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

SGD-Stereo	0.69 33	0.30 66	1.15 8	0.25 103	0.12 91	1.26 39	0.29 166	1.87 7	0.62 2	0.50 90	0.51 39	0.08 29	0.11 15	6.67 263	0.09 1	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

1w_stereo	0.64 26	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 259	1.19 15	0.08 69	3.24 45	0.84 13	0.48 86	2.37 123	0.04 2	1.57 212	0.84 25	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.25_new	0.52 13	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	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 13	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 13	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 55	1.25 18	0.24 101	0.10 67	0.41 3	0.07 62	0.57 1	0.80 10	0.24 21	0.03 5	0.09 33	0.37 71	0.46 4	0.12 3	0.03 366	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 125	7.77 520	2.81 188	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 54	3.26 47	0.75 7	0.12 4	0.02 1	0.07 18	0.68 127	6.69 264	0.13 7	0.02 324	0.08 384	0.00 1	0.00 1	6.69 524	0.02 86

AIO_test	0.90 57	0.40 162	1.67 62	0.14 80	0.16 117	2.97 239	0.83 311	3.61 79	2.67 94	0.29 29	0.71 49	1.50 152	0.29 51	2.37 98	0.13 7	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.08 378	0.03 116	0.03 135

MLG-Stereo_test1	0.67 29	0.23 29	1.05 2	0.06 30	1.40 366	1.24 30	0.00 1	3.56 76	1.36 47	0.06 1	0.04 11	0.08 29	0.10 11	4.03 147	0.14 9	0.01 237	0.07 372	0.00 1	0.01 301	0.01 24	0.02 86

U	2.12 190	0.25 39	2.47 143	0.17 86	8.09 523	10.63 461	0.00 1	3.08 25	0.87 23	0.24 21	0.45 36	0.17 43	0.08 5	0.69 13	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 529	5.19 539	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo	0.72 39	0.23 29	1.13 5	0.06 30	0.16 117	1.24 30	0.00 1	3.84 97	1.40 48	0.06 1	0.03 5	0.08 29	0.10 11	5.71 204	0.16 11	0.01 237	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

IGEV-Stereo+	1.69 136	0.43 191	1.59 52	0.37 133	3.10 445	2.10 127	0.07 62	1.86 6	0.91 34	0.39 62	0.03 5	0.20 49	0.41 87	7.05 289	0.16 11	0.02 324	0.07 372	0.00 1	0.18 425	5.14 518	9.77 539

Selective-IGEV	1.23 102	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 127	2.38 158	0.54 229	6.10 231	2.51 84	0.41 69	3.20 148	0.26 68	0.29 51	6.94 283	0.16 11	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.11 396	0.04 145	0.10 301

MonSter	0.46 7	0.23 29	1.44 36	0.05 26	0.77 304	1.17 13	0.01 5	3.17 36	0.72 3	0.28 26	0.18 23	0.07 18	0.04 1	0.83 21	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 60	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 154	0.62 255	5.50 205	2.61 91	0.30 33	3.32 151	0.41 97	0.25 37	1.12 40	0.17 14	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.35 480	0.06 199	0.12 328

castereo++	1.18 95	0.54 249	1.95 89	0.30 110	0.51 263	4.56 353	1.00 342	4.61 134	1.12 42	0.29 29	2.14 118	1.89 167	0.15 21	3.94 143	0.18 16	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.31 471	0.03 116	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.74 41	0.23 29	1.31 23	0.06 30	1.62 376	1.95 115	0.01 5	3.29 49	1.81 58	0.38 54	1.68 96	0.10 37	1.16 179	0.91 28	0.19 17	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 101	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 50	0.07 18	0.17 23	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

111111	0.97 63	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 342	1.43 65	0.05 47	4.77 147	1.70 55	0.44 79	2.88 136	0.09 33	0.17 23	4.66 168	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 36	0.29 55	1.62 55	0.16 85	0.06 27	1.95 115	0.45 205	0.88 3	0.74 6	0.55 94	0.51 39	0.14 41	0.09 8	6.32 233	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

AIO_rvc	1.02 74	0.59 269	1.95 89	0.15 82	0.09 59	3.42 273	0.99 340	4.46 124	2.73 102	0.28 26	1.62 91	1.32 142	0.28 47	2.10 93	0.21 21	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.04 359	0.11 278	0.11 315

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 399	1.34 52	0.37 184	2.03 8	0.93 37	0.29 29	0.08 15	0.07 18	0.09 8	0.90 27	0.22 22	0.02 324	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 71	1.35 27	0.06 30	0.17 127	1.30 47	0.01 5	3.52 72	0.77 9	0.15 8	0.07 12	0.06 12	0.07 3	0.74 14	0.22 22	0.02 324	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

HUF	1.05 80	0.64 286	2.33 129	0.35 130	0.22 165	3.09 250	0.41 195	3.73 88	2.89 110	0.36 50	2.71 132	0.33 88	0.30 58	2.28 97	0.23 24	0.00 1	0.61 510	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.39 441

EGLCR-Stereo	1.04 79	0.20 18	2.00 95	1.14 243	0.16 117	2.50 169	0.11 86	4.96 158	2.61 91	0.79 108	0.07 12	1.46 150	0.37 71	3.96 144	0.23 24	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 298	1.24 30	0.05 47	2.80 18	0.84 13	0.45 81	0.50 38	0.06 12	0.56 113	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.5w	0.68 31	0.23 29	1.29 19	0.04 20	0.31 203	1.26 39	0.09 77	3.24 45	0.86 19	0.42 74	0.59 41	0.03 1	0.56 113	4.36 160	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 18	0.23 29	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 69	3.20 40	0.86 19	0.39 62	0.16 16	0.07 18	0.88 150	1.99 87	0.24 26	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 18	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 217	1.26 39	0.06 54	3.13 30	0.86 19	0.28 26	0.82 59	0.06 12	0.67 125	1.59 64	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 39	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 56	0.91 34	0.33 45	0.16 16	0.07 18	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 39	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 56	0.91 34	0.33 45	0.16 16	0.06 12	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

asda	0.52 13	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 281	1.26 39	0.08 69	3.20 40	0.84 13	0.41 69	0.29 29	0.05 4	0.72 132	0.77 18	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

qwe	0.66 28	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 347	1.23 21	0.03 30	3.35 54	0.88 28	0.51 91	0.38 32	0.04 2	0.17 23	3.22 117	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 195	1.23 21	0.07 62	3.11 27	0.87 23	0.45 81	0.66 45	0.05 4	0.19 26	0.67 11	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 195	1.23 21	0.07 62	3.11 27	0.87 23	0.45 81	0.66 45	0.05 4	0.19 26	0.67 11	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.75w	0.62 23	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 354	1.25 34	0.01 5	3.23 43	0.87 23	0.38 54	0.23 26	0.07 18	0.40 79	2.96 112	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 17	0.23 29	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 53	0.88 28	0.44 79	0.43 35	0.07 18	1.04 164	1.04 36	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

WCG-NET（raft）	1.49 123	0.50 227	1.55 47	0.21 96	0.08 51	2.15 135	1.01 344	2.72 16	6.26 303	2.79 153	3.06 145	4.38 269	1.04 164	3.53 128	0.26 32	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.08 266

testlalala2	2.15 195	0.44 197	2.44 136	9.24 521	6.30 513	3.64 298	0.18 129	4.63 137	2.55 89	3.73 184	4.17 176	3.14 208	0.51 105	1.08 37	0.26 32	0.00 1	0.10 408	0.00 1	0.44 492	0.11 278	0.03 135

LG-G_1	0.62 23	0.31 71	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 105	0.02 22	3.74 89	0.88 28	0.23 18	0.03 5	0.09 33	0.08 5	3.39 123	0.27 40	0.02 324	0.08 384	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

LG-G	0.62 23	0.31 71	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 105	0.02 22	3.74 89	0.88 28	0.23 18	0.03 5	0.09 33	0.08 5	3.39 123	0.27 40	0.02 324	0.08 384	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

2.25w	0.67 29	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 47	3.23 43	0.87 23	0.36 50	1.17 74	0.07 18	0.69 128	3.67 131	0.30 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 33	0.23 29	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 74	0.90 33	0.20 13	1.48 85	0.07 18	0.50 103	3.73 133	0.30 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

CAS++	1.18 95	0.55 253	1.99 93	0.17 86	0.27 185	1.85 108	0.63 256	8.48 310	3.07 129	1.71 134	2.32 122	0.18 44	0.20 29	1.91 85	0.30 42	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
qqq1	3.38 322	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 437	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	0.30 42	0.07 416	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

fff1	3.38 322	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 437	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	0.30 42	0.07 416	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

MLG-Stereo_test2	0.57 22	0.28 50	1.20 14	0.07 39	0.68 290	1.34 52	0.02 22	3.39 56	1.41 49	0.06 1	0.02 1	0.12 39	0.10 11	2.37 98	0.31 47	0.01 237	0.08 384	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

LGtest1	0.42 3	0.33 101	1.42 31	0.13 79	0.16 117	0.98 9	0.01 5	2.30 12	0.96 38	0.21 17	0.07 12	0.08 29	0.10 11	1.10 38	0.31 47	0.01 237	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

Pointernet	0.84 50	0.35 125	2.00 95	0.12 64	0.13 99	1.77 101	0.06 54	4.87 152	2.53 86	0.14 7	2.11 114	0.76 125	0.44 99	1.02 34	0.32 49	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.15 407	0.02 71	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 76	0.26 45	3.09 227	0.49 152	0.09 59	1.27 44	0.24 151	2.72 16	4.60 226	0.38 54	0.77 53	0.78 126	1.18 181	4.35 159	0.33 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

WCG-NET	1.24 103	0.43 191	1.46 39	0.33 122	0.08 51	2.14 133	1.08 353	3.09 26	6.86 329	2.73 152	3.43 159	0.74 123	0.94 155	0.89 26	0.33 50	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.05 214

AEACV	0.80 45	0.29 55	1.70 66	0.96 215	0.24 172	2.03 122	0.88 325	3.50 69	0.88 28	0.34 47	0.20 24	0.29 76	2.01 235	1.77 76	0.33 50	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.29 463	0.10 258	0.09 279

RCA-Stereo	1.99 179	0.34 115	2.71 169	0.26 105	0.06 27	2.29 146	0.48 209	4.89 153	14.65 467	2.81 155	5.51 226	0.78 126	3.21 290	1.44 55	0.33 50	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.02 86

fffy	1.13 92	0.51 233	2.15 112	1.01 222	0.09 59	2.30 151	0.19 132	4.07 107	1.13 44	0.16 9	2.66 129	0.20 49	0.38 75	6.98 285	0.35 54	0.00 1	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.14 320	0.16 368

test_for_model	6.81 457	27.63 541	2.16 119	21.79 539	16.18 540	3.48 281	0.94 335	5.88 224	3.72 170	7.62 354	2.72 133	1.03 134	0.42 92	0.58 8	0.35 54	9.03 532	2.28 522	0.00 1	0.05 365	23.91 546	6.49 525

Any-RAFT	2.18 200	0.25 39	1.94 86	1.37 276	0.80 307	5.01 365	0.56 235	8.51 311	5.58 263	4.01 192	4.85 194	5.44 308	2.26 248	2.45 102	0.35 54	0.00 1	0.15 445	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

LG-Stereo_L2	0.64 26	0.33 101	1.46 39	0.10 55	0.18 142	1.30 47	0.19 132	3.53 74	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.07 3	4.19 152	0.36 57	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

LG-Stereo_L1	0.69 33	0.32 84	1.21 16	0.10 55	0.16 117	1.38 57	0.20 138	2.44 13	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.06 2	6.49 247	0.36 57	0.01 237	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

rvit_stereo_0081_aga	0.76 43	0.51 233	3.29 242	0.11 62	0.25 175	1.73 100	0.22 145	3.68 80	2.54 88	0.26 25	0.16 16	0.27 71	0.30 58	1.31 48	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.04 179

rvit_stereo_0081	0.88 53	0.28 50	1.81 70	0.62 171	0.13 99	1.34 52	0.12 92	3.14 31	4.59 224	0.43 77	0.30 30	0.54 113	0.11 15	3.89 137	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 53	0.28 50	1.81 70	0.62 171	0.13 99	1.34 52	0.12 92	3.14 31	4.59 224	0.43 77	0.30 30	0.54 113	0.11 15	3.89 137	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 42	0.29 55	1.19 11	0.55 159	0.01 1	1.98 119	0.57 244	3.07 24	3.02 126	0.90 113	1.48 85	0.19 45	0.40 79	0.93 29	0.36 57	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

2w_stereo	0.56 20	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 34	3.42 64	0.81 11	0.79 108	0.73 50	0.07 18	1.24 187	0.81 20	0.37 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 39	0.29 55	1.91 79	1.31 265	0.40 230	1.41 63	0.08 69	2.29 11	2.48 81	0.18 10	0.69 48	0.10 37	0.34 65	1.72 71	0.37 63	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.22 443	0.10 258	0.41 446

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 65	2.14 474	1.55 47	0.88 198	0.26 182	0.56 6	0.04 34	2.80 18	0.86 19	0.30 33	0.80 57	0.21 59	2.33 251	6.17 221	0.37 63	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.17 418	0.01 24	0.01 18

ours_stereo	1.03 76	0.55 253	1.86 74	0.12 64	0.32 207	1.16 12	0.09 77	3.27 48	2.18 68	0.39 62	3.02 142	0.34 92	0.26 43	6.32 233	0.37 63	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.13 336

castereo	0.87 51	0.60 273	1.07 3	0.34 127	0.17 127	1.89 109	0.79 301	4.84 151	2.05 64	0.65 102	2.55 127	0.31 81	0.40 79	1.02 34	0.38 67	0.01 237	0.09 396	0.00 1	0.24 449	0.03 116	0.02 86

water-stereo	0.70 36	0.29 55	3.07 226	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 114	4.01 106	1.41 49	0.59 97	1.31 78	0.26 68	0.24 35	0.43 3	0.39 68	0.02 324	0.06 352	0.00 1	0.02 325	0.02 71	0.01 18

mms	1.03 76	0.54 249	1.58 51	0.05 26	0.36 220	1.52 75	0.08 69	2.97 23	1.84 62	0.38 54	2.94 138	0.32 84	0.25 37	6.82 270	0.39 68	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.28 426

CREStereo++_RVC	1.59 129	0.39 152	2.26 125	0.36 131	0.01 1	1.67 88	0.01 5	2.95 21	8.12 374	3.69 183	7.44 288	0.47 104	0.32 63	0.74 14	0.39 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 527	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
MoCha-V2	1.41 117	0.42 180	2.61 157	0.81 188	0.23 170	2.53 173	0.20 138	4.81 149	3.16 134	0.82 111	3.15 146	0.30 77	1.61 216	6.66 262	0.40 71	0.00 1	0.20 471	0.00 1	0.24 449	0.05 175	0.02 86

SCV	1.59 129	0.58 266	2.57 151	2.72 448	0.31 203	2.15 135	0.79 301	6.88 274	2.72 99	0.20 13	2.68 130	0.68 120	0.58 119	7.60 323	0.41 72	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.22 443	0.37 438	0.24 408

IGEV-RUCA	0.81 48	0.15 1	1.13 5	0.52 154	0.32 207	2.13 132	0.51 224	3.46 66	1.71 56	0.95 115	0.16 16	0.24 65	0.55 111	2.81 109	0.41 72	0.12 435	0.21 474	0.20 486	0.25 454	0.21 378	0.20 394

trnet	0.99 69	0.37 142	1.89 77	0.08 48	0.19 153	1.68 91	0.02 22	4.12 111	6.41 312	0.70 103	1.57 89	0.46 103	0.67 125	1.15 42	0.41 72	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MSKI-zero shot	2.00 180	0.36 135	2.15 112	0.81 188	0.25 175	2.69 201	0.29 166	6.16 235	2.34 79	4.31 197	7.52 289	3.70 237	0.25 37	8.42 384	0.41 72	0.01 237	0.13 434	0.00 1	0.25 454	0.03 116	0.02 86

monsters	0.87 51	0.28 50	1.54 46	0.47 151	2.71 437	1.38 57	0.01 5	3.14 31	0.81 11	0.32 40	0.48 37	0.05 4	0.13 19	5.72 205	0.42 76	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

testlalala	1.50 124	0.41 173	1.67 62	0.98 219	0.31 203	4.00 329	0.90 330	5.26 188	2.17 67	6.56 303	3.61 164	1.74 161	0.38 75	1.21 46	0.42 76	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.29 463	0.01 24	0.01 18

DilatedVolume-Stereo	1.13 92	0.41 173	2.75 175	1.04 230	0.11 77	2.21 140	0.10 81	2.96 22	1.32 46	2.40 145	2.09 111	0.33 88	0.58 119	5.62 197	0.43 78	0.03 366	0.06 352	0.00 1	0.14 403	0.04 145	0.04 179

LG-Stereo	0.79 44	0.32 84	3.96 299	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 129	3.52 72	2.95 114	0.32 40	1.77 99	0.22 61	0.14 20	0.39 1	0.43 78	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.02 86

S2M2	0.46 7	0.39 152	1.17 9	0.37 133	0.17 127	1.14 11	0.01 5	1.46 5	1.83 61	0.19 12	0.87 60	0.13 40	0.19 26	0.57 5	0.43 78	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.21 378	0.00 1

SCV_C0	1.40 116	0.49 224	3.06 225	0.12 64	0.21 161	2.29 146	0.09 77	6.46 255	3.81 177	0.63 99	2.00 108	0.24 65	0.41 87	7.31 307	0.43 78	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.21 437	0.16 331	0.07 251

anonymousdsp2	1.78 145	0.39 152	3.40 253	1.10 236	0.04 13	3.63 297	0.50 221	7.80 292	2.77 105	2.91 159	2.88 136	3.17 210	1.01 159	5.15 186	0.43 78	0.00 1	0.01 178	0.02 414	0.15 407	0.05 175	0.12 328

HH	2.42 229	0.73 316	3.76 283	0.91 202	0.14 105	2.78 210	0.71 281	7.92 295	2.72 99	1.53 130	6.10 238	7.93 370	4.01 334	8.60 394	0.44 83	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179

HanStereo	2.42 229	0.73 316	3.76 283	0.91 202	0.14 105	2.78 210	0.71 281	7.92 295	2.72 99	1.53 130	6.10 238	7.93 370	4.01 334	8.60 394	0.44 83	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179

ProNet	1.20 97	0.60 273	2.00 95	0.26 105	0.08 51	2.73 202	0.68 270	5.00 164	2.52 85	0.29 29	1.32 79	0.37 93	0.36 68	6.94 283	0.44 83	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.07 251

CREStereo	0.98 65	0.42 180	1.86 74	0.07 39	0.22 165	1.65 86	0.02 22	4.07 107	6.33 308	0.72 104	1.54 88	0.43 100	0.64 123	1.22 47	0.44 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	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
MyStereo07	1.31 110	0.79 335	1.61 53	1.03 225	1.11 340	2.63 193	0.46 206	5.48 202	2.24 69	0.64 101	1.48 85	0.27 71	0.59 121	7.03 288	0.45 87	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.01 301	0.11 278	0.09 279

