Low-res two-view results

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

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

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

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

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

LGtest1	0.61 1	0.45 11	1.19 5	0.71 34	0.45 42	1.00 8	0.26 3	1.33 7	1.55 73	0.62 12	0.64 15	0.44 24	0.49 19	1.06 17	0.51 10	0.28 91	0.23 102	0.24 49	0.17 17	0.21 18	0.36 85

MLG-Stereo_test3	0.66 2	0.40 2	1.55 31	0.64 7	0.65 144	2.21 83	0.31 7	1.69 30	0.81 3	0.59 5	0.54 11	0.56 38	0.33 1	0.98 10	0.60 19	0.21 12	0.23 102	0.24 49	0.17 17	0.20 9	0.34 53

LG-Stereo_L1	0.67 3	0.55 39	1.50 25	0.78 60	0.54 86	1.71 56	0.33 11	1.96 52	0.83 4	0.62 12	0.41 6	0.40 11	0.43 8	1.42 95	0.55 14	0.24 29	0.28 195	0.23 24	0.18 25	0.22 29	0.30 22

SGD-Stereo	0.68 4	0.46 13	1.13 2	0.90 114	0.33 3	2.42 103	0.44 45	1.17 3	0.75 1	0.87 77	0.53 10	0.55 37	0.53 22	1.50 116	0.50 5	0.34 219	0.14 1	0.25 71	0.19 43	0.23 36	0.27 11

LG-Stereo_L2	0.69 5	0.54 37	1.56 33	0.74 39	0.48 55	2.32 95	0.28 4	1.87 43	0.80 2	0.60 6	0.43 7	0.38 7	0.45 12	1.38 89	0.54 13	0.24 29	0.28 195	0.23 24	0.18 25	0.22 29	0.32 31

S2M2	0.69 5	0.59 62	1.35 17	0.92 129	0.55 93	1.07 10	0.20 1	1.17 3	1.61 97	0.61 10	0.82 32	0.86 99	0.47 14	0.92 7	0.71 42	0.36 259	0.33 237	0.27 123	0.27 200	0.37 236	0.33 42

MonSter	0.70 7	0.47 15	1.58 35	0.69 27	0.89 247	1.19 16	0.39 23	2.57 122	0.93 7	0.62 12	0.66 16	0.37 4	0.35 3	1.08 20	0.59 16	0.16 1	0.36 265	0.20 1	0.19 43	0.21 18	0.52 208

IGEV	0.74 8	0.39 1	1.16 4	0.73 38	1.31 374	2.78 130	0.38 19	1.81 38	1.03 10	0.80 55	0.72 18	0.35 2	0.42 7	1.11 28	0.52 12	0.19 4	0.23 102	0.22 13	0.19 43	0.18 1	0.33 42

DEFOM-Stereo	0.75 9	0.62 81	1.22 7	0.74 39	0.51 74	3.39 203	0.43 40	1.00 2	0.91 6	0.91 90	0.61 14	0.45 27	0.43 8	1.78 162	0.50 5	0.27 72	0.18 10	0.22 13	0.16 9	0.21 18	0.43 138

FoundationStereo	0.77 10	0.42 3	1.20 6	0.95 156	1.01 288	0.70 3	0.35 18	0.78 1	4.64 498	0.64 16	0.38 5	0.73 71	0.77 90	0.96 8	0.50 5	0.29 105	0.24 130	0.23 24	0.16 9	0.18 1	0.32 31

3.25w_new	0.79 11	0.51 28	1.52 27	0.63 4	0.65 144	2.21 83	0.51 64	2.45 100	1.45 47	0.66 19	0.80 29	0.47 29	0.71 67	0.90 4	0.66 28	0.19 4	0.32 227	0.20 1	0.19 43	0.21 18	0.47 172

3.25w	0.79 11	0.51 28	1.52 27	0.63 4	0.65 144	2.21 83	0.51 64	2.45 100	1.45 47	0.66 19	0.80 29	0.47 29	0.71 67	0.90 4	0.66 28	0.19 4	0.32 227	0.20 1	0.19 43	0.21 18	0.47 172

4.5_new	0.80 13	0.49 19	1.36 19	0.67 17	0.79 206	1.96 69	0.51 64	2.18 72	1.46 50	0.77 47	0.93 46	0.43 19	0.49 19	1.08 20	0.65 26	0.30 133	0.68 406	0.26 101	0.20 70	0.23 36	0.57 233

4.5w-stereo	0.80 13	0.49 19	1.36 19	0.66 11	0.79 206	1.96 69	0.51 64	2.18 72	1.45 47	0.77 47	0.93 46	0.43 19	0.49 19	1.08 20	0.66 28	0.30 133	0.68 406	0.26 101	0.20 70	0.23 36	0.57 233

4.25w-stereo	0.80 13	0.50 23	1.30 10	0.74 39	0.98 275	2.51 114	0.57 85	2.28 80	1.13 16	0.60 6	0.97 52	0.40 11	0.65 51	1.19 38	0.60 19	0.24 29	0.43 319	0.25 71	0.18 25	0.20 9	0.38 98

LG-G_1	0.80 13	0.43 7	1.77 42	0.78 60	0.36 6	2.81 132	0.40 28	2.23 75	1.29 31	0.76 43	0.60 12	0.51 32	0.58 31	1.27 53	0.69 38	0.25 43	0.23 102	0.23 24	0.15 3	0.21 18	0.46 160

LG-G	0.80 13	0.43 7	1.77 42	0.78 60	0.36 6	2.81 132	0.40 28	2.23 75	1.29 31	0.76 43	0.60 12	0.51 32	0.58 31	1.27 53	0.69 38	0.25 43	0.23 102	0.23 24	0.15 3	0.21 18	0.46 160

asd	0.81 18	0.48 16	1.97 51	0.70 31	0.93 263	2.86 137	0.43 40	1.64 22	1.12 15	0.73 34	0.91 44	0.43 19	0.73 72	1.00 11	0.59 16	0.28 91	0.20 33	0.24 49	0.18 25	0.23 36	0.45 150

4.25_new	0.81 18	0.50 23	1.30 10	0.74 39	0.98 275	2.51 114	0.57 85	2.28 80	1.13 16	0.60 6	0.97 52	0.40 11	0.65 51	1.19 38	0.60 19	0.24 29	0.44 328	0.25 71	0.18 25	0.20 9	0.38 98

4.5w_new	0.81 18	0.50 23	1.30 10	0.74 39	0.98 275	2.51 114	0.57 85	2.28 80	1.13 16	0.60 6	0.97 52	0.40 11	0.65 51	1.19 38	0.60 19	0.24 29	0.44 328	0.25 71	0.18 25	0.20 9	0.38 98

3.75w	0.82 21	0.53 35	1.49 24	0.65 8	1.10 319	2.60 123	0.52 71	2.46 102	1.19 23	0.70 29	0.82 32	0.40 11	0.66 57	1.16 33	0.59 16	0.26 61	0.27 185	0.23 24	0.19 43	0.22 29	0.47 172

GLC_STEREO	0.83 22	0.59 62	1.71 40	0.89 102	0.34 5	1.88 62	0.80 233	1.48 10	1.60 91	0.98 102	1.06 66	0.68 57	0.71 67	1.19 38	0.89 95	0.25 43	0.25 147	0.32 241	0.25 166	0.32 150	0.34 53

2w_stereo	0.84 23	0.52 33	1.87 46	0.71 34	0.56 99	1.98 72	0.61 106	2.88 159	1.00 9	0.99 104	0.97 52	0.36 3	1.11 192	1.03 12	0.77 55	0.19 4	0.19 20	0.23 24	0.18 25	0.21 18	0.37 88

MLG-Stereo_test2	0.84 23	0.43 7	1.95 49	0.66 11	1.04 300	3.61 255	0.23 2	1.70 32	2.18 183	0.69 25	0.33 3	0.67 55	0.33 1	1.16 33	0.46 1	0.25 43	0.26 172	0.23 24	0.16 9	0.19 3	0.35 63

fffft	0.84 23	0.67 107	1.73 41	0.85 81	0.55 93	1.51 47	0.78 214	2.13 68	1.24 27	0.65 17	0.90 43	0.59 39	0.55 25	1.85 182	1.19 169	0.20 9	0.20 33	0.27 123	0.20 70	0.28 81	0.44 144
1: 1. 1
qwe	0.85 26	0.49 19	2.01 52	0.69 27	1.09 315	2.48 107	0.45 47	2.57 122	1.18 22	0.80 55	0.85 37	0.43 19	0.48 17	1.15 30	0.72 45	0.21 12	0.32 227	0.24 49	0.18 25	0.23 36	0.45 150

4w-stereo	0.85 26	0.55 39	2.85 70	0.69 27	0.80 210	1.62 53	0.43 40	2.23 75	1.36 37	0.65 17	0.99 59	0.40 11	0.81 109	1.19 38	0.68 35	0.23 22	0.32 227	0.25 71	0.19 43	0.21 18	0.48 183

CASnet	0.85 26	0.59 62	1.66 39	0.91 120	0.30 1	1.37 38	0.73 173	1.63 20	1.94 151	1.66 177	1.14 83	0.66 52	0.63 46	1.07 19	0.90 100	0.37 273	0.17 4	0.41 374	0.31 299	0.33 174	0.23 6
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
asda	0.86 29	0.51 28	1.32 15	0.66 11	0.82 219	3.30 195	0.49 54	2.41 91	1.13 16	0.66 19	0.84 36	0.44 24	0.84 114	1.14 29	0.67 34	0.23 22	0.70 414	0.25 71	0.18 25	0.22 29	0.41 122

MLG-Stereo	0.86 29	0.42 3	1.96 50	0.66 11	0.54 86	3.01 156	0.31 7	1.90 44	3.21 357	0.57 4	0.30 2	0.66 52	0.47 14	1.35 79	0.46 1	0.21 12	0.25 147	0.24 49	0.16 9	0.19 3	0.29 18

3.5w_stereo	0.87 31	0.60 70	1.48 23	0.67 17	0.73 180	2.50 113	0.50 60	2.43 96	1.79 129	0.85 70	1.25 103	0.43 19	0.66 57	1.25 50	0.78 59	0.21 12	0.18 10	0.23 24	0.18 25	0.20 9	0.47 172

rvit_stereo_0081	0.87 31	0.73 149	1.54 29	0.92 129	0.65 144	1.27 25	0.61 106	2.11 66	2.35 218	0.86 71	0.75 21	0.86 99	0.74 79	1.36 82	0.83 81	0.33 197	0.26 172	0.27 123	0.25 166	0.38 249	0.35 63

rvit_stereo_0082	0.87 31	0.73 149	1.54 29	0.92 129	0.65 144	1.27 25	0.61 106	2.11 66	2.35 218	0.86 71	0.75 21	0.86 99	0.74 79	1.36 82	0.83 81	0.33 197	0.26 172	0.27 123	0.25 166	0.38 249	0.35 63

2.75w_new	0.88 34	0.51 28	2.22 57	0.67 17	0.66 152	2.44 105	0.55 78	2.75 144	1.08 13	0.87 77	0.75 21	0.39 10	0.91 134	1.41 94	0.74 49	0.21 12	0.43 319	0.22 13	0.18 25	0.19 3	0.41 122

castereo	0.88 34	0.78 192	1.15 3	0.89 102	0.51 74	1.31 32	0.90 293	3.42 219	1.28 30	0.88 80	1.28 114	0.72 70	0.91 134	1.05 16	1.01 137	0.28 91	0.17 4	0.26 101	0.20 70	0.24 43	0.34 53

SMoEStereo_RVC	0.88 34	0.92 244	1.55 31	0.96 165	0.46 45	2.56 119	0.78 214	1.60 16	1.20 24	0.71 31	1.20 89	0.64 47	0.63 46	1.71 145	1.01 137	0.22 18	0.18 10	0.31 221	0.22 116	0.28 81	0.42 131

2.25w	0.89 37	0.51 28	2.54 63	0.72 37	0.66 152	2.27 91	0.40 28	2.43 96	1.22 26	0.83 64	1.05 64	0.40 11	0.80 106	1.28 57	0.89 95	0.18 3	0.56 380	0.21 8	0.18 25	0.19 3	0.38 98

MLG-Stereo_test1	0.89 37	0.42 3	2.06 53	0.67 17	1.33 380	3.13 165	0.29 6	1.60 16	3.31 387	0.53 1	0.25 1	0.67 55	0.43 8	1.34 77	0.47 3	0.22 18	0.25 147	0.24 49	0.16 9	0.19 3	0.30 22

1w_stereo	0.91 39	0.46 13	1.12 1	0.74 39	0.80 210	2.98 153	0.67 135	3.29 204	1.04 11	0.83 64	1.36 132	0.38 7	1.36 241	1.03 12	0.75 51	0.17 2	0.18 10	0.20 1	0.17 17	0.20 9	0.57 233

monsters	0.91 39	0.67 107	1.83 45	0.79 63	1.55 423	2.91 144	0.40 28	2.66 135	0.99 8	0.70 29	0.87 38	0.38 7	0.44 11	1.90 186	0.79 67	0.22 18	0.35 256	0.20 1	0.18 25	0.20 9	0.28 14

rvit_stereo_0083	0.91 39	0.73 149	1.60 37	0.90 114	0.66 152	1.21 17	0.64 127	1.75 34	2.71 268	0.83 64	0.93 46	0.94 124	1.06 178	1.50 116	0.79 67	0.34 219	0.36 265	0.30 201	0.27 200	0.34 197	0.34 53

IGEV-RUCA	0.93 42	0.56 44	1.31 13	0.85 81	0.74 185	3.89 319	0.78 214	1.93 47	1.42 44	1.02 109	0.72 18	0.70 61	0.73 72	1.37 87	0.77 55	0.30 133	0.20 33	0.25 71	0.19 43	0.43 310	0.40 115

DilatedVolume-Stereo	0.94 43	0.70 129	3.01 73	1.06 215	0.63 135	1.34 35	0.49 54	1.58 15	1.16 21	1.41 145	1.26 106	0.88 106	0.88 125	1.81 174	0.93 104	0.25 43	0.28 195	0.22 13	0.23 131	0.25 48	0.39 111

LG-Stereo	0.94 43	0.71 136	3.31 77	0.62 2	0.51 74	2.85 135	0.54 76	2.59 128	1.40 42	0.88 80	1.23 97	0.53 36	0.40 4	0.81 1	0.86 89	0.23 22	0.18 10	0.31 221	0.24 151	0.29 99	0.22 1

water-stereo	0.98 45	0.63 84	5.05 96	0.82 73	0.48 55	2.36 98	0.52 71	1.56 14	1.32 35	0.95 98	1.05 64	0.86 99	0.75 85	0.84 2	0.82 78	0.25 43	0.25 147	0.25 71	0.24 151	0.24 43	0.46 160

3w_stereo	0.99 46	0.52 33	4.37 93	0.70 31	0.42 31	1.73 57	0.68 145	2.80 148	1.26 29	0.78 49	0.87 38	0.37 4	1.01 157	1.34 77	0.66 28	0.19 4	0.95 434	0.23 24	0.20 70	0.21 18	0.43 138

Pointernet	0.99 46	0.50 23	3.54 81	0.89 102	0.44 40	2.30 94	0.38 19	3.12 184	1.48 54	0.69 25	1.44 151	0.92 119	0.73 72	1.28 57	0.82 78	0.24 29	0.23 102	0.21 8	0.19 43	0.19 3	0.25 7

RSM++	0.99 46	0.56 44	1.35 17	1.54 417	0.50 73	1.53 49	0.68 145	2.31 86	4.13 463	0.86 71	1.27 112	0.90 112	0.60 38	1.21 45	0.78 59	0.27 72	0.20 33	0.25 71	0.21 84	0.29 99	0.42 131

RSM	0.99 46	0.54 37	1.25 8	0.94 145	0.61 122	1.32 33	0.74 183	2.54 112	4.08 460	0.89 87	1.49 160	1.22 164	0.62 43	1.24 48	0.80 71	0.25 43	0.20 33	0.25 71	0.21 84	0.29 99	0.42 131

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 46	0.85 213	1.58 35	0.95 156	1.08 312	2.95 147	0.53 74	1.93 47	2.00 162	1.19 124	1.63 208	0.59 39	0.65 51	1.10 24	0.90 100	0.28 91	0.23 102	0.31 221	0.25 166	0.45 332	0.32 31

ours_stereo	1.00 51	0.88 223	2.52 61	0.91 120	0.74 185	1.10 12	0.57 85	1.68 23	1.24 27	0.76 43	1.49 160	0.70 61	0.62 43	1.61 130	0.62 23	0.26 61	0.20 33	0.26 101	0.21 84	0.30 119	3.24 454

WCG-NET	1.00 51	0.81 201	1.65 38	0.93 136	0.38 13	1.48 46	1.04 354	1.81 38	2.80 281	1.67 179	1.52 166	0.93 121	0.97 147	1.18 36	0.84 84	0.25 43	0.81 424	0.23 24	0.21 84	0.27 70	0.26 8

trnet	1.00 51	0.55 39	1.89 47	0.66 11	0.33 3	4.41 442	0.40 28	2.42 95	1.95 152	0.96 99	1.24 99	0.88 106	0.89 129	1.27 53	0.78 59	0.30 133	0.19 20	0.23 24	0.15 3	0.22 29	0.22 1

CREStereo	1.00 51	0.59 62	1.82 44	0.66 11	0.36 6	4.43 445	0.40 28	2.43 96	1.98 157	0.96 99	1.22 95	0.88 106	0.87 124	1.30 62	0.79 67	0.30 133	0.20 33	0.23 24	0.16 9	0.23 36	0.22 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CAS++	1.01 55	0.77 190	3.30 76	0.86 87	0.53 83	1.23 22	0.85 260	3.43 220	1.57 80	1.16 122	1.33 124	0.62 45	0.58 31	1.18 36	0.63 25	0.37 273	0.30 215	0.35 314	0.27 200	0.41 288	0.38 98
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEFOM-Stereo_RVC	1.03 56	1.15 315	1.34 16	1.03 201	0.59 114	0.81 5	0.43 40	3.53 229	4.67 500	0.78 49	0.98 57	0.44 24	1.16 210	1.46 104	0.71 42	0.27 72	0.19 20	0.24 49	0.18 25	0.30 119	0.34 53

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 57	0.53 35	2.93 72	0.80 66	0.77 200	3.99 347	0.39 23	2.10 64	1.96 156	0.90 89	0.93 46	0.75 81	0.85 117	1.31 66	0.87 91	0.28 91	0.21 57	0.26 101	0.21 84	0.32 150	0.38 98

LoS	1.05 58	0.58 53	3.31 77	0.91 120	0.38 13	4.14 384	0.50 60	2.22 74	1.49 59	1.02 109	0.88 40	0.62 45	0.84 114	1.69 141	0.94 112	0.27 72	0.20 33	0.24 49	0.17 17	0.22 29	0.32 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
rvit_stereo_0081_aga	1.06 59	1.02 287	5.34 99	0.75 46	0.74 185	1.21 17	0.63 122	2.00 55	2.30 211	0.88 80	0.82 32	0.79 85	0.69 64	1.42 95	0.78 59	0.36 259	0.29 205	0.26 101	0.26 183	0.41 288	0.32 31

2.5w	1.07 60	0.49 19	2.54 63	0.68 25	0.71 177	2.37 100	0.56 81	2.77 146	1.39 41	0.67 22	0.92 45	0.37 4	0.74 79	1.40 91	0.62 23	0.25 43	3.40 503	0.22 13	0.19 43	0.20 9	0.90 338

CroCo-Stereo	1.07 60	1.18 320	3.66 83	0.91 120	0.60 119	0.49 1	0.49 54	4.07 344	1.91 146	0.84 68	1.29 119	1.00 130	0.75 85	1.32 70	1.38 217	0.26 61	0.21 57	0.24 49	0.20 70	0.37 236	0.30 22
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
tt45	1.08 62	0.92 244	2.50 60	0.92 129	0.67 158	3.90 320	0.75 194	2.00 55	1.29 31	0.74 35	1.35 127	0.71 68	0.63 46	2.59 258	0.97 123	0.23 22	0.19 20	0.28 156	0.23 131	0.29 99	0.37 88

999	1.08 62	0.86 215	2.44 59	1.06 215	0.65 144	3.27 184	0.91 304	1.47 9	1.43 46	0.74 35	1.73 241	0.70 61	0.66 57	3.03 284	1.18 165	0.24 29	0.22 74	0.25 71	0.21 84	0.27 70	0.37 88

mms	1.08 62	0.87 219	1.41 21	0.89 102	0.87 242	1.40 40	0.67 135	1.63 20	1.70 117	0.82 59	1.41 146	0.64 47	0.54 24	1.81 174	0.66 28	0.25 43	0.23 102	0.26 101	0.21 84	0.32 150	5.10 483

IGEV-Stereo+	1.08 62	0.55 39	2.59 67	0.89 102	2.06 488	1.40 40	0.38 19	1.18 5	1.29 31	0.76 43	0.45 8	0.47 29	0.79 101	2.16 215	0.65 26	0.29 105	0.25 147	0.22 13	0.19 43	2.27 519	2.70 441

CES	1.08 62	0.63 84	2.53 62	0.95 156	2.18 494	2.13 80	0.50 60	2.07 61	1.46 50	0.79 53	1.06 66	0.61 43	0.48 17	1.45 101	0.87 91	0.24 29	0.18 10	0.24 49	0.15 3	0.64 419	2.36 432

rvit_0105_6	1.10 67	1.17 317	3.33 79	0.93 136	0.55 93	1.45 43	0.79 224	2.51 107	3.30 384	0.78 49	0.74 20	1.03 133	0.75 85	1.45 101	0.97 123	0.42 321	0.43 319	0.34 295	0.31 299	0.44 324	0.38 98

rvit_stereo_0080	1.10 67	1.09 300	3.78 84	0.65 8	0.60 119	1.91 64	0.74 183	2.74 142	2.65 261	0.94 96	1.09 71	0.85 96	0.81 109	1.20 43	0.89 95	0.39 297	0.29 205	0.25 71	0.28 227	0.46 342	0.35 63

whm_eth	1.10 67	1.09 300	3.78 84	0.65 8	0.60 119	1.91 64	0.74 183	2.74 142	2.65 261	0.94 96	1.09 71	0.85 96	0.81 109	1.20 43	0.89 95	0.39 297	0.29 205	0.25 71	0.28 227	0.46 342	0.35 63

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 70	3.31 452	2.61 68	0.87 94	0.40 29	1.26 23	0.61 106	1.55 13	1.61 97	0.93 94	0.94 50	0.65 50	0.57 28	1.10 24	0.68 35	1.55 513	0.19 20	0.32 241	0.28 227	1.11 492	2.04 421

PMTNet	1.13 70	0.55 39	3.88 89	0.71 34	0.59 114	4.21 410	0.43 40	2.00 55	1.58 83	1.02 109	1.06 66	0.78 82	0.98 150	1.58 128	0.93 104	1.21 500	0.20 33	0.23 24	0.15 3	0.23 36	0.27 11

xyz-stereo-finetune	1.14 72	0.88 223	1.93 48	0.63 4	0.37 11	3.48 226	0.79 224	2.86 158	1.95 152	1.02 109	1.26 106	0.91 115	0.78 94	2.53 254	1.84 323	0.30 133	0.24 130	0.26 101	0.24 151	0.31 130	0.30 22

