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

StereoAnything_RVC	0.45 102	1.43 527	0.48 63	0.35 3	0.20 3	0.26 4	0.21 12	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 68	1.27 248	0.22 1	0.21 245	0.11 26	0.14 1	0.10 2	2.37 533	0.11 2

LG-Stereo_L2	0.29 10	0.20 8	0.45 50	0.37 9	0.25 55	0.26 4	0.20 9	0.78 72	0.28 11	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 17	0.91 150	0.23 2	0.15 35	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

LG-Stereo_L1	0.30 14	0.20 8	0.44 37	0.37 9	0.26 61	0.29 10	0.21 12	0.66 39	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 241	0.23 2	0.15 35	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.14 18	0.11 2

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 8	0.36 3	0.37 9	0.22 16	0.35 17	0.18 2	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 40	0.20 1	0.77 103	0.23 2	0.16 56	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.11 2

4.5_new	0.29 10	0.25 102	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 122	0.36 125	0.56 12	0.34 22	0.45 72	0.42 26	0.27 17	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 18	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 10	0.25 102	0.41 22	0.36 5	0.23 22	0.52 122	0.36 125	0.56 12	0.34 22	0.45 72	0.42 26	0.27 17	0.25 12	0.40 8	0.24 5	0.13 18	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.16 58	0.12 10

LG-G_1	0.31 22	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 193	0.18 2	0.70 50	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 44	0.35 59	0.87 140	0.24 5	0.16 56	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

LG-G	0.31 22	0.20 8	0.44 37	0.42 51	0.20 3	0.64 193	0.18 2	0.70 50	0.25 7	0.29 10	0.29 13	0.36 44	0.35 59	0.87 140	0.24 5	0.16 56	0.12 50	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

castereo++	0.38 56	0.23 56	0.41 22	0.43 58	0.31 174	0.97 357	0.22 16	0.86 103	0.58 89	0.32 18	0.44 39	0.51 100	0.39 81	0.93 158	0.24 5	0.17 99	0.11 26	0.17 74	0.12 38	0.14 18	0.14 61

monsters	0.34 37	0.20 8	0.41 22	0.39 29	0.36 245	0.34 15	0.27 47	0.66 39	0.43 43	0.47 79	0.40 23	0.22 2	0.23 8	1.33 263	0.25 10	0.13 18	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.13 35

IGEV	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.37 9	0.31 174	0.45 60	0.21 12	0.59 18	0.40 35	0.31 15	0.43 35	0.26 14	0.21 2	0.43 11	0.25 10	0.13 18	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.12 1	0.12 10

MLG-Stereo_test3	0.28 7	0.18 1	0.42 30	0.40 36	0.23 22	0.47 69	0.19 6	0.61 26	0.29 12	0.35 25	0.21 2	0.35 42	0.21 2	0.60 56	0.25 10	0.15 35	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.13 35

MLG-Stereo_test1	0.27 4	0.19 5	0.38 8	0.40 36	0.24 38	0.38 26	0.20 9	0.59 18	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 38	0.27 19	0.90 149	0.25 10	0.14 28	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

MLG-Stereo	0.29 10	0.19 5	0.38 8	0.41 44	0.20 3	0.42 42	0.20 9	0.66 39	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 38	0.28 23	1.09 203	0.25 10	0.14 28	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.13 4	0.12 10

LGtest1	0.27 4	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.42 42	0.19 6	0.56 12	0.26 9	0.29 10	0.24 6	0.29 27	0.29 27	0.55 37	0.25 10	0.18 138	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.14 18	0.13 35

MonSter	0.28 7	0.18 1	0.39 14	0.36 5	0.21 9	0.55 147	0.31 75	0.55 11	0.43 43	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 38	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

S2M2_XL	0.24 1	0.24 74	0.39 14	0.34 1	0.24 38	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 10	0.40 23	0.24 6	0.23 8	0.32 1	0.26 17	0.20 211	0.18 305	0.18 108	0.16 146	0.18 117	0.14 61

3.75w	0.32 26	0.23 56	0.44 37	0.37 9	0.29 126	0.62 188	0.36 125	0.59 18	0.32 19	0.41 49	0.47 50	0.25 12	0.34 51	0.64 65	0.26 17	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.12 10

111111	0.34 37	0.20 8	0.41 22	0.45 94	0.42 311	0.37 23	0.22 16	0.95 142	0.38 30	0.31 15	0.31 16	0.40 53	0.27 19	0.96 164	0.26 17	0.17 99	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.15 38	0.13 35

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 13	0.22 16	0.39 2	0.23 6	0.30 14	0.25 7	0.30 32	0.33 44	0.34 3	0.26 17	0.16 56	0.12 50	0.15 19	0.11 8	0.13 4	0.12 10

U	9.45 557	0.21 26	0.58 130	0.47 112	53.11 577	61.27 581	0.24 29	0.70 50	0.52 77	0.36 30	0.28 12	0.29 27	0.35 59	0.33 2	0.26 17	0.19 179	0.11 26	60.50 578	8.88 565	0.17 87	0.13 35

asd	0.30 14	0.21 26	0.41 22	0.39 29	0.24 38	0.47 69	0.30 68	0.69 46	0.30 13	0.41 49	0.39 22	0.28 26	0.33 44	0.62 62	0.27 22	0.13 18	0.09 1	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

3.25w_new	0.32 26	0.21 26	0.45 50	0.38 22	0.23 22	0.52 122	0.34 101	0.65 35	0.39 31	0.47 79	0.45 44	0.32 35	0.35 59	0.61 60	0.27 22	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 26	0.21 26	0.45 50	0.37 9	0.23 22	0.52 122	0.34 101	0.65 35	0.39 31	0.47 79	0.45 44	0.32 35	0.35 59	0.61 60	0.27 22	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

monsterstereo	0.34 37	0.20 8	0.44 37	0.45 94	0.35 235	0.27 8	0.29 58	0.53 8	0.51 70	0.44 64	0.61 94	0.26 14	0.25 12	1.19 229	0.27 22	0.13 18	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.10 1

GREAT-IGEV	0.32 26	0.20 8	0.42 30	0.37 9	0.29 126	0.36 21	0.28 53	0.56 12	0.58 89	0.28 7	0.50 64	0.29 27	0.29 27	0.84 128	0.27 22	0.14 28	0.11 26	0.15 19	0.11 8	0.17 87	0.14 61

GIP-stereo	0.34 37	0.23 56	0.45 50	0.50 165	0.36 245	0.38 26	0.23 24	0.78 72	0.52 77	0.34 24	0.51 67	0.46 70	0.38 79	0.51 24	0.27 22	0.20 211	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.16 58	0.14 61

DEFOM-Stereo	0.33 34	0.20 8	0.40 17	0.42 51	0.28 109	0.80 293	0.23 24	0.48 6	0.37 28	0.37 33	0.31 16	0.23 3	0.24 10	1.20 231	0.27 22	0.16 56	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.14 61

IGEV-Stereo++	0.30 14	0.20 8	0.40 17	0.46 101	0.30 148	0.33 14	0.22 16	0.75 62	0.45 48	0.32 18	0.41 25	0.32 35	0.48 138	0.38 4	0.27 22	0.15 35	0.11 26	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

MoCha-V2	0.40 67	0.20 8	0.49 70	0.50 165	0.21 9	0.44 57	0.33 89	0.93 130	0.53 81	0.53 107	0.53 71	0.42 54	0.58 200	1.09 203	0.27 22	0.14 28	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.17 87	0.15 92

2.5w	0.31 22	0.23 56	0.46 58	0.39 29	0.24 38	0.42 42	0.39 163	0.61 26	0.30 13	0.37 33	0.53 71	0.24 6	0.25 12	0.77 103	0.28 31	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.14 18	0.12 10

3w_stereo	0.33 34	0.25 102	0.52 89	0.40 36	0.21 9	0.53 131	0.54 309	0.65 35	0.46 54	0.44 64	0.48 53	0.23 3	0.45 111	0.46 14	0.29 32	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 92

2w_stereo	0.32 26	0.24 74	0.45 50	0.39 29	0.22 16	0.46 65	0.47 254	0.69 46	0.42 41	0.43 60	0.50 64	0.24 6	0.45 111	0.47 18	0.29 32	0.12 5	0.10 9	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 46	0.23 56	0.54 100	0.50 165	0.28 109	0.36 21	0.22 16	1.02 167	0.39 31	0.42 55	0.64 102	0.36 44	0.51 155	0.39 6	0.29 32	0.18 138	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.18 117	0.18 171

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 67	0.67 473	0.42 30	0.64 375	0.29 126	0.48 75	0.25 30	0.85 101	0.44 46	0.38 39	0.36 20	0.30 32	0.70 244	1.15 217	0.29 32	0.16 56	0.11 26	0.16 49	0.11 8	0.18 117	0.12 10

HUF	0.36 46	0.23 56	0.52 89	0.40 36	0.22 16	0.54 139	0.47 254	0.82 93	0.43 43	0.36 30	0.43 35	0.50 96	0.42 92	0.64 65	0.29 32	0.17 99	0.12 50	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.14 61

SMoEStereo_RVC	0.39 59	0.25 102	0.50 75	0.45 94	0.30 148	0.61 179	0.36 125	0.72 55	0.45 48	0.46 76	0.43 35	0.42 54	0.35 59	1.39 283	0.29 32	0.15 35	0.12 50	0.20 165	0.15 104	0.16 58	0.15 92

dual_stereo	0.27 4	0.19 5	0.35 1	0.39 29	0.21 9	0.25 3	0.22 16	0.48 6	0.31 15	0.32 18	0.26 10	0.37 49	0.24 10	0.83 125	0.29 32	0.16 56	0.12 50	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 269	3.18 556	2.55 515	0.39 29	0.23 22	0.44 57	0.23 24	0.63 29	0.42 41	0.44 64	0.44 39	0.34 40	0.28 23	0.56 38	0.29 32	1.35 530	0.10 9	0.22 228	0.19 206	0.46 461	1.31 530

RSM	0.39 59	0.24 74	0.49 70	0.46 101	0.26 61	0.47 69	0.40 171	0.92 123	0.44 46	0.41 49	0.42 26	0.65 158	0.33 44	1.07 198	0.29 32	0.15 35	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.17 87	0.13 35

GCAP-Stereo	0.40 67	0.28 173	0.68 183	0.47 112	0.25 55	0.53 131	0.32 82	0.82 93	0.58 89	0.65 133	0.69 115	0.58 132	0.42 92	0.47 18	0.29 32	0.17 99	0.14 159	0.17 74	0.13 61	0.17 87	0.14 61

asda	0.30 14	0.24 74	0.42 30	0.38 22	0.23 22	0.43 51	0.34 101	0.58 17	0.37 28	0.38 39	0.42 26	0.27 17	0.34 51	0.52 27	0.30 42	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4w-stereo	0.30 14	0.24 74	0.44 37	0.37 9	0.23 22	0.46 65	0.27 47	0.63 29	0.31 15	0.41 49	0.44 39	0.27 17	0.36 68	0.59 44	0.30 42	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.12 38	0.13 4	0.12 10

SGD-Stereo	0.32 26	0.20 8	0.40 17	0.38 22	0.19 1	0.43 51	0.22 16	0.64 31	0.33 21	0.42 55	0.34 18	0.27 17	0.35 59	1.15 217	0.30 42	0.20 211	0.10 9	0.15 19	0.13 61	0.17 87	0.13 35

MM-Stereo_test2	0.43 83	0.24 74	0.67 179	0.51 195	0.32 193	0.55 147	0.45 240	0.97 150	0.77 156	0.59 123	0.51 67	0.49 90	0.42 92	0.80 114	0.30 42	0.15 35	0.13 108	0.18 108	0.14 88	0.19 158	0.14 61

HART	0.45 102	0.22 45	0.54 100	0.50 165	0.26 61	0.41 35	0.29 58	1.03 172	0.50 61	0.58 115	1.45 385	0.61 144	0.35 59	1.08 202	0.30 42	0.15 35	0.13 108	0.19 130	0.14 88	0.19 158	0.14 61

SCV_C0	0.43 83	0.26 123	0.65 167	0.43 58	0.29 126	0.47 69	0.31 75	1.34 276	0.73 143	0.38 39	0.49 61	0.54 114	0.29 27	1.24 241	0.30 42	0.17 99	0.13 108	0.16 49	0.13 61	0.20 192	0.15 92

AIO_rvc	0.36 46	0.23 56	0.49 70	0.43 58	0.27 85	0.59 165	0.38 148	0.94 137	0.45 48	0.33 23	0.46 48	0.49 90	0.22 6	0.84 128	0.30 42	0.16 56	0.11 26	0.16 49	0.12 38	0.15 38	0.13 35

AIO_test	0.35 45	0.22 45	0.44 37	0.43 58	0.27 85	0.57 157	0.44 223	0.79 77	0.41 38	0.32 18	0.47 50	0.46 70	0.30 31	0.69 78	0.30 42	0.16 56	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.15 38	0.12 10

IGEV-RUCA	0.37 51	0.23 56	0.48 63	0.49 153	0.36 245	0.60 173	0.23 24	0.64 31	0.49 58	0.39 47	0.49 61	0.44 59	0.31 36	0.85 133	0.30 42	0.24 311	0.13 108	0.16 49	0.12 38	0.20 192	0.19 211

castereo	0.41 74	0.22 45	0.46 58	0.44 81	0.30 148	0.61 179	0.56 335	0.97 150	0.80 164	0.38 39	0.69 115	0.45 67	0.69 239	0.51 24	0.30 42	0.16 56	0.11 26	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.12 10

IGEV-Stereo+	0.45 102	0.21 26	0.43 35	0.41 44	0.39 287	0.15 1	0.19 6	0.44 4	0.36 25	0.26 5	0.25 7	0.31 34	0.41 88	1.43 291	0.30 42	0.17 99	0.12 50	0.15 19	0.11 8	1.16 522	1.70 537

AIO-Stereo	0.37 51	0.25 102	0.51 82	0.47 112	0.23 22	0.45 60	0.39 163	1.07 201	0.52 77	0.41 49	0.48 53	0.52 107	0.25 12	0.72 89	0.30 42	0.16 56	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.16 58	0.13 35

RSM++	0.38 56	0.24 74	0.51 82	0.47 112	0.26 61	0.50 101	0.41 187	0.79 77	0.45 48	0.37 33	0.45 44	0.60 140	0.35 59	1.02 184	0.30 42	0.15 35	0.13 108	0.17 74	0.14 88	0.18 117	0.13 35

IGEVStereo-DCA	0.46 109	0.28 173	0.56 114	0.43 58	0.33 214	0.49 87	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.47 79	0.48 53	0.48 82	0.46 118	2.03 384	0.30 42	0.19 179	0.14 159	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.18 171

rrr	0.46 109	0.28 173	0.73 232	0.43 58	0.33 214	0.49 87	0.38 148	0.76 65	0.50 61	0.47 79	0.48 53	0.48 82	0.46 118	2.03 384	0.30 42	0.19 179	0.14 159	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.16 121

AEACV	0.37 51	0.24 74	0.52 89	0.47 112	0.51 373	0.37 23	0.38 148	0.65 35	0.53 81	0.42 55	0.56 83	0.46 70	0.60 204	0.53 30	0.30 42	0.16 56	0.13 108	0.18 108	0.15 104	0.17 87	0.14 61

Selective-IGEV	0.39 59	0.24 74	0.50 75	0.44 81	0.25 55	0.46 65	0.33 89	1.25 262	0.40 35	0.35 25	0.45 44	0.52 107	0.30 31	1.07 198	0.30 42	0.14 28	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.16 58	0.13 35

4.25_new	0.30 14	0.26 123	0.44 37	0.38 22	0.26 61	0.49 87	0.40 171	0.59 18	0.31 15	0.38 39	0.42 26	0.27 17	0.34 51	0.46 14	0.31 59	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.5w_new	0.30 14	0.26 123	0.44 37	0.38 22	0.26 61	0.49 87	0.40 171	0.59 18	0.31 15	0.38 39	0.42 26	0.27 17	0.34 51	0.46 14	0.31 59	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 14	0.26 123	0.44 37	0.38 22	0.26 61	0.49 87	0.40 171	0.59 18	0.32 19	0.38 39	0.42 26	0.27 17	0.34 51	0.46 14	0.31 59	0.12 5	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.12 10

MC-Stereo	0.43 83	0.23 56	0.48 63	0.51 195	0.28 109	0.39 29	0.32 82	0.88 112	0.68 128	0.60 125	0.84 154	0.56 125	0.61 213	1.03 185	0.31 59	0.17 99	0.11 26	0.17 74	0.15 104	0.16 58	0.13 35

test_xeample3	0.42 77	0.28 173	0.69 196	0.43 58	0.33 214	0.56 152	0.38 148	0.79 77	0.45 48	0.53 107	0.46 48	0.44 59	0.44 107	1.38 278	0.31 59	0.18 138	0.14 159	0.19 130	0.15 104	0.17 87	0.16 121

S2M2	0.34 37	0.28 173	0.45 50	0.40 36	0.30 148	0.31 12	0.16 1	0.60 25	0.64 106	0.31 15	0.48 53	0.47 77	0.34 51	0.38 4	0.32 64	0.25 337	0.22 380	0.20 165	0.22 311	0.25 308	0.22 277

SCV	0.46 109	0.26 123	0.55 110	0.47 112	0.25 55	0.39 29	0.38 148	1.98 452	0.60 96	0.35 25	0.48 53	0.55 117	0.36 68	1.28 250	0.32 64	0.24 311	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.18 117	0.14 61

fffft	0.38 56	0.23 56	0.51 82	0.44 81	0.32 193	0.43 51	0.48 265	0.76 65	0.36 25	0.44 64	0.34 18	0.38 51	0.31 36	1.31 256	0.32 64	0.14 28	0.11 26	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.16 121
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 59	0.28 173	0.51 82	0.46 101	0.30 148	0.40 31	0.44 223	0.73 57	0.56 86	0.35 25	0.56 83	0.46 70	0.33 44	1.11 209	0.32 64	0.16 56	0.13 108	0.19 130	0.15 104	0.19 158	0.14 61

ACVNet-DCA	0.56 184	0.31 261	0.50 75	0.54 248	0.26 61	1.18 400	0.51 284	1.42 294	0.78 159	0.58 115	0.79 145	0.48 82	0.88 328	1.46 297	0.32 64	0.20 211	0.12 50	0.25 325	0.15 104	0.22 256	0.21 260

xx1	0.67 259	0.31 261	0.50 75	0.54 248	0.26 61	1.18 400	0.51 284	0.93 130	3.05 530	0.58 115	0.79 145	0.95 272	0.77 269	1.46 297	0.32 64	0.20 211	0.12 50	0.24 286	0.23 334	0.22 256	0.21 260

cc1	0.64 235	0.31 261	0.50 75	0.54 248	0.26 61	1.18 400	0.51 284	0.93 130	3.05 530	0.58 115	0.79 145	0.48 82	0.88 328	1.46 297	0.32 64	0.20 211	0.12 50	0.25 325	0.15 104	0.19 158	0.19 211

ffm	0.72 278	0.33 299	0.85 295	0.53 233	0.37 260	0.74 256	0.56 335	0.95 142	2.47 518	1.15 284	1.45 385	1.06 307	0.82 295	1.55 316	0.32 64	0.20 211	0.12 50	0.31 400	0.27 388	0.19 158	0.20 243

tt1	0.62 216	0.32 277	0.51 82	0.54 248	0.26 61	1.16 397	0.48 265	0.95 142	2.47 518	0.57 113	0.77 137	0.49 90	0.81 290	1.55 316	0.32 64	0.20 211	0.12 50	0.24 286	0.15 104	0.19 158	0.20 243

MSKI-zero shot	0.55 175	0.26 123	0.57 124	0.51 195	0.26 61	0.69 233	0.28 53	1.18 235	0.64 106	0.91 193	1.32 342	0.82 210	0.33 44	1.92 372	0.32 64	0.17 99	0.12 50	0.17 74	0.13 61	0.16 58	0.16 121

CASnet	0.41 74	0.25 102	0.48 63	0.50 165	0.20 3	0.50 101	0.36 125	0.81 90	0.80 164	0.83 173	0.68 111	0.48 82	0.31 36	0.54 32	0.32 64	0.18 138	0.12 50	0.27 360	0.22 311	0.23 281	0.14 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 145	0.24 74	0.47 61	0.47 112	0.27 85	1.00 365	0.25 30	1.58 341	1.05 259	0.85 181	0.99 192	1.06 307	0.47 127	0.70 82	0.32 64	0.18 138	0.13 108	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.16 121

RCA-Stereo	0.50 132	0.23 56	0.58 130	0.48 138	0.33 214	0.55 147	0.45 240	0.97 150	1.38 439	0.68 137	1.05 225	0.63 152	0.80 286	0.59 44	0.32 64	0.17 99	0.12 50	0.17 74	0.14 88	0.16 58	0.14 61

2.75w_new	0.31 22	0.23 56	0.43 35	0.35 3	0.23 22	0.42 42	0.42 191	0.54 10	0.35 24	0.47 79	0.43 35	0.24 6	0.30 31	0.66 73	0.33 77	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

1w_stereo	0.34 37	0.20 8	0.42 30	0.43 58	0.26 61	0.47 69	0.54 309	0.59 18	0.50 61	0.41 49	0.66 104	0.25 12	0.44 107	0.62 62	0.33 77	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 18	0.12 10

MM-Stereo_test1	0.49 128	0.24 74	0.56 114	0.51 195	0.30 148	0.50 101	0.54 309	0.91 120	1.03 250	0.84 176	0.69 115	0.54 114	0.60 204	1.16 221	0.33 77	0.18 138	0.16 255	0.20 165	0.17 167	0.19 158	0.15 92

mms	0.40 67	0.27 151	0.52 89	0.46 101	0.32 193	0.43 51	0.46 247	0.70 50	0.46 54	0.35 25	0.58 89	0.44 59	0.30 31	1.36 273	0.33 77	0.16 56	0.13 108	0.18 108	0.15 104	0.19 158	0.15 92

Pointernet	0.37 51	0.20 8	0.57 124	0.43 58	0.28 109	0.51 118	0.27 47	0.93 130	0.61 97	0.47 79	0.63 99	0.49 90	0.38 79	0.49 21	0.33 77	0.17 99	0.13 108	0.14 1	0.11 8	0.13 4	0.12 10

