Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.99 68	0.89 359	3.19 235	0.46 145	0.44 237	0.38 1	0.05 46	4.61 133	3.95 185	0.48 85	1.78 101	1.01 131	0.27 44	1.11 38	1.07 205	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.04 178
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	0.26 1	0.29 55	1.25 17	0.24 100	0.10 67	0.41 2	0.07 61	0.57 1	0.80 9	0.24 20	0.03 5	0.09 32	0.37 70	0.46 3	0.12 3	0.03 363	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

CroCo-Stereo Lap2	1.24 102	0.88 356	3.39 250	0.95 212	4.59 499	0.47 3	0.08 68	3.51 70	2.80 105	1.17 124	2.24 118	1.57 154	0.20 28	1.48 57	1.14 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.12 327

UniTT-Stereo	0.83 48	0.33 101	1.98 90	0.92 205	1.27 352	0.54 4	0.11 85	1.35 3	2.94 112	1.67 132	2.09 110	0.20 48	0.31 60	1.57 61	1.07 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 330	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 64	2.14 473	1.55 46	0.88 197	0.26 181	0.56 5	0.04 33	2.80 17	0.86 18	0.30 32	0.80 56	0.21 58	2.33 250	6.17 220	0.37 62	0.00 1	0.07 369	0.00 1	0.17 415	0.01 23	0.01 18

dual_stereo	0.56 19	0.32 84	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 6	0.03 29	3.60 77	1.17 44	0.12 4	0.03 5	0.20 48	0.11 15	2.77 106	0.51 107	0.00 1	0.14 435	0.00 1	0.16 407	0.00 1	0.02 85

sCroCo_RVC	1.21 99	0.65 291	5.16 376	1.09 234	1.29 356	0.92 7	0.19 131	3.92 98	2.68 96	0.30 32	3.04 142	0.52 109	1.56 210	1.58 62	0.78 158	0.09 423	0.25 483	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.11 314

LGtest1	0.42 2	0.33 101	1.42 30	0.13 78	0.16 116	0.98 8	0.01 4	2.30 11	0.96 37	0.21 16	0.07 12	0.08 28	0.10 11	1.10 37	0.31 46	0.01 235	0.09 393	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.02 85

StereoAnything_RVC	1.52 124	7.77 517	2.81 187	0.05 26	0.02 3	1.11 9	0.06 53	3.26 46	0.75 6	0.12 4	0.02 1	0.07 18	0.68 126	6.69 263	0.13 7	0.02 322	0.08 381	0.00 1	0.00 1	6.69 521	0.02 85

S2M2	0.46 6	0.39 151	1.17 9	0.37 132	0.17 126	1.14 10	0.01 4	1.46 4	1.83 60	0.19 11	0.87 59	0.13 39	0.19 25	0.57 4	0.43 77	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.21 377	0.00 1

ours_stereo	1.03 75	0.55 252	1.86 73	0.12 63	0.32 206	1.16 11	0.09 76	3.27 47	2.18 67	0.39 61	3.02 141	0.34 91	0.26 42	6.32 232	0.37 62	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.18 354	0.13 335

MonSter	0.46 6	0.23 29	1.44 35	0.05 26	0.77 303	1.17 12	0.01 4	3.17 35	0.72 2	0.28 25	0.18 23	0.07 18	0.04 1	0.83 20	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.01 18

RAStereo	0.68 30	0.42 179	3.15 231	0.18 90	0.52 266	1.17 12	0.02 21	3.16 34	0.98 38	0.51 90	1.43 81	0.16 41	0.22 32	0.75 15	0.83 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.02 85

1w_stereo	0.64 25	0.16 3	1.24 16	0.09 52	0.50 258	1.19 14	0.08 68	3.24 44	0.84 12	0.48 85	2.37 122	0.04 2	1.57 211	0.84 24	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

LG-Stereo	0.79 43	0.32 84	3.96 298	0.04 20	0.15 109	1.19 14	0.18 128	3.52 71	2.95 113	0.32 39	1.77 98	0.22 60	0.14 20	0.39 1	0.43 77	0.01 235	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.02 85

2.25w	0.67 28	0.20 18	1.40 29	0.04 20	0.13 98	1.21 16	0.05 46	3.23 42	0.87 22	0.36 49	1.17 73	0.07 18	0.69 127	3.67 130	0.30 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

monsterstereo	0.93 58	0.30 66	1.91 78	0.43 142	2.63 430	1.21 16	0.01 4	3.11 26	0.76 7	0.46 83	1.44 82	0.05 4	0.09 8	5.66 199	0.50 106	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 19	0.19 13	1.31 22	0.03 6	0.10 67	1.22 18	0.04 33	3.42 63	0.81 10	0.79 107	0.73 50	0.07 18	1.24 186	0.81 19	0.37 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MaDis-Stereo	0.80 44	0.69 307	3.02 209	0.33 121	1.83 395	1.22 18	0.06 53	3.41 60	1.49 50	0.31 37	0.38 32	0.42 98	0.51 104	1.14 40	1.21 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.05 213

qwe	0.66 27	0.19 13	1.64 57	0.05 26	1.17 345	1.23 20	0.03 29	3.35 53	0.88 27	0.51 90	0.38 32	0.04 2	0.17 23	3.22 116	0.26 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

4.25_new	0.52 12	0.18 8	1.42 30	0.03 6	0.88 313	1.23 20	0.04 33	3.18 36	0.85 15	0.32 39	0.77 52	0.05 4	0.42 91	0.83 20	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 12	0.18 8	1.42 30	0.03 6	0.88 313	1.23 20	0.04 33	3.18 36	0.85 15	0.32 39	0.77 52	0.05 4	0.42 91	0.83 20	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5_new	0.49 8	0.17 6	1.73 67	0.06 30	0.30 194	1.23 20	0.07 61	3.11 26	0.87 22	0.45 80	0.66 45	0.05 4	0.19 25	0.67 10	0.26 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 8	0.17 6	1.73 67	0.06 30	0.30 194	1.23 20	0.07 61	3.11 26	0.87 22	0.45 80	0.66 45	0.05 4	0.19 25	0.67 10	0.26 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 12	0.18 8	1.43 33	0.03 6	0.88 313	1.23 20	0.04 33	3.18 36	0.85 15	0.32 39	0.77 52	0.05 4	0.42 91	0.83 20	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

rvit_stereo_ft	1.00 71	0.78 333	3.84 294	0.84 192	0.36 219	1.23 20	0.24 150	3.81 95	3.76 174	0.37 52	0.87 59	0.74 122	1.12 167	1.18 44	0.76 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.06 231

sAnonymous2	1.35 111	1.66 450	8.14 456	0.55 158	0.46 243	1.23 20	0.24 150	4.00 103	3.47 158	0.40 66	1.11 67	0.23 61	1.42 196	0.96 31	0.57 113	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.20 430	2.07 502	0.22 395

CroCo_RVC	1.35 111	1.66 450	8.14 456	0.55 158	0.46 243	1.23 20	0.24 150	4.00 103	3.47 158	0.40 66	1.11 67	0.23 61	1.42 196	0.96 31	0.57 113	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.20 430	2.07 502	0.22 395

asd	0.49 8	0.16 3	1.57 48	0.04 20	0.72 297	1.24 29	0.05 46	2.80 17	0.84 12	0.45 80	0.50 38	0.06 12	0.56 112	0.58 7	0.24 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 32	0.23 29	1.44 35	0.02 1	0.14 104	1.24 29	0.03 29	3.53 73	0.90 32	0.20 12	1.48 84	0.07 18	0.50 102	3.73 132	0.30 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 28	0.23 29	1.05 2	0.06 30	1.40 364	1.24 29	0.00 1	3.56 75	1.36 46	0.06 1	0.04 11	0.08 28	0.10 11	4.03 146	0.14 9	0.01 235	0.07 369	0.00 1	0.01 299	0.01 23	0.02 85

MLG-Stereo	0.72 38	0.23 29	1.13 5	0.06 30	0.16 116	1.24 29	0.00 1	3.84 96	1.40 47	0.06 1	0.03 5	0.08 28	0.10 11	5.71 203	0.16 11	0.01 235	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 85

2.75w_new	0.55 17	0.23 29	1.43 33	0.04 20	0.12 90	1.25 33	0.08 68	3.20 39	0.86 18	0.39 61	0.16 16	0.07 18	0.88 149	1.99 86	0.24 25	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 3	0.25 39	1.29 18	0.02 1	0.08 51	1.25 33	0.01 4	3.39 55	0.91 33	0.33 44	0.16 16	0.07 18	0.42 91	0.57 4	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

3.25w	0.45 3	0.25 39	1.29 18	0.02 1	0.08 51	1.25 33	0.01 4	3.39 55	0.91 33	0.33 44	0.16 16	0.06 12	0.42 91	0.57 4	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

3.75w	0.62 22	0.16 3	1.33 24	0.02 1	1.27 352	1.25 33	0.01 4	3.23 42	0.87 22	0.38 53	0.23 26	0.07 18	0.40 78	2.96 111	0.26 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 16	0.23 29	1.53 44	0.03 6	0.02 3	1.25 33	0.02 21	3.34 52	0.88 27	0.44 78	0.43 35	0.07 18	1.04 163	1.04 35	0.26 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

asda	0.52 12	0.19 13	1.61 52	0.03 6	0.61 280	1.26 38	0.08 68	3.20 39	0.84 12	0.41 68	0.29 29	0.05 4	0.72 131	0.77 17	0.26 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

4w-stereo	0.55 17	0.18 8	1.39 28	0.02 1	0.35 216	1.26 38	0.06 53	3.13 29	0.86 18	0.28 25	0.82 58	0.06 12	0.67 124	1.59 63	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 30	0.23 29	1.29 18	0.04 20	0.31 202	1.26 38	0.09 76	3.24 44	0.86 18	0.42 73	0.59 41	0.03 1	0.56 112	4.36 159	0.24 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

SGD-Stereo	0.69 32	0.30 66	1.15 8	0.25 102	0.12 90	1.26 38	0.29 165	1.87 6	0.62 1	0.50 89	0.51 39	0.08 28	0.11 15	6.67 262	0.09 1	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.01 18

MIF-Stereo (partial)	1.29 108	0.33 101	3.02 209	0.03 6	1.12 340	1.26 38	0.13 100	4.46 123	3.75 172	0.35 48	2.39 124	0.31 80	0.74 133	6.09 216	1.76 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.04 178

rvit_stereo_0083	1.03 75	0.26 45	3.09 226	0.49 151	0.09 59	1.27 43	0.24 150	2.72 15	4.60 225	0.38 53	0.77 52	0.78 125	1.18 180	4.35 158	0.33 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 134

DCRE	1.79 145	0.68 302	2.55 148	1.66 321	0.27 184	1.27 43	0.05 46	4.57 132	4.04 193	3.30 170	9.24 335	3.83 240	1.20 183	2.08 91	0.67 129	0.00 1	0.12 421	0.00 1	0.24 446	0.04 144	0.09 278

test_3	1.88 162	0.22 26	2.75 174	0.96 214	0.22 164	1.28 45	0.77 294	4.62 135	5.87 274	6.55 301	1.84 103	4.28 263	0.45 99	6.48 245	0.76 150	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.28 459	0.17 343	0.14 343

LG-Stereo_L2	0.64 25	0.33 101	1.46 38	0.10 54	0.18 141	1.30 46	0.19 131	3.53 73	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 12	0.07 3	4.19 151	0.36 56	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 85

MLG-Stereo_test3	0.45 3	0.31 71	1.35 26	0.06 30	0.17 126	1.30 46	0.01 4	3.52 71	0.77 8	0.15 7	0.07 12	0.06 12	0.07 3	0.74 13	0.22 21	0.02 322	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 85

rvit_stereo_0080	0.88 52	0.51 232	3.12 228	0.07 39	0.12 90	1.31 48	0.37 183	3.78 91	3.29 147	0.56 94	1.13 71	0.40 93	0.76 135	1.71 67	0.47 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.04 178

whm_eth	0.88 52	0.51 232	3.12 228	0.07 39	0.12 90	1.31 48	0.37 183	3.78 91	3.29 147	0.56 94	1.13 71	0.40 93	0.76 135	1.71 67	0.47 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.04 178

TestStereo	1.74 141	1.02 384	3.64 274	0.20 91	0.28 191	1.33 50	0.01 4	5.24 182	4.01 190	3.18 164	4.97 197	2.07 174	0.70 128	7.32 307	0.75 148	0.02 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1

IGEV	0.50 11	0.22 26	1.52 43	0.08 47	1.85 397	1.34 51	0.37 183	2.03 7	0.93 36	0.29 28	0.08 15	0.07 18	0.09 8	0.90 26	0.22 21	0.02 322	0.04 316	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 21	0.28 50	1.20 13	0.07 39	0.68 289	1.34 51	0.02 21	3.39 55	1.41 48	0.06 1	0.02 1	0.12 38	0.10 11	2.37 97	0.31 46	0.01 235	0.08 381	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 85

rvit_stereo_0081	0.88 52	0.28 50	1.81 69	0.62 170	0.13 98	1.34 51	0.12 91	3.14 30	4.59 223	0.43 76	0.30 30	0.54 112	0.11 15	3.89 136	0.36 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 52	0.28 50	1.81 69	0.62 170	0.13 98	1.34 51	0.12 91	3.14 30	4.59 223	0.43 76	0.30 30	0.54 112	0.11 15	3.89 136	0.36 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

test_1	1.85 156	0.21 23	2.45 136	1.02 222	0.22 164	1.37 55	0.82 306	4.66 142	5.06 241	7.02 320	1.73 96	4.09 250	0.41 86	6.51 249	0.76 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 460	0.18 354	0.14 343

monsters	0.87 50	0.28 50	1.54 45	0.47 150	2.71 434	1.38 56	0.01 4	3.14 30	0.81 10	0.32 39	0.48 37	0.05 4	0.13 19	5.72 204	0.42 75	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L1	0.69 32	0.32 84	1.21 15	0.10 54	0.16 116	1.38 56	0.20 137	2.44 12	0.72 2	0.20 12	0.02 1	0.06 12	0.06 2	6.49 246	0.36 56	0.01 235	0.04 316	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 85

DLNR_Zeroshot_test	24.70 536	50.77 554	90.11 561	98.11 570	97.34 568	1.38 56	0.12 91	22.79 525	3.09 132	1.07 121	2.95 138	0.71 121	0.29 50	6.93 278	2.29 305	38.56 552	0.37 494	0.00 1	0.30 466	76.73 564	0.09 278

test-3	1.86 157	0.21 23	2.46 139	1.03 224	0.22 164	1.38 56	0.83 310	4.65 140	5.04 240	7.26 337	1.78 101	4.10 252	0.41 86	6.53 252	0.76 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 460	0.18 354	0.14 343

raft+_RVC	1.79 145	0.84 346	2.32 127	2.40 427	0.85 311	1.38 56	0.09 76	6.36 244	4.75 233	2.85 155	5.46 223	1.17 138	1.36 194	4.54 163	0.91 189	0.00 1	0.10 405	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.22 395

dd	2.16 195	1.22 410	4.82 354	0.68 179	0.12 90	1.39 61	0.17 124	5.14 169	11.22 437	2.70 150	3.51 162	1.52 152	1.23 185	5.08 181	3.96 372	0.12 432	0.01 177	0.04 440	0.21 434	0.07 216	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 38	0.29 55	1.91 78	1.31 264	0.40 229	1.41 62	0.08 68	2.29 10	2.48 80	0.18 9	0.69 48	0.10 36	0.34 64	1.72 70	0.37 62	0.00 1	0.09 393	0.00 1	0.22 440	0.10 257	0.41 443

EKT-Stereo	1.91 168	0.48 219	2.77 179	2.19 403	4.36 486	1.42 63	0.24 150	4.63 136	3.51 160	2.94 159	3.47 160	3.55 228	2.25 245	5.26 187	0.85 170	0.04 383	0.12 421	0.00 1	0.09 386	0.06 198	0.05 213

depthmonostereo	1.01 72	0.50 226	3.16 232	0.12 63	0.09 59	1.43 64	0.04 33	4.97 158	1.51 51	0.90 112	1.46 83	0.98 130	0.94 154	3.45 126	0.46 90	0.02 322	0.10 405	0.00 1	0.02 323	0.04 144	0.01 18

111111	0.97 62	0.19 13	1.49 41	0.06 30	1.12 340	1.43 64	0.05 46	4.77 146	1.70 54	0.44 78	2.88 135	0.09 32	0.17 23	4.66 167	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.01 18

Occ-G	0.98 64	0.38 147	1.82 71	0.15 81	0.18 141	1.45 66	0.69 274	3.15 33	2.25 69	1.45 127	0.59 41	5.06 295	0.54 109	0.75 15	0.77 156	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.17 415	0.16 330	0.01 18

GIP-stereo	0.70 35	0.44 196	1.70 65	1.52 295	0.75 299	1.48 67	0.05 46	4.18 111	1.10 40	0.18 9	0.42 34	0.58 115	0.38 74	0.65 9	0.46 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.01 18

GMOStereo	1.81 148	0.47 212	2.09 105	0.10 54	0.27 184	1.49 68	0.89 325	4.40 116	4.51 218	8.16 375	6.97 267	2.96 196	1.15 173	1.42 49	0.88 180	0.00 1	0.14 435	0.00 1	0.00 1	0.23 390	0.03 134

error version	1.81 148	0.47 212	2.09 105	0.10 54	0.27 184	1.49 68	0.89 325	4.40 116	4.51 218	8.16 375	6.97 267	2.96 196	1.15 173	1.42 49	0.88 180	0.00 1	0.14 435	0.00 1	0.00 1	0.23 390	0.03 134

test-v	1.81 148	0.47 212	2.09 105	0.10 54	0.27 184	1.49 68	0.89 325	4.40 116	4.51 218	8.16 375	6.97 267	2.96 196	1.15 173	1.42 49	0.88 180	0.00 1	0.14 435	0.00 1	0.00 1	0.23 390	0.03 134

test-2	1.81 148	0.47 212	2.09 105	0.10 54	0.27 184	1.49 68	0.89 325	4.40 116	4.51 218	8.16 375	6.97 267	2.96 196	1.15 173	1.42 49	0.88 180	0.00 1	0.14 435	0.00 1	0.00 1	0.23 390	0.03 134

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 396	25.07 534	26.53 528	0.44 143	0.07 35	1.50 72	0.54 228	2.09 8	1.57 52	0.51 90	0.62 44	0.21 58	0.20 28	1.44 54	0.53 109	12.03 538	0.01 177	0.00 1	0.08 375	1.75 498	9.69 534

raft_robust	2.64 250	1.20 409	2.62 158	1.10 235	0.28 191	1.50 72	0.12 91	6.28 241	9.04 394	6.80 308	7.19 279	3.73 238	2.13 238	9.06 418	1.07 205	0.03 363	0.12 421	0.00 1	0.21 434	0.17 343	0.22 395

mms	1.03 75	0.54 248	1.58 50	0.05 26	0.36 219	1.52 74	0.08 68	2.97 22	1.84 61	0.38 53	2.94 137	0.32 83	0.25 36	6.82 269	0.39 67	0.00 1	0.04 316	0.00 1	0.00 1	0.17 343	0.28 423

water-stereo	0.70 35	0.29 55	3.07 225	0.08 47	0.07 35	1.54 75	0.15 113	4.01 105	1.41 48	0.59 96	1.31 77	0.26 67	0.24 34	0.43 2	0.39 67	0.02 322	0.06 349	0.00 1	0.02 323	0.02 70	0.01 18

XX-Stereo	2.71 256	0.38 147	5.96 409	2.25 410	2.20 416	1.54 75	0.21 142	5.44 200	3.05 126	2.28 142	16.16 439	7.03 350	0.24 34	6.19 221	0.79 160	0.00 1	0.15 442	0.00 1	0.23 443	0.13 309	0.04 178

plain	1.34 110	0.51 232	5.09 370	0.30 109	0.05 16	1.58 77	0.08 68	4.47 125	3.77 175	0.42 73	1.76 97	0.60 117	0.74 133	6.11 217	0.94 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 446	0.02 85

knoymous	1.36 113	0.21 23	1.68 63	0.20 91	0.49 255	1.58 77	0.11 85	5.15 171	2.40 79	4.62 206	1.77 98	4.56 275	0.45 99	3.23 117	0.63 122	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 105	0.87 352	4.85 356	0.61 168	0.07 35	1.60 79	0.32 173	3.79 94	5.87 274	0.25 22	0.26 28	1.09 134	0.29 50	4.60 165	0.62 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.06 231

rvit_0105_5	1.48 121	0.89 359	5.43 388	0.46 145	0.04 13	1.60 79	0.60 248	4.65 140	5.90 277	0.76 105	1.59 89	1.75 161	0.78 141	4.20 153	0.88 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.06 231

