Low-res two-view results

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.48 1	0.38 38	1.70 9	0.82 167	1.00 286	0.42 2	0.06 50	0.63 1	1.44 37	0.38 16	0.04 3	0.11 35	0.37 67	0.93 8	0.39 4	0.03 313	0.86 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 55

DEFOM-Stereo	0.78 18	0.56 138	1.98 24	0.21 47	0.12 36	1.93 111	0.44 195	0.99 2	0.93 5	0.70 77	0.51 33	0.15 38	0.09 8	6.39 216	0.40 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.14 80

S2M2	0.53 2	0.50 107	1.58 8	0.53 118	0.18 68	1.13 10	0.01 3	1.47 3	2.18 59	0.18 1	0.87 52	0.13 37	0.20 26	0.87 5	0.51 24	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.20 327	0.01 1

UniTT-Stereo	0.94 38	0.53 117	2.82 95	0.94 184	1.29 340	0.56 4	0.12 87	1.49 4	3.16 91	1.77 129	2.22 111	0.20 47	0.32 58	1.76 57	1.33 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 291	0.02 6

IGEV-Stereo+	1.89 125	0.55 127	2.49 63	0.48 110	3.25 444	2.06 123	0.07 57	1.92 5	1.52 39	0.77 84	0.08 5	0.22 54	0.44 96	7.11 262	0.68 67	0.04 342	0.66 358	0.00 1	0.33 453	5.08 514	10.13 534

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 379	25.82 535	26.88 525	0.56 122	0.08 17	1.46 63	0.53 223	2.17 6	2.15 57	0.67 75	0.73 42	0.23 56	0.20 26	1.58 47	0.80 89	11.76 538	0.38 322	0.00 1	0.08 303	1.75 497	9.67 532

SGD-Stereo	0.76 13	0.36 32	1.37 2	0.43 98	0.14 46	1.25 31	0.29 158	2.25 7	0.84 1	0.61 68	0.51 33	0.09 25	0.11 14	6.65 229	0.19 1	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.07 42

MGS-Stereo	1.22 66	0.44 69	2.92 103	0.83 168	0.07 14	1.82 103	0.65 260	2.44 8	3.95 153	1.11 114	6.19 236	0.49 101	0.37 67	1.73 51	0.81 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 444	0.01 1

LGtest1	0.53 2	0.42 56	1.55 6	0.14 33	0.30 117	1.00 8	0.01 3	2.47 9	1.19 32	0.65 72	0.12 11	0.08 18	0.10 11	1.30 30	0.47 13	0.01 169	0.45 331	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.20 133

GREAT-IGEV	1.17 63	0.57 145	3.06 121	1.95 316	1.41 353	1.42 59	0.08 65	2.51 10	3.07 88	0.58 59	0.79 46	0.11 35	0.35 64	2.17 75	1.00 133	0.07 376	1.45 498	0.00 1	0.22 394	0.14 271	2.42 494

IGEV	0.66 5	0.29 18	1.87 21	0.11 24	1.84 383	1.35 49	0.37 179	2.56 11	1.12 30	0.44 29	0.12 11	0.07 13	0.09 8	1.07 14	0.58 42	0.05 357	0.62 352	0.00 1	0.19 369	0.01 17	0.39 210

LG-Stereo_L1	0.82 25	0.46 79	1.74 11	0.28 65	0.34 133	1.36 52	0.19 129	2.56 11	0.91 2	0.32 9	0.03 1	0.07 13	0.06 2	6.62 225	0.54 33	0.01 169	0.63 353	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.21 139

LoS_RVC	1.47 98	1.75 402	2.66 83	0.52 116	3.89 468	1.67 83	0.04 30	2.66 13	2.61 67	0.55 54	2.63 124	0.31 75	1.68 216	1.99 64	0.81 93	0.01 169	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.03 74	5.54 516

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 52	2.27 439	1.82 14	1.16 202	0.34 133	0.56 4	0.05 37	2.94 14	1.46 38	0.40 20	0.94 58	0.22 54	2.27 243	6.26 212	0.63 59	0.00 1	0.08 239	0.00 1	0.17 359	0.04 103	0.16 102

RSM++	1.24 68	0.45 74	1.84 20	1.61 256	0.51 189	2.73 194	0.29 158	2.99 15	3.22 95	0.69 76	2.06 104	0.52 106	0.28 43	5.62 186	0.86 101	0.01 169	0.03 189	0.00 1	0.17 359	0.16 291	0.85 333

WCG-NET（raft）	1.70 116	0.97 274	2.01 29	0.40 93	0.17 63	2.10 126	0.97 336	3.05 16	6.47 279	2.89 149	3.17 140	4.31 263	1.03 158	3.85 126	0.60 50	0.00 1	1.32 489	0.00 1	0.01 235	0.18 311	0.41 222

CREStereo++_RVC	1.70 116	0.50 107	3.07 123	0.45 103	0.01 1	1.69 87	0.02 18	3.09 17	8.24 356	3.82 175	7.53 281	0.49 101	0.32 58	1.05 12	0.52 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 524	0.01 17	0.08 46
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
DilatedVolume-Stereo	1.37 81	0.54 121	3.84 194	1.25 213	0.30 117	2.19 135	0.10 77	3.17 18	1.67 40	3.13 158	2.14 106	0.74 119	0.58 116	5.71 191	0.92 114	0.03 313	0.30 306	0.00 1	0.18 365	0.04 103	0.56 259

rvit_stereo_0083	1.16 62	0.47 86	3.68 185	0.54 119	0.10 25	1.25 31	0.24 147	3.17 18	5.31 224	0.52 47	0.80 47	0.82 123	1.16 174	4.52 152	0.51 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.13 75

asd	0.71 8	0.25 2	2.43 62	0.09 15	0.80 252	1.25 31	0.06 50	3.22 20	1.03 11	0.59 62	0.65 40	0.07 13	0.55 109	1.01 11	0.46 10	0.20 434	0.81 382	0.00 1	0.08 303	0.01 17	0.67 301

mms	1.31 76	0.88 243	2.06 31	0.25 58	0.79 249	1.50 67	0.08 65	3.29 21	2.51 64	0.53 48	3.09 138	0.34 85	0.26 37	7.11 262	0.59 47	0.00 1	0.43 327	0.00 1	0.00 1	0.21 338	2.32 488

WCG-NET	1.42 87	0.84 222	1.90 22	0.61 130	0.10 25	2.10 126	1.05 348	3.33 22	7.10 313	2.86 147	3.53 156	0.75 120	0.93 149	1.28 27	0.72 79	0.00 1	0.97 419	0.00 1	0.00 1	0.16 291	0.22 146

GLC_STEREO	0.87 31	0.39 44	1.55 6	0.72 148	0.01 1	1.98 115	0.55 228	3.52 23	3.54 120	0.96 104	1.63 83	0.19 44	0.41 79	1.29 29	0.58 42	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.05 124	0.08 46

TANstereo	1.32 77	0.79 205	2.93 104	0.37 86	0.11 27	1.81 102	0.01 3	3.56 24	4.36 177	4.53 197	4.96 193	0.41 90	0.68 125	1.22 21	0.59 47	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 13

IGEV-Stereo++	1.03 46	0.32 23	2.03 30	0.25 58	1.94 393	1.94 112	0.01 3	3.57 25	2.52 65	0.70 77	1.80 97	0.10 34	1.14 167	1.34 35	0.55 34	0.01 169	0.75 373	0.00 1	0.00 1	0.04 103	1.57 409

XX-TBD	1.55 108	1.11 300	2.94 106	2.45 395	0.06 11	2.31 146	0.01 3	3.58 26	7.80 343	3.11 157	5.10 196	0.27 67	0.26 37	1.42 38	0.60 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22

SMoEStereo_RVC	1.13 59	0.92 252	1.82 14	0.80 164	0.09 22	2.07 125	0.16 115	3.61 27	2.17 58	0.38 16	1.37 76	0.19 44	0.29 46	7.04 256	1.02 139	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.19 318	0.51 247

4w-stereo	0.81 23	0.27 6	2.34 56	0.06 4	0.50 180	1.26 35	0.06 50	3.65 28	1.05 16	0.41 22	0.96 59	0.06 4	0.66 123	2.11 71	0.64 62	0.22 439	0.96 414	0.00 1	0.29 439	0.00 1	0.78 326

IGEV-RUCA	0.88 33	0.27 6	1.43 4	0.59 123	0.33 128	2.12 131	0.49 215	3.65 28	1.79 49	1.04 109	0.16 14	0.24 62	0.55 109	2.95 102	0.57 40	0.12 406	0.21 290	0.20 482	0.25 407	0.22 345	0.33 193

Occ-G	1.39 85	0.66 172	3.05 120	0.60 127	0.75 243	1.46 63	0.67 266	3.66 30	3.50 107	1.76 128	0.65 40	5.00 292	0.55 109	1.15 18	1.56 199	0.00 1	0.74 372	0.00 1	0.17 359	0.19 318	1.61 411

PMTNet	1.48 99	0.43 60	2.77 94	0.31 69	0.17 63	2.94 228	0.33 171	3.66 30	5.27 220	1.11 114	1.28 70	0.28 70	0.92 147	4.32 145	0.90 110	4.89 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.05 28

4.5_new	0.74 10	0.27 6	2.52 67	0.10 18	0.34 133	1.24 24	0.07 57	3.67 32	1.05 16	0.58 59	0.80 47	0.06 4	0.19 24	1.18 19	0.61 54	0.17 424	0.99 433	0.00 1	0.19 369	0.01 17	0.64 286

4.5w-stereo	0.74 10	0.27 6	2.52 67	0.10 18	0.34 133	1.24 24	0.07 57	3.67 32	1.05 16	0.58 59	0.80 47	0.06 4	0.19 24	1.18 19	0.60 50	0.17 424	0.99 433	0.00 1	0.19 369	0.01 17	0.64 286

U	2.23 176	0.36 32	2.93 104	0.26 62	8.08 519	11.12 462	0.00 1	3.68 34	1.12 30	0.29 6	0.52 35	0.16 41	0.08 5	0.83 3	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 527	5.13 536	0.02 42	0.02 6

ours_stereo	1.28 73	0.91 248	2.36 59	0.34 81	0.67 223	1.16 11	0.09 69	3.71 35	2.44 62	0.51 42	3.17 140	0.36 88	0.26 37	6.62 225	0.55 34	0.00 1	0.11 256	0.00 1	0.00 1	0.23 357	2.08 476

monsterstereo	1.18 64	0.50 107	2.75 92	0.50 113	2.62 423	1.22 18	0.01 3	3.73 36	0.95 6	0.59 62	1.62 82	0.06 4	0.09 8	6.02 199	0.96 126	0.01 169	1.10 457	0.00 1	0.34 457	0.01 17	0.56 259

monsters	1.12 58	0.45 74	2.32 55	0.54 119	2.80 430	1.38 54	0.01 3	3.74 37	1.00 8	0.46 36	0.63 39	0.06 4	0.13 19	6.08 205	0.88 107	0.15 414	0.96 414	0.00 1	0.31 447	0.00 1	0.55 255

rvit_stereo_0081	1.03 46	0.55 127	2.58 73	0.64 133	0.13 42	1.35 49	0.12 87	3.74 37	5.28 221	0.55 54	0.32 27	0.55 109	0.12 16	4.08 133	0.53 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.05 28

rvit_stereo_0082	1.03 46	0.55 127	2.58 73	0.64 133	0.13 42	1.35 49	0.12 87	3.74 37	5.28 221	0.55 54	0.32 27	0.55 109	0.12 16	4.08 133	0.53 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.05 28

RAStereo	0.81 23	0.70 190	3.97 213	0.21 47	0.54 200	1.16 11	0.02 18	3.78 40	1.22 33	0.62 69	1.57 80	0.16 41	0.23 32	0.89 6	1.05 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.02 6

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 85	0.74 200	2.72 90	0.73 151	1.26 332	2.42 155	0.02 18	3.78 40	8.16 355	1.81 133	2.94 134	0.28 70	0.32 58	1.51 42	0.76 84	0.04 342	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.19 127

MonSter	0.72 9	0.27 6	2.25 50	0.07 5	0.85 262	1.27 41	0.01 3	3.79 42	0.91 2	0.41 22	0.18 17	0.08 18	0.04 1	1.33 31	0.58 42	0.00 1	0.96 414	0.00 1	0.36 462	0.00 1	0.94 344

RAFT-RH_RVC	4.04 353	0.69 183	3.59 178	1.91 307	0.43 168	3.11 241	0.13 96	3.80 43	6.60 286	11.26 455	31.68 516	5.20 296	1.66 215	8.30 345	2.27 274	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.03 269	0.03 74	0.02 6

4.25_new	0.76 13	0.28 11	2.16 40	0.08 10	0.91 270	1.24 24	0.05 37	3.81 44	1.03 11	0.45 30	0.91 54	0.06 4	0.42 83	1.33 31	0.49 17	0.22 439	0.98 426	0.00 1	0.25 407	0.00 1	0.57 261

4.5w_new	0.76 13	0.28 11	2.16 40	0.08 10	0.91 270	1.24 24	0.05 37	3.81 44	1.03 11	0.45 30	0.91 54	0.06 4	0.42 83	1.33 31	0.49 17	0.22 439	0.98 426	0.00 1	0.25 407	0.00 1	0.57 261

4.25w-stereo	0.76 13	0.28 11	2.16 40	0.08 10	0.91 270	1.24 24	0.05 37	3.81 44	1.03 11	0.45 30	0.91 54	0.06 4	0.42 83	1.33 31	0.49 17	0.22 439	0.98 426	0.00 1	0.25 407	0.00 1	0.57 261

asda	0.76 13	0.28 11	2.30 52	0.07 5	0.61 212	1.28 43	0.09 69	3.82 47	1.03 11	0.54 50	0.43 31	0.07 13	0.71 129	1.25 25	0.46 10	0.22 439	0.99 433	0.00 1	0.25 407	0.01 17	0.71 310

2.75w_new	0.80 22	0.35 30	2.31 54	0.10 18	0.23 101	1.26 35	0.09 69	3.82 47	1.05 16	0.54 50	0.23 19	0.08 18	0.86 145	2.50 91	0.64 62	0.00 1	0.97 419	0.00 1	0.27 430	0.00 1	0.69 303

LG-Stereo_L2	0.78 18	0.47 86	1.99 26	0.29 67	0.36 144	1.28 43	0.18 124	3.82 47	0.91 2	0.32 9	0.03 1	0.07 13	0.07 3	4.41 147	0.55 34	0.01 169	0.59 344	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.25 165

CASnet	1.09 52	0.47 86	2.09 33	0.79 161	0.08 17	2.10 126	0.14 106	3.83 50	4.26 169	3.84 177	1.56 79	0.32 79	0.30 48	1.13 16	0.77 88	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.03 13
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
2.25w	0.92 37	0.31 21	2.36 59	0.07 5	0.15 54	1.22 18	0.05 37	3.84 51	1.05 16	0.51 42	1.30 73	0.09 25	0.68 125	4.12 136	0.68 67	0.00 1	0.98 426	0.00 1	0.28 433	0.00 1	0.73 314

3.75w	0.82 25	0.25 2	2.13 38	0.07 5	1.27 333	1.26 35	0.02 18	3.85 52	1.05 16	0.51 42	0.39 30	0.08 18	0.40 76	3.31 110	0.47 13	0.07 376	0.94 406	0.00 1	0.08 303	0.00 1	0.29 180

Reg-Stereo(zero)	1.92 131	0.28 11	3.18 129	0.63 132	1.41 353	2.02 118	0.48 210	3.85 52	6.29 268	4.49 195	3.12 139	4.55 270	1.62 214	2.77 97	2.16 263	0.00 1	0.61 349	0.00 1	0.26 424	0.02 42	0.62 280

2.5w	0.94 38	0.33 24	2.20 46	0.09 15	0.35 137	1.27 41	0.09 69	3.86 54	1.05 16	0.54 50	0.73 42	0.04 1	0.55 109	4.75 159	0.59 47	0.00 1	1.04 446	0.00 1	0.29 439	0.00 1	0.96 348

1w_stereo	0.79 20	0.26 4	1.52 5	0.13 30	0.50 180	1.20 14	0.08 65	3.86 54	1.02 10	0.64 71	2.52 120	0.05 2	1.54 209	1.08 15	0.44 7	0.00 1	0.61 349	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.42 227

999	1.42 87	0.85 225	2.23 48	1.37 227	0.35 137	3.01 235	0.64 256	3.91 56	2.83 73	0.38 16	3.35 145	0.19 44	0.25 35	7.37 278	1.12 151	0.01 169	0.04 206	0.00 1	0.00 1	0.22 345	0.21 139

test_4	2.58 219	0.70 190	3.30 138	0.43 98	0.30 117	3.97 319	1.11 354	3.91 56	3.83 143	4.15 188	17.20 453	3.44 220	0.52 105	6.60 224	1.58 200	0.00 1	0.13 267	0.00 1	0.11 329	0.20 327	0.20 133

RAFT-345	3.36 292	0.55 127	3.43 157	1.23 210	0.21 91	2.62 177	0.46 198	3.91 56	6.34 271	7.46 331	24.49 493	4.19 255	1.74 224	8.27 340	2.25 271	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 6

StereoAnything_RVC	1.96 135	8.91 517	4.47 253	0.54 119	0.91 270	1.09 9	0.05 37	3.94 59	1.37 36	0.25 3	0.29 26	0.15 38	0.68 125	6.92 248	0.47 13	0.02 272	0.84 387	0.00 1	0.00 1	6.61 520	1.61 411

qwe	0.89 34	0.29 18	2.49 63	0.10 18	1.25 329	1.24 24	0.04 30	3.97 60	1.06 23	0.66 74	0.53 36	0.05 2	0.18 23	3.58 116	0.50 23	0.07 376	0.94 406	0.00 1	0.27 430	0.01 17	0.57 261

3w_stereo	0.79 20	0.33 24	2.53 69	0.08 10	0.14 46	1.26 35	0.03 27	3.97 60	1.06 23	0.62 69	0.58 38	0.09 25	1.02 157	1.54 44	0.64 62	0.00 1	1.00 440	0.00 1	0.23 400	0.01 17	0.65 289

MaDis-Stereo	0.96 42	1.11 300	4.01 218	0.36 85	1.86 387	1.20 14	0.06 50	3.99 62	1.73 44	0.45 30	0.56 37	0.43 95	0.51 103	1.28 27	1.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.08 46

3.25w_new	0.68 6	0.36 32	2.09 33	0.05 1	0.19 72	1.26 35	0.01 3	4.00 63	1.10 26	0.46 36	0.26 23	0.08 18	0.41 79	0.93 8	0.51 24	0.00 1	0.94 406	0.00 1	0.22 394	0.01 17	0.75 319

3.25w	0.68 6	0.36 32	2.09 33	0.05 1	0.19 72	1.26 35	0.01 3	4.00 63	1.10 26	0.46 36	0.26 23	0.08 18	0.41 79	0.93 8	0.51 24	0.00 1	0.94 406	0.00 1	0.22 394	0.01 17	0.75 319

MLG-Stereo_test2	0.82 25	0.40 50	1.99 26	0.39 90	1.07 295	1.43 61	0.02 18	4.01 65	1.75 46	0.37 12	0.07 4	0.15 38	0.10 11	2.62 92	0.57 40	0.32 460	0.65 357	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.42 227

2w_stereo	0.75 12	0.30 20	2.22 47	0.07 5	0.12 36	1.23 22	0.05 37	4.03 66	1.00 8	0.98 105	0.86 50	0.09 25	1.21 182	1.06 13	0.62 56	0.00 1	0.69 364	0.00 1	0.16 349	0.00 1	0.27 171

tt45	1.25 69	0.90 247	1.98 24	0.59 123	0.25 107	3.47 275	0.14 106	4.07 67	1.97 53	0.45 30	2.17 108	0.29 72	0.27 41	7.02 254	0.95 123	0.00 1	0.04 206	0.00 1	0.00 1	0.22 345	0.24 162

CAS	2.42 202	0.37 37	2.30 52	11.49 525	3.97 473	1.65 82	0.02 18	4.08 68	2.84 74	0.51 42	1.65 85	0.25 64	0.28 43	1.73 51	0.92 114	10.05 532	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 17	6.26 520

test_xeample3	1.71 119	1.75 402	6.64 380	0.90 179	0.29 115	2.55 169	0.90 328	4.08 68	2.36 60	0.56 58	0.24 21	0.23 56	0.31 51	7.51 295	2.73 300	0.00 1	0.70 367	0.00 1	0.36 462	0.18 311	1.92 465

xyz-stereo-finetune	1.38 83	0.91 248	2.91 101	0.10 18	0.05 5	3.13 244	0.66 261	4.12 70	3.01 87	1.06 111	1.91 100	0.69 116	0.37 67	6.31 213	2.14 260	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 124	0.13 75

MLG-Stereo_test3	0.63 4	0.42 56	2.06 31	0.38 89	0.40 159	1.36 52	0.01 3	4.13 71	0.95 6	0.48 41	0.13 13	0.06 4	0.07 3	0.89 6	0.37 3	0.02 272	0.61 349	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 117

RSM	1.43 89	0.40 50	1.79 12	0.74 157	0.54 200	2.45 159	0.49 215	4.13 71	3.29 100	0.65 72	2.53 121	2.15 173	0.30 48	6.97 252	0.85 99	0.01 169	0.12 261	0.00 1	0.25 407	0.11 220	0.72 313

3.5w_stereo	0.87 31	0.35 30	2.24 49	0.05 1	0.17 63	1.25 31	0.04 30	4.15 73	1.08 25	0.37 12	1.65 85	0.08 18	0.49 101	3.95 128	0.51 24	0.00 1	0.63 353	0.00 1	0.06 298	0.00 1	0.27 171

fffft	1.13 59	0.71 194	2.25 50	0.09 15	0.07 14	2.10 126	0.63 253	4.19 74	2.10 55	0.42 26	0.75 44	0.24 62	0.20 26	6.89 243	1.08 146	0.00 1	0.12 261	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.53 252
1: 1. 1
LG-Stereo	1.00 43	0.58 150	4.72 278	0.19 37	0.37 149	1.18 13	0.18 124	4.21 75	3.11 90	0.83 100	1.95 102	0.45 98	0.16 21	0.53 1	0.62 56	0.33 461	0.22 291	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.31 187