CAS++	0.47 116	0.31 261	0.56 114	0.47 112	0.32 193	0.42 42	0.28 53	1.76 387	0.72 139	0.71 142	0.72 125	0.37 49	0.28 23	0.69 78	0.33 77	0.27 375	0.22 380	0.26 344	0.21 282	0.29 363	0.19 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.53 145	0.28 173	0.89 325	0.49 153	0.28 109	0.76 267	0.37 142	1.34 276	0.73 143	0.89 186	0.67 108	1.35 386	0.51 155	0.79 112	0.33 77	0.18 138	0.15 216	0.18 108	0.15 104	0.17 87	0.16 121

test_for_model	1.30 455	3.71 559	0.58 130	3.22 550	2.84 550	0.59 165	0.33 89	1.40 290	0.83 173	1.42 423	0.61 94	0.52 107	0.37 73	0.51 24	0.33 77	2.46 537	0.15 216	0.16 49	0.11 8	4.39 560	1.50 533

ff7	0.43 83	0.27 151	0.56 114	0.44 81	0.33 214	0.50 101	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.49 93	0.53 71	0.44 59	0.48 138	1.38 278	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

ffff	0.43 83	0.27 151	0.56 114	0.44 81	0.33 214	0.50 101	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.49 93	0.53 71	0.44 59	0.48 138	1.38 278	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

11t	0.43 83	0.27 151	0.56 114	0.44 81	0.33 214	0.50 101	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.49 93	0.53 71	0.44 59	0.48 138	1.38 278	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

testlalala	0.45 102	0.28 173	0.59 137	0.42 51	0.39 287	0.71 245	0.39 163	1.08 207	0.45 48	1.24 339	0.80 150	0.61 144	0.36 68	0.54 32	0.33 77	0.20 211	0.13 108	0.18 108	0.12 38	0.15 38	0.15 92

anonymousdsp	0.43 83	0.27 151	0.53 94	0.44 81	0.32 193	0.50 101	0.42 191	0.89 113	0.51 70	0.49 93	0.53 71	0.47 77	0.47 127	1.33 263	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

CES	0.48 122	0.20 8	0.37 5	0.39 29	1.39 527	0.55 147	0.35 109	0.98 154	0.66 123	0.44 64	0.66 104	0.35 42	0.27 19	0.56 38	0.33 77	0.15 35	0.13 108	0.15 19	0.10 2	0.19 158	1.46 532

EGLCR-Stereo	0.37 51	0.22 45	0.51 82	0.43 58	0.26 61	0.44 57	0.22 16	0.99 156	0.48 57	0.42 55	0.42 26	0.67 165	0.29 27	0.86 137	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.19 130	0.17 167	0.17 87	0.15 92

ccc-4	0.43 83	0.27 151	0.56 114	0.44 81	0.33 214	0.50 101	0.42 191	0.87 104	0.50 61	0.49 93	0.53 71	0.44 59	0.48 138	1.38 278	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171

IGEV-Stereo	0.43 83	0.27 151	0.54 100	0.45 94	0.32 193	0.50 101	0.42 191	0.90 119	0.51 70	0.49 93	0.53 71	0.47 77	0.47 127	1.32 260	0.33 77	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.15 104	0.18 117	0.18 171
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
qwe	0.32 26	0.21 26	0.40 17	0.37 9	0.26 61	0.49 87	0.29 58	0.64 31	0.39 31	0.49 93	0.48 53	0.26 14	0.27 19	0.80 114	0.34 94	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 38	0.12 10

tt45	0.45 102	0.23 56	0.46 58	0.45 94	0.33 214	0.79 285	0.32 82	0.78 72	0.41 38	0.51 105	0.44 39	0.49 90	0.37 73	2.14 394	0.34 94	0.16 56	0.13 108	0.19 130	0.16 146	0.17 87	0.18 171

WCG-NET	0.42 77	0.21 26	0.54 100	0.40 36	0.25 55	0.47 69	0.32 82	0.73 57	1.15 322	0.76 150	0.73 127	0.58 132	0.45 111	0.60 56	0.34 94	0.15 35	0.11 26	0.16 49	0.14 88	0.15 38	0.13 35

model_zeroshot	0.48 122	0.29 208	0.86 301	0.51 195	0.36 245	0.69 233	0.37 142	1.12 220	0.62 99	0.85 181	0.84 154	0.66 162	0.37 73	0.73 93	0.34 94	0.20 211	0.16 255	0.19 130	0.16 146	0.17 87	0.16 121

RAStereo	0.34 37	0.21 26	0.66 174	0.47 112	0.27 85	0.26 4	0.29 58	0.69 46	0.63 102	0.32 18	0.42 26	0.45 67	0.31 36	0.45 12	0.34 94	0.17 99	0.15 216	0.19 130	0.15 104	0.18 117	0.13 35

WCG-NET（raft）	0.45 102	0.21 26	0.55 110	0.40 36	0.24 38	0.50 101	0.36 125	0.73 57	1.09 282	0.71 142	0.76 135	0.92 259	0.51 155	0.84 128	0.34 94	0.16 56	0.12 50	0.15 19	0.14 88	0.14 18	0.14 61

trnet	0.39 59	0.21 26	0.37 5	0.36 5	0.20 3	0.53 131	0.29 58	0.78 72	1.12 295	0.59 123	0.71 122	0.53 112	0.42 92	0.54 32	0.34 94	0.18 138	0.13 108	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.13 35

MyStereo07	0.48 122	0.29 208	0.50 75	0.55 272	0.45 335	0.59 165	0.79 418	1.05 186	0.51 70	0.48 87	0.53 71	0.43 57	0.55 177	1.30 255	0.34 94	0.17 99	0.16 255	0.24 286	0.20 238	0.23 281	0.20 243

CroCo-Stereo	0.40 67	0.31 261	0.73 232	0.58 307	0.27 85	0.26 4	0.33 89	0.95 142	0.81 167	0.42 55	0.47 50	0.65 158	0.47 127	0.39 6	0.34 94	0.18 138	0.15 216	0.16 49	0.14 88	0.19 158	0.16 121
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
CREStereo	0.39 59	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 131	0.29 58	0.77 68	1.11 291	0.58 115	0.71 122	0.51 100	0.41 88	0.54 32	0.34 94	0.18 138	0.13 108	0.15 19	0.10 2	0.14 18	0.14 61
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
2.25w	0.32 26	0.24 74	0.48 63	0.37 9	0.24 38	0.45 60	0.25 30	0.62 28	0.40 35	0.45 72	0.58 89	0.27 17	0.32 42	0.74 99	0.35 104	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 38	0.13 4	0.14 61

AIO-test2	0.57 191	0.28 173	0.63 153	0.61 345	0.58 410	0.79 285	0.51 284	1.18 235	1.40 449	0.63 130	1.15 275	0.51 100	0.43 99	1.09 203	0.35 104	0.21 245	0.17 284	0.26 344	0.30 428	0.20 192	0.19 211

AIO-test1	0.56 184	0.25 102	0.55 110	0.64 375	0.78 472	0.80 293	0.36 125	1.18 235	1.34 419	0.57 113	0.88 162	0.61 144	0.50 152	1.12 212	0.35 104	0.17 99	0.17 284	0.22 228	0.24 347	0.18 117	0.23 297

PAM	0.76 315	0.29 208	1.08 396	0.52 216	0.33 214	1.38 432	0.39 163	2.01 459	0.67 124	1.06 235	0.96 180	2.89 516	1.43 461	0.86 137	0.35 104	0.19 179	0.12 50	0.19 130	0.17 167	0.19 158	0.20 243

CAS	0.63 223	0.18 1	0.37 5	2.27 536	0.84 486	0.57 157	0.54 309	0.79 77	0.62 99	0.48 87	0.70 119	0.36 44	0.26 17	0.45 12	0.35 104	2.24 536	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 38	1.06 525

cross-raft	0.54 160	0.25 102	0.61 145	0.52 216	0.29 126	0.68 228	0.37 142	1.46 305	0.76 152	1.01 223	1.06 227	1.28 371	0.46 118	0.71 86	0.35 104	0.15 35	0.12 50	0.18 108	0.16 146	0.19 158	0.14 61

TANstereo	0.44 94	0.21 26	0.44 37	0.41 44	0.21 9	0.65 209	0.26 40	0.79 77	0.83 173	0.93 196	0.98 190	0.51 100	0.46 118	0.54 32	0.35 104	0.18 138	0.24 401	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.26 347

XX-Stereo	0.63 223	0.26 123	1.90 492	0.81 467	0.67 442	0.43 51	0.23 24	1.03 172	0.58 89	0.65 133	1.56 416	1.41 395	0.39 81	1.28 250	0.35 104	0.20 211	0.14 159	0.20 165	0.19 206	0.18 117	0.14 61

CFNet-RSSM	0.54 160	0.24 74	0.70 202	0.48 138	0.28 109	0.60 173	0.27 47	1.49 310	1.14 310	1.06 235	0.93 173	1.08 313	0.54 170	0.70 82	0.35 104	0.16 56	0.12 50	0.17 74	0.15 104	0.16 58	0.14 61

PMTNet	0.46 109	0.21 26	0.38 8	0.37 9	0.23 22	0.71 245	0.27 47	0.74 61	1.04 255	0.64 131	0.70 119	0.55 117	0.47 127	0.86 137	0.35 104	1.00 519	0.13 108	0.15 19	0.10 2	0.15 38	0.13 35

LG-Stereo	0.34 37	0.25 102	0.78 277	0.47 112	0.26 61	0.37 23	0.30 68	0.71 54	0.52 77	0.36 30	0.57 86	0.29 27	0.21 2	0.50 22	0.36 114	0.13 18	0.13 108	0.20 165	0.18 184	0.18 117	0.12 10

Reg-Stereo(zero)	0.44 94	0.22 45	0.45 50	0.43 58	0.23 22	0.38 26	0.25 30	0.76 65	1.08 274	0.90 188	0.78 139	0.90 247	0.47 127	0.70 82	0.36 114	0.15 35	0.12 50	0.15 19	0.12 38	0.15 38	0.15 92

fffy	0.42 77	0.27 151	0.57 124	0.46 101	0.29 126	0.48 75	0.35 109	0.91 120	0.55 84	0.40 48	0.58 89	0.55 117	0.41 88	1.26 245	0.36 114	0.15 35	0.13 108	0.19 130	0.16 146	0.18 117	0.14 61

PAM_32	0.77 317	0.28 173	1.03 378	0.52 216	0.30 148	1.32 422	0.35 109	1.97 450	0.65 121	1.02 227	1.06 227	3.05 517	1.49 471	0.96 164	0.36 114	0.19 179	0.13 108	0.20 165	0.18 184	0.19 158	0.19 211

GCAP-BAT	0.49 128	0.31 261	0.64 160	0.41 44	0.46 346	0.70 240	0.35 109	0.77 68	0.64 106	0.86 183	1.00 196	0.77 191	0.37 73	1.18 227	0.36 114	0.18 138	0.14 159	0.18 108	0.13 61	0.17 87	0.15 92

RAFT-Stereo-weight	0.47 116	0.24 74	0.53 94	0.48 138	0.27 85	0.60 173	0.35 109	1.02 167	1.07 268	0.99 215	0.78 139	0.76 188	0.28 23	0.76 100	0.36 114	0.16 56	0.12 50	0.17 74	0.15 104	0.16 58	0.15 92

MGS-Stereo	0.42 77	0.26 123	0.58 130	0.44 81	0.28 109	0.50 101	0.34 101	0.57 16	0.83 173	0.46 76	1.31 336	0.52 107	0.33 44	0.65 71	0.36 114	0.19 179	0.16 255	0.18 108	0.15 104	0.17 87	0.16 121

MaDis-Stereo	0.36 46	0.25 102	0.58 130	0.44 81	0.34 231	0.30 11	0.30 68	0.72 55	0.50 61	0.37 33	0.36 20	0.58 132	0.49 146	0.52 27	0.36 114	0.19 179	0.16 255	0.19 130	0.15 104	0.18 117	0.14 61

RAFT-Test	0.54 160	0.25 102	0.64 160	0.47 112	0.30 148	0.97 357	0.27 47	1.24 260	0.81 167	0.96 205	1.12 258	1.28 371	0.48 138	0.71 86	0.36 114	0.17 99	0.13 108	0.17 74	0.14 88	0.16 58	0.16 121

LoS_RVC	0.42 77	0.26 123	0.40 17	0.44 81	0.82 484	0.51 118	0.44 223	0.64 31	0.41 38	0.44 64	0.78 139	0.44 59	0.47 127	0.56 38	0.36 114	0.13 18	0.12 50	0.14 1	0.10 2	0.13 4	0.84 513

ProNet	0.43 83	0.28 173	0.58 130	0.43 58	0.30 148	0.56 152	0.52 295	1.00 160	0.58 89	0.44 64	0.49 61	0.43 57	0.43 99	1.28 250	0.36 114	0.15 35	0.13 108	0.19 130	0.16 146	0.17 87	0.16 121

RAFT_CTSACE	0.63 223	0.26 123	0.88 319	0.55 272	0.51 373	0.71 245	0.44 223	0.80 85	0.97 223	0.97 208	1.84 461	1.18 343	0.68 236	1.47 301	0.36 114	0.16 56	0.15 216	0.21 200	0.20 238	0.20 192	0.14 61

depthmonostereo	0.41 74	0.23 56	0.53 94	0.47 112	0.23 22	0.61 179	0.35 109	1.00 160	0.76 152	0.48 87	0.65 103	0.47 77	0.49 146	0.67 76	0.37 126	0.16 56	0.15 216	0.16 49	0.14 88	0.16 58	0.15 92

HH	0.63 223	0.30 228	0.77 269	0.50 165	0.32 193	0.49 87	0.46 247	1.65 357	0.64 106	0.69 138	1.09 241	1.63 438	0.85 310	1.90 370	0.37 126	0.18 138	0.13 108	0.19 130	0.17 167	0.19 158	0.16 121

HanStereo	0.63 223	0.30 228	0.77 269	0.50 165	0.32 193	0.49 87	0.46 247	1.65 357	0.64 106	0.69 138	1.09 241	1.63 438	0.85 310	1.90 370	0.37 126	0.18 138	0.13 108	0.19 130	0.17 167	0.19 158	0.16 121

4D-IteraStereo	0.48 122	0.24 74	0.76 262	0.50 165	0.44 328	0.66 217	0.31 75	0.87 104	1.02 246	1.03 231	0.72 125	0.78 195	0.32 42	0.64 65	0.37 126	0.17 99	0.11 26	0.23 266	0.19 206	0.19 158	0.13 35

LoS	0.40 67	0.21 26	0.44 37	0.37 9	0.22 16	0.50 101	0.40 171	1.00 160	0.94 209	0.48 87	0.66 104	0.48 82	0.40 85	0.60 56	0.37 126	0.18 138	0.14 159	0.16 49	0.11 8	0.14 18	0.14 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 263	0.30 228	0.64 160	0.52 216	0.26 61	0.54 139	0.35 109	1.33 271	1.24 375	1.16 294	1.07 231	0.60 140	0.54 170	3.58 462	0.37 126	0.18 138	0.14 159	0.20 165	0.22 311	0.20 192	0.16 121

test_4	0.53 145	0.22 45	0.56 114	0.54 248	0.32 193	0.64 193	0.39 163	0.80 85	0.62 99	0.92 195	1.87 466	0.68 167	0.42 92	1.16 221	0.37 126	0.15 35	0.13 108	0.20 165	0.22 311	0.20 192	0.15 92

test-3	0.54 160	0.22 45	0.68 183	0.47 112	0.27 85	0.58 160	0.35 109	0.92 123	1.00 240	1.32 383	0.69 115	0.87 234	0.45 111	1.68 342	0.37 126	0.16 56	0.11 26	0.20 165	0.16 146	0.17 87	0.13 35

test_1	0.54 160	0.22 45	0.68 183	0.47 112	0.27 85	0.58 160	0.35 109	0.92 123	1.00 240	1.28 354	0.68 111	0.87 234	0.45 111	1.67 337	0.37 126	0.16 56	0.11 26	0.20 165	0.16 146	0.17 87	0.13 35

XX-TBD	0.46 109	0.70 481	0.35 1	0.79 461	0.25 55	0.58 160	0.26 40	0.69 46	1.27 389	0.76 150	1.00 196	0.45 67	0.33 44	0.47 18	0.37 126	0.19 179	0.15 216	0.15 19	0.11 8	0.17 87	0.14 61

Gwc-CoAtRS	0.52 135	0.24 74	0.68 183	0.48 138	0.29 126	0.64 193	0.25 30	1.16 228	1.08 274	1.01 223	1.00 196	1.12 330	0.56 182	0.69 78	0.37 126	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.15 104	0.15 38	0.15 92

MM-Stereo_test3	0.50 132	0.24 74	0.54 100	0.54 248	0.74 459	0.49 87	0.53 303	1.09 209	1.05 259	0.62 129	0.95 177	0.61 144	0.42 92	0.77 103	0.38 137	0.20 211	0.17 284	0.20 165	0.16 146	0.18 117	0.18 171

IGEV++	0.40 67	0.22 45	0.51 82	0.52 216	0.29 126	0.45 60	0.25 30	1.65 357	0.46 54	0.37 33	0.57 86	0.46 70	0.45 111	0.50 22	0.38 137	0.19 179	0.12 50	0.16 49	0.13 61	0.16 58	0.15 92

Sa-1000	0.72 278	0.29 208	0.76 262	0.59 320	0.30 148	0.73 252	0.37 142	1.62 353	1.33 416	1.28 354	2.04 482	0.86 230	0.75 257	1.84 363	0.38 137	0.19 179	0.14 159	0.25 325	0.23 334	0.20 192	0.16 121

iRaft-Stereo_20w	0.65 243	0.31 261	1.00 363	0.47 112	0.34 231	0.73 252	0.30 68	2.96 528	0.70 133	1.15 284	1.14 267	0.76 188	0.65 233	1.11 209	0.38 137	0.17 99	0.13 108	0.18 108	0.16 146	0.19 158	0.18 171

GMOStereo	0.53 145	0.26 123	0.65 167	0.50 165	0.29 126	0.52 122	0.43 210	0.89 113	0.96 216	1.41 417	1.14 267	0.85 226	0.56 182	0.59 44	0.38 137	0.16 56	0.14 159	0.24 286	0.21 282	0.20 192	0.15 92

error version	0.53 145	0.26 123	0.65 167	0.50 165	0.29 126	0.52 122	0.43 210	0.89 113	0.96 216	1.41 417	1.14 267	0.85 226	0.56 182	0.59 44	0.38 137	0.16 56	0.14 159	0.24 286	0.21 282	0.20 192	0.15 92

test-v	0.53 145	0.26 123	0.65 167	0.50 165	0.29 126	0.52 122	0.43 210	0.89 113	0.96 216	1.41 417	1.14 267	0.85 226	0.56 182	0.59 44	0.38 137	0.16 56	0.14 159	0.24 286	0.21 282	0.20 192	0.15 92

test-2	0.53 145	0.26 123	0.65 167	0.50 165	0.29 126	0.52 122	0.43 210	0.89 113	0.96 216	1.41 417	1.14 267	0.85 226	0.56 182	0.59 44	0.38 137	0.16 56	0.14 159	0.24 286	0.21 282	0.20 192	0.15 92

DilatedVolume-Stereo	0.43 83	0.21 26	0.55 110	0.43 58	0.32 193	0.72 248	0.29 58	0.80 85	0.51 70	0.77 155	0.73 127	0.48 82	0.40 85	1.13 214	0.39 145	0.15 35	0.14 159	0.15 19	0.14 88	0.16 58	0.14 61

3.5w_stereo	0.33 34	0.25 102	0.45 50	0.37 9	0.24 38	0.54 139	0.35 109	0.66 39	0.36 25	0.43 60	0.44 39	0.29 27	0.34 51	0.77 103	0.39 145	0.11 1	0.09 1	0.15 19	0.11 8	0.14 18	0.13 35

999	0.48 122	0.22 45	0.49 70	0.48 138	0.34 231	0.75 261	0.31 75	0.85 101	0.55 84	0.37 33	0.48 53	0.50 96	0.36 68	2.45 421	0.39 145	0.16 56	0.13 108	0.18 108	0.15 104	0.16 58	0.19 211

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 109	0.36 353	0.71 214	0.47 112	0.36 245	0.67 221	0.35 109	0.78 72	1.12 295	0.61 126	0.62 97	0.39 52	0.39 81	0.71 86	0.39 145	0.20 211	0.17 284	0.22 228	0.18 184	0.23 281	0.19 211

IGEV_Zeroshot_test	0.53 145	0.30 228	0.99 358	0.56 285	0.35 235	0.41 35	0.32 82	1.37 282	0.63 102	1.00 220	1.09 241	0.95 272	0.41 88	0.83 125	0.39 145	0.18 138	0.12 50	0.19 130	0.18 184	0.19 158	0.17 146

test_3	0.55 175	0.23 56	0.71 214	0.53 233	0.28 109	0.61 179	0.40 171	0.92 123	1.05 259	1.19 312	0.68 111	0.93 261	0.44 107	1.67 337	0.39 145	0.15 35	0.12 50	0.22 228	0.19 206	0.21 233	0.14 61

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 160	0.25 102	0.68 183	0.43 58	0.24 38	0.40 31	0.34 101	1.04 178	1.09 282	1.32 383	1.60 425	0.80 201	0.68 236	0.67 76	0.39 145	0.13 18	0.10 9	0.18 108	0.17 167	0.17 87	0.13 35

UGAM-zero	1.00 404	0.30 228	0.93 338	0.47 112	0.30 148	0.57 157	0.25 30	2.25 501	0.63 102	1.01 223	1.10 245	2.73 512	1.85 500	6.26 511	0.40 152	0.17 99	0.14 159	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.17 146

rvit_stereo_0081_aga	0.44 94	0.34 322	0.73 232	0.51 195	0.41 306	0.50 101	0.40 171	0.81 90	0.57 88	0.58 115	0.56 83	0.53 112	0.43 99	0.66 73	0.40 152	0.26 359	0.21 362	0.22 228	0.20 238	0.26 320	0.18 171

testlalala2	0.58 197	0.27 151	0.68 183	1.72 529	1.27 525	0.68 228	0.42 191	0.93 130	0.70 133	0.90 188	0.93 173	0.76 188	0.34 51	0.52 27	0.40 152	0.18 138	0.15 216	0.17 74	0.13 61	0.17 87	0.17 146

AE-Stereo	0.49 128	0.27 151	0.67 179	0.60 331	0.39 287	0.67 221	0.46 247	1.18 235	1.09 282	0.47 79	0.75 133	0.69 172	0.47 127	0.59 44	0.40 152	0.16 56	0.15 216	0.21 200	0.20 238	0.19 158	0.15 92

