Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 101	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 50	0.07 18	0.17 23	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 55	1.25 18	0.24 101	0.10 67	0.41 3	0.07 62	0.57 1	0.80 10	0.24 21	0.03 5	0.09 33	0.37 71	0.46 4	0.12 3	0.03 367	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 3	0.33 101	1.42 31	0.13 79	0.16 117	0.98 9	0.01 5	2.30 12	0.96 38	0.21 17	0.07 12	0.08 29	0.10 11	1.10 38	0.31 47	0.01 238	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

3.25w_new	0.45 4	0.25 39	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 56	0.91 34	0.33 45	0.16 16	0.07 18	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 39	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 56	0.91 34	0.33 45	0.16 16	0.06 12	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 71	1.35 27	0.06 30	0.17 127	1.30 47	0.01 5	3.52 72	0.77 9	0.15 8	0.07 12	0.06 12	0.07 3	0.74 14	0.22 22	0.02 325	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

S2M2	0.46 7	0.39 152	1.17 9	0.37 133	0.17 127	1.14 11	0.01 5	1.46 5	1.83 61	0.19 12	0.87 60	0.13 40	0.19 26	0.57 5	0.43 78	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 378	0.00 1

MonSter	0.46 7	0.23 29	1.44 36	0.05 26	0.77 304	1.17 13	0.01 5	3.17 36	0.72 3	0.28 26	0.18 23	0.07 18	0.04 1	0.83 21	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 298	1.24 30	0.05 47	2.80 18	0.84 13	0.45 81	0.50 38	0.06 12	0.56 113	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 195	1.23 21	0.07 62	3.11 27	0.87 23	0.45 81	0.66 45	0.05 4	0.19 26	0.67 11	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 195	1.23 21	0.07 62	3.11 27	0.87 23	0.45 81	0.66 45	0.05 4	0.19 26	0.67 11	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 399	1.34 52	0.37 184	2.03 8	0.93 37	0.29 29	0.08 15	0.07 18	0.09 8	0.90 27	0.22 22	0.02 325	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

asda	0.52 13	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 281	1.26 39	0.08 69	3.20 40	0.84 13	0.41 69	0.29 29	0.05 4	0.72 132	0.77 18	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.25_new	0.52 13	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 13	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 13	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 314	1.23 21	0.04 34	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 53	0.05 4	0.42 92	0.83 21	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 17	0.23 29	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 53	0.88 28	0.44 79	0.43 35	0.07 18	1.04 164	1.04 36	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4w-stereo	0.55 18	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 217	1.26 39	0.06 54	3.13 30	0.86 19	0.28 26	0.82 59	0.06 12	0.67 125	1.59 64	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 18	0.23 29	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 69	3.20 40	0.86 19	0.39 62	0.16 16	0.07 18	0.88 150	1.99 87	0.24 26	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 20	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 34	3.42 64	0.81 11	0.79 108	0.73 50	0.07 18	1.24 187	0.81 20	0.37 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 20	0.32 84	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 78	1.17 45	0.12 4	0.03 5	0.20 49	0.11 15	2.77 107	0.51 108	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.16 412	0.00 1	0.02 86

MLG-Stereo_test2	0.57 22	0.28 50	1.20 14	0.07 39	0.68 290	1.34 52	0.02 22	3.39 56	1.41 49	0.06 1	0.02 1	0.12 39	0.10 11	2.37 98	0.31 47	0.01 238	0.08 385	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

3.75w	0.62 23	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 354	1.25 34	0.01 5	3.23 43	0.87 23	0.38 54	0.23 26	0.07 18	0.40 79	2.96 112	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-G_1	0.62 23	0.31 71	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 105	0.02 22	3.74 89	0.88 28	0.23 18	0.03 5	0.09 33	0.08 5	3.39 123	0.27 40	0.02 325	0.08 385	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

LG-G	0.62 23	0.31 71	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 105	0.02 22	3.74 89	0.88 28	0.23 18	0.03 5	0.09 33	0.08 5	3.39 123	0.27 40	0.02 325	0.08 385	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

1w_stereo	0.64 26	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 259	1.19 15	0.08 69	3.24 45	0.84 13	0.48 86	2.37 123	0.04 2	1.57 212	0.84 25	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 26	0.33 101	1.46 39	0.10 55	0.18 142	1.30 47	0.19 132	3.53 74	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.07 3	4.19 152	0.36 57	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

qwe	0.66 28	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 347	1.23 21	0.03 30	3.35 54	0.88 28	0.51 91	0.38 32	0.04 2	0.17 23	3.22 117	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.25w	0.67 29	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 47	3.23 43	0.87 23	0.36 50	1.17 74	0.07 18	0.69 128	3.67 131	0.30 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 29	0.23 29	1.05 2	0.06 30	1.40 366	1.24 30	0.00 1	3.56 76	1.36 47	0.06 1	0.04 11	0.08 29	0.10 11	4.03 147	0.14 9	0.01 238	0.07 373	0.00 1	0.01 302	0.01 24	0.02 86

2.5w	0.68 31	0.23 29	1.29 19	0.04 20	0.31 203	1.26 39	0.09 77	3.24 45	0.86 19	0.42 74	0.59 41	0.03 1	0.56 113	4.36 160	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RAStereo	0.68 31	0.42 180	3.15 232	0.18 91	0.52 267	1.17 13	0.02 22	3.16 35	0.98 39	0.51 91	1.43 82	0.16 42	0.22 33	0.75 16	0.83 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.02 86

3.5w_stereo	0.69 33	0.23 29	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 74	0.90 33	0.20 13	1.48 85	0.07 18	0.50 103	3.73 133	0.30 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L1	0.69 33	0.32 84	1.21 16	0.10 55	0.16 117	1.38 57	0.20 138	2.44 13	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.06 2	6.49 247	0.36 57	0.01 238	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

SGD-Stereo	0.69 33	0.30 66	1.15 8	0.25 103	0.12 91	1.26 39	0.29 166	1.87 7	0.62 2	0.50 90	0.51 39	0.08 29	0.11 15	6.67 263	0.09 1	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

water-stereo	0.70 36	0.29 55	3.07 226	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 114	4.01 106	1.41 49	0.59 97	1.31 78	0.26 68	0.24 35	0.43 3	0.39 68	0.02 325	0.06 353	0.00 1	0.02 326	0.02 71	0.01 18

GIP-stereo	0.70 36	0.44 197	1.70 66	1.52 296	0.75 300	1.48 68	0.05 47	4.18 112	1.10 41	0.18 10	0.42 34	0.58 116	0.38 75	0.65 10	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 36	0.29 55	1.62 55	0.16 85	0.06 27	1.95 115	0.45 205	0.88 3	0.74 6	0.55 94	0.51 39	0.14 41	0.09 8	6.32 233	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo	0.72 39	0.23 29	1.13 5	0.06 30	0.16 117	1.24 30	0.00 1	3.84 97	1.40 48	0.06 1	0.03 5	0.08 29	0.10 11	5.71 204	0.16 11	0.01 238	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

GREAT-IGEV	0.72 39	0.29 55	1.91 79	1.31 265	0.40 230	1.41 63	0.08 69	2.29 11	2.48 81	0.18 10	0.69 48	0.10 37	0.34 65	1.72 71	0.37 63	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.22 445	0.10 258	0.41 448

IGEV-Stereo++	0.74 41	0.23 29	1.31 23	0.06 30	1.62 376	1.95 115	0.01 5	3.29 49	1.81 58	0.38 54	1.68 96	0.10 37	1.16 179	0.91 28	0.19 17	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 42	0.29 55	1.19 11	0.55 159	0.01 1	1.98 119	0.57 244	3.07 24	3.02 126	0.90 113	1.48 85	0.19 45	0.40 79	0.93 29	0.36 57	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

rvit_stereo_0081_aga	0.76 43	0.51 233	3.29 242	0.11 62	0.25 175	1.73 100	0.22 145	3.68 80	2.54 88	0.26 25	0.16 16	0.27 71	0.30 58	1.31 48	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.04 179

LG-Stereo	0.79 44	0.32 84	3.96 299	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 129	3.52 72	2.95 114	0.32 40	1.77 99	0.22 61	0.14 20	0.39 1	0.43 78	0.01 238	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.02 86

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 45	0.33 101	2.51 145	0.25 103	0.53 268	1.93 113	0.27 161	5.07 168	1.05 40	0.47 85	0.68 47	0.64 119	0.22 33	0.95 31	0.65 125	0.00 1	0.05 335	0.00 1	0.19 432	0.03 116	0.16 370

MaDis-Stereo	0.80 45	0.69 308	3.02 210	0.33 122	1.83 397	1.22 19	0.06 54	3.41 61	1.49 51	0.31 38	0.38 32	0.42 99	0.51 105	1.14 41	1.21 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

AEACV	0.80 45	0.29 55	1.70 66	0.96 215	0.24 172	2.03 122	0.88 325	3.50 69	0.88 28	0.34 47	0.20 24	0.29 76	2.01 235	1.77 76	0.33 50	0.00 1	0.03 290	0.00 1	0.29 465	0.10 258	0.09 279

IGEV-RUCA	0.81 48	0.15 1	1.13 5	0.52 154	0.32 207	2.13 132	0.51 224	3.46 66	1.71 56	0.95 115	0.16 16	0.24 65	0.55 111	2.81 109	0.41 72	0.12 436	0.21 475	0.20 487	0.25 456	0.21 378	0.20 396

UniTT-Stereo	0.83 49	0.33 101	1.98 91	0.92 206	1.27 354	0.54 5	0.11 86	1.35 4	2.94 113	1.67 133	2.09 111	0.20 49	0.31 61	1.57 62	1.07 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.01 18

Pointernet	0.84 50	0.35 125	2.00 95	0.12 64	0.13 99	1.77 101	0.06 54	4.87 152	2.53 86	0.14 7	2.11 114	0.76 125	0.44 99	1.02 34	0.32 49	0.00 1	0.04 319	0.00 1	0.15 409	0.02 71	0.01 18

monsters	0.87 51	0.28 50	1.54 46	0.47 151	2.71 438	1.38 57	0.01 5	3.14 31	0.81 11	0.32 40	0.48 37	0.05 4	0.13 19	5.72 205	0.42 76	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

castereo	0.87 51	0.60 273	1.07 3	0.34 127	0.17 127	1.89 109	0.79 301	4.84 151	2.05 64	0.65 102	2.55 127	0.31 81	0.40 79	1.02 34	0.38 67	0.01 238	0.09 397	0.00 1	0.24 451	0.03 116	0.02 86

rvit_stereo_0081	0.88 53	0.28 50	1.81 70	0.62 171	0.13 99	1.34 52	0.12 92	3.14 31	4.59 224	0.43 77	0.30 30	0.54 113	0.11 15	3.89 137	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 53	0.28 50	1.81 70	0.62 171	0.13 99	1.34 52	0.12 92	3.14 31	4.59 224	0.43 77	0.30 30	0.54 113	0.11 15	3.89 137	0.36 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 53	0.51 233	3.12 229	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 184	3.78 92	3.29 148	0.56 95	1.13 72	0.40 94	0.76 136	1.71 68	0.47 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

whm_eth	0.88 53	0.51 233	3.12 229	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 184	3.78 92	3.29 148	0.56 95	1.13 72	0.40 94	0.76 136	1.71 68	0.47 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

AIO_test	0.90 57	0.40 162	1.67 62	0.14 80	0.16 117	2.97 239	0.83 311	3.61 79	2.67 94	0.29 29	0.71 49	1.50 152	0.29 51	2.37 98	0.13 7	0.00 1	0.04 319	0.00 1	0.08 379	0.03 116	0.03 135

LoS	0.91 58	0.34 115	2.10 110	0.38 136	0.13 99	2.47 165	0.26 158	5.00 164	2.74 103	0.89 112	0.21 25	0.49 106	0.36 68	1.97 86	0.67 130	0.02 325	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 59	0.30 66	1.91 79	0.43 143	2.63 434	1.21 17	0.01 5	3.11 27	0.76 8	0.46 84	1.44 83	0.05 4	0.09 8	5.66 200	0.50 107	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 60	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 154	0.62 255	5.50 205	2.61 91	0.30 33	3.32 151	0.41 97	0.25 37	1.12 40	0.17 14	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 482	0.06 199	0.12 330

SMoEStereo_RVC	0.95 61	0.35 125	1.37 28	0.63 174	0.07 35	2.07 124	0.16 120	2.88 20	1.68 54	0.30 33	1.23 76	0.19 45	0.28 47	6.80 269	0.84 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.13 338

GCAP-Stereo	0.95 61	0.62 282	1.99 93	0.30 110	0.03 11	1.66 87	0.01 5	4.43 122	3.00 123	1.63 132	1.17 74	1.39 144	0.76 136	1.31 48	0.55 112	0.00 1	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.02 86

111111	0.97 63	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 342	1.43 65	0.05 47	4.77 147	1.70 55	0.44 79	2.88 136	0.09 33	0.17 23	4.66 168	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.01 18

fffft	0.97 63	0.29 55	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 131	0.65 263	3.44 65	1.87 63	0.34 47	0.60 43	0.23 62	0.20 29	6.69 264	0.89 186	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.09 279
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 65	2.14 476	1.55 47	0.88 198	0.26 182	0.56 6	0.04 34	2.80 18	0.86 19	0.30 33	0.80 57	0.21 59	2.33 251	6.17 221	0.37 63	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.17 420	0.01 24	0.01 18

Occ-G	0.98 65	0.38 148	1.82 72	0.15 82	0.18 142	1.45 67	0.69 275	3.15 34	2.25 70	1.45 128	0.59 41	5.06 296	0.54 110	0.75 16	0.77 157	0.00 1	0.03 290	0.00 1	0.17 420	0.16 331	0.01 18

CASnet	0.98 65	0.32 84	1.62 55	0.65 177	0.07 35	2.11 129	0.14 108	3.50 69	4.03 192	3.77 186	1.41 81	0.31 81	0.29 51	0.80 19	0.57 114	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 65	0.42 180	1.86 74	0.07 39	0.22 165	1.65 86	0.02 22	4.07 107	6.33 308	0.72 104	1.54 88	0.43 100	0.64 123	1.22 47	0.44 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1
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
MM-Stereo_test2	0.99 69	0.29 55	2.26 125	1.34 269	0.12 91	1.78 103	0.53 226	4.71 144	3.31 150	0.76 106	0.80 57	0.50 109	0.35 66	1.86 80	0.73 142	0.00 1	0.05 335	0.00 1	0.07 374	0.26 405	0.06 232

trnet	0.99 69	0.37 142	1.89 77	0.08 48	0.19 153	1.68 91	0.02 22	4.12 111	6.41 312	0.70 103	1.57 89	0.46 103	0.67 125	1.15 42	0.41 72	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 69	0.89 360	3.19 236	0.46 146	0.44 238	0.38 2	0.05 47	4.61 134	3.95 186	0.48 86	1.78 102	1.01 132	0.27 45	1.11 39	1.07 206	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179
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
rvit_stereo_ft	1.00 72	0.78 334	3.84 295	0.84 193	0.36 220	1.23 21	0.24 151	3.81 96	3.76 175	0.37 53	0.87 60	0.74 123	1.12 168	1.18 45	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.06 232

depthmonostereo	1.01 73	0.50 227	3.16 233	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 34	4.97 159	1.51 52	0.90 113	1.46 84	0.98 131	0.94 155	3.45 127	0.46 91	0.02 325	0.10 409	0.00 1	0.02 326	0.04 145	0.01 18

AIO_rvc	1.02 74	0.59 269	1.95 89	0.15 82	0.09 59	3.42 274	0.99 340	4.46 124	2.73 102	0.28 26	1.62 91	1.32 142	0.28 47	2.10 93	0.21 21	0.00 1	0.03 290	0.00 1	0.04 360	0.11 278	0.11 315

RSM++	1.02 74	0.24 38	1.33 25	0.86 196	0.04 13	2.78 210	0.30 172	2.63 15	2.67 94	0.48 86	1.95 106	0.52 110	0.25 37	5.50 196	0.57 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.11 278	0.09 279

mms	1.03 76	0.54 249	1.58 51	0.05 26	0.36 220	1.52 75	0.08 69	2.97 23	1.84 62	0.38 54	2.94 138	0.32 84	0.25 37	6.82 270	0.39 68	0.00 1	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.28 428

ours_stereo	1.03 76	0.55 253	1.86 74	0.12 64	0.32 207	1.16 12	0.09 77	3.27 48	2.18 68	0.39 62	3.02 142	0.34 92	0.26 43	6.32 233	0.37 63	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.13 338

rvit_stereo_0083	1.03 76	0.26 45	3.09 227	0.49 152	0.09 59	1.27 44	0.24 151	2.72 16	4.60 226	0.38 54	0.77 53	0.78 126	1.18 181	4.35 159	0.33 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

EGLCR-Stereo	1.04 79	0.20 18	2.00 95	1.14 243	0.16 117	2.50 169	0.11 86	4.96 158	2.61 91	0.79 108	0.07 12	1.46 150	0.37 71	3.96 144	0.23 24	0.01 238	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251

HUF	1.05 80	0.64 286	2.33 129	0.35 130	0.22 165	3.09 250	0.41 195	3.73 88	2.89 110	0.36 50	2.71 132	0.33 88	0.30 58	2.28 97	0.23 24	0.00 1	0.61 511	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.39 443

rrr	1.05 80	0.45 205	3.18 235	0.32 117	0.06 27	2.74 203	0.95 338	3.49 68	1.12 42	0.39 62	0.16 16	0.20 49	0.29 51	6.47 244	0.87 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 439	0.06 199	0.10 301

IGEVStereo-DCA	1.06 82	0.45 205	2.06 100	0.32 117	0.06 27	2.74 203	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.39 62	0.16 16	0.20 49	0.29 51	6.47 244	0.87 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 412	0.06 199	0.06 232

test_xeample3	1.08 83	0.43 191	3.39 251	0.49 152	0.05 16	2.58 182	0.93 333	3.32 51	1.77 57	0.23 18	0.23 26	0.19 45	0.28 47	6.34 235	0.85 171	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 463	0.06 199	0.10 301

tt45	1.09 84	0.35 125	1.49 42	0.39 137	0.23 170	3.50 286	0.14 108	3.35 54	1.81 58	0.36 50	2.04 109	0.27 71	0.26 43	6.84 272	0.63 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.03 135

MGS-Stereo	1.10 85	0.26 45	2.45 137	0.58 165	0.06 27	1.84 107	0.67 269	2.16 10	3.42 157	1.03 117	6.13 240	0.49 106	0.36 68	1.43 54	0.62 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 458	0.00 1

ff7	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 412	0.09 247	0.06 232

ffff	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 412	0.09 247	0.06 232

11t	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 412	0.09 247	0.06 232

anonymousdsp	1.12 86	0.59 269	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 221	0.82 307	4.07 107	2.30 77	0.41 69	1.12 71	0.30 77	0.40 79	7.05 289	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.10 258	0.05 214

ccc-4	1.12 86	0.57 261	2.06 100	0.03 6	0.07 35	2.80 213	0.84 315	3.71 82	2.27 71	0.38 54	1.06 63	0.20 49	0.40 79	7.12 296	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 412	0.09 247	0.06 232

IGEV-Stereo	1.12 86	0.59 269	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 224	0.82 307	4.09 110	2.30 77	0.41 69	1.11 68	0.30 77	0.41 87	7.05 289	0.49 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.10 258	0.05 214
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 92	0.41 173	2.75 175	1.04 230	0.11 77	2.21 140	0.10 81	2.96 22	1.32 46	2.40 145	2.09 111	0.33 88	0.58 119	5.62 197	0.43 78	0.03 367	0.06 353	0.00 1	0.14 405	0.04 145	0.04 179

fffy	1.13 92	0.51 233	2.15 112	1.01 222	0.09 59	2.30 151	0.19 132	4.07 107	1.13 44	0.16 9	2.66 129	0.20 49	0.38 75	6.98 285	0.35 54	0.00 1	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.14 320	0.16 370