MLG-Stereo_test1	0.85 30	0.34 27	1.80 13	0.10 18	1.66 369	1.22 18	0.01 3	4.24 76	1.68 42	0.19 2	0.08 5	0.09 25	0.11 14	4.16 138	0.46 10	0.01 169	0.70 367	0.00 1	0.01 235	0.01 17	0.17 112

CREStereo	1.09 52	0.51 110	2.16 40	0.11 24	0.24 103	1.67 83	0.03 27	4.24 76	6.91 306	0.80 94	1.73 89	0.44 96	0.64 121	1.58 47	0.61 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.02 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
rrr	1.64 113	1.71 395	6.31 368	0.73 151	0.24 103	2.69 188	0.92 333	4.25 78	1.75 46	0.73 82	0.16 14	0.23 56	0.32 58	7.57 300	2.72 298	0.00 1	0.49 336	0.00 1	0.20 381	0.17 300	1.68 426

4D-IteraStereo	1.99 139	1.32 341	3.77 190	0.13 30	2.84 431	3.51 278	1.03 343	4.26 79	5.38 228	5.50 225	1.03 60	3.86 237	0.38 74	2.44 89	1.88 237	0.00 1	0.43 327	0.00 1	0.01 235	0.11 220	1.84 454

rvit_stereo_0081_aga	0.95 40	1.03 287	4.52 260	0.16 34	0.25 107	1.70 88	0.21 139	4.27 80	3.17 92	0.38 16	0.23 19	0.27 67	0.31 51	1.56 45	0.64 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 260	0.15 93

CroCo-Stereo Lap2	1.37 81	1.19 316	4.17 231	1.01 190	4.58 491	0.46 3	0.09 69	4.27 80	2.94 77	1.25 118	2.40 117	1.55 152	0.20 26	1.72 50	1.30 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 287	0.13 75

trnet	1.09 52	0.47 86	2.19 45	0.12 27	0.21 91	1.70 88	0.02 18	4.28 82	6.97 309	0.78 90	1.77 93	0.48 100	0.67 124	1.50 40	0.58 42	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.03 13

ff7	1.46 94	0.79 205	2.99 114	0.33 76	0.35 137	2.75 197	0.81 303	4.31 83	2.97 80	0.77 84	1.20 62	0.21 48	0.42 83	7.44 282	0.86 101	0.00 1	0.93 401	0.00 1	0.16 349	0.12 238	1.82 447

IGEVStereo-DCA	1.54 105	1.71 395	2.99 114	0.73 151	0.24 103	2.69 188	0.81 303	4.31 83	2.97 80	0.73 82	0.16 14	0.23 56	0.32 58	7.57 300	2.72 298	0.00 1	0.49 336	0.00 1	0.16 349	0.17 300	1.82 447

ffff	1.46 94	0.79 205	2.99 114	0.33 76	0.35 137	2.75 197	0.81 303	4.31 83	2.97 80	0.77 84	1.20 62	0.21 48	0.42 83	7.44 282	0.86 101	0.00 1	0.93 401	0.00 1	0.16 349	0.12 238	1.82 447

11t	1.46 94	0.79 205	2.99 114	0.33 76	0.35 137	2.75 197	0.81 303	4.31 83	2.97 80	0.77 84	1.20 62	0.21 48	0.42 83	7.44 282	0.87 106	0.00 1	0.93 401	0.00 1	0.16 349	0.12 238	1.82 447

ccc-4	1.46 94	0.79 205	2.99 114	0.33 76	0.35 137	2.75 197	0.81 303	4.31 83	2.97 80	0.77 84	1.20 62	0.21 48	0.42 83	7.44 282	0.86 101	0.00 1	0.93 401	0.00 1	0.16 349	0.12 238	1.82 447

dual_stereo	0.95 40	0.39 44	1.83 17	0.37 86	1.11 306	0.84 6	0.03 27	4.34 88	1.83 50	0.30 7	0.08 5	0.21 48	0.12 16	3.16 107	0.98 128	0.00 1	1.34 495	0.00 1	0.20 381	0.00 1	1.83 453

LG-G_1	0.83 28	0.41 53	1.83 17	0.35 82	0.33 128	1.82 103	0.02 18	4.37 89	1.10 26	0.60 66	0.08 5	0.09 25	0.08 5	3.50 114	0.55 34	0.03 313	0.59 344	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.77 322

LG-G	0.83 28	0.41 53	1.83 17	0.35 82	0.33 128	1.82 103	0.02 18	4.37 89	1.10 26	0.60 66	0.08 5	0.09 25	0.08 5	3.50 114	0.55 34	0.03 313	0.59 344	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.77 322

xyz-stereo-finetune2	1.98 137	0.96 269	2.70 88	0.13 30	0.05 5	6.33 389	0.17 119	4.38 91	2.56 66	0.98 105	6.40 249	0.50 104	3.37 294	7.09 259	3.77 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.11 64

AIO_test	1.34 78	0.72 197	3.32 142	0.86 172	1.19 319	2.90 226	0.80 299	4.46 92	3.34 102	0.77 84	0.86 50	1.48 148	0.30 48	2.95 102	0.49 17	0.00 1	1.00 440	0.00 1	0.13 341	0.04 103	1.24 380

sCroCo_RVC	1.34 78	0.85 225	6.15 358	1.21 209	1.28 335	0.90 7	0.18 124	4.50 93	2.86 75	0.37 12	3.18 142	0.52 106	1.52 208	1.83 59	0.93 118	0.13 409	0.25 301	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.16 102

water-stereo	0.90 35	0.56 138	4.39 247	0.11 24	0.08 17	1.57 74	0.15 109	4.51 94	1.69 43	0.80 94	1.31 75	0.27 67	0.24 34	0.71 2	0.56 39	0.26 453	0.06 221	0.00 1	0.02 255	0.03 74	0.71 310

rvit_stereo_0080	1.09 52	1.08 294	4.16 228	0.12 27	0.12 36	1.32 46	0.36 174	4.52 95	3.94 151	0.70 77	1.29 71	0.41 90	0.75 133	1.98 62	0.76 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.18 117

whm_eth	1.09 52	1.08 294	4.16 228	0.12 27	0.12 36	1.32 46	0.36 174	4.52 95	3.94 151	0.70 77	1.29 71	0.41 90	0.75 133	1.98 62	0.76 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.18 117

MLG-Stereo	0.91 36	0.34 27	1.91 23	0.16 34	0.41 164	1.23 22	0.00 1	4.57 97	1.74 45	0.41 22	0.08 5	0.09 25	0.10 11	5.68 190	0.45 9	0.02 272	0.77 377	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.16 102

rvit_0105_6	1.44 91	1.26 331	5.78 341	0.66 141	0.08 17	1.58 75	0.32 168	4.57 97	6.53 284	0.40 20	0.38 29	1.11 133	0.29 46	4.76 160	0.92 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.20 133

rvit_stereo_ft	1.23 67	1.42 361	5.16 300	0.94 184	0.36 144	1.22 18	0.24 147	4.57 97	4.49 185	0.51 42	1.04 61	0.73 118	1.10 161	1.50 40	1.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 124	0.22 146

RAFT_CTSACE	3.62 317	1.65 388	5.41 315	1.36 224	3.08 438	3.95 318	1.03 343	4.62 100	4.65 194	5.33 219	17.73 461	7.63 361	2.71 261	10.98 443	1.15 156	0.00 1	0.48 335	0.00 1	0.00 1	0.31 404	0.25 165

rvit_0105_4	1.58 110	1.41 358	6.67 382	0.65 137	0.05 5	1.60 78	0.41 187	4.70 101	6.48 280	0.46 36	0.87 52	1.40 141	0.53 108	5.08 170	1.12 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 117

DEmStereo	3.86 338	0.54 121	4.04 221	0.26 62	0.17 63	5.17 363	2.45 406	4.70 101	4.34 175	8.37 367	19.94 472	5.06 294	10.13 472	7.86 314	3.93 344	0.01 169	0.01 126	0.01 372	0.00 1	0.03 74	0.10 55

fffy	1.43 89	0.95 265	2.85 99	1.42 237	0.61 212	2.25 138	0.19 129	4.74 103	1.32 34	0.26 4	2.77 128	0.21 48	0.39 75	6.97 252	0.73 81	0.00 1	0.79 378	0.00 1	0.00 1	0.19 318	2.03 473

UDGNet	2.92 252	7.79 512	4.92 288	3.01 436	0.08 17	2.96 230	0.20 134	4.77 104	8.93 376	2.91 150	2.85 131	0.95 129	1.00 154	6.46 219	1.66 219	1.46 498	0.00 1	5.33 525	0.92 499	1.95 500	0.19 127

AEACV	1.27 71	0.38 38	2.61 77	1.75 284	1.21 323	2.44 158	0.85 317	4.79 105	1.67 40	0.71 81	0.26 23	0.29 72	2.00 230	2.30 82	0.66 66	0.01 169	0.95 411	0.00 1	0.42 472	0.12 238	2.07 475

AIO_rvc	1.48 99	1.01 285	3.51 162	0.95 186	1.16 315	3.32 263	0.96 335	4.83 106	3.38 104	0.79 92	1.75 90	1.31 140	0.31 51	2.66 93	0.62 56	0.02 272	1.09 454	0.00 1	0.04 287	0.12 238	1.82 447

anonymousdsp	1.51 102	0.81 212	2.70 88	0.60 127	0.69 227	2.76 201	0.79 297	4.86 107	3.00 86	0.82 96	1.25 66	0.31 75	0.42 83	7.44 282	0.81 93	0.00 1	0.83 383	0.00 1	0.17 359	0.12 238	1.85 456

sAnonymous2	1.54 105	2.26 436	9.53 452	0.65 137	0.50 180	1.20 14	0.23 145	4.86 107	3.65 129	0.42 26	1.27 68	0.23 56	1.40 194	1.23 22	0.68 67	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.20 381	2.00 501	0.42 227

CroCo_RVC	1.54 105	2.26 436	9.53 452	0.65 137	0.50 180	1.20 14	0.23 145	4.86 107	3.65 129	0.42 26	1.27 68	0.23 56	1.40 194	1.23 22	0.68 67	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.20 381	2.00 501	0.42 227

GCAP-BAT	2.26 179	0.61 155	3.67 184	1.48 245	0.81 255	4.32 339	0.77 295	4.87 110	4.04 159	3.97 182	5.41 211	4.38 266	0.59 118	6.20 209	1.17 160	0.02 272	1.14 469	0.00 1	0.55 484	0.07 155	1.22 378

HUF	1.64 113	1.03 287	4.14 226	1.19 207	1.34 347	3.02 236	0.40 184	4.88 111	3.60 124	0.79 92	2.87 133	0.83 124	0.31 51	2.88 100	0.81 93	0.06 368	2.03 513	0.00 1	0.00 1	0.16 291	2.41 493

IGEV-Stereo	1.51 102	0.81 212	2.69 87	0.60 127	0.69 227	2.77 202	0.79 297	4.88 111	2.99 85	0.82 96	1.25 66	0.31 75	0.42 83	7.43 281	0.85 99	0.00 1	0.83 383	0.00 1	0.17 359	0.12 238	1.85 456
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Prome-Stereo	3.73 326	0.39 44	2.62 79	1.05 194	0.52 193	2.06 123	4.58 454	4.88 111	3.95 153	9.34 407	20.39 474	4.03 245	7.02 428	7.86 314	1.31 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 155	4.52 514

MC-Stereo	1.87 123	0.49 101	3.52 163	2.82 424	1.07 295	1.90 109	0.12 87	4.89 114	3.27 97	3.66 171	3.58 159	0.56 111	1.45 197	5.79 193	0.81 93	0.00 1	1.19 480	0.00 1	0.21 387	0.11 220	1.95 467

PFNet+	2.52 211	0.47 86	4.97 291	0.95 186	0.18 68	3.12 243	0.73 284	4.98 115	6.97 309	7.95 346	6.38 248	2.51 181	1.18 176	8.05 328	1.82 232	0.03 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.05 28

Selective-RAFT	1.92 131	0.54 121	3.87 198	1.15 200	0.21 91	3.83 311	0.06 50	5.00 116	4.68 196	1.59 126	2.14 106	3.05 197	2.77 267	6.63 227	1.34 186	0.00 1	0.95 411	0.00 1	0.32 450	0.05 124	0.19 127

GIP-stereo	1.03 46	0.79 205	2.35 57	1.91 307	1.40 351	1.47 65	0.05 37	5.06 117	1.85 51	0.30 7	0.43 31	0.57 112	0.37 67	1.14 17	0.75 83	0.07 376	0.50 338	0.00 1	0.00 1	0.06 136	1.57 409

GMOStereo	2.08 146	0.85 225	2.95 109	0.23 53	0.73 238	1.50 67	0.86 320	5.08 118	4.78 201	8.42 368	6.99 263	3.36 206	1.14 167	1.73 51	1.21 167	0.00 1	1.32 489	0.00 1	0.00 1	0.28 386	0.23 153

error version	2.08 146	0.85 225	2.95 109	0.23 53	0.73 238	1.50 67	0.86 320	5.08 118	4.78 201	8.42 368	6.99 263	3.36 206	1.14 167	1.73 51	1.21 167	0.00 1	1.32 489	0.00 1	0.00 1	0.28 386	0.23 153

test-v	2.08 146	0.85 225	2.95 109	0.23 53	0.73 238	1.50 67	0.86 320	5.08 118	4.78 201	8.42 368	6.99 263	3.36 206	1.14 167	1.73 51	1.21 167	0.00 1	1.32 489	0.00 1	0.00 1	0.28 386	0.23 153

test-2	2.08 146	0.85 225	2.95 109	0.23 53	0.73 238	1.50 67	0.86 320	5.08 118	4.78 201	8.42 368	6.99 263	3.36 206	1.14 167	1.73 51	1.21 167	0.00 1	1.32 489	0.00 1	0.00 1	0.28 386	0.23 153

MIF-Stereo (partial)	1.44 91	0.59 151	3.98 214	0.08 10	1.09 303	1.24 24	0.13 96	5.12 122	4.07 160	0.47 40	2.56 122	0.31 75	0.74 132	6.31 213	2.02 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 238	0.04 22

xyz-stereo	7.36 454	0.68 179	38.77 539	0.30 68	0.07 14	31.97 530	0.19 129	5.13 123	2.13 56	10.90 446	24.34 492	6.05 324	8.02 449	12.01 462	6.06 392	0.01 169	0.02 162	0.35 492	0.00 1	0.09 183	0.16 102

AAGNet	3.50 305	0.49 101	3.38 147	1.91 307	0.41 164	3.66 294	1.02 342	5.14 124	5.16 219	9.65 419	7.75 287	4.91 285	6.23 410	7.45 289	12.73 485	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 124	0.06 37

H2IRNET	2.29 184	0.86 233	3.38 147	1.51 247	0.11 27	1.97 114	0.13 96	5.15 125	7.19 319	1.26 119	7.77 288	5.80 321	3.31 287	5.09 171	1.66 219	0.01 169	0.00 1	0.04 433	0.17 359	0.27 383	0.10 55

GCAP-Stereo	1.35 80	1.11 300	2.82 95	0.66 141	1.08 302	1.68 85	0.01 3	5.17 126	3.68 131	2.10 135	1.63 83	1.42 142	0.75 133	1.77 58	1.59 203	0.00 1	1.08 453	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.26 168

GMStereo	2.07 145	1.56 379	5.64 332	0.74 157	0.05 5	3.63 292	0.01 3	5.17 126	11.27 429	4.22 189	2.44 119	0.53 108	0.49 101	4.06 131	1.01 137	0.22 439	0.00 1	0.00 1	0.14 344	0.18 311	0.05 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
plain	1.53 104	0.86 233	6.50 374	0.42 95	0.05 5	1.56 73	0.09 69	5.18 128	4.02 158	0.54 50	1.76 92	0.59 113	0.75 133	6.48 220	1.23 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 433	0.07 42

castereo++	1.38 83	0.97 274	2.82 95	0.59 123	0.52 193	4.45 344	0.97 336	5.22 129	1.87 52	0.41 22	2.28 114	1.87 163	0.15 20	4.14 137	0.42 6	0.00 1	0.41 325	0.00 1	0.30 443	0.05 124	0.22 146

MM-Stereo_test2	1.30 74	0.52 115	2.67 85	1.71 276	0.29 115	1.79 99	0.51 218	5.28 130	3.84 145	0.95 102	0.93 57	0.51 105	0.36 65	2.29 81	1.12 151	0.00 1	0.95 411	0.00 1	0.07 300	0.32 409	1.97 468

RALCasStereoNet	2.39 199	1.73 400	3.59 178	2.38 387	2.69 427	2.84 209	0.18 124	5.29 131	4.94 211	2.45 140	5.62 221	2.22 175	0.79 142	7.48 294	1.63 210	0.00 1	1.75 508	0.00 1	0.00 1	0.14 271	2.03 473

111111	1.21 65	0.28 11	2.10 37	0.22 50	1.45 356	1.42 59	0.05 37	5.30 132	2.01 54	0.55 54	3.02 136	0.09 25	0.20 26	4.87 161	0.58 42	0.00 1	0.75 373	0.00 1	0.00 1	0.10 206	1.09 366

dd	2.36 191	1.93 416	6.03 353	0.83 168	0.12 36	1.80 100	0.17 119	5.30 132	11.82 434	2.98 152	3.64 161	1.50 149	1.21 182	5.25 174	3.92 342	0.13 409	0.01 126	0.04 433	0.22 394	0.10 206	0.14 80

KYRaft	3.68 320	0.43 60	2.53 69	0.89 177	0.49 177	2.28 144	3.89 439	5.30 132	3.82 142	8.99 393	19.28 469	6.54 338	4.96 371	7.92 318	0.96 126	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.01 235	0.06 136	5.17 515

DCRE	2.21 172	0.95 265	3.17 126	2.10 334	1.30 342	1.86 106	0.05 37	5.33 135	4.69 197	3.59 168	9.37 332	3.81 235	1.18 176	2.34 85	1.22 171	0.01 169	0.97 419	0.00 1	0.30 443	0.04 103	1.97 468

testlalala2	2.34 188	0.64 166	2.49 63	9.58 518	6.50 507	3.57 284	0.18 124	5.34 136	3.20 93	3.87 179	4.57 184	3.12 202	0.52 105	1.49 39	0.44 7	0.00 1	0.31 308	0.00 1	0.43 474	0.12 238	0.40 212

xx1	2.73 237	0.93 254	3.39 149	3.05 441	0.39 154	5.69 375	0.55 228	5.34 136	10.76 414	1.42 120	3.48 150	4.63 275	2.83 270	8.26 336	0.70 74	0.00 1	1.14 469	0.00 1	0.25 407	0.09 183	1.65 416

cc1	2.56 217	0.93 254	3.39 149	3.05 441	0.39 154	5.69 375	0.55 228	5.34 136	10.76 414	1.42 120	3.48 150	0.33 81	3.65 309	8.26 336	0.70 74	0.00 1	1.14 469	0.00 1	0.03 269	0.12 238	1.89 463

test_3	2.22 173	0.39 44	4.20 235	1.51 247	0.90 267	1.29 45	0.74 288	5.34 136	6.37 274	6.64 281	1.96 103	4.24 260	0.45 98	6.63 227	1.17 160	0.00 1	1.00 440	0.00 1	0.28 433	0.19 318	1.01 352

raftrobust	2.16 163	1.31 338	2.76 93	2.38 387	3.33 448	2.72 193	0.51 218	5.34 136	4.64 193	6.13 251	3.98 166	1.63 154	2.51 255	3.02 105	1.64 214	0.00 1	0.76 376	0.00 1	0.02 255	0.14 271	0.27 171

CES	1.72 120	0.40 50	1.82 14	0.65 137	7.83 517	2.62 177	0.13 96	5.35 141	2.68 68	0.36 11	1.30 73	0.33 81	0.32 58	1.92 60	0.72 79	0.01 169	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.56 453	7.35 523

CroCo-Stereo	1.14 61	1.22 326	3.99 216	0.61 130	0.53 196	0.38 1	0.06 50	5.35 141	4.15 162	0.59 62	1.92 101	1.00 130	0.27 41	1.37 36	1.33 184	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 124	0.05 28
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
MM-Stereo_test1	1.90 129	0.63 163	2.65 82	1.43 238	0.56 205	2.37 151	0.54 224	5.36 143	5.81 251	4.00 183	1.78 94	0.42 94	0.83 143	7.32 276	1.28 177	0.00 1	1.03 445	0.00 1	0.00 1	0.35 414	1.64 415

test-3	2.19 169	0.38 38	3.88 203	1.55 252	0.91 270	1.39 56	0.80 299	5.36 143	5.51 234	7.36 328	1.90 99	4.05 246	0.42 83	6.67 232	1.17 160	0.00 1	0.99 433	0.00 1	0.28 433	0.20 327	1.08 364

test_1	2.18 166	0.38 38	3.87 198	1.54 251	0.91 270	1.38 54	0.80 299	5.36 143	5.53 236	7.12 308	1.86 98	4.05 246	0.41 79	6.65 229	1.17 160	0.00 1	0.99 433	0.00 1	0.28 433	0.20 327	1.08 364

rvit_0105_5	1.70 116	1.36 348	6.71 385	0.52 116	0.04 4	1.58 75	0.58 237	5.39 146	6.62 289	0.91 101	1.72 88	1.77 159	0.77 137	4.44 148	1.28 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.23 153

depthmonostereo	1.25 69	0.95 265	4.67 274	0.28 65	0.11 27	1.43 61	0.04 30	5.43 147	1.76 48	1.02 108	1.47 77	1.59 153	0.98 153	3.61 118	0.92 114	0.03 313	0.11 256	0.00 1	0.02 255	0.04 103	0.47 238