ACVNet-DCA	2.01 182	0.65 292	2.15 112	2.30 418	0.02 3	5.80 380	0.56 235	8.45 306	3.33 152	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.02 71	0.03 135

xx1	2.33 222	0.65 292	2.15 112	2.30 418	0.02 3	5.80 380	0.56 235	4.31 114	10.41 421	1.03 117	3.33 152	4.67 279	2.70 267	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

cc1	2.17 198	0.65 292	2.15 112	2.30 418	0.02 3	5.80 380	0.56 235	4.31 114	10.41 421	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.10 258	0.05 214

depthmonostereo	1.01 73	0.50 227	3.16 233	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 34	4.97 159	1.51 52	0.90 113	1.46 84	0.98 131	0.94 155	3.45 127	0.46 91	0.02 324	0.10 408	0.00 1	0.02 325	0.04 145	0.01 18

GIP-stereo	0.70 36	0.44 197	1.70 66	1.52 296	0.75 300	1.48 68	0.05 47	4.18 112	1.10 41	0.18 10	0.42 34	0.58 116	0.38 75	0.65 10	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

ffm	2.90 278	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	4.53 129	10.19 416	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	8.00 349	0.46 91	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.04 179

tt1	2.14 193	0.63 285	2.22 123	2.27 414	0.02 3	5.71 378	0.63 256	4.53 129	10.19 416	1.16 124	3.39 158	0.33 88	3.05 286	8.00 349	0.46 91	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.10 258	0.04 179

s12784h	1.89 166	0.30 66	2.57 151	0.11 62	0.09 59	4.18 336	0.13 101	6.61 262	7.44 349	3.62 179	4.28 179	0.59 117	0.81 145	6.61 258	0.46 91	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1

TANstereo	1.20 97	0.49 224	2.04 98	0.34 127	0.10 67	1.80 104	0.01 5	3.40 60	4.10 200	4.37 199	4.82 192	0.41 97	0.70 129	0.94 30	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 119	0.85 349	2.04 98	2.45 435	0.05 16	2.34 153	0.01 5	3.46 66	7.51 350	2.88 157	4.98 199	0.26 68	0.25 37	1.15 42	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.88 53	0.51 233	3.12 229	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 184	3.78 92	3.29 148	0.56 95	1.13 72	0.40 94	0.76 136	1.71 68	0.47 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

whm_eth	0.88 53	0.51 233	3.12 229	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 184	3.78 92	3.29 148	0.56 95	1.13 72	0.40 94	0.76 136	1.71 68	0.47 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

MC-Stereo	1.47 121	0.36 135	2.54 148	1.99 375	0.12 91	1.90 110	0.12 92	4.47 126	2.83 107	3.31 172	3.44 160	0.56 115	1.47 200	5.39 193	0.47 98	0.00 1	0.04 318	0.00 1	0.21 437	0.07 217	0.04 179

ff7	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 410	0.09 247	0.06 232

ffff	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 410	0.09 247	0.06 232

11t	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 410	0.09 247	0.06 232

anonymousdsp	1.12 86	0.59 269	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 221	0.82 307	4.07 107	2.30 77	0.41 69	1.12 71	0.30 77	0.40 79	7.05 289	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 418	0.10 258	0.05 214

ccc-4	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 410	0.09 247	0.06 232

IGEV-Stereo	1.12 86	0.59 269	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 224	0.82 307	4.09 110	2.30 77	0.41 69	1.11 68	0.30 77	0.41 87	7.05 289	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 418	0.10 258	0.05 214
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
monsterstereo	0.93 59	0.30 66	1.91 79	0.43 143	2.63 433	1.21 17	0.01 5	3.11 27	0.76 8	0.46 84	1.44 83	0.05 4	0.09 8	5.66 200	0.50 107	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 20	0.32 84	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 78	1.17 45	0.12 4	0.03 5	0.20 49	0.11 15	2.77 107	0.51 108	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.16 410	0.00 1	0.02 86

AnonymousM	2.71 257	6.75 514	0.98 1	0.73 183	0.06 27	2.41 161	0.53 226	5.30 190	3.05 127	4.75 214	2.09 111	1.89 167	1.01 159	1.88 84	0.51 108	0.01 237	0.02 239	17.42 535	4.76 535	0.02 71	0.01 18

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 397	25.07 537	26.53 531	0.44 144	0.07 35	1.50 73	0.54 229	2.09 9	1.57 53	0.51 91	0.62 44	0.21 59	0.20 29	1.44 55	0.53 110	12.03 541	0.01 178	0.00 1	0.08 378	1.75 501	9.69 537

gcap-zeroshot	1.87 162	0.44 197	4.24 320	0.53 155	0.51 263	3.12 255	0.75 291	6.42 253	3.91 183	3.75 185	1.67 95	7.79 366	0.55 111	2.61 105	0.53 110	0.02 324	0.21 474	0.00 1	0.23 446	0.00 1	0.05 214

GCAP-Stereo	0.95 61	0.62 282	1.99 93	0.30 110	0.03 11	1.66 87	0.01 5	4.43 122	3.00 123	1.63 132	1.17 74	1.39 144	0.76 136	1.31 48	0.55 112	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.02 86

RSM	1.21 100	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 167	0.51 224	3.78 92	2.74 103	0.48 86	2.38 124	2.18 176	0.28 47	6.77 268	0.56 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 410	0.07 217	0.05 214

RSM++	1.02 74	0.24 38	1.33 25	0.86 196	0.04 13	2.78 210	0.30 172	2.63 15	2.67 94	0.48 86	1.95 106	0.52 110	0.25 37	5.50 196	0.57 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 418	0.11 278	0.09 279

CASnet	0.98 65	0.32 84	1.62 55	0.65 177	0.07 35	2.11 129	0.14 108	3.50 69	4.03 192	3.77 186	1.41 81	0.31 81	0.29 51	0.80 19	0.57 114	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
sAnonymous2	1.35 112	1.66 451	8.14 457	0.55 159	0.46 244	1.23 21	0.24 151	4.00 104	3.47 159	0.40 67	1.11 68	0.23 62	1.42 197	0.96 32	0.57 114	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.20 433	2.07 505	0.22 398

CroCo_RVC	1.35 112	1.66 451	8.14 457	0.55 159	0.46 244	1.23 21	0.24 151	4.00 104	3.47 159	0.40 67	1.11 68	0.23 62	1.42 197	0.96 32	0.57 114	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.20 433	2.07 505	0.22 398

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 106	0.42 180	2.36 133	0.59 167	1.26 352	2.43 163	0.01 5	3.29 49	7.76 363	1.71 134	2.78 134	0.27 71	0.32 63	1.16 44	0.58 118	0.04 386	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.10 301

CES	1.56 127	0.35 125	1.44 36	0.42 140	7.70 522	2.66 199	0.13 101	4.89 153	2.53 86	0.25 23	1.10 67	0.33 88	0.31 61	1.61 66	0.58 118	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.54 459	6.26 524

HART	1.68 135	0.67 301	2.72 171	0.04 20	0.27 185	1.72 99	0.04 34	5.60 208	3.16 134	1.44 127	7.73 299	2.41 182	0.15 21	6.44 240	0.62 120	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.17 373

rvit_0105_6	1.26 106	0.87 353	4.85 357	0.61 169	0.07 35	1.60 80	0.32 174	3.79 95	5.87 275	0.25 23	0.26 28	1.09 135	0.29 51	4.60 166	0.62 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

MGS-Stereo	1.10 85	0.26 45	2.45 137	0.58 165	0.06 27	1.84 107	0.67 269	2.16 10	3.42 157	1.03 117	6.13 240	0.49 106	0.36 68	1.43 54	0.62 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 457	0.00 1

tt45	1.09 84	0.35 125	1.49 42	0.39 137	0.23 170	3.50 285	0.14 108	3.35 54	1.81 58	0.36 50	2.04 109	0.27 71	0.26 43	6.84 272	0.63 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.03 135

knoymous	1.36 114	0.21 23	1.68 64	0.20 92	0.49 256	1.58 78	0.11 86	5.15 172	2.40 80	4.62 207	1.77 99	4.56 276	0.45 100	3.23 118	0.63 123	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 45	0.33 101	2.51 145	0.25 103	0.53 268	1.93 113	0.27 161	5.07 168	1.05 40	0.47 85	0.68 47	0.64 119	0.22 33	0.95 31	0.65 125	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.19 430	0.03 116	0.16 368

GCAP-BAT	1.77 144	0.49 224	2.78 182	0.66 178	0.16 117	3.76 315	0.80 303	3.72 87	3.27 145	3.68 182	5.03 201	3.66 234	0.56 113	5.82 208	0.65 125	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.24 449	0.01 24	0.01 18

ROB_FTStereo	1.90 167	0.42 180	2.86 194	0.12 64	0.19 153	3.71 306	0.75 291	5.24 183	2.95 114	5.87 254	4.26 178	3.41 216	1.51 201	5.80 207	0.65 125	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

HUI-Stereo	1.80 148	0.41 173	2.85 192	0.12 64	0.18 142	3.72 309	0.65 263	5.23 177	2.97 121	5.87 254	4.34 183	3.45 218	1.52 206	3.93 142	0.65 125	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.10 301

LoS_RVC	1.26 106	1.43 430	1.91 79	0.42 140	3.77 477	1.71 97	0.04 34	2.58 14	2.49 83	0.42 74	2.58 128	0.30 77	0.57 117	1.71 68	0.66 129	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	4.49 518

LoS	0.91 58	0.34 115	2.10 110	0.38 136	0.13 99	2.47 165	0.26 158	5.00 164	2.74 103	0.89 112	0.21 25	0.49 106	0.36 68	1.97 86	0.67 130	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	1.79 146	0.68 303	2.55 149	1.66 322	0.27 185	1.27 44	0.05 47	4.57 133	4.04 194	3.30 171	9.24 336	3.83 241	1.20 184	2.08 92	0.67 130	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.24 449	0.04 145	0.09 279

PSM-adaLoss	1.88 163	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.19 153	3.75 314	0.71 281	5.23 177	2.96 117	5.86 249	4.33 182	3.45 218	1.51 201	5.40 194	0.69 132	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279

ROB_FTStereo_v2	1.91 169	0.41 173	2.85 192	0.12 64	0.19 153	3.71 306	0.73 286	5.23 177	2.95 114	5.86 249	4.36 185	3.46 220	1.51 201	5.86 210	0.69 132	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

Patchmatch Stereo++	1.95 173	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.18 142	3.74 311	0.66 266	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.32 180	3.46 220	1.52 206	6.88 274	0.70 134	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 173	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.18 142	3.74 311	0.66 266	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.32 180	3.46 220	1.52 206	6.88 274	0.70 134	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279

R-Stereo Train	2.44 233	0.32 84	1.93 83	0.94 209	0.16 117	3.67 300	0.61 252	6.37 247	3.08 130	9.14 413	17.44 461	1.80 163	0.77 139	1.76 74	0.70 134	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

RAFT-Stereo	2.44 233	0.32 84	1.93 83	0.94 209	0.16 117	3.67 300	0.61 252	6.37 247	3.08 130	9.14 413	17.44 461	1.80 163	0.77 139	1.76 74	0.70 134	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.52 125	0.42 180	4.10 316	1.25 253	0.11 77	3.04 246	0.14 108	5.79 220	2.84 108	3.12 164	3.65 165	2.05 174	0.42 92	2.38 100	0.71 138	0.01 237	0.10 408	0.00 1	0.20 433	0.02 71	0.04 179

KYRaft	3.59 343	0.31 71	1.84 73	0.76 185	0.46 244	2.29 146	4.04 448	4.75 146	3.25 144	8.93 410	19.47 470	6.62 345	5.07 390	7.79 338	0.71 138	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.04 145	5.38 523

testlalala_base	3.12 295	0.48 220	2.79 186	2.14 402	1.98 404	4.13 335	0.64 260	6.16 235	2.09 65	2.38 144	4.08 173	1.80 163	0.50 103	1.65 67	0.72 140	12.33 542	2.33 524	0.00 1	0.31 471	14.56 536	1.32 491

LCNet	2.85 269	0.42 180	1.90 78	0.95 213	0.56 272	2.07 124	1.60 385	4.99 163	3.57 167	6.05 262	10.59 365	4.59 277	6.79 430	7.46 316	0.72 140	0.01 237	0.00 1	0.01 383	0.77 505	0.30 415	3.57 512

MM-Stereo_test2	0.99 69	0.29 55	2.26 125	1.34 269	0.12 91	1.78 103	0.53 226	4.71 144	3.31 150	0.76 106	0.80 57	0.50 109	0.35 66	1.86 80	0.73 142	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.07 373	0.26 404	0.06 232

MyStereo06	2.35 223	0.66 298	4.54 339	1.10 236	0.96 327	2.57 180	0.10 81	9.30 337	4.05 196	5.22 228	6.09 236	5.95 324	2.38 253	3.00 113	0.73 142	0.01 237	0.08 384	0.00 1	0.01 301	0.13 310	0.15 356

RAFT-Stereo-weight	1.67 134	0.31 71	1.57 49	0.97 218	0.15 110	3.19 263	0.77 295	5.06 166	6.19 302	4.96 219	3.38 157	2.83 192	0.35 66	2.87 110	0.74 144	0.01 237	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

CAS	2.24 205	0.25 39	1.86 74	11.21 526	3.86 479	1.67 88	0.02 22	3.87 98	2.67 94	0.41 69	1.63 92	0.24 65	0.27 45	1.50 59	0.74 144	9.43 534	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 521

SST-Stereo	2.75 261	0.31 71	2.78 182	1.33 267	0.33 212	3.99 328	0.82 307	5.60 208	3.93 185	10.92 455	6.19 244	5.00 293	4.23 345	8.66 398	0.74 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

iGMRVC	1.96 176	0.40 162	2.88 199	0.12 64	0.19 153	3.74 311	0.73 286	5.23 177	2.97 121	5.87 254	4.37 186	3.48 224	1.52 206	6.73 267	0.74 144	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

PMTNet	1.41 117	0.37 142	2.06 100	0.26 105	0.15 110	2.94 237	0.34 180	3.39 56	5.33 253	1.00 116	1.27 77	0.28 75	0.93 153	4.04 148	0.74 144	5.00 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.01 18

mmm	2.50 243	0.29 55	3.22 238	1.98 373	0.32 207	3.72 309	0.12 92	9.45 341	4.05 196	5.84 248	10.80 370	2.47 183	2.86 280	4.07 149	0.75 149	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.01 301	0.03 116	0.02 86

TestStereo	1.74 142	1.02 385	3.64 275	0.20 92	0.28 192	1.33 51	0.01 5	5.24 183	4.01 191	3.18 165	4.97 198	2.07 175	0.70 129	7.32 308	0.75 149	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	2.00 180	0.32 84	5.49 393	0.60 168	1.98 404	1.77 101	0.10 81	7.24 282	5.70 266	2.90 158	4.06 172	3.11 207	0.56 113	5.32 190	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.16 368

rvit_stereo_ft	1.00 72	0.78 334	3.84 295	0.84 193	0.36 220	1.23 21	0.24 151	3.81 96	3.76 175	0.37 53	0.87 60	0.74 123	1.12 168	1.18 45	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.06 232

test-3	1.86 158	0.21 23	2.46 140	1.03 225	0.22 165	1.38 57	0.83 311	4.65 141	5.04 241	7.26 338	1.78 102	4.10 253	0.41 87	6.53 253	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 463	0.18 355	0.14 345

test_1	1.85 157	0.21 23	2.45 137	1.02 223	0.22 165	1.37 56	0.82 307	4.66 143	5.06 242	7.02 321	1.73 97	4.09 251	0.41 87	6.51 250	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 463	0.18 355	0.14 345

test_3	1.88 163	0.22 26	2.75 175	0.96 215	0.22 165	1.28 46	0.77 295	4.62 136	5.87 275	6.55 302	1.84 104	4.28 264	0.45 100	6.48 246	0.76 151	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.28 462	0.17 344	0.14 345

RAFT-IKP	1.90 167	0.42 180	2.83 189	0.12 64	0.18 142	3.50 285	0.64 260	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.34 183	3.50 227	1.51 201	5.99 214	0.76 151	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

tg	1.96 176	0.64 286	2.15 112	0.68 180	0.12 91	4.40 349	0.04 34	5.74 213	4.19 206	4.00 191	5.23 213	2.58 186	0.93 153	7.12 296	0.77 157	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.25 412

Occ-G	0.98 65	0.38 148	1.82 72	0.15 82	0.18 142	1.45 67	0.69 275	3.15 34	2.25 70	1.45 128	0.59 41	5.06 296	0.54 110	0.75 16	0.77 157	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.17 418	0.16 331	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 115	0.98 379	5.52 398	0.61 169	0.05 16	1.62 83	0.41 195	3.95 102	5.80 272	0.31 38	0.73 50	1.37 143	0.53 109	4.89 177	0.78 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

sCroCo_RVC	1.21 100	0.65 292	5.16 377	1.09 235	1.29 358	0.92 8	0.19 132	3.92 99	2.68 97	0.30 33	3.04 143	0.52 110	1.56 211	1.58 63	0.78 159	0.09 426	0.25 486	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.11 315

IGEV++	1.14 94	0.51 233	1.66 59	0.55 159	0.08 51	2.52 170	1.01 344	6.51 259	3.16 134	0.59 97	2.11 114	0.43 100	1.18 181	1.44 55	0.79 161	0.00 1	0.05 334	0.00 1	0.05 365	0.11 278	0.11 315

IGEV_Zeroshot_test	2.13 192	0.50 227	4.91 360	1.41 283	0.18 142	2.62 191	0.36 182	7.80 292	3.87 179	5.04 222	5.42 223	4.77 282	1.03 162	3.43 125	0.79 161	0.00 1	0.16 453	0.00 1	0.18 425	0.17 344	0.04 179

XX-Stereo	2.71 257	0.38 148	5.96 410	2.25 413	2.20 418	1.54 76	0.21 143	5.44 201	3.05 127	2.28 143	16.16 440	7.03 351	0.24 35	6.19 222	0.79 161	0.00 1	0.15 445	0.00 1	0.23 446	0.13 310	0.04 179

MM-Stereo_test1	1.57 128	0.36 135	2.19 121	1.17 246	0.35 217	2.39 159	0.56 235	4.53 129	5.21 248	3.67 181	1.65 94	0.40 94	0.84 149	6.90 277	0.80 164	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.03 135

GMStereo	1.83 155	0.99 381	4.55 342	0.57 164	0.05 16	2.53 173	0.01 5	4.95 156	11.14 435	3.52 176	2.24 119	0.53 112	0.49 102	3.76 135	0.80 164	0.20 456	0.00 1	0.00 1	0.12 399	0.12 295	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
PSM-AAD	3.33 319	0.20 18	1.47 41	0.73 183	0.54 270	2.55 177	6.19 480	4.97 159	3.27 145	10.92 455	11.92 393	2.95 196	9.59 475	7.90 343	0.82 166	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	2.47 509

RAStereo	0.68 31	0.42 180	3.15 232	0.18 91	0.52 267	1.17 13	0.02 22	3.16 35	0.98 39	0.51 91	1.43 82	0.16 42	0.22 33	0.75 16	0.83 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.02 86

AE-Stereo	1.44 119	0.32 84	2.69 165	1.58 309	0.20 158	2.24 143	0.59 246	6.01 227	5.70 266	1.18 126	3.17 147	1.02 133	0.78 142	1.73 72	0.83 167	0.02 324	0.18 461	0.00 1	0.29 463	0.11 278	0.07 251

DisPM	2.43 231	0.32 84	3.04 215	1.76 336	0.18 142	3.46 276	0.65 263	5.13 169	4.88 237	8.59 397	7.04 277	2.84 193	1.03 162	8.85 411	0.83 167	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

SMoEStereo_RVC	0.95 61	0.35 125	1.37 28	0.63 174	0.07 35	2.07 124	0.16 120	2.88 20	1.68 54	0.30 33	1.23 76	0.19 45	0.28 47	6.80 269	0.84 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.13 336

