Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

2.5w	0.21 7	0.23 51	0.50 1	0.22 24	0.15 54	0.39 55	0.19 60	0.47 76	0.36 44	0.21 32	0.22 37	0.13 3	0.17 29	0.33 75	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.25w	0.21 7	0.22 35	0.51 2	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.42 38	0.34 21	0.23 58	0.27 70	0.14 13	0.18 46	0.33 75	0.24 120	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2w_stereo	0.21 7	0.19 7	0.51 2	0.22 24	0.13 20	0.41 67	0.20 79	0.50 95	0.34 21	0.25 83	0.23 43	0.13 3	0.23 107	0.24 6	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

1w_stereo	0.22 27	0.17 1	0.52 4	0.23 35	0.16 81	0.44 89	0.22 119	0.55 141	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.13 3	0.26 148	0.28 29	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

monsterstereo	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.25 69	0.27 306	0.39 55	0.14 13	0.51 103	0.33 16	0.25 83	0.27 70	0.13 3	0.13 8	0.38 117	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.23 35	0.28 318	0.42 79	0.14 13	0.46 64	0.31 6	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.14 10	0.43 142	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

3.5w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.55 9	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.14 13	0.43 46	0.33 16	0.21 32	0.24 52	0.14 13	0.18 46	0.34 85	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 6	0.15 54	0.39 55	0.13 6	0.39 23	0.33 16	0.22 42	0.21 26	0.13 3	0.20 72	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.75w_new	0.21 7	0.21 20	0.57 10	0.20 3	0.14 31	0.40 60	0.18 51	0.47 76	0.36 44	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.19 63	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

rvit_stereo_0083	0.25 41	0.19 7	0.58 12	0.28 140	0.18 143	0.28 8	0.22 119	0.38 17	0.54 215	0.23 58	0.30 95	0.27 110	0.26 148	0.37 109	0.24 120	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.12 79	0.10 79

3w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.59 13	0.22 24	0.12 6	0.37 44	0.22 119	0.50 95	0.38 56	0.22 42	0.21 26	0.12 2	0.22 92	0.26 18	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

MLG-Stereo	0.21 7	0.33 155	0.60 14	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.13 6	0.39 23	0.46 133	0.13 1	0.10 2	0.17 31	0.13 8	0.35 91	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

qwe	0.21 7	0.22 35	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.41 67	0.15 21	0.46 64	0.35 27	0.26 97	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.31 56	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

3.75w	0.21 7	0.21 20	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.44 89	0.16 30	0.44 54	0.30 5	0.22 42	0.20 21	0.13 3	0.18 46	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

MLG-Stereo_test1	0.21 7	0.33 155	0.61 15	0.23 35	0.21 202	0.45 94	0.13 6	0.33 5	0.46 133	0.13 1	0.09 1	0.18 36	0.12 4	0.32 65	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

rvit_stereo_0081	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

rvit_stereo_0082	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

4.5_new	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

DilatedVolume-Stereo	0.26 44	0.20 12	0.64 22	0.25 69	0.15 54	0.41 67	0.18 51	0.42 38	0.35 27	0.34 133	0.34 125	0.25 85	0.23 107	0.43 142	0.53 340	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 142	0.12 79	0.11 103

4.25_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

IGEV-Stereo++	0.23 34	0.23 51	0.64 22	0.24 51	0.22 227	0.47 117	0.13 6	0.52 117	0.33 16	0.18 15	0.24 52	0.17 31	0.22 92	0.32 65	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.09 55

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 24	0.17 109	0.41 67	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 65	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

depthmonostereo	0.26 44	0.23 51	0.65 27	0.41 391	0.13 20	0.41 67	0.19 60	0.51 103	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.26 99	0.28 181	0.44 151	0.23 98	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

MLG-Stereo_test3	0.21 7	0.35 175	0.65 27	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.37 14	0.40 77	0.21 32	0.12 8	0.17 31	0.12 4	0.25 10	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 79

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 6	0.17 109	0.33 26	0.15 21	0.46 64	0.32 10	0.16 8	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 22	0.23 98	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 55

dual_stereo	0.23 34	0.25 69	0.66 31	0.21 6	0.15 54	0.27 7	0.15 21	0.62 181	0.40 77	0.15 4	0.13 10	0.18 36	0.14 10	0.37 109	0.19 27	0.09 69	0.31 482	0.07 1	0.10 142	0.07 3	0.07 7

MLG-Stereo_test2	0.21 7	0.36 184	0.68 32	0.21 6	0.17 109	0.45 94	0.12 3	0.35 8	0.42 95	0.15 4	0.11 4	0.22 54	0.10 1	0.28 29	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

asda	0.22 27	0.25 69	0.70 33	0.21 6	0.16 81	0.43 83	0.16 30	0.44 54	0.35 27	0.22 42	0.20 21	0.14 13	0.20 72	0.25 10	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

LGtest1	0.21 7	0.37 187	0.70 33	0.22 24	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 11	0.39 67	0.17 10	0.13 10	0.16 27	0.14 10	0.25 10	0.27 149	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 79

LG-G_1	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

LG-G	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

rvit_stereo_0080	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

whm_eth	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

SGD-Stereo	0.22 27	0.28 111	0.77 39	0.22 24	0.11 1	0.40 60	0.16 30	0.31 3	0.36 44	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.17 29	0.37 109	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

GIP-stereo	0.26 44	0.22 35	0.78 40	0.29 170	0.20 189	0.42 79	0.17 37	0.64 190	0.39 67	0.18 15	0.24 52	0.23 62	0.18 46	0.25 10	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.08 34

xyz-stereo-finetune	0.31 81	0.46 251	0.79 41	0.21 6	0.12 6	0.53 175	0.25 203	0.52 117	0.54 215	0.28 109	0.32 111	0.29 126	0.23 107	0.59 238	0.55 347	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.08 34

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 6	0.22 227	0.21 2	0.16 30	0.25 1	0.38 56	0.15 4	0.11 4	0.18 36	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 69	0.13 316	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

castereo	0.30 73	0.44 240	0.81 42	0.24 51	0.29 325	0.41 67	0.27 250	0.72 229	0.45 124	0.22 42	0.30 95	0.24 75	0.31 211	0.25 10	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 465	0.12 79	0.09 55

111111	0.24 38	0.21 20	0.82 44	0.24 51	0.21 202	0.43 83	0.13 6	0.45 61	0.35 27	0.22 42	0.27 70	0.18 36	0.16 22	0.35 91	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 340	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.31 18	0.22 119	0.38 17	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 65	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

LG-Stereo_L1	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.28 8	0.21 98	0.38 17	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 109	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

IGEV-Stereo+	0.29 63	0.29 121	0.86 47	0.25 69	0.34 382	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 203	0.18 15	0.12 8	0.18 36	0.19 63	0.49 198	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 404	0.46 486	0.59 508

RSM++	0.27 47	0.26 84	0.87 48	0.28 140	0.13 20	0.39 55	0.20 79	0.45 61	0.45 124	0.20 26	0.24 52	0.24 75	0.17 29	0.36 100	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.26 360	0.18 289

water-stereo	0.24 38	0.17 1	0.88 49	0.24 51	0.14 31	0.37 44	0.17 37	0.43 46	0.32 10	0.26 97	0.35 130	0.26 99	0.24 118	0.22 2	0.25 133	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 79

IGEV	0.22 27	0.28 111	0.88 49	0.21 6	0.24 260	0.42 79	0.17 37	0.35 8	0.37 51	0.20 26	0.22 37	0.14 13	0.12 4	0.24 6	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

S2M2	0.24 38	0.29 121	0.90 51	0.23 35	0.17 109	0.24 4	0.09 1	0.36 11	0.45 124	0.17 10	0.25 59	0.23 62	0.17 29	0.24 6	0.28 159	0.15 363	0.12 297	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.11 103

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.22 35	0.91 52	0.23 35	0.13 20	0.49 132	0.18 51	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 131	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 55

mms	0.27 47	0.26 84	0.91 52	0.25 69	0.18 143	0.32 23	0.23 150	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.17 29	0.46 172	0.21 68	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.47 493

U	3.37 551	0.17 1	0.91 52	0.26 99	13.79 567	19.19 571	0.15 21	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 110	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 571	12.81 568	0.10 50	0.08 34

castereo++	0.28 54	0.43 229	0.93 55	0.28 140	0.17 109	0.53 175	0.21 98	0.55 141	0.45 124	0.17 10	0.26 66	0.32 142	0.17 29	0.33 75	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 450	0.13 109	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 276	0.33 155	0.93 55	0.26 99	0.22 227	0.46 112	0.20 79	1.10 502	1.34 517	3.16 554	0.32 111	0.22 54	0.20 72	0.30 49	0.22 86	0.10 161	0.09 183	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

LG-Stereo	0.27 47	0.25 69	0.95 57	0.25 69	0.15 54	0.43 83	0.21 98	0.50 95	0.40 77	0.18 15	0.29 83	0.25 85	0.16 22	0.28 29	0.35 240	0.07 20	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.24 328	0.10 79

RSM	0.28 54	0.26 84	0.97 58	0.25 69	0.24 260	0.37 44	0.21 98	0.49 89	0.44 109	0.21 32	0.27 70	0.28 119	0.17 29	0.38 117	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 478	0.21 283	0.16 251

EGLCR-Stereo	0.29 63	0.27 90	0.97 58	0.30 187	0.19 175	0.56 211	0.17 37	0.68 211	0.36 44	0.30 116	0.18 16	0.27 110	0.17 29	0.38 117	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 452

rvit_0105_6	0.31 81	0.29 121	1.00 60	0.31 214	0.18 143	0.35 35	0.25 203	0.51 103	0.61 277	0.25 83	0.28 77	0.32 142	0.25 134	0.39 123	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.14 132	0.13 174

SMoEStereo_RVC	0.29 63	0.26 84	1.03 61	0.25 69	0.14 31	0.46 112	0.22 119	0.36 11	0.38 56	0.23 58	0.23 43	0.21 52	0.18 46	0.45 163	0.60 368	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 269	0.20 320

xyz-stereo-finetune2	0.35 113	0.45 248	1.04 62	0.21 6	0.12 6	0.58 246	0.23 150	0.50 95	0.45 124	0.31 120	0.46 194	0.30 131	0.41 291	0.81 303	0.51 333	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.09 55

999	0.29 63	0.25 69	1.05 63	0.26 99	0.18 143	0.49 132	0.23 150	0.38 17	0.37 51	0.20 26	0.32 111	0.23 62	0.18 46	0.73 285	0.36 243	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 328	0.10 79

tt45	0.29 63	0.24 64	1.06 64	0.25 69	0.17 109	0.55 196	0.22 119	0.41 32	0.35 27	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.18 46	0.64 252	0.34 232	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.11 103

rvit_stereo_0081_aga	0.27 47	0.29 121	1.08 65	0.26 99	0.20 189	0.33 26	0.21 98	0.41 32	0.42 95	0.26 97	0.28 77	0.27 110	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.14 346	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.10 79

CroCo-Stereo	0.30 73	0.45 248	1.08 65	0.31 214	0.17 109	0.19 1	0.21 98	0.73 240	0.50 169	0.21 32	0.24 52	0.55 286	0.22 92	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 79	0.09 55
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 54	0.28 111	1.09 67	0.33 264	0.15 54	0.30 14	0.16 30	0.58 157	0.42 95	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.26 148	0.38 117	0.37 249	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 432	0.10 50	0.06 1

CES	0.30 73	0.27 90	1.09 67	0.23 35	0.50 469	0.40 60	0.20 79	0.46 64	0.44 109	0.22 42	0.28 77	0.26 99	0.19 63	0.33 75	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.49 497

fffft	0.29 63	0.21 20	1.10 69	0.24 51	0.15 54	0.42 79	0.24 183	0.42 38	0.38 56	0.21 32	0.18 16	0.20 44	0.16 22	0.44 151	0.70 394	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 375	0.20 320
1: 1. 1
BUS	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.91 473	0.23 150	1.00 472	0.61 277	0.63 396	0.53 265	0.66 349	0.30 203	0.43 142	0.32 215	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

BSDual-CNN	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.61 277	0.63 396	0.53 265	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

psmg	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.27 115	0.21 202	0.75 419	0.36 362	0.90 387	0.61 277	0.59 358	0.59 315	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.13 109	0.11 103

IGEV-RUCA	2.28 537	0.30 133	1.15 73	0.40 384	1.86 551	2.06 539	1.90 546	1.36 521	1.80 536	3.70 556	3.76 550	5.02 552	8.19 561	2.12 478	1.63 487	0.25 469	0.76 537	2.72 557	1.91 553	2.39 553	2.36 557

anonymousdsp2	0.34 102	0.24 64	1.16 74	0.28 140	0.15 54	0.57 229	0.23 150	0.79 310	0.47 150	0.38 152	0.37 139	0.40 185	0.25 134	0.47 183	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 274	0.19 254	0.27 404

rvit_stereo_ft	0.31 81	0.61 309	1.18 75	0.32 243	0.21 202	0.28 8	0.27 250	0.55 141	0.48 153	0.23 58	0.27 70	0.28 119	0.26 148	0.32 65	0.25 133	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.11 204	0.13 109	0.14 191

mmm	0.38 135	0.21 20	1.18 75	0.35 311	0.17 109	0.49 132	0.26 225	0.78 294	0.52 184	0.50 242	0.57 306	0.41 191	0.37 251	0.71 282	0.31 204	0.11 223	0.13 316	0.14 342	0.13 274	0.15 149	0.14 191

AIO_test	0.39 150	0.37 187	1.19 77	0.73 502	0.67 503	0.35 35	0.25 203	0.47 76	0.34 21	0.34 133	0.22 37	0.33 148	0.17 29	1.31 356	0.19 27	0.11 223	0.15 358	0.08 29	0.21 410	0.15 149	0.23 366

fffy	0.28 54	0.24 64	1.19 77	0.27 115	0.15 54	0.37 44	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.20 26	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.44 151	0.20 49	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

test_sample1	0.40 156	0.18 5	1.19 77	0.31 214	0.18 143	0.48 125	0.23 150	0.78 294	0.49 159	0.44 185	0.44 182	0.45 228	0.41 291	1.39 363	0.33 225	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.13 174

LoS_RVC	0.29 63	0.33 155	1.19 77	0.25 69	0.34 382	0.43 83	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 119	0.23 62	0.24 118	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 434

ITSA-stereo	0.48 247	0.33 155	1.20 81	0.33 264	0.18 143	0.60 275	0.29 291	0.94 422	0.80 450	0.50 242	0.49 229	0.53 276	0.59 403	1.25 354	0.64 380	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.23 366

CASnet	0.28 54	0.31 144	1.20 81	0.28 140	0.11 1	0.47 117	0.19 60	0.44 54	0.44 109	0.38 152	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.29 41	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 369	0.12 242	0.16 185	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LG-Stereo_Zeroshot	0.37 126	0.37 187	1.21 83	0.26 99	0.18 143	0.73 409	0.18 51	0.53 126	0.41 86	0.35 135	0.30 95	0.58 311	0.22 92	0.33 75	0.95 431	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.13 109	0.15 224

ours_stereo	0.27 47	0.25 69	1.21 83	0.25 69	0.17 109	0.35 35	0.23 150	0.38 17	0.35 27	0.20 26	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

WCG-NET（raft）	0.32 87	0.53 280	1.21 83	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.24 183	0.40 25	0.50 169	0.35 135	0.35 130	0.47 249	0.25 134	0.35 91	0.20 49	0.08 31	0.29 476	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.11 103

test_sample2	0.41 163	0.19 7	1.23 86	0.31 214	0.17 109	0.51 149	0.27 250	0.81 318	0.55 222	0.44 185	0.45 186	0.46 241	0.38 258	1.51 384	0.30 192	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.14 191

222	0.78 454	0.23 51	1.23 86	0.28 140	0.18 143	0.62 316	0.24 183	1.02 483	0.70 372	0.58 344	0.66 381	0.46 241	0.42 308	1.80 434	6.53 557	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.17 269

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 126	1.34 516	1.24 88	0.23 35	0.12 6	0.33 26	0.20 79	0.40 25	0.33 16	0.25 83	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 375	0.55 511	0.06 20	0.11 192	0.13 274	0.25 340	0.49 497

AIO-Stereo	0.30 73	0.27 90	1.25 89	0.27 115	0.24 260	0.37 44	0.20 79	0.52 117	0.36 44	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.14 10	0.31 56	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 492	0.19 254	0.31 434

CSP-Net	0.50 276	0.39 206	1.25 89	0.29 170	0.23 247	0.77 431	0.35 355	0.86 358	0.57 237	0.59 358	0.59 315	0.65 342	0.40 280	1.77 425	0.44 298	0.16 384	0.11 271	0.10 128	0.10 142	0.20 269	0.14 191

WCG-NET	0.30 73	0.42 224	1.26 91	0.24 51	0.12 6	0.43 83	0.24 183	0.40 25	0.56 233	0.35 135	0.37 139	0.26 99	0.24 118	0.29 41	0.19 27	0.08 31	0.12 297	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.10 79

DMCA	0.41 163	0.52 275	1.26 91	0.31 214	0.24 260	0.59 263	0.26 225	0.77 279	0.63 307	0.58 344	0.48 212	0.57 304	0.35 231	0.40 128	0.50 328	0.14 346	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.15 149	0.15 224

Selective-IGEV	0.29 63	0.23 51	1.28 93	0.27 115	0.30 336	0.35 35	0.20 79	0.56 148	0.38 56	0.21 32	0.30 95	0.22 54	0.18 46	0.37 109	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 325	0.16 185	0.29 417

AIO_rvc	0.41 163	0.64 330	1.29 94	0.58 482	0.39 422	0.37 44	0.24 183	0.50 95	0.43 105	0.28 109	0.23 43	0.25 85	0.16 22	0.99 320	0.19 27	0.10 161	0.16 375	0.08 29	0.11 204	0.25 340	0.85 524