UGAM	4.25 373	0.86 233	5.73 340	0.45 103	0.22 98	3.61 287	1.18 357	5.51 148	15.39 465	4.99 208	12.34 396	15.09 463	3.71 313	10.58 439	3.76 332	0.00 1	0.46 332	0.00 1	0.34 457	0.36 417	0.36 204

LCNet	2.94 254	0.55 127	2.57 72	1.03 193	0.59 210	2.05 121	1.55 380	5.51 148	4.19 165	6.08 249	10.58 362	4.54 269	6.63 418	7.59 302	0.90 110	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.76 494	0.31 404	3.43 504

PSM-AAD	3.43 303	0.31 21	2.16 40	0.80 164	0.57 206	2.53 168	5.97 469	5.53 150	3.98 156	11.00 449	11.90 388	2.93 193	9.36 468	8.03 325	1.00 133	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.06 136	2.39 490

EKT-Stereo	2.16 163	0.61 155	3.78 191	2.31 377	4.40 480	1.47 65	0.24 147	5.54 151	4.22 167	3.16 159	3.58 159	3.53 226	2.20 239	5.66 188	1.40 190	0.04 342	0.36 319	0.00 1	0.09 315	0.06 136	0.58 267

ffm	3.41 299	0.98 276	7.03 394	1.64 259	1.07 295	2.84 209	0.47 200	5.55 152	10.56 408	6.68 284	9.59 337	5.66 311	3.87 321	8.20 334	0.68 67	0.00 1	1.13 462	0.00 1	0.19 369	0.11 220	1.88 460

ff1	4.11 359	0.98 276	7.03 394	1.64 259	1.07 295	2.84 209	0.47 200	5.55 152	10.56 408	6.68 284	9.59 337	5.66 311	3.87 321	11.33 450	11.69 475	0.00 1	1.13 462	0.00 1	0.19 369	0.11 220	1.88 460

tt1	2.53 212	0.91 248	3.53 166	2.92 430	0.53 196	5.60 372	0.61 247	5.55 152	10.56 408	1.54 125	3.54 157	0.34 85	3.00 273	8.20 334	0.68 67	0.00 1	1.13 462	0.00 1	0.03 269	0.11 220	1.88 460

DisPM	2.59 220	0.47 86	4.32 242	1.89 304	0.20 82	3.42 267	0.63 253	5.56 155	5.60 238	8.66 381	7.05 267	2.82 191	1.03 158	9.05 392	1.07 145	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 22

Anonymous3	1.96 135	0.61 155	7.58 411	0.42 95	0.51 189	4.28 336	0.52 220	5.56 155	2.76 70	2.35 137	3.47 148	1.50 149	1.13 165	5.92 197	1.54 197	0.23 445	0.23 295	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.47 238

MoCha-V2	1.83 122	0.87 241	3.33 143	1.41 235	1.27 333	2.50 164	0.20 134	5.60 157	3.90 150	0.98 105	3.30 143	0.35 87	1.58 213	7.09 259	0.80 89	0.00 1	1.52 505	0.00 1	0.23 400	0.06 136	1.70 431

RCA-Stereo	2.19 169	0.46 79	3.22 130	0.47 108	0.33 128	2.27 142	0.47 200	5.60 157	15.20 463	2.86 147	5.61 219	0.78 121	3.15 276	1.71 49	0.48 16	0.00 1	0.90 399	0.00 1	0.00 1	0.10 206	0.26 168

castereo	1.02 44	0.69 183	1.26 1	0.46 106	0.19 72	1.89 107	0.76 293	5.61 159	2.37 61	0.78 90	2.65 126	0.32 79	0.40 76	1.25 25	1.00 133	0.01 169	0.32 309	0.00 1	0.24 403	0.03 74	0.22 146

TestStereo	1.89 125	1.59 383	4.22 236	0.37 86	0.28 114	1.33 48	0.01 3	5.63 160	4.13 161	3.59 168	5.11 197	2.06 172	0.70 128	7.62 304	0.93 118	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.19 127

LoS	1.03 46	0.43 60	2.53 69	0.64 133	0.14 46	2.42 155	0.26 153	5.64 161	2.93 76	1.08 112	0.24 21	0.49 101	0.45 98	2.31 83	0.83 98	0.02 272	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.06 136	0.03 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMM-Stereo	3.42 301	0.39 44	3.24 133	0.87 174	0.50 180	2.26 139	4.73 457	5.64 161	3.81 140	7.08 305	16.57 445	6.13 327	3.62 308	7.74 309	1.40 190	0.05 357	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.12 238	4.24 513

Pointernet	1.04 51	0.44 69	2.58 73	0.32 70	0.52 193	1.78 98	0.07 57	5.69 163	2.76 70	0.27 5	2.28 114	0.80 122	0.44 96	1.37 36	0.49 17	0.00 1	0.36 319	0.00 1	0.25 407	0.02 42	0.32 192

FTStereo	4.61 395	0.54 121	2.86 100	0.98 189	0.40 159	2.57 171	8.51 501	5.70 164	3.76 139	10.85 444	29.92 510	5.53 307	7.43 438	7.73 308	1.63 210	0.17 424	0.00 1	0.05 440	0.00 1	0.04 103	3.62 508

knoymous	1.50 101	0.28 11	1.99 26	0.33 76	0.48 174	1.58 75	0.11 83	5.71 165	2.81 72	4.85 201	1.75 90	4.58 272	0.46 100	3.66 121	1.30 179	0.01 169	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.09 50

DCANet-4	2.26 179	0.43 60	6.69 384	0.40 93	0.20 82	1.70 88	0.13 96	5.73 166	9.44 392	6.01 244	5.29 205	1.12 134	2.77 267	2.49 90	2.21 265	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.02 42	0.61 275

iRaft-Stereo_5w	3.20 277	1.27 333	5.27 305	0.27 64	0.99 284	2.71 191	0.58 237	5.75 167	5.85 252	3.03 156	7.88 292	10.08 405	4.08 333	8.40 353	6.09 394	0.00 1	0.25 301	0.00 1	0.12 335	0.31 404	0.95 346

DeepStereo_RVC	2.15 161	0.55 127	3.26 135	0.21 47	0.19 72	3.47 275	0.68 269	5.76 168	3.60 124	6.36 262	4.19 171	3.42 214	4.44 346	5.04 168	1.59 203	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.18 117

CRE-IMP	2.08 146	0.51 110	3.43 157	0.35 82	0.19 72	3.85 312	0.83 311	5.77 169	3.43 106	5.81 232	4.24 172	3.45 222	0.83 143	6.56 221	1.99 250	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.20 133

RAFT-Stereo-weight	1.91 130	0.41 53	2.09 33	1.17 204	0.63 217	3.20 250	0.74 288	5.78 170	6.80 299	5.25 217	3.47 148	2.80 190	0.36 65	3.16 107	1.09 150	0.02 272	0.53 339	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.66 298

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 44	0.42 56	3.22 130	0.48 110	0.63 217	2.02 118	0.27 155	5.79 171	1.32 34	0.82 96	0.75 44	0.87 125	0.23 32	1.24 24	0.86 101	0.15 414	0.58 343	0.00 1	0.26 424	0.03 74	0.49 242

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 206	1.23 329	3.48 160	1.61 256	1.09 303	1.63 80	0.15 109	5.80 172	6.43 277	7.32 326	9.91 345	3.05 197	1.71 219	2.33 84	1.75 229	0.01 169	0.71 371	0.00 1	0.00 1	0.28 386	1.19 375

EGLCR-Stereo	1.45 93	0.26 4	2.91 101	1.94 312	0.90 267	3.13 244	0.69 272	5.81 173	3.21 94	1.14 116	0.20 18	1.52 151	0.37 67	4.29 144	0.69 73	0.01 169	0.79 378	0.00 1	0.00 1	0.01 17	1.21 377

DRaft	3.83 337	0.65 168	3.39 149	0.22 50	0.16 60	4.67 352	1.30 368	5.82 174	4.86 209	10.26 429	21.65 478	3.24 204	8.62 458	7.53 297	3.76 332	0.05 357	0.10 252	0.00 1	0.14 344	0.12 238	0.16 102

THIR-Stereo	3.94 345	1.12 304	3.06 121	0.23 53	0.13 42	4.17 330	6.40 478	5.83 175	4.54 187	10.46 433	16.98 449	6.49 337	7.44 439	8.00 321	3.58 324	0.01 169	0.07 235	0.07 449	0.00 1	0.14 271	0.06 37

rvit_0105_3	1.94 133	1.44 367	7.39 405	0.88 176	0.02 3	1.61 79	1.64 384	5.88 176	6.73 295	2.37 138	1.78 94	2.01 169	1.16 174	4.46 149	1.26 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.14 80

PSM-adaLoss	2.02 140	0.55 127	3.57 173	0.20 38	0.21 91	3.69 302	0.69 272	5.89 177	3.52 114	5.91 236	4.43 178	3.42 214	1.50 200	5.63 187	0.94 122	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.10 55

ROB_FTStereo_v2	2.04 142	0.56 138	3.56 172	0.20 38	0.21 91	3.66 294	0.72 282	5.89 177	3.51 112	5.91 236	4.46 181	3.42 214	1.50 200	6.08 205	0.93 118	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.09 50

ROB_FTStereo	2.03 141	0.57 145	3.57 173	0.20 38	0.21 91	3.66 294	0.73 284	5.89 177	3.51 112	5.92 241	4.35 175	3.37 210	1.50 200	6.02 199	0.90 110	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.09 50

HUI-Stereo	1.94 133	0.56 138	3.55 170	0.20 38	0.20 82	3.67 298	0.63 253	5.89 177	3.53 118	5.92 241	4.44 179	3.41 213	1.51 204	4.21 140	0.89 108	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.11 64

iGMRVC	2.09 152	0.56 138	3.59 178	0.20 38	0.21 91	3.68 299	0.71 279	5.89 177	3.53 118	5.92 241	4.46 181	3.44 220	1.51 204	6.93 249	0.98 128	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.09 50

CIPLG	2.72 235	1.69 391	6.02 351	0.80 164	2.14 403	2.66 187	0.84 312	5.90 182	5.59 237	8.12 359	9.58 336	1.74 157	1.14 167	4.53 153	2.82 306	0.02 272	0.19 282	0.02 405	0.09 315	0.26 371	0.22 146

Patchmatch Stereo++	2.09 152	0.55 127	3.57 173	0.20 38	0.20 82	3.68 299	0.64 256	5.90 182	3.52 114	5.91 236	4.41 176	3.42 214	1.51 204	7.07 257	0.95 123	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.10 55
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	2.09 152	0.55 127	3.57 173	0.20 38	0.20 82	3.68 299	0.64 256	5.90 182	3.52 114	5.91 236	4.41 176	3.42 214	1.51 204	7.07 257	0.95 123	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.10 55

RAFT-IKP	2.04 142	0.57 145	3.54 168	0.20 38	0.20 82	3.45 272	0.62 251	5.90 182	3.52 114	5.91 236	4.44 179	3.46 223	1.50 200	6.20 209	1.00 133	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.08 46

ProNet	1.58 110	0.86 233	3.17 126	0.75 159	0.72 236	2.84 209	0.66 261	5.91 186	3.28 99	0.37 12	1.47 77	0.40 89	0.37 67	7.19 265	0.70 74	0.02 272	0.98 426	0.00 1	0.05 291	0.20 327	1.77 444

aanetorigin	9.02 479	3.75 486	28.68 529	2.16 340	3.86 467	5.84 381	5.40 467	5.93 187	10.39 405	28.12 521	31.02 515	15.98 467	13.74 493	9.38 403	12.55 483	0.25 450	0.22 291	0.22 485	0.24 403	1.24 485	1.47 399

GMStereo_Zeroshot	2.92 252	2.33 448	6.12 355	1.66 265	0.36 144	3.61 287	0.09 69	5.95 188	6.20 265	7.15 311	7.11 271	8.37 377	0.91 146	6.17 208	1.97 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 345	0.14 80

NRIStereo	2.27 182	0.52 115	3.35 146	1.26 214	0.17 63	3.04 237	0.84 312	5.96 189	3.74 134	6.27 255	3.44 146	4.13 251	1.80 226	8.31 347	2.11 258	0.00 1	0.10 252	0.00 1	0.00 1	0.12 238	0.20 133

ACRE	2.67 227	1.66 390	6.50 374	0.72 148	2.03 398	2.65 186	0.84 312	5.97 190	5.52 235	7.85 342	9.23 323	1.72 156	1.09 160	4.09 135	2.73 300	0.02 272	0.19 282	0.02 405	0.08 303	0.26 371	0.21 139

AIO-Stereo	1.30 74	0.45 74	1.73 10	0.67 143	0.77 247	2.33 147	0.60 243	5.99 191	3.27 97	0.45 30	3.46 147	0.41 90	0.28 43	1.53 43	0.71 78	0.04 342	0.79 378	0.00 1	0.67 490	0.10 206	1.67 423

AnonymousM	2.96 258	7.19 509	1.41 3	0.92 182	0.06 11	2.37 151	0.52 220	6.05 192	3.83 143	4.97 205	2.37 116	1.91 165	1.00 154	2.23 78	1.06 143	0.01 169	0.57 342	17.64 533	4.90 532	0.02 42	0.27 171

ADStereo(finetuned)	2.50 210	0.95 265	6.60 377	0.39 90	0.20 82	1.72 95	0.24 147	6.06 193	9.31 388	6.30 256	5.42 212	1.44 146	6.22 409	2.25 79	2.14 260	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.65 289

DCANet	2.35 189	0.96 269	5.51 321	0.39 90	0.19 72	1.72 95	0.25 151	6.06 193	9.33 389	6.31 257	5.42 212	1.44 146	4.14 335	2.22 76	2.28 276	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.66 298

SST-Stereo	2.86 244	0.45 74	3.64 182	1.46 241	0.36 144	3.94 316	0.80 299	6.07 195	4.46 182	10.96 448	6.21 237	4.94 288	4.14 335	8.85 379	0.93 118	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.03 13

iRaftStereo_RVC	1.88 124	1.22 326	2.63 80	0.95 186	0.06 11	2.96 230	0.05 37	6.08 196	3.99 157	3.92 181	4.88 189	2.53 182	0.62 120	3.62 119	1.19 165	0.00 1	1.19 480	0.00 1	0.00 1	0.37 420	1.29 388

RAFT	2.94 254	1.29 335	4.06 223	1.36 224	0.50 180	2.39 153	0.91 331	6.11 197	3.25 96	6.64 281	7.30 276	9.96 403	4.20 337	6.03 201	2.21 265	0.00 1	1.02 443	0.00 1	0.02 255	0.54 452	1.01 352

XX-Stereo	2.95 256	0.48 93	7.08 398	2.84 427	2.51 421	1.63 80	0.20 134	6.15 198	3.38 104	2.38 139	16.00 439	6.90 348	0.25 35	6.40 217	1.14 155	0.00 1	0.66 358	0.00 1	0.31 447	0.16 291	0.57 261

RAFT_R40	2.83 241	0.46 79	3.85 195	1.38 229	0.32 127	3.78 307	0.97 336	6.16 199	4.82 207	9.74 421	6.35 247	4.96 289	3.94 328	8.78 376	1.05 141	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.03 13

fff	2.54 214	0.93 254	5.51 321	0.32 70	0.14 46	1.70 88	0.11 83	6.19 200	12.69 444	6.03 246	5.29 205	1.43 143	5.28 386	2.37 86	2.21 265	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.02 42	0.61 275

csc	2.54 214	0.93 254	5.51 321	0.32 70	0.14 46	1.70 88	0.11 83	6.19 200	12.69 444	6.03 246	5.29 205	1.43 143	5.28 386	2.37 86	2.21 265	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.02 42	0.61 275

cscssc	2.54 214	0.93 254	5.51 321	0.32 70	0.14 46	1.70 88	0.11 83	6.19 200	12.69 444	6.03 246	5.29 205	1.43 143	5.28 386	2.37 86	2.21 265	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.02 42	0.61 275

rafts_anoy	2.09 152	1.42 361	3.34 144	2.87 429	2.72 428	2.46 161	0.17 119	6.20 203	6.48 280	3.40 163	2.25 113	1.91 165	1.32 187	3.59 117	1.75 229	0.01 169	1.52 505	0.00 1	0.01 235	0.06 136	0.28 177

HI	3.39 295	1.19 316	4.03 219	1.46 241	0.19 72	2.26 139	0.04 30	6.21 204	3.86 146	8.51 375	12.61 401	11.86 440	6.44 413	4.55 155	4.27 354	0.00 1	0.06 221	0.00 1	0.00 1	0.12 238	0.15 93

CoSv	3.39 295	1.19 316	4.03 219	1.46 241	0.19 72	2.26 139	0.04 30	6.21 204	3.86 146	8.51 375	12.61 401	11.86 440	6.44 413	4.55 155	4.27 354	0.00 1	0.06 221	0.00 1	0.00 1	0.12 238	0.15 93

tg	2.18 166	1.13 306	2.74 91	0.84 170	0.13 42	4.33 341	0.05 37	6.21 204	4.90 210	4.06 184	5.30 210	2.55 183	0.92 147	7.28 272	0.99 130	0.00 1	0.60 347	0.00 1	0.00 1	0.37 420	1.12 370

HHNet	2.71 232	0.69 183	3.31 140	0.25 58	0.39 154	2.80 206	0.90 328	6.33 207	5.68 245	7.51 332	13.70 414	0.94 128	3.14 275	5.42 181	2.54 290	0.14 412	0.02 162	0.06 444	0.00 1	0.24 362	0.07 42

CrosDoStereo	4.05 355	0.71 194	3.52 163	0.51 114	0.20 82	3.25 254	11.21 513	6.34 208	4.96 212	9.04 394	16.44 441	4.92 286	7.28 433	8.29 342	3.84 338	0.00 1	0.02 162	0.01 372	0.00 1	0.18 311	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 355	0.71 194	3.52 163	0.51 114	0.20 82	3.25 254	11.21 513	6.34 208	4.96 212	9.04 394	16.44 441	4.92 286	7.28 433	8.29 342	3.84 338	0.00 1	0.02 162	0.01 372	0.00 1	0.18 311	0.19 127

IPLGR_C	2.69 229	1.75 402	6.20 360	0.79 161	2.06 401	2.64 184	0.86 320	6.36 210	5.64 239	8.13 360	9.26 325	1.69 155	1.15 173	3.79 124	2.80 305	0.02 272	0.20 288	0.02 405	0.08 303	0.26 371	0.18 117

rvit_105_1	2.69 229	1.34 344	6.85 389	1.89 304	0.09 22	1.94 112	3.50 437	6.38 211	9.00 380	4.98 206	2.19 109	3.57 228	1.56 211	7.31 275	3.03 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255	0.06 136	0.16 102

AFF-stereo	2.87 246	1.31 338	3.26 135	1.87 300	0.38 151	1.68 85	0.09 69	6.38 211	7.07 311	6.52 272	11.90 388	6.08 326	2.32 247	5.05 169	1.65 216	0.02 272	0.66 358	0.00 1	0.00 1	0.29 394	0.94 344

HART	2.08 146	1.10 297	3.44 159	0.47 108	1.15 313	1.70 88	0.04 30	6.40 213	3.69 132	1.50 124	7.78 289	2.42 180	0.16 21	6.76 237	1.15 156	0.00 1	1.46 500	0.00 1	0.00 1	0.31 404	2.12 478

test-1	2.14 160	0.54 121	6.32 369	1.07 195	1.22 324	2.13 133	0.54 224	6.40 213	4.80 206	3.55 166	5.23 200	4.02 244	0.71 129	1.95 61	2.15 262	0.08 385	0.98 426	0.00 1	0.08 303	0.02 42	1.07 361

GrayStereo	3.86 338	0.33 24	2.63 80	1.66 265	0.62 215	3.09 240	7.92 498	6.43 215	3.88 148	10.61 436	16.51 444	5.75 318	8.40 453	6.75 235	1.58 200	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.62 487	0.04 103	0.38 208

MyStereo07	1.64 113	1.15 308	2.61 77	1.28 217	1.49 359	2.63 179	0.45 196	6.45 216	2.94 77	1.10 113	1.61 81	0.29 72	0.60 119	7.45 289	0.80 89	0.01 169	1.27 487	0.00 1	0.25 407	0.11 220	0.42 227

LL-Strereo2	2.22 173	1.39 356	3.39 149	1.26 214	1.01 288	3.73 304	1.47 375	6.47 217	4.61 192	4.66 199	2.64 125	4.17 254	0.37 67	6.03 201	1.61 205	0.09 396	0.24 298	0.00 1	0.08 303	0.08 168	1.16 373

AIO-test1	2.49 207	1.41 358	3.78 191	0.87 174	5.11 500	2.46 161	0.93 334	6.49 218	14.84 460	0.95 102	2.85 131	0.92 126	0.31 51	6.05 204	1.88 237	0.15 414	0.07 235	0.00 1	0.21 387	0.21 338	0.31 187

Gwc-CoAtRS	2.16 163	0.42 56	3.13 124	1.28 217	0.31 121	3.52 281	0.39 183	6.56 219	6.31 270	5.38 221	5.11 197	5.47 304	1.70 218	2.00 65	1.08 146	0.01 169	0.19 282	0.00 1	0.25 407	0.02 42	0.16 102

MM-Stereo_test3	2.10 156	0.94 263	2.59 76	1.66 265	3.95 472	2.42 155	0.78 296	6.58 220	7.29 324	1.94 134	4.90 191	1.23 137	0.65 122	3.77 123	1.38 188	0.00 1	0.83 383	0.00 1	0.00 1	0.38 423	0.77 322

Pruner-Stereo	2.66 226	0.61 155	3.54 168	1.93 310	0.25 107	3.47 275	0.74 288	6.60 221	5.66 244	8.98 391	6.12 234	4.39 267	1.11 162	7.27 271	2.34 281	0.03 313	0.00 1	0.02 405	0.00 1	0.03 74	0.04 22

