Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 45	0.17 17	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 36	0.15 4	0.31 13	0.20 9	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 56	0.15 1	0.27 56	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 36	0.15 4	0.32 18	0.20 9	0.11 21	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.19 49	0.20 4	0.18 9	0.30 9	0.21 12	0.18 4	0.15 3	0.19 14	0.18 16	0.33 24	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.20 73	0.20 4	0.19 14	0.27 5	0.19 7	0.15 1	0.15 3	0.18 9	0.17 10	0.33 24	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 2	0.27 20	0.33 45	0.17 17	0.38 181	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 21	0.15 3	0.26 44	0.17 10	0.32 18	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 35	0.34 56	0.16 7	0.26 43	0.17 2	0.32 14	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 36	0.20 30	0.32 18	0.20 9	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.11 64

IGEV-Stereo+	0.23 37	0.14 11	0.26 14	0.32 33	0.19 49	0.12 1	0.17 2	0.29 7	0.29 37	0.21 11	0.15 3	0.22 28	0.22 44	0.40 61	0.22 25	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 528

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 8	0.16 7	0.23 16	0.20 19	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 19	0.19 24	0.26 1	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 12	0.68 501	0.39 157	0.28 2	0.15 1	0.23 16	0.18 9	0.20 1	0.19 7	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 44	0.30 11	0.18 1	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 205	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 16	0.16 7	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 28	0.14 1	0.32 18	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

DEFOM-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.26 14	0.33 45	0.20 73	0.61 322	0.21 34	0.30 9	0.31 47	0.23 17	0.19 11	0.18 9	0.18 16	0.41 68	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

111111	0.21 12	0.14 11	0.27 20	0.37 125	0.22 110	0.21 9	0.19 14	0.43 66	0.27 26	0.20 8	0.20 12	0.29 52	0.14 1	0.41 68	0.22 25	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 43	0.12 107

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 16	0.16 7	0.16 2	0.20 19	0.29 7	0.20 10	0.23 17	0.20 12	0.22 28	0.14 1	0.52 149	0.24 54	0.13 58	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-G_1	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 56	0.16 7	0.52 259	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 44	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 56	0.16 7	0.52 259	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 44	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 12	0.18 84	0.29 35	0.32 33	0.18 31	0.27 56	0.22 43	0.35 26	0.22 14	0.31 56	0.22 16	0.19 14	0.21 37	0.44 92	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

RSM++	0.25 51	0.18 84	0.34 93	0.36 109	0.20 73	0.28 73	0.30 150	0.51 93	0.32 54	0.25 26	0.22 16	0.37 101	0.21 37	0.50 136	0.24 54	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.10 28

HUF	0.24 43	0.16 39	0.33 77	0.32 33	0.18 31	0.25 39	0.40 329	0.42 58	0.34 63	0.25 26	0.23 18	0.32 64	0.28 112	0.34 28	0.24 54	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.10 28

castereo++	0.26 59	0.16 39	0.26 14	0.33 45	0.19 49	0.75 386	0.20 19	0.37 31	0.47 150	0.23 17	0.23 18	0.35 89	0.28 112	0.39 56	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

fffft	0.25 51	0.17 61	0.37 126	0.36 109	0.22 110	0.28 73	0.36 259	0.42 58	0.24 19	0.36 86	0.23 18	0.27 48	0.22 44	0.52 149	0.27 117	0.12 30	0.09 22	0.16 142	0.12 101	0.12 43	0.12 107
1: 1. 1
U	0.45 267	0.16 39	0.32 64	0.40 217	0.71 513	3.55 546	0.20 19	0.41 54	0.38 103	0.26 30	0.23 18	0.24 39	0.22 44	0.26 1	0.22 25	0.15 158	0.09 22	0.88 524	0.13 135	0.13 77	0.11 64

RSM	0.25 51	0.18 84	0.33 77	0.36 109	0.20 73	0.27 56	0.34 213	0.51 93	0.27 26	0.26 30	0.23 18	0.39 113	0.21 37	0.56 179	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.14 120	0.10 28

CroCo-Stereo	0.26 59	0.22 231	0.36 110	0.48 386	0.22 110	0.20 4	0.29 134	0.51 93	0.44 134	0.28 42	0.23 18	0.42 139	0.26 88	0.29 6	0.26 99	0.15 158	0.13 251	0.13 51	0.11 75	0.16 205	0.12 107
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
asda	0.21 12	0.19 120	0.29 35	0.31 16	0.17 17	0.25 39	0.23 57	0.36 29	0.28 30	0.27 39	0.24 24	0.18 9	0.21 37	0.40 61	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

4w-stereo	0.21 12	0.19 120	0.31 53	0.31 16	0.17 17	0.29 85	0.19 14	0.31 12	0.21 12	0.31 56	0.24 24	0.20 19	0.24 66	0.41 68	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 51	0.31 388	0.24 5	0.51 431	0.19 49	0.29 85	0.22 43	0.40 48	0.37 98	0.26 30	0.24 24	0.24 39	0.31 148	0.44 92	0.22 25	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

AIO_rvc	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.34 56	0.19 49	0.26 43	0.33 202	0.40 48	0.22 14	0.26 30	0.24 24	0.34 80	0.15 4	0.51 143	0.24 54	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.10 28

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 385	3.08 560	2.43 534	0.31 16	0.18 31	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.32 54	0.28 42	0.24 24	0.18 9	0.18 16	0.31 13	0.22 25	1.09 536	0.08 2	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.97 537

MonSter	0.20 9	0.14 11	0.25 10	0.31 16	0.15 1	0.22 12	0.22 43	0.39 43	0.33 60	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 52	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

Selective-IGEV	0.24 43	0.18 84	0.35 103	0.35 90	0.19 49	0.27 56	0.25 79	0.55 113	0.23 16	0.27 39	0.25 29	0.34 80	0.19 24	0.58 211	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.10 28

2.75w_new	0.21 12	0.18 84	0.28 28	0.29 4	0.17 17	0.23 16	0.34 213	0.36 29	0.28 30	0.34 77	0.26 31	0.17 4	0.22 44	0.36 38	0.23 45	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 24	0.18 84	0.29 35	0.30 8	0.18 31	0.27 56	0.23 57	0.37 31	0.28 30	0.31 56	0.26 31	0.22 28	0.26 88	0.50 136	0.24 54	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MaDis-Stereo	0.26 59	0.18 84	0.36 110	0.36 109	0.26 252	0.27 56	0.27 106	0.43 66	0.35 76	0.27 39	0.26 31	0.41 129	0.28 112	0.40 61	0.28 137	0.16 206	0.14 285	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.12 107

4.25_new	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3.75w	0.22 24	0.17 61	0.30 46	0.31 16	0.19 49	0.43 216	0.24 71	0.35 26	0.24 19	0.31 56	0.27 34	0.17 4	0.22 44	0.37 44	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

3w_stereo	0.24 43	0.20 155	0.37 126	0.33 45	0.16 7	0.32 129	0.42 354	0.41 54	0.38 103	0.31 56	0.27 34	0.16 2	0.26 88	0.34 28	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.11 64

tt45	0.27 69	0.17 61	0.34 93	0.35 90	0.23 150	0.38 181	0.28 124	0.46 75	0.28 30	0.40 114	0.27 34	0.38 109	0.25 73	0.57 191	0.26 99	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.12 43	0.14 184

MoCha-V2	0.25 51	0.15 25	0.29 35	0.40 217	0.18 31	0.27 56	0.26 90	0.49 83	0.27 26	0.36 86	0.27 34	0.33 76	0.35 174	0.49 130	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

EGLCR-Stereo	0.25 51	0.16 39	0.33 77	0.34 56	0.20 73	0.35 154	0.20 19	0.52 102	0.36 84	0.28 42	0.27 34	0.41 129	0.18 16	0.45 96	0.26 99	0.14 97	0.10 51	0.16 142	0.14 165	0.13 77	0.11 64

CroCo-Stereo Lap2	0.28 76	0.24 289	0.39 157	0.50 415	0.29 330	0.20 4	0.31 172	0.49 83	0.38 103	0.24 21	0.27 34	0.46 163	0.31 148	0.39 56	0.30 158	0.14 97	0.15 314	0.16 142	0.13 135	0.16 205	0.15 207

4.5_new	0.21 12	0.20 155	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 90	0.32 14	0.28 30	0.32 69	0.28 43	0.19 14	0.17 10	0.29 6	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 155	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 90	0.32 14	0.28 30	0.32 69	0.28 43	0.19 14	0.17 10	0.29 6	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

3.25w_new	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

SCV	0.26 59	0.19 120	0.33 77	0.35 90	0.21 91	0.27 56	0.34 213	0.56 115	0.28 30	0.24 21	0.28 43	0.37 101	0.23 56	0.49 130	0.22 25	0.18 274	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

AIO_test	0.23 37	0.16 39	0.28 28	0.34 56	0.20 73	0.30 97	0.39 318	0.38 39	0.25 24	0.25 26	0.28 43	0.32 64	0.22 44	0.38 52	0.25 70	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 12	0.15 25	0.27 20	0.37 125	0.19 49	0.22 12	0.18 9	0.42 58	0.35 76	0.22 15	0.28 43	0.24 39	0.18 16	0.27 4	0.22 25	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.10 28

SGD-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.27 20	0.31 16	0.15 1	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.29 37	0.24 21	0.29 50	0.21 27	0.27 98	0.36 38	0.25 70	0.16 206	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.10 28

qwe	0.22 24	0.18 84	0.28 28	0.31 16	0.18 31	0.29 85	0.21 34	0.38 39	0.32 54	0.35 82	0.30 51	0.20 19	0.20 30	0.43 81	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.09 4

monsters	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.31 16	0.19 49	0.23 16	0.19 14	0.44 69	0.33 60	0.36 86	0.30 51	0.16 2	0.18 16	0.43 81	0.19 3	0.11 21	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

GREAT-IGEV	0.22 24	0.15 25	0.31 53	0.29 4	0.22 110	0.21 9	0.26 90	0.33 22	0.31 47	0.20 8	0.30 51	0.22 28	0.22 44	0.47 116	0.22 25	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 59	0.19 120	0.35 103	0.35 90	0.22 110	0.36 163	0.32 192	0.39 43	0.34 63	0.37 92	0.30 51	0.33 76	0.24 66	0.53 158	0.24 54	0.12 30	0.10 51	0.16 142	0.12 101	0.12 43	0.11 64

999	0.27 69	0.16 39	0.35 103	0.36 109	0.24 179	0.31 112	0.27 106	0.49 83	0.38 103	0.26 30	0.30 51	0.39 113	0.23 56	0.63 259	0.25 70	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.14 184

AIO-Stereo	0.25 51	0.18 84	0.34 93	0.37 125	0.18 31	0.28 73	0.30 150	0.48 80	0.27 26	0.29 49	0.30 51	0.32 64	0.17 10	0.52 149	0.23 45	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.10 28

IGEVStereo-DCA	0.29 87	0.22 231	0.38 138	0.35 90	0.27 281	0.37 168	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.30 51	0.35 89	0.27 98	0.51 143	0.22 25	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.12 101	0.13 77	0.15 207

rrr	0.29 87	0.22 231	0.41 178	0.35 90	0.27 281	0.37 168	0.32 192	0.52 102	0.42 126	0.38 100	0.30 51	0.35 89	0.27 98	0.51 143	0.22 25	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.14 184

ProNet	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.35 90	0.24 179	0.32 129	0.43 361	0.57 120	0.37 98	0.33 74	0.30 51	0.32 64	0.28 112	0.57 191	0.26 99	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.13 140

IGEV-RUCA	0.25 51	0.16 39	0.34 93	0.39 182	0.27 281	0.33 136	0.20 19	0.38 39	0.36 84	0.26 30	0.31 60	0.25 43	0.21 37	0.48 126	0.24 54	0.20 327	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 239	0.15 207

test_for_model	0.82 456	3.60 561	0.39 157	2.35 549	2.07 549	0.39 188	0.28 124	0.42 58	0.45 141	0.71 260	0.31 60	0.30 54	0.27 98	0.34 28	0.25 70	0.34 475	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 560	0.18 289

test_xeample3	0.29 87	0.21 192	0.41 178	0.35 90	0.26 252	0.35 154	0.32 192	0.56 115	0.36 84	0.43 126	0.32 62	0.34 80	0.28 112	0.54 164	0.23 45	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.13 140

2w_stereo	0.22 24	0.18 84	0.30 46	0.32 33	0.16 7	0.28 73	0.38 295	0.38 39	0.35 76	0.32 69	0.33 63	0.17 4	0.18 16	0.29 6	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 43	0.10 28

ff7	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

ffff	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

11t	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

anonymousdsp	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.35 237	0.63 161	0.35 76	0.39 108	0.33 63	0.33 76	0.28 112	0.59 226	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

ccc-4	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

IGEV-Stereo	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.35 237	0.63 161	0.35 76	0.39 108	0.33 63	0.33 76	0.28 112	0.59 226	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IGEV	0.20 9	0.12 1	0.23 1	0.31 16	0.20 73	0.23 16	0.19 14	0.40 48	0.29 37	0.22 15	0.34 70	0.20 19	0.15 4	0.31 13	0.19 3	0.11 21	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

mms	0.26 59	0.21 192	0.33 77	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.33 202	0.40 48	0.32 54	0.28 42	0.34 70	0.34 80	0.20 30	0.45 96	0.26 99	0.12 30	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.11 64

ours_stereo	0.26 59	0.21 192	0.33 77	0.38 154	0.23 150	0.30 97	0.33 202	0.42 58	0.38 103	0.26 30	0.34 70	0.35 89	0.23 56	0.47 116	0.27 117	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.10 28

RAStereo	0.24 43	0.17 61	0.29 35	0.40 217	0.21 91	0.23 16	0.26 90	0.42 58	0.45 141	0.23 17	0.34 70	0.30 54	0.19 24	0.34 28	0.25 70	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.11 64

MyStereo07	0.32 113	0.22 231	0.34 93	0.42 288	0.28 304	0.40 192	0.50 403	0.72 239	0.37 98	0.37 92	0.34 70	0.32 64	0.31 148	0.59 226	0.27 117	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.16 253

2.5w	0.21 12	0.18 84	0.31 53	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.25 79	0.31 12	0.23 16	0.28 42	0.35 75	0.18 9	0.17 10	0.39 56	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 101	0.18 84	0.39 157	0.40 217	0.24 179	0.42 213	0.42 354	0.63 161	0.41 118	0.37 92	0.35 75	0.32 64	0.26 88	0.53 158	0.25 70	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

IGEV++	0.24 43	0.17 61	0.31 53	0.38 154	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.50 91	0.23 16	0.28 42	0.35 75	0.30 54	0.22 44	0.31 13	0.28 137	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.13 140

S2M2	0.26 59	0.22 231	0.33 77	0.31 16	0.25 211	0.24 25	0.13 1	0.35 26	0.41 118	0.25 26	0.36 78	0.30 54	0.25 73	0.30 11	0.26 99	0.22 368	0.19 395	0.17 180	0.19 328	0.21 336	0.18 289

SCV_C0	0.26 59	0.18 84	0.34 93	0.35 90	0.24 179	0.23 16	0.28 124	0.51 93	0.36 84	0.31 56	0.36 78	0.37 101	0.20 30	0.57 191	0.22 25	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.16 205	0.12 107

Pointernet	0.27 69	0.14 11	0.33 77	0.35 90	0.23 150	0.35 154	0.21 34	0.72 239	0.38 103	0.39 108	0.36 78	0.34 80	0.25 73	0.36 38	0.25 70	0.15 158	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 129	0.27 348	0.45 234	0.36 109	0.25 211	0.48 244	0.30 150	0.58 126	0.90 361	0.42 123	0.36 78	0.30 54	0.29 126	0.49 130	0.30 158	0.16 206	0.14 285	0.18 225	0.15 190	0.18 263	0.15 207

2.25w	0.22 24	0.18 84	0.31 53	0.31 16	0.18 31	0.31 112	0.18 9	0.32 14	0.31 47	0.31 56	0.37 82	0.20 19	0.22 44	0.45 96	0.24 54	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

fffy	0.28 76	0.21 192	0.34 93	0.37 125	0.23 150	0.33 136	0.29 134	0.51 93	0.41 118	0.32 69	0.37 82	0.39 113	0.27 98	0.50 136	0.27 117	0.12 30	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.11 64

1w_stereo	0.24 43	0.15 25	0.29 35	0.34 56	0.18 31	0.31 112	0.41 344	0.40 48	0.43 128	0.31 56	0.38 84	0.17 4	0.24 66	0.45 96	0.23 45	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

Selective-RAFT	0.35 144	0.23 252	0.51 320	0.44 327	0.21 91	0.64 346	0.27 106	0.59 131	0.63 200	0.40 114	0.38 84	0.55 198	0.40 215	0.57 191	0.35 219	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 205	0.13 140

GIP-stereo	0.24 43	0.18 84	0.30 46	0.37 125	0.24 179	0.26 43	0.20 19	0.46 75	0.36 84	0.24 21	0.39 86	0.35 89	0.20 30	0.31 13	0.21 15	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.11 64

monsterstereo	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.34 56	0.18 31	0.21 9	0.20 19	0.37 31	0.35 76	0.33 74	0.40 87	0.19 14	0.18 16	0.45 96	0.21 15	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.08 1

rvit_stereo_0081	0.32 113	0.24 289	0.47 263	0.43 308	0.26 252	0.30 97	0.37 273	0.42 58	0.55 174	0.36 86	0.40 87	0.39 113	0.35 174	0.43 81	0.33 187	0.22 368	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.19 297	0.13 140

rvit_stereo_0082	0.32 113	0.24 289	0.47 263	0.43 308	0.26 252	0.30 97	0.37 273	0.42 58	0.55 174	0.36 86	0.40 87	0.39 113	0.35 174	0.43 81	0.33 187	0.22 368	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.19 297	0.13 140

castereo	0.28 76	0.16 39	0.32 64	0.35 90	0.21 91	0.40 192	0.42 354	0.50 91	0.66 215	0.26 30	0.41 90	0.37 101	0.36 190	0.33 24	0.24 54	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_ft	0.33 123	0.25 312	0.47 263	0.52 443	0.32 382	0.33 136	0.47 384	0.49 83	0.50 157	0.34 77	0.41 90	0.41 129	0.32 153	0.48 126	0.34 202	0.22 368	0.14 285	0.19 265	0.18 298	0.19 297	0.14 184

TRStereo	0.37 179	0.27 348	0.59 357	0.47 380	0.41 443	0.29 85	0.30 150	0.84 292	0.59 185	0.52 158	0.41 90	0.52 187	0.26 88	0.73 335	0.27 117	0.17 244	0.12 186	0.19 265	0.19 328	0.13 77	0.11 64

depthmonostereo	0.29 87	0.14 11	0.31 53	0.35 90	0.17 17	0.46 237	0.27 106	0.69 212	0.57 182	0.35 82	0.42 93	0.31 61	0.35 174	0.35 36	0.27 117	0.14 97	0.12 186	0.13 51	0.12 101	0.11 12	0.10 28

rvit_stereo_0080	0.31 107	0.25 312	0.40 168	0.39 182	0.28 304	0.27 56	0.46 377	0.49 83	0.44 134	0.35 82	0.42 93	0.40 123	0.28 112	0.41 68	0.33 187	0.22 368	0.17 364	0.17 180	0.16 222	0.22 358	0.15 207

whm_eth	0.31 107	0.25 312	0.40 168	0.39 182	0.28 304	0.27 56	0.46 377	0.49 83	0.44 134	0.35 82	0.42 93	0.40 123	0.28 112	0.41 68	0.33 187	0.22 368	0.17 364	0.17 180	0.16 222	0.22 358	0.15 207