MM-Stereo_test3	1.83 155	0.59 269	1.93 83	1.43 285	3.99 483	2.44 164	0.81 305	5.81 221	6.70 324	1.73 136	4.79 190	1.23 141	0.65 124	3.30 119	0.85 171	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.33 428	0.05 214

999	1.25 105	0.37 142	1.63 57	1.15 244	0.34 214	3.03 245	0.66 266	3.41 61	2.27 71	0.30 33	3.20 148	0.19 45	0.25 37	7.23 304	0.85 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.01 18

EKT-Stereo	1.91 169	0.48 220	2.77 180	2.19 406	4.36 489	1.42 64	0.24 151	4.63 137	3.51 161	2.94 160	3.47 161	3.55 229	2.25 246	5.26 188	0.85 171	0.04 386	0.12 424	0.00 1	0.09 389	0.06 199	0.05 214

RAFT_CTSACE	3.40 326	1.07 392	4.52 337	1.27 256	3.14 446	4.00 329	1.07 350	3.93 101	4.43 214	4.66 212	17.94 464	7.21 360	2.76 273	10.82 458	0.85 171	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.01 18

test_xeample3	1.08 83	0.43 191	3.39 251	0.49 152	0.05 16	2.58 182	0.93 333	3.32 51	1.77 57	0.23 18	0.23 26	0.19 45	0.28 47	6.34 235	0.85 171	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.26 461	0.06 199	0.10 301

iRaft-Stereo_20w	2.56 245	0.35 125	4.98 363	0.37 133	0.67 288	3.47 278	0.59 246	12.57 444	3.89 181	6.10 267	6.23 248	1.49 151	2.24 244	6.65 261	0.86 176	0.00 1	0.19 467	0.00 1	0.33 475	0.08 229	0.22 398

RAFT_R40	2.71 257	0.33 101	3.00 206	1.26 254	0.30 195	3.83 320	1.00 342	5.69 212	4.29 208	9.69 427	6.33 254	5.02 295	4.02 336	8.58 393	0.86 176	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

IGEVStereo-DCA	1.06 82	0.45 205	2.06 100	0.32 117	0.06 27	2.74 203	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.39 62	0.16 16	0.20 49	0.29 51	6.47 244	0.87 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 410	0.06 199	0.06 232

rrr	1.05 80	0.45 205	3.18 235	0.32 117	0.06 27	2.74 203	0.95 338	3.49 68	1.12 42	0.39 62	0.16 16	0.20 49	0.29 51	6.47 244	0.87 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 437	0.06 199	0.10 301

CFNet-RSSM	2.11 189	0.33 101	2.71 169	1.04 230	0.30 195	3.21 265	0.41 195	6.67 266	6.96 332	5.62 238	4.58 187	5.40 307	1.71 220	1.86 80	0.87 178	0.00 1	0.08 384	0.00 1	0.32 473	0.02 71	0.02 86

rvit_0105_5	1.48 122	0.89 360	5.43 389	0.46 146	0.04 13	1.60 80	0.60 249	4.65 141	5.90 278	0.76 106	1.59 90	1.75 162	0.78 142	4.20 154	0.88 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

GMOStereo	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

error version	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

test-v	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

test-2	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 376	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 438	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

fffft	0.97 63	0.29 55	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 131	0.65 263	3.44 65	1.87 63	0.34 47	0.60 43	0.23 62	0.20 29	6.69 264	0.89 186	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.09 279
1: 1. 1
Selective-RAFT	1.69 136	0.32 84	3.29 242	0.92 206	0.18 142	3.89 322	0.06 54	4.22 113	4.00 189	1.47 129	1.98 107	3.07 205	2.81 276	6.35 237	0.89 186	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.21 437	0.05 175	0.00 1

cross-raft	2.03 184	0.35 125	2.78 182	1.10 236	0.16 117	3.77 316	0.48 209	7.03 280	3.75 173	5.06 223	5.55 227	6.26 332	1.41 196	1.75 73	0.89 186	0.01 237	0.07 372	0.00 1	0.19 430	0.03 116	0.03 135

PAM_32	3.50 335	0.32 84	5.22 381	1.32 266	0.53 268	7.49 418	0.39 190	9.52 345	3.91 183	5.22 228	5.28 219	16.75 480	7.44 442	4.61 167	0.90 189	0.00 1	0.20 471	0.00 1	0.39 485	0.09 247	0.39 441

11t1	1.62 132	0.26 45	2.53 147	2.37 429	0.24 172	2.58 182	0.06 54	6.66 265	3.00 123	3.40 174	3.01 140	1.14 137	1.94 233	4.18 151	0.91 190	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

raft+_RVC	1.79 146	0.84 347	2.32 128	2.40 430	0.85 312	1.38 57	0.09 77	6.36 245	4.75 234	2.85 156	5.46 224	1.17 139	1.36 195	4.54 164	0.91 190	0.00 1	0.10 408	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.22 398

Gwc-CoAtRS	2.02 183	0.33 101	2.61 157	1.04 230	0.30 195	3.56 293	0.40 194	5.89 225	5.94 282	5.08 224	5.01 200	5.55 310	1.72 222	1.60 65	0.91 190	0.01 237	0.09 396	0.00 1	0.25 454	0.01 24	0.02 86

rvit_0105_3	1.71 138	0.90 363	5.93 409	0.78 186	0.02 3	1.62 83	1.69 391	5.15 172	5.99 287	2.22 140	1.64 93	1.97 172	1.17 180	4.19 152	0.92 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

plain	1.34 111	0.51 233	5.09 371	0.30 110	0.05 16	1.58 78	0.08 69	4.47 126	3.77 176	0.42 74	1.76 98	0.60 118	0.74 134	6.11 218	0.94 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 448	0.02 86

AIO-test2	2.70 256	1.23 413	3.52 263	1.24 251	3.05 444	2.65 196	0.06 54	6.30 243	15.40 473	2.58 148	7.30 285	0.48 105	0.57 117	5.36 191	0.96 195	3.06 518	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.16 331	0.15 356

1test111	1.86 158	0.65 292	2.15 112	2.30 418	0.02 3	5.80 380	0.56 235	8.45 306	3.33 152	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	4.40 161	0.96 195	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.02 71	0.03 135

qqq	1.93 171	0.30 66	2.96 205	1.40 280	0.05 16	1.96 118	0.39 190	8.45 306	3.33 152	3.06 162	3.84 166	4.67 279	2.70 267	4.40 161	0.96 195	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

iRaftStereo_RVC	1.62 132	0.68 303	1.98 91	0.67 179	0.05 16	2.99 241	0.04 34	5.36 197	3.74 172	3.82 187	4.96 197	2.54 185	0.62 122	3.35 122	0.97 198	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.27 422

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 190	0.58 266	2.43 135	1.27 256	0.16 117	1.60 80	0.14 108	5.17 174	5.90 278	7.10 327	10.10 352	3.06 204	1.74 225	1.87 82	0.97 198	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.02 86

RAFT-Test	2.17 198	0.36 135	3.40 253	1.05 233	0.34 214	4.90 362	0.69 275	6.27 241	3.98 187	4.65 211	7.02 274	6.30 335	1.12 168	1.81 77	0.99 200	0.01 237	0.17 457	0.00 1	0.34 477	0.02 71	0.02 86

LL-Strereo2	1.86 158	0.83 346	2.33 129	0.36 131	0.17 127	3.79 318	1.52 381	5.82 222	4.04 194	4.43 200	2.51 126	4.23 258	0.37 71	5.66 200	0.99 200	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.05 365	0.06 199	0.11 315

RALCasStereoNet	1.93 171	1.01 383	2.75 175	1.88 354	1.75 390	2.88 233	0.18 129	4.64 140	4.36 211	2.27 142	5.14 203	2.22 178	0.79 144	7.10 295	1.00 202	0.00 1	0.34 492	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.16 368

riskmin	1.88 163	0.15 1	2.11 111	1.38 278	0.88 314	2.40 160	0.04 34	5.93 226	6.10 292	2.25 141	1.34 80	6.06 326	5.08 391	2.78 108	1.01 203	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

PAM	3.38 322	0.31 71	5.61 401	1.37 276	0.71 296	7.60 424	0.38 189	8.94 326	3.55 165	5.54 236	4.69 189	16.09 474	7.03 434	3.67 131	1.02 204	0.00 1	0.21 474	0.00 1	0.38 482	0.07 217	0.41 446

4D-IteraStereo	1.72 139	0.86 350	3.01 208	0.09 53	2.86 441	3.57 296	1.06 348	3.92 99	5.31 251	5.28 231	1.02 62	3.92 243	0.38 75	1.83 78	1.04 205	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.09 279

UniTT-Stereo	0.83 49	0.33 101	1.98 91	0.92 206	1.27 354	0.54 5	0.11 86	1.35 4	2.94 113	1.67 133	2.09 111	0.20 49	0.31 61	1.57 62	1.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.01 18

raft_robust	2.64 251	1.20 410	2.62 159	1.10 236	0.28 192	1.50 73	0.12 92	6.28 242	9.04 395	6.80 309	7.19 280	3.73 239	2.13 239	9.06 419	1.07 206	0.03 366	0.12 424	0.00 1	0.21 437	0.17 344	0.22 398

CroCo-Stereo	0.99 69	0.89 360	3.19 236	0.46 146	0.44 238	0.38 2	0.05 47	4.61 134	3.95 186	0.48 86	1.78 102	1.01 132	0.27 45	1.11 39	1.07 206	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179
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
test_sample2	2.32 220	0.25 39	3.38 249	2.08 393	0.41 234	2.58 182	0.15 114	9.50 342	4.97 240	3.66 180	4.86 195	4.29 266	3.26 291	5.83 209	1.09 209	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

CASS	2.44 233	0.44 197	3.56 266	0.85 195	0.38 226	3.14 257	0.22 145	9.64 347	4.00 189	6.78 307	7.62 295	3.57 230	3.58 311	3.80 136	1.10 210	0.02 324	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AFF-stereo	2.59 249	0.68 303	2.35 132	1.55 304	0.17 127	1.67 88	0.08 69	5.75 214	6.60 321	6.20 276	12.13 398	6.16 329	2.36 252	4.75 170	1.11 211	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.05 214

x	1.73 141	0.28 50	2.49 144	1.91 358	0.17 127	2.10 127	0.83 311	8.74 323	3.55 165	3.28 169	2.12 117	3.10 206	1.96 234	2.90 111	1.12 212	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

raftrobust	1.86 158	0.74 320	1.94 86	2.15 403	2.24 420	2.74 203	0.53 226	4.89 153	4.05 196	6.09 266	3.89 168	1.64 156	2.55 260	2.44 101	1.12 212	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.08 266

rafts_anoy	1.72 139	0.79 335	2.58 153	2.03 385	1.75 390	2.47 165	0.16 120	5.48 202	6.01 289	3.24 168	2.11 114	1.92 171	1.33 190	3.08 115	1.13 214	0.01 237	0.18 461	0.00 1	0.01 301	0.03 116	0.07 251

CroCo-Stereo Lap2	1.24 103	0.88 357	3.39 251	0.95 213	4.59 502	0.47 4	0.08 69	3.51 71	2.80 106	1.17 125	2.24 119	1.57 155	0.20 29	1.48 58	1.14 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.12 328

RAFT+CT+SA	2.36 225	0.71 312	2.46 140	0.83 192	2.26 421	3.18 262	0.93 333	6.82 273	5.48 255	2.55 147	8.07 307	1.64 156	1.59 214	8.54 390	1.15 216	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.38 482	0.19 363	0.36 438

test_4	2.38 227	0.34 115	2.68 163	0.08 48	0.11 77	3.69 304	1.14 356	3.33 52	3.34 155	4.03 193	17.35 460	3.31 215	0.51 105	6.28 228	1.15 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 396	0.16 331	0.01 18

Reg-Stereo(zero)	1.60 131	0.19 13	2.59 154	0.45 145	0.47 251	1.64 85	0.23 149	3.22 42	5.87 275	4.29 196	3.01 140	4.49 274	1.64 217	2.47 103	1.16 218	0.00 1	0.08 384	0.00 1	0.13 402	0.01 24	0.10 301

GMM-Stereo	3.32 317	0.27 49	2.52 146	0.82 190	0.48 253	2.27 145	4.91 467	5.06 166	3.08 130	7.06 325	16.72 448	6.21 331	3.70 318	7.60 323	1.16 218	0.04 386	0.00 1	0.00 1	0.04 359	0.10 258	4.45 516

Prome-Stereo	3.65 347	0.29 55	1.92 82	0.91 202	0.49 256	2.07 124	4.75 465	4.41 121	3.23 143	9.32 419	20.63 478	4.06 249	7.19 436	7.70 331	1.17 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	4.72 520

SA	3.06 289	0.74 320	3.79 286	1.60 313	0.30 195	3.19 263	1.43 376	6.72 268	9.06 396	4.63 210	10.80 370	2.89 195	4.71 375	9.62 439	1.18 221	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.19 430	0.23 391	0.02 86

MaDis-Stereo	0.80 45	0.69 308	3.02 210	0.33 122	1.83 397	1.22 19	0.06 54	3.41 61	1.49 51	0.31 38	0.38 32	0.42 99	0.51 105	1.14 41	1.21 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

TestStereo1	2.85 269	0.81 341	3.48 259	3.11 466	0.44 238	2.52 170	1.50 379	6.37 247	8.18 376	4.62 207	9.24 336	2.23 179	3.69 316	9.19 424	1.26 223	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.27 410	0.09 279

SA-5K	2.85 269	0.81 341	3.48 259	3.11 466	0.44 238	2.52 170	1.50 379	6.37 247	8.18 376	4.62 207	9.24 336	2.23 179	3.69 316	9.19 424	1.26 223	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.27 410	0.09 279

MIM_Stereo	2.50 243	0.75 322	4.26 321	1.18 247	0.11 77	3.08 248	0.33 178	6.07 230	3.28 147	5.01 221	10.12 353	4.29 266	1.74 225	8.06 359	1.27 225	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.01 301	0.18 355	0.15 356

IPLGR	2.28 214	0.51 233	6.00 411	0.15 82	0.15 110	1.99 121	0.22 145	6.34 244	6.04 290	6.80 309	5.76 229	2.87 194	2.31 250	4.88 173	1.28 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.18 377

Anonymous3	1.76 143	0.44 197	6.37 423	0.33 122	0.50 259	4.33 341	0.54 229	4.43 122	2.48 81	2.21 139	3.24 150	1.53 154	1.14 172	5.64 198	1.29 227	0.17 449	0.23 480	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.15 356

GCST	9.08 487	17.31 533	3.98 304	52.92 556	10.66 529	11.29 469	0.20 138	6.97 277	6.47 316	9.46 420	4.68 188	4.75 281	1.51 201	9.34 431	1.31 228	8.19 530	0.05 334	22.38 538	0.34 477	6.17 522	3.53 511

test_5	2.90 278	0.70 310	3.69 278	2.01 380	3.17 449	4.61 356	1.32 372	6.69 267	7.02 336	2.79 153	7.18 279	4.99 290	4.14 339	7.96 346	1.31 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 341	0.19 363	0.26 418

PCWNet_CMD	2.99 285	0.39 152	4.02 307	0.39 137	0.26 182	2.53 173	0.15 114	9.24 335	9.22 397	7.12 328	11.53 388	6.94 349	2.41 254	4.02 146	1.33 230	0.01 237	0.02 239	0.02 414	0.00 1	0.05 175	0.07 251

Sa-1000	3.55 340	0.75 322	3.63 274	1.91 358	0.30 195	3.55 292	1.63 387	7.39 286	8.54 389	7.70 357	17.44 461	4.00 246	2.82 277	9.44 436	1.33 230	0.00 1	0.10 408	0.00 1	0.18 425	0.21 378	0.04 179

TransformOpticalFlow	3.38 322	0.70 310	4.54 339	1.00 221	0.30 195	3.56 293	0.14 108	9.67 348	7.30 345	5.55 237	13.34 416	6.74 346	5.03 388	8.22 375	1.34 232	0.00 1	0.01 178	0.01 383	0.00 1	0.04 145	0.11 315

MSMDNet	2.99 285	0.39 152	4.02 307	0.40 139	0.25 175	2.53 173	0.16 120	9.35 339	9.25 398	7.08 326	11.39 383	6.93 348	2.43 255	4.01 145	1.34 232	0.01 237	0.02 239	0.02 414	0.00 1	0.05 175	0.07 251

GrayStereo	3.74 353	0.20 18	1.94 86	1.55 304	0.60 276	3.12 255	8.22 502	5.76 216	3.32 151	10.40 444	16.66 447	5.81 321	8.60 462	6.57 255	1.37 234	0.01 237	0.00 1	0.01 383	0.63 498	0.02 71	0.04 179

anonymousa	3.80 362	0.55 253	3.35 247	1.24 251	3.74 471	9.04 440	0.36 182	6.74 269	4.03 192	7.72 358	19.64 471	10.62 419	6.01 413	1.52 60	1.40 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 365	0.00 1	0.03 135

STrans-v2	3.43 330	0.73 316	4.82 355	0.26 105	0.60 276	3.00 242	1.19 361	10.41 371	7.22 342	5.79 242	10.97 377	6.75 347	7.03 434	8.25 376	1.40 235	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.18 377

GANet-ADL	2.20 202	0.50 227	3.27 241	2.02 382	0.11 77	2.21 140	0.48 209	8.64 320	6.79 327	4.56 205	5.83 232	3.98 245	1.27 189	2.68 106	1.43 237	0.04 386	0.08 384	0.02 414	0.00 1	0.15 324	0.03 135

TRStereo	2.36 225	3.10 491	4.70 351	1.99 375	2.08 409	2.61 188	1.11 354	8.79 325	3.73 171	3.19 166	3.04 143	3.96 244	0.77 139	5.92 211	1.44 238	0.03 366	0.14 438	0.00 1	0.29 463	0.08 229	0.25 412

ARAFT	3.13 296	1.11 400	7.34 445	0.42 140	0.14 105	4.52 352	2.99 423	7.41 287	5.97 285	8.85 405	7.06 278	5.20 300	1.25 188	8.49 388	1.44 238	0.00 1	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.33 428	0.11 315

H2IRNET	2.16 196	0.45 205	2.60 155	1.22 249	0.03 11	1.98 119	0.13 101	4.73 145	7.04 337	1.15 123	7.79 303	5.88 322	3.39 300	4.97 180	1.45 240	0.01 237	0.00 1	0.04 443	0.17 418	0.19 363	0.03 135

FACV-RUCA	2.21 203	0.34 115	3.59 268	1.30 263	2.90 442	2.22 142	1.25 364	7.98 297	5.71 271	3.59 178	7.21 281	1.14 137	1.60 215	3.12 116	1.46 241	0.01 237	0.03 289	0.10 468	0.04 359	0.35 433	0.17 373

DN-CSS_ROB	2.69 253	1.40 429	5.34 386	2.31 424	0.75 300	3.14 257	0.06 54	6.11 232	3.87 179	5.34 233	12.18 401	2.34 181	1.22 185	7.84 340	1.48 242	0.03 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 433	0.03 135

DeepStereo_RVC	2.05 186	0.39 152	2.87 198	0.14 80	0.17 127	3.51 288	0.70 278	5.21 176	3.00 123	6.27 284	4.13 174	3.47 223	4.53 367	4.81 171	1.49 243	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.18 377

