Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.22 28	0.25 69	0.70 33	0.21 7	0.16 82	0.43 84	0.16 31	0.44 55	0.35 28	0.22 43	0.20 22	0.14 13	0.20 73	0.25 11	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 25	0.17 110	0.41 68	0.14 14	0.35 9	0.32 11	0.24 66	0.20 22	0.15 25	0.18 47	0.26 19	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 8	0.22 35	0.61 15	0.21 7	0.20 190	0.41 68	0.15 22	0.46 65	0.35 28	0.26 98	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.31 57	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 8	0.22 35	0.51 2	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.42 39	0.34 22	0.23 59	0.27 71	0.14 13	0.18 47	0.33 76	0.24 121	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 8	0.22 35	0.63 20	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.17 38	0.40 26	0.35 28	0.25 84	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 8	0.22 35	0.63 20	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.17 38	0.40 26	0.35 28	0.25 84	0.22 38	0.14 13	0.14 10	0.22 3	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 8	0.23 51	0.64 22	0.22 25	0.18 144	0.41 68	0.17 38	0.41 33	0.35 28	0.22 43	0.21 27	0.14 13	0.18 47	0.25 11	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 7	0.15 55	0.39 56	0.13 7	0.39 24	0.33 17	0.22 43	0.21 27	0.13 3	0.20 73	0.29 42	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 8	0.23 51	0.50 1	0.22 25	0.15 55	0.39 56	0.19 61	0.47 77	0.36 45	0.21 33	0.22 38	0.13 3	0.17 30	0.33 76	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 47	0.35 28	0.23 59	0.21 27	0.16 28	0.18 47	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 7	0.14 32	0.37 45	0.14 14	0.43 47	0.35 28	0.23 59	0.21 27	0.16 28	0.18 47	0.27 23	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 8	0.21 20	0.61 15	0.21 7	0.20 190	0.44 90	0.16 31	0.44 55	0.30 6	0.22 43	0.20 22	0.13 3	0.18 47	0.29 42	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 8	0.22 35	0.55 9	0.21 7	0.15 55	0.40 61	0.14 14	0.43 47	0.33 17	0.21 33	0.24 53	0.14 13	0.18 47	0.34 86	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 8	0.22 35	0.59 13	0.22 25	0.12 6	0.37 45	0.22 120	0.50 96	0.38 57	0.22 43	0.21 27	0.12 2	0.22 93	0.26 19	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2w_stereo	0.21 8	0.19 7	0.51 2	0.22 25	0.13 20	0.41 68	0.20 80	0.50 96	0.34 22	0.25 84	0.23 44	0.13 3	0.23 108	0.24 7	0.22 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 28	0.17 1	0.52 4	0.23 36	0.16 82	0.44 90	0.22 120	0.55 142	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.13 3	0.26 149	0.28 30	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 7	0.17 110	0.33 27	0.15 22	0.46 65	0.32 11	0.16 9	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 23	0.23 99	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 56

2.75w_new	0.21 8	0.21 20	0.57 10	0.20 4	0.14 32	0.40 61	0.18 52	0.47 77	0.36 45	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.19 64	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

monsterstereo	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.25 70	0.27 307	0.39 56	0.14 14	0.51 104	0.33 17	0.25 84	0.27 71	0.13 3	0.13 8	0.38 118	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 28	0.22 35	0.52 4	0.23 36	0.28 319	0.42 80	0.14 14	0.46 65	0.31 7	0.24 66	0.20 22	0.13 3	0.14 10	0.43 143	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 48	0.25 69	0.95 57	0.25 70	0.15 55	0.43 84	0.21 99	0.50 96	0.40 78	0.18 16	0.29 84	0.25 86	0.16 23	0.28 30	0.35 241	0.07 20	0.07 40	0.11 193	0.10 143	0.24 329	0.10 80

GREAT-IGEV	0.37 127	0.28 111	1.48 135	0.25 70	0.38 420	0.46 113	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.15 4	0.29 84	0.15 25	0.17 30	0.36 101	0.23 99	0.07 20	0.76 538	0.07 1	0.26 440	0.21 284	1.03 539

fffft	0.29 64	0.21 20	1.10 69	0.24 52	0.15 55	0.42 80	0.24 184	0.42 39	0.38 57	0.21 33	0.18 16	0.20 45	0.16 23	0.44 152	0.70 395	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 376	0.20 321
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 64	0.26 84	1.03 61	0.25 70	0.14 32	0.46 113	0.22 120	0.36 12	0.38 57	0.23 59	0.23 44	0.21 53	0.18 47	0.45 164	0.60 369	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 270	0.20 321

RSM	0.28 55	0.26 84	0.97 58	0.25 70	0.24 261	0.37 45	0.21 99	0.49 90	0.44 110	0.21 33	0.27 71	0.28 120	0.17 30	0.38 118	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 479	0.21 284	0.16 252

LoS_RVC	0.29 64	0.33 156	1.19 78	0.25 70	0.34 383	0.43 84	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.22 43	0.33 120	0.23 63	0.24 119	0.31 57	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 435

Selective-IGEV	0.29 64	0.23 51	1.28 94	0.27 116	0.30 337	0.35 36	0.20 80	0.56 149	0.38 57	0.21 33	0.30 96	0.22 55	0.18 47	0.37 110	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 326	0.16 186	0.29 418

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 183	0.86 415	1.78 215	0.28 141	0.17 110	0.52 169	0.20 80	0.62 182	0.61 278	0.50 243	0.61 338	0.39 178	0.32 218	0.35 92	0.30 193	0.07 20	0.10 225	0.09 79	0.09 108	0.35 432	0.10 80

IGEV	0.22 28	0.28 111	0.88 49	0.21 7	0.24 261	0.42 80	0.17 38	0.35 9	0.37 52	0.20 27	0.22 38	0.14 13	0.12 4	0.24 7	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 114	0.45 249	1.04 62	0.21 7	0.12 6	0.58 247	0.23 151	0.50 96	0.45 125	0.31 121	0.46 195	0.30 132	0.41 292	0.81 304	0.51 334	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.09 56

xyz-stereo-finetune	0.31 82	0.46 252	0.79 41	0.21 7	0.12 6	0.53 176	0.25 204	0.52 118	0.54 216	0.28 110	0.32 112	0.29 127	0.23 108	0.59 239	0.55 348	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 8	0.31 144	0.85 45	0.22 25	0.14 32	0.31 19	0.22 120	0.38 18	0.25 2	0.17 11	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 66	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

LG-Stereo_L1	0.21 8	0.31 144	0.85 45	0.22 25	0.14 32	0.28 9	0.21 99	0.38 18	0.26 3	0.16 9	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 110	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 80

MLG-Stereo_test3	0.21 8	0.35 176	0.65 27	0.21 7	0.14 32	0.36 42	0.13 7	0.37 15	0.40 78	0.21 33	0.12 8	0.17 32	0.12 4	0.25 11	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 80

MLG-Stereo_test1	0.21 8	0.33 156	0.61 15	0.23 36	0.21 203	0.45 95	0.13 7	0.33 6	0.46 134	0.13 1	0.09 1	0.18 37	0.12 4	0.32 66	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MLG-Stereo	0.21 8	0.33 156	0.60 14	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.13 7	0.39 24	0.46 134	0.13 1	0.10 2	0.17 32	0.13 8	0.35 92	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

MM-Stereo_test2	0.38 136	0.28 111	2.46 421	0.43 408	0.15 55	0.50 141	0.25 204	0.47 77	0.38 57	0.33 132	0.26 67	0.23 63	0.22 93	0.34 86	0.29 175	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 143	0.36 437	0.22 343

HART	0.38 136	0.53 281	1.66 166	0.26 100	0.15 55	0.30 15	0.19 61	0.67 208	0.46 134	0.29 114	0.52 255	0.38 172	0.16 23	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.68 531	0.09 79	0.07 51	0.34 422	0.21 330

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.17 1	2.10 349	0.24 52	0.34 383	0.51 150	0.42 394	0.50 96	0.54 216	0.37 145	0.46 195	0.54 283	0.60 407	0.43 143	1.10 453	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 419	0.12 80	0.22 343

HI	0.41 164	0.63 327	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 327	0.59 316	0.65 343	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 205	0.20 270	0.10 80

CoSv	0.41 164	0.63 327	1.72 182	0.27 116	0.21 203	0.45 95	0.19 61	0.55 142	0.41 87	0.57 327	0.59 316	0.65 343	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 205	0.20 270	0.10 80

DEFOM-Stereo	0.22 28	0.22 35	0.91 52	0.23 36	0.13 20	0.49 133	0.18 52	0.30 3	0.28 4	0.19 20	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 132	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 56

tt45	0.29 64	0.24 64	1.06 64	0.25 70	0.17 110	0.55 197	0.22 120	0.41 33	0.35 28	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.18 47	0.64 253	0.34 233	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.11 104

999	0.29 64	0.25 69	1.05 63	0.26 100	0.18 144	0.49 133	0.23 151	0.38 18	0.37 52	0.20 27	0.32 112	0.23 63	0.18 47	0.73 286	0.36 244	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 329	0.10 80

mms	0.27 48	0.26 84	0.91 52	0.25 70	0.18 144	0.32 24	0.23 151	0.37 15	0.31 7	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.17 30	0.46 173	0.21 68	0.08 31	0.10 225	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.47 494

ours_stereo	0.27 48	0.25 69	1.21 84	0.25 70	0.17 110	0.35 36	0.23 151	0.38 18	0.35 28	0.20 27	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.41 132	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 290

fffy	0.28 55	0.24 64	1.19 78	0.27 116	0.15 55	0.37 45	0.22 120	0.42 39	0.32 11	0.20 27	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.44 152	0.20 49	0.08 31	0.10 225	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 290

WCG-NET	0.30 74	0.42 225	1.26 92	0.24 52	0.12 6	0.43 84	0.24 184	0.40 26	0.56 234	0.35 136	0.37 140	0.26 100	0.24 119	0.29 42	0.19 27	0.08 31	0.12 298	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.10 80

IGEV-Stereo++	0.23 35	0.23 51	0.64 22	0.24 52	0.22 228	0.47 118	0.13 7	0.52 118	0.33 17	0.18 16	0.24 53	0.17 32	0.22 93	0.32 66	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 208	0.09 56

AIO-Stereo	0.30 74	0.27 90	1.25 90	0.27 116	0.24 261	0.37 45	0.20 80	0.52 118	0.36 45	0.21 33	0.30 96	0.23 63	0.14 10	0.31 57	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 493	0.19 255	0.31 435

WCG-NET（raft）	0.32 88	0.53 281	1.21 84	0.23 36	0.12 6	0.44 90	0.24 184	0.40 26	0.50 170	0.35 136	0.35 131	0.47 250	0.25 135	0.35 92	0.20 49	0.08 31	0.29 477	0.08 29	0.07 51	0.22 301	0.11 104

RSM++	0.27 48	0.26 84	0.87 48	0.28 141	0.13 20	0.39 56	0.20 80	0.45 62	0.45 125	0.20 27	0.24 53	0.24 76	0.17 30	0.36 101	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 482	0.26 361	0.18 290

MoCha-V2	0.36 121	0.32 150	1.41 118	0.36 330	0.31 354	0.35 36	0.19 61	0.57 152	0.39 68	0.30 117	0.32 112	0.28 120	0.27 167	0.47 184	0.24 121	0.08 31	0.56 519	0.08 29	0.38 493	0.18 234	0.12 141

MIM_Stereo	0.41 164	0.60 306	1.88 274	0.31 215	0.21 203	0.50 141	0.19 61	0.64 191	0.44 110	0.43 180	0.53 266	0.43 209	0.27 167	0.51 208	0.28 160	0.08 31	0.14 334	0.11 193	0.10 143	0.26 361	0.26 398

ProNet	0.30 74	0.54 286	1.29 95	0.25 70	0.15 55	0.47 118	0.25 204	0.48 84	0.39 68	0.21 33	0.23 44	0.22 55	0.20 73	0.44 152	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.12 141

RAFT_CTSACE	0.46 227	0.76 372	2.07 339	0.35 312	0.30 337	0.54 184	0.30 300	0.61 178	0.48 154	0.49 236	0.76 431	0.55 287	0.36 238	0.58 233	0.22 87	0.08 31	0.13 317	0.11 193	0.10 143	0.41 469	0.08 34

test_4	0.40 157	0.37 188	2.01 328	0.29 171	0.21 203	0.50 141	0.28 268	0.47 77	0.39 68	0.42 175	0.76 431	0.38 172	0.22 93	0.52 212	0.33 226	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.15 326	0.28 376	0.07 7

GMOStereo	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

error version	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

test-v	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

test-3	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 296	0.32 362	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.51 256	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 482	0.29 381	0.28 412

test_1	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 296	0.32 362	0.45 95	0.23 151	0.71 225	0.46 134	0.50 243	0.29 84	0.45 229	0.21 84	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 482	0.29 381	0.29 418

test_3	0.44 199	0.20 12	1.70 175	0.36 330	0.32 362	0.47 118	0.30 300	0.73 241	0.49 160	0.50 243	0.30 96	0.45 229	0.22 93	0.59 239	0.98 435	0.08 31	0.10 225	0.11 193	0.35 482	0.29 381	0.28 412

test-2	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 403	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 327	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 497	0.13 307	0.11 205	0.34 422	0.11 104

cross-raft	0.40 157	0.27 90	2.22 376	0.30 188	0.17 110	0.49 133	0.35 356	0.71 225	0.39 68	0.43 180	0.45 187	0.64 339	0.25 135	0.32 66	0.25 134	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 423	0.11 69	0.14 192

AFF-stereo	0.44 199	0.96 448	1.78 215	0.31 215	0.15 55	0.50 141	0.21 99	0.64 191	0.63 308	0.47 206	0.64 371	0.49 263	0.34 230	0.46 173	0.31 205	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 143	0.37 445	0.10 80

water-stereo	0.24 39	0.17 1	0.88 49	0.24 52	0.14 32	0.37 45	0.17 38	0.43 47	0.32 11	0.26 98	0.35 131	0.26 100	0.24 119	0.22 3	0.25 134	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 80

depthmonostereo	0.26 45	0.23 51	0.65 27	0.41 392	0.13 20	0.41 68	0.19 61	0.51 104	0.40 78	0.25 84	0.29 84	0.26 100	0.28 182	0.44 152	0.23 99	0.09 69	0.10 225	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 45	0.20 12	0.64 22	0.25 70	0.15 55	0.41 68	0.18 52	0.42 39	0.35 28	0.34 134	0.34 126	0.25 86	0.23 108	0.43 143	0.53 341	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 143	0.12 80	0.11 104

xyz-stereo	3.02 549	0.29 121	30.64 581	0.23 36	0.12 6	15.52 567	0.24 184	0.51 104	0.47 151	0.59 359	7.99 559	0.64 339	0.47 352	1.39 364	0.50 329	0.09 69	0.07 40	0.34 492	0.07 51	0.13 110	0.08 34

111111	0.24 39	0.21 20	0.82 44	0.24 52	0.21 203	0.43 84	0.13 7	0.45 62	0.35 28	0.22 43	0.27 71	0.18 37	0.16 23	0.35 92	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 341	0.08 34

MLG-Stereo_test2	0.21 8	0.36 185	0.68 32	0.21 7	0.17 110	0.45 95	0.12 4	0.35 9	0.42 96	0.15 4	0.11 4	0.22 55	0.10 1	0.28 30	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 56

LG-G_1	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

LG-G	0.23 35	0.37 188	0.71 35	0.23 36	0.11 1	0.51 150	0.12 4	0.44 55	0.39 68	0.19 20	0.15 12	0.19 43	0.15 20	0.36 101	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 104

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 127	0.37 188	1.21 84	0.26 100	0.18 144	0.73 410	0.18 52	0.53 127	0.41 87	0.35 136	0.30 96	0.58 312	0.22 93	0.33 76	0.95 432	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 482	0.13 110	0.15 225

MM-Stereo_test1	0.41 164	0.39 207	2.29 389	0.38 366	0.26 294	0.44 90	0.28 268	0.63 188	0.51 178	0.40 161	0.32 112	0.26 100	0.26 149	0.46 173	0.22 87	0.09 69	0.21 436	0.10 128	0.09 108	0.39 461	0.15 225

SCV_C0	0.33 95	0.43 230	1.42 122	0.25 70	0.16 82	0.35 36	0.20 80	0.68 212	0.44 110	0.24 66	0.27 71	0.29 127	0.20 73	0.58 233	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 460	0.26 361	0.17 270

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 55	0.28 111	1.09 67	0.33 265	0.15 55	0.30 15	0.16 31	0.58 158	0.42 96	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.26 149	0.38 118	0.37 250	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 433	0.10 50	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 7	0.22 228	0.21 3	0.16 31	0.25 1	0.38 57	0.15 4	0.11 4	0.18 37	0.17 30	0.23 6	0.16 4	0.09 69	0.13 317	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

AIO-test1	0.45 217	0.87 418	2.27 385	0.33 265	0.33 375	0.50 141	0.22 120	0.74 245	0.66 344	0.29 114	0.41 166	0.29 127	0.22 93	0.73 286	0.29 175	0.09 69	0.08 113	0.12 248	0.14 303	0.30 392	0.22 343

castereo++	0.28 55	0.43 230	0.93 55	0.28 141	0.17 110	0.53 176	0.21 99	0.55 142	0.45 125	0.17 11	0.26 67	0.32 143	0.17 30	0.33 76	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 451	0.13 110	0.06 1

castereo	0.30 74	0.44 241	0.81 42	0.24 52	0.29 326	0.41 68	0.27 251	0.72 230	0.45 125	0.22 43	0.30 96	0.24 76	0.31 212	0.25 11	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 466	0.12 80	0.09 56

GIP-stereo	0.26 45	0.22 35	0.78 40	0.29 171	0.20 190	0.42 80	0.17 38	0.64 191	0.39 68	0.18 16	0.24 53	0.23 63	0.18 47	0.25 11	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 208	0.08 34

tg	0.37 127	0.55 295	1.35 107	0.28 141	0.16 82	0.57 230	0.18 52	0.57 152	0.49 160	0.37 145	0.44 183	0.38 172	0.24 119	0.46 173	0.24 121	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.43 477	0.36 461

dual_stereo	0.23 35	0.25 69	0.66 31	0.21 7	0.15 55	0.27 8	0.15 22	0.62 182	0.40 78	0.15 4	0.13 10	0.18 37	0.14 10	0.37 110	0.19 27	0.09 69	0.31 483	0.07 1	0.10 143	0.07 3	0.07 7

UGAM-zero	0.63 382	0.39 207	2.49 428	0.30 188	0.49 468	0.67 371	0.19 61	0.91 398	0.45 125	0.77 456	0.45 187	1.16 503	0.82 465	2.05 472	0.29 175	0.09 69	0.15 359	0.09 79	0.44 505	0.11 69	0.22 343

GCAP-BAT	0.43 189	0.31 144	1.82 248	0.25 70	0.26 294	0.65 359	0.23 151	0.48 84	0.37 52	0.67 420	0.82 443	0.44 220	0.24 119	0.48 189	0.87 425	0.09 69	0.13 317	0.09 79	0.22 419	0.08 18	0.09 56

RAStereo	0.28 55	0.48 264	1.52 144	0.26 100	0.18 144	0.25 6	0.19 61	0.42 39	0.35 28	0.20 27	0.25 60	0.20 45	0.16 23	0.24 7	0.24 121	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 80	0.08 34

Occ-G	0.30 74	0.30 133	1.33 103	0.23 36	0.15 55	0.36 42	0.25 204	0.43 47	0.31 7	0.26 98	0.35 131	0.46 242	0.22 93	0.30 50	0.25 134	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 345	0.31 400	0.08 34

