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	0.01 126	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	0.86 395	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	4.58 492	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	0.08 240	0.00 1	0.17 359	0.04 104	0.16 102

UniTT-Stereo	0.94 39	0.53 118	2.82 96	0.94 185	1.29 341	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	1.34 496	0.00 1	0.20 381	0.00 1	1.83 453

sCroCo_RVC	1.34 79	0.85 226	6.15 359	1.21 210	1.28 336	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	0.13 410	0.25 302	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	0.45 332	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.20 133

StereoAnything_RVC	1.96 136	8.91 517	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	0.84 388	0.00 1	0.00 1	6.61 519	1.61 411

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	0.01 126	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	0.11 257	0.00 1	0.00 1	0.23 358	2.08 476

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	0.33 462	0.22 292	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	0.61 350	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	1.86 388	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	0.20 381	2.00 501	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	0.20 381	2.00 501	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	0.98 427	0.00 1	0.28 433	0.00 1	0.73 314

monsterstereo	1.18 65	0.50 107	2.75 93	0.50 114	2.62 424	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	1.10 458	0.00 1	0.34 457	0.01 18	0.56 259

MLG-Stereo_test1	0.85 31	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 370	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	0.70 368	0.00 1	0.01 236	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	0.69 365	0.00 1	0.16 349	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	0.77 378	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	1.25 330	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	0.07 377	0.94 407	0.00 1	0.27 430	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	0.22 440	0.98 427	0.00 1	0.25 407	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	0.22 440	0.98 427	0.00 1	0.25 407	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	0.17 425	0.99 434	0.00 1	0.19 369	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	0.17 425	0.99 434	0.00 1	0.19 369	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	0.22 440	0.98 427	0.00 1	0.25 407	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	0.20 435	0.81 383	0.00 1	0.08 304	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	0.63 354	0.00 1	0.06 299	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	0.01 126	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	0.22 440	0.96 415	0.00 1	0.29 439	0.00 1	0.78 326

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	0.97 420	0.00 1	0.27 430	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	0.94 407	0.00 1	0.22 394	0.01 18	0.75 319

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	0.94 407	0.00 1	0.22 394	0.01 18	0.75 319

3.75w	0.82 26	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 334	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	0.07 377	0.94 407	0.00 1	0.08 304	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	1.00 441	0.00 1	0.23 400	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	1.04 447	0.00 1	0.29 439	0.00 1	0.96 348

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	0.96 415	0.00 1	0.36 462	0.00 1	0.94 344

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	0.22 440	0.99 434	0.00 1	0.25 407	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	0.59 345	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	1.00 441	0.00 1	0.28 433	0.19 319	1.01 352

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	1.84 384	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	0.05 358	0.62 353	0.00 1	0.19 369	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	0.63 354	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	0.61 350	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	2.80 431	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	0.15 415	0.96 415	0.00 1	0.31 447	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	0.99 434	0.00 1	0.28 433	0.20 328	1.08 364

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	0.99 434	0.00 1	0.28 433	0.20 328	1.08 364

DLNR_Zeroshot_test	24.96 537	51.28 555	90.69 562	97.84 570	97.22 569	1.40 58	0.12 88	23.19 525	3.55 122	1.21 118	2.95 136	0.72 118	0.31 52	7.09 260	2.61 292	38.70 553	1.32 490	0.00 1	0.29 439	77.04 565	1.68 426

raft+_RVC	2.18 167	1.49 373	3.14 126	2.77 420	2.01 397	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	1.45 499	0.00 1	0.00 1	0.14 272	1.11 367

111111	1.21 66	0.28 11	2.10 38	0.22 51	1.45 357	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	0.75 374	0.00 1	0.00 1	0.10 207	1.09 366

GREAT-IGEV	1.17 64	0.57 146	3.06 122	1.95 317	1.41 354	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	0.07 377	1.45 499	0.00 1	0.22 394	0.14 272	2.42 494

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	0.11 257	0.00 1	0.02 256	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	0.32 461	0.65 358	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	0.74 373	0.00 1	0.17 359	0.19 319	1.61 411

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 380	25.82 534	26.88 526	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	11.76 538	0.38 323	0.00 1	0.08 304	1.75 497	9.67 532

GIP-stereo	1.03 47	0.79 206	2.35 58	1.91 308	1.40 352	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	0.07 377	0.50 339	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.57 409

EKT-Stereo	2.16 164	0.61 156	3.78 192	2.31 378	4.40 481	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	0.04 343	0.36 320	0.00 1	0.09 316	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	0.43 328	0.00 1	0.00 1	0.21 339	2.32 488

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	1.32 490	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	1.32 490	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	1.32 490	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	1.32 490	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	0.93 402	0.00 1	0.21 387	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	0.43 434	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	0.26 454	0.06 222	0.00 1	0.02 256	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	0.02 163	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	2.84 428	2.51 422	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	0.66 359	0.00 1	0.31 447	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	0.71 372	0.00 1	0.00 1	0.28 387	1.19 375

CAS	2.42 203	0.37 37	2.30 53	11.49 524	3.97 474	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	10.05 532	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 520

LoS_RVC	1.47 99	1.75 402	2.66 84	0.52 117	3.89 469	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	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.03 75	5.54 516

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	1.08 454	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	0.66 359	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.94 344

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	3.03 524	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	1.15 314	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	1.46 501	0.00 1	0.00 1	0.31 405	2.12 478

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	0.01 126	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	0.01 373	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	0.01 373	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	0.01 373	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	0.01 373	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	1.95 395	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	0.36 320	0.00 1	0.25 407	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	0.95 412	0.00 1	0.07 301	0.32 410	1.97 468

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	0.01 126	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	0.13 410	0.01 126	0.04 434	0.22 394	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	0.59 345	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 322

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	0.59 345	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 322

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	0.48 445	0.01 1

DCRE	2.21 173	0.95 266	3.17 127	2.10 335	1.30 343	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	0.97 420	0.00 1	0.30 443	0.04 104	1.97 468

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	0.32 310	0.00 1	0.24 403	0.03 75	0.22 146

StereoVision	2.42 203	1.18 314	5.14 300	1.15 201	2.64 426	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	2.82 425	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	1.19 481	0.00 1	0.21 387	0.11 221	1.95 467

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	22.02 482	4.56 272	4.72 364	7.78 312	1.85 235	0.01 170	0.01 126	0.00 1	0.03 270	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	0.02 256	0.06 137	0.16 102

IGEV-Stereo++	1.03 47	0.32 23	2.03 31	0.25 59	1.94 394	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	0.75 374	0.00 1	0.00 1	0.04 104	1.57 409

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	0.04 434	0.17 359	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	1.13 463	0.00 1	0.25 407	0.09 184	1.65 416

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	0.01 126	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	0.15 415	0.58 344	0.00 1	0.26 424	0.03 75	0.49 242

Reg-Stereo(zero)	1.92 132	0.28 11	3.18 130	0.63 133	1.41 354	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	0.61 350	0.00 1	0.26 424	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	0.01 126	0.01 373	0.01 236	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	0.08 386	0.06 222	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	0.01 373	0.76 494	0.31 405	3.43 504

IGEV-Stereo+	1.89 126	0.55 128	2.49 64	0.48 111	3.25 445	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	0.04 343	0.66 359	0.00 1	0.33 453	5.08 514	10.13 534

Prome-Stereo	3.73 327	0.39 44	2.62 80	1.05 195	0.52 194	2.06 124	4.58 454	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	4.52 514

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	0.03 190	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	0.12 262	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	0.97 420	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	1.32 490	0.00 1	0.01 236	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	3.46 465	2.64 426	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	0.12 407	0.21 291	0.20 483	0.25 407	0.22 346	0.33 193

x	2.30 186	0.82 217	3.85 196	2.23 357	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	1.13 463	0.00 1	0.22 394	0.09 184	1.66 420

test-1	2.14 161	0.54 122	6.32 370	1.07 196	1.22 325	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	0.08 386	0.98 427	0.00 1	0.08 304	0.02 43	1.07 361

HCRNet	2.74 239	0.83 220	4.19 234	0.45 104	3.31 448	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	0.02 163	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	0.30 307	0.00 1	0.18 365	0.04 104	0.56 259

OMP-Stereo	3.15 274	1.19 316	3.49 162	4.34 494	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	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.15 93

GANet-ADL	2.40 201	0.65 169	3.92 209	2.22 354	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	0.04 343	0.08 240	0.02 406	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	0.79 379	0.00 1	0.00 1	0.19 319	2.03 473

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	11.86 440	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 222	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	11.86 440	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 222	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	4.73 457	5.64 162	3.81 141	7.08 306	16.57 445	6.13 328	3.62 309	7.74 310	1.40 191	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.04 288	0.12 239	4.24 513

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	0.90 400	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.26 168

AANet_RVC	5.41 419	2.61 460	8.17 423	2.25 363	1.30 343	2.27 143	1.64 385	10.82 361	18.54 485	8.01 353	18.09 464	8.39 382	3.31 288	11.37 454	8.98 441	1.15 493	0.38 323	0.02 406	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	3.89 440	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	0.01 236	0.06 137	5.17 515

SCV	2.06 145	0.84 223	3.74 187	3.56 469	1.22 325	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	0.89 398	0.00 1	0.48 478	0.41 429	2.18 482

XX-TBD	1.55 109	1.11 301	2.94 107	2.45 396	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	1.05 450	0.00 1	0.21 387	0.17 301	1.97 468

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	0.04 343	0.79 379	0.00 1	0.67 490	0.10 207	1.67 423

PSMNet-RSSM	3.69 322	1.36 348	4.54 263	2.44 395	1.90 390	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	0.02 406	0.01 236	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	0.80 382	0.00 1	0.14 344	0.08 169	1.01 352

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	1.03 446	0.00 1	0.00 1	0.35 415	1.64 415

AnonymousM	2.96 259	7.19 509	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	0.57 343	17.64 533	4.90 532	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	1.02 444	0.00 1	0.02 256	0.54 453	1.01 352

GwcNet-RSSM	4.13 365	1.71 395	6.25 365	2.50 400	1.93 393	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	0.04 434	0.00 1	0.29 395	0.15 93

MM-Stereo_test3	2.10 157	0.94 264	2.59 77	1.66 266	3.95 473	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	0.83 384	0.00 1	0.00 1	0.38 424	0.77 322

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 86	0.74 201	2.72 91	0.73 152	1.26 333	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	0.04 343	0.01 126	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	0.02 163	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	1.21 324	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	0.95 412	0.00 1	0.42 472	0.12 239	2.07 475

FACV-RUCA	2.38 193	0.44 69	4.18 233	1.33 223	2.87 433	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	0.03 190	0.10 458	0.05 292	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	0.12 262	0.00 1	0.25 407	0.11 221	0.72 313

AIO-test1	2.49 208	1.41 358	3.78 192	0.87 175	5.11 501	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	0.15 415	0.07 236	0.00 1	0.21 387	0.21 339	0.31 187

rafts_anoy	2.09 153	1.42 361	3.34 145	2.87 430	2.72 429	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	1.52 506	0.00 1	0.01 236	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	1.18 480	0.00 1	0.05 292	0.17 301	2.00 472

MoCha-V2	1.83 123	0.87 242	3.33 144	1.41 236	1.27 334	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	1.52 506	0.00 1	0.23 400	0.06 137	1.70 431

