	17.58 480	4.92 453	15.27 433	15.44 525	11.95 535	21.05 453	11.75 470	27.64 388	45.09 521	22.99 434	42.05 513	39.39 520	27.74 511	25.54 491	22.33 481	5.45 529	0.59 469	4.33 522	1.62 506	3.53 488	2.86 480

SuperB	17.60 482	6.22 474	56.40 562	7.91 394	5.07 401	19.70 444	9.03 417	24.87 353	50.15 539	26.25 471	39.13 492	17.61 340	20.84 476	22.28 471	25.31 502	0.70 431	0.31 411	1.10 476	0.71 469	16.58 557	1.86 450

ETE_ROB	17.67 483	9.48 500	17.66 458	13.60 504	4.57 378	23.03 466	21.09 536	32.49 455	35.24 467	30.49 500	38.06 485	46.18 549	24.49 491	26.40 495	24.21 495	0.46 396	0.24 386	1.14 477	0.84 475	1.52 432	2.13 462

APVNet	17.75 484	5.46 461	20.35 481	12.31 497	8.40 501	30.16 513	24.10 550	41.14 535	30.12 419	25.08 456	41.09 503	31.24 467	23.12 484	27.07 498	27.86 518	0.34 358	0.56 467	3.02 515	0.52 454	1.68 440	1.45 436

PWCDC_ROB	17.80 485	9.62 501	18.38 465	17.95 533	7.74 491	24.61 477	5.56 331	34.41 481	52.79 543	29.66 496	50.20 545	20.63 375	19.69 469	29.85 513	20.87 466	6.18 533	0.26 397	0.10 304	0.05 238	5.36 510	2.00 459

MDST_ROB	17.92 486	1.60 235	13.68 410	13.88 511	6.44 460	43.05 553	14.86 496	42.74 543	41.66 499	43.25 549	42.85 518	28.43 447	17.28 444	29.35 510	16.06 433	0.88 459	0.11 275	0.63 438	0.47 447	0.50 322	0.64 361

Nwc_Net	17.98 487	4.67 445	17.79 462	14.26 514	11.65 533	25.14 484	14.88 497	40.85 532	39.83 491	21.07 410	43.24 520	34.50 498	27.64 509	26.44 497	25.03 499	3.22 513	0.18 339	2.52 509	3.18 522	1.98 450	1.51 439

ADCP+	18.16 488	4.61 444	32.94 515	9.31 428	10.23 520	28.87 506	11.69 468	33.43 468	36.49 476	29.28 494	40.49 500	24.18 414	24.61 494	33.89 523	35.33 537	0.25 334	0.40 429	2.00 497	1.17 494	2.16 457	1.87 452

Wz-Net-LNSev	18.19 489	10.57 510	41.33 532	10.19 457	7.94 497	24.29 474	15.28 504	34.15 475	43.38 512	32.90 516	43.72 524	31.94 474	22.21 480	20.81 463	22.26 479	0.47 397	0.22 368	0.00 1	0.02 172	1.22 418	0.94 402

PWC_ROB	18.37 490	10.55 509	25.19 494	10.21 458	6.29 459	23.75 471	4.79 308	35.93 497	48.75 531	32.56 514	44.46 528	34.68 500	24.78 496	30.99 515	25.72 507	1.38 484	0.08 229	1.57 491	0.26 385	2.18 458	3.17 490

AF-Net	18.38 491	5.60 463	14.21 419	15.95 526	10.78 524	22.26 460	10.45 451	35.39 491	50.22 540	24.71 452	37.77 481	41.55 533	29.24 520	29.11 509	26.67 508	4.35 524	0.06 180	4.56 524	0.90 477	2.42 459	1.38 432

stereogan	18.62 492	3.07 405	16.31 445	13.04 501	9.99 518	35.74 535	9.09 420	38.17 517	45.27 522	24.39 451	41.24 504	39.93 523	25.46 500	31.29 517	24.33 497	1.80 491	0.91 496	2.71 512	0.75 472	5.15 508	3.70 491

edge stereo	18.75 493	5.12 454	17.66 458	10.77 473	7.84 495	22.41 462	11.03 457	35.23 490	42.07 505	34.62 524	42.74 516	41.28 531	35.50 540	25.14 489	24.17 494	2.42 503	2.42 529	6.35 532	1.45 502	2.89 472	3.80 492

RYNet	18.92 494	4.69 446	16.88 449	10.99 477	15.84 544	46.72 556	16.57 515	37.84 514	48.03 526	26.92 474	26.48 352	37.84 514	24.92 498	19.80 440	31.04 531	0.25 334	0.25 394	0.62 437	0.03 192	6.34 515	6.39 523

Wz-Net-MNSev	18.98 495	6.53 477	33.16 517	10.15 456	7.26 482	38.37 543	16.45 513	34.19 477	43.20 510	30.65 501	40.76 501	40.51 527	19.24 466	27.56 500	28.06 523	0.81 450	0.26 397	0.05 234	0.10 291	1.45 431	0.84 389

LALA_ROB	19.19 496	7.15 487	15.93 439	12.96 500	5.30 419	28.30 504	23.21 548	42.51 540	36.69 477	33.45 518	40.81 502	50.96 560	24.53 492	27.92 502	25.66 505	0.60 419	0.44 440	2.04 498	1.22 496	2.54 463	1.47 437

aanetorigin	19.21 497	12.59 523	53.50 550	9.67 440	7.83 494	11.85 314	13.87 487	17.05 247	34.15 457	49.18 559	48.89 541	34.05 495	30.22 524	22.86 476	28.00 522	1.01 469	0.75 484	0.67 443	0.89 476	3.07 475	4.14 501

