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	0.27 308	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	0.28 322	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	0.10 144	0.24 329	0.10 80

GREAT-IGEV	0.37 127	0.28 111	1.48 135	0.25 70	0.38 426	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	0.76 544	0.07 1	0.26 446	0.21 284	1.03 545

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	0.28 378	0.20 323
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	0.20 323

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	0.34 485	0.21 284	0.16 253

LoS_RVC	0.29 64	0.33 156	1.19 78	0.25 70	0.34 388	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	0.31 441

Selective-IGEV	0.29 64	0.23 51	1.28 94	0.27 116	0.30 341	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	0.15 330	0.16 186	0.29 423

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	0.10 226	0.09 79	0.09 108	0.35 437	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	0.58 248	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	2.46 422	0.43 414	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	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.36 443	0.22 348

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	0.68 537	0.09 79	0.07 51	0.34 426	0.21 334

Reg-Stereo(zero)	0.46 227	0.17 1	2.10 349	0.24 52	0.34 388	0.51 150	0.42 396	0.50 96	0.54 216	0.37 145	0.46 195	0.54 283	0.60 411	0.43 143	1.10 454	0.08 31	0.09 184	0.08 29	0.22 425	0.12 80	0.22 348

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	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	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	0.57 328	0.59 316	0.65 344	0.45 331	0.45 164	0.39 268	0.08 31	0.09 184	0.10 128	0.11 206	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	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.47 500

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	0.18 291

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	0.10 226	0.10 128	0.08 77	0.22 301	0.18 291

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	0.12 299	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	0.38 499	0.19 255	0.31 441

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	0.29 483	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	0.35 488	0.26 362	0.18 291

MoCha-V2	0.36 121	0.32 150	1.41 118	0.36 332	0.31 359	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	0.56 525	0.08 29	0.38 499	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	0.14 339	0.11 193	0.10 144	0.26 362	0.26 403

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	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.23 314	0.12 141

RAFT_CTSACE	0.46 227	0.76 372	2.07 339	0.35 313	0.30 341	0.54 184	0.30 300	0.61 178	0.48 154	0.49 236	0.76 432	0.55 287	0.36 238	0.58 233	0.22 87	0.08 31	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.41 475	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	0.76 432	0.38 172	0.22 93	0.52 212	0.33 226	0.08 31	0.07 40	0.11 193	0.15 330	0.28 378	0.07 7

GMOStereo	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

error version	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

test-v	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	0.11 104

test-3	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	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	0.35 488	0.29 383	0.28 417

test_1	0.43 189	0.20 12	1.70 175	0.34 297	0.32 367	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	0.35 488	0.29 383	0.29 423

test_3	0.44 199	0.20 12	1.70 175	0.36 332	0.32 367	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	0.10 226	0.11 193	0.35 488	0.29 383	0.28 417

test-2	0.41 164	0.62 316	1.78 215	0.28 141	0.36 409	0.51 150	0.31 313	0.53 127	0.44 110	0.57 328	0.48 213	0.41 192	0.27 167	0.28 30	0.23 99	0.08 31	0.38 503	0.13 308	0.11 206	0.34 426	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	0.08 114	0.09 79	0.23 429	0.11 69	0.14 193

AFF-stereo	0.44 199	0.96 449	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	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.37 451	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	0.09 184	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 80

depthmonostereo	0.26 45	0.23 51	0.65 27	0.41 398	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	0.10 226	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	0.09 184	0.08 29	0.10 144	0.12 80	0.11 104

xyz-stereo	3.02 555	0.29 121	30.64 587	0.23 36	0.12 6	15.52 573	0.24 184	0.51 104	0.47 151	0.59 360	7.99 565	0.64 339	0.47 353	1.39 365	0.50 329	0.09 69	0.07 40	0.34 498	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	0.25 342	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	0.08 114	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	0.08 114	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	0.73 413	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	0.35 488	0.13 110	0.15 226

MM-Stereo_test1	0.41 164	0.39 207	2.29 390	0.38 371	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	0.21 442	0.10 128	0.09 108	0.39 467	0.15 226

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	0.08 114	0.08 29	0.30 466	0.26 362	0.17 271

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 55	0.28 111	1.09 67	0.33 266	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	0.08 114	0.08 29	0.25 439	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	0.13 319	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

AIO-test1	0.45 217	0.87 418	2.27 386	0.33 266	0.33 380	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	0.08 114	0.12 249	0.14 305	0.30 394	0.22 348

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	0.08 114	0.09 79	0.29 457	0.13 110	0.06 1

castereo	0.30 74	0.44 241	0.81 42	0.24 52	0.29 330	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	0.31 472	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	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.43 483	0.36 467

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	0.31 489	0.07 1	0.10 144	0.07 3	0.07 7

UGAM-zero	0.63 382	0.39 207	2.49 430	0.30 188	0.49 474	0.67 373	0.19 61	0.91 401	0.45 125	0.77 459	0.45 187	1.16 509	0.82 470	2.05 476	0.29 175	0.09 69	0.15 364	0.09 79	0.44 511	0.11 69	0.22 348

GCAP-BAT	0.43 189	0.31 144	1.82 248	0.25 70	0.26 294	0.65 360	0.23 151	0.48 84	0.37 52	0.67 421	0.82 445	0.44 220	0.24 119	0.48 189	0.87 425	0.09 69	0.13 319	0.09 79	0.22 425	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	0.08 114	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	0.16 350	0.31 402	0.08 34

U	3.37 558	0.17 1	0.91 52	0.26 100	13.79 574	19.19 578	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	17.88 578	12.81 575	0.10 50	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.29 64	0.29 121	0.86 47	0.25 70	0.34 388	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	0.08 114	0.08 29	0.20 411	0.46 493	0.59 515

RAFT-Stereo-weight	0.34 103	0.29 121	1.43 123	0.28 141	0.28 322	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	0.08 114	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	0.32 367	0.69 391	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	0.16 381	0.09 79	0.31 472	0.08 18	0.09 56

testlalala2	0.44 199	0.28 111	2.59 451	0.64 501	0.56 491	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	0.10 226	0.08 29	0.29 457	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	0.08 114	0.09 79	0.08 77	0.47 494	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	0.39 509	0.08 29	0.15 330	0.25 342	0.45 497

MyStereo07	0.34 103	0.40 212	1.46 128	0.29 171	0.23 248	0.60 277	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	0.18 410	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.19 307

MyStereo06	0.54 318	0.41 218	2.68 463	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.81 319	0.44 110	0.84 476	0.52 255	0.78 418	0.58 404	0.48 189	1.10 454	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

MyStereo05	0.49 266	0.41 218	2.72 469	0.30 188	0.23 248	0.60 277	0.30 300	0.82 326	0.77 439	0.52 265	0.37 140	0.51 269	0.42 309	0.52 212	0.38 257	0.09 69	0.17 399	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.20 323

MyStereo04	0.48 248	0.40 212	2.65 460	0.29 171	0.23 248	0.60 277	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	0.18 410	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.19 307

AE-Stereo	0.42 183	0.29 121	1.65 162	0.43 414	0.47 471	0.56 212	0.23 151	0.86 360	0.46 134	0.31 121	0.41 166	0.43 209	0.24 119	0.34 86	0.24 121	0.09 69	0.48 521	0.11 193	0.45 512	0.22 301	0.19 307

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	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

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	0.18 381	0.16 186	0.22 348

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	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

rrr	0.46 227	0.34 169	3.08 509	0.27 116	0.16 82	0.45 95	0.28 268	1.09 508	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	0.29 457	0.16 186	0.25 393

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	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

IGEV_Zeroshot_test	0.53 313	0.33 156	2.91 496	0.32 244	0.18 144	0.54 184	0.21 99	0.72 230	0.42 96	0.81 469	0.51 242	0.71 388	0.41 292	0.48 189	1.13 458	0.09 69	0.15 364	0.10 128	0.35 488	0.19 255	0.09 56

MSKI-zero shot	0.46 227	0.38 198	2.47 427	0.27 116	0.43 454	0.56 212	0.20 80	0.77 280	0.43 106	0.60 369	0.51 242	0.44 220	0.17 30	0.68 270	0.21 68	0.09 69	0.29 483	0.09 79	0.32 478	0.14 133	0.10 80

AEACV	0.33 95	0.24 64	1.44 125	0.28 141	0.35 401	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	0.35 497	0.09 79	0.36 496	0.23 314	0.25 393

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	0.17 399	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	0.44 455	0.64 346	0.37 371	0.72 230	0.57 238	0.45 196	0.48 213	0.65 344	0.24 119	0.35 92	0.29 175	0.09 69	0.11 273	0.09 79	0.38 499	0.10 50	0.11 104

HH	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 457	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 398	0.48 213	0.87 453	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

HanStereo	0.49 266	0.49 267	2.78 481	0.50 457	0.41 445	0.38 54	0.23 151	0.72 230	0.38 57	0.63 398	0.48 213	0.87 453	0.41 292	0.64 253	0.21 68	0.09 69	0.17 399	0.10 128	0.09 108	0.16 186	0.12 141

LL-Strereo2	0.41 164	0.90 429	1.83 254	0.44 421	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	0.08 114	0.16 392	0.14 305	0.17 208	0.17 271

4D-IteraStereo	0.44 199	0.96 449	2.63 456	0.27 116	0.30 341	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	0.12 249	0.11 206	0.19 255	0.30 433

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	0.13 277	0.19 255	0.27 410

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	0.11 273	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 423

CES	0.30 74	0.27 90	1.09 67	0.23 36	0.50 476	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	0.49 504

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	0.35 459

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	2.10 529	0.42 205	0.26 149	0.35 92	0.23 99	0.09 69	0.14 339	0.10 128	0.32 478	0.16 186	0.15 226

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	0.13 319	0.09 79	0.16 350	0.20 270	0.13 175

RCA-Stereo	0.34 103	0.32 150	1.30 98	0.26 100	0.14 32	0.58 248	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	0.10 226	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	0.38 426	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	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.21 284	0.14 193

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	0.54 288	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	0.22 348

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	0.08 114	0.10 128	0.18 381	0.23 314	0.22 348

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	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

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	0.54 288	0.48 213	0.31 135	0.76 462	0.37 110	0.38 257	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 110	0.23 372

raft_robust	0.55 330	0.84 408	1.73 185	0.28 141	0.54 486	0.53 176	0.25 204	0.88 378	0.75 425	0.48 224	0.46 195	0.76 413	0.75 461	1.46 376	0.27 150	0.09 69	0.10 226	0.10 128	0.30 466	0.26 362	0.16 253

RAFT+CT+SA	0.50 277	0.86 415	1.82 248	0.37 355	0.75 517	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	0.51 519	0.29 383	0.41 492

test_5	0.51 294	0.87 418	1.99 325	0.37 355	0.65 509	0.58 248	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	0.12 249	0.12 244	0.33 419	0.38 477

SA	0.50 277	0.75 371	1.95 310	0.31 215	0.61 505	0.57 230	0.31 313	0.91 401	0.73 408	0.42 175	0.62 343	0.38 172	0.47 353	0.68 270	0.29 175	0.09 69	0.09 184	0.13 308	0.32 478	0.30 394	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	0.10 226	0.10 128	0.18 381	0.24 329	0.29 423
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 318	1.01 471	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	0.46 345	1.78 429	0.47 313	0.09 69	0.07 40	0.11 193	0.10 144	0.39 467	0.12 141

iRaft-Stereo_20w	0.58 349	0.39 207	1.96 319	0.45 435	0.32 367	0.92 480	0.57 465	1.14 514	0.56 234	0.81 469	0.40 162	0.55 287	0.69 445	0.65 263	1.04 450	0.09 69	0.16 381	0.09 79	0.36 496	0.17 208	0.25 393

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	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.09 56

IPLG	0.69 416	0.84 408	2.43 417	0.35 313	0.21 203	1.65 530	0.61 475	1.36 528	0.58 249	1.39 529	0.51 242	0.37 165	0.87 479	1.41 369	0.36 244	0.09 69	0.07 40	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.11 104

MIPNet	0.83 472	0.81 398	2.40 410	0.61 498	0.18 144	1.48 520	1.39 545	1.60 538	0.74 412	1.94 539	0.85 453	0.73 396	1.68 533	0.87 313	0.31 205	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.32 478	0.25 342	0.12 141

IPLGR	0.54 318	0.56 298	2.68 463	0.36 332	0.18 144	0.62 318	0.54 453	1.02 490	0.64 316	0.73 447	0.46 195	0.47 250	0.45 331	1.12 339	0.29 175	0.09 69	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.19 255	0.12 141

LCNet	0.54 318	0.37 188	1.78 215	0.92 525	0.22 228	0.96 483	0.30 300	0.59 166	0.58 249	0.51 256	0.55 288	0.41 192	0.76 462	0.84 307	0.26 142	0.09 69	0.06 20	0.12 249	0.18 381	0.98 531	0.39 483

STrans-v2	0.67 404	0.56 298	2.64 458	0.27 116	0.23 248	0.57 230	0.33 344	0.96 445	0.69 364	0.92 487	0.85 453	0.89 459	0.93 487	1.83 442	1.21 468	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	0.37 355	0.23 248	0.86 466	1.17 535	0.59 166	0.60 261	0.64 408	0.71 416	0.68 367	2.93 549	0.65 263	0.31 205	0.09 69	0.07 40	0.17 411	0.15 330	0.13 110	0.33 453

GrayStereo	0.66 399	0.19 7	1.76 201	0.90 523	0.23 248	0.62 318	1.42 549	0.62 182	0.60 261	0.72 443	0.78 436	0.56 299	3.07 552	0.60 245	0.26 142	0.09 69	0.08 114	0.10 128	0.21 417	0.11 69	0.18 291

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	0.08 114	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	0.27 308	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	1.16 463	0.09 69	0.20 433	0.10 128	0.17 368	0.11 69	0.26 403

Prome-Stereo	0.49 266	0.30 133	1.76 201	0.60 497	0.23 248	0.63 335	0.42 396	0.62 182	0.60 261	0.59 360	1.03 485	0.43 209	0.72 452	0.60 245	0.33 226	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 108	0.11 69	0.43 494

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	0.15 364	0.12 249	0.11 206	0.41 475	0.37 474

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	0.30 466	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	0.34 297	0.71 515	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	0.19 422	0.10 128	0.09 108	0.20 270	0.40 487

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	0.54 288	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	0.23 372

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	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

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	0.54 288	0.47 201	0.31 135	0.65 433	0.36 101	0.34 233	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 348

111	0.48 248	1.09 483	1.95 310	0.24 52	0.13 20	0.59 265	0.26 226	0.83 332	0.78 444	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	0.35 459

test_xeample3	0.46 227	0.34 169	2.99 503	0.37 355	0.16 82	0.49 133	0.33 344	1.06 503	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	0.40 504	0.17 208	0.26 403

EAI-Stereo	0.78 458	0.25 69	1.67 168	0.54 475	0.59 498	1.95 539	2.05 555	1.11 513	0.64 316	0.95 492	1.49 514	0.50 266	0.67 440	0.59 239	1.44 485	0.09 69	0.19 422	0.09 79	0.49 516	0.13 110	0.22 348

CFNet-RSSM	0.41 164	0.32 150	2.20 371	0.27 116	0.44 455	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	0.08 114	0.09 79	0.38 499	0.10 50	0.09 56

Gwc-CoAtRS	0.38 136	0.33 156	1.92 295	0.27 116	0.41 445	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	0.09 184	0.09 79	0.31 472	0.11 69	0.09 56