IGEV++	1.14 94	0.51 233	1.66 59	0.55 159	0.08 51	2.52 170	1.01 344	6.51 259	3.16 134	0.59 97	2.11 114	0.43 100	1.18 181	1.44 55	0.79 161	0.00 1	0.05 335	0.00 1	0.05 366	0.11 278	0.11 315

castereo++	1.18 95	0.54 249	1.95 89	0.30 110	0.51 263	4.56 354	1.00 342	4.61 134	1.12 42	0.29 29	2.14 118	1.89 167	0.15 21	3.94 143	0.18 16	0.00 1	0.04 319	0.00 1	0.31 473	0.03 116	0.00 1

CAS++	1.18 95	0.55 253	1.99 93	0.17 86	0.27 185	1.85 108	0.63 256	8.48 311	3.07 129	1.71 134	2.32 122	0.18 44	0.20 29	1.91 85	0.30 42	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xyz-stereo-finetune	1.20 97	0.44 197	2.19 121	0.08 48	0.05 16	3.16 261	0.68 270	3.41 61	2.58 90	0.81 110	1.77 99	0.68 120	0.37 71	6.20 224	1.63 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

ProNet	1.20 97	0.60 273	2.00 95	0.26 105	0.08 51	2.73 202	0.68 270	5.00 164	2.52 85	0.29 29	1.32 79	0.37 93	0.36 68	6.94 283	0.44 83	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.07 251

TANstereo	1.20 97	0.49 224	2.04 98	0.34 127	0.10 67	1.80 104	0.01 5	3.40 60	4.10 200	4.37 199	4.82 192	0.41 97	0.70 129	0.94 30	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 100	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 167	0.51 224	3.78 92	2.74 103	0.48 86	2.38 124	2.18 176	0.28 47	6.77 268	0.56 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 412	0.07 217	0.05 214

sCroCo_RVC	1.21 100	0.65 292	5.16 377	1.09 235	1.29 358	0.92 8	0.19 132	3.92 99	2.68 97	0.30 33	3.04 143	0.52 110	1.56 211	1.58 63	0.78 159	0.09 427	0.25 487	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.11 315

Selective-IGEV	1.23 102	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 127	2.38 158	0.54 229	6.10 231	2.51 84	0.41 69	3.20 148	0.26 68	0.29 51	6.94 283	0.16 11	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 397	0.04 145	0.10 301

WCG-NET	1.24 103	0.43 191	1.46 39	0.33 122	0.08 51	2.14 133	1.08 353	3.09 26	6.86 329	2.73 152	3.43 159	0.74 123	0.94 155	0.89 26	0.33 50	0.00 1	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.05 214

CroCo-Stereo Lap2	1.24 103	0.88 357	3.39 251	0.95 213	4.59 503	0.47 4	0.08 69	3.51 71	2.80 106	1.17 125	2.24 119	1.57 155	0.20 29	1.48 58	1.14 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.12 330

999	1.25 105	0.37 142	1.63 57	1.15 244	0.34 214	3.03 245	0.66 266	3.41 61	2.27 71	0.30 33	3.20 148	0.19 45	0.25 37	7.23 304	0.85 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 106	0.87 353	4.85 357	0.61 169	0.07 35	1.60 80	0.32 174	3.79 95	5.87 275	0.25 23	0.26 28	1.09 135	0.29 51	4.60 166	0.62 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 106	0.42 180	2.36 133	0.59 167	1.26 352	2.43 163	0.01 5	3.29 49	7.76 363	1.71 134	2.78 134	0.27 71	0.32 63	1.16 44	0.58 118	0.04 387	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.10 301

LoS_RVC	1.26 106	1.43 432	1.91 79	0.42 140	3.77 478	1.71 97	0.04 34	2.58 14	2.49 83	0.42 74	2.58 128	0.30 77	0.57 117	1.71 68	0.66 129	0.01 238	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.02 71	4.49 520

MIF-Stereo (partial)	1.29 109	0.33 101	3.02 210	0.03 6	1.12 342	1.26 39	0.13 101	4.46 124	3.75 173	0.35 49	2.39 125	0.31 81	0.74 134	6.09 217	1.76 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.04 179

MyStereo07	1.31 110	0.79 335	1.61 53	1.03 225	1.11 340	2.63 193	0.46 206	5.48 202	2.24 69	0.64 101	1.48 85	0.27 71	0.59 121	7.03 288	0.45 87	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.01 302	0.11 278	0.09 279

plain	1.34 111	0.51 233	5.09 371	0.30 110	0.05 16	1.58 78	0.08 69	4.47 126	3.77 176	0.42 74	1.76 98	0.60 118	0.74 134	6.11 218	0.94 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 449	0.02 86

sAnonymous2	1.35 112	1.66 453	8.14 457	0.55 159	0.46 244	1.23 21	0.24 151	4.00 104	3.47 159	0.40 67	1.11 68	0.23 62	1.42 197	0.96 32	0.57 114	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.20 435	2.07 507	0.22 400

CroCo_RVC	1.35 112	1.66 453	8.14 457	0.55 159	0.46 244	1.23 21	0.24 151	4.00 104	3.47 159	0.40 67	1.11 68	0.23 62	1.42 197	0.96 32	0.57 114	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.20 435	2.07 507	0.22 400

knoymous	1.36 114	0.21 23	1.68 64	0.20 92	0.49 256	1.58 78	0.11 86	5.15 172	2.40 80	4.62 207	1.77 99	4.56 276	0.45 100	3.23 118	0.63 123	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 115	0.98 379	5.52 398	0.61 169	0.05 16	1.62 83	0.41 195	3.95 102	5.80 272	0.31 38	0.73 50	1.37 143	0.53 109	4.89 177	0.78 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 179

SCV_C0	1.40 116	0.49 224	3.06 225	0.12 64	0.21 161	2.29 146	0.09 77	6.46 255	3.81 177	0.63 99	2.00 108	0.24 65	0.41 87	7.31 307	0.43 78	0.01 238	0.05 335	0.00 1	0.21 439	0.16 331	0.07 251

MoCha-V2	1.41 117	0.42 180	2.61 157	0.81 188	0.23 170	2.53 173	0.20 138	4.81 149	3.16 134	0.82 111	3.15 146	0.30 77	1.61 216	6.66 262	0.40 71	0.00 1	0.20 472	0.00 1	0.24 451	0.05 175	0.02 86

PMTNet	1.41 117	0.37 142	2.06 100	0.26 105	0.15 110	2.94 237	0.34 180	3.39 56	5.33 253	1.00 116	1.27 77	0.28 75	0.93 153	4.04 148	0.74 144	5.00 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.01 18

AE-Stereo	1.44 119	0.32 84	2.69 165	1.58 310	0.20 158	2.24 143	0.59 246	6.01 227	5.70 266	1.18 126	3.17 147	1.02 133	0.78 142	1.73 72	0.83 167	0.02 325	0.18 462	0.00 1	0.29 465	0.11 278	0.07 251

XX-TBD	1.44 119	0.85 349	2.04 98	2.45 436	0.05 16	2.34 153	0.01 5	3.46 66	7.51 350	2.88 157	4.98 199	0.26 68	0.25 37	1.15 42	0.46 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 121	0.36 135	2.54 148	1.99 376	0.12 91	1.90 110	0.12 92	4.47 126	2.83 107	3.31 172	3.44 160	0.56 115	1.47 200	5.39 193	0.47 98	0.00 1	0.04 319	0.00 1	0.21 439	0.07 217	0.04 179

rvit_0105_5	1.48 122	0.89 360	5.43 389	0.46 146	0.04 13	1.60 80	0.60 249	4.65 141	5.90 278	0.76 106	1.59 90	1.75 162	0.78 142	4.20 154	0.88 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

WCG-NET（raft）	1.49 123	0.50 227	1.55 47	0.21 96	0.08 51	2.15 135	1.01 344	2.72 16	6.26 303	2.79 153	3.06 145	4.38 269	1.04 164	3.53 128	0.26 32	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.08 266

testlalala	1.50 124	0.41 173	1.67 62	0.98 219	0.31 203	4.00 330	0.90 330	5.26 188	2.17 67	6.56 304	3.61 164	1.74 161	0.38 75	1.21 46	0.42 76	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.29 465	0.01 24	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 125	7.77 522	2.81 188	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 54	3.26 47	0.75 7	0.12 4	0.02 1	0.07 18	0.68 127	6.69 264	0.13 7	0.02 325	0.08 385	0.00 1	0.00 1	6.69 527	0.02 86

model_zeroshot	1.52 125	0.42 180	4.10 316	1.25 253	0.11 77	3.04 246	0.14 108	5.79 220	2.84 108	3.12 164	3.65 165	2.05 174	0.42 92	2.38 100	0.71 138	0.01 238	0.10 409	0.00 1	0.20 435	0.02 71	0.04 179

CES	1.56 127	0.35 125	1.44 36	0.42 140	7.70 524	2.66 199	0.13 101	4.89 153	2.53 86	0.25 23	1.10 67	0.33 88	0.31 61	1.61 66	0.58 118	0.01 238	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.54 460	6.26 527

MM-Stereo_test1	1.57 128	0.36 135	2.19 121	1.17 246	0.35 217	2.39 159	0.56 235	4.53 129	5.21 248	3.67 181	1.65 94	0.40 94	0.84 149	6.90 277	0.80 164	0.00 1	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.31 421	0.03 135

SCV	1.59 129	0.58 266	2.57 151	2.72 449	0.31 203	2.15 135	0.79 301	6.88 274	2.72 99	0.20 13	2.68 130	0.68 120	0.58 119	7.60 323	0.41 72	0.00 1	0.03 290	0.00 1	0.22 445	0.37 439	0.24 410

CREStereo++_RVC	1.59 129	0.39 152	2.26 125	0.36 131	0.01 1	1.67 88	0.01 5	2.95 21	8.12 374	3.69 183	7.44 288	0.47 104	0.32 63	0.74 14	0.39 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 529	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 131	0.19 13	2.59 154	0.45 145	0.47 251	1.64 85	0.23 149	3.22 42	5.87 275	4.29 196	3.01 140	4.49 274	1.64 217	2.47 103	1.16 218	0.00 1	0.08 385	0.00 1	0.13 404	0.01 24	0.10 301

11t1	1.62 132	0.26 45	2.53 147	2.37 430	0.24 172	2.58 182	0.06 54	6.66 265	3.00 123	3.40 174	3.01 140	1.14 137	1.94 233	4.18 151	0.91 190	0.01 238	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

iRaftStereo_RVC	1.62 132	0.68 303	1.98 91	0.67 179	0.05 16	2.99 241	0.04 34	5.36 197	3.74 172	3.82 187	4.96 197	2.54 185	0.62 122	3.35 122	0.97 198	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.30 416	0.27 424

RAFT-Stereo-weight	1.67 134	0.31 71	1.57 49	0.97 218	0.15 110	3.19 263	0.77 295	5.06 166	6.19 302	4.96 219	3.38 157	2.83 192	0.35 66	2.87 110	0.74 144	0.01 238	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

HART	1.68 135	0.67 301	2.72 171	0.04 20	0.27 185	1.72 99	0.04 34	5.60 208	3.16 134	1.44 127	7.73 299	2.41 182	0.15 21	6.44 240	0.62 120	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.17 375

IGEV-Stereo+	1.69 136	0.43 191	1.59 52	0.37 133	3.10 446	2.10 127	0.07 62	1.86 6	0.91 34	0.39 62	0.03 5	0.20 49	0.41 87	7.05 289	0.16 11	0.02 325	0.07 373	0.00 1	0.18 427	5.14 520	9.77 542

Selective-RAFT	1.69 136	0.32 84	3.29 242	0.92 206	0.18 142	3.89 323	0.06 54	4.22 113	4.00 189	1.47 129	1.98 107	3.07 205	2.81 276	6.35 237	0.89 186	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.21 439	0.05 175	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 138	0.90 363	5.93 409	0.78 186	0.02 3	1.62 83	1.69 391	5.15 172	5.99 287	2.22 140	1.64 93	1.97 172	1.17 180	4.19 152	0.92 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

4D-IteraStereo	1.72 139	0.86 350	3.01 208	0.09 53	2.86 442	3.57 297	1.06 348	3.92 99	5.31 251	5.28 231	1.02 62	3.92 243	0.38 75	1.83 78	1.04 205	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.09 279

rafts_anoy	1.72 139	0.79 335	2.58 153	2.03 386	1.75 390	2.47 165	0.16 120	5.48 202	6.01 289	3.24 168	2.11 114	1.92 171	1.33 190	3.08 115	1.13 214	0.01 238	0.18 462	0.00 1	0.01 302	0.03 116	0.07 251

x	1.73 141	0.28 50	2.49 144	1.91 359	0.17 127	2.10 127	0.83 311	8.74 324	3.55 165	3.28 169	2.12 117	3.10 206	1.96 234	2.90 111	1.12 212	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

TestStereo	1.74 142	1.02 385	3.64 275	0.20 92	0.28 192	1.33 51	0.01 5	5.24 183	4.01 191	3.18 165	4.97 198	2.07 175	0.70 129	7.32 308	0.75 149	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

Anonymous3	1.76 143	0.44 197	6.37 423	0.33 122	0.50 259	4.33 342	0.54 229	4.43 122	2.48 81	2.21 139	3.24 150	1.53 154	1.14 172	5.64 198	1.29 227	0.17 450	0.23 481	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.15 358

GCAP-BAT	1.77 144	0.49 224	2.78 182	0.66 178	0.16 117	3.76 316	0.80 303	3.72 87	3.27 145	3.68 182	5.03 201	3.66 234	0.56 113	5.82 208	0.65 125	0.00 1	0.05 335	0.00 1	0.24 451	0.01 24	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 145	0.39 152	3.40 253	1.10 236	0.04 13	3.63 298	0.50 221	7.80 293	2.77 105	2.91 159	2.88 136	3.17 210	1.01 159	5.15 186	0.43 78	0.00 1	0.01 179	0.02 415	0.15 409	0.05 175	0.12 330

DCRE	1.79 146	0.68 303	2.55 149	1.66 323	0.27 185	1.27 44	0.05 47	4.57 133	4.04 194	3.30 171	9.24 336	3.83 241	1.20 184	2.08 92	0.67 130	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.24 451	0.04 145	0.09 279

raft+_RVC	1.79 146	0.84 347	2.32 128	2.40 431	0.85 312	1.38 57	0.09 77	6.36 245	4.75 234	2.85 156	5.46 224	1.17 139	1.36 195	4.54 164	0.91 190	0.00 1	0.10 409	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.22 400

HUI-Stereo	1.80 148	0.41 173	2.85 192	0.12 64	0.18 142	3.72 310	0.65 263	5.23 177	2.97 121	5.87 254	4.34 183	3.45 218	1.52 206	3.93 142	0.65 125	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.10 301

GMOStereo	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 377	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

error version	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 377	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

test-v	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 377	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

test-2	1.81 149	0.47 213	2.09 106	0.10 55	0.27 185	1.49 69	0.89 326	4.40 117	4.51 219	8.16 377	6.97 268	2.96 197	1.15 174	1.42 50	0.88 181	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.03 135

xyz-stereo-finetune2	1.82 153	0.51 233	2.22 123	0.10 55	0.05 16	6.49 396	0.17 125	3.59 77	2.15 66	0.63 99	6.19 244	0.49 106	3.44 304	6.93 279	3.48 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.01 18

test-1	1.82 153	0.45 205	5.42 388	0.89 200	0.41 234	2.14 133	0.56 235	5.75 214	4.15 204	3.28 169	5.11 202	3.61 231	0.70 129	1.53 61	1.56 251	0.02 325	0.34 493	0.00 1	0.08 379	0.02 71	0.30 432

MM-Stereo_test3	1.83 155	0.59 269	1.93 83	1.43 285	3.99 484	2.44 164	0.81 305	5.81 221	6.70 324	1.73 136	4.79 190	1.23 141	0.65 124	3.30 119	0.85 171	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 429	0.05 214

GMStereo	1.83 155	0.99 381	4.55 342	0.57 164	0.05 16	2.53 173	0.01 5	4.95 156	11.14 435	3.52 176	2.24 119	0.53 112	0.49 102	3.76 135	0.80 164	0.20 457	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.12 295	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 157	0.21 23	2.45 137	1.02 223	0.22 165	1.37 56	0.82 307	4.66 143	5.06 242	7.02 322	1.73 97	4.09 251	0.41 87	6.51 250	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 465	0.18 355	0.14 347

1test111	1.86 158	0.65 292	2.15 112	2.30 419	0.02 3	5.80 381	0.56 235	8.45 307	3.33 152	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	4.40 161	0.96 195	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.03 342	0.02 71	0.03 135

LL-Strereo2	1.86 158	0.83 346	2.33 129	0.36 131	0.17 127	3.79 319	1.52 381	5.82 222	4.04 194	4.43 200	2.51 126	4.23 258	0.37 71	5.66 200	0.99 200	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.05 366	0.06 199	0.11 315

test-3	1.86 158	0.21 23	2.46 140	1.03 225	0.22 165	1.38 57	0.83 311	4.65 141	5.04 241	7.26 339	1.78 102	4.10 253	0.41 87	6.53 253	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 465	0.18 355	0.14 347

raftrobust	1.86 158	0.74 320	1.94 86	2.15 404	2.24 421	2.74 203	0.53 226	4.89 153	4.05 196	6.09 266	3.89 168	1.64 156	2.55 260	2.44 101	1.12 212	0.00 1	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.08 266

gcap-zeroshot	1.87 162	0.44 197	4.24 320	0.53 155	0.51 263	3.12 255	0.75 291	6.42 253	3.91 183	3.75 185	1.67 95	7.79 366	0.55 111	2.61 105	0.53 110	0.02 325	0.21 475	0.00 1	0.23 448	0.00 1	0.05 214

riskmin	1.88 163	0.15 1	2.11 111	1.38 278	0.88 314	2.40 160	0.04 34	5.93 226	6.10 292	2.25 141	1.34 80	6.06 326	5.08 391	2.78 108	1.01 203	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 232

test_3	1.88 163	0.22 26	2.75 175	0.96 215	0.22 165	1.28 46	0.77 295	4.62 136	5.87 275	6.55 303	1.84 104	4.28 264	0.45 100	6.48 246	0.76 151	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 464	0.17 344	0.14 347

PSM-adaLoss	1.88 163	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.19 153	3.75 315	0.71 281	5.23 177	2.96 117	5.86 249	4.33 182	3.45 218	1.51 201	5.40 194	0.69 132	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279

s12784h	1.89 166	0.30 66	2.57 151	0.11 62	0.09 59	4.18 337	0.13 101	6.61 262	7.44 349	3.62 179	4.28 179	0.59 117	0.81 145	6.61 258	0.46 91	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 167	0.42 180	2.86 194	0.12 64	0.19 153	3.71 307	0.75 291	5.24 183	2.95 114	5.87 254	4.26 178	3.41 216	1.51 201	5.80 207	0.65 125	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

RAFT-IKP	1.90 167	0.42 180	2.83 189	0.12 64	0.18 142	3.50 286	0.64 260	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.34 183	3.50 227	1.51 201	5.99 214	0.76 151	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

EKT-Stereo	1.91 169	0.48 220	2.77 180	2.19 407	4.36 490	1.42 64	0.24 151	4.63 137	3.51 161	2.94 160	3.47 161	3.55 229	2.25 246	5.26 188	0.85 171	0.04 387	0.12 425	0.00 1	0.09 390	0.06 199	0.05 214

ROB_FTStereo_v2	1.91 169	0.41 173	2.85 192	0.12 64	0.19 153	3.71 307	0.73 286	5.23 177	2.95 114	5.86 249	4.36 185	3.46 220	1.51 201	5.86 210	0.69 132	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

qqq	1.93 171	0.30 66	2.96 205	1.40 280	0.05 16	1.96 118	0.39 190	8.45 307	3.33 152	3.06 162	3.84 166	4.67 279	2.70 267	4.40 161	0.96 195	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

RALCasStereoNet	1.93 171	1.01 383	2.75 175	1.88 355	1.75 390	2.88 233	0.18 129	4.64 140	4.36 211	2.27 142	5.14 203	2.22 178	0.79 144	7.10 295	1.00 202	0.00 1	0.34 493	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.16 370