111111	1.15 73	0.56 44	1.31 13	0.69 27	1.19 348	3.37 200	0.33 11	2.41 91	1.68 111	0.82 59	1.54 178	0.61 43	0.59 36	1.44 98	0.66 28	0.26 61	0.23 102	0.23 24	0.17 17	0.25 48	4.66 479

fffy	1.18 74	0.92 244	3.05 74	1.09 226	0.68 166	1.27 25	0.74 183	1.98 54	1.06 12	0.78 49	1.39 139	0.83 92	0.72 71	1.71 145	0.80 71	0.24 29	0.53 372	0.27 123	0.21 84	0.29 99	5.07 482

depthmonostereo	1.22 75	0.96 265	6.67 108	0.89 102	0.56 99	2.21 83	0.57 85	1.84 42	1.21 25	1.01 108	1.09 71	1.38 182	0.99 151	2.41 241	0.93 104	0.24 29	0.28 195	0.22 13	0.21 84	0.25 48	0.53 215

LoS_RVC	1.23 76	1.51 368	6.09 104	0.88 100	1.71 462	1.96 69	0.59 98	1.61 18	1.37 39	0.84 68	1.35 127	0.84 93	1.15 208	1.49 111	0.83 81	0.21 12	0.17 4	0.20 1	0.14 1	0.20 9	1.49 392

MGS-Stereo	1.24 77	0.66 104	9.68 126	0.97 173	0.40 29	1.26 23	0.72 166	1.50 11	1.35 36	1.03 113	2.26 389	0.80 87	0.56 26	1.28 57	0.78 59	0.31 157	0.23 102	0.26 101	0.22 116	0.28 81	0.34 53

castereo++	1.26 78	0.99 282	3.48 80	0.95 156	0.74 185	2.48 107	0.98 338	3.14 185	4.28 475	0.75 39	1.46 155	1.92 267	0.58 31	1.29 61	0.51 10	0.27 72	0.24 130	0.28 156	0.19 43	0.24 43	0.35 63

rvit_stereo_ft	1.28 79	1.39 355	6.72 109	0.99 186	0.66 152	1.06 9	0.79 224	2.81 151	3.14 348	0.83 64	1.02 61	0.95 126	1.13 196	1.27 53	1.00 133	0.34 219	0.24 130	0.27 123	0.29 262	0.40 268	0.35 63

monsterstereo	1.31 80	0.58 53	2.10 54	0.79 63	1.41 399	2.51 114	0.40 28	3.15 188	0.84 5	0.74 35	1.18 87	0.41 18	0.40 4	1.55 124	0.97 123	0.20 9	8.12 528	0.22 13	0.18 25	0.22 29	0.33 42

xyz-stereo-finetune2	1.31 80	0.95 261	3.28 75	0.60 1	0.36 6	3.48 226	0.65 131	2.82 152	1.47 52	0.99 104	1.86 296	0.91 115	1.75 350	3.54 295	1.86 327	0.27 72	0.22 74	0.30 201	0.28 227	0.33 174	0.34 53

CAS	1.34 82	0.48 16	2.20 55	3.01 524	1.66 455	4.08 369	0.73 173	1.96 52	1.51 65	0.86 71	1.10 74	0.59 39	0.53 22	1.36 82	0.94 112	3.07 528	0.14 1	0.21 8	0.14 1	0.38 249	1.78 411

Selective-RAFT	1.34 82	0.58 53	2.21 56	1.01 193	0.49 64	4.19 406	0.51 64	3.39 215	3.62 435	1.15 121	1.40 142	1.45 193	1.40 252	2.09 204	1.31 201	0.43 338	0.40 299	0.25 71	0.26 183	0.29 99	0.38 98

FACV-RUCA	1.35 84	0.70 129	2.58 66	1.07 221	1.49 411	2.70 125	1.13 375	3.21 192	2.64 259	1.42 148	1.99 333	1.06 138	1.15 208	1.44 98	1.16 163	0.41 310	0.42 317	0.73 492	0.41 403	0.63 414	0.67 283

RAFT-Stereo-weight	1.38 85	0.57 51	5.44 100	1.05 211	0.63 135	4.19 406	0.77 207	3.95 312	1.53 68	2.01 256	1.53 167	1.30 172	0.65 51	1.30 62	1.05 145	0.27 72	0.26 172	0.26 101	0.22 116	0.28 81	0.38 98

RCA-Stereo	1.38 85	0.61 76	3.95 91	0.94 145	0.48 55	4.68 498	0.78 214	4.17 386	1.95 152	1.93 222	1.84 286	0.94 124	1.48 278	1.23 46	0.75 51	0.30 133	0.43 319	0.25 71	0.20 70	0.26 63	0.37 88

AnonymousM	1.38 85	1.33 349	2.35 58	0.95 156	0.56 99	4.03 355	0.67 135	2.63 132	2.49 241	1.51 158	1.36 132	1.15 148	1.00 154	1.26 51	1.04 142	0.41 310	0.46 340	2.07 524	1.71 525	0.25 48	0.40 115

tg	1.40 88	1.14 313	2.71 69	0.97 173	0.54 86	4.02 352	0.42 37	3.02 177	2.64 259	1.70 187	1.85 290	1.84 253	0.97 147	1.81 174	0.99 129	0.31 157	0.22 74	0.29 179	0.26 183	0.32 150	2.01 420

AIO-Stereo	1.40 88	0.62 81	1.44 22	0.85 81	0.76 197	1.28 31	0.79 224	2.39 89	2.83 288	0.75 39	1.62 203	0.89 110	0.46 13	1.30 62	0.77 55	0.28 91	0.27 185	0.25 71	0.23 131	0.27 70	9.88 518

Selective-IGEV	1.42 90	0.58 53	8.82 123	0.92 129	0.85 229	1.32 33	0.80 233	2.85 157	3.84 448	0.87 77	1.68 223	0.71 68	0.62 43	1.30 62	0.75 51	0.24 29	0.27 185	0.24 49	0.19 43	0.27 70	1.18 369

WCG-NET（raft）	1.44 91	0.92 244	1.56 33	0.89 102	0.32 2	1.43 42	0.97 335	1.69 30	2.42 227	1.68 181	1.44 151	2.37 320	1.01 157	1.33 71	0.85 86	0.25 43	8.56 531	0.22 13	0.21 84	0.28 81	0.32 31

knoymous	1.50 92	0.65 97	8.73 122	0.91 120	0.75 193	2.97 151	0.90 293	2.93 162	1.38 40	1.56 162	1.07 69	2.75 366	0.88 125	1.43 97	1.13 155	0.32 174	0.22 74	0.35 314	0.20 70	0.45 332	0.41 122

GMStereo_Zeroshot	1.51 93	1.27 337	4.75 94	1.54 417	0.72 179	3.33 198	0.54 76	2.67 136	1.74 123	2.34 372	1.57 189	2.40 321	0.96 145	2.51 248	1.21 173	0.48 384	0.23 102	0.41 374	0.24 151	0.82 464	0.40 115

RAStereo	1.53 94	0.71 136	17.55 235	0.62 2	0.65 144	1.18 14	0.32 10	1.94 49	1.15 20	0.80 55	1.07 69	0.64 47	0.47 14	0.89 3	1.01 137	0.25 43	0.20 33	0.27 123	0.21 84	0.36 230	0.27 11

MaDis-Stereo	1.60 95	1.11 304	16.13 201	0.67 17	1.87 476	1.22 21	0.39 23	2.17 70	1.42 44	0.69 25	0.78 25	0.88 106	0.70 65	1.24 48	1.13 155	0.32 174	0.23 102	0.26 101	0.21 84	0.32 150	0.28 14

BSDual-CNN	1.61 96	0.64 89	3.82 86	0.94 145	0.86 233	4.18 398	1.14 378	4.49 486	2.29 208	2.96 464	1.82 272	2.58 349	1.30 234	1.79 164	1.44 231	0.39 297	0.25 147	0.31 221	0.28 227	0.38 249	0.41 122

Any-RAFT	1.62 97	0.59 62	5.29 98	1.12 242	0.76 197	4.41 442	0.79 224	4.12 368	3.26 371	2.02 258	1.36 132	2.82 373	1.56 301	1.90 186	0.81 73	0.29 105	0.25 147	0.26 101	0.19 43	0.25 48	0.35 63

rvit_0105_4	1.63 98	1.29 342	12.50 141	0.94 145	0.54 86	1.56 50	0.84 255	2.84 155	3.25 369	0.82 59	0.94 50	1.10 141	0.86 121	1.65 133	1.07 149	0.43 338	0.45 334	0.35 314	0.31 299	0.44 324	0.45 150

ProNet	1.63 98	0.91 237	5.70 101	0.96 165	0.64 139	2.40 102	0.82 241	1.92 46	3.28 375	0.69 25	1.17 86	0.78 82	0.76 88	1.72 151	0.87 91	0.27 72	0.97 438	0.25 71	0.26 183	0.31 130	7.97 500

psmg	1.63 98	0.64 89	3.82 86	0.96 165	0.86 233	4.35 431	1.41 420	4.11 362	2.29 208	2.68 431	2.09 356	2.58 349	1.30 234	1.79 164	1.44 231	0.39 297	0.29 205	0.33 275	0.34 333	0.38 249	0.44 144

BUS	1.64 101	0.64 89	3.82 86	0.94 145	0.86 233	4.50 457	0.75 194	4.49 486	2.29 208	2.96 464	1.82 272	3.61 442	1.03 160	1.79 164	1.18 165	0.39 297	0.25 147	0.31 221	0.28 227	0.38 249	0.41 122

CASS	1.65 102	0.73 149	8.72 121	0.97 173	0.67 158	2.88 140	0.69 154	3.07 180	1.86 137	2.82 451	2.02 336	1.39 183	1.55 299	1.75 161	1.36 211	0.51 409	0.28 195	0.34 295	0.28 227	0.47 355	0.63 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	1.65 102	1.14 313	14.70 175	1.00 190	1.80 474	0.53 2	0.46 51	3.18 190	1.62 100	1.10 120	1.24 99	1.05 136	0.78 94	1.40 91	1.18 165	0.31 157	0.23 102	0.27 123	0.22 116	0.46 342	0.38 98

RAFT-Test	1.67 104	0.64 89	6.13 105	1.25 313	1.82 475	3.06 158	0.78 214	4.02 329	3.09 343	1.88 214	1.70 229	3.76 449	1.03 160	1.40 91	1.07 149	0.29 105	0.33 237	0.25 71	0.23 131	0.29 99	0.33 42

IGEV-Stereo++	1.68 105	0.48 16	1.27 9	0.77 49	1.31 374	3.87 315	0.33 11	3.41 217	1.72 121	0.89 87	1.20 89	0.68 57	1.03 160	1.15 30	0.49 4	0.23 22	0.22 74	0.23 24	0.18 25	0.26 63	13.90 529

iRaftStereo_RVC	1.70 106	1.18 320	3.88 89	0.99 186	0.46 45	3.83 300	0.41 35	2.41 91	1.60 91	1.69 185	1.76 246	1.81 248	0.83 113	1.58 128	1.23 178	0.31 157	4.86 513	0.29 179	0.26 183	0.33 174	4.33 475

rvit_0105_5	1.72 107	1.26 333	13.05 147	0.92 129	0.56 99	1.92 67	0.90 293	3.07 180	3.04 333	0.98 102	1.24 99	1.19 157	0.93 140	1.55 124	1.22 175	0.43 338	0.43 319	0.37 342	0.36 357	0.43 310	0.51 200

UniTT-Stereo	1.73 108	0.60 70	20.25 385	0.98 179	1.19 348	0.78 4	0.39 23	1.19 6	1.55 73	1.21 125	1.28 114	0.52 35	0.64 49	1.17 35	1.16 163	0.35 235	0.20 33	0.25 71	0.22 116	0.42 300	0.31 28

DDVS	1.78 109	0.84 212	3.58 82	1.32 341	1.15 332	3.17 169	0.77 207	3.35 211	1.86 137	1.88 214	1.91 315	2.91 382	1.42 260	6.19 352	1.85 325	0.47 375	0.65 402	0.35 314	0.38 376	0.48 362	1.01 353

Gwc-CoAtRS	1.80 110	0.61 76	14.92 179	1.08 223	0.61 122	2.88 140	0.63 122	2.47 103	1.62 100	1.80 207	1.50 163	2.73 361	1.17 212	1.35 79	1.08 151	0.30 133	0.22 74	0.25 71	0.23 131	0.28 81	0.30 22

test-1	1.81 111	0.72 143	9.51 125	1.02 197	1.57 431	3.85 307	0.60 102	4.07 344	1.51 65	1.94 228	1.81 270	2.04 290	0.91 134	1.39 90	1.73 302	0.27 72	0.93 431	0.31 221	0.25 166	0.29 99	1.37 380

sCroCo_RVC	1.81 111	0.93 252	19.44 296	1.04 207	1.05 303	0.97 7	0.61 106	2.08 62	1.36 37	0.71 31	1.28 114	0.82 91	1.10 189	1.31 66	0.97 123	0.54 424	0.41 306	0.33 275	0.30 281	0.46 342	0.48 183

Reg-Stereo(zero)	1.88 113	0.45 11	11.07 133	0.94 145	2.06 488	4.52 462	0.55 78	2.72 140	1.69 114	1.54 159	1.26 106	2.55 343	2.52 428	1.73 156	2.43 392	0.20 9	0.28 195	0.22 13	0.19 43	0.25 48	0.40 115

MIF-Stereo (partial)	1.93 114	0.69 121	21.14 500	0.74 39	1.02 290	1.07 10	0.49 54	2.75 144	1.78 128	0.82 59	1.22 95	0.80 87	0.90 132	1.68 136	1.63 274	0.38 289	0.24 130	0.33 275	0.26 183	0.41 288	0.32 31

cross-raft	1.95 115	0.66 104	16.17 203	1.23 297	0.92 259	2.25 89	0.70 157	3.69 256	1.68 111	1.78 202	1.53 167	3.15 401	1.13 196	1.35 79	1.06 147	0.24 29	0.23 102	0.26 101	0.24 151	0.29 99	0.45 150

rvit_0105_3	1.97 116	1.34 351	16.03 197	0.98 179	0.59 114	2.37 100	1.08 361	3.30 205	3.01 321	1.21 125	1.47 156	1.24 166	1.04 167	1.82 177	1.23 178	0.47 375	0.44 328	0.40 367	0.43 414	0.43 310	0.55 225

ISRNet	1.98 117	0.94 256	10.75 130	1.30 330	1.35 385	2.84 134	0.69 154	3.80 280	2.07 167	2.14 294	2.11 358	2.89 378	1.41 257	2.52 252	1.74 305	0.49 390	0.50 364	0.56 452	0.47 428	0.51 373	0.59 252

test_4	1.98 117	0.68 116	15.65 191	0.91 120	0.48 55	4.11 374	1.09 365	2.41 91	1.50 62	1.55 161	2.31 402	1.87 259	0.79 101	2.86 277	1.51 242	0.34 219	0.19 20	0.29 179	0.29 262	0.30 119	0.40 115

CREStereo++_RVC	1.98 117	0.59 62	19.94 343	0.87 94	0.55 93	4.02 352	0.31 7	1.75 34	2.09 168	1.65 175	2.20 380	0.85 96	0.65 51	1.03 12	0.72 45	0.29 105	0.16 3	0.23 24	1.22 514	0.25 48	0.22 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	1.98 117	0.87 219	20.35 401	0.80 66	0.37 11	4.05 360	0.38 19	1.50 11	1.65 106	2.03 263	2.16 369	0.84 93	0.93 140	1.09 23	0.68 35	0.30 133	0.36 265	0.24 49	0.20 70	0.26 63	0.46 160

XX-TBD	1.98 117	1.08 297	20.29 393	1.31 334	0.43 36	3.97 345	0.33 11	1.76 36	1.77 126	1.59 167	2.18 375	0.69 60	0.59 36	1.44 98	0.75 51	0.33 197	0.25 147	0.23 24	0.16 9	0.31 130	0.22 1

CSP-Net	1.99 122	1.70 390	4.84 95	1.22 290	1.02 290	3.42 210	1.30 403	3.66 247	2.11 175	2.07 277	1.93 323	2.40 321	1.48 278	8.56 400	1.62 271	0.51 409	0.41 306	0.27 123	0.27 200	0.44 324	0.54 221

plain	2.00 123	0.89 228	21.49 521	0.67 17	0.73 180	1.66 54	0.57 85	3.27 203	2.18 183	0.80 55	1.25 103	0.80 87	0.86 121	1.72 151	1.13 155	0.34 219	0.21 57	0.32 241	0.25 166	0.44 324	0.34 53

sAnonymous2	2.00 123	1.54 372	21.24 510	0.93 136	0.89 247	1.21 17	0.62 117	2.58 124	2.28 204	0.86 71	1.04 62	0.73 71	1.22 221	1.10 24	0.85 86	0.30 133	0.25 147	0.31 221	0.31 299	1.06 483	0.72 298

CroCo_RVC	2.00 123	1.54 372	21.24 510	0.93 136	0.89 247	1.21 17	0.62 117	2.58 124	2.28 204	0.86 71	1.04 62	0.73 71	1.22 221	1.10 24	0.85 86	0.30 133	0.25 147	0.31 221	0.31 299	1.06 483	0.72 298

PSMNet-ADL	2.01 126	0.78 192	2.89 71	1.11 232	0.86 233	4.13 379	0.80 233	3.84 288	2.26 200	1.74 196	1.87 302	2.90 380	1.81 362	10.37 452	2.34 385	0.49 390	0.47 350	0.29 179	0.30 281	0.39 263	0.56 228

GMStereo	2.01 126	2.26 430	20.93 477	0.90 114	0.48 55	1.67 55	0.56 81	1.90 44	2.19 185	1.58 166	1.31 121	0.87 104	0.74 79	1.68 136	1.00 133	0.41 310	0.21 57	0.30 201	0.32 315	0.50 368	0.46 160
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymity	2.02 128	1.28 340	5.16 97	1.73 457	1.63 444	1.86 60	1.06 358	3.50 226	2.42 227	2.19 317	2.11 358	1.88 260	3.89 482	1.92 188	1.56 254	1.11 494	1.14 447	1.08 507	1.11 506	1.05 482	2.68 440

DMCA	2.02 128	1.07 293	11.33 136	1.17 268	0.96 273	3.92 331	0.89 278	3.80 280	3.11 344	2.89 455	1.58 195	2.35 318	1.17 212	1.79 164	2.25 377	0.42 321	0.29 205	0.42 385	0.27 200	0.38 249	0.43 138

GIP-stereo	2.03 130	0.67 107	4.11 92	1.51 409	1.13 328	2.91 144	0.42 37	3.45 224	3.19 352	0.67 22	0.78 25	0.90 112	0.76 88	1.06 17	0.69 38	0.29 105	0.25 147	0.25 71	0.17 17	0.26 63	17.22 555

CFNet_pseudo	2.03 130	0.74 158	12.75 143	0.87 94	0.74 185	3.91 324	0.65 131	4.04 336	1.93 149	1.93 222	1.79 260	3.25 409	1.61 311	2.51 248	1.25 189	0.32 174	0.37 272	0.53 440	0.28 227	0.64 419	0.50 194

DIP-Stereo	2.03 130	0.98 273	16.44 215	0.67 17	0.62 132	4.30 426	0.58 96	4.43 478	2.89 302	1.97 239	1.40 142	0.91 115	0.86 121	1.31 66	1.27 197	0.38 289	0.23 102	0.33 275	0.23 131	0.33 174	0.57 233
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	2.03 130	0.74 158	12.67 142	0.87 94	0.75 193	3.91 324	0.66 133	4.04 336	1.93 149	1.92 221	1.79 260	3.24 407	1.63 323	2.52 252	1.25 189	0.32 174	0.37 272	0.54 448	0.28 227	0.66 429	0.51 200

raftrobust	2.05 134	1.45 362	13.44 150	1.29 326	5.81 543	3.59 249	0.67 135	2.80 148	1.50 62	2.21 327	1.41 146	1.17 150	1.22 221	1.37 87	1.46 237	0.29 105	0.33 237	0.22 13	0.20 70	0.27 70	0.36 85

DCANet-4	2.06 135	0.58 53	15.30 183	0.86 87	0.44 40	4.16 390	0.57 85	4.31 442	3.28 375	2.31 356	1.82 272	1.04 135	1.54 296	1.69 141	1.56 254	0.35 235	0.24 130	0.24 49	0.19 43	0.25 48	0.57 233

s12784h	2.08 136	0.50 23	16.85 220	0.75 46	0.36 6	4.42 444	0.49 54	4.23 408	3.08 340	2.03 263	2.67 450	0.91 115	1.05 176	2.05 200	0.78 59	0.37 273	0.18 10	0.24 49	0.16 9	0.27 70	0.26 8

SCV	2.09 137	0.89 228	11.43 137	1.91 476	2.09 490	1.27 25	0.87 270	3.66 247	2.13 180	0.67 22	1.59 197	0.93 121	0.77 90	1.80 170	0.89 95	0.37 273	0.38 285	0.25 71	0.22 116	0.30 119	9.45 513

IER	2.09 137	0.91 237	14.11 161	0.97 173	1.15 332	3.17 169	0.89 278	3.59 238	2.39 221	2.15 301	1.98 330	2.27 307	2.11 393	2.39 240	1.80 316	0.35 235	0.24 130	0.36 331	0.30 281	0.34 197	0.42 131

ITSA-stereo	2.11 139	0.85 213	7.84 115	1.24 298	0.68 166	4.06 364	0.91 304	4.30 431	2.57 250	1.94 228	1.77 253	1.61 205	2.12 395	6.12 350	2.79 410	0.42 321	0.38 285	0.40 367	0.41 403	0.51 373	1.26 374

AEACV	2.12 140	0.67 107	6.33 106	1.38 362	1.50 413	3.53 238	0.90 293	2.83 154	1.60 91	0.91 90	0.81 31	0.80 87	1.61 311	1.56 126	0.73 48	0.25 43	0.60 391	0.26 101	0.27 200	0.29 99	15.65 545

R-Stereo Train	2.13 141	0.65 97	19.43 294	1.02 197	0.67 158	3.79 292	0.89 278	4.12 368	1.55 73	2.15 301	1.72 235	1.13 145	0.94 142	1.46 104	1.30 199	0.32 174	0.25 147	0.27 123	0.21 84	0.28 81	0.37 88

RAFT-Stereo	2.13 141	0.65 97	19.43 294	1.02 197	0.67 158	3.79 292	0.89 278	4.12 368	1.55 73	2.15 301	1.72 235	1.13 145	0.94 142	1.46 104	1.30 199	0.32 174	0.25 147	0.27 123	0.21 84	0.28 81	0.37 88
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	2.14 143	0.76 182	21.42 520	0.91 120	1.26 365	2.49 110	0.68 145	2.30 85	2.10 170	1.42 148	1.86 296	1.45 193	0.85 117	1.49 111	1.03 141	0.47 375	0.40 299	0.48 411	0.38 376	0.47 355	0.53 215

MMNet	2.15 144	1.33 349	12.06 139	1.22 290	1.23 359	3.55 241	0.89 278	3.84 288	2.26 200	2.19 317	1.78 257	2.15 299	2.10 391	3.70 300	2.35 386	0.45 355	0.38 285	0.34 295	0.28 227	0.40 268	0.52 208

PCWNet_CMD	2.16 145	0.71 136	15.44 187	0.84 76	0.76 197	3.38 201	0.68 145	3.69 256	2.24 194	1.72 190	1.63 208	3.20 404	3.00 451	2.09 204	1.23 178	0.32 174	0.37 272	0.47 406	0.27 200	0.65 425	0.51 200