ProNet	0.30 73	0.54 285	1.29 94	0.25 69	0.15 54	0.47 117	0.25 203	0.48 83	0.39 67	0.21 32	0.23 43	0.22 54	0.20 72	0.44 151	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.12 140

anonymity	0.80 458	0.66 344	1.29 94	0.59 486	0.75 510	0.67 370	0.52 439	0.95 435	0.71 382	0.94 484	0.70 411	0.67 358	0.87 473	0.71 282	1.35 472	0.64 516	0.62 522	0.58 511	1.44 551	0.60 506	0.65 513

CAS	0.35 113	0.25 69	1.30 97	0.79 508	0.34 382	0.51 149	0.23 150	0.46 64	0.39 67	0.22 42	0.31 106	0.20 44	0.17 29	0.28 29	0.23 98	0.73 521	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 467

RCA-Stereo	0.34 102	0.32 150	1.30 97	0.26 99	0.14 31	0.58 246	0.23 150	0.78 294	0.62 295	0.40 160	0.44 182	0.28 119	0.35 231	0.29 41	0.20 49	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.08 34

PMTNet	0.31 81	0.35 175	1.30 97	0.20 3	0.14 31	0.57 229	0.25 203	0.46 64	0.42 95	0.27 104	0.32 111	0.27 110	0.24 118	0.39 123	0.23 98	0.43 499	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 233	0.07 7

trnet	0.28 54	0.26 84	1.32 100	0.19 1	0.12 6	0.54 183	0.15 21	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.30 49	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

IGEV++	0.34 102	0.43 229	1.32 100	0.31 214	0.14 31	0.32 23	0.21 98	0.70 221	0.34 21	0.22 42	0.28 77	0.22 54	0.27 166	0.35 91	0.27 149	0.09 69	0.39 502	0.08 29	0.15 325	0.25 340	0.45 490

Occ-G	0.30 73	0.30 133	1.33 102	0.23 35	0.15 54	0.36 41	0.25 203	0.43 46	0.31 6	0.26 97	0.35 130	0.46 241	0.22 92	0.30 49	0.25 133	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 344	0.31 399	0.08 34

xxxx	0.70 417	0.21 20	1.33 102	0.28 140	0.18 143	0.63 333	0.24 183	1.02 483	0.69 363	0.50 242	0.62 342	0.58 311	0.38 258	1.47 381	5.21 551	0.13 305	0.12 297	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.15 224

CREStereo	0.28 54	0.30 133	1.33 102	0.19 1	0.13 20	0.55 196	0.17 37	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
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
qqq	0.38 135	0.21 20	1.34 105	0.28 140	0.15 54	0.45 94	0.26 225	0.76 268	0.52 184	0.39 158	0.41 165	0.46 241	0.36 237	0.96 317	0.30 192	0.11 223	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

tg	0.37 126	0.55 294	1.35 106	0.28 140	0.16 81	0.57 229	0.18 51	0.57 151	0.49 159	0.37 144	0.44 182	0.38 171	0.24 118	0.46 172	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.43 476	0.36 460

x	0.35 113	0.20 12	1.36 107	0.33 264	0.17 109	0.47 117	0.24 183	0.75 255	0.54 215	0.40 160	0.40 161	0.42 204	0.34 229	0.45 163	0.32 215	0.11 223	0.14 333	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

GLC_STEREO	0.28 54	0.27 90	1.36 107	0.28 140	0.12 6	0.41 67	0.20 79	0.37 14	0.38 56	0.26 97	0.30 95	0.25 85	0.19 63	0.33 75	0.24 120	0.09 69	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.09 55

test_xeample	0.72 429	0.21 20	1.36 107	0.27 115	0.17 109	0.59 263	0.28 267	1.01 480	0.70 372	0.55 304	0.67 384	0.44 219	0.39 272	1.88 454	5.17 550	0.12 275	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.15 224

SCV	0.35 113	0.59 303	1.37 110	0.34 295	0.22 227	0.28 8	0.23 150	0.72 229	0.35 27	0.19 19	0.30 95	0.24 75	0.20 72	0.64 252	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 450	0.34 421	0.29 417

ff7	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

IGEVStereo-DCA	0.33 94	0.34 168	1.38 111	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 374	0.16 185	0.22 342

ffff	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

11t	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

ccc-4	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

DDVS	0.62 375	0.40 211	1.40 116	2.21 552	0.35 394	0.87 465	1.00 516	0.69 214	0.50 169	0.53 273	0.56 298	0.90 454	0.37 251	1.22 348	0.47 312	0.15 363	0.14 333	0.14 342	0.12 242	0.19 254	0.22 342

MoCha-V2	0.36 120	0.32 150	1.41 117	0.36 329	0.31 353	0.35 35	0.19 60	0.57 151	0.39 67	0.30 116	0.32 111	0.28 119	0.27 166	0.47 183	0.24 120	0.08 31	0.56 518	0.08 29	0.38 492	0.18 233	0.12 140

11t1	0.33 94	0.19 7	1.41 117	0.33 264	0.16 81	0.48 125	0.21 98	0.67 207	0.48 153	0.40 160	0.34 125	0.32 142	0.33 221	0.42 139	0.27 149	0.11 223	0.12 297	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.14 191

iRaftStereo_RVC	0.37 126	0.53 280	1.41 117	0.28 140	0.15 54	0.52 168	0.20 79	0.54 137	0.46 133	0.37 144	0.43 171	0.41 191	0.23 107	0.36 100	0.26 141	0.09 69	0.15 358	0.12 247	0.11 204	0.41 468	0.37 467

DSFCA	0.54 317	0.35 175	1.41 117	0.28 140	0.28 318	0.79 440	0.88 505	0.76 268	0.70 372	0.72 439	0.66 381	0.67 358	0.57 396	1.17 344	0.63 375	0.16 384	0.14 333	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.13 174

SCV_C0	0.33 94	0.43 229	1.42 121	0.25 69	0.16 81	0.35 35	0.20 79	0.68 211	0.44 109	0.24 65	0.27 70	0.29 126	0.20 72	0.58 232	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 459	0.26 360	0.17 269

RAFT-Stereo-weight	0.34 102	0.29 121	1.43 122	0.28 140	0.28 318	0.55 196	0.22 119	0.78 294	0.48 153	0.46 203	0.38 148	0.36 162	0.17 29	0.33 75	0.23 98	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 55

CAS++	0.31 81	0.33 155	1.43 122	0.25 69	0.17 109	0.31 18	0.20 79	0.78 294	0.41 86	0.30 116	0.30 95	0.21 52	0.16 22	0.33 75	0.18 15	0.15 363	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.29 63	0.54 285	1.44 124	0.24 51	0.29 325	0.29 12	0.16 30	0.45 61	0.37 51	0.19 19	0.21 26	0.28 119	0.22 92	0.30 49	0.29 174	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 68	0.11 103

AEACV	0.33 94	0.24 64	1.44 124	0.28 140	0.35 394	0.47 117	0.21 98	0.43 46	0.28 3	0.26 97	0.25 59	0.22 54	0.38 258	0.30 49	0.18 15	0.09 69	0.35 490	0.09 79	0.36 489	0.23 313	0.25 387

rvit_0105_4	0.35 113	0.35 175	1.45 126	0.31 214	0.18 143	0.37 44	0.28 267	0.59 165	0.62 295	0.27 104	0.31 106	0.35 158	0.27 166	0.43 142	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.12 140

rvit_0105_3	0.39 150	0.47 260	1.46 127	0.33 264	0.19 175	0.45 94	0.35 355	0.69 214	0.65 328	0.37 144	0.37 139	0.40 185	0.31 211	0.44 151	0.30 192	0.18 409	0.17 393	0.17 404	0.18 374	0.15 149	0.15 224

rvit_105_1	0.44 198	0.54 285	1.46 127	0.36 329	0.24 260	0.51 149	0.45 418	0.75 255	0.74 411	0.45 195	0.44 182	0.44 219	0.36 237	0.62 247	0.38 256	0.20 434	0.18 403	0.18 424	0.22 418	0.18 233	0.18 289

MyStereo07	0.34 102	0.40 211	1.46 127	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.25 59	0.20 44	0.26 148	0.57 229	0.19 27	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

MC-Stereo	0.32 87	0.31 144	1.46 127	0.31 214	0.15 54	0.53 175	0.19 60	0.44 54	0.35 27	0.36 140	0.38 148	0.27 110	0.27 166	0.42 139	0.19 27	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.16 344	0.20 269	0.13 174

anonymousdsp	0.34 102	0.53 280	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.55 225	0.19 27	0.09 69	0.11 271	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 417

CroCo-Stereo Lap2	0.33 94	0.61 309	1.47 131	0.32 243	0.38 419	0.23 3	0.22 119	0.58 157	0.46 133	0.22 42	0.27 70	0.29 126	0.23 107	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.14 191

IGEV-Stereo	0.34 102	0.54 285	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.54 221	0.19 27	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 417
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 126	0.28 111	1.48 134	0.25 69	0.38 419	0.46 112	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 83	0.15 25	0.17 29	0.36 100	0.23 98	0.07 20	0.76 537	0.07 1	0.26 439	0.21 283	1.03 538

rvit_0105_5	0.36 120	0.39 206	1.48 134	0.30 187	0.18 143	0.41 67	0.30 299	0.64 190	0.62 295	0.30 116	0.33 119	0.37 164	0.29 195	0.41 131	0.28 159	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.15 325	0.15 149	0.14 191

Selective-RAFT	0.35 113	0.26 84	1.48 134	0.31 214	0.15 54	0.61 296	0.19 60	0.60 175	0.54 215	0.28 109	0.29 83	0.40 185	0.33 221	0.50 204	0.27 149	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 481	0.19 254	0.08 34

Pointernet	0.29 63	0.25 69	1.49 137	0.24 51	0.20 189	0.47 117	0.15 21	0.62 181	0.47 150	0.22 42	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.28 29	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 242	0.10 50	0.07 7

test_sample7	0.47 241	0.33 155	1.49 137	0.34 295	0.20 189	0.51 149	0.30 299	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.17 398	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.18 289

DLCB_ROB	0.54 317	0.55 294	1.49 137	0.36 329	0.25 278	0.65 358	0.36 362	0.80 314	0.70 372	0.72 439	0.69 401	0.83 432	0.46 343	1.53 387	0.60 368	0.13 305	0.12 297	0.14 342	0.14 302	0.14 132	0.13 174

AnonymousM	0.37 126	0.44 240	1.50 140	0.25 69	0.15 54	0.52 168	0.23 150	0.60 175	0.42 95	0.42 174	0.32 111	0.30 131	0.25 134	0.34 85	0.23 98	0.11 223	0.09 183	0.71 519	0.36 489	0.12 79	0.07 7

DIP-Stereo	0.37 126	0.34 168	1.50 140	0.27 115	0.18 143	0.63 333	0.17 37	0.92 406	0.53 203	0.49 235	0.48 212	0.30 131	0.30 203	0.39 123	0.30 192	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.12 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 276	0.41 217	1.50 140	0.33 264	0.21 202	0.68 382	0.26 225	0.81 318	0.68 354	0.67 419	0.68 392	0.73 393	0.42 308	1.10 332	0.59 366	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.14 302	0.25 340	0.21 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAStereo	0.28 54	0.48 263	1.52 143	0.26 99	0.18 143	0.25 5	0.19 60	0.42 38	0.35 27	0.20 26	0.25 59	0.20 44	0.16 22	0.24 6	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 79	0.08 34

LoS	0.31 81	0.30 133	1.52 143	0.23 35	0.13 20	0.54 183	0.20 79	0.48 83	0.49 159	0.25 83	0.28 77	0.37 164	0.24 118	0.38 117	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 163	0.36 184	1.54 145	0.41 391	0.19 175	0.52 168	0.19 60	0.59 165	0.52 184	0.57 326	0.59 315	0.63 329	0.29 195	0.58 232	0.33 225	0.15 363	0.09 183	0.16 387	0.09 107	0.24 328	0.12 140

raftrobust	0.38 135	0.68 347	1.54 145	0.32 243	0.46 462	0.52 168	0.21 98	0.56 148	0.42 95	0.52 263	0.35 130	0.31 134	0.33 221	0.37 109	0.30 192	0.10 161	0.11 271	0.08 29	0.07 51	0.21 283	0.19 305

ISRNet	0.47 241	0.44 240	1.55 147	0.37 350	0.31 353	0.49 132	0.19 60	0.75 255	0.66 343	0.63 396	0.71 415	0.67 358	0.39 272	0.58 232	0.44 298	0.23 456	0.16 375	0.21 446	0.20 404	0.21 283	0.25 387

DAS	0.56 337	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 469	0.68 392	0.56 298	0.48 360	2.40 499	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

SepStereo	0.52 306	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 469	0.68 392	0.56 298	0.48 360	1.56 390	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

ETE_ROB	0.60 362	0.71 356	1.55 147	0.37 350	0.25 278	0.69 388	0.51 436	1.47 525	0.70 372	0.80 459	0.69 401	0.85 440	0.49 367	1.36 361	0.58 364	0.16 384	0.13 316	0.19 430	0.16 344	0.21 283	0.23 366

s12784h	0.36 120	0.28 111	1.58 151	0.23 35	0.11 1	0.62 316	0.24 183	0.79 310	0.64 315	0.44 185	0.52 254	0.28 119	0.26 148	0.50 204	0.24 120	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 185	0.06 1

RAFT	0.45 216	0.92 429	1.59 152	0.34 295	0.19 175	0.46 112	0.35 355	0.65 196	0.49 159	0.49 235	0.49 229	0.70 382	0.40 280	0.47 183	0.32 215	0.11 223	0.16 375	0.14 342	0.13 274	0.51 495	0.13 174

ccnet	0.71 426	0.41 217	1.59 152	0.40 384	0.45 456	1.06 489	0.55 450	0.98 452	0.71 382	0.88 475	0.97 471	0.82 430	0.88 476	1.68 410	0.94 429	0.32 489	0.26 467	0.32 488	0.27 444	0.34 421	0.30 426

SMFormer	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.15 149	0.16 251

tta	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.11 103

qqq1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

fff1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

CASS	0.39 150	0.30 133	1.61 158	0.32 243	0.17 109	0.53 175	0.24 183	0.70 221	0.49 159	0.59 358	0.54 277	0.40 185	0.40 280	0.41 131	0.30 192	0.17 398	0.10 224	0.14 342	0.11 204	0.18 233	0.17 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 306	0.54 285	1.62 159	0.31 214	0.35 394	0.74 413	0.46 421	0.85 348	0.74 411	0.55 304	0.60 330	0.67 358	0.50 370	1.12 338	0.57 359	0.11 223	0.11 271	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.12 140

NOSS_ROB	0.64 385	0.65 337	1.62 159	0.46 433	0.25 278	0.67 370	0.30 299	0.93 414	0.77 437	0.59 358	0.57 306	0.77 411	0.38 258	2.78 527	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.28 476	0.26 439	0.27 369	0.39 476

AE-Stereo	0.42 182	0.29 121	1.65 161	0.43 407	0.47 464	0.56 211	0.23 150	0.86 358	0.46 133	0.31 120	0.41 165	0.43 208	0.24 118	0.34 85	0.24 120	0.09 69	0.48 514	0.11 192	0.45 505	0.22 300	0.19 305

Anonymous_2	0.74 441	0.32 150	1.65 161	0.33 264	0.30 336	0.67 370	0.32 335	0.69 214	0.46 133	0.48 223	0.41 165	0.84 437	0.58 400	0.51 207	0.40 275	0.32 489	0.38 496	1.43 545	3.69 561	0.80 520	0.27 404

PSMNet-ADL	0.51 293	0.38 197	1.65 161	0.35 311	0.21 202	0.67 370	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.42 174	0.52 254	0.70 382	0.45 330	1.91 457	0.57 359	0.15 363	0.13 316	0.11 192	0.13 274	0.15 149	0.20 320

HCRNet	0.46 226	0.49 266	1.65 161	0.38 365	0.29 325	0.58 246	0.22 119	0.75 255	0.62 295	0.47 205	0.49 229	0.48 260	0.36 237	1.12 338	0.37 249	0.15 363	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.17 207	0.17 269

HART	0.38 135	0.53 280	1.66 165	0.26 99	0.15 54	0.30 14	0.19 60	0.67 207	0.46 133	0.29 113	0.52 254	0.38 171	0.16 22	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.68 530	0.09 79	0.07 51	0.34 421	0.21 329

XPNet_ROB	0.61 370	0.72 360	1.66 165	0.37 350	0.27 306	0.67 370	0.47 429	0.89 381	0.71 382	0.78 457	0.70 411	0.81 425	0.53 379	1.70 413	0.76 408	0.21 440	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.20 269	0.21 329

EAI-Stereo	0.78 454	0.25 69	1.67 167	0.54 468	0.59 491	1.95 532	2.05 548	1.11 506	0.64 315	0.95 486	1.49 507	0.50 265	0.67 434	0.59 238	1.44 479	0.09 69	0.19 415	0.09 79	0.49 509	0.13 109	0.22 342

ttt	0.66 397	0.22 35	1.68 168	0.34 295	0.24 260	0.60 275	0.26 225	1.00 472	0.77 437	0.55 304	0.67 384	0.54 282	0.36 237	2.14 480	3.03 526	0.16 384	0.13 316	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.17 269

UniTT-Stereo	0.30 73	0.36 184	1.68 168	0.27 115	0.24 260	0.29 12	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.26 97	0.37 139	0.18 36	0.18 46	0.31 56	0.27 149	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 340	0.08 34

IER	0.43 188	0.38 197	1.69 170	0.26 99	0.25 278	0.66 364	0.26 225	0.71 224	0.55 222	0.54 286	0.59 315	0.60 320	0.53 379	0.52 211	0.39 267	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.14 132	0.11 103

NINENet	0.50 276	0.33 155	1.69 170	0.55 475	0.25 278	0.91 473	0.23 150	0.98 452	0.71 382	0.53 273	0.55 287	0.66 349	0.30 203	1.22 348	0.32 215	0.15 363	0.13 316	0.16 387	0.11 204	0.16 185	0.13 174

test-1	0.44 198	0.48 263	1.69 170	0.30 187	0.27 306	0.50 140	0.28 267	0.80 314	0.43 105	0.40 160	0.54 277	0.41 191	0.24 118	0.31 56	1.16 460	0.09 69	0.20 426	0.10 128	0.17 361	0.11 68	0.26 397

