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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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.
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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