SFCPSM	2.16 145	0.75 172	15.82 194	0.91 120	0.98 275	3.74 283	1.27 400	4.15 380	2.56 247	1.90 217	1.82 272	1.64 210	1.39 248	2.51 248	1.57 257	0.36 259	0.28 195	0.39 362	0.36 357	0.36 230	0.50 194

MSMDNet	2.16 145	0.71 136	15.36 185	0.86 87	0.75 193	3.41 208	0.69 154	3.70 259	2.25 197	1.73 193	1.64 213	3.21 405	2.95 443	2.09 204	1.24 183	0.32 174	0.37 272	0.45 398	0.27 200	0.63 414	0.50 194

SCV_C0	2.17 148	0.93 252	12.88 144	0.96 165	1.06 308	1.27 25	0.63 122	3.68 251	3.30 384	1.03 113	1.26 106	0.73 71	0.66 57	1.73 156	1.06 147	0.35 235	1.97 471	0.25 71	0.21 84	0.29 99	9.23 512

rvit_105_1	2.17 148	1.36 353	16.82 219	1.09 226	0.68 166	2.78 130	1.26 399	3.55 231	2.90 304	1.40 142	1.57 189	1.29 171	1.14 202	2.91 279	1.49 240	0.55 427	0.47 350	0.45 398	0.61 468	0.45 332	0.63 268

test_3	2.17 148	0.58 53	18.64 261	1.11 232	0.78 203	2.15 82	0.85 260	4.42 476	1.47 52	2.00 247	1.20 89	2.02 287	0.79 101	2.70 269	1.35 204	0.29 105	1.04 442	0.29 179	0.29 262	0.31 130	1.07 361

CFNet-RSSM	2.17 148	0.56 44	20.50 425	1.08 223	0.57 109	3.42 210	0.62 117	4.24 414	1.60 91	1.73 193	1.39 139	2.55 343	1.19 217	1.36 82	1.04 142	0.29 105	0.20 33	0.26 101	0.23 131	0.28 81	0.32 31

HI	2.19 152	1.11 304	19.93 340	1.14 251	0.69 174	2.98 153	0.45 47	2.58 124	1.87 140	2.18 310	1.65 216	2.41 325	1.83 367	1.72 151	1.63 274	0.30 133	0.17 4	0.28 156	0.31 299	0.27 70	0.32 31

CoSv	2.19 152	1.11 304	19.93 340	1.14 251	0.69 174	2.98 153	0.45 47	2.58 124	1.87 140	2.18 310	1.65 216	2.41 325	1.83 367	1.72 151	1.63 274	0.30 133	0.17 4	0.28 156	0.31 299	0.27 70	0.32 31

H2IRNET	2.19 152	0.83 207	19.13 277	1.25 313	0.61 122	4.48 455	0.44 45	2.94 164	1.86 137	1.08 116	2.29 397	1.67 211	1.40 252	2.18 219	1.64 280	0.41 310	0.21 57	0.33 275	0.37 367	0.38 249	0.39 111

test-3	2.19 152	0.59 62	18.63 260	1.13 247	0.75 193	2.07 78	0.89 278	4.37 464	1.53 68	2.25 334	1.20 89	2.05 293	0.79 101	2.68 265	1.35 204	0.29 105	0.95 434	0.28 156	0.27 200	0.27 70	1.47 391

test_1	2.19 152	0.59 62	18.67 262	1.13 247	0.78 203	2.07 78	0.89 278	4.37 464	1.53 68	2.18 310	1.20 89	2.05 293	0.78 94	2.68 265	1.36 211	0.29 105	0.93 431	0.28 156	0.27 200	0.28 81	1.53 394

ICVP	2.19 152	0.72 143	19.18 281	1.03 201	0.88 246	4.22 412	0.94 320	3.44 222	1.69 114	1.68 181	1.76 246	1.35 176	1.19 217	1.80 170	1.40 221	0.58 435	0.37 272	0.34 295	0.30 281	0.41 288	0.59 252
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MM-Stereo_test3	2.20 158	0.95 261	19.62 306	1.94 479	1.18 340	1.95 68	0.83 245	3.56 233	3.91 454	1.33 136	1.86 296	1.10 141	0.68 63	1.48 109	1.63 274	0.29 105	0.35 256	0.27 123	0.22 116	0.37 236	0.56 228

test_sample2	2.20 158	0.70 129	6.07 103	1.49 402	0.81 214	2.96 148	0.86 264	4.13 372	3.31 387	2.07 277	1.54 178	1.56 201	1.63 323	10.61 456	1.80 316	0.33 197	0.77 419	0.32 241	0.32 315	0.38 249	2.35 431

Anonymous3	2.20 158	0.80 198	20.08 363	0.86 87	0.86 233	4.46 448	0.84 255	3.64 246	1.40 42	1.37 140	1.40 142	1.11 144	1.03 160	1.71 145	1.24 183	0.75 474	0.58 388	0.34 295	0.35 346	0.48 362	0.65 277

AdaStereo	2.22 161	0.90 234	16.41 213	1.33 346	0.83 220	3.21 172	1.12 373	4.25 423	2.91 306	2.06 271	1.76 246	2.47 336	1.17 212	1.93 191	1.65 283	0.50 403	0.26 172	0.43 389	0.29 262	0.46 342	0.39 111
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.
UPFNet	2.23 162	0.86 215	14.25 163	1.28 321	1.44 405	3.51 234	1.34 408	4.05 339	2.11 175	2.44 400	1.53 167	2.41 325	1.39 248	3.62 299	1.91 338	0.41 310	0.41 306	0.37 342	0.32 315	0.44 324	0.48 183

StereoDRNet-Refined	2.23 162	0.98 273	10.62 129	1.25 313	0.78 203	3.29 191	0.71 162	3.96 314	2.20 188	2.43 397	2.05 347	2.97 384	1.46 272	6.87 372	2.33 384	0.37 273	0.25 147	0.42 385	0.34 333	0.47 355	0.80 319
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBFPSM	2.24 164	2.06 418	12.12 140	1.13 247	1.05 303	2.85 135	1.23 395	3.37 214	2.05 165	1.82 209	1.33 124	4.55 491	4.00 484	2.38 239	2.35 386	0.27 72	0.38 285	0.32 241	0.28 227	0.39 263	0.89 336

HCRNet	2.24 164	0.74 158	14.54 170	0.82 73	1.36 387	4.11 374	0.70 157	3.61 242	3.03 329	1.83 211	1.61 199	1.58 202	1.40 252	5.79 337	1.60 266	0.35 235	0.28 195	0.36 331	0.29 262	0.34 197	0.46 160

Occ-G	2.25 166	0.74 158	13.22 149	0.90 114	0.89 247	1.52 48	0.78 214	1.82 40	2.87 299	1.65 175	0.89 41	2.18 300	0.89 129	1.04 15	1.69 290	0.28 91	0.27 185	0.26 101	0.19 43	0.25 48	12.70 526

gcap-zeroshot	2.25 166	0.74 158	19.48 298	0.97 173	1.18 340	3.50 231	0.83 245	3.21 192	2.66 263	1.86 212	1.23 97	3.24 407	0.88 125	1.92 188	0.94 112	0.34 219	0.43 319	0.28 156	0.22 116	0.29 99	0.83 323

GANet-ADL	2.25 166	0.80 198	20.17 370	1.28 321	0.69 174	3.83 300	0.75 194	3.63 244	1.83 133	1.68 181	2.04 340	2.09 297	1.10 189	1.63 132	1.43 227	0.42 321	0.33 237	0.26 101	0.23 131	0.43 310	0.41 122

ROB_FTStereo_v2	2.25 166	0.74 158	20.45 413	0.77 49	0.38 13	4.66 489	0.74 183	2.54 112	3.20 354	2.00 247	1.53 167	1.77 233	1.14 202	2.13 211	0.96 120	0.50 403	0.22 74	0.32 241	0.28 227	0.40 268	0.35 63

PSM-adaLoss	2.26 170	0.74 158	20.53 428	0.77 49	0.38 13	4.67 490	0.71 162	2.54 112	3.22 364	2.00 247	1.53 167	1.77 233	1.13 196	2.22 225	0.96 120	0.50 403	0.23 102	0.32 241	0.28 227	0.40 268	0.35 63

ROB_FTStereo	2.26 170	0.74 158	20.44 410	0.77 49	0.38 13	4.65 486	0.75 194	2.54 112	3.19 352	2.00 247	1.54 178	1.77 233	1.13 196	2.28 232	0.94 112	0.49 390	0.22 74	0.32 241	0.28 227	0.40 268	0.35 63

GES	2.26 170	0.79 196	19.68 316	1.12 242	0.59 114	4.30 426	1.01 342	3.90 299	1.59 86	1.78 202	1.78 257	1.28 169	1.75 350	1.80 170	1.61 269	0.42 321	0.29 205	0.33 275	0.31 299	0.45 332	0.50 194

dd	2.27 173	3.06 448	20.18 371	0.96 165	0.51 74	4.24 418	0.74 183	1.94 49	2.43 230	1.48 156	1.28 114	1.19 157	1.05 176	1.82 177	1.69 290	0.63 448	0.34 247	0.35 314	0.33 323	0.61 403	0.57 233

HUI-Stereo	2.27 173	0.74 158	20.56 435	0.77 49	0.38 13	4.67 490	0.78 214	2.54 112	3.23 367	2.00 247	1.53 167	1.77 233	1.13 196	2.21 224	0.93 104	0.49 390	0.23 102	0.32 241	0.28 227	0.40 268	0.35 63

iGMRVC	2.27 173	0.74 158	20.46 414	0.77 49	0.38 13	4.65 486	0.73 173	2.54 112	3.21 357	2.00 247	1.53 167	1.77 233	1.14 202	2.47 245	0.99 129	0.51 409	0.23 102	0.32 241	0.28 227	0.40 268	0.35 63

RAFT-IKP	2.27 173	0.74 158	20.55 431	0.77 49	0.38 13	4.64 485	0.73 173	2.54 112	3.21 357	2.00 247	1.53 167	1.77 233	1.13 196	2.25 231	1.00 133	0.51 409	0.22 74	0.32 241	0.28 227	0.40 268	0.35 63

Patchmatch Stereo++	2.28 177	0.74 158	20.54 429	0.77 49	0.38 13	4.67 490	0.75 194	2.55 119	3.21 357	2.00 247	1.53 167	1.77 233	1.14 202	2.46 242	0.98 127	0.51 409	0.23 102	0.32 241	0.28 227	0.40 268	0.35 63
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	2.28 177	0.74 158	20.54 429	0.77 49	0.38 13	4.67 490	0.75 194	2.55 119	3.21 357	2.00 247	1.53 167	1.77 233	1.14 202	2.46 242	0.98 127	0.51 409	0.23 102	0.32 241	0.28 227	0.40 268	0.35 63

CRE-IMP	2.28 177	0.68 116	19.67 315	0.85 81	0.39 28	4.54 464	0.80 233	2.63 132	4.84 510	1.96 236	1.51 164	1.86 256	0.96 145	1.52 118	1.43 227	0.47 375	0.21 57	0.31 221	0.26 183	0.41 288	0.35 63

test_sample1	2.29 180	0.72 143	5.74 102	1.51 409	0.86 233	2.35 96	0.64 127	4.07 344	3.45 421	2.01 256	1.51 164	1.70 218	1.71 344	9.53 419	1.73 302	0.31 157	0.97 438	0.31 221	0.31 299	0.33 174	6.12 491

MyStereo07	2.29 180	1.18 320	20.10 366	1.04 207	1.21 356	3.96 343	0.95 325	2.13 68	3.37 400	1.09 117	1.28 114	0.68 57	0.91 134	1.74 160	0.86 89	0.26 61	3.49 505	0.34 295	0.27 200	0.43 310	0.49 189

DisPM	2.29 180	0.61 76	20.25 385	1.79 466	0.52 80	4.58 475	0.77 207	2.50 106	2.22 191	2.49 408	1.82 272	1.45 193	1.01 157	2.73 270	1.04 142	0.48 384	0.20 33	0.32 241	0.31 299	0.32 150	0.45 150

RALAANet	2.29 180	2.73 442	21.08 489	1.29 326	0.94 269	1.45 43	0.68 145	3.25 200	2.61 255	2.02 258	1.80 265	1.28 169	1.04 167	2.12 209	1.79 315	0.30 133	0.22 74	0.27 123	0.27 200	0.41 288	0.35 63

ADStereo(finetuned)	2.30 184	0.97 270	17.29 230	0.86 87	0.43 36	4.17 395	0.59 98	4.31 442	3.29 380	2.35 374	1.86 296	1.18 153	3.35 468	1.69 141	1.59 262	0.34 219	0.25 147	0.23 24	0.19 43	0.31 130	0.72 298

FENet	2.30 184	0.61 76	20.21 378	1.43 389	0.68 166	4.04 356	0.60 102	4.01 324	2.26 200	2.03 263	1.13 80	2.42 329	1.42 260	1.72 151	1.43 227	0.36 259	0.24 130	0.33 275	0.27 200	0.29 99	0.51 200

DCVSM-stereo	2.31 186	0.72 143	20.28 388	1.15 254	0.93 263	2.53 118	0.75 194	2.70 138	1.69 114	2.56 415	1.53 167	3.27 410	1.71 344	2.23 226	1.38 217	0.36 259	0.53 372	0.41 374	0.33 323	0.46 342	0.64 273

CFNet_ucs	2.32 187	0.75 172	17.05 224	0.90 114	0.81 214	3.86 310	0.68 145	4.31 442	2.68 264	2.13 292	2.04 340	3.30 412	1.24 224	2.63 261	1.23 178	0.37 273	0.46 340	0.56 452	0.30 281	0.67 431	0.53 215

RAFT+CT+SA	2.32 187	1.30 345	19.71 318	1.01 193	1.41 399	4.04 356	0.92 312	3.96 314	1.64 104	1.64 172	1.69 227	1.63 209	1.18 215	3.06 285	1.19 169	0.28 91	0.22 74	0.32 241	0.34 333	0.34 197	0.47 172

NRIStereo	2.32 187	0.69 121	20.07 357	1.35 349	0.38 13	4.73 505	0.89 278	2.43 96	3.35 398	1.95 234	1.37 135	1.75 226	1.21 220	2.97 282	1.35 204	0.49 390	0.22 74	0.29 179	0.26 183	0.31 130	0.33 42

AIO-test1	2.33 190	1.54 372	20.24 383	0.97 173	1.61 438	3.42 210	0.94 320	4.22 402	1.71 120	0.97 101	1.35 127	0.98 127	0.74 79	4.52 317	1.40 221	0.27 72	0.24 130	0.28 156	0.35 346	0.34 197	0.46 160

MSKI-zero shot	2.33 190	0.69 121	20.22 380	1.14 251	0.77 200	4.05 360	0.68 145	3.95 312	1.51 65	1.93 222	2.35 405	1.91 266	0.71 67	3.01 283	0.79 67	0.28 91	1.47 457	0.27 123	0.21 84	0.28 81	0.44 144

Pruner-Stereo	2.33 190	0.70 129	20.66 452	2.05 489	0.48 55	4.73 505	0.78 214	2.55 119	2.70 267	2.47 403	1.57 189	1.48 196	1.03 160	1.71 145	1.55 252	0.48 384	0.21 57	0.34 295	0.30 281	0.31 130	0.42 131

hknet	2.34 193	0.78 192	13.86 156	0.94 145	1.07 309	4.18 398	1.14 378	4.49 486	3.00 316	2.96 464	1.82 272	3.47 425	1.30 234	4.11 312	1.77 310	0.35 235	0.25 147	0.31 221	0.28 227	0.38 249	0.41 122

UDGNet	2.34 193	1.71 391	20.28 388	1.42 383	0.62 132	4.39 437	0.67 135	1.82 40	2.28 204	1.40 142	1.21 94	0.99 129	1.00 154	2.23 226	1.23 178	1.14 496	0.35 256	1.30 516	0.98 500	1.11 492	0.62 265

qqq1	2.35 195	0.73 149	8.34 117	1.41 374	0.61 122	2.04 73	0.72 166	4.30 431	4.43 482	2.41 393	2.40 413	1.94 270	1.52 289	10.99 471	1.36 211	0.35 235	0.84 425	0.30 201	0.25 166	0.31 130	1.75 406

fff1	2.35 195	0.73 149	8.34 117	1.41 374	0.61 122	2.04 73	0.72 166	4.30 431	4.43 482	2.41 393	2.40 413	1.94 270	1.52 289	10.99 471	1.36 211	0.35 235	0.84 425	0.30 201	0.25 166	0.31 130	1.75 406

StereoVision	2.36 197	1.15 315	20.38 404	1.07 221	1.79 472	2.58 122	0.61 106	3.14 185	2.34 215	1.33 136	3.46 487	1.85 255	0.88 125	2.12 209	2.01 353	0.46 367	0.36 265	0.37 342	0.36 357	0.50 368	0.41 122

LL-Strereo2	2.36 197	1.81 402	19.35 291	1.04 207	1.03 294	3.73 281	1.35 411	2.70 138	2.04 164	1.76 199	1.44 151	1.82 250	0.73 72	1.48 109	1.53 246	0.33 197	0.30 215	0.55 449	0.35 346	0.30 119	3.51 464

SepStereo	2.36 197	0.76 182	7.72 112	1.16 261	1.64 448	2.96 148	2.10 478	4.14 376	3.31 387	4.16 509	2.51 431	2.56 347	1.81 362	8.34 397	1.83 321	0.44 346	0.23 102	0.39 362	0.25 166	0.42 300	0.45 150

RAFT	2.36 197	1.62 382	18.03 248	1.75 461	0.54 86	1.91 64	0.91 304	3.24 197	3.65 437	1.64 172	1.73 241	3.45 424	1.58 302	1.82 177	1.74 305	0.42 321	1.06 443	0.40 367	0.32 315	0.44 324	1.03 357

DCANet	2.37 201	0.98 273	20.47 417	0.86 87	0.43 36	4.18 398	0.59 98	4.31 442	3.29 380	2.35 374	1.86 296	1.18 153	1.63 323	1.69 141	1.59 262	0.34 219	0.25 147	0.24 49	0.19 43	0.31 130	0.73 303

gwcnet-sp	2.38 202	1.51 368	17.58 238	1.11 232	0.92 259	3.59 249	1.03 349	3.79 275	2.43 230	2.60 420	1.63 208	1.80 245	1.61 311	3.87 304	1.99 347	0.33 197	0.32 227	0.30 201	0.29 262	0.40 268	0.47 172

scenet	2.38 202	1.51 368	17.58 238	1.11 232	0.92 259	3.59 249	1.03 349	3.79 275	2.43 230	2.60 420	1.63 208	1.80 245	1.61 311	3.87 304	1.99 347	0.33 197	0.32 227	0.30 201	0.29 262	0.40 268	0.47 172

ssnet	2.38 202	1.51 368	17.58 238	1.11 232	0.92 259	3.59 249	1.03 349	3.79 275	2.43 230	2.60 420	1.63 208	1.80 245	1.61 311	3.87 304	1.99 347	0.33 197	0.32 227	0.30 201	0.29 262	0.40 268	0.47 172

DSFCA	2.38 202	1.03 288	11.06 132	1.15 254	1.18 340	3.97 345	1.75 454	3.63 244	2.44 236	3.14 476	1.68 223	2.90 380	2.48 423	5.38 329	3.17 430	0.49 390	0.45 334	0.37 342	0.37 367	0.54 380	0.46 160

SMFormer	2.40 206	0.73 149	8.34 117	1.41 374	0.61 122	2.04 73	0.72 166	4.30 431	4.43 482	2.41 393	2.40 413	1.94 270	1.52 289	10.99 471	3.10 427	0.35 235	0.84 425	0.36 331	0.33 323	0.40 268	0.77 311

fff	2.40 206	0.96 265	20.47 417	0.84 76	0.38 13	4.15 387	0.57 85	4.30 431	2.85 291	2.31 356	1.82 272	1.19 157	2.98 447	1.68 136	1.57 257	0.35 235	0.24 130	0.23 24	0.19 43	0.25 48	0.57 233

csc	2.40 206	0.96 265	20.47 417	0.84 76	0.38 13	4.15 387	0.57 85	4.30 431	2.85 291	2.31 356	1.82 272	1.19 157	2.98 447	1.68 136	1.57 257	0.35 235	0.24 130	0.23 24	0.19 43	0.25 48	0.57 233

cscssc	2.40 206	0.96 265	20.47 417	0.84 76	0.38 13	4.15 387	0.57 85	4.30 431	2.85 291	2.31 356	1.82 272	1.19 157	2.98 447	1.68 136	1.57 257	0.35 235	0.24 130	0.23 24	0.19 43	0.25 48	0.57 233

ACVNet	2.40 206	0.97 270	20.20 374	0.94 145	0.86 233	4.22 412	0.79 224	2.97 173	2.85 291	1.93 222	1.91 315	3.07 394	1.46 272	1.52 118	2.37 389	0.33 197	0.27 185	0.30 201	0.27 200	0.42 300	0.35 63

DISCO	2.40 206	0.99 282	11.99 138	1.81 467	1.12 325	3.47 220	1.24 397	3.34 210	2.57 250	2.73 438	1.96 326	4.52 490	1.90 378	4.18 314	3.62 439	0.37 273	0.27 185	0.31 221	0.30 281	0.70 439	0.62 265

RAFT_CTSACE	2.41 212	1.83 405	20.33 399	1.77 465	1.39 393	3.50 231	1.03 349	3.25 200	1.64 104	1.80 207	2.04 340	2.82 373	1.78 356	2.11 208	1.10 153	0.27 72	0.24 130	0.28 156	0.30 281	0.31 130	0.33 42

TestStereo	2.41 212	1.95 414	19.15 278	0.77 49	0.61 122	1.83 59	0.58 96	2.33 87	1.53 68	1.44 153	1.37 135	1.26 167	0.90 132	11.59 501	0.94 112	0.36 259	0.19 20	0.33 275	0.24 151	0.45 332	0.32 31

DeepStereo_RVC	2.42 214	0.70 129	18.41 255	0.79 63	0.43 36	4.50 457	0.70 157	2.51 107	3.51 428	2.02 258	1.79 260	1.54 200	6.35 511	1.93 191	1.22 175	0.47 375	0.22 74	0.29 179	0.29 262	0.35 212	0.40 115

model_zeroshot	2.43 215	0.72 143	19.99 350	1.24 298	1.23 359	3.70 277	0.63 122	3.76 270	1.61 97	2.79 446	1.41 146	2.24 304	0.82 112	2.87 278	1.22 175	0.33 197	0.52 370	0.30 201	0.25 166	0.28 81	2.59 438

MIPNet	2.43 215	1.13 310	20.00 351	0.93 136	0.58 113	4.74 507	0.62 117	4.33 453	2.95 309	1.94 228	1.49 160	1.52 199	1.96 381	2.77 271	1.60 266	0.35 235	0.20 33	0.27 123	0.23 131	0.32 150	0.59 252

tta	2.44 217	0.73 149	8.34 117	1.41 374	0.61 122	2.04 73	0.72 166	4.30 431	4.43 482	2.41 393	2.40 413	1.94 270	1.52 289	10.99 471	3.10 427	0.35 235	0.84 425	0.36 331	0.33 323	0.31 130	1.75 406

iinet-f	2.44 217	1.82 404	14.97 180	1.21 286	1.11 322	3.78 291	1.10 370	4.19 394	2.90 304	2.10 285	1.76 246	2.99 386	2.97 445	2.84 276	2.79 410	0.38 289	0.38 285	0.28 156	0.28 227	0.50 368	0.47 172

test_5	2.45 219	1.43 360	19.72 320	1.20 280	1.39 393	3.88 316	1.25 398	4.03 332	1.98 157	1.74 196	1.82 272	1.86 256	1.78 356	3.57 296	1.35 204	0.33 197	0.21 57	0.35 314	0.33 323	0.34 197	0.43 138

acv_ft	2.45 219	0.97 270	19.57 303	1.15 254	2.01 484	2.97 151	0.96 331	3.88 295	2.85 291	2.34 372	1.91 315	3.07 394	1.65 332	1.52 118	2.26 378	0.33 197	0.27 185	0.30 201	0.27 200	0.42 300	0.35 63

riskmin	2.46 221	0.61 76	12.91 146	1.22 290	1.65 452	3.56 244	0.61 106	4.30 431	1.50 62	1.86 212	1.16 85	4.30 481	2.02 386	1.53 121	1.32 202	0.29 105	0.95 434	0.34 295	0.23 131	0.43 310	8.34 508