HITNet	0.46 227	0.92 431	2.09 345	0.33 266	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	0.59 265	0.23 151	0.72 230	0.59 256	0.66 417	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

z-ln-s-r	0.64 386	0.89 425	2.23 380	0.32 244	0.26 294	0.57 230	0.37 371	0.84 343	0.76 434	0.51 256	0.81 440	0.64 339	0.45 331	2.06 477	1.27 473	0.10 161	0.07 40	0.11 193	0.09 108	0.24 329	0.13 175

DFGA-Net	0.51 294	1.06 479	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	1.82 441	0.53 341	0.10 161	0.08 114	0.12 249	0.12 244	0.37 451	0.15 226

G2L-Stereo_test	0.55 330	0.97 457	1.89 281	0.33 266	0.24 261	0.75 423	0.38 378	0.79 311	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.74 402	0.39 273	1.56 392	0.43 293	0.10 161	0.08 114	0.08 29	0.08 77	0.28 378	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	0.09 184	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	0.36 332	0.30 341	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	0.20 433	0.10 128	0.08 77	0.40 472	0.11 104

AIO_rvc	0.41 164	0.64 331	1.29 95	0.58 489	0.39 429	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	0.16 381	0.08 29	0.11 206	0.25 342	0.85 531

PAM_32	0.70 420	0.35 176	2.73 474	0.54 475	0.61 505	1.07 501	0.43 403	0.84 343	0.49 160	0.90 484	0.91 463	1.23 511	0.77 465	0.65 263	1.10 454	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.49 516	0.15 150	0.38 477

PAM	0.70 420	0.35 176	2.72 469	0.56 484	0.62 507	1.08 503	0.53 449	0.85 350	0.44 110	0.93 489	0.92 465	1.24 512	0.68 443	0.64 253	1.01 445	0.10 161	0.19 422	0.10 128	0.48 514	0.14 133	0.38 477

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	0.78 418	0.37 252	2.58 521	0.39 268	0.10 161	0.08 114	0.17 411	0.14 305	0.42 481	0.17 271

model_zeroshot	0.44 199	0.68 348	1.97 324	0.28 141	0.18 144	0.69 391	0.21 99	0.63 188	0.40 78	1.00 495	0.34 126	0.42 205	0.20 73	0.69 276	0.24 121	0.10 161	0.22 448	0.10 128	0.22 425	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	0.12 244	0.10 50	0.07 7

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 420	0.65 338	3.45 533	0.50 457	0.60 503	0.75 423	0.23 151	0.96 445	0.60 261	0.76 455	1.30 505	0.81 429	0.60 411	0.57 230	0.82 420	0.10 161	0.16 381	0.11 193	0.43 510	0.31 402	0.22 348

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 371	0.61 310	3.35 532	0.33 266	0.58 496	0.66 367	0.20 80	0.98 458	0.55 223	0.73 447	0.52 255	0.99 482	0.65 433	0.58 233	0.29 175	0.10 161	0.16 381	0.10 128	0.41 507	0.29 383	0.20 323

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	0.12 249	0.14 305	0.32 410	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	1.10 509	1.34 524	3.16 561	0.32 112	0.22 55	0.20 73	0.30 50	0.22 87	0.10 161	0.09 184	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

MyStereo8	0.54 318	0.80 393	2.76 477	0.32 244	0.33 380	0.71 400	0.20 80	0.87 369	0.57 238	0.51 256	0.59 316	0.50 266	0.33 222	0.68 270	0.55 348	0.10 161	0.29 483	0.10 128	0.13 277	0.21 284	0.34 457

ACVNet-DCA	0.42 183	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	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	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

xx1	0.46 227	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 496	0.31 121	0.38 149	0.46 242	0.36 238	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

1test111	0.44 199	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	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	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

cc1	0.47 242	0.64 331	2.07 339	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	1.01 496	0.31 121	0.38 149	0.24 76	0.38 259	0.69 276	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.40 487

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	0.88 475	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 467

ff1	0.73 441	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.74 245	0.88 475	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.10 161	0.24 459	0.15 373	0.13 277	0.25 342	0.36 467

tt1	0.44 199	0.64 331	1.83 254	0.35 313	0.14 32	0.76 427	0.25 204	0.74 245	0.88 475	0.31 121	0.37 140	0.25 86	0.35 232	0.63 251	0.19 27	0.10 161	0.24 459	0.11 193	0.09 108	0.25 342	0.36 467

MaDis-Stereo	0.29 64	0.54 286	1.44 125	0.24 52	0.29 330	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	0.09 184	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	0.08 114	0.08 29	0.07 51	0.25 342	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	0.15 373	0.12 244	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	0.33 380	0.60 277	0.22 120	0.55 142	0.51 178	0.55 306	0.35 131	0.31 135	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.10 161	0.13 319	0.09 79	0.24 431	0.08 18	0.07 7

Any-RAFT	0.38 136	0.25 69	1.89 281	0.27 116	0.17 110	0.68 385	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	0.12 299	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 56

LL-Strereo	0.72 432	1.29 512	2.49 430	0.36 332	0.45 463	0.55 197	0.32 336	0.93 418	0.71 383	0.67 421	0.58 313	0.85 445	0.79 466	2.67 528	0.46 304	0.10 161	0.18 410	0.14 344	0.12 244	0.40 472	0.42 493

CBFPSM	0.56 338	0.91 430	1.82 248	0.28 141	0.23 248	0.71 400	0.37 371	0.72 230	0.64 316	0.50 243	0.49 230	1.03 489	0.83 471	0.62 248	1.35 478	0.10 161	0.12 299	0.10 128	0.10 144	0.18 234	0.19 307

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	0.08 114	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	0.12 299	0.13 308	0.16 350	0.24 329	0.19 307

anonymousa	0.48 248	0.46 252	2.44 419	0.29 171	0.34 388	0.61 298	0.25 204	0.66 199	0.54 216	0.53 275	0.77 435	0.73 396	0.46 345	0.33 76	0.31 205	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.29 457	0.10 50	0.19 307

Selective-RAFT	0.35 114	0.26 84	1.48 135	0.31 215	0.15 55	0.61 298	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	0.35 488	0.19 255	0.08 34

TestStereo1	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 381	0.57 494	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	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

SA-5K	0.49 266	0.81 398	1.85 259	0.39 381	0.57 494	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	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.33 419	0.26 403

Sa-1000	0.51 294	0.72 361	1.90 286	0.31 215	0.60 503	0.60 277	0.31 313	0.94 427	0.71 383	0.52 265	0.83 446	0.42 205	0.33 222	0.68 270	0.28 160	0.10 161	0.09 184	0.13 308	0.29 457	0.29 383	0.10 80

CrosDoStereo	0.94 487	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 565	0.72 230	0.60 261	0.70 436	1.40 511	0.53 277	1.49 526	1.78 429	3.09 534	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

TransformOpticalFlow	0.64 386	0.56 298	2.66 461	0.44 421	0.26 294	0.62 318	0.28 268	0.83 332	0.71 383	0.76 455	0.74 426	0.91 463	0.85 475	1.83 442	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	0.56 484	0.37 420	0.60 277	0.26 226	0.70 222	0.65 329	0.66 417	0.60 331	0.69 374	0.32 218	2.09 482	1.20 466	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.10 80

KYRaft	0.48 248	0.29 121	1.75 195	0.33 266	0.21 203	0.75 423	0.44 414	0.58 158	0.57 238	0.64 408	0.93 469	0.53 277	0.72 452	0.60 245	0.24 121	0.10 161	0.07 40	0.12 249	0.14 305	0.12 80	0.54 508

ASMatch	0.60 363	0.43 230	2.58 449	0.91 524	0.36 409	0.56 212	0.25 204	0.52 118	0.61 278	0.47 206	1.21 498	0.47 250	0.66 438	1.34 360	0.94 430	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.10 50	0.16 253

DeepStereo_LL	0.94 487	0.37 188	2.53 437	0.25 70	0.32 367	0.54 184	3.76 565	0.72 230	0.60 261	0.70 436	1.40 511	0.53 277	1.49 526	1.78 429	3.09 534	0.10 161	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.21 284	0.11 104

DEmStereo	0.68 411	0.31 144	2.25 383	0.42 409	0.17 110	0.66 367	0.89 513	0.51 104	0.59 256	0.60 369	1.01 481	0.45 229	1.26 510	1.54 390	2.26 520	0.10 161	0.08 114	0.10 128	0.10 144	0.10 50	0.11 104

THIR-Stereo	0.86 476	0.62 316	2.13 355	0.25 70	0.16 82	0.58 248	2.74 561	0.59 166	0.51 178	0.62 389	1.62 518	0.97 478	1.80 537	1.69 415	2.25 519	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.11 104

DRaft	0.62 376	0.38 198	1.76 201	0.24 52	0.16 82	0.64 346	0.66 484	0.53 127	0.53 204	0.67 421	0.99 478	0.38 172	1.00 495	1.44 371	2.10 514	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.14 305	0.18 234	0.21 334

RAFT-345	0.53 313	0.30 133	2.34 398	0.38 371	0.34 388	0.58 248	0.42 396	0.47 77	0.61 278	0.51 256	1.00 480	0.43 209	0.28 182	1.57 396	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	2.41 411	0.54 475	0.24 261	0.77 435	0.46 425	0.59 166	0.57 238	0.58 346	0.73 423	0.47 250	0.43 319	0.68 270	0.27 150	0.10 161	0.06 20	0.13 308	0.13 277	0.14 133	0.44 496

rafts_anoy	0.43 189	0.89 425	1.96 319	0.32 244	0.30 341	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	0.39 509	0.13 308	0.15 330	0.17 208	0.15 226

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	0.10 226	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 104

XX-TBD	0.34 103	0.77 381	1.75 195	0.34 297	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	0.46 469	0.52 169	0.21 99	0.56 149	0.42 96	0.52 265	0.35 131	0.31 135	0.33 222	0.37 110	0.30 193	0.10 161	0.11 273	0.08 29	0.07 51	0.21 284	0.19 307

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	0.53 523	0.09 79	0.08 77	0.25 342	0.34 457

RALAANet	0.43 189	0.98 461	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	0.08 114	0.11 193	0.14 305	0.27 372	0.10 80

XX-Stereo	0.55 330	0.54 286	3.50 535	0.48 453	0.39 429	0.54 184	0.17 38	0.89 384	0.40 78	0.44 186	0.65 380	0.85 445	0.19 64	0.77 297	0.21 68	0.10 161	0.14 339	0.10 128	0.32 478	0.17 208	0.14 193

ARAFT	0.60 363	1.23 505	3.10 512	0.28 141	0.16 82	0.64 346	0.36 363	0.90 390	0.67 353	0.61 378	0.49 230	0.55 287	0.31 212	1.24 354	0.32 216	0.10 161	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.37 451	0.21 334

MMNet	0.50 277	0.48 264	1.93 298	0.33 266	0.27 308	0.79 444	0.28 268	0.81 319	0.74 412	0.60 369	0.56 299	0.59 315	0.55 389	0.79 302	0.59 367	0.10 161	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 110	0.14 193

DIP-Stereo	0.37 127	0.34 169	1.50 141	0.27 116	0.18 144	0.63 335	0.17 38	0.92 410	0.53 204	0.49 236	0.48 213	0.30 132	0.30 204	0.39 124	0.30 193	0.10 161	0.08 114	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	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	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	0.57 328	0.67 385	0.33 149	0.24 119	0.32 66	0.23 99	0.10 161	0.08 114	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	2.59 451	0.41 398	0.17 110	0.64 346	0.27 251	0.82 326	0.70 373	0.57 328	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	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.08 34

G2L-ROB	0.51 294	0.95 446	1.96 319	0.29 171	0.22 228	0.59 265	0.28 268	0.76 269	0.57 238	0.55 306	0.45 187	0.70 384	0.32 218	1.38 364	0.47 313	0.11 224	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	0.34 297	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	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.29 457	0.34 426	0.29 423

StereoAnything_RVC	0.35 114	1.25 508	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	0.11 224	0.09 184	0.08 29	0.05 1	0.76 524	0.18 291

AIO_test	0.39 151	0.37 188	1.19 78	0.73 509	0.67 510	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	0.11 224	0.15 364	0.08 29	0.21 417	0.15 150	0.23 372

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	1.39 365	0.33 226	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.12 80	0.13 175

mmm	0.38 136	0.21 20	1.18 76	0.35 313	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	0.11 224	0.13 319	0.14 344	0.13 277	0.15 150	0.14 193

11t1	0.33 95	0.19 7	1.41 118	0.33 266	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	0.11 224	0.12 299	0.10 128	0.08 77	0.13 110	0.14 193

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	0.11 224	0.08 114	0.13 308	0.09 108	0.42 481	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	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.19 255	0.14 193

PCWNet_CMD	0.46 227	0.45 249	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.57 398	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.18 234	0.14 193

gwcnet-sp	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

scenet	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

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	0.11 224	0.08 114	0.12 249	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	0.69 374	0.45 331	0.39 124	0.27 150	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.08 77	0.13 110	0.16 253

ssnet	0.49 266	0.43 230	2.54 443	0.31 215	0.22 228	0.67 373	0.31 313	0.78 295	0.65 329	0.58 346	0.47 201	0.46 242	0.43 319	0.76 293	0.46 304	0.11 224	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.15 150	0.14 193

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	0.11 224	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.12 80	0.14 193

x	0.35 114	0.20 12	1.36 108	0.33 266	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	0.11 224	0.14 339	0.11 193	0.09 108	0.12 80	0.14 193

IER	0.43 189	0.38 198	1.69 171	0.26 100	0.25 279	0.66 367	0.26 226	0.71 225	0.55 223	0.54 288	0.59 316	0.60 321	0.53 381	0.52 212	0.39 268	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.11 206	0.14 133	0.11 104

hknet	0.47 242	0.29 121	1.70 175	0.30 188	0.24 261	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.64 316	0.63 398	0.53 266	0.80 426	0.38 259	0.77 297	0.37 250	0.11 224	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

CIPLG	0.56 338	1.19 501	2.46 422	0.80 516	0.31 359	0.61 298	0.57 465	0.76 269	0.57 238	0.56 317	0.63 355	0.41 192	0.30 204	0.45 164	0.40 276	0.11 224	0.20 433	0.13 308	0.13 277	0.35 437	0.19 307

IPLGR_C	0.58 349	1.25 508	2.72 469	0.80 516	0.31 359	0.60 277	0.61 475	0.76 269	0.58 249	0.56 317	0.62 343	0.41 192	0.31 212	0.43 143	0.40 276	0.11 224	0.22 448	0.13 308	0.15 330	0.35 437	0.19 307

ACRE	0.56 338	1.14 491	2.77 479	0.76 512	0.28 322	0.60 277	0.56 461	0.76 269	0.58 249	0.55 306	0.62 343	0.41 192	0.29 196	0.44 152	0.39 268	0.11 224	0.19 422	0.13 308	0.14 305	0.36 443	0.18 291

AAGNet	0.88 479	0.33 156	1.79 235	0.54 475	0.98 531	0.62 318	0.46 425	0.50 96	0.60 261	0.58 346	0.53 266	0.50 266	0.73 455	1.23 351	7.48 565	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.14 133	0.09 56

IIG-Stereo	0.59 357	0.65 338	1.74 189	0.54 475	0.23 248	0.61 298	0.21 99	0.73 241	0.65 329	0.64 408	0.69 402	0.69 374	0.38 259	2.09 482	1.39 481	0.11 224	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	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.44 414	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.45 375	0.79 417	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.16 253

OCTAStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.61 278	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.80 418	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