U	3.37 552	0.17 1	0.91 52	0.26 100	13.79 568	19.19 572	0.15 22	0.41 33	0.31 7	0.17 11	0.18 16	0.27 111	0.15 20	0.21 2	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 572	12.81 569	0.10 50	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.29 64	0.29 121	0.86 47	0.25 70	0.34 383	0.30 15	0.14 14	0.32 5	0.53 204	0.18 16	0.12 8	0.18 37	0.19 64	0.49 199	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 405	0.46 487	0.59 509

RAFT-Stereo-weight	0.34 103	0.29 121	1.43 123	0.28 141	0.28 319	0.55 197	0.22 120	0.78 295	0.48 154	0.46 204	0.38 149	0.36 163	0.17 30	0.33 76	0.23 99	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 56

gcap-zeroshot	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.31 215	0.32 362	0.69 389	0.21 99	0.74 245	0.52 185	0.43 180	0.35 131	0.62 327	0.24 119	0.41 132	0.24 121	0.09 69	0.16 376	0.09 79	0.31 466	0.08 18	0.09 56

testlalala2	0.44 199	0.28 111	2.59 448	0.64 495	0.56 485	0.57 230	0.20 80	0.78 295	0.52 185	0.40 161	0.39 157	0.45 229	0.21 84	0.27 23	0.22 87	0.09 69	0.10 225	0.08 29	0.29 451	0.12 80	0.10 80

MGS-Stereo	0.32 88	0.34 169	1.70 175	0.25 70	0.14 32	0.40 61	0.22 120	0.38 18	0.43 106	0.24 66	0.51 242	0.25 86	0.18 47	0.31 57	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 488	0.08 34

IGEV++	0.34 103	0.43 230	1.32 101	0.31 215	0.14 32	0.32 24	0.21 99	0.70 222	0.34 22	0.22 43	0.28 78	0.22 55	0.27 167	0.35 92	0.27 150	0.09 69	0.39 503	0.08 29	0.15 326	0.25 341	0.45 491

MyStereo07	0.34 103	0.40 212	1.46 128	0.29 171	0.23 248	0.60 276	0.31 313	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.25 60	0.20 45	0.26 149	0.57 230	0.19 27	0.09 69	0.18 404	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.19 306

MyStereo06	0.54 318	0.41 218	2.68 459	0.30 188	0.23 248	0.60 276	0.30 300	0.81 319	0.44 110	0.84 472	0.52 255	0.78 415	0.58 401	0.48 189	1.10 453	0.09 69	0.17 394	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.20 321

MyStereo05	0.49 266	0.41 218	2.72 465	0.30 188	0.23 248	0.60 276	0.30 300	0.82 326	0.77 438	0.52 264	0.37 140	0.51 269	0.42 309	0.52 212	0.38 257	0.09 69	0.17 394	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.20 321

MyStereo04	0.48 248	0.40 212	2.65 456	0.29 171	0.23 248	0.60 276	0.31 313	0.83 332	0.75 425	0.47 206	0.36 137	0.53 277	0.42 309	0.53 218	0.39 268	0.09 69	0.18 404	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.19 306

AE-Stereo	0.42 183	0.29 121	1.65 162	0.43 408	0.47 465	0.56 212	0.23 151	0.86 359	0.46 134	0.31 121	0.41 166	0.43 209	0.24 119	0.34 86	0.24 121	0.09 69	0.48 515	0.11 193	0.45 506	0.22 301	0.19 306

ff7	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

IGEVStereo-DCA	0.33 95	0.34 169	1.38 112	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 375	0.16 186	0.22 343

ffff	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

rrr	0.46 227	0.34 169	3.08 504	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.28 268	1.09 502	0.51 178	0.24 66	0.21 27	0.26 100	0.25 135	0.64 253	0.52 337	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 451	0.16 186	0.25 388

11t	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

IGEV_Zeroshot_test	0.53 313	0.33 156	2.91 492	0.32 244	0.18 144	0.54 184	0.21 99	0.72 230	0.42 96	0.81 465	0.51 242	0.71 387	0.41 292	0.48 189	1.13 457	0.09 69	0.15 359	0.10 128	0.35 482	0.19 255	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 227	0.38 198	2.47 425	0.27 116	0.43 448	0.56 212	0.20 80	0.77 280	0.43 106	0.60 368	0.51 242	0.44 220	0.17 30	0.68 270	0.21 68	0.09 69	0.29 477	0.09 79	0.32 472	0.14 133	0.10 80

AEACV	0.33 95	0.24 64	1.44 125	0.28 141	0.35 395	0.47 118	0.21 99	0.43 47	0.28 4	0.26 98	0.25 60	0.22 55	0.38 259	0.30 50	0.18 15	0.09 69	0.35 491	0.09 79	0.36 490	0.23 314	0.25 388

GCAP-Stereo	0.34 103	0.89 425	1.76 201	0.26 100	0.12 6	0.52 169	0.14 14	0.49 90	0.38 57	0.29 114	0.30 96	0.29 127	0.22 93	0.30 50	0.20 49	0.09 69	0.17 394	0.09 79	0.07 51	0.21 284	0.11 104

RAFT-Test	0.44 199	0.38 198	2.01 328	0.27 116	0.44 449	0.64 345	0.37 371	0.72 230	0.57 238	0.45 196	0.48 213	0.65 343	0.24 119	0.35 92	0.29 175	0.09 69	0.11 272	0.09 79	0.38 493	0.10 50	0.11 104

HH	0.49 266	0.49 267	2.78 477	0.50 451	0.41 439	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 397	0.48 213	0.87 447	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 394	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

HanStereo	0.49 266	0.49 267	2.78 477	0.50 451	0.41 439	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 397	0.48 213	0.87 447	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 394	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

LL-Strereo2	0.41 164	0.90 428	1.83 254	0.44 415	0.24 261	0.54 184	0.27 251	0.58 158	0.45 125	0.41 170	0.33 120	0.44 220	0.21 84	0.44 152	0.34 233	0.09 69	0.08 113	0.16 388	0.14 303	0.17 208	0.17 270

4D-IteraStereo	0.44 199	0.96 448	2.63 452	0.27 116	0.30 337	0.45 95	0.25 204	0.52 118	0.50 170	0.40 161	0.31 107	0.40 186	0.19 64	0.35 92	0.32 216	0.09 69	0.06 20	0.12 248	0.11 205	0.19 255	0.30 427

anonymousdsp2	0.34 103	0.24 64	1.16 75	0.28 141	0.15 55	0.57 230	0.23 151	0.79 311	0.47 151	0.38 153	0.37 140	0.40 186	0.25 135	0.47 184	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 275	0.19 255	0.27 405

anonymousdsp	0.34 103	0.53 281	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.55 226	0.19 27	0.09 69	0.11 272	0.10 128	0.18 375	0.24 329	0.29 418

CES	0.30 74	0.27 90	1.09 67	0.23 36	0.50 470	0.40 61	0.20 80	0.46 65	0.44 110	0.22 43	0.28 78	0.26 100	0.19 64	0.33 76	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.49 498

EGLCR-Stereo	0.29 64	0.27 90	0.97 58	0.30 188	0.19 176	0.56 212	0.17 38	0.68 212	0.36 45	0.30 117	0.18 16	0.27 111	0.17 30	0.38 118	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 453

DCRE	0.50 277	0.63 327	2.13 355	0.30 188	0.23 248	0.45 95	0.24 184	0.59 166	0.53 204	0.50 243	2.10 523	0.42 205	0.26 149	0.35 92	0.23 99	0.09 69	0.14 334	0.10 128	0.32 472	0.16 186	0.15 225

MC-Stereo	0.32 88	0.31 144	1.46 128	0.31 215	0.15 55	0.53 176	0.19 61	0.44 55	0.35 28	0.36 141	0.38 149	0.27 111	0.27 167	0.42 140	0.19 27	0.09 69	0.13 317	0.09 79	0.16 345	0.20 270	0.13 175

RCA-Stereo	0.34 103	0.32 150	1.30 98	0.26 100	0.14 32	0.58 247	0.23 151	0.78 295	0.62 296	0.40 161	0.44 183	0.28 120	0.35 232	0.29 42	0.20 49	0.09 69	0.10 225	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.08 34

CroCo-Stereo Lap2	0.33 95	0.61 310	1.47 132	0.32 244	0.38 420	0.23 4	0.22 120	0.58 158	0.46 134	0.22 43	0.27 71	0.29 127	0.23 108	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.14 192

DCANet-4	0.40 157	0.27 90	2.21 372	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.47 201	0.28 120	0.37 252	0.37 110	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

ccc-4	0.32 88	0.52 276	1.38 112	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.46 65	0.41 87	0.24 66	0.23 44	0.20 45	0.23 108	0.48 189	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 375	0.23 314	0.22 343

fff	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 428	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

ADStereo(finetuned)	0.45 217	0.77 381	2.12 353	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.48 213	0.31 135	0.76 457	0.37 110	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 367

raft_robust	0.55 330	0.84 408	1.73 185	0.28 141	0.54 480	0.53 176	0.25 204	0.88 376	0.75 425	0.48 224	0.46 195	0.76 410	0.75 456	1.46 375	0.27 150	0.09 69	0.10 225	0.10 128	0.30 460	0.26 361	0.16 252

RAFT+CT+SA	0.50 277	0.86 415	1.82 248	0.37 351	0.75 511	0.54 184	0.34 348	0.77 280	0.63 308	0.38 153	0.55 288	0.34 155	0.29 196	0.68 270	0.27 150	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.51 513	0.29 381	0.41 486

test_5	0.51 294	0.87 418	1.99 325	0.37 351	0.65 503	0.58 247	0.35 356	0.78 295	0.62 296	0.48 224	0.55 288	0.45 229	0.40 281	0.72 285	0.30 193	0.09 69	0.07 40	0.12 248	0.12 243	0.33 415	0.38 471

SA	0.50 277	0.75 371	1.95 310	0.31 215	0.61 499	0.57 230	0.31 313	0.91 398	0.73 408	0.42 175	0.62 343	0.38 172	0.47 352	0.68 270	0.29 175	0.09 69	0.09 183	0.13 307	0.32 472	0.30 392	0.10 80

IGEV-Stereo	0.34 103	0.54 286	1.47 132	0.25 70	0.16 82	0.56 212	0.23 151	0.49 90	0.40 78	0.25 84	0.24 53	0.22 55	0.24 119	0.54 222	0.19 27	0.09 69	0.10 225	0.10 128	0.18 375	0.24 329	0.29 418
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 318	1.01 470	2.08 344	0.27 116	0.21 203	0.49 133	0.28 268	0.73 241	0.58 249	0.40 161	0.61 338	0.62 327	0.46 344	1.78 427	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.10 143	0.39 461	0.12 141

iRaft-Stereo_20w	0.58 349	0.39 207	1.96 319	0.45 429	0.32 362	0.92 476	0.57 460	1.14 508	0.56 234	0.81 465	0.40 162	0.55 287	0.69 440	0.65 263	1.04 450	0.09 69	0.16 376	0.09 79	0.36 490	0.17 208	0.25 388

GLC_STEREO	0.28 55	0.27 90	1.36 108	0.28 141	0.12 6	0.41 68	0.20 80	0.37 15	0.38 57	0.26 98	0.30 96	0.25 86	0.19 64	0.33 76	0.24 121	0.09 69	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.09 56

IPLG	0.69 414	0.84 408	2.43 416	0.35 312	0.21 203	1.65 524	0.61 470	1.36 522	0.58 249	1.39 523	0.51 242	0.37 165	0.87 474	1.41 368	0.36 244	0.09 69	0.07 40	0.14 343	0.12 243	0.32 407	0.11 104

MIPNet	0.83 467	0.81 398	2.40 409	0.61 492	0.18 144	1.48 514	1.39 539	1.60 532	0.74 412	1.94 533	0.85 451	0.73 394	1.68 527	0.87 313	0.31 205	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.32 472	0.25 341	0.12 141

IPLGR	0.54 318	0.56 298	2.68 459	0.36 330	0.18 144	0.62 317	0.54 448	1.02 484	0.64 316	0.73 444	0.46 195	0.47 250	0.45 331	1.12 339	0.29 175	0.09 69	0.08 113	0.11 193	0.09 108	0.19 255	0.12 141

LCNet	0.54 318	0.37 188	1.78 215	0.92 519	0.22 228	0.96 479	0.30 300	0.59 166	0.58 249	0.51 256	0.55 288	0.41 192	0.76 457	0.84 307	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.12 248	0.18 375	0.98 525	0.39 477

STrans-v2	0.67 403	0.56 298	2.64 454	0.27 116	0.23 248	0.57 230	0.33 344	0.96 441	0.69 364	0.92 482	0.85 451	0.89 453	0.93 481	1.83 440	1.21 465	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.12 141

PSM-AAD	0.63 382	0.22 35	1.77 210	0.37 351	0.23 248	0.86 462	1.17 529	0.59 166	0.60 261	0.64 407	0.71 416	0.68 366	2.93 543	0.65 263	0.31 205	0.09 69	0.07 40	0.17 405	0.15 326	0.13 110	0.33 447

GrayStereo	0.66 398	0.19 7	1.76 201	0.90 517	0.23 248	0.62 317	1.42 543	0.62 182	0.60 261	0.72 440	0.78 435	0.56 299	3.07 546	0.60 245	0.26 142	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 411	0.11 69	0.18 290

CroCo-Stereo	0.30 74	0.45 249	1.08 65	0.31 215	0.17 110	0.19 2	0.21 99	0.73 241	0.50 170	0.21 33	0.24 53	0.55 287	0.22 93	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 80	0.09 56
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.44 199	0.48 264	1.69 171	0.30 188	0.27 307	0.50 141	0.28 268	0.80 315	0.43 106	0.40 161	0.54 278	0.41 192	0.24 119	0.31 57	1.16 461	0.09 69	0.20 427	0.10 128	0.17 362	0.11 69	0.26 398

Prome-Stereo	0.49 266	0.30 133	1.76 201	0.60 491	0.23 248	0.63 334	0.42 394	0.62 182	0.60 261	0.59 359	1.03 482	0.43 209	0.72 447	0.60 245	0.33 226	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.43 488

iRaftStereo_RVC	0.37 127	0.53 281	1.41 118	0.28 141	0.15 55	0.52 169	0.20 80	0.54 138	0.46 134	0.37 145	0.43 172	0.41 192	0.23 108	0.36 101	0.26 142	0.09 69	0.15 359	0.12 248	0.11 205	0.41 469	0.37 468

CREStereo++_RVC	0.33 95	0.29 121	1.74 189	0.24 52	0.16 82	0.54 184	0.15 22	0.40 26	0.55 223	0.37 145	0.51 242	0.24 76	0.19 64	0.27 23	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 460	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.44 199	0.67 346	1.85 259	0.34 296	0.71 509	0.51 150	0.25 204	0.64 191	0.51 178	0.35 136	0.45 187	0.32 143	0.28 182	0.43 143	0.32 216	0.09 69	0.19 416	0.10 128	0.09 108	0.20 270	0.40 481

DCANet	0.42 183	0.77 381	1.95 310	0.25 70	0.14 32	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.72 393	0.54 287	0.48 213	0.31 135	0.41 292	0.36 101	0.39 268	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 367

csc	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 428	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

cscssc	0.43 189	0.77 381	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.51 150	0.22 120	0.77 280	0.75 425	0.54 287	0.47 201	0.31 135	0.65 428	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 343

111	0.48 248	1.09 481	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.59 264	0.26 226	0.83 332	0.78 443	0.48 224	0.52 255	0.56 299	0.38 259	0.49 199	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 314	0.35 453

test_xeample3	0.46 227	0.34 169	2.99 499	0.37 351	0.16 82	0.49 133	0.33 344	1.06 497	0.44 110	0.25 84	0.23 44	0.24 76	0.25 135	0.49 199	0.56 356	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 498	0.17 208	0.26 398

EAI-Stereo	0.78 455	0.25 69	1.67 168	0.54 469	0.59 492	1.95 533	2.05 549	1.11 507	0.64 316	0.95 487	1.49 508	0.50 266	0.67 435	0.59 239	1.44 480	0.09 69	0.19 416	0.09 79	0.49 510	0.13 110	0.22 343

CFNet-RSSM	0.41 164	0.32 150	2.20 371	0.27 116	0.44 449	0.52 169	0.19 61	0.76 269	0.48 154	0.43 180	0.36 137	0.54 283	0.26 149	0.33 76	0.25 134	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 493	0.10 50	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 136	0.33 156	1.92 295	0.27 116	0.41 439	0.48 126	0.19 61	0.59 166	0.46 134	0.43 180	0.39 157	0.57 305	0.26 149	0.32 66	0.26 142	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 466	0.11 69	0.09 56

HITNet	0.46 227	0.92 430	2.09 345	0.33 265	0.14 32	0.55 197	0.22 120	0.83 332	0.56 234	0.51 256	0.49 230	0.48 261	0.37 252	0.48 189	0.54 347	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.09 56
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 248	0.89 425	1.85 259	0.29 171	0.14 32	0.59 264	0.23 151	0.72 230	0.59 256	0.66 416	0.66 382	0.55 287	0.36 238	1.03 327	0.49 324	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 255	0.11 104

DFGA-Net	0.51 294	1.06 477	1.75 195	0.30 188	0.24 261	0.54 184	0.22 120	0.63 188	0.60 261	0.48 224	0.51 242	0.35 159	0.27 167	1.82 439	0.53 341	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.12 243	0.37 445	0.15 225

G2L-Stereo_test	0.55 330	0.97 456	1.89 281	0.33 265	0.24 261	0.75 420	0.38 377	0.79 311	0.60 261	0.60 368	0.54 278	0.74 400	0.39 273	1.56 391	0.43 293	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 376	0.13 175

LGtest1	0.21 8	0.37 188	0.70 33	0.22 25	0.12 6	0.31 19	0.11 2	0.36 12	0.39 68	0.17 11	0.13 10	0.16 28	0.14 10	0.25 11	0.27 150	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 80

SGD-Stereo	0.22 28	0.28 111	0.77 39	0.22 25	0.11 1	0.40 61	0.16 31	0.31 4	0.36 45	0.19 20	0.19 19	0.17 32	0.17 30	0.37 110	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

MM-Stereo_test3	0.40 157	0.58 302	1.75 195	0.36 330	0.30 337	0.45 95	0.30 300	0.72 230	0.59 256	0.31 121	0.43 172	0.32 143	0.23 108	0.35 92	0.29 175	0.10 161	0.20 427	0.10 128	0.08 77	0.40 466	0.11 104

AIO_rvc	0.41 164	0.64 331	1.29 95	0.58 483	0.39 423	0.37 45	0.24 184	0.50 96	0.43 106	0.28 110	0.23 44	0.25 86	0.16 23	0.99 321	0.19 27	0.10 161	0.16 376	0.08 29	0.11 205	0.25 341	0.85 525

PAM_32	0.70 418	0.35 176	2.73 470	0.54 469	0.61 499	1.07 495	0.43 401	0.84 343	0.49 160	0.90 480	0.91 460	1.23 505	0.77 460	0.65 263	1.10 453	0.10 161	0.19 416	0.10 128	0.49 510	0.15 150	0.38 471

PAM	0.70 418	0.35 176	2.72 465	0.56 478	0.62 501	1.08 497	0.53 444	0.85 349	0.44 110	0.93 484	0.92 462	1.24 506	0.68 438	0.64 253	1.01 445	0.10 161	0.19 416	0.10 128	0.48 508	0.14 133	0.38 471

UGAM	0.58 349	0.47 261	2.21 372	0.30 188	0.19 176	0.53 176	0.34 348	0.59 166	0.63 308	0.44 186	0.73 423	0.78 415	0.37 252	2.58 515	0.39 268	0.10 161	0.08 113	0.17 405	0.14 303	0.42 475	0.17 270

model_zeroshot	0.44 199	0.68 348	1.97 324	0.28 141	0.18 144	0.69 389	0.21 99	0.63 188	0.40 78	1.00 490	0.34 126	0.42 205	0.20 73	0.69 276	0.24 121	0.10 161	0.22 442	0.10 128	0.22 419	0.12 80	0.10 80

