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

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 24	0.31 9	0.21 85	0.19 5	0.19 17	0.30 7	0.20 7	0.16 1	0.15 2	0.19 14	0.17 10	0.35 29	0.20 5	0.13 52	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.11 13	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.24 24	0.17 3	0.27 4	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 31	0.14 1	0.32 13	0.19 1	0.13 52	0.09 17	0.12 24	0.09 5	0.11 13	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 50	0.17 10	0.24 24	0.17 3	0.27 4	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 50	0.16 2	0.26 45	0.17 3	0.31 9	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 35	0.15 4	0.32 13	0.20 5	0.11 23	0.09 17	0.13 51	0.09 5	0.10 1	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 9	0.17 10	0.23 19	0.20 21	0.24 3	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 25	0.19 20	0.27 3	0.22 21	0.14 80	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.10 1	0.10 3

S2M2_XL	0.19 6	0.18 63	0.28 15	0.27 1	0.20 67	0.15 2	0.16 2	0.23 1	0.16 4	0.21 10	0.26 29	0.17 4	0.17 10	0.24 1	0.21 14	0.17 227	0.16 329	0.15 117	0.14 165	0.15 155	0.12 61

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 30	0.31 9	0.20 67	0.20 7	0.18 10	0.33 12	0.22 12	0.19 5	0.15 2	0.20 19	0.18 15	0.34 25	0.20 5	0.13 52	0.09 17	0.13 51	0.09 5	0.11 13	0.09 1

MLG-Stereo_test3	0.20 8	0.14 3	0.28 15	0.33 44	0.17 10	0.38 177	0.18 10	0.32 10	0.22 12	0.25 22	0.16 6	0.25 46	0.17 10	0.32 13	0.21 14	0.13 52	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.11 13	0.11 29

LGtest1	0.20 8	0.15 13	0.30 30	0.35 66	0.17 10	0.26 45	0.17 3	0.33 12	0.21 10	0.21 10	0.16 6	0.23 35	0.21 36	0.33 20	0.20 5	0.15 147	0.10 45	0.13 51	0.10 44	0.12 36	0.11 29

MonSter	0.20 8	0.14 3	0.27 12	0.31 9	0.16 2	0.22 12	0.21 39	0.39 35	0.34 58	0.20 8	0.25 24	0.18 8	0.15 4	0.39 49	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 13	0.10 3

dual_stereo	0.20 8	0.15 13	0.27 12	0.32 28	0.17 10	0.16 3	0.20 21	0.30 7	0.21 10	0.24 20	0.20 12	0.25 46	0.14 1	0.55 153	0.25 55	0.14 80	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.10 1	0.10 3

4.5_new	0.21 12	0.20 130	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 24	0.26 94	0.34 20	0.29 29	0.33 64	0.29 45	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 24	0.11 74	0.14 112	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 130	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.24 24	0.26 94	0.34 20	0.29 29	0.33 64	0.29 45	0.19 14	0.19 20	0.30 7	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 24	0.11 74	0.14 112	0.10 3

IGEV	0.21 12	0.13 1	0.25 1	0.31 9	0.20 67	0.22 12	0.19 17	0.42 51	0.30 36	0.22 15	0.34 72	0.20 19	0.15 4	0.32 13	0.19 1	0.12 30	0.10 45	0.12 24	0.10 44	0.10 1	0.10 3

asda	0.22 15	0.19 93	0.31 36	0.32 28	0.18 21	0.24 24	0.23 64	0.38 33	0.29 29	0.28 42	0.24 21	0.18 8	0.23 52	0.41 61	0.22 21	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 13	0.10 3

asd	0.22 15	0.18 63	0.31 36	0.32 28	0.18 21	0.26 45	0.22 49	0.37 31	0.25 18	0.32 60	0.23 16	0.19 14	0.23 52	0.46 94	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 44	0.12 36	0.10 3

4.25_new	0.22 15	0.22 193	0.34 58	0.32 28	0.19 45	0.31 110	0.28 122	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 25	0.26 84	0.35 29	0.25 55	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 13	0.10 3

4.5w_new	0.22 15	0.22 193	0.34 58	0.32 28	0.19 45	0.31 110	0.28 122	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 25	0.26 84	0.35 29	0.25 55	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 13	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 15	0.22 193	0.34 58	0.32 28	0.19 45	0.31 110	0.28 122	0.33 12	0.25 18	0.30 50	0.28 37	0.21 25	0.26 84	0.35 29	0.25 55	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 13	0.10 3

4w-stereo	0.22 15	0.19 93	0.33 50	0.31 9	0.18 21	0.29 83	0.20 21	0.33 12	0.23 14	0.33 64	0.24 21	0.21 25	0.28 108	0.42 68	0.23 33	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 44	0.11 13	0.10 3

2.5w	0.22 15	0.18 63	0.34 58	0.32 28	0.18 21	0.31 110	0.27 107	0.33 12	0.24 16	0.29 43	0.35 77	0.18 8	0.19 20	0.41 61	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 44	0.12 36	0.10 3

2.75w_new	0.22 15	0.18 63	0.30 30	0.29 4	0.18 21	0.23 19	0.33 207	0.37 31	0.29 29	0.36 84	0.27 31	0.18 8	0.25 66	0.37 39	0.24 46	0.11 23	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

monsters	0.22 15	0.14 3	0.28 15	0.32 28	0.19 45	0.24 24	0.19 17	0.46 67	0.34 58	0.37 88	0.30 53	0.16 2	0.20 30	0.45 86	0.20 5	0.12 30	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 13	0.11 29

111111	0.22 15	0.15 13	0.29 24	0.37 111	0.23 129	0.21 11	0.19 17	0.46 67	0.29 29	0.20 8	0.20 12	0.29 56	0.14 1	0.44 80	0.22 21	0.14 80	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.12 36	0.12 61

LG-G_1	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 50	0.16 2	0.52 263	0.17 3	0.36 26	0.20 7	0.21 10	0.22 14	0.26 49	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 80	0.10 45	0.13 51	0.09 5	0.11 13	0.11 29

LG-G	0.22 15	0.14 3	0.31 36	0.34 50	0.16 2	0.52 263	0.17 3	0.36 26	0.20 7	0.21 10	0.22 14	0.26 49	0.19 20	0.37 39	0.20 5	0.14 80	0.10 45	0.13 51	0.09 5	0.11 13	0.11 29

SGD-Stereo	0.22 15	0.16 29	0.28 15	0.32 28	0.16 2	0.28 72	0.20 21	0.39 35	0.29 29	0.25 22	0.29 45	0.21 25	0.27 93	0.38 45	0.27 96	0.16 190	0.09 17	0.13 51	0.11 74	0.13 70	0.11 29

StereoAnything_RVC	0.22 15	0.85 515	0.41 138	0.28 2	0.16 2	0.23 19	0.18 10	0.23 1	0.19 6	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 36	0.32 13	0.19 1	0.16 190	0.09 17	0.12 24	0.09 5	0.16 204	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 15	0.16 29	0.29 24	0.38 130	0.20 67	0.22 12	0.18 10	0.44 58	0.36 70	0.23 17	0.29 45	0.24 42	0.17 10	0.28 5	0.23 33	0.12 30	0.10 45	0.12 24	0.10 44	0.12 36	0.11 29

9_stereo	0.23 30	0.19 93	0.35 74	0.31 9	0.18 21	0.30 93	0.18 10	0.34 20	0.32 44	0.33 64	0.37 81	0.20 19	0.25 66	0.47 105	0.25 55	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 44	0.10 1	0.12 61

10	0.23 30	0.19 93	0.35 74	0.31 9	0.18 21	0.30 93	0.18 10	0.34 20	0.32 44	0.33 64	0.37 81	0.20 19	0.25 66	0.47 105	0.25 55	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 44	0.10 1	0.12 61

qwe	0.23 30	0.18 63	0.30 30	0.31 9	0.18 21	0.29 83	0.22 49	0.39 35	0.33 53	0.37 88	0.30 53	0.20 19	0.22 45	0.45 86	0.22 21	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 44	0.12 36	0.10 3

2.25w	0.23 30	0.19 93	0.35 74	0.31 9	0.18 21	0.30 93	0.18 10	0.34 20	0.32 44	0.33 64	0.37 81	0.20 19	0.25 66	0.47 105	0.25 55	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 44	0.10 1	0.12 61

3.75w	0.23 30	0.17 40	0.33 50	0.32 28	0.19 45	0.42 214	0.24 70	0.36 26	0.26 23	0.33 64	0.28 37	0.17 4	0.25 66	0.38 45	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 44	0.11 13	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 30	0.18 63	0.31 36	0.31 9	0.18 21	0.27 58	0.22 49	0.39 35	0.30 36	0.33 64	0.27 31	0.24 42	0.29 126	0.52 138	0.25 55	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 13	0.11 29

2w_stereo	0.23 30	0.19 93	0.33 50	0.33 44	0.17 10	0.28 72	0.37 268	0.40 44	0.36 70	0.33 64	0.33 65	0.17 4	0.21 36	0.30 7	0.23 33	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 44	0.12 36	0.11 29

monsterstereo	0.23 30	0.15 13	0.28 15	0.35 66	0.19 45	0.22 12	0.20 21	0.38 33	0.37 78	0.34 78	0.40 91	0.19 14	0.19 20	0.46 94	0.22 21	0.11 23	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.13 70	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 30	0.15 13	0.33 50	0.30 7	0.23 129	0.20 7	0.26 94	0.35 25	0.34 58	0.21 10	0.31 56	0.22 31	0.21 36	0.50 129	0.22 21	0.12 30	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.13 70	0.12 61

DEFOM-Stereo	0.23 30	0.16 29	0.29 24	0.34 50	0.20 67	0.59 311	0.20 21	0.32 10	0.31 40	0.23 17	0.19 10	0.18 8	0.18 15	0.42 68	0.22 21	0.12 30	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.11 13	0.12 61

3.25ww	0.24 40	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 219	0.20 21	0.39 35	0.32 44	0.39 101	0.29 45	0.23 35	0.27 93	0.43 74	0.23 33	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w_new	0.24 40	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 219	0.20 21	0.39 35	0.32 44	0.39 101	0.29 45	0.23 35	0.27 93	0.43 74	0.23 33	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 40	0.17 40	0.34 58	0.31 9	0.18 21	0.43 219	0.20 21	0.39 35	0.32 44	0.39 101	0.29 45	0.23 35	0.27 93	0.43 74	0.23 33	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 40	0.17 40	0.34 58	0.40 191	0.21 85	0.18 4	0.21 39	0.36 26	0.27 26	0.30 50	0.52 137	0.28 55	0.28 108	0.27 3	0.24 46	0.14 80	0.10 45	0.13 51	0.10 44	0.14 112	0.14 134

AIO_rvc	0.24 40	0.17 40	0.37 99	0.35 66	0.20 67	0.26 45	0.33 207	0.45 61	0.23 14	0.26 28	0.25 24	0.33 80	0.15 4	0.55 153	0.24 46	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.10 44	0.12 36	0.11 29

AIO_test	0.24 40	0.17 40	0.33 50	0.35 66	0.21 85	0.31 110	0.38 286	0.45 61	0.26 23	0.26 28	0.28 37	0.32 72	0.21 36	0.40 57	0.26 74	0.13 52	0.10 45	0.13 51	0.11 74	0.13 70	0.11 29

3w_stereo	0.25 46	0.20 130	0.40 129	0.33 44	0.17 10	0.32 127	0.41 337	0.42 51	0.39 88	0.33 64	0.28 37	0.16 2	0.29 126	0.35 29	0.22 21	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 44	0.12 36	0.12 61

1w_stereo	0.25 46	0.15 13	0.31 36	0.35 66	0.18 21	0.32 127	0.41 337	0.41 47	0.44 127	0.32 60	0.39 89	0.17 4	0.27 93	0.46 94	0.24 46	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 13	0.10 3

LG-Stereo	0.25 46	0.18 63	0.43 169	0.40 191	0.20 67	0.22 12	0.26 94	0.33 12	0.39 88	0.27 35	0.45 103	0.22 31	0.16 9	0.38 45	0.28 115	0.11 23	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.13 70	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 46	0.32 386	0.25 1	0.52 432	0.20 67	0.29 83	0.22 49	0.44 58	0.38 83	0.27 35	0.25 24	0.24 42	0.29 126	0.46 94	0.23 33	0.14 80	0.09 17	0.12 24	0.09 5	0.14 112	0.11 29

HUF	0.25 46	0.17 40	0.38 109	0.33 44	0.19 45	0.25 42	0.39 304	0.53 92	0.36 70	0.26 28	0.23 16	0.33 80	0.27 93	0.36 36	0.25 55	0.14 80	0.11 106	0.13 51	0.10 44	0.12 36	0.12 61

GIP-stereo	0.25 46	0.19 93	0.32 46	0.38 130	0.25 199	0.26 45	0.20 21	0.50 79	0.41 108	0.25 22	0.39 89	0.35 93	0.20 30	0.33 20	0.22 21	0.16 190	0.11 106	0.13 51	0.10 44	0.12 36	0.12 61

RAStereo	0.25 46	0.17 40	0.33 50	0.40 191	0.21 85	0.24 24	0.26 94	0.45 61	0.46 138	0.23 17	0.34 72	0.30 60	0.19 20	0.34 25	0.26 74	0.15 147	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.11 29

IGEV-Stereo+	0.25 46	0.15 13	0.28 15	0.32 28	0.19 45	0.13 1	0.17 3	0.29 6	0.30 36	0.22 15	0.15 2	0.22 31	0.22 45	0.42 68	0.22 21	0.14 80	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.15 155	1.09 540

IGEV++	0.25 46	0.17 40	0.35 74	0.40 191	0.23 129	0.24 24	0.23 64	0.56 109	0.24 16	0.29 43	0.36 78	0.30 60	0.22 45	0.33 20	0.29 133	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.10 44	0.13 70	0.14 134

Selective-IGEV	0.25 46	0.18 63	0.37 99	0.37 111	0.20 67	0.27 58	0.25 82	0.59 120	0.25 18	0.27 35	0.26 29	0.34 85	0.18 15	0.62 225	0.23 33	0.12 30	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.13 70	0.11 29

S2M2	0.26 56	0.23 226	0.34 58	0.32 28	0.25 199	0.24 24	0.13 1	0.36 26	0.42 115	0.25 22	0.37 81	0.29 56	0.25 66	0.31 12	0.26 74	0.22 357	0.19 395	0.17 182	0.19 329	0.21 324	0.19 282

castereo++	0.26 56	0.17 40	0.29 24	0.34 50	0.20 67	0.74 383	0.20 21	0.41 47	0.49 149	0.24 20	0.24 21	0.35 93	0.27 93	0.41 61	0.20 5	0.14 80	0.09 17	0.14 75	0.09 5	0.11 13	0.11 29

IGEV-RUCA	0.26 56	0.16 29	0.36 89	0.40 191	0.27 271	0.32 127	0.20 21	0.39 35	0.36 70	0.27 35	0.31 56	0.25 46	0.21 36	0.50 129	0.24 46	0.20 321	0.11 106	0.13 51	0.10 44	0.17 230	0.16 204

fffft	0.26 56	0.18 63	0.39 117	0.37 111	0.23 129	0.29 83	0.35 242	0.46 67	0.26 23	0.37 88	0.23 16	0.27 52	0.22 45	0.55 153	0.28 115	0.12 30	0.09 17	0.16 143	0.13 135	0.13 70	0.13 106
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 56	0.19 93	0.36 89	0.39 154	0.18 21	0.28 72	0.30 155	0.52 86	0.29 29	0.30 50	0.31 56	0.32 72	0.17 10	0.55 153	0.23 33	0.13 52	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.13 70	0.11 29

RSM++	0.26 56	0.19 93	0.36 89	0.37 111	0.21 85	0.28 72	0.29 137	0.54 98	0.34 58	0.26 28	0.23 16	0.36 103	0.21 36	0.52 138	0.24 46	0.12 30	0.11 106	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.11 29

RSM	0.26 56	0.19 93	0.35 74	0.37 111	0.21 85	0.27 58	0.33 207	0.55 101	0.28 27	0.26 28	0.25 24	0.38 111	0.20 30	0.59 185	0.23 33	0.12 30	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.14 112	0.11 29

MoCha-V2	0.26 56	0.16 29	0.30 30	0.41 218	0.18 21	0.27 58	0.26 94	0.57 113	0.28 27	0.37 88	0.27 31	0.33 80	0.34 168	0.56 163	0.23 33	0.12 30	0.10 45	0.12 24	0.10 44	0.13 70	0.13 106

SCV	0.27 64	0.20 130	0.37 99	0.36 93	0.22 101	0.27 58	0.33 207	0.65 155	0.31 40	0.25 22	0.29 45	0.37 104	0.23 52	0.52 138	0.23 33	0.19 300	0.11 106	0.14 75	0.11 74	0.15 155	0.12 61

SMoEStereo_RVC	0.27 64	0.20 130	0.37 99	0.36 93	0.23 129	0.36 159	0.31 178	0.43 55	0.36 70	0.38 96	0.30 53	0.32 72	0.24 59	0.56 163	0.24 46	0.12 30	0.10 45	0.16 143	0.12 99	0.12 36	0.12 61

mms	0.27 64	0.21 163	0.36 89	0.38 130	0.25 199	0.31 110	0.32 191	0.43 55	0.33 53	0.29 43	0.34 72	0.34 85	0.20 30	0.48 115	0.26 74	0.13 52	0.11 106	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.13 106

ours_stereo	0.27 64	0.22 193	0.35 74	0.38 130	0.24 169	0.30 93	0.32 191	0.46 67	0.39 88	0.27 35	0.34 72	0.35 93	0.23 52	0.49 124	0.27 96	0.13 52	0.11 106	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.12 61

Occ-G	0.27 64	0.15 13	0.32 46	0.35 66	0.21 85	0.28 72	0.32 191	0.44 58	0.34 58	0.29 43	0.43 98	0.49 180	0.25 66	0.50 129	0.30 148	0.14 80	0.11 106	0.14 75	0.11 74	0.13 70	0.13 106

Pointernet	0.27 64	0.15 13	0.35 74	0.36 93	0.23 129	0.35 151	0.21 39	0.74 238	0.41 108	0.39 101	0.37 81	0.34 85	0.25 66	0.37 39	0.27 96	0.15 147	0.11 106	0.12 24	0.09 5	0.11 13	0.11 29

MaDis-Stereo	0.27 64	0.19 93	0.39 117	0.37 111	0.26 236	0.28 72	0.28 122	0.45 61	0.37 78	0.27 35	0.27 31	0.40 126	0.27 93	0.40 57	0.30 148	0.16 190	0.14 280	0.16 143	0.13 135	0.15 155	0.12 61

UniTT-Stereo	0.27 64	0.18 63	0.40 129	0.40 191	0.28 294	0.30 93	0.28 122	0.40 44	0.33 53	0.30 50	0.46 107	0.27 52	0.25 66	0.48 115	0.35 198	0.17 227	0.13 242	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.13 106

EGLCR-Stereo	0.27 64	0.17 40	0.36 89	0.35 66	0.21 85	0.37 171	0.20 21	0.58 116	0.37 78	0.29 43	0.28 37	0.42 138	0.18 15	0.47 105	0.27 96	0.14 80	0.10 45	0.16 143	0.14 165	0.13 70	0.12 61

CroCo-Stereo	0.27 64	0.23 226	0.40 129	0.49 392	0.22 101	0.20 7	0.29 137	0.55 101	0.45 132	0.29 43	0.27 31	0.42 138	0.26 84	0.30 7	0.26 74	0.15 147	0.13 242	0.13 51	0.12 99	0.16 204	0.13 106
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
SCV_C0	0.28 74	0.20 130	0.40 129	0.36 93	0.25 199	0.23 19	0.28 122	0.60 122	0.41 108	0.31 56	0.36 78	0.37 104	0.20 30	0.61 203	0.23 33	0.13 52	0.11 106	0.13 51	0.11 74	0.16 204	0.13 106

tt45	0.28 74	0.18 63	0.36 89	0.36 93	0.24 169	0.37 171	0.28 122	0.50 79	0.31 40	0.41 117	0.27 31	0.38 111	0.25 66	0.61 203	0.26 74	0.13 52	0.11 106	0.16 143	0.13 135	0.12 36	0.15 173

999	0.28 74	0.17 40	0.38 109	0.37 111	0.25 199	0.30 93	0.27 107	0.55 101	0.42 115	0.26 28	0.31 56	0.39 119	0.24 59	0.65 251	0.26 74	0.14 80	0.11 106	0.15 117	0.12 99	0.12 36	0.15 173

trnet	0.28 74	0.15 13	0.25 1	0.29 4	0.16 2	0.38 177	0.23 64	0.53 92	0.77 258	0.43 127	0.52 137	0.34 85	0.28 108	0.39 49	0.27 96	0.15 147	0.11 106	0.12 24	0.08 1	0.11 13	0.11 29

AEACV	0.28 74	0.18 63	0.34 58	0.36 93	0.45 463	0.27 58	0.27 107	0.41 47	0.39 88	0.31 56	0.46 107	0.31 64	0.36 182	0.38 45	0.25 55	0.14 80	0.11 106	0.15 117	0.13 135	0.13 70	0.13 106

LoS_RVC	0.28 74	0.17 40	0.29 24	0.33 44	0.32 378	0.43 219	0.34 219	0.42 51	0.34 58	0.33 64	0.51 130	0.29 56	0.38 196	0.37 39	0.28 115	0.11 23	0.10 45	0.11 1	0.08 1	0.11 13	0.26 397

CREStereo	0.28 74	0.16 29	0.25 1	0.28 2	0.17 10	0.38 177	0.25 82	0.52 86	0.76 255	0.43 127	0.51 130	0.32 72	0.28 108	0.39 49	0.27 96	0.16 190	0.11 106	0.12 24	0.09 5	0.12 36	0.12 61
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
water-stereo	0.29 81	0.15 13	0.32 46	0.36 93	0.20 67	0.36 159	0.24 70	0.65 155	0.39 88	0.41 117	0.61 169	0.44 151	0.39 211	0.29 6	0.28 115	0.14 80	0.13 242	0.14 75	0.12 99	0.12 36	0.12 61

castereo	0.29 81	0.17 40	0.34 58	0.36 93	0.21 85	0.40 193	0.41 337	0.52 86	0.67 208	0.27 35	0.41 94	0.37 104	0.36 182	0.34 25	0.25 55	0.13 52	0.09 17	0.13 51	0.10 44	0.12 36	0.10 3

fffy	0.29 81	0.22 193	0.38 109	0.38 130	0.23 129	0.33 139	0.29 137	0.55 101	0.42 115	0.33 64	0.37 81	0.39 119	0.27 93	0.52 138	0.28 115	0.13 52	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.12 61

