Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.26 1	0.50 107	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 44	0.07 13	0.18 23	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

CroCo-Stereo	1.14 62	1.22 326	3.99 217	0.61 131	0.53 197	0.38 2	0.06 51	5.35 142	4.15 163	0.59 63	1.92 102	1.00 131	0.27 42	1.37 37	1.33 185	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.05 29
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
FoundationStereo	0.48 2	0.38 38	1.70 10	0.82 168	1.00 287	0.42 3	0.06 51	0.63 2	1.44 38	0.38 17	0.04 3	0.11 36	0.37 68	0.93 9	0.39 5	0.03 314	0.86 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

CroCo-Stereo Lap2	1.37 82	1.19 316	4.17 232	1.01 191	4.58 494	0.46 4	0.09 70	4.27 81	2.94 78	1.25 119	2.40 118	1.55 153	0.20 27	1.72 51	1.30 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.13 75

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 53	2.27 439	1.82 15	1.16 203	0.34 134	0.56 5	0.05 38	2.94 15	1.46 39	0.40 21	0.94 59	0.22 55	2.27 244	6.26 213	0.63 60	0.00 1	0.08 241	0.00 1	0.17 361	0.04 104	0.16 102

UniTT-Stereo	0.94 39	0.53 118	2.82 96	0.94 185	1.29 342	0.56 5	0.12 88	1.49 5	3.16 92	1.77 130	2.22 112	0.20 48	0.32 59	1.76 58	1.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.02 6

dual_stereo	0.95 41	0.39 44	1.83 18	0.37 87	1.11 307	0.84 7	0.03 28	4.34 89	1.83 51	0.30 8	0.08 5	0.21 49	0.12 16	3.16 108	0.98 129	0.00 1	1.34 498	0.00 1	0.20 383	0.00 1	1.83 455

sCroCo_RVC	1.34 79	0.85 226	6.15 359	1.21 210	1.28 337	0.90 8	0.18 125	4.50 94	2.86 76	0.37 13	3.18 143	0.52 107	1.52 209	1.83 60	0.93 119	0.13 412	0.25 304	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.16 102

LGtest1	0.53 3	0.42 56	1.55 7	0.14 34	0.30 118	1.00 9	0.01 4	2.47 10	1.19 33	0.65 73	0.12 11	0.08 19	0.10 11	1.30 31	0.47 14	0.01 170	0.45 334	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.20 133

StereoAnything_RVC	1.96 136	8.91 519	4.47 254	0.54 120	0.91 271	1.09 10	0.05 38	3.94 60	1.37 37	0.25 4	0.29 26	0.15 39	0.68 126	6.92 249	0.47 14	0.02 273	0.84 390	0.00 1	0.00 1	6.61 521	1.61 413

S2M2	0.53 3	0.50 107	1.58 9	0.53 119	0.18 69	1.13 11	0.01 4	1.47 4	2.18 60	0.18 1	0.87 53	0.13 38	0.20 27	0.87 6	0.51 25	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.01 1

ours_stereo	1.28 74	0.91 249	2.36 60	0.34 82	0.67 224	1.16 12	0.09 70	3.71 36	2.44 63	0.51 43	3.17 141	0.36 89	0.26 38	6.62 226	0.55 35	0.00 1	0.11 258	0.00 1	0.00 1	0.23 358	2.08 478

RAStereo	0.81 24	0.70 191	3.97 214	0.21 48	0.54 201	1.16 12	0.02 19	3.78 41	1.22 34	0.62 70	1.57 81	0.16 42	0.23 33	0.89 7	1.05 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.02 6

LG-Stereo	1.00 44	0.58 151	4.72 279	0.19 38	0.37 150	1.18 14	0.18 125	4.21 76	3.11 91	0.83 101	1.95 103	0.45 99	0.16 21	0.53 1	0.62 57	0.33 464	0.22 294	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.31 187

1w_stereo	0.79 21	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 181	1.20 15	0.08 66	3.86 55	1.02 11	0.64 72	2.52 121	0.05 2	1.54 210	1.08 16	0.44 8	0.00 1	0.61 352	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 227

MaDis-Stereo	0.96 43	1.11 301	4.01 219	0.36 86	1.86 389	1.20 15	0.06 51	3.99 63	1.73 45	0.45 31	0.56 37	0.43 96	0.51 104	1.28 28	1.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.08 47

sAnonymous2	1.54 106	2.26 436	9.53 453	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 130	0.42 27	1.27 69	0.23 57	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.20 383	2.00 503	0.42 227

CroCo_RVC	1.54 106	2.26 436	9.53 453	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 130	0.42 27	1.27 69	0.23 57	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.20 383	2.00 503	0.42 227

2.25w	0.92 38	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 38	3.84 52	1.05 17	0.51 43	1.30 74	0.09 26	0.68 126	4.12 137	0.68 68	0.00 1	0.98 429	0.00 1	0.28 435	0.00 1	0.73 315

monsterstereo	1.18 65	0.50 107	2.75 93	0.50 114	2.62 425	1.22 19	0.01 4	3.73 37	0.95 7	0.59 63	1.62 83	0.06 4	0.09 8	6.02 200	0.96 127	0.01 170	1.10 460	0.00 1	0.34 459	0.01 18	0.56 259

MLG-Stereo_test1	0.85 31	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 371	1.22 19	0.01 4	4.24 77	1.68 43	0.19 2	0.08 5	0.09 26	0.11 14	4.16 139	0.46 11	0.01 170	0.70 370	0.00 1	0.01 237	0.01 18	0.17 112

rvit_stereo_ft	1.23 68	1.42 361	5.16 301	0.94 185	0.36 145	1.22 19	0.24 148	4.57 98	4.49 186	0.51 43	1.04 62	0.73 119	1.10 162	1.50 41	1.01 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.22 146

2w_stereo	0.75 13	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 38	4.03 67	1.00 9	0.98 106	0.86 51	0.09 26	1.21 183	1.06 14	0.62 57	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.16 351	0.00 1	0.27 171

MLG-Stereo	0.91 37	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 165	1.23 23	0.00 1	4.57 98	1.74 46	0.41 23	0.08 5	0.09 26	0.10 11	5.68 191	0.45 10	0.02 273	0.77 380	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 102

qwe	0.89 35	0.29 18	2.49 64	0.10 18	1.25 331	1.24 25	0.04 31	3.97 61	1.06 24	0.66 75	0.53 36	0.05 2	0.18 23	3.58 117	0.50 24	0.07 379	0.94 409	0.00 1	0.27 432	0.01 18	0.57 261

4.25_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 409	0.00 1	0.57 261

4.5w_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 409	0.00 1	0.57 261

4.5_new	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.61 55	0.17 427	0.99 436	0.00 1	0.19 371	0.01 18	0.64 286

4.5w-stereo	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.60 51	0.17 427	0.99 436	0.00 1	0.19 371	0.01 18	0.64 286

4.25w-stereo	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 409	0.00 1	0.57 261

MIF-Stereo (partial)	1.44 92	0.59 152	3.98 215	0.08 10	1.09 304	1.24 25	0.13 97	5.12 123	4.07 161	0.47 41	2.56 123	0.31 76	0.74 133	6.31 214	2.02 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.04 23

asd	0.71 9	0.25 2	2.43 63	0.09 15	0.80 253	1.25 32	0.06 51	3.22 21	1.03 12	0.59 63	0.65 40	0.07 13	0.55 110	1.01 12	0.46 11	0.20 437	0.81 385	0.00 1	0.08 306	0.01 18	0.67 301

3.5w_stereo	0.87 32	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 31	4.15 74	1.08 26	0.37 13	1.65 86	0.08 19	0.49 102	3.95 129	0.51 25	0.00 1	0.63 356	0.00 1	0.06 301	0.00 1	0.27 171

SGD-Stereo	0.76 14	0.36 32	1.37 3	0.43 99	0.14 47	1.25 32	0.29 159	2.25 8	0.84 2	0.61 69	0.51 33	0.09 26	0.11 14	6.65 230	0.19 1	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.07 43

rvit_stereo_0083	1.16 63	0.47 86	3.68 186	0.54 120	0.10 25	1.25 32	0.24 148	3.17 19	5.31 225	0.52 48	0.80 48	0.82 124	1.16 175	4.52 153	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.13 75

4w-stereo	0.81 24	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 181	1.26 36	0.06 51	3.65 29	1.05 17	0.41 23	0.96 60	0.06 4	0.66 124	2.11 72	0.64 63	0.22 442	0.96 417	0.00 1	0.29 441	0.00 1	0.78 327

2.75w_new	0.80 23	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 102	1.26 36	0.09 70	3.82 48	1.05 17	0.54 51	0.23 19	0.08 19	0.86 146	2.50 92	0.64 63	0.00 1	0.97 422	0.00 1	0.27 432	0.00 1	0.69 303

3.25w_new	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 409	0.00 1	0.22 396	0.01 18	0.75 320

3.25w	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 409	0.00 1	0.22 396	0.01 18	0.75 320

3.75w	0.82 26	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 335	1.26 36	0.02 19	3.85 53	1.05 17	0.51 43	0.39 30	0.08 19	0.40 77	3.31 111	0.47 14	0.07 379	0.94 409	0.00 1	0.08 306	0.00 1	0.29 180

3w_stereo	0.79 21	0.33 24	2.53 70	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 61	1.06 24	0.62 70	0.58 38	0.09 26	1.02 158	1.54 45	0.64 63	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.23 402	0.01 18	0.65 289

2.5w	0.94 39	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 138	1.27 42	0.09 70	3.86 55	1.05 17	0.54 51	0.73 42	0.04 1	0.55 110	4.75 160	0.59 48	0.00 1	1.04 449	0.00 1	0.29 441	0.00 1	0.96 349

MonSter	0.72 10	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 263	1.27 42	0.01 4	3.79 43	0.91 3	0.41 23	0.18 17	0.08 19	0.04 1	1.33 32	0.58 43	0.00 1	0.96 417	0.00 1	0.36 464	0.00 1	0.94 345

asda	0.76 14	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 213	1.28 44	0.09 70	3.82 48	1.03 12	0.54 51	0.43 31	0.07 13	0.71 130	1.25 26	0.46 11	0.22 442	0.99 436	0.00 1	0.25 409	0.01 18	0.71 310

LG-Stereo_L2	0.78 19	0.47 86	1.99 27	0.29 68	0.36 145	1.28 44	0.18 125	3.82 48	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.07 3	4.41 148	0.55 35	0.01 170	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 165

test_3	2.22 174	0.39 44	4.20 236	1.51 248	0.90 268	1.29 46	0.74 289	5.34 137	6.37 275	6.64 282	1.96 104	4.24 261	0.45 99	6.63 228	1.17 161	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.28 435	0.19 319	1.01 353

rvit_stereo_0080	1.09 53	1.08 295	4.16 229	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 152	0.70 78	1.29 72	0.41 91	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 117

whm_eth	1.09 53	1.08 295	4.16 229	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 152	0.70 78	1.29 72	0.41 91	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 117

TestStereo	1.89 126	1.59 383	4.22 237	0.37 87	0.28 115	1.33 49	0.01 4	5.63 161	4.13 162	3.59 169	5.11 198	2.06 173	0.70 129	7.62 305	0.93 119	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.19 127

IGEV	0.66 6	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 385	1.35 50	0.37 180	2.56 12	1.12 31	0.44 30	0.12 11	0.07 13	0.09 8	1.07 15	0.58 43	0.05 359	0.62 355	0.00 1	0.19 371	0.01 18	0.39 210

rvit_stereo_0081	1.03 47	0.55 128	2.58 74	0.64 134	0.13 42	1.35 50	0.12 88	3.74 38	5.28 222	0.55 55	0.32 27	0.55 110	0.12 16	4.08 134	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 47	0.55 128	2.58 74	0.64 134	0.13 42	1.35 50	0.12 88	3.74 38	5.28 222	0.55 55	0.32 27	0.55 110	0.12 16	4.08 134	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

LG-Stereo_L1	0.82 26	0.46 79	1.74 12	0.28 66	0.34 134	1.36 53	0.19 130	2.56 12	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.06 2	6.62 226	0.54 34	0.01 170	0.63 356	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139

MLG-Stereo_test3	0.63 5	0.42 56	2.06 32	0.38 90	0.40 160	1.36 53	0.01 4	4.13 72	0.95 7	0.48 42	0.13 13	0.06 4	0.07 3	0.89 7	0.37 4	0.02 273	0.61 352	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 117

monsters	1.12 59	0.45 74	2.32 56	0.54 120	2.80 433	1.38 55	0.01 4	3.74 38	1.00 9	0.46 37	0.63 39	0.06 4	0.13 19	6.08 206	0.88 108	0.15 417	0.96 417	0.00 1	0.31 449	0.00 1	0.55 255

test_1	2.18 167	0.38 38	3.87 199	1.54 252	0.91 271	1.38 55	0.80 300	5.36 144	5.53 237	7.12 309	1.86 99	4.05 247	0.41 80	6.65 230	1.17 161	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.28 435	0.20 328	1.08 365

test-3	2.19 170	0.38 38	3.88 204	1.55 253	0.91 271	1.39 57	0.80 300	5.36 144	5.51 235	7.36 329	1.90 100	4.05 247	0.42 84	6.67 233	1.17 161	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.28 435	0.20 328	1.08 365

DLNR_Zeroshot_test	24.96 539	51.28 557	90.69 564	97.84 572	97.22 571	1.40 58	0.12 88	23.19 527	3.55 122	1.21 118	2.95 136	0.72 118	0.31 52	7.09 260	2.61 292	38.70 555	1.32 492	0.00 1	0.29 441	77.04 567	1.68 428

raft+_RVC	2.18 167	1.49 373	3.14 126	2.77 422	2.01 398	1.40 58	0.10 78	7.02 243	5.35 226	2.99 154	5.54 219	1.19 136	1.34 193	4.98 166	1.49 195	0.00 1	1.45 501	0.00 1	0.00 1	0.14 272	1.11 368

111111	1.21 66	0.28 11	2.10 38	0.22 51	1.45 358	1.42 60	0.05 38	5.30 133	2.01 55	0.55 55	3.02 137	0.09 26	0.20 27	4.87 162	0.58 43	0.00 1	0.75 376	0.00 1	0.00 1	0.10 207	1.09 367

GREAT-IGEV	1.17 64	0.57 146	3.06 122	1.95 317	1.41 355	1.42 60	0.08 66	2.51 11	3.07 89	0.58 60	0.79 47	0.11 36	0.35 65	2.17 76	1.00 134	0.07 379	1.45 501	0.00 1	0.22 396	0.14 272	2.42 496

depthmonostereo	1.25 70	0.95 266	4.67 275	0.28 66	0.11 27	1.43 62	0.04 31	5.43 148	1.76 49	1.02 109	1.47 78	1.59 154	0.98 154	3.61 119	0.92 115	0.03 314	0.11 258	0.00 1	0.02 257	0.04 104	0.47 238

MLG-Stereo_test2	0.82 26	0.40 50	1.99 27	0.39 91	1.07 296	1.43 62	0.02 19	4.01 66	1.75 47	0.37 13	0.07 4	0.15 39	0.10 11	2.62 93	0.57 41	0.32 463	0.65 360	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.42 227

Occ-G	1.39 86	0.66 173	3.05 121	0.60 128	0.75 244	1.46 64	0.67 267	3.66 31	3.50 108	1.76 129	0.65 40	5.00 293	0.55 110	1.15 19	1.56 200	0.00 1	0.74 375	0.00 1	0.17 361	0.19 319	1.61 413

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 380	25.82 536	26.88 527	0.56 123	0.08 17	1.46 64	0.53 224	2.17 7	2.15 58	0.67 76	0.73 42	0.23 57	0.20 27	1.58 48	0.80 90	11.76 540	0.38 325	0.00 1	0.08 306	1.75 499	9.67 534

GIP-stereo	1.03 47	0.79 206	2.35 58	1.91 308	1.40 353	1.47 66	0.05 38	5.06 118	1.85 52	0.30 8	0.43 31	0.57 113	0.37 68	1.14 18	0.75 84	0.07 379	0.50 341	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.57 411

EKT-Stereo	2.16 164	0.61 156	3.78 192	2.31 379	4.40 483	1.47 66	0.24 148	5.54 152	4.22 168	3.16 160	3.58 160	3.53 227	2.20 240	5.66 189	1.40 191	0.04 344	0.36 322	0.00 1	0.09 318	0.06 137	0.58 267

mms	1.31 77	0.88 244	2.06 32	0.25 59	0.79 250	1.50 68	0.08 66	3.29 22	2.51 65	0.53 49	3.09 139	0.34 86	0.26 38	7.11 263	0.59 48	0.00 1	0.43 330	0.00 1	0.00 1	0.21 339	2.32 490

GMOStereo	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 153

error version	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 153

test-v	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 153

test-2	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 153

raft_robust	2.91 251	1.71 395	3.42 157	1.36 225	0.57 207	1.53 73	0.12 88	7.06 246	9.09 383	6.96 302	7.21 274	4.43 269	2.09 235	9.40 405	1.61 206	0.03 314	0.93 404	0.00 1	0.21 389	0.17 301	0.38 208

plain	1.53 105	0.86 234	6.50 375	0.42 96	0.05 5	1.56 74	0.09 70	5.18 129	4.02 159	0.54 51	1.76 93	0.59 114	0.75 134	6.48 221	1.23 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 435	0.07 43

water-stereo	0.90 36	0.56 139	4.39 248	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 110	4.51 95	1.69 44	0.80 95	1.31 76	0.27 68	0.24 35	0.71 3	0.56 40	0.26 456	0.06 223	0.00 1	0.02 257	0.03 75	0.71 310

rvit_0105_6	1.44 92	1.26 331	5.78 342	0.66 142	0.08 17	1.58 76	0.32 169	4.57 98	6.53 285	0.40 21	0.38 29	1.11 134	0.29 47	4.76 161	0.92 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.20 133

rvit_0105_5	1.70 117	1.36 348	6.71 386	0.52 117	0.04 4	1.58 76	0.58 238	5.39 147	6.62 290	0.91 102	1.72 89	1.77 160	0.77 138	4.44 149	1.28 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.23 153

knoymous	1.50 102	0.28 11	1.99 27	0.33 77	0.48 175	1.58 76	0.11 84	5.71 166	2.81 73	4.85 202	1.75 91	4.58 273	0.46 101	3.66 122	1.30 180	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.09 51

rvit_0105_4	1.58 111	1.41 358	6.67 383	0.65 138	0.05 5	1.60 79	0.41 188	4.70 102	6.48 281	0.46 37	0.87 53	1.40 142	0.53 109	5.08 171	1.12 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 117

rvit_0105_3	1.94 134	1.44 367	7.39 406	0.88 177	0.02 3	1.61 80	1.64 385	5.88 177	6.73 296	2.37 139	1.78 95	2.01 170	1.16 175	4.46 150	1.26 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 80

XX-Stereo	2.95 257	0.48 93	7.08 399	2.84 430	2.51 423	1.63 81	0.20 135	6.15 199	3.38 105	2.38 140	16.00 439	6.90 349	0.25 36	6.40 218	1.14 156	0.00 1	0.66 361	0.00 1	0.31 449	0.16 292	0.57 261

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 207	1.23 329	3.48 161	1.61 257	1.09 304	1.63 81	0.15 110	5.80 173	6.43 278	7.32 327	9.91 346	3.05 198	1.71 220	2.33 85	1.75 230	0.01 170	0.71 374	0.00 1	0.00 1	0.28 387	1.19 377

CAS	2.42 203	0.37 37	2.30 53	11.49 526	3.97 476	1.65 83	0.02 19	4.08 69	2.84 75	0.51 43	1.65 86	0.25 65	0.28 44	1.73 52	0.92 115	10.05 534	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 522

LoS_RVC	1.47 99	1.75 402	2.66 84	0.52 117	3.89 471	1.67 84	0.04 31	2.66 14	2.61 68	0.55 55	2.63 125	0.31 76	1.68 217	1.99 65	0.81 94	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.03 75	5.54 518