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 189	0.58 265	2.43 134	1.27 255	0.16 116	1.60 79	0.14 107	5.17 173	5.90 277	7.10 326	10.10 351	3.06 203	1.74 224	1.87 81	0.97 197	0.01 235	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.23 390	0.02 85

rvit_0105_4	1.38 114	0.98 378	5.52 397	0.61 168	0.05 16	1.62 82	0.41 194	3.95 101	5.80 271	0.31 37	0.73 50	1.37 142	0.53 108	4.89 176	0.78 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.04 178

rvit_0105_3	1.71 137	0.90 362	5.93 408	0.78 185	0.02 3	1.62 82	1.69 390	5.15 171	5.99 286	2.22 139	1.64 92	1.97 171	1.17 179	4.19 151	0.92 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.03 134

Reg-Stereo(zero)	1.60 130	0.19 13	2.59 153	0.45 144	0.47 250	1.64 84	0.23 148	3.22 41	5.87 274	4.29 195	3.01 139	4.49 273	1.64 216	2.47 102	1.16 217	0.00 1	0.08 381	0.00 1	0.13 399	0.01 23	0.10 300

CREStereo	0.98 64	0.42 179	1.86 73	0.07 39	0.22 164	1.65 85	0.02 21	4.07 106	6.33 307	0.72 103	1.54 87	0.43 99	0.64 122	1.22 46	0.44 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo	0.95 60	0.62 281	1.99 92	0.30 109	0.03 11	1.66 86	0.01 4	4.43 121	3.00 122	1.63 131	1.17 73	1.39 143	0.76 135	1.31 47	0.55 111	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.12 294	0.02 85

CAS	2.24 204	0.25 39	1.86 73	11.21 523	3.86 476	1.67 87	0.02 21	3.87 97	2.67 93	0.41 68	1.63 91	0.24 64	0.27 44	1.50 58	0.74 143	9.43 531	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 23	5.21 518

CREStereo++_RVC	1.59 128	0.39 151	2.26 124	0.36 130	0.01 1	1.67 87	0.01 4	2.95 20	8.12 373	3.69 182	7.44 287	0.47 103	0.32 62	0.74 13	0.39 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 524	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	2.59 248	0.68 302	2.35 131	1.55 303	0.17 126	1.67 87	0.08 68	5.75 213	6.60 320	6.20 275	12.13 397	6.16 328	2.36 251	4.75 169	1.11 210	0.02 322	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.23 390	0.05 213

trnet	0.99 68	0.37 141	1.89 76	0.08 47	0.19 152	1.68 90	0.02 21	4.12 110	6.41 311	0.70 102	1.57 88	0.46 102	0.67 124	1.15 41	0.41 71	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

DCANet-4	2.03 183	0.34 114	5.30 384	0.31 113	0.18 141	1.69 91	0.12 91	4.95 155	8.55 389	5.78 240	5.17 203	1.12 135	2.82 276	2.11 93	1.92 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.18 374

fff	2.28 213	0.61 276	3.81 288	0.22 96	0.07 35	1.69 91	0.11 85	5.37 197	11.84 444	5.80 242	5.17 203	1.44 146	5.41 397	2.00 87	1.92 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.18 374

csc	2.28 213	0.61 276	3.81 288	0.22 96	0.07 35	1.69 91	0.11 85	5.37 197	11.84 444	5.80 242	5.17 203	1.44 146	5.41 397	2.00 87	1.92 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.18 374

cscssc	2.28 213	0.61 276	3.81 288	0.22 96	0.07 35	1.69 91	0.11 85	5.37 197	11.84 444	5.80 242	5.17 203	1.44 146	5.41 397	2.00 87	1.92 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.18 374

DCANet	2.08 187	0.64 285	3.81 288	0.31 113	0.17 126	1.70 95	0.25 155	5.23 176	8.47 385	6.07 264	5.30 219	1.41 144	4.23 344	1.85 78	2.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.19 385

LoS_RVC	1.26 105	1.43 429	1.91 78	0.42 139	3.77 474	1.71 96	0.04 33	2.58 13	2.49 82	0.42 73	2.58 127	0.30 76	0.57 116	1.71 67	0.66 128	0.01 235	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.02 70	4.49 515

ADStereo(finetuned)	2.26 212	0.64 285	5.22 380	0.31 113	0.18 141	1.71 96	0.25 155	5.23 176	8.46 384	6.06 263	5.30 219	1.41 144	6.37 417	1.87 81	1.87 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.18 374

HART	1.68 134	0.67 300	2.72 170	0.04 20	0.27 184	1.72 98	0.04 33	5.60 207	3.16 133	1.44 126	7.73 298	2.41 181	0.15 21	6.44 239	0.62 119	0.00 1	0.12 421	0.00 1	0.00 1	0.24 400	0.17 370

rvit_stereo_0081_aga	0.76 42	0.51 232	3.29 241	0.11 61	0.25 174	1.73 99	0.22 144	3.68 79	2.54 87	0.26 24	0.16 16	0.27 70	0.30 57	1.31 47	0.36 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 294	0.04 178

rvit_stereo_0075_2	2.00 179	0.32 84	5.49 392	0.60 167	1.98 402	1.77 100	0.10 80	7.24 281	5.70 265	2.90 157	4.06 171	3.11 206	0.56 112	5.32 189	0.76 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.16 365

Pointernet	0.84 49	0.35 124	2.00 94	0.12 63	0.13 98	1.77 100	0.06 53	4.87 151	2.53 85	0.14 6	2.11 113	0.76 124	0.44 98	1.02 33	0.32 48	0.00 1	0.04 316	0.00 1	0.15 404	0.02 70	0.01 18

MM-Stereo_test2	0.99 68	0.29 55	2.26 124	1.34 268	0.12 90	1.78 102	0.53 225	4.71 143	3.31 149	0.76 105	0.80 56	0.50 108	0.35 65	1.86 79	0.73 141	0.00 1	0.05 332	0.00 1	0.07 370	0.26 403	0.06 231

TANstereo	1.20 96	0.49 223	2.04 97	0.34 126	0.10 67	1.80 103	0.01 4	3.40 59	4.10 199	4.37 198	4.82 191	0.41 96	0.70 128	0.94 29	0.46 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.62 22	0.31 71	1.19 10	0.07 39	0.11 77	1.81 104	0.02 21	3.74 88	0.88 27	0.23 17	0.03 5	0.09 32	0.08 5	3.39 122	0.27 39	0.02 322	0.08 381	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.02 85

LG-G	0.62 22	0.31 71	1.19 10	0.07 39	0.11 77	1.81 104	0.02 21	3.74 88	0.88 27	0.23 17	0.03 5	0.09 32	0.08 5	3.39 122	0.27 39	0.02 322	0.08 381	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.02 85

MGS-Stereo	1.10 84	0.26 45	2.45 136	0.58 164	0.06 27	1.84 106	0.67 268	2.16 9	3.42 156	1.03 116	6.13 239	0.49 105	0.36 67	1.43 53	0.62 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 454	0.00 1

CAS++	1.18 94	0.55 252	1.99 92	0.17 85	0.27 184	1.85 107	0.63 255	8.48 309	3.07 128	1.71 133	2.32 121	0.18 43	0.20 28	1.91 84	0.30 41	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
castereo	0.87 50	0.60 272	1.07 3	0.34 126	0.17 126	1.89 108	0.79 300	4.84 150	2.05 63	0.65 101	2.55 126	0.31 80	0.40 78	1.02 33	0.38 66	0.01 235	0.09 393	0.00 1	0.24 446	0.03 115	0.02 85

MC-Stereo	1.47 120	0.36 134	2.54 147	1.99 373	0.12 90	1.90 109	0.12 91	4.47 125	2.83 106	3.31 171	3.44 159	0.56 114	1.47 199	5.39 192	0.47 97	0.00 1	0.04 316	0.00 1	0.21 434	0.07 216	0.04 178

StereoVision	2.25 209	0.72 312	4.00 305	1.03 224	2.64 431	1.91 110	0.28 161	5.83 222	4.43 213	1.89 136	10.65 367	3.88 241	0.52 107	5.13 184	1.98 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 246	0.03 134

MIPNet	2.06 186	0.69 307	4.57 344	0.32 116	0.21 160	1.92 111	0.19 131	6.89 274	5.64 264	5.48 234	4.02 170	2.02 172	3.50 305	3.32 120	2.01 289	0.00 1	0.01 177	0.01 380	0.01 299	0.20 366	0.13 335

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 44	0.33 101	2.51 144	0.25 102	0.53 267	1.93 112	0.27 160	5.07 167	1.05 39	0.47 84	0.68 47	0.64 118	0.22 32	0.95 30	0.65 124	0.00 1	0.05 332	0.00 1	0.19 427	0.03 115	0.16 365

ASMatch	3.32 316	0.50 226	3.32 244	1.72 330	0.45 242	1.93 112	0.68 269	6.42 252	3.89 180	6.18 273	22.30 483	4.61 277	4.82 382	7.65 325	1.70 264	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.03 338	0.01 23	0.18 374

DEFOM-Stereo	0.70 35	0.29 55	1.62 54	0.16 84	0.06 27	1.95 114	0.45 204	0.88 2	0.74 5	0.55 93	0.51 39	0.14 40	0.09 8	6.32 232	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

rvit_105_1	2.44 232	0.80 338	5.08 369	1.77 336	0.09 59	1.95 114	3.62 441	5.62 210	8.21 377	4.85 215	2.07 109	3.15 208	1.58 212	7.08 292	2.71 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.04 144	0.08 265

IGEV-Stereo++	0.74 40	0.23 29	1.31 22	0.06 30	1.62 374	1.95 114	0.01 4	3.29 48	1.81 57	0.38 53	1.68 95	0.10 36	1.16 178	0.91 27	0.19 17	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.01 18

qqq	1.93 170	0.30 66	2.96 204	1.40 279	0.05 16	1.96 117	0.39 189	8.45 305	3.33 151	3.06 161	3.84 165	4.67 278	2.70 266	4.40 160	0.96 194	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.03 134

H2IRNET	2.16 195	0.45 204	2.60 154	1.22 248	0.03 11	1.98 118	0.13 100	4.73 144	7.04 336	1.15 122	7.79 302	5.88 321	3.39 299	4.97 179	1.45 239	0.01 235	0.00 1	0.04 440	0.17 415	0.19 362	0.03 134

GLC_STEREO	0.75 41	0.29 55	1.19 10	0.55 158	0.01 1	1.98 118	0.57 243	3.07 23	3.02 125	0.90 112	1.48 84	0.19 44	0.40 78	0.93 28	0.36 56	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.02 85

IPLGR	2.28 213	0.51 232	6.00 410	0.15 81	0.15 109	1.99 120	0.22 144	6.34 243	6.04 289	6.80 308	5.76 228	2.87 193	2.31 249	4.88 172	1.28 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 246	0.18 374

AEACV	0.80 44	0.29 55	1.70 65	0.96 214	0.24 171	2.03 121	0.88 324	3.50 68	0.88 27	0.34 46	0.20 24	0.29 75	2.01 234	1.77 75	0.33 49	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.29 460	0.10 257	0.09 278

GwcNet-ADL	2.65 251	0.48 219	3.84 294	0.82 189	0.33 211	2.04 122	0.69 274	8.07 297	9.42 401	6.05 261	6.66 260	4.14 254	1.73 222	5.40 193	3.01 333	0.08 418	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 134

SMoEStereo_RVC	0.95 60	0.35 124	1.37 27	0.63 173	0.07 35	2.07 123	0.16 119	2.88 19	1.68 53	0.30 32	1.23 75	0.19 44	0.28 46	6.80 268	0.84 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.13 335

LCNet	2.85 268	0.42 179	1.90 77	0.95 212	0.56 271	2.07 123	1.60 384	4.99 162	3.57 166	6.05 261	10.59 364	4.59 276	6.79 429	7.46 315	0.72 139	0.01 235	0.00 1	0.01 380	0.77 502	0.30 414	3.57 509

Prome-Stereo	3.65 346	0.29 55	1.92 81	0.91 201	0.49 255	2.07 123	4.75 462	4.41 120	3.23 142	9.32 418	20.63 476	4.06 248	7.19 435	7.70 330	1.17 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 174	4.72 517

IGEV-Stereo+	1.69 135	0.43 190	1.59 51	0.37 132	3.10 442	2.10 126	0.07 61	1.86 5	0.91 33	0.39 61	0.03 5	0.20 48	0.41 86	7.05 288	0.16 11	0.02 322	0.07 369	0.00 1	0.18 422	5.14 515	9.77 536

x	1.73 140	0.28 50	2.49 143	1.91 356	0.17 126	2.10 126	0.83 310	8.74 322	3.55 164	3.28 168	2.12 116	3.10 205	1.96 233	2.90 110	1.12 211	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.03 134

ISRNet	3.93 374	0.55 252	5.49 392	3.20 469	2.69 433	2.11 128	0.26 157	7.01 277	6.40 310	11.00 457	17.99 464	8.31 377	2.64 262	6.51 249	4.36 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.02 85

CASnet	0.98 64	0.32 84	1.62 54	0.65 176	0.07 35	2.11 128	0.14 107	3.50 68	4.03 191	3.77 185	1.41 80	0.31 80	0.29 50	0.80 18	0.57 113	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fffft	0.97 62	0.29 55	1.69 64	0.03 6	0.05 16	2.12 130	0.65 262	3.44 64	1.87 62	0.34 46	0.60 43	0.23 61	0.20 28	6.69 263	0.89 185	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.18 354	0.09 278
1: 1. 1
IGEV-RUCA	0.81 47	0.15 1	1.13 5	0.52 153	0.32 206	2.13 131	0.51 223	3.46 65	1.71 55	0.95 114	0.16 16	0.24 64	0.55 110	2.81 108	0.41 71	0.12 432	0.21 471	0.20 483	0.25 451	0.21 377	0.20 391

WCG-NET	1.24 102	0.43 190	1.46 38	0.33 121	0.08 51	2.14 132	1.08 352	3.09 25	6.86 328	2.73 151	3.43 158	0.74 122	0.94 154	0.89 25	0.33 49	0.00 1	0.04 316	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.05 213

test-1	1.82 152	0.45 204	5.42 387	0.89 199	0.41 233	2.14 132	0.56 234	5.75 213	4.15 203	3.28 168	5.11 201	3.61 230	0.70 128	1.53 60	1.56 250	0.02 322	0.34 489	0.00 1	0.08 375	0.02 70	0.30 427

SCV	1.59 128	0.58 265	2.57 150	2.72 445	0.31 202	2.15 134	0.79 300	6.88 273	2.72 98	0.20 12	2.68 129	0.68 119	0.58 118	7.60 322	0.41 71	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.22 440	0.37 436	0.24 405

WCG-NET（raft）	1.49 122	0.50 226	1.55 46	0.21 95	0.08 51	2.15 134	1.01 343	2.72 15	6.26 302	2.79 152	3.06 144	4.38 268	1.04 163	3.53 127	0.26 31	0.00 1	0.12 421	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.08 265

dad	4.66 413	1.89 465	5.51 395	0.94 208	0.09 59	2.16 136	0.37 183	7.10 280	14.43 462	10.13 437	16.84 448	14.97 461	1.90 231	6.82 269	4.15 377	1.09 499	0.11 414	4.08 520	0.46 490	0.17 343	0.06 231

OMP-Stereo	3.03 286	0.93 372	2.72 170	4.21 501	0.51 262	2.19 137	1.25 363	6.19 238	6.00 287	7.99 371	6.21 245	8.50 386	2.49 256	9.44 435	1.74 269	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.05 213

HCRNet	2.56 244	0.53 244	3.35 246	0.24 100	3.39 455	2.19 137	0.23 148	6.89 274	5.50 255	5.26 229	4.79 189	5.27 300	2.78 273	7.71 331	2.89 329	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.04 178

DilatedVolume-Stereo	1.13 91	0.41 172	2.75 174	1.04 229	0.11 77	2.21 139	0.10 80	2.96 21	1.32 45	2.40 144	2.09 110	0.33 87	0.58 118	5.62 196	0.43 77	0.03 363	0.06 349	0.00 1	0.14 400	0.04 144	0.04 178

GANet-ADL	2.20 201	0.50 226	3.27 240	2.02 380	0.11 77	2.21 139	0.48 208	8.64 319	6.79 326	4.56 204	5.83 231	3.98 244	1.27 188	2.68 105	1.43 236	0.04 383	0.08 381	0.02 411	0.00 1	0.15 323	0.03 134

FACV-RUCA	2.21 202	0.34 114	3.59 267	1.30 262	2.90 439	2.22 141	1.25 363	7.98 296	5.71 270	3.59 177	7.21 280	1.14 136	1.60 214	3.12 115	1.46 240	0.01 235	0.03 287	0.10 465	0.04 356	0.35 431	0.17 370

AE-Stereo	1.44 118	0.32 84	2.69 164	1.58 308	0.20 157	2.24 142	0.59 245	6.01 226	5.70 265	1.18 125	3.17 146	1.02 132	0.78 141	1.73 71	0.83 166	0.02 322	0.18 458	0.00 1	0.29 460	0.11 277	0.07 250

AANet_RVC	5.01 418	1.74 454	6.38 423	1.96 369	1.29 356	2.26 143	1.69 390	10.07 361	18.53 484	7.88 364	18.15 465	8.49 385	2.70 266	10.59 453	7.04 428	0.96 497	0.15 442	0.02 411	0.00 1	0.13 309	0.12 327

GMM-Stereo	3.32 316	0.27 49	2.52 145	0.82 189	0.48 252	2.27 144	4.91 464	5.06 165	3.08 129	7.06 324	16.72 447	6.21 330	3.70 317	7.60 322	1.16 217	0.04 383	0.00 1	0.00 1	0.04 356	0.10 257	4.45 513

HI	3.18 300	0.90 362	3.05 219	1.28 260	0.15 109	2.29 145	0.04 33	5.31 191	3.52 161	7.96 367	12.69 407	11.43 434	6.61 421	4.26 155	4.02 373	0.00 1	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.01 18

CoSv	3.18 300	0.90 362	3.05 219	1.28 260	0.15 109	2.29 145	0.04 33	5.31 191	3.52 161	7.96 367	12.69 407	11.43 434	6.61 421	4.26 155	4.02 373	0.00 1	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.01 18

SCV_C0	1.40 115	0.49 223	3.06 224	0.12 63	0.21 160	2.29 145	0.09 76	6.46 254	3.81 176	0.63 98	2.00 107	0.24 64	0.41 86	7.31 306	0.43 77	0.01 235	0.05 332	0.00 1	0.21 434	0.16 330	0.07 250

RCA-Stereo	1.99 178	0.34 114	2.71 168	0.26 104	0.06 27	2.29 145	0.48 208	4.89 152	14.65 466	2.81 154	5.51 225	0.78 125	3.21 289	1.44 54	0.33 49	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.02 85

KYRaft	3.59 342	0.31 71	1.84 72	0.76 184	0.46 243	2.29 145	4.04 446	4.75 145	3.25 143	8.93 409	19.47 469	6.62 344	5.07 389	7.79 337	0.71 137	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.04 144	5.38 520

fffy	1.13 91	0.51 232	2.15 111	1.01 221	0.09 59	2.30 150	0.19 131	4.07 106	1.13 43	0.16 8	2.66 128	0.20 48	0.38 74	6.98 284	0.35 53	0.00 1	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.16 365

PSMNet-RSSM	3.33 318	0.77 327	3.22 237	2.12 396	1.90 401	2.33 151	0.71 280	11.17 388	5.83 272	5.90 256	11.43 385	7.04 352	4.83 383	5.96 212	3.17 338	0.00 1	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.08 228	0.02 85

XX-TBD	1.44 118	0.85 348	2.04 97	2.45 432	0.05 16	2.34 152	0.01 4	3.46 65	7.51 349	2.88 156	4.98 198	0.26 67	0.25 36	1.15 41	0.46 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.94 59	0.22 26	1.20 13	0.06 30	0.08 51	2.36 153	0.62 254	5.50 204	2.61 90	0.30 32	3.32 150	0.41 96	0.25 36	1.12 39	0.17 14	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.35 477	0.06 198	0.12 327

DAS	3.74 352	0.35 124	5.19 378	1.99 373	3.74 468	2.36 153	3.22 429	7.77 289	9.27 398	8.70 397	12.08 395	4.45 270	5.43 400	8.39 380	1.71 265	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.02 85

SepStereo	3.78 358	0.35 124	5.19 378	1.99 373	3.74 468	2.36 153	3.22 429	7.77 289	9.27 398	8.70 397	12.08 395	4.45 270	5.43 400	9.18 422	1.71 265	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.02 85

GwcNet-RSSM	3.77 357	1.05 388	5.06 367	2.21 406	1.87 398	2.36 153	1.52 380	8.98 327	7.96 368	5.91 257	14.59 429	7.94 371	3.50 305	6.43 238	5.70 406	0.00 1	0.00 1	0.04 440	0.00 1	0.20 366	0.08 265

Selective-IGEV	1.23 101	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 126	2.38 157	0.54 228	6.10 230	2.51 83	0.41 68	3.20 147	0.26 67	0.29 50	6.94 282	0.16 11	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.11 393	0.04 144	0.10 300