WCG-NET	0.29 81	0.15 13	0.35 74	0.34 50	0.19 45	0.32 127	0.27 107	0.42 51	0.82 300	0.46 137	0.49 120	0.39 119	0.25 66	0.42 68	0.27 96	0.12 30	0.09 17	0.13 51	0.11 74	0.12 36	0.11 29

MGS-Stereo	0.29 81	0.20 130	0.42 150	0.37 111	0.24 169	0.37 171	0.30 155	0.40 44	0.50 153	0.32 60	0.51 130	0.40 126	0.24 59	0.45 86	0.28 115	0.16 190	0.12 172	0.15 117	0.13 135	0.15 155	0.14 134

testlalala	0.29 81	0.20 130	0.45 183	0.34 50	0.24 169	0.44 230	0.29 137	0.50 79	0.30 36	0.70 243	0.50 122	0.35 93	0.25 66	0.33 20	0.25 55	0.15 147	0.11 106	0.14 75	0.09 5	0.12 36	0.13 106

GCAP-Stereo	0.29 81	0.21 163	0.45 183	0.39 154	0.20 67	0.39 185	0.22 49	0.60 122	0.46 138	0.47 140	0.50 122	0.39 119	0.27 93	0.34 25	0.24 46	0.14 80	0.12 172	0.14 75	0.11 74	0.13 70	0.12 61

CES	0.29 81	0.15 13	0.25 1	0.31 9	0.71 515	0.36 159	0.27 107	0.51 83	0.47 144	0.34 78	0.48 115	0.27 52	0.23 52	0.40 57	0.24 46	0.13 52	0.11 106	0.12 24	0.08 1	0.13 70	0.32 440

MC-Stereo	0.29 81	0.18 63	0.35 74	0.40 191	0.21 85	0.26 45	0.26 94	0.53 92	0.40 102	0.38 96	0.61 169	0.41 131	0.31 148	0.57 172	0.27 96	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.12 99	0.12 36	0.12 61

CroCo-Stereo Lap2	0.29 81	0.25 279	0.44 175	0.50 403	0.30 341	0.19 5	0.31 178	0.52 86	0.41 108	0.25 22	0.28 37	0.46 164	0.31 148	0.39 49	0.30 148	0.15 147	0.15 303	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.16 204

depthmonostereo	0.30 91	0.15 13	0.36 89	0.35 66	0.18 21	0.45 237	0.27 107	0.71 208	0.57 173	0.36 84	0.43 98	0.34 85	0.40 216	0.36 36	0.27 96	0.14 80	0.12 172	0.13 51	0.12 99	0.11 13	0.12 61

MM-Stereo_test2	0.30 91	0.18 63	0.41 138	0.41 218	0.25 199	0.41 204	0.41 337	0.65 155	0.43 122	0.38 96	0.36 78	0.31 64	0.26 84	0.55 153	0.25 55	0.12 30	0.11 106	0.15 117	0.12 99	0.15 155	0.12 61

HART	0.30 91	0.17 40	0.33 50	0.41 218	0.21 85	0.32 127	0.26 94	0.67 173	0.32 44	0.33 64	0.66 183	0.41 131	0.22 45	0.58 177	0.25 55	0.12 30	0.11 106	0.15 117	0.11 74	0.15 155	0.12 61

ff7	0.30 91	0.22 193	0.42 150	0.37 111	0.26 236	0.31 110	0.34 219	0.66 162	0.35 64	0.39 101	0.33 65	0.31 64	0.28 108	0.61 203	0.26 74	0.14 80	0.11 106	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

IGEVStereo-DCA	0.30 91	0.24 248	0.42 150	0.36 93	0.27 271	0.38 177	0.34 219	0.66 162	0.35 64	0.39 101	0.31 56	0.35 93	0.27 93	0.62 225	0.25 55	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.16 204

ffff	0.30 91	0.22 193	0.42 150	0.37 111	0.26 236	0.31 110	0.34 219	0.66 162	0.35 64	0.39 101	0.33 65	0.31 64	0.28 108	0.61 203	0.26 74	0.14 80	0.11 106	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

11t	0.30 91	0.22 193	0.42 150	0.37 111	0.26 236	0.31 110	0.34 219	0.66 162	0.35 64	0.39 101	0.33 65	0.31 64	0.28 108	0.61 203	0.26 74	0.14 80	0.11 106	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

CASnet	0.30 91	0.20 130	0.34 58	0.42 250	0.17 10	0.25 42	0.24 70	0.53 92	0.56 166	0.54 164	0.54 147	0.39 119	0.24 59	0.41 61	0.26 74	0.15 147	0.10 45	0.22 354	0.18 301	0.18 260	0.12 61
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 91	0.22 193	0.41 138	0.38 130	0.26 236	0.31 110	0.35 242	0.68 179	0.36 70	0.40 114	0.33 65	0.32 72	0.28 108	0.62 225	0.26 74	0.14 80	0.10 45	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

LoS	0.30 91	0.16 29	0.32 46	0.30 7	0.19 45	0.32 127	0.29 137	0.54 98	0.73 240	0.35 81	0.52 137	0.42 138	0.29 126	0.48 115	0.29 133	0.15 147	0.11 106	0.13 51	0.09 5	0.12 36	0.12 61
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 91	0.22 193	0.41 138	0.36 93	0.25 199	0.33 139	0.42 348	0.62 134	0.41 108	0.33 64	0.31 56	0.32 72	0.28 108	0.60 197	0.28 115	0.13 52	0.11 106	0.16 143	0.13 135	0.13 70	0.14 134

ccc-4	0.30 91	0.22 193	0.42 150	0.37 111	0.26 236	0.31 110	0.34 219	0.66 162	0.35 64	0.39 101	0.33 65	0.31 64	0.28 108	0.61 203	0.26 74	0.14 80	0.11 106	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204

IGEV-Stereo	0.30 91	0.22 193	0.41 138	0.38 130	0.26 236	0.30 93	0.35 242	0.68 179	0.36 70	0.40 114	0.33 65	0.32 72	0.28 108	0.62 225	0.26 74	0.14 80	0.10 45	0.17 182	0.12 99	0.15 155	0.16 204
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 91	0.20 130	0.28 15	0.44 315	0.19 45	0.31 110	0.25 82	0.49 77	0.43 122	0.37 88	0.47 113	0.40 126	0.23 52	0.51 137	0.37 218	0.15 147	0.18 377	0.19 260	0.16 218	0.16 204	0.14 134

DilatedVolume-Stereo	0.31 105	0.16 29	0.38 109	0.34 50	0.21 85	0.54 275	0.25 82	0.58 116	0.43 122	0.59 176	0.50 122	0.37 104	0.32 155	0.50 129	0.29 133	0.13 52	0.12 172	0.13 51	0.11 74	0.11 13	0.12 61

Reg-Stereo(zero)	0.31 105	0.17 40	0.30 30	0.35 66	0.19 45	0.33 139	0.21 39	0.64 152	0.72 230	0.52 154	0.52 137	0.51 186	0.29 126	0.48 115	0.27 96	0.13 52	0.10 45	0.12 24	0.10 44	0.12 36	0.13 106

WCG-NET（raft）	0.31 105	0.16 29	0.39 117	0.33 44	0.19 45	0.35 151	0.27 107	0.54 98	0.79 269	0.45 131	0.55 153	0.47 169	0.27 93	0.56 163	0.28 115	0.13 52	0.10 45	0.12 24	0.11 74	0.12 36	0.12 61

rrr	0.31 105	0.24 248	0.56 309	0.36 93	0.27 271	0.38 177	0.31 178	0.56 109	0.44 127	0.39 101	0.31 56	0.35 93	0.27 93	0.62 225	0.25 55	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

TANstereo	0.31 105	0.16 29	0.34 58	0.31 9	0.17 10	0.55 281	0.23 64	0.46 67	0.56 166	0.60 179	0.69 193	0.37 104	0.26 84	0.36 36	0.28 115	0.16 190	0.16 329	0.13 51	0.10 44	0.14 112	0.15 173

test_xeample3	0.31 105	0.23 226	0.56 309	0.36 93	0.26 236	0.35 151	0.32 191	0.60 122	0.38 83	0.44 130	0.32 63	0.33 80	0.28 108	0.66 263	0.27 96	0.14 80	0.12 172	0.16 143	0.12 99	0.14 112	0.14 134

rvit_stereo_0081_aga	0.32 111	0.29 359	0.50 242	0.43 290	0.29 317	0.36 159	0.32 191	0.46 67	0.42 115	0.40 114	0.44 101	0.41 131	0.34 168	0.43 74	0.31 160	0.23 383	0.17 362	0.19 260	0.16 218	0.20 312	0.15 173

GCAP-BAT	0.32 111	0.21 163	0.45 183	0.34 50	0.29 317	0.28 72	0.27 107	0.53 92	0.32 44	0.61 184	0.66 183	0.47 169	0.25 66	0.59 185	0.28 115	0.15 147	0.12 172	0.15 117	0.10 44	0.12 36	0.12 61

rvit_stereo_0080	0.32 111	0.26 313	0.45 183	0.39 154	0.28 294	0.27 58	0.46 374	0.51 83	0.46 138	0.36 84	0.42 96	0.41 131	0.29 126	0.41 61	0.34 189	0.22 357	0.17 362	0.17 182	0.16 218	0.23 369	0.16 204

whm_eth	0.32 111	0.26 313	0.45 183	0.39 154	0.28 294	0.27 58	0.46 374	0.51 83	0.46 138	0.36 84	0.42 96	0.41 131	0.29 126	0.41 61	0.34 189	0.22 357	0.17 362	0.17 182	0.16 218	0.23 369	0.16 204

plain	0.32 111	0.21 163	0.59 328	0.40 191	0.29 317	0.27 58	0.30 155	0.46 67	0.36 70	0.32 60	0.66 183	0.31 64	0.33 162	0.68 282	0.32 167	0.18 263	0.13 242	0.20 297	0.15 190	0.18 260	0.13 106

MIF-Stereo (partial)	0.32 111	0.19 93	0.41 138	0.41 218	0.32 378	0.29 83	0.24 70	0.49 77	0.44 127	0.31 56	0.63 174	0.37 104	0.36 182	0.60 197	0.32 167	0.17 227	0.13 242	0.19 260	0.17 270	0.18 260	0.15 173

CREStereo++_RVC	0.32 111	0.16 29	0.25 1	0.32 28	0.24 169	0.27 58	0.22 49	0.48 76	0.89 342	0.47 140	0.80 247	0.29 56	0.25 66	0.37 39	0.34 189	0.14 80	0.09 17	0.13 51	0.52 524	0.14 112	0.10 3
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
XX-TBD	0.32 111	0.53 470	0.26 7	0.53 441	0.21 85	0.38 177	0.24 70	0.41 47	0.77 258	0.55 166	0.70 196	0.31 64	0.26 84	0.33 20	0.28 115	0.16 190	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.13 70	0.11 29

rvit_stereo_0081	0.33 119	0.25 279	0.49 230	0.43 290	0.26 236	0.31 110	0.37 268	0.45 61	0.56 166	0.37 88	0.40 91	0.39 119	0.38 196	0.44 80	0.35 198	0.22 357	0.16 329	0.19 260	0.16 218	0.20 312	0.14 134

rvit_stereo_0082	0.33 119	0.25 279	0.49 230	0.43 290	0.26 236	0.31 110	0.37 268	0.45 61	0.56 166	0.37 88	0.40 91	0.39 119	0.38 196	0.44 80	0.35 198	0.22 357	0.16 329	0.19 260	0.16 218	0.20 312	0.14 134

RAFT-Stereo-weight	0.33 119	0.19 93	0.36 89	0.39 154	0.23 129	0.28 72	0.29 137	0.69 189	0.83 306	0.55 166	0.51 130	0.58 224	0.20 30	0.48 115	0.30 148	0.13 52	0.10 45	0.14 75	0.12 99	0.13 70	0.12 61

CAS++	0.33 119	0.25 279	0.39 117	0.38 130	0.26 236	0.32 127	0.24 70	0.87 288	0.53 163	0.48 146	0.46 107	0.26 49	0.21 36	0.50 129	0.26 74	0.23 383	0.20 404	0.22 354	0.17 270	0.21 324	0.17 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 119	0.23 226	0.37 99	0.43 290	0.29 317	0.40 193	0.48 389	0.78 259	0.38 83	0.38 96	0.34 72	0.32 72	0.30 144	0.63 236	0.28 115	0.14 80	0.13 242	0.19 260	0.17 270	0.18 260	0.17 247

MSKI-zero shot	0.33 119	0.19 93	0.36 89	0.41 218	0.22 101	0.32 127	0.22 49	0.65 155	0.45 132	0.52 154	0.64 177	0.60 238	0.19 20	0.78 349	0.27 96	0.14 80	0.11 106	0.14 75	0.10 44	0.13 70	0.13 106

4D-IteraStereo	0.33 119	0.19 93	0.43 169	0.40 191	0.24 169	0.32 127	0.27 107	0.59 120	0.72 230	0.66 216	0.53 144	0.42 138	0.22 45	0.46 94	0.30 148	0.14 80	0.09 17	0.20 297	0.16 218	0.16 204	0.12 61

iRaftStereo_RVC	0.33 119	0.20 130	0.40 129	0.40 191	0.23 129	0.31 110	0.29 137	0.70 201	0.55 165	0.49 148	0.66 183	0.37 104	0.23 52	0.47 105	0.33 177	0.14 80	0.11 106	0.19 260	0.17 270	0.16 204	0.13 106

PMTNet	0.33 119	0.17 40	0.26 7	0.29 4	0.18 21	0.44 230	0.22 49	0.57 113	0.66 202	0.46 137	0.54 147	0.38 111	0.34 168	0.50 129	0.25 55	0.75 525	0.10 45	0.12 24	0.09 5	0.13 70	0.12 61

xyz-stereo-finetune	0.34 128	0.19 93	0.38 109	0.34 50	0.18 21	0.57 296	0.32 191	0.60 122	0.70 221	0.47 140	0.54 147	0.38 111	0.35 175	0.57 172	0.38 233	0.13 52	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.13 70	0.13 106

MM-Stereo_test1	0.34 128	0.19 93	0.37 99	0.42 250	0.23 129	0.35 151	0.44 364	0.62 134	0.56 166	0.61 184	0.51 130	0.38 111	0.36 182	0.65 251	0.27 96	0.15 147	0.13 242	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.13 106

tg	0.34 128	0.19 93	0.40 129	0.40 191	0.23 129	0.38 177	0.26 94	0.74 238	0.60 185	0.48 146	0.65 179	0.42 138	0.24 59	0.57 172	0.33 177	0.14 80	0.10 45	0.18 227	0.17 270	0.14 112	0.12 61

rvit_stereo_0083	0.34 128	0.25 279	0.53 280	0.45 329	0.28 294	0.35 151	0.35 242	0.47 75	0.64 193	0.38 96	0.47 113	0.42 138	0.37 188	0.41 61	0.39 243	0.22 357	0.20 404	0.20 297	0.17 270	0.21 324	0.15 173

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 128	0.28 345	0.48 221	0.37 111	0.25 199	0.47 243	0.30 155	0.60 122	0.92 359	0.43 127	0.37 81	0.30 60	0.29 126	0.50 129	0.30 148	0.17 227	0.14 280	0.18 227	0.15 190	0.18 260	0.16 204

cross-raft	0.34 128	0.20 130	0.38 109	0.45 329	0.24 169	0.32 127	0.35 242	0.77 256	0.42 115	0.62 188	0.77 222	0.58 224	0.27 93	0.46 94	0.31 160	0.12 30	0.10 45	0.15 117	0.13 135	0.15 155	0.12 61

MM-Stereo_test3	0.35 134	0.19 93	0.33 50	0.42 250	0.26 236	0.34 148	0.44 364	0.74 238	0.93 365	0.47 140	0.52 137	0.42 138	0.29 126	0.46 94	0.29 133	0.17 227	0.15 303	0.17 182	0.13 135	0.14 112	0.15 173

model_zeroshot	0.35 134	0.20 130	0.56 309	0.41 218	0.30 341	0.51 255	0.26 94	0.69 189	0.48 146	0.65 210	0.51 130	0.52 190	0.25 66	0.46 94	0.27 96	0.17 227	0.13 242	0.15 117	0.14 165	0.13 70	0.14 134

rvit_stereo_ft	0.35 134	0.26 313	0.54 293	0.53 441	0.32 378	0.33 139	0.46 374	0.52 86	0.52 160	0.35 81	0.41 94	0.41 131	0.34 168	0.49 124	0.36 209	0.22 357	0.14 280	0.19 260	0.18 301	0.19 295	0.15 173

gcap-zeroshot	0.35 134	0.20 130	0.61 334	0.39 154	0.23 129	0.53 268	0.27 107	0.58 116	0.35 64	0.64 205	0.49 120	0.87 367	0.34 168	0.49 124	0.25 55	0.14 80	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 70	0.14 134

RAFT-Test	0.35 134	0.19 93	0.42 150	0.39 154	0.24 169	0.50 250	0.23 64	0.74 238	0.44 127	0.62 188	0.85 274	0.64 259	0.28 108	0.48 115	0.30 148	0.14 80	0.11 106	0.14 75	0.11 74	0.13 70	0.13 106

test-3	0.35 134	0.17 40	0.48 221	0.40 191	0.22 101	0.42 214	0.22 49	0.66 162	0.80 278	0.72 255	0.45 103	0.63 252	0.29 126	0.45 86	0.32 167	0.13 52	0.09 17	0.17 182	0.13 135	0.13 70	0.11 29

test_1	0.35 134	0.17 40	0.48 221	0.40 191	0.22 101	0.42 214	0.22 49	0.66 162	0.80 278	0.70 243	0.45 103	0.63 252	0.29 126	0.45 86	0.32 167	0.13 52	0.09 17	0.17 182	0.13 135	0.13 70	0.11 29

raftrobust	0.35 134	0.20 130	0.39 117	0.43 290	0.29 317	0.31 110	0.25 82	0.73 231	0.66 202	0.59 176	0.56 156	0.44 151	0.45 242	0.55 153	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.12 36	0.14 134

CFNet-RSSM	0.35 134	0.18 63	0.47 208	0.39 154	0.22 101	0.35 151	0.23 64	0.78 259	0.86 319	0.67 225	0.54 147	0.56 205	0.28 108	0.49 124	0.28 115	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.12 99	0.13 70	0.12 61

Gwc-CoAtRS	0.35 134	0.18 63	0.46 196	0.39 154	0.23 129	0.34 148	0.22 49	0.74 238	0.77 258	0.62 188	0.60 166	0.58 224	0.29 126	0.47 105	0.29 133	0.14 80	0.11 106	0.14 75	0.12 99	0.13 70	0.13 106

AE-Stereo	0.36 144	0.21 163	0.47 208	0.49 392	0.31 353	0.50 250	0.34 219	0.72 219	0.73 240	0.34 78	0.55 153	0.52 190	0.28 108	0.48 115	0.31 160	0.13 52	0.13 242	0.18 227	0.16 218	0.15 155	0.14 134

ACVNet-DCA	0.36 144	0.25 279	0.35 74	0.42 250	0.23 129	0.53 268	0.37 268	0.91 302	0.59 178	0.42 122	0.50 122	0.34 85	0.47 254	0.61 203	0.26 74	0.17 227	0.11 106	0.19 260	0.13 135	0.18 260	0.19 282

IGEV_Zeroshot_test	0.36 144	0.19 93	0.71 382	0.41 218	0.29 317	0.30 93	0.25 82	0.86 287	0.40 102	0.64 205	0.57 158	0.56 205	0.25 66	0.56 163	0.29 133	0.15 147	0.11 106	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.14 134

EKT-Stereo	0.36 144	0.24 248	0.44 175	0.44 315	0.30 341	0.37 171	0.30 155	0.72 219	0.68 210	0.47 140	0.63 174	0.49 180	0.28 108	0.59 185	0.34 189	0.19 300	0.14 280	0.18 227	0.15 190	0.16 204	0.18 271

Any-RAFT	0.36 144	0.17 40	0.31 36	0.35 66	0.21 85	0.51 255	0.21 39	0.93 313	0.75 250	0.56 169	0.73 201	0.66 277	0.29 126	0.48 115	0.25 55	0.15 147	0.10 45	0.13 51	0.10 44	0.13 70	0.13 106

LL-Strereo2	0.36 144	0.25 279	0.52 272	0.43 290	0.27 271	0.36 159	0.27 107	0.70 201	0.46 138	0.55 166	0.53 144	0.65 265	0.24 59	0.69 289	0.32 167	0.14 80	0.13 242	0.23 374	0.20 352	0.19 295	0.14 134

Selective-RAFT	0.36 144	0.23 226	0.54 293	0.45 329	0.22 101	0.64 337	0.27 107	0.62 134	0.65 199	0.41 117	0.38 88	0.55 199	0.39 211	0.59 185	0.36 209	0.14 80	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.16 204	0.14 134

RCA-Stereo	0.36 144	0.18 63	0.37 99	0.38 130	0.23 129	0.31 110	0.33 207	0.70 201	1.25 474	0.45 131	0.65 179	0.46 164	0.43 228	0.40 57	0.29 133	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.12 99	0.12 36	0.12 61

Patchmatch Stereo++	0.36 144	0.24 248	0.51 251	0.42 250	0.22 101	0.24 24	0.21 39	0.63 142	0.39 88	0.63 195	0.73 201	0.57 209	0.38 196	0.61 203	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.21 324	0.16 204
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 144	0.24 248	0.51 251	0.42 250	0.22 101	0.24 24	0.31 178	0.63 142	0.39 88	0.63 195	0.73 201	0.57 209	0.38 196	0.59 185	0.38 233	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.21 324	0.16 204

ROB_FTStereo_v2	0.36 144	0.24 248	0.51 251	0.42 250	0.22 101	0.24 24	0.31 178	0.63 142	0.39 88	0.63 195	0.73 201	0.57 209	0.38 196	0.60 197	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.21 324	0.16 204

ROB_FTStereo	0.36 144	0.24 248	0.51 251	0.42 250	0.22 101	0.24 24	0.20 21	0.63 142	0.39 88	0.63 195	0.73 201	0.57 209	0.38 196	0.60 197	0.38 233	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.21 324	0.16 204

HUI-Stereo	0.36 144	0.24 248	0.51 251	0.42 250	0.22 101	0.24 24	0.22 49	0.63 142	0.40 102	0.64 205	0.73 201	0.58 224	0.38 196	0.53 144	0.38 233	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.21 324	0.16 204

iGMRVC	0.36 144	0.24 248	0.51 251	0.42 250	0.22 101	0.24 24	0.29 137	0.63 142	0.39 88	0.63 195	0.73 201	0.57 209	0.38 196	0.61 203	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.21 324	0.16 204

iRAFT	0.36 144	0.24 248	0.51 251	0.42 250	0.22 101	0.24 24	0.21 39	0.63 142	0.39 88	0.63 195	0.73 201	0.57 209	0.38 196	0.61 203	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.21 324	0.16 204