Patchmatch Stereo++	1.95 173	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.18 142	3.74 312	0.66 266	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.32 180	3.46 220	1.52 206	6.88 274	0.70 134	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 173	0.40 162	2.86 194	0.12 64	0.18 142	3.74 312	0.66 266	5.24 183	2.96 117	5.86 249	4.32 180	3.46 220	1.52 206	6.88 274	0.70 134	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 279

CRE-IMP	1.95 173	0.35 125	2.68 163	0.27 109	0.17 127	3.90 324	0.85 321	5.14 170	2.87 109	5.74 240	4.14 175	3.49 225	0.83 146	6.40 238	1.80 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.19 390

tg	1.96 176	0.64 286	2.15 112	0.68 180	0.12 91	4.40 350	0.04 34	5.74 213	4.19 206	4.00 191	5.23 213	2.58 186	0.93 153	7.12 296	0.77 157	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.31 421	0.25 414

iGMRVC	1.96 176	0.40 162	2.88 199	0.12 64	0.19 153	3.74 312	0.73 286	5.23 177	2.97 121	5.87 254	4.37 186	3.48 224	1.52 206	6.73 267	0.74 144	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.08 266

DIP-Stereo	1.97 178	0.64 286	2.95 203	0.17 86	0.10 67	4.83 361	0.13 101	8.60 319	4.06 199	6.42 295	4.92 196	0.44 102	0.72 132	3.57 129	1.80 275	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 179	0.34 115	2.71 169	0.26 105	0.06 27	2.29 146	0.48 209	4.89 153	14.65 469	2.81 155	5.51 226	0.78 126	3.21 290	1.44 55	0.33 50	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.02 86

rvit_stereo_0075_2	2.00 180	0.32 84	5.49 393	0.60 168	1.98 405	1.77 101	0.10 81	7.24 282	5.70 266	2.90 158	4.06 172	3.11 207	0.56 113	5.32 190	0.76 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.16 370

MSKI-zero shot	2.00 180	0.36 135	2.15 112	0.81 188	0.25 175	2.69 201	0.29 166	6.16 235	2.34 79	4.31 197	7.52 289	3.70 237	0.25 37	8.42 384	0.41 72	0.01 238	0.13 435	0.00 1	0.25 456	0.03 116	0.02 86

ACVNet-DCA	2.01 182	0.65 292	2.15 112	2.30 419	0.02 3	5.80 381	0.56 235	8.45 307	3.33 152	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.03 342	0.02 71	0.03 135

Gwc-CoAtRS	2.02 183	0.33 101	2.61 157	1.04 230	0.30 195	3.56 294	0.40 194	5.89 225	5.94 282	5.08 224	5.01 200	5.55 310	1.72 222	1.60 65	0.91 190	0.01 238	0.09 397	0.00 1	0.25 456	0.01 24	0.02 86

DCANet-4	2.03 184	0.34 115	5.30 385	0.31 114	0.18 142	1.69 92	0.12 92	4.95 156	8.55 390	5.78 241	5.17 204	1.12 136	2.82 277	2.11 94	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 379

cross-raft	2.03 184	0.35 125	2.78 182	1.10 236	0.16 117	3.77 317	0.48 209	7.03 280	3.75 173	5.06 223	5.55 227	6.26 332	1.41 196	1.75 73	0.89 186	0.01 238	0.07 373	0.00 1	0.19 432	0.03 116	0.03 135

DeepStereo_RVC	2.05 186	0.39 152	2.87 198	0.14 80	0.17 127	3.51 289	0.70 278	5.21 176	3.00 123	6.27 284	4.13 174	3.47 223	4.53 367	4.81 171	1.49 243	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.18 379

MIPNet	2.06 187	0.69 308	4.57 345	0.32 117	0.21 161	1.92 112	0.19 132	6.89 275	5.64 265	5.48 235	4.02 171	2.02 173	3.50 306	3.32 121	2.01 290	0.00 1	0.01 179	0.01 384	0.01 302	0.20 367	0.13 338

DCANet	2.08 188	0.64 286	3.81 289	0.31 114	0.17 127	1.70 96	0.25 156	5.23 177	8.47 386	6.07 265	5.30 220	1.41 145	4.23 345	1.85 79	2.02 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.19 390

CFNet-RSSM	2.11 189	0.33 101	2.71 169	1.04 230	0.30 195	3.21 265	0.41 195	6.67 266	6.96 332	5.62 238	4.58 187	5.40 307	1.71 220	1.86 80	0.87 178	0.00 1	0.08 385	0.00 1	0.32 475	0.02 71	0.02 86

U	2.12 190	0.25 39	2.47 143	0.17 86	8.09 525	10.63 462	0.00 1	3.08 25	0.87 23	0.24 21	0.45 36	0.17 43	0.08 5	0.69 13	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 531	5.19 541	0.01 24	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 190	0.58 266	2.43 135	1.27 256	0.16 117	1.60 80	0.14 108	5.17 174	5.90 278	7.10 328	10.10 352	3.06 204	1.74 225	1.87 82	0.97 198	0.01 238	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.02 86

IGEV_Zeroshot_test	2.13 192	0.50 227	4.91 360	1.41 283	0.18 142	2.62 191	0.36 182	7.80 293	3.87 179	5.04 222	5.42 223	4.77 282	1.03 162	3.43 125	0.79 161	0.00 1	0.16 454	0.00 1	0.18 427	0.17 344	0.04 179

tt1	2.14 193	0.63 285	2.22 123	2.27 415	0.02 3	5.71 379	0.63 256	4.53 129	10.19 416	1.16 124	3.39 158	0.33 88	3.05 286	8.00 349	0.46 91	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.03 342	0.10 258	0.04 179

NRIStereo	2.14 193	0.35 125	2.65 162	1.10 236	0.14 105	3.05 247	0.86 322	5.35 195	3.18 140	6.24 279	3.36 156	4.17 257	1.82 231	8.12 363	2.01 290	0.00 1	0.10 409	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.19 390

testlalala2	2.15 195	0.44 197	2.44 136	9.24 523	6.30 514	3.64 299	0.18 129	4.63 137	2.55 89	3.73 184	4.17 176	3.14 208	0.51 105	1.08 37	0.26 32	0.00 1	0.10 409	0.00 1	0.44 494	0.11 278	0.03 135

H2IRNET	2.16 196	0.45 205	2.60 155	1.22 249	0.03 11	1.98 119	0.13 101	4.73 145	7.04 337	1.15 123	7.79 303	5.88 322	3.39 300	4.97 180	1.45 240	0.01 238	0.00 1	0.04 444	0.17 420	0.19 363	0.03 135

dd	2.16 196	1.22 412	4.82 355	0.68 180	0.12 91	1.39 62	0.17 125	5.14 170	11.22 439	2.70 151	3.51 163	1.52 153	1.23 186	5.08 182	3.96 373	0.12 436	0.01 179	0.04 444	0.21 439	0.07 217	0.01 18

cc1	2.17 198	0.65 292	2.15 112	2.30 419	0.02 3	5.80 381	0.56 235	4.31 114	10.41 421	1.03 117	3.33 152	0.32 84	3.71 319	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.03 342	0.10 258	0.05 214

RAFT-Test	2.17 198	0.36 135	3.40 253	1.05 233	0.34 214	4.90 363	0.69 275	6.27 241	3.98 187	4.65 211	7.02 274	6.30 335	1.12 168	1.81 77	0.99 200	0.01 238	0.17 458	0.00 1	0.34 479	0.02 71	0.02 86

Any-RAFT	2.18 200	0.25 39	1.94 86	1.37 276	0.80 307	5.01 366	0.56 235	8.51 312	5.58 263	4.01 192	4.85 194	5.44 308	2.26 248	2.45 102	0.35 54	0.00 1	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

FENet	2.19 201	0.34 115	3.04 215	2.05 392	0.26 182	2.82 224	0.13 101	7.02 279	5.55 260	4.97 220	1.94 105	4.91 288	3.39 300	4.71 169	2.50 318	0.02 325	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 398

GANet-ADL	2.20 202	0.50 227	3.27 241	2.02 383	0.11 77	2.21 140	0.48 209	8.64 321	6.79 327	4.56 205	5.83 232	3.98 245	1.27 189	2.68 106	1.43 237	0.04 387	0.08 385	0.02 415	0.00 1	0.15 324	0.03 135

FACV-RUCA	2.21 203	0.34 115	3.59 268	1.30 263	2.90 443	2.22 142	1.25 364	7.98 298	5.71 271	3.59 178	7.21 281	1.14 137	1.60 215	3.12 116	1.46 241	0.01 238	0.03 290	0.10 469	0.04 360	0.35 434	0.17 375

AIO-test1	2.22 204	0.76 325	2.78 182	0.30 110	4.38 491	2.48 167	0.96 339	5.59 207	14.64 467	0.74 105	2.86 135	0.92 128	0.30 58	5.64 198	1.67 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.17 344	0.14 347

CAS	2.24 205	0.25 39	1.86 74	11.21 529	3.86 480	1.67 88	0.02 22	3.87 98	2.67 94	0.41 69	1.63 92	0.24 65	0.27 45	1.50 59	0.74 144	9.43 536	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 523

NF-Stereo	2.24 205	0.33 101	3.00 206	2.04 388	0.10 67	3.46 277	0.43 199	6.51 259	3.17 137	6.84 312	5.24 214	2.67 190	1.34 192	8.17 370	1.53 247	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

OCTAStereo	2.24 205	0.33 101	3.03 212	2.04 388	0.10 67	3.45 276	0.43 199	6.50 256	3.17 137	6.84 312	5.20 209	2.65 187	1.33 190	8.18 371	1.56 251	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

PSM-softLoss	2.24 205	0.34 115	3.42 255	1.81 345	0.17 127	2.74 203	0.39 190	6.17 237	2.92 111	6.26 282	6.29 251	2.96 197	0.97 157	8.68 399	1.71 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

KMStereo	2.24 205	0.34 115	3.42 255	1.81 345	0.17 127	2.74 203	0.39 190	6.17 237	2.92 111	6.26 282	6.29 251	2.96 197	0.97 157	8.68 399	1.71 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

StereoVision	2.25 210	0.72 313	4.00 306	1.03 225	2.64 435	1.91 111	0.28 162	5.83 223	4.43 214	1.89 137	10.65 368	3.88 242	0.52 108	5.13 185	1.98 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.03 135

RE-Stereo	2.25 210	0.33 101	3.03 212	2.04 388	0.10 67	3.47 279	0.43 199	6.50 256	3.18 140	6.84 312	5.20 209	2.65 187	1.34 192	8.18 371	1.58 253	0.01 238	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.02 71	0.01 18

TVStereo	2.25 210	0.33 101	3.03 212	2.04 388	0.10 67	3.47 279	0.43 199	6.50 256	3.18 140	6.84 312	5.20 209	2.65 187	1.34 192	8.18 371	1.58 253	0.01 238	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.02 71	0.01 18

ADStereo(finetuned)	2.26 213	0.64 286	5.22 381	0.31 114	0.18 142	1.71 97	0.25 156	5.23 177	8.46 385	6.06 264	5.30 220	1.41 145	6.37 419	1.87 82	1.87 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.18 379

fff	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 446	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 379

IPLGR	2.28 214	0.51 233	6.00 411	0.15 82	0.15 110	1.99 121	0.22 145	6.34 244	6.04 290	6.80 310	5.76 229	2.87 194	2.31 250	4.88 173	1.28 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.18 379

csc	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 446	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 379

cscssc	2.28 214	0.61 277	3.81 289	0.22 97	0.07 35	1.69 92	0.11 86	5.37 198	11.84 446	5.80 243	5.17 204	1.44 147	5.41 398	2.00 88	1.92 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.18 379

test_sample1	2.31 218	0.26 45	3.29 242	2.08 394	0.46 244	2.62 191	0.05 47	9.88 354	4.23 207	3.90 188	3.92 170	3.49 225	4.44 360	5.67 202	1.88 280	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

EAI-Stereo	2.31 218	0.44 197	2.72 171	0.68 180	0.56 272	3.51 289	2.62 415	11.42 402	4.14 203	2.09 138	7.23 283	1.21 140	0.91 151	5.67 202	1.51 244	0.01 238	0.25 487	0.00 1	0.88 509	0.04 145	0.26 420

test_sample2	2.32 220	0.25 39	3.38 249	2.08 394	0.41 234	2.58 182	0.15 114	9.50 343	4.97 240	3.66 180	4.86 195	4.29 266	3.26 291	5.83 209	1.09 209	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

ICVP	2.32 220	0.38 148	2.89 201	0.92 206	0.70 295	2.55 177	0.87 324	9.97 357	3.99 188	4.13 194	8.97 326	2.71 191	1.69 219	2.52 104	3.52 361	0.05 399	0.24 486	0.01 384	0.01 302	0.11 278	0.13 338
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 222	0.65 292	2.15 112	2.30 419	0.02 3	5.80 381	0.56 235	4.31 114	10.41 421	1.03 117	3.33 152	4.67 279	2.70 267	8.05 355	0.45 87	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 135

MyStereo06	2.35 223	0.66 298	4.54 339	1.10 236	0.96 327	2.57 180	0.10 81	9.30 338	4.05 196	5.22 228	6.09 236	5.95 324	2.38 253	3.00 113	0.73 142	0.01 238	0.08 385	0.00 1	0.01 302	0.13 310	0.15 358

PFNet+	2.35 223	0.31 71	3.69 278	0.79 187	0.17 127	3.15 260	0.75 291	4.52 128	6.30 305	7.90 368	6.34 255	2.53 184	1.18 181	7.72 334	1.62 257	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

RAFT+CT+SA	2.36 225	0.71 312	2.46 140	0.83 192	2.26 422	3.18 262	0.93 333	6.82 273	5.48 255	2.55 147	8.07 307	1.64 156	1.59 214	8.54 390	1.15 216	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.38 484	0.19 363	0.36 440

TRStereo	2.36 225	3.10 493	4.70 351	1.99 376	2.08 410	2.61 188	1.11 354	8.79 326	3.73 171	3.19 166	3.04 143	3.96 244	0.77 139	5.92 211	1.44 238	0.03 367	0.14 439	0.00 1	0.29 465	0.08 229	0.25 414

test_4	2.38 227	0.34 115	2.68 163	0.08 48	0.11 77	3.69 305	1.14 356	3.33 52	3.34 155	4.03 193	17.35 461	3.31 215	0.51 105	6.28 228	1.15 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 397	0.16 331	0.01 18

ACRE	2.41 228	1.08 394	5.11 372	0.55 159	2.05 408	2.65 196	0.78 300	5.26 188	4.67 228	7.59 354	9.20 329	1.70 159	1.08 166	3.74 134	2.18 302	0.01 238	0.18 462	0.02 415	0.08 379	0.22 384	0.10 301

HH	2.42 229	0.73 316	3.76 283	0.91 202	0.14 105	2.78 210	0.71 281	7.92 296	2.72 99	1.53 130	6.10 238	7.93 370	4.01 334	8.60 394	0.44 83	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179

HanStereo	2.42 229	0.73 316	3.76 283	0.91 202	0.14 105	2.78 210	0.71 281	7.92 296	2.72 99	1.53 130	6.10 238	7.93 370	4.01 334	8.60 394	0.44 83	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.04 179

DisPM	2.43 231	0.32 84	3.04 215	1.76 337	0.18 142	3.46 277	0.65 263	5.13 169	4.88 237	8.59 398	7.04 277	2.84 193	1.03 162	8.85 411	0.83 167	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 86

IPLG	2.43 231	0.66 298	4.77 354	0.54 156	0.31 203	3.01 243	0.26 158	6.15 234	5.55 260	7.69 357	6.21 246	1.89 167	1.74 225	7.19 302	2.35 310	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.12 330

rvit_105_1	2.44 233	0.80 339	5.08 370	1.77 339	0.09 59	1.95 115	3.62 443	5.62 211	8.21 378	4.85 216	2.07 110	3.15 209	1.58 213	7.08 293	2.71 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.04 145	0.08 266

CASS	2.44 233	0.44 197	3.56 266	0.85 195	0.38 226	3.14 257	0.22 145	9.64 348	4.00 189	6.78 308	7.62 295	3.57 230	3.58 311	3.80 136	1.10 210	0.02 325	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 233	1.17 409	4.94 361	0.62 171	2.08 410	2.65 196	0.80 303	5.60 208	4.79 235	7.87 365	9.23 331	1.67 158	1.15 174	3.43 125	2.23 304	0.01 238	0.19 468	0.02 415	0.08 379	0.22 384	0.10 301

R-Stereo Train	2.44 233	0.32 84	1.93 83	0.94 209	0.16 117	3.67 301	0.61 252	6.37 247	3.08 130	9.14 414	17.44 462	1.80 163	0.77 139	1.76 74	0.70 134	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

RAFT-Stereo	2.44 233	0.32 84	1.93 83	0.94 209	0.16 117	3.67 301	0.61 252	6.37 247	3.08 130	9.14 414	17.44 462	1.80 163	0.77 139	1.76 74	0.70 134	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 238	1.09 396	3.70 281	2.55 442	0.80 307	3.37 273	0.15 114	7.44 288	5.54 259	5.65 239	6.01 235	3.54 228	1.13 171	6.34 235	1.58 253	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 366	0.21 378	0.03 135

CIPLG	2.47 239	1.10 398	4.71 352	0.63 174	2.15 415	2.67 200	0.77 295	5.19 175	4.73 232	7.85 364	9.56 344	1.72 160	1.14 172	4.20 154	2.34 308	0.01 238	0.19 468	0.02 415	0.09 390	0.23 391	0.08 266

BUS	2.49 240	0.32 84	3.05 220	0.46 146	0.46 244	7.12 410	0.50 221	9.05 330	4.69 229	6.11 268	6.15 241	5.29 302	0.83 146	3.91 139	1.77 272	0.01 238	0.03 290	0.03 432	0.00 1	0.04 145	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 240	0.40 162	2.46 140	1.80 343	0.25 175	3.51 289	0.77 295	6.03 228	4.92 238	8.91 408	6.09 236	4.45 271	1.11 167	6.99 286	2.11 295	0.02 325	0.00 1	0.02 415	0.00 1	0.01 24	0.04 179

GES	2.49 240	0.38 148	4.29 323	1.58 310	0.05 16	4.58 355	1.07 350	9.70 350	3.39 156	5.21 227	6.64 260	1.84 166	3.36 295	4.86 172	2.54 321	0.06 408	0.01 179	0.06 455	0.01 302	0.12 295	0.03 135

mmm	2.50 243	0.29 55	3.22 238	1.98 374	0.32 207	3.72 310	0.12 92	9.45 342	4.05 196	5.84 248	10.80 370	2.47 183	2.86 280	4.07 149	0.75 149	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.01 302	0.03 116	0.02 86

MIM_Stereo	2.50 243	0.75 322	4.26 321	1.18 247	0.11 77	3.08 248	0.33 178	6.07 230	3.28 147	5.01 221	10.12 353	4.29 266	1.74 225	8.06 359	1.27 225	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.01 302	0.18 355	0.15 358

iRaft-Stereo_20w	2.56 245	0.35 125	4.98 363	0.37 133	0.67 288	3.47 279	0.59 246	12.57 445	3.89 181	6.10 267	6.23 248	1.49 151	2.24 244	6.65 261	0.86 176	0.00 1	0.19 468	0.00 1	0.33 477	0.08 229	0.22 400

HCRNet	2.56 245	0.53 245	3.35 247	0.24 101	3.39 459	2.19 138	0.23 149	6.89 275	5.50 256	5.26 230	4.79 190	5.27 301	2.78 274	7.71 332	2.89 330	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.04 179

RAFT	2.57 247	0.76 325	3.09 227	0.91 202	0.09 59	2.41 161	0.94 335	5.35 195	2.65 93	6.11 268	7.21 281	9.43 400	4.30 352	5.73 206	1.77 272	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.02 326	0.46 457	0.08 266