StereoVision	2.42 202	1.18 313	5.14 299	1.15 200	2.64 425	1.89 107	0.28 156	6.61 222	4.72 198	2.14 136	10.52 360	3.84 236	0.52 105	5.33 177	2.29 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 238	0.04 22

testlalala	1.80 121	0.49 101	2.67 85	1.24 212	0.46 171	3.91 313	0.87 325	6.62 223	2.96 79	6.78 291	3.83 163	1.74 157	0.40 76	1.57 46	0.76 84	0.01 169	1.16 475	0.00 1	0.38 465	0.01 17	0.17 112

MIM_Stereo	2.83 241	1.20 324	5.27 305	1.41 235	1.16 315	3.07 238	0.33 171	6.67 224	3.95 153	5.17 215	10.11 349	4.25 261	1.73 223	8.32 348	1.64 214	0.00 1	0.36 319	0.00 1	0.01 235	0.22 345	1.69 428

OMP-Stereo	3.15 273	1.19 316	3.49 161	4.34 494	0.51 189	2.20 136	1.21 358	6.67 224	6.52 283	7.99 350	6.24 242	8.38 380	2.44 252	9.65 412	1.92 243	0.01 169	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.15 93

PSM-softLoss	2.38 192	0.48 93	4.28 238	1.94 312	0.19 72	2.73 194	0.38 180	6.67 224	3.50 107	6.33 258	6.33 245	2.93 193	0.97 151	8.90 381	1.88 237	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.03 13

KMStereo	2.38 192	0.48 93	4.28 238	1.94 312	0.19 72	2.73 194	0.38 180	6.67 224	3.50 107	6.33 258	6.33 245	2.93 193	0.97 151	8.90 381	1.88 237	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.03 13

DN-CSS_ROB	3.00 262	2.14 430	7.33 402	2.67 414	0.78 248	3.13 244	0.07 57	6.68 228	4.22 167	5.51 226	12.12 391	2.33 176	1.21 182	8.69 373	2.51 284	0.03 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 429	0.15 93

ACV-stereo	4.65 397	1.22 326	10.49 464	2.22 353	1.05 292	12.62 478	1.24 362	6.70 229	7.36 327	3.22 160	5.18 199	16.59 473	10.02 470	8.18 333	6.19 399	0.06 368	0.14 271	0.01 372	0.00 1	0.12 238	0.40 212

test_for_model	7.41 456	28.34 540	2.84 98	22.38 538	16.53 539	3.40 265	0.91 331	6.72 230	4.54 187	8.04 354	2.84 130	1.04 131	0.43 94	0.86 4	0.60 50	9.67 530	3.31 532	0.00 1	0.08 303	26.60 545	9.03 526

111	3.05 263	1.41 358	5.51 321	0.32 70	0.14 46	2.83 207	0.68 269	6.76 231	14.21 457	3.59 168	9.11 319	5.50 305	3.30 285	4.05 129	2.43 282	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 260	1.02 356

Selective-IGEV	1.56 109	0.34 27	2.13 38	0.77 160	0.76 246	2.36 150	0.52 220	6.80 232	3.08 89	0.53 48	3.34 144	0.26 65	0.31 51	7.24 269	0.73 81	0.01 169	0.80 381	0.00 1	0.14 344	0.08 168	1.01 352

MSKI-zero shot	2.23 176	0.49 101	2.49 63	1.60 255	0.81 255	2.69 188	0.29 158	6.82 233	2.50 63	4.37 193	7.61 283	3.65 232	0.26 37	8.62 370	0.63 59	0.01 169	1.09 454	0.00 1	0.25 407	0.03 74	0.46 237

IPLG	2.63 225	1.09 296	5.67 336	0.73 151	0.31 121	3.00 234	0.25 151	6.84 234	6.02 256	7.93 345	6.31 244	1.91 165	1.72 221	7.47 291	2.53 285	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.29 394	0.58 267

R-Stereo Train	2.60 222	0.46 79	2.94 106	1.10 198	0.18 68	3.61 287	0.60 243	6.88 235	3.50 107	9.13 398	17.23 454	1.77 159	0.77 137	2.03 67	1.65 216	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 222	0.46 79	2.94 106	1.10 198	0.18 68	3.61 287	0.60 243	6.88 235	3.50 107	9.13 398	17.23 454	1.77 159	0.77 137	2.03 67	1.65 216	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.21 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
testlalala_base	3.54 308	0.53 117	3.53 166	2.31 377	2.22 407	4.04 325	0.61 247	6.91 237	2.73 69	2.69 143	4.17 170	1.78 162	0.51 103	2.02 66	1.08 146	13.13 540	3.23 531	0.00 1	0.35 460	16.60 535	2.27 487

AIO-test2	2.98 260	1.88 409	4.72 278	1.67 269	3.34 450	2.64 184	0.06 50	6.96 238	15.70 470	2.65 142	7.31 277	0.93 127	0.57 114	5.81 195	1.20 166	3.30 515	0.09 246	0.00 1	0.09 315	0.22 345	0.43 236

model_zeroshot	1.98 137	0.70 190	4.98 292	2.25 362	1.07 295	3.20 250	0.13 96	7.01 239	3.34 102	3.46 164	3.77 162	2.69 188	0.42 83	2.86 99	1.18 164	0.06 368	0.85 389	0.00 1	0.25 407	0.02 42	1.40 397

IPLGR	2.46 205	0.68 179	7.02 393	0.22 50	0.16 60	2.01 117	0.22 141	7.01 239	6.62 289	7.10 307	5.92 230	2.91 192	2.27 243	5.12 172	1.52 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 238	0.41 222

ASMatch	3.41 299	0.62 161	3.59 178	1.99 325	0.48 174	1.91 110	0.66 261	7.01 239	4.43 181	6.25 253	22.02 482	4.56 271	4.72 363	7.78 311	1.85 234	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.03 269	0.02 42	0.21 139

raft+_RVC	2.18 166	1.49 373	3.14 125	2.77 419	2.01 396	1.40 57	0.10 77	7.02 242	5.35 225	2.99 153	5.54 218	1.19 135	1.34 192	4.98 165	1.49 194	0.00 1	1.45 498	0.00 1	0.00 1	0.14 271	1.11 367

IRAFT_RVC	2.98 260	0.66 172	4.23 237	2.20 349	0.40 159	2.91 227	5.04 462	7.03 243	4.21 166	6.59 278	5.52 217	5.02 293	4.77 364	8.41 355	2.30 280	0.01 169	0.17 279	0.01 372	0.00 1	0.03 74	0.05 28

IIG-Stereo	3.28 281	0.98 276	3.57 173	4.14 486	0.22 98	2.56 170	0.71 279	7.04 244	6.10 259	8.49 374	9.38 333	7.82 366	2.73 263	9.69 418	1.99 250	0.02 272	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.14 80

raft_robust	2.91 250	1.71 395	3.42 156	1.36 224	0.57 206	1.53 72	0.12 87	7.06 245	9.09 382	6.96 301	7.21 273	4.43 268	2.09 234	9.40 404	1.61 205	0.03 313	0.93 401	0.00 1	0.21 387	0.17 300	0.38 208

OCTAStereo	2.38 192	0.48 93	3.90 205	2.16 340	0.11 27	3.42 267	0.42 189	7.06 245	3.74 134	6.91 294	5.26 201	2.63 186	1.32 187	8.41 355	1.70 225	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.01 1

IER	3.42 301	0.91 248	6.38 371	0.73 151	1.60 362	7.07 406	0.55 228	7.07 247	5.45 233	8.17 362	8.89 313	6.13 327	6.13 406	5.36 178	3.77 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.05 28

RE-Stereo	2.38 192	0.48 93	3.91 206	2.17 345	0.11 27	3.43 269	0.42 189	7.07 247	3.75 136	6.91 294	5.26 201	2.62 184	1.33 189	8.41 355	1.72 227	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.03 74	0.01 1

TVStereo	2.38 192	0.48 93	3.91 206	2.17 345	0.11 27	3.43 269	0.42 189	7.07 247	3.75 136	6.91 294	5.26 201	2.62 184	1.33 189	8.41 355	1.72 227	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.00 1	0.03 74	0.01 1

NF-Stereo	2.38 192	0.48 93	3.88 203	2.17 345	0.11 27	3.43 269	0.42 189	7.08 250	3.75 136	6.91 294	5.29 205	2.65 187	1.33 189	8.40 353	1.67 222	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.02 6

gcap-zeroshot	2.22 173	0.68 179	5.64 332	0.79 161	1.15 313	3.33 264	0.73 284	7.14 251	4.59 191	3.86 178	1.79 96	8.42 382	0.56 113	3.00 104	0.89 108	0.02 272	0.66 358	0.00 1	0.26 424	0.01 17	0.83 331

AE-Stereo	1.89 125	0.38 38	3.86 197	1.94 312	0.38 151	2.51 167	0.58 237	7.19 252	7.28 323	1.60 127	3.51 155	1.07 132	0.77 137	2.12 72	1.24 173	0.03 313	1.02 443	0.00 1	0.28 433	0.11 220	1.84 454

RAFT-Test	2.49 207	0.45 74	4.35 245	1.89 304	1.28 335	4.83 357	0.68 269	7.19 252	4.51 186	5.00 209	7.09 269	6.81 345	1.12 163	2.22 76	1.16 159	0.01 169	0.63 353	0.00 1	0.33 453	0.05 124	0.20 133

TestStereo1	3.12 270	1.34 344	4.67 274	3.47 466	0.71 233	2.50 164	1.45 373	7.27 254	8.71 370	4.91 203	9.28 327	2.34 177	3.61 306	9.44 405	1.62 207	0.00 1	0.33 311	0.00 1	0.00 1	0.30 397	0.40 212

SA-5K	3.12 270	1.34 344	4.67 274	3.47 466	0.71 233	2.50 164	1.45 373	7.27 254	8.71 370	4.91 203	9.28 327	2.34 177	3.61 306	9.44 405	1.62 207	0.00 1	0.33 311	0.00 1	0.00 1	0.30 397	0.40 212

DCVSM-stereo	3.32 285	0.51 110	3.40 155	1.79 288	0.79 249	2.94 228	0.48 210	7.31 256	5.69 246	11.47 459	5.61 219	10.63 416	5.93 401	5.74 192	3.63 325	0.03 313	0.09 246	0.03 423	0.00 1	0.12 238	0.11 64

ToySt	3.39 295	0.89 246	9.29 449	1.47 244	0.94 277	4.20 331	1.98 395	7.33 257	5.42 230	3.01 155	6.75 258	8.67 387	5.10 380	5.43 182	3.72 330	0.07 376	0.89 397	0.00 1	0.23 400	0.28 386	2.13 479

s12784h	2.10 156	0.38 38	3.31 140	0.17 36	0.09 22	4.89 359	0.13 96	7.34 258	8.06 352	3.87 179	4.47 183	0.60 114	1.19 181	6.78 240	0.63 59	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 22

IGEV++	1.58 110	0.81 212	2.66 83	1.35 223	0.99 284	2.47 163	0.98 339	7.35 259	3.70 133	0.82 96	2.24 112	0.44 96	1.18 176	2.08 70	1.15 156	0.03 313	1.18 479	0.00 1	0.05 291	0.17 300	2.00 472

riskmin	2.49 207	0.22 1	3.34 144	2.33 381	1.78 376	2.89 225	0.46 198	7.35 259	6.95 308	2.75 145	1.67 87	6.75 341	5.08 379	3.24 109	1.93 244	0.00 1	0.99 433	0.00 1	0.27 430	0.02 42	1.73 437

PFNet	3.06 264	0.59 151	6.13 356	2.26 365	0.84 259	3.08 239	0.73 284	7.38 261	5.35 225	10.20 426	6.06 232	4.72 277	2.10 237	8.47 360	2.25 271	0.19 431	0.06 221	0.00 1	0.11 329	0.20 327	0.42 227

11t1	2.13 159	0.67 177	3.98 214	2.69 415	0.85 262	2.59 175	0.07 57	7.40 262	3.89 149	3.75 173	3.57 158	1.24 138	1.96 228	4.68 158	1.97 247	0.10 400	1.13 462	0.00 1	0.22 394	0.09 183	1.66 420

anonymousa	4.24 371	0.78 203	4.05 222	2.16 340	4.87 497	8.76 430	0.35 173	7.41 263	4.47 184	8.21 363	19.70 471	11.03 429	5.87 400	2.04 69	2.20 264	0.00 1	1.16 475	0.00 1	0.55 484	0.04 103	1.11 367

MyStereo8	3.30 284	1.69 391	6.28 366	2.51 400	3.79 466	4.22 332	0.07 57	7.43 264	6.39 276	6.51 271	10.13 350	4.23 259	1.45 197	2.79 98	5.08 379	0.06 368	1.49 503	0.00 1	0.40 468	0.26 371	1.33 391

test_5	3.16 275	1.18 313	4.96 290	2.33 381	3.10 440	4.51 348	1.27 364	7.47 265	7.61 337	3.00 154	7.38 278	5.37 303	4.06 330	8.28 341	1.54 197	0.00 1	0.34 313	0.00 1	0.02 255	0.21 338	0.62 280

DFGA-Net	3.09 267	2.73 464	9.21 447	1.79 288	0.47 173	3.30 259	0.20 134	7.49 266	6.20 265	5.54 228	6.42 250	2.17 174	1.12 163	7.96 320	6.56 404	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 433	0.17 112

RAFT+CT+SA	2.59 220	1.19 316	3.55 170	1.09 196	2.21 405	3.14 247	0.90 328	7.59 267	5.65 240	2.76 146	8.21 306	2.04 170	1.57 212	8.84 378	1.31 181	0.02 272	0.34 313	0.00 1	0.38 465	0.22 345	0.73 314

HCRNet	2.74 238	0.83 219	4.19 233	0.45 103	3.31 447	2.18 134	0.22 141	7.59 267	5.76 249	6.08 249	4.89 190	5.21 297	2.74 264	8.04 327	3.10 314	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.10 206	0.09 50

MIPNet	2.27 182	1.14 307	5.55 328	0.49 112	0.22 98	2.03 120	0.19 129	7.60 269	6.17 264	5.83 233	4.16 169	2.05 171	3.44 299	3.65 120	2.23 270	0.00 1	0.01 126	0.01 372	0.01 235	0.24 362	0.48 241

SCV_C0	1.89 125	0.92 252	4.30 241	0.85 171	1.06 294	2.33 147	0.10 77	7.61 270	4.42 180	1.05 110	2.20 110	0.26 65	0.43 94	7.70 306	1.08 146	0.02 272	1.05 449	0.00 1	0.21 387	0.17 300	1.97 468

cross-raft	2.25 178	0.48 93	2.96 113	1.87 300	0.94 277	3.72 303	0.47 200	7.61 270	4.15 162	5.37 220	5.68 222	6.17 329	1.40 194	2.15 74	1.06 143	0.01 169	0.22 291	0.00 1	0.19 369	0.03 74	0.41 222

CFNet-RSSM	2.26 179	0.43 60	3.24 133	1.28 217	0.31 121	3.19 249	0.40 184	7.62 272	7.29 324	5.88 234	4.68 185	5.32 301	1.68 216	2.26 80	1.04 140	0.01 169	0.09 246	0.00 1	0.31 447	0.03 74	0.16 102

iinet-f	6.21 429	2.11 428	28.74 530	2.13 338	1.38 349	11.62 467	1.49 377	7.64 273	7.19 319	7.77 339	14.38 422	10.49 411	7.79 444	7.76 310	12.90 487	0.03 313	0.03 189	0.05 440	0.00 1	0.67 459	0.12 69

SA	3.34 287	1.29 335	4.84 282	1.99 325	0.57 206	3.15 248	1.39 371	7.66 274	9.94 398	4.86 202	10.87 369	2.97 196	4.61 358	9.88 426	1.38 188	0.00 1	0.60 347	0.00 1	0.19 369	0.25 370	0.37 205

FENet	2.35 189	0.59 151	3.28 137	2.32 379	0.27 113	2.78 203	0.13 96	7.68 275	6.09 258	5.38 221	2.12 105	4.84 283	3.33 292	4.98 165	2.66 292	0.02 272	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.40 212

GCST	9.50 485	17.91 531	6.18 359	53.02 555	11.57 529	10.95 461	0.20 134	7.71 276	7.12 314	9.83 422	4.71 187	4.87 284	1.49 199	9.87 424	2.06 255	8.70 527	0.07 235	22.79 536	0.40 468	6.66 521	3.86 511

ISRNet	4.11 359	0.88 243	6.63 379	3.46 465	2.64 425	2.11 130	0.26 153	7.72 277	6.60 286	11.29 456	17.98 463	8.21 371	2.60 258	6.81 241	4.72 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.25 165

rvit_stereo_0075_2	2.15 161	0.39 44	6.61 378	0.67 143	1.95 394	1.74 97	0.10 77	7.81 278	6.03 257	2.97 151	4.01 167	3.07 200	0.57 114	5.49 183	1.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.34 196

SCV	2.06 144	0.84 222	3.74 186	3.56 469	1.22 324	2.30 145	0.76 293	7.87 279	3.29 100	0.59 62	2.83 129	0.67 115	0.58 116	8.00 321	0.91 113	0.00 1	0.89 397	0.00 1	0.48 478	0.41 428	2.18 482

RALAANet	2.68 228	1.71 395	4.73 280	2.79 421	0.80 252	3.30 259	0.15 109	7.92 280	5.92 254	5.79 231	6.06 232	3.51 225	1.13 165	6.76 237	2.28 276	0.00 1	0.28 304	0.00 1	0.10 322	0.27 383	0.13 75

MLCV	3.76 330	1.52 376	6.93 391	1.66 265	0.31 121	4.31 338	0.32 168	7.92 280	7.68 338	9.55 413	12.12 391	5.17 295	2.74 264	10.00 431	4.49 363	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 291	0.27 171

dad	5.10 412	2.61 460	6.76 387	1.23 210	0.14 46	2.85 220	0.36 174	7.98 282	14.88 461	10.84 443	17.06 450	15.59 464	3.29 284	7.24 269	4.39 359	1.20 493	0.10 252	4.02 521	0.49 480	0.20 327	0.69 303

CBFPSM	5.12 413	1.48 372	16.22 495	1.81 292	1.14 311	11.16 463	2.90 416	7.99 283	6.75 297	6.55 275	5.00 194	15.05 462	8.78 460	7.52 296	8.90 438	0.04 342	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.42 429	0.67 301

Anonymous_2	4.74 404	0.98 276	4.46 250	2.35 383	2.27 410	5.66 374	0.67 266	8.08 284	5.28 221	4.98 206	2.60 123	8.74 389	6.92 425	5.79 193	3.46 323	0.24 447	1.70 507	5.16 524	18.18 549	5.41 516	1.85 456

ARAFT	3.32 285	1.74 401	7.92 419	0.64 133	0.15 54	4.45 344	2.89 415	8.20 285	6.30 269	9.23 403	7.12 272	5.58 308	1.24 185	8.60 367	1.69 224	0.01 169	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.35 414	0.35 201

Sa-1000	3.81 335	1.26 331	4.64 272	2.29 374	0.55 204	3.51 278	1.58 381	8.37 286	9.13 384	7.97 347	17.42 457	3.98 242	2.76 266	9.61 411	1.68 223	0.00 1	0.69 364	0.00 1	0.18 365	0.23 357	0.27 171

DMCA-RVC	3.59 314	1.98 422	8.68 431	2.30 375	1.48 358	3.54 283	0.55 228	8.40 287	5.43 232	9.37 408	5.90 226	8.34 376	3.21 279	7.19 265	4.46 362	0.06 368	0.11 256	0.08 455	0.02 255	0.21 338	0.40 212

fast-acv-ft	6.00 426	1.95 419	7.88 415	2.35 383	1.85 385	13.61 485	1.76 390	8.44 288	10.12 399	11.22 454	20.57 475	14.41 458	7.55 441	8.11 330	8.83 436	0.10 400	0.09 246	0.16 473	0.07 300	0.68 461	0.35 201

CAS++	1.27 71	0.68 179	2.40 61	0.25 58	0.30 117	1.80 100	0.61 247	8.46 289	3.61 126	1.80 130	2.42 118	0.18 43	0.21 31	2.12 72	0.49 17	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
anonymousdsp2	2.20 171	0.57 145	4.59 269	1.69 272	0.82 257	3.58 285	0.48 210	8.57 290	3.63 128	3.37 161	3.03 137	3.32 205	1.00 154	5.57 185	0.80 89	0.01 169	0.94 406	0.02 405	0.15 347	0.06 136	1.89 463

ccs_rob	2.95 256	0.55 127	4.53 261	0.42 95	0.25 107	2.84 209	0.12 87	8.58 291	8.13 353	7.18 313	10.36 354	6.44 335	2.05 233	5.28 176	1.97 247	0.00 1	0.02 162	0.01 372	0.00 1	0.06 136	0.23 153

CFNet_pseudo	2.96 258	0.55 127	4.51 257	0.43 98	0.24 103	2.83 207	0.12 87	8.59 292	8.13 353	7.20 316	10.41 355	6.47 336	2.04 232	5.27 175	2.00 252	0.00 1	0.02 162	0.01 372	0.00 1	0.06 136	0.23 153

FACV-RUCA	2.38 192	0.44 69	4.18 232	1.33 222	2.87 432	2.45 159	1.21 358	8.68 293	6.12 260	4.07 185	7.28 275	1.25 139	2.00 230	3.37 111	1.62 207	0.01 169	0.03 189	0.10 457	0.05 291	0.36 417	0.29 180

DAS	4.18 366	0.53 117	6.20 360	2.20 349	3.69 461	2.78 203	3.12 425	8.69 294	10.29 402	9.39 409	12.80 405	4.58 272	7.20 431	9.08 393	2.70 296	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.34 196

SepStereo	4.22 369	0.53 117	6.20 360	2.20 349	3.69 461	2.78 203	3.12 425	8.69 294	10.29 402	9.39 409	12.80 405	4.58 272	7.20 431	9.74 419	2.70 296	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.34 196