Pointernet	0.29 64	0.25 69	1.49 138	0.24 52	0.20 190	0.47 118	0.15 22	0.62 182	0.47 151	0.22 43	0.29 84	0.26 100	0.20 73	0.28 30	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 243	0.10 50	0.07 7

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 418	0.65 338	3.45 527	0.50 451	0.60 497	0.75 420	0.23 151	0.96 441	0.60 261	0.76 452	1.30 500	0.81 426	0.60 407	0.57 230	0.82 420	0.10 161	0.16 376	0.11 193	0.43 504	0.31 400	0.22 343

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 371	0.61 310	3.35 526	0.33 265	0.58 490	0.66 365	0.20 80	0.98 453	0.55 223	0.73 444	0.52 255	0.99 476	0.65 428	0.58 233	0.29 175	0.10 161	0.16 376	0.10 128	0.41 501	0.29 381	0.20 321

trnet	0.28 55	0.26 84	1.32 101	0.19 1	0.12 6	0.54 184	0.15 22	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.30 50	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

H2IRNET	0.40 157	0.61 310	1.90 286	0.29 171	0.17 110	0.54 184	0.18 52	0.52 118	0.50 170	0.27 105	0.56 299	0.47 250	0.35 232	0.46 173	0.33 226	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.14 303	0.32 407	0.12 141

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 277	0.33 156	0.93 55	0.26 100	0.22 228	0.46 113	0.20 80	1.10 503	1.34 518	3.16 555	0.32 112	0.22 55	0.20 73	0.30 50	0.22 87	0.10 161	0.09 183	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 306

MyStereo8	0.54 318	0.80 393	2.76 473	0.32 244	0.33 375	0.71 398	0.20 80	0.87 368	0.57 238	0.51 256	0.59 316	0.50 266	0.33 222	0.68 270	0.55 348	0.10 161	0.29 477	0.10 128	0.13 275	0.21 284	0.34 451

ACVNet-DCA	0.42 183	0.64 331	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

xx1	0.46 227	0.64 331	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	1.01 493	0.31 121	0.38 149	0.46 242	0.36 238	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.12 248	0.12 243	0.12 80	0.14 192

1test111	0.44 199	0.64 331	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.76 269	0.52 185	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.96 318	0.30 193	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

cc1	0.47 242	0.64 331	2.07 339	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	1.01 493	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.25 341	0.40 481

ffm	0.47 242	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 472	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.15 370	0.13 275	0.25 341	0.36 461

ff1	0.73 439	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 472	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 538	0.10 161	0.24 453	0.15 370	0.13 275	0.25 341	0.36 461

tt1	0.44 199	0.64 331	1.83 254	0.35 312	0.14 32	0.76 424	0.25 204	0.74 245	0.88 472	0.31 121	0.37 140	0.25 86	0.35 232	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 453	0.11 193	0.09 108	0.25 341	0.36 461

MaDis-Stereo	0.29 64	0.54 286	1.44 125	0.24 52	0.29 326	0.29 13	0.16 31	0.45 62	0.37 52	0.19 20	0.21 27	0.28 120	0.22 93	0.30 50	0.29 175	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 69	0.11 104

UniTT-Stereo	0.30 74	0.36 185	1.68 169	0.27 116	0.24 261	0.29 13	0.18 52	0.33 6	0.34 22	0.26 98	0.37 140	0.18 37	0.18 47	0.31 57	0.27 150	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 341	0.08 34

CASnet	0.28 55	0.31 144	1.20 82	0.28 141	0.11 1	0.47 118	0.19 61	0.44 55	0.44 110	0.38 153	0.31 107	0.23 63	0.17 30	0.29 42	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 370	0.12 243	0.16 186	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 121	0.30 133	1.77 210	0.28 141	0.33 375	0.60 276	0.22 120	0.55 142	0.51 178	0.55 305	0.35 131	0.31 135	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.10 161	0.13 317	0.09 79	0.24 425	0.08 18	0.07 7

Any-RAFT	0.38 136	0.25 69	1.89 281	0.27 116	0.17 110	0.68 383	0.21 99	0.78 295	0.53 204	0.43 180	0.43 172	0.54 283	0.30 204	0.41 132	0.20 49	0.10 161	0.12 298	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

LL-Strereo	0.72 430	1.29 509	2.49 428	0.36 330	0.45 457	0.55 197	0.32 336	0.93 415	0.71 383	0.67 420	0.58 313	0.85 441	0.79 461	2.67 522	0.46 304	0.10 161	0.18 404	0.14 343	0.12 243	0.40 466	0.42 487

CBFPSM	0.56 338	0.91 429	1.82 248	0.28 141	0.23 248	0.71 398	0.37 371	0.72 230	0.64 316	0.50 243	0.49 230	1.03 483	0.83 466	0.62 248	1.35 473	0.10 161	0.12 298	0.10 128	0.10 143	0.18 234	0.19 306

LoS	0.31 82	0.30 133	1.52 144	0.23 36	0.13 20	0.54 184	0.20 80	0.48 84	0.49 160	0.25 84	0.28 78	0.37 165	0.24 119	0.38 118	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 150	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 199	0.61 310	1.89 281	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.35 356	0.67 208	0.53 204	0.39 159	0.50 238	0.59 315	0.43 319	0.51 208	0.49 324	0.10 161	0.12 298	0.13 307	0.16 345	0.24 329	0.19 306

anonymousa	0.48 248	0.46 252	2.44 418	0.29 171	0.34 383	0.61 297	0.25 204	0.66 199	0.54 216	0.53 274	0.77 434	0.73 394	0.46 344	0.33 76	0.31 205	0.10 161	0.09 183	0.12 248	0.29 451	0.10 50	0.19 306

Selective-RAFT	0.35 114	0.26 84	1.48 135	0.31 215	0.15 55	0.61 297	0.19 61	0.60 176	0.54 216	0.28 110	0.29 84	0.40 186	0.33 222	0.50 205	0.27 150	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 482	0.19 255	0.08 34

TestStereo1	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 376	0.57 488	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.33 415	0.26 398

SA-5K	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 376	0.57 488	0.56 212	0.34 348	0.75 256	0.69 364	0.44 186	0.63 355	0.35 159	0.42 309	0.64 253	0.29 175	0.10 161	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.33 415	0.26 398

Sa-1000	0.51 294	0.72 361	1.90 286	0.31 215	0.60 497	0.60 276	0.31 313	0.94 423	0.71 383	0.52 264	0.83 444	0.42 205	0.33 222	0.68 270	0.28 160	0.10 161	0.09 183	0.13 307	0.29 451	0.29 381	0.10 80

CrosDoStereo	0.94 481	0.37 188	2.53 435	0.25 70	0.32 362	0.54 184	3.76 559	0.72 230	0.60 261	0.70 433	1.40 505	0.53 277	1.49 520	1.78 427	3.09 528	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.21 284	0.11 104

TransformOpticalFlow	0.64 386	0.56 298	2.66 457	0.44 415	0.26 294	0.62 317	0.28 268	0.83 332	0.71 383	0.76 452	0.74 426	0.91 457	0.85 470	1.83 440	0.81 419	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.11 69	0.12 141

OMP-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.56 478	0.37 414	0.60 276	0.26 226	0.70 222	0.65 329	0.66 416	0.60 331	0.69 373	0.32 218	2.09 477	1.20 463	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.09 108	0.17 208	0.10 80

KYRaft	0.48 248	0.29 121	1.75 195	0.33 265	0.21 203	0.75 420	0.44 412	0.58 158	0.57 238	0.64 407	0.93 466	0.53 277	0.72 447	0.60 245	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.12 248	0.14 303	0.12 80	0.54 502

ASMatch	0.60 363	0.43 230	2.58 446	0.91 518	0.36 403	0.56 212	0.25 204	0.52 118	0.61 278	0.47 206	1.21 494	0.47 250	0.66 433	1.34 360	0.94 430	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.10 50	0.16 252

DeepStereo_LL	0.94 481	0.37 188	2.53 435	0.25 70	0.32 362	0.54 184	3.76 559	0.72 230	0.60 261	0.70 433	1.40 505	0.53 277	1.49 520	1.78 427	3.09 528	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.21 284	0.11 104

DEmStereo	0.68 410	0.31 144	2.25 382	0.42 403	0.17 110	0.66 365	0.89 507	0.51 104	0.59 256	0.60 368	1.01 478	0.45 229	1.26 504	1.54 389	2.26 514	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 143	0.10 50	0.11 104

THIR-Stereo	0.86 471	0.62 316	2.13 355	0.25 70	0.16 82	0.58 247	2.74 555	0.59 166	0.51 178	0.62 388	1.62 512	0.97 472	1.80 531	1.69 413	2.25 513	0.10 161	0.08 113	0.14 343	0.11 205	0.15 150	0.11 104

DRaft	0.62 376	0.38 198	1.76 201	0.24 52	0.16 82	0.64 345	0.66 478	0.53 127	0.53 204	0.67 420	0.99 475	0.38 172	1.00 489	1.44 370	2.10 508	0.10 161	0.14 334	0.10 128	0.14 303	0.18 234	0.21 330

RAFT-345	0.53 313	0.30 133	2.34 397	0.38 366	0.34 383	0.58 247	0.42 394	0.47 77	0.61 278	0.51 256	1.00 477	0.43 209	0.28 182	1.57 394	0.82 420	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.10 50	0.08 34

GMM-Stereo	0.50 277	0.23 51	2.41 410	0.54 469	0.24 261	0.77 432	0.46 422	0.59 166	0.57 238	0.58 345	0.73 423	0.47 250	0.43 319	0.68 270	0.27 150	0.10 161	0.06 20	0.13 307	0.13 275	0.14 133	0.44 490

rafts_anoy	0.43 189	0.89 425	1.96 319	0.32 244	0.30 337	0.48 126	0.24 184	0.62 182	0.49 160	0.37 145	0.38 149	0.33 149	0.30 204	0.51 208	0.34 233	0.10 161	0.39 503	0.13 307	0.15 326	0.17 208	0.15 225

TANstereo	0.33 95	0.49 267	1.75 195	0.23 36	0.12 6	0.54 184	0.16 31	0.40 26	0.45 125	0.45 196	0.51 242	0.26 100	0.22 93	0.29 42	0.20 49	0.10 161	0.10 225	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 104

XX-TBD	0.34 103	0.77 381	1.75 195	0.34 296	0.13 20	0.51 150	0.17 38	0.43 47	0.50 170	0.37 145	0.49 230	0.23 63	0.18 47	0.28 30	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

raftrobust	0.38 136	0.68 348	1.54 146	0.32 244	0.46 463	0.52 169	0.21 99	0.56 149	0.42 96	0.52 264	0.35 131	0.31 135	0.33 222	0.37 110	0.30 193	0.10 161	0.11 272	0.08 29	0.07 51	0.21 284	0.19 306

RALCasStereoNet	0.45 217	0.88 422	1.85 259	0.30 188	0.26 294	0.49 133	0.26 226	0.58 158	0.51 178	0.36 141	0.48 213	0.36 163	0.28 182	0.55 226	0.34 233	0.10 161	0.53 517	0.09 79	0.08 77	0.25 341	0.34 451

RALAANet	0.43 189	0.98 460	1.90 286	0.32 244	0.23 248	0.48 126	0.19 61	0.67 208	0.53 204	0.48 224	0.45 187	0.39 178	0.30 204	0.48 189	0.37 250	0.10 161	0.08 113	0.11 193	0.14 303	0.27 370	0.10 80

XX-Stereo	0.55 330	0.54 286	3.50 529	0.48 447	0.39 423	0.54 184	0.17 38	0.89 382	0.40 78	0.44 186	0.65 380	0.85 441	0.19 64	0.77 297	0.21 68	0.10 161	0.14 334	0.10 128	0.32 472	0.17 208	0.14 192

ARAFT	0.60 363	1.23 502	3.10 506	0.28 141	0.16 82	0.64 345	0.36 363	0.90 388	0.67 353	0.61 377	0.49 230	0.55 287	0.31 212	1.24 354	0.32 216	0.10 161	0.08 113	0.14 343	0.13 275	0.37 445	0.21 330

MMNet	0.50 277	0.48 264	1.93 298	0.33 265	0.27 307	0.79 441	0.28 268	0.81 319	0.74 412	0.60 368	0.56 299	0.59 315	0.55 388	0.79 302	0.59 367	0.10 161	0.09 183	0.12 248	0.11 205	0.13 110	0.14 192

DIP-Stereo	0.37 127	0.34 169	1.50 141	0.27 116	0.18 144	0.63 334	0.17 38	0.92 407	0.53 204	0.49 236	0.48 213	0.30 132	0.30 204	0.39 124	0.30 193	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.12 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 327	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141

RAFT-Stereo	0.36 121	0.21 20	1.70 175	0.29 171	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.78 295	0.36 45	0.57 327	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 294	0.76 372	2.59 448	0.41 392	0.17 110	0.64 345	0.27 251	0.82 326	0.70 373	0.57 327	0.64 371	0.43 209	0.36 238	0.70 281	0.52 337	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 284	0.13 175

S2M2_XL	0.20 1	0.32 150	1.10 69	0.19 1	0.13 20	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 19	0.15 25	0.14 10	0.19 1	0.21 68	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.08 34

G2L-ROB	0.51 294	0.95 445	1.96 319	0.29 171	0.22 228	0.59 264	0.28 268	0.76 269	0.57 238	0.55 305	0.45 187	0.70 383	0.32 218	1.38 363	0.47 313	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 270	0.13 175

SCV	0.35 114	0.59 304	1.37 111	0.34 296	0.22 228	0.28 9	0.23 151	0.72 230	0.35 28	0.19 20	0.30 96	0.24 76	0.20 73	0.64 253	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 451	0.34 422	0.29 418

StereoAnything_RVC	0.35 114	1.25 505	1.82 248	0.20 4	0.12 6	0.26 7	0.15 22	0.43 47	0.37 52	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 64	0.46 173	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 518	0.18 290

AIO_test	0.39 151	0.37 188	1.19 78	0.73 503	0.67 504	0.35 36	0.25 204	0.47 77	0.34 22	0.34 134	0.22 38	0.33 149	0.17 30	1.31 357	0.19 27	0.11 223	0.15 359	0.08 29	0.21 411	0.15 150	0.23 367

test_sample1	0.40 157	0.18 5	1.19 78	0.31 215	0.18 144	0.48 126	0.23 151	0.78 295	0.49 160	0.44 186	0.44 183	0.45 229	0.41 292	1.39 364	0.33 226	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.13 175

mmm	0.38 136	0.21 20	1.18 76	0.35 312	0.17 110	0.49 133	0.26 226	0.78 295	0.52 185	0.50 243	0.57 307	0.41 192	0.37 252	0.71 283	0.31 205	0.11 223	0.13 317	0.14 343	0.13 275	0.15 150	0.14 192

11t1	0.33 95	0.19 7	1.41 118	0.33 265	0.16 82	0.48 126	0.21 99	0.67 208	0.48 154	0.40 161	0.34 126	0.32 143	0.33 222	0.42 140	0.27 150	0.11 223	0.12 298	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.14 192

plain	0.37 127	0.47 261	2.15 361	0.27 116	0.19 176	0.33 27	0.20 80	0.58 158	0.46 134	0.23 59	0.37 140	0.23 63	0.25 135	0.45 164	0.28 160	0.11 223	0.08 113	0.13 307	0.09 108	0.42 475	0.12 141

MIF-Stereo (partial)	0.34 103	0.41 218	1.93 298	0.26 100	0.24 261	0.32 24	0.17 38	0.53 127	0.42 96	0.25 84	0.37 140	0.25 86	0.26 149	0.44 152	0.31 205	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.19 255	0.14 192

PCWNet_CMD	0.46 227	0.45 249	2.28 387	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 366	0.57 397	0.46 173	0.30 193	0.11 223	0.10 225	0.14 343	0.10 143	0.18 234	0.14 192

gwcnet-sp	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

scenet	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

knoymous	0.34 103	0.25 69	1.75 195	0.24 52	0.18 144	0.45 95	0.24 184	0.57 152	0.38 57	0.41 170	0.39 157	0.55 287	0.25 135	0.38 118	0.23 99	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.07 51	0.13 110	0.12 141

riskmin	0.37 127	0.22 35	1.74 189	0.32 244	0.20 190	0.48 126	0.20 80	0.66 199	0.46 134	0.36 141	0.34 126	0.69 373	0.45 331	0.39 124	0.27 150	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.08 77	0.13 110	0.16 252

ssnet	0.49 266	0.43 230	2.54 441	0.31 215	0.22 228	0.67 371	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 345	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 223	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.15 150	0.14 192

qqq	0.38 136	0.21 20	1.34 106	0.28 141	0.15 55	0.45 95	0.26 226	0.76 269	0.52 185	0.39 159	0.41 166	0.46 242	0.36 238	0.96 318	0.30 193	0.11 223	0.14 334	0.12 248	0.12 243	0.12 80	0.14 192

x	0.35 114	0.20 12	1.36 108	0.33 265	0.17 110	0.47 118	0.24 184	0.75 256	0.54 216	0.40 161	0.40 162	0.42 205	0.34 230	0.45 164	0.32 216	0.11 223	0.14 334	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 192

IER	0.43 189	0.38 198	1.69 171	0.26 100	0.25 279	0.66 365	0.26 226	0.71 225	0.55 223	0.54 287	0.59 316	0.60 321	0.53 380	0.52 212	0.39 268	0.11 223	0.08 113	0.11 193	0.11 205	0.14 133	0.11 104

hknet	0.47 242	0.29 121	1.70 175	0.30 188	0.24 261	0.76 424	0.31 313	1.00 473	0.64 316	0.63 397	0.53 266	0.80 423	0.38 259	0.77 297	0.37 250	0.11 223	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

CIPLG	0.56 338	1.19 498	2.46 421	0.80 510	0.31 354	0.61 297	0.57 460	0.76 269	0.57 238	0.56 316	0.63 355	0.41 192	0.30 204	0.45 164	0.40 276	0.11 223	0.20 427	0.13 307	0.13 275	0.35 432	0.19 306

IPLGR_C	0.58 349	1.25 505	2.72 465	0.80 510	0.31 354	0.60 276	0.61 470	0.76 269	0.58 249	0.56 316	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.43 143	0.40 276	0.11 223	0.22 442	0.13 307	0.15 326	0.35 432	0.19 306

ACRE	0.56 338	1.14 488	2.77 475	0.76 506	0.28 319	0.60 276	0.56 456	0.76 269	0.58 249	0.55 305	0.62 343	0.41 192	0.29 196	0.44 152	0.39 268	0.11 223	0.19 416	0.13 307	0.14 303	0.36 437	0.18 290

AAGNet	0.88 474	0.33 156	1.79 235	0.54 469	0.98 525	0.62 317	0.46 422	0.50 96	0.60 261	0.58 345	0.53 266	0.50 266	0.73 450	1.23 351	7.48 559	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.14 133	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.54 469	0.23 248	0.61 297	0.21 99	0.73 241	0.65 329	0.64 407	0.69 402	0.69 373	0.38 259	2.09 477	1.39 476	0.11 223	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.09 56

NF-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 460	0.16 82	0.61 297	0.44 412	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.45 374	0.79 417	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.16 252

OCTAStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 460	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.80 418	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

NRIStereo	0.46 227	0.25 69	1.77 210	0.47 439	0.16 82	0.95 478	0.74 494	0.51 104	0.56 234	0.48 224	0.39 157	0.59 315	0.29 196	0.77 297	0.32 216	0.11 223	0.13 317	0.11 193	0.09 108	0.21 284	0.24 379