CFNet_ucs	3.07 290	0.44 197	4.05 311	0.54 156	0.37 224	3.08 248	0.19 132	9.80 351	8.49 388	7.64 355	12.62 407	5.67 316	1.76 229	4.96 179	1.51 244	0.00 1	0.04 318	0.01 383	0.00 1	0.09 247	0.11 315

UDGNet	2.73 260	7.09 517	3.90 298	2.71 446	0.06 27	2.98 240	0.20 138	4.63 137	8.58 391	2.69 149	2.70 131	0.95 130	1.01 159	6.27 227	1.51 244	1.28 505	0.00 1	5.24 527	0.94 509	1.70 500	0.13 336

EAI-Stereo	2.31 218	0.44 197	2.72 171	0.68 180	0.56 272	3.51 288	2.62 415	11.42 401	4.14 203	2.09 138	7.23 283	1.21 140	0.91 151	5.67 202	1.51 244	0.01 237	0.25 486	0.00 1	0.88 507	0.04 145	0.26 418

NF-Stereo	2.24 205	0.33 101	3.00 206	2.04 387	0.10 67	3.46 276	0.43 199	6.51 259	3.17 137	6.84 311	5.24 214	2.67 190	1.34 192	8.17 370	1.53 247	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

CFNet_pseudo	2.81 266	0.42 180	4.04 310	0.33 122	0.24 172	2.59 185	0.12 92	8.20 301	7.66 356	7.04 324	10.42 361	6.56 342	2.05 237	4.88 173	1.53 247	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.05 175	0.07 251

ccs_rob	2.81 266	0.42 180	4.06 312	0.33 122	0.25 175	2.59 185	0.12 92	8.19 300	7.68 357	7.02 321	10.37 360	6.54 338	2.06 238	4.88 173	1.53 247	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.05 175	0.07 251

FTStereo	4.55 413	0.36 135	2.18 120	0.94 209	0.38 226	2.60 187	8.82 505	4.98 162	3.17 137	10.88 454	30.35 514	5.60 315	7.60 448	7.62 325	1.55 250	0.17 449	0.00 1	0.05 450	0.00 1	0.03 116	3.80 514

OCTAStereo	2.24 205	0.33 101	3.03 212	2.04 387	0.10 67	3.45 275	0.43 199	6.50 256	3.17 137	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.33 190	8.18 371	1.56 251	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

test-1	1.82 153	0.45 205	5.42 388	0.89 200	0.41 234	2.14 133	0.56 235	5.75 214	4.15 204	3.28 169	5.11 202	3.61 231	0.70 129	1.53 61	1.56 251	0.02 324	0.34 492	0.00 1	0.08 378	0.02 71	0.30 430

RE-Stereo	2.25 210	0.33 101	3.03 212	2.04 387	0.10 67	3.47 278	0.43 199	6.50 256	3.18 140	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.34 192	8.18 371	1.58 253	0.01 237	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.01 18

TVStereo	2.25 210	0.33 101	3.03 212	2.04 387	0.10 67	3.47 278	0.43 199	6.50 256	3.18 140	6.84 311	5.20 209	2.65 187	1.34 192	8.18 371	1.58 253	0.01 237	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.01 18

RALAANet	2.46 238	1.09 396	3.70 281	2.55 441	0.80 307	3.37 272	0.15 114	7.44 288	5.54 259	5.65 239	6.01 235	3.54 228	1.13 171	6.34 235	1.58 253	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.05 365	0.21 378	0.03 135

UGAM-zero	3.51 336	0.33 101	4.44 332	0.88 198	0.65 285	3.52 291	0.16 120	11.35 398	2.71 98	5.09 225	5.82 231	15.28 467	9.14 470	8.38 380	1.61 256	0.00 1	0.16 453	0.00 1	0.46 493	0.02 71	0.19 388

DualNet (step1)	3.91 373	1.11 400	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	6.58 256	1.62 257	1.49 509	0.03 289	3.10 518	2.99 524	0.20 367	0.15 356

test_sample7	3.30 309	0.47 213	3.43 258	1.98 373	0.35 217	4.33 341	1.88 397	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	6.58 256	1.62 257	0.06 407	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.06 232

PFNet+	2.35 223	0.31 71	3.69 278	0.79 187	0.17 127	3.15 260	0.75 291	4.52 128	6.30 305	7.90 367	6.34 255	2.53 184	1.18 181	7.72 334	1.62 257	0.03 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

xyz-stereo-finetune	1.20 97	0.44 197	2.19 121	0.08 48	0.05 16	3.16 261	0.68 270	3.41 61	2.58 90	0.81 110	1.77 99	0.68 120	0.37 71	6.20 224	1.63 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

GMStereo_Zeroshot	2.77 262	1.98 471	5.14 375	1.53 300	0.36 220	3.56 293	0.10 81	5.57 206	5.91 280	6.89 316	7.02 274	8.50 387	0.91 151	6.01 215	1.65 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 367	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 342	1.29 424	12.46 486	1.53 300	0.98 329	3.48 281	0.81 305	11.99 420	4.40 213	4.33 198	11.05 379	8.83 391	2.02 236	4.52 163	1.66 262	0.01 237	0.14 438	0.00 1	0.68 502	0.86 483	0.44 453

AIO-test1	2.22 204	0.76 325	2.78 182	0.30 110	4.38 490	2.48 167	0.96 339	5.59 207	14.64 465	0.74 105	2.86 135	0.92 128	0.30 58	5.64 198	1.67 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 341	0.17 344	0.14 345

UCFNet_RVC	3.09 291	0.77 328	2.27 127	2.35 427	1.79 394	3.50 285	1.06 348	12.12 429	6.91 330	4.71 213	7.67 298	7.58 362	4.40 358	4.95 178	1.67 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.01 18

ASMatch	3.32 317	0.50 227	3.32 245	1.72 332	0.45 243	1.93 113	0.68 270	6.42 253	3.89 181	6.18 274	22.30 485	4.61 278	4.82 383	7.65 326	1.70 265	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.03 341	0.01 24	0.18 377

DAS	3.74 353	0.35 125	5.19 379	1.99 375	3.74 471	2.36 154	3.22 430	7.77 290	9.27 399	8.70 398	12.08 396	4.45 271	5.43 401	8.39 381	1.71 266	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

SepStereo	3.78 359	0.35 125	5.19 379	1.99 375	3.74 471	2.36 154	3.22 430	7.77 290	9.27 399	8.70 398	12.08 396	4.45 271	5.43 401	9.18 423	1.71 266	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

PSM-softLoss	2.24 205	0.34 115	3.42 255	1.81 344	0.17 127	2.74 203	0.39 190	6.17 237	2.92 111	6.26 282	6.29 251	2.96 197	0.97 157	8.68 399	1.71 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

KMStereo	2.24 205	0.34 115	3.42 255	1.81 344	0.17 127	2.74 203	0.39 190	6.17 237	2.92 111	6.26 282	6.29 251	2.96 197	0.97 157	8.68 399	1.71 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

OMP-Stereo	3.03 287	0.93 373	2.72 171	4.21 504	0.51 263	2.19 138	1.25 364	6.19 239	6.00 288	7.99 372	6.21 246	8.50 387	2.49 257	9.44 436	1.74 270	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.05 214

MIF-Stereo (partial)	1.29 109	0.33 101	3.02 210	0.03 6	1.12 342	1.26 39	0.13 101	4.46 124	3.75 173	0.35 49	2.39 125	0.31 81	0.74 134	6.09 217	1.76 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.04 179

BUS	2.49 240	0.32 84	3.05 220	0.46 146	0.46 244	7.12 409	0.50 221	9.05 329	4.69 229	6.11 268	6.15 241	5.29 302	0.83 146	3.91 139	1.77 272	0.01 237	0.03 289	0.03 431	0.00 1	0.04 145	0.00 1

NINENet	3.09 291	0.56 259	3.22 238	1.61 314	1.37 364	7.12 409	0.50 221	11.88 416	5.63 264	6.63 304	8.40 313	5.29 302	0.83 146	6.51 250	1.77 272	0.15 443	0.07 372	0.07 460	0.00 1	0.09 247	0.00 1

RAFT	2.57 247	0.76 325	3.09 227	0.91 202	0.09 59	2.41 161	0.94 335	5.35 195	2.65 93	6.11 268	7.21 281	9.43 399	4.30 352	5.73 206	1.77 272	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.02 325	0.46 456	0.08 266

CRE-IMP	1.95 173	0.35 125	2.68 163	0.27 109	0.17 127	3.90 323	0.85 321	5.14 170	2.87 109	5.74 240	4.14 175	3.49 225	0.83 146	6.40 238	1.80 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.19 388

DIP-Stereo	1.97 178	0.64 286	2.95 203	0.17 86	0.10 67	4.83 360	0.13 101	8.60 318	4.06 199	6.42 295	4.92 196	0.44 102	0.72 132	3.57 129	1.80 275	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	4.28 401	1.43 430	7.17 441	2.91 456	1.26 352	4.36 344	1.62 386	13.64 462	10.25 420	9.83 429	11.41 384	7.68 364	4.00 333	7.75 336	1.85 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 438	0.09 279

HBP-ISP	4.09 383	1.05 389	4.10 316	1.87 351	1.31 361	7.56 420	3.98 446	11.26 392	9.94 413	7.81 361	14.44 429	3.23 212	4.27 347	8.89 414	1.87 278	0.06 407	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.04 179

ADStereo(finetuned)	2.26 213	0.64 286	5.22 381	0.31 114	0.18 142	1.71 97	0.25 156	5.23 177	8.46 385	6.06 264	5.30 220	1.41 145	6.37 418	1.87 82	1.87 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.18 377

test_sample1	2.31 218	0.26 45	3.29 242	2.08 393	0.46 244	2.62 191	0.05 47	9.88 353	4.23 207	3.90 188	3.92 170	3.49 225	4.44 360	5.67 202	1.88 280	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

IIG-Stereo	3.16 299	0.75 322	2.83 189	4.08 499	0.21 161	2.56 179	0.74 289	6.55 261	5.56 262	8.39 389	9.38 342	7.94 372	2.79 275	9.50 438	1.89 281	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.04 179

BSDual-CNN	2.69 253	0.32 84	3.05 220	0.46 146	0.46 244	7.13 411	1.63 387	9.05 329	4.69 229	6.11 268	6.15 241	6.26 332	2.54 258	3.91 139	1.91 282	0.01 237	0.03 289	0.03 431	0.00 1	0.04 145	0.00 1

psmg	3.10 294	0.32 84	3.05 220	0.54 156	0.46 244	8.68 435	2.84 421	9.87 352	4.69 229	8.08 373	8.69 317	6.26 332	2.54 258	3.91 139	1.91 282	0.01 237	0.04 318	0.06 454	0.00 1	0.11 278	0.00 1

DCANet-4	2.03 184	0.34 115	5.30 385	0.31 114	0.18 142	1.69 92	0.12 92	4.95 156	8.55 390	5.78 241	5.17 204	1.12 136	2.82 277	2.11 94	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 377

fff	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 377

csc	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 377

cscssc	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 445	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 377

AdaStereo	3.09 291	0.58 266	3.04 215	2.84 454	0.48 253	4.08 331	1.29 370	12.16 431	7.77 364	6.03 261	9.62 345	5.79 320	1.53 210	4.56 165	1.93 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86
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.
StereoVision	2.25 210	0.72 313	4.00 306	1.03 225	2.64 434	1.91 111	0.28 162	5.83 223	4.43 214	1.89 137	10.65 368	3.88 242	0.52 108	5.13 185	1.98 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.03 135

MIPNet	2.06 187	0.69 308	4.57 345	0.32 117	0.21 161	1.92 112	0.19 132	6.89 275	5.64 265	5.48 235	4.02 171	2.02 173	3.50 306	3.32 121	2.01 290	0.00 1	0.01 178	0.01 383	0.01 301	0.20 367	0.13 336

NRIStereo	2.14 193	0.35 125	2.65 162	1.10 236	0.14 105	3.05 247	0.86 322	5.35 195	3.18 140	6.24 279	3.36 156	4.17 257	1.82 231	8.12 363	2.01 290	0.00 1	0.10 408	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.19 388

DCANet	2.08 188	0.64 286	3.81 289	0.31 114	0.17 127	1.70 96	0.25 156	5.23 177	8.47 386	6.07 265	5.30 220	1.41 145	4.23 345	1.85 79	2.02 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.19 388

111	2.78 263	0.92 370	3.81 289	0.22 97	0.07 35	2.83 226	0.70 278	6.03 228	14.00 460	3.22 167	8.93 322	5.48 309	3.30 293	3.66 130	2.03 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.29 428

pcwnet_v2	4.20 392	0.36 135	8.53 460	1.33 267	1.12 342	3.43 274	0.41 195	12.85 448	14.16 462	9.90 433	14.29 427	5.90 323	3.03 284	6.20 224	2.06 294	0.01 237	0.05 334	0.04 443	0.02 325	0.16 331	0.18 377

PFNet	2.93 281	0.40 162	5.51 396	2.13 401	0.84 311	3.11 254	0.75 291	6.78 270	4.79 235	9.98 435	6.00 234	4.78 283	2.13 239	8.33 378	2.11 295	0.19 453	0.06 352	0.00 1	0.11 396	0.20 367	0.35 436

Pruner-Stereo	2.49 240	0.40 162	2.46 140	1.80 342	0.25 175	3.51 288	0.77 295	6.03 228	4.92 238	8.91 407	6.09 236	4.45 271	1.11 167	6.99 286	2.11 295	0.02 324	0.00 1	0.02 414	0.00 1	0.01 24	0.04 179

RAFT-345	3.27 306	0.41 173	2.88 199	1.02 223	0.21 161	2.63 193	0.48 209	3.76 91	5.51 258	7.35 343	24.88 498	4.25 260	1.76 229	8.15 366	2.13 297	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

RAFT-RH_RVC	3.96 376	0.46 211	2.93 202	1.55 304	0.42 237	3.14 257	0.14 108	3.70 81	5.98 286	11.25 461	32.23 518	5.29 302	1.68 218	8.13 364	2.14 298	0.08 421	0.00 1	0.00 1	0.03 341	0.01 24	0.00 1

test_sample5	2.91 280	0.40 162	4.33 325	1.81 344	0.50 259	3.33 269	0.17 125	11.27 394	6.55 319	6.18 274	8.35 312	3.65 232	2.71 270	6.61 258	2.15 299	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

DualNet	3.05 288	0.40 162	4.33 325	1.81 344	0.50 259	3.33 269	0.17 125	11.27 394	6.55 319	6.50 298	10.86 374	3.65 232	2.71 270	6.61 258	2.15 299	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

IRAFT_RVC	2.85 269	0.41 173	3.32 245	2.09 396	0.41 234	2.92 235	5.22 472	6.41 252	3.63 168	6.53 301	5.48 225	5.09 297	4.88 385	8.20 374	2.15 299	0.01 237	0.17 457	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.04 179

ACRE	2.41 228	1.08 394	5.11 372	0.55 159	2.05 407	2.65 196	0.78 300	5.26 188	4.67 228	7.59 353	9.20 329	1.70 159	1.08 166	3.74 134	2.18 302	0.01 237	0.18 461	0.02 414	0.08 378	0.22 384	0.10 301

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 273	0.99 381	7.52 452	1.52 296	0.92 321	2.94 237	0.03 30	9.31 338	3.81 177	2.42 146	5.86 233	9.23 395	4.64 372	4.31 158	2.19 303	0.02 324	0.18 461	0.00 1	0.54 497	0.35 433	0.35 436

IPLGR_C	2.44 233	1.17 408	4.94 361	0.62 171	2.08 409	2.65 196	0.80 303	5.60 208	4.79 235	7.87 364	9.23 331	1.67 158	1.15 174	3.43 125	2.23 304	0.01 237	0.19 467	0.02 414	0.08 378	0.22 384	0.10 301

GANet-RSSM	3.27 306	0.60 273	3.38 249	2.94 461	2.00 406	2.61 188	0.48 209	10.93 387	6.11 295	5.47 234	10.20 355	6.57 343	5.44 404	6.25 226	2.23 304	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.00 1	0.17 344	0.03 135

DLNR_Zeroshot_test	24.70 539	50.77 557	90.11 564	98.11 573	97.34 571	1.38 57	0.12 92	22.79 528	3.09 133	1.07 122	2.95 139	0.71 122	0.29 51	6.93 279	2.29 306	38.56 555	0.37 497	0.00 1	0.30 469	76.73 567	0.09 279

Anonymous_2	4.14 387	0.62 282	3.21 237	1.40 280	1.43 368	5.19 367	0.32 174	6.63 263	4.38 212	4.48 204	2.30 121	8.08 375	7.00 432	5.37 192	2.29 306	0.23 460	0.75 511	5.20 526	18.12 551	5.66 519	0.23 404

CIPLG	2.47 239	1.10 398	4.71 352	0.63 174	2.15 414	2.67 200	0.77 295	5.19 175	4.73 232	7.85 363	9.56 344	1.72 160	1.14 172	4.20 154	2.34 308	0.01 237	0.19 467	0.02 414	0.09 389	0.23 391	0.08 266

NOSS_ROB	3.30 309	0.46 211	2.62 159	2.08 393	1.01 334	5.60 376	0.74 289	10.37 369	11.48 441	5.15 226	8.43 314	5.67 316	1.73 223	7.97 348	2.34 308	0.02 324	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.14 345

IPLG	2.43 231	0.66 298	4.77 354	0.54 156	0.31 203	3.01 243	0.26 158	6.15 234	5.55 260	7.69 356	6.21 246	1.89 167	1.74 225	7.19 302	2.35 310	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.12 328

test_sample4	2.87 275	0.40 162	4.54 339	1.80 342	0.54 270	3.95 326	0.15 114	11.48 403	6.49 318	6.33 291	6.81 265	3.68 236	2.65 265	6.11 218	2.36 311	0.02 324	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

MyStereo05	2.94 282	0.66 298	5.25 384	1.10 236	0.96 327	2.57 180	0.10 81	8.53 312	12.34 452	6.28 285	3.88 167	3.18 211	3.30 293	7.81 339	2.37 312	0.01 237	0.08 384	0.00 1	0.01 301	0.13 310	0.15 356

CoDeX	3.43 330	0.68 303	4.49 335	0.98 219	1.65 379	6.37 392	2.14 402	13.23 457	6.07 291	7.23 336	8.95 323	4.09 251	3.79 327	6.31 231	2.37 312	0.03 366	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.15 356

SFCPSM	3.29 308	0.43 191	5.11 372	0.34 127	0.94 325	8.48 431	2.15 403	14.51 473	5.29 250	7.00 320	7.65 297	3.43 217	2.59 262	5.11 184	2.37 312	0.01 237	0.03 289	0.01 383	0.07 373	0.13 310	0.15 356

test_sample3	2.87 275	0.37 142	4.45 333	1.95 368	0.59 274	4.69 357	0.16 120	11.50 404	6.45 315	5.82 246	6.44 257	3.76 240	2.64 263	6.01 215	2.41 315	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

HHNet	2.59 249	0.55 253	2.55 149	0.20 92	0.32 207	2.84 227	0.94 335	5.77 219	5.14 246	7.33 342	13.80 421	0.94 129	3.20 289	5.27 189	2.41 315	0.13 440	0.02 239	0.06 454	0.00 1	0.23 391	0.03 135

hknet	3.31 311	0.42 180	4.68 349	0.46 146	1.17 347	7.13 411	1.63 387	9.05 329	6.91 330	6.11 268	6.15 241	9.66 402	2.85 279	7.48 319	2.45 317	0.01 237	0.03 289	0.03 431	0.00 1	0.04 145	0.00 1