CREStereo	1.09 53	0.51 111	2.16 41	0.11 24	0.24 104	1.67 84	0.03 28	4.24 77	6.91 307	0.80 95	1.73 90	0.44 97	0.64 122	1.58 48	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 6
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
GCAP-Stereo	1.35 81	1.11 301	2.82 96	0.66 142	1.08 303	1.68 86	0.01 4	5.17 127	3.68 132	2.10 136	1.63 84	1.42 143	0.75 134	1.77 59	1.59 204	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.00 1	0.17 301	0.26 168

AFF-stereo	2.87 247	1.31 338	3.26 136	1.87 301	0.38 152	1.68 86	0.09 70	6.38 212	7.07 312	6.52 273	11.90 389	6.08 327	2.32 248	5.05 170	1.65 217	0.02 273	0.66 361	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.94 345

CREStereo++_RVC	1.70 117	0.50 107	3.07 124	0.45 104	0.01 1	1.69 88	0.02 19	3.09 18	8.24 357	3.82 176	7.53 282	0.49 102	0.32 59	1.05 13	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 526	0.01 18	0.08 47
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
HART	2.08 147	1.10 298	3.44 160	0.47 109	1.15 315	1.70 89	0.04 31	6.40 214	3.69 133	1.50 125	7.78 290	2.42 181	0.16 21	6.76 238	1.15 157	0.00 1	1.46 503	0.00 1	0.00 1	0.31 405	2.12 480

rvit_stereo_0081_aga	0.95 41	1.03 288	4.52 261	0.16 35	0.25 108	1.70 89	0.21 140	4.27 81	3.17 93	0.38 17	0.23 19	0.27 68	0.31 52	1.56 46	0.64 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 261	0.15 93

trnet	1.09 53	0.47 86	2.19 46	0.12 28	0.21 92	1.70 89	0.02 19	4.28 83	6.97 310	0.78 91	1.77 94	0.48 101	0.67 125	1.50 41	0.58 43	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 14

DCANet-4	2.26 180	0.43 60	6.69 385	0.40 94	0.20 83	1.70 89	0.13 97	5.73 167	9.44 393	6.01 245	5.29 206	1.12 135	2.77 268	2.49 91	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 275

fff	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 444	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 275

csc	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 444	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 275

cscssc	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 444	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 275

ADStereo(finetuned)	2.50 211	0.95 266	6.60 378	0.39 91	0.20 83	1.72 96	0.24 148	6.06 194	9.31 389	6.30 257	5.42 213	1.44 147	6.22 410	2.25 80	2.14 261	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.65 289

DCANet	2.35 190	0.96 270	5.51 322	0.39 91	0.19 73	1.72 96	0.25 152	6.06 194	9.33 390	6.31 258	5.42 213	1.44 147	4.14 336	2.22 77	2.28 277	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.66 298

rvit_stereo_0075_2	2.15 162	0.39 44	6.61 379	0.67 144	1.95 396	1.74 98	0.10 78	7.81 279	6.03 258	2.97 152	4.01 168	3.07 201	0.57 115	5.49 184	1.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.34 196

Pointernet	1.04 52	0.44 69	2.58 74	0.32 71	0.52 194	1.78 99	0.07 58	5.69 164	2.76 71	0.27 6	2.28 115	0.80 123	0.44 97	1.37 37	0.49 18	0.00 1	0.36 322	0.00 1	0.25 409	0.02 43	0.32 192

MM-Stereo_test2	1.30 75	0.52 116	2.67 86	1.71 277	0.29 116	1.79 100	0.51 219	5.28 131	3.84 146	0.95 103	0.93 58	0.51 106	0.36 66	2.29 82	1.12 152	0.00 1	0.95 414	0.00 1	0.07 303	0.32 410	1.97 470

CAS++	1.27 72	0.68 180	2.40 62	0.25 59	0.30 118	1.80 101	0.61 248	8.46 290	3.61 127	1.80 131	2.42 119	0.18 44	0.21 32	2.12 73	0.49 18	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
dd	2.36 192	1.93 416	6.03 354	0.83 169	0.12 36	1.80 101	0.17 120	5.30 133	11.82 435	2.98 153	3.64 162	1.50 150	1.21 183	5.25 175	3.92 343	0.13 412	0.01 127	0.04 436	0.22 396	0.10 207	0.14 80

TANstereo	1.32 78	0.79 206	2.93 105	0.37 87	0.11 27	1.81 103	0.01 4	3.56 25	4.36 178	4.53 198	4.96 194	0.41 91	0.68 126	1.22 22	0.59 48	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

LG-G_1	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 115	0.55 35	0.03 314	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 323

LG-G	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 115	0.55 35	0.03 314	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 323

MGS-Stereo	1.22 67	0.44 69	2.92 104	0.83 169	0.07 14	1.82 104	0.65 261	2.44 9	3.95 154	1.11 115	6.19 237	0.49 102	0.37 68	1.73 52	0.81 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 446	0.01 1

DCRE	2.21 173	0.95 266	3.17 127	2.10 336	1.30 344	1.86 107	0.05 38	5.33 136	4.69 198	3.59 169	9.37 333	3.81 236	1.18 177	2.34 86	1.22 172	0.01 170	0.97 422	0.00 1	0.30 445	0.04 104	1.97 470

castereo	1.02 45	0.69 184	1.26 1	0.46 107	0.19 73	1.89 108	0.76 294	5.61 160	2.37 62	0.78 91	2.65 127	0.32 80	0.40 77	1.25 26	1.00 134	0.01 170	0.32 312	0.00 1	0.24 405	0.03 75	0.22 146

StereoVision	2.42 203	1.18 314	5.14 300	1.15 201	2.64 428	1.89 108	0.28 157	6.61 223	4.72 199	2.14 137	10.52 361	3.84 237	0.52 106	5.33 178	2.29 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.04 23

MC-Stereo	1.87 124	0.49 101	3.52 164	2.82 427	1.07 296	1.90 110	0.12 88	4.89 115	3.27 98	3.66 172	3.58 160	0.56 112	1.45 198	5.79 194	0.81 94	0.00 1	1.19 483	0.00 1	0.21 389	0.11 221	1.95 469

ASMatch	3.41 300	0.62 162	3.59 179	1.99 326	0.48 175	1.91 111	0.66 262	7.01 240	4.43 182	6.25 254	22.02 483	4.56 272	4.72 364	7.78 312	1.85 235	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.03 272	0.02 43	0.21 139

DEFOM-Stereo	0.78 19	0.56 139	1.98 25	0.21 48	0.12 36	1.93 112	0.44 196	0.99 3	0.93 6	0.70 78	0.51 33	0.15 39	0.09 8	6.39 217	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 80

rvit_105_1	2.69 230	1.34 344	6.85 390	1.89 305	0.09 22	1.94 113	3.50 438	6.38 212	9.00 381	4.98 207	2.19 110	3.57 229	1.56 212	7.31 276	3.03 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.06 137	0.16 102

IGEV-Stereo++	1.03 47	0.32 23	2.03 31	0.25 59	1.94 395	1.94 113	0.01 4	3.57 26	2.52 66	0.70 78	1.80 98	0.10 35	1.14 168	1.34 36	0.55 35	0.01 170	0.75 376	0.00 1	0.00 1	0.04 104	1.57 411

H2IRNET	2.29 185	0.86 234	3.38 148	1.51 248	0.11 27	1.97 115	0.13 97	5.15 126	7.19 320	1.26 120	7.77 289	5.80 322	3.31 288	5.09 172	1.66 220	0.01 170	0.00 1	0.04 436	0.17 361	0.27 384	0.10 56

qqq	2.44 205	0.85 226	4.33 244	1.73 283	0.71 234	1.98 116	0.38 181	9.15 310	4.33 172	3.37 162	4.34 174	4.63 276	2.83 271	4.95 164	2.06 256	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.25 409	0.09 184	1.65 418

GLC_STEREO	0.87 32	0.39 44	1.55 7	0.72 149	0.01 1	1.98 116	0.55 229	3.52 24	3.54 121	0.96 105	1.63 84	0.19 45	0.41 80	1.29 30	0.58 43	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.08 47

IPLGR	2.46 206	0.68 180	7.02 394	0.22 51	0.16 61	2.01 118	0.22 142	7.01 240	6.62 290	7.10 308	5.92 231	2.91 193	2.27 244	5.12 173	1.52 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.41 222

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 45	0.42 56	3.22 131	0.48 111	0.63 218	2.02 119	0.27 156	5.79 172	1.32 35	0.82 97	0.75 45	0.87 126	0.23 33	1.24 25	0.86 102	0.15 417	0.58 346	0.00 1	0.26 426	0.03 75	0.49 242

Reg-Stereo(zero)	1.92 132	0.28 11	3.18 130	0.63 133	1.41 355	2.02 119	0.48 211	3.85 53	6.29 269	4.49 196	3.12 140	4.55 271	1.62 215	2.77 98	2.16 264	0.00 1	0.61 352	0.00 1	0.26 426	0.02 43	0.62 280

MIPNet	2.27 183	1.14 308	5.55 329	0.49 113	0.22 99	2.03 121	0.19 130	7.60 270	6.17 265	5.83 234	4.16 170	2.05 172	3.44 300	3.65 121	2.23 271	0.00 1	0.01 127	0.01 375	0.01 237	0.24 363	0.48 241

GwcNet-ADL	2.85 244	0.61 156	4.38 247	0.92 183	0.33 129	2.05 122	0.67 267	8.85 300	9.65 395	6.36 263	6.71 257	4.11 251	1.71 220	5.97 199	4.22 353	0.08 388	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.16 102

LCNet	2.94 255	0.55 128	2.57 73	1.03 194	0.59 211	2.05 122	1.55 381	5.51 149	4.19 166	6.08 250	10.58 363	4.54 270	6.63 419	7.59 303	0.90 111	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.76 496	0.31 405	3.43 506

IGEV-Stereo+	1.89 126	0.55 128	2.49 64	0.48 111	3.25 447	2.06 124	0.07 58	1.92 6	1.52 40	0.77 85	0.08 5	0.22 55	0.44 97	7.11 263	0.68 68	0.04 344	0.66 361	0.00 1	0.33 455	5.08 516	10.13 536

Prome-Stereo	3.73 327	0.39 44	2.62 80	1.05 195	0.52 194	2.06 124	4.58 455	4.88 112	3.95 154	9.34 408	20.39 474	4.03 246	7.02 429	7.86 315	1.31 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	4.52 516

SMoEStereo_RVC	1.13 60	0.92 253	1.82 15	0.80 165	0.09 22	2.07 126	0.16 116	3.61 28	2.17 59	0.38 17	1.37 77	0.19 45	0.29 47	7.04 257	1.02 140	0.00 1	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.19 319	0.51 247

fffft	1.13 60	0.71 195	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 127	0.63 254	4.19 75	2.10 56	0.42 27	0.75 45	0.24 63	0.20 27	6.89 244	1.08 147	0.00 1	0.12 263	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.53 252
1: 1. 1
WCG-NET	1.42 88	0.84 223	1.90 23	0.61 131	0.10 25	2.10 127	1.05 349	3.33 23	7.10 314	2.86 148	3.53 157	0.75 121	0.93 150	1.28 28	0.72 80	0.00 1	0.97 422	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.22 146

WCG-NET（raft）	1.70 117	0.97 275	2.01 30	0.40 94	0.17 64	2.10 127	0.97 337	3.05 17	6.47 280	2.89 150	3.17 141	4.31 264	1.03 159	3.85 127	0.60 51	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.01 237	0.18 312	0.41 222

CASnet	1.09 53	0.47 86	2.09 34	0.79 162	0.08 17	2.10 127	0.14 107	3.83 51	4.26 170	3.84 178	1.56 80	0.32 80	0.30 49	1.13 17	0.77 89	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ISRNet	4.11 360	0.88 244	6.63 380	3.46 467	2.64 428	2.11 131	0.26 154	7.72 278	6.60 287	11.29 456	17.98 463	8.21 372	2.60 259	6.81 242	4.72 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.25 165

IGEV-RUCA	0.88 34	0.27 6	1.43 5	0.59 124	0.33 129	2.12 132	0.49 216	3.65 29	1.79 50	1.04 110	0.16 14	0.24 63	0.55 110	2.95 103	0.57 41	0.12 409	0.21 293	0.20 485	0.25 409	0.22 346	0.33 193

x	2.30 186	0.82 217	3.85 196	2.23 358	0.72 237	2.12 132	0.81 304	9.48 324	4.82 208	3.83 177	2.76 128	3.49 225	2.30 247	3.48 114	2.25 272	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.22 396	0.09 184	1.66 422

test-1	2.14 161	0.54 122	6.32 370	1.07 196	1.22 326	2.13 134	0.54 225	6.40 214	4.80 207	3.55 167	5.23 201	4.02 245	0.71 130	1.95 62	2.15 263	0.08 388	0.98 429	0.00 1	0.08 306	0.02 43	1.07 362

HCRNet	2.74 239	0.83 220	4.19 234	0.45 104	3.31 450	2.18 135	0.22 142	7.59 268	5.76 250	6.08 250	4.89 191	5.21 298	2.74 265	8.04 328	3.10 315	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.09 51

DilatedVolume-Stereo	1.37 82	0.54 122	3.84 195	1.25 214	0.30 118	2.19 136	0.10 78	3.17 19	1.67 41	3.13 159	2.14 107	0.74 120	0.58 117	5.71 192	0.92 115	0.03 314	0.30 309	0.00 1	0.18 367	0.04 104	0.56 259

OMP-Stereo	3.15 274	1.19 316	3.49 162	4.34 496	0.51 190	2.20 137	1.21 359	6.67 225	6.52 284	7.99 351	6.24 243	8.38 381	2.44 253	9.65 413	1.92 244	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.15 93

GANet-ADL	2.40 201	0.65 169	3.92 209	2.22 355	0.11 27	2.23 138	0.47 201	9.29 319	7.27 323	4.77 201	5.95 232	3.96 242	1.26 187	3.08 107	2.27 275	0.04 344	0.08 241	0.02 408	0.00 1	0.15 288	0.21 139

fffy	1.43 90	0.95 266	2.85 100	1.42 238	0.61 213	2.25 139	0.19 130	4.74 104	1.32 35	0.26 5	2.77 129	0.21 49	0.39 76	6.97 253	0.73 82	0.00 1	0.79 381	0.00 1	0.00 1	0.19 319	2.03 475

HI	3.39 296	1.19 316	4.03 220	1.46 242	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 205	3.86 147	8.51 376	12.61 402	11.86 441	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.15 93

CoSv	3.39 296	1.19 316	4.03 220	1.46 242	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 205	3.86 147	8.51 376	12.61 402	11.86 441	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.15 93

GMM-Stereo	3.42 302	0.39 44	3.24 134	0.87 175	0.50 181	2.26 140	4.73 458	5.64 162	3.81 141	7.08 306	16.57 445	6.13 328	3.62 309	7.74 310	1.40 191	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.12 239	4.24 515

RCA-Stereo	2.19 170	0.46 79	3.22 131	0.47 109	0.33 129	2.27 143	0.47 201	5.60 158	15.20 463	2.86 148	5.61 220	0.78 122	3.15 277	1.71 50	0.48 17	0.00 1	0.90 402	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.26 168

AANet_RVC	5.41 419	2.61 460	8.17 423	2.25 364	1.30 344	2.27 143	1.64 385	10.82 361	18.54 486	8.01 353	18.09 464	8.39 382	3.31 288	11.37 454	8.98 441	1.15 495	0.38 325	0.02 408	0.00 1	0.17 301	0.70 307

KYRaft	3.68 321	0.43 60	2.53 70	0.89 178	0.49 178	2.28 145	3.89 441	5.30 133	3.82 143	8.99 394	19.28 469	6.54 339	4.96 372	7.92 319	0.96 127	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.06 137	5.17 517

SCV	2.06 145	0.84 223	3.74 187	3.56 471	1.22 326	2.30 146	0.76 294	7.87 280	3.29 101	0.59 63	2.83 130	0.67 116	0.58 117	8.00 322	0.91 114	0.00 1	0.89 400	0.00 1	0.48 480	0.41 430	2.18 484

XX-TBD	1.55 109	1.11 301	2.94 107	2.45 398	0.06 11	2.31 147	0.01 4	3.58 27	7.80 344	3.11 158	5.10 197	0.27 68	0.26 38	1.42 39	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

SCV_C0	1.89 126	0.92 253	4.30 242	0.85 172	1.06 295	2.33 148	0.10 78	7.61 271	4.42 181	1.05 111	2.20 111	0.26 66	0.43 95	7.70 307	1.08 147	0.02 273	1.05 452	0.00 1	0.21 389	0.17 301	1.97 470

AIO-Stereo	1.30 75	0.45 74	1.73 11	0.67 144	0.77 248	2.33 148	0.60 244	5.99 192	3.27 98	0.45 31	3.46 148	0.41 91	0.28 44	1.53 44	0.71 79	0.04 344	0.79 381	0.00 1	0.67 492	0.10 207	1.67 425

PSMNet-RSSM	3.69 322	1.36 348	4.54 263	2.44 397	1.90 391	2.35 150	0.69 273	11.77 387	6.38 276	6.60 280	11.85 388	7.70 363	5.61 398	6.66 232	3.67 327	0.00 1	0.00 1	0.02 408	0.01 237	0.17 301	0.10 56

Selective-IGEV	1.56 110	0.34 27	2.13 39	0.77 161	0.76 247	2.36 151	0.52 221	6.80 233	3.08 90	0.53 49	3.34 145	0.26 66	0.31 52	7.24 270	0.73 82	0.01 170	0.80 384	0.00 1	0.14 346	0.08 169	1.01 353

MM-Stereo_test1	1.90 130	0.63 164	2.65 83	1.43 239	0.56 206	2.37 152	0.54 225	5.36 144	5.81 252	4.00 184	1.78 95	0.42 95	0.83 144	7.32 277	1.28 178	0.00 1	1.03 448	0.00 1	0.00 1	0.35 415	1.64 417

AnonymousM	2.96 259	7.19 511	1.41 4	0.92 183	0.06 11	2.37 152	0.52 221	6.05 193	3.83 144	4.97 206	2.37 117	1.91 166	1.00 155	2.23 79	1.06 144	0.01 170	0.57 345	17.64 535	4.90 534	0.02 43	0.27 171

RAFT	2.94 255	1.29 335	4.06 224	1.36 225	0.50 181	2.39 154	0.91 332	6.11 198	3.25 97	6.64 282	7.30 277	9.96 404	4.20 338	6.03 202	2.21 266	0.00 1	1.02 446	0.00 1	0.02 257	0.54 454	1.01 353

GwcNet-RSSM	4.13 365	1.71 395	6.25 365	2.50 402	1.93 394	2.39 154	1.49 378	9.59 325	8.71 371	6.66 284	15.04 429	8.47 384	3.84 319	6.87 243	6.74 406	0.00 1	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.29 395	0.15 93

MM-Stereo_test3	2.10 157	0.94 264	2.59 77	1.66 266	3.95 475	2.42 156	0.78 297	6.58 221	7.29 325	1.94 135	4.90 192	1.23 138	0.65 123	3.77 124	1.38 189	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.00 1	0.38 425	0.77 323

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 86	0.74 201	2.72 91	0.73 152	1.26 334	2.42 156	0.02 19	3.78 41	8.16 356	1.81 134	2.94 135	0.28 71	0.32 59	1.51 43	0.76 85	0.04 344	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.19 127

LoS	1.03 47	0.43 60	2.53 70	0.64 134	0.14 47	2.42 156	0.26 154	5.64 162	2.93 77	1.08 113	0.24 21	0.49 102	0.45 99	2.31 84	0.83 99	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AEACV	1.27 72	0.38 38	2.61 78	1.75 285	1.21 325	2.44 159	0.85 318	4.79 106	1.67 41	0.71 82	0.26 23	0.29 73	2.00 231	2.30 83	0.66 67	0.01 170	0.95 414	0.00 1	0.42 474	0.12 239	2.07 477

FACV-RUCA	2.38 193	0.44 69	4.18 233	1.33 223	2.87 435	2.45 160	1.21 359	8.68 294	6.12 261	4.07 186	7.28 276	1.25 140	2.00 231	3.37 112	1.62 208	0.01 170	0.03 191	0.10 460	0.05 294	0.36 418	0.29 180