ACVNet	2.58 248	0.53 245	2.69 165	0.84 193	0.59 274	2.61 188	0.55 233	8.35 303	5.70 266	4.45 201	9.26 339	5.77 318	3.50 306	2.24 95	4.41 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.01 18

HHNet	2.59 249	0.55 253	2.55 149	0.20 92	0.32 207	2.84 227	0.94 335	5.77 219	5.14 246	7.33 343	13.80 421	0.94 129	3.20 289	5.27 189	2.41 315	0.13 441	0.02 240	0.06 455	0.00 1	0.23 391	0.03 135

AFF-stereo	2.59 249	0.68 303	2.35 132	1.55 305	0.17 127	1.67 88	0.08 69	5.75 214	6.60 321	6.20 276	12.13 398	6.16 329	2.36 252	4.75 170	1.11 211	0.02 325	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.05 214

raft_robust	2.64 251	1.20 411	2.62 159	1.10 236	0.28 192	1.50 73	0.12 92	6.28 242	9.04 395	6.80 310	7.19 280	3.73 239	2.13 239	9.06 419	1.07 206	0.03 367	0.12 425	0.00 1	0.21 439	0.17 344	0.22 400

GwcNet-ADL	2.65 252	0.48 220	3.84 295	0.82 190	0.33 212	2.04 123	0.69 275	8.07 299	9.42 402	6.05 262	6.66 261	4.14 255	1.73 223	5.40 194	3.01 334	0.08 422	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

ToySt	2.69 253	0.55 253	7.03 438	1.03 225	0.10 67	3.49 284	1.04 346	6.38 251	4.55 223	2.69 149	6.28 250	7.95 374	4.38 356	5.08 182	2.58 322	0.01 238	0.11 418	0.00 1	0.04 360	0.28 413	0.19 390

BSDual-CNN	2.69 253	0.32 84	3.05 220	0.46 146	0.46 244	7.13 412	1.63 387	9.05 330	4.69 229	6.11 268	6.15 241	6.26 332	2.54 258	3.91 139	1.91 282	0.01 238	0.03 290	0.03 432	0.00 1	0.04 145	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 253	1.40 431	5.34 386	2.31 425	0.75 300	3.14 257	0.06 54	6.11 232	3.87 179	5.34 233	12.18 401	2.34 181	1.22 185	7.84 340	1.48 242	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 434	0.03 135

AIO-test2	2.70 256	1.23 414	3.52 263	1.24 251	3.05 445	2.65 196	0.06 54	6.30 243	15.40 475	2.58 148	7.30 285	0.48 105	0.57 117	5.36 191	0.96 195	3.06 519	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.16 331	0.15 358

RAFT_R40	2.71 257	0.33 101	3.00 206	1.26 254	0.30 195	3.83 321	1.00 342	5.69 212	4.29 208	9.69 429	6.33 254	5.02 295	4.02 336	8.58 393	0.86 176	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.02 86

AnonymousM	2.71 257	6.75 516	0.98 1	0.73 183	0.06 27	2.41 161	0.53 226	5.30 190	3.05 127	4.75 214	2.09 111	1.89 167	1.01 159	1.88 84	0.51 108	0.01 238	0.02 240	17.42 537	4.76 537	0.02 71	0.01 18

XX-Stereo	2.71 257	0.38 148	5.96 410	2.25 414	2.20 419	1.54 76	0.21 143	5.44 201	3.05 127	2.28 143	16.16 441	7.03 351	0.24 35	6.19 222	0.79 161	0.00 1	0.15 446	0.00 1	0.23 448	0.13 310	0.04 179

UDGNet	2.73 260	7.09 519	3.90 298	2.71 447	0.06 27	2.98 240	0.20 138	4.63 137	8.58 391	2.69 149	2.70 131	0.95 130	1.01 159	6.27 227	1.51 244	1.28 506	0.00 1	5.24 529	0.94 511	1.70 502	0.13 338

SST-Stereo	2.75 261	0.31 71	2.78 182	1.33 267	0.33 212	3.99 329	0.82 307	5.60 208	3.93 185	10.92 457	6.19 244	5.00 293	4.23 345	8.66 398	0.74 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

GMStereo_Zeroshot	2.77 262	1.98 473	5.14 375	1.53 301	0.36 220	3.56 294	0.10 81	5.57 206	5.91 280	6.89 317	7.02 274	8.50 387	0.91 151	6.01 215	1.65 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 367	0.01 18

DFGA-Net	2.78 263	1.91 469	7.35 446	1.52 296	0.36 220	3.36 272	0.20 138	6.64 264	5.93 281	4.88 217	6.31 253	2.18 176	1.12 168	7.43 314	5.98 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 439	0.04 179

111	2.78 263	0.92 370	3.81 289	0.22 97	0.07 35	2.83 226	0.70 278	6.03 228	14.00 462	3.22 167	8.93 322	5.48 309	3.30 293	3.66 130	2.03 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.29 430

HITNet	2.79 265	0.77 328	4.02 307	2.03 386	0.11 77	5.58 376	0.59 246	9.24 336	5.15 247	6.42 295	7.26 284	3.66 234	2.92 282	4.07 149	3.87 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.02 86
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
CFNet_pseudo	2.81 266	0.42 180	4.04 310	0.33 122	0.24 172	2.59 185	0.12 92	8.20 302	7.66 356	7.04 325	10.42 361	6.56 342	2.05 237	4.88 173	1.53 247	0.00 1	0.02 240	0.01 384	0.00 1	0.05 175	0.07 251

ccs_rob	2.81 266	0.42 180	4.06 312	0.33 122	0.25 175	2.59 185	0.12 92	8.19 301	7.68 357	7.02 322	10.37 360	6.54 338	2.06 238	4.88 173	1.53 247	0.00 1	0.02 240	0.01 384	0.00 1	0.05 175	0.07 251

DMCA	2.82 268	0.64 286	4.45 333	1.61 315	0.89 318	3.86 322	0.57 244	9.18 334	5.10 244	6.24 279	6.49 258	7.17 358	2.13 239	3.31 120	4.73 390	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

TestStereo1	2.85 269	0.81 341	3.48 259	3.11 467	0.44 238	2.52 170	1.50 379	6.37 247	8.18 376	4.62 207	9.24 336	2.23 179	3.69 316	9.19 424	1.26 223	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 411	0.09 279

SA-5K	2.85 269	0.81 341	3.48 259	3.11 467	0.44 238	2.52 170	1.50 379	6.37 247	8.18 376	4.62 207	9.24 336	2.23 179	3.69 316	9.19 424	1.26 223	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 411	0.09 279

LCNet	2.85 269	0.42 180	1.90 78	0.95 213	0.56 272	2.07 124	1.60 385	4.99 163	3.57 167	6.05 262	10.59 365	4.59 277	6.79 431	7.46 316	0.72 140	0.01 238	0.00 1	0.01 384	0.77 507	0.30 416	3.57 514

IRAFT_RVC	2.85 269	0.41 173	3.32 245	2.09 397	0.41 234	2.92 235	5.22 474	6.41 252	3.63 168	6.53 302	5.48 225	5.09 297	4.88 385	8.20 374	2.15 299	0.01 238	0.17 458	0.01 384	0.00 1	0.02 71	0.04 179

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 273	0.99 381	7.52 452	1.52 296	0.92 321	2.94 237	0.03 30	9.31 339	3.81 177	2.42 146	5.86 233	9.23 396	4.64 372	4.31 158	2.19 303	0.02 325	0.18 462	0.00 1	0.54 499	0.35 434	0.35 438

iRaft-Stereo_5w	2.86 273	0.86 350	4.08 315	0.06 30	0.25 175	2.76 209	0.60 249	4.97 159	4.10 200	2.98 161	7.85 304	10.17 412	4.17 342	8.16 367	5.83 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.26 405	0.06 232

test_sample4	2.87 275	0.40 162	4.54 339	1.80 343	0.54 270	3.95 327	0.15 114	11.48 404	6.49 318	6.33 291	6.81 265	3.68 236	2.65 265	6.11 218	2.36 311	0.02 325	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

test_sample3	2.87 275	0.37 142	4.45 333	1.95 369	0.59 274	4.69 358	0.16 120	11.50 405	6.45 315	5.82 246	6.44 257	3.76 240	2.64 263	6.01 215	2.41 315	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

MyStereo8	2.88 277	1.19 410	5.03 366	1.61 315	3.75 476	4.30 341	0.07 62	6.14 233	6.16 298	6.22 277	9.64 347	4.28 264	1.45 199	2.05 91	4.76 392	0.00 1	0.16 454	0.00 1	0.14 405	0.26 405	0.43 453

ffm	2.90 278	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	4.53 129	10.19 416	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	8.00 349	0.46 91	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.04 179

test_5	2.90 278	0.70 310	3.69 278	2.01 381	3.17 450	4.61 357	1.32 372	6.69 267	7.02 336	2.79 153	7.18 279	4.99 290	4.14 339	7.96 346	1.31 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.19 363	0.26 420

test_sample5	2.91 280	0.40 162	4.33 325	1.81 345	0.50 259	3.33 270	0.17 125	11.27 395	6.55 319	6.18 274	8.35 312	3.65 232	2.71 270	6.61 258	2.15 299	0.02 325	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

PFNet	2.93 281	0.40 162	5.51 396	2.13 402	0.84 311	3.11 254	0.75 291	6.78 270	4.79 235	9.98 437	6.00 234	4.78 283	2.13 239	8.33 378	2.11 295	0.19 454	0.06 353	0.00 1	0.11 397	0.20 367	0.35 438

MyStereo05	2.94 282	0.66 298	5.25 384	1.10 236	0.96 327	2.57 180	0.10 81	8.53 313	12.34 454	6.28 285	3.88 167	3.18 211	3.30 293	7.81 339	2.37 312	0.01 238	0.08 385	0.00 1	0.01 302	0.13 310	0.15 358

MyStereo04	2.95 283	0.79 335	5.38 387	1.03 225	1.11 340	2.63 193	0.46 206	10.00 360	12.44 455	4.19 195	3.91 169	3.04 203	3.60 312	7.34 310	2.74 329	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.01 302	0.11 278	0.09 279

PSMNet-ADL	2.98 284	0.43 191	2.41 134	1.43 285	0.40 230	5.94 386	0.28 162	8.45 307	5.13 245	3.36 173	6.77 263	8.41 381	4.61 370	7.20 303	4.55 387	0.02 325	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 135

PCWNet_CMD	2.99 285	0.39 152	4.02 307	0.39 137	0.26 182	2.53 173	0.15 114	9.24 336	9.22 397	7.12 329	11.53 388	6.94 349	2.41 254	4.02 146	1.33 230	0.01 238	0.02 240	0.02 415	0.00 1	0.05 175	0.07 251

MSMDNet	2.99 285	0.39 152	4.02 307	0.40 139	0.25 175	2.53 173	0.16 120	9.35 340	9.25 398	7.08 327	11.39 383	6.93 348	2.43 255	4.01 145	1.34 232	0.01 238	0.02 240	0.02 415	0.00 1	0.05 175	0.07 251

OMP-Stereo	3.03 287	0.93 373	2.72 171	4.21 506	0.51 263	2.19 138	1.25 364	6.19 239	6.00 288	7.99 373	6.21 246	8.50 387	2.49 257	9.44 436	1.74 270	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.05 214

DualNet	3.05 288	0.40 162	4.33 325	1.81 345	0.50 259	3.33 270	0.17 125	11.27 395	6.55 319	6.50 299	10.86 374	3.65 232	2.71 270	6.61 258	2.15 299	0.02 325	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.05 214

SA	3.06 289	0.74 320	3.79 286	1.60 314	0.30 195	3.19 263	1.43 376	6.72 268	9.06 396	4.63 210	10.80 370	2.89 195	4.71 375	9.62 439	1.18 221	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.19 432	0.23 391	0.02 86

CFNet_ucs	3.07 290	0.44 197	4.05 311	0.54 156	0.37 224	3.08 248	0.19 132	9.80 352	8.49 388	7.64 356	12.62 407	5.67 316	1.76 229	4.96 179	1.51 244	0.00 1	0.04 319	0.01 384	0.00 1	0.09 247	0.11 315

NINENet	3.09 291	0.56 259	3.22 238	1.61 315	1.37 364	7.12 410	0.50 221	11.88 417	5.63 264	6.63 305	8.40 313	5.29 302	0.83 146	6.51 250	1.77 272	0.15 444	0.07 373	0.07 461	0.00 1	0.09 247	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 291	0.77 328	2.27 127	2.35 428	1.79 394	3.50 286	1.06 348	12.12 430	6.91 330	4.71 213	7.67 298	7.58 362	4.40 358	4.95 178	1.67 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.01 18

AdaStereo	3.09 291	0.58 266	3.04 215	2.84 455	0.48 253	4.08 332	1.29 370	12.16 432	7.77 364	6.03 261	9.62 345	5.79 320	1.53 210	4.56 165	1.93 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86
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.
psmg	3.10 294	0.32 84	3.05 220	0.54 156	0.46 244	8.68 436	2.84 422	9.87 353	4.69 229	8.08 374	8.69 317	6.26 332	2.54 258	3.91 139	1.91 282	0.01 238	0.04 319	0.06 455	0.00 1	0.11 278	0.00 1

testlalala_base	3.12 295	0.48 220	2.79 186	2.14 403	1.98 405	4.13 336	0.64 260	6.16 235	2.09 65	2.38 144	4.08 173	1.80 163	0.50 103	1.65 67	0.72 140	12.33 544	2.33 525	0.00 1	0.31 473	14.56 539	1.32 493

DCVSM-stereo	3.13 296	0.37 142	2.95 203	1.51 294	0.80 307	2.75 208	0.49 219	6.79 271	5.25 249	11.43 465	5.57 228	10.79 424	5.30 395	5.25 187	2.95 332	0.03 367	0.09 397	0.03 432	0.00 1	0.12 295	0.09 279

ARAFT	3.13 296	1.11 401	7.34 445	0.42 140	0.14 105	4.52 353	2.99 424	7.41 287	5.97 285	8.85 406	7.06 278	5.20 300	1.25 188	8.49 388	1.44 238	0.00 1	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.33 429	0.11 315

test_sample6	3.14 298	0.41 173	4.42 330	1.92 363	0.49 256	3.25 266	0.21 143	11.30 397	6.69 323	6.50 299	10.86 374	4.03 247	2.93 283	7.06 292	2.65 323	0.02 325	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.06 232

IIG-Stereo	3.16 299	0.75 322	2.83 189	4.08 501	0.21 161	2.56 179	0.74 289	6.55 261	5.56 262	8.39 390	9.38 342	7.94 372	2.79 275	9.50 438	1.89 281	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.04 179

DMCA-RVC	3.17 300	1.26 418	6.39 425	2.10 399	1.51 371	3.02 244	0.56 235	7.84 295	5.06 242	9.23 417	5.19 208	8.46 383	2.72 272	6.31 231	3.22 341	0.06 408	0.11 418	0.09 467	0.02 326	0.16 331	0.08 266

HI	3.18 301	0.90 363	3.05 220	1.28 261	0.15 110	2.29 146	0.04 34	5.31 192	3.52 162	7.96 369	12.69 408	11.43 436	6.61 423	4.26 156	4.02 374	0.00 1	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

CoSv	3.18 301	0.90 363	3.05 220	1.28 261	0.15 110	2.29 146	0.04 34	5.31 192	3.52 162	7.96 369	12.69 408	11.43 436	6.61 423	4.26 156	4.02 374	0.00 1	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.01 18

IER	3.20 303	0.54 249	5.13 374	0.58 165	1.59 373	7.29 415	0.56 235	6.36 245	4.95 239	7.44 348	8.84 318	6.20 330	6.26 416	4.88 173	3.29 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 304	1.27 420	5.89 407	1.56 308	0.10 67	5.26 372	1.07 350	10.08 364	5.50 256	6.89 317	7.73 299	4.53 275	4.13 338	5.05 181	5.27 399	0.04 387	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.23 406

DispNO	3.25 305	0.72 313	6.85 435	1.95 369	1.34 363	3.49 284	0.84 315	8.14 300	6.30 305	6.34 292	7.76 302	6.30 335	4.28 351	6.93 279	3.51 357	0.00 1	0.03 290	0.03 432	0.12 400	0.07 217	0.07 251

RAFT-345	3.27 306	0.41 173	2.88 199	1.02 223	0.21 161	2.63 193	0.48 209	3.76 91	5.51 258	7.35 344	24.88 500	4.25 260	1.76 229	8.15 366	2.13 297	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 306	0.60 273	3.38 249	2.94 462	2.00 407	2.61 188	0.48 209	10.93 388	6.11 295	5.47 234	10.20 355	6.57 343	5.44 404	6.25 226	2.23 304	0.00 1	0.00 1	0.08 464	0.00 1	0.17 344	0.03 135

SFCPSM	3.29 308	0.43 191	5.11 372	0.34 127	0.94 325	8.48 432	2.15 403	14.51 474	5.29 250	7.00 321	7.65 297	3.43 217	2.59 262	5.11 184	2.37 312	0.01 238	0.03 290	0.01 384	0.07 374	0.13 310	0.15 358

test_sample7	3.30 309	0.47 213	3.43 258	1.98 374	0.35 217	4.33 342	1.88 397	10.66 377	7.73 360	8.36 385	7.55 291	6.55 339	4.27 347	6.58 256	1.62 257	0.06 408	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.06 232

NOSS_ROB	3.30 309	0.46 211	2.62 159	2.08 394	1.01 334	5.60 377	0.74 289	10.37 370	11.48 442	5.15 226	8.43 314	5.67 316	1.73 223	7.97 348	2.34 308	0.02 325	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.14 347

gwcnet-sp	3.31 311	1.47 435	7.26 442	1.73 334	0.69 291	7.57 422	1.14 356	8.59 315	6.17 299	8.57 395	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

scenet	3.31 311	1.47 435	7.26 442	1.73 334	0.69 291	7.57 422	1.14 356	8.59 315	6.17 299	8.57 395	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

ssnet	3.31 311	1.47 435	7.26 442	1.73 334	0.69 291	7.57 422	1.14 356	8.59 315	6.17 299	8.57 395	5.25 216	4.26 261	3.36 295	6.46 241	3.44 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

hknet	3.31 311	0.42 180	4.68 349	0.46 146	1.17 347	7.13 412	1.63 387	9.05 330	6.91 330	6.11 268	6.15 241	9.66 403	2.85 279	7.48 319	2.45 317	0.01 238	0.03 290	0.03 432	0.00 1	0.04 145	0.00 1

CFNet-ft	3.31 311	0.94 376	2.69 165	1.50 291	2.38 425	2.81 221	0.68 270	8.35 303	7.43 347	4.45 201	9.94 350	10.20 413	4.60 368	6.50 249	3.41 348	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.22 384	0.03 135

CFNet_RVC	3.31 311	0.94 376	2.69 165	1.50 291	2.38 425	2.81 221	0.68 270	8.35 303	7.43 347	4.45 201	9.94 350	10.20 413	4.60 368	6.49 247	3.41 348	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.22 384	0.03 135

ASMatch	3.32 317	0.50 227	3.32 245	1.72 333	0.45 243	1.93 113	0.68 270	6.42 253	3.89 181	6.18 274	22.30 487	4.61 278	4.82 383	7.65 326	1.70 265	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.03 342	0.01 24	0.18 379

GMM-Stereo	3.32 317	0.27 49	2.52 146	0.82 190	0.48 253	2.27 145	4.91 469	5.06 166	3.08 130	7.06 326	16.72 449	6.21 331	3.70 318	7.60 323	1.16 218	0.04 387	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.10 258	4.45 518

AACVNet	3.33 319	1.03 387	3.56 266	3.46 482	0.63 282	3.09 250	0.28 162	8.78 325	3.43 158	5.99 259	10.64 367	10.08 410	4.03 337	8.69 401	2.51 319	0.03 367	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 405	0.06 232

PSM-AAD	3.33 319	0.20 18	1.47 41	0.73 183	0.54 270	2.55 177	6.19 482	4.97 159	3.27 145	10.92 457	11.92 393	2.95 196	9.59 477	7.90 343	0.82 166	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 145	2.47 511