FENet	2.19 201	0.34 115	3.04 215	2.05 391	0.26 182	2.82 224	0.13 101	7.02 279	5.55 260	4.97 220	1.94 105	4.91 288	3.39 300	4.71 169	2.50 318	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 396

AACVNet	3.33 319	1.03 387	3.56 266	3.46 480	0.63 282	3.09 250	0.28 162	8.78 324	3.43 158	5.99 259	10.64 367	10.08 409	4.03 337	8.69 401	2.51 319	0.03 366	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.26 404	0.06 232

psm_up	3.85 365	0.82 344	3.01 208	2.00 379	2.58 432	5.28 372	3.34 434	10.85 385	6.33 308	7.27 339	7.32 286	10.15 410	9.02 468	6.19 222	2.51 319	0.22 459	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.03 135

GES	2.49 240	0.38 148	4.29 323	1.58 309	0.05 16	4.58 354	1.07 350	9.70 349	3.39 156	5.21 227	6.64 260	1.84 166	3.36 295	4.86 172	2.54 321	0.06 407	0.01 178	0.06 454	0.01 301	0.12 295	0.03 135

ToySt	2.69 253	0.55 253	7.03 438	1.03 225	0.10 67	3.49 283	1.04 346	6.38 251	4.55 223	2.69 149	6.28 250	7.95 374	4.38 356	5.08 182	2.58 322	0.01 237	0.11 417	0.00 1	0.04 359	0.28 412	0.19 388

test_sample6	3.14 298	0.41 173	4.42 330	1.92 362	0.49 256	3.25 266	0.21 143	11.30 396	6.69 323	6.50 298	10.86 374	4.03 247	2.93 283	7.06 292	2.65 323	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.06 232

CVANet_RVC	4.16 390	1.16 407	3.60 269	1.94 367	1.46 369	3.92 325	4.68 463	10.89 386	8.34 381	7.58 352	10.84 372	10.27 414	6.62 425	8.56 391	2.69 324	0.39 477	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.21 378	0.09 279

rvit_105_1	2.44 233	0.80 339	5.08 370	1.77 338	0.09 59	1.95 115	3.62 442	5.62 211	8.21 378	4.85 216	2.07 110	3.15 209	1.58 213	7.08 293	2.71 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.04 145	0.08 266

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 436	5.36 508	5.02 364	3.75 493	3.57 465	15.81 495	4.27 453	11.72 411	6.96 332	7.23 336	8.47 315	9.09 394	2.66 266	9.36 432	2.71 325	7.49 527	2.32 523	2.01 516	0.08 378	6.77 525	4.67 519

HSM	4.00 381	0.79 335	3.16 233	1.59 312	2.17 415	6.77 402	1.11 354	12.28 434	6.35 310	6.75 305	8.11 309	13.90 455	5.37 397	8.85 411	2.71 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

SQANet	7.64 469	3.40 497	5.49 393	11.73 528	9.62 527	11.96 477	2.82 420	11.33 397	6.10 292	8.33 383	11.49 387	11.00 429	5.16 393	10.12 448	2.72 328	8.92 531	2.21 521	10.41 530	1.58 519	11.13 530	7.39 529

MyStereo04	2.95 283	0.79 335	5.38 387	1.03 225	1.11 340	2.63 193	0.46 206	10.00 359	12.44 453	4.19 195	3.91 169	3.04 203	3.60 312	7.34 310	2.74 329	0.00 1	0.09 396	0.00 1	0.01 301	0.11 278	0.09 279

HCRNet	2.56 245	0.53 245	3.35 247	0.24 101	3.39 458	2.19 138	0.23 149	6.89 275	5.50 256	5.26 230	4.79 190	5.27 301	2.78 274	7.71 332	2.89 330	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.04 179

PS-NSSS	3.90 370	1.84 462	4.55 342	0.87 197	2.95 443	4.10 333	2.00 400	10.77 382	8.23 379	6.75 305	14.63 431	5.01 294	2.24 244	8.41 383	2.91 331	0.33 472	0.03 289	0.83 506	0.00 1	0.82 481	0.70 476

DCVSM-stereo	3.13 296	0.37 142	2.95 203	1.51 294	0.80 307	2.75 208	0.49 219	6.79 271	5.25 249	11.43 463	5.57 228	10.79 423	5.30 395	5.25 187	2.95 332	0.03 366	0.09 396	0.03 431	0.00 1	0.12 295	0.09 279

CFNet	3.72 352	1.10 398	5.03 366	2.49 437	1.59 373	4.90 362	0.22 145	11.38 400	9.88 412	4.80 215	11.25 382	6.44 337	3.68 315	8.33 378	3.00 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.07 251

GwcNet-ADL	2.65 252	0.48 220	3.84 295	0.82 190	0.33 212	2.04 123	0.69 275	8.07 298	9.42 402	6.05 262	6.66 261	4.14 255	1.73 223	5.40 194	3.01 334	0.08 421	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

STTStereo	3.60 345	0.93 373	6.34 422	2.71 446	2.23 419	3.68 303	0.63 256	9.42 340	6.73 325	9.87 431	6.97 268	8.84 392	3.65 314	6.85 273	3.04 335	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.02 86

TDLM	4.11 384	1.11 400	3.54 264	1.62 318	1.04 335	3.91 324	7.41 500	10.60 374	10.67 431	6.38 293	12.59 406	5.95 324	4.77 378	8.79 409	3.04 335	0.58 488	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.19 363	0.12 328

DeepPruner_ROB	3.52 337	1.14 405	4.06 312	1.12 242	1.65 379	3.65 299	0.83 311	13.96 465	4.47 218	7.80 360	10.84 372	7.05 355	2.16 242	8.14 365	3.08 337	0.07 416	0.03 289	0.00 1	0.01 301	0.32 424	0.06 232

CC-Net-ROB	7.68 470	9.21 524	7.46 449	3.82 494	3.66 469	15.68 494	5.02 469	17.95 498	10.45 427	6.44 297	14.00 423	7.63 363	4.77 378	10.75 457	3.10 338	5.99 524	2.46 526	16.28 534	1.08 511	6.30 523	1.56 497

PSMNet-RSSM	3.33 319	0.77 328	3.22 238	2.12 399	1.90 403	2.33 152	0.71 281	11.17 389	5.83 273	5.90 257	11.43 386	7.04 353	4.83 384	5.96 213	3.17 339	0.00 1	0.00 1	0.02 414	0.00 1	0.08 229	0.02 86

FADNet-RVC-Resample	3.79 360	1.62 447	12.06 482	1.43 285	0.66 286	5.94 385	2.41 406	10.18 367	8.58 391	6.28 285	4.22 177	5.33 306	4.80 382	7.71 332	3.19 340	0.17 449	0.21 474	0.17 482	0.12 399	0.41 451	0.29 428

DMCA-RVC	3.17 300	1.26 417	6.39 425	2.10 398	1.51 371	3.02 244	0.56 235	7.84 294	5.06 242	9.23 416	5.19 208	8.46 383	2.72 272	6.31 231	3.22 341	0.06 407	0.11 417	0.09 466	0.02 325	0.16 331	0.08 266

MLCV	3.44 333	0.88 357	5.60 400	1.39 279	0.25 175	4.36 344	0.33 178	7.25 283	7.28 344	9.17 415	12.24 403	5.09 297	2.47 256	9.15 422	3.23 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.02 86

CRFU-Net	4.45 404	0.67 301	5.02 364	2.78 451	1.32 362	12.67 483	3.35 435	11.26 392	3.52 162	10.06 437	9.30 341	10.91 427	6.92 431	7.26 305	3.24 343	0.15 443	0.16 453	0.16 479	0.00 1	0.26 404	0.05 214

SACVNet	4.15 389	1.26 417	3.81 289	3.12 468	1.68 384	3.09 250	2.85 422	11.91 417	5.96 283	10.52 447	11.20 380	10.59 417	3.95 332	8.97 416	3.25 344	0.08 421	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.32 424	0.44 453

IER	3.20 303	0.54 249	5.13 374	0.58 165	1.59 373	7.29 414	0.56 235	6.36 245	4.95 239	7.44 347	8.84 318	6.20 330	6.26 415	4.88 173	3.29 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

HSM-Net_RVC	4.20 392	0.32 84	2.76 179	0.63 174	0.69 291	6.95 406	1.69 391	11.96 419	8.36 382	8.83 404	12.17 400	15.18 466	4.21 343	6.91 278	3.30 346	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	3.68 349	0.91 367	7.94 455	2.97 463	0.34 214	4.44 350	0.48 209	7.70 289	9.74 408	7.72 358	12.74 410	4.03 247	2.87 281	8.05 355	3.37 347	0.02 324	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.09 279

CFNet-ft	3.31 311	0.94 376	2.69 165	1.50 291	2.38 424	2.81 221	0.68 270	8.35 302	7.43 347	4.45 201	9.94 350	10.20 412	4.60 368	6.50 249	3.41 348	0.00 1	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.22 384	0.03 135

CFNet_RVC	3.31 311	0.94 376	2.69 165	1.50 291	2.38 424	2.81 221	0.68 270	8.35 302	7.43 347	4.45 201	9.94 350	10.20 412	4.60 368	6.49 247	3.41 348	0.00 1	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.22 384	0.03 135

gwcnet-sp	3.31 311	1.47 433	7.26 442	1.73 333	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

scenet	3.31 311	1.47 433	7.26 442	1.73 333	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

ssnet	3.31 311	1.47 433	7.26 442	1.73 333	0.69 291	7.57 421	1.14 356	8.59 314	6.17 299	8.57 394	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 364	1.06 391	5.23 383	2.72 448	3.27 452	4.36 344	0.61 252	10.71 379	7.56 352	8.75 400	7.89 305	9.86 404	3.90 331	7.15 301	3.44 350	0.14 441	0.02 239	0.02 414	0.03 341	0.04 145	0.03 135
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	4.23 395	1.02 385	4.90 359	2.18 405	0.93 324	2.92 235	0.37 184	15.10 480	16.91 483	7.89 366	10.51 364	7.03 351	3.07 287	8.16 367	3.46 354	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.02 86

xyz-stereo-finetune2	1.82 153	0.51 233	2.22 123	0.10 55	0.05 16	6.49 395	0.17 125	3.59 77	2.15 66	0.63 99	6.19 244	0.49 106	3.44 304	6.93 279	3.48 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18

CBMV_ROB	4.14 387	0.52 241	3.14 231	1.30 263	0.77 304	6.92 405	1.97 399	10.11 365	9.58 405	8.92 408	14.20 426	7.12 357	5.90 410	8.65 397	3.50 356	0.01 237	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.09 279

DispNO	3.25 305	0.72 313	6.85 435	1.95 368	1.34 363	3.49 283	0.84 315	8.14 299	6.30 305	6.34 292	7.76 302	6.30 335	4.28 351	6.93 279	3.51 357	0.00 1	0.03 289	0.03 431	0.12 399	0.07 217	0.07 251

SMFormer	3.54 338	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 437	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	3.51 357	0.07 416	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.04 179

tta	3.54 338	0.39 152	3.61 270	1.69 324	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 437	10.41 421	7.16 331	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	3.51 357	0.07 416	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

THIR-Stereo	3.86 366	0.77 328	2.62 159	0.12 64	0.13 99	4.25 337	6.63 490	5.30 190	4.18 205	10.33 441	17.13 455	6.58 344	7.62 449	7.78 337	3.51 357	0.01 237	0.07 372	0.07 460	0.00 1	0.11 278	0.02 86

ICVP	2.32 220	0.38 148	2.89 201	0.92 206	0.70 295	2.55 177	0.87 324	9.97 356	3.99 188	4.13 194	8.97 326	2.71 191	1.69 219	2.52 104	3.52 361	0.05 398	0.24 485	0.01 383	0.01 301	0.11 278	0.13 336
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LMCR-Stereo	3.63 346	1.29 424	4.20 319	2.54 439	0.17 127	8.08 428	1.52 381	11.46 402	4.73 232	8.45 392	10.66 369	1.91 170	5.03 388	7.69 330	3.58 362	0.92 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 437	0.02 86

UGAM	3.90 370	0.48 220	4.69 350	0.17 86	0.08 51	3.67 300	1.22 362	4.81 149	14.45 464	4.59 206	11.94 394	14.20 458	3.80 328	9.92 443	3.61 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 325	0.32 424	0.07 251

CSP-Net	4.12 385	1.28 422	3.70 281	1.54 302	1.06 336	13.28 488	2.33 405	12.96 451	5.45 254	8.87 406	8.54 316	8.43 382	3.03 284	8.16 367	3.65 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.03 135

DRaft	3.74 353	0.43 191	2.60 155	0.12 64	0.15 110	4.76 358	1.34 373	5.33 194	4.31 209	10.30 440	21.91 482	3.27 213	8.83 464	7.36 312	3.66 365	0.05 398	0.10 408	0.00 1	0.14 403	0.10 258	0.14 345

CrosDoStereo	3.96 376	0.45 205	3.04 215	0.32 117	0.20 158	3.28 267	11.63 523	5.76 216	4.45 216	9.04 411	16.58 445	4.99 290	7.45 443	8.04 352	3.72 366	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.16 331	0.10 301

DeepStereo_LL	3.96 376	0.45 205	3.04 215	0.32 117	0.20 158	3.28 267	11.63 523	5.76 216	4.45 216	9.04 411	16.58 445	4.99 290	7.45 443	8.04 352	3.72 366	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.16 331	0.10 301

FADNet	4.23 395	1.65 450	11.75 481	1.64 320	0.80 307	4.80 359	0.77 295	13.76 464	11.65 443	3.97 190	5.24 214	9.62 401	5.14 392	8.40 382	3.78 368	0.21 457	0.04 318	0.07 460	0.05 365	1.14 489	0.10 301

cf-r	3.42 329	0.81 341	3.97 300	2.41 433	2.78 438	2.85 228	0.64 260	8.44 305	6.32 307	6.25 281	11.57 389	8.97 393	3.54 310	5.93 212	3.83 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.07 251

DEmStereo	3.79 360	0.37 142	3.69 278	0.17 86	0.17 127	5.28 372	2.54 410	4.35 116	3.70 169	8.21 381	20.15 472	5.13 299	10.38 482	7.65 326	3.85 370	0.01 237	0.01 178	0.01 383	0.00 1	0.02 71	0.06 232

HITNet	2.79 265	0.77 328	4.02 307	2.03 385	0.11 77	5.58 375	0.59 246	9.24 335	5.15 247	6.42 295	7.26 284	3.66 234	2.92 282	4.07 149	3.87 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.02 86
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
NVstereo2D	4.51 409	0.82 344	6.86 436	3.28 475	3.38 456	8.16 429	3.13 427	10.51 372	15.15 471	4.90 218	6.89 267	7.87 367	4.78 380	9.88 441	3.91 372	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.06 372	0.02 71	0.58 468

dd	2.16 196	1.22 411	4.82 355	0.68 180	0.12 91	1.39 62	0.17 125	5.14 170	11.22 438	2.70 151	3.51 163	1.52 153	1.23 186	5.08 182	3.96 373	0.12 435	0.01 178	0.04 443	0.21 437	0.07 217	0.01 18

HI	3.18 301	0.90 363	3.05 220	1.28 261	0.15 110	2.29 146	0.04 34	5.31 192	3.52 162	7.96 368	12.69 408	11.43 435	6.61 422	4.26 156	4.02 374	0.00 1	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

CoSv	3.18 301	0.90 363	3.05 220	1.28 261	0.15 110	2.29 146	0.04 34	5.31 192	3.52 162	7.96 368	12.69 408	11.43 435	6.61 422	4.26 156	4.02 374	0.00 1	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

RAFT + AFF	4.30 402	1.55 441	5.84 405	1.43 285	2.36 423	5.94 385	6.72 492	10.01 360	7.56 352	7.55 351	8.96 325	7.09 356	6.73 428	8.57 392	4.02 374	0.02 324	0.47 506	0.00 1	0.01 301	0.56 460	0.54 465

DDVS	3.59 343	0.53 245	4.53 338	2.02 382	1.27 354	6.63 399	0.49 219	8.73 322	4.10 200	7.14 329	7.63 296	12.68 447	2.25 246	8.69 401	4.09 377	0.08 421	0.20 471	0.01 383	0.00 1	0.14 320	0.59 471

dad	4.66 414	1.89 466	5.51 396	0.94 209	0.09 59	2.16 137	0.37 184	7.10 281	14.43 463	10.13 438	16.84 449	14.97 463	1.90 232	6.82 270	4.15 378	1.09 502	0.11 417	4.08 523	0.46 493	0.17 344	0.06 232

GEStereo_RVC	3.74 353	0.73 316	4.95 362	2.01 380	1.24 351	4.36 344	3.07 425	11.77 413	7.80 365	6.87 315	6.52 259	7.70 365	4.31 354	8.98 417	4.19 379	0.03 366	0.01 178	0.02 414	0.02 325	0.13 310	0.11 315

PSMNet-RUCA	5.60 429	4.62 504	11.61 479	10.29 525	7.55 521	7.08 408	1.94 398	12.01 421	10.52 428	3.90 188	11.88 392	4.43 270	1.75 228	7.56 321	4.24 380	1.68 512	0.12 424	4.78 525	0.67 501	4.74 516	0.68 475

G2L-Stereo_test	3.57 341	0.86 350	3.66 276	2.79 452	1.52 372	4.11 334	1.17 360	11.35 398	6.27 304	7.97 370	8.87 320	9.39 398	2.26 248	6.55 254	4.33 381	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.13 336

ISRNet	3.93 375	0.55 253	5.49 393	3.20 472	2.69 436	2.11 129	0.26 158	7.01 278	6.40 311	11.00 458	17.99 465	8.31 378	2.64 263	6.51 250	4.36 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.02 86

GANet	6.22 442	1.07 392	4.07 314	2.27 414	0.89 318	9.19 442	9.52 510	12.02 422	8.13 375	10.72 451	29.09 510	13.86 454	7.52 447	11.00 461	4.39 383	0.36 474	0.00 1	0.02 414	0.02 325	0.12 295	0.08 266

ACVNet	2.58 248	0.53 245	2.69 165	0.84 193	0.59 274	2.61 188	0.55 233	8.35 302	5.70 266	4.45 201	9.26 339	5.77 318	3.50 306	2.24 95	4.41 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.01 18

hitnet-ft	3.66 348	0.65 292	2.79 186	0.89 200	0.72 298	4.25 337	0.55 233	9.11 332	7.52 351	7.14 329	10.19 354	12.49 446	4.70 374	7.44 315	4.41 384	0.03 366	0.00 1	0.06 454	0.00 1	0.20 367	0.04 179

GANetREF_RVC	6.56 449	2.89 487	7.58 453	3.41 477	0.40 230	12.96 485	9.58 511	15.09 478	17.25 485	10.33 441	10.62 366	12.27 445	8.16 457	12.21 477	4.53 386	0.41 480	0.00 1	0.00 1	0.02 325	3.12 511	0.39 441
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
PSMNet-ADL	2.98 284	0.43 191	2.41 134	1.43 285	0.40 230	5.94 385	0.28 162	8.45 306	5.13 245	3.36 173	6.77 263	8.41 381	4.61 370	7.20 303	4.55 387	0.02 324	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