RAFT-IKP	0.36 144	0.24 248	0.51 251	0.42 250	0.22 101	0.24 24	0.27 107	0.63 142	0.39 88	0.63 195	0.73 201	0.57 209	0.38 196	0.61 203	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.21 324	0.16 204

sCroCo_RVC	0.36 144	0.29 359	0.73 393	0.52 432	0.39 432	0.42 214	0.31 178	0.52 86	0.46 138	0.31 56	0.48 115	0.38 111	0.32 155	0.46 94	0.33 177	0.22 357	0.23 430	0.19 260	0.19 329	0.21 324	0.22 350

EAI-Stereo	0.36 144	0.21 163	0.46 196	0.40 191	0.22 101	0.33 139	0.36 255	1.22 431	0.32 44	0.52 154	0.75 215	0.35 93	0.28 108	0.65 251	0.30 148	0.14 80	0.11 106	0.14 75	0.14 165	0.14 112	0.13 106

xyz-stereo-finetune2	0.37 162	0.20 130	0.40 129	0.32 28	0.19 45	0.80 403	0.29 137	0.56 109	0.33 53	0.53 162	0.79 236	0.43 147	0.48 258	0.70 297	0.46 293	0.13 52	0.12 172	0.17 182	0.13 135	0.12 36	0.14 134

testlalala2	0.37 162	0.19 93	0.45 183	0.94 522	0.56 494	0.45 237	0.25 82	0.64 152	0.51 159	0.69 237	0.57 158	0.44 151	0.24 59	0.35 29	0.33 177	0.15 147	0.13 242	0.14 75	0.10 44	0.13 70	0.14 134

1test111	0.37 162	0.25 279	0.35 74	0.42 250	0.23 129	0.53 268	0.37 268	0.91 302	0.59 178	0.42 122	0.50 122	0.34 85	0.47 254	0.59 185	0.48 308	0.17 227	0.11 106	0.19 260	0.13 135	0.18 260	0.19 282

tt1	0.37 162	0.25 279	0.35 74	0.43 290	0.23 129	0.52 263	0.37 268	0.72 219	1.13 449	0.42 122	0.46 107	0.35 93	0.44 235	0.61 203	0.26 74	0.17 227	0.11 106	0.19 260	0.13 135	0.16 204	0.17 247

HH	0.37 162	0.22 193	0.49 230	0.41 218	0.26 236	0.36 159	0.30 155	0.87 288	0.41 108	0.45 131	0.59 163	0.78 338	0.43 228	0.77 341	0.26 74	0.15 147	0.11 106	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

HanStereo	0.37 162	0.22 193	0.49 230	0.41 218	0.26 236	0.36 159	0.30 155	0.87 288	0.41 108	0.45 131	0.59 163	0.78 338	0.43 228	0.77 341	0.26 74	0.15 147	0.11 106	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.14 134

CAS	0.37 162	0.13 1	0.27 12	1.34 536	0.31 353	0.46 240	0.38 286	0.50 79	0.48 146	0.35 81	0.52 137	0.24 42	0.19 20	0.30 7	0.28 115	1.03 537	0.08 1	0.12 24	0.08 1	0.12 36	0.28 417

anonymousdsp2	0.37 162	0.21 163	0.49 230	0.38 130	0.24 169	0.48 248	0.31 178	0.91 302	0.68 210	0.57 172	0.51 130	0.51 186	0.34 168	0.59 185	0.33 177	0.14 80	0.11 106	0.14 75	0.10 44	0.16 204	0.16 204

knoymous	0.37 162	0.22 193	0.34 58	0.32 28	0.22 101	0.38 177	0.29 137	0.63 142	0.65 199	0.69 237	0.69 193	0.60 238	0.40 216	0.61 203	0.36 209	0.17 227	0.11 106	0.20 297	0.12 99	0.18 260	0.19 282

test_4	0.37 162	0.19 93	0.34 58	0.45 329	0.26 236	0.20 7	0.34 219	0.58 116	0.42 115	0.60 179	1.45 477	0.43 147	0.26 84	0.67 273	0.29 133	0.12 30	0.10 45	0.17 182	0.19 329	0.15 155	0.12 61

test_3	0.37 162	0.19 93	0.50 242	0.45 329	0.24 169	0.47 243	0.36 255	0.69 189	0.84 307	0.66 216	0.46 107	0.68 287	0.25 66	0.45 86	0.32 167	0.12 30	0.10 45	0.18 227	0.16 218	0.15 155	0.12 61

NRIStereo	0.37 162	0.21 163	0.49 230	0.42 250	0.23 129	0.33 139	0.25 82	0.68 179	0.59 178	0.65 210	0.63 174	0.55 199	0.37 188	0.67 273	0.40 264	0.16 190	0.12 172	0.18 227	0.15 190	0.17 230	0.15 173

DeepStereo_RVC	0.37 162	0.22 193	0.51 251	0.41 218	0.24 169	0.26 45	0.22 49	0.64 152	0.40 102	0.69 237	0.67 190	0.57 209	0.50 266	0.58 177	0.42 274	0.17 227	0.12 172	0.18 227	0.16 218	0.19 295	0.19 282

CRE-IMP	0.37 162	0.23 226	0.53 280	0.42 250	0.24 169	0.40 193	0.21 39	0.61 130	0.45 132	0.65 210	0.73 201	0.53 195	0.37 188	0.63 236	0.40 264	0.18 263	0.11 106	0.19 260	0.16 218	0.21 324	0.19 282

test-1	0.37 162	0.20 130	0.76 402	0.47 374	0.27 271	0.44 230	0.36 255	0.63 142	0.65 199	0.49 148	0.67 190	0.54 197	0.35 175	0.42 68	0.30 148	0.14 80	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.15 155	0.18 271

s12784h	0.37 162	0.15 13	0.26 7	0.34 50	0.15 1	0.80 403	0.29 137	0.83 279	0.87 326	0.58 175	0.58 161	0.43 147	0.41 221	0.59 185	0.35 198	0.12 30	0.10 45	0.14 75	0.09 5	0.14 112	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 162	0.23 226	0.41 138	0.44 315	0.28 294	0.36 159	0.38 286	0.66 162	0.67 208	0.51 151	0.74 213	0.51 186	0.29 126	0.64 243	0.38 233	0.17 227	0.14 280	0.15 117	0.13 135	0.17 230	0.17 247

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 162	0.18 63	0.45 183	0.36 93	0.19 45	0.33 139	0.28 122	0.67 173	0.77 258	0.72 255	0.99 346	0.56 205	0.39 211	0.44 80	0.31 160	0.11 23	0.09 17	0.15 117	0.14 165	0.13 70	0.11 29

H2IRNET	0.38 180	0.21 163	0.36 89	0.39 154	0.25 199	0.26 45	0.24 70	0.61 130	0.74 246	0.39 101	0.89 292	0.74 318	0.53 275	0.53 144	0.44 283	0.16 190	0.13 242	0.19 260	0.20 352	0.17 230	0.15 173

cc1	0.38 180	0.25 279	0.35 74	0.42 250	0.23 129	0.53 268	0.37 268	0.71 208	1.17 460	0.42 122	0.50 122	0.34 85	0.47 254	0.61 203	0.26 74	0.17 227	0.11 106	0.19 260	0.13 135	0.16 204	0.17 247

11t1	0.38 180	0.23 226	0.49 230	0.36 93	0.23 129	0.61 318	0.31 178	0.74 238	0.47 144	0.62 188	0.55 153	0.55 199	0.49 263	0.58 177	0.45 289	0.18 263	0.15 303	0.16 143	0.13 135	0.17 230	0.19 282

DCRE	0.38 180	0.19 93	0.47 208	0.45 329	0.33 390	0.45 237	0.40 317	0.66 162	0.53 163	0.49 148	0.95 321	0.57 209	0.39 211	0.53 144	0.32 167	0.14 80	0.13 242	0.15 117	0.14 165	0.14 112	0.15 173

DCANet-4	0.38 180	0.22 193	0.58 320	0.35 66	0.19 45	0.30 93	0.30 155	0.69 189	0.97 390	0.70 243	0.79 236	0.40 126	0.46 249	0.46 94	0.37 218	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.12 36	0.15 173

GMOStereo	0.38 180	0.19 93	0.42 150	0.43 290	0.24 169	0.40 193	0.39 304	0.55 101	0.64 193	0.89 369	0.84 265	0.65 265	0.37 188	0.39 49	0.29 133	0.14 80	0.12 172	0.20 297	0.18 301	0.15 155	0.12 61

error version	0.38 180	0.19 93	0.42 150	0.43 290	0.24 169	0.40 193	0.39 304	0.55 101	0.64 193	0.89 369	0.84 265	0.65 265	0.37 188	0.39 49	0.29 133	0.14 80	0.12 172	0.20 297	0.18 301	0.15 155	0.12 61

test-v	0.38 180	0.19 93	0.42 150	0.43 290	0.24 169	0.40 193	0.39 304	0.55 101	0.64 193	0.89 369	0.84 265	0.65 265	0.37 188	0.39 49	0.29 133	0.14 80	0.12 172	0.20 297	0.18 301	0.15 155	0.12 61

test-2	0.38 180	0.19 93	0.42 150	0.43 290	0.24 169	0.40 193	0.39 304	0.55 101	0.64 193	0.89 369	0.84 265	0.65 265	0.37 188	0.39 49	0.29 133	0.14 80	0.12 172	0.20 297	0.18 301	0.15 155	0.12 61

rafts_anoy	0.38 180	0.22 193	0.38 109	0.43 290	0.28 294	0.32 127	0.32 191	0.70 201	0.91 353	0.59 176	0.66 183	0.45 160	0.33 162	0.49 124	0.41 269	0.16 190	0.12 172	0.21 340	0.23 406	0.18 260	0.16 204

raft+_RVC	0.38 180	0.20 130	0.38 109	0.39 154	0.27 271	0.44 230	0.35 242	0.81 271	0.90 347	0.52 154	0.78 231	0.50 182	0.29 126	0.56 163	0.41 269	0.15 147	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.13 106

XX-Stereo	0.38 180	0.18 63	0.52 272	0.58 472	0.38 424	0.39 185	0.20 21	0.62 134	0.31 40	0.47 140	1.29 447	0.72 309	0.25 66	0.59 185	0.28 115	0.16 190	0.11 106	0.17 182	0.16 218	0.14 112	0.11 29

DCANet	0.38 180	0.18 63	0.46 196	0.35 66	0.19 45	0.30 93	0.30 155	0.72 219	0.96 385	0.72 255	0.77 222	0.45 160	0.56 293	0.47 105	0.36 209	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.13 70	0.15 173

AIO-test1	0.39 193	0.18 63	0.42 150	0.51 415	0.25 199	0.44 230	0.30 155	0.74 238	1.20 468	0.41 117	0.71 197	0.45 160	0.29 126	0.56 163	0.27 96	0.15 147	0.13 242	0.19 260	0.21 371	0.13 70	0.18 271

MIM_Stereo	0.39 193	0.18 63	0.59 328	0.38 130	0.25 199	0.27 58	0.24 70	0.72 219	0.56 166	0.72 255	1.00 350	0.62 247	0.29 126	0.67 273	0.39 243	0.13 52	0.14 280	0.17 182	0.16 218	0.14 112	0.12 61

fff	0.39 193	0.18 63	0.46 196	0.35 66	0.19 45	0.30 93	0.30 155	0.73 231	1.08 435	0.70 243	0.79 236	0.44 151	0.62 332	0.47 105	0.37 218	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.12 36	0.15 173

ADStereo(finetuned)	0.39 193	0.18 63	0.58 320	0.35 66	0.19 45	0.30 93	0.30 155	0.72 219	0.96 385	0.72 255	0.77 222	0.45 160	0.68 372	0.46 94	0.36 209	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.13 70	0.15 173

MIPNet	0.39 193	0.22 193	0.66 356	0.40 191	0.25 199	0.53 268	0.29 137	0.78 259	0.74 246	0.68 234	0.60 166	0.40 126	0.48 258	0.45 86	0.39 243	0.14 80	0.11 106	0.16 143	0.13 135	0.14 112	0.14 134

TRStereo	0.39 193	0.32 386	0.64 349	0.49 392	0.41 440	0.30 93	0.30 155	0.97 328	0.63 189	0.53 162	0.43 98	0.52 190	0.26 84	0.77 341	0.29 133	0.18 263	0.12 172	0.19 260	0.19 329	0.13 70	0.13 106

NF-Stereo	0.39 193	0.21 163	0.51 251	0.42 250	0.25 199	0.26 45	0.30 155	0.71 208	0.72 230	0.66 216	0.77 222	0.57 209	0.31 148	0.69 289	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.16 204	0.27 407

OCTAStereo	0.39 193	0.21 163	0.51 251	0.42 250	0.25 199	0.26 45	0.30 155	0.71 208	0.72 230	0.66 216	0.77 222	0.58 224	0.31 148	0.69 289	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.16 204	0.27 407

RE-Stereo	0.39 193	0.21 163	0.51 251	0.42 250	0.25 199	0.26 45	0.30 155	0.71 208	0.72 230	0.66 216	0.77 222	0.57 209	0.31 148	0.70 297	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.16 204	0.27 407

Pruner-Stereo	0.39 193	0.21 163	0.51 251	0.41 218	0.25 199	0.22 12	0.24 70	0.71 208	0.59 178	0.90 377	0.75 215	0.67 284	0.30 144	0.64 243	0.39 243	0.19 300	0.12 172	0.20 297	0.17 270	0.17 230	0.19 282

TVStereo	0.39 193	0.21 163	0.51 251	0.42 250	0.25 199	0.26 45	0.30 155	0.71 208	0.72 230	0.66 216	0.77 222	0.57 209	0.31 148	0.70 297	0.39 243	0.18 263	0.12 172	0.20 297	0.16 218	0.16 204	0.27 407

TestStereo	0.39 193	0.32 386	0.42 150	0.45 329	0.20 67	0.41 204	0.38 286	0.69 189	0.66 202	0.56 169	0.78 231	0.48 174	0.43 228	0.59 185	0.37 218	0.18 263	0.13 242	0.20 297	0.15 190	0.23 369	0.14 134

csc	0.39 193	0.18 63	0.46 196	0.35 66	0.19 45	0.30 93	0.30 155	0.73 231	1.08 435	0.70 243	0.79 236	0.44 151	0.62 332	0.47 105	0.37 218	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.12 36	0.15 173

cscssc	0.39 193	0.18 63	0.46 196	0.35 66	0.19 45	0.30 93	0.30 155	0.73 231	1.08 435	0.70 243	0.79 236	0.44 151	0.62 332	0.47 105	0.37 218	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.12 36	0.15 173

AFF-stereo	0.39 193	0.20 130	0.42 150	0.37 111	0.22 101	0.27 58	0.31 178	0.67 173	0.72 230	0.66 216	1.12 397	0.75 323	0.38 196	0.57 172	0.35 198	0.11 23	0.09 17	0.16 143	0.16 218	0.14 112	0.12 61

AIO-test2	0.40 208	0.21 163	0.44 175	0.48 382	0.26 236	0.44 230	0.38 286	0.79 266	1.28 480	0.37 88	0.87 285	0.38 111	0.30 144	0.50 129	0.28 115	0.16 190	0.13 242	0.21 340	0.24 420	0.15 155	0.15 173

rvit_0105_6	0.40 208	0.28 345	0.68 368	0.51 415	0.30 341	0.39 185	0.41 337	0.53 92	0.68 210	0.41 117	0.45 103	0.50 182	0.45 242	0.55 153	0.37 218	0.28 431	0.26 457	0.24 388	0.22 393	0.22 349	0.17 247

MyStereo06	0.40 208	0.22 193	0.65 354	0.42 250	0.29 317	0.43 219	0.48 389	1.05 357	0.43 122	0.64 205	0.54 147	0.78 338	0.27 93	0.53 144	0.31 160	0.14 80	0.13 242	0.18 227	0.17 270	0.17 230	0.17 247

xx1	0.40 208	0.25 279	0.35 74	0.42 250	0.23 129	0.53 268	0.37 268	0.71 208	1.17 460	0.42 122	0.50 122	0.65 265	0.56 293	0.61 203	0.26 74	0.17 227	0.11 106	0.20 297	0.19 329	0.18 260	0.19 282

DisPM	0.40 208	0.20 130	0.50 242	0.42 250	0.27 271	0.24 24	0.30 155	0.68 179	0.61 188	0.88 362	0.87 285	0.59 234	0.32 155	0.80 355	0.34 189	0.19 300	0.12 172	0.19 260	0.17 270	0.16 204	0.21 331

RAFT+CT+SA	0.40 208	0.24 248	0.40 129	0.53 441	0.27 271	0.28 72	0.45 371	0.79 266	0.81 287	0.51 151	0.90 298	0.42 138	0.39 211	0.81 360	0.33 177	0.15 147	0.11 106	0.18 227	0.18 301	0.15 155	0.15 173

IPLG	0.40 208	0.21 163	0.64 349	0.41 218	0.25 199	0.54 275	0.27 107	0.77 256	0.68 210	0.85 337	0.82 257	0.33 80	0.32 155	0.64 243	0.49 317	0.13 52	0.11 106	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.14 134

IPLGR	0.40 208	0.22 193	0.70 380	0.40 191	0.22 101	0.51 255	0.29 137	0.78 259	0.78 262	0.80 306	0.77 222	0.44 151	0.41 221	0.48 115	0.40 264	0.14 80	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.16 204	0.14 134

PSM-softLoss	0.40 208	0.21 163	0.53 280	0.42 250	0.26 236	0.29 83	0.34 219	0.70 201	0.49 149	0.63 195	0.82 257	0.59 234	0.33 162	0.75 324	0.43 276	0.20 321	0.12 172	0.20 297	0.18 301	0.17 230	0.22 350

KMStereo	0.40 208	0.21 163	0.53 280	0.42 250	0.26 236	0.29 83	0.34 219	0.70 201	0.49 149	0.63 195	0.82 257	0.59 234	0.33 162	0.75 324	0.43 276	0.20 321	0.12 172	0.20 297	0.18 301	0.17 230	0.22 350

RALAANet	0.40 208	0.24 248	0.56 309	0.43 290	0.30 341	0.36 159	0.25 82	0.89 296	0.69 217	0.69 237	0.65 179	0.61 240	0.30 144	0.63 236	0.35 198	0.16 190	0.13 242	0.18 227	0.15 190	0.21 324	0.14 134

GMStereo	0.40 208	0.38 422	0.61 334	0.41 218	0.27 271	0.47 243	0.35 242	0.62 134	1.04 417	0.57 172	0.54 147	0.38 111	0.36 182	0.56 163	0.41 269	0.20 321	0.13 242	0.16 143	0.17 270	0.24 382	0.20 313
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 208	0.22 193	0.58 320	0.42 250	0.29 317	0.62 322	0.27 107	0.87 288	0.42 115	0.65 210	0.86 278	0.52 190	0.35 175	0.67 273	0.43 276	0.15 147	0.13 242	0.17 182	0.14 165	0.15 155	0.17 247
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	0.40 208	0.19 93	0.47 208	0.43 290	0.27 271	0.41 204	0.31 178	0.74 238	0.38 83	0.90 377	1.28 443	0.58 224	0.35 175	0.43 74	0.35 198	0.15 147	0.13 242	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134

RAFT-Stereo	0.40 208	0.19 93	0.47 208	0.43 290	0.27 271	0.41 204	0.31 178	0.74 238	0.38 83	0.90 377	1.28 443	0.58 224	0.35 175	0.43 74	0.35 198	0.15 147	0.13 242	0.14 75	0.12 99	0.14 112	0.14 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 223	0.21 163	0.44 175	0.34 50	0.24 169	0.58 302	0.32 191	0.70 201	0.86 319	0.52 154	0.57 158	0.78 338	0.60 321	0.58 177	0.39 243	0.17 227	0.12 172	0.19 260	0.13 135	0.19 295	0.22 350

x	0.41 223	0.25 279	0.46 196	0.36 93	0.24 169	0.54 275	0.31 178	0.94 318	0.58 177	0.60 179	0.72 199	0.61 240	0.53 275	0.52 138	0.50 320	0.18 263	0.16 329	0.17 182	0.16 218	0.17 230	0.18 271

raft_robust	0.41 223	0.24 248	0.39 117	0.43 290	0.22 101	0.40 193	0.33 207	0.80 269	0.98 395	0.80 306	0.88 289	0.41 131	0.32 155	0.89 387	0.30 148	0.14 80	0.12 172	0.16 143	0.18 301	0.15 155	0.13 106

PFNet+	0.41 223	0.20 130	0.53 280	0.40 191	0.25 199	0.28 72	0.22 49	0.66 162	0.76 255	0.85 337	0.79 236	0.63 252	0.34 168	0.75 324	0.37 218	0.20 321	0.14 280	0.23 374	0.20 352	0.17 230	0.21 331

SST-Stereo	0.41 223	0.20 130	0.48 221	0.43 290	0.25 199	0.25 42	0.21 39	0.68 179	0.50 153	1.08 457	0.79 236	0.71 294	0.42 226	0.81 360	0.38 233	0.17 227	0.11 106	0.20 297	0.16 218	0.19 295	0.15 173

RAFT_R40	0.41 223	0.20 130	0.47 208	0.44 315	0.25 199	0.23 19	0.25 82	0.69 189	0.70 221	0.98 420	0.78 231	0.72 309	0.43 228	0.80 355	0.39 243	0.17 227	0.11 106	0.20 297	0.16 218	0.18 260	0.15 173

RAFT-345	0.41 223	0.19 93	0.42 150	0.39 154	0.23 129	0.32 127	0.25 82	0.62 134	0.56 166	0.74 269	1.77 501	0.44 151	0.35 175	0.67 273	0.37 218	0.14 80	0.11 106	0.18 227	0.14 165	0.14 112	0.13 106

rvit_0105_4	0.42 230	0.30 374	0.77 405	0.52 432	0.29 317	0.41 204	0.44 364	0.57 113	0.75 250	0.45 131	0.48 115	0.56 205	0.49 263	0.58 177	0.37 218	0.28 431	0.26 457	0.25 401	0.22 393	0.24 382	0.19 282

MyStereo8	0.42 230	0.21 163	0.64 349	0.43 290	0.29 317	0.55 281	0.28 122	0.72 219	0.50 153	0.73 262	1.01 354	0.57 209	0.44 235	0.52 138	0.52 329	0.15 147	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.19 295	0.21 331

qqq	0.42 230	0.28 345	0.50 242	0.37 111	0.22 101	0.47 243	0.39 304	0.91 302	0.59 178	0.57 172	0.71 197	0.65 265	0.56 293	0.59 185	0.48 308	0.17 227	0.17 362	0.20 297	0.19 329	0.18 260	0.19 282