SGM_RVC	19.52 498	2.12 353	6.79 177	6.59 330	1.33 170	38.20 542	15.74 508	38.13 516	34.07 455	45.71 554	41.91 512	51.41 561	38.10 546	38.77 550	27.80 517	0.61 423	0.36 423	0.51 427	0.33 417	1.03 406	0.90 397
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	19.64 499	9.36 497	31.06 513	10.99 477	6.24 456	28.10 502	10.14 445	37.50 513	58.34 565	31.74 508	36.70 475	32.50 481	21.03 478	36.00 539	37.24 546	1.23 480	0.44 440	0.12 322	0.31 409	1.98 450	1.69 447

NCC-stereo	19.75 500	6.08 467	23.96 489	15.05 519	16.17 545	18.42 433	21.45 537	43.31 549	41.00 497	24.30 446	38.12 486	34.98 501	26.92 505	35.46 531	25.65 503	4.29 522	2.07 520	3.24 518	8.90 555	2.86 470	2.86 480

Abc-Net	19.75 500	6.08 467	23.96 489	15.05 519	16.17 545	18.42 433	21.45 537	43.31 549	41.00 497	24.30 446	38.12 486	34.98 501	26.92 505	35.46 531	25.65 503	4.29 522	2.07 520	3.24 518	8.90 555	2.86 470	2.86 480
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DGSMNet	19.79 502	12.06 522	33.43 518	13.79 508	16.23 547	22.97 465	15.88 509	35.41 492	41.96 503	19.90 384	32.16 435	35.60 504	18.14 457	29.48 512	23.10 487	3.85 518	3.89 551	6.16 531	4.75 536	13.56 548	13.44 559

RGC	19.90 503	13.26 526	20.24 480	18.19 534	14.06 542	21.21 454	14.33 491	34.97 486	43.60 514	27.73 482	41.49 508	39.76 521	27.98 512	34.52 526	21.37 467	3.66 517	0.54 464	8.67 546	4.16 532	4.19 496	4.02 498

DeepPrunerF	19.92 504	11.02 517	44.29 537	20.74 541	17.75 549	19.19 440	22.57 542	36.86 507	49.93 535	25.48 462	36.62 474	24.69 421	23.97 489	23.44 479	21.79 472	2.68 507	1.63 513	5.70 528	3.95 529	3.38 487	2.67 475

WCMA_ROB	20.02 505	4.30 439	19.72 475	9.47 435	7.00 475	32.71 527	13.99 488	31.97 446	32.48 445	41.51 543	52.00 549	44.09 540	36.14 542	32.43 519	24.29 496	6.19 534	2.79 536	1.09 475	1.10 492	3.95 493	3.13 488

MSAF-DinoV2	20.61 506	7.35 488	24.41 491	11.43 488	4.88 388	30.12 512	16.70 516	39.67 526	54.27 547	22.75 430	32.01 431	48.05 554	30.44 526	37.52 544	40.45 554	0.72 435	0.50 456	0.44 419	1.23 497	4.64 500	4.54 507

psmorigin	20.95 507	10.24 507	35.84 519	9.75 442	7.05 476	24.59 476	10.11 442	32.85 461	32.17 441	43.09 547	54.57 558	42.79 536	36.62 543	35.99 538	27.41 513	1.58 486	2.72 534	0.79 452	1.05 488	3.26 485	6.50 524

SANet	20.96 508	6.60 478	29.81 507	8.83 415	3.19 305	31.27 520	20.56 535	41.86 538	56.09 558	39.30 538	43.62 522	44.95 542	31.93 533	27.83 501	23.67 489	0.94 461	0.52 462	0.99 470	0.42 440	4.72 502	2.03 460

FBW_ROB	21.00 509	10.23 506	22.72 487	13.71 506	6.77 468	30.49 518	16.46 514	44.58 552	43.57 513	44.25 552	39.59 495	43.27 538	26.12 502	33.96 524	21.80 473	2.58 506	1.84 516	7.14 544	2.78 520	4.00 494	4.06 499

w-ln-seven	21.04 510	9.30 496	55.15 560	11.32 486	9.98 517	30.27 514	18.05 525	37.06 509	55.12 554	36.70 530	43.26 521	33.73 491	22.90 482	22.63 474	29.52 526	0.39 377	0.18 339	0.85 462	0.16 326	2.75 467	1.47 437

z-mn7	21.05 511	9.91 503	45.96 542	11.27 484	5.23 410	33.41 529	15.27 503	35.65 494	57.07 561	26.62 473	53.08 551	32.21 477	24.80 497	35.65 534	30.93 530	0.49 400	0.25 394	0.55 431	0.11 301	1.62 435	0.90 397

NLCSM	21.15 512	11.04 518	26.24 498	15.42 524	21.05 555	28.15 503	19.47 532	46.54 556	29.65 409	29.17 491	20.90 286	39.85 522	31.68 531	47.36 563	47.77 571	0.33 353	0.66 475	1.01 471	1.09 491	3.65 491	1.89 453

SQANet	21.24 513	24.08 554	19.60 473	26.40 554	18.74 551	30.87 519	9.24 423	32.70 458	29.58 408	25.25 458	33.37 451	33.47 489	19.19 465	28.11 506	18.32 450	10.87 551	2.92 538	26.49 566	5.65 541	18.43 561	11.48 554

G-Net	21.25 514	8.24 494	37.97 524	15.14 522	9.26 514	50.87 562	16.80 518	27.96 390	30.54 421	38.92 535	42.93 519	33.27 486	32.17 534	27.99 504	25.25 501	4.40 525	3.83 549	3.60 521	0.97 485	7.91 526	6.95 530

SHD	21.32 515	10.03 504	30.16 510	14.30 515	8.68 504	24.15 472	8.93 415	40.82 531	61.17 569	35.79 528	44.15 527	38.73 516	30.20 523	33.88 522	31.09 532	2.00 494	0.81 487	1.17 478	1.55 503	4.08 495	4.78 509