SST-Stereo	0.52 307	0.20 12	1.76 201	0.62 493	0.53 478	0.62 317	0.66 478	0.55 142	0.61 278	0.58 345	0.53 266	0.52 275	0.60 407	1.59 400	0.29 175	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.10 80

RAFT_R40	0.50 277	0.21 20	1.76 201	0.50 451	0.40 432	0.61 297	0.53 444	0.56 149	0.60 261	0.56 316	0.54 278	0.55 287	0.51 373	1.57 394	0.53 341	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.16 186	0.09 56

RE-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 460	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.78 413	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

TVStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 460	0.16 82	0.61 297	0.43 401	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 370	0.78 413	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.13 110	0.17 270

DeepStereo_RVC	0.44 199	0.28 111	1.92 295	0.49 449	0.17 110	0.60 276	0.59 464	0.50 96	0.52 185	0.49 236	0.45 187	0.39 178	0.86 473	0.45 164	0.33 226	0.11 223	0.08 113	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 306

IRAFT_RVC	0.54 318	0.53 281	1.78 215	0.46 434	0.21 203	0.58 247	0.43 401	0.65 197	0.66 344	0.54 287	0.50 238	0.49 263	0.51 373	1.58 398	1.01 445	0.11 223	0.25 466	0.13 307	0.10 143	0.15 150	0.13 175

AnonymousM	0.37 127	0.44 241	1.50 141	0.25 70	0.15 55	0.52 169	0.23 151	0.60 176	0.42 96	0.42 175	0.32 112	0.30 132	0.25 135	0.34 86	0.23 99	0.11 223	0.09 183	0.71 520	0.36 490	0.12 80	0.07 7

CRE-IMP	0.41 164	0.22 35	1.76 201	0.48 447	0.17 110	0.79 441	0.69 486	0.52 118	0.52 185	0.47 206	0.42 170	0.45 229	0.26 149	0.41 132	0.31 205	0.11 223	0.07 40	0.12 248	0.09 108	0.17 208	0.23 367

RAFT	0.45 217	0.92 430	1.59 153	0.34 296	0.19 176	0.46 113	0.35 356	0.65 197	0.49 160	0.49 236	0.49 230	0.70 383	0.40 281	0.47 184	0.32 216	0.11 223	0.16 376	0.14 343	0.13 275	0.51 496	0.13 175

s12784h	0.36 121	0.28 111	1.58 152	0.23 36	0.11 1	0.62 317	0.24 184	0.79 311	0.64 316	0.44 186	0.52 255	0.28 120	0.26 149	0.50 205	0.24 121	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 186	0.06 1

TestStereo	0.45 217	0.54 286	2.11 350	0.29 171	0.16 82	0.43 84	0.24 184	0.54 138	0.45 125	0.37 145	0.46 195	0.34 155	0.27 167	1.98 465	0.27 150	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.14 133	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 217	0.46 252	2.23 380	0.25 70	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 373	0.47 352	0.52 212	0.31 205	0.11 223	0.10 225	0.15 370	0.10 143	0.17 208	0.14 192

delet	0.52 307	0.54 286	1.62 160	0.31 215	0.35 395	0.74 414	0.46 422	0.85 349	0.74 412	0.55 305	0.60 331	0.67 359	0.50 371	1.12 339	0.57 360	0.11 223	0.11 272	0.13 307	0.14 303	0.16 186	0.12 141

UNet	0.54 318	0.44 241	2.83 481	0.31 215	0.33 375	0.74 414	0.27 251	0.82 326	0.61 278	0.53 274	0.54 278	0.72 390	0.54 383	0.78 301	0.56 356	0.11 223	0.09 183	0.13 307	0.11 205	0.14 133	0.12 141

CREStereo	0.28 55	0.30 133	1.33 103	0.19 1	0.13 20	0.55 197	0.17 38	0.48 84	0.46 134	0.27 105	0.33 120	0.24 76	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.45 217	0.44 241	1.79 235	0.28 141	0.21 203	0.59 264	0.36 363	0.66 199	0.68 355	0.45 196	0.59 316	0.69 373	0.40 281	0.44 152	0.55 348	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.34 422	0.10 80

acv_ft	0.48 248	0.44 241	1.76 201	0.32 244	0.41 439	0.63 334	0.28 268	0.81 319	0.68 355	0.61 377	0.59 316	0.69 373	0.45 331	0.44 152	0.63 376	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.41 469	0.10 80

BEATNet_4x	0.47 242	0.73 366	1.91 292	0.33 265	0.15 55	0.56 212	0.25 204	0.85 349	0.58 249	0.54 287	0.51 242	0.57 305	0.42 309	0.57 230	0.61 372	0.11 223	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.20 270	0.16 252

MSMDNet	0.46 227	0.44 241	2.28 387	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 366	0.56 392	0.46 173	0.30 193	0.11 223	0.10 225	0.13 307	0.10 143	0.18 234	0.15 225

ccs_rob	0.45 217	0.46 252	2.22 376	0.26 100	0.19 176	0.56 212	0.21 99	0.77 280	0.60 261	0.49 236	0.56 299	0.69 373	0.47 352	0.52 212	0.31 205	0.11 223	0.09 183	0.16 388	0.10 143	0.17 208	0.14 192

iResNetv2_ROB	0.59 357	1.43 520	2.96 494	0.40 385	0.22 228	0.58 247	0.28 268	0.91 398	0.73 408	0.57 327	0.63 355	0.60 321	0.41 292	0.74 289	0.35 241	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 477	0.17 270

HSM	0.62 376	0.76 372	1.72 182	0.30 188	0.29 326	0.64 345	0.28 268	0.94 423	0.62 296	0.58 345	0.57 307	1.40 514	0.64 426	2.59 516	0.42 284	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 133	0.11 104

StereoDRNet-Refined	0.50 277	0.41 218	1.50 141	0.33 265	0.21 203	0.68 383	0.26 226	0.81 319	0.68 355	0.67 420	0.68 393	0.73 394	0.42 309	1.10 333	0.59 367	0.11 223	0.08 113	0.14 343	0.14 303	0.25 341	0.21 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 277	1.15 492	1.73 185	0.31 215	0.21 203	0.58 247	0.22 120	0.95 436	0.82 457	0.58 345	0.62 343	0.57 305	0.39 273	0.84 307	0.40 276	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 284	0.13 175

DN-CSS_ROB	0.48 248	1.23 502	1.99 325	0.39 376	0.22 228	0.56 212	0.19 61	0.75 256	0.61 278	0.45 196	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.70 281	0.32 216	0.11 223	0.08 113	0.14 343	0.13 275	0.36 437	0.12 141

HUF	0.59 357	0.65 338	2.46 421	0.45 429	0.77 515	0.34 31	0.24 184	0.46 65	0.39 68	0.31 121	0.28 78	0.25 86	0.19 64	0.67 267	0.18 15	0.12 276	2.03 556	0.08 29	0.06 9	0.31 400	1.59 553

test_sample2	0.41 164	0.19 7	1.23 87	0.31 215	0.17 110	0.51 150	0.27 251	0.81 319	0.55 223	0.44 186	0.45 187	0.46 242	0.38 259	1.51 385	0.30 193	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.14 192

DispNO	0.67 403	0.98 460	2.58 446	0.31 215	0.27 307	0.59 264	0.29 292	0.83 332	0.68 355	0.53 274	0.79 438	0.83 433	0.47 352	2.46 506	0.68 391	0.12 276	0.10 225	0.19 431	0.31 466	0.16 186	0.17 270

CoDeX	0.52 307	0.43 230	2.25 382	0.29 171	0.26 294	0.61 297	0.32 336	0.99 465	0.68 355	0.48 224	0.55 288	0.52 275	0.40 281	1.60 401	0.35 241	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.13 110	0.12 141

1111x	0.74 442	0.21 20	1.93 298	0.31 215	0.17 110	0.63 334	0.32 336	1.03 491	0.74 412	0.52 264	0.62 343	0.57 305	0.47 352	2.38 496	4.25 546	0.12 276	0.14 334	0.11 193	0.12 243	0.12 80	0.14 192

EKT-Stereo	1.47 523	0.49 267	1.93 298	2.57 556	19.31 572	0.55 197	0.22 120	0.69 215	0.42 96	0.38 153	0.36 137	0.43 209	0.27 167	0.69 276	0.26 142	0.12 276	0.14 334	0.11 193	0.16 345	0.20 270	0.15 225

DisPM	0.43 189	0.33 156	1.78 215	0.57 481	0.18 144	0.59 264	0.63 476	0.53 127	0.61 278	0.60 368	0.53 266	0.38 172	0.26 149	0.75 290	0.29 175	0.12 276	0.07 40	0.12 248	0.11 205	0.11 69	0.14 192

DAS	0.56 338	0.35 176	1.55 148	0.33 265	0.34 383	0.50 141	0.42 394	0.83 332	0.74 412	0.83 470	0.68 393	0.56 299	0.48 361	2.40 500	0.46 304	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.18 234	0.15 225

SepStereo	0.52 307	0.35 176	1.55 148	0.33 265	0.34 383	0.50 141	0.42 394	0.83 332	0.74 412	0.83 470	0.68 393	0.56 299	0.48 361	1.56 391	0.46 304	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.09 108	0.18 234	0.15 225

TRStereo	0.53 313	0.76 372	2.38 405	0.42 403	0.29 326	0.69 389	0.23 151	1.81 537	0.55 223	0.36 141	0.32 112	0.47 250	0.40 281	0.46 173	0.25 134	0.12 276	0.11 272	0.11 193	0.41 501	0.13 110	0.32 440

Patchmatch Stereo++	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.16 82	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 456	0.17 110	0.61 297	0.40 385	0.61 178	0.57 238	0.52 264	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 375	0.77 411	0.12 276	0.08 113	0.13 307	0.12 243	0.12 80	0.14 192

KMStereo	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 456	0.17 110	0.61 297	0.40 385	0.61 178	0.57 238	0.52 264	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 375	0.77 411	0.12 276	0.08 113	0.13 307	0.12 243	0.12 80	0.14 192

PSM-adaLoss	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.17 110	0.60 276	0.29 292	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo_v2	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.17 110	0.61 297	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.47 184	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.17 110	0.61 297	0.26 226	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.49 199	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

HUI-Stereo	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 415	0.17 110	0.61 297	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.45 164	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

Pruner-Stereo	0.51 294	0.27 90	1.78 215	1.79 546	0.19 176	0.62 317	0.45 419	0.57 152	0.60 261	0.61 377	0.48 213	0.41 192	0.24 119	0.46 173	1.00 441	0.12 276	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.12 80	0.13 175

iGMRVC	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.17 110	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.44 220	0.28 182	0.55 226	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

iRAFT	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 415	0.16 82	0.61 297	0.27 251	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.54 222	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

RAFT-IKP	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 415	0.16 82	0.60 276	0.28 268	0.51 104	0.52 185	0.47 206	0.43 172	0.43 209	0.28 182	0.50 205	0.28 160	0.12 276	0.08 113	0.12 248	0.10 143	0.17 208	0.12 141

sAnonymous2	0.38 136	0.62 316	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.13 275	0.38 452	0.35 453

CroCo_RVC	0.38 136	0.62 316	2.15 361	0.31 215	0.24 261	0.34 31	0.27 251	0.53 127	0.46 134	0.24 66	0.29 84	0.23 63	0.28 182	0.28 30	0.22 87	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.13 275	0.38 452	0.35 453

test_xeample	0.72 430	0.21 20	1.36 108	0.27 116	0.17 110	0.59 264	0.28 268	1.01 481	0.70 373	0.55 305	0.67 385	0.44 220	0.39 273	1.88 455	5.17 551	0.12 276	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.13 110	0.15 225

RAFT + AFF	0.64 386	1.20 499	1.95 310	0.34 296	0.33 375	0.67 371	0.52 440	0.99 465	0.74 412	0.53 274	0.58 313	0.57 305	0.80 462	1.76 424	0.51 334	0.12 276	0.27 474	0.15 370	0.14 303	0.43 477	0.29 418

SFCPSM	0.46 227	0.24 64	2.35 400	0.27 116	0.27 307	0.70 396	0.32 336	0.96 441	0.63 308	0.49 236	0.52 255	0.43 209	0.36 238	0.52 212	0.43 293	0.12 276	0.09 183	0.12 248	0.16 345	0.16 186	0.12 141

FENet	0.44 199	0.30 133	2.42 412	0.32 244	0.17 110	0.58 247	0.22 120	0.77 280	0.59 256	0.47 206	0.42 170	0.55 287	0.38 259	0.49 199	0.47 313	0.12 276	0.09 183	0.12 248	0.11 205	0.13 110	0.16 252

RASNet	0.61 371	0.68 348	2.03 335	0.35 312	0.46 463	0.65 359	0.28 268	0.78 295	0.70 373	0.48 224	0.64 371	0.93 462	0.61 416	2.21 485	0.73 405	0.12 276	0.09 183	0.09 79	0.10 143	0.14 133	0.11 104

CFNet	0.58 349	0.96 448	1.78 215	0.33 265	0.25 279	0.63 334	0.22 120	0.88 376	0.75 425	0.46 204	0.59 316	0.58 312	0.40 281	2.29 489	0.48 319	0.12 276	0.09 183	0.15 370	0.14 303	0.30 392	0.15 225

DISCO	0.57 344	0.34 169	1.87 272	0.45 429	0.34 383	0.84 456	0.35 356	0.84 343	0.78 443	0.59 359	0.63 355	1.06 490	0.53 380	1.10 333	0.82 420	0.12 276	0.09 183	0.11 193	0.10 143	0.22 301	0.18 290

coex_refinement	0.58 349	0.94 438	1.87 272	0.38 366	0.25 279	0.64 345	0.34 348	0.83 332	0.65 329	0.60 368	0.63 355	0.81 426	0.48 361	1.85 447	0.56 356	0.13 306	0.09 183	0.10 128	0.10 143	0.16 186	0.16 252

G2L-Stereo	0.55 330	0.85 412	2.18 368	0.31 215	0.27 307	0.59 264	0.27 251	0.77 280	0.55 223	0.54 287	0.52 255	0.71 387	0.36 238	1.75 423	0.50 329	0.13 306	0.11 272	0.13 307	0.11 205	0.29 381	0.15 225

FACV-RUCA	0.58 349	0.40 212	1.78 215	0.43 408	1.67 549	0.48 126	0.28 268	0.69 215	0.62 296	0.40 161	0.53 266	0.33 149	0.63 424	0.40 129	0.31 205	0.13 306	0.11 272	0.62 515	0.12 243	0.70 513	0.98 533

rvit_stereo_0081	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.09 56

DCVSM-stereo	0.49 266	0.29 121	2.49 428	0.29 171	0.22 228	0.53 176	0.52 440	0.58 158	0.49 160	0.69 429	0.46 195	0.79 420	0.48 361	0.53 218	0.42 284	0.13 306	0.14 334	0.15 370	0.12 243	0.20 270	0.20 321

rvit_stereo_0082	0.25 42	0.21 20	0.61 15	0.28 141	0.17 110	0.31 19	0.22 120	0.42 39	0.53 204	0.24 66	0.25 60	0.25 86	0.21 84	0.34 86	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.09 56

rvit_stereo_0080	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.10 128	0.10 143	0.15 150	0.11 104

rvit_stereo_ft	0.31 82	0.61 310	1.18 76	0.32 244	0.21 203	0.28 9	0.27 251	0.55 142	0.48 154	0.23 59	0.27 71	0.28 120	0.26 149	0.32 66	0.25 134	0.13 306	0.09 183	0.11 193	0.11 205	0.13 110	0.14 192

test_sample5	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 407	0.65 329	0.53 274	0.59 316	0.45 229	0.36 238	1.87 448	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

test_sample4	0.50 277	0.42 225	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.56 212	0.26 226	0.93 415	0.65 329	0.54 287	0.54 278	0.45 229	0.36 238	1.79 431	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

test_sample3	0.50 277	0.41 218	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.57 230	0.25 204	0.92 407	0.64 316	0.52 264	0.49 230	0.47 250	0.35 232	1.79 431	0.37 250	0.13 306	0.10 225	0.12 248	0.11 205	0.16 186	0.16 252

SMFormer	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.49 324	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.15 150	0.16 252

tta	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.49 324	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.11 104

qqq1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

fff1	0.48 248	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 388	0.72 393	0.56 316	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 448	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.09 79	0.08 77	0.14 133	0.11 104

DualNet	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 407	0.65 329	0.54 287	0.62 343	0.45 229	0.36 238	1.87 448	0.36 244	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.17 208	0.16 252

mmx	0.72 430	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 465	0.76 434	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 538	0.13 306	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.15 225

whm_eth	0.27 48	0.38 198	0.76 37	0.24 52	0.18 144	0.34 31	0.27 251	0.54 138	0.44 110	0.24 66	0.26 67	0.27 111	0.22 93	0.29 42	0.23 99	0.13 306	0.10 225	0.10 128	0.10 143	0.15 150	0.11 104

xxx	0.72 430	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 465	0.76 434	0.53 274	0.63 355	0.66 350	0.39 273	2.52 511	3.43 538	0.13 306	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.15 225

StereoVision	0.45 217	0.72 361	1.94 307	0.33 265	0.32 362	0.47 118	0.26 226	0.68 212	0.57 238	0.32 130	0.89 458	0.45 229	0.27 167	0.49 199	0.36 244	0.13 306	0.15 359	0.16 388	0.15 326	0.19 255	0.13 175

CFNet_ucs	0.48 248	0.50 273	2.32 392	0.26 100	0.22 228	0.57 230	0.22 120	0.85 349	0.65 329	0.53 274	0.64 371	0.68 366	0.44 327	0.54 222	0.31 205	0.13 306	0.12 298	0.16 388	0.11 205	0.19 255	0.17 270

iinet-f	0.57 344	0.93 436	2.27 385	0.31 215	0.25 279	0.83 454	0.33 344	0.81 319	0.65 329	0.54 287	0.63 355	0.73 394	0.67 435	0.73 286	0.67 388	0.13 306	0.13 317	0.11 193	0.10 143	0.43 477	0.16 252

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 344	0.87 418	2.11 350	0.32 244	0.30 337	0.84 456	0.40 385	0.88 376	0.72 393	0.65 414	0.73 423	0.66 350	0.57 397	0.93 315	0.71 398	0.13 306	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.14 192

BUS	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.91 474	0.23 151	1.00 473	0.61 278	0.63 397	0.53 266	0.66 350	0.30 204	0.43 143	0.32 216	0.13 306	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

BSDual-CNN	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.76 424	0.31 313	1.00 473	0.61 278	0.63 397	0.53 266	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 306	0.10 225	0.14 343	0.12 243	0.12 80	0.11 104

psmg	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.27 116	0.21 203	0.75 420	0.36 363	0.90 388	0.61 278	0.59 359	0.59 316	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 306	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.13 110	0.11 104

GwcNet-ADL	0.50 277	0.74 369	2.90 491	0.31 215	0.20 190	0.58 247	0.29 292	0.87 368	0.64 316	0.47 206	0.47 201	0.56 299	0.33 222	0.46 173	0.46 304	0.13 306	0.12 298	0.09 79	0.09 108	0.14 133	0.21 330

ADLNet2	0.68 410	0.84 408	3.19 516	0.33 265	0.36 403	0.64 345	0.37 371	0.89 382	0.79 448	0.54 287	0.65 380	0.93 462	0.48 361	2.07 474	0.56 356	0.13 306	0.11 272	0.11 193	0.11 205	0.33 415	0.18 290

PFNet+	0.45 217	0.37 188	1.86 267	0.46 434	0.18 144	0.58 247	0.77 498	0.52 118	0.64 316	0.56 316	0.48 213	0.39 178	0.26 149	0.93 315	0.32 216	0.13 306	0.09 183	0.14 343	0.13 275	0.12 80	0.15 225