EKT-Stereo	0.53 145	0.30 228	0.73 232	0.58 307	0.60 421	0.51 118	0.48 265	0.94 137	0.90 194	0.71 142	0.88 162	0.77 191	0.43 99	1.07 198	0.40 152	0.22 271	0.16 255	0.21 200	0.18 184	0.20 192	0.22 277

testlalala_base	0.77 317	0.40 378	0.70 202	0.65 389	0.50 362	0.79 285	0.28 53	1.50 314	0.51 70	0.73 148	0.90 166	0.69 172	0.54 170	0.66 73	0.40 152	2.82 541	0.14 159	0.17 74	0.12 38	2.68 537	0.19 211

anonymousdsp2	0.53 145	0.27 151	0.74 248	0.48 138	0.29 126	0.76 267	0.47 254	1.61 349	0.82 172	0.77 155	0.77 137	0.75 184	0.47 127	1.03 185	0.40 152	0.18 138	0.13 108	0.18 108	0.13 61	0.19 158	0.18 171

KYRaft	0.75 309	0.28 173	0.62 150	0.56 285	0.29 126	0.67 221	0.86 437	0.94 137	0.84 177	1.62 462	2.21 490	1.16 339	1.02 394	1.57 319	0.40 152	0.20 211	0.13 108	0.22 228	0.28 408	0.20 192	1.02 520

iRaftStereo_RVC	0.47 116	0.26 123	0.64 160	0.50 165	0.29 126	0.53 131	0.33 89	1.05 186	0.77 156	0.84 176	1.00 196	0.55 117	0.37 73	0.81 120	0.40 152	0.17 99	0.12 50	0.22 228	0.20 238	0.19 158	0.15 92

sAnonymous2	0.55 175	0.56 444	1.46 460	0.60 331	0.51 373	0.48 75	0.52 295	0.79 77	0.68 128	0.50 101	0.67 108	0.46 70	0.62 218	0.59 44	0.40 152	0.22 271	0.17 284	0.22 228	0.21 282	0.86 509	0.56 483

CroCo_RVC	0.55 175	0.56 444	1.46 460	0.60 331	0.51 373	0.48 75	0.52 295	0.79 77	0.68 128	0.50 101	0.67 108	0.46 70	0.62 218	0.59 44	0.40 152	0.22 271	0.17 284	0.22 228	0.21 282	0.86 509	0.56 483

tg	0.52 135	0.24 74	0.61 145	0.49 153	0.30 148	0.90 327	0.29 58	1.07 201	0.83 173	0.83 173	1.02 210	0.62 149	0.43 99	1.35 268	0.41 163	0.17 99	0.12 50	0.22 228	0.20 238	0.17 87	0.15 92

Occ-G	0.42 77	0.21 26	0.48 63	0.41 44	0.26 61	0.42 42	0.62 367	0.77 68	0.49 58	0.43 60	0.66 104	1.02 298	0.46 118	0.78 108	0.41 163	0.16 56	0.13 108	0.18 108	0.13 61	0.16 58	0.16 121

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 397	0.39 372	3.21 524	0.50 165	0.63 430	0.64 193	0.39 163	2.36 511	0.75 146	0.95 203	4.63 530	1.81 461	0.56 182	0.96 164	0.41 163	0.18 138	0.13 108	0.21 200	0.26 378	0.32 391	0.35 417

MyStereo06	0.61 212	0.28 173	0.95 346	0.56 285	0.46 346	0.61 179	0.73 402	1.78 395	0.67 124	1.03 231	1.12 258	1.13 335	0.56 182	0.78 108	0.41 163	0.17 99	0.16 255	0.23 266	0.20 238	0.22 256	0.20 243

DCRE	0.82 343	0.26 123	0.70 202	0.58 307	0.44 328	0.54 139	0.48 265	0.95 142	0.78 159	0.78 158	7.33 546	0.86 230	0.52 160	0.76 100	0.41 163	0.16 56	0.16 255	0.19 130	0.17 167	0.18 117	0.17 146

DisPM	0.66 250	0.28 173	0.72 220	0.61 345	0.35 235	0.62 188	0.45 240	1.02 167	0.99 235	1.56 451	1.10 245	0.80 201	0.59 201	2.37 416	0.41 163	0.23 296	0.14 159	0.23 266	0.21 282	0.20 192	0.25 323

RAFT+CT+SA	0.58 197	0.29 208	0.60 142	0.66 396	0.37 260	0.42 42	0.55 327	1.27 264	1.03 250	0.70 140	1.22 300	0.60 140	0.70 244	1.64 331	0.41 163	0.18 138	0.13 108	0.22 228	0.22 311	0.21 233	0.18 171

TRStereo	0.60 206	0.60 462	0.97 354	0.74 449	0.67 442	0.46 65	0.38 148	1.85 417	0.89 190	0.79 161	0.80 150	0.88 238	0.39 81	1.10 206	0.41 163	0.23 296	0.15 216	0.23 266	0.24 347	0.17 87	0.15 92

AnonymousM	0.59 203	1.11 514	0.41 22	0.44 81	0.32 193	0.43 51	0.47 254	1.05 186	0.64 106	0.98 212	0.63 99	0.67 165	0.43 99	0.59 44	0.41 163	0.20 211	0.15 216	1.84 534	0.84 525	0.14 18	0.13 35

raftrobust	0.52 135	0.25 102	0.56 114	0.65 389	0.52 384	0.49 87	0.34 101	0.98 154	0.91 199	1.30 369	0.87 160	0.63 152	0.81 290	0.78 108	0.41 163	0.19 179	0.15 216	0.16 49	0.14 88	0.15 38	0.16 121

EAI-Stereo	0.65 243	0.28 173	0.69 196	0.53 233	0.27 85	0.60 173	0.40 171	2.28 505	0.64 106	0.71 142	3.18 514	0.57 127	0.43 99	1.06 194	0.41 163	0.18 138	0.13 108	0.17 74	0.17 167	0.17 87	0.17 146

water-stereo	0.39 59	0.20 8	0.48 63	0.44 81	0.27 85	0.50 101	0.26 40	0.92 123	0.51 70	0.53 107	0.78 139	0.55 117	0.49 146	0.42 10	0.42 174	0.16 56	0.15 216	0.17 74	0.15 104	0.16 58	0.15 92

LL-Strereo2	0.52 135	0.33 299	0.69 196	0.52 216	0.37 260	0.70 240	0.30 68	1.13 223	0.67 124	0.94 201	0.78 139	0.91 250	0.42 92	1.05 193	0.42 174	0.17 99	0.16 255	0.29 383	0.25 361	0.21 233	0.16 121

TestStereo1	0.63 223	0.28 173	0.75 252	0.76 454	0.31 174	0.48 75	0.43 210	1.30 269	1.21 360	0.97 208	1.31 336	0.64 155	0.77 269	1.75 351	0.42 174	0.20 211	0.15 216	0.22 228	0.18 184	0.21 233	0.17 146

SA-5K	0.63 223	0.28 173	0.75 252	0.76 454	0.31 174	0.48 75	0.43 210	1.30 269	1.21 360	0.97 208	1.31 336	0.64 155	0.77 269	1.75 351	0.42 174	0.20 211	0.15 216	0.22 228	0.18 184	0.21 233	0.17 146

SA	0.66 250	0.30 228	0.82 289	0.61 345	0.30 148	0.58 160	0.38 148	1.44 301	1.30 404	0.96 205	1.36 358	0.66 162	0.95 360	1.85 366	0.42 174	0.19 179	0.15 216	0.25 325	0.23 334	0.21 233	0.17 146

GLC_STEREO	0.39 59	0.25 102	0.41 22	0.54 248	0.23 22	0.48 75	0.30 68	0.73 57	0.58 89	0.52 106	0.73 127	0.51 100	0.31 36	0.64 65	0.42 174	0.17 99	0.20 340	0.23 266	0.19 206	0.21 233	0.17 146

TransformOpticalFlow	0.96 387	0.28 173	0.89 325	0.52 216	0.31 174	0.66 217	0.54 309	1.75 381	1.12 295	1.09 245	1.44 383	1.37 391	1.01 389	6.70 522	0.42 174	0.19 179	0.12 50	0.20 165	0.19 206	0.18 117	0.19 211

test-1	0.52 135	0.26 123	1.04 382	0.56 285	0.32 193	0.61 179	0.38 148	1.10 212	0.91 199	0.78 158	1.01 202	0.77 191	0.52 160	0.60 56	0.42 174	0.17 99	0.14 159	0.20 165	0.17 167	0.20 192	0.23 297

s12784h	0.52 135	0.20 8	0.38 8	0.41 44	0.19 1	0.96 353	0.34 101	1.17 230	1.25 378	0.81 167	0.90 166	0.63 152	0.50 152	1.45 295	0.42 174	0.14 28	0.12 50	0.17 74	0.11 8	0.18 117	0.11 2

RALAANet	0.60 206	0.33 299	0.87 312	0.62 357	0.50 362	0.69 233	0.31 75	1.21 246	1.06 263	1.09 245	1.16 280	0.88 238	0.46 118	1.22 234	0.42 174	0.19 179	0.15 216	0.21 200	0.17 167	0.27 334	0.17 146

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 278	0.35 343	1.70 478	0.49 153	0.56 398	0.63 190	0.38 148	2.41 516	0.65 121	0.77 155	1.07 231	1.82 463	0.95 360	0.93 158	0.43 184	0.20 211	0.13 108	0.21 200	0.25 361	0.28 352	0.26 347

STrans-v2	1.04 418	0.28 173	0.96 352	0.49 153	0.32 193	0.68 228	0.79 418	2.47 520	1.12 295	1.12 261	1.46 391	1.40 392	1.46 466	6.70 522	0.43 184	0.18 138	0.13 108	0.20 165	0.18 184	0.18 117	0.18 171

AFF-stereo	0.58 197	0.25 102	0.64 160	0.46 101	0.29 126	0.34 15	0.38 148	1.15 226	1.14 310	1.17 303	1.60 425	1.10 325	0.71 248	0.97 172	0.43 184	0.13 18	0.11 26	0.19 130	0.19 206	0.17 87	0.14 61

rvit_0105_6	0.53 145	0.37 360	0.98 357	0.65 389	0.38 277	0.51 118	0.51 284	0.77 68	1.20 354	0.54 110	0.55 80	0.65 158	0.53 165	0.94 161	0.44 187	0.32 416	0.32 457	0.28 373	0.24 347	0.28 352	0.21 260

rvit_stereo_0081	0.44 94	0.33 299	0.64 160	0.54 248	0.35 235	0.41 35	0.44 223	0.66 39	0.95 211	0.48 87	0.52 69	0.50 96	0.46 118	0.82 123	0.44 187	0.25 337	0.20 340	0.22 228	0.19 206	0.25 308	0.17 146

rvit_stereo_0082	0.44 94	0.33 299	0.64 160	0.54 248	0.35 235	0.41 35	0.44 223	0.66 39	0.95 211	0.48 87	0.52 69	0.50 96	0.46 118	0.82 123	0.44 187	0.25 337	0.20 340	0.22 228	0.19 206	0.25 308	0.17 146

rvit_stereo_0080	0.44 94	0.32 277	0.71 214	0.47 112	0.36 245	0.42 42	0.55 327	0.82 93	0.68 128	0.50 101	0.60 92	0.55 117	0.47 127	0.59 44	0.44 187	0.26 359	0.21 362	0.20 165	0.20 238	0.31 383	0.19 211

qqq1	0.72 278	0.30 228	0.86 301	0.46 101	0.26 61	0.82 304	0.43 210	2.05 465	1.39 444	1.23 331	1.47 392	0.98 282	0.95 360	1.71 346	0.44 187	0.24 311	0.20 340	0.18 108	0.15 104	0.18 117	0.18 171

fff1	0.72 278	0.30 228	0.86 301	0.46 101	0.26 61	0.82 304	0.43 210	2.05 465	1.39 444	1.23 331	1.47 392	0.98 282	0.95 360	1.71 346	0.44 187	0.24 311	0.20 340	0.18 108	0.15 104	0.18 117	0.18 171

whm_eth	0.44 94	0.32 277	0.71 214	0.47 112	0.36 245	0.42 42	0.55 327	0.82 93	0.68 128	0.50 101	0.60 92	0.55 117	0.47 127	0.59 44	0.44 187	0.26 359	0.21 362	0.20 165	0.20 238	0.31 383	0.19 211

DLNR_Zeroshot_test	23.17 570	48.52 583	43.29 574	176.68 583	78.69 579	0.35 17	0.21 12	23.41 570	0.75 146	0.66 136	0.86 157	0.59 139	0.30 31	1.56 318	0.44 187	9.57 567	0.12 50	0.18 108	0.14 88	76.92 582	0.16 121

PSM-AAD	0.79 329	0.27 151	0.53 94	0.55 272	0.28 109	0.77 275	1.24 492	0.99 156	0.91 199	1.66 467	1.57 420	0.81 205	2.19 517	1.65 332	0.44 187	0.19 179	0.14 159	0.38 454	0.32 441	0.21 233	0.70 505

Prome-Stereo	0.75 309	0.27 151	0.53 94	0.55 272	0.32 193	0.59 165	0.97 461	0.89 113	0.88 187	1.45 427	2.46 502	0.91 250	1.41 459	1.58 321	0.44 187	0.18 138	0.13 108	0.19 130	0.17 167	0.20 192	0.92 516

CREStereo++_RVC	0.47 116	0.21 26	0.38 8	0.45 94	0.38 277	0.45 60	0.25 30	0.75 62	1.29 398	0.80 163	1.21 298	0.47 77	0.37 73	0.53 30	0.44 187	0.16 56	0.11 26	0.15 19	0.80 523	0.18 117	0.11 2
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
R-Stereo Train	0.57 191	0.26 123	0.63 153	0.54 248	0.36 245	0.69 233	0.54 309	1.22 254	0.72 139	1.61 459	1.50 402	0.75 184	0.53 165	0.64 65	0.44 187	0.18 138	0.15 216	0.17 74	0.15 104	0.17 87	0.17 146

RAFT-Stereo	0.57 191	0.26 123	0.63 153	0.54 248	0.36 245	0.69 233	0.54 309	1.22 254	0.72 139	1.61 459	1.50 402	0.75 184	0.53 165	0.64 65	0.44 187	0.18 138	0.15 216	0.17 74	0.15 104	0.17 87	0.17 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.56 184	0.38 367	1.06 387	0.66 396	0.38 277	0.53 131	0.53 303	0.84 100	1.17 334	0.56 112	0.61 94	0.72 180	0.59 201	0.98 173	0.45 200	0.32 416	0.33 461	0.29 383	0.25 361	0.29 363	0.23 297

plain	0.46 109	0.27 151	1.01 367	0.50 165	0.40 298	0.35 17	0.37 142	0.87 104	0.56 86	0.43 60	0.76 135	0.42 54	0.40 85	1.13 214	0.45 200	0.21 245	0.15 216	0.24 286	0.19 206	0.24 296	0.16 121

MIF-Stereo (partial)	0.45 102	0.25 102	0.70 202	0.50 165	0.52 384	0.35 17	0.26 40	0.91 120	0.59 95	0.45 72	0.71 122	0.51 100	0.51 155	1.11 209	0.45 200	0.20 211	0.16 255	0.23 266	0.20 238	0.24 296	0.18 171

knoymous	0.51 134	0.29 208	0.47 61	0.43 58	0.30 148	0.55 147	0.55 327	1.02 167	0.77 156	0.98 212	0.85 156	0.94 264	0.56 182	0.85 133	0.45 200	0.20 211	0.14 159	0.26 344	0.14 88	0.23 281	0.23 297

test_5	0.65 243	0.30 228	0.75 252	0.67 408	0.50 362	0.92 338	0.52 295	1.39 288	1.12 295	0.76 150	1.11 251	1.00 289	0.90 335	1.53 312	0.45 200	0.18 138	0.13 108	0.23 266	0.22 311	0.21 233	0.19 211

LCNet	0.72 278	0.28 173	0.52 89	0.55 272	0.31 174	0.69 233	0.54 309	1.00 160	0.88 187	1.19 312	1.34 351	0.97 280	1.34 456	2.56 428	0.45 200	0.18 138	0.13 108	0.21 200	0.25 361	0.27 334	0.73 508

Patchmatch Stereo++	0.55 175	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.29 58	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	1.37 274	0.45 200	0.22 271	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.26 320	0.18 171
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 160	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.41 187	1.04 178	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.82 210	0.61 213	1.06 194	0.45 200	0.22 271	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.26 320	0.18 171

ROB_FTStereo	0.54 160	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.64 193	0.25 30	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.95 177	0.82 210	0.61 213	1.15 217	0.45 200	0.22 271	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.26 320	0.18 171

HUI-Stereo	0.52 135	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.30 68	1.04 178	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	0.79 112	0.45 200	0.22 271	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.26 320	0.18 171

SST-Stereo	0.83 349	0.28 173	0.72 220	0.59 320	0.31 174	0.72 248	0.26 40	1.09 209	0.86 179	1.47 430	1.10 245	1.00 289	0.87 323	5.73 503	0.45 200	0.22 271	0.13 108	0.23 266	0.19 206	0.23 281	0.18 171

iRAFT	0.55 175	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.29 58	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	1.37 274	0.45 200	0.22 271	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.26 320	0.18 171

RAFT-IKP	0.54 160	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.59 165	0.36 125	1.04 178	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.61 213	1.22 234	0.45 200	0.22 271	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.26 320	0.18 171

TestStereo	0.64 235	0.39 372	0.71 214	0.51 195	0.27 85	0.56 152	0.42 191	1.03 172	0.91 199	0.80 163	1.00 196	0.68 167	0.52 160	3.25 452	0.45 200	0.22 271	0.15 216	0.24 286	0.18 184	0.27 334	0.16 121

rvit_stereo_0083	0.47 116	0.33 299	0.81 286	0.56 285	0.36 245	0.50 101	0.44 223	0.68 45	0.95 211	0.49 93	0.57 86	0.55 117	0.49 146	0.88 142	0.46 214	0.25 337	0.25 408	0.24 286	0.20 238	0.24 296	0.17 146

GCST	1.08 424	1.47 529	0.93 338	1.73 530	1.14 516	1.30 419	0.31 75	1.33 271	1.16 331	1.29 360	0.97 189	0.98 282	0.49 146	2.08 389	0.46 214	1.19 529	0.70 529	1.30 529	0.85 527	1.02 517	0.89 515

FTStereo	0.91 376	0.26 123	0.56 114	0.54 248	0.33 214	0.66 217	1.87 525	1.00 160	0.75 146	1.75 473	4.15 525	1.04 305	1.65 484	1.57 319	0.46 214	0.19 179	0.16 255	0.23 266	0.21 282	0.18 117	0.63 496

ROB_FTStereo_v2	0.54 160	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.64 193	0.42 191	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	1.12 212	0.46 214	0.22 271	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.26 320	0.18 171

RAFT_R40	0.83 349	0.28 173	0.73 232	0.59 320	0.31 174	0.69 233	0.44 223	1.10 212	0.95 211	1.47 430	1.10 245	1.00 289	0.85 310	5.53 497	0.46 214	0.22 271	0.13 108	0.23 266	0.20 238	0.23 281	0.18 171

iGMRVC	0.56 184	0.30 228	0.73 232	0.50 165	0.27 85	0.65 209	0.38 148	1.05 186	0.64 106	1.12 261	0.96 180	0.83 217	0.60 204	1.52 308	0.46 214	0.22 271	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.26 320	0.18 171

GMM-Stereo	0.74 301	0.25 102	0.59 137	0.54 248	0.34 231	0.72 248	0.99 465	1.01 166	0.87 183	1.36 400	1.78 454	1.12 330	0.81 290	2.09 390	0.46 214	0.18 138	0.12 50	0.25 325	0.25 361	0.20 192	0.85 514

CroCo-Stereo Lap2	0.44 94	0.34 322	0.77 269	0.61 345	0.79 475	0.28 9	0.35 109	0.75 62	0.71 138	0.38 39	0.50 64	0.72 180	0.55 177	0.57 42	0.47 221	0.17 99	0.18 305	0.19 130	0.16 146	0.21 233	0.20 243

HHNet	0.62 216	0.26 123	0.63 153	0.43 58	0.45 335	0.50 101	0.58 350	1.07 201	1.01 243	1.25 345	2.23 491	0.70 176	0.61 213	1.07 198	0.47 221	0.20 211	0.13 108	0.23 266	0.19 206	0.19 158	0.30 387

RAFT-345	0.84 354	0.25 102	0.66 174	0.50 165	0.27 85	0.54 139	0.42 191	0.83 97	1.11 291	1.32 383	2.34 496	0.86 230	0.54 170	5.72 502	0.47 221	0.18 138	0.13 108	0.22 228	0.17 167	0.17 87	0.16 121

raft+_RVC	0.53 145	0.26 123	0.54 100	0.60 331	0.47 351	0.54 139	0.54 309	1.27 264	0.99 235	0.76 150	1.03 220	0.70 176	0.56 182	0.93 158	0.47 221	0.18 138	0.14 159	0.19 130	0.18 184	0.18 117	0.15 92

RALCasStereoNet	0.54 160	0.30 228	0.66 174	0.59 320	0.51 373	0.61 179	0.52 295	0.94 137	0.93 206	0.70 140	1.01 202	0.78 195	0.44 107	1.33 263	0.47 221	0.20 211	0.16 255	0.18 108	0.16 146	0.20 192	0.19 211

Selective-RAFT	0.52 135	0.28 173	0.79 280	0.55 272	0.27 85	0.91 331	0.33 89	0.80 85	0.88 187	0.58 115	0.63 99	0.81 205	0.77 269	1.29 254	0.48 226	0.19 179	0.14 159	0.17 74	0.15 104	0.19 158	0.17 146

NF-Stereo	0.80 332	0.30 228	0.75 252	0.60 331	0.31 174	0.64 193	0.44 223	1.21 246	0.90 194	1.29 360	1.02 210	0.82 210	0.57 191	5.40 495	0.48 226	0.23 296	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.20 192	0.30 387

OCTAStereo	0.80 332	0.30 228	0.75 252	0.60 331	0.31 174	0.64 193	0.44 223	1.21 246	0.90 194	1.29 360	1.01 202	0.82 210	0.57 191	5.35 490	0.48 226	0.24 311	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.20 192	0.30 387

GrayStereo	0.82 343	0.26 123	0.58 130	0.63 366	0.37 260	0.76 267	1.86 524	1.11 218	0.87 183	1.99 494	1.89 468	1.08 313	1.82 499	1.39 283	0.48 226	0.19 179	0.14 159	0.19 130	0.21 282	0.18 117	0.39 436