MM-Stereo_test1	1.57 127	0.36 134	2.19 120	1.17 245	0.35 216	2.39 158	0.56 234	4.53 128	5.21 247	3.67 180	1.65 93	0.40 93	0.84 148	6.90 276	0.80 163	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.31 419	0.03 134

riskmin	1.88 162	0.15 1	2.11 110	1.38 277	0.88 313	2.40 159	0.04 33	5.93 225	6.10 291	2.25 140	1.34 79	6.06 325	5.08 390	2.78 107	1.01 202	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.06 231

AnonymousM	2.71 256	6.75 511	0.98 1	0.73 182	0.06 27	2.41 160	0.53 225	5.30 189	3.05 126	4.75 213	2.09 110	1.89 166	1.01 158	1.88 83	0.51 107	0.01 235	0.02 237	17.42 532	4.76 532	0.02 70	0.01 18

RAFT	2.57 246	0.76 324	3.09 226	0.91 201	0.09 59	2.41 160	0.94 334	5.35 194	2.65 92	6.11 267	7.21 280	9.43 398	4.30 351	5.73 205	1.77 271	0.00 1	0.12 421	0.00 1	0.02 323	0.46 453	0.08 265

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 105	0.42 179	2.36 132	0.59 166	1.26 350	2.43 162	0.01 4	3.29 48	7.76 362	1.71 133	2.78 133	0.27 70	0.32 62	1.16 43	0.58 117	0.04 383	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.10 300

MM-Stereo_test3	1.83 154	0.59 268	1.93 82	1.43 284	3.99 480	2.44 163	0.81 304	5.81 220	6.70 323	1.73 135	4.79 189	1.23 140	0.65 123	3.30 118	0.85 170	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.33 426	0.05 213

LoS	0.91 57	0.34 114	2.10 109	0.38 135	0.13 98	2.47 164	0.26 157	5.00 163	2.74 102	0.89 111	0.21 25	0.49 105	0.36 67	1.97 85	0.67 129	0.02 322	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
rafts_anoy	1.72 138	0.79 334	2.58 152	2.03 383	1.75 388	2.47 164	0.16 119	5.48 201	6.01 288	3.24 167	2.11 113	1.92 170	1.33 189	3.08 114	1.13 213	0.01 235	0.18 458	0.00 1	0.01 299	0.03 115	0.07 250

AIO-test1	2.22 203	0.76 324	2.78 181	0.30 109	4.38 487	2.48 166	0.96 338	5.59 206	14.64 464	0.74 104	2.86 134	0.92 127	0.30 57	5.64 197	1.67 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 338	0.17 343	0.14 343

RSM	1.21 99	0.20 18	1.30 21	0.12 63	0.06 27	2.48 166	0.51 223	3.78 91	2.74 102	0.48 85	2.38 123	2.18 175	0.28 46	6.77 267	0.56 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.07 216	0.05 213

EGLCR-Stereo	1.04 78	0.20 18	2.00 94	1.14 242	0.16 116	2.50 168	0.11 85	4.96 157	2.61 90	0.79 107	0.07 12	1.46 149	0.37 70	3.96 143	0.23 23	0.01 235	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250

IGEV++	1.14 93	0.51 232	1.66 58	0.55 158	0.08 51	2.52 169	1.01 343	6.51 258	3.16 133	0.59 96	2.11 113	0.43 99	1.18 180	1.44 54	0.79 160	0.00 1	0.05 332	0.00 1	0.05 362	0.11 277	0.11 314

TestStereo1	2.85 268	0.81 340	3.48 258	3.11 463	0.44 237	2.52 169	1.50 378	6.37 246	8.18 375	4.62 206	9.24 335	2.23 178	3.69 315	9.19 423	1.26 222	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.27 409	0.09 278

SA-5K	2.85 268	0.81 340	3.48 258	3.11 463	0.44 237	2.52 169	1.50 378	6.37 246	8.18 375	4.62 206	9.24 335	2.23 178	3.69 315	9.19 423	1.26 222	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.27 409	0.09 278

MoCha-V2	1.41 116	0.42 179	2.61 156	0.81 187	0.23 169	2.53 172	0.20 137	4.81 148	3.16 133	0.82 110	3.15 145	0.30 76	1.61 215	6.66 261	0.40 70	0.00 1	0.20 468	0.00 1	0.24 446	0.05 174	0.02 85

PCWNet_CMD	2.99 284	0.39 151	4.02 306	0.39 136	0.26 181	2.53 172	0.15 113	9.24 334	9.22 396	7.12 327	11.53 387	6.94 348	2.41 253	4.02 145	1.33 229	0.01 235	0.02 237	0.02 411	0.00 1	0.05 174	0.07 250

GMStereo	1.83 154	0.99 380	4.55 341	0.57 163	0.05 16	2.53 172	0.01 4	4.95 155	11.14 434	3.52 175	2.24 118	0.53 111	0.49 101	3.76 134	0.80 163	0.20 453	0.00 1	0.00 1	0.12 396	0.12 294	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MSMDNet	2.99 284	0.39 151	4.02 306	0.40 138	0.25 174	2.53 172	0.16 119	9.35 338	9.25 397	7.08 325	11.39 382	6.93 347	2.43 254	4.01 144	1.34 231	0.01 235	0.02 237	0.02 411	0.00 1	0.05 174	0.07 250

PSM-AAD	3.33 318	0.20 18	1.47 40	0.73 182	0.54 269	2.55 176	6.19 477	4.97 158	3.27 144	10.92 454	11.92 392	2.95 195	9.59 473	7.90 342	0.82 165	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 144	2.47 506

ICVP	2.32 219	0.38 147	2.89 200	0.92 205	0.70 294	2.55 176	0.87 323	9.97 355	3.99 187	4.13 193	8.97 325	2.71 190	1.69 218	2.52 103	3.52 360	0.05 395	0.24 482	0.01 380	0.01 299	0.11 277	0.13 335
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
IIG-Stereo	3.16 298	0.75 321	2.83 188	4.08 496	0.21 160	2.56 178	0.74 288	6.55 260	5.56 261	8.39 388	9.38 341	7.94 371	2.79 274	9.50 437	1.89 280	0.02 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.04 178

MyStereo06	2.35 222	0.66 297	4.54 338	1.10 235	0.96 326	2.57 179	0.10 80	9.30 336	4.05 195	5.22 227	6.09 235	5.95 323	2.38 252	3.00 112	0.73 141	0.01 235	0.08 381	0.00 1	0.01 299	0.13 309	0.15 353

MyStereo05	2.94 281	0.66 297	5.25 383	1.10 235	0.96 326	2.57 179	0.10 80	8.53 311	12.34 451	6.28 284	3.88 166	3.18 210	3.30 292	7.81 338	2.37 311	0.01 235	0.08 381	0.00 1	0.01 299	0.13 309	0.15 353

test_sample2	2.32 219	0.25 39	3.38 248	2.08 390	0.41 233	2.58 181	0.15 113	9.50 341	4.97 239	3.66 179	4.86 194	4.29 265	3.26 290	5.83 208	1.09 208	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.03 134

11t1	1.62 131	0.26 45	2.53 146	2.37 426	0.24 171	2.58 181	0.06 53	6.66 264	3.00 122	3.40 173	3.01 139	1.14 136	1.94 232	4.18 150	0.91 189	0.01 235	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.03 134

test_xeample3	1.08 82	0.43 190	3.39 250	0.49 151	0.05 16	2.58 181	0.93 332	3.32 50	1.77 56	0.23 17	0.23 26	0.19 44	0.28 46	6.34 234	0.85 170	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.26 458	0.06 198	0.10 300

CFNet_pseudo	2.81 265	0.42 179	4.04 309	0.33 121	0.24 171	2.59 184	0.12 91	8.20 300	7.66 355	7.04 323	10.42 360	6.56 341	2.05 236	4.88 172	1.53 246	0.00 1	0.02 237	0.01 380	0.00 1	0.05 174	0.07 250

ccs_rob	2.81 265	0.42 179	4.06 311	0.33 121	0.25 174	2.59 184	0.12 91	8.19 299	7.68 356	7.02 320	10.37 359	6.54 337	2.06 237	4.88 172	1.53 246	0.00 1	0.02 237	0.01 380	0.00 1	0.05 174	0.07 250

FTStereo	4.55 412	0.36 134	2.18 119	0.94 208	0.38 225	2.60 186	8.82 502	4.98 161	3.17 136	10.88 453	30.35 511	5.60 314	7.60 446	7.62 324	1.55 249	0.17 446	0.00 1	0.05 447	0.00 1	0.03 115	3.80 511

TRStereo	2.36 224	3.10 488	4.70 350	1.99 373	2.08 407	2.61 187	1.11 353	8.79 324	3.73 170	3.19 165	3.04 142	3.96 243	0.77 138	5.92 210	1.44 237	0.03 363	0.14 435	0.00 1	0.29 460	0.08 228	0.25 409

ACVNet	2.58 247	0.53 244	2.69 164	0.84 192	0.59 273	2.61 187	0.55 232	8.35 301	5.70 265	4.45 200	9.26 338	5.77 317	3.50 305	2.24 94	4.41 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 343	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 305	0.60 272	3.38 248	2.94 458	2.00 404	2.61 187	0.48 208	10.93 386	6.11 294	5.47 233	10.20 354	6.57 342	5.44 403	6.25 225	2.23 303	0.00 1	0.00 1	0.08 460	0.00 1	0.17 343	0.03 134

test_sample1	2.31 217	0.26 45	3.29 241	2.08 390	0.46 243	2.62 190	0.05 46	9.88 352	4.23 206	3.90 187	3.92 169	3.49 224	4.44 359	5.67 201	1.88 279	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.03 134

IGEV_Zeroshot_test	2.13 191	0.50 226	4.91 359	1.41 282	0.18 141	2.62 190	0.36 181	7.80 291	3.87 178	5.04 221	5.42 222	4.77 281	1.03 161	3.43 124	0.79 160	0.00 1	0.16 450	0.00 1	0.18 422	0.17 343	0.04 178

MyStereo07	1.31 109	0.79 334	1.61 52	1.03 224	1.11 338	2.63 192	0.46 205	5.48 201	2.24 68	0.64 100	1.48 84	0.27 70	0.59 120	7.03 287	0.45 86	0.00 1	0.09 393	0.00 1	0.01 299	0.11 277	0.09 278

MyStereo04	2.95 282	0.79 334	5.38 386	1.03 224	1.11 338	2.63 192	0.46 205	10.00 358	12.44 452	4.19 194	3.91 168	3.04 202	3.60 311	7.34 309	2.74 328	0.00 1	0.09 393	0.00 1	0.01 299	0.11 277	0.09 278

RAFT-345	3.27 305	0.41 172	2.88 198	1.02 222	0.21 160	2.63 192	0.48 208	3.76 90	5.51 257	7.35 342	24.88 496	4.25 259	1.76 228	8.15 365	2.13 296	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18

AIO-test2	2.70 255	1.23 412	3.52 262	1.24 250	3.05 441	2.65 195	0.06 53	6.30 242	15.40 471	2.58 147	7.30 284	0.48 104	0.57 116	5.36 190	0.96 194	3.06 515	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.16 330	0.15 353

IPLGR_C	2.44 232	1.17 407	4.94 360	0.62 170	2.08 407	2.65 195	0.80 302	5.60 207	4.79 234	7.87 363	9.23 330	1.67 157	1.15 173	3.43 124	2.23 303	0.01 235	0.19 464	0.02 411	0.08 375	0.22 383	0.10 300

ACRE	2.41 227	1.08 393	5.11 371	0.55 158	2.05 405	2.65 195	0.78 299	5.26 187	4.67 227	7.59 352	9.20 328	1.70 158	1.08 165	3.74 133	2.18 301	0.01 235	0.18 458	0.02 411	0.08 375	0.22 383	0.10 300

CES	1.56 126	0.35 124	1.44 35	0.42 139	7.70 519	2.66 198	0.13 100	4.89 152	2.53 85	0.25 22	1.10 66	0.33 87	0.31 60	1.61 65	0.58 117	0.01 235	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.54 456	6.26 521

CIPLG	2.47 238	1.10 397	4.71 351	0.63 173	2.15 412	2.67 199	0.77 294	5.19 174	4.73 231	7.85 362	9.56 343	1.72 159	1.14 171	4.20 153	2.34 307	0.01 235	0.19 464	0.02 411	0.09 386	0.23 390	0.08 265

MSKI-zero shot	2.00 179	0.36 134	2.15 111	0.81 187	0.25 174	2.69 200	0.29 165	6.16 234	2.34 78	4.31 196	7.52 288	3.70 236	0.25 36	8.42 383	0.41 71	0.01 235	0.13 431	0.00 1	0.25 451	0.03 115	0.02 85

ProNet	1.20 96	0.60 272	2.00 94	0.26 104	0.08 51	2.73 201	0.68 269	5.00 163	2.52 84	0.29 28	1.32 78	0.37 92	0.36 67	6.94 282	0.44 82	0.00 1	0.07 369	0.00 1	0.00 1	0.17 343	0.07 250

IGEVStereo-DCA	1.06 81	0.45 204	2.06 99	0.32 116	0.06 27	2.74 202	0.84 314	3.71 81	2.27 70	0.39 61	0.16 16	0.20 48	0.29 50	6.47 243	0.87 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.06 198	0.06 231

rrr	1.05 79	0.45 204	3.18 234	0.32 116	0.06 27	2.74 202	0.95 337	3.49 67	1.12 41	0.39 61	0.16 16	0.20 48	0.29 50	6.47 243	0.87 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 434	0.06 198	0.10 300

PSM-softLoss	2.24 204	0.34 114	3.42 254	1.81 342	0.17 126	2.74 202	0.39 189	6.17 236	2.92 110	6.26 281	6.29 250	2.96 196	0.97 156	8.68 398	1.71 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.02 85

KMStereo	2.24 204	0.34 114	3.42 254	1.81 342	0.17 126	2.74 202	0.39 189	6.17 236	2.92 110	6.26 281	6.29 250	2.96 196	0.97 156	8.68 398	1.71 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.02 85

raftrobust	1.86 157	0.74 319	1.94 85	2.15 400	2.24 418	2.74 202	0.53 225	4.89 152	4.05 195	6.09 265	3.89 167	1.64 155	2.55 259	2.44 100	1.12 211	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.12 294	0.08 265

DCVSM-stereo	3.13 295	0.37 141	2.95 202	1.51 293	0.80 306	2.75 207	0.49 218	6.79 270	5.25 248	11.43 462	5.57 227	10.79 422	5.30 394	5.25 186	2.95 331	0.03 363	0.09 393	0.03 428	0.00 1	0.12 294	0.09 278

iRaft-Stereo_5w	2.86 272	0.86 349	4.08 314	0.06 30	0.25 174	2.76 208	0.60 248	4.97 158	4.10 199	2.98 160	7.85 303	10.17 410	4.17 341	8.16 366	5.83 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.26 403	0.06 231

RSM++	1.02 73	0.24 38	1.33 24	0.86 195	0.04 13	2.78 209	0.30 171	2.63 14	2.67 93	0.48 85	1.95 105	0.52 109	0.25 36	5.50 195	0.57 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 415	0.11 277	0.09 278

HH	2.42 228	0.73 315	3.76 282	0.91 201	0.14 104	2.78 209	0.71 280	7.92 294	2.72 98	1.53 129	6.10 237	7.93 369	4.01 333	8.60 393	0.44 82	0.00 1	0.09 393	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.04 178

HanStereo	2.42 228	0.73 315	3.76 282	0.91 201	0.14 104	2.78 209	0.71 280	7.92 294	2.72 98	1.53 129	6.10 237	7.93 369	4.01 333	8.60 393	0.44 82	0.00 1	0.09 393	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.04 178

ff7	1.12 85	0.57 260	2.06 99	0.03 6	0.07 35	2.80 212	0.84 314	3.71 81	2.27 70	0.38 53	1.06 62	0.20 48	0.40 78	7.12 295	0.49 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.09 246	0.06 231

ffff	1.12 85	0.57 260	2.06 99	0.03 6	0.07 35	2.80 212	0.84 314	3.71 81	2.27 70	0.38 53	1.06 62	0.20 48	0.40 78	7.12 295	0.49 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.09 246	0.06 231

ffm	2.90 277	0.31 71	3.97 299	1.34 268	0.98 328	2.80 212	0.48 208	4.53 128	10.19 415	6.29 286	9.23 330	5.59 310	3.72 322	8.00 348	0.46 90	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.04 178

ff1	3.45 333	0.31 71	3.97 299	1.34 268	0.98 328	2.80 212	0.48 208	4.53 128	10.19 415	6.29 286	9.23 330	5.59 310	3.72 322	10.11 443	9.35 464	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.04 178

mmx	3.86 365	0.31 71	3.97 299	1.34 268	0.98 328	2.80 212	0.48 208	12.18 430	10.66 428	6.29 286	9.23 330	5.59 310	3.72 322	10.11 443	9.35 464	0.05 395	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.04 178

11t	1.12 85	0.57 260	2.06 99	0.03 6	0.07 35	2.80 212	0.84 314	3.71 81	2.27 70	0.38 53	1.06 62	0.20 48	0.40 78	7.12 295	0.49 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.09 246	0.06 231

xxx	3.86 365	0.31 71	3.98 303	1.34 268	0.98 328	2.80 212	0.48 208	12.18 430	10.66 428	6.29 286	9.23 330	5.59 310	3.72 322	10.11 443	9.35 464	0.05 395	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.04 178

ccc-4	1.12 85	0.57 260	2.06 99	0.03 6	0.07 35	2.80 212	0.84 314	3.71 81	2.27 70	0.38 53	1.06 62	0.20 48	0.40 78	7.12 295	0.49 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 407	0.09 246	0.06 231

anonymousdsp	1.12 85	0.59 268	1.66 58	0.03 6	0.07 35	2.81 220	0.82 306	4.07 106	2.30 76	0.41 68	1.12 70	0.30 76	0.40 78	7.05 288	0.49 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 415	0.10 257	0.05 213

CFNet-ft	3.31 310	0.94 375	2.69 164	1.50 290	2.38 422	2.81 220	0.68 269	8.35 301	7.43 346	4.45 200	9.94 349	10.20 411	4.60 367	6.50 248	3.41 347	0.00 1	0.00 1	0.03 428	0.00 1	0.22 383	0.03 134

CFNet_RVC	3.31 310	0.94 375	2.69 164	1.50 290	2.38 422	2.81 220	0.68 269	8.35 301	7.43 346	4.45 200	9.94 349	10.20 411	4.60 367	6.49 246	3.41 347	0.00 1	0.00 1	0.03 428	0.00 1	0.22 383	0.03 134

IGEV-Stereo	1.12 85	0.59 268	1.66 58	0.03 6	0.07 35	2.82 223	0.82 306	4.09 109	2.30 76	0.41 68	1.11 67	0.30 76	0.41 86	7.05 288	0.49 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 415	0.10 257	0.05 213
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FENet	2.19 200	0.34 114	3.04 214	2.05 389	0.26 181	2.82 223	0.13 100	7.02 278	5.55 259	4.97 219	1.94 104	4.91 287	3.39 299	4.71 168	2.50 317	0.02 322	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 393

111	2.78 262	0.92 369	3.81 288	0.22 96	0.07 35	2.83 225	0.70 277	6.03 227	14.00 459	3.22 166	8.93 321	5.48 308	3.30 292	3.66 129	2.03 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.29 425

HHNet	2.59 248	0.55 252	2.55 148	0.20 91	0.32 206	2.84 226	0.94 334	5.77 218	5.14 245	7.33 341	13.80 420	0.94 128	3.20 288	5.27 188	2.41 314	0.13 437	0.02 237	0.06 451	0.00 1	0.23 390	0.03 134

SMFormer	3.54 337	0.39 151	3.61 269	1.69 323	0.11 77	2.85 227	0.29 165	12.46 435	10.41 420	7.16 330	10.23 355	4.78 282	4.45 360	8.71 402	3.51 356	0.07 413	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.04 178

tta	3.54 337	0.39 151	3.61 269	1.69 323	0.11 77	2.85 227	0.29 165	12.46 435	10.41 420	7.16 330	10.23 355	4.78 282	4.45 360	8.71 402	3.51 356	0.07 413	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 134

qqq1	3.38 321	0.39 151	3.61 269	1.69 323	0.11 77	2.85 227	0.29 165	12.46 435	10.41 420	7.16 330	10.23 355	4.78 282	4.45 360	8.71 402	0.30 41	0.07 413	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 134

fff1	3.38 321	0.39 151	3.61 269	1.69 323	0.11 77	2.85 227	0.29 165	12.46 435	10.41 420	7.16 330	10.23 355	4.78 282	4.45 360	8.71 402	0.30 41	0.07 413	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 134

cf-r	3.42 328	0.81 340	3.97 299	2.41 430	2.78 435	2.85 227	0.64 259	8.44 304	6.32 306	6.25 280	11.57 388	8.97 392	3.54 309	5.93 211	3.83 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 246	0.07 250