RSM	1.43 90	0.40 50	1.79 13	0.74 158	0.54 201	2.45 160	0.49 216	4.13 72	3.29 101	0.65 73	2.53 122	2.15 174	0.30 49	6.97 253	0.85 100	0.01 170	0.12 263	0.00 1	0.25 409	0.11 221	0.72 314

AIO-test1	2.49 208	1.41 358	3.78 192	0.87 175	5.11 503	2.46 162	0.93 335	6.49 219	14.84 460	0.95 103	2.85 132	0.92 127	0.31 52	6.05 205	1.88 238	0.15 417	0.07 237	0.00 1	0.21 389	0.21 339	0.31 187

rafts_anoy	2.09 153	1.42 361	3.34 145	2.87 432	2.72 431	2.46 162	0.17 120	6.20 204	6.48 281	3.40 164	2.25 114	1.91 166	1.32 188	3.59 118	1.75 230	0.01 170	1.52 508	0.00 1	0.01 237	0.06 137	0.28 177

IGEV++	1.58 111	0.81 213	2.66 84	1.35 224	0.99 285	2.47 164	0.98 340	7.35 260	3.70 134	0.82 97	2.24 113	0.44 97	1.18 177	2.08 71	1.15 157	0.03 314	1.18 482	0.00 1	0.05 294	0.17 301	2.00 474

MoCha-V2	1.83 123	0.87 242	3.33 144	1.41 236	1.27 335	2.50 165	0.20 135	5.60 158	3.90 151	0.98 106	3.30 144	0.35 88	1.58 214	7.09 260	0.80 90	0.00 1	1.52 508	0.00 1	0.23 402	0.06 137	1.70 433

TestStereo1	3.12 271	1.34 344	4.67 275	3.47 468	0.71 234	2.50 165	1.45 374	7.27 255	8.71 371	4.91 204	9.28 328	2.34 178	3.61 307	9.44 406	1.62 208	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 212

SA-5K	3.12 271	1.34 344	4.67 275	3.47 468	0.71 234	2.50 165	1.45 374	7.27 255	8.71 371	4.91 204	9.28 328	2.34 178	3.61 307	9.44 406	1.62 208	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 212

AE-Stereo	1.89 126	0.38 38	3.86 198	1.94 313	0.38 152	2.51 168	0.58 238	7.19 253	7.28 324	1.60 128	3.51 156	1.07 133	0.77 138	2.12 73	1.24 174	0.03 314	1.02 446	0.00 1	0.28 435	0.11 221	1.84 456

PSM-AAD	3.43 304	0.31 21	2.16 41	0.80 165	0.57 207	2.53 169	5.97 471	5.53 151	3.98 157	11.00 449	11.90 389	2.93 194	9.36 469	8.03 326	1.00 134	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.06 137	2.39 492

test_xeample3	1.71 120	1.75 402	6.64 381	0.90 180	0.29 116	2.55 170	0.90 329	4.08 69	2.36 61	0.56 59	0.24 21	0.23 57	0.31 52	7.51 296	2.73 301	0.00 1	0.70 370	0.00 1	0.36 464	0.18 312	1.92 467

IIG-Stereo	3.28 282	0.98 277	3.57 174	4.14 488	0.22 99	2.56 171	0.71 280	7.04 245	6.10 260	8.49 375	9.38 334	7.82 367	2.73 264	9.69 419	1.99 251	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 80

MyStereo06	2.71 233	1.05 293	5.43 319	1.39 231	1.20 323	2.57 172	0.10 78	10.39 346	4.79 206	5.54 229	6.16 236	6.39 334	2.33 249	3.40 113	1.35 188	0.01 170	1.24 487	0.00 1	0.21 389	0.13 261	0.50 243

MyStereo05	3.24 280	1.05 293	5.93 348	1.39 231	1.20 323	2.57 172	0.10 78	9.11 309	13.17 450	6.45 267	3.86 165	3.20 204	3.26 284	8.35 351	3.02 310	0.01 170	1.24 487	0.00 1	0.21 389	0.13 261	0.50 243

FTStereo	4.61 396	0.54 122	2.86 101	0.98 190	0.40 160	2.57 172	8.51 503	5.70 165	3.76 140	10.85 444	29.92 512	5.53 308	7.43 439	7.73 309	1.63 211	0.17 427	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.04 104	3.62 510

test_sample2	2.79 241	0.59 152	4.40 249	2.38 389	0.43 169	2.58 175	0.15 110	10.14 340	5.78 251	4.23 191	5.86 224	4.31 264	4.02 330	6.34 216	2.00 253	0.00 1	0.96 417	0.00 1	0.12 338	0.07 156	1.37 398

11t1	2.13 160	0.67 178	3.98 215	2.69 418	0.85 263	2.59 176	0.07 58	7.40 263	3.89 150	3.75 174	3.57 159	1.24 139	1.96 229	4.68 159	1.97 248	0.10 403	1.13 465	0.00 1	0.22 396	0.09 184	1.66 422

test_sample1	2.88 248	0.63 164	4.46 251	2.38 389	0.68 225	2.61 177	0.05 38	10.51 351	5.36 228	4.50 197	4.81 189	3.76 235	5.94 403	6.10 208	2.96 309	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.11 332	0.07 156	1.67 425

CES	1.72 121	0.40 50	1.82 15	0.65 138	7.83 519	2.62 178	0.13 97	5.35 142	2.68 69	0.36 12	1.30 74	0.33 82	0.32 59	1.92 61	0.72 80	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.56 456	7.35 525

RAFT-345	3.36 293	0.55 128	3.43 158	1.23 211	0.21 92	2.62 178	0.46 199	3.91 57	6.34 272	7.46 332	24.49 494	4.19 256	1.74 225	8.27 341	2.25 272	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 6

MyStereo07	1.64 114	1.15 309	2.61 78	1.28 218	1.49 361	2.63 180	0.45 197	6.45 217	2.94 78	1.10 114	1.61 82	0.29 73	0.60 120	7.45 290	0.80 90	0.01 170	1.27 490	0.00 1	0.25 409	0.11 221	0.42 227

MyStereo04	3.29 283	1.15 309	6.64 381	1.28 218	1.49 361	2.63 180	0.45 197	10.57 354	13.30 451	4.41 195	3.90 166	3.06 200	3.56 304	7.87 317	3.35 322	0.01 170	1.27 490	0.00 1	0.25 409	0.11 221	0.42 227

IGEV_Zeroshot_test	2.57 219	0.63 164	5.70 340	1.93 311	0.87 265	2.63 180	0.85 318	8.94 304	4.55 190	5.30 219	5.48 217	5.23 301	1.38 194	3.76 123	1.32 184	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.18 367	0.19 319	1.72 437

ACVNet	2.86 245	0.96 270	3.87 199	0.86 173	0.61 213	2.63 180	0.54 225	8.93 302	6.12 261	5.09 211	9.32 331	5.70 317	3.84 319	2.68 95	5.56 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.23 153

GANet-RSSM	3.67 319	1.16 311	4.56 268	3.24 458	2.03 400	2.63 180	0.50 218	11.53 383	6.83 302	6.25 254	10.58 363	7.35 356	6.65 420	6.77 240	2.94 308	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.00 1	0.26 372	0.12 70

AIO-test2	2.98 261	1.88 409	4.72 279	1.67 270	3.34 453	2.64 185	0.06 51	6.96 239	15.70 470	2.65 143	7.31 278	0.93 128	0.57 115	5.81 196	1.20 167	3.30 518	0.09 248	0.00 1	0.09 318	0.22 346	0.43 236

IPLGR_C	2.69 230	1.75 402	6.20 361	0.79 162	2.06 403	2.64 185	0.86 321	6.36 211	5.64 240	8.13 361	9.26 326	1.69 156	1.15 174	3.79 125	2.80 306	0.02 273	0.20 291	0.02 408	0.08 306	0.26 372	0.18 117

ACRE	2.67 228	1.66 390	6.50 375	0.72 149	2.03 400	2.65 187	0.84 313	5.97 191	5.52 236	7.85 343	9.23 324	1.72 157	1.09 161	4.09 136	2.73 301	0.02 273	0.19 284	0.02 408	0.08 306	0.26 372	0.21 139

CIPLG	2.72 236	1.69 391	6.02 352	0.80 165	2.14 405	2.66 188	0.84 313	5.90 183	5.59 238	8.12 360	9.58 337	1.74 158	1.14 168	4.53 154	2.82 307	0.02 273	0.19 284	0.02 408	0.09 318	0.26 372	0.22 146

IGEVStereo-DCA	1.54 106	1.71 395	2.99 115	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.73 83	0.16 14	0.23 57	0.32 59	7.57 301	2.72 299	0.00 1	0.49 339	0.00 1	0.16 351	0.17 301	1.82 449

rrr	1.64 114	1.71 395	6.31 369	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.92 334	4.25 79	1.75 47	0.73 83	0.16 14	0.23 57	0.32 59	7.57 301	2.72 299	0.00 1	0.49 339	0.00 1	0.20 383	0.17 301	1.68 428

MSKI-zero shot	2.23 177	0.49 101	2.49 64	1.60 256	0.81 256	2.69 189	0.29 159	6.82 234	2.50 64	4.37 194	7.61 284	3.65 233	0.26 38	8.62 371	0.63 60	0.01 170	1.09 457	0.00 1	0.25 409	0.03 75	0.46 237

iRaft-Stereo_5w	3.20 278	1.27 333	5.27 306	0.27 65	0.99 285	2.71 192	0.58 238	5.75 168	5.85 253	3.03 157	7.88 293	10.08 406	4.08 334	8.40 354	6.09 395	0.00 1	0.25 304	0.00 1	0.12 338	0.31 405	0.95 347

ICVP	2.53 213	0.47 86	3.64 183	1.20 209	0.69 228	2.71 192	0.84 313	10.63 355	4.66 196	4.31 193	8.99 317	2.75 190	1.93 228	2.91 102	4.07 350	0.06 371	0.24 301	0.01 375	0.01 237	0.13 261	0.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	2.16 164	1.31 338	2.76 94	2.38 389	3.33 451	2.72 194	0.51 219	5.34 137	4.64 194	6.13 252	3.98 167	1.63 155	2.51 256	3.02 106	1.64 215	0.00 1	0.76 379	0.00 1	0.02 257	0.14 272	0.27 171

RSM++	1.24 69	0.45 74	1.84 21	1.61 257	0.51 190	2.73 195	0.29 159	2.99 16	3.22 96	0.69 77	2.06 105	0.52 107	0.28 44	5.62 187	0.86 102	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.17 361	0.16 292	0.85 334

PSM-softLoss	2.38 193	0.48 93	4.28 239	1.94 313	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 225	3.50 108	6.33 259	6.33 246	2.93 194	0.97 152	8.90 382	1.88 238	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

KMStereo	2.38 193	0.48 93	4.28 239	1.94 313	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 225	3.50 108	6.33 259	6.33 246	2.93 194	0.97 152	8.90 382	1.88 238	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

ff7	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 351	0.12 239	1.82 449

ffff	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 351	0.12 239	1.82 449

11t	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.87 107	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 351	0.12 239	1.82 449

ccc-4	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 351	0.12 239	1.82 449

anonymousdsp	1.51 103	0.81 213	2.70 89	0.60 128	0.69 228	2.76 202	0.79 298	4.86 108	3.00 87	0.82 97	1.25 67	0.31 76	0.42 84	7.44 283	0.81 94	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.17 361	0.12 239	1.85 458

IGEV-Stereo	1.51 103	0.81 213	2.69 88	0.60 128	0.69 228	2.77 203	0.79 298	4.88 112	2.99 86	0.82 97	1.25 67	0.31 76	0.42 84	7.43 282	0.85 100	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.17 361	0.12 239	1.85 458
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DAS	4.18 367	0.53 118	6.20 361	2.20 351	3.69 464	2.78 204	3.12 426	8.69 295	10.29 403	9.39 410	12.80 406	4.58 273	7.20 432	9.08 394	2.70 297	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 196

SepStereo	4.22 370	0.53 118	6.20 361	2.20 351	3.69 464	2.78 204	3.12 426	8.69 295	10.29 403	9.39 410	12.80 406	4.58 273	7.20 432	9.74 420	2.70 297	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 196

FENet	2.35 190	0.59 152	3.28 138	2.32 381	0.27 114	2.78 204	0.13 97	7.68 276	6.09 259	5.38 222	2.12 106	4.84 284	3.33 293	4.98 166	2.66 293	0.02 273	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.40 212

HHNet	2.71 233	0.69 184	3.31 141	0.25 59	0.39 155	2.80 207	0.90 329	6.33 208	5.68 246	7.51 333	13.70 415	0.94 129	3.14 276	5.42 182	2.54 291	0.14 415	0.02 164	0.06 447	0.00 1	0.24 363	0.07 43

CFNet_pseudo	2.96 259	0.55 128	4.51 258	0.43 99	0.24 104	2.83 208	0.12 88	8.59 293	8.13 354	7.20 317	10.41 356	6.47 337	2.04 233	5.27 176	2.00 253	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.23 153

111	3.05 264	1.41 358	5.51 322	0.32 71	0.14 47	2.83 208	0.68 270	6.76 232	14.21 457	3.59 169	9.11 320	5.50 306	3.30 286	4.05 130	2.43 283	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 261	1.02 357

SMFormer	3.94 346	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.16 351	0.11 221	0.92 343

tta	3.96 350	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.16 351	0.13 261	1.24 382

qqq1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.12 338	0.13 261	1.24 382

fff1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.12 338	0.13 261	1.24 382

ffm	3.41 300	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	5.55 153	10.56 409	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	8.20 335	0.68 68	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.19 371	0.11 221	1.88 462

ff1	4.11 360	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	5.55 153	10.56 409	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 476	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.19 371	0.11 221	1.88 462

mmx	4.50 388	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	12.84 422	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 476	0.05 359	1.12 462	0.00 1	0.19 371	0.10 207	1.53 405

xxx	4.50 388	0.98 277	7.04 398	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	12.84 422	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 476	0.05 359	1.12 462	0.00 1	0.19 371	0.10 207	1.53 405

ProNet	1.58 111	0.86 234	3.17 127	0.75 160	0.72 237	2.84 210	0.66 262	5.91 187	3.28 100	0.37 13	1.47 78	0.40 90	0.37 68	7.19 266	0.70 75	0.02 273	0.98 429	0.00 1	0.05 294	0.20 328	1.77 446

RALCasStereoNet	2.39 200	1.73 400	3.59 179	2.38 389	2.69 430	2.84 210	0.18 125	5.29 132	4.94 212	2.45 141	5.62 222	2.22 176	0.79 143	7.48 295	1.63 211	0.00 1	1.75 511	0.00 1	0.00 1	0.14 272	2.03 475

ccs_rob	2.95 257	0.55 128	4.53 262	0.42 96	0.25 108	2.84 210	0.12 88	8.58 292	8.13 354	7.18 314	10.36 355	6.44 336	2.05 234	5.28 177	1.97 248	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.23 153

dad	5.10 413	2.61 460	6.76 388	1.23 211	0.14 47	2.85 221	0.36 175	7.98 283	14.88 461	10.84 443	17.06 450	15.59 466	3.29 285	7.24 270	4.39 360	1.20 496	0.10 254	4.02 523	0.49 482	0.20 328	0.69 303

cf-r	3.76 331	1.43 363	5.34 311	2.66 415	2.79 432	2.85 221	0.62 252	9.08 307	6.91 307	7.06 304	11.90 389	9.64 397	3.83 318	6.23 212	4.53 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 319	0.17 112

G2L-Stereo	3.74 328	1.56 379	5.82 343	1.71 277	2.04 402	2.87 223	0.58 238	9.79 329	6.49 283	7.82 342	7.97 297	8.57 386	2.36 250	9.19 399	7.45 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.40 212

PCWNet_CMD	3.14 273	0.51 111	4.47 254	0.44 103	0.26 113	2.87 223	0.15 110	9.66 326	9.78 397	7.28 323	11.50 379	6.84 348	2.40 251	4.47 151	1.83 234	0.01 170	0.02 164	0.02 408	0.00 1	0.06 137	0.29 180

MSMDNet	3.15 274	0.51 111	4.48 256	0.46 107	0.25 108	2.88 225	0.16 116	9.79 329	9.82 398	7.24 319	11.36 377	6.82 347	2.41 252	4.47 151	1.86 236	0.01 170	0.02 164	0.02 408	0.00 1	0.06 137	0.30 185

riskmin	2.49 208	0.22 1	3.34 145	2.33 383	1.78 378	2.89 226	0.46 199	7.35 260	6.95 309	2.75 146	1.67 88	6.75 342	5.08 380	3.24 110	1.93 245	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.27 432	0.02 43	1.73 439

AIO_test	1.34 79	0.72 198	3.32 143	0.86 173	1.19 321	2.90 227	0.80 300	4.46 93	3.34 103	0.77 85	0.86 51	1.48 149	0.30 49	2.95 103	0.49 18	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.13 344	0.04 104	1.24 382

IRAFT_RVC	2.98 261	0.66 173	4.23 238	2.20 351	0.40 160	2.91 228	5.04 463	7.03 244	4.21 167	6.59 279	5.52 218	5.02 294	4.77 365	8.41 356	2.30 281	0.01 170	0.17 281	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.05 29

DCVSM-stereo	3.32 286	0.51 111	3.40 156	1.79 289	0.79 250	2.94 229	0.48 211	7.31 257	5.69 247	11.47 459	5.61 220	10.63 417	5.93 402	5.74 193	3.63 326	0.03 314	0.09 248	0.03 426	0.00 1	0.12 239	0.11 65

PMTNet	1.48 100	0.43 60	2.77 95	0.31 70	0.17 64	2.94 229	0.33 172	3.66 31	5.27 221	1.11 115	1.28 71	0.28 71	0.92 148	4.32 146	0.90 111	4.89 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.05 29

UDGNet	2.92 253	7.79 514	4.92 289	3.01 439	0.08 17	2.96 231	0.20 135	4.77 105	8.93 377	2.91 151	2.85 132	0.95 130	1.00 155	6.46 220	1.66 220	1.46 501	0.00 1	5.33 527	0.92 501	1.95 502	0.19 127

iRaftStereo_RVC	1.88 125	1.22 326	2.63 81	0.95 187	0.06 11	2.96 231	0.05 38	6.08 197	3.99 158	3.92 182	4.88 190	2.53 183	0.62 121	3.62 120	1.19 166	0.00 1	1.19 483	0.00 1	0.00 1	0.37 421	1.29 390

STrans-v2	3.55 310	0.94 264	5.06 297	0.32 71	0.60 212	2.97 233	1.15 357	11.08 369	7.97 350	6.01 245	10.93 371	6.65 341	6.86 424	8.37 353	1.66 220	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.39 210

TRStereo	2.71 233	3.79 488	5.46 320	2.19 350	2.22 409	2.98 234	1.07 350	9.83 331	4.39 179	3.46 165	3.48 151	3.92 241	0.77 138	6.43 219	1.70 226	0.03 314	0.63 356	0.00 1	0.29 441	0.11 221	1.49 403

IPLG	2.63 226	1.09 297	5.67 337	0.73 152	0.31 122	3.00 235	0.25 152	6.84 235	6.02 257	7.93 346	6.31 245	1.91 166	1.72 222	7.47 292	2.53 286	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.58 267

999	1.42 88	0.85 226	2.23 49	1.37 228	0.35 138	3.01 236	0.64 257	3.91 57	2.83 74	0.38 17	3.35 146	0.19 45	0.25 36	7.37 279	1.12 152	0.01 170	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.21 139

HUF	1.64 114	1.03 288	4.14 227	1.19 208	1.34 349	3.02 237	0.40 185	4.88 112	3.60 125	0.79 93	2.87 134	0.83 125	0.31 52	2.88 101	0.81 94	0.06 371	2.03 516	0.00 1	0.00 1	0.16 292	2.41 495

NRIStereo	2.27 183	0.52 116	3.35 147	1.26 215	0.17 64	3.04 238	0.84 313	5.96 190	3.74 135	6.27 256	3.44 147	4.13 252	1.80 227	8.31 348	2.11 259	0.00 1	0.10 254	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.20 133