PSMNet-RSSM	3.33 319	0.77 328	3.22 238	2.12 400	1.90 403	2.33 152	0.71 281	11.17 390	5.83 273	5.90 257	11.43 386	7.04 353	4.83 384	5.96 213	3.17 339	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.00 1	0.08 229	0.02 86

PAM	3.38 322	0.31 71	5.61 401	1.37 276	0.71 296	7.60 425	0.38 189	8.94 327	3.55 165	5.54 236	4.69 189	16.09 476	7.03 435	3.67 131	1.02 204	0.00 1	0.21 475	0.00 1	0.38 484	0.07 217	0.41 448

qqq1	3.38 322	0.39 152	3.61 270	1.69 325	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 438	10.41 421	7.16 332	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	0.30 42	0.07 417	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

fff1	3.38 322	0.39 152	3.61 270	1.69 325	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 438	10.41 421	7.16 332	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	0.30 42	0.07 417	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

TransformOpticalFlow	3.38 322	0.70 310	4.54 339	1.00 221	0.30 195	3.56 294	0.14 108	9.67 349	7.30 345	5.55 237	13.34 416	6.74 346	5.03 388	8.22 375	1.34 232	0.00 1	0.01 179	0.01 384	0.00 1	0.04 145	0.11 315

G2L-Stereo	3.40 326	0.93 373	4.73 353	1.61 315	2.05 408	2.88 233	0.60 249	8.94 327	5.84 274	7.42 346	7.33 287	8.61 389	2.16 242	8.44 386	6.11 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.18 379

RAFT_CTSACE	3.40 326	1.07 392	4.52 337	1.27 256	3.14 447	4.00 330	1.07 350	3.93 101	4.43 214	4.66 212	17.94 465	7.21 360	2.76 273	10.82 458	0.85 171	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.30 416	0.01 18

AAGNet	3.41 328	0.34 115	2.45 137	1.78 341	0.39 228	3.69 305	1.05 347	4.79 148	4.61 227	9.62 427	7.74 301	4.98 289	6.38 420	7.34 310	13.02 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

cf-r	3.42 329	0.81 341	3.97 300	2.41 434	2.78 439	2.85 228	0.64 260	8.44 306	6.32 307	6.25 281	11.57 389	8.97 394	3.54 310	5.93 212	3.83 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 247	0.07 251

G2L-ROB	3.43 330	0.77 328	3.89 297	1.71 331	1.16 346	4.51 352	0.44 203	11.70 410	5.70 266	7.51 351	5.34 222	11.24 434	1.71 220	7.66 328	5.10 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.10 301

CoDeX	3.43 330	0.68 303	4.49 335	0.98 219	1.65 379	6.37 393	2.14 402	13.23 458	6.07 291	7.23 337	8.95 323	4.09 251	3.79 327	6.31 231	2.37 312	0.03 367	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.07 217	0.15 358

STrans-v2	3.43 330	0.73 316	4.82 355	0.26 105	0.60 276	3.00 242	1.19 361	10.41 372	7.22 342	5.79 242	10.97 377	6.75 347	7.03 435	8.25 376	1.40 235	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.18 379

MLCV	3.44 333	0.88 357	5.60 400	1.39 279	0.25 175	4.36 345	0.33 178	7.25 283	7.28 344	9.17 416	12.24 403	5.09 297	2.47 256	9.15 422	3.23 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.02 86

ff1	3.45 334	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	4.53 129	10.19 416	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 467	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.04 179

PAM_32	3.50 335	0.32 84	5.22 381	1.32 266	0.53 268	7.49 419	0.39 190	9.52 346	3.91 183	5.22 228	5.28 219	16.75 482	7.44 443	4.61 167	0.90 189	0.00 1	0.20 472	0.00 1	0.39 487	0.09 247	0.39 443

UGAM-zero	3.51 336	0.33 101	4.44 332	0.88 198	0.65 285	3.52 292	0.16 120	11.35 399	2.71 98	5.09 225	5.82 231	15.28 469	9.14 472	8.38 380	1.61 256	0.00 1	0.16 454	0.00 1	0.46 495	0.02 71	0.19 390

DeepPruner_ROB	3.52 337	1.14 406	4.06 312	1.12 242	1.65 379	3.65 300	0.83 311	13.96 466	4.47 218	7.80 361	10.84 372	7.05 355	2.16 242	8.14 365	3.08 337	0.07 417	0.03 290	0.00 1	0.01 302	0.32 425	0.06 232

SMFormer	3.54 338	0.39 152	3.61 270	1.69 325	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 438	10.41 421	7.16 332	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	3.51 357	0.07 417	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.04 179

tta	3.54 338	0.39 152	3.61 270	1.69 325	0.11 77	2.85 228	0.29 166	12.46 438	10.41 421	7.16 332	10.23 356	4.78 283	4.45 361	8.71 403	3.51 357	0.07 417	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.03 135

Sa-1000	3.55 340	0.75 322	3.63 274	1.91 359	0.30 195	3.55 293	1.63 387	7.39 286	8.54 389	7.70 358	17.44 462	4.00 246	2.82 277	9.44 436	1.33 230	0.00 1	0.10 409	0.00 1	0.18 427	0.21 378	0.04 179

G2L-Stereo_test	3.57 341	0.86 350	3.66 276	2.79 453	1.52 372	4.11 335	1.17 360	11.35 399	6.27 304	7.97 371	8.87 320	9.39 399	2.26 248	6.55 254	4.33 381	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.13 338

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 342	1.29 425	12.46 486	1.53 301	0.98 329	3.48 282	0.81 305	11.99 421	4.40 213	4.33 198	11.05 379	8.83 392	2.02 236	4.52 163	1.66 262	0.01 238	0.14 439	0.00 1	0.68 504	0.86 484	0.44 455

DDVS	3.59 343	0.53 245	4.53 338	2.02 383	1.27 354	6.63 400	0.49 219	8.73 323	4.10 200	7.14 330	7.63 296	12.68 449	2.25 246	8.69 401	4.09 377	0.08 422	0.20 472	0.01 384	0.00 1	0.14 320	0.59 473

KYRaft	3.59 343	0.31 71	1.84 73	0.76 185	0.46 244	2.29 146	4.04 450	4.75 146	3.25 144	8.93 411	19.47 472	6.62 345	5.07 390	7.79 338	0.71 138	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.04 145	5.38 525

STTStereo	3.60 345	0.93 373	6.34 422	2.71 447	2.23 420	3.68 304	0.63 256	9.42 341	6.73 325	9.87 433	6.97 268	8.84 393	3.65 314	6.85 273	3.04 335	0.00 1	0.02 240	0.01 384	0.00 1	0.02 71	0.02 86

LMCR-Stereo	3.63 346	1.29 425	4.20 319	2.54 440	0.17 127	8.08 429	1.52 381	11.46 403	4.73 232	8.45 393	10.66 369	1.91 170	5.03 388	7.69 330	3.58 362	0.92 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 438	0.02 86

Prome-Stereo	3.65 347	0.29 55	1.92 82	0.91 202	0.49 256	2.07 124	4.75 467	4.41 121	3.23 143	9.32 420	20.63 480	4.06 249	7.19 437	7.70 331	1.17 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	4.72 522

hitnet-ft	3.66 348	0.65 292	2.79 186	0.89 200	0.72 298	4.25 338	0.55 233	9.11 333	7.52 351	7.14 330	10.19 354	12.49 448	4.70 374	7.44 315	4.41 384	0.03 367	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.20 367	0.04 179

iResNet	3.68 349	0.91 367	7.94 455	2.97 464	0.34 214	4.44 351	0.48 209	7.70 289	9.74 408	7.72 359	12.74 410	4.03 247	2.87 281	8.05 355	3.37 347	0.02 325	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.09 279

acv_ft	3.69 350	0.53 245	4.58 346	2.31 425	4.71 505	7.44 418	0.86 322	8.54 314	5.70 266	9.29 419	9.26 339	5.77 318	4.15 340	2.24 95	8.13 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 415	0.01 18

ac_64	3.70 351	0.47 213	3.50 262	2.87 456	3.50 463	5.91 385	0.72 285	10.17 367	4.34 210	8.16 377	5.80 230	10.82 425	5.64 407	7.08 293	4.73 390	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.14 347

CFNet	3.72 352	1.10 398	5.03 366	2.49 438	1.59 373	4.90 363	0.22 145	11.38 401	9.88 412	4.80 215	11.25 382	6.44 337	3.68 315	8.33 378	3.00 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 384	0.07 251

DAS	3.74 353	0.35 125	5.19 379	1.99 376	3.74 472	2.36 154	3.22 431	7.77 291	9.27 399	8.70 399	12.08 396	4.45 271	5.43 401	8.39 381	1.71 266	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

DRaft	3.74 353	0.43 191	2.60 155	0.12 64	0.15 110	4.76 359	1.34 373	5.33 194	4.31 209	10.30 442	21.91 484	3.27 213	8.83 466	7.36 312	3.66 365	0.05 399	0.10 409	0.00 1	0.14 405	0.10 258	0.14 347

GrayStereo	3.74 353	0.20 18	1.94 86	1.55 305	0.60 276	3.12 255	8.22 504	5.76 216	3.32 151	10.40 446	16.66 448	5.81 321	8.60 463	6.57 255	1.37 234	0.01 238	0.00 1	0.01 384	0.63 500	0.02 71	0.04 179

GEStereo_RVC	3.74 353	0.73 316	4.95 362	2.01 381	1.24 351	4.36 345	3.07 426	11.77 414	7.80 365	6.87 316	6.52 259	7.70 365	4.31 354	8.98 417	4.19 379	0.03 367	0.01 179	0.02 415	0.02 326	0.13 310	0.11 315

ITSA-stereo	3.76 357	0.54 249	3.80 287	1.91 359	0.29 194	3.09 250	0.70 278	13.22 457	15.64 476	6.79 309	6.66 261	4.15 256	3.52 309	8.30 377	5.00 396	0.09 427	0.07 373	0.11 470	0.10 395	0.18 355	0.95 485

GwcNet-RSSM	3.77 358	1.05 389	5.06 368	2.21 410	1.87 400	2.36 154	1.52 381	8.98 329	7.96 369	5.91 258	14.59 431	7.94 372	3.50 306	6.43 239	5.70 407	0.00 1	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.20 367	0.08 266

SepStereo	3.78 359	0.35 125	5.19 379	1.99 376	3.74 472	2.36 154	3.22 431	7.77 291	9.27 399	8.70 399	12.08 396	4.45 271	5.43 401	9.18 423	1.71 266	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.02 86

DEmStereo	3.79 360	0.37 142	3.69 278	0.17 86	0.17 127	5.28 373	2.54 410	4.35 116	3.70 169	8.21 382	20.15 474	5.13 299	10.38 484	7.65 326	3.85 370	0.01 238	0.01 179	0.01 384	0.00 1	0.02 71	0.06 232

FADNet-RVC-Resample	3.79 360	1.62 449	12.06 482	1.43 285	0.66 286	5.94 386	2.41 406	10.18 368	8.58 391	6.28 285	4.22 177	5.33 306	4.80 382	7.71 332	3.19 340	0.17 450	0.21 475	0.17 483	0.12 400	0.41 452	0.29 430

anonymousa	3.80 362	0.55 253	3.35 247	1.24 251	3.74 472	9.04 441	0.36 182	6.74 269	4.03 192	7.72 359	19.64 473	10.62 420	6.01 414	1.52 60	1.40 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 366	0.00 1	0.03 135

UPFNet	3.82 363	0.47 213	4.34 328	2.21 410	3.38 457	7.26 414	2.69 417	9.89 355	5.96 283	7.98 372	7.53 290	7.89 369	3.15 288	7.72 334	5.88 411	0.01 238	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.06 232

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 364	1.06 391	5.23 383	2.72 449	3.27 453	4.36 345	0.61 252	10.71 380	7.56 352	8.75 401	7.89 305	9.86 405	3.90 331	7.15 301	3.44 350	0.14 442	0.02 240	0.02 415	0.03 342	0.04 145	0.03 135
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 365	0.82 344	3.01 208	2.00 380	2.58 433	5.28 373	3.34 435	10.85 386	6.33 308	7.27 340	7.32 286	10.15 411	9.02 470	6.19 222	2.51 319	0.22 460	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 295	0.03 135

mmx	3.86 366	0.31 71	3.97 300	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	12.18 433	10.66 429	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 467	0.05 399	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

ttt	3.86 366	0.23 29	2.34 131	2.22 413	1.68 384	4.36 345	0.28 162	12.45 437	11.09 434	6.90 319	11.85 391	4.08 250	3.28 292	8.47 387	7.85 439	0.06 408	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.03 135

xxx	3.86 366	0.31 71	3.98 304	1.34 269	0.98 329	2.80 213	0.48 209	12.18 433	10.66 429	6.29 287	9.23 331	5.59 311	3.72 323	10.11 444	9.35 467	0.05 399	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

THIR-Stereo	3.86 366	0.77 328	2.62 159	0.12 64	0.13 99	4.25 338	6.63 492	5.30 190	4.18 205	10.33 443	17.13 456	6.58 344	7.62 450	7.78 337	3.51 357	0.01 238	0.07 373	0.07 461	0.00 1	0.11 278	0.02 86

UGAM	3.90 370	0.48 220	4.69 350	0.17 86	0.08 51	3.67 301	1.22 362	4.81 149	14.45 466	4.59 206	11.94 394	14.20 460	3.80 328	9.92 443	3.61 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 326	0.32 425	0.07 251

AASNet	3.90 370	0.92 370	4.41 329	3.56 488	4.00 485	6.70 401	1.26 367	18.71 506	6.14 296	7.35 344	7.91 306	4.35 268	2.58 261	3.04 114	6.62 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 446	0.14 347

PS-NSSS	3.90 370	1.84 464	4.55 342	0.87 197	2.95 444	4.10 334	2.00 400	10.77 383	8.23 379	6.75 306	14.63 432	5.01 294	2.24 244	8.41 383	2.91 331	0.33 473	0.03 290	0.83 508	0.00 1	0.82 482	0.70 478

DualNet (step1)	3.91 373	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 369	2.54 410	10.66 377	7.73 360	8.36 385	7.55 291	6.55 339	4.27 347	6.58 256	1.62 257	1.49 510	0.03 290	3.10 520	2.99 526	0.20 367	0.15 358

FADNet_RVC	3.91 373	1.67 455	12.95 494	0.96 215	0.75 300	5.71 379	0.54 229	10.83 385	6.60 321	3.46 175	8.09 308	4.10 253	3.40 302	9.43 433	6.33 417	0.36 475	0.44 504	0.17 483	0.46 495	0.91 485	0.95 485

ISRNet	3.93 375	0.55 253	5.49 393	3.20 473	2.69 437	2.11 129	0.26 158	7.01 278	6.40 311	11.00 460	17.99 466	8.31 378	2.64 263	6.51 250	4.36 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.02 86

CrosDoStereo	3.96 376	0.45 205	3.04 215	0.32 117	0.20 158	3.28 267	11.63 526	5.76 216	4.45 216	9.04 412	16.58 446	4.99 290	7.45 444	8.04 352	3.72 366	0.00 1	0.02 240	0.01 384	0.00 1	0.16 331	0.10 301

DeepStereo_LL	3.96 376	0.45 205	3.04 215	0.32 117	0.20 158	3.28 267	11.63 526	5.76 216	4.45 216	9.04 412	16.58 446	4.99 290	7.45 444	8.04 352	3.72 366	0.00 1	0.02 240	0.01 384	0.00 1	0.16 331	0.10 301

RAFT-RH_RVC	3.96 376	0.46 211	2.93 202	1.55 305	0.42 237	3.14 257	0.14 108	3.70 81	5.98 286	11.25 463	32.23 521	5.29 302	1.68 218	8.13 364	2.14 298	0.08 422	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.01 24	0.00 1

UNet	3.97 379	0.61 277	6.50 428	1.68 324	3.22 451	9.82 450	0.31 173	9.50 343	5.32 252	7.20 336	6.35 256	10.59 418	5.91 412	6.93 279	5.49 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 18

FADNet-RVC	3.98 380	1.84 464	12.48 488	1.69 325	0.44 238	4.33 342	1.31 371	11.84 415	7.15 341	3.53 177	3.50 162	10.63 421	4.43 359	9.12 420	6.25 416	0.03 367	0.10 409	0.00 1	0.03 342	0.60 467	0.25 414

HSM	4.00 381	0.79 335	3.16 233	1.59 313	2.17 416	6.77 403	1.11 354	12.28 435	6.35 310	6.75 306	8.11 309	13.90 457	5.37 397	8.85 411	2.71 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.02 86

coex_refinement	4.04 382	0.87 353	3.55 265	2.96 463	1.40 366	4.28 340	0.32 174	11.18 391	7.72 358	8.32 383	13.44 418	10.01 409	3.48 305	6.28 228	6.76 427	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.16 370

HBP-ISP	4.09 383	1.05 389	4.10 316	1.87 352	1.31 361	7.56 421	3.98 447	11.26 393	9.94 413	7.81 362	14.44 429	3.23 212	4.27 347	8.89 414	1.87 278	0.06 408	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.04 179

TDLM	4.11 384	1.11 401	3.54 264	1.62 319	1.04 335	3.91 325	7.41 502	10.60 375	10.67 431	6.38 293	12.59 406	5.95 324	4.77 378	8.79 409	3.04 335	0.58 489	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.19 363	0.12 330

CSP-Net	4.12 385	1.28 423	3.70 281	1.54 303	1.06 336	13.28 490	2.33 405	12.96 452	5.45 254	8.87 407	8.54 316	8.43 382	3.03 284	8.16 367	3.65 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 355	0.03 135

test_xeample	4.13 386	0.36 135	2.75 175	1.23 250	0.51 263	3.96 328	0.13 101	12.63 446	7.65 355	7.49 350	10.86 374	3.29 214	3.36 295	6.71 266	21.53 521	0.02 325	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

Anonymous_2	4.14 387	0.62 282	3.21 237	1.40 280	1.43 368	5.19 368	0.32 174	6.63 263	4.38 212	4.48 204	2.30 121	8.08 375	7.00 433	5.37 192	2.29 306	0.23 461	0.75 512	5.20 528	18.12 553	5.66 522	0.23 406

CBMV_ROB	4.14 387	0.52 241	3.14 231	1.30 263	0.77 304	6.92 406	1.97 399	10.11 366	9.58 405	8.92 409	14.20 426	7.12 357	5.90 411	8.65 397	3.50 356	0.01 238	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.09 279

SACVNet	4.15 389	1.26 418	3.81 289	3.12 469	1.68 384	3.09 250	2.85 423	11.91 418	5.96 283	10.52 449	11.20 380	10.59 418	3.95 332	8.97 416	3.25 344	0.08 422	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.32 425	0.44 455

MMNet	4.16 390	0.77 328	5.47 392	1.40 280	1.67 382	10.78 465	0.63 256	8.64 321	8.47 386	8.80 404	8.33 311	7.51 361	6.61 423	7.53 320	6.54 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.05 214

CVANet_RVC	4.16 390	1.16 408	3.60 269	1.94 368	1.46 369	3.92 326	4.68 465	10.89 387	8.34 381	7.58 353	10.84 372	10.27 415	6.62 426	8.56 391	2.69 324	0.39 478	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.21 378	0.09 279

pcwnet_v2	4.20 392	0.36 135	8.53 460	1.33 267	1.12 342	3.43 275	0.41 195	12.85 449	14.16 464	9.90 435	14.29 427	5.90 323	3.03 284	6.20 224	2.06 294	0.01 238	0.05 335	0.04 444	0.02 326	0.16 331	0.18 379

HSM-Net_RVC	4.20 392	0.32 84	2.76 179	0.63 174	0.69 291	6.95 407	1.69 391	11.96 420	8.36 382	8.83 405	12.17 400	15.18 468	4.21 343	6.91 278	3.30 346	0.02 325	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 394	0.50 227	5.45 391	1.34 269	1.68 384	7.04 408	4.51 462	10.73 381	7.00 334	10.78 454	6.80 264	8.48 385	4.63 371	9.91 442	5.12 398	0.02 325	0.06 353	0.02 415	0.03 342	0.08 229	0.03 135