TestStereo1	3.12 271	1.34 344	4.67 275	3.47 466	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	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 212

SA-5K	3.12 271	1.34 344	4.67 275	3.47 466	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	0.33 312	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	1.02 444	0.00 1	0.28 433	0.11 221	1.84 454

PSM-AAD	3.43 304	0.31 21	2.16 41	0.80 165	0.57 207	2.53 169	5.97 469	5.53 151	3.98 157	11.00 449	11.90 389	2.93 194	9.36 468	8.03 326	1.00 134	0.01 170	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.06 137	2.39 490

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	0.70 368	0.00 1	0.36 462	0.18 312	1.92 465

IIG-Stereo	3.28 282	0.98 277	3.57 174	4.14 486	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	0.02 163	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	1.20 322	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	1.24 485	0.00 1	0.21 387	0.13 261	0.50 243

MyStereo05	3.24 280	1.05 293	5.93 348	1.39 231	1.20 322	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	1.24 485	0.00 1	0.21 387	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	8.51 501	5.70 165	3.76 140	10.85 444	29.92 510	5.53 308	7.43 439	7.73 309	1.63 211	0.17 425	0.00 1	0.05 441	0.00 1	0.04 104	3.62 508

test_sample2	2.79 241	0.59 152	4.40 249	2.38 388	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	0.96 415	0.00 1	0.12 336	0.07 156	1.37 396

11t1	2.13 160	0.67 178	3.98 215	2.69 416	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	0.10 401	1.13 463	0.00 1	0.22 394	0.09 184	1.66 420

test_sample1	2.88 248	0.63 164	4.46 251	2.38 388	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	0.99 434	0.00 1	0.11 330	0.07 156	1.67 423

CES	1.72 121	0.40 50	1.82 15	0.65 138	7.83 517	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	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.56 454	7.35 523

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	24.49 493	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	1.49 360	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	1.27 488	0.00 1	0.25 407	0.11 221	0.42 227

MyStereo04	3.29 283	1.15 309	6.64 381	1.28 218	1.49 360	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	1.27 488	0.00 1	0.25 407	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	0.69 365	0.00 1	0.18 365	0.19 319	1.72 435

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	3.24 456	2.03 399	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	0.08 456	0.00 1	0.26 372	0.12 70

AIO-test2	2.98 261	1.88 409	4.72 279	1.67 270	3.34 451	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	3.30 516	0.09 247	0.00 1	0.09 316	0.22 346	0.43 236

IPLGR_C	2.69 230	1.75 402	6.20 361	0.79 162	2.06 402	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	0.20 289	0.02 406	0.08 304	0.26 372	0.18 117

ACRE	2.67 228	1.66 390	6.50 375	0.72 149	2.03 399	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	0.19 283	0.02 406	0.08 304	0.26 372	0.21 139

CIPLG	2.72 236	1.69 391	6.02 352	0.80 165	2.14 404	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	0.19 283	0.02 406	0.09 316	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	0.49 337	0.00 1	0.16 349	0.17 301	1.82 447

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	0.49 337	0.00 1	0.20 381	0.17 301	1.68 426

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	1.09 455	0.00 1	0.25 407	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	0.25 302	0.00 1	0.12 336	0.31 405	0.95 346

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	0.06 369	0.24 299	0.01 373	0.01 236	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	2.38 388	3.33 449	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	0.76 377	0.00 1	0.02 256	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	0.03 190	0.00 1	0.17 359	0.16 292	0.85 333

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	0.93 402	0.00 1	0.16 349	0.12 239	1.82 447

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	0.93 402	0.00 1	0.16 349	0.12 239	1.82 447

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	0.93 402	0.00 1	0.16 349	0.12 239	1.82 447

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	0.93 402	0.00 1	0.16 349	0.12 239	1.82 447

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	0.83 384	0.00 1	0.17 359	0.12 239	1.85 456

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	0.83 384	0.00 1	0.17 359	0.12 239	1.85 456
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	2.20 350	3.69 462	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	2.20 350	3.69 462	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	2.32 380	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	0.03 190	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	0.14 413	0.02 163	0.06 445	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	0.02 163	0.01 373	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	1.02 356

SMFormer	3.94 346	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 431	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 386	0.97 420	0.00 1	0.16 349	0.11 221	0.92 342

tta	3.96 350	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 431	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 386	0.97 420	0.00 1	0.16 349	0.13 261	1.24 380

qqq1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 431	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 386	0.97 420	0.00 1	0.12 336	0.13 261	1.24 380

fff1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 431	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 386	0.97 420	0.00 1	0.12 336	0.13 261	1.24 380

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	1.13 463	0.00 1	0.19 369	0.11 221	1.88 460

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	11.69 475	0.00 1	1.13 463	0.00 1	0.19 369	0.11 221	1.88 460

mmx	4.50 388	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	12.84 421	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 475	0.05 358	1.12 460	0.00 1	0.19 369	0.10 207	1.53 403

xxx	4.50 388	0.98 277	7.04 398	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	12.84 421	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 475	0.05 358	1.12 460	0.00 1	0.19 369	0.10 207	1.53 403

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	0.98 427	0.00 1	0.05 292	0.20 328	1.77 444

RALCasStereoNet	2.39 200	1.73 400	3.59 179	2.38 388	2.69 428	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	1.75 509	0.00 1	0.00 1	0.14 272	2.03 473

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	0.02 163	0.01 373	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	15.59 464	3.29 285	7.24 270	4.39 360	1.20 494	0.10 253	4.02 521	0.49 480	0.20 328	0.69 303

cf-r	3.76 331	1.43 363	5.34 311	2.66 413	2.79 430	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	2.04 401	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	0.02 163	0.02 406	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	0.02 163	0.02 406	0.00 1	0.06 137	0.30 185

riskmin	2.49 208	0.22 1	3.34 145	2.33 382	1.78 377	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	0.99 434	0.00 1	0.27 430	0.02 43	1.73 437

AIO_test	1.34 79	0.72 198	3.32 143	0.86 173	1.19 320	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	1.00 441	0.00 1	0.13 342	0.04 104	1.24 380

IRAFT_RVC	2.98 261	0.66 173	4.23 238	2.20 350	0.40 160	2.91 228	5.04 462	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	0.17 280	0.01 373	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	0.09 247	0.03 424	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	4.89 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.05 29

UDGNet	2.92 253	7.79 512	4.92 289	3.01 437	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	1.46 499	0.00 1	5.33 525	0.92 499	1.95 500	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	1.19 481	0.00 1	0.00 1	0.37 421	1.29 388

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	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.39 210

TRStereo	2.71 233	3.79 487	5.46 320	2.19 349	2.22 408	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	0.63 354	0.00 1	0.29 439	0.11 221	1.49 401

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	0.01 126	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	0.04 207	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	1.34 348	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	0.06 369	2.03 514	0.00 1	0.00 1	0.16 292	2.41 493

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	0.10 253	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	1.16 316	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	0.36 320	0.00 1	0.01 236	0.22 346	1.69 428

PFNet	3.06 265	0.59 152	6.13 357	2.26 366	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	0.19 432	0.06 222	0.00 1	0.11 330	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	7.92 498	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	0.01 373	0.62 487	0.04 104	0.38 208

SACVNet	4.55 390	1.88 409	5.55 329	3.38 462	1.68 372	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	0.08 386	0.02 163	0.00 1	0.01 236	0.38 424	0.80 328

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	31.68 516	5.20 297	1.66 216	8.30 346	2.27 275	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.03 270	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	0.79 379	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 377

DN-CSS_ROB	3.00 263	2.14 430	7.33 403	2.67 415	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	0.42 430	0.15 93

RAFT+CT+SA	2.59 221	1.19 316	3.55 171	1.09 197	2.21 406	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	0.34 314	0.00 1	0.38 465	0.22 346	0.73 314

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	0.60 348	0.00 1	0.19 369	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	0.09 247	0.00 1	0.31 447	0.03 75	0.16 102

model_zeroshot	1.98 138	0.70 191	4.98 293	2.25 363	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	0.06 369	0.85 390	0.00 1	0.25 407	0.02 43	1.40 397

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	0.53 340	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	2.42 416	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	0.03 424	0.01 236	0.30 398	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 324	1.59 383	3.87 199	1.68 271	2.42 416	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	0.03 424	0.01 236	0.30 398	0.11 65

test_sample6	3.60 316	0.66 173	5.27 306	2.23 357	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	0.83 384	0.00 1	0.09 316	0.07 156	0.86 334

AACVNet	3.71 326	1.63 386	4.89 287	3.80 477	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	0.01 126	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	11.21 513	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	0.02 163	0.01 373	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	11.21 513	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	0.02 163	0.01 373	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	0.04 207	0.01 373	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	0.43 434	0.17 112

RALAANet	2.68 229	1.71 395	4.73 281	2.79 422	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	0.28 305	0.00 1	0.10 323	0.27 384	0.13 75

test_sample5	3.34 288	0.65 169	5.17 302	2.10 335	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	0.85 390	0.00 1	0.10 323	0.07 156	0.90 337

DualNet	3.48 305	0.65 169	5.17 302	2.10 335	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	0.85 390	0.00 1	0.10 323	0.07 156	0.90 337

AIO_rvc	1.48 100	1.01 286	3.51 163	0.95 187	1.16 316	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	1.09 455	0.00 1	0.04 288	0.12 239	1.82 447

gcap-zeroshot	2.22 174	0.68 180	5.64 333	0.79 162	1.15 314	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	0.66 359	0.00 1	0.26 424	0.01 18	0.83 331

test_for_model	7.41 457	28.34 539	2.84 99	22.38 537	16.53 538	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	9.67 530	3.31 532	0.00 1	0.08 304	26.60 544	9.03 526

pcwnet_v2	4.36 378	0.46 79	9.07 445	1.43 239	1.10 306	3.41 267	0.40 185	13.44 444	14.60 459	10.29 430	14.22 422	5.82 323	2.97 273	6.75 236	2.29 279	0.01 170	0.05 216	0.04 434	0.02 256	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	2.16 341	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	2.17 346	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	2.17 346	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	0.01 373	0.00 1	0.03 75	0.01 1

TVStereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 346	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	0.01 373	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	0.01 126	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	2.26 366	1.36 349	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	0.03 190	0.03 424	0.11 330	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	0.04 207	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	0.02 406	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	1.83 383	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	0.87 397	0.00 1	0.97 500	0.38 424	1.43 398

4D-IteraStereo	1.99 140	1.32 341	3.77 191	0.13 31	2.84 432	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	0.43 328	0.00 1	0.01 236	0.11 221	1.84 454

Sa-1000	3.81 336	1.26 331	4.64 273	2.29 375	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	0.69 365	0.00 1	0.18 365	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	0.01 126	0.01 373	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	0.19 283	0.00 1	0.25 407	0.02 43	0.16 102

DMCA-RVC	3.59 315	1.98 422	8.68 432	2.30 376	1.48 359	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	0.06 369	0.11 257	0.08 456	0.02 256	0.21 339	0.40 212

testlalala2	2.34 189	0.64 167	2.49 64	9.58 518	6.50 508	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	0.31 309	0.00 1	0.43 474	0.12 239	0.40 212