MultiAttention	21.34 516	1.48 187	14.65 427	12.08 495	4.10 351	63.05 580	95.71 607	42.52 541	41.89 502	15.33 281	30.20 398	28.14 445	7.73 254	44.07 559	13.67 411	0.84 454	0.27 402	1.06 472	1.58 505	4.47 499	3.88 496

CSAN	21.34 516	9.45 499	23.34 488	20.99 543	4.95 392	32.57 525	34.26 568	38.83 522	49.95 537	36.97 532	39.72 496	44.97 543	31.73 532	26.05 492	23.94 491	1.52 485	0.47 449	0.85 462	1.43 501	2.73 466	2.14 465

UDG	21.45 518	14.84 532	14.44 425	21.30 546	20.08 554	32.05 524	13.76 486	35.98 499	35.52 469	25.93 465	30.69 403	37.26 510	30.66 527	21.97 468	19.89 461	10.88 552	5.55 556	22.78 562	7.65 549	14.83 554	13.05 558

ADCL	21.64 519	6.20 471	47.32 544	9.93 449	6.91 474	38.69 546	19.97 533	31.26 437	54.04 545	27.89 483	47.97 538	31.35 470	30.66 527	33.18 521	36.62 541	0.99 466	0.92 497	2.63 510	1.82 509	2.45 460	2.13 462

ADCPNet	21.93 520	9.38 498	57.92 563	11.76 491	6.88 472	36.03 536	18.44 527	32.80 460	35.93 471	32.91 517	43.80 525	39.21 519	26.99 507	31.14 516	36.94 543	2.05 495	2.67 533	2.30 505	3.45 525	4.22 497	3.82 493

zh-mn7	21.99 521	13.21 525	53.55 553	10.73 470	5.68 437	27.38 500	14.94 498	34.53 483	56.55 559	40.02 539	57.13 562	31.28 468	23.73 487	35.83 536	30.28 528	0.95 463	0.44 440	0.22 378	0.19 346	1.26 421	1.86 450

CC-Net-ROB	22.04 522	22.91 551	28.86 503	14.05 512	8.73 506	33.79 530	15.26 502	46.84 557	36.06 473	33.72 520	32.10 433	35.47 503	24.02 490	23.57 480	27.88 519	8.95 544	2.95 539	24.94 564	3.68 526	12.41 546	4.62 508

STTRV1_RVC	22.05 523	18.29 540	39.19 526	16.73 529	23.82 562	29.51 510	15.66 507	34.87 485	34.16 458	35.00 525	34.89 465	31.89 473	28.80 518	28.81 507	23.08 486	11.86 558	3.26 541	6.50 533	4.65 535	14.38 553	5.69 514

MeshStereo	22.27 524	6.87 483	11.15 365	7.69 386	4.87 387	37.70 540	13.06 480	41.64 537	36.95 479	50.92 562	53.41 554	58.12 566	41.93 556	37.73 546	27.62 516	2.52 505	2.37 526	2.99 514	2.07 514	3.09 476	2.60 473
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
DDUNet	22.66 525	19.69 547	14.64 426	24.11 550	22.38 559	24.84 478	17.71 522	30.36 427	30.32 420	29.02 489	37.31 479	37.63 512	24.66 495	24.67 485	17.08 441	18.42 563	7.92 562	26.43 565	11.81 561	17.23 559	16.95 564

Wz-Net-SNSev	22.67 526	16.94 538	45.69 540	13.85 510	8.52 503	28.89 507	27.06 558	39.39 524	55.04 552	31.77 509	53.23 552	39.18 518	23.41 486	26.40 495	36.25 539	0.78 444	0.21 358	1.21 482	0.90 477	3.03 474	1.62 443

ADCMid	22.76 527	10.75 512	41.73 533	11.23 482	7.97 498	27.26 499	19.18 531	35.44 493	38.02 486	40.23 540	46.38 533	36.56 507	42.70 557	38.20 548	40.75 555	1.77 489	1.43 508	3.05 516	3.81 528	4.96 504	3.82 493

MSMD_ROB	22.90 528	9.64 502	14.76 430	17.46 532	9.88 516	34.94 532	18.83 528	33.67 471	37.47 480	40.97 542	59.80 566	45.93 547	38.34 548	31.74 518	23.24 488	6.22 535	3.58 546	8.78 547	11.03 560	6.76 518	5.06 513

LE_ROB	22.93 529	3.07 405	14.02 414	7.70 387	2.86 289	31.99 523	17.35 521	28.10 393	67.19 581	70.51 584	55.61 561	49.07 555	47.62 563	24.76 488	36.49 540	0.35 361	0.20 351	0.27 390	0.55 457	0.48 307	0.44 318

zh-sn7	23.03 530	15.48 534	50.25 546	14.08 513	7.77 493	26.71 497	23.32 549	36.59 503	48.43 529	33.80 521	51.71 547	33.34 488	33.77 537	39.91 553	37.07 544	0.60 419	0.86 490	0.54 430	0.35 421	3.18 479	2.85 478

AnyNet_C32	23.37 531	13.28 527	40.29 529	12.36 498	11.44 530	30.39 515	29.15 563	31.36 440	44.90 520	35.36 526	48.86 539	33.61 490	34.20 538	43.15 558	41.62 561	1.27 481	1.35 505	1.18 480	2.58 518	4.77 503	6.27 521

SGM-ForestM	23.72 532	2.44 374	9.13 300	7.43 375	2.25 251	44.80 555	19.11 530	44.90 553	49.97 538	50.74 561	51.18 546	62.06 574	45.83 561	44.96 560	33.88 534	1.00 467	0.84 489	0.78 450	0.62 462	1.29 423	1.11 416