PFNet+	2.46 221	0.64 89	21.10 496	0.98 179	0.48 55	4.63 483	0.83 245	2.47 103	3.48 425	2.14 294	1.67 221	1.34 174	1.03 160	4.66 319	1.35 204	0.49 390	0.33 237	0.38 357	0.39 384	0.33 174	0.49 189

testlalala2	2.47 223	0.75 172	20.46 414	2.58 511	2.91 510	3.80 295	0.76 203	4.20 396	3.87 452	1.45 155	1.57 189	2.43 331	0.80 106	1.23 46	0.71 42	0.28 91	0.33 237	0.24 49	0.21 84	0.35 212	0.38 98

CoDeX	2.47 223	0.91 237	13.65 152	1.03 201	1.17 338	3.28 188	1.30 403	4.17 386	2.99 314	1.78 202	1.85 290	2.04 290	1.46 272	9.99 437	1.66 284	0.38 289	0.28 195	0.32 241	0.28 227	0.34 197	0.57 233

iRaft-Stereo_5w	2.47 223	1.37 354	13.85 154	0.87 94	0.99 280	3.22 175	0.84 255	3.72 264	2.12 177	1.57 164	2.49 427	2.20 302	2.22 406	9.12 409	2.03 357	0.48 384	0.27 185	0.35 314	0.29 262	0.48 362	0.94 345

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 226	1.68 387	20.50 425	1.11 232	1.32 379	4.13 379	0.42 37	3.23 196	3.30 384	2.05 270	2.40 413	1.61 205	1.11 192	1.49 111	1.63 274	0.22 18	0.22 74	0.26 101	0.24 151	0.31 130	2.47 437

HITNet	2.49 226	2.91 445	19.23 286	1.54 417	0.57 109	3.47 220	0.79 224	4.16 382	2.93 307	2.18 310	1.65 216	1.68 214	1.45 267	2.17 217	2.99 422	0.28 91	0.20 33	0.41 374	0.27 200	0.45 332	0.52 208
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
GwcNet-ADL	2.51 228	0.75 172	21.41 519	0.98 179	0.73 180	4.58 475	0.95 325	4.46 484	2.61 255	2.06 271	1.80 265	2.54 342	1.24 224	1.98 197	1.73 302	0.41 310	0.46 340	0.24 49	0.27 200	0.41 288	0.55 225

HHNet	2.51 228	0.76 182	20.83 468	0.67 17	0.67 158	4.07 365	0.90 293	3.85 290	1.59 86	2.14 294	4.91 506	0.98 127	3.32 465	1.73 156	1.80 316	0.41 310	0.20 33	0.31 221	0.28 227	0.38 249	0.44 144

MM-Stereo_test1	2.52 230	0.64 89	20.07 357	1.83 468	0.52 80	1.86 60	0.77 207	3.11 182	3.40 409	1.77 201	1.12 79	0.87 104	0.97 147	1.54 123	1.51 242	0.27 72	2.44 489	0.27 123	0.24 151	0.37 236	6.91 497

EGLCR-Stereo	2.52 230	0.56 44	9.39 124	1.16 261	0.81 214	5.24 519	0.61 106	4.20 396	1.56 77	1.09 117	0.71 17	1.09 139	0.66 57	1.92 188	0.82 78	0.29 105	0.30 215	0.29 179	0.24 151	0.37 236	19.09 559

DAS	2.52 230	0.76 182	7.72 112	1.16 261	1.64 448	2.96 148	2.10 478	4.14 376	3.31 387	4.16 509	2.51 431	2.56 347	1.81 362	11.54 499	1.83 321	0.44 346	0.23 102	0.39 362	0.25 166	0.42 300	0.45 150

GMM-Stereo	2.52 230	0.56 44	20.57 439	0.92 129	0.83 220	4.18 398	1.88 462	2.51 107	2.40 224	2.48 405	2.30 401	1.69 215	1.84 370	2.93 281	1.25 189	0.32 174	0.19 20	0.33 275	0.49 434	0.37 236	2.40 433

MLCV	2.52 230	1.77 396	18.20 252	1.17 268	0.63 135	3.60 253	0.53 74	3.88 295	2.35 218	2.82 451	2.24 386	1.99 282	1.42 260	4.59 318	3.09 426	0.39 297	0.22 74	0.33 275	0.22 116	0.35 212	0.52 208

ToySt	2.53 235	0.89 228	19.20 283	1.12 242	0.95 271	3.47 220	1.13 375	3.72 264	2.25 197	1.36 139	1.71 233	2.22 303	1.59 305	2.14 214	1.81 320	0.28 91	0.64 399	0.30 201	0.33 323	0.43 310	5.14 484

LMCR-Stereo	2.53 235	2.30 432	18.81 265	1.64 441	0.86 233	3.88 316	1.14 378	4.33 453	1.63 102	2.27 343	2.35 405	1.13 145	2.41 418	2.63 261	2.26 378	1.06 492	0.24 130	0.29 179	0.25 166	0.62 408	0.42 131

UNet	2.53 235	0.91 237	20.07 357	1.19 278	1.44 405	3.45 217	0.75 194	3.80 280	1.98 157	2.09 283	1.57 189	2.74 364	2.37 415	3.51 294	2.52 401	0.35 235	0.30 215	0.41 374	0.28 227	0.40 268	0.50 194

UCFNet_RVC	2.53 235	1.29 342	20.56 435	1.42 383	1.40 398	4.01 350	1.04 354	2.79 147	1.67 110	2.27 343	1.88 304	2.94 383	1.50 283	3.48 292	1.68 287	0.37 273	0.29 205	0.52 434	0.41 403	0.55 383	0.51 200

MyStereo04	2.54 239	1.18 320	18.82 267	1.04 207	1.21 356	3.96 343	0.95 325	4.02 329	3.01 321	2.06 271	1.27 112	2.33 314	1.66 333	2.06 201	2.01 353	0.26 61	3.49 505	0.34 295	0.27 200	0.43 310	0.49 189

MC-Stereo	2.54 239	0.58 53	6.38 107	1.30 330	1.37 390	4.56 474	0.60 102	2.08 62	1.57 80	1.97 239	1.68 223	0.89 110	1.12 195	1.46 104	0.88 94	0.27 72	8.44 529	0.27 123	0.22 116	0.26 63	14.87 536

Sa-1000	2.54 239	1.47 364	20.36 402	1.16 261	0.55 93	4.07 365	1.39 417	4.49 486	3.01 321	2.06 271	2.79 459	1.84 253	1.43 264	2.68 265	1.53 246	0.31 157	0.26 172	0.36 331	0.33 323	0.37 236	0.46 160

LCNet	2.54 239	0.60 70	20.89 474	1.01 193	0.57 109	3.60 253	1.21 393	3.20 191	1.70 117	2.17 307	1.76 246	1.43 190	4.12 486	3.61 297	0.94 112	0.32 174	0.20 33	0.28 156	0.76 483	0.50 368	1.83 415

AFF-stereo	2.54 239	3.44 456	20.84 471	1.30 330	0.48 55	3.94 335	0.48 53	3.30 205	3.40 409	1.94 228	2.21 384	2.10 298	1.51 285	2.36 238	1.62 271	0.23 22	0.21 57	0.25 71	0.25 166	0.33 174	0.53 215

YMNet	2.55 244	1.78 397	14.80 176	1.41 374	1.67 458	3.95 337	0.96 331	3.86 291	3.02 325	2.68 431	2.57 439	3.35 418	1.53 293	3.40 290	2.57 403	0.49 390	0.54 374	0.52 434	0.49 434	0.76 454	0.69 288

YMNet_1	2.55 244	1.78 397	14.80 176	1.41 374	1.67 458	3.95 337	0.96 331	3.86 291	3.02 325	2.68 431	2.57 439	3.35 418	1.53 293	3.40 290	2.57 403	0.49 390	0.54 374	0.52 434	0.49 434	0.76 454	0.69 288

MyStereo05	2.55 244	1.07 293	19.87 335	1.06 215	1.08 312	4.26 420	0.86 264	4.10 359	3.01 321	2.19 317	1.26 106	2.30 311	1.64 326	2.13 211	1.99 347	0.25 43	2.43 487	0.34 295	0.27 200	0.46 342	0.48 183

SA	2.55 244	1.54 372	20.70 457	1.12 242	0.48 55	4.26 420	1.33 407	4.45 482	3.28 375	1.68 181	1.96 326	1.69 215	2.25 408	2.60 259	1.57 257	0.30 133	0.29 205	0.37 342	0.38 376	0.36 230	0.47 172

KYRaft	2.55 244	0.57 51	20.60 444	0.98 179	0.51 74	4.38 433	1.76 455	2.51 107	1.59 86	2.48 405	2.98 468	1.99 282	3.36 469	2.17 217	0.96 120	0.34 219	0.22 74	0.33 275	0.46 426	0.38 249	2.44 435

RAFT-345	2.55 244	0.60 70	19.89 337	1.22 290	0.49 64	4.43 445	0.77 207	1.68 23	3.54 430	2.09 283	3.10 475	1.95 274	1.30 234	6.65 363	1.47 238	0.41 310	0.23 102	0.32 241	0.26 183	0.29 99	0.28 14

DLCB_ROB	2.55 244	1.32 348	10.26 128	1.31 334	1.04 300	2.94 146	1.29 402	3.81 284	2.73 270	2.93 459	2.17 370	3.37 420	1.53 293	10.40 453	3.26 432	0.42 321	0.35 256	0.41 374	0.37 367	0.43 310	0.68 285

TestStereo1	2.56 251	1.41 358	20.56 435	1.63 437	0.74 185	4.13 379	1.34 408	3.93 308	3.38 403	1.61 168	2.56 436	1.43 190	2.13 398	2.55 256	1.70 293	0.32 174	0.22 74	0.34 295	0.26 183	0.40 268	0.53 215

CRFU-Net	2.56 251	0.89 228	10.77 131	2.53 508	1.09 315	3.91 324	1.40 418	3.87 294	1.92 148	2.25 334	1.80 265	3.32 415	7.85 526	5.53 334	1.54 249	0.58 435	0.36 265	0.31 221	0.28 227	0.39 263	0.56 228

SA-5K	2.56 251	1.41 358	20.56 435	1.63 437	0.74 185	4.13 379	1.34 408	3.93 308	3.38 403	1.61 168	2.56 436	1.43 190	2.13 398	2.55 256	1.70 293	0.32 174	0.22 74	0.34 295	0.26 183	0.40 268	0.53 215

IPLG	2.56 251	1.11 304	19.89 337	0.95 156	0.79 206	4.60 479	0.56 81	4.31 442	2.10 170	1.94 228	2.00 335	1.34 174	1.37 244	6.59 362	1.59 262	0.32 174	0.21 57	0.27 123	0.23 131	0.32 150	0.63 268

Prome-Stereo	2.57 255	0.60 70	20.29 393	1.01 193	0.62 132	4.40 440	1.80 458	3.22 195	1.74 123	2.18 310	3.43 486	1.71 221	3.45 474	2.24 228	1.19 169	0.32 174	0.20 33	0.27 123	0.25 166	0.37 236	2.15 425

GCAP-Stereo	2.59 256	1.07 293	20.48 423	0.91 120	4.13 534	3.67 268	0.51 64	2.27 78	1.76 125	1.18 123	1.15 84	1.18 153	0.84 114	1.36 82	1.54 249	0.27 72	8.46 530	0.27 123	0.19 43	0.29 99	0.30 22

NINENet	2.59 256	0.89 228	16.09 199	1.16 261	1.07 309	4.50 457	0.75 194	4.43 478	2.61 255	2.18 310	1.91 315	3.61 442	1.03 160	7.92 392	1.18 165	0.49 390	0.34 247	0.41 374	0.30 281	0.42 300	0.44 144

111	2.59 256	3.10 449	20.47 417	0.84 76	0.38 13	4.26 420	0.91 304	4.45 482	2.96 310	2.48 405	2.07 352	2.31 312	1.64 326	1.49 111	1.90 335	0.35 235	0.22 74	0.25 71	0.21 84	0.32 150	1.14 366

PSMNet-RUCA	2.60 259	1.83 405	20.55 431	1.51 409	1.39 393	3.07 159	1.36 414	3.56 233	2.43 230	1.41 145	2.07 352	1.42 187	1.09 183	2.07 202	1.60 266	1.20 499	0.69 413	1.26 515	0.96 496	1.65 515	0.97 347

ff7	2.60 259	0.81 201	16.25 204	0.89 102	0.56 99	4.55 470	0.83 245	1.68 23	3.44 415	0.88 80	1.10 74	0.70 61	0.78 94	1.93 191	0.93 104	0.29 105	0.37 272	0.29 179	0.21 84	0.33 174	15.08 539

ffff	2.60 259	0.81 201	16.25 204	0.89 102	0.56 99	4.55 470	0.83 245	1.68 23	3.44 415	0.88 80	1.10 74	0.70 61	0.78 94	1.93 191	0.93 104	0.29 105	0.37 272	0.29 179	0.21 84	0.33 174	15.08 539

11t	2.60 259	0.81 201	16.25 204	0.89 102	0.56 99	4.55 470	0.83 245	1.68 23	3.44 415	0.88 80	1.10 74	0.70 61	0.78 94	1.93 191	0.93 104	0.29 105	0.37 272	0.29 179	0.21 84	0.33 174	15.08 539

ccc-4	2.60 259	0.81 201	16.25 204	0.89 102	0.56 99	4.55 470	0.83 245	1.68 23	3.44 415	0.88 80	1.10 74	0.70 61	0.78 94	1.93 191	0.93 104	0.29 105	0.37 272	0.29 179	0.21 84	0.33 174	15.08 539

IPLGR	2.61 264	0.73 149	20.72 461	0.87 94	0.54 86	4.58 475	0.52 71	4.32 450	2.79 280	1.91 218	1.54 178	1.72 222	1.71 344	6.94 376	1.43 227	0.31 157	0.21 57	0.27 123	0.24 151	0.34 197	0.48 183

RAFT_R40	2.61 264	0.64 89	19.86 333	1.69 449	0.46 45	4.74 507	0.95 325	2.28 80	2.52 244	2.02 258	2.32 403	2.69 360	2.52 428	6.70 366	1.05 145	0.42 321	0.19 20	0.30 201	0.27 200	0.33 174	0.29 18

DeepPruner_ROB	2.61 264	1.97 415	19.32 290	1.03 201	1.20 351	4.38 433	0.90 293	3.44 222	1.77 126	2.61 424	1.54 178	2.77 370	1.27 226	5.05 322	2.08 363	0.52 419	0.40 299	0.37 342	0.35 346	0.52 376	0.62 265

fast-acv-ft	2.62 267	1.62 382	20.48 423	1.45 392	1.39 393	3.16 168	1.16 383	3.41 217	2.45 238	1.97 239	2.15 365	2.68 358	2.15 400	2.92 280	2.47 396	0.43 338	0.40 299	0.45 398	0.40 393	0.62 408	0.64 273

PSM-softLoss	2.62 267	0.65 97	21.11 498	2.46 505	0.49 64	4.68 498	0.68 145	2.61 130	4.23 469	2.14 294	1.47 156	1.42 187	0.99 151	6.04 347	1.24 183	0.47 375	0.23 102	0.37 342	0.39 384	0.33 174	0.34 53

KMStereo	2.62 267	0.65 97	21.11 498	2.46 505	0.49 64	4.68 498	0.68 145	2.61 130	4.23 469	2.14 294	1.47 156	1.42 187	0.99 151	6.04 347	1.24 183	0.47 375	0.23 102	0.37 342	0.39 384	0.33 174	0.34 53

STTStereo	2.62 267	1.28 340	19.16 279	1.52 414	1.55 423	3.84 302	0.89 278	3.75 269	2.59 254	2.23 331	1.59 197	2.48 338	1.58 302	5.11 323	1.72 299	0.38 289	0.41 306	0.47 406	0.54 453	0.53 377	0.75 309

SST-Stereo	2.63 271	0.63 84	19.76 324	1.69 449	0.46 45	4.71 504	0.74 183	2.27 78	3.07 339	2.07 277	2.15 365	2.42 329	3.17 460	6.66 364	0.95 118	0.45 355	0.19 20	0.30 201	0.27 200	0.35 212	0.31 28

GMOStereo	2.64 272	0.92 244	19.83 329	0.81 68	0.68 166	3.22 175	0.89 278	2.94 164	1.48 54	2.36 380	1.54 178	1.75 226	1.04 167	1.33 71	1.15 159	0.26 61	11.32 547	0.35 314	0.28 227	0.35 212	0.33 42

error version	2.64 272	0.92 244	19.83 329	0.81 68	0.68 166	3.22 175	0.89 278	2.94 164	1.48 54	2.36 380	1.54 178	1.75 226	1.04 167	1.33 71	1.15 159	0.26 61	11.32 547	0.35 314	0.28 227	0.35 212	0.33 42

test-v	2.64 272	0.92 244	19.83 329	0.81 68	0.68 166	3.22 175	0.89 278	2.94 164	1.48 54	2.36 380	1.54 178	1.75 226	1.04 167	1.33 71	1.15 159	0.26 61	11.32 547	0.35 314	0.28 227	0.35 212	0.33 42

test-2	2.64 272	0.92 244	19.83 329	0.81 68	0.68 166	3.22 175	0.89 278	2.94 164	1.48 54	2.36 380	1.54 178	1.75 226	1.04 167	1.33 71	1.15 159	0.26 61	11.32 547	0.35 314	0.28 227	0.35 212	0.33 42

test_sample3	2.65 276	0.75 172	15.69 192	1.42 383	0.85 229	3.14 167	0.73 173	4.28 427	3.21 357	2.28 345	1.79 260	1.78 242	1.46 272	11.11 481	1.84 323	0.36 259	0.46 340	0.34 295	0.36 357	0.40 268	0.76 310

dad	2.65 276	3.40 454	19.45 297	1.05 211	0.65 144	4.21 410	0.84 255	2.10 64	2.77 277	2.32 367	1.72 235	1.72 222	1.27 226	3.86 303	2.04 359	1.06 492	0.40 299	2.04 523	0.49 434	0.78 456	0.83 323

AASNet	2.65 276	3.20 450	20.19 372	1.38 362	1.49 411	3.84 302	1.06 358	3.92 304	3.28 375	2.07 277	2.28 395	1.95 274	1.28 229	2.19 220	2.17 371	0.42 321	0.33 237	0.45 398	0.30 281	0.59 398	0.52 208

ASMatch	2.65 276	0.68 116	20.65 451	1.60 430	0.71 177	4.40 440	0.77 207	2.02 59	1.65 106	1.71 189	3.89 494	1.93 268	3.75 480	5.45 331	1.67 285	0.33 197	0.24 130	0.34 295	0.28 227	0.34 197	0.57 233

BEATNet_4x	2.65 276	4.43 469	18.10 249	1.41 374	0.59 114	3.44 214	1.02 346	4.08 353	2.97 311	2.28 345	1.75 245	2.18 300	1.61 311	2.80 274	3.54 437	0.39 297	0.25 147	0.47 406	0.31 299	0.61 403	0.86 333

IGEV_Zeroshot_test	2.66 281	0.75 172	21.55 523	1.50 407	0.89 247	2.21 83	0.90 293	3.52 228	1.83 133	2.17 307	1.57 189	4.09 466	1.60 306	1.73 156	1.21 173	0.32 174	0.33 237	0.28 156	0.30 281	0.44 324	6.09 490

GEStereo_RVC	2.66 281	1.20 330	20.38 404	1.29 326	1.05 303	4.02 352	1.42 421	4.17 386	2.24 194	2.10 285	1.86 296	2.33 314	1.84 370	4.93 321	1.78 311	0.51 409	0.38 285	0.32 241	0.29 262	0.44 324	0.56 228

XX-Stereo	2.66 281	0.70 129	21.17 505	2.33 498	1.24 362	4.31 429	0.45 47	4.48 485	1.60 91	2.39 388	1.89 306	4.60 494	0.60 38	4.17 313	1.11 154	0.34 219	0.26 172	0.29 179	0.29 262	0.53 377	0.43 138

delet	2.66 281	1.11 304	18.42 256	1.05 211	1.65 452	3.47 220	2.00 471	3.81 284	2.82 287	2.15 301	2.11 358	2.62 353	1.88 377	5.38 329	2.21 375	0.34 219	0.38 285	0.40 367	0.32 315	0.45 332	0.54 221

OCTAStereo	2.67 285	0.67 107	21.08 489	2.43 501	0.47 50	4.67 490	0.67 135	3.68 251	4.31 479	2.11 287	1.62 203	1.36 178	1.09 183	6.02 346	1.25 189	0.45 355	0.20 33	0.36 331	0.34 333	0.32 150	0.37 88

RE-Stereo	2.67 285	0.67 107	21.08 489	2.43 501	0.47 50	4.67 490	0.67 135	3.68 251	4.30 476	2.11 287	1.62 203	1.36 178	1.09 183	6.01 343	1.26 194	0.45 355	0.20 33	0.36 331	0.34 333	0.32 150	0.37 88

TVStereo	2.67 285	0.67 107	21.08 489	2.43 501	0.47 50	4.67 490	0.67 135	3.68 251	4.30 476	2.11 287	1.62 203	1.36 178	1.09 183	6.01 343	1.26 194	0.45 355	0.20 33	0.36 331	0.34 333	0.32 150	0.37 88

test_sample5	2.68 288	0.76 182	14.56 171	1.40 370	0.83 220	3.11 163	0.74 183	4.33 453	4.48 488	2.29 350	2.04 340	1.67 211	1.45 267	11.18 484	1.88 331	0.37 273	0.47 350	0.37 342	0.39 384	0.43 310	0.78 314

test_sample4	2.68 288	0.76 182	15.85 195	1.45 392	0.83 220	3.10 160	0.72 166	4.31 442	3.37 400	2.39 388	1.90 314	1.72 222	1.47 277	11.13 483	1.86 327	0.36 259	0.47 350	0.35 314	0.37 367	0.42 300	0.85 329

DualNet	2.68 288	0.76 182	14.56 171	1.40 370	0.83 220	3.11 163	0.74 183	4.33 453	4.48 488	2.35 374	2.13 362	1.67 211	1.45 267	11.18 484	1.88 331	0.37 273	0.47 350	0.37 342	0.39 384	0.43 310	0.78 314