G2L-Stereo	3.40 325	0.93 372	4.73 352	1.61 313	2.05 405	2.88 232	0.60 248	8.94 325	5.84 273	7.42 344	7.33 286	8.61 388	2.16 241	8.44 385	6.11 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 400	0.18 374

RALCasStereoNet	1.93 170	1.01 382	2.75 174	1.88 352	1.75 388	2.88 232	0.18 128	4.64 139	4.36 210	2.27 141	5.14 202	2.22 177	0.79 143	7.10 294	1.00 201	0.00 1	0.34 489	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.16 365

IRAFT_RVC	2.85 268	0.41 172	3.32 244	2.09 393	0.41 233	2.92 234	5.22 469	6.41 251	3.63 167	6.53 300	5.48 224	5.09 296	4.88 384	8.20 373	2.15 298	0.01 235	0.17 454	0.01 380	0.00 1	0.02 70	0.04 178

iResNet_ROB	4.23 394	1.02 384	4.90 358	2.18 402	0.93 323	2.92 234	0.37 183	15.10 478	16.91 481	7.89 365	10.51 363	7.03 350	3.07 286	8.16 366	3.46 353	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.02 85

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 272	0.99 380	7.52 451	1.52 295	0.92 320	2.94 236	0.03 29	9.31 337	3.81 176	2.42 145	5.86 232	9.23 394	4.64 371	4.31 157	2.19 302	0.02 322	0.18 458	0.00 1	0.54 494	0.35 431	0.35 433

PMTNet	1.41 116	0.37 141	2.06 99	0.26 104	0.15 109	2.94 236	0.34 179	3.39 55	5.33 252	1.00 115	1.27 76	0.28 74	0.93 152	4.04 147	0.74 143	5.00 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.01 18

AIO_test	0.90 56	0.40 161	1.67 61	0.14 79	0.16 116	2.97 238	0.83 310	3.61 78	2.67 93	0.29 28	0.71 49	1.50 151	0.29 50	2.37 97	0.13 7	0.00 1	0.04 316	0.00 1	0.08 375	0.03 115	0.03 134

UDGNet	2.73 259	7.09 514	3.90 297	2.71 443	0.06 27	2.98 239	0.20 137	4.63 136	8.58 390	2.69 148	2.70 130	0.95 129	1.01 158	6.27 226	1.51 243	1.28 502	0.00 1	5.24 524	0.94 506	1.70 497	0.13 335

iRaftStereo_RVC	1.62 131	0.68 302	1.98 90	0.67 178	0.05 16	2.99 240	0.04 33	5.36 196	3.74 171	3.82 186	4.96 196	2.54 184	0.62 121	3.35 121	0.97 197	0.00 1	0.07 369	0.00 1	0.00 1	0.30 414	0.27 419

STrans-v2	3.43 329	0.73 315	4.82 354	0.26 104	0.60 275	3.00 241	1.19 360	10.41 370	7.22 341	5.79 241	10.97 376	6.75 346	7.03 433	8.25 375	1.40 234	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.18 374

IPLG	2.43 230	0.66 297	4.77 353	0.54 155	0.31 202	3.01 242	0.26 157	6.15 233	5.55 259	7.69 355	6.21 245	1.89 166	1.74 224	7.19 301	2.35 309	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.24 400	0.12 327

DMCA-RVC	3.17 299	1.26 416	6.39 424	2.10 395	1.51 369	3.02 243	0.56 234	7.84 293	5.06 241	9.23 415	5.19 207	8.46 382	2.72 271	6.31 230	3.22 340	0.06 404	0.11 414	0.09 463	0.02 323	0.16 330	0.08 265

999	1.25 104	0.37 141	1.63 56	1.15 243	0.34 213	3.03 244	0.66 265	3.41 60	2.27 70	0.30 32	3.20 147	0.19 44	0.25 36	7.23 303	0.85 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 330	0.01 18

model_zeroshot	1.52 124	0.42 179	4.10 315	1.25 252	0.11 77	3.04 245	0.14 107	5.79 219	2.84 107	3.12 163	3.65 164	2.05 173	0.42 91	2.38 99	0.71 137	0.01 235	0.10 405	0.00 1	0.20 430	0.02 70	0.04 178

NRIStereo	2.14 192	0.35 124	2.65 161	1.10 235	0.14 104	3.05 246	0.86 321	5.35 194	3.18 139	6.24 278	3.36 155	4.17 256	1.82 230	8.12 362	2.01 289	0.00 1	0.10 405	0.00 1	0.00 1	0.12 294	0.19 385

MIM_Stereo	2.50 242	0.75 321	4.26 320	1.18 246	0.11 77	3.08 247	0.33 177	6.07 229	3.28 146	5.01 220	10.12 352	4.29 265	1.74 224	8.06 358	1.27 224	0.00 1	0.12 421	0.00 1	0.01 299	0.18 354	0.15 353

CFNet_ucs	3.07 289	0.44 196	4.05 310	0.54 155	0.37 223	3.08 247	0.19 131	9.80 350	8.49 387	7.64 354	12.62 406	5.67 315	1.76 228	4.96 178	1.51 243	0.00 1	0.04 316	0.01 380	0.00 1	0.09 246	0.11 314

HUF	1.05 79	0.64 285	2.33 128	0.35 129	0.22 164	3.09 249	0.41 194	3.73 87	2.89 109	0.36 49	2.71 131	0.33 87	0.30 57	2.28 96	0.23 23	0.00 1	0.61 507	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.39 438

ITSA-stereo	3.76 356	0.54 248	3.80 286	1.91 356	0.29 193	3.09 249	0.70 277	13.22 454	15.64 472	6.79 307	6.66 260	4.15 255	3.52 308	8.30 376	5.00 395	0.09 423	0.07 369	0.11 466	0.10 391	0.18 354	0.95 480

SACVNet	4.15 388	1.26 416	3.81 288	3.12 465	1.68 382	3.09 249	2.85 421	11.91 416	5.96 282	10.52 446	11.20 379	10.59 416	3.95 331	8.97 415	3.25 343	0.08 418	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.32 423	0.44 450

AACVNet	3.33 318	1.03 386	3.56 265	3.46 477	0.63 281	3.09 249	0.28 161	8.78 323	3.43 157	5.99 258	10.64 366	10.08 408	4.03 336	8.69 400	2.51 318	0.03 363	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.26 403	0.06 231

PFNet	2.93 280	0.40 161	5.51 395	2.13 398	0.84 310	3.11 253	0.75 290	6.78 269	4.79 234	9.98 434	6.00 233	4.78 282	2.13 238	8.33 377	2.11 294	0.19 450	0.06 349	0.00 1	0.11 393	0.20 366	0.35 433

gcap-zeroshot	1.87 161	0.44 196	4.24 319	0.53 154	0.51 262	3.12 254	0.75 290	6.42 252	3.91 182	3.75 184	1.67 94	7.79 365	0.55 110	2.61 104	0.53 109	0.02 322	0.21 471	0.00 1	0.23 443	0.00 1	0.05 213

GrayStereo	3.74 352	0.20 18	1.94 85	1.55 303	0.60 275	3.12 254	8.22 499	5.76 215	3.32 150	10.40 443	16.66 446	5.81 320	8.60 460	6.57 254	1.37 233	0.01 235	0.00 1	0.01 380	0.63 495	0.02 70	0.04 178

CASS	2.44 232	0.44 196	3.56 265	0.85 194	0.38 225	3.14 256	0.22 144	9.64 346	4.00 188	6.78 306	7.62 294	3.57 229	3.58 310	3.80 135	1.10 209	0.02 322	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT-RH_RVC	3.96 375	0.46 210	2.93 201	1.55 303	0.42 236	3.14 256	0.14 107	3.70 80	5.98 285	11.25 460	32.23 515	5.29 301	1.68 217	8.13 363	2.14 297	0.08 418	0.00 1	0.00 1	0.03 338	0.01 23	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 252	1.40 428	5.34 385	2.31 421	0.75 299	3.14 256	0.06 53	6.11 231	3.87 178	5.34 232	12.18 400	2.34 180	1.22 184	7.84 339	1.48 241	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 431	0.03 134

PFNet+	2.35 222	0.31 71	3.69 277	0.79 186	0.17 126	3.15 259	0.75 290	4.52 127	6.30 304	7.90 366	6.34 254	2.53 183	1.18 180	7.72 333	1.62 256	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 134

xyz-stereo-finetune	1.20 96	0.44 196	2.19 120	0.08 47	0.05 16	3.16 260	0.68 269	3.41 60	2.58 89	0.81 109	1.77 98	0.68 119	0.37 70	6.20 223	1.63 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.02 85

RAFT+CT+SA	2.36 224	0.71 311	2.46 139	0.83 191	2.26 419	3.18 261	0.93 332	6.82 272	5.48 254	2.55 146	8.07 306	1.64 155	1.59 213	8.54 389	1.15 215	0.02 322	0.00 1	0.00 1	0.38 479	0.19 362	0.36 435

RAFT-Stereo-weight	1.67 133	0.31 71	1.57 48	0.97 217	0.15 109	3.19 262	0.77 294	5.06 165	6.19 301	4.96 218	3.38 156	2.83 191	0.35 65	2.87 109	0.74 143	0.01 235	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 85

SA	3.06 288	0.74 319	3.79 285	1.60 312	0.30 194	3.19 262	1.43 375	6.72 267	9.06 395	4.63 209	10.80 369	2.89 194	4.71 374	9.62 438	1.18 220	0.00 1	0.09 393	0.00 1	0.19 427	0.23 390	0.02 85

CFNet-RSSM	2.11 188	0.33 101	2.71 168	1.04 229	0.30 194	3.21 264	0.41 194	6.67 265	6.96 331	5.62 237	4.58 186	5.40 306	1.71 219	1.86 79	0.87 177	0.00 1	0.08 381	0.00 1	0.32 470	0.02 70	0.02 85

test_sample6	3.14 297	0.41 172	4.42 329	1.92 360	0.49 255	3.25 265	0.21 142	11.30 395	6.69 322	6.50 297	10.86 373	4.03 246	2.93 282	7.06 291	2.65 322	0.02 322	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.06 231

CrosDoStereo	3.96 375	0.45 204	3.04 214	0.32 116	0.20 157	3.28 266	11.63 520	5.76 215	4.45 215	9.04 410	16.58 444	4.99 289	7.45 441	8.04 351	3.72 365	0.00 1	0.02 237	0.01 380	0.00 1	0.16 330	0.10 300

DeepStereo_LL	3.96 375	0.45 204	3.04 214	0.32 116	0.20 157	3.28 266	11.63 520	5.76 215	4.45 215	9.04 410	16.58 444	4.99 289	7.45 441	8.04 351	3.72 365	0.00 1	0.02 237	0.01 380	0.00 1	0.16 330	0.10 300

test_sample5	2.91 279	0.40 161	4.33 324	1.81 342	0.50 258	3.33 268	0.17 124	11.27 393	6.55 318	6.18 273	8.35 311	3.65 231	2.71 269	6.61 257	2.15 298	0.02 322	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.05 213

DualNet	3.05 287	0.40 161	4.33 324	1.81 342	0.50 258	3.33 268	0.17 124	11.27 393	6.55 318	6.50 297	10.86 373	3.65 231	2.71 269	6.61 257	2.15 298	0.02 322	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.05 213

DFGA-Net	2.78 262	1.91 466	7.35 445	1.52 295	0.36 219	3.36 270	0.20 137	6.64 263	5.93 280	4.88 216	6.31 252	2.18 175	1.12 167	7.43 313	5.98 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 436	0.04 178

RALAANet	2.46 237	1.09 395	3.70 280	2.55 438	0.80 306	3.37 271	0.15 113	7.44 287	5.54 258	5.65 238	6.01 234	3.54 227	1.13 170	6.34 234	1.58 252	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.05 362	0.21 377	0.03 134

AIO_rvc	1.02 73	0.59 268	1.95 88	0.15 81	0.09 59	3.42 272	0.99 339	4.46 123	2.73 101	0.28 25	1.62 90	1.32 141	0.28 46	2.10 92	0.21 20	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.04 356	0.11 277	0.11 314

pcwnet_v2	4.20 391	0.36 134	8.53 459	1.33 266	1.12 340	3.43 273	0.41 194	12.85 446	14.16 461	9.90 432	14.29 426	5.90 322	3.03 283	6.20 223	2.06 293	0.01 235	0.05 332	0.04 440	0.02 323	0.16 330	0.18 374

OCTAStereo	2.24 204	0.33 101	3.03 211	2.04 385	0.10 67	3.45 274	0.43 198	6.50 255	3.17 136	6.84 310	5.20 208	2.65 186	1.33 189	8.18 370	1.56 250	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.01 18

DisPM	2.43 230	0.32 84	3.04 214	1.76 334	0.18 141	3.46 275	0.65 262	5.13 168	4.88 236	8.59 396	7.04 276	2.84 192	1.03 161	8.85 410	0.83 166	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 85

NF-Stereo	2.24 204	0.33 101	3.00 205	2.04 385	0.10 67	3.46 275	0.43 198	6.51 258	3.17 136	6.84 310	5.24 213	2.67 189	1.34 191	8.17 369	1.53 246	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.01 18

iRaft-Stereo_20w	2.56 244	0.35 124	4.98 362	0.37 132	0.67 287	3.47 277	0.59 245	12.57 442	3.89 180	6.10 266	6.23 247	1.49 150	2.24 243	6.65 260	0.86 175	0.00 1	0.19 464	0.00 1	0.33 472	0.08 228	0.22 395

RE-Stereo	2.25 209	0.33 101	3.03 211	2.04 385	0.10 67	3.47 277	0.43 198	6.50 255	3.18 139	6.84 310	5.20 208	2.65 186	1.34 191	8.18 370	1.58 252	0.01 235	0.00 1	0.01 380	0.00 1	0.02 70	0.01 18

TVStereo	2.25 209	0.33 101	3.03 211	2.04 385	0.10 67	3.47 277	0.43 198	6.50 255	3.18 139	6.84 310	5.20 208	2.65 186	1.34 191	8.18 370	1.58 252	0.01 235	0.00 1	0.01 380	0.00 1	0.02 70	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 341	1.29 423	12.46 485	1.53 299	0.98 328	3.48 280	0.81 304	11.99 419	4.40 212	4.33 197	11.05 378	8.83 390	2.02 235	4.52 162	1.66 261	0.01 235	0.14 435	0.00 1	0.68 499	0.86 480	0.44 450

test_for_model	6.81 456	27.63 538	2.16 118	21.79 536	16.18 537	3.48 280	0.94 334	5.88 223	3.72 169	7.62 353	2.72 132	1.03 133	0.42 91	0.58 7	0.35 53	9.03 529	2.28 519	0.00 1	0.05 362	23.91 543	6.49 522

DispNO	3.25 304	0.72 312	6.85 434	1.95 366	1.34 361	3.49 282	0.84 314	8.14 298	6.30 304	6.34 291	7.76 301	6.30 334	4.28 350	6.93 278	3.51 356	0.00 1	0.03 287	0.03 428	0.12 396	0.07 216	0.07 250

ToySt	2.69 252	0.55 252	7.03 437	1.03 224	0.10 67	3.49 282	1.04 345	6.38 250	4.55 222	2.69 148	6.28 249	7.95 373	4.38 355	5.08 181	2.58 321	0.01 235	0.11 414	0.00 1	0.04 356	0.28 411	0.19 385

tt45	1.09 83	0.35 124	1.49 41	0.39 136	0.23 169	3.50 284	0.14 107	3.35 53	1.81 57	0.36 49	2.04 108	0.27 70	0.26 42	6.84 271	0.63 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 330	0.03 134

RAFT-IKP	1.90 166	0.42 179	2.83 188	0.12 63	0.18 141	3.50 284	0.64 259	5.24 182	2.96 116	5.86 248	4.34 182	3.50 226	1.51 200	5.99 213	0.76 150	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.08 265

UCFNet_RVC	3.09 290	0.77 327	2.27 126	2.35 424	1.79 392	3.50 284	1.06 347	12.12 427	6.91 329	4.71 212	7.67 297	7.58 361	4.40 357	4.95 177	1.67 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.01 18

Pruner-Stereo	2.49 239	0.40 161	2.46 139	1.80 340	0.25 174	3.51 287	0.77 294	6.03 227	4.92 237	8.91 406	6.09 235	4.45 270	1.11 166	6.99 285	2.11 294	0.02 322	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.01 23	0.04 178

DeepStereo_RVC	2.05 185	0.39 151	2.87 197	0.14 79	0.17 126	3.51 287	0.70 277	5.21 175	3.00 122	6.27 283	4.13 173	3.47 222	4.53 366	4.81 170	1.49 242	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 246	0.18 374

EAI-Stereo	2.31 217	0.44 196	2.72 170	0.68 179	0.56 271	3.51 287	2.62 414	11.42 400	4.14 202	2.09 137	7.23 282	1.21 139	0.91 150	5.67 201	1.51 243	0.01 235	0.25 483	0.00 1	0.88 504	0.04 144	0.26 415

UGAM-zero	3.51 335	0.33 101	4.44 331	0.88 197	0.65 284	3.52 290	0.16 119	11.35 397	2.71 97	5.09 224	5.82 230	15.28 464	9.14 468	8.38 379	1.61 255	0.00 1	0.16 450	0.00 1	0.46 490	0.02 70	0.19 385

Sa-1000	3.55 339	0.75 321	3.63 273	1.91 356	0.30 194	3.55 291	1.63 386	7.39 285	8.54 388	7.70 356	17.44 460	4.00 245	2.82 276	9.44 435	1.33 229	0.00 1	0.10 405	0.00 1	0.18 422	0.21 377	0.04 178

GMStereo_Zeroshot	2.77 261	1.98 470	5.14 374	1.53 299	0.36 219	3.56 292	0.10 80	5.57 205	5.91 279	6.89 315	7.02 273	8.50 386	0.91 150	6.01 214	1.65 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 366	0.01 18

TransformOpticalFlow	3.38 321	0.70 309	4.54 338	1.00 220	0.30 194	3.56 292	0.14 107	9.67 347	7.30 344	5.55 236	13.34 415	6.74 345	5.03 387	8.22 374	1.34 231	0.00 1	0.01 177	0.01 380	0.00 1	0.04 144	0.11 314

Gwc-CoAtRS	2.02 182	0.33 101	2.61 156	1.04 229	0.30 194	3.56 292	0.40 193	5.89 224	5.94 281	5.08 223	5.01 199	5.55 309	1.72 221	1.60 64	0.91 189	0.01 235	0.09 393	0.00 1	0.25 451	0.01 23	0.02 85

4D-IteraStereo	1.72 138	0.86 349	3.01 207	0.09 52	2.86 438	3.57 295	1.06 347	3.92 98	5.31 250	5.28 230	1.02 61	3.92 242	0.38 74	1.83 77	1.04 204	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.09 278

anonymousdsp2	1.78 144	0.39 151	3.40 252	1.10 235	0.04 13	3.63 296	0.50 220	7.80 291	2.77 104	2.91 158	2.88 135	3.17 209	1.01 158	5.15 185	0.43 77	0.00 1	0.01 177	0.02 411	0.15 404	0.05 174	0.12 327

testlalala2	2.15 194	0.44 196	2.44 135	9.24 518	6.30 510	3.64 297	0.18 128	4.63 136	2.55 88	3.73 183	4.17 175	3.14 207	0.51 104	1.08 36	0.26 31	0.00 1	0.10 405	0.00 1	0.44 489	0.11 277	0.03 134

DeepPruner_ROB	3.52 336	1.14 404	4.06 311	1.12 241	1.65 377	3.65 298	0.83 310	13.96 463	4.47 217	7.80 359	10.84 371	7.05 354	2.16 241	8.14 364	3.08 336	0.07 413	0.03 287	0.00 1	0.01 299	0.32 423	0.06 231

UGAM	3.90 369	0.48 219	4.69 349	0.17 85	0.08 51	3.67 299	1.22 361	4.81 148	14.45 463	4.59 205	11.94 393	14.20 456	3.80 327	9.92 442	3.61 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 323	0.32 423	0.07 250

R-Stereo Train	2.44 232	0.32 84	1.93 82	0.94 208	0.16 116	3.67 299	0.61 251	6.37 246	3.08 129	9.14 412	17.44 460	1.80 162	0.77 138	1.76 73	0.70 133	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 134

RAFT-Stereo	2.44 232	0.32 84	1.93 82	0.94 208	0.16 116	3.67 299	0.61 251	6.37 246	3.08 129	9.14 412	17.44 460	1.80 162	0.77 138	1.76 73	0.70 133	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
STTStereo	3.60 344	0.93 372	6.34 421	2.71 443	2.23 417	3.68 302	0.63 255	9.42 339	6.73 324	9.87 430	6.97 267	8.84 391	3.65 313	6.85 272	3.04 334	0.00 1	0.02 237	0.01 380	0.00 1	0.02 70	0.02 85

test_4	2.38 226	0.34 114	2.68 162	0.08 47	0.11 77	3.69 303	1.14 355	3.33 51	3.34 154	4.03 192	17.35 459	3.31 214	0.51 104	6.28 227	1.15 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.16 330	0.01 18