RE-Stereo	0.80 332	0.30 228	0.75 252	0.60 331	0.31 174	0.64 193	0.44 223	1.21 246	0.90 194	1.29 360	1.01 202	0.81 205	0.57 191	5.37 493	0.48 226	0.24 311	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.20 192	0.30 387

TVStereo	0.80 332	0.30 228	0.75 252	0.60 331	0.31 174	0.64 193	0.44 223	1.21 246	0.90 194	1.29 360	1.01 202	0.81 205	0.57 191	5.37 493	0.48 226	0.24 311	0.14 159	0.24 286	0.20 238	0.20 192	0.30 387

sCroCo_RVC	0.49 128	0.40 378	1.02 374	0.65 389	0.60 421	0.52 122	0.40 171	0.83 97	0.61 97	0.44 64	0.74 131	0.49 90	0.50 152	0.63 64	0.48 226	0.26 359	0.27 421	0.23 266	0.22 311	0.29 363	0.25 323

StereoVision	0.65 243	0.34 322	0.86 301	0.59 320	0.40 298	0.50 101	0.41 187	1.09 209	0.93 206	0.71 142	2.50 503	0.82 210	0.57 191	1.03 185	0.49 233	0.25 337	0.28 428	0.29 383	0.28 408	0.36 412	0.20 243

PFNet+	0.59 203	0.28 173	0.77 269	0.53 233	0.30 148	0.59 165	0.31 75	0.92 123	1.14 310	1.33 391	1.10 245	0.79 199	0.57 191	1.31 256	0.49 233	0.25 337	0.17 284	0.28 373	0.26 378	0.21 233	0.25 323

OMP-Stereo	0.94 383	0.33 299	0.72 220	0.90 498	0.31 174	0.49 87	0.36 125	1.16 228	1.06 263	1.58 457	1.12 258	1.46 407	0.69 239	6.94 525	0.49 233	0.19 179	0.14 159	0.24 286	0.18 184	0.20 192	0.14 61

NRIStereo	0.60 206	0.29 208	0.69 196	0.53 233	0.28 109	0.63 190	0.33 89	1.08 207	0.87 183	1.14 278	0.87 160	0.91 250	0.59 201	2.24 405	0.49 233	0.20 211	0.14 159	0.21 200	0.19 206	0.21 233	0.17 146

ASMatch	0.88 368	0.26 123	0.69 196	0.51 195	0.35 235	0.48 75	0.37 142	1.12 220	0.92 204	1.10 253	3.28 515	0.96 278	0.98 377	4.90 483	0.49 233	0.19 179	0.16 255	0.22 228	0.19 206	0.19 158	0.27 357

DN-CSS_ROB	0.64 235	0.32 277	1.05 383	0.55 272	0.40 298	0.54 139	0.45 240	1.21 246	0.93 206	1.03 231	1.47 392	0.69 172	0.63 223	1.76 356	0.49 233	0.18 138	0.14 159	0.25 325	0.22 311	0.22 256	0.20 243

rvit_0105_5	0.58 197	0.39 372	1.05 383	0.66 396	0.37 260	0.58 160	0.56 335	0.94 137	1.18 341	0.64 131	0.68 111	0.75 184	0.63 223	0.88 142	0.50 239	0.32 416	0.32 457	0.30 394	0.27 388	0.28 352	0.25 323

rvit_stereo_ft	0.47 116	0.35 343	0.87 312	0.67 408	0.42 311	0.40 31	0.59 358	0.81 90	0.74 145	0.46 76	0.55 80	0.57 127	0.49 146	0.65 71	0.50 239	0.25 337	0.17 284	0.22 228	0.22 311	0.24 296	0.17 146

RAFT-RH_RVC	1.03 415	0.24 74	0.67 179	0.49 153	0.28 109	0.81 302	0.33 89	0.83 97	1.08 274	2.05 497	4.65 532	1.04 305	0.57 191	5.98 510	0.50 239	0.18 138	0.13 108	0.26 344	0.20 238	0.16 58	0.17 146

CRE-IMP	0.55 175	0.30 228	0.74 248	0.52 216	0.29 126	0.79 285	0.25 30	1.04 178	0.72 139	1.09 245	0.95 177	0.81 205	0.57 191	1.10 206	0.50 239	0.21 245	0.14 159	0.23 266	0.19 206	0.28 352	0.22 277

ARAFT	0.77 317	0.36 353	1.49 467	0.51 195	0.31 174	0.90 327	0.82 429	1.90 430	1.06 263	1.62 462	1.24 306	1.02 298	0.64 227	1.84 363	0.50 239	0.18 138	0.14 159	0.28 373	0.27 388	0.17 87	0.16 121

test_sample2	0.62 216	0.29 208	0.74 248	0.50 165	0.28 109	0.80 293	0.61 364	1.61 349	1.00 240	0.88 185	0.99 192	0.94 264	0.83 303	1.16 221	0.51 244	0.23 296	0.18 305	0.22 228	0.21 282	0.23 281	0.22 277

UniTT-Stereo	0.36 46	0.23 56	0.59 137	0.48 138	0.36 245	0.40 31	0.32 82	0.53 8	0.49 58	0.54 110	0.55 80	0.36 44	0.31 36	0.58 43	0.51 244	0.20 211	0.15 216	0.17 74	0.15 104	0.19 158	0.15 92

riskmin	0.56 184	0.27 151	0.60 142	0.43 58	0.31 174	0.83 309	0.42 191	1.14 224	1.04 255	0.73 148	0.75 133	1.11 329	1.01 389	0.81 120	0.51 244	0.20 211	0.14 159	0.24 286	0.15 104	0.24 296	0.25 323

ADStereo(finetuned)	0.57 191	0.24 74	1.06 387	0.43 58	0.24 38	0.49 87	0.35 109	1.05 186	1.30 404	1.12 261	1.03 220	0.58 132	1.20 434	0.84 128	0.51 244	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.18 117	0.19 211

IIG-Stereo	0.96 387	0.31 261	0.72 220	0.88 493	0.33 214	0.61 179	0.26 40	1.19 243	1.03 250	1.69 469	1.37 360	1.46 407	0.75 257	6.96 526	0.51 244	0.19 179	0.14 159	0.23 266	0.18 184	0.20 192	0.14 61

Pruner-Stereo	0.62 216	0.29 208	0.70 202	0.61 345	0.31 174	0.63 190	0.43 210	1.17 230	0.99 235	1.53 443	1.08 236	0.95 272	0.55 177	1.35 268	0.51 244	0.23 296	0.14 159	0.24 286	0.21 282	0.21 233	0.23 297

rafts_anoy	0.52 135	0.29 208	0.59 137	0.59 320	0.50 362	0.53 131	0.40 171	1.11 218	1.03 250	0.84 176	0.83 152	0.68 167	0.54 170	0.72 89	0.51 244	0.19 179	0.14 159	0.24 286	0.26 378	0.21 233	0.18 171

DCANet-4	0.54 160	0.26 123	1.07 392	0.42 51	0.24 38	0.48 75	0.36 125	0.99 156	1.30 404	1.10 253	1.02 210	0.56 125	0.75 257	0.73 93	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.15 38	0.19 211

fff	0.53 145	0.24 74	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.48 75	0.36 125	1.07 201	1.25 378	1.10 253	1.02 210	0.57 127	1.06 405	0.73 93	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.15 38	0.19 211

MIPNet	0.56 184	0.28 173	0.94 342	0.49 153	0.33 214	0.66 217	0.38 148	1.35 279	1.08 274	1.06 235	0.92 170	0.60 140	0.79 280	0.73 93	0.52 251	0.17 99	0.14 159	0.19 130	0.16 146	0.18 117	0.17 146

IPLGR	0.58 197	0.27 151	1.14 412	0.48 138	0.28 109	0.65 209	0.33 89	1.22 254	1.13 307	1.18 308	1.05 225	0.69 172	0.66 235	0.96 164	0.52 251	0.17 99	0.15 216	0.20 165	0.17 167	0.20 192	0.18 171

DCANet	0.54 160	0.24 74	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.49 87	0.36 125	1.05 186	1.30 404	1.12 261	1.03 220	0.58 132	0.92 341	0.81 120	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.18 117	0.19 211

csc	0.53 145	0.24 74	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.48 75	0.36 125	1.07 201	1.25 378	1.10 253	1.02 210	0.57 127	1.06 405	0.73 93	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.15 38	0.19 211

cscssc	0.53 145	0.24 74	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.48 75	0.36 125	1.07 201	1.25 378	1.10 253	1.02 210	0.57 127	1.06 405	0.73 93	0.52 251	0.16 56	0.13 108	0.17 74	0.13 61	0.15 38	0.19 211

FACV-RUCA	0.63 223	0.34 322	0.82 289	0.62 357	0.65 435	0.81 302	0.41 187	1.44 301	1.07 268	0.86 183	1.14 267	0.61 144	0.69 239	0.80 114	0.53 258	0.28 388	0.19 322	0.47 482	0.21 282	0.35 405	0.25 323

PSM-softLoss	0.78 325	0.31 261	0.77 269	0.58 307	0.32 193	0.56 152	0.40 171	1.18 235	0.70 133	1.24 339	1.07 231	0.83 217	0.52 160	5.36 491	0.53 258	0.24 311	0.15 216	0.25 325	0.22 311	0.20 192	0.25 323

KMStereo	0.78 325	0.31 261	0.77 269	0.58 307	0.32 193	0.56 152	0.40 171	1.18 235	0.70 133	1.24 339	1.07 231	0.83 217	0.52 160	5.36 491	0.53 258	0.24 311	0.15 216	0.25 325	0.22 311	0.20 192	0.25 323

IRAFT_RVC	0.88 368	0.28 173	0.76 262	0.63 366	0.31 174	0.65 209	1.02 470	1.22 254	0.94 209	1.22 325	1.04 223	1.01 296	0.98 377	5.82 505	0.53 258	0.22 271	0.12 50	0.25 325	0.20 238	0.20 192	0.19 211

Anonymous3	0.61 212	0.44 396	1.11 404	0.59 320	0.49 355	0.93 342	0.65 376	0.93 130	0.81 167	0.72 147	0.88 162	0.65 158	0.69 239	1.06 194	0.53 258	0.35 441	0.30 443	0.26 344	0.26 378	0.31 383	0.27 357

SFCPSM	0.70 269	0.28 173	1.02 374	0.51 195	0.38 277	1.37 429	0.66 381	2.00 455	1.03 250	1.17 303	1.21 298	0.82 210	0.78 276	1.03 185	0.53 258	0.21 245	0.17 284	0.22 228	0.24 347	0.21 233	0.19 211

CASS	0.65 243	0.34 322	0.72 220	0.56 285	0.27 85	0.78 280	0.42 191	1.59 342	0.86 179	1.30 369	1.25 310	0.87 234	0.84 307	0.84 128	0.54 264	0.35 441	0.19 322	0.26 344	0.21 282	0.28 352	0.42 445
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.72 278	1.17 519	0.80 285	0.77 457	0.41 306	0.77 275	0.38 148	0.97 150	1.34 419	0.81 167	0.88 162	0.71 179	0.60 204	1.21 233	0.54 264	0.52 491	0.19 322	1.02 525	0.26 378	0.71 504	0.31 397

PFNet	0.91 376	0.26 123	1.10 402	0.63 366	0.32 193	0.64 193	0.56 335	1.17 230	0.99 235	1.47 430	1.08 236	0.98 282	0.69 239	6.62 517	0.54 264	0.20 211	0.12 50	0.24 286	0.19 206	0.20 192	0.17 146

DeepStereo_RVC	0.55 175	0.29 208	0.72 220	0.51 195	0.30 148	0.59 165	0.33 89	1.03 172	0.70 133	1.16 294	0.93 173	0.83 217	0.94 355	0.96 164	0.54 264	0.21 245	0.14 159	0.21 200	0.19 206	0.24 296	0.24 311

GANet-ADL	0.60 206	0.35 343	0.72 220	0.64 375	0.40 298	0.68 228	0.51 284	1.49 310	1.12 295	0.95 203	1.08 236	0.91 250	0.57 191	0.76 100	0.55 268	0.26 359	0.18 305	0.18 108	0.16 146	0.23 281	0.25 323

GMStereo	0.55 175	0.45 403	0.94 342	0.50 165	0.32 193	0.64 193	0.43 210	1.00 160	1.40 449	0.82 171	0.73 127	0.51 100	0.45 111	0.85 133	0.55 268	0.24 311	0.15 216	0.20 165	0.21 282	0.31 383	0.24 311
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.63 223	0.44 396	1.08 396	0.72 438	0.40 298	0.64 193	0.71 398	1.03 172	1.17 334	0.82 171	0.70 119	0.80 201	0.70 244	0.91 150	0.56 270	0.35 441	0.34 463	0.34 432	0.32 441	0.27 334	0.28 369

RAFT	0.64 235	0.30 228	0.73 232	0.59 320	0.33 214	0.68 228	0.58 350	1.04 178	0.76 152	1.08 239	1.19 292	1.65 444	0.93 350	1.06 194	0.56 270	0.21 245	0.18 305	0.27 360	0.24 347	0.22 256	0.17 146

iResNetv2_ROB	0.80 332	0.37 360	1.71 480	0.56 285	0.37 260	0.94 343	0.64 374	1.73 375	1.34 419	1.23 331	1.42 374	1.26 364	0.92 341	1.85 366	0.56 270	0.23 296	0.15 216	0.19 130	0.14 88	0.24 296	0.19 211

11t1	0.52 135	0.28 173	0.68 183	0.51 195	0.28 109	0.83 309	0.39 163	1.22 254	0.63 102	0.84 176	0.74 131	0.68 167	0.68 236	0.91 150	0.57 273	0.21 245	0.18 305	0.19 130	0.16 146	0.20 192	0.21 260

PCWNet_CMD	0.66 250	0.32 277	0.88 319	0.49 153	0.37 260	0.78 280	0.40 171	1.42 294	1.31 408	1.16 294	1.31 336	1.25 360	0.62 218	0.89 147	0.57 273	0.20 211	0.16 255	0.27 360	0.19 206	0.40 433	0.25 323

MSMDNet	0.66 250	0.32 277	0.87 312	0.49 153	0.37 260	0.79 285	0.40 171	1.43 300	1.31 408	1.15 284	1.31 336	1.24 356	0.63 223	0.88 142	0.57 273	0.21 245	0.16 255	0.26 344	0.19 206	0.39 429	0.24 311

xyz-stereo-finetune	0.48 122	0.25 102	0.54 100	0.42 51	0.23 22	0.80 293	0.42 191	0.80 85	0.80 164	0.61 126	0.62 97	0.54 114	0.43 99	1.70 344	0.58 276	0.15 35	0.15 216	0.19 130	0.15 104	0.16 58	0.15 92

mmm	0.63 223	0.35 343	0.72 220	0.51 195	0.30 148	0.86 321	0.54 309	1.59 342	0.86 179	1.07 238	1.38 365	0.79 199	0.75 257	0.91 150	0.58 276	0.22 271	0.18 305	0.29 383	0.25 361	0.25 308	0.23 297

111	0.60 206	0.23 56	0.70 202	0.43 58	0.24 38	0.72 248	0.42 191	1.18 235	1.41 453	0.80 163	1.38 365	1.10 325	0.79 280	0.96 164	0.58 276	0.18 138	0.13 108	0.17 74	0.15 104	0.17 87	0.19 211

rvit_stereo_0075_2	0.64 235	0.46 405	1.05 383	0.66 396	0.66 438	0.53 131	0.48 265	1.20 245	1.12 295	0.76 150	0.92 170	0.78 195	0.53 165	1.03 185	0.59 279	0.37 449	0.28 428	0.40 465	0.31 433	0.37 416	0.32 402

1test111	0.54 160	0.31 261	0.50 75	0.54 248	0.26 61	1.18 400	0.51 284	1.42 294	0.78 159	0.58 115	0.79 145	0.48 82	0.88 328	0.88 142	0.59 279	0.20 211	0.12 50	0.25 325	0.15 104	0.22 256	0.21 260

GMStereo_Zeroshot	0.67 259	0.61 464	1.01 367	0.64 375	0.37 260	0.84 317	0.35 109	1.05 186	1.12 295	1.12 261	1.06 227	1.27 368	0.54 170	1.19 229	0.59 279	0.32 416	0.17 284	0.31 400	0.18 184	0.52 475	0.22 277

CFNet_ucs	0.70 269	0.33 299	0.88 319	0.50 165	0.43 321	0.74 256	0.44 223	1.60 346	1.29 398	1.22 325	1.54 410	1.09 323	0.63 223	0.99 176	0.59 279	0.25 337	0.20 340	0.37 451	0.21 282	0.40 433	0.28 369

anonymousa	0.72 278	0.27 151	0.75 252	0.47 112	0.63 430	1.43 441	0.45 240	1.24 260	0.89 190	1.28 354	1.75 451	1.62 433	1.13 421	0.69 78	0.59 279	0.19 179	0.16 255	0.23 266	0.25 361	0.20 192	0.18 171

qqq	0.57 191	0.34 322	0.71 214	0.47 112	0.27 85	0.64 193	0.62 367	1.42 294	0.78 159	0.80 163	0.92 170	0.95 272	0.77 269	0.88 142	0.59 279	0.21 245	0.20 340	0.24 286	0.23 334	0.22 256	0.21 260

CFNet_pseudo	0.66 250	0.32 277	0.86 301	0.48 138	0.39 287	0.70 240	0.40 171	1.33 271	1.22 366	1.16 294	1.34 351	1.24 356	0.64 227	0.98 173	0.59 279	0.21 245	0.16 255	0.33 422	0.19 206	0.36 412	0.25 323

ccs_rob	0.66 250	0.33 299	0.86 301	0.48 138	0.39 287	0.70 240	0.40 171	1.33 271	1.22 366	1.16 294	1.34 351	1.23 354	0.64 227	0.98 173	0.59 279	0.21 245	0.16 255	0.35 440	0.20 238	0.37 416	0.25 323

DAS	0.84 354	0.34 322	1.03 378	0.64 375	0.69 450	0.77 275	0.63 372	1.54 332	1.20 354	1.79 479	1.55 412	0.95 272	1.04 398	2.83 437	0.60 287	0.21 245	0.16 255	0.25 325	0.18 184	0.27 334	0.22 277

SepStereo	0.82 343	0.34 322	1.03 378	0.64 375	0.69 450	0.77 275	0.63 372	1.54 332	1.20 354	1.79 479	1.55 412	0.95 272	1.04 398	2.30 411	0.60 287	0.21 245	0.16 255	0.25 325	0.18 184	0.27 334	0.22 277

MIM_Stereo	0.57 191	0.24 74	0.92 336	0.46 101	0.30 148	0.54 139	0.28 53	1.27 264	0.75 146	1.00 220	1.16 280	0.93 261	0.53 165	1.45 295	0.61 289	0.16 56	0.16 255	0.20 165	0.19 206	0.17 87	0.14 61

GES	0.66 250	0.34 322	0.90 329	0.59 320	0.38 277	0.94 343	0.57 346	2.11 475	0.86 179	1.02 227	1.11 251	0.66 162	0.79 280	0.99 176	0.61 289	0.27 375	0.19 322	0.20 165	0.20 238	0.21 233	0.30 387

DIP-Stereo	0.62 216	0.30 228	0.83 293	0.48 138	0.36 245	0.95 347	0.33 89	2.37 513	0.67 124	1.25 345	1.00 196	0.68 167	0.51 155	0.91 150	0.61 289	0.18 138	0.15 216	0.21 200	0.17 167	0.19 158	0.19 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo04	0.67 259	0.29 208	1.07 392	0.55 272	0.45 335	0.59 165	0.79 418	1.50 314	1.40 449	0.91 193	0.91 168	0.74 182	0.86 318	1.52 308	0.62 292	0.17 99	0.16 255	0.24 286	0.20 238	0.23 281	0.20 243

x	0.54 160	0.31 261	0.61 145	0.47 112	0.30 148	0.67 221	0.47 254	1.53 329	0.79 163	0.81 167	0.83 152	0.78 195	0.70 244	0.70 82	0.62 292	0.21 245	0.19 322	0.22 228	0.19 206	0.21 233	0.20 243

GANet-RSSM	0.72 278	0.28 173	0.63 153	0.64 375	0.58 410	0.80 293	0.58 350	1.89 427	1.08 274	1.04 234	1.25 310	1.15 338	1.04 398	1.49 303	0.62 292	0.25 337	0.19 322	0.22 228	0.22 311	0.22 256	0.21 260

UCFNet_RVC	0.69 265	0.35 343	0.49 70	0.64 375	0.39 287	0.85 320	0.58 350	1.75 381	1.14 310	0.97 208	1.19 292	1.17 340	0.93 350	0.99 176	0.62 292	0.28 388	0.20 340	0.34 432	0.31 433	0.32 391	0.27 357

H2IRNET	0.56 184	0.26 123	0.66 174	0.47 112	0.35 235	0.41 35	0.26 40	0.92 123	1.17 334	0.61 126	1.28 326	1.08 313	0.86 318	0.99 176	0.63 296	0.19 179	0.16 255	0.22 228	0.25 361	0.21 233	0.18 171

MyStereo05	0.66 250	0.28 173	1.07 392	0.56 285	0.46 346	0.61 179	0.73 402	1.34 276	1.41 453	1.15 284	0.91 168	0.77 191	0.80 286	1.41 290	0.63 296	0.17 99	0.16 255	0.23 266	0.20 238	0.22 256	0.20 243

IPLG	0.69 265	0.27 151	0.97 354	0.51 195	0.43 321	0.79 285	0.33 89	1.21 246	1.06 263	1.30 369	1.10 245	0.52 107	0.55 177	3.16 450	0.63 296	0.16 56	0.14 159	0.19 130	0.16 146	0.18 117	0.17 146

AdaStereo	0.70 269	0.43 393	0.75 252	0.73 446	0.37 260	0.92 338	0.53 303	1.85 417	1.18 341	1.12 261	1.23 304	1.07 312	0.65 233	0.96 164	0.63 296	0.31 409	0.15 216	0.32 414	0.21 282	0.29 363	0.22 277
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.
CoDeX	0.73 296	0.29 208	0.93 338	0.54 248	0.36 245	1.14 389	0.61 364	2.34 510	1.17 334	1.16 294	1.25 310	0.91 250	0.87 323	1.33 263	0.64 300	0.20 211	0.16 255	0.21 200	0.18 184	0.20 192	0.18 171

test_sample5	0.69 265	0.34 322	0.87 312	0.52 216	0.30 148	0.84 317	0.54 309	1.83 413	1.14 310	1.11 259	1.25 310	0.88 238	0.78 276	1.23 236	0.65 301	0.26 359	0.20 340	0.27 360	0.27 388	0.27 334	0.26 347