ITSA-stereo	4.02 352	0.73 200	4.51 258	2.16 341	0.31 122	3.58 286	0.70 278	13.77 453	15.84 471	7.13 310	6.59 256	4.25 262	3.48 302	9.04 392	6.12 397	0.09 397	0.08 240	0.11 459	0.10 323	0.19 319	1.54 405

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	0.94 407	0.02 406	0.15 347	0.06 137	1.89 463

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	15.09 463	3.71 314	10.58 440	3.76 333	0.00 1	0.46 333	0.00 1	0.34 457	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	0.01 126	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	0.01 126	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	1.64 365	3.62 292	0.81 304	14.47 462	5.03 218	8.03 354	10.78 368	6.95 351	2.26 243	8.92 384	4.32 358	0.07 377	0.03 190	0.00 1	0.01 236	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	0.22 440	0.00 1	0.00 1	0.14 344	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	3.03 439	2.28 412	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	0.02 163	0.01 373	0.01 236	0.04 104	0.40 212

LL-Strereo	5.14 415	2.29 443	8.95 441	1.26 215	5.05 500	3.66 295	1.40 373	10.33 343	8.98 379	8.71 383	8.24 308	10.70 420	11.10 477	12.66 473	5.36 386	0.05 358	1.35 497	0.00 1	0.00 1	0.38 424	2.23 486

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	12.73 485	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	0.22 292	0.00 1	0.19 369	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	0.09 397	0.24 299	0.00 1	0.08 304	0.08 169	1.16 373

mmm	3.07 266	0.76 203	4.50 257	2.27 370	1.24 329	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	1.19 481	0.00 1	0.30 443	0.09 184	1.79 446

GASNet	5.62 422	5.76 503	12.05 471	5.03 503	2.08 403	3.77 307	1.53 380	12.92 425	11.62 433	9.64 416	7.40 280	8.58 387	7.54 441	14.76 489	8.25 427	0.02 273	0.15 274	0.00 1	0.00 1	0.81 476	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	3.58 481	25.29 523	4.27 491	7.20 513	3.78 308	4.64 456	14.03 456	20.86 496	8.85 387	10.57 362	7.35 356	7.88 447	12.16 467	10.66 466	0.25 451	0.16 276	0.29 490	0.43 474	0.77 471	0.65 289

iResNet_ROB	4.67 400	1.77 405	5.93 348	2.47 398	0.95 281	3.78 308	0.36 175	15.65 474	17.36 478	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	0.01 126	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	0.95 412	0.00 1	0.32 450	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	0.85 390	0.00 1	0.10 323	0.07 156	0.92 342

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	1.16 476	0.00 1	0.38 465	0.01 18	0.17 112

UCFNet_RVC	3.37 294	1.25 330	3.30 139	2.55 409	1.80 379	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	1.28 336	3.94 317	0.13 97	13.35 441	8.62 368	8.21 364	11.63 383	3.43 220	3.54 303	7.59 303	23.47 518	0.02 273	1.16 476	0.00 1	0.25 407	0.11 221	1.74 440

RAFT_CTSACE	3.62 318	1.65 388	5.41 316	1.36 225	3.08 439	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	0.48 336	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	0.13 268	0.00 1	0.11 330	0.20 328	0.20 133

iRaft-Stereo_20w	3.11 269	0.49 101	6.09 355	1.01 191	1.25 330	3.99 321	1.00 342	14.00 455	4.73 200	6.70 290	6.27 244	2.34 178	2.28 246	7.29 275	1.58 201	0.01 170	0.75 374	0.00 1	0.73 493	0.10 207	1.63 414

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	15.76 466	8.92 465	8.63 372	2.44 284	0.00 1	0.84 388	0.00 1	0.89 497	0.03 75	1.27 386

EAI-Stereo	2.75 240	0.54 122	3.17 127	0.91 182	1.28 336	4.02 323	5.30 465	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	0.56 341	0.00 1	1.38 510	0.04 104	0.95 346

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 359	1.65 388	13.34 479	2.14 340	1.84 384	4.03 324	0.98 340	13.13 436	4.97 216	4.53 198	11.37 378	9.85 402	1.97 230	4.88 163	2.74 303	0.03 314	0.90 400	0.00 1	1.11 503	0.84 477	1.72 435

Consistency-Raft	9.58 487	5.11 499	13.00 476	5.61 506	8.92 522	4.03 324	5.07 463	19.73 507	24.90 509	11.32 457	29.86 508	13.36 449	6.16 408	8.00 322	13.47 492	0.67 482	0.34 314	1.81 512	4.36 531	12.23 527	3.62 508

testlalala_base	3.54 309	0.53 118	3.53 167	2.31 378	2.22 408	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	13.13 540	3.23 531	0.00 1	0.35 460	16.60 534	2.27 487

TDLM	4.58 393	1.79 407	5.03 295	2.45 396	1.32 346	4.04 326	7.15 491	11.60 385	11.46 431	6.91 295	12.69 404	5.94 324	5.03 374	9.74 420	3.80 338	0.67 482	0.00 1	0.01 373	0.05 292	0.23 358	1.78 445

PS-NSSS	4.22 370	2.53 455	5.89 347	1.01 191	2.93 434	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	0.40 467	0.04 207	0.83 502	0.00 1	1.09 481	1.02 356

G2L-Stereo_test	3.88 341	1.39 356	4.86 285	2.98 435	1.49 360	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	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.52 250

CVANet_RVC	4.68 401	1.93 416	5.57 331	2.61 411	1.86 388	4.12 330	4.94 460	12.11 396	9.29 388	8.05 357	11.08 372	10.28 409	6.48 416	9.52 410	3.19 321	0.45 471	0.01 126	0.00 1	0.12 336	0.23 358	1.75 441

THIR-Stereo	3.94 346	1.12 305	3.06 122	0.23 54	0.13 42	4.17 331	6.40 478	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	0.07 236	0.07 450	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	0.07 377	0.89 398	0.00 1	0.23 400	0.28 387	2.13 479

coex_refinement	4.34 377	1.44 367	4.46 251	3.08 448	1.46 358	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	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.71 310

MyStereo8	3.30 285	1.69 391	6.28 367	2.51 401	3.79 467	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	0.06 369	1.49 504	0.00 1	0.40 468	0.26 372	1.33 391

AdaStereo	3.34 288	0.74 201	4.00 218	3.10 449	0.51 190	4.22 333	1.25 364	12.84 421	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	0.09 247	0.00 1	0.03 270	0.65 458	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	0.23 446	0.23 296	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.47 238

GEStereo_RVC	3.95 348	1.21 325	6.13 357	2.30 376	1.22 325	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	0.04 343	0.01 126	0.02 406	0.02 256	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	1.14 470	0.00 1	0.55 484	0.07 156	1.22 378

iResNetv2_ROB	4.72 402	2.26 436	8.87 440	3.20 454	1.25 330	4.32 340	1.73 389	14.22 459	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	0.42 430	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	0.60 348	0.00 1	0.00 1	0.37 421	1.12 370

ttt	4.41 385	0.70 191	3.95 213	2.53 405	2.01 397	4.34 343	0.41 188	13.09 435	11.69 434	7.20 317	12.20 395	4.15 254	3.35 294	9.54 411	10.11 456	0.07 377	1.11 459	0.00 1	0.19 369	0.10 207	1.47 399

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 360	1.53 378	6.87 391	3.04 441	3.33 449	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	0.15 415	0.02 163	0.03 424	0.03 270	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	1.14 312	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	0.41 326	0.00 1	0.30 443	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	0.03 190	0.00 1	0.00 1	0.35 415	0.35 201

test_sample7	3.75 330	0.67 178	4.34 245	2.21 353	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	0.07 377	1.04 447	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.66 420

test_5	3.16 276	1.18 314	4.96 291	2.33 382	3.10 441	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	0.34 314	0.00 1	0.02 256	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	0.06 369	0.01 126	0.06 445	0.01 236	0.20 328	0.14 80

iResNet	4.04 354	1.46 371	8.72 434	3.25 457	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	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.55 255

test_sample3	3.27 281	0.62 162	5.29 310	2.24 361	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	0.85 390	0.00 1	0.10 323	0.07 156	0.88 336

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	21.65 478	3.24 205	8.62 459	7.53 298	3.76 333	0.05 358	0.10 253	0.00 1	0.14 344	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	1.06 451	0.00 1	0.03 270	0.05 125	1.69 428

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	1.06 451	0.00 1	0.03 270	0.05 125	1.69 428

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	0.01 126	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	14.47 462	12.41 439	4.07 186	5.45 216	9.64 397	5.03 374	8.86 381	4.82 373	0.20 435	0.04 207	0.07 450	0.05 292	1.27 488	0.40 212

RAFT-Test	2.49 208	0.45 74	4.35 246	1.89 305	1.28 336	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	0.63 354	0.00 1	0.33 453	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	12.50 446	4.84 367	8.15 333	5.56 389	0.03 314	0.00 1	0.06 445	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	0.01 126	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	0.32 310	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	13.52 445	10.70 414	6.68 285	10.35 354	8.81 391	6.01 405	10.65 441	12.78 486	0.07 377	1.24 485	0.00 1	0.33 453	0.11 221	1.75 441

RASNet	5.00 412	1.19 316	5.69 338	3.68 473	4.80 496	5.04 363	1.29 368	10.26 341	8.99 380	5.89 236	11.65 384	10.55 416	9.76 469	9.96 431	10.32 461	0.20 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.73 314

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	10.13 472	7.86 315	3.93 345	0.01 170	0.01 126	0.01 373	0.00 1	0.03 75	0.10 56

psm_up	4.33 376	1.34 344	4.43 250	2.27 370	2.62 424	5.29 365	3.30 436	11.49 380	6.89 305	8.05 357	8.06 303	10.09 408	11.10 477	7.12 265	3.76 333	0.24 448	0.01 126	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	0.04 343	0.05 216	0.00 1	0.00 1	0.32 410	0.84 332

EDNetEfficient	14.14 514	6.71 507	56.12 549	2.99 436	3.58 458	5.38 367	8.49 500	9.35 322	33.24 521	40.73 538	30.21 511	18.04 485	22.92 521	12.13 465	26.26 527	0.16 421	0.24 299	0.07 450	1.15 504	2.58 507	2.39 490

CFNet	4.03 353	1.97 421	6.30 368	2.70 417	1.64 365	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	1.74 504	1.04 447	3.05 516	2.96 521	0.22 346	1.35 393

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	12.52 469	13.17 488	1.74 504	25.14 556	3.05 516	2.96 521	0.22 346	1.35 393

test_sample8	8.50 475	1.36 348	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	12.78 420	6.78 299	17.61 498	9.29 330	24.63 510	19.17 507	12.52 469	13.17 488	1.74 504	25.14 556	3.05 516	2.96 521	0.22 346	1.35 393

HITNet	3.11 269	1.38 355	5.35 313	2.23 357	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	2.92 431	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	1.13 463	0.00 1	0.03 270	0.11 221	1.88 460

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	0.36 465	0.44 331	0.18 480	0.47 477	0.93 479	1.23 379

Anonymous_2	4.74 405	0.98 277	4.46 251	2.35 384	2.27 411	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	0.24 448	1.70 508	5.16 524	18.18 549	5.41 516	1.85 456