NF-Stereo	2.68 288	0.67 107	21.09 494	2.43 501	0.47 50	4.67 490	0.67 135	3.68 251	4.30 476	2.11 287	1.62 203	1.36 178	1.09 183	6.07 349	1.24 183	0.45 355	0.20 33	0.36 331	0.34 333	0.32 150	0.37 88

testlalala_base	2.69 292	0.77 190	21.10 496	1.22 290	1.46 407	2.72 126	0.83 245	4.11 362	1.49 59	1.28 135	1.45 154	1.21 163	0.85 117	1.28 57	1.19 169	3.94 542	2.36 482	0.27 123	0.19 43	4.48 544	1.58 397

mmm	2.70 293	0.80 198	8.26 116	1.50 407	1.18 340	2.44 105	0.85 260	4.08 353	4.59 492	2.31 356	1.95 325	1.51 198	1.55 299	2.33 236	1.72 299	0.31 157	7.71 526	0.45 398	0.42 409	0.40 268	9.56 515

iResNet	2.70 293	1.35 352	20.93 477	2.01 485	0.73 180	3.76 286	0.83 245	4.28 427	2.93 307	2.38 386	2.03 338	1.35 176	1.54 296	3.28 288	4.42 450	0.42 321	0.25 147	0.29 179	0.23 131	0.45 332	0.64 273

test_sample6	2.71 295	0.76 182	14.30 164	1.43 389	0.83 220	3.17 169	0.79 224	4.40 471	4.65 499	2.35 374	2.13 362	1.69 215	1.45 267	11.48 497	1.99 347	0.39 297	0.46 340	0.38 357	0.40 393	0.43 310	0.77 311

MIM_Stereo	2.71 295	1.26 333	20.92 476	1.34 348	5.57 542	3.10 160	0.59 98	3.25 200	2.51 242	1.64 172	1.61 199	1.82 250	1.29 232	2.07 202	1.35 204	0.25 43	0.31 221	0.28 156	0.26 183	0.29 99	4.43 477

anonymousdsp2	2.72 297	0.68 116	11.15 134	1.20 280	0.64 139	3.66 267	0.71 162	3.71 262	2.14 181	1.62 170	1.61 199	1.95 274	1.00 154	2.24 228	0.81 73	0.32 174	0.50 364	0.28 156	0.20 70	0.34 197	19.58 560

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 297	2.55 439	14.91 178	1.37 358	1.36 387	3.50 231	1.63 444	4.11 362	3.38 403	2.55 414	2.04 340	2.35 318	2.50 426	5.14 324	4.64 454	0.53 421	0.22 74	0.35 314	0.21 84	0.41 288	0.60 257

RAFT-RH_RVC	2.72 297	0.64 89	20.10 366	1.48 400	0.49 64	4.46 448	0.56 81	1.73 33	2.86 297	3.06 469	5.50 509	2.02 287	1.28 229	6.70 366	1.56 254	0.46 367	0.22 74	0.37 342	0.34 333	0.29 99	0.33 42

DMCA-RVC	2.72 297	3.31 452	20.08 363	1.27 319	1.13 328	2.49 110	0.85 260	3.43 220	1.85 136	3.04 468	1.58 195	1.99 282	1.51 285	6.42 358	2.86 415	0.39 297	0.31 221	0.44 391	0.37 367	0.47 355	0.65 277

iResNet_ROB	2.72 297	10.38 504	14.41 167	1.46 394	0.99 280	3.74 283	0.66 133	4.01 324	2.84 290	2.04 266	2.05 347	1.98 281	1.38 245	4.73 320	1.91 338	0.35 235	0.20 33	0.28 156	0.19 43	0.33 174	0.41 122

pcwnet_v2	2.73 302	0.70 129	22.43 544	1.11 232	1.02 290	3.58 248	0.80 233	4.31 442	3.42 413	2.39 388	2.28 395	2.99 386	1.68 336	3.31 289	1.54 249	0.44 346	0.51 367	0.41 374	0.34 333	0.62 408	0.74 307

GCAP-BAT	2.74 303	0.79 196	19.74 323	1.06 215	0.85 229	4.25 419	0.91 304	2.80 148	1.83 133	2.14 294	2.08 355	2.55 343	0.80 106	1.87 185	1.41 223	0.35 235	7.97 527	0.24 49	0.22 116	0.27 70	2.72 442

MyStereo06	2.74 303	1.07 293	21.19 508	1.06 215	1.08 312	4.26 420	0.86 264	3.72 264	1.80 130	2.25 334	1.77 253	4.28 479	4.12 486	1.85 182	1.38 217	0.25 43	2.43 487	0.34 295	0.27 200	0.46 342	0.48 183

IRAFT_RVC	2.74 303	0.71 136	19.80 325	2.52 507	0.67 158	4.60 479	1.57 439	3.05 178	2.99 314	2.23 331	1.72 235	2.08 296	2.59 430	6.69 365	1.61 269	0.37 273	0.21 57	0.33 275	0.29 262	0.33 174	0.35 63

HGLStereo	2.74 303	1.03 288	20.80 466	1.24 298	1.55 423	3.62 259	0.94 320	3.83 287	2.09 168	2.18 310	2.20 380	3.11 398	2.12 395	5.65 335	2.07 362	0.50 403	0.34 247	0.32 241	0.30 281	0.42 300	0.50 194

G2L-ROB	2.75 307	1.93 412	19.94 343	1.25 313	1.05 303	3.84 302	0.93 317	3.45 224	2.56 247	2.29 350	1.47 156	2.64 355	1.20 219	8.34 397	2.28 380	0.29 105	0.20 33	0.24 49	0.23 131	0.29 99	0.52 208

ACRE	2.75 307	7.69 489	19.93 340	0.93 136	1.30 370	3.94 335	0.90 293	4.23 408	3.66 438	2.33 370	2.61 443	1.17 150	1.04 167	1.80 170	1.35 204	0.46 367	0.25 147	0.27 123	0.23 131	0.32 150	0.60 257

PFNet	2.75 307	0.69 121	19.96 346	2.25 494	0.80 210	4.63 483	0.90 293	2.60 129	3.85 450	2.39 388	2.71 454	1.82 250	1.41 257	7.53 386	1.41 223	0.36 259	0.21 57	0.36 331	0.27 200	0.32 150	0.46 160

rafts_anoy	2.76 310	1.68 387	20.42 408	1.42 383	3.90 529	3.03 157	0.61 106	3.24 197	1.66 108	1.42 148	1.26 106	1.19 157	1.11 192	2.13 211	1.64 280	0.33 197	8.77 536	0.32 241	0.32 315	0.32 150	0.38 98

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 310	1.48 365	19.72 320	1.62 434	2.00 483	3.95 337	0.86 264	3.92 304	2.51 242	2.56 415	1.69 227	2.83 375	1.61 311	5.65 335	1.78 311	0.48 384	0.36 265	0.38 357	0.42 409	0.56 389	0.77 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AACVNet	2.77 312	1.64 385	19.22 285	1.57 424	0.86 233	3.28 188	0.74 183	3.31 208	1.66 108	2.06 271	1.82 272	2.47 336	1.40 252	10.95 470	1.92 342	0.41 310	0.35 256	0.38 357	0.33 323	0.46 342	0.61 261

UGAM	2.78 313	0.78 192	19.69 317	0.93 136	0.73 180	3.27 184	1.02 346	2.88 159	3.06 338	1.40 142	2.76 458	3.51 435	1.28 229	10.74 461	1.44 231	0.30 133	0.30 215	0.40 367	0.33 323	0.37 236	0.49 189

Wz-Net-LNSev	2.78 313	6.16 477	17.27 229	1.24 298	1.65 452	3.49 229	1.55 436	3.70 259	3.61 433	1.96 236	1.76 246	3.30 412	2.17 404	2.78 272	2.24 376	0.49 390	0.35 256	0.32 241	0.31 299	0.56 389	0.65 277

NVstereo2D	2.79 315	1.13 310	13.75 153	1.37 358	1.47 410	3.57 245	1.38 416	4.17 386	3.77 446	2.04 266	1.72 235	3.05 391	1.75 350	10.84 464	1.72 299	0.62 445	0.48 357	0.56 452	0.54 453	0.79 460	1.02 355

MM-Stereo_test2	2.80 316	0.63 84	20.19 372	1.75 461	0.52 80	2.77 127	0.71 162	1.80 37	1.72 121	0.99 104	0.98 57	0.84 93	0.79 101	1.45 101	1.26 194	0.27 72	0.62 396	0.25 71	0.23 131	0.31 130	17.86 556

ssnet_v2	2.81 317	1.39 355	21.16 503	1.25 313	0.90 253	3.86 310	1.63 444	4.10 359	3.22 364	2.79 446	1.96 326	3.78 450	1.70 342	2.53 254	3.12 429	0.44 346	0.37 272	0.42 385	0.38 376	0.59 398	0.58 249

11t1	2.82 318	0.72 143	17.81 246	1.60 430	0.93 263	2.27 91	0.62 117	3.76 270	4.47 487	1.72 190	1.33 124	1.05 136	1.34 239	1.84 181	1.45 235	0.29 105	5.57 518	0.29 179	0.26 183	0.32 150	8.80 511

DANet	2.82 318	1.17 317	10.20 127	1.87 471	1.72 464	3.25 183	1.15 381	4.36 461	3.02 325	3.42 489	2.18 375	4.09 466	1.79 359	9.78 425	4.32 447	0.55 427	0.57 381	0.60 463	0.44 418	0.65 425	1.25 373
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 320	1.17 317	20.72 461	1.15 254	2.05 487	3.61 255	0.49 54	4.63 506	2.10 170	1.41 145	1.66 220	6.02 519	2.40 416	2.79 273	2.09 366	0.30 133	0.51 367	0.31 221	0.96 496	0.59 398	1.93 416

G2L-Stereo	2.85 321	2.33 434	19.94 343	1.15 254	1.34 381	3.57 245	0.95 325	3.70 259	2.22 191	2.14 294	1.61 199	3.19 402	1.33 238	9.50 417	2.02 355	0.36 259	0.27 185	0.35 314	0.28 227	0.30 119	0.51 200

test_sample7	2.85 321	0.81 201	14.48 169	1.59 429	0.77 200	2.42 103	1.08 361	4.40 471	4.92 512	2.20 324	1.85 290	1.90 262	2.00 383	6.87 372	1.75 308	0.47 375	1.36 454	0.44 391	0.41 403	0.47 355	6.81 496

GCST	2.86 323	3.95 463	20.52 427	1.93 478	1.56 428	1.74 58	0.50 60	3.69 256	2.10 170	1.79 205	1.64 213	1.60 204	1.29 232	5.27 327	1.90 335	2.10 517	0.77 419	1.45 517	0.97 499	1.15 495	1.38 381

TRStereo	2.86 323	2.12 424	19.98 349	1.68 447	1.18 340	4.35 431	1.05 356	5.07 521	3.48 425	1.56 162	1.39 139	1.75 226	0.85 117	2.01 199	1.50 241	0.43 338	0.34 247	0.33 275	0.36 357	0.36 230	7.50 498

CFNet-ft	2.87 325	1.80 399	20.20 374	1.10 228	1.54 419	4.09 370	0.89 278	2.97 173	1.88 142	1.93 222	1.70 229	3.50 432	1.60 306	9.35 414	2.17 371	0.35 235	0.32 227	0.61 466	0.38 376	0.55 383	0.45 150

CFNet_RVC	2.87 325	1.80 399	20.20 374	1.10 228	1.54 419	4.09 370	0.89 278	2.97 173	1.88 142	1.93 222	1.70 229	3.50 432	1.60 306	9.35 414	2.17 371	0.35 235	0.32 227	0.61 466	0.38 376	0.55 383	0.45 150

CIPLG	2.88 327	10.01 502	20.02 353	0.95 156	1.34 381	3.95 337	0.91 304	4.24 414	3.69 441	2.36 380	2.66 448	1.17 150	1.06 178	1.82 177	1.37 216	0.45 355	0.25 147	0.27 123	0.23 131	0.33 174	0.60 257

LALA_ROB	2.88 327	2.13 426	19.08 275	1.10 228	0.99 280	3.91 324	1.81 459	4.50 490	3.04 333	3.32 486	1.87 302	2.75 366	1.66 333	4.06 310	4.02 443	0.47 375	0.44 328	0.55 449	0.53 450	0.61 403	0.73 303

G2L-Stereo_test	2.89 329	2.06 418	20.60 444	1.68 447	1.18 340	3.55 241	1.01 342	3.66 247	2.33 214	2.59 418	1.68 223	3.14 400	1.48 278	9.19 411	1.86 327	0.30 133	0.21 57	0.23 24	0.23 131	0.28 81	0.57 233

IIG-Stereo	2.89 329	0.98 273	19.80 325	2.78 516	0.67 158	4.62 481	0.74 183	4.29 429	2.26 200	2.62 426	3.10 475	3.33 416	1.60 306	7.64 387	1.51 242	0.42 321	0.21 57	0.32 241	0.25 166	0.33 174	0.28 14

DN-CSS_ROB	2.89 329	9.72 500	19.71 318	2.07 490	0.90 253	4.01 350	0.61 106	4.06 341	3.35 398	1.66 177	1.89 306	1.39 183	1.06 178	3.24 287	1.88 331	0.44 346	0.19 20	0.44 391	0.29 262	0.40 268	0.42 131

AE-Stereo	2.91 332	0.63 84	17.05 224	1.15 254	0.63 135	4.39 437	0.70 157	4.02 329	2.12 177	1.24 133	2.04 340	1.01 131	0.91 134	1.67 135	1.42 225	0.30 133	1.14 447	0.28 156	0.28 227	0.27 70	16.93 554

PSMNet-RSSM	2.91 332	1.55 376	20.10 366	1.32 341	1.30 370	4.19 406	0.95 325	3.78 274	2.28 204	2.28 345	1.80 265	2.64 355	1.87 375	9.83 427	1.93 343	0.37 273	0.33 237	0.35 314	0.38 376	0.46 342	0.40 115

DFGA-Net	2.93 334	7.27 486	18.55 258	1.18 273	0.79 206	3.68 271	0.60 102	2.84 155	1.98 157	2.19 317	2.07 352	1.22 164	1.04 167	10.28 449	2.51 400	0.30 133	0.23 102	0.34 295	0.35 346	0.63 414	0.54 221

Consistency-Raft	2.93 334	1.93 412	19.72 320	1.41 374	1.75 466	3.85 307	1.32 406	4.09 357	2.75 273	1.82 209	2.66 448	1.81 248	4.34 492	2.29 233	2.08 363	0.90 485	0.94 433	1.03 504	1.13 507	1.71 517	1.10 363

ac_64	2.93 334	0.87 219	19.66 308	1.35 349	1.70 461	3.29 191	0.92 312	3.56 233	3.46 423	1.91 218	1.79 260	3.90 456	1.76 353	10.23 445	1.93 343	0.44 346	0.32 227	0.33 275	0.31 299	0.35 212	0.51 200

cf-r	2.93 334	2.19 428	20.59 443	1.49 402	1.35 385	4.18 398	0.92 312	3.73 268	3.12 346	2.16 305	1.82 272	3.40 421	1.44 265	8.22 394	1.93 343	0.34 219	0.31 221	0.33 275	0.30 281	0.38 249	0.45 150

ETE_ROB	2.93 334	2.12 424	17.80 244	1.13 247	0.94 269	3.71 278	1.53 432	4.29 429	2.98 313	3.32 486	2.13 362	2.34 317	1.51 285	8.68 402	2.82 413	0.44 346	0.40 299	0.51 431	0.49 434	0.56 389	0.80 319

x	2.94 339	0.83 207	16.07 198	1.51 409	0.83 220	2.13 80	0.96 331	3.97 317	4.73 502	1.73 193	1.43 149	1.61 205	1.27 226	2.24 228	1.71 296	0.29 105	6.91 523	0.34 295	0.31 299	0.34 197	9.60 516

OMP-Stereo	2.94 339	1.26 333	20.07 357	2.73 514	0.67 158	4.58 475	1.46 426	4.33 453	2.21 190	3.14 476	2.68 451	3.22 406	1.38 245	7.65 388	1.42 225	0.46 367	0.21 57	0.33 275	0.26 183	0.34 197	0.31 28

testlalala	2.95 341	0.66 104	20.83 468	1.03 201	0.81 214	4.39 437	0.90 293	2.96 171	3.69 441	2.50 409	1.55 187	1.31 173	0.61 41	1.15 30	0.77 55	0.42 321	14.33 553	0.25 71	0.20 70	0.26 63	0.36 85

4D-IteraStereo	2.95 341	1.83 405	20.75 463	0.81 68	1.56 428	2.22 88	1.03 349	2.48 105	1.56 77	1.42 148	1.00 60	1.93 268	0.61 41	1.65 133	2.04 359	0.31 157	0.22 74	0.31 221	0.26 183	0.28 81	16.75 552

ACV-stereo	2.96 343	1.09 300	20.34 400	1.37 358	1.05 303	4.65 486	1.09 365	2.82 152	1.68 111	1.48 156	1.32 122	5.40 510	4.22 488	7.83 391	2.08 363	0.46 367	0.52 370	0.33 275	0.30 281	0.45 332	0.71 294

qqq	2.96 343	0.88 223	15.54 190	1.27 319	0.74 185	2.29 93	0.90 293	4.07 344	4.63 494	1.63 171	1.32 122	1.78 242	1.36 241	5.19 325	1.68 287	0.29 105	6.43 521	0.33 275	0.36 357	0.35 212	8.09 501

IPLGR_C	2.96 343	11.71 511	20.02 353	0.95 156	1.31 374	3.93 332	0.92 312	4.22 402	3.76 444	2.35 374	2.62 444	1.16 149	1.07 181	1.71 145	1.34 203	0.45 355	0.25 147	0.27 123	0.23 131	0.33 174	0.60 257

GANet-RSSM	2.96 343	1.27 337	21.17 505	1.73 457	1.23 359	4.22 412	0.91 304	3.39 215	2.02 163	1.97 239	1.74 244	2.53 340	2.06 388	10.91 469	1.88 331	0.37 273	0.35 256	0.32 241	0.29 262	0.42 300	0.46 160

NCCL2	2.96 343	4.07 466	15.75 193	1.24 298	1.03 294	3.48 226	2.55 494	3.79 275	2.39 221	2.78 444	1.80 265	2.41 325	1.67 335	10.27 448	2.48 398	0.46 367	0.41 306	0.57 456	0.55 457	0.61 403	0.86 333

MyStereo8	2.97 348	1.76 394	18.94 269	1.55 421	1.62 441	4.16 390	0.57 85	3.79 275	2.41 226	2.22 329	2.93 466	2.27 307	1.14 202	2.16 215	2.28 380	0.27 72	8.58 532	0.32 241	0.29 262	0.37 236	1.72 405

hitnet-ft	2.99 349	1.23 332	19.37 293	0.96 165	0.90 253	3.76 286	0.79 224	3.60 240	2.68 264	2.31 356	2.04 340	3.63 445	1.49 282	11.70 508	2.37 389	0.45 355	0.54 374	0.44 391	0.36 357	0.54 380	0.56 228

XPNet_ROB	2.99 349	1.58 377	17.06 226	1.38 362	0.99 280	3.91 324	1.62 443	4.20 396	2.42 227	2.87 454	2.03 338	2.31 312	1.72 347	10.76 462	3.60 438	0.55 427	0.49 360	0.48 411	0.40 393	0.53 377	0.85 329

coex_refinement	3.01 351	1.69 389	20.28 388	1.31 334	1.15 332	3.21 172	0.86 264	3.94 311	2.43 230	2.51 410	1.92 321	3.49 427	1.68 336	11.06 475	2.54 402	0.38 289	0.26 172	0.27 123	0.31 299	0.41 288	0.58 249

PAM	3.02 352	0.69 121	20.70 457	1.20 280	1.15 332	8.88 539	1.28 401	4.06 341	1.91 146	2.32 367	2.42 422	5.75 515	2.75 434	2.47 245	1.55 252	0.28 91	0.35 256	0.27 123	0.30 281	0.41 288	1.65 403

DCRE	3.02 352	0.95 261	18.48 257	1.18 273	1.89 477	3.57 245	0.82 241	3.36 213	1.70 117	2.04 266	8.12 519	1.73 225	1.07 181	1.31 66	1.24 183	0.24 29	0.87 429	0.26 101	0.27 200	0.28 81	11.03 522

HSM-Net_RVC	3.02 352	0.65 97	19.48 298	0.94 145	0.90 253	3.71 278	1.20 388	5.61 534	2.87 299	3.24 482	2.49 427	2.53 340	1.61 311	11.39 492	1.90 335	0.37 273	0.27 185	0.27 123	0.24 151	0.31 130	0.39 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccnet	3.03 355	1.48 365	12.88 144	1.54 417	1.26 365	3.71 278	2.32 487	4.11 362	3.05 336	2.92 458	3.21 479	2.86 376	2.40 416	9.87 428	4.19 444	0.80 477	0.76 418	0.71 486	0.70 478	0.78 456	1.07 361

Nwc_Net	3.03 355	1.90 411	19.16 279	1.38 362	1.69 460	3.53 238	1.19 385	4.03 332	2.19 185	2.79 446	2.84 462	3.80 452	2.46 422	6.93 375	2.87 417	0.96 488	0.41 306	0.59 459	0.68 476	0.60 402	0.65 277

PAM_32	3.04 357	0.69 121	20.55 431	1.17 268	1.01 288	8.89 540	0.76 203	3.71 262	3.43 414	2.12 291	2.65 446	5.44 512	3.73 479	2.35 237	1.48 239	0.27 72	0.33 237	0.28 156	0.29 262	0.39 263	1.27 375

psm_up	3.04 357	1.30 345	18.97 272	1.31 334	1.51 415	3.86 310	1.22 394	4.26 424	2.31 212	2.72 436	1.83 285	2.43 331	1.68 336	12.86 532	1.78 311	0.43 338	0.41 306	0.41 374	0.34 333	0.46 342	0.67 283

CFNet	3.04 357	6.89 483	16.27 209	1.36 353	1.24 362	4.09 370	0.72 166	4.15 380	3.00 316	1.69 185	1.88 304	2.27 307	1.45 267	11.41 493	2.12 368	0.36 259	0.29 205	0.43 389	0.36 357	0.48 362	0.38 98

SACVNet	3.06 360	1.61 381	19.29 289	1.46 394	1.18 340	4.05 360	1.48 429	4.03 332	2.58 253	2.75 440	1.89 306	2.55 343	1.38 245	11.33 490	2.28 380	0.51 409	0.41 306	0.48 411	0.43 414	0.57 393	0.93 344

AIO-test2	3.07 361	12.11 513	20.58 442	1.49 402	1.34 381	3.22 175	0.73 173	4.07 344	1.56 77	1.72 190	2.20 380	0.90 112	0.74 79	3.75 302	1.39 220	3.67 536	0.26 172	0.35 314	0.44 418	0.41 288	0.44 144

TransformOpticalFlow	3.07 361	0.87 219	20.87 473	1.10 228	0.56 99	4.18 398	0.64 127	4.36 461	3.28 375	2.19 317	3.08 473	4.32 482	5.01 498	7.36 383	1.59 262	0.34 219	0.18 10	0.32 241	0.26 183	0.29 99	0.57 233

StereoDRNet	3.07 361	2.92 447	16.33 211	1.36 353	1.57 431	3.45 217	2.04 475	3.77 273	2.85 291	3.31 485	1.85 290	2.78 371	1.79 359	10.85 465	3.41 434	0.45 355	0.36 265	0.39 362	0.37 367	0.62 408	0.85 329

IGEVStereo-DCA	3.09 364	3.48 457	16.25 204	0.96 165	0.49 64	1.59 51	0.83 245	1.68 23	3.44 415	0.75 39	0.78 25	0.74 78	0.73 72	5.79 337	7.75 478	0.32 174	0.26 172	0.28 156	0.21 84	0.32 150	15.08 539