FADNet	4.23 395	1.65 452	11.75 481	1.64 321	0.80 307	4.80 360	0.77 295	13.76 465	11.65 444	3.97 190	5.24 214	9.62 402	5.14 392	8.40 382	3.78 368	0.21 458	0.04 319	0.07 461	0.05 366	1.14 490	0.10 301

iResNet_ROB	4.23 395	1.02 385	4.90 359	2.18 406	0.93 324	2.92 235	0.37 184	15.10 482	16.91 485	7.89 367	10.51 364	7.03 351	3.07 287	8.16 367	3.46 354	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 258	0.02 86

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 397	25.07 540	26.53 533	0.44 144	0.07 35	1.50 73	0.54 229	2.09 9	1.57 53	0.51 91	0.62 44	0.21 59	0.20 29	1.44 55	0.53 110	12.03 543	0.01 179	0.00 1	0.08 379	1.75 503	9.69 540

1111x	4.25 398	0.30 66	4.31 324	1.47 290	0.37 224	5.10 367	0.32 174	12.86 450	9.82 410	6.01 260	9.73 348	8.78 391	5.97 413	9.43 433	10.39 479	0.06 408	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.04 179

HGLStereo	4.25 398	0.52 241	4.65 347	3.09 465	5.18 507	6.51 399	0.73 286	10.37 370	6.74 326	7.32 342	12.44 405	7.00 350	7.21 439	7.46 316	5.51 404	0.00 1	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.06 199	0.10 301

delet	4.27 400	0.72 313	4.50 336	1.07 234	3.75 476	10.79 466	4.04 450	9.95 356	7.89 366	8.09 375	8.89 321	8.46 383	3.81 329	7.56 321	5.80 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 278	0.02 86

iResNetv2_ROB	4.28 401	1.43 432	7.17 441	2.91 457	1.26 352	4.36 345	1.62 386	13.64 463	10.25 420	9.83 431	11.41 384	7.68 364	4.00 333	7.75 336	1.85 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 439	0.09 279

RAFT + AFF	4.30 402	1.55 443	5.84 405	1.43 285	2.36 424	5.94 386	6.72 494	10.01 361	7.56 352	7.55 352	8.96 325	7.09 356	6.73 429	8.57 392	4.02 374	0.02 325	0.47 507	0.00 1	0.01 302	0.56 461	0.54 467

ADLNet	4.32 403	0.80 339	4.33 325	3.60 489	3.56 465	6.87 405	2.48 409	11.20 392	7.58 354	9.87 433	9.62 345	8.39 380	4.95 386	6.16 220	6.60 424	0.01 238	0.01 179	0.00 1	0.01 302	0.12 295	0.25 414

CRFU-Net	4.45 404	0.67 301	5.02 364	2.78 452	1.32 362	12.67 485	3.35 436	11.26 393	3.52 162	10.06 439	9.30 341	10.91 428	6.92 432	7.26 305	3.24 343	0.15 444	0.16 454	0.16 480	0.00 1	0.26 405	0.05 214

ACV-stereo	4.46 405	0.76 325	9.94 472	1.91 359	1.06 336	11.61 473	1.28 368	6.25 240	7.09 338	3.09 163	5.21 212	16.88 483	10.23 483	7.96 346	5.47 402	0.06 408	0.15 446	0.01 384	0.00 1	0.12 295	0.14 347

ssnet_v2	4.46 405	0.87 353	5.18 378	1.57 309	0.67 288	9.14 442	4.73 466	11.84 415	9.68 406	8.79 402	6.24 249	9.91 406	4.34 355	6.28 228	9.30 466	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 413	0.30 432

ADLNet2	4.46 405	0.90 363	6.06 413	2.74 451	3.91 481	6.79 404	3.01 425	10.95 389	8.40 384	7.27 340	9.80 349	9.85 404	5.43 401	7.29 306	6.44 420	0.01 238	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.11 315

StereoDRNet-Refined	4.46 405	0.62 282	3.80 287	1.92 363	0.40 230	9.35 444	0.15 114	10.02 362	8.83 394	12.69 475	11.62 390	9.34 397	3.87 330	8.06 359	8.02 443	0.00 1	0.00 1	0.01 384	0.05 366	0.20 367	0.26 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 409	0.31 71	2.77 180	1.69 325	0.47 251	7.74 427	0.07 62	14.04 467	7.91 368	5.82 246	8.97 326	9.34 397	3.41 303	7.33 309	20.24 516	0.05 399	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

NVstereo2D	4.51 409	0.82 344	6.86 436	3.28 476	3.38 457	8.16 430	3.13 428	10.51 373	15.15 473	4.90 218	6.89 267	7.87 367	4.78 380	9.88 441	3.91 372	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.06 373	0.02 71	0.58 470

DLCB_ROB	4.51 409	0.91 367	3.78 285	2.19 407	1.07 339	6.28 390	3.09 427	9.78 351	7.72 358	10.65 452	12.97 412	13.91 458	3.71 319	8.72 407	5.30 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.10 301

RASNet	4.52 412	0.61 277	4.42 330	3.42 480	4.68 504	4.58 355	0.99 340	9.54 347	8.01 370	5.28 231	11.42 385	10.34 417	8.88 467	9.28 428	8.68 458	0.15 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

FTStereo	4.55 413	0.36 135	2.18 120	0.94 209	0.38 226	2.60 187	8.82 507	4.98 162	3.17 137	10.88 456	30.35 517	5.60 315	7.60 449	7.62 325	1.55 250	0.17 450	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.03 116	3.80 516

dad	4.66 414	1.89 468	5.51 396	0.94 209	0.09 59	2.16 137	0.37 184	7.10 281	14.43 465	10.13 440	16.84 450	14.97 465	1.90 232	6.82 270	4.15 378	1.09 503	0.11 418	4.08 525	0.46 495	0.17 344	0.06 232

LL-Strereo	4.71 415	1.64 451	7.51 451	1.15 244	4.31 489	3.71 307	1.45 377	9.21 335	8.36 382	8.37 389	8.17 310	10.82 425	11.36 490	12.51 481	4.82 393	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.00 1	0.31 421	0.32 435

CBFPSM	4.87 416	0.94 376	14.70 501	1.51 294	1.15 345	11.49 471	2.55 414	7.28 284	6.47 316	6.23 278	4.83 193	15.30 470	8.99 469	6.88 274	8.20 451	0.03 367	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.40 449	0.42 451

SGM-Forest	4.96 417	0.32 84	2.84 191	1.21 248	0.64 284	10.23 455	6.64 493	11.55 406	10.98 433	10.94 459	13.59 419	11.65 440	4.30 352	8.94 415	4.63 388	0.11 432	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.46 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 418	1.47 435	7.42 448	2.40 431	2.14 414	8.73 437	3.64 444	12.42 436	13.11 457	7.03 324	7.57 294	7.88 368	6.52 422	10.16 449	7.82 438	0.02 325	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.11 278	1.07 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 419	1.74 457	6.38 424	1.96 372	1.29 358	2.26 144	1.69 391	10.07 363	18.53 488	7.88 366	18.15 467	8.49 386	2.70 267	10.59 454	7.04 429	0.96 501	0.15 446	0.02 415	0.00 1	0.13 310	0.12 330

PSMNet_ROB	5.02 420	1.63 450	6.03 412	1.90 358	1.83 397	9.57 448	6.35 489	15.58 487	7.23 343	6.15 273	10.48 363	12.22 446	4.16 341	8.02 351	8.71 459	0.02 325	0.01 179	0.01 384	0.10 395	0.20 367	0.12 330

GASNet	5.19 421	4.61 505	9.38 467	4.73 510	2.10 412	3.80 320	1.57 384	12.07 426	10.96 432	8.92 409	7.03 276	8.21 377	7.67 451	14.02 493	7.36 431	0.02 325	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.69 474	0.42 451

TCMNet	5.22 422	1.96 471	9.78 470	4.11 502	6.57 515	8.83 438	1.35 375	10.74 382	8.07 372	6.39 294	12.76 411	8.32 379	4.75 377	8.62 396	10.09 478	0.11 432	0.18 462	0.31 495	0.09 390	0.75 479	0.57 469

FINET	5.32 423	1.14 406	10.04 473	2.17 405	3.67 471	6.49 396	6.76 495	11.68 409	22.08 506	7.42 346	12.15 399	4.24 259	3.61 313	9.25 427	5.35 401	0.04 387	0.04 319	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.09 279

CBMV	5.35 424	0.91 367	3.67 277	1.62 319	0.44 238	10.09 453	7.19 500	12.49 442	12.33 453	12.22 471	14.69 433	10.93 429	6.48 421	8.51 389	4.96 395	0.02 325	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.17 344	0.17 375
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 425	0.40 162	2.72 171	1.50 291	0.48 253	6.15 389	0.07 62	13.73 464	8.06 371	8.79 402	11.03 378	3.71 238	4.21 343	7.47 318	38.74 552	0.03 367	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.05 214

YMNet	5.52 426	1.83 462	8.79 462	3.47 484	4.46 497	10.72 463	0.91 331	9.99 358	6.43 313	13.76 487	16.35 443	11.65 440	4.49 365	7.95 344	8.03 445	0.12 436	0.35 495	0.12 473	0.08 379	0.71 476	0.27 424

YMNet_1	5.52 426	1.83 462	8.79 462	3.47 484	4.46 497	10.72 463	0.91 331	9.99 358	6.43 313	13.76 487	16.35 443	11.65 440	4.49 365	7.95 344	8.03 445	0.12 436	0.35 495	0.12 473	0.08 379	0.71 476	0.27 424

StereoDRNet	5.59 428	1.75 458	6.80 433	3.12 469	4.45 496	10.61 461	4.35 458	18.80 508	9.73 407	12.22 471	6.87 266	11.44 438	4.65 373	8.09 362	8.26 452	0.02 325	0.11 418	0.00 1	0.03 342	0.20 367	0.28 428

PSMNet-RUCA	5.60 429	4.62 506	11.61 479	10.29 527	7.55 523	7.08 409	1.94 398	12.01 422	10.52 428	3.90 188	11.88 392	4.43 270	1.75 228	7.56 321	4.24 380	1.68 513	0.12 425	4.78 527	0.67 503	4.74 518	0.68 477

fast-acv-ft	5.62 430	1.39 430	7.01 437	2.02 383	1.89 402	12.23 480	1.82 396	7.35 285	9.45 403	10.46 448	20.27 477	14.55 463	7.71 452	7.41 313	7.61 435	0.10 430	0.09 397	0.16 480	0.07 374	0.59 465	0.13 338

ETE_ROB	5.80 431	1.77 459	6.33 421	1.44 289	0.78 306	6.43 395	6.90 496	12.53 443	8.08 373	12.93 480	14.89 434	21.13 508	5.87 410	9.83 440	6.57 423	0.04 387	0.01 179	0.00 1	0.02 326	0.08 229	0.33 436

test_sample9	5.87 432	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 369	2.54 410	10.66 377	7.73 360	8.36 385	7.55 291	6.55 339	4.27 347	11.68 471	11.44 489	1.49 510	24.31 560	3.10 520	2.99 526	0.20 367	0.15 358

DRN-Test	5.87 432	0.98 379	5.89 407	2.69 446	3.65 469	12.37 482	3.35 436	20.07 524	10.20 419	11.93 470	12.31 404	11.06 432	5.31 396	7.89 342	9.05 462	0.04 387	0.05 335	0.04 444	0.04 360	0.18 355	0.25 414

NCCL2	5.88 434	1.59 446	5.44 390	1.87 352	0.92 321	9.55 447	11.55 525	12.11 428	9.94 413	9.67 428	8.85 319	22.28 511	7.41 442	8.78 408	7.17 430	0.01 238	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.13 310	0.23 406

iinet-f	5.94 435	1.60 447	26.88 534	1.79 342	1.38 365	11.92 478	1.47 378	6.80 272	7.11 339	6.90 319	14.43 428	10.64 422	7.97 454	7.00 287	12.12 493	0.02 325	0.03 290	0.05 451	0.00 1	0.63 470	0.02 86

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 436	5.36 510	5.02 364	3.75 495	3.57 466	15.81 497	4.27 455	11.72 412	6.96 332	7.23 337	8.47 315	9.09 395	2.66 266	9.36 432	2.71 325	7.49 529	2.32 524	2.01 518	0.08 379	6.77 528	4.67 521

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 437	1.55 443	9.92 471	2.40 431	3.22 451	10.28 456	3.14 429	11.64 407	9.79 409	9.54 425	20.22 476	11.16 433	6.77 430	10.61 455	9.16 463	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.04 179

APVNet	5.98 437	1.72 456	8.72 461	3.21 474	4.04 486	12.31 481	1.81 395	19.09 513	6.10 292	6.13 272	13.41 417	10.69 423	6.30 417	11.26 465	13.90 502	0.05 399	0.02 240	0.11 470	0.03 342	0.53 459	0.20 396

z-ln-s-r	5.99 439	1.34 428	15.55 504	1.52 296	1.95 404	3.28 267	2.71 419	7.72 290	11.16 436	6.43 297	25.06 502	8.76 390	5.86 409	11.03 462	17.17 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.11 315

NaN_ROB	6.00 440	1.24 416	6.29 420	1.34 269	1.68 384	9.60 449	10.31 519	15.09 480	15.79 478	12.62 474	8.95 323	11.67 443	5.83 408	11.78 475	6.41 419	0.05 399	0.13 435	0.08 464	0.20 435	0.22 384	0.79 480

DANet	6.02 441	1.23 414	8.45 459	3.86 498	3.94 483	7.64 426	1.34 373	9.51 345	7.00 334	13.39 484	15.53 438	15.99 474	7.02 434	12.14 477	12.37 494	0.19 454	0.12 425	0.02 415	0.03 342	0.13 310	0.56 468
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 442	1.22 412	5.61 401	2.56 443	0.90 320	6.32 391	7.07 498	12.92 451	8.30 380	14.76 493	15.13 436	19.84 500	6.66 428	10.36 450	8.58 456	0.02 325	0.04 319	0.00 1	0.03 342	0.11 278	0.24 410

GANet	6.22 443	1.07 392	4.07 314	2.27 415	0.89 318	9.19 443	9.52 513	12.02 423	8.13 375	10.72 453	29.09 513	13.86 456	7.52 448	11.00 461	4.39 383	0.36 475	0.00 1	0.02 415	0.02 326	0.12 295	0.08 266

DISCO	6.28 444	0.57 261	5.78 404	3.43 481	1.17 347	11.22 468	3.39 438	12.14 431	16.16 480	6.52 301	11.22 381	16.96 484	6.32 418	19.51 521	10.74 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 434	0.11 315

Syn2CoEx	6.32 445	2.72 487	9.33 466	2.45 436	1.67 382	8.59 434	3.32 434	18.08 502	12.27 452	8.53 394	21.08 481	10.30 416	9.80 478	9.30 429	7.86 440	0.01 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 470	0.43 453

RYNet	6.34 446	0.89 360	5.88 406	1.41 283	4.48 500	15.97 499	4.18 453	13.41 459	16.49 481	10.81 455	7.00 273	14.33 461	8.72 464	9.43 433	13.71 501	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.07 251

GwcNet	6.42 447	1.97 472	10.92 476	2.59 444	5.58 510	11.55 472	2.21 404	14.10 469	16.52 484	10.04 438	17.19 459	10.86 427	5.61 406	9.23 426	8.84 461	0.01 238	0.06 353	0.03 432	0.08 379	0.56 461	0.40 446

Wz-Net-LNSev	6.46 448	1.93 470	16.44 508	1.52 296	4.15 487	12.66 484	4.96 470	13.05 454	12.10 451	10.55 451	16.23 442	11.32 435	7.19 437	8.43 385	8.48 455	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.06 232

DGSMNet	6.47 449	2.61 485	13.64 497	3.46 482	3.74 472	8.97 440	6.01 480	14.15 470	13.01 456	7.46 349	14.10 424	9.94 407	4.79 381	10.44 451	6.22 415	1.30 507	1.70 520	1.80 515	1.52 520	2.27 510	2.35 509

GANetREF_RVC	6.56 450	2.89 489	7.58 453	3.41 479	0.40 230	12.96 487	9.58 514	15.09 480	17.25 487	10.33 443	10.62 366	12.27 447	8.16 458	12.21 478	4.53 386	0.41 481	0.00 1	0.00 1	0.02 326	3.12 513	0.39 443
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
LALA_ROB	6.58 451	1.80 461	6.25 419	1.26 254	0.94 325	10.08 452	9.02 509	16.00 489	11.51 443	12.74 476	13.02 413	24.77 514	5.25 394	10.56 453	8.02 443	0.04 387	0.05 335	0.00 1	0.02 326	0.10 258	0.25 414

S-Stereo	6.63 452	0.84 347	9.67 469	3.15 471	3.48 462	6.49 396	6.22 484	12.99 453	22.84 508	9.48 422	15.51 437	12.00 445	8.43 460	8.04 352	10.70 482	0.12 436	0.17 458	0.00 1	0.38 484	0.13 310	1.92 503

DeepPrunerF	6.75 453	2.69 486	23.31 525	3.68 491	7.16 518	3.78 318	4.29 456	13.42 460	20.13 500	8.13 376	10.46 362	7.18 359	8.06 456	11.10 463	9.44 470	0.24 463	0.15 446	0.29 493	0.42 490	0.66 473	0.45 457

edge stereo	6.76 454	1.01 383	6.76 432	2.20 409	2.45 429	6.41 394	2.45 408	14.84 478	11.98 450	15.29 495	18.31 468	22.02 509	12.56 495	10.82 458	7.49 433	0.03 367	0.06 353	0.11 470	0.03 342	0.30 416	0.14 347

NCC-stereo	6.77 455	1.49 439	6.48 426	2.92 459	4.40 492	7.43 416	3.61 441	19.52 520	13.29 458	8.39 390	16.91 451	15.96 472	12.13 492	12.85 484	7.70 436	1.47 508	0.11 418	0.01 384	0.42 490	0.14 320	0.24 410

Abc-Net	6.77 455	1.49 439	6.48 426	2.92 459	4.40 492	7.43 416	3.61 441	19.52 520	13.29 458	8.39 390	16.91 451	15.96 472	12.13 492	12.85 484	7.70 436	1.47 508	0.11 418	0.01 384	0.42 490	0.14 320	0.24 410
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 457	0.68 303	6.80 433	2.30 419	1.77 393	5.63 378	4.20 454	18.79 507	18.62 489	10.53 450	17.15 457	18.52 493	13.74 503	8.86 413	7.38 432	0.03 367	0.15 446	0.01 384	0.07 374	0.12 295	0.26 420

test_for_model	6.81 458	27.63 544	2.16 119	21.79 542	16.18 543	3.48 282	0.94 335	5.88 224	3.72 170	7.62 355	2.72 133	1.03 134	0.42 92	0.58 8	0.35 54	9.03 534	2.28 523	0.00 1	0.05 366	23.91 549	6.49 528

RP	6.84 459	1.29 425	5.53 399	3.92 499	5.18 507	6.32 391	3.53 439	11.73 413	15.31 474	9.54 425	22.38 488	18.25 491	14.47 505	10.11 444	7.49 433	0.91 499	0.01 179	0.12 473	0.15 409	0.33 429	0.19 390

ccnet	6.87 460	0.92 370	5.15 376	3.09 465	2.18 418	11.78 475	4.90 468	17.97 501	8.79 393	12.79 478	20.20 475	16.00 475	8.35 459	9.12 420	14.17 504	0.42 484	0.33 492	0.25 492	0.09 390	0.40 449	0.48 460

RGC	6.88 461	2.23 478	6.13 414	4.05 500	4.73 506	8.94 439	2.78 420	15.19 484	11.74 445	11.13 461	19.34 471	17.86 488	10.42 485	13.02 487	8.03 445	0.73 493	0.01 179	0.24 491	0.41 489	0.31 421	0.38 442

xyz-stereo	6.97 462	0.29 55	36.85 544	0.20 92	0.07 35	30.65 535	0.19 132	3.97 103	1.82 60	10.21 441	24.87 499	6.06 326	7.29 440	11.62 470	4.87 394	0.01 238	0.02 240	0.35 498	0.00 1	0.06 199	0.02 86