Occ-G	0.26 59	0.14 11	0.28 28	0.34 56	0.20 73	0.27 56	0.34 213	0.41 54	0.31 47	0.29 49	0.43 96	0.49 177	0.25 73	0.47 116	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.12 107

LG-Stereo	0.24 43	0.18 84	0.40 168	0.39 182	0.20 73	0.22 12	0.27 106	0.32 14	0.36 84	0.26 30	0.44 97	0.22 28	0.16 9	0.37 44	0.27 117	0.11 21	0.12 186	0.16 142	0.15 190	0.13 77	0.09 4

PAM_32	0.46 277	0.19 120	0.67 397	0.39 182	0.24 179	0.75 386	0.27 106	0.95 338	0.34 63	0.68 238	0.44 97	1.91 512	0.65 364	0.62 248	0.26 99	0.15 158	0.10 51	0.16 142	0.15 190	0.14 120	0.13 140

rvit_stereo_0081_aga	0.31 107	0.28 362	0.44 222	0.42 288	0.29 330	0.34 146	0.31 172	0.44 69	0.40 114	0.39 108	0.44 97	0.40 123	0.32 153	0.42 75	0.29 152	0.23 383	0.17 364	0.19 265	0.16 222	0.20 313	0.15 207

rvit_0105_6	0.38 194	0.28 362	0.64 381	0.50 415	0.30 344	0.39 188	0.38 295	0.51 93	0.67 218	0.40 114	0.45 100	0.50 179	0.41 221	0.54 164	0.36 235	0.27 423	0.26 454	0.24 385	0.21 374	0.22 358	0.16 253

CAS++	0.32 113	0.24 289	0.36 110	0.37 125	0.26 252	0.28 73	0.23 57	0.87 306	0.50 157	0.47 142	0.45 100	0.26 44	0.21 37	0.49 130	0.24 54	0.23 383	0.19 395	0.22 350	0.17 271	0.21 336	0.16 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test-3	0.34 129	0.16 39	0.43 210	0.39 182	0.21 91	0.43 216	0.22 43	0.63 161	0.78 285	0.71 260	0.45 100	0.64 255	0.27 98	0.43 81	0.31 165	0.12 30	0.09 22	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_1	0.34 129	0.16 39	0.43 210	0.39 182	0.21 91	0.43 216	0.23 57	0.63 161	0.78 285	0.68 238	0.45 100	0.64 255	0.27 98	0.43 81	0.31 165	0.12 30	0.09 22	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_3	0.36 162	0.19 120	0.44 222	0.44 327	0.23 150	0.48 244	0.36 259	0.66 184	0.82 309	0.64 208	0.45 100	0.68 281	0.25 73	0.41 68	0.31 165	0.12 30	0.10 51	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.11 64

PAM	0.46 277	0.19 120	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.75 386	0.33 202	0.85 295	0.34 63	0.70 253	0.46 105	1.83 507	0.63 347	0.61 240	0.26 99	0.15 158	0.10 51	0.16 142	0.14 165	0.14 120	0.13 140

tt1	0.36 162	0.24 289	0.32 64	0.41 248	0.22 110	0.54 273	0.38 295	0.68 204	1.04 428	0.41 118	0.46 105	0.35 89	0.45 243	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.16 205	0.16 253

UniTT-Stereo	0.27 69	0.17 61	0.37 126	0.40 217	0.27 281	0.30 97	0.28 124	0.39 43	0.31 47	0.29 49	0.46 105	0.27 48	0.25 73	0.47 116	0.34 202	0.17 244	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

AEACV	0.27 69	0.17 61	0.31 53	0.34 56	0.45 465	0.26 43	0.28 124	0.37 31	0.32 54	0.30 55	0.46 105	0.31 61	0.37 194	0.36 38	0.24 54	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

sAnonymous2	0.40 222	0.39 438	0.85 451	0.48 386	0.37 418	0.40 192	0.46 377	0.57 120	0.52 162	0.38 100	0.46 105	0.35 89	0.42 223	0.43 81	0.30 158	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.17 271	0.57 510	0.44 494

CroCo_RVC	0.40 222	0.39 438	0.85 451	0.48 386	0.37 418	0.40 192	0.46 377	0.57 120	0.52 162	0.38 100	0.46 105	0.35 89	0.42 223	0.43 81	0.30 158	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.17 271	0.57 510	0.44 494

rvit_stereo_0083	0.34 129	0.24 289	0.50 308	0.44 327	0.27 281	0.34 146	0.35 237	0.45 73	0.62 189	0.37 92	0.47 111	0.42 139	0.35 174	0.40 61	0.36 235	0.22 368	0.20 405	0.20 295	0.17 271	0.20 313	0.14 184

GLC_STEREO	0.29 87	0.19 120	0.27 20	0.44 327	0.19 49	0.31 112	0.26 90	0.47 78	0.43 128	0.37 92	0.47 111	0.41 129	0.23 56	0.50 136	0.34 202	0.14 97	0.18 381	0.19 265	0.16 222	0.16 205	0.13 140

rvit_0105_4	0.41 233	0.29 374	0.71 416	0.50 415	0.29 330	0.41 206	0.41 344	0.55 113	0.73 250	0.45 131	0.48 113	0.55 198	0.44 238	0.57 191	0.36 235	0.28 433	0.26 454	0.25 398	0.22 392	0.23 375	0.18 289

CES	0.28 76	0.14 11	0.23 1	0.30 8	0.70 512	0.37 168	0.27 106	0.48 80	0.46 145	0.34 77	0.48 113	0.27 48	0.22 44	0.39 56	0.23 45	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 271

sCroCo_RVC	0.35 144	0.28 362	0.69 407	0.51 431	0.39 431	0.41 206	0.31 172	0.49 83	0.45 141	0.31 56	0.48 113	0.38 109	0.32 153	0.46 109	0.32 175	0.21 343	0.22 421	0.19 265	0.19 328	0.21 336	0.20 345

WCG-NET	0.28 76	0.15 25	0.33 77	0.33 45	0.19 49	0.33 136	0.27 106	0.39 43	0.80 296	0.46 137	0.49 116	0.39 113	0.25 73	0.40 61	0.25 70	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.11 75	0.12 43	0.10 28

testlalala	0.28 76	0.19 120	0.43 210	0.34 56	0.23 150	0.45 232	0.30 150	0.43 66	0.29 37	0.68 238	0.49 116	0.35 89	0.25 73	0.32 18	0.25 70	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.11 64

GCAP-Stereo	0.28 76	0.19 120	0.40 168	0.38 154	0.19 49	0.38 181	0.23 57	0.57 120	0.41 118	0.45 131	0.49 116	0.39 113	0.27 98	0.33 24	0.23 45	0.14 97	0.12 186	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.11 64

AnonymousM	0.41 233	0.81 510	0.29 35	0.34 56	0.22 110	0.28 73	0.38 295	0.53 112	0.41 118	0.70 253	0.49 116	0.47 166	0.27 98	0.41 68	0.31 165	0.15 158	0.12 186	1.51 533	0.26 442	0.12 43	0.10 28

DilatedVolume-Stereo	0.30 101	0.15 25	0.34 93	0.33 45	0.20 73	0.53 267	0.25 79	0.56 115	0.43 128	0.56 170	0.50 120	0.35 89	0.29 126	0.49 130	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.11 75	0.11 12	0.10 28

MM-Stereo_test1	0.33 123	0.19 120	0.36 110	0.41 248	0.23 150	0.36 163	0.45 373	0.58 126	0.54 169	0.60 181	0.50 120	0.38 109	0.37 194	0.60 232	0.26 99	0.15 158	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.15 166	0.12 107

model_zeroshot	0.33 123	0.18 84	0.48 283	0.39 182	0.28 304	0.45 232	0.25 79	0.63 161	0.45 141	0.61 188	0.50 120	0.51 183	0.25 73	0.45 96	0.26 99	0.16 206	0.13 251	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.13 140

gcap-zeroshot	0.34 129	0.18 84	0.52 325	0.38 154	0.22 110	0.49 248	0.27 106	0.52 102	0.34 63	0.64 208	0.50 120	0.83 350	0.34 171	0.48 126	0.24 54	0.13 58	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.12 107

ACVNet-DCA	0.35 144	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.85 295	0.54 169	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.18 263	0.17 271

xx1	0.39 210	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.67 194	1.06 439	0.41 118	0.50 120	0.65 268	0.53 282	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.17 271

1test111	0.36 162	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.85 295	0.54 169	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.55 169	0.45 310	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.18 263	0.17 271

cc1	0.37 179	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.67 194	1.06 439	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.16 205	0.15 207

anonymousdsp2	0.35 144	0.20 155	0.43 210	0.37 125	0.24 179	0.48 244	0.31 172	0.86 299	0.65 212	0.55 167	0.50 120	0.50 179	0.34 171	0.56 179	0.31 165	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 205	0.14 184

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.39 182	0.21 91	0.18 3	0.21 34	0.34 23	0.26 25	0.28 42	0.51 129	0.28 51	0.29 126	0.26 1	0.24 54	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 120	0.12 107

rvit_0105_5	0.42 240	0.31 388	0.73 424	0.50 415	0.29 330	0.44 224	0.42 354	0.61 147	0.74 257	0.51 152	0.51 129	0.60 235	0.47 252	0.57 191	0.38 259	0.27 423	0.25 447	0.25 398	0.23 405	0.22 358	0.18 289

RAFT-Stereo-weight	0.32 113	0.18 84	0.33 77	0.39 182	0.22 110	0.26 43	0.29 134	0.67 194	0.80 296	0.53 161	0.51 129	0.58 214	0.20 30	0.47 116	0.27 117	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.11 64

trnet	0.27 69	0.14 11	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 168	0.23 57	0.52 102	0.72 243	0.42 123	0.51 129	0.34 80	0.26 88	0.39 56	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 76	0.19 120	0.40 168	0.36 109	0.23 150	0.37 168	0.30 150	0.39 43	0.44 134	0.31 56	0.51 129	0.40 123	0.24 66	0.43 81	0.26 99	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.14 120	0.13 140

LL-Strereo2	0.35 144	0.24 289	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.35 154	0.24 71	0.67 194	0.44 134	0.54 165	0.51 129	0.66 273	0.25 73	0.66 287	0.30 158	0.14 97	0.12 186	0.23 370	0.20 353	0.18 263	0.13 140

LoS_RVC	0.27 69	0.16 39	0.27 20	0.32 33	0.30 344	0.44 224	0.34 213	0.41 54	0.33 60	0.31 56	0.51 129	0.29 52	0.32 153	0.36 38	0.28 137	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 322

GMStereo	0.39 210	0.37 422	0.54 337	0.40 217	0.26 252	0.42 213	0.36 259	0.59 131	1.04 428	0.55 167	0.51 129	0.37 101	0.35 174	0.54 164	0.41 276	0.19 304	0.13 251	0.16 142	0.17 271	0.24 388	0.18 289
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.28 76	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 168	0.25 79	0.51 93	0.72 243	0.42 123	0.51 129	0.32 64	0.26 88	0.38 52	0.25 70	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
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
MM-Stereo_test3	0.34 129	0.19 120	0.31 53	0.41 248	0.25 211	0.35 154	0.44 370	0.72 239	0.92 373	0.46 137	0.52 138	0.41 129	0.29 126	0.44 92	0.28 137	0.16 206	0.15 314	0.17 180	0.13 135	0.14 120	0.13 140

Reg-Stereo(zero)	0.30 101	0.16 39	0.28 28	0.34 56	0.18 31	0.32 129	0.20 19	0.63 161	0.68 223	0.50 149	0.52 138	0.51 183	0.30 141	0.45 96	0.25 70	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.11 64

CAS	0.34 129	0.13 2	0.25 10	1.28 532	0.30 344	0.46 237	0.38 295	0.48 80	0.47 150	0.34 77	0.52 138	0.24 39	0.19 24	0.29 6	0.27 117	0.69 522	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 207

LoS	0.29 87	0.15 25	0.30 46	0.29 4	0.18 31	0.33 136	0.29 134	0.51 93	0.72 243	0.34 77	0.52 138	0.41 129	0.28 112	0.47 116	0.28 137	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
11t1	0.36 162	0.21 192	0.42 199	0.35 90	0.22 110	0.62 330	0.29 134	0.69 212	0.43 128	0.60 181	0.53 142	0.53 191	0.48 257	0.56 179	0.40 272	0.18 274	0.14 285	0.16 142	0.13 135	0.17 239	0.17 271

iRaft-Stereo_20w	0.39 210	0.19 120	0.57 352	0.37 125	0.27 281	0.31 112	0.24 71	1.44 502	0.29 37	0.69 247	0.53 142	0.60 235	0.42 223	0.83 383	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 140

xyz-stereo-finetune	0.33 123	0.18 84	0.36 110	0.33 45	0.18 31	0.57 296	0.31 172	0.58 126	0.69 230	0.45 131	0.54 144	0.38 109	0.33 163	0.56 179	0.36 235	0.12 30	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.12 107

MyStereo06	0.38 194	0.21 192	0.61 364	0.41 248	0.28 304	0.41 206	0.50 403	0.95 338	0.35 76	0.62 190	0.54 144	0.76 327	0.27 98	0.50 136	0.29 152	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.15 207

CASnet	0.30 101	0.20 155	0.33 77	0.41 248	0.16 7	0.26 43	0.24 71	0.52 102	0.53 165	0.52 158	0.54 144	0.39 113	0.24 66	0.40 61	0.26 99	0.14 97	0.10 51	0.22 350	0.18 298	0.18 263	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 123	0.18 84	0.40 168	0.40 217	0.24 179	0.32 129	0.27 106	0.58 126	0.72 243	0.65 217	0.54 144	0.42 139	0.23 56	0.45 96	0.28 137	0.14 97	0.09 22	0.19 265	0.16 222	0.16 205	0.11 64

CFNet-RSSM	0.34 129	0.17 61	0.45 234	0.39 182	0.22 110	0.35 154	0.23 57	0.73 250	0.84 319	0.65 217	0.54 144	0.57 206	0.28 112	0.46 109	0.26 99	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.11 64

PMTNet	0.32 113	0.16 39	0.24 5	0.29 4	0.18 31	0.45 232	0.22 43	0.56 115	0.63 200	0.46 137	0.54 144	0.39 113	0.34 171	0.48 126	0.24 54	0.75 524	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

WCG-NET（raft）	0.31 107	0.15 25	0.36 110	0.32 33	0.19 49	0.35 154	0.27 106	0.51 93	0.78 285	0.45 131	0.55 150	0.48 171	0.27 98	0.54 164	0.26 99	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.11 75	0.12 43	0.11 64

AE-Stereo	0.34 129	0.21 192	0.42 199	0.48 386	0.31 366	0.48 244	0.35 237	0.61 147	0.62 189	0.32 69	0.55 150	0.52 187	0.27 98	0.47 116	0.29 152	0.13 58	0.13 251	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.12 107

raftrobust	0.34 129	0.19 120	0.36 110	0.41 248	0.27 281	0.30 97	0.25 79	0.71 235	0.63 200	0.58 175	0.55 150	0.45 155	0.46 248	0.51 143	0.29 152	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 140

testlalala2	0.36 162	0.18 84	0.45 234	0.89 517	0.53 488	0.44 224	0.26 90	0.61 147	0.49 153	0.68 238	0.56 153	0.44 153	0.24 66	0.34 28	0.31 165	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 140

testlalala_base	0.46 277	0.25 312	0.41 178	0.46 371	0.33 393	0.58 301	0.25 79	0.57 120	0.34 63	0.51 152	0.56 153	0.46 163	0.30 141	0.43 81	0.31 165	1.47 544	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 534	0.13 140

riskmin	0.38 194	0.20 155	0.39 157	0.32 33	0.23 150	0.53 267	0.30 150	0.63 161	0.80 296	0.49 146	0.56 153	0.73 313	0.58 318	0.55 169	0.36 235	0.17 244	0.11 131	0.19 265	0.13 135	0.19 297	0.20 345

IGEV_Zeroshot_test	0.34 129	0.18 84	0.67 397	0.39 182	0.28 304	0.30 97	0.25 79	0.74 252	0.31 47	0.62 190	0.57 156	0.54 195	0.25 73	0.53 158	0.27 117	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

HH	0.35 144	0.20 155	0.47 263	0.40 217	0.25 211	0.33 136	0.31 172	0.76 265	0.38 103	0.43 126	0.57 156	0.79 337	0.44 238	0.71 325	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 144	0.20 155	0.47 263	0.40 217	0.25 211	0.33 136	0.31 172	0.76 265	0.38 103	0.43 126	0.57 156	0.79 337	0.44 238	0.71 325	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

s12784h	0.36 162	0.15 25	0.24 5	0.34 56	0.15 1	0.77 393	0.29 134	0.80 281	0.83 314	0.56 170	0.57 156	0.43 147	0.40 215	0.57 191	0.33 187	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

MyStereo04	0.44 257	0.22 231	0.44 222	0.42 288	0.28 304	0.40 192	0.50 403	1.00 354	1.08 448	0.62 190	0.58 160	0.55 198	0.57 309	0.71 325	0.44 301	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.16 253

rvit_0105_3	0.47 292	0.34 405	0.77 443	0.54 457	0.31 366	0.49 248	0.47 384	0.63 161	0.79 294	0.65 217	0.59 161	0.64 255	0.50 271	0.65 279	0.39 265	0.29 440	0.27 462	0.29 444	0.28 453	0.21 336	0.20 345

Gwc-CoAtRS	0.34 129	0.17 61	0.44 222	0.39 182	0.23 150	0.34 146	0.22 43	0.70 227	0.75 260	0.60 181	0.59 161	0.58 214	0.29 126	0.45 96	0.26 99	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.12 107

Anonymous_2	0.82 456	0.44 455	0.63 376	0.40 217	0.43 454	0.80 403	0.52 421	0.72 239	0.77 275	0.71 260	0.60 163	0.87 367	0.76 417	0.75 348	0.58 369	0.52 511	0.54 525	0.54 512	4.82 564	0.56 508	0.40 482

UDGNet	0.48 304	0.77 507	0.50 308	0.48 386	0.31 366	0.41 206	0.34 213	0.70 227	0.92 373	0.65 217	0.60 163	0.58 214	0.43 229	0.63 259	0.41 276	0.32 461	0.15 314	0.66 518	0.19 328	0.36 461	0.21 363

MIPNet	0.37 179	0.21 192	0.59 357	0.39 182	0.25 211	0.50 251	0.28 124	0.77 268	0.70 231	0.65 217	0.60 163	0.40 123	0.49 260	0.44 92	0.37 251	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.13 140

UGAM-zero	0.46 277	0.19 120	0.62 367	0.37 125	0.23 150	0.34 146	0.21 34	1.15 422	0.39 113	0.66 229	0.61 166	1.70 504	0.91 457	0.75 348	0.25 70	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 140

MyStereo05	0.44 257	0.21 192	0.45 234	0.41 248	0.28 304	0.41 206	0.50 403	0.93 326	1.09 450	0.76 293	0.61 166	0.51 183	0.57 309	0.73 335	0.42 280	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.15 207

MC-Stereo	0.28 76	0.17 61	0.32 64	0.38 154	0.20 73	0.26 43	0.26 90	0.49 83	0.37 98	0.37 92	0.61 166	0.41 129	0.31 148	0.55 169	0.25 70	0.13 58	0.09 22	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.11 64

water-stereo	0.28 76	0.14 11	0.29 35	0.35 90	0.19 49	0.36 163	0.23 57	0.62 153	0.38 103	0.39 108	0.62 169	0.41 129	0.35 174	0.28 5	0.27 117	0.14 97	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