HH	2.88 247	0.82 216	4.07 224	1.71 276	0.54 200	4.71 353	0.69 272	8.72 296	3.57 122	1.80 130	6.49 253	7.81 364	3.92 326	8.93 384	0.99 130	0.00 1	1.06 450	0.00 1	0.03 269	0.05 124	1.69 428

HanStereo	2.88 247	0.82 216	4.07 224	1.71 276	0.54 200	4.71 353	0.69 272	8.72 296	3.57 122	1.80 130	6.49 253	7.81 364	3.92 326	8.93 384	0.99 130	0.00 1	1.06 450	0.00 1	0.03 269	0.05 124	1.69 428

DispNO	3.51 307	1.33 343	8.51 426	2.26 365	1.36 348	3.46 274	0.81 303	8.74 298	6.58 285	6.78 291	7.63 284	6.22 332	4.20 337	7.47 291	4.44 361	0.00 1	0.03 189	0.03 423	0.11 329	0.13 260	0.14 80

GwcNet-ADL	2.85 243	0.61 155	4.38 246	0.92 182	0.33 128	2.05 121	0.67 266	8.85 299	9.65 394	6.36 262	6.71 256	4.11 250	1.71 219	5.97 198	4.22 352	0.08 385	0.06 221	0.00 1	0.00 1	0.07 155	0.16 102

CFNet_RVC	3.70 323	1.59 383	3.87 198	1.68 270	2.42 415	3.20 250	0.66 261	8.92 300	7.76 339	5.09 210	9.95 346	10.77 422	5.43 393	7.41 279	4.71 369	0.00 1	0.00 1	0.03 423	0.01 235	0.30 397	0.11 64

ACVNet	2.86 244	0.96 269	3.87 198	0.86 172	0.61 212	2.63 179	0.54 224	8.93 301	6.12 260	5.09 210	9.32 330	5.70 316	3.84 318	2.68 94	5.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 371	0.23 153

CFNet-ft	3.70 323	1.59 383	3.87 198	1.68 270	2.42 415	3.20 250	0.66 261	8.93 301	7.76 339	5.09 210	9.95 346	10.77 422	5.43 393	7.41 279	4.71 369	0.00 1	0.00 1	0.03 423	0.01 235	0.30 397	0.11 64

IGEV_Zeroshot_test	2.57 218	0.63 163	5.70 339	1.93 310	0.87 264	2.63 179	0.85 317	8.94 303	4.55 189	5.30 218	5.48 216	5.23 300	1.38 193	3.76 122	1.32 183	0.00 1	0.69 364	0.00 1	0.18 365	0.19 318	1.72 435

PSMNet-ADL	3.17 276	0.56 138	3.00 119	1.55 252	0.40 159	5.97 383	0.28 156	9.06 304	5.75 248	3.56 167	6.80 260	8.33 375	4.51 348	7.65 305	5.51 387	0.03 313	0.09 246	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.28 177

iResNet	4.04 353	1.46 371	8.72 433	3.25 456	0.36 144	4.54 350	0.47 200	9.06 304	10.40 406	7.98 348	12.82 407	4.06 248	3.22 280	8.82 377	4.95 376	0.03 313	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.55 255

cf-r	3.76 330	1.43 363	5.34 310	2.66 412	2.79 429	2.85 220	0.62 251	9.08 306	6.91 306	7.06 303	11.90 388	9.64 396	3.83 317	6.23 211	4.53 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 318	0.17 112

Any-RAFT	2.33 187	0.36 32	2.35 57	1.58 254	0.84 259	4.93 360	0.55 228	9.10 307	5.93 255	4.30 191	4.90 191	5.79 320	2.22 241	2.75 96	0.51 24	0.02 272	0.32 309	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 117

MyStereo05	3.24 279	1.05 292	5.93 347	1.39 230	1.20 321	2.57 171	0.10 77	9.11 308	13.17 450	6.45 266	3.86 164	3.20 203	3.26 283	8.35 350	3.02 309	0.01 169	1.24 484	0.00 1	0.21 387	0.13 260	0.50 243

ACVNet-DCA	2.41 201	0.93 254	3.39 149	3.05 441	0.39 154	5.69 375	0.55 228	9.15 309	4.33 171	1.42 120	3.48 150	0.33 81	3.65 309	8.26 336	0.70 74	0.00 1	1.14 469	0.00 1	0.03 269	0.09 183	1.65 416

1test111	2.31 186	0.93 254	3.39 149	3.05 441	0.39 154	5.69 375	0.55 228	9.15 309	4.33 171	1.42 120	3.48 150	0.33 81	3.65 309	4.95 163	2.06 255	0.00 1	1.14 469	0.00 1	0.03 269	0.09 183	1.65 416

qqq	2.44 204	0.85 225	4.33 243	1.73 282	0.71 233	1.98 115	0.38 180	9.15 309	4.33 171	3.37 161	4.34 173	4.63 275	2.83 270	4.95 163	2.06 255	0.00 1	1.13 462	0.00 1	0.25 407	0.09 183	1.65 416

acv_ft	3.90 341	0.96 269	5.85 345	2.56 409	4.70 494	7.27 410	0.84 312	9.17 312	6.12 260	10.00 424	9.32 330	5.70 316	4.07 332	2.68 94	8.24 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 414	0.23 153

gwcnet-sp	3.58 311	2.01 424	8.82 436	2.01 329	0.69 227	7.38 413	1.10 351	9.23 313	6.66 292	9.32 404	5.91 227	4.21 256	3.31 287	6.91 245	3.69 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.18 117

scenet	3.58 311	2.01 424	8.82 436	2.01 329	0.69 227	7.38 413	1.10 351	9.23 313	6.66 292	9.32 404	5.91 227	4.21 256	3.31 287	6.91 245	3.69 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.18 117

ssnet	3.58 311	2.01 424	8.82 436	2.01 329	0.69 227	7.38 413	1.10 351	9.23 313	6.66 292	9.32 404	5.91 227	4.21 256	3.31 287	6.91 245	3.69 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.18 117

MMNet	4.44 385	1.37 353	6.26 365	1.73 282	1.64 364	10.51 456	0.61 247	9.27 316	9.66 395	9.55 413	9.22 322	7.40 357	6.52 416	7.90 317	6.98 408	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.10 55

DIP-Stereo	2.12 158	0.98 276	3.94 210	0.20 38	0.11 27	4.73 355	0.13 96	9.27 316	4.40 179	6.46 267	5.03 195	0.45 98	0.72 131	3.79 124	1.94 245	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.05 124	0.24 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GANet-ADL	2.40 200	0.65 168	3.92 208	2.22 353	0.11 27	2.23 137	0.47 200	9.29 318	7.27 322	4.77 200	5.95 231	3.96 241	1.26 186	3.08 106	2.27 274	0.04 342	0.08 239	0.02 405	0.00 1	0.15 287	0.21 139

SDNR	7.97 464	2.75 465	16.90 499	2.28 372	0.94 277	45.23 545	0.43 193	9.30 319	10.84 416	10.71 439	25.30 498	5.51 306	4.47 347	11.98 461	7.58 418	0.15 414	0.14 271	0.00 1	0.04 287	2.27 503	2.65 497

DDVS	3.79 334	0.66 172	5.66 335	2.27 369	1.28 335	6.48 393	0.47 200	9.33 320	4.35 176	7.29 323	7.71 285	12.49 445	2.21 240	9.01 390	5.16 382	0.08 385	0.20 288	0.01 372	0.00 1	0.14 271	1.03 359

EDNetEfficient	14.14 513	6.71 507	56.12 548	2.99 435	3.58 457	5.38 366	8.49 500	9.35 321	33.24 521	40.73 538	30.21 511	18.04 485	22.92 521	12.13 464	26.26 527	0.16 420	0.24 298	0.07 449	1.15 504	2.58 507	2.39 490

AACVNet	3.71 325	1.63 386	4.89 286	3.80 477	0.62 215	3.25 254	0.30 165	9.47 322	3.81 140	6.34 261	10.74 366	10.52 412	4.92 369	9.31 402	3.88 340	0.03 313	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.34 412	0.28 177

x	2.30 185	0.82 216	3.85 195	2.23 356	0.72 236	2.12 131	0.81 303	9.48 323	4.82 207	3.83 176	2.76 127	3.49 224	2.30 246	3.48 113	2.25 271	0.00 1	1.13 462	0.00 1	0.22 394	0.09 183	1.66 420

GwcNet-RSSM	4.13 364	1.71 395	6.25 364	2.50 399	1.93 392	2.39 153	1.49 377	9.59 324	8.71 370	6.66 283	15.04 429	8.47 383	3.84 318	6.87 242	6.74 405	0.00 1	0.00 1	0.04 433	0.00 1	0.29 394	0.15 93

PCWNet_CMD	3.14 272	0.51 110	4.47 253	0.44 102	0.26 112	2.87 222	0.15 109	9.66 325	9.78 396	7.28 322	11.50 378	6.84 347	2.40 250	4.47 150	1.83 233	0.01 169	0.02 162	0.02 405	0.00 1	0.06 136	0.29 180

DMCA	3.08 266	1.10 297	6.20 360	1.82 295	0.90 267	3.80 310	0.55 228	9.76 326	5.42 230	6.56 277	6.47 252	7.06 353	2.09 234	4.05 129	5.46 386	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.16 102

hitnet-ft	3.95 347	1.16 310	3.92 208	0.89 177	0.73 238	4.88 358	0.54 224	9.78 327	7.91 346	7.42 329	10.24 351	12.50 446	4.84 366	8.15 332	5.56 388	0.03 313	0.00 1	0.06 444	0.00 1	0.24 362	0.12 69

G2L-Stereo	3.74 327	1.56 379	5.82 342	1.71 276	2.04 400	2.87 222	0.58 237	9.79 328	6.49 282	7.82 341	7.97 296	8.57 385	2.36 249	9.19 398	7.45 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 371	0.40 212

MSMDNet	3.15 273	0.51 110	4.48 255	0.46 106	0.25 107	2.88 224	0.16 115	9.79 328	9.82 397	7.24 318	11.36 376	6.82 346	2.41 251	4.47 150	1.86 235	0.01 169	0.02 162	0.02 405	0.00 1	0.06 136	0.30 185

TRStereo	2.71 232	3.79 487	5.46 319	2.19 348	2.22 407	2.98 233	1.07 349	9.83 330	4.39 178	3.46 164	3.48 150	3.92 240	0.77 137	6.43 218	1.70 225	0.03 313	0.63 353	0.00 1	0.29 439	0.11 220	1.49 401

CASS	2.62 224	0.57 145	4.28 238	0.90 179	0.38 151	3.45 272	0.22 141	9.91 331	4.46 182	7.33 327	7.92 295	3.53 226	3.59 305	4.16 138	1.49 194	0.03 313	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.05 124	0.06 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	2.72 235	0.43 60	3.76 187	0.70 145	0.50 180	7.31 411	0.48 210	9.93 332	5.65 240	6.50 268	6.23 238	5.21 297	1.18 176	4.27 141	1.89 241	0.01 169	0.03 189	0.03 423	0.00 1	0.06 136	0.14 80

BSDual-CNN	2.91 250	0.43 60	3.76 187	0.70 145	0.50 180	6.97 401	1.58 381	9.93 332	5.65 240	6.50 268	6.23 238	6.17 329	2.50 253	4.27 141	2.67 293	0.01 169	0.03 189	0.03 423	0.00 1	0.06 136	0.14 80

hknet	3.56 310	0.66 172	5.82 342	0.70 145	1.19 319	6.97 401	1.58 381	9.93 332	7.76 339	6.50 268	6.23 238	9.53 395	2.81 269	7.84 312	3.39 322	0.01 169	0.03 189	0.03 423	0.00 1	0.06 136	0.14 80

HITNet	3.11 268	1.38 355	5.35 312	2.23 356	0.12 36	5.59 371	0.58 237	9.95 335	5.72 247	6.62 280	7.91 294	3.90 239	3.24 281	4.39 146	4.58 367	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.57 261
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
mmm	3.07 265	0.76 202	4.50 256	2.27 369	1.24 328	3.75 305	0.12 87	10.03 336	5.12 218	6.43 264	11.19 373	3.10 201	3.20 278	4.54 154	1.78 231	0.02 272	1.19 480	0.00 1	0.30 443	0.09 183	1.79 446

UNet	4.19 367	0.87 241	7.18 400	2.00 328	3.22 443	9.55 439	0.31 166	10.11 337	6.22 267	7.98 348	6.82 261	10.42 410	5.77 398	7.28 272	5.83 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 206	0.12 69

STTStereo	3.90 341	1.43 363	8.20 423	3.03 438	2.28 411	3.64 293	0.64 256	10.11 337	7.09 312	10.20 426	7.08 268	8.73 388	3.57 304	7.44 282	4.00 347	0.00 1	0.02 162	0.01 372	0.01 235	0.04 103	0.40 212

test_sample2	2.79 240	0.59 151	4.40 248	2.38 387	0.43 168	2.58 174	0.15 109	10.14 339	5.78 250	4.23 190	5.86 223	4.31 263	4.02 329	6.34 215	2.00 252	0.00 1	0.96 414	0.00 1	0.12 335	0.07 155	1.37 396

RASNet	5.00 411	1.19 316	5.69 337	3.68 473	4.80 495	5.04 362	1.29 367	10.26 340	8.99 379	5.89 235	11.65 383	10.55 415	9.76 469	9.96 430	10.32 461	0.20 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.73 314

TransformOpticalFlow	3.50 305	0.83 219	4.85 283	1.09 196	0.31 121	3.52 281	0.14 106	10.32 341	8.02 350	5.78 230	13.25 410	6.63 339	4.91 368	8.36 351	1.63 210	0.00 1	0.01 126	0.01 372	0.00 1	0.06 136	0.24 162

LL-Strereo	5.14 414	2.29 443	8.95 440	1.26 214	5.05 499	3.66 294	1.40 372	10.33 342	8.98 378	8.71 382	8.24 307	10.70 419	11.10 477	12.66 472	5.36 385	0.05 357	1.35 496	0.00 1	0.00 1	0.38 423	2.23 486

G-Net	8.60 476	1.93 416	12.59 473	6.04 510	3.66 460	25.93 518	4.26 447	10.35 343	8.05 351	19.71 503	24.73 495	14.15 454	15.49 500	11.30 449	10.69 467	0.50 478	0.46 332	0.19 481	0.25 407	0.80 473	0.91 340

DANet	6.46 436	1.58 382	9.58 456	4.10 485	3.99 475	9.13 436	1.34 370	10.37 344	7.76 339	13.76 480	15.66 433	16.14 469	7.03 429	13.07 475	13.62 494	0.19 431	0.12 261	0.02 405	0.02 255	0.15 287	1.61 411
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MyStereo06	2.71 232	1.05 292	5.43 318	1.39 230	1.20 321	2.57 171	0.10 77	10.39 345	4.79 205	5.54 228	6.16 235	6.39 333	2.33 248	3.40 112	1.35 187	0.01 169	1.24 484	0.00 1	0.21 387	0.13 260	0.50 243

GES	2.69 229	0.72 197	5.34 310	1.82 295	0.05 5	4.51 348	1.04 346	10.39 345	4.18 164	5.53 227	6.72 257	1.92 168	3.30 285	5.16 173	2.67 293	0.06 368	0.01 126	0.06 444	0.01 235	0.20 327	0.14 80

DLCB_ROB	4.87 409	1.45 370	4.75 281	2.52 403	1.13 310	6.25 388	3.01 421	10.44 347	8.34 359	11.05 451	13.43 412	14.04 453	3.90 325	9.74 419	6.80 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.37 205

CFNet_ucs	3.23 278	0.56 138	4.59 269	0.59 123	0.37 149	3.29 258	0.19 129	10.47 348	9.02 381	7.78 340	12.57 400	5.59 309	1.74 224	5.39 179	1.86 235	0.00 1	0.04 206	0.01 372	0.00 1	0.10 206	0.33 193

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 291	1.28 334	8.51 426	1.86 299	1.83 382	3.51 278	0.31 166	10.50 349	4.32 170	2.74 144	5.87 225	10.30 409	4.53 353	4.66 157	3.16 317	0.02 272	0.87 396	0.00 1	0.97 500	0.38 423	1.43 398

test_sample1	2.88 247	0.63 163	4.46 250	2.38 387	0.68 224	2.61 176	0.05 37	10.51 350	5.36 227	4.50 196	4.81 188	3.76 234	5.94 402	6.10 207	2.96 308	0.00 1	0.99 433	0.00 1	0.11 329	0.07 155	1.67 423

delet	4.59 394	1.12 304	5.93 347	1.37 227	3.73 464	10.48 454	3.90 440	10.51 350	9.17 386	8.87 388	9.74 342	8.37 377	3.74 315	8.12 331	6.36 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 338	0.12 69

UPFNet	4.17 365	0.83 219	5.51 321	2.49 398	3.36 451	7.13 408	2.60 407	10.52 352	7.16 315	8.76 385	7.83 290	7.85 367	3.41 298	8.60 367	7.04 411	0.01 169	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.12 238	0.17 112

MyStereo04	3.29 282	1.15 308	6.64 380	1.28 217	1.49 359	2.63 179	0.45 196	10.57 353	13.30 451	4.41 194	3.90 165	3.06 199	3.56 303	7.87 316	3.35 321	0.01 169	1.27 487	0.00 1	0.25 407	0.11 220	0.42 227

ICVP	2.53 212	0.47 86	3.64 182	1.20 208	0.69 227	2.71 191	0.84 312	10.63 354	4.66 195	4.31 192	8.99 316	2.75 189	1.93 227	2.91 101	4.07 349	0.06 368	0.24 298	0.01 372	0.01 235	0.13 260	0.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PAM	4.07 357	0.44 69	6.47 373	1.97 320	1.18 317	10.83 460	1.64 384	10.66 355	4.55 189	6.54 274	4.69 186	16.99 477	6.88 424	4.07 132	1.63 210	0.00 1	0.68 362	0.00 1	0.77 495	0.10 206	1.24 380

StereoDRNet-Refined	4.84 408	0.96 269	5.13 298	2.22 353	0.46 171	9.10 435	0.16 115	10.72 356	9.40 391	13.41 476	12.50 398	10.02 404	4.58 355	8.60 367	8.71 435	0.01 169	0.00 1	0.01 372	0.05 291	0.24 362	0.53 252
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT + AFF	4.63 396	2.28 440	7.43 408	1.51 247	2.38 413	5.81 380	6.49 480	10.74 357	8.53 366	7.75 338	8.95 315	7.47 358	6.68 422	9.17 397	5.06 378	0.08 385	0.47 334	0.00 1	0.01 235	0.66 458	1.03 359

YMNet	5.84 422	2.29 443	10.08 458	3.80 477	4.45 483	10.40 451	0.88 326	10.81 358	7.17 317	14.28 484	16.67 446	11.58 433	4.41 343	8.51 362	9.37 447	0.12 406	0.35 317	0.11 458	0.08 303	0.79 471	0.62 280

YMNet_1	5.84 422	2.29 443	10.08 458	3.80 477	4.45 483	10.40 451	0.88 326	10.81 358	7.17 317	14.28 484	16.67 446	11.58 433	4.41 343	8.51 362	9.37 447	0.12 406	0.35 317	0.11 458	0.08 303	0.79 471	0.62 280

AANet_RVC	5.41 418	2.61 460	8.17 422	2.25 362	1.30 342	2.27 142	1.64 384	10.82 360	18.54 485	8.01 352	18.09 464	8.39 381	3.31 287	11.37 453	8.98 441	1.15 492	0.38 322	0.02 405	0.00 1	0.17 300	0.70 307

ac_64	3.98 350	0.86 233	5.10 297	3.17 450	3.43 454	5.80 379	0.70 277	10.87 361	4.96 212	8.94 390	6.46 251	10.70 419	5.52 395	7.44 282	5.10 381	0.03 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.31 187

FADNet-RVC-Resample	4.11 359	2.25 434	13.88 481	1.64 259	0.66 222	5.91 382	2.34 404	10.87 361	9.09 382	6.53 273	4.34 173	5.69 315	4.71 362	8.01 324	4.64 368	0.18 430	0.22 291	0.17 478	0.12 335	0.46 439	0.59 270

BEATNet_4x	3.69 321	2.12 429	8.11 421	1.82 295	0.16 60	5.30 365	1.04 346	10.87 361	6.14 263	7.09 306	8.42 309	4.99 291	4.42 345	5.89 196	6.23 400	0.04 342	0.05 215	0.00 1	0.00 1	0.32 409	0.84 332

psmg	3.34 287	0.43 60	3.76 187	0.73 151	0.50 180	8.47 428	2.74 412	10.88 364	5.65 240	8.91 389	8.78 311	6.17 329	2.50 253	4.27 141	2.67 293	0.01 169	0.04 206	0.06 444	0.00 1	0.12 238	0.10 55

SuperB	8.29 471	3.96 489	24.92 520	2.96 433	1.33 346	9.83 443	4.15 445	10.92 365	29.79 517	11.86 463	12.51 399	6.07 325	6.97 426	11.13 447	14.73 498	0.15 414	0.11 256	0.35 492	0.26 424	12.64 530	1.11 367

PAM_32	4.12 363	0.46 79	5.63 331	1.95 316	1.02 290	10.74 458	0.85 317	11.04 366	5.02 216	6.19 252	5.28 204	17.64 481	7.30 435	5.03 167	1.45 192	0.00 1	0.68 362	0.00 1	0.77 495	0.14 271	1.14 372

HGLStereo	4.58 392	1.04 290	6.02 351	3.30 459	5.14 501	6.36 390	0.71 279	11.04 366	7.60 336	8.04 354	12.85 408	6.90 348	8.51 456	7.85 313	5.93 391	0.02 272	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.15 93

STrans-v2	3.55 309	0.94 263	5.06 296	0.32 70	0.60 211	2.97 232	1.15 356	11.08 368	7.97 349	6.01 244	10.93 370	6.65 340	6.86 423	8.37 352	1.66 219	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.39 210