CIPLG	0.42 230	0.23 226	0.71 382	0.45 329	0.33 390	0.51 255	0.33 207	0.68 179	0.68 210	0.84 325	0.96 325	0.47 169	0.33 162	0.56 163	0.52 329	0.17 227	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.13 70	0.16 204

iRaft-Stereo_20w	0.42 230	0.20 130	0.63 344	0.39 154	0.27 271	0.33 139	0.25 82	1.76 526	0.37 78	0.73 262	0.53 144	0.63 252	0.42 226	0.86 377	0.29 133	0.14 80	0.11 106	0.14 75	0.13 135	0.15 155	0.15 173

IPLGR_C	0.42 230	0.23 226	0.71 382	0.46 354	0.33 390	0.51 255	0.34 219	0.69 189	0.69 217	0.84 325	0.92 312	0.46 164	0.33 162	0.53 144	0.53 340	0.17 227	0.12 172	0.16 143	0.14 165	0.13 70	0.16 204

ACRE	0.42 230	0.23 226	0.73 393	0.45 329	0.33 390	0.50 250	0.33 207	0.68 179	0.70 221	0.82 312	0.92 312	0.46 164	0.32 155	0.53 144	0.52 329	0.17 227	0.12 172	0.15 117	0.14 165	0.13 70	0.16 204

LCNet	0.42 230	0.21 163	0.34 58	0.44 315	0.24 169	0.47 243	0.28 122	0.69 189	0.57 173	0.72 255	1.03 366	0.66 277	0.58 309	0.60 197	0.35 198	0.15 147	0.10 45	0.19 260	0.19 329	0.22 349	0.37 466

HHNet	0.42 230	0.19 93	0.43 169	0.35 66	0.38 424	0.33 139	0.33 207	0.71 208	0.78 262	0.87 352	1.30 449	0.52 190	0.36 182	0.53 144	0.37 218	0.16 190	0.11 106	0.19 260	0.15 190	0.15 155	0.25 393

AnonymousM	0.42 230	0.86 516	0.31 36	0.35 66	0.23 129	0.30 93	0.37 268	0.56 109	0.44 127	0.72 255	0.50 122	0.47 169	0.29 126	0.42 68	0.35 198	0.16 190	0.12 172	1.51 537	0.32 474	0.12 36	0.11 29

sAnonymous2	0.42 230	0.41 441	0.96 455	0.48 382	0.37 418	0.41 204	0.48 389	0.60 122	0.52 160	0.39 101	0.48 115	0.35 93	0.44 235	0.44 80	0.30 148	0.19 300	0.14 280	0.19 260	0.17 270	0.55 509	0.43 488

CroCo_RVC	0.42 230	0.41 441	0.96 455	0.48 382	0.37 418	0.41 204	0.48 389	0.60 122	0.52 160	0.39 101	0.48 115	0.35 93	0.44 235	0.44 80	0.30 148	0.19 300	0.14 280	0.19 260	0.17 270	0.55 509	0.43 488

111	0.42 230	0.18 63	0.46 196	0.35 66	0.19 45	0.52 263	0.28 122	0.76 251	1.16 457	0.52 154	0.92 312	0.65 265	0.51 271	0.65 251	0.37 218	0.15 147	0.10 45	0.14 75	0.12 99	0.13 70	0.16 204

StereoVision	0.43 243	0.29 359	0.54 293	0.50 403	0.28 294	0.37 171	0.38 286	0.75 247	0.63 189	0.46 137	1.11 395	0.53 195	0.38 196	0.57 172	0.34 189	0.21 337	0.24 439	0.25 401	0.24 420	0.26 403	0.17 247

OMP-Stereo	0.43 243	0.23 226	0.50 242	0.53 441	0.25 199	0.36 159	0.24 70	0.73 231	0.81 287	0.78 298	0.64 177	0.88 371	0.41 221	0.95 413	0.36 209	0.15 147	0.12 172	0.20 297	0.15 190	0.16 204	0.13 106

PFNet	0.43 243	0.19 93	0.61 334	0.44 315	0.24 169	0.42 214	0.31 178	0.76 251	0.81 287	1.01 429	0.74 213	0.67 284	0.41 221	0.75 324	0.39 243	0.16 190	0.10 45	0.20 297	0.15 190	0.16 204	0.14 134

IRAFT_RVC	0.43 243	0.20 130	0.52 272	0.45 329	0.24 169	0.26 45	0.51 411	0.76 251	0.78 262	0.77 287	0.80 247	0.73 314	0.50 266	0.74 317	0.39 243	0.18 263	0.10 45	0.21 340	0.17 270	0.17 230	0.15 173

FENet	0.43 243	0.23 226	0.40 129	0.40 191	0.24 169	0.54 275	0.33 207	0.83 279	0.72 230	0.74 269	0.73 201	0.63 252	0.56 293	0.65 251	0.45 289	0.19 300	0.13 242	0.19 260	0.17 270	0.18 260	0.20 313

HITNet	0.43 243	0.27 329	0.50 242	0.34 50	0.18 21	0.65 344	0.32 191	0.99 334	0.70 221	0.73 262	0.86 278	0.66 277	0.56 293	0.61 203	0.47 304	0.14 80	0.10 45	0.15 117	0.13 135	0.18 260	0.13 106
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
rvit_0105_5	0.44 249	0.32 386	0.79 409	0.51 415	0.29 317	0.44 230	0.43 356	0.62 134	0.76 255	0.51 151	0.52 137	0.61 240	0.53 275	0.58 177	0.38 233	0.28 431	0.25 447	0.25 401	0.24 420	0.22 349	0.20 313

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 249	0.22 193	0.83 421	0.39 154	0.45 463	0.41 204	0.26 94	1.04 350	0.50 153	0.54 164	0.76 218	1.03 415	0.43 228	0.67 273	0.28 115	0.16 190	0.11 106	0.17 182	0.19 329	0.21 324	0.21 331

test_sample1	0.44 249	0.24 248	0.52 272	0.35 66	0.23 129	0.59 311	0.36 255	1.05 357	0.57 173	0.66 216	0.78 231	0.70 291	0.71 384	0.62 225	0.51 324	0.18 263	0.15 303	0.17 182	0.16 218	0.18 260	0.18 271

TestStereo1	0.44 249	0.24 248	0.45 183	0.52 432	0.25 199	0.35 151	0.40 317	0.81 271	0.94 374	0.70 243	0.96 325	0.48 174	0.45 242	0.94 407	0.33 177	0.16 190	0.13 242	0.18 227	0.16 218	0.15 155	0.14 134

test_5	0.44 249	0.25 279	0.48 221	0.53 441	0.28 294	0.28 72	0.42 348	0.77 256	0.87 326	0.63 195	0.91 306	0.73 314	0.53 275	0.82 366	0.36 209	0.14 80	0.11 106	0.18 227	0.18 301	0.18 260	0.16 204

SA-5K	0.44 249	0.24 248	0.45 183	0.52 432	0.25 199	0.35 151	0.40 317	0.81 271	0.94 374	0.70 243	0.96 325	0.48 174	0.45 242	0.94 407	0.33 177	0.16 190	0.13 242	0.18 227	0.16 218	0.15 155	0.14 134

dd	0.44 249	0.40 435	0.62 340	0.44 315	0.26 236	0.51 255	0.38 286	0.72 219	1.07 431	0.60 179	0.66 183	0.43 147	0.40 216	0.68 282	0.53 340	0.24 393	0.15 303	0.21 340	0.16 218	0.24 382	0.19 282

GANet-ADL	0.44 249	0.27 329	0.48 221	0.44 315	0.30 341	0.54 275	0.36 255	0.94 318	0.88 337	0.64 205	0.72 199	0.68 287	0.44 235	0.55 153	0.44 283	0.22 357	0.15 303	0.15 117	0.13 135	0.18 260	0.21 331

GMM-Stereo	0.44 249	0.20 130	0.39 117	0.42 250	0.25 199	0.50 250	0.44 364	0.72 219	0.57 173	0.77 287	1.37 462	0.76 330	0.38 196	0.62 225	0.34 189	0.15 147	0.10 45	0.20 297	0.19 329	0.17 230	0.28 417

FACV-RUCA	0.45 258	0.28 345	0.51 251	0.46 354	0.33 390	0.62 322	0.34 219	0.87 288	0.75 250	0.60 179	0.84 265	0.48 174	0.54 282	0.56 163	0.39 243	0.22 357	0.15 303	0.35 471	0.16 218	0.29 422	0.22 350

test_sample2	0.45 258	0.24 248	0.49 230	0.34 50	0.21 85	0.60 317	0.43 356	1.01 341	0.73 240	0.67 225	0.80 247	0.70 291	0.64 345	0.65 251	0.41 269	0.19 300	0.15 303	0.18 227	0.16 218	0.19 295	0.19 282

MyStereo04	0.45 258	0.23 226	0.52 272	0.43 290	0.29 317	0.40 193	0.48 389	1.02 344	1.12 443	0.62 188	0.58 161	0.55 199	0.56 293	0.77 341	0.45 289	0.14 80	0.13 242	0.19 260	0.17 270	0.18 260	0.17 247

SA	0.45 258	0.26 313	0.50 242	0.47 374	0.24 169	0.46 240	0.36 255	0.79 266	1.00 402	0.61 184	1.04 369	0.50 182	0.50 266	0.98 425	0.33 177	0.16 190	0.13 242	0.21 340	0.19 329	0.15 155	0.14 134

GwcNet-ADL	0.45 258	0.24 248	0.51 251	0.46 354	0.30 341	0.41 204	0.40 317	0.95 321	0.98 395	0.73 262	0.78 231	0.61 240	0.41 221	0.67 273	0.55 347	0.20 321	0.14 280	0.15 117	0.14 165	0.19 295	0.22 350

IIG-Stereo	0.45 258	0.22 193	0.48 221	0.51 415	0.26 236	0.43 219	0.21 39	0.73 231	0.80 278	0.84 325	0.95 321	0.82 353	0.46 249	0.95 413	0.37 218	0.16 190	0.12 172	0.19 260	0.15 190	0.15 155	0.12 61

DN-CSS_ROB	0.45 258	0.27 329	0.74 397	0.41 218	0.29 317	0.43 219	0.29 137	0.80 269	0.78 262	0.73 262	1.08 388	0.48 174	0.45 242	0.81 360	0.40 264	0.15 147	0.12 172	0.21 340	0.19 329	0.18 260	0.17 247

HI	0.46 265	0.22 193	0.41 138	0.35 66	0.35 408	0.27 58	0.32 191	0.75 247	0.50 153	0.90 377	1.13 404	1.12 449	0.73 400	0.70 297	0.57 355	0.12 30	0.10 45	0.17 182	0.17 270	0.17 230	0.16 204

CoSv	0.46 265	0.22 193	0.41 138	0.35 66	0.35 408	0.27 58	0.32 191	0.75 247	0.50 153	0.90 377	1.13 404	1.12 449	0.73 400	0.70 297	0.57 355	0.12 30	0.10 45	0.17 182	0.17 270	0.17 230	0.16 204

MyStereo05	0.46 265	0.22 193	0.51 251	0.42 250	0.29 317	0.43 219	0.48 389	0.96 326	1.12 443	0.77 287	0.62 173	0.51 186	0.57 305	0.79 352	0.43 276	0.14 80	0.13 242	0.18 227	0.17 270	0.17 230	0.17 247

CASS	0.46 265	0.28 345	0.45 183	0.48 382	0.22 101	0.63 328	0.34 219	0.99 334	0.66 202	0.76 279	0.86 278	0.61 240	0.58 309	0.58 177	0.44 283	0.29 441	0.16 329	0.22 354	0.18 301	0.23 369	0.28 417
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 265	0.20 130	0.48 221	0.46 354	0.27 271	0.34 148	0.39 304	0.62 134	0.74 246	0.78 298	1.44 474	0.86 361	0.38 196	1.09 449	0.27 96	0.13 52	0.13 242	0.18 227	0.16 218	0.16 204	0.12 61

iRaft-Stereo_5w	0.46 265	0.22 193	0.53 280	0.43 290	0.30 341	0.30 93	0.53 421	0.66 162	0.71 228	0.62 188	0.89 292	1.01 411	0.67 364	0.76 334	0.67 385	0.13 52	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.15 155	0.17 247

TransformOpticalFlow	0.46 265	0.21 163	0.49 230	0.42 250	0.24 169	0.36 159	0.46 374	1.04 350	0.84 307	0.67 225	1.14 408	0.73 314	0.56 293	0.78 349	0.33 177	0.15 147	0.10 45	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

RAFT	0.46 265	0.23 226	0.52 272	0.48 382	0.27 271	0.55 281	0.47 382	0.68 179	0.60 185	0.83 319	0.82 257	1.00 407	0.56 293	0.76 334	0.37 218	0.18 263	0.16 329	0.22 354	0.20 352	0.16 204	0.14 134

Prome-Stereo	0.46 265	0.20 130	0.37 99	0.45 329	0.26 236	0.40 193	0.42 348	0.69 189	0.49 149	0.96 414	1.84 504	0.58 224	0.64 345	0.63 236	0.32 167	0.15 147	0.11 106	0.16 143	0.14 165	0.17 230	0.30 428

GES	0.46 265	0.25 279	0.62 340	0.41 218	0.30 341	0.62 322	0.37 268	1.06 362	0.70 221	0.75 273	0.83 262	0.47 169	0.52 274	0.69 289	0.46 293	0.23 383	0.17 362	0.17 182	0.16 218	0.18 260	0.24 385

HCRNet	0.46 265	0.35 403	0.45 183	0.54 453	0.26 236	0.52 263	0.29 137	0.87 288	0.64 193	0.75 273	0.82 257	0.76 330	0.53 275	0.70 297	0.38 233	0.24 393	0.16 329	0.24 388	0.20 352	0.21 324	0.20 313

DFGA-Net	0.47 276	0.31 383	0.93 448	0.43 290	0.33 390	0.56 287	0.35 242	0.81 271	0.89 342	0.70 243	0.76 218	0.48 174	0.43 228	0.78 349	0.64 380	0.16 190	0.14 280	0.19 260	0.19 329	0.20 312	0.19 282

mmm	0.47 276	0.28 345	0.51 251	0.39 154	0.25 199	0.61 318	0.38 286	1.00 340	0.60 185	0.77 287	1.07 382	0.65 265	0.53 275	0.61 203	0.49 317	0.18 263	0.15 303	0.23 374	0.20 352	0.21 324	0.20 313

ffm	0.47 276	0.28 345	0.68 368	0.39 154	0.26 236	0.56 287	0.40 317	0.72 219	1.13 449	0.76 279	0.98 338	0.71 294	0.55 286	0.61 203	0.26 74	0.17 227	0.11 106	0.25 401	0.21 371	0.16 204	0.17 247

BUS	0.47 276	0.26 313	0.47 208	0.46 354	0.29 317	0.78 391	0.34 219	0.99 334	0.80 278	0.77 287	0.80 247	0.64 259	0.54 282	0.66 263	0.56 349	0.21 337	0.15 303	0.22 354	0.19 329	0.18 260	0.19 282

STrans-v2	0.47 276	0.21 163	0.49 230	0.41 218	0.25 199	0.54 275	0.49 402	1.16 400	0.82 300	0.67 225	1.05 372	0.71 294	0.67 364	0.74 317	0.34 189	0.15 147	0.11 106	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.14 134

Anonymous3	0.47 276	0.35 403	0.91 447	0.50 403	0.38 424	0.81 409	0.55 431	0.76 251	0.66 202	0.52 154	0.65 179	0.44 151	0.45 242	0.66 263	0.39 243	0.25 405	0.25 447	0.22 354	0.21 371	0.23 369	0.24 385

CFNet_pseudo	0.47 276	0.25 279	0.55 297	0.38 130	0.28 294	0.58 302	0.32 191	0.89 296	0.90 347	0.83 319	1.03 366	0.75 323	0.48 258	0.61 203	0.46 293	0.17 227	0.13 242	0.24 388	0.16 218	0.26 403	0.21 331

ACVNet	0.47 276	0.24 248	0.39 117	0.40 191	0.28 294	0.58 302	0.40 317	0.91 302	0.81 287	0.67 225	0.96 325	0.79 345	0.66 355	0.65 251	0.71 396	0.18 263	0.15 303	0.16 143	0.15 190	0.18 260	0.15 173

DMCA	0.47 276	0.27 329	0.59 328	0.39 154	0.29 317	0.53 268	0.34 219	0.98 330	0.70 221	0.78 298	0.83 262	0.79 345	0.55 286	0.54 152	0.57 355	0.21 337	0.16 329	0.21 340	0.16 218	0.19 295	0.22 350

ccs_rob	0.47 276	0.25 279	0.55 297	0.38 130	0.28 294	0.58 302	0.32 191	0.89 296	0.90 347	0.83 319	1.02 356	0.75 323	0.48 258	0.61 203	0.46 293	0.17 227	0.12 172	0.24 388	0.16 218	0.26 403	0.21 331

rvit_0105_3	0.48 286	0.35 403	0.85 434	0.56 462	0.31 353	0.48 248	0.48 389	0.65 155	0.81 287	0.66 216	0.59 163	0.66 277	0.56 293	0.66 263	0.41 269	0.30 448	0.27 463	0.29 446	0.28 455	0.21 324	0.21 331

UGAM-zero	0.48 286	0.21 163	0.66 356	0.38 130	0.23 129	0.36 159	0.22 49	1.30 460	0.43 122	0.67 225	0.61 169	1.74 508	0.89 456	0.79 352	0.27 96	0.15 147	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.13 70	0.14 134

rvit_stereo_0075_2	0.48 286	0.38 422	0.74 397	0.54 453	0.46 472	0.43 219	0.35 242	0.85 283	0.68 210	0.56 169	0.73 201	0.59 234	0.47 254	0.64 243	0.47 304	0.33 464	0.23 430	0.35 471	0.26 443	0.32 440	0.26 397

DispNO	0.48 286	0.24 248	0.84 428	0.40 191	0.31 353	0.58 302	0.39 304	0.91 302	0.79 269	0.79 303	0.83 262	0.71 294	0.59 315	0.75 324	0.50 320	0.19 300	0.14 280	0.20 297	0.18 301	0.16 204	0.17 247

CoDeX	0.48 286	0.21 163	0.53 280	0.43 290	0.25 199	0.74 383	0.38 286	1.36 478	0.82 300	0.84 325	0.96 325	0.63 252	0.57 305	0.63 236	0.40 264	0.17 227	0.13 242	0.17 182	0.15 190	0.16 204	0.15 173

IER	0.48 286	0.25 279	0.60 333	0.38 130	0.28 294	0.67 360	0.38 286	0.82 277	0.68 210	0.88 362	0.95 321	0.74 318	0.79 425	0.62 225	0.46 293	0.17 227	0.14 280	0.17 182	0.17 270	0.17 230	0.16 204

BSDual-CNN	0.48 286	0.26 313	0.47 208	0.46 354	0.29 317	0.75 387	0.46 374	0.99 334	0.80 278	0.77 287	0.80 247	0.76 330	0.59 315	0.66 263	0.48 308	0.21 337	0.15 303	0.22 354	0.19 329	0.18 260	0.19 282

PSM-AAD	0.48 286	0.21 163	0.39 117	0.44 315	0.23 129	0.56 287	0.47 382	0.67 173	0.73 240	1.08 457	1.12 397	0.58 224	0.87 449	0.63 236	0.33 177	0.15 147	0.11 106	0.25 401	0.26 443	0.18 260	0.42 483

KYRaft	0.48 286	0.21 163	0.41 138	0.45 329	0.23 129	0.43 219	0.36 255	0.68 179	0.45 132	0.94 397	1.72 499	0.78 338	0.40 216	0.65 251	0.32 167	0.16 190	0.11 106	0.18 227	0.22 393	0.17 230	0.76 526

ASMatch	0.48 286	0.20 130	0.47 208	0.39 154	0.28 294	0.37 171	0.26 94	0.76 251	0.72 230	0.77 287	2.29 516	0.61 240	0.51 271	0.64 243	0.39 243	0.15 147	0.12 172	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.22 350

ICVP	0.48 286	0.26 313	0.42 150	0.49 392	0.28 294	0.63 328	0.43 356	1.05 357	0.72 230	0.68 234	0.95 321	0.75 323	0.56 293	0.55 153	0.61 371	0.24 393	0.18 377	0.19 260	0.17 270	0.19 295	0.21 331
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 286	0.25 279	0.82 417	0.42 250	0.25 199	0.56 287	0.54 428	0.82 277	0.82 300	0.92 387	0.75 215	0.75 323	0.48 258	0.89 387	0.37 218	0.15 147	0.12 172	0.23 374	0.22 393	0.14 112	0.14 134

SFCPSM	0.48 286	0.22 193	0.59 328	0.41 218	0.27 271	0.85 421	0.36 255	1.39 481	0.79 269	0.81 310	0.85 274	0.54 197	0.50 266	0.60 197	0.39 243	0.18 263	0.14 280	0.18 227	0.20 352	0.17 230	0.16 204

G2L-ROB	0.49 299	0.20 130	0.48 221	0.36 93	0.22 101	0.58 302	0.42 348	1.19 414	0.74 246	0.86 347	0.76 218	1.08 433	0.59 315	0.81 360	0.60 365	0.17 227	0.12 172	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.20 313

test_sample4	0.49 299	0.27 329	0.55 297	0.36 93	0.23 129	0.70 366	0.37 268	1.22 431	0.86 319	0.82 312	0.86 278	0.62 247	0.58 309	0.71 307	0.49 317	0.21 337	0.16 329	0.21 340	0.20 352	0.22 349	0.21 331

test_sample3	0.49 299	0.27 329	0.55 297	0.36 93	0.23 129	0.70 366	0.37 268	1.21 424	0.87 326	0.79 303	0.84 265	0.66 277	0.53 275	0.70 297	0.50 320	0.21 337	0.16 329	0.20 297	0.19 329	0.21 324	0.21 331

PCWNet_CMD	0.49 299	0.25 279	0.56 309	0.40 191	0.27 271	0.64 337	0.32 191	0.98 330	0.99 398	0.87 352	1.07 382	0.78 338	0.46 249	0.61 203	0.44 283	0.17 227	0.13 242	0.21 340	0.16 218	0.26 403	0.20 313

testlalala_base	0.49 299	0.26 313	0.44 175	0.47 374	0.34 402	0.57 296	0.26 94	0.60 122	0.37 78	0.52 154	0.56 156	0.46 164	0.31 148	0.45 86	0.33 177	1.56 544	0.11 106	0.14 75	0.10 44	1.85 537	0.15 173

Sa-1000	0.49 299	0.25 279	0.45 183	0.46 354	0.25 199	0.64 337	0.34 219	0.85 283	0.95 378	0.85 337	1.51 484	0.55 199	0.44 235	0.94 407	0.31 160	0.16 190	0.12 172	0.21 340	0.20 352	0.15 155	0.14 134