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 533	13.60 528	30.09 509	25.46 552	10.02 519	38.51 544	20.40 534	35.77 496	43.76 515	42.15 544	47.10 537	39.99 524	28.20 515	35.96 537	27.06 510	3.64 516	3.85 550	6.66 537	16.30 566	4.97 505	4.98 512

ccnet	24.02 534	16.16 535	21.70 484	11.83 493	17.75 549	37.87 541	16.18 511	45.46 555	31.93 437	36.99 533	46.46 536	38.76 517	29.52 521	37.55 545	40.93 558	9.20 545	6.29 557	9.63 549	7.71 551	11.19 541	7.21 535

PSMNet-RUCA	24.03 535	26.83 556	40.96 531	35.46 563	34.27 568	16.24 409	9.79 433	39.82 527	31.45 429	31.49 505	41.54 509	36.82 508	26.02 501	27.92 502	15.09 426	11.51 556	2.06 519	20.58 560	8.10 553	15.83 555	8.74 545

XQC	24.10 536	16.76 537	50.68 547	21.37 547	11.01 526	35.24 534	18.84 529	37.28 512	55.11 553	31.64 507	30.06 397	37.71 513	30.31 525	37.17 542	39.66 551	4.20 521	0.41 430	2.76 513	1.89 511	11.46 545	8.42 544

FC-DCNN	24.37 537	10.99 516	19.02 468	18.44 535	9.16 512	36.98 537	23.07 546	40.44 529	43.05 509	46.25 556	53.58 556	50.44 557	37.86 545	35.45 530	27.57 515	6.87 540	3.37 542	6.01 529	4.88 537	7.86 525	6.05 518

DPSNet	24.40 538	6.97 486	33.14 516	11.16 481	6.54 461	53.33 565	43.32 576	51.28 566	59.37 567	30.89 502	39.36 493	40.35 526	34.30 539	32.57 520	25.09 500	4.65 527	1.62 512	0.37 414	0.66 465	8.51 531	4.44 505

FC-DCNN v2	24.44 539	10.97 515	18.53 466	18.49 536	9.18 513	37.41 539	23.03 545	40.91 533	43.02 508	46.46 557	54.06 557	50.67 558	38.26 547	35.41 529	27.52 514	6.85 539	3.38 543	6.03 530	4.89 538	7.82 524	5.94 517

PDISCO_ROB	24.45 540	9.24 495	29.28 506	28.68 558	19.96 553	37.14 538	15.33 505	45.04 554	54.69 549	29.24 493	42.67 515	46.07 548	28.17 514	35.35 528	30.30 529	9.92 548	2.13 522	6.90 538	3.20 523	8.74 532	6.87 529

Wz-Net-TNSev	25.12 541	20.16 548	57.98 564	9.56 437	7.42 485	42.73 552	22.27 540	35.14 488	53.46 544	35.97 529	42.74 516	45.83 545	39.87 552	36.56 540	34.73 536	1.82 492	1.51 510	0.76 449	1.34 500	5.84 514	6.80 527

EDNetEfficient	25.16 542	22.23 550	77.22 588	9.09 422	7.38 483	19.38 441	16.78 517	21.41 314	55.74 557	61.52 575	53.51 555	36.22 506	40.65 555	24.22 482	38.27 548	0.62 426	0.74 482	0.86 465	2.60 519	7.70 522	7.09 532

WZ-Net	25.17 543	12.95 524	63.02 568	15.13 521	10.42 523	38.51 544	27.42 560	40.46 530	54.17 546	28.32 486	52.95 550	40.81 529	28.36 516	37.07 541	41.35 560	1.21 479	0.21 358	0.73 447	0.94 483	5.42 512	3.87 495

GANetREF_RVC	25.41 544	29.28 558	24.63 492	25.18 551	6.04 449	30.44 516	35.39 571	47.84 559	50.60 541	36.88 531	36.04 472	34.11 497	31.23 529	37.46 543	27.96 521	8.58 542	2.66 532	16.29 557	4.95 539	14.37 552	8.32 543
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
FCDSN-DC	25.59 545	14.91 533	18.83 467	28.55 557	15.68 543	39.29 547	18.16 526	42.83 546	41.69 500	44.43 553	51.94 548	50.82 559	39.22 551	34.59 527	27.29 511	6.05 532	3.63 547	7.01 541	6.41 542	10.35 536	10.17 552
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	26.20 546	13.71 529	46.90 543	14.51 517	10.34 521	30.46 517	22.72 544	42.81 545	57.61 564	42.58 545	49.37 543	41.91 534	40.43 553	41.90 557	44.58 566	2.37 500	2.19 524	2.37 507	3.29 524	7.32 520	6.52 525

DLNR_Zeroshot_test	27.62 547	51.32 574	91.46 601	98.51 611	98.03 611	3.10 28	0.50 43	30.95 433	7.65 155	8.16 156	15.68 214	7.31 170	1.63 48	11.87 255	4.21 243	40.37 575	0.87 492	0.06 251	0.34 419	80.23 598	0.24 241

DLNR-FE	27.66 548	51.31 573	91.55 603	98.52 612	97.91 610	3.10 28	0.50 43	31.55 442	7.66 156	8.18 157	15.67 213	7.31 170	1.63 48	11.88 256	4.21 243	40.23 574	0.89 495	0.06 251	0.34 419	80.38 599	0.24 241

MFN_U_SF_RVC	28.16 549	14.14 531	53.23 549	21.11 544	7.91 496	39.97 548	13.13 481	51.65 568	46.34 524	47.41 558	53.38 553	55.32 564	40.53 554	38.47 549	39.74 552	5.67 531	4.46 552	6.98 540	8.73 554	7.47 521	7.44 537

PASM	28.19 550	17.35 539	48.18 545	22.49 548	22.20 558	25.92 489	25.84 556	34.35 479	49.45 533	35.37 527	39.48 494	46.72 551	33.36 536	34.28 525	36.77 542	11.73 557	14.94 568	17.43 559	22.18 568	13.45 547	12.32 557