ACVNet-DCA	2.41 202	0.93 255	3.39 150	3.05 442	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	1.14 470	0.00 1	0.03 270	0.09 184	1.65 416

xx1	2.73 238	0.93 255	3.39 150	3.05 442	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	1.14 470	0.00 1	0.25 407	0.09 184	1.65 416

1test111	2.31 187	0.93 255	3.39 150	3.05 442	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	1.14 470	0.00 1	0.03 270	0.09 184	1.65 416

cc1	2.56 218	0.93 255	3.39 150	3.05 442	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	1.14 470	0.00 1	0.03 270	0.12 239	1.89 463

ac_64	3.98 351	0.86 234	5.10 298	3.17 451	3.43 455	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	2.38 414	5.81 381	6.49 480	10.74 358	8.53 367	7.75 339	8.95 316	7.47 359	6.68 423	9.17 398	5.06 379	0.08 386	0.47 335	0.00 1	0.01 236	0.66 459	1.03 359

aanetorigin	9.02 480	3.75 486	28.68 530	2.16 341	3.86 468	5.84 382	5.40 467	5.93 188	10.39 406	28.12 521	31.02 515	15.98 467	13.74 493	9.38 404	12.55 483	0.25 451	0.22 292	0.22 486	0.24 403	1.24 486	1.47 399

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	0.18 431	0.22 292	0.17 479	0.12 336	0.46 440	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	0.09 247	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	14.45 461	8.89 376	9.53 412	11.77 387	3.88 239	4.23 341	8.26 337	39.96 547	0.03 314	1.12 460	0.00 1	0.24 403	0.11 221	1.73 437

NOSS_ROB	3.67 319	0.86 234	3.81 194	2.53 405	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	0.20 435	0.07 236	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.80 328

FAT-Stereo	6.98 449	0.79 206	7.57 411	2.54 408	1.80 379	6.16 387	4.33 451	19.16 502	18.82 486	10.75 440	17.08 451	18.23 486	13.56 491	9.25 400	8.44 428	0.03 314	0.16 276	0.01 373	0.10 323	0.14 272	0.65 289

CoDeX	3.61 317	0.86 234	5.27 306	1.16 203	1.62 364	6.24 388	2.07 399	13.78 454	6.86 304	7.42 330	9.00 319	4.06 249	3.72 315	6.58 223	3.02 310	0.03 314	0.06 222	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.35 201

DLCB_ROB	4.87 410	1.45 370	4.75 282	2.52 404	1.13 311	6.25 389	3.01 422	10.44 348	8.34 360	11.05 451	13.43 413	14.04 453	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	3.30 460	5.14 502	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	0.02 163	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	6.78 485	13.16 437	8.80 374	13.01 472	15.93 437	21.01 504	6.18 409	10.97 443	8.11 425	0.04 343	0.01 126	0.00 1	0.02 256	0.16 292	0.70 307

XPNet_ROB	6.46 437	1.88 409	7.41 408	2.81 423	0.95 281	6.45 393	6.82 486	13.58 446	8.80 374	15.50 490	15.86 435	19.59 495	7.12 431	11.41 455	9.86 453	0.02 273	0.04 207	0.00 1	0.03 270	0.20 328	0.79 327

DDVS	3.79 335	0.66 173	5.66 336	2.27 370	1.28 336	6.48 394	0.47 201	9.33 321	4.35 177	7.29 324	7.71 286	12.49 445	2.21 241	9.01 391	5.16 383	0.08 386	0.20 289	0.01 373	0.00 1	0.14 272	1.03 359

AASNet	4.20 369	1.63 386	5.82 343	3.79 476	3.93 471	6.55 395	1.22 361	19.12 501	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	0.49 448	0.22 146

S-Stereo	6.85 444	0.93 255	10.76 466	3.34 461	3.51 457	6.55 395	6.01 472	13.75 451	23.86 505	9.65 419	15.54 432	11.81 439	8.24 452	8.59 367	11.23 471	0.13 410	0.16 276	0.00 1	0.42 472	0.14 272	2.39 490

RP	7.41 457	1.90 414	7.33 403	4.26 490	5.25 503	6.64 397	3.46 437	12.44 410	16.23 473	10.36 431	23.00 486	18.72 488	16.59 502	11.10 446	8.47 429	1.10 492	0.02 163	0.12 466	0.16 349	0.43 434	0.65 289

HSM	4.25 374	1.10 298	4.14 227	1.78 288	2.14 404	6.67 398	1.08 351	12.92 425	6.90 306	7.06 304	8.17 306	14.17 455	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	3.03 439	3.90 470	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	0.03 190	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.22 146

edge stereo	7.12 452	1.19 316	7.83 415	2.32 380	2.46 418	6.90 400	3.26 434	15.58 473	12.52 440	15.68 492	18.34 467	21.83 505	13.05 487	11.53 456	8.68 433	0.04 343	0.06 222	0.11 459	0.03 270	0.30 398	0.63 284

PSMNet-RUCA	6.00 427	5.79 504	14.15 485	10.30 521	7.63 515	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	1.88 508	0.12 262	4.77 522	0.71 492	5.10 515	0.82 330

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	0.03 190	0.03 424	0.00 1	0.06 137	0.14 80

hknet	3.56 311	0.66 173	5.82 343	0.70 146	1.19 320	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	0.03 190	0.03 424	0.00 1	0.06 137	0.14 80

ADLNet	4.56 392	1.19 316	5.52 328	3.81 480	3.59 459	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	0.01 126	0.00 1	0.01 236	0.22 346	0.55 255

PASM	9.11 481	5.68 502	25.06 522	4.33 493	4.18 479	7.01 405	8.48 499	12.37 406	20.95 497	13.49 477	15.37 431	18.80 489	11.52 482	14.70 487	12.70 484	0.93 489	1.19 481	0.32 492	1.21 507	1.66 494	2.22 485

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	14.98 460	5.14 383	7.32 277	4.19 351	0.02 273	0.02 163	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	1.60 363	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	2.51 401	0.89 266	7.08 408	2.74 413	11.25 372	7.90 346	20.49 506	22.36 484	20.16 497	11.95 484	13.84 481	10.61 464	0.04 343	0.18 281	0.06 445	0.24 403	0.27 384	1.07 361

UPFNet	4.17 366	0.83 220	5.51 322	2.49 399	3.36 452	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	0.02 163	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	1.68 372	7.26 410	4.46 453	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	0.06 222	0.02 406	0.03 270	0.13 261	0.14 80

acv_ft	3.90 342	0.96 270	5.85 346	2.56 410	4.70 495	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	0.03 190	0.03 424	0.00 1	0.06 137	0.14 80

NINENet	3.38 295	0.81 213	4.16 229	1.88 304	1.40 352	7.31 412	0.48 211	12.95 428	6.64 292	7.29 324	9.24 325	5.21 298	1.18 177	6.72 234	1.89 242	0.17 425	0.08 240	0.07 450	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	1.22 325	7.56 417	0.07 58	14.67 464	9.15 386	6.55 276	9.87 344	9.30 393	3.47 301	8.07 330	22.20 513	0.05 358	1.16 476	0.00 1	0.26 424	0.10 207	1.76 443

HBP-ISP	4.37 380	1.56 379	4.59 270	2.23 357	1.29 341	7.87 418	3.96 443	11.80 388	10.91 420	8.06 359	14.45 425	3.38 212	4.87 368	9.27 401	2.53 286	0.14 413	0.06 222	0.00 1	0.01 236	0.08 169	0.30 185

LMCR-Stereo	3.92 344	1.96 420	4.92 289	2.85 429	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	1.05 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 430	0.05 29

PWC_ROB	8.89 479	4.49 495	15.62 494	2.92 431	4.49 488	7.89 420	1.23 362	17.29 489	20.00 490	16.54 495	28.06 504	14.37 456	11.98 486	14.93 490	15.43 503	0.47 476	0.00 1	0.05 441	0.00 1	0.67 460	1.31 389

NVstereo2D	4.82 408	1.29 335	7.98 421	3.68 473	3.48 456	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	0.19 283	0.13 468	0.36 462	0.07 156	1.12 370

SFCPSM	3.39 296	0.61 156	5.42 317	0.43 99	0.93 277	8.26 422	2.08 400	15.01 468	5.89 254	7.17 313	7.60 283	3.39 213	2.55 257	5.39 180	2.53 286	0.01 170	0.03 190	0.01 373	0.07 301	0.19 319	0.31 187

anonymity	8.04 466	4.13 491	12.86 475	7.43 515	13.11 532	8.34 423	2.02 398	18.21 494	7.55 335	13.88 481	9.27 327	10.63 417	7.79 445	11.57 458	6.06 393	6.25 521	5.59 545	3.71 520	3.28 525	3.27 509	5.78 517

NCC-stereo	7.43 459	2.28 440	8.58 430	3.28 458	4.48 486	8.34 423	4.27 448	20.45 515	13.66 454	9.17 401	17.52 458	16.49 471	14.31 497	13.71 479	8.95 439	1.73 502	0.12 262	0.01 373	0.50 481	0.21 339	0.60 272

Abc-Net	7.43 459	2.28 440	8.58 430	3.28 458	4.48 486	8.34 423	4.27 448	20.45 515	13.66 454	9.17 401	17.52 458	16.49 471	14.31 497	13.71 479	8.95 439	1.73 502	0.12 262	0.01 373	0.50 481	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
Wz-Net-SNSev	9.92 490	8.01 514	26.42 525	2.26 366	1.85 386	8.36 426	14.30 526	18.01 492	21.68 499	10.78 441	23.95 487	16.84 475	8.60 458	15.59 494	19.76 508	0.01 170	0.03 190	0.01 373	0.00 1	0.52 451	1.34 392

Syn2CoEx	6.70 442	3.69 485	12.14 473	2.78 421	1.68 372	8.36 426	3.21 430	18.59 496	12.66 442	8.86 388	20.79 476	10.52 413	10.54 474	9.68 414	8.70 434	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 464	1.00 351

CBMV_ROB	4.66 399	0.85 226	3.94 211	1.64 260	0.75 244	8.38 428	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	0.04 343	0.05 216	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	8.47 429	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	0.04 207	0.06 445	0.00 1	0.12 239	0.10 56

PA-Net	5.40 417	2.35 449	9.55 455	2.75 418	2.21 406	8.74 430	3.92 442	13.05 430	13.35 452	7.30 326	7.98 298	8.08 369	6.39 413	11.17 449	9.30 445	0.02 273	0.03 190	0.00 1	0.03 270	0.16 292	1.55 408
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	2.16 341	4.87 498	8.76 431	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	1.16 476	0.00 1	0.55 484	0.04 104	1.11 367

RGC	7.40 456	2.77 467	7.71 413	4.43 497	4.87 498	8.88 432	2.96 420	16.05 478	12.76 447	11.96 466	19.57 470	18.32 487	11.57 483	13.89 483	9.58 451	0.83 487	0.02 163	0.24 488	0.41 471	0.40 428	0.77 322

ssnet_v2	4.73 404	1.43 363	6.74 387	1.80 292	0.75 244	8.89 433	4.60 455	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	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.36 418	0.31 187