MIF-Stereo (partial)	0.31 107	0.18 84	0.37 126	0.41 248	0.31 366	0.28 73	0.23 57	0.47 78	0.42 126	0.31 56	0.63 170	0.36 99	0.35 174	0.57 191	0.31 165	0.17 244	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.18 263	0.14 184

EKT-Stereo	0.35 144	0.23 252	0.39 157	0.43 308	0.29 330	0.38 181	0.31 172	0.69 212	0.64 207	0.45 131	0.63 170	0.49 177	0.27 98	0.56 179	0.33 187	0.18 274	0.14 285	0.18 225	0.15 190	0.16 205	0.16 253

NRIStereo	0.36 162	0.20 155	0.45 234	0.41 248	0.23 150	0.34 146	0.26 90	0.65 175	0.55 174	0.64 208	0.63 170	0.56 201	0.37 194	0.65 279	0.37 251	0.15 158	0.11 131	0.18 225	0.15 190	0.17 239	0.14 184

GCAP-BAT	0.30 101	0.21 192	0.42 199	0.33 45	0.27 281	0.26 43	0.27 106	0.45 73	0.30 42	0.60 181	0.64 173	0.45 155	0.23 56	0.56 179	0.26 99	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

MSKI-zero shot	0.32 113	0.17 61	0.34 93	0.39 182	0.21 91	0.32 129	0.22 43	0.61 147	0.43 128	0.52 158	0.64 173	0.61 240	0.20 30	0.74 342	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.12 43	0.12 107

OMP-Stereo	0.42 240	0.22 231	0.46 251	0.52 443	0.24 179	0.36 163	0.25 79	0.71 235	0.78 285	0.77 299	0.64 173	0.89 376	0.39 209	0.91 420	0.35 219	0.15 158	0.12 186	0.20 295	0.15 190	0.15 166	0.12 107

HART	0.29 87	0.16 39	0.32 64	0.40 217	0.21 91	0.32 129	0.26 90	0.62 153	0.31 47	0.33 74	0.65 176	0.41 129	0.22 44	0.55 169	0.25 70	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

tg	0.33 123	0.18 84	0.37 126	0.39 182	0.22 110	0.38 181	0.26 90	0.70 227	0.56 180	0.47 142	0.65 176	0.42 139	0.24 66	0.55 169	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.18 225	0.17 271	0.14 120	0.11 64

GCST	0.83 463	1.22 530	0.74 429	1.58 535	1.01 528	1.06 460	0.23 57	0.78 274	0.78 285	0.97 420	0.65 176	0.78 335	0.35 174	0.92 423	0.34 202	0.96 530	0.65 530	1.20 530	0.81 533	0.91 522	0.70 520

RCA-Stereo	0.35 144	0.17 61	0.34 93	0.38 154	0.22 110	0.31 112	0.34 213	0.68 204	1.24 475	0.45 131	0.65 176	0.47 166	0.43 229	0.38 52	0.27 117	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

dd	0.43 250	0.38 432	0.55 342	0.44 327	0.25 211	0.47 241	0.38 295	0.70 227	1.05 432	0.59 177	0.65 176	0.42 139	0.39 209	0.66 287	0.50 334	0.24 394	0.15 314	0.21 336	0.15 190	0.22 358	0.18 289

Anonymous3	0.46 277	0.34 405	0.86 456	0.50 415	0.37 418	0.81 408	0.50 403	0.72 239	0.65 212	0.51 152	0.65 176	0.45 155	0.45 243	0.64 272	0.38 259	0.24 394	0.24 439	0.22 350	0.21 374	0.23 375	0.23 387

RALAANet	0.38 194	0.23 252	0.48 283	0.42 288	0.29 330	0.35 154	0.25 79	0.86 299	0.64 207	0.67 232	0.65 176	0.60 235	0.29 126	0.60 232	0.34 202	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.21 336	0.13 140

plain	0.31 107	0.20 155	0.50 308	0.39 182	0.29 330	0.27 56	0.30 150	0.44 69	0.35 76	0.31 56	0.66 183	0.30 54	0.31 148	0.65 279	0.31 165	0.17 244	0.13 251	0.20 295	0.15 190	0.17 239	0.12 107

DLNR_Zeroshot_test	20.09 569	36.28 576	38.04 572	169.85 582	61.80 578	0.23 16	0.20 19	13.88 567	0.37 98	0.44 129	0.66 183	0.43 147	0.21 37	0.62 248	0.28 137	5.46 565	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 581	0.11 64

rafts_anoy	0.37 179	0.21 192	0.36 110	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.33 202	0.67 194	0.90 361	0.58 175	0.66 183	0.45 155	0.33 163	0.47 116	0.39 265	0.16 206	0.11 131	0.21 336	0.23 405	0.17 239	0.14 184

iRaftStereo_RVC	0.32 113	0.19 120	0.37 126	0.39 182	0.22 110	0.31 112	0.29 134	0.68 204	0.51 159	0.49 146	0.66 183	0.37 101	0.23 56	0.45 96	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.18 225	0.17 271	0.15 166	0.12 107

DeepStereo_RVC	0.36 162	0.21 192	0.47 263	0.40 217	0.24 179	0.26 43	0.22 43	0.60 141	0.38 103	0.69 247	0.67 187	0.57 206	0.51 276	0.56 179	0.39 265	0.16 206	0.12 186	0.18 225	0.15 190	0.19 297	0.18 289

test-1	0.36 162	0.19 120	0.71 416	0.46 371	0.26 252	0.44 224	0.36 259	0.60 141	0.59 185	0.48 145	0.67 187	0.53 191	0.36 190	0.40 61	0.29 152	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.14 165	0.15 166	0.16 253

TANstereo	0.30 101	0.15 25	0.31 53	0.30 8	0.17 17	0.55 278	0.23 57	0.44 69	0.55 174	0.59 177	0.68 189	0.37 101	0.26 88	0.35 36	0.27 117	0.15 158	0.16 345	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 184

rvit_105_1	0.54 372	0.40 443	0.76 438	0.58 471	0.37 418	0.59 314	0.68 467	0.70 227	0.94 386	0.82 329	0.69 190	0.73 313	0.58 318	0.78 363	0.54 359	0.32 461	0.29 471	0.31 453	0.34 479	0.23 375	0.20 345

qqq	0.40 222	0.26 331	0.44 222	0.36 109	0.22 110	0.46 237	0.36 259	0.85 295	0.54 169	0.56 170	0.69 190	0.65 268	0.53 282	0.55 169	0.45 310	0.17 244	0.16 345	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.17 271

XX-TBD	0.32 113	0.53 482	0.26 14	0.51 431	0.20 73	0.37 168	0.24 71	0.40 48	0.73 250	0.54 165	0.69 190	0.31 61	0.25 73	0.32 18	0.27 117	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

knoymous	0.36 162	0.20 155	0.31 53	0.31 16	0.22 110	0.36 163	0.29 134	0.61 147	0.64 207	0.67 232	0.70 193	0.60 235	0.40 215	0.58 211	0.34 202	0.17 244	0.11 131	0.20 295	0.11 75	0.17 239	0.18 289

x	0.39 210	0.24 289	0.41 178	0.34 56	0.23 150	0.52 259	0.32 192	0.86 299	0.52 162	0.57 173	0.70 193	0.59 229	0.50 271	0.49 130	0.46 320	0.17 244	0.15 314	0.17 180	0.15 190	0.17 239	0.16 253

AIO-test1	0.38 194	0.18 84	0.38 138	0.50 415	0.24 179	0.46 237	0.30 150	0.70 227	1.19 466	0.40 114	0.71 195	0.45 155	0.29 126	0.53 158	0.27 117	0.15 158	0.13 251	0.19 265	0.21 374	0.13 77	0.17 271

GANet-ADL	0.42 240	0.25 312	0.45 234	0.43 308	0.29 330	0.54 273	0.35 237	0.89 313	0.86 332	0.63 198	0.72 196	0.68 281	0.42 223	0.52 149	0.41 276	0.21 343	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.18 263	0.19 322

CRE-IMP	0.36 162	0.23 252	0.49 295	0.42 288	0.24 179	0.41 206	0.21 34	0.57 120	0.41 118	0.65 217	0.72 196	0.53 191	0.37 194	0.61 240	0.38 259	0.17 244	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.21 336	0.18 289

RALCasStereoNet	0.36 162	0.21 192	0.37 126	0.42 288	0.26 252	0.35 154	0.38 295	0.63 161	0.64 207	0.50 149	0.72 196	0.51 183	0.29 126	0.59 226	0.36 235	0.16 206	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.17 239	0.16 253

FENet	0.42 240	0.22 231	0.38 138	0.39 182	0.24 179	0.55 278	0.32 192	0.79 278	0.70 231	0.71 260	0.72 196	0.63 248	0.57 309	0.62 248	0.44 301	0.19 304	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.18 263	0.19 322

Any-RAFT	0.35 144	0.16 39	0.30 46	0.34 56	0.21 91	0.52 259	0.22 43	0.88 311	0.73 250	0.53 161	0.73 200	0.64 255	0.28 112	0.46 109	0.24 54	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

Patchmatch Stereo++	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207
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
PSM-adaLoss	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.31 172	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.56 179	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

ROB_FTStereo_v2	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.31 172	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.57 206	0.38 198	0.57 191	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

ROB_FTStereo	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.25 39	0.21 34	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.57 191	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

HUI-Stereo	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.60 141	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.50 136	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

iGMRVC	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.30 150	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

iRAFT	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

RAFT-IKP	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.28 124	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.57 206	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

rvit_stereo_0075_2	0.47 292	0.37 422	0.70 411	0.53 451	0.46 472	0.43 216	0.36 259	0.81 284	0.67 218	0.55 167	0.74 209	0.59 229	0.43 229	0.63 259	0.43 285	0.32 461	0.23 431	0.35 468	0.25 429	0.30 430	0.25 402

PFNet	0.42 240	0.18 84	0.58 356	0.43 308	0.24 179	0.43 216	0.32 192	0.74 252	0.78 285	1.00 433	0.74 209	0.68 281	0.39 209	0.72 330	0.37 251	0.16 206	0.10 51	0.20 295	0.15 190	0.16 205	0.13 140

G2L-ROB	0.47 292	0.19 120	0.42 199	0.35 90	0.22 110	0.57 296	0.42 354	1.14 418	0.71 242	0.84 348	0.75 211	1.09 435	0.53 282	0.74 342	0.53 354	0.17 244	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 239	0.19 322

DFGA-Net	0.45 267	0.29 374	0.80 447	0.42 288	0.32 382	0.53 267	0.35 237	0.78 274	0.89 358	0.66 229	0.75 211	0.48 171	0.39 209	0.74 342	0.60 377	0.15 158	0.13 251	0.19 265	0.18 298	0.20 313	0.17 271

DCVSM-stereo	0.49 322	0.27 348	0.53 333	0.39 182	0.29 330	0.51 255	0.26 90	0.75 258	0.75 260	1.11 468	0.75 211	1.05 422	0.72 405	0.60 232	0.47 327	0.20 327	0.19 395	0.24 385	0.20 353	0.25 398	0.30 437

test_sample1	0.42 240	0.22 231	0.46 251	0.34 56	0.23 150	0.58 301	0.35 237	0.99 350	0.49 153	0.62 190	0.75 211	0.69 285	0.61 335	0.58 211	0.44 301	0.18 274	0.14 285	0.17 180	0.15 190	0.17 239	0.17 271

ARAFT	0.47 292	0.24 289	0.79 445	0.42 288	0.25 211	0.55 278	0.55 433	0.75 258	0.81 304	0.89 381	0.75 211	0.73 313	0.47 252	0.88 405	0.37 251	0.15 158	0.12 186	0.23 370	0.22 392	0.14 120	0.13 140

EAI-Stereo	0.34 129	0.19 120	0.44 222	0.39 182	0.21 91	0.31 112	0.30 150	1.15 422	0.30 42	0.49 146	0.75 211	0.36 99	0.28 112	0.62 248	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

gwcnet-sp	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

scenet	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

ssnet	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

Pruner-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.45 234	0.40 217	0.25 211	0.22 12	0.24 71	0.67 194	0.55 174	0.89 381	0.76 217	0.68 281	0.29 126	0.62 248	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.17 271	0.17 239	0.18 289

ACV-stereo	0.62 412	0.34 405	1.00 471	0.43 308	0.31 366	1.20 483	0.40 329	0.75 258	0.83 314	0.64 208	0.77 221	2.10 516	1.03 479	0.81 372	0.64 389	0.21 343	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.21 336	0.21 363

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 240	0.20 155	0.74 429	0.38 154	0.43 454	0.39 188	0.26 90	0.94 331	0.49 153	0.53 161	0.77 221	0.93 389	0.45 243	0.63 259	0.24 54	0.16 206	0.10 51	0.17 180	0.18 298	0.20 313	0.20 345

test_sample2	0.42 240	0.22 231	0.43 210	0.33 45	0.21 91	0.58 301	0.39 318	0.95 338	0.67 218	0.63 198	0.77 221	0.69 285	0.57 309	0.61 240	0.38 259	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.16 222	0.19 297	0.18 289

ADStereo(finetuned)	0.37 179	0.16 39	0.49 295	0.34 56	0.19 49	0.30 97	0.30 150	0.68 204	0.91 368	0.70 253	0.77 221	0.43 147	0.69 384	0.45 96	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

IPLGR	0.39 210	0.21 192	0.63 376	0.39 182	0.22 110	0.49 248	0.29 134	0.76 265	0.74 257	0.78 303	0.77 221	0.44 153	0.42 223	0.47 116	0.38 259	0.13 58	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.15 166	0.13 140

NF-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.45 234	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.57 206	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

OCTAStereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

RE-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

TVStereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

cross-raft	0.34 129	0.20 155	0.37 126	0.44 327	0.23 150	0.32 129	0.35 237	0.74 252	0.40 114	0.60 181	0.77 221	0.57 206	0.27 98	0.43 81	0.28 137	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

DCANet	0.36 162	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.30 97	0.30 150	0.68 204	0.91 368	0.70 253	0.77 221	0.43 147	0.57 309	0.45 96	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

xyz-stereo-finetune2	0.36 162	0.19 120	0.38 138	0.32 33	0.19 49	0.82 416	0.29 134	0.52 102	0.32 54	0.51 152	0.78 232	0.43 147	0.45 243	0.69 314	0.44 301	0.13 58	0.12 186	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.13 140

LL-Strereo	0.57 392	0.27 348	0.68 401	0.48 386	0.34 402	0.39 188	0.48 392	0.94 331	0.97 396	0.83 341	0.78 232	1.10 438	1.18 494	1.33 490	0.49 333	0.17 244	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.16 205	0.17 271

DCANet-4	0.36 162	0.20 155	0.48 283	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.66 184	0.92 373	0.69 247	0.78 232	0.40 123	0.47 252	0.45 96	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

fff	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

GwcNet-ADL	0.44 257	0.22 231	0.48 283	0.45 350	0.30 344	0.40 192	0.37 273	0.92 324	0.97 396	0.71 260	0.78 232	0.61 240	0.42 223	0.62 248	0.50 334	0.19 304	0.14 285	0.15 117	0.14 165	0.18 263	0.18 289

RAFT_R40	0.40 222	0.19 120	0.44 222	0.43 308	0.25 211	0.23 16	0.26 90	0.67 194	0.67 218	0.98 425	0.78 232	0.72 302	0.43 229	0.76 352	0.35 219	0.16 206	0.11 131	0.20 295	0.16 222	0.18 263	0.14 184

TestStereo	0.38 194	0.31 388	0.40 168	0.45 350	0.20 73	0.40 192	0.37 273	0.66 184	0.65 212	0.53 161	0.78 232	0.47 166	0.40 215	0.55 169	0.37 251	0.18 274	0.13 251	0.20 295	0.15 190	0.22 358	0.13 140

raft+_RVC	0.38 194	0.19 120	0.35 103	0.37 125	0.25 211	0.45 232	0.37 273	0.78 274	0.89 358	0.51 152	0.78 232	0.50 179	0.29 126	0.53 158	0.40 272	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.12 107

csc	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

cscssc	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

test_sample3	0.46 277	0.25 312	0.50 308	0.35 90	0.23 150	0.69 364	0.37 273	1.15 422	0.81 304	0.75 286	0.79 242	0.66 273	0.49 260	0.63 259	0.46 320	0.21 343	0.15 314	0.20 295	0.19 328	0.21 336	0.19 322

PFNet+	0.40 222	0.19 120	0.49 295	0.39 182	0.25 211	0.28 73	0.23 57	0.64 174	0.70 231	0.85 352	0.79 242	0.64 255	0.35 174	0.72 330	0.34 202	0.19 304	0.14 285	0.23 370	0.20 353	0.16 205	0.20 345

SST-Stereo	0.40 222	0.19 120	0.45 234	0.42 288	0.25 211	0.25 39	0.21 34	0.66 184	0.47 150	1.08 462	0.79 242	0.72 302	0.43 229	0.77 359	0.35 219	0.16 206	0.11 131	0.20 295	0.16 222	0.19 297	0.15 207

ssnet_v2	0.58 399	0.28 362	0.56 348	0.43 308	0.29 330	0.95 437	0.59 446	1.13 409	0.99 405	0.93 405	0.80 245	0.99 402	0.64 358	0.82 375	0.94 462	0.25 404	0.22 421	0.23 370	0.24 420	0.20 313	0.19 322

BUS	0.45 267	0.25 312	0.43 210	0.45 350	0.28 304	0.70 369	0.34 213	0.94 331	0.76 268	0.75 286	0.80 245	0.65 268	0.49 260	0.64 272	0.51 344	0.20 327	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

BSDual-CNN	0.46 277	0.25 312	0.43 210	0.45 350	0.28 304	0.77 393	0.40 329	0.94 331	0.76 268	0.75 286	0.80 245	0.76 327	0.54 294	0.64 272	0.43 285	0.20 327	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

hknet	0.49 322	0.25 312	0.51 320	0.45 350	0.29 330	0.77 393	0.40 329	0.94 331	0.83 314	0.75 286	0.80 245	0.97 398	0.61 335	0.73 335	0.45 310	0.18 274	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

PSMNet-ADL	0.48 304	0.27 348	0.40 168	0.48 386	0.30 344	0.68 362	0.37 273	0.90 318	0.80 296	0.61 188	0.80 245	0.92 387	0.62 341	0.72 330	0.63 386	0.23 383	0.18 381	0.18 225	0.20 353	0.22 358	0.20 345

IRAFT_RVC	0.42 240	0.20 155	0.48 283	0.44 327	0.24 179	0.27 56	0.54 429	0.74 252	0.77 275	0.76 293	0.80 245	0.73 313	0.51 276	0.70 320	0.36 235	0.17 244	0.10 51	0.21 336	0.16 222	0.16 205	0.14 184

CREStereo++_RVC	0.32 113	0.15 25	0.23 1	0.31 16	0.24 179	0.27 56	0.22 43	0.46 75	0.88 345	0.46 137	0.80 245	0.30 54	0.26 88	0.36 38	0.33 187	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 519	0.13 77	0.09 4
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
ITSA-stereo	0.53 360	0.28 362	0.52 325	0.40 217	0.23 150	0.56 291	0.34 213	1.24 463	1.24 475	0.80 309	0.81 252	0.72 302	0.58 318	0.82 375	0.65 391	0.21 343	0.17 364	0.23 370	0.21 374	0.22 358	0.26 407

CBFPSM	0.59 406	0.22 231	1.31 504	0.38 154	0.27 281	1.12 472	0.65 459	0.79 278	0.82 309	0.80 309	0.81 252	1.35 478	0.87 451	0.67 298	0.76 417	0.16 206	0.15 314	0.15 117	0.16 222	0.17 239	0.22 381