FADNet_RVC	3.10 365	7.62 487	19.12 276	1.05 211	0.93 263	4.09 370	0.84 255	4.34 458	2.05 165	1.54 159	1.78 257	1.61 205	1.50 283	8.92 406	2.64 409	0.50 403	0.38 285	0.44 391	0.61 468	0.91 473	1.16 368

iRaft-Stereo_20w	3.11 366	0.69 121	18.89 268	1.00 190	1.09 315	5.03 516	1.00 341	5.86 536	2.46 239	2.83 453	1.64 213	3.06 393	4.30 490	3.08 286	1.74 305	0.31 157	0.30 215	0.27 123	0.35 346	0.42 300	7.93 499

STrans-v2	3.11 366	0.95 261	20.80 466	0.86 87	0.64 139	3.90 320	1.01 342	4.30 431	3.61 433	2.28 345	3.65 490	4.11 469	5.17 500	7.32 380	1.63 274	0.34 219	0.18 10	0.29 179	0.26 183	0.30 119	0.65 277

PS-NSSS	3.11 366	1.60 380	19.48 298	1.00 190	1.53 418	4.12 376	1.08 361	4.59 504	2.80 281	2.19 317	2.38 409	1.76 232	1.39 248	11.79 512	1.94 346	0.69 457	0.45 334	0.95 502	0.43 414	1.03 481	1.00 351

DRaft	3.12 369	0.68 116	20.57 439	0.77 49	0.49 64	3.95 337	1.20 388	2.40 90	1.60 91	2.64 428	2.80 460	1.59 203	5.33 501	6.94 376	9.51 486	0.43 338	0.22 74	0.27 123	0.27 200	0.32 150	0.47 172

NOSS_ROB	3.12 369	0.89 228	19.03 274	2.01 485	1.07 309	3.90 320	0.97 335	4.32 450	3.08 340	2.94 461	2.19 378	3.85 455	1.18 215	11.75 510	1.69 290	0.69 457	0.54 374	0.57 456	0.52 448	0.57 393	0.72 298

TCMNet	3.13 371	1.71 391	19.53 302	1.49 402	2.11 491	3.84 302	1.07 360	4.12 368	3.03 329	2.64 428	2.29 397	2.43 331	1.74 349	10.10 441	2.47 396	0.56 431	0.45 334	0.61 466	0.50 442	0.87 470	1.04 359

GwcNet-RSSM	3.13 371	5.08 471	19.86 333	1.28 321	1.20 351	4.12 376	1.11 371	3.89 297	2.80 281	2.13 292	1.81 270	3.11 398	1.46 272	10.33 451	2.19 374	0.36 259	0.34 247	0.35 314	0.31 299	0.45 332	0.43 138

UGAM-zero	3.14 373	0.62 81	20.64 450	1.02 197	0.93 263	2.87 139	0.51 64	4.52 492	1.57 80	2.19 317	1.65 216	5.78 516	3.40 472	9.89 430	1.71 296	0.33 197	0.44 328	0.28 156	0.59 463	0.30 119	3.59 465

anonymousdsp	3.14 373	0.83 207	20.28 388	0.94 145	0.64 139	4.54 464	0.82 241	2.03 60	3.32 393	0.91 90	1.13 80	0.78 82	0.77 90	1.78 162	0.90 100	0.29 105	0.25 147	0.29 179	0.21 84	0.33 174	21.81 563

anonymousa	3.14 373	0.83 207	19.20 283	1.62 434	9.63 547	2.06 77	0.78 214	2.93 162	2.20 188	1.95 234	2.17 370	3.41 422	1.81 362	1.33 71	1.67 285	0.29 105	8.64 534	0.34 295	0.37 367	0.32 150	1.33 378

IGEV-Stereo	3.15 376	0.83 207	20.31 397	0.94 145	0.64 139	4.54 464	0.82 241	2.01 58	3.31 387	0.91 90	1.13 80	0.79 85	0.77 90	1.79 164	0.92 103	0.29 105	0.25 147	0.29 179	0.21 84	0.33 174	21.85 564
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AF-Net	3.15 376	2.65 441	18.81 265	1.37 358	1.76 468	3.30 195	1.57 439	4.20 396	3.05 336	2.76 441	2.94 467	4.50 488	3.21 461	5.88 341	3.07 425	0.88 484	0.39 296	0.72 489	0.50 442	0.75 451	0.66 282

RASNet	3.15 376	1.20 330	19.81 327	1.63 437	2.26 497	3.67 268	1.09 365	3.58 236	3.44 415	1.99 243	2.15 365	4.59 493	2.30 411	10.24 447	2.98 421	0.57 434	0.26 172	0.25 71	0.25 166	0.30 119	0.54 221

RYNet	3.15 376	1.48 365	16.27 209	1.24 298	1.39 393	3.67 268	1.44 425	4.09 357	3.20 354	2.26 340	1.70 229	3.83 453	2.15 400	13.64 544	3.23 431	0.45 355	0.45 334	0.50 426	0.35 346	0.81 462	0.83 323

raft_robust	3.17 380	2.15 427	20.28 388	1.06 215	0.55 93	3.86 310	0.46 51	4.42 476	2.77 277	1.70 187	1.37 135	7.48 526	6.35 511	6.81 371	1.44 231	0.31 157	0.74 417	0.30 201	0.37 367	0.32 150	0.57 233

RALCasStereoNet	3.17 380	1.87 409	20.86 472	1.17 268	1.63 444	3.10 160	0.70 157	3.21 192	2.19 185	1.39 141	1.73 241	1.18 153	0.91 134	2.46 242	1.64 280	0.31 157	8.75 535	0.25 71	0.22 116	0.31 130	9.45 513

DRN-Test	3.17 380	1.30 345	19.66 308	1.41 374	1.60 437	3.61 255	1.47 427	4.18 391	2.83 288	3.48 491	1.92 321	2.58 349	2.50 426	10.81 463	2.90 419	0.49 390	0.49 360	0.44 391	0.42 409	0.57 393	0.78 314

HH	3.19 383	0.91 237	21.34 515	1.24 298	0.61 122	4.16 390	0.80 233	2.94 164	1.82 131	1.23 131	1.84 286	4.61 495	1.84 370	2.63 261	0.99 129	0.29 105	1.53 459	0.30 201	0.24 151	0.34 197	14.22 534

HanStereo	3.19 383	0.91 237	21.34 515	1.24 298	0.61 122	4.16 390	0.80 233	2.94 164	1.82 131	1.23 131	1.84 286	4.61 495	1.84 370	2.63 261	0.99 129	0.29 105	1.53 459	0.30 201	0.24 151	0.34 197	14.22 534

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 385	1.87 409	21.91 529	1.18 273	2.03 485	4.07 365	0.98 338	3.99 320	2.17 182	1.57 164	5.62 511	4.27 477	2.92 442	2.69 268	2.50 399	0.27 72	0.49 360	0.31 221	1.20 511	0.92 475	3.04 452

ADLNet2	3.20 385	1.43 360	20.11 369	1.22 290	1.78 471	3.86 310	1.47 427	3.96 314	3.89 453	2.26 340	2.49 427	4.63 497	1.92 380	10.68 460	2.00 352	0.42 321	0.37 272	0.29 179	0.30 281	0.51 373	0.46 160

FADNet	3.20 385	11.55 510	16.16 202	1.24 298	0.95 271	3.30 195	0.87 270	4.00 322	2.73 270	1.42 148	1.35 127	2.51 339	2.04 387	9.95 435	2.39 391	0.44 346	0.46 340	0.40 367	0.44 418	1.13 494	0.61 261

TDLM	3.20 385	1.58 377	18.80 264	1.70 453	1.10 319	4.29 424	2.17 481	3.81 284	3.27 373	2.89 455	1.98 330	2.06 295	1.70 342	12.44 527	2.15 369	0.58 435	0.31 221	0.56 452	0.40 393	0.58 396	1.59 398

DispNO	3.22 389	2.06 418	19.82 328	1.21 286	1.11 322	3.74 283	0.93 317	4.31 442	2.89 302	2.37 385	2.27 392	4.51 489	2.09 390	11.41 493	3.47 436	0.35 235	0.28 195	0.31 221	0.29 262	0.39 263	0.51 200

SHD	3.22 389	4.21 467	14.19 162	2.37 499	2.12 493	2.77 127	1.19 385	4.24 414	3.25 369	4.64 518	2.73 455	3.62 444	2.76 436	6.30 356	4.75 456	0.66 452	1.25 452	0.52 434	0.59 463	0.69 438	1.64 402

PASM	3.22 389	2.89 444	15.38 186	2.00 483	1.57 431	2.77 127	1.96 466	3.62 243	2.75 273	2.95 463	2.26 389	3.10 397	2.24 407	11.87 513	2.46 394	0.97 489	1.06 443	0.87 499	1.02 501	1.20 499	1.41 384

ADLNet	3.23 392	1.19 326	21.03 483	1.36 353	1.61 438	3.69 273	1.23 395	4.05 339	3.41 411	2.72 436	2.29 397	4.00 462	1.77 355	11.21 486	2.15 369	0.42 321	0.43 319	0.36 331	0.35 346	0.47 355	0.82 321

FADNet-RVC	3.23 392	12.51 515	17.02 223	1.17 268	0.81 214	3.52 236	1.09 365	4.16 382	2.74 272	1.44 153	1.29 119	1.86 256	1.76 353	9.82 426	2.46 394	0.39 297	0.38 285	0.40 367	0.41 403	0.68 436	0.59 252

DEmStereo	3.24 394	0.65 97	18.95 270	0.83 75	0.54 86	3.85 307	1.79 457	2.53 111	2.54 246	2.25 334	2.74 456	2.02 287	6.02 508	6.78 369	11.30 493	0.40 307	0.26 172	0.27 123	0.27 200	0.28 81	0.57 233

ARAFT	3.24 394	13.49 521	19.88 336	0.93 136	0.49 64	4.16 390	1.40 418	4.37 464	3.21 357	2.40 392	1.91 315	1.70 218	1.04 167	6.43 359	1.45 235	0.37 273	0.19 20	0.37 342	0.35 346	0.37 236	0.35 63

APVNet	3.24 394	1.59 379	21.72 526	1.36 353	1.52 417	3.93 332	1.12 373	3.58 236	2.80 281	2.32 367	2.02 336	3.05 391	1.96 381	11.77 511	2.61 407	0.44 346	0.46 340	0.65 478	0.47 428	0.73 446	0.73 303

HSM	3.25 397	1.08 297	19.18 281	1.19 278	1.54 419	3.45 217	1.02 346	4.04 336	2.61 255	2.31 356	2.17 370	8.01 529	2.99 450	11.59 501	1.80 316	0.35 235	0.24 130	0.28 156	0.24 151	0.33 174	0.55 225

Wz-Net-MNSev	3.26 398	7.24 485	17.26 228	1.58 426	1.37 390	3.27 184	2.45 489	4.10 359	4.50 490	2.61 424	2.17 370	2.33 314	3.02 452	7.48 385	2.88 418	0.46 367	0.39 296	0.37 342	0.38 376	0.61 403	0.63 268

GwcNet	3.26 398	3.93 461	20.24 383	1.38 362	2.04 486	3.24 181	1.53 432	3.72 264	3.66 438	2.17 307	2.25 388	3.55 440	1.69 339	9.38 416	3.03 423	0.48 384	0.49 360	0.46 404	0.39 384	0.66 429	0.86 333

RP	3.26 398	1.73 393	17.70 243	1.56 423	1.93 480	3.43 213	1.94 464	4.18 391	2.72 269	2.77 442	3.05 471	3.96 460	2.69 432	10.17 442	2.86 415	1.04 490	0.50 364	0.71 486	0.59 463	0.75 451	0.83 323

stereogan	3.26 398	1.26 333	18.01 247	1.38 362	1.66 455	3.76 286	1.64 447	4.06 341	3.86 451	3.23 481	2.70 453	5.02 504	2.85 438	9.88 429	1.85 325	0.71 461	0.51 367	0.69 483	0.48 431	0.86 468	0.85 329

FADNet-RVC-Resample	3.31 402	8.52 491	22.84 546	1.18 273	0.91 258	3.52 236	1.35 411	4.13 372	2.32 213	1.75 198	1.35 127	2.26 306	1.51 285	9.51 418	2.03 357	0.42 321	0.38 285	0.42 385	0.44 418	0.59 398	0.71 294

iResNetv2_ROB	3.31 402	14.88 549	20.01 352	2.17 492	1.09 315	3.84 302	1.13 375	4.22 402	3.15 350	2.02 258	2.06 349	2.00 286	1.69 339	3.61 297	2.10 367	0.36 259	0.22 74	0.32 241	0.22 116	0.48 362	0.58 249

DualNet (step1)	3.32 404	1.19 326	20.68 453	1.11 232	0.87 242	4.22 412	1.20 388	4.40 471	4.92 512	2.20 324	1.85 290	1.90 262	2.00 383	6.87 372	1.75 308	1.41 507	1.36 454	4.19 551	2.07 538	0.70 439	1.43 386

CVANet_RVC	3.32 404	1.63 384	21.06 488	1.66 443	1.29 369	3.99 347	1.55 436	3.98 318	3.00 316	3.51 492	2.06 349	2.58 349	1.72 347	12.46 528	1.70 293	0.62 445	0.34 247	0.53 440	0.47 428	0.64 419	1.66 404

PDISCO_ROB	3.32 404	5.22 473	18.16 251	2.03 487	2.19 496	4.52 462	1.63 444	4.74 515	3.32 393	2.22 329	2.18 375	3.71 446	2.41 418	5.36 328	2.43 392	1.35 503	0.79 421	0.72 489	0.62 471	1.31 505	1.53 394

PWC_ROB	3.32 404	4.61 470	14.41 167	1.46 394	1.90 478	3.21 172	1.15 381	4.39 470	3.46 423	3.13 473	3.40 485	2.79 372	2.34 413	9.17 410	6.94 469	0.61 440	0.34 247	0.61 466	0.37 367	0.73 446	1.40 382

aanetorigin	3.34 408	2.00 416	17.58 238	1.20 280	1.57 431	2.57 120	3.75 527	2.73 141	2.10 170	6.11 531	4.27 499	2.88 377	5.64 504	5.46 332	4.60 453	0.53 421	0.46 340	0.45 398	0.48 431	1.15 495	1.22 370

RGC	3.35 409	1.84 408	18.13 250	1.52 414	1.79 472	3.33 198	1.37 415	4.18 391	2.39 221	2.96 464	3.23 481	3.98 461	2.71 433	11.53 498	3.42 435	0.90 485	0.48 357	0.79 495	0.79 486	0.75 451	0.89 336

test_for_model	3.36 410	3.87 460	21.00 480	4.24 540	3.68 524	2.57 120	0.94 320	3.80 280	3.64 436	2.59 418	1.40 142	1.02 132	0.73 72	0.97 9	0.70 41	3.05 527	2.42 485	0.26 101	0.17 17	5.36 548	4.82 480

FAT-Stereo	3.38 411	0.88 223	19.96 346	1.28 321	1.20 351	3.44 214	1.97 467	4.26 424	3.15 350	3.14 476	3.92 495	3.50 432	3.28 463	11.68 507	2.04 359	0.65 451	0.68 406	0.48 411	0.54 453	0.63 414	0.91 339

PSMNet_ROB	3.38 411	5.24 474	20.61 446	1.24 298	1.22 358	3.76 286	1.64 447	3.59 238	2.80 281	2.07 277	1.72 235	2.75 366	1.79 359	11.42 495	4.58 452	0.42 321	0.38 285	0.50 426	0.62 471	0.62 408	0.69 288

PSM-AAD	3.41 413	0.58 53	20.55 431	0.95 156	0.56 99	4.46 448	7.40 542	3.11 182	1.58 83	2.30 353	2.56 436	1.26 167	16.19 550	2.47 245	1.00 133	0.32 174	0.22 74	0.58 458	0.41 403	0.37 236	1.32 377

XQC	3.41 413	6.58 480	15.18 182	1.97 480	1.62 441	3.40 205	1.76 455	4.53 493	3.67 440	3.40 488	2.45 423	3.73 447	2.91 441	6.78 369	5.36 460	0.73 469	0.90 430	0.60 463	0.61 468	1.02 480	0.99 350

Syn2CoEx	3.42 415	7.66 488	20.57 439	1.42 383	1.18 340	2.49 110	1.64 447	4.07 344	2.68 264	2.51 410	2.27 392	2.89 378	3.15 459	9.56 420	2.58 405	0.52 419	0.45 334	0.53 440	0.42 409	0.79 460	1.00 351

RTSC	3.44 416	6.78 482	16.53 216	1.76 464	1.54 419	3.53 238	0.94 320	4.22 402	2.97 311	3.65 497	3.23 481	3.31 414	2.29 409	6.22 353	7.41 475	0.61 440	1.32 453	0.37 342	0.42 409	0.78 456	0.98 349

MFMNet_re	3.44 416	8.89 492	19.36 292	3.25 528	1.91 479	3.13 165	1.99 468	3.60 240	4.16 465	3.17 479	2.86 463	2.25 305	2.41 418	2.61 260	2.35 386	1.13 495	1.06 443	0.94 501	0.91 495	1.29 504	1.57 396

edge stereo	3.45 418	1.08 297	22.14 537	1.31 334	1.36 387	2.68 124	1.54 434	4.13 372	3.27 373	2.94 461	3.27 483	4.34 483	2.48 423	11.60 503	2.79 410	0.62 445	0.64 399	0.79 495	0.56 459	0.70 439	0.82 321

PA-Net	3.45 418	2.50 436	20.39 407	1.42 383	1.20 351	3.39 203	1.73 453	3.93 308	3.57 432	1.94 228	2.17 370	3.02 389	1.87 375	11.67 504	6.48 467	0.40 307	0.55 378	0.44 391	0.63 475	0.55 383	1.13 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	3.45 418	5.10 472	19.89 337	1.58 426	0.80 210	4.13 379	1.82 460	4.24 414	3.33 395	1.91 218	1.76 246	2.46 335	1.83 367	13.17 537	1.87 330	0.83 482	0.57 381	0.79 495	0.77 484	1.21 500	0.91 339
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
raft+_RVC	3.46 421	2.57 440	19.51 301	1.49 402	17.54 558	3.63 260	0.76 203	3.24 197	1.53 68	1.35 138	1.67 221	1.03 133	1.10 189	1.98 197	1.53 246	0.25 43	7.10 524	0.25 71	0.24 151	0.28 81	2.18 428

Wz-Net-SNSev	3.47 422	10.51 505	16.90 221	1.65 442	1.20 351	3.29 191	2.03 474	4.16 382	3.03 329	2.35 374	2.39 411	3.48 426	2.12 395	7.95 393	4.28 446	0.51 409	0.40 299	0.53 440	0.49 434	0.74 450	1.46 390

NCC-stereo	3.49 423	2.07 421	20.23 381	1.31 334	1.76 468	4.04 356	1.42 421	4.01 324	2.34 215	3.06 469	2.59 441	3.51 435	3.02 452	10.02 439	5.44 461	1.38 505	0.66 404	0.64 476	0.88 492	0.67 431	0.84 327

Abc-Net	3.49 423	2.07 421	20.23 381	1.31 334	1.76 468	4.04 356	1.42 421	4.01 324	2.34 215	3.06 469	2.59 441	3.51 435	3.02 452	10.02 439	5.44 461	1.38 505	0.66 404	0.64 476	0.88 492	0.67 431	0.84 327
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	3.51 425	0.96 265	22.00 535	1.38 362	1.50 413	3.55 241	2.49 492	4.27 426	3.00 316	2.38 386	3.94 496	3.73 447	1.84 370	11.89 514	2.59 406	0.64 449	0.71 415	0.49 424	0.81 488	0.68 436	1.31 376

MoCha-V2	3.53 426	0.90 234	17.00 222	1.32 341	8.54 545	1.38 39	0.55 78	2.89 161	3.31 387	0.99 104	1.82 272	0.66 52	1.16 210	1.79 164	0.84 84	0.26 61	15.15 556	0.20 1	0.20 70	0.25 48	11.33 524

STTRV1_RVC	3.55 427	1.06 292	20.71 460	1.47 398	1.46 407	3.29 191	1.56 438	4.14 376	3.33 395	1.96 236	3.50 488	2.63 354	2.08 389	11.95 516	2.32 383	2.09 516	4.04 509	0.81 498	0.73 481	1.06 483	0.71 294

HART	3.57 428	1.13 310	17.80 244	0.90 114	1.12 325	1.18 14	0.41 35	3.55 231	4.60 493	1.09 117	2.19 378	1.49 197	0.57 28	1.46 104	1.14 158	0.25 43	21.58 568	0.28 156	0.21 84	0.36 230	10.06 519

IGEV++	3.59 429	0.91 237	13.63 151	1.08 223	0.98 275	1.27 25	0.98 338	3.33 209	1.89 145	0.93 94	1.38 138	0.86 99	1.09 183	1.71 145	1.09 152	0.36 259	21.52 567	0.23 24	0.21 84	0.31 130	18.10 557

PWCDC_ROB	3.62 430	9.86 501	17.35 231	1.62 434	1.57 431	4.19 406	1.01 342	4.35 459	4.20 466	2.26 340	7.36 515	2.73 361	2.75 434	4.10 311	4.51 451	1.47 510	0.37 272	0.39 362	0.34 333	1.22 501	0.73 303

GANet	3.64 431	1.76 394	19.65 307	1.92 477	1.04 300	3.91 324	2.51 493	3.86 291	2.81 286	3.13 473	3.03 470	3.19 402	2.19 405	12.43 526	8.23 481	0.60 439	0.43 319	0.52 434	0.43 414	0.63 414	0.63 268

DDUNet	3.65 432	2.81 443	19.59 305	3.57 533	2.26 497	3.47 220	1.35 411	4.21 401	2.40 224	2.68 431	2.48 426	4.17 472	1.78 356	5.48 333	2.61 407	2.25 519	1.77 466	2.61 532	2.43 544	2.63 523	2.40 433

rrr	3.66 433	3.48 457	23.50 550	0.96 165	0.49 64	1.59 51	0.92 312	8.19 543	2.75 273	0.75 39	0.78 25	0.74 78	0.73 72	5.79 337	7.75 478	0.32 174	0.26 172	0.28 156	0.21 84	0.32 150	13.47 527

ADCRef	3.66 433	5.95 476	15.50 189	1.20 280	1.41 399	3.93 332	1.61 441	3.92 304	2.77 277	3.13 473	2.20 380	2.40 321	2.78 437	6.23 355	16.59 524	0.50 403	0.35 256	0.63 474	0.62 471	0.58 396	0.92 341

ACVNet-DCA	3.67 435	0.94 256	19.66 308	1.87 471	0.42 31	4.47 451	0.73 173	4.07 344	4.63 494	1.21 125	1.89 306	0.73 71	1.62 320	2.20 221	0.81 73	0.31 157	18.77 557	0.32 241	0.21 84	0.35 212	8.09 501

test_xeample3	3.67 435	3.52 459	21.53 522	0.98 179	0.51 74	1.88 62	0.91 304	8.10 542	2.76 276	0.82 59	0.76 24	0.65 50	0.70 65	5.88 341	7.74 477	0.32 174	0.29 205	0.27 123	0.22 116	0.29 99	15.33 544

GrayStereo	3.68 437	0.56 44	20.61 446	1.71 454	0.90 253	4.17 395	8.11 544	3.17 189	4.13 463	2.80 449	2.49 427	1.70 218	17.06 552	2.83 275	1.25 189	0.37 273	0.23 102	0.27 123	0.32 315	0.30 119	0.57 233

xx1	3.69 438	0.94 256	19.66 308	1.87 471	0.42 31	4.47 451	0.73 173	4.24 414	4.01 458	1.21 125	1.89 306	1.78 242	1.36 241	2.20 221	0.81 73	0.31 157	18.77 557	0.33 275	0.36 357	0.35 212	8.09 501