222	0.78 455	0.23 51	1.23 87	0.28 141	0.18 144	0.62 317	0.24 184	1.02 484	0.70 373	0.58 345	0.66 382	0.46 242	0.42 309	1.80 435	6.53 558	0.13 306	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.17 270

xxxx	0.70 418	0.21 20	1.33 103	0.28 141	0.18 144	0.63 334	0.24 184	1.02 484	0.69 364	0.50 243	0.62 343	0.58 312	0.38 259	1.47 382	5.21 552	0.13 306	0.12 298	0.11 193	0.10 143	0.12 80	0.15 225

UPFNet	0.46 227	0.28 111	1.73 185	0.33 265	0.32 362	0.65 359	0.38 377	0.83 332	0.59 256	0.57 327	0.52 255	0.61 323	0.40 281	0.75 290	0.52 337	0.13 306	0.12 298	0.13 307	0.12 243	0.15 150	0.11 104

EDNetEfficientorigin	8.18 562	0.98 460	145.96 584	0.51 456	0.89 520	0.72 404	0.48 433	0.85 349	1.56 529	2.12 535	1.49 508	1.29 508	1.31 508	1.83 440	2.13 509	0.13 306	0.12 298	0.17 405	0.18 375	0.39 461	0.45 491

HGLStereo	0.54 318	0.69 352	2.00 327	0.35 312	0.40 432	0.66 365	0.30 300	0.83 332	0.62 296	0.57 327	0.69 402	0.69 373	0.54 383	1.07 330	0.55 348	0.13 306	0.13 317	0.13 307	0.11 205	0.19 255	0.17 270

cf-r	0.53 313	0.81 398	2.15 361	0.33 265	0.28 319	0.60 276	0.28 268	0.78 295	0.64 316	0.51 256	0.60 331	0.75 406	0.40 281	1.32 358	0.43 293	0.13 306	0.09 183	0.11 193	0.12 243	0.15 150	0.14 192

GwcNet-RSSM	0.57 344	0.94 438	2.13 355	0.32 244	0.25 279	0.60 276	0.30 300	0.80 315	0.66 344	0.52 264	0.64 371	0.71 387	0.40 281	1.79 431	0.50 329	0.13 306	0.09 183	0.12 248	0.12 243	0.21 284	0.15 225

ADCRef	0.80 459	0.96 448	2.29 389	0.37 351	0.35 395	0.96 479	0.51 437	0.87 368	0.75 425	0.88 476	0.83 444	0.61 323	1.36 513	1.02 325	3.27 533	0.13 306	0.11 272	0.17 405	0.19 395	0.25 341	0.21 330

ADCP+	0.94 481	1.12 484	3.14 510	0.34 296	0.39 423	1.06 490	0.79 499	0.89 382	0.80 451	0.66 416	0.67 385	0.85 441	1.55 523	0.93 315	4.55 548	0.13 306	0.11 272	0.16 388	0.15 326	0.26 361	0.25 388

HSM-Net_RVC	0.67 403	0.34 169	2.23 380	0.26 100	0.19 176	0.67 371	0.29 292	1.26 518	0.69 364	0.72 440	0.70 412	0.78 415	0.42 309	3.77 547	0.41 282	0.13 306	0.09 183	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.11 104
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 318	0.55 295	1.49 138	0.36 330	0.25 279	0.65 359	0.36 363	0.80 315	0.70 373	0.72 440	0.69 402	0.83 433	0.46 344	1.53 388	0.60 369	0.13 306	0.12 298	0.14 343	0.14 303	0.14 133	0.13 175

pmcnn	1.32 512	1.05 476	2.77 475	0.74 505	1.43 541	0.72 404	0.56 456	0.96 441	0.91 479	0.99 489	2.92 544	6.01 557	0.70 442	2.38 496	3.32 535	0.13 306	0.10 225	0.08 29	0.06 9	0.34 422	0.22 343

rvit_stereo_0083	0.25 42	0.19 7	0.58 12	0.28 141	0.18 144	0.28 9	0.22 120	0.38 18	0.54 216	0.23 59	0.30 96	0.27 111	0.26 149	0.37 110	0.24 121	0.14 347	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.12 80	0.10 80

rvit_stereo_0081_aga	0.27 48	0.29 121	1.08 65	0.26 100	0.20 190	0.33 27	0.21 99	0.41 33	0.42 96	0.26 98	0.28 78	0.27 111	0.21 84	0.31 57	0.21 68	0.14 347	0.10 225	0.11 193	0.10 143	0.14 133	0.10 80

ACV-stereo	0.66 398	0.76 372	2.86 482	0.32 244	0.25 279	1.01 486	0.60 466	0.59 166	0.52 185	0.41 170	0.45 187	1.55 520	0.94 484	1.40 367	0.69 393	0.14 347	0.13 317	0.12 248	0.11 205	0.20 270	0.19 306

test_sample6	0.52 307	0.44 241	1.81 242	0.33 265	0.18 144	0.55 197	0.27 251	0.94 423	0.66 344	0.54 287	0.62 343	0.47 250	0.36 238	1.97 464	0.38 257	0.14 347	0.10 225	0.13 307	0.13 275	0.17 208	0.16 252

AASNet	0.56 338	1.03 474	2.34 397	0.37 351	0.33 375	0.65 359	0.29 292	0.96 441	0.73 408	0.54 287	0.60 331	0.55 287	0.38 259	0.59 239	0.58 365	0.14 347	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.43 477	0.24 379

AACVNet	0.54 318	0.78 389	1.73 185	0.36 330	0.21 203	0.57 230	0.25 204	0.71 225	0.51 178	0.55 305	0.59 316	0.64 339	0.41 292	2.13 480	0.41 282	0.14 347	0.11 272	0.14 343	0.11 205	0.33 415	0.15 225

GANet-ADL	0.44 199	0.41 218	2.31 391	0.33 265	0.20 190	0.57 230	0.25 204	0.75 256	0.54 216	0.42 175	0.59 316	0.56 299	0.30 204	0.40 129	0.38 257	0.14 347	0.11 272	0.09 79	0.08 77	0.22 301	0.17 270

RAFT-RH_RVC	0.61 371	0.50 273	2.33 395	0.36 330	0.29 326	0.60 276	0.18 52	0.44 55	0.58 249	0.76 452	1.91 519	0.47 250	0.29 196	1.60 401	1.23 467	0.14 347	0.07 40	0.13 307	0.13 275	0.10 50	0.09 56

sCroCo_RVC	0.33 95	0.32 150	1.89 281	0.34 296	0.27 307	0.30 15	0.22 120	0.48 84	0.44 110	0.22 43	0.33 120	0.25 86	0.25 135	0.32 66	0.24 121	0.14 347	0.16 376	0.12 248	0.12 243	0.15 150	0.13 175

ADLNet	0.60 363	0.71 357	1.95 310	0.35 312	0.34 383	0.67 371	0.34 348	0.90 388	0.74 412	0.68 427	0.62 343	0.80 423	0.45 331	1.78 427	0.64 381	0.14 347	0.11 272	0.14 343	0.14 303	0.29 381	0.21 330

GMStereo	0.38 136	0.99 464	1.91 292	0.27 116	0.16 82	0.39 56	0.23 151	0.47 77	0.62 296	0.38 153	0.34 126	0.25 86	0.25 135	0.39 124	0.29 175	0.14 347	0.08 113	0.10 128	0.12 243	0.15 150	0.11 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 330	0.46 252	1.92 295	0.36 330	0.34 383	0.63 334	0.31 313	0.82 326	0.61 278	0.55 305	0.51 242	0.89 453	0.48 361	1.83 440	0.55 348	0.14 347	0.11 272	0.12 248	0.12 243	0.18 234	0.12 141

GANet-RSSM	0.55 330	0.73 366	1.90 286	0.36 330	0.26 294	0.59 264	0.27 251	0.78 295	0.52 185	0.47 206	0.57 307	0.63 330	0.45 331	1.92 462	0.43 293	0.14 347	0.10 225	0.25 469	0.11 205	0.34 422	0.14 192

CFNet-ft	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 337	0.63 334	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 400	0.41 292	1.46 375	0.42 284	0.14 347	0.10 225	0.28 477	0.13 275	0.18 234	0.14 192

DMCA	0.41 164	0.52 276	1.26 92	0.31 215	0.24 261	0.59 264	0.26 226	0.77 280	0.63 308	0.58 345	0.48 213	0.57 305	0.35 232	0.40 129	0.50 329	0.14 347	0.10 225	0.14 343	0.10 143	0.15 150	0.15 225

RYNet	0.70 418	0.56 298	2.25 382	0.35 312	0.41 439	0.86 462	0.43 401	0.94 423	0.82 457	0.62 388	0.53 266	0.91 457	0.60 407	2.70 524	1.00 441	0.14 347	0.11 272	0.16 388	0.14 303	0.25 341	0.27 405

CFNet_RVC	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 337	0.63 334	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 400	0.41 292	1.46 375	0.42 284	0.14 347	0.10 225	0.28 477	0.13 275	0.18 234	0.14 192

S2M2	0.24 39	0.29 121	0.90 51	0.23 36	0.17 110	0.24 5	0.09 1	0.36 12	0.45 125	0.17 11	0.25 60	0.23 63	0.17 30	0.24 7	0.28 160	0.15 364	0.12 298	0.11 193	0.12 243	0.15 150	0.11 104

DDVS	0.62 376	0.40 212	1.40 117	2.21 553	0.35 395	0.87 466	1.00 517	0.69 215	0.50 170	0.53 274	0.56 299	0.90 455	0.37 252	1.22 349	0.47 313	0.15 364	0.14 334	0.14 343	0.12 243	0.19 255	0.22 343

ITSA-stereo	0.48 248	0.33 156	1.20 82	0.33 265	0.18 144	0.60 276	0.29 292	0.94 423	0.80 451	0.50 243	0.49 230	0.53 277	0.59 404	1.25 355	0.64 381	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	0.18 234	0.23 367

CAS++	0.31 82	0.33 156	1.43 123	0.25 70	0.17 110	0.31 19	0.20 80	0.78 295	0.41 87	0.30 117	0.30 96	0.21 53	0.16 23	0.33 76	0.18 15	0.15 364	0.12 298	0.13 307	0.10 143	0.15 150	0.11 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 164	0.36 185	1.54 146	0.41 392	0.19 176	0.52 169	0.19 61	0.59 166	0.52 185	0.57 327	0.59 316	0.63 330	0.29 196	0.58 233	0.33 226	0.15 364	0.09 183	0.16 388	0.09 108	0.24 329	0.12 141

fast-acv-ft	0.63 382	0.88 422	3.10 506	0.38 366	0.30 337	0.79 441	0.48 433	0.69 215	0.72 393	0.58 345	0.78 435	0.76 410	0.60 407	0.67 267	0.73 405	0.15 364	0.15 359	0.18 425	0.17 362	0.37 445	0.16 252

Wz-Net-LNSev	0.59 357	0.96 448	2.47 425	0.34 296	0.37 414	0.79 441	0.44 412	0.86 359	0.77 438	0.61 377	0.67 385	0.79 420	0.56 392	0.64 253	0.62 374	0.15 364	0.14 334	0.12 248	0.12 243	0.18 234	0.19 306

CRFU-Net	0.56 338	0.38 198	1.86 267	0.46 434	0.26 294	0.82 452	0.36 363	0.90 388	0.49 160	0.62 388	0.59 316	0.78 415	1.35 512	1.00 323	0.48 319	0.15 364	0.14 334	0.17 405	0.10 143	0.19 255	0.14 192

NINENet	0.50 277	0.33 156	1.69 171	0.55 476	0.25 279	0.91 474	0.23 151	0.98 453	0.71 383	0.53 274	0.55 288	0.66 350	0.30 204	1.22 349	0.32 216	0.15 364	0.13 317	0.16 388	0.11 205	0.16 186	0.13 175

PSMNet-ADL	0.51 294	0.38 198	1.65 162	0.35 312	0.21 203	0.67 371	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.42 175	0.52 255	0.70 383	0.45 331	1.91 458	0.57 360	0.15 364	0.13 317	0.11 193	0.13 275	0.15 150	0.20 321

HHNet	0.60 363	0.65 338	2.60 451	0.36 330	0.25 279	0.64 345	0.61 470	0.64 191	0.62 296	0.55 305	1.13 491	0.32 143	0.60 407	0.42 140	1.79 495	0.15 364	0.07 40	0.12 248	0.10 143	0.18 234	0.15 225

GEStereo_RVC	0.54 318	0.87 418	1.95 310	0.47 439	0.25 279	0.62 317	0.37 371	1.00 473	0.74 412	0.53 274	0.54 278	0.59 315	0.44 327	1.10 333	0.46 304	0.15 364	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.26 361	0.19 306

GES	0.44 199	0.28 111	1.88 274	0.30 188	0.18 144	0.61 297	0.30 300	0.88 376	0.46 134	0.47 206	0.52 255	0.39 178	0.42 309	0.58 233	0.67 388	0.15 364	0.11 272	0.12 248	0.10 143	0.15 150	0.17 270

HCRNet	0.46 227	0.49 267	1.65 162	0.38 366	0.29 326	0.58 247	0.22 120	0.75 256	0.62 296	0.47 206	0.49 230	0.48 261	0.36 238	1.12 339	0.37 250	0.15 364	0.10 225	0.15 370	0.13 275	0.17 208	0.17 270

EDNetEfficient	1.27 510	0.70 355	4.05 540	0.64 495	0.98 525	0.94 477	1.40 540	0.85 349	1.75 534	2.34 544	1.33 503	1.05 488	2.21 537	1.58 398	4.15 544	0.15 364	0.19 416	0.14 343	0.27 445	0.38 452	0.32 440

PSMNet-RSSM	0.53 313	0.82 402	1.78 215	0.31 215	0.25 279	0.58 247	0.28 268	0.84 343	0.60 261	0.50 243	0.61 338	0.67 359	0.43 319	1.68 411	0.42 284	0.15 364	0.10 225	0.14 343	0.16 345	0.15 150	0.13 175

SuperB	1.15 500	1.14 488	5.43 551	0.36 330	0.26 294	0.81 449	0.89 507	0.88 376	1.17 509	0.67 420	0.68 393	0.63 330	1.39 516	1.74 421	3.37 536	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	2.80 556	0.25 388

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 330	0.92 430	2.36 403	0.38 366	0.37 414	0.60 276	0.28 268	0.82 326	0.62 296	0.62 388	0.55 288	0.72 390	0.45 331	1.00 323	0.43 293	0.15 364	0.11 272	0.14 343	0.14 303	0.15 150	0.16 252
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 248	0.82 402	1.85 259	0.30 188	0.27 307	0.64 345	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.48 224	0.53 266	0.63 330	0.41 292	0.88 314	0.38 257	0.15 364	0.10 225	0.17 405	0.17 362	0.18 234	0.15 225

DRN-Test	0.64 386	0.43 230	2.44 418	0.39 376	0.44 449	0.80 448	0.41 391	1.02 484	0.78 443	0.80 460	0.63 355	0.69 373	0.56 392	1.79 431	0.69 393	0.15 364	0.12 298	0.17 405	0.16 345	0.18 234	0.17 270

StereoDRNet	0.64 386	0.88 422	2.35 400	0.41 392	0.45 457	0.73 410	0.47 430	0.94 423	0.74 412	0.75 449	0.54 278	0.74 400	0.47 352	1.70 414	0.72 402	0.15 364	0.14 334	0.15 370	0.14 303	0.20 270	0.19 306

ttt	0.66 398	0.22 35	1.68 169	0.34 296	0.24 261	0.60 276	0.26 226	1.00 473	0.77 438	0.55 305	0.67 385	0.54 283	0.36 238	2.14 481	3.03 527	0.16 385	0.13 317	0.13 307	0.12 243	0.15 150	0.17 270

ssnet_v2	0.55 330	0.60 306	1.86 267	0.32 244	0.22 228	0.72 404	0.44 412	0.94 423	0.74 412	0.63 397	0.54 278	0.81 426	0.47 352	0.77 297	0.70 395	0.16 385	0.14 334	0.14 343	0.14 303	0.30 392	0.30 427

Wz-Net-SNSev	0.76 447	1.32 514	3.11 508	0.40 385	0.31 354	0.71 398	0.60 466	0.98 453	0.87 469	0.67 420	0.83 444	0.96 469	0.60 407	1.67 410	0.97 434	0.16 385	0.15 359	0.16 388	0.17 362	0.36 437	0.24 379

Wz-Net-MNSev	0.65 394	0.97 456	2.19 370	0.36 330	0.33 375	0.90 472	0.60 466	0.92 407	0.81 456	0.75 449	0.72 421	0.73 394	0.65 428	1.39 364	0.71 398	0.16 385	0.13 317	0.14 343	0.14 303	0.24 329	0.18 290

CSP-Net	0.50 277	0.39 207	1.25 90	0.29 171	0.23 248	0.77 432	0.35 356	0.86 359	0.57 238	0.59 359	0.59 316	0.65 343	0.40 281	1.77 426	0.44 299	0.16 385	0.11 272	0.10 128	0.10 143	0.20 270	0.14 192

ICVP	0.46 227	0.29 121	2.41 410	0.33 265	0.22 228	0.59 264	0.55 451	0.75 256	0.50 170	0.44 186	0.60 331	0.49 263	0.35 232	0.53 218	0.37 250	0.16 385	0.16 376	0.14 343	0.11 205	0.15 150	0.15 225
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 344	0.61 310	1.83 254	0.35 312	0.30 337	0.64 345	0.37 371	0.90 388	0.68 355	0.59 359	0.55 288	0.68 366	0.54 383	1.91 458	0.46 304	0.16 385	0.15 359	0.16 388	0.15 326	0.23 314	0.13 175

GwcNet	0.69 414	0.71 357	3.12 509	0.36 330	0.45 457	0.81 449	0.44 412	0.86 359	0.84 463	0.60 368	0.74 426	0.82 431	0.49 368	1.65 407	0.66 385	0.16 385	0.15 359	0.15 370	0.15 326	0.31 400	0.24 379

DSFCA	0.54 318	0.35 176	1.41 118	0.28 141	0.28 319	0.79 441	0.88 506	0.76 269	0.70 373	0.72 440	0.66 382	0.67 359	0.57 397	1.17 345	0.63 376	0.16 385	0.14 334	0.13 307	0.14 303	0.16 186	0.13 175

DMCA-RVC	0.62 376	0.96 448	2.63 452	0.36 330	0.90 521	0.56 212	0.31 313	0.69 215	0.57 238	0.68 427	0.52 255	0.59 315	0.56 392	1.23 351	0.53 341	0.16 385	0.38 497	0.20 439	0.15 326	0.20 270	0.15 225

STTStereo	0.51 294	0.69 352	2.14 360	0.36 330	0.30 337	0.61 297	0.32 336	0.77 280	0.60 261	0.60 368	0.54 278	0.67 359	0.43 319	0.86 310	0.42 284	0.16 385	0.15 359	0.17 405	0.20 405	0.16 186	0.15 225

NaN_ROB	1.14 498	0.94 438	2.96 494	0.53 466	0.56 485	1.13 501	0.99 514	0.98 453	1.00 491	1.09 497	0.87 454	0.77 412	1.06 496	5.90 556	2.72 522	0.16 385	0.23 450	0.16 388	0.24 425	0.22 301	0.36 461

MDST_ROB	1.17 503	0.42 225	3.87 534	0.54 469	0.44 449	4.11 555	0.58 462	1.31 520	0.84 463	2.12 535	1.12 490	0.98 473	0.71 444	4.24 551	0.99 440	0.16 385	0.14 334	0.19 431	0.17 362	0.18 234	0.35 453