AAGNet	3.41 327	0.34 114	2.45 136	1.78 338	0.39 227	3.69 303	1.05 346	4.79 147	4.61 226	9.62 424	7.74 300	4.98 288	6.38 418	7.34 309	13.02 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.04 178

LL-Strereo	4.71 414	1.64 448	7.51 450	1.15 243	4.31 485	3.71 305	1.45 376	9.21 333	8.36 381	8.37 387	8.17 309	10.82 423	11.36 485	12.51 477	4.82 392	0.00 1	0.12 421	0.00 1	0.00 1	0.31 419	0.32 430

ROB_FTStereo_v2	1.91 168	0.41 172	2.85 191	0.12 63	0.19 152	3.71 305	0.73 285	5.23 176	2.95 113	5.86 248	4.36 184	3.46 219	1.51 200	5.86 209	0.69 131	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.08 265

ROB_FTStereo	1.90 166	0.42 179	2.86 193	0.12 63	0.19 152	3.71 305	0.75 290	5.24 182	2.95 113	5.87 253	4.26 177	3.41 215	1.51 200	5.80 206	0.65 124	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.08 265

mmm	2.50 242	0.29 55	3.22 237	1.98 371	0.32 206	3.72 308	0.12 91	9.45 340	4.05 195	5.84 247	10.80 369	2.47 182	2.86 279	4.07 148	0.75 148	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.01 299	0.03 115	0.02 85

HUI-Stereo	1.80 147	0.41 172	2.85 191	0.12 63	0.18 141	3.72 308	0.65 262	5.23 176	2.97 120	5.87 253	4.34 182	3.45 217	1.52 205	3.93 141	0.65 124	0.02 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.10 300

Patchmatch Stereo++	1.95 172	0.40 161	2.86 193	0.12 63	0.18 141	3.74 310	0.66 265	5.24 182	2.96 116	5.86 248	4.32 179	3.46 219	1.52 205	6.88 273	0.70 133	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.09 278
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	1.96 175	0.40 161	2.88 198	0.12 63	0.19 152	3.74 310	0.73 285	5.23 176	2.97 120	5.87 253	4.37 185	3.48 223	1.52 205	6.73 266	0.74 143	0.02 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.08 265

iRAFT	1.95 172	0.40 161	2.86 193	0.12 63	0.18 141	3.74 310	0.66 265	5.24 182	2.96 116	5.86 248	4.32 179	3.46 219	1.52 205	6.88 273	0.70 133	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.09 278

PSM-adaLoss	1.88 162	0.40 161	2.86 193	0.12 63	0.19 152	3.75 313	0.71 280	5.23 176	2.96 116	5.86 248	4.33 181	3.45 217	1.51 200	5.40 193	0.69 131	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.09 278

GCAP-BAT	1.77 143	0.49 223	2.78 181	0.66 177	0.16 116	3.76 314	0.80 302	3.72 86	3.27 144	3.68 181	5.03 200	3.66 233	0.56 112	5.82 207	0.65 124	0.00 1	0.05 332	0.00 1	0.24 446	0.01 23	0.01 18

cross-raft	2.03 183	0.35 124	2.78 181	1.10 235	0.16 116	3.77 315	0.48 208	7.03 279	3.75 172	5.06 222	5.55 226	6.26 331	1.41 195	1.75 72	0.89 185	0.01 235	0.07 369	0.00 1	0.19 427	0.03 115	0.03 134

DeepPrunerF	6.75 451	2.69 482	23.31 522	3.68 486	7.16 513	3.78 316	4.29 452	13.42 457	20.13 496	8.13 374	10.46 361	7.18 358	8.06 453	11.10 460	9.44 467	0.24 459	0.15 442	0.29 489	0.42 485	0.66 469	0.45 452

LL-Strereo2	1.86 157	0.83 345	2.33 128	0.36 130	0.17 126	3.79 317	1.52 380	5.82 221	4.04 193	4.43 199	2.51 125	4.23 257	0.37 70	5.66 199	0.99 199	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.05 362	0.06 198	0.11 314

GASNet	5.19 420	4.61 500	9.38 466	4.73 505	2.10 409	3.80 318	1.57 383	12.07 423	10.96 431	8.92 407	7.03 275	8.21 376	7.67 448	14.02 488	7.36 430	0.02 322	0.15 442	0.00 1	0.00 1	0.69 470	0.42 446

RAFT_R40	2.71 256	0.33 101	3.00 205	1.26 253	0.30 194	3.83 319	1.00 341	5.69 211	4.29 207	9.69 426	6.33 253	5.02 294	4.02 335	8.58 392	0.86 175	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.02 85

DMCA	2.82 267	0.64 285	4.45 332	1.61 313	0.89 317	3.86 320	0.57 243	9.18 332	5.10 243	6.24 278	6.49 257	7.17 357	2.13 238	3.31 119	4.73 389	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.02 85

Selective-RAFT	1.69 135	0.32 84	3.29 241	0.92 205	0.18 141	3.89 321	0.06 53	4.22 112	4.00 188	1.47 128	1.98 106	3.07 204	2.81 275	6.35 236	0.89 185	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.21 434	0.05 174	0.00 1

CRE-IMP	1.95 172	0.35 124	2.68 162	0.27 108	0.17 126	3.90 322	0.85 320	5.14 169	2.87 108	5.74 239	4.14 174	3.49 224	0.83 145	6.40 237	1.80 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.19 385

TDLM	4.11 383	1.11 399	3.54 263	1.62 317	1.04 334	3.91 323	7.41 497	10.60 373	10.67 430	6.38 292	12.59 405	5.95 323	4.77 377	8.79 408	3.04 334	0.58 485	0.00 1	0.01 380	0.00 1	0.19 362	0.12 327

CVANet_RVC	4.16 389	1.16 406	3.60 268	1.94 365	1.46 367	3.92 324	4.68 460	10.89 385	8.34 380	7.58 351	10.84 371	10.27 413	6.62 424	8.56 390	2.69 323	0.39 474	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.21 377	0.09 278

test_sample4	2.87 274	0.40 161	4.54 338	1.80 340	0.54 269	3.95 325	0.15 113	11.48 402	6.49 317	6.33 290	6.81 264	3.68 235	2.65 264	6.11 217	2.36 310	0.02 322	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.05 213

test_xeample	4.13 385	0.36 134	2.75 174	1.23 249	0.51 262	3.96 326	0.13 100	12.63 443	7.65 354	7.49 348	10.86 373	3.29 213	3.36 294	6.71 265	21.53 516	0.02 322	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.04 178

SST-Stereo	2.75 260	0.31 71	2.78 181	1.33 266	0.33 211	3.99 327	0.82 306	5.60 207	3.93 184	10.92 454	6.19 243	5.00 292	4.23 344	8.66 397	0.74 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.03 134

testlalala	1.50 123	0.41 172	1.67 61	0.98 218	0.31 202	4.00 328	0.90 329	5.26 187	2.17 66	6.56 302	3.61 163	1.74 160	0.38 74	1.21 45	0.42 75	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.29 460	0.01 23	0.01 18

RAFT_CTSACE	3.40 325	1.07 391	4.52 336	1.27 255	3.14 443	4.00 328	1.07 349	3.93 100	4.43 213	4.66 211	17.94 463	7.21 359	2.76 272	10.82 456	0.85 170	0.00 1	0.07 369	0.00 1	0.00 1	0.30 414	0.01 18

Consistency-Raft	9.42 490	4.74 503	12.66 488	5.30 509	9.08 521	4.08 330	5.26 470	19.26 510	24.87 508	11.17 459	29.85 509	13.57 448	5.51 404	7.67 328	13.40 496	0.36 471	0.35 491	1.81 511	4.24 529	11.61 528	3.57 509

AdaStereo	3.09 290	0.58 265	3.04 214	2.84 451	0.48 252	4.08 330	1.29 369	12.16 429	7.77 363	6.03 260	9.62 344	5.79 319	1.53 209	4.56 164	1.93 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.02 85
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.
PS-NSSS	3.90 369	1.84 461	4.55 341	0.87 196	2.95 440	4.10 332	2.00 399	10.77 381	8.23 378	6.75 304	14.63 430	5.01 293	2.24 243	8.41 382	2.91 330	0.33 469	0.03 287	0.83 503	0.00 1	0.82 478	0.70 473

G2L-Stereo_test	3.57 340	0.86 349	3.66 275	2.79 449	1.52 370	4.11 333	1.17 359	11.35 397	6.27 303	7.97 369	8.87 319	9.39 397	2.26 247	6.55 253	4.33 380	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.22 383	0.13 335

testlalala_base	3.12 294	0.48 219	2.79 185	2.14 399	1.98 402	4.13 334	0.64 259	6.16 234	2.09 64	2.38 143	4.08 172	1.80 162	0.50 102	1.65 66	0.72 139	12.33 539	2.33 521	0.00 1	0.31 468	14.56 533	1.32 488

s12784h	1.89 165	0.30 66	2.57 150	0.11 61	0.09 59	4.18 335	0.13 100	6.61 261	7.44 348	3.62 178	4.28 178	0.59 116	0.81 144	6.61 257	0.46 90	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.00 1

THIR-Stereo	3.86 365	0.77 327	2.62 158	0.12 63	0.13 98	4.25 336	6.63 487	5.30 189	4.18 204	10.33 440	17.13 454	6.58 343	7.62 447	7.78 336	3.51 356	0.01 235	0.07 369	0.07 457	0.00 1	0.11 277	0.02 85

hitnet-ft	3.66 347	0.65 291	2.79 185	0.89 199	0.72 297	4.25 336	0.55 232	9.11 331	7.52 350	7.14 328	10.19 353	12.49 444	4.70 373	7.44 314	4.41 383	0.03 363	0.00 1	0.06 451	0.00 1	0.20 366	0.04 178

coex_refinement	4.04 381	0.87 352	3.55 264	2.96 459	1.40 364	4.28 338	0.32 173	11.18 389	7.72 357	8.32 381	13.44 417	10.01 407	3.48 304	6.28 227	6.76 426	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.16 365

MyStereo8	2.88 276	1.19 408	5.03 365	1.61 313	3.75 472	4.30 339	0.07 61	6.14 232	6.16 297	6.22 276	9.64 346	4.28 263	1.45 198	2.05 90	4.76 391	0.00 1	0.16 450	0.00 1	0.14 400	0.26 403	0.43 448

test_sample7	3.30 308	0.47 212	3.43 257	1.98 371	0.35 216	4.33 340	1.88 396	10.66 375	7.73 359	8.36 383	7.55 290	6.55 338	4.27 346	6.58 255	1.62 256	0.06 404	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.06 231

Anonymous3	1.76 142	0.44 196	6.37 422	0.33 121	0.50 258	4.33 340	0.54 228	4.43 121	2.48 80	2.21 138	3.24 149	1.53 153	1.14 171	5.64 197	1.29 226	0.17 446	0.23 477	0.00 1	0.00 1	0.12 294	0.15 353

FADNet-RVC	3.98 379	1.84 461	12.48 487	1.69 323	0.44 237	4.33 340	1.31 370	11.84 413	7.15 340	3.53 176	3.50 161	10.63 419	4.43 358	9.12 419	6.25 415	0.03 363	0.10 405	0.00 1	0.03 338	0.60 463	0.25 409

ttt	3.86 365	0.23 29	2.34 130	2.22 409	1.68 382	4.36 343	0.28 161	12.45 434	11.09 433	6.90 317	11.85 390	4.08 249	3.28 291	8.47 386	7.85 438	0.06 404	0.04 316	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.03 134

GEStereo_RVC	3.74 352	0.73 315	4.95 361	2.01 378	1.24 349	4.36 343	3.07 424	11.77 412	7.80 364	6.87 314	6.52 258	7.70 364	4.31 353	8.98 416	4.19 378	0.03 363	0.01 177	0.02 411	0.02 323	0.13 309	0.11 314

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 363	1.06 390	5.23 382	2.72 445	3.27 449	4.36 343	0.61 251	10.71 378	7.56 351	8.75 399	7.89 304	9.86 403	3.90 330	7.15 300	3.44 349	0.14 438	0.02 237	0.02 411	0.03 338	0.04 144	0.03 134
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	4.28 400	1.43 429	7.17 440	2.91 453	1.26 350	4.36 343	1.62 385	13.64 460	10.25 419	9.83 428	11.41 383	7.68 363	4.00 332	7.75 335	1.85 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 436	0.09 278

MLCV	3.44 332	0.88 356	5.60 399	1.39 278	0.25 174	4.36 343	0.33 177	7.25 282	7.28 343	9.17 414	12.24 402	5.09 296	2.47 255	9.15 421	3.23 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.02 85

tg	1.96 175	0.64 285	2.15 111	0.68 179	0.12 90	4.40 348	0.04 33	5.74 212	4.19 205	4.00 190	5.23 212	2.58 185	0.93 152	7.12 295	0.77 156	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.31 419	0.25 409

iResNet	3.68 348	0.91 366	7.94 454	2.97 460	0.34 213	4.44 349	0.48 208	7.70 288	9.74 407	7.72 357	12.74 409	4.03 246	2.87 280	8.05 354	3.37 346	0.02 322	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.10 257	0.09 278

G2L-ROB	3.43 329	0.77 327	3.89 296	1.71 329	1.16 344	4.51 350	0.44 202	11.70 408	5.70 265	7.51 349	5.34 221	11.24 432	1.71 219	7.66 327	5.10 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 294	0.10 300

ARAFT	3.13 295	1.11 399	7.34 444	0.42 139	0.14 104	4.52 351	2.99 422	7.41 286	5.97 284	8.85 404	7.06 277	5.20 299	1.25 187	8.49 387	1.44 237	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.33 426	0.11 314

castereo++	1.18 94	0.54 248	1.95 88	0.30 109	0.51 262	4.56 352	1.00 341	4.61 133	1.12 41	0.29 28	2.14 117	1.89 166	0.15 21	3.94 142	0.18 16	0.00 1	0.04 316	0.00 1	0.31 468	0.03 115	0.00 1

GES	2.49 239	0.38 147	4.29 322	1.58 308	0.05 16	4.58 353	1.07 349	9.70 348	3.39 155	5.21 226	6.64 259	1.84 165	3.36 294	4.86 171	2.54 320	0.06 404	0.01 177	0.06 451	0.01 299	0.12 294	0.03 134

RASNet	4.52 411	0.61 276	4.42 329	3.42 475	4.68 500	4.58 353	0.99 339	9.54 345	8.01 369	5.28 230	11.42 384	10.34 415	8.88 463	9.28 427	8.68 455	0.15 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.04 178

test_5	2.90 277	0.70 309	3.69 277	2.01 378	3.17 446	4.61 355	1.32 371	6.69 266	7.02 335	2.79 152	7.18 278	4.99 289	4.14 338	7.96 345	1.31 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 338	0.19 362	0.26 415

test_sample3	2.87 274	0.37 141	4.45 332	1.95 366	0.59 273	4.69 356	0.16 119	11.50 403	6.45 314	5.82 245	6.44 256	3.76 239	2.64 262	6.01 214	2.41 314	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.05 213

DRaft	3.74 352	0.43 190	2.60 154	0.12 63	0.15 109	4.76 357	1.34 372	5.33 193	4.31 208	10.30 439	21.91 480	3.27 212	8.83 462	7.36 311	3.66 364	0.05 395	0.10 405	0.00 1	0.14 400	0.10 257	0.14 343

FADNet	4.23 394	1.65 449	11.75 480	1.64 319	0.80 306	4.80 358	0.77 294	13.76 462	11.65 442	3.97 189	5.24 213	9.62 400	5.14 391	8.40 381	3.78 367	0.21 454	0.04 316	0.07 457	0.05 362	1.14 486	0.10 300

DIP-Stereo	1.97 177	0.64 285	2.95 202	0.17 85	0.10 67	4.83 359	0.13 100	8.60 317	4.06 198	6.42 294	4.92 195	0.44 101	0.72 131	3.57 128	1.80 274	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.04 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
EDNetEfficient	13.82 513	6.19 508	54.79 548	2.83 450	3.60 463	4.86 360	8.57 501	8.61 318	32.90 521	40.77 539	30.59 512	18.33 487	21.87 522	11.38 464	25.36 529	0.15 440	0.23 477	0.06 451	1.03 507	2.54 506	1.79 495

RAFT-Test	2.17 197	0.36 134	3.40 252	1.05 232	0.34 213	4.90 361	0.69 274	6.27 240	3.98 186	4.65 210	7.02 273	6.30 334	1.12 167	1.81 76	0.99 199	0.01 235	0.17 454	0.00 1	0.34 474	0.02 70	0.02 85

CFNet	3.72 351	1.10 397	5.03 365	2.49 434	1.59 371	4.90 361	0.22 144	11.38 399	9.88 411	4.80 214	11.25 381	6.44 336	3.68 314	8.33 377	3.00 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 383	0.07 250

aanetorigin	8.72 484	3.29 493	27.55 530	1.95 366	3.84 475	4.93 363	5.39 473	5.49 203	10.05 414	27.85 520	31.47 514	15.80 466	12.78 492	9.04 417	11.98 488	0.25 460	0.22 475	0.22 485	0.25 451	1.28 490	0.84 478

Any-RAFT	2.18 199	0.25 39	1.94 85	1.37 275	0.80 306	5.01 364	0.56 234	8.51 310	5.58 262	4.01 191	4.85 193	5.44 307	2.26 247	2.45 101	0.35 53	0.00 1	0.15 442	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.02 85

1111x	4.25 397	0.30 66	4.31 323	1.47 289	0.37 223	5.10 365	0.32 173	12.86 447	9.82 409	6.01 259	9.73 347	8.78 389	5.97 411	9.43 432	10.39 476	0.06 404	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.04 178

Anonymous_2	4.14 386	0.62 281	3.21 236	1.40 279	1.43 366	5.19 366	0.32 173	6.63 262	4.38 211	4.48 203	2.30 120	8.08 374	7.00 431	5.37 191	2.29 305	0.23 457	0.75 508	5.20 523	18.12 548	5.66 516	0.23 401

DualNet (step1)	3.91 372	1.11 399	6.15 415	1.27 255	0.60 275	5.22 367	2.54 409	10.66 375	7.73 359	8.36 383	7.55 290	6.55 338	4.27 346	6.58 255	1.62 256	1.49 506	0.03 287	3.10 515	2.99 521	0.20 366	0.15 353

test_sample9	5.87 431	1.11 399	6.15 415	1.27 255	0.60 275	5.22 367	2.54 409	10.66 375	7.73 359	8.36 383	7.55 290	6.55 338	4.27 346	11.68 468	11.44 486	1.49 506	24.31 554	3.10 515	2.99 521	0.20 366	0.15 353

test_sample8	7.99 475	1.11 399	6.15 415	1.27 255	0.60 275	5.22 367	2.54 409	12.04 422	6.15 296	17.46 497	9.02 327	24.67 508	18.16 506	11.68 468	11.44 486	1.49 506	24.31 554	3.10 515	2.99 521	0.20 366	0.15 353

BEATNet_4x	3.24 303	1.27 418	5.89 406	1.56 306	0.10 67	5.26 370	1.07 349	10.08 362	5.50 255	6.89 315	7.73 298	4.53 274	4.13 337	5.05 180	5.27 398	0.04 383	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.23 390	0.23 401

DEmStereo	3.79 359	0.37 141	3.69 277	0.17 85	0.17 126	5.28 371	2.54 409	4.35 115	3.70 168	8.21 380	20.15 471	5.13 298	10.38 479	7.65 325	3.85 369	0.01 235	0.01 177	0.01 380	0.00 1	0.02 70	0.06 231

psm_up	3.85 364	0.82 343	3.01 207	2.00 377	2.58 429	5.28 371	3.34 433	10.85 384	6.33 307	7.27 338	7.32 285	10.15 409	9.02 466	6.19 221	2.51 318	0.22 456	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.12 294	0.03 134

PASM	7.90 473	4.22 498	21.97 520	3.25 471	3.29 450	5.39 373	6.57 486	10.57 372	19.09 487	12.77 474	13.92 421	18.11 485	9.51 472	13.79 487	10.77 482	0.19 450	0.45 501	0.29 489	1.08 508	1.49 494	1.19 486

HITNet	2.79 264	0.77 327	4.02 306	2.03 383	0.11 77	5.58 374	0.59 245	9.24 334	5.15 246	6.42 294	7.26 283	3.66 233	2.92 281	4.07 148	3.87 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.02 85
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
NOSS_ROB	3.30 308	0.46 210	2.62 158	2.08 390	1.01 333	5.60 375	0.74 288	10.37 368	11.48 440	5.15 225	8.43 313	5.67 315	1.73 222	7.97 347	2.34 307	0.02 322	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.14 343