LALA_ROB	0.60 362	0.76 371	1.69 170	0.36 329	0.29 325	0.79 440	0.55 450	0.94 422	0.77 437	0.81 464	0.67 384	0.94 465	0.49 367	0.99 320	0.73 404	0.21 440	0.15 358	0.20 438	0.18 374	0.23 313	0.21 329

MGS-Stereo	0.32 87	0.34 168	1.70 174	0.25 69	0.14 31	0.40 60	0.22 119	0.38 17	0.43 105	0.24 65	0.51 241	0.25 85	0.18 46	0.31 56	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 487	0.08 34

hknet	0.47 241	0.29 121	1.70 174	0.30 187	0.24 260	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.64 315	0.63 396	0.53 265	0.80 422	0.38 258	0.77 296	0.37 249	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

test-3	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.51 255	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 481	0.29 380	0.28 411

test_1	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.50 242	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 481	0.29 380	0.29 417

test_3	0.44 198	0.20 12	1.70 174	0.36 329	0.32 361	0.47 117	0.30 299	0.73 240	0.49 159	0.50 242	0.30 95	0.45 228	0.22 92	0.59 238	0.98 434	0.08 31	0.10 224	0.11 192	0.35 481	0.29 380	0.28 411

R-Stereo Train	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140

RAFT-Stereo	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.41 163	0.63 326	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

CoSv	0.41 163	0.63 326	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

HSM	0.62 375	0.76 371	1.72 181	0.30 187	0.29 325	0.64 344	0.28 267	0.94 422	0.62 295	0.58 344	0.57 306	1.40 513	0.64 425	2.59 515	0.42 283	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 132	0.11 103

raft_robust	0.55 329	0.84 407	1.73 184	0.28 140	0.54 479	0.53 175	0.25 203	0.88 375	0.75 424	0.48 223	0.46 194	0.76 409	0.75 455	1.46 374	0.27 149	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.30 459	0.26 360	0.16 251

AACVNet	0.54 317	0.78 388	1.73 184	0.36 329	0.21 202	0.57 229	0.25 203	0.71 224	0.51 177	0.55 304	0.59 315	0.64 338	0.41 291	2.13 479	0.41 281	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.11 204	0.33 414	0.15 224

UPFNet	0.46 226	0.28 111	1.73 184	0.33 264	0.32 361	0.65 358	0.38 376	0.83 331	0.59 255	0.57 326	0.52 254	0.61 322	0.40 280	0.75 289	0.52 336	0.13 305	0.12 297	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.11 103

iResNet_ROB	0.50 276	1.15 491	1.73 184	0.31 214	0.21 202	0.58 246	0.22 119	0.95 435	0.82 456	0.58 344	0.62 342	0.57 304	0.39 272	0.84 306	0.40 275	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 283	0.13 174

riskmin	0.37 126	0.22 35	1.74 188	0.32 243	0.20 189	0.48 125	0.20 79	0.66 198	0.46 133	0.36 140	0.34 125	0.69 372	0.45 330	0.39 123	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.08 77	0.13 109	0.16 251

UDGNet	0.44 198	1.02 472	1.74 188	0.35 311	0.19 175	0.58 246	0.23 150	0.49 89	0.66 343	0.41 169	0.38 148	0.34 154	0.29 195	0.53 217	0.30 192	0.24 464	0.10 224	0.37 498	0.19 394	0.27 369	0.15 224

dad	0.51 293	1.01 469	1.74 188	0.29 170	0.19 175	0.60 275	0.26 225	0.52 117	0.75 424	0.63 396	0.63 354	0.63 329	0.33 221	0.85 308	0.47 312	0.27 478	0.15 358	0.40 501	0.18 374	0.22 300	0.14 191

OMP-Stereo	0.59 356	0.65 337	1.74 188	0.56 477	0.37 413	0.60 275	0.26 225	0.70 221	0.65 328	0.66 415	0.60 330	0.69 372	0.32 217	2.09 476	1.20 462	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.10 79

IIG-Stereo	0.59 356	0.65 337	1.74 188	0.54 468	0.23 247	0.61 296	0.21 98	0.73 240	0.65 328	0.64 406	0.69 401	0.69 372	0.38 258	2.09 476	1.39 475	0.11 223	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.09 55

CREStereo++_RVC	0.33 94	0.29 121	1.74 188	0.24 51	0.16 81	0.54 183	0.15 21	0.40 25	0.55 222	0.37 144	0.51 241	0.24 75	0.19 63	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 459	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DFGA-Net	0.51 293	1.06 476	1.75 194	0.30 187	0.24 260	0.54 183	0.22 119	0.63 187	0.60 260	0.48 223	0.51 241	0.35 158	0.27 166	1.82 438	0.53 340	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.12 242	0.37 444	0.15 224

MM-Stereo_test3	0.40 156	0.58 301	1.75 194	0.36 329	0.30 336	0.45 94	0.30 299	0.72 229	0.59 255	0.31 120	0.43 171	0.32 142	0.23 107	0.35 91	0.29 174	0.10 161	0.20 426	0.10 128	0.08 77	0.40 465	0.11 103

knoymous	0.34 102	0.25 69	1.75 194	0.24 51	0.18 143	0.45 94	0.24 183	0.57 151	0.38 56	0.41 169	0.39 156	0.55 286	0.25 134	0.38 117	0.23 98	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.07 51	0.13 109	0.12 140

KYRaft	0.48 247	0.29 121	1.75 194	0.33 264	0.21 202	0.75 419	0.44 411	0.58 157	0.57 237	0.64 406	0.93 465	0.53 276	0.72 446	0.60 244	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.12 79	0.54 501

TANstereo	0.33 94	0.49 266	1.75 194	0.23 35	0.12 6	0.54 183	0.16 30	0.40 25	0.45 124	0.45 195	0.51 241	0.26 99	0.22 92	0.29 41	0.20 49	0.10 161	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 103

XX-TBD	0.34 102	0.77 380	1.75 194	0.34 295	0.13 20	0.51 149	0.17 37	0.43 46	0.50 169	0.37 144	0.49 229	0.23 62	0.18 46	0.28 29	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

GCAP-Stereo	0.34 102	0.89 424	1.76 200	0.26 99	0.12 6	0.52 168	0.14 13	0.49 89	0.38 56	0.29 113	0.30 95	0.29 126	0.22 92	0.30 49	0.20 49	0.09 69	0.17 393	0.09 79	0.07 51	0.21 283	0.11 103

SST-Stereo	0.52 306	0.20 12	1.76 200	0.62 492	0.53 477	0.62 316	0.66 477	0.55 141	0.61 277	0.58 344	0.53 265	0.52 274	0.60 406	1.59 399	0.29 174	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.10 79

RAFT_R40	0.50 276	0.21 20	1.76 200	0.50 450	0.40 431	0.61 296	0.53 443	0.56 148	0.60 260	0.56 315	0.54 277	0.55 286	0.51 372	1.57 393	0.53 340	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.09 55

DRaft	0.62 375	0.38 197	1.76 200	0.24 51	0.16 81	0.64 344	0.66 477	0.53 126	0.53 203	0.67 419	0.99 474	0.38 171	1.00 488	1.44 369	2.10 507	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.14 302	0.18 233	0.21 329

GrayStereo	0.66 397	0.19 7	1.76 200	0.90 516	0.23 247	0.62 316	1.42 542	0.62 181	0.60 260	0.72 439	0.78 434	0.56 298	3.07 545	0.60 244	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 410	0.11 68	0.18 289

CRE-IMP	0.41 163	0.22 35	1.76 200	0.48 446	0.17 109	0.79 440	0.69 485	0.52 117	0.52 184	0.47 205	0.42 169	0.45 228	0.26 148	0.41 131	0.31 204	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.23 366

Prome-Stereo	0.49 265	0.30 133	1.76 200	0.60 490	0.23 247	0.63 333	0.42 393	0.62 181	0.60 260	0.59 358	1.03 481	0.43 208	0.72 446	0.60 244	0.33 225	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.43 487

acv_ft	0.48 247	0.44 240	1.76 200	0.32 243	0.41 438	0.63 333	0.28 267	0.81 318	0.68 354	0.61 376	0.59 315	0.69 372	0.45 330	0.44 151	0.63 375	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.41 468	0.10 79

TDLM	0.67 402	0.92 429	1.76 200	0.37 350	0.24 260	0.66 364	0.56 455	0.82 325	0.74 411	1.16 501	0.62 342	0.61 322	0.48 360	2.70 523	0.50 328	0.20 434	0.11 271	0.35 492	0.14 302	0.32 406	0.16 251

testlalala	0.36 120	0.30 133	1.77 209	0.28 140	0.33 374	0.60 275	0.22 119	0.55 141	0.51 177	0.55 304	0.35 130	0.31 134	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.10 161	0.13 316	0.09 79	0.24 424	0.08 18	0.07 7

dd	0.42 182	0.96 447	1.77 209	0.31 214	0.17 109	0.57 229	0.26 225	0.49 89	0.68 354	0.41 169	0.40 161	0.34 154	0.27 166	0.45 163	0.40 275	0.17 398	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.21 283	0.12 140

NRIStereo	0.46 226	0.25 69	1.77 209	0.47 438	0.16 81	0.95 477	0.74 493	0.51 103	0.56 233	0.48 223	0.39 156	0.59 314	0.29 195	0.77 296	0.32 215	0.11 223	0.13 316	0.11 192	0.09 107	0.21 283	0.24 378

PSM-AAD	0.63 381	0.22 35	1.77 209	0.37 350	0.23 247	0.86 461	1.17 528	0.59 165	0.60 260	0.64 406	0.71 415	0.68 365	2.93 542	0.65 262	0.31 204	0.09 69	0.07 40	0.17 404	0.15 325	0.13 109	0.33 446

FBW_ROB	0.83 466	0.77 380	1.77 209	0.44 414	0.30 336	0.87 465	0.46 421	1.10 502	0.91 478	0.81 464	0.75 428	1.01 478	0.61 415	3.66 545	1.23 466	0.26 473	0.23 449	0.36 494	0.25 432	0.27 369	0.62 510

FACV-RUCA	0.58 348	0.40 211	1.78 214	0.43 407	1.67 548	0.48 125	0.28 267	0.69 214	0.62 295	0.40 160	0.53 265	0.33 148	0.63 423	0.40 128	0.31 204	0.13 305	0.11 271	0.62 514	0.12 242	0.70 512	0.98 532

gcap-zeroshot	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.31 214	0.32 361	0.69 388	0.21 98	0.74 244	0.52 184	0.43 179	0.35 130	0.62 326	0.24 118	0.41 131	0.24 120	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.31 465	0.08 18	0.09 55

DisPM	0.43 188	0.33 155	1.78 214	0.57 480	0.18 143	0.59 263	0.63 475	0.53 126	0.61 277	0.60 367	0.53 265	0.38 171	0.26 148	0.75 289	0.29 174	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.14 191

GMOStereo	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

error version	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-v	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

LCNet	0.54 317	0.37 187	1.78 214	0.92 518	0.22 227	0.96 478	0.30 299	0.59 165	0.58 248	0.51 255	0.55 287	0.41 191	0.76 456	0.84 306	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.18 374	0.98 524	0.39 476

Patchmatch Stereo++	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140
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	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.60 275	0.29 291	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo_v2	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.26 225	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.49 198	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

Pruner-Stereo	0.51 293	0.27 90	1.78 214	1.79 545	0.19 175	0.62 316	0.45 418	0.57 151	0.60 260	0.61 376	0.48 212	0.41 191	0.24 118	0.46 172	1.00 440	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.12 79	0.13 174

iGMRVC	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.55 225	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

IRAFT_RVC	0.54 317	0.53 280	1.78 214	0.46 433	0.21 202	0.58 246	0.43 400	0.65 196	0.66 343	0.54 286	0.50 237	0.49 262	0.51 372	1.58 397	1.01 444	0.11 223	0.25 465	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.13 174

iRAFT	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 414	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

test-2	0.41 163	0.62 315	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 182	0.86 414	1.78 214	0.28 140	0.17 109	0.52 168	0.20 79	0.62 181	0.61 277	0.50 242	0.61 337	0.39 177	0.32 217	0.35 91	0.30 192	0.07 20	0.10 224	0.09 79	0.09 107	0.35 431	0.10 79

AFF-stereo	0.44 198	0.96 447	1.78 214	0.31 214	0.15 54	0.50 140	0.21 98	0.64 190	0.63 307	0.47 205	0.64 370	0.49 262	0.34 229	0.46 172	0.31 204	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.37 444	0.10 79

PSMNet-RSSM	0.53 312	0.82 401	1.78 214	0.31 214	0.25 278	0.58 246	0.28 267	0.84 342	0.60 260	0.50 242	0.61 337	0.67 358	0.43 318	1.68 410	0.42 283	0.15 363	0.10 224	0.14 342	0.16 344	0.15 149	0.13 174

CFNet	0.58 348	0.96 447	1.78 214	0.33 264	0.25 278	0.63 333	0.22 119	0.88 375	0.75 424	0.46 203	0.59 315	0.58 311	0.40 280	2.29 488	0.48 318	0.12 275	0.09 183	0.15 369	0.14 302	0.30 391	0.15 224

AAGNet	0.88 473	0.33 155	1.79 234	0.54 468	0.98 524	0.62 316	0.46 421	0.50 95	0.60 260	0.58 344	0.53 265	0.50 265	0.73 449	1.23 350	7.48 558	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.14 132	0.09 55

HUI-Stereo	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 414	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.45 163	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

RAFT-IKP	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 414	0.16 81	0.60 275	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.50 204	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ACVNet	0.45 216	0.44 240	1.79 234	0.28 140	0.21 202	0.59 263	0.36 362	0.66 198	0.68 354	0.45 195	0.59 315	0.69 372	0.40 280	0.44 151	0.55 347	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.34 421	0.10 79

CFNet-ft	0.51 293	0.76 371	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 399	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 476	0.13 274	0.18 233	0.14 191

CFNet_RVC	0.51 293	0.76 371	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 399	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 476	0.13 274	0.18 233	0.14 191

AdaStereo	0.44 198	0.38 197	1.79 234	0.34 295	0.20 189	0.57 229	0.28 267	0.92 406	0.69 363	0.52 263	0.55 287	0.61 322	0.33 221	0.48 188	0.39 267	0.17 398	0.08 113	0.17 404	0.11 204	0.18 233	0.12 140
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.
test_sample6	0.52 306	0.44 240	1.81 241	0.33 264	0.18 143	0.55 196	0.27 250	0.94 422	0.66 343	0.54 286	0.62 342	0.47 249	0.36 237	1.97 463	0.38 256	0.14 346	0.10 224	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.16 251

NF-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.44 411	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.45 373	0.79 416	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.16 251

OCTAStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.80 417	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

RE-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 412	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

TVStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 459	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 412	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

PS-NSSS	0.63 381	1.00 465	1.81 241	0.30 187	0.31 353	0.63 333	0.34 347	0.98 452	0.69 363	0.54 286	0.74 425	0.51 268	0.41 291	2.43 503	0.48 318	0.24 464	0.17 393	0.27 472	0.18 374	0.27 369	0.21 329

StereoAnything_RVC	0.35 113	1.25 504	1.82 247	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 21	0.43 46	0.37 51	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 63	0.46 172	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 517	0.18 289

GCAP-BAT	0.43 188	0.31 144	1.82 247	0.25 69	0.26 293	0.65 358	0.23 150	0.48 83	0.37 51	0.67 419	0.82 442	0.44 219	0.24 118	0.48 188	0.87 424	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.22 418	0.08 18	0.09 55

test_for_model	0.64 385	1.60 525	1.82 247	1.23 534	1.02 529	0.53 175	0.23 150	0.75 255	0.50 169	0.57 326	0.29 83	0.25 85	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.76 524	0.31 482	0.08 29	0.07 51	1.68 545	0.50 500

testlalala_base	0.46 226	0.30 133	1.82 247	0.34 295	0.27 306	0.55 196	0.21 98	0.85 348	0.32 10	0.32 129	0.39 156	0.31 134	0.23 107	0.30 49	0.28 159	0.95 530	0.30 480	0.09 79	0.21 410	1.03 525	0.18 289

CBFPSM	0.56 337	0.91 428	1.82 247	0.28 140	0.23 247	0.71 397	0.37 370	0.72 229	0.64 315	0.50 242	0.49 229	1.03 482	0.83 465	0.62 247	1.35 472	0.10 161	0.12 297	0.10 128	0.10 142	0.18 233	0.19 305

RAFT+CT+SA	0.50 276	0.86 414	1.82 247	0.37 350	0.75 510	0.54 183	0.34 347	0.77 279	0.63 307	0.38 152	0.55 287	0.34 154	0.29 195	0.68 269	0.27 149	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.51 512	0.29 380	0.41 485

test_sample5	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.53 273	0.59 315	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

DualNet	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.54 286	0.62 342	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

tt1	0.44 198	0.64 330	1.83 253	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	0.88 471	0.31 120	0.37 139	0.25 85	0.35 231	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.36 460

LL-Strereo2	0.41 163	0.90 427	1.83 253	0.44 414	0.24 260	0.54 183	0.27 250	0.58 157	0.45 124	0.41 169	0.33 119	0.44 219	0.21 83	0.44 151	0.34 232	0.09 69	0.08 113	0.16 387	0.14 302	0.17 207	0.17 269

psm_up	0.57 343	0.61 309	1.83 253	0.35 311	0.30 336	0.64 344	0.37 370	0.90 387	0.68 354	0.59 358	0.55 287	0.68 365	0.54 382	1.91 457	0.46 303	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.23 313	0.13 174

TestStereo1	0.49 265	0.81 397	1.85 258	0.39 375	0.57 487	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

SA-5K	0.49 265	0.81 397	1.85 258	0.39 375	0.57 487	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

PSM-softLoss	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 455	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 410	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KMStereo	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 455	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 410	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

raft+_RVC	0.44 198	0.67 345	1.85 258	0.34 295	0.71 508	0.51 149	0.25 203	0.64 190	0.51 177	0.35 135	0.45 186	0.32 142	0.28 181	0.43 142	0.32 215	0.09 69	0.19 415	0.10 128	0.09 107	0.20 269	0.40 480