AANet_RVC	3.70 439	7.03 484	17.25 227	1.21 286	1.12 325	3.79 292	1.09 365	3.98 318	3.38 403	2.65 430	4.29 500	3.95 459	1.40 252	11.43 496	7.88 480	1.25 501	0.57 381	0.34 295	0.25 166	0.43 310	0.71 294

FTStereo	3.74 440	0.60 70	20.43 409	0.99 186	0.66 152	4.34 430	11.24 546	2.63 132	1.95 152	2.58 417	5.03 507	1.90 262	13.77 543	3.70 300	1.28 198	0.41 310	0.24 130	0.31 221	0.33 323	0.32 150	2.08 422

AIO_test	3.76 441	0.71 136	19.58 304	0.93 136	17.34 557	1.36 37	0.86 264	1.61 18	1.99 161	0.74 35	0.97 52	1.77 233	0.58 31	1.49 111	0.55 14	0.35 235	0.97 438	0.24 49	0.20 70	0.25 48	22.60 565

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 442	1.65 386	20.61 446	2.55 509	1.63 444	4.29 424	1.67 450	3.99 320	2.56 247	1.76 199	1.93 323	3.03 390	1.41 257	13.24 539	2.02 355	4.47 547	1.63 463	1.12 510	0.48 431	2.42 522	2.85 445

HBP-ISP	3.78 443	9.10 495	20.83 468	1.72 455	1.14 330	4.54 464	2.82 501	4.61 505	3.03 329	4.13 508	1.98 330	1.88 260	3.31 464	11.06 475	1.52 245	0.74 472	0.57 381	0.67 480	0.62 471	0.65 425	0.64 273

tt1	3.79 444	0.93 252	15.34 184	1.83 468	0.45 42	4.54 464	0.78 214	4.23 408	4.73 502	1.27 134	1.89 306	0.74 78	1.48 278	2.29 233	0.78 59	0.30 133	19.28 564	0.32 241	0.22 116	0.31 130	14.02 531

222	3.82 445	0.88 223	6.92 110	1.15 254	0.99 280	3.27 184	0.64 127	4.57 499	5.37 523	2.43 397	2.32 403	1.41 186	1.44 265	10.64 458	18.51 546	0.32 174	4.89 514	0.32 241	0.30 281	0.34 197	9.80 517

CC-Net-ROB	3.82 445	3.41 455	20.20 374	2.40 500	1.66 455	4.49 456	1.61 441	4.77 516	3.08 340	2.06 271	2.06 349	1.99 282	1.60 306	12.57 530	1.91 338	2.82 524	2.19 475	2.67 534	1.06 504	2.31 521	1.59 398

UDG	3.84 447	2.91 445	20.05 356	2.98 522	1.98 482	3.95 337	1.18 384	4.43 478	2.24 194	2.47 403	2.53 434	4.49 487	2.44 421	6.52 361	4.74 455	2.14 518	1.77 466	2.64 533	2.58 546	2.66 524	2.19 429

1test111	3.86 448	0.94 256	19.66 308	1.87 471	0.42 31	4.47 451	0.73 173	4.07 344	4.63 494	1.21 125	1.89 306	0.73 71	1.62 320	5.19 325	1.68 287	0.31 157	18.77 557	0.32 241	0.21 84	0.35 212	8.09 501

GASNet	3.86 448	15.35 555	21.16 503	1.63 437	1.25 364	2.35 96	1.11 371	4.11 362	2.86 297	1.99 243	2.11 358	2.99 386	2.16 402	10.62 457	3.75 440	0.71 461	0.37 272	0.61 466	0.46 426	0.91 473	0.70 292

AAGNet	3.88 450	0.67 107	20.04 355	2.27 495	0.46 45	4.76 509	1.05 356	2.28 80	3.38 403	2.16 305	1.84 286	2.40 321	3.95 483	6.22 353	24.21 557	0.49 390	0.19 20	0.30 201	0.29 262	0.33 174	0.29 18

PVD	3.91 451	4.36 468	13.89 158	2.81 520	4.79 539	3.80 295	1.94 464	3.89 297	4.11 461	5.75 527	3.56 489	3.59 441	3.34 467	6.44 360	6.44 466	0.73 469	2.84 492	0.74 493	0.84 490	0.82 464	3.45 463

FBW_ROB	3.91 451	2.07 421	15.46 188	1.60 430	1.16 336	3.80 295	1.48 429	4.37 464	3.41 411	2.53 412	2.45 423	4.19 474	2.10 391	15.17 551	9.45 485	0.86 483	0.65 402	1.54 520	0.96 496	1.08 488	3.80 466

cc1	3.93 453	0.94 256	19.66 308	1.87 471	0.42 31	4.47 451	0.73 173	4.24 414	4.01 458	1.21 125	1.89 306	0.73 71	1.62 320	2.20 221	0.81 73	0.31 157	18.77 557	0.32 241	0.21 84	0.32 150	13.93 530

DPSNet	3.94 454	2.01 417	14.69 174	1.58 426	1.30 370	4.17 395	2.08 477	4.57 499	4.63 494	2.78 444	1.99 333	3.79 451	7.88 527	10.66 459	11.35 495	0.94 487	0.99 441	0.41 374	0.57 460	1.09 489	1.40 382

AIO_rvc	3.97 455	1.01 285	18.99 273	0.98 179	11.92 549	1.45 43	0.97 335	2.17 70	4.51 491	0.71 31	1.18 87	1.09 139	0.56 26	1.56 126	0.72 45	0.28 91	11.98 552	0.24 49	0.19 43	0.25 48	18.74 558

RAFT + AFF	3.98 456	14.10 534	20.78 464	1.16 261	1.96 481	4.14 384	2.00 471	4.56 497	3.52 429	2.23 331	2.51 431	2.27 307	4.92 497	8.94 407	2.82 413	0.33 197	0.60 391	0.48 411	0.39 384	0.81 462	1.03 357

DeepPrunerF	4.00 457	5.64 475	16.81 218	1.36 353	1.75 466	3.69 273	1.54 434	4.24 414	13.98 551	2.21 327	1.77 253	2.73 361	2.29 409	10.90 468	6.64 468	0.71 461	0.61 393	0.77 494	0.79 486	0.87 470	0.79 318

Anonymous_2	4.03 458	0.99 282	11.19 135	1.20 280	1.71 462	3.68 271	0.93 317	3.76 270	1.63 102	2.07 277	1.43 149	4.76 499	2.34 413	1.86 184	1.78 311	0.82 481	2.42 485	8.69 562	16.64 566	4.38 541	8.29 506

MFN_U_SF_RVC	4.08 459	13.72 529	15.13 181	2.00 483	1.43 403	3.73 281	1.68 451	4.11 362	3.39 408	2.93 459	2.38 409	4.39 484	3.63 476	8.63 401	6.14 463	1.14 496	1.07 446	1.01 503	1.35 519	1.63 513	2.09 424

CBMV	4.12 460	1.27 337	21.14 500	1.52 414	0.85 229	3.80 295	3.89 531	4.58 501	3.02 325	3.56 495	2.37 408	4.44 485	13.88 545	11.23 488	3.78 441	0.56 431	0.43 319	0.48 411	0.39 384	0.55 383	0.74 307
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G-Net	4.16 461	1.39 355	20.31 397	2.30 496	2.91 510	4.68 498	2.86 503	3.35 211	2.44 236	4.43 515	9.43 531	6.89 523	3.83 481	8.91 405	4.83 457	0.80 477	0.80 422	0.70 484	0.50 442	0.95 478	0.97 347

StereoAnything_RVC	4.17 462	12.66 517	20.44 410	0.88 100	0.57 109	1.16 13	0.39 23	2.35 88	4.38 481	0.53 1	0.37 4	0.33 1	0.89 129	1.62 131	0.50 5	0.33 197	0.22 74	0.24 49	0.15 3	3.36 528	31.99 568

test_xeample	4.19 463	0.93 252	14.09 160	1.16 261	1.17 338	3.28 188	0.80 233	4.63 506	5.30 519	2.46 402	2.35 405	1.39 183	1.42 260	10.88 466	17.68 540	0.30 133	6.50 522	0.32 241	0.32 315	0.36 230	8.38 509

SQANet	4.22 464	14.03 533	20.30 395	2.78 516	2.75 508	3.41 208	1.48 429	3.66 247	2.25 197	2.62 426	1.77 253	2.68 358	1.90 378	7.41 384	3.78 441	2.97 526	1.42 456	1.85 522	1.13 507	3.28 526	2.86 446

Wz-Net-TNSev	4.22 464	13.55 522	15.87 196	1.57 424	1.19 348	3.61 255	2.48 491	4.38 468	3.45 421	2.29 350	1.91 315	4.20 475	2.86 439	12.11 518	10.56 488	0.61 440	0.59 389	0.48 411	0.54 453	0.93 476	1.24 372

ttt	4.23 466	0.75 172	19.96 346	1.48 400	1.31 374	3.69 273	0.87 270	4.65 508	5.33 520	2.45 401	2.39 411	2.44 334	1.54 296	11.35 491	16.49 523	0.43 338	4.35 510	0.37 342	0.35 346	0.41 288	4.01 472

xxxx	4.25 467	0.86 215	14.59 173	1.30 330	1.16 336	3.51 234	0.63 122	4.56 497	5.42 526	2.33 370	2.29 397	2.04 290	1.39 248	10.23 445	18.00 542	0.33 197	7.15 525	0.31 221	0.30 281	0.35 212	8.33 507

ADCPNet	4.25 467	4.04 464	21.95 531	1.33 346	1.31 374	6.34 528	2.63 497	4.07 344	3.23 367	2.81 450	2.21 384	4.27 477	6.08 509	6.01 343	11.73 500	0.67 455	1.17 449	0.71 486	1.71 525	0.87 470	1.82 413

LL-Strereo	4.26 469	13.69 526	20.37 403	1.24 298	2.18 494	2.90 143	1.08 361	4.35 459	2.22 191	3.20 480	2.26 389	3.29 411	3.13 456	11.30 489	1.91 338	0.33 197	3.89 508	0.46 404	0.34 333	0.54 380	6.47 494

ffm	4.27 470	0.98 273	21.04 484	1.24 298	1.03 294	3.64 261	0.87 270	4.23 408	4.73 502	2.31 356	2.40 413	3.49 427	1.64 326	2.29 233	0.78 59	0.30 133	19.28 564	0.48 411	0.40 393	0.31 130	14.02 531

RTS	4.29 471	9.35 496	18.25 253	2.79 518	2.29 499	4.98 514	3.41 515	4.72 512	4.27 473	4.35 512	3.10 475	4.93 501	3.14 457	7.71 389	6.99 470	0.71 461	0.68 406	0.51 431	0.50 442	1.07 486	1.98 417

RTSA	4.29 471	9.35 496	18.25 253	2.79 518	2.29 499	4.98 514	3.41 515	4.72 512	4.27 473	4.35 512	3.10 475	4.93 501	3.14 457	7.71 389	6.99 470	0.71 461	0.68 406	0.51 431	0.50 442	1.07 486	1.98 417

dual_stereo	4.32 473	0.42 3	1.51 26	0.75 46	1.37 390	0.88 6	0.34 16	3.50 226	4.78 508	0.55 3	0.47 9	0.60 42	0.40 4	2.09 204	0.95 118	0.24 29	32.26 572	0.21 8	0.17 17	0.21 18	34.78 572

SDNR	4.37 474	2.22 429	20.63 449	1.60 430	0.99 280	5.15 517	0.67 135	4.36 461	5.55 529	4.89 520	7.17 513	5.50 514	1.58 302	17.48 553	4.33 448	0.80 477	0.72 416	0.59 459	0.45 424	1.18 498	1.43 386

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 475	13.66 524	13.95 159	1.39 369	1.58 436	5.18 518	3.31 513	4.53 493	3.22 364	2.60 420	2.62 444	4.99 503	2.11 393	13.99 548	4.21 445	1.53 512	2.56 490	0.67 480	1.82 531	0.83 467	2.92 449

WZ-Net	4.39 476	12.37 514	17.44 233	1.47 398	1.42 402	3.76 286	2.27 485	4.17 386	3.11 344	2.89 455	2.24 386	4.05 464	5.69 506	10.89 467	12.07 501	0.66 452	0.41 306	0.47 406	0.49 434	0.78 456	1.12 364

ADCP+	4.42 477	12.67 518	18.95 270	1.12 242	1.55 423	4.30 426	3.60 524	4.01 324	3.80 447	2.30 353	1.71 233	3.93 457	4.29 489	3.49 293	18.77 550	0.40 307	0.41 306	0.63 474	0.53 450	0.67 431	1.35 379

GREAT-IGEV	4.43 478	0.74 158	13.12 148	1.32 341	9.52 546	2.48 107	0.34 16	1.40 8	1.88 142	0.61 10	0.89 41	0.51 32	0.60 38	1.26 51	1.01 137	0.23 22	31.64 571	0.21 8	0.18 25	0.24 43	20.38 562

MADNet+	4.46 479	11.36 508	14.35 166	2.23 493	2.50 505	4.18 398	2.86 503	5.46 529	4.43 482	2.74 439	2.69 452	4.55 491	3.43 473	8.97 408	9.42 484	1.47 510	2.06 473	1.09 508	1.02 501	1.54 511	2.96 451

AnyNet_C32	4.49 480	9.53 498	13.85 154	1.67 444	1.56 428	5.40 521	4.06 533	4.03 332	3.69 441	4.21 511	3.09 474	3.09 396	3.38 471	8.24 395	18.76 549	0.56 431	0.64 399	0.53 440	0.81 488	1.36 507	1.42 385

THIR-Stereo	4.50 481	1.11 304	18.71 263	0.89 102	0.47 50	2.25 89	16.71 552	3.53 229	1.58 83	2.04 266	12.04 544	2.66 357	7.52 523	7.29 379	11.25 492	0.32 174	0.21 57	0.29 179	0.28 227	0.35 212	0.52 208

ADCMid	4.55 482	10.78 506	17.67 242	1.32 341	1.43 403	4.62 481	2.24 483	4.22 402	4.97 515	3.93 503	3.01 469	3.84 454	3.66 477	4.22 315	18.57 548	0.69 457	0.62 396	1.09 508	1.20 511	1.48 509	1.49 392

mmx	4.56 483	0.98 273	21.04 484	1.24 298	1.03 294	3.64 261	0.87 270	4.53 493	5.34 521	2.31 356	2.40 413	3.49 427	1.64 326	12.40 521	16.90 527	0.34 219	5.98 519	0.48 411	0.40 393	0.46 342	5.71 487

xxx	4.56 483	0.98 273	21.04 484	1.24 298	1.03 294	3.64 261	0.87 270	4.53 493	5.34 521	2.31 356	2.40 413	3.49 427	1.64 326	12.40 521	16.90 527	0.34 219	5.98 519	0.48 411	0.40 393	0.46 342	5.71 487

CBMV_ROB	4.57 485	0.90 234	21.30 514	1.46 394	0.89 247	4.43 445	1.69 452	4.51 491	3.14 348	5.97 529	4.23 498	4.16 471	7.83 525	11.06 475	16.47 522	0.61 440	0.55 378	0.53 440	0.51 447	0.56 389	0.59 252

SAMSARA	4.67 486	6.50 479	16.40 212	4.62 550	3.13 517	6.62 530	3.49 518	5.24 522	3.04 333	7.78 538	3.07 472	5.32 508	4.05 485	9.98 436	6.42 465	0.69 457	2.39 484	0.60 463	0.74 482	0.99 479	2.26 430

test_sample9	4.68 487	1.19 326	20.68 453	1.11 232	0.87 242	4.22 412	1.20 388	4.40 471	4.92 512	2.20 324	1.85 290	1.90 262	2.00 383	11.08 479	11.57 498	1.41 507	14.65 554	4.19 551	2.07 538	0.70 439	1.43 386

AnyNet_C01	4.68 487	10.90 507	16.41 213	2.03 487	1.62 441	6.25 526	6.40 539	4.19 394	5.13 518	4.03 505	3.77 493	4.14 470	3.26 462	7.23 378	11.19 491	0.64 449	0.80 422	0.65 478	0.72 480	2.18 518	2.08 422

ADCL	4.70 489	4.04 464	16.12 200	1.35 349	1.28 367	5.46 522	10.88 545	4.08 353	4.25 471	5.97 529	4.51 502	4.29 480	5.60 502	6.37 357	15.21 519	0.54 424	0.48 357	0.88 500	0.78 485	0.86 468	1.01 353

DispFullNet	4.71 490	3.93 461	23.92 552	4.00 538	3.01 513	3.38 201	1.31 405	4.23 408	3.26 371	6.31 533	2.92 465	4.03 463	7.80 524	3.93 307	5.15 458	2.80 523	1.61 462	3.11 542	2.70 549	3.32 527	3.38 461

NaN_ROB	4.73 491	6.66 481	21.89 527	1.26 318	1.28 367	3.49 229	3.02 508	4.38 468	3.93 455	3.65 497	2.55 435	2.97 384	5.01 498	13.23 538	17.43 538	0.38 289	0.42 317	0.38 357	0.40 393	0.50 368	1.82 413

1111x	4.75 492	1.05 291	20.89 474	1.28 321	1.02 290	3.81 299	0.88 277	4.65 508	5.52 527	2.43 397	2.27 392	1.97 280	1.81 362	12.40 521	18.19 544	0.32 174	9.06 541	0.32 241	0.34 333	0.38 249	6.34 493

ADCS	4.77 493	12.63 516	17.40 232	1.72 455	1.34 381	3.90 320	3.60 524	4.30 431	3.54 430	5.11 523	2.81 461	4.44 485	3.05 455	6.15 351	19.32 551	0.74 472	0.68 406	0.70 484	0.70 478	1.25 503	1.98 417

Ntro	4.83 494	14.73 544	20.47 417	3.24 527	2.97 512	4.12 376	1.88 462	4.00 322	2.57 250	1.79 205	2.15 365	3.34 417	2.16 402	10.01 438	7.34 472	3.53 535	1.77 466	2.13 525	1.32 517	3.89 536	3.23 453

EAI-Stereo	4.89 495	0.69 121	7.74 114	0.99 186	1.63 444	4.68 498	51.52 571	5.79 535	3.37 400	3.64 496	7.24 514	1.10 141	0.95 144	2.51 248	1.71 296	0.33 197	0.31 221	0.28 156	2.04 537	0.28 81	0.92 341

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 496	13.94 532	16.59 217	1.69 449	1.46 407	6.15 525	3.52 520	5.47 530	3.95 456	2.77 442	2.74 456	4.81 500	2.49 425	13.78 545	5.33 459	2.34 520	3.46 504	1.05 505	1.21 513	2.28 520	2.94 450

SGM-Forest	4.96 497	0.86 215	21.02 482	1.22 290	0.83 220	4.05 360	3.26 512	4.40 471	3.49 427	4.40 514	3.69 492	4.66 498	13.91 546	11.94 515	17.16 535	0.66 452	0.46 340	0.49 424	0.39 384	0.49 367	1.77 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SuperB	5.03 498	8.93 493	20.96 479	1.51 409	1.11 322	3.88 316	3.00 506	4.24 414	3.13 347	2.53 412	2.10 357	2.74 364	3.37 470	8.76 403	19.44 552	0.45 355	0.34 247	0.53 440	0.40 393	11.97 563	1.15 367

SPS-STEREO	5.18 499	10.36 503	21.09 494	1.74 459	1.72 464	3.24 181	2.26 484	3.92 304	4.12 462	5.06 522	3.66 491	5.43 511	3.33 466	9.56 420	12.34 503	1.17 498	1.17 449	1.07 506	1.03 503	1.17 497	10.25 520
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	5.20 500	15.03 551	21.14 500	3.66 535	3.25 521	4.18 398	2.98 505	4.22 402	3.20 354	2.30 353	2.65 446	4.24 476	2.97 445	9.92 432	6.29 464	3.92 541	2.27 479	2.71 536	1.73 527	3.82 535	3.43 462

HUF	5.25 501	1.03 288	26.85 559	1.03 201	13.21 551	1.35 36	0.76 203	2.97 173	3.00 316	0.79 53	1.56 188	0.92 119	0.66 57	1.53 121	0.74 49	0.35 235	27.70 570	0.26 101	0.18 25	0.24 43	19.90 561

CrosDoStereo	5.27 502	0.75 172	20.07 357	0.85 81	0.53 83	3.40 205	18.03 553	3.90 299	3.29 380	1.99 243	8.27 521	1.95 274	6.95 520	7.34 381	25.94 560	0.33 197	0.22 74	0.30 201	0.28 227	0.35 212	0.61 261

DeepStereo_LL	5.27 502	0.75 172	20.07 357	0.85 81	0.53 83	3.40 205	18.03 553	3.90 299	3.29 380	1.99 243	8.27 521	1.95 274	6.95 520	7.34 381	25.94 560	0.33 197	0.22 74	0.30 201	0.28 227	0.35 212	0.61 261

test_sample8	5.57 504	1.19 326	20.68 453	1.11 232	0.87 242	4.22 412	1.20 388	4.43 478	3.76 444	5.63 525	1.97 329	12.99 542	6.34 510	11.08 479	11.57 498	1.41 507	14.65 554	4.19 551	2.07 538	0.70 439	1.43 386

ff1	5.58 505	0.98 273	21.04 484	1.24 298	1.03 294	3.64 261	0.87 270	4.23 408	4.73 502	2.31 356	2.40 413	3.49 427	1.64 326	12.40 521	16.90 527	0.30 133	19.28 564	0.48 411	0.40 393	0.31 130	14.02 531

otaku	5.59 506	14.82 548	20.70 457	3.13 525	2.70 507	3.91 324	2.56 495	3.90 299	2.48 240	2.25 334	9.38 530	4.06 465	2.32 412	9.59 422	14.37 514	3.52 534	1.66 464	2.15 526	1.19 510	3.73 534	3.35 460

EDNetEfficient	5.62 507	2.26 430	17.51 234	1.67 444	3.59 523	3.99 347	7.25 540	3.14 185	5.63 531	11.52 557	4.82 505	3.94 458	12.48 539	8.39 399	20.56 554	0.46 367	0.46 340	0.48 411	1.06 504	1.65 515	1.62 401

MeshStereo	5.67 508	1.80 399	21.28 512	1.40 370	1.14 330	4.38 433	3.83 530	5.51 532	4.85 511	10.12 551	11.72 542	11.44 535	5.87 507	13.86 546	12.31 502	0.68 456	0.61 393	0.61 466	0.60 466	0.73 446	0.68 285
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
WCMA_ROB	5.78 509	2.42 435	21.71 525	1.67 444	1.55 423	4.07 365	3.53 521	4.14 376	4.73 502	6.59 534	10.89 537	12.82 541	9.59 535	10.17 442	12.65 506	1.05 491	0.61 393	0.52 434	0.52 448	0.71 444	5.64 486

pmcnn	5.90 510	1.81 402	22.30 540	1.69 449	2.37 502	3.47 220	2.10 478	4.58 501	5.56 530	3.75 500	13.12 547	22.07 555	3.70 478	11.99 517	17.13 533	0.58 435	0.23 102	0.23 24	0.19 43	0.37 236	0.70 292

CSAN	5.95 511	13.70 527	21.94 530	1.35 349	0.93 263	3.65 265	3.46 517	4.73 514	4.26 472	3.98 504	7.70 517	3.54 439	6.94 519	22.83 558	16.00 521	0.53 421	0.47 350	0.50 426	0.55 457	0.65 425	1.22 370