DualNet	0.70 269	0.34 322	0.87 312	0.52 216	0.30 148	0.84 317	0.54 309	1.83 413	1.14 310	1.14 278	1.33 344	0.88 238	0.78 276	1.23 236	0.65 301	0.26 359	0.20 340	0.27 360	0.27 388	0.27 334	0.26 347

NOSS_ROB	1.26 452	0.46 405	0.62 150	0.56 285	0.38 277	1.06 377	0.78 415	1.73 375	1.40 449	1.01 223	1.43 378	1.10 325	0.75 257	10.62 560	0.65 301	0.45 478	0.43 497	0.48 484	0.45 485	0.44 452	0.41 441

BSDual-CNN	0.71 276	0.32 277	0.68 183	0.54 248	0.44 328	1.27 414	0.65 376	2.16 485	0.98 228	1.20 316	1.11 251	1.12 330	0.74 255	0.91 150	0.66 304	0.24 311	0.17 284	0.25 325	0.22 311	0.22 256	0.22 277

hknet	0.77 317	0.32 277	0.95 346	0.54 248	0.38 277	1.27 414	0.65 376	2.16 485	1.07 268	1.20 316	1.11 251	1.59 429	0.81 290	1.37 274	0.66 304	0.22 271	0.17 284	0.25 325	0.22 311	0.22 256	0.22 277

psmg	0.72 278	0.32 277	0.68 183	0.50 165	0.44 328	1.48 444	0.75 407	1.94 443	0.98 228	1.21 320	1.33 344	1.12 330	0.74 255	0.91 150	0.66 304	0.24 311	0.19 322	0.25 325	0.25 361	0.23 281	0.22 277

DualNet (step1)	0.83 349	0.49 417	1.13 408	0.56 285	0.39 287	1.02 368	0.73 402	1.78 395	1.21 360	1.22 325	1.18 285	1.08 313	0.92 341	1.23 236	0.67 307	0.57 500	0.28 428	0.62 509	0.67 516	0.45 455	0.42 445

test_sample7	0.74 301	0.37 360	0.76 262	0.52 216	0.35 235	0.91 331	0.67 385	1.78 395	1.21 360	1.22 325	1.18 285	1.08 313	0.92 341	1.23 236	0.67 307	0.31 409	0.28 428	0.32 414	0.31 433	0.33 400	0.29 373

test_sample1	0.61 212	0.29 208	0.75 252	0.50 165	0.31 174	0.76 267	0.48 265	1.59 342	0.84 177	0.90 188	0.94 176	0.88 238	0.95 360	1.16 221	0.67 307	0.22 271	0.18 305	0.20 165	0.19 206	0.21 233	0.21 260

pcwnet_v2	0.97 393	0.37 360	4.33 530	0.62 357	0.54 390	0.79 285	0.45 240	2.02 463	1.58 475	1.42 423	1.64 436	1.09 323	0.79 280	1.24 241	0.67 307	0.32 416	0.25 408	0.29 383	0.27 388	0.37 416	0.35 417

test_sample4	0.69 265	0.33 299	0.91 332	0.51 195	0.30 148	0.92 338	0.52 295	1.87 422	1.15 322	1.14 278	1.18 285	0.87 234	0.75 257	1.18 227	0.68 311	0.25 337	0.20 340	0.26 344	0.26 378	0.26 320	0.25 323

test_sample3	0.68 263	0.32 277	0.88 319	0.52 216	0.30 148	0.97 357	0.52 295	1.86 420	1.15 322	1.08 239	1.11 251	0.88 238	0.71 248	1.17 225	0.68 311	0.25 337	0.20 340	0.25 325	0.25 361	0.25 308	0.25 323

FENet	0.60 206	0.28 173	0.63 153	0.54 248	0.33 214	0.83 309	0.38 148	1.27 264	1.07 268	1.00 220	0.86 157	0.99 288	0.85 310	0.96 164	0.68 311	0.22 271	0.15 216	0.23 266	0.20 238	0.22 256	0.23 297

HBP-ISP	0.96 387	0.58 451	0.72 220	0.61 345	0.46 346	1.64 460	0.76 410	1.86 420	1.28 394	1.30 369	1.53 406	0.86 230	0.94 355	3.27 453	0.69 314	0.45 478	0.44 500	0.54 496	0.48 492	0.47 462	0.40 437

BUS	0.74 301	0.32 277	0.68 183	0.54 248	0.44 328	2.34 507	0.42 191	2.16 485	0.98 228	1.20 316	1.11 251	1.03 302	0.62 218	0.91 150	0.70 315	0.24 311	0.17 284	0.25 325	0.22 311	0.22 256	0.22 277

NINENet	0.77 317	0.37 360	0.78 277	0.62 357	0.51 373	2.34 507	0.42 191	1.83 413	1.04 255	1.14 278	1.23 304	1.03 302	0.62 218	1.24 241	0.70 315	0.28 388	0.23 392	0.31 400	0.21 282	0.26 320	0.25 323

CIPLG	0.62 216	0.33 299	0.96 352	0.58 307	0.50 362	0.75 261	0.48 265	1.05 186	0.96 216	1.40 415	1.57 420	0.64 155	0.48 138	0.89 147	0.70 315	0.23 296	0.15 216	0.19 130	0.16 146	0.19 158	0.21 260

ACRE	0.61 212	0.33 299	1.01 367	0.58 307	0.49 355	0.75 261	0.47 254	1.06 199	0.95 211	1.37 403	1.55 412	0.62 149	0.46 118	0.83 125	0.70 315	0.23 296	0.15 216	0.19 130	0.16 146	0.18 117	0.21 260

HCRNet	0.70 269	0.39 372	0.73 232	0.60 331	0.59 418	0.76 267	0.35 109	1.22 254	1.13 307	1.02 227	0.99 192	1.02 298	0.76 265	2.19 402	0.70 315	0.28 388	0.19 322	0.28 373	0.23 334	0.25 308	0.23 297

IER	0.70 269	0.31 261	1.02 374	0.48 138	0.52 384	1.34 426	0.51 284	1.17 230	0.99 235	1.23 331	1.34 351	1.12 330	1.11 414	0.99 176	0.71 320	0.20 211	0.16 255	0.21 200	0.21 282	0.20 192	0.19 211

IPLGR_C	0.62 216	0.33 299	0.99 358	0.58 307	0.49 355	0.76 267	0.48 265	1.10 212	0.96 216	1.40 415	1.56 416	0.62 149	0.48 138	0.80 114	0.71 320	0.23 296	0.15 216	0.19 130	0.16 146	0.19 158	0.21 260

HSM	1.19 447	0.32 277	0.65 167	0.57 301	0.38 277	1.23 409	0.59 358	2.25 501	1.19 349	1.30 369	1.25 310	1.94 475	1.03 396	9.32 549	0.71 320	0.22 271	0.16 255	0.20 165	0.16 146	0.21 233	0.21 260

DRaft	0.80 332	0.24 74	0.70 202	0.45 94	0.30 148	0.97 357	0.53 303	1.05 186	0.97 223	1.78 476	2.02 480	0.80 201	1.74 491	2.73 435	0.72 323	0.17 99	0.14 159	0.20 165	0.20 238	0.18 117	0.21 260

PSMNet-RSSM	0.72 278	0.30 228	0.61 145	0.63 366	0.42 311	0.73 252	0.56 335	1.92 437	1.10 289	1.09 245	1.37 360	1.22 349	0.98 377	1.28 250	0.72 323	0.27 375	0.19 322	0.27 360	0.29 419	0.24 296	0.24 311

FADNet-RVC-Resample	0.84 354	0.47 410	2.10 499	0.61 345	0.45 335	1.07 379	0.61 364	1.59 342	1.20 354	1.08 239	0.98 190	1.03 302	0.98 377	2.17 397	0.72 323	0.23 296	0.22 380	0.30 394	0.32 441	0.35 405	0.34 412

DeepPruner_ROB	0.74 301	0.48 414	0.87 312	0.57 301	0.44 328	0.79 285	0.54 309	1.73 375	0.96 216	1.38 408	1.27 320	1.24 356	0.73 253	1.43 291	0.73 326	0.34 434	0.28 428	0.27 360	0.26 378	0.31 383	0.31 397

test_sample6	0.71 276	0.34 322	0.87 312	0.52 216	0.30 148	0.82 304	0.58 350	1.79 401	1.15 322	1.14 278	1.33 344	0.91 250	0.79 280	1.31 256	0.74 327	0.27 375	0.21 362	0.27 360	0.29 419	0.28 352	0.27 357

DispNO	0.93 381	0.30 228	1.34 443	0.55 272	0.55 396	0.89 324	0.49 275	1.48 308	1.21 360	1.17 303	1.27 320	1.19 344	0.90 335	5.23 488	0.74 327	0.22 271	0.17 284	0.24 286	0.21 282	0.19 158	0.20 243

ToySt	0.66 250	0.33 299	1.23 422	0.51 195	0.33 214	0.86 321	0.68 389	1.10 212	0.97 223	0.84 176	1.08 236	1.25 360	0.94 355	1.01 181	0.74 327	0.19 179	0.19 322	0.24 286	0.24 347	0.27 334	0.23 297

Anonymous_2	1.30 455	0.55 441	0.82 289	0.52 216	0.58 410	1.01 366	0.64 374	1.25 262	0.97 223	0.96 205	0.78 139	1.33 381	1.29 448	1.03 185	0.74 327	0.62 507	0.64 526	1.06 526	9.63 566	1.16 522	0.49 469

AACVNet	0.86 363	0.35 343	0.79 280	0.82 475	0.39 287	0.76 267	0.49 275	1.61 349	0.81 167	1.08 239	1.33 344	1.30 375	0.93 350	4.34 473	0.74 327	0.25 337	0.21 362	0.28 373	0.22 311	0.29 363	0.25 323

rvit_105_1	0.72 278	0.52 431	1.01 367	0.78 459	0.49 355	0.75 261	0.87 439	1.12 220	1.18 341	0.99 215	0.79 145	0.90 247	0.77 269	1.26 245	0.75 332	0.41 463	0.36 479	0.36 448	0.41 476	0.30 374	0.33 408

FADNet	0.92 378	0.61 464	1.81 487	0.62 357	0.55 396	0.96 353	0.57 346	1.78 395	1.33 416	0.93 196	1.01 202	1.36 388	1.01 389	2.71 434	0.75 332	0.33 424	0.34 463	0.31 400	0.34 455	0.59 488	0.40 437

CVANet_RVC	1.07 421	0.43 393	0.76 262	0.60 331	0.50 362	0.90 327	0.97 461	1.52 323	1.26 383	1.33 391	1.38 365	1.24 356	1.18 428	6.75 524	0.75 332	0.34 434	0.23 392	0.34 432	0.29 419	0.42 440	0.27 357

gwcnet-sp	0.74 301	0.33 299	1.44 453	0.57 301	0.45 335	1.40 435	0.54 309	1.50 314	1.14 310	1.30 369	1.02 210	0.94 264	0.82 295	1.39 283	0.76 335	0.21 245	0.21 362	0.22 228	0.21 282	0.22 256	0.22 277

scenet	0.74 301	0.33 299	1.44 453	0.57 301	0.45 335	1.40 435	0.54 309	1.50 314	1.14 310	1.30 369	1.02 210	0.94 264	0.82 295	1.39 283	0.76 335	0.21 245	0.21 362	0.22 228	0.21 282	0.22 256	0.22 277

ssnet	0.74 301	0.33 299	1.44 453	0.57 301	0.45 335	1.40 435	0.54 309	1.50 314	1.14 310	1.30 369	1.02 210	0.94 264	0.82 295	1.39 283	0.76 335	0.21 245	0.21 362	0.22 228	0.21 282	0.22 256	0.22 277

SACVNet	0.85 358	0.46 405	0.85 295	0.81 467	0.56 398	0.80 293	0.79 418	1.68 365	1.12 295	1.34 395	1.33 344	1.25 360	0.94 355	2.39 418	0.76 335	0.34 434	0.26 413	0.31 400	0.29 419	0.35 405	0.44 454

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 429	1.02 507	1.00 363	0.82 475	0.67 442	1.93 487	0.93 455	1.62 353	1.11 291	1.15 284	1.25 310	1.50 415	0.79 280	1.96 378	0.76 335	1.89 532	0.34 463	0.79 516	0.36 464	1.25 526	0.83 512

CBMV_ROB	0.90 373	0.44 396	0.63 153	0.51 195	0.37 260	1.25 412	0.49 275	1.77 391	1.27 389	1.41 417	2.00 477	1.33 381	1.08 409	2.17 397	0.76 335	0.43 472	0.42 496	0.47 482	0.44 483	0.41 436	0.36 422

DEmStereo	0.97 393	0.23 56	0.79 280	0.47 112	0.32 193	1.04 373	0.56 335	0.93 130	0.89 190	1.39 414	2.14 488	1.02 298	2.07 513	5.64 501	0.77 341	0.17 99	0.15 216	0.20 165	0.20 238	0.18 117	0.20 243

HSM-Net_RVC	0.87 367	0.29 208	0.53 94	0.53 233	0.30 148	1.15 395	0.55 327	3.57 536	1.28 394	1.53 443	1.74 448	1.68 447	0.93 350	1.49 303	0.77 341	0.22 271	0.17 284	0.19 130	0.18 184	0.20 192	0.19 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.64 235	0.31 261	0.79 280	0.56 285	0.41 306	0.60 173	0.58 350	1.41 292	1.26 383	1.08 239	1.13 263	0.91 250	0.60 204	1.04 191	0.78 343	0.27 375	0.18 305	0.18 108	0.18 184	0.25 308	0.29 373

THIR-Stereo	1.02 413	0.27 151	0.69 196	0.49 153	0.28 109	0.95 347	1.34 499	1.03 172	0.97 223	1.34 395	1.90 469	1.17 340	1.58 477	6.44 515	0.78 343	0.19 179	0.14 159	0.21 200	0.22 311	0.19 158	0.20 243

DMCA-RVC	0.74 301	0.40 378	1.27 431	0.66 396	0.49 355	0.77 275	0.47 254	1.35 279	1.01 243	1.53 443	1.01 202	1.29 374	0.82 295	1.31 256	0.78 343	0.27 375	0.21 362	0.35 440	0.27 388	0.32 391	0.24 311

TDLM	1.06 419	0.44 396	0.79 280	0.63 366	0.50 362	0.89 324	1.44 504	1.48 308	1.26 383	1.12 261	1.40 371	1.08 313	0.98 377	6.65 518	0.78 343	0.33 424	0.21 362	0.33 422	0.26 378	0.37 416	0.24 311

PS-NSSS	0.99 399	0.58 451	0.93 338	0.58 307	0.57 401	0.91 331	0.80 424	1.81 407	1.14 310	1.14 278	1.67 442	1.00 289	0.83 303	4.62 477	0.78 343	0.37 449	0.31 449	0.52 490	0.32 441	0.45 455	0.38 433

iResNet	0.75 309	0.40 378	1.36 444	0.67 408	0.29 126	0.92 338	0.59 358	1.52 323	1.25 378	1.28 354	1.48 397	0.94 264	0.76 265	1.62 327	0.78 343	0.18 138	0.14 159	0.18 108	0.15 104	0.22 256	0.23 297

DCVSM-stereo	0.72 278	0.35 343	0.76 262	0.55 272	0.42 311	0.73 252	0.38 148	1.21 246	1.02 246	1.79 479	1.04 223	1.62 433	1.03 396	1.04 191	0.79 349	0.24 311	0.27 421	0.29 383	0.24 347	0.30 374	0.36 422

CFNet	0.96 387	0.36 353	1.01 367	0.62 357	0.42 311	0.99 363	0.47 254	1.90 430	1.32 412	0.99 215	1.39 369	1.10 325	0.86 318	5.58 500	0.79 349	0.23 296	0.17 284	0.28 373	0.27 388	0.26 320	0.21 260

HITNet	0.65 243	0.40 378	0.77 269	0.48 138	0.24 38	1.05 374	0.49 275	1.76 387	1.02 246	1.18 308	1.18 285	0.89 246	0.80 286	0.85 133	0.79 349	0.17 99	0.12 50	0.21 200	0.17 167	0.29 363	0.15 92
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
iResNet_ROB	0.77 317	0.30 228	0.99 358	0.57 301	0.36 245	0.83 309	0.36 125	2.33 508	1.58 475	1.27 352	1.30 330	1.25 360	0.84 307	1.65 332	0.79 349	0.20 211	0.14 159	0.17 74	0.12 38	0.18 117	0.27 357

xyz-stereo-finetune2	0.58 197	0.27 151	0.57 124	0.40 36	0.24 38	1.09 383	0.32 82	0.79 77	0.53 81	0.65 133	1.07 231	0.58 132	0.80 286	2.47 425	0.80 353	0.16 56	0.15 216	0.21 200	0.17 167	0.16 58	0.17 146

MLCV	0.72 278	0.34 322	1.10 402	0.51 195	0.23 22	0.91 331	0.39 163	1.33 271	1.23 369	1.46 429	1.55 412	1.01 296	0.64 227	1.95 377	0.80 353	0.18 138	0.12 50	0.18 108	0.14 88	0.19 158	0.17 146

CrosDoStereo	1.58 479	0.24 74	0.72 220	0.48 138	0.29 126	0.67 221	12.49 561	1.10 212	0.98 228	1.34 395	1.75 451	1.00 289	1.89 502	6.65 518	0.81 355	0.19 179	0.15 216	0.20 165	0.22 311	0.18 117	0.19 211

DeepStereo_LL	1.58 479	0.24 74	0.72 220	0.48 138	0.29 126	0.67 221	12.49 561	1.10 212	0.98 228	1.34 395	1.75 451	1.00 289	1.89 502	6.65 518	0.81 355	0.19 179	0.15 216	0.20 165	0.22 311	0.18 117	0.19 211

psm_up	0.77 317	0.34 322	0.70 202	0.66 396	0.58 410	1.05 374	0.92 451	1.52 323	1.12 295	1.26 349	1.16 280	1.31 379	1.23 440	1.20 231	0.81 355	0.25 337	0.29 439	0.31 400	0.27 388	0.27 334	0.25 323

CFNet-ft	0.72 278	0.32 277	0.54 100	0.66 396	0.54 390	0.83 309	0.55 327	1.37 282	1.15 322	0.93 196	1.28 326	1.57 425	0.97 370	1.35 268	0.81 355	0.26 359	0.20 340	0.33 422	0.25 361	0.30 374	0.23 297

CFNet_RVC	0.72 278	0.32 277	0.54 100	0.66 396	0.54 390	0.83 309	0.55 327	1.37 282	1.15 322	0.93 196	1.28 326	1.57 425	0.97 370	1.35 268	0.81 355	0.26 359	0.20 340	0.33 422	0.25 361	0.30 374	0.23 297

SMFormer	0.75 309	0.30 228	0.86 301	0.46 101	0.26 61	0.82 304	0.43 210	2.05 465	1.39 444	1.23 331	1.47 392	0.98 282	0.95 360	1.71 346	0.82 360	0.24 311	0.20 340	0.22 228	0.21 282	0.23 281	0.24 311

tta	0.75 309	0.30 228	0.86 301	0.46 101	0.26 61	0.82 304	0.43 210	2.05 465	1.39 444	1.23 331	1.47 392	0.98 282	0.95 360	1.71 346	0.82 360	0.24 311	0.20 340	0.22 228	0.21 282	0.18 117	0.18 171

SQANet	1.31 457	0.88 499	1.08 396	1.83 532	1.44 528	1.44 442	0.75 407	1.74 379	1.09 282	1.32 383	1.26 317	1.28 371	1.01 389	1.50 305	0.83 362	2.50 538	0.34 463	1.47 530	0.55 505	2.32 532	1.57 534

RAFT + AFF	1.00 404	0.42 390	1.09 399	0.67 408	0.50 362	1.22 408	1.24 492	2.24 500	1.19 349	1.30 369	1.56 416	1.17 340	1.49 471	3.44 459	0.83 362	0.21 245	0.25 408	0.30 394	0.26 378	0.27 334	0.27 357

STTStereo	0.78 325	0.50 424	1.22 421	0.64 375	0.54 390	0.89 324	0.54 309	1.44 301	1.11 291	1.38 408	1.09 241	1.27 368	0.85 310	1.43 291	0.83 362	0.29 398	0.27 421	0.33 422	0.39 471	0.32 391	0.30 387

dad	0.86 363	0.66 472	1.06 387	0.56 285	0.37 260	0.76 267	0.44 223	1.17 230	1.50 466	1.44 425	1.27 320	1.34 385	0.75 257	2.52 427	0.84 365	0.42 467	0.27 421	0.83 517	0.26 378	0.41 436	0.29 373

CC-Net-ROB	1.49 472	1.26 521	1.27 431	0.88 493	0.79 475	1.76 470	1.00 467	1.79 401	1.26 383	1.10 253	1.61 429	1.21 347	0.99 385	8.13 542	0.84 365	1.09 526	0.41 494	2.20 535	0.46 488	1.20 525	0.48 465

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 329	0.43 393	1.05 383	0.64 375	0.58 410	0.95 347	0.53 303	1.53 329	1.18 341	1.37 403	1.15 275	1.43 397	0.88 328	1.61 326	0.84 365	0.25 337	0.22 380	0.27 360	0.27 388	0.29 363	0.29 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.97 393	0.38 367	0.83 293	0.53 233	0.41 306	1.63 458	0.77 413	2.00 455	1.05 259	1.25 345	1.20 296	1.33 381	0.83 303	4.93 485	0.85 368	0.32 416	0.22 380	0.20 165	0.20 238	0.23 281	0.25 323

cf-r	0.73 296	0.30 228	0.77 269	0.55 272	0.63 430	0.78 280	0.48 265	1.79 401	1.15 322	1.13 275	1.26 317	1.43 397	0.87 323	1.40 289	0.85 368	0.25 337	0.18 305	0.22 228	0.23 334	0.19 158	0.19 211

dd	0.59 203	0.48 414	0.97 354	0.55 272	0.32 193	0.64 193	0.47 254	1.02 167	1.34 419	0.78 158	0.86 157	0.58 132	0.54 170	1.01 181	0.86 370	0.28 388	0.18 305	0.26 344	0.19 206	0.32 391	0.24 311