NRIStereo	0.46 227	0.25 69	1.77 210	0.47 445	0.16 82	0.95 482	0.74 500	0.51 104	0.56 234	0.48 224	0.39 157	0.59 315	0.29 196	0.77 297	0.32 216	0.11 224	0.13 319	0.11 193	0.09 108	0.21 284	0.24 384

SST-Stereo	0.52 307	0.20 12	1.76 201	0.62 499	0.53 484	0.62 318	0.66 484	0.55 142	0.61 278	0.58 346	0.53 266	0.52 275	0.60 411	1.59 402	0.29 175	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.10 80

RAFT_R40	0.50 277	0.21 20	1.76 201	0.50 457	0.40 438	0.61 298	0.53 449	0.56 149	0.60 261	0.56 317	0.54 278	0.55 287	0.51 374	1.57 396	0.53 341	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.16 186	0.09 56

RE-Stereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 413	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

TVStereo	0.48 248	0.25 69	1.81 242	0.52 466	0.16 82	0.61 298	0.43 403	0.66 199	0.60 261	0.50 243	0.47 201	0.37 165	0.26 149	1.44 371	0.78 413	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.13 110	0.17 271

DeepStereo_RVC	0.44 199	0.28 111	1.92 295	0.49 455	0.17 110	0.60 277	0.59 469	0.50 96	0.52 185	0.49 236	0.45 187	0.39 178	0.86 478	0.45 164	0.33 226	0.11 224	0.08 114	0.11 193	0.09 108	0.15 150	0.19 307

IRAFT_RVC	0.54 318	0.53 281	1.78 215	0.46 440	0.21 203	0.58 248	0.43 403	0.65 197	0.66 344	0.54 288	0.50 238	0.49 263	0.51 374	1.58 400	1.01 445	0.11 224	0.25 472	0.13 308	0.10 144	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	0.11 224	0.09 184	0.71 526	0.36 496	0.12 80	0.07 7

CRE-IMP	0.41 164	0.22 35	1.76 201	0.48 453	0.17 110	0.79 444	0.69 492	0.52 118	0.52 185	0.47 206	0.42 170	0.45 229	0.26 149	0.41 132	0.31 205	0.11 224	0.07 40	0.12 249	0.09 108	0.17 208	0.23 372

RAFT	0.45 217	0.92 431	1.59 153	0.34 297	0.19 176	0.46 113	0.35 356	0.65 197	0.49 160	0.49 236	0.49 230	0.70 384	0.40 281	0.47 184	0.32 216	0.11 224	0.16 381	0.14 344	0.13 277	0.51 502	0.13 175

s12784h	0.36 121	0.28 111	1.58 152	0.23 36	0.11 1	0.62 318	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	0.11 224	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	1.98 468	0.27 150	0.11 224	0.08 114	0.12 249	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	0.69 374	0.47 353	0.52 212	0.31 205	0.11 224	0.10 226	0.15 373	0.10 144	0.17 208	0.14 193

delet	0.52 307	0.54 286	1.62 160	0.31 215	0.35 401	0.74 417	0.46 425	0.85 350	0.74 412	0.55 306	0.60 331	0.67 360	0.50 372	1.12 339	0.57 360	0.11 224	0.11 273	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.12 141

UNet	0.54 318	0.44 241	2.83 485	0.31 215	0.33 380	0.74 417	0.27 251	0.82 326	0.61 278	0.53 275	0.54 278	0.72 391	0.54 384	0.78 301	0.56 356	0.11 224	0.09 184	0.13 308	0.11 206	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	0.11 224	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	0.59 265	0.36 363	0.66 199	0.68 355	0.45 196	0.59 316	0.69 374	0.40 281	0.44 152	0.55 348	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.34 426	0.10 80

acv_ft	0.48 248	0.44 241	1.76 201	0.32 244	0.41 445	0.63 335	0.28 268	0.81 319	0.68 355	0.61 378	0.59 316	0.69 374	0.45 331	0.44 152	0.63 376	0.11 224	0.09 184	0.10 128	0.09 108	0.41 475	0.10 80

BEATNet_4x	0.47 242	0.73 366	1.91 292	0.33 266	0.15 55	0.56 212	0.25 204	0.85 350	0.58 249	0.54 288	0.51 242	0.57 305	0.42 309	0.57 230	0.61 372	0.11 224	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.20 270	0.16 253

MSMDNet	0.46 227	0.44 241	2.28 388	0.26 100	0.20 190	0.55 197	0.21 99	0.75 256	0.64 316	0.48 224	0.55 288	0.68 367	0.56 393	0.46 173	0.30 193	0.11 224	0.10 226	0.13 308	0.10 144	0.18 234	0.15 226

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	0.69 374	0.47 353	0.52 212	0.31 205	0.11 224	0.09 184	0.16 392	0.10 144	0.17 208	0.14 193

iResNetv2_ROB	0.59 357	1.43 523	2.96 498	0.40 391	0.22 228	0.58 248	0.28 268	0.91 401	0.73 408	0.57 328	0.63 355	0.60 321	0.41 292	0.74 289	0.35 241	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.07 51	0.43 483	0.17 271

HSM	0.62 376	0.76 372	1.72 182	0.30 188	0.29 330	0.64 346	0.28 268	0.94 427	0.62 296	0.58 346	0.57 307	1.40 520	0.64 431	2.59 522	0.42 284	0.11 224	0.08 114	0.10 128	0.08 77	0.14 133	0.11 104

StereoDRNet-Refined	0.50 277	0.41 218	1.50 141	0.33 266	0.21 203	0.68 385	0.26 226	0.81 319	0.68 355	0.67 421	0.68 393	0.73 396	0.42 309	1.10 333	0.59 367	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.14 305	0.25 342	0.21 334
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 277	1.15 495	1.73 185	0.31 215	0.21 203	0.58 248	0.22 120	0.95 440	0.82 458	0.58 346	0.62 343	0.57 305	0.39 273	0.84 307	0.40 276	0.11 224	0.08 114	0.09 79	0.06 9	0.21 284	0.13 175

DN-CSS_ROB	0.48 248	1.23 505	1.99 325	0.39 381	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	0.11 224	0.08 114	0.14 344	0.13 277	0.36 443	0.12 141

HUF	0.59 357	0.65 338	2.46 422	0.45 435	0.77 521	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	0.12 277	2.03 562	0.08 29	0.06 9	0.31 402	1.59 559

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	1.51 386	0.30 193	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.14 193

DispNO	0.67 404	0.98 461	2.58 449	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.29 292	0.83 332	0.68 355	0.53 275	0.79 439	0.83 436	0.47 353	2.46 512	0.68 391	0.12 277	0.10 226	0.19 437	0.31 472	0.16 186	0.17 271

CoDeX	0.52 307	0.43 230	2.25 383	0.29 171	0.26 294	0.61 298	0.32 336	0.99 470	0.68 355	0.48 224	0.55 288	0.52 275	0.40 281	1.60 403	0.35 241	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.12 141

1111x	0.74 444	0.21 20	1.93 298	0.31 215	0.17 110	0.63 335	0.32 336	1.03 497	0.74 412	0.52 265	0.62 343	0.57 305	0.47 353	2.38 501	4.25 552	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.12 244	0.12 80	0.14 193

EKT-Stereo	1.47 529	0.49 267	1.93 298	2.57 562	19.31 578	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	0.12 277	0.14 339	0.11 193	0.16 350	0.20 270	0.15 226

DisPM	0.43 189	0.33 156	1.78 215	0.57 487	0.18 144	0.59 265	0.63 481	0.53 127	0.61 278	0.60 369	0.53 266	0.38 172	0.26 149	0.75 290	0.29 175	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.14 193

DAS	0.56 338	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 474	0.68 393	0.56 299	0.48 362	2.40 505	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

SepStereo	0.52 307	0.35 176	1.55 148	0.33 266	0.34 388	0.50 141	0.42 396	0.83 332	0.74 412	0.83 474	0.68 393	0.56 299	0.48 362	1.56 392	0.46 304	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.09 108	0.18 234	0.15 226

TRStereo	0.53 313	0.76 372	2.38 406	0.42 409	0.29 330	0.69 391	0.23 151	1.81 543	0.55 223	0.36 141	0.32 112	0.47 250	0.40 281	0.46 173	0.25 134	0.12 277	0.11 273	0.11 193	0.41 507	0.13 110	0.32 446

Patchmatch Stereo++	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.16 82	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	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	0.51 462	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

KMStereo	0.48 248	0.27 90	1.85 259	0.51 462	0.17 110	0.61 298	0.40 386	0.61 178	0.57 238	0.52 265	0.48 213	0.39 178	0.25 135	1.46 376	0.77 411	0.12 277	0.08 114	0.13 308	0.12 244	0.12 80	0.14 193

PSM-adaLoss	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.60 277	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo_v2	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

ROB_FTStereo	0.38 136	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

HUI-Stereo	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 421	0.17 110	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

Pruner-Stereo	0.51 294	0.27 90	1.78 215	1.79 552	0.19 176	0.62 318	0.45 422	0.57 152	0.60 261	0.61 378	0.48 213	0.41 192	0.24 119	0.46 173	1.00 441	0.12 277	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.12 80	0.13 175

iGMRVC	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.17 110	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

iRAFT	0.39 151	0.27 90	1.78 215	0.44 421	0.16 82	0.61 298	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	0.17 208	0.12 141

RAFT-IKP	0.38 136	0.27 90	1.79 235	0.44 421	0.16 82	0.60 277	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	0.12 277	0.08 114	0.12 249	0.10 144	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	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 458	0.35 459

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	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.13 277	0.38 458	0.35 459

test_xeample	0.72 432	0.21 20	1.36 108	0.27 116	0.17 110	0.59 265	0.28 268	1.01 487	0.70 373	0.55 306	0.67 385	0.44 220	0.39 273	1.88 458	5.17 557	0.12 277	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.13 110	0.15 226

RAFT + AFF	0.64 386	1.20 502	1.95 310	0.34 297	0.33 380	0.67 373	0.52 445	0.99 470	0.74 412	0.53 275	0.58 313	0.57 305	0.80 467	1.76 426	0.51 334	0.12 277	0.27 480	0.15 373	0.14 305	0.43 483	0.29 423

SFCPSM	0.46 227	0.24 64	2.35 401	0.27 116	0.27 308	0.70 398	0.32 336	0.96 445	0.63 308	0.49 236	0.52 255	0.43 209	0.36 238	0.52 212	0.43 293	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.16 186	0.12 141

FENet	0.44 199	0.30 133	2.42 413	0.32 244	0.17 110	0.58 248	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	0.12 277	0.09 184	0.12 249	0.11 206	0.13 110	0.16 253

RASNet	0.61 371	0.68 348	2.03 335	0.35 313	0.46 469	0.65 360	0.28 268	0.78 295	0.70 373	0.48 224	0.64 371	0.93 468	0.61 420	2.21 490	0.73 405	0.12 277	0.09 184	0.09 79	0.10 144	0.14 133	0.11 104

CFNet	0.58 349	0.96 449	1.78 215	0.33 266	0.25 279	0.63 335	0.22 120	0.88 378	0.75 425	0.46 204	0.59 316	0.58 312	0.40 281	2.29 494	0.48 319	0.12 277	0.09 184	0.15 373	0.14 305	0.30 394	0.15 226

DISCO	0.57 344	0.34 169	1.87 272	0.45 435	0.34 388	0.84 460	0.35 356	0.84 343	0.78 444	0.59 360	0.63 355	1.06 496	0.53 381	1.10 333	0.82 420	0.12 277	0.09 184	0.11 193	0.10 144	0.22 301	0.18 291

w-ln-seven-2	0.68 411	1.13 489	2.46 422	0.36 332	0.27 308	0.65 360	0.44 414	0.87 369	0.83 462	0.69 430	0.75 429	0.72 391	0.63 428	1.56 392	1.15 461	0.13 307	0.13 319	0.15 373	0.14 305	0.35 437	0.19 307

coex_refinement	0.58 349	0.94 439	1.87 272	0.38 371	0.25 279	0.64 346	0.34 348	0.83 332	0.65 329	0.60 369	0.63 355	0.81 429	0.48 362	1.85 449	0.56 356	0.13 307	0.09 184	0.10 128	0.10 144	0.16 186	0.16 253

G2L-Stereo	0.55 330	0.85 412	2.18 368	0.31 215	0.27 308	0.59 265	0.27 251	0.77 280	0.55 223	0.54 288	0.52 255	0.71 388	0.36 238	1.75 425	0.50 329	0.13 307	0.11 273	0.13 308	0.11 206	0.29 383	0.15 226

FACV-RUCA	0.58 349	0.40 212	1.78 215	0.43 414	1.67 555	0.48 126	0.28 268	0.69 215	0.62 296	0.40 161	0.53 266	0.33 149	0.63 428	0.40 129	0.31 205	0.13 307	0.11 273	0.62 521	0.12 244	0.70 519	0.98 539

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	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.09 56

DCVSM-stereo	0.49 266	0.29 121	2.49 430	0.29 171	0.22 228	0.53 176	0.52 445	0.58 158	0.49 160	0.69 430	0.46 195	0.79 423	0.48 362	0.53 218	0.42 284	0.13 307	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.20 270	0.20 323

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	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	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	0.13 307	0.10 226	0.10 128	0.10 144	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	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.11 206	0.13 110	0.14 193

test_sample5	0.51 294	0.43 230	1.83 254	0.32 244	0.18 144	0.55 197	0.26 226	0.92 410	0.65 329	0.53 275	0.59 316	0.45 229	0.36 238	1.87 450	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

test_sample4	0.50 277	0.42 225	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.56 212	0.26 226	0.93 418	0.65 329	0.54 288	0.54 278	0.45 229	0.36 238	1.79 433	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

test_sample3	0.50 277	0.41 218	1.88 274	0.32 244	0.19 176	0.57 230	0.25 204	0.92 410	0.64 316	0.52 265	0.49 230	0.47 250	0.35 232	1.79 433	0.37 250	0.13 307	0.10 226	0.12 249	0.11 206	0.16 186	0.16 253

SMFormer	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.15 150	0.16 253

tta	0.50 277	0.46 252	1.60 155	0.30 188	0.15 55	0.45 95	0.24 184	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.49 324	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	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	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.23 99	0.13 307	0.10 226	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	0.90 390	0.72 393	0.56 317	0.64 371	0.51 269	0.41 292	1.87 450	0.23 99	0.13 307	0.10 226	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	0.92 410	0.65 329	0.54 288	0.62 343	0.45 229	0.36 238	1.87 450	0.36 244	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.17 208	0.16 253

mmx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

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	0.13 307	0.10 226	0.10 128	0.10 144	0.15 150	0.11 104

xxx	0.72 432	0.23 51	2.01 328	0.30 188	0.21 203	0.57 230	0.26 226	0.99 470	0.76 434	0.53 275	0.63 355	0.66 351	0.39 273	2.52 517	3.43 544	0.13 307	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.15 226

StereoVision	0.45 217	0.72 361	1.94 307	0.33 266	0.32 367	0.47 118	0.26 226	0.68 212	0.57 238	0.32 130	0.89 461	0.45 229	0.27 167	0.49 199	0.36 244	0.13 307	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.13 175