NOSS_ROB	3.67 318	0.86 233	3.81 193	2.53 404	1.11 306	6.10 385	0.72 282	11.08 368	12.36 438	5.45 223	8.91 314	5.65 310	2.09 234	8.30 345	3.16 317	0.20 434	0.07 235	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.80 328

CBMV_ROB	4.66 398	0.85 225	3.94 210	1.64 259	0.75 243	8.38 427	1.90 393	11.19 370	10.36 404	9.20 402	15.21 430	7.28 354	6.99 427	9.48 407	5.24 384	0.04 342	0.05 215	0.00 1	0.00 1	0.07 155	0.64 286

psmorigin	7.74 462	2.19 432	18.99 505	2.51 400	0.89 265	7.08 407	2.74 412	11.25 371	7.90 345	20.49 506	22.36 484	20.16 497	11.95 484	13.84 481	10.61 464	0.04 342	0.18 280	0.06 444	0.24 403	0.27 383	1.07 361

NVstereo2D	4.82 407	1.29 335	7.98 420	3.68 473	3.48 455	8.02 420	3.10 424	11.25 371	15.50 468	5.14 214	7.71 285	8.21 371	4.68 360	10.19 435	4.30 356	0.02 272	0.19 282	0.13 467	0.36 462	0.07 155	1.12 370

DSFCA	4.48 386	1.03 287	6.84 388	1.61 256	1.68 371	7.26 409	4.46 453	11.27 373	7.51 331	11.01 450	6.89 262	8.49 384	4.54 354	10.41 438	6.18 398	0.03 313	0.06 221	0.02 405	0.03 269	0.13 260	0.14 80

DualNet (step1)	4.40 381	1.36 348	7.91 416	1.40 232	0.63 217	5.54 368	2.72 409	11.31 374	8.40 362	8.64 378	8.05 299	6.80 342	5.05 376	7.22 267	2.53 285	1.74 503	1.04 446	3.05 516	2.96 521	0.22 345	1.35 393

test_sample9	6.40 434	1.36 348	7.91 416	1.40 232	0.63 217	5.54 368	2.72 409	11.31 374	8.40 362	8.64 378	8.05 299	6.80 342	5.05 376	12.52 468	13.17 488	1.74 503	25.14 556	3.05 516	2.96 521	0.22 345	1.35 393

test_sample7	3.75 329	0.67 177	4.34 244	2.21 352	0.35 137	4.47 347	2.08 399	11.31 374	8.40 362	8.64 378	8.05 299	6.80 342	5.05 376	7.22 267	2.53 285	0.07 376	1.04 446	0.00 1	0.00 1	0.06 136	1.66 420

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 359	1.53 378	6.87 390	3.04 440	3.33 448	4.34 342	0.59 242	11.36 377	7.92 347	8.98 391	7.98 297	9.72 398	3.82 316	7.92 318	4.43 360	0.15 414	0.02 162	0.03 423	0.03 269	0.07 155	0.14 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	4.22 369	2.53 455	5.89 346	1.01 190	2.93 433	4.05 327	1.93 394	11.44 378	8.94 377	7.14 310	14.70 428	4.96 289	2.60 258	9.09 394	3.92 342	0.40 466	0.04 206	0.83 502	0.00 1	1.09 480	1.02 356

psm_up	4.33 375	1.34 344	4.43 249	2.27 369	2.62 423	5.29 364	3.30 435	11.49 379	6.89 304	8.05 356	8.06 302	10.09 407	11.10 477	7.12 264	3.76 332	0.24 447	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.20 327	0.37 205

FADNet_RVC	4.24 371	2.32 447	14.23 485	1.18 206	0.79 249	5.64 373	0.60 243	11.50 380	7.19 319	3.68 172	8.08 304	4.14 252	4.06 330	10.29 436	7.47 416	0.36 464	0.44 330	0.18 479	0.47 477	0.93 478	1.23 379

ADCRef	7.76 463	2.31 446	19.09 506	2.82 424	3.29 446	11.88 470	3.06 423	11.52 381	10.89 418	13.69 479	25.85 500	8.20 370	8.89 463	8.95 387	22.66 514	0.16 420	0.08 239	0.16 473	0.34 457	0.47 441	0.91 340

GANet-RSSM	3.67 318	1.16 310	4.56 267	3.24 455	2.03 398	2.63 179	0.50 217	11.53 382	6.83 301	6.25 253	10.58 362	7.35 355	6.65 419	6.77 239	2.94 307	0.00 1	0.00 1	0.08 455	0.00 1	0.26 371	0.12 69

TCMNet	5.54 420	2.53 455	10.92 466	4.50 498	6.58 508	8.90 433	1.31 369	11.59 383	8.68 369	7.24 318	12.74 404	8.37 377	4.65 359	9.30 401	10.83 469	0.11 404	0.19 282	0.31 490	0.09 315	0.84 476	1.07 361

TDLM	4.58 392	1.79 407	5.03 294	2.45 395	1.32 345	4.04 325	7.15 491	11.60 384	11.46 430	6.91 294	12.69 403	5.94 323	5.03 373	9.74 419	3.80 337	0.67 481	0.00 1	0.01 372	0.05 291	0.23 357	1.78 445

ADLNet2	4.72 401	1.44 367	6.68 383	3.03 438	3.90 469	6.80 398	2.91 417	11.67 385	9.63 393	7.99 350	9.89 344	9.75 399	5.32 390	7.70 306	7.13 412	0.01 169	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.26 371	0.22 146

PSMNet-RSSM	3.69 321	1.36 348	4.54 262	2.44 394	1.90 389	2.35 149	0.69 272	11.77 386	6.38 275	6.60 279	11.85 387	7.70 362	5.61 397	6.66 231	3.67 326	0.00 1	0.00 1	0.02 405	0.01 235	0.17 300	0.10 55

HBP-ISP	4.37 379	1.56 379	4.59 269	2.23 356	1.29 340	7.87 417	3.96 442	11.80 387	10.91 419	8.06 358	14.45 424	3.38 211	4.87 367	9.27 400	2.53 285	0.14 412	0.06 221	0.00 1	0.01 235	0.08 168	0.30 185

test_sample5	3.34 287	0.65 168	5.17 301	2.10 334	0.49 177	3.31 261	0.17 119	11.91 388	7.47 328	6.91 294	9.15 320	3.61 229	3.37 294	7.53 297	3.06 312	0.02 272	0.85 389	0.00 1	0.10 322	0.07 155	0.90 337

DualNet	3.48 304	0.65 168	5.17 301	2.10 334	0.49 177	3.31 261	0.17 119	11.91 388	7.47 328	7.18 313	11.56 380	3.61 229	3.37 294	7.53 297	3.06 312	0.02 272	0.85 389	0.00 1	0.10 322	0.07 155	0.90 337

coex_refinement	4.34 376	1.44 367	4.46 250	3.08 447	1.46 357	4.22 332	0.36 174	11.92 390	8.33 358	8.48 373	13.41 411	9.90 402	3.40 297	6.95 250	8.54 429	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.71 310

test_sample6	3.60 315	0.66 172	5.27 305	2.23 356	0.48 174	3.25 254	0.21 139	11.94 391	7.53 333	7.18 313	11.56 380	3.99 243	3.86 320	8.03 325	3.88 340	0.03 313	0.83 383	0.00 1	0.09 315	0.07 155	0.86 334

SQANet	8.22 470	4.42 494	7.19 401	12.11 527	9.77 524	11.80 469	3.23 430	12.00 392	6.60 286	8.59 377	11.52 379	10.97 428	5.31 389	11.10 445	4.20 351	9.56 529	2.29 515	10.51 528	1.61 516	13.06 532	8.49 525

ADLNet	4.56 391	1.19 316	5.52 327	3.81 480	3.59 458	6.98 403	2.40 405	12.01 393	7.96 348	10.52 434	9.67 341	8.26 373	4.98 372	6.59 223	6.93 407	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.01 235	0.22 345	0.55 255

G2L-Stereo_test	3.88 340	1.39 356	4.86 284	2.98 434	1.49 359	4.11 328	1.13 355	12.05 394	6.83 301	8.42 368	9.17 321	9.49 394	2.71 261	7.03 255	5.22 383	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.26 371	0.52 250

CVANet_RVC	4.68 400	1.93 416	5.57 330	2.61 410	1.86 387	4.12 329	4.94 460	12.11 395	9.29 387	8.05 356	11.08 371	10.28 408	6.48 415	9.52 409	3.19 320	0.45 470	0.01 126	0.00 1	0.12 335	0.23 357	1.75 441

test_sample4	3.29 282	0.64 166	5.38 313	2.08 333	0.53 196	3.91 313	0.15 109	12.13 396	7.50 330	7.04 302	7.50 280	3.64 231	3.19 277	6.95 250	3.14 316	0.02 272	0.85 389	0.00 1	0.10 322	0.07 155	0.92 342

SGM-Forest	5.40 416	0.84 222	4.19 233	1.43 238	0.68 224	10.12 448	6.41 479	12.13 396	11.86 435	11.50 460	14.43 423	11.62 435	5.20 383	9.93 429	6.16 397	0.16 420	0.04 206	0.00 1	0.00 1	0.08 168	1.24 380
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet	4.03 352	1.97 421	6.30 367	2.70 416	1.64 364	5.41 367	0.22 141	12.14 398	10.28 401	5.24 216	11.15 372	6.43 334	3.70 312	8.97 389	4.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 397	0.13 75

test_sample3	3.27 280	0.62 161	5.29 309	2.24 360	0.58 209	4.62 351	0.16 115	12.15 399	7.51 331	6.44 265	7.25 274	3.72 233	3.03 274	6.73 234	3.17 319	0.01 169	0.85 389	0.00 1	0.10 322	0.07 155	0.88 336

CRFU-Net	4.81 406	0.78 203	5.69 337	3.10 448	1.39 350	13.18 482	3.23 430	12.26 400	4.33 171	10.91 447	9.98 348	10.94 427	7.93 447	7.47 291	3.94 345	0.16 420	0.16 275	0.16 473	0.00 1	0.26 371	0.29 180

DDUNet	10.03 490	12.17 527	8.24 425	13.02 528	11.73 530	10.32 450	3.76 438	12.27 401	8.35 360	9.64 416	13.89 418	16.48 470	6.67 421	9.50 408	7.00 409	6.80 523	3.45 535	21.10 535	4.33 530	12.78 531	9.12 527

G2L-ROB	3.74 327	1.37 353	5.05 295	1.95 316	1.14 311	4.45 344	0.43 193	12.31 402	6.36 273	7.88 344	5.42 212	11.10 430	2.11 238	8.53 364	6.31 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.33 193

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 439	2.21 433	12.10 471	2.75 417	3.28 445	10.03 446	3.05 422	12.31 402	11.52 431	10.10 425	21.36 477	11.51 432	7.30 435	11.56 456	10.61 464	0.09 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.51 247

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 435	6.12 505	6.53 376	4.29 492	3.61 459	15.41 490	4.13 444	12.36 404	7.32 326	7.60 333	8.51 310	8.97 391	2.64 260	10.17 434	3.72 330	8.16 526	2.40 516	2.00 513	0.11 329	8.55 525	5.84 518

PASM	9.11 480	5.68 502	25.06 521	4.33 493	4.18 478	7.01 404	8.48 499	12.37 405	20.95 497	13.49 477	15.37 431	18.80 489	11.52 482	14.70 487	12.70 484	0.93 488	1.19 480	0.32 491	1.21 507	1.66 494	2.22 485

GEStereo_RVC	3.95 347	1.21 325	6.13 356	2.30 375	1.22 324	4.29 337	2.96 419	12.39 406	8.24 356	7.25 320	6.79 259	7.58 360	4.22 339	9.16 395	4.56 365	0.04 342	0.01 126	0.02 405	0.02 255	0.19 318	0.42 227

EAI-Stereo	2.75 239	0.54 121	3.17 126	0.91 181	1.28 335	4.02 322	5.30 465	12.39 406	4.76 200	2.51 141	7.10 270	1.22 136	0.94 150	6.03 201	1.96 246	0.01 169	0.56 340	0.00 1	1.38 510	0.04 103	0.95 346

UGAM-zero	3.92 343	0.49 101	5.26 304	1.17 204	0.89 265	4.00 321	0.47 200	12.42 408	3.62 127	5.46 224	5.86 223	15.76 466	8.92 465	8.63 371	2.44 283	0.00 1	0.84 387	0.00 1	0.89 497	0.03 74	1.27 386

SACVNet	4.55 389	1.88 409	5.55 328	3.38 462	1.68 371	3.11 241	2.76 414	12.44 409	6.43 277	11.07 452	11.31 375	10.53 414	5.13 381	9.88 426	4.56 365	0.08 385	0.02 162	0.00 1	0.01 235	0.38 423	0.80 328

RP	7.41 456	1.90 414	7.33 402	4.26 490	5.25 502	6.64 396	3.46 436	12.44 409	16.23 473	10.36 431	23.00 486	18.72 488	16.59 502	11.10 445	8.47 428	1.10 491	0.02 162	0.12 465	0.16 349	0.43 433	0.65 289

UCFNet_RVC	3.37 293	1.25 330	3.30 138	2.55 408	1.80 378	3.92 315	1.28 366	12.49 411	7.16 315	5.12 213	7.88 292	8.14 369	4.59 356	5.67 189	2.11 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 271	0.07 42

LMCR-Stereo	3.92 343	1.96 420	4.92 288	2.85 428	0.23 101	7.88 418	1.47 375	12.52 412	5.39 229	8.71 382	10.65 364	1.90 164	5.04 375	8.53 364	4.89 373	1.05 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 429	0.05 28

HSM-Net_RVC	4.40 381	0.44 69	3.22 130	0.72 148	0.68 224	7.06 405	1.82 391	12.57 413	8.48 365	9.04 394	12.20 394	14.98 460	5.14 382	7.32 276	4.19 350	0.02 272	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FADNet-RVC	4.36 377	2.62 462	14.51 488	2.01 329	0.44 170	4.27 335	1.27 364	12.61 414	7.89 344	3.76 174	4.05 168	10.63 416	4.34 342	9.87 424	7.66 419	0.03 313	0.09 246	0.00 1	0.03 269	0.65 457	0.50 243

ssnet_v2	4.73 403	1.43 363	6.74 386	1.80 291	0.75 243	8.89 432	4.60 455	12.66 415	10.65 412	9.53 411	6.23 238	9.78 400	4.26 341	6.89 243	9.65 452	0.01 169	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.36 417	0.31 187

UDG	9.12 481	10.06 521	6.35 370	10.06 519	9.64 523	10.48 454	2.33 403	12.73 416	10.19 400	8.33 366	10.27 352	16.70 474	10.47 473	8.33 349	9.07 442	4.28 517	2.59 522	18.90 534	3.83 528	11.35 527	6.50 521

PSMNet-RUCA	6.00 426	5.79 504	14.15 484	10.30 521	7.63 515	6.94 400	1.89 392	12.74 417	10.95 420	4.10 187	11.72 384	4.77 278	1.72 221	8.74 375	5.09 380	1.88 507	0.12 261	4.77 522	0.71 492	5.10 515	0.82 330

WCMA_ROB	10.20 492	1.99 423	9.33 450	3.01 436	2.46 417	15.78 491	7.67 497	12.75 418	15.41 466	25.08 518	33.42 521	27.06 516	19.86 509	13.87 482	12.47 482	1.28 495	0.38 322	0.18 479	0.20 381	0.28 386	1.54 405

test_sample8	8.50 474	1.36 348	7.91 416	1.40 232	0.63 217	5.54 368	2.72 409	12.78 419	6.78 298	17.61 498	9.29 329	24.63 510	19.17 507	12.52 468	13.17 488	1.74 503	25.14 556	3.05 516	2.96 521	0.22 345	1.35 393

mmx	4.50 387	0.98 276	7.03 394	1.64 259	1.07 295	2.84 209	0.47 200	12.84 420	11.23 426	6.68 284	9.59 337	5.66 311	3.87 321	11.33 450	11.69 475	0.05 357	1.12 459	0.00 1	0.19 369	0.10 206	1.53 403

xxx	4.50 387	0.98 276	7.04 397	1.64 259	1.07 295	2.84 209	0.47 200	12.84 420	11.23 426	6.68 284	9.59 337	5.66 311	3.87 321	11.33 450	11.69 475	0.05 357	1.12 459	0.00 1	0.19 369	0.10 206	1.53 403

AdaStereo	3.34 287	0.74 200	4.00 217	3.10 448	0.51 189	4.22 332	1.25 363	12.84 420	8.39 361	6.33 258	9.55 335	5.77 319	1.54 209	5.53 184	2.74 302	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.15 93
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Wz-Net-MNSev	8.12 467	3.18 473	18.07 502	2.63 411	3.36 451	17.82 501	9.40 506	12.89 423	15.44 467	13.95 482	18.21 466	14.38 457	7.75 443	12.50 467	11.45 473	0.46 472	0.03 189	0.00 1	0.01 235	0.26 371	0.58 267

GASNet	5.62 421	5.76 503	12.05 470	5.03 503	2.08 402	3.77 306	1.53 379	12.92 424	11.62 432	9.64 416	7.40 279	8.58 386	7.54 440	14.76 489	8.25 426	0.02 272	0.15 273	0.00 1	0.00 1	0.81 475	0.52 250

HSM	4.25 373	1.10 297	4.14 226	1.78 287	2.14 403	6.67 397	1.08 350	12.92 424	6.90 305	7.06 303	8.17 305	14.17 455	6.03 405	9.16 395	3.11 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.41 222

DISCO	6.58 440	0.98 276	6.44 372	3.75 475	1.18 317	11.19 464	3.29 434	12.92 424	16.72 474	7.27 321	11.74 385	17.34 479	6.60 417	19.59 515	11.59 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 438	0.50 243

NINENet	3.38 294	0.81 212	4.16 228	1.88 303	1.40 351	7.31 411	0.48 210	12.95 427	6.64 291	7.29 323	9.24 324	5.21 297	1.18 176	6.72 233	1.89 241	0.17 424	0.08 239	0.07 449	0.00 1	0.09 183	0.03 13

NCCL2	6.27 431	2.46 453	7.00 392	2.36 385	1.11 306	9.48 438	11.14 512	13.01 428	10.40 406	9.94 423	9.49 334	22.11 506	7.42 437	9.90 428	8.56 431	0.01 169	0.00 1	0.02 405	0.03 269	0.20 327	0.73 314

PA-Net	5.40 416	2.35 449	9.55 454	2.75 417	2.21 405	8.74 429	3.92 441	13.05 429	13.35 452	7.30 325	7.98 297	8.08 368	6.39 412	11.17 448	9.30 445	0.02 272	0.03 189	0.00 1	0.03 269	0.16 291	1.55 408
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	3.94 345	0.69 183	4.55 263	1.97 320	0.15 54	2.84 209	0.29 158	13.06 430	11.10 421	7.69 334	10.45 356	4.77 278	4.52 349	9.68 413	4.89 373	0.08 385	0.97 419	0.00 1	0.16 349	0.11 220	0.92 342

tta	3.96 349	0.69 183	4.55 263	1.97 320	0.15 54	2.84 209	0.29 158	13.06 430	11.10 421	7.69 334	10.45 356	4.77 278	4.52 349	9.68 413	4.89 373	0.08 385	0.97 419	0.00 1	0.16 349	0.13 260	1.24 380

qqq1	3.78 332	0.69 183	4.55 263	1.97 320	0.15 54	2.84 209	0.29 158	13.06 430	11.10 421	7.69 334	10.45 356	4.77 278	4.52 349	9.68 413	1.24 173	0.08 385	0.97 419	0.00 1	0.12 335	0.13 260	1.24 380

fff1	3.78 332	0.69 183	4.55 263	1.97 320	0.15 54	2.84 209	0.29 158	13.06 430	11.10 421	7.69 334	10.45 356	4.77 278	4.52 349	9.68 413	1.24 173	0.08 385	0.97 419	0.00 1	0.12 335	0.13 260	1.24 380

ttt	4.41 384	0.70 190	3.95 212	2.53 404	2.01 396	4.34 342	0.41 187	13.09 434	11.69 433	7.20 316	12.20 394	4.15 253	3.35 293	9.54 410	10.11 456	0.07 376	1.11 458	0.00 1	0.19 369	0.10 206	1.47 399

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 358	1.65 388	13.34 478	2.14 339	1.84 383	4.03 323	0.98 339	13.13 435	4.97 215	4.53 197	11.37 377	9.85 401	1.97 229	4.88 162	2.74 302	0.03 313	0.90 399	0.00 1	1.11 503	0.84 476	1.72 435

ETE_ROB	6.28 432	2.60 459	9.22 448	1.71 276	0.84 259	6.44 391	6.78 485	13.16 436	8.80 373	13.01 472	15.93 437	21.01 504	6.18 408	10.97 442	8.11 424	0.04 342	0.01 126	0.00 1	0.02 255	0.16 291	0.70 307

ADCPNet	10.18 491	3.40 478	33.24 533	2.38 387	1.74 374	17.75 500	7.65 496	13.20 437	13.03 449	14.09 483	21.72 480	19.36 493	11.40 481	15.43 493	23.00 516	0.28 457	1.15 474	0.39 496	1.48 512	0.68 461	2.21 484

CBMV	5.97 425	1.52 376	4.51 257	1.99 325	0.53 196	10.02 445	6.94 488	13.27 438	13.80 456	13.08 474	15.93 437	11.36 431	8.11 450	9.82 422	7.27 413	0.08 385	0.15 273	0.00 1	0.00 1	0.30 397	0.74 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
coex-ft	20.15 533	20.03 533	87.93 561	1.81 292	1.77 375	18.77 504	13.73 523	13.28 439	41.87 537	60.24 555	39.04 530	28.27 518	30.39 532	12.57 471	28.66 534	0.20 434	0.23 295	0.04 433	0.30 443	1.52 492	2.34 489

test_xeample	4.78 405	0.93 254	4.68 277	1.48 245	1.28 335	3.94 316	0.13 96	13.35 440	8.62 367	8.21 363	11.63 382	3.43 219	3.54 302	7.59 302	23.47 518	0.02 272	1.16 475	0.00 1	0.25 407	0.11 220	1.74 440