IPLG	0.39 210	0.20 155	0.59 357	0.40 217	0.24 179	0.54 273	0.27 106	0.75 258	0.63 200	0.84 348	0.81 252	0.32 64	0.32 153	0.60 232	0.45 310	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.12 107

HCRNet	0.44 257	0.34 405	0.41 178	0.53 451	0.26 252	0.53 267	0.29 134	0.83 289	0.63 200	0.71 260	0.81 252	0.77 333	0.50 271	0.66 287	0.36 235	0.24 394	0.16 345	0.24 385	0.20 353	0.21 336	0.18 289

test_sample4	0.47 292	0.26 331	0.50 308	0.35 90	0.22 110	0.69 364	0.38 295	1.15 422	0.81 304	0.78 303	0.82 256	0.62 246	0.53 282	0.63 259	0.44 301	0.21 343	0.15 314	0.21 336	0.19 328	0.21 336	0.19 322

GASNet	0.67 423	0.72 502	0.96 466	0.70 507	0.48 476	0.62 330	0.47 384	1.08 390	1.03 423	0.94 408	0.82 256	0.93 389	0.83 443	1.33 490	0.80 424	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.28 453	0.44 484	0.24 395

PSM-softLoss	0.38 194	0.20 155	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.35 237	0.69 212	0.46 145	0.62 190	0.82 256	0.59 229	0.33 163	0.70 320	0.39 265	0.19 304	0.12 186	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.22 381

KMStereo	0.38 194	0.20 155	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.35 237	0.69 212	0.46 145	0.62 190	0.82 256	0.59 229	0.33 163	0.70 320	0.39 265	0.19 304	0.12 186	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.22 381

RAFT	0.45 267	0.22 231	0.45 234	0.47 380	0.26 252	0.54 273	0.47 384	0.66 184	0.58 184	0.80 309	0.82 256	0.94 391	0.57 309	0.75 348	0.34 202	0.17 244	0.15 314	0.22 350	0.20 353	0.16 205	0.12 107

HITNet	0.41 233	0.26 331	0.45 234	0.33 45	0.17 17	0.63 339	0.30 150	0.93 326	0.64 207	0.71 260	0.82 256	0.64 255	0.52 278	0.59 226	0.43 285	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 297	0.12 107
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
ToySt	0.49 322	0.27 348	0.75 433	0.40 217	0.27 281	0.64 346	0.49 398	0.84 292	0.77 275	0.60 181	0.83 262	0.88 372	0.66 371	0.70 320	0.56 366	0.16 206	0.17 364	0.21 336	0.20 353	0.21 336	0.19 322

GES	0.44 257	0.23 252	0.57 352	0.40 217	0.30 344	0.59 314	0.36 259	0.96 342	0.68 223	0.74 284	0.83 262	0.47 166	0.48 257	0.67 298	0.43 285	0.22 368	0.16 345	0.17 180	0.16 222	0.18 263	0.23 387

ac_64	0.52 354	0.22 231	0.50 308	0.45 350	0.28 304	0.80 403	0.45 373	1.02 366	0.61 188	0.91 393	0.83 262	1.07 429	0.68 380	0.74 342	0.70 404	0.21 343	0.18 381	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.15 207

DMCA	0.45 267	0.26 331	0.50 308	0.38 154	0.28 304	0.51 255	0.34 213	0.93 326	0.68 223	0.75 286	0.83 262	0.79 337	0.53 282	0.51 143	0.54 359	0.21 343	0.16 345	0.21 336	0.16 222	0.19 297	0.21 363

BEATNet_4x	0.46 277	0.32 392	0.56 348	0.37 125	0.19 49	0.63 339	0.35 237	1.01 363	0.72 243	0.77 299	0.83 262	0.70 289	0.59 325	0.68 308	0.53 354	0.16 206	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.24 388	0.16 253

FACV-RUCA	0.43 250	0.28 362	0.47 263	0.45 350	0.33 393	0.58 301	0.34 213	0.82 286	0.73 250	0.57 173	0.84 267	0.47 166	0.50 271	0.54 164	0.39 265	0.22 368	0.15 314	0.35 468	0.16 222	0.28 417	0.21 363

DispNO	0.47 292	0.23 252	0.71 416	0.39 182	0.31 366	0.60 320	0.38 295	0.89 313	0.77 275	0.75 286	0.84 267	0.72 302	0.54 294	0.73 335	0.46 320	0.19 304	0.14 285	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.17 271

GMOStereo	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

test-2	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

SFCPSM	0.47 292	0.21 192	0.55 342	0.40 217	0.27 281	0.87 427	0.37 273	1.33 482	0.77 275	0.80 309	0.84 267	0.54 195	0.49 260	0.57 191	0.37 251	0.18 274	0.13 251	0.18 225	0.20 353	0.16 205	0.15 207

DSFCA	0.55 374	0.25 312	0.62 367	0.40 217	0.36 412	0.74 383	0.52 421	1.04 373	0.82 309	1.06 455	0.84 267	0.89 376	0.63 347	0.99 439	0.58 369	0.25 404	0.21 415	0.21 336	0.21 374	0.21 336	0.19 322

FADNet-RVC	0.60 409	0.53 482	1.14 485	0.46 371	0.39 431	0.61 322	0.39 318	1.12 407	0.87 341	0.70 253	0.84 267	1.04 418	0.55 300	0.94 436	0.69 401	0.26 414	0.25 447	0.28 436	0.28 453	0.31 436	0.31 444

FADNet	0.61 411	0.51 472	1.10 480	0.45 350	0.44 461	0.65 353	0.41 344	1.19 438	1.05 432	0.70 253	0.84 267	0.98 401	0.66 371	0.82 375	0.50 334	0.29 440	0.30 475	0.27 428	0.30 461	0.46 491	0.35 464

RAFT-Test	0.34 129	0.18 84	0.37 126	0.38 154	0.23 150	0.50 251	0.23 57	0.69 212	0.40 114	0.60 181	0.85 277	0.61 240	0.28 112	0.46 109	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

CASS	0.45 267	0.27 348	0.42 199	0.48 386	0.22 110	0.61 322	0.34 213	0.97 345	0.62 189	0.71 260	0.85 277	0.61 240	0.55 300	0.57 191	0.41 276	0.29 440	0.16 345	0.22 350	0.18 298	0.22 358	0.28 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.55 374	0.29 374	0.63 376	0.49 401	0.31 366	0.70 369	0.54 429	1.22 452	0.92 373	0.82 329	0.85 277	0.85 356	0.63 347	0.90 413	0.65 391	0.24 394	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.21 336	0.22 381

G2L-Stereo	0.49 322	0.23 252	0.48 283	0.43 308	0.26 252	0.47 241	0.42 354	0.93 326	0.78 285	0.84 348	0.86 280	0.91 383	0.52 278	0.78 363	0.70 404	0.20 327	0.17 364	0.22 350	0.18 298	0.17 239	0.21 363

DualNet (step1)	0.57 392	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	0.68 308	0.50 334	0.41 495	0.20 405	0.40 486	0.41 499	0.36 461	0.33 452

test_sample9	1.05 491	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	1.20 472	1.36 502	0.41 495	8.41 565	0.40 486	0.41 499	0.36 461	0.33 452

test_sample7	0.52 354	0.29 374	0.50 308	0.36 109	0.27 281	0.62 330	0.41 344	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	0.68 308	0.50 334	0.26 414	0.20 405	0.27 428	0.26 442	0.27 414	0.24 395

AAGNet	1.43 517	0.20 155	0.48 283	0.44 327	0.25 211	0.29 85	0.31 172	0.65 175	0.68 223	0.97 420	0.86 280	0.67 280	0.62 341	0.64 272	20.63 566	0.16 206	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.19 297	0.12 107

DMCA-RVC	0.51 345	0.30 383	0.59 357	0.50 415	0.32 382	0.54 273	0.38 295	0.86 299	0.68 223	0.94 408	0.86 280	0.91 383	0.68 380	0.70 320	0.59 374	0.23 383	0.18 381	0.31 453	0.23 405	0.26 404	0.19 322

DIP-Stereo	0.39 210	0.21 192	0.50 308	0.41 248	0.28 304	0.62 330	0.27 106	0.77 268	0.40 114	0.64 208	0.86 280	0.52 187	0.33 163	0.66 287	0.42 280	0.15 158	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.15 166	0.15 207
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NVstereo2D	0.60 409	0.30 383	0.75 433	0.48 386	0.43 454	0.89 428	0.48 392	1.05 378	1.15 459	0.66 229	0.86 280	0.88 372	0.70 397	0.99 439	0.65 391	0.32 461	0.15 314	0.28 436	0.20 353	0.40 473	0.36 466

AIO-test2	0.39 210	0.21 192	0.41 178	0.47 380	0.25 211	0.45 232	0.35 237	0.77 268	1.27 484	0.36 86	0.87 288	0.37 101	0.30 141	0.47 116	0.27 117	0.15 158	0.13 251	0.21 336	0.23 405	0.15 166	0.13 140

DisPM	0.39 210	0.19 120	0.44 222	0.41 248	0.27 281	0.24 25	0.31 172	0.65 175	0.57 182	0.87 367	0.87 288	0.60 235	0.32 153	0.76 352	0.32 175	0.18 274	0.12 186	0.19 265	0.17 271	0.15 166	0.20 345

raft_robust	0.41 233	0.23 252	0.36 110	0.42 288	0.21 91	0.40 192	0.33 202	0.79 278	0.98 400	0.79 307	0.87 288	0.39 113	0.33 163	0.84 388	0.29 152	0.13 58	0.12 186	0.16 142	0.17 271	0.15 166	0.12 107

RAFT + AFF	0.53 360	0.29 374	0.75 433	0.51 431	0.32 382	0.63 339	0.60 448	1.00 354	0.91 368	0.78 303	0.87 288	0.83 350	0.58 318	0.80 369	0.47 327	0.17 244	0.20 405	0.23 370	0.22 392	0.18 263	0.18 289

FADNet-RVC-Resample	0.56 385	0.33 400	1.16 486	0.49 401	0.34 402	0.71 374	0.43 361	1.01 363	0.93 379	0.82 329	0.87 288	0.74 319	0.67 374	0.73 335	0.45 310	0.18 274	0.18 381	0.26 416	0.27 448	0.26 404	0.27 416

RYNet	0.72 438	0.35 411	0.64 381	0.53 451	0.67 508	1.31 492	0.67 462	1.20 442	1.18 464	1.05 452	0.87 288	1.27 458	0.93 466	0.93 429	1.27 499	0.22 368	0.16 345	0.26 416	0.23 405	0.40 473	0.39 479

StereoDRNet	0.64 415	0.33 400	0.68 401	0.51 431	0.43 454	1.03 454	0.53 425	1.47 504	0.99 405	1.10 466	0.87 288	1.07 429	0.71 401	0.82 375	0.88 446	0.23 383	0.19 395	0.25 398	0.23 405	0.27 414	0.19 322

NOSS_ROB	0.57 392	0.39 438	0.39 157	0.44 327	0.30 344	0.73 382	0.54 429	1.03 370	1.08 448	0.67 232	0.87 288	0.76 327	0.57 309	0.77 359	0.47 327	0.38 488	0.38 504	0.44 495	0.42 503	0.37 466	0.34 459

psm_up	0.55 374	0.26 331	0.47 263	0.49 401	0.32 382	0.65 353	0.56 439	1.04 373	0.82 309	0.82 329	0.88 296	1.01 409	0.94 467	0.74 342	0.61 381	0.21 343	0.25 447	0.26 416	0.23 405	0.21 336	0.20 345

UPFNet	0.53 360	0.24 289	0.51 320	0.45 350	0.38 427	0.84 422	0.49 398	0.99 350	0.75 260	0.87 367	0.88 296	0.86 361	0.64 358	0.80 369	0.71 409	0.20 327	0.20 405	0.20 295	0.20 353	0.19 297	0.15 207

PA-Net	0.67 423	0.43 451	0.83 449	0.50 415	0.53 488	0.94 434	0.68 467	1.10 396	1.14 458	0.80 309	0.88 296	0.87 367	0.77 423	1.02 448	0.88 446	0.24 394	0.41 511	0.29 444	0.44 504	0.26 404	0.34 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 322	0.26 331	0.35 103	0.39 182	0.26 252	0.64 346	0.36 259	1.15 422	0.84 319	0.67 232	0.88 296	0.88 372	0.59 325	0.58 211	0.45 310	0.24 394	0.17 364	0.27 428	0.27 448	0.25 398	0.23 387

DDVS	0.52 354	0.30 383	0.56 348	0.41 248	0.31 366	0.71 374	0.34 213	0.91 322	0.67 218	0.85 352	0.89 300	1.12 442	0.46 248	0.86 400	0.60 377	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.18 298	0.25 398	0.26 407

RAFT+CT+SA	0.39 210	0.23 252	0.36 110	0.51 431	0.27 281	0.29 85	0.46 377	0.75 258	0.80 296	0.51 152	0.89 300	0.41 129	0.40 215	0.78 363	0.32 175	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.18 298	0.15 166	0.14 184

iRaft-Stereo_5w	0.45 267	0.21 192	0.48 283	0.42 288	0.28 304	0.31 112	0.54 429	0.63 161	0.62 189	0.62 190	0.89 300	1.01 409	0.69 384	0.75 348	0.66 394	0.13 58	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.15 207

UNet	0.54 372	0.26 331	0.66 393	0.44 327	0.40 436	0.99 447	0.41 344	0.98 348	0.75 260	0.83 341	0.89 300	1.04 418	0.72 405	0.73 335	0.62 383	0.19 304	0.14 285	0.20 295	0.17 271	0.20 313	0.17 271

H2IRNET	0.37 179	0.20 155	0.33 77	0.38 154	0.25 211	0.27 56	0.23 57	0.59 131	0.72 243	0.39 108	0.90 304	0.74 319	0.55 300	0.52 149	0.43 285	0.15 158	0.13 251	0.18 225	0.20 353	0.16 205	0.13 140

FADNet_RVC	0.55 374	0.37 422	1.17 491	0.44 327	0.31 366	0.56 291	0.34 213	1.06 382	0.88 345	0.67 232	0.90 304	0.61 240	0.65 364	0.93 429	0.70 404	0.21 343	0.18 381	0.26 416	0.23 405	0.31 436	0.28 423

STTStereo	0.55 374	0.37 422	0.76 438	0.44 327	0.31 366	0.60 320	0.44 370	0.96 342	0.86 332	0.99 428	0.90 304	0.96 396	0.58 318	0.71 325	0.61 381	0.25 404	0.23 431	0.26 416	0.32 474	0.24 388	0.23 387

test_5	0.43 250	0.24 289	0.43 210	0.52 443	0.28 304	0.28 73	0.42 354	0.72 239	0.82 309	0.62 190	0.91 307	0.72 302	0.55 300	0.79 368	0.35 219	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.16 253

111	0.40 222	0.17 61	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.52 259	0.28 124	0.74 252	1.16 460	0.50 149	0.91 307	0.63 248	0.48 257	0.61 240	0.35 219	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 140

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 360	0.32 392	0.64 381	0.44 327	0.30 344	0.66 356	0.44 370	1.04 373	0.88 345	0.91 393	0.91 307	0.99 402	0.60 329	0.68 308	0.60 377	0.21 343	0.17 364	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.21 363
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.51 345	0.24 289	0.41 178	0.39 182	0.24 179	0.75 386	0.40 329	1.22 452	0.75 260	0.81 320	0.91 307	1.21 453	0.69 384	0.87 402	0.46 320	0.17 244	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.17 239	0.17 271

IPLGR_C	0.40 222	0.21 192	0.64 381	0.45 350	0.33 393	0.52 259	0.34 213	0.66 184	0.62 189	0.82 329	0.92 311	0.45 155	0.32 153	0.52 149	0.46 320	0.17 244	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

AASNet	0.53 360	0.25 312	0.52 325	0.49 401	0.32 382	0.74 383	0.40 329	1.50 508	0.86 332	0.86 359	0.92 311	0.64 255	0.59 325	0.59 226	0.79 422	0.23 383	0.19 395	0.20 295	0.16 222	0.21 336	0.19 322

ACRE	0.40 222	0.21 192	0.65 387	0.45 350	0.33 393	0.51 255	0.33 202	0.66 184	0.63 200	0.80 309	0.92 311	0.45 155	0.32 153	0.52 149	0.45 310	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

MMNet	0.55 374	0.25 312	0.61 364	0.43 308	0.34 402	1.07 461	0.39 318	0.87 306	0.91 368	0.91 393	0.93 314	0.86 361	0.76 417	0.81 372	0.76 417	0.15 158	0.14 285	0.18 225	0.19 328	0.20 313	0.16 253

G2L-Stereo_test	0.48 304	0.20 155	0.40 168	0.34 56	0.23 150	0.57 296	0.58 443	1.10 396	0.77 275	0.86 359	0.94 315	0.95 393	0.54 294	0.68 308	0.60 377	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 207

test_sample5	0.47 292	0.26 331	0.49 295	0.36 109	0.22 110	0.64 346	0.39 318	1.13 409	0.81 304	0.77 299	0.94 315	0.64 255	0.54 294	0.65 279	0.43 285	0.21 343	0.16 345	0.22 350	0.20 353	0.22 358	0.20 345

GMStereo_Zeroshot	0.49 322	0.44 455	0.74 429	0.49 401	0.27 281	0.56 291	0.29 134	0.73 250	0.76 268	0.86 359	0.94 315	0.91 383	0.36 190	0.74 342	0.43 285	0.26 414	0.14 285	0.26 416	0.15 190	0.36 461	0.18 289

DCRE	0.37 179	0.18 84	0.46 251	0.45 350	0.32 382	0.42 213	0.37 273	0.63 161	0.51 159	0.47 142	0.94 315	0.56 201	0.36 190	0.52 149	0.32 175	0.14 97	0.13 251	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.13 140

IER	0.46 277	0.23 252	0.50 308	0.38 154	0.28 304	0.69 364	0.35 237	0.80 281	0.66 215	0.83 341	0.94 315	0.75 321	0.77 423	0.60 232	0.42 280	0.17 244	0.14 285	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

NINENet	0.50 338	0.29 374	0.51 320	0.45 350	0.32 382	0.70 369	0.34 213	1.10 396	0.88 345	0.80 309	0.94 315	0.65 268	0.49 260	0.73 335	0.51 344	0.22 368	0.20 405	0.25 398	0.18 298	0.22 358	0.21 363

psmg	0.49 322	0.25 312	0.43 210	0.41 248	0.28 304	0.85 423	0.43 361	0.99 350	0.76 268	0.91 393	0.94 315	0.76 327	0.54 294	0.64 272	0.43 285	0.20 327	0.15 314	0.20 295	0.20 353	0.18 263	0.18 289

xxxx	1.01 483	0.22 231	0.43 210	0.36 109	0.21 91	0.82 416	0.36 259	1.32 480	0.88 345	0.71 260	0.94 315	0.97 398	0.63 347	0.64 272	10.58 557	0.20 327	0.16 345	0.18 225	0.17 271	0.19 297	0.19 322

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 423	0.81 510	0.73 424	0.53 451	0.37 418	1.40 496	0.53 425	1.04 373	0.79 294	0.88 377	0.94 315	0.95 393	0.53 282	0.93 429	0.58 369	0.39 490	0.30 475	0.57 514	0.31 468	0.53 504	0.30 437

test_sample8	1.25 508	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.13 409	0.75 260	1.50 498	0.95 324	3.29 537	1.59 517	1.20 472	1.36 502	0.41 495	8.41 565	0.40 486	0.41 499	0.36 461	0.33 452