RALCasStereoNet	0.45 216	0.88 421	1.85 258	0.30 187	0.26 293	0.49 132	0.26 225	0.58 157	0.51 177	0.36 140	0.48 212	0.36 162	0.28 181	0.55 225	0.34 232	0.10 161	0.53 516	0.09 79	0.08 77	0.25 340	0.34 450

UCFNet_RVC	0.48 247	0.82 401	1.85 258	0.30 187	0.27 306	0.64 344	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.48 223	0.53 265	0.63 329	0.41 291	0.88 313	0.38 256	0.15 363	0.10 224	0.17 404	0.17 361	0.18 233	0.15 224

MLCV	0.48 247	0.89 424	1.85 258	0.29 170	0.14 31	0.59 263	0.23 150	0.72 229	0.59 255	0.66 415	0.66 381	0.55 286	0.36 237	1.03 326	0.49 323	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.11 103

IMH-64-1	1.39 518	1.64 528	1.86 266	1.36 536	1.11 533	1.39 510	1.19 529	1.76 534	1.45 523	1.16 501	2.21 526	1.53 517	1.38 513	1.98 464	1.52 482	1.29 540	0.67 526	1.27 539	0.69 530	1.29 536	0.98 532

IMH-64	1.39 518	1.64 528	1.86 266	1.36 536	1.11 533	1.39 510	1.19 529	1.76 534	1.45 523	1.16 501	2.21 526	1.53 517	1.38 513	1.98 464	1.52 482	1.29 540	0.67 526	1.27 539	0.69 530	1.29 536	0.98 532

ssnet_v2	0.55 329	0.60 305	1.86 266	0.32 243	0.22 227	0.72 403	0.44 411	0.94 422	0.74 411	0.63 396	0.54 277	0.81 425	0.47 351	0.77 296	0.70 394	0.16 384	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.30 391	0.30 426

CRFU-Net	0.56 337	0.38 197	1.86 266	0.46 433	0.26 293	0.82 451	0.36 362	0.90 387	0.49 159	0.62 387	0.59 315	0.78 414	1.35 511	1.00 322	0.48 318	0.15 363	0.14 333	0.17 404	0.10 142	0.19 254	0.14 191

PFNet+	0.45 216	0.37 187	1.86 266	0.46 433	0.18 143	0.58 246	0.77 497	0.52 117	0.64 315	0.56 315	0.48 212	0.39 177	0.26 148	0.93 314	0.32 215	0.13 305	0.09 183	0.14 342	0.13 274	0.12 79	0.15 224

coex_refinement	0.58 348	0.94 437	1.87 271	0.38 365	0.25 278	0.64 344	0.34 347	0.83 331	0.65 328	0.60 367	0.63 354	0.81 425	0.48 360	1.85 446	0.56 355	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.16 185	0.16 251

DISCO	0.57 343	0.34 168	1.87 271	0.45 428	0.34 382	0.84 455	0.35 355	0.84 342	0.78 442	0.59 358	0.63 354	1.06 489	0.53 379	1.10 332	0.82 419	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.22 300	0.18 289

rvit_stereo_0075_2	0.40 156	0.40 211	1.88 273	0.33 264	0.32 361	0.41 67	0.22 119	0.58 157	0.53 203	0.38 152	0.51 241	0.40 185	0.27 166	0.44 151	0.29 174	0.20 434	0.15 358	0.22 449	0.15 325	0.18 233	0.23 366

test_sample4	0.50 276	0.42 224	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.56 211	0.26 225	0.93 414	0.65 328	0.54 286	0.54 277	0.45 228	0.36 237	1.79 430	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

test_sample3	0.50 276	0.41 217	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.57 229	0.25 203	0.92 406	0.64 315	0.52 263	0.49 229	0.47 249	0.35 231	1.79 430	0.37 249	0.13 305	0.10 224	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.16 251

MIM_Stereo	0.41 163	0.60 305	1.88 273	0.31 214	0.21 202	0.50 140	0.19 60	0.64 190	0.44 109	0.43 179	0.53 265	0.43 208	0.27 166	0.51 207	0.28 159	0.08 31	0.14 333	0.11 192	0.10 142	0.26 360	0.26 397

DDUNet	0.77 450	1.12 483	1.88 273	0.76 505	0.69 506	0.84 455	0.43 400	0.85 348	0.65 328	0.67 419	0.75 428	0.91 456	0.52 377	1.03 326	0.57 359	0.54 509	0.37 494	0.95 529	0.52 514	0.71 513	0.57 505

GES	0.44 198	0.28 111	1.88 273	0.30 187	0.18 143	0.61 296	0.30 299	0.88 375	0.46 133	0.47 205	0.52 254	0.39 177	0.42 308	0.58 232	0.67 387	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.15 149	0.17 269

PWC_ROB	0.70 417	0.94 437	1.88 273	0.39 375	0.39 422	0.62 316	0.30 299	0.98 452	0.94 482	0.91 480	1.29 498	0.77 411	0.62 420	1.62 404	1.03 448	0.18 409	0.11 271	0.18 424	0.13 274	0.51 495	0.22 342

G2L-Stereo_test	0.55 329	0.97 455	1.89 280	0.33 264	0.24 260	0.75 419	0.38 376	0.79 310	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.74 399	0.39 272	1.56 390	0.43 292	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 375	0.13 174

PSMNet-RUCA	0.58 348	0.82 401	1.89 280	0.59 486	0.56 484	0.64 344	0.36 362	0.84 342	0.69 363	0.51 255	0.68 392	0.53 276	0.43 318	0.56 228	0.43 292	0.34 493	0.18 403	0.44 505	0.29 450	0.48 488	0.30 426

Any-RAFT	0.38 135	0.25 69	1.89 280	0.27 115	0.17 109	0.68 382	0.21 98	0.78 294	0.53 203	0.43 179	0.43 171	0.54 282	0.30 203	0.41 131	0.20 49	0.10 161	0.12 297	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 55

ToySt	0.44 198	0.61 309	1.89 280	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.35 355	0.67 207	0.53 203	0.39 158	0.50 237	0.59 314	0.43 318	0.51 207	0.49 323	0.10 161	0.12 297	0.13 306	0.16 344	0.24 328	0.19 305

sCroCo_RVC	0.33 94	0.32 150	1.89 280	0.34 295	0.27 306	0.30 14	0.22 119	0.48 83	0.44 109	0.22 42	0.33 119	0.25 85	0.25 134	0.32 65	0.24 120	0.14 346	0.16 375	0.12 247	0.12 242	0.15 149	0.13 174

H2IRNET	0.40 156	0.61 309	1.90 285	0.29 170	0.17 109	0.54 183	0.18 51	0.52 117	0.50 169	0.27 104	0.56 298	0.47 249	0.35 231	0.46 172	0.33 225	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.32 406	0.12 140

Sa-1000	0.51 293	0.72 360	1.90 285	0.31 214	0.60 496	0.60 275	0.31 312	0.94 422	0.71 382	0.52 263	0.83 443	0.42 204	0.33 221	0.68 269	0.28 159	0.10 161	0.09 183	0.13 306	0.29 450	0.29 380	0.10 79

SACVNet	0.60 362	0.74 368	1.90 285	0.37 350	0.28 318	0.64 344	0.37 370	0.86 358	0.61 277	0.65 413	0.62 342	0.69 372	0.44 326	2.08 474	0.42 283	0.18 409	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.38 451	0.24 378

RALAANet	0.43 188	0.98 459	1.90 285	0.32 243	0.23 247	0.48 125	0.19 60	0.67 207	0.53 203	0.48 223	0.45 186	0.39 177	0.30 203	0.48 188	0.37 249	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.14 302	0.27 369	0.10 79

hitnet-ft	0.67 402	0.80 392	1.90 285	0.28 140	0.22 227	0.69 388	0.36 362	0.85 348	0.65 328	0.56 315	0.84 446	1.03 482	0.95 486	2.32 490	0.55 347	0.23 456	0.14 333	0.41 502	0.13 274	0.24 328	0.17 269

GANet-RSSM	0.55 329	0.73 365	1.90 285	0.36 329	0.26 293	0.59 263	0.27 250	0.78 294	0.52 184	0.47 205	0.57 306	0.63 329	0.45 330	1.92 461	0.43 292	0.14 346	0.10 224	0.25 468	0.11 204	0.34 421	0.14 191

GMStereo	0.38 135	0.99 463	1.91 291	0.27 115	0.16 81	0.39 55	0.23 150	0.47 76	0.62 295	0.38 152	0.34 125	0.25 85	0.25 134	0.39 123	0.29 174	0.14 346	0.08 113	0.10 128	0.12 242	0.15 149	0.11 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 241	0.73 365	1.91 291	0.33 264	0.15 54	0.56 211	0.25 203	0.85 348	0.58 248	0.54 286	0.51 241	0.57 304	0.42 308	0.57 229	0.61 371	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.20 269	0.16 251

PASM	0.72 429	0.68 347	1.91 291	0.47 438	0.44 448	0.60 275	0.51 436	0.76 268	0.80 450	0.77 455	0.67 384	0.87 446	0.61 415	2.40 499	0.67 387	0.32 489	0.35 490	0.36 494	0.41 500	0.45 485	0.39 476

DeepStereo_RVC	0.44 198	0.28 111	1.92 294	0.49 448	0.17 109	0.60 275	0.59 463	0.50 95	0.52 184	0.49 235	0.45 186	0.39 177	0.86 472	0.45 163	0.33 225	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

Gwc-CoAtRS	0.38 135	0.33 155	1.92 294	0.27 115	0.41 438	0.48 125	0.19 60	0.59 165	0.46 133	0.43 179	0.39 156	0.57 304	0.26 148	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 465	0.11 68	0.09 55

ac_64	0.55 329	0.46 251	1.92 294	0.36 329	0.34 382	0.63 333	0.31 312	0.82 325	0.61 277	0.55 304	0.51 241	0.89 452	0.48 360	1.83 439	0.55 347	0.14 346	0.11 271	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.12 140

YMNet	0.62 375	0.72 360	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 465	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 446	0.81 438	0.83 432	0.46 343	0.86 309	0.93 427	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 468	0.21 329

YMNet_1	0.62 375	0.72 360	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 465	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 446	0.81 438	0.83 432	0.46 343	0.86 309	0.93 427	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 468	0.21 329

DualNet (step1)	0.59 356	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.61 513	0.14 333	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

test_sample9	0.94 480	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.91 457	2.55 519	0.61 513	4.16 560	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

test_sample8	1.12 495	0.62 315	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.95 435	0.61 277	1.18 508	0.56 298	2.53 532	1.31 507	1.91 457	2.55 519	0.61 513	4.16 560	0.87 523	0.56 518	0.25 340	0.23 366

1111x	0.74 441	0.21 20	1.93 297	0.31 214	0.17 109	0.63 333	0.32 335	1.03 490	0.74 411	0.52 263	0.62 342	0.57 304	0.47 351	2.38 495	4.25 545	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.12 242	0.12 79	0.14 191

MIF-Stereo (partial)	0.34 102	0.41 217	1.93 297	0.26 99	0.24 260	0.32 23	0.17 37	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.37 139	0.25 85	0.26 148	0.44 151	0.31 204	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.19 254	0.14 191

EKT-Stereo	1.47 522	0.49 266	1.93 297	2.57 555	19.31 571	0.55 196	0.22 119	0.69 214	0.42 95	0.38 152	0.36 136	0.43 208	0.27 166	0.69 275	0.26 141	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.16 344	0.20 269	0.15 224

MMNet	0.50 276	0.48 263	1.93 297	0.33 264	0.27 306	0.79 440	0.28 267	0.81 318	0.74 411	0.60 367	0.56 298	0.59 314	0.55 387	0.79 301	0.59 366	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.14 191

StereoVision	0.45 216	0.72 360	1.94 306	0.33 264	0.32 361	0.47 117	0.26 225	0.68 211	0.57 237	0.32 129	0.89 457	0.45 228	0.27 166	0.49 198	0.36 243	0.13 305	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.13 174

RP	0.67 402	0.82 401	1.94 306	0.43 407	0.44 448	0.65 358	0.45 418	0.89 381	0.82 456	0.66 415	0.92 461	0.99 475	0.76 456	1.55 389	0.66 384	0.25 469	0.18 403	0.23 456	0.20 404	0.31 399	0.22 342

DeepPruner_ROB	0.50 276	0.70 354	1.94 306	0.29 170	0.26 293	0.63 333	0.31 312	0.80 314	0.48 153	0.61 376	0.55 287	0.66 349	0.38 258	0.98 319	0.40 275	0.19 424	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.23 313	0.17 269

fff	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

SA	0.50 276	0.75 370	1.95 309	0.31 214	0.61 498	0.57 229	0.31 312	0.91 397	0.73 407	0.42 174	0.62 342	0.38 171	0.47 351	0.68 269	0.29 174	0.09 69	0.09 183	0.13 306	0.32 471	0.30 391	0.10 79

GEStereo_RVC	0.54 317	0.87 417	1.95 309	0.47 438	0.25 278	0.62 316	0.37 370	1.00 472	0.74 411	0.53 273	0.54 277	0.59 314	0.44 326	1.10 332	0.46 303	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.26 360	0.19 305

ADLNet	0.60 362	0.71 356	1.95 309	0.35 311	0.34 382	0.67 370	0.34 347	0.90 387	0.74 411	0.68 426	0.62 342	0.80 422	0.45 330	1.78 426	0.64 380	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.29 380	0.21 329

DCANet	0.42 182	0.77 380	1.95 309	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.41 291	0.36 100	0.39 267	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

csc	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

cscssc	0.43 188	0.77 380	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 427	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

111	0.48 247	1.09 480	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.59 263	0.26 225	0.83 331	0.78 442	0.48 223	0.52 254	0.56 298	0.38 258	0.49 198	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 313	0.35 452

RAFT + AFF	0.64 385	1.20 498	1.95 309	0.34 295	0.33 374	0.67 370	0.52 439	0.99 464	0.74 411	0.53 273	0.58 312	0.57 304	0.80 461	1.76 423	0.51 333	0.12 275	0.27 473	0.15 369	0.14 302	0.43 476	0.29 417

G2L-ROB	0.51 293	0.95 444	1.96 318	0.29 170	0.22 227	0.59 263	0.28 267	0.76 268	0.57 237	0.55 304	0.45 186	0.70 382	0.32 217	1.38 362	0.47 312	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 269	0.13 174

AIO-test2	0.49 265	1.15 491	1.96 318	0.42 402	0.37 413	0.50 140	0.23 150	0.79 310	0.70 372	0.33 131	0.53 265	0.27 110	0.22 92	0.67 266	0.29 174	0.73 521	0.08 113	0.13 306	0.17 361	0.17 207	0.18 289

iRaft-Stereo_20w	0.58 348	0.39 206	1.96 318	0.45 428	0.32 361	0.92 475	0.57 459	1.14 507	0.56 233	0.81 464	0.40 161	0.55 286	0.69 439	0.65 262	1.04 449	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.36 489	0.17 207	0.25 387

rafts_anoy	0.43 188	0.89 424	1.96 318	0.32 243	0.30 336	0.48 125	0.24 183	0.62 181	0.49 159	0.37 144	0.38 148	0.33 148	0.30 203	0.51 207	0.34 232	0.10 161	0.39 502	0.13 306	0.15 325	0.17 207	0.15 224

NCCL2	0.65 393	0.94 437	1.96 318	0.43 407	0.30 336	0.71 397	0.68 483	0.84 342	0.65 328	0.70 432	0.60 330	0.86 444	0.54 382	1.56 390	0.57 359	0.20 434	0.16 375	0.67 517	0.25 432	0.22 300	0.24 378

model_zeroshot	0.44 198	0.68 347	1.97 323	0.28 140	0.18 143	0.69 388	0.21 98	0.63 187	0.40 77	1.00 489	0.34 125	0.42 204	0.20 72	0.69 275	0.24 120	0.10 161	0.22 441	0.10 128	0.22 418	0.12 79	0.10 79

test_5	0.51 293	0.87 417	1.99 324	0.37 350	0.65 502	0.58 246	0.35 355	0.78 294	0.62 295	0.48 223	0.55 287	0.45 228	0.40 280	0.72 284	0.30 192	0.09 69	0.07 40	0.12 247	0.12 242	0.33 414	0.38 470

DN-CSS_ROB	0.48 247	1.23 501	1.99 324	0.39 375	0.22 227	0.56 211	0.19 60	0.75 255	0.61 277	0.45 195	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.70 280	0.32 215	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.36 436	0.12 140

HGLStereo	0.54 317	0.69 351	2.00 326	0.35 311	0.40 431	0.66 364	0.30 299	0.83 331	0.62 295	0.57 326	0.69 401	0.69 372	0.54 382	1.07 329	0.55 347	0.13 305	0.13 316	0.13 306	0.11 204	0.19 254	0.17 269

ffm	0.47 241	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 471	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 460

ff1	0.73 438	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 471	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 460

mmx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

xxx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 537	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

RAFT-Test	0.44 198	0.38 197	2.01 327	0.27 115	0.44 448	0.64 344	0.37 370	0.72 229	0.57 237	0.45 195	0.48 212	0.65 342	0.24 118	0.35 91	0.29 174	0.09 69	0.11 271	0.09 79	0.38 492	0.10 50	0.11 103

test_4	0.40 156	0.37 187	2.01 327	0.29 170	0.21 202	0.50 140	0.28 267	0.47 76	0.39 67	0.42 174	0.76 430	0.38 171	0.22 92	0.52 211	0.33 225	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.15 325	0.28 375	0.07 7

GANet	0.75 443	0.84 407	2.01 327	0.40 384	0.25 278	0.74 413	0.66 477	0.87 367	0.73 407	0.71 436	1.07 486	0.84 437	0.59 403	2.71 525	1.15 459	0.17 398	0.16 375	0.44 505	0.16 344	0.31 399	0.20 320