SGM-Forest	4.96 417	0.32 84	2.84 191	1.21 248	0.64 284	10.23 454	6.64 491	11.55 405	10.98 433	10.94 457	13.59 419	11.65 438	4.30 352	8.94 415	4.63 388	0.11 431	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.46 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
otaku	11.73 510	7.51 519	7.07 439	13.22 531	10.85 530	26.61 526	7.25 499	18.84 507	19.16 491	11.58 466	17.23 459	20.19 501	8.09 456	15.11 500	4.64 389	9.13 533	2.42 525	13.08 531	1.83 520	12.48 533	8.22 532

ac_64	3.70 351	0.47 213	3.50 262	2.87 455	3.50 462	5.91 384	0.72 285	10.17 366	4.34 210	8.16 376	5.80 230	10.82 424	5.64 407	7.08 293	4.73 390	0.03 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.14 345

DMCA	2.82 268	0.64 286	4.45 333	1.61 314	0.89 318	3.86 321	0.57 244	9.18 333	5.10 244	6.24 279	6.49 258	7.17 358	2.13 239	3.31 120	4.73 390	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

MyStereo8	2.88 277	1.19 409	5.03 366	1.61 314	3.75 475	4.30 340	0.07 62	6.14 233	6.16 298	6.22 277	9.64 347	4.28 264	1.45 199	2.05 91	4.76 392	0.00 1	0.16 453	0.00 1	0.14 403	0.26 404	0.43 451

LL-Strereo	4.71 415	1.64 449	7.51 451	1.15 244	4.31 488	3.71 306	1.45 377	9.21 334	8.36 382	8.37 388	8.17 310	10.82 424	11.36 488	12.51 480	4.82 393	0.00 1	0.12 424	0.00 1	0.00 1	0.31 420	0.32 433

xyz-stereo	6.97 461	0.29 55	36.85 542	0.20 92	0.07 35	30.65 532	0.19 132	3.97 103	1.82 60	10.21 439	24.87 497	6.06 326	7.29 439	11.62 469	4.87 394	0.01 237	0.02 239	0.35 497	0.00 1	0.06 199	0.02 86

CBMV	5.35 424	0.91 367	3.67 277	1.62 318	0.44 238	10.09 452	7.19 498	12.49 441	12.33 451	12.22 469	14.69 432	10.93 428	6.48 420	8.51 389	4.96 395	0.02 324	0.15 445	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.17 373
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	3.76 357	0.54 249	3.80 287	1.91 358	0.29 194	3.09 250	0.70 278	13.22 456	15.64 474	6.79 308	6.66 261	4.15 256	3.52 309	8.30 377	5.00 396	0.09 426	0.07 372	0.11 469	0.10 394	0.18 355	0.95 483

G2L-ROB	3.43 330	0.77 328	3.89 297	1.71 330	1.16 346	4.51 351	0.44 203	11.70 409	5.70 266	7.51 350	5.34 222	11.24 433	1.71 220	7.66 328	5.10 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.10 301

DSFCA	4.21 394	0.50 227	5.45 391	1.34 269	1.68 384	7.04 407	4.51 460	10.73 380	7.00 334	10.78 452	6.80 264	8.48 385	4.63 371	9.91 442	5.12 398	0.02 324	0.06 352	0.02 414	0.03 341	0.08 229	0.03 135

BEATNet_4x	3.24 304	1.27 419	5.89 407	1.56 307	0.10 67	5.26 371	1.07 350	10.08 363	5.50 256	6.89 316	7.73 299	4.53 275	4.13 338	5.05 181	5.27 399	0.04 386	0.05 334	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.23 404

DLCB_ROB	4.51 409	0.91 367	3.78 285	2.19 406	1.07 339	6.28 389	3.09 426	9.78 350	7.72 358	10.65 450	12.97 412	13.91 456	3.71 319	8.72 407	5.30 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.10 301

FINET	5.32 423	1.14 405	10.04 473	2.17 404	3.67 470	6.49 395	6.76 493	11.68 408	22.08 504	7.42 345	12.15 399	4.24 259	3.61 313	9.25 427	5.35 401	0.04 386	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.09 279

ACV-stereo	4.46 405	0.76 325	9.94 472	1.91 358	1.06 336	11.61 472	1.28 368	6.25 240	7.09 338	3.09 163	5.21 212	16.88 481	10.23 481	7.96 346	5.47 402	0.06 407	0.15 445	0.01 383	0.00 1	0.12 295	0.14 345

UNet	3.97 379	0.61 277	6.50 428	1.68 323	3.22 450	9.82 449	0.31 173	9.50 342	5.32 252	7.20 335	6.35 256	10.59 417	5.91 411	6.93 279	5.49 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

HGLStereo	4.25 398	0.52 241	4.65 347	3.09 464	5.18 506	6.51 398	0.73 286	10.37 369	6.74 326	7.32 341	12.44 405	7.00 350	7.21 438	7.46 316	5.51 404	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.10 301

anonymity	7.68 470	3.83 500	12.39 485	7.04 519	12.67 534	8.18 430	2.00 400	17.50 495	6.85 328	13.56 484	9.21 330	9.97 407	7.82 452	11.28 465	5.58 405	6.27 525	4.98 547	3.68 522	2.96 523	3.33 513	4.48 517

ACVNet-4b	15.90 522	22.00 535	12.37 483	16.40 534	15.14 537	31.87 534	7.50 501	19.04 510	27.85 515	11.48 464	22.02 483	31.86 526	9.16 472	17.95 513	5.69 406	10.43 537	2.58 529	24.44 541	4.87 537	16.04 538	9.28 536

GwcNet-RSSM	3.77 358	1.05 389	5.06 368	2.21 409	1.87 400	2.36 154	1.52 381	8.98 328	7.96 369	5.91 258	14.59 430	7.94 372	3.50 306	6.43 239	5.70 407	0.00 1	0.00 1	0.04 443	0.00 1	0.20 367	0.08 266

DDUNet	9.47 493	11.32 530	6.14 415	12.93 530	11.65 531	10.45 457	3.87 445	11.70 409	7.89 366	9.27 417	13.28 415	16.18 475	6.14 414	8.80 410	5.77 408	6.64 526	3.38 540	20.90 537	4.28 533	11.01 529	7.80 530

delet	4.27 400	0.72 313	4.50 336	1.07 234	3.75 475	10.79 465	4.04 448	9.95 355	7.89 366	8.09 374	8.89 321	8.46 383	3.81 329	7.56 321	5.80 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.02 86

iRaft-Stereo_5w	2.86 273	0.86 350	4.08 315	0.06 30	0.25 175	2.76 209	0.60 249	4.97 159	4.10 200	2.98 161	7.85 304	10.17 411	4.17 342	8.16 367	5.83 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.26 404	0.06 232

UPFNet	3.82 363	0.47 213	4.34 328	2.21 409	3.38 456	7.26 413	2.69 417	9.89 354	5.96 283	7.98 371	7.53 290	7.89 369	3.15 288	7.72 334	5.88 411	0.01 237	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.06 232

DFGA-Net	2.78 263	1.91 467	7.35 446	1.52 296	0.36 220	3.36 271	0.20 138	6.64 264	5.93 281	4.88 217	6.31 253	2.18 176	1.12 168	7.43 314	5.98 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 438	0.04 179

G2L-Stereo	3.40 326	0.93 373	4.73 353	1.61 314	2.05 407	2.88 233	0.60 249	8.94 326	5.84 274	7.42 345	7.33 287	8.61 389	2.16 242	8.44 386	6.11 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 377

stereogan	7.69 472	0.88 357	7.08 440	3.49 485	3.93 481	18.98 509	3.23 432	16.52 489	19.58 494	9.93 434	18.92 468	20.50 504	9.04 469	14.07 492	6.14 414	0.26 465	0.04 318	0.21 487	0.03 341	0.63 469	0.33 434

DGSMNet	6.47 448	2.61 483	13.64 496	3.46 480	3.74 471	8.97 439	6.01 478	14.15 469	13.01 454	7.46 348	14.10 424	9.94 406	4.79 381	10.44 451	6.22 415	1.30 506	1.70 519	1.80 513	1.52 518	2.27 508	2.35 507

FADNet-RVC	3.98 380	1.84 462	12.48 488	1.69 324	0.44 238	4.33 341	1.31 371	11.84 414	7.15 341	3.53 177	3.50 162	10.63 420	4.43 359	9.12 420	6.25 416	0.03 366	0.10 408	0.00 1	0.03 341	0.60 466	0.25 412

FADNet_RVC	3.91 373	1.67 453	12.95 493	0.96 215	0.75 300	5.71 378	0.54 229	10.83 384	6.60 321	3.46 175	8.09 308	4.10 253	3.40 302	9.43 433	6.33 417	0.36 474	0.44 503	0.17 482	0.46 493	0.91 484	0.95 483

MDST_ROB	8.37 481	0.32 84	9.03 464	4.18 503	2.42 427	26.86 527	6.14 479	19.36 515	13.52 459	27.09 522	22.75 488	9.47 400	4.74 376	15.06 499	6.34 418	0.02 324	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.13 336

NaN_ROB	6.00 439	1.24 415	6.29 420	1.34 269	1.68 384	9.60 448	10.31 516	15.09 478	15.79 476	12.62 472	8.95 323	11.67 441	5.83 408	11.78 474	6.41 419	0.05 398	0.13 434	0.08 463	0.20 433	0.22 384	0.79 478

ADLNet2	4.46 405	0.90 363	6.06 413	2.74 450	3.91 480	6.79 403	3.01 424	10.95 388	8.40 384	7.27 339	9.80 349	9.85 403	5.43 401	7.29 306	6.44 420	0.01 237	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

SDNR	7.50 467	2.32 478	15.58 503	1.82 348	0.63 282	44.66 549	0.44 203	8.59 314	9.52 404	9.84 430	25.18 500	5.30 305	4.38 356	11.46 467	6.49 421	0.05 398	0.03 289	0.00 1	0.01 301	1.79 502	1.87 500

MMNet	4.16 390	0.77 328	5.47 392	1.40 280	1.67 382	10.78 464	0.63 256	8.64 320	8.47 386	8.80 403	8.33 311	7.51 361	6.61 422	7.53 320	6.54 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.05 214

ETE_ROB	5.80 431	1.77 457	6.33 421	1.44 289	0.78 306	6.43 394	6.90 494	12.53 442	8.08 373	12.93 478	14.89 433	21.13 506	5.87 409	9.83 440	6.57 423	0.04 386	0.01 178	0.00 1	0.02 325	0.08 229	0.33 434

ADLNet	4.32 403	0.80 339	4.33 325	3.60 487	3.56 464	6.87 404	2.48 409	11.20 391	7.58 354	9.87 431	9.62 345	8.39 380	4.95 386	6.16 220	6.60 424	0.01 237	0.01 178	0.00 1	0.01 301	0.12 295	0.25 412

Ntro	12.35 511	8.88 522	7.80 454	13.79 532	12.42 533	26.54 525	6.98 495	18.54 502	22.14 505	9.82 428	16.45 444	20.30 502	9.29 473	15.95 505	6.61 425	9.53 535	2.47 527	14.93 533	2.77 522	13.11 535	8.63 535

AASNet	3.90 370	0.92 370	4.41 329	3.56 486	4.00 484	6.70 400	1.26 367	18.71 504	6.14 296	7.35 343	7.91 306	4.35 268	2.58 261	3.04 114	6.62 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 445	0.14 345

coex_refinement	4.04 382	0.87 353	3.55 265	2.96 462	1.40 366	4.28 339	0.32 174	11.18 390	7.72 358	8.32 382	13.44 418	10.01 408	3.48 305	6.28 228	6.76 427	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.16 368

MSMD_ROB	9.28 491	1.09 396	4.65 347	1.58 309	0.39 228	16.52 498	4.41 458	13.60 460	14.87 470	22.34 510	39.89 534	25.67 515	20.71 520	12.42 479	6.98 428	0.34 473	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.09 279

AANet_RVC	5.01 419	1.74 455	6.38 424	1.96 371	1.29 358	2.26 144	1.69 391	10.07 362	18.53 486	7.88 365	18.15 466	8.49 386	2.70 267	10.59 454	7.04 429	0.96 500	0.15 445	0.02 414	0.00 1	0.13 310	0.12 328

NCCL2	5.88 434	1.59 444	5.44 390	1.87 351	0.92 321	9.55 446	11.55 522	12.11 427	9.94 413	9.67 426	8.85 319	22.28 509	7.41 441	8.78 408	7.17 430	0.01 237	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.13 310	0.23 404

GASNet	5.19 421	4.61 503	9.38 467	4.73 508	2.10 411	3.80 319	1.57 384	12.07 425	10.96 432	8.92 408	7.03 276	8.21 377	7.67 450	14.02 491	7.36 431	0.02 324	0.15 445	0.00 1	0.00 1	0.69 473	0.42 449

FAT-Stereo	6.78 456	0.68 303	6.80 433	2.30 418	1.77 393	5.63 377	4.20 452	18.79 505	18.62 487	10.53 448	17.15 456	18.52 491	13.74 501	8.86 413	7.38 432	0.03 366	0.15 445	0.01 383	0.07 373	0.12 295	0.26 418

RP	6.84 458	1.29 424	5.53 399	3.92 497	5.18 506	6.32 390	3.53 438	11.73 412	15.31 472	9.54 423	22.38 486	18.25 489	14.47 503	10.11 444	7.49 433	0.91 498	0.01 178	0.12 472	0.15 407	0.33 428	0.19 388

edge stereo	6.76 453	1.01 383	6.76 432	2.20 408	2.45 428	6.41 393	2.45 408	14.84 477	11.98 448	15.29 493	18.31 467	22.02 507	12.56 493	10.82 458	7.49 433	0.03 366	0.06 352	0.11 469	0.03 341	0.30 415	0.14 345

fast-acv-ft	5.62 430	1.39 428	7.01 437	2.02 382	1.89 402	12.23 478	1.82 396	7.35 285	9.45 403	10.46 446	20.27 475	14.55 461	7.71 451	7.41 313	7.61 435	0.10 429	0.09 396	0.16 479	0.07 373	0.59 464	0.13 336

NCC-stereo	6.77 454	1.49 437	6.48 426	2.92 458	4.40 491	7.43 415	3.61 440	19.52 518	13.29 456	8.39 389	16.91 450	15.96 470	12.13 490	12.85 482	7.70 436	1.47 507	0.11 417	0.01 383	0.42 488	0.14 320	0.24 408

Abc-Net	6.77 454	1.49 437	6.48 426	2.92 458	4.40 491	7.43 415	3.61 440	19.52 518	13.29 456	8.39 389	16.91 450	15.96 470	12.13 490	12.85 482	7.70 436	1.47 507	0.11 417	0.01 383	0.42 488	0.14 320	0.24 408
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	4.98 418	1.47 433	7.42 448	2.40 430	2.14 413	8.73 436	3.64 443	12.42 435	13.11 455	7.03 323	7.57 294	7.88 368	6.52 421	10.16 449	7.82 438	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.11 278	1.07 487
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ttt	3.86 366	0.23 29	2.34 131	2.22 412	1.68 384	4.36 344	0.28 162	12.45 436	11.09 434	6.90 318	11.85 391	4.08 250	3.28 292	8.47 387	7.85 439	0.06 407	0.04 318	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

Syn2CoEx	6.32 444	2.72 485	9.33 466	2.45 435	1.67 382	8.59 433	3.32 433	18.08 500	12.27 450	8.53 393	21.08 479	10.30 415	9.80 476	9.30 429	7.86 440	0.01 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 469	0.43 451

UDG	8.58 485	9.31 525	4.89 358	10.00 524	9.52 525	10.36 456	2.41 406	12.07 425	9.82 410	7.81 361	9.55 343	16.52 476	9.81 477	7.84 340	7.88 441	4.20 519	2.51 528	18.53 536	3.71 531	9.55 527	5.28 522

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 497	4.27 502	14.47 497	2.29 417	2.85 440	23.40 518	13.62 530	13.60 460	19.54 493	19.42 504	24.27 493	16.74 479	8.59 461	17.05 511	7.98 442	1.25 504	1.68 518	0.17 482	2.63 521	0.72 477	1.04 485

StereoDRNet-Refined	4.46 405	0.62 282	3.80 287	1.92 362	0.40 230	9.35 443	0.15 114	10.02 361	8.83 394	12.69 473	11.62 390	9.34 396	3.87 330	8.06 359	8.02 443	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.05 365	0.20 367	0.26 418
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	6.58 450	1.80 459	6.25 419	1.26 254	0.94 325	10.08 451	9.02 507	16.00 487	11.51 442	12.74 474	13.02 413	24.77 512	5.25 394	10.56 453	8.02 443	0.04 386	0.05 334	0.00 1	0.02 325	0.10 258	0.25 412

YMNet	5.52 426	1.83 460	8.79 462	3.47 482	4.46 496	10.72 462	0.91 331	9.99 357	6.43 313	13.76 485	16.35 442	11.65 438	4.49 365	7.95 344	8.03 445	0.12 435	0.35 494	0.12 472	0.08 378	0.71 475	0.27 422

YMNet_1	5.52 426	1.83 460	8.79 462	3.47 482	4.46 496	10.72 462	0.91 331	9.99 357	6.43 313	13.76 485	16.35 442	11.65 438	4.49 365	7.95 344	8.03 445	0.12 435	0.35 494	0.12 472	0.08 378	0.71 475	0.27 422

RGC	6.88 460	2.23 476	6.13 414	4.05 498	4.73 505	8.94 438	2.78 419	15.19 482	11.74 444	11.13 459	19.34 469	17.86 486	10.42 483	13.02 485	8.03 445	0.73 492	0.01 178	0.24 490	0.41 487	0.31 420	0.38 440

Nwc_Net	6.97 461	1.25 416	6.63 430	3.82 494	3.37 455	10.83 466	1.67 390	19.56 520	11.35 439	8.36 384	23.62 490	17.19 484	11.44 489	11.21 463	8.08 448	0.80 494	0.00 1	0.00 1	0.02 325	0.13 310	0.09 279

acv_ft	3.69 350	0.53 245	4.58 346	2.31 424	4.71 504	7.44 417	0.86 322	8.54 313	5.70 266	9.29 418	9.26 339	5.77 318	4.15 340	2.24 95	8.13 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 414	0.01 18

CBFPSM	4.87 416	0.94 376	14.70 500	1.51 294	1.15 345	11.49 470	2.55 414	7.28 284	6.47 316	6.23 278	4.83 193	15.30 468	8.99 467	6.88 274	8.20 450	0.03 366	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.40 448	0.42 449

StereoDRNet	5.59 428	1.75 456	6.80 433	3.12 468	4.45 495	10.61 460	4.35 456	18.80 506	9.73 407	12.22 469	6.87 266	11.44 437	4.65 373	8.09 362	8.26 451	0.02 324	0.11 417	0.00 1	0.03 341	0.20 367	0.28 426

CSAN	7.62 468	1.60 445	6.56 429	1.83 349	0.66 286	12.40 481	10.52 519	14.45 472	21.32 502	14.19 487	15.98 439	17.84 485	13.02 498	12.32 478	8.38 452	0.09 426	0.07 372	0.03 431	0.04 359	0.33 428	0.67 474

pmcnn	7.72 473	1.27 419	9.42 468	2.91 456	3.14 446	9.44 444	6.23 483	12.56 443	16.51 480	14.53 489	24.08 492	27.44 518	8.49 460	9.32 430	8.44 453	0.06 407	0.08 384	0.00 1	0.00 1	0.30 415	0.15 356

Wz-Net-LNSev	6.46 447	1.93 468	16.44 506	1.52 296	4.15 486	12.66 482	4.96 468	13.05 453	12.10 449	10.55 449	16.23 441	11.32 434	7.19 436	8.43 385	8.48 454	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.06 232

