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

LG-Stereo	1.00 44	0.58 151	4.72 279	0.19 38	0.37 150	1.18 14	0.18 125	4.21 76	3.11 91	0.83 101	1.95 103	0.45 99	0.16 21	0.53 1	0.62 57	0.33 464	0.22 294	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.31 188

S2M2_XL	0.26 1	0.50 107	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 44	0.07 13	0.18 23	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

water-stereo	0.90 36	0.56 139	4.39 248	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 110	4.51 95	1.69 44	0.80 95	1.31 76	0.27 68	0.24 35	0.71 3	0.56 40	0.26 456	0.06 223	0.00 1	0.02 257	0.03 75	0.71 311

U	2.23 177	0.36 32	2.93 105	0.26 63	8.08 522	11.12 464	0.00 1	3.68 35	1.12 31	0.29 7	0.52 35	0.16 42	0.08 5	0.83 4	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 530	5.13 539	0.02 43	0.02 6

test_for_model	7.41 458	28.34 543	2.84 99	22.38 541	16.53 542	3.40 266	0.91 332	6.72 231	4.54 188	8.04 355	2.84 131	1.04 132	0.43 95	0.86 5	0.60 51	9.67 533	3.31 535	0.00 1	0.08 306	26.60 548	9.03 530

S2M2	0.53 3	0.50 107	1.58 9	0.53 119	0.18 69	1.13 11	0.01 4	1.47 4	2.18 60	0.18 1	0.87 53	0.13 38	0.20 27	0.87 6	0.51 25	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.01 1

MLG-Stereo_test3	0.63 5	0.42 56	2.06 32	0.38 90	0.40 160	1.36 53	0.01 4	4.13 72	0.95 7	0.48 42	0.13 13	0.06 4	0.07 3	0.89 7	0.37 4	0.02 273	0.61 352	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 118

RAStereo	0.81 24	0.70 191	3.97 214	0.21 48	0.54 201	1.16 12	0.02 19	3.78 41	1.22 34	0.62 70	1.57 81	0.16 42	0.23 33	0.89 7	1.05 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.02 6

3.25w_new	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 409	0.00 1	0.22 397	0.01 18	0.75 321

3.25w	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 409	0.00 1	0.22 397	0.01 18	0.75 321

FoundationStereo	0.48 2	0.38 38	1.70 10	0.82 168	1.00 287	0.42 3	0.06 51	0.63 2	1.44 38	0.38 17	0.04 3	0.11 36	0.37 68	0.93 9	0.39 5	0.03 314	0.86 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

asd	0.71 9	0.25 2	2.43 63	0.09 15	0.80 253	1.25 32	0.06 51	3.22 21	1.03 12	0.59 63	0.65 40	0.07 13	0.55 110	1.01 12	0.46 11	0.20 437	0.81 385	0.00 1	0.08 306	0.01 18	0.67 302

CREStereo++_RVC	1.70 117	0.50 107	3.07 124	0.45 104	0.01 1	1.69 88	0.02 19	3.09 18	8.24 357	3.82 176	7.53 282	0.49 102	0.32 59	1.05 13	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 527	0.01 18	0.08 47
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
2w_stereo	0.75 13	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 38	4.03 67	1.00 9	0.98 106	0.86 51	0.09 26	1.21 183	1.06 14	0.62 57	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.16 352	0.00 1	0.27 172

IGEV	0.66 6	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 385	1.35 50	0.37 180	2.56 12	1.12 31	0.44 30	0.12 11	0.07 13	0.09 8	1.07 15	0.58 43	0.05 359	0.62 355	0.00 1	0.19 372	0.01 18	0.39 211

1w_stereo	0.79 21	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 181	1.20 15	0.08 66	3.86 55	1.02 11	0.64 72	2.52 121	0.05 2	1.54 210	1.08 16	0.44 8	0.00 1	0.61 352	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 228

CASnet	1.09 53	0.47 86	2.09 34	0.79 162	0.08 17	2.10 127	0.14 107	3.83 51	4.26 170	3.84 178	1.56 80	0.32 80	0.30 49	1.13 17	0.77 89	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GIP-stereo	1.03 47	0.79 206	2.35 58	1.91 308	1.40 353	1.47 66	0.05 38	5.06 118	1.85 52	0.30 8	0.43 31	0.57 113	0.37 68	1.14 18	0.75 84	0.07 379	0.50 341	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.57 412

Occ-G	1.39 86	0.66 173	3.05 121	0.60 128	0.75 244	1.46 64	0.67 267	3.66 31	3.50 108	1.76 129	0.65 40	5.00 293	0.55 110	1.15 19	1.56 200	0.00 1	0.74 375	0.00 1	0.17 362	0.19 319	1.61 414

4.5_new	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.61 55	0.17 427	0.99 436	0.00 1	0.19 372	0.01 18	0.64 287

4.5w-stereo	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.60 51	0.17 427	0.99 436	0.00 1	0.19 372	0.01 18	0.64 287

TANstereo	1.32 78	0.79 206	2.93 105	0.37 87	0.11 27	1.81 103	0.01 4	3.56 25	4.36 178	4.53 198	4.96 194	0.41 91	0.68 126	1.22 22	0.59 48	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

sAnonymous2	1.54 106	2.26 437	9.53 453	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 130	0.42 27	1.27 69	0.23 57	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.20 384	2.00 504	0.42 228

CroCo_RVC	1.54 106	2.26 437	9.53 453	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 130	0.42 27	1.27 69	0.23 57	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.20 384	2.00 504	0.42 228

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 45	0.42 56	3.22 131	0.48 111	0.63 218	2.02 119	0.27 156	5.79 172	1.32 35	0.82 97	0.75 45	0.87 126	0.23 33	1.24 25	0.86 102	0.15 417	0.58 346	0.00 1	0.26 427	0.03 75	0.49 243

asda	0.76 14	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 213	1.28 44	0.09 70	3.82 48	1.03 12	0.54 51	0.43 31	0.07 13	0.71 130	1.25 26	0.46 11	0.22 442	0.99 436	0.00 1	0.25 410	0.01 18	0.71 311

castereo	1.02 45	0.69 184	1.26 1	0.46 107	0.19 73	1.89 108	0.76 294	5.61 160	2.37 62	0.78 91	2.65 127	0.32 80	0.40 77	1.25 26	1.00 134	0.01 170	0.32 312	0.00 1	0.24 406	0.03 75	0.22 147

WCG-NET	1.42 88	0.84 223	1.90 23	0.61 131	0.10 25	2.10 127	1.05 349	3.33 23	7.10 314	2.86 148	3.53 157	0.75 121	0.93 150	1.28 28	0.72 80	0.00 1	0.97 422	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.22 147

MaDis-Stereo	0.96 43	1.11 301	4.01 219	0.36 86	1.86 389	1.20 15	0.06 51	3.99 63	1.73 45	0.45 31	0.56 37	0.43 96	0.51 104	1.28 28	1.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.08 47

GLC_STEREO	0.87 32	0.39 44	1.55 7	0.72 149	0.01 1	1.98 116	0.55 229	3.52 24	3.54 121	0.96 105	1.63 84	0.19 45	0.41 80	1.29 30	0.58 43	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.08 47

LGtest1	0.53 3	0.42 56	1.55 7	0.14 34	0.30 118	1.00 9	0.01 4	2.47 10	1.19 33	0.65 73	0.12 11	0.08 19	0.10 11	1.30 31	0.47 14	0.01 170	0.45 334	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.20 134

4.25_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 410	0.00 1	0.57 262

4.5w_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 410	0.00 1	0.57 262

4.25w-stereo	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 442	0.98 429	0.00 1	0.25 410	0.00 1	0.57 262

MonSter	0.72 10	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 263	1.27 42	0.01 4	3.79 43	0.91 3	0.41 23	0.18 17	0.08 19	0.04 1	1.33 32	0.58 43	0.00 1	0.96 417	0.00 1	0.36 465	0.00 1	0.94 346

IGEV-Stereo++	1.03 47	0.32 23	2.03 31	0.25 59	1.94 395	1.94 113	0.01 4	3.57 26	2.52 66	0.70 78	1.80 98	0.10 35	1.14 168	1.34 36	0.55 35	0.01 170	0.75 376	0.00 1	0.00 1	0.04 104	1.57 412

Pointernet	1.04 52	0.44 69	2.58 74	0.32 71	0.52 194	1.78 99	0.07 58	5.69 164	2.76 71	0.27 6	2.28 115	0.80 123	0.44 97	1.37 37	0.49 18	0.00 1	0.36 322	0.00 1	0.25 410	0.02 43	0.32 193

CroCo-Stereo	1.14 62	1.22 327	3.99 217	0.61 131	0.53 197	0.38 2	0.06 51	5.35 142	4.15 163	0.59 63	1.92 102	1.00 131	0.27 42	1.37 37	1.33 185	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.05 29
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
XX-TBD	1.55 109	1.11 301	2.94 107	2.45 398	0.06 11	2.31 147	0.01 4	3.58 27	7.80 344	3.11 158	5.10 197	0.27 68	0.26 38	1.42 39	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

testlalala2	2.34 189	0.64 167	2.49 64	9.58 521	6.50 510	3.57 285	0.18 125	5.34 137	3.20 94	3.87 180	4.57 185	3.12 203	0.52 106	1.49 40	0.44 8	0.00 1	0.31 311	0.00 1	0.43 477	0.12 239	0.40 213

rvit_stereo_ft	1.23 68	1.42 362	5.16 301	0.94 185	0.36 145	1.22 19	0.24 148	4.57 98	4.49 186	0.51 43	1.04 62	0.73 119	1.10 162	1.50 41	1.01 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.22 147

trnet	1.09 53	0.47 86	2.19 46	0.12 28	0.21 92	1.70 89	0.02 19	4.28 83	6.97 310	0.78 91	1.77 94	0.48 101	0.67 125	1.50 41	0.58 43	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 14

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 86	0.74 201	2.72 91	0.73 152	1.26 334	2.42 156	0.02 19	3.78 41	8.16 356	1.81 134	2.94 135	0.28 71	0.32 59	1.51 43	0.76 85	0.04 344	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.19 128

AIO-Stereo	1.30 75	0.45 74	1.73 11	0.67 144	0.77 248	2.33 148	0.60 244	5.99 192	3.27 98	0.45 31	3.46 148	0.41 91	0.28 44	1.53 44	0.71 79	0.04 344	0.79 381	0.00 1	0.67 493	0.10 207	1.67 426

3w_stereo	0.79 21	0.33 24	2.53 70	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 61	1.06 24	0.62 70	0.58 38	0.09 26	1.02 158	1.54 45	0.64 63	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.23 403	0.01 18	0.65 290

rvit_stereo_0081_aga	0.95 41	1.03 288	4.52 261	0.16 35	0.25 108	1.70 89	0.21 140	4.27 81	3.17 93	0.38 17	0.23 19	0.27 68	0.31 52	1.56 46	0.64 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 261	0.15 94

testlalala	1.80 122	0.49 101	2.67 86	1.24 213	0.46 172	3.91 314	0.87 326	6.62 224	2.96 80	6.78 292	3.83 164	1.74 158	0.40 77	1.57 47	0.76 85	0.01 170	1.16 478	0.00 1	0.38 468	0.01 18	0.17 113

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 380	25.82 538	26.88 528	0.56 123	0.08 17	1.46 64	0.53 224	2.17 7	2.15 58	0.67 76	0.73 42	0.23 57	0.20 27	1.58 48	0.80 90	11.76 541	0.38 325	0.00 1	0.08 306	1.75 500	9.67 536

CREStereo	1.09 53	0.51 111	2.16 41	0.11 24	0.24 104	1.67 84	0.03 28	4.24 77	6.91 307	0.80 95	1.73 90	0.44 97	0.64 122	1.58 48	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
RCA-Stereo	2.19 170	0.46 79	3.22 131	0.47 109	0.33 129	2.27 143	0.47 201	5.60 158	15.20 464	2.86 148	5.61 220	0.78 122	3.15 277	1.71 50	0.48 17	0.00 1	0.90 402	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.26 169

CroCo-Stereo Lap2	1.37 82	1.19 317	4.17 232	1.01 191	4.58 494	0.46 4	0.09 70	4.27 81	2.94 78	1.25 119	2.40 118	1.55 153	0.20 27	1.72 51	1.30 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.13 76

MGS-Stereo	1.22 67	0.44 69	2.92 104	0.83 169	0.07 14	1.82 104	0.65 261	2.44 9	3.95 154	1.11 115	6.19 237	0.49 102	0.37 68	1.73 52	0.81 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 446	0.01 1

CAS	2.42 203	0.37 37	2.30 53	11.49 528	3.97 476	1.65 83	0.02 19	4.08 69	2.84 75	0.51 43	1.65 86	0.25 65	0.28 44	1.73 52	0.92 115	10.05 535	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 524

GMOStereo	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

error version	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

test-v	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

test-2	2.08 147	0.85 226	2.95 110	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 321	5.08 119	4.78 202	8.42 369	6.99 264	3.36 207	1.14 168	1.73 52	1.21 168	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.00 1	0.28 387	0.23 154

UniTT-Stereo	0.94 39	0.53 118	2.82 96	0.94 185	1.29 342	0.56 5	0.12 88	1.49 5	3.16 92	1.77 130	2.22 112	0.20 48	0.32 59	1.76 58	1.33 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.02 6

GCAP-Stereo	1.35 81	1.11 301	2.82 96	0.66 142	1.08 303	1.68 86	0.01 4	5.17 127	3.68 132	2.10 136	1.63 84	1.42 143	0.75 134	1.77 59	1.59 204	0.00 1	1.08 456	0.00 1	0.00 1	0.17 301	0.26 169

sCroCo_RVC	1.34 79	0.85 226	6.15 359	1.21 210	1.28 337	0.90 8	0.18 125	4.50 94	2.86 76	0.37 13	3.18 143	0.52 107	1.52 209	1.83 60	0.93 119	0.13 412	0.25 304	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.16 103

CES	1.72 121	0.40 50	1.82 15	0.65 138	7.83 520	2.62 178	0.13 97	5.35 142	2.68 69	0.36 12	1.30 74	0.33 82	0.32 59	1.92 61	0.72 80	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.56 456	7.35 527

test-1	2.14 161	0.54 122	6.32 370	1.07 196	1.22 326	2.13 134	0.54 225	6.40 214	4.80 207	3.55 167	5.23 201	4.02 245	0.71 130	1.95 62	2.15 263	0.08 388	0.98 429	0.00 1	0.08 306	0.02 43	1.07 363

rvit_stereo_0080	1.09 53	1.08 295	4.16 229	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 152	0.70 78	1.29 72	0.41 91	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 118

whm_eth	1.09 53	1.08 295	4.16 229	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 152	0.70 78	1.29 72	0.41 91	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 118

LoS_RVC	1.47 99	1.75 403	2.66 84	0.52 117	3.89 471	1.67 84	0.04 31	2.66 14	2.61 68	0.55 55	2.63 125	0.31 76	1.68 217	1.99 65	0.81 94	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.03 75	5.54 519

Gwc-CoAtRS	2.16 164	0.42 56	3.13 125	1.28 218	0.31 122	3.52 282	0.39 184	6.56 220	6.31 271	5.38 222	5.11 198	5.47 305	1.70 219	2.00 66	1.08 147	0.01 170	0.19 284	0.00 1	0.25 410	0.02 43	0.16 103

testlalala_base	3.54 309	0.53 118	3.53 167	2.31 379	2.22 409	4.04 326	0.61 248	6.91 238	2.73 70	2.69 144	4.17 171	1.78 163	0.51 104	2.02 67	1.08 147	13.13 543	3.23 534	0.00 1	0.35 463	16.60 538	2.27 490

R-Stereo Train	2.60 223	0.46 79	2.94 107	1.10 199	0.18 69	3.61 288	0.60 244	6.88 236	3.50 108	9.13 399	17.23 455	1.77 160	0.77 138	2.03 68	1.65 217	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 223	0.46 79	2.94 107	1.10 199	0.18 69	3.61 288	0.60 244	6.88 236	3.50 108	9.13 399	17.23 455	1.77 160	0.77 138	2.03 68	1.65 217	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
anonymousa	4.24 372	0.78 204	4.05 223	2.16 342	4.87 500	8.76 432	0.35 174	7.41 264	4.47 185	8.21 364	19.70 472	11.03 430	5.87 401	2.04 70	2.20 265	0.00 1	1.16 478	0.00 1	0.55 487	0.04 104	1.11 369

IGEV++	1.58 111	0.81 213	2.66 84	1.35 224	0.99 285	2.47 164	0.98 340	7.35 260	3.70 134	0.82 97	2.24 113	0.44 97	1.18 177	2.08 71	1.15 157	0.03 314	1.18 482	0.00 1	0.05 294	0.17 301	2.00 475

4w-stereo	0.81 24	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 181	1.26 36	0.06 51	3.65 29	1.05 17	0.41 23	0.96 60	0.06 4	0.66 124	2.11 72	0.64 63	0.22 442	0.96 417	0.00 1	0.29 442	0.00 1	0.78 328

CAS++	1.27 72	0.68 180	2.40 62	0.25 59	0.30 118	1.80 101	0.61 248	8.46 290	3.61 127	1.80 131	2.42 119	0.18 44	0.21 32	2.12 73	0.49 18	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AE-Stereo	1.89 126	0.38 38	3.86 198	1.94 313	0.38 152	2.51 168	0.58 238	7.19 253	7.28 324	1.60 128	3.51 156	1.07 133	0.77 138	2.12 73	1.24 174	0.03 314	1.02 446	0.00 1	0.28 436	0.11 221	1.84 457

cross-raft	2.25 179	0.48 93	2.96 114	1.87 301	0.94 278	3.72 304	0.47 201	7.61 271	4.15 163	5.37 221	5.68 223	6.17 330	1.40 195	2.15 75	1.06 144	0.01 170	0.22 294	0.00 1	0.19 372	0.03 75	0.41 223

GREAT-IGEV	1.17 64	0.57 146	3.06 122	1.95 317	1.41 355	1.42 60	0.08 66	2.51 11	3.07 89	0.58 60	0.79 47	0.11 36	0.35 65	2.17 76	1.00 134	0.07 379	1.45 501	0.00 1	0.22 397	0.14 272	2.42 497

RAFT-Test	2.49 208	0.45 74	4.35 246	1.89 305	1.28 337	4.83 358	0.68 270	7.19 253	4.51 187	5.00 210	7.09 270	6.81 346	1.12 164	2.22 77	1.16 160	0.01 170	0.63 356	0.00 1	0.33 456	0.05 125	0.20 134

DCANet	2.35 190	0.96 270	5.51 322	0.39 91	0.19 73	1.72 96	0.25 152	6.06 194	9.33 390	6.31 258	5.42 213	1.44 147	4.14 336	2.22 77	2.28 277	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.66 299

AnonymousM	2.96 259	7.19 512	1.41 4	0.92 183	0.06 11	2.37 152	0.52 221	6.05 193	3.83 144	4.97 206	2.37 117	1.91 166	1.00 155	2.23 79	1.06 144	0.01 170	0.57 345	17.64 536	4.90 535	0.02 43	0.27 172

ADStereo(finetuned)	2.50 211	0.95 266	6.60 378	0.39 91	0.20 83	1.72 96	0.24 148	6.06 194	9.31 389	6.30 257	5.42 213	1.44 147	6.22 410	2.25 80	2.14 261	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.65 290

CFNet-RSSM	2.26 180	0.43 60	3.24 134	1.28 218	0.31 122	3.19 250	0.40 185	7.62 273	7.29 325	5.88 235	4.68 186	5.32 302	1.68 217	2.26 81	1.04 141	0.01 170	0.09 248	0.00 1	0.31 450	0.03 75	0.16 103

MM-Stereo_test2	1.30 75	0.52 116	2.67 86	1.71 277	0.29 116	1.79 100	0.51 219	5.28 131	3.84 146	0.95 103	0.93 58	0.51 106	0.36 66	2.29 82	1.12 152	0.00 1	0.95 414	0.00 1	0.07 303	0.32 410	1.97 471

AEACV	1.27 72	0.38 38	2.61 78	1.75 285	1.21 325	2.44 159	0.85 318	4.79 106	1.67 41	0.71 82	0.26 23	0.29 73	2.00 231	2.30 83	0.66 67	0.01 170	0.95 414	0.00 1	0.42 475	0.12 239	2.07 478