CSP-Net	0.56 385	0.27 348	0.49 295	0.41 248	0.28 304	1.22 485	0.50 403	1.23 456	0.72 243	0.95 415	0.95 324	0.89 376	0.62 341	0.83 383	0.62 383	0.26 414	0.17 364	0.17 180	0.17 271	0.18 263	0.17 271

IIG-Stereo	0.43 250	0.21 192	0.44 222	0.50 415	0.25 211	0.44 224	0.21 34	0.71 235	0.76 268	0.83 341	0.95 324	0.83 350	0.43 229	0.90 413	0.35 219	0.15 158	0.12 186	0.19 265	0.14 165	0.15 166	0.11 64

ICVP	0.46 277	0.25 312	0.38 138	0.48 386	0.28 304	0.58 301	0.43 361	1.00 354	0.70 231	0.67 232	0.95 324	0.75 321	0.55 300	0.53 158	0.54 359	0.23 383	0.17 364	0.19 265	0.17 271	0.19 297	0.20 345
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	0.47 292	0.20 155	0.49 295	0.42 288	0.25 211	0.75 386	0.36 259	1.27 471	0.80 296	0.82 329	0.96 328	0.62 246	0.57 309	0.60 232	0.36 235	0.17 244	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.16 205	0.14 184

ffm	0.44 257	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	0.68 204	1.04 428	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.25 398	0.21 374	0.16 205	0.16 253

ff1	0.49 322	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	0.68 204	1.04 428	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 446	0.16 206	0.10 51	0.25 398	0.21 374	0.16 205	0.16 253

mmx	0.53 360	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	1.16 428	1.03 423	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 446	0.20 327	0.15 314	0.25 398	0.21 374	0.22 358	0.20 345

xxx	0.53 360	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	1.16 428	1.03 423	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 446	0.20 327	0.15 314	0.25 398	0.21 374	0.22 358	0.20 345

TestStereo1	0.43 250	0.23 252	0.41 178	0.51 431	0.24 179	0.34 146	0.40 329	0.77 268	0.90 361	0.68 238	0.96 328	0.48 171	0.46 248	0.91 420	0.32 175	0.16 206	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.14 120	0.13 140

SA-5K	0.43 250	0.23 252	0.41 178	0.51 431	0.24 179	0.34 146	0.40 329	0.77 268	0.90 361	0.68 238	0.96 328	0.48 171	0.46 248	0.91 420	0.32 175	0.16 206	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.14 120	0.13 140

CIPLG	0.41 233	0.21 192	0.63 376	0.45 350	0.33 393	0.52 259	0.33 202	0.65 175	0.60 187	0.82 329	0.96 328	0.46 163	0.32 153	0.55 169	0.44 301	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

delet	0.55 374	0.24 289	0.55 342	0.44 327	0.33 393	1.07 461	0.50 403	1.00 354	0.86 332	0.85 352	0.96 328	0.90 381	0.63 347	0.83 383	0.74 415	0.18 274	0.18 381	0.20 295	0.21 374	0.16 205	0.15 207

ACVNet	0.46 277	0.23 252	0.36 110	0.39 182	0.28 304	0.58 301	0.40 329	0.87 306	0.80 296	0.64 208	0.96 328	0.79 337	0.60 329	0.63 259	0.67 397	0.17 244	0.15 314	0.16 142	0.15 190	0.18 263	0.15 207

acv_ft	0.51 345	0.23 252	0.56 348	0.44 327	0.28 304	0.86 426	0.39 318	0.91 322	0.80 296	0.97 420	0.96 328	0.79 337	0.59 325	0.63 259	0.87 443	0.17 244	0.15 314	0.16 142	0.15 190	0.17 239	0.15 207

NCCL2	0.72 438	0.41 447	0.65 387	0.64 489	0.44 461	0.98 446	1.20 523	1.11 402	1.00 411	0.98 425	0.96 328	1.49 491	0.87 451	0.90 413	0.79 422	0.31 450	0.26 454	0.39 483	0.39 491	0.32 441	0.32 448

NaN_ROB	0.69 428	0.44 455	0.69 407	0.51 431	0.33 393	0.97 442	1.06 515	1.22 452	1.19 466	1.24 486	0.96 328	1.08 431	0.78 428	1.20 472	0.67 397	0.24 394	0.30 475	0.23 370	0.24 420	0.23 375	0.25 402

UDG	0.88 469	0.82 513	0.67 397	1.00 522	0.96 522	1.02 451	0.57 442	1.13 409	0.99 405	0.90 388	0.97 341	1.31 464	0.99 475	0.85 395	0.84 432	0.54 516	0.32 489	1.77 536	0.40 494	0.94 524	0.66 519

MyStereo8	0.40 222	0.20 155	0.54 337	0.41 248	0.29 330	0.53 267	0.29 134	0.65 175	0.49 153	0.71 260	0.98 342	0.58 214	0.43 229	0.50 136	0.51 344	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.19 297	0.19 322

anonymity	0.97 480	0.89 516	1.05 475	0.92 518	1.03 529	0.97 442	0.81 493	1.29 474	0.91 368	1.07 458	0.98 342	1.00 405	0.95 470	1.02 448	0.92 461	0.96 530	0.95 550	0.90 525	0.91 539	0.92 523	0.94 531

CRFU-Net	0.57 392	0.27 348	0.57 352	0.46 371	0.30 344	1.20 483	0.52 421	1.10 396	0.56 180	1.00 433	0.98 342	1.06 424	0.79 430	0.81 372	0.71 409	0.21 343	0.19 395	0.18 225	0.16 222	0.18 263	0.19 322

ADLNet2	0.55 374	0.25 312	0.65 387	0.47 380	0.30 344	0.83 419	0.50 403	1.05 378	0.95 392	0.80 309	0.98 342	0.99 402	0.69 384	0.77 359	0.73 412	0.20 327	0.16 345	0.17 180	0.18 298	0.21 336	0.21 363

ADLNet	0.55 374	0.27 348	0.51 320	0.44 327	0.35 408	0.78 397	0.46 377	1.08 390	0.86 332	0.99 428	0.98 342	0.92 387	0.63 347	0.69 314	0.81 427	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.21 363

1111x	0.55 374	0.22 231	0.46 251	0.38 154	0.20 73	0.66 356	0.43 361	1.23 456	0.99 405	0.71 260	0.99 347	0.95 393	0.69 384	0.90 413	1.08 483	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.19 328	0.20 313	0.18 289

AdaStereo	0.50 338	0.32 392	0.47 263	0.48 386	0.25 211	0.67 360	0.32 192	1.17 433	0.88 345	0.75 286	0.99 347	0.75 321	0.49 260	0.67 298	0.46 320	0.27 423	0.12 186	0.28 436	0.18 298	0.23 375	0.18 289
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.
MIM_Stereo	0.38 194	0.17 61	0.53 333	0.37 125	0.24 179	0.27 56	0.24 71	0.70 227	0.54 169	0.72 272	1.00 349	0.63 248	0.29 126	0.64 272	0.38 259	0.13 58	0.14 285	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.11 64

CFNet-ft	0.48 304	0.23 252	0.36 110	0.40 217	0.26 252	0.64 346	0.37 273	0.87 306	0.85 327	0.64 208	1.00 349	1.01 409	0.64 358	0.61 240	0.53 354	0.23 383	0.15 314	0.24 385	0.21 374	0.23 375	0.18 289

CFNet_RVC	0.48 304	0.23 252	0.36 110	0.40 217	0.26 252	0.64 346	0.37 273	0.87 306	0.85 327	0.64 208	1.00 349	1.01 409	0.64 358	0.61 240	0.53 354	0.23 383	0.15 314	0.24 385	0.21 374	0.23 375	0.18 289

SMFormer	0.51 345	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.55 364	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.18 263	0.18 289

tta	0.51 345	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.55 364	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.14 184

qqq1	0.49 322	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.34 202	0.19 304	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 184

fff1	0.49 322	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.34 202	0.19 304	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 184

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 162	0.17 61	0.41 178	0.35 90	0.19 49	0.33 136	0.29 134	0.65 175	0.73 250	0.68 238	1.01 352	0.56 201	0.40 215	0.42 75	0.30 158	0.11 21	0.09 22	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.10 28

hitnet-ft	0.55 374	0.27 348	0.39 157	0.41 248	0.28 304	0.78 397	0.40 329	0.92 324	0.90 361	0.82 329	1.01 352	1.13 448	0.70 397	0.78 363	0.67 397	0.28 433	0.20 405	0.28 436	0.22 392	0.29 421	0.26 407

GANet-RSSM	0.47 292	0.21 192	0.37 126	0.38 154	0.25 211	0.58 301	0.36 259	1.07 386	0.78 285	0.68 238	1.01 352	0.86 361	0.67 374	0.62 248	0.44 301	0.21 343	0.15 314	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.17 271

DeepPrunerF	0.89 471	0.52 479	3.43 540	0.68 504	0.81 514	0.72 381	0.72 483	1.22 452	1.99 524	0.93 405	1.01 352	0.87 367	0.86 448	1.08 458	0.95 465	0.34 475	0.28 466	0.43 492	0.39 491	0.30 430	0.32 448

GANetREF_RVC	0.80 452	0.75 505	0.86 456	0.66 497	0.42 449	1.15 476	0.98 509	1.14 418	1.19 466	1.01 438	1.02 360	1.10 438	0.90 456	1.15 466	0.76 417	0.48 505	0.39 508	0.57 514	0.38 487	0.63 516	0.46 499
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
ccs_rob	0.46 277	0.24 289	0.52 325	0.37 125	0.27 281	0.58 301	0.31 172	0.86 299	0.88 345	0.82 329	1.02 360	0.75 321	0.47 252	0.58 211	0.44 301	0.17 244	0.12 186	0.24 385	0.16 222	0.24 388	0.19 322

iResNet_ROB	0.52 354	0.21 192	0.53 333	0.37 125	0.21 91	0.61 322	0.29 134	1.51 511	1.32 489	0.90 388	1.02 360	0.80 345	0.62 341	0.76 352	0.43 285	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 289

PSMNet_ROB	0.64 415	0.37 422	0.65 387	0.56 464	0.42 449	0.97 442	0.83 494	1.21 444	0.92 373	0.79 307	1.02 360	1.08 431	0.63 347	0.82 375	0.91 460	0.29 440	0.20 405	0.31 453	0.31 468	0.26 404	0.23 387

test_sample6	0.49 322	0.26 331	0.50 308	0.37 125	0.22 110	0.63 339	0.40 329	1.12 407	0.83 314	0.80 309	1.03 364	0.66 273	0.55 300	0.67 298	0.46 320	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.22 392	0.23 375	0.21 363

DualNet	0.48 304	0.26 331	0.49 295	0.36 109	0.22 110	0.64 346	0.39 318	1.13 409	0.81 304	0.80 309	1.03 364	0.64 255	0.54 294	0.65 279	0.43 285	0.21 343	0.16 345	0.22 350	0.20 353	0.22 358	0.20 345

SA	0.44 257	0.25 312	0.46 251	0.46 371	0.24 179	0.43 216	0.36 259	0.75 258	0.96 393	0.59 177	1.03 364	0.48 171	0.52 278	0.94 436	0.32 175	0.16 206	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.15 166	0.13 140

AACVNet	0.50 338	0.23 252	0.49 295	0.46 371	0.29 330	0.52 259	0.38 295	0.90 318	0.55 174	0.81 320	1.03 364	1.00 405	0.70 397	0.83 383	0.54 359	0.21 343	0.18 381	0.24 385	0.18 298	0.23 375	0.20 345

LCNet	0.41 233	0.20 155	0.32 64	0.44 327	0.24 179	0.47 241	0.29 134	0.67 194	0.53 165	0.72 272	1.03 364	0.66 273	0.60 329	0.58 211	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.19 265	0.19 328	0.21 336	0.36 466

CFNet_pseudo	0.46 277	0.24 289	0.52 325	0.37 125	0.27 281	0.58 301	0.30 150	0.86 299	0.88 345	0.82 329	1.03 364	0.75 321	0.47 252	0.58 211	0.44 301	0.17 244	0.12 186	0.24 385	0.16 222	0.24 388	0.19 322

LMCR-Stereo	0.53 360	0.30 383	0.53 333	0.58 471	0.30 344	0.83 419	0.36 259	1.19 438	0.76 268	0.88 377	1.04 370	0.56 201	0.62 341	0.82 375	0.67 397	0.19 304	0.15 314	0.19 265	0.14 165	0.23 375	0.17 271

test_xeample	1.01 483	0.21 192	0.42 199	0.35 90	0.21 91	0.71 374	0.39 318	1.23 456	0.86 332	0.81 320	1.04 370	0.69 285	0.61 335	0.69 314	10.93 558	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.17 271	0.18 263	0.17 271

RASNet	0.53 360	0.22 231	0.52 325	0.38 154	0.22 110	0.68 362	0.38 295	0.97 345	0.88 345	0.73 279	1.04 370	1.03 416	0.92 461	0.90 413	0.86 437	0.16 206	0.14 285	0.14 77	0.17 271	0.15 166	0.13 140

CVANet_RVC	0.57 392	0.33 400	0.44 222	0.47 380	0.32 382	0.67 360	0.61 453	1.05 378	0.93 379	0.85 352	1.04 370	1.01 409	0.73 408	0.83 383	0.52 351	0.29 440	0.19 395	0.27 428	0.25 429	0.31 436	0.21 363

mmm	0.44 257	0.27 348	0.46 251	0.38 154	0.24 179	0.61 322	0.35 237	0.94 331	0.53 165	0.72 272	1.05 374	0.63 248	0.50 271	0.57 191	0.45 310	0.18 274	0.15 314	0.23 370	0.20 353	0.20 313	0.18 289

SQANet	0.82 456	0.74 504	0.67 397	1.13 527	0.98 525	1.11 469	0.47 384	1.07 386	0.83 314	0.91 393	1.05 374	1.03 416	0.74 410	1.01 443	0.64 389	0.61 519	0.24 439	1.03 528	0.35 482	1.18 531	0.58 517

STrans-v2	0.46 277	0.20 155	0.48 283	0.40 217	0.24 179	0.55 278	0.50 403	1.07 386	0.73 250	0.65 217	1.05 374	0.72 302	0.69 384	0.72 330	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.14 165	0.13 77	0.12 107

cf-r	0.47 292	0.23 252	0.41 178	0.39 182	0.23 150	0.59 314	0.37 273	0.88 311	0.85 327	0.72 272	1.05 374	0.94 391	0.62 341	0.56 179	0.54 359	0.21 343	0.14 285	0.17 180	0.19 328	0.15 166	0.15 207

DeepPruner_ROB	0.53 360	0.34 405	0.59 357	0.41 248	0.30 344	0.50 251	0.43 361	1.19 438	0.70 231	0.85 352	1.05 374	0.86 361	0.55 300	0.84 388	0.51 344	0.29 440	0.23 431	0.22 350	0.22 392	0.26 404	0.25 402

DISCO	0.70 430	0.26 331	0.68 401	0.44 327	0.31 366	1.14 474	0.51 418	1.23 456	1.23 473	0.81 320	1.05 374	1.50 492	0.85 446	1.82 520	1.03 477	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.24 388	0.23 387

SACVNet	0.58 399	0.34 405	0.55 342	0.55 461	0.36 412	0.63 339	0.48 392	1.13 409	0.77 275	1.02 441	1.06 380	1.02 414	0.74 410	0.90 413	0.51 344	0.27 423	0.21 415	0.25 398	0.24 420	0.29 421	0.36 466

PSMNet-RSSM	0.48 304	0.22 231	0.38 138	0.42 288	0.25 211	0.50 251	0.37 273	1.10 396	0.77 275	0.70 253	1.06 380	0.84 354	0.64 358	0.62 248	0.47 327	0.23 383	0.15 314	0.23 370	0.25 429	0.20 313	0.19 322

iResNetv2_ROB	0.52 354	0.27 348	0.69 407	0.38 154	0.25 211	0.62 330	0.35 237	1.17 433	1.01 415	0.99 428	1.06 380	0.88 372	0.67 374	0.66 287	0.39 265	0.19 304	0.13 251	0.15 117	0.11 75	0.18 263	0.16 253

PCWNet_CMD	0.48 304	0.24 289	0.52 325	0.39 182	0.27 281	0.63 339	0.30 150	0.95 338	0.96 393	0.86 359	1.07 383	0.79 337	0.44 238	0.57 191	0.43 285	0.17 244	0.12 186	0.21 336	0.16 222	0.24 388	0.19 322

MSMDNet	0.48 304	0.24 289	0.52 325	0.39 182	0.27 281	0.63 339	0.30 150	0.96 342	0.96 393	0.86 359	1.07 383	0.79 337	0.44 238	0.57 191	0.43 285	0.17 244	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.23 375	0.19 322

CFNet	0.51 345	0.29 374	0.46 251	0.41 248	0.27 281	0.70 369	0.32 192	1.13 409	1.00 411	0.72 272	1.07 383	0.85 356	0.60 329	0.76 352	0.52 351	0.19 304	0.14 285	0.23 370	0.23 405	0.21 336	0.16 253

ttt	0.51 345	0.25 312	0.43 210	0.38 154	0.24 179	0.65 353	0.38 295	1.18 436	1.05 432	0.72 272	1.08 386	0.63 248	0.49 260	0.84 388	0.59 374	0.24 394	0.21 415	0.22 350	0.20 353	0.24 388	0.24 395

222	1.18 503	0.22 231	0.44 222	0.37 125	0.22 110	0.79 400	0.37 273	1.31 479	0.89 358	0.92 401	1.08 386	0.72 302	0.71 401	0.66 287	13.89 561	0.20 327	0.15 314	0.17 180	0.16 222	0.18 263	0.19 322

StereoDRNet-Refined	0.58 399	0.32 392	0.54 337	0.46 371	0.30 344	0.96 440	0.40 329	1.00 354	0.94 386	1.12 469	1.08 386	0.96 396	0.67 374	0.90 413	0.89 456	0.17 244	0.13 251	0.22 350	0.21 374	0.20 313	0.19 322
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 419	0.32 392	0.66 393	0.50 415	0.39 431	1.15 476	0.61 453	1.49 507	1.01 415	1.12 469	1.08 386	1.06 424	0.69 384	0.77 359	0.94 462	0.23 383	0.17 364	0.26 416	0.25 429	0.25 398	0.21 363

SuperB	1.04 488	0.37 422	4.81 547	0.43 308	0.31 366	0.99 447	0.46 377	1.02 366	2.09 525	1.09 464	1.09 390	0.75 321	0.81 434	1.06 453	1.76 513	0.19 304	0.15 314	0.17 180	0.15 190	2.82 555	0.26 407

DN-CSS_ROB	0.43 250	0.26 331	0.62 367	0.40 217	0.29 330	0.44 224	0.27 106	0.77 268	0.75 260	0.72 272	1.09 390	0.48 171	0.43 229	0.69 314	0.37 251	0.15 158	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.18 263	0.16 253

TDLM	0.57 392	0.33 400	0.49 295	0.51 431	0.30 344	0.66 356	0.73 484	1.03 370	1.01 415	0.82 329	1.10 392	0.84 354	0.70 397	0.86 400	0.58 369	0.28 433	0.17 364	0.25 398	0.22 392	0.26 404	0.19 322

PSMNet-RUCA	0.76 443	0.75 505	1.08 479	1.01 523	0.90 517	0.69 364	0.50 403	1.11 402	1.03 423	0.78 303	1.11 393	0.80 345	0.72 405	0.88 405	0.63 386	0.53 515	0.27 462	0.76 520	0.46 505	0.66 517	0.47 504