MSMD_ROB	5.99 512	1.29 342	19.23 286	1.40 370	0.84 228	10.25 543	2.05 476	4.20 396	6.02 535	10.42 553	8.00 518	22.21 556	9.45 534	11.67 504	8.73 482	0.76 475	0.59 389	0.67 480	0.68 476	0.67 431	0.72 298

WAO-7	6.00 513	14.29 537	20.46 414	1.97 480	1.51 415	5.31 520	3.06 510	5.00 519	5.92 534	4.55 517	8.87 528	6.52 521	6.47 514	13.38 541	13.85 510	1.35 503	1.24 451	1.48 518	1.36 520	1.63 513	1.79 412

ACVNet_2	6.09 514	15.28 554	21.36 517	3.30 529	3.17 518	4.50 457	3.00 506	4.70 510	3.96 457	3.52 493	5.34 508	7.79 527	2.95 443	12.40 521	13.76 509	3.28 530	2.23 477	2.70 535	1.70 524	3.52 529	3.24 454

IMH-64-1	6.10 515	13.83 530	17.55 235	4.34 543	3.78 526	4.79 510	5.94 536	5.34 523	4.20 466	4.10 506	8.31 523	5.07 505	6.92 517	9.63 423	7.36 473	4.60 550	2.96 497	3.04 538	2.14 541	4.30 539	3.88 469

IMH-64	6.10 515	13.83 530	17.55 235	4.34 543	3.78 526	4.79 510	5.94 536	5.34 523	4.20 466	4.10 506	8.31 523	5.07 505	6.92 517	9.63 423	7.36 473	4.60 550	2.96 497	3.04 538	2.14 541	4.30 539	3.88 469

SGM_RVC	6.11 517	1.10 303	20.44 410	2.15 491	0.66 152	15.87 555	3.98 532	5.00 519	6.19 536	9.79 549	11.46 540	8.23 531	12.63 540	12.32 520	9.15 483	0.54 424	0.39 296	0.41 374	0.35 346	0.55 383	1.05 360
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	6.31 518	1.18 320	22.96 549	2.56 510	2.69 506	21.07 557	2.01 473	4.79 517	2.87 299	9.49 545	4.45 501	4.10 468	4.48 493	22.33 557	17.61 539	0.79 476	0.44 328	0.47 406	0.44 418	0.47 355	0.95 346

ELAS_RVC	6.36 519	2.53 437	20.21 378	2.67 513	2.48 503	4.90 513	11.89 547	4.84 518	6.31 539	9.03 543	8.54 526	8.09 530	12.73 541	9.32 413	13.25 508	1.92 514	2.18 474	1.51 519	1.31 515	1.40 508	2.15 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 520	13.71 528	22.08 536	1.43 389	1.00 286	6.86 532	3.78 529	4.71 511	11.10 545	4.71 519	8.72 527	7.47 525	7.91 528	12.46 528	18.12 543	0.51 409	0.47 350	0.50 426	0.45 424	0.94 477	1.60 400

PWCK	6.49 521	13.40 520	20.27 387	2.95 521	1.61 438	5.68 524	7.63 543	5.37 526	4.77 507	3.90 502	7.48 516	7.96 528	5.63 503	15.15 550	10.93 490	3.21 529	1.55 461	2.34 527	1.43 522	6.05 549	2.45 436

ELAS	6.58 522	2.54 438	20.08 363	2.66 512	2.48 503	15.49 553	7.29 541	5.50 531	5.72 532	10.05 550	8.94 529	6.91 524	10.83 537	8.33 396	14.27 513	1.92 514	2.19 475	1.23 513	1.31 515	1.62 512	2.17 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	6.62 523	1.45 362	87.38 576	1.55 421	0.97 274	2.86 137	1.42 421	3.30 205	2.12 177	3.74 499	2.45 423	5.15 507	2.59 430	10.55 455	2.91 420	0.55 427	0.68 406	0.48 411	0.53 450	0.73 446	1.02 355

ACVNet_1	6.63 524	14.79 547	21.40 518	3.59 534	3.17 518	4.69 503	2.46 490	4.24 414	3.34 397	3.11 472	2.86 463	23.21 557	4.59 495	11.06 475	12.59 505	3.75 537	2.34 481	2.60 531	1.80 530	3.70 531	3.31 458

NVStereoNet_ROB	6.63 524	9.57 499	19.28 288	3.19 526	2.11 491	3.69 273	1.99 468	4.32 450	6.27 538	3.26 484	24.57 560	5.45 513	11.39 538	13.56 542	12.37 504	2.79 522	2.05 472	1.76 521	1.75 528	1.49 510	1.75 406
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-6	6.68 526	9.03 494	20.68 453	2.98 522	2.79 509	11.93 545	3.56 523	5.39 527	11.65 547	3.55 494	9.59 532	6.77 522	6.72 516	12.28 519	11.56 496	2.88 525	2.36 482	2.50 528	1.84 532	2.89 525	2.72 442

JetBlue	6.69 527	12.01 512	14.30 164	1.98 482	4.64 538	11.97 546	12.29 548	5.39 527	4.32 480	3.81 501	4.51 502	9.50 533	6.53 515	10.22 444	14.50 515	1.32 502	1.47 457	1.18 511	1.36 520	7.48 556	5.05 481

FCDSN-DC	6.71 528	1.18 320	21.61 524	1.29 326	1.10 319	4.38 433	2.59 496	4.58 501	5.52 527	9.58 546	11.19 538	19.17 551	17.69 554	13.03 535	17.11 532	0.73 469	0.57 381	0.61 466	0.60 466	0.71 444	0.92 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	6.98 529	14.78 546	22.17 538	3.56 532	3.11 516	4.14 384	2.23 482	4.08 353	3.84 448	1.67 179	3.96 497	5.86 517	2.87 440	10.30 450	17.16 535	26.09 569	2.24 478	2.53 529	1.79 529	3.91 537	3.28 457

FC-DCNN	7.08 530	1.01 285	21.89 527	1.74 459	1.64 448	8.18 538	2.31 486	6.50 538	9.16 543	10.85 555	11.33 539	19.85 553	13.33 542	12.94 533	17.10 531	0.72 466	0.57 381	0.59 459	0.57 460	0.64 419	0.69 288

IMH	7.25 531	16.24 560	21.08 489	4.40 545	3.79 528	5.46 522	3.03 509	5.58 533	6.26 537	4.92 521	10.32 534	9.24 532	8.30 530	13.62 543	11.56 496	4.84 554	3.00 500	3.09 541	2.14 541	4.38 541	3.83 468

tt	7.29 532	0.58 53	7.34 111	4.04 539	2.30 501	12.04 547	20.18 556	15.60 560	7.41 540	3.46 490	3.36 484	5.36 509	6.39 513	4.27 316	7.46 476	9.80 562	11.53 551	7.04 559	7.45 560	6.31 550	3.81 467

FC-DCNN v2	7.41 533	0.98 273	22.19 539	1.75 461	1.64 448	8.98 541	2.37 488	7.60 540	9.44 544	11.09 556	11.95 543	20.04 554	16.35 551	12.99 534	17.14 534	0.72 466	0.57 381	0.59 459	0.57 460	0.64 419	0.68 285

LVE	7.57 534	15.80 557	21.28 512	3.69 536	3.19 520	4.54 464	2.78 498	10.13 546	11.63 546	3.24 482	11.52 541	18.10 548	4.55 494	11.67 504	10.30 487	4.62 553	2.95 495	2.56 530	1.91 534	3.63 530	3.26 456

EKT-Stereo	7.93 535	0.75 172	21.17 505	1.84 470	109.80 575	4.51 461	0.61 106	4.13 372	1.59 86	1.89 216	1.24 99	1.96 279	1.35 240	4.02 309	1.36 211	0.42 321	0.31 221	0.29 179	0.27 200	0.35 212	0.78 314

DGSMNet	8.13 536	2.31 433	18.62 259	2.77 515	13.96 555	6.91 533	42.17 570	4.16 382	2.53 245	2.25 334	3.21 479	3.41 422	1.69 339	9.19 411	3.03 423	3.79 539	10.31 546	11.70 567	5.68 557	4.38 541	10.58 521

Dean	8.35 537	15.23 553	22.34 541	3.76 537	3.55 522	4.81 512	3.51 519	5.34 523	5.37 523	4.49 516	26.13 561	25.59 563	4.33 491	11.21 486	13.12 507	3.78 538	2.31 480	2.90 537	1.89 533	4.04 538	3.34 459

MADNet++	8.64 538	6.17 478	13.88 157	6.61 553	5.25 541	10.15 542	14.20 551	5.89 537	8.25 541	7.14 535	8.18 520	6.41 520	9.84 536	11.71 509	16.73 526	9.65 561	5.03 515	8.63 561	5.68 557	4.83 546	8.57 510

UNDER WATER-64	10.08 539	14.27 536	22.85 547	5.26 552	4.88 540	11.00 544	4.57 535	11.41 547	17.25 556	7.68 537	9.72 533	15.96 547	21.47 561	11.12 482	16.63 525	4.38 544	2.88 494	4.41 555	2.95 553	7.12 554	5.81 489

TorneroNet-64	10.52 540	14.33 538	21.95 531	4.29 542	3.76 525	13.77 550	2.83 502	14.96 557	23.11 564	10.24 552	23.77 559	13.44 543	8.15 529	13.98 547	17.70 541	4.03 543	2.73 491	3.23 543	2.53 545	7.27 555	4.35 476

FINET	10.59 541	14.44 542	25.84 555	2.30 496	3.90 529	21.74 558	25.19 559	8.85 544	16.99 554	2.68 431	15.19 550	11.45 536	13.83 544	6.71 368	15.11 518	0.80 477	8.59 533	0.53 440	0.44 418	0.62 408	16.67 548

JetRed	10.68 542	26.07 567	35.62 561	4.40 545	4.16 535	15.72 554	13.07 550	14.57 556	5.83 533	5.85 528	5.55 510	10.12 534	7.37 522	8.86 404	25.99 562	3.33 531	3.82 507	3.59 549	2.98 554	8.51 559	8.22 505

notaker	10.92 543	14.17 535	20.38 404	4.56 549	3.98 531	6.29 527	3.53 521	7.68 541	5.10 517	9.04 544	46.37 568	13.84 546	28.85 563	14.18 549	14.16 512	4.57 549	3.19 501	3.52 546	2.70 549	8.16 558	4.13 473

xyz-stereo	10.93 544	0.71 136	79.25 575	0.70 31	0.45 42	83.14 577	0.77 207	2.68 137	1.49 59	2.28 345	32.01 563	2.76 369	1.61 311	5.80 340	3.32 433	0.29 105	0.18 10	0.33 275	0.23 131	0.26 63	0.29 18

UNDER WATER	11.28 545	13.60 523	22.90 548	5.11 551	4.53 537	7.75 536	3.75 527	12.50 549	21.62 563	7.80 539	10.68 535	23.75 559	35.20 564	11.54 499	17.40 537	4.46 546	2.95 495	4.23 554	2.90 552	6.57 551	6.27 492

EDNetEfficientorigin	12.42 546	3.26 451	179.44 581	1.21 286	1.00 286	2.89 142	1.82 460	3.05 178	5.37 523	8.87 542	4.78 504	4.17 472	4.80 496	9.91 431	11.32 494	0.41 310	0.41 306	0.62 473	0.88 492	1.33 506	2.81 444

TCMNet-wrong-test	12.48 547	15.10 552	19.66 308	22.40 565	19.87 561	15.98 556	12.30 549	23.88 562	4.80 509	6.29 532	6.46 512	18.38 550	15.65 549	10.50 454	10.86 489	9.07 560	4.79 511	5.34 556	3.95 555	12.27 564	12.13 525

WAO-8	12.61 548	16.02 558	21.99 533	3.55 530	3.10 514	15.07 551	2.80 499	12.81 551	19.10 561	7.93 540	13.05 545	11.75 537	8.46 532	83.86 579	15.10 516	3.51 532	1.94 469	3.54 547	1.96 535	3.72 532	2.89 447

Venus	12.61 548	16.02 558	21.99 533	3.55 530	3.10 514	15.07 551	2.80 499	12.81 551	19.10 561	7.93 540	13.05 545	11.75 537	8.46 532	83.86 579	15.10 516	3.51 532	1.94 469	3.54 547	1.96 535	3.72 532	2.89 447

U	12.87 550	0.43 7	2.54 63	0.68 25	58.93 572	63.36 576	0.33 11	1.95 51	1.08 13	0.62 12	0.83 35	0.46 28	0.57 28	0.91 6	0.50 5	0.31 157	0.17 4	63.34 575	59.81 574	0.30 119	0.26 8

LSM	13.03 551	7.72 490	21.01 481	55.44 575	85.65 573	3.65 265	6.27 538	3.91 303	5.06 516	5.63 525	13.91 548	3.53 438	3.46 475	9.93 433	4.36 449	0.72 466	0.95 434	0.72 489	0.85 491	1.09 489	26.67 566

SGM+DAISY	13.18 552	14.36 539	24.65 554	8.10 556	13.49 554	22.47 559	25.54 560	12.13 548	17.08 555	14.77 559	15.82 552	12.17 540	13.97 547	12.65 531	18.22 545	8.40 558	9.18 542	1.23 513	1.33 518	1.23 502	16.81 553

MANE	15.29 553	13.67 525	23.58 551	10.15 560	13.37 553	23.58 561	23.86 557	27.83 565	26.26 565	12.02 558	15.10 549	19.83 552	18.01 555	15.68 552	20.35 553	8.58 559	9.20 543	3.05 540	4.19 556	0.82 464	16.69 549

SGM-ForestM	15.60 554	14.94 550	28.17 560	7.84 555	10.49 548	23.43 560	24.58 558	20.87 561	16.87 552	15.92 562	15.89 553	27.08 564	22.45 562	24.86 563	28.42 567	3.85 540	8.90 537	0.55 449	1.15 509	0.64 419	15.05 537

USTest	15.98 555	15.57 556	22.51 545	18.47 564	16.98 556	26.39 562	36.05 566	27.65 564	12.77 548	10.72 554	10.87 536	18.34 549	15.08 548	18.60 554	23.36 555	4.90 555	5.38 517	7.40 560	7.45 560	9.88 561	11.26 523

DGTPSM_ROB	16.67 556	21.79 565	40.19 565	10.00 559	19.05 559	12.43 548	33.20 563	13.71 553	18.09 559	9.71 547	22.85 557	13.77 544	19.64 556	21.23 555	24.07 556	5.09 556	8.95 538	5.62 557	11.49 562	6.73 552	15.75 546

DPSMNet_ROB	16.76 557	21.81 566	40.95 566	10.20 561	19.08 560	12.43 548	33.21 564	13.73 554	18.21 560	9.76 548	22.88 558	13.78 545	19.64 556	21.39 556	24.21 557	5.20 557	8.97 539	5.63 558	11.51 565	6.80 553	15.82 547

KSHMR	17.50 558	14.38 541	22.35 542	4.50 547	4.51 536	8.17 537	3.33 514	15.44 559	76.15 575	7.32 536	61.40 572	56.33 573	5.66 505	32.91 566	13.97 511	4.42 545	2.99 499	3.64 550	2.79 551	5.13 547	4.55 478

LE_ROB	19.18 559	12.99 519	48.22 569	8.42 558	23.91 564	7.26 534	19.71 555	9.92 545	38.58 569	43.44 567	21.85 556	28.15 565	41.18 567	23.00 559	54.71 572	0.38 289	0.34 247	0.32 241	0.36 357	0.43 310	0.49 189

coex-ft	20.00 560	11.54 509	120.82 578	1.18 273	1.30 370	2.36 98	1.99 468	2.96 171	13.96 550	129.83 580	8.40 525	5.88 518	52.82 573	9.93 433	31.13 568	0.61 440	0.62 396	0.50 426	0.49 434	1.10 491	2.63 439

DPSM_ROB	20.83 561	20.01 563	26.54 557	23.64 567	22.42 562	31.06 564	39.94 568	34.02 568	17.42 557	15.35 560	16.05 554	24.04 560	20.69 559	23.28 561	27.60 564	10.77 563	9.41 544	11.68 565	11.50 563	14.48 565	16.71 550

DPSM	20.83 561	20.01 563	26.54 557	23.64 567	22.42 562	31.06 564	39.94 568	34.02 568	17.42 557	15.35 560	16.05 554	24.04 560	20.69 559	23.28 561	27.60 564	10.77 563	9.41 544	11.68 565	11.50 563	14.48 565	16.71 550

ktn	22.24 563	14.37 540	20.30 395	4.54 548	4.02 532	6.52 529	4.50 534	6.78 539	78.80 577	84.67 577	100.54 579	58.48 574	8.39 531	13.13 536	17.09 530	4.61 552	3.24 502	3.49 545	2.62 547	4.70 545	3.96 471

LRCNet_RVC	25.63 564	33.47 568	24.35 553	31.77 569	32.74 565	6.73 531	1.19 385	25.87 563	4.67 500	28.95 563	30.91 562	24.89 562	17.54 553	27.82 564	24.57 559	35.48 570	25.62 569	35.91 571	33.80 570	31.95 572	34.38 571

TorneroNet	26.32 565	14.70 543	22.40 543	4.24 540	4.08 533	54.72 572	3.19 511	15.11 558	76.73 576	57.99 572	82.55 576	86.65 578	45.79 572	13.34 540	18.51 546	4.52 548	2.86 493	3.45 544	2.63 548	8.75 560	4.28 474

DLNR_Zeroshot_test	29.83 566	55.48 575	50.99 571	183.84 579	114.74 576	3.44 214	0.28 4	29.52 567	1.59 86	1.03 113	1.25 103	0.93 121	0.64 49	3.95 308	1.62 271	37.16 571	1.69 465	0.26 101	0.23 131	92.97 576	15.07 538

HanzoNet	31.86 567	17.33 561	21.23 509	7.52 554	5.85 544	7.49 535	3.61 526	14.35 555	13.37 549	50.38 570	46.35 567	44.46 567	56.50 574	36.53 570	28.25 566	64.05 575	58.31 576	9.45 563	89.24 576	31.17 571	31.77 567

Selective-RAFT-Error	41.88 568	40.10 570	53.23 572	47.74 574	45.20 571	62.42 573	80.58 577	68.27 575	34.95 567	30.85 565	32.30 564	48.08 570	42.07 570	46.54 574	54.92 573	21.60 567	19.12 562	23.46 568	23.15 568	29.14 568	33.95 570

CasAABBNet	41.89 569	40.14 571	53.33 573	47.71 573	45.10 570	62.42 573	80.65 578	68.29 576	34.85 566	30.67 564	32.34 565	48.22 571	41.76 569	46.61 576	55.60 575	21.59 566	18.89 561	23.46 568	23.21 569	29.17 569	33.75 569

HaxPig	43.31 570	43.63 572	45.01 567	33.88 570	35.67 567	32.79 566	30.52 562	45.50 571	42.95 570	48.75 568	48.14 569	43.24 566	40.44 566	44.58 572	43.63 569	47.17 572	49.30 573	51.65 573	50.37 572	43.72 573	45.27 574

AVERAGE_ROB	44.46 571	45.87 573	46.48 568	40.54 572	38.62 568	32.95 567	30.49 561	46.80 572	43.31 571	49.57 569	48.93 570	44.57 568	39.87 565	45.01 573	43.89 570	48.70 573	50.65 574	50.80 572	49.79 571	45.54 574	46.89 575

MEDIAN_ROB	47.37 572	49.00 574	49.74 570	40.28 571	39.94 569	34.93 568	33.41 565	49.78 573	46.38 573	53.04 571	52.61 571	47.67 569	42.28 571	48.33 577	47.25 571	52.06 574	53.99 575	54.28 574	53.48 573	48.70 575	50.27 576

LSM0	49.69 573	40.02 569	53.50 574	97.07 576	129.56 577	62.65 575	79.82 576	68.02 574	35.12 568	33.72 566	33.34 566	48.41 572	41.54 568	46.57 575	55.40 574	21.63 568	19.16 563	23.60 570	23.13 567	29.46 570	52.08 577

BEATNet-Init1	51.93 574	71.67 577	99.39 577	10.91 563	13.10 550	84.39 578	59.36 572	73.78 577	67.97 574	88.09 578	88.15 577	91.73 579	97.51 579	85.13 581	72.56 579	2.59 521	5.18 516	1.20 512	1.49 523	10.61 562	13.83 528

Anonymous_1	57.77 575	19.65 562	26.12 556	23.12 566	141.97 579	30.79 563	39.72 567	34.10 570	16.98 553	70.09 576	15.64 551	23.44 558	19.73 558	23.03 560	27.21 563	164.70 581	9.02 540	130.41 576	137.42 578	161.21 582	41.01 573

PML	64.55 576	56.00 576	20.79 465	8.10 556	32.82 566	147.60 580	247.57 582	12.71 550	45.39 572	111.32 579	288.85 582	101.42 580	100.62 580	31.63 565	15.84 520	13.96 565	4.84 512	10.95 564	6.18 559	28.99 567	5.33 485

xxxxx1	112.85 577	94.19 578	38.10 562	228.21 581	161.02 580	39.23 569	61.26 573	92.54 578	79.08 578	63.44 573	74.84 573	77.80 575	69.88 575	33.55 567	70.96 576	117.25 577	130.44 579	258.49 580	273.88 580	145.63 579	147.24 580

tt_ll	112.85 577	94.19 578	38.10 562	228.21 581	161.02 580	39.23 569	61.26 573	92.54 578	79.08 578	63.44 573	74.84 573	77.80 575	69.88 575	33.55 567	70.96 576	117.25 577	130.44 579	258.49 580	273.88 580	145.63 579	147.24 580

ff	112.85 577	94.19 578	38.10 562	228.21 581	161.02 580	39.23 569	61.26 573	92.54 578	79.08 578	63.44 573	74.84 573	77.80 575	69.88 575	33.55 567	70.96 576	117.25 577	130.44 579	258.49 580	273.88 580	145.63 579	147.24 580

ASD4	117.27 580	129.52 581	123.56 579	122.58 577	90.02 574	142.70 579	121.49 579	155.40 582	106.26 581	137.15 581	93.99 578	116.23 581	77.54 578	123.37 582	97.34 580	115.20 576	101.37 577	138.98 578	118.15 577	131.38 578	103.11 578

DPSimNet_ROB	143.68 581	156.64 582	170.66 580	162.59 578	135.40 578	195.13 581	174.01 580	141.76 581	167.78 583	174.58 582	138.78 580	186.01 582	183.75 581	82.32 578	97.85 581	151.24 580	102.48 578	131.25 577	82.78 575	115.21 577	123.37 579

test_example2	213.42 582	219.67 583	222.97 582	213.78 580	220.82 583	199.03 582	200.49 581	189.27 583	143.61 582	211.05 583	218.08 581	210.69 583	205.21 582	221.14 583	216.49 582	236.74 582	242.08 583	213.66 579	216.96 579	235.55 583	231.06 583

ccccc	591.61 583	628.29 584	644.85 583	567.59 584	570.62 584	580.23 583	640.00 583	613.89 584	497.61 584	613.55 584	650.61 583	554.19 584	636.68 583	666.02 584	654.04 583	780.28 584	507.01 584	391.46 584	342.94 584	701.16 584	591.18 584

FADE		14.73 544		10.62 562	13.30 552			28.45 566	8.38 542	5.17 524		11.84 539		44.20 571		481.80 583	167.92 582	346.21 583	320.29 583	7.64 557	6.52 495

Low-res two-view benchmark