Nwc_Net	6.97 462	1.25 417	6.63 430	3.82 496	3.37 456	10.83 467	1.67 390	19.56 522	11.35 440	8.36 385	23.62 492	17.19 486	11.44 491	11.21 464	8.08 449	0.80 495	0.00 1	0.00 1	0.02 326	0.13 310	0.09 279

STTRV1_RVC	7.02 464	1.10 398	12.88 492	3.32 477	6.92 517	11.90 477	4.00 449	15.07 479	11.94 449	9.51 423	14.57 430	11.63 439	8.73 465	12.65 483	8.06 448	3.32 520	2.75 533	0.41 503	0.12 400	1.38 497	0.11 315

w-ln-seven-2	7.09 465	2.32 480	23.44 526	1.71 331	1.06 336	7.81 428	3.98 447	12.02 423	14.65 469	13.06 482	20.38 478	11.70 444	9.83 480	10.65 456	8.66 457	0.02 325	0.05 335	0.00 1	0.02 326	0.32 425	0.14 347

ADCRef	7.27 466	1.38 429	16.37 506	2.52 439	3.30 455	11.63 474	3.16 430	10.80 384	9.35 401	13.03 481	25.27 504	8.17 376	8.92 468	8.06 359	21.81 524	0.15 444	0.08 385	0.16 480	0.34 479	0.38 442	0.58 470

psmorigin	7.34 467	1.58 445	18.31 513	2.35 428	0.87 313	6.72 402	1.70 394	10.63 376	7.14 340	19.77 508	22.71 489	20.13 502	11.34 489	12.96 486	9.49 471	0.04 387	0.17 458	0.06 455	0.17 420	0.21 378	0.50 463

Wz-Net-MNSev	7.43 468	2.35 482	15.22 502	2.34 427	3.41 461	17.27 507	8.55 505	11.91 418	13.48 460	13.37 483	17.05 454	13.70 453	7.47 447	11.90 476	9.99 477	0.40 480	0.03 290	0.00 1	0.01 302	0.16 331	0.07 251

SDNR	7.50 469	2.32 480	15.58 505	1.82 349	0.63 282	44.66 552	0.44 203	8.59 315	9.52 404	9.84 432	25.18 503	5.30 305	4.38 356	11.46 468	6.49 421	0.05 399	0.03 290	0.00 1	0.01 302	1.79 504	1.87 502

CSAN	7.62 470	1.60 447	6.56 429	1.83 350	0.66 286	12.40 483	10.52 522	14.45 473	21.32 504	14.19 489	15.98 440	17.84 487	13.02 500	12.32 479	8.38 453	0.09 427	0.07 373	0.03 432	0.04 360	0.33 429	0.67 476

SQANet	7.64 471	3.40 499	5.49 393	11.73 531	9.62 529	11.96 479	2.82 421	11.33 398	6.10 292	8.33 384	11.49 387	11.00 430	5.16 393	10.12 448	2.72 328	8.92 533	2.21 522	10.41 532	1.58 521	11.13 533	7.39 532

anonymity	7.68 472	3.83 502	12.39 485	7.04 521	12.67 537	8.18 431	2.00 400	17.50 497	6.85 328	13.56 486	9.21 330	9.97 408	7.82 453	11.28 466	5.58 405	6.27 527	4.98 549	3.68 524	2.96 525	3.33 515	4.48 519

CC-Net-ROB	7.68 472	9.21 526	7.46 449	3.82 496	3.66 470	15.68 496	5.02 471	17.95 500	10.45 427	6.44 298	14.00 423	7.63 363	4.77 378	10.75 457	3.10 338	5.99 526	2.46 527	16.28 536	1.08 513	6.30 526	1.56 499

stereogan	7.69 474	0.88 357	7.08 440	3.49 487	3.93 482	18.98 511	3.23 433	16.52 491	19.58 496	9.93 436	18.92 469	20.50 506	9.04 471	14.07 494	6.14 414	0.26 466	0.04 319	0.21 488	0.03 342	0.63 470	0.33 436

pmcnn	7.72 475	1.27 420	9.42 468	2.91 457	3.14 447	9.44 445	6.23 485	12.56 444	16.51 482	14.53 491	24.08 494	27.44 521	8.49 461	9.32 430	8.44 454	0.06 408	0.08 385	0.00 1	0.00 1	0.30 416	0.15 358

AF-Net	7.78 476	1.44 434	6.68 431	3.37 478	4.50 501	8.61 435	2.69 417	17.07 494	20.17 501	9.52 424	24.02 493	20.31 505	14.59 506	11.58 469	9.84 475	0.61 490	0.00 1	0.12 473	0.00 1	0.38 442	0.12 330

PASM	7.90 477	4.22 503	21.97 523	3.25 475	3.29 454	5.39 375	6.57 491	10.57 374	19.09 491	12.77 477	13.92 422	18.11 490	9.51 476	13.79 492	10.77 485	0.19 454	0.45 505	0.29 493	1.08 513	1.49 499	1.19 491

PWCDC_ROB	7.92 478	3.17 497	7.48 450	5.73 516	4.40 492	10.45 458	0.35 181	14.52 475	28.19 518	10.36 445	31.27 519	7.04 353	9.14 472	13.22 489	8.78 460	2.74 518	0.02 240	0.00 1	0.00 1	1.31 495	0.17 375

test_sample8	7.99 479	1.11 401	6.15 416	1.27 256	0.60 276	5.22 369	2.54 410	12.04 425	6.15 297	17.46 501	9.02 328	24.67 513	18.16 511	11.68 471	11.44 489	1.49 510	24.31 560	3.10 520	2.99 526	0.20 367	0.15 358

ADCP+	8.09 480	1.79 460	14.50 499	1.54 303	4.28 488	16.57 501	5.20 473	12.80 448	11.20 438	12.83 479	17.07 455	11.02 431	10.80 487	17.59 514	23.18 529	0.03 367	0.05 335	0.01 384	0.18 427	0.39 446	0.81 481

SuperB	8.10 481	3.15 496	24.67 528	2.65 445	1.23 350	9.88 451	4.29 456	10.18 368	30.07 521	11.53 467	12.18 401	6.12 328	6.65 427	10.50 452	14.47 505	0.14 442	0.11 418	0.35 498	0.25 456	13.06 537	0.48 460

PWC_ROB	8.24 482	3.13 494	12.74 491	2.43 435	4.43 495	7.51 420	1.22 362	16.63 492	19.24 494	16.08 498	28.29 510	13.99 459	10.16 482	13.63 491	14.06 503	0.42 484	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.59 465	0.27 424

MDST_ROB	8.37 483	0.32 84	9.03 464	4.18 505	2.42 428	26.86 530	6.14 481	19.36 517	13.52 461	27.09 525	22.75 490	9.47 401	4.74 376	15.06 501	6.34 418	0.02 325	0.02 240	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.13 338

G-Net	8.41 484	1.54 442	10.97 477	5.73 516	3.60 467	26.19 524	4.41 460	10.10 365	7.42 346	19.71 507	24.99 501	14.38 462	15.83 507	10.99 460	9.53 472	0.50 488	0.46 506	0.19 486	0.25 456	0.80 481	0.66 475

XQC	8.43 485	3.58 500	16.40 507	2.92 459	2.17 416	13.22 489	3.60 440	14.64 476	25.86 514	11.87 469	12.04 395	15.06 466	10.67 486	15.24 503	19.41 514	0.39 478	0.08 385	0.05 451	0.07 374	0.84 483	0.45 457

FBW_ROB	8.50 486	1.03 387	7.98 456	1.93 367	1.28 357	13.10 488	6.23 485	22.50 528	18.98 490	18.82 504	14.91 435	19.06 496	10.04 481	18.41 516	9.83 474	0.62 491	0.22 479	1.82 517	0.82 508	0.99 488	1.36 495

UDG	8.58 487	9.31 527	4.89 358	10.00 526	9.52 527	10.36 457	2.41 406	12.07 426	9.82 410	7.81 362	9.55 343	16.52 478	9.81 479	7.84 340	7.88 441	4.20 521	2.51 529	18.53 538	3.71 533	9.55 530	5.28 524

aanetorigin	8.72 488	3.29 498	27.55 535	1.95 369	3.84 479	4.93 365	5.39 478	5.49 204	10.05 415	27.85 526	31.47 520	15.80 471	12.78 497	9.04 418	11.98 491	0.25 464	0.22 479	0.22 489	0.25 456	1.28 494	0.84 483

GCST	9.08 489	17.31 536	3.98 304	52.92 559	10.66 532	11.29 470	0.20 138	6.97 277	6.47 316	9.46 421	4.68 188	4.75 281	1.51 201	9.34 431	1.31 228	8.19 532	0.05 335	22.38 540	0.34 479	6.17 525	3.53 513

RTSC	9.15 490	3.00 491	13.57 496	3.72 493	1.76 392	11.82 476	0.46 206	16.95 493	36.83 536	15.80 497	15.53 438	12.91 451	7.46 446	20.01 524	21.76 523	0.31 471	0.13 435	0.01 384	0.08 379	0.57 463	0.41 448

WCMA_ROB	9.21 491	0.87 353	7.37 447	2.54 440	2.13 413	13.59 491	5.80 479	11.64 407	14.01 463	24.43 522	32.99 526	27.09 520	18.02 510	12.51 481	9.85 476	0.81 496	0.07 373	0.01 384	0.01 302	0.16 331	0.23 406

Wz-Net-SNSev	9.23 492	6.70 515	24.28 527	1.87 352	1.81 396	8.57 433	12.29 531	17.37 496	20.39 502	10.43 447	23.11 491	16.66 480	8.03 455	14.47 498	17.86 511	0.00 1	0.02 240	0.01 384	0.00 1	0.41 452	0.30 432

MSMD_ROB	9.28 493	1.09 396	4.65 347	1.58 310	0.39 228	16.52 500	4.41 460	13.60 461	14.87 472	22.34 513	39.89 537	25.67 517	20.71 522	12.42 480	6.98 428	0.34 474	0.03 290	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.09 279

Consistency-Raft	9.42 494	4.74 508	12.66 489	5.30 514	9.08 526	4.08 332	5.26 475	19.26 515	24.87 512	11.17 462	29.85 515	13.57 452	5.51 405	7.67 329	13.40 499	0.36 475	0.35 495	1.81 516	4.24 534	11.61 534	3.57 514

DDUNet	9.47 495	11.32 532	6.14 415	12.93 533	11.65 534	10.45 458	3.87 446	11.70 410	7.89 366	9.27 418	13.28 415	16.18 477	6.14 415	8.80 410	5.77 408	6.64 528	3.38 542	20.90 539	4.28 535	11.01 532	7.80 533

ADCPNet	9.54 496	2.39 483	31.46 538	2.09 397	1.60 375	16.71 503	6.39 490	12.11 428	11.45 441	13.53 485	21.45 483	19.41 497	10.94 488	14.38 496	21.54 522	0.27 469	1.16 515	0.39 502	1.49 518	0.58 464	1.45 496

SHD	9.61 497	2.60 484	12.46 486	3.69 492	3.54 464	9.47 446	1.25 364	20.16 525	37.84 539	18.19 503	21.24 482	16.96 484	12.83 499	14.47 498	16.05 507	0.32 472	0.13 435	0.01 384	0.08 379	0.38 442	0.48 460

PDISCO_ROB	9.62 498	1.99 474	11.51 478	9.88 525	9.61 528	21.48 516	3.83 445	19.33 516	28.49 519	11.27 464	14.17 425	19.92 501	5.02 387	16.35 510	9.18 464	5.28 524	0.41 501	0.14 478	0.09 390	2.05 506	2.36 510

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 499	4.27 504	14.47 498	2.29 418	2.85 441	23.40 521	13.62 533	13.60 461	19.54 495	19.42 506	24.27 495	16.74 481	8.59 462	17.05 513	7.98 442	1.25 505	1.68 519	0.17 483	2.63 523	0.72 478	1.04 487

SGM_RVC	10.08 500	0.60 273	3.42 255	2.30 419	0.32 207	19.41 513	6.33 488	18.95 511	14.64 467	25.14 524	24.32 496	33.34 531	18.79 515	19.86 522	12.55 496	0.25 464	0.26 489	0.22 489	0.24 451	0.34 433	0.40 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 501	1.88 467	16.82 509	1.85 351	1.73 388	24.84 522	17.20 546	19.92 523	27.41 516	12.23 473	13.62 420	16.52 478	18.35 512	14.42 497	12.50 495	0.78 494	0.54 510	0.08 464	0.25 456	1.18 491	0.59 473

ADCL	10.16 502	2.11 475	19.36 516	1.92 363	1.88 401	22.23 517	8.91 508	14.04 467	23.56 510	14.62 492	26.19 506	12.75 450	13.59 502	16.06 509	22.95 528	0.26 466	0.18 462	0.75 506	0.65 501	0.69 474	0.58 470

w-ln-seven	10.20 503	3.08 492	26.36 532	2.06 393	2.49 430	15.81 497	4.39 459	17.80 499	33.50 527	20.47 512	25.79 505	15.12 467	7.40 441	11.75 474	17.48 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 455	0.13 338

FCDSN-DC	10.24 504	0.56 259	3.49 261	1.96 372	1.29 358	16.90 504	4.59 464	17.16 495	19.10 492	24.64 523	32.46 525	33.82 532	22.14 528	15.93 506	10.45 480	0.04 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.21 398
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 504	3.13 494	20.70 519	2.21 410	2.39 427	11.23 469	6.19 482	14.17 471	11.19 437	23.20 519	22.25 486	17.89 489	19.54 518	18.51 517	26.21 536	0.45 486	0.42 503	1.10 511	1.29 515	1.56 501	1.18 490

SANet	10.64 506	1.86 466	10.91 475	1.76 337	0.71 296	14.62 494	9.23 512	19.18 514	37.14 537	19.22 505	27.96 509	25.86 518	19.11 517	13.02 487	10.63 481	0.08 422	0.06 353	0.03 432	0.02 326	0.62 468	0.81 481

FC-DCNN	10.72 507	0.52 241	4.27 322	1.88 355	1.63 377	17.18 505	5.29 476	18.20 503	19.69 497	28.50 527	34.51 529	34.03 533	21.48 525	15.89 505	11.15 487	0.03 367	0.01 179	0.02 415	0.01 302	0.07 217	0.09 279

FC-DCNN v2	10.88 508	0.52 241	4.17 318	1.92 363	1.63 377	17.79 509	5.35 477	18.87 510	19.88 498	28.77 528	34.99 531	34.62 535	21.72 526	16.03 508	11.16 488	0.03 367	0.01 179	0.02 415	0.00 1	0.06 199	0.08 266

AnyNet_C32	10.98 509	5.58 511	22.79 524	4.16 503	5.83 511	15.64 495	14.30 534	13.18 455	17.15 486	16.44 500	20.52 479	14.68 464	13.44 501	22.46 528	30.08 542	0.17 450	0.26 489	0.36 500	0.36 483	1.23 492	0.91 484

Wz-Net-TNSev	11.35 510	10.56 530	35.88 543	2.28 417	1.73 388	18.25 510	11.42 524	15.88 488	20.88 503	14.44 490	16.97 453	19.57 498	19.04 516	19.31 520	18.67 513	0.01 238	0.06 353	0.00 1	0.16 412	0.62 468	1.25 492

MeshStereo	11.52 511	1.52 441	4.55 342	1.89 357	1.46 369	19.87 515	5.11 472	20.66 526	15.91 479	32.67 533	34.51 529	39.34 540	21.15 523	18.74 518	12.10 492	0.11 432	0.06 353	0.01 384	0.00 1	0.45 456	0.22 400
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
otaku	11.73 512	7.51 521	7.07 439	13.22 534	10.85 533	26.61 529	7.25 501	18.84 509	19.16 493	11.58 468	17.23 460	20.19 503	8.09 457	15.11 502	4.64 389	9.13 535	2.42 526	13.08 533	1.83 522	12.48 536	8.22 535

Ntro	12.35 513	8.88 524	7.80 454	13.79 535	12.42 536	26.54 528	6.98 497	18.54 504	22.14 507	9.82 430	16.45 445	20.30 504	9.29 475	15.95 507	6.61 425	9.53 537	2.47 528	14.93 535	2.77 524	13.11 538	8.63 538

MFN_U_SF_RVC	12.94 514	3.66 501	25.81 531	3.61 490	2.26 422	22.77 519	4.55 463	27.10 534	20.06 499	23.90 520	28.99 512	30.53 527	16.98 508	19.92 523	20.26 517	1.24 504	1.07 514	0.98 510	1.33 516	1.80 505	2.04 505

WZ-Net	13.00 515	4.64 507	41.07 547	3.48 486	3.15 449	19.12 512	15.66 544	14.81 477	31.33 523	15.71 496	27.88 508	22.22 510	14.01 504	20.44 526	25.03 533	0.64 492	0.00 1	0.01 384	0.03 342	0.39 446	0.37 441

ADCS	13.02 516	4.93 509	28.38 536	3.17 472	2.67 436	13.61 492	10.83 523	18.70 505	33.46 526	22.59 514	24.78 498	19.59 499	18.51 514	23.40 531	32.16 545	0.10 430	0.19 468	0.37 501	0.18 427	1.26 493	1.46 497

MFMNet_re	13.29 517	8.60 523	18.29 512	9.75 524	7.25 520	19.65 514	14.84 538	20.71 527	30.72 522	23.03 517	28.77 511	18.85 495	26.09 534	13.55 490	9.82 473	2.44 516	1.35 518	0.34 497	0.23 448	4.78 519	6.69 530

EDNetEfficient	13.82 518	6.19 513	54.79 554	2.83 454	3.60 467	4.86 362	8.57 506	8.61 320	32.90 525	40.77 545	30.59 518	18.33 492	21.87 527	11.38 467	25.36 534	0.15 444	0.23 481	0.06 455	1.03 512	2.54 511	1.79 500

LSM	14.01 519	5.95 512	33.49 539	6.78 520	43.61 561	10.22 454	9.98 518	15.16 483	22.93 509	23.07 518	32.34 524	18.52 493	12.67 496	15.45 504	11.10 486	0.16 449	0.51 509	0.09 467	0.32 475	1.08 489	16.85 556

SAMSARA	14.63 520	2.74 488	12.38 484	12.65 532	6.74 516	36.50 544	72.93 567	19.36 517	23.77 511	16.20 499	13.04 414	29.21 524	12.78 497	16.98 512	15.21 506	0.11 432	0.26 489	0.03 432	0.14 405	0.76 480	0.77 479

SPS-STEREO	15.04 521	6.23 514	13.21 495	11.34 530	11.65 534	23.30 520	7.15 499	24.16 531	15.65 477	31.78 532	29.19 514	31.62 528	21.32 524	24.62 532	19.50 515	7.59 530	4.19 547	3.22 523	1.48 517	6.99 529	6.54 529
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 522	2.93 490	14.67 500	4.21 506	3.39 459	17.43 508	4.16 452	27.84 538	48.84 548	31.02 531	43.54 542	29.76 526	30.81 539	25.97 534	21.40 520	0.23 461	0.41 501	0.04 444	0.33 477	0.41 452	1.33 494

SGM+DAISY	15.62 523	7.26 520	19.28 515	8.94 522	10.11 531	26.25 525	10.49 521	19.36 517	14.65 469	30.64 530	33.59 527	33.00 530	22.32 529	24.96 533	16.42 508	7.90 531	6.25 551	4.51 526	3.37 530	5.86 523	7.20 531

ACVNet-4b	15.90 524	22.00 538	12.37 483	16.40 537	15.14 540	31.87 537	7.50 503	19.04 512	27.85 517	11.48 466	22.02 485	31.86 529	9.16 474	17.95 515	5.69 406	10.43 539	2.58 530	24.44 543	4.87 539	16.04 541	9.28 539