CFNet_ucs	0.48 248	0.50 273	2.32 393	0.26 100	0.22 228	0.57 230	0.22 120	0.85 350	0.65 329	0.53 275	0.64 371	0.68 367	0.44 327	0.54 222	0.31 205	0.13 307	0.12 299	0.16 392	0.11 206	0.19 255	0.17 271

iinet-f	0.57 344	0.93 437	2.27 386	0.31 215	0.25 279	0.83 458	0.33 344	0.81 319	0.65 329	0.54 288	0.63 355	0.73 396	0.67 440	0.73 286	0.67 388	0.13 307	0.13 319	0.11 193	0.10 144	0.43 483	0.16 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 344	0.87 418	2.11 350	0.32 244	0.30 341	0.84 460	0.40 386	0.88 378	0.72 393	0.65 415	0.73 423	0.66 351	0.57 398	0.93 315	0.71 398	0.13 307	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 150	0.14 193

BUS	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.91 478	0.23 151	1.00 478	0.61 278	0.63 398	0.53 266	0.66 351	0.30 204	0.43 143	0.32 216	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

BSDual-CNN	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.30 188	0.21 203	0.76 427	0.31 313	1.00 478	0.61 278	0.63 398	0.53 266	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.14 344	0.12 244	0.12 80	0.11 104

psmg	0.41 164	0.27 90	1.13 71	0.27 116	0.21 203	0.75 423	0.36 363	0.90 390	0.61 278	0.59 360	0.59 316	0.63 330	0.37 252	0.43 143	0.38 257	0.13 307	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.13 110	0.11 104

GwcNet-ADL	0.50 277	0.74 369	2.90 495	0.31 215	0.20 190	0.58 248	0.29 292	0.87 369	0.64 316	0.47 206	0.47 201	0.56 299	0.33 222	0.46 173	0.46 304	0.13 307	0.12 299	0.09 79	0.09 108	0.14 133	0.21 334

ADLNet2	0.68 411	0.84 408	3.19 522	0.33 266	0.36 409	0.64 346	0.37 371	0.89 384	0.79 449	0.54 288	0.65 380	0.93 468	0.48 362	2.07 479	0.56 356	0.13 307	0.11 273	0.11 193	0.11 206	0.33 419	0.18 291

PFNet+	0.45 217	0.37 188	1.86 267	0.46 440	0.18 144	0.58 248	0.77 504	0.52 118	0.64 316	0.56 317	0.48 213	0.39 178	0.26 149	0.93 315	0.32 216	0.13 307	0.09 184	0.14 344	0.13 277	0.12 80	0.15 226

222	0.78 458	0.23 51	1.23 87	0.28 141	0.18 144	0.62 318	0.24 184	1.02 490	0.70 373	0.58 346	0.66 382	0.46 242	0.42 309	1.80 437	6.53 564	0.13 307	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.17 271

xxxx	0.70 420	0.21 20	1.33 103	0.28 141	0.18 144	0.63 335	0.24 184	1.02 490	0.69 364	0.50 243	0.62 343	0.58 312	0.38 259	1.47 383	5.21 558	0.13 307	0.12 299	0.11 193	0.10 144	0.12 80	0.15 226

UPFNet	0.46 227	0.28 111	1.73 185	0.33 266	0.32 367	0.65 360	0.38 378	0.83 332	0.59 256	0.57 328	0.52 255	0.61 323	0.40 281	0.75 290	0.52 337	0.13 307	0.12 299	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.11 104

EDNetEfficientorigin	8.18 568	0.98 461	145.96 590	0.51 462	0.89 526	0.72 406	0.48 437	0.85 350	1.56 535	2.12 541	1.49 514	1.29 514	1.31 514	1.83 442	2.13 515	0.13 307	0.12 299	0.17 411	0.18 381	0.39 467	0.45 497

HGLStereo	0.54 318	0.69 352	2.00 327	0.35 313	0.40 438	0.66 367	0.30 300	0.83 332	0.62 296	0.57 328	0.69 402	0.69 374	0.54 384	1.07 330	0.55 348	0.13 307	0.13 319	0.13 308	0.11 206	0.19 255	0.17 271

cf-r	0.53 313	0.81 398	2.15 361	0.33 266	0.28 322	0.60 277	0.28 268	0.78 295	0.64 316	0.51 256	0.60 331	0.75 408	0.40 281	1.32 358	0.43 293	0.13 307	0.09 184	0.11 193	0.12 244	0.15 150	0.14 193

GwcNet-RSSM	0.57 344	0.94 439	2.13 355	0.32 244	0.25 279	0.60 277	0.30 300	0.80 315	0.66 344	0.52 265	0.64 371	0.71 388	0.40 281	1.79 433	0.50 329	0.13 307	0.09 184	0.12 249	0.12 244	0.21 284	0.15 226

ADCRef	0.80 462	0.96 449	2.29 390	0.37 355	0.35 401	0.96 483	0.51 442	0.87 369	0.75 425	0.88 480	0.83 446	0.61 323	1.36 519	1.02 325	3.27 539	0.13 307	0.11 273	0.17 411	0.19 401	0.25 342	0.21 334

ADCP+	0.94 487	1.12 486	3.14 516	0.34 297	0.39 429	1.06 496	0.79 505	0.89 384	0.80 452	0.66 417	0.67 385	0.85 445	1.55 529	0.93 315	4.55 554	0.13 307	0.11 273	0.16 392	0.15 330	0.26 362	0.25 393

HSM-Net_RVC	0.67 404	0.34 169	2.23 380	0.26 100	0.19 176	0.67 373	0.29 292	1.26 524	0.69 364	0.72 443	0.70 412	0.78 418	0.42 309	3.77 553	0.41 282	0.13 307	0.09 184	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	0.36 332	0.25 279	0.65 360	0.36 363	0.80 315	0.70 373	0.72 443	0.69 402	0.83 436	0.46 345	1.53 389	0.60 369	0.13 307	0.12 299	0.14 344	0.14 305	0.14 133	0.13 175

pmcnn	1.32 518	1.05 477	2.77 479	0.74 511	1.43 547	0.72 406	0.56 461	0.96 445	0.91 482	0.99 494	2.92 550	6.01 563	0.70 447	2.38 501	3.32 541	0.13 307	0.10 226	0.08 29	0.06 9	0.34 426	0.22 348

z-mn7	0.80 462	1.52 527	2.62 455	0.36 332	0.28 322	1.01 490	0.48 437	0.90 390	1.29 522	0.69 430	1.35 510	0.85 445	0.59 407	2.03 473	1.09 453	0.14 349	0.12 299	0.14 344	0.12 244	0.32 410	0.20 323

w-ln-seven	0.74 444	1.05 477	2.54 443	0.37 355	0.34 388	1.03 493	0.47 433	1.00 478	1.08 505	0.90 484	0.85 453	0.85 445	0.57 398	1.37 363	1.26 472	0.14 349	0.13 319	0.16 392	0.15 330	0.31 402	0.20 323

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	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	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	0.14 349	0.10 226	0.11 193	0.10 144	0.14 133	0.10 80

ACV-stereo	0.66 399	0.76 372	2.86 486	0.32 244	0.25 279	1.01 490	0.60 471	0.59 166	0.52 185	0.41 170	0.45 187	1.55 526	0.94 490	1.40 368	0.69 393	0.14 349	0.13 319	0.12 249	0.11 206	0.20 270	0.19 307

test_sample6	0.52 307	0.44 241	1.81 242	0.33 266	0.18 144	0.55 197	0.27 251	0.94 427	0.66 344	0.54 288	0.62 343	0.47 250	0.36 238	1.97 467	0.38 257	0.14 349	0.10 226	0.13 308	0.13 277	0.17 208	0.16 253

AASNet	0.56 338	1.03 475	2.34 398	0.37 355	0.33 380	0.65 360	0.29 292	0.96 445	0.73 408	0.54 288	0.60 331	0.55 287	0.38 259	0.59 239	0.58 365	0.14 349	0.12 299	0.13 308	0.10 144	0.43 483	0.24 384

AACVNet	0.54 318	0.78 389	1.73 185	0.36 332	0.21 203	0.57 230	0.25 204	0.71 225	0.51 178	0.55 306	0.59 316	0.64 339	0.41 292	2.13 485	0.41 282	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.11 206	0.33 419	0.15 226

GANet-ADL	0.44 199	0.41 218	2.31 392	0.33 266	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	0.14 349	0.11 273	0.09 79	0.08 77	0.22 301	0.17 271

RAFT-RH_RVC	0.61 371	0.50 273	2.33 396	0.36 332	0.29 330	0.60 277	0.18 52	0.44 55	0.58 249	0.76 455	1.91 525	0.47 250	0.29 196	1.60 403	1.23 470	0.14 349	0.07 40	0.13 308	0.13 277	0.10 50	0.09 56

sCroCo_RVC	0.33 95	0.32 150	1.89 281	0.34 297	0.27 308	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	0.14 349	0.16 381	0.12 249	0.12 244	0.15 150	0.13 175

ADLNet	0.60 363	0.71 357	1.95 310	0.35 313	0.34 388	0.67 373	0.34 348	0.90 390	0.74 412	0.68 428	0.62 343	0.80 426	0.45 331	1.78 429	0.64 381	0.14 349	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.29 383	0.21 334

GMStereo	0.38 136	0.99 465	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	0.14 349	0.08 114	0.10 128	0.12 244	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	0.36 332	0.34 388	0.63 335	0.31 313	0.82 326	0.61 278	0.55 306	0.51 242	0.89 459	0.48 362	1.83 442	0.55 348	0.14 349	0.11 273	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.12 141

GANet-RSSM	0.55 330	0.73 366	1.90 286	0.36 332	0.26 294	0.59 265	0.27 251	0.78 295	0.52 185	0.47 206	0.57 307	0.63 330	0.45 331	1.92 465	0.43 293	0.14 349	0.10 226	0.25 475	0.11 206	0.34 426	0.14 193

CFNet-ft	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 402	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 483	0.13 277	0.18 234	0.14 193

DMCA	0.41 164	0.52 276	1.26 92	0.31 215	0.24 261	0.59 265	0.26 226	0.77 280	0.63 308	0.58 346	0.48 213	0.57 305	0.35 232	0.40 129	0.50 329	0.14 349	0.10 226	0.14 344	0.10 144	0.15 150	0.15 226

RYNet	0.70 420	0.56 298	2.25 383	0.35 313	0.41 445	0.86 466	0.43 403	0.94 427	0.82 458	0.62 389	0.53 266	0.91 463	0.60 411	2.70 530	1.00 441	0.14 349	0.11 273	0.16 392	0.14 305	0.25 342	0.27 410

CFNet_RVC	0.51 294	0.76 372	1.79 235	0.28 141	0.30 341	0.63 335	0.28 268	0.66 199	0.55 223	0.45 196	0.57 307	0.74 402	0.41 292	1.46 376	0.42 284	0.14 349	0.10 226	0.28 483	0.13 277	0.18 234	0.14 193

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	0.15 368	0.12 299	0.11 193	0.12 244	0.15 150	0.11 104

DDVS	0.62 376	0.40 212	1.40 117	2.21 559	0.35 401	0.87 470	1.00 523	0.69 215	0.50 170	0.53 275	0.56 299	0.90 461	0.37 252	1.22 349	0.47 313	0.15 368	0.14 339	0.14 344	0.12 244	0.19 255	0.22 348

ITSA-stereo	0.48 248	0.33 156	1.20 82	0.33 266	0.18 144	0.60 277	0.29 292	0.94 427	0.80 452	0.50 243	0.49 230	0.53 277	0.59 407	1.25 355	0.64 381	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.23 372

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	0.15 368	0.12 299	0.13 308	0.10 144	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	0.41 398	0.19 176	0.52 169	0.19 61	0.59 166	0.52 185	0.57 328	0.59 316	0.63 330	0.29 196	0.58 233	0.33 226	0.15 368	0.09 184	0.16 392	0.09 108	0.24 329	0.12 141

fast-acv-ft	0.63 382	0.88 422	3.10 512	0.38 371	0.30 341	0.79 444	0.48 437	0.69 215	0.72 393	0.58 346	0.78 436	0.76 413	0.60 411	0.67 267	0.73 405	0.15 368	0.15 364	0.18 431	0.17 368	0.37 451	0.16 253

Wz-Net-LNSev	0.59 357	0.96 449	2.47 427	0.34 297	0.37 420	0.79 444	0.44 414	0.86 360	0.77 439	0.61 378	0.67 385	0.79 423	0.56 393	0.64 253	0.62 374	0.15 368	0.14 339	0.12 249	0.12 244	0.18 234	0.19 307

CRFU-Net	0.56 338	0.38 198	1.86 267	0.46 440	0.26 294	0.82 455	0.36 363	0.90 390	0.49 160	0.62 389	0.59 316	0.78 418	1.35 518	1.00 323	0.48 319	0.15 368	0.14 339	0.17 411	0.10 144	0.19 255	0.14 193

NINENet	0.50 277	0.33 156	1.69 171	0.55 482	0.25 279	0.91 478	0.23 151	0.98 458	0.71 383	0.53 275	0.55 288	0.66 351	0.30 204	1.22 349	0.32 216	0.15 368	0.13 319	0.16 392	0.11 206	0.16 186	0.13 175

PSMNet-ADL	0.51 294	0.38 198	1.65 162	0.35 313	0.21 203	0.67 373	0.26 226	0.74 245	0.55 223	0.42 175	0.52 255	0.70 384	0.45 331	1.91 461	0.57 360	0.15 368	0.13 319	0.11 193	0.13 277	0.15 150	0.20 323

HHNet	0.60 363	0.65 338	2.60 454	0.36 332	0.25 279	0.64 346	0.61 475	0.64 191	0.62 296	0.55 306	1.13 495	0.32 143	0.60 411	0.42 140	1.79 501	0.15 368	0.07 40	0.12 249	0.10 144	0.18 234	0.15 226

GEStereo_RVC	0.54 318	0.87 418	1.95 310	0.47 445	0.25 279	0.62 318	0.37 371	1.00 478	0.74 412	0.53 275	0.54 278	0.59 315	0.44 327	1.10 333	0.46 304	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.26 362	0.19 307

GES	0.44 199	0.28 111	1.88 274	0.30 188	0.18 144	0.61 298	0.30 300	0.88 378	0.46 134	0.47 206	0.52 255	0.39 178	0.42 309	0.58 233	0.67 388	0.15 368	0.11 273	0.12 249	0.10 144	0.15 150	0.17 271

HCRNet	0.46 227	0.49 267	1.65 162	0.38 371	0.29 330	0.58 248	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	0.15 368	0.10 226	0.15 373	0.13 277	0.17 208	0.17 271

EDNetEfficient	1.27 516	0.70 355	4.05 546	0.64 501	0.98 531	0.94 481	1.40 546	0.85 350	1.75 540	2.34 550	1.33 508	1.05 494	2.21 543	1.58 400	4.15 550	0.15 368	0.19 422	0.14 344	0.27 451	0.38 458	0.32 446

PSMNet-RSSM	0.53 313	0.82 402	1.78 215	0.31 215	0.25 279	0.58 248	0.28 268	0.84 343	0.60 261	0.50 243	0.61 338	0.67 360	0.43 319	1.68 413	0.42 284	0.15 368	0.10 226	0.14 344	0.16 350	0.15 150	0.13 175

SuperB	1.15 506	1.14 491	5.43 557	0.36 332	0.26 294	0.81 452	0.89 513	0.88 378	1.17 514	0.67 421	0.68 393	0.63 330	1.39 522	1.74 423	3.37 542	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	2.80 562	0.25 393

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 330	0.92 431	2.36 404	0.38 371	0.37 420	0.60 277	0.28 268	0.82 326	0.62 296	0.62 389	0.55 288	0.72 391	0.45 331	1.00 323	0.43 293	0.15 368	0.11 273	0.14 344	0.14 305	0.15 150	0.16 253
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	0.27 308	0.64 346	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	0.15 368	0.10 226	0.17 411	0.17 368	0.18 234	0.15 226