LoS	1.03 47	0.43 60	2.53 70	0.64 134	0.14 47	2.42 156	0.26 154	5.64 162	2.93 77	1.08 113	0.24 21	0.49 102	0.45 99	2.31 84	0.83 99	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo + iAFF	2.48 207	1.23 330	3.48 161	1.61 257	1.09 304	1.63 81	0.15 110	5.80 173	6.43 278	7.32 327	9.91 346	3.05 198	1.71 220	2.33 85	1.75 230	0.01 170	0.71 374	0.00 1	0.00 1	0.28 387	1.19 378

DCRE	2.21 173	0.95 266	3.17 127	2.10 336	1.30 344	1.86 107	0.05 38	5.33 136	4.69 198	3.59 169	9.37 333	3.81 236	1.18 177	2.34 86	1.22 172	0.01 170	0.97 422	0.00 1	0.30 446	0.04 104	1.97 471

fff	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 276

csc	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 276

cscssc	2.54 215	0.93 255	5.51 322	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 201	12.69 445	6.03 247	5.29 206	1.43 144	5.28 387	2.37 87	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 276

4D-IteraStereo	1.99 140	1.32 342	3.77 191	0.13 31	2.84 434	3.51 279	1.03 344	4.26 80	5.38 229	5.50 226	1.03 61	3.86 238	0.38 75	2.44 90	1.88 238	0.00 1	0.43 330	0.00 1	0.01 237	0.11 221	1.84 457

DCANet-4	2.26 180	0.43 60	6.69 385	0.40 94	0.20 83	1.70 89	0.13 97	5.73 167	9.44 393	6.01 245	5.29 206	1.12 135	2.77 268	2.49 91	2.21 266	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.02 43	0.61 276

2.75w_new	0.80 23	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 102	1.26 36	0.09 70	3.82 48	1.05 17	0.54 51	0.23 19	0.08 19	0.86 146	2.50 92	0.64 63	0.00 1	0.97 422	0.00 1	0.27 433	0.00 1	0.69 304

MLG-Stereo_test2	0.82 26	0.40 50	1.99 27	0.39 91	1.07 296	1.43 62	0.02 19	4.01 66	1.75 47	0.37 13	0.07 4	0.15 39	0.10 11	2.62 93	0.57 41	0.32 463	0.65 360	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.42 228

AIO_rvc	1.48 100	1.01 286	3.51 163	0.95 187	1.16 317	3.32 264	0.96 336	4.83 107	3.38 105	0.79 93	1.75 91	1.31 141	0.31 52	2.66 94	0.62 57	0.02 273	1.09 457	0.00 1	0.04 290	0.12 239	1.82 450

ACVNet	2.86 245	0.96 270	3.87 199	0.86 173	0.61 213	2.63 180	0.54 225	8.93 302	6.12 261	5.09 211	9.32 331	5.70 317	3.84 319	2.68 95	5.56 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.23 154

acv_ft	3.90 342	0.96 270	5.85 346	2.56 412	4.70 497	7.27 411	0.84 313	9.17 313	6.12 261	10.00 425	9.32 331	5.70 317	4.07 333	2.68 95	8.24 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 415	0.23 154

Any-RAFT	2.33 188	0.36 32	2.35 58	1.58 255	0.84 260	4.93 361	0.55 229	9.10 308	5.93 256	4.30 192	4.90 192	5.79 321	2.22 242	2.75 97	0.51 25	0.02 273	0.32 312	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 118

Reg-Stereo(zero)	1.92 132	0.28 11	3.18 130	0.63 133	1.41 355	2.02 119	0.48 211	3.85 53	6.29 269	4.49 196	3.12 140	4.55 271	1.62 215	2.77 98	2.16 264	0.00 1	0.61 352	0.00 1	0.26 427	0.02 43	0.62 281

MyStereo8	3.30 285	1.69 392	6.28 367	2.51 403	3.79 469	4.22 333	0.07 58	7.43 265	6.39 277	6.51 272	10.13 351	4.23 260	1.45 198	2.79 99	5.08 380	0.06 371	1.49 506	0.00 1	0.40 471	0.26 372	1.33 394

model_zeroshot	1.98 138	0.70 191	4.98 293	2.25 364	1.07 296	3.20 251	0.13 97	7.01 240	3.34 103	3.46 165	3.77 163	2.69 189	0.42 84	2.86 100	1.18 165	0.06 371	0.85 392	0.00 1	0.25 410	0.02 43	1.40 400

HUF	1.64 114	1.03 288	4.14 227	1.19 208	1.34 349	3.02 237	0.40 185	4.88 112	3.60 125	0.79 93	2.87 134	0.83 125	0.31 52	2.88 101	0.81 94	0.06 371	2.03 516	0.00 1	0.00 1	0.16 292	2.41 496

ICVP	2.53 213	0.47 86	3.64 183	1.20 209	0.69 228	2.71 192	0.84 313	10.63 355	4.66 196	4.31 193	8.99 317	2.75 190	1.93 228	2.91 102	4.07 350	0.06 371	0.24 301	0.01 375	0.01 237	0.13 261	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AIO_test	1.34 79	0.72 198	3.32 143	0.86 173	1.19 321	2.90 227	0.80 300	4.46 93	3.34 103	0.77 85	0.86 51	1.48 149	0.30 49	2.95 103	0.49 18	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.13 344	0.04 104	1.24 383

IGEV-RUCA	0.88 34	0.27 6	1.43 5	0.59 124	0.33 129	2.12 132	0.49 216	3.65 29	1.79 50	1.04 110	0.16 14	0.24 63	0.55 110	2.95 103	0.57 41	0.12 409	0.21 293	0.20 485	0.25 410	0.22 346	0.33 194

gcap-zeroshot	2.22 174	0.68 180	5.64 333	0.79 162	1.15 315	3.33 265	0.73 285	7.14 252	4.59 192	3.86 179	1.79 97	8.42 383	0.56 114	3.00 105	0.89 109	0.02 273	0.66 361	0.00 1	0.26 427	0.01 18	0.83 333

raftrobust	2.16 164	1.31 339	2.76 94	2.38 389	3.33 451	2.72 194	0.51 219	5.34 137	4.64 194	6.13 252	3.98 167	1.63 155	2.51 256	3.02 106	1.64 215	0.00 1	0.76 379	0.00 1	0.02 257	0.14 272	0.27 172

GANet-ADL	2.40 201	0.65 169	3.92 209	2.22 355	0.11 27	2.23 138	0.47 201	9.29 319	7.27 323	4.77 201	5.95 232	3.96 242	1.26 187	3.08 107	2.27 275	0.04 344	0.08 241	0.02 408	0.00 1	0.15 288	0.21 140

dual_stereo	0.95 41	0.39 44	1.83 18	0.37 87	1.11 307	0.84 7	0.03 28	4.34 89	1.83 51	0.30 8	0.08 5	0.21 49	0.12 16	3.16 108	0.98 129	0.00 1	1.34 498	0.00 1	0.20 384	0.00 1	1.83 456

RAFT-Stereo-weight	1.91 131	0.41 53	2.09 34	1.17 205	0.63 218	3.20 251	0.74 289	5.78 171	6.80 300	5.25 218	3.47 149	2.80 191	0.36 66	3.16 108	1.09 151	0.02 273	0.53 342	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 299

riskmin	2.49 208	0.22 1	3.34 145	2.33 383	1.78 378	2.89 226	0.46 199	7.35 260	6.95 309	2.75 146	1.67 88	6.75 342	5.08 380	3.24 110	1.93 245	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.27 433	0.02 43	1.73 440

3.75w	0.82 26	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 335	1.26 36	0.02 19	3.85 53	1.05 17	0.51 43	0.39 30	0.08 19	0.40 77	3.31 111	0.47 14	0.07 379	0.94 409	0.00 1	0.08 306	0.00 1	0.29 181

FACV-RUCA	2.38 193	0.44 69	4.18 233	1.33 223	2.87 435	2.45 160	1.21 359	8.68 294	6.12 261	4.07 186	7.28 276	1.25 140	2.00 231	3.37 112	1.62 208	0.01 170	0.03 191	0.10 460	0.05 294	0.36 418	0.29 181

MyStereo06	2.71 233	1.05 293	5.43 319	1.39 231	1.20 323	2.57 172	0.10 78	10.39 346	4.79 206	5.54 229	6.16 236	6.39 334	2.33 249	3.40 113	1.35 188	0.01 170	1.24 487	0.00 1	0.21 390	0.13 261	0.50 244

x	2.30 186	0.82 217	3.85 196	2.23 358	0.72 237	2.12 132	0.81 304	9.48 324	4.82 208	3.83 177	2.76 128	3.49 225	2.30 247	3.48 114	2.25 272	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.22 397	0.09 184	1.66 423

LG-G_1	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 115	0.55 35	0.03 314	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 324

LG-G	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 115	0.55 35	0.03 314	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 324

qwe	0.89 35	0.29 18	2.49 64	0.10 18	1.25 331	1.24 25	0.04 31	3.97 61	1.06 24	0.66 75	0.53 36	0.05 2	0.18 23	3.58 117	0.50 24	0.07 379	0.94 409	0.00 1	0.27 433	0.01 18	0.57 262

rafts_anoy	2.09 153	1.42 362	3.34 145	2.87 432	2.72 431	2.46 162	0.17 120	6.20 204	6.48 281	3.40 164	2.25 114	1.91 166	1.32 188	3.59 118	1.75 230	0.01 170	1.52 508	0.00 1	0.01 237	0.06 137	0.28 178

depthmonostereo	1.25 70	0.95 266	4.67 275	0.28 66	0.11 27	1.43 62	0.04 31	5.43 148	1.76 49	1.02 109	1.47 78	1.59 154	0.98 154	3.61 119	0.92 115	0.03 314	0.11 258	0.00 1	0.02 257	0.04 104	0.47 239

iRaftStereo_RVC	1.88 125	1.22 327	2.63 81	0.95 187	0.06 11	2.96 231	0.05 38	6.08 197	3.99 158	3.92 182	4.88 190	2.53 183	0.62 121	3.62 120	1.19 166	0.00 1	1.19 483	0.00 1	0.00 1	0.37 421	1.29 391

MIPNet	2.27 183	1.14 308	5.55 329	0.49 113	0.22 99	2.03 121	0.19 130	7.60 270	6.17 265	5.83 234	4.16 170	2.05 172	3.44 300	3.65 121	2.23 271	0.00 1	0.01 127	0.01 375	0.01 237	0.24 363	0.48 242

knoymous	1.50 102	0.28 11	1.99 27	0.33 77	0.48 175	1.58 76	0.11 84	5.71 166	2.81 73	4.85 202	1.75 91	4.58 273	0.46 101	3.66 122	1.30 180	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.09 51

IGEV_Zeroshot_test	2.57 219	0.63 164	5.70 340	1.93 311	0.87 265	2.63 180	0.85 318	8.94 304	4.55 190	5.30 219	5.48 217	5.23 301	1.38 194	3.76 123	1.32 184	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.18 368	0.19 319	1.72 438

MM-Stereo_test3	2.10 157	0.94 264	2.59 77	1.66 266	3.95 475	2.42 156	0.78 297	6.58 221	7.29 325	1.94 135	4.90 192	1.23 138	0.65 123	3.77 124	1.38 189	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.00 1	0.38 425	0.77 324

IPLGR_C	2.69 230	1.75 403	6.20 361	0.79 162	2.06 403	2.64 185	0.86 321	6.36 211	5.64 240	8.13 361	9.26 326	1.69 156	1.15 174	3.79 125	2.80 306	0.02 273	0.20 291	0.02 408	0.08 306	0.26 372	0.18 118

DIP-Stereo	2.12 159	0.98 277	3.94 211	0.20 39	0.11 27	4.73 356	0.13 97	9.27 317	4.40 180	6.46 268	5.03 196	0.45 99	0.72 132	3.79 125	1.94 246	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET（raft）	1.70 117	0.97 275	2.01 30	0.40 94	0.17 64	2.10 127	0.97 337	3.05 17	6.47 280	2.89 150	3.17 141	4.31 264	1.03 159	3.85 127	0.60 51	0.00 1	1.32 492	0.00 1	0.01 237	0.18 312	0.41 223

AASNet	4.20 369	1.63 387	5.82 343	3.79 479	3.93 473	6.55 395	1.22 361	19.12 504	6.82 301	7.86 344	8.35 309	4.36 266	2.55 257	3.87 128	7.47 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 449	0.22 147

3.5w_stereo	0.87 32	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 31	4.15 74	1.08 26	0.37 13	1.65 86	0.08 19	0.49 102	3.95 129	0.51 25	0.00 1	0.63 356	0.00 1	0.06 301	0.00 1	0.27 172

111	3.05 264	1.41 359	5.51 322	0.32 71	0.14 47	2.83 208	0.68 270	6.76 232	14.21 458	3.59 169	9.11 320	5.50 306	3.30 286	4.05 130	2.43 283	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 261	1.02 358

DMCA	3.08 267	1.10 298	6.20 361	1.82 296	0.90 268	3.80 311	0.55 229	9.76 327	5.42 231	6.56 278	6.47 253	7.06 354	2.09 235	4.05 130	5.46 387	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.16 103

GMStereo	2.07 146	1.56 380	5.64 333	0.74 158	0.05 5	3.63 293	0.01 4	5.17 127	11.27 430	4.22 190	2.44 120	0.53 109	0.49 102	4.06 132	1.01 138	0.22 442	0.00 1	0.00 1	0.14 347	0.18 312	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PAM	4.07 358	0.44 69	6.47 374	1.97 321	1.18 319	10.83 462	1.64 385	10.66 356	4.55 190	6.54 275	4.69 187	16.99 480	6.88 425	4.07 133	1.63 211	0.00 1	0.68 365	0.00 1	0.77 498	0.10 207	1.24 383

rvit_stereo_0081	1.03 47	0.55 128	2.58 74	0.64 134	0.13 42	1.35 50	0.12 88	3.74 38	5.28 222	0.55 55	0.32 27	0.55 110	0.12 16	4.08 134	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 47	0.55 128	2.58 74	0.64 134	0.13 42	1.35 50	0.12 88	3.74 38	5.28 222	0.55 55	0.32 27	0.55 110	0.12 16	4.08 134	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

ACRE	2.67 228	1.66 391	6.50 375	0.72 149	2.03 400	2.65 187	0.84 313	5.97 191	5.52 236	7.85 343	9.23 324	1.72 157	1.09 161	4.09 136	2.73 301	0.02 273	0.19 284	0.02 408	0.08 306	0.26 372	0.21 140

2.25w	0.92 38	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 38	3.84 52	1.05 17	0.51 43	1.30 74	0.09 26	0.68 126	4.12 137	0.68 68	0.00 1	0.98 429	0.00 1	0.28 436	0.00 1	0.73 316

castereo++	1.38 84	0.97 275	2.82 96	0.59 124	0.52 194	4.45 345	0.97 337	5.22 130	1.87 53	0.41 23	2.28 115	1.87 164	0.15 20	4.14 138	0.42 7	0.00 1	0.41 328	0.00 1	0.30 446	0.05 125	0.22 147

MLG-Stereo_test1	0.85 31	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 371	1.22 19	0.01 4	4.24 77	1.68 43	0.19 2	0.08 5	0.09 26	0.11 14	4.16 139	0.46 11	0.01 170	0.70 370	0.00 1	0.01 237	0.01 18	0.17 113

CASS	2.62 225	0.57 146	4.28 239	0.90 180	0.38 152	3.45 273	0.22 142	9.91 332	4.46 183	7.33 328	7.92 296	3.53 227	3.59 306	4.16 139	1.49 195	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUI-Stereo	1.94 134	0.56 139	3.55 171	0.20 39	0.20 83	3.67 299	0.63 254	5.89 178	3.53 119	5.92 242	4.44 180	3.41 214	1.51 205	4.21 141	0.89 109	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.11 65

BUS	2.72 236	0.43 60	3.76 188	0.70 146	0.50 181	7.31 412	0.48 211	9.93 333	5.65 241	6.50 269	6.23 239	5.21 298	1.18 177	4.27 142	1.89 242	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 251	0.43 60	3.76 188	0.70 146	0.50 181	6.97 402	1.58 382	9.93 333	5.65 241	6.50 269	6.23 239	6.17 330	2.50 254	4.27 142	2.67 294	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 81

psmg	3.34 288	0.43 60	3.76 188	0.73 152	0.50 181	8.47 430	2.74 413	10.88 365	5.65 241	8.91 390	8.78 312	6.17 330	2.50 254	4.27 142	2.67 294	0.01 170	0.04 208	0.06 447	0.00 1	0.12 239	0.10 56

EGLCR-Stereo	1.45 94	0.26 4	2.91 102	1.94 313	0.90 268	3.13 245	0.69 273	5.81 174	3.21 95	1.14 117	0.20 18	1.52 152	0.37 68	4.29 145	0.69 74	0.01 170	0.79 381	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 380

PMTNet	1.48 100	0.43 60	2.77 95	0.31 70	0.17 64	2.94 229	0.33 172	3.66 31	5.27 221	1.11 115	1.28 71	0.28 71	0.92 148	4.32 146	0.90 111	4.89 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.05 29

HITNet	3.11 269	1.38 356	5.35 313	2.23 358	0.12 36	5.59 372	0.58 238	9.95 336	5.72 248	6.62 281	7.91 295	3.90 240	3.24 282	4.39 147	4.58 368	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.57 262
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
LG-Stereo_L2	0.78 19	0.47 86	1.99 27	0.29 68	0.36 145	1.28 44	0.18 125	3.82 48	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.07 3	4.41 148	0.55 35	0.01 170	0.59 347	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 166

rvit_0105_5	1.70 117	1.36 349	6.71 386	0.52 117	0.04 4	1.58 76	0.58 238	5.39 147	6.62 290	0.91 102	1.72 89	1.77 160	0.77 138	4.44 149	1.28 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.23 154

rvit_0105_3	1.94 134	1.44 368	7.39 406	0.88 177	0.02 3	1.61 80	1.64 385	5.88 177	6.73 296	2.37 139	1.78 95	2.01 170	1.16 175	4.46 150	1.26 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 81

PCWNet_CMD	3.14 273	0.51 111	4.47 254	0.44 103	0.26 113	2.87 223	0.15 110	9.66 326	9.78 397	7.28 323	11.50 379	6.84 348	2.40 251	4.47 151	1.83 234	0.01 170	0.02 164	0.02 408	0.00 1	0.06 137	0.29 181

MSMDNet	3.15 274	0.51 111	4.48 256	0.46 107	0.25 108	2.88 225	0.16 116	9.79 329	9.82 398	7.24 319	11.36 377	6.82 347	2.41 252	4.47 151	1.86 236	0.01 170	0.02 164	0.02 408	0.00 1	0.06 137	0.30 186

rvit_stereo_0083	1.16 63	0.47 86	3.68 186	0.54 120	0.10 25	1.25 32	0.24 148	3.17 19	5.31 225	0.52 48	0.80 48	0.82 124	1.16 175	4.52 153	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.13 76

CIPLG	2.72 236	1.69 392	6.02 352	0.80 165	2.14 405	2.66 188	0.84 313	5.90 183	5.59 238	8.12 360	9.58 337	1.74 158	1.14 168	4.53 154	2.82 307	0.02 273	0.19 284	0.02 408	0.09 318	0.26 372	0.22 147

mmm	3.07 266	0.76 203	4.50 257	2.27 371	1.24 330	3.75 306	0.12 88	10.03 337	5.12 219	6.43 265	11.19 374	3.10 202	3.20 279	4.54 155	1.78 232	0.02 273	1.19 483	0.00 1	0.30 446	0.09 184	1.79 449

HI	3.39 296	1.19 317	4.03 220	1.46 242	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 205	3.86 147	8.51 376	12.61 402	11.86 442	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.15 94

CoSv	3.39 296	1.19 317	4.03 220	1.46 242	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 205	3.86 147	8.51 376	12.61 402	11.86 442	6.44 414	4.55 156	4.27 355	0.00 1	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.15 94

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 292	1.28 335	8.51 427	1.86 300	1.83 384	3.51 279	0.31 167	10.50 350	4.32 171	2.74 145	5.87 226	10.30 410	4.53 354	4.66 158	3.16 318	0.02 273	0.87 399	0.00 1	0.97 503	0.38 425	1.43 401

11t1	2.13 160	0.67 178	3.98 215	2.69 418	0.85 263	2.59 176	0.07 58	7.40 263	3.89 150	3.75 174	3.57 159	1.24 139	1.96 229	4.68 159	1.97 248	0.10 403	1.13 465	0.00 1	0.22 397	0.09 184	1.66 423

2.5w	0.94 39	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 138	1.27 42	0.09 70	3.86 55	1.05 17	0.54 51	0.73 42	0.04 1	0.55 110	4.75 160	0.59 48	0.00 1	1.04 449	0.00 1	0.29 442	0.00 1	0.96 350

rvit_0105_6	1.44 92	1.26 332	5.78 342	0.66 142	0.08 17	1.58 76	0.32 169	4.57 98	6.53 285	0.40 21	0.38 29	1.11 134	0.29 47	4.76 161	0.92 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.20 134