EDNetEfficientorigin	28.98 551	35.45 566	99.82 615	9.43 430	5.65 435	24.97 481	14.79 495	26.06 369	54.82 550	60.87 571	57.59 563	45.42 544	50.27 566	26.11 493	43.62 563	0.30 347	0.37 425	1.61 492	2.35 516	10.17 535	9.99 551

AnyNet_C01	29.76 552	25.78 555	75.37 586	17.03 530	11.34 528	49.00 560	27.12 559	37.99 515	40.05 494	40.73 541	65.13 577	46.98 552	38.86 550	46.63 561	48.19 572	2.14 496	2.13 522	2.13 500	2.56 517	8.14 528	7.98 541

LSM	29.98 553	19.52 546	55.11 559	19.06 537	53.75 580	32.57 525	23.17 547	42.61 542	48.57 530	45.97 555	55.04 560	42.93 537	36.02 541	35.63 533	27.03 509	2.33 498	9.19 563	4.87 525	7.71 551	10.65 539	27.91 574

RTS	30.15 554	23.12 552	96.33 605	16.71 527	11.63 531	58.66 574	24.28 551	36.80 505	62.63 573	43.79 550	46.10 531	32.56 482	43.90 558	51.29 569	40.92 556	2.38 501	0.66 475	1.06 472	0.74 470	5.11 506	4.34 503

RTSA	30.15 554	23.12 552	96.33 605	16.71 527	11.63 531	58.66 574	24.28 551	36.80 505	62.63 573	43.79 550	46.10 531	32.56 482	43.90 558	51.29 569	40.92 556	2.38 501	0.66 475	1.06 472	0.74 470	5.11 506	4.34 503

DispFullNet	30.27 556	31.74 560	58.63 565	30.13 559	28.18 565	31.79 522	8.94 416	37.16 510	54.68 548	32.60 515	37.99 483	44.62 541	28.80 518	41.55 556	27.93 520	11.94 559	3.46 544	35.53 570	12.34 562	30.08 569	17.26 565

coex-ft	30.77 557	38.58 569	93.29 604	9.44 433	5.62 433	34.95 533	25.30 554	30.83 432	59.36 566	73.23 588	58.53 564	45.92 546	47.29 562	29.44 511	45.30 567	1.37 482	1.65 514	0.95 468	0.96 484	8.35 530	4.96 511

MANE	31.97 558	10.75 512	17.71 461	20.94 542	13.77 540	47.80 558	26.85 557	53.00 571	55.20 555	59.29 567	64.30 574	64.93 577	56.31 577	51.83 572	38.69 550	9.61 547	4.72 553	6.91 539	19.93 567	9.20 533	7.64 539

otaku	33.18 559	35.99 567	52.93 548	40.01 566	21.41 556	55.08 566	17.25 520	43.30 548	61.58 570	39.25 537	49.16 542	46.61 550	28.49 517	39.77 552	28.76 524	18.56 564	7.00 561	31.82 568	9.61 557	21.53 564	15.48 561

PVD	33.19 560	18.59 542	37.64 523	26.09 553	16.99 548	33.25 528	42.25 575	51.42 567	66.03 579	52.65 565	64.31 575	51.93 562	55.13 573	51.61 571	40.40 553	4.00 520	3.51 545	9.53 548	4.26 533	10.62 538	23.56 569

ELAS	33.68 561	18.95 543	36.71 521	20.64 539	13.61 539	56.43 567	35.14 570	50.03 565	49.90 534	60.58 570	63.83 572	58.64 569	53.36 569	50.73 567	44.44 565	11.03 553	6.58 559	10.02 550	7.43 545	13.58 550	11.94 556
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 562	19.15 544	35.97 520	21.28 545	13.79 541	52.58 563	36.11 572	48.96 562	55.66 556	61.47 574	62.91 568	58.35 568	53.55 570	53.37 574	42.23 562	11.25 555	6.64 560	10.32 551	7.05 544	13.56 548	11.58 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	34.43 563	18.53 541	31.91 514	55.34 575	35.34 569	75.99 594	94.71 606	47.97 560	50.84 542	37.47 534	36.99 477	53.12 563	38.55 549	39.56 551	38.65 549	3.59 515	5.40 555	2.22 504	3.72 527	9.43 534	9.29 550

Ntro	34.97 564	37.63 568	54.53 556	43.26 570	22.45 560	57.73 572	21.97 539	47.14 558	64.21 576	39.12 536	48.86 539	47.93 553	36.94 544	40.66 554	29.83 527	17.16 562	6.51 558	32.70 569	10.17 558	24.06 565	16.48 563

BEATNet-Init1	35.08 565	20.64 549	54.70 558	27.43 555	12.00 536	58.29 573	31.01 565	52.58 570	57.49 563	60.36 569	62.98 569	69.98 580	55.54 575	53.00 573	44.40 564	4.61 526	2.84 537	7.05 542	6.89 543	10.97 540	8.94 547

ACVNet-4b	36.40 566	52.20 575	56.11 561	42.45 569	21.78 557	48.56 559	14.37 492	49.50 563	60.15 568	43.17 548	46.38 533	55.62 565	24.56 493	38.15 547	21.97 474	25.13 569	3.66 548	46.93 574	33.56 573	25.97 566	17.74 566

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 567	34.69 563	53.68 554	37.47 565	12.55 538	56.80 570	22.63 543	52.02 569	63.29 575	66.20 580	63.82 571	58.12 566	53.73 572	51.21 568	46.48 568	8.79 543	5.31 554	14.69 556	15.22 565	17.27 560	9.21 549

GCST	37.32 568	40.98 570	25.25 495	92.15 606	35.59 570	25.00 482	1.02 82	25.45 358	19.73 305	26.01 468	15.21 210	19.51 370	4.75 172	16.71 403	4.32 247	80.90 599	35.46 576	87.50 605	74.71 594	73.21 594	42.99 582