DRN-Test	0.64 386	0.43 230	2.44 419	0.39 381	0.44 455	0.80 451	0.41 392	1.02 490	0.78 444	0.80 464	0.63 355	0.69 374	0.56 393	1.79 433	0.69 393	0.15 368	0.12 299	0.17 411	0.16 350	0.18 234	0.17 271

StereoDRNet	0.64 386	0.88 422	2.35 401	0.41 398	0.45 463	0.73 413	0.47 433	0.94 427	0.74 412	0.75 452	0.54 278	0.74 402	0.47 353	1.70 416	0.72 402	0.15 368	0.14 339	0.15 373	0.14 305	0.20 270	0.19 307

zh-sn7	0.89 481	1.73 542	3.09 511	0.39 381	0.30 341	0.82 455	0.63 481	0.96 445	0.87 471	0.79 463	1.12 493	0.84 441	0.87 479	2.42 507	1.63 493	0.16 389	0.17 399	0.16 392	0.16 350	0.34 426	0.29 423

zh-mn7	0.80 462	1.54 528	3.00 504	0.35 313	0.27 308	0.72 406	0.41 392	0.93 418	1.11 510	1.00 495	1.28 502	0.75 408	0.57 398	1.87 450	1.18 464	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.26 362	0.21 334

ttt	0.66 399	0.22 35	1.68 169	0.34 297	0.24 261	0.60 277	0.26 226	1.00 478	0.77 439	0.55 306	0.67 385	0.54 283	0.36 238	2.14 486	3.03 533	0.16 389	0.13 319	0.13 308	0.12 244	0.15 150	0.17 271

ssnet_v2	0.55 330	0.60 306	1.86 267	0.32 244	0.22 228	0.72 406	0.44 414	0.94 427	0.74 412	0.63 398	0.54 278	0.81 429	0.47 353	0.77 297	0.70 395	0.16 389	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.30 394	0.30 433

Wz-Net-SNSev	0.76 450	1.32 517	3.11 514	0.40 391	0.31 359	0.71 400	0.60 471	0.98 458	0.87 471	0.67 421	0.83 446	0.96 475	0.60 411	1.67 412	0.97 434	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.17 368	0.36 443	0.24 384

Wz-Net-MNSev	0.65 395	0.97 457	2.19 370	0.36 332	0.33 380	0.90 476	0.60 471	0.92 410	0.81 457	0.75 452	0.72 421	0.73 396	0.65 433	1.39 365	0.71 398	0.16 389	0.13 319	0.14 344	0.14 305	0.24 329	0.18 291

CSP-Net	0.50 277	0.39 207	1.25 90	0.29 171	0.23 248	0.77 435	0.35 356	0.86 360	0.57 238	0.59 360	0.59 316	0.65 344	0.40 281	1.77 428	0.44 299	0.16 389	0.11 273	0.10 128	0.10 144	0.20 270	0.14 193

ICVP	0.46 227	0.29 121	2.41 411	0.33 266	0.22 228	0.59 265	0.55 456	0.75 256	0.50 170	0.44 186	0.60 331	0.49 263	0.35 232	0.53 218	0.37 250	0.16 389	0.16 381	0.14 344	0.11 206	0.15 150	0.15 226
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	0.35 313	0.30 341	0.64 346	0.37 371	0.90 390	0.68 355	0.59 360	0.55 288	0.68 367	0.54 384	1.91 461	0.46 304	0.16 389	0.15 364	0.16 392	0.15 330	0.23 314	0.13 175

GwcNet	0.69 416	0.71 357	3.12 515	0.36 332	0.45 463	0.81 452	0.44 414	0.86 360	0.84 465	0.60 369	0.74 426	0.82 434	0.49 369	1.65 409	0.66 385	0.16 389	0.15 364	0.15 373	0.15 330	0.31 402	0.24 384

DSFCA	0.54 318	0.35 176	1.41 118	0.28 141	0.28 322	0.79 444	0.88 512	0.76 269	0.70 373	0.72 443	0.66 382	0.67 360	0.57 398	1.17 345	0.63 376	0.16 389	0.14 339	0.13 308	0.14 305	0.16 186	0.13 175

DMCA-RVC	0.62 376	0.96 449	2.63 456	0.36 332	0.90 527	0.56 212	0.31 313	0.69 215	0.57 238	0.68 428	0.52 255	0.59 315	0.56 393	1.23 351	0.53 341	0.16 389	0.38 503	0.20 445	0.15 330	0.20 270	0.15 226

STTStereo	0.51 294	0.69 352	2.14 360	0.36 332	0.30 341	0.61 298	0.32 336	0.77 280	0.60 261	0.60 369	0.54 278	0.67 360	0.43 319	0.86 310	0.42 284	0.16 389	0.15 364	0.17 411	0.20 411	0.16 186	0.15 226

NaN_ROB	1.14 504	0.94 439	2.96 498	0.53 472	0.56 491	1.13 507	0.99 520	0.98 458	1.00 494	1.09 503	0.87 457	0.77 415	1.06 502	5.90 562	2.72 528	0.16 389	0.23 456	0.16 392	0.24 431	0.22 301	0.36 467

MDST_ROB	1.17 509	0.42 225	3.87 540	0.54 475	0.44 455	4.11 561	0.58 467	1.31 526	0.84 465	2.12 541	1.12 493	0.98 479	0.71 449	4.24 557	0.99 440	0.16 389	0.14 339	0.19 437	0.17 368	0.18 234	0.35 459

ETE_ROB	0.60 363	0.71 357	1.55 148	0.37 355	0.25 279	0.69 391	0.51 442	1.47 532	0.70 373	0.80 464	0.69 402	0.85 445	0.49 369	1.36 362	0.58 365	0.16 389	0.13 319	0.19 437	0.16 350	0.21 284	0.23 372

test_sample7	0.47 242	0.33 156	1.49 138	0.34 297	0.20 190	0.51 150	0.30 300	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.17 405	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.19 255	0.18 291

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	0.59 360	0.54 278	0.40 186	0.40 281	0.41 132	0.30 193	0.17 405	0.10 226	0.14 344	0.11 206	0.18 234	0.17 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 183	0.96 449	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	0.17 405	0.10 226	0.13 308	0.12 244	0.21 284	0.12 141

pcwnet_v2	0.64 386	0.49 267	4.41 550	0.32 244	0.27 308	0.60 277	0.25 204	0.97 454	0.88 475	0.59 360	0.70 412	0.63 330	0.55 389	0.66 266	0.37 250	0.17 405	0.15 364	0.15 373	0.14 305	0.21 284	0.23 372

APVNet	0.70 420	0.67 346	2.71 467	0.38 371	0.36 409	0.85 464	0.43 403	0.91 401	0.68 355	0.55 306	0.69 402	0.75 408	0.55 389	2.31 495	0.78 413	0.17 405	0.17 399	0.24 470	0.19 401	0.33 419	0.23 372

FADNet-RVC	0.61 371	1.26 510	2.12 353	0.33 266	0.26 294	0.59 265	0.29 292	0.86 360	0.62 296	0.45 196	0.50 238	0.62 327	0.46 345	1.73 421	0.55 348	0.17 405	0.20 433	0.17 411	0.18 381	0.59 510	0.28 417

ADCL	0.99 492	0.79 391	2.43 417	0.39 381	0.32 367	1.50 522	1.90 553	0.92 410	0.97 490	1.26 522	1.27 501	1.00 484	1.42 524	1.14 342	3.31 540	0.17 405	0.14 339	0.22 456	0.21 417	0.30 394	0.22 348

PA-Net	0.84 474	1.00 467	3.49 534	0.63 500	0.40 438	0.70 398	0.52 445	0.86 360	0.84 465	0.52 265	0.59 316	0.70 384	0.54 384	2.35 497	2.23 518	0.17 405	0.27 480	0.19 437	0.28 454	0.22 301	0.36 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 447	0.84 408	2.01 328	0.40 391	0.25 279	0.74 417	0.66 484	0.87 369	0.73 408	0.71 440	1.07 490	0.84 441	0.59 407	2.71 532	1.15 461	0.17 405	0.16 381	0.44 512	0.16 350	0.31 402	0.20 323

AdaStereo	0.44 199	0.38 198	1.79 235	0.34 297	0.20 190	0.57 230	0.28 268	0.92 410	0.69 364	0.52 265	0.55 288	0.61 323	0.33 222	0.48 189	0.39 268	0.17 405	0.08 114	0.17 411	0.11 206	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	0.66 399	1.01 471	2.33 396	0.38 371	0.31 359	0.72 406	0.55 456	0.86 360	0.69 364	0.54 288	0.60 331	0.75 408	0.47 353	2.00 472	0.82 420	0.17 405	0.13 319	0.19 437	0.19 401	0.24 329	0.27 410

TCMNet	0.66 399	0.85 412	2.55 448	0.50 457	0.52 483	0.72 406	0.39 383	0.87 369	0.72 393	0.58 346	0.68 393	0.63 330	0.46 345	1.70 416	0.63 376	0.18 416	0.18 410	0.23 463	0.18 381	0.38 458	0.27 410

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	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.13 277	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	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.15 330	0.15 150	0.14 193

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	0.18 416	0.16 381	0.15 373	0.13 277	0.15 150	0.12 141

rvit_0105_3	0.39 151	0.47 261	1.46 128	0.33 266	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	0.18 416	0.17 399	0.17 411	0.18 381	0.15 150	0.15 226

SACVNet	0.60 363	0.74 369	1.90 286	0.37 355	0.28 322	0.64 346	0.37 371	0.86 360	0.61 278	0.65 415	0.62 343	0.69 374	0.44 327	2.08 480	0.42 284	0.18 416	0.14 339	0.16 392	0.15 330	0.38 458	0.24 384

Anonymous3	0.42 183	0.35 176	2.09 345	0.33 266	0.24 261	0.72 406	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	0.18 416	0.18 410	0.13 308	0.13 277	0.17 208	0.17 271

aanetorigin	0.77 454	0.80 393	2.59 451	0.43 414	0.44 455	0.58 248	1.01 525	0.57 152	0.68 355	1.53 534	1.23 499	0.81 429	1.08 503	1.07 330	1.07 451	0.18 416	0.15 364	0.17 411	0.21 417	0.54 507	0.30 433

FAT-Stereo	0.70 420	0.54 286	2.88 488	0.36 332	0.29 330	0.62 318	0.54 453	0.97 454	0.87 471	0.76 455	0.92 465	0.94 472	0.80 467	1.84 447	0.57 360	0.18 416	0.19 422	0.17 411	0.16 350	0.22 301	0.25 393

S-Stereo	0.80 462	0.69 352	3.89 541	0.39 381	0.37 420	0.69 391	0.70 495	0.94 427	0.98 493	0.62 389	0.91 463	0.83 436	0.60 411	2.37 498	0.66 385	0.18 416	0.21 442	0.17 411	0.18 381	0.30 394	0.35 459

RTSC	0.72 432	1.00 467	2.22 376	0.40 391	0.29 330	0.82 455	0.31 313	0.96 445	1.10 508	0.92 487	0.81 440	0.78 418	0.58 404	1.23 351	1.55 490	0.18 416	0.17 399	0.14 344	0.17 368	0.43 483	0.30 433

DANet	0.80 462	0.65 338	2.21 372	1.19 540	0.48 473	0.74 417	1.25 538	0.89 384	1.53 533	0.89 482	0.71 416	0.96 475	0.56 393	1.83 442	0.96 433	0.18 416	0.16 381	0.19 437	0.16 350	0.26 362	0.29 423
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 510	1.21 503	3.33 531	0.38 371	0.27 308	1.73 534	0.85 510	1.10 509	2.49 551	1.16 508	1.83 523	1.72 528	1.50 528	2.37 498	2.84 531	0.18 416	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.32 410	0.32 446

PWC_ROB	0.70 420	0.94 439	1.88 274	0.39 381	0.39 429	0.62 318	0.30 300	0.98 458	0.94 486	0.91 486	1.29 504	0.77 415	0.62 425	1.62 407	1.03 449	0.18 416	0.11 273	0.18 431	0.13 277	0.51 502	0.22 348

CBMV	0.71 429	0.76 372	2.64 458	0.33 266	0.20 190	0.78 440	0.79 505	0.98 458	0.78 444	0.85 479	0.71 416	0.86 451	1.10 505	1.46 376	0.62 374	0.18 416	0.20 433	0.21 453	0.19 401	0.25 342	0.33 453
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	0.41 398	0.41 445	0.87 470	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 450	0.81 440	0.83 436	0.46 345	0.86 310	0.93 428	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 475	0.21 334

YMNet_1	0.62 376	0.72 361	1.93 298	0.41 398	0.41 445	0.87 470	0.43 403	0.87 369	0.71 383	0.74 450	0.81 440	0.83 436	0.46 345	0.86 310	0.93 428	0.19 431	0.22 448	0.20 445	0.17 368	0.41 475	0.21 334

WZ-Net	0.92 485	1.31 514	3.76 538	0.41 398	0.36 409	0.86 466	0.71 496	1.00 478	1.06 503	0.82 473	0.92 465	1.06 496	1.05 500	2.16 487	1.61 492	0.19 431	0.13 319	0.15 373	0.16 350	0.32 410	0.28 417

FTStereo	0.76 450	0.18 5	2.35 401	0.71 508	0.21 203	0.73 413	1.79 552	0.57 152	0.53 204	1.07 501	1.63 519	1.29 514	2.13 541	0.75 290	0.29 175	0.19 431	0.08 114	0.12 249	0.11 206	0.11 69	0.40 487

LMCR-Stereo	0.52 307	0.71 357	2.39 408	0.40 391	0.21 203	0.74 417	0.31 313	1.02 490	0.64 316	0.61 378	0.63 355	0.39 178	0.51 374	0.62 248	0.42 284	0.19 431	0.09 184	0.12 249	0.09 108	0.23 314	0.12 141

psmorigin	1.36 522	0.60 306	13.80 573	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.33 344	0.77 280	0.61 278	0.96 493	0.88 459	1.17 510	0.73 455	4.00 554	0.86 424	0.19 431	0.22 448	0.17 411	0.18 381	0.24 329	0.29 423

stereogan	0.69 416	0.51 275	2.44 419	0.39 381	0.39 429	1.01 490	0.41 392	0.94 427	0.92 485	0.73 447	0.85 453	1.15 507	0.69 445	1.57 396	0.53 341	0.19 431	0.18 410	0.20 445	0.16 350	0.36 443	0.24 384

CVANet_RVC	0.65 395	0.80 393	2.13 355	0.36 332	0.26 294	0.62 318	0.42 396	0.84 343	0.72 393	0.69 430	0.68 393	0.68 367	0.52 379	2.64 524	0.42 284	0.19 431	0.12 299	0.22 456	0.17 368	0.37 451	0.15 226

NVstereo2D	0.58 349	0.40 212	2.03 335	0.35 313	0.35 401	0.69 391	0.39 383	0.91 401	0.80 452	0.47 206	0.53 266	0.67 360	0.46 345	1.99 471	0.48 319	0.19 431	0.11 273	0.17 411	0.13 277	0.25 342	0.25 393