111111	1.21 66	0.28 11	2.10 38	0.22 51	1.45 358	1.42 60	0.05 38	5.30 133	2.01 55	0.55 55	3.02 137	0.09 26	0.20 27	4.87 162	0.58 43	0.00 1	0.75 376	0.00 1	0.00 1	0.10 207	1.09 368

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 359	1.65 389	13.34 480	2.14 341	1.84 385	4.03 324	0.98 340	13.13 437	4.97 216	4.53 198	11.37 378	9.85 402	1.97 230	4.88 163	2.74 303	0.03 314	0.90 402	0.00 1	1.11 506	0.84 479	1.72 438

1test111	2.31 187	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	9.15 310	4.33 172	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	4.95 164	2.06 256	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.09 184	1.65 419

qqq	2.44 205	0.85 226	4.33 244	1.73 283	0.71 234	1.98 116	0.38 181	9.15 310	4.33 172	3.37 162	4.34 174	4.63 276	2.83 271	4.95 164	2.06 256	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.25 410	0.09 184	1.65 419

raft+_RVC	2.18 167	1.49 374	3.14 126	2.77 422	2.01 398	1.40 58	0.10 78	7.02 243	5.35 226	2.99 154	5.54 219	1.19 136	1.34 193	4.98 166	1.49 195	0.00 1	1.45 501	0.00 1	0.00 1	0.14 272	1.11 369

FENet	2.35 190	0.59 152	3.28 138	2.32 381	0.27 114	2.78 204	0.13 97	7.68 276	6.09 259	5.38 222	2.12 106	4.84 284	3.33 293	4.98 166	2.66 293	0.02 273	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.40 213

PAM_32	4.12 364	0.46 79	5.63 332	1.95 317	1.02 291	10.74 460	0.85 318	11.04 367	5.02 217	6.19 253	5.28 205	17.64 484	7.30 436	5.03 168	1.45 193	0.00 1	0.68 365	0.00 1	0.77 498	0.14 272	1.14 375

DeepStereo_RVC	2.15 162	0.55 128	3.26 136	0.21 48	0.19 73	3.47 276	0.68 270	5.76 169	3.60 125	6.36 263	4.19 172	3.42 215	4.44 347	5.04 169	1.59 204	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.18 118

AFF-stereo	2.87 247	1.31 339	3.26 136	1.87 301	0.38 152	1.68 86	0.09 70	6.38 212	7.07 312	6.52 273	11.90 389	6.08 327	2.32 248	5.05 170	1.65 217	0.02 273	0.66 361	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.94 346

rvit_0105_4	1.58 111	1.41 359	6.67 383	0.65 138	0.05 5	1.60 79	0.41 188	4.70 102	6.48 281	0.46 37	0.87 53	1.40 142	0.53 109	5.08 171	1.12 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 118

H2IRNET	2.29 185	0.86 234	3.38 148	1.51 248	0.11 27	1.97 115	0.13 97	5.15 126	7.19 320	1.26 120	7.77 289	5.80 322	3.31 288	5.09 172	1.66 220	0.01 170	0.00 1	0.04 436	0.17 362	0.27 384	0.10 56

IPLGR	2.46 206	0.68 180	7.02 394	0.22 51	0.16 61	2.01 118	0.22 142	7.01 240	6.62 290	7.10 308	5.92 231	2.91 193	2.27 244	5.12 173	1.52 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.41 223

GES	2.69 230	0.72 198	5.34 311	1.82 296	0.05 5	4.51 349	1.04 347	10.39 346	4.18 165	5.53 228	6.72 258	1.92 169	3.30 286	5.16 174	2.67 294	0.06 371	0.01 127	0.06 447	0.01 237	0.20 328	0.14 81

dd	2.36 192	1.93 417	6.03 354	0.83 169	0.12 36	1.80 101	0.17 120	5.30 133	11.82 435	2.98 153	3.64 162	1.50 150	1.21 183	5.25 175	3.92 343	0.13 412	0.01 127	0.04 436	0.22 397	0.10 207	0.14 81

CFNet_pseudo	2.96 259	0.55 128	4.51 258	0.43 99	0.24 104	2.83 208	0.12 88	8.59 293	8.13 354	7.20 317	10.41 356	6.47 337	2.04 233	5.27 176	2.00 253	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.23 154

ccs_rob	2.95 257	0.55 128	4.53 262	0.42 96	0.25 108	2.84 210	0.12 88	8.58 292	8.13 354	7.18 314	10.36 355	6.44 336	2.05 234	5.28 177	1.97 248	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.23 154

StereoVision	2.42 203	1.18 314	5.14 300	1.15 201	2.64 428	1.89 108	0.28 157	6.61 223	4.72 199	2.14 137	10.52 361	3.84 237	0.52 106	5.33 178	2.29 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.04 23

IER	3.42 302	0.91 249	6.38 372	0.73 152	1.60 364	7.07 407	0.55 229	7.07 248	5.45 234	8.17 363	8.89 314	6.13 328	6.13 407	5.36 179	3.77 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.05 29

CFNet_ucs	3.23 279	0.56 139	4.59 270	0.59 124	0.37 150	3.29 259	0.19 130	10.47 349	9.02 382	7.78 341	12.57 401	5.59 310	1.74 225	5.39 180	1.86 236	0.00 1	0.04 208	0.01 375	0.00 1	0.10 207	0.33 194

SFCPSM	3.39 296	0.61 156	5.42 317	0.43 99	0.93 277	8.26 422	2.08 400	15.01 469	5.89 254	7.17 313	7.60 283	3.39 213	2.55 257	5.39 180	2.53 286	0.01 170	0.03 191	0.01 375	0.07 303	0.19 319	0.31 188

HHNet	2.71 233	0.69 184	3.31 141	0.25 59	0.39 155	2.80 207	0.90 329	6.33 208	5.68 246	7.51 333	13.70 415	0.94 129	3.14 276	5.42 182	2.54 291	0.14 415	0.02 164	0.06 447	0.00 1	0.24 363	0.07 43

ToySt	3.39 296	0.89 247	9.29 450	1.47 245	0.94 278	4.20 332	1.98 396	7.33 258	5.42 231	3.01 156	6.75 259	8.67 388	5.10 381	5.43 183	3.72 331	0.07 379	0.89 400	0.00 1	0.23 403	0.28 387	2.13 482

rvit_stereo_0075_2	2.15 162	0.39 44	6.61 379	0.67 144	1.95 396	1.74 98	0.10 78	7.81 279	6.03 258	2.97 152	4.01 168	3.07 201	0.57 115	5.49 184	1.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.34 197

AdaStereo	3.34 288	0.74 201	4.00 218	3.10 451	0.51 190	4.22 333	1.25 364	12.84 422	8.39 362	6.33 259	9.55 336	5.77 320	1.54 210	5.53 185	2.74 303	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.15 94
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.
anonymousdsp2	2.20 172	0.57 146	4.59 270	1.69 273	0.82 258	3.58 286	0.48 211	8.57 291	3.63 129	3.37 162	3.03 138	3.32 206	1.00 155	5.57 186	0.80 90	0.01 170	0.94 409	0.02 408	0.15 350	0.06 137	1.89 466

RSM++	1.24 69	0.45 74	1.84 21	1.61 257	0.51 190	2.73 195	0.29 159	2.99 16	3.22 96	0.69 77	2.06 105	0.52 107	0.28 44	5.62 187	0.86 102	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.17 362	0.16 292	0.85 335

PSM-adaLoss	2.02 141	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.21 92	3.69 303	0.69 273	5.89 178	3.52 115	5.91 237	4.43 179	3.42 215	1.50 201	5.63 188	0.94 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

EKT-Stereo	2.16 164	0.61 156	3.78 192	2.31 379	4.40 483	1.47 66	0.24 148	5.54 152	4.22 168	3.16 160	3.58 160	3.53 227	2.20 240	5.66 189	1.40 191	0.04 344	0.36 322	0.00 1	0.09 318	0.06 137	0.58 268

UCFNet_RVC	3.37 294	1.25 331	3.30 139	2.55 411	1.80 380	3.92 316	1.28 367	12.49 412	7.16 316	5.12 214	7.88 293	8.14 370	4.59 357	5.67 190	2.11 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.07 43

MLG-Stereo	0.91 37	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 165	1.23 23	0.00 1	4.57 98	1.74 46	0.41 23	0.08 5	0.09 26	0.10 11	5.68 191	0.45 10	0.02 273	0.77 380	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 103

DilatedVolume-Stereo	1.37 82	0.54 122	3.84 195	1.25 214	0.30 118	2.19 136	0.10 78	3.17 19	1.67 41	3.13 159	2.14 107	0.74 120	0.58 117	5.71 192	0.92 115	0.03 314	0.30 309	0.00 1	0.18 368	0.04 104	0.56 260

DCVSM-stereo	3.32 286	0.51 111	3.40 156	1.79 289	0.79 250	2.94 229	0.48 211	7.31 257	5.69 247	11.47 460	5.61 220	10.63 417	5.93 402	5.74 193	3.63 326	0.03 314	0.09 248	0.03 426	0.00 1	0.12 239	0.11 65

Anonymous_2	4.74 405	0.98 277	4.46 251	2.35 385	2.27 412	5.66 375	0.67 267	8.08 285	5.28 222	4.98 207	2.60 124	8.74 390	6.92 426	5.79 194	3.46 324	0.24 450	1.70 510	5.16 527	18.18 552	5.41 519	1.85 459

MC-Stereo	1.87 124	0.49 101	3.52 164	2.82 427	1.07 296	1.90 110	0.12 88	4.89 115	3.27 98	3.66 172	3.58 160	0.56 112	1.45 198	5.79 194	0.81 94	0.00 1	1.19 483	0.00 1	0.21 390	0.11 221	1.95 470

AIO-test2	2.98 261	1.88 410	4.72 279	1.67 270	3.34 453	2.64 185	0.06 51	6.96 239	15.70 471	2.65 143	7.31 278	0.93 128	0.57 115	5.81 196	1.20 167	3.30 518	0.09 248	0.00 1	0.09 318	0.22 346	0.43 237

BEATNet_4x	3.69 322	2.12 430	8.11 422	1.82 296	0.16 61	5.30 366	1.04 347	10.87 362	6.14 264	7.09 307	8.42 310	4.99 292	4.42 346	5.89 197	6.23 401	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.00 1	0.32 410	0.84 334

Anonymous3	1.96 136	0.61 156	7.58 412	0.42 96	0.51 190	4.28 337	0.52 221	5.56 156	2.76 71	2.35 138	3.47 149	1.50 150	1.13 166	5.92 198	1.54 198	0.23 448	0.23 298	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.47 239

GwcNet-ADL	2.85 244	0.61 156	4.38 247	0.92 183	0.33 129	2.05 122	0.67 267	8.85 300	9.65 395	6.36 263	6.71 257	4.11 251	1.71 220	5.97 199	4.22 353	0.08 388	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.16 103

monsterstereo	1.18 65	0.50 107	2.75 93	0.50 114	2.62 425	1.22 19	0.01 4	3.73 37	0.95 7	0.59 63	1.62 83	0.06 4	0.09 8	6.02 200	0.96 127	0.01 170	1.10 460	0.00 1	0.34 460	0.01 18	0.56 260

ROB_FTStereo	2.03 142	0.57 146	3.57 174	0.20 39	0.21 92	3.66 295	0.73 285	5.89 178	3.51 113	5.92 242	4.35 176	3.37 211	1.50 201	6.02 200	0.90 111	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

LL-Strereo2	2.22 174	1.39 357	3.39 150	1.26 215	1.01 289	3.73 305	1.47 376	6.47 218	4.61 193	4.66 200	2.64 126	4.17 255	0.37 68	6.03 202	1.61 206	0.09 399	0.24 301	0.00 1	0.08 306	0.08 169	1.16 376

RAFT	2.94 255	1.29 336	4.06 224	1.36 225	0.50 181	2.39 154	0.91 332	6.11 198	3.25 97	6.64 282	7.30 277	9.96 404	4.20 338	6.03 202	2.21 266	0.00 1	1.02 446	0.00 1	0.02 257	0.54 454	1.01 354

EAI-Stereo	2.75 240	0.54 122	3.17 127	0.91 182	1.28 337	4.02 323	5.30 468	12.39 407	4.76 201	2.51 142	7.10 271	1.22 137	0.94 151	6.03 202	1.96 247	0.01 170	0.56 343	0.00 1	1.38 513	0.04 104	0.95 348

AIO-test1	2.49 208	1.41 359	3.78 192	0.87 175	5.11 503	2.46 162	0.93 335	6.49 219	14.84 461	0.95 103	2.85 132	0.92 127	0.31 52	6.05 205	1.88 238	0.15 417	0.07 237	0.00 1	0.21 390	0.21 339	0.31 188

monsters	1.12 59	0.45 74	2.32 56	0.54 120	2.80 433	1.38 55	0.01 4	3.74 38	1.00 9	0.46 37	0.63 39	0.06 4	0.13 19	6.08 206	0.88 108	0.15 417	0.96 417	0.00 1	0.31 450	0.00 1	0.55 256

ROB_FTStereo_v2	2.04 143	0.56 139	3.56 173	0.20 39	0.21 92	3.66 295	0.72 283	5.89 178	3.51 113	5.91 237	4.46 182	3.42 215	1.50 201	6.08 206	0.93 119	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

test_sample1	2.88 248	0.63 164	4.46 251	2.38 389	0.68 225	2.61 177	0.05 38	10.51 351	5.36 228	4.50 197	4.81 189	3.76 235	5.94 403	6.10 208	2.96 309	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.11 332	0.07 156	1.67 426

GMStereo_Zeroshot	2.92 253	2.33 449	6.12 356	1.66 266	0.36 145	3.61 288	0.09 70	5.95 189	6.20 266	7.15 312	7.11 272	8.37 378	0.91 147	6.17 209	1.97 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.14 81

GCAP-BAT	2.26 180	0.61 156	3.67 185	1.48 246	0.81 256	4.32 340	0.77 296	4.87 111	4.04 160	3.97 183	5.41 212	4.38 267	0.59 119	6.20 210	1.17 161	0.02 273	1.14 472	0.00 1	0.55 487	0.07 156	1.22 381

RAFT-IKP	2.04 143	0.57 146	3.54 169	0.20 39	0.20 83	3.45 273	0.62 252	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.44 180	3.46 224	1.50 201	6.20 210	1.00 134	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.08 47

cf-r	3.76 331	1.43 364	5.34 311	2.66 415	2.79 432	2.85 221	0.62 252	9.08 307	6.91 307	7.06 304	11.90 389	9.64 397	3.83 318	6.23 212	4.53 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 319	0.17 113

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 53	2.27 440	1.82 15	1.16 203	0.34 134	0.56 5	0.05 38	2.94 15	1.46 39	0.40 21	0.94 59	0.22 55	2.27 244	6.26 213	0.63 60	0.00 1	0.08 241	0.00 1	0.17 362	0.04 104	0.16 103

xyz-stereo-finetune	1.38 84	0.91 249	2.91 102	0.10 18	0.05 5	3.13 245	0.66 262	4.12 71	3.01 88	1.06 112	1.91 101	0.69 117	0.37 68	6.31 214	2.14 261	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.13 76

MIF-Stereo (partial)	1.44 92	0.59 152	3.98 215	0.08 10	1.09 304	1.24 25	0.13 97	5.12 123	4.07 161	0.47 41	2.56 123	0.31 76	0.74 133	6.31 214	2.02 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.04 23

test_sample2	2.79 241	0.59 152	4.40 249	2.38 389	0.43 169	2.58 175	0.15 110	10.14 340	5.78 251	4.23 191	5.86 224	4.31 264	4.02 330	6.34 216	2.00 253	0.00 1	0.96 417	0.00 1	0.12 338	0.07 156	1.37 399

DEFOM-Stereo	0.78 19	0.56 139	1.98 25	0.21 48	0.12 36	1.93 112	0.44 196	0.99 3	0.93 6	0.70 78	0.51 33	0.15 39	0.09 8	6.39 217	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 81

XX-Stereo	2.95 257	0.48 93	7.08 399	2.84 430	2.51 423	1.63 81	0.20 135	6.15 199	3.38 105	2.38 140	16.00 440	6.90 349	0.25 36	6.40 218	1.14 156	0.00 1	0.66 361	0.00 1	0.31 450	0.16 292	0.57 262

TRStereo	2.71 233	3.79 489	5.46 320	2.19 350	2.22 409	2.98 234	1.07 350	9.83 331	4.39 179	3.46 165	3.48 151	3.92 241	0.77 138	6.43 219	1.70 226	0.03 314	0.63 356	0.00 1	0.29 442	0.11 221	1.49 404

UDGNet	2.92 253	7.79 515	4.92 289	3.01 439	0.08 17	2.96 231	0.20 135	4.77 105	8.93 377	2.91 151	2.85 132	0.95 130	1.00 155	6.46 220	1.66 220	1.46 501	0.00 1	5.33 528	0.92 502	1.95 503	0.19 128

plain	1.53 105	0.86 234	6.50 375	0.42 96	0.05 5	1.56 74	0.09 70	5.18 129	4.02 159	0.54 51	1.76 93	0.59 114	0.75 134	6.48 221	1.23 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 435	0.07 43

CRE-IMP	2.08 147	0.51 111	3.43 158	0.35 83	0.19 73	3.85 313	0.83 312	5.77 170	3.43 107	5.81 233	4.24 173	3.45 223	0.83 144	6.56 222	1.99 251	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.20 134

CoDeX	3.61 317	0.86 234	5.27 306	1.16 203	1.62 365	6.24 388	2.07 399	13.78 455	6.86 304	7.42 330	9.00 319	4.06 249	3.72 315	6.58 223	3.02 310	0.03 314	0.06 223	0.00 1	0.00 1	0.15 288	0.35 202

ADLNet	4.56 392	1.19 317	5.52 328	3.81 483	3.59 461	6.98 404	2.40 406	12.01 394	7.96 349	10.52 435	9.67 342	8.26 374	4.98 373	6.59 224	6.93 408	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.01 237	0.22 346	0.55 256

test_4	2.58 220	0.70 191	3.30 139	0.43 99	0.30 118	3.97 320	1.11 355	3.91 57	3.83 144	4.15 189	17.20 454	3.44 221	0.52 106	6.60 225	1.58 201	0.00 1	0.13 269	0.00 1	0.11 332	0.20 328	0.20 134

LG-Stereo_L1	0.82 26	0.46 79	1.74 12	0.28 66	0.34 134	1.36 53	0.19 130	2.56 12	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.06 2	6.62 226	0.54 34	0.01 170	0.63 356	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

ours_stereo	1.28 74	0.91 249	2.36 60	0.34 82	0.67 224	1.16 12	0.09 70	3.71 36	2.44 63	0.51 43	3.17 141	0.36 89	0.26 38	6.62 226	0.55 35	0.00 1	0.11 258	0.00 1	0.00 1	0.23 358	2.08 479

Selective-RAFT	1.92 132	0.54 122	3.87 199	1.15 201	0.21 92	3.83 312	0.06 51	5.00 117	4.68 197	1.59 127	2.14 107	3.05 198	2.77 268	6.63 228	1.34 187	0.00 1	0.95 414	0.00 1	0.32 453	0.05 125	0.19 128

test_3	2.22 174	0.39 44	4.20 236	1.51 248	0.90 268	1.29 46	0.74 289	5.34 137	6.37 275	6.64 282	1.96 104	4.24 261	0.45 99	6.63 228	1.17 161	0.00 1	1.00 443	0.00 1	0.28 436	0.19 319	1.01 354

SGD-Stereo	0.76 14	0.36 32	1.37 3	0.43 99	0.14 47	1.25 32	0.29 159	2.25 8	0.84 2	0.61 69	0.51 33	0.09 26	0.11 14	6.65 230	0.19 1	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.07 43

test_1	2.18 167	0.38 38	3.87 199	1.54 252	0.91 271	1.38 55	0.80 300	5.36 144	5.53 237	7.12 309	1.86 99	4.05 247	0.41 80	6.65 230	1.17 161	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.28 436	0.20 328	1.08 366

PSMNet-RSSM	3.69 322	1.36 349	4.54 263	2.44 397	1.90 391	2.35 150	0.69 273	11.77 387	6.38 276	6.60 280	11.85 388	7.70 363	5.61 398	6.66 232	3.67 327	0.00 1	0.00 1	0.02 408	0.01 237	0.17 301	0.10 56

test-3	2.19 170	0.38 38	3.88 204	1.55 253	0.91 271	1.39 57	0.80 300	5.36 144	5.51 235	7.36 329	1.90 100	4.05 247	0.42 84	6.67 233	1.17 161	0.00 1	0.99 436	0.00 1	0.28 436	0.20 328	1.08 366