TCMNet	5.54 421	2.53 455	10.92 467	4.50 498	6.58 509	8.90 434	1.31 370	11.59 384	8.68 370	7.24 319	12.74 405	8.37 378	4.65 360	9.30 402	10.83 469	0.11 405	0.19 283	0.31 491	0.09 316	0.84 477	1.07 361

DGSMNet	7.10 451	3.49 479	15.11 492	4.36 495	4.41 482	8.94 435	6.25 476	15.10 469	14.28 458	8.15 362	14.51 427	10.08 406	5.38 392	11.04 445	7.95 422	1.49 500	2.00 513	1.79 511	1.68 517	2.43 504	3.48 505

StereoDRNet-Refined	4.84 409	0.96 270	5.13 299	2.22 354	0.46 172	9.10 436	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	0.01 373	0.05 292	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	4.10 485	3.99 476	9.13 437	1.34 371	10.37 345	7.76 340	13.76 480	15.66 433	16.14 469	7.03 430	13.07 475	13.62 494	0.19 432	0.12 262	0.02 406	0.02 256	0.15 288	1.61 411
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	8.37 473	2.16 431	9.01 442	3.65 472	4.58 492	9.40 438	2.63 409	17.71 490	21.32 498	10.38 432	24.51 494	20.43 500	16.67 503	12.54 471	10.76 468	0.70 484	0.00 1	0.12 466	0.00 1	0.47 442	0.42 227

NCCL2	6.27 432	2.46 453	7.00 393	2.36 386	1.11 307	9.48 439	11.14 512	13.01 429	10.40 407	9.94 423	9.49 335	22.11 506	7.42 438	9.90 429	8.56 431	0.01 170	0.00 1	0.02 406	0.03 270	0.20 328	0.73 314

UNet	4.19 368	0.87 242	7.18 401	2.00 329	3.22 444	9.55 440	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	3.20 454	4.81 497	9.65 441	9.90 508	13.68 449	23.91 506	8.28 366	13.70 415	5.36 303	5.83 400	10.79 442	8.05 424	0.90 488	1.43 498	0.11 459	0.38 465	0.48 445	1.98 471

pmcnn	8.17 469	1.70 393	11.49 469	3.18 452	3.07 438	9.66 442	6.06 474	13.60 447	17.71 482	15.23 489	24.02 489	27.61 517	8.81 461	10.36 438	9.51 450	0.08 386	0.08 240	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.87 335

NaN_ROB	6.51 439	2.25 434	8.77 435	1.69 273	1.79 378	9.71 443	10.94 510	16.20 479	16.13 472	13.04 473	8.86 313	11.77 438	5.94 403	12.88 474	8.01 423	0.05 358	0.13 268	0.07 450	0.20 381	0.32 410	1.50 402

SuperB	8.29 472	3.96 489	24.92 521	2.96 434	1.33 347	9.83 444	4.15 445	10.92 366	29.79 517	11.86 463	12.51 400	6.07 326	6.97 427	11.13 448	14.73 498	0.15 415	0.11 257	0.35 493	0.26 424	12.64 529	1.11 367

LALA_ROB	7.02 450	2.54 457	8.51 427	1.53 251	0.96 283	9.96 445	8.71 502	16.70 483	12.68 443	12.99 471	13.90 420	24.47 509	5.40 393	11.61 459	9.50 449	0.04 343	0.05 216	0.00 1	0.02 256	0.17 301	0.65 289

CBMV	5.97 426	1.52 376	4.51 258	1.99 326	0.53 197	10.02 446	6.94 488	13.27 439	13.80 456	13.08 474	15.93 437	11.36 432	8.11 451	9.82 423	7.27 414	0.08 386	0.15 274	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.74 318
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	2.75 418	3.28 446	10.03 447	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	0.09 397	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	2.36 386	1.90 390	10.11 448	6.54 481	16.32 481	7.59 336	6.84 294	10.83 369	12.06 443	4.13 335	8.73 375	10.24 459	0.02 273	0.01 126	0.01 373	0.11 330	0.26 372	0.40 212

GANet	6.86 445	1.78 406	5.98 351	3.05 442	1.12 310	10.12 449	9.38 505	13.41 443	8.67 369	11.46 458	29.87 509	13.94 452	8.25 453	12.06 464	6.33 403	0.40 467	0.06 222	0.16 474	0.33 453	0.18 312	0.59 270

SGM-Forest	5.40 417	0.84 223	4.19 234	1.43 239	0.68 225	10.12 449	6.41 479	12.13 397	11.86 436	11.50 460	14.43 424	11.62 436	5.20 384	9.93 430	6.16 398	0.16 421	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.08 169	1.24 380
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDUNet	10.03 491	12.17 527	8.24 426	13.02 527	11.73 529	10.32 451	3.76 439	12.27 402	8.35 361	9.64 416	13.89 419	16.48 470	6.67 422	9.50 409	7.00 410	6.80 523	3.45 535	21.10 535	4.33 530	12.78 530	9.12 527

YMNet	5.84 423	2.29 443	10.08 459	3.80 477	4.45 484	10.40 452	0.88 327	10.81 359	7.17 318	14.28 484	16.67 446	11.58 434	4.41 344	8.51 363	9.37 447	0.12 407	0.35 318	0.11 459	0.08 304	0.79 472	0.62 280

YMNet_1	5.84 423	2.29 443	10.08 459	3.80 477	4.45 484	10.40 452	0.88 327	10.81 359	7.17 318	14.28 484	16.67 446	11.58 434	4.41 344	8.51 363	9.37 447	0.12 407	0.35 318	0.11 459	0.08 304	0.79 472	0.62 280

PWCDC_ROB	8.50 475	4.40 493	9.57 456	6.16 512	4.54 491	10.46 454	1.03 344	15.30 470	28.16 514	10.88 445	30.88 514	6.96 352	11.31 480	14.57 486	10.40 462	3.10 515	0.02 163	0.00 1	0.00 1	1.55 493	0.63 284

UDG	9.12 482	10.06 521	6.35 371	10.06 519	9.64 523	10.48 455	2.33 404	12.73 417	10.19 401	8.33 367	10.27 353	16.70 474	10.47 473	8.33 350	9.07 442	4.28 517	2.59 523	18.90 534	3.83 528	11.35 526	6.50 521

delet	4.59 395	1.12 305	5.93 348	1.37 228	3.73 465	10.48 455	3.90 441	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	1.64 365	10.51 457	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	3.43 463	4.43 483	10.57 458	4.21 446	19.44 503	11.24 429	12.86 469	8.06 303	11.64 437	4.79 366	8.65 373	9.32 446	0.01 170	0.10 253	0.00 1	0.03 270	0.34 413	0.69 303

PAM_32	4.12 364	0.46 79	5.63 332	1.95 317	1.02 291	10.74 459	0.85 318	11.04 367	5.02 217	6.19 253	5.28 205	17.64 481	7.30 436	5.03 168	1.45 193	0.00 1	0.68 363	0.00 1	0.77 495	0.14 272	1.14 372

Nwc_Net	7.54 462	1.91 415	8.71 433	4.16 487	3.42 454	10.77 460	2.00 397	20.33 514	12.19 437	9.10 398	24.04 491	17.67 482	13.58 492	12.14 466	9.12 443	0.94 490	0.00 1	0.00 1	0.02 256	0.22 346	0.41 222

PAM	4.07 358	0.44 69	6.47 374	1.97 321	1.18 318	10.83 461	1.64 385	10.66 356	4.55 190	6.54 275	4.69 187	16.99 477	6.88 425	4.07 133	1.63 211	0.00 1	0.68 363	0.00 1	0.77 495	0.10 207	1.24 380

GCST	9.50 486	17.91 531	6.18 360	53.02 554	11.57 528	10.95 462	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	8.70 527	0.07 236	22.79 536	0.40 468	6.66 520	3.86 511

U	2.23 177	0.36 32	2.93 105	0.26 63	8.08 519	11.12 463	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	9.75 527	5.13 536	0.02 43	0.02 6

CBFPSM	5.12 414	1.48 372	16.22 496	1.81 293	1.14 312	11.16 464	2.90 417	7.99 284	6.75 298	6.55 276	5.00 195	15.05 462	8.78 460	7.52 297	8.90 438	0.04 343	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.42 430	0.67 301

DISCO	6.58 441	0.98 277	6.44 373	3.75 475	1.18 318	11.19 465	3.29 435	12.92 425	16.72 474	7.27 322	11.74 386	17.34 479	6.60 418	19.59 515	11.59 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 439	0.50 243

LSM	14.85 515	7.41 511	36.29 537	7.76 517	43.77 556	11.24 466	12.14 520	16.73 484	23.72 504	23.73 514	32.92 518	18.89 491	13.31 490	16.60 500	12.37 480	0.26 454	0.86 395	0.11 459	0.43 474	1.24 486	17.26 549

ADCMid	10.97 501	4.49 495	23.66 517	2.53 405	2.52 423	11.46 467	6.31 477	15.31 471	12.85 448	23.57 512	22.99 485	17.92 483	21.04 514	19.57 514	28.05 532	0.47 476	0.43 328	1.10 505	1.32 509	1.73 496	2.10 477

iinet-f	6.21 430	2.11 428	28.74 531	2.13 339	1.38 350	11.62 468	1.49 378	7.64 274	7.19 320	7.77 340	14.38 423	10.49 412	7.79 445	7.76 311	12.90 487	0.03 314	0.03 190	0.05 441	0.00 1	0.67 460	0.12 70

GwcNet	6.95 446	2.89 471	13.32 478	2.82 425	5.53 504	11.76 469	2.14 402	14.95 467	17.69 481	10.83 442	18.14 465	10.83 425	6.66 421	9.83 424	10.19 458	0.03 314	0.06 222	0.03 424	0.08 304	0.64 457	0.66 298

SQANet	8.22 471	4.42 494	7.19 402	12.11 526	9.77 524	11.80 470	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	9.56 529	2.29 516	10.51 528	1.61 516	13.06 531	8.49 525

ADCRef	7.76 464	2.31 446	19.09 507	2.82 425	3.29 447	11.88 471	3.06 424	11.52 382	10.89 419	13.69 479	25.85 500	8.20 371	8.89 463	8.95 388	22.66 514	0.16 421	0.08 240	0.16 474	0.34 457	0.47 442	0.91 340

SHD	10.45 496	3.67 484	14.03 484	4.81 501	4.52 489	11.93 472	1.66 388	21.36 521	38.40 534	18.84 500	21.72 480	17.63 480	13.07 488	15.65 496	17.71 505	0.36 465	1.09 455	0.01 373	0.32 450	0.50 449	1.67 423

EDNetEfficientorigin	18.25 528	14.44 529	99.41 571	1.72 282	1.00 287	12.07 473	6.97 489	13.67 448	35.06 527	38.59 537	37.10 528	27.03 515	27.46 531	15.38 492	26.92 529	0.05 358	0.08 240	0.15 471	0.62 487	3.33 510	3.92 512

APVNet	6.28 433	2.46 453	10.09 461	3.51 468	3.97 474	12.15 474	1.75 390	20.08 513	6.73 296	6.92 301	13.45 414	10.75 422	6.29 412	11.86 461	14.34 497	0.05 358	0.02 163	0.11 459	0.03 270	0.63 456	0.34 196