DeepPruner_ROB	0.50 277	0.70 355	1.94 307	0.29 171	0.26 294	0.63 335	0.31 313	0.80 315	0.48 154	0.61 378	0.55 288	0.66 351	0.38 259	0.98 320	0.40 276	0.19 431	0.14 339	0.14 344	0.14 305	0.23 314	0.17 271

rvit_105_1	0.44 199	0.54 286	1.46 128	0.36 332	0.24 261	0.51 150	0.45 422	0.75 256	0.74 412	0.45 196	0.44 183	0.44 220	0.36 238	0.62 248	0.38 257	0.20 441	0.18 410	0.18 431	0.22 425	0.18 234	0.18 291

rvit_stereo_0075_2	0.40 157	0.40 212	1.88 274	0.33 266	0.32 367	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	0.20 441	0.15 364	0.22 456	0.15 330	0.18 234	0.23 372

Wz-Net-TNSev	0.91 483	1.73 542	3.08 509	0.36 332	0.31 359	1.00 489	0.71 496	1.06 503	0.97 490	0.71 440	0.72 421	1.09 500	0.87 479	2.42 507	1.59 491	0.20 441	0.20 433	0.16 392	0.20 411	0.44 491	0.35 459

Syn2CoEx	0.70 420	1.07 482	2.74 475	0.43 414	0.30 341	0.64 346	0.42 396	0.99 470	0.78 444	0.62 389	0.78 436	0.74 402	0.72 452	1.92 465	0.61 372	0.20 441	0.17 399	0.19 437	0.15 330	0.29 383	0.22 348

TDLM	0.67 404	0.92 431	1.76 201	0.37 355	0.24 261	0.66 367	0.56 461	0.82 326	0.74 412	1.16 508	0.62 343	0.61 323	0.48 362	2.70 530	0.50 329	0.20 441	0.11 273	0.35 499	0.14 305	0.32 410	0.16 253

NCCL2	0.65 395	0.94 439	1.96 319	0.43 414	0.30 341	0.71 400	0.68 490	0.84 343	0.65 329	0.70 436	0.60 331	0.86 451	0.54 384	1.56 392	0.57 360	0.20 441	0.16 381	0.67 524	0.25 439	0.22 301	0.24 384

GASNet	0.73 441	1.47 525	3.04 506	0.47 445	0.33 380	0.57 230	0.34 348	0.91 401	0.75 425	0.58 346	0.58 313	0.74 402	0.55 389	2.03 473	0.65 384	0.21 447	0.15 364	0.19 437	0.17 368	0.51 502	0.28 417

edge stereo	0.81 470	0.73 366	3.30 528	0.37 355	1.21 544	0.62 318	0.39 383	0.93 418	0.79 449	0.80 464	0.88 459	1.14 506	0.71 449	2.18 488	0.71 398	0.21 447	0.20 433	0.26 478	0.18 381	0.38 458	0.26 403

SHD	0.72 432	0.77 381	2.36 404	0.45 435	0.40 438	0.71 400	0.32 336	1.02 490	1.25 519	1.07 501	0.84 449	0.90 461	0.73 455	1.09 332	0.98 435	0.21 447	0.18 410	0.20 445	0.21 417	0.32 410	0.31 441

RTS	1.21 511	1.31 514	6.39 560	0.52 466	0.51 481	1.61 526	0.79 505	1.03 497	1.37 526	1.13 505	1.30 505	1.10 502	0.85 475	2.65 525	2.08 511	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 483	0.32 446

RTSA	1.21 511	1.31 514	6.39 560	0.52 466	0.51 481	1.61 526	0.79 505	1.03 497	1.37 526	1.13 505	1.30 505	1.10 502	0.85 475	2.65 525	2.08 511	0.21 447	0.24 459	0.18 431	0.18 381	0.43 483	0.32 446

ADCMid	0.96 491	1.32 517	2.74 475	0.38 371	0.35 401	0.99 486	0.58 467	0.94 427	0.86 468	1.23 517	1.01 481	1.01 485	1.00 495	1.05 329	3.97 547	0.21 447	0.19 422	0.42 510	0.32 478	0.40 472	0.29 423

ADCS	1.05 500	1.36 522	2.98 502	0.42 409	0.36 409	0.96 483	0.81 509	1.06 503	1.12 511	1.25 518	0.97 475	1.08 498	0.90 485	1.25 355	4.86 556	0.21 447	0.21 442	0.22 456	0.23 429	0.36 443	0.38 477

AnyNet_C32	1.00 495	1.33 519	2.53 437	0.49 455	0.54 486	1.15 509	1.14 533	0.91 401	0.89 479	1.11 504	0.95 472	0.87 453	0.93 487	1.50 385	4.07 549	0.21 447	0.20 433	0.25 475	0.24 431	0.38 458	0.33 453

ADCPNet	0.99 492	0.99 465	3.93 544	0.37 355	0.68 512	1.36 516	0.62 479	0.87 369	0.76 434	0.78 461	0.81 440	1.08 498	1.18 508	1.14 342	2.49 525	0.21 447	0.69 539	0.21 453	0.95 549	0.29 383	0.37 474

LSM	3.31 557	1.11 485	5.29 556	9.40 572	30.65 584	0.84 460	1.12 532	0.91 401	1.22 517	1.36 525	2.19 532	0.93 468	0.83 471	1.66 410	0.90 426	0.21 447	0.31 489	0.24 470	0.28 454	0.39 467	6.33 571

XPNet_ROB	0.61 371	0.72 361	1.66 166	0.37 355	0.27 308	0.67 373	0.47 433	0.89 384	0.71 383	0.78 461	0.70 412	0.81 429	0.53 381	1.70 416	0.76 409	0.21 447	0.16 381	0.16 392	0.15 330	0.20 270	0.21 334

LALA_ROB	0.60 363	0.76 372	1.69 171	0.36 332	0.29 330	0.79 444	0.55 456	0.94 427	0.77 439	0.81 469	0.67 385	0.94 472	0.49 369	0.99 321	0.73 405	0.21 447	0.15 364	0.20 445	0.18 381	0.23 314	0.21 334

SGM-Forest	1.04 499	0.42 225	3.59 537	0.41 398	0.32 367	1.05 495	1.32 541	0.94 427	0.83 462	1.16 508	2.23 535	1.03 489	1.39 522	2.49 515	2.35 522	0.21 447	0.21 442	0.20 445	0.19 401	0.23 314	0.32 446
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 416	0.92 431	2.21 372	0.41 398	0.40 438	0.68 385	0.40 386	1.02 490	0.86 468	0.69 430	1.03 485	1.04 492	0.84 474	1.19 346	0.78 413	0.22 460	0.14 339	0.25 475	0.17 368	0.30 394	0.18 291

CBMV_ROB	0.76 450	0.42 225	2.68 463	0.33 266	0.22 228	0.74 417	0.47 433	0.96 445	0.76 434	1.04 500	0.96 473	0.88 457	0.93 487	2.06 477	1.19 465	0.22 460	0.24 459	0.27 479	0.25 439	0.25 342	0.28 417

MeshStereo	1.21 511	1.15 495	3.01 505	0.34 297	0.28 322	1.10 504	0.69 492	1.35 527	1.01 496	2.71 555	2.41 538	2.96 542	1.45 525	2.80 536	1.40 483	0.22 460	0.22 448	0.22 456	0.19 401	0.50 500	0.26 403
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	0.37 355	0.31 359	0.49 133	0.19 61	0.75 256	0.66 344	0.63 398	0.71 416	0.67 360	0.39 273	0.58 233	0.44 299	0.23 463	0.16 381	0.21 453	0.20 411	0.21 284	0.25 393

HBP-ISP	0.76 450	1.30 513	3.19 522	0.35 313	0.26 294	0.85 464	0.54 453	1.03 497	0.72 393	0.80 464	0.69 402	0.68 367	0.83 471	2.04 475	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.29 490	0.25 439	0.28 378	0.24 384

FINET	0.65 395	0.95 446	3.06 508	0.35 313	0.40 438	0.58 248	0.48 437	0.92 410	1.10 508	0.57 328	0.68 393	0.47 250	0.44 327	1.15 344	0.60 369	0.23 463	0.21 442	0.17 411	0.15 330	0.26 362	0.25 393

hitnet-ft	0.67 404	0.80 393	1.90 286	0.28 141	0.22 228	0.69 391	0.36 363	0.85 350	0.65 329	0.56 317	0.84 449	1.03 489	0.95 493	2.32 496	0.55 348	0.23 463	0.14 339	0.41 509	0.13 277	0.24 329	0.17 271

RGC	0.71 429	0.97 457	2.18 368	0.44 421	0.44 455	0.73 413	0.40 386	0.94 427	0.71 383	0.71 440	1.04 488	1.01 485	0.71 449	1.74 423	0.70 395	0.23 463	0.18 410	0.28 483	0.26 446	0.29 383	0.27 410

Nwc_Net	0.68 411	0.83 406	2.53 437	0.41 398	0.39 429	0.77 435	0.38 378	1.01 487	0.70 373	0.60 369	0.99 478	0.98 479	0.68 443	1.41 369	0.63 376	0.23 463	0.15 364	0.23 463	0.25 439	0.23 314	0.18 291

DeepPrunerF	0.86 476	0.86 415	2.91 496	0.45 435	0.50 476	0.64 346	0.48 437	1.14 514	2.64 553	0.63 398	0.61 338	0.65 344	0.62 425	2.21 490	1.31 475	0.23 463	0.19 422	0.30 491	0.28 454	0.36 443	0.25 393

NOSS_ROB	0.64 386	0.65 338	1.62 160	0.46 440	0.25 279	0.67 373	0.30 300	0.93 418	0.77 439	0.59 360	0.57 307	0.77 415	0.38 259	2.78 534	0.44 299	0.23 463	0.24 459	0.28 483	0.26 446	0.27 372	0.39 483

UDGNet	0.44 199	1.02 474	1.74 189	0.35 313	0.19 176	0.58 248	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	0.24 471	0.10 226	0.37 505	0.19 401	0.27 372	0.15 226

FADNet-RVC-Resample	0.67 404	1.16 500	3.16 518	0.37 355	0.29 330	0.62 318	0.38 378	0.86 360	0.63 308	0.51 256	0.50 238	0.57 305	0.45 331	1.57 396	0.49 324	0.24 471	0.32 495	0.23 463	0.19 401	0.27 372	0.62 517

SAMSARA	0.91 483	0.97 457	2.22 376	0.80 516	0.58 496	1.32 514	1.31 540	1.01 487	0.94 486	1.36 525	0.87 457	1.38 519	0.90 485	1.72 420	1.02 447	0.24 471	0.30 487	0.22 456	0.25 439	0.36 443	0.35 459

XQC	0.73 441	0.98 461	2.39 408	0.46 440	0.35 401	0.81 452	0.46 425	1.00 478	1.00 494	0.80 464	0.69 402	0.88 457	0.74 460	1.32 358	1.20 466	0.24 471	0.16 381	0.23 463	0.20 411	0.41 475	0.33 453

PS-NSSS	0.63 382	1.00 467	1.81 242	0.30 188	0.31 359	0.63 335	0.34 348	0.98 458	0.69 364	0.54 288	0.74 426	0.51 269	0.41 292	2.43 510	0.48 319	0.24 471	0.17 399	0.27 479	0.18 381	0.27 372	0.21 334

IGEV-RUCA	2.28 544	0.30 133	1.15 74	0.40 391	1.86 558	2.06 546	1.90 553	1.36 528	1.80 543	3.70 563	3.76 557	5.02 559	8.19 568	2.12 484	1.63 493	0.25 476	0.76 544	2.72 564	1.91 560	2.39 560	2.36 564

RP	0.67 404	0.82 402	1.94 307	0.43 414	0.44 455	0.65 360	0.45 422	0.89 384	0.82 458	0.66 417	0.92 465	0.99 482	0.76 462	1.55 391	0.66 385	0.25 476	0.18 410	0.23 463	0.20 411	0.31 402	0.22 348

G-Net	0.99 492	0.64 331	2.76 477	0.57 487	0.67 510	2.03 544	0.72 499	0.76 269	0.67 353	1.14 507	2.56 541	1.30 517	1.02 497	1.48 384	1.74 499	0.25 476	0.24 459	0.24 470	0.26 446	0.37 451	0.31 441

AnyNet_C01	1.14 504	1.49 526	4.23 549	0.54 475	0.53 484	1.51 523	1.37 543	1.04 501	1.07 504	1.17 513	1.33 508	1.15 507	1.08 503	1.61 406	2.74 529	0.25 476	0.22 448	0.28 483	0.24 431	0.48 495	0.40 487

PVD	0.90 482	0.85 412	2.15 361	0.53 472	0.50 476	0.99 486	0.56 461	1.15 517	1.64 536	1.41 530	1.41 513	1.11 504	1.13 507	1.35 361	1.31 475	0.26 480	0.28 482	0.28 483	0.26 446	0.37 451	0.49 504

DPSNet	0.86 476	0.60 306	2.34 398	0.58 489	0.36 409	1.07 501	0.75 501	1.30 525	1.05 500	0.70 436	0.68 393	0.94 472	1.29 511	2.08 480	1.82 502	0.26 480	0.23 456	0.16 392	0.17 368	0.48 495	0.40 487

FBW_ROB	0.83 472	0.77 381	1.77 210	0.44 421	0.30 341	0.87 470	0.46 425	1.10 509	0.91 482	0.81 469	0.75 429	1.01 485	0.61 420	3.66 552	1.23 470	0.26 480	0.23 456	0.36 501	0.25 439	0.27 372	0.62 517

CSAN	1.25 515	1.12 486	3.04 506	0.51 462	0.37 420	1.06 496	1.15 534	1.22 520	1.08 505	1.17 513	1.91 525	1.04 492	1.31 514	5.96 563	2.43 524	0.26 480	0.22 448	0.24 470	0.24 431	0.31 402	0.30 433

WCMA_ROB	1.12 502	0.83 406	2.66 461	0.58 489	0.34 388	1.17 511	0.71 496	0.93 418	0.94 486	1.74 537	2.63 544	3.09 545	1.71 535	1.70 416	1.84 503	0.26 480	0.21 442	0.20 445	0.21 417	0.28 378	0.43 494

dad	0.51 294	1.01 471	1.74 189	0.29 171	0.19 176	0.60 277	0.26 226	0.52 118	0.75 425	0.63 398	0.63 355	0.63 330	0.33 222	0.85 309	0.47 313	0.27 485	0.15 364	0.40 508	0.18 381	0.22 301	0.14 193

NCC-stereo	0.79 460	0.94 439	2.42 413	0.59 493	0.45 463	1.90 537	0.46 425	0.99 470	0.72 393	0.64 408	0.84 449	0.91 463	0.73 455	1.80 437	1.00 441	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 472	0.24 329	0.22 348

Abc-Net	0.79 460	0.94 439	2.42 413	0.59 493	0.45 463	1.90 537	0.46 425	0.99 470	0.72 393	0.64 408	0.84 449	0.91 463	0.73 455	1.80 437	1.00 441	0.27 485	0.19 422	0.23 463	0.31 472	0.24 329	0.22 348
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	2.98 554	1.70 540	3.52 536	0.67 506	0.47 471	5.18 564	3.36 563	3.30 561	2.86 556	4.44 564	3.79 558	9.80 569	5.50 562	6.29 564	6.52 563	0.27 485	0.36 499	0.24 470	0.27 451	0.38 458	0.58 514

PFNet	0.60 363	0.33 156	2.47 427	0.41 398	0.55 489	0.62 318	0.27 251	0.61 178	0.63 308	0.61 378	0.56 299	0.45 229	0.32 218	1.88 458	1.14 459	0.28 489	0.09 184	0.12 249	0.16 350	0.26 362	0.20 323