ADCP+	8.60 476	2.78 468	17.44 500	1.69 272	4.27 479	16.95 497	5.29 464	13.38 441	12.52 440	13.57 478	17.57 460	10.86 425	11.28 479	18.43 510	23.91 523	0.03 313	0.05 215	0.01 372	0.18 365	0.47 441	1.31 389

GANet	6.86 444	1.78 406	5.98 350	3.05 441	1.12 309	10.12 448	9.38 505	13.41 442	8.67 368	11.46 458	29.87 509	13.94 452	8.25 452	12.06 463	6.33 402	0.40 466	0.06 221	0.16 473	0.33 453	0.18 311	0.59 270

pcwnet_v2	4.36 377	0.46 79	9.07 444	1.43 238	1.10 305	3.41 266	0.40 184	13.44 443	14.60 459	10.29 430	14.22 421	5.82 322	2.97 272	6.75 235	2.29 278	0.01 169	0.05 215	0.04 433	0.02 255	0.17 300	0.61 275

1111x	4.96 410	1.04 290	7.09 399	1.75 284	1.05 292	5.03 361	0.32 168	13.52 444	10.70 413	6.68 284	10.35 353	8.81 390	6.01 404	10.65 440	12.78 486	0.07 376	1.24 484	0.00 1	0.33 453	0.11 220	1.75 441

XPNet_ROB	6.46 436	1.88 409	7.41 407	2.81 422	0.95 280	6.45 392	6.82 486	13.58 445	8.80 373	15.50 490	15.86 435	19.59 495	7.12 430	11.41 454	9.86 453	0.02 272	0.04 206	0.00 1	0.03 269	0.20 327	0.79 327

pmcnn	8.17 468	1.70 393	11.49 468	3.18 451	3.07 437	9.66 441	6.06 474	13.60 446	17.71 482	15.23 489	24.02 489	27.61 517	8.81 461	10.36 437	9.51 450	0.08 385	0.08 239	0.00 1	0.00 1	0.31 404	0.87 335

EDNetEfficientorigin	18.25 527	14.44 529	99.41 571	1.72 281	1.00 286	12.07 473	6.97 489	13.67 447	35.06 527	38.59 537	37.10 528	27.03 515	27.46 531	15.38 492	26.92 529	0.05 357	0.08 239	0.15 470	0.62 487	3.33 510	3.92 512

FINET	6.96 446	2.98 472	13.77 480	3.20 453	4.81 496	9.65 440	9.90 508	13.68 448	23.91 506	8.28 365	13.70 414	5.36 302	5.83 399	10.79 441	8.05 423	0.90 487	1.43 497	0.11 458	0.38 465	0.48 444	1.98 471

Wz-Net-LNSev	7.12 451	2.75 465	18.64 503	1.70 275	4.16 477	12.79 479	6.72 483	13.74 449	13.57 453	11.14 453	17.31 456	11.90 442	8.50 455	8.96 388	9.94 454	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.18 311	0.34 196

CSP-Net	4.40 381	1.70 393	4.90 287	1.82 295	1.04 291	12.96 480	2.25 402	13.75 450	6.34 271	9.64 416	8.99 316	8.31 374	3.24 281	8.45 359	4.32 357	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 357	0.06 37

S-Stereo	6.85 443	0.93 254	10.76 465	3.34 461	3.51 456	6.55 394	6.01 472	13.75 450	23.86 505	9.65 419	15.54 432	11.81 439	8.24 451	8.59 366	11.23 471	0.13 409	0.16 275	0.00 1	0.42 472	0.14 271	2.39 490

ITSA-stereo	4.02 351	0.73 199	4.51 257	2.16 340	0.31 121	3.58 285	0.70 277	13.77 452	15.84 471	7.13 309	6.59 255	4.25 261	3.48 301	9.04 391	6.12 396	0.09 396	0.08 239	0.11 458	0.10 322	0.19 318	1.54 405

CoDeX	3.61 316	0.86 233	5.27 305	1.16 202	1.62 363	6.24 387	2.07 398	13.78 453	6.86 303	7.42 329	9.00 318	4.06 248	3.72 314	6.58 222	3.02 309	0.03 313	0.06 221	0.00 1	0.00 1	0.15 287	0.35 201

iRaft-Stereo_20w	3.11 268	0.49 101	6.09 354	1.01 190	1.25 329	3.99 320	1.00 341	14.00 454	4.73 199	6.70 289	6.27 243	2.34 177	2.28 245	7.29 274	1.58 200	0.01 169	0.75 373	0.00 1	0.73 493	0.10 206	1.63 414

DeepPrunerF	7.18 453	3.58 481	25.29 522	4.27 491	7.20 513	3.78 307	4.64 456	14.03 455	20.86 496	8.85 386	10.57 361	7.35 355	7.88 446	12.16 466	10.66 466	0.25 450	0.16 275	0.29 489	0.43 474	0.77 470	0.65 289

AnyNet_C32	11.82 504	7.08 508	25.83 523	4.55 499	5.88 506	16.92 496	16.97 537	14.14 456	18.11 484	16.87 496	21.66 479	14.78 459	13.87 495	23.54 526	31.83 538	0.24 447	0.28 304	0.35 492	0.53 483	1.35 489	1.71 434

RYNet	6.82 442	1.51 374	7.35 404	1.79 288	4.52 488	16.68 494	4.41 452	14.19 457	17.43 479	11.64 462	7.86 291	15.03 461	8.81 461	10.10 432	14.16 496	0.04 342	0.13 267	0.15 470	0.05 291	0.08 168	0.53 252

iResNetv2_ROB	4.72 401	2.26 436	8.87 439	3.20 453	1.25 329	4.32 339	1.73 388	14.22 458	10.62 411	10.53 435	12.13 393	7.77 363	5.54 396	8.29 342	2.76 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 429	0.55 255

MSMD_ROB	9.73 487	1.43 363	5.42 316	1.81 292	0.42 167	16.83 495	4.30 450	14.29 459	15.34 464	23.06 508	40.17 531	25.63 514	22.62 519	13.37 477	8.85 437	0.48 477	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.13 260	0.47 238

222	5.93 424	0.88 243	4.58 268	1.76 286	0.98 283	6.02 384	0.08 65	14.45 460	8.89 375	9.53 411	11.77 386	3.88 238	4.23 340	8.26 336	39.96 547	0.03 313	1.12 459	0.00 1	0.24 403	0.11 220	1.73 437

FADNet	4.55 389	2.35 449	13.60 479	1.87 300	0.80 252	4.74 356	0.75 291	14.47 461	12.41 439	4.07 185	5.45 215	9.64 396	5.03 373	8.86 380	4.82 372	0.20 434	0.04 206	0.07 449	0.05 291	1.27 487	0.40 212

DeepPruner_ROB	3.82 336	1.87 408	5.65 334	1.31 221	1.64 364	3.62 291	0.81 303	14.47 461	5.03 217	8.03 353	10.78 367	6.95 350	2.26 242	8.92 383	4.32 357	0.07 376	0.03 189	0.00 1	0.01 235	0.37 420	0.29 180

xxxx	5.16 415	0.86 233	4.86 284	1.96 319	1.22 324	7.56 416	0.07 57	14.67 463	9.15 385	6.55 275	9.87 343	9.30 392	3.47 300	8.07 329	22.20 513	0.05 357	1.16 475	0.00 1	0.26 424	0.10 206	1.76 443

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 494	5.37 500	16.61 498	2.95 432	3.02 436	24.75 515	15.44 528	14.68 464	19.73 488	19.77 504	23.97 488	16.98 476	8.40 453	17.58 507	9.23 444	1.59 500	1.75 508	0.16 473	2.63 519	0.75 468	1.85 456

ADCL	10.77 497	3.23 474	21.50 512	2.26 365	1.96 395	23.65 513	9.07 503	14.69 465	24.88 508	15.21 488	27.20 501	12.68 447	14.02 496	16.94 503	24.43 525	0.26 453	0.18 280	0.74 500	0.67 490	0.80 473	1.02 356

GwcNet	6.95 445	2.89 471	13.32 477	2.82 424	5.53 503	11.76 468	2.14 401	14.95 466	17.69 481	10.83 442	18.14 465	10.83 424	6.66 420	9.83 423	10.19 458	0.03 313	0.06 221	0.03 423	0.08 303	0.64 456	0.66 298

SFCPSM	3.39 295	0.61 155	5.42 316	0.43 98	0.93 276	8.26 421	2.08 399	15.01 467	5.89 253	7.17 312	7.60 282	3.39 212	2.55 256	5.39 179	2.53 285	0.01 169	0.03 189	0.01 372	0.07 300	0.19 318	0.31 187

DGSMNet	7.10 450	3.49 479	15.11 491	4.36 495	4.41 481	8.94 434	6.25 476	15.10 468	14.28 458	8.15 361	14.51 426	10.08 405	5.38 391	11.04 444	7.95 421	1.49 499	2.00 512	1.79 511	1.68 517	2.43 504	3.48 505

PWCDC_ROB	8.50 474	4.40 493	9.57 455	6.16 512	4.54 490	10.46 453	1.03 343	15.30 469	28.16 514	10.88 445	30.88 514	6.96 351	11.31 480	14.57 486	10.40 462	3.10 514	0.02 162	0.00 1	0.00 1	1.55 493	0.63 284

ADCMid	10.97 500	4.49 495	23.66 516	2.53 404	2.52 422	11.46 466	6.31 477	15.31 470	12.85 448	23.57 512	22.99 485	17.92 483	21.04 514	19.57 514	28.05 532	0.47 475	0.43 327	1.10 505	1.32 509	1.73 496	2.10 477

LE_ROB	17.31 523	2.62 462	14.26 486	4.20 488	1.80 378	17.40 498	9.70 507	15.38 471	55.92 549	63.97 559	40.81 533	35.50 531	39.26 542	15.64 495	28.51 533	0.06 368	0.11 256	0.13 467	0.21 387	0.14 271	0.51 247

edge stereo	7.12 451	1.19 316	7.83 414	2.32 379	2.46 417	6.90 399	3.26 433	15.58 472	12.52 440	15.68 492	18.34 467	21.83 505	13.05 487	11.53 455	8.68 433	0.04 342	0.06 221	0.11 458	0.03 269	0.30 397	0.63 284

iResNet_ROB	4.67 399	1.77 405	5.93 347	2.47 397	0.95 280	3.78 307	0.36 174	15.65 473	17.36 478	8.75 384	11.23 374	7.05 352	4.60 357	8.94 386	4.23 353	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 291	0.15 93

WZ-Net	13.61 510	5.57 501	42.84 542	3.89 481	3.19 442	19.90 507	15.44 528	15.67 474	32.04 520	16.13 493	28.69 505	22.17 507	15.84 501	21.40 521	26.87 528	0.75 484	0.01 126	0.01 372	0.03 269	0.51 449	1.20 376

STTRV1_RVC		1.18 313		3.33 460	6.91 511	11.99 472	4.01 443	15.74 475	12.11 436	9.56 415	14.59 427	11.64 436	8.75 459	12.86 473	8.54 429	3.70 516	2.86 526	0.41 497	0.13 341	1.38 490	0.12 69

CSAN	8.41 473	2.86 470	9.35 451	2.43 393	0.82 257	13.59 484	11.68 518	15.80 476	21.98 502	14.71 486	16.46 443	18.00 484	14.42 499	13.68 478	10.10 455	0.10 400	0.13 267	0.15 470	0.19 369	0.43 433	1.28 387

GANetREF_RVC	6.97 447	3.59 482	9.14 446	4.00 482	0.40 159	13.17 481	11.27 516	15.95 477	17.51 480	10.62 437	10.66 365	12.15 444	7.97 448	13.18 476	5.04 377	0.45 470	0.00 1	0.01 372	0.15 347	3.47 511	0.60 272
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
RGC	7.40 455	2.77 467	7.71 412	4.43 497	4.87 497	8.88 431	2.96 419	16.05 478	12.76 447	11.96 466	19.57 470	18.32 487	11.57 483	13.89 483	9.58 451	0.83 486	0.02 162	0.24 487	0.41 471	0.40 427	0.77 322

NaN_ROB	6.51 438	2.25 434	8.77 434	1.69 272	1.79 377	9.71 442	10.94 510	16.20 479	16.13 472	13.04 473	8.86 312	11.77 438	5.94 402	12.88 474	8.01 422	0.05 357	0.13 267	0.07 449	0.20 381	0.32 409	1.50 402

XQC	9.46 484	4.84 498	18.88 504	4.07 483	3.09 439	15.97 492	6.65 482	16.26 480	26.63 511	12.63 467	12.35 397	15.75 465	10.62 475	16.48 499	21.19 509	0.44 468	0.96 414	0.05 440	0.32 450	1.10 481	0.99 349

PSMNet_ROB	5.41 418	2.45 452	7.39 405	2.36 385	1.90 389	10.11 447	6.54 481	16.32 481	7.59 335	6.84 293	10.83 368	12.06 443	4.13 334	8.73 374	10.24 459	0.02 272	0.01 126	0.01 372	0.11 329	0.26 371	0.40 212

Wz-Net-TNSev	12.01 506	11.86 526	38.26 538	2.81 422	1.82 381	18.12 502	11.31 517	16.67 482	21.73 500	15.06 487	17.17 452	19.72 496	20.69 513	20.68 517	21.41 511	0.04 342	0.06 221	0.00 1	0.16 349	0.74 467	1.93 466

LALA_ROB	7.02 449	2.54 457	8.51 426	1.53 250	0.96 282	9.96 444	8.71 502	16.70 483	12.68 443	12.99 471	13.90 419	24.47 509	5.40 392	11.61 458	9.50 449	0.04 342	0.05 215	0.00 1	0.02 255	0.17 300	0.65 289

LSM	14.85 514	7.41 511	36.29 536	7.76 517	43.77 557	11.24 465	12.14 520	16.73 484	23.72 504	23.73 514	32.92 518	18.89 491	13.31 490	16.60 500	12.37 480	0.26 453	0.86 394	0.11 458	0.43 474	1.24 485	17.26 549

RTS	19.64 531	10.42 523	87.01 559	5.88 507	6.82 509	41.73 542	16.69 533	16.80 485	41.90 538	23.44 510	32.96 519	13.79 450	21.49 515	38.85 542	30.84 535	0.46 472	0.70 367	0.00 1	0.09 315	1.13 482	1.70 431

RTSA	19.64 531	10.42 523	87.01 559	5.88 507	6.82 509	41.73 542	16.69 533	16.80 485	41.90 538	23.44 510	32.96 519	13.79 450	21.49 515	38.85 542	30.84 535	0.46 472	0.70 367	0.00 1	0.09 315	1.13 482	1.70 431

DispFullNet	18.06 526	27.03 538	34.90 534	22.68 539	20.79 542	15.03 488	3.18 428	16.95 487	26.06 510	20.48 505	16.91 448	20.55 502	18.37 505	23.48 525	12.16 479	5.31 519	2.91 528	31.24 543	8.09 539	22.63 541	12.44 541

stereogan	8.18 469	1.32 341	9.05 443	3.59 470	4.00 476	20.16 509	3.13 427	17.25 488	20.16 492	10.68 438	19.19 468	20.56 503	10.70 476	14.74 488	7.00 409	0.34 462	0.04 206	0.21 484	0.08 303	0.70 465	0.65 289

PWC_ROB	8.89 478	4.49 495	15.62 493	2.92 430	4.49 487	7.89 419	1.23 361	17.29 489	20.00 490	16.54 495	28.06 504	14.37 456	11.98 486	14.93 490	15.43 503	0.47 475	0.00 1	0.05 440	0.00 1	0.67 459	1.31 389

AF-Net	8.37 472	2.16 431	9.01 441	3.65 472	4.58 491	9.40 437	2.63 408	17.71 490	21.32 498	10.38 432	24.51 494	20.43 500	16.67 503	12.54 470	10.76 468	0.70 483	0.00 1	0.12 465	0.00 1	0.47 441	0.42 227

FCDSN-DC	10.72 496	1.16 310	5.01 293	2.16 340	1.31 344	17.46 499	4.80 458	17.79 491	19.87 489	25.02 516	32.85 517	33.57 525	23.52 524	16.80 501	12.13 478	0.11 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 183	0.76 321
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Wz-Net-SNSev	9.92 489	8.01 514	26.42 524	2.26 365	1.85 385	8.36 425	14.30 526	18.01 492	21.68 499	10.78 441	23.95 487	16.84 475	8.60 457	15.59 494	19.76 508	0.01 169	0.03 189	0.01 372	0.00 1	0.52 450	1.34 392

RTSC	9.87 488	4.34 492	16.44 496	4.60 500	2.38 413	12.54 477	0.75 291	18.19 493	37.31 532	16.16 494	15.86 435	13.32 448	7.56 442	20.93 519	23.50 519	0.34 462	1.07 452	0.02 405	0.35 460	0.71 466	0.99 349

anonymity	8.04 465	4.13 491	12.86 474	7.43 515	13.11 533	8.34 422	2.02 397	18.21 494	7.55 334	13.88 481	9.27 326	10.63 416	7.79 444	11.57 457	6.06 392	6.25 521	5.59 545	3.71 520	3.28 525	3.27 509	5.78 517

CC-Net-ROB	8.09 466	10.11 522	9.03 442	4.07 483	3.74 465	15.24 489	4.84 459	18.44 495	10.87 417	6.73 290	14.03 420	7.54 359	4.68 360	11.61 458	3.98 346	6.59 522	2.54 520	16.51 532	1.19 506	7.88 524	2.20 483

Syn2CoEx	6.70 441	3.69 485	12.14 472	2.78 420	1.68 371	8.36 425	3.21 429	18.59 496	12.66 442	8.86 387	20.79 476	10.52 412	10.54 474	9.68 413	8.70 434	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 463	1.00 351

AnyNet_C01	16.99 519	12.34 528	60.47 550	4.88 502	3.11 441	31.77 528	16.79 535	18.60 497	17.96 483	18.62 499	38.50 529	24.03 508	19.00 506	30.59 533	35.18 543	0.29 458	0.56 340	0.45 499	0.48 478	2.70 508	3.40 503

ccnet	7.45 460	1.89 413	7.71 412	3.18 451	2.35 412	12.19 476	6.14 475	18.95 498	9.36 390	13.33 475	20.38 473	16.00 468	9.10 467	10.10 432	15.40 502	0.44 468	0.34 313	0.25 488	0.25 407	0.48 444	1.18 374

FC-DCNN	11.29 501	1.01 285	5.50 320	2.25 362	1.65 367	18.23 503	5.36 466	18.99 499	20.65 494	28.95 522	34.83 524	33.83 527	23.18 522	17.04 505	13.37 491	0.17 424	0.01 126	0.02 405	0.02 255	0.10 206	0.70 307

Ntro	12.91 508	9.95 520	10.01 457	14.12 531	12.55 532	26.31 520	6.76 484	19.04 500	22.03 503	10.23 428	16.26 440	20.22 499	10.06 471	16.81 502	7.93 420	10.16 533	2.55 521	15.19 531	2.86 520	15.27 534	9.93 533

AASNet	4.20 368	1.63 386	5.82 342	3.79 476	3.93 470	6.55 394	1.22 360	19.12 501	6.82 300	7.86 343	8.35 308	4.36 265	2.55 256	3.87 127	7.47 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 447	0.22 146

FAT-Stereo	6.98 448	0.79 205	7.57 410	2.54 407	1.80 378	6.16 386	4.33 451	19.16 502	18.82 486	10.75 440	17.08 451	18.23 486	13.56 491	9.25 399	8.44 427	0.03 313	0.16 275	0.01 372	0.10 322	0.14 271	0.65 289

StereoDRNet	6.02 428	2.40 451	8.22 424	3.43 463	4.43 482	10.57 457	4.21 446	19.44 503	11.24 428	12.86 469	8.06 302	11.64 436	4.79 365	8.65 372	9.32 446	0.01 169	0.10 252	0.00 1	0.03 269	0.34 412	0.69 303

otaku	12.35 507	8.64 515	9.11 445	13.56 529	10.98 527	26.23 519	7.22 492	19.45 504	19.26 487	11.92 465	17.90 462	20.21 498	8.91 464	16.06 497	6.09 394	9.77 531	2.50 519	13.23 529	1.90 518	14.61 533	9.41 530

FC-DCNN v2	11.44 502	0.98 276	5.39 314	2.28 372	1.65 367	18.84 505	5.41 468	19.66 505	20.80 495	29.20 523	35.39 526	34.37 529	23.46 523	17.13 506	13.18 490	0.17 424	0.01 126	0.02 405	0.01 235	0.08 168	0.69 303

ACVNet-4b	16.48 518	23.07 534	14.73 489	16.69 533	15.18 536	31.83 529	7.30 494	19.71 506	27.82 513	11.54 461	22.10 483	31.68 524	8.96 466	18.88 511	7.28 414	11.04 535	2.65 523	24.93 539	5.02 533	18.57 537	10.67 536

Consistency-Raft	9.58 486	5.11 499	13.00 475	5.61 506	8.92 522	4.03 323	5.07 463	19.73 507	24.90 509	11.32 457	29.86 508	13.36 449	6.16 407	8.00 321	13.47 492	0.67 481	0.34 313	1.81 512	4.36 531	12.23 528	3.62 508

MDST_ROB	9.13 482	1.31 338	10.16 462	4.36 495	2.48 419	28.66 525	7.64 495	19.96 508	14.97 462	27.53 520	24.02 489	9.47 393	5.27 385	16.31 498	8.61 432	0.63 479	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.90 337

PDISCO_ROB	10.27 493	2.79 469	13.30 476	10.58 524	9.96 525	22.78 512	5.99 470	20.01 509	28.57 515	11.88 464	14.49 425	20.54 501	4.92 369	17.01 504	10.29 460	5.79 520	0.42 326	0.14 469	0.13 341	2.53 506	3.25 501