RASNet	0.61 370	0.68 347	2.03 334	0.35 311	0.46 462	0.65 358	0.28 267	0.78 294	0.70 372	0.48 223	0.64 370	0.93 461	0.61 415	2.21 484	0.73 404	0.12 275	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.14 132	0.11 103

NVstereo2D	0.58 348	0.40 211	2.03 334	0.35 311	0.35 394	0.69 388	0.39 381	0.91 397	0.80 450	0.47 205	0.53 265	0.67 358	0.46 343	1.99 467	0.48 318	0.19 424	0.11 271	0.17 404	0.13 274	0.25 340	0.25 387

FADNet	0.64 385	1.22 500	2.06 336	0.32 243	0.30 336	0.66 364	0.29 291	0.88 375	0.72 392	0.44 185	0.48 212	0.66 349	0.57 396	1.84 444	0.45 302	0.46 504	0.20 426	0.17 404	0.19 394	0.59 503	0.24 378

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 450	1.04 474	2.06 336	0.94 520	0.35 394	0.89 470	0.40 384	0.85 348	0.63 307	0.55 304	0.63 354	0.75 405	0.38 258	2.38 495	0.48 318	1.10 536	0.31 482	0.36 494	0.21 410	0.53 499	0.55 504

ACVNet-DCA	0.42 182	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

xx1	0.46 226	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 492	0.31 120	0.38 148	0.46 241	0.36 237	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

1test111	0.44 198	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.96 317	0.30 192	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

cc1	0.47 241	0.64 330	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 492	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.40 480

RAFT_CTSACE	0.46 226	0.76 371	2.07 338	0.35 311	0.30 336	0.54 183	0.30 299	0.61 177	0.48 153	0.49 235	0.76 430	0.55 286	0.36 237	0.58 232	0.22 86	0.08 31	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.41 468	0.08 34

iRaft-Stereo_5w	0.54 317	1.01 469	2.08 343	0.27 115	0.21 202	0.49 132	0.28 267	0.73 240	0.58 248	0.40 160	0.61 337	0.62 326	0.46 343	1.78 426	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.39 460	0.12 140

Anonymous3	0.42 182	0.35 175	2.09 344	0.33 264	0.24 260	0.72 403	0.31 312	0.74 244	0.55 222	0.35 135	0.40 161	0.33 148	0.29 195	0.44 151	0.28 159	0.18 409	0.18 403	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.17 269

AANet_RVC	0.68 409	1.00 465	2.09 344	0.33 264	0.25 278	0.58 246	0.32 335	0.81 318	0.80 450	0.61 376	0.94 466	0.80 422	0.41 291	2.46 505	1.02 446	0.36 496	0.14 333	0.10 128	0.09 107	0.23 313	0.22 342

HITNet	0.46 226	0.92 429	2.09 344	0.33 264	0.14 31	0.55 196	0.22 119	0.83 331	0.56 233	0.51 255	0.49 229	0.48 260	0.37 251	0.48 188	0.54 346	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.09 55
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
PWCDC_ROB	0.72 429	1.06 476	2.09 344	0.47 438	0.36 402	0.78 436	0.26 225	0.98 452	1.34 517	0.61 376	2.07 520	0.64 338	0.61 415	0.83 304	0.71 397	0.31 488	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.60 506	0.21 329

Reg-Stereo(zero)	0.46 226	0.17 1	2.10 348	0.24 51	0.34 382	0.51 149	0.42 393	0.50 95	0.54 215	0.37 144	0.46 194	0.54 282	0.60 406	0.43 142	1.10 452	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 418	0.12 79	0.22 342

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 343	0.87 417	2.11 349	0.32 243	0.30 336	0.84 455	0.40 384	0.88 375	0.72 392	0.65 413	0.73 422	0.66 349	0.57 396	0.93 314	0.71 397	0.13 305	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.14 191

TestStereo	0.45 216	0.54 285	2.11 349	0.29 170	0.16 81	0.43 83	0.24 183	0.54 137	0.45 124	0.37 144	0.46 194	0.34 154	0.27 166	1.98 464	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.14 132	0.08 34

PDISCO_ROB	0.75 443	1.06 476	2.11 349	0.64 494	0.59 491	1.13 500	0.43 400	1.14 507	1.05 496	0.64 406	0.71 415	0.96 468	0.61 415	1.21 346	0.76 408	0.37 497	0.18 403	0.27 472	0.24 424	0.56 502	0.32 439

ADStereo(finetuned)	0.45 216	0.77 380	2.12 352	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.76 456	0.37 109	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

FADNet-RVC	0.61 370	1.26 506	2.12 352	0.33 264	0.26 293	0.59 263	0.29 291	0.86 358	0.62 295	0.45 195	0.50 237	0.62 326	0.46 343	1.73 418	0.55 347	0.17 398	0.20 426	0.17 404	0.18 374	0.59 503	0.28 411

DCRE	0.50 276	0.63 326	2.13 354	0.30 187	0.23 247	0.45 94	0.24 183	0.59 165	0.53 203	0.50 242	2.10 522	0.42 204	0.26 148	0.35 91	0.23 98	0.09 69	0.14 333	0.10 128	0.32 471	0.16 185	0.15 224

THIR-Stereo	0.86 470	0.62 315	2.13 354	0.25 69	0.16 81	0.58 246	2.74 554	0.59 165	0.51 177	0.62 387	1.62 511	0.97 471	1.80 530	1.69 412	2.25 512	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.11 103

GwcNet-RSSM	0.57 343	0.94 437	2.13 354	0.32 243	0.25 278	0.60 275	0.30 299	0.80 314	0.66 343	0.52 263	0.64 370	0.71 386	0.40 280	1.79 430	0.50 328	0.13 305	0.09 183	0.12 247	0.12 242	0.21 283	0.15 224

CC-Net-ROB	0.85 469	1.15 491	2.13 354	0.88 515	0.38 419	0.88 469	0.44 411	1.06 496	0.79 447	0.58 344	0.69 401	0.65 342	0.50 370	2.74 526	0.51 333	0.93 528	0.39 502	0.87 523	0.29 450	0.54 500	0.54 501

CVANet_RVC	0.65 393	0.80 392	2.13 354	0.36 329	0.26 293	0.62 316	0.42 393	0.84 342	0.72 392	0.69 428	0.68 392	0.68 365	0.52 377	2.64 517	0.42 283	0.19 424	0.12 297	0.22 449	0.17 361	0.37 444	0.15 224

STTStereo	0.51 293	0.69 351	2.14 359	0.36 329	0.30 336	0.61 296	0.32 335	0.77 279	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.67 358	0.43 318	0.86 309	0.42 283	0.16 384	0.15 358	0.17 404	0.20 404	0.16 185	0.15 224

GCST	0.72 429	1.10 481	2.15 360	1.11 530	0.59 491	0.62 316	0.19 60	0.75 255	0.53 203	0.56 315	0.63 354	0.47 249	0.31 211	1.11 335	0.33 225	0.75 523	0.45 506	0.84 522	0.64 529	0.69 511	0.54 501

plain	0.37 126	0.47 260	2.15 360	0.27 115	0.19 175	0.33 26	0.20 79	0.58 157	0.46 133	0.23 58	0.37 139	0.23 62	0.25 134	0.45 163	0.28 159	0.11 223	0.08 113	0.13 306	0.09 107	0.42 474	0.12 140

UDG	0.77 450	1.23 501	2.15 360	0.67 499	0.59 491	0.78 436	0.38 376	0.90 387	0.70 372	0.61 376	0.69 401	1.01 478	0.67 434	1.02 324	0.73 404	0.45 502	0.34 489	0.87 523	0.51 512	0.67 510	0.46 492

sAnonymous2	0.38 135	0.62 315	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 451	0.35 452

CroCo_RVC	0.38 135	0.62 315	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 451	0.35 452

cf-r	0.53 312	0.81 397	2.15 360	0.33 264	0.28 318	0.60 275	0.28 267	0.78 294	0.64 315	0.51 255	0.60 330	0.75 405	0.40 280	1.32 357	0.43 292	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.14 191

PVD	0.90 475	0.85 411	2.15 360	0.53 465	0.50 469	0.99 481	0.56 455	1.15 510	1.64 529	1.41 523	1.41 506	1.11 497	1.13 500	1.35 360	1.31 469	0.26 473	0.28 475	0.28 476	0.26 439	0.37 444	0.49 497

G2L-Stereo	0.55 329	0.85 411	2.18 367	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.27 250	0.77 279	0.55 222	0.54 286	0.52 254	0.71 386	0.36 237	1.75 422	0.50 328	0.13 305	0.11 271	0.13 306	0.11 204	0.29 380	0.15 224

RGC	0.71 426	0.97 455	2.18 367	0.44 414	0.44 448	0.73 409	0.40 384	0.94 422	0.71 382	0.71 436	1.04 484	1.01 478	0.71 443	1.74 420	0.70 394	0.23 456	0.18 403	0.28 476	0.26 439	0.29 380	0.27 404

Wz-Net-MNSev	0.65 393	0.97 455	2.19 369	0.36 329	0.33 374	0.90 471	0.60 465	0.92 406	0.81 455	0.75 448	0.72 420	0.73 393	0.65 427	1.39 363	0.71 397	0.16 384	0.13 316	0.14 342	0.14 302	0.24 328	0.18 289

CFNet-RSSM	0.41 163	0.32 150	2.20 370	0.27 115	0.44 448	0.52 168	0.19 60	0.76 268	0.48 153	0.43 179	0.36 136	0.54 282	0.26 148	0.33 75	0.25 133	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 492	0.10 50	0.09 55

UGAM	0.58 348	0.47 260	2.21 371	0.30 187	0.19 175	0.53 175	0.34 347	0.59 165	0.63 307	0.44 185	0.73 422	0.78 414	0.37 251	2.58 514	0.39 267	0.10 161	0.08 113	0.17 404	0.14 302	0.42 474	0.17 269

DCANet-4	0.40 156	0.27 90	2.21 371	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.47 200	0.28 119	0.37 251	0.37 109	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

AF-Net	0.69 413	0.92 429	2.21 371	0.41 391	0.40 431	0.68 382	0.40 384	1.02 483	0.86 465	0.69 428	1.03 481	1.04 485	0.84 468	1.19 345	0.78 412	0.22 453	0.14 333	0.25 468	0.17 361	0.30 391	0.18 289

DANet	0.80 458	0.65 337	2.21 371	1.19 533	0.48 466	0.74 413	1.25 531	0.89 381	1.53 526	0.89 477	0.71 415	0.96 468	0.56 391	1.83 439	0.96 432	0.18 409	0.16 375	0.19 430	0.16 344	0.26 360	0.29 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 156	0.27 90	2.22 375	0.30 187	0.17 109	0.49 132	0.35 355	0.71 224	0.39 67	0.43 179	0.45 186	0.64 338	0.25 134	0.32 65	0.25 133	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 422	0.11 68	0.14 191

SAMSARA	0.91 476	0.97 455	2.22 375	0.80 509	0.58 489	1.32 507	1.31 533	1.01 480	0.94 482	1.36 518	0.87 453	1.38 512	0.90 478	1.72 417	1.02 446	0.24 464	0.30 480	0.22 449	0.25 432	0.36 436	0.35 452

RTSC	0.72 429	1.00 465	2.22 375	0.40 384	0.29 325	0.82 451	0.31 312	0.96 440	1.10 503	0.92 481	0.81 438	0.78 414	0.58 400	1.23 350	1.55 484	0.18 409	0.17 393	0.14 342	0.17 361	0.43 476	0.30 426

ccs_rob	0.45 216	0.46 251	2.22 375	0.26 99	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.09 183	0.16 387	0.10 142	0.17 207	0.14 191

CFNet_pseudo	0.45 216	0.46 251	2.23 379	0.25 69	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.10 224	0.15 369	0.10 142	0.17 207	0.14 191

HSM-Net_RVC	0.67 402	0.34 168	2.23 379	0.26 99	0.19 175	0.67 370	0.29 291	1.26 517	0.69 363	0.72 439	0.70 411	0.78 414	0.42 308	3.77 546	0.41 281	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.11 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 306	0.43 229	2.25 381	0.29 170	0.26 293	0.61 296	0.32 335	0.99 464	0.68 354	0.48 223	0.55 287	0.52 274	0.40 280	1.60 400	0.35 240	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.12 140

DEmStereo	0.68 409	0.31 144	2.25 381	0.42 402	0.17 109	0.66 364	0.89 506	0.51 103	0.59 255	0.60 367	1.01 477	0.45 228	1.26 503	1.54 388	2.26 513	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 142	0.10 50	0.11 103

RYNet	0.70 417	0.56 297	2.25 381	0.35 311	0.41 438	0.86 461	0.43 400	0.94 422	0.82 456	0.62 387	0.53 265	0.91 456	0.60 406	2.70 523	1.00 440	0.14 346	0.11 271	0.16 387	0.14 302	0.25 340	0.27 404

AIO-test1	0.45 216	0.87 417	2.27 384	0.33 264	0.33 374	0.50 140	0.22 119	0.74 244	0.66 343	0.29 113	0.41 165	0.29 126	0.22 92	0.73 285	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.12 247	0.14 302	0.30 391	0.22 342

iinet-f	0.57 343	0.93 435	2.27 384	0.31 214	0.25 278	0.83 453	0.33 343	0.81 318	0.65 328	0.54 286	0.63 354	0.73 393	0.67 434	0.73 285	0.67 387	0.13 305	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.43 476	0.16 251

PCWNet_CMD	0.46 226	0.45 248	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.57 396	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.18 233	0.14 191

MSMDNet	0.46 226	0.44 240	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.56 391	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.13 306	0.10 142	0.18 233	0.15 224

MM-Stereo_test1	0.41 163	0.39 206	2.29 388	0.38 365	0.26 293	0.44 89	0.28 267	0.63 187	0.51 177	0.40 160	0.32 111	0.26 99	0.26 148	0.46 172	0.22 86	0.09 69	0.21 435	0.10 128	0.09 107	0.39 460	0.15 224

ADCRef	0.80 458	0.96 447	2.29 388	0.37 350	0.35 394	0.96 478	0.51 436	0.87 367	0.75 424	0.88 475	0.83 443	0.61 322	1.36 512	1.02 324	3.27 532	0.13 305	0.11 271	0.17 404	0.19 394	0.25 340	0.21 329

GANet-ADL	0.44 198	0.41 217	2.31 390	0.33 264	0.20 189	0.57 229	0.25 203	0.75 255	0.54 215	0.42 174	0.59 315	0.56 298	0.30 203	0.40 128	0.38 256	0.14 346	0.11 271	0.09 79	0.08 77	0.22 300	0.17 269

WAO-6	1.58 528	1.54 523	2.32 391	1.14 532	1.00 526	2.30 543	1.03 519	1.82 537	2.85 548	1.25 511	2.61 536	2.20 528	1.56 523	2.47 507	1.99 500	0.95 530	0.67 526	1.19 538	0.83 537	1.08 526	0.88 529

CFNet_ucs	0.48 247	0.50 272	2.32 391	0.26 99	0.22 227	0.57 229	0.22 119	0.85 348	0.65 328	0.53 273	0.64 370	0.68 365	0.44 326	0.54 221	0.31 204	0.13 305	0.12 297	0.16 387	0.11 204	0.19 254	0.17 269

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 490	1.67 530	2.32 391	0.47 438	0.39 422	1.47 512	0.95 510	0.95 435	0.91 478	0.84 471	0.94 466	1.05 487	0.60 406	2.95 532	0.72 401	0.41 498	0.72 536	0.32 488	0.55 515	0.74 514	1.22 543

RAFT-RH_RVC	0.61 370	0.50 272	2.33 394	0.36 329	0.29 325	0.60 275	0.18 51	0.44 54	0.58 248	0.76 451	1.91 518	0.47 249	0.29 195	1.60 400	1.23 466	0.14 346	0.07 40	0.13 306	0.13 274	0.10 50	0.09 55

PSMNet_ROB	0.66 397	1.01 469	2.33 394	0.38 365	0.31 353	0.72 403	0.55 450	0.86 358	0.69 363	0.54 286	0.60 330	0.75 405	0.47 351	2.00 468	0.82 419	0.17 398	0.13 316	0.19 430	0.19 394	0.24 328	0.27 404

AASNet	0.56 337	1.03 473	2.34 396	0.37 350	0.33 374	0.65 358	0.29 291	0.96 440	0.73 407	0.54 286	0.60 330	0.55 286	0.38 258	0.59 238	0.58 364	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.43 476	0.24 378

RAFT-345	0.53 312	0.30 133	2.34 396	0.38 365	0.34 382	0.58 246	0.42 393	0.47 76	0.61 277	0.51 255	1.00 476	0.43 208	0.28 181	1.57 393	0.82 419	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.10 50	0.08 34

DPSNet	0.86 470	0.60 305	2.34 396	0.58 482	0.36 402	1.07 494	0.75 494	1.30 518	1.05 496	0.70 432	0.68 392	0.94 465	1.29 504	2.08 474	1.82 495	0.26 473	0.23 449	0.16 387	0.17 361	0.48 488	0.40 480

FTStereo	0.76 446	0.18 5	2.35 399	0.71 501	0.21 202	0.73 409	1.79 545	0.57 151	0.53 203	1.07 494	1.63 512	1.29 507	2.13 534	0.75 289	0.29 174	0.19 424	0.08 113	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.40 480

SFCPSM	0.46 226	0.24 64	2.35 399	0.27 115	0.27 306	0.70 395	0.32 335	0.96 440	0.63 307	0.49 235	0.52 254	0.43 208	0.36 237	0.52 211	0.43 292	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.16 185	0.12 140

StereoDRNet	0.64 385	0.88 421	2.35 399	0.41 391	0.45 456	0.73 409	0.47 429	0.94 422	0.74 411	0.75 448	0.54 277	0.74 399	0.47 351	1.70 413	0.72 401	0.15 363	0.14 333	0.15 369	0.14 302	0.20 269	0.19 305

SHD	0.72 429	0.77 380	2.36 402	0.45 428	0.40 431	0.71 397	0.32 335	1.02 483	1.25 513	1.07 494	0.84 446	0.90 454	0.73 449	1.09 331	0.98 434	0.21 440	0.18 403	0.20 438	0.21 410	0.32 406	0.31 434