MIM_Stereo	2.83 242	1.20 324	5.27 306	1.41 236	1.16 317	3.07 239	0.33 172	6.67 225	3.95 154	5.17 216	10.11 350	4.25 262	1.73 224	8.32 349	1.64 215	0.00 1	0.36 322	0.00 1	0.01 237	0.22 346	1.69 430

PFNet	3.06 265	0.59 152	6.13 357	2.26 367	0.84 260	3.08 240	0.73 285	7.38 262	5.35 226	10.20 426	6.06 233	4.72 278	2.10 238	8.47 361	2.25 272	0.19 434	0.06 223	0.00 1	0.11 332	0.20 328	0.42 227

GrayStereo	3.86 339	0.33 24	2.63 81	1.66 266	0.62 216	3.09 241	7.92 500	6.43 216	3.88 149	10.61 436	16.51 444	5.75 319	8.40 454	6.75 236	1.58 201	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.62 489	0.04 104	0.38 208

SACVNet	4.55 390	1.88 409	5.55 329	3.38 464	1.68 373	3.11 242	2.76 415	12.44 410	6.43 278	11.07 452	11.31 376	10.53 415	5.13 382	9.88 427	4.56 366	0.08 388	0.02 164	0.00 1	0.01 237	0.38 425	0.80 329

RAFT-RH_RVC	4.04 354	0.69 184	3.59 179	1.91 308	0.43 169	3.11 242	0.13 97	3.80 44	6.60 287	11.26 455	31.68 518	5.20 297	1.66 216	8.30 346	2.27 275	0.09 399	0.00 1	0.00 1	0.03 272	0.03 75	0.02 6

PFNet+	2.52 212	0.47 86	4.97 292	0.95 187	0.18 69	3.12 244	0.73 285	4.98 116	6.97 310	7.95 347	6.38 249	2.51 182	1.18 177	8.05 329	1.82 233	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

xyz-stereo-finetune	1.38 84	0.91 249	2.91 102	0.10 18	0.05 5	3.13 245	0.66 262	4.12 71	3.01 88	1.06 112	1.91 101	0.69 117	0.37 68	6.31 214	2.14 261	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.13 75

EGLCR-Stereo	1.45 94	0.26 4	2.91 102	1.94 313	0.90 268	3.13 245	0.69 273	5.81 174	3.21 95	1.14 117	0.20 18	1.52 152	0.37 68	4.29 145	0.69 74	0.01 170	0.79 381	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 379

DN-CSS_ROB	3.00 263	2.14 430	7.33 403	2.67 417	0.78 249	3.13 245	0.07 58	6.68 229	4.22 168	5.51 227	12.12 392	2.33 177	1.21 183	8.69 374	2.51 285	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.15 93

RAFT+CT+SA	2.59 221	1.19 316	3.55 171	1.09 197	2.21 407	3.14 248	0.90 329	7.59 268	5.65 241	2.76 147	8.21 307	2.04 171	1.57 213	8.84 379	1.31 182	0.02 273	0.34 316	0.00 1	0.38 467	0.22 346	0.73 315

SA	3.34 288	1.29 335	4.84 283	1.99 326	0.57 207	3.15 249	1.39 372	7.66 275	9.94 399	4.86 203	10.87 370	2.97 197	4.61 359	9.88 427	1.38 189	0.00 1	0.60 350	0.00 1	0.19 371	0.25 371	0.37 205

CFNet-RSSM	2.26 180	0.43 60	3.24 134	1.28 218	0.31 122	3.19 250	0.40 185	7.62 273	7.29 325	5.88 235	4.68 186	5.32 302	1.68 217	2.26 81	1.04 141	0.01 170	0.09 248	0.00 1	0.31 449	0.03 75	0.16 102

model_zeroshot	1.98 138	0.70 191	4.98 293	2.25 364	1.07 296	3.20 251	0.13 97	7.01 240	3.34 103	3.46 165	3.77 163	2.69 189	0.42 84	2.86 100	1.18 165	0.06 371	0.85 392	0.00 1	0.25 409	0.02 43	1.40 399

RAFT-Stereo-weight	1.91 131	0.41 53	2.09 34	1.17 205	0.63 218	3.20 251	0.74 289	5.78 171	6.80 300	5.25 218	3.47 149	2.80 191	0.36 66	3.16 108	1.09 151	0.02 273	0.53 342	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 298

CFNet-ft	3.70 324	1.59 383	3.87 199	1.68 271	2.42 417	3.20 251	0.66 262	8.93 302	7.76 340	5.09 211	9.95 347	10.77 423	5.43 394	7.41 280	4.71 370	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 237	0.30 398	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 324	1.59 383	3.87 199	1.68 271	2.42 417	3.20 251	0.66 262	8.92 301	7.76 340	5.09 211	9.95 347	10.77 423	5.43 394	7.41 280	4.71 370	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 237	0.30 398	0.11 65

test_sample6	3.60 316	0.66 173	5.27 306	2.23 358	0.48 175	3.25 255	0.21 140	11.94 392	7.53 334	7.18 314	11.56 381	3.99 244	3.86 321	8.03 326	3.88 341	0.03 314	0.83 386	0.00 1	0.09 318	0.07 156	0.86 335

AACVNet	3.71 326	1.63 386	4.89 287	3.80 479	0.62 216	3.25 255	0.30 166	9.47 323	3.81 141	6.34 262	10.74 367	10.52 413	4.92 370	9.31 403	3.88 341	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.34 413	0.28 177

CrosDoStereo	4.05 356	0.71 195	3.52 164	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 515	6.34 209	4.96 213	9.04 395	16.44 441	4.92 287	7.28 434	8.29 343	3.84 339	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.18 312	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 356	0.71 195	3.52 164	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 515	6.34 209	4.96 213	9.04 395	16.44 441	4.92 287	7.28 434	8.29 343	3.84 339	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.18 312	0.19 127

CFNet_ucs	3.23 279	0.56 139	4.59 270	0.59 124	0.37 150	3.29 259	0.19 130	10.47 349	9.02 382	7.78 341	12.57 401	5.59 310	1.74 225	5.39 180	1.86 236	0.00 1	0.04 208	0.01 375	0.00 1	0.10 207	0.33 193

DFGA-Net	3.09 268	2.73 464	9.21 448	1.79 289	0.47 174	3.30 260	0.20 135	7.49 267	6.20 266	5.54 229	6.42 251	2.17 175	1.12 164	7.96 321	6.56 405	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 435	0.17 112

RALAANet	2.68 229	1.71 395	4.73 281	2.79 424	0.80 253	3.30 260	0.15 110	7.92 281	5.92 255	5.79 232	6.06 233	3.51 226	1.13 166	6.76 238	2.28 277	0.00 1	0.28 307	0.00 1	0.10 325	0.27 384	0.13 75

test_sample5	3.34 288	0.65 169	5.17 302	2.10 336	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 389	7.47 329	6.91 295	9.15 321	3.61 230	3.37 295	7.53 298	3.06 313	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.90 338

DualNet	3.48 305	0.65 169	5.17 302	2.10 336	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 389	7.47 329	7.18 314	11.56 381	3.61 230	3.37 295	7.53 298	3.06 313	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.90 338

AIO_rvc	1.48 100	1.01 286	3.51 163	0.95 187	1.16 317	3.32 264	0.96 336	4.83 107	3.38 105	0.79 93	1.75 91	1.31 141	0.31 52	2.66 94	0.62 57	0.02 273	1.09 457	0.00 1	0.04 290	0.12 239	1.82 449

gcap-zeroshot	2.22 174	0.68 180	5.64 333	0.79 162	1.15 315	3.33 265	0.73 285	7.14 252	4.59 192	3.86 179	1.79 97	8.42 383	0.56 114	3.00 105	0.89 109	0.02 273	0.66 361	0.00 1	0.26 426	0.01 18	0.83 332

test_for_model	7.41 457	28.34 541	2.84 99	22.38 539	16.53 540	3.40 266	0.91 332	6.72 231	4.54 188	8.04 355	2.84 131	1.04 132	0.43 95	0.86 5	0.60 51	9.67 532	3.31 534	0.00 1	0.08 306	26.60 546	9.03 528

pcwnet_v2	4.36 378	0.46 79	9.07 445	1.43 239	1.10 306	3.41 267	0.40 185	13.44 445	14.60 459	10.29 430	14.22 422	5.82 323	2.97 273	6.75 236	2.29 279	0.01 170	0.05 217	0.04 436	0.02 257	0.17 301	0.61 275

DisPM	2.59 221	0.47 86	4.32 243	1.89 305	0.20 83	3.42 268	0.63 254	5.56 156	5.60 239	8.66 382	7.05 268	2.82 192	1.03 159	9.05 393	1.07 146	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

OCTAStereo	2.38 193	0.48 93	3.90 206	2.16 342	0.11 27	3.42 268	0.42 190	7.06 246	3.74 135	6.91 295	5.26 202	2.63 187	1.32 188	8.41 356	1.70 226	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 1

NF-Stereo	2.38 193	0.48 93	3.88 204	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.08 251	3.75 137	6.91 295	5.29 206	2.65 188	1.33 190	8.40 354	1.67 223	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 6

RE-Stereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.07 248	3.75 137	6.91 295	5.26 202	2.62 185	1.33 190	8.41 356	1.72 228	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.01 1

TVStereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.07 248	3.75 137	6.91 295	5.26 202	2.62 185	1.33 190	8.41 356	1.72 228	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.01 1

CASS	2.62 225	0.57 146	4.28 239	0.90 180	0.38 152	3.45 273	0.22 142	9.91 332	4.46 183	7.33 328	7.92 296	3.53 227	3.59 306	4.16 139	1.49 195	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-IKP	2.04 143	0.57 146	3.54 169	0.20 39	0.20 83	3.45 273	0.62 252	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.44 180	3.46 224	1.50 201	6.20 210	1.00 134	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.08 47

DispNO	3.51 308	1.33 343	8.51 427	2.26 367	1.36 350	3.46 275	0.81 304	8.74 299	6.58 286	6.78 292	7.63 285	6.22 333	4.20 338	7.47 292	4.44 362	0.00 1	0.03 191	0.03 426	0.11 332	0.13 261	0.14 80

tt45	1.25 70	0.90 248	1.98 25	0.59 124	0.25 108	3.47 276	0.14 107	4.07 68	1.97 54	0.45 31	2.17 109	0.29 73	0.27 42	7.02 255	0.95 124	0.00 1	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.24 162

Pruner-Stereo	2.66 227	0.61 156	3.54 169	1.93 311	0.25 108	3.47 276	0.74 289	6.60 222	5.66 245	8.98 392	6.12 235	4.39 268	1.11 163	7.27 272	2.34 282	0.03 314	0.00 1	0.02 408	0.00 1	0.03 75	0.04 23

DeepStereo_RVC	2.15 162	0.55 128	3.26 136	0.21 48	0.19 73	3.47 276	0.68 270	5.76 169	3.60 125	6.36 263	4.19 172	3.42 215	4.44 347	5.04 169	1.59 204	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.18 117

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 292	1.28 334	8.51 427	1.86 300	1.83 384	3.51 279	0.31 167	10.50 350	4.32 171	2.74 145	5.87 226	10.30 410	4.53 354	4.66 158	3.16 318	0.02 273	0.87 399	0.00 1	0.97 502	0.38 425	1.43 400

4D-IteraStereo	1.99 140	1.32 341	3.77 191	0.13 31	2.84 434	3.51 279	1.03 344	4.26 80	5.38 229	5.50 226	1.03 61	3.86 238	0.38 75	2.44 90	1.88 238	0.00 1	0.43 330	0.00 1	0.01 237	0.11 221	1.84 456

Sa-1000	3.81 336	1.26 331	4.64 273	2.29 376	0.55 205	3.51 279	1.58 382	8.37 287	9.13 385	7.97 348	17.42 457	3.98 243	2.76 267	9.61 412	1.68 224	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.18 367	0.23 358	0.27 171

TransformOpticalFlow	3.50 306	0.83 220	4.85 284	1.09 197	0.31 122	3.52 282	0.14 107	10.32 342	8.02 351	5.78 231	13.25 411	6.63 340	4.91 369	8.36 352	1.63 211	0.00 1	0.01 127	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.24 162

Gwc-CoAtRS	2.16 164	0.42 56	3.13 125	1.28 218	0.31 122	3.52 282	0.39 184	6.56 220	6.31 271	5.38 222	5.11 198	5.47 305	1.70 219	2.00 66	1.08 147	0.01 170	0.19 284	0.00 1	0.25 409	0.02 43	0.16 102

DMCA-RVC	3.59 315	1.98 422	8.68 432	2.30 377	1.48 360	3.54 284	0.55 229	8.40 288	5.43 233	9.37 409	5.90 227	8.34 377	3.21 280	7.19 266	4.46 363	0.06 371	0.11 258	0.08 458	0.02 257	0.21 339	0.40 212

testlalala2	2.34 189	0.64 167	2.49 64	9.58 520	6.50 510	3.57 285	0.18 125	5.34 137	3.20 94	3.87 180	4.57 185	3.12 203	0.52 106	1.49 40	0.44 8	0.00 1	0.31 311	0.00 1	0.43 476	0.12 239	0.40 212

ITSA-stereo	4.02 352	0.73 200	4.51 258	2.16 342	0.31 122	3.58 286	0.70 278	13.77 454	15.84 471	7.13 310	6.59 256	4.25 262	3.48 302	9.04 392	6.12 397	0.09 399	0.08 241	0.11 461	0.10 325	0.19 319	1.54 407

anonymousdsp2	2.20 172	0.57 146	4.59 270	1.69 273	0.82 258	3.58 286	0.48 211	8.57 291	3.63 129	3.37 162	3.03 138	3.32 206	1.00 155	5.57 186	0.80 90	0.01 170	0.94 409	0.02 408	0.15 349	0.06 137	1.89 465

UGAM	4.25 374	0.86 234	5.73 341	0.45 104	0.22 99	3.61 288	1.18 358	5.51 149	15.39 465	4.99 209	12.34 397	15.09 464	3.71 314	10.58 440	3.76 333	0.00 1	0.46 335	0.00 1	0.34 459	0.36 418	0.36 204

GMStereo_Zeroshot	2.92 253	2.33 448	6.12 356	1.66 266	0.36 145	3.61 288	0.09 70	5.95 189	6.20 266	7.15 312	7.11 272	8.37 378	0.91 147	6.17 209	1.97 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.14 80

R-Stereo Train	2.60 223	0.46 79	2.94 107	1.10 199	0.18 69	3.61 288	0.60 244	6.88 236	3.50 108	9.13 399	17.23 454	1.77 160	0.77 138	2.03 68	1.65 217	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 223	0.46 79	2.94 107	1.10 199	0.18 69	3.61 288	0.60 244	6.88 236	3.50 108	9.13 399	17.23 454	1.77 160	0.77 138	2.03 68	1.65 217	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	3.82 337	1.87 408	5.65 335	1.31 222	1.64 366	3.62 292	0.81 304	14.47 463	5.03 218	8.03 354	10.78 368	6.95 351	2.26 243	8.92 384	4.32 358	0.07 379	0.03 191	0.00 1	0.01 237	0.37 421	0.29 180

GMStereo	2.07 146	1.56 379	5.64 333	0.74 158	0.05 5	3.63 293	0.01 4	5.17 127	11.27 430	4.22 190	2.44 120	0.53 109	0.49 102	4.06 132	1.01 138	0.22 442	0.00 1	0.00 1	0.14 346	0.18 312	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	3.90 342	1.43 363	8.20 424	3.03 441	2.28 413	3.64 294	0.64 257	10.11 338	7.09 313	10.20 426	7.08 269	8.73 389	3.57 305	7.44 283	4.00 348	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.01 237	0.04 104	0.40 212

LL-Strereo	5.14 415	2.29 443	8.95 441	1.26 215	5.05 502	3.66 295	1.40 373	10.33 343	8.98 379	8.71 383	8.24 308	10.70 420	11.10 479	12.66 474	5.36 386	0.05 359	1.35 499	0.00 1	0.00 1	0.38 425	2.23 488

AAGNet	3.50 306	0.49 101	3.38 148	1.91 308	0.41 165	3.66 295	1.02 343	5.14 125	5.16 220	9.65 419	7.75 288	4.91 286	6.23 411	7.45 290	12.73 486	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38

ROB_FTStereo_v2	2.04 143	0.56 139	3.56 173	0.20 39	0.21 92	3.66 295	0.72 283	5.89 178	3.51 113	5.91 237	4.46 182	3.42 215	1.50 201	6.08 206	0.93 119	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

ROB_FTStereo	2.03 142	0.57 146	3.57 174	0.20 39	0.21 92	3.66 295	0.73 285	5.89 178	3.51 113	5.92 242	4.35 176	3.37 211	1.50 201	6.02 200	0.90 111	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

HUI-Stereo	1.94 134	0.56 139	3.55 171	0.20 39	0.20 83	3.67 299	0.63 254	5.89 178	3.53 119	5.92 242	4.44 180	3.41 214	1.51 205	4.21 141	0.89 109	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.11 65

Patchmatch Stereo++	2.09 153	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.20 83	3.68 300	0.64 257	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.41 177	3.42 215	1.51 205	7.07 258	0.95 124	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56
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
iGMRVC	2.09 153	0.56 139	3.59 179	0.20 39	0.21 92	3.68 300	0.71 280	5.89 178	3.53 119	5.92 242	4.46 182	3.44 221	1.51 205	6.93 250	0.98 129	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

iRAFT	2.09 153	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.20 83	3.68 300	0.64 257	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.41 177	3.42 215	1.51 205	7.07 258	0.95 124	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

PSM-adaLoss	2.02 141	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.21 92	3.69 303	0.69 273	5.89 178	3.52 115	5.91 237	4.43 179	3.42 215	1.50 201	5.63 188	0.94 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

cross-raft	2.25 179	0.48 93	2.96 114	1.87 301	0.94 278	3.72 304	0.47 201	7.61 271	4.15 163	5.37 221	5.68 223	6.17 330	1.40 195	2.15 75	1.06 144	0.01 170	0.22 294	0.00 1	0.19 371	0.03 75	0.41 222

LL-Strereo2	2.22 174	1.39 356	3.39 150	1.26 215	1.01 289	3.73 305	1.47 376	6.47 218	4.61 193	4.66 200	2.64 126	4.17 255	0.37 68	6.03 202	1.61 206	0.09 399	0.24 301	0.00 1	0.08 306	0.08 169	1.16 375

mmm	3.07 266	0.76 203	4.50 257	2.27 371	1.24 330	3.75 306	0.12 88	10.03 337	5.12 219	6.43 265	11.19 374	3.10 202	3.20 279	4.54 155	1.78 232	0.02 273	1.19 483	0.00 1	0.30 445	0.09 184	1.79 448

GASNet	5.62 422	5.76 505	12.05 471	5.03 505	2.08 404	3.77 307	1.53 380	12.92 426	11.62 433	9.64 416	7.40 280	8.58 387	7.54 441	14.76 491	8.25 427	0.02 273	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.81 478	0.52 250

RAFT_R40	2.83 242	0.46 79	3.85 196	1.38 230	0.32 128	3.78 308	0.97 337	6.16 200	4.82 208	9.74 421	6.35 248	4.96 290	3.94 329	8.78 377	1.05 142	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

DeepPrunerF	7.18 454	3.58 482	25.29 523	4.27 493	7.20 515	3.78 308	4.64 457	14.03 457	20.86 497	8.85 387	10.57 362	7.35 356	7.88 447	12.16 468	10.66 467	0.25 453	0.16 277	0.29 492	0.43 476	0.77 473	0.65 289

iResNet_ROB	4.67 400	1.77 405	5.93 348	2.47 400	0.95 281	3.78 308	0.36 175	15.65 475	17.36 479	8.75 385	11.23 375	7.05 353	4.60 358	8.94 387	4.23 354	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.15 93

DMCA	3.08 267	1.10 298	6.20 361	1.82 296	0.90 268	3.80 311	0.55 229	9.76 327	5.42 231	6.56 278	6.47 253	7.06 354	2.09 235	4.05 130	5.46 387	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.16 102