ADCS	13.76 511	6.46 506	30.74 531	3.62 471	2.93 433	14.28 487	11.22 515	20.02 510	34.42 525	23.20 509	25.42 499	19.51 494	19.62 508	24.54 527	33.88 541	0.27 456	0.23 295	0.37 495	0.19 369	1.47 491	2.84 498

SGM_RVC	10.77 497	1.11 300	4.66 273	2.66 412	0.41 164	21.03 510	6.87 487	20.02 510	15.54 469	25.86 519	24.97 497	33.59 526	20.51 512	20.89 518	14.78 499	0.31 459	0.26 303	0.22 485	0.26 424	0.43 433	1.01 352
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	11.48 503	3.34 476	13.93 482	2.40 392	1.01 288	16.49 493	12.16 521	20.05 512	37.28 531	19.62 502	28.04 503	25.61 513	20.10 510	14.43 485	12.39 481	0.10 400	0.06 221	0.03 423	0.06 298	0.76 469	1.73 437

APVNet	6.28 432	2.46 453	10.09 460	3.51 468	3.97 473	12.15 474	1.75 389	20.08 513	6.73 295	6.92 300	13.45 413	10.75 421	6.29 411	11.86 460	14.34 497	0.05 357	0.02 162	0.11 458	0.03 269	0.63 455	0.34 196

Nwc_Net	7.54 461	1.91 415	8.71 432	4.16 487	3.42 453	10.77 459	2.00 396	20.33 514	12.19 437	9.10 397	24.04 491	17.67 482	13.58 492	12.14 465	9.12 443	0.94 489	0.00 1	0.00 1	0.02 255	0.22 345	0.41 222

NCC-stereo	7.43 458	2.28 440	8.58 429	3.28 457	4.48 485	8.34 422	4.27 448	20.45 515	13.66 454	9.17 400	17.52 458	16.49 471	14.31 497	13.71 479	8.95 439	1.73 501	0.12 261	0.01 372	0.50 481	0.21 338	0.60 272

Abc-Net	7.43 458	2.28 440	8.58 429	3.28 457	4.48 485	8.34 422	4.27 448	20.45 515	13.66 454	9.17 400	17.52 458	16.49 471	14.31 497	13.71 479	8.95 439	1.73 501	0.12 261	0.01 372	0.50 481	0.21 338	0.60 272
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	6.23 430	1.51 374	7.53 409	3.07 446	3.69 461	12.17 475	3.23 430	20.80 517	11.11 425	12.64 468	13.02 409	10.91 426	5.26 384	8.49 361	10.12 457	0.05 357	0.05 215	0.04 433	0.04 287	0.28 386	0.65 289

SGM+DAISY	17.25 522	9.46 518	22.74 514	10.11 520	11.40 528	28.98 526	13.74 524	21.15 518	16.85 476	31.39 525	34.79 523	34.05 528	24.24 525	26.23 529	19.31 506	8.79 528	7.56 549	4.88 523	3.93 529	6.07 519	9.33 528

SAMSARA	15.67 515	3.89 488	14.48 487	13.77 530	7.92 518	38.69 539	73.90 562	21.22 519	24.66 507	17.04 497	13.86 417	30.01 520	13.07 488	18.07 509	17.48 504	0.23 445	1.46 500	0.07 449	0.40 468	0.99 479	2.15 480

DPSNet	10.88 499	2.57 458	20.40 510	2.24 360	1.90 389	24.92 516	17.00 538	21.35 520	28.61 516	12.87 470	13.74 416	17.01 478	20.14 511	15.36 491	14.01 495	0.81 485	0.98 426	0.20 482	0.65 489	1.30 488	1.54 405

SHD	10.45 495	3.67 484	14.03 483	4.81 501	4.52 488	11.93 471	1.66 387	21.36 521	38.40 534	18.84 500	21.72 480	17.63 480	13.07 488	15.65 496	17.71 505	0.36 464	1.09 454	0.01 372	0.32 450	0.50 448	1.67 423

MFMNet_re	14.09 512	9.67 519	20.31 509	10.40 522	7.62 514	21.38 511	17.49 540	21.36 521	31.95 519	23.70 513	29.22 506	18.87 490	27.41 530	14.27 484	11.16 470	2.85 512	1.51 504	0.41 497	0.28 433	4.88 513	7.10 522

MeshStereo	11.94 505	1.88 409	5.24 303	2.11 337	1.44 355	20.09 508	4.95 461	21.74 523	16.75 475	33.10 528	35.07 525	39.28 535	22.72 520	19.45 513	13.59 493	0.19 431	0.06 221	0.02 405	0.00 1	0.46 439	0.65 289
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FBW_ROB	9.17 483	2.08 427	10.31 463	2.51 400	1.66 369	13.22 483	6.04 473	23.09 524	20.11 491	19.55 501	15.80 434	18.97 492	11.96 485	19.34 512	11.38 472	0.66 480	0.30 306	2.15 514	0.90 498	1.15 484	2.16 481

DLNR_Zeroshot_test	24.96 536	51.28 556	90.69 562	97.84 572	97.22 571	1.40 57	0.12 87	23.19 525	3.55 121	1.21 117	2.95 135	0.72 117	0.31 51	7.09 259	2.61 291	38.70 553	1.32 489	0.00 1	0.29 439	77.04 567	1.68 426

NVStereoNet_ROB	17.22 521	8.76 516	16.47 497	7.52 516	8.42 520	13.75 486	11.07 511	24.24 526	26.67 512	31.00 524	46.49 540	34.88 530	27.06 529	22.72 523	23.61 520	6.83 524	4.32 540	6.32 526	10.37 541	4.39 512	9.57 531
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	15.83 516	7.38 510	14.92 490	11.63 526	11.77 531	25.30 517	7.12 490	25.20 527	17.06 477	32.24 527	30.34 512	31.63 523	22.59 518	25.67 528	21.97 512	7.71 525	4.50 541	3.35 519	1.56 515	6.97 523	7.72 524
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 520	7.98 513	24.37 519	6.82 514	2.93 433	39.68 541	16.11 530	25.46 528	34.93 526	34.13 530	34.20 522	29.20 519	24.94 526	23.01 524	19.39 507	2.79 511	2.87 527	1.18 507	1.53 514	6.78 522	3.31 502

ELAS_RVC	17.82 524	3.60 483	11.92 469	6.63 513	5.73 504	30.34 527	19.64 541	26.92 529	35.06 527	40.79 539	41.32 535	37.31 533	31.61 533	30.54 532	22.93 515	1.97 509	2.40 516	1.28 508	1.27 508	1.71 495	3.51 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	18.69 529	27.15 539	22.03 513	18.76 535	15.00 535	27.97 524	10.17 509	27.99 530	34.19 524	15.53 491	27.53 502	25.33 511	13.80 494	19.86 516	10.59 463	14.50 543	3.57 536	23.85 538	5.03 534	18.49 536	12.41 540

MFN_U_SF_RVC	13.54 509	4.69 497	28.43 528	4.24 489	2.50 420	24.26 514	5.99 470	28.23 531	20.18 493	24.06 515	29.38 507	30.35 521	16.92 504	20.98 520	21.39 510	1.35 496	1.13 462	1.02 503	1.41 511	1.88 499	2.50 495

ELAS	17.99 525	3.49 479	11.19 467	6.14 511	5.79 505	34.89 535	17.28 539	28.75 532	30.47 518	40.80 540	45.79 539	39.04 534	32.05 536	27.63 531	24.30 524	1.88 507	2.41 518	1.09 504	1.48 512	1.83 498	3.48 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	16.41 517	3.98 490	16.04 494	5.38 504	4.59 493	19.44 506	7.28 493	28.88 533	49.27 544	31.53 526	43.72 537	30.36 522	32.17 537	26.70 530	23.19 517	0.25 450	1.48 502	0.04 433	0.59 486	0.52 450	2.87 499

ACVNet_1	19.51 530	26.19 537	15.50 492	17.71 534	15.28 537	26.46 521	9.36 504	29.16 534	34.18 523	25.06 517	24.89 496	37.18 532	21.93 517	17.80 508	15.03 500	11.08 536	2.83 524	25.29 540	5.06 535	19.11 538	11.14 537

SGM-ForestM	18.61 528	3.38 477	10.14 461	3.44 464	2.24 409	34.17 534	15.39 527	29.44 535	33.93 522	38.55 536	41.08 534	53.64 544	36.76 539	34.82 537	27.16 530	1.25 494	1.81 511	0.74 500	1.01 501	0.61 454	2.61 496

BEATNet-Init1	24.70 535	11.33 525	44.28 543	5.48 505	3.94 471	47.60 549	22.33 544	34.94 536	40.01 536	48.11 547	49.98 544	59.86 548	43.17 546	39.48 544	31.77 537	1.37 497	1.76 510	1.17 506	1.17 505	2.44 505	3.85 510

MANE	20.98 534	3.23 474	8.81 435	5.96 509	6.96 512	33.07 532	13.20 522	35.43 537	38.86 535	44.72 544	52.41 548	53.20 543	41.84 545	34.74 536	27.45 531	1.87 506	2.27 514	1.54 510	10.18 540	0.69 463	3.11 500

MADNet+	27.96 538	35.32 547	91.41 563	21.04 537	8.86 521	49.25 551	47.41 558	36.98 538	37.84 533	21.00 507	30.83 513	25.41 512	34.95 538	46.51 550	51.54 556	3.04 513	3.33 533	1.48 509	1.05 502	5.85 518	6.05 519

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

JetBlue	29.99 541	17.24 530	55.64 547	16.24 532	21.08 545	62.07 560	33.14 551	40.60 540	35.73 530	34.59 533	40.67 532	57.18 547	43.54 547	51.46 555	52.18 557	2.72 510	4.58 543	2.86 515	3.53 526	10.57 526	14.11 544

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

TorneroNet-64	33.32 545	33.28 545	33.07 532	35.14 547	21.25 546	48.02 550	21.13 542	43.47 542	58.77 550	33.36 529	46.64 541	62.00 551	38.19 540	44.82 549	35.07 542	15.02 545	3.59 537	35.81 548	12.20 545	29.45 550	16.17 546

PWCK	31.62 544	45.59 553	49.67 545	30.49 540	7.80 516	42.91 544	29.73 550	45.45 543	44.44 540	47.41 545	36.92 527	47.86 539	26.79 527	41.90 546	33.36 540	22.77 548	4.56 542	29.89 542	5.13 536	29.43 549	10.36 535

IMH-64-1	28.06 539	29.98 541	19.46 507	32.15 542	20.98 543	27.68 522	16.66 531	47.31 544	44.85 541	34.14 531	50.94 545	41.49 536	31.67 534	37.53 538	23.88 521	14.17 541	2.96 529	34.45 545	11.15 542	26.12 543	13.75 542

IMH-64	28.06 539	29.98 541	19.46 507	32.15 542	20.98 543	27.68 522	16.66 531	47.31 544	44.85 541	34.14 531	50.94 545	41.49 536	31.67 534	37.53 538	23.88 521	14.17 541	2.96 529	34.45 545	11.15 542	26.12 543	13.75 542

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

TorneroNet	36.02 549	35.25 546	36.33 537	38.44 549	22.19 548	50.72 554	24.42 548	48.39 547	54.53 547	38.03 534	53.44 549	62.83 554	44.79 548	47.68 552	42.11 551	15.69 546	3.97 539	37.25 549	15.05 548	30.83 552	18.40 551

ktn	49.32 555	58.11 558	40.16 540	59.92 559	43.22 556	49.79 553	42.99 555	48.56 548	60.67 552	51.59 549	54.51 550	55.34 546	52.65 553	47.92 553	37.91 546	57.88 559	24.79 555	63.00 561	43.57 556	52.51 557	41.31 556

WAO-6	35.59 547	37.89 550	17.67 501	37.86 548	24.46 549	37.85 538	21.49 543	49.01 549	67.96 559	44.22 543	48.08 542	53.02 542	53.39 554	33.67 535	36.83 545	26.05 551	7.83 550	43.19 553	21.76 552	30.18 551	19.37 552

ACVNet_2	27.45 537	30.56 544	27.90 526	20.72 536	15.55 538	37.22 537	14.00 525	49.32 550	65.88 558	43.17 541	56.99 552	51.90 540	26.98 528	21.46 522	15.38 501	10.77 534	2.85 525	23.12 537	3.62 527	20.08 539	11.47 538

IMH	30.65 543	30.30 543	21.09 511	34.89 546	21.75 547	33.16 533	16.91 536	49.53 551	52.50 545	38.41 535	55.10 551	45.13 538	40.36 544	41.57 545	25.66 526	14.74 544	3.36 534	35.43 547	11.69 544	27.31 548	14.16 545

HanzoNet	57.16 558	60.12 559	60.00 549	55.77 557	42.11 555	51.98 555	41.93 554	52.07 552	61.47 553	65.98 561	65.90 559	72.11 561	70.14 561	71.11 561	61.13 559	64.31 562	34.72 559	62.27 560	50.86 558	52.83 558	46.33 557

TCMNet-wrong-test	67.37 561	85.99 567	81.87 557	95.65 569	94.75 569	89.54 562	85.95 563	52.26 553	35.23 529	51.69 550	62.14 558	60.40 550	40.29 543	77.33 562	64.52 560	48.91 557	9.04 551	69.84 564	68.02 562	91.10 570	82.88 569

WAO-7	30.22 542	25.83 536	23.33 515	33.10 544	14.36 534	36.98 536	22.41 545	52.85 554	64.46 556	43.76 542	59.24 554	52.31 541	45.69 549	32.82 534	32.60 539	11.16 537	5.49 544	13.76 530	12.60 546	12.36 529	9.38 529

WAO-8	38.93 550	36.84 548	23.97 517	43.96 550	24.48 550	45.73 546	22.62 546	53.10 555	75.66 560	53.86 552	66.14 560	62.39 552	55.11 556	43.01 547	40.67 549	22.98 549	7.22 547	37.53 550	19.49 550	27.04 547	16.83 547

Venus	38.93 550	36.84 548	23.97 517	43.96 550	24.48 550	45.73 546	22.62 546	53.10 555	75.66 560	53.86 552	66.17 561	62.39 552	55.11 556	43.01 547	40.67 549	22.98 549	7.22 547	37.53 550	19.49 550	27.02 546	16.83 547

LVE	35.84 548	41.54 552	36.25 535	33.36 545	18.92 541	53.05 556	27.99 549	53.17 557	64.93 557	47.63 546	61.58 556	54.25 545	38.72 541	38.72 541	35.50 544	16.36 547	6.23 546	31.51 544	14.04 547	25.01 542	18.07 550

DPSimNet_ROB	54.45 556	65.73 562	47.00 544	54.49 556	46.37 558	55.34 557	56.47 559	56.18 558	59.04 551	64.57 560	51.76 547	64.01 555	54.49 555	47.54 551	67.21 561	63.21 561	27.86 558	58.04 559	51.28 559	46.61 555	51.87 560

Dean	35.52 546	40.12 551	27.99 527	30.63 541	17.33 540	45.80 548	11.68 518	57.61 559	76.54 562	63.70 558	60.65 555	66.93 557	49.40 552	38.12 540	40.28 548	12.18 539	3.73 538	28.86 541	5.94 538	20.69 540	12.16 539

KSHMR	56.07 557	64.25 561	40.47 541	74.89 562	49.63 559	49.42 552	45.46 557	57.71 560	63.52 554	61.65 557	61.67 557	71.88 560	47.67 551	51.47 556	44.57 553	54.67 558	62.25 560	66.31 562	54.18 560	53.03 559	46.75 558

JetRed	61.44 559	61.87 560	83.02 558	46.49 553	56.73 561	83.63 561	65.09 560	59.75 561	64.22 555	69.50 562	69.26 562	66.24 556	47.62 550	61.80 559	74.60 562	45.99 556	66.40 563	46.67 554	45.27 557	63.49 560	51.22 559

LRCNet_RVC	66.47 560	66.44 563	69.02 554	71.60 561	54.27 560	32.21 531	2.93 418	63.19 562	21.83 501	82.02 564	90.16 565	83.59 563	72.13 562	69.45 560	53.25 558	95.47 569	64.21 562	95.15 570	95.27 569	72.59 562	74.60 563

ASD4	76.04 562	81.96 566	69.18 555	68.53 560	80.95 565	96.29 565	99.16 570	77.84 563	93.51 567	77.76 563	85.79 563	78.58 562	76.90 563	78.02 563	82.88 563	58.77 560	62.96 561	55.01 557	62.53 561	68.78 561	65.30 562

xxxxx1	85.58 565	90.37 568	96.61 566	76.69 563	80.77 562	97.50 568	96.92 567	85.57 564	88.66 564	88.63 565	91.64 566	94.27 566	93.09 565	90.03 566	91.91 565	70.77 563	70.62 564	73.61 566	81.26 566	72.90 563	79.86 564

tt_ll	85.58 565	90.37 568	96.61 566	76.69 563	80.77 562	97.50 568	96.92 567	85.57 564	88.66 564	88.63 565	91.64 566	94.27 566	93.09 565	90.03 566	91.91 565	70.77 563	70.62 564	73.61 566	81.26 566	72.90 563	79.86 564

ff	85.58 565	90.37 568	96.61 566	76.69 563	80.77 562	97.50 568	96.92 567	85.57 564	88.66 564	88.63 565	91.64 566	94.27 566	93.09 565	90.03 566	91.91 565	70.77 563	70.62 564	73.61 566	81.26 566	72.90 563	79.86 564

MADNet++	82.81 563	81.73 565	74.64 556	87.71 568	82.67 566	93.35 563	70.27 561	86.39 567	82.88 563	93.51 568	86.62 564	86.40 564	81.37 564	88.21 565	88.63 564	86.59 567	84.23 567	72.14 565	68.69 563	78.88 568	81.36 567

PML	97.69 569	100.00 577	96.50 565	97.85 573	97.35 572	99.77 573	99.36 571	96.92 568	96.34 568	100.00 576	96.52 569	97.41 570	99.61 571	100.00 577	95.46 568	99.99 575	97.44 569	100.00 574	96.08 570	99.13 572	88.02 570

test_example2	99.38 574	99.98 576	99.99 574	100.00 579	99.98 574	99.73 572	99.99 574	96.99 569	100.00 575	100.00 576	100.00 575	96.49 569	96.74 568	99.97 573	99.96 573	100.00 577	99.97 573	98.68 572	99.11 572	100.00 577	100.00 579

MEDIAN_ROB	98.44 570	99.70 572	99.34 570	97.13 570	97.06 570	96.94 566	95.91 566	97.71 570	97.33 569	98.78 572	98.91 571	99.19 571	98.13 569	96.94 569	96.99 570	99.97 573	99.18 570	100.00 574	99.99 574	99.70 573	99.83 572

HaxPig	98.85 571	99.94 574	95.36 564	99.99 576	99.98 574	94.12 564	94.52 564	99.12 571	99.96 573	99.96 575	99.99 574	99.98 576	99.89 573	98.16 570	96.14 569	99.98 574	99.99 574	100.00 574	99.99 574	99.99 576	99.95 575

USTest	87.45 568	75.67 564	64.78 551	81.43 567	83.22 567	99.90 574	99.97 573	99.47 572	99.59 571	98.27 569	99.02 572	90.91 565	98.36 570	83.71 564	98.28 571	79.81 566	95.66 568	69.62 563	73.61 565	75.15 566	82.65 568

ccccc	99.31 573	96.47 571	100.00 577	100.00 579	100.00 576	97.29 567	99.42 572	99.52 573	97.83 570	99.28 573	97.64 570	99.32 572	99.84 572	99.92 572	99.98 574	100.00 577	100.00 575	99.95 573	99.77 573	100.00 577	100.00 579

Anonymous_1	99.01 572	99.91 573	99.85 572	97.31 571	99.09 573	100.00 575	100.00 575	99.59 574	99.96 573	99.29 574	99.86 573	99.55 573	99.99 575	99.30 571	99.76 572	95.67 570	99.58 571	97.24 571	98.56 571	97.36 571	98.34 571

DPSMNet_ROB	99.90 576	100.00 577	99.99 574	99.99 576	100.00 576	100.00 575	100.00 575	99.98 575	100.00 575	98.37 570	100.00 575	99.81 574	100.00 576	99.97 573	99.99 575	100.00 577	100.00 575	100.00 574	100.00 576	100.00 577	99.99 576

DGTPSM_ROB	99.90 576	100.00 577	99.99 574	99.99 576	100.00 576	100.00 575	100.00 575	99.98 575	100.00 575	98.37 570	100.00 575	99.81 574	100.00 576	99.97 573	99.99 575	99.99 575	100.00 575	100.00 574	100.00 576	100.00 577	99.99 576

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

tt	83.10 564	0.43 60	99.97 573	79.27 566	93.14 568	100.00 575	100.00 575	100.00 577	99.89 572	60.55 556	48.44 543	99.98 576	99.96 574	99.98 576	100.00 578	91.80 568	99.82 572	73.67 569	73.25 564	86.43 569	55.39 561

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

LSM0	100.00 580	100.00 577	100.00 577	100.00 579	100.00 576	100.00 575	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 574	100.00 576	100.00 577	99.99 576

DPSM_ROB	99.94 578	100.00 577	100.00 577	99.74 574	100.00 576	100.00 575	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 578	99.08 571	100.00 575	100.00 574	100.00 576	99.98 574	99.94 573

DPSM	99.94 578	100.00 577	100.00 577	99.74 574	100.00 576	100.00 575	100.00 575	100.00 577	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	100.00 578	99.08 571	100.00 575	100.00 574	100.00 576	99.98 574	99.94 573

AVERAGE_ROB	99.63 575	99.96 575	98.88 569	100.00 579	100.00 576	98.16 571	95.64 565	100.00 577	100.00 575	100.00 576	100.00 575	100.00 578	100.00 576	100.00 577	99.99 575	100.00 577	100.00 575	100.00 574	100.00 576	100.00 577	100.00 579

FADE		18.79 532		10.51 523	10.00 526													38.03 552		5.44 517

Low-res two-view benchmark