NINENet	3.38 295	0.81 213	4.16 229	1.88 304	1.40 353	7.31 412	0.48 211	12.95 429	6.64 292	7.29 324	9.24 325	5.21 298	1.18 177	6.72 234	1.89 242	0.17 427	0.08 241	0.07 452	0.00 1	0.09 184	0.03 14

test_sample3	3.27 281	0.62 162	5.29 310	2.24 362	0.58 210	4.62 352	0.16 116	12.15 400	7.51 332	6.44 266	7.25 275	3.72 234	3.03 275	6.73 235	3.17 320	0.01 170	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.88 338

GrayStereo	3.86 339	0.33 24	2.63 81	1.66 266	0.62 216	3.09 241	7.92 501	6.43 216	3.88 149	10.61 437	16.51 445	5.75 319	8.40 454	6.75 236	1.58 201	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.62 490	0.04 104	0.38 209

pcwnet_v2	4.36 378	0.46 79	9.07 445	1.43 239	1.10 306	3.41 267	0.40 185	13.44 445	14.60 460	10.29 431	14.22 422	5.82 323	2.97 273	6.75 236	2.29 279	0.01 170	0.05 217	0.04 436	0.02 257	0.17 301	0.61 276

HART	2.08 147	1.10 298	3.44 160	0.47 109	1.15 315	1.70 89	0.04 31	6.40 214	3.69 133	1.50 125	7.78 290	2.42 181	0.16 21	6.76 238	1.15 157	0.00 1	1.46 503	0.00 1	0.00 1	0.31 405	2.12 481

RALAANet	2.68 229	1.71 396	4.73 281	2.79 424	0.80 253	3.30 260	0.15 110	7.92 281	5.92 255	5.79 232	6.06 233	3.51 226	1.13 166	6.76 238	2.28 277	0.00 1	0.28 307	0.00 1	0.10 325	0.27 384	0.13 76

GANet-RSSM	3.67 319	1.16 311	4.56 268	3.24 458	2.03 400	2.63 180	0.50 218	11.53 383	6.83 302	6.25 254	10.58 363	7.35 356	6.65 420	6.77 240	2.94 308	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.00 1	0.26 372	0.12 70

s12784h	2.10 157	0.38 38	3.31 141	0.17 37	0.09 22	4.89 360	0.13 97	7.34 259	8.06 353	3.87 180	4.47 184	0.60 115	1.19 182	6.78 241	0.63 60	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

ISRNet	4.11 360	0.88 244	6.63 380	3.46 468	2.64 428	2.11 131	0.26 154	7.72 278	6.60 287	11.29 457	17.98 464	8.21 372	2.60 259	6.81 242	4.72 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.25 166

GwcNet-RSSM	4.13 365	1.71 396	6.25 365	2.50 402	1.93 394	2.39 154	1.49 378	9.59 325	8.71 371	6.66 284	15.04 430	8.47 384	3.84 319	6.87 243	6.74 406	0.00 1	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.29 395	0.15 94

fffft	1.13 60	0.71 195	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 127	0.63 254	4.19 75	2.10 56	0.42 27	0.75 45	0.24 63	0.20 27	6.89 244	1.08 147	0.00 1	0.12 263	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.53 253
1: 1. 1
ssnet_v2	4.73 404	1.43 364	6.74 387	1.80 292	0.75 244	8.89 434	4.60 457	12.66 416	10.65 413	9.53 412	6.23 239	9.78 401	4.26 342	6.89 244	9.65 453	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.36 418	0.31 188

gwcnet-sp	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

scenet	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

ssnet	3.58 312	2.01 425	8.82 437	2.01 330	0.69 228	7.38 414	1.10 352	9.23 314	6.66 293	9.32 405	5.91 228	4.21 257	3.31 288	6.91 246	3.69 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.18 118

StereoAnything_RVC	1.96 136	8.91 520	4.47 254	0.54 120	0.91 271	1.09 10	0.05 38	3.94 60	1.37 37	0.25 4	0.29 26	0.15 39	0.68 126	6.92 249	0.47 14	0.02 273	0.84 390	0.00 1	0.00 1	6.61 523	1.61 414

iGMRVC	2.09 153	0.56 139	3.59 179	0.20 39	0.21 92	3.68 300	0.71 280	5.89 178	3.53 119	5.92 242	4.46 182	3.44 221	1.51 205	6.93 250	0.98 129	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

coex_refinement	4.34 377	1.44 368	4.46 251	3.08 450	1.46 359	4.22 333	0.36 175	11.92 391	8.33 359	8.48 374	13.41 412	9.90 403	3.40 298	6.95 251	8.54 430	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.71 311

test_sample4	3.29 283	0.64 167	5.38 314	2.08 334	0.53 197	3.91 314	0.15 110	12.13 397	7.50 331	7.04 303	7.50 281	3.64 232	3.19 278	6.95 251	3.14 317	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.92 344

fffy	1.43 90	0.95 266	2.85 100	1.42 238	0.61 213	2.25 139	0.19 130	4.74 104	1.32 35	0.26 5	2.77 129	0.21 49	0.39 76	6.97 253	0.73 82	0.00 1	0.79 381	0.00 1	0.00 1	0.19 319	2.03 476

RSM	1.43 90	0.40 50	1.79 13	0.74 158	0.54 201	2.45 160	0.49 216	4.13 72	3.29 101	0.65 73	2.53 122	2.15 174	0.30 49	6.97 253	0.85 100	0.01 170	0.12 263	0.00 1	0.25 410	0.11 221	0.72 315

tt45	1.25 70	0.90 248	1.98 25	0.59 124	0.25 108	3.47 276	0.14 107	4.07 68	1.97 54	0.45 31	2.17 109	0.29 73	0.27 42	7.02 255	0.95 124	0.00 1	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.24 163

G2L-Stereo_test	3.88 341	1.39 357	4.86 285	2.98 437	1.49 361	4.11 329	1.13 356	12.05 395	6.83 302	8.42 369	9.17 322	9.49 395	2.71 262	7.03 256	5.22 384	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.52 251

SMoEStereo_RVC	1.13 60	0.92 253	1.82 15	0.80 165	0.09 22	2.07 126	0.16 116	3.61 28	2.17 59	0.38 17	1.37 77	0.19 45	0.29 47	7.04 257	1.02 140	0.00 1	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.19 319	0.51 248

Patchmatch Stereo++	2.09 153	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.20 83	3.68 300	0.64 257	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.41 177	3.42 215	1.51 205	7.07 258	0.95 124	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	2.09 153	0.55 128	3.57 174	0.20 39	0.20 83	3.68 300	0.64 257	5.90 183	3.52 115	5.91 237	4.41 177	3.42 215	1.51 205	7.07 258	0.95 124	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

xyz-stereo-finetune2	1.98 138	0.96 270	2.70 89	0.13 31	0.05 5	6.33 390	0.17 120	4.38 92	2.56 67	0.98 106	6.40 250	0.50 105	3.37 295	7.09 260	3.77 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.11 65

MoCha-V2	1.83 123	0.87 242	3.33 144	1.41 236	1.27 335	2.50 165	0.20 135	5.60 158	3.90 151	0.98 106	3.30 144	0.35 88	1.58 214	7.09 260	0.80 90	0.00 1	1.52 508	0.00 1	0.23 403	0.06 137	1.70 434

DLNR_Zeroshot_test	24.96 540	51.28 559	90.69 566	97.84 575	97.22 574	1.40 58	0.12 88	23.19 528	3.55 122	1.21 118	2.95 136	0.72 118	0.31 52	7.09 260	2.61 292	38.70 557	1.32 492	0.00 1	0.29 442	77.04 570	1.68 429

mms	1.31 77	0.88 244	2.06 32	0.25 59	0.79 250	1.50 68	0.08 66	3.29 22	2.51 65	0.53 49	3.09 139	0.34 86	0.26 38	7.11 263	0.59 48	0.00 1	0.43 330	0.00 1	0.00 1	0.21 339	2.32 491

IGEV-Stereo+	1.89 126	0.55 128	2.49 64	0.48 111	3.25 447	2.06 124	0.07 58	1.92 6	1.52 40	0.77 85	0.08 5	0.22 55	0.44 97	7.11 263	0.68 68	0.04 344	0.66 361	0.00 1	0.33 456	5.08 517	10.13 538

psm_up	4.33 376	1.34 345	4.43 250	2.27 371	2.62 425	5.29 365	3.30 436	11.49 380	6.89 305	8.05 357	8.06 303	10.09 408	11.10 480	7.12 265	3.76 333	0.24 450	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.37 206

ProNet	1.58 111	0.86 234	3.17 127	0.75 160	0.72 237	2.84 210	0.66 262	5.91 187	3.28 100	0.37 13	1.47 78	0.40 90	0.37 68	7.19 266	0.70 75	0.02 273	0.98 429	0.00 1	0.05 294	0.20 328	1.77 447

DMCA-RVC	3.59 315	1.98 423	8.68 432	2.30 377	1.48 360	3.54 284	0.55 229	8.40 288	5.43 233	9.37 409	5.90 227	8.34 377	3.21 280	7.19 266	4.46 363	0.06 371	0.11 258	0.08 458	0.02 257	0.21 339	0.40 213

DualNet (step1)	4.40 382	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	7.22 268	2.53 286	1.74 506	1.04 449	3.05 519	2.96 524	0.22 346	1.35 396

test_sample7	3.75 330	0.67 178	4.34 245	2.21 354	0.35 138	4.47 348	2.08 400	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	7.22 268	2.53 286	0.07 379	1.04 449	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.66 423

Selective-IGEV	1.56 110	0.34 27	2.13 39	0.77 161	0.76 247	2.36 151	0.52 221	6.80 233	3.08 90	0.53 49	3.34 145	0.26 66	0.31 52	7.24 270	0.73 82	0.01 170	0.80 384	0.00 1	0.14 347	0.08 169	1.01 354

dad	5.10 413	2.61 461	6.76 388	1.23 211	0.14 47	2.85 221	0.36 175	7.98 283	14.88 462	10.84 444	17.06 451	15.59 467	3.29 285	7.24 270	4.39 360	1.20 496	0.10 254	4.02 524	0.49 483	0.20 328	0.69 304

Pruner-Stereo	2.66 227	0.61 156	3.54 169	1.93 311	0.25 108	3.47 276	0.74 289	6.60 222	5.66 245	8.98 392	6.12 235	4.39 268	1.11 163	7.27 272	2.34 282	0.03 314	0.00 1	0.02 408	0.00 1	0.03 75	0.04 23

tg	2.18 167	1.13 307	2.74 92	0.84 171	0.13 42	4.33 342	0.05 38	6.21 205	4.90 211	4.06 185	5.30 211	2.55 184	0.92 148	7.28 273	0.99 131	0.00 1	0.60 350	0.00 1	0.00 1	0.37 421	1.12 372

UNet	4.19 368	0.87 242	7.18 401	2.00 329	3.22 446	9.55 441	0.31 167	10.11 338	6.22 268	7.98 349	6.82 262	10.42 411	5.77 399	7.28 273	5.83 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.12 70

iRaft-Stereo_20w	3.11 269	0.49 101	6.09 355	1.01 191	1.25 331	3.99 321	1.00 342	14.00 456	4.73 200	6.70 290	6.27 244	2.34 178	2.28 246	7.29 275	1.58 201	0.01 170	0.75 376	0.00 1	0.73 496	0.10 207	1.63 417

rvit_105_1	2.69 230	1.34 345	6.85 390	1.89 305	0.09 22	1.94 113	3.50 438	6.38 212	9.00 381	4.98 207	2.19 110	3.57 229	1.56 212	7.31 276	3.03 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.06 137	0.16 103

MM-Stereo_test1	1.90 130	0.63 164	2.65 83	1.43 239	0.56 206	2.37 152	0.54 225	5.36 144	5.81 252	4.00 184	1.78 95	0.42 95	0.83 144	7.32 277	1.28 178	0.00 1	1.03 448	0.00 1	0.00 1	0.35 415	1.64 418

HSM-Net_RVC	4.40 382	0.44 69	3.22 131	0.72 149	0.68 225	7.06 406	1.82 392	12.57 414	8.48 366	9.04 395	12.20 395	14.98 462	5.14 383	7.32 277	4.19 351	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
999	1.42 88	0.85 226	2.23 49	1.37 228	0.35 138	3.01 236	0.64 257	3.91 57	2.83 74	0.38 17	3.35 146	0.19 45	0.25 36	7.37 279	1.12 152	0.01 170	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.21 140

CFNet-ft	3.70 324	1.59 384	3.87 199	1.68 271	2.42 417	3.20 251	0.66 262	8.93 302	7.76 340	5.09 211	9.95 347	10.77 423	5.43 394	7.41 280	4.71 370	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 237	0.30 398	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 324	1.59 384	3.87 199	1.68 271	2.42 417	3.20 251	0.66 262	8.92 301	7.76 340	5.09 211	9.95 347	10.77 423	5.43 394	7.41 280	4.71 370	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 237	0.30 398	0.11 65

IGEV-Stereo	1.51 103	0.81 213	2.69 88	0.60 128	0.69 228	2.77 203	0.79 298	4.88 112	2.99 86	0.82 97	1.25 67	0.31 76	0.42 84	7.43 282	0.85 100	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.17 362	0.12 239	1.85 459
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ff7	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 352	0.12 239	1.82 450

ffff	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 352	0.12 239	1.82 450

11t	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.87 107	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 352	0.12 239	1.82 450

anonymousdsp	1.51 103	0.81 213	2.70 89	0.60 128	0.69 228	2.76 202	0.79 298	4.86 108	3.00 87	0.82 97	1.25 67	0.31 76	0.42 84	7.44 283	0.81 94	0.00 1	0.83 386	0.00 1	0.17 362	0.12 239	1.85 459

ccc-4	1.46 95	0.79 206	2.99 115	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.77 85	1.20 63	0.21 49	0.42 84	7.44 283	0.86 102	0.00 1	0.93 404	0.00 1	0.16 352	0.12 239	1.82 450

ac_64	3.98 351	0.86 234	5.10 298	3.17 453	3.43 457	5.80 380	0.70 278	10.87 362	4.96 213	8.94 391	6.46 252	10.70 420	5.52 396	7.44 283	5.10 382	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.31 188

STTStereo	3.90 342	1.43 364	8.20 424	3.03 441	2.28 413	3.64 294	0.64 257	10.11 338	7.09 313	10.20 427	7.08 269	8.73 389	3.57 305	7.44 283	4.00 348	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.01 237	0.04 104	0.40 213

MyStereo07	1.64 114	1.15 309	2.61 78	1.28 218	1.49 361	2.63 180	0.45 197	6.45 217	2.94 78	1.10 114	1.61 82	0.29 73	0.60 120	7.45 290	0.80 90	0.01 170	1.27 490	0.00 1	0.25 410	0.11 221	0.42 228

AAGNet	3.50 306	0.49 101	3.38 148	1.91 308	0.41 165	3.66 295	1.02 343	5.14 125	5.16 220	9.65 420	7.75 288	4.91 286	6.23 411	7.45 290	12.73 487	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38

DispNO	3.51 308	1.33 344	8.51 427	2.26 367	1.36 350	3.46 275	0.81 304	8.74 299	6.58 286	6.78 292	7.63 285	6.22 333	4.20 338	7.47 292	4.44 362	0.00 1	0.03 191	0.03 426	0.11 332	0.13 261	0.14 81

CRFU-Net	4.81 407	0.78 204	5.69 338	3.10 451	1.39 352	13.18 484	3.23 431	12.26 401	4.33 172	10.91 448	9.98 349	10.94 428	7.93 448	7.47 292	3.94 346	0.16 423	0.16 277	0.16 476	0.00 1	0.26 372	0.29 181

IPLG	2.63 226	1.09 297	5.67 337	0.73 152	0.31 122	3.00 235	0.25 152	6.84 235	6.02 257	7.93 346	6.31 245	1.91 166	1.72 222	7.47 292	2.53 286	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.29 395	0.58 268

RALCasStereoNet	2.39 200	1.73 401	3.59 179	2.38 389	2.69 430	2.84 210	0.18 125	5.29 132	4.94 212	2.45 141	5.62 222	2.22 176	0.79 143	7.48 295	1.63 211	0.00 1	1.75 511	0.00 1	0.00 1	0.14 272	2.03 476

test_xeample3	1.71 120	1.75 403	6.64 381	0.90 180	0.29 116	2.55 170	0.90 329	4.08 69	2.36 61	0.56 59	0.24 21	0.23 57	0.31 52	7.51 296	2.73 301	0.00 1	0.70 370	0.00 1	0.36 465	0.18 312	1.92 468

CBFPSM	5.12 414	1.48 373	16.22 497	1.81 293	1.14 313	11.16 465	2.90 417	7.99 284	6.75 298	6.55 276	5.00 195	15.05 464	8.78 461	7.52 297	8.90 439	0.04 344	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.67 302

test_sample5	3.34 288	0.65 169	5.17 302	2.10 336	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 389	7.47 329	6.91 295	9.15 321	3.61 230	3.37 295	7.53 298	3.06 313	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.90 339

DualNet	3.48 305	0.65 169	5.17 302	2.10 336	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 389	7.47 329	7.18 314	11.56 381	3.61 230	3.37 295	7.53 298	3.06 313	0.02 273	0.85 392	0.00 1	0.10 325	0.07 156	0.90 339

DRaft	3.83 338	0.65 169	3.39 150	0.22 51	0.16 61	4.67 353	1.30 369	5.82 175	4.86 210	10.26 430	21.65 480	3.24 205	8.62 459	7.53 298	3.76 333	0.05 359	0.10 254	0.00 1	0.14 347	0.12 239	0.16 103

IGEVStereo-DCA	1.54 106	1.71 396	2.99 115	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.81 304	4.31 84	2.97 81	0.73 83	0.16 14	0.23 57	0.32 59	7.57 301	2.72 299	0.00 1	0.49 339	0.00 1	0.16 352	0.17 301	1.82 450

rrr	1.64 114	1.71 396	6.31 369	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.92 334	4.25 79	1.75 47	0.73 83	0.16 14	0.23 57	0.32 59	7.57 301	2.72 299	0.00 1	0.49 339	0.00 1	0.20 384	0.17 301	1.68 429

LCNet	2.94 255	0.55 128	2.57 73	1.03 194	0.59 211	2.05 122	1.55 381	5.51 149	4.19 166	6.08 250	10.58 363	4.54 270	6.63 419	7.59 303	0.90 111	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.76 497	0.31 405	3.43 507

test_xeample	4.78 406	0.93 255	4.68 278	1.48 246	1.28 337	3.94 317	0.13 97	13.35 442	8.62 368	8.21 364	11.63 383	3.43 220	3.54 303	7.59 303	23.47 521	0.02 273	1.16 478	0.00 1	0.25 410	0.11 221	1.74 443

TestStereo	1.89 126	1.59 384	4.22 237	0.37 87	0.28 115	1.33 49	0.01 4	5.63 161	4.13 162	3.59 169	5.11 198	2.06 173	0.70 129	7.62 305	0.93 119	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.19 128

PSMNet-ADL	3.17 277	0.56 139	3.00 120	1.55 253	0.40 160	5.97 384	0.28 157	9.06 305	5.75 249	3.56 168	6.80 261	8.33 376	4.51 349	7.65 306	5.51 388	0.03 314	0.09 248	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.28 178

SCV_C0	1.89 126	0.92 253	4.30 242	0.85 172	1.06 295	2.33 148	0.10 78	7.61 271	4.42 181	1.05 111	2.20 111	0.26 66	0.43 95	7.70 307	1.08 147	0.02 273	1.05 452	0.00 1	0.21 390	0.17 301	1.97 471

ADLNet2	4.72 402	1.44 368	6.68 384	3.03 441	3.90 472	6.80 399	2.91 418	11.67 386	9.63 394	7.99 351	9.89 345	9.75 400	5.32 391	7.70 307	7.13 413	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.22 147

FTStereo	4.61 396	0.54 122	2.86 101	0.98 190	0.40 160	2.57 172	8.51 504	5.70 165	3.76 140	10.85 445	29.92 513	5.53 308	7.43 439	7.73 309	1.63 211	0.17 427	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.04 104	3.62 511