DEmStereo	0.49 299	0.18 63	0.53 280	0.39 154	0.26 236	0.57 296	0.33 207	0.65 155	0.75 250	0.90 377	1.65 493	0.57 209	1.02 476	0.63 236	0.44 283	0.14 80	0.12 172	0.16 143	0.16 218	0.14 112	0.17 247

DRaft	0.49 299	0.18 63	0.50 242	0.38 130	0.25 199	0.57 296	0.39 304	0.67 173	0.86 319	1.02 433	1.75 500	0.50 182	0.79 425	0.65 251	0.42 274	0.14 80	0.11 106	0.16 143	0.16 218	0.14 112	0.17 247

GrayStereo	0.49 299	0.20 130	0.44 175	0.47 374	0.29 317	0.51 255	0.62 454	0.71 208	0.66 202	1.04 441	1.46 478	0.77 335	0.73 400	0.58 177	0.35 198	0.15 147	0.12 172	0.17 182	0.17 270	0.15 155	0.30 428

cf-r	0.49 299	0.24 248	0.49 230	0.40 191	0.23 129	0.58 302	0.38 286	0.92 311	0.87 326	0.77 287	1.06 378	0.98 400	0.67 364	0.59 185	0.61 371	0.21 337	0.14 280	0.17 182	0.19 329	0.15 155	0.16 204

GANet-RSSM	0.49 299	0.22 193	0.42 150	0.39 154	0.26 236	0.58 302	0.41 337	1.12 385	0.82 300	0.73 262	1.02 356	0.88 371	0.75 409	0.67 273	0.48 308	0.22 357	0.16 329	0.18 227	0.19 329	0.18 260	0.18 271

BEATNet_4x	0.49 299	0.35 403	0.72 388	0.38 130	0.20 67	0.65 344	0.36 255	1.08 371	0.78 262	0.78 298	0.88 289	0.73 314	0.64 345	0.71 307	0.60 365	0.16 190	0.12 172	0.16 143	0.15 190	0.24 382	0.18 271

MSMDNet	0.49 299	0.25 279	0.56 309	0.40 191	0.27 271	0.64 337	0.32 191	0.99 334	0.99 398	0.87 352	1.07 382	0.79 345	0.46 249	0.61 203	0.44 283	0.17 227	0.13 242	0.20 297	0.16 218	0.25 393	0.20 313

MLCV	0.49 299	0.26 313	0.73 393	0.38 130	0.18 21	0.64 337	0.33 207	0.84 282	0.89 342	0.96 414	1.12 397	0.72 309	0.45 242	1.00 435	0.59 364	0.14 80	0.10 45	0.14 75	0.11 74	0.14 112	0.14 134

G2L-Stereo_test	0.50 313	0.22 193	0.46 196	0.34 50	0.24 169	0.58 302	0.59 447	1.14 394	0.79 269	0.89 369	0.96 325	0.96 396	0.59 315	0.72 312	0.67 385	0.17 227	0.12 172	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

PAM_32	0.50 313	0.20 130	0.69 377	0.40 191	0.24 169	1.09 466	0.29 137	1.12 385	0.40 102	0.74 269	0.44 101	1.98 518	0.64 345	0.64 243	0.27 96	0.16 190	0.11 106	0.17 182	0.15 190	0.14 112	0.15 173

PAM	0.50 313	0.21 163	0.75 400	0.41 218	0.26 236	1.11 471	0.37 268	1.10 378	0.39 88	0.75 273	0.46 107	1.92 515	0.61 327	0.62 225	0.28 115	0.16 190	0.10 45	0.16 143	0.14 165	0.14 112	0.15 173

test_sample5	0.50 313	0.28 345	0.55 297	0.37 111	0.23 129	0.65 344	0.38 286	1.19 414	0.86 319	0.81 310	0.97 334	0.64 259	0.60 321	0.72 312	0.48 308	0.22 357	0.16 329	0.22 354	0.21 371	0.23 369	0.22 350

gwcnet-sp	0.50 313	0.25 279	0.84 428	0.41 218	0.27 271	0.79 397	0.40 317	0.93 313	0.85 313	0.95 402	0.79 236	0.65 265	0.63 337	0.69 289	0.52 329	0.18 263	0.17 362	0.18 227	0.18 301	0.18 260	0.19 282

scenet	0.50 313	0.25 279	0.84 428	0.41 218	0.27 271	0.79 397	0.40 317	0.93 313	0.85 313	0.95 402	0.79 236	0.65 265	0.63 337	0.69 289	0.52 329	0.18 263	0.17 362	0.18 227	0.18 301	0.18 260	0.19 282

ssnet	0.50 313	0.25 279	0.84 428	0.41 218	0.27 271	0.79 397	0.40 317	0.93 313	0.85 313	0.95 402	0.79 236	0.65 265	0.63 337	0.69 289	0.52 329	0.18 263	0.17 362	0.18 227	0.18 301	0.18 260	0.19 282

psmg	0.50 313	0.26 313	0.47 208	0.42 250	0.29 317	0.82 412	0.42 348	1.07 366	0.80 278	0.95 402	0.94 317	0.76 330	0.59 315	0.66 263	0.48 308	0.21 337	0.16 329	0.20 297	0.20 352	0.19 295	0.19 282

UDGNet	0.50 313	0.82 510	0.56 309	0.51 415	0.32 378	0.41 204	0.34 219	0.71 208	0.93 365	0.65 210	0.60 166	0.58 224	0.44 235	0.65 251	0.43 276	0.33 464	0.15 303	0.67 522	0.20 352	0.49 497	0.23 374

PSMNet-ADL	0.50 313	0.28 345	0.43 169	0.49 392	0.31 353	0.70 366	0.38 286	0.94 318	0.81 287	0.62 188	0.80 247	0.91 385	0.62 332	0.76 334	0.68 390	0.24 393	0.18 377	0.19 260	0.20 352	0.22 349	0.22 350

PSMNet-RSSM	0.50 313	0.24 248	0.41 138	0.43 290	0.26 236	0.51 255	0.40 317	1.16 400	0.79 269	0.75 273	1.07 382	0.87 367	0.69 374	0.66 263	0.52 329	0.24 393	0.16 329	0.23 374	0.26 443	0.20 312	0.20 313

CFNet-ft	0.50 313	0.25 279	0.39 117	0.41 218	0.26 236	0.66 351	0.37 268	0.91 302	0.87 326	0.67 225	1.00 350	1.05 424	0.70 379	0.68 282	0.57 355	0.23 383	0.16 329	0.24 388	0.21 371	0.24 382	0.19 282

CFNet_RVC	0.50 313	0.25 279	0.39 117	0.41 218	0.26 236	0.66 351	0.37 268	0.91 302	0.87 326	0.67 225	1.00 350	1.05 424	0.70 379	0.68 282	0.57 355	0.23 383	0.16 329	0.24 388	0.21 371	0.24 382	0.19 282

UCFNet_RVC	0.50 313	0.27 329	0.37 99	0.40 191	0.27 271	0.66 351	0.42 348	1.18 410	0.86 319	0.70 243	0.89 292	0.91 385	0.60 321	0.62 225	0.48 308	0.24 393	0.18 377	0.28 438	0.27 449	0.25 393	0.24 385

G2L-Stereo	0.51 327	0.25 279	0.55 297	0.44 315	0.27 271	0.46 240	0.47 382	0.98 330	0.81 287	0.86 347	0.90 298	0.91 385	0.56 293	0.88 385	0.80 416	0.21 337	0.17 362	0.22 354	0.18 301	0.17 230	0.22 350

DCVSM-stereo	0.51 327	0.28 345	0.56 309	0.39 154	0.29 317	0.55 281	0.28 122	0.78 259	0.78 262	1.11 468	0.77 222	1.04 420	0.76 418	0.65 251	0.52 329	0.20 321	0.20 404	0.24 388	0.21 371	0.25 393	0.31 436

test_sample6	0.51 327	0.27 329	0.55 297	0.38 130	0.23 129	0.64 337	0.39 304	1.18 410	0.88 337	0.84 325	1.06 378	0.66 277	0.61 327	0.75 324	0.52 329	0.23 383	0.17 362	0.22 354	0.22 393	0.24 382	0.23 374

qqq1	0.51 327	0.24 248	0.67 361	0.35 66	0.20 67	0.63 328	0.34 219	1.26 444	1.06 423	0.85 337	1.02 356	0.71 294	0.66 355	0.96 416	0.36 209	0.19 300	0.16 329	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

fff1	0.51 327	0.24 248	0.67 361	0.35 66	0.20 67	0.63 328	0.34 219	1.26 444	1.06 423	0.85 337	1.02 356	0.71 294	0.66 355	0.96 416	0.36 209	0.19 300	0.16 329	0.14 75	0.12 99	0.15 155	0.16 204

DualNet	0.51 327	0.28 345	0.55 297	0.37 111	0.23 129	0.65 344	0.38 286	1.19 414	0.86 319	0.84 325	1.06 378	0.64 259	0.60 321	0.72 312	0.48 308	0.22 357	0.16 329	0.22 354	0.21 371	0.23 369	0.22 350

GMStereo_Zeroshot	0.51 327	0.46 457	0.80 410	0.50 403	0.28 294	0.57 296	0.30 155	0.75 247	0.79 269	0.88 362	0.94 317	0.90 379	0.37 188	0.77 341	0.46 293	0.27 420	0.14 280	0.26 419	0.15 190	0.39 473	0.19 282

CFNet_ucs	0.51 327	0.25 279	0.58 320	0.39 154	0.31 353	0.59 311	0.35 242	1.04 350	0.95 378	0.89 369	1.19 426	0.80 349	0.49 263	0.66 263	0.45 289	0.21 337	0.16 329	0.26 419	0.18 301	0.27 412	0.23 374

anonymousa	0.51 327	0.21 163	0.47 208	0.39 154	0.25 199	0.89 429	0.36 255	0.78 259	0.63 189	0.88 362	1.54 485	1.09 440	0.67 364	0.53 144	0.46 293	0.17 227	0.14 280	0.19 260	0.21 371	0.16 204	0.16 204

hknet	0.51 327	0.26 313	0.58 320	0.46 354	0.29 317	0.75 387	0.46 374	0.99 334	0.89 342	0.77 287	0.80 247	0.96 396	0.67 364	0.75 324	0.50 320	0.19 300	0.15 303	0.22 354	0.19 329	0.18 260	0.19 282

CrosDoStereo	0.51 327	0.19 93	0.46 196	0.39 154	0.24 169	0.39 185	1.14 521	0.69 189	0.87 326	0.94 397	1.36 459	0.62 247	0.75 409	0.68 282	0.46 293	0.15 147	0.12 172	0.17 182	0.18 301	0.14 112	0.16 204

DeepStereo_LL	0.51 327	0.19 93	0.46 196	0.39 154	0.24 169	0.39 185	1.14 521	0.69 189	0.87 326	0.94 397	1.36 459	0.62 247	0.75 409	0.68 282	0.46 293	0.15 147	0.12 172	0.17 182	0.18 301	0.14 112	0.16 204

THIR-Stereo	0.51 327	0.19 93	0.47 208	0.39 154	0.23 129	0.74 383	0.64 460	0.68 179	0.88 337	1.03 436	1.40 465	0.71 294	0.75 409	0.64 243	0.43 276	0.16 190	0.11 106	0.17 182	0.18 301	0.15 155	0.17 247

GwcNet-RSSM	0.51 327	0.25 279	0.51 251	0.41 218	0.24 169	0.56 287	0.41 337	0.97 328	0.96 385	0.75 273	1.17 421	0.89 376	0.66 355	0.66 263	0.74 402	0.22 357	0.15 303	0.19 260	0.21 371	0.17 230	0.16 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 341	0.23 226	1.38 499	0.40 191	0.53 489	0.29 83	0.30 155	1.49 499	0.45 132	0.69 237	1.15 411	0.98 400	0.32 155	0.70 297	0.29 133	0.15 147	0.11 106	0.17 182	0.20 352	0.22 349	0.27 407

ToySt	0.52 341	0.27 329	0.93 448	0.42 250	0.28 294	0.67 360	0.56 435	0.88 295	0.79 269	0.61 184	0.85 274	0.92 390	0.70 379	0.72 312	0.61 371	0.16 190	0.17 362	0.21 340	0.21 371	0.22 349	0.21 331

NINENet	0.52 341	0.30 374	0.55 297	0.46 354	0.33 390	0.78 391	0.34 219	1.18 410	0.91 353	0.84 325	0.97 334	0.64 259	0.54 282	0.74 317	0.56 349	0.23 383	0.20 404	0.25 401	0.18 301	0.22 349	0.22 350

AACVNet	0.52 341	0.25 279	0.56 309	0.48 382	0.29 317	0.55 281	0.38 286	0.96 326	0.59 178	0.83 319	1.03 366	1.03 415	0.77 423	0.91 398	0.58 362	0.22 357	0.18 377	0.24 388	0.18 301	0.24 382	0.22 350

acv_ft	0.52 341	0.24 248	0.64 349	0.45 329	0.28 294	0.85 421	0.40 317	0.95 321	0.81 287	1.00 427	0.96 325	0.79 345	0.62 332	0.65 251	0.88 427	0.18 263	0.15 303	0.16 143	0.15 190	0.18 260	0.15 173

AdaStereo	0.52 341	0.34 399	0.53 280	0.49 392	0.25 199	0.71 371	0.36 255	1.24 436	0.91 353	0.77 287	0.98 338	0.75 323	0.50 266	0.71 307	0.51 324	0.27 420	0.13 242	0.28 438	0.18 301	0.23 369	0.18 271
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.
iResNet	0.52 341	0.31 383	0.86 435	0.44 315	0.22 101	0.66 351	0.47 382	0.92 311	1.02 409	0.89 369	1.12 397	0.69 289	0.55 286	0.86 377	0.60 365	0.15 147	0.11 106	0.15 117	0.12 99	0.17 230	0.17 247

DDVS	0.53 348	0.32 386	0.63 344	0.42 250	0.31 353	0.71 371	0.35 242	0.95 321	0.69 217	0.86 347	0.90 298	1.11 443	0.46 249	0.90 395	0.67 385	0.23 383	0.17 362	0.22 354	0.18 301	0.25 393	0.28 417

SMFormer	0.53 348	0.24 248	0.67 361	0.35 66	0.20 67	0.63 328	0.34 219	1.26 444	1.06 423	0.85 337	1.02 356	0.71 294	0.66 355	0.96 416	0.60 365	0.19 300	0.16 329	0.18 227	0.17 270	0.19 295	0.20 313

tta	0.53 348	0.24 248	0.67 361	0.35 66	0.20 67	0.63 328	0.34 219	1.26 444	1.06 423	0.85 337	1.02 356	0.71 294	0.66 355	0.96 416	0.60 365	0.19 300	0.16 329	0.18 227	0.17 270	0.15 155	0.16 204

CFNet	0.53 348	0.30 374	0.53 280	0.42 250	0.28 294	0.73 379	0.35 242	1.21 424	1.01 404	0.74 269	1.07 382	0.85 357	0.60 321	0.83 368	0.58 362	0.19 300	0.15 303	0.23 374	0.23 406	0.21 324	0.17 247

HSM	0.53 348	0.25 279	0.46 196	0.40 191	0.25 199	0.74 383	0.44 364	1.29 458	0.78 262	0.82 312	0.92 312	1.21 457	0.75 409	0.90 395	0.48 308	0.18 263	0.14 280	0.17 182	0.14 165	0.17 230	0.18 271

coex_refinement	0.54 353	0.22 193	0.44 175	0.45 329	0.31 353	0.75 387	0.40 317	1.16 400	0.92 359	0.87 352	1.12 397	0.99 405	0.57 305	0.69 289	0.90 435	0.21 337	0.14 280	0.16 143	0.16 218	0.21 324	0.22 350

UGAM	0.54 353	0.23 226	0.51 251	0.46 354	0.26 236	0.40 193	0.52 417	0.65 155	1.19 465	0.78 298	1.15 411	1.38 484	0.56 293	1.03 441	0.56 349	0.18 263	0.15 303	0.25 401	0.21 371	0.15 155	0.13 106

ITSA-stereo	0.54 353	0.29 359	0.55 297	0.41 218	0.23 129	0.59 311	0.35 242	1.31 462	1.25 474	0.82 312	0.80 247	0.72 309	0.58 309	0.89 387	0.72 399	0.22 357	0.18 377	0.23 374	0.22 393	0.22 349	0.29 423

test_sample7	0.54 353	0.30 374	0.55 297	0.37 111	0.28 294	0.63 328	0.47 382	1.11 380	0.92 359	0.93 390	0.89 292	0.86 361	0.71 384	0.74 317	0.53 340	0.27 420	0.22 421	0.27 427	0.26 443	0.27 412	0.26 397

DAS	0.54 353	0.26 313	0.66 356	0.49 392	0.31 353	0.61 318	0.43 356	0.89 296	1.01 404	0.95 402	1.16 416	0.71 294	0.85 442	0.89 387	0.47 304	0.18 263	0.14 280	0.18 227	0.15 190	0.22 349	0.19 282

SepStereo	0.54 353	0.26 313	0.66 356	0.49 392	0.31 353	0.61 318	0.43 356	0.89 296	1.01 404	0.95 402	1.16 416	0.71 294	0.85 442	0.97 423	0.47 304	0.18 263	0.14 280	0.18 227	0.15 190	0.22 349	0.19 282

RAFT + AFF	0.54 353	0.30 374	0.84 428	0.51 415	0.32 378	0.63 328	0.57 437	1.05 357	0.95 378	0.80 306	0.87 285	0.85 357	0.57 305	0.87 379	0.51 324	0.18 263	0.21 412	0.23 374	0.22 393	0.19 295	0.19 282

ac_64	0.54 353	0.24 248	0.58 320	0.46 354	0.28 294	0.79 397	0.44 364	1.11 380	0.63 189	0.94 397	0.85 274	1.06 428	0.70 379	0.76 334	0.72 399	0.22 357	0.18 377	0.20 297	0.19 329	0.18 260	0.16 204

DMCA-RVC	0.54 353	0.32 386	0.83 421	0.51 415	0.32 378	0.59 311	0.38 286	0.89 296	0.70 221	0.95 402	0.88 289	0.90 379	0.69 374	0.75 324	0.63 378	0.23 383	0.18 377	0.31 457	0.24 420	0.27 412	0.21 331

AASNet	0.55 362	0.27 329	0.62 340	0.51 415	0.32 378	0.73 379	0.44 364	1.55 506	0.88 337	0.88 362	0.94 317	0.64 259	0.63 337	0.62 225	0.84 422	0.23 383	0.20 404	0.20 297	0.16 218	0.22 349	0.20 313

LMCR-Stereo	0.55 362	0.33 394	0.57 318	0.60 476	0.30 341	0.80 403	0.36 255	1.30 460	0.79 269	0.90 377	1.04 369	0.57 209	0.64 345	0.87 379	0.73 401	0.20 321	0.15 303	0.19 260	0.14 165	0.25 393	0.18 271

UNet	0.55 362	0.27 329	0.72 388	0.45 329	0.41 440	0.97 440	0.40 317	1.01 341	0.80 278	0.87 352	0.90 298	1.03 415	0.75 409	0.76 334	0.67 385	0.19 300	0.15 303	0.20 297	0.17 270	0.21 324	0.18 271

UPFNet	0.55 362	0.26 313	0.59 328	0.46 354	0.38 424	0.83 415	0.48 389	1.03 349	0.80 278	0.92 387	0.91 306	0.85 357	0.67 364	0.87 379	0.78 408	0.20 321	0.21 412	0.20 297	0.20 352	0.20 312	0.15 173

HSM-Net_RVC	0.55 362	0.23 226	0.37 99	0.38 130	0.22 101	0.86 423	0.40 317	1.31 462	0.93 365	0.92 387	1.15 411	1.26 461	0.71 384	0.75 324	0.53 340	0.17 227	0.14 280	0.16 143	0.15 190	0.17 230	0.17 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 362	0.33 394	0.71 382	0.46 354	0.31 353	0.66 351	0.43 356	1.07 366	0.89 342	0.93 390	0.91 306	0.98 400	0.61 327	0.76 334	0.64 380	0.22 357	0.18 377	0.22 354	0.22 393	0.22 349	0.24 385
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 362	0.37 414	0.67 361	0.42 250	0.31 353	0.50 250	0.43 356	1.22 431	0.73 240	0.86 347	1.05 372	0.85 357	0.58 309	0.90 395	0.56 349	0.29 441	0.23 430	0.22 354	0.22 393	0.26 403	0.26 397

iResNetv2_ROB	0.55 362	0.29 359	0.86 435	0.39 154	0.25 199	0.67 360	0.37 268	1.21 424	1.02 409	1.02 433	1.10 390	0.89 376	0.79 425	0.74 317	0.43 276	0.19 300	0.13 242	0.15 117	0.11 74	0.19 295	0.16 204

iResNet_ROB	0.55 362	0.24 248	0.61 334	0.38 130	0.22 101	0.66 351	0.30 155	1.59 514	1.33 490	0.94 397	1.05 372	0.81 351	0.69 374	0.84 372	0.46 293	0.17 227	0.12 172	0.14 75	0.09 5	0.15 155	0.20 313

rvit_105_1	0.56 371	0.42 446	0.84 428	0.59 474	0.37 418	0.59 311	0.68 465	0.73 231	0.97 390	0.82 312	0.69 193	0.75 323	0.63 337	0.80 355	0.56 349	0.34 472	0.29 472	0.31 457	0.34 482	0.23 369	0.23 374

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 371	3.08 564	2.41 533	0.32 28	0.18 21	0.29 83	0.20 21	0.39 35	0.33 53	0.29 43	0.25 24	0.18 8	0.18 15	0.32 13	0.22 21	1.08 538	0.09 17	0.17 182	0.16 218	0.15 155	0.96 533

ff1	0.56 371	0.28 345	0.68 368	0.39 154	0.26 236	0.56 287	0.40 317	0.72 219	1.13 449	0.76 279	0.98 338	0.71 294	0.55 286	1.25 469	1.46 499	0.17 227	0.11 106	0.25 401	0.21 371	0.16 204	0.17 247

ttt	0.56 371	0.27 329	0.49 230	0.39 154	0.25 199	0.65 344	0.42 348	1.24 436	1.08 435	0.76 279	1.10 390	0.63 252	0.51 271	0.95 413	1.03 464	0.25 405	0.22 421	0.22 354	0.21 371	0.25 393	0.25 393

FTStereo	0.56 371	0.21 163	0.39 117	0.42 250	0.25 199	0.39 185	0.73 481	0.69 189	0.45 132	1.09 461	3.23 537	0.69 289	0.71 384	0.55 153	0.34 189	0.15 147	0.13 242	0.19 260	0.17 270	0.15 155	0.32 440