NVStereoNet_ROB	16.04 525	6.75 516	12.90 493	6.37 519	7.42 521	12.89 486	9.74 516	22.78 529	25.12 513	30.32 529	46.19 545	34.37 534	25.38 531	21.48 527	21.38 519	5.94 525	3.10 539	6.07 530	10.09 545	4.01 516	8.54 537
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 526	10.81 531	59.36 556	4.42 508	2.49 430	30.06 533	15.15 542	17.51 498	16.51 482	17.88 502	37.69 534	24.04 512	17.54 509	29.60 537	33.29 546	0.28 470	0.38 499	0.43 504	0.42 490	2.57 512	1.98 504

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 527	6.93 518	21.83 522	5.94 518	2.81 440	38.71 546	14.59 535	24.55 532	34.87 534	33.66 537	34.35 528	29.24 525	24.20 530	22.59 529	17.95 512	2.52 517	2.81 534	1.17 513	1.51 519	5.89 524	2.16 506

ELAS_RVC	16.54 528	2.26 479	10.09 474	5.50 515	4.46 497	28.28 532	16.72 545	25.55 533	33.54 528	40.19 543	40.30 539	36.68 537	30.03 537	29.40 536	20.61 518	0.98 502	1.21 516	0.86 509	0.70 505	1.39 498	2.16 506
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 529	2.14 476	9.23 465	4.92 511	4.53 502	32.66 540	15.11 541	27.40 536	28.68 520	40.27 544	44.90 543	38.33 539	30.50 538	26.44 535	21.94 525	0.88 497	1.23 517	0.67 505	0.89 510	1.49 499	2.18 508
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 530	1.28 423	11.61 479	3.72 493	1.65 379	16.67 502	9.17 510	14.39 472	55.91 553	63.81 564	40.86 540	35.94 536	37.73 547	14.24 495	26.87 537	0.05 399	0.10 409	0.13 477	0.22 445	0.12 295	0.15 358

SGM-ForestM	16.99 531	1.08 394	5.74 403	2.12 400	0.75 300	31.63 536	12.21 529	27.80 537	32.25 524	37.88 540	39.99 538	52.96 549	35.20 544	33.60 541	24.47 531	0.26 466	0.39 500	0.31 495	0.39 487	0.26 405	0.53 466

DispFullNet	17.47 532	26.01 542	33.98 541	22.58 543	20.86 548	13.84 493	1.28 368	16.50 490	26.27 515	19.97 509	17.17 458	20.52 507	18.49 513	22.86 530	10.76 484	5.13 523	2.83 535	30.72 547	7.72 543	20.86 545	11.01 546

EDNetEfficientorigin	17.87 533	14.00 533	99.53 577	1.64 321	0.92 321	10.55 460	6.26 487	13.21 456	34.84 533	38.20 542	36.91 533	27.47 522	26.32 535	14.71 500	25.69 535	0.04 387	0.06 353	0.14 478	0.52 498	3.16 514	3.27 512

RainbowNet	18.01 534	26.22 543	19.95 517	18.59 539	14.88 539	27.38 531	10.46 520	27.39 535	34.54 531	14.91 494	27.01 507	25.65 516	12.44 494	18.94 519	9.23 465	13.91 547	3.46 543	23.36 542	4.86 538	16.03 540	10.91 545

ACVNet_1	18.70 535	25.08 541	12.72 490	17.33 538	15.18 541	26.02 523	9.62 515	28.44 539	34.49 530	24.39 521	24.32 496	37.22 538	20.13 521	16.67 511	13.39 498	10.45 540	2.59 531	24.77 544	4.92 540	16.57 542	9.75 541

RTS	18.87 536	9.32 528	86.48 565	4.95 512	6.10 512	42.08 548	14.70 536	15.49 485	41.06 541	22.65 515	32.32 522	13.77 454	19.54 518	37.98 546	28.96 539	0.41 481	0.23 481	0.00 1	0.02 326	0.91 485	0.50 463

RTSA	18.87 536	9.32 528	86.48 565	4.95 512	6.10 512	42.08 548	14.70 536	15.49 485	41.06 541	22.65 515	32.32 522	13.77 454	19.54 518	37.98 546	28.96 539	0.41 481	0.23 481	0.00 1	0.02 326	0.91 485	0.50 463

MANE	19.47 538	1.27 420	5.07 369	4.69 509	5.55 509	30.49 534	9.94 517	34.01 541	37.27 538	44.13 549	51.57 553	52.51 547	40.41 549	33.58 540	24.81 532	0.89 498	0.86 513	1.11 512	9.72 544	0.38 442	1.06 488

coex-ft	19.78 539	19.39 537	87.73 567	1.77 339	1.80 395	17.25 506	13.50 532	12.63 446	42.10 543	60.18 560	38.90 535	28.72 523	28.74 536	11.74 473	27.40 538	0.21 458	0.23 481	0.04 444	0.30 471	1.36 496	1.54 498

BEATNet-Init1	23.31 540	9.03 525	41.67 548	4.17 504	2.53 432	45.68 554	19.47 549	33.43 540	38.45 540	47.59 552	49.10 549	59.31 553	41.80 551	38.35 548	29.21 541	0.47 487	0.50 508	0.81 507	0.66 502	2.10 509	1.86 501

DLNR_Zeroshot_test	24.70 541	50.77 560	90.11 568	98.11 577	97.34 575	1.38 57	0.12 92	22.79 530	3.09 133	1.07 122	2.95 139	0.71 122	0.29 51	6.93 279	2.29 306	38.56 558	0.37 498	0.00 1	0.30 471	76.73 571	0.09 279

FADE	25.68 542	17.27 535	50.60 552	10.46 528	9.90 530	22.50 518	9.17 510	35.80 543	53.05 550	20.32 511	19.01 470	26.54 519	34.42 542	39.35 549	33.52 547	30.62 557	14.22 557	38.39 556	37.63 559	5.22 521	5.56 526

ACVNet_2	26.45 543	29.35 548	25.14 529	20.27 541	15.43 542	34.97 542	12.23 530	48.37 554	66.25 563	42.69 546	56.73 557	51.77 545	25.59 532	20.39 525	13.52 500	10.13 538	2.59 531	22.78 541	3.52 532	17.57 543	9.80 543

MADNet+	27.07 544	33.84 550	90.97 569	20.14 540	7.47 522	48.43 556	47.10 563	35.43 542	36.46 535	20.11 510	30.05 516	25.29 515	35.08 543	45.50 555	50.28 561	2.13 514	2.00 521	1.19 514	0.76 506	4.71 517	4.43 517

IMH-64-1	27.21 545	28.77 545	16.84 510	31.57 546	20.76 546	26.43 526	15.10 539	47.11 549	45.20 545	33.53 535	51.16 551	41.42 541	31.10 540	36.48 542	22.39 526	13.48 545	2.87 537	33.95 549	10.70 546	23.50 547	11.75 547

IMH-64	27.21 545	28.77 545	16.84 510	31.57 546	20.76 546	26.43 526	15.10 539	47.11 549	45.20 545	33.53 535	51.16 551	41.42 541	31.10 540	36.48 542	22.39 526	13.48 545	2.87 537	33.95 549	10.70 546	23.50 547	11.75 547

JetBlue	29.12 547	15.72 534	54.12 553	15.93 536	20.98 549	60.90 565	30.62 556	39.38 544	34.62 532	34.08 538	39.69 536	57.35 552	43.17 552	50.71 561	50.60 562	2.41 515	3.79 545	2.81 519	3.45 531	9.57 531	12.59 550

WAO-7	29.39 548	24.43 539	20.47 518	32.71 549	13.83 538	34.70 541	20.27 552	52.19 560	65.03 561	43.29 547	59.35 559	52.19 546	44.68 554	31.71 538	30.56 543	10.98 541	4.94 548	13.71 534	12.52 550	12.06 535	8.22 535

IMH	29.82 549	29.11 547	18.51 514	34.28 550	21.40 551	32.33 539	15.39 543	49.40 556	53.07 551	37.88 540	55.32 556	45.05 543	39.54 548	40.63 550	24.12 530	14.03 548	3.27 541	34.93 551	11.24 548	24.69 550	12.21 549

PWCK	30.53 550	44.32 557	47.25 550	29.76 544	7.23 519	40.78 547	27.10 555	44.73 548	44.32 544	47.31 551	36.37 532	47.16 544	26.05 533	41.26 551	31.87 544	21.83 552	4.03 546	29.50 546	4.67 536	27.17 554	7.80 533

TorneroNet-64	32.42 551	31.89 549	30.52 537	34.73 551	21.13 550	46.99 555	18.82 547	43.10 547	59.42 556	32.70 534	46.98 546	62.01 556	36.98 545	43.97 554	33.88 548	14.10 549	3.22 540	35.28 552	11.72 549	26.84 553	14.07 551

Dean	34.67 552	38.70 555	25.33 530	29.89 545	17.21 544	45.24 553	11.98 528	56.90 564	76.55 565	63.47 563	60.22 560	67.36 562	48.14 557	37.24 544	39.01 553	11.00 542	2.83 535	28.35 545	5.60 542	18.14 544	10.31 544

WAO-6	34.74 553	36.76 554	15.36 503	37.53 552	24.15 555	35.99 543	19.36 548	48.96 555	68.54 564	43.84 548	47.58 547	52.77 548	52.60 558	32.63 539	34.73 550	26.20 555	7.74 554	42.78 557	21.64 556	28.07 555	17.62 557

LVE	34.99 554	40.10 556	34.97 542	32.49 548	18.61 545	51.45 561	26.82 554	52.15 559	65.94 562	47.21 550	61.04 561	53.99 550	37.30 546	37.95 545	34.09 549	15.55 551	5.95 550	31.01 548	13.81 551	22.58 546	16.72 555

TorneroNet	35.11 555	33.92 551	33.82 540	37.86 553	22.01 552	49.64 558	21.58 553	48.09 553	55.23 552	37.50 539	53.79 554	62.81 559	43.66 553	46.71 557	41.25 556	14.80 550	3.53 544	36.72 553	14.57 552	28.28 556	16.49 554

WAO-8	38.15 556	35.51 552	21.50 520	43.67 554	23.92 553	44.44 550	20.26 550	52.83 561	76.62 566	53.57 557	66.79 565	62.63 557	54.56 561	42.03 552	39.18 554	22.71 553	6.65 552	37.08 554	19.08 554	24.72 552	15.24 552

Venus	38.15 556	35.51 552	21.50 520	43.67 554	23.92 553	44.44 550	20.26 550	52.83 561	76.62 566	53.57 557	66.81 566	62.63 557	54.56 561	42.03 552	39.18 554	22.71 553	6.65 552	37.08 554	19.08 554	24.70 551	15.24 552

UNDER WATER	45.09 558	48.60 559	67.37 559	49.30 558	31.41 557	53.80 563	37.39 558	40.25 546	52.48 549	50.24 553	45.37 544	68.37 564	57.76 564	51.03 562	49.88 560	29.97 556	13.75 556	51.22 559	36.57 557	37.87 558	29.12 558

UNDER WATER-64	45.16 559	46.99 558	66.69 558	43.90 556	27.64 556	55.58 564	41.87 560	39.42 545	48.42 547	51.73 556	43.08 541	67.76 563	56.69 563	48.02 559	48.34 559	39.50 559	17.64 558	51.78 560	38.93 560	36.62 557	32.61 559

notaker	47.42 560	55.20 561	49.13 551	56.52 562	40.18 558	38.52 545	32.97 557	47.21 551	56.08 554	57.21 559	57.24 558	60.09 554	59.19 565	53.93 563	41.64 557	40.61 560	19.93 559	57.21 562	37.41 558	49.02 560	39.02 560

ktn	48.94 561	57.58 562	38.86 546	59.57 563	43.27 560	50.37 559	43.38 561	48.07 552	61.11 557	51.30 555	54.25 555	54.96 551	52.88 559	47.30 558	35.83 551	57.77 564	24.88 562	62.69 565	43.55 561	50.70 561	40.41 561

DPSimNet_ROB	53.45 562	64.73 566	44.39 549	53.97 560	45.39 562	53.66 562	54.83 564	55.15 563	57.87 555	64.16 565	50.83 550	63.40 560	53.34 560	46.45 556	65.81 566	63.13 566	26.54 563	57.94 563	51.11 564	45.52 559	50.69 565

KSHMR	55.63 563	63.60 565	37.85 545	74.69 566	49.56 563	49.01 557	45.73 562	57.46 565	63.97 560	61.61 562	62.07 563	72.39 566	47.01 555	50.65 560	43.29 558	54.10 563	62.21 565	66.10 566	53.94 565	51.25 563	46.11 563

HanzoNet	56.48 564	59.32 563	58.25 555	55.32 561	41.94 559	50.95 560	41.33 559	51.12 557	61.40 558	65.62 566	65.59 564	71.66 565	69.41 566	70.77 566	60.03 564	63.99 567	34.70 564	61.96 564	50.54 563	51.00 562	44.71 562

JetRed	61.02 565	61.05 564	82.56 564	46.09 557	56.80 565	83.19 566	63.76 565	59.26 566	63.61 559	69.29 567	68.85 567	66.59 561	47.62 556	61.57 564	74.09 567	45.58 561	66.14 568	46.59 558	45.06 562	63.17 564	49.58 564

LRCNet_RVC	66.23 566	65.67 567	67.63 560	71.47 565	54.32 564	32.17 538	2.66 416	63.19 567	21.35 505	81.79 569	91.26 570	83.62 568	71.62 567	69.32 565	52.57 563	95.49 574	64.45 567	95.07 574	95.19 574	71.52 566	74.31 568

TCMNet-wrong-test	67.23 567	85.83 571	81.56 563	95.63 573	94.73 573	89.35 567	85.42 568	51.73 558	33.71 529	51.26 554	61.71 562	61.33 555	41.23 550	77.26 567	64.71 565	48.76 562	9.03 555	70.12 568	68.11 567	90.76 574	82.37 573

ASD4	75.85 568	81.57 569	69.25 561	68.23 564	80.87 569	96.24 570	99.15 575	77.50 568	93.47 572	77.59 568	85.63 568	78.32 567	76.43 568	77.89 568	82.61 568	58.30 565	62.67 566	55.02 561	62.43 566	68.35 565	65.49 567

MADNet++	82.84 569	82.38 570	73.57 562	87.72 572	82.97 570	93.14 568	69.15 566	86.42 572	82.50 568	93.46 573	86.70 569	86.28 569	80.92 569	88.34 570	88.84 569	86.83 572	84.17 572	72.64 569	68.92 568	80.47 572	81.42 572

tt	83.26 570	0.34 115	99.99 579	79.40 570	93.18 572	100.00 578	100.00 579	100.00 582	99.95 577	60.33 561	47.63 548	99.98 581	99.96 578	99.98 579	100.00 583	92.42 573	99.82 577	73.83 573	73.63 569	88.42 573	56.35 566

xxxxx1	85.63 571	90.31 572	96.68 572	76.54 567	80.57 566	97.44 573	96.86 572	85.53 569	88.53 569	88.68 570	91.71 571	94.23 571	92.93 570	90.02 571	91.98 570	70.60 568	70.39 569	73.68 570	81.46 571	74.61 567	79.86 569

tt_ll	85.63 571	90.31 572	96.68 572	76.54 567	80.57 566	97.44 573	96.86 572	85.53 569	88.53 569	88.68 570	91.71 571	94.23 571	92.93 570	90.02 571	91.98 570	70.60 568	70.39 569	73.68 570	81.46 571	74.61 567	79.86 569

ff	85.63 571	90.31 572	96.68 572	76.54 567	80.57 566	97.44 573	96.86 572	85.53 569	88.53 569	88.68 570	91.71 571	94.23 571	92.93 570	90.02 571	91.98 570	70.60 568	70.39 569	73.68 570	81.46 571	74.61 567	79.86 569

USTest	87.63 574	76.50 568	65.53 557	81.26 571	83.10 571	100.00 578	100.00 579	99.53 577	99.60 576	98.32 574	99.02 577	90.87 570	98.33 575	84.28 569	98.23 576	79.97 571	96.20 573	69.82 567	73.75 570	75.48 570	82.80 574

PML	97.88 575	100.00 581	96.45 571	98.01 576	97.88 576	100.00 578	99.35 576	96.88 573	97.72 574	100.00 581	97.36 574	97.38 575	99.60 576	100.00 582	96.32 574	99.99 579	97.55 574	100.00 578	96.01 575	99.18 576	87.92 575

MEDIAN_ROB	98.41 576	99.70 576	99.30 576	97.09 574	97.02 574	96.89 571	95.77 571	97.66 575	97.28 573	98.79 577	98.94 576	99.18 576	98.14 574	96.89 574	96.88 575	99.96 578	99.16 575	100.00 578	99.99 579	99.69 577	99.88 577

HaxPig	98.85 577	99.94 578	95.08 570	99.99 580	100.00 579	94.03 569	94.78 569	99.15 576	99.98 579	99.99 580	100.00 579	99.98 581	99.99 579	98.12 575	95.97 573	100.00 581	99.99 579	100.00 578	99.99 579	100.00 580	99.99 580

Anonymous_1	99.08 578	99.91 577	99.85 578	97.63 575	99.10 577	100.00 578	100.00 579	99.61 579	99.96 578	99.28 579	99.86 578	99.54 578	99.99 579	99.29 576	99.75 577	96.05 575	99.59 576	97.31 575	98.57 576	97.71 575	98.63 576

ccccc	99.32 579	96.61 575	100.00 583	100.00 583	100.00 579	97.41 572	99.44 577	99.56 578	97.80 575	99.27 578	97.59 575	99.35 577	99.84 577	99.92 577	99.98 579	100.00 581	100.00 580	99.95 577	99.77 578	100.00 580	100.00 582

test_example2	99.39 580	99.98 580	99.99 579	100.00 583	99.98 578	99.72 577	99.99 578	97.34 574	100.00 580	100.00 581	100.00 579	96.42 574	96.66 573	99.97 578	99.96 578	100.00 581	99.97 578	98.66 576	99.15 577	100.00 580	100.00 582

AVERAGE_ROB	99.62 581	99.95 579	98.81 575	100.00 583	100.00 579	98.08 576	95.47 570	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 579	100.00 583	100.00 581	100.00 582	99.99 580	100.00 581	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	100.00 582

DGTPSM_ROB	99.90 582	100.00 581	99.99 579	99.99 580	100.00 579	100.00 578	100.00 579	99.97 580	100.00 580	98.35 575	100.00 579	99.84 579	100.00 581	99.98 579	99.99 580	99.99 579	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	100.00 582

DPSMNet_ROB	99.91 583	100.00 581	99.99 579	99.99 580	100.00 579	100.00 578	100.00 579	99.98 581	100.00 580	98.35 575	100.00 579	99.84 579	100.00 581	99.98 579	99.99 580	100.00 581	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	100.00 582

DPSM_ROB	99.95 584	100.00 581	100.00 583	99.76 578	100.00 579	100.00 578	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 579	100.00 583	100.00 581	100.00 582	100.00 583	99.21 576	100.00 580	100.00 578	100.00 581	99.99 578	99.95 578

DPSM	99.95 584	100.00 581	100.00 583	99.76 578	100.00 579	100.00 578	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 579	100.00 583	100.00 581	100.00 582	100.00 583	99.21 576	100.00 580	100.00 578	100.00 581	99.99 578	99.95 578

Selective-RAFT-Error	100.00 586	100.00 581	100.00 583	100.00 583	100.00 579	100.00 578	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 579	100.00 583	100.00 581	100.00 582	100.00 583	100.00 581	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	100.00 582

CasAABBNet	100.00 586	100.00 581	100.00 583	100.00 583	100.00 579	100.00 578	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 579	100.00 583	100.00 581	100.00 582	100.00 583	100.00 581	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	100.00 582

LSM0	100.00 586	100.00 581	100.00 583	100.00 583	100.00 579	100.00 578	100.00 579	100.00 582	100.00 580	100.00 581	100.00 579	100.00 583	100.00 581	100.00 582	100.00 583	100.00 581	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 580	99.99 580

Low-res two-view benchmark