GMM-Stereo	3.42 302	0.39 44	3.24 134	0.87 175	0.50 181	2.26 140	4.73 459	5.64 162	3.81 141	7.08 306	16.57 446	6.13 328	3.62 309	7.74 310	1.40 191	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.04 290	0.12 239	4.24 516

iinet-f	6.21 430	2.11 429	28.74 533	2.13 340	1.38 351	11.62 469	1.49 378	7.64 274	7.19 320	7.77 340	14.38 423	10.49 412	7.79 445	7.76 311	12.90 489	0.03 314	0.03 191	0.05 443	0.00 1	0.67 462	0.12 70

ASMatch	3.41 300	0.62 162	3.59 179	1.99 326	0.48 175	1.91 111	0.66 262	7.01 240	4.43 182	6.25 254	22.02 484	4.56 272	4.72 364	7.78 312	1.85 235	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.03 272	0.02 43	0.21 140

hknet	3.56 311	0.66 173	5.82 343	0.70 146	1.19 321	6.97 402	1.58 382	9.93 333	7.76 340	6.50 269	6.23 239	9.53 396	2.81 270	7.84 313	3.39 323	0.01 170	0.03 191	0.03 426	0.00 1	0.06 137	0.14 81

HGLStereo	4.58 393	1.04 291	6.02 352	3.30 462	5.14 504	6.36 391	0.71 280	11.04 367	7.60 337	8.04 355	12.85 409	6.90 349	8.51 457	7.85 314	5.93 392	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.15 94

DEmStereo	3.86 339	0.54 122	4.04 222	0.26 63	0.17 64	5.17 364	2.45 407	4.70 102	4.34 176	8.37 368	19.94 473	5.06 295	10.13 474	7.86 315	3.93 345	0.01 170	0.01 127	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.10 56

Prome-Stereo	3.73 327	0.39 44	2.62 80	1.05 195	0.52 194	2.06 124	4.58 456	4.88 112	3.95 154	9.34 408	20.39 475	4.03 246	7.02 429	7.86 315	1.31 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	4.52 517

MyStereo04	3.29 283	1.15 309	6.64 381	1.28 218	1.49 361	2.63 180	0.45 197	10.57 354	13.30 452	4.41 195	3.90 166	3.06 200	3.56 304	7.87 317	3.35 322	0.01 170	1.27 490	0.00 1	0.25 410	0.11 221	0.42 228

MMNet	4.44 386	1.37 354	6.26 366	1.73 283	1.64 366	10.51 458	0.61 248	9.27 317	9.66 396	9.55 414	9.22 323	7.40 358	6.52 417	7.90 318	6.98 409	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.10 56

KYRaft	3.68 321	0.43 60	2.53 70	0.89 178	0.49 178	2.28 145	3.89 441	5.30 133	3.82 143	8.99 394	19.28 470	6.54 339	4.96 372	7.92 319	0.96 127	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.06 137	5.17 518

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 360	1.53 379	6.87 391	3.04 443	3.33 451	4.34 343	0.59 243	11.36 378	7.92 348	8.98 392	7.98 298	9.72 399	3.82 317	7.92 319	4.43 361	0.15 417	0.02 164	0.03 426	0.03 272	0.07 156	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DFGA-Net	3.09 268	2.73 465	9.21 448	1.79 289	0.47 174	3.30 260	0.20 135	7.49 267	6.20 266	5.54 229	6.42 251	2.17 175	1.12 164	7.96 321	6.56 405	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 435	0.17 113

SCV	2.06 145	0.84 223	3.74 187	3.56 472	1.22 326	2.30 146	0.76 294	7.87 280	3.29 101	0.59 63	2.83 130	0.67 116	0.58 117	8.00 322	0.91 114	0.00 1	0.89 400	0.00 1	0.48 481	0.41 430	2.18 485

Consistency-Raft	9.58 489	5.11 502	13.00 476	5.61 509	8.92 525	4.03 324	5.07 465	19.73 510	24.90 511	11.32 458	29.86 511	13.36 451	6.16 408	8.00 322	13.47 494	0.67 484	0.34 316	1.81 515	4.36 534	12.23 531	3.62 511

THIR-Stereo	3.94 346	1.12 305	3.06 122	0.23 54	0.13 42	4.17 331	6.40 481	5.83 176	4.54 188	10.46 434	16.98 450	6.49 338	7.44 440	8.00 322	3.58 325	0.01 170	0.07 237	0.07 452	0.00 1	0.14 272	0.06 38

FADNet-RVC-Resample	4.11 360	2.25 435	13.88 483	1.64 260	0.66 223	5.91 383	2.34 405	10.87 362	9.09 383	6.53 274	4.34 174	5.69 316	4.71 363	8.01 325	4.64 369	0.18 433	0.22 294	0.17 481	0.12 338	0.46 441	0.59 271

test_sample6	3.60 316	0.66 173	5.27 306	2.23 358	0.48 175	3.25 255	0.21 140	11.94 392	7.53 334	7.18 314	11.56 381	3.99 244	3.86 321	8.03 326	3.88 341	0.03 314	0.83 386	0.00 1	0.09 318	0.07 156	0.86 336

PSM-AAD	3.43 304	0.31 21	2.16 41	0.80 165	0.57 207	2.53 169	5.97 472	5.53 151	3.98 157	11.00 450	11.90 389	2.93 194	9.36 470	8.03 326	1.00 134	0.01 170	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.06 137	2.39 493

HCRNet	2.74 239	0.83 220	4.19 234	0.45 104	3.31 450	2.18 135	0.22 142	7.59 268	5.76 250	6.08 250	4.89 191	5.21 298	2.74 265	8.04 328	3.10 315	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.09 51

PFNet+	2.52 212	0.47 86	4.97 292	0.95 187	0.18 69	3.12 244	0.73 285	4.98 116	6.97 310	7.95 347	6.38 249	2.51 182	1.18 177	8.05 329	1.82 233	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

xxxx	5.16 416	0.86 234	4.86 285	1.96 320	1.22 326	7.56 417	0.07 58	14.67 465	9.15 386	6.55 276	9.87 344	9.30 393	3.47 301	8.07 330	22.20 516	0.05 359	1.16 478	0.00 1	0.26 427	0.10 207	1.76 446

fast-acv-ft	6.00 427	1.95 420	7.88 416	2.35 385	1.85 387	13.61 487	1.76 391	8.44 289	10.12 400	11.22 455	20.57 476	14.41 460	7.55 442	8.11 331	8.83 437	0.10 403	0.09 248	0.16 476	0.07 303	0.68 464	0.35 202

delet	4.59 395	1.12 305	5.93 348	1.37 228	3.73 467	10.48 456	3.90 442	10.51 351	9.17 387	8.87 389	9.74 343	8.37 378	3.74 316	8.12 332	6.36 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 339	0.12 70

hitnet-ft	3.95 348	1.16 311	3.92 209	0.89 178	0.73 239	4.88 359	0.54 225	9.78 328	7.91 347	7.42 330	10.24 352	12.50 448	4.84 367	8.15 333	5.56 389	0.03 314	0.00 1	0.06 447	0.00 1	0.24 363	0.12 70

ACV-stereo	4.65 398	1.22 327	10.49 465	2.22 355	1.05 293	12.62 480	1.24 363	6.70 230	7.36 328	3.22 161	5.18 200	16.59 476	10.02 472	8.18 334	6.19 400	0.06 371	0.14 273	0.01 375	0.00 1	0.12 239	0.40 213

ffm	3.41 300	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	5.55 153	10.56 409	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	8.20 335	0.68 68	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.19 372	0.11 221	1.88 463

tt1	2.53 213	0.91 249	3.53 167	2.92 433	0.53 197	5.60 373	0.61 248	5.55 153	10.56 409	1.54 126	3.54 158	0.34 86	3.00 274	8.20 335	0.68 68	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.03 272	0.11 221	1.88 463

ACVNet-DCA	2.41 202	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	9.15 310	4.33 172	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.09 184	1.65 419

xx1	2.73 238	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	5.34 137	10.76 415	1.42 121	3.48 151	4.63 276	2.83 271	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.25 410	0.09 184	1.65 419

cc1	2.56 218	0.93 255	3.39 150	3.05 444	0.39 155	5.69 376	0.55 229	5.34 137	10.76 415	1.42 121	3.48 151	0.33 82	3.65 310	8.26 337	0.70 75	0.00 1	1.14 472	0.00 1	0.03 272	0.12 239	1.89 466

222	5.93 425	0.88 244	4.58 269	1.76 287	0.98 284	6.02 385	0.08 66	14.45 462	8.89 376	9.53 412	11.77 387	3.88 239	4.23 341	8.26 337	39.96 550	0.03 314	1.12 462	0.00 1	0.24 406	0.11 221	1.73 440

RAFT-345	3.36 293	0.55 128	3.43 158	1.23 211	0.21 92	2.62 178	0.46 199	3.91 57	6.34 272	7.46 332	24.49 495	4.19 256	1.74 225	8.27 341	2.25 272	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 6

test_5	3.16 276	1.18 314	4.96 291	2.33 383	3.10 443	4.51 349	1.27 365	7.47 266	7.61 338	3.00 155	7.38 279	5.37 304	4.06 331	8.28 342	1.54 198	0.00 1	0.34 316	0.00 1	0.02 257	0.21 339	0.62 281

CrosDoStereo	4.05 356	0.71 195	3.52 164	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 516	6.34 209	4.96 213	9.04 395	16.44 442	4.92 287	7.28 434	8.29 343	3.84 339	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.18 312	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 356	0.71 195	3.52 164	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 516	6.34 209	4.96 213	9.04 395	16.44 442	4.92 287	7.28 434	8.29 343	3.84 339	0.00 1	0.02 164	0.01 375	0.00 1	0.18 312	0.19 128

iResNetv2_ROB	4.72 402	2.26 437	8.87 440	3.20 456	1.25 331	4.32 340	1.73 389	14.22 460	10.62 412	10.53 436	12.13 394	7.77 364	5.54 397	8.29 343	2.76 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.55 256

RAFT-RH_RVC	4.04 354	0.69 184	3.59 179	1.91 308	0.43 169	3.11 242	0.13 97	3.80 44	6.60 287	11.26 456	31.68 519	5.20 297	1.66 216	8.30 346	2.27 275	0.09 399	0.00 1	0.00 1	0.03 272	0.03 75	0.02 6

NOSS_ROB	3.67 319	0.86 234	3.81 194	2.53 407	1.11 307	6.10 386	0.72 283	11.08 369	12.36 439	5.45 224	8.91 315	5.65 311	2.09 235	8.30 346	3.16 318	0.20 437	0.07 237	0.00 1	0.00 1	0.11 221	0.80 330

NRIStereo	2.27 183	0.52 116	3.35 147	1.26 215	0.17 64	3.04 238	0.84 313	5.96 190	3.74 135	6.27 256	3.44 147	4.13 252	1.80 227	8.31 348	2.11 259	0.00 1	0.10 254	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.20 134

MIM_Stereo	2.83 242	1.20 325	5.27 306	1.41 236	1.16 317	3.07 239	0.33 172	6.67 225	3.95 154	5.17 216	10.11 350	4.25 262	1.73 224	8.32 349	1.64 215	0.00 1	0.36 322	0.00 1	0.01 237	0.22 346	1.69 431

UDG	9.12 484	10.06 524	6.35 371	10.06 522	9.64 526	10.48 456	2.33 404	12.73 417	10.19 401	8.33 367	10.27 353	16.70 477	10.47 475	8.33 350	9.07 443	4.28 520	2.59 525	18.90 537	3.83 531	11.35 530	6.50 525

MyStereo05	3.24 280	1.05 293	5.93 348	1.39 231	1.20 323	2.57 172	0.10 78	9.11 309	13.17 451	6.45 267	3.86 165	3.20 204	3.26 284	8.35 351	3.02 310	0.01 170	1.24 487	0.00 1	0.21 390	0.13 261	0.50 244

TransformOpticalFlow	3.50 306	0.83 220	4.85 284	1.09 197	0.31 122	3.52 282	0.14 107	10.32 342	8.02 351	5.78 231	13.25 411	6.63 340	4.91 369	8.36 352	1.63 211	0.00 1	0.01 127	0.01 375	0.00 1	0.06 137	0.24 163

STrans-v2	3.55 310	0.94 264	5.06 297	0.32 71	0.60 212	2.97 233	1.15 357	11.08 369	7.97 350	6.01 245	10.93 371	6.65 341	6.86 424	8.37 353	1.66 220	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.39 211

iRaft-Stereo_5w	3.20 278	1.27 334	5.27 306	0.27 65	0.99 285	2.71 192	0.58 238	5.75 168	5.85 253	3.03 157	7.88 293	10.08 406	4.08 334	8.40 354	6.09 395	0.00 1	0.25 304	0.00 1	0.12 338	0.31 405	0.95 348

NF-Stereo	2.38 193	0.48 93	3.88 204	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.08 251	3.75 137	6.91 295	5.29 206	2.65 188	1.33 190	8.40 354	1.67 223	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 6

OCTAStereo	2.38 193	0.48 93	3.90 206	2.16 342	0.11 27	3.42 268	0.42 190	7.06 246	3.74 135	6.91 295	5.26 202	2.63 187	1.32 188	8.41 356	1.70 226	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 1

RE-Stereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.07 248	3.75 137	6.91 295	5.26 202	2.62 185	1.33 190	8.41 356	1.72 228	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.01 1

TVStereo	2.38 193	0.48 93	3.91 207	2.17 347	0.11 27	3.43 270	0.42 190	7.07 248	3.75 137	6.91 295	5.26 202	2.62 185	1.33 190	8.41 356	1.72 228	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.01 1

IRAFT_RVC	2.98 261	0.66 173	4.23 238	2.20 351	0.40 160	2.91 228	5.04 464	7.03 244	4.21 167	6.59 279	5.52 218	5.02 294	4.77 365	8.41 356	2.30 281	0.01 170	0.17 281	0.01 375	0.00 1	0.03 75	0.05 29

CSP-Net	4.40 382	1.70 394	4.90 288	1.82 296	1.04 292	12.96 482	2.25 403	13.75 452	6.34 272	9.64 417	8.99 317	8.31 375	3.24 282	8.45 360	4.32 358	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 358	0.06 38

PFNet	3.06 265	0.59 152	6.13 357	2.26 367	0.84 260	3.08 240	0.73 285	7.38 262	5.35 226	10.20 427	6.06 233	4.72 278	2.10 238	8.47 361	2.25 272	0.19 434	0.06 223	0.00 1	0.11 332	0.20 328	0.42 228

DRN-Test	6.23 431	1.51 375	7.53 410	3.07 449	3.69 464	12.17 477	3.23 431	20.80 520	11.11 426	12.64 469	13.02 410	10.91 427	5.26 385	8.49 362	10.12 458	0.05 359	0.05 217	0.04 436	0.04 290	0.28 387	0.65 290

YMNet	5.84 423	2.29 444	10.08 459	3.80 480	4.45 486	10.40 453	0.88 327	10.81 359	7.17 318	14.28 486	16.67 447	11.58 434	4.41 344	8.51 363	9.37 448	0.12 409	0.35 320	0.11 461	0.08 306	0.79 474	0.62 281

YMNet_1	5.84 423	2.29 444	10.08 459	3.80 480	4.45 486	10.40 453	0.88 327	10.81 359	7.17 318	14.28 486	16.67 447	11.58 434	4.41 344	8.51 363	9.37 448	0.12 409	0.35 320	0.11 461	0.08 306	0.79 474	0.62 281

G2L-ROB	3.74 328	1.37 354	5.05 296	1.95 317	1.14 313	4.45 345	0.43 194	12.31 403	6.36 274	7.88 345	5.42 213	11.10 431	2.11 239	8.53 365	6.31 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 301	0.33 194

LMCR-Stereo	3.92 344	1.96 421	4.92 289	2.85 431	0.23 102	7.88 419	1.47 376	12.52 413	5.39 230	8.71 383	10.65 365	1.90 165	5.04 376	8.53 365	4.89 374	1.05 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.05 29

S-Stereo	6.85 444	0.93 255	10.76 466	3.34 464	3.51 459	6.55 395	6.01 475	13.75 452	23.86 507	9.65 420	15.54 433	11.81 440	8.24 452	8.59 367	11.23 473	0.13 412	0.16 277	0.00 1	0.42 475	0.14 272	2.39 493

ARAFT	3.32 286	1.74 402	7.92 420	0.64 134	0.15 55	4.45 345	2.89 416	8.20 286	6.30 270	9.23 404	7.12 273	5.58 309	1.24 186	8.60 368	1.69 225	0.01 170	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.35 415	0.35 202

UPFNet	4.17 366	0.83 220	5.51 322	2.49 401	3.36 454	7.13 409	2.60 408	10.52 353	7.16 316	8.76 386	7.83 291	7.85 368	3.41 299	8.60 368	7.04 412	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.12 239	0.17 113

StereoDRNet-Refined	4.84 409	0.96 270	5.13 299	2.22 355	0.46 172	9.10 437	0.16 116	10.72 357	9.40 392	13.41 477	12.50 399	10.02 405	4.58 356	8.60 368	8.71 436	0.01 170	0.00 1	0.01 375	0.05 294	0.24 363	0.53 253
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSKI-zero shot	2.23 177	0.49 101	2.49 64	1.60 256	0.81 256	2.69 189	0.29 159	6.82 234	2.50 64	4.37 194	7.61 284	3.65 233	0.26 38	8.62 371	0.63 60	0.01 170	1.09 457	0.00 1	0.25 410	0.03 75	0.46 238

UGAM-zero	3.92 344	0.49 101	5.26 305	1.17 205	0.89 266	4.00 322	0.47 201	12.42 409	3.62 128	5.46 225	5.86 224	15.76 469	8.92 466	8.63 372	2.44 284	0.00 1	0.84 390	0.00 1	0.89 500	0.03 75	1.27 389

StereoDRNet	6.02 429	2.40 452	8.22 425	3.43 466	4.43 485	10.57 459	4.21 448	19.44 506	11.24 429	12.86 470	8.06 303	11.64 437	4.79 366	8.65 373	9.32 447	0.01 170	0.10 254	0.00 1	0.03 272	0.34 413	0.69 304

DN-CSS_ROB	3.00 263	2.14 431	7.33 403	2.67 417	0.78 249	3.13 245	0.07 58	6.68 229	4.22 168	5.51 227	12.12 392	2.33 177	1.21 183	8.69 374	2.51 285	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 431	0.15 94

PSMNet_ROB	5.41 419	2.45 453	7.39 406	2.36 387	1.90 391	10.11 449	6.54 484	16.32 483	7.59 336	6.84 294	10.83 369	12.06 445	4.13 335	8.73 375	10.24 460	0.02 273	0.01 127	0.01 375	0.11 332	0.26 372	0.40 213

PSMNet-RUCA	6.00 427	5.79 507	14.15 486	10.30 524	7.63 518	6.94 401	1.89 393	12.74 418	10.95 421	4.10 188	11.72 385	4.77 279	1.72 222	8.74 376	5.09 381	1.88 510	0.12 263	4.77 525	0.71 495	5.10 518	0.82 332

RAFT_R40	2.83 242	0.46 79	3.85 196	1.38 230	0.32 128	3.78 308	0.97 337	6.16 200	4.82 208	9.74 422	6.35 248	4.96 290	3.94 329	8.78 377	1.05 142	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

iResNet	4.04 354	1.46 372	8.72 434	3.25 459	0.36 145	4.54 351	0.47 201	9.06 305	10.40 407	7.98 349	12.82 408	4.06 249	3.22 281	8.82 378	4.95 377	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.55 256

RAFT+CT+SA	2.59 221	1.19 317	3.55 171	1.09 197	2.21 407	3.14 248	0.90 329	7.59 268	5.65 241	2.76 147	8.21 307	2.04 171	1.57 213	8.84 379	1.31 182	0.02 273	0.34 316	0.00 1	0.38 468	0.22 346	0.73 316

SST-Stereo	2.86 245	0.45 74	3.64 183	1.46 242	0.36 145	3.94 317	0.80 300	6.07 196	4.46 183	10.96 449	6.21 238	4.94 289	4.14 336	8.85 380	0.93 119	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

FADNet	4.55 390	2.35 450	13.60 481	1.87 301	0.80 253	4.74 357	0.75 292	14.47 463	12.41 440	4.07 186	5.45 216	9.64 397	5.03 374	8.86 381	4.82 373	0.20 437	0.04 208	0.07 452	0.05 294	1.27 490	0.40 213

PSM-softLoss	2.38 193	0.48 93	4.28 239	1.94 313	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 225	3.50 108	6.33 259	6.33 246	2.93 194	0.97 152	8.90 382	1.88 238	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

KMStereo	2.38 193	0.48 93	4.28 239	1.94 313	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 225	3.50 108	6.33 259	6.33 246	2.93 194	0.97 152	8.90 382	1.88 238	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