FC-DCNN v2	1.54 533	0.58 302	2.80 483	0.44 421	0.39 429	2.05 545	0.66 484	1.90 546	1.84 544	2.79 557	2.97 551	4.41 556	3.07 552	2.65 525	2.30 521	0.29 490	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.32 410	0.38 477

FC-DCNN	1.49 531	0.59 304	2.88 488	0.44 421	0.39 429	1.97 542	0.66 484	1.67 540	1.70 538	2.72 556	2.89 548	4.22 552	2.97 551	2.55 520	2.19 516	0.29 490	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.32 410	0.39 483

MSMD_ROB	1.34 520	0.96 449	2.38 406	0.39 381	0.32 367	1.96 540	0.62 479	0.91 401	1.43 528	2.94 559	2.60 542	4.77 558	1.95 539	2.43 510	1.33 477	0.29 490	0.26 474	0.32 495	0.32 478	0.30 394	0.30 433

SDNR	1.22 514	0.80 393	2.71 467	0.33 266	1.48 552	1.98 543	0.23 151	1.93 547	2.44 549	0.89 482	2.52 539	1.36 518	0.51 374	3.65 551	1.93 504	0.30 493	0.31 489	0.22 456	0.16 350	0.33 419	0.36 467

FCDSN-DC	1.29 517	0.54 286	2.50 434	0.47 445	0.41 445	1.12 505	0.60 471	1.10 509	1.27 521	2.23 547	2.87 547	3.67 549	3.12 554	2.39 504	1.69 496	0.30 493	0.26 474	0.31 492	0.30 466	0.35 437	0.38 477
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 432	1.06 479	2.09 345	0.47 445	0.36 409	0.78 440	0.26 226	0.98 458	1.34 524	0.61 378	2.07 527	0.64 339	0.61 420	0.83 305	0.71 398	0.31 495	0.14 339	0.15 373	0.12 244	0.60 513	0.21 334

Anonymous_2	0.74 444	0.32 150	1.65 162	0.33 266	0.30 341	0.67 373	0.32 336	0.69 215	0.46 134	0.48 224	0.41 166	0.84 441	0.58 404	0.51 208	0.40 276	0.32 496	0.38 503	1.43 552	3.69 568	0.80 527	0.27 410

ccnet	0.71 429	0.41 218	1.59 153	0.40 391	0.45 463	1.06 496	0.55 456	0.98 458	0.71 383	0.88 480	0.97 475	0.82 434	0.88 483	1.68 413	0.94 430	0.32 496	0.26 474	0.32 495	0.27 451	0.34 426	0.30 433

GANetREF_RVC	0.75 447	1.15 495	2.46 422	0.47 445	0.26 294	0.83 458	0.61 475	0.97 454	0.89 479	0.62 389	0.61 338	0.72 391	0.59 407	2.42 507	0.55 348	0.32 496	0.25 472	0.36 501	0.24 431	0.39 467	0.31 441
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	0.72 432	0.68 348	1.91 292	0.47 445	0.44 455	0.60 277	0.51 442	0.76 269	0.80 452	0.77 459	0.67 385	0.87 453	0.61 420	2.40 505	0.67 388	0.32 496	0.35 497	0.36 501	0.41 507	0.45 492	0.39 483

PSMNet-RUCA	0.58 349	0.82 402	1.89 281	0.59 493	0.56 491	0.64 346	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	0.34 500	0.18 410	0.44 512	0.29 457	0.48 495	0.30 433

ELAS_RVC	1.37 524	0.78 389	3.21 524	0.55 482	0.50 476	1.49 521	2.48 559	1.48 533	1.71 539	2.13 544	2.09 528	2.07 533	2.56 547	1.90 460	2.02 508	0.35 501	0.36 499	0.37 505	0.34 485	0.49 498	0.47 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 525	0.79 391	2.86 486	0.53 472	0.50 476	2.81 555	2.20 556	1.61 539	1.50 532	2.28 549	2.35 536	1.82 529	2.13 541	1.73 421	2.22 517	0.35 501	0.37 501	0.35 499	0.35 488	0.49 498	0.47 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 411	1.00 467	2.09 345	0.33 266	0.25 279	0.58 248	0.32 336	0.81 319	0.80 452	0.61 378	0.94 470	0.80 426	0.41 292	2.46 512	1.02 447	0.36 503	0.14 339	0.10 128	0.09 108	0.23 314	0.22 348

PDISCO_ROB	0.75 447	1.06 479	2.11 350	0.64 501	0.59 498	1.13 507	0.43 403	1.14 514	1.05 500	0.64 408	0.71 416	0.96 475	0.61 420	1.21 347	0.76 409	0.37 504	0.18 410	0.27 479	0.24 431	0.56 509	0.32 446

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 497	1.67 536	2.32 393	0.47 445	0.39 429	1.47 519	0.95 517	0.95 440	0.91 482	0.84 476	0.94 470	1.05 494	0.60 411	2.95 539	0.72 402	0.41 505	0.72 543	0.32 495	0.55 522	0.74 521	1.22 550

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	0.43 506	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 234	0.07 7

coex-ft	5.95 565	1.67 536	60.57 588	0.34 297	0.30 341	0.77 435	0.69 492	0.74 245	4.41 558	19.22 579	2.15 531	1.62 527	7.97 567	1.81 440	8.96 567	0.44 507	2.08 563	0.18 431	0.19 401	0.38 458	4.62 569

Consistency-Raft	0.88 479	0.93 437	3.23 526	0.99 531	0.64 508	0.77 435	0.55 456	0.98 458	0.97 490	0.61 378	1.03 485	0.65 344	1.05 500	0.79 302	1.38 480	0.44 507	0.46 515	0.51 516	0.58 530	0.65 515	0.47 500

UDG	0.77 454	1.23 505	2.15 361	0.67 506	0.59 498	0.78 440	0.38 378	0.90 390	0.70 373	0.61 378	0.69 402	1.01 485	0.67 440	1.02 325	0.73 405	0.45 509	0.34 496	0.87 530	0.51 519	0.67 517	0.46 499

MADNet+	1.36 522	1.93 554	5.95 558	0.81 519	0.59 498	1.57 525	1.09 529	1.39 531	1.22 517	0.84 476	1.01 481	1.25 513	1.12 506	3.19 544	2.36 523	0.45 509	0.47 518	0.38 507	0.34 485	0.59 510	0.57 512

FADNet	0.64 386	1.22 504	2.06 337	0.32 244	0.30 341	0.66 367	0.29 292	0.88 378	0.72 393	0.44 186	0.48 213	0.66 351	0.57 398	1.84 447	0.45 303	0.46 511	0.20 433	0.17 411	0.19 401	0.59 510	0.24 384

STTRV1_RVC	0.80 462	0.55 295	2.89 491	0.42 409	0.49 474	0.79 444	0.44 414	1.15 517	0.82 458	0.62 389	0.89 461	0.72 391	0.63 428	2.69 529	0.64 381	0.48 512	0.64 530	0.27 479	0.24 431	0.35 437	0.27 410

NVStereoNet_ROB	1.16 508	0.95 446	2.54 443	0.58 489	0.55 489	0.78 440	0.63 481	1.00 478	1.08 505	1.03 498	4.07 559	1.48 523	1.22 509	2.88 538	1.27 473	0.50 513	0.46 515	0.54 517	0.62 533	0.50 500	0.63 519
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	1.78 537	1.63 532	3.92 542	0.73 509	1.21 544	4.38 562	3.35 562	1.59 537	1.20 516	1.26 522	1.52 516	2.37 537	1.88 538	3.23 545	3.00 532	0.53 514	0.47 518	0.48 515	0.49 516	1.29 543	0.97 538

SGM_RVC	1.89 540	0.92 431	2.50 434	0.96 530	0.93 530	1.63 528	1.37 543	1.52 536	12.43 568	1.85 538	1.69 520	2.40 538	1.74 536	2.81 537	1.71 497	0.53 514	0.47 518	0.42 510	0.47 513	0.74 521	0.74 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 454	1.12 486	1.88 274	0.76 512	0.69 513	0.84 460	0.43 403	0.85 350	0.65 329	0.67 421	0.75 429	0.91 463	0.52 379	1.03 327	0.57 360	0.54 516	0.37 501	0.95 536	0.52 521	0.71 520	0.57 512

DispFullNet	1.67 536	2.10 557	5.22 554	1.53 548	8.90 565	0.86 466	0.31 313	0.96 445	0.96 489	1.37 528	1.01 481	1.13 505	1.98 540	1.51 386	0.91 427	0.54 516	0.31 489	1.18 542	0.63 535	1.13 535	0.80 529

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 127	1.34 520	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	0.55 518	0.06 20	0.11 193	0.13 277	0.25 342	0.49 504

MANE	2.90 553	1.14 491	2.96 498	1.03 532	1.01 534	5.01 563	2.45 558	5.36 566	6.88 565	3.58 562	4.76 563	5.99 562	4.99 559	4.23 556	4.61 555	0.56 519	0.67 533	0.44 512	0.78 542	0.51 502	1.03 545

DualNet (step1)	0.59 357	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.11 336	0.38 257	0.61 520	0.14 339	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

test_sample9	0.94 487	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.93 418	0.66 344	0.57 328	0.51 242	0.55 287	0.45 331	1.91 461	2.55 526	0.61 520	4.16 567	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

test_sample8	1.12 502	0.62 316	1.93 298	0.27 116	0.22 228	0.68 385	0.31 313	0.95 440	0.61 278	1.18 515	0.56 299	2.53 539	1.31 514	1.91 461	2.55 526	0.61 520	4.16 567	0.87 530	0.56 525	0.25 342	0.23 372

anonymity	0.80 462	0.66 345	1.29 95	0.59 493	0.75 517	0.67 373	0.52 445	0.95 440	0.71 383	0.94 490	0.70 412	0.67 360	0.87 479	0.71 283	1.35 478	0.64 523	0.62 529	0.58 518	1.44 558	0.60 513	0.65 520

SPS-STEREO	1.07 501	1.13 489	2.88 488	0.65 504	0.69 513	0.99 486	0.68 490	1.05 502	0.87 471	1.36 525	1.23 499	1.46 522	0.94 490	1.87 450	1.72 498	0.66 524	0.61 528	0.58 518	0.57 528	0.65 515	0.77 527
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 485	1.28 511	2.53 437	0.82 520	0.76 520	0.90 476	0.75 501	0.98 458	1.04 499	1.03 498	1.05 489	0.84 441	0.94 490	0.83 305	0.72 402	0.68 525	0.60 527	0.63 522	0.60 532	0.77 525	0.74 523

WAO-7	1.48 530	1.63 532	2.49 430	0.93 526	0.75 517	1.72 533	1.10 530	1.84 545	1.96 546	1.43 531	2.54 540	1.97 531	1.61 532	3.06 541	2.08 511	0.69 526	0.66 532	0.94 535	0.74 540	0.80 527	0.69 522

SGM+DAISY	1.83 539	1.43 523	3.81 539	0.87 521	1.01 534	2.38 552	2.53 560	1.36 528	1.75 540	2.92 558	3.22 554	2.65 540	2.93 549	2.22 493	3.10 536	0.72 527	0.69 539	0.63 522	0.62 533	0.77 525	0.98 539

AIO-test2	0.49 266	1.15 495	1.96 319	0.42 409	0.37 420	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	0.73 528	0.08 114	0.13 308	0.17 368	0.17 208	0.18 291

CAS	0.35 114	0.25 69	1.30 98	0.79 515	0.34 388	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	0.73 528	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 474

GCST	0.72 432	1.10 484	2.15 361	1.11 537	0.59 498	0.62 318	0.19 61	0.75 256	0.53 204	0.56 317	0.63 355	0.47 250	0.31 212	1.11 336	0.33 226	0.75 530	0.45 513	0.84 529	0.64 536	0.69 518	0.54 508

test_for_model	0.64 386	1.60 531	1.82 248	1.23 541	1.02 536	0.53 176	0.23 151	0.75 256	0.50 170	0.57 328	0.29 84	0.25 86	0.20 73	0.26 19	0.22 87	0.76 531	0.31 489	0.08 29	0.07 51	1.68 552	0.50 507

SQANet	0.80 462	1.58 530	2.53 437	0.76 512	0.83 522	0.76 427	0.36 363	0.83 332	0.64 316	0.63 398	0.69 402	0.73 396	0.51 374	1.21 347	0.53 341	0.77 532	0.29 483	0.59 520	0.29 457	0.86 529	0.61 516

LE_ROB	4.43 561	1.35 521	9.38 565	2.79 564	3.93 562	2.43 553	3.46 564	2.68 554	11.19 567	11.66 572	4.73 562	5.26 560	10.46 570	4.50 559	9.49 568	0.82 533	0.69 539	1.34 549	0.98 550	0.75 523	0.76 526

ACVNet_2	1.42 528	1.81 545	3.23 526	1.08 534	0.92 529	1.32 514	0.85 510	1.49 534	1.69 537	1.19 516	1.73 521	2.13 534	1.03 498	2.50 516	1.40 483	0.91 534	0.53 523	1.00 538	0.55 522	2.11 557	0.85 531

CC-Net-ROB	0.85 475	1.15 495	2.13 355	0.88 522	0.38 426	0.88 474	0.44 414	1.06 503	0.79 449	0.58 346	0.69 402	0.65 344	0.50 372	2.74 533	0.51 334	0.93 535	0.39 509	0.87 530	0.29 457	0.54 507	0.54 508

FADNet_RVC	0.81 470	1.14 491	2.42 413	0.30 188	0.24 261	0.71 400	0.24 184	0.95 440	0.61 278	0.44 186	0.56 299	0.59 315	0.42 309	1.52 388	0.68 391	0.94 536	0.96 551	0.28 483	1.00 551	0.90 530	1.36 554

WAO-6	1.58 535	1.54 528	2.32 393	1.14 539	1.00 533	2.30 550	1.03 526	1.82 544	2.85 555	1.25 518	2.61 543	2.20 535	1.56 530	2.47 514	1.99 507	0.95 537	0.67 533	1.19 545	0.83 544	1.08 533	0.88 536

otaku	1.03 498	1.68 538	2.72 469	0.95 528	0.73 516	1.03 493	0.59 469	0.99 470	0.86 468	0.69 430	1.61 517	0.98 479	0.64 431	1.46 376	1.14 459	0.95 537	0.46 515	0.72 527	0.40 504	1.24 541	0.78 528

testlalala_base	0.46 227	0.30 133	1.82 248	0.34 297	0.27 308	0.55 197	0.21 99	0.85 350	0.32 11	0.32 130	0.39 157	0.31 135	0.23 108	0.30 50	0.28 160	0.95 537	0.30 487	0.09 79	0.21 417	1.03 532	0.18 291

Ntro	1.00 495	1.68 538	2.80 483	0.95 528	0.85 523	1.06 496	0.53 449	0.98 458	0.90 481	0.62 389	0.76 432	0.93 468	0.66 438	1.66 410	0.98 435	0.99 540	0.45 513	0.75 528	0.40 504	1.19 537	0.75 525

ACVNet_1	1.33 519	1.91 552	4.03 545	1.09 535	0.88 525	1.19 512	0.66 484	1.24 522	1.17 514	0.94 490	0.96 473	3.09 545	1.04 499	2.37 498	1.11 457	1.04 541	0.48 521	1.03 540	0.48 514	1.12 534	0.83 530