FAT-Stereo	6.78 455	0.68 302	6.80 432	2.30 415	1.77 391	5.63 376	4.20 450	18.79 502	18.62 485	10.53 447	17.15 455	18.52 488	13.74 498	8.86 412	7.38 431	0.03 363	0.15 442	0.01 380	0.07 370	0.12 294	0.26 415

tt1	2.14 192	0.63 284	2.22 122	2.27 411	0.02 3	5.71 377	0.63 255	4.53 128	10.19 415	1.16 123	3.39 157	0.33 87	3.05 285	8.00 348	0.46 90	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.03 338	0.10 257	0.04 178

FADNet_RVC	3.91 372	1.67 452	12.95 492	0.96 214	0.75 299	5.71 377	0.54 228	10.83 383	6.60 320	3.46 174	8.09 307	4.10 252	3.40 301	9.43 432	6.33 416	0.36 471	0.44 500	0.17 479	0.46 490	0.91 481	0.95 480

ACVNet-DCA	2.01 181	0.65 291	2.15 111	2.30 415	0.02 3	5.80 379	0.56 234	8.45 305	3.33 151	1.03 116	3.33 151	0.32 83	3.71 318	8.05 354	0.45 86	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.03 338	0.02 70	0.03 134

xx1	2.33 221	0.65 291	2.15 111	2.30 415	0.02 3	5.80 379	0.56 234	4.31 113	10.41 420	1.03 116	3.33 151	4.67 278	2.70 266	8.05 354	0.45 86	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.03 134

1test111	1.86 157	0.65 291	2.15 111	2.30 415	0.02 3	5.80 379	0.56 234	8.45 305	3.33 151	1.03 116	3.33 151	0.32 83	3.71 318	4.40 160	0.96 194	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.03 338	0.02 70	0.03 134

cc1	2.17 197	0.65 291	2.15 111	2.30 415	0.02 3	5.80 379	0.56 234	4.31 113	10.41 420	1.03 116	3.33 151	0.32 83	3.71 318	8.05 354	0.45 86	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.03 338	0.10 257	0.05 213

ac_64	3.70 350	0.47 212	3.50 261	2.87 452	3.50 459	5.91 383	0.72 284	10.17 365	4.34 209	8.16 375	5.80 229	10.82 423	5.64 406	7.08 292	4.73 389	0.03 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.14 343

PSMNet-ADL	2.98 283	0.43 190	2.41 133	1.43 284	0.40 229	5.94 384	0.28 161	8.45 305	5.13 244	3.36 172	6.77 262	8.41 380	4.61 369	7.20 302	4.55 386	0.02 322	0.09 393	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 134

RAFT + AFF	4.30 401	1.55 440	5.84 404	1.43 284	2.36 421	5.94 384	6.72 489	10.01 359	7.56 351	7.55 350	8.96 324	7.09 355	6.73 427	8.57 391	4.02 373	0.02 322	0.47 503	0.00 1	0.01 299	0.56 457	0.54 462

FADNet-RVC-Resample	3.79 359	1.62 446	12.06 481	1.43 284	0.66 285	5.94 384	2.41 405	10.18 366	8.58 390	6.28 284	4.22 176	5.33 305	4.80 381	7.71 331	3.19 339	0.17 446	0.21 471	0.17 479	0.12 396	0.41 449	0.29 425

222	5.36 424	0.40 161	2.72 170	1.50 290	0.48 252	6.15 387	0.07 61	13.73 461	8.06 370	8.79 400	11.03 377	3.71 237	4.21 342	7.47 317	38.74 546	0.03 363	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.05 213

DLCB_ROB	4.51 408	0.91 366	3.78 284	2.19 403	1.07 337	6.28 388	3.09 425	9.78 349	7.72 357	10.65 449	12.97 411	13.91 454	3.71 318	8.72 406	5.30 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.10 300

RP	6.84 457	1.29 423	5.53 398	3.92 494	5.18 503	6.32 389	3.53 437	11.73 411	15.31 470	9.54 422	22.38 484	18.25 486	14.47 500	10.11 443	7.49 432	0.91 495	0.01 177	0.12 469	0.15 404	0.33 426	0.19 385

XPNet_ROB	6.03 440	1.22 410	5.61 400	2.56 439	0.90 319	6.32 389	7.07 493	12.92 448	8.30 379	14.76 489	15.13 434	19.84 495	6.66 426	10.36 449	8.58 454	0.02 322	0.04 316	0.00 1	0.03 338	0.11 277	0.24 405

CoDeX	3.43 329	0.68 302	4.49 334	0.98 218	1.65 377	6.37 391	2.14 401	13.23 455	6.07 290	7.23 335	8.95 322	4.09 250	3.79 326	6.31 230	2.37 311	0.03 363	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.15 353

edge stereo	6.76 452	1.01 382	6.76 431	2.20 405	2.45 426	6.41 392	2.45 407	14.84 475	11.98 447	15.29 491	18.31 466	22.02 504	12.56 490	10.82 456	7.49 432	0.03 363	0.06 349	0.11 466	0.03 338	0.30 414	0.14 343

ETE_ROB	5.80 430	1.77 456	6.33 420	1.44 288	0.78 305	6.43 393	6.90 491	12.53 440	8.08 372	12.93 477	14.89 432	21.13 503	5.87 408	9.83 439	6.57 422	0.04 383	0.01 177	0.00 1	0.02 323	0.08 228	0.33 431

xyz-stereo-finetune2	1.82 152	0.51 232	2.22 122	0.10 54	0.05 16	6.49 394	0.17 124	3.59 76	2.15 65	0.63 98	6.19 243	0.49 105	3.44 303	6.93 278	3.48 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.01 18

FINET	5.32 422	1.14 404	10.04 472	2.17 401	3.67 467	6.49 394	6.76 490	11.68 407	22.08 502	7.42 344	12.15 398	4.24 258	3.61 312	9.25 426	5.35 400	0.04 383	0.04 316	0.00 1	0.00 1	0.17 343	0.09 278

S-Stereo	6.63 450	0.84 346	9.67 468	3.15 467	3.48 458	6.49 394	6.22 479	12.99 450	22.84 504	9.48 420	15.51 435	12.00 441	8.43 457	8.04 351	10.70 479	0.12 432	0.17 454	0.00 1	0.38 479	0.13 309	1.92 498

HGLStereo	4.25 397	0.52 240	4.65 346	3.09 461	5.18 503	6.51 397	0.73 285	10.37 368	6.74 325	7.32 340	12.44 404	7.00 349	7.21 437	7.46 315	5.51 403	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.10 300

DDVS	3.59 342	0.53 244	4.53 337	2.02 380	1.27 352	6.63 398	0.49 218	8.73 321	4.10 199	7.14 328	7.63 295	12.68 445	2.25 245	8.69 400	4.09 376	0.08 418	0.20 468	0.01 380	0.00 1	0.14 319	0.59 468

AASNet	3.90 369	0.92 369	4.41 328	3.56 483	4.00 481	6.70 399	1.26 366	18.71 501	6.14 295	7.35 342	7.91 305	4.35 267	2.58 260	3.04 113	6.62 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 443	0.14 343

psmorigin	7.34 463	1.58 442	18.31 510	2.35 424	0.87 312	6.72 400	1.70 393	10.63 374	7.14 339	19.77 504	22.71 485	20.13 497	11.34 484	12.96 481	9.49 468	0.04 383	0.17 454	0.06 451	0.17 415	0.21 377	0.50 458

HSM	4.00 380	0.79 334	3.16 232	1.59 311	2.17 413	6.77 401	1.11 353	12.28 432	6.35 309	6.75 304	8.11 308	13.90 453	5.37 396	8.85 410	2.71 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.02 85

ADLNet2	4.46 404	0.90 362	6.06 412	2.74 447	3.91 477	6.79 402	3.01 423	10.95 387	8.40 383	7.27 338	9.80 348	9.85 402	5.43 400	7.29 305	6.44 419	0.01 235	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.11 314

ADLNet	4.32 402	0.80 338	4.33 324	3.60 484	3.56 461	6.87 403	2.48 408	11.20 390	7.58 353	9.87 430	9.62 344	8.39 379	4.95 385	6.16 219	6.60 423	0.01 235	0.01 177	0.00 1	0.01 299	0.12 294	0.25 409

CBMV_ROB	4.14 386	0.52 240	3.14 230	1.30 262	0.77 303	6.92 404	1.97 398	10.11 364	9.58 404	8.92 407	14.20 425	7.12 356	5.90 409	8.65 396	3.50 355	0.01 235	0.05 332	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.09 278

HSM-Net_RVC	4.20 391	0.32 84	2.76 178	0.63 173	0.69 290	6.95 405	1.69 390	11.96 418	8.36 381	8.83 403	12.17 399	15.18 463	4.21 342	6.91 277	3.30 345	0.02 322	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 393	0.50 226	5.45 390	1.34 268	1.68 382	7.04 406	4.51 457	10.73 379	7.00 333	10.78 451	6.80 263	8.48 384	4.63 370	9.91 441	5.12 397	0.02 322	0.06 349	0.02 411	0.03 338	0.08 228	0.03 134

PSMNet-RUCA	5.60 428	4.62 501	11.61 478	10.29 522	7.55 518	7.08 407	1.94 397	12.01 420	10.52 427	3.90 187	11.88 391	4.43 269	1.75 227	7.56 320	4.24 379	1.68 509	0.12 421	4.78 522	0.67 498	4.74 513	0.68 472

BUS	2.49 239	0.32 84	3.05 219	0.46 145	0.46 243	7.12 408	0.50 220	9.05 328	4.69 228	6.11 267	6.15 240	5.29 301	0.83 145	3.91 138	1.77 271	0.01 235	0.03 287	0.03 428	0.00 1	0.04 144	0.00 1

NINENet	3.09 290	0.56 258	3.22 237	1.61 313	1.37 362	7.12 408	0.50 220	11.88 415	5.63 263	6.63 303	8.40 312	5.29 301	0.83 145	6.51 249	1.77 271	0.15 440	0.07 369	0.07 457	0.00 1	0.09 246	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 252	0.32 84	3.05 219	0.46 145	0.46 243	7.13 410	1.63 386	9.05 328	4.69 228	6.11 267	6.15 240	6.26 331	2.54 257	3.91 138	1.91 281	0.01 235	0.03 287	0.03 428	0.00 1	0.04 144	0.00 1

hknet	3.31 310	0.42 179	4.68 348	0.46 145	1.17 345	7.13 410	1.63 386	9.05 328	6.91 329	6.11 267	6.15 240	9.66 401	2.85 278	7.48 318	2.45 316	0.01 235	0.03 287	0.03 428	0.00 1	0.04 144	0.00 1

UPFNet	3.82 362	0.47 212	4.34 327	2.21 406	3.38 453	7.26 412	2.69 416	9.89 353	5.96 282	7.98 370	7.53 289	7.89 368	3.15 287	7.72 333	5.88 410	0.01 235	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.06 231

IER	3.20 302	0.54 248	5.13 373	0.58 164	1.59 371	7.29 413	0.56 234	6.36 244	4.95 238	7.44 346	8.84 317	6.20 329	6.26 414	4.88 172	3.29 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.01 18

NCC-stereo	6.77 453	1.49 436	6.48 425	2.92 455	4.40 488	7.43 414	3.61 439	19.52 515	13.29 455	8.39 388	16.91 449	15.96 467	12.13 487	12.85 479	7.70 435	1.47 504	0.11 414	0.01 380	0.42 485	0.14 319	0.24 405

Abc-Net	6.77 453	1.49 436	6.48 425	2.92 455	4.40 488	7.43 414	3.61 439	19.52 515	13.29 455	8.39 388	16.91 449	15.96 467	12.13 487	12.85 479	7.70 435	1.47 504	0.11 414	0.01 380	0.42 485	0.14 319	0.24 405
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
acv_ft	3.69 349	0.53 244	4.58 345	2.31 421	4.71 501	7.44 416	0.86 321	8.54 312	5.70 265	9.29 417	9.26 338	5.77 317	4.15 339	2.24 94	8.13 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 413	0.01 18

PAM_32	3.50 334	0.32 84	5.22 380	1.32 265	0.53 267	7.49 417	0.39 189	9.52 344	3.91 182	5.22 227	5.28 218	16.75 477	7.44 440	4.61 166	0.90 188	0.00 1	0.20 468	0.00 1	0.39 482	0.09 246	0.39 438

PWC_ROB	8.24 478	3.13 489	12.74 490	2.43 431	4.43 491	7.51 418	1.22 361	16.63 488	19.24 490	16.08 494	28.29 504	13.99 455	10.16 477	13.63 486	14.06 500	0.42 480	0.00 1	0.05 447	0.00 1	0.59 461	0.27 419

HBP-ISP	4.09 382	1.05 388	4.10 315	1.87 349	1.31 359	7.56 419	3.98 445	11.26 391	9.94 412	7.81 360	14.44 428	3.23 211	4.27 346	8.89 413	1.87 277	0.06 404	0.06 349	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.04 178

gwcnet-sp	3.31 310	1.47 432	7.26 441	1.73 331	0.69 290	7.57 420	1.14 355	8.59 313	6.17 298	8.57 393	5.25 215	4.26 260	3.36 294	6.46 240	3.44 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.11 314

scenet	3.31 310	1.47 432	7.26 441	1.73 331	0.69 290	7.57 420	1.14 355	8.59 313	6.17 298	8.57 393	5.25 215	4.26 260	3.36 294	6.46 240	3.44 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.11 314

ssnet	3.31 310	1.47 432	7.26 441	1.73 331	0.69 290	7.57 420	1.14 355	8.59 313	6.17 298	8.57 393	5.25 215	4.26 260	3.36 294	6.46 240	3.44 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.11 314

PAM	3.38 321	0.31 71	5.61 400	1.37 275	0.71 295	7.60 423	0.38 188	8.94 325	3.55 164	5.54 235	4.69 188	16.09 471	7.03 433	3.67 130	1.02 203	0.00 1	0.21 471	0.00 1	0.38 479	0.07 216	0.41 443

DANet	6.02 439	1.23 412	8.45 458	3.86 493	3.94 479	7.64 424	1.34 372	9.51 343	7.00 333	13.39 480	15.53 436	15.99 469	7.02 432	12.14 473	12.37 491	0.19 450	0.12 421	0.02 411	0.03 338	0.13 309	0.56 463
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xxxx	4.51 408	0.31 71	2.77 179	1.69 323	0.47 250	7.74 425	0.07 61	14.04 464	7.91 367	5.82 245	8.97 325	9.34 395	3.41 302	7.33 308	20.24 511	0.05 395	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.04 178

LMCR-Stereo	3.63 345	1.29 423	4.20 318	2.54 436	0.17 126	8.08 426	1.52 380	11.46 401	4.73 231	8.45 391	10.66 368	1.91 169	5.03 387	7.69 329	3.58 361	0.92 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 435	0.02 85

NVstereo2D	4.51 408	0.82 343	6.86 435	3.28 472	3.38 453	8.16 427	3.13 426	10.51 371	15.15 469	4.90 217	6.89 266	7.87 366	4.78 379	9.88 440	3.91 371	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.06 369	0.02 70	0.58 465

anonymity	7.68 468	3.83 497	12.39 484	7.04 516	12.67 531	8.18 428	2.00 399	17.50 493	6.85 327	13.56 482	9.21 329	9.97 406	7.82 450	11.28 463	5.58 404	6.27 522	4.98 544	3.68 519	2.96 520	3.33 510	4.48 514

SFCPSM	3.29 307	0.43 190	5.11 371	0.34 126	0.94 324	8.48 429	2.15 402	14.51 471	5.29 249	7.00 319	7.65 296	3.43 216	2.59 261	5.11 183	2.37 311	0.01 235	0.03 287	0.01 380	0.07 370	0.13 309	0.15 353

Wz-Net-SNSev	9.23 488	6.70 510	24.28 523	1.87 349	1.81 394	8.57 430	12.29 525	17.37 492	20.39 498	10.43 444	23.11 487	16.66 475	8.03 452	14.47 493	17.86 506	0.00 1	0.02 237	0.01 380	0.00 1	0.41 449	0.30 427

Syn2CoEx	6.32 443	2.72 483	9.33 465	2.45 432	1.67 380	8.59 431	3.32 432	18.08 497	12.27 449	8.53 392	21.08 477	10.30 414	9.80 474	9.30 428	7.86 439	0.01 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 466	0.43 448

AF-Net	7.78 472	1.44 431	6.68 430	3.37 473	4.50 497	8.61 432	2.69 416	17.07 490	20.17 497	9.52 421	24.02 489	20.31 500	14.59 501	11.58 466	9.84 472	0.61 486	0.00 1	0.12 469	0.00 1	0.38 439	0.12 327

psmg	3.10 293	0.32 84	3.05 219	0.54 155	0.46 243	8.68 433	2.84 420	9.87 351	4.69 228	8.08 372	8.69 316	6.26 331	2.54 257	3.91 138	1.91 281	0.01 235	0.04 316	0.06 451	0.00 1	0.11 277	0.00 1

PA-Net	4.98 417	1.47 432	7.42 447	2.40 427	2.14 411	8.73 434	3.64 442	12.42 433	13.11 454	7.03 322	7.57 293	7.88 367	6.52 420	10.16 448	7.82 437	0.02 322	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.11 277	1.07 484
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TCMNet	5.22 421	1.96 468	9.78 469	4.11 497	6.57 511	8.83 435	1.35 374	10.74 380	8.07 371	6.39 293	12.76 410	8.32 378	4.75 376	8.62 395	10.09 475	0.11 428	0.18 458	0.31 491	0.09 386	0.75 475	0.57 464

RGC	6.88 459	2.23 475	6.13 413	4.05 495	4.73 502	8.94 436	2.78 418	15.19 480	11.74 443	11.13 458	19.34 468	17.86 483	10.42 480	13.02 482	8.03 444	0.73 489	0.01 177	0.24 487	0.41 484	0.31 419	0.38 437

DGSMNet	6.47 447	2.61 481	13.64 495	3.46 477	3.74 468	8.97 437	6.01 475	14.15 467	13.01 453	7.46 347	14.10 423	9.94 405	4.79 380	10.44 450	6.22 414	1.30 503	1.70 516	1.80 510	1.52 515	2.27 505	2.35 504

anonymousa	3.80 361	0.55 252	3.35 246	1.24 250	3.74 468	9.04 438	0.36 181	6.74 268	4.03 191	7.72 357	19.64 470	10.62 418	6.01 412	1.52 59	1.40 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 362	0.00 1	0.03 134

ssnet_v2	4.46 404	0.87 352	5.18 377	1.57 307	0.67 287	9.14 439	4.73 461	11.84 413	9.68 405	8.79 400	6.24 248	9.91 404	4.34 354	6.28 227	9.30 463	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.28 411	0.30 427

GANet	6.22 441	1.07 391	4.07 313	2.27 411	0.89 317	9.19 440	9.52 507	12.02 421	8.13 374	10.72 450	29.09 507	13.86 452	7.52 445	11.00 459	4.39 382	0.36 471	0.00 1	0.02 411	0.02 323	0.12 294	0.08 265

StereoDRNet-Refined	4.46 404	0.62 281	3.80 286	1.92 360	0.40 229	9.35 441	0.15 113	10.02 360	8.83 393	12.69 472	11.62 389	9.34 395	3.87 329	8.06 358	8.02 442	0.00 1	0.00 1	0.01 380	0.05 362	0.20 366	0.26 415
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
pmcnn	7.72 471	1.27 418	9.42 467	2.91 453	3.14 443	9.44 442	6.23 480	12.56 441	16.51 478	14.53 487	24.08 490	27.44 515	8.49 458	9.32 429	8.44 452	0.06 404	0.08 381	0.00 1	0.00 1	0.30 414	0.15 353

SHD	9.61 493	2.60 480	12.46 485	3.69 487	3.54 460	9.47 443	1.25 363	20.16 520	37.84 534	18.19 499	21.24 478	16.96 479	12.83 494	14.47 493	16.05 504	0.32 468	0.13 431	0.01 380	0.08 375	0.38 439	0.48 455

NCCL2	5.88 433	1.59 443	5.44 389	1.87 349	0.92 320	9.55 444	11.55 519	12.11 425	9.94 412	9.67 425	8.85 318	22.28 506	7.41 439	8.78 407	7.17 429	0.01 235	0.00 1	0.03 428	0.00 1	0.13 309	0.23 401

PSMNet_ROB	5.02 419	1.63 447	6.03 411	1.90 355	1.83 395	9.57 445	6.35 484	15.58 483	7.23 342	6.15 272	10.48 362	12.22 442	4.16 340	8.02 350	8.71 456	0.02 322	0.01 177	0.01 380	0.10 391	0.20 366	0.12 327

NaN_ROB	6.00 438	1.24 414	6.29 419	1.34 268	1.68 382	9.60 446	10.31 513	15.09 476	15.79 474	12.62 471	8.95 322	11.67 440	5.83 407	11.78 471	6.41 418	0.05 395	0.13 431	0.08 460	0.20 430	0.22 383	0.79 475

UNet	3.97 378	0.61 276	6.50 427	1.68 322	3.22 447	9.82 447	0.31 172	9.50 341	5.32 251	7.20 334	6.35 255	10.59 416	5.91 410	6.93 278	5.49 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.01 18