DeepPruner_ROB	3.82 337	1.87 409	5.65 335	1.31 222	1.64 366	3.62 292	0.81 304	14.47 463	5.03 218	8.03 354	10.78 368	6.95 351	2.26 243	8.92 384	4.32 358	0.07 379	0.03 191	0.00 1	0.01 237	0.37 421	0.29 181

HH	2.88 248	0.82 217	4.07 225	1.71 277	0.54 201	4.71 354	0.69 273	8.72 297	3.57 123	1.80 131	6.49 254	7.81 365	3.92 327	8.93 385	0.99 131	0.00 1	1.06 453	0.00 1	0.03 272	0.05 125	1.69 431

HanStereo	2.88 248	0.82 217	4.07 225	1.71 277	0.54 201	4.71 354	0.69 273	8.72 297	3.57 123	1.80 131	6.49 254	7.81 365	3.92 327	8.93 385	0.99 131	0.00 1	1.06 453	0.00 1	0.03 272	0.05 125	1.69 431

iResNet_ROB	4.67 400	1.77 406	5.93 348	2.47 400	0.95 281	3.78 308	0.36 175	15.65 475	17.36 480	8.75 385	11.23 375	7.05 353	4.60 358	8.94 387	4.23 354	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.15 94

ADCRef	7.76 465	2.31 447	19.09 508	2.82 427	3.29 449	11.88 472	3.06 424	11.52 382	10.89 419	13.69 480	25.85 502	8.20 371	8.89 464	8.95 388	22.66 517	0.16 423	0.08 241	0.16 476	0.34 460	0.47 443	0.91 342

Wz-Net-LNSev	7.12 452	2.75 466	18.64 505	1.70 276	4.16 480	12.79 481	6.72 486	13.74 451	13.57 454	11.14 454	17.31 457	11.90 444	8.50 456	8.96 389	9.94 455	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.18 312	0.34 197

CFNet	4.03 353	1.97 422	6.30 368	2.70 419	1.64 366	5.41 368	0.22 142	12.14 399	10.28 402	5.24 217	11.15 373	6.43 335	3.70 313	8.97 390	4.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.13 76

DDVS	3.79 335	0.66 173	5.66 336	2.27 371	1.28 337	6.48 394	0.47 201	9.33 321	4.35 177	7.29 324	7.71 286	12.49 447	2.21 241	9.01 391	5.16 383	0.08 388	0.20 291	0.01 375	0.00 1	0.14 272	1.03 361

ITSA-stereo	4.02 352	0.73 200	4.51 258	2.16 342	0.31 122	3.58 286	0.70 278	13.77 454	15.84 472	7.13 310	6.59 256	4.25 262	3.48 302	9.04 392	6.12 397	0.09 399	0.08 241	0.11 461	0.10 325	0.19 319	1.54 408

DisPM	2.59 221	0.47 86	4.32 243	1.89 305	0.20 83	3.42 268	0.63 254	5.56 156	5.60 239	8.66 382	7.05 268	2.82 192	1.03 159	9.05 393	1.07 146	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

DAS	4.18 367	0.53 118	6.20 361	2.20 351	3.69 464	2.78 204	3.12 426	8.69 295	10.29 403	9.39 410	12.80 406	4.58 273	7.20 432	9.08 394	2.70 297	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 197

PS-NSSS	4.22 370	2.53 456	5.89 347	1.01 191	2.93 436	4.05 328	1.93 395	11.44 379	8.94 378	7.14 311	14.70 429	4.96 290	2.60 259	9.09 395	3.92 343	0.40 469	0.04 208	0.83 505	0.00 1	1.09 483	1.02 358

GEStereo_RVC	3.95 348	1.21 326	6.13 357	2.30 377	1.22 326	4.29 338	2.96 420	12.39 407	8.24 357	7.25 321	6.79 260	7.58 361	4.22 340	9.16 396	4.56 366	0.04 344	0.01 127	0.02 408	0.02 257	0.19 319	0.42 228

HSM	4.25 374	1.10 298	4.14 227	1.78 288	2.14 405	6.67 398	1.08 351	12.92 426	6.90 306	7.06 304	8.17 306	14.17 457	6.03 406	9.16 396	3.11 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.41 223

RAFT + AFF	4.63 397	2.28 441	7.43 409	1.51 248	2.38 415	5.81 381	6.49 483	10.74 358	8.53 367	7.75 339	8.95 316	7.47 359	6.68 423	9.17 398	5.06 379	0.08 388	0.47 337	0.00 1	0.01 237	0.66 461	1.03 361

G2L-Stereo	3.74 328	1.56 380	5.82 343	1.71 277	2.04 402	2.87 223	0.58 238	9.79 329	6.49 283	7.82 342	7.97 297	8.57 386	2.36 250	9.19 399	7.45 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.40 213

FAT-Stereo	6.98 449	0.79 206	7.57 411	2.54 410	1.80 380	6.16 387	4.33 453	19.16 505	18.82 488	10.75 441	17.08 452	18.23 489	13.56 494	9.25 400	8.44 428	0.03 314	0.16 277	0.01 375	0.10 325	0.14 272	0.65 290

HBP-ISP	4.37 380	1.56 380	4.59 270	2.23 358	1.29 342	7.87 418	3.96 444	11.80 388	10.91 420	8.06 359	14.45 425	3.38 212	4.87 368	9.27 401	2.53 286	0.14 415	0.06 223	0.00 1	0.01 237	0.08 169	0.30 186

TCMNet	5.54 421	2.53 456	10.92 467	4.50 501	6.58 511	8.90 435	1.31 370	11.59 384	8.68 370	7.24 319	12.74 405	8.37 378	4.65 360	9.30 402	10.83 471	0.11 407	0.19 284	0.31 493	0.09 318	0.84 479	1.07 363

AACVNet	3.71 326	1.63 387	4.89 287	3.80 480	0.62 216	3.25 255	0.30 166	9.47 323	3.81 141	6.34 262	10.74 367	10.52 413	4.92 370	9.31 403	3.88 341	0.03 314	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.34 413	0.28 178

aanetorigin	9.02 482	3.75 488	28.68 532	2.16 342	3.86 470	5.84 382	5.40 470	5.93 188	10.39 406	28.12 525	31.02 518	15.98 470	13.74 496	9.38 404	12.55 485	0.25 453	0.22 294	0.22 488	0.24 406	1.24 488	1.47 402

raft_robust	2.91 251	1.71 396	3.42 157	1.36 225	0.57 207	1.53 73	0.12 88	7.06 246	9.09 383	6.96 302	7.21 274	4.43 269	2.09 235	9.40 405	1.61 206	0.03 314	0.93 404	0.00 1	0.21 390	0.17 301	0.38 209

TestStereo1	3.12 271	1.34 345	4.67 275	3.47 469	0.71 234	2.50 165	1.45 374	7.27 255	8.71 371	4.91 204	9.28 328	2.34 178	3.61 307	9.44 406	1.62 208	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 213

SA-5K	3.12 271	1.34 345	4.67 275	3.47 469	0.71 234	2.50 165	1.45 374	7.27 255	8.71 371	4.91 204	9.28 328	2.34 178	3.61 307	9.44 406	1.62 208	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.40 213

CBMV_ROB	4.66 399	0.85 226	3.94 211	1.64 260	0.75 244	8.38 429	1.90 394	11.19 371	10.36 405	9.20 403	15.21 431	7.28 355	6.99 428	9.48 408	5.24 385	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.64 287

DDUNet	10.03 493	12.17 530	8.24 426	13.02 531	11.73 533	10.32 452	3.76 439	12.27 402	8.35 361	9.64 417	13.89 419	16.48 473	6.67 422	9.50 409	7.00 410	6.80 526	3.45 538	21.10 538	4.33 533	12.78 534	9.12 531

CVANet_RVC	4.68 401	1.93 417	5.57 331	2.61 413	1.86 389	4.12 330	4.94 462	12.11 396	9.29 388	8.05 357	11.08 372	10.28 409	6.48 416	9.52 410	3.19 321	0.45 473	0.01 127	0.00 1	0.12 338	0.23 358	1.75 444

ttt	4.41 385	0.70 191	3.95 213	2.53 407	2.01 398	4.34 343	0.41 188	13.09 436	11.69 434	7.20 317	12.20 395	4.15 254	3.35 294	9.54 411	10.11 457	0.07 379	1.11 461	0.00 1	0.19 372	0.10 207	1.47 402

Sa-1000	3.81 336	1.26 332	4.64 273	2.29 376	0.55 205	3.51 279	1.58 382	8.37 287	9.13 385	7.97 348	17.42 458	3.98 243	2.76 267	9.61 412	1.68 224	0.00 1	0.69 367	0.00 1	0.18 368	0.23 358	0.27 172

OMP-Stereo	3.15 274	1.19 317	3.49 162	4.34 497	0.51 190	2.20 137	1.21 359	6.67 225	6.52 284	7.99 351	6.24 243	8.38 381	2.44 253	9.65 413	1.92 244	0.01 170	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.15 94

SMFormer	3.94 346	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.16 352	0.11 221	0.92 344

tta	3.96 350	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	4.89 374	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.16 352	0.13 261	1.24 383

qqq1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.12 338	0.13 261	1.24 383

fff1	3.78 333	0.69 184	4.55 264	1.97 321	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 432	11.10 422	7.69 335	10.45 357	4.77 279	4.52 350	9.68 414	1.24 174	0.08 388	0.97 422	0.00 1	0.12 338	0.13 261	1.24 383

Syn2CoEx	6.70 442	3.69 487	12.14 473	2.78 423	1.68 373	8.36 427	3.21 430	18.59 499	12.66 443	8.86 388	20.79 477	10.52 413	10.54 476	9.68 414	8.70 435	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 466	1.00 353

IIG-Stereo	3.28 282	0.98 277	3.57 174	4.14 489	0.22 99	2.56 171	0.71 280	7.04 245	6.10 260	8.49 375	9.38 334	7.82 367	2.73 264	9.69 419	1.99 251	0.02 273	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 81

SepStereo	4.22 370	0.53 118	6.20 361	2.20 351	3.69 464	2.78 204	3.12 426	8.69 295	10.29 403	9.39 410	12.80 406	4.58 273	7.20 432	9.74 420	2.70 297	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 197

TDLM	4.58 393	1.79 408	5.03 295	2.45 398	1.32 347	4.04 326	7.15 494	11.60 385	11.46 431	6.91 295	12.69 404	5.94 324	5.03 374	9.74 420	3.80 338	0.67 484	0.00 1	0.01 375	0.05 294	0.23 358	1.78 448

DLCB_ROB	4.87 410	1.45 371	4.75 282	2.52 406	1.13 312	6.25 389	3.01 422	10.44 348	8.34 360	11.05 452	13.43 413	14.04 455	3.90 326	9.74 420	6.80 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.37 206

CBMV	5.97 426	1.52 377	4.51 258	1.99 326	0.53 197	10.02 447	6.94 491	13.27 440	13.80 457	13.08 475	15.93 438	11.36 432	8.11 451	9.82 423	7.27 414	0.08 388	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.30 398	0.74 320
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet	6.95 446	2.89 472	13.32 479	2.82 427	5.53 506	11.76 470	2.14 402	14.95 468	17.69 483	10.83 443	18.14 466	10.83 425	6.66 421	9.83 424	10.19 459	0.03 314	0.06 223	0.03 426	0.08 306	0.64 459	0.66 299

GCST	9.50 488	17.91 534	6.18 360	53.02 558	11.57 532	10.95 463	0.20 135	7.71 277	7.12 315	9.83 423	4.71 188	4.87 285	1.49 200	9.87 425	2.06 256	8.70 530	0.07 237	22.79 539	0.40 471	6.66 524	3.86 514

FADNet-RVC	4.36 378	2.62 463	14.51 490	2.01 330	0.44 171	4.27 336	1.27 365	12.61 415	7.89 345	3.76 175	4.05 169	10.63 417	4.34 343	9.87 425	7.66 420	0.03 314	0.09 248	0.00 1	0.03 272	0.65 460	0.50 244

SA	3.34 288	1.29 336	4.84 283	1.99 326	0.57 207	3.15 249	1.39 372	7.66 275	9.94 399	4.86 203	10.87 370	2.97 197	4.61 359	9.88 427	1.38 189	0.00 1	0.60 350	0.00 1	0.19 372	0.25 371	0.37 206

SACVNet	4.55 390	1.88 410	5.55 329	3.38 465	1.68 373	3.11 242	2.76 415	12.44 410	6.43 278	11.07 453	11.31 376	10.53 415	5.13 382	9.88 427	4.56 366	0.08 388	0.02 164	0.00 1	0.01 237	0.38 425	0.80 330

NCCL2	6.27 432	2.46 454	7.00 393	2.36 387	1.11 307	9.48 440	11.14 515	13.01 430	10.40 407	9.94 424	9.49 335	22.11 509	7.42 438	9.90 429	8.56 432	0.01 170	0.00 1	0.02 408	0.03 272	0.20 328	0.73 316

SGM-Forest	5.40 417	0.84 223	4.19 234	1.43 239	0.68 225	10.12 450	6.41 482	12.13 397	11.86 436	11.50 461	14.43 424	11.62 436	5.20 384	9.93 430	6.16 398	0.16 423	0.04 208	0.00 1	0.00 1	0.08 169	1.24 383
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RASNet	5.00 412	1.19 317	5.69 338	3.68 476	4.80 498	5.04 363	1.29 368	10.26 341	8.99 380	5.89 236	11.65 384	10.55 416	9.76 471	9.96 431	10.32 462	0.20 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.73 316

MLCV	3.76 331	1.52 377	6.93 392	1.66 266	0.31 122	4.31 339	0.32 169	7.92 281	7.68 339	9.55 414	12.12 392	5.17 296	2.74 265	10.00 432	4.49 364	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.27 172

ccnet	7.45 462	1.89 414	7.71 413	3.18 454	2.35 414	12.19 478	6.14 478	18.95 501	9.36 391	13.33 476	20.38 474	16.00 471	9.10 469	10.10 433	15.40 504	0.44 471	0.34 316	0.25 491	0.25 410	0.48 446	1.18 377

RYNet	6.82 443	1.51 375	7.35 405	1.79 289	4.52 491	16.68 497	4.41 454	14.19 459	17.43 481	11.64 463	7.86 292	15.03 463	8.81 462	10.10 433	14.16 498	0.04 344	0.13 269	0.15 473	0.05 294	0.08 169	0.53 253

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 436	6.12 508	6.53 377	4.29 495	3.61 462	15.41 492	4.13 446	12.36 405	7.32 327	7.60 334	8.51 311	8.97 392	2.64 261	10.17 435	3.72 331	8.16 529	2.40 519	2.00 516	0.11 332	8.55 528	5.84 522

NVstereo2D	4.82 408	1.29 336	7.98 421	3.68 476	3.48 458	8.02 421	3.10 425	11.25 372	15.50 469	5.14 215	7.71 286	8.21 372	4.68 361	10.19 436	4.30 357	0.02 273	0.19 284	0.13 470	0.36 465	0.07 156	1.12 372

FADNet_RVC	4.24 372	2.32 448	14.23 487	1.18 207	0.79 250	5.64 374	0.60 244	11.50 381	7.19 320	3.68 173	8.08 305	4.14 253	4.06 331	10.29 437	7.47 417	0.36 467	0.44 333	0.18 482	0.47 480	0.93 481	1.23 382

pmcnn	8.17 471	1.70 394	11.49 469	3.18 454	3.07 440	9.66 443	6.06 477	13.60 448	17.71 484	15.23 491	24.02 491	27.61 521	8.81 462	10.36 438	9.51 451	0.08 388	0.08 241	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.87 337

DSFCA	4.48 387	1.03 288	6.84 389	1.61 257	1.68 373	7.26 410	4.46 455	11.27 374	7.51 332	11.01 451	6.89 263	8.49 385	4.54 355	10.41 439	6.18 399	0.03 314	0.06 223	0.02 408	0.03 272	0.13 261	0.14 81

UGAM	4.25 374	0.86 234	5.73 341	0.45 104	0.22 99	3.61 288	1.18 358	5.51 149	15.39 466	4.99 209	12.34 397	15.09 465	3.71 314	10.58 440	3.76 333	0.00 1	0.46 335	0.00 1	0.34 460	0.36 418	0.36 205

1111x	4.96 411	1.04 291	7.09 400	1.75 285	1.05 293	5.03 362	0.32 169	13.52 446	10.70 414	6.68 285	10.35 354	8.81 391	6.01 405	10.65 441	12.78 488	0.07 379	1.24 487	0.00 1	0.33 456	0.11 221	1.75 444

FINET	6.96 447	2.98 473	13.77 482	3.20 456	4.81 499	9.65 442	9.90 511	13.68 450	23.91 508	8.28 366	13.70 415	5.36 303	5.83 400	10.79 442	8.05 424	0.90 490	1.43 500	0.11 461	0.38 468	0.48 446	1.98 474

ETE_ROB	6.28 433	2.60 460	9.22 449	1.71 277	0.84 260	6.44 392	6.78 488	13.16 438	8.80 374	13.01 473	15.93 438	21.01 507	6.18 409	10.97 443	8.11 425	0.04 344	0.01 127	0.00 1	0.02 257	0.16 292	0.70 308

RAFT_CTSACE	3.62 318	1.65 389	5.41 316	1.36 225	3.08 441	3.95 319	1.03 344	4.62 101	4.65 195	5.33 220	17.73 462	7.63 362	2.71 262	10.98 444	1.15 157	0.00 1	0.48 338	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.25 166

DGSMNet	7.10 451	3.49 481	15.11 493	4.36 498	4.41 484	8.94 436	6.25 479	15.10 470	14.28 459	8.15 362	14.51 427	10.08 406	5.38 392	11.04 445	7.95 422	1.49 502	2.00 515	1.79 514	1.68 520	2.43 507	3.48 508

SQANet	8.22 473	4.42 497	7.19 402	12.11 530	9.77 527	11.80 471	3.23 431	12.00 393	6.60 287	8.59 378	11.52 380	10.97 429	5.31 390	11.10 446	4.20 352	9.56 532	2.29 518	10.51 531	1.61 519	13.06 535	8.49 529

RP	7.41 458	1.90 415	7.33 403	4.26 493	5.25 505	6.64 397	3.46 437	12.44 410	16.23 474	10.36 432	23.00 488	18.72 491	16.59 505	11.10 446	8.47 429	1.10 494	0.02 164	0.12 468	0.16 352	0.43 435	0.65 290

SuperB	8.29 474	3.96 491	24.92 522	2.96 436	1.33 348	9.83 445	4.15 447	10.92 366	29.79 519	11.86 464	12.51 400	6.07 326	6.97 427	11.13 448	14.73 500	0.15 417	0.11 258	0.35 495	0.26 427	12.64 533	1.11 369

PA-Net	5.40 417	2.35 450	9.55 455	2.75 420	2.21 407	8.74 431	3.92 443	13.05 431	13.35 453	7.30 326	7.98 298	8.08 369	6.39 413	11.17 449	9.30 446	0.02 273	0.03 191	0.00 1	0.03 272	0.16 292	1.55 411
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G-Net	8.60 479	1.93 417	12.59 474	6.04 513	3.66 463	25.93 521	4.26 449	10.35 344	8.05 352	19.71 505	24.73 497	14.15 456	15.49 503	11.30 450	10.69 469	0.50 481	0.46 335	0.19 484	0.25 410	0.80 476	0.91 342

ff1	4.11 360	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	5.55 153	10.56 409	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.00 1	1.13 465	0.00 1	0.19 372	0.11 221	1.88 463

mmx	4.50 388	0.98 277	7.03 395	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	12.84 422	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.05 359	1.12 462	0.00 1	0.19 372	0.10 207	1.53 406

xxx	4.50 388	0.98 277	7.04 398	1.64 260	1.07 296	2.84 210	0.47 201	12.84 422	11.23 427	6.68 285	9.59 338	5.66 312	3.87 322	11.33 451	11.69 477	0.05 359	1.12 462	0.00 1	0.19 372	0.10 207	1.53 406

AANet_RVC	5.41 419	2.61 461	8.17 423	2.25 364	1.30 344	2.27 143	1.64 385	10.82 361	18.54 487	8.01 353	18.09 465	8.39 382	3.31 288	11.37 454	8.98 442	1.15 495	0.38 325	0.02 408	0.00 1	0.17 301	0.70 308