ETE_ROB	0.60 363	0.71 357	1.55 148	0.37 351	0.25 279	0.69 389	0.51 437	1.47 526	0.70 373	0.80 460	0.69 402	0.85 441	0.49 368	1.36 362	0.58 365	0.16 385	0.13 317	0.19 431	0.16 345	0.21 284	0.23 367

test_sample7	0.47 242	0.33 156	1.49 138	0.34 296	0.20 190	0.51 150	0.30 300	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.17 399	0.14 334	0.16 388	0.15 326	0.19 255	0.18 290

CASS	0.39 151	0.30 133	1.61 159	0.32 244	0.17 110	0.53 176	0.24 184	0.70 222	0.49 160	0.59 359	0.54 278	0.40 186	0.40 281	0.41 132	0.30 193	0.17 399	0.10 225	0.14 343	0.11 205	0.18 234	0.17 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 183	0.96 448	1.77 210	0.31 215	0.17 110	0.57 230	0.26 226	0.49 90	0.68 355	0.41 170	0.40 162	0.34 155	0.27 167	0.45 164	0.40 276	0.17 399	0.10 225	0.13 307	0.12 243	0.21 284	0.12 141

pcwnet_v2	0.64 386	0.49 267	4.41 544	0.32 244	0.27 307	0.60 276	0.25 204	0.97 449	0.88 472	0.59 359	0.70 412	0.63 330	0.55 388	0.66 266	0.37 250	0.17 399	0.15 359	0.15 370	0.14 303	0.21 284	0.23 367

APVNet	0.70 418	0.67 346	2.71 463	0.38 366	0.36 403	0.85 460	0.43 401	0.91 398	0.68 355	0.55 305	0.69 402	0.75 406	0.55 388	2.31 490	0.78 413	0.17 399	0.17 394	0.24 464	0.19 395	0.33 415	0.23 367

FADNet-RVC	0.61 371	1.26 507	2.12 353	0.33 265	0.26 294	0.59 264	0.29 292	0.86 359	0.62 296	0.45 196	0.50 238	0.62 327	0.46 344	1.73 419	0.55 348	0.17 399	0.20 427	0.17 405	0.18 375	0.59 504	0.28 412

ADCL	0.99 486	0.79 391	2.43 416	0.39 376	0.32 362	1.50 516	1.90 547	0.92 407	0.97 487	1.26 516	1.27 497	1.00 478	1.42 518	1.14 342	3.31 534	0.17 399	0.14 334	0.22 450	0.21 411	0.30 392	0.22 343

PA-Net	0.84 469	1.00 466	3.49 528	0.63 494	0.40 432	0.70 396	0.52 440	0.86 359	0.84 463	0.52 264	0.59 316	0.70 383	0.54 383	2.35 492	2.23 512	0.17 399	0.27 474	0.19 431	0.28 448	0.22 301	0.36 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 444	0.84 408	2.01 328	0.40 385	0.25 279	0.74 414	0.66 478	0.87 368	0.73 408	0.71 437	1.07 487	0.84 438	0.59 404	2.71 526	1.15 460	0.17 399	0.16 376	0.44 506	0.16 345	0.31 400	0.20 321

AdaStereo	0.44 199	0.38 198	1.79 235	0.34 296	0.20 190	0.57 230	0.28 268	0.92 407	0.69 364	0.52 264	0.55 288	0.61 323	0.33 222	0.48 189	0.39 268	0.17 399	0.08 113	0.17 405	0.11 205	0.18 234	0.12 141
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSMNet_ROB	0.66 398	1.01 470	2.33 395	0.38 366	0.31 354	0.72 404	0.55 451	0.86 359	0.69 364	0.54 287	0.60 331	0.75 406	0.47 352	2.00 469	0.82 420	0.17 399	0.13 317	0.19 431	0.19 395	0.24 329	0.27 405

TCMNet	0.66 398	0.85 412	2.55 445	0.50 451	0.52 477	0.72 404	0.39 382	0.87 368	0.72 393	0.58 345	0.68 393	0.63 330	0.46 344	1.70 414	0.63 376	0.18 410	0.18 404	0.23 457	0.18 375	0.38 452	0.27 405

rvit_0105_6	0.31 82	0.29 121	1.00 60	0.31 215	0.18 144	0.35 36	0.25 204	0.51 104	0.61 278	0.25 84	0.28 78	0.32 143	0.25 135	0.39 124	0.25 134	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.13 275	0.14 133	0.13 175

rvit_0105_5	0.36 121	0.39 207	1.48 135	0.30 188	0.18 144	0.41 68	0.30 300	0.64 191	0.62 296	0.30 117	0.33 120	0.37 165	0.29 196	0.41 132	0.28 160	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.15 326	0.15 150	0.14 192

rvit_0105_4	0.35 114	0.35 176	1.45 127	0.31 215	0.18 144	0.37 45	0.28 268	0.59 166	0.62 296	0.27 105	0.31 107	0.35 159	0.27 167	0.43 143	0.25 134	0.18 410	0.16 376	0.15 370	0.13 275	0.15 150	0.12 141

rvit_0105_3	0.39 151	0.47 261	1.46 128	0.33 265	0.19 176	0.45 95	0.35 356	0.69 215	0.65 329	0.37 145	0.37 140	0.40 186	0.31 212	0.44 152	0.30 193	0.18 410	0.17 394	0.17 405	0.18 375	0.15 150	0.15 225

SACVNet	0.60 363	0.74 369	1.90 286	0.37 351	0.28 319	0.64 345	0.37 371	0.86 359	0.61 278	0.65 414	0.62 343	0.69 373	0.44 327	2.08 475	0.42 284	0.18 410	0.14 334	0.16 388	0.15 326	0.38 452	0.24 379

Anonymous3	0.42 183	0.35 176	2.09 345	0.33 265	0.24 261	0.72 404	0.31 313	0.74 245	0.55 223	0.35 136	0.40 162	0.33 149	0.29 196	0.44 152	0.28 160	0.18 410	0.18 404	0.13 307	0.13 275	0.17 208	0.17 270

aanetorigin	0.77 451	0.80 393	2.59 448	0.43 408	0.44 449	0.58 247	1.01 519	0.57 152	0.68 355	1.53 528	1.23 495	0.81 426	1.08 497	1.07 330	1.07 451	0.18 410	0.15 359	0.17 405	0.21 411	0.54 501	0.30 427

FAT-Stereo	0.70 418	0.54 286	2.88 484	0.36 330	0.29 326	0.62 317	0.54 448	0.97 449	0.87 469	0.76 452	0.92 462	0.94 466	0.80 462	1.84 445	0.57 360	0.18 410	0.19 416	0.17 405	0.16 345	0.22 301	0.25 388

S-Stereo	0.80 459	0.69 352	3.89 535	0.39 376	0.37 414	0.69 389	0.70 489	0.94 423	0.98 490	0.62 388	0.91 460	0.83 433	0.60 407	2.37 493	0.66 385	0.18 410	0.21 436	0.17 405	0.18 375	0.30 392	0.35 453

RTSC	0.72 430	1.00 466	2.22 376	0.40 385	0.29 326	0.82 452	0.31 313	0.96 441	1.10 504	0.92 482	0.81 439	0.78 415	0.58 401	1.23 351	1.55 485	0.18 410	0.17 394	0.14 343	0.17 362	0.43 477	0.30 427

DANet	0.80 459	0.65 338	2.21 372	1.19 534	0.48 467	0.74 414	1.25 532	0.89 382	1.53 527	0.89 478	0.71 416	0.96 469	0.56 392	1.83 440	0.96 433	0.18 410	0.16 376	0.19 431	0.16 345	0.26 361	0.29 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 504	1.21 500	3.33 525	0.38 366	0.27 307	1.73 528	0.85 504	1.10 503	2.49 545	1.16 502	1.83 517	1.72 522	1.50 522	2.37 493	2.84 525	0.18 410	0.16 376	0.16 388	0.15 326	0.32 407	0.32 440

PWC_ROB	0.70 418	0.94 438	1.88 274	0.39 376	0.39 423	0.62 317	0.30 300	0.98 453	0.94 483	0.91 481	1.29 499	0.77 412	0.62 421	1.62 405	1.03 449	0.18 410	0.11 272	0.18 425	0.13 275	0.51 496	0.22 343

CBMV	0.71 427	0.76 372	2.64 454	0.33 265	0.20 190	0.78 437	0.79 499	0.98 453	0.78 443	0.85 475	0.71 416	0.86 445	1.10 499	1.46 375	0.62 374	0.18 410	0.20 427	0.21 447	0.19 395	0.25 341	0.33 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 392	0.41 439	0.87 466	0.43 401	0.87 368	0.71 383	0.74 447	0.81 439	0.83 433	0.46 344	0.86 310	0.93 428	0.19 425	0.22 442	0.20 439	0.17 362	0.41 469	0.21 330

YMNet_1	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 392	0.41 439	0.87 466	0.43 401	0.87 368	0.71 383	0.74 447	0.81 439	0.83 433	0.46 344	0.86 310	0.93 428	0.19 425	0.22 442	0.20 439	0.17 362	0.41 469	0.21 330

WZ-Net	0.92 479	1.31 511	3.76 532	0.41 392	0.36 403	0.86 462	0.71 490	1.00 473	1.06 500	0.82 469	0.92 462	1.06 490	1.05 494	2.16 482	1.61 487	0.19 425	0.13 317	0.15 370	0.16 345	0.32 407	0.28 412

FTStereo	0.76 447	0.18 5	2.35 400	0.71 502	0.21 203	0.73 410	1.79 546	0.57 152	0.53 204	1.07 495	1.63 513	1.29 508	2.13 535	0.75 290	0.29 175	0.19 425	0.08 113	0.12 248	0.11 205	0.11 69	0.40 481

LMCR-Stereo	0.52 307	0.71 357	2.39 407	0.40 385	0.21 203	0.74 414	0.31 313	1.02 484	0.64 316	0.61 377	0.63 355	0.39 178	0.51 373	0.62 248	0.42 284	0.19 425	0.09 183	0.12 248	0.09 108	0.23 314	0.12 141

psmorigin	1.36 516	0.60 306	13.80 567	0.37 351	0.29 326	0.62 317	0.33 344	0.77 280	0.61 278	0.96 488	0.88 456	1.17 504	0.73 450	4.00 548	0.86 424	0.19 425	0.22 442	0.17 405	0.18 375	0.24 329	0.29 418

stereogan	0.69 414	0.51 275	2.44 418	0.39 376	0.39 423	1.01 486	0.41 391	0.94 423	0.92 482	0.73 444	0.85 451	1.15 501	0.69 440	1.57 394	0.53 341	0.19 425	0.18 404	0.20 439	0.16 345	0.36 437	0.24 379

CVANet_RVC	0.65 394	0.80 393	2.13 355	0.36 330	0.26 294	0.62 317	0.42 394	0.84 343	0.72 393	0.69 429	0.68 393	0.68 366	0.52 378	2.64 518	0.42 284	0.19 425	0.12 298	0.22 450	0.17 362	0.37 445	0.15 225

NVstereo2D	0.58 349	0.40 212	2.03 335	0.35 312	0.35 395	0.69 389	0.39 382	0.91 398	0.80 451	0.47 206	0.53 266	0.67 359	0.46 344	1.99 468	0.48 319	0.19 425	0.11 272	0.17 405	0.13 275	0.25 341	0.25 388

DeepPruner_ROB	0.50 277	0.70 355	1.94 307	0.29 171	0.26 294	0.63 334	0.31 313	0.80 315	0.48 154	0.61 377	0.55 288	0.66 350	0.38 259	0.98 320	0.40 276	0.19 425	0.14 334	0.14 343	0.14 303	0.23 314	0.17 270

rvit_105_1	0.44 199	0.54 286	1.46 128	0.36 330	0.24 261	0.51 150	0.45 419	0.75 256	0.74 412	0.45 196	0.44 183	0.44 220	0.36 238	0.62 248	0.38 257	0.20 435	0.18 404	0.18 425	0.22 419	0.18 234	0.18 290

rvit_stereo_0075_2	0.40 157	0.40 212	1.88 274	0.33 265	0.32 362	0.41 68	0.22 120	0.58 158	0.53 204	0.38 153	0.51 242	0.40 186	0.27 167	0.44 152	0.29 175	0.20 435	0.15 359	0.22 450	0.15 326	0.18 234	0.23 367

Wz-Net-TNSev	0.91 477	1.73 537	3.08 504	0.36 330	0.31 354	1.00 485	0.71 490	1.06 497	0.97 487	0.71 437	0.72 421	1.09 494	0.87 474	2.42 502	1.59 486	0.20 435	0.20 427	0.16 388	0.20 405	0.44 485	0.35 453

Syn2CoEx	0.70 418	1.07 480	2.74 471	0.43 408	0.30 337	0.64 345	0.42 394	0.99 465	0.78 443	0.62 388	0.78 435	0.74 400	0.72 447	1.92 462	0.61 372	0.20 435	0.17 394	0.19 431	0.15 326	0.29 381	0.22 343

TDLM	0.67 403	0.92 430	1.76 201	0.37 351	0.24 261	0.66 365	0.56 456	0.82 326	0.74 412	1.16 502	0.62 343	0.61 323	0.48 361	2.70 524	0.50 329	0.20 435	0.11 272	0.35 493	0.14 303	0.32 407	0.16 252

NCCL2	0.65 394	0.94 438	1.96 319	0.43 408	0.30 337	0.71 398	0.68 484	0.84 343	0.65 329	0.70 433	0.60 331	0.86 445	0.54 383	1.56 391	0.57 360	0.20 435	0.16 376	0.67 518	0.25 433	0.22 301	0.24 379

GASNet	0.73 439	1.47 522	3.04 501	0.47 439	0.33 375	0.57 230	0.34 348	0.91 398	0.75 425	0.58 345	0.58 313	0.74 400	0.55 388	2.03 470	0.65 384	0.21 441	0.15 359	0.19 431	0.17 362	0.51 496	0.28 412

edge stereo	0.81 465	0.73 366	3.30 522	0.37 351	1.21 538	0.62 317	0.39 382	0.93 415	0.79 448	0.80 460	0.88 456	1.14 500	0.71 444	2.18 483	0.71 398	0.21 441	0.20 427	0.26 472	0.18 375	0.38 452	0.26 398

SHD	0.72 430	0.77 381	2.36 403	0.45 429	0.40 432	0.71 398	0.32 336	1.02 484	1.25 514	1.07 495	0.84 447	0.90 455	0.73 450	1.09 332	0.98 435	0.21 441	0.18 404	0.20 439	0.21 411	0.32 407	0.31 435

RTS	1.21 505	1.31 511	6.39 554	0.52 460	0.51 475	1.61 520	0.79 499	1.03 491	1.37 520	1.13 499	1.30 500	1.10 496	0.85 470	2.65 519	2.08 505	0.21 441	0.24 453	0.18 425	0.18 375	0.43 477	0.32 440

RTSA	1.21 505	1.31 511	6.39 554	0.52 460	0.51 475	1.61 520	0.79 499	1.03 491	1.37 520	1.13 499	1.30 500	1.10 496	0.85 470	2.65 519	2.08 505	0.21 441	0.24 453	0.18 425	0.18 375	0.43 477	0.32 440

ADCMid	0.96 485	1.32 514	2.74 471	0.38 366	0.35 395	0.99 482	0.58 462	0.94 423	0.86 466	1.23 511	1.01 478	1.01 479	1.00 489	1.05 329	3.97 541	0.21 441	0.19 416	0.42 504	0.32 472	0.40 466	0.29 418

ADCS	1.05 494	1.36 519	2.98 498	0.42 403	0.36 403	0.96 479	0.81 503	1.06 497	1.12 506	1.25 512	0.97 472	1.08 492	0.90 479	1.25 355	4.86 550	0.21 441	0.21 436	0.22 450	0.23 423	0.36 437	0.38 471

AnyNet_C32	1.00 489	1.33 516	2.53 435	0.49 449	0.54 480	1.15 503	1.14 527	0.91 398	0.89 476	1.11 498	0.95 469	0.87 447	0.93 481	1.50 384	4.07 543	0.21 441	0.20 427	0.25 469	0.24 425	0.38 452	0.33 447

ADCPNet	0.99 486	0.99 464	3.93 538	0.37 351	0.68 506	1.36 510	0.62 474	0.87 368	0.76 434	0.78 458	0.81 439	1.08 492	1.18 502	1.14 342	2.49 519	0.21 441	0.69 533	0.21 447	0.95 543	0.29 381	0.37 468

LSM	3.31 551	1.11 483	5.29 550	9.40 566	30.65 578	0.84 456	1.12 526	0.91 398	1.22 512	1.36 519	2.19 526	0.93 462	0.83 466	1.66 408	0.90 426	0.21 441	0.31 483	0.24 464	0.28 448	0.39 461	6.33 565

XPNet_ROB	0.61 371	0.72 361	1.66 166	0.37 351	0.27 307	0.67 371	0.47 430	0.89 382	0.71 383	0.78 458	0.70 412	0.81 426	0.53 380	1.70 414	0.76 409	0.21 441	0.16 376	0.16 388	0.15 326	0.20 270	0.21 330

LALA_ROB	0.60 363	0.76 372	1.69 171	0.36 330	0.29 326	0.79 441	0.55 451	0.94 423	0.77 438	0.81 465	0.67 385	0.94 466	0.49 368	0.99 321	0.73 405	0.21 441	0.15 359	0.20 439	0.18 375	0.23 314	0.21 330

SGM-Forest	1.04 493	0.42 225	3.59 531	0.41 392	0.32 362	1.05 489	1.32 535	0.94 423	0.83 461	1.16 502	2.23 529	1.03 483	1.39 516	2.49 509	2.35 516	0.21 441	0.21 436	0.20 439	0.19 395	0.23 314	0.32 440
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 414	0.92 430	2.21 372	0.41 392	0.40 432	0.68 383	0.40 385	1.02 484	0.86 466	0.69 429	1.03 482	1.04 486	0.84 469	1.19 346	0.78 413	0.22 454	0.14 334	0.25 469	0.17 362	0.30 392	0.18 290

CBMV_ROB	0.76 447	0.42 225	2.68 459	0.33 265	0.22 228	0.74 414	0.47 430	0.96 441	0.76 434	1.04 494	0.96 470	0.88 451	0.93 481	2.06 473	1.19 462	0.22 454	0.24 453	0.27 473	0.25 433	0.25 341	0.28 412

MeshStereo	1.21 505	1.15 492	3.01 500	0.34 296	0.28 319	1.10 498	0.69 486	1.35 521	1.01 493	2.71 549	2.41 532	2.96 536	1.45 519	2.80 530	1.40 478	0.22 454	0.22 442	0.22 450	0.19 395	0.50 494	0.26 398
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ISRNet	0.47 242	0.44 241	1.55 148	0.37 351	0.31 354	0.49 133	0.19 61	0.75 256	0.66 344	0.63 397	0.71 416	0.67 359	0.39 273	0.58 233	0.44 299	0.23 457	0.16 376	0.21 447	0.20 405	0.21 284	0.25 388

HBP-ISP	0.76 447	1.30 510	3.19 516	0.35 312	0.26 294	0.85 460	0.54 448	1.03 491	0.72 393	0.80 460	0.69 402	0.68 366	0.83 466	2.04 471	0.44 299	0.23 457	0.24 453	0.29 484	0.25 433	0.28 376	0.24 379

FINET	0.65 394	0.95 445	3.06 503	0.35 312	0.40 432	0.58 247	0.48 433	0.92 407	1.10 504	0.57 327	0.68 393	0.47 250	0.44 327	1.15 344	0.60 369	0.23 457	0.21 436	0.17 405	0.15 326	0.26 361	0.25 388

hitnet-ft	0.67 403	0.80 393	1.90 286	0.28 141	0.22 228	0.69 389	0.36 363	0.85 349	0.65 329	0.56 316	0.84 447	1.03 483	0.95 487	2.32 491	0.55 348	0.23 457	0.14 334	0.41 503	0.13 275	0.24 329	0.17 270