DRN-Test	6.23 431	1.51 374	7.53 410	3.07 447	3.69 462	12.17 475	3.23 431	20.80 517	11.11 426	12.64 468	13.02 410	10.91 427	5.26 385	8.49 362	10.12 457	0.05 358	0.05 216	0.04 434	0.04 288	0.28 387	0.65 289

ccnet	7.45 461	1.89 413	7.71 413	3.18 452	2.35 413	12.19 476	6.14 475	18.95 498	9.36 391	13.33 475	20.38 473	16.00 468	9.10 467	10.10 433	15.40 502	0.44 469	0.34 314	0.25 489	0.25 407	0.48 445	1.18 374

RTSC	9.87 489	4.34 492	16.44 497	4.60 500	2.38 414	12.54 477	0.75 292	18.19 493	37.31 532	16.16 494	15.86 435	13.32 448	7.56 443	20.93 519	23.50 519	0.34 463	1.07 453	0.02 406	0.35 460	0.71 467	0.99 349

ACV-stereo	4.65 398	1.22 326	10.49 465	2.22 354	1.05 293	12.62 478	1.24 363	6.70 230	7.36 328	3.22 161	5.18 200	16.59 473	10.02 470	8.18 334	6.19 400	0.06 369	0.14 272	0.01 373	0.00 1	0.12 239	0.40 212

Wz-Net-LNSev	7.12 452	2.75 465	18.64 504	1.70 276	4.16 478	12.79 479	6.72 483	13.74 450	13.57 453	11.14 453	17.31 456	11.90 442	8.50 456	8.96 389	9.94 454	0.00 1	0.01 126	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	12.96 480	2.25 403	13.75 451	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	3.59 482	9.14 447	4.00 482	0.40 160	13.17 481	11.27 516	15.95 477	17.51 480	10.62 437	10.66 366	12.15 444	7.97 449	13.18 476	5.04 378	0.45 471	0.00 1	0.01 373	0.15 347	3.47 511	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	3.10 449	1.39 351	13.18 482	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	0.16 421	0.16 276	0.16 474	0.00 1	0.26 372	0.29 180

FBW_ROB	9.17 484	2.08 427	10.31 464	2.51 401	1.66 370	13.22 483	6.04 473	23.09 524	20.11 491	19.55 501	15.80 434	18.97 492	11.96 485	19.34 512	11.38 472	0.66 481	0.30 307	2.15 514	0.90 498	1.15 485	2.16 481

CSAN	8.41 474	2.86 470	9.35 452	2.43 394	0.82 258	13.59 484	11.68 518	15.80 476	21.98 502	14.71 486	16.46 443	18.00 484	14.42 499	13.68 478	10.10 455	0.10 401	0.13 268	0.15 471	0.19 369	0.43 434	1.28 387

fast-acv-ft	6.00 427	1.95 419	7.88 416	2.35 384	1.85 386	13.61 485	1.76 391	8.44 289	10.12 400	11.22 454	20.57 475	14.41 458	7.55 442	8.11 331	8.83 436	0.10 401	0.09 247	0.16 474	0.07 301	0.68 462	0.35 201

NVStereoNet_ROB	17.22 522	8.76 516	16.47 498	7.52 516	8.42 520	13.75 486	11.07 511	24.24 526	26.67 512	31.00 524	46.49 540	34.88 530	27.06 529	22.72 523	23.61 520	6.83 524	4.32 540	6.32 526	10.37 541	4.39 512	9.57 531
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	13.76 512	6.46 506	30.74 532	3.62 471	2.93 434	14.28 487	11.22 515	20.02 510	34.42 525	23.20 509	25.42 499	19.51 494	19.62 508	24.54 527	33.88 541	0.27 457	0.23 296	0.37 496	0.19 369	1.47 491	2.84 498

DispFullNet	18.06 527	27.03 537	34.90 535	22.68 538	20.79 541	15.03 488	3.18 429	16.95 487	26.06 510	20.48 505	16.91 448	20.55 502	18.37 505	23.48 525	12.16 479	5.31 519	2.91 528	31.24 543	8.09 539	22.63 540	12.44 541

CC-Net-ROB	8.09 467	10.11 522	9.03 443	4.07 483	3.74 466	15.24 489	4.84 459	18.44 495	10.87 418	6.73 291	14.03 421	7.54 360	4.68 361	11.61 459	3.98 347	6.59 522	2.54 521	16.51 532	1.19 506	7.88 523	2.20 483

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 436	6.12 505	6.53 377	4.29 492	3.61 460	15.41 490	4.13 444	12.36 405	7.32 327	7.60 334	8.51 311	8.97 392	2.64 261	10.17 435	3.72 331	8.16 526	2.40 517	2.00 513	0.11 330	8.55 524	5.84 518

WCMA_ROB	10.20 493	1.99 423	9.33 451	3.01 437	2.46 418	15.78 491	7.67 497	12.75 419	15.41 466	25.08 518	33.42 521	27.06 516	19.86 509	13.87 482	12.47 482	1.28 496	0.38 323	0.18 480	0.20 381	0.28 387	1.54 405

XQC	9.46 485	4.84 498	18.88 505	4.07 483	3.09 440	15.97 492	6.65 482	16.26 480	26.63 511	12.63 467	12.35 398	15.75 465	10.62 475	16.48 499	21.19 509	0.44 469	0.96 415	0.05 441	0.32 450	1.10 482	0.99 349

SANet	11.48 504	3.34 476	13.93 483	2.40 393	1.01 289	16.49 493	12.16 521	20.05 512	37.28 531	19.62 502	28.04 503	25.61 513	20.10 510	14.43 485	12.39 481	0.10 401	0.06 222	0.03 424	0.06 299	0.76 470	1.73 437

RYNet	6.82 443	1.51 374	7.35 405	1.79 289	4.52 489	16.68 494	4.41 452	14.19 458	17.43 479	11.64 462	7.86 292	15.03 461	8.81 461	10.10 433	14.16 496	0.04 343	0.13 268	0.15 471	0.05 292	0.08 169	0.53 252

MSMD_ROB	9.73 488	1.43 363	5.42 317	1.81 293	0.42 168	16.83 495	4.30 450	14.29 460	15.34 464	23.06 508	40.17 531	25.63 514	22.62 519	13.37 477	8.85 437	0.48 478	0.03 190	0.00 1	0.00 1	0.13 261	0.47 238

AnyNet_C32	11.82 505	7.08 508	25.83 524	4.55 499	5.88 507	16.92 496	16.97 537	14.14 457	18.11 484	16.87 496	21.66 479	14.78 459	13.87 495	23.54 526	31.83 538	0.24 448	0.28 305	0.35 493	0.53 483	1.35 490	1.71 434

ADCP+	8.60 477	2.78 468	17.44 501	1.69 273	4.27 480	16.95 497	5.29 464	13.38 442	12.52 440	13.57 478	17.57 460	10.86 426	11.28 479	18.43 510	23.91 523	0.03 314	0.05 216	0.01 373	0.18 365	0.47 442	1.31 389

LE_ROB	17.31 524	2.62 462	14.26 487	4.20 488	1.80 379	17.40 498	9.70 507	15.38 472	55.92 549	63.97 559	40.81 533	35.50 531	39.26 542	15.64 495	28.51 533	0.06 369	0.11 257	0.13 468	0.21 387	0.14 272	0.51 247

FCDSN-DC	10.72 497	1.16 311	5.01 294	2.16 341	1.31 345	17.46 499	4.80 458	17.79 491	19.87 489	25.02 516	32.85 517	33.57 525	23.52 524	16.80 501	12.13 478	0.11 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.76 321
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCPNet	10.18 492	3.40 478	33.24 534	2.38 388	1.74 375	17.75 500	7.65 496	13.20 438	13.03 449	14.09 483	21.72 480	19.36 493	11.40 481	15.43 493	23.00 516	0.28 458	1.15 475	0.39 497	1.48 512	0.68 462	2.21 484

Wz-Net-MNSev	8.12 468	3.18 473	18.07 503	2.63 412	3.36 452	17.82 501	9.40 506	12.89 424	15.44 467	13.95 482	18.21 466	14.38 457	7.75 444	12.50 468	11.45 473	0.46 473	0.03 190	0.00 1	0.01 236	0.26 372	0.58 267

Wz-Net-TNSev	12.01 507	11.86 526	38.26 539	2.81 423	1.82 382	18.12 502	11.31 517	16.67 482	21.73 500	15.06 487	17.17 452	19.72 496	20.69 513	20.68 517	21.41 511	0.04 343	0.06 222	0.00 1	0.16 349	0.74 468	1.93 466

FC-DCNN	11.29 502	1.01 286	5.50 321	2.25 363	1.65 368	18.23 503	5.36 466	18.99 499	20.65 494	28.95 522	34.83 524	33.83 527	23.18 522	17.04 505	13.37 491	0.17 425	0.01 126	0.02 406	0.02 256	0.10 207	0.70 307

coex-ft	20.15 534	20.03 532	87.93 561	1.81 293	1.77 376	18.77 504	13.73 523	13.28 440	41.87 537	60.24 555	39.04 530	28.27 518	30.39 532	12.57 472	28.66 534	0.20 435	0.23 296	0.04 434	0.30 443	1.52 492	2.34 489

FC-DCNN v2	11.44 503	0.98 277	5.39 315	2.28 373	1.65 368	18.84 505	5.41 468	19.66 505	20.80 495	29.20 523	35.39 526	34.37 529	23.46 523	17.13 506	13.18 490	0.17 425	0.01 126	0.02 406	0.01 236	0.08 169	0.69 303

PVD	16.41 518	3.98 490	16.04 495	5.38 504	4.59 494	19.44 506	7.28 493	28.88 533	49.27 544	31.53 526	43.72 537	30.36 522	32.17 537	26.70 530	23.19 517	0.25 451	1.48 503	0.04 434	0.59 486	0.52 451	2.87 499

WZ-Net	13.61 511	5.57 501	42.84 543	3.89 481	3.19 443	19.90 507	15.44 528	15.67 475	32.04 520	16.13 493	28.69 505	22.17 507	15.84 501	21.40 521	26.87 528	0.75 485	0.01 126	0.01 373	0.03 270	0.51 450	1.20 376

MeshStereo	11.94 506	1.88 409	5.24 304	2.11 338	1.44 356	20.09 508	4.95 461	21.74 523	16.75 475	33.10 528	35.07 525	39.28 535	22.72 520	19.45 513	13.59 493	0.19 432	0.06 222	0.02 406	0.00 1	0.46 440	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	8.18 470	1.32 341	9.05 444	3.59 470	4.00 477	20.16 509	3.13 428	17.25 488	20.16 492	10.68 438	19.19 468	20.56 503	10.70 476	14.74 488	7.00 410	0.34 463	0.04 207	0.21 485	0.08 304	0.70 466	0.65 289

SGM_RVC	10.77 498	1.11 301	4.66 274	2.66 413	0.41 165	21.03 510	6.87 487	20.02 510	15.54 469	25.86 519	24.97 497	33.59 526	20.51 512	20.89 518	14.78 499	0.31 460	0.26 304	0.22 486	0.26 424	0.43 434	1.01 352
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	14.09 513	9.67 519	20.31 510	10.40 522	7.62 514	21.38 511	17.49 540	21.36 521	31.95 519	23.70 513	29.22 506	18.87 490	27.41 530	14.27 484	11.16 470	2.85 513	1.51 505	0.41 498	0.28 433	4.88 513	7.10 522