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 304	0.21 192	1.26 500	0.39 182	0.51 483	0.28 73	0.30 150	1.25 467	0.44 134	0.68 238	1.11 393	0.86 361	0.33 163	0.67 298	0.27 117	0.15 158	0.11 131	0.17 180	0.20 353	0.22 358	0.24 395

XQC	0.89 471	0.65 498	1.31 504	0.67 500	0.52 487	1.22 485	0.68 467	1.26 469	1.52 505	1.14 472	1.11 393	1.28 460	1.04 481	1.40 500	1.77 514	0.38 488	0.24 439	0.37 478	0.31 468	0.53 504	0.47 504

DPSNet	0.99 482	0.42 449	1.88 527	0.53 451	0.41 443	1.59 510	1.26 529	2.21 534	1.43 498	1.10 466	1.11 393	1.46 486	1.95 531	1.34 492	1.26 497	0.34 475	0.25 447	0.25 398	0.21 374	0.46 491	0.37 471

coex_refinement	0.53 360	0.21 192	0.39 157	0.44 327	0.30 344	0.76 392	0.39 318	1.09 394	0.90 361	0.85 352	1.12 397	1.00 405	0.56 307	0.63 259	0.81 427	0.21 343	0.13 251	0.16 142	0.16 222	0.20 313	0.21 363

Wz-Net-LNSev	0.71 434	0.51 472	1.36 512	0.50 415	0.41 443	1.15 476	0.69 472	1.21 444	1.07 445	1.02 441	1.12 397	1.08 431	0.87 451	0.89 411	0.89 456	0.24 394	0.22 421	0.21 336	0.19 328	0.26 404	0.26 407

DAS	0.51 345	0.25 312	0.60 362	0.48 386	0.31 366	0.58 301	0.41 344	0.83 289	0.97 396	0.89 381	1.12 397	0.70 289	0.75 414	0.82 375	0.43 285	0.17 244	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.20 313	0.18 289

SepStereo	0.51 345	0.25 312	0.60 362	0.48 386	0.31 366	0.58 301	0.41 344	0.83 289	0.97 396	0.89 381	1.12 397	0.70 289	0.75 414	0.93 429	0.43 285	0.17 244	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.20 313	0.18 289

PSM-AAD	0.48 304	0.20 155	0.37 126	0.43 308	0.23 150	0.56 291	0.50 403	0.65 175	0.70 231	1.07 458	1.12 397	0.58 214	0.92 461	0.61 240	0.32 175	0.15 158	0.11 131	0.25 398	0.26 442	0.18 263	0.43 493

iResNet	0.49 322	0.29 374	0.79 445	0.42 288	0.21 91	0.61 322	0.40 329	0.82 286	0.99 405	0.87 367	1.12 397	0.69 285	0.53 282	0.78 363	0.51 344	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 239	0.15 207

LALA_ROB	0.74 441	0.43 451	0.69 407	0.54 457	0.40 436	1.01 449	0.95 507	1.21 444	1.07 445	1.22 483	1.12 397	1.56 498	0.79 430	1.04 452	0.86 437	0.33 469	0.22 421	0.35 468	0.30 461	0.35 457	0.31 444

HI	0.45 267	0.21 192	0.36 110	0.34 56	0.35 408	0.28 73	0.31 172	0.72 239	0.46 145	0.87 367	1.13 404	1.09 435	0.76 417	0.69 314	0.56 366	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

CoSv	0.45 267	0.21 192	0.36 110	0.34 56	0.35 408	0.28 73	0.31 172	0.72 239	0.46 145	0.87 367	1.13 404	1.09 435	0.76 417	0.69 314	0.56 366	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

UGAM	0.52 354	0.22 231	0.46 251	0.45 350	0.25 211	0.41 206	0.52 421	0.62 153	1.16 460	0.76 293	1.13 404	1.32 469	0.57 309	1.00 442	0.53 354	0.17 244	0.14 285	0.25 398	0.21 374	0.15 166	0.13 140

AFF-stereo	0.38 194	0.19 120	0.39 157	0.37 125	0.21 91	0.27 56	0.31 172	0.65 175	0.66 215	0.64 208	1.13 404	0.76 327	0.39 209	0.55 169	0.33 187	0.11 21	0.09 22	0.16 142	0.16 222	0.13 77	0.11 64

MLCV	0.47 292	0.24 289	0.61 364	0.37 125	0.17 17	0.61 322	0.33 202	0.80 281	0.87 341	0.94 408	1.13 404	0.72 302	0.43 229	0.89 411	0.51 344	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

TCMNet	0.66 419	0.39 438	0.98 469	0.59 475	0.61 504	0.96 440	0.55 433	1.05 378	0.90 361	0.84 348	1.14 409	0.89 376	0.65 364	0.85 395	1.01 476	0.26 414	0.26 454	0.31 453	0.28 453	0.32 441	0.29 429

StereoVision	0.42 240	0.28 362	0.45 234	0.49 401	0.28 304	0.38 181	0.38 295	0.72 239	0.62 189	0.44 129	1.14 409	0.54 195	0.39 209	0.56 179	0.34 202	0.21 343	0.24 439	0.25 398	0.24 420	0.26 404	0.16 253

TransformOpticalFlow	0.44 257	0.20 155	0.47 263	0.41 248	0.23 150	0.37 168	0.47 384	0.94 331	0.76 268	0.65 217	1.14 409	0.73 313	0.56 307	0.76 352	0.32 175	0.15 158	0.10 51	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.13 140

FINET	0.67 423	0.42 449	1.00 471	0.46 371	0.43 454	0.83 419	0.89 502	1.08 390	1.50 504	0.87 367	1.14 409	0.71 293	0.68 380	0.92 423	0.70 404	0.36 484	0.30 475	0.26 416	0.24 420	0.35 457	0.33 452

HGLStereo	0.56 385	0.28 362	0.57 352	0.50 415	0.37 418	0.80 403	0.45 373	1.02 366	0.78 285	0.86 359	1.14 409	0.89 376	0.82 438	0.76 352	0.73 412	0.21 343	0.20 405	0.19 265	0.18 298	0.19 297	0.21 363

DLCB_ROB	0.58 399	0.28 362	0.47 263	0.49 401	0.32 382	0.77 393	0.50 403	0.99 350	0.92 373	1.04 450	1.14 409	1.21 453	0.69 384	0.88 405	0.69 401	0.20 327	0.20 405	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.18 289

APVNet	0.71 434	0.37 422	0.89 459	0.56 464	0.45 465	1.18 481	0.68 467	1.41 498	0.85 327	0.81 320	1.15 415	1.04 418	0.81 434	1.10 461	1.17 491	0.26 414	0.28 466	0.32 459	0.31 468	0.29 421	0.30 437

ADCP+	1.06 492	0.35 411	1.51 519	0.49 401	0.51 483	1.45 502	0.55 433	1.25 467	1.03 423	1.16 473	1.15 415	1.10 438	1.07 484	1.56 505	6.75 553	0.19 304	0.16 345	0.23 370	0.21 374	0.28 417	0.21 363

HSM-Net_RVC	0.53 360	0.22 231	0.35 103	0.37 125	0.21 91	0.85 423	0.37 273	1.23 456	0.93 379	0.90 388	1.15 415	1.26 457	0.63 347	0.72 330	0.48 331	0.17 244	0.13 251	0.16 142	0.15 190	0.17 239	0.15 207
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.90 474	0.64 497	1.69 521	0.69 506	0.69 511	0.78 397	0.84 497	1.03 370	1.26 483	1.19 478	1.15 415	1.31 464	0.98 474	1.24 480	1.03 477	0.52 511	0.56 526	0.59 517	0.66 526	0.56 508	0.54 515

XPNet_ROB	0.70 430	0.35 411	0.68 401	0.52 443	0.40 436	0.79 400	0.85 500	1.16 428	0.94 386	1.33 492	1.15 415	1.38 480	0.83 443	1.03 450	0.90 458	0.32 461	0.25 447	0.26 416	0.24 420	0.31 436	0.28 423

GwcNet-RSSM	0.49 322	0.24 289	0.42 199	0.40 217	0.23 150	0.55 278	0.38 295	0.93 326	0.93 379	0.71 260	1.16 420	0.86 361	0.60 329	0.62 248	0.66 394	0.21 343	0.14 285	0.19 265	0.20 353	0.16 205	0.15 207

SAMSARA	1.07 494	0.65 498	1.19 493	1.06 526	0.90 517	1.76 519	1.76 548	1.46 503	1.44 500	1.51 499	1.16 420	2.00 515	1.14 489	1.48 501	1.31 501	0.39 490	0.44 519	0.35 468	0.38 487	0.49 496	0.49 510

iinet-f	0.67 423	0.26 331	2.15 531	0.39 182	0.31 366	1.19 482	0.56 439	0.84 292	0.84 319	0.80 309	1.17 422	1.05 422	0.84 445	0.71 325	1.21 494	0.20 327	0.18 381	0.17 180	0.15 190	0.20 313	0.20 345

dad	0.58 399	0.50 469	0.64 381	0.43 308	0.30 344	0.59 314	0.36 259	0.78 274	1.25 480	1.01 438	1.17 422	1.15 451	0.53 282	0.68 308	0.50 334	0.35 480	0.23 431	0.37 478	0.21 374	0.29 421	0.20 345

HBP-ISP	0.59 406	0.45 459	0.43 210	0.45 350	0.33 393	0.70 369	0.28 124	1.11 402	1.00 411	0.83 341	1.18 424	0.65 268	0.68 380	0.88 405	0.52 351	0.35 480	0.38 504	0.47 500	0.41 499	0.38 470	0.31 444

ETE_ROB	0.70 430	0.49 465	0.73 424	0.56 464	0.36 412	0.79 400	0.87 501	1.14 418	0.93 379	1.19 478	1.18 424	1.39 481	0.82 438	0.99 439	0.80 424	0.26 414	0.21 415	0.31 453	0.26 442	0.33 447	0.34 459

PDISCO_ROB	0.91 475	0.48 462	1.06 476	0.99 520	0.97 523	1.67 516	0.63 455	1.64 521	1.59 511	1.06 455	1.18 424	1.31 464	0.79 430	1.55 503	0.97 468	0.49 507	0.22 421	0.45 496	0.40 494	0.45 488	0.37 471

SGM-Forest	0.62 412	0.32 392	0.39 157	0.43 308	0.30 344	1.02 451	0.55 433	1.09 394	1.05 432	1.06 455	1.18 424	1.10 438	0.67 374	0.88 405	0.62 383	0.31 450	0.33 495	0.33 464	0.30 461	0.30 430	0.28 423
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet_ucs	0.50 338	0.24 289	0.55 342	0.38 154	0.31 366	0.58 301	0.33 202	0.98 348	0.93 379	0.88 377	1.19 428	0.80 345	0.49 260	0.63 259	0.43 285	0.21 343	0.15 314	0.26 416	0.18 298	0.26 404	0.22 381

Wz-Net-MNSev	0.76 443	0.40 443	1.34 507	0.50 415	0.40 436	1.44 501	0.83 494	1.15 422	1.16 460	1.25 487	1.20 429	1.13 448	0.81 434	1.16 467	1.00 475	0.22 368	0.19 395	0.24 385	0.23 405	0.28 417	0.26 407

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 414	0.28 362	0.99 470	0.40 217	0.30 344	1.03 454	0.56 439	1.10 396	0.99 405	0.97 420	1.22 430	1.06 424	0.69 384	1.07 456	0.95 465	0.19 304	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.22 358	0.21 363

DDUNet	1.06 492	2.56 557	0.68 401	1.21 529	1.26 534	1.03 454	0.69 472	1.11 402	0.94 386	0.96 416	1.22 430	1.27 458	0.82 438	0.93 429	0.72 411	0.84 527	0.38 504	1.99 539	0.60 524	1.10 530	0.85 527

DANet	0.71 434	0.45 459	0.91 462	0.59 475	0.40 436	0.81 408	0.40 329	0.97 345	0.84 319	1.20 481	1.22 430	1.33 472	0.88 454	1.16 467	1.24 495	0.27 423	0.23 431	0.31 453	0.25 429	0.35 457	0.32 448
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.64 415	0.35 411	0.41 178	0.42 288	0.25 211	1.01 449	0.77 488	1.13 409	1.09 450	1.17 474	1.22 430	1.04 418	0.75 414	0.88 405	0.63 386	0.28 433	0.30 475	0.34 466	0.30 461	0.26 404	0.26 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CC-Net-ROB	0.82 456	0.96 521	0.85 451	0.58 471	0.45 465	1.27 490	0.70 477	1.17 433	1.02 418	0.83 341	1.23 434	0.90 381	0.77 423	1.06 453	0.69 401	0.46 501	0.34 497	1.71 535	0.38 487	0.59 514	0.36 466

DGSMNet	0.76 443	0.55 484	1.29 503	0.58 471	0.62 505	0.94 434	0.70 477	1.26 469	1.11 452	0.83 341	1.24 435	1.00 405	0.71 401	1.03 450	0.81 427	0.34 475	0.29 471	0.41 490	0.40 494	0.57 510	0.55 516

RTSC	0.87 467	0.48 462	1.23 497	0.52 443	0.37 418	1.13 473	0.50 403	1.34 484	1.79 519	1.51 499	1.24 435	1.12 442	0.81 434	1.62 509	2.16 523	0.25 404	0.19 395	0.23 370	0.24 420	0.30 430	0.31 444

ISRNet	0.56 385	0.24 289	0.66 393	0.56 464	0.36 412	0.44 224	0.25 79	0.82 286	0.84 319	1.07 458	1.25 437	0.91 383	0.60 329	0.66 287	0.58 369	0.35 480	0.26 454	0.36 473	0.33 477	0.30 430	0.42 487

CBMV_ROB	0.59 406	0.37 422	0.38 138	0.39 182	0.28 304	0.74 383	0.28 124	1.00 354	0.98 400	0.94 408	1.25 437	0.81 348	0.78 428	0.87 402	0.50 334	0.36 484	0.37 502	0.43 492	0.40 494	0.33 447	0.30 437

Wz-Net-TNSev	1.14 498	1.06 527	4.32 546	0.49 401	0.42 449	1.51 505	1.11 519	1.48 505	1.40 497	1.22 483	1.26 439	1.58 500	1.43 510	1.76 517	1.70 510	0.32 461	0.31 484	0.26 416	0.30 461	0.41 479	0.41 486

pcwnet_v2	0.58 399	0.28 362	0.84 450	0.45 350	0.35 408	0.61 322	0.35 237	1.27 471	1.21 470	0.99 428	1.27 440	0.72 302	0.58 318	0.67 298	0.48 331	0.27 423	0.21 415	0.24 385	0.23 405	0.29 421	0.29 429

FBW_ROB	0.88 469	0.50 469	0.85 451	0.55 461	0.40 436	1.17 479	0.78 490	1.50 508	1.37 492	1.33 492	1.27 440	1.48 490	1.00 477	2.57 540	0.98 471	0.25 404	0.32 489	0.45 496	0.30 461	0.34 453	0.28 423

R-Stereo Train	0.39 210	0.18 84	0.42 199	0.42 288	0.26 252	0.40 192	0.32 192	0.72 239	0.34 63	0.89 381	1.28 442	0.57 206	0.35 174	0.42 75	0.32 175	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 140

RAFT-Stereo	0.39 210	0.18 84	0.42 199	0.42 288	0.26 252	0.40 192	0.32 192	0.72 239	0.34 63	0.89 381	1.28 442	0.57 206	0.35 174	0.42 75	0.32 175	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 399	0.44 455	0.62 367	0.42 288	0.33 393	0.66 356	0.58 443	1.02 366	0.86 332	0.77 299	1.28 442	0.72 302	0.64 358	0.82 375	0.59 374	0.31 450	0.26 454	0.40 486	0.27 448	0.33 447	0.26 407

YMNet	0.66 419	0.38 432	0.90 460	0.52 443	0.46 472	1.08 465	0.49 398	1.00 354	0.77 275	1.18 476	1.29 445	1.12 442	0.74 410	0.85 395	0.86 437	0.27 423	0.31 484	0.25 398	0.25 429	0.24 388	0.23 387

YMNet_1	0.66 419	0.38 432	0.90 460	0.52 443	0.46 472	1.08 465	0.49 398	1.00 354	0.77 275	1.18 476	1.29 445	1.12 442	0.74 410	0.85 395	0.86 437	0.27 423	0.31 484	0.25 398	0.25 429	0.24 388	0.23 387

Ntro	1.09 496	0.97 524	0.91 462	1.44 534	1.19 533	1.69 517	0.80 492	1.35 487	1.25 480	1.00 433	1.29 445	1.31 464	0.97 473	1.26 482	0.84 432	0.84 527	0.43 517	1.36 532	0.50 517	1.56 533	0.78 523

Wz-Net-SNSev	0.91 475	0.73 503	2.13 530	0.56 464	0.45 465	0.95 437	1.13 520	1.34 484	1.24 475	1.02 441	1.30 448	1.46 486	0.86 448	1.81 519	1.50 507	0.25 404	0.23 431	0.25 398	0.26 442	0.32 441	0.29 429

HHNet	0.41 233	0.17 61	0.41 178	0.34 56	0.37 418	0.33 136	0.34 213	0.69 212	0.75 260	0.86 359	1.30 448	0.52 187	0.32 153	0.52 149	0.35 219	0.15 158	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.15 166	0.24 395

XX-Stereo	0.37 179	0.17 61	0.45 234	0.55 461	0.36 412	0.38 181	0.20 19	0.60 141	0.30 42	0.46 137	1.30 448	0.73 313	0.26 88	0.56 179	0.26 99	0.16 206	0.11 131	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.10 28

otaku	1.04 488	0.93 518	0.88 458	1.33 533	1.05 531	1.66 514	0.70 477	1.40 497	1.18 464	1.08 462	1.32 451	1.33 472	0.91 457	1.23 479	0.76 417	0.72 523	0.46 522	1.24 531	0.50 517	1.40 532	0.75 521

STTRV1_RVC	0.82 456	0.59 489	1.16 486	0.67 500	0.81 514	1.11 469	0.63 455	1.30 477	1.11 452	0.98 425	1.33 452	1.08 431	0.95 470	1.26 482	0.87 443	0.55 517	0.25 447	0.43 492	0.39 491	0.58 513	0.40 482

AANet_RVC	0.57 392	0.32 392	0.54 337	0.45 350	0.27 281	0.57 296	0.48 392	1.00 354	1.28 485	0.86 359	1.33 452	0.87 367	0.58 318	1.07 456	0.75 416	0.18 274	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 263	0.18 289

Syn2CoEx	0.71 434	0.51 472	0.95 464	0.64 489	0.45 465	0.91 429	0.53 425	1.48 505	1.13 456	0.93 405	1.35 454	1.02 414	0.99 475	0.92 423	0.80 424	0.30 447	0.27 462	0.28 436	0.24 420	0.23 375	0.24 395

fast-acv-ft	0.64 415	0.30 383	0.73 424	0.45 350	0.34 402	1.17 479	0.49 398	0.86 299	0.98 400	1.02 441	1.36 455	1.29 461	0.85 446	0.76 352	0.81 427	0.21 343	0.23 431	0.23 370	0.23 405	0.21 336	0.20 345

NCC-stereo	0.78 448	0.40 443	0.76 438	0.61 483	0.67 508	0.81 408	0.69 472	1.54 515	1.11 452	0.90 388	1.36 455	1.33 472	1.16 491	1.19 470	0.88 446	0.31 450	0.30 475	0.37 478	0.48 512	0.33 447	0.33 452