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 329	0.92 429	2.36 402	0.38 365	0.37 413	0.60 275	0.28 267	0.82 325	0.62 295	0.62 387	0.55 287	0.72 389	0.45 330	1.00 322	0.43 292	0.15 363	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.15 149	0.16 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 312	0.76 371	2.38 404	0.42 402	0.29 325	0.69 388	0.23 150	1.81 536	0.55 222	0.36 140	0.32 111	0.47 249	0.40 280	0.46 172	0.25 133	0.12 275	0.11 271	0.11 192	0.41 500	0.13 109	0.32 439

MSMD_ROB	1.34 513	0.96 447	2.38 404	0.39 375	0.32 361	1.96 533	0.62 473	0.91 397	1.43 521	2.94 552	2.60 535	4.77 551	1.95 532	2.43 503	1.33 471	0.29 483	0.26 467	0.32 488	0.32 471	0.30 391	0.30 426

LMCR-Stereo	0.52 306	0.71 356	2.39 406	0.40 384	0.21 202	0.74 413	0.31 312	1.02 483	0.64 315	0.61 376	0.63 354	0.39 177	0.51 372	0.62 247	0.42 283	0.19 424	0.09 183	0.12 247	0.09 107	0.23 313	0.12 140

XQC	0.73 438	0.98 459	2.39 406	0.46 433	0.35 394	0.81 448	0.46 421	1.00 472	1.00 490	0.80 459	0.69 401	0.88 450	0.74 454	1.32 357	1.20 462	0.24 464	0.16 375	0.23 456	0.20 404	0.41 468	0.33 446

MIPNet	0.83 466	0.81 397	2.40 408	0.61 491	0.18 143	1.48 513	1.39 538	1.60 531	0.74 411	1.94 532	0.85 450	0.73 393	1.68 526	0.87 312	0.31 204	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.32 471	0.25 340	0.12 140

GMM-Stereo	0.50 276	0.23 51	2.41 409	0.54 468	0.24 260	0.77 431	0.46 421	0.59 165	0.57 237	0.58 344	0.73 422	0.47 249	0.43 318	0.68 269	0.27 149	0.10 161	0.06 20	0.13 306	0.13 274	0.14 132	0.44 489

ICVP	0.46 226	0.29 121	2.41 409	0.33 264	0.22 227	0.59 263	0.55 450	0.75 255	0.50 169	0.44 185	0.60 330	0.49 262	0.35 231	0.53 217	0.37 249	0.16 384	0.16 375	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.15 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 198	0.30 133	2.42 411	0.32 243	0.17 109	0.58 246	0.22 119	0.77 279	0.59 255	0.47 205	0.42 169	0.55 286	0.38 258	0.49 198	0.47 312	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.16 251

FADNet_RVC	0.81 464	1.14 487	2.42 411	0.30 187	0.24 260	0.71 397	0.24 183	0.95 435	0.61 277	0.44 185	0.56 298	0.59 314	0.42 308	1.52 386	0.68 390	0.94 529	0.96 544	0.28 476	1.00 544	0.90 523	1.36 547

NCC-stereo	0.79 456	0.94 437	2.42 411	0.59 486	0.45 456	1.90 530	0.46 421	0.99 464	0.72 392	0.64 406	0.84 446	0.91 456	0.73 449	1.80 434	1.00 440	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 465	0.24 328	0.22 342

Abc-Net	0.79 456	0.94 437	2.42 411	0.59 486	0.45 456	1.90 530	0.46 421	0.99 464	0.72 392	0.64 406	0.84 446	0.91 456	0.73 449	1.80 434	1.00 440	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 465	0.24 328	0.22 342
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 413	0.84 407	2.43 415	0.35 311	0.21 202	1.65 523	0.61 469	1.36 521	0.58 248	1.39 522	0.51 241	0.37 164	0.87 473	1.41 367	0.36 243	0.09 69	0.07 40	0.14 342	0.12 242	0.32 406	0.11 103

ADCL	0.99 485	0.79 390	2.43 415	0.39 375	0.32 361	1.50 515	1.90 546	0.92 406	0.97 486	1.26 515	1.27 496	1.00 477	1.42 517	1.14 341	3.31 533	0.17 398	0.14 333	0.22 449	0.21 410	0.30 391	0.22 342

anonymousa	0.48 247	0.46 251	2.44 417	0.29 170	0.34 382	0.61 296	0.25 203	0.66 198	0.54 215	0.53 273	0.77 433	0.73 393	0.46 343	0.33 75	0.31 204	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.29 450	0.10 50	0.19 305

stereogan	0.69 413	0.51 274	2.44 417	0.39 375	0.39 422	1.01 485	0.41 390	0.94 422	0.92 481	0.73 443	0.85 450	1.15 500	0.69 439	1.57 393	0.53 340	0.19 424	0.18 403	0.20 438	0.16 344	0.36 436	0.24 378

DRN-Test	0.64 385	0.43 229	2.44 417	0.39 375	0.44 448	0.80 447	0.41 390	1.02 483	0.78 442	0.80 459	0.63 354	0.69 372	0.56 391	1.79 430	0.69 392	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.17 269

MM-Stereo_test2	0.38 135	0.28 111	2.46 420	0.43 407	0.15 54	0.50 140	0.25 203	0.47 76	0.38 56	0.33 131	0.26 66	0.23 62	0.22 92	0.34 85	0.29 174	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.36 436	0.22 342

HUF	0.59 356	0.65 337	2.46 420	0.45 428	0.77 514	0.34 30	0.24 183	0.46 64	0.39 67	0.31 120	0.28 77	0.25 85	0.19 63	0.67 266	0.18 15	0.12 275	2.03 555	0.08 29	0.06 9	0.31 399	1.59 552

CIPLG	0.56 337	1.19 497	2.46 420	0.80 509	0.31 353	0.61 296	0.57 459	0.76 268	0.57 237	0.56 315	0.63 354	0.41 191	0.30 203	0.45 163	0.40 275	0.11 223	0.20 426	0.13 306	0.13 274	0.35 431	0.19 305

GANetREF_RVC	0.75 443	1.15 491	2.46 420	0.47 438	0.26 293	0.83 453	0.61 469	0.97 448	0.89 475	0.62 387	0.61 337	0.72 389	0.59 403	2.42 501	0.55 347	0.32 489	0.25 465	0.36 494	0.24 424	0.39 460	0.31 434
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
MSKI-zero shot	0.46 226	0.38 197	2.47 424	0.27 115	0.43 447	0.56 211	0.20 79	0.77 279	0.43 105	0.60 367	0.51 241	0.44 219	0.17 29	0.68 269	0.21 68	0.09 69	0.29 476	0.09 79	0.32 471	0.14 132	0.10 79

Wz-Net-LNSev	0.59 356	0.96 447	2.47 424	0.34 295	0.37 413	0.79 440	0.44 411	0.86 358	0.77 437	0.61 376	0.67 384	0.79 419	0.56 391	0.64 252	0.62 373	0.15 363	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.19 305

PFNet	0.60 362	0.33 155	2.47 424	0.41 391	0.55 482	0.62 316	0.27 250	0.61 177	0.63 307	0.61 376	0.56 298	0.45 228	0.32 217	1.88 454	1.14 457	0.28 482	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.26 360	0.20 320

UGAM-zero	0.63 381	0.39 206	2.49 427	0.30 187	0.49 467	0.67 370	0.19 60	0.91 397	0.45 124	0.77 455	0.45 186	1.16 502	0.82 464	2.05 471	0.29 174	0.09 69	0.15 358	0.09 79	0.44 504	0.11 68	0.22 342

DCVSM-stereo	0.49 265	0.29 121	2.49 427	0.29 170	0.22 227	0.53 175	0.52 439	0.58 157	0.49 159	0.69 428	0.46 194	0.79 419	0.48 360	0.53 217	0.42 283	0.13 305	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.20 269	0.20 320

WAO-7	1.48 523	1.63 526	2.49 427	0.93 519	0.75 510	1.72 526	1.10 523	1.84 538	1.96 539	1.43 524	2.54 533	1.97 524	1.61 525	3.06 534	2.08 504	0.69 519	0.66 525	0.94 528	0.74 533	0.80 520	0.69 515

LL-Strereo	0.72 429	1.29 508	2.49 427	0.36 329	0.45 456	0.55 196	0.32 335	0.93 414	0.71 382	0.67 419	0.58 312	0.85 440	0.79 460	2.67 521	0.46 303	0.10 161	0.18 403	0.14 342	0.12 242	0.40 465	0.42 486

FCDSN-DC	1.29 510	0.54 285	2.50 431	0.47 438	0.41 438	1.12 498	0.60 465	1.10 502	1.27 515	2.23 540	2.87 540	3.67 542	3.12 547	2.39 498	1.69 489	0.30 486	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.35 431	0.38 470
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 513	1.70 534	2.50 431	0.56 477	0.40 431	2.15 541	0.99 513	1.24 515	1.26 514	1.02 490	1.10 488	1.29 507	0.88 476	3.10 536	1.08 451	1.66 548	0.83 540	0.68 518	0.88 539	1.57 541	1.80 555

SGM_RVC	1.89 533	0.92 429	2.50 431	0.96 523	0.93 523	1.63 521	1.37 536	1.52 529	12.43 561	1.85 531	1.69 513	2.40 531	1.74 529	2.81 530	1.71 490	0.53 507	0.47 511	0.42 503	0.47 506	0.74 514	0.74 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 458	1.58 524	2.53 434	0.76 505	0.83 515	0.76 423	0.36 362	0.83 331	0.64 315	0.63 396	0.69 401	0.73 393	0.51 372	1.21 346	0.53 340	0.77 525	0.29 476	0.59 513	0.29 450	0.86 522	0.61 509

CrosDoStereo	0.94 480	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 558	0.72 229	0.60 260	0.70 432	1.40 504	0.53 276	1.49 519	1.78 426	3.09 527	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

DeepStereo_LL	0.94 480	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 558	0.72 229	0.60 260	0.70 432	1.40 504	0.53 276	1.49 519	1.78 426	3.09 527	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

Nwc_Net	0.68 409	0.83 405	2.53 434	0.41 391	0.39 422	0.77 431	0.38 376	1.01 480	0.70 372	0.60 367	0.99 474	0.98 472	0.68 437	1.41 367	0.63 375	0.23 456	0.15 358	0.23 456	0.25 432	0.23 313	0.18 289

AnyNet_C32	1.00 488	1.33 515	2.53 434	0.49 448	0.54 479	1.15 502	1.14 526	0.91 397	0.89 475	1.11 497	0.95 468	0.87 446	0.93 480	1.50 383	4.07 542	0.21 440	0.20 426	0.25 468	0.24 424	0.38 451	0.33 446

MFMNet_re	0.92 478	1.28 507	2.53 434	0.82 513	0.76 513	0.90 471	0.75 494	0.98 452	1.04 495	1.03 491	1.05 485	0.84 437	0.94 483	0.83 304	0.72 401	0.68 518	0.60 520	0.63 515	0.60 525	0.77 518	0.74 516

gwcnet-sp	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

scenet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

ssnet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

NVStereoNet_ROB	1.16 501	0.95 444	2.54 440	0.58 482	0.55 482	0.78 436	0.63 475	1.00 472	1.08 501	1.03 491	4.07 552	1.48 516	1.22 502	2.88 531	1.27 468	0.50 506	0.46 508	0.54 510	0.62 526	0.50 493	0.63 512
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 397	0.85 411	2.55 444	0.50 450	0.52 476	0.72 403	0.39 381	0.87 367	0.72 392	0.58 344	0.68 392	0.63 329	0.46 343	1.70 413	0.63 375	0.18 409	0.18 403	0.23 456	0.18 374	0.38 451	0.27 404

DispNO	0.67 402	0.98 459	2.58 445	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.29 291	0.83 331	0.68 354	0.53 273	0.79 437	0.83 432	0.47 351	2.46 505	0.68 390	0.12 275	0.10 224	0.19 430	0.31 465	0.16 185	0.17 269

ASMatch	0.60 362	0.43 229	2.58 445	0.91 517	0.36 402	0.56 211	0.25 203	0.52 117	0.61 277	0.47 205	1.21 493	0.47 249	0.66 432	1.34 359	0.94 429	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.10 50	0.16 251

testlalala2	0.44 198	0.28 111	2.59 447	0.64 494	0.56 484	0.57 229	0.20 79	0.78 294	0.52 184	0.40 160	0.39 156	0.45 228	0.21 83	0.27 22	0.22 86	0.09 69	0.10 224	0.08 29	0.29 450	0.12 79	0.10 79

aanetorigin	0.77 450	0.80 392	2.59 447	0.43 407	0.44 448	0.58 246	1.01 518	0.57 151	0.68 354	1.53 527	1.23 494	0.81 425	1.08 496	1.07 329	1.07 450	0.18 409	0.15 358	0.17 404	0.21 410	0.54 500	0.30 426

iResNet	0.51 293	0.76 371	2.59 447	0.41 391	0.17 109	0.64 344	0.27 250	0.82 325	0.70 372	0.57 326	0.64 370	0.43 208	0.36 237	0.70 280	0.52 336	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 283	0.13 174

HHNet	0.60 362	0.65 337	2.60 450	0.36 329	0.25 278	0.64 344	0.61 469	0.64 190	0.62 295	0.55 304	1.13 490	0.32 142	0.60 406	0.42 139	1.79 494	0.15 363	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.18 233	0.15 224

4D-IteraStereo	0.44 198	0.96 447	2.63 451	0.27 115	0.30 336	0.45 94	0.25 203	0.52 117	0.50 169	0.40 160	0.31 106	0.40 185	0.19 63	0.35 91	0.32 215	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.11 204	0.19 254	0.30 426

DMCA-RVC	0.62 375	0.96 447	2.63 451	0.36 329	0.90 520	0.56 211	0.31 312	0.69 214	0.57 237	0.68 426	0.52 254	0.59 314	0.56 391	1.23 350	0.53 340	0.16 384	0.38 496	0.20 438	0.15 325	0.20 269	0.15 224

STrans-v2	0.67 402	0.56 297	2.64 453	0.27 115	0.23 247	0.57 229	0.33 343	0.96 440	0.69 363	0.92 481	0.85 450	0.89 452	0.93 480	1.83 439	1.21 464	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.12 140

CBMV	0.71 426	0.76 371	2.64 453	0.33 264	0.20 189	0.78 436	0.79 498	0.98 452	0.78 442	0.85 474	0.71 415	0.86 444	1.10 498	1.46 374	0.62 373	0.18 409	0.20 426	0.21 446	0.19 394	0.25 340	0.33 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 247	0.40 211	2.65 455	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.83 331	0.75 424	0.47 205	0.36 136	0.53 276	0.42 308	0.53 217	0.39 267	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

TransformOpticalFlow	0.64 385	0.56 297	2.66 456	0.44 414	0.26 293	0.62 316	0.28 267	0.83 331	0.71 382	0.76 451	0.74 425	0.91 456	0.85 469	1.83 439	0.81 418	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.11 68	0.12 140

WCMA_ROB	1.12 495	0.83 405	2.66 456	0.58 482	0.34 382	1.17 504	0.71 489	0.93 414	0.94 482	1.74 530	2.63 537	3.09 538	1.71 528	1.70 413	1.84 496	0.26 473	0.21 435	0.20 438	0.21 410	0.28 375	0.43 487

MyStereo06	0.54 317	0.41 217	2.68 458	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.81 318	0.44 109	0.84 471	0.52 254	0.78 414	0.58 400	0.48 188	1.10 452	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

IPLGR	0.54 317	0.56 297	2.68 458	0.36 329	0.18 143	0.62 316	0.54 447	1.02 483	0.64 315	0.73 443	0.46 194	0.47 249	0.45 330	1.12 338	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.19 254	0.12 140

CBMV_ROB	0.76 446	0.42 224	2.68 458	0.33 264	0.22 227	0.74 413	0.47 429	0.96 440	0.76 433	1.04 493	0.96 469	0.88 450	0.93 480	2.06 472	1.19 461	0.22 453	0.24 452	0.27 472	0.25 432	0.25 340	0.28 411

IMH	2.02 536	2.15 555	2.69 461	1.68 542	1.12 535	1.66 524	0.92 509	2.10 542	1.92 538	1.32 517	2.66 538	2.21 529	1.69 527	5.78 554	1.68 488	5.54 560	0.96 544	1.31 541	0.71 532	1.32 539	0.99 537

SDNR	1.22 507	0.80 392	2.71 462	0.33 264	1.48 545	1.98 536	0.23 150	1.93 540	2.44 542	0.89 477	2.52 532	1.36 511	0.51 372	3.65 544	1.93 497	0.30 486	0.31 482	0.22 449	0.16 344	0.33 414	0.36 460

APVNet	0.70 417	0.67 345	2.71 462	0.38 365	0.36 402	0.85 459	0.43 400	0.91 397	0.68 354	0.55 304	0.69 401	0.75 405	0.55 387	2.31 489	0.78 412	0.17 398	0.17 393	0.24 463	0.19 394	0.33 414	0.23 366

PAM	0.70 417	0.35 175	2.72 464	0.56 477	0.62 500	1.08 496	0.53 443	0.85 348	0.44 109	0.93 483	0.92 461	1.24 505	0.68 437	0.64 252	1.01 444	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.48 507	0.14 132	0.38 470

MyStereo05	0.49 265	0.41 217	2.72 464	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.82 325	0.77 437	0.52 263	0.37 139	0.51 268	0.42 308	0.52 211	0.38 256	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

otaku	1.03 491	1.68 532	2.72 464	0.95 521	0.73 509	1.03 487	0.59 463	0.99 464	0.86 465	0.69 428	1.61 510	0.98 472	0.64 425	1.46 374	1.14 457	0.95 530	0.46 508	0.72 520	0.40 497	1.24 534	0.78 521

RainbowNet	1.15 499	1.78 537	2.72 464	1.12 531	0.91 521	1.06 489	0.76 496	1.16 512	1.13 507	0.75 448	0.97 471	1.09 493	0.80 461	1.60 400	1.21 464	1.17 538	1.26 548	1.01 532	0.57 521	1.13 528	0.88 529