Selective-RAFT	1.92 132	0.54 122	3.87 199	1.15 201	0.21 92	3.83 312	0.06 51	5.00 117	4.68 197	1.59 127	2.14 107	3.05 198	2.77 268	6.63 228	1.34 187	0.00 1	0.95 414	0.00 1	0.32 452	0.05 125	0.19 127

CRE-IMP	2.08 147	0.51 111	3.43 158	0.35 83	0.19 73	3.85 313	0.83 312	5.77 170	3.43 107	5.81 233	4.24 173	3.45 223	0.83 144	6.56 222	1.99 251	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.20 133

test_sample4	3.29 283	0.64 167	5.38 314	2.08 334	0.53 197	3.91 314	0.15 110	12.13 397	7.50 331	7.04 303	7.50 281	3.64 232	3.19 278	6.95 251	3.14 317	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.92 343

testlalala	1.80 122	0.49 101	2.67 86	1.24 213	0.46 172	3.91 314	0.87 326	6.62 224	2.96 80	6.78 292	3.83 164	1.74 158	0.40 77	1.57 47	0.76 85	0.01 170	1.16 478	0.00 1	0.38 467	0.01 18	0.17 112

UCFNet_RVC	3.37 294	1.25 330	3.30 139	2.55 411	1.80 380	3.92 316	1.28 367	12.49 412	7.16 316	5.12 214	7.88 293	8.14 370	4.59 357	5.67 190	2.11 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.07 43

SST-Stereo	2.86 245	0.45 74	3.64 183	1.46 242	0.36 145	3.94 317	0.80 300	6.07 196	4.46 183	10.96 448	6.21 238	4.94 289	4.14 336	8.85 380	0.93 119	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

test_xeample	4.78 406	0.93 255	4.68 278	1.48 246	1.28 337	3.94 317	0.13 97	13.35 442	8.62 368	8.21 364	11.63 383	3.43 220	3.54 303	7.59 303	23.47 520	0.02 273	1.16 478	0.00 1	0.25 409	0.11 221	1.74 442

RAFT_CTSACE	3.62 318	1.65 388	5.41 316	1.36 225	3.08 441	3.95 319	1.03 344	4.62 101	4.65 195	5.33 220	17.73 461	7.63 362	2.71 262	10.98 444	1.15 157	0.00 1	0.48 338	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.25 165

test_4	2.58 220	0.70 191	3.30 139	0.43 99	0.30 118	3.97 320	1.11 355	3.91 57	3.83 144	4.15 189	17.20 453	3.44 221	0.52 106	6.60 225	1.58 201	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.11 332	0.20 328	0.20 133

iRaft-Stereo_20w	3.11 269	0.49 101	6.09 355	1.01 191	1.25 331	3.99 321	1.00 342	14.00 456	4.73 200	6.70 290	6.27 244	2.34 178	2.28 246	7.29 275	1.58 201	0.01 170	0.75 376	0.00 1	0.73 495	0.10 207	1.63 416

UGAM-zero	3.92 344	0.49 101	5.26 305	1.17 205	0.89 266	4.00 322	0.47 201	12.42 409	3.62 128	5.46 225	5.86 224	15.76 468	8.92 465	8.63 372	2.44 284	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.89 499	0.03 75	1.27 388

EAI-Stereo	2.75 240	0.54 122	3.17 127	0.91 182	1.28 337	4.02 323	5.30 467	12.39 407	4.76 201	2.51 142	7.10 271	1.22 137	0.94 151	6.03 202	1.96 247	0.01 170	0.56 343	0.00 1	1.38 512	0.04 104	0.95 347

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 359	1.65 388	13.34 479	2.14 341	1.84 385	4.03 324	0.98 340	13.13 437	4.97 216	4.53 198	11.37 378	9.85 402	1.97 230	4.88 163	2.74 303	0.03 314	0.90 402	0.00 1	1.11 505	0.84 479	1.72 437

Consistency-Raft	9.58 488	5.11 501	13.00 476	5.61 508	8.92 524	4.03 324	5.07 464	19.73 509	24.90 510	11.32 457	29.86 510	13.36 450	6.16 408	8.00 322	13.47 493	0.67 484	0.34 316	1.81 514	4.36 533	12.23 529	3.62 510

testlalala_base	3.54 309	0.53 118	3.53 167	2.31 379	2.22 409	4.04 326	0.61 248	6.91 238	2.73 70	2.69 144	4.17 171	1.78 163	0.51 104	2.02 67	1.08 147	13.13 542	3.23 533	0.00 1	0.35 462	16.60 536	2.27 489

TDLM	4.58 393	1.79 407	5.03 295	2.45 398	1.32 347	4.04 326	7.15 493	11.60 385	11.46 431	6.91 295	12.69 404	5.94 324	5.03 374	9.74 420	3.80 338	0.67 484	0.00 1	0.01 375	0.05 294	0.23 358	1.78 447

PS-NSSS	4.22 370	2.53 455	5.89 347	1.01 191	2.93 436	4.05 328	1.93 395	11.44 379	8.94 378	7.14 311	14.70 428	4.96 290	2.60 259	9.09 395	3.92 343	0.40 469	0.04 208	0.83 504	0.00 1	1.09 483	1.02 357

G2L-Stereo_test	3.88 341	1.39 356	4.86 285	2.98 437	1.49 361	4.11 329	1.13 356	12.05 395	6.83 302	8.42 369	9.17 322	9.49 395	2.71 262	7.03 256	5.22 384	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.52 250

CVANet_RVC	4.68 401	1.93 416	5.57 331	2.61 413	1.86 389	4.12 330	4.94 461	12.11 396	9.29 388	8.05 357	11.08 372	10.28 409	6.48 416	9.52 410	3.19 321	0.45 473	0.01 127	0.00 1	0.12 338	0.23 358	1.75 443

THIR-Stereo	3.94 346	1.12 305	3.06 122	0.23 54	0.13 42	4.17 331	6.40 480	5.83 176	4.54 188	10.46 433	16.98 449	6.49 338	7.44 440	8.00 322	3.58 325	0.01 170	0.07 237	0.07 452	0.00 1	0.14 272	0.06 38

ToySt	3.39 296	0.89 247	9.29 450	1.47 245	0.94 278	4.20 332	1.98 396	7.33 258	5.42 231	3.01 156	6.75 259	8.67 388	5.10 381	5.43 183	3.72 331	0.07 379	0.89 400	0.00 1	0.23 402	0.28 387	2.13 481

coex_refinement	4.34 377	1.44 367	4.46 251	3.08 450	1.46 359	4.22 333	0.36 175	11.92 391	8.33 359	8.48 374	13.41 412	9.90 403	3.40 298	6.95 251	8.54 430	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.71 310

MyStereo8	3.30 285	1.69 391	6.28 367	2.51 403	3.79 469	4.22 333	0.07 58	7.43 265	6.39 277	6.51 272	10.13 351	4.23 260	1.45 198	2.79 99	5.08 380	0.06 371	1.49 506	0.00 1	0.40 470	0.26 372	1.33 393

AdaStereo	3.34 288	0.74 201	4.00 218	3.10 451	0.51 190	4.22 333	1.25 364	12.84 422	8.39 362	6.33 259	9.55 336	5.77 320	1.54 210	5.53 185	2.74 303	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.15 93
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.
FADNet-RVC	4.36 378	2.62 462	14.51 489	2.01 330	0.44 171	4.27 336	1.27 365	12.61 415	7.89 345	3.76 175	4.05 169	10.63 417	4.34 343	9.87 425	7.66 420	0.03 314	0.09 248	0.00 1	0.03 272	0.65 460	0.50 243

Anonymous3	1.96 136	0.61 156	7.58 412	0.42 96	0.51 190	4.28 337	0.52 221	5.56 156	2.76 71	2.35 138	3.47 149	1.50 150	1.13 166	5.92 198	1.54 198	0.23 448	0.23 298	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.47 238

GEStereo_RVC	3.95 348	1.21 325	6.13 357	2.30 377	1.22 326	4.29 338	2.96 420	12.39 407	8.24 357	7.25 321	6.79 260	7.58 361	4.22 340	9.16 396	4.56 366	0.04 344	0.01 127	0.02 408	0.02 257	0.19 319	0.42 227

MLCV	3.76 331	1.52 376	6.93 392	1.66 266	0.31 122	4.31 339	0.32 169	7.92 281	7.68 339	9.55 414	12.12 392	5.17 296	2.74 265	10.00 432	4.49 364	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.27 171

GCAP-BAT	2.26 180	0.61 156	3.67 185	1.48 246	0.81 256	4.32 340	0.77 296	4.87 111	4.04 160	3.97 183	5.41 212	4.38 267	0.59 119	6.20 210	1.17 161	0.02 273	1.14 472	0.00 1	0.55 486	0.07 156	1.22 380

iResNetv2_ROB	4.72 402	2.26 436	8.87 440	3.20 456	1.25 331	4.32 340	1.73 389	14.22 460	10.62 412	10.53 435	12.13 394	7.77 364	5.54 397	8.29 343	2.76 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.55 255

tg	2.18 167	1.13 307	2.74 92	0.84 171	0.13 42	4.33 342	0.05 38	6.21 205	4.90 211	4.06 185	5.30 211	2.55 184	0.92 148	7.28 273	0.99 131	0.00 1	0.60 350	0.00 1	0.00 1	0.37 421	1.12 371

ttt	4.41 385	0.70 191	3.95 213	2.53 407	2.01 398	4.34 343	0.41 188	13.09 436	11.69 434	7.20 317	12.20 395	4.15 254	3.35 294	9.54 411	10.11 456	0.07 379	1.11 461	0.00 1	0.19 371	0.10 207	1.47 401

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 360	1.53 378	6.87 391	3.04 443	3.33 451	4.34 343	0.59 243	11.36 378	7.92 348	8.98 392	7.98 298	9.72 399	3.82 317	7.92 319	4.43 361	0.15 417	0.02 164	0.03 426	0.03 272	0.07 156	0.14 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-ROB	3.74 328	1.37 353	5.05 296	1.95 317	1.14 313	4.45 345	0.43 194	12.31 403	6.36 274	7.88 345	5.42 213	11.10 431	2.11 239	8.53 365	6.31 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 301	0.33 193

castereo++	1.38 84	0.97 275	2.82 96	0.59 124	0.52 194	4.45 345	0.97 337	5.22 130	1.87 53	0.41 23	2.28 115	1.87 164	0.15 20	4.14 138	0.42 7	0.00 1	0.41 328	0.00 1	0.30 445	0.05 125	0.22 146

ARAFT	3.32 286	1.74 401	7.92 420	0.64 134	0.15 55	4.45 345	2.89 416	8.20 286	6.30 270	9.23 404	7.12 273	5.58 309	1.24 186	8.60 368	1.69 225	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.35 415	0.35 201

test_sample7	3.75 330	0.67 178	4.34 245	2.21 354	0.35 138	4.47 348	2.08 400	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	7.22 268	2.53 286	0.07 379	1.04 449	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.66 422

test_5	3.16 276	1.18 314	4.96 291	2.33 383	3.10 443	4.51 349	1.27 365	7.47 266	7.61 338	3.00 155	7.38 279	5.37 304	4.06 331	8.28 342	1.54 198	0.00 1	0.34 316	0.00 1	0.02 257	0.21 339	0.62 280

GES	2.69 230	0.72 198	5.34 311	1.82 296	0.05 5	4.51 349	1.04 347	10.39 346	4.18 165	5.53 228	6.72 258	1.92 169	3.30 286	5.16 174	2.67 294	0.06 371	0.01 127	0.06 447	0.01 237	0.20 328	0.14 80

iResNet	4.04 354	1.46 371	8.72 434	3.25 459	0.36 145	4.54 351	0.47 201	9.06 305	10.40 407	7.98 349	12.82 408	4.06 249	3.22 281	8.82 378	4.95 377	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.55 255

test_sample3	3.27 281	0.62 162	5.29 310	2.24 362	0.58 210	4.62 352	0.16 116	12.15 400	7.51 332	6.44 266	7.25 275	3.72 234	3.03 275	6.73 235	3.17 320	0.01 170	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.88 337

DRaft	3.83 338	0.65 169	3.39 150	0.22 51	0.16 61	4.67 353	1.30 369	5.82 175	4.86 210	10.26 429	21.65 479	3.24 205	8.62 459	7.53 298	3.76 333	0.05 359	0.10 254	0.00 1	0.14 346	0.12 239	0.16 102

HH	2.88 248	0.82 217	4.07 225	1.71 277	0.54 201	4.71 354	0.69 273	8.72 297	3.57 123	1.80 131	6.49 254	7.81 365	3.92 327	8.93 385	0.99 131	0.00 1	1.06 453	0.00 1	0.03 272	0.05 125	1.69 430

HanStereo	2.88 248	0.82 217	4.07 225	1.71 277	0.54 201	4.71 354	0.69 273	8.72 297	3.57 123	1.80 131	6.49 254	7.81 365	3.92 327	8.93 385	0.99 131	0.00 1	1.06 453	0.00 1	0.03 272	0.05 125	1.69 430

DIP-Stereo	2.12 159	0.98 277	3.94 211	0.20 39	0.11 27	4.73 356	0.13 97	9.27 317	4.40 180	6.46 268	5.03 196	0.45 99	0.72 132	3.79 125	1.94 246	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.24 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FADNet	4.55 390	2.35 449	13.60 480	1.87 301	0.80 253	4.74 357	0.75 292	14.47 463	12.41 439	4.07 186	5.45 216	9.64 397	5.03 374	8.86 381	4.82 373	0.20 437	0.04 208	0.07 452	0.05 294	1.27 490	0.40 212

RAFT-Test	2.49 208	0.45 74	4.35 246	1.89 305	1.28 337	4.83 358	0.68 270	7.19 253	4.51 187	5.00 210	7.09 270	6.81 346	1.12 164	2.22 77	1.16 160	0.01 170	0.63 356	0.00 1	0.33 455	0.05 125	0.20 133

hitnet-ft	3.95 348	1.16 311	3.92 209	0.89 178	0.73 239	4.88 359	0.54 225	9.78 328	7.91 347	7.42 330	10.24 352	12.50 447	4.84 367	8.15 333	5.56 389	0.03 314	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.24 363	0.12 70

s12784h	2.10 157	0.38 38	3.31 141	0.17 37	0.09 22	4.89 360	0.13 97	7.34 259	8.06 353	3.87 180	4.47 184	0.60 115	1.19 182	6.78 241	0.63 60	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

Any-RAFT	2.33 188	0.36 32	2.35 58	1.58 255	0.84 260	4.93 361	0.55 229	9.10 308	5.93 256	4.30 192	4.90 192	5.79 321	2.22 242	2.75 97	0.51 25	0.02 273	0.32 312	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 117

1111x	4.96 411	1.04 291	7.09 400	1.75 285	1.05 293	5.03 362	0.32 169	13.52 446	10.70 414	6.68 285	10.35 354	8.81 391	6.01 405	10.65 441	12.78 487	0.07 379	1.24 487	0.00 1	0.33 455	0.11 221	1.75 443

RASNet	5.00 412	1.19 316	5.69 338	3.68 475	4.80 498	5.04 363	1.29 368	10.26 341	8.99 380	5.89 236	11.65 384	10.55 416	9.76 470	9.96 431	10.32 461	0.20 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.73 315

DEmStereo	3.86 339	0.54 122	4.04 222	0.26 63	0.17 64	5.17 364	2.45 407	4.70 102	4.34 176	8.37 368	19.94 472	5.06 295	10.13 473	7.86 315	3.93 345	0.01 170	0.01 127	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.10 56

psm_up	4.33 376	1.34 344	4.43 250	2.27 371	2.62 425	5.29 365	3.30 436	11.49 380	6.89 305	8.05 357	8.06 303	10.09 408	11.10 479	7.12 265	3.76 333	0.24 450	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.37 205

BEATNet_4x	3.69 322	2.12 429	8.11 422	1.82 296	0.16 61	5.30 366	1.04 347	10.87 362	6.14 264	7.09 307	8.42 310	4.99 292	4.42 346	5.89 197	6.23 401	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.00 1	0.32 410	0.84 333

EDNetEfficient	14.14 516	6.71 509	56.12 551	2.99 438	3.58 460	5.38 367	8.49 502	9.35 322	33.24 522	40.73 540	30.21 513	18.04 487	22.92 523	12.13 466	26.26 529	0.16 423	0.24 301	0.07 452	1.15 506	2.58 509	2.39 492

CFNet	4.03 353	1.97 421	6.30 368	2.70 419	1.64 366	5.41 368	0.22 142	12.14 399	10.28 402	5.24 217	11.15 373	6.43 335	3.70 313	8.97 390	4.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.13 75

DualNet (step1)	4.40 382	1.36 348	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	7.22 268	2.53 286	1.74 506	1.04 449	3.05 518	2.96 523	0.22 346	1.35 395

test_sample9	6.40 435	1.36 348	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	12.52 470	13.17 489	1.74 506	25.14 558	3.05 518	2.96 523	0.22 346	1.35 395

test_sample8	8.50 476	1.36 348	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	12.78 420	6.78 299	17.61 499	9.29 330	24.63 512	19.17 509	12.52 470	13.17 489	1.74 506	25.14 558	3.05 518	2.96 523	0.22 346	1.35 395

HITNet	3.11 269	1.38 355	5.35 313	2.23 358	0.12 36	5.59 372	0.58 238	9.95 336	5.72 248	6.62 281	7.91 295	3.90 240	3.24 282	4.39 147	4.58 368	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.57 261
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
tt1	2.53 213	0.91 249	3.53 167	2.92 433	0.53 197	5.60 373	0.61 248	5.55 153	10.56 409	1.54 126	3.54 158	0.34 86	3.00 274	8.20 335	0.68 68	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.03 272	0.11 221	1.88 462

FADNet_RVC	4.24 372	2.32 447	14.23 486	1.18 207	0.79 250	5.64 374	0.60 244	11.50 381	7.19 320	3.68 173	8.08 305	4.14 253	4.06 331	10.29 437	7.47 417	0.36 467	0.44 333	0.18 482	0.47 479	0.93 481	1.23 381

Anonymous_2	4.74 405	0.98 277	4.46 251	2.35 385	2.27 412	5.66 375	0.67 267	8.08 285	5.28 222	4.98 207	2.60 124	8.74 390	6.92 426	5.79 194	3.46 324	0.24 450	1.70 510	5.16 526	18.18 551	5.41 518	1.85 458

ACVNet-DCA	2.41 202	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	9.15 310	4.33 172	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.09 184	1.65 418

xx1	2.73 238	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	5.34 137	10.76 415	1.42 121	3.48 151	4.63 276	2.83 271	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.25 409	0.09 184	1.65 418

1test111	2.31 187	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	9.15 310	4.33 172	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	4.95 164	2.06 256	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.09 184	1.65 418

cc1	2.56 218	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	5.34 137	10.76 415	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.12 239	1.89 465

ac_64	3.98 351	0.86 234	5.10 298	3.17 453	3.43 457	5.80 380	0.70 278	10.87 362	4.96 213	8.94 391	6.46 252	10.70 420	5.52 396	7.44 283	5.10 382	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.31 187

RAFT + AFF	4.63 397	2.28 440	7.43 409	1.51 248	2.38 415	5.81 381	6.49 482	10.74 358	8.53 367	7.75 339	8.95 316	7.47 359	6.68 423	9.17 398	5.06 379	0.08 388	0.47 337	0.00 1	0.01 237	0.66 461	1.03 360

aanetorigin	9.02 481	3.75 487	28.68 531	2.16 342	3.86 470	5.84 382	5.40 469	5.93 188	10.39 406	28.12 523	31.02 517	15.98 469	13.74 495	9.38 404	12.55 484	0.25 453	0.22 294	0.22 488	0.24 405	1.24 488	1.47 401

FADNet-RVC-Resample	4.11 360	2.25 434	13.88 482	1.64 260	0.66 223	5.91 383	2.34 405	10.87 362	9.09 383	6.53 274	4.34 174	5.69 316	4.71 363	8.01 325	4.64 369	0.18 433	0.22 294	0.17 481	0.12 338	0.46 441	0.59 270