XPNet_ROB	6.03 441	1.22 411	5.61 401	2.56 442	0.90 320	6.32 390	7.07 496	12.92 450	8.30 380	14.76 491	15.13 435	19.84 498	6.66 427	10.36 450	8.58 455	0.02 324	0.04 318	0.00 1	0.03 341	0.11 278	0.24 408

w-ln-seven-2	7.09 463	2.32 478	23.44 524	1.71 330	1.06 336	7.81 427	3.98 446	12.02 422	14.65 467	13.06 480	20.38 476	11.70 442	9.83 478	10.65 456	8.66 456	0.02 324	0.05 334	0.00 1	0.02 325	0.32 424	0.14 345

RASNet	4.52 412	0.61 277	4.42 330	3.42 478	4.68 503	4.58 354	0.99 340	9.54 346	8.01 370	5.28 231	11.42 385	10.34 416	8.88 465	9.28 428	8.68 457	0.15 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

PSMNet_ROB	5.02 420	1.63 448	6.03 412	1.90 357	1.83 397	9.57 447	6.35 487	15.58 485	7.23 343	6.15 273	10.48 363	12.22 444	4.16 341	8.02 351	8.71 458	0.02 324	0.01 178	0.01 383	0.10 394	0.20 367	0.12 328

PWCDC_ROB	7.92 476	3.17 495	7.48 450	5.73 514	4.40 491	10.45 457	0.35 181	14.52 474	28.19 516	10.36 443	31.27 516	7.04 353	9.14 470	13.22 487	8.78 459	2.74 517	0.02 239	0.00 1	0.00 1	1.31 494	0.17 373

GwcNet	6.42 446	1.97 470	10.92 476	2.59 443	5.58 509	11.55 471	2.21 404	14.10 468	16.52 482	10.04 436	17.19 458	10.86 426	5.61 406	9.23 426	8.84 460	0.01 237	0.06 352	0.03 431	0.08 378	0.56 460	0.40 444

DRN-Test	5.87 432	0.98 379	5.89 407	2.69 445	3.65 468	12.37 480	3.35 435	20.07 522	10.20 419	11.93 468	12.31 404	11.06 431	5.31 396	7.89 342	9.05 461	0.04 386	0.05 334	0.04 443	0.04 359	0.18 355	0.25 412

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 437	1.55 441	9.92 471	2.40 430	3.22 450	10.28 455	3.14 428	11.64 406	9.79 409	9.54 423	20.22 474	11.16 432	6.77 429	10.61 455	9.16 462	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

PDISCO_ROB	9.62 496	1.99 472	11.51 478	9.88 523	9.61 526	21.48 514	3.83 444	19.33 514	28.49 517	11.27 462	14.17 425	19.92 499	5.02 387	16.35 508	9.18 463	5.28 522	0.41 500	0.14 477	0.09 389	2.05 504	2.36 508

RainbowNet	18.01 532	26.22 540	19.95 515	18.59 536	14.88 536	27.38 528	10.46 517	27.39 533	34.54 529	14.91 492	27.01 504	25.65 514	12.44 492	18.94 517	9.23 464	13.91 545	3.46 541	23.36 540	4.86 536	16.03 537	10.91 542

ssnet_v2	4.46 405	0.87 353	5.18 378	1.57 308	0.67 288	9.14 441	4.73 464	11.84 414	9.68 406	8.79 401	6.24 249	9.91 405	4.34 355	6.28 228	9.30 465	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.28 412	0.30 430

ff1	3.45 334	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	4.53 129	10.19 416	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 466	0.00 1	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.04 179

mmx	3.86 366	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	12.18 432	10.66 429	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 466	0.05 398	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

xxx	3.86 366	0.31 71	3.98 304	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	12.18 432	10.66 429	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 466	0.05 398	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

DeepPrunerF	6.75 452	2.69 484	23.31 523	3.68 489	7.16 516	3.78 317	4.29 454	13.42 459	20.13 498	8.13 375	10.46 362	7.18 359	8.06 455	11.10 462	9.44 469	0.24 462	0.15 445	0.29 492	0.42 488	0.66 472	0.45 455

psmorigin	7.34 465	1.58 443	18.31 511	2.35 427	0.87 313	6.72 401	1.70 394	10.63 375	7.14 340	19.77 506	22.71 487	20.13 500	11.34 487	12.96 484	9.49 470	0.04 386	0.17 457	0.06 454	0.17 418	0.21 378	0.50 461

G-Net	8.41 482	1.54 440	10.97 477	5.73 514	3.60 466	26.19 521	4.41 458	10.10 364	7.42 346	19.71 505	24.99 499	14.38 460	15.83 505	10.99 460	9.53 471	0.50 487	0.46 505	0.19 485	0.25 454	0.80 480	0.66 473

MFMNet_re	13.29 515	8.60 521	18.29 510	9.75 522	7.25 518	19.65 512	14.84 535	20.71 525	30.72 520	23.03 514	28.77 508	18.85 493	26.09 532	13.55 488	9.82 472	2.44 515	1.35 517	0.34 496	0.23 446	4.78 517	6.69 527

FBW_ROB	8.50 484	1.03 387	7.98 456	1.93 366	1.28 357	13.10 486	6.23 483	22.50 526	18.98 488	18.82 502	14.91 434	19.06 494	10.04 479	18.41 514	9.83 473	0.62 490	0.22 478	1.82 515	0.82 506	0.99 487	1.36 493

AF-Net	7.78 474	1.44 432	6.68 431	3.37 476	4.50 500	8.61 434	2.69 417	17.07 492	20.17 499	9.52 422	24.02 491	20.31 503	14.59 504	11.58 468	9.84 474	0.61 489	0.00 1	0.12 472	0.00 1	0.38 441	0.12 328

WCMA_ROB	9.21 489	0.87 353	7.37 447	2.54 439	2.13 412	13.59 489	5.80 477	11.64 406	14.01 461	24.43 519	32.99 523	27.09 517	18.02 508	12.51 480	9.85 475	0.81 495	0.07 372	0.01 383	0.01 301	0.16 331	0.23 404

Wz-Net-MNSev	7.43 466	2.35 480	15.22 501	2.34 426	3.41 460	17.27 505	8.55 503	11.91 417	13.48 458	13.37 481	17.05 453	13.70 451	7.47 446	11.90 475	9.99 476	0.40 479	0.03 289	0.00 1	0.01 301	0.16 331	0.07 251

TCMNet	5.22 422	1.96 469	9.78 470	4.11 500	6.57 514	8.83 437	1.35 375	10.74 381	8.07 372	6.39 294	12.76 411	8.32 379	4.75 377	8.62 396	10.09 477	0.11 431	0.18 461	0.31 494	0.09 389	0.75 478	0.57 467

1111x	4.25 398	0.30 66	4.31 324	1.47 290	0.37 224	5.10 366	0.32 174	12.86 449	9.82 410	6.01 260	9.73 348	8.78 390	5.97 412	9.43 433	10.39 478	0.06 407	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.04 179

FCDSN-DC	10.24 502	0.56 259	3.49 261	1.96 371	1.29 358	16.90 502	4.59 462	17.16 493	19.10 490	24.64 520	32.46 522	33.82 529	22.14 526	15.93 504	10.45 479	0.04 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.21 396
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SANet	10.64 504	1.86 464	10.91 475	1.76 336	0.71 296	14.62 492	9.23 509	19.18 512	37.14 535	19.22 503	27.96 506	25.86 516	19.11 515	13.02 485	10.63 480	0.08 421	0.06 352	0.03 431	0.02 325	0.62 467	0.81 479

S-Stereo	6.63 451	0.84 347	9.67 469	3.15 470	3.48 461	6.49 395	6.22 482	12.99 452	22.84 506	9.48 421	15.51 436	12.00 443	8.43 459	8.04 352	10.70 481	0.12 435	0.17 457	0.00 1	0.38 482	0.13 310	1.92 501

DISCO	6.28 443	0.57 261	5.78 404	3.43 479	1.17 347	11.22 467	3.39 437	12.14 430	16.16 478	6.52 300	11.22 381	16.96 482	6.32 417	19.51 519	10.74 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 433	0.11 315

DispFullNet	17.47 530	26.01 539	33.98 539	22.58 540	20.86 545	13.84 491	1.28 368	16.50 488	26.27 513	19.97 507	17.17 457	20.52 505	18.49 511	22.86 528	10.76 483	5.13 521	2.83 533	30.72 545	7.72 541	20.86 542	11.01 543

PASM	7.90 475	4.22 501	21.97 521	3.25 474	3.29 453	5.39 374	6.57 489	10.57 373	19.09 489	12.77 475	13.92 422	18.11 488	9.51 474	13.79 490	10.77 484	0.19 453	0.45 504	0.29 492	1.08 511	1.49 497	1.19 489

LSM	14.01 517	5.95 510	33.49 537	6.78 518	43.61 558	10.22 453	9.98 515	15.16 481	22.93 507	23.07 515	32.34 521	18.52 491	12.67 494	15.45 502	11.10 485	0.16 448	0.51 508	0.09 466	0.32 473	1.08 488	16.85 553

FC-DCNN	10.72 505	0.52 241	4.27 322	1.88 354	1.63 377	17.18 503	5.29 474	18.20 501	19.69 495	28.50 524	34.51 526	34.03 530	21.48 523	15.89 503	11.15 486	0.03 366	0.01 178	0.02 414	0.01 301	0.07 217	0.09 279

FC-DCNN v2	10.88 506	0.52 241	4.17 318	1.92 362	1.63 377	17.79 507	5.35 475	18.87 508	19.88 496	28.77 525	34.99 528	34.62 532	21.72 524	16.03 506	11.16 487	0.03 366	0.01 178	0.02 414	0.00 1	0.06 199	0.08 266

test_sample9	5.87 432	1.11 400	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	10.66 376	7.73 360	8.36 384	7.55 291	6.55 339	4.27 347	11.68 470	11.44 488	1.49 509	24.31 557	3.10 518	2.99 524	0.20 367	0.15 356

test_sample8	7.99 477	1.11 400	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 368	2.54 410	12.04 424	6.15 297	17.46 499	9.02 328	24.67 511	18.16 509	11.68 470	11.44 488	1.49 509	24.31 557	3.10 518	2.99 524	0.20 367	0.15 356

aanetorigin	8.72 486	3.29 496	27.55 533	1.95 368	3.84 478	4.93 364	5.39 476	5.49 204	10.05 415	27.85 523	31.47 517	15.80 469	12.78 495	9.04 418	11.98 490	0.25 463	0.22 478	0.22 488	0.25 454	1.28 493	0.84 481

MeshStereo	11.52 509	1.52 439	4.55 342	1.89 356	1.46 369	19.87 513	5.11 470	20.66 524	15.91 477	32.67 530	34.51 526	39.34 537	21.15 521	18.74 516	12.10 491	0.11 431	0.06 352	0.01 383	0.00 1	0.45 455	0.22 398
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
iinet-f	5.94 435	1.60 445	26.88 532	1.79 341	1.38 365	11.92 476	1.47 378	6.80 272	7.11 339	6.90 318	14.43 428	10.64 421	7.97 453	7.00 287	12.12 492	0.02 324	0.03 289	0.05 450	0.00 1	0.63 469	0.02 86

DANet	6.02 440	1.23 413	8.45 459	3.86 496	3.94 482	7.64 425	1.34 373	9.51 344	7.00 334	13.39 482	15.53 437	15.99 472	7.02 433	12.14 476	12.37 493	0.19 453	0.12 424	0.02 414	0.03 341	0.13 310	0.56 466
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	10.14 499	1.88 465	16.82 507	1.85 350	1.73 388	24.84 519	17.20 543	19.92 521	27.41 514	12.23 471	13.62 420	16.52 476	18.35 510	14.42 495	12.50 494	0.78 493	0.54 509	0.08 463	0.25 454	1.18 490	0.59 471

SGM_RVC	10.08 498	0.60 273	3.42 255	2.30 418	0.32 207	19.41 511	6.33 486	18.95 509	14.64 465	25.14 521	24.32 494	33.34 528	18.79 513	19.86 520	12.55 495	0.25 463	0.26 488	0.22 488	0.24 449	0.34 432	0.40 444
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	3.41 328	0.34 115	2.45 137	1.78 340	0.39 228	3.69 304	1.05 347	4.79 148	4.61 227	9.62 425	7.74 301	4.98 289	6.38 419	7.34 310	13.02 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

ACVNet_1	18.70 533	25.08 538	12.72 490	17.33 535	15.18 538	26.02 520	9.62 512	28.44 537	34.49 528	24.39 518	24.32 494	37.22 535	20.13 519	16.67 509	13.39 497	10.45 538	2.59 530	24.77 542	4.92 538	16.57 539	9.75 538

Consistency-Raft	9.42 492	4.74 506	12.66 489	5.30 512	9.08 524	4.08 331	5.26 473	19.26 513	24.87 510	11.17 460	29.85 512	13.57 450	5.51 405	7.67 329	13.40 498	0.36 474	0.35 494	1.81 514	4.24 532	11.61 531	3.57 512

ACVNet_2	26.45 540	29.35 545	25.14 527	20.27 538	15.43 539	34.97 539	12.23 527	48.37 551	66.25 560	42.69 543	56.73 554	51.77 542	25.59 530	20.39 523	13.52 499	10.13 536	2.59 530	22.78 539	3.52 530	17.57 540	9.80 540

RYNet	6.34 445	0.89 360	5.88 406	1.41 283	4.48 499	15.97 497	4.18 451	13.41 458	16.49 479	10.81 453	7.00 273	14.33 459	8.72 463	9.43 433	13.71 500	0.00 1	0.01 178	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.07 251

APVNet	5.98 437	1.72 454	8.72 461	3.21 473	4.04 485	12.31 479	1.81 395	19.09 511	6.10 292	6.13 272	13.41 417	10.69 422	6.30 416	11.26 464	13.90 501	0.05 398	0.02 239	0.11 469	0.03 341	0.53 458	0.20 394

PWC_ROB	8.24 480	3.13 492	12.74 491	2.43 434	4.43 494	7.51 419	1.22 362	16.63 490	19.24 492	16.08 496	28.29 507	13.99 457	10.16 480	13.63 489	14.06 502	0.42 483	0.00 1	0.05 450	0.00 1	0.59 464	0.27 422

ccnet	6.87 459	0.92 370	5.15 376	3.09 464	2.18 417	11.78 474	4.90 466	17.97 499	8.79 393	12.79 476	20.20 473	16.00 473	8.35 458	9.12 420	14.17 503	0.42 483	0.33 491	0.25 491	0.09 389	0.40 448	0.48 458

SuperB	8.10 479	3.15 494	24.67 526	2.65 444	1.23 350	9.88 450	4.29 454	10.18 367	30.07 519	11.53 465	12.18 401	6.12 328	6.65 426	10.50 452	14.47 504	0.14 441	0.11 417	0.35 497	0.25 454	13.06 534	0.48 458

SAMSARA	14.63 518	2.74 486	12.38 484	12.65 529	6.74 515	36.50 541	72.93 564	19.36 515	23.77 509	16.20 497	13.04 414	29.21 521	12.78 495	16.98 510	15.21 505	0.11 431	0.26 488	0.03 431	0.14 403	0.76 479	0.77 477

SHD	9.61 495	2.60 482	12.46 486	3.69 490	3.54 463	9.47 445	1.25 364	20.16 523	37.84 537	18.19 501	21.24 480	16.96 482	12.83 497	14.47 496	16.05 506	0.32 471	0.13 434	0.01 383	0.08 378	0.38 441	0.48 458

SGM+DAISY	15.62 521	7.26 518	19.28 513	8.94 520	10.11 528	26.25 522	10.49 518	19.36 515	14.65 467	30.64 527	33.59 524	33.00 527	22.32 527	24.96 531	16.42 507	7.90 529	6.25 549	4.51 524	3.37 528	5.86 520	7.20 528

w-ln-seven	10.20 501	3.08 490	26.36 530	2.06 392	2.49 429	15.81 495	4.39 457	17.80 497	33.50 525	20.47 509	25.79 502	15.12 465	7.40 440	11.75 473	17.48 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 454	0.13 336

Wz-Net-SNSev	9.23 490	6.70 513	24.28 525	1.87 351	1.81 396	8.57 432	12.29 528	17.37 494	20.39 500	10.43 445	23.11 489	16.66 478	8.03 454	14.47 496	17.86 509	0.00 1	0.02 239	0.01 383	0.00 1	0.41 451	0.30 430

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 525	6.93 516	21.83 520	5.94 516	2.81 439	38.71 543	14.59 532	24.55 530	34.87 532	33.66 534	34.35 525	29.24 522	24.20 528	22.59 527	17.95 510	2.52 516	2.81 532	1.17 511	1.51 517	5.89 521	2.16 504

Wz-Net-TNSev	11.35 508	10.56 528	35.88 541	2.28 416	1.73 388	18.25 508	11.42 521	15.88 486	20.88 501	14.44 488	16.97 452	19.57 496	19.04 514	19.31 518	18.67 511	0.01 237	0.06 352	0.00 1	0.16 410	0.62 467	1.25 490

XQC	8.43 483	3.58 498	16.40 505	2.92 458	2.17 415	13.22 487	3.60 439	14.64 475	25.86 512	11.87 467	12.04 395	15.06 464	10.67 484	15.24 501	19.41 512	0.39 477	0.08 384	0.05 450	0.07 373	0.84 482	0.45 455

SPS-STEREO	15.04 519	6.23 512	13.21 494	11.34 527	11.65 531	23.30 517	7.15 497	24.16 529	15.65 475	31.78 529	29.19 511	31.62 525	21.32 522	24.62 530	19.50 513	7.59 528	4.19 545	3.22 521	1.48 515	6.99 526	6.54 526
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
xxxx	4.51 409	0.31 71	2.77 180	1.69 324	0.47 251	7.74 426	0.07 62	14.04 466	7.91 368	5.82 246	8.97 326	9.34 396	3.41 303	7.33 309	20.24 514	0.05 398	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

MFN_U_SF_RVC	12.94 512	3.66 499	25.81 529	3.61 488	2.26 421	22.77 516	4.55 461	27.10 532	20.06 497	23.90 517	28.99 509	30.53 524	16.98 506	19.92 521	20.26 515	1.24 503	1.07 513	0.98 508	1.33 514	1.80 503	2.04 503

ELAS_RVC	16.54 526	2.26 477	10.09 474	5.50 513	4.46 496	28.28 529	16.72 542	25.55 531	33.54 526	40.19 540	40.30 536	36.68 534	30.03 535	29.40 534	20.61 516	0.98 501	1.21 515	0.86 507	0.70 503	1.39 496	2.16 504
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	16.04 523	6.75 514	12.90 492	6.37 517	7.42 519	12.89 484	9.74 513	22.78 527	25.12 511	30.32 526	46.19 542	34.37 531	25.38 529	21.48 525	21.38 517	5.94 523	3.10 537	6.07 528	10.09 543	4.01 514	8.54 534
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	15.44 520	2.93 488	14.67 499	4.21 504	3.39 458	17.43 506	4.16 450	27.84 536	48.84 546	31.02 528	43.54 539	29.76 523	30.81 537	25.97 532	21.40 518	0.23 460	0.41 500	0.04 443	0.33 475	0.41 451	1.33 492

test_xeample	4.13 386	0.36 135	2.75 175	1.23 250	0.51 263	3.96 327	0.13 101	12.63 445	7.65 355	7.49 349	10.86 374	3.29 214	3.36 295	6.71 266	21.53 519	0.02 324	0.03 289	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