PDISCO_ROB	10.27 494	2.79 469	13.30 477	10.58 523	9.96 525	22.78 512	5.99 470	20.01 509	28.57 515	11.88 464	14.49 426	20.54 501	4.92 370	17.01 504	10.29 460	5.79 520	0.42 327	0.14 470	0.13 342	2.53 506	3.25 501

ADCL	10.77 498	3.23 474	21.50 513	2.26 366	1.96 396	23.65 513	9.07 503	14.69 466	24.88 508	15.21 488	27.20 501	12.68 447	14.02 496	16.94 503	24.43 525	0.26 454	0.18 281	0.74 500	0.67 490	0.80 474	1.02 356

MFN_U_SF_RVC	13.54 510	4.69 497	28.43 529	4.24 489	2.50 421	24.26 514	5.99 470	28.23 531	20.18 493	24.06 515	29.38 507	30.35 521	16.92 504	20.98 520	21.39 510	1.35 497	1.13 463	1.02 503	1.41 511	1.88 499	2.50 495

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 495	5.37 500	16.61 499	2.95 433	3.02 437	24.75 515	15.44 528	14.68 465	19.73 488	19.77 504	23.97 488	16.98 476	8.40 454	17.58 507	9.23 444	1.59 501	1.75 509	0.16 474	2.63 519	0.75 469	1.85 456

DPSNet	10.88 500	2.57 458	20.40 511	2.24 361	1.90 390	24.92 516	17.00 538	21.35 520	28.61 516	12.87 470	13.74 417	17.01 478	20.14 511	15.36 491	14.01 495	0.81 486	0.98 427	0.20 483	0.65 489	1.30 489	1.54 405

SPS-STEREO	15.83 517	7.38 510	14.92 491	11.63 525	11.77 530	25.30 517	7.12 490	25.20 527	17.06 477	32.24 527	30.34 512	31.63 523	22.59 518	25.67 528	21.97 512	7.71 525	4.50 541	3.35 519	1.56 515	6.97 522	7.72 524
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	8.60 477	1.93 416	12.59 474	6.04 510	3.66 461	25.93 518	4.26 447	10.35 344	8.05 352	19.71 503	24.73 495	14.15 454	15.49 500	11.30 450	10.69 467	0.50 479	0.46 333	0.19 482	0.25 407	0.80 474	0.91 340

otaku	12.35 508	8.64 515	9.11 446	13.56 528	10.98 526	26.23 519	7.22 492	19.45 504	19.26 487	11.92 465	17.90 462	20.21 498	8.91 464	16.06 497	6.09 395	9.77 531	2.50 520	13.23 529	1.90 518	14.61 532	9.41 530

Ntro	12.91 509	9.95 520	10.01 458	14.12 530	12.55 531	26.31 520	6.76 484	19.04 500	22.03 503	10.23 428	16.26 440	20.22 499	10.06 471	16.81 502	7.93 421	10.16 533	2.55 522	15.19 531	2.86 520	15.27 533	9.93 533

ACVNet_1	19.51 531	26.19 536	15.50 493	17.71 533	15.28 536	26.46 521	9.36 504	29.16 534	34.18 523	25.06 517	24.89 496	37.18 532	21.93 517	17.80 508	15.03 500	11.08 536	2.83 525	25.29 540	5.06 535	19.11 537	11.14 537

IMH-64-1	28.06 540	29.98 540	19.46 508	32.15 541	20.98 542	27.68 522	16.66 531	47.31 544	44.85 541	34.14 531	50.94 545	41.49 536	31.67 534	37.53 538	23.88 521	14.17 541	2.96 529	34.45 545	11.15 542	26.12 542	13.75 542

IMH-64	28.06 540	29.98 540	19.46 508	32.15 541	20.98 542	27.68 522	16.66 531	47.31 544	44.85 541	34.14 531	50.94 545	41.49 536	31.67 534	37.53 538	23.88 521	14.17 541	2.96 529	34.45 545	11.15 542	26.12 542	13.75 542

RainbowNet	18.69 530	27.15 538	22.03 514	18.76 534	15.00 534	27.97 524	10.17 509	27.99 530	34.19 524	15.53 491	27.53 502	25.33 511	13.80 494	19.86 516	10.59 463	14.50 543	3.57 536	23.85 538	5.03 534	18.49 535	12.41 540

MDST_ROB	9.13 483	1.31 338	10.16 463	4.36 495	2.48 420	28.66 525	7.64 495	19.96 508	14.97 462	27.53 520	24.02 489	9.47 394	5.27 386	16.31 498	8.61 432	0.63 480	0.19 283	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.90 337

SGM+DAISY	17.25 523	9.46 518	22.74 515	10.11 520	11.40 527	28.98 526	13.74 524	21.15 518	16.85 476	31.39 525	34.79 523	34.05 528	24.24 525	26.23 529	19.31 506	8.79 528	7.56 549	4.88 523	3.93 529	6.07 518	9.33 528

ELAS_RVC	17.82 525	3.60 483	11.92 470	6.63 513	5.73 505	30.34 527	19.64 541	26.92 529	35.06 527	40.79 539	41.32 535	37.31 533	31.61 533	30.54 532	22.93 515	1.97 510	2.40 517	1.28 508	1.27 508	1.71 495	3.51 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.99 520	12.34 528	60.47 551	4.88 502	3.11 442	31.77 528	16.79 535	18.60 497	17.96 483	18.62 499	38.50 529	24.03 508	19.00 506	30.59 533	35.18 543	0.29 459	0.56 341	0.45 499	0.48 478	2.70 508	3.40 503

ACVNet-4b	16.48 519	23.07 533	14.73 490	16.69 532	15.18 535	31.83 529	7.30 494	19.71 506	27.82 513	11.54 461	22.10 483	31.68 524	8.96 466	18.88 511	7.28 415	11.04 535	2.65 524	24.93 539	5.02 533	18.57 536	10.67 536

xyz-stereo	7.36 455	0.68 180	38.77 540	0.30 69	0.07 14	31.97 530	0.19 130	5.13 124	2.13 57	10.90 446	24.34 492	6.05 325	8.02 450	12.01 463	6.06 393	0.01 170	0.02 163	0.35 493	0.00 1	0.09 184	0.16 102

LRCNet_RVC	66.47 561	66.44 562	69.02 555	71.60 559	54.27 559	32.21 531	2.93 419	63.19 562	21.83 501	82.02 563	90.16 564	83.59 562	72.13 562	69.45 560	53.25 558	95.47 568	64.21 561	95.15 568	95.27 568	72.59 560	74.60 562

MANE	20.98 535	3.23 474	8.81 436	5.96 509	6.96 512	33.07 532	13.20 522	35.43 537	38.86 535	44.72 544	52.41 548	53.20 543	41.84 545	34.74 536	27.45 531	1.87 507	2.27 515	1.54 510	10.18 540	0.69 464	3.11 500

IMH	30.65 544	30.30 542	21.09 512	34.89 545	21.75 546	33.16 533	16.91 536	49.53 551	52.50 545	38.41 535	55.10 551	45.13 538	40.36 544	41.57 545	25.66 526	14.74 544	3.36 534	35.43 547	11.69 544	27.31 547	14.16 545

SGM-ForestM	18.61 529	3.38 477	10.14 462	3.44 464	2.24 410	34.17 534	15.39 527	29.44 535	33.93 522	38.55 536	41.08 534	53.64 544	36.76 539	34.82 537	27.16 530	1.25 495	1.81 512	0.74 500	1.01 501	0.61 455	2.61 496

ELAS	17.99 526	3.49 479	11.19 468	6.14 511	5.79 506	34.89 535	17.28 539	28.75 532	30.47 518	40.80 540	45.79 539	39.04 534	32.05 536	27.63 531	24.30 524	1.88 508	2.41 519	1.09 504	1.48 512	1.83 498	3.48 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	30.22 543	25.83 535	23.33 516	33.10 543	14.36 533	36.98 536	22.41 545	52.85 554	64.46 556	43.76 542	59.24 554	52.31 541	45.69 549	32.82 534	32.60 539	11.16 537	5.49 544	13.76 530	12.60 546	12.36 528	9.38 529

ACVNet_2	27.45 538	30.56 543	27.90 527	20.72 535	15.55 537	37.22 537	14.00 525	49.32 550	65.88 558	43.17 541	56.99 552	51.90 540	26.98 528	21.46 522	15.38 501	10.77 534	2.85 526	23.12 537	3.62 527	20.08 538	11.47 538

WAO-6	35.59 548	37.89 549	17.67 502	37.86 547	24.46 548	37.85 538	21.49 543	49.01 549	67.96 559	44.22 543	48.08 542	53.02 542	53.39 554	33.67 535	36.83 545	26.05 551	7.83 550	43.19 552	21.76 552	30.18 550	19.37 552

SAMSARA	15.67 516	3.89 488	14.48 488	13.77 529	7.92 518	38.69 539	73.90 562	21.22 519	24.66 507	17.04 497	13.86 418	30.01 520	13.07 488	18.07 509	17.48 504	0.23 446	1.46 501	0.07 450	0.40 468	0.99 480	2.15 480

notaker	48.05 555	55.94 556	50.90 547	56.89 557	40.29 553	38.96 540	33.86 552	47.82 546	55.70 548	57.55 554	57.48 553	60.22 549	59.71 560	54.64 558	43.27 552	41.13 555	19.86 554	57.61 556	37.79 554	50.95 555	40.33 555

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 521	7.98 513	24.37 520	6.82 514	2.93 434	39.68 541	16.11 530	25.46 528	34.93 526	34.13 530	34.20 522	29.20 519	24.94 526	23.01 524	19.39 507	2.79 512	2.87 527	1.18 507	1.53 514	6.78 521	3.31 502

RTS	19.64 532	10.42 523	87.01 559	5.88 507	6.82 510	41.73 542	16.69 533	16.80 485	41.90 538	23.44 510	32.96 519	13.79 450	21.49 515	38.85 542	30.84 535	0.46 473	0.70 368	0.00 1	0.09 316	1.13 483	1.70 431

RTSA	19.64 532	10.42 523	87.01 559	5.88 507	6.82 510	41.73 542	16.69 533	16.80 485	41.90 538	23.44 510	32.96 519	13.79 450	21.49 515	38.85 542	30.84 535	0.46 473	0.70 368	0.00 1	0.09 316	1.13 483	1.70 431

PWCK	31.62 545	45.59 552	49.67 546	30.49 539	7.80 516	42.91 544	29.73 550	45.45 543	44.44 540	47.41 545	36.92 527	47.86 539	26.79 527	41.90 546	33.36 540	22.77 548	4.56 542	29.89 542	5.13 536	29.43 548	10.36 535

SDNR	7.97 465	2.75 465	16.90 500	2.28 373	0.94 278	45.23 545	0.43 194	9.30 320	10.84 417	10.71 439	25.30 498	5.51 307	4.47 348	11.98 462	7.58 419	0.15 415	0.14 272	0.00 1	0.04 288	2.27 503	2.65 497