GEStereo_RVC	0.56 371	0.30 374	0.70 380	0.51 415	0.31 353	0.70 366	0.54 428	1.31 462	0.93 365	0.85 337	0.86 278	0.84 355	0.63 337	0.92 400	0.67 385	0.24 393	0.16 329	0.19 260	0.17 270	0.21 324	0.23 374

ISRNet	0.57 377	0.25 279	0.72 388	0.57 466	0.36 415	0.43 219	0.28 122	0.85 283	0.84 307	1.09 461	1.25 434	0.91 385	0.61 327	0.68 282	0.60 365	0.35 478	0.26 457	0.36 476	0.33 480	0.30 430	0.42 483

CSP-Net	0.57 377	0.29 359	0.55 297	0.42 250	0.29 317	1.20 486	0.49 402	1.29 458	0.75 250	0.98 420	0.97 334	0.88 371	0.69 374	0.85 375	0.66 382	0.27 420	0.18 377	0.17 182	0.17 270	0.18 260	0.19 282

ADLNet2	0.57 377	0.26 313	0.71 382	0.48 382	0.31 353	0.83 415	0.51 411	1.10 378	0.99 398	0.85 337	0.99 346	0.99 405	0.70 379	0.79 352	0.78 408	0.21 337	0.17 362	0.18 227	0.18 301	0.22 349	0.22 350

RAFT-RH_RVC	0.57 377	0.18 63	0.44 175	0.38 130	0.23 129	0.56 287	0.24 70	0.61 130	0.73 240	1.18 475	3.90 548	0.55 199	0.40 216	0.67 273	0.38 233	0.14 80	0.11 106	0.20 297	0.15 190	0.12 36	0.14 134

ADLNet	0.57 377	0.29 359	0.58 320	0.46 354	0.35 408	0.80 403	0.46 374	1.14 394	0.88 337	1.03 436	0.98 338	0.92 390	0.66 355	0.71 307	0.83 421	0.22 357	0.16 329	0.22 354	0.22 393	0.22 349	0.23 374

MMNet	0.57 377	0.26 313	0.67 361	0.45 329	0.35 408	1.04 458	0.39 304	0.93 313	0.98 395	0.96 414	0.97 334	0.86 361	0.80 429	0.83 368	0.80 416	0.16 190	0.15 303	0.19 260	0.19 329	0.20 312	0.17 247

delet	0.57 377	0.25 279	0.63 344	0.46 354	0.34 402	1.05 463	0.51 411	1.04 350	0.94 374	0.90 377	0.99 346	0.90 379	0.68 372	0.87 379	0.78 408	0.18 263	0.18 377	0.20 297	0.21 371	0.17 230	0.17 247

psm_up	0.57 377	0.27 329	0.52 272	0.50 403	0.33 390	0.65 344	0.60 450	1.07 366	0.84 307	0.87 352	0.91 306	1.00 407	1.06 481	0.80 355	0.66 382	0.22 357	0.25 447	0.26 419	0.23 406	0.22 349	0.21 331

hitnet-ft	0.57 377	0.29 359	0.43 169	0.42 250	0.29 317	0.81 409	0.40 317	0.98 330	0.91 353	0.84 325	1.01 354	1.13 451	0.72 395	0.83 368	0.71 396	0.28 431	0.21 412	0.28 438	0.22 393	0.29 422	0.27 407

DSFCA	0.57 377	0.27 329	0.71 382	0.41 218	0.36 415	0.78 391	0.53 421	1.08 371	0.85 313	1.08 457	0.84 265	0.90 379	0.66 355	1.05 444	0.63 378	0.26 410	0.22 421	0.21 340	0.21 371	0.22 349	0.20 313

STTStereo	0.57 377	0.39 427	0.87 440	0.45 329	0.32 378	0.62 322	0.45 371	1.01 341	0.87 326	1.01 429	0.91 306	0.95 393	0.58 309	0.77 341	0.66 382	0.25 405	0.24 439	0.27 427	0.33 480	0.25 393	0.26 397

RASNet	0.57 377	0.24 248	0.61 334	0.39 154	0.23 129	0.71 371	0.40 317	1.02 344	0.93 365	0.77 287	1.05 372	1.05 424	0.98 473	0.99 430	1.03 464	0.16 190	0.14 280	0.14 75	0.17 270	0.15 155	0.14 134

LL-Strereo	0.58 389	0.29 359	0.83 421	0.48 382	0.35 408	0.39 185	0.48 389	1.04 350	0.99 398	0.87 352	0.79 236	1.08 433	1.15 493	1.35 488	0.51 324	0.18 263	0.15 303	0.22 354	0.19 329	0.17 230	0.21 331

HGLStereo	0.58 389	0.30 374	0.65 354	0.51 415	0.38 424	0.78 391	0.45 371	1.07 366	0.82 300	0.89 369	1.16 416	0.88 371	0.91 460	0.80 355	0.74 402	0.21 337	0.21 412	0.20 297	0.18 301	0.19 295	0.22 350

FADNet-RVC-Resample	0.58 389	0.35 403	1.34 496	0.50 403	0.34 402	0.73 379	0.43 356	1.09 374	0.96 385	0.83 319	0.87 285	0.76 330	0.66 355	0.77 341	0.52 329	0.19 300	0.18 377	0.26 419	0.27 449	0.28 420	0.29 423

FADNet_RVC	0.58 389	0.39 427	1.26 485	0.45 329	0.32 378	0.55 281	0.34 219	1.12 385	0.90 347	0.68 234	0.90 298	0.61 240	0.71 384	1.03 441	0.80 416	0.21 337	0.18 377	0.27 427	0.23 406	0.33 445	0.30 428

mmx	0.59 393	0.28 345	0.68 368	0.39 154	0.26 236	0.56 287	0.40 317	1.24 436	1.06 423	0.76 279	0.98 338	0.71 294	0.55 286	1.25 469	1.46 499	0.21 337	0.16 329	0.25 401	0.21 371	0.24 382	0.22 350

xxx	0.59 393	0.28 345	0.68 368	0.39 154	0.26 236	0.56 287	0.40 317	1.24 436	1.06 423	0.76 279	0.98 338	0.71 294	0.55 286	1.25 469	1.46 499	0.21 337	0.16 329	0.25 401	0.21 371	0.24 382	0.22 350

CRFU-Net	0.59 393	0.29 359	0.62 340	0.47 374	0.31 353	1.20 486	0.51 411	1.19 414	0.59 178	1.05 446	1.00 350	1.06 428	0.87 449	0.83 368	0.77 407	0.22 357	0.19 395	0.18 227	0.16 218	0.19 295	0.20 313

TDLM	0.59 393	0.35 403	0.57 318	0.53 441	0.32 378	0.67 360	0.72 476	1.09 374	1.03 413	0.84 325	1.11 395	0.84 355	0.71 384	0.96 416	0.61 371	0.28 431	0.18 377	0.26 419	0.22 393	0.27 412	0.21 331

CVANet_RVC	0.59 393	0.35 403	0.54 293	0.49 392	0.33 390	0.70 366	0.67 462	1.12 385	0.97 390	0.88 362	1.05 372	1.01 411	0.72 395	0.94 407	0.55 347	0.30 448	0.20 404	0.28 438	0.26 443	0.32 440	0.23 374

AANet_RVC	0.59 393	0.35 403	0.68 368	0.47 374	0.28 294	0.57 296	0.47 382	1.04 350	1.28 480	0.87 352	1.33 453	0.86 361	0.63 337	1.16 459	0.89 429	0.19 300	0.13 242	0.15 117	0.14 165	0.18 260	0.20 313

NOSS_ROB	0.59 393	0.40 435	0.42 150	0.45 329	0.31 353	0.79 397	0.53 421	1.09 374	1.12 443	0.69 237	0.92 312	0.77 335	0.63 337	0.81 360	0.52 329	0.39 491	0.38 506	0.44 498	0.42 507	0.38 469	0.36 460

DualNet (step1)	0.60 400	0.37 414	0.83 421	0.39 154	0.31 353	0.72 375	0.49 402	1.11 380	0.92 359	0.93 390	0.89 292	0.86 361	0.71 384	0.74 317	0.53 340	0.42 498	0.22 421	0.40 490	0.41 502	0.36 461	0.35 454

pcwnet_v2	0.60 400	0.29 359	0.89 444	0.46 354	0.36 415	0.62 322	0.38 286	1.33 471	1.24 472	1.02 433	1.27 442	0.71 294	0.59 315	0.71 307	0.51 324	0.28 431	0.21 412	0.24 388	0.23 406	0.29 422	0.30 428

PS-NSSS	0.60 400	0.46 457	0.68 368	0.43 290	0.34 402	0.66 351	0.57 437	1.05 357	0.91 353	0.80 306	1.28 443	0.72 309	0.67 364	0.89 387	0.61 371	0.32 457	0.26 457	0.40 490	0.27 449	0.35 457	0.29 423

DLCB_ROB	0.60 400	0.29 359	0.53 280	0.50 403	0.33 390	0.76 390	0.51 411	1.02 344	0.94 374	1.07 456	1.16 416	1.21 457	0.73 400	0.98 425	0.75 404	0.21 337	0.20 404	0.22 354	0.23 406	0.22 349	0.20 313

CBFPSM	0.61 404	0.25 279	1.41 502	0.39 154	0.27 271	1.10 467	0.67 462	0.83 279	0.84 307	0.82 312	0.81 255	1.33 473	0.85 442	0.72 312	0.86 425	0.16 190	0.15 303	0.15 117	0.17 270	0.17 230	0.23 374

ssnet_v2	0.61 404	0.29 359	0.69 377	0.45 329	0.30 341	0.93 433	0.62 454	1.20 421	1.03 413	0.97 417	0.81 255	0.98 400	0.67 364	0.84 372	0.97 455	0.26 410	0.23 430	0.23 374	0.24 420	0.20 312	0.21 331

HBP-ISP	0.61 404	0.47 463	0.45 183	0.46 354	0.33 390	0.79 397	0.29 137	1.15 398	1.05 419	0.85 337	1.18 425	0.67 284	0.71 384	0.92 400	0.57 355	0.37 485	0.38 506	0.47 504	0.41 502	0.39 473	0.32 440

dad	0.61 404	0.53 470	0.72 388	0.44 315	0.31 353	0.64 337	0.37 268	0.85 283	1.28 480	1.05 446	1.17 421	1.18 455	0.61 327	0.70 297	0.54 345	0.36 481	0.23 430	0.37 481	0.21 371	0.31 434	0.23 374

SACVNet	0.61 404	0.36 412	0.67 361	0.57 466	0.37 418	0.65 344	0.47 382	1.16 400	0.80 278	1.04 441	1.06 378	1.02 413	0.81 432	0.99 430	0.57 355	0.28 431	0.21 412	0.25 401	0.24 420	0.30 430	0.39 469

StereoDRNet-Refined	0.61 404	0.33 394	0.63 344	0.47 374	0.31 353	0.94 435	0.41 337	1.04 350	0.97 390	1.15 473	1.13 404	1.00 407	0.74 406	0.93 404	0.93 443	0.18 263	0.13 242	0.22 354	0.21 371	0.20 312	0.21 331
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 410	0.56 485	1.29 490	0.47 374	0.39 432	0.63 328	0.40 317	1.16 400	0.91 353	0.71 254	0.86 278	1.04 420	0.55 286	0.99 430	0.78 408	0.27 420	0.26 457	0.28 438	0.29 461	0.32 440	0.31 436

NVstereo2D	0.62 410	0.32 386	0.82 417	0.50 403	0.44 457	0.88 426	0.48 389	1.12 385	1.17 460	0.67 225	0.90 298	0.90 379	0.69 374	1.02 439	0.69 392	0.33 464	0.16 329	0.29 446	0.20 352	0.43 483	0.46 498

CBMV_ROB	0.62 410	0.39 427	0.41 138	0.41 218	0.28 294	0.86 423	0.28 122	1.06 362	1.02 409	0.95 402	1.33 453	0.81 351	0.84 438	0.94 407	0.56 349	0.37 485	0.37 505	0.43 496	0.40 497	0.33 445	0.32 440

ACV-stereo	0.63 413	0.37 414	1.03 466	0.44 315	0.31 353	1.27 490	0.41 337	0.78 259	0.84 307	0.65 210	0.76 218	2.07 520	1.00 474	0.84 372	0.68 390	0.22 357	0.17 362	0.19 260	0.18 301	0.22 349	0.23 374

FADNet	0.63 413	0.53 470	1.20 480	0.46 354	0.44 457	0.66 351	0.41 337	1.24 436	1.07 431	0.70 243	0.84 265	0.98 400	0.65 353	0.87 379	0.54 345	0.29 441	0.30 477	0.27 427	0.30 462	0.48 493	0.36 460

1111x	0.64 415	0.23 226	0.61 334	0.39 154	0.21 85	0.68 364	0.46 374	1.32 468	1.03 413	0.76 279	1.02 356	0.95 393	0.72 395	1.13 453	2.15 523	0.18 263	0.18 377	0.18 227	0.19 329	0.20 312	0.19 282

SGM-Forest	0.65 416	0.33 394	0.43 169	0.44 315	0.30 341	1.01 452	0.54 428	1.13 392	1.09 441	1.11 468	1.21 428	1.10 441	0.76 418	0.99 430	0.71 396	0.32 457	0.33 497	0.33 468	0.30 462	0.30 430	0.28 417
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 417	0.32 386	0.80 410	0.46 354	0.34 402	1.26 489	0.50 408	0.91 302	1.00 402	1.05 446	1.36 459	1.28 462	0.84 438	0.81 360	0.90 435	0.22 357	0.24 439	0.23 374	0.23 406	0.21 324	0.22 350

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 418	0.30 374	1.20 480	0.42 250	0.31 353	1.00 448	0.58 444	1.16 400	1.07 431	1.01 429	1.25 434	1.08 433	0.75 409	1.18 462	1.03 464	0.20 321	0.12 172	0.16 143	0.13 135	0.22 349	0.22 350

StereoDRNet	0.67 418	0.35 403	0.82 417	0.53 441	0.44 457	1.03 456	0.53 421	1.51 503	1.06 423	1.13 471	0.91 306	1.07 432	0.74 406	0.87 379	0.95 448	0.24 393	0.19 395	0.25 401	0.23 406	0.27 412	0.22 350

PSMNet_ROB	0.67 418	0.39 427	0.76 402	0.57 466	0.43 452	1.00 448	0.85 501	1.25 442	0.93 365	0.82 312	1.04 369	1.08 433	0.64 345	0.89 387	1.02 463	0.29 441	0.21 412	0.31 457	0.31 471	0.27 412	0.25 393

TCMNet	0.68 421	0.41 441	1.08 470	0.60 476	0.61 506	0.97 440	0.55 431	1.11 380	0.93 365	0.87 352	1.14 408	0.89 376	0.65 353	0.92 400	1.06 472	0.26 410	0.26 457	0.31 457	0.28 455	0.33 445	0.30 428

YMNet	0.68 421	0.40 435	1.01 462	0.53 441	0.46 472	1.04 458	0.48 389	1.06 362	0.81 287	1.21 478	1.31 450	1.11 443	0.73 400	0.89 387	0.96 450	0.27 420	0.31 485	0.25 401	0.25 433	0.25 393	0.24 385

YMNet_1	0.68 421	0.40 435	1.01 462	0.53 441	0.46 472	1.04 458	0.48 389	1.06 362	0.81 287	1.21 478	1.31 450	1.11 443	0.73 400	0.89 387	0.96 450	0.27 420	0.31 485	0.25 401	0.25 433	0.25 393	0.24 385

DRN-Test	0.68 421	0.34 399	0.77 405	0.52 432	0.40 435	1.14 476	0.61 452	1.56 510	1.04 417	1.18 475	1.10 390	1.05 424	0.72 395	0.82 366	1.01 459	0.24 393	0.18 377	0.26 419	0.25 433	0.26 403	0.23 374

CBMV	0.68 421	0.37 414	0.50 242	0.43 290	0.26 236	1.00 448	0.71 471	1.17 408	1.16 457	1.24 486	1.29 447	1.06 428	0.86 446	0.98 425	0.75 404	0.29 441	0.30 477	0.34 470	0.30 462	0.26 403	0.27 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 426	0.29 359	2.34 532	0.41 218	0.31 353	1.16 480	0.58 444	0.87 288	0.85 313	0.86 347	1.17 421	1.04 420	0.83 435	0.76 334	1.26 488	0.21 337	0.18 377	0.17 182	0.16 218	0.21 324	0.21 331

GASNet	0.70 427	0.77 506	1.16 477	0.71 509	0.49 479	0.62 322	0.48 389	1.12 385	1.05 419	0.98 420	0.84 265	0.94 392	0.82 433	1.41 492	0.85 424	0.33 464	0.22 421	0.29 446	0.28 455	0.44 486	0.26 397

PA-Net	0.70 427	0.46 457	0.96 455	0.51 415	0.53 489	0.94 435	0.73 481	1.14 394	1.15 455	0.83 319	0.90 298	0.88 371	0.76 418	1.19 463	0.96 450	0.25 405	0.41 515	0.29 446	0.44 508	0.27 412	0.39 469
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 429	0.84 514	0.80 410	0.55 459	0.38 424	1.38 496	0.57 437	1.07 366	0.81 287	0.90 377	0.94 317	0.95 393	0.54 282	1.01 436	0.61 371	0.41 496	0.30 477	0.57 518	0.31 471	0.86 524	0.39 469

DISCO	0.72 430	0.27 329	0.72 388	0.45 329	0.31 353	1.12 473	0.53 421	1.32 468	1.25 474	0.84 325	1.07 382	1.52 499	0.87 449	1.82 518	1.08 477	0.20 321	0.15 303	0.18 227	0.16 218	0.24 382	0.24 385

APVNet	0.73 431	0.39 427	1.01 462	0.58 472	0.45 463	1.16 480	0.68 465	1.47 498	0.87 326	0.84 325	1.15 411	1.04 420	0.84 438	1.14 455	1.18 483	0.27 420	0.28 470	0.32 463	0.31 471	0.29 422	0.32 440

GwcNet	0.73 431	0.39 427	1.37 498	0.53 441	0.43 452	1.10 467	0.52 417	1.27 449	1.19 465	1.05 446	1.41 467	1.06 428	0.86 446	0.98 425	1.01 459	0.26 410	0.24 439	0.24 388	0.23 406	0.23 369	0.28 417

NaN_ROB	0.73 431	0.46 457	0.89 444	0.52 432	0.34 402	0.98 445	1.11 518	1.28 454	1.20 468	1.27 490	0.96 325	1.08 433	0.79 425	1.34 487	0.78 408	0.24 393	0.30 477	0.23 374	0.24 420	0.23 369	0.26 397

XPNet_ROB	0.73 431	0.38 422	0.80 410	0.53 441	0.40 435	0.80 403	0.83 497	1.21 424	0.96 385	1.37 495	1.17 421	1.37 480	0.87 449	1.14 455	0.99 457	0.33 464	0.25 447	0.27 427	0.24 420	0.31 434	0.29 423

ETE_ROB	0.73 431	0.52 468	0.93 448	0.57 466	0.37 418	0.80 403	0.86 502	1.19 414	0.95 378	1.20 477	1.22 430	1.39 486	0.86 446	1.07 445	0.88 427	0.27 420	0.21 412	0.31 457	0.27 449	0.34 452	0.35 454

Syn2CoEx	0.74 436	0.55 483	1.17 478	0.66 495	0.45 463	0.89 429	0.56 435	1.54 505	1.15 455	0.95 402	1.35 458	1.03 415	1.03 477	0.96 416	0.89 429	0.31 452	0.27 463	0.29 446	0.24 420	0.23 369	0.27 407

DANet	0.74 436	0.47 463	0.98 460	0.60 476	0.41 440	0.92 432	0.41 337	1.02 344	0.87 326	1.22 482	1.22 430	1.33 473	0.88 453	1.26 472	1.37 494	0.27 420	0.24 439	0.31 457	0.25 433	0.37 467	0.36 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 436	0.38 422	0.63 344	0.54 453	0.35 408	1.01 452	0.95 509	1.15 398	0.95 378	1.09 461	2.00 511	1.14 452	0.92 462	1.29 477	0.75 404	0.25 405	0.27 463	0.27 427	0.23 406	0.32 440	0.24 385

NCCL2	0.74 436	0.45 452	0.77 405	0.65 493	0.45 463	0.97 440	1.16 523	1.16 400	1.02 409	1.00 427	0.98 338	1.48 493	0.88 453	0.99 430	0.89 429	0.31 452	0.27 463	0.39 487	0.39 493	0.33 445	0.34 451

Wz-Net-LNSev	0.75 440	0.54 477	1.59 512	0.51 415	0.41 440	1.16 480	0.79 491	1.27 449	1.13 449	1.04 441	1.14 408	1.11 443	0.94 467	0.93 404	1.00 458	0.24 393	0.22 421	0.21 340	0.19 329	0.26 403	0.27 407

FINET	0.75 440	0.45 452	1.38 499	0.48 382	0.46 472	0.98 445	1.00 513	1.22 431	1.69 519	0.91 386	1.25 434	0.74 318	0.74 406	1.09 449	0.82 420	0.37 485	0.31 485	0.27 427	0.24 420	0.35 457	0.34 451

FAT-Stereo	0.75 440	0.34 399	0.81 416	0.51 415	0.38 424	0.78 391	0.63 457	1.39 481	1.32 488	1.05 446	1.40 465	1.58 504	1.14 491	0.92 400	0.91 439	0.29 441	0.28 470	0.28 438	0.23 406	0.28 420	0.41 479

S-Stereo	0.76 443	0.36 412	1.10 471	0.57 466	0.46 472	0.83 415	0.59 447	1.31 462	1.62 515	0.98 420	1.41 467	1.11 443	0.93 464	0.85 375	1.07 475	0.27 420	0.31 485	0.28 438	0.25 433	0.33 445	0.50 507

RYNet	0.76 443	0.37 414	0.74 397	0.54 453	0.67 512	1.35 494	0.68 465	1.28 454	1.21 471	1.10 465	0.90 298	1.31 466	0.94 467	1.01 436	1.30 490	0.22 357	0.16 329	0.27 427	0.23 406	0.43 483	0.45 494

LALA_ROB	0.76 443	0.46 457	0.86 435	0.55 459	0.41 440	1.00 448	0.93 508	1.25 442	1.13 449	1.23 484	1.15 411	1.55 501	0.80 429	1.11 452	0.96 450	0.33 464	0.23 430	0.35 471	0.30 462	0.35 457	0.32 440

PSMNet-RUCA	0.78 446	0.78 508	1.23 483	1.01 524	0.91 520	0.68 364	0.53 421	1.16 400	1.06 423	0.79 303	1.10 390	0.82 353	0.72 395	0.94 407	0.70 393	0.55 517	0.27 463	0.76 525	0.46 509	0.70 519	0.49 504

edge stereo	0.79 447	0.40 435	0.82 417	0.52 432	0.44 457	0.83 415	0.58 444	1.34 473	1.08 435	1.30 491	1.38 463	1.79 510	1.13 490	1.15 458	0.92 441	0.34 472	0.32 492	0.42 495	0.28 455	0.33 445	0.39 469