PSMNet-ADL	3.17 277	0.56 139	3.00 120	1.55 253	0.40 160	5.97 384	0.28 157	9.06 305	5.75 249	3.56 168	6.80 261	8.33 376	4.51 349	7.65 306	5.51 388	0.03 314	0.09 248	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.28 177

222	5.93 425	0.88 244	4.58 269	1.76 287	0.98 284	6.02 385	0.08 66	14.45 462	8.89 376	9.53 412	11.77 387	3.88 239	4.23 341	8.26 337	39.96 549	0.03 314	1.12 462	0.00 1	0.24 405	0.11 221	1.73 439

NOSS_ROB	3.67 319	0.86 234	3.81 194	2.53 407	1.11 307	6.10 386	0.72 283	11.08 369	12.36 438	5.45 224	8.91 315	5.65 311	2.09 235	8.30 346	3.16 318	0.20 437	0.07 237	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.80 329

FAT-Stereo	6.98 449	0.79 206	7.57 411	2.54 410	1.80 380	6.16 387	4.33 452	19.16 504	18.82 487	10.75 440	17.08 451	18.23 488	13.56 493	9.25 400	8.44 428	0.03 314	0.16 277	0.01 375	0.10 325	0.14 272	0.65 289

CoDeX	3.61 317	0.86 234	5.27 306	1.16 203	1.62 365	6.24 388	2.07 399	13.78 455	6.86 304	7.42 330	9.00 319	4.06 249	3.72 315	6.58 223	3.02 310	0.03 314	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.35 201

DLCB_ROB	4.87 410	1.45 370	4.75 282	2.52 406	1.13 312	6.25 389	3.01 422	10.44 348	8.34 360	11.05 451	13.43 413	14.04 454	3.90 326	9.74 420	6.80 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.37 205

xyz-stereo-finetune2	1.98 138	0.96 270	2.70 89	0.13 31	0.05 5	6.33 390	0.17 120	4.38 92	2.56 67	0.98 106	6.40 250	0.50 105	3.37 295	7.09 260	3.77 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.11 65

HGLStereo	4.58 393	1.04 291	6.02 352	3.30 462	5.14 504	6.36 391	0.71 280	11.04 367	7.60 337	8.04 355	12.85 409	6.90 349	8.51 457	7.85 314	5.93 392	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.15 93

ETE_ROB	6.28 433	2.60 459	9.22 449	1.71 277	0.84 260	6.44 392	6.78 487	13.16 438	8.80 374	13.01 472	15.93 437	21.01 506	6.18 409	10.97 443	8.11 425	0.04 344	0.01 127	0.00 1	0.02 257	0.16 292	0.70 307

XPNet_ROB	6.46 437	1.88 409	7.41 408	2.81 425	0.95 281	6.45 393	6.82 488	13.58 447	8.80 374	15.50 491	15.86 435	19.59 497	7.12 431	11.41 455	9.86 453	0.02 273	0.04 208	0.00 1	0.03 272	0.20 328	0.79 328

DDVS	3.79 335	0.66 173	5.66 336	2.27 371	1.28 337	6.48 394	0.47 201	9.33 321	4.35 177	7.29 324	7.71 286	12.49 446	2.21 241	9.01 391	5.16 383	0.08 388	0.20 291	0.01 375	0.00 1	0.14 272	1.03 360

AASNet	4.20 369	1.63 386	5.82 343	3.79 478	3.93 473	6.55 395	1.22 361	19.12 503	6.82 301	7.86 344	8.35 309	4.36 266	2.55 257	3.87 128	7.47 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 449	0.22 146

S-Stereo	6.85 444	0.93 255	10.76 466	3.34 463	3.51 459	6.55 395	6.01 474	13.75 452	23.86 506	9.65 419	15.54 432	11.81 439	8.24 452	8.59 367	11.23 472	0.13 412	0.16 277	0.00 1	0.42 474	0.14 272	2.39 492

RP	7.41 457	1.90 414	7.33 403	4.26 492	5.25 505	6.64 397	3.46 437	12.44 410	16.23 473	10.36 431	23.00 487	18.72 490	16.59 504	11.10 446	8.47 429	1.10 494	0.02 164	0.12 468	0.16 351	0.43 435	0.65 289

HSM	4.25 374	1.10 298	4.14 227	1.78 288	2.14 405	6.67 398	1.08 351	12.92 426	6.90 306	7.06 304	8.17 306	14.17 456	6.03 406	9.16 396	3.11 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.41 222

ADLNet2	4.72 402	1.44 367	6.68 384	3.03 441	3.90 472	6.80 399	2.91 418	11.67 386	9.63 394	7.99 351	9.89 345	9.75 400	5.32 391	7.70 307	7.13 413	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.22 146

edge stereo	7.12 452	1.19 316	7.83 415	2.32 381	2.46 419	6.90 400	3.26 434	15.58 474	12.52 440	15.68 493	18.34 467	21.83 507	13.05 489	11.53 456	8.68 433	0.04 344	0.06 223	0.11 461	0.03 272	0.30 398	0.63 284

PSMNet-RUCA	6.00 427	5.79 506	14.15 485	10.30 523	7.63 517	6.94 401	1.89 393	12.74 418	10.95 421	4.10 188	11.72 385	4.77 279	1.72 222	8.74 376	5.09 381	1.88 510	0.12 263	4.77 524	0.71 494	5.10 517	0.82 331

BSDual-CNN	2.91 251	0.43 60	3.76 188	0.70 146	0.50 181	6.97 402	1.58 382	9.93 333	5.65 241	6.50 269	6.23 239	6.17 330	2.50 254	4.27 142	2.67 294	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 80

hknet	3.56 311	0.66 173	5.82 343	0.70 146	1.19 321	6.97 402	1.58 382	9.93 333	7.76 340	6.50 269	6.23 239	9.53 396	2.81 270	7.84 313	3.39 323	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 80

ADLNet	4.56 392	1.19 316	5.52 328	3.81 482	3.59 461	6.98 404	2.40 406	12.01 394	7.96 349	10.52 434	9.67 342	8.26 374	4.98 373	6.59 224	6.93 408	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.01 237	0.22 346	0.55 255

PASM	9.11 482	5.68 504	25.06 522	4.33 495	4.18 481	7.01 405	8.48 501	12.37 406	20.95 498	13.49 477	15.37 431	18.80 491	11.52 484	14.70 489	12.70 485	0.93 491	1.19 483	0.32 494	1.21 509	1.66 496	2.22 487

HSM-Net_RVC	4.40 382	0.44 69	3.22 131	0.72 149	0.68 225	7.06 406	1.82 392	12.57 414	8.48 366	9.04 395	12.20 395	14.98 461	5.14 383	7.32 277	4.19 351	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IER	3.42 302	0.91 249	6.38 372	0.73 152	1.60 364	7.07 407	0.55 229	7.07 248	5.45 234	8.17 363	8.89 314	6.13 328	6.13 407	5.36 179	3.77 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.05 29

psmorigin	7.74 463	2.19 432	18.99 506	2.51 403	0.89 266	7.08 408	2.74 413	11.25 372	7.90 346	20.49 507	22.36 485	20.16 499	11.95 486	13.84 483	10.61 464	0.04 344	0.18 282	0.06 447	0.24 405	0.27 384	1.07 362

UPFNet	4.17 366	0.83 220	5.51 322	2.49 401	3.36 454	7.13 409	2.60 408	10.52 353	7.16 316	8.76 386	7.83 291	7.85 368	3.41 299	8.60 368	7.04 412	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.17 112

DSFCA	4.48 387	1.03 288	6.84 389	1.61 257	1.68 373	7.26 410	4.46 454	11.27 374	7.51 332	11.01 450	6.89 263	8.49 385	4.54 355	10.41 439	6.18 399	0.03 314	0.06 223	0.02 408	0.03 272	0.13 261	0.14 80

acv_ft	3.90 342	0.96 270	5.85 346	2.56 412	4.70 497	7.27 411	0.84 313	9.17 313	6.12 261	10.00 424	9.32 331	5.70 317	4.07 333	2.68 95	8.24 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 415	0.23 153

BUS	2.72 236	0.43 60	3.76 188	0.70 146	0.50 181	7.31 412	0.48 211	9.93 333	5.65 241	6.50 269	6.23 239	5.21 298	1.18 177	4.27 142	1.89 242	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 80

NINENet	3.38 295	0.81 213	4.16 229	1.88 304	1.40 353	7.31 412	0.48 211	12.95 429	6.64 292	7.29 324	9.24 325	5.21 298	1.18 177	6.72 234	1.89 242	0.17 427	0.08 241	0.07 452	0.00 1	0.09 184	0.03 14

gwcnet-sp	3.58 312	2.01 424	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 117

scenet	3.58 312	2.01 424	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 117

ssnet	3.58 312	2.01 424	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 117

xxxx	5.16 416	0.86 234	4.86 285	1.96 320	1.22 326	7.56 417	0.07 58	14.67 465	9.15 386	6.55 276	9.87 344	9.30 393	3.47 301	8.07 330	22.20 515	0.05 359	1.16 478	0.00 1	0.26 426	0.10 207	1.76 445

HBP-ISP	4.37 380	1.56 379	4.59 270	2.23 358	1.29 342	7.87 418	3.96 444	11.80 388	10.91 420	8.06 359	14.45 425	3.38 212	4.87 368	9.27 401	2.53 286	0.14 415	0.06 223	0.00 1	0.01 237	0.08 169	0.30 185

LMCR-Stereo	3.92 344	1.96 420	4.92 289	2.85 431	0.23 102	7.88 419	1.47 376	12.52 413	5.39 230	8.71 383	10.65 365	1.90 165	5.04 376	8.53 365	4.89 374	1.05 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.05 29

PWC_ROB	8.89 480	4.49 497	15.62 494	2.92 433	4.49 490	7.89 420	1.23 362	17.29 490	20.00 491	16.54 496	28.06 506	14.37 457	11.98 488	14.93 492	15.43 504	0.47 478	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.67 462	1.31 391

NVstereo2D	4.82 408	1.29 335	7.98 421	3.68 475	3.48 458	8.02 421	3.10 425	11.25 372	15.50 468	5.14 215	7.71 286	8.21 372	4.68 361	10.19 436	4.30 357	0.02 273	0.19 284	0.13 470	0.36 464	0.07 156	1.12 371

SFCPSM	3.39 296	0.61 156	5.42 317	0.43 99	0.93 277	8.26 422	2.08 400	15.01 469	5.89 254	7.17 313	7.60 283	3.39 213	2.55 257	5.39 180	2.53 286	0.01 170	0.03 191	0.01 375	0.07 303	0.19 319	0.31 187

anonymity	8.04 467	4.13 492	12.86 475	7.43 517	13.11 534	8.34 423	2.02 398	18.21 495	7.55 335	13.88 481	9.27 327	10.63 417	7.79 445	11.57 458	6.06 393	6.25 523	5.59 547	3.71 522	3.28 527	3.27 511	5.78 519

NCC-stereo	7.43 459	2.28 440	8.58 430	3.28 460	4.48 488	8.34 423	4.27 449	20.45 517	13.66 454	9.17 401	17.52 458	16.49 473	14.31 499	13.71 481	8.95 439	1.73 504	0.12 263	0.01 375	0.50 483	0.21 339	0.60 272

Abc-Net	7.43 459	2.28 440	8.58 430	3.28 460	4.48 488	8.34 423	4.27 449	20.45 517	13.66 454	9.17 401	17.52 458	16.49 473	14.31 499	13.71 481	8.95 439	1.73 504	0.12 263	0.01 375	0.50 483	0.21 339	0.60 272
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven-2	7.81 465	3.17 473	25.87 525	2.09 335	1.12 310	8.35 426	3.84 440	12.83 421	16.45 474	13.88 481	21.42 478	11.83 440	11.07 478	11.91 462	10.62 466	0.03 314	0.19 284	0.00 1	0.02 257	0.37 421	1.13 373

Wz-Net-SNSev	9.92 491	8.01 516	26.42 526	2.26 367	1.85 387	8.36 427	14.30 528	18.01 493	21.68 500	10.78 441	23.95 488	16.84 477	8.60 458	15.59 496	19.76 510	0.01 170	0.03 191	0.01 375	0.00 1	0.52 452	1.34 394

Syn2CoEx	6.70 442	3.69 486	12.14 473	2.78 423	1.68 373	8.36 427	3.21 430	18.59 498	12.66 442	8.86 388	20.79 476	10.52 413	10.54 475	9.68 414	8.70 434	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 466	1.00 352

CBMV_ROB	4.66 399	0.85 226	3.94 211	1.64 260	0.75 244	8.38 429	1.90 394	11.19 371	10.36 405	9.20 403	15.21 430	7.28 355	6.99 428	9.48 408	5.24 385	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.64 286

psmg	3.34 288	0.43 60	3.76 188	0.73 152	0.50 181	8.47 430	2.74 413	10.88 365	5.65 241	8.91 390	8.78 312	6.17 330	2.50 254	4.27 142	2.67 294	0.01 170	0.04 208	0.06 447	0.00 1	0.12 239	0.10 56

PA-Net	5.40 417	2.35 449	9.55 455	2.75 420	2.21 407	8.74 431	3.92 443	13.05 431	13.35 452	7.30 326	7.98 298	8.08 369	6.39 413	11.17 449	9.30 445	0.02 273	0.03 191	0.00 1	0.03 272	0.16 292	1.55 410
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymousa	4.24 372	0.78 204	4.05 223	2.16 342	4.87 500	8.76 432	0.35 174	7.41 264	4.47 185	8.21 364	19.70 471	11.03 430	5.87 401	2.04 70	2.20 265	0.00 1	1.16 478	0.00 1	0.55 486	0.04 104	1.11 368

RGC	7.40 456	2.77 467	7.71 413	4.43 499	4.87 500	8.88 433	2.96 420	16.05 479	12.76 447	11.96 466	19.57 470	18.32 489	11.57 485	13.89 485	9.58 451	0.83 489	0.02 164	0.24 490	0.41 473	0.40 429	0.77 323

ssnet_v2	4.73 404	1.43 363	6.74 387	1.80 292	0.75 244	8.89 434	4.60 456	12.66 416	10.65 413	9.53 412	6.23 239	9.78 401	4.26 342	6.89 244	9.65 452	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.36 418	0.31 187

TCMNet	5.54 421	2.53 455	10.92 467	4.50 500	6.58 511	8.90 435	1.31 370	11.59 384	8.68 370	7.24 319	12.74 405	8.37 378	4.65 360	9.30 402	10.83 470	0.11 407	0.19 284	0.31 493	0.09 318	0.84 479	1.07 362

DGSMNet	7.10 451	3.49 480	15.11 492	4.36 497	4.41 484	8.94 436	6.25 478	15.10 470	14.28 458	8.15 362	14.51 427	10.08 406	5.38 392	11.04 445	7.95 422	1.49 502	2.00 515	1.79 513	1.68 519	2.43 506	3.48 507

StereoDRNet-Refined	4.84 409	0.96 270	5.13 299	2.22 355	0.46 172	9.10 437	0.16 116	10.72 357	9.40 392	13.41 476	12.50 399	10.02 405	4.58 356	8.60 368	8.71 435	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.05 294	0.24 363	0.53 252
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DANet	6.46 437	1.58 382	9.58 457	4.10 487	3.99 478	9.13 438	1.34 371	10.37 345	7.76 340	13.76 480	15.66 433	16.14 471	7.03 430	13.07 477	13.62 495	0.19 434	0.12 263	0.02 408	0.02 257	0.15 288	1.61 413
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	8.37 474	2.16 431	9.01 442	3.65 474	4.58 494	9.40 439	2.63 409	17.71 491	21.32 499	10.38 432	24.51 495	20.43 502	16.67 505	12.54 472	10.76 469	0.70 486	0.00 1	0.12 468	0.00 1	0.47 443	0.42 227

NCCL2	6.27 432	2.46 453	7.00 393	2.36 387	1.11 307	9.48 440	11.14 514	13.01 430	10.40 407	9.94 423	9.49 335	22.11 508	7.42 438	9.90 429	8.56 431	0.01 170	0.00 1	0.02 408	0.03 272	0.20 328	0.73 315

UNet	4.19 368	0.87 242	7.18 401	2.00 329	3.22 446	9.55 441	0.31 167	10.11 338	6.22 268	7.98 349	6.82 262	10.42 411	5.77 399	7.28 273	5.83 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.12 70

FINET	6.96 447	2.98 472	13.77 481	3.20 456	4.81 499	9.65 442	9.90 510	13.68 450	23.91 507	8.28 366	13.70 415	5.36 303	5.83 400	10.79 442	8.05 424	0.90 490	1.43 500	0.11 461	0.38 467	0.48 446	1.98 473

pmcnn	8.17 470	1.70 393	11.49 469	3.18 454	3.07 440	9.66 443	6.06 476	13.60 448	17.71 483	15.23 490	24.02 490	27.61 519	8.81 461	10.36 438	9.51 450	0.08 388	0.08 241	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.87 336

NaN_ROB	6.51 439	2.25 434	8.77 435	1.69 273	1.79 379	9.71 444	10.94 512	16.20 480	16.13 472	13.04 473	8.86 313	11.77 438	5.94 403	12.88 475	8.01 423	0.05 359	0.13 269	0.07 452	0.20 383	0.32 410	1.50 404

SuperB	8.29 473	3.96 490	24.92 521	2.96 436	1.33 348	9.83 445	4.15 446	10.92 366	29.79 518	11.86 463	12.51 400	6.07 326	6.97 427	11.13 448	14.73 499	0.15 417	0.11 258	0.35 495	0.26 426	12.64 531	1.11 368

LALA_ROB	7.02 450	2.54 457	8.51 427	1.53 251	0.96 283	9.96 446	8.71 504	16.70 484	12.68 443	12.99 471	13.90 420	24.47 511	5.40 393	11.61 459	9.50 449	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.02 257	0.17 301	0.65 289

CBMV	5.97 426	1.52 376	4.51 258	1.99 326	0.53 197	10.02 447	6.94 490	13.27 440	13.80 456	13.08 474	15.93 437	11.36 432	8.11 451	9.82 423	7.27 414	0.08 388	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.74 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 440	2.21 433	12.10 472	2.75 420	3.28 448	10.03 448	3.05 423	12.31 403	11.52 432	10.10 425	21.36 477	11.51 433	7.30 436	11.56 457	10.61 464	0.09 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.51 247

PSMNet_ROB	5.41 419	2.45 452	7.39 406	2.36 387	1.90 391	10.11 449	6.54 483	16.32 482	7.59 336	6.84 294	10.83 369	12.06 444	4.13 335	8.73 375	10.24 459	0.02 273	0.01 127	0.01 375	0.11 332	0.26 372	0.40 212

GANet	6.86 445	1.78 406	5.98 351	3.05 444	1.12 310	10.12 450	9.38 507	13.41 444	8.67 369	11.46 458	29.87 511	13.94 453	8.25 453	12.06 465	6.33 403	0.40 469	0.06 223	0.16 476	0.33 455	0.18 312	0.59 270

SGM-Forest	5.40 417	0.84 223	4.19 234	1.43 239	0.68 225	10.12 450	6.41 481	12.13 397	11.86 436	11.50 460	14.43 424	11.62 436	5.20 384	9.93 430	6.16 398	0.16 423	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.08 169	1.24 382
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDUNet	10.03 492	12.17 529	8.24 426	13.02 529	11.73 531	10.32 452	3.76 439	12.27 402	8.35 361	9.64 416	13.89 419	16.48 472	6.67 422	9.50 409	7.00 410	6.80 525	3.45 537	21.10 537	4.33 532	12.78 532	9.12 529

YMNet	5.84 423	2.29 443	10.08 459	3.80 479	4.45 486	10.40 453	0.88 327	10.81 359	7.17 318	14.28 485	16.67 446	11.58 434	4.41 344	8.51 363	9.37 447	0.12 409	0.35 320	0.11 461	0.08 306	0.79 474	0.62 280

YMNet_1	5.84 423	2.29 443	10.08 459	3.80 479	4.45 486	10.40 453	0.88 327	10.81 359	7.17 318	14.28 485	16.67 446	11.58 434	4.41 344	8.51 363	9.37 447	0.12 409	0.35 320	0.11 461	0.08 306	0.79 474	0.62 280