IPLGR_C	0.58 348	1.25 504	2.72 464	0.80 509	0.31 353	0.60 275	0.61 469	0.76 268	0.58 248	0.56 315	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.43 142	0.40 275	0.11 223	0.22 441	0.13 306	0.15 325	0.35 431	0.19 305

PAM_32	0.70 417	0.35 175	2.73 469	0.54 468	0.61 498	1.07 494	0.43 400	0.84 342	0.49 159	0.90 479	0.91 459	1.23 504	0.77 459	0.65 262	1.10 452	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.49 509	0.15 149	0.38 470

Syn2CoEx	0.70 417	1.07 479	2.74 470	0.43 407	0.30 336	0.64 344	0.42 393	0.99 464	0.78 442	0.62 387	0.78 434	0.74 399	0.72 446	1.92 461	0.61 371	0.20 434	0.17 393	0.19 430	0.15 325	0.29 380	0.22 342

ADCMid	0.96 484	1.32 513	2.74 470	0.38 365	0.35 394	0.99 481	0.58 461	0.94 422	0.86 465	1.23 510	1.01 477	1.01 478	1.00 488	1.05 328	3.97 540	0.21 440	0.19 415	0.42 503	0.32 471	0.40 465	0.29 417

MyStereo8	0.54 317	0.80 392	2.76 472	0.32 243	0.33 374	0.71 397	0.20 79	0.87 367	0.57 237	0.51 255	0.59 315	0.50 265	0.33 221	0.68 269	0.55 347	0.10 161	0.29 476	0.10 128	0.13 274	0.21 283	0.34 450

G-Net	0.99 485	0.64 330	2.76 472	0.57 480	0.67 503	2.03 537	0.72 492	0.76 268	0.67 352	1.14 500	2.56 534	1.30 510	1.02 490	1.48 382	1.74 492	0.25 469	0.24 452	0.24 463	0.26 439	0.37 444	0.31 434

ACRE	0.56 337	1.14 487	2.77 474	0.76 505	0.28 318	0.60 275	0.56 455	0.76 268	0.58 248	0.55 304	0.62 342	0.41 191	0.29 195	0.44 151	0.39 267	0.11 223	0.19 415	0.13 306	0.14 302	0.36 436	0.18 289

pmcnn	1.32 511	1.05 475	2.77 474	0.74 504	1.43 540	0.72 403	0.56 455	0.96 440	0.91 478	0.99 488	2.92 543	6.01 556	0.70 441	2.38 495	3.32 534	0.13 305	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.34 421	0.22 342

HH	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 450	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 396	0.48 212	0.87 446	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

HanStereo	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 450	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 396	0.48 212	0.87 446	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

FC-DCNN v2	1.54 526	0.58 301	2.80 478	0.44 414	0.39 422	2.05 538	0.66 477	1.90 539	1.84 537	2.79 550	2.97 544	4.41 549	3.07 545	2.65 518	2.30 514	0.29 483	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.32 406	0.38 470

Ntro	1.00 488	1.68 532	2.80 478	0.95 521	0.85 516	1.06 489	0.53 443	0.98 452	0.90 477	0.62 387	0.76 430	0.93 461	0.66 432	1.66 407	0.98 434	0.99 533	0.45 506	0.75 521	0.40 497	1.19 530	0.75 518

UNet	0.54 317	0.44 240	2.83 480	0.31 214	0.33 374	0.74 413	0.27 250	0.82 325	0.61 277	0.53 273	0.54 277	0.72 389	0.54 382	0.78 300	0.56 355	0.11 223	0.09 183	0.13 306	0.11 204	0.14 132	0.12 140

ACV-stereo	0.66 397	0.76 371	2.86 481	0.32 243	0.25 278	1.01 485	0.60 465	0.59 165	0.52 184	0.41 169	0.45 186	1.55 519	0.94 483	1.40 366	0.69 392	0.14 346	0.13 316	0.12 247	0.11 204	0.20 269	0.19 305

ELAS	1.39 518	0.79 390	2.86 481	0.53 465	0.50 469	2.81 548	2.20 549	1.61 532	1.50 525	2.28 542	2.35 529	1.82 522	2.13 534	1.73 418	2.22 510	0.35 494	0.37 494	0.35 492	0.35 481	0.49 491	0.47 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 417	0.54 285	2.88 483	0.36 329	0.29 325	0.62 316	0.54 447	0.97 448	0.87 468	0.76 451	0.92 461	0.94 465	0.80 461	1.84 444	0.57 359	0.18 409	0.19 415	0.17 404	0.16 344	0.22 300	0.25 387

FC-DCNN	1.49 524	0.59 303	2.88 483	0.44 414	0.39 422	1.97 535	0.66 477	1.67 533	1.70 531	2.72 549	2.89 541	4.22 545	2.97 544	2.55 513	2.19 509	0.29 483	0.26 467	0.31 485	0.30 459	0.32 406	0.39 476

SPS-STEREO	1.07 494	1.13 486	2.88 483	0.65 497	0.69 506	0.99 481	0.68 483	1.05 495	0.87 468	1.36 518	1.23 494	1.46 515	0.94 483	1.87 447	1.72 491	0.66 517	0.61 521	0.58 511	0.57 521	0.65 508	0.77 520
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 543	2.14 553	2.89 486	1.91 549	1.04 530	3.98 552	0.96 511	3.26 552	6.17 554	2.15 538	3.37 548	3.31 540	2.41 538	11.84 564	2.03 502	2.05 552	1.86 552	1.54 547	0.92 540	1.22 531	0.87 527

ktn	4.35 553	2.10 550	2.89 486	1.80 546	1.49 546	2.13 540	1.41 541	2.26 543	12.72 562	11.41 564	16.43 569	11.15 564	3.75 548	4.36 551	3.18 531	1.82 550	0.98 546	1.73 553	1.21 549	2.97 556	1.27 544

Venus	2.80 543	2.14 553	2.89 486	1.91 549	1.04 530	3.98 552	0.96 511	3.26 552	6.17 554	2.15 538	3.37 548	3.31 540	2.41 538	11.84 564	2.03 502	2.05 552	1.86 552	1.54 547	0.92 540	1.22 531	0.87 527

STTRV1_RVC	0.80 458	0.55 294	2.89 486	0.42 402	0.49 467	0.79 440	0.44 411	1.15 510	0.82 456	0.62 387	0.89 457	0.72 389	0.63 423	2.69 522	0.64 380	0.48 505	0.64 523	0.27 472	0.24 424	0.35 431	0.27 404

GwcNet-ADL	0.50 276	0.74 368	2.90 490	0.31 214	0.20 189	0.58 246	0.29 291	0.87 367	0.64 315	0.47 205	0.47 200	0.56 298	0.33 221	0.46 172	0.46 303	0.13 305	0.12 297	0.09 79	0.09 107	0.14 132	0.21 329

IGEV_Zeroshot_test	0.53 312	0.33 155	2.91 491	0.32 243	0.18 143	0.54 183	0.21 98	0.72 229	0.42 95	0.81 464	0.51 241	0.71 386	0.41 291	0.48 188	1.13 456	0.09 69	0.15 358	0.10 128	0.35 481	0.19 254	0.09 55

DeepPrunerF	0.86 470	0.86 414	2.91 491	0.45 428	0.50 469	0.64 344	0.48 432	1.14 507	2.64 546	0.63 396	0.61 337	0.65 342	0.62 420	2.21 484	1.31 469	0.23 456	0.19 415	0.30 484	0.28 447	0.36 436	0.25 387

MANE	2.90 546	1.14 487	2.96 493	1.03 525	1.01 527	5.01 556	2.45 551	5.36 559	6.88 558	3.58 555	4.76 556	5.99 555	4.99 552	4.23 549	4.61 548	0.56 512	0.67 526	0.44 505	0.78 535	0.51 495	1.03 538

iResNetv2_ROB	0.59 356	1.43 519	2.96 493	0.40 384	0.22 227	0.58 246	0.28 267	0.91 397	0.73 407	0.57 326	0.63 354	0.60 320	0.41 291	0.74 288	0.35 240	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 476	0.17 269

NaN_ROB	1.14 497	0.94 437	2.96 493	0.53 465	0.56 484	1.13 500	0.99 513	0.98 452	1.00 490	1.09 496	0.87 453	0.77 411	1.06 495	5.90 555	2.72 521	0.16 384	0.23 449	0.16 387	0.24 424	0.22 300	0.36 460

MADNet++	2.79 542	2.11 552	2.97 496	2.49 554	2.28 552	2.95 549	2.31 550	2.67 546	2.47 543	3.03 553	3.13 546	2.70 534	2.92 541	4.10 548	4.48 546	2.68 555	2.24 558	3.04 560	2.44 557	2.37 552	2.34 556

ADCS	1.05 493	1.36 518	2.98 497	0.42 402	0.36 402	0.96 478	0.81 502	1.06 496	1.12 505	1.25 511	0.97 471	1.08 491	0.90 478	1.25 354	4.86 549	0.21 440	0.21 435	0.22 449	0.23 422	0.36 436	0.38 470

test_xeample3	0.46 226	0.34 168	2.99 498	0.37 350	0.16 81	0.49 132	0.33 343	1.06 496	0.44 109	0.25 83	0.23 43	0.24 75	0.25 134	0.49 198	0.56 355	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 497	0.17 207	0.26 397

MeshStereo	1.21 504	1.15 491	3.01 499	0.34 295	0.28 318	1.10 497	0.69 485	1.35 520	1.01 492	2.71 548	2.41 531	2.96 535	1.45 518	2.80 529	1.40 477	0.22 453	0.22 441	0.22 449	0.19 394	0.50 493	0.26 397
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
GASNet	0.73 438	1.47 521	3.04 500	0.47 438	0.33 374	0.57 229	0.34 347	0.91 397	0.75 424	0.58 344	0.58 312	0.74 399	0.55 387	2.03 469	0.65 383	0.21 440	0.15 358	0.19 430	0.17 361	0.51 495	0.28 411

CSAN	1.25 508	1.12 483	3.04 500	0.51 455	0.37 413	1.06 489	1.15 527	1.22 513	1.08 501	1.17 506	1.91 518	1.04 485	1.31 507	5.96 556	2.43 517	0.26 473	0.22 441	0.24 463	0.24 424	0.31 399	0.30 426

FINET	0.65 393	0.95 444	3.06 502	0.35 311	0.40 431	0.58 246	0.48 432	0.92 406	1.10 503	0.57 326	0.68 392	0.47 249	0.44 326	1.15 343	0.60 368	0.23 456	0.21 435	0.17 404	0.15 325	0.26 360	0.25 387

rrr	0.46 226	0.34 168	3.08 503	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.28 267	1.09 501	0.51 177	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 450	0.16 185	0.25 387

Wz-Net-TNSev	0.91 476	1.73 536	3.08 503	0.36 329	0.31 353	1.00 484	0.71 489	1.06 496	0.97 486	0.71 436	0.72 420	1.09 493	0.87 473	2.42 501	1.59 485	0.20 434	0.20 426	0.16 387	0.20 404	0.44 484	0.35 452

fast-acv-ft	0.63 381	0.88 421	3.10 505	0.38 365	0.30 336	0.79 440	0.48 432	0.69 214	0.72 392	0.58 344	0.78 434	0.76 409	0.60 406	0.67 266	0.73 404	0.15 363	0.15 358	0.18 424	0.17 361	0.37 444	0.16 251

ARAFT	0.60 362	1.23 501	3.10 505	0.28 140	0.16 81	0.64 344	0.36 362	0.90 387	0.67 352	0.61 376	0.49 229	0.55 286	0.31 211	1.24 353	0.32 215	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.37 444	0.21 329

Wz-Net-SNSev	0.76 446	1.32 513	3.11 507	0.40 384	0.31 353	0.71 397	0.60 465	0.98 452	0.87 468	0.67 419	0.83 443	0.96 468	0.60 406	1.67 409	0.97 433	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.17 361	0.36 436	0.24 378

GwcNet	0.69 413	0.71 356	3.12 508	0.36 329	0.45 456	0.81 448	0.44 411	0.86 358	0.84 462	0.60 367	0.74 425	0.82 430	0.49 367	1.65 406	0.66 384	0.16 384	0.15 358	0.15 369	0.15 325	0.31 399	0.24 378

LVE	1.96 535	2.17 556	3.14 509	1.68 542	1.80 550	1.63 521	1.03 519	2.34 544	2.81 547	1.25 511	2.89 541	4.24 547	1.29 504	2.79 528	1.44 479	2.85 556	0.91 543	1.18 535	1.46 552	1.23 533	1.10 540

ADCP+	0.94 480	1.12 483	3.14 509	0.34 295	0.39 422	1.06 489	0.79 498	0.89 381	0.80 450	0.66 415	0.67 384	0.85 440	1.55 522	0.93 314	4.55 547	0.13 305	0.11 271	0.16 387	0.15 325	0.26 360	0.25 387

TorneroNet	5.50 556	1.92 546	3.16 511	1.47 540	1.25 539	14.07 564	1.06 521	4.90 557	20.99 578	10.17 561	16.48 570	11.88 566	6.93 557	3.34 540	4.20 544	1.30 542	0.69 532	1.45 546	0.86 538	2.61 554	1.20 542

MFN_U_SF_RVC	1.55 527	2.39 557	3.16 511	0.65 497	0.41 438	1.12 498	0.46 421	1.23 514	1.33 516	1.61 528	1.20 492	1.43 514	0.98 487	1.76 423	1.97 498	1.90 551	1.80 550	1.98 554	2.15 555	1.63 542	1.77 554

FADNet-RVC-Resample	0.67 402	1.16 496	3.16 511	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.38 376	0.86 358	0.63 307	0.51 255	0.50 237	0.57 304	0.45 330	1.57 393	0.49 323	0.24 464	0.32 488	0.23 456	0.19 394	0.27 369	0.62 510

DGSMNet	2.89 545	0.63 326	3.18 514	3.43 559	4.17 557	2.57 547	6.98 562	0.97 448	0.83 460	0.56 315	1.86 517	0.79 419	0.62 420	1.64 405	1.39 475	4.61 559	5.01 562	5.17 563	4.71 562	4.44 561	4.19 561

HBP-ISP	0.76 446	1.30 509	3.19 515	0.35 311	0.26 293	0.85 459	0.54 447	1.03 490	0.72 392	0.80 459	0.69 401	0.68 365	0.83 465	2.04 470	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.29 483	0.25 432	0.28 375	0.24 378

ADLNet2	0.68 409	0.84 407	3.19 515	0.33 264	0.36 402	0.64 344	0.37 370	0.89 381	0.79 447	0.54 286	0.65 379	0.93 461	0.48 360	2.07 473	0.56 355	0.13 305	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.33 414	0.18 289

ELAS_RVC	1.37 517	0.78 388	3.21 517	0.55 475	0.50 469	1.49 514	2.48 552	1.48 526	1.71 532	2.13 537	2.09 521	2.07 526	2.56 540	1.90 456	2.02 501	0.35 494	0.36 492	0.37 498	0.34 478	0.49 491	0.47 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 524	1.90 544	3.22 518	1.09 528	0.54 479	1.71 525	1.73 544	1.49 527	1.53 526	1.44 525	1.80 515	1.82 522	1.30 506	3.34 540	1.76 493	1.07 535	0.56 518	0.97 530	0.58 523	1.38 540	0.65 513

ACVNet_2	1.42 521	1.81 538	3.23 519	1.08 527	0.92 522	1.32 507	0.85 503	1.49 527	1.69 530	1.19 509	1.73 514	2.13 527	1.03 491	2.50 509	1.40 477	0.91 527	0.53 516	1.00 531	0.55 515	2.11 550	0.85 524

Consistency-Raft	0.88 473	0.93 435	3.23 519	0.99 524	0.64 501	0.77 431	0.55 450	0.98 452	0.97 486	0.61 376	1.03 481	0.65 342	1.05 493	0.79 301	1.38 474	0.44 500	0.46 508	0.51 509	0.58 523	0.65 508	0.47 493

TorneroNet-64	2.65 539	1.83 539	3.30 521	1.46 539	1.20 536	3.89 551	0.99 513	3.51 556	6.71 557	2.56 545	4.60 554	4.22 545	3.85 550	3.33 539	3.14 530	1.19 539	0.65 524	1.39 544	0.79 536	3.31 557	1.15 541

edge stereo	0.81 464	0.73 365	3.30 521	0.37 350	1.21 537	0.62 316	0.39 381	0.93 414	0.79 447	0.80 459	0.88 455	1.14 499	0.71 443	2.18 482	0.71 397	0.21 440	0.20 426	0.26 471	0.18 374	0.38 451	0.26 397

notaker	2.66 540	2.07 549	3.31 523	2.61 556	1.43 540	1.76 528	1.11 524	2.76 548	1.79 535	2.26 541	11.53 565	3.96 543	4.29 551	3.09 535	2.76 523	1.55 547	0.88 542	1.70 552	1.07 546	2.00 549	1.35 546

SANet	1.20 503	1.21 499	3.33 524	0.38 365	0.27 306	1.73 527	0.85 503	1.10 502	2.49 544	1.16 501	1.83 516	1.72 521	1.50 521	2.37 492	2.84 524	0.18 409	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.32 406	0.32 439

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 370	0.61 309	3.35 525	0.33 264	0.58 489	0.66 364	0.20 79	0.98 452	0.55 222	0.73 443	0.52 254	0.99 475	0.65 427	0.58 232	0.29 174	0.10 161	0.16 375	0.10 128	0.41 500	0.29 380	0.20 320

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 417	0.65 337	3.45 526	0.50 450	0.60 496	0.75 419	0.23 150	0.96 440	0.60 260	0.76 451	1.30 499	0.81 425	0.60 406	0.57 229	0.82 419	0.10 161	0.16 375	0.11 192	0.43 503	0.31 399	0.22 342