DGSMNet	0.80 448	0.58 489	1.42 503	0.61 481	0.65 509	0.94 435	0.75 485	1.35 474	1.16 457	0.88 362	1.26 438	1.00 407	0.75 409	1.07 445	0.89 429	0.36 481	0.31 485	0.41 494	0.40 497	0.60 515	0.59 519

RP	0.80 448	0.38 422	0.73 393	0.67 497	0.59 501	0.82 412	0.57 437	1.21 424	1.28 480	1.03 436	1.68 495	1.45 488	1.49 514	1.08 448	0.90 435	0.36 481	0.31 485	0.37 481	0.30 462	0.36 461	0.36 460

Wz-Net-MNSev	0.81 450	0.42 446	1.64 518	0.51 415	0.41 440	1.46 500	0.95 509	1.24 436	1.26 478	1.31 492	1.25 434	1.17 454	0.83 435	1.21 467	1.06 472	0.22 357	0.19 395	0.24 388	0.23 406	0.29 422	0.26 397

RGC	0.82 451	0.62 494	0.80 410	0.67 497	0.66 511	0.91 431	0.59 447	1.35 474	1.09 441	1.12 470	1.46 478	1.50 495	1.09 484	1.28 475	0.97 455	0.34 472	0.30 477	0.48 508	0.40 497	0.38 469	0.38 468

NCC-stereo	0.82 451	0.43 449	0.87 440	0.63 488	0.68 513	0.88 426	0.72 476	1.60 516	1.12 443	0.95 402	1.41 467	1.37 480	1.37 506	1.26 472	0.94 445	0.32 457	0.30 477	0.37 481	0.49 519	0.34 452	0.35 454

Nwc_Net	0.82 451	0.40 435	0.86 435	0.62 485	0.56 494	1.04 458	0.57 437	1.72 524	1.08 435	0.93 390	1.88 506	1.44 487	1.24 498	1.19 463	0.94 445	0.31 452	0.25 447	0.36 476	0.39 493	0.31 434	0.31 436

Abc-Net	0.82 451	0.43 449	0.87 440	0.63 488	0.68 513	0.88 426	0.72 476	1.60 516	1.12 443	0.95 402	1.41 467	1.37 480	1.37 506	1.26 472	0.94 445	0.32 457	0.30 477	0.37 481	0.49 519	0.34 452	0.35 454
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 451	0.77 506	0.95 454	0.68 501	0.43 452	1.15 478	1.06 516	1.19 414	1.20 468	1.03 436	1.02 356	1.10 441	0.89 456	1.20 466	0.78 408	0.49 508	0.39 510	0.58 519	0.39 493	0.69 518	0.49 504
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
stereogan	0.83 456	0.33 394	0.89 444	0.61 481	0.51 485	1.80 520	0.50 408	1.41 487	1.39 495	1.05 446	1.47 480	1.56 503	1.04 479	1.32 486	0.87 426	0.29 441	0.29 472	0.29 446	0.25 433	0.39 473	0.40 474

STTRV1_RVC	0.83 456	0.60 492	1.19 479	0.67 497	0.81 518	1.12 473	0.63 457	1.37 480	1.12 443	0.98 420	1.34 457	1.08 433	0.95 469	1.28 475	0.90 435	0.57 519	0.25 447	0.44 498	0.39 493	0.60 515	0.41 479

Anonymous_2	0.84 458	0.45 452	0.66 356	0.41 218	0.45 463	0.82 412	0.53 421	0.81 271	0.81 287	0.73 262	0.61 169	0.91 385	0.76 418	0.77 341	0.61 371	0.51 511	0.55 529	0.54 516	4.92 567	0.54 507	0.42 483

ccnet	0.84 458	0.59 491	0.86 435	0.56 462	0.60 504	1.11 471	0.72 476	1.44 494	0.97 390	1.15 473	1.44 474	1.28 462	0.95 469	1.01 436	1.33 493	0.49 508	0.43 520	0.50 513	0.47 512	0.52 505	0.48 503

psmorigin	0.84 458	0.53 470	2.21 530	0.50 403	0.41 440	0.86 423	0.57 437	1.08 371	0.90 347	1.50 500	1.42 471	1.50 495	1.09 484	1.29 477	1.03 464	0.32 457	0.33 497	0.27 427	0.27 449	0.34 452	0.45 494

ADCRef	0.84 458	0.46 457	1.60 515	0.52 432	0.45 463	1.08 465	0.52 417	1.13 392	1.03 413	1.22 482	1.43 473	0.87 367	0.93 464	0.91 398	3.35 538	0.19 300	0.16 329	0.23 374	0.23 406	0.23 369	0.22 350

CC-Net-ROB	0.84 458	1.01 525	0.93 448	0.60 476	0.45 463	1.25 488	0.71 471	1.20 421	1.05 419	0.84 325	1.24 433	0.90 379	0.78 424	1.14 455	0.70 393	0.48 507	0.34 500	1.71 539	0.38 491	0.78 522	0.40 474

GCST	0.85 463	1.25 533	0.80 410	1.58 539	1.03 532	1.04 458	0.24 70	0.81 271	0.81 287	0.99 426	0.67 190	0.78 338	0.35 175	0.98 425	0.38 233	0.97 533	0.65 533	1.20 534	0.81 537	0.93 527	0.72 523

aanetorigin	0.85 463	0.58 489	1.98 526	0.50 403	0.40 435	0.66 351	0.70 469	0.72 219	1.01 404	2.44 537	2.00 511	1.32 468	1.25 499	0.96 416	1.16 482	0.20 321	0.19 395	0.20 297	0.20 352	0.27 412	0.33 449

AF-Net	0.85 463	0.41 441	0.87 440	0.66 495	0.54 492	0.96 439	0.52 417	1.66 520	1.37 492	1.03 436	2.04 513	1.46 489	1.36 504	1.19 463	1.05 471	0.34 472	0.24 439	0.39 487	0.28 455	0.31 434	0.26 397

SQANet	0.87 466	0.76 505	0.76 402	1.16 531	0.99 528	1.10 467	0.51 411	1.12 385	0.85 313	0.93 390	1.05 372	1.03 415	0.76 418	1.07 445	0.70 393	0.79 526	0.25 447	1.04 532	0.36 486	1.56 535	0.70 522

CSAN	0.88 467	0.52 468	0.93 448	0.61 481	0.42 449	1.19 485	1.11 518	1.27 449	1.48 505	1.37 495	1.44 474	1.37 480	1.30 501	1.46 499	1.01 459	0.39 491	0.31 485	0.36 476	0.37 488	0.35 457	0.36 460

SDNR	0.89 468	0.39 427	1.66 521	0.42 250	0.39 432	3.35 548	0.32 191	0.95 321	1.05 419	1.05 446	2.12 514	0.62 247	0.71 384	1.40 489	0.78 408	0.53 513	0.56 530	0.36 476	0.27 449	0.46 490	0.50 507

test_for_model	0.90 469	3.60 565	0.42 150	2.47 554	2.11 554	0.39 185	0.28 122	0.46 67	0.48 146	0.76 279	0.32 63	0.30 60	0.28 108	0.35 29	0.27 96	0.69 524	0.12 172	0.13 51	0.09 5	3.76 564	0.74 524

PWC_ROB	0.92 470	0.57 486	1.64 518	0.53 441	0.33 390	0.93 433	0.39 304	1.42 492	1.51 507	1.66 510	2.57 525	1.18 455	1.11 486	1.50 501	1.54 505	0.26 410	0.18 377	0.28 438	0.20 352	0.30 430	0.32 440

UDG	0.93 471	1.03 526	0.75 400	1.00 523	0.97 526	1.02 454	0.57 437	1.18 410	1.01 404	0.93 390	1.02 356	1.32 468	1.03 477	0.88 385	0.92 441	0.55 517	0.33 497	1.82 541	0.41 502	1.20 533	0.74 524

RTSC	0.93 471	0.54 477	1.59 512	0.56 462	0.40 435	1.17 484	0.55 431	1.44 494	1.82 523	1.53 503	1.26 438	1.15 453	0.82 433	1.70 512	2.44 527	0.26 410	0.20 404	0.23 374	0.24 420	0.31 434	0.32 440

DeepPrunerF	0.93 471	0.55 483	3.88 541	0.70 507	0.81 518	0.72 375	0.74 483	1.28 454	1.97 526	0.95 402	1.02 356	0.87 367	0.85 442	1.16 459	1.07 475	0.35 478	0.29 472	0.43 496	0.40 497	0.31 434	0.33 449

PWCDC_ROB	0.93 471	0.54 477	0.97 459	0.78 516	0.41 440	1.03 456	0.42 348	1.39 481	2.34 535	1.04 441	3.73 545	0.80 349	1.12 488	1.29 477	1.04 469	0.37 485	0.22 421	0.24 388	0.20 352	0.36 461	0.31 436

FBW_ROB	0.94 475	0.54 477	1.03 466	0.56 462	0.42 449	1.16 480	0.76 486	1.56 510	1.41 496	1.38 497	1.33 453	1.47 491	1.07 482	2.94 544	1.14 481	0.26 410	0.32 492	0.45 500	0.30 462	0.34 452	0.30 428

G-Net	0.95 476	0.48 465	1.13 474	0.67 497	0.49 479	2.07 526	0.63 457	1.02 344	0.90 347	1.77 516	2.62 528	1.28 462	1.60 517	1.09 449	1.06 472	0.37 485	0.30 477	0.35 471	0.25 433	0.46 490	0.45 494

PASM	0.96 477	0.71 503	2.05 528	0.72 510	0.72 517	0.84 420	0.92 505	1.14 394	1.34 491	1.25 487	1.22 430	1.34 476	1.07 482	1.31 484	1.11 478	0.53 513	0.57 531	0.59 520	0.67 530	0.56 514	0.57 518

PDISCO_ROB	0.96 477	0.51 466	1.13 474	1.03 527	1.00 529	1.81 521	0.77 487	1.72 524	1.60 513	1.09 461	1.19 426	1.34 476	0.80 429	1.62 506	1.01 459	0.58 520	0.22 421	0.45 500	0.40 497	0.50 499	0.41 479

XQC	0.97 479	0.70 500	1.54 510	0.70 507	0.55 493	1.48 502	0.81 493	1.41 487	1.57 510	1.21 478	1.12 397	1.33 473	1.04 479	1.55 503	2.00 518	0.39 491	0.25 447	0.37 481	0.32 474	0.55 509	0.49 504

MDST_ROB	0.97 479	0.29 359	1.02 465	0.64 491	0.43 452	2.64 535	0.82 495	1.68 522	1.18 464	2.89 542	1.82 503	0.97 398	0.75 409	1.83 519	0.89 429	0.26 410	0.22 421	0.32 463	0.28 455	0.26 403	0.26 397

anonymity	0.98 481	0.89 517	1.06 469	0.93 521	1.04 534	0.97 440	0.82 495	1.33 471	0.93 365	1.08 457	0.98 338	1.02 413	0.95 469	1.02 439	0.93 443	0.96 532	0.96 554	0.90 529	0.91 540	0.92 526	0.95 532

SHD	0.98 481	0.54 477	1.30 492	0.63 488	0.50 483	1.14 476	0.50 408	1.80 528	2.20 530	1.66 510	1.39 464	1.47 491	1.21 495	1.40 489	1.80 511	0.32 457	0.27 463	0.32 463	0.34 482	0.41 477	0.44 492

Wz-Net-SNSev	0.99 483	0.80 509	3.00 535	0.57 466	0.46 472	0.94 435	1.22 528	1.40 485	1.28 480	1.04 441	1.33 453	1.46 489	0.90 459	2.06 526	1.65 508	0.26 410	0.24 439	0.25 401	0.26 443	0.33 445	0.30 428

SuperB	1.00 484	0.41 441	4.03 544	0.45 329	0.32 378	0.99 447	0.49 402	1.09 374	2.09 529	1.10 465	1.10 390	0.74 318	0.83 435	1.13 453	1.75 510	0.20 321	0.15 303	0.17 182	0.15 190	2.50 553	0.27 407

Consistency-Raft	1.01 485	0.82 510	1.27 488	0.85 518	0.97 526	0.81 409	0.83 497	1.35 474	1.61 514	1.06 455	1.66 494	1.11 443	0.93 464	0.93 404	1.11 478	0.65 522	0.75 540	0.79 526	0.91 540	1.09 532	0.79 527

SGM_RVC	1.04 486	0.30 374	0.47 208	0.41 218	0.23 129	1.73 519	0.77 487	1.63 518	1.30 486	2.39 535	1.99 510	2.64 529	1.78 525	2.22 532	1.40 495	0.28 431	0.27 463	0.27 427	0.25 433	0.25 393	0.25 393
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 487	0.23 226	0.51 251	0.37 111	0.22 101	0.71 371	0.39 304	1.31 462	0.92 359	0.87 352	1.08 388	0.70 291	0.64 345	0.75 324	11.43 563	0.19 300	0.16 329	0.18 227	0.17 270	0.18 260	0.19 282

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 487	0.61 493	1.82 523	0.69 504	0.51 485	2.62 534	1.69 547	1.28 454	1.44 500	1.39 498	1.56 487	1.34 476	0.91 460	1.68 511	0.95 448	0.38 490	0.39 510	0.46 503	0.61 529	0.41 477	0.43 488

xxxx	1.07 489	0.23 226	0.53 280	0.38 130	0.22 101	0.83 415	0.36 255	1.41 487	0.95 378	0.75 273	0.99 346	0.97 398	0.64 345	0.70 297	11.37 562	0.20 321	0.17 362	0.18 227	0.17 270	0.19 295	0.20 313

DPSNet	1.08 490	0.44 451	2.64 534	0.54 453	0.42 449	1.59 509	1.25 529	2.39 539	1.50 506	1.13 471	1.12 397	1.51 497	2.19 538	1.44 496	1.51 504	0.35 478	0.25 447	0.25 401	0.21 371	0.49 497	0.39 469

otaku	1.10 491	0.96 520	0.96 455	1.37 537	1.06 535	1.65 513	0.72 476	1.46 497	1.19 465	1.10 465	1.32 452	1.32 468	0.95 469	1.29 477	0.81 419	0.89 531	0.46 524	1.24 535	0.50 521	1.86 538	0.89 529

DDUNet	1.10 491	2.58 560	0.83 421	1.21 533	1.27 538	1.02 454	0.69 468	1.17 408	0.95 378	0.98 420	1.26 438	1.28 462	0.84 438	0.97 423	0.79 415	0.85 529	0.40 513	2.00 544	0.60 528	1.34 534	0.94 530

ADCL	1.10 491	0.42 446	1.57 511	0.51 415	0.41 440	1.71 518	0.92 505	1.36 478	1.45 501	1.33 493	1.56 487	1.22 460	1.26 500	1.45 497	5.27 551	0.22 357	0.19 395	0.25 401	0.25 433	0.29 422	0.29 423

ADCPNet	1.11 494	0.53 470	3.26 539	0.55 459	0.44 457	1.47 501	0.83 497	1.21 424	1.17 460	1.26 489	1.42 471	1.67 507	1.12 488	1.48 500	3.86 544	0.30 448	0.29 472	0.30 456	0.32 474	0.37 467	0.37 466

MFN_U_SF_RVC	1.14 495	0.63 495	2.33 531	0.69 504	0.46 472	2.04 525	0.70 469	1.90 530	1.37 492	1.62 506	1.56 487	1.94 516	1.36 504	1.73 514	1.90 513	0.41 496	0.38 506	0.45 500	0.48 516	0.45 487	0.47 500

Ntro	1.15 496	1.00 524	1.00 461	1.49 538	1.20 537	1.69 517	0.81 493	1.39 481	1.25 474	1.01 429	1.28 443	1.31 466	1.00 474	1.31 484	0.89 429	1.10 539	0.43 520	1.36 536	0.51 522	1.95 540	0.99 536

SAMSARA	1.15 496	0.69 499	1.44 505	1.09 530	0.93 522	2.10 528	1.87 554	1.64 519	1.47 504	1.64 508	1.21 428	2.06 519	1.14 491	1.61 505	1.50 503	0.39 491	0.45 522	0.36 476	0.38 491	0.50 499	0.51 511

SANet	1.15 496	0.45 452	1.40 501	0.50 403	0.32 378	1.54 508	1.21 526	1.49 499	3.35 548	1.61 505	2.41 521	2.32 526	1.80 526	1.57 504	1.27 489	0.28 431	0.25 447	0.26 419	0.24 420	0.36 461	0.32 440

test_sample9	1.17 499	0.37 414	0.83 421	0.39 154	0.31 353	0.72 375	0.49 402	1.11 380	0.92 359	0.93 390	0.89 292	0.86 361	0.71 384	1.29 477	2.03 519	0.42 498	9.50 574	0.40 490	0.41 502	0.36 461	0.35 454

MFMNet_re	1.17 499	0.99 522	1.31 493	1.02 526	0.95 524	1.32 492	1.32 532	1.44 494	1.58 512	1.72 515	1.70 498	1.21 457	1.57 516	1.16 459	1.04 469	0.88 530	0.76 542	0.79 526	0.75 534	0.90 525	0.94 530

ADCP+	1.18 501	0.37 414	3.09 536	0.50 403	0.52 487	1.48 502	0.61 452	1.32 468	1.07 431	1.21 478	1.16 416	1.08 433	1.11 486	1.63 507	7.17 556	0.20 321	0.16 329	0.24 388	0.22 393	0.29 422	0.22 350

ADCMid	1.22 502	0.57 486	3.17 538	0.54 453	0.44 457	1.07 464	0.77 487	1.31 462	1.13 449	2.14 530	1.48 481	1.49 494	1.47 513	1.65 509	5.30 552	0.26 410	0.24 439	0.29 446	0.32 474	0.38 469	0.36 460

WCMA_ROB	1.22 502	0.39 427	0.93 448	0.51 415	0.45 463	1.44 499	0.79 491	1.20 421	1.30 486	2.99 548	3.94 549	3.30 541	2.17 537	1.42 493	1.31 491	0.46 502	0.35 502	0.35 471	0.37 488	0.41 477	0.42 483

Wz-Net-TNSev	1.23 504	1.24 531	5.25 549	0.51 415	0.43 452	1.49 505	1.09 517	1.58 513	1.42 498	1.25 487	1.26 438	1.58 504	1.52 515	1.97 523	1.95 514	0.33 464	0.32 492	0.26 419	0.30 462	0.41 477	0.43 488

222	1.25 505	0.23 226	0.53 280	0.38 130	0.23 129	0.78 391	0.37 268	1.41 487	0.93 365	0.97 417	1.13 404	0.74 318	0.71 384	0.74 317	14.86 566	0.20 321	0.16 329	0.17 182	0.16 218	0.18 260	0.20 313

MSMD_ROB	1.25 505	0.51 466	0.64 349	0.60 476	0.50 483	1.66 514	0.67 462	1.26 444	1.26 478	2.64 539	3.82 546	3.06 536	3.20 550	1.45 497	0.91 439	0.46 502	0.41 515	0.49 511	0.51 522	0.47 492	0.45 494

AnyNet_C32	1.27 507	0.72 504	3.33 540	0.59 474	0.56 494	1.51 506	1.53 540	1.27 449	1.28 480	1.52 502	1.48 481	1.38 484	1.23 497	1.64 508	5.26 550	0.30 448	0.29 472	0.29 446	0.34 482	0.38 469	0.44 492

pmcnn	1.27 507	0.31 383	1.14 476	0.41 218	0.23 129	0.97 440	0.71 471	1.23 435	1.32 488	1.83 519	2.34 518	11.25 566	0.89 456	1.04 443	0.96 450	0.15 147	0.12 172	0.12 24	0.10 44	0.15 155	0.16 204

WZ-Net	1.29 509	0.64 496	5.42 550	0.64 491	0.52 487	1.37 495	1.29 531	1.41 487	1.77 522	1.56 504	1.69 497	1.74 508	1.41 508	2.50 539	2.16 524	0.28 431	0.21 412	0.23 374	0.25 433	0.39 473	0.41 479

SPS-STEREO	1.29 509	0.94 519	1.10 471	1.05 529	1.03 532	1.48 502	0.91 503	1.57 512	1.24 472	2.13 527	1.90 507	1.94 516	1.46 511	1.77 515	1.64 507	0.97 533	0.94 553	0.90 529	0.89 539	0.96 529	0.97 534
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 511	0.96 520	1.33 495	0.90 520	0.92 521	1.15 478	1.05 515	1.49 499	1.62 515	1.63 507	2.51 523	2.31 524	1.62 518	2.16 531	1.42 496	0.81 528	0.73 536	0.79 526	1.02 544	0.73 520	0.97 534
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 512	0.70 500	1.42 503	0.78 516	0.65 509	1.68 516	0.91 503	2.12 535	3.01 543	2.25 532	2.35 520	1.90 514	1.99 532	1.98 524	2.14 522	0.40 495	0.38 506	0.49 511	0.37 488	0.51 502	0.67 521

test_sample8	1.36 513	0.37 414	0.83 421	0.39 154	0.31 353	0.72 375	0.49 402	1.19 414	0.79 269	1.51 501	0.96 325	3.29 540	1.64 519	1.29 477	2.03 519	0.42 498	9.50 574	0.40 490	0.41 502	0.36 461	0.35 454

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 514	0.91 518	2.11 529	0.89 519	0.57 499	4.27 554	1.79 551	1.55 506	2.00 528	1.64 508	1.85 505	1.83 511	1.44 510	1.89 522	1.49 502	0.49 508	0.40 513	0.56 517	0.58 526	0.75 521	0.52 513

MeshStereo	1.38 514	0.45 452	0.58 320	0.45 329	0.35 408	1.63 512	0.60 450	2.07 532	1.43 499	4.49 557	3.32 541	4.67 548	2.08 534	2.08 528	1.32 492	0.36 481	0.36 504	0.37 481	0.32 474	0.32 440	0.34 451
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
AAGNet	1.40 516	0.20 130	0.52 272	0.45 329	0.26 236	0.29 83	0.29 137	0.67 173	0.71 228	0.97 417	0.86 278	0.66 277	0.60 321	0.66 263	19.98 570	0.17 227	0.11 106	0.19 260	0.15 190	0.20 312	0.13 106

RainbowNet	1.42 517	1.53 541	1.31 493	1.93 545	1.46 539	1.52 507	1.03 514	1.67 521	1.55 508	1.23 484	1.59 490	1.54 500	1.21 495	1.40 489	1.03 464	1.70 546	0.70 535	1.82 541	0.80 536	2.11 544	1.22 542