RGC	0.71 427	0.97 456	2.18 368	0.44 415	0.44 449	0.73 410	0.40 385	0.94 423	0.71 383	0.71 437	1.04 485	1.01 479	0.71 444	1.74 421	0.70 395	0.23 457	0.18 404	0.28 477	0.26 440	0.29 381	0.27 405

Nwc_Net	0.68 410	0.83 406	2.53 435	0.41 392	0.39 423	0.77 432	0.38 377	1.01 481	0.70 373	0.60 368	0.99 475	0.98 473	0.68 438	1.41 368	0.63 376	0.23 457	0.15 359	0.23 457	0.25 433	0.23 314	0.18 290

DeepPrunerF	0.86 471	0.86 415	2.91 492	0.45 429	0.50 470	0.64 345	0.48 433	1.14 508	2.64 547	0.63 397	0.61 338	0.65 343	0.62 421	2.21 485	1.31 470	0.23 457	0.19 416	0.30 485	0.28 448	0.36 437	0.25 388

NOSS_ROB	0.64 386	0.65 338	1.62 160	0.46 434	0.25 279	0.67 371	0.30 300	0.93 415	0.77 438	0.59 359	0.57 307	0.77 412	0.38 259	2.78 528	0.44 299	0.23 457	0.24 453	0.28 477	0.26 440	0.27 370	0.39 477

UDGNet	0.44 199	1.02 473	1.74 189	0.35 312	0.19 176	0.58 247	0.23 151	0.49 90	0.66 344	0.41 170	0.38 149	0.34 155	0.29 196	0.53 218	0.30 193	0.24 465	0.10 225	0.37 499	0.19 395	0.27 370	0.15 225

FADNet-RVC-Resample	0.67 403	1.16 497	3.16 512	0.37 351	0.29 326	0.62 317	0.38 377	0.86 359	0.63 308	0.51 256	0.50 238	0.57 305	0.45 331	1.57 394	0.49 324	0.24 465	0.32 489	0.23 457	0.19 395	0.27 370	0.62 511

SAMSARA	0.91 477	0.97 456	2.22 376	0.80 510	0.58 490	1.32 508	1.31 534	1.01 481	0.94 483	1.36 519	0.87 454	1.38 513	0.90 479	1.72 418	1.02 447	0.24 465	0.30 481	0.22 450	0.25 433	0.36 437	0.35 453

XQC	0.73 439	0.98 460	2.39 407	0.46 434	0.35 395	0.81 449	0.46 422	1.00 473	1.00 491	0.80 460	0.69 402	0.88 451	0.74 455	1.32 358	1.20 463	0.24 465	0.16 376	0.23 457	0.20 405	0.41 469	0.33 447

PS-NSSS	0.63 382	1.00 466	1.81 242	0.30 188	0.31 354	0.63 334	0.34 348	0.98 453	0.69 364	0.54 287	0.74 426	0.51 269	0.41 292	2.43 504	0.48 319	0.24 465	0.17 394	0.27 473	0.18 375	0.27 370	0.21 330

IGEV-RUCA	2.28 538	0.30 133	1.15 74	0.40 385	1.86 552	2.06 540	1.90 547	1.36 522	1.80 537	3.70 557	3.76 551	5.02 553	8.19 562	2.12 479	1.63 488	0.25 470	0.76 538	2.72 558	1.91 554	2.39 554	2.36 558

RP	0.67 403	0.82 402	1.94 307	0.43 408	0.44 449	0.65 359	0.45 419	0.89 382	0.82 457	0.66 416	0.92 462	0.99 476	0.76 457	1.55 390	0.66 385	0.25 470	0.18 404	0.23 457	0.20 405	0.31 400	0.22 343

G-Net	0.99 486	0.64 331	2.76 473	0.57 481	0.67 504	2.03 538	0.72 493	0.76 269	0.67 353	1.14 501	2.56 535	1.30 511	1.02 491	1.48 383	1.74 493	0.25 470	0.24 453	0.24 464	0.26 440	0.37 445	0.31 435

AnyNet_C01	1.14 498	1.49 523	4.23 543	0.54 469	0.53 478	1.51 517	1.37 537	1.04 495	1.07 501	1.17 507	1.33 503	1.15 501	1.08 497	1.61 404	2.74 523	0.25 470	0.22 442	0.28 477	0.24 425	0.48 489	0.40 481

PVD	0.90 476	0.85 412	2.15 361	0.53 466	0.50 470	0.99 482	0.56 456	1.15 511	1.64 530	1.41 524	1.41 507	1.11 498	1.13 501	1.35 361	1.31 470	0.26 474	0.28 476	0.28 477	0.26 440	0.37 445	0.49 498

DPSNet	0.86 471	0.60 306	2.34 397	0.58 483	0.36 403	1.07 495	0.75 495	1.30 519	1.05 497	0.70 433	0.68 393	0.94 466	1.29 505	2.08 475	1.82 496	0.26 474	0.23 450	0.16 388	0.17 362	0.48 489	0.40 481

FBW_ROB	0.83 467	0.77 381	1.77 210	0.44 415	0.30 337	0.87 466	0.46 422	1.10 503	0.91 479	0.81 465	0.75 429	1.01 479	0.61 416	3.66 546	1.23 467	0.26 474	0.23 450	0.36 495	0.25 433	0.27 370	0.62 511

CSAN	1.25 509	1.12 484	3.04 501	0.51 456	0.37 414	1.06 490	1.15 528	1.22 514	1.08 502	1.17 507	1.91 519	1.04 486	1.31 508	5.96 557	2.43 518	0.26 474	0.22 442	0.24 464	0.24 425	0.31 400	0.30 427

WCMA_ROB	1.12 496	0.83 406	2.66 457	0.58 483	0.34 383	1.17 505	0.71 490	0.93 415	0.94 483	1.74 531	2.63 538	3.09 539	1.71 529	1.70 414	1.84 497	0.26 474	0.21 436	0.20 439	0.21 411	0.28 376	0.43 488

dad	0.51 294	1.01 470	1.74 189	0.29 171	0.19 176	0.60 276	0.26 226	0.52 118	0.75 425	0.63 397	0.63 355	0.63 330	0.33 222	0.85 309	0.47 313	0.27 479	0.15 359	0.40 502	0.18 375	0.22 301	0.14 192

NCC-stereo	0.79 457	0.94 438	2.42 412	0.59 487	0.45 457	1.90 531	0.46 422	0.99 465	0.72 393	0.64 407	0.84 447	0.91 457	0.73 450	1.80 435	1.00 441	0.27 479	0.19 416	0.23 457	0.31 466	0.24 329	0.22 343

Abc-Net	0.79 457	0.94 438	2.42 412	0.59 487	0.45 457	1.90 531	0.46 422	0.99 465	0.72 393	0.64 407	0.84 447	0.91 457	0.73 450	1.80 435	1.00 441	0.27 479	0.19 416	0.23 457	0.31 466	0.24 329	0.22 343
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 548	1.70 535	3.52 530	0.67 500	0.47 465	5.18 558	3.36 557	3.30 555	2.86 550	4.44 558	3.79 552	9.80 563	5.50 556	6.29 558	6.52 557	0.27 479	0.36 493	0.24 464	0.27 445	0.38 452	0.58 508

PFNet	0.60 363	0.33 156	2.47 425	0.41 392	0.55 483	0.62 317	0.27 251	0.61 178	0.63 308	0.61 377	0.56 299	0.45 229	0.32 218	1.88 455	1.14 458	0.28 483	0.09 183	0.12 248	0.16 345	0.26 361	0.20 321

FC-DCNN v2	1.54 527	0.58 302	2.80 479	0.44 415	0.39 423	2.05 539	0.66 478	1.90 540	1.84 538	2.79 551	2.97 545	4.41 550	3.07 546	2.65 519	2.30 515	0.29 484	0.26 468	0.31 486	0.30 460	0.32 407	0.38 471

FC-DCNN	1.49 525	0.59 304	2.88 484	0.44 415	0.39 423	1.97 536	0.66 478	1.67 534	1.70 532	2.72 550	2.89 542	4.22 546	2.97 545	2.55 514	2.19 510	0.29 484	0.26 468	0.31 486	0.30 460	0.32 407	0.39 477

MSMD_ROB	1.34 514	0.96 448	2.38 405	0.39 376	0.32 362	1.96 534	0.62 474	0.91 398	1.43 522	2.94 553	2.60 536	4.77 552	1.95 533	2.43 504	1.33 472	0.29 484	0.26 468	0.32 489	0.32 472	0.30 392	0.30 427

SDNR	1.22 508	0.80 393	2.71 463	0.33 265	1.48 546	1.98 537	0.23 151	1.93 541	2.44 543	0.89 478	2.52 533	1.36 512	0.51 373	3.65 545	1.93 498	0.30 487	0.31 483	0.22 450	0.16 345	0.33 415	0.36 461

FCDSN-DC	1.29 511	0.54 286	2.50 432	0.47 439	0.41 439	1.12 499	0.60 466	1.10 503	1.27 516	2.23 541	2.87 541	3.67 543	3.12 548	2.39 499	1.69 490	0.30 487	0.26 468	0.31 486	0.30 460	0.35 432	0.38 471
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 430	1.06 477	2.09 345	0.47 439	0.36 403	0.78 437	0.26 226	0.98 453	1.34 518	0.61 377	2.07 521	0.64 339	0.61 416	0.83 305	0.71 398	0.31 489	0.14 334	0.15 370	0.12 243	0.60 507	0.21 330

Anonymous_2	0.74 442	0.32 150	1.65 162	0.33 265	0.30 337	0.67 371	0.32 336	0.69 215	0.46 134	0.48 224	0.41 166	0.84 438	0.58 401	0.51 208	0.40 276	0.32 490	0.38 497	1.43 546	3.69 562	0.80 521	0.27 405

ccnet	0.71 427	0.41 218	1.59 153	0.40 385	0.45 457	1.06 490	0.55 451	0.98 453	0.71 383	0.88 476	0.97 472	0.82 431	0.88 477	1.68 411	0.94 430	0.32 490	0.26 468	0.32 489	0.27 445	0.34 422	0.30 427

GANetREF_RVC	0.75 444	1.15 492	2.46 421	0.47 439	0.26 294	0.83 454	0.61 470	0.97 449	0.89 476	0.62 388	0.61 338	0.72 390	0.59 404	2.42 502	0.55 348	0.32 490	0.25 466	0.36 495	0.24 425	0.39 461	0.31 435
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 430	0.68 348	1.91 292	0.47 439	0.44 449	0.60 276	0.51 437	0.76 269	0.80 451	0.77 456	0.67 385	0.87 447	0.61 416	2.40 500	0.67 388	0.32 490	0.35 491	0.36 495	0.41 501	0.45 486	0.39 477

PSMNet-RUCA	0.58 349	0.82 402	1.89 281	0.59 487	0.56 485	0.64 345	0.36 363	0.84 343	0.69 364	0.51 256	0.68 393	0.53 277	0.43 319	0.56 229	0.43 293	0.34 494	0.18 404	0.44 506	0.29 451	0.48 489	0.30 427

ELAS_RVC	1.37 518	0.78 389	3.21 518	0.55 476	0.50 470	1.49 515	2.48 553	1.48 527	1.71 533	2.13 538	2.09 522	2.07 527	2.56 541	1.90 457	2.02 502	0.35 495	0.36 493	0.37 499	0.34 479	0.49 492	0.47 494
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 519	0.79 391	2.86 482	0.53 466	0.50 470	2.81 549	2.20 550	1.61 533	1.50 526	2.28 543	2.35 530	1.82 523	2.13 535	1.73 419	2.22 511	0.35 495	0.37 495	0.35 493	0.35 482	0.49 492	0.47 494
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 410	1.00 466	2.09 345	0.33 265	0.25 279	0.58 247	0.32 336	0.81 319	0.80 451	0.61 377	0.94 467	0.80 423	0.41 292	2.46 506	1.02 447	0.36 497	0.14 334	0.10 128	0.09 108	0.23 314	0.22 343

PDISCO_ROB	0.75 444	1.06 477	2.11 350	0.64 495	0.59 492	1.13 501	0.43 401	1.14 508	1.05 497	0.64 407	0.71 416	0.96 469	0.61 416	1.21 347	0.76 409	0.37 498	0.18 404	0.27 473	0.24 425	0.56 503	0.32 440

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 491	1.67 531	2.32 392	0.47 439	0.39 423	1.47 513	0.95 511	0.95 436	0.91 479	0.84 472	0.94 467	1.05 488	0.60 407	2.95 533	0.72 402	0.41 499	0.72 537	0.32 489	0.55 516	0.74 515	1.22 544

PMTNet	0.31 82	0.35 176	1.30 98	0.20 4	0.14 32	0.57 230	0.25 204	0.46 65	0.42 96	0.27 105	0.32 112	0.27 111	0.24 119	0.39 124	0.23 99	0.43 500	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 234	0.07 7

coex-ft	5.95 559	1.67 531	60.57 582	0.34 296	0.30 337	0.77 432	0.69 486	0.74 245	4.41 552	19.22 573	2.15 525	1.62 521	7.97 561	1.81 438	8.96 561	0.44 501	2.08 557	0.18 425	0.19 395	0.38 452	4.62 563

Consistency-Raft	0.88 474	0.93 436	3.23 520	0.99 525	0.64 502	0.77 432	0.55 451	0.98 453	0.97 487	0.61 377	1.03 482	0.65 343	1.05 494	0.79 302	1.38 475	0.44 501	0.46 509	0.51 510	0.58 524	0.65 509	0.47 494

UDG	0.77 451	1.23 502	2.15 361	0.67 500	0.59 492	0.78 437	0.38 377	0.90 388	0.70 373	0.61 377	0.69 402	1.01 479	0.67 435	1.02 325	0.73 405	0.45 503	0.34 490	0.87 524	0.51 513	0.67 511	0.46 493

MADNet+	1.36 516	1.93 548	5.95 552	0.81 513	0.59 492	1.57 519	1.09 523	1.39 525	1.22 512	0.84 472	1.01 478	1.25 507	1.12 500	3.19 538	2.36 517	0.45 503	0.47 512	0.38 501	0.34 479	0.59 504	0.57 506

FADNet	0.64 386	1.22 501	2.06 337	0.32 244	0.30 337	0.66 365	0.29 292	0.88 376	0.72 393	0.44 186	0.48 213	0.66 350	0.57 397	1.84 445	0.45 303	0.46 505	0.20 427	0.17 405	0.19 395	0.59 504	0.24 379

STTRV1_RVC	0.80 459	0.55 295	2.89 487	0.42 403	0.49 468	0.79 441	0.44 412	1.15 511	0.82 457	0.62 388	0.89 458	0.72 390	0.63 424	2.69 523	0.64 381	0.48 506	0.64 524	0.27 473	0.24 425	0.35 432	0.27 405

NVStereoNet_ROB	1.16 502	0.95 445	2.54 441	0.58 483	0.55 483	0.78 437	0.63 476	1.00 473	1.08 502	1.03 492	4.07 553	1.48 517	1.22 503	2.88 532	1.27 469	0.50 507	0.46 509	0.54 511	0.62 527	0.50 494	0.63 513
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 531	1.63 527	3.92 536	0.73 503	1.21 538	4.38 556	3.35 556	1.59 531	1.20 511	1.26 516	1.52 510	2.37 531	1.88 532	3.23 539	3.00 526	0.53 508	0.47 512	0.48 509	0.49 510	1.29 537	0.97 532

SGM_RVC	1.89 534	0.92 430	2.50 432	0.96 524	0.93 524	1.63 522	1.37 537	1.52 530	12.43 562	1.85 532	1.69 514	2.40 532	1.74 530	2.81 531	1.71 491	0.53 508	0.47 512	0.42 504	0.47 507	0.74 515	0.74 517
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 451	1.12 484	1.88 274	0.76 506	0.69 507	0.84 456	0.43 401	0.85 349	0.65 329	0.67 420	0.75 429	0.91 457	0.52 378	1.03 327	0.57 360	0.54 510	0.37 495	0.95 530	0.52 515	0.71 514	0.57 506

DispFullNet	1.67 530	2.10 551	5.22 548	1.53 542	8.90 559	0.86 462	0.31 313	0.96 441	0.96 486	1.37 522	1.01 478	1.13 499	1.98 534	1.51 385	0.91 427	0.54 510	0.31 483	1.18 536	0.63 529	1.13 529	0.80 523

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 127	1.34 517	1.24 89	0.23 36	0.12 6	0.33 27	0.20 80	0.40 26	0.33 17	0.25 84	0.21 27	0.16 28	0.14 10	0.27 23	0.63 376	0.55 512	0.06 20	0.11 193	0.13 275	0.25 341	0.49 498

MANE	2.90 547	1.14 488	2.96 494	1.03 526	1.01 528	5.01 557	2.45 552	5.36 560	6.88 559	3.58 556	4.76 557	5.99 556	4.99 553	4.23 550	4.61 549	0.56 513	0.67 527	0.44 506	0.78 536	0.51 496	1.03 539

DualNet (step1)	0.59 357	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.61 514	0.14 334	0.87 524	0.56 519	0.25 341	0.23 367

test_sample9	0.94 481	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.93 415	0.66 344	0.57 327	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.91 458	2.55 520	0.61 514	4.16 561	0.87 524	0.56 519	0.25 341	0.23 367

test_sample8	1.12 496	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 383	0.31 313	0.95 436	0.61 278	1.18 509	0.56 299	2.53 533	1.31 508	1.91 458	2.55 520	0.61 514	4.16 561	0.87 524	0.56 519	0.25 341	0.23 367

anonymity	0.80 459	0.66 345	1.29 95	0.59 487	0.75 511	0.67 371	0.52 440	0.95 436	0.71 383	0.94 485	0.70 412	0.67 359	0.87 474	0.71 283	1.35 473	0.64 517	0.62 523	0.58 512	1.44 552	0.60 507	0.65 514

SPS-STEREO	1.07 495	1.13 487	2.88 484	0.65 498	0.69 507	0.99 482	0.68 484	1.05 496	0.87 469	1.36 519	1.23 495	1.46 516	0.94 484	1.87 448	1.72 492	0.66 518	0.61 522	0.58 512	0.57 522	0.65 509	0.77 521
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 479	1.28 508	2.53 435	0.82 514	0.76 514	0.90 472	0.75 495	0.98 453	1.04 496	1.03 492	1.05 486	0.84 438	0.94 484	0.83 305	0.72 402	0.68 519	0.60 521	0.63 516	0.60 526	0.77 519	0.74 517

WAO-7	1.48 524	1.63 527	2.49 428	0.93 520	0.75 511	1.72 527	1.10 524	1.84 539	1.96 540	1.43 525	2.54 534	1.97 525	1.61 526	3.06 535	2.08 505	0.69 520	0.66 526	0.94 529	0.74 534	0.80 521	0.69 516

SGM+DAISY	1.83 533	1.43 520	3.81 533	0.87 515	1.01 528	2.38 546	2.53 554	1.36 522	1.75 534	2.92 552	3.22 548	2.65 534	2.93 543	2.22 488	3.10 530	0.72 521	0.69 533	0.63 516	0.62 527	0.77 519	0.98 533

AIO-test2	0.49 266	1.15 492	1.96 319	0.42 403	0.37 414	0.50 141	0.23 151	0.79 311	0.70 373	0.33 132	0.53 266	0.27 111	0.22 93	0.67 267	0.29 175	0.73 522	0.08 113	0.13 307	0.17 362	0.17 208	0.18 290

CAS	0.35 114	0.25 69	1.30 98	0.79 509	0.34 383	0.51 150	0.23 151	0.46 65	0.39 68	0.22 43	0.31 107	0.20 45	0.17 30	0.28 30	0.23 99	0.73 522	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 468