ADCPNet	9.54 494	2.39 481	31.46 536	2.09 396	1.60 375	16.71 501	6.39 488	12.11 427	11.45 440	13.53 483	21.45 481	19.41 495	10.94 486	14.38 494	21.54 520	0.27 468	1.16 514	0.39 501	1.49 516	0.58 463	1.45 494

RTSC	9.15 488	3.00 489	13.57 495	3.72 491	1.76 392	11.82 475	0.46 206	16.95 491	36.83 534	15.80 495	15.53 437	12.91 449	7.46 445	20.01 522	21.76 521	0.31 470	0.13 434	0.01 383	0.08 378	0.57 462	0.41 446

ADCRef	7.27 464	1.38 427	16.37 504	2.52 438	3.30 454	11.63 473	3.16 429	10.80 383	9.35 401	13.03 479	25.27 501	8.17 376	8.92 466	8.06 359	21.81 522	0.15 443	0.08 384	0.16 479	0.34 477	0.38 441	0.58 468

ELAS	16.72 527	2.14 474	9.23 465	4.92 509	4.53 501	32.66 537	15.11 538	27.40 534	28.68 518	40.27 541	44.90 540	38.33 536	30.50 536	26.44 533	21.94 523	0.88 496	1.23 516	0.67 503	0.89 508	1.49 497	2.18 506
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	27.21 542	28.77 542	16.84 508	31.57 543	20.76 543	26.43 523	15.10 536	47.11 546	45.20 543	33.53 532	51.16 548	41.42 538	31.10 538	36.48 540	22.39 524	13.48 543	2.87 535	33.95 547	10.70 544	23.50 544	11.75 544

IMH-64	27.21 542	28.77 542	16.84 508	31.57 543	20.76 543	26.43 523	15.10 536	47.11 546	45.20 543	33.53 532	51.16 548	41.42 538	31.10 538	36.48 540	22.39 524	13.48 543	2.87 535	33.95 547	10.70 544	23.50 544	11.75 544

ADCL	10.16 500	2.11 473	19.36 514	1.92 362	1.88 401	22.23 515	8.91 506	14.04 466	23.56 508	14.62 490	26.19 503	12.75 448	13.59 500	16.06 507	22.95 526	0.26 465	0.18 461	0.75 504	0.65 499	0.69 473	0.58 468

ADCP+	8.09 478	1.79 458	14.50 498	1.54 302	4.28 487	16.57 499	5.20 471	12.80 447	11.20 437	12.83 477	17.07 454	11.02 430	10.80 485	17.59 512	23.18 527	0.03 366	0.05 334	0.01 383	0.18 425	0.39 445	0.81 479

IMH	29.82 546	29.11 544	18.51 512	34.28 547	21.40 548	32.33 536	15.39 540	49.40 553	53.07 548	37.88 537	55.32 553	45.05 540	39.54 545	40.63 547	24.12 528	14.03 546	3.27 539	34.93 549	11.24 546	24.69 547	12.21 546

SGM-ForestM	16.99 529	1.08 394	5.74 403	2.12 399	0.75 300	31.63 533	12.21 526	27.80 535	32.25 522	37.88 537	39.99 535	52.96 546	35.20 541	33.60 539	24.47 529	0.26 465	0.39 499	0.31 494	0.39 485	0.26 404	0.53 464

MANE	19.47 536	1.27 419	5.07 369	4.69 507	5.55 508	30.49 531	9.94 514	34.01 539	37.27 536	44.13 546	51.57 550	52.51 544	40.41 546	33.58 538	24.81 530	0.89 497	0.86 512	1.11 510	9.72 542	0.38 441	1.06 486

WZ-Net	13.00 513	4.64 505	41.07 545	3.48 484	3.15 448	19.12 510	15.66 541	14.81 476	31.33 521	15.71 494	27.88 505	22.22 508	14.01 502	20.44 524	25.03 531	0.64 491	0.00 1	0.01 383	0.03 341	0.39 445	0.37 439

EDNetEfficient	13.82 516	6.19 511	54.79 551	2.83 453	3.60 466	4.86 361	8.57 504	8.61 319	32.90 523	40.77 542	30.59 515	18.33 490	21.87 525	11.38 466	25.36 532	0.15 443	0.23 480	0.06 454	1.03 510	2.54 509	1.79 498

EDNetEfficientorigin	17.87 531	14.00 531	99.53 573	1.64 320	0.92 321	10.55 459	6.26 485	13.21 455	34.84 531	38.20 539	36.91 530	27.47 519	26.32 533	14.71 498	25.69 533	0.04 386	0.06 352	0.14 477	0.52 496	3.16 512	3.27 510

ADCMid	10.24 502	3.13 492	20.70 517	2.21 409	2.39 426	11.23 468	6.19 480	14.17 470	11.19 436	23.20 516	22.25 484	17.89 487	19.54 516	18.51 515	26.21 534	0.45 485	0.42 502	1.10 509	1.29 513	1.56 499	1.18 488

LE_ROB	16.73 528	1.28 422	11.61 479	3.72 491	1.65 379	16.67 500	9.17 508	14.39 471	55.91 550	63.81 561	40.86 537	35.94 533	37.73 544	14.24 493	26.87 535	0.05 398	0.10 408	0.13 476	0.22 443	0.12 295	0.15 356

coex-ft	19.78 537	19.39 534	87.73 563	1.77 338	1.80 395	17.25 504	13.50 529	12.63 445	42.10 541	60.18 557	38.90 532	28.72 520	28.74 534	11.74 472	27.40 536	0.21 457	0.23 480	0.04 443	0.30 469	1.36 495	1.54 496

RTS	18.87 534	9.32 526	86.48 561	4.95 510	6.10 511	42.08 545	14.70 533	15.49 483	41.06 539	22.65 512	32.32 519	13.77 452	19.54 516	37.98 544	28.96 537	0.41 480	0.23 480	0.00 1	0.02 325	0.91 484	0.50 461

RTSA	18.87 534	9.32 526	86.48 561	4.95 510	6.10 511	42.08 545	14.70 533	15.49 483	41.06 539	22.65 512	32.32 519	13.77 452	19.54 516	37.98 544	28.96 537	0.41 480	0.23 480	0.00 1	0.02 325	0.91 484	0.50 461

BEATNet-Init1	23.31 538	9.03 523	41.67 546	4.17 502	2.53 431	45.68 551	19.47 546	33.43 538	38.45 538	47.59 549	49.10 546	59.31 550	41.80 548	38.35 546	29.21 539	0.47 486	0.50 507	0.81 505	0.66 500	2.10 507	1.86 499

AnyNet_C32	10.98 507	5.58 509	22.79 522	4.16 501	5.83 510	15.64 493	14.30 531	13.18 454	17.15 484	16.44 498	20.52 477	14.68 462	13.44 499	22.46 526	30.08 540	0.17 449	0.26 488	0.36 499	0.36 481	1.23 491	0.91 482

WAO-7	29.39 545	24.43 536	20.47 516	32.71 546	13.83 535	34.70 538	20.27 549	52.19 557	65.03 558	43.29 544	59.35 556	52.19 543	44.68 551	31.71 536	30.56 541	10.98 539	4.94 546	13.71 532	12.52 548	12.06 532	8.22 532

PWCK	30.53 547	44.32 554	47.25 548	29.76 541	7.23 517	40.78 544	27.10 552	44.73 545	44.32 542	47.31 548	36.37 529	47.16 541	26.05 531	41.26 548	31.87 542	21.83 550	4.03 544	29.50 544	4.67 534	27.17 551	7.80 530

ADCS	13.02 514	4.93 507	28.38 534	3.17 471	2.67 435	13.61 490	10.83 520	18.70 503	33.46 524	22.59 511	24.78 496	19.59 497	18.51 512	23.40 529	32.16 543	0.10 429	0.19 467	0.37 500	0.18 425	1.26 492	1.46 495

AnyNet_C01	16.12 524	10.81 529	59.36 553	4.42 506	2.49 429	30.06 530	15.15 539	17.51 496	16.51 480	17.88 500	37.69 531	24.04 510	17.54 507	29.60 535	33.29 544	0.28 469	0.38 498	0.43 502	0.42 488	2.57 510	1.98 502

TorneroNet-64	32.42 548	31.89 546	30.52 535	34.73 548	21.13 547	46.99 552	18.82 544	43.10 544	59.42 553	32.70 531	46.98 543	62.01 553	36.98 542	43.97 551	33.88 545	14.10 547	3.22 538	35.28 550	11.72 547	26.84 550	14.07 548

LVE	34.99 551	40.10 553	34.97 540	32.49 545	18.61 542	51.45 558	26.82 551	52.15 556	65.94 559	47.21 547	61.04 558	53.99 547	37.30 543	37.95 543	34.09 546	15.55 549	5.95 548	31.01 546	13.81 549	22.58 543	16.72 552

WAO-6	34.74 550	36.76 551	15.36 502	37.53 549	24.15 552	35.99 540	19.36 545	48.96 552	68.54 561	43.84 545	47.58 544	52.77 545	52.60 555	32.63 537	34.73 547	26.20 553	7.74 552	42.78 554	21.64 554	28.07 552	17.62 554

ktn	48.94 558	57.58 559	38.86 544	59.57 560	43.27 557	50.37 556	43.38 558	48.07 549	61.11 554	51.30 552	54.25 552	54.96 548	52.88 556	47.30 555	35.83 548	57.77 561	24.88 559	62.69 561	43.55 558	50.70 558	40.41 558

222	5.36 425	0.40 162	2.72 171	1.50 291	0.48 253	6.15 388	0.07 62	13.73 463	8.06 371	8.79 401	11.03 378	3.71 238	4.21 343	7.47 318	38.74 549	0.03 366	0.02 239	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

Dean	34.67 549	38.70 552	25.33 528	29.89 542	17.21 541	45.24 550	11.98 525	56.90 561	76.55 562	63.47 560	60.22 557	67.36 559	48.14 554	37.24 542	39.01 550	11.00 540	2.83 533	28.35 543	5.60 540	18.14 541	10.31 541

WAO-8	38.15 553	35.51 549	21.50 518	43.67 551	23.92 550	44.44 547	20.26 547	52.83 558	76.62 563	53.57 554	66.79 562	62.63 554	54.56 558	42.03 549	39.18 551	22.71 551	6.65 550	37.08 552	19.08 552	24.72 549	15.24 549

Venus	38.15 553	35.51 549	21.50 518	43.67 551	23.92 550	44.44 547	20.26 547	52.83 558	76.62 563	53.57 554	66.81 563	62.63 554	54.56 558	42.03 549	39.18 551	22.71 551	6.65 550	37.08 552	19.08 552	24.70 548	15.24 549

TorneroNet	35.11 552	33.92 548	33.82 538	37.86 550	22.01 549	49.64 555	21.58 550	48.09 550	55.23 549	37.50 536	53.79 551	62.81 556	43.66 550	46.71 554	41.25 553	14.80 548	3.53 542	36.72 551	14.57 550	28.28 553	16.49 551

notaker	47.42 557	55.20 558	49.13 549	56.52 559	40.18 555	38.52 542	32.97 554	47.21 548	56.08 551	57.21 556	57.24 555	60.09 551	59.19 562	53.93 560	41.64 554	40.61 557	19.93 556	57.21 558	37.41 556	49.02 557	39.02 557

KSHMR	55.63 560	63.60 562	37.85 543	74.69 562	49.56 560	49.01 554	45.73 559	57.46 562	63.97 557	61.61 559	62.07 560	72.39 563	47.01 552	50.65 557	43.29 555	54.10 560	62.21 562	66.10 562	53.94 562	51.25 560	46.11 560

UNDER WATER-64	45.16 556	46.99 555	66.69 555	43.90 553	27.64 553	55.58 561	41.87 557	39.42 542	48.42 545	51.73 553	43.08 538	67.76 560	56.69 560	48.02 556	48.34 556	39.50 556	17.64 555	51.78 557	38.93 557	36.62 554	32.61 556

UNDER WATER	45.09 555	48.60 556	67.37 556	49.30 555	31.41 554	53.80 560	37.39 555	40.25 543	52.48 547	50.24 550	45.37 541	68.37 561	57.76 561	51.03 559	49.88 557	29.97 554	13.75 554	51.22 556	36.57 555	37.87 555	29.12 555

MADNet+	27.07 541	33.84 547	90.97 565	20.14 537	7.47 520	48.43 553	47.10 560	35.43 540	36.46 533	20.11 508	30.05 513	25.29 513	35.08 540	45.50 552	50.28 558	2.13 513	2.00 520	1.19 512	0.76 504	4.71 515	4.43 515

JetBlue	29.12 544	15.72 532	54.12 550	15.93 533	20.98 546	60.90 562	30.62 553	39.38 541	34.62 530	34.08 535	39.69 533	57.35 549	43.17 549	50.71 558	50.60 559	2.41 514	3.79 543	2.81 517	3.45 529	9.57 528	12.59 547

LRCNet_RVC	66.23 563	65.67 564	67.63 557	71.47 561	54.32 561	32.17 535	2.66 416	63.19 564	21.35 503	81.79 565	91.26 566	83.62 564	71.62 564	69.32 562	52.57 560	95.49 570	64.45 563	95.07 570	95.19 570	71.52 562	74.31 564

HanzoNet	56.48 561	59.32 560	58.25 552	55.32 558	41.94 556	50.95 557	41.33 556	51.12 554	61.40 555	65.62 563	65.59 561	71.66 562	69.41 563	70.77 563	60.03 561	63.99 563	34.70 561	61.96 560	50.54 560	51.00 559	44.71 559

TCMNet-wrong-test	67.23 564	85.83 568	81.56 559	95.63 569	94.73 569	89.35 564	85.42 565	51.73 555	33.71 527	51.26 551	61.71 559	61.33 552	41.23 547	77.26 564	64.71 562	48.76 559	9.03 553	70.12 564	68.11 563	90.76 570	82.37 569

DPSimNet_ROB	53.45 559	64.73 563	44.39 547	53.97 557	45.39 559	53.66 559	54.83 561	55.15 560	57.87 552	64.16 562	50.83 547	63.40 557	53.34 557	46.45 553	65.81 563	63.13 562	26.54 560	57.94 559	51.11 561	45.52 556	50.69 562

JetRed	61.02 562	61.05 561	82.56 560	46.09 554	56.80 562	83.19 563	63.76 562	59.26 563	63.61 556	69.29 564	68.85 564	66.59 558	47.62 553	61.57 561	74.09 564	45.58 558	66.14 564	46.59 555	45.06 559	63.17 561	49.58 561

MADNet++	82.84 565	82.38 567	73.57 558	87.72 568	82.97 566	93.14 565	69.15 563	86.42 568	82.50 565	93.46 569	86.70 565	86.28 565	80.92 565	88.34 566	88.84 565	86.83 568	84.17 568	72.64 565	68.92 564	80.47 568	81.42 568

xxxxx1	85.63 567	90.31 569	96.68 568	76.54 563	80.57 563	97.44 569	96.86 569	85.53 565	88.53 566	88.68 566	91.71 567	94.23 567	92.93 566	90.02 567	91.98 566	70.60 564	70.39 565	73.68 566	81.46 567	74.61 563	79.86 565

tt_ll	85.63 567	90.31 569	96.68 568	76.54 563	80.57 563	97.44 569	96.86 569	85.53 565	88.53 566	88.68 566	91.71 567	94.23 567	92.93 566	90.02 567	91.98 566	70.60 564	70.39 565	73.68 566	81.46 567	74.61 563	79.86 565

ff	85.63 567	90.31 569	96.68 568	76.54 563	80.57 563	97.44 569	96.86 569	85.53 565	88.53 566	88.68 566	91.71 567	94.23 567	92.93 566	90.02 567	91.98 566	70.60 564	70.39 565	73.68 566	81.46 567	74.61 563	79.86 565

HaxPig	98.85 573	99.94 575	95.08 566	99.99 576	100.00 575	94.03 566	94.78 566	99.15 572	99.98 574	99.99 576	100.00 574	99.98 577	99.99 574	98.12 571	95.97 569	100.00 577	99.99 575	100.00 574	99.99 575	100.00 576	99.99 576

PML	97.88 571	100.00 578	96.45 567	98.01 572	97.88 572	100.00 574	99.35 572	96.88 569	97.72 570	100.00 577	97.36 570	97.38 571	99.60 572	100.00 578	96.32 570	99.99 575	97.55 570	100.00 574	96.01 571	99.18 572	87.92 571

MEDIAN_ROB	98.41 572	99.70 573	99.30 572	97.09 570	97.02 570	96.89 567	95.77 568	97.66 571	97.28 569	98.79 573	98.94 571	99.18 572	98.14 570	96.89 570	96.88 571	99.96 574	99.16 571	100.00 574	99.99 575	99.69 573	99.88 573

USTest	87.63 570	76.50 565	65.53 554	81.26 567	83.10 567	100.00 574	100.00 574	99.53 573	99.60 571	98.32 570	99.02 572	90.87 566	98.33 571	84.28 565	98.23 572	79.97 567	96.20 569	69.82 563	73.75 566	75.48 566	82.80 570

Anonymous_1	99.08 574	99.91 574	99.85 574	97.63 571	99.10 573	100.00 574	100.00 574	99.61 575	99.96 573	99.28 575	99.86 573	99.54 574	99.99 574	99.29 572	99.75 573	96.05 571	99.59 572	97.31 571	98.57 572	97.71 571	98.63 572

test_example2	99.39 575	99.98 577	99.99 575	100.00 579	99.98 574	99.72 573	99.99 573	97.34 570	100.00 575	100.00 577	100.00 574	96.42 570	96.66 569	99.97 574	99.96 574	100.00 577	99.97 574	98.66 572	99.15 573	100.00 576	100.00 578

DPSMNet_ROB	99.91 578	100.00 578	99.99 575	99.99 576	100.00 575	100.00 574	100.00 574	99.98 577	100.00 575	98.35 571	100.00 574	99.84 575	100.00 576	99.98 575	99.99 575	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 576	100.00 578

DGTPSM_ROB	99.90 577	100.00 578	99.99 575	99.99 576	100.00 575	100.00 574	100.00 574	99.97 576	100.00 575	98.35 571	100.00 574	99.84 575	100.00 576	99.98 575	99.99 575	99.99 575	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 576	100.00 578

AVERAGE_ROB	99.62 576	99.95 576	98.81 571	100.00 579	100.00 575	98.08 572	95.47 567	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 574	100.00 579	100.00 576	100.00 578	99.99 575	100.00 577	100.00 576	100.00 574	100.00 577	100.00 576	100.00 578

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

tt	83.26 566	0.34 115	99.99 575	79.40 566	93.18 568	100.00 574	100.00 574	100.00 578	99.95 572	60.33 558	47.63 545	99.98 577	99.96 573	99.98 575	100.00 578	92.42 569	99.82 573	73.83 569	73.63 565	88.42 569	56.35 563

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

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

DPSM_ROB	99.95 579	100.00 578	100.00 579	99.76 574	100.00 575	100.00 574	100.00 574	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 574	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 578	99.21 572	100.00 576	100.00 574	100.00 577	99.99 574	99.95 574

DPSM	99.95 579	100.00 578	100.00 579	99.76 574	100.00 575	100.00 574	100.00 574	100.00 578	100.00 575	100.00 577	100.00 574	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 578	99.21 572	100.00 576	100.00 574	100.00 577	99.99 574	99.95 574

ccccc		96.61 572		100.00 579	100.00 575	97.41 568		99.56 574		99.27 574		99.35 573		99.92 573		100.00 577	100.00 576	99.95 573	99.77 574	100.00 576

ASD4		81.57 566

Low-res two-view benchmark