ACVNet-4b	1.43 518	1.34 535	1.28 489	1.95 546	1.60 541	1.93 524	0.77 487	1.59 514	1.64 517	1.05 446	1.60 491	2.10 521	0.92 462	1.79 517	0.84 422	1.76 548	0.35 502	2.03 547	0.67 530	2.16 545	1.18 541

FCDSN-DC	1.43 518	0.57 486	0.69 377	0.74 512	0.59 501	1.42 498	0.65 461	1.40 485	1.41 496	3.31 552	4.42 555	4.57 547	3.01 548	1.70 512	1.19 485	0.46 502	0.42 517	0.48 508	0.47 512	0.51 502	0.51 511
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 520	0.82 510	6.28 552	0.48 382	0.40 435	0.73 379	0.83 497	0.95 321	2.77 541	3.48 554	1.95 508	1.64 506	2.12 535	1.42 493	3.84 543	0.21 337	0.19 395	0.21 340	0.21 371	0.43 483	0.42 483

SGM+DAISY	1.52 521	0.99 522	1.61 516	1.01 524	1.02 531	1.86 523	1.19 525	1.49 499	1.38 494	2.96 546	3.00 535	2.79 532	1.94 528	1.88 520	1.62 506	0.98 535	0.97 555	0.91 531	0.91 540	0.94 528	0.99 536

ACVNet_1	1.55 522	1.36 536	1.35 497	1.96 547	1.63 542	1.83 522	0.96 511	2.09 533	1.85 524	1.43 499	1.54 485	2.31 524	1.68 522	1.42 493	1.18 483	1.76 548	0.51 528	2.05 549	0.59 527	2.24 548	1.30 546

ADCS	1.60 523	0.70 500	4.02 543	0.61 481	0.53 489	1.31 491	1.11 518	1.71 523	1.86 525	1.97 525	1.68 495	1.51 497	1.46 511	2.07 527	9.20 559	0.34 472	0.32 492	0.33 468	0.36 486	0.45 487	0.46 498

AnyNet_C01	1.63 524	1.16 529	7.38 553	0.65 493	0.56 494	2.25 530	1.53 540	1.53 504	1.46 503	1.71 514	1.95 508	1.83 511	1.41 508	2.48 537	4.42 547	0.33 464	0.32 492	0.32 463	0.34 482	0.45 487	0.50 507

DispFullNet	1.64 525	2.64 561	3.14 537	2.57 555	1.78 547	1.32 492	0.55 431	1.42 492	1.45 501	1.89 521	1.48 481	1.55 501	2.35 540	2.08 528	1.12 480	0.60 521	0.19 395	2.33 552	0.73 533	2.35 549	1.30 546

FC-DCNN	1.67 526	0.53 470	0.68 368	0.62 485	0.49 479	1.62 511	0.71 471	1.77 527	1.55 508	4.73 560	4.66 557	5.82 556	3.94 554	2.13 530	1.42 496	0.47 505	0.42 517	0.47 504	0.46 509	0.48 493	0.47 500

FC-DCNN v2	1.74 527	0.53 470	0.68 368	0.62 485	0.49 479	1.67 515	0.71 471	1.85 529	1.57 510	4.84 561	5.01 559	6.42 560	3.92 553	2.24 533	1.43 498	0.47 505	0.42 517	0.47 504	0.46 509	0.48 493	0.47 500

ACVNet_2	1.74 527	1.30 534	1.62 517	1.81 542	1.63 542	2.28 531	1.34 534	2.35 538	2.64 539	1.82 518	2.55 524	2.99 534	1.71 523	1.67 510	1.20 486	1.48 543	0.59 532	1.81 540	0.71 532	2.09 543	1.29 545

ELAS_RVC	1.76 529	0.64 496	1.20 480	0.74 512	0.59 501	2.18 529	2.53 559	2.10 534	2.85 542	3.46 553	3.41 544	3.12 537	4.11 555	2.69 542	2.53 532	0.54 516	0.47 525	0.51 515	0.48 516	0.55 509	0.55 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 530	0.64 496	1.10 471	0.72 510	0.58 500	3.37 549	1.76 549	2.54 540	2.57 537	3.77 555	3.96 550	2.83 533	3.44 551	2.34 536	2.73 534	0.53 513	0.47 525	0.50 513	0.48 516	0.55 509	0.55 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 531	1.24 531	1.52 507	1.28 535	1.06 535	2.92 544	1.64 545	3.32 547	3.05 546	2.28 533	3.32 541	3.19 539	2.38 541	3.39 546	2.49 531	1.02 536	0.92 549	1.06 533	1.04 546	1.05 531	0.99 536

IMH-64-1	1.96 531	1.64 546	1.26 485	2.26 551	1.91 550	2.30 532	1.35 535	2.99 543	2.29 531	1.70 512	2.79 532	2.47 527	1.66 520	2.33 534	1.95 514	2.07 551	0.74 538	2.44 553	1.04 546	2.40 550	1.59 552

IMH-64	1.96 531	1.64 546	1.26 485	2.26 551	1.91 550	2.30 532	1.35 535	2.99 543	2.29 531	1.70 512	2.79 532	2.47 527	1.66 520	2.33 534	1.95 514	2.07 551	0.74 538	2.44 553	1.04 546	2.40 550	1.59 552

RTS	2.03 534	1.03 526	11.50 559	0.68 501	0.63 507	2.71 536	1.56 542	1.55 506	2.32 533	1.93 522	2.57 525	1.32 468	1.32 502	5.20 556	4.30 545	0.31 452	0.23 430	0.29 446	0.30 462	0.41 477	0.40 474

RTSA	2.03 534	1.03 526	11.50 559	0.68 501	0.63 507	2.71 536	1.56 542	1.55 506	2.32 533	1.93 522	2.57 525	1.32 468	1.32 502	5.20 556	4.30 545	0.31 452	0.23 430	0.29 446	0.30 462	0.41 477	0.40 474

PWCK	2.06 536	1.75 549	4.11 545	1.69 540	0.93 522	3.13 547	2.86 561	2.18 536	2.41 536	2.38 534	2.33 517	2.22 522	1.85 527	3.52 548	2.20 525	1.65 545	0.73 536	1.52 538	0.83 538	1.81 536	1.02 539

Dean	2.07 537	1.39 537	1.69 522	2.17 549	1.83 549	2.75 539	1.28 530	3.49 551	3.80 552	2.13 527	3.30 540	3.18 538	1.98 531	1.78 516	1.72 509	1.73 547	0.79 546	1.99 543	0.91 540	2.17 546	1.34 549

WAO-6	2.11 538	1.52 540	1.25 484	1.73 541	1.69 546	2.72 538	1.62 544	3.15 545	3.64 549	2.01 526	3.28 539	3.52 545	2.20 539	2.59 540	2.48 530	1.31 542	0.92 549	2.04 548	1.22 555	1.89 539	1.35 550

IMH	2.15 539	1.66 548	1.29 490	2.25 550	1.92 552	2.87 542	1.33 533	3.25 546	3.04 545	1.87 520	3.33 543	3.00 535	2.03 533	2.80 543	1.95 514	2.09 553	0.78 543	2.45 555	1.05 549	2.44 552	1.62 554

LVE	2.20 540	1.47 539	1.44 505	2.06 548	1.80 548	2.79 541	1.77 550	2.96 542	3.94 554	1.95 524	4.29 554	3.47 544	1.97 529	2.48 537	1.85 512	2.06 550	0.88 547	2.06 550	1.13 551	2.17 546	1.53 551

MADNet+	2.28 541	2.56 558	10.82 557	1.25 534	0.96 525	2.77 540	1.44 539	2.34 537	1.76 521	1.36 494	1.78 502	1.84 513	1.74 524	6.33 560	4.57 549	0.67 523	0.66 534	0.59 520	0.54 525	0.84 523	0.81 528

KSHMR	2.64 542	1.96 552	1.86 525	2.69 559	2.44 557	2.88 543	2.04 555	3.46 550	6.31 558	2.51 538	3.27 538	3.39 543	1.97 529	2.59 540	2.08 521	2.48 558	1.41 559	2.80 562	1.51 558	2.98 558	2.09 557

notaker	2.87 543	2.31 556	2.01 527	3.03 561	2.60 562	2.94 545	1.82 552	3.43 549	3.06 547	2.89 542	4.21 553	6.15 559	2.71 543	3.42 547	2.90 535	2.67 561	1.18 557	3.00 563	1.67 559	3.13 559	2.26 559

WAO-8	3.00 544	1.60 543	1.52 507	1.82 543	1.65 544	5.57 556	1.35 535	4.65 559	12.37 565	2.89 542	4.04 551	4.89 551	2.78 544	3.73 550	2.44 527	1.29 540	0.93 551	2.00 544	1.16 553	2.02 541	1.23 543

Venus	3.00 544	1.60 543	1.52 507	1.82 543	1.65 544	5.57 556	1.35 535	4.65 559	12.37 565	2.89 542	4.04 551	4.89 551	2.78 544	3.73 550	2.44 527	1.29 540	0.93 551	2.00 544	1.16 553	2.02 541	1.23 543

JetBlue	3.02 546	1.39 537	7.91 554	1.17 532	1.49 540	8.53 560	7.94 564	2.82 541	1.98 527	2.15 531	2.69 530	3.32 542	3.01 548	6.66 561	3.81 542	0.79 526	0.78 543	0.75 524	0.76 535	1.04 530	1.33 548

ktn	3.02 546	2.27 555	1.85 524	2.89 560	2.54 561	3.72 550	2.14 556	3.79 554	5.33 556	2.82 541	5.09 560	5.95 557	2.54 542	3.34 545	2.58 533	2.65 560	1.44 560	2.78 561	2.03 561	2.61 555	2.10 558

U	3.17 548	0.17 40	0.35 74	0.41 218	0.71 515	57.93 585	0.20 21	0.43 55	0.39 88	0.26 28	0.23 16	0.23 35	0.22 45	0.26 2	0.22 21	0.16 190	0.10 45	0.74 523	0.13 135	0.13 70	0.11 29

TorneroNet-64	3.54 549	1.89 550	1.59 512	2.62 558	2.29 555	6.88 559	1.72 548	4.72 561	11.88 563	2.43 536	5.46 563	8.16 562	2.80 546	4.13 554	3.03 536	2.25 556	0.75 540	2.57 557	1.09 550	2.65 556	1.84 556

UNDER WATER	3.63 550	2.12 554	4.11 545	3.17 562	2.51 559	3.77 552	2.45 558	3.53 552	13.66 568	2.98 547	2.92 534	5.75 555	4.13 556	3.85 552	3.75 541	2.84 562	1.11 556	2.71 560	1.41 556	3.26 561	2.50 561

UNDER WATER-64	3.72 551	2.07 553	4.57 547	3.30 564	2.52 560	5.61 558	2.63 560	3.67 553	12.27 564	3.09 549	2.66 529	5.99 558	4.74 558	3.93 553	3.57 539	2.54 559	1.24 558	2.65 558	1.48 557	3.21 560	2.62 562

MADNet++	4.18 552	2.72 563	4.00 542	3.80 566	3.44 565	4.72 555	4.05 563	4.01 555	3.74 550	4.52 558	5.14 561	4.20 546	4.89 559	7.04 563	6.39 553	3.79 564	3.70 566	3.27 565	2.70 564	3.68 563	3.74 566

xyz-stereo	4.31 553	0.17 40	61.72 584	0.35 66	0.16 2	13.86 568	0.38 286	0.61 130	0.69 217	1.05 446	3.09 536	0.77 335	0.88 453	1.24 468	0.46 293	0.13 52	0.10 45	0.16 143	0.12 99	0.13 70	0.11 29

TorneroNet	4.49 554	1.92 551	1.65 520	2.60 557	2.29 555	14.95 569	1.86 553	4.86 562	19.56 579	3.10 550	7.52 566	7.00 561	2.90 547	4.48 555	3.66 540	2.24 555	0.78 543	2.68 559	1.14 552	2.79 557	1.80 555

MANE	4.73 555	0.54 477	0.77 405	0.69 504	0.60 504	10.35 562	1.67 546	8.68 565	12.66 567	6.90 565	9.43 567	11.59 567	10.59 565	8.26 565	8.41 557	0.51 511	0.45 522	0.48 508	1.02 544	0.50 499	0.50 507

SGM-ForestM	4.73 555	0.34 399	1.05 468	0.46 354	0.28 294	10.26 561	3.48 562	4.52 557	5.16 555	8.68 567	7.48 565	18.87 575	10.80 566	11.26 568	10.01 561	0.32 457	0.34 500	0.32 463	0.32 474	0.29 422	0.30 428

LSM	4.83 557	0.83 513	11.23 558	0.76 515	56.73 581	1.10 467	1.18 524	1.35 474	1.70 520	2.13 527	2.34 518	1.34 476	1.19 494	1.52 502	1.23 487	0.34 472	0.50 527	0.39 487	0.47 512	0.51 502	9.82 570

LE_ROB	4.86 558	0.27 329	9.43 555	0.45 329	0.24 169	1.61 510	0.96 511	2.05 531	17.75 575	16.36 577	4.84 558	5.17 553	19.48 577	2.05 525	15.49 567	0.17 227	0.15 303	0.16 143	0.16 218	0.20 312	0.19 282

DPSimNet_ROB	5.19 559	2.71 562	18.56 565	2.59 556	2.49 558	4.25 553	10.93 566	3.33 548	3.93 553	5.02 562	4.52 556	5.74 554	10.18 562	5.44 558	8.79 558	2.40 557	2.47 563	2.48 556	2.54 562	2.56 554	2.87 563

FADE	5.30 560	2.54 557	14.53 563	1.04 528	1.00 529	2.09 527	0.92 505	4.03 556	3.02 544	1.77 516	1.60 491	2.74 530	6.71 561	6.31 559	4.51 548	14.64 579	1.73 561	21.24 578	14.41 575	0.63 517	0.65 520

JetRed	5.38 561	6.17 566	12.68 562	2.38 553	2.85 563	12.60 566	11.17 567	4.60 558	3.74 550	3.87 556	3.85 547	4.83 549	4.13 556	6.81 562	12.18 564	2.18 554	2.95 565	2.19 551	1.98 560	3.49 562	3.01 564

tt	6.21 562	0.22 193	5.88 551	3.55 565	2.07 553	11.25 565	19.19 569	11.84 569	5.47 557	2.71 540	2.18 515	4.87 550	6.25 560	3.71 549	7.09 555	8.31 571	11.17 576	4.91 567	5.39 570	5.72 566	2.42 560

coex-ft	6.50 563	1.57 542	87.99 585	0.49 392	0.38 424	1.41 497	1.21 526	1.21 424	7.96 560	12.14 569	2.78 531	2.74 530	3.83 552	1.30 483	3.19 537	0.24 393	0.23 430	0.27 427	0.24 420	0.48 493	0.40 474

HanzoNet	6.97 564	2.57 559	4.66 548	3.29 563	2.96 564	3.75 551	2.35 557	5.08 563	7.11 559	14.46 576	13.06 569	17.69 573	22.95 579	13.72 570	6.61 554	4.36 565	1.96 562	3.14 564	2.59 563	3.88 565	3.19 565

TCMNet-wrong-test	9.08 565	10.58 570	9.58 556	19.64 572	17.64 571	12.69 567	8.93 565	13.77 572	2.58 538	4.67 559	5.19 562	14.57 569	11.02 567	7.21 564	9.81 560	5.58 570	0.89 548	3.76 566	3.10 565	10.41 571	10.02 571

EDNetEfficientorigin	9.96 566	1.17 530	175.17 586	0.49 392	0.37 418	1.13 475	0.74 483	1.27 449	2.70 540	3.16 551	2.49 522	2.28 523	2.15 536	1.88 520	2.27 526	0.21 337	0.19 395	0.25 401	0.20 352	0.54 507	0.53 515

ASD4	10.37 567	9.12 569	17.90 564	7.49 568	10.02 566	16.90 570	28.93 573	11.05 568	8.53 561	7.42 566	7.41 564	8.91 563	10.32 563	11.44 569	20.38 571	4.52 566	4.58 567	5.68 571	5.04 568	5.72 566	6.02 568

DGTPSM_ROB	12.12 568	8.03 567	21.12 567	8.97 569	16.81 569	10.68 563	30.77 574	9.14 566	15.23 570	6.55 563	15.49 576	9.02 564	15.13 569	9.26 566	21.71 573	4.58 567	8.60 569	5.07 568	9.26 571	5.88 568	11.06 572

DPSMNet_ROB	12.13 569	8.03 567	21.13 568	9.02 570	16.82 570	10.68 563	30.78 575	9.15 567	15.24 571	6.56 564	15.50 577	9.02 564	15.13 569	9.28 567	21.71 573	4.59 568	8.60 569	5.08 569	9.26 571	5.89 569	11.06 572

USTest	12.98 570	14.10 571	19.89 566	16.19 571	14.95 568	20.69 572	31.85 576	16.52 573	10.99 562	8.83 568	9.55 568	13.88 568	10.36 564	16.06 571	21.35 572	3.19 563	4.82 568	5.08 569	5.36 569	8.77 570	7.20 569

BEATNet-Init1	15.65 571	1.62 545	54.26 583	0.75 514	0.56 494	37.03 581	13.39 568	13.20 570	14.59 569	29.41 582	29.29 582	47.69 585	21.87 578	26.91 580	19.58 569	0.43 501	0.39 510	0.47 504	0.47 512	0.52 505	0.52 513

DPSM_ROB	17.80 572	18.60 573	24.24 574	20.89 574	19.49 572	25.83 574	36.10 578	21.62 579	16.41 573	13.46 571	14.26 574	19.11 576	16.15 572	20.74 573	25.59 576	9.37 573	9.23 572	9.47 573	9.81 573	13.47 572	12.09 575

DPSM	17.80 572	18.60 573	24.24 574	20.89 574	19.49 572	25.83 574	36.10 578	21.62 579	16.41 573	13.46 571	14.26 574	19.11 576	16.15 572	20.74 573	25.59 576	9.37 573	9.23 572	9.47 573	9.81 573	13.47 572	12.09 575

DLNR_Zeroshot_test	20.12 574	36.36 580	38.38 577	170.13 586	62.28 582	0.22 12	0.20 21	13.43 571	0.40 102	0.45 131	0.66 183	0.42 138	0.21 36	0.64 243	0.32 167	5.57 569	0.10 45	0.15 117	0.11 74	72.31 585	0.13 106

LRCNet_RVC	21.27 575	31.14 579	21.46 569	28.97 577	23.77 575	3.11 546	0.62 454	20.94 577	1.64 517	25.57 578	28.13 578	21.96 578	14.74 568	21.99 579	16.44 568	29.16 583	14.92 577	33.57 579	31.28 579	29.67 581	26.33 579

HaxPig	31.93 576	37.19 581	34.22 576	24.41 576	24.94 576	18.53 571	20.18 570	21.15 578	28.84 581	35.74 583	38.86 583	26.18 579	28.75 581	33.85 581	34.15 581	35.89 584	38.80 584	37.79 580	40.52 580	39.33 582	39.33 584

Anonymous_1	33.12 577	18.23 572	23.86 570	20.53 573	21.18 574	25.45 573	35.84 577	22.44 581	15.68 572	13.41 570	13.70 573	18.00 574	15.15 571	20.31 572	24.47 575	14.56 578	8.84 571	66.24 583	117.79 583	155.41 586	11.40 574

CasAABBNet	35.77 578	37.38 582	48.59 581	42.20 580	39.23 579	51.95 582	72.92 585	43.36 584	33.03 584	26.93 579	28.31 579	38.43 582	32.32 582	41.58 584	51.50 585	18.71 580	18.58 579	19.11 576	19.75 577	27.11 575	24.33 577

Selective-RAFT-Error	35.87 579	37.42 583	48.73 582	42.24 581	39.28 580	52.00 583	72.87 584	43.41 585	32.95 583	26.97 580	28.72 580	38.71 584	33.15 584	41.59 585	51.42 584	18.77 581	18.60 580	19.14 577	19.78 578	27.19 576	24.42 578

xxxxx1	36.77 580	19.69 575	24.00 571	62.46 583	66.77 583	27.30 577	39.89 580	20.40 574	18.80 576	14.18 573	13.11 570	17.29 570	17.30 574	21.62 576	27.81 578	13.61 575	18.98 581	111.36 584	133.25 584	28.84 578	38.64 581

tt_ll	36.77 580	19.69 575	24.00 571	62.46 583	66.77 583	27.30 577	39.89 580	20.40 574	18.80 576	14.18 573	13.11 570	17.29 570	17.30 574	21.62 576	27.81 578	13.61 575	18.98 581	111.36 584	133.25 584	28.84 578	38.64 581

ff	36.77 580	19.69 575	24.00 571	62.46 583	66.77 583	27.30 577	39.89 580	20.40 574	18.80 576	14.18 573	13.11 570	17.29 570	17.30 574	21.62 576	27.81 578	13.61 575	18.98 581	111.36 584	133.25 584	28.84 578	38.64 581

MEDIAN_ROB	37.35 583	40.72 586	40.37 579	32.26 578	31.80 577	27.29 576	25.02 571	29.47 582	33.43 585	41.99 585	41.60 585	33.48 580	34.37 585	39.66 583	36.94 582	43.49 586	43.96 586	44.07 582	43.35 582	41.32 584	42.43 586

AVERAGE_ROB	37.53 584	40.05 585	40.01 578	34.74 579	33.76 578	28.46 580	25.14 572	32.31 583	34.08 586	41.20 584	40.52 584	34.51 581	34.78 586	39.11 582	37.48 583	42.68 585	43.32 585	43.80 581	42.99 581	40.42 583	41.31 585

LSM0	38.96 585	37.52 584	48.37 580	43.79 582	91.31 586	52.31 584	72.38 583	43.71 586	32.75 582	27.16 581	28.73 581	38.51 583	32.63 583	41.75 586	51.59 586	18.85 582	18.43 578	19.09 575	19.60 576	27.21 577	33.44 580

PML	40.49 586	30.31 578	12.46 561	7.19 567	14.30 567	91.44 586	212.44 587	7.73 564	23.24 580	74.44 586	185.05 587	49.81 586	25.78 580	21.34 575	12.84 565	8.71 572	2.93 564	8.43 572	3.24 566	13.77 574	4.45 567

test_example2	176.82 587	204.75 587	198.54 587	188.58 587	191.23 587	151.28 587	169.77 586	97.63 587	125.81 587	179.94 587	183.74 586	158.20 587	139.14 587	192.16 587	198.12 587	203.48 587	236.37 587	163.71 587	173.22 587	217.79 587	162.95 587

ccccc	428.22 588	430.66 588	522.50 588	506.24 588	500.20 588	349.93 588	338.04 588	384.19 588	297.84 588	330.97 588	382.26 588	370.48 588	442.91 588	498.75 588	555.79 588	557.84 588	430.47 588	334.14 588	290.91 588	547.74 588	492.55 588

Low-res two-view benchmark