WAO-8	38.93 551	36.84 547	23.97 518	43.96 549	24.48 549	45.73 546	22.62 546	53.10 555	75.66 560	53.86 552	66.14 560	62.39 552	55.11 556	43.01 547	40.67 549	22.98 549	7.22 547	37.53 550	19.49 550	27.04 546	16.83 547

Venus	38.93 551	36.84 547	23.97 518	43.96 549	24.48 549	45.73 546	22.62 546	53.10 555	75.66 560	53.86 552	66.17 561	62.39 552	55.11 556	43.01 547	40.67 549	22.98 549	7.22 547	37.53 550	19.49 550	27.02 545	16.83 547

Dean	35.52 547	40.12 550	27.99 528	30.63 540	17.33 539	45.80 548	11.68 518	57.61 559	76.54 562	63.70 558	60.65 555	66.93 557	49.40 552	38.12 540	40.28 548	12.18 539	3.73 538	28.86 541	5.94 538	20.69 539	12.16 539

BEATNet-Init1	24.70 536	11.33 525	44.28 544	5.48 505	3.94 472	47.60 549	22.33 544	34.94 536	40.01 536	48.11 547	49.98 544	59.86 548	43.17 546	39.48 544	31.77 537	1.37 498	1.76 511	1.17 506	1.17 505	2.44 505	3.85 510

TorneroNet-64	33.32 546	33.28 544	33.07 533	35.14 546	21.25 545	48.02 550	21.13 542	43.47 542	58.77 550	33.36 529	46.64 541	62.00 551	38.19 540	44.82 549	35.07 542	15.02 545	3.59 537	35.81 548	12.20 545	29.45 549	16.17 546

MADNet+	27.96 539	35.32 546	91.41 563	21.04 536	8.86 521	49.25 551	47.41 558	36.98 538	37.84 533	21.00 507	30.83 513	25.41 512	34.95 538	46.51 550	51.54 556	3.04 514	3.33 533	1.48 509	1.05 502	5.85 517	6.05 519

KSHMR	56.07 558	64.25 560	40.47 542	74.89 560	49.63 558	49.42 552	45.46 557	57.71 560	63.52 554	61.65 557	61.67 557	71.88 560	47.67 551	51.47 556	44.57 553	54.67 558	62.25 560	66.31 560	54.18 560	53.03 558	46.75 558

ktn	49.32 556	58.11 557	40.16 541	59.92 558	43.22 555	49.79 553	42.99 555	48.56 548	60.67 552	51.59 549	54.51 550	55.34 546	52.65 553	47.92 553	37.91 546	57.88 559	24.79 555	63.00 559	43.57 556	52.51 556	41.31 556

TorneroNet	36.02 550	35.25 545	36.33 538	38.44 548	22.19 547	50.72 554	24.42 548	48.39 547	54.53 547	38.03 534	53.44 549	62.83 554	44.79 548	47.68 552	42.11 551	15.69 546	3.97 539	37.25 549	15.05 548	30.83 551	18.40 551

HanzoNet	57.16 559	60.12 558	60.00 550	55.77 556	42.11 554	51.98 555	41.93 554	52.07 552	61.47 553	65.98 561	65.90 559	72.11 561	70.14 561	71.11 561	61.13 559	64.31 561	34.72 559	62.27 558	50.86 558	52.83 557	46.33 557

LVE	35.84 549	41.54 551	36.25 536	33.36 544	18.92 540	53.05 556	27.99 549	53.17 557	64.93 557	47.63 546	61.58 556	54.25 545	38.72 541	38.72 541	35.50 544	16.36 547	6.23 546	31.51 544	14.04 547	25.01 541	18.07 550

DPSimNet_ROB	54.45 557	65.73 561	47.00 545	54.49 555	46.37 557	55.34 557	56.47 559	56.18 558	59.04 551	64.57 560	51.76 547	64.01 555	54.49 555	47.54 551	67.21 561	63.21 560	27.86 558	58.04 557	51.28 559	46.61 554	51.87 560

UNDER WATER	45.99 553	49.80 554	68.56 554	49.99 553	32.13 552	55.35 558	39.50 553	41.12 541	52.90 546	50.69 548	45.18 538	67.79 559	58.75 559	51.93 557	50.97 555	30.59 552	14.03 552	51.66 554	37.15 553	40.27 553	31.35 553

UNDER WATER-64	46.01 554	48.25 553	68.05 553	44.59 551	28.11 551	57.02 559	43.78 556	40.20 539	48.80 543	52.08 551	42.95 536	67.22 558	57.71 558	48.98 554	49.57 554	40.01 554	17.98 553	52.15 555	39.41 555	38.99 552	34.41 554

JetBlue	29.99 542	17.24 530	55.64 548	16.24 531	21.08 544	62.07 560	33.14 551	40.60 540	35.73 530	34.59 533	40.67 532	57.18 547	43.54 547	51.46 555	52.18 557	2.72 511	4.58 543	2.86 515	3.53 526	10.57 525	14.11 544

JetRed	61.44 560	61.87 559	83.02 558	46.49 552	56.73 560	83.63 561	65.09 560	59.75 561	64.22 555	69.50 562	69.26 562	66.24 556	47.62 550	61.80 559	74.60 562	45.99 556	66.40 562	46.67 553	45.27 557	63.49 559	51.22 559

TCMNet-wrong-test	67.37 562	85.99 565	81.87 557	95.65 567	94.75 567	89.54 562	85.95 563	52.26 553	35.23 529	51.69 550	62.14 558	60.40 550	40.29 543	77.33 562	64.52 560	48.91 557	9.04 551	69.84 562	68.02 561	91.10 568	82.88 568

MADNet++	82.81 563	81.73 564	74.64 556	87.71 566	82.67 564	93.35 563	70.27 561	86.39 566	82.88 563	93.51 567	86.62 563	86.40 563	81.37 563	88.21 564	88.63 563	86.59 566	84.23 566	72.14 563	68.69 562	78.88 566	81.36 566

HaxPig	98.85 571	99.94 572	95.36 564	99.99 574	99.98 572	94.12 564	94.52 564	99.12 570	99.96 571	99.96 574	99.99 572	99.98 575	99.89 571	98.16 569	96.14 568	99.98 573	99.99 573	100.00 572	99.99 573	99.99 574	99.95 574

MEDIAN_ROB	98.44 570	99.70 570	99.34 570	97.13 568	97.06 568	96.94 565	95.91 566	97.71 569	97.33 568	98.78 571	98.91 569	99.19 570	98.13 568	96.94 568	96.99 569	99.97 572	99.18 569	100.00 572	99.99 573	99.70 571	99.83 571

ccccc		96.47 569		100.00 577	100.00 574	97.29 566		99.52 572		99.28 572		99.32 571		99.92 571		100.00 576	100.00 574	99.95 571	99.77 572	100.00 575

xxxxx1	85.58 565	90.37 566	96.61 566	76.69 561	80.77 561	97.50 567	96.92 567	85.57 563	88.66 564	88.63 564	91.64 565	94.27 565	93.09 564	90.03 565	91.91 564	70.77 562	70.62 563	73.61 564	81.26 565	72.90 561	79.86 563

tt_ll	85.58 565	90.37 566	96.61 566	76.69 561	80.77 561	97.50 567	96.92 567	85.57 563	88.66 564	88.63 564	91.64 565	94.27 565	93.09 564	90.03 565	91.91 564	70.77 562	70.62 563	73.61 564	81.26 565	72.90 561	79.86 563

ff	85.58 565	90.37 566	96.61 566	76.69 561	80.77 561	97.50 567	96.92 567	85.57 563	88.66 564	88.63 564	91.64 565	94.27 565	93.09 564	90.03 565	91.91 564	70.77 562	70.62 563	73.61 564	81.26 565	72.90 561	79.86 563

AVERAGE_ROB	99.63 574	99.96 573	98.88 569	100.00 577	100.00 574	98.16 570	95.64 565	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	99.99 573	100.00 576	100.00 574	100.00 572	100.00 575	100.00 575	100.00 578

test_example2	99.38 573	99.98 574	99.99 574	100.00 577	99.98 572	99.73 571	99.99 572	96.99 568	100.00 573	100.00 575	100.00 573	96.49 568	96.74 567	99.97 572	99.96 572	100.00 576	99.97 572	98.68 570	99.11 571	100.00 575	100.00 578

PML	97.69 569	100.00 575	96.50 565	97.85 571	97.35 570	99.77 572	99.36 570	96.92 567	96.34 567	100.00 575	96.52 568	97.41 569	99.61 570	100.00 576	95.46 567	99.99 574	97.44 568	100.00 572	96.08 569	99.13 570	88.02 569

USTest	87.45 568	75.67 563	64.78 552	81.43 565	83.22 565	99.90 573	99.97 571	99.47 571	99.59 569	98.27 568	99.02 570	90.91 564	98.36 569	83.71 563	98.28 570	79.81 565	95.66 567	69.62 561	73.61 564	75.15 564	82.65 567

Selective-RAFT-Error	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 577	100.00 574	100.00 574	100.00 573	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 576	100.00 576	100.00 574	100.00 572	100.00 575	100.00 575	100.00 578

Anonymous_1	99.01 572	99.91 571	99.85 572	97.31 569	99.09 571	100.00 574	100.00 573	99.59 573	99.96 571	99.29 573	99.86 571	99.55 572	99.99 573	99.30 570	99.76 571	95.67 569	99.58 570	97.24 569	98.56 570	97.36 569	98.34 570

tt	83.10 564	0.43 60	99.97 573	79.27 564	93.14 566	100.00 574	100.00 573	100.00 576	99.89 570	60.55 556	48.44 543	99.98 575	99.96 572	99.98 575	100.00 576	91.80 567	99.82 571	73.67 567	73.25 563	86.43 567	55.39 561

CasAABBNet	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 577	100.00 574	100.00 574	100.00 573	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 576	100.00 576	100.00 574	100.00 572	100.00 575	100.00 575	100.00 578

LSM0	100.00 579	100.00 575	100.00 577	100.00 577	100.00 574	100.00 574	100.00 573	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 576	100.00 576	100.00 574	100.00 572	100.00 575	100.00 575	99.99 575

DPSMNet_ROB	99.90 575	100.00 575	99.99 574	99.99 574	100.00 574	100.00 574	100.00 573	99.98 574	100.00 573	98.37 569	100.00 573	99.81 573	100.00 574	99.97 572	99.99 573	100.00 576	100.00 574	100.00 572	100.00 575	100.00 575	99.99 575

DGTPSM_ROB	99.90 575	100.00 575	99.99 574	99.99 574	100.00 574	100.00 574	100.00 573	99.98 574	100.00 573	98.37 569	100.00 573	99.81 573	100.00 574	99.97 572	99.99 573	99.99 574	100.00 574	100.00 572	100.00 575	100.00 575	99.99 575

DPSM_ROB	99.94 577	100.00 575	100.00 577	99.74 572	100.00 574	100.00 574	100.00 573	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 576	99.08 570	100.00 574	100.00 572	100.00 575	99.98 572	99.94 572

DPSM	99.94 577	100.00 575	100.00 577	99.74 572	100.00 574	100.00 574	100.00 573	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 573	100.00 577	100.00 574	100.00 576	100.00 576	99.08 570	100.00 574	100.00 572	100.00 575	99.98 572	99.94 572

Low-res two-view benchmark