UGAM	1.14 439	0.27 151	0.95 346	0.53 233	0.42 311	0.70 240	0.72 401	0.95 142	1.32 412	0.98 212	1.48 397	1.78 460	0.87 323	9.65 554	0.87 371	0.21 245	0.18 305	0.30 394	0.24 347	0.19 158	0.16 121

HI	0.64 235	0.32 277	0.68 183	0.47 112	0.51 373	0.41 35	0.36 125	1.04 178	0.75 146	1.31 379	1.43 378	1.62 433	1.12 417	0.94 161	0.88 372	0.15 35	0.12 50	0.20 165	0.20 238	0.20 192	0.18 171

CoSv	0.64 235	0.32 277	0.68 183	0.47 112	0.51 373	0.41 35	0.36 125	1.04 178	0.75 146	1.31 379	1.43 378	1.62 433	1.12 417	0.94 161	0.88 372	0.15 35	0.12 50	0.20 165	0.20 238	0.20 192	0.18 171

ICVP	0.63 223	0.33 299	0.57 124	0.61 345	0.40 298	0.80 293	0.58 350	1.61 349	0.89 190	0.90 188	1.24 306	0.88 238	0.73 253	0.72 89	0.88 372	0.29 398	0.21 362	0.22 228	0.21 282	0.24 296	0.27 357
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DDVS	0.78 325	0.41 386	0.94 342	0.60 331	0.43 321	1.30 419	0.43 210	1.40 290	0.91 199	1.20 316	1.15 275	1.43 397	0.64 227	2.18 400	0.89 375	0.28 388	0.22 380	0.26 344	0.23 334	0.31 383	0.33 408

LMCR-Stereo	0.82 343	0.46 405	0.88 319	0.75 452	0.43 321	1.33 424	0.56 335	2.43 518	0.98 228	1.53 443	1.49 399	0.74 182	1.00 387	1.63 329	0.89 375	0.28 388	0.17 284	0.22 228	0.17 167	0.29 363	0.20 243

NVstereo2D	0.92 378	0.41 386	1.48 465	0.72 438	0.72 455	1.20 406	0.87 439	1.75 381	1.38 439	0.99 215	1.13 263	1.26 364	0.98 377	2.21 404	0.89 375	0.43 472	0.20 340	0.38 454	0.24 347	0.57 484	0.63 496

CRFU-Net	0.86 363	0.39 372	1.00 363	0.65 389	0.57 401	1.78 475	0.86 437	2.15 482	0.81 167	1.38 408	1.18 285	1.64 441	1.19 431	1.35 268	0.90 378	0.26 359	0.22 380	0.21 200	0.19 206	0.23 281	0.24 311

GEStereo_RVC	0.90 373	0.37 360	0.99 358	0.64 375	0.50 362	0.95 347	0.79 418	2.42 517	1.17 334	1.16 294	1.11 251	1.26 364	0.92 341	3.24 451	0.90 378	0.29 398	0.19 322	0.23 266	0.20 238	0.27 334	0.29 373

PSMNet-RUCA	1.02 413	0.97 502	1.44 453	1.23 521	1.10 508	1.40 435	0.62 367	1.69 367	1.38 439	0.94 201	1.53 406	0.97 280	0.83 303	1.17 225	0.93 380	0.69 512	0.34 463	0.99 523	0.60 512	0.97 513	0.64 500

GANet	1.36 463	0.47 410	0.86 301	0.67 408	0.45 335	1.34 426	1.73 517	1.64 356	1.24 375	1.49 438	2.38 497	1.55 423	1.20 434	9.30 548	0.93 380	0.30 402	0.31 449	0.33 422	0.28 408	0.39 429	0.30 387

G2L-Stereo_test	0.73 296	0.27 151	0.74 248	0.49 153	0.40 298	0.90 327	0.81 427	1.53 329	1.14 310	1.28 354	1.27 320	1.52 419	0.72 251	1.62 327	0.94 382	0.19 179	0.14 159	0.16 49	0.15 104	0.18 117	0.19 211

ISRNet	0.80 332	0.33 299	1.07 392	0.81 467	0.66 438	0.60 173	0.34 101	1.19 243	1.13 307	1.59 458	1.53 406	1.35 386	0.77 269	1.27 248	0.94 382	0.39 456	0.34 463	0.43 472	0.38 469	0.34 403	0.49 469

ACVNet	0.63 223	0.31 261	0.54 100	0.54 248	0.36 245	0.80 293	0.46 247	1.37 282	1.07 268	0.93 196	1.30 330	1.08 313	0.85 310	0.80 114	0.94 382	0.21 245	0.19 322	0.21 200	0.18 184	0.22 256	0.18 171

hitnet-ft	0.79 329	0.35 343	0.57 124	0.58 307	0.42 311	0.96 353	0.46 247	1.47 307	1.33 416	1.19 312	1.22 300	1.81 461	0.98 377	1.66 336	0.94 382	0.33 424	0.28 428	0.34 432	0.27 388	0.35 405	0.31 397

MyStereo8	0.65 243	0.29 208	1.00 363	0.58 307	0.49 355	0.91 331	0.35 109	1.18 235	1.31 408	1.16 294	1.27 320	0.90 247	0.64 227	0.72 89	0.95 386	0.18 138	0.14 159	0.20 165	0.18 184	0.22 256	0.26 347

PSMNet-ADL	0.72 278	0.35 343	0.62 150	0.69 422	0.46 346	1.14 389	0.44 223	1.37 282	1.01 243	0.83 173	1.17 283	1.33 381	0.96 367	1.43 291	0.95 386	0.33 424	0.22 380	0.21 200	0.23 334	0.27 334	0.29 373

DMCA	0.67 259	0.34 322	0.90 329	0.51 195	0.44 328	0.86 321	0.47 254	1.42 294	1.02 246	1.17 303	1.12 258	1.23 354	0.75 257	0.78 108	0.95 386	0.25 337	0.19 322	0.27 360	0.19 206	0.24 296	0.27 357

SGM-Forest	1.24 449	0.38 367	0.60 142	0.52 216	0.37 260	1.56 452	1.30 497	1.65 357	1.36 431	2.11 500	1.79 455	1.63 438	0.93 350	7.48 535	0.95 386	0.36 445	0.37 481	0.39 460	0.34 455	0.37 416	0.32 402
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANetREF_RVC	1.07 421	0.86 496	1.31 435	0.82 475	0.53 387	1.41 440	1.31 498	1.76 387	1.52 469	1.27 352	1.31 336	1.46 407	1.24 442	2.03 384	0.96 390	0.56 499	0.45 504	0.67 512	0.50 498	0.88 511	0.59 490
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
xyz-stereo	7.16 553	0.22 45	69.90 579	0.42 51	0.21 9	32.92 575	0.49 275	0.87 104	0.76 152	1.38 408	27.04 570	1.19 344	1.16 424	4.69 478	0.97 391	0.16 56	0.12 50	0.20 165	0.14 88	0.16 58	0.12 10

LL-Strereo	1.33 460	0.39 372	1.38 445	0.61 345	0.61 424	0.75 261	0.66 381	1.63 355	1.17 334	1.56 451	1.60 425	2.03 485	2.12 514	9.72 555	0.97 391	0.21 245	0.18 305	0.27 360	0.23 334	0.22 256	0.25 323

ac_64	0.82 343	0.29 208	0.81 286	0.71 435	0.60 421	1.05 374	0.54 309	1.99 454	0.92 204	1.18 308	1.06 227	1.99 480	1.08 409	1.94 376	0.97 391	0.27 375	0.22 380	0.24 286	0.23 334	0.22 256	0.19 211

otaku	1.60 482	1.11 514	1.21 419	2.20 535	1.56 530	1.97 490	1.24 492	2.07 471	1.36 431	1.44 425	1.62 432	1.73 452	1.19 431	1.73 350	0.98 394	2.89 543	0.57 522	1.74 531	0.60 512	2.78 539	1.94 540

CBMV	0.95 386	0.44 396	0.66 174	0.53 233	0.35 235	1.53 449	1.63 515	1.69 367	1.42 456	2.00 496	1.60 425	1.43 397	1.17 425	1.59 323	0.99 395	0.34 434	0.34 463	0.39 460	0.33 450	0.33 400	0.32 402
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	0.82 343	0.36 353	0.82 289	0.54 248	0.31 174	0.80 293	0.47 254	2.17 491	1.67 481	1.13 275	1.13 263	0.94 264	0.86 318	2.46 423	1.00 396	0.26 359	0.23 392	0.28 373	0.27 388	0.28 352	0.36 422

anonymity	1.12 434	0.97 502	1.21 419	1.07 515	1.12 512	1.08 380	0.89 443	1.95 445	1.16 331	1.29 360	1.26 317	1.22 349	1.09 412	1.15 217	1.01 397	1.02 522	1.00 545	0.97 521	0.97 533	0.98 514	0.99 519

G2L-ROB	0.73 296	0.25 102	0.76 262	0.54 248	0.39 287	0.95 347	0.66 381	1.66 362	1.09 282	1.24 339	1.02 210	1.64 441	0.71 248	1.63 329	1.02 398	0.20 211	0.14 159	0.17 74	0.15 104	0.20 192	0.22 277

DSFCA	0.93 381	0.34 322	1.06 387	0.52 216	0.65 435	1.55 451	0.93 455	1.49 310	1.19 349	1.56 451	1.15 275	1.50 415	0.96 367	3.07 445	1.02 398	0.30 402	0.26 413	0.25 325	0.25 361	0.28 352	0.24 311

FINET	0.97 393	0.54 436	1.60 473	0.63 366	0.79 475	1.08 380	1.07 476	1.56 339	2.20 512	1.15 284	1.49 399	0.94 264	0.88 328	2.32 412	1.05 400	0.42 467	0.35 474	0.32 414	0.28 408	0.43 446	0.38 433

DLCB_ROB	0.86 363	0.40 378	0.78 277	0.68 419	0.54 390	1.11 384	0.84 431	1.49 310	1.23 369	1.64 466	1.65 438	1.70 449	0.91 338	1.70 344	1.05 400	0.25 337	0.24 401	0.26 344	0.27 388	0.27 334	0.24 311

ACVNet-4b	2.15 511	1.41 525	1.64 474	2.80 542	2.31 542	2.31 506	1.24 492	2.32 507	2.14 510	1.26 349	2.39 498	2.66 509	1.48 469	5.95 509	1.06 402	3.20 548	0.45 504	2.37 539	0.89 528	2.83 543	2.37 545

HGLStereo	0.85 358	0.38 367	0.94 342	0.80 464	1.03 504	1.17 399	0.58 350	1.52 323	1.20 354	1.19 312	1.62 432	1.13 335	1.20 434	1.80 360	1.06 402	0.24 311	0.24 401	0.24 286	0.21 282	0.23 281	0.27 357

BEATNet_4x	0.73 296	0.49 417	1.17 416	0.53 233	0.26 61	1.03 371	0.55 327	1.82 408	1.06 263	1.21 320	1.22 300	0.96 278	0.91 338	1.01 181	1.06 402	0.21 245	0.14 159	0.24 286	0.19 206	0.37 416	0.21 260

ACV-stereo	0.99 399	0.51 427	1.41 451	0.56 285	0.41 306	2.43 511	0.57 346	1.15 226	1.18 341	0.81 167	1.01 202	3.39 523	2.14 515	1.60 324	1.07 405	0.27 375	0.22 380	0.22 228	0.22 311	0.28 352	0.32 402

DDUNet	1.50 474	2.69 553	1.12 406	1.77 531	1.88 533	1.84 480	0.92 451	1.70 372	1.16 331	1.38 408	1.79 455	1.60 431	1.12 417	1.37 274	1.08 406	1.10 527	0.76 530	2.37 539	0.94 531	2.00 530	1.37 531

stereogan	1.15 443	0.42 390	1.40 446	0.86 486	0.84 486	2.38 509	0.71 398	1.88 425	1.73 487	1.72 471	1.94 473	2.31 496	1.29 448	2.07 388	1.08 406	0.36 445	0.35 474	0.39 460	0.31 433	0.51 473	0.46 459

UNet	0.83 349	0.34 322	1.31 435	0.58 307	0.74 459	1.58 454	0.49 275	1.41 292	1.04 255	1.21 320	1.08 236	1.54 421	1.12 417	1.65 332	1.09 408	0.23 296	0.17 284	0.25 325	0.20 238	0.25 308	0.22 277

UPFNet	0.80 332	0.32 277	0.90 329	0.59 320	0.74 459	1.26 413	0.80 424	1.52 323	1.10 289	1.30 369	1.12 258	1.30 375	0.84 307	1.67 337	1.09 408	0.24 311	0.24 401	0.24 286	0.23 334	0.25 308	0.18 171

GwcNet-RSSM	0.77 317	0.32 277	1.01 367	0.62 357	0.54 390	0.78 280	0.51 284	1.73 375	1.20 354	1.09 245	1.37 360	1.46 407	0.85 310	1.53 312	1.09 408	0.25 337	0.18 305	0.23 266	0.24 347	0.20 192	0.19 211

G2L-Stereo	0.80 332	0.32 277	0.95 346	0.60 331	0.42 311	0.78 280	0.69 393	1.50 314	1.09 282	1.33 391	1.14 267	1.45 404	0.72 251	2.45 421	1.10 411	0.25 337	0.20 340	0.26 344	0.21 282	0.20 192	0.26 347

DGSMNet	1.14 439	0.76 489	2.49 514	0.81 467	0.86 491	1.39 434	1.39 501	2.13 476	1.35 428	1.26 349	1.63 435	1.48 413	0.98 377	1.75 351	1.10 411	0.45 478	0.43 497	0.55 501	0.49 495	0.75 507	0.70 505

delet	0.85 358	0.32 277	0.95 346	0.65 389	0.66 438	1.64 460	0.84 431	1.75 381	1.35 428	1.32 383	1.30 330	1.30 375	0.88 328	1.68 342	1.10 411	0.21 245	0.21 362	0.24 286	0.24 347	0.21 233	0.21 260

Ntro	1.64 486	1.15 517	1.23 422	2.48 540	1.83 532	2.09 497	1.16 486	1.96 446	1.38 439	1.21 320	1.62 432	1.62 433	1.29 448	1.87 369	1.11 414	3.04 544	0.56 521	1.82 533	0.64 514	2.80 540	2.05 541

iRaft-Stereo_5w	0.85 358	0.29 208	0.91 332	0.53 233	0.43 321	0.49 87	0.68 389	0.99 156	0.87 183	0.79 161	1.34 351	1.46 407	0.91 338	5.11 486	1.11 414	0.17 99	0.14 159	0.22 228	0.18 184	0.20 192	0.20 243

FADNet_RVC	0.83 349	0.51 427	1.83 490	0.54 248	0.42 311	1.19 404	0.46 247	1.51 321	1.09 282	0.89 186	1.24 306	0.91 250	0.87 323	2.11 392	1.11 414	0.27 375	0.22 380	0.31 400	0.28 408	0.43 446	0.38 433

coex_refinement	0.80 332	0.28 173	0.73 232	0.70 427	0.51 373	0.95 347	0.60 362	1.78 395	1.23 369	1.36 400	1.37 360	1.82 463	0.81 290	1.32 260	1.13 417	0.26 359	0.17 284	0.19 130	0.20 238	0.24 296	0.25 323

ETE_ROB	0.96 387	0.64 470	1.16 414	0.69 422	0.48 352	1.14 389	1.13 482	1.77 391	1.19 349	1.91 491	1.45 385	1.73 452	1.05 402	1.60 324	1.14 418	0.32 416	0.26 413	0.38 454	0.34 455	0.39 429	0.41 441

ADLNet	0.85 358	0.36 353	0.89 325	0.85 484	0.72 455	1.24 410	0.76 410	1.82 408	1.36 431	1.52 442	1.35 357	1.27 368	0.99 385	1.23 236	1.15 419	0.27 375	0.20 340	0.26 344	0.25 361	0.28 352	0.30 387

DFGA-Net	0.72 278	0.40 378	1.40 446	0.52 216	0.45 335	0.83 309	0.44 223	1.28 268	1.08 274	0.99 215	1.19 292	0.70 176	0.55 177	2.14 394	1.16 420	0.18 138	0.16 255	0.24 286	0.23 334	0.27 334	0.25 323

SDNR	1.62 485	0.51 427	2.17 504	0.53 233	0.56 398	3.80 537	0.45 240	1.54 332	1.29 398	1.33 391	2.41 500	1.08 313	0.96 367	11.18 561	1.16 420	0.66 511	0.63 525	0.43 472	0.32 441	0.64 495	0.67 502

AASNet	0.76 315	0.35 343	0.91 332	0.79 461	0.81 482	1.14 389	0.56 335	2.02 463	1.08 274	1.22 325	1.24 306	0.93 261	0.76 265	0.77 103	1.16 420	0.27 375	0.23 392	0.24 286	0.20 238	0.28 352	0.24 311

ADLNet2	0.88 368	0.34 322	1.17 416	0.77 457	0.64 433	1.12 387	0.76 410	1.74 379	1.24 375	1.21 320	1.65 438	1.71 450	1.05 402	1.67 337	1.17 423	0.24 311	0.21 362	0.21 200	0.22 311	0.26 320	0.29 373

FADNet-RVC	0.88 368	0.67 473	1.93 494	0.60 331	0.48 352	0.91 331	0.60 362	1.71 373	1.18 341	0.90 188	0.96 180	1.36 388	0.92 341	2.25 407	1.17 423	0.30 402	0.29 439	0.32 414	0.32 441	0.41 436	0.35 417

MDST_ROB	1.67 488	0.34 322	1.58 472	0.92 503	0.58 410	4.26 543	1.11 479	2.83 525	1.41 453	4.49 545	2.55 504	1.45 404	0.97 370	7.79 539	1.17 423	0.31 409	0.25 408	0.37 451	0.33 450	0.31 383	0.30 387

FAT-Stereo	1.07 421	0.41 386	1.32 438	0.72 438	0.58 410	1.08 380	0.89 443	1.96 446	1.65 479	1.75 473	1.98 474	2.03 485	1.48 469	2.02 383	1.18 426	0.42 467	0.35 474	0.34 432	0.29 419	0.35 405	0.53 478

MMNet	0.84 354	0.32 277	1.09 399	0.60 331	0.59 418	1.85 481	0.49 275	1.51 321	1.27 389	1.37 403	1.15 275	1.26 364	1.18 428	1.67 337	1.22 427	0.19 179	0.18 305	0.23 266	0.22 311	0.25 308	0.21 260

edge stereo	1.11 432	0.50 424	1.30 434	0.71 435	0.65 435	1.14 389	0.75 407	1.93 441	1.37 435	1.71 470	1.83 459	2.54 505	1.44 463	2.43 420	1.23 428	0.42 467	0.41 494	0.54 496	0.35 460	0.42 440	0.46 459

StereoDRNet-Refined	0.80 332	0.41 386	0.88 319	0.62 357	0.42 311	1.33 424	0.48 265	1.52 323	1.17 334	1.45 427	1.44 383	1.44 402	0.90 335	1.26 245	1.24 429	0.20 211	0.16 255	0.27 360	0.24 347	0.25 308	0.28 369
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RainbowNet	1.97 507	1.76 534	1.57 471	2.81 543	2.21 538	1.98 492	1.81 520	2.54 522	1.89 498	1.50 439	1.84 461	1.96 477	1.65 484	2.14 394	1.25 430	3.33 550	0.85 537	2.39 542	0.98 535	2.82 542	2.22 542

RP	1.09 427	0.50 424	1.12 406	0.90 498	1.04 505	1.11 384	0.84 431	1.80 404	1.62 477	1.55 450	2.00 477	1.90 469	1.78 494	1.84 363	1.25 430	0.52 491	0.36 479	0.48 484	0.36 464	0.45 455	0.43 452

NCC-stereo	1.10 429	0.54 436	1.24 425	0.84 479	0.94 499	1.29 417	0.89 443	2.01 459	1.34 419	1.32 383	1.74 448	1.88 465	1.74 491	2.35 414	1.25 430	0.45 478	0.37 481	0.45 477	0.58 508	0.42 440	0.42 445

Abc-Net	1.10 429	0.54 436	1.24 425	0.84 479	0.94 499	1.29 417	0.89 443	2.01 459	1.34 419	1.32 383	1.74 448	1.88 465	1.74 491	2.35 414	1.25 430	0.45 478	0.37 481	0.45 477	0.58 508	0.42 440	0.42 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	1.01 410	0.57 448	1.29 433	0.64 375	0.74 459	1.19 404	0.84 431	1.69 367	1.43 458	1.16 294	1.19 292	1.32 380	1.19 431	3.42 457	1.25 430	0.29 398	0.45 504	0.33 422	0.49 495	0.32 391	0.47 462
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	1.40 468	1.14 516	1.68 477	1.39 524	1.07 506	1.48 444	1.43 503	1.87 422	1.82 495	2.26 503	2.19 489	1.51 417	1.86 501	1.52 308	1.25 430	0.93 518	0.83 533	0.84 518	0.80 523	0.99 516	1.05 524

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 496	0.87 497	3.56 526	0.80 464	0.75 466	3.72 534	2.44 546	1.82 408	1.82 495	1.74 472	1.91 470	1.92 473	1.26 445	7.69 538	1.28 436	0.45 478	0.47 508	0.52 490	0.77 521	0.50 469	0.50 471

NCCL2	1.00 404	0.56 444	1.06 387	0.75 452	0.57 401	1.31 421	1.72 516	1.77 391	1.36 431	1.50 439	1.17 283	1.91 470	1.17 425	1.54 314	1.29 437	0.35 441	0.31 449	0.45 477	0.44 483	0.40 433	0.40 437

NaN_ROB	1.13 437	0.55 441	1.15 413	0.64 375	0.48 352	1.61 456	2.03 533	1.72 374	1.48 463	2.09 499	1.27 320	1.40 392	1.08 409	3.94 465	1.30 438	0.28 388	0.34 463	0.28 373	0.28 408	0.30 374	0.33 408

RGC	1.14 439	0.79 491	1.26 428	0.91 501	0.96 502	1.52 448	0.77 413	1.92 437	1.26 383	1.54 447	1.93 471	2.02 484	1.54 474	2.25 407	1.31 439	0.44 477	0.35 474	0.58 507	0.48 492	0.47 462	0.46 459

STTRV1_RVC	1.58 479	0.68 477	1.96 496	0.88 493	1.12 512	1.57 453	0.90 448	2.25 501	1.75 490	1.29 360	2.02 480	1.40 392	1.22 438	9.77 556	1.31 439	0.81 515	0.33 461	0.54 496	0.49 495	0.73 506	0.52 477