Abc-Net	0.78 448	0.40 443	0.76 438	0.61 483	0.67 508	0.81 408	0.69 472	1.54 515	1.11 452	0.90 388	1.36 455	1.33 472	1.16 491	1.19 470	0.88 446	0.31 450	0.30 475	0.37 478	0.48 512	0.33 447	0.33 452
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CrosDoStereo	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.24 179	0.40 192	1.18 521	0.67 194	0.86 332	0.94 408	1.37 458	0.63 248	0.77 423	0.65 279	0.45 310	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.14 184

DeepStereo_LL	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.24 179	0.40 192	1.18 521	0.67 194	0.86 332	0.94 408	1.37 458	0.63 248	0.77 423	0.65 279	0.45 310	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.14 184

GMM-Stereo	0.44 257	0.19 120	0.36 110	0.42 288	0.25 211	0.51 255	0.47 384	0.71 235	0.53 165	0.76 293	1.37 458	0.76 327	0.38 198	0.60 232	0.33 187	0.15 158	0.10 51	0.20 295	0.19 328	0.16 205	0.27 416

GwcNet	0.69 428	0.36 416	1.10 480	0.51 431	0.42 449	1.08 465	0.50 403	1.21 444	1.16 460	1.00 433	1.37 458	1.06 424	0.79 430	0.92 423	0.94 462	0.25 404	0.24 439	0.24 385	0.22 392	0.23 375	0.26 407

SHD	0.93 478	0.50 469	1.18 492	0.59 475	0.46 472	0.97 442	0.48 392	1.70 524	2.15 526	1.58 502	1.37 458	1.42 484	1.19 496	1.31 488	1.60 508	0.31 450	0.26 454	0.32 459	0.33 477	0.40 473	0.42 487

edge stereo	0.76 443	0.38 432	0.74 429	0.52 443	0.43 454	0.80 403	0.53 425	1.28 473	1.06 439	1.28 488	1.38 463	1.81 506	1.11 487	1.08 458	0.85 436	0.33 469	0.32 489	0.41 490	0.28 453	0.32 441	0.36 466

THIR-Stereo	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.23 150	0.75 386	0.67 462	0.66 184	0.87 341	1.02 441	1.40 464	0.72 302	0.76 417	0.62 248	0.42 280	0.15 158	0.11 131	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.15 207

FAT-Stereo	0.73 440	0.33 400	0.75 433	0.49 401	0.37 418	0.71 374	0.59 446	1.36 490	1.30 487	1.03 449	1.40 464	1.59 501	1.15 490	0.87 402	0.86 437	0.28 433	0.28 466	0.28 436	0.23 405	0.28 417	0.38 477

S-Stereo	0.74 441	0.35 411	0.96 466	0.56 464	0.45 465	0.82 416	0.60 448	1.24 463	1.60 514	0.96 416	1.41 466	1.12 442	0.94 467	0.80 369	1.04 480	0.26 414	0.31 484	0.28 436	0.25 429	0.32 441	0.47 504

ADCRef	0.80 452	0.43 451	1.32 506	0.50 415	0.45 465	1.07 461	0.51 418	1.07 386	0.98 400	1.17 474	1.42 467	0.87 367	0.91 457	0.85 395	3.19 534	0.18 274	0.16 345	0.23 370	0.23 405	0.22 358	0.21 363

AnyNet_C32	1.16 502	0.62 496	2.40 533	0.57 470	0.55 493	1.41 498	1.34 534	1.18 436	1.24 475	1.49 497	1.42 467	1.39 481	1.20 498	1.55 503	4.82 545	0.29 440	0.28 466	0.29 444	0.34 479	0.38 470	0.42 487

ADCPNet	1.03 487	0.48 462	2.70 535	0.54 457	0.42 449	1.40 496	0.75 486	1.13 409	1.07 445	1.22 483	1.42 467	1.68 503	1.09 485	1.36 497	3.45 538	0.30 447	0.28 466	0.29 444	0.32 474	0.37 466	0.35 464

psmorigin	0.82 456	0.51 472	2.09 529	0.49 401	0.41 443	0.85 423	0.50 403	1.04 373	0.88 345	1.45 496	1.43 470	1.50 492	1.06 482	1.22 478	0.97 468	0.31 450	0.32 489	0.27 428	0.27 448	0.33 447	0.42 487

CSAN	0.83 463	0.49 465	0.77 443	0.60 481	0.41 443	1.14 474	1.06 515	1.19 438	1.46 502	1.32 490	1.43 470	1.37 479	1.19 496	1.27 485	0.86 437	0.39 490	0.31 484	0.36 473	0.37 484	0.35 457	0.34 459

RAFT_CTSACE	0.45 267	0.20 155	0.44 222	0.45 350	0.27 281	0.34 146	0.39 318	0.60 141	0.73 250	0.76 293	1.44 472	0.83 350	0.38 198	1.08 458	0.26 99	0.12 30	0.13 251	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.11 64

ccnet	0.82 456	0.57 487	0.75 433	0.54 457	0.59 502	1.09 468	0.66 460	1.38 493	0.94 386	1.12 469	1.44 472	1.29 461	0.92 461	0.95 438	1.24 495	0.49 507	0.42 513	0.50 509	0.47 510	0.51 499	0.46 499

ADCMid	1.14 498	0.52 479	2.23 532	0.53 451	0.43 454	1.07 461	0.75 486	1.23 456	1.05 432	2.15 526	1.44 472	1.50 492	1.43 510	1.56 505	5.01 547	0.26 414	0.24 439	0.29 444	0.31 468	0.37 466	0.33 452

test_4	0.36 162	0.18 84	0.31 53	0.44 327	0.25 211	0.20 4	0.34 213	0.56 115	0.41 118	0.59 177	1.45 475	0.43 147	0.25 73	0.63 259	0.28 137	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.19 328	0.15 166	0.11 64

RGC	0.79 451	0.59 489	0.71 416	0.65 494	0.65 507	0.92 433	0.58 443	1.29 474	1.05 432	1.07 458	1.45 475	1.47 489	1.03 479	1.21 476	0.88 446	0.32 461	0.30 475	0.48 504	0.40 494	0.37 466	0.37 471

stereogan	0.80 452	0.31 388	0.71 416	0.59 475	0.50 480	1.72 518	0.48 392	1.35 487	1.37 492	1.00 433	1.46 477	1.56 498	0.95 470	1.29 486	0.84 432	0.28 433	0.29 471	0.29 444	0.25 429	0.38 470	0.38 477

GrayStereo	0.49 322	0.19 120	0.42 199	0.46 371	0.28 304	0.53 267	0.67 462	0.69 212	0.63 200	1.02 441	1.47 478	0.78 335	0.76 417	0.56 179	0.33 187	0.14 97	0.12 186	0.17 180	0.17 271	0.15 166	0.29 429

Sa-1000	0.48 304	0.24 289	0.41 178	0.45 350	0.25 211	0.59 314	0.34 213	0.81 284	0.93 379	0.82 329	1.50 479	0.53 191	0.45 243	0.92 423	0.30 158	0.15 158	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.15 166	0.13 140

ADCL	1.04 488	0.38 432	1.35 508	0.50 415	0.39 431	1.61 511	0.89 502	1.29 474	1.39 495	1.29 489	1.50 479	1.24 456	1.24 499	1.37 498	4.87 546	0.21 343	0.19 395	0.25 398	0.25 429	0.29 421	0.27 416

DispFullNet	1.60 523	2.63 558	2.75 536	2.56 553	1.79 544	1.24 488	0.47 384	1.37 492	1.45 501	1.87 516	1.50 479	1.55 497	2.46 537	2.04 529	1.04 480	0.59 518	0.18 381	2.32 548	0.68 528	2.29 548	1.14 541

ACVNet_1	1.46 518	1.33 534	1.12 483	1.91 543	1.62 538	1.83 520	0.98 509	2.00 531	1.85 521	1.39 495	1.53 482	2.32 521	1.53 512	1.34 492	1.11 485	1.30 540	0.50 524	2.06 545	0.58 523	1.93 544	0.95 533

anonymousa	0.49 322	0.20 155	0.42 199	0.38 154	0.23 150	0.91 429	0.35 237	0.75 258	0.62 189	0.85 352	1.54 483	1.06 424	0.66 371	0.51 143	0.43 285	0.16 206	0.13 251	0.19 265	0.21 374	0.16 205	0.14 184

MFN_U_SF_RVC	1.09 496	0.59 489	1.97 528	0.67 500	0.44 461	1.93 522	0.60 448	1.85 527	1.36 490	1.61 505	1.54 483	1.95 514	1.37 506	1.64 512	1.73 511	0.40 494	0.37 502	0.45 496	0.48 512	0.44 484	0.44 494

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 486	0.57 487	1.51 519	0.67 500	0.50 480	2.57 530	1.66 544	1.20 442	1.43 498	1.38 494	1.57 485	1.33 472	0.92 461	1.64 512	0.88 446	0.37 487	0.39 508	0.46 499	0.60 524	0.41 479	0.40 482

RainbowNet	1.35 513	1.49 537	1.19 493	1.88 541	1.45 535	1.48 503	1.07 517	1.61 519	1.55 508	1.20 481	1.59 486	1.54 496	1.13 488	1.34 492	0.97 468	1.36 543	0.70 531	1.82 537	0.79 532	1.71 536	1.07 540

ACVNet-4b	1.35 513	1.31 533	1.10 480	1.90 542	1.59 537	1.92 521	0.77 488	1.52 514	1.62 515	1.05 452	1.60 487	2.11 517	0.94 467	1.64 512	0.77 421	1.30 540	0.35 499	2.03 543	0.67 527	1.88 542	0.84 526

WZ-Net	1.19 504	0.59 489	4.07 544	0.62 487	0.51 483	1.34 493	1.31 533	1.32 480	1.74 518	1.53 501	1.65 488	1.74 505	1.28 503	2.25 534	2.01 520	0.27 423	0.21 415	0.23 370	0.25 429	0.40 473	0.39 479

RP	0.76 443	0.36 416	0.63 376	0.66 497	0.58 501	0.80 403	0.55 433	1.14 418	1.22 472	0.97 420	1.65 488	1.43 485	1.32 504	1.01 443	0.84 432	0.33 469	0.30 475	0.36 473	0.30 461	0.34 453	0.34 459

DEmStereo	0.48 304	0.17 61	0.50 308	0.38 154	0.25 211	0.59 314	0.34 213	0.63 161	0.74 257	0.89 381	1.66 490	0.58 214	1.06 482	0.60 232	0.42 280	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.16 222	0.14 120	0.15 207

ADCS	1.51 520	0.61 493	3.42 539	0.59 475	0.51 483	1.27 490	1.08 518	1.59 517	1.81 520	1.91 520	1.66 490	1.51 495	1.42 509	1.94 526	8.60 555	0.33 469	0.32 489	0.33 464	0.36 483	0.44 484	0.42 487

MFMNet_re	1.14 498	0.97 524	1.19 493	0.99 520	0.95 521	1.25 489	1.22 526	1.39 494	1.55 508	1.69 512	1.67 492	1.21 453	1.53 512	1.12 464	0.99 472	0.87 529	0.75 538	0.79 522	0.75 530	0.90 521	0.94 531

Consistency-Raft	1.01 483	0.81 510	1.24 498	0.84 514	0.97 523	0.81 408	0.84 497	1.30 477	1.59 511	1.05 452	1.68 493	1.12 442	0.91 457	0.92 423	1.11 485	0.65 520	0.74 534	0.79 522	0.90 536	1.06 529	0.79 525

KYRaft	0.48 304	0.20 155	0.38 138	0.44 327	0.23 150	0.44 224	0.37 273	0.66 184	0.41 118	0.94 408	1.73 494	0.79 337	0.41 221	0.63 259	0.31 165	0.16 206	0.11 131	0.18 225	0.22 392	0.16 205	0.78 523

MDST_ROB	0.91 475	0.27 348	0.85 451	0.63 488	0.41 443	2.53 529	0.71 482	1.60 518	1.13 456	2.83 539	1.73 494	0.97 398	0.69 384	1.61 508	0.73 412	0.25 404	0.22 421	0.32 459	0.28 453	0.25 398	0.24 395

MADNet+	2.23 538	2.43 554	10.85 555	1.22 530	0.91 519	2.76 534	1.40 537	2.12 533	1.67 517	1.32 490	1.74 496	1.86 511	1.74 523	6.25 555	4.41 544	0.65 520	0.64 529	0.58 516	0.54 521	0.80 520	0.76 522

DRaft	0.49 322	0.17 61	0.47 263	0.37 125	0.25 211	0.58 301	0.40 329	0.65 175	0.85 327	1.02 441	1.75 497	0.50 179	0.82 438	0.63 259	0.40 272	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.16 222	0.14 120	0.15 207

RAFT-345	0.40 222	0.18 84	0.40 168	0.38 154	0.22 110	0.33 136	0.26 90	0.61 147	0.51 159	0.74 284	1.79 498	0.45 155	0.33 163	0.66 287	0.36 235	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.14 165	0.13 77	0.13 140

SPS-STEREO	1.25 508	0.93 518	1.06 476	1.04 525	1.03 529	1.41 498	0.91 505	1.51 511	1.19 466	2.09 524	1.83 499	1.94 513	1.39 507	1.62 509	1.39 505	0.97 532	0.94 549	0.90 525	0.89 535	0.96 526	0.96 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Prome-Stereo	0.46 277	0.19 120	0.35 103	0.44 327	0.26 252	0.40 192	0.45 373	0.68 204	0.44 134	0.96 416	1.84 500	0.59 229	0.67 374	0.61 240	0.32 175	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.14 165	0.16 205	0.29 429

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 511	0.87 515	1.76 524	0.86 515	0.56 496	4.29 550	1.79 549	1.50 508	1.98 523	1.61 505	1.85 501	1.84 508	1.41 508	1.89 522	1.36 502	0.48 505	0.40 510	0.56 513	0.57 522	0.69 518	0.48 507

Nwc_Net	0.78 448	0.38 432	0.73 424	0.60 481	0.55 493	1.05 459	0.55 433	1.67 523	1.05 432	0.88 377	1.86 502	1.40 483	1.09 485	1.10 461	0.87 443	0.30 447	0.25 447	0.36 473	0.38 487	0.29 421	0.29 429

AnyNet_C01	1.56 521	1.05 526	7.45 551	0.64 489	0.54 491	1.99 523	1.38 536	1.43 501	1.36 490	1.63 508	1.92 503	1.84 508	1.33 505	2.40 536	4.03 540	0.33 469	0.32 489	0.32 459	0.34 479	0.44 484	0.45 498

SGM_RVC	0.97 480	0.28 362	0.41 178	0.39 182	0.22 110	1.55 507	0.73 484	1.51 511	1.25 480	2.25 529	1.92 503	2.58 526	1.56 515	2.02 528	1.19 493	0.27 423	0.27 462	0.27 428	0.25 429	0.25 398	0.25 402
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	1.46 518	0.80 509	6.12 549	0.47 380	0.39 431	0.69 364	0.83 494	0.90 318	2.77 538	3.50 549	1.96 505	1.66 502	2.03 533	1.26 482	4.18 543	0.21 343	0.18 381	0.21 336	0.20 353	0.41 479	0.39 479

GANet	0.70 430	0.37 422	0.55 342	0.51 431	0.34 402	0.94 434	0.96 508	1.08 390	0.94 386	1.04 450	1.98 506	1.13 448	0.88 454	1.12 464	0.66 394	0.25 404	0.26 454	0.27 428	0.22 392	0.31 436	0.22 381

aanetorigin	0.83 463	0.56 485	1.87 526	0.49 401	0.38 427	0.56 291	0.66 460	0.70 227	1.00 411	2.42 532	2.02 507	1.31 464	1.18 494	0.93 429	1.13 490	0.20 327	0.18 381	0.20 295	0.19 328	0.27 414	0.30 437

AF-Net	0.81 455	0.39 438	0.68 401	0.64 489	0.54 491	0.91 429	0.51 418	1.61 519	1.31 488	0.96 416	2.02 507	1.46 486	1.26 502	1.11 463	0.99 472	0.32 461	0.24 439	0.39 483	0.27 448	0.30 430	0.25 402

tt	6.20 557	0.20 155	5.89 548	3.55 561	2.07 549	11.26 561	19.21 564	11.74 564	5.46 551	2.69 536	2.04 509	4.87 549	6.25 557	3.70 548	7.09 554	8.32 567	11.17 572	4.93 563	5.41 566	5.74 563	2.37 557

SDNR	0.86 466	0.37 422	1.47 517	0.40 217	0.38 427	3.38 545	0.33 202	0.90 318	0.98 400	0.99 428	2.09 510	0.59 229	0.71 401	1.29 486	0.70 404	0.51 510	0.56 526	0.36 473	0.26 442	0.43 483	0.46 499

PWCK	1.92 531	1.66 545	3.12 538	1.65 536	0.91 519	2.84 537	2.26 554	2.10 532	2.41 534	2.36 531	2.31 511	2.22 518	1.82 525	3.43 544	2.03 521	1.61 547	0.71 533	1.51 533	0.82 534	1.69 535	0.91 530

pmcnn	1.23 506	0.29 374	0.96 466	0.40 217	0.23 150	0.95 437	0.69 472	1.16 428	1.28 485	1.67 511	2.33 512	11.15 563	0.86 448	0.93 429	0.88 446	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 207

ASMatch	0.48 304	0.19 120	0.45 234	0.39 182	0.28 304	0.37 168	0.26 90	0.74 252	0.68 223	0.76 293	2.34 513	0.61 240	0.52 278	0.62 248	0.37 251	0.14 97	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.21 363

LSM	4.74 555	0.77 507	10.16 554	0.70 507	56.56 577	1.02 451	1.00 513	1.24 463	1.62 515	2.04 522	2.34 513	1.33 472	1.17 493	1.38 499	1.09 484	0.33 469	0.49 523	0.39 483	0.46 505	0.51 499	10.09 566

PVD	1.28 510	0.67 500	1.28 501	0.74 511	0.62 505	1.50 504	0.84 497	1.99 530	2.96 539	2.18 527	2.36 515	1.85 510	1.95 531	1.92 524	1.94 518	0.39 490	0.36 501	0.49 507	0.37 484	0.51 499	0.64 518

SANet	1.07 494	0.41 447	1.06 476	0.48 386	0.30 344	1.41 498	0.94 506	1.42 499	3.36 544	1.58 502	2.43 516	2.33 522	1.70 522	1.34 492	1.07 482	0.28 433	0.24 439	0.26 416	0.23 405	0.34 453	0.30 437

NVStereoNet_ROB	1.24 507	0.90 517	1.13 484	0.86 515	0.88 516	1.11 469	0.99 511	1.42 499	1.53 506	1.59 504	2.48 517	2.24 519	1.53 512	1.96 527	1.30 500	0.76 525	0.70 531	0.78 521	1.00 541	0.71 519	0.88 529
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 561	1.15 528	175.16 581	0.48 386	0.36 412	1.04 458	0.68 467	1.24 463	2.69 537	3.17 546	2.50 518	2.30 520	2.07 534	1.76 517	2.21 524	0.20 327	0.18 381	0.24 385	0.19 328	0.51 499	0.50 511

ACVNet_2	1.65 526	1.27 532	1.41 515	1.75 538	1.62 538	2.22 526	1.20 523	2.30 535	2.62 535	1.78 514	2.56 519	3.03 530	1.61 518	1.54 502	1.12 489	1.06 535	0.58 528	1.82 537	0.70 529	1.82 538	0.96 534

RTS	1.98 532	0.96 521	11.36 556	0.65 494	0.57 499	2.77 535	1.40 537	1.39 494	2.26 528	1.89 517	2.56 519	1.32 469	1.25 500	5.20 553	4.05 541	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.29 459	0.40 473	0.37 471