PWCK	1.49 531	1.90 551	3.22 525	1.09 535	0.54 486	1.71 532	1.73 551	1.49 534	1.53 533	1.44 532	1.80 522	1.82 529	1.30 513	3.34 547	1.76 500	1.07 542	0.56 525	0.97 537	0.58 530	1.38 547	0.65 520

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 454	1.04 476	2.06 337	0.94 527	0.35 401	0.89 475	0.40 386	0.85 350	0.63 308	0.55 306	0.63 355	0.75 408	0.38 259	2.38 501	0.48 319	1.10 543	0.31 489	0.36 501	0.21 417	0.53 506	0.55 511

Dean	1.79 538	1.83 546	3.92 542	1.29 542	1.07 539	1.55 524	1.00 523	1.95 548	2.33 548	1.47 533	4.19 560	4.26 555	1.33 517	2.21 490	1.48 487	1.14 544	0.68 537	1.18 542	0.74 540	1.24 541	0.98 539

RainbowNet	1.15 506	1.78 544	2.72 469	1.12 538	0.91 528	1.06 496	0.76 503	1.16 519	1.13 513	0.75 452	0.97 475	1.09 500	0.80 467	1.60 403	1.21 468	1.17 545	1.26 555	1.01 539	0.57 528	1.13 535	0.88 536

TorneroNet-64	2.65 546	1.83 546	3.30 528	1.46 546	1.20 543	3.89 558	0.99 520	3.51 563	6.71 564	2.56 552	4.60 561	4.22 552	3.85 557	3.33 546	3.14 537	1.19 546	0.65 531	1.39 551	0.79 543	3.31 564	1.15 548

IMH-64-1	1.39 525	1.64 534	1.86 267	1.36 543	1.11 540	1.39 517	1.19 536	1.76 541	1.45 530	1.16 508	2.21 533	1.53 524	1.38 520	1.98 468	1.52 488	1.29 547	0.67 533	1.27 546	0.69 537	1.29 543	0.98 539

IMH-64	1.39 525	1.64 534	1.86 267	1.36 543	1.11 540	1.39 517	1.19 536	1.76 541	1.45 530	1.16 508	2.21 533	1.53 524	1.38 520	1.98 468	1.52 488	1.29 547	0.67 533	1.27 546	0.69 537	1.29 543	0.98 539

TorneroNet	5.50 563	1.92 553	3.16 518	1.47 547	1.25 546	14.07 571	1.06 528	4.90 564	20.99 585	10.17 568	16.48 577	11.88 573	6.93 564	3.34 547	4.20 551	1.30 549	0.69 539	1.45 553	0.86 545	2.61 561	1.20 549

JetRed	3.29 556	4.93 567	10.17 566	1.45 545	1.72 556	7.44 566	5.05 567	3.06 556	2.12 547	2.41 551	2.39 537	2.99 543	2.37 544	3.51 550	6.44 562	1.32 550	1.90 561	1.37 550	1.23 557	2.21 558	1.76 560

UNDER WATER	2.74 548	1.85 548	4.54 551	1.81 554	1.44 549	2.34 551	1.40 546	3.24 558	6.60 563	2.60 553	2.76 546	5.75 561	5.24 561	3.02 540	4.01 548	1.45 551	0.81 546	1.59 557	1.06 552	1.80 553	1.51 557

UNDER WATER-64	2.47 545	1.89 550	4.86 552	1.82 555	1.44 549	3.18 557	1.57 550	2.62 552	5.64 560	2.05 540	2.13 530	4.13 551	3.76 556	2.62 523	3.42 543	1.47 552	0.85 548	1.57 556	1.07 553	1.82 554	1.49 556

KSHMR	4.10 559	1.97 555	5.27 555	1.71 551	1.47 551	1.96 540	1.28 539	3.19 557	17.33 579	2.12 541	15.91 575	9.18 568	1.57 531	8.42 568	1.98 506	1.52 553	1.26 555	1.67 558	1.19 555	1.67 551	1.40 555

notaker	2.66 547	2.07 556	3.31 530	2.61 563	1.43 547	1.76 535	1.11 531	2.76 555	1.79 542	2.26 548	11.53 572	3.96 550	4.29 558	3.09 542	2.76 530	1.55 554	0.88 549	1.70 559	1.07 553	2.00 556	1.35 553

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 520	1.70 540	2.50 434	0.56 484	0.40 438	2.15 548	0.99 520	1.24 522	1.26 520	1.02 497	1.10 492	1.29 514	0.88 483	3.10 543	1.08 452	1.66 555	0.83 547	0.68 525	0.88 546	1.57 548	1.80 562

BEATNet-Init1	12.10 571	11.19 572	27.29 585	2.99 565	3.51 561	21.84 584	11.10 570	14.34 577	13.83 574	20.34 580	20.33 582	26.35 588	20.03 579	19.06 582	14.80 577	1.74 556	1.81 558	2.05 562	2.49 565	3.69 566	3.12 566

ktn	4.35 560	2.10 557	2.89 491	1.80 553	1.49 553	2.13 547	1.41 548	2.26 550	12.72 569	11.41 571	16.43 576	11.15 571	3.75 555	4.36 558	3.18 538	1.82 557	0.98 553	1.73 560	1.21 556	2.97 563	1.27 551

MFN_U_SF_RVC	1.55 534	2.39 564	3.16 518	0.65 504	0.41 445	1.12 505	0.46 425	1.23 521	1.33 523	1.61 535	1.20 497	1.43 521	0.98 494	1.76 426	1.97 505	1.90 558	1.80 557	1.98 561	2.15 562	1.63 549	1.77 561

WAO-8	2.80 550	2.14 560	2.89 491	1.91 556	1.04 537	3.98 559	0.96 518	3.26 559	6.17 561	2.15 545	3.37 555	3.31 547	2.41 545	11.84 571	2.03 509	2.05 559	1.86 559	1.54 554	0.92 547	1.22 538	0.87 534

Venus	2.80 550	2.14 560	2.89 491	1.91 556	1.04 537	3.98 559	0.96 518	3.26 559	6.17 561	2.15 545	3.37 555	3.31 547	2.41 545	11.84 571	2.03 509	2.05 559	1.86 559	1.54 554	0.92 547	1.22 538	0.87 534

USTest	8.10 567	7.17 571	8.96 564	9.25 571	9.05 566	15.27 572	23.78 576	9.96 573	9.47 566	5.94 567	6.75 564	7.80 566	7.48 566	8.83 570	11.21 572	2.21 561	3.56 566	2.86 566	3.20 567	5.02 569	4.16 567

MADNet++	2.79 549	2.11 559	2.97 501	2.49 561	2.28 559	2.95 556	2.31 557	2.67 553	2.47 550	3.03 560	3.13 553	2.70 541	2.92 548	4.10 555	4.48 553	2.68 562	2.24 565	3.04 567	2.44 564	2.37 559	2.34 563

LVE	1.96 542	2.17 563	3.14 516	1.68 549	1.80 557	1.63 528	1.03 526	2.34 551	2.81 554	1.25 518	2.89 548	4.24 554	1.29 511	2.79 535	1.44 485	2.85 563	0.91 550	1.18 542	1.46 559	1.23 540	1.10 547

TCMNet-wrong-test	5.51 564	6.62 570	6.20 559	13.02 576	11.90 570	7.14 565	5.53 568	6.99 570	1.44 529	2.65 554	3.10 552	8.37 567	5.95 563	4.75 560	6.05 561	3.07 564	0.98 553	2.38 563	1.99 561	6.62 571	5.43 570

DGTPSM_ROB	8.89 569	5.62 568	12.25 568	5.92 568	11.32 568	8.54 567	24.18 577	6.40 568	13.49 570	5.15 565	11.46 570	6.19 564	10.92 571	7.00 565	13.72 573	4.47 565	7.65 570	3.92 568	7.45 572	4.38 567	7.87 573

DGSMNet	2.89 552	0.63 327	3.18 521	3.43 566	4.17 564	2.57 554	6.98 569	0.97 454	0.83 462	0.56 317	1.86 524	0.79 423	0.62 425	1.64 408	1.39 481	4.61 566	5.01 569	5.17 570	4.71 569	4.44 568	4.19 568

IMH	2.02 543	2.15 562	2.69 466	1.68 549	1.12 542	1.66 531	0.92 516	2.10 549	1.92 545	1.32 524	2.66 545	2.21 536	1.69 534	5.78 561	1.68 495	5.54 567	0.96 551	1.31 548	0.71 539	1.32 546	0.99 544

ACVNet-4b	1.93 541	1.85 548	4.10 547	1.07 533	0.86 524	1.15 509	0.53 449	1.06 503	1.12 511	0.64 408	1.09 491	1.99 532	0.70 447	2.20 489	9.86 570	5.62 568	0.41 512	1.03 540	0.55 522	1.86 555	0.85 531

tt	4.93 562	0.27 90	4.20 548	2.29 560	1.58 554	10.20 569	16.97 574	9.42 572	5.02 559	1.67 536	1.28 502	4.68 557	5.03 560	3.37 549	5.92 560	6.16 569	9.47 576	2.82 565	3.18 566	3.60 565	1.53 558

PML	23.15 581	16.83 576	7.78 562	5.49 567	9.93 567	51.13 589	104.50 589	5.76 567	13.62 572	37.30 589	105.93 589	30.86 589	23.50 584	12.07 573	7.87 566	6.30 570	2.12 564	6.32 572	2.43 563	10.44 575	2.90 565

DLNR_Zeroshot_test	13.43 574	19.94 579	23.55 579	121.61 590	35.03 585	0.46 113	0.15 22	8.02 571	0.35 28	0.28 110	0.37 140	0.26 100	0.17 30	0.76 293	0.29 175	6.42 571	0.26 474	0.09 79	0.38 499	50.13 588	0.18 291

DPSM_ROB	12.34 572	11.21 574	12.51 569	12.91 574	12.80 572	19.84 581	28.28 583	14.38 578	14.28 575	10.58 569	11.26 568	12.03 574	11.85 574	13.15 577	15.34 578	7.11 572	8.31 573	6.50 573	7.35 570	8.84 573	8.31 575

DPSM	12.34 572	11.21 574	12.51 569	12.91 574	12.80 572	19.84 581	28.28 583	14.38 578	14.28 575	10.58 569	11.26 568	12.03 574	11.85 574	13.15 577	15.34 578	7.11 572	8.31 573	6.50 573	7.35 570	8.84 573	8.31 575

DPSMNet_ROB	9.48 570	5.64 569	13.01 572	8.82 570	11.82 569	8.54 567	24.20 578	6.41 569	13.65 573	5.32 566	11.47 571	6.33 565	10.92 571	7.69 566	13.89 574	7.25 574	8.19 572	5.06 569	7.78 573	5.31 570	8.26 574

HanzoNet	7.64 566	2.86 565	5.05 553	7.01 569	3.97 563	2.18 549	1.34 542	3.37 562	4.05 557	13.17 573	10.58 566	10.73 570	16.52 577	8.45 569	10.51 571	10.48 575	9.72 577	5.59 571	13.46 576	6.84 572	6.83 572

CasAABBNet	24.81 583	22.53 585	24.83 580	26.08 583	25.74 581	39.86 586	57.06 588	28.87 586	28.83 588	21.16 583	22.54 585	24.22 584	23.89 586	26.38 586	30.87 588	14.25 576	16.71 580	13.09 575	14.81 578	17.78 577	16.71 579

Selective-RAFT-Error	24.87 584	22.59 586	25.14 582	26.13 584	25.82 582	39.93 587	57.03 587	28.97 587	28.95 589	21.21 584	22.65 586	24.25 585	23.98 587	26.43 587	30.83 587	14.27 577	16.71 580	13.10 576	14.82 579	17.82 578	16.76 580

LSM0	26.58 585	22.63 587	25.88 583	30.13 585	52.21 589	39.94 588	56.74 586	28.97 587	28.72 587	21.14 582	22.26 584	24.43 586	23.88 585	26.54 588	30.87 588	14.32 578	16.55 579	13.12 577	14.71 577	17.92 579	20.60 583

DPSimNet_ROB	17.97 577	20.20 583	24.98 581	17.62 577	15.92 575	21.53 583	21.00 575	13.70 575	15.61 577	23.89 585	14.69 574	22.87 582	24.58 588	12.70 576	14.56 575	18.48 579	12.91 578	20.21 579	12.05 574	17.76 576	14.17 578

ASD4	21.52 579	19.65 578	22.13 577	22.45 581	16.42 576	23.29 585	30.71 585	33.06 589	17.47 580	24.18 586	14.11 573	21.71 581	15.88 576	21.06 584	18.11 580	19.78 580	17.78 582	26.52 582	20.33 580	27.03 582	18.73 582

LRCNet_RVC	13.74 575	19.30 577	12.75 571	19.46 579	12.69 571	1.86 536	0.41 392	12.33 574	1.05 500	15.77 575	18.83 581	12.62 576	8.70 569	12.21 574	9.62 569	22.22 581	8.37 575	25.85 581	24.01 582	19.32 580	17.44 581

xxxxx1	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

tt_ll	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

ff	28.96 587	20.11 580	14.07 574	49.74 586	39.15 586	18.98 575	26.64 579	21.94 582	20.21 582	16.45 576	17.48 578	18.36 577	21.56 580	16.21 579	20.88 582	23.07 582	26.55 584	66.40 587	78.70 587	30.27 584	32.51 587

HaxPig	19.86 578	22.40 584	22.34 578	17.95 578	17.95 577	11.77 570	11.89 571	16.02 580	15.89 578	21.10 581	21.41 583	18.74 580	18.39 578	20.08 583	19.69 581	23.63 585	23.22 583	24.06 580	23.69 581	23.00 581	23.95 584

MEDIAN_ROB	23.96 582	27.05 588	26.39 584	22.16 580	22.13 579	16.12 574	13.97 572	20.24 581	20.05 581	25.50 587	25.31 587	22.96 583	22.63 583	24.39 585	23.24 585	28.20 586	27.23 587	28.62 583	27.75 583	27.50 583	27.76 585

AVERAGE_ROB	26.93 586	30.34 589	29.27 586	25.82 582	25.34 580	19.48 580	15.17 573	23.55 585	23.00 586	28.45 588	27.87 588	26.25 587	25.86 589	26.96 589	25.55 586	31.30 587	30.07 588	31.76 584	30.81 584	30.79 587	30.93 586

Anonymous_1	22.91 580	11.20 573	12.13 567	12.75 573	26.28 583	19.43 579	27.92 582	14.08 576	13.61 571	14.96 574	10.58 566	11.26 572	11.19 573	12.55 575	14.57 576	38.28 588	7.88 571	34.96 585	63.99 585	89.57 589	10.94 577

FADE	15.89 576	3.00 566	8.70 563	2.11 558	2.94 560	1.19 512	0.91 515	5.00 565	2.49 551	1.25 518	1.19 496	3.05 544	7.02 565	8.02 567	5.31 559	94.83 589	35.90 589	65.83 586	66.18 586	1.66 550	1.30 552

test_example2	115.39 590	123.23 590	94.57 589	115.52 589	123.55 590	101.63 590	114.33 590	53.41 590	99.48 590	134.90 590	135.05 590	85.83 590	85.11 590	111.32 590	106.15 590	152.55 590	205.26 590	99.78 590	114.96 590	140.96 590	110.20 590

ccccc	291.34 591	297.21 591	347.09 591	374.70 591	380.44 591	203.92 591	213.88 591	216.32 591	172.72 591	203.37 591	218.57 591	215.01 591	258.31 591	312.78 591	341.56 591	412.57 591	356.13 591	256.09 591	227.69 591	428.88 591	389.64 591

Low-res two-view benchmark