FADE	41.00 569	35.07 564	67.42 577	32.15 560	23.61 561	40.02 549	25.39 555	57.09 576	71.09 585	43.02 546	41.74 511	43.42 539	51.38 567	58.81 576	50.88 577	37.95 573	21.02 570	44.59 573	42.77 576	17.09 558	15.50 562

ACVNet_1	41.30 570	49.46 572	64.91 573	44.67 571	25.07 563	49.43 561	25.23 553	55.33 573	65.87 578	59.72 568	59.33 565	63.43 575	48.79 565	49.63 565	37.09 545	19.05 565	9.82 564	38.29 571	13.97 564	28.67 567	18.23 568

Consistency-Raft	41.82 571	35.10 565	44.56 539	32.85 561	41.39 574	46.76 557	34.76 569	57.01 575	54.94 551	32.10 511	65.22 578	30.82 464	48.46 564	40.81 555	48.77 573	27.39 570	34.28 575	42.92 572	51.66 584	39.28 572	27.28 571

NVStereoNet_ROB	41.93 572	32.40 561	44.55 538	36.60 564	27.78 564	34.52 531	32.38 566	48.84 561	57.18 562	69.34 583	75.62 589	66.07 579	64.86 581	47.34 562	60.78 585	15.72 561	23.99 572	23.40 563	32.06 572	21.34 563	23.86 570
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	45.10 573	33.36 562	54.69 557	33.57 562	31.94 567	43.06 554	17.79 524	49.52 564	56.61 560	50.97 563	64.04 573	70.09 581	53.57 571	49.77 566	53.19 579	53.87 582	14.08 567	54.69 580	35.89 574	41.66 573	39.69 580

RainbowNet	51.25 574	62.74 583	64.52 572	60.13 576	39.00 573	58.72 576	30.83 564	57.31 577	79.18 594	50.24 560	65.35 579	60.13 571	44.25 560	49.47 564	41.16 559	46.52 579	46.06 583	52.72 578	31.78 571	52.33 579	32.47 575

anonymity	52.32 575	58.23 579	63.91 569	41.12 568	59.25 584	53.27 564	41.04 574	55.69 574	40.20 495	54.85 566	49.49 544	49.13 556	55.48 574	59.07 577	49.65 576	55.86 583	50.03 589	51.00 576	51.08 582	51.71 577	56.36 584

MADNet+	53.31 576	68.61 586	98.75 612	67.03 580	37.58 571	79.83 600	81.74 600	60.38 579	61.61 571	51.43 564	54.92 559	61.11 573	59.29 579	69.66 586	76.71 601	23.88 567	24.03 573	17.08 558	12.35 563	32.47 570	27.69 573

JetBlue	54.08 577	45.10 571	74.15 584	51.17 573	47.68 575	75.66 593	60.97 585	63.63 580	62.09 572	63.32 578	64.88 576	78.86 588	68.17 582	68.15 584	75.09 600	36.86 571	24.88 574	29.01 567	29.12 570	28.71 568	34.13 576

SGM+DAISY	54.67 578	56.61 576	62.73 567	40.21 567	53.22 578	61.95 579	48.59 578	55.05 572	44.62 519	61.03 573	63.68 570	60.46 572	55.62 576	60.68 579	55.34 581	56.34 585	48.56 586	50.16 575	49.63 581	52.25 578	56.76 586

SPS-STEREO	55.62 579	59.14 580	64.16 570	45.05 572	53.84 581	59.88 577	44.00 577	59.53 578	49.94 536	62.33 576	61.09 567	59.80 570	56.82 578	60.06 578	57.85 582	58.41 586	48.34 585	51.07 577	49.21 580	55.41 581	56.48 585
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	57.39 580	61.72 582	72.56 583	66.35 579	38.29 572	61.93 578	48.64 579	71.64 592	81.91 597	79.28 596	88.72 604	76.25 585	72.87 587	54.33 575	46.74 570	37.13 572	23.36 571	54.52 579	37.80 575	46.22 574	27.59 572

IMH-64-1	59.25 581	58.09 577	67.69 578	66.06 577	50.51 576	56.45 568	49.45 580	68.83 585	67.75 582	67.58 581	80.37 593	70.15 582	74.28 589	72.16 591	48.94 574	42.00 576	42.87 580	65.57 581	47.02 577	51.52 575	37.76 578

IMH-64	59.25 581	58.09 577	67.69 578	66.06 577	50.51 576	56.45 568	49.45 580	68.83 585	67.75 582	67.58 581	80.37 593	70.15 582	74.28 589	72.16 591	48.94 574	42.00 576	42.87 580	65.57 581	47.02 577	51.52 575	37.76 578

IMH	62.95 583	60.33 581	67.78 580	69.51 581	53.65 579	65.09 583	54.21 582	72.00 593	73.28 588	72.49 586	81.93 595	72.96 584	79.81 593	76.65 597	51.41 578	43.57 578	49.82 588	67.81 583	51.14 583	54.83 580	40.67 581

TorneroNet-64	65.66 584	70.70 588	71.20 582	76.52 585	59.70 586	66.78 584	58.05 583	67.53 584	80.00 595	62.67 577	67.40 580	83.09 593	69.42 584	67.34 581	62.05 588	48.31 581	44.07 582	72.93 585	63.88 586	68.05 585	53.58 583

PWCK	65.90 585	88.63 604	79.40 591	80.32 593	29.96 566	63.85 582	39.45 573	72.07 594	71.26 586	78.74 595	68.99 582	77.82 587	61.77 580	82.81 603	62.64 589	80.17 598	39.88 579	81.90 596	47.37 579	73.54 595	37.51 577

WAO-6	70.64 586	73.02 590	66.25 574	79.92 592	61.74 588	68.74 585	59.08 584	75.27 597	87.02 601	74.72 589	79.40 592	79.19 589	84.60 601	67.70 583	60.53 584	67.85 589	48.88 587	81.48 594	73.29 591	65.57 583	58.60 587