SuperB	8.10 477	3.15 491	24.67 524	2.65 441	1.23 348	9.88 448	4.29 452	10.18 366	30.07 517	11.53 464	12.18 400	6.12 327	6.65 425	10.50 451	14.47 502	0.14 438	0.11 414	0.35 494	0.25 451	13.06 531	0.48 455

LALA_ROB	6.58 449	1.80 458	6.25 418	1.26 253	0.94 324	10.08 449	9.02 504	16.00 485	11.51 441	12.74 473	13.02 412	24.77 509	5.25 393	10.56 452	8.02 442	0.04 383	0.05 332	0.00 1	0.02 323	0.10 257	0.25 409

CBMV	5.35 423	0.91 366	3.67 276	1.62 317	0.44 237	10.09 450	7.19 495	12.49 439	12.33 450	12.22 468	14.69 431	10.93 427	6.48 419	8.51 388	4.96 394	0.02 322	0.15 442	0.00 1	0.00 1	0.17 343	0.17 370
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LSM	14.01 514	5.95 507	33.49 534	6.78 515	43.61 555	10.22 451	9.98 512	15.16 479	22.93 505	23.07 512	32.34 518	18.52 488	12.67 491	15.45 499	11.10 483	0.16 445	0.51 505	0.09 463	0.32 470	1.08 485	16.85 550

SGM-Forest	4.96 416	0.32 84	2.84 190	1.21 247	0.64 283	10.23 452	6.64 488	11.55 404	10.98 432	10.94 456	13.59 418	11.65 437	4.30 351	8.94 414	4.63 387	0.11 428	0.04 316	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.46 454
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 436	1.55 440	9.92 470	2.40 427	3.22 447	10.28 453	3.14 427	11.64 405	9.79 408	9.54 422	20.22 473	11.16 431	6.77 428	10.61 454	9.16 460	0.06 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.04 178

UDG	8.58 483	9.31 522	4.89 357	10.00 521	9.52 522	10.36 454	2.41 405	12.07 423	9.82 409	7.81 360	9.55 342	16.52 473	9.81 475	7.84 339	7.88 440	4.20 516	2.51 525	18.53 533	3.71 528	9.55 524	5.28 519

DDUNet	9.47 491	11.32 527	6.14 414	12.93 527	11.65 528	10.45 455	3.87 444	11.70 408	7.89 365	9.27 416	13.28 414	16.18 472	6.14 413	8.80 409	5.77 407	6.64 523	3.38 537	20.90 534	4.28 530	11.01 526	7.80 527

PWCDC_ROB	7.92 474	3.17 492	7.48 449	5.73 511	4.40 488	10.45 455	0.35 180	14.52 472	28.19 514	10.36 442	31.27 513	7.04 352	9.14 468	13.22 484	8.78 457	2.74 514	0.02 237	0.00 1	0.00 1	1.31 491	0.17 370

EDNetEfficientorigin	17.87 528	14.00 528	99.53 570	1.64 319	0.92 320	10.55 457	6.26 482	13.21 453	34.84 528	38.20 536	36.91 527	27.47 516	26.32 530	14.71 495	25.69 530	0.04 383	0.06 349	0.14 474	0.52 493	3.16 509	3.27 507

StereoDRNet	5.59 427	1.75 455	6.80 432	3.12 465	4.45 492	10.61 458	4.35 454	18.80 503	9.73 406	12.22 468	6.87 265	11.44 436	4.65 372	8.09 361	8.26 450	0.02 322	0.11 414	0.00 1	0.03 338	0.20 366	0.28 423

U	2.12 189	0.25 39	2.47 142	0.17 85	8.09 520	10.63 459	0.00 1	3.08 24	0.87 22	0.24 20	0.45 36	0.17 42	0.08 5	0.69 12	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 526	5.19 536	0.01 23	0.01 18

YMNet	5.52 425	1.83 459	8.79 461	3.47 479	4.46 493	10.72 460	0.91 330	9.99 356	6.43 312	13.76 483	16.35 441	11.65 437	4.49 364	7.95 343	8.03 444	0.12 432	0.35 491	0.12 469	0.08 375	0.71 472	0.27 419

YMNet_1	5.52 425	1.83 459	8.79 461	3.47 479	4.46 493	10.72 460	0.91 330	9.99 356	6.43 312	13.76 483	16.35 441	11.65 437	4.49 364	7.95 343	8.03 444	0.12 432	0.35 491	0.12 469	0.08 375	0.71 472	0.27 419

MMNet	4.16 389	0.77 327	5.47 391	1.40 279	1.67 380	10.78 462	0.63 255	8.64 319	8.47 385	8.80 402	8.33 310	7.51 360	6.61 421	7.53 319	6.54 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.05 213

delet	4.27 399	0.72 312	4.50 335	1.07 233	3.75 472	10.79 463	4.04 446	9.95 354	7.89 365	8.09 373	8.89 320	8.46 382	3.81 328	7.56 320	5.80 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 277	0.02 85

Nwc_Net	6.97 460	1.25 415	6.63 429	3.82 491	3.37 452	10.83 464	1.67 389	19.56 517	11.35 438	8.36 383	23.62 488	17.19 481	11.44 486	11.21 461	8.08 447	0.80 491	0.00 1	0.00 1	0.02 323	0.13 309	0.09 278

DISCO	6.28 442	0.57 260	5.78 403	3.43 476	1.17 345	11.22 465	3.39 436	12.14 428	16.16 476	6.52 299	11.22 380	16.96 479	6.32 416	19.51 516	10.74 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 431	0.11 314

ADCMid	10.24 499	3.13 489	20.70 516	2.21 406	2.39 424	11.23 466	6.19 477	14.17 468	11.19 435	23.20 513	22.25 482	17.89 484	19.54 513	18.51 512	26.21 531	0.45 482	0.42 499	1.10 506	1.29 510	1.56 496	1.18 485

GCST	9.08 485	17.31 530	3.98 303	52.92 553	10.66 526	11.29 467	0.20 137	6.97 276	6.47 315	9.46 419	4.68 187	4.75 280	1.51 200	9.34 430	1.31 227	8.19 527	0.05 332	22.38 535	0.34 474	6.17 519	3.53 508

CBFPSM	4.87 415	0.94 375	14.70 499	1.51 293	1.15 343	11.49 468	2.55 413	7.28 283	6.47 315	6.23 277	4.83 192	15.30 465	8.99 465	6.88 273	8.20 449	0.03 363	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.40 446	0.42 446

GwcNet	6.42 445	1.97 469	10.92 475	2.59 440	5.58 506	11.55 469	2.21 403	14.10 466	16.52 480	10.04 435	17.19 457	10.86 425	5.61 405	9.23 425	8.84 458	0.01 235	0.06 349	0.03 428	0.08 375	0.56 457	0.40 441

ACV-stereo	4.46 404	0.76 324	9.94 471	1.91 356	1.06 335	11.61 470	1.28 367	6.25 239	7.09 337	3.09 162	5.21 211	16.88 478	10.23 478	7.96 345	5.47 401	0.06 404	0.15 442	0.01 380	0.00 1	0.12 294	0.14 343

ADCRef	7.27 462	1.38 426	16.37 503	2.52 435	3.30 451	11.63 471	3.16 428	10.80 382	9.35 400	13.03 478	25.27 499	8.17 375	8.92 464	8.06 358	21.81 519	0.15 440	0.08 381	0.16 476	0.34 474	0.38 439	0.58 465

ccnet	6.87 458	0.92 369	5.15 375	3.09 461	2.18 415	11.78 472	4.90 463	17.97 496	8.79 392	12.79 475	20.20 472	16.00 470	8.35 456	9.12 419	14.17 501	0.42 480	0.33 488	0.25 488	0.09 386	0.40 446	0.48 455

RTSC	9.15 486	3.00 487	13.57 494	3.72 488	1.76 390	11.82 473	0.46 205	16.95 489	36.83 531	15.80 493	15.53 436	12.91 447	7.46 443	20.01 519	21.76 518	0.31 467	0.13 431	0.01 380	0.08 375	0.57 459	0.41 443

iinet-f	5.94 434	1.60 444	26.88 529	1.79 339	1.38 363	11.92 474	1.47 377	6.80 271	7.11 338	6.90 317	14.43 427	10.64 420	7.97 451	7.00 286	12.12 490	0.02 322	0.03 287	0.05 447	0.00 1	0.63 466	0.02 85

SQANet	7.64 467	3.40 494	5.49 392	11.73 525	9.62 524	11.96 475	2.82 419	11.33 396	6.10 291	8.33 382	11.49 386	11.00 428	5.16 392	10.12 447	2.72 327	8.92 528	2.21 518	10.41 527	1.58 516	11.13 527	7.39 526

fast-acv-ft	5.62 429	1.39 427	7.01 436	2.02 380	1.89 400	12.23 476	1.82 395	7.35 284	9.45 402	10.46 445	20.27 474	14.55 459	7.71 449	7.41 312	7.61 434	0.10 426	0.09 393	0.16 476	0.07 370	0.59 461	0.13 335

APVNet	5.98 436	1.72 453	8.72 460	3.21 470	4.04 482	12.31 477	1.81 394	19.09 508	6.10 291	6.13 271	13.41 416	10.69 421	6.30 415	11.26 462	13.90 499	0.05 395	0.02 237	0.11 466	0.03 338	0.53 455	0.20 391

DRN-Test	5.87 431	0.98 378	5.89 406	2.69 442	3.65 465	12.37 478	3.35 434	20.07 519	10.20 418	11.93 467	12.31 403	11.06 430	5.31 395	7.89 341	9.05 459	0.04 383	0.05 332	0.04 440	0.04 356	0.18 354	0.25 409

CSAN	7.62 466	1.60 444	6.56 428	1.83 347	0.66 285	12.40 479	10.52 516	14.45 470	21.32 500	14.19 485	15.98 438	17.84 482	13.02 495	12.32 475	8.38 451	0.09 423	0.07 369	0.03 428	0.04 356	0.33 426	0.67 471

Wz-Net-LNSev	6.46 446	1.93 467	16.44 505	1.52 295	4.15 483	12.66 480	4.96 465	13.05 451	12.10 448	10.55 448	16.23 440	11.32 433	7.19 435	8.43 384	8.48 453	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.08 228	0.06 231

CRFU-Net	4.45 403	0.67 300	5.02 363	2.78 448	1.32 360	12.67 481	3.35 434	11.26 391	3.52 161	10.06 436	9.30 340	10.91 426	6.92 430	7.26 304	3.24 342	0.15 440	0.16 450	0.16 476	0.00 1	0.26 403	0.05 213

NVStereoNet_ROB	16.04 520	6.75 511	12.90 491	6.37 514	7.42 516	12.89 482	9.74 510	22.78 524	25.12 509	30.32 523	46.19 539	34.37 528	25.38 526	21.48 522	21.38 514	5.94 520	3.10 534	6.07 525	10.09 540	4.01 511	8.54 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GANetREF_RVC	6.56 448	2.89 485	7.58 452	3.41 474	0.40 229	12.96 483	9.58 508	15.09 476	17.25 483	10.33 440	10.62 365	12.27 443	8.16 455	12.21 474	4.53 385	0.41 477	0.00 1	0.00 1	0.02 323	3.12 508	0.39 438
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
FBW_ROB	8.50 482	1.03 386	7.98 455	1.93 364	1.28 355	13.10 484	6.23 480	22.50 523	18.98 486	18.82 500	14.91 433	19.06 491	10.04 476	18.41 511	9.83 471	0.62 487	0.22 475	1.82 512	0.82 503	0.99 484	1.36 490

XQC	8.43 481	3.58 495	16.40 504	2.92 455	2.17 413	13.22 485	3.60 438	14.64 473	25.86 510	11.87 466	12.04 394	15.06 462	10.67 481	15.24 498	19.41 509	0.39 474	0.08 381	0.05 447	0.07 370	0.84 479	0.45 452

CSP-Net	4.12 384	1.28 421	3.70 280	1.54 301	1.06 335	13.28 486	2.33 404	12.96 449	5.45 253	8.87 405	8.54 315	8.43 381	3.03 283	8.16 366	3.65 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 354	0.03 134

WCMA_ROB	9.21 487	0.87 352	7.37 446	2.54 436	2.13 410	13.59 487	5.80 474	11.64 405	14.01 460	24.43 516	32.99 520	27.09 514	18.02 505	12.51 477	9.85 473	0.81 492	0.07 369	0.01 380	0.01 299	0.16 330	0.23 401

ADCS	13.02 511	4.93 504	28.38 531	3.17 468	2.67 432	13.61 488	10.83 517	18.70 500	33.46 522	22.59 508	24.78 494	19.59 494	18.51 509	23.40 526	32.16 540	0.10 426	0.19 464	0.37 497	0.18 422	1.26 489	1.46 492

DispFullNet	17.47 527	26.01 536	33.98 536	22.58 537	20.86 542	13.84 489	1.28 367	16.50 486	26.27 511	19.97 505	17.17 456	20.52 502	18.49 508	22.86 525	10.76 481	5.13 518	2.83 530	30.72 542	7.72 538	20.86 539	11.01 540

SANet	10.64 501	1.86 463	10.91 474	1.76 334	0.71 295	14.62 490	9.23 506	19.18 509	37.14 532	19.22 501	27.96 503	25.86 513	19.11 512	13.02 482	10.63 478	0.08 418	0.06 349	0.03 428	0.02 323	0.62 464	0.81 476

AnyNet_C32	10.98 504	5.58 506	22.79 521	4.16 498	5.83 507	15.64 491	14.30 528	13.18 452	17.15 482	16.44 496	20.52 475	14.68 460	13.44 496	22.46 523	30.08 537	0.17 446	0.26 485	0.36 496	0.36 478	1.23 488	0.91 479

CC-Net-ROB	7.68 468	9.21 521	7.46 448	3.82 491	3.66 466	15.68 492	5.02 466	17.95 495	10.45 426	6.44 296	14.00 422	7.63 362	4.77 377	10.75 455	3.10 337	5.99 521	2.46 523	16.28 531	1.08 508	6.30 520	1.56 494

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 435	5.36 505	5.02 363	3.75 490	3.57 462	15.81 493	4.27 451	11.72 410	6.96 331	7.23 335	8.47 314	9.09 393	2.66 265	9.36 431	2.71 324	7.49 524	2.32 520	2.01 513	0.08 375	6.77 522	4.67 516

RYNet	6.34 444	0.89 359	5.88 405	1.41 282	4.48 496	15.97 494	4.18 449	13.41 456	16.49 477	10.81 452	7.00 272	14.33 457	8.72 461	9.43 432	13.71 498	0.00 1	0.01 177	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.07 250

MSMD_ROB	9.28 489	1.09 395	4.65 346	1.58 308	0.39 227	16.52 495	4.41 455	13.60 458	14.87 468	22.34 507	39.89 531	25.67 512	20.71 517	12.42 476	6.98 427	0.34 470	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.09 278

ADCP+	8.09 476	1.79 457	14.50 497	1.54 301	4.28 484	16.57 496	5.20 468	12.80 445	11.20 436	12.83 476	17.07 453	11.02 429	10.80 482	17.59 509	23.18 524	0.03 363	0.05 332	0.01 380	0.18 422	0.39 443	0.81 476

LE_ROB	16.73 525	1.28 421	11.61 478	3.72 488	1.65 377	16.67 497	9.17 505	14.39 469	55.91 547	63.81 558	40.86 534	35.94 530	37.73 541	14.24 490	26.87 532	0.05 395	0.10 405	0.13 473	0.22 440	0.12 294	0.15 353

ADCPNet	9.54 492	2.39 479	31.46 533	2.09 393	1.60 373	16.71 498	6.39 485	12.11 425	11.45 439	13.53 481	21.45 479	19.41 492	10.94 483	14.38 491	21.54 517	0.27 465	1.16 511	0.39 498	1.49 513	0.58 460	1.45 491

FCDSN-DC	10.24 499	0.56 258	3.49 260	1.96 369	1.29 356	16.90 499	4.59 459	17.16 491	19.10 488	24.64 517	32.46 519	33.82 526	22.14 523	15.93 501	10.45 477	0.04 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.21 393
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	10.72 502	0.52 240	4.27 321	1.88 352	1.63 375	17.18 500	5.29 471	18.20 498	19.69 493	28.50 521	34.51 523	34.03 527	21.48 520	15.89 500	11.15 484	0.03 363	0.01 177	0.02 411	0.01 299	0.07 216	0.09 278

coex-ft	19.78 534	19.39 531	87.73 560	1.77 336	1.80 393	17.25 501	13.50 526	12.63 443	42.10 538	60.18 554	38.90 529	28.72 517	28.74 531	11.74 470	27.40 533	0.21 454	0.23 477	0.04 440	0.30 466	1.36 492	1.54 493

Wz-Net-MNSev	7.43 464	2.35 478	15.22 500	2.34 423	3.41 457	17.27 502	8.55 500	11.91 416	13.48 457	13.37 479	17.05 452	13.70 449	7.47 444	11.90 472	9.99 474	0.40 476	0.03 287	0.00 1	0.01 299	0.16 330	0.07 250

PVD	15.44 517	2.93 486	14.67 498	4.21 501	3.39 455	17.43 503	4.16 448	27.84 533	48.84 543	31.02 525	43.54 536	29.76 520	30.81 534	25.97 529	21.40 515	0.23 457	0.41 497	0.04 440	0.33 472	0.41 449	1.33 489

FC-DCNN v2	10.88 503	0.52 240	4.17 317	1.92 360	1.63 375	17.79 504	5.35 472	18.87 505	19.88 494	28.77 522	34.99 525	34.62 529	21.72 521	16.03 503	11.16 485	0.03 363	0.01 177	0.02 411	0.00 1	0.06 198	0.08 265

Wz-Net-TNSev	11.35 505	10.56 525	35.88 538	2.28 413	1.73 386	18.25 505	11.42 518	15.88 484	20.88 499	14.44 486	16.97 451	19.57 493	19.04 511	19.31 515	18.67 508	0.01 235	0.06 349	0.00 1	0.16 407	0.62 464	1.25 487

stereogan	7.69 470	0.88 356	7.08 439	3.49 482	3.93 478	18.98 506	3.23 431	16.52 487	19.58 492	9.93 433	18.92 467	20.50 501	9.04 467	14.07 489	6.14 413	0.26 462	0.04 316	0.21 484	0.03 338	0.63 466	0.33 431

WZ-Net	13.00 510	4.64 502	41.07 542	3.48 481	3.15 445	19.12 507	15.66 538	14.81 474	31.33 519	15.71 492	27.88 502	22.22 505	14.01 499	20.44 521	25.03 528	0.64 488	0.00 1	0.01 380	0.03 338	0.39 443	0.37 436

SGM_RVC	10.08 496	0.60 272	3.42 254	2.30 415	0.32 206	19.41 508	6.33 483	18.95 506	14.64 464	25.14 518	24.32 492	33.34 525	18.79 510	19.86 517	12.55 493	0.25 460	0.26 485	0.22 485	0.24 446	0.34 430	0.40 441
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	13.29 512	8.60 518	18.29 509	9.75 519	7.25 515	19.65 509	14.84 532	20.71 522	30.72 518	23.03 511	28.77 505	18.85 490	26.09 529	13.55 485	9.82 470	2.44 512	1.35 514	0.34 493	0.23 443	4.78 514	6.69 524

MeshStereo	11.52 506	1.52 438	4.55 341	1.89 354	1.46 367	19.87 510	5.11 467	20.66 521	15.91 475	32.67 527	34.51 523	39.34 534	21.15 518	18.74 513	12.10 489	0.11 428	0.06 349	0.01 380	0.00 1	0.45 452	0.22 395
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
PDISCO_ROB	9.62 494	1.99 471	11.51 477	9.88 520	9.61 523	21.48 511	3.83 443	19.33 511	28.49 515	11.27 461	14.17 424	19.92 496	5.02 386	16.35 505	9.18 461	5.28 519	0.41 497	0.14 474	0.09 386	2.05 501	2.36 505

ADCL	10.16 498	2.11 472	19.36 513	1.92 360	1.88 399	22.23 512	8.91 503	14.04 464	23.56 506	14.62 488	26.19 500	12.75 446	13.59 497	16.06 504	22.95 523	0.26 462	0.18 458	0.75 501	0.65 496	0.69 470	0.58 465

MFN_U_SF_RVC	12.94 509	3.66 496	25.81 527	3.61 485	2.26 419	22.77 513	4.55 458	27.10 529	20.06 495	23.90 514	28.99 506	30.53 521	16.98 503	19.92 518	20.26 512	1.24 500	1.07 510	0.98 505	1.33 511	1.80 500	2.04 500

SPS-STEREO	15.04 516	6.23 509	13.21 493	11.34 524	11.65 528	23.30 514	7.15 494	24.16 526	15.65 473	31.78 526	29.19 508	31.62 522	21.32 519	24.62 527	19.50 510	7.59 525	4.19 542	3.22 518	1.48 512	6.99 523	6.54 523
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 495	4.27 499	14.47 496	2.29 414	2.85 437	23.40 515	13.62 527	13.60 458	19.54 491	19.42 502	24.27 491	16.74 476	8.59 459	17.05 508	7.98 441	1.25 501	1.68 515	0.17 479	2.63 518	0.72 474	1.04 482