RTSA	1.98 532	0.96 521	11.36 556	0.65 494	0.57 499	2.77 535	1.40 537	1.39 494	2.26 528	1.89 517	2.56 519	1.32 469	1.25 500	5.20 553	4.05 541	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.29 459	0.40 473	0.37 471

PWC_ROB	0.87 467	0.52 479	1.28 501	0.50 415	0.32 382	0.91 429	0.37 273	1.36 490	1.46 502	1.61 505	2.59 522	1.16 452	1.01 478	1.34 492	1.40 506	0.25 404	0.18 381	0.28 436	0.20 353	0.29 421	0.28 423

JetBlue	2.78 541	1.26 531	7.04 550	1.16 528	1.48 536	8.00 558	6.02 560	2.60 537	1.92 522	2.12 525	2.64 523	3.34 538	3.05 547	6.49 556	3.39 536	0.78 526	0.76 539	0.75 519	0.76 531	0.97 527	1.18 546

SGM+DAISY	1.35 513	0.94 520	1.25 499	0.96 519	1.00 527	1.52 506	1.02 514	1.34 484	1.21 470	2.64 535	2.65 524	2.44 523	1.56 515	1.64 512	1.26 497	0.97 532	0.95 550	0.90 525	0.90 536	0.94 524	0.96 534

UNDER WATER-64	3.53 547	2.01 549	3.94 543	3.22 560	2.49 556	5.41 554	2.60 557	3.43 549	12.41 560	3.03 545	2.68 525	6.07 554	4.04 553	3.79 549	3.33 535	2.02 552	1.24 554	2.63 554	1.46 553	2.78 554	2.08 556

coex-ft	6.43 558	1.51 539	87.33 580	0.49 401	0.38 427	1.34 493	1.21 525	1.16 428	8.09 555	12.12 564	2.79 526	2.77 529	3.31 548	1.16 467	3.15 533	0.24 394	0.23 431	0.27 428	0.24 420	0.45 488	0.37 471

IMH-64-1	1.86 528	1.62 542	1.16 486	2.20 546	1.89 546	2.33 527	1.30 530	2.89 539	2.29 530	1.66 509	2.80 527	2.49 524	1.61 518	2.10 530	1.78 515	1.60 545	0.74 534	2.43 549	1.02 542	2.12 545	1.17 544

IMH-64	1.86 528	1.62 542	1.16 486	2.20 546	1.89 546	2.33 527	1.30 530	2.89 539	2.29 530	1.66 509	2.80 527	2.49 524	1.61 518	2.10 530	1.78 515	1.60 545	0.74 534	2.43 549	1.02 542	2.12 545	1.17 544

G-Net	0.95 479	0.46 461	1.04 474	0.64 489	0.48 476	2.12 525	0.64 458	1.01 363	0.87 341	1.75 513	2.82 529	1.30 463	1.64 521	1.06 453	0.96 467	0.36 484	0.29 471	0.35 468	0.25 429	0.45 488	0.42 487

UNDER WATER	3.46 546	2.07 551	3.64 542	3.09 558	2.48 555	3.75 548	2.42 556	3.31 547	13.77 563	2.90 544	2.95 530	5.84 551	3.69 552	3.69 547	3.48 539	2.07 553	1.11 552	2.70 556	1.40 552	2.84 556	1.98 554

MeshStereo	1.34 511	0.43 451	0.54 337	0.44 327	0.34 402	1.66 514	0.60 448	1.94 528	1.37 492	4.47 553	3.25 531	4.71 545	1.94 530	1.92 524	1.17 491	0.35 480	0.35 499	0.37 478	0.31 468	0.32 441	0.32 448
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
ELAS_RVC	1.60 523	0.61 493	1.01 473	0.70 507	0.56 496	2.00 524	1.89 551	1.96 529	2.65 536	3.33 548	3.26 532	3.03 530	3.41 551	2.49 538	2.09 522	0.52 511	0.45 520	0.50 509	0.48 512	0.54 506	0.52 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.04 535	1.50 538	1.16 486	1.70 537	1.67 542	2.69 531	1.44 540	3.06 541	3.63 547	1.98 521	3.27 533	3.54 541	2.07 534	2.36 535	2.22 526	1.31 542	0.91 545	2.04 544	1.22 551	1.73 537	1.27 548

FTStereo	0.56 385	0.20 155	0.37 126	0.41 248	0.25 211	0.40 192	0.79 491	0.66 184	0.43 128	1.09 464	3.27 533	0.70 289	0.73 408	0.55 169	0.33 187	0.14 97	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.15 166	0.30 437

Dean	1.98 532	1.36 535	1.36 512	2.12 545	1.81 545	2.74 532	1.36 535	3.37 548	3.80 548	2.08 523	3.32 535	3.21 535	1.82 525	1.71 516	1.67 509	1.27 537	0.77 540	1.99 539	0.90 536	1.86 539	1.03 539

WAO-7	1.90 530	1.20 529	1.35 508	1.27 531	1.06 532	2.84 537	1.56 543	3.23 544	3.06 542	2.23 528	3.33 536	3.17 534	2.28 536	3.12 541	2.21 524	1.02 534	0.91 545	1.06 529	1.03 544	1.04 528	0.97 537

IMH	2.04 535	1.62 542	1.20 496	2.20 546	1.89 546	2.91 542	1.30 530	3.11 542	3.03 540	1.81 515	3.35 537	3.03 530	1.90 528	2.48 537	1.80 517	1.66 548	0.77 540	2.45 551	1.04 545	2.15 547	1.19 547

xyz-stereo	4.23 552	0.17 61	61.76 579	0.34 56	0.16 7	12.16 562	0.37 273	0.58 126	0.68 223	1.01 438	3.36 538	0.77 333	0.82 438	1.21 476	0.40 272	0.12 30	0.10 51	0.16 142	0.11 75	0.13 77	0.10 28

KSHMR	2.57 539	1.93 548	1.69 521	2.63 555	2.42 554	2.86 539	2.07 552	3.27 546	6.50 553	2.49 534	3.36 538	3.41 539	1.92 529	2.49 538	1.94 518	2.13 554	1.40 555	2.79 558	1.50 554	2.73 553	1.77 552

MSMD_ROB	1.21 505	0.49 465	0.62 367	0.59 475	0.50 480	1.62 513	0.67 462	1.23 456	1.24 475	2.45 533	3.77 540	3.09 533	2.98 546	1.32 489	0.81 427	0.45 500	0.41 511	0.49 507	0.51 519	0.47 493	0.44 494

PWCDC_ROB	0.89 471	0.49 465	0.80 447	0.74 511	0.40 436	1.03 454	0.39 318	1.33 482	2.35 533	1.02 441	3.77 540	0.81 348	0.92 461	1.20 472	0.90 458	0.34 475	0.22 421	0.24 385	0.20 353	0.34 453	0.29 429

JetRed	5.27 556	5.84 562	12.81 559	2.36 550	2.83 559	12.23 563	10.50 563	4.46 553	3.60 545	3.86 551	3.83 542	4.85 548	4.18 554	6.78 557	11.96 559	2.17 555	2.96 561	2.18 547	1.97 556	3.38 559	2.68 559

DPSimNet_ROB	3.58 548	2.45 555	8.57 552	2.53 551	2.37 553	2.88 540	3.77 559	3.14 543	3.23 543	4.71 556	3.86 543	4.68 544	4.87 556	4.07 551	5.62 548	2.33 557	2.33 559	2.47 552	2.52 558	2.51 552	2.64 558

ELAS	1.63 525	0.61 493	0.95 464	0.68 504	0.55 493	3.01 543	1.55 542	2.39 536	2.33 532	3.64 550	3.89 544	2.75 528	2.90 545	2.15 532	2.27 529	0.52 511	0.45 520	0.50 509	0.48 512	0.54 506	0.52 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	0.56 385	0.17 61	0.41 178	0.37 125	0.23 150	0.57 296	0.24 71	0.60 141	0.70 231	1.19 478	3.94 545	0.56 201	0.38 198	0.65 279	0.36 235	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.14 165	0.12 43	0.13 140

WCMA_ROB	1.14 498	0.36 416	0.76 438	0.49 401	0.44 461	1.23 487	0.67 462	1.11 402	1.23 473	2.84 540	3.95 546	3.28 536	1.83 527	1.25 481	0.99 472	0.44 499	0.34 497	0.34 466	0.37 484	0.41 479	0.40 482

Venus	2.92 542	1.55 540	1.35 508	1.79 539	1.63 540	5.23 552	1.22 526	4.58 554	12.56 561	2.84 540	4.06 547	4.83 546	2.72 543	3.49 545	2.25 527	1.27 537	0.91 545	1.99 539	1.15 549	1.86 539	1.15 542

WAO-8	2.92 542	1.55 540	1.35 508	1.79 539	1.63 540	5.23 552	1.22 526	4.58 554	12.56 561	2.84 540	4.07 548	4.83 546	2.72 543	3.49 545	2.25 527	1.27 537	0.91 545	1.99 539	1.15 549	1.86 539	1.15 542

notaker	2.76 540	2.29 553	1.80 525	2.96 557	2.58 558	2.90 541	1.75 547	3.24 545	3.05 541	2.78 538	4.24 549	6.15 555	2.51 539	3.34 543	2.75 532	2.31 556	1.18 553	3.00 559	1.65 555	2.84 556	1.97 553

LVE	2.12 537	1.44 536	1.36 512	1.99 544	1.78 543	2.75 533	1.79 549	2.82 538	3.95 549	1.90 519	4.33 550	3.52 540	1.81 524	2.24 533	1.74 512	1.74 549	0.87 543	2.06 545	1.13 547	1.91 543	1.35 549

FCDSN-DC	1.39 516	0.56 485	0.65 387	0.74 511	0.59 502	1.38 495	0.63 455	1.35 487	1.39 495	3.26 547	4.50 551	4.61 543	2.63 541	1.58 507	1.03 477	0.46 501	0.42 513	0.48 504	0.47 510	0.50 498	0.50 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 522	0.51 472	0.66 393	0.61 483	0.49 478	1.56 508	0.70 477	1.66 522	1.53 506	4.64 554	4.62 552	5.85 552	3.34 550	1.84 521	1.11 485	0.46 501	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 494	0.46 499

LE_ROB	4.42 553	0.24 289	2.75 536	0.42 288	0.23 150	1.57 509	0.90 504	1.71 525	17.88 570	16.56 572	4.88 553	5.17 550	18.85 572	1.63 511	14.62 562	0.17 244	0.14 285	0.16 142	0.16 222	0.19 297	0.17 271

FC-DCNN v2	1.65 526	0.51 472	0.65 387	0.61 483	0.49 478	1.61 511	0.70 477	1.75 526	1.56 510	4.74 557	4.91 554	6.46 556	3.31 548	1.91 523	1.11 485	0.46 501	0.42 513	0.47 500	0.46 505	0.48 494	0.46 499

MADNet++	4.03 549	2.70 559	3.44 541	3.72 562	3.44 561	4.44 551	3.52 558	3.95 552	3.61 546	4.46 552	4.98 555	4.10 542	4.58 555	7.00 558	5.89 549	3.74 560	3.67 562	3.27 561	2.71 560	3.70 561	3.66 561

TCMNet-wrong-test	8.97 560	10.42 566	8.74 553	19.56 568	17.61 567	12.53 564	9.01 562	13.59 566	2.18 527	4.64 554	5.11 556	14.63 565	11.09 562	7.19 559	9.73 556	5.56 566	0.89 544	3.77 562	3.11 561	10.34 567	9.80 565

ktn	2.98 544	2.25 552	1.73 523	2.84 556	2.53 557	3.76 549	2.15 553	3.70 550	5.47 552	2.75 537	5.17 557	5.94 553	2.48 538	3.23 542	2.46 530	2.34 558	1.44 556	2.78 557	2.03 557	2.45 551	2.01 555

TorneroNet-64	3.44 545	1.86 546	1.42 516	2.58 554	2.28 552	6.87 555	1.68 545	4.70 556	12.03 558	2.31 530	5.59 558	8.25 558	2.55 540	3.97 550	2.73 531	1.81 550	0.74 534	2.57 553	1.07 546	2.35 549	1.44 550

SGM-ForestM	4.04 550	0.32 392	0.46 251	0.43 308	0.27 281	7.50 557	1.45 541	3.84 551	4.24 550	8.19 562	6.76 559	19.00 571	9.08 558	10.74 563	6.62 552	0.31 450	0.33 495	0.32 459	0.32 474	0.29 421	0.29 429

ASD4	9.96 562	8.86 565	17.78 560	7.17 563	9.80 562	16.08 566	28.92 568	9.77 563	8.20 556	7.02 561	7.08 560	8.47 559	9.57 560	11.17 564	20.26 565	4.12 561	4.14 563	5.57 567	4.74 563	5.53 562	4.90 563

TorneroNet	4.53 554	1.89 547	1.48 518	2.55 552	2.27 551	13.78 565	1.69 546	4.84 558	23.73 575	2.89 543	7.70 561	7.06 557	2.69 542	4.26 552	3.42 537	1.84 551	0.77 540	2.68 555	1.13 547	2.42 550	1.47 551

MANE	4.13 551	0.51 472	0.64 381	0.66 497	0.56 496	6.89 556	0.99 511	7.55 559	12.04 559	6.68 560	8.57 562	10.69 562	9.45 559	7.59 560	6.39 551	0.49 507	0.43 517	0.48 504	0.98 540	0.49 496	0.48 507

USTest	12.99 565	14.18 567	20.00 561	16.24 567	14.97 564	20.80 568	31.95 571	16.20 568	10.91 557	8.79 563	9.48 563	13.94 564	10.50 561	16.11 566	21.44 567	3.17 559	4.82 564	5.08 564	5.36 565	8.81 566	7.13 564

xxxxx1	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 579	64.63 579	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 566	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 576

tt_ll	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 579	64.63 579	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 566	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 576

ff	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 579	64.63 579	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 566	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 572	18.50 575	111.26 580	133.37 580	29.24 574	39.73 576

HanzoNet	6.76 559	2.45 555	4.22 545	3.19 559	2.94 560	3.62 547	2.28 555	4.79 557	7.20 554	14.00 568	13.19 567	17.49 569	22.30 573	13.25 565	6.19 550	4.20 562	1.93 558	3.10 560	2.56 559	3.35 558	2.88 560

Anonymous_1	33.25 572	18.26 568	23.92 565	20.54 569	21.28 570	25.59 569	35.94 572	22.01 576	15.57 567	13.33 565	13.49 568	18.08 570	15.29 566	20.36 567	24.60 570	16.28 575	8.84 569	66.59 579	118.00 579	155.73 582	11.23 569

DPSM_ROB	17.78 567	18.63 569	24.31 569	20.90 570	19.47 568	25.97 570	36.21 573	21.23 574	16.24 568	13.38 566	14.06 569	19.18 572	16.30 567	20.78 568	25.67 571	9.38 569	9.23 570	9.49 569	9.82 569	13.51 569	11.91 570

DPSM	17.78 567	18.63 569	24.31 569	20.90 570	19.47 568	25.97 570	36.21 573	21.23 574	16.24 568	13.38 566	14.06 569	19.18 572	16.30 567	20.78 568	25.67 571	9.38 569	9.23 570	9.49 569	9.82 569	13.51 569	11.91 570

DPSMNet_ROB	12.08 564	8.00 563	21.00 563	8.97 566	16.79 566	10.67 559	30.89 570	9.02 562	15.17 566	6.51 559	15.41 571	9.04 560	14.85 564	9.27 562	21.67 568	4.58 564	8.57 567	5.09 566	9.29 568	5.90 564	10.95 567

DGTPSM_ROB	12.07 563	8.00 563	20.99 562	8.93 565	16.78 565	10.67 559	30.87 569	9.01 561	15.16 565	6.50 558	15.41 571	9.04 560	14.85 564	9.25 561	21.67 568	4.57 563	8.57 567	5.08 564	9.28 567	5.90 564	10.95 567

CasAABBNet	35.74 573	37.43 578	48.72 576	42.22 576	39.20 575	52.24 578	73.12 580	42.61 579	32.62 578	26.78 574	27.95 573	38.58 578	32.60 577	41.67 579	51.65 580	18.74 576	18.57 578	19.15 572	19.77 573	27.20 571	23.98 572

LSM0	38.95 580	37.60 580	48.58 575	43.57 578	91.06 582	52.57 580	72.57 578	43.17 581	32.63 579	26.97 576	27.97 574	38.65 579	32.94 578	41.86 581	51.78 581	18.89 578	18.41 574	19.13 571	19.63 572	27.29 573	33.77 575

LRCNet_RVC	21.24 570	31.15 575	21.41 564	28.98 573	23.82 571	3.13 544	0.60 448	20.96 573	1.59 511	25.58 573	28.15 575	21.99 574	14.79 563	21.94 574	16.41 563	28.89 579	14.87 573	33.53 575	31.28 575	29.51 577	26.16 574

Selective-RAFT-Error	35.84 574	37.49 579	48.83 577	42.26 577	39.24 576	52.30 579	73.09 579	42.66 580	32.61 577	26.80 575	28.30 576	38.84 580	33.51 579	41.68 580	51.59 579	18.82 577	18.58 579	19.17 573	19.80 574	27.28 572	24.05 573

BEATNet-Init1	15.13 566	0.82 513	50.86 578	0.72 510	0.53 488	38.10 577	7.03 561	11.83 565	14.25 564	29.78 577	30.17 577	48.21 581	22.64 574	26.78 575	18.11 564	0.42 498	0.38 504	0.47 500	0.46 505	0.51 499	0.48 507

HaxPig	31.96 571	37.24 577	34.27 571	24.37 572	24.88 572	18.26 567	19.86 565	20.64 572	28.52 576	35.97 578	38.75 578	25.57 575	28.72 576	33.88 576	34.39 576	35.94 580	38.87 580	37.80 576	40.48 576	39.68 578	41.15 579

AVERAGE_ROB	37.58 579	40.13 581	40.15 573	34.81 575	33.82 574	28.55 576	25.10 567	32.02 578	34.06 581	41.28 579	40.66 579	34.46 577	34.81 581	39.18 577	37.57 578	42.78 581	43.44 581	43.82 577	43.03 577	40.47 579	41.51 580

MEDIAN_ROB	37.38 578	40.85 582	40.60 574	32.31 574	31.85 573	27.20 572	24.55 566	29.10 577	33.19 580	42.09 580	41.76 580	33.35 576	34.39 580	39.78 578	37.07 577	43.64 582	44.10 582	44.12 578	43.40 578	41.51 580	42.76 581

test_example2	176.61 582	205.14 583	198.86 582	188.60 583	190.98 583	152.67 582	170.61 581	94.86 582	123.55 582	178.88 582	179.48 581	158.94 583	141.34 582	192.61 582	198.96 582	203.76 583	236.37 583	164.13 583	173.55 583	218.58 583	160.41 582

PML	40.80 581	29.24 574	11.87 558	7.20 564	14.47 563	92.13 581	213.69 582	7.63 560	23.35 574	74.72 581	190.14 582	50.17 582	26.15 575	21.39 570	12.70 560	8.76 568	2.92 560	8.45 568	3.25 562	13.26 568	4.42 562

ccccc	429.48 583	429.19 584	527.00 583	507.10 584	501.20 584	356.95 583	342.70 583	380.82 583	297.90 583	334.51 583	389.17 583	372.86 584	449.39 583	499.17 583	553.56 583	561.44 584	431.22 584	334.28 584	290.86 584	540.88 584	489.46 583

FADE		2.05 550		1.03 524	0.99 526							2.73 527				11.57 571	1.70 557	23.09 574	15.86 571	0.62 515

Low-res two-view benchmark