PWCDC_ROB	8.50 476	4.40 495	9.57 456	6.16 514	4.54 493	10.46 455	1.03 344	15.30 471	28.16 515	10.88 445	30.88 516	6.96 352	11.31 482	14.57 488	10.40 462	3.10 517	0.02 164	0.00 1	0.00 1	1.55 495	0.63 284

UDG	9.12 483	10.06 523	6.35 371	10.06 521	9.64 525	10.48 456	2.33 404	12.73 417	10.19 401	8.33 367	10.27 353	16.70 476	10.47 474	8.33 350	9.07 442	4.28 519	2.59 525	18.90 536	3.83 530	11.35 528	6.50 523

delet	4.59 395	1.12 305	5.93 348	1.37 228	3.73 467	10.48 456	3.90 442	10.51 351	9.17 387	8.87 389	9.74 343	8.37 378	3.74 316	8.12 332	6.36 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 339	0.12 70

MMNet	4.44 386	1.37 353	6.26 366	1.73 283	1.64 366	10.51 458	0.61 248	9.27 317	9.66 396	9.55 414	9.22 323	7.40 358	6.52 417	7.90 318	6.98 409	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.10 56

StereoDRNet	6.02 429	2.40 451	8.22 425	3.43 465	4.43 485	10.57 459	4.21 447	19.44 505	11.24 429	12.86 469	8.06 303	11.64 437	4.79 366	8.65 373	9.32 446	0.01 170	0.10 254	0.00 1	0.03 272	0.34 413	0.69 303

PAM_32	4.12 364	0.46 79	5.63 332	1.95 317	1.02 291	10.74 460	0.85 318	11.04 367	5.02 217	6.19 253	5.28 205	17.64 483	7.30 436	5.03 168	1.45 193	0.00 1	0.68 365	0.00 1	0.77 497	0.14 272	1.14 374

Nwc_Net	7.54 462	1.91 415	8.71 433	4.16 489	3.42 456	10.77 461	2.00 397	20.33 516	12.19 437	9.10 398	24.04 492	17.67 484	13.58 494	12.14 467	9.12 443	0.94 492	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.22 346	0.41 222

PAM	4.07 358	0.44 69	6.47 374	1.97 321	1.18 319	10.83 462	1.64 385	10.66 356	4.55 190	6.54 275	4.69 187	16.99 479	6.88 425	4.07 133	1.63 211	0.00 1	0.68 365	0.00 1	0.77 497	0.10 207	1.24 382

GCST	9.50 487	17.91 533	6.18 360	53.02 556	11.57 530	10.95 463	0.20 135	7.71 277	7.12 315	9.83 422	4.71 188	4.87 285	1.49 200	9.87 425	2.06 256	8.70 529	0.07 237	22.79 538	0.40 470	6.66 522	3.86 513

U	2.23 177	0.36 32	2.93 105	0.26 63	8.08 521	11.12 464	0.00 1	3.68 35	1.12 31	0.29 7	0.52 35	0.16 42	0.08 5	0.83 4	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 529	5.13 538	0.02 43	0.02 6

CBFPSM	5.12 414	1.48 372	16.22 496	1.81 293	1.14 313	11.16 465	2.90 417	7.99 284	6.75 298	6.55 276	5.00 195	15.05 463	8.78 460	7.52 297	8.90 438	0.04 344	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.67 301

DISCO	6.58 441	0.98 277	6.44 373	3.75 477	1.18 319	11.19 466	3.29 435	12.92 426	16.72 475	7.27 322	11.74 386	17.34 481	6.60 418	19.59 517	11.59 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 440	0.50 243

LSM	14.85 517	7.41 513	36.29 539	7.76 519	43.77 558	11.24 467	12.14 522	16.73 485	23.72 505	23.73 516	32.92 520	18.89 493	13.31 492	16.60 502	12.37 481	0.26 456	0.86 397	0.11 461	0.43 476	1.24 488	17.26 551

ADCMid	10.97 503	4.49 497	23.66 517	2.53 407	2.52 424	11.46 468	6.31 479	15.31 472	12.85 448	23.57 514	22.99 486	17.92 485	21.04 516	19.57 516	28.05 534	0.47 478	0.43 330	1.10 507	1.32 511	1.73 498	2.10 479

iinet-f	6.21 430	2.11 428	28.74 532	2.13 340	1.38 351	11.62 469	1.49 378	7.64 274	7.19 320	7.77 340	14.38 423	10.49 412	7.79 445	7.76 311	12.90 488	0.03 314	0.03 191	0.05 443	0.00 1	0.67 462	0.12 70

GwcNet	6.95 446	2.89 471	13.32 478	2.82 427	5.53 506	11.76 470	2.14 402	14.95 468	17.69 482	10.83 442	18.14 465	10.83 425	6.66 421	9.83 424	10.19 458	0.03 314	0.06 223	0.03 426	0.08 306	0.64 459	0.66 298

SQANet	8.22 472	4.42 496	7.19 402	12.11 528	9.77 526	11.80 471	3.23 431	12.00 393	6.60 287	8.59 378	11.52 380	10.97 429	5.31 390	11.10 446	4.20 352	9.56 531	2.29 518	10.51 530	1.61 518	13.06 533	8.49 527

ADCRef	7.76 464	2.31 446	19.09 507	2.82 427	3.29 449	11.88 472	3.06 424	11.52 382	10.89 419	13.69 479	25.85 501	8.20 371	8.89 463	8.95 388	22.66 516	0.16 423	0.08 241	0.16 476	0.34 459	0.47 443	0.91 341

SHD	10.45 497	3.67 485	14.03 484	4.81 503	4.52 491	11.93 473	1.66 388	21.36 523	38.40 536	18.84 501	21.72 481	17.63 482	13.07 490	15.65 498	17.71 506	0.36 467	1.09 457	0.01 375	0.32 452	0.50 450	1.67 425

EDNetEfficientorigin	18.25 530	14.44 531	99.41 573	1.72 282	1.00 287	12.07 474	6.97 491	13.67 449	35.06 529	38.59 539	37.10 530	27.03 517	27.46 533	15.38 494	26.92 531	0.05 359	0.08 241	0.15 473	0.62 489	3.33 512	3.92 514

APVNet	6.28 433	2.46 453	10.09 461	3.51 470	3.97 476	12.15 475	1.75 390	20.08 515	6.73 296	6.92 301	13.45 414	10.75 422	6.29 412	11.86 461	14.34 498	0.05 359	0.02 164	0.11 461	0.03 272	0.63 458	0.34 196

DRN-Test	6.23 431	1.51 374	7.53 410	3.07 449	3.69 464	12.17 476	3.23 431	20.80 519	11.11 426	12.64 468	13.02 410	10.91 427	5.26 385	8.49 362	10.12 457	0.05 359	0.05 217	0.04 436	0.04 290	0.28 387	0.65 289

ccnet	7.45 461	1.89 413	7.71 413	3.18 454	2.35 414	12.19 477	6.14 477	18.95 500	9.36 391	13.33 475	20.38 473	16.00 470	9.10 468	10.10 433	15.40 503	0.44 471	0.34 316	0.25 491	0.25 409	0.48 446	1.18 376

RTSC	9.87 490	4.34 494	16.44 497	4.60 502	2.38 415	12.54 478	0.75 292	18.19 494	37.31 534	16.16 495	15.86 435	13.32 449	7.56 443	20.93 521	23.50 521	0.34 465	1.07 455	0.02 408	0.35 462	0.71 469	0.99 350

ACV-stereo	4.65 398	1.22 326	10.49 465	2.22 355	1.05 293	12.62 479	1.24 363	6.70 230	7.36 328	3.22 161	5.18 200	16.59 475	10.02 471	8.18 334	6.19 400	0.06 371	0.14 273	0.01 375	0.00 1	0.12 239	0.40 212

Wz-Net-LNSev	7.12 452	2.75 465	18.64 504	1.70 276	4.16 480	12.79 480	6.72 485	13.74 451	13.57 453	11.14 453	17.31 456	11.90 443	8.50 456	8.96 389	9.94 454	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.18 312	0.34 196

CSP-Net	4.40 382	1.70 393	4.90 288	1.82 296	1.04 292	12.96 481	2.25 403	13.75 452	6.34 272	9.64 416	8.99 317	8.31 375	3.24 282	8.45 360	4.32 358	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 358	0.06 38

GANetREF_RVC	6.97 448	3.59 483	9.14 447	4.00 484	0.40 160	13.17 482	11.27 518	15.95 478	17.51 481	10.62 437	10.66 366	12.15 445	7.97 449	13.18 478	5.04 378	0.45 473	0.00 1	0.01 375	0.15 349	3.47 513	0.60 272
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
CRFU-Net	4.81 407	0.78 204	5.69 338	3.10 451	1.39 352	13.18 483	3.23 431	12.26 401	4.33 172	10.91 447	9.98 349	10.94 428	7.93 448	7.47 292	3.94 346	0.16 423	0.16 277	0.16 476	0.00 1	0.26 372	0.29 180

FBW_ROB	9.17 485	2.08 427	10.31 464	2.51 403	1.66 371	13.22 484	6.04 475	23.09 526	20.11 492	19.55 502	15.80 434	18.97 494	11.96 487	19.34 514	11.38 473	0.66 483	0.30 309	2.15 516	0.90 500	1.15 487	2.16 483

CSAN	8.41 475	2.86 470	9.35 452	2.43 396	0.82 258	13.59 485	11.68 520	15.80 477	21.98 503	14.71 487	16.46 443	18.00 486	14.42 501	13.68 480	10.10 455	0.10 403	0.13 269	0.15 473	0.19 371	0.43 435	1.28 389

fast-acv-ft	6.00 427	1.95 419	7.88 416	2.35 385	1.85 387	13.61 486	1.76 391	8.44 289	10.12 400	11.22 454	20.57 475	14.41 459	7.55 442	8.11 331	8.83 436	0.10 403	0.09 248	0.16 476	0.07 303	0.68 464	0.35 201

NVStereoNet_ROB	17.22 524	8.76 518	16.47 498	7.52 518	8.42 522	13.75 487	11.07 513	24.24 528	26.67 513	31.00 526	46.49 542	34.88 532	27.06 531	22.72 525	23.61 522	6.83 526	4.32 542	6.32 528	10.37 543	4.39 514	9.57 533
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCS	13.76 514	6.46 508	30.74 534	3.62 473	2.93 436	14.28 488	11.22 517	20.02 512	34.42 526	23.20 511	25.42 500	19.51 496	19.62 510	24.54 529	33.88 543	0.27 459	0.23 298	0.37 498	0.19 371	1.47 493	2.84 500

DispFullNet	18.06 529	27.03 539	34.90 537	22.68 540	20.79 543	15.03 489	3.18 429	16.95 488	26.06 511	20.48 506	16.91 448	20.55 504	18.37 507	23.48 527	12.16 480	5.31 521	2.91 530	31.24 545	8.09 541	22.63 542	12.44 543

CC-Net-ROB	8.09 468	10.11 524	9.03 443	4.07 485	3.74 468	15.24 490	4.84 460	18.44 496	10.87 418	6.73 291	14.03 421	7.54 360	4.68 361	11.61 459	3.98 347	6.59 524	2.54 523	16.51 534	1.19 508	7.88 525	2.20 485

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 436	6.12 507	6.53 377	4.29 494	3.61 462	15.41 491	4.13 445	12.36 405	7.32 327	7.60 334	8.51 311	8.97 392	2.64 261	10.17 435	3.72 331	8.16 528	2.40 519	2.00 515	0.11 332	8.55 526	5.84 520

w-ln-seven	10.89 502	4.13 492	29.29 533	2.40 394	2.62 425	15.68 492	5.09 465	18.55 497	34.46 527	21.14 509	26.71 502	15.16 465	9.01 467	12.97 476	19.34 508	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 454	0.71 310

WCMA_ROB	10.20 494	1.99 423	9.33 451	3.01 439	2.46 419	15.78 493	7.67 499	12.75 419	15.41 466	25.08 520	33.42 523	27.06 518	19.86 511	13.87 484	12.47 483	1.28 498	0.38 325	0.18 482	0.20 383	0.28 387	1.54 407

XQC	9.46 486	4.84 500	18.88 505	4.07 485	3.09 442	15.97 494	6.65 484	16.26 481	26.63 512	12.63 467	12.35 398	15.75 467	10.62 476	16.48 501	21.19 511	0.44 471	0.96 417	0.05 443	0.32 452	1.10 484	0.99 350

SANet	11.48 506	3.34 477	13.93 483	2.40 394	1.01 289	16.49 495	12.16 523	20.05 514	37.28 533	19.62 503	28.04 505	25.61 515	20.10 512	14.43 487	12.39 482	0.10 403	0.06 223	0.03 426	0.06 301	0.76 472	1.73 439

RYNet	6.82 443	1.51 374	7.35 405	1.79 289	4.52 491	16.68 496	4.41 453	14.19 459	17.43 480	11.64 462	7.86 292	15.03 462	8.81 461	10.10 433	14.16 497	0.04 344	0.13 269	0.15 473	0.05 294	0.08 169	0.53 252

MSMD_ROB	9.73 489	1.43 363	5.42 317	1.81 293	0.42 168	16.83 497	4.30 451	14.29 461	15.34 464	23.06 510	40.17 533	25.63 516	22.62 521	13.37 479	8.85 437	0.48 480	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.13 261	0.47 238

AnyNet_C32	11.82 507	7.08 510	25.83 524	4.55 501	5.88 509	16.92 498	16.97 539	14.14 458	18.11 485	16.87 497	21.66 480	14.78 460	13.87 497	23.54 528	31.83 540	0.24 450	0.28 307	0.35 495	0.53 485	1.35 492	1.71 436

ADCP+	8.60 478	2.78 468	17.44 501	1.69 273	4.27 482	16.95 499	5.29 466	13.38 443	12.52 440	13.57 478	17.57 460	10.86 426	11.28 481	18.43 512	23.91 525	0.03 314	0.05 217	0.01 375	0.18 367	0.47 443	1.31 391

LE_ROB	17.31 526	2.62 462	14.26 487	4.20 490	1.80 380	17.40 500	9.70 509	15.38 473	55.92 551	63.97 561	40.81 535	35.50 533	39.26 544	15.64 497	28.51 535	0.06 371	0.11 258	0.13 470	0.21 389	0.14 272	0.51 247

FCDSN-DC	10.72 498	1.16 311	5.01 294	2.16 342	1.31 346	17.46 501	4.80 459	17.79 492	19.87 490	25.02 518	32.85 519	33.57 527	23.52 526	16.80 503	12.13 479	0.11 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.76 322
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCPNet	10.18 493	3.40 479	33.24 536	2.38 389	1.74 376	17.75 502	7.65 498	13.20 439	13.03 449	14.09 484	21.72 481	19.36 495	11.40 483	15.43 495	23.00 518	0.28 460	1.15 477	0.39 499	1.48 514	0.68 464	2.21 486

Wz-Net-MNSev	8.12 469	3.18 474	18.07 503	2.63 414	3.36 454	17.82 503	9.40 508	12.89 425	15.44 467	13.95 483	18.21 466	14.38 458	7.75 444	12.50 469	11.45 474	0.46 475	0.03 191	0.00 1	0.01 237	0.26 372	0.58 267

Wz-Net-TNSev	12.01 509	11.86 528	38.26 541	2.81 425	1.82 383	18.12 504	11.31 519	16.67 483	21.73 501	15.06 488	17.17 452	19.72 498	20.69 515	20.68 519	21.41 513	0.04 344	0.06 223	0.00 1	0.16 351	0.74 470	1.93 468

FC-DCNN	11.29 504	1.01 286	5.50 321	2.25 364	1.65 369	18.23 505	5.36 468	18.99 501	20.65 495	28.95 524	34.83 526	33.83 529	23.18 524	17.04 507	13.37 492	0.17 427	0.01 127	0.02 408	0.02 257	0.10 207	0.70 307

coex-ft	20.15 536	20.03 534	87.93 563	1.81 293	1.77 377	18.77 506	13.73 525	13.28 441	41.87 539	60.24 557	39.04 532	28.27 520	30.39 534	12.57 473	28.66 536	0.20 437	0.23 298	0.04 436	0.30 445	1.52 494	2.34 491

FC-DCNN v2	11.44 505	0.98 277	5.39 315	2.28 374	1.65 369	18.84 507	5.41 470	19.66 507	20.80 496	29.20 525	35.39 528	34.37 531	23.46 525	17.13 508	13.18 491	0.17 427	0.01 127	0.02 408	0.01 237	0.08 169	0.69 303

PVD	16.41 520	3.98 491	16.04 495	5.38 506	4.59 496	19.44 508	7.28 495	28.88 535	49.27 546	31.53 528	43.72 539	30.36 524	32.17 539	26.70 532	23.19 519	0.25 453	1.48 505	0.04 436	0.59 488	0.52 452	2.87 501

WZ-Net	13.61 513	5.57 503	42.84 545	3.89 483	3.19 445	19.90 509	15.44 530	15.67 476	32.04 521	16.13 494	28.69 507	22.17 509	15.84 503	21.40 523	26.87 530	0.75 487	0.01 127	0.01 375	0.03 272	0.51 451	1.20 378

MeshStereo	11.94 508	1.88 409	5.24 304	2.11 339	1.44 357	20.09 510	4.95 462	21.74 525	16.75 476	33.10 530	35.07 527	39.28 537	22.72 522	19.45 515	13.59 494	0.19 434	0.06 223	0.02 408	0.00 1	0.46 441	0.65 289
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
stereogan	8.18 471	1.32 341	9.05 444	3.59 472	4.00 479	20.16 511	3.13 428	17.25 489	20.16 493	10.68 438	19.19 468	20.56 505	10.70 477	14.74 490	7.00 410	0.34 465	0.04 208	0.21 487	0.08 306	0.70 468	0.65 289

SGM_RVC	10.77 499	1.11 301	4.66 274	2.66 415	0.41 165	21.03 512	6.87 489	20.02 512	15.54 469	25.86 521	24.97 498	33.59 528	20.51 514	20.89 520	14.78 500	0.31 462	0.26 306	0.22 488	0.26 426	0.43 435	1.01 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	14.09 515	9.67 521	20.31 510	10.40 524	7.62 516	21.38 513	17.49 542	21.36 523	31.95 520	23.70 515	29.22 508	18.87 492	27.41 532	14.27 486	11.16 471	2.85 515	1.51 507	0.41 500	0.28 435	4.88 515	7.10 524

PDISCO_ROB	10.27 495	2.79 469	13.30 477	10.58 525	9.96 527	22.78 514	5.99 472	20.01 511	28.57 516	11.88 464	14.49 426	20.54 503	4.92 370	17.01 506	10.29 460	5.79 522	0.42 329	0.14 472	0.13 344	2.53 508	3.25 503

ADCL	10.77 499	3.23 475	21.50 513	2.26 367	1.96 397	23.65 515	9.07 505	14.69 467	24.88 509	15.21 489	27.20 503	12.68 448	14.02 498	16.94 505	24.43 527	0.26 456	0.18 282	0.74 502	0.67 492	0.80 476	1.02 357

MFN_U_SF_RVC	13.54 512	4.69 499	28.43 530	4.24 491	2.50 422	24.26 516	5.99 472	28.23 533	20.18 494	24.06 517	29.38 509	30.35 523	16.92 506	20.98 522	21.39 512	1.35 499	1.13 465	1.02 505	1.41 513	1.88 501	2.50 497

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 496	5.37 502	16.61 499	2.95 435	3.02 439	24.75 517	15.44 530	14.68 466	19.73 489	19.77 505	23.97 489	16.98 478	8.40 454	17.58 509	9.23 444	1.59 503	1.75 511	0.16 476	2.63 521	0.75 471	1.85 458

DPSNet	10.88 501	2.57 458	20.40 511	2.24 362	1.90 391	24.92 518	17.00 540	21.35 522	28.61 517	12.87 470	13.74 417	17.01 480	20.14 513	15.36 493	14.01 496	0.81 488	0.98 429	0.20 485	0.65 491	1.30 491	1.54 407