XPNet_ROB	6.46 437	1.88 410	7.41 408	2.81 425	0.95 281	6.45 393	6.82 489	13.58 447	8.80 374	15.50 492	15.86 436	19.59 498	7.12 431	11.41 455	9.86 454	0.02 273	0.04 208	0.00 1	0.03 272	0.20 328	0.79 329

edge stereo	7.12 452	1.19 317	7.83 415	2.32 381	2.46 419	6.90 400	3.26 434	15.58 474	12.52 441	15.68 494	18.34 468	21.83 508	13.05 490	11.53 456	8.68 434	0.04 344	0.06 223	0.11 461	0.03 272	0.30 398	0.63 285

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 440	2.21 434	12.10 472	2.75 420	3.28 448	10.03 448	3.05 423	12.31 403	11.52 432	10.10 426	21.36 478	11.51 433	7.30 436	11.56 457	10.61 465	0.09 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.51 248

anonymity	8.04 468	4.13 493	12.86 475	7.43 518	13.11 536	8.34 423	2.02 398	18.21 496	7.55 335	13.88 482	9.27 327	10.63 417	7.79 445	11.57 458	6.06 393	6.25 524	5.59 548	3.71 523	3.28 528	3.27 512	5.78 521

CC-Net-ROB	8.09 469	10.11 525	9.03 443	4.07 486	3.74 468	15.24 491	4.84 461	18.44 497	10.87 418	6.73 291	14.03 421	7.54 360	4.68 361	11.61 459	3.98 347	6.59 525	2.54 523	16.51 535	1.19 509	7.88 527	2.20 486

LALA_ROB	7.02 450	2.54 458	8.51 427	1.53 251	0.96 283	9.96 446	8.71 505	16.70 485	12.68 444	12.99 472	13.90 420	24.47 512	5.40 393	11.61 459	9.50 450	0.04 344	0.05 217	0.00 1	0.02 257	0.17 301	0.65 290

APVNet	6.28 433	2.46 454	10.09 461	3.51 471	3.97 476	12.15 476	1.75 390	20.08 516	6.73 296	6.92 301	13.45 414	10.75 422	6.29 412	11.86 461	14.34 499	0.05 359	0.02 164	0.11 461	0.03 272	0.63 458	0.34 197

w-ln-seven-2	7.81 466	3.17 474	25.87 526	2.09 335	1.12 310	8.35 426	3.84 440	12.83 421	16.45 475	13.88 482	21.42 479	11.83 441	11.07 479	11.91 462	10.62 467	0.03 314	0.19 284	0.00 1	0.02 257	0.37 421	1.13 374

SDNR	7.97 467	2.75 466	16.90 501	2.28 374	0.94 278	45.23 548	0.43 194	9.30 320	10.84 417	10.71 440	25.30 500	5.51 307	4.47 348	11.98 463	7.58 419	0.15 417	0.14 273	0.00 1	0.04 290	2.27 506	2.65 500

xyz-stereo	7.36 456	0.68 180	38.77 543	0.30 69	0.07 14	31.97 533	0.19 130	5.13 124	2.13 57	10.90 447	24.34 494	6.05 325	8.02 450	12.01 464	6.06 393	0.01 170	0.02 164	0.35 495	0.00 1	0.09 184	0.16 103

GANet	6.86 445	1.78 407	5.98 351	3.05 444	1.12 310	10.12 450	9.38 508	13.41 444	8.67 369	11.46 459	29.87 512	13.94 454	8.25 453	12.06 465	6.33 403	0.40 469	0.06 223	0.16 476	0.33 456	0.18 312	0.59 271

EDNetEfficient	14.14 517	6.71 510	56.12 552	2.99 438	3.58 460	5.38 367	8.49 503	9.35 322	33.24 523	40.73 542	30.21 514	18.04 488	22.92 524	12.13 466	26.26 530	0.16 423	0.24 301	0.07 452	1.15 507	2.58 510	2.39 493

Nwc_Net	7.54 463	1.91 416	8.71 433	4.16 490	3.42 456	10.77 461	2.00 397	20.33 517	12.19 438	9.10 398	24.04 493	17.67 485	13.58 495	12.14 467	9.12 444	0.94 492	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.22 346	0.41 223

DeepPrunerF	7.18 455	3.58 483	25.29 524	4.27 494	7.20 516	3.78 308	4.64 458	14.03 457	20.86 498	8.85 387	10.57 362	7.35 356	7.88 447	12.16 468	10.66 468	0.25 453	0.16 277	0.29 492	0.43 477	0.77 473	0.65 290

Wz-Net-MNSev	8.12 470	3.18 475	18.07 504	2.63 414	3.36 454	17.82 504	9.40 509	12.89 425	15.44 468	13.95 484	18.21 467	14.38 459	7.75 444	12.50 469	11.45 475	0.46 475	0.03 191	0.00 1	0.01 237	0.26 372	0.58 268

test_sample9	6.40 435	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	11.31 375	8.40 363	8.64 379	8.05 300	6.80 343	5.05 377	12.52 470	13.17 490	1.74 506	25.14 560	3.05 519	2.96 524	0.22 346	1.35 396

test_sample8	8.50 477	1.36 349	7.91 417	1.40 233	0.63 218	5.54 369	2.72 410	12.78 420	6.78 299	17.61 500	9.29 330	24.63 513	19.17 510	12.52 470	13.17 490	1.74 506	25.14 560	3.05 519	2.96 524	0.22 346	1.35 396

AF-Net	8.37 475	2.16 432	9.01 442	3.65 475	4.58 494	9.40 439	2.63 409	17.71 492	21.32 500	10.38 433	24.51 496	20.43 503	16.67 506	12.54 472	10.76 470	0.70 486	0.00 1	0.12 468	0.00 1	0.47 443	0.42 228

coex-ft	20.15 537	20.03 536	87.93 565	1.81 293	1.77 377	18.77 507	13.73 526	13.28 441	41.87 540	60.24 559	39.04 533	28.27 522	30.39 535	12.57 473	28.66 537	0.20 437	0.23 298	0.04 436	0.30 446	1.52 495	2.34 492

LL-Strereo	5.14 415	2.29 444	8.95 441	1.26 215	5.05 502	3.66 295	1.40 373	10.33 343	8.98 379	8.71 383	8.24 308	10.70 420	11.10 480	12.66 474	5.36 386	0.05 359	1.35 499	0.00 1	0.00 1	0.38 425	2.23 489

STTRV1_RVC	7.16 454	1.18 314	13.30 477	3.33 463	6.91 514	11.99 474	4.01 445	15.74 477	12.11 437	9.56 416	14.59 428	11.64 437	8.75 460	12.86 475	8.54 430	3.70 519	2.86 529	0.41 500	0.13 344	1.38 493	0.12 70

NaN_ROB	6.51 439	2.25 435	8.77 435	1.69 273	1.79 379	9.71 444	10.94 513	16.20 481	16.13 473	13.04 474	8.86 313	11.77 439	5.94 403	12.88 476	8.01 423	0.05 359	0.13 269	0.07 452	0.20 384	0.32 410	1.50 405

w-ln-seven	10.89 503	4.13 493	29.29 534	2.40 394	2.62 425	15.68 493	5.09 466	18.55 498	34.46 528	21.14 511	26.71 503	15.16 466	9.01 468	12.97 477	19.34 509	0.05 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 454	0.71 311

DANet	6.46 437	1.58 383	9.58 457	4.10 488	3.99 478	9.13 438	1.34 371	10.37 345	7.76 340	13.76 481	15.66 434	16.14 472	7.03 430	13.07 478	13.62 496	0.19 434	0.12 263	0.02 408	0.02 257	0.15 288	1.61 414
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	6.97 448	3.59 484	9.14 447	4.00 485	0.40 160	13.17 483	11.27 519	15.95 479	17.51 482	10.62 438	10.66 366	12.15 446	7.97 449	13.18 479	5.04 378	0.45 473	0.00 1	0.01 375	0.15 350	3.47 514	0.60 273
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
MSMD_ROB	9.73 490	1.43 364	5.42 317	1.81 293	0.42 168	16.83 498	4.30 452	14.29 461	15.34 465	23.06 512	40.17 534	25.63 517	22.62 522	13.37 480	8.85 438	0.48 480	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.13 261	0.47 239

CSAN	8.41 476	2.86 471	9.35 452	2.43 396	0.82 258	13.59 486	11.68 521	15.80 478	21.98 504	14.71 488	16.46 444	18.00 487	14.42 502	13.68 481	10.10 456	0.10 403	0.13 269	0.15 473	0.19 372	0.43 435	1.28 390

NCC-stereo	7.43 460	2.28 441	8.58 430	3.28 460	4.48 488	8.34 423	4.27 450	20.45 518	13.66 455	9.17 401	17.52 459	16.49 474	14.31 500	13.71 482	8.95 440	1.73 504	0.12 263	0.01 375	0.50 484	0.21 339	0.60 273

Abc-Net	7.43 460	2.28 441	8.58 430	3.28 460	4.48 488	8.34 423	4.27 450	20.45 518	13.66 455	9.17 401	17.52 459	16.49 474	14.31 500	13.71 482	8.95 440	1.73 504	0.12 263	0.01 375	0.50 484	0.21 339	0.60 273
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
psmorigin	7.74 464	2.19 433	18.99 507	2.51 403	0.89 266	7.08 408	2.74 413	11.25 372	7.90 346	20.49 509	22.36 486	20.16 500	11.95 487	13.84 484	10.61 465	0.04 344	0.18 282	0.06 447	0.24 406	0.27 384	1.07 363

WCMA_ROB	10.20 495	1.99 424	9.33 451	3.01 439	2.46 419	15.78 494	7.67 500	12.75 419	15.41 467	25.08 522	33.42 524	27.06 520	19.86 512	13.87 485	12.47 484	1.28 498	0.38 325	0.18 482	0.20 384	0.28 387	1.54 408

RGC	7.40 457	2.77 468	7.71 413	4.43 500	4.87 500	8.88 433	2.96 420	16.05 480	12.76 448	11.96 467	19.57 471	18.32 490	11.57 486	13.89 486	9.58 452	0.83 489	0.02 164	0.24 490	0.41 474	0.40 429	0.77 324

MFMNet_re	14.09 516	9.67 522	20.31 511	10.40 525	7.62 517	21.38 514	17.49 543	21.36 524	31.95 521	23.70 517	29.22 509	18.87 493	27.41 533	14.27 487	11.16 472	2.85 515	1.51 507	0.41 500	0.28 436	4.88 516	7.10 526

SANet	11.48 507	3.34 478	13.93 484	2.40 394	1.01 289	16.49 496	12.16 524	20.05 515	37.28 534	19.62 504	28.04 506	25.61 516	20.10 513	14.43 488	12.39 483	0.10 403	0.06 223	0.03 426	0.06 301	0.76 472	1.73 440

PWCDC_ROB	8.50 477	4.40 496	9.57 456	6.16 515	4.54 493	10.46 455	1.03 344	15.30 471	28.16 516	10.88 446	30.88 517	6.96 352	11.31 483	14.57 489	10.40 463	3.10 517	0.02 164	0.00 1	0.00 1	1.55 496	0.63 285

PASM	9.11 483	5.68 505	25.06 523	4.33 496	4.18 481	7.01 405	8.48 502	12.37 406	20.95 499	13.49 478	15.37 432	18.80 492	11.52 485	14.70 490	12.70 486	0.93 491	1.19 483	0.32 494	1.21 510	1.66 497	2.22 488

stereogan	8.18 472	1.32 342	9.05 444	3.59 473	4.00 479	20.16 512	3.13 428	17.25 490	20.16 494	10.68 439	19.19 469	20.56 506	10.70 478	14.74 491	7.00 410	0.34 465	0.04 208	0.21 487	0.08 306	0.70 468	0.65 290

GASNet	5.62 422	5.76 506	12.05 471	5.03 506	2.08 404	3.77 307	1.53 380	12.92 426	11.62 433	9.64 417	7.40 280	8.58 387	7.54 441	14.76 492	8.25 427	0.02 273	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.81 478	0.52 251

PWC_ROB	8.89 481	4.49 498	15.62 495	2.92 433	4.49 490	7.89 420	1.23 362	17.29 491	20.00 492	16.54 497	28.06 507	14.37 458	11.98 489	14.93 493	15.43 505	0.47 478	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.67 462	1.31 392

DPSNet	10.88 502	2.57 459	20.40 512	2.24 362	1.90 391	24.92 519	17.00 541	21.35 523	28.61 518	12.87 471	13.74 417	17.01 481	20.14 514	15.36 494	14.01 497	0.81 488	0.98 429	0.20 485	0.65 492	1.30 491	1.54 408

EDNetEfficientorigin	18.25 531	14.44 532	99.41 575	1.72 282	1.00 287	12.07 475	6.97 492	13.67 449	35.06 530	38.59 541	37.10 531	27.03 519	27.46 534	15.38 495	26.92 532	0.05 359	0.08 241	0.15 473	0.62 490	3.33 513	3.92 515

ADCPNet	10.18 494	3.40 480	33.24 537	2.38 389	1.74 376	17.75 503	7.65 499	13.20 439	13.03 450	14.09 485	21.72 482	19.36 496	11.40 484	15.43 496	23.00 519	0.28 460	1.15 477	0.39 499	1.48 515	0.68 464	2.21 487

Wz-Net-SNSev	9.92 492	8.01 517	26.42 527	2.26 367	1.85 387	8.36 427	14.30 529	18.01 494	21.68 501	10.78 442	23.95 489	16.84 478	8.60 458	15.59 497	19.76 511	0.01 170	0.03 191	0.01 375	0.00 1	0.52 452	1.34 395

LE_ROB	17.31 527	2.62 463	14.26 488	4.20 491	1.80 380	17.40 501	9.70 510	15.38 473	55.92 553	63.97 563	40.81 536	35.50 535	39.26 545	15.64 498	28.51 536	0.06 371	0.11 258	0.13 470	0.21 390	0.14 272	0.51 248

SHD	10.45 498	3.67 486	14.03 485	4.81 504	4.52 491	11.93 473	1.66 388	21.36 524	38.40 537	18.84 502	21.72 482	17.63 483	13.07 491	15.65 499	17.71 507	0.36 467	1.09 457	0.01 375	0.32 453	0.50 450	1.67 426

otaku	12.35 511	8.64 518	9.11 446	13.56 532	10.98 530	26.23 522	7.22 495	19.45 507	19.26 489	11.92 466	17.90 463	20.21 501	8.91 465	16.06 500	6.09 395	9.77 534	2.50 522	13.23 532	1.90 521	14.61 536	9.41 534

MDST_ROB	9.13 485	1.31 339	10.16 463	4.36 498	2.48 421	28.66 528	7.64 498	19.96 511	14.97 463	27.53 524	24.02 491	9.47 394	5.27 386	16.31 501	8.61 433	0.63 482	0.19 284	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.90 339

XQC	9.46 487	4.84 501	18.88 506	4.07 486	3.09 442	15.97 495	6.65 485	16.26 482	26.63 513	12.63 468	12.35 398	15.75 468	10.62 477	16.48 502	21.19 512	0.44 471	0.96 417	0.05 443	0.32 453	1.10 484	0.99 351

LSM	14.85 518	7.41 514	36.29 540	7.76 520	43.77 560	11.24 467	12.14 523	16.73 486	23.72 506	23.73 518	32.92 521	18.89 494	13.31 493	16.60 503	12.37 482	0.26 456	0.86 397	0.11 461	0.43 477	1.24 488	17.26 553

FCDSN-DC	10.72 499	1.16 311	5.01 294	2.16 342	1.31 346	17.46 502	4.80 460	17.79 493	19.87 491	25.02 520	32.85 520	33.57 529	23.52 527	16.80 504	12.13 480	0.11 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.76 323
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Ntro	12.91 512	9.95 523	10.01 458	14.12 534	12.55 535	26.31 523	6.76 487	19.04 503	22.03 505	10.23 429	16.26 441	20.22 502	10.06 473	16.81 505	7.93 421	10.16 536	2.55 524	15.19 534	2.86 523	15.27 537	9.93 537

ADCL	10.77 500	3.23 476	21.50 514	2.26 367	1.96 397	23.65 516	9.07 506	14.69 467	24.88 510	15.21 490	27.20 504	12.68 449	14.02 499	16.94 506	24.43 528	0.26 456	0.18 282	0.74 503	0.67 493	0.80 476	1.02 358

PDISCO_ROB	10.27 496	2.79 470	13.30 477	10.58 527	9.96 528	22.78 515	5.99 473	20.01 512	28.57 517	11.88 465	14.49 426	20.54 504	4.92 370	17.01 507	10.29 461	5.79 523	0.42 329	0.14 472	0.13 344	2.53 509	3.25 504

FC-DCNN	11.29 505	1.01 286	5.50 321	2.25 364	1.65 369	18.23 506	5.36 469	18.99 502	20.65 496	28.95 526	34.83 527	33.83 531	23.18 525	17.04 508	13.37 493	0.17 427	0.01 127	0.02 408	0.02 257	0.10 207	0.70 308

FC-DCNN v2	11.44 506	0.98 277	5.39 315	2.28 374	1.65 369	18.84 508	5.41 471	19.66 508	20.80 497	29.20 527	35.39 529	34.37 533	23.46 526	17.13 509	13.18 492	0.17 427	0.01 127	0.02 408	0.01 237	0.08 169	0.69 304

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 497	5.37 503	16.61 500	2.95 435	3.02 439	24.75 518	15.44 531	14.68 466	19.73 490	19.77 506	23.97 490	16.98 479	8.40 454	17.58 510	9.23 445	1.59 503	1.75 511	0.16 476	2.63 522	0.75 471	1.85 459

ACVNet_1	19.51 534	26.19 540	15.50 494	17.71 537	15.28 540	26.46 524	9.36 507	29.16 537	34.18 525	25.06 521	24.89 498	37.18 536	21.93 520	17.80 511	15.03 502	11.08 539	2.83 527	25.29 543	5.06 538	19.11 541	11.14 541

SAMSARA	15.67 519	3.89 490	14.48 489	13.77 533	7.92 521	38.69 542	73.90 565	21.22 522	24.66 509	17.04 499	13.86 418	30.01 524	13.07 491	18.07 512	17.48 506	0.23 448	1.46 503	0.07 452	0.40 471	0.99 482	2.15 483

ADCP+	8.60 479	2.78 469	17.44 502	1.69 273	4.27 482	16.95 500	5.29 467	13.38 443	12.52 441	13.57 479	17.57 461	10.86 426	11.28 482	18.43 513	23.91 526	0.03 314	0.05 217	0.01 375	0.18 368	0.47 443	1.31 392

ACVNet-4b	16.48 522	23.07 537	14.73 491	16.69 536	15.18 539	31.83 532	7.30 497	19.71 509	27.82 515	11.54 462	22.10 485	31.68 528	8.96 467	18.88 514	7.28 415	11.04 538	2.65 526	24.93 542	5.02 536	18.57 540	10.67 540

FBW_ROB	9.17 486	2.08 428	10.31 464	2.51 403	1.66 371	13.22 485	6.04 476	23.09 527	20.11 493	19.55 503	15.80 435	18.97 495	11.96 488	19.34 515	11.38 474	0.66 483	0.30 309	2.15 517	0.90 501	1.15 487	2.16 484

MeshStereo	11.94 509	1.88 410	5.24 304	2.11 339	1.44 357	20.09 511	4.95 463	21.74 526	16.75 477	33.10 532	35.07 528	39.28 539	22.72 523	19.45 516	13.59 495	0.19 434	0.06 223	0.02 408	0.00 1	0.46 441	0.65 290
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
ADCMid	10.97 504	4.49 498	23.66 518	2.53 407	2.52 424	11.46 468	6.31 480	15.31 472	12.85 449	23.57 516	22.99 487	17.92 486	21.04 517	19.57 517	28.05 535	0.47 478	0.43 330	1.10 508	1.32 512	1.73 499	2.10 480

DISCO	6.58 441	0.98 277	6.44 373	3.75 478	1.18 319	11.19 466	3.29 435	12.92 426	16.72 476	7.27 322	11.74 386	17.34 482	6.60 418	19.59 518	11.59 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 440	0.50 244

RainbowNet	18.69 533	27.15 542	22.03 515	18.76 538	15.00 538	27.97 527	10.17 512	27.99 533	34.19 526	15.53 493	27.53 505	25.33 514	13.80 497	19.86 519	10.59 464	14.50 546	3.57 539	23.85 541	5.03 537	18.49 539	12.41 544

Wz-Net-TNSev	12.01 510	11.86 529	38.26 542	2.81 425	1.82 383	18.12 505	11.31 520	16.67 484	21.73 502	15.06 489	17.17 453	19.72 499	20.69 516	20.68 520	21.41 514	0.04 344	0.06 223	0.00 1	0.16 352	0.74 470	1.93 469