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 399	0.40 378	1.82 488	0.66 396	0.62 429	2.05 495	0.78 415	1.91 434	1.29 398	1.54 447	1.42 374	1.51 417	1.23 440	1.99 380	1.33 441	0.23 296	0.14 159	0.20 165	0.15 104	0.27 334	0.26 347

MSMD_ROB	1.99 508	0.59 454	0.89 325	0.70 427	0.61 424	3.95 539	0.94 457	1.80 404	1.79 492	4.41 543	4.43 526	8.17 551	3.66 539	3.40 455	1.33 441	0.52 491	0.48 509	0.54 496	0.58 508	0.53 477	0.50 471

acv_ft	0.75 309	0.31 261	0.95 346	0.70 427	0.86 491	1.24 410	0.53 303	1.44 301	1.07 268	1.24 339	1.30 330	1.08 313	0.92 341	0.80 114	1.34 443	0.21 245	0.19 322	0.21 200	0.18 184	0.21 233	0.18 171

Nwc_Net	1.09 427	0.49 417	1.33 440	0.89 497	0.80 480	1.49 446	0.66 381	2.19 494	1.27 389	1.32 383	2.26 492	1.96 477	1.54 474	1.92 372	1.34 443	0.40 459	0.30 443	0.43 472	0.45 485	0.38 425	0.37 427

PASM	1.34 461	0.92 500	2.62 518	0.86 486	0.87 493	1.03 371	1.08 477	1.50 314	1.51 468	1.82 484	1.41 373	1.68 447	1.26 445	4.87 482	1.34 443	0.61 506	0.65 528	0.68 513	0.78 522	0.69 502	0.68 504

PDISCO_ROB	1.32 459	0.65 471	1.44 453	1.36 522	1.46 529	2.55 514	0.92 451	2.45 519	2.07 509	1.37 403	1.49 399	1.65 444	1.00 387	2.82 436	1.35 446	1.01 520	0.27 421	0.54 496	0.47 490	0.71 504	0.73 508

psmorigin	1.52 476	0.69 478	10.52 550	0.68 419	0.59 418	1.13 388	0.70 396	1.57 340	1.19 349	1.99 494	1.79 455	2.26 493	1.47 468	2.09 390	1.36 447	0.39 456	0.40 492	0.34 432	0.33 450	0.43 446	0.56 483

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AANet_RVC	1.16 445	0.52 431	1.49 467	0.65 389	0.45 335	0.75 261	0.69 393	1.42 294	1.55 474	1.34 395	1.87 466	1.53 420	0.78 276	7.43 533	1.38 448	0.25 337	0.17 284	0.19 130	0.16 146	0.22 256	0.26 347

LALA_ROB	1.01 410	0.59 454	1.16 414	0.67 408	0.51 373	1.63 458	1.26 496	1.69 367	1.38 439	1.81 483	1.37 360	1.94 475	1.02 394	1.58 321	1.38 448	0.37 449	0.27 421	0.43 472	0.37 467	0.43 446	0.37 427

RASNet	1.12 434	0.30 228	0.91 332	0.66 396	0.77 470	0.97 357	0.57 346	1.37 282	1.35 428	1.02 227	1.34 351	2.11 489	1.43 461	7.09 527	1.39 451	0.19 179	0.17 284	0.17 74	0.19 206	0.18 117	0.16 121

ACVNet_1	2.18 512	1.45 528	1.72 481	2.85 544	2.33 543	2.28 504	1.46 505	3.08 530	2.22 513	1.82 484	2.05 483	3.56 524	1.98 508	3.09 448	1.40 452	3.17 545	0.60 524	2.40 543	0.92 530	2.91 546	2.37 545

Wz-Net-LNSev	1.03 415	0.67 473	2.71 520	0.64 375	0.84 486	1.75 468	1.00 467	1.80 404	1.32 412	1.28 354	1.25 310	1.65 444	1.22 438	1.39 283	1.40 452	0.28 388	0.26 413	0.24 286	0.23 334	0.33 400	0.32 402

Consistency-Raft	1.25 451	0.99 505	1.93 494	1.02 511	1.21 521	0.96 353	1.01 469	1.75 381	1.92 501	1.36 400	2.12 486	1.44 402	1.01 389	1.14 216	1.40 452	0.72 513	0.82 532	0.89 519	0.98 535	1.31 527	0.95 517

Syn2CoEx	1.14 439	0.69 478	1.66 476	0.80 464	0.67 442	1.40 435	0.88 441	2.06 470	1.54 472	1.25 345	1.58 423	1.42 396	1.50 473	4.09 467	1.40 452	0.36 445	0.32 457	0.34 432	0.29 419	0.29 363	0.34 412

GASNet	0.99 399	0.97 502	1.72 481	0.98 507	0.68 448	0.83 309	0.67 385	1.60 346	1.28 394	1.31 379	1.22 300	1.22 349	1.21 437	2.41 419	1.41 456	0.43 472	0.26 413	0.36 448	0.34 455	0.55 481	0.31 397

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GwcNet	1.08 424	0.51 427	2.33 509	0.79 461	1.18 519	1.76 470	0.70 396	1.68 365	1.47 462	1.41 417	1.64 436	1.74 454	1.04 398	2.20 403	1.41 456	0.30 402	0.29 439	0.29 383	0.27 388	0.30 374	0.35 417

S-Stereo	1.15 443	0.46 405	2.17 504	0.81 467	0.80 480	1.21 407	1.19 489	1.93 441	2.02 506	1.47 430	2.11 485	1.57 425	1.17 425	2.05 387	1.41 456	0.40 459	0.40 492	0.35 440	0.31 433	0.44 452	0.70 505

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Wz-Net-MNSev	1.11 432	0.58 451	2.23 507	0.66 396	0.71 453	1.95 489	1.46 505	1.98 452	1.45 460	1.79 479	1.43 378	1.49 414	1.33 455	1.97 379	1.42 460	0.27 375	0.23 392	0.28 373	0.28 408	0.34 403	0.31 397

XPNet_ROB	0.96 387	0.49 417	1.09 399	0.72 438	0.57 401	1.11 384	1.14 483	1.66 362	1.23 369	1.85 486	1.39 369	1.64 441	1.11 414	1.80 360	1.42 460	0.38 453	0.30 443	0.33 422	0.29 419	0.37 416	0.34 412

PSMNet_ROB	0.90 373	0.52 431	1.17 416	0.72 438	0.61 424	1.27 414	1.12 481	1.76 387	1.12 295	1.09 245	1.28 326	1.45 404	0.89 334	1.65 332	1.42 460	0.33 424	0.25 408	0.37 451	0.39 471	0.35 405	0.29 373

YMNet	1.00 404	0.54 436	1.40 446	0.81 467	0.85 489	1.87 483	0.62 367	1.55 336	1.18 341	1.63 464	1.99 475	1.77 458	0.97 370	1.50 305	1.45 464	0.33 424	0.37 481	0.31 400	0.32 441	0.32 391	0.29 373

YMNet_1	1.00 404	0.54 436	1.40 446	0.81 467	0.85 489	1.87 483	0.62 367	1.55 336	1.18 341	1.63 464	1.99 475	1.77 458	0.97 370	1.50 305	1.45 464	0.33 424	0.37 481	0.31 400	0.32 441	0.32 391	0.29 373

PWCDC_ROB	1.29 453	0.75 488	1.33 440	1.05 512	0.88 494	1.73 467	0.52 295	1.89 427	3.28 532	1.29 360	4.88 535	1.22 349	1.46 466	1.77 358	1.45 464	0.60 505	0.26 413	0.29 383	0.25 361	0.52 475	0.37 427

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ACVNet_2	2.43 523	1.41 525	2.04 497	2.62 541	2.24 539	2.63 518	1.88 526	3.31 532	3.01 529	2.19 501	3.45 518	4.62 532	2.04 510	4.50 475	1.47 468	2.55 539	0.64 526	2.22 536	0.84 525	2.69 538	2.29 544

AF-Net	1.13 437	0.52 431	1.33 440	0.86 486	0.91 495	1.38 432	0.71 398	2.16 485	1.62 477	1.56 451	2.40 499	1.99 480	1.65 484	1.81 362	1.48 469	0.48 486	0.28 428	0.49 486	0.33 450	0.39 429	0.32 402

CSAN	1.41 469	0.59 454	1.26 428	0.70 427	0.50 362	1.76 470	1.78 518	1.77 391	1.90 500	2.35 508	2.32 494	1.92 473	1.94 506	5.56 499	1.49 470	0.43 472	0.35 474	0.40 465	0.41 476	0.43 446	0.41 441

TCMNet	1.01 410	0.60 462	2.10 499	0.86 486	1.33 526	1.14 389	0.67 385	1.69 367	1.23 369	1.11 259	1.57 420	1.30 375	0.97 370	2.01 382	1.50 471	0.31 409	0.31 449	0.38 454	0.34 455	0.42 440	0.36 422

DISCO	1.03 415	0.34 322	1.11 404	0.69 422	0.45 335	2.07 496	0.84 431	2.13 476	1.50 466	1.15 284	1.33 344	2.40 501	1.07 408	2.60 430	1.51 472	0.23 296	0.18 305	0.22 228	0.20 238	0.31 383	0.27 357

DRN-Test	1.00 404	0.44 396	1.13 408	0.70 427	0.81 482	1.62 457	0.79 418	2.14 480	1.44 459	1.78 476	1.33 344	1.43 397	1.05 402	2.18 400	1.53 473	0.27 375	0.21 362	0.31 400	0.30 428	0.32 391	0.28 369

APVNet	1.06 419	0.53 435	1.42 452	0.84 479	0.79 475	1.92 486	0.82 429	1.90 430	1.08 274	1.08 239	1.43 378	1.56 424	1.13 421	3.07 445	1.58 474	0.31 409	0.34 463	0.42 470	0.36 464	0.36 412	0.37 427

DispFullNet	2.34 518	2.85 554	3.66 527	3.08 549	2.27 540	1.97 490	0.67 385	2.00 455	1.70 484	2.52 514	2.00 477	2.23 491	5.86 549	3.44 459	1.58 474	1.01 520	0.32 457	2.64 548	1.94 553	2.85 544	2.24 543

iinet-f	0.99 399	0.45 403	3.71 529	0.55 272	0.43 321	1.81 476	0.68 389	1.14 224	1.14 310	1.18 308	1.42 374	1.58 428	1.44 463	1.34 267	1.59 476	0.24 311	0.23 392	0.20 165	0.19 206	0.26 320	0.25 323

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NVStereoNet_ROB	1.88 501	1.07 509	1.45 458	1.07 515	1.17 517	1.47 443	1.48 507	1.89 427	1.93 503	1.94 492	4.67 533	3.08 520	1.80 496	6.51 516	1.65 477	1.06 525	0.86 539	1.08 527	1.32 540	0.93 512	1.26 529
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DeepPrunerF	1.60 482	0.73 483	5.81 538	0.88 493	1.19 520	0.91 331	0.95 459	2.19 494	5.24 549	1.17 303	1.30 330	1.19 344	1.30 452	4.90 483	1.66 479	0.42 467	0.34 463	0.52 490	0.47 490	0.41 436	0.40 437

SANet	1.88 501	0.57 448	2.18 506	0.63 366	0.40 298	2.80 522	1.57 512	2.39 515	5.88 551	2.36 510	3.57 519	3.72 527	2.97 532	4.74 479	1.76 480	0.34 434	0.30 443	0.32 414	0.29 419	0.48 465	0.37 427

aanetorigin	1.23 448	0.79 491	2.78 522	0.70 427	0.79 475	0.99 363	1.06 475	1.06 199	1.37 435	3.52 534	2.61 505	1.72 451	1.63 482	1.99 380	1.78 481	0.25 337	0.24 401	0.26 344	0.25 361	0.38 425	0.45 456

FCDSN-DC	2.32 517	0.63 468	0.81 286	0.84 479	0.75 466	2.23 502	0.94 457	2.09 474	1.80 493	5.45 553	7.72 550	7.77 550	6.93 556	3.39 454	1.80 482	0.52 491	0.48 509	0.52 490	0.51 501	0.57 484	0.58 488
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	1.71 494	0.62 467	1.45 458	0.67 408	0.61 424	1.81 476	1.08 477	2.52 521	1.70 484	1.77 475	1.73 447	1.98 479	1.25 443	12.57 563	1.84 483	0.34 434	0.37 481	0.56 504	0.38 469	0.45 455	0.43 452

G-Net	1.66 487	0.63 468	1.56 470	1.11 517	0.74 459	2.98 526	0.91 449	1.55 336	1.22 366	2.76 522	8.18 553	2.32 497	2.53 527	1.92 372	1.87 484	0.48 486	0.44 500	0.45 477	0.31 433	0.60 492	0.57 487

RYNet	1.17 446	0.49 417	1.24 425	0.70 427	0.97 503	1.71 464	0.92 451	1.91 434	1.46 461	1.38 408	1.14 267	1.88 465	1.30 452	4.24 469	1.87 484	0.26 359	0.21 362	0.35 440	0.27 388	0.55 481	0.54 479

ccnet	1.12 434	0.67 473	1.01 367	0.78 459	0.73 458	1.72 466	0.99 465	1.84 416	1.26 383	1.47 430	1.85 463	1.75 457	1.29 448	1.75 351	1.88 486	0.57 500	0.53 517	0.57 506	0.55 505	0.59 488	0.54 479

SGM_RVC	1.68 490	0.36 353	0.61 145	0.59 320	0.29 126	2.25 503	1.18 488	2.38 514	1.68 483	3.60 535	2.67 507	3.69 526	2.42 523	8.13 542	1.90 487	0.31 409	0.31 449	0.30 394	0.28 408	0.30 374	0.29 373
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.91 536	1.53 531	2.07 498	2.96 548	2.51 545	3.15 527	2.14 537	4.75 546	4.41 545	2.76 522	6.10 540	5.53 541	2.37 521	2.97 443	1.92 488	3.18 546	0.85 537	2.51 546	1.04 538	2.88 545	2.47 548

WCMA_ROB	1.84 498	0.47 410	1.31 435	0.69 422	0.57 401	2.11 498	1.14 483	1.87 422	1.73 487	4.04 539	6.43 541	5.62 542	3.61 538	2.59 429	1.94 489	0.52 491	0.44 500	0.39 460	0.42 479	0.48 465	0.47 462

MeshStereo	2.26 515	0.56 444	0.92 336	0.61 345	0.49 355	2.60 516	1.02 470	3.18 531	2.05 508	7.40 560	4.98 536	7.58 548	2.98 533	6.37 514	1.96 490	0.43 472	0.43 497	0.45 477	0.39 471	0.43 446	0.42 445
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
SAMSARA	1.55 478	0.84 493	2.61 517	1.22 520	1.07 506	2.50 513	1.93 528	2.05 465	1.89 498	2.75 521	1.66 440	2.81 513	1.69 489	3.08 447	1.97 491	0.46 484	0.51 515	0.42 470	0.46 488	0.58 486	0.59 490

DANet	1.08 424	0.61 464	1.32 438	0.85 484	0.72 455	1.37 429	0.51 284	1.54 332	1.15 322	1.78 476	1.54 410	2.01 482	1.11 414	2.90 440	2.00 492	0.33 424	0.30 443	0.40 465	0.30 428	0.44 452	0.45 456
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 510	1.15 517	3.10 523	1.05 512	0.76 469	5.03 548	2.40 545	2.16 485	2.62 524	1.89 489	2.28 493	2.69 510	1.65 484	9.35 550	2.04 493	0.64 510	0.51 515	0.68 513	0.71 519	1.09 521	0.67 502

SPS-STEREO	1.67 488	1.04 508	1.23 422	1.21 519	1.13 515	1.82 478	1.11 479	2.16 485	1.52 469	3.07 533	2.32 494	2.82 514	1.80 496	4.11 468	2.04 493	1.03 523	0.99 544	0.97 521	0.94 531	1.03 519	1.02 520
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	6.33 549	1.10 511	13.19 552	1.41 526	68.17 578	1.64 460	1.90 527	1.92 437	2.46 517	2.99 529	3.11 513	1.88 465	1.80 496	2.61 431	2.06 495	0.41 463	0.58 523	0.50 487	0.57 507	0.64 495	17.66 573

PWC_ROB	1.24 449	0.76 489	2.46 513	0.72 438	0.78 472	1.15 395	0.49 275	1.75 381	1.92 501	2.31 505	3.07 512	1.59 429	1.40 458	2.46 423	2.10 496	0.33 424	0.22 380	0.35 440	0.24 347	0.38 425	0.41 441

Wz-Net-SNSev	1.49 472	1.23 520	6.27 540	0.68 419	0.67 442	1.37 429	1.41 502	2.00 455	1.39 444	1.48 436	1.61 429	2.29 494	1.32 454	3.93 464	2.14 497	0.31 409	0.28 428	0.31 400	0.33 450	0.42 440	0.36 422

LVE	3.31 538	1.67 533	1.64 474	2.85 544	2.42 544	3.20 529	2.26 541	4.78 547	5.05 548	2.35 508	6.91 542	6.02 543	2.37 521	9.15 546	2.17 498	3.19 547	1.08 550	2.38 541	1.47 547	2.81 541	2.40 547

SGM+DAISY	2.41 522	1.07 509	2.14 503	1.18 518	1.10 508	2.14 500	1.36 500	1.96 446	1.66 480	5.46 554	7.07 544	4.95 538	4.32 545	5.50 496	2.26 499	1.04 524	1.02 547	0.99 523	0.97 533	1.02 517	1.04 522

SHD	1.31 457	0.71 482	2.34 510	0.86 486	0.75 466	1.77 473	0.65 376	2.22 498	2.50 521	2.40 512	1.71 445	1.91 470	1.60 480	1.93 375	2.37 500	0.38 453	0.31 449	0.38 454	0.40 475	0.48 465	0.50 471

IMH	3.21 537	1.85 540	1.48 465	3.25 551	2.69 548	4.07 541	2.02 532	4.41 544	3.80 539	2.72 519	7.11 545	4.75 535	2.92 531	5.92 507	2.55 501	3.85 558	0.88 540	2.78 551	1.36 543	3.19 550	2.59 550

MFN_U_SF_RVC	1.52 476	0.84 493	3.42 525	0.87 492	0.66 438	2.56 515	0.95 459	2.36 511	1.70 484	1.98 493	1.86 464	2.45 503	1.79 495	2.95 441	2.58 502	0.52 491	0.48 509	0.55 501	0.59 511	0.59 488	0.61 494

IMH-64-1	2.70 530	1.79 536	1.46 460	3.26 552	2.66 546	3.23 530	2.10 534	4.08 539	2.75 527	2.34 506	3.81 522	3.06 518	2.22 518	4.25 470	2.59 503	3.75 554	0.84 534	2.75 549	1.35 541	3.15 548	2.60 551

IMH-64	2.70 530	1.79 536	1.46 460	3.26 552	2.66 546	3.23 530	2.10 534	4.08 539	2.75 527	2.34 506	3.81 522	3.06 518	2.22 518	4.25 470	2.59 503	3.75 554	0.84 534	2.75 549	1.35 541	3.15 548	2.60 551

KSHMR	8.75 556	2.06 545	2.11 501	3.53 556	3.11 553	4.13 542	2.69 547	5.60 551	61.37 582	3.00 530	55.83 581	4.98 540	2.45 524	4.49 474	2.61 505	3.46 551	1.55 555	3.14 555	1.94 553	3.72 553	3.18 556

pmcnn	2.37 519	0.42 390	2.71 520	0.63 366	0.43 321	1.54 450	1.19 489	2.01 459	1.53 471	2.64 518	7.60 547	18.07 566	1.45 465	3.44 459	2.78 506	0.18 138	0.15 216	0.15 19	0.12 38	0.20 192	0.18 171

ktn	4.70 543	2.38 550	2.12 502	3.76 557	3.24 554	4.85 546	2.95 552	5.52 549	7.37 554	4.07 541	19.32 567	7.46 547	3.47 536	7.39 531	2.95 507	4.04 559	1.85 556	3.26 557	2.22 556	3.08 547	2.65 553

XQC	1.37 464	0.87 497	2.56 516	0.84 479	0.69 450	1.83 479	0.89 443	2.07 471	1.88 497	1.88 487	1.53 406	1.91 470	1.55 476	2.85 439	3.05 508	0.48 486	0.29 439	0.44 476	0.39 471	0.69 502	0.60 493

PWCK	2.88 535	2.05 544	5.72 537	2.08 534	1.11 510	3.55 532	3.90 554	2.86 527	3.54 538	3.03 532	3.63 520	3.10 521	2.31 520	8.15 544	3.09 509	2.12 535	0.91 542	1.75 532	0.98 535	2.57 536	1.18 528

Wz-Net-TNSev	1.88 501	2.08 546	7.66 541	0.67 408	0.64 433	2.42 510	1.83 522	2.33 508	1.74 489	1.57 455	1.56 416	2.58 506	1.90 504	4.86 481	3.12 510	0.39 456	0.37 481	0.33 422	0.37 467	0.53 477	0.58 488

PVD	1.70 492	0.84 493	2.26 508	0.94 506	0.83 485	2.48 512	0.97 461	2.59 523	3.35 533	3.01 531	2.77 508	2.34 498	2.47 525	2.67 433	3.14 511	0.47 485	0.45 504	0.59 508	0.48 492	0.59 488	0.75 510

FC-DCNN	2.72 532	0.59 454	0.86 301	0.73 446	0.57 401	2.91 523	1.04 472	3.01 529	2.60 522	6.83 555	7.64 548	9.92 555	6.33 554	5.21 487	3.14 511	0.53 497	0.48 509	0.51 488	0.50 498	0.53 477	0.51 475

WZ-Net	1.95 505	0.95 501	10.10 547	0.86 486	0.78 472	1.69 463	1.60 513	2.20 497	1.98 504	2.08 498	1.93 471	2.30 495	1.97 507	5.30 489	3.17 513	0.34 434	0.26 413	0.29 383	0.31 433	0.51 473	0.47 462

WAO-8	4.40 541	1.82 538	1.79 485	2.34 537	2.20 536	9.19 553	1.53 508	6.09 554	16.46 563	3.94 537	7.84 551	7.32 545	3.72 541	9.41 552	3.31 514	2.00 533	1.07 548	2.44 544	1.37 544	2.50 534	1.68 535

Venus	4.40 541	1.82 538	1.79 485	2.34 537	2.20 536	9.19 553	1.53 508	6.09 554	16.46 563	3.94 537	7.84 551	7.32 545	3.72 541	9.41 552	3.31 514	2.00 533	1.07 548	2.44 544	1.37 544	2.50 534	1.68 535