DPSNet	10.14 497	1.88 464	16.82 506	1.85 348	1.73 386	24.84 516	17.20 540	19.92 518	27.41 512	12.23 470	13.62 419	16.52 473	18.35 507	14.42 492	12.50 492	0.78 490	0.54 506	0.08 460	0.25 451	1.18 487	0.59 468

ACVNet_1	18.70 530	25.08 535	12.72 489	17.33 532	15.18 535	26.02 517	9.62 509	28.44 534	34.49 525	24.39 515	24.32 492	37.22 532	20.13 516	16.67 506	13.39 495	10.45 535	2.59 527	24.77 539	4.92 535	16.57 536	9.75 535

G-Net	8.41 480	1.54 439	10.97 476	5.73 511	3.60 463	26.19 518	4.41 455	10.10 363	7.42 345	19.71 503	24.99 497	14.38 458	15.83 502	10.99 458	9.53 469	0.50 484	0.46 502	0.19 482	0.25 451	0.80 477	0.66 470

SGM+DAISY	15.62 518	7.26 515	19.28 512	8.94 517	10.11 525	26.25 519	10.49 515	19.36 512	14.65 466	30.64 524	33.59 521	33.00 524	22.32 524	24.96 528	16.42 505	7.90 526	6.25 546	4.51 521	3.37 525	5.86 517	7.20 525

IMH-64-1	27.21 539	28.77 539	16.84 507	31.57 540	20.76 540	26.43 520	15.10 533	47.11 543	45.20 540	33.53 529	51.16 545	41.42 535	31.10 535	36.48 537	22.39 521	13.48 540	2.87 532	33.95 544	10.70 541	23.50 541	11.75 541

IMH-64	27.21 539	28.77 539	16.84 507	31.57 540	20.76 540	26.43 520	15.10 533	47.11 543	45.20 540	33.53 529	51.16 545	41.42 535	31.10 535	36.48 537	22.39 521	13.48 540	2.87 532	33.95 544	10.70 541	23.50 541	11.75 541

Ntro	12.35 508	8.88 519	7.80 453	13.79 529	12.42 530	26.54 522	6.98 492	18.54 499	22.14 503	9.82 427	16.45 443	20.30 499	9.29 471	15.95 502	6.61 424	9.53 532	2.47 524	14.93 530	2.77 519	13.11 532	8.63 532

otaku	11.73 507	7.51 516	7.07 438	13.22 528	10.85 527	26.61 523	7.25 496	18.84 504	19.16 489	11.58 465	17.23 458	20.19 498	8.09 454	15.11 497	4.64 388	9.13 530	2.42 522	13.08 528	1.83 517	12.48 530	8.22 529

MDST_ROB	8.37 479	0.32 84	9.03 463	4.18 500	2.42 425	26.86 524	6.14 476	19.36 512	13.52 458	27.09 519	22.75 486	9.47 399	4.74 375	15.06 496	6.34 417	0.02 322	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.13 335

RainbowNet	18.01 529	26.22 537	19.95 514	18.59 533	14.88 533	27.38 525	10.46 514	27.39 530	34.54 526	14.91 490	27.01 501	25.65 511	12.44 489	18.94 514	9.23 462	13.91 542	3.46 538	23.36 537	4.86 533	16.03 534	10.91 539

ELAS_RVC	16.54 523	2.26 476	10.09 473	5.50 510	4.46 493	28.28 526	16.72 539	25.55 528	33.54 523	40.19 537	40.30 533	36.68 531	30.03 532	29.40 531	20.61 513	0.98 498	1.21 512	0.86 504	0.70 500	1.39 493	2.16 501
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.12 521	10.81 526	59.36 550	4.42 503	2.49 427	30.06 527	15.15 536	17.51 494	16.51 478	17.88 498	37.69 528	24.04 507	17.54 504	29.60 532	33.29 541	0.28 466	0.38 495	0.43 499	0.42 485	2.57 507	1.98 499

MANE	19.47 533	1.27 418	5.07 368	4.69 504	5.55 505	30.49 528	9.94 511	34.01 536	37.27 533	44.13 543	51.57 547	52.51 541	40.41 543	33.58 535	24.81 527	0.89 494	0.86 509	1.11 507	9.72 539	0.38 439	1.06 483

xyz-stereo	6.97 460	0.29 55	36.85 539	0.20 91	0.07 35	30.65 529	0.19 131	3.97 102	1.82 59	10.21 438	24.87 495	6.06 325	7.29 438	11.62 467	4.87 393	0.01 235	0.02 237	0.35 494	0.00 1	0.06 198	0.02 85

SGM-ForestM	16.99 526	1.08 393	5.74 402	2.12 396	0.75 299	31.63 530	12.21 523	27.80 532	32.25 520	37.88 534	39.99 532	52.96 543	35.20 538	33.60 536	24.47 526	0.26 462	0.39 496	0.31 491	0.39 482	0.26 403	0.53 461

ACVNet-4b	15.90 519	22.00 532	12.37 482	16.40 531	15.14 534	31.87 531	7.50 498	19.04 507	27.85 513	11.48 463	22.02 481	31.86 523	9.16 470	17.95 510	5.69 405	10.43 534	2.58 526	24.44 538	4.87 534	16.04 535	9.28 533

LRCNet_RVC	66.23 560	65.67 561	67.63 554	71.47 558	54.32 558	32.17 532	2.66 415	63.19 561	21.35 501	81.79 562	91.26 563	83.62 561	71.62 561	69.32 559	52.57 557	95.49 567	64.45 560	95.07 567	95.19 567	71.52 559	74.31 561

IMH	29.82 543	29.11 541	18.51 511	34.28 544	21.40 545	32.33 533	15.39 537	49.40 550	53.07 545	37.88 534	55.32 550	45.05 537	39.54 542	40.63 544	24.12 525	14.03 543	3.27 536	34.93 546	11.24 543	24.69 544	12.21 543

ELAS	16.72 524	2.14 473	9.23 464	4.92 506	4.53 498	32.66 534	15.11 535	27.40 531	28.68 516	40.27 538	44.90 537	38.33 533	30.50 533	26.44 530	21.94 520	0.88 493	1.23 513	0.67 500	0.89 505	1.49 494	2.18 503
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	29.39 542	24.43 533	20.47 515	32.71 543	13.83 532	34.70 535	20.27 546	52.19 554	65.03 555	43.29 541	59.35 553	52.19 540	44.68 548	31.71 533	30.56 538	10.98 536	4.94 543	13.71 529	12.52 545	12.06 529	8.22 529

ACVNet_2	26.45 537	29.35 542	25.14 525	20.27 535	15.43 536	34.97 536	12.23 524	48.37 548	66.25 557	42.69 540	56.73 551	51.77 539	25.59 527	20.39 520	13.52 497	10.13 533	2.59 527	22.78 536	3.52 527	17.57 537	9.80 537

WAO-6	34.74 547	36.76 548	15.36 501	37.53 546	24.15 549	35.99 537	19.36 542	48.96 549	68.54 558	43.84 542	47.58 541	52.77 542	52.60 552	32.63 534	34.73 544	26.20 550	7.74 549	42.78 551	21.64 551	28.07 549	17.62 551

SAMSARA	14.63 515	2.74 484	12.38 483	12.65 526	6.74 512	36.50 538	72.93 561	19.36 512	23.77 507	16.20 495	13.04 413	29.21 518	12.78 492	16.98 507	15.21 503	0.11 428	0.26 485	0.03 428	0.14 400	0.76 476	0.77 474

notaker	47.42 554	55.20 555	49.13 546	56.52 556	40.18 552	38.52 539	32.97 551	47.21 545	56.08 548	57.21 553	57.24 552	60.09 548	59.19 559	53.93 557	41.64 551	40.61 554	19.93 553	57.21 555	37.41 553	49.02 554	39.02 554

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 522	6.93 513	21.83 519	5.94 513	2.81 436	38.71 540	14.59 529	24.55 527	34.87 529	33.66 531	34.35 522	29.24 519	24.20 525	22.59 524	17.95 507	2.52 513	2.81 529	1.17 508	1.51 514	5.89 518	2.16 501

PWCK	30.53 544	44.32 551	47.25 545	29.76 538	7.23 514	40.78 541	27.10 549	44.73 542	44.32 539	47.31 545	36.37 526	47.16 538	26.05 528	41.26 545	31.87 539	21.83 547	4.03 541	29.50 541	4.67 531	27.17 548	7.80 527

RTS	18.87 531	9.32 523	86.48 558	4.95 507	6.10 508	42.08 542	14.70 530	15.49 481	41.06 536	22.65 509	32.32 516	13.77 450	19.54 513	37.98 541	28.96 534	0.41 477	0.23 477	0.00 1	0.02 323	0.91 481	0.50 458

RTSA	18.87 531	9.32 523	86.48 558	4.95 507	6.10 508	42.08 542	14.70 530	15.49 481	41.06 536	22.65 509	32.32 516	13.77 450	19.54 513	37.98 541	28.96 534	0.41 477	0.23 477	0.00 1	0.02 323	0.91 481	0.50 458

WAO-8	38.15 550	35.51 546	21.50 517	43.67 548	23.92 547	44.44 544	20.26 544	52.83 555	76.62 560	53.57 551	66.79 559	62.63 551	54.56 555	42.03 546	39.18 548	22.71 548	6.65 547	37.08 549	19.08 549	24.72 546	15.24 546

Venus	38.15 550	35.51 546	21.50 517	43.67 548	23.92 547	44.44 544	20.26 544	52.83 555	76.62 560	53.57 551	66.81 560	62.63 551	54.56 555	42.03 546	39.18 548	22.71 548	6.65 547	37.08 549	19.08 549	24.70 545	15.24 546

SDNR	7.50 465	2.32 477	15.58 502	1.82 346	0.63 281	44.66 546	0.44 202	8.59 313	9.52 403	9.84 429	25.18 498	5.30 304	4.38 355	11.46 465	6.49 420	0.05 395	0.03 287	0.00 1	0.01 299	1.79 499	1.87 497

Dean	34.67 546	38.70 549	25.33 526	29.89 539	17.21 538	45.24 547	11.98 522	56.90 558	76.55 559	63.47 557	60.22 554	67.36 556	48.14 551	37.24 539	39.01 547	11.00 537	2.83 530	28.35 540	5.60 537	18.14 538	10.31 538

BEATNet-Init1	23.31 535	9.03 520	41.67 543	4.17 499	2.53 428	45.68 548	19.47 543	33.43 535	38.45 535	47.59 546	49.10 543	59.31 547	41.80 545	38.35 543	29.21 536	0.47 483	0.50 504	0.81 502	0.66 497	2.10 504	1.86 496

TorneroNet-64	32.42 545	31.89 543	30.52 532	34.73 545	21.13 544	46.99 549	18.82 541	43.10 541	59.42 550	32.70 528	46.98 540	62.01 550	36.98 539	43.97 548	33.88 542	14.10 544	3.22 535	35.28 547	11.72 544	26.84 547	14.07 545

MADNet+	27.07 538	33.84 544	90.97 562	20.14 534	7.47 517	48.43 550	47.10 557	35.43 537	36.46 530	20.11 506	30.05 510	25.29 510	35.08 537	45.50 549	50.28 555	2.13 510	2.00 517	1.19 509	0.76 501	4.71 512	4.43 512

KSHMR	55.63 557	63.60 559	37.85 540	74.69 559	49.56 557	49.01 551	45.73 556	57.46 559	63.97 554	61.61 556	62.07 557	72.39 560	47.01 549	50.65 554	43.29 552	54.10 557	62.21 559	66.10 559	53.94 559	51.25 557	46.11 557

TorneroNet	35.11 549	33.92 545	33.82 535	37.86 547	22.01 546	49.64 552	21.58 547	48.09 547	55.23 546	37.50 533	53.79 548	62.81 553	43.66 547	46.71 551	41.25 550	14.80 545	3.53 539	36.72 548	14.57 547	28.28 550	16.49 548

ktn	48.94 555	57.58 556	38.86 541	59.57 557	43.27 554	50.37 553	43.38 555	48.07 546	61.11 551	51.30 549	54.25 549	54.96 545	52.88 553	47.30 552	35.83 545	57.77 558	24.88 556	62.69 558	43.55 555	50.70 555	40.41 555

HanzoNet	56.48 558	59.32 557	58.25 549	55.32 555	41.94 553	50.95 554	41.33 553	51.12 551	61.40 552	65.62 560	65.59 558	71.66 559	69.41 560	70.77 560	60.03 558	63.99 560	34.70 558	61.96 557	50.54 557	51.00 556	44.71 556

LVE	34.99 548	40.10 550	34.97 537	32.49 542	18.61 539	51.45 555	26.82 548	52.15 553	65.94 556	47.21 544	61.04 555	53.99 544	37.30 540	37.95 540	34.09 543	15.55 546	5.95 545	31.01 543	13.81 546	22.58 540	16.72 549

DPSimNet_ROB	53.45 556	64.73 560	44.39 544	53.97 554	45.39 556	53.66 556	54.83 558	55.15 557	57.87 549	64.16 559	50.83 544	63.40 554	53.34 554	46.45 550	65.81 560	63.13 559	26.54 557	57.94 556	51.11 558	45.52 553	50.69 559

UNDER WATER	45.09 552	48.60 553	67.37 553	49.30 552	31.41 551	53.80 557	37.39 552	40.25 540	52.48 544	50.24 547	45.37 538	68.37 558	57.76 558	51.03 556	49.88 554	29.97 551	13.75 551	51.22 553	36.57 552	37.87 552	29.12 552

UNDER WATER-64	45.16 553	46.99 552	66.69 552	43.90 550	27.64 550	55.58 558	41.87 554	39.42 539	48.42 542	51.73 550	43.08 535	67.76 557	56.69 557	48.02 553	48.34 553	39.50 553	17.64 552	51.78 554	38.93 554	36.62 551	32.61 553

JetBlue	29.12 541	15.72 529	54.12 547	15.93 530	20.98 543	60.90 559	30.62 550	39.38 538	34.62 527	34.08 532	39.69 530	57.35 546	43.17 546	50.71 555	50.60 556	2.41 511	3.79 540	2.81 514	3.45 526	9.57 525	12.59 544

JetRed	61.02 559	61.05 558	82.56 557	46.09 551	56.80 559	83.19 560	63.76 559	59.26 560	63.61 553	69.29 561	68.85 561	66.59 555	47.62 550	61.57 558	74.09 561	45.58 555	66.14 561	46.59 552	45.06 556	63.17 558	49.58 558

TCMNet-wrong-test	67.23 561	85.83 565	81.56 556	95.63 566	94.73 566	89.35 561	85.42 562	51.73 552	33.71 524	51.26 548	61.71 556	61.33 549	41.23 544	77.26 561	64.71 559	48.76 556	9.03 550	70.12 561	68.11 560	90.76 567	82.37 566

MADNet++	82.84 562	82.38 564	73.57 555	87.72 565	82.97 563	93.14 562	69.15 560	86.42 565	82.50 562	93.46 566	86.70 562	86.28 562	80.92 562	88.34 563	88.84 562	86.83 565	84.17 565	72.64 562	68.92 561	80.47 565	81.42 565

HaxPig	98.85 570	99.94 572	95.08 563	99.99 573	100.00 572	94.03 563	94.78 563	99.15 569	99.98 571	99.99 573	100.00 571	99.98 574	99.99 571	98.12 568	95.97 566	100.00 574	99.99 572	100.00 571	99.99 572	100.00 573	99.99 573

MEDIAN_ROB	98.41 569	99.70 570	99.30 569	97.09 567	97.02 567	96.89 564	95.77 565	97.66 568	97.28 566	98.79 570	98.94 568	99.18 569	98.14 567	96.89 567	96.88 568	99.96 571	99.16 568	100.00 571	99.99 572	99.69 570	99.88 570

ccccc		96.61 569		100.00 576	100.00 572	97.41 565		99.56 571		99.27 571		99.35 570		99.92 570		100.00 574	100.00 573	99.95 570	99.77 571	100.00 573

xxxxx1	85.63 564	90.31 566	96.68 565	76.54 560	80.57 560	97.44 566	96.86 566	85.53 562	88.53 563	88.68 563	91.71 564	94.23 564	92.93 563	90.02 564	91.98 563	70.60 561	70.39 562	73.68 563	81.46 564	74.61 560	79.86 562

tt_ll	85.63 564	90.31 566	96.68 565	76.54 560	80.57 560	97.44 566	96.86 566	85.53 562	88.53 563	88.68 563	91.71 564	94.23 564	92.93 563	90.02 564	91.98 563	70.60 561	70.39 562	73.68 563	81.46 564	74.61 560	79.86 562

ff	85.63 564	90.31 566	96.68 565	76.54 560	80.57 560	97.44 566	96.86 566	85.53 562	88.53 563	88.68 563	91.71 564	94.23 564	92.93 563	90.02 564	91.98 563	70.60 561	70.39 562	73.68 563	81.46 564	74.61 560	79.86 562

AVERAGE_ROB	99.62 573	99.95 573	98.81 568	100.00 576	100.00 572	98.08 569	95.47 564	100.00 575	100.00 572	100.00 574	100.00 571	100.00 576	100.00 573	100.00 575	99.99 572	100.00 574	100.00 573	100.00 571	100.00 574	100.00 573	100.00 575

test_example2	99.39 572	99.98 574	99.99 572	100.00 576	99.98 571	99.72 570	99.99 570	97.34 567	100.00 572	100.00 574	100.00 571	96.42 567	96.66 566	99.97 571	99.96 571	100.00 574	99.97 571	98.66 569	99.15 570	100.00 573	100.00 575

USTest	87.63 567	76.50 562	65.53 551	81.26 564	83.10 564	100.00 571	100.00 571	99.53 570	99.60 568	98.32 567	99.02 569	90.87 563	98.33 568	84.28 562	98.23 569	79.97 564	96.20 566	69.82 560	73.75 563	75.48 563	82.80 567

Selective-RAFT-Error	100.00 578	100.00 575	100.00 576	100.00 576	100.00 572	100.00 571	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 574	100.00 571	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 575	100.00 574	100.00 573	100.00 571	100.00 574	100.00 573	100.00 575

Anonymous_1	99.08 571	99.91 571	99.85 571	97.63 568	99.10 570	100.00 571	100.00 571	99.61 572	99.96 570	99.28 572	99.86 570	99.54 571	99.99 571	99.29 569	99.75 570	96.05 568	99.59 569	97.31 568	98.57 569	97.71 568	98.63 569

tt	83.26 563	0.34 114	99.99 572	79.40 563	93.18 565	100.00 571	100.00 571	100.00 575	99.95 569	60.33 555	47.63 542	99.98 574	99.96 570	99.98 572	100.00 575	92.42 566	99.82 570	73.83 566	73.63 562	88.42 566	56.35 560

PML	97.88 568	100.00 575	96.45 564	98.01 569	97.88 569	100.00 571	99.35 569	96.88 566	97.72 567	100.00 574	97.36 567	97.38 568	99.60 569	100.00 575	96.32 567	99.99 572	97.55 567	100.00 571	96.01 568	99.18 569	87.92 568

CasAABBNet	100.00 578	100.00 575	100.00 576	100.00 576	100.00 572	100.00 571	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 574	100.00 571	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 575	100.00 574	100.00 573	100.00 571	100.00 574	100.00 573	100.00 575

LSM0	100.00 578	100.00 575	100.00 576	100.00 576	100.00 572	100.00 571	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 574	100.00 571	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 575	100.00 574	100.00 573	100.00 571	100.00 574	100.00 573	99.99 573

DPSMNet_ROB	99.91 575	100.00 575	99.99 572	99.99 573	100.00 572	100.00 571	100.00 571	99.98 574	100.00 572	98.35 568	100.00 571	99.84 572	100.00 573	99.98 572	99.99 572	100.00 574	100.00 573	100.00 571	100.00 574	100.00 573	100.00 575

DGTPSM_ROB	99.90 574	100.00 575	99.99 572	99.99 573	100.00 572	100.00 571	100.00 571	99.97 573	100.00 572	98.35 568	100.00 571	99.84 572	100.00 573	99.98 572	99.99 572	99.99 572	100.00 573	100.00 571	100.00 574	100.00 573	100.00 575

DPSM_ROB	99.95 576	100.00 575	100.00 576	99.76 571	100.00 572	100.00 571	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 574	100.00 571	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 575	99.21 569	100.00 573	100.00 571	100.00 574	99.99 571	99.95 571

DPSM	99.95 576	100.00 575	100.00 576	99.76 571	100.00 572	100.00 571	100.00 571	100.00 575	100.00 572	100.00 574	100.00 571	100.00 576	100.00 573	100.00 575	100.00 575	99.21 569	100.00 573	100.00 571	100.00 574	99.99 571	99.95 571

ASD4		81.57 563

Low-res two-view benchmark