SGM_RVC	10.77 500	1.11 301	4.66 274	2.66 415	0.41 165	21.03 513	6.87 490	20.02 513	15.54 470	25.86 523	24.97 499	33.59 530	20.51 515	20.89 521	14.78 501	0.31 462	0.26 306	0.22 488	0.26 427	0.43 435	1.01 354
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RTSC	9.87 491	4.34 495	16.44 498	4.60 503	2.38 415	12.54 479	0.75 292	18.19 495	37.31 535	16.16 496	15.86 436	13.32 450	7.56 443	20.93 522	23.50 522	0.34 465	1.07 455	0.02 408	0.35 463	0.71 469	0.99 351

MFN_U_SF_RVC	13.54 513	4.69 500	28.43 531	4.24 492	2.50 422	24.26 517	5.99 473	28.23 534	20.18 495	24.06 519	29.38 510	30.35 525	16.92 507	20.98 523	21.39 513	1.35 499	1.13 465	1.02 506	1.41 514	1.88 502	2.50 498

WZ-Net	13.61 514	5.57 504	42.84 546	3.89 484	3.19 445	19.90 510	15.44 531	15.67 476	32.04 522	16.13 495	28.69 508	22.17 510	15.84 504	21.40 524	26.87 531	0.75 487	0.01 127	0.01 375	0.03 272	0.51 451	1.20 379

ACVNet_2	27.45 541	30.56 547	27.90 529	20.72 539	15.55 541	37.22 540	14.00 528	49.32 554	65.88 562	43.17 545	56.99 555	51.90 544	26.98 531	21.46 525	15.38 503	10.77 537	2.85 528	23.12 540	3.62 530	20.08 542	11.47 542

NVStereoNet_ROB	17.22 525	8.76 519	16.47 499	7.52 519	8.42 523	13.75 488	11.07 514	24.24 529	26.67 514	31.00 528	46.49 543	34.88 534	27.06 532	22.72 526	23.61 523	6.83 527	4.32 543	6.32 529	10.37 544	4.39 515	9.57 535
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 524	7.98 516	24.37 521	6.82 517	2.93 436	39.68 544	16.11 533	25.46 531	34.93 529	34.13 534	34.20 525	29.20 523	24.94 529	23.01 527	19.39 510	2.79 514	2.87 530	1.18 510	1.53 517	6.78 525	3.31 505

DispFullNet	18.06 530	27.03 541	34.90 538	22.68 542	20.79 545	15.03 490	3.18 429	16.95 489	26.06 512	20.48 508	16.91 449	20.55 505	18.37 508	23.48 528	12.16 481	5.31 522	2.91 531	31.24 546	8.09 542	22.63 544	12.44 545

AnyNet_C32	11.82 508	7.08 511	25.83 525	4.55 502	5.88 509	16.92 499	16.97 540	14.14 458	18.11 486	16.87 498	21.66 481	14.78 461	13.87 498	23.54 529	31.83 541	0.24 450	0.28 307	0.35 495	0.53 486	1.35 492	1.71 437

ADCS	13.76 515	6.46 509	30.74 535	3.62 474	2.93 436	14.28 489	11.22 518	20.02 513	34.42 527	23.20 513	25.42 501	19.51 497	19.62 511	24.54 530	33.88 544	0.27 459	0.23 298	0.37 498	0.19 372	1.47 494	2.84 501

SPS-STEREO	15.83 520	7.38 513	14.92 492	11.63 529	11.77 534	25.30 520	7.12 493	25.20 530	17.06 479	32.24 531	30.34 515	31.63 527	22.59 521	25.67 531	21.97 515	7.71 528	4.50 544	3.35 522	1.56 518	6.97 526	7.72 528
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	17.25 526	9.46 521	22.74 516	10.11 523	11.40 531	28.98 529	13.74 527	21.15 521	16.85 478	31.39 529	34.79 526	34.05 532	24.24 528	26.23 532	19.31 508	8.79 531	7.56 552	4.88 526	3.93 532	6.07 522	9.33 532

PVD	16.41 521	3.98 492	16.04 496	5.38 507	4.59 496	19.44 509	7.28 496	28.88 536	49.27 547	31.53 530	43.72 540	30.36 526	32.17 540	26.70 533	23.19 520	0.25 453	1.48 505	0.04 436	0.59 489	0.52 452	2.87 502

ELAS	17.99 529	3.49 481	11.19 468	6.14 514	5.79 508	34.89 538	17.28 542	28.75 535	30.47 520	40.80 544	45.79 542	39.04 538	32.05 539	27.63 534	24.30 527	1.88 510	2.41 521	1.09 507	1.48 515	1.83 501	3.48 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	17.82 528	3.60 485	11.92 470	6.63 516	5.73 507	30.34 530	19.64 544	26.92 532	35.06 530	40.79 543	41.32 538	37.31 537	31.61 536	30.54 535	22.93 518	1.97 512	2.40 519	1.28 511	1.27 511	1.71 498	3.51 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.99 523	12.34 531	60.47 554	4.88 505	3.11 444	31.77 531	16.79 538	18.60 500	17.96 485	18.62 501	38.50 532	24.03 511	19.00 509	30.59 536	35.18 546	0.29 461	0.56 343	0.45 502	0.48 481	2.70 511	3.40 506

WAO-7	30.22 546	25.83 539	23.33 517	33.10 547	14.36 537	36.98 539	22.41 548	52.85 558	64.46 560	43.76 546	59.24 557	52.31 545	45.69 552	32.82 537	32.60 542	11.16 540	5.49 547	13.76 533	12.60 549	12.36 532	9.38 533

WAO-6	35.59 551	37.89 553	17.67 503	37.86 551	24.46 552	37.85 541	21.49 546	49.01 553	67.96 563	44.22 547	48.08 545	53.02 546	53.39 557	33.67 538	36.83 548	26.05 554	7.83 553	43.19 556	21.76 555	30.18 554	19.37 556

MANE	20.98 538	3.23 476	8.81 436	5.96 512	6.96 515	33.07 535	13.20 525	35.43 540	38.86 538	44.72 548	52.41 551	53.20 547	41.84 548	34.74 539	27.45 534	1.87 509	2.27 517	1.54 513	10.18 543	0.69 466	3.11 503

SGM-ForestM	18.61 532	3.38 479	10.14 462	3.44 467	2.24 411	34.17 537	15.39 530	29.44 538	33.93 524	38.55 540	41.08 537	53.64 548	36.76 542	34.82 540	27.16 533	1.25 497	1.81 514	0.74 503	1.01 504	0.61 457	2.61 499

IMH-64-1	28.06 543	29.98 544	19.46 509	32.15 545	20.98 546	27.68 525	16.66 534	47.31 548	44.85 544	34.14 535	50.94 548	41.49 540	31.67 537	37.53 541	23.88 524	14.17 544	2.96 532	34.45 548	11.15 545	26.12 546	13.75 546

IMH-64	28.06 543	29.98 544	19.46 509	32.15 545	20.98 546	27.68 525	16.66 534	47.31 548	44.85 544	34.14 535	50.94 548	41.49 540	31.67 537	37.53 541	23.88 524	14.17 544	2.96 532	34.45 548	11.15 545	26.12 546	13.75 546

Dean	35.52 550	40.12 554	27.99 530	30.63 544	17.33 543	45.80 551	11.68 521	57.61 563	76.54 566	63.70 562	60.65 558	66.93 561	49.40 555	38.12 543	40.28 551	12.18 542	3.73 541	28.86 544	5.94 541	20.69 543	12.16 543

LVE	35.84 552	41.54 555	36.25 539	33.36 548	18.92 544	53.05 559	27.99 552	53.17 561	64.93 561	47.63 550	61.58 559	54.25 549	38.72 544	38.72 544	35.50 547	16.36 550	6.23 549	31.51 547	14.04 550	25.01 545	18.07 554

RTS	19.64 535	10.42 526	87.01 563	5.88 510	6.82 512	41.73 545	16.69 536	16.80 487	41.90 541	23.44 514	32.96 522	13.79 452	21.49 518	38.85 545	30.84 538	0.46 475	0.70 370	0.00 1	0.09 318	1.13 485	1.70 434

RTSA	19.64 535	10.42 526	87.01 563	5.88 510	6.82 512	41.73 545	16.69 536	16.80 487	41.90 541	23.44 514	32.96 522	13.79 452	21.49 518	38.85 545	30.84 538	0.46 475	0.70 370	0.00 1	0.09 318	1.13 485	1.70 434

BEATNet-Init1	24.70 539	11.33 528	44.28 547	5.48 508	3.94 474	47.60 552	22.33 547	34.94 539	40.01 539	48.11 551	49.98 547	59.86 552	43.17 549	39.48 547	31.77 540	1.37 500	1.76 513	1.17 509	1.17 508	2.44 508	3.85 513

FADE		18.79 535		10.51 526	10.00 529			36.24 541	53.07 550	20.35 507		26.62 518		40.25 548		31.16 556	14.37 556	38.03 555	37.28 557	5.44 520	5.60 520

IMH	30.65 547	30.30 546	21.09 513	34.89 549	21.75 550	33.16 536	16.91 539	49.53 555	52.50 548	38.41 539	55.10 554	45.13 542	40.36 547	41.57 549	25.66 529	14.74 547	3.36 537	35.43 550	11.69 547	27.31 551	14.16 549

PWCK	31.62 548	45.59 556	49.67 549	30.49 543	7.80 519	42.91 547	29.73 553	45.45 547	44.44 543	47.41 549	36.92 530	47.86 543	26.79 530	41.90 550	33.36 543	22.77 551	4.56 545	29.89 545	5.13 539	29.43 552	10.36 539

WAO-8	38.93 554	36.84 551	23.97 519	43.96 553	24.48 553	45.73 549	22.62 549	53.10 559	75.66 564	53.86 556	66.14 563	62.39 556	55.11 559	43.01 551	40.67 552	22.98 552	7.22 550	37.53 553	19.49 553	27.04 550	16.83 551

Venus	38.93 554	36.84 551	23.97 519	43.96 553	24.48 553	45.73 549	22.62 549	53.10 559	75.66 564	53.86 556	66.17 564	62.39 556	55.11 559	43.01 551	40.67 552	22.98 552	7.22 550	37.53 553	19.49 553	27.02 549	16.83 551

TorneroNet-64	33.32 549	33.28 548	33.07 536	35.14 550	21.25 549	48.02 553	21.13 545	43.47 546	58.77 554	33.36 533	46.64 544	62.00 555	38.19 543	44.82 553	35.07 545	15.02 548	3.59 540	35.81 551	12.20 548	29.45 553	16.17 550

MADNet+	27.96 542	35.32 550	91.41 567	21.04 540	8.86 524	49.25 554	47.41 561	36.98 542	37.84 536	21.00 510	30.83 516	25.41 515	34.95 541	46.51 554	51.54 559	3.04 516	3.33 536	1.48 512	1.05 505	5.85 521	6.05 523

DPSimNet_ROB	54.45 560	65.73 565	47.00 548	54.49 559	46.37 561	55.34 560	56.47 562	56.18 562	59.04 555	64.57 564	51.76 550	64.01 559	54.49 558	47.54 555	67.21 564	63.21 565	27.86 562	58.04 562	51.28 563	46.61 558	51.87 564

TorneroNet	36.02 553	35.25 549	36.33 541	38.44 552	22.19 551	50.72 557	24.42 551	48.39 551	54.53 551	38.03 538	53.44 552	62.83 558	44.79 551	47.68 556	42.11 554	15.69 549	3.97 542	37.25 552	15.05 551	30.83 555	18.40 555

ktn	49.32 559	58.11 561	40.16 544	59.92 562	43.22 559	49.79 556	42.99 558	48.56 552	60.67 556	51.59 553	54.51 553	55.34 550	52.65 556	47.92 557	37.91 549	57.88 563	24.79 559	63.00 564	43.57 560	52.51 560	41.31 560

UNDER WATER-64	46.01 557	48.25 557	68.05 556	44.59 555	28.11 555	57.02 562	43.78 559	40.20 543	48.80 546	52.08 555	42.95 539	67.22 562	57.71 561	48.98 558	49.57 557	40.01 558	17.98 557	52.15 559	39.41 559	38.99 556	34.41 558

JetBlue	29.99 545	17.24 533	55.64 551	16.24 535	21.08 548	62.07 563	33.14 554	40.60 544	35.73 533	34.59 537	40.67 535	57.18 551	43.54 550	51.46 559	52.18 560	2.72 513	4.58 546	2.86 518	3.53 529	10.57 529	14.11 548

KSHMR	56.07 561	64.25 564	40.47 545	74.89 565	49.63 562	49.42 555	45.46 560	57.71 564	63.52 558	61.65 561	61.67 560	71.88 564	47.67 554	51.47 560	44.57 556	54.67 562	62.25 564	66.31 565	54.18 564	53.03 562	46.75 562

UNDER WATER	45.99 556	49.80 558	68.56 557	49.99 557	32.13 556	55.35 561	39.50 556	41.12 545	52.90 549	50.69 552	45.18 541	67.79 563	58.75 562	51.93 561	50.97 558	30.59 555	14.03 555	51.66 558	37.15 556	40.27 557	31.35 557

notaker	48.05 558	55.94 560	50.90 550	56.89 561	40.29 557	38.96 543	33.86 555	47.82 550	55.70 552	57.55 558	57.48 556	60.22 553	59.71 563	54.64 562	43.27 555	41.13 559	19.86 558	57.61 561	37.79 558	50.95 559	40.33 559

JetRed	61.44 563	61.87 563	83.02 562	46.49 556	56.73 564	83.63 564	65.09 563	59.75 565	64.22 559	69.50 566	69.26 565	66.24 560	47.62 553	61.80 563	74.60 565	45.99 560	66.40 567	46.67 557	45.27 561	63.49 563	51.22 563

LRCNet_RVC	66.47 564	66.44 566	69.02 558	71.60 564	54.27 563	32.21 534	2.93 419	63.19 566	21.83 503	82.02 568	90.16 568	83.59 567	72.13 565	69.45 564	53.25 561	95.47 573	64.21 566	95.15 573	95.27 573	72.59 565	74.60 567

HanzoNet	57.16 562	60.12 562	60.00 553	55.77 560	42.11 558	51.98 558	41.93 557	52.07 556	61.47 557	65.98 565	65.90 562	72.11 565	70.14 564	71.11 565	61.13 562	64.31 566	34.72 563	62.27 563	50.86 562	52.83 561	46.33 561

TCMNet-wrong-test	67.37 565	85.99 570	81.87 561	95.65 572	94.75 572	89.54 565	85.95 566	52.26 557	35.23 532	51.69 554	62.14 561	60.40 554	40.29 546	77.33 566	64.52 563	48.91 561	9.04 554	69.84 567	68.02 566	91.10 573	82.88 573

ASD4	76.04 566	81.96 569	69.18 559	68.53 563	80.95 568	96.29 568	99.16 573	77.84 567	93.51 571	77.76 567	85.79 566	78.58 566	76.90 566	78.02 567	82.88 566	58.77 564	62.96 565	55.01 560	62.53 565	68.78 564	65.30 566

USTest	87.45 572	75.67 567	64.78 555	81.43 570	83.22 570	99.90 577	99.97 576	99.47 576	99.59 575	98.27 573	99.02 575	90.91 569	98.36 573	83.71 568	98.28 574	79.81 570	95.66 572	69.62 566	73.61 569	75.15 569	82.65 572

MADNet++	82.81 567	81.73 568	74.64 560	87.71 571	82.67 569	93.35 566	70.27 564	86.39 571	82.88 567	93.51 572	86.62 567	86.40 568	81.37 567	88.21 569	88.63 567	86.59 571	84.23 571	72.14 568	68.69 567	78.88 571	81.36 571

xxxxx1	85.58 569	90.37 571	96.61 570	76.69 566	80.77 565	97.50 571	96.92 570	85.57 568	88.66 568	88.63 569	91.64 569	94.27 570	93.09 568	90.03 570	91.91 568	70.77 567	70.62 568	73.61 569	81.26 570	72.90 566	79.86 568

tt_ll	85.58 569	90.37 571	96.61 570	76.69 566	80.77 565	97.50 571	96.92 570	85.57 568	88.66 568	88.63 569	91.64 569	94.27 570	93.09 568	90.03 570	91.91 568	70.77 567	70.62 568	73.61 569	81.26 570	72.90 566	79.86 568

ff	85.58 569	90.37 571	96.61 570	76.69 566	80.77 565	97.50 571	96.92 570	85.57 568	88.66 568	88.63 569	91.64 569	94.27 570	93.09 568	90.03 570	91.91 568	70.77 567	70.62 568	73.61 569	81.26 570	72.90 566	79.86 568

MEDIAN_ROB	98.44 574	99.70 575	99.34 574	97.13 573	97.06 573	96.94 569	95.91 569	97.71 574	97.33 573	98.78 576	98.91 574	99.19 575	98.13 572	96.94 573	96.99 573	99.97 577	99.18 574	100.00 577	99.99 578	99.70 576	99.83 576

HaxPig	98.85 575	99.94 577	95.36 568	99.99 579	99.98 577	94.12 567	94.52 567	99.12 575	99.96 577	99.96 579	99.99 577	99.98 580	99.89 576	98.16 574	96.14 572	99.98 578	99.99 578	100.00 577	99.99 578	99.99 579	99.95 579

Anonymous_1	99.01 576	99.91 576	99.85 576	97.31 574	99.09 576	100.00 578	100.00 578	99.59 578	99.96 577	99.29 578	99.86 576	99.55 577	99.99 578	99.30 575	99.76 575	95.67 574	99.58 575	97.24 574	98.56 575	97.36 574	98.34 575

ccccc	99.31 577	96.47 574	100.00 581	100.00 582	100.00 579	97.29 570	99.42 575	99.52 577	97.83 574	99.28 577	97.64 573	99.32 576	99.84 575	99.92 576	99.98 577	100.00 581	100.00 579	99.95 576	99.77 577	100.00 580	100.00 583

test_example2	99.38 578	99.98 579	99.99 578	100.00 582	99.98 577	99.73 575	99.99 577	96.99 573	100.00 579	100.00 580	100.00 578	96.49 573	96.74 571	99.97 577	99.96 576	100.00 581	99.97 577	98.68 575	99.11 576	100.00 580	100.00 583

DPSMNet_ROB	99.90 580	100.00 580	99.99 578	99.99 579	100.00 579	100.00 578	100.00 578	99.98 579	100.00 579	98.37 574	100.00 578	99.81 578	100.00 579	99.97 577	99.99 578	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	99.99 580

DGTPSM_ROB	99.90 580	100.00 580	99.99 578	99.99 579	100.00 579	100.00 578	100.00 578	99.98 579	100.00 579	98.37 574	100.00 578	99.81 578	100.00 579	99.97 577	99.99 578	99.99 579	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	99.99 580

tt	83.10 568	0.43 60	99.97 577	79.27 569	93.14 571	100.00 578	100.00 578	100.00 581	99.89 576	60.55 560	48.44 546	99.98 580	99.96 577	99.98 580	100.00 581	91.80 572	99.82 576	73.67 572	73.25 568	86.43 572	55.39 565

Selective-RAFT-Error	100.00 584	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 579	100.00 578	100.00 578	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 578	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	100.00 583

PML	97.69 573	100.00 580	96.50 569	97.85 576	97.35 575	99.77 576	99.36 574	96.92 572	96.34 572	100.00 580	96.52 572	97.41 574	99.61 574	100.00 581	95.46 571	99.99 579	97.44 573	100.00 577	96.08 574	99.13 575	88.02 574

CasAABBNet	100.00 584	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 579	100.00 578	100.00 578	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 578	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	100.00 583

LSM0	100.00 584	100.00 580	100.00 581	100.00 582	100.00 579	100.00 578	100.00 578	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 578	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	99.99 580

DPSM_ROB	99.94 582	100.00 580	100.00 581	99.74 577	100.00 579	100.00 578	100.00 578	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 578	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	99.08 575	100.00 579	100.00 577	100.00 580	99.98 577	99.94 577

DPSM	99.94 582	100.00 580	100.00 581	99.74 577	100.00 579	100.00 578	100.00 578	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 578	100.00 582	100.00 579	100.00 581	100.00 581	99.08 575	100.00 579	100.00 577	100.00 580	99.98 577	99.94 577

AVERAGE_ROB	99.63 579	99.96 578	98.88 573	100.00 582	100.00 579	98.16 574	95.64 568	100.00 581	100.00 579	100.00 580	100.00 578	100.00 582	100.00 579	100.00 581	99.99 578	100.00 581	100.00 579	100.00 577	100.00 580	100.00 580	100.00 583

Low-res two-view benchmark