PA-Net	0.84 468	1.00 465	3.49 527	0.63 493	0.40 431	0.70 395	0.52 439	0.86 358	0.84 462	0.52 263	0.59 315	0.70 382	0.54 382	2.35 491	2.23 511	0.17 398	0.27 473	0.19 430	0.28 447	0.22 300	0.36 460
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 329	0.54 285	3.50 528	0.48 446	0.39 422	0.54 183	0.17 37	0.89 381	0.40 77	0.44 185	0.65 379	0.85 440	0.19 63	0.77 296	0.21 68	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.32 471	0.17 207	0.14 191

SGM-ForestM	2.98 547	1.70 534	3.52 529	0.67 499	0.47 464	5.18 557	3.36 556	3.30 554	2.86 549	4.44 557	3.79 551	9.80 562	5.50 555	6.29 557	6.52 556	0.27 478	0.36 492	0.24 463	0.27 444	0.38 451	0.58 507

SGM-Forest	1.04 492	0.42 224	3.59 530	0.41 391	0.32 361	1.05 488	1.32 534	0.94 422	0.83 460	1.16 501	2.23 528	1.03 482	1.39 515	2.49 508	2.35 515	0.21 440	0.21 435	0.20 438	0.19 394	0.23 313	0.32 439
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 478	1.31 510	3.76 531	0.41 391	0.36 402	0.86 461	0.71 489	1.00 472	1.06 499	0.82 468	0.92 461	1.06 489	1.05 493	2.16 481	1.61 486	0.19 424	0.13 316	0.15 369	0.16 344	0.32 406	0.28 411

SGM+DAISY	1.83 532	1.43 519	3.81 532	0.87 514	1.01 527	2.38 545	2.53 553	1.36 521	1.75 533	2.92 551	3.22 547	2.65 533	2.93 542	2.22 487	3.10 529	0.72 520	0.69 532	0.63 515	0.62 526	0.77 518	0.98 532

MDST_ROB	1.17 502	0.42 224	3.87 533	0.54 468	0.44 448	4.11 554	0.58 461	1.31 519	0.84 462	2.12 534	1.12 489	0.98 472	0.71 443	4.24 550	0.99 439	0.16 384	0.14 333	0.19 430	0.17 361	0.18 233	0.35 452

S-Stereo	0.80 458	0.69 351	3.89 534	0.39 375	0.37 413	0.69 388	0.70 488	0.94 422	0.98 489	0.62 387	0.91 459	0.83 432	0.60 406	2.37 492	0.66 384	0.18 409	0.21 435	0.17 404	0.18 374	0.30 391	0.35 452

JetBlue	1.78 530	1.63 526	3.92 535	0.73 502	1.21 537	4.38 555	3.35 555	1.59 530	1.20 510	1.26 515	1.52 509	2.37 530	1.88 531	3.23 538	3.00 525	0.53 507	0.47 511	0.48 508	0.49 509	1.29 536	0.97 531

Dean	1.79 531	1.83 539	3.92 535	1.29 535	1.07 532	1.55 517	1.00 516	1.95 541	2.33 541	1.47 526	4.19 553	4.26 548	1.33 510	2.21 484	1.48 481	1.14 537	0.68 530	1.18 535	0.74 533	1.24 534	0.98 532

ADCPNet	0.99 485	0.99 463	3.93 537	0.37 350	0.68 505	1.36 509	0.62 473	0.87 367	0.76 433	0.78 457	0.81 438	1.08 491	1.18 501	1.14 341	2.49 518	0.21 440	0.69 532	0.21 446	0.95 542	0.29 380	0.37 467

ACVNet_1	1.33 512	1.91 545	4.03 538	1.09 528	0.88 518	1.19 505	0.66 477	1.24 515	1.17 508	0.94 484	0.96 469	3.09 538	1.04 492	2.37 492	1.11 455	1.04 534	0.48 514	1.03 533	0.48 507	1.12 527	0.83 523

EDNetEfficient	1.27 509	0.70 354	4.05 539	0.64 494	0.98 524	0.94 476	1.40 539	0.85 348	1.75 533	2.34 543	1.33 502	1.05 487	2.21 536	1.58 397	4.15 543	0.15 363	0.19 415	0.14 342	0.27 444	0.38 451	0.32 439

ACVNet-4b	1.93 534	1.85 541	4.10 540	1.07 526	0.86 517	1.15 502	0.53 443	1.06 496	1.12 505	0.64 406	1.09 487	1.99 525	0.70 441	2.20 483	9.86 563	5.62 561	0.41 505	1.03 533	0.55 515	1.86 548	0.85 524

tt	4.93 555	0.27 90	4.20 541	2.29 553	1.58 547	10.20 562	16.97 567	9.42 565	5.02 552	1.67 529	1.28 497	4.68 550	5.03 553	3.37 542	5.92 553	6.16 562	9.47 569	2.82 558	3.18 559	3.60 558	1.53 551

AnyNet_C01	1.14 497	1.49 522	4.23 542	0.54 468	0.53 477	1.51 516	1.37 536	1.04 494	1.07 500	1.17 506	1.33 502	1.15 500	1.08 496	1.61 403	2.74 522	0.25 469	0.22 441	0.28 476	0.24 424	0.48 488	0.40 480

pcwnet_v2	0.64 385	0.49 266	4.41 543	0.32 243	0.27 306	0.60 275	0.25 203	0.97 448	0.88 471	0.59 358	0.70 411	0.63 329	0.55 387	0.66 265	0.37 249	0.17 398	0.15 358	0.15 369	0.14 302	0.21 283	0.23 366

UNDER WATER	2.74 541	1.85 541	4.54 544	1.81 547	1.44 542	2.34 544	1.40 539	3.24 551	6.60 556	2.60 546	2.76 539	5.75 554	5.24 554	3.02 533	4.01 541	1.45 544	0.81 539	1.59 550	1.06 545	1.80 546	1.51 550

UNDER WATER-64	2.47 538	1.89 543	4.86 545	1.82 548	1.44 542	3.18 550	1.57 543	2.62 545	5.64 553	2.05 533	2.13 523	4.13 544	3.76 549	2.62 516	3.42 536	1.47 545	0.85 541	1.57 549	1.07 546	1.82 547	1.49 549

HanzoNet	7.64 559	2.86 558	5.05 546	7.01 562	3.97 556	2.18 542	1.34 535	3.37 555	4.05 550	13.17 566	10.58 559	10.73 563	16.52 570	8.45 562	10.51 564	10.48 568	9.72 570	5.59 564	13.46 569	6.84 565	6.83 565

DispFullNet	1.67 529	2.10 550	5.22 547	1.53 541	8.90 558	0.86 461	0.31 312	0.96 440	0.96 485	1.37 521	1.01 477	1.13 498	1.98 533	1.51 384	0.91 426	0.54 509	0.31 482	1.18 535	0.63 528	1.13 528	0.80 522

KSHMR	4.10 552	1.97 548	5.27 548	1.71 544	1.47 544	1.96 533	1.28 532	3.19 550	17.33 572	2.12 534	15.91 568	9.18 561	1.57 524	8.42 561	1.98 499	1.52 546	1.26 548	1.67 551	1.19 548	1.67 544	1.40 548

LSM	3.31 550	1.11 482	5.29 549	9.40 565	30.65 577	0.84 455	1.12 525	0.91 397	1.22 511	1.36 518	2.19 525	0.93 461	0.83 465	1.66 407	0.90 425	0.21 440	0.31 482	0.24 463	0.28 447	0.39 460	6.33 564

SuperB	1.15 499	1.14 487	5.43 550	0.36 329	0.26 293	0.81 448	0.89 506	0.88 375	1.17 508	0.67 419	0.68 392	0.63 329	1.39 515	1.74 420	3.37 535	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	2.80 555	0.25 387

MADNet+	1.36 515	1.93 547	5.95 551	0.81 512	0.59 491	1.57 518	1.09 522	1.39 524	1.22 511	0.84 471	1.01 477	1.25 506	1.12 499	3.19 537	2.36 516	0.45 502	0.47 511	0.38 500	0.34 478	0.59 503	0.57 505

TCMNet-wrong-test	5.51 557	6.62 563	6.20 552	13.02 569	11.90 563	7.14 558	5.53 561	6.99 563	1.44 522	2.65 547	3.10 545	8.37 560	5.95 556	4.75 553	6.05 554	3.07 557	0.98 546	2.38 556	1.99 554	6.62 564	5.43 563

RTS	1.21 504	1.31 510	6.39 553	0.52 459	0.51 474	1.61 519	0.79 498	1.03 490	1.37 519	1.13 498	1.30 499	1.10 495	0.85 469	2.65 518	2.08 504	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 476	0.32 439

RTSA	1.21 504	1.31 510	6.39 553	0.52 459	0.51 474	1.61 519	0.79 498	1.03 490	1.37 519	1.13 498	1.30 499	1.10 495	0.85 469	2.65 518	2.08 504	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 476	0.32 439

PML	23.15 574	16.83 569	7.78 555	5.49 560	9.93 560	51.13 582	104.50 582	5.76 560	13.62 565	37.30 582	105.93 582	30.86 582	23.50 577	12.07 566	7.87 559	6.30 563	2.12 557	6.32 565	2.43 556	10.44 568	2.90 558

FADE	15.89 569	3.00 559	8.70 556	2.11 551	2.94 553	1.19 505	0.91 508	5.00 558	2.49 544	1.25 511	1.19 491	3.05 537	7.02 558	8.02 560	5.31 552	94.83 582	35.90 582	65.83 579	66.18 579	1.66 543	1.30 545

USTest	8.10 560	7.17 564	8.96 557	9.25 564	9.05 559	15.27 565	23.78 569	9.96 566	9.47 559	5.94 560	6.75 557	7.80 559	7.48 559	8.83 563	11.21 565	2.21 554	3.56 559	2.86 559	3.20 560	5.02 562	4.16 560

LE_ROB	4.43 554	1.35 517	9.38 558	2.79 557	3.93 555	2.43 546	3.46 557	2.68 547	11.19 560	11.66 565	4.73 555	5.26 553	10.46 563	4.50 552	9.49 561	0.82 526	0.69 532	1.34 542	0.98 543	0.75 516	0.76 519

JetRed	3.29 549	4.93 560	10.17 559	1.45 538	1.72 549	7.44 559	5.05 560	3.06 549	2.12 540	2.41 544	2.39 530	2.99 536	2.37 537	3.51 543	6.44 555	1.32 543	1.90 554	1.37 543	1.23 550	2.21 551	1.76 553

Anonymous_1	22.91 573	11.20 566	12.13 560	12.75 566	26.28 576	19.43 572	27.92 575	14.08 569	13.61 564	14.96 567	10.58 559	11.26 565	11.19 566	12.55 568	14.57 569	38.28 581	7.88 564	34.96 578	63.99 578	89.57 582	10.94 570

DGTPSM_ROB	8.89 562	5.62 561	12.25 561	5.92 561	11.32 561	8.54 560	24.18 570	6.40 561	13.49 563	5.15 558	11.46 563	6.19 557	10.92 564	7.00 558	13.72 566	4.47 558	7.65 563	3.92 561	7.45 565	4.38 560	7.87 566

DPSM_ROB	12.34 565	11.21 567	12.51 562	12.91 567	12.80 565	19.84 574	28.28 576	14.38 571	14.28 568	10.58 562	11.26 561	12.03 567	11.85 567	13.15 570	15.34 571	7.11 565	8.31 566	6.50 566	7.35 563	8.84 566	8.31 568

DPSM	12.34 565	11.21 567	12.51 562	12.91 567	12.80 565	19.84 574	28.28 576	14.38 571	14.28 568	10.58 562	11.26 561	12.03 567	11.85 567	13.15 570	15.34 571	7.11 565	8.31 566	6.50 566	7.35 563	8.84 566	8.31 568

LRCNet_RVC	13.74 568	19.30 570	12.75 564	19.46 572	12.69 564	1.86 529	0.41 390	12.33 567	1.05 496	15.77 568	18.83 574	12.62 569	8.70 562	12.21 567	9.62 562	22.22 574	8.37 568	25.85 574	24.01 575	19.32 573	17.44 574

DPSMNet_ROB	9.48 563	5.64 562	13.01 565	8.82 563	11.82 562	8.54 560	24.20 571	6.41 562	13.65 566	5.32 559	11.47 564	6.33 558	10.92 564	7.69 559	13.89 567	7.25 567	8.19 565	5.06 562	7.78 566	5.31 563	8.26 567

psmorigin	1.36 515	0.60 305	13.80 566	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.33 343	0.77 279	0.61 277	0.96 487	0.88 455	1.17 503	0.73 449	4.00 547	0.86 423	0.19 424	0.22 441	0.17 404	0.18 374	0.24 328	0.29 417

xxxxx1	28.96 580	20.11 573	14.07 567	49.74 579	39.15 579	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 575	16.45 569	17.48 571	18.36 570	21.56 573	16.21 572	20.88 575	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 580

tt_ll	28.96 580	20.11 573	14.07 567	49.74 579	39.15 579	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 575	16.45 569	17.48 571	18.36 570	21.56 573	16.21 572	20.88 575	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 580

ff	28.96 580	20.11 573	14.07 567	49.74 579	39.15 579	18.98 568	26.64 572	21.94 575	20.21 575	16.45 569	17.48 571	18.36 570	21.56 573	16.21 572	20.88 575	23.07 575	26.55 577	66.40 580	78.70 580	30.27 577	32.51 580

ASD4	21.52 572	19.65 571	22.13 570	22.45 574	16.42 569	23.29 578	30.71 578	33.06 582	17.47 573	24.18 579	14.11 566	21.71 574	15.88 569	21.06 577	18.11 573	19.78 573	17.78 575	26.52 575	20.33 573	27.03 575	18.73 575

HaxPig	19.86 571	22.40 577	22.34 571	17.95 571	17.95 570	11.77 563	11.89 564	16.02 573	15.89 571	21.10 574	21.41 576	18.74 573	18.39 571	20.08 576	19.69 574	23.63 578	23.22 576	24.06 573	23.69 574	23.00 574	23.95 577

DLNR_Zeroshot_test	13.43 567	19.94 572	23.55 572	121.61 583	35.03 578	0.46 112	0.15 21	8.02 564	0.35 27	0.28 109	0.37 139	0.26 99	0.17 29	0.76 292	0.29 174	6.42 564	0.26 467	0.09 79	0.38 492	50.13 581	0.18 289

CasAABBNet	24.81 576	22.53 578	24.83 573	26.08 576	25.74 574	39.86 579	57.06 581	28.87 579	28.83 581	21.16 576	22.54 578	24.22 577	23.89 579	26.38 579	30.87 581	14.25 569	16.71 573	13.09 568	14.81 571	17.78 570	16.71 572

DPSimNet_ROB	17.97 570	20.20 576	24.98 574	17.62 570	15.92 568	21.53 576	21.00 568	13.70 568	15.61 570	23.89 578	14.69 567	22.87 575	24.58 581	12.70 569	14.56 568	18.48 572	12.91 571	20.21 572	12.05 567	17.76 569	14.17 571

Selective-RAFT-Error	24.87 577	22.59 579	25.14 575	26.13 577	25.82 575	39.93 580	57.03 580	28.97 580	28.95 582	21.21 577	22.65 579	24.25 578	23.98 580	26.43 580	30.83 580	14.27 570	16.71 573	13.10 569	14.82 572	17.82 571	16.76 573

LSM0	26.58 578	22.63 580	25.88 576	30.13 578	52.21 582	39.94 581	56.74 579	28.97 580	28.72 580	21.14 575	22.26 577	24.43 579	23.88 578	26.54 581	30.87 581	14.32 571	16.55 572	13.12 570	14.71 570	17.92 572	20.60 576

MEDIAN_ROB	23.96 575	27.05 581	26.39 577	22.16 573	22.13 572	16.12 567	13.97 565	20.24 574	20.05 574	25.50 580	25.31 580	22.96 576	22.63 576	24.39 578	23.24 578	28.20 579	27.23 580	28.62 576	27.75 576	27.50 576	27.76 578

BEATNet-Init1	12.10 564	11.19 565	27.29 578	2.99 558	3.51 554	21.84 577	11.10 563	14.34 570	13.83 567	20.34 573	20.33 575	26.35 581	20.03 572	19.06 575	14.80 570	1.74 549	1.81 551	2.05 555	2.49 558	3.69 559	3.12 559

AVERAGE_ROB	26.93 579	30.34 582	29.27 579	25.82 575	25.34 573	19.48 573	15.17 566	23.55 578	23.00 579	28.45 581	27.87 581	26.25 580	25.86 582	26.96 582	25.55 579	31.30 580	30.07 581	31.76 577	30.81 577	30.79 580	30.93 579

xyz-stereo	3.02 548	0.29 121	30.64 580	0.23 35	0.12 6	15.52 566	0.24 183	0.51 103	0.47 150	0.59 358	7.99 558	0.64 338	0.47 351	1.39 363	0.50 328	0.09 69	0.07 40	0.34 491	0.07 51	0.13 109	0.08 34

coex-ft	5.95 558	1.67 530	60.57 581	0.34 295	0.30 336	0.77 431	0.69 485	0.74 244	4.41 551	19.22 572	2.15 524	1.62 520	7.97 560	1.81 437	8.96 560	0.44 500	2.08 556	0.18 424	0.19 394	0.38 451	4.62 562

test_example2	115.39 583	123.23 583	94.57 582	115.52 582	123.55 583	101.63 583	114.33 583	53.41 583	99.48 583	134.90 583	135.05 583	85.83 583	85.11 583	111.32 583	106.15 583	152.55 583	205.26 583	99.78 583	114.96 583	140.96 583	110.20 583

EDNetEfficientorigin	8.18 561	0.98 459	145.96 583	0.51 455	0.89 519	0.72 403	0.48 432	0.85 348	1.56 528	2.12 534	1.49 507	1.29 507	1.31 507	1.83 439	2.13 508	0.13 305	0.12 297	0.17 404	0.18 374	0.39 460	0.45 490

ccccc	291.34 584	297.21 584	347.09 584	374.70 584	380.44 584	203.92 584	213.88 584	216.32 584	172.72 584	203.37 584	218.57 584	215.01 584	258.31 584	312.78 584	341.56 584	412.57 584	356.13 584	256.09 584	227.69 584	428.88 584	389.64 584

Low-res two-view benchmark