TorneroNet	71.21 587	73.44 591	75.82 587	80.82 594	65.65 590	70.53 587	64.39 588	71.42 591	75.97 590	71.47 585	73.68 587	84.17 596	74.00 588	69.85 587	69.09 592	59.37 587	48.19 584	79.67 590	73.51 592	74.93 596	68.26 596

LVE	71.50 588	72.46 589	83.91 596	75.21 584	55.29 583	74.81 588	62.76 587	77.22 598	83.77 599	82.09 598	87.11 603	83.38 594	82.41 598	75.93 595	64.49 590	48.28 580	57.24 595	74.61 587	62.53 585	65.49 582	61.01 588

MFMNet_re	72.05 589	79.64 597	64.23 571	52.73 574	84.71 599	77.93 596	68.35 589	63.96 581	66.93 580	61.00 572	71.29 585	63.84 576	68.91 583	72.42 593	61.11 586	82.03 602	74.22 602	80.34 593	74.44 593	83.62 603	89.34 605

notaker	72.18 590	79.78 598	78.84 590	78.75 589	68.52 592	63.26 581	61.68 586	69.22 588	75.95 589	77.58 593	78.85 591	79.69 591	84.79 602	77.39 598	58.43 583	69.68 592	60.79 596	77.46 589	68.48 588	69.62 587	64.92 593

WAO-7	72.21 591	78.21 593	54.04 555	79.33 591	69.31 594	70.20 586	72.09 595	77.85 601	84.90 600	77.35 592	86.03 599	79.37 590	79.88 594	65.32 580	65.33 591	62.33 588	69.70 600	70.51 584	73.21 590	67.23 584	62.02 589

ktn	72.58 592	80.06 600	69.96 581	79.14 590	69.86 595	75.40 592	70.43 594	69.01 587	76.90 591	72.88 587	77.46 590	77.43 586	77.41 592	72.78 594	55.00 580	79.09 595	65.99 597	80.09 592	68.29 587	71.46 592	62.98 590

UNDER WATER-64	73.11 593	74.48 592	87.70 597	74.03 583	55.20 582	78.24 597	75.71 597	65.33 582	67.91 584	75.60 591	69.32 583	84.41 597	76.93 591	68.43 585	72.45 595	81.18 600	56.77 594	82.46 597	80.34 597	68.22 586	67.48 595

LRCNet_RVC	73.59 594	69.80 587	74.41 585	77.63 587	60.56 587	40.33 550	15.08 501	71.04 590	48.36 528	88.07 604	94.62 607	90.11 605	81.83 596	80.58 602	61.26 587	97.12 613	72.30 601	96.65 612	97.58 613	77.13 597	77.30 600

DPSimNet_ROB	74.29 595	83.27 602	59.30 566	77.19 586	65.13 589	75.14 590	74.95 596	73.99 596	76.94 592	81.99 597	75.48 588	80.18 592	71.76 585	67.39 582	84.00 605	81.87 601	51.14 590	79.99 591	76.70 596	70.17 588	79.21 601

UNDER WATER	75.92 596	79.25 596	87.75 598	84.39 596	66.43 591	77.08 595	77.22 598	66.90 583	72.16 587	75.32 590	71.56 586	85.89 603	82.15 597	70.11 588	74.99 599	79.34 597	53.61 591	86.40 603	84.53 602	71.29 591	72.11 598

TCMNet-wrong-test	76.74 597	91.47 607	89.31 599	97.64 609	97.35 609	94.87 605	92.51 605	69.78 589	65.29 577	63.44 579	71.10 584	65.66 578	51.44 568	85.29 605	74.70 598	56.06 584	20.22 569	83.11 601	82.39 599	95.02 610	88.18 604

WAO-8	76.87 598	78.41 594	66.45 575	86.81 600	72.47 596	79.27 598	68.59 591	77.75 599	89.01 603	83.09 600	86.98 600	85.87 601	84.97 603	72.12 589	69.11 593	74.93 593	55.23 592	87.79 606	83.50 600	70.47 589	64.56 591

Venus	76.87 598	78.41 594	66.45 575	86.81 600	72.47 596	79.27 598	68.59 591	77.75 599	89.01 603	83.09 600	86.98 600	85.87 601	84.97 603	72.12 589	69.11 593	74.93 593	55.23 592	87.79 606	83.50 600	70.48 590	64.56 591

HanzoNet	77.61 600	81.11 601	82.83 592	77.82 588	69.15 593	75.25 591	69.06 593	73.49 595	77.84 593	82.19 599	82.80 596	85.42 598	86.67 606	85.99 606	73.64 597	85.24 606	68.38 599	81.71 595	75.47 595	71.98 593	66.24 594

JetRed	79.55 601	79.88 599	91.52 602	71.05 582	75.80 598	91.66 602	80.11 599	79.14 602	80.44 596	84.35 602	84.23 598	83.38 594	72.48 586	79.43 599	85.44 606	69.33 591	81.58 603	73.66 586	72.56 589	82.35 600	72.60 599

Dean	80.72 602	85.82 603	83.27 593	84.91 599	59.53 585	75.11 589	68.39 590	81.59 603	88.05 602	92.41 606	86.98 600	92.41 607	93.02 608	83.11 604	73.31 596	68.01 590	66.13 598	94.82 611	84.66 603	83.28 601	69.50 597

ASD4	87.72 603	90.49 605	83.85 595	83.29 595	90.74 605	97.88 608	99.60 614	88.98 605	96.82 609	88.24 605	93.42 605	89.82 604	86.15 605	88.78 607	91.81 607	79.31 596	81.76 604	76.68 588	81.50 598	83.55 602	81.68 602