GCST	0.72 430	1.10 482	2.15 361	1.11 531	0.59 492	0.62 317	0.19 61	0.75 256	0.53 204	0.56 316	0.63 355	0.47 250	0.31 212	1.11 336	0.33 226	0.75 524	0.45 507	0.84 523	0.64 530	0.69 512	0.54 502

test_for_model	0.64 386	1.60 526	1.82 248	1.23 535	1.02 530	0.53 176	0.23 151	0.75 256	0.50 170	0.57 327	0.29 84	0.25 86	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.76 525	0.31 483	0.08 29	0.07 51	1.68 546	0.50 501

SQANet	0.80 459	1.58 525	2.53 435	0.76 506	0.83 516	0.76 424	0.36 363	0.83 332	0.64 316	0.63 397	0.69 402	0.73 394	0.51 373	1.21 347	0.53 341	0.77 526	0.29 477	0.59 514	0.29 451	0.86 523	0.61 510

LE_ROB	4.43 555	1.35 518	9.38 559	2.79 558	3.93 556	2.43 547	3.46 558	2.68 548	11.19 561	11.66 566	4.73 556	5.26 554	10.46 564	4.50 553	9.49 562	0.82 527	0.69 533	1.34 543	0.98 544	0.75 517	0.76 520

ACVNet_2	1.42 522	1.81 539	3.23 520	1.08 528	0.92 523	1.32 508	0.85 504	1.49 528	1.69 531	1.19 510	1.73 515	2.13 528	1.03 492	2.50 510	1.40 478	0.91 528	0.53 517	1.00 532	0.55 516	2.11 551	0.85 525

CC-Net-ROB	0.85 470	1.15 492	2.13 355	0.88 516	0.38 420	0.88 470	0.44 412	1.06 497	0.79 448	0.58 345	0.69 402	0.65 343	0.50 371	2.74 527	0.51 334	0.93 529	0.39 503	0.87 524	0.29 451	0.54 501	0.54 502

FADNet_RVC	0.81 465	1.14 488	2.42 412	0.30 188	0.24 261	0.71 398	0.24 184	0.95 436	0.61 278	0.44 186	0.56 299	0.59 315	0.42 309	1.52 387	0.68 391	0.94 530	0.96 545	0.28 477	1.00 545	0.90 524	1.36 548

WAO-6	1.58 529	1.54 524	2.32 392	1.14 533	1.00 527	2.30 544	1.03 520	1.82 538	2.85 549	1.25 512	2.61 537	2.20 529	1.56 524	2.47 508	1.99 501	0.95 531	0.67 527	1.19 539	0.83 538	1.08 527	0.88 530

otaku	1.03 492	1.68 533	2.72 465	0.95 522	0.73 510	1.03 488	0.59 464	0.99 465	0.86 466	0.69 429	1.61 511	0.98 473	0.64 426	1.46 375	1.14 458	0.95 531	0.46 509	0.72 521	0.40 498	1.24 535	0.78 522

testlalala_base	0.46 227	0.30 133	1.82 248	0.34 296	0.27 307	0.55 197	0.21 99	0.85 349	0.32 11	0.32 130	0.39 157	0.31 135	0.23 108	0.30 50	0.28 160	0.95 531	0.30 481	0.09 79	0.21 411	1.03 526	0.18 290

Ntro	1.00 489	1.68 533	2.80 479	0.95 522	0.85 517	1.06 490	0.53 444	0.98 453	0.90 478	0.62 388	0.76 431	0.93 462	0.66 433	1.66 408	0.98 435	0.99 534	0.45 507	0.75 522	0.40 498	1.19 531	0.75 519

ACVNet_1	1.33 513	1.91 546	4.03 539	1.09 529	0.88 519	1.19 506	0.66 478	1.24 516	1.17 509	0.94 485	0.96 470	3.09 539	1.04 493	2.37 493	1.11 456	1.04 535	0.48 515	1.03 534	0.48 508	1.12 528	0.83 524

PWCK	1.49 525	1.90 545	3.22 519	1.09 529	0.54 480	1.71 526	1.73 545	1.49 528	1.53 527	1.44 526	1.80 516	1.82 523	1.30 507	3.34 541	1.76 494	1.07 536	0.56 519	0.97 531	0.58 524	1.38 541	0.65 514

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 451	1.04 475	2.06 337	0.94 521	0.35 395	0.89 471	0.40 385	0.85 349	0.63 308	0.55 305	0.63 355	0.75 406	0.38 259	2.38 496	0.48 319	1.10 537	0.31 483	0.36 495	0.21 411	0.53 500	0.55 505

Dean	1.79 532	1.83 540	3.92 536	1.29 536	1.07 533	1.55 518	1.00 517	1.95 542	2.33 542	1.47 527	4.19 554	4.26 549	1.33 511	2.21 485	1.48 482	1.14 538	0.68 531	1.18 536	0.74 534	1.24 535	0.98 533

RainbowNet	1.15 500	1.78 538	2.72 465	1.12 532	0.91 522	1.06 490	0.76 497	1.16 513	1.13 508	0.75 449	0.97 472	1.09 494	0.80 462	1.60 401	1.21 465	1.17 539	1.26 549	1.01 533	0.57 522	1.13 529	0.88 530

TorneroNet-64	2.65 540	1.83 540	3.30 522	1.46 540	1.20 537	3.89 552	0.99 514	3.51 557	6.71 558	2.56 546	4.60 555	4.22 546	3.85 551	3.33 540	3.14 531	1.19 540	0.65 525	1.39 545	0.79 537	3.31 558	1.15 542

IMH-64-1	1.39 519	1.64 529	1.86 267	1.36 537	1.11 534	1.39 511	1.19 530	1.76 535	1.45 524	1.16 502	2.21 527	1.53 518	1.38 514	1.98 465	1.52 483	1.29 541	0.67 527	1.27 540	0.69 531	1.29 537	0.98 533

IMH-64	1.39 519	1.64 529	1.86 267	1.36 537	1.11 534	1.39 511	1.19 530	1.76 535	1.45 524	1.16 502	2.21 527	1.53 518	1.38 514	1.98 465	1.52 483	1.29 541	0.67 527	1.27 540	0.69 531	1.29 537	0.98 533

TorneroNet	5.50 557	1.92 547	3.16 512	1.47 541	1.25 540	14.07 565	1.06 522	4.90 558	20.99 579	10.17 562	16.48 571	11.88 567	6.93 558	3.34 541	4.20 545	1.30 543	0.69 533	1.45 547	0.86 539	2.61 555	1.20 543

JetRed	3.29 550	4.93 561	10.17 560	1.45 539	1.72 550	7.44 560	5.05 561	3.06 550	2.12 541	2.41 545	2.39 531	2.99 537	2.37 538	3.51 544	6.44 556	1.32 544	1.90 555	1.37 544	1.23 551	2.21 552	1.76 554

UNDER WATER	2.74 542	1.85 542	4.54 545	1.81 548	1.44 543	2.34 545	1.40 540	3.24 552	6.60 557	2.60 547	2.76 540	5.75 555	5.24 555	3.02 534	4.01 542	1.45 545	0.81 540	1.59 551	1.06 546	1.80 547	1.51 551

UNDER WATER-64	2.47 539	1.89 544	4.86 546	1.82 549	1.44 543	3.18 551	1.57 544	2.62 546	5.64 554	2.05 534	2.13 524	4.13 545	3.76 550	2.62 517	3.42 537	1.47 546	0.85 542	1.57 550	1.07 547	1.82 548	1.49 550

KSHMR	4.10 553	1.97 549	5.27 549	1.71 545	1.47 545	1.96 534	1.28 533	3.19 551	17.33 573	2.12 535	15.91 569	9.18 562	1.57 525	8.42 562	1.98 500	1.52 547	1.26 549	1.67 552	1.19 549	1.67 545	1.40 549

notaker	2.66 541	2.07 550	3.31 524	2.61 557	1.43 541	1.76 529	1.11 525	2.76 549	1.79 536	2.26 542	11.53 566	3.96 544	4.29 552	3.09 536	2.76 524	1.55 548	0.88 543	1.70 553	1.07 547	2.00 550	1.35 547

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 514	1.70 535	2.50 432	0.56 478	0.40 432	2.15 542	0.99 514	1.24 516	1.26 515	1.02 491	1.10 489	1.29 508	0.88 477	3.10 537	1.08 452	1.66 549	0.83 541	0.68 519	0.88 540	1.57 542	1.80 556

BEATNet-Init1	12.10 565	11.19 566	27.29 579	2.99 559	3.51 555	21.84 578	11.10 564	14.34 571	13.83 568	20.34 574	20.33 576	26.35 582	20.03 573	19.06 576	14.80 571	1.74 550	1.81 552	2.05 556	2.49 559	3.69 560	3.12 560

ktn	4.35 554	2.10 551	2.89 487	1.80 547	1.49 547	2.13 541	1.41 542	2.26 544	12.72 563	11.41 565	16.43 570	11.15 565	3.75 549	4.36 552	3.18 532	1.82 551	0.98 547	1.73 554	1.21 550	2.97 557	1.27 545

MFN_U_SF_RVC	1.55 528	2.39 558	3.16 512	0.65 498	0.41 439	1.12 499	0.46 422	1.23 515	1.33 517	1.61 529	1.20 493	1.43 515	0.98 488	1.76 424	1.97 499	1.90 552	1.80 551	1.98 555	2.15 556	1.63 543	1.77 555

WAO-8	2.80 544	2.14 554	2.89 487	1.91 550	1.04 531	3.98 553	0.96 512	3.26 553	6.17 555	2.15 539	3.37 549	3.31 541	2.41 539	11.84 565	2.03 503	2.05 553	1.86 553	1.54 548	0.92 541	1.22 532	0.87 528

Venus	2.80 544	2.14 554	2.89 487	1.91 550	1.04 531	3.98 553	0.96 512	3.26 553	6.17 555	2.15 539	3.37 549	3.31 541	2.41 539	11.84 565	2.03 503	2.05 553	1.86 553	1.54 548	0.92 541	1.22 532	0.87 528

USTest	8.10 561	7.17 565	8.96 558	9.25 565	9.05 560	15.27 566	23.78 570	9.96 567	9.47 560	5.94 561	6.75 558	7.80 560	7.48 560	8.83 564	11.21 566	2.21 555	3.56 560	2.86 560	3.20 561	5.02 563	4.16 561

MADNet++	2.79 543	2.11 553	2.97 497	2.49 555	2.28 553	2.95 550	2.31 551	2.67 547	2.47 544	3.03 554	3.13 547	2.70 535	2.92 542	4.10 549	4.48 547	2.68 556	2.24 559	3.04 561	2.44 558	2.37 553	2.34 557

LVE	1.96 536	2.17 557	3.14 510	1.68 543	1.80 551	1.63 522	1.03 520	2.34 545	2.81 548	1.25 512	2.89 542	4.24 548	1.29 505	2.79 529	1.44 480	2.85 557	0.91 544	1.18 536	1.46 553	1.23 534	1.10 541

TCMNet-wrong-test	5.51 558	6.62 564	6.20 553	13.02 570	11.90 564	7.14 559	5.53 562	6.99 564	1.44 523	2.65 548	3.10 546	8.37 561	5.95 557	4.75 554	6.05 555	3.07 558	0.98 547	2.38 557	1.99 555	6.62 565	5.43 564

DGTPSM_ROB	8.89 563	5.62 562	12.25 562	5.92 562	11.32 562	8.54 561	24.18 571	6.40 562	13.49 564	5.15 559	11.46 564	6.19 558	10.92 565	7.00 559	13.72 567	4.47 559	7.65 564	3.92 562	7.45 566	4.38 561	7.87 567

DGSMNet	2.89 546	0.63 327	3.18 515	3.43 560	4.17 558	2.57 548	6.98 563	0.97 449	0.83 461	0.56 316	1.86 518	0.79 420	0.62 421	1.64 406	1.39 476	4.61 560	5.01 563	5.17 564	4.71 563	4.44 562	4.19 562

IMH	2.02 537	2.15 556	2.69 462	1.68 543	1.12 536	1.66 525	0.92 510	2.10 543	1.92 539	1.32 518	2.66 539	2.21 530	1.69 528	5.78 555	1.68 489	5.54 561	0.96 545	1.31 542	0.71 533	1.32 540	0.99 538

ACVNet-4b	1.93 535	1.85 542	4.10 541	1.07 527	0.86 518	1.15 503	0.53 444	1.06 497	1.12 506	0.64 407	1.09 488	1.99 526	0.70 442	2.20 484	9.86 564	5.62 562	0.41 506	1.03 534	0.55 516	1.86 549	0.85 525

tt	4.93 556	0.27 90	4.20 542	2.29 554	1.58 548	10.20 563	16.97 568	9.42 566	5.02 553	1.67 530	1.28 498	4.68 551	5.03 554	3.37 543	5.92 554	6.16 563	9.47 570	2.82 559	3.18 560	3.60 559	1.53 552

PML	23.15 575	16.83 570	7.78 556	5.49 561	9.93 561	51.13 583	104.50 583	5.76 561	13.62 566	37.30 583	105.93 583	30.86 583	23.50 578	12.07 567	7.87 560	6.30 564	2.12 558	6.32 566	2.43 557	10.44 569	2.90 559

DLNR_Zeroshot_test	13.43 568	19.94 573	23.55 573	121.61 584	35.03 579	0.46 113	0.15 22	8.02 565	0.35 28	0.28 110	0.37 140	0.26 100	0.17 30	0.76 293	0.29 175	6.42 565	0.26 468	0.09 79	0.38 493	50.13 582	0.18 290

DPSM_ROB	12.34 566	11.21 568	12.51 563	12.91 568	12.80 566	19.84 575	28.28 577	14.38 572	14.28 569	10.58 563	11.26 562	12.03 568	11.85 568	13.15 571	15.34 572	7.11 566	8.31 567	6.50 567	7.35 564	8.84 567	8.31 569

DPSM	12.34 566	11.21 568	12.51 563	12.91 568	12.80 566	19.84 575	28.28 577	14.38 572	14.28 569	10.58 563	11.26 562	12.03 568	11.85 568	13.15 571	15.34 572	7.11 566	8.31 567	6.50 567	7.35 564	8.84 567	8.31 569

DPSMNet_ROB	9.48 564	5.64 563	13.01 566	8.82 564	11.82 563	8.54 561	24.20 572	6.41 563	13.65 567	5.32 560	11.47 565	6.33 559	10.92 565	7.69 560	13.89 568	7.25 568	8.19 566	5.06 563	7.78 567	5.31 564	8.26 568

HanzoNet	7.64 560	2.86 559	5.05 547	7.01 563	3.97 557	2.18 543	1.34 536	3.37 556	4.05 551	13.17 567	10.58 560	10.73 564	16.52 571	8.45 563	10.51 565	10.48 569	9.72 571	5.59 565	13.46 570	6.84 566	6.83 566

CasAABBNet	24.81 577	22.53 579	24.83 574	26.08 577	25.74 575	39.86 580	57.06 582	28.87 580	28.83 582	21.16 577	22.54 579	24.22 578	23.89 580	26.38 580	30.87 582	14.25 570	16.71 574	13.09 569	14.81 572	17.78 571	16.71 573

Selective-RAFT-Error	24.87 578	22.59 580	25.14 576	26.13 578	25.82 576	39.93 581	57.03 581	28.97 581	28.95 583	21.21 578	22.65 580	24.25 579	23.98 581	26.43 581	30.83 581	14.27 571	16.71 574	13.10 570	14.82 573	17.82 572	16.76 574

LSM0	26.58 579	22.63 581	25.88 577	30.13 579	52.21 583	39.94 582	56.74 580	28.97 581	28.72 581	21.14 576	22.26 578	24.43 580	23.88 579	26.54 582	30.87 582	14.32 572	16.55 573	13.12 571	14.71 571	17.92 573	20.60 577

DPSimNet_ROB	17.97 571	20.20 577	24.98 575	17.62 571	15.92 569	21.53 577	21.00 569	13.70 569	15.61 571	23.89 579	14.69 568	22.87 576	24.58 582	12.70 570	14.56 569	18.48 573	12.91 572	20.21 573	12.05 568	17.76 570	14.17 572

ASD4	21.52 573	19.65 572	22.13 571	22.45 575	16.42 570	23.29 579	30.71 579	33.06 583	17.47 574	24.18 580	14.11 567	21.71 575	15.88 570	21.06 578	18.11 574	19.78 574	17.78 576	26.52 576	20.33 574	27.03 576	18.73 576

LRCNet_RVC	13.74 569	19.30 571	12.75 565	19.46 573	12.69 565	1.86 530	0.41 391	12.33 568	1.05 497	15.77 569	18.83 575	12.62 570	8.70 563	12.21 568	9.62 563	22.22 575	8.37 569	25.85 575	24.01 576	19.32 574	17.44 575

xxxxx1	28.96 581	20.11 574	14.07 568	49.74 580	39.15 580	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 571	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 576	26.55 578	66.40 581	78.70 581	30.27 578	32.51 581

tt_ll	28.96 581	20.11 574	14.07 568	49.74 580	39.15 580	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 571	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 576	26.55 578	66.40 581	78.70 581	30.27 578	32.51 581

ff	28.96 581	20.11 574	14.07 568	49.74 580	39.15 580	18.98 569	26.64 573	21.94 576	20.21 576	16.45 570	17.48 572	18.36 571	21.56 574	16.21 573	20.88 576	23.07 576	26.55 578	66.40 581	78.70 581	30.27 578	32.51 581

HaxPig	19.86 572	22.40 578	22.34 572	17.95 572	17.95 571	11.77 564	11.89 565	16.02 574	15.89 572	21.10 575	21.41 577	18.74 574	18.39 572	20.08 577	19.69 575	23.63 579	23.22 577	24.06 574	23.69 575	23.00 575	23.95 578

MEDIAN_ROB	23.96 576	27.05 582	26.39 578	22.16 574	22.13 573	16.12 568	13.97 566	20.24 575	20.05 575	25.50 581	25.31 581	22.96 577	22.63 577	24.39 579	23.24 579	28.20 580	27.23 581	28.62 577	27.75 577	27.50 577	27.76 579

AVERAGE_ROB	26.93 580	30.34 583	29.27 580	25.82 576	25.34 574	19.48 574	15.17 567	23.55 579	23.00 580	28.45 582	27.87 582	26.25 581	25.86 583	26.96 583	25.55 580	31.30 581	30.07 582	31.76 578	30.81 578	30.79 581	30.93 580

Anonymous_1	22.91 574	11.20 567	12.13 561	12.75 567	26.28 577	19.43 573	27.92 576	14.08 570	13.61 565	14.96 568	10.58 560	11.26 566	11.19 567	12.55 569	14.57 570	38.28 582	7.88 565	34.96 579	63.99 579	89.57 583	10.94 571

FADE	15.89 570	3.00 560	8.70 557	2.11 552	2.94 554	1.19 506	0.91 509	5.00 559	2.49 545	1.25 512	1.19 492	3.05 538	7.02 559	8.02 561	5.31 553	94.83 583	35.90 583	65.83 580	66.18 580	1.66 544	1.30 546

test_example2	115.39 584	123.23 584	94.57 583	115.52 583	123.55 584	101.63 584	114.33 584	53.41 584	99.48 584	134.90 584	135.05 584	85.83 584	85.11 584	111.32 584	106.15 584	152.55 584	205.26 584	99.78 584	114.96 584	140.96 584	110.20 584

ccccc	291.34 585	297.21 585	347.09 585	374.70 585	380.44 585	203.92 585	213.88 585	216.32 585	172.72 585	203.37 585	218.57 585	215.01 585	258.31 585	312.78 585	341.56 585	412.57 585	356.13 585	256.09 585	227.69 585	428.88 585	389.64 585

Low-res two-view benchmark