SPS-STEREO	15.83 519	7.38 512	14.92 491	11.63 527	11.77 532	25.30 519	7.12 492	25.20 529	17.06 478	32.24 529	30.34 514	31.63 525	22.59 520	25.67 530	21.97 514	7.71 527	4.50 543	3.35 521	1.56 517	6.97 524	7.72 526
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	8.60 478	1.93 416	12.59 474	6.04 512	3.66 463	25.93 520	4.26 448	10.35 344	8.05 352	19.71 504	24.73 496	14.15 455	15.49 502	11.30 450	10.69 468	0.50 481	0.46 335	0.19 484	0.25 409	0.80 476	0.91 341

otaku	12.35 510	8.64 517	9.11 446	13.56 530	10.98 528	26.23 521	7.22 494	19.45 506	19.26 488	11.92 465	17.90 462	20.21 500	8.91 464	16.06 499	6.09 395	9.77 533	2.50 522	13.23 531	1.90 520	14.61 534	9.41 532

Ntro	12.91 511	9.95 522	10.01 458	14.12 532	12.55 533	26.31 522	6.76 486	19.04 502	22.03 504	10.23 428	16.26 440	20.22 501	10.06 472	16.81 504	7.93 421	10.16 535	2.55 524	15.19 533	2.86 522	15.27 535	9.93 535

ACVNet_1	19.51 533	26.19 538	15.50 493	17.71 535	15.28 538	26.46 523	9.36 506	29.16 536	34.18 524	25.06 519	24.89 497	37.18 534	21.93 519	17.80 510	15.03 501	11.08 538	2.83 527	25.29 542	5.06 537	19.11 539	11.14 539

IMH-64-1	28.06 542	29.98 542	19.46 508	32.15 543	20.98 544	27.68 524	16.66 533	47.31 546	44.85 543	34.14 533	50.94 547	41.49 538	31.67 536	37.53 540	23.88 523	14.17 543	2.96 531	34.45 547	11.15 544	26.12 544	13.75 544

IMH-64	28.06 542	29.98 542	19.46 508	32.15 543	20.98 544	27.68 524	16.66 533	47.31 546	44.85 543	34.14 533	50.94 547	41.49 538	31.67 536	37.53 540	23.88 523	14.17 543	2.96 531	34.45 547	11.15 544	26.12 544	13.75 544

RainbowNet	18.69 532	27.15 540	22.03 514	18.76 536	15.00 536	27.97 526	10.17 511	27.99 532	34.19 525	15.53 492	27.53 504	25.33 513	13.80 496	19.86 518	10.59 463	14.50 545	3.57 538	23.85 540	5.03 536	18.49 537	12.41 542

MDST_ROB	9.13 484	1.31 338	10.16 463	4.36 497	2.48 421	28.66 527	7.64 497	19.96 510	14.97 462	27.53 522	24.02 490	9.47 394	5.27 386	16.31 500	8.61 432	0.63 482	0.19 284	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.90 338

SGM+DAISY	17.25 525	9.46 520	22.74 515	10.11 522	11.40 529	28.98 528	13.74 526	21.15 520	16.85 477	31.39 527	34.79 525	34.05 530	24.24 527	26.23 531	19.31 507	8.79 530	7.56 551	4.88 525	3.93 531	6.07 520	9.33 530

ELAS_RVC	17.82 527	3.60 484	11.92 470	6.63 515	5.73 507	30.34 529	19.64 543	26.92 531	35.06 529	40.79 541	41.32 537	37.31 535	31.61 535	30.54 534	22.93 517	1.97 512	2.40 519	1.28 510	1.27 510	1.71 497	3.51 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.99 522	12.34 530	60.47 553	4.88 504	3.11 444	31.77 530	16.79 537	18.60 499	17.96 484	18.62 500	38.50 531	24.03 510	19.00 508	30.59 535	35.18 545	0.29 461	0.56 343	0.45 501	0.48 480	2.70 510	3.40 505

ACVNet-4b	16.48 521	23.07 535	14.73 490	16.69 534	15.18 537	31.83 531	7.30 496	19.71 508	27.82 514	11.54 461	22.10 484	31.68 526	8.96 466	18.88 513	7.28 415	11.04 537	2.65 526	24.93 541	5.02 535	18.57 538	10.67 538

xyz-stereo	7.36 455	0.68 180	38.77 542	0.30 69	0.07 14	31.97 532	0.19 130	5.13 124	2.13 57	10.90 446	24.34 493	6.05 325	8.02 450	12.01 464	6.06 393	0.01 170	0.02 164	0.35 495	0.00 1	0.09 184	0.16 102

LRCNet_RVC	66.47 563	66.44 564	69.02 557	71.60 561	54.27 561	32.21 533	2.93 419	63.19 564	21.83 502	82.02 565	90.16 566	83.59 564	72.13 564	69.45 562	53.25 560	95.47 570	64.21 563	95.15 570	95.27 570	72.59 562	74.60 564

MANE	20.98 537	3.23 475	8.81 436	5.96 511	6.96 514	33.07 534	13.20 524	35.43 539	38.86 537	44.72 546	52.41 550	53.20 545	41.84 547	34.74 538	27.45 533	1.87 509	2.27 517	1.54 512	10.18 542	0.69 466	3.11 502

IMH	30.65 546	30.30 544	21.09 512	34.89 547	21.75 548	33.16 535	16.91 538	49.53 553	52.50 547	38.41 537	55.10 553	45.13 540	40.36 546	41.57 547	25.66 528	14.74 546	3.36 536	35.43 549	11.69 546	27.31 549	14.16 547

SGM-ForestM	18.61 531	3.38 478	10.14 462	3.44 466	2.24 411	34.17 536	15.39 529	29.44 537	33.93 523	38.55 538	41.08 536	53.64 546	36.76 541	34.82 539	27.16 532	1.25 497	1.81 514	0.74 502	1.01 503	0.61 457	2.61 498

ELAS	17.99 528	3.49 480	11.19 468	6.14 513	5.79 508	34.89 537	17.28 541	28.75 534	30.47 519	40.80 542	45.79 541	39.04 536	32.05 538	27.63 533	24.30 526	1.88 510	2.41 521	1.09 506	1.48 514	1.83 500	3.48 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	30.22 545	25.83 537	23.33 516	33.10 545	14.36 535	36.98 538	22.41 547	52.85 556	64.46 558	43.76 544	59.24 556	52.31 543	45.69 551	32.82 536	32.60 541	11.16 539	5.49 546	13.76 532	12.60 548	12.36 530	9.38 531

ACVNet_2	27.45 540	30.56 545	27.90 528	20.72 537	15.55 539	37.22 539	14.00 527	49.32 552	65.88 560	43.17 543	56.99 554	51.90 542	26.98 530	21.46 524	15.38 502	10.77 536	2.85 528	23.12 539	3.62 529	20.08 540	11.47 540

WAO-6	35.59 550	37.89 551	17.67 502	37.86 549	24.46 550	37.85 540	21.49 545	49.01 551	67.96 561	44.22 545	48.08 544	53.02 544	53.39 556	33.67 537	36.83 547	26.05 553	7.83 552	43.19 554	21.76 554	30.18 552	19.37 554

SAMSARA	15.67 518	3.89 489	14.48 488	13.77 531	7.92 520	38.69 541	73.90 564	21.22 521	24.66 508	17.04 498	13.86 418	30.01 522	13.07 490	18.07 511	17.48 505	0.23 448	1.46 503	0.07 452	0.40 470	0.99 482	2.15 482

notaker	48.05 557	55.94 558	50.90 549	56.89 559	40.29 555	38.96 542	33.86 554	47.82 548	55.70 550	57.55 556	57.48 555	60.22 551	59.71 562	54.64 560	43.27 554	41.13 557	19.86 556	57.61 558	37.79 556	50.95 557	40.33 557

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 523	7.98 515	24.37 520	6.82 516	2.93 436	39.68 543	16.11 532	25.46 530	34.93 528	34.13 532	34.20 524	29.20 521	24.94 528	23.01 526	19.39 509	2.79 514	2.87 529	1.18 509	1.53 516	6.78 523	3.31 504

RTS	19.64 534	10.42 525	87.01 561	5.88 509	6.82 512	41.73 544	16.69 535	16.80 486	41.90 540	23.44 512	32.96 521	13.79 451	21.49 517	38.85 544	30.84 537	0.46 475	0.70 370	0.00 1	0.09 318	1.13 485	1.70 433

RTSA	19.64 534	10.42 525	87.01 561	5.88 509	6.82 512	41.73 544	16.69 535	16.80 486	41.90 540	23.44 512	32.96 521	13.79 451	21.49 517	38.85 544	30.84 537	0.46 475	0.70 370	0.00 1	0.09 318	1.13 485	1.70 433

PWCK	31.62 547	45.59 554	49.67 548	30.49 541	7.80 518	42.91 546	29.73 552	45.45 545	44.44 542	47.41 547	36.92 529	47.86 541	26.79 529	41.90 548	33.36 542	22.77 550	4.56 544	29.89 544	5.13 538	29.43 550	10.36 537

SDNR	7.97 466	2.75 465	16.90 500	2.28 374	0.94 278	45.23 547	0.43 194	9.30 320	10.84 417	10.71 439	25.30 499	5.51 307	4.47 348	11.98 463	7.58 419	0.15 417	0.14 273	0.00 1	0.04 290	2.27 505	2.65 499

WAO-8	38.93 553	36.84 549	23.97 518	43.96 551	24.48 551	45.73 548	22.62 548	53.10 557	75.66 562	53.86 554	66.14 562	62.39 554	55.11 558	43.01 549	40.67 551	22.98 551	7.22 549	37.53 552	19.49 552	27.04 548	16.83 549

Venus	38.93 553	36.84 549	23.97 518	43.96 551	24.48 551	45.73 548	22.62 548	53.10 557	75.66 562	53.86 554	66.17 563	62.39 554	55.11 558	43.01 549	40.67 551	22.98 551	7.22 549	37.53 552	19.49 552	27.02 547	16.83 549

Dean	35.52 549	40.12 552	27.99 529	30.63 542	17.33 541	45.80 550	11.68 520	57.61 561	76.54 564	63.70 560	60.65 557	66.93 559	49.40 554	38.12 542	40.28 550	12.18 541	3.73 540	28.86 543	5.94 540	20.69 541	12.16 541

BEATNet-Init1	24.70 538	11.33 527	44.28 546	5.48 507	3.94 474	47.60 551	22.33 546	34.94 538	40.01 538	48.11 549	49.98 546	59.86 550	43.17 548	39.48 546	31.77 539	1.37 500	1.76 513	1.17 508	1.17 507	2.44 507	3.85 512

TorneroNet-64	33.32 548	33.28 546	33.07 535	35.14 548	21.25 547	48.02 552	21.13 544	43.47 544	58.77 552	33.36 531	46.64 543	62.00 553	38.19 542	44.82 551	35.07 544	15.02 547	3.59 539	35.81 550	12.20 547	29.45 551	16.17 548

MADNet+	27.96 541	35.32 548	91.41 565	21.04 538	8.86 523	49.25 553	47.41 560	36.98 540	37.84 535	21.00 508	30.83 515	25.41 514	34.95 540	46.51 552	51.54 558	3.04 516	3.33 535	1.48 511	1.05 504	5.85 519	6.05 521

KSHMR	56.07 560	64.25 562	40.47 544	74.89 562	49.63 560	49.42 554	45.46 559	57.71 562	63.52 556	61.65 559	61.67 559	71.88 562	47.67 553	51.47 558	44.57 555	54.67 560	62.25 562	66.31 562	54.18 562	53.03 560	46.75 560

ktn	49.32 558	58.11 559	40.16 543	59.92 560	43.22 557	49.79 555	42.99 557	48.56 550	60.67 554	51.59 551	54.51 552	55.34 548	52.65 555	47.92 555	37.91 548	57.88 561	24.79 557	63.00 561	43.57 558	52.51 558	41.31 558

TorneroNet	36.02 552	35.25 547	36.33 540	38.44 550	22.19 549	50.72 556	24.42 550	48.39 549	54.53 549	38.03 536	53.44 551	62.83 556	44.79 550	47.68 554	42.11 553	15.69 548	3.97 541	37.25 551	15.05 550	30.83 553	18.40 553

HanzoNet	57.16 561	60.12 560	60.00 552	55.77 558	42.11 556	51.98 557	41.93 556	52.07 554	61.47 555	65.98 563	65.90 561	72.11 563	70.14 563	71.11 563	61.13 561	64.31 563	34.72 561	62.27 560	50.86 560	52.83 559	46.33 559

LVE	35.84 551	41.54 553	36.25 538	33.36 546	18.92 542	53.05 558	27.99 551	53.17 559	64.93 559	47.63 548	61.58 558	54.25 547	38.72 543	38.72 543	35.50 546	16.36 549	6.23 548	31.51 546	14.04 549	25.01 543	18.07 552

DPSimNet_ROB	54.45 559	65.73 563	47.00 547	54.49 557	46.37 559	55.34 559	56.47 561	56.18 560	59.04 553	64.57 562	51.76 549	64.01 557	54.49 557	47.54 553	67.21 563	63.21 562	27.86 560	58.04 559	51.28 561	46.61 556	51.87 562

UNDER WATER	45.99 555	49.80 556	68.56 556	49.99 555	32.13 554	55.35 560	39.50 555	41.12 543	52.90 548	50.69 550	45.18 540	67.79 561	58.75 561	51.93 559	50.97 557	30.59 554	14.03 554	51.66 556	37.15 555	40.27 555	31.35 555

UNDER WATER-64	46.01 556	48.25 555	68.05 555	44.59 553	28.11 553	57.02 561	43.78 558	40.20 541	48.80 545	52.08 553	42.95 538	67.22 560	57.71 560	48.98 556	49.57 556	40.01 556	17.98 555	52.15 557	39.41 557	38.99 554	34.41 556

JetBlue	29.99 544	17.24 532	55.64 550	16.24 533	21.08 546	62.07 562	33.14 553	40.60 542	35.73 532	34.59 535	40.67 534	57.18 549	43.54 549	51.46 557	52.18 559	2.72 513	4.58 545	2.86 517	3.53 528	10.57 527	14.11 546

JetRed	61.44 562	61.87 561	83.02 560	46.49 554	56.73 562	83.63 563	65.09 562	59.75 563	64.22 557	69.50 564	69.26 564	66.24 558	47.62 552	61.80 561	74.60 564	45.99 558	66.40 564	46.67 555	45.27 559	63.49 561	51.22 561

TCMNet-wrong-test	67.37 564	85.99 567	81.87 559	95.65 569	94.75 569	89.54 564	85.95 565	52.26 555	35.23 531	51.69 552	62.14 560	60.40 552	40.29 545	77.33 564	64.52 562	48.91 559	9.04 553	69.84 564	68.02 563	91.10 570	82.88 570

MADNet++	82.81 565	81.73 566	74.64 558	87.71 568	82.67 566	93.35 565	70.27 563	86.39 568	82.88 565	93.51 569	86.62 565	86.40 565	81.37 565	88.21 566	88.63 565	86.59 568	84.23 568	72.14 565	68.69 564	78.88 568	81.36 568

HaxPig	98.85 573	99.94 574	95.36 566	99.99 576	99.98 574	94.12 566	94.52 566	99.12 572	99.96 573	99.96 576	99.99 574	99.98 577	99.89 573	98.16 571	96.14 570	99.98 575	99.99 575	100.00 574	99.99 575	99.99 576	99.95 576

MEDIAN_ROB	98.44 572	99.70 572	99.34 572	97.13 570	97.06 570	96.94 567	95.91 568	97.71 571	97.33 570	98.78 573	98.91 571	99.19 572	98.13 570	96.94 570	96.99 571	99.97 574	99.18 571	100.00 574	99.99 575	99.70 573	99.83 573

ccccc		96.47 571		100.00 579	100.00 576	97.29 568		99.52 574		99.28 574		99.32 573		99.92 573		100.00 578	100.00 576	99.95 573	99.77 574	100.00 577

xxxxx1	85.58 567	90.37 568	96.61 568	76.69 563	80.77 563	97.50 569	96.92 569	85.57 565	88.66 566	88.63 566	91.64 567	94.27 567	93.09 566	90.03 567	91.91 566	70.77 564	70.62 565	73.61 566	81.26 567	72.90 563	79.86 565

tt_ll	85.58 567	90.37 568	96.61 568	76.69 563	80.77 563	97.50 569	96.92 569	85.57 565	88.66 566	88.63 566	91.64 567	94.27 567	93.09 566	90.03 567	91.91 566	70.77 564	70.62 565	73.61 566	81.26 567	72.90 563	79.86 565

ff	85.58 567	90.37 568	96.61 568	76.69 563	80.77 563	97.50 569	96.92 569	85.57 565	88.66 566	88.63 566	91.64 567	94.27 567	93.09 566	90.03 567	91.91 566	70.77 564	70.62 565	73.61 566	81.26 567	72.90 563	79.86 565

AVERAGE_ROB	99.63 576	99.96 575	98.88 571	100.00 579	100.00 576	98.16 572	95.64 567	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	99.99 575	100.00 578	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 577	100.00 580

test_example2	99.38 575	99.98 576	99.99 576	100.00 579	99.98 574	99.73 573	99.99 574	96.99 570	100.00 575	100.00 577	100.00 575	96.49 570	96.74 569	99.97 574	99.96 574	100.00 578	99.97 574	98.68 572	99.11 573	100.00 577	100.00 580

PML	97.69 571	100.00 577	96.50 567	97.85 573	97.35 572	99.77 574	99.36 572	96.92 569	96.34 569	100.00 577	96.52 570	97.41 571	99.61 572	100.00 578	95.46 569	99.99 576	97.44 570	100.00 574	96.08 571	99.13 572	88.02 571

USTest	87.45 570	75.67 565	64.78 554	81.43 567	83.22 567	99.90 575	99.97 573	99.47 573	99.59 571	98.27 570	99.02 572	90.91 566	98.36 571	83.71 565	98.28 572	79.81 567	95.66 569	69.62 563	73.61 566	75.15 566	82.65 569

Selective-RAFT-Error	100.00 581	100.00 577	100.00 579	100.00 579	100.00 576	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 578	100.00 578	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 577	100.00 580

Anonymous_1	99.01 574	99.91 573	99.85 574	97.31 571	99.09 573	100.00 576	100.00 575	99.59 575	99.96 573	99.29 575	99.86 573	99.55 574	99.99 575	99.30 572	99.76 573	95.67 571	99.58 572	97.24 571	98.56 572	97.36 571	98.34 572

tt	83.10 566	0.43 60	99.97 575	79.27 566	93.14 568	100.00 576	100.00 575	100.00 578	99.89 572	60.55 558	48.44 545	99.98 577	99.96 574	99.98 577	100.00 578	91.80 569	99.82 573	73.67 569	73.25 565	86.43 569	55.39 563

CasAABBNet	100.00 581	100.00 577	100.00 579	100.00 579	100.00 576	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 578	100.00 578	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 577	100.00 580

LSM0	100.00 581	100.00 577	100.00 579	100.00 579	100.00 576	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 578	100.00 578	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 577	99.99 577

DPSMNet_ROB	99.90 577	100.00 577	99.99 576	99.99 576	100.00 576	100.00 576	100.00 575	99.98 576	100.00 575	98.37 571	100.00 575	99.81 575	100.00 576	99.97 574	99.99 575	100.00 578	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 577	99.99 577

DGTPSM_ROB	99.90 577	100.00 577	99.99 576	99.99 576	100.00 576	100.00 576	100.00 575	99.98 576	100.00 575	98.37 571	100.00 575	99.81 575	100.00 576	99.97 574	99.99 575	99.99 576	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 577	99.99 577

DPSM_ROB	99.94 579	100.00 577	100.00 579	99.74 574	100.00 576	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 578	99.08 572	100.00 576	100.00 574	100.00 577	99.98 574	99.94 574

DPSM	99.94 579	100.00 577	100.00 579	99.74 574	100.00 576	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 578	99.08 572	100.00 576	100.00 574	100.00 577	99.98 574	99.94 574

Low-res two-view benchmark