RSGM-EC	88.03 604	67.44 584	53.54 551	84.82 597	87.13 600	94.34 603	92.20 603	94.86 610	98.29 610	95.56 610	98.06 611	85.65 599	83.07 599	79.52 600	79.00 602	95.80 609	97.66 610	91.52 608	95.19 610	95.05 611	91.80 610

acva	88.03 604	67.44 584	53.54 551	84.82 597	87.13 600	94.34 603	92.20 603	94.86 610	98.29 610	95.56 610	98.06 611	85.65 599	83.07 599	79.52 600	79.00 602	95.80 609	97.66 610	91.52 608	95.19 610	95.05 611	91.80 610

KSHMR	88.54 606	93.03 608	83.31 594	95.54 607	91.74 606	82.37 601	83.41 601	84.43 604	81.99 598	87.89 603	84.05 597	91.94 606	81.33 595	76.34 596	81.76 604	96.44 612	96.14 609	96.69 613	97.12 612	92.52 609	92.67 612

tt	89.96 607	1.02 80	100.00 618	99.40 614	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	78.36 594	67.94 581	99.99 620	100.00 618	100.00 620	100.00 621	95.81 611	99.93 616	87.43 604	86.39 604	95.11 613	87.89 603

xxxxx1	91.92 608	95.33 610	98.45 609	87.29 602	89.24 602	98.50 609	98.17 611	92.95 606	93.21 606	93.55 607	95.36 608	96.99 609	96.28 609	94.65 609	94.94 608	83.26 603	84.17 605	82.90 598	88.32 606	85.49 605	89.37 606

tt_ll	91.92 608	95.33 610	98.45 609	87.29 602	89.24 602	98.50 609	98.17 611	92.95 606	93.21 606	93.55 607	95.36 608	96.99 609	96.28 609	94.65 609	94.94 608	83.26 603	84.17 605	82.90 598	88.32 606	85.49 605	89.37 606

ff	91.92 608	95.33 610	98.45 609	87.29 602	89.24 602	98.50 609	98.17 611	92.95 606	93.21 606	93.55 607	95.36 608	96.99 609	96.28 609	94.65 609	94.94 608	83.26 603	84.17 605	82.90 598	88.32 606	85.49 605	89.37 606

USTest	93.52 611	90.92 606	77.74 589	87.90 605	92.63 607	100.00 616	100.00 618	99.79 616	99.80 615	99.21 615	99.52 615	98.03 612	99.15 614	89.52 608	99.31 615	90.37 607	98.47 612	84.34 602	87.43 605	84.58 604	91.71 609

MADNet++	94.16 612	94.02 609	90.25 600	96.28 608	96.84 608	97.17 607	90.16 602	94.71 609	91.69 605	97.07 612	93.71 606	94.62 608	92.63 607	96.15 612	95.18 611	95.42 608	95.89 608	92.80 610	92.23 609	92.10 608	94.30 614

PML	99.19 613	100.00 619	98.08 608	99.28 613	99.53 613	100.00 616	99.73 615	98.24 612	99.44 614	100.00 619	99.57 616	98.76 614	99.84 615	100.00 620	98.88 614	100.00 616	99.54 613	100.00 617	99.50 615	99.90 616	93.55 613

MEDIAN_ROB	99.19 613	99.84 614	99.62 614	98.49 610	98.51 612	98.58 612	97.81 610	98.80 614	98.56 612	99.36 616	99.49 614	99.56 615	99.06 613	98.35 613	98.31 613	99.99 615	99.63 614	100.00 617	100.00 618	99.81 615	99.95 616

HaxPig	99.40 615	99.99 616	97.38 607	100.00 616	100.00 616	96.91 606	97.35 608	99.59 615	99.99 617	100.00 619	100.00 618	99.99 620	99.99 617	99.04 614	97.77 612	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	99.99 617

Anonymous_1	99.65 616	99.95 615	99.93 616	99.80 615	99.60 614	100.00 616	100.00 618	99.82 618	99.98 616	99.62 617	99.94 617	99.75 617	100.00 618	99.66 615	99.88 616	98.45 614	99.84 615	98.73 614	99.26 614	99.41 614	99.36 615

test_example2	99.68 617	99.99 616	99.99 617	100.00 616	99.99 615	99.86 615	99.99 617	98.29 613	100.00 618	100.00 619	100.00 618	98.15 613	98.39 612	99.98 617	99.98 617	100.00 616	99.99 617	99.40 615	99.53 616	100.00 617	100.00 618

ccccc	99.71 618	98.19 613	100.00 618	100.00 616	100.00 616	99.32 614	99.81 616	99.79 616	99.22 613	99.63 618	98.80 613	99.69 616	99.91 616	99.95 616	99.99 618	100.00 616	100.00 618	99.97 616	99.90 617	100.00 617	100.00 618

AVERAGE_ROB	99.80 619	99.99 616	99.40 613	100.00 616	100.00 616	98.99 613	97.72 609	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

DPSMNet_ROB	99.95 620	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	99.15 614	100.00 618	99.96 618	100.00 618	99.99 618	99.99 618	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

DGTPSM_ROB	99.95 620	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	99.14 613	100.00 618	99.96 618	100.00 618	99.99 618	99.99 618	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

RAFT-FEzeroshot	100.00 622	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

RAFT-FE	100.00 622	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

FlowAnything	100.00 622	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

Selective-RAFT-Error	100.00 622	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

CasAABBNet	100.00 622	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

LSM0	100.00 622	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

DPSM_ROB	100.00 622	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

DPSM	100.00 622	100.00 619	100.00 618	100.00 616	100.00 616	100.00 616	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 619	100.00 618	100.00 622	100.00 618	100.00 620	100.00 621	100.00 616	100.00 618	100.00 617	100.00 618	100.00 617	100.00 618

GS-Stereo							1.50 113	8.60 92	4.56 72	2.71 60	2.61 30	1.86 58	2.25 72	3.50 12	1.15 51	0.00 1	0.07 207	0.00 1	0.39 434	0.22 159	0.15 170

Low-res two-view benchmark