FC-DCNN v2	2.81 533	0.59 454	0.85 295	0.73 446	0.57 401	2.97 525	1.05 473	3.39 535	2.61 523	6.98 556	7.67 549	10.38 558	6.31 553	5.75 504	3.37 516	0.53 497	0.48 509	0.51 488	0.50 498	0.53 477	0.51 475

EDNetEfficientorigin	10.57 559	1.47 529	177.42 582	0.67 408	0.53 387	1.58 454	1.16 486	1.90 430	3.37 534	4.71 547	3.38 516	3.10 521	2.69 529	3.13 449	3.58 517	0.25 337	0.23 392	0.33 422	0.27 388	0.83 508	0.81 511

DPSNet	1.69 491	0.59 454	4.33 530	0.70 427	0.57 401	2.02 494	1.62 514	3.35 534	1.78 491	1.48 436	1.38 365	2.17 490	2.84 530	4.77 480	3.66 518	0.48 486	0.31 449	0.29 383	0.25 361	0.64 495	0.48 465

WAO-7	2.66 526	1.40 524	1.73 483	1.39 524	1.17 517	3.93 538	1.94 529	4.11 541	3.88 540	2.92 526	5.50 537	4.18 530	3.00 534	7.63 537	3.71 519	1.13 528	1.00 545	1.17 528	1.13 539	1.18 524	1.09 526

RTSC	1.29 453	0.73 483	2.44 512	0.83 478	0.57 401	1.85 481	0.65 376	1.88 425	2.00 505	2.20 502	1.66 440	1.60 431	1.26 445	2.33 413	3.92 520	0.32 416	0.23 392	0.27 360	0.29 419	0.37 416	0.37 427

ELAS_RVC	2.48 524	0.74 486	1.90 492	1.05 512	0.92 497	2.76 519	4.01 555	2.76 524	4.11 542	4.69 546	4.63 530	4.62 532	5.96 551	3.97 466	3.96 521	0.63 509	0.53 517	0.56 504	0.52 502	0.64 495	0.63 496
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ttt	0.94 383	0.34 322	0.59 137	0.61 345	0.37 260	0.94 343	0.50 283	2.17 491	1.34 419	1.23 331	1.61 429	0.91 250	0.76 265	1.85 366	3.97 522	0.30 402	0.26 413	0.26 344	0.24 347	0.29 363	0.29 373

WAO-6	2.81 533	1.60 532	1.46 460	2.36 539	2.28 541	3.55 532	2.29 542	4.21 542	4.56 546	2.36 510	4.51 527	4.88 536	2.66 528	4.60 476	4.07 523	1.72 531	1.15 551	2.31 538	1.46 546	2.31 531	1.85 538

ELAS	2.37 519	0.74 486	1.54 469	0.99 508	0.92 497	4.78 545	2.33 543	3.33 533	3.37 534	5.05 551	4.77 534	3.67 525	4.53 546	3.42 457	4.50 524	0.62 507	0.53 517	0.55 501	0.53 503	0.63 493	0.64 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	5.30 547	2.03 542	1.74 484	3.43 554	2.81 549	10.09 555	2.12 536	9.10 561	17.12 568	4.96 550	9.27 556	10.72 560	3.70 540	9.20 547	4.55 525	3.31 549	0.84 534	2.88 552	1.55 548	3.49 551	3.04 554

SuperB	2.53 525	0.59 454	18.45 557	0.69 422	0.50 362	1.87 483	0.88 441	1.67 364	2.39 515	1.50 439	1.42 374	1.14 337	1.15 423	4.28 472	5.07 526	0.24 311	0.19 322	0.22 228	0.19 206	7.86 565	0.34 412

MADNet+	2.69 529	3.22 557	11.53 551	1.44 527	1.12 512	3.19 528	1.81 520	2.85 526	2.37 514	1.68 468	2.07 484	2.85 515	2.18 516	7.41 532	5.23 527	0.79 514	0.76 530	0.69 515	0.65 515	0.98 514	0.95 517

notaker	3.98 540	2.40 551	2.68 519	3.82 559	3.27 556	3.97 540	2.14 537	4.78 547	3.45 536	4.12 542	6.94 543	7.65 549	3.26 535	7.82 540	5.30 528	4.04 559	1.41 553	3.36 558	2.10 555	3.88 554	3.31 557

RTS	2.67 527	1.38 522	15.28 555	0.99 508	1.26 523	3.78 535	1.96 530	2.15 482	2.62 524	2.61 516	2.85 510	2.60 507	1.59 478	6.27 512	5.71 529	0.40 459	0.28 428	0.35 440	0.35 460	0.50 469	0.48 465

RTSA	2.67 527	1.38 522	15.28 555	0.99 508	1.26 523	3.78 535	1.96 530	2.15 482	2.62 524	2.61 516	2.85 510	2.60 507	1.59 478	6.27 512	5.71 529	0.40 459	0.28 428	0.35 440	0.35 460	0.50 469	0.48 465

ADCPNet	1.85 499	0.69 478	8.07 543	0.71 435	0.58 410	2.79 521	1.22 491	1.94 443	1.54 472	1.88 487	1.69 443	2.46 504	2.04 510	2.37 416	6.48 531	0.38 453	0.37 481	0.38 454	0.43 481	0.47 462	0.45 456

coex-ft	8.13 555	2.13 547	98.04 581	0.67 408	0.53 387	1.71 464	1.56 510	1.65 357	11.11 557	18.17 572	3.75 521	3.88 528	7.61 557	2.98 444	6.49 532	0.30 402	0.30 443	0.32 414	0.31 433	0.66 499	0.50 471

AnyNet_C01	2.26 515	1.78 535	10.22 549	0.93 504	0.74 459	2.92 524	2.20 539	2.29 506	1.80 493	2.53 515	2.41 500	2.71 511	1.73 490	3.41 456	6.72 533	0.41 463	0.39 490	0.40 465	0.42 479	0.67 500	0.63 496

JetBlue	3.97 539	2.01 541	10.19 548	1.38 523	2.84 550	10.53 556	9.54 558	3.60 537	2.41 516	2.73 520	3.39 517	4.54 531	4.31 544	7.85 541	6.84 534	0.88 516	0.93 543	0.89 519	0.91 529	1.74 528	1.91 539

tt	6.58 551	0.26 123	6.10 539	3.77 558	2.16 535	11.55 557	19.63 564	13.33 565	5.74 550	2.96 528	2.65 506	4.97 539	6.33 554	3.81 463	7.24 535	9.15 566	11.32 571	5.89 565	6.24 564	6.03 561	2.55 549

ADCRef	1.35 462	0.55 441	2.37 511	0.72 438	0.77 470	1.94 488	0.78 415	1.91 434	1.27 389	1.57 455	1.59 424	1.36 388	1.41 459	1.54 314	7.53 536	0.23 296	0.20 340	0.32 414	0.30 428	0.29 363	0.29 373

ff1	1.37 464	0.33 299	0.85 295	0.53 233	0.37 260	0.74 256	0.56 335	0.95 142	2.47 518	1.15 284	1.45 385	1.06 307	0.82 295	7.22 528	7.61 537	0.20 211	0.12 50	0.31 400	0.27 388	0.19 158	0.20 243

mmx	1.39 466	0.33 299	0.85 295	0.53 233	0.37 260	0.74 256	0.56 335	2.13 476	1.37 435	1.15 284	1.45 385	1.06 307	0.82 295	7.22 528	7.61 537	0.24 311	0.19 322	0.31 400	0.27 388	0.30 374	0.25 323

xxx	1.39 466	0.33 299	0.85 295	0.53 233	0.37 260	0.74 256	0.56 335	2.13 476	1.37 435	1.15 284	1.45 385	1.06 307	0.82 295	7.22 528	7.61 537	0.24 311	0.19 322	0.31 400	0.27 388	0.30 374	0.25 323

TorneroNet	10.70 560	2.03 542	1.82 488	3.43 554	3.01 552	43.83 576	2.22 540	8.87 560	67.47 583	7.17 559	27.36 571	10.68 559	3.85 543	8.67 545	7.65 540	3.59 552	0.88 540	3.04 553	1.57 549	3.71 552	3.17 555

test_sample9	1.86 500	0.49 417	1.13 408	0.56 285	0.39 287	1.02 368	0.73 402	1.78 395	1.21 360	1.22 325	1.18 285	1.08 313	0.92 341	2.27 409	7.92 541	0.57 500	12.61 572	0.62 509	0.67 516	0.45 455	0.42 445

test_sample8	2.19 513	0.49 417	1.13 408	0.56 285	0.39 287	1.02 368	0.73 402	1.82 408	1.15 322	2.26 503	1.30 330	4.94 537	2.52 526	2.27 409	7.92 541	0.57 500	12.61 572	0.62 509	0.67 516	0.45 455	0.42 445

UNDER WATER-64	5.27 546	2.32 548	8.78 546	3.93 560	3.54 558	7.61 551	3.03 553	5.84 553	14.19 559	4.04 539	4.04 524	9.39 554	6.26 552	5.93 508	8.48 543	3.60 553	1.51 554	3.13 554	1.88 551	4.29 558	3.61 559

UNDER WATER	5.08 545	2.33 549	5.55 535	3.94 561	3.51 557	5.20 549	2.72 549	5.61 552	16.52 565	3.84 536	4.60 529	9.21 553	5.89 550	5.90 506	8.66 544	3.75 554	1.34 552	3.18 556	1.88 551	4.33 559	3.61 559

ADCL	1.72 495	0.57 448	3.66 527	0.67 408	0.61 424	2.61 517	1.85 523	1.96 446	1.67 481	1.90 490	1.83 459	2.06 488	1.90 504	2.13 393	9.15 545	0.26 359	0.24 401	0.34 432	0.32 441	0.38 425	0.35 417

EDNetEfficient	2.37 519	1.10 511	8.08 544	0.74 449	0.71 453	0.98 362	1.56 510	1.46 305	4.06 541	4.90 548	2.82 509	2.25 492	3.48 537	2.95 441	9.97 546	0.26 359	0.24 401	0.26 344	0.30 428	0.68 501	0.61 494

TCMNet-wrong-test	10.31 558	11.40 566	14.84 554	20.96 569	18.45 566	13.80 562	10.76 559	15.78 566	3.53 537	5.20 552	5.52 538	16.26 564	12.61 559	7.51 536	10.15 547	7.43 564	2.37 557	4.31 561	3.43 560	11.36 567	10.61 566

HanzoNet	11.04 561	3.62 558	8.10 545	4.08 562	3.55 559	4.90 547	2.73 550	7.19 558	10.10 555	31.86 578	28.92 572	21.96 573	36.36 574	18.08 568	10.17 548	7.94 565	3.32 560	3.47 559	3.31 558	7.06 564	4.04 561

AnyNet_C32	1.96 506	1.10 511	5.17 534	0.90 498	1.11 510	2.12 499	2.37 544	1.85 417	1.48 463	2.45 513	1.70 444	2.05 487	1.64 483	2.50 426	10.28 549	0.37 449	0.34 463	0.35 440	0.41 476	0.49 468	0.54 479

ADCMid	1.89 504	0.73 483	5.06 533	0.72 438	0.67 442	2.00 493	1.14 483	1.97 450	1.48 463	2.86 525	1.81 458	2.37 499	2.05 512	2.24 405	10.39 550	0.33 424	0.31 449	0.39 460	0.43 481	0.50 469	0.44 454

MADNet++	5.01 544	3.14 555	4.91 532	4.55 563	3.94 560	5.20 549	4.41 556	4.40 543	4.13 543	4.95 549	6.08 539	4.74 534	5.37 547	9.40 551	10.67 551	4.65 561	4.15 562	3.97 560	3.34 559	4.09 556	4.08 562

MANE	6.19 548	0.59 454	1.03 378	0.93 504	1.22 522	13.38 560	2.69 547	12.81 564	17.94 569	8.21 561	10.82 559	14.72 562	11.68 558	11.39 562	11.90 552	0.59 504	0.50 514	0.52 490	1.76 550	0.55 481	0.54 479

ADCP+	1.99 508	0.48 414	7.73 542	0.66 396	0.91 495	2.30 505	1.05 473	1.82 408	1.34 419	1.54 447	1.32 342	1.74 454	1.61 481	2.17 397	13.37 553	0.24 311	0.21 362	0.32 414	0.28 408	0.37 416	0.29 373

ADCS	2.25 514	0.99 505	5.55 535	0.81 467	0.74 459	2.19 501	1.80 519	2.27 504	2.14 510	2.80 524	2.13 487	2.40 501	2.03 509	2.64 432	13.69 554	0.41 463	0.39 490	0.40 465	0.45 485	0.58 486	0.56 483

JetRed	6.91 552	8.80 564	25.96 567	2.85 544	3.25 555	13.98 563	11.87 560	6.25 556	4.28 544	4.45 544	4.56 528	6.69 544	5.46 548	7.46 534	14.05 555	2.59 540	3.31 559	2.59 547	2.29 557	4.20 557	3.36 558

PML	51.67 579	36.25 576	13.28 553	7.46 564	20.81 567	108.69 582	232.22 583	8.72 559	27.82 574	87.01 583	269.67 583	69.67 583	61.95 582	24.76 576	14.20 556	9.74 568	3.40 561	9.62 567	4.70 561	18.74 571	4.72 563

test_xeample	1.45 471	0.28 173	0.65 167	0.51 195	0.28 109	0.94 343	0.59 358	2.14 480	1.29 398	1.24 339	1.51 404	0.88 238	0.86 318	1.46 297	15.10 557	0.22 271	0.20 340	0.22 228	0.20 238	0.22 256	0.22 277

1111x	1.70 492	0.29 208	0.86 301	0.51 195	0.27 85	1.01 366	0.68 389	2.22 498	1.28 394	1.13 275	1.40 371	1.21 347	1.10 413	5.53 497	15.20 558	0.22 271	0.21 362	0.22 228	0.22 311	0.24 296	0.22 277

DPSimNet_ROB	11.20 562	4.98 561	35.43 571	2.90 547	4.52 561	7.89 552	17.09 563	4.66 545	6.06 552	14.89 568	10.93 560	17.29 565	36.81 576	13.18 564	15.68 559	2.86 542	6.29 564	5.75 564	5.09 562	3.91 555	7.70 564

xxxx	1.51 475	0.28 173	0.68 183	0.54 248	0.28 109	1.16 397	0.44 223	2.19 494	1.29 398	1.09 245	1.36 358	1.22 349	0.85 310	1.79 359	15.70 560	0.24 311	0.21 362	0.21 200	0.20 238	0.22 256	0.23 297

222	1.61 484	0.29 208	0.67 179	0.56 285	0.29 126	1.06 377	0.42 191	2.17 491	1.31 408	1.31 379	1.52 405	0.92 259	0.94 355	1.76 356	17.65 561	0.24 311	0.20 340	0.21 200	0.19 206	0.22 256	0.23 297

LRCNet_RVC	22.74 569	32.10 575	21.97 562	29.84 573	26.23 570	4.42 544	0.81 427	22.66 569	2.02 506	26.93 574	29.26 573	23.06 575	15.59 563	23.84 572	18.88 562	31.75 575	19.90 577	34.65 574	32.13 575	30.54 575	28.32 576

SGM-ForestM	6.52 550	0.38 367	1.26 428	0.63 366	0.35 235	13.59 561	5.32 557	6.32 557	6.70 553	11.14 563	9.18 555	22.51 574	13.93 562	16.89 566	20.07 563	0.36 445	0.37 481	0.36 448	0.35 460	0.36 412	0.34 412

LE_ROB	8.05 554	0.37 360	23.53 563	0.74 449	0.33 214	2.77 520	2.87 551	3.71 538	27.24 573	25.39 573	8.87 554	8.46 552	26.71 572	6.65 518	21.99 564	0.21 245	0.19 322	0.20 165	0.21 282	0.25 308	0.22 277

DGTPSM_ROB	13.01 563	8.23 562	21.87 560	9.51 565	18.10 564	11.56 558	32.01 570	10.63 562	16.20 561	7.03 557	19.48 568	10.15 556	16.66 564	9.83 557	22.42 565	4.75 562	8.68 565	5.37 562	10.25 567	6.16 562	11.36 567

USTest	14.33 565	14.94 568	21.04 559	17.44 568	16.05 563	23.26 565	33.84 572	21.73 568	11.80 558	9.36 562	10.14 557	15.97 563	13.20 561	17.28 567	22.43 566	3.78 557	5.01 563	6.17 566	6.16 563	9.25 566	7.72 565

DPSMNet_ROB	13.02 564	8.23 562	21.91 561	9.53 566	18.11 565	11.56 558	32.02 571	10.64 563	16.23 562	7.05 558	19.49 569	10.16 557	16.66 564	9.85 558	22.43 566	4.77 563	8.68 565	5.38 563	10.26 568	6.17 563	11.36 567

AAGNet	1.83 497	0.28 173	0.72 220	0.61 345	0.32 193	0.67 221	0.51 284	0.96 149	0.98 228	1.47 430	1.20 296	1.00 289	1.18 428	2.83 437	22.77 568	0.22 271	0.13 108	0.22 228	0.19 206	0.23 281	0.15 92

ASD4	15.85 566	10.99 565	19.63 558	10.21 567	11.70 562	19.24 564	31.10 569	19.35 567	10.68 556	11.14 563	10.18 558	12.59 561	12.64 560	14.74 565	24.83 569	12.93 571	9.94 570	26.83 573	19.40 571	16.23 570	12.70 572

Anonymous_1	43.04 578	18.73 569	24.79 564	21.81 570	46.26 576	27.80 566	37.60 573	28.08 573	16.14 560	14.66 567	14.30 561	20.65 567	17.88 566	21.56 569	25.94 570	117.93 582	8.92 567	100.65 579	126.50 579	158.64 583	12.08 569

DPSM_ROB	19.08 567	19.14 570	25.17 565	22.15 571	20.85 568	28.17 567	37.82 574	26.56 571	16.85 566	14.14 565	14.84 562	21.70 568	18.75 567	21.87 570	26.55 571	10.16 569	9.30 568	10.47 568	10.42 569	14.03 568	12.61 570

DPSM	19.08 567	19.14 570	25.17 565	22.15 571	20.85 568	28.17 567	37.82 574	26.56 571	16.85 566	14.14 565	14.84 562	21.70 568	18.75 567	21.87 570	26.55 571	10.16 569	9.30 568	10.47 568	10.42 569	14.03 568	12.61 570

xxxxx1	54.10 580	25.67 572	27.13 568	113.43 580	96.96 580	30.69 571	47.44 576	32.38 575	25.60 570	17.75 569	17.27 564	21.81 570	21.02 569	24.43 573	33.82 573	33.37 576	40.54 578	157.71 581	175.86 581	66.16 579	72.93 581

tt_ll	54.10 580	25.67 572	27.13 568	113.43 580	96.96 580	30.69 571	47.44 576	32.38 575	25.60 570	17.75 569	17.27 564	21.81 570	21.02 569	24.43 573	33.82 573	33.37 576	40.54 578	157.71 581	175.86 581	66.16 579	72.93 581

ff	54.10 580	25.67 572	27.13 568	113.43 580	96.96 580	30.69 571	47.44 576	32.38 575	25.60 570	17.75 569	17.27 564	21.81 570	21.02 569	24.43 573	33.82 573	33.37 576	40.54 578	157.71 581	175.86 581	66.16 579	72.93 581

BEATNet-Init1	26.87 571	13.43 567	70.68 580	0.91 501	0.68 448	57.02 580	21.06 565	32.82 578	32.67 575	52.12 582	53.61 580	66.05 582	49.56 581	48.79 583	34.71 576	0.49 490	0.44 500	0.53 495	0.53 503	0.63 493	0.59 490

AVERAGE_ROB	40.43 575	42.37 581	42.73 573	36.96 576	35.58 573	30.50 570	27.61 567	36.71 580	38.39 580	44.91 580	44.36 578	37.45 578	36.70 575	41.88 578	40.35 577	45.43 580	46.81 581	47.11 576	46.35 576	42.51 577	43.87 578

HaxPig	38.92 574	41.40 580	41.64 572	29.95 574	32.27 571	28.90 569	27.60 566	29.73 574	37.71 579	43.82 579	43.87 577	33.17 576	35.56 573	41.53 577	40.37 578	43.94 579	47.51 582	45.82 575	47.08 577	42.38 576	44.15 579

MEDIAN_ROB	42.00 576	44.40 582	44.29 575	35.15 575	34.95 572	31.28 574	29.60 568	35.88 579	40.02 581	47.20 581	46.64 579	37.37 577	38.48 580	44.35 582	42.45 579	48.03 581	49.39 583	49.71 577	49.03 578	45.14 578	46.65 580

Selective-RAFT-Error	38.39 573	38.47 578	50.44 577	44.73 577	41.97 575	56.68 577	76.38 581	53.24 582	33.92 578	28.34 576	29.85 575	43.60 579	38.20 579	43.75 579	53.34 580	20.38 573	18.70 575	21.09 571	21.05 572	28.30 573	25.43 575

CasAABBNet	38.33 572	38.46 577	50.35 576	44.75 578	41.84 574	56.68 577	76.37 580	53.22 581	33.83 577	28.31 575	29.54 574	43.62 580	37.71 578	43.84 580	53.41 581	20.30 572	18.70 575	21.07 570	21.07 573	28.24 572	25.34 574

LSM0	42.82 577	38.75 579	50.81 578	47.07 579	109.38 583	57.00 579	76.02 579	53.74 583	33.71 576	29.02 577	30.41 576	43.87 581	37.22 577	43.91 581	53.54 582	20.52 574	18.62 574	21.10 572	21.11 574	28.41 574	42.22 577

test_example2	192.40 583	210.76 584	206.48 583	199.83 584	204.73 584	172.94 583	183.52 582	133.93 584	133.41 584	191.38 584	196.19 582	187.13 584	178.77 583	205.33 584	208.00 583	222.09 584	238.72 584	186.54 584	190.54 584	227.34 584	170.31 584

ccccc	497.63 584	492.34 585	595.97 584	530.87 585	530.37 585	478.08 584	442.62 584	491.76 585	343.70 585	448.18 585	520.80 584	476.12 585	550.57 584	541.64 585	605.32 584	663.49 585	459.54 585	353.94 585	309.79 585	586.66 585	530.90 585

FADE		4.78 560		1.89 533	1.92 534			5.58 550	5.04 547	2.92 526		4.13 529		10.23 559		188.09 583	2.77 558	123.78 580	127.92 580	1.06 520	1.10 527

Low-res two-view benchmark